(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のピクセルを含む画像データを受け取り、画像データ内の各ピクセルに対してマーキングエンジンを駆動するための強調画像データを生成する適合画像強調フィルターであって、
ターゲットピクセル及び該ターゲットピクセルの近傍の少なくとも一つのピクセルを含む観察パターンを受け取り、画像属性データを受け取り、受け取った画像属性データに基づいて、複数のテンプレートのセットから一つのテンプレートのセットを選択し、観察パターンを画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと比較し、画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと観察パターンとの比較結果に基づいて、マッチ識別信号を生成するテンプレートマッチングプロセッサと、
マッチ識別信号とマーキングプロセス属性信号とを受け取るように接続され、それぞれがマーキングエンジンを駆動するための複数の強調信号を含む複数の最適化駆動信号のセットを含み、前記テンプレートマッチングプロセッサが受け取った画像属性データを受け取り、受け取ったマーキングプロセス属性信号及び受け取った画像属性データに応答して最適化駆動信号のセットのうち一つを選択し、マーキングプロセス属性信号及び画像属性データに基づいて選択された前記最適化駆動信号のセットに基づいて、ターゲットピクセルの強調画像データを生成する信号生成プロセッサと、
を含む適合画像強調フィルター。
【請求項２】
それぞれが複数のテンプレートを含む、複数のテンプレートのセットを記憶するテンプレート記憶装置をさらに含み、
各テンプレートは強調される特定の画像構造を識別するように設計され、
テンプレートマッチングプロセッサが画像属性信号とマーキングプロセス属性信号のうちの少なくとも一方にさらに応答して、受け取った観察パターンが比較される複数のテンプレートのセットのうちの一つを識別する、
請求項１に記載の適合画像強調フィルター。
【請求項３】
マーキングエンジンを駆動するための強調画像データの生成方法であって、
ターゲットピクセル及び該ターゲットピクセルの近傍の少なくとも一つのピクセルを含む観察パターンを受け取るステップと、
画像属性データを受け取るステップと、
マーキングプロセス属性信号を受け取るステップと、
受け取った画像属性データに基づいて、複数のテンプレートのセットから一つのテンプレートのセットを選択するステップと、
観察パターンを画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと比較するステップと、
画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと観察パターンとの比較結果に基づいて、マッチ識別信号を生成するステップと、
受け取ったマーキングプロセス属性信号及び受け取った画像属性データに応答して最適化駆動信号のセットのうち一つを選択するステップと、
マーキングプロセス属性信号及び画像属性データに基づいて選択された前記最適化駆動信号のセットに基づいて、ターゲットピクセルの強調画像データを生成するステップと、
を含む、強調画像データの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は一般に、出力装置によって形成される画像の外観を向上させる方法及び装置に関する。より具体的には、本発明は、画像出力端末を駆動するために強調プリントデータを生成する適合画像強調フィルターに関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像出力システムの共通の目標は、画質の向上である。デジタル画像出力システムにおいて向上した画質を得るための一つの方法は、画像強調フィルターの使用によるものである。二値画像及びグレースケール画像の両方に対する解像度変換、強調、回転、復元、外観マッチング又はチューニング、デスクリーニングを含めた種々の画像処理動作を実行するために、画像強調フィルターを使用することができる。
【０００３】
設計の多様性、使いやすさ、実行のしやすさから、ルックアップテーブルを使用して実行されるテンプレートベースのフィルター又はテンプレートマッチングのフィルターを使用して、画像強調フィルターを完成させることがしばしばある。各フィルターは、いくつかのテンプレートオペレータ又は単なるテンプレートを含み、典型的な画像処理設定において、入力画像で観察した一定のピクセルパターンを対応する強調ピクセルパターンに変換することによって、入力画像を強調出力画像にフィルター処理又は変換する。具体的には、フィルターは、ターゲットピクセルの周りに配置されたピクセルのセットを定義する、所定のサイズ及び形状のウィンドウによって識別されたピクセルの構成を受け取る。強調フィルターは、ウィンドウによって定義された受け取ったピクセルパターンを、一つ又は複数のテンプレートと比較し、マッチがあるかを判定する。観察したピクセルに対するマッチが見つかれば、フィルターは、ターゲットピクセルの強調ピクセルパターンなどの適切な出力信号を生成する。この出力信号は、画像出力装置を駆動するために使用することができ、また別の画像処理動作への入力として使用することもできる。画像の所与の領域を処理するためには、典型的には、ウィンドウがターゲットピクセル間を所定のシーケンスで前進しながら、画像を横切って走査される。
