(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
主走査方向の１または複数の画素に対応する各位置の階調変換特性と当該階調変換特性の平均である平均特性との差分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前記各位置に対応した位置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位置係数を用いて、主走査方向の各位置の濃度を変換する階調変換手段とを備え、
前記階調変換手段は、入力された画像データの濃度が予め決められた、ゼロを含む低濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を低くする一方、前記入力された画像データの濃度が前記低濃度域よりも高い濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を高くすることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記階調変換手段が前記変換に用いる主成分の次数を低くした場合の当該次数は１次及び２次である一方、前記階調変換手段が前記変換に用いる主成分の次数を高くした場合の当該次数は１次から４次であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記入力された画像データの濃度が前記低濃度域と前記低濃度域よりも濃度が高い高濃度域との間の中濃度域に属する場合には、
前記階調変換手段が前記変換を行った結果において、１次及び２次の次数の主成分と比較して３次と４次の次数の主成分の影響の度合いが小さい
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記記憶手段は、前記低濃度域では濃度係数が０の値を取り、前記高濃度域では濃度係数が１の値を取り、前記中濃度域では濃度係数が前記入力された画像データの濃度に比例して０から１の間の値を取る濃度係数ＬＵＴを記憶し、
前記階調変換手段は、前記３次と４次の次数の主成分の影響の度合いを、前記３次と４次の次数の主成分と前記濃度係数とを乗算器で乗算して定める
ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
主走査方向の１または複数の画素に対応する各位置の階調変換特性と当該階調変換特性の平均である平均特性との差分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前記各位置に対応した位置係数とを記憶する記憶手段に記憶させる機能と、
前記記憶手段によって記憶された主成分及び位置係数を用いて、主走査方向の各位置の濃度を変換する機能であって、入力された画像データの濃度が予め決められたゼロを含む低濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を低くする一方、前記入力された画像データの濃度が前記低濃度域よりも高い濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を高くする機能と
を実現させるプログラム。
【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】
上記課題を解決するため、本発明は、主走査方向の１または複数の画素に対応する各位置の階調変換特性と当該階調変換特性の平均である平均特性との差分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前記各位置に対応した位置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位置係数を用いて、主走査方向の各位置の濃度を変換する階調変換手段とを備え、前記階調変換手段は、入力された画像データの濃度が予め決められたゼロを含む低濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を低くする一方、前記入力された画像データの濃度が前記低濃度域よりも高い濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を高くすることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００８】
本発明によれば、階調変換手段が、主走査方向の１または複数の画素に対応する各位置の濃度の高低に応じて主成分の次数を変えるので、各位置の階調変換特性を良好に補正するとともにノイズが発生しない程度の次数を用いて階調変換を行うことが可能となる。望ましくは、前記階調変換手段が前記変換に用いる主成分の次数を低くした場合の当該次数は１次及び２次である一方、前記階調変換手段が前記変換に用いる主成分の次数を高くした場合の当該次数は１次から４次である。
【０００９】
また、本発明の好ましい態様として、前記入力された画像データの濃度が前記低濃度域と前記低濃度域よりも濃度が高い高濃度域との間の中濃度域に属する場合には、前記階調変換手段が前記変換を行った結果において、１次及び２次の次数の主成分と比較して３次と４次の次数の主成分の影響の度合いが小さいようにしてもよい。また、本発明の別の好ましい態様として、前記記憶手段は、低濃度域では濃度係数が０の値を取り、高濃度域では濃度係数が１の値を取り、中濃度域では濃度係数が前記入力された画像データの濃度に比例して０から１の間の値を取る濃度係数ＬＵＴを記憶し、前記階調変換手段は、前記３次と４次の次数の主成分の影響の度合いを、前記３次と４次の次数の主成分と前記濃度係数とを乗算器で乗算して定めるようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明は、コンピュータに、主走査方向の１または複数の画素に対応する各位置の階調変換特性と当該階調変換特性の平均である平均特性との差分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前記各位置に対応した位置係数とを記憶する記憶手段に記憶させる機能と、前記記憶手段によって記憶された主成分及び位置係数を用いて、主走査方向の各位置の濃度を変換する機能であって、入力された画像データの濃度が予め決められたゼロを含む低濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を低くする一方、前記入力された画像データの濃度が前記低濃度域よりも高い濃度域に属する場合には、前記変換に用いる主成分の次数を高くする機能とを実現させるプログラムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
