(57)【要約】【課題】経験則に基づいて各色の成分値を補正する場合に比して、光沢の補正を容易にする可能にする。【解決手段】情報処理装置は、印刷物から測定された色成分の値と光沢成分の値を取得する取得部と、取得した色成分の値と光沢成分の値を再現する、印刷装置側の基本色と特色の各成分値の関係を規定するモデルを生成する生成部とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
印刷物から測定された色成分の値と光沢成分の値を取得する取得部と、
取得した前記色成分の値と前記光沢成分の値を再現する、印刷装置側の基本色と特色の各成分値の関係を規定するモデルを生成する生成部と
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記生成部は、測定された前記色成分の値と前記光沢成分の値に基づいて前記特色の成分値を特定した後に、当該特色の成分値を用いて前記基本色の成分値を特定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記基本色のうちの１つの成分値を最大値又は最小値に設定した状態で、前記光沢成分の値を与える前記特色の成分値の範囲を特定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記生成部は、最大値又は最小値に設定された前記基本色を除く他の当該基本色と前記特色とで再現される色が色域内に含まれた場合における当該特色の成分値を、前記光沢成分の値を満たす当該特色の成分値の最大値又は最小値として設定する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記生成部は、前記基本色の成分値と前記特色の成分値とで再現される色が色域を満し、かつ、前記光沢成分の値を与える当該特色の成分値の範囲を満たす当該特色の成分値の最大値を、特定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記生成部は、前記色域として、外縁が前記基本色と前記特色の各成分値の総和に関する制限値で規定された色域を使用する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
シミュレーションの対象である第１の印刷装置について生成された第１の前記モデルと、ターゲットに使用する第２の印刷装置について生成された第２の前記モデルとに基づいて、第１の印刷装置による印刷物の光沢成分が第２の印刷装置による印刷物の光沢成分に近づくように、第１の印刷装置の入力データを補正する補正値を生成する補正値生成部を更に有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記入力データは、シルバー及びゴールドの両方又は一方と、シアン、マゼンタ、イエロー及びブラックとの組み合わせで与えられる、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記入力データは、シルバー及びゴールドの両方又は一方と、赤、緑及び青との組み合わせで与えられる、請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
ターゲットとする印刷物の複製を前記印刷装置で印刷する場合、当該印刷装置について事前に生成された前記モデルを用い、当該ターゲットとする印刷物を光学的に読み取った画素ごとの色成分の値と光沢成分の値を、当該印刷装置側の基本色と特色の各成分値に変換する変換部を更に有する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記色成分は、前記ターゲットとする印刷物の拡散反射画像に基づいて与えられ、前記光沢成分は、当該ターゲットとする印刷物の拡散反射画像と鏡面反射画像との差分画像に基づいて与えられる、請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記色成分は、前記印刷物の拡散反射画像に基づいて与えられ、前記光沢成分は、前記印刷物の鏡面反射画像と当該拡散反射画像との差分画像に基づいて与えられる、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータに、
印刷物から測定された色成分の値と光沢成分の値を取得する機能と、
取得した前記色成分の値と前記光沢成分の値を再現する、印刷装置側の基本色と特色の各成分値の関係を規定するモデルを生成する機能と
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
基本色であるシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックにシルバーやゴールド等の特色を加えて、光沢のある印刷物を出力可能な印刷装置がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１５２５３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従前の色補正には、Ｌａｂ表色系で表現された測色値を用いているが、この測色値だけでは光沢成分を取得できない。また、光沢の度合いは、特色単体の成分値では定まらず、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各成分値の影響を受けて変化する。
【０００５】
本発明は、経験則に基づいて各色の成分値を補正する場合に比して、光沢の補正を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、印刷物から測定された色成分の値と光沢成分の値を取得する取得部と、取得した前記色成分の値と前記光沢成分の値を再現する、印刷装置側の基本色と特色の各成分値の関係を規定するモデルを生成する生成部とを有する情報処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記生成部は、測定された前記色成分の値と前記光沢成分の値に基づいて前記特色の成分値を特定した後に、当該特色の成分値を用いて前記基本色の成分値を特定する請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記生成部は、前記基本色のうちの１つの成分値を最大値又は最小値に設定した状態で、前記光沢成分の値を与える前記特色の成分値の範囲を特定する、請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記生成部は、最大値又は最小値に設定された前記基本色を除く他の当該基本色と前記特色とで再現される色が色域内に含まれた場合における当該特色の成分値を、前記光沢成分の値を満たす当該特色の成分値の最大値又は最小値として設定する、請求項３に記載の情報処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記生成部は、前記基本色の成分値と前記特色の成分値とで再現される色が色域を満し、かつ、前記光沢成分の値を与える当該特色の成分値の範囲を満たす当該特色の成分値の最大値を、特定する、請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記生成部は、前記色域として、外縁が前記基本色と前記特色の各成分値の総和に関する制限値で規定された色域を使用する、請求項５に記載の情報処理装置である。
請求項７に記載の発明は、シミュレーションの対象である第１の印刷装置について生成された第１の前記モデルと、ターゲットに使用する第２の印刷装置について生成された第２の前記モデルとに基づいて、第１の印刷装置による印刷物の光沢成分が第２の印刷装置による印刷物の光沢成分に近づくように、第１の印刷装置の入力データを補正する補正値を生成する補正値生成部を更に有する請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記入力データは、シルバー及びゴールドの両方又は一方と、シアン、マゼンタ、イエロー及びブラックとの組み合わせで与えられる、請求項７に記載の情報処理装置である。
請求項９に記載の発明は、前記入力データは、シルバー及びゴールドの両方又は一方と、赤、緑及び青との組み合わせで与えられる、請求項７又は８に記載の情報処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、ターゲットとする印刷物の複製を前記印刷装置で印刷する場合、当該印刷装置について事前に生成された前記モデルを用い、当該ターゲットとする印刷物を光学的に読み取った画素ごとの色成分の値と光沢成分の値を、当該印刷装置側の基本色と特色の各成分値に変換する変換部を更に有する請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項１１に記載の発明は、前記色成分は、前記ターゲットとする印刷物の拡散反射画像に基づいて与えられ、前記光沢成分は、当該ターゲットとする印刷物の拡散反射画像と鏡面反射画像との差分画像に基づいて与えられる、請求項１０に記載の情報処理装置である。
