"複数のドットを形成可能である画像形成装置に応じたハーフトーン処理のための閾値マトリクスを作成する装置であって、前記閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した第1評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定する閾値マトリクス決定部を有し、前記第1評価値は、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて算出された評価値であることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項1記載の装置において、前記閾値マトリクス決定部は、前記画像形成装置に入力される画像信号の複数の階調レベルに応じた複数のドットパターンを前記第1評価値に基づいて作成するドットパターン作成部と、前記ドットパターン作成部により作成された前記複数のドットパターンにおけるドットの配列に従って前記閾値マトリクスを決定する閾値決定部とを備えることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項2記載の装置において、前記閾値マトリクス決定部は、幾何学的計算により得られた前記重なり程度から前記第1評価値を算出する評価値算出部をさらに備えることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項2記載の装置において、前記閾値マトリクス決定部は、各前記ドットパターンよりも小さいサイズのサブパターンを複数決定するサブパターン決定部と、各前記ドットパターンの部分パターンと、前記サブパターン決定部により決定された各前記サブパターンとの一致度に基づいて前記第1評価値を算出する評価値算出部とをさらに備えることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項4記載の装置において、前記閾値マトリクス決定部は、前記位置誤差の統計量又は前記サイズ誤差の統計量に基づいて各前記サブパターンにおける前記重なり程度の頑健性を定量化し、各得点を決定する頑健性得点決定部をさらに備え、前記評価値算出部は、前記頑健性得点決定部により決定された各前記サブパターンに応じた前記得点に基づいて前記第1評価値を算出することを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項3~5のいずれか1項に記載の装置において、前記評価値算出部は、各前記ドットパターンのノイズ粒状性を定量化した第2評価値をさらに算出し、前記ドットパターン作成部は、前記評価値算出部により算出された前記第1評価値及び前記第2評価値に基づいて前記複数のドットパターンを作成することを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項6記載の装置において、前記第2評価値は、人間の視覚応答特性関数により補正されたRMS粒状度であることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項1~7のいずれか1項に記載の装置において、前記統計量には、標準偏差、平均値、最頻値、中心値、最大値及び最小値のうち少なくとも1つが含まれることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。請求項1~8のいずれか1項に記載の装置において、前記第1評価値は、前記行方向及び前記列方向のうち誤差が大きい方の前記位置誤差の統計量に基づいて算出された前記一方向における評価値であることを特徴とする閾値マトリクス作成装置。複数のドットを形成可能である画像形成装置に応じたハーフトーン処理のための閾値マトリクスを作成する方法であって、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて、前記閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値を算出する算出ステップと、算出された前記評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定する決定ステップとを備えることを特徴とする閾値マトリクス作成方法。請求項10記載の閾値マトリクス作成方法において、前記画像形成装置が、配列方向に沿って配列された複数のドット形成素子を備え、該複数のドット形成素子を用いて複数のドットを記録媒体上に形成するドット形成部と、前記ドット形成部及び前記記録媒体のうち少なくとも一方を所定の搬送方向に搬送することで前記ドット形成部と前記記録媒体とを相対移動させる搬送部とを有する場合、前記複数のドット形成素子のうち1つのドット形成素子を用いて、前記搬送方向に延在する線画像を形成する画像形成ステップと、形成された前記線画像から、前記1つのドット形成素子における前記位置誤差の統計量又は前記サイズ誤差の統計量を計測する計測ステップとをさらに備えることを特徴とする閾値マトリクス作成方法。複数のドットを形成可能である画像形成装置に応じたハーフトーン処理のための閾値マトリクスを作成するプログラムであって、コンピュータに、前記閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定するマトリクス決定部として機能させ、前記第1評価値は、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて算出された評価値であることを特徴とするプログラム。配列方向に沿って配列された複数のドット形成素子を備え、該複数のドット形成素子を用いて複数のドットを記録媒体上に形成するドット形成部と、前記ドット形成部及び前記記録媒体のうち少なくとも一方を所定の搬送方向に搬送することで前記ドット形成部と前記記録媒体とを相対移動させる搬送部と、前記搬送部による前記相対移動の下、ハーフトーン処理に供される閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定するマトリクス決定部と、前記マトリクス決定部により決定された前記閾値マトリクスを用いた前記ハーフトーン処理により、入力された画像信号を、前記ドット形成部を制御する制御信号に変換する信号変換部とを有し、前記評価値は、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて算出された評価値であることを特徴とする画像形成装置。ところで、各ノズルからのインク滴の着弾位置がずれる変動要因には、各ノズルの成形加工精度による恒久的な要因もあれば、ノズル付近での塵埃の付着等による一時的な要因もある。後者は、ノズル状態を回復させるべく、吸引等によるヘッドクリーニング処理を施すことで、インク滴の飛行曲がり量を低減できる場合がある。しかし、上記した一時的な変動要因により、飛行曲がりの方向が突発的に反転する場合、特許文献2及び3に開示された装置等では、期待された補正の効果が得られないどころか、筋むらの発生が却って増長される懸念もある。すなわち、筋むらに対する頑健性ロバストネスが低いと言える。本発明は上記した問題を解決するためになされたもので、筋むらに対する頑健性が高い閾値マトリクスを作成する閾値マトリクス作成装置、方法、プログラム及び画像形成装置を提供することを目的とする。本発明は、複数のドットを形成可能である画像形成装置に応じたハーフトーン処理のための閾値マトリクスを作成する閾値マトリクス作成装置に関する。