(57)【要約】【課題】人間に視認される濃度ムラを抑制するための補正値を算出する。【解決手段】この補正値取得方法は、印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの画素列のデータに応じてドット列を媒体に形成することによって、複数の前記ドット列から構成されるパターンを形成するパターン形成ステップと、スキャナによって前記パターンの画像を読み取って、読取データを取得する読取ステップと、前記読取データに対してローパスフィルタを適用するフィルタ適用ステップと、前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データに応じて、印刷画像データの各画素列のデータを補正するための補正値を、画素列ごとにそれぞれ算出する補正値算出ステップと、を有する。【選択図】図７
2009239530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの画素列のデータに応じてドット列を媒体に形成することによって、複数の前記ドット列から構成されるパターンを形成するパターン形成ステップと、
スキャナによって前記パターンの画像を読み取って、読取データを取得する読取ステップと、
前記読取データに対してローパスフィルタを適用するフィルタ適用ステップと、
前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データに応じて、印刷画像データの各画素列のデータを補正するための補正値を、画素列ごとにそれぞれ算出する補正値算出ステップと、
を有する補正値取得方法。
【請求項２】
請求項１に記載の補正値取得方法であって、
前記読取ステップの後に、前記スキャナの影響を前記読取データから除去するための逆フィルタ処理が行われ、
前記フィルタ適用ステップでは、逆フィルタ処理後の前記読取データに対して前記ローパスフィルタが適用される
ことを特徴とする補正値取得方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の補正値取得方法であって、
前記フィルタ適用ステップでは、前記読取データに対して重み関数が畳込み積分され、
前記重み関数は、所定の周波数特性を持つ視覚フィルタのインパルス応答に相当する
ことを特徴とする補正値取得方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の補正値取得方法であって、
前記フィルタ適用ステップでは、前記読取データに対して重み関数が畳込み積分され、
前記重み関数は、正の範囲が前記ドット列の幅に相当する範囲よりも広く設定された広がり関数である
ことを特徴とする補正値取得方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の補正値取得方法であって、
前記フィルタ適用ステップでは、前記印刷解像度よりも高い解像度の前記読取データに対してローパスフィルタが適用され、
前記補正値算出ステップでは、前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データが前記印刷解像度に解像度変換され、解像度変換後の前記読取データに応じて前記補正値が算出される
ことを特徴とする補正値取得方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の補正値取得方法であって、
前記読取ステップでは、前記パターンの２次元の画像データから各画素列の代表値が算出されて、各画素列の代表値によって１次元の前記読取データが構成され、
前記フィルタ適用ステップでは、１次元の前記読取データに対してローパスフィルタが適用される
ことを特徴とする補正値取得方法。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれかに記載の補正値取得方法であって、
前記フィルタ適用ステップでは、２次元の画像データである前記読取データに対してローパスフィルタが適用され、
前記補正値算出ステップでは、ローパスフィルタの適用後の前記読取データから各画素列の代表値が算出され、各画素列の代表値に応じて前記補正値が算出される
ことを特徴とする補正値取得方法。
【請求項８】
印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの画素列のデータに応じてドット列を媒体に形成することによって、複数の前記ドット列から構成されるパターンを形成するパターン形成ステップと、
スキャナによって前記パターンの画像を読み取って、読取データを取得する読取ステップと、
前記読取データに対してローパスフィルタを適用するフィルタ適用ステップと、
前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データに応じて、印刷画像データの各画素列のデータを補正するための補正値を、画素列ごとにそれぞれ算出する補正値算出ステップと、
印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの各画素データを、その画素データの画素列に対応する前記補正値に従って補正し、補正後の画素データに従って画像を形成する画像形成ステップと
を有する画像形成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、補正値算出方法及び印刷方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インクジェットプリンタによって紙に印刷された画像（印刷画像）にスジ状の濃度ムラが生じることがある。この濃度ムラの原因は、印刷画像を構成する多数のドット列がヘッドの製造誤差の影響で理想通りに形成されず、ドットの大小によってドット列ごとに濃淡ができたりするためと考えられている。
【０００３】
そこで、濃く印刷される部分の画素を淡く補正し、淡く印刷される部分の画素を濃く補正するように、印刷前に画像データ（印刷画像データ）を予め補正することによって、印刷画像の濃度ムラを軽減することが行われている（特許文献１参照）。
【０００４】
具体的には、まず、一定階調値の印刷画像データに基づいて、所定の印刷解像度（例えば７２０×７２０ｄｐｉ）のテストパターンをプリンタが印刷する。このテストパターンをスキャナが読み取り、テストパターンを構成するドット列に合わせるようにして、印刷解像度に相当する幅（例えば１／７２０インチの幅）の列状の領域の濃度をそれぞれ検出する。そして、検出された濃度と目標濃度との差に従って、ドット列ごとに補正値をそれぞれ算出する。算出された補正値は、プリンタのメモリに記憶される。
【０００５】
