(57)【要約】【課題】  粒状性とバンディング対策のバランスの取れた印刷結果を得るためのディザマトリクスを提供すること。【解決手段】  本発明は、複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段とを有するディザマトリクス生成装置を提供する。【選択図】  図１
2007028495.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、
前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、
前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、
前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段と
を有するディザマトリクス生成装置。
【請求項２】
前記クラスタ部生成手段が、前記マトリクスにおいて前記クラスタ部がブルーノイズパターンとなるように前記クラスタ部を生成することを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス生成装置。
【請求項３】
前記サブクラスタ部生成手段が、前記空き領域において前記サブクラスタ部がブルーノイズパターンとなるように前記サブクラスタ部を生成することを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス生成装置。
【請求項４】
前記空き領域のうち、大きさが最も大きい最大空き領域を特定する最大空き領域特定手段をさらに有し、
前記ディザ値割当手段が、前記分散ディザ部にディザ値を割り当てる際、前記最大空き領域特定手段により特定された最大空き領域の中心にその時点で最大のディザ値を割り当てる
ことを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス生成装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかの項に記載のディザマトリクス生成装置により生成されたディザマトリクスを用いて処理された画像を印刷した印刷物。
【請求項６】
複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、
前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、
前記空き領域特定ステップにおいて特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステップと、
前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステップと
を有するディザマトリクス生成方法。
【請求項７】
コンピュータ装置に、
複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、
前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、
前記空き領域特定ステップにおいて特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステップと、
前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項８】
マトリクス状に配列されたディザ値を有するディザマトリクスを記憶する記憶手段と、
画像データに対し、前記記憶手段に記憶されたディザマトリクスを用いて量子化処理を行い量子化データを生成する量子化手段と、
前記量子化手段により生成された量子化データを出力する出力手段と
を有し、
前記ディザマトリクスが、集中ディザ部と分散ディザ部とを有し、
前記集中ディザ部が、クラスタ部と、前記クラスタ部よりもサイズの小さいサブクラスタ部を有し、
前記クラスタ部のディザ値が、前記サブクラスタ部のディザ値よりも小さく、
前記分散ディザ部のディザ値が、前記集中ディザ部のディザ値よりも大きい
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
前記クラスタ部のディザ値が、前記ディザマトリクスにおいてブルーノイズパターンとなるように配置されていることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記分散ディザ部のディザ値が、前記分散ディザ部においてブルーノイズパターンとなるように配置されていることを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、いわゆるバンディングの発生を抑制することのできる画像処理技術に関する。
【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、高速な印刷（画像形成）を実現するため、インク（液滴）を吐出するノズルを複数有している。複数のノズルは印刷ヘッドに搭載される。インクジェットプリンタは、用紙を移動させ（紙送り）、かつ印刷ヘッドを紙送り方向と直行する方向に走査しながらインクの吐出を行うことにより用紙上に画像を形成する（このようなプリンタを「マルチパス型プリンタ」という）。マルチパス型プリンタは、２方向の走査を必要とするため印刷速度に限界がある。そこで、印刷速度の改善が望まれている。
【０００３】
印刷の高速化を行う手段のひとつとして、印刷ヘッドの走査方向を１方向（紙送り方向のみ）にすることが考えられる。１方向の走査のみで印刷を行うためには、印刷ヘッドのサイズを用紙（記録材）の幅以上にする必要がある。このように用紙幅以上のサイズのヘッドを有するプリンタは、一般にラインヘッド型プリンタと呼ばれている。ラインヘッド型プリンタの印刷ヘッドにおいては、すべてのノズルが一定の間隔で配列されることが望ましい。しかし、製造技術の観点から、ノズル間隔を完全に均一にすることはできない。このようにノズル間隔にばらつきがあると、用紙上に形成されるドットの位置は理想的な位置からずれてしまう。また、製造誤差によって一部のノズルのインクの吐出方向が傾いてしまったり、ノズルの位置が理想位置と外れた位置に配置されたりしてしまい、そのノズルで形成されるドットが目標点よりもずれてしまうといった、所謂「飛行曲がり現象」が発生してしまうことがある。この場合も同様に用紙上に形成されるドットの位置は理想的な位置からずれてしまう。特にラインヘッド型プリンタのように１方向の走査のみで画像形成を行う画像形成装置においては、走査方向に対し、ドット間隔の広いところは白いスジが、ドット間隔の狭いところは濃いスジが発生してしまう。このような現象は「バンディング現象」と呼ばれる。
