JP4610445B2 - ディジタルプリンタにおける均一性補正応答曲線ｒｃを実施するための方法とシステム、画像ストリーク補正方法、及びストリーク補正のためのアクティブ補正方法 - Google Patents

Description

本発明は概して、印刷物における画像ストリーク補正に係り、より詳しくは、プリンタノイズ及び測定ノイズの影響を最小限に抑えながら、縮小メモリ又は計算要件を使用して印刷均一性を達成する方法及び装置に関する。

画像の不均一性は、大部分のディジタル・マーキング（指圧痕）プロセスに対して長い間にわたり困難な問題であった。ストリークは、一般に印刷された画像において処理方向に平行に延びる一次元画像欠陥である。これらは、マーキング・エンジンにおける一部の構成要素の望ましくない不均一応答によって一般に生じられる。静電プリンタ、インクジェット・プリンタ又は同様の画像形成システムのサブシステムにおける欠陥は、印刷された画像における目に見えるストリークを生じさせることがある。たとえば、受光体の引っかき傷、充電ワイヤの汚れ、不均一なＬＥＤイメージャ、及びラスタ出力スキャナ（ＲＯＳ）のスポットサイズ変化は、静電写真マーキング・エンジンにおいて描画された画像ストリーキングを生じさせるサブシステム問題の実例である。帯状部はまた、一般に印刷された画像において処理方向に対し垂直に延びる一次元画像欠陥である。これらは、現像ロールの受光体ドライブの非円形部の不均一速度や、ＲＯＳ多面鏡の揺れなどのマーキング・サブシステムの時間依存性能によって、一般に生じられる。グレーの均一なパッチにおいて、ストリーク及び帯状部は、グレーレベルの変化のように見えることもある。一般に、トナーが黒、シアン、マゼンタ、イエロー、又は何か別の色であるかどうかに関係なく、「グレー」は、単色分離層の光学的濃度又は領域被覆値を表わす。

画像ストリーキングを引き起こすものを述べる他の方法は、プリンタのマーキング諧調再生曲線（ＴＲＣ）がクロス処理方向における位置の関数であるということである。たとえば、ストリークから離れて印刷するときよりもストリーク上で印刷するときに、光のストリークは入力グレーレベルの関数として印刷濃度を低下させる。

ストリークを減じるための既存方法の多くは「受動的」である。すなわち、これらの方法は、不均一性を検出し、補正することを利用せず、むしろ、極めて均一な方法で作動するサブシステム構成要素（例えば、ＲＯＳのためのより正確な光学システム）を使用することを必要とする。その結果、製造費及び維持費は、より厳しい画質要件に対処するために大幅に増大する。ストリークを低減する１つの方法は、マーキング・エンジン・サブシステムの臨界パラメータを設計し、作成することである。しかしながら、こうした精密製造は、コストが非常に高くなることが多い。

ストリークを補正するために、空間的に変化するディジタル画像処理でディジタル入力画像を修正することが提案されている。目標空間全体にわたってそれぞれのグレーレベルが所望の値に印刷されるように不均一エンジン応答を補正する、空間に依存するＴＲＣが提供される。エンジン応答曲線「ＥＲＣ」を正確に測定するプロセスが実施されている。従来技術に示されるフィードバック制御などの反復法は、誤りを直し、色を調整し、さらにノイズを低減するための適切な補正値を計算するために使用されていた。しかしながら、従来の画像処理解決法は、詳細な測定及び反復方法を行なうことによって、ストリーク補正の基本概念を提示したが、一般的な印刷画像経路アーキテクチャに対して実用的且つ費用効果的であるＴＲＣのセットを選択する最適な方法に対して細部を構築しなかった。

ＴＲＣは、異なるビットマップ被覆領域のパッチを印刷することによって測定されることもある。一部のディジタル画像処理用途では、グレーのパッチの反射率がトナー被覆領域センサで測定される。トナー被覆領域センサは、中間調スクリーン寸法よりもはるかに大型の照射ビームで一般に設計される。しかしながら、この大型のビームは、サブシステムを十分に実行しないために発生する可能性がある幅狭のストリークに対するセンサとして有用であるトナー領域被覆センサのための解像度を付与しない。

米国特許出願第０９／７３８，５７３号（クラッセン（Klassen）他）では、各画素列ごとの個々のＴＲＣを処理方向に導入することによってストリークを補正するための方法が開示され、該方法は、十分な計算リソース及びメモリを必要とする。上記米国出願の発明を使用して、補正パターンは印刷され、最初に望ましいＴＲＣを測定するために操作され、次に、ストリークが検出され、測定される。ストリークに関連付けられる画素列ごとのＴＲＣは、ストリークを補正するために修正される。

米国特許第４，５５３，０３３号 米国特許第５，７４９，０２０号 米国特許第５，９６３，２４４号 米国特許第６，０２１，２８５号 米国特許文献ＵＳ２００３０１４７６６０Ａ１ 米国特許文献ＵＳ６，６３６，６２８Ｂ１ 米国特許文献ＵＳ６，７６０，０５６Ｂ２ 欧州特許文献ＥＰ１１５６６６６Ａ２ 欧州特許文献ＥＰ０５９７５７１Ｂ１

例えば、画像ストリークを減少し、同時に、システム・リソース及び時間の低減を要求することによって、印刷均一性を実現する際の欠点に対処することができる方法及びシステムが、当該技術においてより明確に必要とされるものである。費用効果的画像ストリーク補正システム及び方法を提供するための技術における欠点を考慮に入れて、本発明者らは画像欠陥を有効的且つ効率的に改善するための解決法を提供する。