その後、ユーザ下でプリンタが画像を印刷するときに、印刷画像データの解像度が印刷解像度に合わせて変換され、この結果、印刷画像データ上の画素列が、印刷画像上のドット列と１対１の関係になる。このとき、印刷画像データ上の各画素列の階調値を、対応するドット列の補正値に基づいてそれぞれ補正する。これにより、濃く印刷される画素列は淡く補正され、淡く印刷される画素列は濃く補正される。そして、補正後の印刷画像データに基づいて印刷が行われると、各画素列の階調値の補正結果に応じて各ドット列のドット発生率が補正されているので、各ドット列の濃淡が補正されて印刷画像の濃度ムラが軽減する。
【特許文献１】特開２００５−２０５６９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
人間が印刷画像を見たとき、その人は、印刷画像中に高周波数成分の濃度ムラがあっても認識できないことがある。また、印刷画像中に所定の帯域の周波数成分の濃度ムラがあるときに、人間は、印刷画像に濃度ムラがあると認識する。  
印刷画像の濃度ムラを補正する場合、人間に認識される濃度ムラを補正していれば十分であり、人間に認識されないような濃度ムラ（例えば高い周波数成分の濃度ムラ）までをも補正する必要は無い。  
本発明は、人間に視認されるような濃度ムラを補正することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための主たる発明は、印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの画素列のデータに応じてドット列を媒体に形成することによって、複数の前記ドット列から構成されるパターンを形成するパターン形成ステップと、スキャナによって前記パターンの画像を読み取って、読取データを取得する読取ステップと、前記読取データに対してローパスフィルタを適用するフィルタ適用ステップと、前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データに応じて、印刷画像データの各画素列のデータを補正するための補正値を、画素列ごとにそれぞれ算出する補正値算出ステップと、を有する補正値取得方法。  
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
＝＝＝開示の概要＝＝＝
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも、以下の事項が明らかとなる。
【０００９】
印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの画素列のデータに応じてドット列を媒体に形成することによって、複数の前記ドット列から構成されるパターンを形成するパターン形成ステップと、スキャナによって前記パターンの画像を読み取って、読取データを取得する読取ステップと、前記読取データに対してローパスフィルタを適用するフィルタ適用ステップと、前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データに応じて、印刷画像データの各画素列のデータを補正するための補正値を、画素列ごとにそれぞれ算出する補正値算出ステップと、を有する補正値取得方法が明らかになる。  
このような補正値取得方法によれば、人間に視認される濃度ムラを補正できる補正値を取得できる。
【００１０】
前記読取ステップの後に、前記スキャナの影響を前記読取データから除去するための逆フィルタ処理が行われ、前記フィルタ適用ステップでは、逆フィルタ処理後の前記読取データに対して前記ローパスフィルタが適用されることが望ましい。これにより、スキャナの影響を受けない補正値を算出できる。
【００１１】
前記フィルタ適用ステップでは、前記読取データに対して重み関数が畳込み積分され、前記重み関数は、所定の周波数特性を持つ視覚フィルタのインパルス応答に相当する
ことが望ましい。これにより、人間に視認される濃度ムラを補正できる補正値を取得できる。
【００１２】
前記フィルタ適用ステップでは、前記読取データに対して重み関数が畳込み積分され、前記重み関数は、正の範囲が前記ドット列の幅に相当する範囲よりも広く設定された広がり関数であることが望ましい。これにより、人間に視認される濃度ムラを補正できる補正値を取得できる。
【００１３】
前記フィルタ適用ステップでは、前記印刷解像度よりも高い解像度の前記読取データに対してローパスフィルタが適用され、前記補正値算出ステップでは、前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データが前記印刷解像度に解像度変換され、解像度変換後の前記読取データに応じて前記補正値が算出されることが望ましい。これにより、精度のよい補正値を算出できる。
【００１４】
前記読取ステップでは、前記パターンの２次元の画像データから各画素列の代表値が算出されて、各画素列の代表値によって１次元の前記読取データが構成され、前記フィルタ適用ステップでは、１次元の前記読取データに対してローパスフィルタが適用されることが望ましい。これにより、補正値を算出するための演算処理の負荷を軽減できる。
【００１５】
前記フィルタ適用ステップでは、２次元の画像データである前記読取データに対してローパスフィルタが適用され、前記補正値算出ステップでは、ローパスフィルタの適用後の前記読取データから各画素列の代表値が算出され、各画素列の代表値に応じて前記補正値が算出されることが望ましい。このような処理でも、人間に視認される濃度ムラを補正できる補正値を取得できる。
【００１６】
印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの画素列のデータに応じてドット列を媒体に形成することによって、複数の前記ドット列から構成されるパターンを形成するパターン形成ステップと、スキャナによって前記パターンの画像を読み取って、読取データを取得する読取ステップと、前記読取データに対してローパスフィルタを適用するフィルタ適用ステップと、前記ローパスフィルタの適用後の前記読取データに応じて、印刷画像データの各画素列のデータを補正するための補正値を、画素列ごとにそれぞれ算出する補正値算出ステップと、印刷解像度に合わせた解像度の印刷画像データの各画素データを、その画素データの画素列に対応する前記補正値に従って補正し、補正後の画素データに従って画像を形成する画像形成ステップとを有する画像形成方法が明らかになる。  
このような画像形成方法によれば、人間に視認される濃度ムラを補正して画像を形成できる。
【００１７】
＝＝＝用語の説明＝＝＝
まず、本実施形態を説明する際に用いられる用語の意味を説明する。  
図１は、用語の説明図である。
【００１８】
「印刷画像」とは、紙上に印刷された画像である。インクジェットプリンタの印刷画像は、紙上に形成された無数のドットから構成されている。  