請求項１２に記載の発明は、前記色成分は、前記印刷物の拡散反射画像に基づいて与えられ、前記光沢成分は、前記印刷物の鏡面反射画像と当該拡散反射画像との差分画像に基づいて与えられる、請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項１３に記載の発明は、コンピュータに、印刷物から測定された色成分の値と光沢成分の値を取得する機能と、取得した前記色成分の値と前記光沢成分の値を再現する、印刷装置側の基本色と特色の各成分値の関係を規定するモデルを生成する機能とを実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、経験則に基づいて各色の成分値を補正する場合に比して、光沢の補正を容易にできる。
請求項２記載の発明によれば、印刷物の光沢を再現する基本色の成分値と特色の成分値を計算により特定できる。
請求項３記載の発明によれば、印刷物の光沢を再現する基本色の成分値と特色の成分値を計算により特定できる。
請求項４記載の発明によれば、印刷物の光沢を再現する基本色の成分値と特色の成分値を計算により特定できる。
請求項５記載の発明によれば、光沢の再現性を高めることができる。
請求項６記載の発明によれば、光沢の再現性を高めることができる。
請求項７記載の発明によれば、光沢の再現性を目標値に近づけることができる。
請求項８記載の発明によれば、光沢の再現性を目標値に近づけることができる。
請求項９記載の発明によれば、光沢の再現性を目標値に近づけることができる。
請求項１０記載の発明によれば、ターゲットとする印刷物の光沢を印刷物で再現できる。
請求項１１記載の発明によれば、ターゲットとする印刷物の光沢を印刷物で再現できる。
請求項１２記載の発明によれば、モデルを簡単に生成できる。
請求項１３記載の発明によれば、経験則に基づいて各色の成分値を補正する場合に比して、光沢の補正を容易にできる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１で使用する光沢調整システムの全体構成例を示す図である。
【図２】パッチチャートの一例を示す図である。
【図３】シミュレーション印刷装置について生成されたデバイス依存プロファイルの具体例を説明する図である。
【図４】生成されたデバイス依存プロファイルを使用するシミュレーション印刷装置の機能構成例を説明する図である。
【図５】本実施の形態における処理手順の概要を説明するフローチャートである。
【図６】シルバーの成分値と色域の関係を説明する図である。
【図７】シルバーの成分値と光沢度との関係を説明する図である。
【図８】ある色度値での光沢度とシルバーの成分値との関係を説明する図である。
【図９】色＋光沢予測モデル生成装置によるインバースモデルの生成手順の具体例１を説明する図である。
【図１０】色＋光沢予測モデル生成装置がシルバーの最大成分値を取得するために実行する処理手順の一例を説明するフローチャートである。
【図１１】色＋光沢予測モデル生成装置がシルバーの最小成分値を取得するために実行する処理手順の一例を説明するフローチャートである。
【図１２】カバレッジ率の総和による色域の変化を説明する図である。
【図１３】色＋光沢予測モデル生成装置によるインバースモデルの生成手順の具体例２を説明する図である。
【図１４】カバレッジ率の総量の上限を１５０％とする光沢の外郭データ群の例を説明する図である。
【図１５】図１３のステップ２２における処理のイメージを説明する図である。
【図１６】基本色についてのカバレッジ率の総量別でのシルバーのカバレッジ率と光沢度の関係を説明する図である。
【図１７】ＢＲＤＦの幾何条件を示す図である。
【図１８】質感情報取得装置の他の具体例を説明する図である。
【図１９】質感情報取得装置により取得される反射画像の一例を説明する図である。（ａ）は拡散反射画像の例であり、（ｂ）は鏡面反射画像の例であり、（ｃ）は拡散反射画像と鏡面反射画像の差分画像の例である。
【図２０】質感情報取得装置の機能構成例を説明する図である。
【図２１】実施の形態２で使用する光沢調整システムの全体構成例を示す図である。
【図２２】光沢質感再現プロファイルの構成例を説明する図である。
【図２３】光沢質感再現プロファイルを設定した印刷装置の処理機能を説明する図である。
【図２４】質感情報を取得する機能と印刷機能を一体化した画像形成装置の外観例を説明する図である。
【図２５】画像形成装置を構成するモジュール間の接続例を説明する図である。
【図２６】光沢調整システムの構成例を説明する図である。
【図２７】光沢質感再現プロファイルの他の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
＜実施の形態１＞
＜システム構成＞
図１は、実施の形態１で使用する光沢調整システム１の全体構成例を示す図である。
光沢調整システム１は、基準機として使用されるターゲット印刷装置１０と、調整対象であるシミュレーション印刷装置２０とを含む。
ここでのシミュレーション印刷装置２０は、第１の印刷装置の一例であり、ターゲット印刷装置１０は、第２の印刷装置の一例である。
【００１０】
光沢の再現性を調整する場合、ターゲット印刷装置１０とシミュレーション印刷装置２０には、同じ印刷データＣｉｎが入力される。本実施の形態の場合、印刷データＣｉｎとして、光沢補正用の印刷データを与える。
光沢補正用の印刷データＣｉｎは、金属色を含む色と濃度の組み合わせが異なる複数のパッチで構成されるカラーチャートに対応する。
ここでの印刷データＣｉｎは、入力データの一例である。
【００１１】
本実施の形態における光沢補正用の印刷データＣｉｎは、各ピクセルの色を、例えばシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、特色（Ｓ）で表現する。
本実施の形態では、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色を基本色という。特色（Ｓ）は、例えば金属光沢を与える色成分であり、シルバー（Ｓｉ）、ゴールド（Ｇｏ）等に対応する。
印刷データＣｉｎは、各ピクセルの色を、基本色とシルバー（Ｓｉ）の５色で表現してもよいし、基本色とゴールド（Ｇｏ）の５色で表現してもよいし、基本色とシルバー（Ｓｉ）とゴールド（Ｇｏ）の６色で表現してもよい。
【００１２】
ターゲット印刷装置１０とシミュレーション印刷装置２０は、印刷データＣｉｎに対応する画像を記録媒体に印刷して出力する。本実施の形態では、印刷後の記録媒体を、印刷物３０という。
本実施の形態では、光沢補正用の印刷データＣｉｎが与えられたターゲット印刷装置１０が出力する印刷物３０をパッチチャートＰＴといい、光沢補正用の印刷データＣｉｎが与えられたシミュレーション印刷装置２０が出力する印刷物３０をパッチチャートＰＳという。
図２は、パッチチャートＰＴ及びＰＳの一例を示す図である。パッチチャートＰＴ及びＰＳは、色と濃度が異なる複数のパッチ３１の配列で構成される。本実施の形態におけるパッチチャートＰＴ及びＰＳには、基本色に加え、シルバー（Ｓｉ）が含まれる。
【００１３】
図１の説明に戻る。
光沢調整システム１は、パッチチャートＰＴ及びＰＳのそれぞれから質感情報を読み取る質感情報取得装置４０と、読み取った質感情報と印刷データＣｉｎの関係を予測する予測モデルを生成する色＋光沢予測モデル生成装置５０と、シミュレーション印刷装置２０の印刷物３０（ＰＳ）の再現特性を、ターゲット印刷装置１０の印刷物（ＰＴ）の再現特性に近づけるプロファイルを生成するデバイス依存プロファイル生成装置６０を有する。
ここで、質感情報取得装置４０は、取得部の一例である。色＋光沢予測モデル生成装置５０とデバイス依存プロファイル生成装置６０は、いずれも生成部の一例である。なお、デバイス依存プロファイル生成装置６０は、補正値生成部の一例でもある。補正値生成部は、生成部の一形態である。
なお、質感情報取得装置４０と、色＋光沢予測モデル生成装置５０と、デバイス依存プロファイル生成装置６０は、情報処理装置の一例でもある。
【００１４】
本実施の形態の場合、質感情報は、色成分値と光沢成分値で構成される。
色成分値は、例えばＬ＊、ａ＊、ｂ＊系で表現される。光沢成分値は、例えば光沢度ｇｌｏｓｓで表現される。
質感情報は、パッチチャートＰＴ及びＰＳのそれぞれについて取得される。
図１では、ターゲット印刷装置１０の印刷物３０（ＰＴ）の質感情報とシミュレーション印刷装置２０の印刷物（ＰＳ）の質感情報を、１台の質感情報取得装置４０を用いて取得しているが、２台の質感情報取得装置４０を用いて取得してもよい。
その場合、２台の質感情報取得装置４０の読取り特性は、事前の調整により揃えられているものとする。
【００１５】
色＋光沢予測モデル生成装置５０は、与えられた質感情報に基づいて、印刷装置のフォワードモデルとインバースモデルを生成する。
実施の形態における色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ターゲット印刷装置１０についてフォワードモデルを生成し、シミュレーション印刷装置２０についてインバースモデルを生成する。
フォワードモデルは、特色をシルバー（Ｓｉ）とし、色成分値をＬ＊、ａ＊、ｂ＊とし、光沢成分値を光沢度（ｇｌｏｓｓ）とする場合、次式で表現される。
（L*,a*,b*,gloss）＝ｆ（C,M,Y,K,Si）    …式１
ｆは、フォワード関数である。入力値は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、シルバー（Ｓｉ）の各成分値であり、出力値は、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、ｇｌｏｓｓである。
