(57)【要約】【課題】  １度画像の認識処理がされた入力画像に対して、当該入力画像の再印刷の際に、画像認識処理を再度行う必要がなく印刷できる画像印刷装置を実現する。【解決手段】  画像印字装置１は、グループ名ＬＵＴ２８を記憶した記憶装置２１と、入力画像からこの入力画像の有する特性の値を得る画像認識処理回路１８と、得た特性の値に、グループ名ＬＵＴ２７を参照してグループを割り当てる画像認識処理結果グループ判定回路１９と、割り当てられたグループをタグパターン３１として編集するタグパターン印字回路２５とを備えている。このグループ名ＬＵＴ２８では、画像認識処理によって入力画像から抽出できる特性の値の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性の値それぞれの範囲に、画像認識処理の処理結果グループが割り当てられている。また、このグループは、入力画像に対して画像処理を行うために用いる代表パラメータと対応する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の特性を示す特性情報の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性情報それぞれの範囲に、該範囲を個別に特定する識別子と、上記入力画像に基づき印刷される出力画像の画質を改善させるために用いる情報である調整情報とが割り当てられており、
上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶した記憶装置と、
入力画像から上記特性情報を取得する特性情報取得手段と、
上記特性情報取得手段によって取得された特性情報と対応する識別子を、上記特性情報テーブルを参照して決定する識別子決定手段と、
上記決定された識別子を、出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する識別子記録手段とを備えていることを特徴とする画像印刷装置。
【請求項２】
上記出力画像の原稿シートは付加情報記憶装置を備えており、
上記識別子記録手段は、上記付加情報記憶装置に識別子を記録することを特徴とする請求項１に記載の画像印刷装置。
【請求項３】
上記識別子記録手段は、出力画像の印刷時に、該出力画像の原稿シートに識別子を印刷することを特徴とする請求項１に記載の画像印刷装置。
【請求項４】
上記分割した特性情報の範囲は、サンプルである複数の入力画像から特性情報取得手段によって得られる特性情報の度数分布に応じて決定されていることを特徴とする請求項１〜３何れか１項に記載の画像印刷装置。
【請求項５】
上記記憶装置は、上記調整情報と上記識別子との対応関係を示す調整情報テーブルをさらに記憶しており、
入力画像の原稿シートに付加された上記識別子を読取る識別子読取り手段と、
上記調整情報テーブルを参照して、上記識別子読取り手段によって読取られた識別子の情報に対応する調整情報を取得する調整情報取得手段と、
上記調整情報取得手段によって取得された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷手段とを備えることを特徴とする請求項１〜４何れか１項に記載の画像印刷装置。
【請求項６】
上記入力画像の原稿シートは付加情報記憶装置を備え、該付加情報記憶装置には上記識別子が記録されており、
上記識別子読取り手段は、上記付加情報記憶装置から上記識別子を読取ることを特徴とする請求項５に記載の画像印刷装置。
【請求項７】
上記識別子読取り手段は、入力画像とともに原稿シートに印刷された識別子を読取ることを特徴とする請求項５に記載の画像印刷装置。
【請求項８】
入力画像の原稿シートに付加された、入力画像の特性を示す特性情報を、該入力画像の原稿シートから読取る特性情報読取り手段と、
上記特性情報を入力とし、当該特性情報に対応する、出力画像の画質を改善するために用いられる調整情報を出力すべく学習されたニューラルネットワークを用いて、上記特性情報読取り手段によって読取られた特性情報に対する調整情報を求める調整情報算出手段と、
上記調整情報算出手段によって算出された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷手段とを備えていることを特徴とする画像印刷装置。
【請求項９】
上記調整情報算出手段は、ディジタル信号プロセッサによって実行されることを特徴とする請求項８に記載の画像印刷装置。
【請求項１０】
上記入力画像の原稿シートは付加情報記憶装置を備え、該付加情報記憶装置には上記特性情報が記録されており、
上記特性情報読取り手段は、上記付加情報記憶装置から上記特性情報を読取ることを特徴とする請求項８または９に記載の画像印刷装置。
【請求項１１】
上記特性情報読取り手段は、入力画像とともに原稿シートに印刷された特性情報を読取ることを特徴とする請求項８または９に記載の画像印刷装置。
【請求項１２】
入力画像から特性情報を取得する特性情報取得手段と
入力画像から取得した特性情報を出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する特性情報記録手段とをさらに備えていることを特徴とする請求項８〜１１に記載の画像印刷装置。
【請求項１３】
上記特性情報記録手段は、上記付加情報記憶装置に上記特性情報取得手段によって取得された特性情報を記録することを特徴とする請求項１２に記載の画像印刷装置。
【請求項１４】
上記特性情報記録手段は、出力画像の印刷時に、該出力画像の原稿シートに上記特性情報を印刷することを特徴とする請求項１２に記載の画像印刷装置。
【請求項１５】
入力画像から得られる画像データを複数機種で共通の表色系に変換する表色変換手段を備え、
上記特性情報取得手段が、上記表色変換手段によって変換された表色系の画像データから上記特性情報を取得すること特徴とする請求項１〜７、１２〜１４の何れか１項に記載の画像印刷装置。
【請求項１６】
上記調整情報を用いて上記印刷手段が出力画像の画質の調整を行うか否かの指示を、ユーザから取得する外部入力手段を備えていることを特徴とする請求項５〜１５の何れか１項に記載の画像印刷装置。
【請求項１７】
入力画像の特性を示す特性情報の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性情報それぞれの範囲に、該範囲を個別に特定する識別子と、上記入力画像に基づき印刷される出力画像の画質を改善させるために用いる情報である調整情報とが割り当てられており、
上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶した記憶装置を備えた画像印刷装置の制御方法であって、
入力画像から上記特性情報を取得する特性情報取得ステップと、
上記特性情報取得手段によって取得された特性情報と対応する識別子を、上記特性情報テーブルを参照して決定する識別子決定ステップと、
上記決定された識別子を、出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する識別子記録ステップとを含むことを特徴とする画像印刷装置の制御方法。
【請求項１８】
上記記憶装置は、上記調整情報と上記識別子との対応関係を示す調整情報テーブルをさらに記憶しており、
入力画像の原稿シートに付加された上記識別子を読取る識別子読取りステップと、
上記調整情報テーブルを参照して、上記識別子読取り手段によって読取られた識別子の情報に対応する調整情報を取得する調整情報取得ステップと、
上記調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷ステップとを含むことを特徴とする請求項１７に記載の画像印刷装置の制御方法。
【請求項１９】
入力画像の原稿シートに付加された、入力画像の特性を示す特性情報を、該入力画像の原稿シートから読取る特性情報読取りステップと、
上記特性情報を入力とし、当該特性情報に対応する、出力画像の画質を改善するために用いられる調整情報を出力すべく学習されたニューラルネットワークを用いて、上記特性情報読取り手段によって読取られた特性情報に対する調整情報を求める調整情報算出ステップと、
上記算出された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷ステップとを含むことを特徴とする画像印刷装置の制御方法。
【請求項２０】
入力画像から特性情報を取得する特性情報取得ステップと
入力画像から取得した特性情報を出力画像の印刷時に記録する特性情報記録ステップとをさらに含んでいることを特徴とする請求項１９に記載の画像印刷装置の制御方法。
。
【請求項２１】
請求項１〜１６の何れか１項に記載の画像印刷装置を動作させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させるための画像印刷装置の制御プログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載の画像処理プログラムが記録されたコンピュータの読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は入力された画像データから特性を抽出し、抽出した結果を利用して画像データを調整し印刷する画像印刷装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年では、入力原稿の画像データ全体からその入力画像の種類（例えば、自然画、アニメ画像等）を特定し、この種類に応じて画像処理を施す画像印字装置が開発されている。この画像印字装置では、特定した入力画像の種類に応じて、複写等の印字処理の際に、高画質の出力画像が得られるようなエフェクト処理を入力画像のデータに対して行っている。
【０００３】
すなわち、この画像印字装置では、入力原稿の画像全体の特性を示すパラメータを予め求める。そして、求めたパラメータを用いて、当該入力原稿の画像の印字処理を行うという処理過程となる。なお、この画像印字装置において、入力画像をある一定の特性（階調部など）を持つ小領域ごとに分割する領域分離処理を行う場合は、入力画像全体を各領域に分割する。このため、入力画像全体に対する処理がさらに必要となる。
【０００４】
しかし、このような画像印字装置の場合、１枚の入力原稿に対し、常に画像認識処理のためのプレスキャンと印刷処理のための本スキャンとの２回のスキャンニングを行う必要がある。このため、上記画像印字装置では、１枚の入力原稿に対し、印字処理に要する総時間が大幅に増大するという問題点があった。
【０００５】
この問題に対して、以下に示す構成を有する画像印字装置が提案されている。すなわち、この画像印字装置は、内部にＩＣメモリやＨＤＤ（ハードディスク）等の記憶装置を備え、各入力画像の画像認識結果のデータを該記憶装置に順次蓄積する。そして、蓄積した各データを識別するためのＩＤ番号を当該データに付加するとともに、原稿紙面上にもそのＩＤ番号を印字する。
【０００６】
そこで、画像認識処理を行った入力画像を２回目以降に読取る場合、上記画像印字装置は、当該入力画像とともに原稿紙面上に印字されているＩＤ番号も読取る。そして、画像印字装置は、記憶装置に格納している画像認識処理結果のデータのＩＤ番号と、読取った原稿紙面上のＩＤ番号との照合を行い、一致する画像認識処理の処理結果のデータを記憶装置から取得して使用する。
【０００７】
このようにして、上記画像印字装置は、一度、画像認識処理を施した入力画像データを再度印字処理する場合、画像認識処理のためのプレスキャンの処理を省略することができるため、２回目以降の読取りである入力画像に関する印字処理時間を短縮することができる。
【０００８】
しかし、上記構成による画像印字装置の画像認識処理の処理結果は、各入力画像データに対して固有なものであるため、記憶装置に記憶するこの処理結果を示すデータは無限に存在することとなる。さらに、この処理結果のデータは一定の容量を持つため、１台の画像印字装置の記憶装置において記憶できるデータは限られたものとなる。
【０００９】
従って、このような入力画像ごとの画像認識処理の処理結果に関するデータを記憶する画像印字装置では、このデータの総容量が記憶装置に格納できる容量を上回った場合、記憶されたデータのうち、古いデータから順に消去するという方法を取らざるを得ないことになる。
【００１０】
すなわち、画像印字装置が、一定期間内に、ある一定数以上の入力画像を読取る場合、過去に当該装置で画像認識処理がなされ、紙面上にＩＤ番号が印刷された入力画像であっても、他の入力画像に関する画像認識処理結果のデータが記憶装置内に多数蓄積されたために、画像認識処理結果データが記憶装置内から消去される場合がある。
【００１１】
このように、従来の画像印字装置では、画像認識処理結果のデータが消去された場合、例え一度画像認識処理が行われた入力画像データであっても、再度画像認識処理のためのプレスキャン処理を行う必要があるという問題が生じる。
【００１２】
さらにまた、上記した画像認識の処理結果のデータは、画像認識処理を行った画像印字装置の記憶装置にのみ格納されるため、他の画像印字装置ではこの画像認識処理結果を反映した印字処理を行うことができない。すなわち、入力画像を読取り、印字する画像印字装置が、画像認識処理を行った装置と異なる場合、従来の画像印字装置では、入力画像が一度画像認識処理された画像であっても、再度、この入力画像に対する画像認識処理をやり直さねばならないという問題が生じる。
【００１３】
上記した問題に対して、特許文献１では、像域分離処理に関する画像編集情報と、当該画像認識処理を行った画像印字装置を特定する原稿識別情報とを自装置の記憶装置に格納するとともに、当該原稿識別情報を原稿紙面上に記録する画像印字装置が提案されている。そして、この画像印字装置は、他の画像印字装置とネットワークを通じて通信可能に接続されている。
【００１４】
すなわち、この画像印字装置は、印字処理時に、入力画像とともに原稿紙面上に記録されている原稿識別情報を読取る。そして、この画像印字装置は、上記原稿識別情報に一致する画像印字装置を、自装置または自装置とネットワークを通じて接続されている他の画像印字装置の中から検索し、この原稿識別情報に一致する画像印字装置から画像編集情報を取得する。そして、取得した画像編集情報を利用して画像印字処理を行うことができる。
【００１５】
つまり、上記画像印字装置は、自装置で入力画像の画像認識処理を行った画像編集情報のみならず、他の画像印字装置によって画像認識処理された画像編集情報も利用して、画像印字処理を行うことができる。
【特許文献１】特開平０８−３３１３６２号公報（公開日１９９６年１２月１３日）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、上記特許文献１の画像印字装置は、入力画像ごとの画像認識結果のデータを自装置の記憶装置に格納する構成であるため、このデータが記憶装置内に多数蓄積された場合、この画像認識処理結果のデータが上記記憶装置内から消去されてしまうという問題が解消されていない。
【００１７】
すなわち、上記画像印字装置では、上記画像印字装置に記憶する画像認識処理結果のデータが一定容量以上を越える場合、その装置では、履歴の古いデータが記憶装置から消去されることとなる。このような場合、上記したように、一度画像認識処理が行われた入力画像に対して、再度画像認識処理を行う必要が生じる。
【００１８】
また、特許文献１の画像印字装置は、原稿識別情報に一致する装置が自装置ではない場合、ネットワークを介して接続されている他の画像印字装置と通信を行い、原稿識別情報に一致する他の画像印字装置から画像編集情報を取得する構成である。
【００１９】
したがって、他の画像印字装置との通信時に、上記ネットワーク上での情報負荷量が増大している場合は、他の画像印字装置から画像編集情報を得るために多大な時間を要することになり、印字処理時間が大幅に増大するという問題も生じる。
【００２０】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、印刷された画像の画質を調整するために１度画像認識処理された入力画像に対して、当該入力画像の再印刷の際に、画像認識処理を再度行う必要がなく印刷できるとともに、他の画像印字装置において画像認識処理された結果も入力画像の調整処理に利用できる、迅速な印刷処理を実現する、画像印刷装置、画像印刷装置の制御方法、画像処理プログラム、およびそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明に係る画像印刷装置は、上記課題を解決するために、入力画像の特性を示す特性情報の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性情報それぞれの範囲に、該範囲を個別に特定する識別子と、上記入力画像に基づき印刷される出力画像の画質を改善させるために用いる情報である調整情報とが割り当てられており、上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶した記憶装置と、入力画像から上記特性情報を取得する特性情報取得手段と、上記特性情報取得手段によって取得された特性情報と対応する識別子を、上記特性情報テーブルを参照して決定する識別子決定手段と、上記決定された識別子を、出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する識別子記録手段とを備えている。
【００２２】
すなわち、本発明に係る画像印刷装置は、予め、記憶装置が上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶している。上記特性情報とは、入力画像の特性を示す情報であって、例えば、入力画像中における特定色の占める割合など直接入力画像から得られる情報である。したがって、特性情報の分割された各範囲と識別子とは対応関係にあり、特性情報の分割された範囲に含まれる情報が特定されると、その情報に対応する識別子も特定される。つまり、この識別子は、入力画像から得られた特性情報ごとに決められるものではなく、入力画像から得られる特性情報が含まれる範囲において設定されているものである。
【００２３】
また、上記調整情報は、出力画像の画質を調整するために、入力画像に対して調整処理を行う際に用いることができるものである。すなわち、この調整情報は、入力画像に対して行われる調整処理を決定することができる基準となるものである。
【００２４】
なお、この調整処理とは、入力画像に対して施される処理として予め設定されている処理であって、出力画像の画質を調整するために入力画像に対して調整を行うための処理である。この調整処理は、調整情報に応じて入力画像の調整を行う。そして、上記分割された特性情報の範囲に割り当てられた識別子と上記調整情報とは対応関係を示している。
【００２５】
このため、本発明に係る画像印刷装置は、上記特性情報取得手段を備えているため、入力画像から特性情報を取得でき、入力画像の特性情報を特定できる。また、上記したように特性情報テーブルには、分割された特性情報の範囲と識別子との対応関係が示されている。したがって、画像印刷装置は、識別子決定手段が、この特定された特性情報に基づいて、この特定された特性情報が含まれる範囲に対応する識別子を上記特性情報テーブルを参照して決定することができる。また、この識別子と上記調整情報は対応関係にあるため、識別子決定手段によって決定された識別子から対応する調整情報を求められる。
【００２６】
したがって、上記識別子と上記調整情報との対応関係を示す情報を有し、上記識別子を読取ることが可能な画像印刷装置ならば、一度特性情報が取得された画像に対して、再度特性情報を取得することなく画像の調整を行うことができ、入力画像に基づく印刷にかかる処理時間を短縮することができる。
【００２７】
また、本発明に係る画像印刷装置は、入力画像ごとの特性情報を記憶しておく必要がなく、特性情報が取り得る範囲を分割した範囲と識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶しておくだけでよい構成である。このため、入力画像の枚数に依存して記憶装置に記憶する特性情報の量が増えることがないため、記憶装置の記憶容量が不足するという問題を回避できる。
【００２８】
また、上記画像印刷装置は、識別子記録手段を備えているため入力画像から得た識別子を出力画像の印刷時に、この出力画像の原稿シートに付加することができる。このため、出力画像を再度入力画像として利用する場合、再度入力画像の特性情報を特性情報取得手段が取得する必要がない。
【００２９】
よって本発明に係る画像印刷装置は、一度特性情報が取得された画像に対して、再度特性情報を取得することなく画像の調整処理を行うことができるため、入力画像に基づく印刷に係る処理時間を短縮することができる。
【００３０】
本発明に係る画像印刷装置は、上記した構成において、上記出力画像の原稿シートは付加情報記憶装置を備えており、上記識別子記録手段は、上記付加情報記憶装置に識別子を記録する構成であってもよい。
【００３１】
すなわち、上記画像印刷装置は、上記識別子記録手段が、識別子を原稿シートに備えられた付加情報記憶装置に記録できる構成である。このため、画像印刷装置は、上記識別子を出力画像に記録しておくことができる。
【００３２】
また、画像印刷装置は、当該画像印刷装置の仕様あるいは設定の変更等があった場合でも必要な情報を原稿シートに付け加えたり、修正したりすることができる。
【００３３】
なお、原稿シートに備えられる上記付加情報記憶装置は、例えば電子タグ（ＩＣタグ）あるいは磁気テープ等によって実現できる。この付加情報記憶装置が電子タグである場合、この識別子記録手段は、例えばタグライタを利用して実現できる。
【００３４】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記した構成において、上記識別子記録手段は、出力画像の印刷時に、該出力画像の原稿シートに識別子を印刷する構成としてもよい。
【００３５】
すなわち、上記画像印刷装置は、識別子記録手段が印刷手段による出力画像の印刷時に識別子を出力画像の原稿シートに印刷できる構成であるため、上記識別子を出力画像とともに原稿シートに印刷しておくことができる。このため、この出力画像を入力画像として印刷する場合、記録された識別子を読み出すことで、画像印刷装置は、入力画像の画像処理に必要な情報を得ることができる。
【００３６】
また、画像印刷装置は、識別子記録手段が識別子を出力画像の原稿シートに印刷する構成である。このため、画像印刷装置は、出力画像の原稿シートにおいて電子タグ等の記録装置が備えられていない場合であっても、原稿シートに印刷することによって、識別子の情報を出力画像の原稿シートに付与することができる。また、画像印刷装置は、この記憶装置に記録するための例えばタグライタのような特別な装置を備えておく必要がない。すなわち、識別子の記録は、出力画像を印刷する印刷手段によって、出力画像とともに印刷することで実現できる。
【００３７】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記構成において、上記分割した特性情報の範囲は、サンプルである複数の入力画像から特性情報取得手段によって得られる特性情報の度数分布に応じて決定されていることが好ましい。
【００３８】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記した構成において、上記記憶装置は、上記調整情報と上記識別子との対応関係を示す調整情報テーブルをさらに記憶しており、入力画像の原稿シートに付加された上記識別子を読取る識別子読取り手段と、上記調整情報テーブルを参照して、上記識別子読取り手段によって読取られた識別子の情報に応じて、調整情報を取得する調整情報取得手段と、上記調整情報取得手段によって取得された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷手段とを備えている構成であってもよい。
【００３９】
上記画像印刷装置は、調整情報取得手段を備えているため、一度、特性情報が取得された画像データを再度入力画像データとして印刷する場合、入力画像データに印刷された識別子の情報に応じて当該画像の調整を行うための調整情報を、調整情報テーブルを参照して取得することができる。また、上記画像印刷装置は、上記印刷手段を備えているため、取得された調整情報を用いて入力画像に対して調整処理を行い印刷することができる。
【００４０】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記入力画像の原稿シートは付加情報記憶装置を備え、該付加情報記憶装置には上記識別子が記録されており、上記識別子読取り手段は、上記付加情報記憶装置から上記識別子を取得する構成であってもよい。
【００４１】
すなわち、本発明に係る画像印刷装置は、上記識別子読取り手段が、付加情報記憶装置に記憶された識別子を読取ることができるため、読取った識別子を利用して画像処理を行うことができる。また、上記識別子読取り手段は、付加情報記憶装置から必要な情報だけ取り出すことができ、不必要な情報までも取得することがないため、必要な情報と不必要な情報とを区別するなど、無駄な処理を行うことなく識別子の情報を利用することができる。なお、この識別子読取り手段は、入力画像の原稿シートに備えられた付加情報記憶装置が電子タグである場合は、例えばタグリーダを利用することによって実現できる。
【００４２】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記識別子読取り手段は、入力画像とともに原稿シートに印刷された識別子を読取る構成であってもよい。
【００４３】
すなわち、本発明に係る画像印刷装置は、上記識別子読取り手段が、入力画像とともに原稿シートに印刷された識別子を読取ることができるため、読取った識別子を利用して画像処理を行うことができる。また、上記画像印刷装置は、識別子読取り手段が入力画像の読取りの際に一緒に識別子を読取ることができるため、特に識別子を読取るための装置を備える必要がない。
【００４４】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記課題を解決するために、入力画像の原稿シートに記録されている入力画像の特性を示す特性情報を、該入力画像の原稿シートから読取る特性情報読取り手段と、入力画像の特性を示す特性情報を入力とし、当該特性情報に対応する、出力画像の画質を改善するために用いられる調整情報を出力すべく学習されたニューラルネットワークを用いて、上記特性情報読取り手段によって取得された特性情報に対する調整情報を求める調整情報算出手段と、上記調整情報算出手段によって算出された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷手段とを備えている。
【００４５】
上記特性情報とは、入力画像の特性を示す情報であって、例えば、入力画像中における特定色の占める割合など直接入力画像から得られる情報である。
【００４６】
また、上記調整情報は、出力画像の画質を調整するために、入力画像に対して調整処理を行う際に用いることができるものである。すなわち、この調整情報は、入力画像に対して行われる調整処理を決定することができる基準となるものである。
【００４７】
なお、この調整処理とは、入力画像に対して施される処理として予め設定されている処理であって、出力画像の画質を調整するために入力画像に対して調整を行うための処理である。この調整処理は、調整情報に応じて入力画像の調整を行う。
【００４８】
ところで、本発明に係る画像印刷装置は、特性情報読取り手段を備えているため、入力画像の原稿シートに記録された特性情報を取得することができる。そして、画像印刷装置は、上記調整情報算出手段を備えているため、この取得した特性情報に応じて、調整情報を求めることができる。また、画像印刷手段は、印刷手段を備えているため、調整情報算出手段によって求められた調整情報に基づいて画像データを調整し印刷することができる。
【００４９】
したがって、上記画像印刷装置では、入力画像ごとの特性情報に応じた画像処理を行い、出力画像を印刷することができる。
【００５０】
また、画像印刷装置は、入力画像の原稿シートに特性情報が記録されている場合は、再度、画像認識処理を行って特性情報を取得することなく画像の調整を行うことができるため、入力画像に基づく印刷にかかる処理時間を短縮することができる。
【００５１】
さらに、本発明に係る画像印刷装置は、入力画像ごとの特性情報を記憶しておく必要がなく、学習されたニューラルネットワークの演算係数を記憶しておくだけでよい構成である。このため、入力画像の枚数に依存して記憶装置に記憶する特性情報の量が増えることがないため、記憶装置の記憶容量が不足するという問題を回避できる。
【００５２】
なお、本発明に係る画像印刷装置では、予め用意しておく画像サンプルは、ニューラルネットワークの学習に教師信号として用いるために必要な画像データだけですむ。すなわち、限定した数の画像サンプルに対して画像認識処理された結果である特性情報と、この結果に対応する調整情報とのみ予め求めておけばよいため、開発時間を短縮することができる。
【００５３】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記調整情報算出手段が、ディジタル信号プロセッサによって実行されるように設計されていることが好ましい。すなわち、上記ディジタル信号プロセッサは、積和演算を高速に行うことができるため、上記調整情報算出手段は、ニューラルネットワークによって行う演算を高速で行うことができる。
【００５４】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記入力画像の原稿シートは付加情報記憶装置を備え、該付加情報記憶装置には上記特性情報が記録されており、上記特性情報読取り手段は、上記付加情報記憶装置から上記特性情報を読取る構成であってもよい。
【００５５】
すなわち、本発明に係る画像印刷装置は、上記特性情報読取り手段が、付加情報記憶装置に記憶された特性情報を読取ることができるため、読取った特性情報を利用して画像処理を行うことができる。また、上記特性情報読取り手段は、付加情報記憶装置から必要な情報だけ取り出すことができ、不必要な情報までも取得することがないため、必要な情報と不必要な情報とを区別するなど、無駄な処理を行うことなく特性情報の情報を利用することができる。なお、この特性情報読取り手段は、入力画像の原稿シートに備えられた付加情報記憶装置が電子タグである場合は、例えばタグリーダを利用することによって実現できる。
【００５６】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記特性情報読取り手段は、入力画像とともに原稿シートに印刷されている識別子を読取る構成であってもよい。
【００５７】
すなわち、本発明に係る画像印刷装置は、上記特性情報読取り手段が、入力画像とともに原稿シートに印刷されている特性情報を読取ることができるため、読取った特性情報を利用して画像処理を行うことができる。また、上記画像印刷装置は、特性情報読取り手段が入力画像の読取りの際に一緒に特性情報を読取ることができるため、特に特性情報を読取るための装置を備える必要がない。
【００５８】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記した構成において、入力画像から特性情報を取得する特性情報取得手段と、入力画像から取得した特性情報を出力画像の印刷時に、該出力画像の原稿シートに付加する特性情報記録手段とをさらに備えている構成であってもよい。
【００５９】
すなわち、上記画像印刷装置は、入力画像から直接取得した特性情報を出力画像の印刷時に、この出力画像の原稿シートに付加することができるため、この出力画像を入力画像として印刷する場合は、再度入力画像に対して特性情報取得手段が特性情報を取得する処理を省略することができる。
【００６０】
このため、出力画像を再度入力画像として利用する場合、特性情報取得手段が再度入力画像の特性情報を取得する必要がない。
【００６１】
よって本発明に係る画像印刷装置は、一度特性情報が取得された画像に対して、再度特性情報を取得することなく画像の調整処理を行うことができるため、入力画像に基づく印刷に係る処理時間を短縮することができる。
【００６２】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記構成において、上記特性情報記録手段は、上記付加情報記憶装置に上記特性情報取得手段によって取得された特性情報を記録する構成であってもよい。
【００６３】
すなわち、上記画像印刷装置は、上記特性情報記録手段が、特性情報を原稿シートに備えられた付加情報記憶装置に記録できる構成である。このため、画像印刷装置は、上記特性情報を出力画像に記録しておくことができる。
【００６４】
また、画像印刷装置は、当該画像印刷装置の仕様あるいは設定の変更等があった場合でも必要な情報を原稿シートに付け加えたり、修正したりすることができる。
【００６５】
なお、原稿シートに備えられる上記付加情報記憶装置は、例えば電子タグあるいは磁気テープ等によって実現できる。この付加情報記憶装置が電子タグ（ＩＣタグ）である場合、この識別子記録手段は、例えばタグライタを利用することによって実現できる。
【００６６】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記した構成において、上記特性情報記録手段は、出力画像の印刷時に、該出力画像の原稿シートに上記特性情報を印刷する構成としてもよい。
【００６７】
すなわち、上記画像印刷装置は、特性情報記録手段が出力画像の印刷時に特性情報を印刷できる構成であるため、上記特性情報を出力画像の原稿シートに付加することができる。
【００６８】
このため、この出力画像を入力画像として印刷する場合、記録された特性情報を読み出すことで、画像印刷装置は、入力画像の画像処理に必要な情報を得ることができる。
【００６９】
また、画像印刷装置は、特性情報記録手段が識別子を出力画像の原稿シートに印刷する構成である。このため、画像印刷装置は、出力画像の原稿シートにおいて電子タグ等の記録装置が備えられていない場合であっても、原稿シートに印刷することによって、特性情報を出力画像の原稿シートに付与することができる。また、画像印刷装置は、この記憶装置に記録するための例えばタグライタのような特別な装置を備えておく必要がない。すなわち、特性情報の記録は、出力画像を印刷する印刷手段によって、出力画像とともに印刷することで実現できる。
【００７０】
また、本発明に係る画像印刷装置は、上記した構成において、入力画像から得られる画像データを複数機種で共通の表色系に変換する表色変換手段を備え、上記特性情報取得手段が、上記表色変換手段によって変換された表色系の画像データから上記特性情報を取得すること特徴とする。
【００７１】
すなわち、上記画像印刷装置は、上記表色変換手段を備えているため、入力画像から得られる画像データを他の機種の画像印刷装置にも共通して用いることが可能な表色系の画像データとすることができる。さらに、上記特性情報取得手段が、変換された画像データから上記特性情報を取得することができる。
【００７２】
よって、上記画像印刷装置は、上記特性情報取得手段によって取得した特性情報に基づき得られる調整情報を他の機種の画像印刷装置においても用いることが可能となる。
【００７３】
また、上記画像印刷装置は、上記構成において、上記調整情報を用いて上記印刷手段が出力画像の画質の調整を行うか否かの指示をユーザから取得する外部入力手段を備えている構成であってもよい。
【００７４】
したがって、画像印刷装置は、出力画像の画質の調整に上記調整情報を用いるか否かについてユーザの指示に応じて決定できるため、画質の調整が不要である場合は、出力画像の画質の調整をおこなう処理を省略できるなど、必要に応じて画質の調整を行うことができる。
【００７５】
また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、入力画像の特性を示す特性情報の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性情報それぞれの範囲に、該範囲を個別に特定する識別子と、上記入力画像に基づき印刷される出力画像の画質を改善させるために用いる情報である調整情報とが割り当てられており、上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶した記憶装置を備えた画像印刷装置の制御方法であって、入力画像から上記特性情報を取得する特性情報取得ステップと、上記特性情報取得手段によって取得された特性情報と対応する識別子を、上記特性情報テーブルを参照して決定する識別子決定ステップと、上記決定された識別子を、出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する識別子記録ステップとを含むことを特徴とする。
【００７６】
したがって、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、入力画像ごとの特性情報に応じた調整情報を記憶装置に記憶しておく必要がないため、入力画像の枚数に依存して記憶装置に記憶する情報の容量が増えることがなく、記憶装置の記憶容量が不足するという問題を回避できる。
【００７７】
また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、上記ステップに加えて、上記記憶装置は、上記調整情報と上記識別子との対応関係を示す調整情報テーブルをさらに記憶しており、入力画像の原稿シートに付加された上記識別子を読取る識別子読取りステップと、上記調整情報テーブルを参照して、上記識別子読取り手段によって読取られた識別子の情報に対応する調整情報を取得する調整情報取得ステップと、上記調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷ステップとを含むことを特徴とする。
【００７８】
すなわち、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、調整情報取得ステップを含んでいるため一度、特性情報が取得された画像データを再度、入力画像データとして印刷する場合、入力画像の原稿シートに付加された識別子の情報に応じて当該画像の調整を行うための調整情報を、調整情報テーブルを参照して取得することができる。また、上記画像印刷装置は、上記調整印刷ステップを含んでいるるため、取得された調整情報を用いて入力画像に対して調整処理を行い印刷することができる。
【００７９】
また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、上記した課題を解決するために、入力画像の原稿シートに付加された、入力画像の特性を示す特性情報を、該入力画像の原稿シートから読取る特性情報読取りステップと、上記特性情報を入力とし、当該特性情報に対応する、出力画像の画質を改善するために用いられる調整情報を出力すべく学習されたニューラルネットワークを用いて、上記特性情報読取り手段によって読取られた特性情報に対する調整情報を求める調整情報算出ステップと、上記算出された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷ステップとを含むことを特徴とする。
【００８０】
したがって、上記画像印刷装置の制御方法では、入力画像ごとの特性情報に応じた画像処理を行い、出力画像を印刷することができる。また、画像印刷装置は、入力画像の原稿シートに特性情報が記録されている場合は、再度、画像認識処理を行って特性情報を取得することなく画像の調整を行うことができるため、入力画像に基づく印刷にかかる処理時間を短縮することができる。また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、入力画像ごとの特性情報を記憶しておく必要がなく、学習されたニューラルネットワークの演算係数を記憶しておくだけでよい構成である。このため、入力画像の枚数に依存して記憶装置に記憶する特性情報の量が増えることがないため、記憶装置の記憶容量が不足するという問題を回避できる。
【００８１】
本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、上記ステップに加えて、入力画像から特性情報を取得する特性情報取得ステップと、入力画像から取得した特性情報を出力画像の印刷時に記録する特性情報記録ステップとをさらに含んでいる。
【００８２】
すなわち、上記画像印刷装置の制御手段は、入力画像から直接取得した特性情報を出力画像の印刷時に記録することができるため、この出力画像を入力画像として印刷する場合は、再度入力画像に対して特性情報取得手段が特性情報を取得する処理を省略することができる。