前記閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した第1評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定する閾値マトリクス決定部を有し、前記第1評価値は、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて算出された評価値であることを特徴とする。このように、複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて、閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した第1評価値を算出するようにしたので、ドットの形成ばらつきに起因する画像への影響度を統計的且つ定量的に予測可能である。そして、前記第1評価値に基づいて閾値マトリクスを適切に決定することで、前記一方向に延在する筋むらに対する頑健性が高くなる。また、前記閾値マトリクス決定部は、前記画像形成装置に入力される画像信号の複数の階調レベルに応じた複数のドットパターンを前記第1評価値に基づいて作成するドットパターン作成部と、前記ドットパターン作成部により作成された前記複数のドットパターンにおけるドットの配列に従って前記閾値マトリクスを決定する閾値決定部とを備えることが好ましい。さらに、前記閾値マトリクス決定部は、幾何学的計算により得られた前記重なり程度から前記第1評価値を算出する評価値算出部をさらに備えることが好ましい。また、前記閾値マトリクス決定部は、各前記ドットパターンよりも小さいサイズのサブパターンを複数決定するサブパターン決定部と、各前記ドットパターンの部分パターンと、前記サブパターン決定部により決定された各前記サブパターンとの一致度に基づいて前記第1評価値を算出する評価値算出部とをさらに備えることが好ましい。さらに、前記閾値マトリクス決定部は、前記位置誤差の統計量又は前記サイズ誤差の統計量に基づいて各前記サブパターンにおける前記重なり程度の頑健性を定量化し、各得点を決定する頑健性得点決定部をさらに備え、前記評価値算出部は、前記頑健性得点決定部により決定された各前記サブパターンに応じた前記得点に基づいて前記第1評価値を算出することが好ましい。さらに、前記評価値算出部は、各前記ドットパターンのノイズ粒状性を定量化した第2評価値をさらに算出し、前記ドットパターン作成部は、前記評価値算出部により算出された前記第1評価値及び前記第2評価値に基づいて前記複数のドットパターンを作成することが好ましい。さらに、前記第2評価値は、人間の視覚応答特性関数により補正されたRMS粒状度であることが好ましい。さらに、前記統計量には、標準偏差、平均値、最頻値、中心値、最大値及び最小値のうち少なくとも1つが含まれることが好ましい。さらに、前記第1評価値は、前記行方向及び前記列方向のうち誤差が大きい方の前記位置誤差の統計量に基づいて算出された前記一方向における評価値であることが好ましい。本発明に係る閾値マトリクス作成方法は、複数のドットを形成可能である画像形成装置に応じたハーフトーン処理のための閾値マトリクスを作成する方法であって、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて、前記閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値を算出する算出ステップと、算出された前記評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定する決定ステップとを備えることを特徴とする。また、前記画像形成装置が、配列方向に沿って配列された複数のドット形成素子を備え、該複数のドット形成素子を用いて複数のドットを記録媒体上に形成するドット形成部と、前記ドット形成部及び前記記録媒体のうち少なくとも一方を所定の搬送方向に搬送することで前記ドット形成部と前記記録媒体とを相対移動させる搬送部とを有する場合、前記複数のドット形成素子のうち1つのドット形成素子を用いて、前記搬送方向に延在する線画像を形成する画像形成ステップと、形成された前記線画像から、前記1つのドット形成素子における前記位置誤差の統計量又は前記サイズ誤差の統計量を計測する計測ステップとをさらに備えることが好ましい。本発明に係るプログラムは、複数のドットを形成可能である画像形成装置に応じたハーフトーン処理のための閾値マトリクスを作成するプログラムであって、コンピュータに、前記閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定するマトリクス決定部として機能させ、前記第1評価値は、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて算出された評価値であることを特徴とする。本発明に係る画像形成装置は、配列方向に沿って配列された複数のドット形成素子を備え、該複数のドット形成素子を用いて複数のドットを記録媒体上に形成するドット形成部と、前記ドット形成部及び前記記録媒体のうち少なくとも一方を所定の搬送方向に搬送することで前記ドット形成部と前記記録媒体とを相対移動させる搬送部と、前記搬送部による前記相対移動の下、ハーフトーン処理に供される閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値に基づいて前記閾値マトリクスを決定するマトリクス決定部と、前記マトリクス決定部により決定された前記閾値マトリクスを用いた前記ハーフトーン処理により、入力された画像信号を、前記ドット形成部を制御する制御信号に変換する信号変換部とを有し、前記評価値は、前記複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて算出された評価値であることを特徴とする。本発明に係る閾値マトリクス作成装置、方法、プログラム及び画像形成装置によれば、複数のドットが形成される位置誤差の統計量又はサイズ誤差の統計量に基づいて、閾値マトリクスの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した評価値を算出するようにしたので、ドットの形成ばらつきに起因する画像への影響度を統計的且つ定量的に予測可能である。そして、前記評価値に基づいて閾値マトリクスを適切に決定することで、前記一方向に延在する筋むらに対する頑健性が高くなる。以下、本実施の形態に係る閾値マトリクス作成方法について、それを実施する閾値マトリクス作成装置及び印刷システムとの関係において好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。本明細書において、画像を形成することを印刷という場合がある。図1は、本実施の形態に係る閾値マトリクス作成装置としての画像処理装置12を組み込んだ印刷システム10の概略説明図である。印刷システム10は、画像処理装置12と、画像形成装置14と、DTPDesktopPublishing装置16と、データベースサーバ18とを基本的に備える。画像処理装置12、DTP装置16及びデータベースサーバ18は、有線又は無線によって相互に電気的に接続されている。画像処理装置12は、外部装置からの入力画像データデバイス色信号又はページ記述データを画像形成装置14側に出力する。