(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられたＭ値からＮ値（Ｍ＞Ｎ≧２）ディザマトリックスのある階調に応じたＮ値ディザ出力レベルを計算により求めるＮ値ディザ出力レベルシミュレーション工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望する階調特性をもつディザであるか評価する階調性評価工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望する粒状特性をもつディザであるか評価する粒状性評価工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望するテクスチャ特性をもつディザであるか評価するテクスチャ評価工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望する安定性をもつディザであるか評価する安定性評価工程と、複数の階調における各々の前記階調性評価より階調度を求める工程と、複数の階調における各々の前記粒状性評価より粒状度を求める工程と、複数の階調における各々の前記テクスチャ評価よりテクスチャ度を求める工程と、複数の階調における各々の前記安定性評価より安定度を求める工程と、前記階調度・粒状度・テクスチャ度・安定度の合計値を求め、所望する階調特性の階調数より少ない場合には前記合計値を減点することによりＮ値ディザマトリックスの適応度を求める工程と、前記適応度の高いＮ値ディザマトリックスを選択する最適化工程とを備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
与えられたＭ値からＮ値（Ｍ＞Ｎ≧２）ディザマトリックスのある階調に応じたＮ値ディザパターンを計算により求めるＮ値ディザパターン計算工程と、前記Ｎ値ディザパターンを用いて所望する階調特性をもつディザであるか評価する階調性評価工程と、前記Ｎ値ディザパターンを用いて所望する粒状特性をもつディザであるか評価する粒状性評価工程と、前記Ｎ値ディザパターンを用いて所望するテクスチャ特性をもつディザであるか評価するテクスチャ評価工程と、前記Ｎ値ディザパターンを用いて所望する安定性をもつディザであるか評価する安定性評価工程と、複数の階調における各々の前記階調性評価より階調度を求める工程と、複数の階調における各々の前記粒状性評価より粒状度を求める工程と、複数の階調における各々の前記テクスチャ評価よりテクスチャ度を求める工程と、複数の階調における各々の前記安定性評価より安定度を求める工程と、前記階調度・粒状度テクスチャ度・安定度の合計値を求め、所望する階調特性の階調数より少ない場合には前記合計値を減点することによりＮ値ディザマトリックスの適応度を求める工程と、前記適応度の高いＮ値ディザマトリックスを選択する最適化工程とを備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
前記最適化工程は遺伝的アルゴリズムであることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理方法により作成されたＮ値ディザマトリクスを用いたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理方法により作成されたＮ値ディザマトリクスを用いたことを特徴とする画像記録装置。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多値画像データを高精細かつ高階調に印刷処理するための画像処理方法、画像処理装置、画像記録装置（画像形成装置）、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
スキャナやディジタルカメラ等の入力装置で読み取った多値画像データをプリンタやディスプレイ等の出力装置に出力する画像入出力システムがある。その際に、入力装置で読み取った多値（例えば８ビット精度ならば２５６階調）の画像データを出力装置が出力可能な階調数の画像データに変換し、擬似的に連続階調を表現する方法として、擬似中間調処理がある。
【０００３】
中でも出力装置がドットのＯＮ／ＯＦＦのみの２値しか表現できないときには中間調画像を２値化して疑似中間調の画像を作成する。このような擬似中間調作成手段としては、閾値のマトリクス（ディザマトリクス）テーブルに従って画像を２値化していく各種ディザ法が広く用いられている。また３値以上の階調数にも適用した多値ディザ処理もある。ディザ処理は入力値とディザマトリクスの入力画素位置に応じた閾値で比較演算を行うだけであり高速処理が可能である。
【０００４】
ディザ設計は次のように行われる。所望するディザの線数と角度に応じて基本マトリクス（以下、セル）が求められる。セルで表現できる階調数は少ない場合が多く、かつ、計算機で処理するには形状が矩形となることが好ましい。よって複数のセルを組み合わせて周期的かつ矩形となるようにスーパーセルを設計する。
