(57)【要約】【課題】電子写真方式によって形成された画像において、ノイズの発生を抑制するとともに、濃淡ムラやスジを補正する。【解決手段】目標とする階調変換特性と、各セグメント領域の階調変換特性との差分特性に対して主成分分析を施す。目標特性が実現されている濃度域においては、その補正を行う必要がないため、線形性が弱い濃度域において階調変換に用いる主成分の次数を１次及び２次のように低くしても、ノイズの発生や濃淡ムラ・スジによる濃淡変化を抑制した階調変換特性を再現することができる。主成分分析においては低い次数の主成分と位置係数のみを記憶しておけばよいため、記憶しておくべきデータ量を小さくすることができるとともに、いずれの濃度域においても良好な階調変換特性を再現することができる。【選択図】図４
2007312236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または複数の画素からなる各々のセグメント領域の階調変換特性を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された各セグメント領域の階調変換特性と、目標として予め決められた階調変換特性との差分をそれぞれ算出する差分算出手段と、
前記差分算出手段によって算出された、各セグメント領域のそれぞれに対応する差分に対して主成分分析を施すことで、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを求めて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶されている主成分及び係数を用いて、各セグメント領域の階調をそれぞれ変換する階調変換手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記目標として予め決められた階調変換特性は、階調変換がなされる前の階調の変化量と階調変換がなされた後の階調の変化量とが一致するような階調変換特性であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記階調変換手段が前記変換に用いる主成分の次数は１次及び２次であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
コンピュータに、
１または複数の画素からなる各々のセグメント領域の階調変換特性を検出する機能と、
検出された各セグメント領域の階調変換特性と、目標として予め決められた階調変換特性との差分をそれぞれ算出する機能と、
算出された、各セグメント領域のそれぞれに対応する差分に対して主成分分析を施すことで、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを求めて記憶手段に記憶させる機能と、
前記記憶手段によって記憶されている主成分及び係数を用いて、各セグメント領域の階調をそれぞれ変換する機能と
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子写真方式によって形成される画像の階調を変換する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子写真方式によって形成された画像は、そのほかの方式のものと比べると、濃淡ムラやスジが比較的多く、濃度の均一性の点で劣っている。その主要因としては、帯電器の汚れや感光体の磨耗などの機器の経時劣化などが挙げられる。この問題を改善するため、特許文献１には、画像領域を微小に分割したセグメント領域単位で階調変換テーブルを用意しておき、この階調変換テーブルを用いてセグメント領域毎に階調変換特性を補正することで、画像の濃淡ムラを補正する方法が提案されている。しかし、この方法では、膨大な数の階調変換テーブルを事前に用意しておかなければならないため、大容量のメモリが必要となるという問題がある。なお、「階調変換特性」とは、入力される濃度の変化に対して、出力される濃度（形成される画像の濃度）がどのように変化するかを表したものであり、「γ（ガンマ）特性」とか「階調カーブ」などと呼ばれることもある。
【０００３】
特許文献２には、プロジェクタ装置やインクジェットプリンタ装置において、主成分分析法を用いて階調変換を行う技術が開示されている。主成分分析法によれば、多数の変量データを、第１次主成分から第ｎ次主成分までの各主成分及び係数の線形結合によって表現することができる。最も低次である１次主成分が元の変量データに対する寄与率が大きいので最も重要であり、以降、次数が高くなるほど、もとの変量データに対する寄与率が徐々に小さくなり重要度も低下する。低次から高次に至るまでの主成分を用いれば、元の変量データを忠実に再現することができるが、その分だけ必要とされる主成分が多くなるので、記憶しておくべきデータも増加してしまう。特許文献２に記載の技術では、装置の階調変換特性に対して主成分分析を行い、その結果得られる主成分のうちの適切な次数の主成分と、各セグメント領域の位置に対応した係数との線形結合によって階調を変換するというものである。これにより、階調変換処理に要するデータ量を格段に減らすことが可能となる。