本明細書中で使用される用語「応答曲線（ＲＣ）」は、「エンジン応答曲線（ＥＲＣ）」、又は「諧調再生曲線（ＴＲＣ）」を等しく表わすものとする。これら曲線がほぼ逆であることから、本発明を完全に理解するためにこれらの曲線のいずれも同等に表わすことが可能であることが不可欠であり、したがって、本発明に関連する多くの動作は、いずれのタイプの曲線でも実行できる。

本発明の例示的な実施の形態による方法は、ディジタルプリンタに対する均一性補正ＲＣを実行し、この方法は、（ａ）所望の均一性の空間上のＲＣの集合を測定するステップと、（ｂ）ＲＣを表示する基底ベクトルのサブセットを選択するステップと、（ｃ）基底ベクトルのサブセットから得られる均一性補正ＲＣをディジタル画像に適用するステップと、を有する。

本発明の別の実施の形態によると、発明の方法は、（ｄ）補正ＴＲＣを適用した後にＥＲＣを測定し、残余誤差を修正し、このステップを１回以上繰り返すステップをさらに有する。

本発明の別の実施の形態によると、発明の方法は、結果的にシステム全体の目的ＲＣで印刷することになるように必要とされるグレーレベルの変化をもたらすためにＲＣが使用されるステップを有する。

本発明の別の特徴によれば、目的ＲＣは、所望の均一性の空間上のすべてのＲＣ、及び他のプロセス制御が経時的に印刷濃度を維持するために使用されるものに対するプリンタ応答を感知する場所の近傍におけるすべてのＲＣの平均の少なくとも１つから得られる。

本発明の別の特徴によると、均一性補正ＲＣは、基底ベクトルの線形結合を形成する算術演算としてディジタル画像に適用される。

本発明の別の特徴によると、時間変動するエンジンＲＣを補正するために経時変化する目的ＲＣが適用される。本発明はまた、経時的に平均的（空間全体にわたる）又は全体的安定性を維持するために一定の時間間隔でＲＣを適用するプロセスとして適合可能とすることができる。

本発明によるシステム及び方法の種々の例示としての実施の形態は、添付の図面を参照して詳細に述べられる。

本発明の方法を使用すると、ストリーク補正に必要とされる空間的ＲＣの数が減少されるが、ストリーク補正のリアルタイム実行ははるかに簡単且つ費用効果的になる。また、本発明は、マーキング・エンジン内の画素列、及び多数のマーキング・エンジン全体にわたってより好ましい均一性を達成することができ、これまでの空間的ＲＣ方法より高速に集中させることができる。本明細書中に述べられた補正技術は、カラー及び白黒画像形成の各装置に適用できる。

本明細書中に使用されるように、プリント関連の用語「印刷グレーレベル」は、印刷表面上で０乃至１００％の許容範囲にある材料の被覆量による反射率の量を示すが、一般にこの材料は所望の色に着色されてもよい。印刷グレーイレベルは、百分率又は何らかの光学単位（例えば、明度）として表示されることができる。

「入力グレーレベル」は、一般に、コンピュータ、入力スキャナ又は他の画像データソースからマーキング・エンジンに送信される０乃至２５５の間の整数として表示されるディジタル値である。入力グレーレベルは、印刷グレーレベルを作成するようにプリントエンジンを駆動するために使用される。

本明細書中に使用される「実際のグレーレベル」は、印字画像の印刷グレーレベルを測定するセンサの応答である。所与の入力グレーレベルでは、実際のグレーレベルは、筋状の不均一な外観を生じるクロス処理方向における距離の関数である。さらに一般的に、所与の入力グレーレベルでは、実際のグレーレベルは、所望の均一性の空間の不均一な外観を生じるプリンタ・クラスタ内の空間的位置、時間、又はプリントエンジンの関数でもよい。

「所望の均一性の空間」という用語は、ｘ及びｙの各座標にあるような空間的範囲、時間、多数のプリントエンジン、及び多数のイメージャを表わすものとする。空間的範囲は、ｘ及びｙ位置として直接アドレス指定したり、又は、低コストの行列ごとの実施をそれぞれストリーク及び帯状部に対して実現したりすることができる。時間的特徴は、プリントジョブの間に、又は種々のジョブを含むより長い期間にわたって動作する時に、プリントエンジンの均一性を構成する。多数のプリントエンジン特徴は、緊密統合並行印刷（ＴＩＰＰ）アーキテクチャ、ネットワーク化印刷クラスタ、及び、何かデータ転送手段によって結合できるプリントエンジンを含む。マルチ・イメージャ特徴は、画像を印刷するために使用されることができる多数の印刷ヘッドを含む。この空間的配置を教示することが容易であることによるストリーク補正における「所望の空間的均一性」は後述される。こうした概念は、多数の空間的寸法、時間、多数のプリントエンジン、及び多数のイメージャにまで容易に拡大する。

「所望のグレーレベル」は、マーキング・エンジンが印刷することが意図されているものに対するセンサの応答として定義される。所望のグレーレベルは、均一のグレーストリップの位置に関係なく、時間、及び、所望の均一性の空間内の他の次元と無関係である。均一性の修正のために、所望のグレーレベルは、すべての実際のグレーレベルの平均であるように定義されることができる。所望のグレーレベルは、また、マーキング・エンジンが印刷するように設計されている目標値でもよい。さらに、所望のグレーレベルは、プロセス制御のために使用されるポイント・センサの位置にあるエンジン応答曲線でもよい。