【０００５】
また、セル内のドットをどの順番で成長させるかでディザの特性は大きく異なる。一般的にディザの成長させ方としてベイヤー型・重心保存型・渦巻き型・万線型などがある。経験則により、ドットが安定しているインクジェット等にはベイヤー型、電子写真のように現像電位変動によって現像されるドットが変化する場合には重心保存・渦巻き型や万線型のほうがよいとされてきた。また、上記セル内のドット成長順の設計はディザ設計者の経験則または幾何学的な規則をもとに行われてきた。
【０００６】
ところで、電子写真やインクジェット等のプリンタで出力された画像をスキャナで取り込んだ画像、またはシミュレーションで作成した画像をフーリエ空間に変換し各種フィルタを用いることで、出力された画像の画質を数値化し定量評価が行えるようになってきた。
【０００７】
特許文献１は、入力画像データの着目画素の近傍画素データの状態に応じて、複数種類のドット反射率分布データの中から着目画素に対するドット反射率分布データを選択し、各画素に対して選択されたドット反射率分布データを用いて、画像記録装置に入力画像データを与えた場合に出力されるであろう画像の反射率分布を算出することで、シミュレーション画像を得ることができる技術である。
【０００８】
特許文献２は、ＲＭＳ粒状度などの評価法は写真における粒状性評価から発展した方式であって、絵柄に関わらず処理の周期性が知覚される疑似中間調画像に対して有効ではないという課題に対し、ディザの周期性を考慮した粒状性を評価する手法に関する技術である。また、特許文献３は、ある階調のディザパターンとそれを平滑化処理したものを周波数変換し、両者から周波数成分の差分値を求め、差分値に対して、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタ群で重み付けることでディザのテクスチャを評価する手法に関する技術である。
【０００９】
出力機によってはハイライト部のドット再現の不安定性やドットゲイン入力値と出力されるパッチの平均濃度の関係はハイライト部からダーク部まで線形とならない場合がある。このような場合はハイライト部とダーク部の平均濃度から得られる階調と平均濃度の一次式を用いて、各階調の理想的な平均濃度とのずれを求めることで階調性を評価することができる。また、事前に階調と平均濃度の一次式より各階調における平均ドット数を求めておき、階調性を評価することができる。
【００１０】
電子写真のように現像電位変動や駆動振動によるバンディング等の不具合があるが、このような課題に対してはドットを集中させることで影響を受けにくくなることが経験的にわかっている。特許文献１のようなシミュレーション画像やディザから得られる２値画像よりドットの周囲長を求めることで安定性を評価することができる。
【００１１】
これらのシミュレーション画像や評価法を用いることで準最適化ができるようになってきた。特許文献４は遺伝的アルゴリズム（以下、ＧＡ）や確率的アニーリングのような準最適化手法を用いて粒状性を良好にするディザマトリックス最適化手法が開示されている。特許文献５では電子写真のシミュレーション画像とＧＡによるディザマトリックス最適化手法が開示されている。
【００１２】
【特許文献１】特開２００１−１２７９９７号公報
【特許文献２】特開２００２−２４５４６５号公報
【特許文献３】特開２００４−２７２５６５号公報
【特許文献４】特開平７−１７７３５１号公報
【特許文献５】特開２０００−１５２００４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、ディザマトリックス最適化手法において複数の評価を用いて準最適化を行った場合、複数の評価項目の内、ある１つが良好になり、他の項目が良くならない、いわゆる局所解にとらわれてしまう場合がある。また、複数の評価項目の内、反する特性をもつ項目がある。具体的には、パターン数で比べると、図３のような入力値と平均濃度が一対の関係の階調特性を、所望した階調特性としてディザマトリクスを最適化すると、所望した階調特性のもつパターン数となる。これに対して、粒状性や安定性といった評価ではある階調で全てのドットが出力される２値化閾値となり、取り得るパターン数は白べた・黒べたの２パターンとなるように最適化してしまう。最適化においては所望する階調特性のもつパターン数、すなわち所望する階調特性の階調数を維持させる機能が必要となってきた。つまり、ディザマトリクスの自動最適化において、局所解にとらわれ難く、かつ所望する階調特性の階調数を維持させる機能が必要となってきた。
【００１４】
本発明はかかる問題点に鑑みてなされたものであり、
本発明の目的は、粒状性・階調性・テクスチャ・安定性などを考慮したディザ設計問題を自動最適化できる画像処理方法、画像処理装置、画像記録装置、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【００１７】