【特許文献１】特開平６−３９１１号公報
【特許文献２】特開２００４−７２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、電子写真方式においては、一般に高濃度域において階調の線形性が弱いという特性があることに加え、テストパターンから得られる装置の階調変換特性そのものにトナーの散り（転写位置においてトナーが飛散すること）などを要因としたノイズが多く含まれているという事情がある。従って、特許文献２に記載の技術において、データ量を低減させるべく低次数の主成分のみを用いた場合には、各セグメント領域の階調変換特性を十分に再現できず、電子写真方式に特有の非線形な階調を表現することができない。一方、高次数の主成分まで使用して非線形な階調をも表現できるようにすると、濃淡が目立ちやすい低濃度域で前述のノイズが再現されてしまう。この点に、特許文献２の記載の技術の問題がある。
【０００５】
なお、ノイズの混入の問題に関しては、テストパターンから得られる階調変換特性に含まれるノイズそのものを検出して取り除くことができれば、解決することが可能である。しかし、そのためには、膨大な数のテストパターンを形成しなければならず、その処理に要する時間や消費材（例えば記録シートやトナー）を考慮すると、現実的な方法とは言えない。
【０００６】
上述した課題を解決するため、本発明は、電子写真方式によって形成された画像における濃淡ムラやスジを補正する際に、ノイズの発生を抑制するとともに、各セグメント領域の階調変換特性を良好に再現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明は、１または複数の画素からなる各々のセグメント領域の階調変換特性を検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された各セグメント領域の階調変換特性と、目標として予め決められた階調変換特性との差分をそれぞれ算出する差分算出手段と、前記差分算出手段によって算出された、各セグメント領域のそれぞれに対応する差分に対して主成分分析を施すことで、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを求めて記憶する記憶手段と、前記記憶手段によって記憶されている主成分及び係数を用いて、各セグメント領域の階調をそれぞれ変換する階調変換手段とを備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００８】
また、本発明は、コンピュータに、１または複数の画素からなる各々のセグメント領域の階調変換特性を検出する機能と、検出された各セグメント領域の階調変換特性と、目標として予め決められた階調変換特性との差分をそれぞれ算出する機能と、算出された、各セグメント領域のそれぞれに対応する差分に対して主成分分析を施すことで、複数次数の主成分と各々の主成分に乗算される係数とを求めて記憶手段に記憶させる機能と、前記記憶手段によって記憶されている主成分及び係数を用いて、各セグメント領域の階調をそれぞれ変換する機能とを実現させるプログラムを提供する。
【０００９】
本発明によれば、１または複数の画素からなる各々のセグメント領域の階調変換特性を検出して、目標として予め決められた階調変換特性との差分をそれぞれ算出すれば、この差分が表す差分データに対して主成分分析を施す。そして、得られた複数次数の主成分及び各々の主成分に乗算される係数を用いて階調変換特性を求める。このようにして、目標とする階調変換特性と一致しない濃度域のみについてそれを補正するため、低次数の主成分のみを用いてノイズの発生を抑制しつつ濃淡ムラ・スジを補正することができ、良好な階調変換特性を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
次に、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る画像形成装置１の構成を示している。この画像形成装置１は、原稿を読み取って画像データを生成する画像読取ユニット１０と、供給される画像データに基づいて記録シートにイエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色のトナー像を形成する画像形成ユニット２０と、入力される画像データに対して各種の画像処理を行って画像形成ユニット２０に供給する画像処理装置３０とを備えている。画像処理装置３０に入力される画像データは、画像読取ユニット１０が生成した画像データであってもよいし、画像形成装置１に通信接続されたコンピュータ（図２のコンピュータ４０）から送信されてくる画像データであってもよい。画像読取ユニット１０及び画像形成ユニット２０の構成は周知のものと変わらないので説明を省略し、以下では、画像処理装置３０の構成について詳細に説明する。