「ラスタライン」とは、ヘッドと紙とが相対移動する方向（移動方向）に並ぶドットの列である。後述の実施形態のようなラインプリンタの場合、「ラスタライン」は、紙の搬送方向に並ぶドットの列を意味する。一方、キャリッジに搭載されたヘッドによって印刷するシリアルプリンタの場合、「ラスタライン」は、キャリッジの移動方向に並ぶドットの列を意味する。移動方向と垂直な方向に多数のラスタラインが並ぶことによって、印刷画像が構成されることになる。図に示すように、ｎ番目の位置にあるラスタラインのことを「第ｎラスタライン」と呼ぶ。
【００１９】
「画像データ」とは、２次元画像を示すデータである。後述する実施形態では、２５６階調の画像データや、４階調の画像データなどがある。  
「印刷画像データ」とは、画像を紙に印刷するときに用いられる画像データである。プリンタが４階調でドットの形成（大ドット・中ドット・小ドット・ドット無し）を制御する場合、４階調の印刷画像データは、印刷画像を構成するドットの形成状態を示すことになる。  
「読取画像データ」とは、スキャナによって読み取られた画像データである。
【００２０】
「画素」とは、画像を構成する最小単位である。この画素が２次元的に配置されることによって画像が構成される。主に、画像データ上の画素を意味する。  
「画素列」とは、画像データ上において所定方向に並ぶ画素の列である。図に示すように、ｎ番目の画素列のことを「第ｎ画素列」と呼ぶ。
【００２１】
「画素データ」とは、画素の階調値を示すデータである。画像データは多数の画素データから構成されていることになる。「画素データ」のことを「画素の階調値」と言うこともある。４階調の印刷画像データの場合、各画素データは、２ビットデータになり、ある画素のドット形成状態（大ドット・中ドット・小ドット・ドット無し）を示すことになる。  
「画素列データ」とは、画素列に含まれる複数の画素の画素データである。画素列データ中の画素データに従ってドットが形成されることによって、ラスタラインが形成されることになる。「画素列データ」のことを、「画素列の階調値」と言うこともある。
【００２２】
「画素領域」とは、画像データ上の画素に対応した紙上の領域である。例えば、印刷画像データの解像度が７２０×７２０ｄｐｉの場合、「画素領域」は、１辺が１／７２０インチの正方形状の領域になる。
【００２３】
「列領域」とは、画素列に対応した紙上の領域である。例えば、印刷画像データの解像度が７２０×７２０ｄｐｉの場合、列領域は、１／７２０インチ幅の細長い領域になる。「列領域」は、印刷画像データ上の画素列に対応した紙上の領域を意味する場合もあるし、読取画像データ上の画素列に対応した紙上の領域を意味する場合もある。図中の右下には、前者の場合の列領域が示されている。前者の場合の「列領域」は、ラスタラインの形成目標位置でもある。後者の場合の「列領域」は、読取画像データ上の画素列が読み取られた紙上の測定位置（測定範囲）でもあり、言い換えると、画素列の示す画像（画像片）が存在する紙上の位置でもある。図に示すように、ｎ番目の位置にある列領域のことを「第ｎ列領域」と呼ぶ。第ｎ列領域は第ｎラスタラインの形成目標位置になる。
【００２４】
「画像片」とは、画像の一部分を意味する。画像データ上において、ある画素列の示す画像は、画像データの示す画像の「画像片」になる。また、印刷画像において、あるラスタラインによって表される画像は、印刷画像の「画像片」になる。また、印刷画像において、ある列領域での発色によって表される画像も、印刷画像の「画像片」に該当する。
【００２５】
ところで、図１の右下には、画素領域とドットとの位置関係が示されている。ヘッドの製造誤差の影響によって第２ラスタラインが第２列領域からズレた結果、第２列領域の濃度が淡くなる。また、第４列領域では、ヘッドの製造誤差の影響によってドットが小さくなった結果、第４列領域の濃度が淡くなる。このような濃度ムラや濃度ムラ補正方法を説明する必要があるため、本実施形態では、「ラスタライン」、「画素列」、「列領域」等の意味や関係を上記の内容に沿って説明している。  
但し、「画像データ」や「画素」等の一般的な用語の意味は、上記の説明だけでなく、通常の技術常識に沿って適宜解釈して良い。
【００２６】
＝＝＝プリンタの構成＝＝＝
図２は、プリンタ１の全体構成のブロック図である。図３は、プリンタ１の搬送処理とドット形成処理を説明するための斜視図である。
【００２７】
プリンタ１は、搬送ユニット２０、ヘッドユニット４０、検出器群５０、及びコントローラ６０を有する。外部装置であるコンピュータ１１０から印刷データを受信したプリンタ１は、コントローラ６０によって各ユニット（搬送ユニット２０、ヘッドユニット４０）を制御する。コントローラ６０は、コンピュータ１１０から受信した印刷データに基づいて、各ユニットを制御し、紙に画像を印刷する。プリンタ１内の状況は検出器群５０によって監視されており、検出器群５０は、検出結果をコントローラ６０に出力する。コントローラ６０は、検出器群５０から出力された検出結果に基づいて、各ユニットを制御する。
【００２８】
搬送ユニット２０は、媒体（例えば、紙Ｓなど）を所定の方向（以下、搬送方向という）に搬送させるためのものである。この搬送ユニット２０は、上流側ローラ２２Ａ及び下流側ローラ２２Ｂと、ベルト２４とを有する。不図示の搬送モータが回転すると、上流側ローラ２２Ａ及び下流側ローラ２２Ｂが回転し、ベルト２４が回転する。給紙された紙Ｓは、ベルト２４によって、印刷可能な領域（ヘッドと対向する領域）まで搬送される。ベルト２４が紙Ｓを搬送することによって、紙Ｓがヘッドユニット４０に対して搬送方向に移動する。印刷可能な領域を通過した紙Ｓは、ベルト２４によって外部へ排紙される。なお、搬送中の紙Ｓは、ベルト２４に静電吸着又はバキューム吸着されている。
【００２９】
ヘッドユニット４０は、紙Ｓにインクを吐出するためのものである。ヘッドユニット４０は、搬送中の紙Ｓに対してインクを吐出することによって、紙Ｓにドットを形成し、画像を紙Ｓに印刷する。本実施形態のプリンタ１はラインプリンタであり、ヘッドユニット４０は紙幅分のドットを一度に形成することができる。
【００３０】
図４は、ヘッドユニット４０の下面における複数のヘッドの配列の説明図である。図に示すように、紙幅方向に沿って、複数のヘッド４１が千鳥列状に並んでいる。各ヘッドには、ブラックインクノズル列、シアンインクノズル列、マゼンタインクノズル列及びイエローインクノズル列が形成されている。各ノズル列は、インクを吐出するノズルを複数個備えている。各ノズル列の複数のノズルは、紙幅方向に沿って、一定のノズルピッチで並んでいる。つまり、各ヘッドのノズル列によって、紙幅分のノズル群が構成されている。
【００３１】