【００８３】
このため、出力画像を再度入力画像として利用する場合、再度入力画像の特性情報を取得する処理を行う必要がない。
【００８４】
よって本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、一度特性情報が取得された画像に対して、再度特性情報を取得することなく画像の調整処理を行うことができるため、入力画像に基づく印刷に係る処理時間を短縮することができる
なお、上記画像印刷装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させることにより上記画像印刷装置をコンピュータにて実現させる画像処理プログラム、およびそのアドレス供給装置の制御プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００８５】
本発明に係る画像印刷装置は、以上のように、入力画像の特性を示す特性情報の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性情報それぞれの範囲に、該範囲を個別に特定する識別子と、上記入力画像に基づき印刷される出力画像の画質を改善させるために用いる情報である調整情報とが割り当てられており、上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶した記憶装置と、入力画像から上記特性情報を取得する特性情報取得手段と、上記特性情報取得手段によって取得された特性情報と対応する識別子を、上記特性情報テーブルを参照して決定する識別子決定手段と、上記決定された識別子を、出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する識別子記録手段とを備えている。
【００８６】
また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、入力画像の特性を示す特性情報の取り得る範囲を、複数に分割するとともに、該分割した特性情報それぞれの範囲に、該範囲を個別に特定する識別子と、上記入力画像に基づき印刷される出力画像の画質を改善させるために用いる情報である調整情報とが割り当てられており、上記分割した特性情報の範囲と上記識別子との対応関係を示す特性情報テーブルを記憶した記憶装置を備えた画像印刷装置の制御方法であって、入力画像から上記特性情報を取得する特性情報取得ステップと、上記特性情報取得手段によって取得された特性情報と対応する識別子を、上記特性情報テーブルを参照して決定する識別子決定ステップと、上記決定された識別子を、出力画像の印刷時に出力画像の原稿シートに付加する識別子記録ステップとを含むことを特徴としている。
【００８７】
よって本発明に係る画像印刷装置および画像印刷装置の制御方法は、一度特性情報が取得された画像に対して、再度特性情報を取得することなく画像の調整処理を行うことができるため、入力画像に基づく印刷に係る処理時間を短縮することができるという効果を奏する。
【００８８】
また、本発明に係る画像印刷装置は、入力画像の原稿シートに付加された、入力画像の特性を示す特性情報を、該入力画像の原稿シートから読取る特性情報読取り手段と、上記特性情報を入力とし、当該特性情報に対応する、出力画像の画質を改善するために用いられる調整情報を出力すべく学習されたニューラルネットワークを用いて、上記特性情報読取り手段によって取得された特性情報に対する調整情報を求める調整情報算出手段と、上記調整情報算出手段によって算出された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷手段とを備えていることを特徴とする。
【００８９】
また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、入力画像の原稿シートに付加された、入力画像の特性を示す特性情報を、該入力画像の原稿シートから読取る特性情報読取りステップと、上記特性情報を入力とし、当該特性情報に対応する、出力画像の画質を改善するために用いられる調整情報を出力すべく学習されたニューラルネットワークを用いて、上記特性情報読取り手段によって読取られた特性情報に対する調整情報を求める調整情報算出ステップと、上記算出された調整情報を用いて、画像データを調整し印刷する印刷ステップとを含むことを特徴とする。
【００９０】
したがって、上記画像印刷装置および画像印刷装置の制御方法では、入力画像ごとの特性情報に応じた画像処理を行い、出力画像を印刷することができる。また、画像印刷装置は、入力画像の原稿シートに特性情報が記録されている場合は、再度、画像認識処理を行って特性情報を取得することなく画像の調整を行うことができるため、入力画像に基づく印刷にかかる処理時間を短縮することができる。また、本発明に係る画像印刷装置の制御方法は、入力画像ごとの特性情報を記憶しておく必要がなく、学習されたニューラルネットワークの演算係数を記憶しておくだけでよい構成である。このため、入力画像の枚数に依存して記憶装置に記憶する特性情報の量が増えることがないため、記憶装置の記憶容量が不足するという問題を回避できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００９１】
（実施形態１）
本発明の一実施形態について説明する。
【００９２】
本実施の形態に係る画像印字装置（画像印刷装置）１は、入力された画像データ（入力画像データ）に基づく画像を、用紙に印刷するプリンタである。この画像印字装置１は、印刷される画像（出力画像）の画質を改善するために、入力画像データに対して画像認識処理を行い、この画像認識処理で得られた結果に基づいて入力画像のデータを調整し、印刷することができる構成である。また、この画像印字装置１では、上記画像認識処理を行うための画像の読取り処理（プレスキャン）と、画像を実際に印刷するための画像の読取り処理（本スキャン）との２回の読取り処理を行うことができるように構成されている。
【００９３】
なお、本実施の形態において、上記画像認識処理とは、入力画像データから、出力画像の画質の改善のために有用な情報を抽出する処理である。この画像認識処理についての詳細は後述する。
【００９４】
ここで、図１を参照して、本実施の形態に係る画像印字装置１の概略構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像印字装置１の概略構成を示すブロック図である。
【００９５】
図１に示すように、画像印字装置１は、画像入力装置１０（識別子読取り手段）、画像処理部２、外部入力装置（外部入力手段）１４、画像形成出力装置（印刷手段・識別子記録手段）１６、および記憶装置２１を備えている。
【００９６】
画像入力装置１０は、ユーザが印刷を所望する画像の原稿を入力した場合、当該原稿から画像をスキャナによって読取るものである。そして、画像入力装置１０は、読取った画像データを画像処理部２に送信する。
【００９７】
なお、上記画像入力装置１０は、通常、プレスキャンと本スキャンの２回の読取り処理を行うが、画像処理部２の指示に応じて、本スキャンだけの１回の読取り処理だけを行うように設定を切り替えることができるように構成されている。
【００９８】
画像形成出力装置１６は、画像処理部２からの指示に応じて、上記画像入力装置１０が読取った画像データに基づき、画像を印刷するものである。
【００９９】
外部入力装置１４は、ユーザによる指示を画像印字装置１に反映させるためのものである。この外部入力装置１４はユーザからの指示に基づき、画像認識処理の結果を反映させて印刷を行うか否かを決定することができる。
【０１００】
記憶装置２１は、不揮発性の読み書き可能な記憶媒体であって、例えば、ＩＣメモリやハードディスク等によって実現できる。この記憶装置２１は、自装置機種情報２６、グループ情報テーブル２７、およびグループ名ＬＵＴ（look up table）等を記憶している。
【０１０１】
上記機種情報２６は、自装置に関するメーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号等を示すものである。また、グループ情報テーブル２７は、画像認識処理の処理結果に応じて設定されたグループ名と、画像処理パラメータ（代表パラメータ）との対応関係を示すものである。上記グループ名ＬＵＴは、画像認識処理によって入力画像から得られた特性値と上記グループ名との対応関係を示すものである。
【０１０２】
画像処理部２は、画像形成出力装置１６によって、より高画質な画像の印刷が可能となるように、画像入力装置１０によって読取られた画像データに対して画像処理を行うためのものである。なお、この画像処理とは、入力された画像データに基づき印字された画像が高画質な画像となるように、入力画像を画像認識して得られた結果に基づいて画像の画質の改善を図る処理のことである。
【０１０３】
また、画像処理部２で行われる処理は、画像入力装置１０による入力画像の読取り処理と並行して行われる。
【０１０４】
図１に示すように、上記画像処理部２は、入力データ補正回路（表色変換手段）１１、タグパターン検出回路１２（識別子読取り手段）、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３、印字画像処理回路（印刷手段）１５ａ・１５ｂ・１５ｃ・１５ｄ、画像処理パラメータ適用先判定回路１７、画像認識処理回路１８ａ・１８ｂ・１８ｃ、画像認識処理結果グループ判定回路１９（識別子決定手段）、記憶装置アクセス回路２０、タグパターン情報抽出回路２２（識別子読取り手段）、機種特定情報照合回路２３、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４（調整情報取得手段）、およびタグパターン印字回路（識別子記録手段）２５を備えている。
【０１０５】
なお、タグパターン印字回路２５と画像形成出力装置１６とで識別子記録手段を構成する。また、印字画像処理回路１５ａ・１５ｂ・１５ｃ・１５ｄと画像形成出力装置１６とで印刷手段を構成する。また、画像入力装置１０と、タグパターン検出回路１２と、タグパターン情報抽出回路２２とで識別子読取り手段を構成する。
【０１０６】
上記入力データ補正回路（表色変換手段）１１は、画像入力装置１０によって読取られた原稿３０の画像データを該画像入力装置１０の特性に依存したＲＧＢの画像データから国際的に標準として認められるＲＧＢ表色系の画像データに変更処理するものである。この入力データ補正回路１１は、標準のＲＧＢ表色系に変更した画像データをタグパターン検出回路１２に入力する。
【０１０７】
タグパターン検出回路１２は、入力データ補正回路１１から入力された画像データを解析し、入力画像の原稿３０の所定位置にタグパターン（識別子）３１が印刷されているか否かを判定するものである。上記原稿３０にタグパターン３１が印刷されている場合は、当該タグパターン３１の情報をタグパターン情報抽出回路２２に送信する。また、タグパターン検出回路１２は、入力原稿３０の所定位置にタグパターン３１があったことを示す情報を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に送信する。
【０１０８】
タグパターン情報抽出回路２２は、タグパターン検出回路１２から送信されたタグパターン３１として示される画像データの中からタグパターン３１に含まれる情報を抽出するものである。なお、タグパターン３１に含まれる情報とは、例えば、機種情報（メーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号）と画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループなどが挙げられる。
【０１０９】
タグパターン情報抽出回路２２は、タグパターン３１から抽出した情報のうち、上記機種情報がある場合は、この情報を機種特定情報照合回路２３に送信する。さらにまた、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループを画像認識処理結果グループ情報照合回路２４に送信する。
【０１１０】
機種特定情報照合回路２３は、タグパターン情報抽出回路２２から送信された機種情報と記憶装置２１に予め格納している自装置機種情報２６とを比較して、両者の情報が一致するか否かを判定するものである。この機種特定情報照合回路２３は、タグパターン３１から抽出した機種情報が、記憶装置２１に格納されている自装置機種情報２６と一致しないと判定した場合は、上記自装置機種情報の各データとが一致しなかったことを示す情報を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に対して送信する。
【０１１１】
一致する場合は、タグパターン情報抽出回路２２が抽出した画像認識処理の処理結果を示す情報が画像認識処理結果グループ情報照合回路２４に送られるように指示を出す。
【０１１２】
画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、記憶装置２１に予め格納されているグループ情報テーブル２７を参照して、タグパターン情報抽出回路２２から送信された画像認識処理結果Ａ〜Ｃの処理結果グループに対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）が、当該グループ情報テーブル２７にあるか否かの照合を行うものである。この照合の結果、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループに対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）がグループ情報テーブル２７にあると判定した場合、この画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループのグループ名を特定し、当該内容を記憶装置アクセス回路２０に送信する。
【０１１３】
また、上記照合の結果、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループに対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）がグループ情報テーブル２７にないと判定した場合、この判定の結果を示す内容を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に送信する。
【０１１４】
記憶装置アクセス回路２０は、画像処理部２と記憶装置２１との間における情報の入出力を実現するものである。なお、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４と記憶装置アクセス回路２０とによって、調整情報取得手段を実現できる。
【０１１５】
画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、画像入力装置１０によって行われる画像の読取り処理をプレスキャンとするか、本スキャンとするかを決定するものである。本実施の形態に係る画像印字装置１は、初期状態では、予め入力画像の認識処理のためのプレスキャンと入力画像データを印刷するための本スキャンという２回の読取り処理が行われるように設定されている。
【０１１６】
しかし、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、タグパターン検出回路１２から、入力された原稿３０の所定位置にタグパターン３１があることを示す情報を含む信号を受信した場合、この信号に応じて入力画像の読取りを本スキャンとするように画像入力装置１０に設定の変更指示を出す。
【０１１７】
ただし、入力された原稿３０の所定位置にタグパターン３１がある場合であっても、機種特定情報照合回路２３、または画像認識処理結果グループ情報照合回路２４から上記した信号が送信された場合は、この信号に応じて画像の読取りをプレスキャンとするように画像入力装置１０に設定の変更指示を再度出す。
【０１１８】
なお、画像入力装置１０の読取り処理をプレスキャンとすると最終的に判定した場合、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、画像入力装置１０によって読取られた入力画像データを画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃに入力する。
【０１１９】
一方、本スキャンとすると判定した場合、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、画像処理パラメータ適用先判定回路１７から画像処理パラメータ（代表パラメータ）が印字画像処理回路１５に入力さるタイミングで、画像入力装置１０が読取った入力画像データを、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から印字画像処理回路１５に入力されるように設定されていることが好ましい。
【０１２０】
画像処理パラメータ適用先判定回路１７は、記憶装置２１から出力された画像処理パラメータ（代表パラメータ）を、上記記憶装置アクセス回路２０を介して受信した場合、当該画像処理パラメータ（代表パラメータ）を各印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力するか否かを判定するものである。この判定は、外部入力装置１４によって入力されたユーザの指示に応じて決められる。
【０１２１】
なお、どの画像処理パラメータ（代表パラメータ）が、どの印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力されるかについては予め決められている。
【０１２２】
印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄは、画像処理パラメータ適用先判定回路１７から画像処理パラメータ（代表パラメータ）が入力された場合、当該画像処理パラメータ（代表パラメータ）を利用して、出力画像の画質が改善するように入力画像データに対して調整処理を行うものである。調整処理された画像データは、画像形成出力装置１６に送信される。なお、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄと画像形成出力装置１６とによって、印刷手段を実現する。
【０１２３】
画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃ（特性情報取得手段）は、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から入力された画像データから、所定の特性を算出するものである。より具体的には、画像認識処理回路１８ａは、入力画像データから入力画像の中の水色成分の画素比率（特性Ａの値）を算出し、画像認識処理回路１８ｂは、入力された画像における輝度が閾値以上の画素の比率（特性Ｂの値）を算出し、画像認識処理回路１８ｃは、入力画像内のＤＣ係数の平均値（特性Ｃの値）を算出する。算出された各値は、画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力される。
【０１２４】
画像認識処理結果グループ判定回路１９（識別子決定手段）は、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃによって、入力画像から抽出した値に対応する画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループを割り当てるものである。この各値に対する上記処理結果グループの割り当ては、記憶装置２１に格納しているグループ名ＬＵＴ２８を参照することによって実現できる。
【０１２５】
タグパターン印字回路２５は、入力された画像データに対する画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループの情報をタグパターン３１として、上記画像データの印刷の際に、ともに原稿３０に印刷するものである。なお、タグパターン印字回路２５と画像形成出力装置１６とによって、第１印刷手段を実現できる。
【０１２６】
（タグパターン）
ここで、図２および図３を参照して、上記タグパターン３１について説明する。図２は、原稿３０の紙面におけるタグパターン３１の印刷位置の一例を示す図である。また、図３は、タグパターン３１に含まれるデータの構成の一例を示す図である。
【０１２７】
上記タグパターン３１は、図２に示される様に、原稿３０の紙面上の所定位置に、予め設定された濃度を持つ一定幅の矩形画像の羅列データとして印字されているものである。すなわち、タグパターン３１は、予め定められた０ではない単一濃度の矩形画像と、濃度が０（何も印字せず原画像がそのまま透過している状態）の矩形画像を配置することにより表現される。
【０１２８】
このタグパターン３１が読取られた場合、画像入力装置１０によって以下に示す処理が行われる。すなわち、画像入力装置１０がスキャナにおいて、当該タグパターン３１を露光することによって得られる読取光の反射光を不図示のＣＣＤ(charge Coupled Device)によって受光し、電気信号に変換する。そして、画像入力装置１０が、電気信号に変換したデータを解析し、上記の２種類の濃度部分を２値データの‘０’および‘１’の各ビットデータに対応させて表す。
【０１２９】
なお、タグパターン３１における矩形画像の配列パターン、すなわち、‘０’と‘１’によって表現されるパターンによって示される情報の意味は、本実施の形態に係る画像印字装置１と同様の機能を備える他の画像印字装置１においても利用可能な共通データとして定義されたものである。このため、タグパターン３１が持つ情報の内容は、他の画像印字装置１においても利用可能となる。
【０１３０】
また、本実施の形態では、このタグパターン３１が持つ情報の内容は、画像認識処理を行った印刷機種を特定するための情報（メーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号）と、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃが画像認識処理を行った結果を表す情報（画像認識処理Ａ、画像認識処理Ｂ、画像認識処理Ｃの各処理結果グループ）とである。
【０１３１】
なお、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃが画像認識処理を行った結果を表す情報とは、入力画像データを画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃによって認識した結果を示す情報である。この情報に関する詳細については後述する。
【０１３２】
なお、上記タグパターン３１では、タグパターン３１の各情報データの構成例３２に示すように、これらの各情報が所定数の矩形画像が配置されたものとして印字されている。そして、このタグパターン３１の末尾に当該タグパターン３１の終了を示すエンドマークが予め決められた矩形画像として配置される。
【０１３３】
なお、本実施の形態にかかるタグパターン３１が示す情報の内容は１例であってこれに限定されるものではない。すなわち、この他に画像の印字処理を行う際に必要となる情報のデータがあればそのデータ専用に所定のビット数領域を設け、タグパターン３１に矩形画像として追加しても良い。
【０１３４】
また、タグパターン３１の有色部分の印字濃度については、原稿３０に印字された画像の画質劣化を可能な限り防ぐために、人間の目では識別が困難であり、かつ画像入力装置内のＣＣＤでは識別が可能な色および濃度に設定する必要がある。この様な色材（トナーもしくはインク）としては、他の色よりも人間の目の感度が低い黄色の色材を用い、ＣＣＤが識別可能な最低限程度の濃度で印字する等の方法が挙げられる。
【０１３５】
（画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループと代表パラメータの設定方法）
次に、タグパターン３１に含まれる画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループと、各グループに対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）の設定方法について図５、図６、図７（ａ）〜図７（ｃ）を参照して説明する。図５は、画像の階調値の平滑化に用いるフィルタＡの一例を示す図である。図６は、特性Ａの値と、画像処理パラメータＡの値と、画像処理パラメータＡの値を重畳したフィルタＡとの対応関係を示す表である。図７（ａ）〜図７（ｃ）は、複数の画像サンプルに対する各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果と、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループの一例を示す図である。なお、図７（ａ）、図７（ｂ）、図７（ｃ）はそれぞれ、画像認識処理Ａ、画像認識処理Ｂ、画像認識処理Ｃそれぞれに対応する。
【０１３６】
なお、上記画像認識処理Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれとは、画像認識処理回路１８ａ、１８ｂ、１８ｃそれぞれによって入力画像データに対して行われる処理のことである。
【０１３７】
ここでまず、画像データの印字処理の際に、印字された画像の画質の改善に効果的な画像の特性Ａ〜Ｃと、この特性Ａ〜Ｃに基づいて行われる画像認識処理Ａ〜Ｃによって得た値と、この値に対応する値であって、入力画像データの調整処理に用いられる画像処理パラメータ（代表パラメータ）Ａ〜Ｃの値とについて説明する。
【０１３８】
本実施の形態に係る画像印字装置１では、画像の諸特性のうち印字された画像の画質の改善に効果を及ぼす特性として、特性Ａ、特性Ｂ、特性Ｃを設定している。
【０１３９】
この画質の向上に効果を及ぼす特性とは、例えば、特定の色成分のエッジに関する階調を調整するために利用可能な入力画像の特性等、出力画像の画質の向上に効果を及ぼすための基準となるものである。
【０１４０】
特に本実施の形態に係る画像印字装置１では、特性Ａとは、画像印字装置１に入力された画像中の青色成分のエッジの階調を調整するための基準となる特性であり、また特性Ｂとは、入力された画像中のＲ・Ｇ・Ｂ全成分のエッジの階調を調整するための基準となる特性であり、特性Ｃとは、入力された画像中の均一階調画像領域に対する階調値の変動を調整するための基準となる特性であるとする。
【０１４１】
なお、このＡ、Ｂ、Ｃの各特性はこれに限定されるものではなく、出力画像の画質に効果を及ぼすものであればよく、設定される特性はＡ、Ｂ、Ｃ以外に他の特性が設けられてもよい。また設けられる特性の数は上記した３つに限定されるものではなく、３つ以上であってもよいし、また３つ以下であってもよい。この設定される特性の数は、ユーザが所望する出力画像の画質に応じて設定される。すなわち、より高画質に画像を印刷したいとユーザが所望する場合は、より多くの特性が設けられてもよい。
【０１４２】
一方、本実施の形態に係る画像印字装置１では、設定されている特性Ａ〜Ｃに基づき認識処理されて得た値（特性Ａ〜Ｃの値）と対応する画像処理パラメータＡ〜Ｃの値も設定される。また、これら画像処理パラメータＡ〜Ｃは、入力画像データに対する調整処理を行う際に用いられる値となる。具体的には、特性Ａの値に対応する画像処理パラメータＡは、入力された画像のＲＧＢ成分中のＢ（青色）成分用のエッジフィルタの各係数に重畳する係数である。すなわち、この画像処理パラメータＡの値は、特性Ａの対象領域（画像印字装置１に入力された画像中の青色成分のエッジの階調を調整する領域）において、上記階調の強調の程度を決定するものである。
【０１４３】
また、画像処理パラメータＢの値は、入力画像のＲＧＢ成分全てに対するエッジフィルタ係数の調整パラメータである。すなわち、特性Ｂの対象領域（画像印字装置１に入力された画像中のＲＧＢ成分全てのエッジの階調を調整する領域）において、色成分ＲＧＢそれぞれのエッジの階調の強調の程度を決定するものである。
【０１４４】
一方、画像処理パラメータＣの値は、中間調ディザ処理のパラメータである。すなわち、特性Ｃの対象領域（入力画像中の均一階調画素エリア）の階調値変動の程度を決定するものである。
【０１４５】
以下に、上記した特性Ａ〜Ｃの値と画像処理パラメータＡ〜Ｃとの関係を明確にするために、特性Ａと画像処理パラメータＡとの関係を例に挙げて説明する。ここで、特性Ａによって画質の向上に効果が及ぼされる入力画像の具体例として、空の水色のような淡い色でかつ明るい部分が多い画像を例にとって説明する。
【０１４６】
一般的に、入力画像の中に、空の水色の画像が含まれている場合、当該画像の印刷処理時に、画像全体に対してエッジ部分の階調を強調するためにフィルタ処理（フィルタエッジ処理）が設定すされると、空の水色の画像に関してもエッジが強調されてしまう。
【０１４７】
ところが、この空の水色部分のような淡い明るい色の画像に関してはエッジが強調されることは好ましくない。このため、画像の印刷処理の際に、画像全体に対してエッジの強調が設定されている場合であっても、当該空の部分の画像は他の部分の画像よりも、エッジが強調されないようにエッジの強調の度合いを落とすよう調整されることが好適である。
【０１４８】
このような特定の色成分（水色成分）のエッジに関する階調を調整するために利用可能な画像の特性としては、原画像全域における空の水色（Ｂ；Blue）の成分が占める画素比率の値、すなわち特性Ａの値が挙げられる。
【０１４９】
ここで、原画像全域における空の水色（Ｂ）の成分が占める画素（注目画像）比率の値が５０パーセントの場合、例えば図５に示すような３×３のオペレータ（フィルタＡ）を用いて演算を行えば、階調値の変化が滑らかになり平滑化の効果が得られるとする。なお、このフィルタＡを用いた演算は、３×３のオペレータを画像データ上にあてはめて、それぞれの係数を乗算し、それらの和を出力データとする。そして、この処理を移動しながら全画像データにわたって行う。つまり、このようにフィルタＡを用いて演算処理することで、画像データの各画素の値が周辺の８画素の値を加味した値に変換される。したがって、この３×３のオペレータの係数を変えることにより平滑化の効果を得ることができる。
【０１５０】
この場合において、特性Ａの値、すなわち、原画像全域における空の青色（Ｂ）の成分が占める画素（注目画像）比率の値が５０パーセントよりも増大すると、平滑化処理の効果を大きくするために、上記フィルタＡの中心の係数（係数値１．００）以外の周辺係数に一律に１以下の係数を重畳することで、全係数値を１．００に近づけることが可能となる。ここで、図６に特性Ａの値（原画像における青色（Ｂ）成分が占める画素比率）と特性Ａに対応する画像処理パラメータＡ（フィルタＡの各係数に重畳する係数）と画像処理パラメータＡを重畳したフィルタＡとの対応関係を示す。なお、上記したように、図６は、特性Ａの値が５０パーセントの時のフィルタＡの係数を基準とした処理例を示している。
【０１５１】
図６に示すように、特性Ａの値が５５パーセントの際にフィルタＡの上記周辺係数に一律に１より小さい数（０．９８）を重畳している。すなわち、０．９８をフィルタＡの周辺係数に重畳することで、周辺係数の値が一律に１に近い値となり、このフィルタＡを用いた平滑化処理の効果を大きくすることができる。
【０１５２】
以上のように、画像処理パラメータＡの値は特性Ａの値に連動して変動するものである。ただし、この変動は、特性Ａの値の変動に対してリニアに変動するものではなく、特性Ａの値がある値からある値への変動する場合は、画像処理パラメータＡの値の変動は小さかったりまたは大きかったり、もしくは変動しない場合もある。
【０１５３】
また、上記したフィルタＡは３×３のオペレータを用いているが。オペレータの大きさはこれに限定されるものではなく、用途に応じて各種の大きさが使われる。
【０１５４】
なお、図６に示した特性Ａの値と特性Ａに対応する画像処理パラメータＡの値とは、実測に基づいて得られたデータではない。つまり、特性Ａの値と画像処理パラメータＡの値との関係を具体的に明示するために便宜的に設けた数値である。
【０１５５】
以上のように、特性Ａの値と画像処理パラメータＡの値は対応関係にある。また、特性Ａの値は、水色成分のエッジの階調を調整するという処理を行う際に入力画像から求められる値である。一方、画像処理パラメータＡは、入力画像から求められた特性Ａの値に対応して決まる値であって、画像データに対して調整処理を行う場合、この処理において用いられる値である。
【０１５６】
特性Ａ、Ｂ、Ｃの基準の組合せは、入力画像データの中の水色成分部分とその他の色成分部分の輝度との関係に基づいて、より細かいエッジの階調の調整を行うことが可能となる。
【０１５７】
例えば、特性Ａと特性Ｂとの基準に基づいて入力画像に対して認識処理を行い、得られた値に基づいて画像データの調整が行われた場合、下記に示す効果が得られる。
【０１５８】
入力画面中の水色の画素成分が全く同じ比率である画像が２個あった場合、その他の部分の画像がどの様な色成分の画像かにより、水色成分のエッジの階調を調整し、残りの部分の色成分のエッジの階調の調整することができる。
【０１５９】
より具体的には、水色の画像成分が全く同じ３０パーセントの比率である２つの画像があるとする。そして、一方の画像は、残りの７０パーセントの画像が草原などのような明るい色の画素成分で構成されている。また、他方の画像は、残りの７０パーセントの画像が古い民家の土塀のような暗い色の画素成分で構成されているとする。
【０１６０】
このような２つの画像に対して特性Ａに基づき画像認識処理を行い得られる値、すなわち特性Ａの値は同じ値になるため、この値に対応する画像認識処理パラメータＡの値も同じ値となる。一方、これら２つの入力画像に対して特性Ｂに基づき画像認識処理を行って得られる値、すなわち特性Ｂの値は、水色成分以外の残りの画像の明るさが異なるため、異なる値となる。
【０１６１】
したがって、上記したそれぞれの画像で得られた特性Ａの値と特性Ｂの値によって得られる画像認識処理パラメータＡと画像認識処理パラメータＢとを用いて画像の調整処理を行うと結果として異なる効果が得られる。つまり、上記した各画像に対して、画像処理パラメータＡを用いて、水色成分に対するエッジの強調をともに調整し、次に、全ての色成分（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対して画像処理パラメータＢを用いて残りの色成分のエッジの強調に差異を設けて調整することができる。
【０１６２】
このように２つの画像処理パラメータＡおよびＢを用いることにより、空の水色成分の比率が同じ画像であっても、前者の画像のように全体的に明るい色の画素成分が多い画像に対しては、全体的にエッジの強調が低減された画像とすることができる。一方後者の画像のように全体的に暗い色の画素成分が多い画像に対しては、暗い部分の濃淡の差をより鮮明にするために適度な強さでエッジの強調を行った画像とすることができる。
【０１６３】
したがって、２つの画像認識処理ＡおよびＢの処理結果によって得られた値に対応する画像処理パラメータＡおよびＢを用いることによって、より細かい画像の調整が可能となる。
【０１６４】
次に画像認識処理Ａ〜Ｃによる各処理結果のグループの設定方法について説明する。ここでは、図７（ａ）を例にとって、画像認識処理Ａによる各処理結果、すなわち、特性Ａに基づく値と、その値に対応する画像処理パラメータＡの値との関係におけるグループ設定について説明する。
【０１６５】
図７（ａ）において左側の縦軸の値は画像のサンプル数を示し、当該サンプル数は図中の棒グラフで示される。一方、このグラフの横軸は特性Ａの値、すなわち原画像全域における空の青色（Ｂ）の成分が占める画素（注目画像）比率の値を示す。また、このグラフの右側の縦軸は、画像処理パラメータＡの値、すなわち原画像のＲＧＢ成分中のＢ（青色）成分用のエッジフィルタの各係数に重畳する係数である。
【０１６６】
また、破線で示される曲線（特性分布曲線）４０ａは、特性Ａの値と画像処理パラメータＡの値との対応関係を示している。
【０１６７】
図７（ａ）では、特性Ａを基準とする画像認識処理Ａを行い特性Ａに基づく値を求める。そして、この処理の結果求められた特性Ａの値に応じた画像処理パラメータＡの値を設定する。また、多数の画像サンプルに対して特性Ａの値を求め、各特性値Ａに対する該当画像サンプル数の分布を取っている。図７（ａ）に示すように、自然画像のサンプル数は、特性Ａの特定の値に対して分布データとなる。
【０１６８】
つまり、ユーザが一般的に扱う自然画像は、例えば屋外の写真画像であれば快晴の空（水色）の下の画像、曇り空（白色）の下の画像、夕焼け空（オレンジ色）の下の画像、夜空（黒色）の下の画像等、一般的に限られた階調値の分布あるいは空間周波数（２次元周波数）の特性に偏る。従って、この様なユーザが一般的に扱う自然画像をサンプルとして、何らかの特性値に対する上記サンプル数の分布を取った結果は、特性値全域にわたって上記サンプルの分布が生じるものの、各特性値に対してこのサンプルが均等な数で分布しない。すなわち、図７（ａ）に示すように、特性Ａの特定の値を中心としてその周囲に集中的に上記サンプルが分布する傾向になることが予想される。
【０１６９】
また、このような画像サンプル数の分布を利用して、特性Ａの値と画像処理パラメータＡの値との関係を示す特性分布曲線４０ａをいくつかのグループに分割することができる。図７（ａ）に示す、縦軸と平行な複数の一点鎖線は、上記曲線４０ａをいくつかのグループに分割した際の境界線、すなわち画像認識処理Ａの結果の所属グループの境界線を示すものである。
【０１７０】
ところで、特性Ａを基準とする特性値に対する画像処理パラメータＡは一般に、図７（ａ）に示す様に、各特性値の変動に対応して各画像処理パラメータの値が変化する。そして、この変化は連続的なものとなり、かつ特性値の若干の変化に対する変化量もわずかなものである。このため、ある特性Ａを基準とする各特性値αに対応する画像処理パラメータβを、その特性値の周辺の特性値α´（対応する画像処理パラメータをβ´）を持つ画像の印字処理に対して用いた場合、その処理結果は最良なものとはならない。しかし、β≒β´とみなせるため、特性値α´の画像に対して画像処理パラメータβ´を用いて画像の印字処理を実施した場合と、画像処理パラメータβを用いて印字処理を実施した場合とを比較して遜色の殆ど無い処理結果が期待できる。
【０１７１】
そこで、この考え方に基づいて、特性Ａに基づく画像認識処理結果の分布に対して、特に画像データのサンプル数が集中している極大点を中心としてその周囲の範囲を１グループとして設定する。このようにして、画像認識処理結果の分布（特性分布曲線４０ａ）の全域を複数のグループに分割し、各グループの中で代表となる１点を選定する。そして、その点における画像処理パラメータをそのグループにおける画像処理パラメータの代表値、すなわち代表パラメータとして設定する。
【０１７２】
ここで、図７（ａ）では特性Ａの値と画像処理パラメータＡの値との対応関係を示す特性分布曲線４０ａを４つのグループに分割し、特性Ａに基づく画像処理認識結果Ａの各グループをＩＵ_Ａ（ＩＵ_Ａの４グループは最初のグループから順にＩＵ_Ａ＝０、１、２、３）と設定するものとする。また、特性値Ａに基づく画像認識処理結果Ａの各グループの代表値に対する画像処理パラメータ、すなわち代表パラメータをＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(０)〜ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(３)として各々示している。
【０１７３】
なお、上記のグループ化に関する方法については、一例として画像サンプル数の分布に応じて、グループの境界を定め、またこの分布における極大点を画像処理パラメータＡの代表値、すなわち代表パラメータとして設定を行う場合を説明した。しかし、グループ化に関する方法はこれに限定されるものではなく、実際の処理においては対象とする特性によっては、この様なグループ設定を行った場合、最良の処理結果が得られない場合があるかもしれない。このため、対象とする特性の内容を十分に勘案した上でグループの範囲設定を行うのが望ましい。例えば、グループ化に関する方法は、上記したような画像サンプル数の分布に基づくものではなく、特性Ａに基づく各値に対する画像処理パラメータＡの値の分布、即ち特性分布曲線４０ａの変化に基づき、この曲線４０ａの変化が大きいポイントを境界としてグループの範囲設定を行う方法であってもよい。
【０１７４】