インバースモデルは、特色をシルバー（Ｓｉ）とし、色成分値をＬ＊、ａ＊、ｂ＊とし、光沢成分値の光沢度（ｇｌｏｓｓ）とする場合、次式で表現される。
（C,M,Y,K,Si）＝ｇ−１（L*,a*,b*,gloss）    …式２
ｇ−１は、インバース関数である。入力値は、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊、ｇｌｏｓｓの各成分値であり、出力値は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、シルバー（Ｓｉ）である。
【００１６】
デバイス依存プロファイル生成装置６０は、シミュレーション印刷装置２０による色及び光沢の再現特性をターゲット印刷装置１０の色及び光沢の再現特性に一致させるためのデバイス依存プロファイルを生成する。
デバイス依存プロファイルは、調整対象であるシミュレーション印刷装置２０に固有の情報である。従って、調整対象であるシミュレーション印刷装置２０が異なれば、デバイス依存プロファイルの内容は異なる。
ここでは、式２の右辺の色成分値及び光沢度の値として、ターゲット印刷装置１０から出力されたパッチチャートＰＴについて測定された色成分値及び光沢度の値を使用する。
【００１７】
なお、パッチチャートＰＴについて測定された色成分値及び光沢度の値とパッチチャートＰＴの印刷に使用された印刷データＣｉｎとの関係は式１で表現される。
従って、デバイス依存プロファイルは、次式として表現される。
Cout＝ｇ−１（ｆ（Cin））    …式３
なお、デバイス依存プロファイルを関数は、ｇ−１ｆである。
ここでのＣｏｕｔは、入力された色成分値と光沢度をシミュレーション印刷装置２０で再現する印刷データに対応する。
【００１８】
図３は、シミュレーション印刷装置２０について生成されたデバイス依存プロファイルの具体例を説明する図である。
図３に示すデバイス依存プロファイルは、特色としてシルバー（Ｓｉ）だけを含む印刷データの入出力関係を示す。
図３の例では、シルバー（Ｓｉ）の成分値が「１０」の印刷データＣｉｎが与えられた場合に、シルバー（Ｓｉ）の成分値を「１１」に補正した印刷データＣｏｕｔを不図示の画像形成部に出力すれば、シミュレーション印刷装置２０の色及び光沢の再現特性とターゲット印刷装置１０の色及び光沢の再現特性とが一致する。
また、シルバー（Ｓｉ）の成分値が「２０」の印刷データＣｉｎが与えられた場合に、シルバー（Ｓｉ）の成分値を「２３」に補正した印刷データＣｏｕｔを不図示の画像形成部に出力すれば、シミュレーション印刷装置２０の色及び光沢の再現特性とターゲット印刷装置１０の色及び光沢の再現特性とが一致する。
また、シルバー（Ｓｉ）の成分値が「３０」の印刷データＣｉｎが与えられた場合に、シルバー（Ｓｉ）の成分値を「３２」に補正した印刷データＣｏｕｔを不図示の画像形成部に出力すれば、シミュレーション印刷装置２０の色及び光沢の再現特性とターゲット印刷装置１０の色及び光沢の再現特性とが一致する。
【００１９】
図４は、生成されたデバイス依存プロファイルを使用するシミュレーション印刷装置２０の機能構成例を説明する図である。
シミュレーション印刷装置２０は、デバイス依存プロファイル２１Ａを使用して任意の印刷データＣｉｎを補正するデータ補正部２１と、補正後の印刷データＣｏｕｔに対応する画像を印刷した印刷物Ｐを記録媒体に印刷する画像形成部２２とを有している。
本実施の形態におけるデータ補正部２１と画像形成部２２の機能は、例えば画像処理用のプロセッサによるプログラムの実行を通じて実現される。
入力された印刷データＣｉｎに一致するデータがデバイス依存プロファイル２１Ａに存在する場合、データ補正部２１は、印刷データＣｉｎに対応付けられている印刷データＣｏｕｔを出力する。
一方で、入力された印刷データＣｉｎに一致するデータがデバイス依存プロファイル２１Ａに存在しない場合、データ補正部２１は、入力された印刷データＣｉｎの近似値に対応付けられている印刷データＣｏｕｔ、又は、入力された印刷データＣｉｎの近似値を用いて計算された印刷データＣｏｕｔを出力する。
画像形成部２２には、既知の技術を採用するので詳細な説明を省略する。なお、画像形成部２２は、画像の形成に使用する色材としてインクやトナーを使用する。
【００２０】
＜色＋光沢予測モデル生成装置５０の処理例＞
ここでは、色＋光沢予測モデル生成装置５０によるシミュレーション印刷装置２０のインバースモデルｇ−１の生成手法について説明する。
なお、色＋光沢予測モデル生成装置５０によるターゲット印刷装置１０のフォワードモデルｆの生成には、既知の手法を使用すればよい。すなわち、入力データとしての印刷データの各成分値と、パッチチャートＰＴについて測定された色成分値及び光沢度の値とを対応付ければよい。
図５は、本実施の形態における処理手順の概要を説明するフローチャートである。図中の記号Ｓはステップを表す。
【００２１】
まず、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ターゲット印刷装置１０が出力したパッチチャートＰＴから測定された各パッチの色成分値と光沢成分値に基づいて、シミュレーション印刷装置２０で使用するシルバー（Ｓｉ）の成分値を特定する（ステップ１）。
この関係を式で表すと次式となる。
Si＝h-1（L＊，ａ＊，ｂ＊，gloss））    …式４
ここで、シルバー（Ｓｉ）の成分値を先に特定するのは、シルバー（Ｓｉ）の成分値は、再現可能な色域の広さや光沢度（ｇｌｏｓｓ）への影響が大きいためである。
【００２２】
図６は、シルバー（Ｓｉ）の成分値と色域の関係を説明する図である。図６の横軸はａ＊であり、縦軸はＬ＊である。
図６に示すように、光沢を除く基本色色域は、シルバー（Ｓｉ）の成分値が０のときに最大であり、成分値が１００のとき最小となる。
図中の矢印は、シルバー（Ｓｉ）の成分値の増加に伴う色域の外縁の縮小を表している。
なお、成分値は、シルバー（Ｓｉ）に対応する色材の消費量を表す数値であり、印刷範囲の全体を覆うのに要する消費量を１００とした数値で与えられる。
【００２３】
図７は、シルバー（Ｓｉ）の成分値と光沢度（ｇｌｏｓｓ）との関係を説明する図である。図７の横軸は光沢度（ｇｌｏｓｓ）であり、縦軸は色度値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）である。また、矩形で示す領域は、シルバー（Ｓｉ）の成分値に対応する色域を表している。
図７に示すように、シルバー（Ｓｉ）の成分値が増えるほど光沢度（ｇｌｏｓｓ）は増加する傾向が認められる。ただし、シルバー（Ｓｉ）の成分値が増えるほど彩度は低下する。換言すると、シルバー（Ｓｉ）の成分値が増えるほど色域がグレー方向に圧縮される。
また、図７からは、同じ光沢度（ｇｌｏｓｓ）が得られるシルバー（Ｓｉ）の成分値に幅があることが分かる。
例えば図中の矢印が交差する位置に白丸で示す色成分値と光沢度（ｇｌｏｓｓ）は、シルバー（Ｓｉ）の成分値が「２０」の色域にも含まれるだけでなく、シルバー（Ｓｉ）の成分値が「５０」の色域にも含まれることを表している。一方で、白丸で示す色成分値と光沢度（ｇｌｏｓｓ）は、シルバー（Ｓｉ）の成分値が「０」の色域には含まれず、成分値が「１００」の色域にも含まれない。
【００２４】
図８は、ある色度値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）での光沢度（ｇｌｏｓｓ）とシルバー（Ｓｉ）の成分値との関係を説明する図である。図８の横軸は光沢度（ｇｌｏｓｓ）であり、縦軸はシルバー（Ｓｉ）の成分値である。
図８における色度値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）は、図７に矢印で示す特定の色度値に対応する。
図８の場合、各光沢度（ｇｌｏｓｓ）を満たすシルバー（Ｓｉ）の最大成分値の軌跡と最小成分値の軌跡の関係を示す。
ステップ１では、シミュレーション印刷装置２０で再現可能な色度値と光沢度を満たす範囲内でシルバー（Ｓｉ）の成分値が１つ特定される。換言すると、図中点線で示す直線と各軌跡とで挟まれた線分の範囲で、シルバー（Ｓｉ）の成分値が１つ特定される。具体的な特定の方法については後述する。
【００２５】
図５の説明に戻る。
次に、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１で特定されたシルバー（Ｓｉ）の成分値と、各成分値に対応する色成分値と光沢成分値を、シミュレーション印刷装置２０で再現する基本色の成分値を特定する（ステップ２）。
この関係を式で表すと次式となる。
(C,Y,M,K)＝gh−１（L*,a*,b*,gloss，Si）    …式５
ここでの関数gh−１は、シルバー（Ｓｉ）を制約条件に加えたシミュレーション印刷装置２０のインバースモデルである。
このステップ１及び２で特定された値が、図２に示すデバイス依存プロファイルの印刷データＣｏｕｔとして記録される。
以下では、図５に示す処理手順の具体例１及び２について説明する。
【００２６】
＜具体例１＞
図９は、色＋光沢予測モデル生成装置５０によるインバースモデルの生成手順の具体例１を説明する図である。図中の記号Ｓはステップを表す。
図９に示す処理は、ステップ１（図５参照）に対応する。