【００１１】
図２は、画像処理装置３０の構成を示すブロック図である。
この画像処理装置３０は、予め決められたテストパターンを用いて画像形成装置１に固有の階調変換特性をセグメント領域単位で検出し、この階調変換特性を理想的な階調変換特性へと変換するための多数の変量データに対して主成分分析を施し、その結果得られたデータをルックアップテーブル方式で記憶する。ここで、セグメント領域は１又は複数の画素からなる。画像処理装置３０は、このようにしてルックアップテーブル（以下、ＬＵＴという）を記憶（用意）した後に画像データを画像形成ユニット２０に供給する際には、上記のルックアップテーブルを参照しつつ、その画像データが表す画像に対して階調変換処理（逆γ補正演算処理）をセグメント領域単位で実行する。
【００１２】
ここで、図３は、主走査方向に連なる各セグメント領域の階調変換特性の例と、その階調変換特性を打ち消すように補正するための変量データ（階調カーブ）の例を説明する図である。例えば解像度が６００ｄｐｉ（dot per inch）の場合、主走査方向に連なるセグメント領域の数（ここでは１画素１セグメント領域とする）は約７０００個となる。よって、各セグメント領域に対しては、０〜６９９９までの座標アドレスが割り当てられることになる。図３に示す例では、主走査方向の座標アドレスpixel＝０のセグメント領域の階調変換特性Ｃ0を、理想とする目標の階調変換特性（以下、目標特性という）である階調変換特性Ｃに変換するため変量データ（階調カーブ）がＣ0’であることを意味している。同様に、主走査方向の座標アドレスpixel＝１のセグメント領域の階調変換特性Ｃ１を、階調変換特性Ｃに変換するための変量データ（階調カーブ）がＣ１’である。
【００１３】
各セグメント領域の階調変換特性（図３の階調変換特性Ｃ0，Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃ6999）を検出する処理は、具体的には以下のようになる。なお、これらの階調変換特性の検出処理は、サービスマンが各種調整等のために使用する自己診断モードにおいて実行されてもよいし、エンドユーザが指示したときに実行されてもよい。
【００１４】
画像処理装置３０のテストパターン発生回路３１には、低濃度から高濃度へと段階的に遷移する画像（テストパターン）が予め記憶されており、この画像を表す画像信号を発生する。テストパターン発生回路３１から発生された画像信号は選択器３３に供給される。選択器３３は、テストパターン発生回路３１から供給される画像信号、または、後述する階調変換器３５から供給される画像信号のいずれか一方を画像形成ユニット２０に供給するものであり、この場合は、選択器３３はテストパターン発生回路３１から供給される画像信号を画像形成ユニット２０に供給する。画像形成ユニット２０では、供給される画像信号に応じたビームが感光体に照射されて潜像が形成され、更に現像、転写及び定着の各プロセスを経て記録シートにテストパターンが形成される。そして、サービスマン或いはエンドユーザがテストパターンの形成された記録シートを画像読取ユニット１０のプラテンガラス上に載置してスキャン（画像読み取り）を指示すると、画像読取ユニット１０によってテストチャートが光学的に読み取られ、画像データが生成される。この画像データには、画像を構成する各セグメント領域の濃度と、各セグメント領域の画像中の位置を表す座標アドレスとが含まれており、これらの濃度と座標アドレスとが対応付けられて画像メモリ３４に格納される。
【００１５】
ＣＰＵ３２は、画像メモリ３４に記憶されている画像データと、予め記憶されているテストパターンを表す画像データとを比較し、その差分をとることでセグメント領域単位の階調変換特性を求め、これを階調数×座標アドレスの行列として記憶する。例えばセグメント領域の濃度を２５６階調で表す場合、２５６（階調数）×７０００（座標アドレス）の行列となる。
【００１６】
そして、ＣＰＵ３２は、次式（１）に従って、上記の２５６×７０００の行列Ｙから、この行列Ｙの各行の要素の上述した目標特性を表す値（以下、目標値という）からなる２５６×７０００の行列ＹAを減算して、目標値からの偏差を表す２５６×７０００の行列Ｙ’を求める。なお、式（１）において、Ｎ＝７０００である。
【数１】
2007312236.tif 000003
・・・（１）