図５は、簡略説明用のノズル配置とドット形成の様子の説明図である。ここでは、ヘッドユニット４０には、各ヘッドのノズル列によって、所定のノズルピッチのノズル群が構成されているものとする。実際のノズルの位置は図４に示すように搬送方向の位置が異なるが、吐出するタイミングを異ならせることによって、各ヘッドのノズル列から構成されるノズル群のことを、図５のように一列に並ぶノズルとして考えることができる。また、説明の簡略化のため、ブラックインクのノズル群だけが設けられているものとする。更に説明を簡略化するため、ブラックインクのノズル群は、２４個のノズルから構成されているものとする。以下の説明において、搬送方向のことを「Ｘ方向」と呼び、紙幅方向のことを「Ｙ方向」と呼ぶことがある。  
このノズル群は、１／７２０インチ間隔で紙幅方向（ｙ方向）に並ぶ２４個のノズルから構成されている。各ノズルに対して、図中の上から順に、番号を付している。
【００３２】
なお、搬送中の紙Ｓに対して各ノズルから断続的にインク滴が吐出されることによって、ノズル群は、紙に２４個のラスタラインを形成する。例えば、ノズル♯１は第１ラスタラインを紙上に形成し、ノズル♯２は第２ラスタラインを紙上に形成する。各ラスタラインは、搬送方向（ｘ方向）に沿って形成される。
【００３３】
検出器群５０には、上流側ローラ２２Ａの回転量を検出するロータリー式エンコーダ（不図示）などが含まれる。このロータリー式エンコーダの検出結果に基づいて、紙Ｓの搬送量を検出することができる。
【００３４】
コントローラ６０は、プリンタ１の制御を行うための制御ユニット（制御部）である。コントローラ６０は、インターフェース部６１と、ＣＰＵ６２と、メモリ６３と、ユニット制御回路６４とを有する。ＣＰＵ６２は、プリンタ全体の制御を行うための演算処理装置である。メモリ６３は、ＣＰＵ６２のプログラムを格納する領域や作業領域等を確保するためのものであり、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の記憶素子を有する。ＣＰＵ６２は、メモリ６３に格納されているプログラムに従って、ユニット制御回路６４を介して各ユニットを制御する。濃度ムラを補正するための補正値（後述）は、メモリ６３に記憶されている。
【００３５】
＝＝＝本実施形態の補正値取得処理＝＝＝
＜概要＞
プリンタ製造工場の検査工程において、製造されたプリンタごとに、各プリンタの濃度ムラ特性を反映した補正値をそれぞれ算出し、その補正値を各プリンタのメモリに記憶させる。
【００３６】
図６Ａ〜図６Ｃは、テストパターンを印刷してからプリンタ１に補正値を記憶させるまでの間の様子の説明図である。検査者は、検査対象となるプリンタ１を工場内のコンピュータ１１０に接続し、プリンタ１は、テストシートＴＳにテストパターンを印刷する（図６Ａ参照）。次に、検査者は、テストシートＴＳをスキャナ１５０にセットし、コンピュータ１１０は、テストパターンの画像データ（読取画像データ）を取得する（図６Ｂ参照）。次に、コンピュータ１１０は、テストパターンの画像データを解析して補正値を算出し、プリンタ１のメモリに補正値を記憶する（図６Ｃ）参照。
【００３７】
図７は、画像データの解析の様子の説明図である。コンピュータ１１０がスキャナ１５０から取得した読取画像データは、スキャナの特性の影響を受けたデータである。そこで、コンピュータ１１０は、読取画像データからスキャナの特性を除去して原画像情報を求め、この原画像情報に対して視覚フィルタを適用して読取画像データを補正する。この処理によって、スキャナから取得した読取画像データを、テストパターンを人間が見たときに感じる画像を示す画像データに補正することができる。そして、コンピュータ１１０は、補正された読取画像データを用いて、濃度ムラを補正するための補正値を算出する。
【００３８】
なお、２次元の読取画像データに対して図７の処理を施しても良いが、以下に説明する本実施形態では、１次元のデータ（輝度分布データ）に対して図７の処理を施している。
【００３９】
＜補正値取得処理の前段階＞
最初に、検査者は、検査対象となるプリンタ１を工場内のコンピュータ１１０に接続する（図６Ａ参照）。このコンピュータ１１０には、スキャナ１５０も接続されている。コンピュータ１１０には、テストパターンをプリンタ１に印刷させるためのプリンタドライバと、スキャナ１５０を制御するためのスキャナドライバと、スキャナ１５０から取得した画像データ（読取画像データ）に画像処理を施して補正値を算出するための補正値取得プログラムが予めインストールされている。
【００４０】
プリンタドライバには、予めテストパターンの画像データ（印刷画像データ）が用意されている。このテストパターンの印刷画像データは、印刷解像度に合わせた解像度（７２０×７２０ｄｐｉ）の画像データになっている。
【００４１】
図８Ａは、テストパターンの印刷画像データの説明図である。テストパターンは、５個の補正用パターンから構成されている。５個の補正用パターンは、ｘ方向に沿って並んでいる。なお、テストパターンが印刷されたとき、５個の補正用パターンがＸ方向（搬送方向）に沿って並ぶように、印刷画像データ上のｘ方向が定められている。  
各補正用パターンは、基準となる階調値（基準階調値）が異なっている。各補正用パターンの基準階調値は、右にある第１補正用パターンから順に７６、１０２、１２８、１５３、１７９であり、左にある補正用パターンほど濃度が濃い。なお、これらの５種類の基準階調値は、記号でＳａ（＝７６）、Ｓｂ（＝１０２）、Ｓｃ（＝１２８）、Ｓｄ（＝１５３）、Ｓｅ（＝１７９）と表すことにする。
【００４２】
図８Ｂは、第３補正用パターンの印刷画像データの説明図である。ここでは第３補正用パターンについて説明するが、他の補正用パターンもほぼ同様の構成である。  
第３補正用パターンは、２４個の画素列がｙ方向に並ぶことによって構成されている。各画素列は、ｘ方向に並ぶ数１０個の画素から構成されている。各画素データは、基準階調値（ここではＳｃ）を示している。
【００４３】
＜ハーフトーン処理（Ｓ１０１）＞
図９は、プリンタ製造後の検査工程で行われる補正値取得処理のフロー図である。  
まず、コンピュータ１１０のプリンタドライバは、テストパターンの印刷画像データをハーフトーン処理することにより、前述の２５６階調のテストパターンの印刷画像データ（図８Ａ）を４階調の印刷画像データに変換する（Ｓ１０１）。４階調の印刷画像データ上では、各画素列データは、各ラスタラインのドットの形成状態を示すことになる。
【００４４】
＜テストパターンの印刷（Ｓ１０２）＞
ハーフトーン処理後、プリンタドライバは、４階調の印刷画像データを含む印刷データをプリンタ１に送信し、プリンタ１は、印刷データ中の４階調の画素データに従って各ノズルからインク滴を吐出し、テストパターンを印刷する（Ｓ１０２、図６Ａ参照）。本実施形態では、プリンタ１は、７２０×７２０ｄｐｉの印刷解像度でテストパターンを印刷する。