【０００４】
画像出力装置を駆動するために強調出力信号を生成する画像強調フィルターの設計は、強調されるべき画像構造の識別とマーキングプロセス特徴の認識を要する。強調されるべき画像構造を識別することによって、フィルターに必要なマッチングテンプレートを決定することができる。マーキングプロセス及びその特徴の認識は、画像強調フィルターの開発に必須である。画像出力端末を駆動するために用いる信号及び出力画像を生成するために使用するマーキングプロセスは、生成された暗部分の量、得られるエッジのシフト、得られる線の濃さ又は得られるピクセル濃度とみなすことができる出力画像内における影響を有する。これらが生成する影響を特徴付けるように出力信号を較正することができ、次いでその効果を認識して、画像構造の設定ごとに適切な信号を識別することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一般的には、画像強調フィルターは、テンプレートの所定のセットのそれぞれに対して特定の強調信号を出力するように設計される。このような画像強調フィルターは、画質の向上に非常に有効なツールであることがわかっているが、フィルターを実行する既存の方法及び装置には、幾つかの用途においてフィルターの有効性を制限する可能性のある一つ又は複数の欠点があることが多い。従来の画像強調フィルターのこのような欠点の一つは、フィルターを、特徴が変化するマーキングプロセス用に簡単に又は自動的に適応させることができないことである。例えば、画像出力端末を駆動するための強調画像信号を生成する画像強調フィルターについて検討してみる。上述のように、所与のテンプレートの強調信号は、マーキングプロセスの特徴にかなり基づいている。マーキングプロセス又はプロセスの特徴におけるどんな変化も、入力画像を正確に再現するのに必要な強調信号に影響を与えることができる。しかし、既存の画像強調フィルターでは、新しいフィルターをロードしたり実行したりしなければ、マーキングプロセスの特徴のこれらの変化を処理することができない。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の一態様は、複数のピクセルを含む画像データを受け取り、画像データ内の各ピクセルに対してマーキングエンジンを駆動するための強調画像データを生成する適合画像強調フィルターであって、ターゲットピクセル及び該ターゲットピクセルの近傍の少なくとも一つのピクセルを含む観察パターンを受け取り、画像属性データを受け取り、受け取った画像属性データに基づいて、複数のテンプレートのセットから一つのテンプレートのセットを選択し、観察パターンを画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと比較し、画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと観察パターンとの比較結果に基づいて、マッチ識別信号を生成するテンプレートマッチングプロセッサと、マッチ識別信号とマーキングプロセス属性信号とを受け取るように接続され、それぞれがマーキングエンジンを駆動するための複数の強調信号を含む複数の最適化駆動信号のセットを含み、前記テンプレートマッチングプロセッサが受け取った画像属性データを受け取り、受け取ったマーキングプロセス属性信号及び受け取った画像属性データに応答して最適化駆動信号のセットのうち一つを選択し、マーキングプロセス属性信号及び画像属性データに基づいて選択された前記最適化駆動信号のセットに基づいて、ターゲットピクセルの強調画像データを生成する信号生成プロセッサと、を含む。
また、本発明の一態様は、それぞれが複数のテンプレートを含む、複数のテンプレートのセットを記憶するテンプレート記憶装置をさらに含み、各テンプレートは強調される特定の画像構造を識別するように設計され、テンプレートマッチングプロセッサが画像属性信号とマーキングプロセス属性信号のうちの少なくとも一方にさらに応答して、受け取った観察パターンが比較される複数のテンプレートのセットのうちの一つを識別する。
【０００７】
本発明の別の態様は、マーキングエンジンを駆動するための強調画像データの生成方法であって、ターゲットピクセル及び該ターゲットピクセルの近傍の少なくとも一つのピクセルを含む観察パターンを受け取るステップと、画像属性データを受け取るステップと、マーキングプロセス属性信号を受け取るステップと、受け取った画像属性データに基づいて、複数のテンプレートのセットから一つのテンプレートのセットを選択するステップと、観察パターンを画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと比較するステップと、画像属性データに基づいて選択されたテンプレートのセットと観察パターンとの比較結果に基づいて、マッチ識別信号を生成するステップと、受け取ったマーキングプロセス属性信号及び受け取った画像属性データに応答して最適化駆動信号のセットのうち一つを選択するステップと、マーキングプロセス属性信号及び画像属性データに基づいて選択された前記最適化駆動信号のセットに基づいて、ターゲットピクセルの強調画像データを生成するステップと、を含む。