特に、請求項１記載の発明は、所望する階調特性の階調数を維持させ、かつ、シミュレーション画像を用いた処理により想定した印刷機に最適なＮ値ディザマトリックス最適化が行われることを目的とする。
【００１８】
また、請求項２記載の発明は、所望する階調特性の階調数を維持させ、かつ、Ｎ値パターン画像を用いた処理により単時間の処理でＮ値ディザマトリックス最適化が行われることを目的とする。
【００１９】
また、請求項３記載の発明は、最適化工程として局所解にとらわれ難いとされている遺伝的アルゴリズムを用いることで良好なディザマトリクスに最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理方法、画像処理装置、画像記録装置、プログラムおよび記録媒体では、ディザマトリクスの自動最適化において、局所解にとらわれにくく、かつ所望する階調特性の階調数を維持させる機能を加えることで良好な画質のディザマトリクスを得るものである。
本発明は、与えられたＭ値からＮ値（Ｍ＞Ｎ≧２）ディザマトリックスのある階調に応じたＮ値ディザ出力レベルを計算により求めるＮ値ディザ出力レベルシミュレーション工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望する階調特性をもつディザであるか評価する階調性評価工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望する粒状特性をもつディザであるか評価する粒状性評価工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望するテクスチャ特性をもつディザであるか評価するテクスチャ評価工程と、前記Ｎ値ディザ出力レベルを用いて所望する安定性をもつディザであるか評価する安定性評価工程と、複数の階調における各々の前記階調性評価より階調度を求める工程と、複数の階調における各々の前記粒状性評価より粒状度を求める工程と、複数の階調における各々の前記テクスチャ評価よりテクスチャ度を求める工程と、複数の階調における各々の前記安定性評価より安定度を求める工程と、前記階調度・粒状度・テクスチャ度・安定度の合計値を求め、所望する階調特性の階調数より少ない場合には前記合計値を減点することによりＮ値ディザマトリックスの適応度を求める工程と、前記適応度の高いＮ値ディザマトリックスを選択する最適化工程とを備えたことを主要な特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によると、ディザマトリクスの自動最適化において、局所解にとらわれにくく、かつ所望する階調特性の階調数を維持することができる。
【００３１】
特に、請求項１記載の発明は、所望する階調特性の階調数を維持させ、かつ、シミュレーション画像を用いた処理により想定した印刷機に最適なＮ値ディザマトリックス最適化が行われる。
【００３２】
また、請求項２記載の発明は、所望する階調特性の階調数を維持させ、かつ、Ｎ値パターン画像を用いた処理により単時間の処理でＮ値ディザマトリックス最適化が行われる。
【００３３】
また、請求項３記載の発明は、最適化工程として局所解にとらわれにくいとされている遺伝的アルゴリズムを用いることで良好なディザマトリクスに最適化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。図１は、本発明のＮ値ディザマトリックス最適化処理（画像処理）のフローチャートを示す（特に、本発明に特徴的な設計処理を行う処理部のフローチャートを示す）。また、図１は、最適化手段として遺伝的アルゴリズム（以下ＧＡ）を用いた場合のフローチャートである。２値ディザを最適化する場合を例にして本実施例を説明する。特許文献５に示すように遺伝子を定義することでディザマトリクスをＧＡを用いて最適化を行う。
【００３５】
ステップＳ１０１より開始し、ステップＳ１０２では、与えられた初期値を複数個体複製し、複製したそれぞれの個体に変異、すなわちディザマトリクスに変化を与える。ステップＳ１０３では、複数の個体それぞれの適応度を求める。ステップＳ１０３における適応度の求め方は後述する（図２）。ステップＳ１０４において複数の個体それぞれの適応度で順位をつける。ステップＳ１０５において終了判定を行う。終了条件は所望した世代進化させたか、最も適応度の良好な個体が所望した値に達したか、または、所定の時間が経過したかなどのいずれかである。ステップＳ１０５における終了判定はＹｅｓであればステップＳ１０７へ進み、ＮｏであればステップＳ１０６へ進む。ステップＳ１０６では、適応度の順位に基づき交叉や複製・変異などを行い新世代の個体を構成させて、ステップＳ１０３へ戻る。ステップＳ１０７では計算終了時における最も適応度の高い個体を準最適解として選択してステップＳ１０８で終了する。図５は、本発明のＮ値ディザマトリックス最適化装置の構成を示す。１はディザマトリクスを入力する入力手段、２は適応度を算出する適応度算出手段、３は適応度の高い個体を選択する適応度選択手段、４は最適なディザマトリクスを出力する出力手段である。
