(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、
画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段と、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出手段と、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正手段と、
を有し、
前記第１アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記第２アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記記憶手段は、前記複数のアルゴリズムの中から一のアルゴリズムを選択するための情報を記憶し、
前記情報は、前記複数のノズルの各々について、標準位置に位置するノズルに対しては前記第２アルゴリズムを、前記標準位置からずれているノズルに対しては前記第１アルゴリズムを選択すべきことを示す情報であり、
前記算出手段は、前記記憶手段に記憶されている前記情報を用いて選択されたアルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、
画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段と、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出手段と、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正手段と、
を有し、
前記第１アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記第２アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像の内容がテキスト文書であるか非テキスト文書であるかを示す画像情報を含む付加データが付加されており、
前記算出手段は、前記処理対象画素が前記非テキスト文書に属するものであることが前記画像情報により示される場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記処理対象画素が前記テキスト文書に属するものであることが前記画像情報により示される場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、
画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段と、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出手段と、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正手段と、
を有し、
前記第１アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記第２アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像のうちテキスト文書の領域と非テキスト文書の領域を特定する領域情報を含む付加データが付加されており、
前記算出手段は、前記処理対象画素が前記非テキスト文書の領域に属するものであることが前記領域情報により示される場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記処理対象画素が前記テキスト文書の領域に属するものであることが前記領域情報により示される場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、
画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段と、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出手段と、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正手段と、
を有し、
前記第１アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記第２アルゴリズムは、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを前記算出手段に算出させ、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として前記算出手段に算出させ、
前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて前記画像補正手段に算出させる
アルゴリズムであり、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像の形成速度または画質に関する情報を示す印刷情報を含む付加データが付加されており、
前記算出手段は、前記印刷情報により示される前記形成速度が高速である場合または前記画質が高画質である場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記印刷情報により示される前記形成速度が低速である場合または前記画質が低画質である場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記濃度補正テーブルがｎ次元（ｎは、ｎ≧２を満たす整数）のテーブルであり、前記第２アルゴリズムは、前記濃度補正テーブルのうち、ｍ次元（ｍは、ｎ＞ｍ≧１を満たす整数）の部分を用いることを特徴とする請求項１−４のいずれかの項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記濃度補正テーブルが、前記参照画素に隣接する第２参照画素の画素値に対応する複数のテーブルを有し、
前記第１アルゴリズムは、前記複数のテーブルのうち一のテーブルを用いるものである
ことを特徴とする請求項１−４のいずれかの項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置における画像処理方法であって、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を有し、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記記憶手段は、前記複数のアルゴリズムの中から一のアルゴリズムを選択するための情報を記憶し、
前記情報は、前記複数のノズルの各々について、標準位置に位置するノズルに対しては前記第２アルゴリズムを、前記標準位置からずれているノズルに対しては前記第１アルゴリズムを選択すべきことを示す情報であり、
前記算出ステップは、前記記憶手段に記憶されている前記情報を用いて選択されたアルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置における画像処理方法であって、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を有し、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像の内容がテキスト文書であるか非テキスト文書であるかを示す画像情報を含む付加データが付加されており、
前記算出ステップは、前記処理対象画素が前記非テキスト文書に属するものであることが前記画像情報により示される場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記処理対象画素が前記テキスト文書に属するものであることが前記画像情報により示される場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置における画像処理方法であって、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を有し、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像のうちテキスト文書の領域と非テキスト文書の領域を特定する領域情報を含む付加データが付加されており、
前記算出ステップは、前記処理対象画素が前記非テキスト文書の領域に属するものであることが前記領域情報により示される場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記処理対象画素が前記テキスト文書の領域に属するものであることが前記領域情報により示される場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素に隣接する画素である参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置における画像処理方法であって、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を有し、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像の形成速度または画質に関する情報を示す印刷情報を含む付加データが付加されており、
前記算出ステップは、前記印刷情報により示される前記形成速度が高速である場合または前記画質が高画質である場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記印刷情報により示される前記形成速度が低速である場合または前記画質が低画質である場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置に、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を実行させ、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記記憶手段は、前記複数のアルゴリズムの中から一のアルゴリズムを選択するための情報を記憶し、
前記情報は、前記複数のノズルの各々について、標準位置に位置するノズルに対しては前記第２アルゴリズムを、前記標準位置からずれているノズルに対しては前記第１アルゴリズムを選択すべきことを示す情報であり、