【００４５】
ヘッドの製造誤差のため、印刷画像を構成するドットは全て同じ大きさにはならず、また、ラスタラインが所定の列領域からズレて形成されることもある。テストパターンを巨視的に見れば、このテストパターンは、濃度ムラを含んでいるものの、およそ印刷画像データ（図８Ａや図８Ｂ）の通りの印刷画像になる。
【００４６】
＜テストパターンの読み取り（Ｓ１０３）＞
次に、プリンタ１によって印刷されたテストパターンが検査者によってスキャナ１５０にセットされ、コンピュータ１１０のスキャナドライバがスキャナ１５０にテストパターンを読み取らせる（Ｓ１０３、図６Ｂ参照）。本実施形態では、スキャナ１５０は、主走査方向に沿ったラインセンサ（例えばＣＣＤセンサ）を副走査方向に移動させて画像を読み取るものであり、検査者は、テストパターンのラスタラインの方向（ｘ方向）と、スキャナ１５０の主走査方向（ラインセンサのライン方向）とを合わせるようにして、テストパターンをスキャナ１５０にセットする。また、本実施形態では、１４４０×１４４０ｄｐｉでスキャナ１５０がテストパターンを読み取る。つまり、テストパターンの印刷解像度である７２０×７２０ｄｐｉよりも高い読取解像度で、スキャナ１５０がテストパターンを読み取る。
【００４７】
なお、コンピュータ１１０の補正値取得プログラムは、スキャナ１５０から取得した画像データ（読取画像データ）の中からテストパターンの部分を抽出するため、必要に応じて、読取画像データに対して回転処理やトリミングなどを施しても良い。
【００４８】
本実施形態では、７２０ｄｐｉの２４個のラスタラインから構成されたテストパターンを１４４０×１４４０ｄｐｉで読み取っているので、読取画像データは、約４８個の画素列から構成されている。ヘッドの製造誤差のためラスタラインの間隔は正確ではなく、また、スキャナ１５０のラインセンサの副走査方向の移動も必ずしも正確ではないため、ｙ２方向に並ぶ画素列の数が正確に４８個になるとは限らない。
【００４９】
読取画像データ上の各画素列データ（ｘ方向に並ぶ画素の列）は、テストパターンが印刷された紙上の約１／１４４０インチ幅の列領域の画像片を示していることになる。言い換えると、読取画像データの各画素列データは、約１／１４４０インチ間隔の測定位置での画像片を示していることになる。
【００５０】
＜輝度分布データの算出（Ｓ１０４）＞
次に、コンピュータ１１０の補正値取得プログラムは、読取画像データ上の各補正用パターンの各画素列の輝度の分布を算出する（Ｓ１０４）。各画素列の輝度は、印刷されたテストパターン上の各列領域の濃度を示していると考えられる。
【００５１】
図１０は、各画素列の輝度の算出の様子の説明図である。図中の左側には、第３補正用パターンの画像データが示されている。第３補正用パターンの画像データには、所定数の画素からなる画素列が、ｙ方向に並んでいる。補正値取得プログラムは、各画素列ごとに、ｘ方向に並ぶ複数の画素の画素データに基づいて平均輝度を算出し、この平均輝度をその画素列の輝度（その画素列の代表値）とする。例えば、第１画素列の輝度は、図中の左側の太線内の画素データに基づいて算出される。図１０の右側には、各画素列の輝度のグラフが示されている。本実施形態では、補正用パターンごとに、図１０の右側のグラフのような輝度分布データが得られることになる。
【００５２】
以下の説明では、読取画像データ上の補正用パターンのｙ方向の輝度分布データをＹ（ｙ）と表す。なお、補正値取得プログラムは、５個の補正用パターンのそれぞれの輝度分布データを取得する。これらの輝度分布データは、スキャナ１５０によってパターンを読み取って取得した読取データに相当する。
【００５３】
＜スキャナ特性の除去（Ｓ１０５）＞
コンピュータ１１０がスキャナ１５０から取得した読取画像データは、スキャナの特性の影響を受けているため、原画像から劣化したデータである。このため、Ｓ１０４で算出された輝度分布データＹ（ｙ）も、スキャナの特性の影響を受けているため、原画像の輝度分布から劣化したデータである。そこで、コンピュータ１１０の補正値算出プログラムは、図７に示す手順によって、輝度分布データＹ（ｙ）からスキャナの特性を除去し、原画像上での輝度分布データＳ（ｙ）を復元する（Ｓ１０５）。
【００５４】
まず、補正値算出プログラムは、輝度分布データＹ（ｙ）をフーリエ変換し、フーリエ変換領域（周波数領域）上の輝度分布データＧ（ｆ）を算出する。ここで、ｆは、空間周波数を表す。  
次に、補正値算出プログラムは、スキャナ１５０のＭＴＦから求めた逆フィルタをＧ（ｆ）に乗算し、Ｆ（ｆ）を算出する。スキャナ１５０のＭＴＦがＨ（ｆ）であるとすると、Ｆ（ｆ）は、次式にて求められる。  
Ｆ（ｆ）＝Ｇ（ｆ）×Ｈ（ｆ）／｜Ｈ（ｆ）｜２
次に、補正値算出プログラムは、Ｆ（ｆ）をフーリエ逆変換することによって、Ｓ（ｙ）を算出する。算出されたＳ（ｙ）は、原画像上での輝度分布データであると推定される。言い換えると、Ｓ（ｙ）は、読取画像データの輝度分布データＹ（ｙ）からスキャナのＭＴＦの影響を除去したデータであると推定できる。  
なお、補正値取得プログラムは、５個の補正用パターンの各輝度分布データから、それぞれＳ（ｙ）を算出する。
【００５５】
＜視覚フィルタの適用（Ｓ１０６）＞
次に、補正値算出プログラムは、原画像上の輝度分布データＳ（ｙ）に対し、視覚フィルタを適用する（Ｓ１０６）。
【００５６】
視覚フィルタとして、DooleyのＶＴＦフィルタを採用する。ｘ方向の空間周波数をｆｘ（cycle/degree）とし、ｙ方向の空間周波数をｆｙとすると、ＶＴＦフィルタは次式で表される。
【数１】
2009239530.tif 000003
【００５７】
図１１は、DooleyのＶＴＦフィルタのグラフである。図に示すとおり、ＶＴＦフィルタは、高い周波数帯域の成分を除去するローパスフィルタの機能を有する。  
図１２は、図１１の周波数特性を持つフィルタのインパルス応答ｈ（ｙ）のグラフである。インパルス応答ｈ（ｙ）は、上式のフーリエ逆変換で求めることができる広がり関数である。後述するように、ｈ（ｙ）は、畳込み積分を行うときの重み関数として用いられる。
【００５８】
ここでは、ｈ（ｙ）が正となる範囲（ｈ（ｔ）＝０となる２点の間）についてフィルタ処理を行うことにする。ｈ（ｙ）＝０となる位置は約±３７．５μｍであり、ｈ（ｙ）が正となる範囲は約７５μｍの幅である。前述の読取画像データ上の画素列の間隔は１／１４４０インチ（１７．６４μｍ）であるため、読取画像データ上の例えば第ｉ画素列を中心とした場合、図１２に示すように、第ｉ−２画素列〜第ｉ＋２画素列の範囲が、ｈ（ｙ）の正の範囲内になる。つまり、フィルタ処理を行うと、両側に隣接する２個ずつの画素列の影響を受けることになる。
【００５９】