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、各種の画像処理を行う画像処理装置３０とを備えている。画像形成ユニット２０に供給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）から供給され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。
【００１２】
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。
【００１３】
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、目標となる階調変換特性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、目標となる階調変換特性Ｃに変換するための変量データ（階調カーブ）がＣ１’である。
【００１４】
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。
【００１５】
画像処理部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。
【００１６】
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（濃度）×７０００（座標アドレス）の行列となる。
【００１７】
そして、ＣＰＵ３２は、数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、数１において、Ｎ＝７０００である。
【数１】
0004697044.tif 000002
【００１８】
次に、ＣＰＵ３２は、数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、数２において、Ｕ、ＶTは直交行列であり、Ｎ＝７０００である。
【数２】
0004697044.tif 000003
【００１９】
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。平均ＬＵＴ３５０には、テストパターンからセグメント領域毎に求めら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ＬＵＴ３５０に書き込まれる。
【００２０】
１次の主成分ＬＵＴ３４１、２次の主成分ＬＵＴ３４２、３次の主成分ＬＵＴ３４３及び４次の主成分ＬＵＴ３４４の各々には、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、３次主成分、４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ＬＵＴ３４１に書き込み、要素群ｇ２（２５６×１の行列）を２次の主成分ＬＵＴ３４２に書き込み、要素群ｇ３（２５６×１の行列）を３次の主成分ＬＵＴ３４３に書き込み、要素群ｇ４（２５６×１の行列）を４次の主成分ＬＵＴ３４４に書き込む。
【００２１】
さらに、これらの主成分とそれぞれの差分特性が各々係数ベクトルとみなされ、これらの内積が、各セグメント領域における主成分に乗算される係数として係数ＬＵＴに書き込まれる。つまり、ＣＰＵ３２は、位置係数行列Ｗの要素群ｇ５（１×２５６の行列）を１次の位置係数ＬＵＴ３４５に書き込み、要素群ｇ６（１×２５６の行列）を２次の位置係数ＬＵＴ３４６に書き込み、要素群ｇ７（１×２５６の行列）を３次の位置係数ＬＵＴ３４７に書き込み、要素群ｇ８（１×２５６の行列）を４次の位置係数ＬＵＴ３４８に書き込むことになる。
【００２２】
濃度係数ＬＵＴ３４９には、図６に示すように濃度に応じて変化する濃度係数が予め書き込まれている。図６を見ると解るように、低濃度域（濃度が０以上６４未満の範囲）では濃度係数＝０と低い値を維持し、中濃度域で濃度係数＝(濃度−６４)/６４となるように徐々に増加させ、高濃度域（濃度Ｃinが１２８超で２５５以下の範囲）では濃度係数＝１と高い値を維持している。その理由は次のとおりである。
【００２３】
階調の線形性が弱いと（つまり階調の非線形が強いと）、低次数の主成分だけでは階調変換特性を十分に再現できないため、ある程度の高い次数の主成分までが必要となる。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。一方、低濃度域では、階調変換特性の線形性が強いので、低次の主成分だけで十分に表現できるし、濃淡ムラやスジも中濃度域ほど顕著に目立つものではないから、仮に補正性能が低くても大きな問題は生じない。しかしながら、この低濃度域ではノイズが目につきやすいので、あまり高次の主成分まで用いるとノイズ発生の問題が大きくなる。つまり、セグメント領域の濃度が中濃度域から高濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を高くすることが望ましいのに対し、セグメント領域の濃度が低濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を低くすることが望ましい。そこで、画像処理装置３０は、このようにセグメント領域の濃度が属する濃度域の高低に応じて濃度係数を調整することで、階調変換に用いる主成分の次数を変えるようにしている。
【００２４】
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７は、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、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８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る。しかし、１次の主成分のみを用いた場合には、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、ノイズが再現されてしまう。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い。
【００２５】
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る。しかし、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、ノイズや濃淡ムラ・スジが発生しやすくなるし、８次を超える高次の主成分まで用いた場合には、ノイズが再現されてしまう。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る。なお、高濃度域の階調も非線形性が強いが、高濃度域では、濃淡ムラやスジ或いはノイズが目立たなくなってくるので、どのような次数でもよいが、ここでは簡便のため、中濃度域と同じ次数の主成分を使用する。
【００２６】
