(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子写真方式によってトナー像を形成する画像形成ユニットにより形成されたトナー像を読み取った画像において、当該画像形成ユニットにおける主走査方向に対応する各画素の階調変換特性を、それぞれ所定の強度の線形性を持つ階調変換特性に変換する第１の階調変換手段と、
前記第１の階調変換手段によって変換された階調変換特性を補正するための複数の変量データに対して主成分分析を施すことで得られる、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶された主成分及び係数を用いて、前記第１の階調変換手段によって変換された前記各画素の階調変換特性をそれぞれ変換する第２の階調変換手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の階調変換手段によって変換された前記各画素の階調変換特性を任意の階調変換特性に変換する第３の階調変換手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２の階調変換手段が前記変換に用いる主成分の次数は１次及び２次であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第１の階調変換手段は、前記各画素の階調変換特性を、予め決められた低濃度域において所定の強度の線形性を持ち、且つ、当該低濃度域において階調変換特性を変換する前の階調の変化に対して階調変換特性を変換した後の階調の変化が小さい階調変換特性に変換することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１の請求項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを、
電子写真方式によってトナー像を形成する画像形成ユニットにより形成されたトナー像を読み取った画像において、当該画像形成ユニットにおける主走査方向に対応する各画素の階調変換特性を、それぞれ所定の強度の線形性を持つ階調変換特性に変換する第１の階調変換手段と、
前記第１の階調変換手段によって変換された階調変換特性を補正するための複数の変量データに対して主成分分析を施すことで得られる、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを記憶手段に記憶させる手段と、
前記記憶手段に記憶された主成分及び係数を用いて、前記第１の階調変換手段によって変換された前記各画素の階調変換特性をそれぞれ変換する第２の階調変換手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子写真方式によって形成される画像の階調を変換する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子写真方式によって形成された画像は、そのほかの方式のものと比べると、濃淡ムラやスジが比較的多く、濃度の均一性の点で劣っている。その主要因としては、帯電器の汚れや感光体の磨耗などの機器の経時劣化などが挙げられる。この問題を改善するため、特許文献１には、画像領域を微小に分割したセグメント領域単位で階調変換テーブルを用意しておき、この階調変換テーブルを用いてセグメント領域毎に階調変換特性を変換することで、画像の濃淡ムラを補正する方法が提案されている。しかし、この方法では、膨大な数の階調変換テーブルを事前に用意しておかなければならないため、大容量のメモリが必要となるという問題がある。なお、「階調変換特性」とは、入力される濃度の変化に対して、出力される濃度（形成される画像の濃度）がどのように変化するかを表したものであり、「γ（ガンマ）特性」とか「階調カーブ」などと呼ばれることもある。
【０００３】