【０００８】
【発明の実施の形態】
図１には、本発明の特徴を組み込んだデジタルプリントシステム１０の実施の形態の図が示されている。プリントシステム１０は、スキャナ２２、コンピュータ２４、ネットワーク２６又は任意の類似した若しくは同等の画像入力端末を含むことができる画像ソース２０を含み、当業界で公知のデジタルフロントエンド（ＤＦＥ）を含む画像処理システム３０に与えられるデジタル画像データ２８を生成する。画像処理システム３０は、ビットマップデータ、グレースケール又は連続トーン（コントーン:contone）データ、図形要素、ページ記述言語（ＰＤＬ）などの任意の組み合わせを含むことができるデジタル画像データ２８を受け取り、このデジタル画像データを、画像出力端末（ＩＯＴ）４０で表示（レンダリング、再現）できるようにプリント準備データ３２に変換する。データ３２に応答して、ＩＯＴ４０は、適切な媒体（例えば、プリント又はディスプレイ）に出力画像を形成する。ＩＯＴ４０は、電子写真プリントエンジンであるのが好ましいが、ＩＯＴ４０は、インクジェット、イオノグラフィック、サーマルなどの同等のマーキングプロセスの代替手段を用いるプリントエンジンを含むことができる。さらに、画像処理システム３０は、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＬＥＤなどの電子ディスプレイシステムに組み込まれていてもよい。
【０００９】
本発明は、受け取った画像データを有形の媒体に出力するために強調画像データに変換するように作動する適合画像強調フィルターを対象とする。適合画像強調フィルターは、ターゲットピクセルと一つ又は複数の近傍ピクセルとからなる観察したピクセルパターンを、テンプレートのセットと比較し、観察したピクセルパターンがテンプレートのいずれかにマッチするかを判定するテンプレートマッチングモジュールを含む。テンプレートマッチングモジュールは、もしあれば、どのテンプレートが観察したピクセルパターンにマッチしたかを示すマッチ識別子信号を生成する。このマッチ識別子に基づいて、信号生成モジュールは、ターゲットピクセルの強調出力信号を出力（供給）する。テンプレートマッチングモジュール及び／又は信号生成モジュールは、受け取った画像データの特徴又は種類の変化、出力信号の特徴の変化、マーキングプロセスの変化及び／又はマーキングプロセス又はマーキングエンジンの特徴の変化などの変化する状況に適応できるように独立して変更することができる。
【００１０】
図２を参照すると、画像処理システム３０は、グレースケールデータ、ＡＳＣＩＩテキスト文字、図形要素（例えば、パターン、充填の種類、弧などの定義及び境界の位置、厚さ（濃さ）、タイトルなどを伴った、数学的形式の幾何学形状）、ポストスクリプト（ＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔ（登録商標））などの高レベル図形言語の任意の組み合わせからなることができる未処理の画像データ２８を受け取る。画像データ２８に作用する他のプロセス（図示せず）を含めた画像処理において、ＤＦＥ３０はラスタ化オペレーション５０を含むのが好ましく、そのオペレーションでは、画像データが、プリントされる画像を表すマルチビットピクセルの二次元アレイからなるラスタ画像データ５２に分解される。このようなラスタ化処理は、当業界で公知の種々の従来の方法のいずれかで行うことができる。
【００１１】
ＤＦＥ３０はさらに、画像データ内の定義されたオブジェクト又は画像セグメントなどの単一のピクセル又はピクセルのグループの画像の種類を識別し、その種類を示す分類タグ５６を生成する画像分類オペレーション５４を含む。即ち、各分類タグ５６は、対応する画像セグメントの画像の種類の表示又はヒントを与える。画像セグメントは、単一のピクセルか定義されたピクセルのグループのどちらかからなることができる。タグ５６は、例えば、対応するデータセグメントの画像の種類（例えば、ラインアート、文字、ピクトリアル、ハーフトーン、エイリアス除去など）を識別するように単に動作することができる。しかし、分類タグ５６が、平滑な連続トーン、粗い連続トーン、色付きのテキスト、（例えば、高、中、低）ハーフトーン周波数などの他の情報を提供したり、他の特徴を識別することができることを理解されたい。さらに、対応するデータセグメントに関する情報の提供又は対応するデータセグメントの特徴の識別に対して（とは異なり）、タグ５６は次のオペレーションで実行される処理動作又はオプションを提示し、要求し、識別し、与えることができることを理解されたい。二つの異なるオブジェクトの種類が同じレンダリング（表現）動作を必要とするため、このような区別は重要である。
【００１２】