【００３６】
図２は、図１のステップＳ１０３において複数の個体それぞれの適応度を順次求めるフローチャートを示す。ステップＳ２０１より開始し、ステップＳ２０２において、ある階調Ｔのシミュレーション画像を作成する。シミュレーション画像は、特許文献１に示すように入力画像データの着目画素の近傍画素データの状態に応じて、複数種類のドット反射率分布データの中から着目画素に対するドット反射率分布データを選択し、各画素に対して選択されたドット反射率分布データを用いて、画像記録装置に入力画像データを与えた場合に出力されるであろう画像の反射率分布を算出することで、シミュレーション画像を求める。
【００３７】
ステップＳ２０３では、シミュレーション画像を用いて粒状性を求める。粒状性は、特許文献２に示すようにシミュレーション画像を周波数変換し、周波数スペクトルの周波数成分を人間の視覚システムの感度関数で重み付けされて値の積分値を求め、この積分値を粒状性とする。
【００３８】
ステップＳ２０４では、シミュレーション画像を用いて階調性を求める。図３に示すように、ハイライト部とダーク部の平均濃度から得られる階調と平均濃度の一次式と、シミュレーション画像より得られる平均濃度を用いて、各階調の理想的な平均濃度とシミュレーション画像の平均濃度の差分値の絶対値を階調性とする。
【００３９】
ステップＳ２０５では、シミュレーション画像を用いてテクスチャレベルを求める。テクスチャレベルは、特許文献３に示すようにシミュレーション画像とそれを平滑化処理したものを周波数変換し、両者から周波数成分の差分値を求め、差分値に対して、人間の視覚系のマルチチャンネルモデルに基づく複数の空間フィルタ群で重み付けた値の積分値を求め、この積分値をテクスチャレベルとする。
【００４０】
ステップＳ２０６では、シミュレーション画像を用いて安定性を求める。安定性はシミュレーション画像に含まれるドットの周囲長を求め、周囲長を安定性とする。
【００４１】
ステップＳ２０７において階調Ｔが指定された階調に達したかを終了判定を行う。今、最適化するディザマトリクスが２５６階調から２値への量子化に用いるディザマトリクスであれば、２５６階調すべてに対して粒状性・階調性・テクスチャレベル・安定性を調べてもよいし、２５６階調のうち指定した数階調のシミュレーション画像のみを調べてもよい。ステップＳ２０７における終了判定はＹｅｓであればステップＳ２０９へ進み、ＮｏであればステップＳ２０８へ進む。ステップＳ２０８では次に調べる階調Ｔを変化させてステップＳ２０２へ戻る。
【００４２】
ステップＳ２０９では粒状度を計算する。粒状度は複数の階調における粒状性の合計値とする。ステップＳ２１０では階調度を計算する。階調度は複数の階調における階調性の合計値とする。ステップＳ２１１ではテクスチャ度を計算する。テクスチャ度は複数の階調におけるテクスチャレベルの合計値とする。ステップＳ２１２では安定度を計算する。安定度は複数の階調における安定性の合計値とする。ステップＳ２１３では適応度を計算する。適応度は粒状度・階調度・テクスチャ度・安定度の合計値とする。
【００４３】
ステップＳ２１４では所望する階調特性の階調数を所有しているか否かを確認する。今、所望する階調特性の階調数が２５６であれば、評価している個体が２５６階調所有しているかどうか階調数を確認する。判定結果がＹｅｓであればステップＳ２１６へ進み、ＮｏであればステップＳ２１５へ進む。ステップＳ２１５ではステップＳ２１３で求めた適応度を減点する。ここで減点とは、図１のステップＳ１０４における順位付けで良好にならないように適応度を操作することを意味する。適応度が低いほど良好な個体としてＧＡを実行するような場合には、減点処理はある値を適応度に加算することを意味する。減点する値はこの個体が次の世代に残ることがないような大きな値である。
【００４４】
ステップＳ２１６では局所解になりやすい個体か否かを確認する。粒状度・テクスチャ度・安定度のそれぞれが、粒状度・テクスチャ度・安定度より求めた平均値と比較して±２０％以内であれば局所解ではないと判定する。Ｙｅｓである、すなわち局所解であればステップＳ２１７へ進み、ＮｏであればステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２１７ではステップＳ２１３で求めた適応度を減点する。
【００４５】
次に、ディザマトリクスの自動最適化において、本発明の上記した処理により、所望する階調特性の階調数を維持し、かつ局所解にとらわれ難くすることができる点を以下、説明する。
【００４６】