【０００４】
バンディング現象を抑制するために、多値画像を２値化する際の表現手法として、いわゆる「集中ディザ」（「網点ディザ」という場合もある）と「分散ディザ」の両方の特徴を有するディザマトリクスを用いて２値化処理を行う方法がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、マトリクス内に分散するようにドットシードを配置し、そのドットシードの周囲にドットクラスタを成長させるディザマトリクス生成方法が開示されている。
【特許文献１】特表２００４−５３１９８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術によれば、ドットシードの周辺にドットクラスタ（集中ドット部）を成長させるようにディザマトリクスが設計される。このため、このディザマトリクスを用いて形成される画像は集中ドット部が目立つものとなり、粒状性の観点から画質がよくないという問題があった。
【０００６】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたものであり、粒状性とバンディング対策のバランスの取れた印刷結果を得るためのディザマトリクスの生成技術、およびこのディザマトリクスを用いた画像形成技術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、複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段とを有するディザマトリクス生成装置を提供する。
このディザマトリクス生成装置によれば、集中ディザおよび分散ディザ双方の特徴を兼ね備えたディザマトリクスを生成することができる。
【０００８】
好ましい態様において、このディザマトリクス生成装置は、前記クラスタ部生成手段が、前記マトリクスにおいて前記クラスタ部がブルーノイズパターンとなるように前記クラスタ部を生成してもよい。
このディザマトリクス生成装置によれば、人間の視覚上目立たないようにクラスタ部が配置されたディザマトリクスを得ることができる。
【０００９】
別の好ましい態様において、このディザマトリクス生成装置は、前記サブクラスタ部生成手段が、前記空き領域において前記サブクラスタ部がブルーノイズパターンとなるように前記サブクラスタ部を生成してもよい。
このディザマトリクス生成装置によれば、人間の視覚上目立たないようにサブクラスタ部が配置されたディザマトリクスを得ることができる。
【００１０】
さらに別の好ましい態様において、このディザマトリクス生成装置は、前記空き領域のうち、大きさが最も大きい最大空き領域を特定する最大空き領域特定手段をさらに有し、前記ディザ値割当手段が、前記分散ディザ部にディザ値を割り当てる際、前記最大空き領域特定手段により特定された最大空き領域の中心にその時点で最大のディザ値を割り当てもよい。
このディザマトリクス生成装置によれば、クラスタ部およびサブクラスタ部以外の部分において、クラスタ部およびサブクラスタ部の周辺から順番にドットを形成することができる。
【００１１】
また、本発明は、上記いずれかの態様のディザマトリクス生成装置により生成されたディザマトリクスを用いて処理された画像を印刷した印刷物を提供する。
【００１２】
また、本発明は、複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、前記空き領域特定ステップにおいて特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステップと、前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステップとを有するディザマトリクス生成方法を提供する。
さらに、本発明は、コンピュータ装置に上述のディザマトリクス生成方法を実行させるプログラムを提供する。
【００１３】
また、本発明は、マトリクス状に配列されたディザ値を有するディザマトリクスを記憶する記憶手段と、画像データに対し、前記記憶手段に記憶されたディザマトリクスを用いて量子化処理を行い量子化データを生成する量子化手段と、前記量子化手段により生成された量子化データを出力する出力手段とを有し、前記ディザマトリクスが、集中ディザ部と分散ディザ部とを有し、前記集中ディザ部が、クラスタ部と、前記クラスタ部よりもサイズの小さいサブクラスタ部を有し、前記クラスタ部のディザ値が、前記サブクラスタ部のディザ値よりも小さく、前記分散ディザ部のディザ値が、前記集中ディザ部のディザ値よりも大きい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、上記の集中ディザおよび分散ディザの特徴を兼ね備えたディザマトリクスを用いて画像形成処理を行うことができる。
【００１４】
好ましい態様において、この画像処理装置は、前記クラスタ部のディザ値が、前記ディザマトリクスにおいてブルーノイズパターンとなるように配置されていてもよい。
また、この画像処理装置は、前記分散ディザ部のディザ値が、前記分散ディザ部においてブルーノイズパターンとなるように配置されていてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
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．概要＞