また、画像処理パラメータＡの代表パラメータ設定についても、上記したような画像サンプル数の極大点に対応する特性Ａの値では無く、対象とする特性Ａの内容に応じて選定することが好ましい。例えば、代表パラメータの設定は、設定されたグループ内における画像処理パラメータの最大値と最小値の中間値や積分平均値を代表値として設定されてもよい。よって、設定されるグループの対象範囲およびグループの設定数、ならびに各グループにおける各代表パラメータは、特性Ａの内容に応じて最適と考えられる基準によりフレキシブルに設定されることが好適である。
【０１７５】
以上が特性Ａの値と画像処理パラメータＡとの関係におけるグループの設定方法、および各グループに対応する画像処理パラメータＡの代表値、すなわち代表パラメータＡの設定方法である。特性ＢおよびＣに関しても上記特性Ａと同様にして画像認識処理の処理結果データのグループ化と、各グループにおける代表パラメータが設定されるため説明は省略する。なお、画像認識処理結果Ｂの各グループと、各代表パラメータとの対応関係は、図７（ｂ）に示すように、画像認識処理結果Ｂの各グループＩＵ_Ｂ＝０〜３と、代表パラメータＩＵ_ＢＰａｒａｍ（０）〜ＩＵ_ＢＰａｒａｍ（３）とになる。また、画像認識処理結果Ｃの各グループと、各代表パラメータとの対応関係を図７（ｃ）に示すように、ＩＵ_Ｃ＝０〜３と、ＩＵ_ＣＰａｒａｍ（０）〜ＩＵ_ＣＰａｒａｍ（１）とになる。
【０１７６】
（各代表パラメータの格納およびアドレスの算出方法）
次に、図９を参照して、グループ情報テーブル２７における、各画像認識処理結果グループの情報と対応する各代表パラメータの格納および記憶装置２１に格納されている各代表パラメータの格納先アドレスの算出方法について説明する。図９は、グループ情報テーブル２７として記憶装置２１に各代表パラメータが格納されている一例を示す図である。
【０１７７】
ここで、画像認識処理Ａの処理結果の各グループをＩＵ_Ａ（０）〜（ｉ）とすると、各グループの代表パラメータはＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ（０）〜（ｉ）となる。また同様に、画像認識処理Ｂの処理結果の各グループをＩＵ_Ｂ（０）〜（ｉ）とすると、各グループの代表パラメータはＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ（０）〜（ｉ）となり、画像認識処理Ｃの処理結果の各グループをＩＵ_Ｃ（０）〜（ｊ）とすると、各グループの代表パラメータはＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ（０）〜（ｋ）となる。なお、ｉ、ｊ、ｋはそれぞれ１以上の任意の整数を示し、各画像認識処理Ａ〜Ｃそれぞれの処理結果に対するグループ設定数を示す。
【０１７８】
そして、各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果に対応する各代表パラメータ群は、図９に示すように、画像認識処理Ａの処理結果の代表パラメータ群を格納する先頭アドレスを、ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ａとして、ここからＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(０)、ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(１)…ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(ｉ)と連続して記憶装置２１に格納されていく。次に、同様にして画像認識処理Ｂの処理結果の代表パラメータ群を格納する先頭アドレスを、ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_ＢとしてＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ(０)、ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ(１)、…ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ(ｊ)、さらに、画像認識処理Ｃの処理結果の代表パラメータ群を格納する先頭アドレスを、ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_ＣとしてＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ(０)、ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ(１)、…ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ(ｋ)と連続して記憶装置２１に格納されていく。
【０１７９】
上記したように各代表パラメータがグループ情報テーブル２７として記憶装置２１格納されているため、各代表パラメータの格納先のアドレスは、簡単な計算式によって容易に求めることができる。例えば、画像認識処理Ａの処理結果のグループを示す情報ＩＵ_Ａの値が明確であれば、このグループの各代表パラメータの格納先アドレスは、以下の計算式によって求めることができる。
グループ０（ＩＵ_Ａ＝０）：ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(０)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ａ＋０×Ｐ
グループ１（ＩＵ_Ａ＝１）：ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(１)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ａ＋１×Ｐ
・・・
グループｉ（ＩＵ_Ａ＝ｉ）：ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ(ｉ)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ａ＋ｉ×Ｐ
なお、Ｐは、画像認識処理Ａの処理結果に対応する代表パラメータのデータサイズを示す。
【０１８０】
同様にして、画像認識処理Ｂに対応する各代表パラメータの格納先アドレスは、
グループ０（ＩＵ_Ｂ＝０）：ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ(０)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ｂ＋０×Ｑ
グループ１（ＩＵ_Ｂ＝１）：ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ(１)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ｂ＋１×Ｑ
・・・
グループｊ（ＩＵ_Ｂ＝ｊ）：ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ(ｊ)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ｂ＋ｊ×Ｑ
で求めることができる。
【０１８１】
更に、画像認識処理Ｃに対応する各代表パラメータの格納先アドレスは、
グループ０（ＩＵ_Ｃ＝０）：ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ(０)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ｃ＋０×Ｒ
グループ１（ＩＵ_Ｃ＝１）：ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ(１)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ｃ＋１×Ｒ
・・・
グループｋ（ＩＵ_Ｃ＝ｋ）：ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ(ｋ)＝ＢａｓｅＡｄｄＩＵ_Ｃ＋ｋ×Ｒ
で求められる。
【０１８２】
したがって、記憶装置アクセス回路２０は、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４がタグパターン３１から確認したグループ名ＩＵ_Ａ、ＩＵ_Ｂ、およびＩＵ_Ｃの値に基づき、各グループ名それぞれの代表パラメータのアドレスを上記した演算により決定することができる。
【０１８３】
また、各グループ名と対応関係を示す各代表パラメータのデータを記憶装置２１に格納するために必要となる記憶容量は以下のように計算できる。
【０１８４】
例えば、ここで画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果に対する画像処理パラメータ（代表パラメータ）のサイズが、各々Ｐ＝２５６［Ｂｙｔｅ］、Ｑ＝２５６［Ｂｙｔｅ］、Ｒ＝２５６［Ｂｙｔｅ］であったとし、かつ処理結果のグループ分割数がＩＵ_Ａ＝８、ＩＵ_Ｂ＝５、ＩＵ_Ｃ＝１０であったとする。この場合、これらのパラメータを記憶装置２１が格納するために必要となるメモリ容量（ＩＵＭと称する）は以下の通りとなる。
ＩＵＭ＝Ｐ×ＩＵ_Ａ＋Ｑ×ＩＵ_Ｂ＋Ｒ×ＩＵ_Ｃ
＝２５６×８＋２５６×５＋２５６×１０
＝２０４８＋１２８０＋２５６０
＝５８８８［Ｂｙｔｅ］＝５．７５［ＫＢｙｔｅ］                      （１）
一方、Ｐ，Ｑ，Ｒのデータサイズはそのままで、画像認識処理結果のグループ分けを行わない場合は以下に示す記憶容量となる。なお、このグループ分けを行わない場合とは、全ての入力画像に対して毎回認識処理を実行し、その各処理結果に対応する値を例えば、ＩＵ_Ａ、ＩＵ_Ｂ、ＩＵ_Ｃとする。そして、これらの値それぞれに対応する画像処理パラメータをＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ、ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ、ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍと設定する画像印字装置１の構成の場合である。つまり、これら画像処理パラメータが、入力画像ごとに個別に算出され、ＦＩＦＯ方式で順次、記憶装置２１に蓄積されると想定した場合である。
【０１８５】
この場合、仮に記憶装置２１の記憶容量が上記ＩＵＭと同じ５．７５［ＫＢｙｔｅ］であったとすると、蓄積可能な入力画像の枚数（ＶＯＬ）は以下の通りとなる。
ＶＯＬ＝ＩＵＭ／（Ｐ＋Ｑ＋Ｒ）
＝（５．７５×１０２４）／（２５６＋２５６＋２５６）
≒７．７０［枚］                                                    （２）
つまり、このグループ化を行わない構成の画像印字装置１では、各入力画像の認識処理から求められる特性値に完全に対応した画像処理パラメータを使用した画像の調整処理が可能である。しかし、限られた記憶容量を有する記憶装置２１において、蓄積可能な画像処理パラメータは、限られた数枚程度の入力画像の原稿分しか記憶できない。したがって、上記したように、記憶装置２１の記憶容量が５．７５〔ＫＢｙｔｅ〕である場合は、入力画像の原稿７[枚]程度の画像処理パラメータしか記憶装置２１に格納できない。
【０１８６】
このため、認識処理が行われた入力画像の原稿が７[枚]以上となる場合、先に記憶している他の入力画像の原稿に対応する画像処理パラメータは記憶装置２１から消去されることになる。つまり、記憶装置２１の記憶容量が不足するため、一度画像認識処理が行われた入力画像の画像処理パラメータが消去される場合は、この消去された画像処理パラメータを再度蓄積する必要がある。
【０１８７】
このように入力画像ごとに画像処理パラメータが設定され、当該画像処理パラメータを記憶装置２１に格納する画像印字装置１の構成の場合は、認識処理が行われた画像に対しても、入力画像の枚数が増加すると、再度、当該入力画像の認識処理が必要となり、全体として入力画像の印刷処理の時間が大幅に増大する。
【０１８８】
一方、本実施の形態の係る画像印字装置１のように、入力画像から抽出した画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果の値、すなわち特性Ａ〜Ｃの値が取り得る範囲をグループ化し、当該グループに対して代表パラメータを設定する場合は、入力画像ごとの画像処理パラメータを記憶する構成よりも、多くの入力画像に対する画像処理パラメータを設定することができる。
【０１８９】
また、本実施の形態の係る画像印字装置１は、入力画像から抽出した画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果の値、すなわち特性Ａ〜Ｃの値が取り得る範囲をグループ化し、当該グループに対して代表パラメータを設定しているため、あらゆる入力画像に対する画像処理パラメータ（代表パラメータ）を記憶しておくことができる。すなわち、この画像印字装置１は、固定長のデータとして予め入力画像に対する画像処理パラメータを記憶しておくことができる。このため、当該画像印字装置１に入力される画像が増加しても、記憶装置２１に記憶させておく画像処理パラメータの数は増加しない。よって、本実施の形態に係る画像印字装置１は、入力画像の枚数に依存して画像処理パラメータが消去されることがない。
【０１９０】
つまり、本実施の形態に係る画像印字装置１は、１度認識処理が行われた入力画像に対して再度認識処理を行う必要がないため、入力画像ごとに画像処理パラメータを記憶する構成と比して、入力画像の印刷処理にかかる時間を短縮することができる。
【０１９１】
以下に、上記した画像印字装置１の構成をより詳細に説明するために、タグパターン３１の認識処理と、画像処理パラメータの取り出し処理および画像処理パラメータに基づく印刷処理と、入力画像の認識処理およびタグパターン３１の編集処理とについての処理ステップをそれぞれ説明する。
【０１９２】
（タグパターンの認識処理）
まず、図４を参照して、入力された画像データのタグパターン３１の認識処理ステップについて説明する。図４は、本実施の形態に係る画像印字装置１におけるタグパターン３１の認識処理を示すフローチャートである。
【０１９３】
まず、ユーザが印刷を所望する画像の原稿３０を画像印字装置１に入力すると、画像入力装置１０が原稿３０上のタグパターン３１が印刷されている位置の画像の読取りを開始する（ステップＳ１、以下Ｓ１のように称する）。そして、画像入力装置１０は、原稿３０のタグパターン３１が印刷される所定の位置まで読取りを行う（Ｓ２）。すなわち、画像入力装置１０は、図２に示すようなタグパターン３１が印刷されている位置まで読取りを行う。
【０１９４】
なお、画像入力装置１０は原稿３０を読取る場合、原稿３０上の画像について認識処理が施されたものであるか否か不明であるため、初期設定として画像認識処理を行うためのプレスキャンを行うように設定されている。
【０１９５】
上記画像入力装置１０は、原稿３０を読取って得たタグパターン３１の画像データを、入力データ補正回路１１に入力する。
【０１９６】
入力データ補正回路１１は、画像入力装置１０から送信された画像データを、画像入力装置１０の特性に依存したＲＧＢデータから、世界的に決められた標準のＲＧＢ表色系、に変換処理を行う。そして、標準のＲＧＢ表色系に変換した上記画像データをタグパターン検出回路１２に出力する。
【０１９７】
次に、タグパターン検出回路１２は、入力データ補正回路１１から入力された画像データを解析し、原稿３０の所定位置にタグパターン３１が存在するか否かを判定する（Ｓ３）。
【０１９８】
ここで、タグパターン検出回路１２が、画像入力装置１０が読取った原稿３０の所定位置にタグパターン３１があると判定した場合（Ｓ３において「Ｙｅｓ」）、画像印字装置１は、現在行っている入力画像の読取り処理を、本スキャンとして設定する。
【０１９９】
すなわち、タグパターン検出回路１２は、入力原稿３０の所定位置にタグパターン３１があることを示す情報を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に入力する。そして、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、この信号に応じて画像入力装置１０による画像の読取りを本スキャンとするように画像入力装置１０の画像読取り処理の設定を指示する。
【０２００】
また、タグパターン検出回路１２は、画像入力装置１０によって読取られ、入力データ補正回路１１によって変換処理された、タグパターン３１の画像のデータをタグパターン情報抽出回路２２に送信する。
【０２０１】
なお、タグパターン検出回路１２において、原稿３０の所定の位置にタグパターン３１があるか否かの判別は次のように行うことができる。すなわち、予めタグパターン３１を構成する矩形画像の幅と濃度とを規定しておく。そして、画像入力装置１０で読取った上記所定位置の画像データ（タグパターン位置画像データ）を示す電気信号の分布から、この幅と濃度に相当する成分が含まれているかを、タグパターン検出回路１２が解析することによって実現される。
【０２０２】
例えば、タグパターン３１が黄色のパターンで印字されている場合は、入力データ補正回路１１から出力された画像データを各色成分に分解し、黄色成分の画像濃度分布を解析する。そして、タグパターン３１の印刷が原稿３０の所定位置にある場合は、主走査方向の濃度分布曲線上に、該矩形画像の幅の倍数分の段階的画像分布が現れる領域が存在することとなる。この領域の有無により、タグパターン検出回路１２は、原稿３０におけるタグパターン３１の有無を判別することができる。
【０２０３】
また、ステップＳ３において「Ｎｏ」の場合、すなわちタグパターン検出回路１２が、画像入力装置１０が読取った原稿３０の所定位置にタグパターン３１がないと判定した場合、この判定の結果の情報を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に対して入力する。そして、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、この信号に応じて、現在の画像読取りがプレスキャンとなるように画像入力装置１０の画像読取り処理に対する設定を指示する（Ｓ１３）。すなわち、この指示に応じて、画像入力装置１０によって読取られた画像データは、画像認識処理を行うためのデータとして使用される。
【０２０４】
そして、このデータは、タグパターン検出回路１２、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３を経由して画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃに送信される。これ以降の画像認識処理に係る説明は後述する。
【０２０５】
上記タグパターン情報抽出回路２２は、上記画像データを受信すると、画像データの中からタグパターン３１を読み出し、タグパターン３１に含まれているメーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号に関する各情報を抽出する（Ｓ４）。
【０２０６】
なお、上記各情報の抽出は、まず、タグパターン情報抽出回路２２が、読取ったタグパターン３１を電気信号に変換し、ビットデータとする。すなわち、タグパターン３１に含まれる各情報はビットデータに変換される。そして、上記タグパターン情報抽出回路２２がこのビットデータから上記各情報を順次抽出する。つまり、本実施の形態に係る画像印字装置１では、各情報を示すためのビット数が予め割り当てられている。そして、読取ったタグパターン３１のビットデータにおいて、タグパターン情報抽出回路２２が順次左シフトしながらビットを読み出すことで各情報の抽出が実現できる。
【０２０７】
タグパターン情報抽出回路２２によって各情報が抽出されると、まず、抽出された機種情報のうち上記メーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号を示す情報の各データが機種特定情報照合回路２３によって照合される。具体的には、これらの情報の照合は以下のように行われる。
【０２０８】
まず、予め、画像印字装置１の記憶装置２１には、自装置に関するメーカ識別番号のデータと、機種識別番号のデータと、製品シリアル番号のデータとから構成される自装置機種情報２６が格納されている。そして、機種特定情報照合回路２３は、上記タグパターン３１から抽出したメーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号の各データと、上記自装置機種情報２６の各データとを、ビットＥＸＯＲ等の方法により順次照合する。そして、上記自装置機種情報２６の各データと、読取ったタグパターン３１の各データとが一致するか否かを調べる（Ｓ５）。
【０２０９】
なお、読取ったタグパターン３１の各データと、自装置機種情報２６の各データとが一致する場合とは、上記タグパターン３１に含まれる画像認識処理Ａ〜Ｃの各処理結果グループを示す情報に応じて得られる画像処理パラメータ（代表パラメータ）Ａ〜Ｃに基づいて、入力画像データに対する画像の調整処理を当該画像印字装置１が実行することができる場合であるということを意味する（Ｓ５において「Ｙｅｓ」）。
【０２１０】
ステップＳ５において「Ｙｅｓ」の場合、機種特定情報照合回路２３は、上記タグパターン３１から、画像認識処理Ａ、画像認識処理Ｂ、画像認識処理Ｃの各画像認識処理結果を示す情報を抽出する（Ｓ６）。そして、タグパターン情報抽出回路２２は、抽出したこの情報を画像認識処理結果グループ情報照合回路２４に送信する。
【０２１１】
ところで、ステップＳ５において「ＮＯ」の場合、機種特定情報照合回路２３は、タグパターン３１から抽出したメーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号の各データと、上記自装置機種情報の各データとが一致しなかったことを示す情報を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に対して送信する。画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、画像入力装置１０による画像データの読取り処理が、画像データのプレスキャンとなるように、当該処理の設定を行う。（Ｓ１３）。すなわち、画像入力装置１０によって読取られた画像データは、画像認識処理を行うためのデータとして使用され、当該データは、タグパターン検出回路１２、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３を経由して画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃに送信される。
【０２１２】
なお、本実施の形態に係る画像印字装置１では、自装置機種情報２６とタグパターン３１から抽出した機種情報とが一致する場合以外は、入力画像の読取りをプレスキャンとして行い、入力画像に対する認識処理（画像認識処理Ａ〜Ｃ）を行う構成であるが、この構成に限定されるものではない。例えば、タグパターン３１から得た機種情報と自装置機種情報２６とが一致するとは、双方の情報における、メーカ識別番号、機種識別番号、製品シリアル番号すべてが一致する場合であってもよいし、メーカ識別番号、機種識別番号だけが一致する場合であってもよい。また、メーカ識別番号のみ一致する場合であってもよい。
【０２１３】
つまり、同じメーカによって製造された画像印字装置１で認識処理された結果であれば、この結果を利用して入力画像データに対する画像の調整処理を実行することができる場合には、上記メーカ識別番号のみ一致する構成であればよい。この場合は、自装置機種情報２６はメーカ識別番号のみを記憶装置２１に記憶しておけばよいため、記憶するデータ量を低減させることができる。
【０２１４】
また、同じメーカによって製造された画像印字装置１であっても、機種によっては、画像認識処理された結果に差異があることが知られている場合には、機種特定情報照合回路２３は、メーカ識別番号、機種識別番号だけの一致を確認すればよい。つまりこの場合は、同じメーカによって製造された画像印字装置１の装置間における機種の違いによって生じる入力画像の読取り結果の差異を考慮して、画像認識処理結果Ａ〜Ｃを利用するか否かを判断することができる。
【０２１５】
したがって、機種特定情報照合回路２３は、機種情報に含める情報によって入力画像を認識処理する画像印字装置１と、この認識処理した結果を利用する画像印字装置１との間における装置の性能に依存する入力画像の読取り結果の差異を調整することができる。
【０２１６】
また、画像印字装置１は、上記したように、入力データ補正回路１１によって、読取った画像データを標準の表色系のデータに変換できる構成である。したがって、タグパターン３１を読取り、画像の調整処理を行う側の画像印字装置１が標準の表色系のデータを扱うことが可能な構成であれば、機種特定情報照合回路２３は省略されてもよい。この場合は、自装置機種情報２６を記憶装置２１に格納する必要がなく、また、機種特定情報照合回路２３による処理を省略できるため好適である。
【０２１７】
一方、上記画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、上記各認識処理結果の画像認識処理結果グループを示す情報を受信すると、当該グループと対応する画像処理パラメータが記憶装置２１に格納されているか否か照合を行う（Ｓ７）。
【０２１８】
すなわち、記憶装置２１には、予め上記画像認識処理結果グループと画像処理パラメータ（代表パラメータ）との対応関係を示すグループ情報テーブル２７が記憶されている。そこで、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、予め記憶装置２１内に格納されているグループ情報テーブル２７を参照して、各認識処理Ａ〜Ｃの処理結果に対する画像認識処理結果グループ（ＩＵ_Ａ_（ｉ）；ＩＵ_Ｂ（ｊ）；ＩＵ_Ｃ（ｋ））の情報それぞれと、各画像認識処理結果グループと対応づけられた代表パラメータ（ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ（ｉ）；ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ（ｊ）；ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ（ｋ）：ｉ，ｊ，ｋは任意の整数）との照合を行う。
【０２１９】
より正確には、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループが上記タグパターン３１から判別できるか否かを判定する。そして、判別できる場合は、各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループを確認するとともに、確認された当該グループに対応する代表パラメータがグループ情報テーブル２７に記録されているか否かを確認する。
【０２２０】
この照合の結果、上記各画像認識処理結果グループ名と対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）がない場合（Ｓ７において「Ｎｏ」）、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に対して、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループと対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）がないことを示す情報を含む信号を画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に送信する。
【０２２１】
画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、この信号に応じて、画像入力装置１０による画像データの読取り処理が画像データのプレスキャンとなるように当該処理の設定を行う。一方、画像入力装置１０によって読取られた画像データは、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃに送信される（Ｓ１３）。
【０２２２】
（画像処理パラメータの取り出し処理および画像処理パラメータに基づく印刷処理）
次に、図８を参照して記憶装置２に格納されている代表パラメータの取り出しと、取り出した代表パラメータを利用した画像の印刷処理について説明する。図８は、画像印字装置１における画像処理パラメータの取り出し処理および画像の印刷処理を示すフローチャートである。
【０２２３】
画像認識処理結果グループ情報照合回路２４による照合の結果、上記各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループと対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）が記憶装置２１に格納されていると確認した場合（図４に示すＳ７において「Ｙｅｓ」）、各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果のグループが、記憶装置アクセス回路２０を介して記憶装置２１に入力される。また、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４は、タグパターン３１から確認した画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループの情報をタグパターン印字回路２５にも送信する。
【０２２４】
記憶装置２１は、記憶装置アクセス回路２０から各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果のグループが入力されると、この入力に応じて、各々に対応する代表パラメータＡ〜Ｃを、記憶装置アクセス回路２０を介して出力し、このパラメータを画像処理パラメータ適用先判定回路１７に送信する（Ｓ８）。
【０２２５】
例えば、各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループがそれぞれＩＵ_Ａ（０）、ＩＵ_Ｂ（１）、ＩＵ_Ｃ（０）の場合、ＩＵ_Ａ（０）、ＩＵ_Ｂ（１）、ＩＵ_Ｃ（０）それぞれが、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４から記憶装置２１に入力される。そして、これらそれぞれの値に対して、ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ（０）、ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ（１）、ＩＵ_ＣＰａｒａｍ（０）で表される代表パラメータＡ〜Ｃが、記憶装置アクセス回路２０を介して記憶装置２１から画像処理パラメータ適用先判定回路１７に出力される。
【０２２６】
画像処理パラメータ適用先判定回路１７は、上記代表パラメータＡ〜Ｃの入力を受けると、ユーザが外部入力装置１４によって入力した適用先指示命令に応じて、これらの代表パラメータＡ〜Ｃが印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄにおいて適用されるが否かが決定される（Ｓ９）。
【０２２７】
すなわち、画像印字装置１は、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄにおいて、入力画像の原稿３０のタグパターン３１から抽出した画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループに対応する代表パラメータＡ〜Ｃを適用するか否かについて、ユーザによって決められる構成である。
【０２２８】
したがって、ユーザは入力画像の印刷処理を行う場合、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに対して画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果を反映させるか否かを自由に設定可能となる。
【０２２９】
より具体的には、例えば、画像印字装置１において代表パラメータＡ〜Ｃと印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄとの関係は以下に示すように構成されている。
【０２３０】
つまり、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄのうち、印字画像処理回路１５ａおよび１５ｃでは、代表パラメータＡ（例えば、ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ（０））を用いて、出力画像データの調整処理を行う。また、印字画像処理回路１５ｂでは、代表パラメータＣ（例えば、ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ（０））を用いて出力画像データの調整処理を行う。さらに、印字画像処理回路１５ｄでは、代表パラメータＢ（例えば、ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ（１））を用いて出力画像データの調整処理を行うように設定されている。
【０２３１】
また、それぞれの印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄでは、各代表パラメータＡ〜Ｃが画像処理パラメータ適用先判定回路１７から入力されるとこれら各パラメータを画像の印字の際に反映させるように、出力画像データの調整処理を行うように設定されている。
【０２３２】
そこで、画像処理パラメータ適用先判定回路１７は、ユーザの外部入力装置１４による適用先指示命令に応じて、代表パラメータＡ〜Ｃのうち、どのパラメータを印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力するかを決定する。
【０２３３】
なお、上記した実施例では、代表パラメータＡ〜Ｃとして、１つのパラメータ（ＩＵ_Ａ_Ｐａｒａｍ（０）、ＩＵ_Ｂ_Ｐａｒａｍ（１）、ＩＵ_Ｃ_Ｐａｒａｍ（０）がそれぞれ割り当てられているが、代表パラメータとして印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力するパラメータは必ずしも１つのパラメータで構成されている必要はない。
【０２３４】
すなわち、画像認識処理によって得られた特性の値に対応する画像認識処理の処理結果グループが複数の場合は、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力される代表パラメータは複数であってもよい。
【０２３５】
次に、代表パラメータの入力を受けた印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄは、これら代表パラメータを用いて、例えばエッジに対するフィルタリング処理などによる調整処理よって画像処理を施す（Ｓ１０）。
【０２３６】
なお、画像処理が施される入力画像の画像データは、画像処理パラメータ適用先判定回路１７から代表パラメータＡ〜Ｃそれぞれが印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力されるまでに、読取り処理が行われ、当該代表パラメータが印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力される際に、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から当該印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに入力されることが好ましい。
【０２３７】
印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄは、入力画像に対する画像処理の結果を反映した印刷となるように画像形成出力装置１６に指示を出す。そして、この指示を受けた画像形成出力装置１６は、画像処理が施された画像データに基づく印刷処理を行うとともに、タグパターン印字回路からの入力に応じて、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループおよび自装置機種情報２６を印刷する（Ｓ１１）。そして、画像形成出力装置１６は、画像を印刷した用紙を排出する（Ｓ１２）。
【０２３８】
（入力画像の認識処理およびタグパターン３１の編集処理）
次に、タグパターン３１が入力原稿３０上に印刷されていない場合、もしくはタグパターン３１に含まれる情報のうち、機種情報が自装置機種情報２６と一致しない場合、または画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果を示す情報に対応する情報がグループ情報テーブルに存在しない場合についての画像印字装置１における処理について、図１０を参照して説明する。図１０は、画像印字装置１における入力画像の認識処理およびタグパターン３１の編集処理の１例を示すフローチャートである。
【０２３９】
上記した場合、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、現在行われている原稿画像に対する読取り処理を、画像認識処理のためのデータを作成するためのプレスキャンと設定する。
【０２４０】
すなわち、画像入力装置１０によって読取られた入力画像データは、入力データ補正回路１１によって標準のＲＧＢ表色系に変換される。そして、標準のＲＧＢ表色系に変化された画像データは、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３に出力される。
【０２４１】
そして、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３は、入力されたこのデータを画像認識処理回路１８a〜１８ｃそれぞれに出力する。
【０２４２】
画像認識処理回路１８a〜１８ｃそれぞれで画像認識処理が行われ（Ｓ１４）、この処理の結果として得られたデータを画像認識処理結果グループ判定回路１９に対して出力する。
【０２４３】
ここで、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃそれぞれにおいて行われる処理について説明する。
【０２４４】
画像認識処理回路１８ａは、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から標準のＲＧＢ表色系に変化されたＲＧＢ（例えば各８ビット、計２４ビット）の画像データが入力される。そして、この入力された画像データに対して、画像認識処理回路１８ａは入力画像の中の水色成分の画素比率（特性Ａの値）を画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力する。具体的には、画像認識処理回路１８ａは、下記に示す処理を行う。
【０２４５】
画像認識処理回路１８ａでは、予め空の水色となるような最適なＲ、Ｇ、Ｂの範囲が設定され、この設定されたＲ、Ｇ、Ｂの範囲に関する情報が、自回路１８ａにあるメモリに格納されている。また、この画像認識処理回路１８ａは、画像データ中にある上記水色成分を記録するためのガウンタを備えている。
【０２４６】
画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から画像データが入力されると、画像認識処理回路１８ａは、この画像データのＲＧＢに関するデータを、予め記憶していた設定されたＲ、Ｇ、Ｂの範囲に関する情報と比較する。この比較は、入力画像が画像入力装置１０によって読取られた順に従って１画素ずつ行われ、設定されたＲ、Ｇ、Ｂの範囲内にある場合は、上記カウンタの値を加えていく。
【０２４７】
上記した比較が、入力された画像データ全体に対して行われると、画像認識処理回路１８ａは、設定されたＲ、Ｇ、Ｂの範囲内にある画素数を算出し、算出された画素数を入力された画像データの全画素数で除し、１００を乗ずる。このようにして、画像認識処理回路１８ａは入力画像の中の水色成分の画素比率（特性Ａの値）を算出し、画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力する。
【０２４８】