所望する階調特性の階調数維持という課題について説明する。ステップＳ２１３における適応度の計算において、適応度は粒状度・階調度・テクスチャ度・安定度の合計値となっている。これを、階調度の重み付けを２倍、３倍とし、階調度を重視するようにすれば所望する階調特性の階調数を所有しやすくなるが、必ずしも所望する階調特性の階調数とはならない、すなわち所望する階調特性の階調数を保持することを保証しない。加えて、最適化結果は、所望する階調特性と似ているだけで適応度が良好になり、粒状度やテクスチャ度などが悪化してもよいことになってしまう。
【００４７】
そこで、図２のステップＳ２１４では、所望する階調特性の階調数を所有しているか否かを確認することで上記課題を解決できる。ステップＳ２１４では、所望する階調特性の階調数と同一にはなるが、所望する階調特性と同一でなくてもよく、設計に自由度が与えられるので最適なディザマトリクスを自動最適化することが可能となる。
【００４８】
また、ステップＳ２１３の適応度の計算において、適応度は粒状度・階調度・テクスチャ度・安定度という複数の評価項目からなる。探索空間にも依存するが、局所解は複数の評価項目の内、１つの項目が良好になっている場合が多いことが経験的に知られている。そこで、ステップＳ２１６において、粒状度・テクスチャ度・安定度のそれぞれが、粒状度・テクスチャ度・安定度より求めた平均値と比較して±２０％以内であれば、局所解ではないと判定する。最適化に用いる項目として粒状度・階調度・テクスチャ度・安定度以外の項目を加えた場合には比較範囲±２０を変化させてもよい。なお、階調度はステップＳ２１４で確認しているので、ステップＳ２１６では階調度を局所解か否かの判定から除いてもよい。
【００４９】
また、図１の処理は、２値ディザマトリクスの自動最適化であるが、３値、４値に応じたシミュレーション画像を用いることで、多値ディザマトリクスの自動最適化を行うことも可能である。本発明のディザマトリクス自動最適化において、適応度が粒状度・階調度・テクスチャ度・安定度という４個の評価項目からなっているが、これを変更してもよい。実行時間によっては安定度やテクスチャといった評価項目を減らしてもよいし、モアレや鮮鋭性といった評価項目を増やしてもよい。また、本発明のディザマトリクス自動最適化処理により作成したディザマトリクスを用いて電子写真プリンタやインクジェットのような様々な方式の印刷機に用いる中間調画像を作成することができる。
【００５０】
その他の実施例を以下に示す。図２に示すフローチャートではステップＳ２０２でシミュレーション画像を求めているが、ステップＳ２０２において、ある階調Ｔのディザパターン、２値ディザマトリクスの最適化であれば２値パターンを作成し、２値パターンを基に粒状性・階調性・テクスチャレベルや安定性を求める。
【００５１】
図２のステップＳ２０４の階調性は、図３に示す入力値と平均濃度の一次式を用いて、図４に示す各階調と各階調の理想的な平均ドット数のＬＵＴを作っておく。このＬＵＴと２値パターンに含まれる平均ドット数の差分値の絶対値を階調性とする。
【００５２】
３値、４値といった多値ディザマトリクスの自動最適化をパターンを用いて行う場合、図２のステップＳ２０６の安定性を求める計算をドットの周囲長からドットの表面積とすることで成り立つ。実行時間を比較すれば２値パターンを求める方がシミュレーション画像を求めるより圧倒的に高速である。これに対して、シミュレーションであれば想定した出力環境に近い画像を、平均濃度、マシンの駆動ノイズなどを含めた画像により忠実なディザマトリクスの最適化が行うことができる。
【００５３】
なお、本発明により得られたディザを複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムや、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００５４】
また、本発明の目的は、前述した実施形態で得られたディザで量子化する機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述したディザの機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明に係る、Ｎ値ディザマトリックス最適化の処理フローチャートを示す
【図２】適応度算出のフローチャートを示す。
【図３】入力値と平均濃度の関係を示す。
【図４】各階調の理想的な平均ドット数を示す。
【図５】本発明のＮ値ディザマトリックス最適化装置の構成を示す。
【符号の説明】
【００５６】
１  入力手段
２  適応度算出手段
３  適応度選択手段
４  出力手段
【図１】
0004650945.tif 000002
【図２】
0004650945.tif 000003
【図３】
0004650945.tif 000004
【図４】
0004650945.tif 000005
【図５】
0004650945.tif 000006