(57)【要約】【課題】現像剤など経時的劣化、環境の変化や機種間の違い等に左右されることなく、テクスチャを低減、防止した画像を得ることができる画像形成装置、画像形成方法を提供する。【解決手段】像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を発生させるテストパターン発生手段１３１と、テストパターン像の濃度分布（物理量分布）を計測する濃度分布計測手段１３２と、濃度分布計測手段１３２による濃度分布からテクスチャを検出する画質特性算出手段１３３と、画質特性算出手段１３３によるテクスチャ検出結果から最適ノイズ加算量を算出するノイズ加算量算出手段と、ノイズ加算量算出手段により算出された最適ノイズ加算量を原画像データに加えるノイズ加算手段とを有する。【選択図】        図１
2004230743.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成装置であって、
像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成手段と、
前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量計測手段と、
前記物理量計測手段による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出手段と、
前記画質特性算出手段による前記テクスチャ検出結果から最適ノイズ加算量を算出するノイズ加算量算出手段と、
前記ノイズ加算量算出手段により算出された前記最適ノイズ加算量を原画像データに加えるノイズ加算手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
前記画質特性算出手段は、前記物理量分布から前記テストパターン像の前記テクスチャに加え粒状度を検出し、
前記ノイズ加算量算出手段は、検出された前記テクスチャと前記粒状度とにより最適なノイズ加算量を算出することを特徴とする請求項１記載の画像形成装置。
【請求項３】
前記テストパターン像形成手段は、異なる複数の濃度レベルのテストパターン像を形成し、
前記物理量計測手段は、前記異なる複数の濃度レベルのテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、
前記画質特性算出手段は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、
前記ノイズ加算量算出手段は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、
前記ノイズ加算手段は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴とする請求項１記載の画像形成装置。
【請求項４】
前記テストパターン像形成手段は、異なる複数の中間調画像のテストパターン像を形成し、
前記物理量計測手段は、前記異なる複数の中間調画像のテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、
前記画質特性算出手段は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、
前記ノイズ加算量算出手段は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、
前記ノイズ加算手段は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴とする請求項１記載の画像形成装置。
【請求項５】
前記画質特性算出手段により検出されたテクスチャがある一定の値を超えた場合にのみ、前記ノイズ加算手段により原画像データにノイズを加算することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項６】
前記テストパターン像形成手段による前記テストパターン像の形成は、実印字時間外に行うことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項７】
前記テストパターン像形成手段による前記テストパターン像の形成は、像担持体上の像担持体の実画像形成領域外に行うことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項８】
前記テストパターン像形成手段は、像担持体上ではなく、紙上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項９】
電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成方法であって、
像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成工程と、
前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量計測工程と、
前記物理量計測工程による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出工程と、
前記画質特性算出工程による前記テクスチャ検出結果から最適ノイズ加算量を算出するノイズ加算量算出工程と、
前記ノイズ加算量算出工程により算出された前記最適ノイズ加算量を原画像データに加えるノイズ加算工程とを有することを特徴とする画像形成方法。
【請求項１０】
前記画質特性算出工程は、前記物理量分布から前記テストパターン像の前記テクスチャに加え粒状度を検出し、
前記ノイズ加算量算出工程は、検出された前記テクスチャと前記粒状度とにより最適なノイズ加算量を算出することを特徴とする請求項９記載の画像形成方法。
【請求項１１】
前記テストパターン像形成工程は、異なる複数の濃度レベルのテストパターン像を形成し、
前記物理量計測工程は、前記異なる複数の濃度レベルのテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、
前記画質特性算出工程は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、
前記ノイズ加算量算出工程は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、
前記ノイズ加算工程は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴とする請求項９記載の画像形成方法。
【請求項１２】
前記テストパターン像形成工程は、異なる複数の中間調画像のテストパターン像を形成し、
前記物理量計測工程は、前記異なる複数の中間調画像のテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、
前記画質特性算出工程は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、
前記ノイズ加算量算出工程は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、
前記ノイズ加算工程は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴とする請求項９記載の画像形成方法。
【請求項１３】
前記画質特性算出工程により検出されたテクスチャがある一定の値を超えた場合にのみ、前記ノイズ加算工程により原画像データにノイズを加算することを特徴とする請求項９から１２のいずれか１項に記載の画像形成方法。
【請求項１４】
前記テストパターン像形成工程による前記テストパターン像の形成は、実印字時間外に行うことを特徴とする請求項９から１３のいずれか１項に記載の画像形成方法。
【請求項１５】
前記テストパターン像形成工程による前記テストパターン像の形成は、像担持体上の像担持体の実画像形成領域外に行うことを特徴とする請求項９から１３のいずれか１項に記載の画像形成方法。
【請求項１６】
前記テストパターン像形成工程は、像担持体上ではなく、紙上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成することを特徴とする請求項９から１５のいずれか１項に記載の画像形成方法。
【請求項１７】
電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成装置であって、
像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成手段と、
前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量分布計測手段と、
前記物理量分布計測手段による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出手段と、
前記画質特性算出手段によるテクスチャ検出結果に応じて、原画像データに施す画像処理方法を選択する画像処理決定手段とを有することを特徴とする画像形成装置。
【請求項１８】
前記テストパターン像は異なる複数の中間調処理を施した画像から成り、
前記物理量分布計測手段により各テストパターン像の物理量分布を計測し、
前記画質特性算出手段により検出された各テストパターン像のテクスチャ検出結果に応じて、前記画像処理決定手段により原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴とする請求項１７に記載の画像形成装置。
【請求項１９】
前記画質特性算出手段は、テクスチャ以外の画質特性も検出し、テクスチャ及びその他の画質特性の検出結果に応じて、前記画像処理決定手段により原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴とする請求項１７に記載の画像形成装置。
【請求項２０】
前記画質特性算出手段によって検出するテクスチャ以外の画質特性は粒状度であることを特徴とする請求項１９に記載の画像形成装置。
【請求項２１】
前記テストパターン像は、異なる複数の画像空間周波数を発生させる中間調処理を施した画像から成り、前記画質特性算出手段によって検出するテクスチャ以外の画質特性はバンディングであることを特徴とする請求項１９に記載の画像形成装置。
【請求項２２】
前記画像処理決定手段により選択される中間調処理法は、テクスチャに対しては、画像空間周波数を増加する方向へ、バンディングに対しては、画像空間周波数を減少する方向へ制御するものであることを特徴とする請求項２０に記載の画像形成装置。
【請求項２３】
前記テストパターン像は実印字時間外に形成することを特徴とする請求項１７から２２のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項２４】
前記テストパターン像は像担持体上の像担持体の実画像形成領域外に形成することを特徴とする請求項１７から２２のいずれか１項に記載の画像形成装置。
【請求項２５】
電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成方法であって、
像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成工程と、
前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量分布計測工程と、
前記物理量分布計測工程による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出工程と、