「諧調再生曲線」という用語は、当該分野で種々の方法で使用されることがある。以下の教示内容におけるあいまい性を回避するために、種々の関連用語を定義したい。「エンジン応答曲線（ＥＲＣ）」は、実際のグレーレベルと修正された入力グレーレベルとの関係である。諧調応答曲線は、入力グレーレベルを、プリンタを駆動するために使用できる修正された入力グレーレベルに変換するディジタル画像処理モジュールである。均一性補正を実行するときに、近似逆関係によりＥＲＣ又はＴＲＣのいずれかで多くの分析が実行されることもあるので、ＥＲＣ又はＴＲＣのいずれかを示すために単数若しくは複数の応答曲線（ＲＣ）という用語を使用するものとする。均一性補正のためにグレーレベルデータの分析又は処理において使用される、ＲＣに対する「均一性補正ＲＣ」という用語、即ち、ＥＲＣ及びＴＲＣのいずれかを使用するものとする。

所望の実際のグレーレベルは、入力グレーレベルの関数として、意図されたエンジン再生曲線（本明細書中では「ＲＣ」とも称される）を定義する。入力グレーレベルの関数としての実際のグレーレベルは、ローカルＲＣを定義する。ローカルＲＣは、クロス処理方向における印刷画像の各画素位置に対し存在する。したがって、例えば、１１インチ幅／６００ｓｐｉプリンタは、１つの所望の諧調再生曲線、及び６６００（６００×１１）個のローカルＲＣを有することになり、６６００個の異なる画素位置の各々に対し１つのローカルＲＣが存在する。

図１は、入力グレーレベルの関数として、明度、印刷トナー濃度の測定単位を示す２本の曲線のグラフである。ストリーク欠陥が存在しない場合、理想的な又は意図されたＥＲＣ２１０はすべての画素列における入力グレーレベルの関数として、出力明度を示す。実際のＥＲＣ２００は、ストリーク欠陥を起こす画素列に対する入力グレーレベルの関数としての実際の出力明度の実例である。この画素列でのプリンタ応答が正確であった場合、実際のグレーレベル対入力レベルのプロットは、すべての位置において理想的又は意図されたＥＲＣ２１０のプロットと一致することになる。理想的又は意図されたＥＲＣ２１０からのこのローカルＥＲＣ２２０の偏差は、すべてのグレーレベルにおけるこの画素位置に対しストリーキングの程度を定量化する。

理想的ＥＲＣ２１０に基づいて、この画素位置で所望の実際のグレーレベル出力を得るために、理想的条件において実際のグレーレベル出力が４０である画像部が望ましい場合、静電写真又は電子写真画像形成システムは、入力グレーレベルが１１７であることを用いてその画像部を印刷することが必要になる。実際のＥＲＣ２２０に基づいて、グレーレベル出力が４０の画像部が望ましく、入力レベル１１７が使用される場合、実際の印刷グレーレベルは３６となり、これは、意図されたレベルに対する誤差である。４０の均一明度を達成するために、ストリーク欠陥を起こしている画素位置に対する入力グレーレベル値は、１１７の値から９７の値まで低下しなければならず、これは、ストリーク位置にある実際のＥＲＣ、及び理想的ＥＲＣから決定されることができる。ディジタル入力グレーレベルの修正は、ＴＲＣを用いて実行されることができる。

均一性補正ＴＲＣの１つの実施において、入力グレーレベルは、補正マトリックスにより、その画素に対する入力グレーレベルを修正することによって、各画素ごとに調整される。補正されたグレーレベルは、正確な画素位置及び入力レベルに応じて選択される。均一性を補正する諧調再生曲線は、入力画像又はグレーレベル値に適用され、該入力グレーレベル値から、均一性が修正されたプリンタに依存する修正グレーレベル値に変換する。ストリーク補正を目的として、１１インチのページ、１インチ当り６００スポット（ｓｐｉ）を有するこの均一性補正プロセスの適用を考慮する。上記のＲＣのうち６６００個は記憶され、適用されることが必要になる。したがって、広い空間的範囲にわたって多数のエンジンの全体に、又は、一般に均一性の所望の空間にわたって、この均一性補正方法を適用するために、例えば計算、メモリ及び時間などのシステム費用が高すぎる可能性があることを理解できる。

本発明者らは、画像ストリークの形で発生し、そうでなければ、メモリ及び関連付けられる処理への係わり合いが低減した状態で発生する、不均一性を抑制するための方法及びシステムを提供する必要性を理解した。図２を参照すると、フローチャート４００は、本発明の例示としての実施の形態による方法を示している。この方法は、ステップ４１０に示すように所望の均一性の空間にわたってＲＣの集合を測定し、及び／又は識別することを含む、ディジタル・プリンタなどのシステムに対する均一性補正ＲＣを実現する。そのために、ローカルＲＣは、走査プリントから感知されたり、リニア・アレイ・センサを使用して紙若しくはプリンタ内部の受像部材上で感知される。

スキャナに基づく測定又はリニア・アレイに基づく測定におけるノイズは、プリンタノイズ（粒状性、斑点など）及び測定装置におけるノイズから発生することがある。ローカルＲＣ測定は、真のエンジンＲＣによるものでなく、ノイズ源によるグレーレベルの関数として微細構造を示すこともある。本発明の別のはっきりした特徴によれば、ストリーク補正に必要な空間ＲＣの全集合は、ステップ４２０に示すようにより小さくなるように処理され、プリンタノイズ及びスキャナノイズを排除するセットを選択し、さらに所与のメモリ及び計算制約条件に対して最適である。ＲＣの選択セットは、測定／識別ＲＣからの直交基底ベクトルのサブセットを算出するために画像処理システムに関連付けられるコントローラを用いて作成される。ステップ４３０に示すように、ＲＣの選択セットは、基底ベクトルのサブセットに基づくディジタル画像均一性補正ＲＣとして実施される。適切な補正が達成されるまで、このプロセスがフィードバック制御ループ４４０を使用して任意に繰り返され得ることは理解すべきである。