また、画像認識処理回路１８ｂは、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から標準のＲＧＢ表色系に変化されたＲＧＢの画像データが入力される。そして、この入力された画像データに対して、画像認識処理回路１８ｂは入力画像全体中で、輝度値が所定の値以上である画素の比率（特性Ｂの値）を画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力する。具体的には、画像認識処理回路１８ｂは、下記に示す処理を行う。
【０２４９】
なお、画像認識処理回路１８ｂは、画像認識処理回路１８ａと同様に、メモリおよびカウンタを備えている。そして、このメモリには、予め設定された輝度成分の閾値に関する情報が記憶されている、
画像認識処理回路１８ｂは、入力された画像データを下記に示す変換式を用いて輝度／色差座標データに変換する。例えば、輝度／色差座標データへの変換は下記の変換式で実現できる。なお、輝度／色差が取り得る範囲（ビット幅）については特に限定する必要はないが、本実施の形態に係る画像印字装置１では、入力された画像データは、Ｒ、Ｇ、Ｂ各々８ビットとしているため、輝度／色差についても各々８ビットとする。
Ｙ  ；（輝  度）＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１４４Ｂ
Ｃｒ；（色差１）＝０．５００Ｒ−０．４１９Ｇ−０．０８１Ｂ
Ｃｂ；（色差１）＝−０．１６９Ｒ−０．３３２Ｇ＋０．５００Ｂ              （３）
上記したような変換式を用いて画像データのＲＧＢがＹＣｒＣｂの輝度／色差座標データに変換されると、入力された画像データの輝度成分（Ｙ）とメモリに記憶している輝度成分（Ｙ）についての閾値に関する情報とを比較する。この比較は、入力画像が画像入力装置１０によって読取られた順に従って１画素ずつ行われ、入力された画像データの画素の輝度成分（Ｙ）が、設定された輝度成分（Ｙ）の閾値以上の範囲内にある場合は、上記カウンタの値を加えていく。そして、この処理を画像データ全ての画素に対して行い、輝度成分が、設定された輝度成分の閾値以上である総画素数を算出し、入力された画像データの全画素椎で除し、１００を乗ずる。このようにして、入力された画像における輝度が閾値以上の画素の比率（特性Ｂの値）が算出され、画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力される。
【０２５０】
また、画像認識処理回路１８ｃは、画像認識処理／印字画像処理判定回路１３から標準のＲＧＢ表色系に変化されたＲＧＢの画像データが入力される。そして、この入力された画像データに対して、画像認識処理回路１８ｃは、入力画像の直流（ＤＣ；direct current）成分の（特性Ｃの値）を画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力する。
【０２５１】
なお、画像認識処理回路１８ｃは、上記画像認識処理回路１８ａ、１８ｂと同様にメモリを備えている。具体的には、画像認識処理回路１８ｃは、下記に示す処理を行う。
【０２５２】
まず、画像認識処理回路１８ｃは、入力されたＲＧＢの画像データを上記画像認識処理回路１８ｂにおいて説明した変換式を用いて、輝度／色差座標データに変換する。そして、入力されたＲＧＢの画像データを変換して得られた輝度成分（Ｙ）のみを自回路に備えているメモリに記憶する。次に、画像認識処理回路１８ｃは、入力された画像データ全体を、８画素×８画素の画素マトリックスを１ブロックとしてタイル上に分割する。ここで、入力された画像データのサイズが１，６００画素×１，２００画素であるとすると、上記画素マトリックスのブロック数は３０，０００（＝１６００／８×１２００／８）ブロックとなる。
【０２５３】
そして、この場合、上記３０，０００ブロックの中の各画素マトリックスについて、画素マトリックス内の８画素×８画素＝６４画素分の各輝度（Ｙ）値を入力として、離散コサイン変換（Discrete cosine transform：ＤＣＴ）で演算を行い、当該マトリックスの画像が有する周波数特性を求める。つまり、上記画素マトリックス内の直流成分（ＤＣ（direct current）係数）１個と交流成分（ＡＣ(alternating current)係数）６３個の計６４個の係数がＤＣＴにより求められる。
【０２５４】
上記画素マトリックスに対してＤＣＴで演算を行った結果、得られた６４個の係数のうち、ＡＣ係数６３個を破棄し、ＤＣ係数のみを次の計算の入力値として残す。つまり、各画素マトリックスに対して１個のＤＣ係数が計算される。したがって、結果として３０，０００個のＤＣ係数が求められる。この求められたＤＣ係数に対して、下記の計算式により入力画像の平均値を算出する。
ＤＣ係数の平均値＝（入力画像内の全マトリックスのＤＣ係数の総和）／（入力画像内の全マトリックス数）
以上の演算を行って、入力画像から当該入力画像内のＤＣ係数の平均値（特性Ｃの値）が算出される。そして、この求められた値は、画像認識処理回路１８ｃから画像認識処理結果グループ判定回路１９に出力される。
【０２５５】
各画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃから各回路で算出された値が入力されると、画像認識処理結果グループ判定回路１９は、各値に対してそれぞれがどの画像認識処理グループに属するかを判定する（Ｓ１５）。この判定は、図１１に示すようなグループ名ＬＵＴ２８を参照して行われる。図１１は、本発明の実施の形態に係るグループ名ＬＵＴ２８の一例を示す図である。つまり、この図では、画像認識処理回路１８ａから出力された値と画像認識処理グループＡとの対応関係を示す。
【０２５６】
例えば、画像認識処理結果グループ判定回路１９は、画像認識処理回路１８ａから１２パーセントという値が入力された場合、グループ名ＬＵＴ２８を参照して、画像認識処理回路１８ａの処理結果はＩＵ_Ａ＝０のグループに属すると判定する。画像認識処理結果グループ判定回路１９は、他の画像認識処理回路１８ｂ、画像認識処理回路１８ｃから入力された値に対しても同様にそれぞれがどの画像認識処理結果グループに属するかを判定する。
【０２５７】
画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃによって得られた値それぞれに対して、画像認識処理結果グループ名が割り当てられると、画像認識処理結果グループ判定回路１９は、上記各値に対して割り当てられた画像認識処理結果グループ名をタグパターン印字回路２５に出力する。
【０２５８】
タグパターン印字回路２５は、記憶装置２１に格納されている自装置機種情報２６を取得し、入力された各画像認識処理結果グループの情報とともにタグパターン３１として印字するように編集する（Ｓ１６）。そして、タグパターン印字回路２５は、この編集した情報に基づきタグパターン３１を形成し画像形成出力装置１６に入力する。
【０２５９】
また、画像認識処理結果グループ判定回路１９は、上記各値に割り当てられた画像認識処理結果グループ名の情報を記憶装置アクセス回路２０に入力する。記憶装置アクセス回路２０は、この入力された画像認識処理結果グループ名の情報に基づいて、記憶装置２１に格納しているグループ情報テーブル２７を参照して、各画像認識処理結果グループに対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）それぞれを取得する。
【０２６０】
記憶装置２１は、この画像処理パラメータ（代表パラメータ）を画像処理パラメータ適用先判定回路１７に入力する。これ以降の処理は、上記した「画像処理パラメータの取り出し処理および画像処理パラメータに基づく印刷処理」のステップＳ９以降と同じため説明は省略する。
【０２６１】
以上のように、本実施の形態に係る画像印字装置１では、各画像認識処理Ａ〜Ｃから求められる特性Ａ〜Ｃの値に対応する画像処理パラメータのうち、所定の基準に基づき設定された画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループにおける代表パラメータが設定されている。そして、この代表パラメータと、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループとの対応関係を示すテーブル（グループ情報テーブル２７）が記憶装置２１に記憶されている構成である。
【０２６２】
したがって、画像印字装置１は、各入力画像ごとの画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果に対応する画像処理パラメータを記憶せず、上記した代表パラメータを記憶しておく構成であるため、少ないデータ量で、あらゆる画像に対する各画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果に対応した画像処理パラメータＡ〜Ｃを提供することができる。
【０２６３】
つまり、上記画像印字装置１は、入力画像の調整を行うための、入力画像に対する認識処理の結果を、入力画像から抽出した所定の特性（特性Ａ、特性Ｂ、または特性Ｃ）の値と、入力画像データの調整を行うために用いる画像処理パラメータ（代表パラメータＡ、代表パラメータＢ、または代表パラメータＣ）との対応関係として表現することができ、この対応関係を記憶装置２１に格納する構成である。
【０２６４】
このため、上記画像印字装置１は、入力画像の調整に用いるための個別の具体的な情報（画像処理パラメータ）を記憶しておく必要がないため、記憶装置２１に格納しておくデータの容量を抑えることができる。
【０２６５】
また、上記画像印字装置１は、少ない記憶容量で、入力画像に対する認識処理結果を表現できるため、記憶装置２１の記憶容量が不足して、一度入力画像に対して認識処理を施した処理結果を消去するという問題を防ぐことができる。よって、画像印字装置１は、一度認識処理が行われた入力画像に対しては、プレスキャンを行う必要がなくなるため、入力画像に対する印刷処理にかかる時間を短縮し、高画質の出力画像を得ることができる。
【０２６６】
また、画像印字装置１は、入力画像に対する認識処理の結果を少ないデータ量で記憶装置２１に格納しておくことができるため、記憶装置２１として、安価なＩＣメモリ等を利用することができる。また、上記画像印字装置１は、特別な記憶装置２１を備える必要がないため、従来の画像印字装置１に当該記憶装置１に容易に組み込むことができる。
【０２６７】
さらにまた、本実施の画像印字装置１は、入力データ補正回路１１を備えており、入力画像データを標準の表色系の変換できる構成である。このため、本実施の形態に係る画像印字装置１で行われた入力画像の認識処理の結果は、様々な機種の他の画像印字装置１で利用することが可能となる。ただし、本実施の形態に係る画像印字装置１の認識結果を他の画像印字装置１で利用する場合、当該他の画像印字装置１の画像処理部２は、最低限、タグパターン情報抽出回路２２、画像認識処理結果グループ情報照合回路２４、記憶装置アクセス回路２０、グループ情報テーブル２７を格納した記憶装置２１、画像処理パラメータ適用先判定回路１７、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄを備えている必要がある。
【０２６８】
また、本実施の形態に係る画像印字装置１は、外部入力装置１４によって印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに対する代表パラメータの入力の可否を決定することができる構成である。このため、ユーザが出力画像に対して入力画像の認識処理の結果を反映させた処理を所望しない場合は、外部入力装置１４を用いて全ての印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに対して「入力画像の画像認識処理Ａ〜Ｃに対応する代表パラメータＡ〜Ｃを入力しない」と設定することが可能となる。また、出力画像に対して反映させたいが画像の認識処理結果のみ、すなわち代表パラメータのみを選択することも可能とする。
【０２６９】
つまり、出力画像の画質の向上をユーザが所望しない場合は、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに代表パラメータＡ〜Ｃを入力しないで、画像データの調整処理を行わず出力画像を印刷することで、画像の印刷に要する時間を更に短縮させることが可能となる。
【０２７０】
またユーザが各印字画像処理において高品質な処理を希望する場合は、全ての印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄに対して、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果に対応して得られる代表パラメータＡ〜Ｃを入力させることにより、高品質な出力画像を得る事が可能となる。
【０２７１】
したがって、出力画像に対してどのような調整処理を施すか否かというユーザの所望に応じて、入力画像の印刷を行うことができる。
【０２７２】
また、本実施の形態に係る画像印字装置１は、画像認識処理として、画像認識処理Ａ〜、画像認識処理Ｃの３種類の処理を行うように構成されているが、入力画像に対して実行される認識処理はこの３種類に限定されるものではない。
【０２７３】
すなわち、入力画像に対して所望される画質の調整処理（画像の歪みの補正、コントラストの改善、平滑化、鮮鋭化、雑音の除去、ぼけの修正など）に応じて設定された基準に従って、画像印字装置１が入力画像の特性の認識処理を行う構成であることが好ましい。すなわち、出力画像に対して所望される画質の調整処理の数に応じて、入力画像に対する認識処理の数は設定されることが好適である。
【０２７４】
また、上記画像印字装置１は、タグパターン３１を出力画像とともに印刷用紙の所定の位置に印刷する構成であったが、この構成に限定されるものではない。すなわち、この出力画像とタグパターン３１の対応関係を示すことができ、画像印字装置１が当該出力画像を入力画像として読取り印刷する際に、当該出力画像に対応する画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループを認識できるように調整されている構成も含む。
【０２７５】
なお、本実施の形態の画像印字装置１では、画像処理部２が各回路によって構成されているが、これら各回路の代わりに、例えばＣＰＵなどの演算手段がＲＯＭやＲＡＭなどの記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによって実現することができる構成であってもよい。
【０２７６】
また、処理の一部を行うハードウェアと、当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うプログラムコードを実行する演算手段とを組み合わせても実現することもできる。
【０２７７】
さらに、上記各部材のうち、ハードウェアとして説明した部材であっても、処理の一部を行うハードウェアと、当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うプログラムコードを実行する上記演算手段とを組み合わせても実現することもできる。
【０２７８】
なお、上記演算手段は、単体であってもよいし、装置内部のバスや種々の通信路を介して接続された複数の演算手段が共同してプログラムコードを実行してもよい。
【０２７９】
上記演算手段によって直接実行可能なプログラムコード自体、または、後述する解凍などの処理によってプログラムコードを生成可能なデータとしてのプログラムは、当該プログラム（プログラムコードまたは上記データ）を記録媒体に格納し、当該記録媒体を配付したり、あるいは、上記プログラムを、有線または無線の通信路を介して伝送するための通信手段で送信したりして配付され、上記演算手段で実行される。
【０２８０】
なお、通信路を介して伝送する場合、通信路を構成する各伝送媒体が、プログラムを示す信号列を伝搬し合うことによって、当該通信路を介して、上記プログラムが伝送される。また、信号列を伝送する際、送信装置が、プログラムを示す信号列により搬送波を変調することによって、上記信号列を搬送波に重畳してもよい。この場合、この搬送波を受信する装置が、この搬送波を復調することによって信号列が復元される。
【０２８１】
一方、上記信号列を伝送する際、送信装置が、デジタルデータ列としての信号列をパケット分割して伝送してもよい。この場合、受信装置は、受信したパケット群を連結して、上記信号列を復元する。また、送信装置が、信号列を送信する際、時分割／周波数分割／符号分割などの方法で、信号列を他の信号列と多重化して伝送してもよい。この場合、受信装置は、多重化された信号列から、個々の信号列を抽出して復元する。いずれの場合であっても、通信路を介してプログラムを伝送できれば、同様の効果が得られる。
【０２８２】
ここで、プログラムを配付する際の記録媒体は、取外し可能である方が好ましいが、プログラムを配付した後の記録媒体は、取外し可能か否かを問わない。また、上記記録媒体は、プログラムが記憶されていれば、書換え（書き込み）可能か否か、揮発性か否か、記録方法および形状を問わない。記録媒体の一例として、磁気テープやカセットテープなどのテープ、あるいは、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスクなどの磁気ディスク、または、ＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスク（ＭＯ）、ミニディスク（ＭＤ）やデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）などのディスクが挙げられる。また、記録媒体は、ＩＣカードや光カードのようなカード、あるいは、マスクＲＯＭやＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュＲＯＭなどのような半導体メモリであってもよい。あるいは、ＣＰＵなどの演算手段内に形成されたメモリであってもよい。
【０２８３】
なお、上記プログラムコードは、上記各処理の全手順を上記演算手段へ指示するコードであってもよいし、所定の手順で呼び出すことで、上記各処理の一部または全部を実行可能な基本プログラム（例えば、オペレーティングシステムやライブラリなど）が既に存在していれば、当該基本プログラムの呼び出しを上記演算手段へ指示するコードやポインタなどで、上記全手順の一部または全部を置き換えてもよい。
【０２８４】
また、上記記録媒体にプログラムを格納する際の形式は、例えば、実メモリに配置した状態のように、演算手段がアクセスして実行可能な格納形式であってもよいし、実メモリに配置する前で、演算手段が常時アクセス可能なローカルな記録媒体（例えば、実メモリやハードディスクなど）にインストールした後の格納形式、あるいは、ネットワークや搬送可能な記録媒体などから上記ローカルな記録媒体にインストールする前の格納形式などであってもよい。
【０２８５】
また、プログラムは、コンパイル後のオブジェクトコードに限るものではなく、ソースコードや、インタプリトまたはコンパイルの途中で生成される中間コードとして格納されていてもよい。いずれの場合であっても、圧縮された情報の解凍、符号化された情報の復号、インタプリト、コンパイル、リンク、または、実メモリへの配置などの処理、あるいは、各処理の組合せによって、上記演算手段が実行可能な形式に変換可能であれば、プログラムを記録媒体に格納する際の形式に拘わらず、同様の効果を得ることができる。
【０２８６】
また、本実施の形態に係る画像印字装置１は、画像入力装置１０から入力画像を読取り、読取られた画像データに基づき、画像処理を行い印刷する構成であった。上記画像印字装置１は、上記した構成に加えて、外部に設置されたＰＣ２９からの画像データを入力として、当該画像データに基づく画像処理を行い印刷する構成であってもよい。図１２に本実施の形態に係る画像印字装置１の要部構成の１例を示す図である。
【０２８７】
すなわち、この画像印字装置１は、図１２に示すように、標準のＲＧＢ表色系の画像データを入力可能とする通信インターフェイス（不図示）を備えており、該通信インターフェイスがＰＣ２９と通信可能に接続する構成である。
【０２８８】
上記ＰＣ２９は、標準のＲＧＢ表色系で画像データを編集できるものであって、上記した画像認識処理Ａ〜Ｃを自装置内で予め行うことができるものである。
【０２８９】
すなわち、画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果を利用できない入力画像に対しては、画像印字装置１は、画像入力装置１０によって読取られた画像データに対して、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃを利用して認識処理を行い、得られた結果に対して、画像認識処理結果グループ判定回路１９が、各結果の属するグループを割り当てる。そして、タグパターン印字回路２５が、上記割り当てたグループを、当該画像の印刷用紙上にタグパターン３１として編集し、画像形成出力装置１６によって所定の位置に印刷するように構成されている。
【０２９０】
しかし、この画像印字装置１では、ＰＣ２９によってこれらの各処理を行うように構成されている。つまり、ＰＣ２９は、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃ、画像認識処理結果グループ判定回路１９、およびタグパターン印字回路２５で行う各処理を実現できる回路を備えるとともに、グループ名ＬＵＴ２８と同様のテーブルを保持している。
【０２９１】
そして、上記ＰＣ２９は、自装置に保持している画像データ又は通信ネットワーク等を介して外部の他の装置から取得した画像データに対して、上記画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃおよび画像認識処理結果グループ判定回路１９、およびタグパターン印字回路２５において行われる同様の処理を行い、印刷用紙にタグパターン３１を印字する代わりに、画像データ上の所定位置にタグパターン３１の画像を合成するように編集処理を行う。
【０２９２】
そして、タグパターン３１が付された画像データは、ＰＣ２９から通信インターフェイスを介してタグパターン検出回路１２に入力される。
【０２９３】
このように、本実施の形態の係る画像印字装置１は、予めＰＣ２９において画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃ、および画像認識処理結果グループ判定回路１９によって行われる入力画像の認識処理および、当該認識処理の結果に応じたグループの割り当てを行う処理を予め行うことによって、画像印字装置１においてこれらの処理を省略することができる。
【０２９４】
したがって、外部ＰＣ２９によって、入力画像に対して予めタグパターン３１の情報を付したデータを画像印字装置１への入力とすることができる場合は、入力画像から画像認識処理を行い、その処理結果に対してグループを割り当てる処理を行う構成の画像印字装置１と比して、入力画像の画像認識処理に要する時間を短縮することができる。
【０２９５】
なお、上記したＰＣ２９が備える各回路は、各処理内容を実現する専用のハードウェアをオプションボード等の形でＰＣ２９に搭載することで実現できる。
【０２９６】
また、ＰＣ２９は、上記した各処理を行うために各回路としてハードウェアで実現する構成について説明したが、これら上記各処理はプログラムによって実現できる構成であってもよい。
【０２９７】
つまり、入力画像に対する認識処理の処理内容が確定している場合、当該処理を実現するソフトウェアコードを作成した上で、当該コードをＰＣ２９にインストールする等してソフトウェアによってＰＣ２９が各処理を実行する構成であってもよい。
【０２９８】
なお、上記本実施の形態に係る画像印字装置１では、画像認識処理Ａ〜Ｃの結果と、その結果に対応し、入力画像の画質の調整に用いる画像処理パラメータ（代表パラメータ）との関係は、「空の青色（水色）画素が画像全体に占める割合」、即ち一定値以上の明度を持つ画素の画像全体に対する割合と、その割合に対して、明度をパラメータに持つ表色系の１つであるＹＣｒＣｂ表色系を解析方法として採用する一例を示したものである。
【０２９９】
しかし、この実施例に示すように入力画像の明度の調整に限定されるものではなく、出力画像の画質を調整するために、入力画像の画像処理において利用可能なあらゆる画像処理パラメータと、このパラメータと対応する値であって、入力画像から抽出できる値である画像認識処理の結果（特性の値）を対象とすることができる。
【０３００】
そのため、その解析方法も対象画像が持つ様々なパラメータ、例えば画像サイズ、画像中の特定対象画像の形状またはサイズ、画像を構成する各画素の諧調値（ＲＧＢ表色系、ＣＭＹＫ表色系等）や明度値／色差値（ＹＣｒＣｂ表色系、Ｌａｂ表色系等）、あるいは画像の周波数特性等を元に解析されるものであればその全てが、代表パラメータを求めるための解析方法とすることができる。
【０３０１】
また、例えば、ワープロ・表計算文書といったビジネス文書やアニメ画像のように、同一色で構成されるエリアが集まってカラー画像が構成されているような入力画像については、印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄにおいて、一般に高速中間調処理として用いられているディザ処理等を用いると、画像上に「モアレ」あるいは「テクスチャ」と呼ばれる周期的模様が現れやすくなる。
【０３０２】
このため、ビジネス文書やアニメ画像などの入力画像においては、同一階調である画像の画質低下の原因となるため、ディザ処理のパラメータを変更する等の処置を取るのが望ましい。
【０３０３】
また、ビジネス文書やアニメ画像などの入力画像において、同一階調である画像領域を識別するための認識処理としては、例えば、ＹＣｒＣｂ表色系に変換するのではなく、ＲＧＢ表色系のままでＲ／Ｇ／Ｂの各画素の階調値が各々一定範囲内に収まる画素が連続する領域の割合を調べるといった方法が考えられる。
【０３０４】
この場合の画像認識処理の対象は明度ではなく、明度と色差から構成されるＲ／Ｇ／Ｂの各階調値を対象としている。すなわち、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃで行われる認識処理は、Ｒ／Ｇ／Ｂの階調値が一定範囲内かつ連続している領域の画像全体に対する割合を求めることであり、この求められた結果に対応する画像処理パラメータ（代表パラメータ）は、中間調（ディザ）処理の各パラメータとなる。
【０３０５】
（実施形態２）
上記に示した画像印字装置１では、画像認識処理が一度も実行されていない入力画像に対して、画像認識処理回路１８ａ〜１８ｃが所定の画像認識処理を行った。そして、その画像認識処理の結果（画像認識処理結果Ａ〜Ｃ）に基づいて、画像認識処理結果グループ判定回路１９が、グループ名ＬＵＴ２８を参照して、各画像認識処理Ａ〜Ｃにおける画像認識処理結果グループを判定した。このような処理を行った後に、画像印字装置１では、記録装置アクセス回路２０を介して、グループ情報テーブル２７を参照することでこの判定したグループに対応する代表パラメータＡ〜Ｃを求め、この代表パラメータＡ〜Ｃに基づき所定の印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄにおいて入力画像に対する画像処理を行う構成であった。また、タグパターン印字回路２５が画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループの情報をタグパターン３１として、原稿３０に印刷するように構成されていた。
【０３０６】
これに対して実施形態２に示す画像印字装置５０は、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅによって行われた画像認識処理結果Ｄ，Ｅに基づき、画像処理パラメータ出力回路６３によって画像認識処理パラメータを直接算出する点が実施形態１に示す画像印字装置１とは異なる。さらに、入力原稿にタグパターン３１を印字するのではなく、入力原稿３３はその紙面上にＩＣタグ７０を備え、このＩＣタグ７０に画像認識処理Ｄ，Ｅの結果値、すなわち特性Ｄ，Ｅの値を記録する点が実施形態１とは異なる。
【０３０７】
以下に、図１３を参照して画像印字装置５０の構成について説明する。図１３は、本発明の他の実施形態を示すものであり、画像印字装置５０の要部構成を示すブロック図である。
【０３０８】
なお、実施形態１に示す画像印字装置１に備えられ部材と同一の部材には同じ符号を付し、その部材の説明は省略するものとする。なお、本実施の形態においても、実施形態１と同様に、「画像処理」とは、入力された画像データに基づき印字された画像が高画質な画像となるように、入力画像を画像認識して得られた結果に基づいて画像の画質の改善を図る処理のことを指す。また、「画像認識処理」とは、入力画像データから、出力画像の画質の改善のために有用な情報を抽出する処理のことを指す。
【０３０９】
（画像印字装置の構成）
本実施の形態に係る画像印字装置５０は、図１３に示すように、画像入力装置５２（特性情報読取り手段）、外部入力装置（外部入力手段）１４、画像処理部５１、記憶装置５７、および画像形成出力装置（印刷手段）５６を備え、外部に備えられたＰＣ２９と通信可能に接続されている。
【０３１０】
画像入力装置５２は、原稿３３に印刷された画像をスキャナによって読取るとともに、この原稿３３に備えられたＩＣタグ７０（付加情報記憶装置）の情報を読取るものである。そして、画像入力装置５２は、読取った画像データおよびＩＣタグ７０の情報を画像処理部５１に送信する。
【０３１１】
すなわち、画像入力装置５２は、上記した画像入力装置１０とは、原稿３３に備えられたＩＣタグ７０の情報を読取ったり、当該ＩＣタグ７０に情報を書込んだりできるタグリーダ／ライタ７４（特性情報読取り手段）を備えている点で異なる。
【０３１２】
なお、上記画像入力装置５２は、画像入力装置１０と同様に、プレスキャンと本スキャンの２回の読取り処理を行うが、画像処理部５１の指示に応じて、本スキャンだけの１回の読取り処理だけを行うように設定を切り替えることができるように構成されている。
【０３１３】
画像形成出力装置５６は、画像処理部５１からの指示に応じて、上記画像入力装置５２が読取った画像データに基づき、画像を印刷するとともに、画像を印刷する原稿に備えられたＩＣタグ７０に情報を書込むものである。つまり、画像形成出力装置５６は、上記画像形成出力装置１６とは、出力原稿が備えるＩＣタグ７０に情報の書込みを可能とするタグライタ７５（特性情報記録手段）（不図示）を備えている点で異なる。また、このタグライタ７５を制御するために、画像印字装置５０は、ＩＣタグ書込み回路（特性情報記録手段）６５を備えている。このＩＣタグ書込み回路６５は、ＩＣタグ解析回路５３から出力された特性Ｄおよび特性Ｅの値、画像印字装置５０に関する装置情報等を出力原稿のＩＣタグ７０に記録するように、画像形成出力装置５６のＩＣタグライタに指示を出すものである。このＩＣタグ書込み回路６５と画像形成出力装置５６が備えるＩＣタグライタ７５とによって特性情報記録手段を実現する。
【０３１４】
記憶装置５７は、上記記憶装置２１と同様に、不揮発性の読み書き可能な記憶媒体であって、例えば、ＩＣメモリやハードディスク等によって実現できる。この記憶装置５７は、ニューラルネットワーク係数情報６６，ニューラルネットワークプログラム６７，教師信号データ６８，ＣＭＹ値ＬＵＴ９０，自装置情報６９を記憶している点で記憶装置２１と異なる。
【０３１５】
なお、上記ニューラルネットワーク係数情報６６は、画像処理パラメータ６３において特性Ｄおよび特性Ｅの値に対応する画像処理パラメータＤ，Ｅを出力するニューラルネットワークの演算での係数に関する情報である。また、ニューラルネットワークプログラム６７は、画像処理パラメータ出力回路６３に実装されているディジタルシグナルプロセッサ（以下、ＤＳＰと表記）によって実行されるニューラルネットワーク８０の演算プログラムに関する情報である。教師信号データ６８は、上記ニューラルネットワーク８０の学習において用いられるデータである。ＣＭＹ値ＬＵＴ９０は、印字画像処理回路６０がＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊の各値をＣＭＹの値に変換する際に用いるルックアップテーブルである。自装置情報６９は、本実施の形態に係る画像印字装置５０に関する情報であって、例えば、メーカ情報、型名情報、シリアル番号等である。
【０３１６】
画像処理部５１は、画像処理部２と同様に、画像形成出力装置１６によって、より高画質な画像の印刷が可能となるように、画像入力装置１０によって読取られた画像データに対して画像処理を行うためのものである。ただし、画像処理部５１は、画像処理部２とは備える回路の構成が異なる。
【０３１７】
（画像処理部の構成）
以下に、画像処理部５１の構成について詳細に説明する。
画像処理部５１は、入力データ補正回路１１、ＩＣタグ解析回路５３、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅ、画像処理パラメータ出力回路６３、画像処理パラメータ適用先判定回路１７、印字画像処理回路５８〜印字画像処理回路６２、およびＩＣタグ情報更新回路６４を備えている。
【０３１８】
入力データ補正回路１１は、画像入力装置５２によって読取られた画像データを、世界的に決められた標準の表色系、すなわちｓＲＧＢ表色系に変換するものである。この入力データ補正回路１１によって変換された入力画像データは、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して印字画像処理回路５８に出力される。
【０３１９】
すなわち、実施形態１でも述べたように、入力画像から読取られた画像データは、ＲＧＢ各色のビット幅を８ビットとする、２４ビットデータとなる。ただし、上記画像データは、画像印字装置５０のスキャナに搭載された受光装置（ＣＣＤ）で読まれたデータであり、概してこの受光装置の受光感度特性に依存したＲＧＢデータとなる。
【０３２０】
そこで、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、実施形態１の画像印字装置１と同様に、読取った機種依存の表色データを、他の画像印字装置とも共通して利用できるように、一旦世界的に決められた標準の表色系に変換して扱う。
【０３２１】
なお、上記標準の表色系としては、例えばＣＩＥ（INTERNATIONAL COMMISSION ON ILLUMINATION）が定めるＣＩＥ１９３１標準表色系（ＸＹＺ表色系）、ＩＥＣ（International Electro-technical Commission、国際電気標準会議）が定めるｓＲＧＢ色空間等がある。
【０３２２】
そこで、本実施例では、画像処理部５１において、入力データ補正回路１１が入力画像の画像データをｓＲＧＢ表色系に変換する。なお、上記した実施形態１において、入力データ補正回路１１が国際的に標準として認められるＲＧＢ表色系の画像データに変更していたが、この変換も本実施形態（実施形態２）と同様にｓＲＧＢへの変換であってよい。
【０３２３】
ＩＣタグ解析回路５３は、画像入力装置５２で読取られたＩＣタグ７０に記録されている情報、あるいは画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅによって出力された各情報（特性Ｄの値，あるいは特性Ｅの値）を解析するものである。ＩＣタグ解析回路５３は、解析した情報のうち、特性Ｄおよび特性Ｅの値を画像処理パラメータ出力回路６３に送信する。またＩＣタグ解析回路６４は、特性Ｄおよび特性Ｅの値とともに入力画像データに対する画像認識処理を行った画像印字装置の装置情報等をＩＣタグ書込み回路６５に送信する。なお、画像入力装置５２に備えられたＩＣタグリーダ／ライタ７４とＩＣタグ解析回路５３とによって、特性情報読取り手段を実現する。
【０３２４】
画像認識処理／印字画像処理判定回路５４は、ＩＣタグ７０から読み出した情報に、画像印字装置５０における画像処理に必要となる全ての情報がそろっている場合には、画像入力装置５２に本スキャンとして画像データを読取るように指示出す。そして、読取った画像データを印字画像処理回路５８に入力する。また、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４は、ＩＣタグ７０から読み出した情報に、上記必要となる情報がそろっていない場合には、画像入力装置５２に対してプレスキャンとして画像データの読取り処理を行うように指示をだし、画像入力装置５２が読取った画像データを画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅに送信する。
【０３２５】
画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅは、それぞれ画像入力装置５２によって読取られた画像データに対して画像認識処理を行うものである。より具体的には、画像認識処理回路５５ｄは、入力画像データの各画素あたりのＬ＊値の平均値を算出するものである。また、画像認識処理回路５５ｅは、入力画像データの画素全域での濃いカラー画素の割合を求めるものである。画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅそれぞれは、算出した値をＩＣタグ情報更新回路６４に出力する。
【０３２６】
画像処理パラメータ出力回路６３は、画像認識処理Ｄ，Ｅの処理結果として得られる特性Ｄおよび特性Ｅの値に対応する画像処理パラメータＤ，Ｅを出力するものである。画像処理パラメータ出力回路６３は、出力した画像処理パラメータを、所定の印字画像処理回路５８〜６２に、外部入力装置１４からの指示に応じて出力する。
【０３２７】
ＩＣタグ情報更新回路６４は、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅによって画像認識処理Ｄ，Ｅが実施されたその結果値（特性Ｄ、Ｅの値）などの情報をＩＣタグ７０に追加し、入力画像の原稿３３のＩＣタグ７０において欠落している情報を補うものである。
【０３２８】
印字画像処理回路５８は、入力データ補正回路１１から画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して入力されるｓＲＧＢに変換された画像データを、ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換するものである。印字画像処理回路５８は、ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換した画像データのうちＬ＊値を印字画像処理回路５９に、ａ＊値およびｂ＊値を印字画像処理回路６０に出力する。
【０３２９】
印字画像処理回路５９は、画像印字処理回路５８からの入力された画像データのＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊値のうち、Ｌ＊値についてのみ、鮮鋭化処理を行うものである。
【０３３０】
なお、この鮮鋭化処理についての詳細は後述するが、入力画像データに対する画像認識処理Ｄの処理結果の値に応じて決められる最適な重畳係数の値によって行われる。印字画像処理回路５９は、鮮鋭化処理を行ったＬ＊値を印字が印字画像処理回路６０に出力する。
【０３３１】
印字画像処理回路６０は、印字画像処理回路５９から入力された画像データのＬ＊値と、印字画像処理回路５８から入力される画像データのａ＊値およびｂ＊値とを、ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系からＣＭＹ表色系に各画素について変換するものである。印字画像処理回路６０は、ＣＭＹ表色系に変換した画像データを印字画像処理回路６１に出力する。
【０３３２】
印字画像処理回路６１は、印字画像処理回路６０から入力された画像データのＣＭＹ値に対して、画像認識処理Ｅの処理結果の値に応じて決められる最適なＵＣＲ率によって、黒生成処理を行うものである。印字画像処理回路６１は、黒生成処理によって生成したＫ値とともに、黒生成処理後のＣ値，Ｍ値，Ｙ値を印字画像処理回路６２に出力する。なお、この黒生成処理についての詳細は後述する。
【０３３３】
印字画像処理回路６２は、印字画像処理回路６１から入力される各８ビットのＣＭＹＫの各データに対してディザ処理、あるいは誤差拡散処理等の一般的な中間調処理を画素毎に行うものである。
【０３３４】
上記印字画像処理回路５８〜印字画像処理回路６２と、画像形成出力装置５６とで印刷手段を実現する。
【０３３５】