前記画質特性算出工程によるテクスチャ検出結果に応じて、原画像データに施す画像処理方法を選択する画像処理決定工程とを有することを特徴とする画像形成方法。
【請求項２６】
前記テストパターン像は異なる複数の中間調処理を施した画像から成り、各テストパターン像の物理量分布計測結果から算出されたテクスチャ検出結果に応じて、原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴とする請求項２５に記載の画像形成方法。
【請求項２７】
前記画質特性算出工程は、テクスチャ以外の画質特性も検出し、テクスチャ及びその他の画質特性の検出結果に応じて、原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴とする請求項２５に記載の画像形成方法。
【請求項２８】
検出するテクスチャ以外の画質特性は粒状度であることを特徴とする請求項２７に記載の画像形成方法。
【請求項２９】
前記テストパターン像は異なる複数の画像空間周波数を発生させる中間調処理を施した画像から成り、検出するテクスチャ以外の画質特性はバンディングであることを特徴とする請求項２７に記載の画像形成方法。
【請求項３０】
テクスチャに対しては、画像空間周波数を増加する方向へ、バンディングに対しては、画像空間周波数を減少する方向へ制御する中間調処理法を選択することを特徴とする請求項２９に記載の画像形成方法。
【請求項３１】
前記テストパターン像は実印字時間外に形成することを特徴とする請求項２５から３０のいずれか１項に記載の画像形成方法。
【請求項３２】
前記テストパターン像は像担持体の実画像形成領域外に形成することを特徴とする請求項２５から３０のいずれか１項に記載の画像形成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子写真方式を利用した画像形成装置及び画像処理方法に関し、さらに詳しくはテクスチャ低減・防止方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、電子写真方式のデジタル複写機やプリンタ等の画像形成装置において、濃淡画像の階調再現手法として、ディザ法、誤差拡散法が広く利用されている。ディザ法は、入力信号である各色の階調データに対して、階調データと画像再生情報との対応を有するディザマトリクス或いは閾値マトリクス等と称される変換テーブルを参照し、それぞれのドットでの表示を決定する。これにより、複数の隣接するドットでの表示により網点を生成し、その網点の大きさにより濃淡画像の中間階調を再現する手法である。
【０００３】
ディザ法は、ハード化が容易でコストも少なくて済むことからよく用いられるが、階調性と解像度の両立が難しい。図６は、ディザ法による濃淡画像の階調再現を示した階調再現図である。図６に示すように、目障りなテクスチャが現れる。
【０００４】
テクスチャとは図６の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示したような画像の模様・パターン・構造などであるが、画質劣化の大きな要因となる。特に図６（ｃ）では、主に色ずれ防止目的として網点のスクリーン角を各色毎に分散させていることによりモアレが発生し、ロゼッタと呼ばれるカメの甲羅のような模様が目立ち、著しく画質が劣化しているのがわかる。
【０００５】
誤差拡散法は、原画像の濃度レベルと出力画像の濃度レベルとの差（誤差）を順次周囲の画素に分配する方式である。この方式は原画像の階調性を保存し、且つ、ディザ法に比べて高い解像度を得ることができる。しかしながら、分配される誤差の大きさに何らかの周期性が生じる傾向が強く、このため、階調変換後の画像に特有のテクスチャが現れディザ法と同様に画質が劣化するという問題がある。
【０００６】
【特許文献１】
特開平７−１１４６３７号公報
【特許文献２】
特開平１１−１４６２０１号公報
【特許文献３】
特開平１１−２０５５９２号公報
【０００７】
これを解決するために、特許文献１に記載の画像形成装置においては、誤差拡散処理方式において、予めテクスチャが発生する複数の濃度領域が設定され、入力画像領域からこの濃度領域を検出し、この濃度領域にランダムノイズを加算し、各画素の濃度レベルを変更することでテクスチャの発生を防止している。
【０００８】
また、特許文献２に記載の補正データ作成装置、及び誤差処理装置においては、誤差拡散処理方式において、入力画像のある一定幅の均一濃度の画素データを検出し、これをランダムな階調になるような画素にし、その後このデータに対して、誤差処理の走査方向に従って適切なフィルタを選択し処理を行うことでテクスチャの発生を防止している。
【０００９】
また、特許文献３に記載の画像処理方法、装置および記録媒体においては、幾何学的なテクスチャによる画質劣化だけではなく、安定性、粒状性の低下に伴う画質劣化を改善するために、入力画像の濃度レベルをハイライト、ミドル、シャドウとして検出し、濃度レベルに応じて量子化の閾値を制御している。設定された閾値を用いて、量子化誤差を着目画素近傍に拡散している。
【００１０】
しかしながら、これら従来技術においては、以下のような様々な原因により、どのような場合でもテクスチャが低減、防止された画像を得られるとは限らない。
すなわち、
１）現像剤の経時的劣化による現像剤特性の変化
（トナー帯電量、キャリア抵抗、現像剤流動性など、及びそれらの分布）
２）環境（温度、湿度）による現像剤特性の変化
３）感光体の諸特性（潜像電位、物理表面状態）の経時的変化
４）ユニットの汚れ、摩擦などによる影響（帯電電位変動、転写電位変動、クリーニング低下など）
５）複写機、プリンタ等の機種間の様々な特性差
６）像担持体回転機構に関わる振動、製作上の部品のばらつき
などの原因がある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、現像剤など経時的劣化、環境の変化や機種間の違い等に左右されることなく、テクスチャを低減、防止した画像を得ることができる画像形成装置、画像形成方法を提供することを目的とする。特に、本発明では、テストパターン像により、実際の画像に現れるテクスチャを検出し、その検出結果に基づき、最適なノイズ加算量を決定し、ノイズを加算することでテクスチャの低減、防止した画像を得ることができる画像形成装置、画像形成方法を提供することを目的とする。また、テストパターン像により、実際の画像に現れるテクスチャを検出し、その検出結果に基づき処理を施すことにより、テクスチャの低減、防止した画像を得ることができる画像形成装置、画像形成方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成装置であって、像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成手段と、前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量計測手段と、前記物理量計測手段による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出手段と、前記画質特性算出手段による前記テクスチャ検出結果から最適ノイズ加算量を算出するノイズ加算量算出手段と、前記ノイズ加算量算出手段により算出された前記最適ノイズ加算量を原画像データに加えるノイズ加算手段とを有することを特徴としている。
【００１３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記画質特性算出手段は、前記物理量分布から前記テストパターン像の前記テクスチャに加え粒状度を検出し、前記ノイズ加算量算出手段は、検出された前記テクスチャと前記粒状度とにより最適なノイズ加算量を算出することを特徴としている。
【００１４】
請求項３記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記テストパターン像形成手段は、異なる複数の濃度レベルのテストパターン像を形成し、前記物理量計測手段は、前記異なる複数の濃度レベルのテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、前記画質特性算出手段は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、前記ノイズ加算量算出手段は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、前記ノイズ加算手段は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴としている。
【００１５】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記テストパターン像形成手段は、異なる複数の中間調画像のテストパターン像を形成し、前記物理量計測手段は、前記異なる複数の中間調画像のテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、前記画質特性算出手段は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、前記ノイズ加算量算出手段は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、前記ノイズ加算手段は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴としている。
【００１６】
請求項５記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項に記載の発明において、前記画質特性算出手段により検出されたテクスチャがある一定の値を超えた場合にのみ、前記ノイズ加算手段により原画像データにノイズを加算することを特徴としている。
【００１７】
請求項６記載の発明は、請求項１から５のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像形成手段による前記テストパターン像の形成は、実印字時間外に行うことを特徴としている。
【００１８】
請求項７記載の発明は、請求項１から５のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像形成手段による前記テストパターン像の形成は、像担持体上の像担持体の実画像形成領域外に行うことを特徴としている。
【００１９】
請求項８記載の発明は、請求項１から７のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像形成手段は、像担持体上ではなく、紙上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成することを特徴としている。
【００２０】
請求項９記載の発明は、電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成方法であって、像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成工程と、前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量計測工程と、前記物理量計測工程による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出工程と、前記画質特性算出工程による前記テクスチャ検出結果から最適ノイズ加算量を算出するノイズ加算量算出工程と、前記ノイズ加算量算出工程により算出された前記最適ノイズ加算量を原画像データに加えるノイズ加算工程とを有することを特徴としている。