本発明は、ＲＣが結果として全システム目的ＲＣを印刷するために必要とされるグレーレベルの変化を生じさせるように使用される処理を含んでいる。目的ＲＣは、所望の均一性の空間上のすべてのＲＣ、及び、他のプロセス制御が印刷濃度を経時的に維持するために使用されるものに対するプリンタ応答を感知するところの近傍にあるすべてのＲＣの平均の少なくとも１つから得られる。時間的に変化するエンジンＲＣを補正するために時間的に変化する可能性がある目標ＲＣが適用される。本発明はまた、経時的に平均（空間全体）又は全体的安定度を維持するために一定の時間間隔でＲＣを適用するプロセスとして適合可能とすることもできる。

ディジタル画像均一性補正ＲＣとして実施されるＲＣの選択セットは、基底ベクトルのサブセットに基づいていることもある。基底ベクトルは、離散的コサイン変換（ＤＣＴ）などの一定の直交基底ベクトル、特異値分解（ＳＶＤ）などのデータ依存性基底ベクトル、及び主要構成要素分析（ＰＣＡ）の１つである。基底ベクトルのサブセットは、各基底ベクトルに対応するデータ行列固有値の大きさに応じて基底ベクトルのより大きなセットから選択可能である。大きいデータ行列固有値は、ＥＲＣデータにおける変動性の割合が高い。

均一性補正ＲＣは、ＲＣルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）を用いて選択され、ディジタル画像に適用されることもでき、その場合、ＬＵＴは基底ベクトルのサブセットの一次結合によって生成される。本発明の別の特徴によれば、均一性補正ＲＣは、基底ベクトルの一次結合を形成する算術演算としてディジタル画像に適用される。これらの概念はすべて、更に詳述されるだろう。

本発明の特徴に従って、画素位置ＲＣ−ＬＵＴは、ディジタル画像内の画素に対しＲＣ−ＬＵＴを選択するために使用される。本発明の別の特徴によれば、画素位置ＲＣ−ＬＵＴは、ＬＵＴ内のインデックスとしてディジタル画像の所与の画素の画素列を使用する。本発明の他の特徴によれば、画素位置重みＬＵＴは、ディジタル画像内の所与の画素に対して基底ベクトル重みを選択するために使用される。図３を参照すると、画素位置ＲＣ−ＬＵＴは、ＬＵＴ選択用の曲線を示す代表的なグラフと共に示される。５１０は画素数に対して使用され、５２０は画素位置ＲＣ−ＬＵＴであればよい。５３０は、代表的なＴＲＣ−ＬＵＴであればよい。

図４を参照すると、アクティブ構成要素が画像経路内で協動するように配置されるシステム６００の概略図が示されている。システム６００は、ＲＣ補正モジュール６２０、エンジン応答モジュール（例えば、プリンタ）６３０、センサ６４０、及びコントローラ６１０を含む。反復フィードバック制御方法は、本発明の実施の形態において上述された発明の他の態様に関連して使用されるように示される。補正ＲＣの決定及び応用は、ＲＣ補正モジュール６２０と協動して制御モジュール６１０によって実行される。ＲＣ補正モジュールは、画像ストリークを修正し、画像不均一性を改善するために使用される選択されたタイプのプロセス（例えば、計算やＬＵＴ）を実行する。ベースの数の減少は、制御モジュール６１０の計算負担を軽減し、同時に、エンジン応答６２０におけるノイズ排除を行なう。制御モジュール６５０は、補正に使用すべき制御方法、及び補正を最適化し維持する基準などの種々の外部入力を受信することができる。

特異値分解（「ＳＶＤ」）は、多変量データセットを分析するための数学的技術である。ＳＶＤ手法は、正規直交基底ベクトルの一次結合として多変量データの表示を行ない、ここで、各連続する基底ベクトルは、可能な限り元のデータの変化量に相当する。多変量データセットの特異値は、減少固有値に応じて順序付けされるサンプル行列の正規直交固有ベクトルに対応する。

ＲＣのセットのＳＶＤ分析を実行することは、測定ノイズを真のＲＣ変化量から析出するための自動的方法を付与する。真のＲＣ変化量は、空間全体にわたって変化するとある程度の相関があるが、ノイズが測定されたＲＣ間では相関関係がない。相関関係のあるＲＣ変化量は、第１の少数の特異値を強化し、したがって、ＲＣの変化量に対する貢献を大きくすることになる。相関関係のないノイズは、他のすべての特異値上に拡散される。一層高位の値はそれぞれ、ノイズによって形成され、ＲＣの変化量に対する貢献を小さくすることになる。したがって、第１の少数の値がＲＣ表示に対して選択される場合、真のＲＣ変化量による信号は分析から自動的に明らかになる。

特異値の数を決定するための１つの手法は、各連続的ＳＶＤ値の構成要素に対する貢献率を決定することである。本発明者らは、ストリーク補正を達成するために、ＳＶＤをプリンタ空間ＲＣのセットに適用した。

図５のグラフを参照すると、各連続的特異値からの値が描画されている。このグラフは、こうした例に対して、９７％の変化量が第１の２つの特異値７０１及び７０２によって取得されることを示す。残りの変化量は、測定／マーキングプロセスの変動によって生じられるノイズであることもあり、このノイズを除去することが望ましい。これは、２つのＳＶＤ重みのみがエンジン応答を正確にモデル化し、この空間的ＲＣのセットに対して各画素列ごとに空間的ＲＣを再構築するために使用すべきであることを意味する。