なお、ＰＣ２９、外部入力装置１４、画像処理パラメータ適用先判定回路１７については実施形態１の画像印字装置１の構成と同じであるため説明は省略する。
【０３３６】
なお、本実施の形態の画像印字装置５０では、画像処理部２が各回路によって構成されているが、これら各回路の代わりに、例えばＣＰＵなどの演算手段がＲＯＭやＲＡＭなどの記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによって実現することができる構成であってもよい。なお、ＩＣタグ書込み回路６５についても同様である。
【０３３７】
また、処理の一部を行うハードウェアと、当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うプログラムコードを実行する演算手段とを組み合わせても実現することもできる。
【０３３８】
さらに、上記各部材のうち、ハードウェアとして説明した部材であっても、処理の一部を行うハードウェアと、当該ハードウェアの制御や残余の処理を行うプログラムコードを実行する上記演算手段とを組み合わせても実現することもできる。
【０３３９】
なお、上記演算手段は、単体であってもよいし、装置内部のバスや種々の通信路を介して接続された複数の演算手段が共同してプログラムコードを実行してもよい。
【０３４０】
上記演算手段によって直接実行可能なプログラムコード自体、または、後述する解凍などの処理によってプログラムコードを生成可能なデータとしてのプログラムは、当該プログラム（プログラムコードまたは上記データ）を記録媒体に格納し、当該記録媒体を配付したり、あるいは、上記プログラムを、有線または無線の通信路を介して伝送するための通信手段で送信したりして配付され、上記演算手段で実行される。
【０３４１】
なお、通信路を介して伝送する場合、通信路を構成する各伝送媒体が、プログラムを示す信号列を伝搬し合うことによって、当該通信路を介して、上記プログラムが伝送される。また、信号列を伝送する際、送信装置が、プログラムを示す信号列により搬送波を変調することによって、上記信号列を搬送波に重畳してもよい。この場合、この搬送波を受信する装置が、この搬送波を復調することによって信号列が復元される。
【０３４２】
一方、上記信号列を伝送する際、送信装置が、デジタルデータ列としての信号列をパケット分割して伝送してもよい。この場合、受信装置は、受信したパケット群を連結して、上記信号列を復元する。また、送信装置が、信号列を送信する際、時分割／周波数分割／符号分割などの方法で、信号列を他の信号列と多重化して伝送してもよい。この場合、受信装置は、多重化された信号列から、個々の信号列を抽出して復元する。いずれの場合であっても、通信路を介してプログラムを伝送できれば、同様の効果が得られる。
【０３４３】
ここで、プログラムを配付する際の記録媒体は、取外し可能である方が好ましいが、プログラムを配付した後の記録媒体は、取外し可能か否かを問わない。また、上記記録媒体は、プログラムが記憶されていれば、書換え（書込み）可能か否か、揮発性か否か、記録方法および形状を問わない。記録媒体の一例として、磁気テープやカセットテープなどのテープ、あるいは、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスクなどの磁気ディスク、または、ＣＤ−ＲＯＭや光磁気ディスク（ＭＯ）、ミニディスク（ＭＤ）やデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）などのディスクが挙げられる。また、記録媒体は、ＩＣカードや光カードのようなカード、あるいは、マスクＲＯＭやＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭまたはフラッシュＲＯＭなどのような半導体メモリであってもよい。あるいは、ＣＰＵなどの演算手段内に形成されたメモリであってもよい。
【０３４４】
なお、上記プログラムコードは、上記各処理の全手順を上記演算手段へ指示するコードであってもよいし、所定の手順で呼び出すことで、上記各処理の一部または全部を実行可能な基本プログラム（例えば、オペレーティングシステムやライブラリなど）が既に存在していれば、当該基本プログラムの呼び出しを上記演算手段へ指示するコードやポインタなどで、上記全手順の一部または全部を置換えてもよい。
【０３４５】
また、上記記録媒体にプログラムを格納する際の形式は、例えば、実メモリに配置した状態のように、演算手段がアクセスして実行可能な格納形式であってもよいし、実メモリに配置する前で、演算手段が常時アクセス可能なローカルな記録媒体（例えば、実メモリやハードディスクなど）にインストールした後の格納形式、あるいは、ネットワークや搬送可能な記録媒体などから上記ローカルな記録媒体にインストールする前の格納形式などであってもよい。
【０３４６】
また、プログラムは、コンパイル後のオブジェクトコードに限るものではなく、ソースコードや、インタプリトまたはコンパイルの途中で生成される中間コードとして格納されていてもよい。いずれの場合であっても、圧縮された情報の解凍、符号化された情報の復号、インタプリト、コンパイル、リンク、または、実メモリへの配置などの処理、あるいは、各処理の組合せによって、上記演算手段が実行可能な形式に変換可能であれば、プログラムを記録媒体に格納する際の形式に拘わらず、同様の効果を得ることができる。
【０３４７】
また、本実施の形態に係る画像印字装置１は、画像入力装置１０から入力画像を読取り、読取られた画像データに基づき、画像処理を行い印刷する構成であった。上記画像印字装置１は、上記した構成に加えて、外部に設置されたＰＣ２９からの画像データを入力として、当該画像データに基づく画像処理を行い印刷する構成であってもよい。
【０３４８】
（ＩＣタグの読取り処理）
次に、画像入力装置５２における、入力画像の原稿３３に備えられたＩＣタグ７０の読取り処理について、図１４（ａ），図１４（ｂ），図１５（ａ），および図１５（ｂ）を参照して説明する。本実施の形態に係る画像印字装置５０では、まず原稿３３が原稿読取り台３４に設置されると、原稿３３に記録されている入力画像データの読取りを行う前に、設置された原稿３３にＩＣタグ７０が備えられているか否かを判定するように構成されている。
【０３４９】
図１４（ａ）は、原稿３３に備えられるＩＣタグ７０の概略構成を示す図である。また、図１４（ｂ）は、画像入力装置５２の原稿読取り台３４に備えられたタグリーダ／ライタ７４の概略図である。
【０３５０】
図１５（ａ）および図１５（ｂ）は、ＩＣタグ７０が備えられた原稿３３とこの原稿３３が画像入力装置５２の原稿読取り台３４に設置された状態を示す図である。
【０３５１】
図１４（ａ）に示すように、原稿３３には、ＣＰＵ７１、メモリ７２、および非接触型インターフェイス（無縁アンテナ）７３を有した、非接触型のＩＣタグ７０が備えられている。
【０３５２】
メモリ７２は、不揮発性の読み書き可能な記憶媒体であって、例えば、ＩＣメモリである。このメモリ７２は、ＩＣタグ７０が備えられた原稿３３に印刷されている画像について、この画像の画像認識処理を行った印字装置に関する情報、原稿３３の表面画像に対する各画像認識処理の結果値、原稿３３の裏面画像に対する各画像認識処理の結果値が記憶されている。なお、原稿３３の表面画像とは、ＩＣタグが実装されている側の紙面であり、原稿３３の裏面画像とはＩＣタグが実装されていない側の紙面のことである。
【０３５３】
なお、メモリ７２に記憶される各情報の詳細は後述する。
【０３５４】
ＣＰＵ７１は、タグリーダ／ライタ７４からの指示に応じて、メモリ７２に記録されている上記した各種情報を読み出したり、当該メモリ７２に記録したりするものである。
【０３５５】
無線アンテナ７３は、タグリーダ／ライタ７４との通信を可能とするためのものであり、タグリーダ／ライタ７４からの指示を受信したり、ＣＰＵ７１が読み出した上記各種情報をタグリーダ／ライタ７４に送信したりするものである。
【０３５６】
タグリーダ／ライタ７４は、図１４（ｂ）に示すように、画像入力装置５２の原稿読取り台３４に備えられ、原稿３３が有するＩＣタグ７０に記録されている情報を読み出したり、このＩＣタグ７０に情報を記録したりするものである。なお、このタグリーダ／ライタ７４は、非接触でＩＣタグ７０から情報を読み出したり、ＩＣタグ７０に対して情報を送信したりできるように無線アンテナを備えている。
【０３５７】
ここで、図１５（ａ）および図１５（ｂ）を参照して、ＩＣタグ７０に記録された情報の読取り方法について説明する。
【０３５８】
まず、図１５（ａ）または図１５（ｂ）に示すように、ＩＣタグ７０は、原稿３３の４角の頂点のいずれか１つの近傍に配置され、例えば、樹脂封入あるいはフィルム圧着等によりごく薄い厚みで原稿３３上に固定される。
【０３５９】
一方、ＩＣタグリーダ／ライタ７４は、図１５（ａ）または図１５（ｂ）に示すように、原稿読取り台カバー３５の内側、すなわち、原稿読取り時に原稿読取り台３４の方に折畳まれた際に原稿３３と接触する面側に組み込み配置される。なお、ＩＣタグリーダ／ライタ７４の原稿読取り台カバー３５における配置位置は、その内側の面における上下左右の中央付近であることが好ましい。
【０３６０】
このように、ＩＣタグ７０が備えられた原稿３３と、ＩＣタグリーダ／ライタ７４が備えられた原稿読取り台カバー３５において、本実施の形態においても通常の画像の読取り処理と同様に、原稿３３を原稿読取り台３４上に設置し、原稿読取り台カバー３５を原稿読取り台３４上に覆い被せ読取り処理を行う。
【０３６１】
なお、この読取り処理時では、ＩＣタグ７０とＩＣタグリーダ／ライタ７４との位置関係は、以下のようになる。
【０３６２】
つまり、原稿読取り台３４と原稿読取り台カバー３５とは略同一形状であり、原稿読取り台カバー３５が原稿読取り台３４に対して覆うように折畳まれるため、ＩＣタグリーダ／ライタ７４は、原稿読取り台３４の中央付近の真上に位置することとなる。
【０３６３】
一方、ＩＣタグ７０を原稿３３の各角のいずれかの一点に配置されるため、原稿読取り処理時におけるＩＣタグの位置は、例えば、図１５（ａ）あるいは図１５（ｂ）に示すようないくつかの配置位置が考えられる。この場合において、ＩＣタグリーダ／ライタ７４の配置位置、すなわち、原稿読取り台３４の略中央付近からのＩＣタグ７０までの距離が最も大きくなる点は、図１５（ａ）に示すように、原稿読取り台３４の４角のうちのいずれかの角付近にＩＣタグ７０が位置する場合である。
【０３６４】
ここで、原稿読取り台３４のサイズが仮にＡ３版横サイズ、即ち縦×横＝２９．７[ｃｍ]×４２．０[ｃｍ]であるとし、原稿読取り台３４の左上隅の点を原点、即ち（縦，横）＝（０[ｃｍ]，０[ｃｍ]）とする。
【０３６５】
この場合、上記したようにＩＣタグリーダ／ライタ７４の原稿３３の読取り処理時の位置は、原稿読取り台３４の中央付近となるので（縦，横）＝（２９．７／２[ｃｍ]，４２．０／２[ｃｍ]）＝（１４．９[ｃｍ]，２１．０[ｃｍ]）付近に位置する。そして、この位置から原稿読取り台３４の各隅までの距離は、上記の原点（原稿読取り台３４の左角の点）と、ＩＣタグリーダ／ライタ７４の原稿３３の読取り処理時の位置との各座標間の距離を３平方の定理によって以下数式（４）に示すように算出する事ができる。
【０３６６】
【数１】
2005253031.tif 000003
【０３６７】
したがって、原稿読取り台３４のサイズがＡ３版横サイズの場合、このＩＣタグ７０とＩＣタグリーダ／ライタ７４との間の距離は最大で、略２５．７[ｃｍ]となる。このため、少なくともＩＣタグリーダ／ライタ７４によってＩＣタグ７０の情報を読取り可能とする距離が２５．７[ｃｍ]以上であればよい。
【０３６８】
ところで、現在、非接触型ＩＣカードの情報読取り用として市販されている非接触型ＩＣタグリーダ／ライタは、図１６に示すように大きく分けて４つのタイプに分類される。図１６は、ＩＣタグのタイプと、それぞれのタイプにおける最大読取り可能距離と、使用する無線電波との対応関係を示す図である。
【０３６９】
この図１６を参照すると、本実施の形態に係る原稿読取り台３４のサイズがＡ３版横サイズである場合、最大読取り可能距離が略２５．７[ｃｍ]以上であるＩＣタグのタイプ、すなわち近傍型あるいは遠隔型を選択すれば原稿読取り台３４上の原稿３３に備えられたＩＣタグ７０に対する情報の読出し／書込みが十分可能となる。
【０３７０】
次に、図１７および図１８を参照してＩＣタグ７０に記憶させる情報およびその情報それぞれの照合処理について説明する。図１７は、ＩＣタグ７０に記憶される情報の概略構成の一例を示す図である。また、図１８は、ＩＣタグ７０に具体的に記録される情報の一例を示す図である。
【０３７１】
ＩＣタグ７０に記憶されるデータは、図１７に示すように、概略的に情報の種類、具体的な記憶情報、設定ビット幅、設定例等などを含むデータ構造となる。具体的には、このＩＣタグ７０には、画像印字装置５０によって入力画像の画像認識処理が行われていない場合はデフォルト値が設定されている。また、画像印字装置５０によって入力画像の画像認識処理が行われた場合は、図１８に示すように印字装置に関する情報、画像認識処置結果（原稿表面および原稿裏面）がＩＣタグ７０に記録される。
【０３７２】
なお、ＩＣタグ７０に記録される情報はこれらに限定されるものではなく必要に応じて他の情報を加えたりしてもよい。
【０３７３】
上記印字装置に関する情報とは、入力画像に対して過去に画像認識処置を行った画像印字装置のメーカ情報、型名情報、シリアル番号、印刷回数である。これらの情報は、例えば、図１８に示すように、メーカ情報を５ビットで例えばＡ社を「０００００」、Ｂ社を「００００１」、Ｃ社を「０００１０」等として表示する。なお、この場合デフォルト値は、「１１１１１」とする。同様に、印字装置の型名を８ビット、印字装置のシリアル番号を３２ビット、印刷回数を３４ビットというふうに他の情報に対してもビットを割り当て表示する。なお、印字装置に関する情報としてメーカ情報、型名情報、シリアル番号、印刷回数があるが、印字装置に関する情報はこれらに限定されるものではなく、必要に応じて他の情報例えば、画像認識処理が行われた直近の日時などを記録してもよい。あるいは、画像印字装置５０において、入力画像に対する画像処理に求められる精度に応じてメーカ情報だけであってもよいし、メーカ情報と型名情報だけであってもよい。
【０３７４】
図１８において、画像印字装置の型名については、各メーカごとにそれぞれの製品の型名をどのようにビット表示するのかが予め設定されている。これにより、メーカ情報とこの型名との組み合わせを調べることによって、原稿画像がどのメーカのどの型名の機種で印字されたものなのかを簡単に特定することが可能になる。
【０３７５】
画像認識処理の結果値とは、各画像認識処理の結果得られた値それぞれ（例えば、特性Ａの値）が記録され、これらの情報は各７ビットで表示される。なお、この画像認識処理の結果は、図１８に示すように原稿３３の表面画像および裏面画像それぞれに対する画像認識処理結果であってもよいし、片面印刷機能しかない場合には、原稿３３の裏面に対する画像認識処理結果が省略されていてもよい。
【０３７６】
また、画像認識処理結果として記録される代表パラメータの数は、入力画像に対してどの程度の精度で画質向上を求めるかに応じて任意に設定できる。
【０３７７】
なお、画像認識処理結果に不具合が生じた場合等正確な画像認識処理結果が得られなかった場合等に備え無効データを示すビットの領域が設定されていることが好ましい。さらに、将来的な画像認識処理の結果の追加を想定して、画像認識処理の結果による特性の値を表示する表示領域は多少余裕を持って確保しておくことが望ましい。
【０３７８】
ところで、同一メーカ内の複数の機種間、例えば製品αおよび製品βにおいて、同一画像に対する特性Ａに基づく画像認識処理の結果得られる値が、各製品において異なる場合がある。
【０３７９】
このような場合、特性Ａに基づく画像認識処理の結果が製品αによる画像認識処理によって得られたものであるのか、製品βによって得られたものであるのかといった製品ごとに特性の値を整合させる必要がある。
【０３８０】
したがって、毎回、入力画像の印字の度に各製品に対応する特性の値を対応付ける手間を省略するために、各メーカ単位で製品ごとに生じる同一画像の画像認識処理結果として得られる特性の値のずれを記憶しておくことが好ましい。
【０３８１】
この様な設定を行うことで、例えばＡ社の製品において、製品αで得られた画像認識処理の結果の値を、製品βにおいても活用することが可能となる。
【０３８２】
なお、図１８にて各特性の値を示するために設定するビットの範囲とビット幅の設定はあくまでも1例に過ぎず、実際に製品に搭載する処理やとり得る特性の値の範囲に併せて適宜設定して構わない。
【０３８３】
上記にて、ＩＣタグ７０とＩＣタグリーダ／ライタ７４との配置関係から、当該ＩＣタグ７０への情報の書込み、ＩＣタグ７０からの情報の読出しを可能とするＩＣタグリーダ／ライタ７４について述べた。さらに、ＩＣタグ７０のメモリ７２に記憶される情報について述べた。次に、ＩＣタグリーダ／ライタ７４によってＩＣタグ７０から読み出された情報を画像処理部５１でどのように処理されるかについて図１９を参照して説明する。
【０３８４】
（ＩＣタグの情報の読取り処理）
まず、ＩＣタグ付き原稿３３が画像印字装置５０の画像入力装置５２における原稿読取り台３４にセットされる（Ｓ１００）。上記原稿３３が原稿読取り台３４にセットされると、ＩＣタグリーダ／ライタ７４を備えた原稿読取り台カバー３５が、原稿読取り台３４を覆うように折畳まれる。
【０３８５】
原稿読取り台カバー３５が折畳まれると、ＩＣタグリーダ／ライタ７４は、無線電波を発信し、原稿３３に備えられたＩＣタグ７０から、当該ＩＣタグ７０に記憶されている情報を読み出す（Ｓ１０１）。すなわち、ＩＣタグリーダ／ライタ７４から無線電波を介して情報の取得要求がＩＣタグ７０になされる。一方、ＩＣタグ７０では、無線アンテナ７３でこの取得要求を受信し、ＣＰＵ７１がこの取得要求に応じて、メモリ７２に格納されている情報を読出し、無線アンテナ７３を介してＩＣタグリーダ／ライタ７４に情報を送信する。このようにして、ＩＣタグ７０に記憶されている各情報はＩＣタグリーダ／ライタ７４によって取得される。
【０３８６】
そして、ＩＣタグリーダ／ライタ７４は、ＩＣタグ７０から情報を取得すると、この情報をＩＣタグ解析回路５３に出力する。
【０３８７】
まず、ＩＣタグ解析回路５３では、ＩＣタグ７０に情報が記録されているか否かを判定する（Ｓ１０２）。なお、この判定において、原稿３３にＩＣタグ７０が備えられていない場合もＩＣタグ７０に情報が記録されていないという判定結果に含まれるものとする。
【０３８８】
ここで、ＩＣタグに記録されている情報があると判定した場合（Ｓ１０２において「Ｙｅｓ」）、ＩＣタグ解析回路５３は、ＩＣタグリーダ／ライタ７４から受信したＩＣタグ７０の情報のうち、まず、「メーカ情報」と「画像印字装置の型名」を解析する（Ｓ１０３）。
【０３８９】
そして、この解析結果、ＩＣタグ解析回路５３が、ＩＣタグ７０に記憶されている情報が、自社製品の画像印字装置によって記録された情報であるのか否かを判定する（Ｓ１０４）。この判定の結果、ＩＣタグ解析回路５３が、ＩＣタグ７０に記憶されている情報が、自社製品の画像印字装置によって記録された情報であると判定した場合（Ｓ１０４において「Ｙｅｓ」）、過去の画像認識処理によって得られた「各特性の値」を取得する（Ｓ１０５）。
【０３９０】
次に、ＩＣタグ解析回路５３は、「各特性の値」に対して、当該画像印字装置５０において行われる画像処理において必要となる特性の値がすべてそろっているか否かを判定する（Ｓ１０６）。ＩＣタグ回路は、この判定の結果、すべて必要となる特性の値がそろっていると判定した場合（Ｓ１０６において「Ｙｅｓ」）、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に特性情報がすべてそろっていることを通知するために、信号「１」を出力する（Ｓ１０６）。また、一方で、ＩＣタグ解析回路５３は、ＩＣタグ７０から取得した情報を画像処理パラメータ出力回路６３に出力する。
【０３９１】
一方、ステップＳ１０６において「Ｎｏ」の場合、ＩＣタグ解析回路５３は、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に特性情報がそろっていないことを通知するために、信号「０」を出力する（Ｓ１０９）。
【０３９２】
また、上記ステップＳ１０２において「Ｎｏ」の場合、すなわち、ＩＣタグ７０に記録されている情報がないと判定した場合、ステップＳ１０６に進み、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に信号「１」を出力する。また、一方で、ＩＣタグ解析回路５３は、ＩＣタグ７０から取得した情報を画像処理パラメータ出力回路６３に出力する。
【０３９３】
上記ステップＳ１０４において「Ｎｏ」、すなわちＩＣタグ解析回路５３が、ＩＣタグ７０に記憶されている情報が、自社製品の画像印字装置によって記録された情報ではないと判定した場合、ＩＣタグ解析回路５３は、自機において、ＩＣタグ７０に記録されている情報に対してサポート可能な情報か否かを判定する（Ｓ１０８）。
【０３９４】
すなわち、画像印字装置５０においてこのＩＣタグ７０に記録されている情報が、他社製品の画像印字装置によって記録されている情報のフォーマットであってもＩＣタグ解析回路５３がこの情報の内容を認識することが可能であり、かつ記録されている各情報がＩＣタグ７０のメモリのどの位置に記憶されているか対応が取れるか否かを判定する。
【０３９５】
この判定においてＩＣタグ解析回路５３が、ＩＣタグ７０に記憶されている情報は自機においてサポート可能な情報であると判定した場合（Ｓ１０８において「Ｙｅｓ」）、上記したステップＳ１０５に進む。これ以降の処理の説明は上記にて述べたため省略する。
【０３９６】
一方、ステップＳ１０８において「Ｎｏ」とＩＣタグ解析回路５３が判定した場合、ステップＳ１０９に進み、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に信号「０」を出力する。
【０３９７】
また、上記ステップＳ１０６において「Ｎｏ」の場合、ＩＣタグ解析回路５３は、ステップＳ１０９に進み、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に信号「０」を出力する。
【０３９８】
また、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、ＩＣタグ７０から読み出した情報に基づき、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に対して信号「１」が出力される場合と、信号「０」が出力される場合とによって、これ以降の処理手順が異なることとなる。まず、以下において図２０を参照して、信号「１」が画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に出力される場合の処理について説明する。
【０３９９】
（ＩＣタグ情報に基づく画像処理）
ステップＳ１０７において、画像認識処理／印字画像処理判定回路に信号「１」が出力される場合、ＩＣタグ解析回路５３は、ＩＣタグ７０から読み出した情報を画像処理パラメータ出力回路６３とＩＣタグ書込み回路６５に送信する（Ｓ１１０）。
【０４００】
なお、ＩＣタグ解析回路５３がＩＣタグ７０の情報を画像処理パラメータ出力回路６３等に出力する際に、これと並行して画像認識処理／印字画像処理判定回路５４が、入力装置５２に対して、入力画像の画像データの読取りを指示する。そして、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４は、画像入力装置５２において読取った画像データが入力データ補正回路１１を介して入力されると、この画像データを印字画像処理回路５８に出力する。
【０４０１】
次に、ＩＣタグ７０の情報が入力されると画像認識処理パラメータ出力回路６３は、当該情報のうちの特性Ｄおよび特性Ｅの値それぞれに対応する画像処理パラメータＤ，Ｅの値を算出する（Ｓ１１１）。そして、画像処理パラメータ出力回路６３は、算出した画像処理パラメータＤ，Ｅの値を画像処理パラメータ適用先判定回路１７に送信する。
【０４０２】
画像処理パラメータ適用先判定回路１７は、外部入力装置１４によって送信されるユーザの指示に基づき、受信した画像処理パラメータＤ，Ｅの印字画像処理回路への適用の有無および適用先を決定する（Ｓ１１２）。なお、画像処理パラメータ適用先判定回路１７が画像処理パラメータを所定の印字画像処理回路に送信するタイミングで、画像データが画像認識処理／印字画像処理判定回路５４から印字画像処理回路５８に入力される。
【０４０３】
印字画像処理回路５８〜６２は、外部入力装置１４からのユーザの指示と、画像処理パラメータ適用判定回路１７から送信された画像処理パラメータＤ、Ｅに基づき、入力画像データに対する画像処理を実行する（Ｓ１１３）。より正確には、画像処理パラメータＤは、印字画像処理回路５９における画像処理で利用され、画像処理パラメータＥは、印字画像処理回路６１での画像処理で利用される。
【０４０４】
印字画像処理回路５８〜６２において画像処理が行われた画像データは、画像形成出力装置５６に送信される。そして、画像形成出力装置５６が、この画像データに基づき出力原稿に画像を印刷するとともに、ＩＣタグ書込み回路６５が、ＩＣタグ解析回路５３から送信されたＩＣタグ７０から読み出した情報を、出力原稿が備えるＩＣタグに記録する（Ｓ１１４）。そして、画像が印刷され、ＩＣタグに画像認識処理Ｄ，Ｅによる特性Ｄ，Ｅの値に関する情報、画像印字装置５０に関する装置情報等がＩＣタグに記録された出力原稿が排出される（Ｓ１１５）。そして、本実施の形態に係る画像印字装置５０における印刷処理が完了する。
【０４０５】
一方、ステップＳ１０９において、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に信号「０」が出力される場合、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４は、画像入力装置５２に対して、入力画像の画像データの読取りを指示する（プレスキャン）。そして、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４は、画像入力装置５２において読取った画像データが入力データ補正回路１１を介して入力されると、この画像データを画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅそれぞれに出力する。
【０４０６】
画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅは、入力された上記画像データに基づいて、それぞれ所定の画像認識処理を行う（Ｓ１１６）。すなわち、画像認識処理回路５５ｄは、入力画像データの各画素あたりのＬ＊値の平均値を算出する。また、画像認識処理回路５５ｅは、入力画像データの画素全域での濃いカラー画素の割合を求める。
【０４０７】
画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅそれぞれは、算出した値をＩＣタグ情報更新回路６４に出力する。
【０４０８】
ＩＣタグ情報更新回路６４は、画像認識処理回路５５ｄ、５５ｅから送信された情報を入力原稿のＩＣタグ７０に記録するように画像入力装置５２のＩＣタグリーダ／ライタ７４に指示を出す。この指示を受けて、ＩＣタグリーダ／ライタ７４は、ＩＣタグ７０に情報を書込みし追加する。なお、ＩＣタグリーダ／ライタ７４によって情報が追加されることで、ＩＣタグ７０には、画像印字装置５０における画像処理に必要な情報がそろったこととなる。
【０４０９】
従って、これ以降の処理は、図２０に示す処理のステップＳ１１０以降の処理と同じであるため説明は省略する。
【０４１０】
上記において本実施の形態に係る画像印字装置５０における各種処理の処理フローを説明した。以下においては、この処理フローにおける各処理の詳細な説明を行う。
【０４１１】
（入力画像データの画像処理）
まず、入力画像データに対する画像処理について図２２〜２６を参照して説明する。
【０４１２】
印字画像処理回路５８〜６２において画像データの画像処理を行うために必要な情報がＩＣタグ７０に記録されている場合、画像データは、入力データ補正回路１１によって標準の表色系（ｓＲＧＢ）に変換され、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して、印字画像処理回路５８に入力される。
【０４１３】
印字画像処理回路５８は、ｓＲＧＢ各色８ビットで入力された画像データを、各画素の明度および色彩をより容易に数値管理することが可能なＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換する。
【０４１４】
一般的にｓＲＧＢ表色系からＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系への変換は、ｓＲＧＢ値を一旦ＣＩＥ  ＸＹＺ色空間値に変換し、更にＣＩＥ  ＸＹＺ色空間値からＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換する方法で求められる。
【０４１５】
これらについて現在複数の機関からいくつかの変換式が提案されているが、本実施例ではこれら提案されている変換式の内、以下に示す２つの変換式を用いてｓＲＧＢ表色系からＣＩＥ  ＸＹＺ色空間値に、そして、ＣＩＥ  ＸＹＺ色空間値からＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系に変換を行うものとする。
【０４１６】
Ｘ＝０．３９３３×ｓＲ＋０．３６５１×ｓＧ＋０．１９０３×ｓＢ
Ｙ＝０．２１２３×ｓＲ＋０．７０１０×ｓＧ＋０．０８５８×ｓＢ
Ｚ＝０．０１８２×ｓＲ＋０．１１１７×ｓＧ＋０．９５７０×ｓＢ          （５）
【０４１７】
【数２】
2005253031.tif 000004
【０４１８】
上記２つの変換式（５）および（６）によって、ｓＲＧＢ表色系から変換されたＣＩＥ  Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値は、各々以下のようになり、印字画像処理回路５８から印字画像処理回路５９に出力される。
【０４１９】
Ｌ＊値：０≦Ｌ＊≦１００  (０００００００≦Ｌ＊≦１１００１００)
（７ビットデータ）
ａ＊値：−６０≦ａ＊≦６０  (１０００１００≦ａ＊≦１１１１００)
（７ビットデータ；最上位ビットは符号ビット）
ｂ＊値：−６０≦ｂ＊≦６０  (１０００１００≦ｂ＊≦１１１１００)
（７ビットデータ；最上位ビットは符号ビット）
次の印字画像処理回路５９では、画像印字処理回路５８からの入力データであるＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊値のうち、Ｌ＊値についてのみ、鮮鋭化あるいは平滑化といったフィルタリング処理を行う。
【０４２０】
なお、Ｌ＊値のみフィルタリング処理を行う理由は、色度を示す指標であるａ＊値とｂ＊値とをフィルタリング処理により変動させると、原画像の色合いが変わってしまうためである。
【０４２１】
この画像印字処理回路５９におけるフィルタリング処理では、図２２（ａ）に示す様な３×３のフィルタサイズであるフィルタを使用するものとする。なお、図２２（ａ）は、画像の鮮鋭化に用いるフィルタの一例を示す図である。ここで図２２（ａ）に示す３×３フィルタの各係数ｆｋ［ｘ，ｙ］に対する入力画像の画素座標をｐ［ｘ，ｙ］とし、３×３フィルタの中央の画素座標を［ｘ，ｙ］=［０，０］とすると、中央画素の演算後の値ｐ［０，０］、すなわちフィルタ演算処理は以下の数式（７）で表される。
【０４２２】
【数３】
2005253031.tif 000005
【０４２３】
次に、図２２（ｂ）および図２２（ｃ）を参照して、上記したフィルタを用いた画像の鮮鋭化について説明する。図２２（ｂ）および図２２（ｃ）は、画像の鮮鋭化に用いるフィルタのフィルタ係数と重畳係数との対応関係の一例を示す図である。
【０４２４】
ところで、（実施形態１）において説明したように、上記した３×３のフィルタにおけるフィルタ係数を画像データに作用させることにより、各画素の明度Ｌ＊が全体的に大きくなり、結果として画像全体が明るくなるという効果が得られる。但し、それと同時に画像の境界部分のエッジがより強調されると言う効果も同時に引き起こされるため、例えば入力画像中に空の青色等の明るい部分がある場合には、この部分については微妙な色の濃淡が強調されることになる。このため、上記フィルタによって入力画像データ全体の鮮鋭化処理を行うと、入力画像において保たれていた空の青色部分の滑らかな階調の連続性が崩れる危険性がある。
【０４２５】
そこで、各フィルタ係数に対する共通の重畳係数gというパラメータを新たに設け、図２２（ａ）に示すフィルタの各フィルタ係数ｆｋ［ｘ，ｙ］に対して以下の数式（８）で示す演算式を用いて重畳係数ｇを調整しながら各フィルタ係数を計算する。
【０４２６】
ｆｋｍｏｄｉｆｉｅｄ［ｘ，ｙ］＝ｆｋ［ｘ，ｙ］−ｇ×（ｆｋ［ｘ，ｙ］−１）    （８）
ここで、図２２（ａ）に示すフィルタにおいて、重畳係数ｇの値を０≦ｇ≦１の範囲で変動させた場合、この重畳係数の変動に応じて各フィルタ係数は図２２（ｂ）に示すように変動する。そして、ｇ＝１のときに、全フィルタ係数が１となる完全な平滑化フィルタとすることができる。
【０４２７】
そこで、予め入力画像中の全画素の明度Ｌ＊値の何らかの分布を求め、各分布値に対する最適な重畳係数ｇ値の対応関係を構成してやれば、入力画像毎の明度Ｌ＊値の分布状況に応じた最適な鮮鋭化フィルタ係数による鮮鋭化処理を実施することが可能になる。
【０４２８】
なお、入力画像中の全画素の明度Ｌ＊値の何らかの分布値を求めるという処理が本実施形態における「画像認識処理（画像認識処理Ｄ）」に相当する。
【０４２９】
したがって、入力画像データに対する画像認識処理Ｄの処理結果の値に応じた最適な重畳係数ｇ値が導き出されれば、この重畳係数ｇ値に基づいて、印字画像処理回路５９は、適切な鮮鋭化処理を行うことができる。また、本実施の形態における画像印字装置５０では、上記画像認識処理Ｄの処理結果の値として、入力画像データ中の全画素の明度Ｌ＊の平均値を求める。
【０４３０】
ところで、上記画像認識処理Ｄの処理結果として得られる値、すなわち、入力画像データ中の全画素の明度Ｌ＊の平均値と最適な重畳係数ｇとの対応関係は線形関数として示すことができないと予測される。そこで、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、画像処理パラメータ出力回路６３によって、例えば、上記明度のＬ＊を入力値とし、最適な重畳係数ｇを出力するように計算を行う。なお、この画像処理パラメータ出力回路６３の構成および計算処理についての詳細は後述する。
【０４３１】
また、上記した鮮鋭化処理のフィルタのフィルタ係数の別例として、例えば図２２（ｃ）に示すような、縦方向のエッジを強調するゾーベルフィルタの係数が挙げられる。このようなフィルタ係数のフィルタについても上で説明した鮮鋭化フィルタと同様、重畳係数ｇの値を変動させながら数式（８）を用いることにより、図２２（ｃ）に示すように、重畳係数の変動に応じてフィルタ係数値を変動させることが可能となる。
【０４３２】
なお、鮮鋭化処理に用いるフィルタとして、上記にて２種類のフィルタ処理係数を例示して説明を行ったが、これはフィルタのサイズ、およびその係数値に拘らず全てのフィルタ係数配列について有効である。
【０４３３】
なお、後述するが、画像印字回路５９のフィルタ処理におけるフィルタの設定は、まずユーザが外部入力装置１４により選択することで実現される。
【０４３４】
すなわち、画像印字回路５９は、まず、外部入力装置１４の指示に応じて、選択した３×３フィルタ係数値をデフォルト値とする。一方、後述するが、画像認識処理回路５５ｄが、入力画像データに基づき算出した特性Ｄの値、あるいは、入力原稿３３のＩＣタグから読み出した特性Ｄの値に基づき、画像処理パラメータ出力回路６３が、画像処理パラメータＤ（フィルタの各係数への重畳係数ｇ）を求める。そして、画像処理パラメータ出力回路６３で算出された画像処理パラメータＤの値は、画像処理パラメータ適用先判定回路
１７の指示に応じて、印字画像処理回路５９に入力される。
【０４３５】
そして、印字画像処理回路５９は、入力された画像処理パラメータＤの値を３×３のフィルタの各係数に重畳て実際に処理を行うフィルタ係数値を設定するという形となる。
【０４３６】
このようにして、印字画像処理回路５９によって、入力画像データのＬ＊値についてのみ、鮮鋭化あるいは平滑化といったフィルタリング処理（鮮鋭化処理）が行われた入力画像データは、印字画像処理回路６０に出力される。
【０４３７】
次に、印字画像処理回路（６０）では、入力画像データを、ＣＩＥ  Ｌ＊Ａ＊ｂ＊表色系からＣＭＹ表色系に各画素について変換する。なお、ＣＭＹ表色系とは、印字用の色材として一般に用いられているトナーまたはインクの標準的な表色系である。
【０４３８】
ところで、ＣＩＥ Ｌ＊Ａ＊ｂ＊表色系からＣＭＹ表色系への変換は、ｓＲＧＢ表色系からＣＩＥ  Ｌ＊Ａ＊ｂ＊表色系への変換の様に変換式の形では良好に再現できない、いわゆる非線形の変換となる。それ故、このようなＣＭＹ表色系への変換は、一般的には次のように計算される。以下に、ＣＭＹ表色系への変換方法に関する詳細な説明を図２３および図２４を参照して説明する。なお、図２３はＬ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元空間を示す図である。また、図２４は、Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元空間を所定の間隔で等分し複数の空間に分割した場合における１空間を示す図である。
【０４３９】
図２３に示す様に、Ｌ＊＝０〜２５５，ａ＊＝０〜２５５，ｂ＊＝０〜２５５の区間において、Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元空間を、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊について等分し、その境界点を代表点とする。より具体的には、Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元空間を所定の間隔（例えば図２３において０〜７の７つの等分間隔）で等分し、各等分された空間、すなわち図２４における空間の各頂点である８点をそれぞれ代表点とする。
【０４４０】
そして、予めこれら代表点についてのみ、ＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊の各値をＣＭＹの値に変換したときの値を求め、記憶装置５７に格納しておく。イメージ的には各等分された空間すべてについて、図２４に示すような立方空間の各点の値を各空間と対応付けたＬＵＴとして記憶する。実際には、各立方空間における各８点のＬ＊，ａ＊，ｂ＊の値とＣＭＹの値との対応関係を示すＣＭＹ値ＬＵＴ９０を記憶する。
【０４４１】
ここで各画素のＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊値が入力されると、この値が含まれる上記した等分に分割された立方空間における各点の８個のＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊値をＬＵＴメモリから読出し、この８点に対応するＣ，Ｍ，Ｙ値から入力画素のＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊値に対するＣＭＹ値を中間点を求める補完演算（例えば立方体の内分点の公式）によって得ることができる。
【０４４２】
より具体的には、例えば、入力画像データのＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊値が２０、２０、２０であったとする。本実施の形態では、Ｌ＊＝０〜２５５，ａ＊＝０〜２５５，ｂ＊＝０〜２５５の区間において、Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元の立方空間を、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊について７等分し、この空間を分割している。このため、分割された各立方空間は、１辺が略３６．４となる。したがって、この入力画像データのＬ＊ａ＊ｂ＊値は、図２３に示す空間において、Ｌ＊軸，ａ＊軸，ｂ＊軸，による原点を含む立方空間に含まれることが分かる。そして、予め記憶装置５７に記憶しているこの立方空間の各８点のＬ＊，ａ＊，ｂ＊の値に対応する各８点のＣＭＹの値からこの入力画像データのＣＭＹ値を補完演算によって求めることができる。