特許文献２には、プロジェクタ装置やインクジェットプリンタ装置において、主成分分析法を用いて階調変換を行う技術が開示されている。主成分分析法によれば、多数の変量データを、第１次主成分から第ｎ次主成分までの各主成分及び係数の線形結合によって表現することができる。最も低次である１次主成分が元の変量データに対する寄与率が大きいので最も重要であり、以降、次数が高くなるほど、もとの変量データに対する寄与率が徐々に小さくなり重要度も低下する。低次から高次に至るまでの主成分を用いれば、元の変量データを忠実に再現することができるが、その分だけ必要とされる主成分が多くなるので、記憶しておくべきデータも増加してしまう。特許文献２に記載の技術では、装置の階調変換特性に対して主成分分析を行い、その結果得られる主成分のうちの適切な次数の主成分と、各セグメント領域の位置に対応した係数との線形結合によって階調を変換するというものである。これにより、階調変換処理に要するデータ量を格段に減らすことが可能となる。
【特許文献１】特開平６−３９１１号公報
【特許文献２】特開２００４−７２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、電子写真方式においては、一般に高濃度域において階調の非線形性が強いという特性があることに加え、テストパターンから得られる装置の階調変換特性そのものにトナーの散り（転写位置においてトナーが飛散すること）などを要因としたノイズが多く含まれているという事情がある。従って、特許文献２に記載の技術において、データ量を低減させるべく低次数の主成分のみを用いた場合には、各セグメント領域の階調変換特性を十分に再現できず、電子写真方式に特有の非線形な階調を表現することができない。一方、高次数の主成分まで使用して非線形な階調をも表現できるようにすると、濃淡が目立ちやすい低濃度域で前述のノイズが再現されてしまう。この点に、特許文献２の記載の技術の問題がある。
【０００５】
なお、ノイズの混入の問題に関しては、テストパターンから得られる階調変換特性に含まれるノイズそのものを検出して取り除くことができれば、解決することが可能である。しかし、そのためには、膨大な数のテストパターンを形成しなければならず、その処理に要する時間や消費材（例えば記録シートやトナー）を考慮すると、現実的な方法とは言えない。
【０００６】
上述した課題を解決するため、本発明は、電子写真方式によって形成された画像における濃淡ムラやスジを補正する際に、ノイズの発生を抑制するとともに、各セグメント領域の階調変換特性を良好に再現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するため、本発明は、電子写真方式によってトナー像を形成する画像形成ユニットにより形成されたトナー像を読み取った画像において、当該画像形成ユニットにおける主走査方向に対応する各画素の階調変換特性を、それぞれ所定の強度の線形性を持つ階調変換特性に変換する第１の階調変換手段と、前記第１の階調変換手段によって変換された階調変換特性を補正するための複数の変量データに対して主成分分析を施すことで得られる、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを記憶する記憶手段と、前記記憶手段によって記憶された主成分及び係数を用いて、前記第１の階調変換手段によって変換された前記各画素の階調変換特性をそれぞれ変換する第２の階調変換手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００８】
また、本発明は、コンピュータを、電子写真方式によってトナー像を形成する画像形成ユニットにより形成されたトナー像を読み取った画像において、当該画像形成ユニットにおける主走査方向に対応する各画素の階調変換特性を、それぞれ所定の強度の線形性を持つ階調変換特性に変換する第１の階調変換手段と、前記第１の階調変換手段によって変換された階調変換特性を補正するための複数の変量データに対して主成分分析を施すことで得られる、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを記憶手段に記憶させる手段と、前記記憶手段に記憶された主成分及び係数を用いて、前記第１の階調変換手段によって変換された前記各画素の階調変換特性をそれぞれ変換する第２の階調変換手段として機能させるためのプログラムを提供する。
【０００９】