式（１）において、例えば入力される画像信号と出力される画像信号とが一致する（つまり、入力値＝目標値）ように変換する階調変換特性が目標特性である場合には、式（１）において目標値を表す行列ＹAは、ｙi,1＝０，ｙi,2＝１，・・・，ｙi,256＝２５５（ｉ＝１，２，・・・，７０００）のようになる。
【００１７】
次に、ＣＰＵ３２は、次式（２）に従って特異値分解を行い、行列Ｕ、Ｗを求める。この行列Ｕは、主成分に相当する要素からなる行列（以下、主成分行列Ｕという）であり、行列Ｗは、セグメント領域の位置係数（主成分に乗算される係数）に相当する要素からなる行列（以下、位置係数行列Ｗという）である。なお、式（２）において、Ｕ、ＶTは直交行列であり、Ｎ＝７０００である。
【数２】
2007312236.tif 000004
・・・（２）
【００１８】
そして、ＣＰＵ３２は、主成分行列Ｕ及び位置行列Ｗから一部の要素を抽出し、これらを階調変換器３５が記憶している主成分ＬＵＴ及び位置係数ＬＵＴに書き込む。ここで、図４は、階調変換器３５の構成を示す図である。階調変換器３５には、階調変換を行うための複数のＬＵＴが記憶されており、目標ＬＵＴ３５０には、前述した目標特性がＣＰＵ３２によって書き込まれている。つまり、数１で説明した行列ＹAが目標ＬＵＴ３５０に書き込まれる。この目標特性は、サービスマンやエンドユーザ等によって予め決められた理想的な階調変換特性を表すものである。
【００１９】
１次の主成分ＬＵＴ３５１及び２次の主成分ＬＵＴ３５２の各々には、上記の目標特性と各セグメント領域の階調変換特性との差分（以下、差分特性という）に対する主成分分析の結果のうち、１次主成分、２次主成分がそれぞれ書き込まれる。つまり、ＣＰＵ３２は、図５に示すように、主成分行列Ｕの要素群ｇ１（２５６×１の行列）を１次の主成分ＬＵＴ３５１に書き込み、要素群ｇ２（２５６×１の行列）を２次の主成分ＬＵＴ３５２に書き込む。同様にして、ＣＰＵ３２は、位置係数行列Ｗの要素群ｇ３（１×２５６の行列）を１次の位置係数ＬＵＴ３５３に書き込み、要素群ｇ４（１×２５６の行列）を２次の位置係数ＬＵＴ３５４に書き込むことになる。
【００２０】
上述したように、ＣＰＵ３２は目標特性と各セグメント領域の階調変換特性との差分特性に対して主成分分析を施している。その理由を以下に示す。
特開２００４−７２７４号公報に代表される従来の技術では、各セグメント領域の階調変換特性の平均（以下、平均特性という）と各セグメント領域の階調変換特性との差分（差分特性）を算出する。そして、この差分特性に対して主成分分析を行って複数次数の主成分を求め、これらの複数次数の主成分のうち低次数の主成分のみを用いて各セグメント領域の階調変換特性を再現する。このような手法は、平均特性の線形性が比較的強い濃度域における濃淡ムラ・スジを補正するような場合や、まったく階調変換特性が不明であるときにおおよその階調変換特性を推定するような場合には効果的である。
【００２１】
これに対し、本実施形態で取り扱う電子写真方式では、一般に、各セグメント領域の階調変換特性の線形性が比較的弱く、また、各階調変換特性のばらつきが大きい濃度域が存在する。ここで、「セグメント領域の階調変換特性の線形性が比較的弱い」とは、図３で例示した弓形形状の階調変換特性Ｃ0，Ｃ１，Ｃ２，・・・のように、低濃度域と高濃度域とを比較すると、高濃度域では入力濃度（Input Signal）の増加分に対する出力濃度（Output Signal）の増加分が小さくなるような状態（つまり入力濃度と出力濃度とが完全な比例関係にはない状態）を意味する。また逆に、「セグメント領域の階調変換特性の線形性が比較的強い」とは、入力濃度と出力濃度とが比例関係にある状態を意味する。
【００２２】
このように電子写真方式では、階調変換特性の線形性が弱いために、濃度が濃い側に階調変換するときと、濃度が薄い側に階調変換するときとを比較すると、階調変換後の濃度が同じであっても、階調変換前後にわたる濃度の変化量（入力濃度と出力濃度との差）は同じではない。よって、画像領域全体の濃度を平均濃度へと階調変換した場合には、濃度の変化量の平均ΔD ave≠０となる。そもそも、出力濃度＝目標濃度となるセグメント領域は階調変換そのものが不要である（つまり、濃度変化量＝０）が、平均特性との差分に対して主成分分析を行って再現した結果をΔDｐcaとした場合、ΔD ave＋ΔD pca＝０という関係が満たされないと、低次数の主成分のみによって階調変換特性を再現しようとしても、上述したような階調変換が本来不要な領域において濃淡ムラが発生してしまう。つまり、一般に高濃度域において線形性が弱い階調変換特性を有する場合には、主成分分析を施しても低次数の主成分のみでは、濃淡ムラ・スジの補正が不十分となってしまう。
【００２３】