ここで、第ｉ画素列の位置でのｈ（ｙ）の値をｈ０（＝ｈ（０））とし、第ｉ−１画素列及び第ｉ＋１画素列の位置でのｈ（ｙ）の値をｈ１とし、第ｉ−２画素列及び第ｉ＋２画素列の位置でのｈ（ｙ）の値をｈ２とする。
【００６０】
まず、補正値取得プログラムは、原画像上の輝度分布データＳ（ｙ）に対してｈ（ｙ）を畳込み積分することによって視覚フィルタ処理を行い、Ｙ´（ｙ）を算出する。例えば第ｉ画素列のフィルタ処理後の輝度値Ｙ´（ｉ）は、以下のように算出される。  
Ｙ´(i)＝Ｙ´(i-2)×ｈ２＋Ｙ´(i-1)×ｈ１＋Ｙ´(i)×ｈ０＋Ｙ´(i+1)×ｈ１＋Ｙ´(i-2)×ｈ２
算出されたＹ´（ｙ）は、補正用パターンを人間が見たときに感じる輝度分布を示すと想定できる。このため、以下の説明では、Ｙ´（ｙ）のことを「視認輝度分布データ」と呼ぶことにする。
【００６１】
ところで、視認輝度分布データは、別の方法でも算出できる。以下、図７を参照しながら説明する。  
輝度分布データＹ（ｙ）をフーリエ変換することによってＧ（ｆ）を算出し、このＧ（ｆ）に対して逆フィルタを乗算してＦ（ｆ）を算出するまでは、上記と同様である。このＦ（ｆ）に対し、フーリエ変換領域（周波数領域）上で図１１のＶＴＦフィルタを適用することによって、Ｇ´（ｆ）を算出できる。なお、このＧ´（ｆ）は、復元された原画像上の輝度分布データＳ（ｙ）をフーリエ変換したＦ（ｆ）に対してＶＴＦフィルタを適用することによっても算出できる。そして、Ｇ´（ｆ）をフーリエ逆変換すれば、視認輝度分布データＹ´（ｙ）を算出することができる。
【００６２】
また、補正値算出プログラムは、２次元の読取画像データから２次元の輝度画像データＹ（ｘ，ｙ）を算出し、Ｙ（ｘ，ｙ）をフーリエ変換することによって、フーリエ変換領域上の２次元の画像データＧ（ｕ，ｖ）を算出できる。この画像データＧ（ｕ，ｖ）に対して逆フィルタを乗算すればＦ（ｕ，ｖ）を算出でき、Ｆ（ｕ，ｖ）をフーリエ逆変換すれば２次元の原画像と推定される原画像データＳ（ｘ，ｙ）を算出できる。この２次元の原画像データＳ（ｘ，ｙ）に対して視覚フィルタ処理を行えば、２次元の視認輝度データＹ´（ｘ，ｙ）を算出できる。この２次元の視認輝度データＹ´（ｘ，ｙ）から、図１０のようにｙ方向の輝度分布データを抽出すれば、同様の視認輝度分布データＹ´（ｙ）が得られる。但し、２次元のデータをフーリエ変換・フーリエ逆変換を行う必要があるため、本実施形態のＳ１０４〜Ｓ１０６のような１次元のデータに対する演算処理と比べると、演算処理に時間がかかる。  
なお、補正値取得プログラムは、５個の補正用パターンごとに、それぞれの視認輝度分布データＹ´（ｙ）を算出する。
【００６３】
＜解像度変換処理（Ｓ１０７）＞
視認輝度分布データＹ´（ｙ）は、解像度が１４４０ｄｐｉの輝度分布を示していると考えられる。そこで、補正値取得プログラムは、視認輝度分布データＹ´（ｙ）の解像度を変換し、２４個の輝度データから構成された７２０ｄｐｉの輝度分布データを算出する（Ｓ１０７）。これにより、輝度分布データの２４個の輝度データは、それぞれ印刷解像度に相当する幅（１／７２０インチ）の列領域の輝度を示すことになる。例えば、解像度変換後の１番目の輝度データは第１列領域の輝度を示し、２番目の輝度データは第２列領域の輝度を示し、ｉ番目の輝度データは第ｉ列領域の輝度を示していると考えることができる。
【００６４】
本実施形態では、１４４０ｄｐｉの解像度の輝度分布データＳ（ｙ）に対して視覚フィルタを適用して視認輝度分布データＹ´（ｙ）を算出した後に、７２０ｄｐｉの解像度の輝度分布データに解像度変換している。つまり、高い解像度のデータに対して視覚フィルタを適用した後に、低い解像度に解像度変換をしている。もし仮に、１４４０ｄｐｉの解像度の輝度分布データＳ（ｙ）を７２０ｄｐｉの解像度に解像度変換した後に視覚フィルタを適用してしまうと、解像度変換によって劣化したデータに対して視覚フィルタが適用されるので、補正値の補正精度が劣ってしまう。
【００６５】
以下の説明では、解像度変換後の輝度分布データの第ｉ番目の輝度データをＹｉと表す。さらに、輝度データは５個の補正用パターンごとにあるので、基準階調値に応じてａ〜ｂの添字を付して輝度データを表すことにする。例えば、基準階調値Ｓｃの第３補正用パターンに対する輝度分布データ（解像度変換後の輝度分布データ）の第ｉ番目の輝度データは、Ｙｉ_cである。
【００６６】
＜補正値の算出（Ｓ１０８）＞
次に、補正値取得プログラムは、輝度データと目標輝度との差に基づいて、各画素列の補正値ΔＣをそれぞれ算出する。ここでは、第ｉ画素列の補正値の算出方法について説明する。
【００６７】
図１３Ａ及び図１３Ｂは、第ｉ画素列の基準階調値Ｓｂの補正値ΔＣｉ_bの説明図である。図中の横軸は画素データの示す階調値を示し、縦軸は輝度値を示している。図中には基準階調値Ｓｂでの目標輝度Ｙｔ_bが示されている。ここでは、目標輝度Ｙｔ_bは、Ｓ１０７において求められた２４個の輝度データＹ１_b〜Ｙ２４_cの平均値とする。
【００６８】
図１３Ａのように、基準階調値Ｓｂの第ｉ画素列の輝度Ｙｉ_bが目標輝度Ｙｔ_bよりも小さい場合、補正値取得プログラムは、直線ＢＣに基づく直線補間を利用して、目標輝度Ｙｔ_bに対応する階調値Ｓｂｔを算出する。そして、階調値Ｓｂｔと基準階調値Ｓｂとの差を補正値ΔＣｉ_bとして算出する。この場合の補正値は、プラスの値である。
【００６９】
図１３Ｂのように、基準階調値Ｓｂの第ｉ画素列の輝度Ｙｉ_bが目標輝度Ｙｔ_bよりも大きい場合、補正値取得プログラムは、直線ＡＢに基づく直線補間を利用して、目標輝度Ｙｔ_bに対応する階調値Ｓｂｔを算出する。そして、階調値Ｓｂｔと基準階調値Ｓｂとの差を補正値ΔＣｉ_bとして算出する。この場合の補正値は、マイナスの値である。
【００７０】
このようにして、補正値取得プログラムは、５種類の基準階調値ごとに、それぞれの画素列ごとの補正値を算出する。なお、基準階調値Ｓａの補正値を算出する場合、２点（０，０）、（Ｓａ，Ｙｉ_a）の直線に基づいて直線補間を行うと良い。また、基準階調値Ｓｅの補正値を算出する場合、２点（Ｓｅ，Ｙｉ_e）、（２５５，２５５）の直線に基づいて直線補間を行うと良い。
【００７１】
本実施形態では、１個の画素列について、５個の基準階調値にそれぞれ対応する５個の補正値が算出される。さらに、このような補正値が、２４個の画素列ごとに算出される。
【００７２】