本発明によれば、画像形成ユニットにおける主走査方向に対応する各画素の階調変換特性を所定の強度の線形性を持つように変換して主成分分析を行う。そして、複数の変量データに対して主成分分析を施すことで得られる複数次数の主成分及び各々の主成分に乗算される係数を用いて階調変換特性を求める。階調変換特性における線形性の強い濃度域については低次数の主成分のみを用いた場合にも、濃淡ムラ・スジを補正するとともに、画像に現れるノイズを抑制することができ、良好な階調変換特性を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る画像形成装置１の構成を示している。この画像形成装置１は、原稿を読み取って画像データを生成する画像読取ユニット１０と、供給される画像データに基づいて記録シートにイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色のトナー像を形成する画像形成ユニット２０と、入力される画像データに対して各種の画像処理を行って画像形成ユニット２０に供給する画像処理装置３０とを備えている。画像処理装置３０に入力される画像データは、画像読取ユニット１０が生成した画像データであってもよいし、画像形成装置１に通信接続されたコンピュータ（図２のコンピュータ４０）から送信されてくる画像データであってもよい。画像読取ユニット１０及び画像形成ユニット２０の構成は周知のものと変わらないので説明を省略し、以下では、画像処理装置３０の構成について詳細に説明する。
【００１１】
図２は、画像処理装置３０の構成を示すブロック図である。
この画像処理装置３０は、予め決められたテストパターンを用いて画像形成装置１に固有の階調変換特性をセグメント領域単位で検出し、この階調変換特性を理想的な階調変換特性へと変換するための多数の変量データに対して主成分分析を施し、その結果得られたデータをルックアップテーブル方式で記憶する。ここで、セグメント領域は１又は複数の画素からなる。画像処理装置３０は、このようにしてルックアップテーブル（以下、ＬＵＴという）を記憶（用意）した後に画像データを画像形成ユニット２０に供給する際には、上記のルックアップテーブルを参照しつつ、その画像データが表す画像に対して階調変換処理（逆γ補正演算処理）をセグメント領域単位で実行する。
【００１２】
ここで、図３は、主走査方向に連なる各セグメント領域の階調変換特性の例と、その階調変換特性を打ち消すように補正するための変量データ（階調カーブ）の例を説明する図である。例えば解像度が６００ｄｐｉ（dot per inch）の場合、主走査方向に連なるセグメント領域の数（ここでは１画素１セグメント領域とする）は約７０００個となる。よって、各セグメント領域に対しては、０〜６９９９までの座標アドレスが割り当てられることになる。図３に示す例では、主走査方向の座標アドレスpixel＝０のセグメント領域の階調変換特性Ｃ0を、目標とする階調変換特性Ｃに変換するため変量データ（階調カーブ）がＣ0’であることを意味している。同様に、主走査方向の座標アドレスpixel＝１のセグメント領域の階調変換特性Ｃ１を、目標とする階調変換特性Ｃに変換するための変量データ（階調カーブ）がＣ１’である。目標となる階調変換特性Ｃは、所定の強度の線形性を持つ階調変換特性である。
【００１３】
各セグメント領域の階調変換特性（図３の階調変換特性Ｃ0，Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃ6999）を検出する処理は、具体的には以下のようになる。なお、この階調変換特性の検出処理は、サービスマンが各種調整等のために使用する自己診断モードにおいて実行されてもよいし、エンドユーザが指示したときに実行されてもよい。
【００１４】
画像処理装置３０のテストパターン発生回路３１には、低濃度から高濃度へと段階的に遷移する画像（テストパターン）が予め記憶されており、この画像を表す画像信号を発生する。テストパターン発生回路３１から発生された画像信号は選択器３３に供給される。選択器３３は、テストパターン発生回路３１から供給される画像信号、または、後述する階調変換器３５から供給される画像信号のいずれか一方を画像形成ユニット２０に供給するものであり、この場合は、選択器３３はテストパターン発生回路３１から供給される画像信号を画像形成ユニット２０に供給する。画像形成ユニット２０では、供給される画像信号に応じたビームが感光体に照射されて潜像が形成され、更に現像、転写及び定着の各プロセスを経て記録シートにテストパターンが形成される。そして、サービスマン或いはエンドユーザがテストパターンの形成された記録シートを画像読取ユニット１０のプラテンガラス上に載置してスキャン（画像読み取り）を指示すると、画像読取ユニット１０によってテストチャートが光学的に読み取られ、画像データが生成される。この画像データには、画像を構成する各セグメント領域の濃度と、各セグメント領域の画像中の位置を表す座標アドレスとが含まれており、これらの濃度と座標アドレスとが対応付けられて画像メモリ３４に格納される。