前記算出ステップは、前記記憶手段に記憶されている前記情報を用いて選択されたアルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置に、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を実行させ、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像の内容がテキスト文書であるか非テキスト文書であるかを示す画像情報を含む付加データが付加されており、
前記算出ステップは、前記処理対象画素が前記非テキスト文書に属するものであることが前記画像情報により示される場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記処理対象画素が前記テキスト文書に属するものであることが前記画像情報により示される場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置に、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を実行させ、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像のうちテキスト文書の領域と非テキスト文書の領域を特定する領域情報を含む付加データが付加されており、
前記算出ステップは、前記処理対象画素が前記非テキスト文書の領域に属するものであることが前記領域情報により示される場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記処理対象画素が前記テキスト文書の領域に属するものであることが前記領域情報により示される場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
画像形成を行う複数のノズルを有する画像形成手段に、前記複数のノズルによる画像形成を制御する制御データを出力する出力手段と、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを、前記複数のノズルの各々について記憶した記憶手段を有するコンピュータ装置に、
前記入力画像データのうち処理の対象となる処理対象画素について、前記記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて、第１アルゴリズムおよび第２アルゴリズムを含む複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムにより要求出力輝度を算出する算出ステップと、
前記濃度補正テーブルを用いて、前記一のアルゴリズムにより、前記要求出力輝度から前記入力画素値の補正値を算出する画像補正ステップと、
前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、前記画像形成手段に出力する出力ステップと
を実行させ、
前記算出ステップは、前記第１アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値の最大値および前記参照画素の入力画素値の最大値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最小のものである最大最小値と、前記自画素の入力画素値の最小値および前記参照画素の入力画素値の最小値に対応する前記自画素の出力画素値のうち、画素値が最大のものである最小最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小最大値から前記最大最小値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第１アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記算出ステップは、前記第２アルゴリズムにより、
前記濃度補正テーブルのうち、前記処理対象画素の画像を形成するノズルに対応する一の濃度補正テーブルに記憶されている、前記自画素の入力画素値と前記参照画素の入力画素値とが同一である場合の前記自画素の出力画素値のうち、画素値の最小値と、画素値の最大値とを算出し、
前記処理対象画素の画素値を、前記最小値から前記最大値の範囲に収まるように変換した値を前記要求出力輝度として算出し、
前記画像補正ステップは、前記第２アルゴリズムにより、前記要求出力輝度に対応する入力画素値を、前記一の濃度補正テーブルを用いて算出し、
前記入力画像データには、前記画像データにより示される画像の形成速度または画質に関する情報を示す印刷情報を含む付加データが付加されており、
前記算出ステップは、前記印刷情報により示される前記形成速度が高速である場合または前記画質が高画質である場合、前記第１アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとし、前記印刷情報により示される前記形成速度が低速である場合または前記画質が低画質である場合、前記第２アルゴリズムを前記一のアルゴリズムとして、前記要求出力輝度を算出する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドットマトリクスを出力する装置において濃度むらを補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インクジェットプリンタ等、液滴吐出機構を有する画像形成装置は、印刷の高速化のためにインクを吐出するノズルを複数有している。ここで、理想的にはすべてのノズルが均一な間隔で一列に配列されていることが望ましい。しかし、現実には製造技術上の問題からノズルの間隔には一定のばらつきが存在する。また、ノズルから吐出されるインクの量にばらつきが生じる場合もある。このような印刷ヘッドを用いて印刷を行うと、ヘッドから吐出されたインクは、ノズル間隔のばらつきに起因して着弾位置や大きさにばらつきが発生する。すなわち、用紙上に形成される画像（ドット）は、ノズルのばらつきを反映したものとなってしまう。特にラインヘッド型インクジェットプリンタのような用紙送り方向のみの１パス型の画像形成装置においては、このようなノズルのばらつきはいわゆるバンディング現象を引き起こす原因となる。
【０００３】
ノズルのばらつきに起因するバンディング現象を抑制する技術として、画像処理によりノズルのばらつきを補償する技術がある（例えば特許文献１〜３参照）。特許文献１には、ノズルのばらつきに起因する印刷濃度のむらを、補正テーブルにより補償する技術が開示されている。すなわち、いわゆるベタパターンを印刷したときの印刷濃度に基づいて得られた補正係数をあらかじめ画像形成装置に記憶しておき、印刷時には画素の階調値に補正係数を乗じることにより濃度むらを補正するものである。特許文献２には、特許文献１に記載の技術に加え、階調特性を直線状に補正する技術が開示されている。特許文献３には、複数の補正テーブルを用いて濃度むらを補正する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１−１２９６６７号公報
【特許文献２】特開平３−１６２９７７号公報
【特許文献３】特開平５−５７９６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１〜３に記載された補正テーブルはいずれも、補正対象となるノズルの特性のみに着目したものであって、隣接するノズルの影響を考慮したものではなかった。そのため、隣接ノズルの影響により正確な濃度補正を行うことができず、印刷画像の画質が悪化してしまうという問題があった。ここで、隣接するノズルの影響とは、以下で説明するような問題をいう。
【０００５】
図２８は、補正テーブル作成の際の隣接ノズルの影響を説明する図である。図２８は、隣接する２つのノズル（ノズル２４０３および２４０４）により用紙（記録材）上に形成される２つのドット（ドット２４０１および２４０２）を示している。例えば、ドット２４０１および２４０２が階調値１２０の出力データにより形成されたドットであり、補正前には、ドット２４０１の濃度が１１０、ドット２４０２の濃度が１３０と測定されたとする。この場合、ドット２４０１は濃度が１２０になるように（濃くなるように）、ドット２４０２は濃度が１２０になるように（薄くなるように）補正される。ところが、ドット２４０１の濃度が１１０と測定されるのは、「ドット２４０２の濃度が１３０である」という事実に影響されている。図２８では、ドット２４０２が一部ドット２４０１と重なりを生じており、この重なりによりドット２４０１の濃度が１１０と測定される。しかし、実際にノズル２４０３から吐出されるインクの量は、濃度１１０に相当する量よりは少ない。そのため、濃度１１０を１２０にする補正を行っても、ドット２４０１の濃度は意図したものにはならない。これは、隣接ノズルの影響を考慮せず、補正対象のノズル単体の特性にしか着目していないことが原因である。さらに、これ以外にもノズルの取り付け位置の誤差なども隣接ノズルに影響を与える原因となる。
【０００６】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、隣接ノズルにより形成された画素等、補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題を解決するため、本発明は、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段と、前記入力画像データに対し、前記テーブル記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて前記自画素の入力画素の補正値を算出する補正処理を行う画像補正手段と、前記画像補正手段により算出された補正値に基づいて生成された制御データを、制御データに従って画像形成を行う複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力する出力手段とを有し、前記画像補正手段が、それぞれ前記濃度補正テーブルのうち異なる部分を用いる複数のアルゴリズムにより補正値を算出可能であり、前記画像補正手段が、前記複数のアルゴリズムのうち、所定の選択条件に応じて選択された１のアルゴリズムにより補正処理を行うことを特徴とする画像処理装置を提供する。
この画像処理装置によれば、隣接ノズルにより形成された画素等、補正対象となる画素以外の画素の影響を考慮した補正を行うことができる。また、複数のアルゴリズムのうちから条件に応じて選択されたアルゴリズムを用いて補正値が算出されるので、高画質化と高速化を両立することができる。
【０００８】