画像の種類を識別するために多数の方法を利用できることを、当業者なら理解するであろう。例えば、幾つかの場合では、画像の種類を識別するために、データの種類及び／又はデータの形式を使用することができる。即ち、グレースケール画像データは通常ピクトリアル画像に対応し、テキストはビットマップデータ又はアスキーテキスト文字としてフォーマットされる。同様に、ラインアートは通常、ビットマップデータ又はパターン、充填の種類、弧などの定義及び境界の位置、濃さ、タイトルなどを伴った、数学的形式の幾何学形状などの図形要素としてフォーマットされる。類似の分析技術では、ＰＤＬデータを調べて特定の言語又は画像の種類を示す特定のコードの存在を識別する。
【００１３】
一つの画像の種類は通常、唯一のデータ形式を有するが、グレースケール画像データは、画像データ２８が走査画像データからなる場合は特に、種々の画像の種類を含むことができることに留意されたい。したがって、画像分類プロセスは、自動画像分割技術を使用してグレースケール画像データを分析し、画像データ内の種々の画像の種類を識別し、これにしたがってピクセルを分類する。画像分割は当業界で公知であり、通常は、複数の分類機能（例えば、自動較正、空間周波数分析、パターン又はテンプレートマッチング、山／谷検出、ヒストグラムなど）のうちのいずれかを使用して画像データを分析し、画像ピクセルを幾つかの考えられる画像のクラス（例えば、ピクトリアル、平滑な連続トーン、粗い連続トーン、テキスト／ラインアート、色付きテキスト、種々の周波数のハーフトーンなど）のうちの一つとして分類する。
【００１４】
上述の分類オペレーションに加えて、画像データ５２及びタグ５６を、図示されているように、エイリアス(alias)除去タグ付け（ＡＡＴ）プロセッサ５８に与えることができる。ＡＡＴプロセッサ５８は、エイリアス除去と判定されるべきデータ５２内のピクセルを識別し、画像データ５２内のエイリアス除去ピクセルを識別しエイリアス除去ピクセルの画像構造に関するヒントを提供し、かつ／又は次の処理オペレーションを識別するタグ６０を生成する。プロセッサ５８で実行されるエイリアス除去タグ付けオペレーションはオプションであるが、このオペレーションによって、画像データ２８がラスタ画像データに分解された場合は検出できないかもしれない、好ましくないアーチファクトを識別できるというさらなる利点を得ることができることを理解されたい。例えば、タグ６０は、エイリアス除去ピクセルに関連する画像構造を、左、右、上又は下のエッジ、スプリット（例えば、離間した（ただし近接している）右エッジ付近の左エッジ）、細い線、グレー上の黒いエッジなどとして識別することができる。タグ付けプロセッサ５８は、画像の種類に関する更なる情報を提供するためにタグ５６を使用することができ、これによってどのピクセルがエイリアス除去ピクセルであるか、また関連する画像構造であるかをより正確に判定することができる。しかし、タグ５６はエイリアス除去タグ付けオペレーションには有用であるが、必須ではないことに留意されたい。
【００１５】
タグ６０はタグマッピングモジュール６２に与えられ、そこで、タグ５６とタグ６０を単に結合し、かつ／又はタグ５６とタグ６０をタグの新しいセットにマッピングすることによって、レンダリングタグ６４が生成される。タグ６４はマルチビットタグであり、タグデータを受け取る種々のプロセッサによって、タグの中の種々のビットを利用することができる（例えば、レンダリングプロセッサ６８は、タグビットのあるセットを利用でき、画像強調フィルター８０は別のセットを利用することができる）ことを理解されたい。さらに、図２に示すように、タグ信号６６の形態の他の画像形成特徴、ヒント及び／又はオプションが、マッピングモジュール６２に与えられてタグ５６及び／又は６０と結合され、特定のピクセル及びそのピクセルがどのようにレンダリングされるかに関するより多くの情報又はより正確な情報を含むレンダリングタグ６４を形成する。プリント特徴又はプリントオプションのユーザによる入力によって得ることができる、又は他の処理動作（図示せず）から生成することができるタグ６６は、画像データ２８の解像度、（例えば、高い、標準、ドラフト）プリント品質、プリント媒体の種類、レンダリングオプション（例えば、ハーフトーニング／スクリーニング方法）、縮小又は拡大オプション、画像クラス及び分類特徴（例えば、ピクトリアル、テキスト、ニュートラル）などの処理情報を提供することができる。
【００１６】
レンダリングタグ６４がレンダリングプロセッサ６８及び適合画像強調フィルター８０に与えられ、そこでは、以下に述べるように、処理を制御する。適合画像強調フィルタリングの説明からより理解されるように、レンダリングタグ６４は画像の属性を識別するために使用され、レンダリングタグ６４によって提供される情報には、例えば、ピクセルの種類（例えば、ハーフトーン、エイリアス除去、走査）、画像クラス及び分類特徴（例えば、ピクトリアル、平滑な連続トーン、粗い連続トーン、テキスト／ラインアート、色付きテキスト、背景、種々の周波数のハーフトーンなど）、画像構造、画像データ２８及び／又は画像データ５２の解像度、ハーフトーン周波数、ハーフトーン／スクリーニング方法、（要求されたハーフトーニング方法、誤差拡散方法などの）プリント（処理）オプションがある。
【００１７】