【００１５】
ＣＰＵ３２は、画像メモリ３４に記憶されている画像データと、予め記憶されているテストパターンを表す画像データとを比較し、その差分をとることでセグメント領域単位の階調変換特性を求め、これを階調数×座標アドレスの行列として記憶する。例えばセグメント領域の濃度を２５６階調で表す場合、２５６（階調数）×７０００（座標アドレス）の行列となる。
【００１６】
そして、ＣＰＵ３２は、次式（１）に従って、上記の２５６×７０００の行列Ｙから、この行列Ｙの各行の要素の平均値からなる２５６×７０００の行列ＹAを減算して、平均値からの偏差を表す２５６×７０００の行列Ｙ’を求める。なお、式（１）において、Ｎ＝７０００である。
【数１】
0004697045.tif 000002
・・・（１）
【００１７】
次に、ＣＰＵ３２は、次式（２）に従って特異値分解を行い、行列Ｕ、Ｗを求める。この行列Ｕは、主成分に相当する要素からなる行列（以下、主成分行列Ｕという）であり、行列Ｗは、セグメント領域の位置係数（主成分に乗算される係数）に相当する要素からなる行列（以下、位置係数行列Ｗという）である。なお、式（２）において、Ｕ、ＶTは直交行列であり、Ｎ＝７０００である。
【数２】
0004697045.tif 000003
・・・（２）
【００１８】
そして、ＣＰＵ３２は、主成分行列Ｕ及び位置行列Ｗから一部の要素を抽出し、これらを階調変換器３５が記憶している主成分ＬＵＴ及び位置係数ＬＵＴに書き込む。ここで、図４は、階調変換器３５の構成を示す図である。階調変換器３５には、階調変換特性を行うための複数のＬＵＴが記憶されており、最も前段には、線形化ＬＵＴ３５１が設けられている。この線形化ＬＵＴ３５１には、与えられた画像データの階調変換特性を、所定の強度の線形性を持つ階調変換特性に変換するための変量データが書き込まれている。例えば、図３に示すように、テストパターンから得られた各セグメント領域の階調変換特性Ｃ0，Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃ6999を、所定の強度の線形性を有する階調変換特性Ｃに変換する場合、この線形化ＬＵＴ３５１には、変量データ（階調カーブ）Ｃ0’，Ｃ１’，Ｃ２’，・・・，Ｃ6999’を示す内容がセグメント領域毎に書き込まれる。後で詳述するが、後段に設けられた復元化ＬＵＴ３５７を用いた処理により、各々のセグメント領域の階調変換特性が全て一致するように変換されるため、上記線形化ＬＵＴ３５１で所定の強度を持つ階調変換特性に変換する際に、セグメント領域毎の階調変換特性を完全一致させることができなくてもよい。平均ＬＵＴ３５２には、線形化ＬＵＴ３５１で変換された階調変換特性の平均（以下、平均特性という）がＣＰＵ３２によって書き込まれる。つまり、数１で説明した行列ＹAが平均ＬＵＴ３５２に書き込まれる。
【００１９】
１次の主成分ＬＵＴ３５３及び２次の主成分ＬＵＴ３５４の各々には、上記の線形化ＬＵＴ３５１で変換された各セグメント領域の階調変換特性と上記の平均特性との差分（以下、差分特性という）に対する主成分分析の結果のうち、１次主成分、２次主成分がそれぞれ書き込まれる。つまり、ＣＰＵ３２は、図５に示すように、主成分行列Ｕの要素群ｇ１（２５６×１の行列）を１次の主成分ＬＵＴ３５３に書き込み、要素群ｇ２（２５６×１の行列）を２次の主成分ＬＵＴ３５４に書き込む。同様にして、ＣＰＵ３２は、位置係数行列Ｗの要素群ｇ３（１×２５６の行列）を１次の位置係数ＬＵＴ３５５に書き込み、要素群ｇ４（１×２５６の行列）を２次の位置係数ＬＵＴ３５６に書き込むことになる。
【００２０】
このように、ＣＰＵ３２は上記の線形化ＬＵＴ３５１を用いて、各セグメント領域の階調変換特性を、所定の強度の線形性を持つ階調変換特性に変換してから主成分分析を行っている。その理由を以下に示す。