好ましい態様において、この画像処理装置は、前記複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムは、前記濃度補正テーブルのうち、自画素の入力画素値と参照画素入力画素値とが同一である部分を用いるてもよい。
【０００９】
別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記濃度補正テーブルがｎ次元（ｎは、ｎ≧２を満たす整数）のテーブルであり、前記複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムは、前記濃度補正テーブルのうち、ｍ次元（ｍは、ｎ＞ｍ≧１を満たす整数）の部分を用いてもよい。
【００１０】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記濃度補正テーブルが複数のテーブルを有し、前記複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムは、前記複数のテーブルのうち一のテーブルを用いてもよい。
【００１１】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記所定の選択条件が、画素の位置に関する条件であってもよい。
【００１２】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記画像データにより示される画像の内容を示す画像情報を取得する画像情報取得手段をさらに有し、前記所定の選択条件が、前記画像情報取得手段により取得された画像の内容に関する条件であってもよい。
【００１３】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記画像データの処理条件を示す処理情報を取得する処理情報取得手段をさらに有し、前記所定の選択条件が、前記処理情報取得手段により取得された処理条件に関する条件であってもよい。
【００１４】
さらに別の好ましい態様において、この画像処理装置は、前記画像データがカラー画像データであり、前記所定の選択条件が、色成分に関する条件であってもよい。
【００１５】
また、本発明は、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の出力画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段を有するコンピュータ装置における画像処理方法であって、前記入力画像データに対し、前記テーブル記憶手段に記憶された濃度補正テーブルを用いて前記自画素の入力画素の補正値を算出する補正処理を行う画像補正ステップと、前記画像補正ステップにおいて算出された補正値に基づいて生成された制御データを、制御データに従って画像形成を行う複数の画素出力手段を有する画像形成手段に出力する出力手段とを有し、前記画像補正ステップにおいて、それぞれ前記濃度補正テーブルのうち異なる部分を用いる複数のアルゴリズムにより補正値を算出可能であり、前記画像補正ステップにおいて、前記複数のアルゴリズムのうち、所定の選択条件に応じて選択された１のアルゴリズムにより補正処理が行われることを特徴とする画像処理方法を提供する。
【００１６】
さらに、本発明は、画素毎の入力画素値を含む入力画像データを構成する複数の画素のうち補正対象となる自画素の入力画素値と、前記自画素との位置関係が所定の位置条件を満たす参照画素の入力画素値と、前記自画素の補正画素値とを対応付ける濃度補正テーブルを記憶したテーブル記憶手段を有するコンピュータ装置に、上述の画像処理方法を実行させるプログラムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
＜１．第１実施形態＞
＜１−１．画像形成システム＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る画像形成システム１の機能構成を示すブロック図である。画像形成システム１は、画像形成装置２００およびＰＣ（Personal Computer）１００から構成される。画像形成装置２００は、制御データに従ってインクの吐出を行い用紙（記録材）上に画像を形成する装置である。ＰＣ１００は、画像形成装置２００を制御するコンピュータ装置である。ＰＣ１００は、ワードプロセッサ、画像加工ソフト等のアプリケーション１０８と、画像形成装置２００を制御するためのデバイスドライバ１０９とを有する。アプリケーション１０８は、ユーザの指示入力などに応じて画像データをデバイスドライバ１０９に引き渡す。デバイスドライバ１０９は、処理対象の画像データ（ＲＧＢ（赤、緑、青）カラー多値）を、ＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、黒）の色毎にノズルからのインクの吐出を指示する制御データに変換し、制御データを画像形成装置２００に出力する機能を有する。
【００１８】
デバイスドライバ１０９は、詳細には以下の機能を有する。解像度変換部１０１は、入力されたカラー多値の画像データを、画像形成装置２００で処理可能な解像度に解像度変換する。色空間変換部１０２は、ＲＧＢ形式の画像データをＣＭＹＫ形式の画像データに変換する。濃度補正部１０３は、濃度補正テーブルＴＢ１を用いて画像データに濃度補正処理を行う。ここで、濃度補正テーブルＴＢ１は画像形成装置２００に記憶されている濃度補正テーブルＴＢ１を読み出してＰＣ１００に記憶したものである。濃度補正テーブルＴＢ１の詳細は後述する。量子化部１０４は、多値ＣＭＹＫデータを２値ＣＭＹＫデータに変換する２値化処理を行う。ラスタライズ部１０５は、２値ＣＭＹＫデータから制御データを生成する。画像形成装置２００の画像形成部２５０は、制御データに従ってＣＭＹＫ各色のインクを吐出する。こうして、画像形成システム１は用紙（記録材）上に画像を形成する。
【００１９】
図２は、画像形成装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。本実施形態において、画像形成装置２００はラインヘッド型インクジェットプリンタである。ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０に記憶されている印刷処理プログラムを読み出して実行する。ＲＯＭ２２０は、画像形成装置２００に固有の濃度補正テーブルＴＢ１を記憶している（濃度補正テーブルＴＢ１の詳細は後述する）。また、ＲＯＭ２２０は、書き換え可能なＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）であることが望ましい。ＲＡＭ（Random Access Memory）２３０は、ＣＰＵ２１０がプログラムを実行する際の作業エリアとして機能する。Ｉ／Ｆ２４０は、ＰＣ１００等の他の機器との間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。ＲＡＭ２３０はまた、Ｉ／Ｆ２４０を介して受信したデータを記憶する。画像形成部２５０は、ＣＰＵ２１０の制御下で、ノズル制御データに従って用紙上に画像形成を行う。以上の各構成要素は、バス２９０で相互に接続されている。ＣＰＵ２１０がアプリケーション１０８およびデバイスドライバ１０９を実行することにより、画像形成装置２００は、図１に示される各機能構成要素に相当する機能を具備する。
【００２０】
画像形成部２５０は、図２に示されるように、さらに以下で説明する構成を有している。ラインヘッド２５１は、インクを吐出するノズル（図示略）を複数（Ｎ個）有する印刷ヘッドである。ノズルは、圧電体により液滴を吐出するピエゾ式のもの、加熱により吐出する加熱式のもの等、いかなる構造のノズルでもよい。ラインヘッド２５１は、画像形成装置２００が印刷可能な用紙の最大幅以上の大きさを有している。インクタンク２５２はノズルにインクを供給するものであって、ＣＭＹＫの色毎に設けられている。本実施形態において、画像形成装置２００は４色のインクを用いて画像形成を行うが、６色、７色、あるいはそれ以上の色数のインクを用いる構成としてもよい。ページバッファ２５７は、画像１ページ分のノズル制御データを記憶するメモリである。ヘッド駆動回路２５３は、制御部２５４の制御下で、ラインヘッド２５１に搭載された複数のノズルのうち、指定されたノズルからインクの液滴を吐出させるための制御信号をラインヘッド２５１に出力する。このように、指定されたノズルから、用紙に対しインクの液滴が吐出される。ノズルから吐出されたインクの液滴は、用紙上にドットを形成する。以下、説明の便宜上、ノズルからインクの液滴を吐出することを「ドットのオン」、ノズルからインクの液滴を吐出しないことを「ドットのオフ」と表現する。例えば「ドットのオン／オフを指定するデータ」とは、指定されたノズルについてインクの液滴を吐出するか吐出しないかを指定するデータを意味する。また、「ドット」とはノズルから吐出されるインク滴により用紙上に形成される画像を意味する。
【００２１】
ラインヘッド２５１は用紙幅以上のサイズを有しているので、１ライン分のドットを形成することができる。モータ２５５は用紙を所定方向に移動（紙送り）させるモータである。モータ駆動回路２５６は、制御部２５４の制御下でモータ２５５に駆動信号を出力する。モータ２５５が用紙を１ライン分移動させると、次のラインの描画が行われる。画像形成装置２００は、このようにして１方向の走査（用紙の紙送り）のみで１枚の用紙に画像形成を行うことができる。
【００２２】
図３は、ＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＣＰＵ１１０は、ＰＣ１００の各構成要素を制御する制御部である。ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１５０に記憶されている制御データ生成プログラム（デバイスドライバ）を読み出して実行する。ＲＡＭ１３０は、ＣＰＵ１１０がプログラムを実行する際の作業エリアとして機能する。ＲＯＭ１２０は、ＰＣ１００の起動に必要なプログラム等を記憶している。Ｉ／Ｆ１４０は、画像形成装置２００等の他の機器との間でデータや制御信号の送受信を行うためのインターフェースである。ＨＤＤ１５０は、各種データやプログラムを記憶する記憶装置である。また、ＨＤＤ１５０は、画像形成装置２００から読み出した濃度補正テーブルＴＢ１を記憶する。キーボード１６０およびディスプレイ１７０は、ユーザがＰＣ１００に対し操作入力を行うためのユーザインターフェースである。以上の各構成要素は、バス１９０で相互に接続されている。ＣＰＵ２１０が印刷処理プログラムを実行することにより、ＰＣ１００は、図１に示される各機能構成要素に相当する機能を具備する。なお、図示は省略したが、ＰＣ１００と画像形成装置２００とは、Ｉ／Ｆ１４０およびＩ／Ｆ２４０を介して、有線あるいは無線で接続されている。