ここで、デバイス色信号とは、デバイス依存データで定義された色信号を意味し、例えば、4色CMYK或いは3色RGBのカラーチャンネルを有するラスタ形式データTIFF、ビットマップ、RAW等である。また、画像形成装置14に供給されるデバイス色信号として、任意のヘッダを付加した独自のフォーマットデータを用いてもよい。また、画像処理装置12は、画像形成装置14に応じたハーフトーン処理に供される閾値マトリクスMtを作成可能である。画像形成装置14は、画像処理装置12に電気的に接続されている。この接続には、例えば、USBUniversalSerialBus、IEEE1394、イーサネット登録商標、無線ネットワーク等のシリアルインターフェイスや、セントロニクス等のパラレルインターフェイスを適用することができる。画像形成装置14は、記録媒体としての枚葉紙以下、用紙20という。を所定方向に搬送させながら、ヘッドユニット22からインク24の液滴を吐出させることで用紙20上に画像を形成し、印刷物26を取得する、いわゆるインクジェットプリンタである。用紙20の基材には、合成紙厚紙アルミ蒸着紙等の紙類、塩化ビニルPET等の樹脂やターポリン等を用いることができる。画像形成装置14は、ヘッドユニット22の他、画像処理装置12から入力された画像信号以下、入力画像信号という。を、ヘッドユニット22を制御するための制御信号に変換する信号変換部28と、該信号変換部28により取得された制御信号に基づいてヘッドユニット22を吐出制御するヘッドドライバ30とを備えている。なお、ヘッドユニット22による液滴の吐出機構として、種々の方式を採り得る。例えば、ピエゾ素子圧電素子等で構成されるアクチュエータの変形によってインク滴を吐出する方式を適用してもよい。また、ヒータ等の発熱体を介してインク24を加熱することで気泡を発生させ、その圧力でインク滴を吐出するサーマルジェット方式を適用してもよい。また、ヘッドユニット22は、ラインヘッドに限定されることなく、用紙20の幅方向に往復走査しながら画像を形成させるマルチパス方式であってもよい。DTP装置16は、文字、図形、絵柄や写真等から構成される素材を編集可能であり、該素材をページ毎に配置することで、ページ記述言語以下、PDLという。による電子原稿を生成する。ここで、PDLとは、印刷や表示等の出力単位であるページ内で文字、図形等の書式情報、位置情報、色情報濃度情報を含む等の画像情報を記述する言語である。DTP装置16は、PDL形式の電子原稿に対してラスタライズ処理を施す。このラスタライズ処理には、PDL形式からラスタ形式に変換するデータ形式変換処理と、ICCInternationalColorConsortiumプロファイルを用いた色変換処理とが含まれる。データベースサーバ18は、電子原稿のジョブチケット{例えば、JDFJobDefinitionFormatファイル}、色見本データ、ターゲットプロファイル、又は画像形成装置14及び用紙20の組合せに適した印刷プロファイル等のデータ管理を行う装置である。図2は、図1に示す画像処理装置12の電気的なブロック図である。画像処理装置12は、入力インターフェース32と、制御部34と、メモリ36と、出力インターフェース38とを備えている。メモリ36には、閾値マトリクス作成装置として機能させるためのプログラムが格納されている。入力インターフェース32は、外部装置からの電気信号を受信する。例えば、DTP装置16で編集作成されたデバイス色信号やPDLデータを取得する。また、データベースサーバ18で記憶されたICCプロファイル等の各種情報を取得する。出力インターフェース38は、外部装置に電気信号を送信する。例えば、画像処理装置12は、出力インターフェース38を介して、画像処理されたデバイス色信号又は後述する閾値マトリクスMtのデータを画像形成装置14側に供給する。CPU等の情報処理装置で構成される制御部34は、閾値マトリクス決定部40と、画像処理部42とを備えている。閾値マトリクス決定部40は、画像形成装置14でのハーフトーン処理に供される閾値マトリクスMtを決定する。画像処理部42は、入力されたデバイス色信号に対して必要に応じた画像処理を施す。図3は、図1に示す信号変換部28における画像処理流れを表す概略説明図である。信号変換部28は、解像度変換部44と、CMYK色変換部46と、ハーフトーン処理部48とを基本的に備える。信号変換部28に入力される画像信号入力画像信号は、複数のカラーチャンネルからなる多階調データである。例えば、8ビット1画素当り256階調RGBのTIFF形式データであってもよい。解像度変換部44は、画像サイズを拡大又は縮小する画像拡縮処理を用いて、入力画像信号の解像度を、画像形成装置14に応じた出力解像度に変換する。ここで得られる第1中間画像信号は、入力画像信号とデータ定義は同一であるが、データサイズが異なっている。この画像拡縮処理には、補間演算を含む公知のアルゴリズムを種々適用してもよい。CMYK色変換部46は、公知のカラーマッチング手法を用いて、解像度変換部44から取得した第1中間画像信号を、画像形成装置14で取り扱うデバイス色信号CMYK色信号に変換する。ここで得られる第2中間画像信号は、多階調のCMYK色信号に相当する。ハーフトーン処理部48は、CMYK色変換部46から取得した第2中間画像信号を、インク24を適切に吐出制御するための制御信号ヘッドユニット22の制御に供される信号に変換する。ここで得られる制御信号は、各ラインヘッド84図5参照に対してインク24の吐出動作の有無オンオフを時系列的に制御するCMYK毎の2値データあるいは多値データである。本実施の形態では、画像処理装置12から供給された閾値マトリクスMtを用いて、組織的ディザ法によるハーフトーン処理方法について説明する。図4は、組織的ディザ法によるハーフトーン処理の概略説明図である。一例として、ベイヤー型の閾値マトリクスMtを用いた2値化の概念を示す。先ず、多値CMYK色信号の各アドレスと、閾値マトリクスMtの各行列要素とを対応付ける。そして、着目する画素での画素値と、着目する行列要素での閾値との大小関係をそれぞれ比較し、画素値の方が大きい場合には1オンを割り当て、それ以外の場合には0オフを割り当てる。このようにして、画像信号の階調数を多値から2値に変換することができる。図5は、図1に示す画像形成装置14の構成を表す断面側面図である。画像形成装置14には、用紙20の搬送方向上流側に、用紙20を給紙搬送する給紙搬送部54が設けられている。この給紙搬送部54の下流側には、用紙20の搬送方向に沿って、用紙20の記録面以下、画像形成面という。に処理液を塗布する処理液塗布部56と、前記画像形成面にインクを付着することで画像を形成する画像形成部58と、用紙20上に形成された処理液層のインクを乾燥させるインク乾燥部60と、処理液層の画像を用紙20に定着させる画像定着部62と、画像が定着した用紙20を排出する排出部64とが設けられている。給紙搬送部54は、用紙20を積載可能に設けられた積載部66と、該積載部66に積載された用紙20を一枚ずつ給紙する給紙部68と、該給紙部68により給紙された用紙20を処理液塗布部56に搬送する搬送部70とを備えている。処理液塗布部56は、回転可能に設けられた処理液塗布ドラム72と、用紙20の画像形成面に処理液を塗布する処理液塗布装置74と、前記処理液を乾燥する処理液乾燥装置76とを備えている。これにより、用紙20の画像形成面上に薄膜の処理液層が塗布される。処理液塗布部56と画像形成部58との間には、回転可能に設けられた第1中間搬送ドラム78が配置されている。