階調変換特性の線形性が弱い（つまり階調の非線形性が強い）ということは、セグメント領域毎の階調変換特性のばらつきが大きいことを意味するとともに、例えば入力される画像信号の濃度変化に対して出力する画像信号の濃度の変化が小さくなる場合がある（これを「階調変換特性が軟調である」という）。低次数の主成分だけでは元の階調変換特性に対する寄与率が小さいから、上記のように軟調な階調変換特性を十分に再現できない。よって、ある程度の高い次数の主成分まで用いる必要があるが、このように高い次数の主成分を用いると、ノイズが目立ちやすくなり、補正性能が下がる。
【００２１】
そこで、最初に線形化ＬＵＴ３５１によって各セグメント領域の階調変換特性を所定の線形性の階調変換特性に変換しておけば、セグメント領域毎の階調変換特性のばらつきを小さくすることができるとともに、入力される信号に濃度の変化があった場合にも出力する画像信号の濃淡の変化を比較的小さくすることができる。つまり、低次数の主成分だけであっても元の階調変換特性に対する寄与率を大きくすることができるため、低次数の主成分を用いるだけで濃淡ムラ・スジを補正できるとともにノイズを抑制することができるため、補正性能が上がるということになる。前述した「所定の強度の線形性を持つ階調変換特性」とは、上記のような効果を奏することができるような階調変換特性であり、装置設計者などがこのような階調変換特性を実験或いは計算により予め決めておき、これを画像処理装置３０に記憶させておけばよい。
【００２２】
ここで、セグメント領域の濃度が低濃度域、中濃度域、高濃度域のそれぞれに属する場合に、階調変換に用いる主成分の次数としてどの程度の次数が望ましいかを検討する。
図６は、従来の技術において、発明者らの実験結果を基にして、セグメント領域の濃度が属する濃度域と、階調変換に用いる主成分の次数と、画像の品質との関係を説明した図である。なお、図６では濃度の全域を２５６階調で表しており、低濃度域を濃度が０以上６４未満の範囲、中濃度域を濃度が６４以上１２８未満の範囲、高濃度域を濃度が１２８以上２５５までの範囲としている。また、画質に関しては、良好なものを「○」で表し、不適なものを「×」で表し、「○」と「×」の中間程度を「△」で表している。この図６に示すように、低濃度域では、１次及び２次の主成分を用いた場合にノイズや濃淡ムラ・スジの発生を抑制することができた。しかし、１次の主成分のみを用いた場合には、補正性能が低くノイズや濃淡ムラ・スジが発生しやすくなるし、４次以上の高次の主成分まで用いた場合には、ノイズまで再現されてしまった。よって、低濃度域では１次及び２次の主成分を用いて階調変換を行うのが望ましかった。
【００２３】
一方、上記の低濃度域よりも高い濃度域（中濃度域）では、１次から４次までの主成分を用いた場合にノイズや濃淡ムラ・スジの発生を抑制することができた。前述した図３の階調変換特性Ｃ，Ｃ１，Ｃ２，・・・のように、電子写真方式では一般に中濃度域から高濃度域における階調変換特性の非線形性が強いので、この中濃度域及び高濃度域に対して濃淡ムラやスジの補正性能を向上させるためには高次の主成分が必要となる。よって、１次の主成分のみ又は１次の主成分のみ又は１次及び２次の主成分を用いた場合には、補正性能が低くノイズや濃淡ムラ・スジが発生しやすくなる。一方、８次を超える高次の主成分まで用いた場合には、やはりノイズまで再現されてしまった。よって、中濃度域では、１次〜４次の主成分を用いることが最も望ましく、せいぜい１次〜８次までの主成分が上限であった。なお、高濃度域においては、濃淡ムラやスジ或いはノイズが目立たなくなってくるものの、およそ中濃度域と同じ次数の主成分を用いることが望ましかった。
【００２４】
従来は、各セグメント領域の濃度の高低に関わらず、１次又は２次のみを用いるか又は１次から４次までの主成分を用いて階調変換を行っていたので、図７の点線Ｘ１或いはＸ２で示すように、低濃度域又は中濃度域（及び高濃度域）のいずれかにおいて画質の問題が生じていた。
【００２５】
これに対して、本実施形態では、線形化ＬＵＴ３５１で各領域セグメントの階調変換特性を所定の強度の線形性を持つように変換してから主成分分析を行うため、低次数の主成分でも全ての濃度域において良好な画質を実現することができるのである。図７は、本実施形態における階調変換に用いる主成分の次数と画像の品質との関係を説明した図である。図７の１次の主成分のみの主成分を用いた場合の画質もやや改善されているが、点線Ｘ２で示した１次及び２次の主成分を用いた場合には、全ての濃度域において良好な画質を実現できることを示している。よって、本実施形態では１次及び２次の主成分を用いて階調変換を行う。