ＳＶＤベースが、一定（又はデータに依存しない）基準に相反して、コサインベース及びサインベースのようなデータに依存することに注意したい。本発明者らによる数値研究は、少数のＳＶＤベースを用いて得られる元のＴＲＣデータに対する近似性が、同数の離散的コサイン変換（ＤＣＴ）ベースに対するものよりも優れていること、即ち、２つのＳＶＤベースに対して得られるＬ^*における近似誤差が５つのＤＣＴベースに対して得られる誤差と同じであることを示している。この特徴は、ＴＲＣ表示に対する一定基準を越えるＳＶＤベースの選択における重要な考慮すべき事柄である。

高速リアルタイム画像経路では、ストリーク補正に必要なＲＣの数を低減させることが望ましい。空間的ＲＣのＳＶＤベースの表示は、ＳＶＤ重みをクラスタ化することによってこの圧縮を実行するための非常に便利な方法を提供する。ＳＶＤ分析の前に、１１インチ幅／１インチ当り６００スポットのプリンタの不均一性が、６６００個の個々のＲＣによって表示される。ＳＶＤ分析の後に、各ＲＣは、有効特異値を掛ける重みのみによって記述される。２つの基準のみが各ＲＣを記述するために必要とされる場合、第１の重みがｘ軸上に描画され、第２の重みがｙ軸上に描画される空間内の点が各ＲＣを表示することができる。プリンタの全体の不均一性応答は、図７にこのように描画されるすべての６６００個の点によって示される。

図６に示されるグラフを参照すると、対象のプリンタのマゼンタＲＣに対する第１の２つの有効ＳＶＤ重みが、各列ごとに１つの空間的ＴＲＣを表示する座標（ｗ₁、ｗ₂）の各セットで描画される。各重みは、ＳＶＤアルゴリズムからの連続変数として出力される。不均一性を補正するために逆のＲＣを生成するときに、連続変数の精度が必ずしも必要であったり、又は求められたりすることはない。プリンタの応答は、重み応答空間においてクラスタ化されることができる。クラスタ化アルゴリズムの目的は、平均してすべての点を最適に測定する少数の点のセットを見出すことである。したがって、補正ＲＣの数は、ＳＶＤ重みをクラスタ化することによって減少することができる。クラスタ化は、エンジン応答ＲＣ、又は逆の（補正）ＲＣ上で実行することができる。一組のデータのクラスタ点を識別するために使用できる多くの手法があり、本発明は公知の方法をこのクラスタ化問題（例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）クラスタ化プログラム）に適用することができる。ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）は、「マスワークス社（The MathWorks）」によって流通化されている製品である。クラスタ化は、ＲＣの割合変化に大きく貢献する２より大きい数の基底ベクトルの三次元以上の空間に拡大できる。

図８を参照すると、図７に示されるデータ集合に対する１６個のクラスタ中心点が描画されている。図７における所与のデータポイントは、特定の基準（例えば、最小距離）を用いて図８の中心点の１つに割り当てることができる。最適に減少したＳＶＤ重みのセットは、プリンタによって生じられるＲＣのすべてを測定するクラスタ化ＲＣを生成するように、選択することができる。

所与の画素列ｐ及びディジタル画素値ｙ_inに対して、補正された出力画素値ｙ_outは、以下のように記載することができる。

本発明の別の特徴によると、目的ＲＣは平均補正値ＲＣ（エンジン応答逆関数の平均）であったり、又は、他の基準に従って定義されることもできる。空間的ＲＣモジュールが他のプロセス制御との潜在的不一致により平均値ＲＣを修正することが望ましくないこともある。一部の構成において、目的に対する同一性マッピングを使用することが望ましいこともあり、その結果、空間的変化量のみが修正される。一般性を維持するために、以下の分析は、目的補正ＲＣ及び目的からの偏差を使用する。上記の方程式は、目的ＴＲＣが分析の際に用いられる場合に以下で導き出される。

補正空間的ＴＲＣデータは、Ｍ×ＮマトリックスＹにおいて表示されることができる。
ここで、Ｍは、グレーレベルの数（例えば２５６）であり、
Ｎは、走査線上の画素列の数（例えば６６００）である。

まず、補正ＲＣ変化量を得るために、目的ＲＣが各ローカル補正ＲＣ値から減算される。

次に、Ｙ’上の特異値分解が実行される。
Ｙ’＝ＵＳＶ^T
ここで、Ｓは、対角線上に特異値を備えたＭ×Ｎマトリックスであり、Ｕ及びＶは、固有ベクトルから構成される。

ＳＶＤ表示は、以下のように書き換えることができる。

空間的補正ＲＣの完全セットは、以下のように目的ＲＣをＵＷマトリックスの積に加算することによって正確に表示される。

ノイズを抑圧するために、さらにＲＣの数の減少を補助するために、より高位の基底ベクトルが排除され、より高位の重みがゼロに設定される。これは、近似的ロバスト空間ＲＣを生成する。エンジンＲＣ又は逆関数（補正）ＲＣのどちらか一方がフィルタ処理される。数学的プロセスは、以下の通りである。