ここではまず、本実施形態に係る「サブクラスタ付きハイブリッドディザマトリクス（Hybrid Dither Matrix with Subcluster）」（以下、単に「ハイブリッドディザマトリクス」という）について説明する。ハイブリッドディザマトリクスは、集中（網点）ディザマトリクスと分散ディザマトリクスの双方の特徴を有するディザマトリクスである。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るハイブリッドディザマトリクスの概念を説明するための図である。ハイブリッドディザマトリクスは、Ｍドット×Ｎドットのマトリクスの中に、集中ドット部と分散ドット部とを有する。集中ドット部は、１または複数のクラスタ部と、１または複数のサブクラスタ部とを有する。クラスタ部は、マトリクス内においてブルーノイズパターンとなるように配置される。サブクラスタ部は、２つのクラスタ部の間を滑らかに接続することを目的とするものである。サブクラスタ部のサイズはクラスタ部のサイズより小さい。マトリクス内において、集中ドット部以外の領域は分散ドット部となる。分散ドット部においては、ブルーノイズパターンとなるようにディザ値が配置される。
【００１７】
＜２．ハイブリッドディザマトリクスの生成＞
ディザマトリクスの生成方法の説明に先立ち、以下の説明で用いるパラメータあるいは用語の定義を与える。
（ａ）ディザサイズＤＳ：ディザマトリクスの１辺のドット数、すなわちディザマトリクスのサイズを示す。例えばＤＳ＝８の場合、ディザマトリクスのサイズは８ドット×８ドットである。
（ｂ）クラスタ数ＮＣ：クラスタ（生成核）の数を示す。初期２値パターンでのオンドットの数と等しい。
（ｃ）ペリフェラルドット数ＮＰ：生成核を基準に周囲に付随するオンドット数を示す。ＮＰ＝３の場合、生成核と合わせてクラスタの大きさは４となる。
（ｄ）サブクラスタ数ＮＳ：サブクラスタの数を示す。
（ｅ）サブクラスタサイズＳＳ：サブクラスタの大きさを示す。
（ｆ）オンドット、オフドット：値が「１」のドットを「オンドット」、値が「０」のドットを「オフドット」という。
（ｇ）生成核：クラスタの基準となるオンドットを意味する。生成核を基準として周囲にペリフェラルドットが配置されることによりクラスタが形成される。必ずしもクラスタの中心に位置しなくてもよい。
（ｈ）成長：生成核の周囲にペリフェラルドットを配置することを、クラスタを「成長させる」という。
【００１８】
図２は、本実施形態に係るディザマトリクス生成装置であるＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。ＲＯＭ１２０およびＨＤＤ１５０は、各種プログラムやデータを記憶する記憶手段である。本実施形態において、ＨＤＤ１５０は、ハイブリッドディザマトリクスを生成するためのディザマトリクス生成プログラムを記憶している。ＣＰＵ１１０は、ＲＯＭ１２０あるいはＨＤＤ１５０に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、ＰＣ１００の各構成要素を制御する制御部として機能する。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。Ｉ／Ｆ１４０は、他の機器との間でデータ送受信を行うためのインターフェースである。以上の各構成要素はバス１９０により相互に接続されている。
【００１９】
図３は、本実施形態に係るディザマトリクス生成処理を示すフローチャートである。ＰＣ１００のＣＰＵ１１０は、まず、初期２値パターンを生成する（ステップＳ１１０）。初期２値パターンは、ディザサイズＤＳ、クラスタ数ＮＣ、乱数を用いて生成される。
【００２０】
図４は、ステップＳ１１０において生成された初期２値パターンを例示する図である。図４においては、ディザサイズＤＳ＝８、クラスタ数ＮＣ＝４のパターンが示されている。初期２値パターンにおいて、生成核はオンドットで示され、それ以外の部分はオフドットで示される。クラスタ数ＮＣは任意設計事項であるが、ディザサイズが大きいほど、クラスタ数ＮＣも大きくなることが望ましい。
【００２１】
再び図３を参照して説明する。ＣＰＵ１１０は、次に、初期２値パターンのブルーノイズ化を行う（ステップＳ１２０）。ブルーノイズ化処理の概要は次のとおりである。ＣＰＵ１１０は、まず、初期２値パターンにおいて、生成核（オンドット）が最も密集している領域（「最密集領域」という）と、生成核が最も疎な領域（「最大空き領域」という）を検出する。次に、ＣＰＵ１１０は、最密集領域に属するオンドットと、最大空き領域に属するオフドットとを置換する。ＣＰＵ１１０は、あらかじめ決められた収束条件を満足するまでこの置換処理を繰り返し行う。
【００２２】
図５は、ステップＳ１２０におけるブルーノイズ化処理の詳細を示すフローチャートである。ＣＰＵ１１０は、まず、ディザマトリクスにおいて最密集領域を検索する（ステップＳ１２１）。ＣＰＵ１１０は、検索した最密集領域の中心のドットの座標をＲＡＭ１３０に記憶する。ＣＰＵ１１０は、最密集領域の中心のドットの値を「１」から「０」に置換する（ステップＳ１２２）。ＣＰＵ１１０は、最大空き領域を検索する（ステップＳ１２３）。ＣＰＵ１１０は、検索した最大空き領域の中心のドットの座標をＲＡＭ１３０に記憶する。ＣＰＵ１１０は、検索された最大空き領域の中心が、所定の収束条件を満足したか判断する（ステップＳ１２４）。本実施形態においては、収束条件として、ステップＳ１２１において検索された最密集領域の中心のドットが、ステップＳ１２３において検索された最大空き領域の中心のドットと一致する、という条件が採用されている。収束条件が満たされていない場合（ステップＳ１２４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、最大空き領域の中心のドットの値を「０」から「１」に置換する（ステップＳ１２５）。ＣＰＵ１１０は、収束条件が満たされるまでステップＳ１２１〜Ｓ１２５の処理を繰り返し実行する。収束条件が満たされた場合（ステップＳ１２４：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１２３において検索された最大空き領域の中心のドット（最密集領域の中心のドットと同一）の値を「０」から「１」に置換する（ステップＳ１２６）。そして、ＣＰＵ１１０は、処理を終了する。ＣＰＵ１１０は、生成したパターン（「ブルーノイズパターン」という）をＨＤＤ１５０に記憶する。
【００２３】