つまり、従来は、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。これに対し、本実施形態では、セグメント領域の濃度の高低に応じて、階調変換に用いる主成分の次数を変えるようにしたので、図７の実線Ｘ３で示すように、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。
【００２７】
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次から４次までの主成分ＬＵＴ３４１〜３４４によって変換されて主成分が出力されるるとともに、座標アドレスが、１次から４次までの位置係数ＬＵＴ３４５〜３４８によって変換されて位置係数が出力される。例えば１次の主成分ＬＵＴ３４１に濃度「２５５」が入力された場合には、その１次の主成分ＬＵＴ３４１に記述されている変量データＵ1,1〜Ｕ１,256のうち（図５参照）、２５５行目のＵ1,256が１次の主成分ＬＵＴ３４１から出力される。また、例えば１次の位置係数ＬＵＴ３４５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ＬＵＴ３４５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ＬＵＴ３４５から出力される。そして、１次の主成分ＬＵＴ３４１による変換で得られた１次主成分と、１次の位置係数ＬＵＴ３４５による変換で得られた１次の位置係数とが乗算器３５１−１に乗算される。また、２次の主成分ＬＵＴ３４２による変換で得られた主成分と、２次の位置係数ＬＵＴ３４６による変換で得られた位置係数とが乗算器３５１−２によって乗算される。そして、これらの乗算結果が加算器３５２−１によって加算される。
【００２８】
同様に、３次の主成分ＬＵＴ３４３による変換で得られた主成分濃度と、３次の位置係数ＬＵＴ３４７による変換で得られた位置係数とが乗算器３５１−３によって乗算される。また、４次の主成分ＬＵＴ３４４による変換で得られた主成分と、４次の位置係数ＬＵＴ３４８による変換で得られた位置係数とが乗算器３５１−４によって乗算される。そして、これらの乗算結果が加算器３５２−２によって加算される。更にこの加算結果と、濃度係数ＬＵＴ３４９において入力されたセグメント領域の濃度に応じて特定される濃度係数とが、乗算器３５１−５によって乗算される。そして、最後に、加算器３５２−１による加算結果と、乗算器３５１−５による乗算結果とが加算器３５２−３で加算され、画像信号として選択器３３へと出力される。
【００２９】
図６を用いて説明したように、セグメント領域の濃度が低濃度域に属する場合には濃度係数＝０となるので、乗算器３５１−５の乗算結果が０となり、１次及び２次の主成分のみに影響される結果が選択器３３へと出力されることになる。また、セグメント領域の濃度が中濃度域に属する場合には濃度係数＝(濃度−６４)/６４となるから、１次及び２次の主成分に対して３次及び４次の主成分がある程度影響した結果が選択器３３へと出力されることになる。そして、セグメント領域の濃度が高濃度域に属する場合には濃度係数＝１となるから、１次から４次まで主成分に影響される結果が選択器３３へと出力されることになる。選択器３３は、階調変換器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。
【００３０】
以上説明した実施形態によれば、セグメント領域の濃度が属する濃度域の高低に応じて濃度係数を調整することで、階調変換に用いる主成分を変更する。具体的には、セグメント領域の濃度が予め決められた低濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を１次及び２次と低くする一方、セグメント領域の濃度が低濃度域よりも高い中濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を１次から４次までと高くする。よって、各セグメント領域の階調変換特性を良好に補正するとともにノイズが発生しない程度の次数を用いて階調変換を行うことが可能となる。
【００３１】
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。
【００３２】
実施形態では、セグメント領域の濃度が予め決められた低濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を低くする一方、セグメント領域の濃度が低濃度域よりも高い中濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を高くしていたが、画像形成装置の階調変換特性に応じてこれを逆にしてもよい。要するに、セグメント領域の階調変換特性の線形性が強い場合には、用いる主成分の次数を低くし、セグメント領域における階調変換特性の線形性が弱い場合には、用いる主成分を高くすればよい。場合によっては、セグメント領域の階調変換特性の中濃度域において線形性が強く、低濃度域において線形性が弱いような場合も考えられるから、この場合には、セグメント領域の濃度が予め決められた低濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を高くする一方、セグメント領域の濃度が低濃度域よりも高い中濃度域に属する場合には、階調変換に用いる主成分の次数を低くする。なお、階調変換特性の線形性が強いか弱いかは、濃淡ムラ・スジの補正性能の観点から所定の強度を予め決めておき、その所定の強度よりも線形性が強いか弱いかで判断すればよい。
【００３３】
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。
【００３４】
なお、図１に示した画像処理装置３０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】
【００３５】
【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】階調変換器の構成を示す図である。
【図５】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】濃度係数を説明する図である。
【図７】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】変形例を説明する図である。
【符号の説明】
【００３６】
１・・・画像形成装置、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】
0004697044.tif 000004
【図２】
0004697044.tif 000005
【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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