ところで、ドットの直径が１／７２０インチよりも大きい場合（ドットの直径が画素領域よりも大きい場合）、７２０×７２０ｄｐｉの印刷画像データの画素列データが補正値によって補正されたとしても（後述）、その補正の影響は、１／７２０インチの幅の列領域よりも広い範囲に及ぶことになる。このため、ドットの直径が１／７２０インチよりも大きい場合には、ある画素列に対応する補正値を算出する際に、その画素列に対応する列領域の輝度の情報（１／７２０インチの幅の領域の輝度の情報）だけでなく、その画素列よりも広い範囲の輝度の情報が反映されることが望ましいと考えられる。一方、本実施形態では、Ｓ１０６の重み関数ｈ（ｙ）の正の範囲がドットの直径（若しくはラスタラインの幅）である約７０μｍよりも広くなっている。この結果、フィルタ処理後の輝度の値は、ドットの直径よりも広い範囲の輝度の情報を反映した情報になっている。このため、算出された補正値は、７２０×７２０ｄｐｉの印刷画像データの画素列データを補正するためのものではあるが（後述）、１／７２０インチの幅よりも広い範囲の濃度を補正するのに適した値になっている。
【００７３】
図１４は、算出された補正値のテーブルの説明図である。算出された各補正値は、基準階調値及び画素列にそれぞれ対応付けられて、補正値テーブルに格納される。図中では、第ｉ画素列に対応する補正値ΔＣｉに対して、基準階調値ごとにａ〜ｅの添字を付している。
【００７４】
＜補正値の記憶＞
コンピュータ１１０の補正値取得プログラムは、プリンタ１のメモリ６３に補正値テーブルを記憶する（Ｓ１０９、図６Ｃ参照）。  
なお、上記の説明では、ブラック（ブラックインクノズル列）についてのみ説明をしているが、他の色（シアン、マゼンタ、イエロー）に対しても同様に補正値が算出され、プリンタ１のメモリに補正値テーブルが記憶される。  
このようにメモリに補正値テーブルが記憶された後、プリンタ１が梱包されて、工場から出荷されることになる。
【００７５】
＝＝＝印刷処理＝＝＝
＜濃度ムラ補正前の処理（Ｓ２０１〜Ｓ２０３）＞
図１５は、ユーザ下でプリンタドライバが行う印刷処理のフロー図である。プリンタ１を購入したユーザは、プリンタ１に同梱されているＣＤ−ＲＯＭに記憶されたプリンタドライバ（若しくは、プリンタ製造会社のホームページからダウンロードしたプリンタドライバ）を、コンピュータにインストールする。このプリンタドライバには、図中の各処理をコンピュータに実行させるためのコードを備えている。また、ユーザは、コンピュータにプリンタ１を接続する。
【００７６】
まず、プリンタドライバは、プリンタ１のメモリに記憶されている補正値テーブル（図１４参照）を、プリンタ１から取得する（Ｓ２０１）。  
ユーザがアプリケーションプログラム上から印刷を指示したとき、プリンタドライバが呼び出され、印刷対象となる画像データ（印刷画像データ）をアプリケーションプログラムから受け取り、その印刷画像データに対して解像度変換処理を行う（Ｓ２０２）。解像度変換処理とは、画像データ（テキストデータ、イメージデータなど）を、紙に印刷する際の解像度（印刷解像度）に変換する処理である。ここでは、印刷解像度は７２０×７２０ｄｐｉであり、解像度変換処理後の各画素データは、ＲＧＢ色空間により表される２５６階調のデータである。
【００７７】
次に、プリンタドライバは、色変換処理を行う（Ｓ２０３）。色変換処理とは、プリンタ１のインク色の色空間に合わせて画像データを変換する処理である。ここでは、ＲＧＢ色空間の画像データ（２５６階調）が、ＣＭＹＫ色空間の画像データ（２５６階調）に変換される。
【００７８】
これにより、２５６階調のＣＭＹＫ色空間の画像データが得られる。なお、以下の説明では、説明の簡略化のため、ＣＭＹＫ色空間の画像データのうちの、ブラック平面の画像データについて説明する。
【００７９】
＜濃度ムラ補正処理（Ｓ２０４））＞
次に、プリンタドライバは、濃度ムラ補正処理を行う（Ｓ２０４）。濃度ムラ補正処理は、画素列ごとの補正値に基づいて、各画素列に属する画素データの階調値をそれぞれ補正する処理である。ここでは、第ｉ画素列に属する画素データの階調値の補正について説明する。
【００８０】
図１６は、画素データの階調値の補正の説明図である。図中の横軸は補正前の階調値を示し、図中の縦軸は補正後の階調値を示している。  
仮に補正前の印刷画像データの画素データが全て基準階調値Ｓｂであれば、プリンタドライバは、基準階調値Ｓｂに対応する補正値ΔＣｉ_ｂを用いて、画素データの階調値ＳｂをＳｂ＋ΔＣｉ_ｂに補正するのが良いと考えられる（これにより、補正後の階調値Ｓｂ＋ΔＣｉ_ｂに従って印刷画像を形成すれば、元の印刷画像データ通りの濃度ムラのない印刷画像が得られると考えられる）。同様に、補正前の印刷画像データの画素データが全て基準階調値Ｓｃであれば、プリンタドライバは、基準階調値Ｓｃに対応する補正値ΔＣｉ_ｃを用いて、画素データの階調値ＳｃをＳｃ＋ΔＣｉ_ｃに補正するのが良いと考えられる。
【００８１】
一方、補正前の階調値Ｓ_ｉｎが基準階調値と異なる場合、例えば図に示すように補正前の階調値Ｓ_ｉｎがＳｂとＳｃの間である場合、プリンタドライバは、補正値ΔＣｉ_ｂ及び補正値ΔＣｉ_ｃを用いて直線補完を行い、階調値Ｓ_ｏｕｔを算出する。
【００８２】
図中のグラフによれば、補正値ΔＣｉ_ａは、マイナスの値になっている。このため、補正前の階調値Ｓ_ｉｎが基準階調値Ｓａに近い値であれば、プリンタドライバは、階調値を低くするように画素データの階調値を補正する。また、図中のグラフによれば、補正値ΔＣｉ_ｂ、補正値ΔＣｉ_ｃ、補正値ΔＣｉ_ｄ及び補正値ΔＣｉ_ｂ、は、プラスの値になっている。このため、補正前の階調値Ｓ_ｉｎが基準階調値Ｓｂ〜Ｓｅに近い値であれば、プリンタドライバは、階調値を高くするように画素データの階調値を補正する。
【００８３】
ここでは、第ｉ画素列に属する画素データの階調値の補正について説明したが、他の画素列に属する画素データに対しても、同様に階調値を補正する。これにより、プリンタドライバは、濃く印刷される部分の画素を淡く補正し、淡く印刷される部分の画素を濃く補正するように、印刷前に印刷画像データを予め補正することができる。  
なお、濃度ムラ補正後の印刷画像データは、２５６階調のＣＭＹＫ色空間の画像データである。
【００８４】
＜濃度ムラ補正後の処理（Ｓ２０５〜Ｓ２０８）＞
濃度ムラ補正処理の後、プリンタドライバは、ハーフトーン処理を行う。ハーフトーン処理とは、高階調数のデータを、低階調数のデータに変換する処理である。ここでは、２５６階調の印刷画像データが、プリンタ１の表現可能な４階調の印刷画像データに変換される。ハーフトーン処理方法としてディザ法・誤差拡散法などが知られており、本実施形態もこのようなハーフトーン処理を行う。なお、前述のＳ１０１（図９）で行われるハーフトーン処理と、ここでのハーフトーン処理は、同種のものである。
【００８５】
本実施形態では、プリンタドライバは、濃度ムラ補正処理された画素データに対して、ハーフトーン処理が行われることになる。この結果、濃く視認されやすい部分の画素データの階調値は低くなるように補正されているので、その部分のドット生成率は低くなる。逆に、淡く視認されやすい部分ではドット生成率が高くなる。
【００８６】