第1中間搬送ドラム78の表面に用紙20を保持した状態で該第1中間搬送ドラム78を回転させることにより、処理液塗布部56側から供給された用紙20は、画像形成部58側へ搬送される。画像形成部58は、回転可能に設けられた画像形成ドラム80搬送部と、該画像形成ドラム80により搬送される用紙20にインク24の液滴を吐出するヘッドユニット22とを備えている。ヘッドユニット22は、少なくとも基本色であるYイエロー、Mマゼンタ、Cシアン、Kブラックのラインヘッド84ドット形成部を備えている。そして、各ラインヘッド84は、画像形成ドラム80の周方向に沿って配列されている。これにより、用紙20の画像形成面上に塗布された処理液層上に、各色の画像を順次形成させる。なお、この処理液には、インク24の溶媒中に分散した色材顔料及びラテックス粒子を凝集させる効果を持たせているので、用紙20上での色材流れ等を防止可能である。画像形成部58とインク乾燥部60との間には、回転可能に設けられた第2中間搬送ドラム86が配置されている。第2中間搬送ドラム86の表面に用紙20を保持した状態で該第2中間搬送ドラム86を回転させることにより、画像形成部58側から供給された用紙20は、インク乾燥部60側へ搬送される。インク乾燥部60は、回転可能に設けられたインク乾燥ドラム88と、用紙20の処理液層を乾燥する複数の熱風ノズル90と、複数の赤外線ヒータ92とを備えている。これにより、用紙20の処理液層に滞留するインク24の溶媒を乾燥させる。インク乾燥部60と画像定着部62との間には、回転可能に設けられた第3中間搬送ドラム94が配置されている。第3中間搬送ドラム94の表面に用紙20を保持した状態で該第3中間搬送ドラム94を回転させることにより、インク乾燥部60側から供給された用紙20は、画像定着部62側へ搬送される。画像定着部62には、回転可能に設けられた画像定着ドラム96と、該画像定着ドラム96の表面に近接して配置された加熱ローラ98と、該画像定着ドラム96の表面に圧接した状態で配置された定着ローラ100とを備えている。これにより、処理液層で凝集するラテックス粒子が加熱加圧されて溶融し、用紙20上に画像として固定定着される。上記した各工程を経て、画像形成面の画像が定着した用紙20は、画像定着ドラム96の回転により、画像定着部62の下流側に設けられた排出部64側へ搬送される。図6は、図5に示すラインヘッド84の構造例を表す平面透視図である。ラインヘッド84は、千鳥でマトリクス状に配列された複数のインク室ユニット120ドット形成素子を備えている。各インク室ユニット120は、ノズル122と、圧力室124と、供給口126とをそれぞれ備えている。平面形状が概略正方形である圧力室124には、その対角線上の両隅部の一方にノズル122側への流出口が設けられ、他方に図示しない共通流路からの流入口供給口126が設けられている。以下、ノズル122の配置の特徴について説明する。本図において、ラインヘッド84の長手方向及び短手方向をそれぞれ矢印X方向主方向、矢印Y方向副方向と定義する。このとき、用紙20の搬送方向図5参照は、矢印X方向に直交するとともに、矢印Y方向に平行する。第L1列における各ノズル122は、矢印X方向に沿って所定間隔4単位長に相当する。おきに等間隔に配置されている。第L2~第L4列における各ノズルについても、第L1列と同様に配置されている。以下、矢印X方向を、ノズル122インク室ユニット120の配列方向ともいう場合がある。第L2列の各ノズル122は、第L1列の各ノズル122の位置を基準として、矢印Xの左方向に1単位長だけシフトした位置に配置されている。第L3列の各ノズル122は、第L2列の各ノズル122の位置を基準として、矢印Xの左方向に1単位長だけシフトした位置に配置されている。第L4列の各ノズル122は、第L3列の各ノズル122の位置を基準として、矢印Xの左方向に1単位長だけシフトした位置に配置されている。これにより、ラインヘッド84の長手方向に沿って並ぶように投影される実質的なノズル122の間隔投影ノズルピッチの高密度化を達成している。以下、閾値マトリクス決定部40図2参照による閾値マトリクスMtの作成方法について、図7A~図15Bを参照しながら詳細に説明する。閾値マトリクスMtは、色版例えばCMYKによらず同一であってもよいし、色版毎に異ならせてもよい。閾値マトリクスMtの作成方法の説明に先立って、ドットパターンDPTの評価方法について説明する。本実施の形態では、筋むらに対する頑健性を定量化した第1評価値EV1と、ドットの分散に起因するノイズ粒状性を定量化した第2評価値EV2とに基づいて評価を行う。先ず、第1評価値EV1の算出方法について説明する。この第1評価値EV1は、閾値マトリクスMtの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を評価するための評価値である。以下、一方向として、図6の矢印X方向主方向を選択する。図7Aは、ドットパターンDPTの一部を表す概略説明図である。本実施の形態では、閾値マトリクスMtの各行列要素の閾値を算出するために、ドットのオンオフ状態図4参照を模式化した仮想的な矩形格子を用意する。以下、説明の便宜のため、前記矩形格子の各領域のことをセルという。本図では、行方向、列方向にそれぞれ5個の計25個のセルが表記されている。ハッチングを付したセル図7A例では、3個のセルは、ドットが配置されたオン状態のセルに相当する。なお、用紙20上に形成されるドットとそれぞれ対応する、各セル上に配置された仮想的なドットオン状態についても、単にドットという場合がある。図7Bは、第1評価値EV1の算出方法を表す概略説明図である。より詳細には、本図は、図7AのドットパターンDPTに基づいて各ドットの配置状態を模擬した説明図である。以下、着目セル130の位置に形成されるドットを第1ドットという。また、着目セル130に隣接する隣接セル132の位置に形成されるドットを第2ドットという。ここで、第1ドット及び第2ドットが形成される中心位置目標値をそれぞれ点P、点Qとする。なお、線分PQの距離をDdとする。また、第1ドット及び第2ドットのサイズ半径の目標値をそれぞれR1、R2とする。さらに、第1ドット及び第2ドットのサイズ誤差半径の変動量をそれぞれErs1、Ers2とする。さらに、第1ドット及び第2ドットの着弾位置誤差以下、単に位置誤差という場合がある。をそれぞれErp1、Erp2とする。ここで、着弾位置誤差とは、点P又は点Qに対する着弾位置のずれ量を意味し、Erp1及びErp2は、いずれも矢印X方向の成分を表す。なお、ラインヘッド84は、複数のサイズのドットを形成可能であってもよく、R1及びR2の値が異なる場合がある。また、ラインヘッド84は、3種類以上のサイズを形成可能であってもよい。各ドットのサイズ誤差に着目した場合における、第1ドットと第2ドットとの重なり量OLは、幾何学的考察により、次の1式で表される。各ドットの着弾位置誤差に着目した場合における、矢印X方向に投影された重なり量OLxは、次の2式で表される。なお、θは、X軸と線分PQとのなす角である。このように、着目セル130に応じた評価領域134内の各セルに対して、2式で示した重なり量OLxをそれぞれ算出する。図7A例では、矢印X方向に隣接する可能性が高い2つの領域太枠で囲んだ領域を評価領域134として定義する。なお、評価領域134のサイズ及び形状は任意に決定してもよい。そして、着目セル130での個別評価値EViは、次の3式で表される。下記のΣは、添字jに対する総和を意味する。ここで、iは、着目セル130のインデックスを表す。jは、着目セル130に応じた評価領域134内の各セルのインデックスを表す。