【００２６】
再び図４の説明に戻る。
階調変換器３５は、上述したＬＵＴ群に書き込まれた内容に基づいて、入力された画像データ（濃度及び座標アドレス）によって表される各セグメントの階調変換特性を変換する。具体的には、各セグメント領域の濃度が、１次及び２次の主成分ＬＵＴ３５３及び３５４によって変換されそれぞれの主成分が出力されるとともに、座標アドレスが１次及び２次の位置係数ＬＵＴ３５５及び３５６によって変換され、それぞれ１次及び２次の位置係数が出力される。例えば１次の主成分ＬＵＴ３５３に対して濃度「２５５」が入力された場合には、その１次の主成分ＬＵＴ３５３に記述された変量データｕ1,1〜ｕ１,256のうち（図５参照）、２５５行目のｕ1,256が１次の主成分ＬＵＴ３５３から出力される。また、例えば１次の位置係数ＬＵＴ３５５に座標アドレス「０」が入力された場合には、その１次の位置係数ＬＵＴ３５５に記述されている変量データｗ1,1〜ｗ7000,1のうち（図５参照）、１列目のｗ1,1が１次の位置係数ＬＵＴ３５５から出力される。そして、１次の主成分ＬＵＴ３５３によって変換され出力された１次の主成分と、１次の位置係数ＬＵＴ３５５によって変換され出力された１次の位置係数とが乗算器３６１−１に乗算される。また、２次の主成分ＬＵＴ３５４によって変換され出力された２次の主成分と、２次の位置係数ＬＵＴ３５６によって変換され出力された位置係数とが乗算器３６１−２によって乗算される。そして、これらの乗算結果が加算器３６２−１によって加算される。そして、加算器３６２−１による加算結果と、平均ＬＵＴ３５２に書き込まれた平均特性とが加算器３６２−２で加算される。
【００２７】
前述したように、線形化ＬＵＴ３５１によって変換された階調変換特性は、図３に示したように目標とする階調変換特性Ｃに一致する強度の線形性を持つ階調変換特性であるため、加算器３６２−２による加算結果が示す階調変換特性もおおよそこれに一致した特性を表す。しかし、入力された画像データの内容（用いられる濃度域）やエンドユーザの希望などの要因によって、このような線形性の強い階調変換特性Ｃが好ましくない場合もある。このような場合のために、階調変換器３５は、この階調変換特性Ｃを任意の階調変換特性に変換することもできる。この変換は復元化ＬＵＴ３５７で行われる。復元化ＬＵＴ３５７は、加算器３６２−２よりも後段に設けられ、階調変換特性Ｃを所望の階調変換特性に変換するための変量データが書き込まれている。一方、線形化の強い階調変換特性Ｃが好ましい場合には、復元化ＬＵＴ３５７で階調変換特性を変換する必要はなくこれを省いてもよい。
【００２８】
以上のような処理を経た後に、階調変換器３５から選択器３３へと画像信号が出力される。選択器３３は、階調変換器３５から供給される画像信号を画像形成ユニット２０に供給する。画像形成ユニット２０では、上述したテストパターンの画像形成と同様に、この画像信号に基づいて潜像形成、現像、転写及び定着の各プロセスを経て記録シートに画像を形成する。
【００２９】
以上説明した実施形態によれば、セグメント領域毎に異なる階調変換特性を所定の強度の線形性を持つように変換してから主成分分析を行うため、低次数（１次及び２次）の主成分のみを用いた場合にも、全ての濃度域について濃淡ムラ・スジを補正し、ノイズを抑制した階調変換特性を再現することができる。さらに、階調変換特性を補正後、さらに任意の階調変換特性に変換して出力させることもできる。また、階調変換器３５には低い次数の主成分と位置係数を記憶すればよいだけなので、記憶しておくべきデータ量を少なくすることもできる。
【００３０】
なお、上述した実施形態を次のように変形してもよい。
実施形態では、図４に示したように、画像データが入力される度に演算によって階調変換を行っているが、図８に示すように入力される濃度Ｃｉｎと出力される濃度Ｃｏｕｔとの関係を予め計算により求め、これらをＬＵＴとして記憶しておいてもよい。このようにすれば、記憶しておくべきデータ量は増大するが、演算回路が不要となる。
【００３１】