【００２３】
図４は、画像形成システム１の動作を示すフローチャートである。画像形成装置２００の図示せぬ電源が投入されると、ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２０から印刷処理プログラムを読み出して実行する。印刷処理プログラムを実行すると、ＣＰＵ２１０は、制御データの入力待ち状態となる。ＰＣ１００において、アプリケーション１０８から印刷指示が入力されると、ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０から画像形成装置２００のデバイスドライバ１０９を読み出して実行する。まず、ＣＰＵ１１０は処理対象の画像データをＨＤＤ１５０から読み出し、ＲＡＭ１３０に記憶する（ステップＳ１００）。本実施形態において、入力画像データはＲＧＢカラー多値の画像データである。また、画像形成装置２００はＣＭＹＫ４色のインクにより画像形成を行うインクジェットプリンタである。したがって、画像形成装置２００は、ＲＧＢからＣＭＹＫへと画像データの色空間を変換する必要がある。また、入力される画像データは画素ごとに階調値を有しているが、画像形成装置２００のノズルから吐出されるインクは、あるサイズのドットについてドットのオン／オフ（ドットを形成する／形成しない）の２階調のみで中間階調を表現することができない。また、画像形成装置２００が形成することのできるドットのサイズはＳ、Ｍ、Ｌの３種類である。このため画像形成装置２００においては、画像データの１画素に、ａドット×ａドットのドットマトリクスを対応させ、ドットマトリクスに描画されるドットの数で階調表現を行っている。したがって、入力画像データをドットのオン／オフを指定するデータに変換する必要がある。このために、以下で説明するように、画像データの解像度を、ノズルの数に相当する解像度に変換する処理、および、多階調の画像データをドットのオン／オフを指定する２階調のデータに変換する処理を行う必要がある。なお、画像形成装置２００が形成することのできるドットサイズは３種類に限られず、それ以上でも以下でもよい。
【００２４】
続いてＣＰＵ１１０は、入力画像データの解像度を判断する。ＣＰＵ１１０は入力画像データの解像度が画像形成装置２００で処理可能な解像度と異なる場合には、入力画像データを、画像形成装置２００が処理可能な解像度とする解像度変換処理を行う（ステップＳ１１０）。ＣＰＵ１１０は、解像度変換後の画像データをＲＡＭ１３０に記憶する。続いてＣＰＵ１１０は、解像度変換後の画像データを画像形成装置２００の色空間に適合させるため、ＲＧＢ形式の画像データをＣＭＹＫ形式の画像データに変換する（ステップＳ１２０）。ＣＰＵ１１０は色変換後の画像データをＲＡＭ１３０に記憶する。続いてＣＰＵ１１０は、色変換後の画像データに対して濃度補正処理を行う（ステップＳ１３０）。濃度補正処理の詳細については後述する。
【００２５】
続いてＣＰＵ１１０は、濃度補正後の画像データに対してディザマトリクス法、誤差拡散法等による２値化（量子化）処理を行う（ステップＳ１４０）。ＣＰＵ１１０は、濃度補正後の画像データをＲＡＭ１３０に記憶する。ＣＰＵ２１は、濃度補正後の画像データから、制御データを生成するラスタライズ処理を行う（ステップＳ１５０）。ＣＰＵ１１０は、生成された制御データを画像形成装置２００に出力する。画像形成装置２００の画像形成部２５０は、制御データに従って用紙上に画像形成を行う。画像形成装置２００は、このようにして濃度が補正された画像を用紙に形成する。
【００２６】
＜１−２．濃度補正テーブルの生成＞
続いて、濃度補正テーブルＴＢ１の生成方法について説明する。ここでは、黒インク（Ｋ）を例に取り説明するが、濃度補正テーブルは各色について作成される。
図５は、本実施形態に係る濃度補正テーブル生成システム２の機能構成を示すブロック図である。濃度補正テーブル生成システム２は、画像形成装置２００、ＰＣ３００、およびスキャナ４００から構成される。図示は省略したが、ＰＣ３００と画像形成装置２００、ＰＣ３００とスキャナ４００はそれぞれ、有線あるいは無線で接続されている。ＰＣ３００は、濃度補正テーブル生成のためのテストパターン３０１を記憶している。画像形成装置２００の画像形成部２５０は、テストパターン３０１に従って画像Ｄを出力する。スキャナ４００は画像Ｄを読み取り、スキャン画像を生成する。スキャナ４００は、生成したスキャン画像をＰＣ３００に出力する。ＰＣ３００は、受信したスキャン画像をスキャン画像３０４として記憶する。ＰＣ３００の濃度測定部３０３は、スキャナ４００から出力されたスキャン画像３０４の濃度を計算する。濃度補正テーブル生成部３０２は、濃度測定部３０３による濃度測定結果に基づいて濃度補正テーブルを生成する。画像形成装置２００は、ＰＣ３００が生成した濃度補正テーブルを濃度補正テーブルＴＢ１として記憶する。
【００２７】
図６は、ＰＣ３００のハードウェア構成を示す図である。ＰＣ３００のハードウェア構成は基本的にＰＣ１００と同一であるので詳細な説明を省略し、ＰＣ１００との相違点のみ説明する。ＨＤＤ３５０は、濃度補正テーブル生成のためのテストパターン３０１を記憶している。また、ＨＤＤ３５０は、濃度補正テーブル生成のための濃度補正テーブル生成プログラムを記憶している。
【００２８】
図７は、濃度補正テーブル生成処理の概要を示すフローチャートである。ユーザがキーボード３６０を操作する等の方法によりテストパターンの生成を指示すると、ＰＣ３００のＣＰＵ３１０は、ＨＤＤ３５０から濃度補正テーブル生成プログラムを読み出して実行する。ＣＰＵ３１０はまず、テストパターンを生成する（ステップＳ２００）。すなわち、ＣＰＵ３１０は、ＨＤＤ３５０からテストパターン３０１を読み出す。ＣＰＵ３１０は、読み出したテストパターン３０１のデータをＩ／Ｆ３４０を介して画像形成装置２００に出力する。
【００２９】
図８および図９は、テストパターン３０１（の一部）を例示する図である。図８は、８つのノズル（順番にノズル＃００〜＃０７と記す）から出力するテストパターンの基本パターンを示す。図中の上下方向にノズルが並んでおり、図中の左右方向が紙送り方向である。本発明は、補正対象となる自画素の画素値（輝度）と、自画素以外の画素であって、自画素と特定の位置関係にある参照画素の画素値とから自画素の出力画素値（補正値）を決定する方法に関するものである。ここで、本実施形態においては、参照画素が、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素である態様について説明する。テストパターン３０１は、このような補正処理を行うための濃度補正テーブルを生成するためのテストパターンである。
【００３０】
図８に示される基本パターンにおいて、ノズル＃００、＃０２、＃０４、＃０６の４つのノズルについては、単一の輝度（図８の例では、輝度０）のパターンとなっている。なお、輝度とは、画素の明るさを意味する。画素の出力値を示す点では階調と同義であるが、輝度が最大値であるときは階調は最小値となり、輝度が最小値であるときは階調は最大値となる関係にある。ノズル＃０１、＃０３、＃０５、＃０７の４つのノズルについては、図中左から順に輝度０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５というように複数の異なる輝度のパターンを組み合わせたものになっている。図８において、ノズル＃０１を補正対象のノズル（以下、「自ノズル」という）とすると、自ノズルに隣接するノズル（以下、「隣接ノズル」という）は、ノズル＃００である。すなわち、図８に示されるように、基本パターンは、ある輝度に固定された隣接ノズルにより形成されたパターンと、複数の輝度に変化させた自ノズルにより形成されたパターンから構成される。
【００３１】
図９（ａ）〜（ｆ）は、本実施形態において使用される６つの基本パターンを示す図である。図９（ａ）の基本パターンは、図８に示される基本パターンと同一のものである。図９（ａ）〜（ｆ）はそれぞれ、隣接ノズルの輝度が異なっている。すなわち、図９（ａ）〜（ｆ）の基本パターンにおいて、隣接ノズルの輝度はそれぞれ、０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５となっている。すなわち、図９（ａ）〜（ｆ）の６つの基本パターンを使用することにより、自ノズル６階調×隣接ノズル６階調の３６通りの組み合わせについて補正データを作成することができる。すなわち、自ノズルｃ階調×隣接ノズルｃ階調のｃ2通りの組み合わせについて補正データを作成するには、ｃ個の基本パターンが必要である。
【００３２】
図８および図９において、ある輝度で出力される領域の最小単位を「単位パターン」という。例えば、図８の基本パターンにおいて、ノズル＃０１のパターンは、６つの単位パターンから構成される。
【００３３】
図１０は、単位パターンにおける階調表現を説明する図である。図１０（ａ）は、画像形成装置２００の１つのノズルが形成可能なドットのサイズを示している。画像形成装置２００は、Ｓサイズ（濃度４０％）、Ｍサイズ（濃度７０％）、Ｌサイズ（濃度１００％）の３種類のサイズのドットを打ち分けることができる。図１０（ｂ）は、単位パターンにおいて、濃度０％、２０％、４０％、６０％、８０％、１００％（２５６階調の場合、輝度２５５、２０４、１５３、１０２、５１、０に相当する）の階調表現を行う方法を示している。図１０（ｂ）に示されるように、単位パターンは６つのドットから構成される。濃度０％の階調表現をする場合、いずれのドットにもドット形成は行われない。濃度２０％の階調表現をする場合、１ドットおきにＳサイズ（濃度４０％）のドットが形成される。６ドット分平均すると濃度は２０％となる。濃度４０％の階調表現をする場合、すべてのドットにＭサイズのドットが形成される。以下同様に、各階調について、単位パターンについて平均すると所望の濃度となるようにドットが配置される。
【００３４】
なお、以上の説明では単位パターンの大きさを６ドット分として説明したが、単位パターンのサイズはこれに限定されるものではない。例えば、単位パターンの大きさを５０ドットとして測定精度の向上を図ってもよい。また、単位パターン内のどの位置にドットを打つかは、２値化処理により決定してもよい。
【００３５】