maxa,0は、a及び0のうち大きい値を返す関数である。最後に、ドットパターンDPTにおける第1評価値EV1は、次の4式で表される。下記のΣは、添字iに対する総和を意味する。3式から諒解されるように、重なり量OLxが正値であるほど、第1評価値EV1が総じて大きくなる。すなわち、この第1評価値EV1が大きいほど、隣接するドット間のX方向離間量が低減されるので、ドットパターンDTP全体として、矢印Y方向に延在する筋むらに対する頑健性が高くなる。一方、第1評価値EV1が小さいほど、ドットパターンDTP全体として、矢印Y方向に延在する筋むらに対する頑健性が低くなる。なお、ドットのサイズ誤差Ers1Ers2として、種々の統計量Ersを用いることができる。また、液滴の着弾位置誤差Erp1Erp2として、種々の統計量Erpを用いることができる。ここで、統計量とは、統計学的手法を用いて算出した物理量であり、例えば、平均値、最頻値、中心値、最大値、最小値等であってもよい。これらの統計量を得るため、前記統計量と対応付けられた各種特性値例えばノズルの加工精度等から推定してもよい。また、第1評価値EV1は、主方向矢印X方向又は副方向矢印Y方向のいずれか一方を考慮して算出してよいし、両方を考慮して算出してもよい。特に、各種誤差Erp、Ersが相対的に大きい方向に関する統計量であることが好ましい。続いて、第2評価値EV2の算出方法について説明する。この第2評価値EV2は、各ドットの分散に起因するノイズ粒状性を評価するための評価値である。図8Aは、ドットパターンDPTを表す画像データを可視化した概略説明図である。図8Bは、図8Aに示す画像データに対してFFTを施して得られる二次元パワースペクトルの、動径方向における平均値である。以下、平均化されたパワースペクトルを単にスペクトルSPCという。スペクトルSPCは、低~中空間周波数帯域にかけて強度レベルが小さくなり、高い空間周波数帯域のみ強度レベルが高くなるいわゆるハイパス型いわゆるブルーノイズ型の空間周波数特性を有している。ノイズ粒状性を評価する例として、ドットパターンDPTの各セルの画素値オンオフ状態値に対してRMSRootMeanSquareを求めてもよい。しかし、図8Bに示すように、ブルーノイズ型のスペクトルSPCを有するドットパターンDPTでは、観察者による視認性が良好であるにもかかわらず、RMSの値が大きくなる傾向がある。すなわち、評価値としてのRMSと官能評価結果とが対応しない場合がある。そこで、本実施の形態では、人間の視覚応答特性を評価に採り入れ、さらに改良した第2評価値EV2を用いている。図9は、人間の標準視覚応答特性の一例である、ドゥーリーショーDooleyShaw関数観察距離300mmのグラフである。本実施の形態では、人間の標準視覚応答特性として、観察距離300mmでのドゥーリーショー関数を用いている。ドゥーリーショー関数は、VTFVisualTransferFunctionの一種であり、人間の標準視覚応答特性を模した代表的な関数である。具体的には、輝度のコントラスト比特性の2乗値に相当する。なお、グラフの横軸は空間周波数単位:cycle/mmであり、縦軸はVTFの値単位は無次元である。観察距離を300mmとすると、0~1.0cycle/mmの範囲ではVTFの値は一定1に等しい。であり、空間周波数が高くなるにつれて次第にVTFの値が減少する傾向がある。すなわち、この関数は、中~高空間周波数帯域を遮断するローパスフィルタとして機能する。第2評価値EV2は、スペクトルSPCの値をFUx,Uyとするとき、次の5式で算出される。ウィナーヒンチンWienerKhintchenの定理によれば、スペクトルSPCを全空間周波数帯域で積分した値は、RMSの2乗値に一致する。このスペクトルSPCに対してVTFを乗算し、この新たなスペクトルSPCを全空間周波数帯域で積分した値は、人間の視覚特性に略一致する評価指標となる。この第2評価値EV2は、人間の視覚応答特性で補正したRMSということができる。通常のRMSと同様に、第2評価値EV2は、常に0以上の値を取り、0に近づくほどノイズ粒状性が良好であるといえる。また、図9に示すVTFに対して逆フーリエ変換例えば、IFFTを施すことで、VTFに対応する実空間上のマスクを算出し、評価しようとするドットパターンDPTに対して該マスクを作用して畳み込み演算を行い、新たなドットパターンDPTに対してRMSを求めてもよい。これにより、5式を用いた上記方法と同等の演算結果を得ることができる。以上説明した第1評価値EV1と、第2評価値EV2とを組み合わせて、ドットパターンDPTについての全体評価値EVAを算出することができる。全体評価値EVAの一例として、次の6式で与えられる。この6式において、各評価項目の重要度に応じてα及びβの各値を定めることができる。例えば、非負値である第1評価値EV1は値が大きいほど望ましい特性であるとし、非負値である第2評価値EV2は0に近づくほど望ましい特性であるとする。このとき、α=1、β=1と定めることにより、筋むらの頑健性第1評価値EV1及びノイズ粒状性第2評価値EV2のバランスが十分取れた状態下において、全体評価値EVAの値は最大となる。ここで、α及びβは、理論的に定めた値であるか、経験的に見出した値であるかは問わない。なお、ドットパターンDPTを決定するための目標レベル許容範囲や評価関数に応じて、第1評価値EV1、第2評価値EV2及び全体評価値EVAの算出式を種々変更し得ることはいうまでもない。図10は、図2に示す閾値マトリクス決定部40の機能ブロック図である。閾値マトリクス決定部40は、未だ設定していない階調レベル後述する指定レベルlvを順次指定する階調レベル指定部140と、該階調レベル指定部140により指定された階調レベルでのドットパターンDPTにおける制約条件を設定する制約条件設定部142と、指定された前記階調レベルに応じたドットパターンDPTfixを決定するドットパターン決定部144と、該ドットパターン決定部144により決定されたドットパターンDPTfixを格納するドットパターン格納部146と、該ドットパターン格納部146により格納されたドットパターンDPTfixにおけるドットの配列に従って閾値マトリクスMtを決定する閾値決定部148と、前記ドットパターン決定部144での演算過程で生じる各種中間データを適宜格納する中間データ格納部150と、複数のドットが形成される位置誤差の統計量Erp、サイズ誤差の統計量Ers等のドット形成情報を格納するドット形成情報格納部151とを備える。さらに、ドットパターン決定部144は、ドット数決定部152と、初期パターン作成部154と、ドット位置移動部156ドットパターン作成部と、評価値マップ算出部158と、全体評価値算出部160評価値算出部と、更新可否判別部162とを備えている。以下、閾値マトリクス決定部40の動作の概略について、図11、図12及び図14のフローチャート、並びに図10の機能ブロック図を参照しながら説明する。本実施の形態では、閾値マトリクスMtの矩形格子上に配置するドット数を階調レベルに応じて決定し、ドットの配置とその評価を順次繰り返すことで、ドットの配置順を最適化する。そして、最適化された前記ドットの配置順に基づいて、閾値マトリクスMtの各行列要素での閾値を決定する。図11において、先ず、階調レベル指定部140は、未だ設定していない階調レベルを1つ指定するステップS1。以下、この指定された階調レベルを指定レベルlvという場合がある。この指定は、階調レベルの順番昇順又は降順に従ってもよいし、ランダムに順次指定してもよい。