【０４４３】
なお、印字画像処理回路６０によって、Ｃ値，Ｍ値，Ｙ値に変換された入力画像データは、Ｃ値，Ｍ値，及びＹ値を各々８ビットデータとして印字画像処理回路６１に出力する。
【０４４４】
次に印字用画像処理回路６１では、色変換された入力画像データのＣＭＹ値より黒データを生成する。この処理を行う理由は、同じ階調値のＣ、Ｍ、Ｙが重なりあった部分は理論上、完全な黒データ（グレースケールデータ）となる。しかし、実際のトナーやインク等の色材においては、Ｃの色材、Ｍの色材、およびＹの色材を同量混合すると完全な黒にはならず、濃い茶色となることが知られているからである。
【０４４５】
従って、入力画像に例えば黒文字部分がある場合、この黒文字部分のようなＣＭＹの各階調値が同じ値となる部分を、同量のＣ、Ｍ、Ｙのトナーやインクで印字すると、本来の黒色が再現できない。
【０４４６】
ここで、この黒生成処理の１例を、図２５を参照して説明する。なお、図２５は、黒生成処理における黒データの階調値の設定の一例を示す図である。
【０４４７】
図２５に示す方法は、一般にＵＣＲ（Under Color Remove）と呼ばれる方法である。すなわち、入力されるＣ値，Ｍ値，およびＹ値の内の最も階調値が低い色データを黒データの階調値として設定する。つまり、図２５ではＣ値，Ｍ値，Ｙ値のうち最も階調値が低いＹ値が黒データの階調値となる。そして、入力画像データのＣ，Ｍ，Ｙ各色データからはこの諧調値分を減算した値を出力データとするという方法である。
【０４４８】
この様に階調値が最も低い色データを全て黒データに置換える処理は文字画像については良好な効果をもたらす。しかし、例えばカラー画像の濃領域（例えばＣ＝２５５，Ｍ＝１２８，Ｙ＝２５５）などのカラー画像領域において、最も階調値が低いＭ値（＝１２８）を全て黒データに変換し、Ｃ＝１２７，Ｍ＝０，Ｙ＝１２７，Ｋ＝１２８といった黒生成処理を行うと、入力画像の色データ情報が失われ、画素が黒ずんだ色になり、かえって再現性が悪くなる。
【０４４９】
この様な弊害を回避するため、通常カラー画像に対しては図２６に示す様に最も階調値が低い色データの内の５０［%］あるいは２５［%］を黒データとして生成する方法が取られている。この様に黒データの変換率を調整する事により、カラー画像の濃領域についても入力画像の色の再現性を著しく損なわず、かつ文字部分については画像処理において良好に黒データを出力するという黒生成処理が可能になる。
【０４５０】
なお、本明細書中において、最も階調値が低い色データを基準にして決定する、黒データの変換率をＵＣＲ率と言う。
【０４５１】
そこで、この印字画像処理回路６１においても、上記した印字画像処理回路５９における鮮鋭化処理と同様に、予め入力画像中に置ける黒文字エリアの占有率を求め、各占有率値に対する最適なＵＣＲ率の対応関係を構成してやれば、入力画像毎の黒文字エリアの占有率に応じた最適なＵＣＲ率による黒生成処理を実施することが可能になる。
【０４５２】
なお、入力画像データ中の黒文字エリアの占有率を求めるという処理が本実施形態における「画像認識処理（画像認識処理Ｅ）」に相当する。
【０４５３】
したがって、入力画像データに対する画像認識処理Ｅの処理結果の値に応じた最適なＵＣＲ率が導き出されれば、このＵＣＲ率に基づいて、印字画像処理回路６１は、適切な黒生成処理を行うことができる。
【０４５４】
また、本実施の形態における画像印字装置５０では、上記画像認識処理Ｅの処理結果の値、すなわち、黒文字エリア（濃いカラー画像領域）の占有率として入力画像データにおいてＬ＊が一定閾値以下かつａ＊およびｂ＊が一定閾値以下の画素の割合を求める。この場合、ａ＊およびｂ＊が一定閾値以下であることからその画素は無彩色に近く、かつＬ＊が一定閾値以下であることから明度が低い、すなわち黒色に近い色ということになる。
【０４５５】
そして、この黒文字エリア（濃いカラー画像領域）の占有率として求めた画素の割合に対する最適なＵＣＲ率によって、印字画像処理回路６１は黒生成処理を行う。
【０４５６】
また、入力画像データ中の黒文字エリアの占有率として求めた画素の割合と、最適なＵＣＲ率との関係もまた、線形で示されるものとはならない。そこで、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、この画素の割合から最適なＵＣＲ率を、ニューラルネットワークを用いた演算を行う画像処理パラメータ出力回路６３によって出力する。なお、画像処理パラメータ出力回路６３による算出方法の具体的な説明は後述する。
【０４５７】
印字画像処理回路６１は、黒データ値Ｋを生成すると、８ビットデータとして減算処理されたＣＭＹデータと共に印字画像処理回路６２に出力される。
【０４５８】
最後に、印字画像処理回路６２では、印字画像処理回路６１から入力される各８ビットのＣＭＹＫ各データに対してディザ処理、あるいは誤差拡散処理等の一般的な中間調処理を画素毎に行う。この様にして印字画像処理回路６２から出力されたＣＭＹＫデータは画像形成出力装置５６に送られ、ここでＩＣタグ付き、あるいはＩＣタグ無しの白紙の片面あるいは両面に印刷される。
【０４５９】
以上が、本実施の形態に係る画像印字装置５０における各印字画像処理回路５８〜６２による画像処理の説明である。
【０４６０】
（画像認識処理）
次に、ＩＣタグ７０から読み出した情報に基づき、入力画像データが、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４から画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅに出力される経路について説明する。すなわち、この経路に沿って画像データが転送される場合とは、印字画像処理回路５８〜６２において画像データの画像処理を行うために必要な情報がＩＣタグ７０に記録されていない場合である。
【０４６１】
なお、入力画像データが画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅに出力される場合、実施形態１の画像印字装置１と同様に、画像入力装置５２が、入力画像に対してプレスキャンと本スキャンを行う。すなわち、画像入力装置５２が、プレスキャンによって読み出した画像データに対して、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅは画像認識処理を行う。一方、印字画像処理回路５８〜６２は、このプレスキャンによって読み出された画像データに対して画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅが画像認識処理を行った結果の値に対応する画像処理パラメータの値を用いて、本スキャンによって読み出された画像データに対する画像処理を行う。
【０４６２】
本実施の形態に係る画像印字装置５０では、画像認識処理回路５５ｄが入力画像データ中の全画素の明度Ｌ＊の平均値を算出する。この平均値は、上記したように、印字画像処理回路５９の鮮鋭化処理において利用されるフィルタ重畳係数ｇを決定するために算出されるものである。なお、この画像認識処理回路５５ｄによって行われる画像認識処理を画像認識処理Ｄとする。
【０４６３】
また、画像認識処理回路５５ｅでは、入力画像データにおいてＬ＊が一定閾値以下かつａ＊およびｂ＊が一定閾値以下の画素の割合を求める。この割合は、上記したように、印字画像処理回路６１の黒生成処理において用いられるＵＣＲ率を決定するために求められるものである。なお、この画像認識処理回路５５ｅによって行われる画像認識処理を画像認識処理Ｅとする。
【０４６４】
ここで、上記した画像認識処理回路５５ｄにおける画像認識処理Ｄの処理について詳細に説明する。
【０４６５】
入力データ補正回路１１によって変換された画像データ（各８ビットのｓＲＧＢデータ）が、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して、画像認識処理回路５５ｄに入力されると、画像認識処理回路５５ｄは、まず、画像データをｓＲＧＢからＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊に変換する。この表色系の変換は、上記印字画像処理回路５８の説明において述べたように、変換式（５），（６）によって実現することができる。
【０４６６】
画像認識処理回路５５ｄは、画像入力装置５２のプレスキャンで入力画像から読取られた、入力画像の読取り有効範囲において、各画素のＬ＊値を順次加算しその総和を求める。
【０４６７】
次に、画像認識処理回路５５ｄは、求めたＬ＊値の総和を上記読取り有効範囲の全画素数で除し、各画素あたりのＬ＊値の平均値を求める。Ｌ＊値は０≦Ｌ＊≦１００の範囲の値であるため、求めたＬ＊値の平均値もこの範囲の値となる。なお、このＬ＊値の平均値を、特性Ｄの値とし、この値の任意の数を本明細書においてＶａｌ_ｄ（ｘ）という変数で表すものとする。
【０４６８】
そして、画像認識処理回路５５ｄは、このようにして、特性Ｄの値として求められた値を、ＩＣタグ情報更新回路６４に出力する。
【０４６９】
次に、上記した画像認識処理回路５５ｅにおける画像認識処理Ｅの処理について詳細に説明する。
【０４７０】
入力データ補正回路１１によって変換された各８ビットのｓＲＧＢデータが、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して、画像認識処理回路５５ｄに入力されると、画像認識処理回路５５ｅは、画像認識処理回路５５ｄと同様にして、画像データをｓＲＧＢからＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊の表色系に変換する。
【０４７１】
ところで、画像認識処理回路５５ｅでは、濃いカラー画素を判定するために予めＬ＊，ａ＊，およびｂ＊の各値について閾値を設定している。本実施の形態に係る画像印字装置５０では、この閾値を以下の数式（９）のように設定するものとする。
【０４７２】
【数４】
2005253031.tif 000006
【０４７３】
また、この画像認識処理回路５５ｅでは、数式（９）で示した閾値設定条件を満たす画素を数えるためのカウンタ変数を予め１つ用意しておく。なお、この変数は初期化時では０とする。
【０４７４】
画像認識処理回路５５ｅは、画像入力装置５２のプレスキャンで入力画像から読取られた、入力画像の読取り有効範囲において、各画素のＬ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値について、各値とも上記した数式（９）で示される閾値条件を満たしているか否かを判別し、満たしている場合は、上記カウンタ変数のカウント値を１インクリメントする。この処理を読取り有効範囲の全画素について順次実行する。
【０４７５】
読取り有効範囲の全画素について、各画素のＬ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値の各値とも上記閾値条件を満たしている場合のカウントを完了させると、画像認識処理回路５５ｅは、このカウント完了時のカウント値を読取り有効範囲の全画素数で除して１００をかける。
【０４７６】
このようにして、画像認識処理回路５５ｅは、読取り有効範囲の画素全域での濃いカラー画素の割合を求めることができ、この濃いカラー画素の割合を、０〜１００［%］の範囲で表す。なお、この画像認識処理回路５５ｅによって求められた濃いカラー画素の割合を特性Ｅの値とし、この値の任意の数を本明細書においてＶａｌ_ｅ（ｘ）という変数で表すものとする。
【０４７７】
そして、画像認識処理回路５５ｅは、このようにして、特性Ｅの値として求められた値を、ＩＣタグ情報更新回路６４に出力する。
【０４７８】
特性Ｄおよび特性Ｅの値を受けとると、ＩＣタグ情報更新回路６４は、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅから受信した特性Ｄおよび特性Ｅの値を、ＩＣタグ７０に上書きするように画像入力装置５２に対して指示を出すとともにこの特性Ｄおよび特性Ｅの値を入力する。なお、ＩＣタグ情報更新回路６４は、上記特性Ｄおよび特性Ｅの値とともに、この画像認識処理Ｄ，Ｅを行った本画像印字装置５０の装置情報も、記憶装置５７の自装置情報６９から読出しＩＣタグ７０に出力する。
【０４７９】
このＩＣタグ解析回路５３の指示に応じて、画像入力装置５２のＩＣタグリーダ／ライタ７４は、特性Ｄおよび特性Ｅの値を入力画像の原稿３３のＩＣタグ７０に上書きする。なお、ＩＣタグリーダ／ライタ７４は、特性Ｄおよび特性Ｅの値とともに、この画像認識処理Ｄ，Ｅを行った本画像印字装置５０の装置情報も、記憶装置５７の自装置情報６９から読出しＩＣタグ７０に上書きする。
【０４８０】
このように、特性Ｄ、特性Ｅ、および画像印字装置５０の装置情報をＩＣタグ情報更新回路６４の指示に応じて、ＩＣタグリーダ／ライタ７４がＩＣタグ７０に上書きすることによって、ＩＣタグ７０に記憶されている情報の欠落情報を補うことができる。そして、補われたＩＣタグ７０に記憶された各種情報に基づいて、ＩＣタグ解析回路５３は、当該各種情報の解析を行う。一方で、画像入力装置５２は、再度、入力画像を読取り、読取った入力画像データを画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して印字画像処理回路に出力する。
【０４８１】
したがって、ＩＣタグ７０に画像印字装置５０において画像処理を行うための情報が全て記憶されていない場合、画像印字装置５０は、入力画像に対して画像認識処理を行うためのプレスキャンと、画像処理を行うためのスキャンという２回の読取り処理を行うこととなる。
【０４８２】
（画像処理パラメータ出力回路の構成）
ＩＣタグ解析回路が、ＩＣタグ７０から読み出した各種情報に、入力画像データの画像処理に必要な情報がすべてそろっていると判定した場合、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に信号「１」を出力する。またその一方で、ＩＣタグ解析回路５３は、当該画像印字装置で必要となる全ての情報（特性Ｄの値；Ｖａｌ_Ｄ（ｎ），特性Ｅの値；Ｖａｌ_Ｅ（ｍ））がそれぞれ対応する画像処理パラメータ出力回路６３に送られる。
【０４８３】
この画像処理パラメータ出力回路６３は、図２７に示すような、入力層と、３層からなる中間層と、出力層を有するニューラルネットワーク８０が実装された回路となっている。より正確には、この画像処理パラメータ出力回路６３は、記憶装置５７に格納されたニューラルネットワークプログラム６７を読出し、上記した形態のニューラルネットワーク８０による演算を実現できるＤＳＰが搭載された回路である。そして、画像処理パラメータ出力回路６３では、ニューラルネットワーク８０の入力層に、特性Ｄの値（Ｖａｌ_Ｄ（ｎ）（ｎは任意の数））または特性Ｅの値（Ｖａｌ_Ｅ（ｍ）（ｍは任意の数））が入力されると、中間層での各ユニットでの演算を経て出力層に、対応する画像処理パラメータ（ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ）（ｎは任意の数）または、（ＩＵ_Ｅ_Ｐａｒａｍ（ｍ）（ｍは任意の数）が出力される構成となっている。
【０４８４】
なお、上記ＤＳＰについての詳細は後述するものとし、以下では、上記画像処理パラメータ出力回路６３において実現されるニューラルネットワーク８０の演算処理の一例を説明する。
【０４８５】
なお、図２７は、本実施の形態に係る画像印字装置５０が備える画像処理パラメータ出力回路６３に実装されるニューラルネットワーク８０の構成の一例を示す図である。
【０４８６】
（ニューラルネットワークの演算方法）
以下、画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅに実装されるニューラルネットワーク８０における演算過程と、特性の値Ｄ，Ｅから対応する画像処理パラメータＤ，Ｅを算出可能とするニューラルネットワーク８０の学習手順と、具体的な演算実施方法とそのメリットについて詳細に説明する。
【０４８７】
図２８は、本実施の形態に係る画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅが実装するニューラルネットワーク８０の任意の１ユニットにおけるデータの入出力関係を示す図である。なお、上記ニューラルネットワーク８０の演算過程を説明するにあたり、便宜上、以下の変数を定義するものとする。
【０４８８】
まず、各ユニットの位置を特定するための座標変数として、各ユニットが所属する層番号を「ｘ」、各ユニットが所属する層における、各ユニット番号を「ｙ」、各ユニットに入力する前層からの各入力データの各データ番号を「ｎ」、前層から入力される入力データの総数を「Ｎ」とする。
【０４８９】
ただし、この「ｘ」は、入力層をｘ＝０、中間層第１層をｘ＝１、第２層をｘ＝２というふうに規定する。「ｙ」は、図２７に示すニューラルネットワーク８０において、最も上のユニットから順にｙ＝０、その次をｙ＝１…というふうに規定する。なお、前層から各ユニットに入力する各入力データの各データ番号である「ｎ」は、前層から入力される入力データの総数が「Ｎ」であるため、０≦ｎ≦Ｎのいずれかの整数となる。
【０４９０】
次に各ユニット固有の変数または関数を説明するために次の変数を定義する。
【０４９１】
すなわち、ニューラルネットワーク８０の各ユニットに入出力されるデータの動きを説明するため、注目するユニットとして「ＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］」を規定する。また、各ユニットに対する各入力データ値を「ｉ［ｘ，ｙ，ｎ］」と規定する。この値は特性Ｄまたは特性Ｅの値に対応する値である。
【０４９２】
また、各ユニットの各シナプス素子おける、各入力データ値に対する重み係数値を「ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］」とする。また、各ユニットにおける積和演算時の閾値オフセットを「ｔｈ［ｘ，ｙ］」とする。さらに、各ユニットにおける発火関数の入力データを「ａ［ｘ，ｙ］」とし、各ユニットにおける発火関数を「Ｆ［ｘ，ｙ］」と表す。なお、上記発火関数がシグモイド関数である場合、その関数の指数部係数を「μ［ｘ，ｙ］」で表す。
【０４９３】
また、各ユニットの出力データ値は、「ｏ［ｘ，ｙ］」で表す。なお、この値は画像処理パラメータＤまたは画像処理パラメータＥに対応するものである。
【０４９４】
上記各変数を用いて、図２７に示したニューラルネットワーク８０の各ユニットにおいて実施される演算の内容を以下に説明する。
【０４９５】
図２７において、各ユニットからの出力データは全て次の層の全ユニットに入力されるものとすると、入力層以外の全てのユニットは、必ず前層の全ユニットからの出力データを入力することになる。従って、注目ユニット、即ちＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１に対する入力データは以下のＮ個となる。
【０４９６】
ｉ［ｘ，ｙ，（ｎ＝）０］，ｉ［ｘ，ｙ，１］，…，ｉ［ｘ，ｙ，Ｎ−２］，ｉ［ｘ，ｙ，Ｎ−１］
さらに、上記にて定義した変数を用いて説明すると、例えば１番目、即ち［ｎ＝０］の入力データ値ｉ［ｘ，ｙ，ｎ＝０］は前層、即ち［ｘ−１］の最も上のユニット、即ち［ｙ＝０］のユニットの出力となるため、以下の関係が成立する。
【０４９７】
ｉ［ｘ，ｙ，（ｎ＝）０］＝ｏ［ｘ−１，（ｙ＝）０］                                    （１０）
また、２番目以降の入力データ値についても同様の関係が成立するため、２番目からＮ番目の入力データ値については以下示す数式（１１）の関係が成立する。すなわち、数式（１０）および（１１）は、あるユニットに入力する入力データ値と前層の各ユニットの出力データ値との間に成立する関係を示す。
【０４９８】
ｉ［ｘ，ｙ，１］＝ｏ［ｘ−１，１］
ｉ［ｘ，ｙ，２］＝ｏ［ｘ−１，２］
…
ｉ［ｘ，ｙ，Ｎ−２］＝ｏ［ｘ−１，Ｎ−２］
ｉ［ｘ，ｙ，Ｎ−１］＝ｏ［ｘ−１，Ｎ−１］                                        （１１）
次に、各ユニットの各データ入力部には、実際の生体ニューラルネットワーク８０における「シナプス」という情報伝達組織に相当するシナプス素子８２…が設けられている。
【０４９９】
一般的にコンピュータ上でハードウェア的またはソフトウェア的にニューラルネットワークモデルを構築する場合、このシナプス素子８２…は、各入力データに対する個別の重み係数ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］として実装される。従って、データ数がＮ個の場合、ＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１は、以下に示すＮ個の重み係数を有する。
【０５００】
ｋ［ｘ，ｙ，（ｎ＝）０］，ｋ［ｘ，ｙ，１］，…，ｋ［ｘ，ｙ，Ｎ−２］，ｋ［ｘ，ｙ，Ｎ−１］
次に、ＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１に入力する各入力データ値ｉ［ｘ，ｙ，ｎ］には各々、これらの重み係数ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］が乗じられ、更にその各乗算結果が加算（積和演算）される。この積和演算値は、ＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１の出力データ値を算出する際に使用される発火関数（後述）の入力データを求めるための中間データとしてＣｅｌｌ［ｘ，ｙ］８１内に一旦、保存される。
【０５０１】
一方、ＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１には閾値オフセットｔｈ［ｘ，ｙ］と言う変数が個別に設定されている。そして、この変数は、上記の積和演算値を引数としてＣｅｌｌ［ｘ，ｙ］８１の出力データ値を発火関数によって算出する場合、積和演算値に対する出力データ値の値を調整するために使用される。上記の積和演算値に閾値オフセットｔｈ［ｘ，ｙ］を加算した値を、ＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１における発火関数の入力値と定義し、ａ［ｘ，ｙ］という変数で表す。従って、ｉ［ｘ，ｙ，ｎ］，ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］，ｔｈ［ｘ，ｙ］，およびａ［ｘ，ｙ］の間には以下数式（１２）に示す関係が成立する。
【０５０２】
【数５】
2005253031.tif 000007
【０５０３】
次に、Ｃｅｌｌ［ｘ，ｙ］８１の出力データ値の算出の最終段階として、下記の数式（１３）により得られたａ［ｘ，ｙ］を各ユニット毎に設定した発火関数Ｆ［ｘ，ｙ］に引数として入力し、その出力結果を求める。このようにして求められた発火関数の出力値がＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１の出力データ値ｏ［ｘ，ｙ］となる。また、この値はＣＥＬＬ［ｘ，ｙ］８１の次の層、即ち［ｘ＋１］の全ユニットのｎ＝ｙ番目、即ち［ｎ＝ｙ］の入力データ値i［ｘ＋１，ｙ，（ｎ＝）ｙ］となる。従って、これらの値の間には以下の関係が成立する。
【０５０４】
ｏ［ｘ，ｙ］＝Ｆ［ｘ，ｙ］（ａ［ｘ，ｙ］）＝ｉ［ｘ＋１，ｙ，（ｎ＝）ｙ］        （１３）
数式（１３）に示す発火関数について、一般的に用いられている２種類の関数モデルについて以下に説明を行う。１つ目は以下の数式（１４）に示される単純ステップ関数（ヘビサイド関数）を用いるものであり、この関数は、出力データ値として０もしくは１のいずれかを出力する発火関数で、一般に「マカロック・ピッツモデル」と称される。この発火関数の入出力の関係を図２９に示す。図２９は、発火関数の一例を示す図である。
【０５０５】
Ｆ［ｘ，ｙ］（ａ［ｘ，ｙ］）＝ｆＳＴＥＰ（ａ［ｘ，ｙ］）
＝０（ａ［ｘ，ｙ］＜０），１（ａ［ｘ，ｙ］≧０）  （１４）
図２９に示すように、この発火関数は、出力値として０もしくは１の２値のみしか出力しないため、ニューラルネットワークモデルに論理的な動作を期待する場合、この発火関数を使用すると効果的であるという特徴を有する。
【０５０６】
もう一方は以下の数式（１５）に示される発火関数（シグモイド関数）であり、一般に「シグモイドモデル」と称される。この発火関数の入出力の関係を図３０に示す。この図３０は他の発火関数における入出力値の関係を示す図である。
【０５０７】
【数６】
2005253031.tif 000008
【０５０８】
なお、ニューラルネットワークモデルにおいて、この発火関数（シグモイド関数）は、以下に示す各特徴を有する。
【０５０９】
つまり、発火関数がシグモイド関数の場合、入力値ａ［ｘ，ｙ］＝０近傍（図２９に示すマカロック・ピッツモデル（ヘビサイド関数）の場合は入力閾値近傍）において、マカロック・ピッツモデルのようにステップ状の変化ではなく勾配曲線となる。このため、発火関数がシグモイド関数の場合では、様々な値が出力可能であり、各ユニットにおいてこの出力値を調整することにより、ニューラルネットワークモデル全体の動作を微妙に変化させることが可能である。また変数μ［ｘ，ｙ］を調整することにより、この勾配は自在に変更可能となる。
【０５１０】
さらにまた、発火関数がシグモイド関数の場合、図３０に示すように関数自身が飽和特性を有し、０と１との間でしか変動しないため、変数μ［ｘ，ｙ］を調整する事により、上記のマカロック・ピッツモデルとほぼ同様の動作を行わせる事も可能である。
【０５１１】
また、このシグモイド関数を示す数式（１５）における指数部分『ｅｘｐ（−ａ［ｘ，ｙ］／μ［ｘ，ｙ］）』が、一般的な数学定理であるテイラー展開を用いて、以下の数式（１６される様な級数式で近似され得る。
【０５１２】
この近似級数式は、コンピュータが得意とする積和演算を主体とした式であり、かつ全ての（−ａ［ｘ，ｙ］／μ［ｘ，ｙ］）値について高次級数項になるほど０に収束する性質がある。このため、実計算上では、多くとも２項目〜３項目付近で計算を打ち切っても近似誤差が非常に少なく、コンピュータでの演算に非常に適した近似式となっている。
【０５１３】
【数７】
2005253031.tif 000009
【０５１４】
ここで、数式（１２）の説明の際に用いた閾値オフセットｔｈ［ｘ，ｙ］の効果について再度説明を行う。数式（１２）に示す通り、この値は、各入力データ値ｉ［ｘ，ｙ，ｎ］と、それらに対する重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の積和演算を基本として得られる発火関数の入力値a［ｘ，ｙ］の値を調整する変数である。そして、発火関数において、この変数の値を変動させることにより、マカロック・ピッツモデルを利用した発火関数または、シグモイド関数を利用した発火関数において入力値ａ［ｘ，ｙ］の値が正方向あるいは負方向へ変位する。
【０５１５】
このため、マカロック・ピッツモデルを利用した発火関数においては、この変数を調整して閾値であるａ［ｘ，ｙ］＝０を越えて変位させることにより、出力データ値ｏ［ｘ，ｙ］を０から１、または１から０に変動させることが可能となる。
【０５１６】
また、シグモイド関数を利用した発火関数においては、この変数をａ［ｘ，ｙ］＝０付近で少しずつ変位させる事により、ニューラルネットワーク８０全体における動作を微妙に変化させる処理が実現可能となる。
【０５１７】
ここで、本実施の形態に係るニューラルネットワーク８０の各ユニットの動作をより具体的に説明するため、入力層、中間層、および出力層のユニット数を各々下記に示すように設定し、演算内容を説明する。
【０５１８】
入力層（ｘ＝０）：ユニット数＝１
中間層第１層（ｘ＝１）：ユニット数＝５
中間層第２層（ｘ＝２）：ユニット数＝１０
中間層第３層（ｘ＝３）：ユニット数＝７
出力層（ｘ＝４）：ユニット数＝１
特に、図２７に示すニューラルネットワーク８０において、中間層第２層（ｘ＝２）の上から３番目（すなわち、ｙ＝２）のユニットを注目ユニット８１（ＣＥＬＬ［２，２］）とし、このＣＥＬＬ［２，２］に着目して演算内容を説明する。
【０５１９】
なお、本実施例で示すニューラルネットワーク８０において、入力層ユニットの出力データは、特性の値Ｄ（Ｖａｌ_Ｄ（ｎ））または、特性Ｅの値（Ｖａｌ_Ｅ（ｍ））に対応する。また、出力層ユニットの出力データは、画像処理パラメータＤ（ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ））または、画像処理パラメータＥ（ＩＵ_Ｅ_Ｐａｒａｍ（ｍ））に対応する。
【０５２０】
ここで、あらためて整理すると注目ユニット８１のユニット名はＣＥＬＬ［２，２］となり、閾値オフセットはｔｈ［２，２］、発火関数の入力データはａ［２，２］、発火関数Ｆ［２，２］、出力データ値はｏ［２，２］と表記される。
【０５２１】
また、注目ユニットは前層である中間層第１層のユニット数が５つであり、かつこれら５つの全ユニットの出力データ値がこの注目ユニットに入力される。このため、入力データ値ｉ［２，２，ｎ］および、これらに対する重み係数ｋ［２，２，ｎ］は各々５つずつ存在することになる。この内、入力データ値ｉ［２，２，ｎ］については、上記の通り前層である中間層第１層の各ユニットの出力データ値はｏ［１，０］〜ｏ［１，４］であり、この値は、０≦ｉ［２，２，ｎ］≦1の間の値となる（図２９または図３０参照）。
【０５２２】
ここで、入力データ値ｉ［２，２，ｎ］および重み係数k［２，２，ｎ］が図３１に示される値であり、かつth［２，２］＝−２．３である場合、ＣＥＬＬ［２，２］の発火関数の入力データａ［２，２］は、下記に示す数式（１７）によりａ［２，２］＝０．６４６と求められる。この図３１は、ニューラネットワーク８０における注目ユニットの入力データ値と重み係数の一例を示す表であって、入力データの番号と入力データの値と重み係数との対応関係の一例を示す。
【０５２３】
【数８】
2005253031.tif 000010
【０５２４】
そして、注目ユニット８１の発火関数Ｆ［２，２］がシグモイド関数であり、定数μ［２，２］がμ［２，２］＝０．３である場合、Ｃｅｌｌ［２，２］の出力データ値ｏ［２，２］は、下記に示す数式（１８）によりｏ［２，２］≒０．８９と求められる。この値が次層である中間層第３層に設けられた７個のユニットに対する入力データｉ［３，ｙ，２］（ｙはｙ＝０〜ｙ＝６の各整数）となる。
【０５２５】
【数９】
2005253031.tif 000011
【０５２６】
以上が画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅにおけるニューラルネットワーク８０の各ユニットで行われる演算内容の概要説明および具体的計算例の説明である。
【０５２７】
すなわち、画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅでは、入力層から特性Ｄまたは特性Ｅの値（Ｖａｌ_Ｄ（ｎ）またはＶａｌ_Ｅ（ｍ））が入力されると、ニューラルネットワーク８０の中間層第１層の各ユニットにおいて上記した数式（１２）から数式（１５）に示す演算が並列に実行され、各ユニットからデータが出力される。そして、これらの出力データ値が中間層第２層の各ユニットに入力される。また中間層第２層においても、同様に各ユニットで数式（１２）から数式（１５）に示す演算が並列に実行され、各ユニットからデータが中間層第３層の各ユニットに入力される。
【０５２８】
このように、各ユニット間での並列処理が中間層として設けられた層数分だけ繰返された後、各ユニットからの出力データは出力層のユニットに入力される。そして、出力層でも、中間層から入力された出力データに対して、数式（１２）から数式（１５）に示す演算を実行し、その演算結果を、画像処理パラメータＤまたはＥ（ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ），ＩＵ_Ｅ_Ｐａｒａｍ（ｍ））として出力する。
【０５２９】
以上がニューラルネットワーク８０を用いて、特性Ｄおよび特性Ｅの値から、これらの値に対する画像処理パラメータＤ、および画像処理パラメータＥを得るための処理過程の説明となる。
【０５３０】
また、以上の説明からも容易に推察できる通り、ニューラルネットワーク８０の各ユニットからの出力データ値ｏ［ｘ，ｙ］、ひいてはニューラルネットワーク８０の出力層からの最終出力値は、各ユニットが個別に有している、重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］、閾値オフセット値th［ｘ，ｙ］、および発火関数Ｆ［ｘ，ｙ］の関数モデルの各係数値（発火関数としてシグモイド関数を用いる場合は、このシグモイド関数の指数部係数値μ［ｘ，ｙ］の値）を変動させることにより制御が可能となる。
【０５３１】
そこで、ニューラルネットワーク８０の入力値に対する理想的な出力値の組合せの集合が予め与えられていれば、この理想的な出力値の組合せに適合させるように上記の各係数値および発火関数の関数を調整することで、特性Ｄおよび特性Ｅの値に対応する理想的な画像処理パラメータＤおよび画像処理パラメータＥを得ることができる。
【０５３２】
なお、本明細書では、入力値に対して理想的な出力値を出力するように、ニューラルネットワーク８０における上記の各係数および発火関数を調整する処理を行うことを「ニューラルネットワークを学習させる」と称する。
【０５３３】
以下、このニューラルネットワーク８０の初期設定および学習方法について、画像認識処理Ｄによって得られる特性Ｄの値を例にして説明を行う。なお、入力値が特性Ｅの値の場合におけるニューラルネットワークの初期設定および学習方法も、入力値が特性Ｄの場合と同様の演算方法によって行われるためその説明は省略する。
【０５３４】
（ニューラルネットワークの初期設定）
ところで、ニューラルネットワーク８０を学習させるにあたり、初期設定として、入力層、中間層、および出力層の各ユニットから構成される初期的なニューラルネットワークモデルを予め設定する必要がある。そこで、まずニューラルネットワーク８０の各層におけるユニット数を決める。
【０５３５】
画像認識処理Ｄの場合、入力値である特性Ｄの値はＬ＊の平均値（１データ）であり、出力値である画像処理パラメータＤはフィルタ重畳係数（１データ）であるため、入力層および出力層のユニット数は各々1つとなる。
【０５３６】
次に中間層の層数と各層のユニット数を決める必要があるが、これについては初期設定として中間層が３層、中間層各層のユニット数を各々５個と設定する。また入力層、中間層各層、および出力層の全ユニット間の入出力データは結合されているものと設定する。
【０５３７】
従って、ニューラルネットワーク８０の初期モデルは、図２７に示されるような、入力層のユニット数が１、中間層第１層目のユニット数が５、中間層第２層目のユニット数が５、中間層第３層目のユニット数が５、出力層のユニット数が１の計１７のユニットで構成される。
【０５３８】
次に各ユニットのｋ［ｘ，ｙ，ｎ］，ｔｈ［ｘ，ｙ］，Ｆ［ｘ，ｙ］の関数モデル、およびμ［ｘ，ｙ］の初期設定を行う。本実施例では、これら各値の初期設定を以下に示すように設定する。
【０５３９】
ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］＝１(ｘ＝０〜３，ｙ＝０〜４，ｎ＝０〜４)
ｔｈ［ｘ，ｙ］＝１(ｘ＝０〜３，ｙ＝０〜４)
Ｆ［ｘ，ｙ］：シグモイド関数モデル(ｘ＝０〜３、ｙ＝０〜４)
μ［ｘ，ｙ］＝０.３(ｘ＝０〜３、ｙ＝０〜４)
以上までがニューラルネットワーク８０における初期設定である。
【０５４０】
（ニューラルネットワークの学習）
次にニューラルネットワーク８０の学習について説明する。
【０５４１】
まず、前提として、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、予め、事前の画像認識処理の処理結果に基づくサンプル評価により、図３２に示すような最適な入出力値の組合せ、すなわち、特性Ｄの値（Ｖａｌ_Ｄ（ｎ））と画像処理パラメータＤ（ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ））との対応関係によって規定される点Ａ〜Ｈが既に数点求められており、これらＡ〜Ｈの各値は記録装置５７に教師信号データ６８として記憶されている。この教師信号データ６８は、ニューラルネットワーク８０を学習させる際の学習目標値となるデータ群である。
【０５４２】
なお、図３２は、特性Ｄの値と画像処理パラメータＤの値との対応関係を示す各点の分布状況を示す図である。また、図３３は、特性Ｄの値と画像処理パラメータＤの値との対応関係を示す理想的な分布曲線を示す図である。
【０５４３】
本実施例においてニューラルネットワーク８０の学習とは具体的には以下の作業を意味する。すなわち、教師信号データ６８を基にして、図３２に示される教師信号データ６８の各点と、これら各点間の特性Ｄの値対画像処理パラメータＤの値の対応関係を再現するように、初期設定された各変数値の調整を行うことである。すなわち、入力値（特性Ｄの値）に対する出力値（画像処理パラメータＤの値）が図３３に示す分布曲線上となるように、初期設定された各変数値を調整を行うことである。
【０５４４】
本実施例においては、各ユニットの重み係数ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の調整を主体とする学習方法を用いる。なお、この方法は、ニューラルネットワークの学習作業において最も一般的に実施されている方法である。ただし、ニューラルネットワーク８０の学習方法はこれに限定されるものではない。
【０５４５】
以下、具体的なニューラルネットワーク８０の学習過程について説明する。
【０５４６】
上記したように初期設定されたニューラルネットワーク８０の入力層ユニットに対し、教師信号データ６８のうち、特性Ｄの値（Ｖａｌ_Ｄ（ｎ））を入力する。そして、中間層の各層および出力層の各層において、数式（１２）から数式（１５）示す各演算を実施し、出力層からの出力値、ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ）の値を求める。この出力値は、接続情報と各係数値を適当に設定した初期設定でのニューラルネットワーク８０における演算結果のため、上記特性Ｄの値に対応する理想的なＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ）値とは異なるものとなる。
【０５４７】
ここで、ニューラルネットワーク８０において、各ユニットの出力値ｏ［ｘ，ｙ］の期待値、すなわちニューラルネットワーク８０が図３３に示す分布曲線に沿った、Ｖａｌ_Ｄ（ｎ）値に対して出力する理想的な出力値（ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ））をＥＯ_o［ｘ，ｙ］とする。また、現在の設定での各ユニットの出力値を=ＲＯ_o［ｘ，ｙ］と定義する。
【０５４８】
また、ニューラルネットワーク８０において、出力層ユニットは入力層ユニットから数えて５層目すなわちｘ＝４であり、ユニット数は１つであるためｙ＝０となる。
【０５４９】
このため、教師信号データ６８の出力値はＥＯ_o［ｘ，ｙ］=ＥＯ_o［４，０］、と表すことができる。一方、現在の設定のニューラルネットワーク８０で得られる出力値はＲＯ_o［ｘ，ｙ］＝ＲＯ_o［４，０］と表すことができる。
【０５５０】
そこで、本実施例のニューラルネットワーク８０の学習では、ＲＯ_o［４，０］の値がＥＯ_o［４，０］の値に等しくなるように各重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の調整を行う。
【０５５１】
なお、本実施例では、ニューラルネットワークにおける重み係数調整による学習方法として、「誤差逆伝播アルゴリズム」により係数の調整を実施する。この方法は教師信号データ６８における出力値ＥＯ_o［ｘ，ｙ］と、現在のニューラルネットワーク８０の出力値ＲＯ_o［ｘ，ｙ］の二乗誤差を徐々に小さくしていくことでＥＯ_o［ｘ，ｙ］とＲＯ_o［ｘ，ｙ］の差を縮めるように重みの係数調整を行う。
【０５５２】
この「誤差逆伝播アルゴリズム」では、基本的には数式（１９），（２０）の演算式で示される様に、各ユニットの入出力データ値及び重み係数値から対象となる重み係数値の更新量を求める形となっている。なお、数式（１９），（２０）に示されているパラメータηは、学習定数と称される一定値である。この定数によって重みの更新速度をコントロールする。