【００２１】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の発明において、前記画質特性算出工程は、前記物理量分布から前記テストパターン像の前記テクスチャに加え粒状度を検出し、前記ノイズ加算量算出工程は、検出された前記テクスチャと前記粒状度とにより最適なノイズ加算量を算出することを特徴としている。
【００２２】
請求項１１記載の発明は、請求項９記載の発明において、前記テストパターン像形成工程は、異なる複数の濃度レベルのテストパターン像を形成し、前記物理量計測工程は、前記異なる複数の濃度レベルのテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、前記画質特性算出工程は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、前記ノイズ加算量算出工程は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、前記ノイズ加算工程は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴としている。
【００２３】
請求項１２記載の発明は、請求項９記載の発明において、前記テストパターン像形成工程は、異なる複数の中間調画像のテストパターン像を形成し、前記物理量計測工程は、前記異なる複数の中間調画像のテストパターン像のそれぞれの物理量分布を計測し、前記画質特性算出工程は、前記物理量分布からそれぞれのテクスチャ値を検出し、前記ノイズ加算量算出工程は、それぞれの前記テクスチャ値に基いて最適ノイズ加算量を算出し、前記ノイズ加算工程は、算出された前記最適ノイズ加算量を、原画像データに加えることを特徴としている。
【００２４】
請求項１３記載の発明は、請求項９から１２のいずれか１項に記載の発明において、前記画質特性算出工程により検出されたテクスチャがある一定の値を超えた場合にのみ、前記ノイズ加算工程により原画像データにノイズを加算することを特徴としている。
【００２５】
請求項１４記載の発明は、請求項９から１３のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像形成工程による前記テストパターン像の形成は、実印字時間外に行うことを特徴としている。
【００２６】
請求項１５記載の発明は、請求項９から１３のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像形成工程による前記テストパターン像の形成は、像担持体上の像担持体の実画像形成領域外に行うことを特徴としている。
【００２７】
請求項１６記載の発明は、請求項９から１５のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像形成工程は、像担持体上ではなく、紙上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成することを特徴としている。
【００２８】
請求項１７記載の発明は、電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成装置であって、像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成手段と、前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量分布計測手段と、前記物理量分布計測手段による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出手段と、前記画質特性算出手段によるテクスチャ検出結果に応じて、原画像データに施す画像処理方法を選択する画像処理決定手段とを有することを特徴としている。
【００２９】
請求項１８記載の発明は、請求項１７に記載の発明において、前記テストパターン像は異なる複数の中間調処理を施した画像から成り、前記物理量分布計測手段により各テストパターン像の物理量分布を計測し、前記画質特性算出手段により検出された各テストパターン像のテクスチャ検出結果に応じて、前記画像処理決定手段により原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴としている。
【００３０】
請求項１９記載の発明は、請求項１７に記載の発明において、前記画質特性算出手段は、テクスチャ以外の画質特性も検出し、テクスチャ及びその他の画質特性の検出結果に応じて、前記画像処理決定手段により原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴としている。
【００３１】
請求項２０記載の発明は、請求項１９に記載の発明において、前記画質特性算出手段によって検出するテクスチャ以外の画質特性は粒状度であることを特徴としている。
【００３２】
請求項２１記載の発明は、請求項１９に記載の発明において、前記テストパターン像は、異なる複数の画像空間周波数を発生させる中間調処理を施した画像から成り、前記画質特性算出手段によって検出するテクスチャ以外の画質特性はバンディングであることを特徴としている。
【００３３】
請求項２２記載の発明は、請求項２０に記載の発明において、前記画像処理決定手段により選択される中間調処理法は、テクスチャに対しては、画像空間周波数を増加する方向へ、バンディングに対しては、画像空間周波数を減少する方向へ制御するものであることを特徴としている。
【００３４】
請求項２３記載の発明は、請求項１７から２２のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像は実印字時間外に形成することを特徴としている。
【００３５】
請求項２４記載の発明は、請求項１７から２２のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像は像担持体上の像担持体の実画像形成領域外に形成することを特徴としている
【００３６】
請求項２５記載の発明は、電子写真方式を用いて画像形成を行う画像形成方法であって、像担持体上にテクスチャを検出するための所定のテストパターン像を形成するテストパターン像形成工程と、前記テストパターン像の物理量分布を計測する物理量分布計測工程と、前記物理量分布計測工程による前記物理量分布からテクスチャを検出する画質特性算出工程と、前記画質特性算出工程によるテクスチャ検出結果に応じて、原画像データに施す画像処理方法を選択する画像処理決定工程とを有することを特徴としている。
【００３７】
請求項２６記載の発明は、請求項２５に記載の発明において、前記テストパターン像は異なる複数の中間調処理を施した画像から成り、各テストパターン像の物理量分布計測結果から算出されたテクスチャ検出結果に応じて、原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴としている。
【００３８】
請求項２７記載の発明は、請求項２５に記載の発明において、前記画質特性算出工程は、テクスチャ以外の画質特性も検出し、テクスチャ及びその他の画質特性の検出結果に応じて、原画像データに施す中間調処理法を選択することを特徴としている。
【００３９】
請求項２８記載の発明は、請求項２７に記載の発明において、検出するテクスチャ以外の画質特性は粒状度であることを特徴としている。
【００４０】
請求項２９記載の発明は、請求項２７に記載の発明において、前記テストパターン像は異なる複数の画像空間周波数を発生させる中間調処理を施した画像から成り、検出するテクスチャ以外の画質特性はバンディングであることを特徴としている。
【００４１】
請求項３０記載の発明は、請求項２９に記載の発明において、テクスチャに対しては、画像空間周波数を増加する方向へ、バンディングに対しては、画像空間周波数を減少する方向へ制御する中間調処理法を選択することを特徴としている。
【００４２】
請求項３１記載の発明は、請求項２５から３０のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像は実印字時間外に形成することを特徴としている。
【００４３】
請求項３２記載の発明は、請求項２５から３０のいずれか１項に記載の発明において、前記テストパターン像は像担持体の実画像形成領域外に形成することを特徴としている。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照し、本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００４５】
図１は、本発明の画像形成装置の第一実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の画像形成装置の第一実施形態は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１０、画像入力手段１１、画像出力手段１２、画質特性検出部１３、画像処理部１４を有し構成される。
【００４６】
ＣＰＵ１０では、この画像形成装置の制御が行なわれる。画像入力手段１１においてＣＣＤなどで読み取ったアナログデータを１画素あたり８ｂｉｔのデジタル値に変換したデータが、ＣＰＵ１０経由で画像処理部１４に入力される。
【００４７】
画像処理部１４では、入力されたデータのシェーディング補正やγ補正等が行われ、画質特性検出部１３による検出結果に基づく処理が行なわれる。
【００４８】
画質特性検出部１３は、テストパターン発生手段１３１、濃度分布計測手段１３２及び画質特性算出手段１３３を有し構成される。画質特性検出部１３については、詳細を後述する。
【００４９】
画像出力手段１２では、画像処理部１４からＣＰＵ１０経由で入力されたデータに従って、変調されたレーザ光によって像担持体（図示せず）に潜像が形成された後、現像、転写、定着などの一連のプロセスを経て画像が出力される。
【００５０】
図２は、図１の画像処理部１４で行われるデジタル画像処理の一例を示すブロック図である。図２に示すように、まず、入力データは、シェーディング補正部２１で、光源、光学系、読み取り素子のばらつきが取り除かれた後、スキャナγ補正がスキャナγ補正部２２で行われる。次に、フィルタ処理部２３によって画像のエッジ強調や平滑化等のフィルタ処理が行われ、変倍処理部２４で、スキャナのキャリッジ移動速度を変える画像データの補間演算を行うなどにより拡大縮小の変倍処理が行われる。その後、プリンタγ補正がプリンタγ補正部２５で行われた後、中間調処理部２６によって、ディザ処理や誤差拡散処理等の中間調処理方法によりプリンタの出力ｂｉｔ数に量子化して送出する。
【００５１】
図２に基いて代表的なデジタル画像処理について説明したが、他にも様々な形態があり、図２に示す構成に限定されるものではない。本発明においては、中間調処理部２６内に備えられたノイズ加算手段内で、最適なノイズ加算量の決定、画像データへのノイズ加算が行われテクスチャの低減・防止を可能にしている。
【００５２】
図７は、図１に示す画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１に格納されているテストパターン像を示すテストパターン図である。
【００５３】
図７に示すように、テストパターン発生手段１３１は、テクスチャの度合いが低いものから高いものまでの任意の基本パッチと、基本パッチに異なるノイズ量を加算したノイズ加算パッチから成る基本テストパターン像をＲＯＭ１（図示せず）に格納している。
【００５４】