再び図５および図７を参照して説明する。テストパターン３０１のデータを受信すると、画像形成装置２００は、受信したデータに従って用紙上にテストパターンを印刷する（ステップＳ２１０）。このテストパターンは濃度補正テーブルを生成するためのものであるので、テストパターンの印刷の際には濃度補正処理は行われない。したがって、テストパターンは、ノズルの物理的特性に起因する印刷むらを含んだ状態で印刷される。
【００３６】
続いてスキャナ４００は、印刷されたテストパターンの画像Ｄを読み取る（ステップＳ２２０）。以降の処理でノズル毎の輝度値を測定するため、画像読み取りの際には印刷解像度より高い解像度で読み取りを行う。例えば、７２０ｄｐｉ（dot per inch）の解像度で印刷した場合、２８８０ｄｐｉの解像度で読み取りを行う。この場合、印刷ドット１つに対し４点の濃度データを取得することができる。スキャナ４００は、読み取った画像ＤのデータをＰＣ３００に出力する。ＰＣ３００のＣＰＵ３１０は、入力された画像データをスキャン画像３０４としてＨＤＤ３５０に記憶する。
【００３７】
続いてＣＰＵ３１０は、スキャン画像３０４における濃度データと、各ノズルとの対応付けを行う。対応付けは例えば、濃度があらかじめ決められたしきい値を下回ったデータに相当する位置をテストパターンの端部と特定することにより行われる。ＣＰＵ３１０は、このようにしてテストパターンの例えば左隅に相当するデータを特定する。ＣＰＵ３１０は、特定した左隅から縦４点×横４点＝１６点分の濃度データを、テストパターンの左隅の画素（ノズル）に対応する濃度データとして特定する。
【００３８】
続いてＣＰＵ３１０は、スキャン画像３０４に基づいて濃度補正テーブルの生成を行う（ステップＳ２３０）。ここではまず、図８のノズル＃０１およびノズル＃０２を例にとって濃度補正テーブル生成処理の詳細を説明する。図８において、点線で示した領域はノズル＃０１の印刷範囲である。ＣＰＵ３１０は、スキャン画像３０４から、単位パターンの平均輝度を算出する。以下の説明においてスキャン画像３０４における座標（ｘ，ｙ）の輝度をＣ（ｘ，ｙ）と表記する。ｘの正方向は図８において右方向であり、ｙの正方向は図８において下方向である。
【００３９】
単位パターンの左上隅の座標を（ｘ1，ｙ1）とする。上述のとおり単位パターンは縦１ドット×横６ドットのドットから構成される。また、本実施形態では印刷解像度の４倍（１ドットにつき縦４点×横４点）の解像度で読み取りを行っている。したがって、単位パターンは縦４点×横２４点のピッチで読み取られている。すなわち、単位パターン左下隅の座標は（ｘ1，ｙ1＋３）、右上隅の座標は（ｘ1＋２３，ｙ1）、右下隅の座標は（ｘ1＋２３，ｙ1＋３）となる。平均濃度Ｐは、次式（１）で算出される。
Ｐ＝ΣＣ（ｘ，ｙ）／ｍＤ  …（１）
ここで、ｍＤは単位パターンに含まれる濃度データの数（本実施形態においては４×２４＝９６）を示す。また、本実施形態ではｘ＝ｘ1〜ｘ1＋２３、ｙ＝ｙ1〜ｙ1＋３であるので、この範囲でＣ（ｘ，ｙ）が足し合わされる。
【００４０】
図１１は、ノズル＃０１の濃度補正テーブルの生成方法を説明する図である。図１１（ａ）および（ｂ）に示される基本パターンは、図９（ａ）および（ｂ）に示される基本パターンと同一のものである。すなわち、図１１（ａ）は隣接ノズル輝度が０の基本パターンを示し、図１１（ｂ）は隣接ノズル輝度が５１の基本パターンを示している。ＣＰＵ３１０はまず、隣接ノズル輝度が０の場合（図１１（ａ））について、各単位パターンの平均輝度Ｐを算出する。本実施形態においては、入力輝度０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５の単位パターンに対して、平均輝度が２０、２８、３７、５２、８０、８９であると算出される。次にＣＰＵ３１０は、隣接ノズル輝度が５１の場合（図１１（ｂ））について、各単位パターンの平均輝度Ｐを算出する。本実施形態においては、各単位パターンに対して、平均輝度が２７、３４、５４、７４、８３、１１６であると算出される。以下同様にして、隣接ノズル輝度が１０２、１５３、２０４、２５５の基本パターンについて各単位パターンの平均輝度を算出する。ＣＰＵ３１０は、算出した平均輝度をＲＡＭ３３０に記憶する。
【００４１】
図１２は、ノズル＃０２の濃度補正テーブルの生成方法を説明する図である。図１２（ａ）および（ｂ）に示される基本パターンも、図９（ａ）および（ｂ）に示される基本パターンと同一のものである。ＣＰＵ３１０はまず、隣接ノズル輝度が０の場合（図１２（ａ））について、各単位パターンの平均輝度Ｐを算出する。なお、ノズル＃００、＃０２、＃０４、＃０６においては、自ノズルの輝度が固定され隣接ノズルの輝度が変化する関係になっている点に注意が必要である。すなわち、図９の例では奇数番目のノズルは隣接ノズルの輝度が固定で自ノズルの輝度が変化しているが、偶数番目のノズルは自ノズルの輝度が固定で隣接ノズルの輝度が変化する関係になっている。ＣＰＵ３１０はまず、自ノズル輝度が０の場合（図１２（ａ））について、各単位パターンの平均輝度Ｐを算出する。本実施形態においては、隣接ノズルの入力輝度が０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５である単位パターンに対して、平均輝度が１９、２６、２９、４１、５５、７７であると算出される。次にＣＰＵ３１０は、自ノズル輝度が５１の場合（図１２（ｂ））について、各単位パターンの平均輝度Ｐを算出する。本実施形態においては、各単位パターンに対して、平均輝度が２５、３１、４０、５６、７４、９７であると算出される。以下同様にして、自ノズル輝度が１０２、１５３、２０４、２５５の基本パターンについて各単位パターンの平均輝度を算出する。ＣＰＵ３１０は、算出した平均輝度をＲＡＭ３３０に記憶する。
【００４２】
ＣＰＵ３１０は、以上で説明したのと同様にしてノズル＃００〜＃０７のすべてのノズルについて各単位パターンの平均輝度Ｐを算出し、ＲＡＭ３３０に記憶する。ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３３０に記憶された平均輝度を組み合わせ、濃度補正テーブルを生成する。ＣＰＵ３１０は、生成した濃度補正テーブルを濃度補正テーブルＴＢ１としてＲＡＭ３３０に記憶する。ＣＰＵ３１０は、濃度補正テーブルの更新を要求するテーブル更新要求および濃度補正テーブルＴＢ１を画像形成装置２００に送信する。画像形成装置２００のＣＰＵ２１０は、テーブル更新要求を受信すると、受信した濃度補正テーブルＴＢ１をＲＯＭ２２０に記憶する。こうして、画像形成装置２００は、自身のノズルに特有の濃度むらを補正するための濃度補正テーブルＴＢ１を記憶する。
【００４３】
図１３は、ノズル＃００〜＃０２の３つのノズルについて、上述の方法により作成した濃度補正テーブルＴＢ１を例示する図である。濃度補正テーブルＴＢ１は、ノズル毎の濃度補正テーブルを含む。すなわち、ノズル＃００〜＃０７の８つのノズルが存在する場合、濃度補正テーブルＴＢ１は８つの濃度補正テーブルから構成される。ここで、テーブルの横方向は自ノズルの入力輝度を、縦方向は隣接ノズルの入力輝度を示す。自ノズルと隣接ノズルの交点の値が出力輝度（平均輝度）を示している。例えば、ノズル＃００に対して、自ノズルの入力輝度が５１で、隣接ノズルの入力輝度が１０２の場合、出力輝度は４５となる。
【００４４】
ここで、各ノズルにおける最高輝度（図１３の例では自ノズル輝度２５５かつ隣接ノズル輝度２５５）のうち、輝度が最も低いものをＭａｘＭｉｎと表す。図１３の例では、ノズル＃０１の輝度２４１が最も低いのでＭａｘＭｉｎ＝２４１である。同様に、各ノズルにおける最低輝度（図１３の例では自ノズル輝度０かつ隣接ノズル輝度０）のうち、輝度が最も高いものをＭｉｎＭａｘと表す。図１３の例では、ノズル＃０１の輝度２３が最も高いのでＭｉｎＭａｘ＝２３である。全てのノズルが出力できる輝度はこの範囲に制限されることになる。すなわち、この場合、全てのノズルが出力できる出力輝度範囲は２３〜２４１である。
以下同様にして、シアン、イエロー、マゼンタ各色の濃度補正テーブルが作成される。
【００４５】
＜１−３．濃度補正処理＞
次に、上述のようにして生成された濃度補正テーブルＴＢ１を用いた濃度補正処理について説明する。ここで説明する濃度補正処理は、図４のステップＳ１３０における濃度補正処理の詳細である。また、黒インク（Ｋ）に関する処理についてのみ説明するが、他の色成分（シアン、イエロー、マゼンタ）についても同様に濃度補正処理が行われる。
【００４６】
図１４は、画像形成装置２００のノズルの位置ずれを例示する図である。図１４に示されるように、本実施形態においては、ノズル番号＃ｋのノズルが標準位置より左に、ノズル番号＃ｋ＋１のノズルが標準位置より右にずれているため、従来技術によればノズル番号＃ｋと＃ｋ＋１のノズルの間に白スジが発生してしまう。以下、このような白スジの発生を防止する方法について説明する。本実施形態において、ＰＣ１００（デバイスドライバ１０９）は、２通りのアルゴリズムにより濃度補正処理を行うことができる。２通りのアルゴリズムのうちいずれを使用するかは、補正方法選択情報により指定される。
【００４７】
図１５は、本実施形態に係る補正方法選択情報ＳＩを例示する図である。標準位置に位置するノズル番号＃ｋ−２、＃ｋ−１、＃ｋ＋２、＃ｋ＋３のノズルに対しては１次元補正を、標準位置からずれているノズル番号＃ｋ、＃ｋ＋１のノズルに大しては２次元補正を行う旨を指示する情報が記録されている。画像形成装置２００のＲＯＭ２２０は、図１５に示される補正方法選択情報ＳＩをあらかじめ記憶している。
【００４８】
図１６は、本実施形態に係る濃度補正処理を示すフローチャートである。ＰＣ１００のＣＰＵ１１０はまず、全てのノズルが出力できる出力輝度範囲を算出する（ステップＳ３０１）。すなわち、濃度補正テーブルＴＢ１から、ＭａｘＭｉｎおよびＭｉｎＭａｘを算出する。なお、以下では簡単のため、ノズル＃００〜＃０２の３つのノズルについてのみ考慮した説明を行う。ノズル＃００〜＃０２の濃度補正テーブルは、図１３に示されるものである。したがって、ＭａｘＭｉｎ＝２４１、ＭｉｎＭａｘ＝２３である。
【００４９】
次に、ＣＰＵ１１０は、画像内の位置を示すパラメータｘおよびｙを初期化する（ステップＳ３０２）。ｘは画像幅方向（紙送り方向）の位置を、ｙは画像高さ方向（ノズル配列方向＝紙送り方向と垂直な方向）の位置（すなわちノズル番号）を示すパラメータである。本実施形態において、ＣＰＵ１１０は、ｘおよびｙをそれぞれ０に初期化する。
【００５０】