ステップＳ１２１における最密集領域の検索、およびステップＳ１２３における最大空き領域の検索アルゴリズムとしては、種々の周知技術を用いることができる。本実施形態においては、Gaussianフィルタによる畳み込みフィルタを用いた方法が採用される（R. Ulichney, "The void-and-cluster method for dither array generation", Human Vision, Visual Processing, and Digital Display IV, J. Allebach and B. Rogowitz, eds., Proc. SPIE 1913, pp. 332-343, 1993参照。以下「参考文献１」という）。
【００２４】
すなわち、ブルーノイズパターンマトリクスBN(x,y)は、次式（１）で与えられる。
【数１】
2007028495.tif 000003
ここで、
ｐ’＝（Ｍ＋ｘ−ｐ）ｍｏｄＭ
ｑ’＝（Ｍ＋ｘ−ｑ）ｍｏｄＮ
である。ＭおよびＮはマトリクスのサイズ、ＢＰ（ｘ，ｙ）は初期２値パターンのマトリクス、ｆ（ｘ，ｙ）はフィルタ関数（重み関数）である。
【００２５】
フィルタ関数ｆ（ｘ，ｙ）としては、次式（２）の２次元Gaussianフィルタ（左の項）から対称性を利用して簡略化したフィルタ（右の項）を用いた。
【数２】
2007028495.tif 000004
ここで、ｒ2＝ｘ2＋ｙ2、σ＝σx＋σyである。σの値としては、σ＝１．０〜１．５の範囲でブルーノイズパターンとなることが知られているため（前述の参考文献１、およびR. Ulichney, "Filter Design for Void-and-Cluster Arrays", Soc. For Information Display International Symposium Digest of Tech. Papers, vol. 25, San Jose, CA, June 14-16, pp. 809-812, 1994（以下、「参考文献２」という）参照）、σ＝１．５が採用される。
【００２６】
再び図３を参照して説明する。ブルーノイズパターンが生成されると、ＣＰＵ１１０は、生成されたブルーノイズパターンの妥当性チェックを行う（ステップＳ１３０）。本実施形態においては、妥当性チェックとして以下の条件を満足しているかチェックを行う。
（１）成長後のクラスタがディザマトリクス内で上下あるいは左右に分割されないこと。
（２）ｘ方向あるいはｙ方向の同じ座標に生成核が並ばないこと。
【００２７】
条件（１）は、後述するように最終的に生成されたディザマトリクスをｘ方向あるいはｙ方向にシフトさせながら連結させるため、その際にクラスタが分割されて無意味なパターンとなることを防止するための条件である。また、ディザ処理においては単一のマトリクスを繰り返し適用するため、ある方向に生成核が並んでいると、２値化後の画像においてその方向にスジが発生してしまう。条件（２）は、このようなスジの発生を防止するための条件である。
図６は、妥当性チェックをパスしたブルーノイズパターンを例示する図である。なお、図６において、図中上下方向はプリンタの印刷ヘッドの配列方向であり、図中左右方向は紙送り方向である。図７、図９等についても同様である。
【００２８】
妥当性チェックが終了すると、ＣＰＵ１１０は、クラスタの形成を行う（図３：ステップＳ１４０）。
図７は、図６のブルーノイズパターンを基準としてクラスタ形成を行った後のパターンを示す図である。図７は、ペリフェラルドット数ＮＰ＝３の場合を例示している。この場合、生成核の右、右上、上の３方向にドットを拡張することにより、大きさが４ドットのクラスタが形成される。なお、図６に示されるブルーノイズパターンは妥当性チェックをパスしたものであるため、クラスタが分割されることはない。ＣＰＵ１１０は、生成したパターン（「クラスタパターン」という）をＨＤＤ１５０に記憶する。
【００２９】
クラスタの形成が終了すると、ＣＰＵ１１０は、サブクラスタの生成を行う（図３：ステップＳ１５０）。サブクラスタの大きさはクラスタの大きさよりも小さい。本実施形態においては、サブクラスタサイズＳＳ＝２である。
【００３０】
図８は、ステップＳ１５０におけるサブクラスタの生成フローの詳細を示すフローチャートである。サブクラスタの生成方法は、以下の通りである。ＣＰＵ１１０は、まず、図７に示されるクラスタパターンにおいて、最大空き領域の中心ドット、およびその中心ドットに隣接する８個のドットのうち、空き具合が最大（オンドットの密集度が最低）のドットを検索する（ステップＳ１５１）。最大空き領域の検索は、前述のブルーノイズ化処理において説明した方法と同様の方法を用いることができる。次に、ＣＰＵ１１０は、検索された最大空き領域中心ドットをサブクラスタとする（ステップＳ１５２）。ＣＰＵ１１０は、中心ドットの上のドットが空き領域（オフドット）の場合、中心ドットの上のドットをサブクラスタとする（ステップＳ１５３）。ＣＰＵ１１０は、中心ドットの上のドットが空き領域ではなく、中心ドットの下のドットが空き領域である場合、中心ドットの下のドットをサブクラスタとする（ステップＳ１５４）。ＣＰＵ１１０は、中心ドットの上下のドットがともに空き領域ではなかった場合、ステップＳ１５１において検索した隣接ドットのうち、空き具合が最大のドットをサブクラスタとする（ステップＳ１５５）。ＣＰＵ１１０は、生成したサブクラスタの数が所定の値（ＮＳ）に達したか判断する（ステップＳ１５６）。生成したサブクラスタの数がＮＳに満たない場合（ステップＳ１５６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１５１〜Ｓ１５５の処理を繰り返し実行する。生成したサブクラスタの数がＮＳに達した場合（ステップＳ１５６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、サブクラスタの生成処理を終了する。ＣＰＵ１１０は、生成したパターン（「サブクラスタパターン」という）をＨＤＤ１５０に記憶する。
【００３１】