まず、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊とｇｌｏｓｓから、シルバー（Ｓｉ）の最大成分値を取得する（ステップ１１）。
図１０は、色＋光沢予測モデル生成装置５０がシルバー（Ｓｉ）の最大成分値を取得するために実行する処理手順の一例を説明するフローチャートである。
本実施の形態では、色域が可能な限り広くなるように、シルバー（Ｓｉ）の成分値の予測値を求める。
まず、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、基本色（すなわちＣＭＹＫ）のうちの任意の１つの成分値が「０」であるパッチに対応するＬ＊ａ＊ｂ＊とｇｌｏｓｓから残りの３色の成分値とシルバー（Ｓｉ）の成分値を予測する（ステップ１１１）。
例えばシアン（Ｃ）の成分値をゼロに設定し、与えられた色成分値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）と光沢度（ｇｌｏｓｓ）を再現するマゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、シルバー（Ｓｉ）の各成分値を計算により予測する。
【００２７】
続いて、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、予測された３色の成分値とシルバー（Ｓｉ）の成分値が色域内であるか否かを判定する（ステップ１１２）。
ステップ１１２で肯定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１１１で予測されたシルバー（Ｓｉ）の成分値をステップ１１（図９参照）の最大成分値とする（ステップ１１３）。
ステップ１１２で否定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、基本色（すなわちＣＭＹＫ）の全てで成分値を「０」にした予測が実行されていないか否かを判定する（ステップ１１４）。
ステップ１１４で肯定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１１１に戻り、基本色のうち成分値を「０」とした予測が行われていない色成分について前述の処理を繰り返す。
【００２８】
ステップ１１４で否定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１１５に進む。ステップ１１４で否定結果が得られた場合とは、４つの基本色のいずれかの成分値を「０」として残り３色について予測した成分値とシルバー（Ｓｉ）の成分値が、シミュレーション印刷装置２０（図１参照）の色域を満たしていないことを意味する。
この場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１１１で予測された基本色（すなわちＣＭＹＫ）の予測値のうち各予測回の最小値のうちで一番大きい予測値を与えたシルバー（Ｓｉ）の成分値を最大成分値とする（ステップ１１５）。
【００２９】
例えばシアン（Ｃ）の成分値を「０」とした予測回における残りの基本色の予測値における最小値がマゼンタ（Ｍ）の「２０」であり、マゼンタ（Ｍ）の成分値を「０」とした予測回における残りの基本色の予測値における最小値がイエロー（Ｙ）の「１５」であり、イエロー（Ｙ）の成分値を「０」とした予測回における残りの基本色の予測値における最小値がシアン（Ｃ）の「１０」であり、ブラック（Ｋ）の成分値を「０」とした予測回における残りの基本色の予測値における最小値がマゼンタ（Ｍ）の「１５」の場合、最大値は、シアン（Ｃ）の成分値を「０」とした予測回におけるマゼンタ（Ｍ）の成分値の「２０」となる。従ってこの例では、シアン（Ｃ）の成分値を「０」とした予測回に予測されたシルバー（Ｓｉ）の成分値を最大成分値とする。
【００３０】
図９の説明に戻る。
ステップ１１でシルバー（Ｓｉ）の最大成分値が取得されると、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、測定されたＬ＊ａ＊ｂ＊及びglossと、ステップ１１で取得されたシルバー（Ｓｉ）の最大成分値を満たす基本色（ＣＭＹＫ）の成分値を計算により予測する（ステップ１２）。
次に、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、予測された基本色（ＣＭＹＫ）の成分値が色域内にあるか否かを判定する（ステップ１３）。
ステップ１３で肯定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１１で取得されたシルバー（Ｓｉ）の最大成分値を、基本色（ＣＭＹＫ）で表現される色域を最大化するシルバー（Ｓｉ）の成分値として決定する（ステップ１４）。
ステップ１３で否定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊とｇｌｏｓｓの値から、シルバー（Ｓｉ）の最小成分値を取得する（ステップ１５）。
【００３１】
図１１は、色＋光沢予測モデル生成装置５０がシルバー（Ｓｉ）の最小成分値を取得するために実行する処理手順の一例を説明するフローチャートである。
本実施の形態では、色域が可能な限り広くなるように、シルバー（Ｓｉ）の成分値の予測値を求める。
まず、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、基本色（すなわちＣＭＹＫ）のうちの任意の１つの成分値が「１００」であるパッチに対応するＬ＊ａ＊ｂ＊とｇｌｏｓｓから残りの３色の成分値とシルバー（Ｓｉ）の成分値を予測する（ステップ１５１）。例えばシアン（Ｃ）の成分値を「１００」に設定し、与えられたＬ＊ａ＊ｂ＊とｇｌｏｓｓを再現するマゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、シルバー（Ｓｉ）の各成分値を計算により予測する。
【００３２】
続いて、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、予測された３色の成分値とシルバー（Ｓｉ）の成分値が色域内であるか否かを判定する（ステップ１５２）。
ステップ１５２で肯定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１５１で予測されたシルバー（Ｓｉ）の成分値をステップ１５（図９参照）の最小成分値とする（ステップ１５３）。
ステップ１５２で否定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、基本色（すなわちＣＭＹＫ）の全てで成分値を「１００」にした予測が実行されていないか否かを判定する（ステップ１５４）。
ステップ１５４で肯定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１５１に戻り、基本色のうち成分値を「１００」とした予測が行われていない色成分について前述の処理を繰り返す。
【００３３】
ステップ１５４で否定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１５５に進む。ステップ１５４で否定結果が得られた場合とは、４つの基本色のいずれかの成分値を「１００」として残り３色について予測した成分値とシルバー（Ｓｉ）の成分値が、シミュレーション印刷装置２０（図１参照）の色域を満たしていないことを意味する。
この場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１５１で予測された基本色（すなわちＣＭＹＫ）の予測値のうち各予測回の最大値のうちで一番小さい予測値を与えたシルバー（Ｓｉ）の成分値を最小成分値とする（ステップ１５５）。
【００３４】
例えばシアン（Ｃ）の成分値を「１００」とした予測回における残りの基本色の予測値における最大値がマゼンタ（Ｍ）の「９０」であり、マゼンタ（Ｍ）の成分値を「１００」とした予測回における残りの基本色の予測値における最大値がイエロー（Ｙ）の「９５」であり、イエロー（Ｙ）の成分値を「１００」とした予測回における残りの基本色の予測値における最大値がシアン（Ｃ）の「９０」であり、ブラック（Ｋ）の成分値を「１００」とした予測回における残りの基本色の予測値における最大値がマゼンタ（Ｍ）の「８０」の場合、最小値は、ブラック（Ｋ）の成分値を「１００」とした予測回におけるマゼンタ（Ｍ）の成分値の「８０」となる。従ってこの例では、ブラック（Ｋ）の成分値を「１００」とした予測回に予測されたシルバー（Ｓｉ）の成分値を最小成分値とする。
【００３５】
図９の説明に戻る。
ステップ１５でシルバー（Ｓｉ）の最小成分値が取得されると、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、測定されたＬ＊ａ＊ｂ＊及びglossと、ステップ１５で取得されたシルバー（Ｓｉ）の最小成分値を満たす基本色（ＣＭＹＫ）の成分値を計算により予測する（ステップ１６）。
【００３６】
次に、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、予測された基本色（ＣＭＹＫ）の成分値が色域内にあるか否かを判定する（ステップ１７）。