次いで、制約条件設定部142は、指定レベルlvでのドットパターンDPT後述するDPTfix、DPTini及びDPTtmpも含まれる。における制約条件を設定するステップS2。ここで、制約条件とは、閾値マトリクスMtの各行列要素における閾値を矛盾なく決定するため、各階調レベルでのドットの配置を制約する条件である。具体的には、指定レベルlvよりも低い階調レベルで既に決定したドットの配置及び順番を、該指定レベルlvでも継承する必要がある。また、指定レベルlvよりも高い階調レベルで既に決定したドットの配置の中から、ドットの位置を選択する必要がある。このような制約条件を全て満たすように、既に確定した各階調レベルのドットパターンDPTfixを読み出し、参照してもよい。次いで、ドットパターン決定部144は、指定レベルlvに応じたドットパターンDPTfix[lv]を決定するステップS3。具体的な決定方法に関しては後述する。なお、ドットパターン格納部146は、ドットパターン決定部144で決定されたドットパターンDPTfix[lv]を取得し、一時的に格納する。次いで、階調レベル指定部140は、すべての階調レベルでドットパターンDPTfix[lv]が確定したか否かを判別するステップS4。確定していないと判別された場合、ステップS1に戻って、以下、確定するまでステップS1~S3を繰り返す。一方、確定したと判別された場合、閾値決定部148は、ドットパターン格納部146から取得したドットパターンDPTfixを用いて、閾値マトリクスMtを決定するステップS5。具体的には、指定レベルlvにおいて、ドットパターンDPTfix[lv1]と、ドットパターンDPTfix[lv]との差分を算出し、新たにドットが発生した1つの行列要素に対し、閾値=lvを割り当てる。このようにして、閾値マトリクス決定部40は、閾値マトリクスMtを決定する。続いて、図11のステップS3における、指定レベルlvに応じたドットパターンDPTfix[lv]を決定する具体的方法について、図12のフローチャート及び図10の機能ブロック図を参照しながら詳細に説明する。本実施の形態では、ドットの配置を種々変化させたドットパターンDPTの作成と、評価値後述する全体評価値EVA及び評価値マップEV_MAPによる評価とを順次繰り返す方法を用いる。この場合、ドットパターンDPTを決定する最適化問題として、構成的アルゴリズムや逐次改善アルゴリズム等の種々の探索アルゴリズムを用いることができる。ここでは、ボイドアンドクラスター法VoidandClusterMethod;以下、VC法という。によるドットパターンDPTの最適化方法について説明する。先ず、ドット数決定部152は、指定レベルlvに応じて、セルに配置する予定であるドットの個数を決定するステップS31。例えば、指定レベルlvの値又は閾値マトリクスMtのサイズセルの総数と予め対応付けておく。次いで、初期パターン作成部154は、初期データとしてのドットパターンDPTiniを作成するステップS32。初期パターン作成部154は、決定した個数のドットをセル上に配置することで、図13Aに例示するドットパターンDPTiniを得る。ドットの配置は、例えば、擬似乱数の発生アルゴリズムを用いて乱数値を発生させ、該乱数値に基づいてランダムに決定してもよい。擬似乱数の発生アルゴリズムとして、メルセンヌツイスタMersenneTwister、SFMTSIMDorientedFastMersenneTwisterやXorshift法等の種々のアルゴリズムを用いてもよい。次いで、評価値マップ算出部158は、ステップS32で作成したドットパターンDPTiniから、初期データとしての評価値マップEV_MAPiniを算出するステップS33。評価値マップEV_MAPiniは、所定の評価関数に基づいてセル毎に算出された各評価値で構成されている。この評価値が大きいほど、良好な各種性能が得られるように設計されている。例えば、評価値マップEV_MAPiniは、セル毎の評価値EVi{3式及び図7Bを参照}の集合で与えられる。評価値EViを算出する際には、ドット形成情報格納部151からドット形成情報を予め読み出しておく。ここで、ドット形成情報とは、ドットの形成に関連する情報であり、位置誤差の統計量Erp、サイズ誤差の統計量Ers、出力解像度矢印X方向矢印Y方向が含まれてもよい。また、ドット形成情報格納部151は、記録媒体の種類又はインクの種類に応じたドット形成情報をそれぞれ格納してもよい。次いで、全体評価値算出部160は、ステップS33で作成した評価値マップEV_MAPiniから、初期データとしての全体評価値EVAを算出するステップS34。評価値マップEV_MAPiniは、各セルでの個別の評価値であるのに対し、全体評価値EVAは、ドットの全体配列に対する評価値である。全体評価値EVAの算出方法は、種々の方法を取り得る。例えば、全体評価値EVAは、上記した6式で与えられる。次いで、更新可否判別部162は、整数である変数Kに0を代入し、Kを初期化するステップS36。ここで、Kは、ドットパターンDPTの更新要否の判別回数を表すカウンタである。次いで、ドット位置移動部156は、第1評価値EV1及び第2評価値EV2に基づいた所定の評価基準に従いつつ、制約条件を満たすようにドットの位置を移動することで、ドットパターンDPTtmpを取得するステップS37。この取得方法について、図14のフローチャートを参照しながらさらに詳細に説明する。本実施の形態では、ドットの移動セル対の交換を決定するための評価値マップEV_MAPに対し、人間の視覚応答特性に応じた補正を行う。具体的には、視認され易いセル密集したドットにおける評価値が最大となり、ドットがオフ状態であるセルにおける評価値が最小となる。これにより、ドットが移動する成功確率が向上し、処理演算を高速化できる。図14において、先ず、ドット位置移動部156は、ドットの形成を模擬した画像データを作成するステップS371。以下、この画像データを模擬画像SIM_IMGという。図15Aは、図7AにおけるドットパターンDPTに基づいて各ドットの配置状態を模擬した図である。例えば、第1ドットの形成領域200及び第2ドットの形成領域202は、それぞれ均一な色を有すると仮定する。このとき、図15Bに示すように、破線矢印に沿った明度Lプロファイルが推定される。このグラフは、信号値が明度で定義された模擬画像SIM_IMGの断面プロファイルである。このように、模擬画像SIM_IMGのサンプル間隔を、閾値マトリクスMtのサンプル間隔よりも小さく設定することで、例えば、形成領域200と形成領域202との重複領域204での色変化を精度良く模擬できる。次いで、ドット位置移動部156は、模擬画像SIM_IMGに対して、視覚フィルタを作用するステップS372。視覚フィルタとして、例えば、図9に示すVTFの逆変換特性を用いてもよい。各セルに対応する位置での算出値は、視覚補正マップVF_MAPとして中間データ格納部150に一時的に格納される。なお、人間の視覚応答特性と精度良く対応させるために、模擬画像SIM_IMGのサンプル間隔に応じた視覚フィルタを用いることが好ましい。次いで、ドット位置移動部156は、評価値マップEV_MAPを補正するステップS373。具体的には、現時点での評価値マップEV_MAPに対して、ステップS372で算出された視覚補正マップVF_MAPを乗算する演算をセル毎に実行する。以下、得られたマップを、補正済みマップEVC_MAPという。次いで、ドット位置移動部156は、すべての交換組合せを有効にするステップS374。