そこで、本実施形態では、上述したように目標特性と各セグメント領域の階調変換特性との差分を差分特性とする。これにより、階調変換特性が目標特性に一致していない場合には目標特性に一致するように補正される一方、階調変換特性が目標特性に一致している場合には差分特性＝０となるため、階調変換特性を補正する必要がなく、低次数の主成分のみでも目標特性を再現することができる。よって、低次数の主成分のみを用いた場合であっても、従来よりも良好な階調変換特性を再現することができる。
【００２４】
ここで、セグメント領域の濃度が低濃度域、中濃度域、高濃度域のそれぞれに属する場合に、階調変換に用いる主成分の次数としてどの程度の次数が望ましいかを検討する。
図６は、従来の技術において、発明者らの実験結果を基にして、セグメント領域の濃度が属する濃度域と、階調変換に用いる主成分の次数と、画像の品質との関係を説明した図である。なお、図６では濃度の全域を２５６階調で表しており、低濃度域を濃度が０以上６４未満の範囲、中濃度域を濃度が６４以上１２８未満の範囲、高濃度域を濃度が１２８以上２５５までの範囲としている。また、画質に関しては、良好なものを「○」で表し、不適なものを「×」で表し、「○」と「×」の中間程度を「△」で表している。この図６に示すように、低濃度域では、１次及び２次の主成分を用いた場合にノイズや濃淡ムラ・スジの発生を抑制することができた。しかし、１次の主成分のみを用いた場合には、補正性能が低くノイズや濃淡ムラ・スジが発生しやすくなるし、４次以上の高次の主成分まで用いた場合には、ノイズまで再現されてしまった。よって、低濃度域では１次及び２次の主成分を用いて階調変換を行うのが望ましかった。
【００２５】
一方、上記の低濃度域よりも高い濃度域（中濃度域）では、１次から４次までの主成分を用いた場合にノイズや濃淡ムラ・スジの発生を抑制することができた。前述した図３の階調変換特性Ｃ，Ｃ１，Ｃ２，・・・のように、電子写真方式では一般に中濃度域から高濃度域における階調変換特性の線形性が弱いので、この中濃度域及び高濃度域に対して濃淡ムラやスジの補正性能を向上させるためには高次の主成分が必要となる。よって、１次の主成分のみ又は１次の主成分のみ又は１次及び２次の主成分を用いた場合には、補正性能が低くノイズや濃淡ムラ・スジが発生しやすくなる。一方、８次を超える高次の主成分まで用いた場合には、やはりノイズまで再現されてしまった。よって、中濃度域では、１次〜４次の主成分を用いることが最も望ましく、せいぜい１次〜８次までの主成分が上限であった。また、高濃度域においては、濃淡ムラやスジ或いはノイズが目立たなくなってくるものの、およそ中濃度域と同じ次数の主成分を用いることが望ましかった。
【００２６】
従来は、各セグメント領域の濃度の高低に関わらず、１次又は２次のみを用いるか又は１次から４次までの主成分を用いて階調変換を行っていたので、図６の点線Ｘ１或いはＸ２で示すように、低濃度域又は中濃度域（及び高濃度域）のいずれかにおいて画質の問題が生じていた。これに対して、本実施形態では、目標特性と各セグメント領域の階調変換特性との差分特性に対して主成分分析を施すので、低次数の主成分でも全ての濃度域において良好な画質を実現することができるのである。ここで、図７は、本実施形態における階調変換に用いる主成分の次数と画像の品質との関係を説明した図である。図７に示すように１次の主成分のみを用いた場合の画質もやや改善されているが、点線Ｘ２で示した１次及び２次の主成分を用いた場合には、全ての濃度域において良好な画質を実現できることを示している。よって、本実施形態では１次及び２次の主成分を用いて階調変換を行う。
【００２７】
再び図４の説明に戻る。
階調変換器３５は、上述したＬＵＴ群に書き込まれた内容に基づいて、入力された画像データ（濃度及び座標アドレス）によって表される各セグメント領域の階調変換特性を補正する。具体的には、各セグメント領域の濃度が、１次及び２次の主成分ＬＵＴ３５１及び３５２によって変換されそれぞれの主成分が出力されるとともに、座標アドレスが１次及び２次の位置係数ＬＵＴ３５３及び３５４によって変換され、それぞれ１次及び２次の位置係数が出力される。例えば１次の主成分ＬＵＴ３５１に対して濃度「２５５」が入力された場合には、その１次の主成分ＬＵＴ３５１に記述された変量データｕ1,1〜ｕ１,256のうち（図５参照）、２５５行目のｕ1,256が１次の主成分ＬＵＴ３５１から出力される。また、例えば１次の位置係数ＬＵＴ３５３に座標アドレス「０」が入力された場合には、その１次の位置係数ＬＵＴ３５３に記述されている変量データｗ1,1〜ｗ7000,1のうち（図５参照）、１列目のｗ1,1が１次の位置係数ＬＵＴ３５３から出力される。そして、１次の主成分ＬＵＴ３５１によって変換され出力された１次の主成分と、１次の位置係数ＬＵＴ３５３によって変換され出力された１次の位置係数とが乗算器３６０−１によって乗算される。また、２次の主成分ＬＵＴ３５２によって変換され出力された２次の主成分と、２次の位置係数ＬＵＴ３５４によって変換され出力された位置係数とが乗算器３６０−２によって乗算される。そして、これらの乗算結果が加算器３６１−１によって加算される。そして、加算器３６１−１による加算結果と、目標ＬＵＴ３５０に書き込まれた目標特性とが加算器３６１−２で加算される。加算器３６１−２による加算結果が示す階調変換特性は、元の線形性が弱い濃度域における階調変換特性にもよるが、おおよそ目標特性に一致した階調変換特性が再現されている。