ステップ１７で否定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、シミュレーション印刷装置２０には、ターゲット印刷装置１０の色と光沢を再現可能な解が存在しない（すなわち解なし）と判定する。この判定の結果は、色＋光沢予測モデル生成装置５０によって、例えば不図示の操作画面などに表示される（ステップ１８）。
【００３７】
ステップ１７で肯定結果が得られた場合、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊及びglossと、ステップ１５で取得されたシルバー（Ｓｉ）の最小成分値から基本色（ＣＭＹＫ）の成分値を予測し、２分探索法により、色域内でのシルバー（Ｓｉ）の最大成分値を求める（ステップ１９）。
ここでの２分探索は、ステップ１１で取得された最大成分値とステップ１５で取得された最小成分値で規定される範囲で実行される。具体的には、図８に示す２つの丸印で挟まる区間で、シミュレーション印刷装置２０の色域内でのシルバー（Ｓｉ）の最大成分値を求める。
なお、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１９で求められた最大成分値を、色域を最大化するシルバー（Ｓｉ）の成分値として決定する（ステップ２０）。
【００３８】
＜具体例２＞
ここでは、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）とシルバー（Ｓｉ）の各色についての単位面積当たりのカバレッジ率の総和の制限値を使用することにより、２分探索によるシルバー（Ｓｉ）の最大成分値の探索処理などを不要とする処理手法について説明する。
図１２は、カバレッジ率の総和による色域の変化を説明する図である。
図１２に示すように、シルバー（Ｓｉ）を除く基本色（ＣＭＹＫ）だけの色域が最も広く、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が増えるほど、色域はグレー寄りに狭くなる。すなわち、再現可能な色域が狭くなる。また、図８で示したように、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が増えるほど、光沢度ｇｌｏｓｓの変化幅も狭くなる。
また、光沢度ｇｌｏｓｓの変化は、後述するように、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率だけでなく、基本色を構成する色成分毎のカバレッジ率の総量の影響も受ける。
そこで、この具体例では、カバレッジ率の総量の制限情報Ｌｉｍｉｔを使用して、シルバー（Ｓｉ）の成分値をより簡易に特定する手法について説明する。
この関係は、次式で表現される。
Si＝h-1（L＊，ａ＊，ｂ＊，gloss，Limit）    …式６
【００３９】
図１３は、色＋光沢予測モデル生成装置５０によるインバースモデルの生成手順の具体例２を説明する図である。図１３には、図９との対応部分に対応する符号を付して示しており、図中の記号Ｓはステップを表している。
この具体例の場合も、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、図９に示すステップ１１の手順で、Ｌ＊ａ＊ｂ＊とｇｌｏｓｓから、シルバー（Ｓｉ）の最大成分値を取得する。詳細な動作例は、図１０に示した通りである。
【００４０】
次に、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、総量制限値に従った光沢の外郭データ群を生成する（ステップ２１）。
図１４は、カバレッジ率の総量の上限を１５０％とする光沢の外郭データ群の例を説明する図である。なお、カバレッジ率の総量の上限値（総量制限値）は、予め与えられている。
上から１番目から６番目までのデータ群は、シルバー（Ｓｉ）の成分値を１００％とした場合に、シアン（Ｃ）のカバレッジ率を０％から１０％刻みで５０％まで増加させる場合に対応する。
これら６つのデータ群の場合、ｇｌｏｓｓは、シルバー（Ｓｉ）だけのとき最大となる。
【００４１】
上から７番目から９番目までのデータ群は、さらに、シアン（Ｃ）のカバレッジ率を１０％刻みで更に増加させる一方でシルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率を１０％刻みで減少させる場合に対応する。この３つのデータ群のカバレッジ率の総量は一定である。この３つのデータ群の中では、シアン（Ｃ）のカバレッジ率が７０％、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が８０％のとき、ｇｌｏｓｓが最大になる。
上から１０番目から１７番目までのデータ群は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のカバレッジ率をそれぞれ１０％から１０％刻みで順番に増加させる一方で、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率を、総量制限値を満たす範囲で変更する場合に対応する。これら８つのデータ群の中では、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）のカバレッジ率が１０％、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が１００％のとき、ｇｌｏｓｓが最大になる。
【００４２】
図１３の説明に戻る。
ステップ２１における光沢の外郭データ群の生成が終了すると、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、ステップ１１で取得されたシルバー（Ｓｉ）の最大成分値とステップ２１の総量制限値を満たすシルバー（Ｓｉ）の最小成分値との交点を求め、総量制限値を満たすシルバー（Ｓｉ）の成分値を決定する（ステップ２２）。
図１５は、図１３のステップ２２における処理のイメージを説明する図である。図１５の横軸はｇｌｏｓｓであり、縦軸はシルバー（Ｓｉ）の成分値である。
図１５に示すように、総量制限値を満たすシルバー（Ｓｉ）の最大成分値は図中の丸印として特定される。このため、具体例１の場合に比して、シルバー（Ｓｉ）の成分値を特定する処理が簡易になる。
ところで、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率は、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量との関係でｇｌｏｓｓが単調に増加する範囲に限定することが好ましい。
【００４３】
図１６は、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量別でのシルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率と光沢度（ｇｌｏｓｓ）の関係を説明する図である。（ａ）は基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が５％の場合、（ｂ）は基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が２０％の場合、（ｃ）は基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が５０％の場合、（ｄ）は基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が９０％の場合、（ｅ）は基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が１５０％の場合、（ｆ）は基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が２００％の場合である。
図１６の横軸はシルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率であり、縦軸は光沢度（ｇｌｏｓｓ）である。
基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が５％と２０％の場合には、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率を０％から１００％まで増加させても、ｇｌｏｓｓはおおよそ単調に増加する。
【００４４】
ところが、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が５０％の場合には、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が９０％でｇｌｏｓｓが最大になり、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が１００％では、図中丸で囲んで示すようにｇｌｏｓｓの低下が認められる。
同様に、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が９０％の場合には、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が６０％でｇｌｏｓｓが最大になり、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が６０％より増加するに従って、図中丸で囲んで示すようにｇｌｏｓｓの低下が認められる。