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対象となっているｙ番目のノズルの濃度補正テーブルおよび補正方法選択情報ＳＩを取得する（ステップＳ３０３）。濃度補正テーブルの取得は、例えば、以下のように行われる。ＣＰＵ１１０は、濃度補正テーブルの送信を要求するテーブル送信要求を画像形成装置２００に送信する。テーブル送信要求を受信すると、画像形成装置２００のＣＰＵ２１０は、ＲＡＭ２３０から濃度補正テーブルＴＢ１を読み出す。ＣＰＵ２１０は、読み出した濃度補正テーブルＴＢ１を含むテーブル送信応答を、テーブル送信要求の送信元であるＰＣ１００に送信する。ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、テーブル送信応答を受信すると、受信したテーブル送信応答から濃度補正テーブルＴＢ１を抽出する。ＣＰＵ１１０は、抽出した濃度補正テーブルＴＢ１をＨＤＤ１５０に記憶する。ＣＰＵ１１０は、ＨＤＤ１５０に記憶された濃度補正テーブルＴＢ１の中からｙ番目のノズルの濃度補正テーブルを抽出する。ＣＰＵ１１０は、抽出した濃度補正テーブルをＲＡＭ１３０に記憶する。補正方法選択情報ＳＩの取得も、濃度補正テーブルの場合と同様に行われる。なお、濃度補正テーブルおよび補正選択情報の取得は、デバイスドライバ１０９をＰＣ１００にインストールしたときなど、図１６に示される処理に先立って行われてもよい。
【００５１】
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対象画素に対応するノズルの補正方法選択情報が２次元補正を示すものであるか判断する（ステップＳ３０４）。補正方法選択情報が２次元補正を示すものである場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ３０５に移行する。補正方法選択情報が２次元補正を示すものでない場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ３０７に移行する。
【００５２】
ステップＳ３０５において、ＣＰＵ１１０は、ＲＡＭ１３０からｙ−１番目のノズルの補正値を隣接ノズル補正値として読み出す。次に、ＣＰＵ１１０は、２次元補正により、すなわち、隣接ノズル補正値と、要求出力輝度と、濃度補正テーブルＴＢ１とを用いて補正値を算出する（ステップＳ３０６）。２次元補正の詳細は後述する。ＣＰＵ１１０は、算出した補正値をＲＡＭ１３０に記憶する。
ステップＳ３０７において、ＣＰＵ１１０は、１次元補正により、すなわち、濃度補正テーブルＴＢ１のうち１次元補正データのみを用いて補正値を算出する。１次元補正の詳細は後述する。ＣＰＵ１１０は、算出した補正値をＲＡＭ１３０に記憶する。
【００５３】
次に、ＣＰＵ１１０は、処理対処画素を示す位置パラメータｙを、ｙ＝ｙ＋１として更新する（ステップＳ３０８）。次に、ＣＰＵ１１０は、１ライン分処理が完了したか、すなわち、ｙの値が最終ノズルに相当する値となったか判断する（ステップＳ３０９）。１ライン分の処理が完了していない場合（ステップＳ３０９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ３０３〜Ｓ３０８の処理を繰り返し実行する。１ライン分の処理が完了した場合（ステップＳ３０９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、処理対象画素を示す位置パラメータｘを、ｘ＝ｘ＋１として更新する（ステップＳ３１０）。次に、ＣＰＵ１１０は、すべての画素について処理が完了したか、すなわち、ｘの値が画像幅に相当する値となったか判断する（ステップＳ３１１）。すべての画素について処理が完了していない場合（ステップＳ３１１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ３０３〜Ｓ３１０の処理を繰り返し実行する。すべての画素について処理が完了した場合（ステップＳ３１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、濃度補正処理を終了する。
【００５４】
＜１−３−１．２次元補正処理＞
続いて、図１６のステップＳ３０６における２次元補正処理の詳細について説明する。まず、ＣＰＵ１１０は、要求出力輝度を算出する。要求出力輝度とは、出力輝度の目標値のようなものである。本実施形態において、入力画像は２５６階調（０〜２５５）の輝度で表現されている。しかし、前述のように画像形成装置２００が出力可能な輝度はＭｉｎＭａｘ〜ＭａｘＭｉｎの範囲に制限される（本実施形態では、２３〜２４１）。そこで、入力画像の輝度が出力輝度範囲に収まるように、入力画像の輝度を要求出力輝度に変換する必要がある。ＣＰＵ１１０は、次式（２）に従って入力画像の輝度Ｉを要求出力輝度Ｃｒｅｑに変換する。
Ｃｒｅｑ＝（ＭａｘＭｉｎ−ＭｉｎＭａｘ）／Ｃｍａｘ×Ｉ＋ＭｉｎＭａｘ  …（２）
ここで、Ｃｍａｘは最大輝度（本実施形態ではＣｍａｘ＝２５５）を示す。
【００５５】
いま、入力画像として輝度１２８のベタ画像を入力したとすると、（２）式にＭａｘＭｉｎ＝２４１、ＭｉｎＭａｘ＝２３、Ｃｍａｘ＝２５５、Ｉ＝１２８を代入してＣｒｅｑ＝１３２が得られる（小数点以下四捨五入）。入力画像はベタ画像なので、すべての画素で要求出力輝度は１３２となる。
【００５６】
図１７は、２次元補正に係る出力濃度範囲および要求出力濃度を視覚的に説明する図である。図１７中の破線は、（２）式の直線を示している。
【００５７】
図１８は、図１３に示されるノズル＃００の濃度補正テーブルをグラフ化した図である。図１８に示されるように、濃度補正テーブルは、隣接ノズルの輝度ごとの「自ノズル入出力特性」を示すものと考えられる。前述のように、自ノズルがノズル＃００である場合、隣接ノズルの入力輝度はあらかじめ決められた値（本実施形態では１２８）が用いられる。
【００５８】
本実施形態において、濃度補正テーブルは、隣接ノズルが０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５の６つの値についてのデータを記録したものである。したがって、隣接ノズルの入力輝度がこれらの値以外の値である場合は、補間により値を算出する必要がある。いま、隣接ノズルの入力輝度が１２８であるので、入力輝度が１０２と１５３のときのデータを用いて線形補間を行う。具体的には次のとおりである。
【００５９】
図１９は、近似直線を用いた補間方法を説明する図である。ＣＰＵ１１０はまず、濃度補正テーブルから補間に用いる４点のデータを特定する。隣接ノズルの輝度が１２８であるので、隣接ノズルの輝度がその前後の１０２と１５３であるデータが用いられる。ＣＰＵ１１０は、隣接ノズルの輝度が１０２の直線と１５３の直線のうち、輝度が１３２（要求出力輝度）である点を囲む４点を特定する。本実施形態においては、図１３に示されるノズル＃００の濃度補正テーブルのうち太線で囲まれた４点のデータが用いられる。これらの４つのデータが、図１９（ａ）におけるＤ（ｍ，ｎ）、Ｄ（ｍ＋１，ｎ）、Ｄ（ｍ，ｎ＋１）、Ｄ（ｍ＋１，ｎ＋１）に相当する。この場合、Ｄ（ｍ，ｎ）＝９８、Ｄ（ｍ＋１，ｎ）＝１３３、Ｄ（ｍ，ｎ＋１）＝１２４、Ｄ（ｍ＋１，ｎ＋１）＝１６１である。ここで、記号Ｄ（ｍ，ｎ）は、自ノズルの階調番号がｍ、参照ノズルの階調番号がｎであるときの濃度データを意味する。階調番号とは、例えば図１３のような濃度補正テーブルを用いる場合、０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５の輝度に対して順番にｍ＝１、２、…、６というように付す番号を意味する。
【００６０】
続いて、ＣＰＵ１１０は、隣接ノズルの輝度ＦＮから、線形補間により補間値Ｄ１およびＤ２の値を算出する（図１９（ｂ））。この場合、ＦＮ＝１２８、Ｄ１＝１１１、Ｄ２＝１４７である。続いて、ＣＰＵ１１０は、補間値Ｄ１およびＤ２を結ぶ直線の式を求める。ＣＰＵ１１０は、この直線の式に要求輝度ＤＯを代入し、補正値ＦＯを算出する（図１９（ｃ））。この場合、ＤＯ＝１３２であるので、ＦＯ＝２３３と算出される。図１８において点線は、補間により求めた隣接ノズル輝度が１２８の近似入出力特性を示している。
【００６１】
なお、近似直線を用いた補間方法に代えて、近似平面を用いた補間を採用してもよい。
図２０は、近似平面を用いた補間方法を説明する図である。ＣＰＵ１１０は、Ｄ（ｍ，ｎ）、Ｄ（ｍ＋１，ｎ）、Ｄ（ｍ，ｎ＋１）の３点を含む平面の式と、Ｄ（ｍ＋１，ｎ）、Ｄ（ｍ，ｎ＋１）、Ｄ（ｍ＋１，ｎ＋１）の３点を含む平面の式を求める。次に、ＣＰＵ１１０は、それぞれの平面の式から、既に決まっている隣接ノズル輝度と要求出力輝度から補正値を算出する。続いてＣＰＵ１１０は、近接ノズル輝度と補正値の範囲からどちらの平面が正しいか判断する。ＣＰＵ１１０は、正しいと判断された平面の式を利用して算出された補正値を補正値ＦＯをとして採用する。
【００６２】
以上で説明したように、ノズル＃００に対して隣接ノズル輝度としてあらかじめ決められた値（１２８）と、補間により求めた隣接ノズル輝度が１２８の近似入出力特性を用いることにより、要求出力輝度１３２に対して必要な入力輝度、すなわち補正値を求めることができる。
【００６３】
＜１−３−２．１次元補正処理＞
続いて、図１６のステップＳ３０７における１次元補正処理の詳細について説明する。
図２１は、１次元補正処理を説明する図である。図２１は、図１３のノズル＃００の濃度補正テーブルのうち、１次元補正処理に係る部分をグラフ化したものである。１次元補正処理においては、濃度補正テーブルのうち、自ノズルの入力輝度値と隣接ノズルの入力輝度値とが等しいデータのみが用いられる（図１３において網掛けで示されている）。
【００６４】
ＣＰＵ１１０は、まず、２次元補正処理と同様に要求出力輝度を算出する。本実施形態においては、入力輝度＝１２８に対し、要求出力輝度＝１３２が得られる。本実施形態において、濃度補正テーブルは、自ノズルの入力輝度が０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５の６つの値についてのデータを記録したものである。したがって、自ノズルの入力輝度がこれらの値以外の値である場合は、補間により値を算出する必要がある。いま、自ノズルの要求出力輝度が１３２なので、出力輝度がこの前後の値となるデータを用いて補間を行う。すなわち、自ノズルの入力輝度が１５３と２０４のデータを用いて線形補間を行う。線形補間により、補正値ＦＯ＝１８２が得られる。
【００６５】