図７において、例えば、ここではテクスチャ基本パッチは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄとし、ＡからＤになるに従ってテクスチャが高くなる。加算するノイズ量をａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅとし、ａ＝０であり、ａからｅになるに従ってノイズ加算量が多くなる。
【００５５】
図３は、本発明の画像形成装置の第一実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。図面を参照し、本発明の画像形成装置の第一実施形態の全体の処理を説明する。ここで、ステップナンバーは、図３に示すステップナンバーである。
【００５６】
まず、図７に示すこのような基本テストパターン像が書き込み手段（図示せず）に送られる。すなわち、テストパターン信号を発生させる（ステップＳ３１）。次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体上に潜像が形成され、現像手段（図示せず）によって、テストパッチのトナー像が像担持体上に形成される（ステップＳ３２）。
【００５７】
次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度等の物理特性量分布データ（以下、濃度分布データ）が計測される（ステップＳ３３）。本発明において、テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要がある。図４は、テストパッチの濃度分布データを計測する図１に示した濃度分布計測手段１３２の斜視図である。
【００５８】
本第一実施形態では、濃度分布計測手段１３２の例として、図４に示すように、光学センサを用いている。像担持体に隣接して設けられた光学センサは、一次元の濃度データを像担持体の回転に従って、時系列に取り出すことにより二次元の濃度分布を計測する。
【００５９】
光学センサはＣＣＤラインセンサ４１、照明手段４２及び光学部材４３から構成されており、照明手段４２により像担持体上に形成された各テストパッチのトナー像に照射光が射出され、反射した光を、光学部材４３によってＣＣＤラインセンサ４１に結像させて受光させることにより、各テストパッチの二次元濃度分布が計測される。計測された濃度分布データは、画質特性算出手段１３３に送られる。画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、各テストパッチのテクスチャ（ＴＸ）の算出が行なわれる（ステップＳ３４）。
【００６０】
ここで、テクスチャの算出法について説明する。テクスチャの算出法については、例えばマルチチャンネル理論に基づく方式を用いる。マルチチャンネル理論を用いた画像特徴量の抽出は、特開２００２−２４５４６４号公報により提案されており、人間の視覚系の空間周波数特性に基づき画像特徴量の定量化を行う。
【００６１】
図５は、マルチチャンネルにおける次元正弦波状濃度ムラのレスポンスを示すグラフである。図５に示すように、マルチチャンネルとは、チャンネル１が最も高周波数帯域のバンドパスフィルタであり、チャンネル２、３、４と低周波帯域のバンドパスフィルタへと移っていく。マルチチャンネル理論とはこのような複数の視覚チャンネルが、人間の画像パターンに対する感度を決定しているとするものである。
【００６２】
本発明では、例えば、マルチチャンネルのフィルタリングにより得られた各チャンネルのデータに重み付けを行い、テクスチャ（ＴＸ）を算出する。テクスチャ（ＴＸ）の算出式の一例を式（１）に示す。なお、テクスチャ（ＴＸ）は、これが低いほど目立ち難く、これが高いほど目立ちやすいことを意味する。
（ＴＸ）＝Ｐ１×Ｃｈａｎｎｅｌ１＋Ｐ２×Ｃｈａｎｎｅｌ２  ＋Ｐ３×Ｃｈａｎｎｅｌ３＋Ｐ４×Ｃｈａｎｎｅｌ４  ………  式（１）
ここで、Ｐ１〜Ｐ４は各チャンネルの重み係数を示す。
【００６３】
以上のようにして、基本テストパターン像のテストパッチ全てにおいてテクスチャの検出が行われ、検出結果が画像処理部１４内のノイズ加算手段に送られる。
【００６４】
ここで、図２に示した画像処理部１４の中間調処理部２６について詳細に説明する。図８は、図２に示した中間調処理部２６の第一実施形態における構成を示すブロック図である。図８に示すように、中間調処理部２６は、ｎ値化手段８１とノイズ加算手段８２により構成され、ノイズ加算手段８２は、ノイズ加算量算出手段８２１、乱数発生器８２２、符号付ｍ値化手段８２３、計算機８２４とを有して構成されている。
【００６５】
ノイズ加算量算出手段８２１は、画質特性算出手段１３３から送られたデータからテクスチャを基準レベルにするための最適ノイズ加算量の算出を行う（ステップＳ３５）。この算出法について、図９、１０を用いて説明する。
【００６６】
図９は、テクスチャ値とノイズ加算量とを示すグラフである。図９において、Ｙ軸が基本テストパターン像の各パッチから検出されたテクスチャ値、Ｘ軸が加算したノイズ量を示してある。Ｘ軸と平行な実線がテクスチャの基準ラインであり、例えばテクスチャの基準値を０．１７とする。この基準値を変えることで、テクスチャ低減度合いの設定が可能となる。基準ラインと各曲線との交点がテクスチャを基準値以下（つまりテクスチャが目立たないレベル）にするための最適なノイズ加算量となる。図９において、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、図７に示したテクスチャ基本パッチである。
【００６７】
図１０は、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示す第一のグラフである。図１０の実線で示したように、例えば直線近似し、テクスチャ値と最適ノイズ加算量の関係が得られる。勿論、直線近似の代わりに、ｎ次曲線近似やスプライン曲線近似を行ってもよい。また、テクスチャ値が基準値を超えない範囲には、ノイズの加算を行わない設定も可能である。これにより、不要なノイズの加算を行わないのでノイズ加算による画像劣化を防止できる。
【００６８】
以上の処理により、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量が決定されＲＯＭ２（図示せず）にテクスチャ値に対する最適ノイズ加算量が格納される（ステップＳ３６）。
【００６９】
一方、画像処理部１４内の中間調処理部２６に画像入力手段１１からＣＰＵ１０を経由し画像データが入力され、ｎ値化手段８１に送られ（ステップＳ３７）、プリンタの階調数に合わせてｎ値化され計算機８２４に入力される。
【００７０】
また、ノイズ加算手段８２では、乱数発生器８２２において乱数が作られる。作られた乱数は、符号付ｍ値化手段８２３に入力され、−ｍ〜＋ｍの符号付２ｍ＋１値（ｎ＞ｍ）のノイズ信号に変換された後、計算機８２４に入力される。計算機８２４ではｎ値化された画像データにノイズ信号が加算され（ステップＳ３８）、出力データとなる。
【００７１】
乱数は−１〜＋１の値を出力するので、任意の定数αとの積によりノイズ加算量を決定し、αを変えることでノイズ加算量を制御する。αは符号付ｍ値化手段８２３が、予め設定されたテクスチャ値とノイズ加算量算出手段８２１によりＲＯＭ２に格納された最適ノイズ加算量を参照することで決定される。
【００７２】
ノイズ加算前の画像濃度データをＤｉｎ、出力される画像濃度データをＤｏｕｔ、定数をα、乱数をｒａｎｄとすると式（２）が成り立つ。
Ｄｏｕｔ＝Ｄｉｎ＋α×ｒａｎｄ  ………  式（２）
ここで、−１≦ｒａｎｄ≦１である。
【００７３】
出力データは画像書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ３９）。
【００７４】
なお、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャ検出を行なうように構成したものでも良い。
【００７５】
以上説明したようにして、像担持体上に形成された基本のテストパターン像からテクスチャ値を検出することで画像に現れるテクスチャを忠実に検出し、その検出結果からノイズ加算量を決定するのでテクスチャ値に応じた最適なノイズ量の加算が可能となる。
【００７６】
次に、本発明の画像形成装置の第二実施形態について説明する。本発明の第二実施形態では、第一実施形態に加え、粒状度についても考慮したテクスチャの低減、防止を目的としたノイズ加算量の決定方法について説明する。
【００７７】
第二実施形態の画像形成装置の構成は図１に示した第一実施形態と同様であり、また、デジタル画像処理についても図２に示した第一実施形態と同様であるので詳細説明は省略する。
【００７８】
図１７は、本発明の画像形成装置の第二実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。図面を参照し、本発明の画像形成装置の第二実施形態の全体の処理を説明する。ここで、ステップナンバーは、図１７に示すステップナンバーである。
【００７９】
まず、図１の画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１により、図７に示すような基本テストパターン像が書き込み手段（図示せず）に送られる。すなわち、テストパターン信号を発生させる（ステップＳ１７１）。次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体上に潜像が形成され、現像手段（図示せず）によって、テストパッチのトナー像が形成される（スッテプＳ１７２）。
【００８０】
次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度分布データが計測される（ステップＳ１７３）。第二実施形態においても、テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要があり、そのため第一実施形態と同様に、濃度分布計測手段１３２として、例えば図４に示した光学センサを用いる。そして、計測された濃度分布データは、画質特性算出手段１３３に送られる。
【００８１】
画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、各テストパッチのテクスチャおよび粒状度の算出が行なわれる（Ｓ１７４）。
【００８２】
ここで、粒状度（ＧＲ）の算出法について説明する。テクスチャ（ＴＸ）の算出法については、第一実施形態と同様であるので省略する。
【００８３】
粒状度（ＧＲ）の算出法については、例えばＪａｐａｎ  Ｈａｒｄｃｏｐｙ、１９９６年、ｐｐ１８９−１９２「ハーフトーンカラー画像のノイズ評価方法」で報告されている方法を用いる。図１８は、粒状度（ＧＲ）の算出法を示すフローチャートである。図１８を参照し、粒状度（ＧＲ）の算出法について説明する。
【００８４】
まず、濃度分布計測手段１３２から送られた二次元の濃度分布データが入力され（ステップＳ１８１）、明度分布に変換される、すなわち、物理特性量変換が行われる（ステップＳ１８２）。次に、二次元フーリエ変換によって空間周波数空間に変換される（ステップＳ１８３）。さらに、変換されたデータが一次元化される（ステップＳ１８４）。次に、視覚特性補正として視覚の空間周波数特性（ＭＴＦ）が乗じられ、視覚のＭＴＦ補正が行われる（ステップＳ１８５）。その後、平均明度による補正が行なわれる（ステップＳ１８６）。これにより、粒状度（ＧＲ）が算出される（ステップＳ１８７）。
【００８５】
粒状度（ＧＲ）の算出式の一例を式（３）に示す。なお、粒状度（ＧＲ）は、これが低いほど目立ち難く、高いほど目立ちやすいことを意味する。
（ＧＲ）＝ｈ（Ｌ＊  ）ｐＬ＊  ×∫｛ΔＬ＊    （ｕ）×ＶＴＦ（ｕ）｝ｄｆ＋Ｃ  …  式（３）
ここで、上記式（３）において、
ｈ（Ｌ＊  ）：平均明度を変数とする関数