レンダリングプロセッサ６８は、画像データ５２及び関連するレンダリングタグ６４を受け取り、画像データ内のピクセルを処理済画像データ７０に変換する。ピクセルを画像の種類によって別個に処理するのが望ましいため、プロセッサ６８は、関連するレンダリングタグ６４によって識別された各ピクセルの特定の画像の種類及び／又は画像構造に対して最適化したレンダリングプロセスを適用するのが好ましい。例えば、レンダリングタグ６４が、画像データ５２内のピクセルをピクトリアル画像内のものと識別したならば、プロセッサ６８は、そのピクセルにピクトリアル画像用に最適化したレンダリングオペレーション（ハーフトーニング／スクリーニング、誤差拡散）を施す。しかし、テキストをピクトリアル画像用に最適化したプロセスでレンダリングすることによって、エッジの歪み又はぼけなどの望ましくないアーチファクトが画像に生成されるかもしれない。したがって、テキストであると識別されたピクセルには、テキスト画像用に最適化したレンダリングオペレーションを施す。同様に、エイリアス除去又は図形画像内にあると識別されたピクセルは、特定の画像の種類用に最適化されたレンダリング手順で処理することができる。
【００１８】
ピクセル当たり単一ビット又はマルチビットの画像データである処理された画像データ７０は、適合画像強調フィルター８０に与えられる。さらに、レンダリングタグ６４及び画像出力端末情報信号（ＩＯＴタグ）７２も、適合画像強調フィルター８０に与えられる。上述のように、レンダリングタグ６４は、画像の属性に関する広範囲の情報及びピクセルをどのように処理すべきかに関する情報を提供するために使用することができる。ＩＯＴタグ７２は、マーキングエンジンの特徴又は状態を含めた、マーキングプロセスの属性に関する情報を提供する。このような情報は、画像がどのように出力媒体上に現れるかに関する手がかりを提供することができ、したがって、マーキングエンジンを駆動するために使用する信号に影響を及ぼす。例えば、ＩＯＴタグ７２は、使用するマーキングプロセスの種類（例えば、インクジェット又は電子写真）及びマーキングプロセスを駆動する画像の特徴及び／又は形式（例えば、４倍又は８倍の高アドレス可能度ピクセル、二次元高アドレス可能ピクセル、パルス幅位置変調など）を識別することができる。
【００１９】
光導電性面の経年、プロセスドリフト又は環境条件（例えば、温度、湿度）の変化によって起こり得る、潜像が形成される光導電性面の特徴の変化は、光導電性面の帯電及び放電の特徴に影響を与えるかもしれないことを、理解されたい。これらは、得られる潜像及びプリント画像に影響を及ぼすかもしれない。ＩＯＴは、周期的にこのような特徴を判定し、その特徴を示すタグ信号を生成する。例えば、画像出力端末４０は、潜像又はプリント画像の変化を識別するように設計された較正パッチを周期的に生成することができる。較正パッチを分析して画像へのあらゆる影響を識別することができ、ＩＯＴタグ７２を使用してその影響の表示を行うことができる。さらにまた、トナー及び出力文書が生成される紙／媒体の特徴を識別するためにＩＯＴタグ７２を使用することもできる。粗く平坦なシートから滑らかでかなり光沢のあるコーテッドペーパー及び透明紙にまでわたる広範囲の媒体の種類が存在する。これらの種類はそれぞれ固有の特徴を有し、その特徴は多くの場合、トナー被覆及び出力画像に影響を及ぼすため、特にインクジェットプリントの場合には、マーキングエンジンを駆動する異なった画像信号が必要になる。
【００２０】
適合画像強調フィルター８０は、レンダリングタグ６４及びＩＯＴタグ７２に応答して、適切な媒体に出力画像を生成するために、画像データ７０をマーキングエンジンを駆動するための強調画像データ９０に変換する。より具体的には、図３に示すように、画像強調フィルター８０は、テンプレートマッチングモジュール８２及び信号生成モジュール８４を含む。簡単に言うと、テンプレートマッチングモジュール８２は、画像データ７０内のピクセルのグループを、テンプレートのセット内の画像パターンと比較し、所与のピクセルが近傍ピクセルにどのように関連し、かつ／又は相互作用しているかを識別する。この識別に基づいて、信号生成モジュール８４は、識別した画像パターン及び所与のマーキングプロセスの現在の状態向けに最適化した、所与のピクセルの強調プリント準備データを生成する。
【００２１】
図３に示すように、適合画像強調フィルターの実施の形態には、それぞれのモジュールでのレンダリングタグ６４及びＩＯＴタグ７２の使用も組み込まれている。レンダリングタグ６４及びＩＯＴタグ７２を、テンプレートマッチングモジュール８２及び／又は信号生成モジュール８４に与えることによって、これらのモジュールはさらなる情報を利用することができ、テンプレートのセット又は強調プリント信号のより正確な判定を使用することができる。
【００２２】
画像データ７０、タグ６４、及び任意でタグ７２が、テンプレートマッチングモジュール８２に与えられる。適合画像強調フィルター８０は、受け取った画像データの数本の走査線及びこれに関連するタグを受け取りバッファリングする画像バッファ（図示せず）を含むことができる。テンプレートマッチングモジュール８２は、ターゲットピクセル及び一つ又は複数の近傍ピクセルを含む観察ピクセルのセットを定める、所定のサイズ及び形状の観察窓によって定義された画像データ７０から、ピクセルのアレンジ