なお、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が１５０％や２００％の場合には、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率が増加してもｇｌｏｓｓに変化が認められなくなる。
金属光沢は、シルバー（Ｓｉ）のカバレッジ率の変化で再現するので、ステップ１１で取得するシルバー（Ｓｉ）の最大成分値は、その変化によってｇｌｏｓｓが単調に変化する範囲であることが好ましい。
前述したカバレッジ率の総量の上限値である１５０％は、（ｄ）に示す場合について求めた値である。この場合、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が９０％であり、単調増加を満たすシルバー（Ｓｉ）の最大成分値（カバレッジ率）が６０％であり、その総量が１５０％となる。
また、（ｃ）の場合であれば、基本色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）についてのカバレッジ率の総量が５０％であり、単調増加を満たすシルバー（Ｓｉ）の最大成分値（カバレッジ率）が８０％であるので、総量は１３０％に定めればよい。
【００４５】
図１３の説明に戻る。
ステップ２２で総量制限値Ｌｉｍｉｔを満たすシルバー（Ｓｉ）の成分値が決定されると、色＋光沢予測モデル生成装置５０は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊と、ステップ２２で決定されたシルバー（Ｓｉ）の成分値から、基本色（ＣＭＹＫ）の成分値を特定する（ステップ２３）。
この関係を式で表すと次式となる。
(C,Y,M,K)＝gh−１（L*,a*,b*,Si）    …式７
ここでの関数gh−１は、総量制限値を反映したシミュレーション印刷装置２０のインバースモデルである。
このステップ２２及び２３で特定された値が、図２に示すデバイス依存プロファイルの印刷データＣｏｕｔとして記録される。
【００４６】
＜質感情報取得装置の例＞
ここでは、質感情報取得装置４０（図１参照）の具体例について説明する。
＜具体例１＞
質感情報取得装置４０は、入射光とその反射光との強度比を半天球全方位で測定する３次元変角計測器によって構成可能である。
ここでの強度比を表す関数が、双方向反射率分布関数（ＢＲＤＦ）である。３次元変角計測器は、例えばゴニオフォトメータのように入射角や受光角を変更できる計測器が使用される。
図１７は、ＢＲＤＦの幾何条件を示す図である。ＢＲＤＦは、反射表面上のある地点ｘに対して、光源方向Ｌの微小立体角から入射する光の放射照度ｄＥに対する視線方向Ｖの微小立体角への反射光の放射輝度ｄＬ０の割合を表す関数である。なお、θｉは、入射光の法線方向Ｎに対する角度であり、θｏは、反射光の法線方向Ｎに対する角度である。
ＢＲＤＦの値は、以下の式で表現される。
2020057999.tif 000003
【００４７】
＜具体例２＞
図１８は、質感情報取得装置４０の他の具体例を説明する図である。
図１８に示す質感情報取得装置４０は、ハードウェア上の観点から表現している。図１８に示す質感情報取得装置４０は、印刷物３０の表面を光学的に読み取り、その読み取り結果として２種類の画像データを取得する。
画像データの１つは、印刷物３０の表面で拡散反射された光成分の画像（以下「拡散反射画像」という）であり、別の１つは、印刷物３０の表面で鏡面反射された光成分の画像（以下「鏡面反射画像」という）である。
鏡面反射とは、光の入射角と反射角が反射面に対して同じ角度となる反射であり、正反射とも呼ばれる。従って、鏡面反射画像は、正反射画像と同じである。
【００４８】
図１８に示す質感情報取得装置４０は、印刷物３０が配置されるプラテンガラス４１と、読み取り用の光学系を内蔵するキャリッジ４２と、質感情報を抽出する質感情報抽出部４３とを有している。
キャリッジ４２は、平板形状のプラテンガラス４１の表面に沿うように移動する。図１８に示すキャリッジ４２には、光源４２Ａ、４２Ｂ、４２Ｃと、結像光学系４２Ｄと、イメージングセンサ４２Ｅとが設けられている。キャリッジ４２は、不図示の駆動機構によって移動される。不図示の駆動機構やその制御系には、公知の技術を使用する。
ちなみに、プラテンガラス４１は、不図示の筐体に取り付けられている。また、不図示の筐体には、キャリッジ４２と、質感情報抽出部４３と、が収容されている。
【００４９】
図１８に示すキャリッジ４２の各部は、紙面に対して垂直な方向に、予め定めた長さを有している。紙面に垂直な方向は、キャリッジ４２の主走査方向に当たる。一方、矢印で示す方向は、キャリッジ４２の副走査方向に当たる。
印刷物３０の表面の情報を読み取る場合、キャリッジ４２は、矢印の方向に移動する。以下では、キャリッジ４２が移動する方向をフロント（前）側といい、反対側をリア（後ろ）側という。
プラテンガラス４１は、印刷物３０の表面のうち読み取り対象の面を支持するガラス板である。プラテンガラス４１は、透明な部材であればよく、例えばアクリル板でもよい。
印刷物３０の表面を光学的に読み取る場合には、遮光性を有するカバー部材により、印刷物３０の周囲を覆い、外光がキャリッジ４２の内部に入射しないように外光を遮ってもよい。
キャリッジ４２は、印刷物３０を読み取るとき、予め定めた速度で副走査方向に移動するように駆動される。
【００５０】
光源４２Ａは、印刷物３０の読み取り位置に対してフロント側に配置される光源であり、印刷物３０の法線方向に対して例えば４５度の角度で光を照射する。光源４２Ａは、印刷物３０の拡散反射画像の読み取りに使用される。
光源４２Ｂは、印刷物３０の読み取り位置に対してリア側に配置される光源であり、印刷物３０の法線方向に対して例えば４５度の角度で光を照射する。光源４２Ｂも、印刷物３０の拡散反射画像の読み取りに使用される。
光源４２Ａと光源４２Ｂはいずれも拡散反射画像の読み取り用であるので、いずれか一方だけであってもよい。
光源４２Ｃは、印刷物３０の読み取り位置に対してリア側に配置される光源であり、印刷物３０の法線方向にして例えば１０度の角度で光を照射する。光源４２Ｃは、その反射光の主光線を遮らない位置に設けられる。もっとも、光源４２Ｃは、印刷物３０の読み取り位置に対してフロント側に配置されてもよい。なお、光源４２Ｃから照射された光が印刷物３０に入射する角度は例えば５度〜１０度でもよい。光源４２Ｃは、印刷物３０の鏡面反射画像の読み取りに使用される。
【００５１】
光源４２Ｃから印刷物３０の表面に照射される光束の幅又は角度は、狭いことが望ましい。従って、光源４２Ｃから射出される光束の幅又は角度が広い場合には、印刷物３０の表面を照射する光束の幅又は角度を狭めるように制限する手段を設ける。ここでの手段には、光束の一部を遮光することで光束の幅又は角度を狭めるカバー又は絞り、光束を集光させるレンズ等を用いる。
光源４２Ｃから射出される光は、光源４２Ａ、４２Ｂに比して、主走査方向の輝度値が一様かつ連続であることが望ましい。光源４２Ｃから射出される光は、印刷物３０の表面の光沢情報の読み取りに使用されるためである。この要件を満たす光源には、例えば蛍光ランプや希ガス蛍光ランプ（キセノン蛍光ランプ等）がある。
なお、光源４２Ｃは、複数の光源の集合体でもよい。例えば光源４２Ｃは、主走査方向に配列される複数の白色ＬＥＤ（Light Emitting Diode）と、読み取り位置の主走査方向における輝度分布が均一になるように複数の白色ＬＥＤから射出された光を拡散する拡散板等で構成してもよい。
図１８の場合、キャリッジ４２に３つの光源４２Ａ、４２Ｂ、４２Ｃを配置しているが、１つの光源から射出された光を複数に分岐し、分岐された光の光路を反射する等して、異なる角度で読み取り位置に入射させてもよい。
【００５２】
キャリッジ４２には、結像光学系４２Ｄとイメージングセンサ４２Ｅを有している。
結像光学系４２Ｄは、例えば反射ミラーや結像レンズで構成され、印刷物３０の表面から法線方向に反射された拡散反射光の成分と鏡面反射光の成分をイメージングセンサ４２Ｅの受光面に結像する。
イメージングセンサ４２Ｅは、受光面上に結像された拡散反射光及び鏡面反射光の強度を画像信号として出力する。イメージングセンサ４２Ｅには、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）リニアイメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary MOS）イメージセンサ等の受光素子を用いる。
イメージングセンサ４２Ｅの表面には、不図示のカラーフィルタが配置されている。従って、イメージングセンサ４２Ｅは、拡散反射画像及び鏡面反射画像のそれぞれについて、印刷物３０の読み取り位置の色を表すカラー画像信号を出力する。カラー画像信号は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３色の成分値で与えられる。
【００５３】
図１９は、質感情報取得装置４０（図１８参照）により取得される反射画像の一例を説明する図である。（ａ）は拡散反射画像の例であり、（ｂ）は鏡面反射画像の例であり、（ｃ）は拡散反射画像と鏡面反射画像の差分画像の例である。
図１９に示す反射画像は、印刷物３０の表面に、色と濃度の組み合わせが異なる１６個のカラーパッチをマトリクス状に配置したカラーチャートが印刷されている場合に取得される。