ΔＬ＊  （ｕ）：明度ノイズの周波数成分
ＶＴＦ（ｕ）：明度に対する視覚の空間周波数成分
ｐＬ＊  、Ｃ：定数
を示す。
【００８６】
以上のようにして、基本テストパターン像のテクスチャ及び粒状度の検出及びが行われ、検出結果が画像処理部１４内のノイズ加算手段に送られる。
【００８７】
ここで、図２で示した画像処理部１４の中間調処理部２６について詳細に説明する。図１９は、図２に示した中間調処理部２６の第二実施形態における構成を示すブロック図である。図１９に示すように、第二実施形態の中間調処理部２６は、ｎ値化手段１９１とノイズ加算手段１９２により構成され、ノイズ加算手段１９２は、ノイズ加算量算出手段１９２１、乱数発生器１９２２、符号付ｍ値化手段１９２３、計算機１９２４とを有し構成されている。
【００８８】
ノイズ加算量算出手段１９２１は、画質特性算出手段１３３から送られたテクスチャ及び粒状度のデータから最適ノイズ加算量の算出を行う（ステップＳ１７５）。
【００８９】
算出法については、第一実施形態で用いた図９、１０、及び図２０、２１、２２を用いて説明する。図９は、テクスチャ値とノイズ加算量とを示すグラフであり、図１０は、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示す第一のグラフである。図９及び１０は第一実施形態と同様であるので説明は省略する。
【００９０】
図２０は、粒状度とノイズ加算量を示すグラフである。すなわち、ノイズ加算量に対して、検出された粒状度をプロットした図である。Ｘ軸に平行な実線が粒状度の基準ラインであり、例えば第二実施形態では、粒状度の基準値を０．４２とする。基準ラインと粒状度との交点が、粒状度が許容される限界のノイズ加算量となる。この限界ノイズ加算量を最適ノイズ加算量の決定に反映させることで、ノイズ加算による画像劣化を防止する。図２０においては、限界ノイズ加算量は２．９である。
【００９１】
図２１は、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示した第二のグラフである。図２１に示すように、例えば、限界ノイズ加算量を超えるノイズの加算は行わない構成とする。図２２は、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示した第三のグラフである。図２２に示すように、例えば、テクスチャ値と粒状度それぞれの基準値との比率などにより、限界ノイズ加算量以降のノイズ量を決定することも可能である。テクスチャ及び粒状度の基準値を変えることで、両画像劣化要因のどちらを重視するかを設定することも可能である。
【００９２】
このようにして決定されたテクスチャ値に対する最適ノイズ加算量がＲＯＭ２（図示せず）に格納される（ステップＳ１７６）。
【００９３】
一方、画像処理部１４内の中間調処理部２６に画像入力手段１１からＣＰＵ１０を経由し画像データが入力され、ｎ値化手段１９１に送られ（ステップＳ１７７）、プリンタの階調数に合わせてｎ値化され計算機１９２４に入力される。
【００９４】
また、ノイズ加算手段１９２では、乱数発生器１９２２において乱数が作られる。作られた乱数は、符号付ｍ値化手段１９２３に入力され、−ｍ〜＋ｍの符号付２ｍ＋１値（ｎ＞ｍ）のノイズ信号に変換された後、計算機１９２４に入力される。計算機１９２４ではｎ値化された画像データにノイズ信号が加算され（ステップＳ１７８）、出力データとなる。
【００９５】
乱数は−１〜＋１の値を出力するので、任意の定数αとの積によりノイズ加算量を決定し、αを変えることでノイズ加算量を制御する。αは符号付ｍ値化手段１９２３が、予め設定されたテクスチャ値とノイズ加算量算出手段１９２１によりＲＯＭ２に格納された最適ノイズ加算量を参照することで決定される。
【００９６】
出力データは画像書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ１７９）。
【００９７】
なお、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャ及び粒状度の検出を行なうように構成したものでも良い。
【００９８】
以上説明したようにして、像担持体上に形成された基本のテストパターン像からテクスチャ及び粒状度を検出することで画像に現れるテクスチャ及び粒状度を忠実に検出し、その検出結果からノイズ加算量を決定するので、粒状性にも考慮した最適なノイズ量の加算が可能となる。
【００９９】
次に、本発明の画像形成装置の第三実施形態について説明する。本発明の第三実施形態では、第一実施形態に加え、入力画像の濃度レベル（入力レベル）に応じてノイズ加算量を制御している。
【０１００】
第三実施形態の画像形成装置の構成は図１に示した第一実施形態と同様であり、また、デジタル画像処理についても図２に示した第一実施形態と同様であるので詳細説明は省略する。また、基本テストパターン像を用いた、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量の算出が図８の第一実施形態のノイズ加算量算出手段８２１または図１９の第二実施形態のノイズ加算量算出手段１９２１によって行われ、決定されたテクスチャ値に対する最適ノイズ加算量がＲＯＭ２に格納されていることを前提とする。
【０１０１】
第三実施形態についても、図３のフローチャートを参照して説明する。まず、図１の画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１により、異なる複数の入力レベルのテストパッチから成るテストパターン像の信号が書き込み手段（図示せず）に送られる。すなわち、テストパターン信号を発生させる（ステップＳ３１）。
【０１０２】
図１１は、図１に示す画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１に格納されているテストパターン像を示すテストパターン図である。第三実施形態では、例えば、図１１に示すようなテストパターン３１、６３、９５、１２７、１５９、１９１、２５５が入力される。
【０１０３】
次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体上に潜像が形成され、現像手段（図示せず）によって、テストパッチのトナー像が像担持体上に形成される（ステップＳ３２）。
【０１０４】
次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度分布データが計測される（ステップＳ３３）。テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要がある。そのため第一実施形態と同様に、濃度分布計測手段１３２として、例えば図４に示した光学センサを用いる。
【０１０５】
画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、各テストパッチのテクスチャの算出が行なわれる（ステップＳ３４）。テクスチャ算出法については、第一実施形態と同様であるので省略する。
【０１０６】
異なる複数の入力レベルのテストパッチ全てにおいてテクスチャの検出が行われ、検出結果は画像処理部１４内のノイズ加算手段に送られる。ここで、第三実施形態における中間調処理部について図１２を用いて説明する。図１２は、図２に示した中間調処理部２６の第三実施形態における構成を示すブロック図である。図１２に示すように、第三実施形態の中間調処理部２６は、ｎ値化手段１２１とノイズ加算手段１２２により構成され、ノイズ加算手段１２２は、ノイズ加算量算出手段１２２１、乱数発生器１２２２、符号付ｍ値化手段１２２３、計算機１２２４を有して構成されている。
【０１０７】
ノイズ加算手段１２２内のノイズ加算量算出手段１２２１は、送られた異なる複数の入力レベルのテストパッチのテクスチャ検出結果から、例えば、図１３のように、Ｘ軸を入力レベル、Ｙ軸をテクスチャ値とした関係を得る。ここで、図１３は、入力レベルに対するテクスチャ値を示すグラフである。図１４は、入力レベルに対する最適ノイズ加算量を示すグラフである。
【０１０８】
第一実施形態で述べたＲＯＭ２内に格納されているテクスチャ値に対する最適ノイズ加算量のデータを用いて、入力レベルに対する最適ノイズ加算量へ変換を行う。すなわち、図１４に示すように、最適ノイズ加算量を算出する（ステップＳ３５）。
【０１０９】
以上のようにして、最適ノイズ加算量を入力レベルの関数ｆ（Ｄｉ）として、ＲＯＭ２に格納する（ステップＳ３６）。
【０１１０】
一方、中間調処理部２６に画像データが入力される（ステップＳ３７）と、ｎ値化手段１２１に送られ、プリンタの階調数に合わせてｎ値化される。また、ノイズ加算手段１２２では、乱数発生器１２２２において乱数が作られる。作られた乱数は、符号付ｍ値化手段１２２３に入力され、−ｍ〜＋ｍの符号付２ｍ＋１値（ｎ＞ｍ）のノイズ信号に変換された後、計算機１２２４に入力される。計算機１２２４ではｎ値化された画像データにノイズ信号が加算され（ステップＳ３８）、出力データとなる。
【０１１１】
乱数は−１〜＋１の値を出力し、ｆ（Ｄｉ）との積によりノイズ加算量を決定するので、入力レベルに応じてノイズ加算量を制御することが可能となる。ノイズ加算量は、符号付ｍ値化手段１２２３が、画像データから入力レベル（Ｄｉ）、及びノイズ加算量算出手段１２２１によりＲＯＭ２に格納されたｆ（Ｄｉ）を参照することで決定される。ノイズ加算前の画像濃度データをＤｉｎ、出力される画像データをＤｏｕｔ、乱数をｒａｎｄとすると、式（４）が成り立つ。
Ｄｏｕｔ＝Ｄｉｎ＋ｆ（Ｄｉ）×ｒａｎｄ  ………  式（４）
ここで、−１≦ｒａｎｄ≦１である。
【０１１２】
出力データは画像書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ３９）。
【０１１３】
なお、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャの検出を行なうように構成したものでも良い。
【０１１４】
以上のようにして、像担持体上の異なる複数の入力レベルのテストパターン像からテクスチャ値を検出することで画像に現れるテクスチャを忠実に検出し、その検出結果からノイズ加算量を制御するので入力レベルに応じた最適なノイズ量の加算が可能となり、より効果的にテクスチャを低減した画像を得ることができる。
【０１１５】
次に、本発明の画像形成装置の第四実施形態について説明する。本発明の第四実施形態では、第一実施形態に加え、中間調処理方式に応じてノイズ加算量を制御している。
【０１１６】
第四実施形態の画像形成装置の構成は図１に示した第一実施形態と同様であり、また、デジタル画像処理についても図２に示した第一実施形態と同様であるので詳細説明は省略する。また、基本テストパターン像を用いた、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量の算出が図８の第一実施形態のノイズ加算量算出手段８２１または図１９の第二実施形態のノイズ加算量算出手段１９２１によって行われ、決定されたテクスチャ値に対する最適ノイズ加算量がＲＯＭ２に格納されていることを前提とする。
【０１１７】
第四実施形態について、図３のフローチャートを参照し説明する。まず、図１の画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１により、異なる複数の中間調画像のテストパッチから成るテストパターン像の信号が書き込み手段（図示せず）に送られる。すなわち、テストパターン信号を発生させる（ステップＳ３１）。第四実施形態では、例えば、図１５に示すように中間調処理方式を網点１０６、１４１、２１２［ｌｐｉ］、及び誤差拡散とする。ここで、図１５は、図１に示す画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１に格納されているテストパターン像を示すテストパターン図である。