図９は、以上のようにして生成されたサブクラスタパターンを例示する図である。なお、上述のサブクラスタ生成フローにおいて、中心ドットの上下のドットを優先的にサブクラスタとしたのは、バンディングの断ち切りを意図したものである。すなわち、バンディングの発生方向（紙送り方向）とサブクラスタの方向を垂直にすることによりバンディングの発生を抑制することを意図している。したがって、プリンタの構造などによりバンディング発生方向（紙送り方向）が変わった場合はそれに応じてサブクラスタの形成方向も変更することが望ましい。
【００３２】
再び図３を参照して説明する。サブクラスタ形成後、ＣＰＵ１１０は、ブランクラインの有無のチェックを行う（ステップＳ１６０）。ブランクラインとは、マトリクスのｘ方向、あるいはｙ方向において、クラスタあるいはサブクラスタとされたドット（オンドット）がひとつも無いラインのことをいう。バンディング発生方向とブランクラインの発生方向とが一致した場合、画像中の１ライン全てに渡ってドットが形成され難い状態となってしまうため、バンディングが目立つおそれがある。ブランクラインチェックは、このような状態になることを防止する目的で行われる。したがって、ブランクラインのチェックはバンディング発生方向（紙送り方向）についてのみ行えばよい。
【００３３】
サブクラスタパターンがブランクラインチェックにパスしなかった場合（ステップＳ１６０：ＮＧ）、ＣＰＵ１１０は、処理を初期２値パターンの生成（ステップＳ１１０）に戻し、ステップＳ１１０〜Ｓ１５０の処理を繰り返し実行する。
【００３４】
サブクラスタパターンがブランクラインチェックにパスした場合（ステップＳ１６０：ＯＫ）、ＣＰＵ１１０は、クラスタ部、サブクラスタ部、およびそれ以外の領域（「分散ディザ部」という）にディザ値の割り当てを行う（ステップＳ１７０）。
【００３５】
図１０〜図１２は、ステップＳ１７０におけるディザ値の割当処理の詳細を示すフローチャートである。図１０〜図１２に示されるように、クラスタ部、サブクラスタ部、分散ディザ部のそれぞれで異なるアルゴリズムを用いてディザ値の割り当てが行われる。
【００３６】
まず、クラスタ部のディザ値割当処理について説明する。ＣＰＵ１１０は、まず、ＨＤＤ１５０からブルーノイズパターン（図６）をＲＡＭ１３０に読み出す（ステップＳ２０１）。ＣＰＵ１１０は、ブルーノイズパターンにおけるオンドットの数を変数Ｏｎｅｓの値として設定する（ステップＳ２０２）。本実施形態において、Ｏｎｅｓ＝４である。さらに、ＣＰＵ１１０は、ディザ値の初期値（この場合は「１」）を変数Ｖａｌの値として設定する（ステップＳ２０２）。次に、ＣＰＵ１１０は、ブルーノイズパターンにおけるオンドット（生成核）の集中度の順位付けを行う（ステップＳ２０３）。ＣＰＵ１１０は、クラスタ部に属するすべてのドットについてディザ値割当処理が完了したか判断する（ステップＳ２０４）。Ｖａｌ≦Ｏｎｅｓが満たされている間（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）は、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２０５に進めてクラスタ部におけるディザ値割当処理を行う。Ｖａｌ≦Ｏｎｅｓが満たされなくなると（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、クラスタ部に属するすべてのドットについてディザ値割当処理が完了したと判断し、サブクラスタ部におけるディザ値割当処理（図１１）に移行する。
【００３７】
ステップＳ２０５において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ２０３において付けられた順位が高い順にディザ値の割り当てを行う。クラスタ部を構成するドットに対するディザ値の割り当ては具体的には以下のように行われる。ＣＰＵ１１０は、まず、順位が最も高いオンドット（クラスタの生成核）のディザ値をＶａｌに、生成核の右隣のドットのディザ値を（Ｖａｌ＋１）に、生成核の右上のドットのディザ値を（２×ｏｎｅｓ＋Ｖａｌ）に、生成核の上のドットのディザ値を（２×ｏｎｅｓ＋Ｖａｌ−１）に設定する。
【００３８】
次に、ＣＰＵ１１０は、Ｖａｌ＝Ｖａｌ＋１として変数Ｖａｌの値を更新する（ステップＳ２０６）。ＣＰＵ１１０は、クラスタ部に属するすべてのドットについてディザ値割当処理が完了するまでステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理を繰り返し実行する。ＣＰＵ１１０は、割り当てられたディザ値を含むディザマトリクスをＨＤＤ１５０に記憶する。
図１３は、クラスタ部に割り当てられたディザ値を例示する図である。図１３に示されるように、ドット生成確立の高いディザ値（値の小さいディザ値）が各クラスタに集中的に割り当てられていることがわかる。
【００３９】
次に、図１１を参照してサブクラスタのディザ値割当処理について説明する。ＣＰＵ１１０は、まず、ＨＤＤ１５０からサブクラスタパターンを読み出す（ステップＳ２１１）。ＣＰＵ１１０は、サブクラスタパターンにおけるオンドットの数を変数ＳＯｎｅｓの値として設定する（ステップＳ２１２）。また、ＣＰＵ１１０は、ディザ値の初期値Ｖａｌを、クラスタ部に割り当て済みのディザ値に１を加えた値、すなわち、Ｖａｌ＝ＮＰ×Ｏｎｅｓ＋１に設定する（ステップＳ２１２）。本実施形態において、ＮＰ＝４、Ｏｎｅｓ＝４なので、Ｖａｌ＝１７である。
【００４０】
次に、ＣＰＵ１１０は、サブクラスタパターンにおけるオンドットの集中度の順位付けを行う（ステップＳ２１３）。次に、ＣＰＵ１１０は、サブクラスタ部に属するすべてのドットについて処理が完了したか判断する（ステップＳ２１４）。ＣＰＵ１１０は、変数ＳＯｎｅｓが、ＳＯｎｅｓ＞０を満足している間（ステップＳ２１４：ＹＥＳ）は、まだ処理が完了していないと判断し、処理をステップＳ２１５に進める。ＣＰＵ１１０は、変数ＳＯｎｅｓが、ＳＯｎｅｓ＞０を満足しなくなると（ステップＳ２１４：ＮＯ）、サブクラスタ部に属するすべてのドットについて処理が完了したと判断する。サブクラスタ部に属するすべてのドットについて処理が完了すると、ＣＰＵ１１０は、処理を分散ディザ部におけるディザ値の割当処理（図１２）に移行させる。
【００４１】