カラーチャートの横軸は、色相と光沢の組み合わせが異なる４つの色が対応し、縦軸は、印刷物３０の印刷時に使用された色材の消費量を表すカバレッジ率に対応する。
カバレッジ率が低いほど、単位面積当たりの色材の量が少なくなり、色の濃度が薄くなる。一方、カバレッジ率が高いほど、単位面積当たりの色材の量が多くなり、色の濃度が濃くなる。
【００５４】
図１９の場合、カラーチャートを構成する４色は、シアンとシルバーの混色（以下「シアン＋シルバー色」ともいう）、マゼンタとシルバーの混色（以下「マゼンタ＋シルバー色」ともいう）、マゼンタ、シアンである。
図１９に示すカラーチャートは、色毎に、カバレッジを４段階で変化させたカラーパッチで構成されている。図１９に示すカラーパッチは、いずれも同じ形状である。具体的には、カラーパッチは正方形である。
【００５５】
前述したように、（ｂ）に示す鏡面反射画像は、印刷物３０の表面の金属光沢成分を主に取得した画像であるが、拡散成分も含まれている。ここでの金属光沢は、シルバートナーによって表現される金属色に対応する。
（ｃ）は、鏡面反射画像に含まれる金属光沢を表現する差分画像である。差分画像は、拡散反射画像と鏡面反射画像の差分を演算することで生成される。
金属光沢は、基本的にシルバートナーによって生じるので、差分画像では、シルバートナーが含まれるシアン＋シルバー色に対応するカラーパッチとマゼンタ＋シルバー色に対応するカラーパッチの２列について光沢成分が現れている。また、カバレッジ率の違いが金属光沢の反射率の違いにも現れている。すなわち、カバレッジ率が高いほど、カラーパッチは明るく見えている。
【００５６】
図１８の説明に戻る。
本実施の形態で使用するキャリッジ４２の場合、印刷物３０の表面全体で、照射光の入射角とイメージングセンサ４２Ｅで受光される受光角の関係が一定に保たれる。この関係は、撮像カメラ等による撮像では実現できない。
このため、拡散反射の条件（入射角が４５度）で取得された拡散反射画像と、鏡面反射の条件（入射角が１０度）で取得された鏡面反射画像との差分を演算することにより、金属光沢の情報を正確に抽出することが可能になる。このことは、簡易な差分演算により、金属光沢の領域と反射率（２次元平面の鏡面反射率）を一度に取得できることを意味する。
なお、拡散反射の条件（入射角が４５度）と鏡面反射の条件（入射角が１０度）は、同一の白色校正板でキャリブレーションされている。
質感情報取得装置４０を構成する質感情報抽出部４３は、拡散反射画像と鏡面反射画像から前述した差分画像を生成する。
【００５７】
図２０は、質感情報取得装置４０の機能構成例を説明する図である。
図２０には、図１８との対応部分に対応する符号を付して示している。
本実施の形態におけるキャリッジ４２は、拡散反射画像取得部４２Ｆと鏡面反射画像取得部４２Ｇとして機能する。
拡散反射画像取得部４２Ｆは、光源４２Ａ及び４２Ｂ（図１８参照）から照射された光の反射光をイメージングセンサ４２Ｅ（図１８参照）で受光し、拡散反射画像として出力する。拡散反射画像は色成分に対応する。
鏡面反射画像取得部４２Ｇは、光源４２Ｃ（図１８参照）から照射された光の反射光をイメージングセンサ４２Ｅで受光し、鏡面反射画像として出力する。鏡面反射画像は光沢成分に対応する。
なお、光源４２Ａ及び４２Ｂが光を照射する期間と光源４２Ｃが光を照射する期間は切り替え制御される。すなわち、拡散反射画像と鏡面反射画像は別々に取得される。
【００５８】
質感情報抽出部４３は、差分画像取得部４３Ａ、平均値算出部４３Ｂ、４３Ｃとしての機能を有している。
差分画像取得部４３Ａは、印刷面上の位置ごとに拡散反射画像と鏡面反射画像の差分を演算して差分画像を取得する。差分画像を取得する方法には、鏡面反射画像から拡散反射画像を減算することで求める手法と、拡散反射画像から鏡面反射画像を減算することで求める手法の２つがある。差分画像取得部４３Ａは、いずれか一方の手法又は両方の手法により差分画像を演算する。
【００５９】
平均値算出部４３Ｂは、拡散反射画像の平均ＲＧＢ値を算出する。印刷物３０（図１８参照）にカラーチャートが印刷されている場合、平均値算出部４３Ｂは、カラーパッチ単位で平均ＲＧＢ値を算出する。図２０の場合、平均ＲＧＢ値は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１８５，１５１，９５）である。平均ＲＧＢ値は平均画素値の一例である。
平均値算出部４３Ｃは、カラーパッチに対応する差分画像の平均ＲＧＢ値を算出する。勿論、印刷物３０にカラーチャートが印刷されている場合、平均値算出部４３Ｃは、カラーパッチ単位で平均ＲＧＢ値を算出する。本実施の形態では、区別のため、差分画像の平均ＲＧＢ値を平均ΔＲΔＧΔＢ値で表す。Δは差分を表す。平均ΔＲΔＧΔＢ値は平均画素値の一例である。
【００６０】
図２０の場合、平均ΔＲΔＧΔＢ値は、（ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ）＝（６９，８８，８８）で表現される。ここでの平均ΔＲΔＧΔＢ値は、光沢成分値に対応する。
印刷物３０にカラーチャートが印刷されている場合、複数のカラーパッチについての質感情報が２回のスキャンによって取得される。
このことは、ＢＲＤＦを計測する方法に比べ、質感情報の取得に要する時間を短縮できることを意味する。また、質感情報の取得は差分演算でよく、計算資源に対する負荷も小さく済む。
【００６１】
＜実施の形態２＞
前述の実施の形態では、シミュレーション印刷装置２０による光沢の再現特性をターゲット印刷装置１０による光沢の再現特性に一致させる仕組みについて説明したが、本実施の形態では、過去に印刷された印刷物（以下「ターゲット印刷物」という）を複製（コピー印刷）する場合に、ターゲット印刷物の光沢をコピー印刷物に再現する仕組みについて説明する。
【００６２】
＜システム構成＞
図２１は、実施の形態２で使用する光沢調整システム１Ａの全体構成例を示す図である。図２１には、図１との対応部分に対応する符号を付して示す。
光沢調整システム１Ａは、印刷装置１００と、印刷装置１００で印刷された印刷物３０の質感情報を取得する質感情報取得装置４０と、取得された質感情報と印刷物３０の印刷に使用された印刷データＣｉｎとの対応関係を生成する光沢質感再現プロファイル生成装置１１０とで構成される。
ここでの光沢質感再現プロファイル生成装置１１０は、生成部の一例であるとともに情報処理装置の一例でもある。
本実施の形態における印刷装置１００は、実施の形態１に示した仕組みにより、ターゲット印刷装置１０との間で光沢成分の再現特性が調整済みである。
【００６３】
過去に出力された印刷物の質感をコピー印刷物で再現できるように調整する場合、印刷装置１００には、図１に示すように、光沢補正用のカラーチャートに対応する印刷データＣｉｎが入力される。
ここでの印刷データＣｉｎも、実施の形態１の場合と同じく、色と濃度の組み合わせが異なる複数のカラーパッチの配置を指定している。
本実施の形態の場合も、印刷データＣｉｎは、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、特色（Ｓ）で構成されるものとする。特色（Ｓ）は、金属光沢を与える色成分であり、例えばシルバー（Ｓｉ）、ゴールド（Ｇｏ）を含む。以下の説明では、特色としてシルバー（Ｓｉ）を使用する。
【００６４】
質感情報取得装置４０の構成は、実施の形態１と同様であるので詳細については省略するが、印刷物３０の質感情報を光学的に読み取る。ここでの質感情報は、色成分値と光沢成分値を含む。
本実施の形態の場合、色成分値は、例えばＬ＊、ａ＊、ｂ＊系で表現される。光沢成分値は、例えば光沢度（ｇｌｏｓｓ）で表現される。
光沢質感再現プロファイル生成装置１１０は、質感情報を読み取った印刷物３０に対応する印刷データＣｉｎと、読み取った質感情報との対応関係を光沢質感再現プロファイルとして出力する。本実施の形態の場合、対応関係は、次式で表現される。
（L*,a*,b*,gloss）＝ｆ（C,M,Y,K,Si）    …式８
生成された光沢質感再現プロファイルは、印刷装置１００にフィードバックされる。
【００６５】
図２２は、光沢質感再現プロファイルの構成例を説明する図である。図２２においては、説明の都合により、ルックアップテーブルの形式で表現しているが、データ形式はルックアップテーブルに限らない。
なお、ルックアップテーブルの左欄はカラーチャートを構成する個々のパッチに対応する印刷データＣｉｎであり、右欄は各パッチから取得された色成分値と光沢成分値である。
図２２の場合、印刷物３０の印刷に使用された印刷装置１００では、印刷データＣｉｎとして（C,M,Y,K,Si）＝（0,20,0,0,80）を与えると、印刷物３０の色成分値は（60，-5，-5）となり、光沢成分値は（100）になることが分かる。
また、このルックアップテーブルを用いれば、与えられた色成分値と光沢成分値を印刷装置１００で再現する印刷データを求めることが可能である。
【００６６】
図２３は、光沢質感再現プロファイル１０１Ａを設定した印刷装置１００の処理機能を説明する図である。図２３には、図２１との対応部分に対応する符号を付して示している。
図２３に示す印刷装置１００は、質感情報取得装置４０から入力されるターゲット印刷物の色成分値と光沢成分値を基本色と特色で規定される印刷データに変換するデータ変換部１０１と、印刷データに応じた画像を記録媒体に印刷する画像形成部１０２としての機能を有している。