【０５５３】
【数１０】
2005253031.tif 000012
【０５５４】
【数１１】
2005253031.tif 000013
【０５５５】
したがって、ニューラルネットワーク８０では、教師信号データ６８の各入力値（Ｖａｌ_ｄ（ｎ）；ｎ＝Ａ〜Ｈ）を初期化設定されたニューラルネットワークに入力し、出力値ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（ｎ）；ｎ＝Ａ〜Ｈ）を求めて、これをＲＯ_o［ｘ，ｙ］とする。一方、この各ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）〜ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ｄ）に対する各ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）〜ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ｄ）をＥＯ_o［ｘ，ｙ］とする。そして、数式（１９），（２０）を計算して重み係数の更新量Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を求め、その値を重み係数ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］に加算する。そして、重み係数ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を更新した上で再度同様の処理を行うという処理を繰返す。
【０５５６】
このようにしてΔｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の値を小さくしていき、Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の値、すなわち重み係数の更新量がごくわずかになった状態をもって、ニューラルネットワーク８０の学習の完了とする。この学習が完了した状態を「重み係数が収束した」ともいう。
【０５５７】
しかし、上記した数式（１９），（２０）を用いて学習を行った場合、重み係数の更新量のばらつきが大きく、良好な学習が困難という問題点が生じる。そこで、本実施の形態に係るニューラルネットワーク８０では、学習において、数式（１９），（２０）の内容を基本とし、更に過去の学習結果すなわち過去の学習における重み係数の更新量の値も加味した以下の数式（２１），（２２）で示される演算式を用いて重み係数の更新量を求める。
【０５５８】
なお、数式（２１），（２２）に示されているパラメータαは、安定化定数と称される値で、この値を調整することで過去の学習傾向の重視度合いを調整する。また、パラメータｔは現在の学習回数を表す。
【０５５９】
【数１２】
2005253031.tif 000014
【０５６０】
【数１３】
2005253031.tif 000015
【０５６１】
次に、数式（２１），（２２）を用いて、各ユニットの重み係数を収束させる手順を示す。本実施例においては、１回目の学習については数式（１９），（２０）を用いて重み係数の更新量算出を実施する。また、２回目以降の学習については数式（２１），（２２）を用いて重み係数の更新量算出を実施するものとする。
【０５６２】
まず、上記したように、ニューラルネットワーク８０の初期設定を行う。そして、次に、教師信号データ６８の内の任意の１点、例えば「Ａ」を選定し、そのＶａｌ_Ｄ_（Ａ）値を入力データとして入力層に入力する。
【０５６３】
ニューラルネットワーク８０では、各ユニットにおいて、数式（１２），（１５）に示す各ユニットでの演算を行い、全ユニットについて出力値を算出して一旦保存しておく。これらの値が現在の出力値ＲＯ_o［ｘ，ｙ］となる。
【０５６４】
次に、数式（１９），（２０）を用いて、各ユニットの各重み係数値の更新量を順次算出していく。更新量算出は、出力層，中間層第３層，中間層第２層，中間層第１層の順で行われる。なお、学習定数ηには所定の値が設定される。
【０５６５】
出力層ユニットでは、図３６示すように、ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）値（ＥＯ_o［４，０］）を、出力層ユニットの出力値に対する期待値とする。そして、数式（１９）の、出力層の各重み係数に対する更新量の算出式にＲＯ_o［４，０］およびＥＯ_o［４，０］を代入して各重み係数の更新量Δｋ［４，０，ｎ］を算出する。
【０５６６】
図３６は、出力層ユニットに入力される各入力データに対する各重み係数の内、ｎ＝０の入力に対する重み係数の更新量を算出する場合に必要となる各パラメータの位置関係を示したものである。
【０５６７】
以上に示した演算を行うことによって、出力層ユニットの各重み係数の更新量Δｋ［４，０，０］〜Δｋ［４，０，４］を順次算出し、初期設定された各重み係数値ｋ［４，０，０］〜ｋ［４，０，４］=1に加算する。以上で出力層ユニットの各重み係数ｋ［４，０，０］〜ｋ［４，０，４］の更新は完了する。
【０５６８】
次に中間層第３層の各ユニット（ＣＥＬＬ［３，０］〜ＣＥＬＬ［３，４］）の各重み係数の更新について図３７参照して説明する。
【０５６９】
この場合も、出力層の各重み係数の更新と同様、ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）値を出力層ユニットの出力値の期待値ＥＯ_o［４，０，ｎ］とする。そして、数式（２０）の、中間層の各重み係数に対する更新量の算出式にＲＯ_o［４，０，ｎ］，ＥＯ_o［４，０，ｎ］，および算出に使用する諸パラメータ値を代入して、中間層第３層の各ユニットの各重み係数の更新量Δｋ［３，ｙ，ｎ］を算出する。
【０５７０】
なお、図３７、これら中間層第３層のユニットの各重み係数の内、ｙ＝０すなわち中間層第３層の第１ユニットのｎ＝０の入力に対する重み係数の更新量を算出する場合に必要となる各パラメータの位置関係を示したものである。
【０５７１】
このようにして、中間層第３層の各ユニットの各重み係数の更新量Δｋ［３，０，ｎ］〜Δｋ［３，４，ｎ］を順次算出し、初期設定された各重み係数値ｋ［３，０，ｎ］〜ｋ［３，４，ｎ］＝１に加算する。以上で中間層第３層の各ユニットの各重み係数ｋ［３，０，ｎ］〜ｋ［３，４，ｎ］の更新は完了する。
【０５７２】
次に、図３８を参照して中間層第２層の各ユニットの各重み係数の更新について説明する。図３８は、これら中間層第２層のユニットの各重み係数の内、ｙ＝０、すなわち中間層第２層の第１ユニットのｎ＝０の入力に対する重み係数の更新量を算出する場合、必要となる各パラメータの位置関係を示す図である。
【０５７３】
まず、ここまでの演算処理で、中間層第３層および出力層の全ユニットの全重み係数値が更新されたことになる。この状態で再度、教師信号データ６８のＶａｌ_Ｄ（Ａ）の値を入力層に入力し、各重み係数値が更新された中間層第３層の各ユニットからの出力値ｏ［３，０］〜ｏ［３，４］の５値を求める。
【０５７４】
これらの出力値は、中間層第３層の各ユニットの各重み係数ｋ［３，０，ｎ］〜ｋ［３，４，ｎ］が上記した演算処理で更新された後の各出力値である。そして、ｋ［３，０，ｎ］〜ｋ［３，４，ｎ］＝１の場合の各出力値とは異なる値となる。
【０５７５】
そこで、これらの出力値ｏ［３，０］〜ｏ［３，４］を、第１回目の学習における中間層第３層の各ユニットの出力値の教師信号ＥＯ_o［３，０］〜ＥＯ_o［３，４］と定義する。そして、再度、数式（２０）に保存していたＲＯ_o［３，０］〜ＲＯ_o［３，４］、上記ＥＯ_o［３，０］〜ＥＯ_o［３，４］、および算出に使用する諸パラメータ値を代入し、中間層第２層の各ユニットの各重み係数の更新量Δｋ［２，ｙ，ｎ］を算出する。
【０５７６】
このようにして、中間層第２層の各ユニットの各重み係数の更新量Δｋ［２，０，ｎ］〜Δｋ［２，４，ｎ］を順次算出し、初期設定された各重み係数値ｋ［２，０，ｎ］〜ｋ［２，４，ｎ］＝１に加算する。以上で中間層第２層の各ユニットの各重み係数k［２，０，ｎ］〜k［２，４，ｎ］の更新は完了する。
【０５７７】
以上までの演算処理によって、中間層第２層〜出力層までの全ユニットの全重み係数値が更新されたことになる。そして、この更新された状態で再度、教師信号データ６８のＶＡＬ_Ｄ（Ａ）値をニューラルネットワーク８０の入力層に入力する。そして、各重み係数値が更新された中間層第２層の各ユニットからの出力値ｏ［２，０］〜ｏ［２，４］の５値を求め、これらを第１回目の学習における中間層第２層の各ユニットの出力値の教師信号ＥO_o［２，０］〜Ｅｏ_o［２，４］とする。そして数式（２０）による演算を行うことで中間層第１層の各ユニットの各重み係数ｋ［１，０，ｎ］〜ｋ［１，４，ｎ］の更新が完了する。以上で１回目のニューラルネットワーク８０の学習が終了する。
【０５７８】
２回目以降の学習では数式（２１）および数式（２２）によって、各重み係数値の更新量Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を求めるために、学習回数tと安定化定数αを設定する。そこで、tについては、既に１回目の学習が完了しているため、ｔ＝１と設定する。また、安定化定数αには予め適当な値を設定しておく。
【０５７９】
このようにニューラルネットワーク８０において設定した上で、再び教師信号データ６８のＡを選定し、入力値Ｖａｌ_Ｄ（Ａ）に対するＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）を期待値として選定する。そして、上記した重み係数の更新処理を実施することにより、数式（２１）、数式（２２）に沿った誤差逆伝播アルゴリズムによって、再び中間層第1層から出力層の各重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を更新し、２回目の学習が終了する。なお、この２回目の学習においては、数式（２１）、（２２）のΔｋ［ｘ，ｙ，ｎ］(t)には前回の学習により得られた各重み係数値の更新量Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を代入して演算を行う。
【０５８０】
次に、ｔの値を１インクリメントしてｔ＝２とし、再度、上記した２回目以降の学習の内容を繰返し実行する。この様にして教師信号ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）に対し、tの値をインクリメントしながら、予め決められた学習回数だけニューラルネットワークを繰返し学習させる。なお、本実施例においては、この学習回数をＴと定義する。
【０５８１】
ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ａ）を期待値としてＴ回の繰返し学習が終了した後、別の値、例えば教師信号データ６８のＢのＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ（Ｂ）を、入力値Ｖａｌ_Ｄ（Ｂ）に対する期待値として選定する。そして、再度、上記した演算をＴ回繰返してニューラルネットワーク８０の学習を行う。この様にして教師信号データ６８の各Ａ〜Ｈを教師信号として、各々の教師信号に対し、各Ｔ回の繰返し学習を実施する。そして、このように演算を実施する過程で、ニューラルネットワーク８０における各重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の変動量の絶対値は徐々に小さな値となって行く。
【０５８２】
この様にしてニューラルネットワーク８０の全ての重み係数値の変動量Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］が充分小さな値に収束するまで繰返し学習を実施する。なお、この充分小さな値となる目安としては、どの教師信号に対しても常にΔｋ［ｘ，ｙ，ｎ］がｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の１[%]以内となる場合とする。
【０５８３】
ただし、ここまでの処理において、各重み係数値の変動量Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］が充分小さな値に収束していない場合がある。この場合は、再度教師信号データ６８の中から適当な値を教師信号として選出し、繰返し学習を実行しながらΔｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を充分小さな値になるよう収束させる。
【０５８４】
ここで、教師信号データ６８の値を教師信号とし繰返し学習を実施しても、各重み係数値が充分小さな値に収束しない場合、良好に収束しない重み係数値を持つユニットまたはその近傍ユニットについて、以下に示す各パラメータの変更、あるいはニューラルネットワーク８０の変更を適宜実施し、Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］を充分小さな値に収束させる。
【０５８５】
例えば、特定のユニットの閾値オフセット値ｔｈ［ｘ，ｙ］（初期設定ではｔｈ［ｘ，ｙ］＝１と設定）を変動させる。
【０５８６】
または、特定のユニットの発火関数であるシグモイド関数の係数μ［ｘ，ｙ］（初期設定はμ［ｘ，ｙ］＝０．３）を変動させる。
【０５８７】
または、特定のユニットの発火関数（初期設定では、全てのＦ［ｘ，ｙ］をシグモイド関数と設定）をシグモイド関数からヘビサイド（単純ステップ）関数に変更する。
【０５８８】
さらには、ユニット間における特定の入出力経路、例えば図２７に示す経路８３を切断した上で繰返し学習を実施する。なお、切断する経路８３については、Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］の更新値が収束するならば、ある層のユニットの入出力経路の一部でも全部でも良い。また、この際切断された経路８３については、入出力値ｏ［ｘ，ｙ］=ｉ［ｘ＋１，ｙ，ｎ］を０に固定することで、ニューラルネットワーク８０の設定をそのまま用いて繰返し学習を継続させることが可能である。
【０５８９】
また、重み係数値の変動量Δｋ［ｘ，ｙ，ｎ］が充分小さな値に収束しない場合における他の変更としては、１つの層あるいは複数の層に対して、特定のユニットを追加あるいは削除した上で繰返し学習を実施する。なお、ユニットを追加する場合、通常は元のモデル構成での繰返し学習の途中で新規に初期化されたユニットを追加し、繰返し学習を継続する。
【０５９０】
またユニットを削除する場合も、元のモデル構成において、ある程度繰返し学習が行われた状態から指定したユニットを削除し、再度繰返し学習を継続する。
【０５９１】
一般的にはユニットを追加した場合、各重み係数値が収束する可能性は大きくなるが繰返し学習回数は増大する傾向にある。一方、ユニットを削除した場合は、繰返し学習回数は減少するが各重み係数値が収束する可能性は小さくなる傾向にある。
【０５９２】
また、教師信号データ６８によって規定される各点間の一部において、特に入力値と出力値との関係（入出力分布）の変動率、すなわち、図３３に示す曲線の傾きの度合いが大きく変化する、あるいは周囲の入出力値の分布と異なる分布を持つといった特異な分布領域が生じる場合がある。このような領域の存在について予め判明している場合、それらの各点間における詳細なサンプル収集を行い、このサンプルデータを教師信号としてニューラルネットワーク８０に繰返し学習させてもよい。
【０５９３】
例えば、特性Ｅの値（Ｖａｌ_Ｅ（ｍ））と、対応する画像処理パラメータＥ（ＩＵ_Ｅ_Ｐａｒａｍ（ｍ））について、事前の画像サンプル評価等により求めた最適な両者の対応関係が図３４に示すようになるとする。また、図３４の各点（Ｍ〜Ｘ）を結ぶ、入力値と出力値との対応関係を示す理想曲線を示すと図３５のようになるとする。
【０５９４】
ここで、図３５を参照すると、点Ｏ〜Ｐ〜Ｑ間について、点Ｎ−点Ｏ間は、入力値（Ｖａｌ_Ｅ（ｍ））に対する出力値（ＩＵ_Ｅ_Ｐａｒａｍ（ｍ））が大きく変動する区間であることがわかる。これに対し、点Ｑ−点Ｒ間は、入力値に対し出力値が殆ど変動しない区間となっている。このことは、点Ｎから点Ｏ〜Ｐ〜Ｑ間に向かう区間では、変動率がマイナス値から急激に０に限りなく近い値に変動していると考えられる。
【０５９５】
逆に、点Ｒ〜Ｓ〜Ｔ間については、点Ｎ−点Ｏ間では、入力値に対する出力値が殆ど変動していないが、点Ｔ−点Ｕ間では大きく変動する区間となる。このため、点Ｒ〜Ｓ〜Ｔ間から点Ｕに向かう区間では、変動率が限りなく０に近い値から急激にマイナス値に変動していると考えられる。
【０５９６】
更に点Ｕ〜Ｖ〜Ｗの区間は、点Ｔから点Ｕ〜Ｖに向かう間は単調に減少傾向となっているが、Ｖ−Ｗ間で極わすかだか増加している。すなわち、点Ｕ〜Ｖ〜Ｗの区間の前後区間と比較して入力値と出力値との対応関係の変動率を示す分布形状が異なっていることが予測される。なお、これ以降では、上記した点Ｏ〜Ｐ〜Ｑ間、点Ｒ〜Ｓ〜Ｔ間、および点Ｕ〜Ｖ〜Ｗ間のように、入力値と出力値との対応関係の変動率がその前後の分布領域と異なる領域を特異分布領域と称する。
【０５９７】
このような各特異分布領域に対しては、特異分布領域の中を周囲の他の領域区間よりも細かな間隔でサンプリングして教師信号データ６８を収集することが好ましい。そして、上記した学習手順に従って、ニューラルネットワーク８０を繰返し学習させる事により、このニューラルネットワーク８０を介した、入力値（特性ＤまたはＥの値）と出力値（画像処理パラメータＤまたはＥの値）との関係を示す分布曲線は、図３３あるいは図３５に示される理想の分布曲線に近似する結果が得られる。
【０５９８】
以上のようにニューラルネットワーク８０によって演算されることによって、画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅは、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅから出力された値に対して図３３および図３５に示す分布曲線に従った画像処理パラメータＤ，Ｅを出力することができる。
【０５９９】
（画像処理パラメータ出力回路の演算処理におけるデータ量）
ここで、特性Ｄの値に対する画像処理パラメータＤの算出に学習されたニューラルネットワーク８０を用いる本実施形態２に係る画像印字装置５０において、演算処理で必要となるデータ量および演算量について説明する。
【０６００】
まず、学習されたニューラルネットワーク８０を用いて各入力値（特性Ｄの値）から各出力値（画像処理パラメータＤ）を演算して求める本実施形態２に係る画像印字装置５０の場合について考える。この場合、演算に必要なパラメータは、上記したとおり、対象とする入出力系の重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］、閾値オフセット値ｔｈ［ｘ，ｙ］、およびシグモイド関数係数μ［ｘ，ｙ］の３パラメータとなる。また、ここではニューラルネットワーク８０が、例えば入力層のユニット数＝１、中間層第１層〜中間層第３層のユニット数＝５、出力層のユニット数＝１の合計１７ユニットで構成される場合を考える。
【０６０１】
そこで、各画像処理パラメータＤの値のデータサイズは、ニューラルネット８０における各ユニットでの演算処理では固定小数演算が重ねて行われる事を想定して１６［ｂｉｔ／Ｄａｔａ］＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］と設定すると、ニューラルネットワーク８０について、上記パラメータの総データ量の計算結果は次のとおりとなる。
【０６０２】
まず、入力層は、重み係数がなく発火関数による出力計算がなされないため、データ量は０［Ｂｙｔｅ］である。
【０６０３】
次に中間層第１層は、ユニット数が５であり、入力データは１[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６０４】
このため、重み係数値の変数名をＮｕｍ_ｋとし、閾値オフセット値の変数名をＮｕｍ_ｔｈとし、シグモイド関数係数の変数名をＮｕｍ_μとすると以下の数式（２３）に示す計算となる。
【０６０５】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１[入力]×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
（２３）
次に、中間層第２層は、ユニット数が５であり、入力データは５[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６０６】
このため、重み係数値（変数名：Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（変数名：Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（変数名：Ｎｕｍ_μ）はそれぞれ以下の数式（２４）に示す計算となる。
【０６０７】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[入力]×５[ユニット]＝５０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５［ユニット］＝１０［Ｂｙｔｅ］
（２４）
中間層第３層は、ユニット数が５であり、入力データは５[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６０８】
このため、重み係数値（変数名：Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（変数名：Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（変数名：Ｎｕｍ_μ）はそれぞれ以下の数式（２５）に示す計算となる。
【０６０９】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５［入力］×５［ユニット］＝５０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５［ユニット］＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５［ユニット］＝１０［Ｂｙｔｅ］
（２５）
また、出力層は、ユニット数が１であり、入力データは５[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６１０】
このため、重み係数値（変数名：Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（変数名：Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（変数名：Ｎｕｍ_μ）はそれぞれ以下の数式（２６）に示す計算となる。
【０６１１】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５［入力］×１［ユニット］＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１［ユニット］＝２［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１［ユニット］＝２［Ｂｙｔｅ］
（２６）
したがって、ニューラルネットワーク８０における総データ量は、次式（２７）に示すように入力層の容量と数式（２３）〜（２６）の合計容量であり１８４［Ｂｙｔｅ］となる。
【０６１２】
合計容量＝（０［Ｂｙｔｅ］）
＋（１０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］）
＋（５０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］）
＋（５０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］）
＋（１０［Ｂｙｔｅ］＋２［Ｂｙｔｅ］＋２［Ｂｙｔｅ］）
＝１８４［Ｂｙｔｅ］                                          （２７）
また、上記実施例において初期設定したニューラルネットワーク８０では、入力層のユニット数が１、中間層第１層のユニット数が５、中間層第２層のユニット数が１０、中間層第３層のユニット数が７、出力層のユニット数が１である合計２４ユニットで構成されていた。このニューラルネットワーク８０について、パラメータの総データ量は以下の通りとなる。
【０６１３】
まず、入力層は、重み係数がなく発火関数による出力計算がなされないため、上記と同様にデータ量は０［Ｂｙｔｅ］である。
【０６１４】
次に中間層第１層は、ユニット数が５であり、入力データは１[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６１５】
このため、重み係数値（Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（Ｎｕｍ_μ）は、それぞれ以下の数式（２８）に示す計算となる。
【０６１６】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１[入力]×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[ユニット]＝１０［Ｂｙｔｅ］
（２８）
次に、中間層第２層は、ユニット数が１０であり、入力データは５[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６１７】
このため、重み係数値（変数名：Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（変数名：Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（変数名：Ｎｕｍ_μ）はそれぞれ以下の数式（２９）に示す計算となる。
【０６１８】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×５[入力]×１０[ユニット]＝１００［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１０[ユニット]＝２０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１０［ユニット］＝２０［Ｂｙｔｅ］
（２９）
中間層第３層は、ユニット数が７であり、入力データは５[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６１９】
このため、重み係数値（変数名：Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（変数名：Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（変数名：Ｎｕｍ_μ）はそれぞれ以下の数式（３０）に示す計算となる。
【０６２０】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１０［入力］×７［ユニット］＝１４０［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×７［ユニット］＝１４［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×７［ユニット］＝１４［Ｂｙｔｅ］
（３０）
また、出力層は、ユニット数が１であり、入力データは５[データ／ユニット]である。そして、発火関数（シグモイド関数）による出力計算は全ユニットで行われる。
【０６２１】
このため、重み係数値（変数名：Ｎｕｍ_ｋ）、閾値オフセット値（変数名：Ｎｕｍ_ｔｈ）、シグモイド関数係数（変数名：Ｎｕｍ_μ）はそれぞれ以下の数式（３１）に示す計算となる。
【０６２２】
Ｎｕｍ_ｋ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×７［入力］×１［ユニット］＝１４［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_ｔｈ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１［ユニット］＝２［Ｂｙｔｅ］
Ｎｕｍ_μ＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×１［ユニット］＝２［Ｂｙｔｅ］
（３１）
したがって、ニューラルネットワーク８０における総データ量は、次式（３２）に示すように入力層の容量と数式（２８）〜（３１）の合計容量であり３５６［Ｂｙｔｅ］となる。
【０６２３】
合計容量＝（０［Ｂｙｔｅ］）
＋（１０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］＋１０［Ｂｙｔｅ］）
＋（１００［Ｂｙｔｅ］＋２０［Ｂｙｔｅ］＋２０［Ｂｙｔｅ］）
＋（１４０［Ｂｙｔｅ］＋１４［Ｂｙｔｅ］＋１４［Ｂｙｔｅ］）
＋（１４［Ｂｙｔｅ］＋２［Ｂｙｔｅ］＋２［Ｂｙｔｅ］）
＝３５６［Ｂｙｔｅ］                                          （３２）
上記した総データ量の計算からも分かるように、ニューラルネットワーク８０におけるデータの総容量は、ニューラルネットワーク８０中のユニット数、およびニューラルネットワーク８０のモデル形態（ユニット間の接続形態）によって変動する。
【０６２４】
しかし、画像認識処理Ｄまたは画像認識処理Ｅの値を入力値として理想的な出力値（画像処理パラメータＤまたはＥ）を出力するように、少ないユニット数でニューラルネットワーク８０が学習可能な場合は、このデータ量の大幅な低減を実現できる。
【０６２５】
ところで、画像処理パラメータ出力回路６３において行われるニューラルネットワーク８０による演算は、通常のニューラルネットワーク回路では演算に時間がかかるという問題がある。すなわち、ニューラルネットワークの各ユニットで行われる演算は、発火関数が全てシグモイド関数であると仮定すると、基本的に積和演算の連続処理となり、この積和演算をユニット数分繰返すことにより出力値が求められることとなる。このため、演算ステップはニューラルネットワーク８０内のユニット数に応じて増大することとなる。
【０６２６】
また、画像認識処理Ｄの特性Ｄの値に対して画像処理パラメータＤを出力する演算が、画像認識処理Ｅの特性Ｅの値に対して画像処理パラメータＥを出力する演算が必要となる。このため画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅにおいて、上記各演算を実現可能とするニューラルネットワーク８０のモデルをそれぞれ用意する必要がある。すなわち、画像認識処理の数だけ、この画像認識処理に対応したニューラルネットワークのモデルを構築しなければならない。
【０６２７】
したがって、ニューラルネットワーク８０をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）として画像処理パラメータ出力回路６３に搭載する場合、画像印字装置５０がサポートする画像認識処理の分だけニューラルネットワークモデルを搭載する必要がある。そこで、画像印字装置５０がサポートする画像認識処理が多くなるに伴って回路規模は増大し続けることとなる。また、一度、ニューラルネットワーク８０がハードウェアとして確定し搭載された場合、搭載後のモデル変更あるいは新規モデルの追加搭載が不可能であるため、画像認識処理の仕様変更の度に新規にニューラルネットワーク８０を搭載した回路を設計し直さなければならないこととなる。
【０６２８】
つまり、例えば、画像処理パラメータ出力回路６３において、画像認識処理Ｘ，Ｙの処理結果の値を入力値として、画像処理パラメータＸ、Ｙを出力するニューラルネットワーク８０のモデルをそれぞれ搭載した回路をＡＳＩＣで作成しているとする。この場合、新たに画像認識処理Ｚが追加されたとしても、画像処理パラメータ出力回路６３が既にハードウェアとして確定している場合、この画像認識処理Ｚを追加搭載する事が不可能である。このため、画像認識処理Ｘ、Ｙ、Ｚの各処理結果を入力値として画像認識処理パラメータＸ，Ｙ，Ｚそれぞれを出力するニューラルネットワーク８０を搭載したＡＳＩＣを新たに設計することになる。したがって、画像認識処理に応じてニューラルネットワークモデルが構築された回路構成の画像処理パラメータ出力回路６３は、結果として仕様変更の度に大幅なコストアップが不可避となる。そして、各画像認識処理の仕様変更に柔軟に対応するシステムの構築はほぼ不可能になる。
【０６２９】
そこで、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、画像処理パラメータ出力回路６３にディジタルシグナルプロセッサ（以下、ＤＳＰと表記）を採用する構成である。なお、このＤＳＰとは、「ディジタル信号演算処理」という特定の演算処理に対して、常に高い演算性能を発揮する事を目的として、内部のハードウェアアーキテクチャが専用に特化されたプロセッサデバイスである。上記のディジタル信号演算処理には一般的なものとして幾つかの種類があるが、いずれの演算処理も、基本的には下記に示す数式（３３）に示されＲされる様な離散データ同士の積和演算処理を基本アルゴリズムとしている。
【０６３０】
【数１４】
2005253031.tif 000016
【０６３１】
そしてこのＤＳＰは、上記数式（３３）の積和演算処理を常時高速で行えるように、次の各特化アーキテクチャを内蔵している。すなわち、ＤＳＰは、１マシンクロックで積和演算が実行可能な乗算器、加算器と、互いに独立したデータメモリと命令メモリおよび各々のメモリの独立バスで構成されるハーバード・アーキテクチャによる演算データの先読み構造と、ディジタル演算処理用とＡＬＵ（算術論理演算ユニット；Arithmetic and Logic Unit）から独立したアドレス生成専用ＡＬＵと、多段パイプライン化アーキテクチャと、ハードウェアによるゼロ・オーバーヘッド・ループとを有している。
【０６３２】
さらにＤＳＰは、以上の各特化ハードウェアを有効かつ高効率に動作させるディジタル信号演算命令セットを備える。
【０６３３】
そして、このＤＳＰは、以上に示した基本的な特化ハードウェアおよび特化ソフトウェアにより、通常百［ＭＨｚ］〜数百［ＭＨｚ］の高速クロックで動作し、かつ数式（３３）に示される積和演算を１クロックで連続処理する性能を持っている。例えば、ＤＳＰは、Ａ１，Ｘ１の２値の乗算処理と既に計算されたＡ０，Ｘ０値への加算処理を１クロックで連続処理する。
【０６３４】
また、例えば動作クロックが百［ＭＨｚ］で、かつ数式（３３）においてＮ＝１００の演算を行う場合の処理時間は、単純計算で以下の数式（３４）に示されるように１[μｓｅｃ]となる。
【０６３５】
１／１００［ＭＨｚ］×１００＝１０［ｎｓｅｃ］×１００＝１［μｓｅｃ］
（３４）
また、ＤＳＰは、上記に示したＤＳＰ特有の高速動作対応アーキテクチャに加えて、並列プロセッサ配置によるＳＩＭＤ（Single Instruction Multiple Data）処理構造等、デバイス毎に更なる高速動作対応を行っており、実質的な動作速度は、１積和演算あたり数[nsec]というレベルを実現する。
【０６３６】
従って、このＤＳＰを画像処理パラメータ出力回路６３として配置する事により、ニューラルネットワーク８０による実処理時に必要となる演算時間の低減をはかることが可能となる。
【０６３７】
より具体的に、例えば、本実施例のニューラルネットワーク８０について、入力層のユュニット数が１、中間層第１層〜中間層第３層のユニット数が５、出力層のユニット数が１の計１７ユニット数である場合、ニューラルネットワーク８０の演算処理を、実質演算速度が１積和演算あたり5[nsec]のＤＳＰで処理した処理時間は次のようになる。
【０６３８】
まず、各ユニットで実施される積和演算は上記したように基本的に２種類である。すなわち１つ目は数式（１２）に示される、各ユニットへの入力データ値ｉ［ｘ，ｙ，ｎ］と各重み係数値ｋ［ｘ，ｙ，ｎ］との積和演算である。２つ目は数式（１６）に示されるシグモイド関数の近似積和演算である。
【０６３９】
１つ目の入力データ値と重み係数値の積和演算数は、入力層では行われず、中間層第１層では１[入力／ユニット]×５[ユニット]＝１[積和演算／ユニット]×５[ユニット]＝５[積和演算]である。また、中間層第２層では、５[入力／ユニット]×５[ユニット]＝５[積和演算／ユニット]×５[ユニット]＝２５[積和演算]である。また、中間層第３層では、５[入力／ユニット]×５[ユニット]＝５[積和演算／ユニット]×５[ユニット]＝２５[積和演算]である。また、出力層では、５[入力／ユニット]×１[ユニット]＝５[積和演算／ユニット]×１[ユニット]＝５[積和演算]で合計６０[積和演算]となる。
【０６４０】
次に２つ目のシグモイド関数の近似積和演算については、各ユニットにおいて数式１６の第３項目まで近似積和演算を行うものとし、そのサイクル数を第１項目＋第２項目迄で１[積和演算]（１項目が１／１＝１で定数、第２項目が{(ａ[x，y] ／μ[x，y])／２}で{ａ[x，y]×(1/μ[x，y])}の演算結果を１ビット右シフトすることで／２となり、通常第２項目の積算と１ビット右シフト、および第１項目への加算が１[積和演算]で実行可能と見積り）、第３項目で３[積和演算]（第３項目が{(ａ[x，y] /μ[x，y])2／(１×２×３)}で(ａ[x，y])2＝(ａ[x，y])×(ａ[x，y])で１[積和演算]、(ａ[x，y])2×{１／(μ[x，y])2}で１[積和演算]、(ａ[x，y] ／μ[x，y])2×{1／(１×２×３)}と第１項目＋第２項目への加算で３[積和演算]）の合計４［積和演算］を要するものと想定する。
【０６４１】
この場合、総ユニット数が１７のニューラルネットワーク８０では、入力層を除く１６ユニットでこのシグモイド近似積和演算が行われるため、積和演算の総数は４[積和演算]×１６[ユニット]＝６４[積和演算]となる。
【０６４２】
従って、このようなユニット数のニューラルネットワークにおいて、ある入力値から出力値を求めるために必要な積和演算数は、６０[積和演算]＋６４[積和演算]＝１２４[積和演算]となる。
【０６４３】
これを動作周波数１００［ＭＨｚ］、１クロックで１積和演算が可能となる。すなわち、１０[ｎｓｅｃ／積和演算]で、かつコアの４並列化により実質２．５[ｎｓｅｃ/積和演算]の能力を持つＤＳＰで処理した場合の処理時間は以下の数式（３５）の通りとなる。
【０６４４】
６４[積和演算]×２.５[ｎｓｅｃ／積和演算]＝１６０［ｎｓｅｃ］        （３５）
次に、上記した画像印字装置５０がサポートする画像認識処理が多くなるに伴って回路規模は増大する問題に対しても、画像処理パラメータ出力回路６３がプログラマブルなデバイスであるＤＳＰを用いているため容易に対応可能となる。
【０６４５】
すなわち、予め、画像認識処理Ｄ、および画像認識処理Ｅの各特性の値Ｄ，Ｅに対応する画像認識処理パラメータＤ，Ｅを算出するためのニューラルネットワーク８０を学習させておく。そして、このニューラルネットワークによる演算を実行する、画像処理パラメータ出力回路６３に搭載するＤＳＰ用にプログラミングした命令コード（ニューラルネットプログラム６７）を記憶装置５７に各ニューラルネットワーク係数６６と共に格納しておく。
【０６４６】
したがって、画像処理パラメータ出力回路６３は、ＩＣタグ解析回路５３から特性Ｄまたは特性Ｅの値が入力されると、該当するニューラルネットワーク８０による演算を実現するニューラルネットワークプログラム６７と、その演算で使用する各ニューラルネットワーク係数を記憶装置５７からダウンロードする。そして、画像処理パラメータ出力回路６３は、入力された特性Ｄまたは特性Ｅの値に対してニューラルネットワーク８０の演算処理を行い、対応する画像処理パラメータＤまたはＥの値を算出する。
【０６４７】
この様に本実施の形態に係る画像印字装置５０の画像処理パラメータ出力回路６３は、ＤＳＰを実装しているため、新たに画像認識処理回路が追加される場合であっても、以下のデータを記憶装置５７に追加書込みすることによって対応可能とする。
【０６４８】
すなわち、新たに追加された画像認識処理回路による画像認識処理結果の値と、この値に対応する理想的な画像処理パラメータの値を予め求め、教師信号データ６８として記憶装置５７に記憶する。そして、この教師信号データ６８に基づいて学習された画像認識処理用のニューラルネットワークの演算処理を実現するニューラルネットワークプログラム６７（ＤＳＰ用プログラミング言語でプログラミングした命令コード）と、各ニューラルネットワーク係数とを記憶装置５７に追加書込みする。