（構成）を識別する。テンプレートマッチングモジュール８２は、観察したピクセルパターンをテンプレートのセットと比較し、観察したピクセルパターンがそのセット内のテンプレートの何れかにマッチするかどうかを判定する。
【００２３】
観察したピクセルパターンを定義する観察窓は、図４に示すようにターゲットピクセル１０２が中心に位置する５×５の窓１００などの、ターゲットピクセルが中心に位置する正方形（例えば、３×３又は５×５）の窓を含むことができる。観察窓のサイズ及び形状は変更することができ、観察窓の中心にターゲットピクセルが位置する必要はないことを理解されたい。図４に示す一般的に使用する他の窓の例として、ターゲットピクセル１０５が中心に位置する「ダイヤモンド」ウィンドウ１０４、ターゲットピクセル１０７が中心に位置する「プラス」ウィンドウ１０６及びターゲットピクセル１０９を含む「オフセット」ウィンドウ１０８が挙げられる。さらに、観察窓が、ピクセルのベクトルとして処理されることができる、ピクセルからなる一本又は複数本の直線を含むことができることを、当業者なら理解するであろう。窓に対して（とは異なり）ベクトルを処理することによって、時間を短縮でき、また必要なメモリ資源を減少させることができる。ベクトルを含む窓１００内のピクセルのセットの一例として、ターゲットピクセル１０２に沿うピクセル１１０〜１１３がある。ターゲットピクセルに関する水平線、垂直線及び対角線を含めた種々のベクトルが、本発明の適合画像強調フィルターでの使用に適していることを理解されたい。
【００２４】
テンプレートマッチングモジュール８２は、タグ６４及び／又はタグ７２に応答して、観察したピクセルパターンが比較されるテンプレートのセットをテンプレートの集合９２から識別し、検索する。テンプレートの集合９２は、それぞれが画像及びマーキングプロセス属性の所与のグループ化のために最適化された、複数のテンプレートのセットを含むのが好ましい。テンプレートの集合９２は、テンプレートマッチングモジュールにアクセス可能な任意の従来の記憶装置に位置する（記憶する）ことができる。テンプレートマッチングモジュール８２が、テンプレートのセットを識別するために、また、メモリからテンプレートのセットを検索するというより、比較されるテンプレートセットをアクセスできるアドレス又はオフセットを単に識別するために、タグを使用することができることは明らかである。
【００２５】
従来は、どの画像構造を強調すべきかを識別することによって、セット内のテンプレートを決定した。強調される画像構造は、画像の解像度、フォントサイズ、局所的特徴サイズ、画像のクラス（例えば、走査されたハーフトーン、テキスト、ラインアート、ピクトリアルなど）などの種々の異なる属性によって変化する可能性がある。テンプレートマッチングモジュール８２は、タグ６４によって定義された特定の画像の属性及びＩＯＴタグ７２によって識別されたマーキングプロセスの属性に最適なテンプレートのセットを選択する。上述の画像の属性及びマーキングの属性に加え、以下に限定しないが、線の幅及び濃度の再現、角の再現、ジャギーの再現、オーバーレイプリント、出力最大濃度、前端及び後端の性能及びノイズ特徴を含めた種々のマーキングプロセス属性を補償するために、テンプレートを作成することができる。
【００２６】
より具体的には、線の幅及び濃度の再現に関しては、正確な再現を確実にするために補償を要する線の幅を特定するために、また、このような構造をどのように補償するかに関する表示を提供するために、マーキングプロセスのモデリング及び／又は分析を使用することができる。例えば、漢字文字で生じる細い線は、その文字を正確に再現するために補償を要する。補償を要する線の幅又は画像の構造を識別するように設計したテンプレートを、含めることができる。同様に、角の再現に関しても、角の内側及び／又は外側は、鮮鋭な角を確実に再現するために、マーキングプロセスに応じた補償を要する。もし必要なら、強調されるべき特定の角の構造を識別するように設計したテンプレートを含めることができる。
【００２７】
ジャギーの再現に関しては、ジャギーエッジは、マーキングプロセス及びその特徴に応じて、テキスト及びラインアートを含む、線のデジタル化され角度付けされたエッジに現れる可能性がある。ジャギーエッジを除去するために強調を要する線を識別するテンプレートを含めることができる。オーバーレイプリントは、トラッピング動作に関連する。具体的には、カラープレーン間のトラッピングにおいて、異なるカラープレーンにおけるオブジェクトのエッジが成長して、マーキング特徴及びカラープレーンの位置合わせに適合するようにオーバーレイする。色同士間の特徴を有するオブジェクトに含まれるテンプレートを、画像の位置合わせを含めた色同士間のマーキング特徴に依存する方法で、含めることができる。
【００２８】