ここでのデータ変換部１０１には、光沢質感再現プロファイル１０１Ａが設定されている。データ変換部１０１は、光沢質感再現プロファイル１０１Ａを使用して、各ピクセルの色成分値と光沢成分値を対応する基本色と特色の成分値に変換する。このデータ変換部１０１は、変換部の一例である。
【００６７】
なお、光沢質感再現プロファイル１０１Ａに、入力された色成分値と光沢成分値に一致するデータが存在しない場合、データ変換部１０１は、例えば登録データの中から色空間上での距離が近い１つの色成分値と光沢成分値を取得し、近似値として出力してもよい。
また、光沢質感再現プロファイル１０１Ａに、入力された色成分値と光沢成分値に一致するデータが存在しない場合、データ変換部１０１は、例えば登録データの中から色空間上での距離が近い複数の色成分値と光沢成分値の組を取得し、それらの値に基づいて近似値を計算して出力してもよい。
また、光沢質感再現プロファイル１０１Ａに、入力された色成分値と光沢成分値に一致するデータが存在しない場合、データ変換部１０１は、例えば光沢成分値が同じ登録データを抽出し、更に、それらの中で色成分値が入力値に近いデータを特定して、出力値を決定してもよい。
【００６８】
＜他の実施形態＞
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上述の実施の形態に記載の範囲に限定されない。上述の実施の形態に、種々の変更又は改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００６９】
（１）実施の形態１では、シミュレーション印刷装置２０、質感情報取得装置４０等が別々の装置であるものとして説明し、実施の形態２では、印刷装置１００と質感情報取得装置４０等が別々の装置であるものとして説明したが、これらは１つの装置として構成されてもよい。
図２４は、質感情報を取得する機能と印刷機能を一体化した画像形成装置２００の外観例を説明する図である。
画像形成装置２００は、原稿の画像を読み取る画像読取装置２１０と、記録媒体の一例である用紙上に画像を記録する画像記録装置２２０と、を備えている。
【００７０】
画像読取装置２１０は、装置の本体部分を構成する画像記録装置２２０の上に取り付けられている。画像読取装置２１０は、原稿に形成されている画像を光学的に読み取る画像読取部と、画像読取部に原稿を搬送する原稿搬送部とを備えている。
ここでの画像読取装置２１０が、前述した質感情報取得装置４０に対応する。
画像記録装置２２０は、用紙の表面に画像を形成する機構部と用紙を搬送する機構部を含んでいる。
画像記録装置２２０は、用紙トレイ２３０から引き出された用紙Ｐに画像を形成する。
ここでの画像記録装置２２０が、前述したシミュレーション印刷装置２０や印刷装置１００に対応する。
【００７１】
図２５は、画像形成装置２００を構成するモジュール間の接続例を説明する図である。
画像記録装置２２０には、装置全体の動作を制御する制御装置２２１が設けられている。制御装置２２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２１Ａと、ファームウェアやＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）２２１Ｂと、ＣＰＵ２２１Ａのワークエリアとして用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２２１Ｃとを有している。制御装置２２１は、いわゆるコンピュータを構成する。
【００７２】
また、画像記録装置２２０は、不揮発性の記憶装置の一例であるハードディスク装置（ＨＤＤ）２２２を有している。ハードディスク装置２２２には、画像読取装置２１０で読み取られた画像のイメージデータ、外部から与えられる印刷データＣｉｎ、ＦＡＸ通信を通じて送受信された画像のイメージデータ等が保存される。
また、ハードディスク装置２２２には、実施の形態１で説明したデバイス依存プロファイル２１Ａ（図４参照）や光沢質感再現プロファイル１０１Ａ（図２３参照）等も記憶される。
また、画像記録装置２２０には、ユーザインタフェースとしての表示部２２３及び操作受付部２２４が設けられている。表示部２２３には、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイが用いられる。操作受付部２２４には、例えばタッチセンサが用いられる。
【００７３】
また、画像記録装置２２０には、画像の形成に必要とされる各種の処理（例えば色補正や階調補正など）を実行する画像処理部２２５と画像形成部２２６が設けられている。
画像処理部２２５は、前述した色＋光沢予測モデル生成装置５０（図１参照）、デバイス依存プロファイル生成装置６０（図１参照）、光沢質感再現プロファイル生成装置１１０（図２１参照）、データ変換部１０１（図２３参照）などに対応する。
画像形成部２２６は、画像処理部２２５による処理後の印刷データに基づいて印刷物を形成する。ここでの画像形成部２２６は、画像形成部２２（図４参照）や画像形成部１０２（図２３参照）に対応する。
また、画像記録装置２２０には、ＬＡＮとの接続を通じて外部の装置との通信を実行する通信部２２７が設けられている。
因みに、制御装置２２１と各部は、バス２２８や不図示の信号線を通じて接続されている。
【００７４】
（２）前述の実施の形態１におけるターゲット印刷装置１０（図１参照）とシミュレーション印刷装置２０（図１参照）は、ネットワーク経由で接続されてもよい。
図２６は、光沢調整システム１の構成例を説明する図である。図２６には、図１との対応部分に対応する符号を付して示している。
図２６に示す光沢調整システム１の場合、ネットワーク３００に、ターゲット印刷装置１０と、シミュレーション印刷装置２０と、サーバ３１０とが接続されている。
ここでのネットワーク３００は、ＬＡＮ（Local Area Network）でもよいし、インターネットでもよいし、クラウドネットワークでもよい。
【００７５】
ここでのサーバ３１０は、質感情報取得装置４０（図１参照）、色＋光沢予測モデル生成装置５０（図１参照）及びデバイス依存プロファイル生成装置６０（図１参照）に対応する機能の全部を実行する。
なお、サーバ３１０は複数台でもよく、その場合には、複数台での協働により質感情報取得装置４０、色＋光沢予測モデル生成装置５０及びデバイス依存プロファイル生成装置６０の機能を実現する。
サーバ３１０は、生成されたデバイス依存プロファイルを、ネットワーク３００経由で、対応するシミュレーション印刷装置２０に格納する。
【００７６】
（３）前述の実施の形態２においては、色成分値がＬ＊、ａ＊、ｂ＊系で表現され、光沢成分値が光沢度（ｇｌｏｓｓ）で表現される場合における光沢質感再現プロファイルについて説明したが、図２０に示す構成の質感情報取得装置４０を用いる場合には、色成分値が平均ＲＧＢ値で表現され、光沢成分値が差分画像の平均ＲＧＢ値（すなわち平均ΔＲΔＧΔＢ値）で表現される。
図２７は、光沢質感再現プロファイルの他の例を説明する図である。
図２７の場合も、説明の都合により、ルックアップテーブルの形式で表現しているが、データ形式はルックアップテーブルに限らない。
なお、ルックアップテーブルの左欄はカラーチャートを構成する個々のパッチに対応する印刷データＣｉｎであり、右欄は各パッチから取得された色成分値と光沢成分値に対応する平均ＲＧＢ値と平均ΔＲΔＧΔＢ値である。
図２７の場合、印刷物３０（図２１参照）の印刷に使用された印刷装置１００（図２１参照）では、印刷データＣｉｎとして（C,M,Y,K,Si）＝（0,20,0,0,80）を与えると、印刷物３０の色成分値は（185，151，95）となり、光沢成分値は（69，88，88）になることが分かる。
【００７７】
（４）前述の実施の形態１及び２においては、印刷データＣｉｎがＣＭＹＫ特色の形式で与えられる場合について説明したが、ＲＧＢ特色の形式で与えられてもよい。
この場合、デバイス依存プロファイルや光沢質感再現プロファイルのうち印刷データの成分値を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）、特色に置き換えてもよい。
または、ターゲット印刷装置１０（図１参照）、シミュレーション印刷装置２０（図１参照）、印刷装置１００（図２１参照）内に、入力された印刷データをＲＧＢ特色の形式からＣＭＹＫ特色の形式に変換するデータ変換部を用意してもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１、１Ａ…光沢調整システム、１０…ターゲット印刷装置、２０…シミュレーション印刷装置、２１…データ補正部、２２、１０２…画像形成部、３０…印刷物、３１…パッチ、４０…質感情報取得装置、４２Ｆ…拡散反射画像取得部、４２Ｇ…鏡面反射画像取得部、４３…質感情報抽出部、４３Ａ…差分画像取得部、４３Ｂ、４３Ｃ…平均値算出部、５０…色＋光沢予測モデル生成装置、６０…デバイス依存プロファイル生成装置、１００…印刷装置、１０１…データ変換部、１１０…光沢質感再現プロファイル生成装置、２００…画像形成装置、２１０…画像読取装置、２２０…画像記録装置、３００…ネットワーク、３１０…サーバ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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