ステップＳ２１５において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ２１３において付けられた集中度の順位が最も高いドットが、サブクラスタ部に属するドットであるか判断する。すなわち、ＣＰＵ１１０は、集中度の順位が最も高いドットが、まだディザ値が割り当てられておらず、かつ、サブクラスタパターンにおいてオンドットであるか判断する。集中度の順位が最も高いドットがサブクラスタ部に属するドットであると判断された場合（ステップＳ２１５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、集中度の順位が最も高いドットのディザ値をＶａｌに設定する（ステップＳ２１６）。ＣＰＵ１１０は、変数Ｖａｌ、変数ＳＯｎｅｓ、集中度の順位を更新する（ステップＳ２１７）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、Ｖａｌ＝Ｖａｌ＋１、ＳＯｎｅｓ＝ＳＯｎｅｓ−１とする。また、集中度の順位は、第１位のドットの順位を第２位とし、第２位以下のドットの順位を１ずつ繰り上げる。ＣＰＵ１１０は、サブクラスタ部に属するすべてのドットについて処理が完了するまでステップＳ２１４〜Ｓ２１７の処理を繰り返し実行する。
【００４２】
集中度の順位が最も高いドットがサブクラスタ部に属するドットではないと判断された場合（ステップＳ２１５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、上述のように集中度の順位を更新し、再びステップＳ２１４の処理を実行する。
【００４３】
図１４は、以上のようにしてクラスタ部からサブクラスタ部までディザ値の割り当てを行ったディザマトリクスを例示する図である。サブクラスタに関しては、各ドットにおける集中度を基にディザ値の割り当てを行っているため、同一サブクラスタ内におけるディザ値に相関は無い。
【００４４】
続いて、図１２を参照して分散ディザ部におけるディザ値割当処理について説明する。ＣＰＵ１１０は、まず、ＨＤＤ１５０からサブクラスタパターンを読み出す（ステップＳ２２１）。次に、ＣＰＵ１１０は、変数ＳＯｎｅｓ、変数Ｖａｌ、しきい値Ｔｈの値を設定する（ステップＳ２２２）。すなわち、ＣＰＵ１１０は、サブクラスタパターンにおけるオンドットの数を変数ＳＯｎｅｓの値とし、ディザ値の初期値Ｖａｌを最大ディザ値（＝マトリクスサイズ＝Ｍ×Ｎ）に設定する。さらに、ＣＰＵ１１０は、しきい値Ｔｈを以下のように設定する。
（１）ＳＯｎｅｓ＜Ｖａｌ／２の場合、Ｔｈ＝Ｖａｌ／２。
（２）Ｖａｌ／２＜ＳＯｎｅｓ＜３Ｖａｌ／４の場合、Ｔｈ＝３Ｖａｌ／４。
（３）それ以外の場合、Ｔｈ＝０。
【００４５】
ここで、Ｔｈ＞０かつＶａｌ≧Ｔｈの場合（ステップＳ２２３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２２４に進める。ステップＳ２２４において、ＣＰＵ１１０は、まず、サブクラスタパターンにおける最大空き領域を検索する。次に、ＣＰＵ１１０は、最大空き領域の中心ドットの値を「０」から「１」に置換し（オフドットからオンドットに変更し）、そのドットのディザ値をＶａｌに設定する。続いて、ＣＰＵ１１０は、変数Ｖａｌの値を１減じることにより更新する（ステップＳ２２５：Ｖａｌ＝Ｖａｌ−１）。ＣＰＵ１１０は、Ｖａｌ≧Ｔｈの条件が成立する間、ステップＳ２２４〜Ｓ２２５の処理を繰り返し実行する。
【００４６】
Ｔｈ＞０かつＶａｌ≧Ｔｈでない場合、すなわち、Ｖａｌ＜Ｔｈとなった場合（ステップＳ２２３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２２６に進める。ステップＳ２２６において、Ｖａｌ＞ＳＯｎｅｓが成立する場合（ステップＳ２２６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１０は、処理をステップＳ２２７に進める。ステップＳ２２７において、ＣＰＵ１１０は、まず、オフドットを基準として、オフドットが集中する最密集領域を検索する。ＣＰＵ１１０は、次に、最密集領域の中心ドットの値を「０」から「１」に置換し（オフドットからオンドットに変更し）、そのドットのディザ値をＶａｌに設定する。続いて、ＣＰＵ１１０は、変数Ｖａｌの値を１減じることにより更新する（ステップＳ２２８：Ｖａｌ＝Ｖａｌ−１）。ＣＰＵ１１０は、Ｖａｌ＞ＳＯｎｅｓの条件が成立する間、ステップＳ２２７〜Ｓ２２８の処理を繰り返し実行する。Ｖａｌ≦ＳＯｎｅｓとなった場合（ステップＳ２２６：ＮＯ）、ＣＰＵ１１０は処理を終了する。
【００４７】
以上のようにして、分散ディザ値の割当処理を２段階で行うのは、マトリクスにおいてオンドットよりもオフドットが多い間はオンドットを基準として空き領域（オフドットの密集領域）を検索し、オフドットよりもオンドットが多くなると、オフドットを基準として密集領域（オンドットの空き領域）を検索することで、処理の収束性を向上させることを意図している。また、ディザ値の初期値Ｖａｌを最大ディザ値とし、大きい値から順番に割り当てていくのは、２値化の際にクラスタ、サブクラスタの周辺からグラデーション状にドットが形成されることを意図したものである。すなわち、分散ディザ領域においては、クラスタおよびサブクラスタから離れた領域から順番に大きいディザ値が割り当てられる。
【００４８】
図１５は、以上で説明した方法により生成されたハイブリッドディザマトリクスを例示する図である。図１５において、クラスタ部、サブクラスタ部、および分散ディザ部はそれぞれ区別されて示されている。
さらに、ＣＰＵ１１０は、図１５に示されるディザマトリクスをｘ方向あるいはｙ方向に数ドットずつシフトさせながら複数接続した、より大きなディザマトリクスを生成し、ＨＤＤ１５０に記憶する。このように数ドットずつシフトさせながらディザマトリクスを接合するのは、クラスタ部の基調角度を４５°に近づけるためである。これは、クラスタ部の基調角度が４５°に近いディザマトリクスで２値化した方が、人間の目にはきれいな画像に見えるためである。ＣＰＵ１１０は、図１５に示されるディザマトリクスを複数接合した大きなディザマトリクスを、ディスプレイ１７０に表示する。ユーザがキーボード１６０を介して操作入力することにより、ディザマトリクス接合の際のシフト量を変化させることができる。接合されたディザマトリクスをディスプレイに表示する際には、例えばそれぞれ異なる色を付すなどして、クラスタ部、サブクラスタ部、分散ディザ部を視覚的に認識できる態様で表示することが望ましい。なお、以上の説明では、各ステップにおいて得られる途中結果（クラスタパターン、サブクラスタパターン等）をＨＤＤ１５０に記憶する態様について説明したが、これらの途中結果は、ＲＡＭ１３０に記憶する構成としてもよい。最終的に得られたハイブリッドディザマトリクスはＨＤＤ１５０に記憶することが望ましい。