【０１１８】
次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体上に潜像が形成され、現像手段によって、テストパッチのトナー像が形成される（ステップＳ３２）。
【０１１９】
次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度分布データが計測される（ステップＳ３３）。テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要があり、そのため第一実施形態と同様に、濃度分布計測手段１３２として、例えば図４に示した光学センサを用いる。
【０１２０】
画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、各テストパッチのテクスチャの算出が行なわれる（ステップＳ３４）。テクスチャ算出法については、第一実施形態と同様であるので省略する。
【０１２１】
異なる複数の中間調画像のテストパッチ全てにおいてテクスチャの検出が行われ、検出結果は画像処理部１４内のノイズ加算手段に送られる。ここで、第四実施形態における中間調処理部２６について図１６を用いて説明する。図１６は、図２に示した中間調処理部２６の第四実施形態における構成を示すブロック図である。図１６に示すように、中間調処理部２６は、ｎ値化手段１６１とノイズ加算手段１６２により構成され、ノイズ加算手段１６２は、ノイズ加算量算出手段１６２１、乱数発生器１６２２、符号付ｍ値化手段１６２３、計算機１６２４とで構成されている。
【０１２２】
ノイズ加算手段１６２内のノイズ加算量算出手段１６２１は、送られたそれぞれ異なる複数の中間調画像のテストパッチのテクスチャ検出結果と、第一実施形態で述べたＲＯＭ２内に格納されているテクスチャ値に対する最適ノイズ加算量のデータを用いて、中間調処理方式に対する最適ノイズ加算量への変換を行う。すなわち、ノイズ加算量を算出する（ステップＳ３５）。算出されたノイズ加算量をＲＯＭ２に格納する（ステップＳ３６）。
【０１２３】
一方、中間調処理部２６に画像データが入力される（ステップＳ３７）と、ｎ値化手段１６１に送られ、プリンタの階調数に合わせてｎ値化される。また、ノイズ加算手段１６２では、乱数発生器１６２２において乱数が作られる。作られた乱数は、符号付ｍ値化手段１６２３に入力され、−ｍ〜＋ｍの符号付２ｍ＋１値（ｎ＞ｍ）のノイズ信号に変換された後、計算機１６２４に入力される。
【０１２４】
計算機１６２４ではｎ値化された画像データにノイズ信号が加算され（ステップＳ３８）、出力データとなる。
【０１２５】
乱数は−１〜＋１の値を出力するので、任意の定数αとの積によりノイズ加算量を決定し、αを変えることでノイズ加算量を制御する。αは符号付ｍ値化手段１６２３が、予め設定されたテクスチャ値とノイズ加算量算出手段１６２１によりＲＯＭ２に格納された最適ノイズ加算量を参照することで決定される。
【０１２６】
ノイズ加算前の画像濃度データをＤｉｎ、出力される画像濃度データをＤｏｕｔ、定数をα、乱数をｒａｎｄとすると、前に述べた式（２）が成り立つ。
Ｄｏｕｔ＝Ｄｉｎ＋α×ｒａｎｄ  ………  式（２）
ここで、−１≦ｒａｎｄ≦１である。
【０１２７】
出力データは画像書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ３９）。
【０１２８】
なお、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャの検出を行なうように構成したものでも良い。
【０１２９】
また、テストパターン像とする中間調画像に関しても、図１５に示すものに限定するものではなく、中間調処理法であれば種類、数に制限があるものではない。
【０１３０】
以上のようにして、像担持体上の異なる複数の中間調画像のテストパターン像からテクスチャ値を検出することで画像に現れるテクスチャを忠実に検出し、その検出結果からノイズ加算量を制御するので中間調処理方式に応じた最適なノイズ量の加算が可能となり、より効果的にテクスチャを低減した画像を得ることができる。
【０１３１】
また、第三実施形態で述べた入力レベルに応じたノイズ加算量の制御方法と、第四実施形態で述べた中間調処理方式に応じたノイズ加算量の制御方法は、両者を複合させて、中間調処理方式と入力レベルの両者に応じてノイズ加算量の制御を行う構成にしてもよい。その場合には、テストパターン像を、複数の入力レベルに対してそれぞれ異なる複数の中間調画像から成るものとしてテクスチャの検出を行い、中間調処理方式別にｆ（Ｄｉ）を決定すればよい。
【０１３２】
また、画質特性（テクスチャ、粒状度）は、先に述べたように、現像剤など経時的劣化を伴うものによる影響を受け変化することが考えられるので、本発明で述べた画質特性の検出による一連の処理は定期的に行なわれることが望ましい。定期的に一連の処理を行うにあたって、実印字時間外に、例えば初期設定に基づいて行われるように構成することも可能である。それによって自動的にテクスチャを低減・防止した、常に良好な画質を得ることができる。
【０１３３】
また、像担持体の実画像形成領域外にテストパターン像を形成し、画質特性の検出を行うようにしてもよい。これにより実印字時間であっても、画質特性の検出による一連の処理が可能になり、常に良好な画質を得ることが出来る。また、像担持体の実画像形成領域外にテストパターン像を形成することは、像担持体への余計な負担を軽減し、像担持体の劣化を防ぐことにもつながる。
【０１３４】
また、紙上のテストパターン像のテクスチャを検出するにあたっては、例えば、一度出力したテストパターン像をユーザによってスキャナで読み取らせ、画質特性を検出する構成にすることも可能である。これは、紙上の最終的な画像を評価することであり、実画像により忠実な画質特性の検出が可能となる。また、紙上のテストパターン像によりユーザが基準値を変更することで、よりユーザ好みの画像を得ることが可能となる。このようにユーザによるオフライン調整機能を備える構成にしてもよい。オン／オフライン調整機能を備えることで、利便性及びテクスチャ低減・防止効果の向上を図ることができる。
【０１３５】
次に、本発明の画像形成装置の第五実施形態について説明する。本発明の第五実施形態は、テストパターン像により、実際の画像に現れるテクスチャを検出し、検出結果に基づく処理を施す。すなわち、画像処理法を決定し、この処理を施す。これにより、現像剤など経時的劣化、環境の変化や機種間の違い等に左右されることなく、テクスチャを低減、防止した画像を得ることができる画像形成装置である。
【０１３６】
第五実施形態の画像形成装置の構成は図１に示した第一実施形態と同様であり、また、デジタル画像処理についても図２に示した第一実施形態と同様であるので詳細説明は省略する。第五実施形態では、第一から第四実施形態で行われたノイズ加算は、行われないが、画像処理法を決定し、この処理を施す。
【０１３７】
図３３は、本発明の画像形成装置の第五実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。図３３を参照し、第五実施形態を説明する。
【０１３８】
まず、図１の画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１により、異なる中間調処理が施された複数のテストパッチから成るテストパターン像の信号が書き込み手段（図示せず）に送られる（ステップＳ３３１）。第五実施形態では、例えば、中間調処理法はａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’、ｅ’とする。
【０１３９】
次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体上に潜像が形成され、現像手段（図示せず）によって、テストパッチのトナー像が形成される（ステップＳ３３２）。
【０１４０】
次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度等の濃度分布データが計測される（ステップＳ３３３）。第五実施形態において、テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要があり、そのため、濃度分布計測手段１３２として、例えば図４に示した光学センサを用いる。
【０１４１】
画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、各テストパッチのテクスチャの算出が行なわれ（ステップＳ３３４）、検出結果が画像処理部１４に送られる。テクスチャの算出方法については、第一実施形態と同様である。テクスチャ（ＴＸ）は、これが低いほど目立ち難く、これが高いほど目立ちやすいことを意味する。
【０１４２】
以上のようにして、それぞれ異なる中間調処理が施されたテストパッチ全てにおいてテクスチャの検出が行われ、そのデータが画像処理部１４に送られる。
【０１４３】
次に、画像処理部１４では、テクスチャ（ＴＸ）の最も低い処理法が選択され、画像処理部１４のＲＯＭ３（図示せず）に格納される。すなわち、画像処理法が決定される（ステップＳ３３５）。また、ここで述べた中間調処理法はａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’、ｅ’は、ディザ法で線数が異なるものでも良いし、誤差拡散法やブルーノイズ法でも良く、中間調処理法であれば種類、数に制限があるものではない。また、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャの検出を行なうように構成したものでも良い。
【０１４４】
次に、画像入力手段１１により、画像データが入力され（ステップＳ３３６）、画像処理部１４において、ＲＯＭ３が参照され、選択された中間調処理が入力画像データに施される（ステップＳ３３７）。その後、書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ３３８）。
【０１４５】
以上説明したように、像担持体上のテストパターン像により、実際の画像に現れるテクスチャを検出し、検出結果に基づいて実画像に施す画像処理を決定することにより、現像剤など経時的劣化、環境の変化や機種間の違い等に左右されることなく、常にテクスチャを低減、防止した画像を得ることが可能となる。
【０１４６】
次に、本発明の画像形成装置の第六実施形態について説明する。本発明の第六実施形態は、テクスチャ以外に画像劣化の大きな要因の一つとして挙げられる粒状度についても考慮したテクスチャの低減、防止方法に関するものである。すなわち、第六実施形態では、第五実施形態に加え、粒状度について考慮したものである。
【０１４７】
第六実施形態の画像形成装置の構成は図１に示した第一実施形態と同様であり、また、デジタル画像処理についても図２に示した第一実施形態と同様であるので詳細説明は省略する。第六実施形態では、第一から第四実施形態で行われたノイズ加算は、行われないが、画像処理法を決定し、この処理を施す。
【０１４８】
図２７は、本発明の画像形成装置の第六実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。図２７を参照し、第六実施形態を説明する。
【０１４９】