本実施形態によれば、ノズルの位置ずれが発生している箇所など、バンディングが発生しやすい場所については２次元補正により隣接ノズルの輝度を考慮した補正が行われる。これに対し、ノズルの位置ずれが発生していない正常な箇所については、１次元補正が行われる。１次元補正処理は２次元補正処理よりも高速であるので、このように処理のアルゴリズムを条件に応じて使い分けることにより、画像処理の高速化と高画質化を両立することができる。
【００６６】
＜２．第２実施形態＞
図２２は、本発明の第２実施形態に係る画像形成システム３の機能構成を示すブロック図である。画像形成システム３は第１実施形態の画像形成システム１とほぼ共通の構成を有している。本実施形態において、第１実施形態と共通する要素については共通の参照符号を用い、その説明を省略する。画像形成システム３が画像形成システム１と異なっている点は、アプリケーション１０８がデバイスドライバ１０９に、画像データに加え、画像情報、領域情報、印刷情報などの付加データを引き渡す点、および、画像形成装置２００およびＰＣ１００が補正方法選択情報ＳＩを有しない点である。第１実施形態においては補正方法選択情報ＳＩに従って補正方法（補正処理のアルゴリズム）を選択する態様について説明したが、本実施形態において、デバイスドライバ１０９は、画像データと共に送られる付加データにより補正方法を選択する。
【００６７】
図２３は、本実施形態において処理対象となる文書を例示する図である。本実施形態において、いわゆるテキスト文書のデータに対しては１次元補正処理が行われ、いわゆる自然画のデータに対しては２次元補正処理が行われる。図２３（ａ）の例では、第１ページが自然画であり、第２ページがテキスト文書である。アプリケーション１０８は、各ページの画像データと共に、画像情報を付加データとして付加する。画像情報は、そのページ（あるいは複数ページから構成される文書）がテキスト文書であるか自然画であるかを示す情報である。ＣＰＵ１１０は、画像情報がテキスト文書を示している場合は１次元補正処理を行い、画像情報が自然画を示している場合は２次元補正処理を行う。補正処理の詳細は第１実施形態で説明したとおりである。
【００６８】
別の実施形態において、付加データは、ある画像のうち、テキスト文書の領域と、自然画の領域とを特定する領域情報であってもよい。図２３（ｂ）の例では、ページの上部がテキスト文書であり、ページの下部が自然画である。図２３（ｂ）においては、画素の位置を示す座標が記載されている。座標軸は、画像の左上部を原点として、図２３の右方向をｘ軸の正方向、下方向をｙ軸の正方向とするものである。図２３（ｂ）の画像は、ｘ方向に２００画素、ｙ方向に４００画素の大きさを有している。
【００６９】
図２４は、領域情報を例示する図である。１次元補正を行う領域を規定する情報として、座標（０，０）および（２００，２５０）が記録されている。これは、（０，０）、（２００，０）、（０，２５０）、（２００，２５０）の４点で囲まれる長方形の領域に対しては１次元補正を行うことを意味するものである。同様に、２次元補正を行う領域を規定する情報として、座標（０，２５１）および（２００，４００）が記録されている。これは、（０，２５１）、（２００，２５１）、（０，４００）、（２００，４００）の４点で囲まれる長方形の領域に対しては１次元補正を行うことを意味するものである。アプリケーション１０８は、各ページの画像データと共に、領域情報を付加データとして付加する。ＣＰＵ１１０は、領域情報に従って、１次元補正処理あるいは２次元補正処理を行う。なお、領域情報の形式は図２４に示されるものに限られず、例えば１次元補正を行う領域に対応する多角形の頂点の座標（ｎ角形ならｎ個）を記録することとしてもよい。あるいは、領域情報は、画像を構成するすべての画素についてそれぞれ１次元補正処理／２次元補正処理の別を記録したテーブルでもよい。
【００７０】
さらに別の実施形態において、付加データは、印刷処理の速度を示す印刷情報であってもよい。印刷情報は、アプリケーション１０８から印刷処理の開始を指示する際にユーザが指定するものである。印刷情報は、例えば、「高速」、「高画質」といった印刷処理の態様を示す情報である。ＣＰＵ１１は、印刷情報が「高速」である場合は画像データに対して１次元補正処理を行い、印刷情報が「高画質」である場合は２次元補正処理を行う。
【００７１】
本実施形態によれば、画像の種類、領域、印刷指示などに応じて１次元補正処理と２次元補正処理が使い分けられる。このように処理のアルゴリズムを条件に応じて使い分けることにより、画像処理の高速化と高画質化を両立することができる。
【００７２】
＜３．第３実施形態＞
続いて、本発明の第３実施形態について説明する。本実施形態の画像形成システムは基本的に第１実施形態において説明したものと同一である。第１実施形態と共通する要素については共通の参照符号を用い、その説明を省略する。上述の第１実施形態においては、画像形成相値２００およびＰＣ１００が記憶する濃度補正テーブルが２次元テーブルであり、２次元テーブルを用いた２次元補正処理と、２次元テーブルの一部を用いた１次元補正処理とを所定の条件により使い分ける態様について説明した。本実施形態に係る濃度補正テーブルＴＢ３は３次元テーブルである。本実施形態において、ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、所定の条件により、３次元テーブルを用いた３次元補正処理と、３次元テーブルの一部を用いた２次元補正処理と、３次元テーブルのさらに一部を用いた１次元補正処理とを使い分ける。濃度補正テーブルＴＢ３は、具体的には、第１実施形態で説明した、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される第１の参照画素に加え、第１の参照画素に隣接する第２の参照画素の影響をも考慮した濃度補正テーブルである。
【００７３】
図２５は、第３実施形態に係る濃度補正テーブルＴＢ３の構成を説明する図である。図２５に示されるように、濃度補正テーブルＴＢ３は、第１実施形態で説明した濃度補正テーブルＴＢ１を隣の隣のノズルの輝度の分だけ重ねた３次元構造を有している。例えば、図２５中の斜線部のデータを取得するには、自ノズルの輝度が２０４の基本パターン群のうち、隣の隣のノズルの輝度が２５５で、隣接ノズルの輝度が０、５１、１０２、１５３、２０４、２５５と変化している単位パターンを用いて平均輝度を算出すればよい。
【００７４】
本実施形態において、ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は以下の３通りの補正処理を行うことができる。
（１）濃度補正テーブルＴＢ３をすべて用いる３次元補正処理。
（２）濃度補正テーブルＴＢ３のうち、第２の参照画素の影響は考慮せず、あらかじめ決められた値に固定されたものを用いた２次元補正処理。濃度補正テーブルＴＢ３は、２次元テーブルを複数枚重ねた構造を有しているが、２次元補正処理においてはこのうちの１枚の２次元テーブルのみを使用する。
（３）濃度補正テーブルＴＢ３のうち、自ノズルのみ考慮した１次元補正処理。
【００７５】
本実施形態における補正方法選択情報ＳＩは、上記の３通りの補正処理のうち、どの補正処理を行うかを指定する情報である。画像形成装置２００は、例えば、ノズルが標準位置に位置する場合は１次元補正処理を、ノズルの標準位置からのずれが第１のしきい値以上かつ第２のしきい値未満である場合は２次元補正処理を、ノズルの標準位置からのずれが第２のしきい値以上である場合は３次元補正処理を行うことを示す情報を、補正方法選択情報ＳＩとして記憶する。ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、補正方法選択情報ＳＩにより指定される補正方法で補正処理を行う。
【００７６】
濃度補正テーブルＴＢ３を用いた濃度補正方法は、基本的には第１実施形態で説明したものと同様である。まず、ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、ノズル＃００について補正処理を行う際には、隣の隣のノズルの輝度の初期値および隣接ノズルの輝度の初期値としてあらかじめ決められた値（例えば、ともに１２８）を与える。ＣＰＵ１１０は、この初期値および濃度補正テーブルＴＢ３を用い、第１実施形態において説明した２次元補正処理と同様の方法により補正値を算出する。次に、ノズル＃０１について補正処理を行う際には、ＣＰＵ１１０は、隣の隣のノズルの輝度の初期値としてあらかじめ決められた値（例えば１２８）を用いる。また、ＣＰＵ１１０は、隣接ノズルの輝度としてノズル＃００の補正値を用いる。ＣＰＵ１１０は、これらの値および濃度補正テーブルＴＢ３を用い、第１実施形態において説明したのと同様の方法により補正値を算出する。次に、ノズル＃０１について補正処理を行う際には、ＣＰＵ１１０は、隣の隣のノズルの輝度としてノズル＃００の補正値を、隣接ノズルの輝度としてノズル＃０１の補正値を用いる。ＣＰＵ１１０は、これらの値および濃度補正テーブルＴＢ３を用い、第１実施形態において説明したのと同様の方法により補正値を算出する。ＣＰＵ１１０は、以下同様に各ノズルについて補正値を算出する。
【００７７】
なお、補正方法を補正方法選択情報ＳＩに従って選択するのではなく、第２実施形態と同様に付加データにより補正方法を選択する構成としてもよい。例えば、付加データは、「高画質」、「高速」、「バランス」といった３種類の印刷処理の態様を示す印刷情報であってもよい。また、補正処理は３次元補正処理に限定されず、４次元以上のさらに高次の補正処理を用いてもよい。すなわち、濃度補正テーブルがｎ次元（ｎは、ｎ≧２を満たす整数）のテーブルであり、複数のアルゴリズムのうち一のアルゴリズムは、濃度補正テーブルのうち、ｍ次元（ｍは、ｎ＞ｍ≧１を満たす整数）の部分を用いる構成としてもよい。
【００７８】
＜４．第４実施形態＞
続いて本発明の第４実施形態について説明する。本実施形態において、画像形成装置２００は、隣接ノズルの影響を考慮した濃度補正テーブルＴＢ１に加えて、隣接ラインの影響を考慮した濃度補正テーブルＴＢ２を記憶している。濃度補正テーブルＴＢ１において、参照画素（以下必要に応じて「第１の参照画素」という）は、自画素を形成するノズルに隣接するノズルにより形成される画素である。濃度補正テーブルＴＢ２において、参照画素（以下必要に応じて「第２の参照画素」という）は、自画素を形成するノズルと同一のノズルにより形成される画素である。すなわち、第１の参照画素と自画素とを結ぶ直線と、第２の参照画素と自画素を結ぶ直線とは直交する関係にある。
【００７９】