実施形態では、差分特性に対して主成分分析を行っていたが、その理由は次の２つである。１つ目の理由は、各セグメント領域の階調変換特性に対する平均特性の寄与と、各セグメント領域の階調変換特性に対する主成分の寄与とを分離して取り扱うことができるため、それらの寄与率に応じて量子化のビット幅を自由に変更することができるというものである。２つ目の理由は、直交変換の計算の工夫で、共分散行列から固有ベクトルを求めるに際して、仮にランク落ちがあったとしても誤差を解消することが出来るというものである。ただし、これらの利点を享受する必要がなければ、差分特性に対して主成分分析を行わなくてもよく、階調変換特性そのものに主成分分析を行えばよい。
【００３２】
実施形態では、線形化ＬＵＴ３５１で各セグメント領域の階調変換特性を、全ての濃度域について比較的強度の強い線形性を持つように変換していたが、その変換対象を所定の濃度域に限定して変換してもよい。例えば、図９に示すようにテストパターンから階調変換特性Ｃｉが求められたとする。そして、目標とする階調変換特性Ｃを、予め決められた低濃度域において線形性が強く、且つ、その低濃度域において入力された画像信号の濃度変化に対する出力される画像信号の濃度変化が小さい（つまり、階調変換特性を変換する前の階調の変化に対して階調変換特性を変換した後の階調の変化が小さい）軟調な階調変換特性とする。線形化ＬＵＴ３５１にはこの階調変換特性Ｃに変換するための変量データＣｉ’を示す内容が書き込まれることになる。この場合には、ノイズが比較的目立ちやすい低濃度域における濃度変化を小さくしているため、ノイズの発生を抑制することができる。一方、高濃度領域においては、濃度変化が大きく線形性が比較的弱くなるものの、上述したようにこのような領域では濃淡ムラやスジ或いはノイズが目立たないので、補正性能が低くても大きな問題は生じない。さらに、線形化ＬＵＴ３５１で各領域セグメントの階調変換特性を目標とする階調変換特性Ｃに一致するように変換しているので、復元化ＬＵＴ３５７がなくても所望の階調変換特性Ｃを実現することができる。もちろん、さらに復元化ＬＵＴ３５７で別の階調変換特性に変換することも可能である。
【００３３】
なお、図１に示した画像処理装置１は、プリンタや複写機等に内蔵されるコンピュータによって実現されるものであってもよいし、プリンタや複写機等のホスト装置であるパーソナルコンピュータによって実現されるものであってもよい。また、画像処理装置３０が実行するプログラムは、コンピュータによって読み取り可能な磁気記録媒体、光記録媒体あるいはＲＯＭなどの記録媒体に記録して画像処理装置３０に提供することができる。また、インターネットのようなネットワーク経由で画像処理装置３０にダウンロードさせることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態に係る画像形成装置の構成を示す図である。
【図２】同装置が備える画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】主走査方向に連なる各セグメント領域の階調変換特性の例と、その階調変換特性を打ち消すための変量データ（階調カーブ）の例を説明する図である。
【図４】同実施形態に係る階調変換器の構成を示す図である。
【図５】同実施形態に係る主成分ＬＵＴに書き込まれる、行列の要素を説明する図である。
【図６】従来の技術に係るセグメント領域の濃度が属する濃度域と、階調変換に用いる主成分の次数と、画像の品質との関係を説明した図である。
【図７】同実施形態に係るセグメント領域の濃度が属する濃度域と、階調変換に用いる主成分の次数と、画像の品質との関係を説明した図である。
【図８】変形例に係る階調変換テーブルを説明する図である。
【図９】変形例に係る主走査方向に連なるセグメント領域の階調変換特性の例と、その階調変換特性を打ち消すための変量データ（階調カーブ）の例を説明する図である。
【符号の説明】
【００３５】
１…画像形成装置、１０…画像読取ユニット、２０…画像形成ユニット、３０…画像処理装置、３１…テストパターン発生回路、３２…ＣＰＵ、３３…選択器、３４…画像メモリ、３５…階調変換器。
【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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