補正ＲＣの完全セットは、以下に示すように、目的ＴＲＣを「Ｕ＾Ｗ＾」マトリックスの積に加算することによって表示することができる。

これは方程式（１）のマトリックス表示である。

本発明の別の態様によると、ルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）が画素列に対するＲＣを参照するために使用することができる。ＬＵＴの実施では、方程式（１）又は方程式(２）に見られるような減少したＲＣの計算は、すべてのｐ及びｙ_inに対しコントローラにおいて実行され、ｙ_in−ｙ_outＬＵＴ若しくは各ｐごとのＬＵＴに対するインデックスがＴＲＣモジュールに送信される。

本発明の別の態様によると、算術を用いた実施は、ＲＣ演算を実行する。計算を実施する間に、ＲＣモジュールは重み、ベクトル、及び目的ＲＣを記憶し、方程式（１）又は方程式（２）などの数学的形式を用いてｐ及びｙ_inを仮定した出力値ｙ_outを計算する。

本発明の概念を検証するために、エンジン応答ＲＣの空間的変化量は、実際のストリークを示している多数の静電写真エンジンに対して測定された。さらに、エンジン応答における人為的歪みは、例えば画像濃度歪曲及び幅の狭いストリークなどの特定の種類の処理方向欠陥を検討するためにＲＣの範囲を作成するために使用された。ストリーク補正手順のモデルは、クラスタ化の異なる条件及び基底系の数を使用して連動された。こうした画像に特有の少数の異なる画像品質測定基準が考えられ、補正が適用されたときにストリーキングの変化をモニタするために使用された。補正は、モデル化された結果が合理的な動作を示したことの確認として、対象プリンタ上で実験的に行なわれた。

本発明者らは、画素列間のエンジン補正に対するメモリ保存及び計算上の効率性に重点を置いている。この特徴からの必要メモリの減少は大きい。補正の次元数が増加される場合、この減少はさらに大きい。たとえば、補正方法論は列よりも画素に対して拡張可能であり、エンジン全体にわたって適用され、受光器上の異なるプレートに適用され、直接マーキング・エンジンにおける異なるプリントヘッドに適用される。こうした場合において、最適ＲＣ減少方法は、ますます重要となる。

本発明の実質的な効果に対し更に考慮すべきことは、少ない努力で実行できることと、ネットワーク接続６５０を介してダウンロードできることである。

結果として、８乃至３２の補正ＲＣは、目に見えるストリークを効果的に除去し、均一性測定基準をかなり低いレベルにすることができることが証明された。これは、本発明の方法及びシステムを使用して、空間的ＲＣを用いたストリーク補正が極めて費用効果的な方法で実現できるのは、８乃至３２のＲＣを実施することがＡＳＩＣ複雑性や計算をあまり増やさないからであることを意味する。

簡単な例を使用して、本発明の技術を用いて達成可能なメモリ必要条件における一般的な保存を示すことができる。６６００のＲＣが２５６のグレーレベルのそれぞれに保存され、各レベルにおいて１バイトの出力があることを考慮する。概略を言えば、６６００×２５６で約１．７ＭＢのＲＣデータが保存されることが必要である。ＲＣがまず、少数のＳＶＤ基数のみを用いて近似され、その後、ＳＶＤ重みを３２レベル（３２×２５６＝８１９２バイトのＲＣデータ）にクラスタ化することを保存することが必要となる。ストリーク補正の品質を目に見えるような悪化をもたらすことなく、本発明は、保存すべきＲＣデータの量を９９．５％を越えて減少させることができる。

本発明は、ＲＣを平均ＴＲＣによって与えられた目的ＲＣに制御する特徴と共に既述されている。平均ＴＲＣが多数のＴＩＰＰエンジン全体にわたって、又は、単一のエンジンに対するすべての画素列の全体においても達成できないかもしれないことから、問題は生じる。たとえば、ＴＩＰＰアーキテクチャにおける２つのエンジンは、同一のＤ_max、１００％領域被覆率における光学濃度を達成できないこともある。目的ＲＣを達成できないことは、領域全体に及びエンジン全体を通して均一性が低下する結果となったり、さらに／あるいは、集中に必要とされる繰返し数を増やすことがある。

図９を参照すると、本発明の別の実施の形態が示され、ここでは、特定の目的ＴＲＣ−Ｄ_maxが設定され、多数のＲＣがこの目的に対して調整される制御ループ設定において使用される。本実施の形態の主要な態様は、高密度地点を設定するときに最小値Ｄ_maxを使用することである。

本発明の別の実施の形態は図９にも示されている。一部のプリンタは、領域被覆範囲を小さくすることに対しロバスト性がない。安定した方法で実現できる最小領域被覆範囲は、Ｄ_minとして定義される。処理方向におけるＤ_minが決定される。最高濃度Ｄ_minは目的ＴＲＣの端点として使用される。

目的ＲＣのＤ_maxが設定される単一プリンタＲＣシナリオを考慮する。この場合の焦点がＤ_max上にあるが、Ｄ_minに対する関連した概念がある。図９は、斜線領域として単一エンジン応答ＲＣの概念的範囲（スパン）、平均エンジン応答ＲＣ、及び好ましい目的ＲＣを示している。ＲＣの範囲は、プリンタの応答が適時に移動するときに、単一のページの全体にわたって、又は、多数のページ全体を通してＴＲＣの中心になることもある。Ａｖｅ（Ｄ_max）は、これまでの作業において目的ＲＣを設定することとして述べられているが、ｍｉｎ（Ｄ_max）を達成するだけが可能な印刷領域がＡｖｅ（Ｄ_max）を達成できず、ゆえにＡｖｅ（Ｄ_max）が目的における高濃度地点を設定する際に使用しなければならないことに留意したい。ｍｉｎ（Ｄ_max）のみが一般に達成可能であり、ＴＲＣ制御ループにおける高濃度地点を設定するために使用しなければならない。