交換組合せとは、2個のセル間におけるドットのオンオフ状態を交換する組合せである。図13A例では、256個の行列要素のうちから2個の組合せを選択することから、32640=256255/2通りの組合せを有効にする。次いで、ドット位置移動部156は、補正済みマップEVC_MAPの差分値が最大となる一対のセルセル対を決定するステップS375。すなわち、補正済みマップEVC_MAPの値が最大であるセルと、最小であるセルとを1個ずつ抽出する。次いで、ドット位置移動部156は、ステップS375で選択したセル対を交換することで、現時点でのドットパターンDPTが変化するか否かを判別するステップS376。具体的には、選択されたセル対のうちドットオン状態が0個又は2個である場合、ドットパターンDPTは変化しない。また、選択されたセル対のうちドットオン状態が1個である場合、ドットパターンDPTは変化する。変化しないと判別された場合、ステップS375で選択されたセル対による交換組合せを除外しステップS378、補正済みマップEVC_MAPの差分値が次に最大となる他のセル対を順次選択するステップS375。一方、変換すると判別された場合、ドット位置移動部156は、指定レベルlvでの制約条件を満たすか否かをさらに判別するステップS377。制約条件を満たさないと判別された場合、ステップS375で決定されたセル対による交換組合せを除外しステップS378、補正済みマップEVC_MAPの差分値が次に最大となる他のセル対を順次選択するステップS375。制約条件を満たすと判別された場合、ドット位置移動部156は、ドットパターンDPTに対してセル対のオンオフ状態を交換し、新たなドットパターンDPTtmpを取得するステップS379。図13Aにおいて、第1セル206における補正済みマップEVC_MAPが最大であり、第2セル208における補正済みマップEVC_MAPが最小であったとする。このとき、図13Bに示すように、第1セル206及び第2セル208のオンオフ状態が反転することで、第1セル206の位置に存在するドットが第2セル208の位置に移動する。このようにして、ドット位置移動部156は、制約条件を満たすようにドットの位置を移動することで、ドットパターンDPTtmpを取得するステップS37。次いで、図12に戻って、評価値マップ算出部158は、ドットパターンDPTtmpから評価値マップEV_MAPtmpを算出するステップS38。そして、全体評価値算出部160は、評価値マップEV_MAPtmpから全体評価値EVAを算出するステップS38。これらの算出方法は、ステップS32及びS33での算出方法と同一である。次いで、更新可否判別部162は、ドットパターンDPTtmpの全体評価値EVAtmpと、現時点での最大値である全体評価値EVAとの大小関係を比較するステップS39。EVAtmp>EVAを満たさないすなわち、EVAtmp≦EVAである場合は、ステップS40を行うことなく、次のステップS41に進む。一方、EVAtmp>EVAを満たす場合、ステップS37で求めたドットパターンDPTtmpを、現時点での最適なドットパターンであると判別する。このとき、中間データ格納部150は、現在記憶しているドットパターンDPTに対し、ステップS37で求めたドットパターンDPTtmpを上書き更新するステップS40。また、中間データ格納部150は、現在記憶している全体評価値EVAに対し、ステップS38で求めた評価値EVAtmpを上書き更新するステップS40。さらに、中間データ格納部150は、現在記憶している評価値マップEV_MAPに対し、ステップS38で求めた評価値マップEV_MAPtmpを上書き更新するステップS40。その後、次のステップS41に進む。次いで、更新可否判別部162は、現時点でのKの値を1だけ加算するステップS41。次いで、更新可否判別部162は、現時点でのKの値と予め定められたKmaxの値との大小関係を比較するステップS42。Kの値の方が小さい場合は、更新可否判別部162は、現時点での全体評価値EVAと、予め定められた許容値EVA_OKとの大小関係をさらに比較するステップS43。EVA>EVA_OKを満たさないすなわち、EVA≦EVA_OKである場合、ステップS37まで戻り、以下ステップS37~S41を順次繰り返す。なお、この最適化演算における収束性を十分確保するため、例えば、Kmax=10000と定めることができる。第1の終了条件K>Kmax又は第2の終了条件EVA>EVA_OKの少なくとも一方を満たす場合、更新可否判別部162は、現時点でのドットパターンDPTを、暫定的に確定したドットパターンDPTとして決定するステップS44。このようにして、ドットパターン決定部144は、最後に更新されたドットパターンDPTを、ドットパターンDPTfix[lv]として確定する図11のステップS3参照。図16Aは、所定の作成条件下で最適化されたドットパターンDPTfixを表す画像データを可視化した概略説明図である。図16Bは、図16Aに示す画像データに対してFFTを施して得られる二次元パワースペクトルの、動径方向における平均値である。図16Aに示すドットパターンDPTfixは、図7AのドットパターンDPTと比べて、一方向行方向に連結するドットの割合が多い。これにより、搬送方向矢印Y方向に延在する筋むらに対する頑健性が向上する。このように、複数のドットが形成される位置誤差Erp1、Erp2の統計量Erp又はサイズ誤差Ers1、Ers2の統計量Ersに基づいて、閾値マトリクスMtの行方向及び列方向のいずれか一方向におけるドットの重なり程度を定量化した第1評価値EV1を算出するようにしたので、ドットの形成ばらつきに起因する画像への影響度を統計的且つ定量的に予測可能である。そして、第1評価値EV1に基づいて閾値マトリクスMtを適切に決定することで、前記一方向に延在する筋むらに対する頑健性が高くなる。本実施の形態は、以下の変形例1~3のように構成してもよい。なお、本実施の形態に係る画像処理装置12及び画像形成装置14図1~図16B参照と同じ構成要素については、同じ参照符号を付して、その詳細な説明を省略する。<第1変形例>本実施の形態では、閾値マトリクス決定部40は、画像処理装置12に設けてられているが図2参照、画像形成装置220に一体的に組み込んでもよい。図17は、第1変形例に係る画像形成装置220の機能ブロック図である。画像形成装置220は、信号変換部28、ヘッドドライバ30及びヘッドユニット22の他、閾値マトリクス決定部40図2及び図10参照と同等の機能を有する閾値マトリクス決定部40Aをさらに備えている。これにより、画像形成装置220単体でハーフトーン処理を施すことが可能であり、別装置による演算部図2の閾値マトリクス決定部40が不要となる。<第2変形例>本実施の形態では、全体評価値算出部160は、幾何学的計算により第1評価値EV1を算出しているが、他の手法例えばパターンマッチング法を用いて算出してもよい。図18は、第2変形例に係る閾値マトリクス決定部40Bの機能ブロック図である。閾値マトリクス決定部40Bは、図10に示す各部の他、閾値マトリクスMtよりも小さいサイズの部分的なドットパターン以下、サブパターンSPTという。を複数決定するサブパターン決定部230と、該サブパターン決定部230により決定された各サブパターンSPTにおけるドットの重なり程度の頑健性を定量化し、各得点を決定する頑健性得点決定部232とをさらに備えている。そして、評価値マップ算出部158B又は全体評価値算出部160Bは、第2変形例における算出方法を用いて、評価値マップEV_MAP等又は全体評価値EVA等を算出する。