【００２８】
以上のような処理を経た後に、階調変換器３５から選択器３３へと画像信号が出力される。選択器３３は、階調変換器３５から供給される画像信号を画像形成ユニット２０に供給する。画像形成ユニット２０では、上述したテストパターンの画像形成と同様に、この画像信号に基づいて潜像形成、現像、転写及び定着の各プロセスを経て記録シートに画像を形成する。
【００２９】
以上説明した実施形態によれば、目標とする階調変換特性（目標特性）と各セグメント領域との差分特性に対して主成分分析を施すことで、非線形性が比較的強い濃度域においても低次数（１次及び２次）の主成分のみで、ノイズの発生を抑制しつつ濃淡ムラ・スジが補正され、良好な階調変換特性が再現される。また、階調変換器３５には低次数の主成分と位置係数を記憶すればよいだけなので、記憶しておくべきデータ量を少なくすることもできる。
【００３０】
なお、上述した実施形態を次のように変形してもよい。
実施形態では、図４に示したように、画像データが入力される度に演算によって階調変換を行っているが、図８に示すように入力される濃度Ｃinと出力される濃度Ｃoutとの関係を予め計算により求め、これらをＬＵＴとして記憶しておいてもよい。このようにすれば、記憶しておくべきデータ量は増大するが、演算回路が不要となる。
【００３１】
実施形態では、差分特性に対して主成分分析を行っていたが、その理由は次の２つである。１つ目の理由は、各セグメント領域の階調変換特性に対する目標特性の寄与と、各セグメント領域の階調変換特性に対する主成分の寄与とを分離して取り扱うことができるため、それらの寄与率に応じて量子化のビット幅を自由に変更することができるというものである。２つ目の理由は、直交変換の計算の工夫で、共分散行列から固有ベクトルを求めるに際して、仮にランク落ちがあったとしても誤差を解消することが出来るというものである。ただし、これらの利点を享受する必要がなければ、差分特性に対して主成分分析を行わなくてもよく、階調変換特性そのものに主成分分析を行えばよい。
【００３２】
なお、図１に示した画像処理装置１は、プリンタや複写機等に内蔵されるコンピュータによって実現されるものであってもよいし、プリンタや複写機等のホスト装置であるパーソナルコンピュータによって実現されるものであってもよい。また、画像処理装置３０が実行するプログラムは、コンピュータによって読み取り可能な磁気記録媒体、光記録媒体あるいはＲＯＭなどの記録媒体に記録して画像処理装置３０に提供することができる。また、インターネットのようなネットワーク経由で画像処理装置３０にダウンロードさせることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施形態に係る画像形成装置の構成を示す図である。
【図２】同装置が備える画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】主走査方向に連なる各セグメント領域の階調変換特性の例と、その階調変換特性を打ち消すための変量データ（階調カーブ）の例を説明する図である。
【図４】同実施形態に係る階調変換器の構成を示す図である。
【図５】同実施形態に係る主成分ＬＵＴ及び位置係数に書き込まれる、行列の要素を説明する図である。
【図６】従来の技術に係るセグメント領域の濃度が属する濃度域と、階調変換に用いる主成分の次数と、画像の品質との関係を説明した図である。
【図７】同実施形態に係るセグメント領域の濃度が属する濃度域と、階調変換に用いる主成分の次数と、画像の品質との関係を説明した図である。
【図８】変形例に係る階調変換テーブルを説明する図である。
【符号の説明】
【００３４】
１…画像形成装置、１０…画像読取ユニット、２０…画像形成ユニット、３０…画像処理装置、３１…テストパターン発生回路、３２…ＣＰＵ、３３…選択器、３４…画像メモリ、３５…階調変換器。
【図１】
2007312236.tif 000005
【図２】
2007312236.tif 000006
【図３】
2007312236.tif 000007
【図４】
2007312236.tif 000008
【図５】
2007312236.tif 000009
【図６】
2007312236.tif 000010
【図７】
2007312236.tif 000011
【図８】
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