本実施形態において、ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は以下の５通りの補正処理を行うことができる。
（１）補正テーブルＴＢ１と補正テーブルＴＢ２の双方を用いる（２重の）２次元補正処理。
（２）補正テーブルＴＢ１のみを用いる２次元補正処理。
（３）補正テーブルＴＢ１の一部を用いる１次元補正処理。
（４）補正テーブルＴＢ２のみを用いる２次元補正処理。
（５）補正テーブルＴＢ２の一部を用いる１次元補正処理。
【００８０】
上記（１）の濃度補正処理は、概ね以下のように行われる。ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、まず、これら２つの濃度補正テーブルを用いて２つの補正値（「仮補正値」という）を算出する。次にＣＰＵ１１０は、算出した２つの仮補正値の平均を算出し、処理対象となっている画素の補正値としてＲＡＭ１３０に記憶する。
【００８１】
濃度補正処理は、具体的には、例えば次のとおり行われる。ノズル＃００、ライン＃００の画素を補正対象とする場合、ＰＣ１００のＣＰＵ１１０はまず、隣接ノズルの輝度の初期値をあらかじめ決められた値（例えば１２８）として、この初期値と濃度補正テーブルＴＢ１とを用いて、仮補正値１を算出する。仮補正値１は、隣接ノズルの影響を考慮した補正値である。ＣＰＵ１１０は、仮補正値１をＲＡＭ１３０に記憶する。さらに、ＣＰＵ１１０は、隣接ラインの輝度の初期値をあらかじめ決められた値（例えば１２８）として、この初期値と濃度補正テーブルＴＢ２とを用いて、仮補正値２を算出する。仮補正値２は、隣接ラインの影響を考慮した補正値である。ＣＰＵ１１０は、仮補正値２をＲＡＭ１３０に記憶する。次に、ＣＰＵ１１０は、仮補正値１および仮補正値２の平均を算出し、算出した平均をこの補正対象画素の補正値としてＲＡＭ１３０に記憶する。
【００８２】
同様に、ノズル＃ｋ、ライン＃ｌの画素を補正対象とする場合、ＣＰＵ１１０はまず、ノズル＃（ｋ−１）、ライン＃ｌの画素の補正値と、濃度補正テーブルＴＢ１とを用いて、仮補正値１を算出する。ＣＰＵ１１０は、仮補正値１をＲＡＭ１３０に記憶する。さらに、ＣＰＵ１１０は、ノズル＃ｋ、ライン＃（ｌ−１）の画素の補正値と、濃度補正テーブルＴＢ２とを用いて、仮補正値２を算出する。ＣＰＵ１１０は、仮補正値２をＲＡＭ１３０に記憶する。次に、ＣＰＵ１１０は、仮補正値１および仮補正値２の平均を算出し、算出した平均をこの補正対象画素の補正値としてＲＡＭ１３０に記憶する。
【００８３】
ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、例えば次のようにして参照画素の影響を判断する。ここでは、濃度補正テーブルを用いて参照画素の影響を判断する方法について説明する。
【００８４】
図２６は、画素の影響の判断方法を説明する図である。図２７は、濃度補正テーブルＴＢ１、ＴＢ２（の一部）を例示する図である。図２７は、ノズル番号＃ｋのノズルに対する濃度補正テーブルおよびライン番号＃ｌのラインに対する濃度補正テーブルを示している。
【００８５】
図２７において、斜線で示したデータは、自画素が吐出なし（入力輝度２５５）かつ参照画素が最大吐出（入力輝度０）の時の自画素（自ノズル）の出力輝度を示している。図２７より、ノズル列方向において出力輝度８９、ライン方向では出力輝度１２０である。ＣＰＵ１１０は、全画素（ｋ×ｌ個）についてこの位置（自画素の入力輝度２５５かつ参照画素の入力輝度０）の平均出力輝度（ｋ×ｌ個の平均）を算出する。いま、この平均出力輝度が例えば１００であったとする。ＣＰＵ１１０は、ノズル列方向（図２６（ｂ））およびライン方向（図２６（ｃ））についてそれぞれ自画素（図２６（ａ））の出力輝度と平均出力輝度の差の絶対値を算出する。この場合、ノズル列方向における自画素の出力輝度と平均出力輝度の差の絶対値は１１、ライン方向における自画素の出力輝度と平均出力輝度の差の絶対値は２０である。ＰＣ１００は、補正処理を選択するためのしきい値をあらかじめＨＤＤ１５０に記憶している。例えばしきい値が１５であった場合、ライン方向における自画素の出力輝度と平均出力輝度の差の絶対値はしきい値を超えているが、ノズル列方向における自画素の出力輝度と平均出力輝度の差の絶対値はしきい値を超えていない。ＣＰＵ１１０は、出力輝度と平均出力輝度の差がしきい値を超えた方向について２次元補正処理を行う。すなわち、両方向でしきい値を超えた場合、ＣＰＵ１１０は（１）の補正処理を行う。どちらか一方がしきい値を超えた場合、ＣＰＵ１１０は（２）または（４）の補正処理を行う。どちらもしきい値を超えなかった場合、ＣＰＵ１１０は（３）または（５）の補正処理を行う。
【００８６】
なお、しきい値の値は任意設計事項である。高画質化を図る場合にはしきい値を小さく、高速化を図る場合にはしきい値を大きく設定すればよい。また、本実施形態では、自画素の入力輝度２５５かつ参照画素の入力輝度０のときの自ノズルの出力輝度を用いて判断したが、これ以外のデータを用いてもよい。また、参照画素の影響を、ドット径のバラツキあるいはドットの形成位置のバラツキ（飛行曲がり）のみに着目して判断してもよい。例えば、飛行曲がりのみに着目し、ドット着弾位置の計測結果にもと空いて参照画素の影響を判断してもよい。
【００８７】
＜５．他の実施形態＞
第１実施形態においては、ノズルの製造誤差に関するハードウェア的な誤差情報に基づいて補正処理を選択する態様について、また、第２実施形態においては、画像の種類等に応じて補正処理を選択する態様について説明した。他の実施形態において、これら２つの選択方法を併用する構成としてもよい。例えば、２つの補正処理に対し優先順位を決めておき、第１の選択方法により選択された補正処理方法により仮補正値を算出し、第２の選択方法により選択された補正処理方法により真の補正値を算出する構成としてもよい。あるいは、２つの選択方法によりともに１次元補正処理を行うことが選択された画素に対しては１次元補正処理を行い、２つの選択方法のうちいずれかにより２次元補正を行うことが選択された画素に対しては２次元補正を行うこととしてもよい。また、選択方法の組み合わせは第１実施形態の方法と第２実施形態の方法に限られず、第１〜第４の各実施形態のうちいずれか２つ以上の選択方法を併用する構成としてもよい。
【００８８】
また、上述の各実施形態においては、参照画素が自画素に隣接する画素である態様について説明したが、自画素と参照画素との位置関係はこれに限定されるものではなく、任意に設計することができる。例えば、自画素の隣の隣の画素を参照画素としてもよい。要は、自画素（自ノズル）と参照画素（参照ノズル）との位置関係が所定の位置条件を満たすものであればどのようなものでもよく、「所定の位置条件」は任意設計事項である。
【００８９】
また、上述の各実施形態において、画像形成装置２００がラインヘッド型インクジェットプリンタである態様について説明したが、本発明をマルチパス型のインクジェットプリンタ等の他の画像形成装置に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】第１実施形態に係る画像形成システム１の機能ブロック図である。
【図２】画像形成装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】ＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】画像形成システム１の動作を示すフローチャートである。
【図５】濃度補正テーブル生成システム２の機能構成を示すブロック図である。
【図６】ＰＣ３００のハードウェア構成を示す図である。
【図７】濃度補正テーブル生成処理の概要を示すフローチャートである。
【図８】テストパターン３０１（の一部）を例示する図である。
【図９】テストパターン３０１（の一部）を例示する図である。
【図１０】単位パターンにおける階調表現を説明する図である。
【図１１】ノズル＃０１の濃度補正テーブルの生成方法を説明する図である。
【図１２】ノズル＃０２の濃度補正テーブルの生成方法を説明する図である。
【図１３】濃度補正テーブルＴＢ１を例示する図である。
【図１４】画像形成装置２００のノズルの位置ずれを例示する図である。
【図１５】本実施形態に係る補正方法選択情報ＳＩを例示する図である。
【図１６】本実施形態に係る濃度補正処理を示すフローチャートである。
【図１７】２次元補正に係る出力濃度範囲および要求出力濃度を視覚的に説明する図である。
【図１８】濃度補正テーブルをグラフ化した図である。
【図１９】近似直線を用いた補間方法を説明する図である。
【図２０】近似平面を用いた補間方法を説明する図である。
【図２１】１次元補正処理を説明する図である。
【図２２】第２実施形態に係る画像形成システム３の機能ブロック図である。
【図２３】本実施形態において処理対象となる文書を例示する図である。
【図２４】領域情報を例示する図である。
【図２５】第３実施形態に係る濃度補正テーブルＴＢ３の構成を説明する図である。
【図２６】画素の影響の判断方法を説明する図である。
【図２７】濃度補正テーブルＴＢ１、ＴＢ２（の一部）を例示する図である。
【図２８】補正テーブル作成の際の隣接ノズルの影響を説明する図である。
【符号の説明】
【００９１】
ＴＢ１・ＴＢ２・ＴＢ３…濃度補正テーブル、１・３…画像形成システム、２…濃度補正テーブル生成システム、１００…ＰＣ、１０１…解像度変換部、１０２…色空間変換部、１０３…濃度補正部、１０４…量子化部、１０５…ラスタライズ部、１０８…アプリケーション、１０９…デバイスドライバ、１１０…ＣＰＵ、１２０…ＲＯＭ、１３０…ＲＡＭ、１４０…Ｉ／Ｆ、１５０…ＨＤＤ、１６０…キーボード、１７０…ディスプレイ、１９０…バス、２００…画像形成装置、２１０…ＣＰＵ、２２０…ＲＯＭ、２３０…ＲＡＭ、２４０…Ｉ／Ｆ、２５０…画像形成部、２５１…ラインヘッド、２５２…インクタンク、２５３…ヘッド駆動回路、２５４…制御部、２５５…モータ、２５６…モータ駆動回路、２５７…ページバッファ、２９０…バス、３００…ＰＣ、３０１…テストパターン、３０２…濃度補正テーブル生成部、３０３…濃度測定部、３０４…スキャン画像、３１０…ＣＰＵ、３３０…ＲＡＭ、３４０…Ｉ／Ｆ、３５０…ＨＤＤ、３６０…キーボード、４００…スキャナ、２４０１…ドット、２４０２…ドット、２４０３…ノズル
【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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