以下、閾値マトリクス決定部40Bの動作について説明する。この動作は、図11、図12及び図14で示したフローチャートと基本的に同様であるので、全体の説明を省略する。本実施の形態と異なるステップS33、S34及びS38図12参照について、図19A及び図19Bを参照しながら説明する。ステップS33又はS38において、評価値マップEV_MAPiniEV_MAPtmpの算出に先立ち、サブパターン決定部230は、後述するパターンマッチングに用いるサブパターンSPTを決定する。そして、頑健性得点決定部232は、サブパターン決定部230により決定された各サブパターンSPTにおけるドットの重なり程度の頑健性を定量化する。図19Aは、筋むらが発生し易いサブパターンSPTの一例を表す概略説明図である。本図では、行方向、列方向ともに3セルであるサブパターンSPTを表記している。各サブパターンSPTは、各ドットは上下方向に隣接せずに、斜め方向に隣接する特徴がある。これらの場合、着弾位置誤差Erp1、Erp2が次第に大きくなるにつれ、一方向行方向に延存する筋むらが発生する可能性が急激に高くなる。このように、筋むらが発生し易いサブパターンSPTを選択的に抽出する。なお、サブパターンの決定又は定量化に際し、画像形成装置14の出力特性出力解像度、ドットのサイズR1、R2、位置誤差の統計量Erp、サイズ誤差の統計量Ersに応じて種々変更してもよい。そして、評価値マップ算出部158Bは、パターンマッチング手法を用いて、各セルでの個別評価値EViを算出する。図19Bは、第2変形例に係る第1評価値EV1の算出方法を表す概略説明図である。図19Bに示すように、ドットパターンDPTini又はDPTtmpの部分パターンと、サブパターン決定部230で予め決定されたサブパターンSPTとを照合する。ここで、部分パターンとは、ドットパターンDPTini又はDPTtmpのうち一部のドットパターンをいう。本変形例では、着目セル部分パターンの中心セルの位置を順次変更しながらパターンマッチングを行う。本図例のように、横方向にラスタ走査してもよい。部分パターンとサブパターンSPTとのドット状態が完全に一致する場合、評価値マップ算出部158Bは、該サブパターンSPTに応じた得点を加算する。すべてのサブパターンSPTでの照合が完了した後、評価値マップ算出部158Bは、その得点の合計を、前記着目セルでの個別評価値EViとして算出する。そして、着目セルを順次変更しながら、個別評価値EV1iを算出することで、評価値マップEV_MAPを得る。同様に、ステップS34又はS38において、全体評価値算出部160Bは、評価値マップ算出部158Bにより算出された評価値マップEV_MAPに基づいて全体評価値EVAを算出する。このように構成することで、演算量が少ない比較的簡便な方法で第1評価値EV1を算出できる。<第3変形例>本実施の形態では、各種特性値ノズルの成形加工精度等から統計量Erp、Ersを推定しているが、実際の印刷結果に基づいて計測してもよい。例えば、特定の印字パターン240を印刷した後に画像を解析することで、各種統計量を簡便に取得可能である。図20は、印字パターン240の吐出形成に供される制御信号を可視化した概略説明図である。信号領域242内に表記された複数のセルは、各ノズル122図6参照における制御信号を時系列的に表している。具体的には、黒色のセルはオン状態を表し、白色のセルはオフ状態を表す。すなわち、用紙20上において、黒色のセルに対応する二次元位置に各ドットが形成されることとなる。信号領域242には、矢印Y方向搬送方向に延在する複数の線画像244が規則的に形成されている。複数のノズル122のうち1つのノズルを選択し、そのノズル単体で、矢印Y方向搬送方向に延在する線画像244を1本形成する。ノズル122毎に線画像244を形成しているので、線画像244の総数は、ラインヘッド84図6参照に設けられたノズル122の総数と一致する。なお、図20例では、線画像244の幅は1セルドットに相当し、長さは10セルドットに相当する。以下、図20に示す印字パターン240を用いて各種統計量を計測する方法について具体的に説明する。印字パターン240を表す制御信号をヘッドドライバ30図1参照に供給し、適切な印刷制御をすることで、用紙20上に印字パターン240が形成される。その後、図示しない画像読取装置いわゆるスキャナで印字パターン240を読み取った後、読取画像データに対して各種解析手法を施して各種統計量を計測する。以下、具体例を示す。先ず、公知のパターンマッチング手法を用いて、読取画像データと、図20に示す制御信号データとの位置合わせ処理を行う。なお、制御信号データは、画像読取装置の入力解像度と一致させるように拡縮する必要がある。次いで、読取画像データから線画像244をそれぞれ検出し、制御信号データでの位置理想位置に対する読取画像データでの位置ずれ量を計測する。実際の位置ずれ量は、読取画像データでの画素数と、単位画素サイズとの積で計算可能である。このように、各ノズル122でのドットの位置誤差統計量Erpを計測することができる。次いで、検出された各線画像244の幅及び長さを計測する。実際の各幅及び長さは、読取画像データでの画素数と、単位画素サイズとの積で計算可能である。このように、各ノズル122でのドットのサイズ誤差統計量Ersを計測することができる。最後に、位置誤差の統計量Erp及びサイズ誤差の統計量Ersをノズル122毎に計測した後、画像形成装置14の図示しないメモリに格納する。あるいは、閾値マトリクスMtを作成するため、画像処理装置12例えば、図10のドット形成情報格納部151に格納する。これにより、閾値マトリクスMtの作成の際、ドット形成情報を参照できるようになる。なお、印字パターン240の計測には、上記した画像読取装置の他、種々の計測装置を用いてもよい。画像読取装置を用いる場合、その種類に応じて線画像244の幅又は長さを適宜変更してもよい。例えば、線画像244を充分に長くすることで、画像を読み取る際に、塵埃の付着等による誤差の影響を受け難くなる。ラインヘッド84により複数のサイズのドットを形成可能である場合、ドットサイズに応じて統計量Erp、Ersを計測してもよい。また、印字パターン240の形成の際、インク滴同士の着弾干渉が発生しないように、線画像244の配置を適宜変更してもよい。例えば、サイズが大きいドットを形成する場合、線画像244の間隔を通常よりも大きくしてもよい。互いに隣接するドットにおいて、インク滴の着弾時点に十分な時間差を設けても同様の作用効果が得られる。このように、図20に示す印字パターン240を用いることで、位置誤差の統計量Erp及びサイズ誤差の統計量Ersを簡便に計測できる。なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。例えば、本実施の形態では主にCMYK4つの色版を中心に説明したが、これに限定されることなく、任意の色版の種類及び版数に設計変更できる。例えば、CMYKの標準インクと、LC、LM等の淡色やW白色等のオプションインクとを組み合わせてもよい。また、本実施の形態では、画像形成ドラム80の回転により用紙20のみを搬送させているが、ヘッドユニット22及び用紙20のうち少なくとも一方を搬送させればよい。両者を相対移動させる構成であれば、本発明を適用できるからである。さらに、閾値マトリクスMtの行方向若しくは列方向のサイズ、又は閾値のレベル数は、本実施の形態に限定されず、適宜変更してもよいことは言うまでもない。"