まず、図１の画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１により、異なる中間調処理が施された複数のテストパッチから成るテストパターン像の信号が書き込み手段（図示せず）に送られる（ステップＳ７１）。第六実施形態では、例えば、中間調処理法は、第五実施形態と同様ａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’、ｅ’とする。
【０１５０】
次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体（図示せず）上に潜像が形成され、現像手段（図示せず）によって、テストパッチのトナー像が形成される（ステップＳ７２）。
【０１５１】
次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度等の濃度分布データが計測される（ステップＳ７３）。第六実施形態においても、テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要があり、そのため第一実施形態と同様に、濃度分布計測手段１３２として、例えば図４に示した光学センサを用いる。
【０１５２】
画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、テクスチャだけでなく粒状度の算出も同時に行なわれ（ステップＳ７４）、両算出結果が画像処理部１４おくられる。
【０１５３】
粒状度（ＧＲ）の算出法については、第二実施形態と同様であるので、説明は省略する。
【０１５４】
以上のように、それぞれ異なる中間調処理が施されたテストパッチ全てにおいてテクスチャ及び粒状度の検出がそれぞれ行われ、そのデータが画像処理部１４に送られる。
【０１５５】
ここで、画像処理部１４で行われる処理について説明する。まず、テクスチャ（ＴＸ）と粒状度（ＧＲ）とを直接比較可能にするための処理が行なわれる（無次元化）。ここでは、例えば基準値との比率により両者を比較可能とする。第六実施形態では、テクスチャ（ＴＸ）の基準値を、０．４０、粒状度（ＧＲ）の基準値を０．２０とする。基準値の変更が、ユーザの好みの画像を得ることに反映できることは言うまでもない。
【０１５６】
図２３は、中間調処理法におけるテクスチャ（ＴＸ）と粒状度（ＧＲ）とを示す処理図である。ここで、最適処理法の決定方法の一例を説明する。図２３で、処理法毎に無次元化された値を比較し、テクスチャ（ＴＸ）と粒状度（ＧＲ）の両者の大きい方の値を処理法間で比較し、これが最小となる処理法が最適処理法として選択される。図２３において、処理法ａ’〜ｅ’は、中間調処理法を示し、ディザ法で線数が異なるものでも良いし、誤差拡散法やブルーノイズ法でも良く、中間調処理法であれば種類及び数に制限があるものではない。
【０１５７】
図２３では、処理法ｃ’が選択されることになる。また、最適処理法の決定方法の別例として以下のようにしてもよい。ここでは、図２４を用いて説明する。図２４は、中間調処理法におけるテクスチャ（ＴＸ）と粒状度（ＧＲ）を示すグラフである。まず図２４（１）のように、テクスチャ（ＴＸ）、粒状度（ＧＲ）ともに基準値を超えない処理法が１つ（処理法ｃ’）のみ存在する場合である。この場合は、処理法ｃ’が最適処理法として選択される。
【０１５８】
次に、図２４（２）に示すように、ＴＸ、ＧＲともに基準値を超えない処理法が複数存在する（処理法ｃ’、ｄ’）場合である。この場合は、基準値を超えない処理法のＴＸとＧＲの両値が加算され、図２５に示すように、加算値が最小となる処理法ｄ’が最適処理法として選択される。図２５は、図２４（２）の処理法ｃ’、ｄ’におけるテクスチャ（ＴＸ）、粒状度（ＧＲ）、及びこれら両者の加算値を示す加算値図である。
【０１５９】
次に、図２４（３）に示すように、全ての処理法においてＴＸ、ＧＲのうち少なくとも１つが基準値を超えた場合である。この場合には、全ての処理法において、ＴＸとＧＲの両値が加算され、図２６に示すように、加算値が最小となる処理法ｄ’が最適処理法として選択される。図２６は、図２４（３）の処理法ａ’〜ｅ’におけるテクスチャ（ＴＸ）、粒状度（ＧＲ）、及びこれら両者の加算値を示す加算値図である。
【０１６０】
以上説明したようにして最適な処理法が選択され、ＲＯＭ３（図示せず）に格納される（ステップＳ７５）。
【０１６１】
また、ここで述べた中間調処理法ａ’、ｂ’、ｃ’、ｄ’、ｅ’は、ディザ法で線数が異なるものでも良いし、誤差拡散法やブルーノイズ法でも良く、中間調処理法であれば種類、数に制限があるものではない。
【０１６２】
また、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャ及び粒状度の検出を行なうように構成したものでも良い。なお、ここでは、テクスチャ以外の画質特性を粒状度としているが、その他の画質特性としてもよい、またあるいは画質特性を２種類以上としてもよい。
【０１６３】
次に、画像入力手段１１により、画像データが入力され（ステップＳ７６）、画像処理部１４において、ＲＯＭ３が参照され、選択された中間調処理が入力画像データに施される（ステップＳ７７）。そして、画像書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ７８）。
【０１６４】
以上説明したように、像担持体上のテストパターン像から、テクスチャ以外の画質劣化要因についても検出することにより、テクスチャ以外の画質特性にも考慮した画像処理の選択がなされ、両者を両立して低減させることができ、より高品質な画像を得ることが可能となる。
【０１６５】
次に、本発明の画像形成装置の第七実施形態について説明する。本発明の第七実施形態は、テクスチャ以外に画像劣化の大きな要因の一つとして挙げられるバンディングについても考慮したテクスチャの低減、防止方法に関するものである。
【０１６６】
第七実施形態の画像形成装置の構成は図１に示した第一実施形態と同様であり、また、デジタル画像処理についても図２に示した第一実施形態と同様であるので詳細説明は省略する。第七実施形態では、第一から第四実施形態で行われたノイズ加算は、行われないが、画像処理法を決定し、この処理を施す。
【０１６７】
第七実施形態において、第六実施形態の説明で使用した図２７を参照し、第七実施形態の全体の処理を説明する。
【０１６８】
まず、図１の画質特性検出部１３内のテストパターン発生手段１３１により、異なる中間調処理が施された複数のテストパッチから成るテストパターン像の信号が書き込み手段（図示せず）に送られる（ステップＳ７１）。第七実施形態では、テストパターン像は異なる複数の空間周波数を発生させる中間調処理を施したテストパッチとし、例えば、１０６、１４１、２１２［ｌｐｉ］のディザ処理画像とする。
【０１６９】
次に、書き込み手段により、テストパターン信号に従って変調されたレーザ光によって像担持体上に潜像が形成され、現像手段によって、テストパッチのトナー像が形成される（ステップＳ７２）。  次に、濃度分布計測手段１３２により像担持体上の各テストパッチトナー像の濃度等の濃度分布データが計測される（ステップＳ７３）。
【０１７０】
第七実施形態においても、テストパッチの濃度分布データは、二次元の情報を含む光学的情報として計測する必要があり、そのため第一実施形態と同様に、濃度分布計測手段１３２として、例えば図４に示した光学センサを用いる。画質特性算出手段１３３では、送られた濃度分布データから、テクスチャだけでなくバンディングの算出も同時に行なわれ（ステップＳ７４）、両算出結果が画像処理部１４に送られる。
【０１７１】
ここで、バンディング（Ｂ）の算出法について説明する。テクスチャ（ＴＸ）の算出法については、第一実施形態と同様であるので省略する。バンディング（Ｂ）の算出法については、例えば、特開２０００−４３１３号公報にて提案された方法を用いる。
【０１７２】
図２８は、バンディング（Ｂ）の算出方法を示すフローチャートである。図２８を参照し、バンディング（Ｂ）の算出方法を説明する。まず濃度分布計測手段１３２から送られた二次元の濃度分布データが入力され（ステップＳ１０１）、明度分布に変換された後（物理特性量変換）（ステップＳ１０２）、副走査方向に平均化され一次元化される（ステップＳ１０３）。さらにフーリエ変換により、空間周波数空間に変換される（ステップＳ１０４）。その後、視覚特性補正として視覚の空間周波数特性（ＭＴＦ）が乗じられ（ステップＳ１０５）、平均明度による補正が行なわれる（ステップＳ１０６）ことによりバンディング（Ｂ）が算出される（ステップＳ１０７）。
【０１７３】
バンディング（Ｂ）の算出式の一例を式（５）に示す。なお、バンディング（Ｂ）は、これが低いほど目立ち難く、高いほど目立ちやすいことを意味する。
（Ｂ）＝（２．３７２ΔＬ＊＋０．３３１）ｅｘｐ（０．０１４４Ｌ＊）ｅｘｐ（−０．２０８ｕ）  ラ  ［１−ｅｘｐ｛（０．０１７６Ｌ＊−０．１７６）ｕ｝］−０．０１３３  ………  式（５）
ここで、ΔＬ＊：各周波数の明度振幅
Ｌ＊：平均明度
ｕ：空間周波数［ｃ／ｄｅｇ］
を示す。
【０１７４】
以上のようにして、それぞれ異なる線数のディザ処理が施されたテストパッチ全てにおいてテクスチャ及びバンディングの検出が行われ、そのデータが画像処理部１４に送られる。
【０１７５】
次に、画像処理部１４で行なわれる処理を、図２９及び３０を用いて説明する。ここで説明する画像処理部１４での画像処理法決定法は、以下に述べる実験結果に基づくものである。図２９は、画像処理部１４での画像処理法を示すフローチャートである。図３０は、線数とテクスチャ及びバンディングとの関係を示すグラフである。
【０１７６】
図３１は、線数とテクスチャとの関係を示すグラフである。この関係は、実験に基くものである。２種類のマシンＡ’、Ｂ’について３種類の線数（１０６、１４１、２１２［ｌｐｉ］）の中間調画像におけるテクスチャの測定を行った。図３１からわかるように、テクスチャは、一般に高線数ほど目立ち難く、低線数ほど目立ちやすくなる傾向にある。
【０１７７】
図３２は、線数とバンディングとの関係を示すグラフである。この関係は、実験に基くものである。２種類のマシンＡ’、Ｂ’について同じく３種類の線数（１０６、１４１、２１２［ｌｐｉ］）の中間調画像におけるバンディングの測定を行った。図３２からわかるように、バンディングは、一般に低線数ほど目立ち難く、高線数ほど目立ちやすくなる傾向にある。第七実施形態では、例えば、以上のような線数とテクスチャ、及びバンディングの関係を用いて、両者を効果的に低減させる最適な線数を決定する。
【０１７８】
画像処理部１４では、まず、画質特性算出手段１３３から送られたテクスチャ（ＴＸ）及びバンディング（Ｂ）が入力され（ステップＳ１１１）、テクスチャ（ＴＸ）とバンディング（Ｂ）を直接比較可能にするための処理が行なわれる（無次元化）（ステップＳ１１２）。ここでは、例えば基準値との比率により両者を比較可能とする。第七実施形態では、基準値をテクスチャ（ＴＸ）０．４０、バンディング（Ｂ）０．２１とする。基準値の変更が、ユーザの好みの画像を得ることに反映できることは言うまでもない。基準値に対する比率に変換されたテクスチャ（ＴＸ）とバンディング（Ｂ）が、それぞれ線数を横軸にとり、プロットされ、例えばスプライン曲線近似が行なわれる（ステップＳ１１３）。これを図３０に示す。
【０１７９】
次に、テクスチャの近似曲線とバンディングの近似曲線の交点が求められ（ステップＳ１１４）、交点近傍の線数が最適な処理法として決定される。図３０の場合、交点は１７５［ｌｐｉ］であるので、１７５［ｌｐｉ］近傍が最適な線数となる。このようにして決定された処理法が画像処理部１４内のＲＯＭ３に格納される（ステップＳ１１５）（ステップＳ７５）。
【０１８０】