【００４９】
＜３．ハイブリッドディザマトリクスを用いた画像形成＞
次に、以上のようにして生成されたハイブリッドディザマトリクスを用いた画像形成方法について説明する。
【００５０】
図１６は、本実施形態に係る画像形成装置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。ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２０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。ＲＡＭ２３０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、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。画像形成装置２００は例えば、ＰＣ１００やデジタルカメラ等の電子機器からＩ／Ｆ２４０を介して画像データを受け取ることができる。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、図示せぬノズル、ノズル駆動回路、用紙搬送系等を有する。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。なお、ＲＯＭ２２０は、前述のように説明した方法で生成されたハイブリッドディザマトリクスをあらかじめ記憶している。
【００５１】
図１７は、本実施形態に係る画像処理を示すフローチャートである。図示せぬ電源が投入されると、画像形成装置２００の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、画像データの入力待ち状態となる。Ｉ／Ｆ２４０を介して画像データを受信すると、ＣＰＵ２１０は入力画像データをＲＡＭ２３０に記憶する（ステップＳ３００）。ＣＰＵ２１０は、記憶した入力画像データの解像度を、画像形成装置２００で出力可能な解像度に変換する（ステップＳ３１０）。ＣＰＵ２１０は、入力画像データの色空間を、画像形成装置２００で出力可能な色空間（例えば、ＣＭＹＫ色空間）に変換する（ステップＳ３２０）。ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２０に記憶されたハイブリッドディザマトリクスを用いて画像データを２値化する（ステップＳ３３０）。ＣＰＵ２１０は、２値化したデータを画像形成部２５０に出力する（ステップＳ３４０）。こうして、用紙（記録材）上に画像が形成される。なお、ステップＳ３００〜Ｓ３４０の処理の一部または全部を、ＰＣ１００等の外部機器に行わせる構成としてもよい。
【００５２】
画像形成装置２００によれば、集中ディザマトリクスと分散ディザマトリクスの双方の特徴を有するハイブリッドディザマトリクスを用いて２値化処理が行われる。すなわち、まず、クラスタ部によりバンディングの発生を抑制するクラスタ（網点）が形成される。さらに、画像の粒状性を改善させるため、クラスタ間をサブクラスタにより滑らかに接続する。クラスタ、サブクラスタ以外の領域については、分散するようにドットが形成される。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】ハイブリッドディザマトリクスの概念を説明するための図である。
【図２】ＰＣ１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】ディザマトリクス生成処理を示すフローチャートである。
【図４】初期２値パターンを例示する図である。
【図５】ブルーノイズ化処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】ブルーノイズパターンを例示する図である。
【図７】クラスタパターンを例示する図である。
【図８】サブクラスタの生成フローの詳細を示すフローチャートである。
【図９】サブクラスタパターンを例示する図である。
【図１０】クラスタ部におけるディザ値割当処理を示すフローチャートである。
【図１１】サブクラスタ部におけるディザ値割当処理を示すフローチャートである。
【図１２】分散ディザ部におけるディザ値割当処理を示すフローチャートである。
【図１３】クラスタ部に割り当てられたディザ値を例示する図である。
【図１４】サブクラスタ部に割り当てられたディザ値を例示する図である。
【図１５】生成されたハイブリッドディザマトリクスを例示する図である。
【図１６】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１７】画像形成処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５４】
１００…ＰＣ、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、２９０…バス
【図１】
2007028495.tif 000005
【図２】
2007028495.tif 000006
【図３】
2007028495.tif 000007
【図４】
2007028495.tif 000008
【図５】
2007028495.tif 000009
【図６】
2007028495.tif 000010
【図７】
2007028495.tif 000011
【図８】
2007028495.tif 000012
【図９】
2007028495.tif 000013
【図１０】
2007028495.tif 000014
【図１１】
2007028495.tif 000015