【０６４９】
したがって、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、画像処理システムとして一切のハードウェア変更を行わずに、サポートする画像認識処理の追加・削除・一部変更といった仕様変更が自在に実施可能となる
それ故、様々な画像認識処理を行うハイエンド画像印字装置から、１、２種類の主要な画像認識処理のみをサポートするローエンド画像印字装置にわたるあらゆる機種に搭載する画像処理システムを統一する事が可能となる。よって、本実施形態に係る画像印字装置５０では機種毎にハードウェアを開発することが無くなるため、多大なコストダウンが実現可能となる。
【０６５０】
また、本実施例で使用されるニューラルネットワーク８０は、基本的にはデータ伝達方向が単方向の多層ニューラルネットワークとなっている。この様なニューラルネットワーク８０は、各ユニットで実行される一連の演算処理を基本的なソフトウェアモジュールとして作成し、それらのモジュールを複数用意した上で、あるモジュールの出力を別のモジュールのいずれかの入力に接続するといった、ソフトウェアモジュール間の接続構造によって設計されている。
【０６５１】
よって、この接続情報をソフトウェアプログラムコード上で変更することにより、モジュール間の接続を切断する、新たなユニットを追加すると言った処理が容易に変更可能となる。
【０６５２】
従って、画像処理パラメータ出力回路６３は、最初に何らかのニューラルネットワークモデルを作成しておけば、新たな画像認識処理の特性の値に対応する画像処理パラメータの算出処理が追加された場合であっても対応可能となる。また、既存の特性Ｄまたは特性Ｅの値に対応する画像処理パラメータＤ，Ｅの算出処理を実現するニューラルネットワーク８０の変更がなされた場合においても迅速な対応が可能となる。
【０６５３】
また、画像処理パラメータ出力回路６３において実行するニューラルネットワーク８０は、基本的に自由に設定可能である。このため、画像認識処理ＤまたはＥによる特性Ｄまたは特性Ｅの値に対応する画像処理パラメータＤまたはＥの算出に対して、用いられるニューラルネットワークの構造は、上記した階層構造のニューラルネットワークに限定されるものではない。つまり、良好な学習結果が得られるのであれば、例えば、相互結合型のニューラルネットワークであってもよい。そして、この構造のニューラルネットワークをＤＳＰのプログラミング言語でプログラミングした命令コードと、各ニューラルネットワーク係数を記憶装置５７に追加書込みしても良い。
【０６５４】
なお、上記した画像処理パラメータ出力回路６３によって出力された画像処理パラメータＤおよびＥは、画像処理パラメータ適用先判定回路１７に出力される。
【０６５５】
（外部入力装置および画像処理パラメータ適用先判定回路の構成）
画像処理パラメータ適用先判定回路１７は、実施形態１の画像印字装置１と同様に、入力された画像処理パラメータを、各印字画像処理回路５８〜６２に入力するか否かを判定するものである。この判定は、外部入力装置１４によって入力されたユーザの指示に応じて決められる。
【０６５６】
また、この外部入力装置１４は、実施形態１の画像印字装置１と同様にユーザによる指示を画像印字装置５０に反映させるためのものである。この外部入力装置１４はユーザからの指示に基づき、画像認識処理の結果を反映させて印刷を行うか否かを決定することができる。すなわち、外部入力装置１４は、入力画像データの画像処理時にユーザが各印字画像処理回路５８〜６２と、画像処理パラメータ適用先判定回路１７に対して、画像処理を実行する画像処理回路５８〜６２の選択を指示する回路である。
【０６５７】
この外部入力装置１４が印字画像処理回路５８〜６２に対して出力する情報は、印字画像処理回路５８〜６２のいずれかの回路において画像処理に用いられるパラメータ値であってもよく、あるいは、画像処理パラメータ出力回路６３から画像処理パラメータ適用先判定回路１７を介して出力された画像処理パラメータの値の採用を指示する情報でも良い。
【０６５８】
例えば、印字画像処理回路５９に対して、外部入力装置１４は、３×３フィルタの各係数計９個を直接指示しても良い。また、外部入力装置１４と印字画像処理回路５９との間で予め指示コマンドを定義しておく。そして、例えば、外部入力装置１４より「先鋭化」という意味のコマンドが出力されれば印字画像処理回路５９側で図２２（ｂ）に示すような配置のフィルタ係数が選択されるように構成されていてもよい。
【０６５９】
また、外部入力装置１４により「縦エッジ強調」という意味のコマンドが出力されれば印字画像処理回路５９側で図２２（ｂ）に示すような配置のフィルタ係数が選択される構成としても良い。
【０６６０】
一方、外部入力装置１４は、画像処理パラメータ適用先判定回路１７に対して、画像処理パラメータ出力回路６３で算出された画像処理パラメータＤまたはＥの値を、印字画像処理回路（５８）〜（６２）のいずれかにおいて適用させるかどうかを指示する。この指示は、「０：適用しない」、「１：適用する」の１ビットの信号によって画像処理パラメータ適用先判定回路１７に対して指示することが好ましい。したがって、外部入力装置１４から画像処理パラメータ適用先判定回路１７に対して、画像認識処理Ｄによる特性Ｄの値に対応する画像処理パラメータ、すなわちフィルタ重畳係数について”０”と指示される場合、印字画像処理回路５９では、この画像処理パラメータＤによる制御が行われない。すなわち、入力画像中の全画素のＬ＊平均値を全く考慮しないでフィルタ処理演算が実行される。
【０６６１】
このように、本実施形態の画像印字装置５０は、実施形態１の画像印字装置１と同様に、外部入力装置１４が画像処理パラメータＤまたはＥの適用を画像処理パラメータ適用先判定回路１７に指示できる構成である。このため、ユーザが画像認識処理ＤまたはＥの効果を入力画像データに対する画像処理に所望しない場合、画像印字装置５０では画像処理に要する時間を更に短縮させることが可能となる。
【０６６２】
また、ユーザが各画像認識処理の効果を印字画像処理に所望する場合は、高品質な複写画像を得る事が可能となる。
【０６６３】
なお、画像認識処理／印字画像処理判定回路５４を介して印字画像処理回路５８に入力される画像データは、画像処理パラメータ適用先判定回路１７から画像処理パラメータＤおよびＥが印字画像処理回路５８〜６２のいずれかに入力さるタイミングで、入力されるように設定されていることが好ましい。
【０６６４】
印字画像処理回路６２において夕刊処理を画素ごとに実行された入力画像データ（ＣＭＹＫデータ）は、画像形成出力装置５６に送られる。そして、画像形成出力装置５６は、受信した入力画像データに基づき、原稿上に印刷処理を行う。また、この印字処理と並行して、ＩＣタグ書込み回路６５は、画像認識処理回路５５ｄ、ｄｄｅによって得られた特性Ｄ，Ｅの値とともに、自装置情報６９を出力画像の原稿に備えられたＩＣタグ７０に記録するように画像形成出力装置５６に指示を出す。なお、上記特性Ｄ，Ｅの値および自装置情報６９には、元々入力原稿のＩＣタグに記憶されていた画像認識処理の結果値（特性の値）および印字装置に関する情報と、画像印字装置５０で新たに画像処理認識処理が行われた場合に得られた特性の値をも含めた情報である。
【０６６５】
ＩＣタグ書込み回路６５からの指示を受けて、画像形成出力装置５６は、自身に備えられているＩＣタグライタ（不図示）によって出力画像が印字される原稿に備えられたＩＣタグ７０に、図１８に示すような各種情報を記録する。
【０６６６】
このようにして、画像形成出力装置５６は、ＩＣタグ７０に上記各種情報を記録した、画像が印刷された原稿を排出する。
（ＰＣからの画像データ入力処理）
また、本実施の形態に係る画像印字装置５０は、実施形態１に示す画像印字装置１と同様に、上記した構成に加え、ＰＣ２９と通信可能に接続されている。すなわち、ＰＣ２９は、データ入力インターフェイスとしての外部端末接続部（不図示）を介して、入力データ補正回路１１の出力部とＩＣタグ解析回路５３の入力部とに接続されている。そして、ＰＣ２９は、入力データ補正回路１１の出力部に標準のＲＧＢ表色系の画像データ（ｓＲＧＢデータ）を出力し、一方、ＩＣタグ解析回路５３の入力部にＩＣタグ７０に記録されている情報に相当する各データを出力できるようになっている。
【０６６７】
このＰＣ２９は、標準表色系で画像データを編集可能とするものであり、予め専用アプリケーションソフト等を実行することで、画像印字装置５０が備える画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅと同様の画像認識処理を行う。そして、ＰＣ２９は、ＩＣタグ７０に記録されている各データ、すなわち機種情報および各特性情報を保持しておく。
【０６６８】
そして、このＰＣ２９は、ｓＲＧＢ表色系である入力画像データを画像認識処理／印字画像処理判定回路５４に、機種情報および各特性情報をＩＣタグ解析回路５３にそれぞれ入力する。
【０６６９】
なおＰＣ２９の機種情報としては、図１８に示すメーカ情報、印字装置の型名情報の各項目に、このＰＣ２９のメーカを特定するための識別番号、型名を特定するための識別番号を予め定義し、他の印字装置と同様とする。このようにして、画像印字装置５０では、ＰＣ２９で処理された各種情報も認識可能とすることができる。
【０６７０】
したがって、上記ＰＣ２９のように標準表色系で画像データの画像認識処理を可能とする外部装置から入力される画像データについても、画像印字装置５０は、画像認識処理を省略し画像処理を行うことができる。
【０６７１】
したがって、本実施の画像印字装置５０は、ＰＣ２９から入力される画像データにたいしても、画像認識処理を省略することができるため、入力画像の印字時間の短縮を図ることができる。
【０６７２】
以上の様に、本実施の形態に係る画像印字装置５０では、画像処理パラメータ出力回路６３がニューラルネットワーク８０を用いて演算を行い、画像認識処理結果の値に対する画像処理パラメータを出力する構成である。このため、画像印字装置５０は、教師信号として与えられる数個の離散的な既定点の入出力情報（教師信号データ６８）から、これらの既定点間の未知点も含めた入出力値の分布全体のパターン（図３５に示す分布曲線の形状）を極めて良好に予測再現することができる。
【０６７３】
よって、画像印字装置５０は、どのような画像認識結果に値に対しても常に理想値に近い画像処理パラメータを得ることができる。
【０６７４】
また、本実施の形態に係る画像印字装置５０は、画像認識処理結果に対する画像処理パラメータの演算において、必要なデータ量が、ニューラルネットワーク係数（重み係数、閾値オフセット値、およびシグモイド係数値）である。
【０６７５】
このため、予めいくつかの画像認識処理結果の値とこの値に対応する画像処理パラメータの値とを記憶する、あるいは、画像認識処理結果の値が取り得る範囲をグループ化し、このグループにおける代表値とこの代表値に対する画像処理パラメータとを保持す構成よりも、記憶するデータ量を少なくすることができる。
【０６７６】
さらにまた、画像印字装置５０では、画像処理パラメータ出力回路６３の演算に用いるニューラルネットワーク８０を更に学習させることができる。
【０６７７】
このため、現行のニューラルネットワークよりも更に少ないユニット数で学習を収束させる事が可能となる場合は、保持するニューラルネットワーク係数を減少させる事ができ、記憶しておくデータ量を低減させることができる。また、画像処理パラメータ出力回路６３では、予め適切な画像処理パラメータを出力するようにニューラルネットワーク８０を学習させるため、将来的な装置の改良にも柔軟な対応が可能な画像印字装置５０を提供することができる。
【０６７８】
また、実施形態２において示す画像印字装置５０は、実施形態１の画像印字装置１と比較して下記の点でさらに有利である。
【０６７９】
実施形態１に示す画像印字装置１の構成では、上記したように、入力画像に対して、ある特性に基づく画像処理を行うために、予め、ある特性における代表パラメータを設定する必要がある。そこで、この代表パラメータを求めるために、多くの画像サンプルに対して画像認識処理を行い、この画像認識処理によって得られた多くの特性の値に対して最適な代表パラメータを設定するための主観評価を行う必要がある。
【０６８０】
一方、実施形態２に示す画像印字装置５０では、特性の値と、これら特性の値に対する最適な画像処理パラメータを設定するために、画像処理パラメータ出力回路６３で行われるニューラルネットワーク８０の学習に必要となるいくつかのサンプル画像だけですむ。
【０６８１】
すなわち、実施形態２に示す画像印字装置５０は、実施形態１に示す画像印字装置１にくらべて、予め限られたサンプル画像に対する画像認識処理を行い、この処理結果に応じた最適な画像処理パラメータを求めるだけでよい。
【０６８２】
また、画像印字装置１では、得られた数多くの特性の値それぞれに対して最適な画像処理パラメータ（代表パラメータ）を設定するための主観評価を行う必要があるが、画像印字装置５０では、ニューラルネットワーク５０における学習を行うことで実現できる。
【０６８３】
従って1種類の対応分布図を作成するのに要する時間は、画像印字装置１と比較して画像印字装置５０の構成の方が少ない時間で行うことができる。さらにまた、特性の値に対する最適な画像処理パラメータの設定を行うにあたり、画像印字装置１では、被験者による主観評価を行わなければならないが、画像印字装置５０ではこのような主観的評価を行う必要がなく、被験者の主観のばらつきが生じることがなく、特性の値に対する画像処理パラメータを設定することができる。
【０６８４】
よって、画像印字装置１の構成に比べて、画像印字装置５０の構成の方が、新たな画像認識処理と、この処理に対応する画像処理を追加する際にも短時間で設定することができる。
【０６８５】
また、画像印字装置１では、各特性の値に対して、当該特性の値が属するグループの画像処理パラメータ（代表パラメータ）に変換される。これに対して、画像印字装置５０は、各特性の値ごとに応じた画像処理パラメータを求めることができるため、より精度の高い画像処理パラメータを得ることができる。
【０６８６】
なお、本実施の形態に係る画像印字装置５０は、印字画像処理回路５８〜印字画像処理回路６２それぞれを備え、画像データに対する所定の画像処理を行う構成であった。すなわち、印字画像処理回路５８では、画像データのｓＲＧＢ表色系からＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系への変換処理が行われ、印字画像処理回路５９では、Ｌ＊値について鮮鋭化処理が行われ、印字画像処理回路６０では、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系からＣＭＹ表色系への変換処理が行われ、印字画像処理回路６１では、黒生成処理が行われ、印字画像処理回路６２では、ディザ処理が行われる構成である。
【０６８７】
しかし、画像データに対する画像処理は、これらに限定されるものではなく、画像データに対して、ユーザが求める画質の程度に応じて、必要となる画像処理ごとに印字画像処理回路が備えられてもよい。
【０６８８】
また、画像処理を行うために、入力画像データから抽出する情報の種類に応じて画像認識処理回路が設けられることが好ましい。
【０６８９】
それ故、画像印字装置５０で行われる画像認識処理Ｄおよび画像認識処理Ｅも、これら２つの画像認識処理に限定されるものではなく、あくまでも数多く存在する画像認識処理の中から代表的な処理例を選定して例示したものである。
【０６９０】
このため、画像認識処理を行う画像認識処理回路も画像認識処理回路５５ｄおよび画像認識処理回路５５ｅに限定されるものではなく、入力画像データに対して必要となる画像認識処理ごとに備えられることが好ましい。
【０６９１】
また、本実施例では入力画像データに対して、画像認識処理Ｄおよび画像認識処理Ｅを行う場合を例として具体的な説明を行っているが、常に全ての入力画像データに対して上記画像認識処理Ｄ，および画像認識処理Ｅのみを行えば良いということではない。
【０６９２】
つまり、入力画像の性質、入力画像のタイプ（例えば自然画像，２値モノクロ画像，またはアニメ画像等）、画像フォーマット（例えば、圧縮画像または非圧縮画像）、あるいは印字画像装置がターゲットとする出力画像の画像品質等の諸条件によって、必要とされる画像認識処理の内容と設定される数値は都度変化する。
【０６９３】
なお、上記必要とされる画像認識処理の内容としては、例えば、画像認識処理において扱う入力データ、画像認識処理において求める出力データ、および画像認識処理を実行するための内部アルゴリズムなどが挙げられる。
【０６９４】
また、実施形態１の印字画像処理回路１５ａ〜１５ｄも、実施形態２において説明した各印字画像処理回路５８〜６２と同様に、明確に各回路において行われる画像処理が決められている方が好ましい。
【０６９５】
また、実施形態１では、タグパターン３１として原稿紙面上に印刷された各種情報（機種情報，画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループなど）を画像入力装置１０が、入力画像データとともに読取る構成であった。また、タグパターン印字回路２５の指示に応じて、画像形成出力装置１６が、入力画像データに対する画像認識処理Ａ〜Ｃの処理結果グループの情報等をタグパターン３１として、上記画像データの印刷の際に、ともに原稿３０に印刷する構成であった。
【０６９６】
ところで、この実施形態１において、画像入力装置１０や画像形成出力装置１６によって読取られたり、記録されたりする情報は、タグパターンとして記録さるこの構成に限定されるものではなく、入力画像および出力画像の原稿にはＩＣタグ７０が備えられ、一方、実施形態２のように、画像入力装置１０および画像形成出力装置１６がタグリーダ／ライタ７４が備えられている構成であってもよい。
【０６９７】
また、逆に、実施形態２は、ＩＣタグ７０から上記各種情報をタグリーダ／ライタ７４によって読取ったり、ＩＣタグ７０に記録したりする構成であったが、実施形態１と同様に、上記各種情報を入力画像とともに印刷された、タグパターンから、各種情報を読み出したり、各種情報を記録する構成であってもよい。
【０６９８】
また、上記各種情報を記録する記録媒体としてＩＣタグを用いる構成であったが、ＩＣタグではなく磁気テープ等の記録媒体であってもよい。
【０６９９】
なお、画像処理パラメータ出力回路６３における演算方法は、上記したようなニューラルネットワーク８０による演算に限定されるものではなく、別の演算方法によって実現する構成であってもよい。例えば、画像処理パラメータ出力回路６３において、特性Ｄまたは特性Ｅの値に対して、画像処理パラメータＤまたは画像処理パラメータＥを出力する演算方法として、一次関数近似を用いる演算であってもよい。
【０７００】
この一次関数近似による演算方法とは、図３９に示す線βの様に、まず教師信号データ６８の各点（Ａ〜Ｈ）間をそれぞれ直線で結んだ擬似的な分布線を作成する。このように擬似的な分布線を作成した上で、各線分の一次関数式を個別に予め求めておく。
【０７０１】
そして、各入力値、すなわち、特性Ｄまたは特性Ｅの値が入力された場合、画像処理パラメータ出力回路６３ｄ，６３ｅは、この入力値がどの線βのどの区間内にあるかを判定して、該当する区間の一次関数式によりその入力値に対する出力値すなわち画像処理パラメータＤ，Ｅを求める。なお、図３９は、特性Ｄの値と画像処理パラメータＤの値との対応関係を示すものであり、画像処理パラメータ出力回路６３において、ニューラルネットワーク８０を用いて演算を行った結果と、一次関数近似による演算を行った結果とを示す図である。
【０７０２】
しかし、この方法では各入力値に対して対応する線分を特定するための処理や、特定された線分上にある各画像処理パラメータのロード等、計算ステップが多くなってしまう。
【０７０３】
そこで、この問題を解消するために、一次関数近似を用いる演算を行う場合、画像処理パラメータ出力回路６３は、点Ａ〜Ｈの各点間をそれぞれ結ぶ直線を特定するための情報と、その区間における代表値とを予め決めておき、これらの情報を記憶装置５７に記憶しておく。そして、画像認識処理回路５５ｄ，５５ｅから画像認識処理Ｄ，Ｅの処理結果（特性Ｄ，Ｅ）の値が入力されると、画像処理パラメータ出力回路６３は、この入力された値に対応する区間を求め、この求められた区間における代表値を画像処理パラメータとして出力する。
【０７０４】
画像処理パラメータ出力回路がこのような演算を行う場合、記憶装置５７に記憶しておく総データ量（合計容量）は、例えばＩＵ_Ｄ値（Ｌ＊値）の全領域を２００分割するものとし、各分割されたＩＵ_Ｄ値の各区間における代表値（ＩＵ_Ｄ_Ｐａｒａｍ値を１６［ｂｉｔ／Ｄａｔａ］＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］の固定小数点形式で記憶装置５７に格納しておくものとすると、以下の数式（３６）に示す通りとなる。
【０７０５】
合計容量＝２［Ｂｙｔｅ／Ｄａｔａ］×２００［Ｄａｔａ］
＝４００［Ｂｙｔｅ］                                          （３６）
一方、上記したニューラルネットワーク８０を用いた演算では数式（３２）に示すように、合計容量は３５６［Ｂｙｔｅ］である。
【０７０６】
したがって、画像処理パラメータ出力回路６３における演算処理は、上記で述べたニューラルネットワーク８０を用いた演算方法の方が、一次関数近似による演算よりも記憶装置５７に記憶しておくデータ量を少なくして演算結果を出力でき、記憶すべきデータ量の点ではニューラルネットワーク８０を用いた演算方法の方が好ましいといえる。
【０７０７】
次に、両者の演算方法による出力結果の精度の点について比較する。
【０７０８】
ニューラルネットワーク８０を用いて演算を行った場合と、上記一次関数近似によって演算を行った場合との画像処理認識Ｄの結果値（特性Ｄの値）と画像処理パラメータＤの値との対応関係を示す分布曲線は図３９に示すようになる。
【０７０９】
すなわち、ニューラルネットワーク８０を用いて演算した場合の、特性Ｄと画像処理パラメータＤとの値の対応関係は図３９に示す線αとなる。一方、一次関数近似を用いて演算した場合の特性Ｄと画像処理パラメータＤとの値の対応関係は、一点鎖線によって表される折れ線、線β上の点となる。
【０７１０】
なお説明の便宜上、線βにおいて、各区間の中点をそれぞれの区間における代表値とし、点ＢＣ間で結ばれる区間の中点の座標点を「点Ｋ」、この「点Ｋ」の特性Ｄの値に対応する線α上の座標点を「点Ｉ」とする。
【０７１１】
また点ＦＧ間で結ばれる直線の中点の座標点を「点Ｌ」、この「点Ｌ」の特性Ｄの値に対尾する線α上の座標点を「点Ｊ」とする。
【０７１２】
ここで図３９を参照して「点Ｉ」と「点Ｋ」との値を比較すると、「点Ｉ」は「点Ｂ」の値と「点Ｃ」の値との平均値となり、「点Ｋ」よりも高い値となっている。一方、「点Ｊ」について「点Ｆ」の値と「点Ｇ」の値との平均値であり、「点Ｌ」よりも低い値となっている。
【０７１３】
これは、「点Ｉ」が、教師信号として与えられた「点Ｂ」と「点Ｃ」との関係だけではなく、他の教師信号である「点Ａ」，「点Ｄ〜Ｈ」を反映した結果の値であるからである。同様に「点Ｊ」も、教師信号として与えられた「点Ｆ」と「点Ｇ」との関係だけではなく、他の教師信号である「点Ａ」〜「点Ｅ」，「点Ｈ」を反映した結果の値であるからである。
【０７１４】
言い換えれば、「点Ｉ」では、線α上における「点Ｉ」のときの出力値（画像処理パラメータＤの値）が「点Ｂ」と「点Ｃ」との２点のときの出力値のみによって決められているのではなく、「点ＡＢ」間での出力値の変化傾向、および「点ＣＨ」間での出力値の変化傾向も反映した結果決定されているからである。
【０７１５】
一方、一次関数近似によって演算した場合、線βによって示される特性Ｄの値と画像処理パラメータＤの値との対応関係（入出力値の対応関係）は、教師信号データ６８の点Ａ〜点Ｈの各点間における入出力値の対応関係のみしか反映していない。
【０７１６】
このため、図３９示すように例えば、点Ｂ〜点Ｃ〜点Ｄの区間、および点Ｅ〜点Ｆ〜点Ｇの区間のような入力値に対する出力値の変動が大きい区間では、線αは連続的な曲線で表されのに対して、線βでは、点Ｃおよび点Ｆを境として入出力変動が段階的に変化することになる。
【０７１７】
したがって、入力値（特性Ｄの値）と出力値（画像処理パラメータＤの値）との関係が線βに従う場合、特性Ｄの値が「点Ｃ」あるいは「点Ｆ」付近である入力画像データに対しては、特性Ｄの値のわずかな変動により、画像処理パラメータＤの値が大きく異なることとなる。すなわち、一次関数近似を用いた演算では、入力値である画像認識処理Ｄの結果値が近似する場合であっても、出力値である画像処理パラメータＤの値が大きく異なる場合があり、印字画像処理回路５９におけるフィルタリング処理の結果に大きな差異がでる恐れがある。
【０７１８】
また、線β上の「点Ｋ」または「点Ｌ」のような各点においても、上記したように入力値に対する出力値の変動が大きい区間の場合、線βは理想的な出力値（画像処理パラメータＤ）が得られる可能性が低くなる。
【０７１９】
したがって、画像処理パラメータ出力回路６３は、ニューラルネットワーク８０を用いて演算を行った場合の方が、出力される画像処理パラメータＤの値の精度の点で、１次関数近似を用いて演算する場合よりも好ましいといえる。
【０７２０】
次に演算処理に必要となる処理時間についてニューラルネットワーク８０を用いた演算処理と一次関数近似を用いた演算処理とについて比較すると、一次関数近似を用いる場合の方が、単純にメモリアクセスにより出力値が求められるため、一般にはニューラルネットワーク８０を用いる場合よりも単純な処理となり、短い処理時間で各特性Ｄの値から対応する各画像処理パラメータＤを得る事ができる。この点では一般的にニューラルネットワーク８０を用いる場合よりも有利となる。
【０７２１】
ところが、本実施の形態に係る画像処理パラメータ出力回路６３では、ニューラルネットワーク８０による演算を実行するために、ＤＳＰを採用する構成である。
【０７２２】
そして、ＤＳＰを搭載する画像処理パラメータ出力回路６３の場合、上記したように、１０[ｎｓｅｃ／積和演算]で、かつコアの４並列化により実質２．５[ｎｓｅｃ/積和演算]の能力を持つＤＳＰで処理した場合の処理時間は、１６０［ｎｓｅｃ］である。
【０７２３】
一方、一次関数近似を用いて演算を行う場合の処理時間は、基本的に記憶装置５７に対するアクセス時間に左右されるが、記憶装置の中でアクセススピードが最も早いＤＲＡＭ（dynamic random access memory）でも平均値は１００[ｎｓｅｃ]〜数百[ｎｓｅｃ]である。
【０７２４】
従って、ＤＳＰの使用により、ニューラルネットワーク８０を用いた演算方法の処理時間は、一次関数近似を用いた演算方法とほぼ同等もしくはそれ以下の時間で処理可能となる。
【０７２５】
以上、画像処理パラメータ出力回路６３において、出力値（画像処理パラメータＤ）の算出を行うためにニューラルネットワーク８０を用いる場合と、一次関数近似を用いる場合とについて比較を行った。その結果、演算に必要となるデータの記憶する総データ量、出力値の精度、演算処理時間の点において、出力値（画像処理パラメータＤ）を算出する演算方法は、ニューラルネットワーク８０を用いて行う構成の方が好ましいといえる。
【０７２６】
さらにまた、画像処理パラメータ出力回路６３における出力値の演算に、ニューラルネットワーク８０を用いる場合、少ないユニット数でニューラルネットワーク８０が学習可能なとき、演算に必要なデータ量、すなわちニューラルネットワーク８０の係数（重み係数、閾値オフセット値、およびシグモイド係数値）を大幅に減らせることが可能である。
【０７２７】
しかし、一次関数近似を用いる場合では、あらゆる入力値に対し誤差の少ない出力値を得ようとすると、全測定領域（入力値である特性Ｄの値の取り得る全範囲）を数百区間程度に予め分割し、各出力データの代表値を保持しておく必要がある。
【０７２８】
このため、出力値の精度を上げるために、データ量が増大することはあっても、必要データ量を大幅に減らせる余地がほとんど無い。
【０７２９】
また、上記したニューラルネットワーク８０を用いた演算方法と、一次関数近似を用いた演算方法とを組み合わせて、画像処理パラメータ出力回路６３で行われる演算方法を次のように行う構成としてもよい。
【０７３０】
すなわち、予め教師信号に基づき、ニューラルネットワーク８０を学習させておく。そして、この学習したニューラルネットワーク８０に予め様々な入力値（特性Ｄの値）を入力し、出力値（画像処理パラメータＤ）を求めておく。なお、この予め入力され入力値は、当該入力値の取り得る範囲を分割したいくつかのグループに分類されている。そして、入力値とグループとの対応関係を示すテーブルと、グループと出力値との対応関係を示すテーブルとを画像印字装置５０は記憶しておく。
【０７３１】
画像処理パラメータ出力回路６３がこのような構成の場合、画像認識処理の処理結果（特性Ｄ）が画像処理パラメータ出力回路６３に入力されると、画像処理パラメータ出力回路６３は、入力された値に対応するグループをまず判別し、次に、このグループに対応する出力値を求める。
【０７３２】
画像処理パラメータ出力回路６３がこのような構成の場合、ニューラルネットワーク８０で予め多くの入力値に対する出力値を求めておくことができるため、一次関数近似による演算方法に比べて、精度の高い出力値を得ることができる。
【０７３３】
しかし、この構成において、図３３または図３５に示すような入力値と出力値との関係の理想的な分布を得るためには、最低でも数百グループに対応する入力値および出力値のデータを格納する必要がある。このため、各ニューラルネットワーク係数値としてデータを保持し、画像認識処理によって得られた値に対してニューラルネットワーク８０の演算を行う場合と比較してデータ量が増大することとなる。
【０７３４】
したがって、画像認識処理パラメータ出力回路６３は、各ニューラルネットワーク係数値を保持し、ニューラルネットワーク８０によって入力値に対する演算を行う構成である方がより好ましいといえる。
【産業上の利用可能性】
【０７３５】
上記画像印字装置１は、一度認識処理が行われたあらゆる入力画像に対して、プレスキャンを行うことなく出力画像の画質の調整を行うことができるため、特に画質の調整を必要とするカラー画像等の迅速な印刷処理に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０７３６】
【図１】本発明の実施の形態を示すものであり、画像印字装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】原稿紙面におけるタグパターンの印刷位置の一例を示す図である。
【図３】タグパターンに含まれるデータの構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像印字装置におけるタグパターンの認識処理の１例を示すフローチャートである。
【図５】画像の階調値の平滑化に用いるフィルタＡの一例を示す図である。
【図６】特性Ａの値と、画像処理パラメータＡの値と、画像処理パラメータＡの値を重畳したフィルタＡとの対応関係を示す表である。
【図７】同図（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、複数の画像サンプルに対する各画像認識処理の処理結果と、画像認識処理の処理結果グループの一例を示しており、同図（ａ）は、画像認識処理Ａの処理結果と、画像認識処理Ａの処理結果グループを、同図（ｂ）は、画像認識処理Ｂの処理結果と、画像認識処理Ｂの処理結果グループを、同図（ｃ）は、画像認識処理Ｃの処理結果と、画像認識処理Ｃの処理結果グループをそれぞれ示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る画像印字装置における画像処理パラメータの取り出し処理および画像の印刷処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】グループ情報テーブルとして、記憶装置に各代表パラメータが格納されている一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る画像印字装置における入力画像の認識処理およびタグパターンの編集処理の１例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態に係るグループ名ＬＵＴの一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る画像印字装置の要部構成の１例を示す図である。
【図１３】本発明の他の実施形態を示すものであり、画像印字装置の要部構成を示すブロック図である。
【図１４】本実施の形態に係るＩＣタグおよびタグリーダ／ライタの概略構成の一例を示すもので、同図ａは、本実施の形態に係る原稿に備えられるＩＣタグの概略構成の一例を示す図であり、同図ｂは、本実施の形態に係る画像入力装置の原稿読取り台に備えられたタグリーダ／ライタの概略構成の一例を示す図である。
【図１５】同図（ａ）および（ｂ）は、本実施の形態に係るＩＣタグが備えられた原稿と、この原稿が画像入力装置の原稿読取り台に設置された状態の一例を示す図である。
【図１６】ＩＣタグのタイプと、それぞれのタイプにおける最大読取り可能距離と、使用する無線電波との対応関係を示す図である。
【図１７】ＩＣタグに記録される情報の概略構成の一例を示す図である。
【図１８】ＩＣタグに具体的に記録される情報の一例を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態に係る画像印字装置におけるタグパターンの認識処理の１例を示すフローチャートである
【図２０】本発明の実施の形態に係る画像印字装置における入力画像の認識処理およびタグパターンの編集処理の１例を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の実施の形態に係る画像印字装置における入力画像の認識処理およびタグパターンの編集処理の１例を示すフローチャートである
【図２２】同図（ａ）は、画像の鮮鋭化に用いるフィルタの一例を示す図である。同図（ｂ）および同図（ｃ）は、画像の鮮鋭化に用いるフィルタのフィルタ係数と重畳係数との対応関係の一例を示す図である。
【図２３】Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元空間を示す図である。
【図２４】Ｌ＊値，ａ＊値，およびｂ＊値によって得られる３次元空間を所定の間隔で等分し複数の空間に分割した場合における１空間を示す図である。
【図２５】黒生成処理における黒データの階調値の設定の一例を示す図である。
【図２６】黒生成処理における黒データの階調値の設定の一例を示す図である。
【図２７】本実施の形態に係る画像印字装置が備える画像処理パラメータ出力回路に実装されるニューラルネットワークの構成の一例を示す図である。
【図２８】本実施の形態に係る画像処理パラメータ出力回路が実装するニューラルネットワークの任意の１ユニットにおけるデータの入出力関係を示す図である。
【図２９】発火関数における入出力値の関係を示す図である。
【図３０】他の発火関数における入出力値の関係を示す図である。
【図３１】ニューラネットワークにおける注目ユニットの入力データ値と重み係数の一例を示す表であって、入力データの番号と入力データの値と重み係数との対応関係の一例を示す。
【図３２】特性Ｄの値と、画像処理パラメータＤの値との対応関係を示す各点の分布状況を示す図である。
【図３３】特性Ｄの値と、画像処理パラメータＤの値との対応関係を示す理想的な分布曲線を示す図である。
【図３４】特性Ｅの値と、画像処理パラメータＥの値との対応関係を示す各点の分布状況を示す図である。
【図３５】特性Ｅの値と、画像処理パラメータＥの値との対応関係を示す理想的な分布曲線を示す図である。
【図３６】出力層ユニットに入力される各入力データに対する各重み係数の更新量を算出する場合に必要となる各パラメータの位置関係を示す図である。
【図３７】中間層第３層のユニットの各重み係数の更新量を算出する場合に必要となる各パラメータの位置関係を示す図である。
【図３８】中間層第２層のユニットの各重み係数の更新量を算出する場合、必要となる各パラメータの位置関係を示す図である。
【図３９】特性Ｄの値と画像処理パラメータＤの値との対応関係を示すものであり、画像処理パラメータ出力回路おいて、ニューラルネットワークを用いて演算を行った結果と、一次関数近似による演算を行った結果とを示す図である。
【符号の説明】
【０７３７】
１                              画像印字装置（画像印刷装置）
２                              画像処理部
１０                            画像入力装置（識別子読取り手段）
１１                            入力データ補正回路（表色変換手段）
１２                            タグパターン検出回路（識別子読取り手段）
１４                            外部入力装置（外部入力手段）
１５ａ・１５ｂ・１５ｃ・１５ｄ  印字画像処理回路（印刷手段）
１６                            画像形成出力装置（印刷手段、識別子記録手段）
１８ａ・１８ｂ・１８ｃ          画像認識処理回路（特性情報取得手段）
１９                            画像認識処理結果グループ判定回路（識別子決定手段）
２１                            記憶装置（記憶装置）
２２                            タグパターン情報抽出回路（識別子読取り手段）
２４                            画像認識処理結果グループ情報照合回路（調整情報取得手段）
２５                            タグパターン印字回路（識別子記録手段）
２７                            グループ情報テーブル（調整情報テーブル）
２８                            グループ名ＬＵＴ（特性情報テーブル）
３１                            タグパターン（識別子）
５０                            画像印字装置（画像印刷装置）
５１                            画像処理部
５２                            画像入力装置
５３                            ＩＣタグ解析回路（特性情報読取り手段）
５５ｄ・５５ｅ                  画像認識処理回路（特性情報取得手段）
５６                            画像形成出力装置（印刷手段）
５７                            記憶装置（記憶装置）
５８                            印字画像処理回路（印刷手段）
５９                            印字画像処理回路（印刷手段）
６０                            印字画像処理回路（印刷手段）
６１                            印字画像処理回路（印刷手段）
６２                            印字画像処理回路（印刷手段）
６３                            画像処理パラメータ出力回路（調整情報算出手段）
６５                            ＩＣタグ書込み回路（特性情報記録手段）
６６                            ニューラルネットワーク係数情報
７０                            ＩＣタグ（付加情報記憶装置）
７４                            ＩＣタグリーダ／ライタ（特性情報読取り手段）
【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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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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