また、第七実施形態は、画像空間周波数に対するテクスチャ及びバンディングの特性を利用したものであり、テストパターン像を異なる線数のディザ処理画像としたが、画像空間周波数が異なる中間調処理法であればこれに限定するものではない。また、ここで述べた像担持体は、感光体としてもよいし、中間転写体としてもよい。また、テストパターン像の濃度分布計測についても、転写後、または定着後の紙上のトナー像の濃度分布を計測し、テクスチャ及びバンディングそれぞれの検出を行なうように構成したものでも良い。
【０１８１】
次に、画像入力手段１１により、画像データが入力され（ステップＳ７６）、画像処理部１４において、ＲＯＭ３が参照され、選択された中間調処理が入力画像データに施される（ステップＳ７７）。そして、画像書き込み手段（図示せず）、像担持体（図示せず）、現像手段（図示せず）を介して、画像出力手段１２で、転写、定着などの一連の処理が行なわれ画像が出力される（ステップＳ７８）。
【０１８２】
以上説明したように、像担持体上のテストパターン像を異なる画像空間周波数を発生させる中間調画像とし、実際の画像のテクスチャ及びバンディングを検出し、テクスチャ及びバンディングと画像空間周波数の関係を利用して、最適な処理法が決定されるので、テクスチャ、及びバンディングを両立して低減させることができ、より高品質な画像を得ることが可能となる。
【０１８３】
また、テクスチャ、及びその他の画質特性は、先に述べたように、現像剤など経時的劣化を伴うものによる影響を受け変化することが考えられるので、本発明の実施形態で述べた画質特性の検出による一連の処理は定期的に行なわれることが望ましい。定期的に一連の処理を行うにあたって、実印字時間外に、例えば初期設定に基づいて行なわれるようにしてもよい。それによって自動的に最適な中間調処理が画像データに施され、常に良好な画質を得ることが可能になる。
【０１８４】
また、像担持体の実画像形成領域外にテストパターン像を形成し、テクスチャ及びその他の画質特性の検出を行うようにしてもよい。これにより実印字時間であっても、画質特性の検出による一連の処理が可能になり、常に良好な画質を得ることが出来る。また、像担持体の実画像形成領域外にテストパターン像を形成することは、像担持体への余計な負担を軽減し、像担持体の劣化を防ぐことにもつながる。
【０１８５】
以上、本発明の実施形態を詳細に説明したが、上述した実施形態は本発明の好適な実施の形態であり、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施が可能である。
【０１８６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の第一実施形態によれば、像担持体上に形成されたテストパターン像の物理量分布を計測し、画像劣化の大きな要因であるテクスチャを直接的に検出することで、実画像に忠実なテクスチャを検出することが可能となり、その検出結果を用いてテクスチャを低減・防止するためのノイズ加算量を算出するので、テクスチャに応じた最適なノイズ加算量の決定ができる。また、テクスチャを検出するための基本テストパターン像により、テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を決定しておくことで、濃度レベル及び中間調処理法などに応じたノイズ加算量の決定も可能になる。
【０１８７】
本発明の第二実施形態によれば、像担持体のテストパターン像から、テクスチャと粒状度を検出することで、粒状度にも考慮したノイズ加算量の決定がなされるので、テクスチャ低減を優先するあまりに、不自然なノイズ加算が行われるなどを防止することが出来る。
【０１８８】
本発明の第三実施形態によれば、テストパターン像を異なる複数の入力レベルから成るものとし、これらのテクスチャを検出することで、入力レベルに応じた最適なノイズ加算量が決定でき、より効果的にテクスチャを低減・防止することが可能となる。
【０１８９】
本発明の第四実施形態によれば、テストパターン像を異なる複数の中間調画像から成るものとし、これらのテクスチャを検出することで、中間調処理方式に応じた最適なノイズ加算量が決定でき、より効果的にテクスチャを低減・防止することが可能となる。
【０１９０】
本発明の第一から第四実施形態によれば、テクスチャが一定の値を超えた場合にのみ、ノイズ加算を行うことで、不要なノイズ加算をすることによる画像劣化を防止することが出来る。
【０１９１】
本発明の第五実施形態によれば、像担持体上に形成されたテストパターン像の物理量分布を計測し、画像劣化の大きな要因であるテクスチャを直接的に検出することで、実画像に忠実なテクスチャを検出することが可能となる。
【０１９２】
本発明の第六実施形態によれば、実画像に忠実なテクスチャ検出結果を用いて原画像データへ施す画像処理法を決定するので、テクスチャ低減に最適な画像処理が施され、高品質な画像を得ることが可能となる。
【０１９３】
本発明の第七実施形態によれば、テストパターン像を異なる複数の中間調画像とし、これらのテクスチャを検出することで、テクスチャを尺度とした中間調処理の評価ができ、最適なテクスチャ低減処理の選択が可能となる。
【０１９４】
本発明の第六および第七実施形態によれば、テクスチャ以外の画質特性も検出することで、テクスチャ以外の画像劣化要因にも考慮した画像処理の選択がなされ、テクスチャを低減しつつ、その他の画像劣化も抑えるという総合的な画像劣化低減処理ができ、より高品質な画像を得ることが可能となる。また、テクスチャ低減処理を行うことによって、その他の画質特性が強調され、不自然な画像形成が行われるなどを避けることが可能となる。
【０１９５】
本発明の第六実施形態によれば、像担持体のテストパターン像から、テクスチャと粒状度を検出することで、テクスチャ以外で画像劣化の大きな要因の一つである粒状度にも考慮した中間調処理法の選択がなされ、両者を効果的に低減することが可能となる。
【０１９６】
本発明の第七実施形態によれば、像担持体のテストパターン像を異なる複数の画像空間周波数を発生させる中間調画像とし、テクスチャとバンディングを検出することで、両者と画像空間周波数との関係を利用した中間調処理法の選択ができ、両者を効果的に低減することが可能となる。
【０１９７】
本発明の第七実施形態によれば、原画像データに施す中間調処理法として、テクスチャに対しては、画像空間周波数を増加させる方向へ、バンディングに対しては、画像空間周波数を減少させる方向へ制御する中間調処理法を選択することで、画像空間周波数が低い場合に目立ちやすくなる傾向にあるテクスチャと画像空間周波数が高い場合に目立ちやすくなる傾向にあるバンディングのそれぞれの特性を考慮した中間調処理法の選択ができるので、両者を効果的に低減させることが可能となる。
【０１９８】
本発明の実施形態によれば、テストパターン像を実印字時間外に形成し、画質特性を検出するので、使用者の負担になることなく、より安定した良好な画像を得ることが出来る。
【０１９９】
本発明の実施形態によれば、像担持体の実画像形成領域外にテストパターン像を形成し、画質特性を検出するので、実印字時間においても、より安定した良好な画像を得ることが出来る。また、像担持体の実画像形成領域外にテストパターン像を形成することで、像担持体への余計な負担を軽減し、像担持体の劣化を防ぐことが出来る。
【０２００】
本発明の実施形態によれば、紙上のテストパターン像から画質特性を検出するので、より実画像に忠実な画質特性の検出ができ、より効果的にテクスチャを低減・防止することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像形成装置の第一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理部で行われるデジタル画像処理の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の画像形成装置の第一実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。
【図４】テストパッチの濃度分布データを計測する図１に示した濃度分布計測手段の斜視図である。
【図５】マルチチャンネルにおける次元正弦波状濃度ムラのレスポンスを示すグラフである。
【図６】ディザ法による濃淡画像の階調再現を示した階調再現図である。
【図７】図１に示す画質特性検出部内のテストパターン発生手段に格納されているテストパターン像を示すテストパターン図である。
【図８】図２に示した中間調処理部の第一実施形態における構成を示すブロック図である。
【図９】テクスチャ値とノイズ加算量とを示すグラフである。
【図１０】テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示す第一のグラフである。
【図１１】図１に示す画質特性検出部内のテストパターン発生手段に格納されているテストパターン像を示すテストパターン図である。
【図１２】図２に示した中間調処理部の第三実施形態における構成を示すブロック図である。
【図１３】入力レベルに対するテクスチャ値を示すグラフである。
【図１４】入力レベルに対する最適ノイズ加算量を示すグラフである。
【図１５】図１に示す画質特性検出部内のテストパターン発生手段に格納されているテストパターン像を示すテストパターン図である。
【図１６】図２に示した中間調処理部の第四実施形態における構成を示すブロック図である。
【図１７】本発明の画像形成装置の第二実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。
【図１８】粒状度（ＧＲ）の算出法を示すフローチャートである。
【図１９】図２に示した中間調処理部の第二実施形態における構成を示すブロック図である。
【図２０】粒状度とノイズ加算量を示すグラフである。
【図２１】テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示した第二のグラフである。
【図２２】テクスチャ値に対する最適ノイズ加算量を示した第三のグラフである。
【図２３】中間調処理法におけるテクスチャ（ＴＸ）と粒状度（ＧＲ）とを示す処理図である。
【図２４】中間調処理法におけるテクスチャ（ＴＸ）と粒状度（ＧＲ）を示すグラフである。
【図２５】図２４（２）の処理法ｃ’、ｄ’におけるテクスチャ（ＴＸ）、粒状度（ＧＲ）、及びこれら両者の加算値を示す加算値図である。
【図２６】図２４（３）の処理法ａ’〜ｅ’におけるテクスチャ（ＴＸ）、粒状度（ＧＲ）、及びこれら両者の加算値を示す加算値図である。
【図２７】本発明の画像形成装置の第六実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。
【図２８】バンディング（Ｂ）の算出方法を示すフローチャートである。
【図２９】画像処理部での画像処理法を示すフローチャートである。
【図３０】図３０は、線数とテクスチャ及びバンディングとの関係を示すグラフである。
【図３１】線数とテクスチャとの関係を示すグラフである。
【図３２】線数とバンディングとの関係を示すグラフである。
【図３３】本発明の画像形成装置の第五実施形態の全体の処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  ＣＰＵ
１１  画像入力手段
１２  画像出力手段
１３  画質特性検出手段
１４  画像処理部
１３１  テストパターン発生手段
１３２  濃度分布計測手段
１３３  画質特性算出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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