出力最大濃度に関しては、閾値サイズより広いべた領域をプリントするとき、全露光では大量のトナー又はインクが付着し、べた領域がまだらになったり、べた領域の濃度にばらつきが生じる。べた領域被覆を識別し、べた領域の選択したピクセルを除去するなどによって補償するように設計したテンプレートを含めることができる。前端の性能及び後端の性能の問題は、線の縮み、ハロ及びホワイトギャップアーチファクトとして現れる、エッジの描写及び配置の問題に関する。マーキングプロセスによって、前端及び後端に対する応答性がばらつくことがあり、時に「スロートナー」と称される前述の問題が生じる。前端及び後端を含む問題のエッジ、他の方向のエッジを区別するように設計したテンプレートを、このようなエッジを適切にマークするために、組み込むことができる。（例えば、小さい、均一などの）ある感知可能な画像の特徴を空間非均一性又は均一性の現在の状態に基づいて一枚のプリントから次のプリントまで変更する必要がある、ノイズ特徴を補償するためには、これらの感知可能な特徴を認識するためにテンプレートを含めることができる。
【００２９】
上述のマーキングプロセスの属性のそれぞれについて、正確な再現を確実に行うために、画像データの修正及び／又はその画像のレンダリング方法の修正を要する画像構造を識別するために、プリントエンジン応答のモデリング及び／又は分析を使用することができる。画像構造を識別した後、所与の設定で（即ち、画像とマーキングプロセス属性との選択した組み合わせについて）画像構造を識別するようにテンプレートを設計することができる。
【００３０】
観察したパターン内のピクセル全てが同じタグ値を有するとは限らないため（即ち、相異なる画像属性を有するため）、テンプレートマッチングモジュール８２は、観察したピクセルパターンの代表的なタグを決定する。テンプレートマッチングモジュール８２は、ターゲットピクセルに関連するタグ６４を代表的なタグとして使用してもよいし、観察したピクセルパターン内の各ピクセルのタグの機能（例えば、ルールベース、重み付けカウントなど）に応じて、代表的なタグを作成してもよい。
【００３１】
最適テンプレートセットを識別した後、テンプレートマッチングモジュール８２は、観察窓によって定義されたピクセルパターンを、最適テンプレートのセット内のテンプレートと比較し、観察したピクセルパターンがテンプレートのいずれかにマッチするかどうかを判定する。テンプレートマッチングモジュール８２は、観察したピクセルパターンにマッチすることが分かったテンプレート（単数又は複数）があるならば、それ（それらを）を示す出力信号（マッチ識別子８６）を生成する。
【００３２】
テンプレートセットからテンプレートを識別し検索する他の方法として、テンプレートマッチングモジュール８２は、図５に示すように並列に配置された複数のテンプレートマッチングオペレーションを含むことができる。図５の実施の形態では、画像データ７０が複数のテンプレートマッチングプロセッサ１２０のそれぞれに与えられる。各プロセッサ１２０は、所与の画像の種類（単数又は複数）及びマーキングプロセス特徴に調整されたテンプレートを使用して、テンプレートマッチングオペレーションを実行し、マッチ識別子１２２を生成する。セレクタ１２４は、タグ６４及び７２によって提供された情報を使用してマッチ識別子１２２の選択を制御し、マッチ識別子８６を信号生成モジュールに出力する。
【００３３】
再度図３を参照すると、マッチ識別子８６は信号生成モジュール８４に与えられ、この信号生成モジュールは、マッチ識別子に応答して、ターゲットピクセルの強調画像データ９０を生成する。この例では、強調画像データ９０は、ターゲットピクセル値及び識別した画像パターンによって与えられた画像を再現するために、マーキングエンジンを駆動するために最適化された画像データを表す。上述のように、マーキングプロセスの属性は、得られる潜像及びプリント画像に影響を与え、マーキングエンジンを駆動するために使用する信号に影響を与えることができる。例えば、高アドレス可能度ピクセルをレンダリングするために用いる強調出力信号は、生成された暗部分の量、得られるエッジのシフト、得られる線の濃さ又は得られるピクセル濃度とみなすことができる出力画像内における影響を有する。これらが生成する効果を特徴付けるために、生じ得る出力信号を較正しなければならない。それぞれがマーキングプロセス特徴及び／又は画像特徴の定義されたセットに対応する、種々の設定に対して較正を行うことができる。次いでその効果を認識し、最も適切な設定で所与の信号を使用することができる。
【００３４】
それぞれが画像データ及び／又はマーキングプロセスの属性の定義されたセットに対応する、起こり得る種々の状態について較正プロセスを実行することができる。次いで、較正状態がそれぞれ、強化画像データが導出されるマーキングエンジンを駆動するために最適化された信号のセットを形成する。ＩＯＴタグ７２がマーキングプロセスの属性を与え、レンダリングタグ６４が画像属性を識別するため、画像データ及び／又は既存のマーキングプロセスの属性について最適化された、マーキングエンジンを駆動するための強調画像データの適切なセットを選択するために、タグを使用することができる。
【００３５】