好ましい目的ＲＣの一例は、高濃度端点で平均エンジン応答ＲＣに対する有意差を示すためにのみ示される。他の成形要因は、他の考慮すべき事柄に対してＤ_max以外の濃度で使用されることもある。例えば、丸い肩部及び足部は、ある程度改善された影及び先端動作を行なうことが多い。さらに、グレーバランスＲＣは、グレー範囲の有効部分に対して目的ＲＣを設定するために使用されることもできる。

図１０を参照すると、例えばＴＩＰＰアーキテクチャにあるような多数のエンジンを使用するときに、問題はより顕著になる。２つのプリントエンジンが単一のプリントエンジンと比べてＤ_maxがより大きく異なる可能性が高い。目的ＲＣを構築する際のｍｉｎ（Ｄ_max）を使用することに対する論拠は、上記と同様である。

さらに、図１０を参照すると、直接マーキング・プリンタにおいて多数の印刷ヘッドを使用するときにも、問題は顕著になることがある。２つの印刷ヘッドが単一の印刷ヘッドと比べてＤ_maxがより大きく異なる可能性が高い。目的ＲＣを構築する際のｍｉｎ（Ｄ_max）を使用することに対する論拠もまた、上記と同様である。

例えばＴＩＰＰアーキテクチャにあるようなグレーバランス及び多数のエンジンを考慮する場合、更なる考慮すべきことが生じる。個々のエンジンは、好ましく中性点を達成するために異なるグレーバランスを必要とすることがあるが、異なる目的ＲＣに対するＤ_maxは、それでも本発明に従って選択されなければならない。

同様の手法をＤ_minに対して使用することもでき、ここで、主要な濃度レベルは、用紙濃度より高い第１のレベル（例えばＤ１、ここで用紙はＤ₀又はＤ_min）である。その場合に、ｍａｘ（Ｄ１）は、一般に達成できることになる。Ｄ１の実験は行なわれなかったが、絶対値Ｄ_min（Ｄ０）がプリント全体にわたってプリント間で用紙によって限定されることからＤ_maxのように決定的であるとは考えられず、絶対値Ｄ_maxは多数の静電写真変数に限定される。

プリンタ間でＤ_minを一致させることは別の方法で達成することもできる。２台のプリンタＡ及びＢを考慮する。即ち、プリンタＡは、第１の中間調レベルで用紙からΔＥ＝０．２の距離で印刷することができ、プリンタＢは、第１の中間調レベルで用紙からΔＥ＝０．１の距離で印刷することができる。ΔＥは、色空間の色差の測度である。具体的には、これは、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間におけるユークリッド距離である。何か別の色差の測度と同様に、明度（Ｌ^*）のみを使用してもよいことは理解されるべきである。プリンタＢをΔＥ＝０．２を付与する中間調の濃度で印刷を開始させる代わりに、クロス処理方向における位置の関数として、急速に変化する２つの空間的ＴＲＣを適用することができる。第１のＲＣは、ΔＥ＝０．２で最低レベルを印刷し、第２のＲＣはこのレベルでは何も印刷しない。次に、中間調構造の効果を持たないために、これを適切に適用する場合、より低い値であるΔＥ＝０．１は、平均化することによって達成できる。この技術は、ΔＥのどんな値に対してもフィードバックに基づく反復法を介して一般化され、実現されることができる。

図１１を参照すると、発明の代替する実施の形態によるシステム１３００が示されている。本発明の別の実施の形態において、ローメモリの非ＬＵＴ技術が算術演算を介して空間的ＲＣベースのストリークの補正を実施するためにシステム内で使用され、ここで、算術演算の数は最小である。非ＬＵＴは、図４に述べられたようにコントローラ内部で実施することもでき、ＲＣ逆関数モジュール１３１０、特異値分析（ＳＶＤ）モジュール１３２０、基数算術モジュールの減少数１３３０、及び、制御経路１０５０内に示される算術ＲＣ実施モジュール１３４０を含んでいる。

この技術は、図１１に更に示すように均一性修正制御ループを有するリアルタイム画像経路１３５０において使用することができ、以下の３つのステップ、即ち、（１）乃至（３）を含む：（１）基底ベクトルの重み付け結合として各固有ＲＣを表示するために特異値分解（ＳＶＤ）１３２０を使用する；（２）第１の少数の基底ベクトルを選択することによってＴＲＣ１３３０を近似する；（３）選択されたＳＶＤ基数及び対応する重みを使用して乗算／加算演算を実行することによって適切な補正オンライン１３４０を計算する。上記ステップ（２）における近似は、計算を減少し、さらにプロセス及び測定ノイズに対するロバスト性を提供する。

ＳＶＤ基底ベクトルの数を減少させることは、測定及びマーキングノイズに対する感度を最小限にし、ＲＣを生成中のコントローラの計算要件を最小限にする。空間的に変化するＲＣの特異値重みは、各構成要素から決定できる平均値からのＲＣ偏差の量を示す。一般の印刷反射データでは、ある程度のノイズ除去を行なうと同時に、第１の少数の基底ベクトルがエンジンＲＣに対し適切に正確な近似性を付与することが認識される。この近似性は、グレーレベルの数（例えばｂ＝２５６）からの元のＲＣデータの次元数を選択されたＳＶＤ構成要素の数（例えばｂ＝２又は３）に減少させる。