次に、プリンタドライバは、ラスタライズ処理を行う（Ｓ２０６）。ラスタライズ処理は、印刷画像データ上の画素データの並び順を、プリンタ１に転送すべきデータ順に変更する処理である。その後、プリンタドライバは、プリンタ１を制御するための制御データを画素データに付加することによって印刷データを生成し（Ｓ２０７）、その印刷データをプリンタ１に送信する。
【００８７】
プリンタ１は、受信した印刷データに従って、印刷動作を行う。具体的には、プリンタ１のコントローラ６０は、受信した印刷データの制御データに従って搬送ユニット２０などを制御し、印刷データの画素データに従ってヘッドユニット４０を制御して各ノズルからインクを吐出する。このようにして生成された印刷データに基づいてプリンタ１が印刷処理を行えば、各ラスタラインのドット生成率が変更され、紙上の列領域の画像片の濃度が補正されて、印刷画像の濃度ムラが抑制される。
【００８８】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
上記の実施形態は、主としてプリンタについて記載されているが、その中には、印刷装置、記録装置、液体の吐出装置、印刷方法、記録方法、液体の吐出方法、印刷システム、記録システム、コンピュータシステム、プログラム、プログラムを記憶した記憶媒体、表示画面、画面表示方法、印刷物の製造方法、等の開示が含まれていることは言うまでもない。
【００８９】
また、一実施形態としてのプリンタ等を説明したが、上記の実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
【００９０】
＜プリンタについて１＞
前述の実施形態では、プリンタが説明されていたが、これに限られるものではない。例えば、カラーフィルタ製造装置、染色装置、微細加工装置、半導体製造装置、表面加工装置、三次元造形機、液体気化装置、有機ＥＬ製造装置（特に高分子ＥＬ製造装置）、ディスプレイ製造装置、成膜装置、ＤＮＡチップ製造装置などのインクジェット技術を応用した各種の記録装置に、本実施形態と同様の技術を適用しても良い。また、これらの方法や製造方法も応用範囲の範疇である。
【００９１】
＜プリンタについて２＞
前述のプリンタ１は、ヘッドに対して紙が移動するプリンタである。但し、他の種類のプリンタであっても良い。例えば、移動方向に移動するキャリッジにヘッドが搭載されており、移動方向に移動するヘッドからインクを吐出する吐出動作と、搬送方向に紙を搬送する搬送動作とを交互に繰り返すシリアルプリンタであっても良い。また、ヘッドを紙面と平行な平面上で２方向に移動させて、紙に画像を印刷するようなプリンタであっても良い。
【００９２】
＜ラスタラインについて＞
前述の各ラスタラインは、それぞれ１個のノズルから形成されている。但し、ラスタラインの形成方法は、これに限られるものではない。ラスタラインを複数個のノズルで形成しても良い。
【００９３】
＜輝度について＞
前述の実施形態では、読取画像データ上の各画素列の代表値として輝度Ｙｉを求め、輝度の分布データを用いて補正値を算出している。但し、各画素列の代表値は輝度ではなく、他のデータを代表値としてもよい。例えば、ＲＧＢ色空間の階調値やＬａｂ色空間の階調値などを各画素列の代表値として求め、その代表値によって分布データが構成されても良い。
【００９４】
＜フィルタについて＞
前述の実施形態では、Dooleyの視覚フィルタＶＴＦを用いてフィルタ処理を行っている。但し、フィルタ処理に用いるフィルタは、他の視覚フィルタでも良い。また、視覚フィルタではなく、例えば平均値フィルタ（同じ値で重み付けを行うフィルタ）を用いても良い（この場合、復元された原画像上での輝度分布データＳ（ｙ）に対して移動平均処理が施されて視認輝度分布データＹ´（ｙ）が算出される）。  
要するに、視覚フィルタＶＴＦや平均値フィルタのようなローパスフィルタを輝度分布データに適用し、ローパスフィルタ適用後の輝度分布データに基づいて各画素列の補正値をそれぞれ算出すれば、人間に視認されるような濃度ムラを補正対象にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】用語の説明図である。
【図２】プリンタ１の全体構成のブロック図である。
【図３】プリンタ１の搬送処理とドット形成処理を説明するための斜視図である。
【図４】ヘッドユニット４０の下面における複数のヘッドの配列の説明図である。
【図５】簡略説明用のノズル配置とドット形成の様子の説明図である。
【図６】図６Ａ〜図６Ｃは、テストパターンを印刷してからプリンタ１に補正値を記憶させるまでの間の様子の説明図である。
【図７】画像データの解析の様子の説明図である。
【図８】図８Ａは、テストパターンの印刷画像データの説明図である。図８Ｂは、第３補正用パターンの印刷画像データの説明図である。
【図９】補正値取得処理のフロー図である。
【図１０】各画素列の輝度の算出の様子の説明図である。
【図１１】DooleyのＶＴＦフィルタのグラフである。
【図１２】図１１の周波数特性を持つフィルタのインパルス応答ｈ（ｔ）のグラフである。
【図１３】図１３Ａ及び図１３Ｂは、第ｉ画素列の基準階調値Ｓｂの補正値ΔＣｊ_bの説明図である。
【図１４】補正値テーブルの説明図である。
【図１５】プリンタドライバが行う印刷処理のフロー図である。
【図１６】画素データの階調値の補正の説明図である。
【符号の説明】
【００９６】
１  プリンタ、２０  搬送ユニット、
２２Ａ  上流側ローラ、２２Ｂ  下流側ローラ、２４  ベルト、
４０  ヘッドユニット、４１  ヘッド、４１Ａ  第１ヘッド、４１Ｂ  第２ヘッド、
４１１  第１ノズル群、４１２  第２ノズル群、５０  検出器群、
６０  コントローラ、６１  インターフェース部、６２  ＣＰＵ、６３  メモリ、
６４  ユニット制御回路、１１０  コンピュータ、１５０  スキャナ
【図１】
2009239530.tif 000004
【図２】
2009239530.tif 000005
【図３】
2009239530.tif 000006
【図４】
2009239530.tif 000007
【図５】
2009239530.tif 000008
【図６】
2009239530.tif 000009
【図７】
2009239530.tif 000010
【図９】
2009239530.tif 000011
【図１０】
2009239530.tif 000012
【図１１】
2009239530.tif 000013
【図１２】
2009239530.tif 000014
【図１３】
2009239530.tif 000015
【図１４】
2009239530.tif 000016
【図１５】
2009239530.tif 000017
【図１６】
2009239530.tif 000018
【図８】
2009239530.tif 000019