【図１２】
2007028495.tif 000016
【図１３】
2007028495.tif 000017
【図１４】
2007028495.tif 000018
【図１５】
2007028495.tif 000019
【図１６】
2007028495.tif 000020
【図１７】
2007028495.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成18年7月4日(2006.7.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2007028495.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成18年11月13日(2006.11.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成手段と、
前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定手段と、
前記空き領域特定手段により特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成手段と、
前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当手段と
を有するディザマトリクス生成装置。
【請求項２】
前記クラスタ部生成手段が、前記マトリクスにおいて前記クラスタ部の生成核がブルーノイズパターンとなるように前記クラスタ部の生成核を生成することを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス生成装置。
【請求項３】
前記サブクラスタ部生成手段が、前記空き領域において前記サブクラスタ部の生成核がブルーノイズパターンとなるように前記サブクラスタ部の生成核を生成することを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス生成装置。
【請求項４】
前記空き領域のうち、大きさが最も大きい最大空き領域を特定する最大空き領域特定手段をさらに有し、
前記ディザ値割当手段が、前記分散ディザ部にディザ値を割り当てる際、前記最大空き領域特定手段により特定された最大空き領域の中心にその時点で最大のディザ値を割り当てる
ことを特徴とする請求項１に記載のディザマトリクス生成装置。
【請求項５】
複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、
前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、
前記空き領域特定ステップにおいて特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステップと、
前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステップと
を有するディザマトリクス生成方法。
【請求項６】
コンピュータ装置に、
複数のドットを有するマトリクスのうち、所定のサイズおよび数のドットから構成されるクラスタ部を生成するクラスタ部生成ステップと、
前記マトリクスのうち、前記クラスタ部以外の空き領域を特定する空き領域特定ステップと、
前記空き領域特定ステップにおいて特定された空き領域のうち、前記クラスタ部より小さいサイズおよび少ない数のドットから構成されるサブクラスタ部を生成するサブクラスタ部生成ステップと、
前記クラスタ部、前記サブクラスタ部、それ以外の分散ディザ部の順番でディザ値が大きくなるようにディザ値を割り当てディザマトリクスを生成するディザ値割当ステップと
を実行させるプログラム。
【請求項７】
マトリクス状に配列されたディザ値を有するディザマトリクスを記憶する記憶手段と、
画像データに対し、前記記憶手段に記憶されたディザマトリクスを用いて量子化処理を行い量子化データを生成する量子化手段と、
前記量子化手段により生成された量子化データを出力する出力手段と
を有し、
前記ディザマトリクスが、複数の集中ディザ部と、前記複数の集中ディザ部以外の部分である分散ディザ部とを有し、
前記複数の集中ディザ部の各々が、クラスタ部、または前記クラスタ部よりもサイズの小さいサブクラスタ部であり、
前記クラスタ部のディザ値が、前記サブクラスタ部のディザ値よりも小さく、
前記分散ディザ部のディザ値が、前記複数の集中ディザ部のディザ値よりも大きい
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記クラスタ部の生成核が、前記ディザマトリクスにおいてブルーノイズパターンとなるように配置されていることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記分散ディザ部において、ディザ値を小さい値から順次配置する際に、配置済みの領域を除いた空白に順次次の値のディザ値が配置されるとともに、この配置においては、ブルーノイズパターンとなるように当該次の値のディザ値が配置されていることを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2007028495.tif 000023
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
2007028495.tif 000024
【手続補正５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
2007028495.tif 000025
【手続補正６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2007028495.tif 000026
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１４】
2007028495.tif 000027
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１５】
2007028495.tif 000028