望ましいエンジン再生曲線、及びクロス処理方向に沿った単一の画素位置に対する実際のエンジン再生曲線を示すグラフである。 ＲＣの減少に重点を置いた本発明の好ましい実施の形態を実行するために用いられるステップのフローチャートである。 クロス処理方向に６，６００の画素を備えた３２のクラスタ化ＴＲＣのセットに対するサンプルＴＲＣルックアップ・テーブルを示す図である。 ＲＣの減少に重点を置いたフィードバック・ループを含むリアルタイム画像経路内で本発明のシステム実現を示すブロック図である。 例示としてのプリンタに対するそれぞれの連続的ＳＶＤ構成要素のデータ行列固有値の大きさを示すグラフである。 複数のストリップに対する均一性プロファイルの標準偏差が計算される、各補正において使用される異なる数のクラスタ化ＴＲＣを示す図である。 例示としてのプリンタに対する６，６００の第１及び第２の基底重みを示すグラフである。 図７に示したデータセットに対して１６個のクラスタ中心のプロットを示したグラフである。 ＲＣ、平均ＲＣ、及び例示としてのプリンタに対する好ましい目的ＲＣの一例を示すグラフである。 ＴＩＰＰアーキテクチャ内の２つのプリントエンジンのＲＣ、平均ＲＣ、及び好ましい目的ＲＣの一例を示すグラフである。 本発明の別の実施の形態の概略ブロック図である。

Claims (8)

1. （ａ）センサによって、各入力グレーレベルに対するディジタルプリンタの出力濃度を画素毎に測定することにより、入力グレーレベルと印刷濃度との対応関係を表す応答曲線のセットを取得し、
   （ｂ）コントローラによって、最高濃度値が、前記応答曲線のセットの各応答曲線の最高濃度値の内の最小値であり、かつ、最低濃度値が、前記応答曲線のセットの各応答曲線の最低濃度値の内の最大値である目的応答曲線に対する前記応答曲線の変化量を計算し、前記応答曲線の変化量を表現する基底ベクトルを取得し、前記基底ベクトルの中の少数を、前記応答曲線の変化量に対する前記基底ベクトルの貢献率に基づいて選択し、
   （ｃ）補正応答曲線モジュールによって、前記応答曲線の各々に対応する補正応答曲線を、前記選択された基底ベクトルの一次結合を計算することにより取得して、前記補正応答曲線に基づいてディジタル画像に均一性補正を施す、
   ディジタルプリンタにおいて均一性補正を実施するための方法。
2. （ｄ）前記応答曲線の測定値に基づいて、上記（ｂ）および（ｃ）により前記補正応答曲線を反復的に更新することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記基底ベクトルは、離散正弦変換に基づいて得られる基底ベクトルを含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記基底ベクトルは、前記応答曲線の変化量を表すデータ行列に、特異値分解（Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖａｌｕｅ Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）または主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ）を施すことにより得られる基底ベクトルを含む、
   請求項１に記載の方法。
5. （ｂ）は、前記コントローラによって、
   前記基底ベクトルに関連付けられた固有値の絶対値の大きさに基づいて前記基底ベクトルのうちの少数を選択する、
   ことを含む、
   請求項４に記載の方法。
6. （ｂ）は、前記コントローラによって、
   前記基底ベクトルに関連付けられた固有値の絶対値が最も大きい第１の基底ベクトルと、前記固定値の絶対値が次に大きい第２の基底ベクトルと、を選択する、
   ことを含む、
   請求項４に記載の方法。
7. （ｂ）は、前記コントローラが、
   Ｎを前記応答曲線の数とし、Ｍを入力グレーレベルの数とし、ｙ_ｉｊをｉ番目の前記応答曲線のｊ番目の入力グレーレベルに対する濃度とし、ｙ^Ａ _ｊを前記目的応答曲線のｊ番目の入力グレーレベルに対する濃度としたとき、記応答曲線の変化量を表すデータ行列Ｙ’を式（１）に基づいて計算し、
   

   

   前記データ行列Ｙ’に対して式（２）に示される特異値分解を施して、基底ベクトルｕ_ｉｊ、と重みベクトルｗ_ｉｊを取得し、
   

   

   第１の基底ベクトルｕ_１ｊと、第２の基底ベクトルｕ_２ｊを選択する、
   ことを含み、
   （ｃ）は、前記補正応答曲線モジュールが、
   ｉ番目の前記補正応答曲線ｃ_ｉｊを、所定の目的応答曲線ｙ^Ａ _ｊと、第１の基底ベクトルｕ_１ｊと、第２の基底ベクトルｕ_２ｊとを、重みベクトルｗ_ｊ1、ｗ_ｊ2によって、式（１）に示されるように一次結合することにより得る、
   ことを含む、
   

   

   請求項４に記載の方法。
8. 各入力グレーレベルに対するディジタルプリンタの出力濃度を画素毎に測定することにより、入力グレーレベルと印刷濃度との対応関係を表す応答曲線のセットを取得するセンサと、
   最高濃度値が、前記応答曲線のセットの各応答曲線の最高濃度値の内の最小値であり、かつ、最低濃度値が、前記応答曲線のセットの各応答曲線の最低濃度値の内の最大値である目的応答曲線に対する前記応答曲線の変化量を計算し、前記応答曲線の変化量を表現する基底ベクトルを取得し、前記基底ベクトルの中の少数を、前記応答曲線の変化量に対する前記基底ベクトルの貢献率に基づいて選択するコントローラと、
   前記コントローラの下方にあって、前記応答曲線の各々に対応する補正応答曲線を前記選択された基底ベクトルの一次結合を計算することにより取得して、前記補正応答曲線に基づいて印刷ディジタル画像に均一性補正を適用する補正応答曲線モジュールと、
   を含む、ディジタルプリンタにおいて均一性補正を実施するためのシステム。

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