信号生成モジュール８４は、タグ７２及び／又はタグ６４に応答して、強調画像データが導出される最適化駆動信号９４の集合から、駆動信号のセットを識別し選択する。最適化駆動信号９４の集合は、それぞれがマーキングエンジンを駆動するために最適化された複数の強調駆動信号からなる、駆動信号の複数のセットからなるのが好ましい。最適化駆動信号９４の集合は、モジュールにアクセスできる任意の従来の記憶装置に位置（記憶）することができる。信号生成モジュール８４は、ＩＯＴタグ７２及び／又はレンダリングタグ６４によって定義された特定の画像の属性に最適な駆動信号のセットを選択する。上述のマーキングプロセスの属性に加え、ＩＯＴタグ７２は、小さな高アドレス可能イベント（例えば、１／８ピクセル）に対するマーキングエンジンの応答性、出力濃度及び／又は出力幅に関する応答性の変化、又はトナーの拡散、まだら、粒状性、トーン再現曲線などの出力特徴に関する情報を提供することができる。信号生成モジュール８４は、タグ７２及び／又はタグ６４によって定義された上述の任意の属性又はマーキングプロセスと画像との組み合わせを使用して、最適化駆動信号９４の集合から駆動信号のセットを選択することができる。
【００３６】
集合から駆動信号のセットを選択した後、信号生成モジュールは、最適化信号を使用して強調画像データ９０を生成する。最適化駆動信号の各セットは、ルックアップテーブルを含むのが好ましく、テーブル内の各エントリーは、現在のＩＯＴ及び／又はタグ７２及び６４によって識別された画像の属性のために最適化された強調出力信号を含む。したがって、マッチ識別子８６は、所与のマーキングエンジンを駆動するための強調画像データの取り得る値を含むルックアップテーブルへのインデックスとみなすことができる。
【００３７】
画像内の各ピクセルの駆動信号のセットを識別し検索する他の方法として、信号生成モジュール８４は、図５のテンプレートマッチングモジュールで示した場合と同様に、並列に配置された複数の信号生成オペレーションを含むことができる。各信号生成オペレーションは、テンプレートマッチングモジュールからマッチ識別子を受け取り、マルチプレクサなどのセレクタに与えられる強調出力信号を生成する。セレクタは、タグ７２及び／又は６４に応答して、強調画像データとして与えられる強調出力の選択を制御する。
【００３８】
図６を参照すると、適合画像強調フィルター８０の他の実施の形態が示されている。図６の適合画像強調フィルターは、タグプロセッサ１３０で、画像の属性及びマーキングプロセスの属性のそれぞれに関するヒントを与えるレンダリングタグ６４及びＩＯＴタグ７２を受け取る。タグ６４及び７２に応答して、タグプロセッサ１３０は、テンプレート選択信号１３２及びドライバ選択信号１３４を生成する。即ち、画像の属性及び／又はＩＯＴ属性に基づいて、タグプロセッサ１３０は、タグ６４によって定義された特定の画像の属性及びＩＯＴタグ７２によって識別されたマーキングプロセスの属性に最適な、観察したピクセルパターンが比較されるテンプレートのセットを識別するテンプレート選択信号１３２を生成する。同様に、タグ７２及び／又はタグ６４に基づいて、プロセッサ１３０は、タグによって識別された特定の属性に最適な、駆動信号のセットを識別するドライバ選択信号１３４を生成する。テンプレート選択信号１３２はテンプレートマッチングモジュール８２に与えられ、ドライバ選択信号１３４は信号生成モジュール８４に与えられる。
【００３９】
レンダリングプロセッサ６８及び画像強調フィルター８０のオペレーションを結合させて、両オペレーションを同時に実行する単一のモジュールを形成することができることを理解されたい。例えば、強調フィルター８０は、連続トーン又はマルチレベル画像データ５２を、ＩＯＴを駆動するための強調された８倍の高アドレス可能ピクセル状態にレンダリングするように動作することができる。前述の起こり得る実施形態においては、テンプレートマッチング動作は、画像データ５２を受け取り、充填順序（例えば、中央、左、右、スプリットなど）及び８倍の高アドレス可能ピクセルのグレーレベルを識別するものとみなすことができるマッチ識別子を識別する。信号生成動作は、ＩＯＴを駆動する強調された８倍の高アドレス可能ピクセル（即ち、起動された高アドレス可能ビットの位置及び数）を提供し、そこでは、強調を、起動される高アドレス可能ビットの最適な数及び位置を導出するためにマーキングプロセス特徴を補償するためのものとみなすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一つ又は複数の態様の適切なシステムレベルの実施の形態の一般的な表示を示す図である。
【図２】本発明の一実施の形態の標準化されたデータフローを例示する、ブロック図である。
【図３】本発明の概念にしたがった適合画像強調フィルターの実施の形態の回路のブロック図である。
【図４】テンプレートマッチング動作での使用に適した観察窓の幾つかの例を示す図である。
【図５】本発明の適合画像強調フィルターでの使用に適したテンプレートマッチングモジュールの実施の形態を示す図である。
【図６】適合画像強調フィルターの実施の形態を示す図である。
【符号の説明】
８０    適合画像強調フィルター
８２    テンプレートマッチングモジュール
８４    信号生成モジュール
９２    テンプレート記憶装置
【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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