(57)【要約】【課題】最適性およびロバスト性を同時に評価し、ロバスト最適化問題における最適なロバスト解を直接探索する。【解決手段】システムを規定する制御パラメータに対し、システムの物理的な性能を評価する性能評価関数からなる関数ΦＰを設定する。制御パラメータに誤差が含まれるときのシステムのロバスト性を評価するロバスト評価関数からなる関数ΦＥを設定する。関数ΦＰと関数ΦＥの和を含むメリット関数をΦＲを定義する。メリット関数ΦＲを用いて、減衰最小自乗法により制御パラメータの最適解ＱＲを探索する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムを規定する複数のパラメータを設定するためのパラメータ設定方法であって、
前記複数のパラメータに基づく前記システムの物理的な性能を評価する性能評価関数および前記パラメータの誤差に対する前記システムのロバスト性を評価するロバスト評価関数に基づき前記システムの適正を評価し、
前記システムの適正の評価に基づき前記複数のパラメータの最適な組み合わせを探索する
ことを特徴とするパラメータ設定方法。
【請求項２】
前記システムが色変換システムであって、前記複数のパラメータが色変換マトリクスのマトリクス成分であることを特徴とする請求項１に記載のパラメータ設定方法。
【請求項３】
前記システムの適正評価が、前記性能評価関数と前記ロバスト評価関数を含むメリット関数の値に基づいて評価されることを特徴とする請求項２に記載のパラメータ設定方法。
【請求項４】
前記ロバスト評価関数が、前記パラメータが誤差を含むときの前記性能評価関数の値と前記誤差を含まないときの前記性能評価関数の値との差に基づく関数であることを特徴とする請求項３に記載のパラメータ設定方法。
【請求項５】
前記誤差が許容差設計の許容差に基づき設定されることを特徴とする請求項４に記載のパラメータ設定方法。
【請求項６】
前記探索が、前記メリット関数の極値を探索することにより実行されることを特徴とする請求項３〜５の何れか一項に記載のパラメータ設定方法。
【請求項７】
システムを規定する複数のパラメータを設定するためプログラムであって、
前記複数のパラメータに基づく前記システムの物理的な性能を評価する性能評価関数および前記パラメータの誤差に対する前記システムのロバスト性を評価するロバスト評価関数に基づき前記システムの適正を評価する処理と、
前記システムの適正の評価に基づき前記複数のパラメータの最適な組み合わせを探索する処理と
をコンピュータに実行させることを特徴とするパラメータ設定のためのプログラム。
【請求項８】
前記システムが色変換システムであって、前記複数のパラメータが色変換マトリクスのマトリクス成分であることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。
【請求項９】
前記システムの適正評価が、前記性能評価関数と前記ロバスト評価関数を含むメリット関数の値に基づいて評価されることを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記ロバスト評価関数が、前記パラメータが誤差を含むときの前記性能評価関数の値と前記誤差を含まないときの前記性能評価関数の値との差に基づく関数であることを特徴とする請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記誤差が許容差設計の許容差に基づき設定されることを特徴とする請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記探索が、前記メリット関数の極値を探索することにより実行されることを特徴とする請求項９〜１１の何れか一項に記載のプログラム。
【請求項１３】
入力色信号に色補正処理を施して出力する画像信号処理装置であって、
複数の基準色を撮影して得られた第１色信号を色変換マトリクスにより第２色信号に変換する色補正手段と、
前記第２色信号と前記複数の基準色に対応する複数の目標色の色信号と前記第２色信号との違いに基づいて前記色変換マトリクスの性能を評価する性能評価関数、および前記画像信号処理装置のロバスト性を評価するロバスト評価関数とに基づき前記画像信号処理装置の適正を評価する評価手段と、
前記評価手段における前記適正の評価に基づき前記色変換マトリクスのマトリクス成分の最適な値を探索するマトリクス最適化手段と
を備えることを特徴とする画像信号処理装置。
【請求項１４】
前記評価手段における適正の評価が、前記性能評価関数と前記ロバスト評価関数を含むメリット関数の値に基づいて評価されることを特徴とする請求項１３に記載の画像信号処理装置。
【請求項１５】
前記ロバスト評価関数が、前記マトリクス成分が誤差を含むときの前記性能評価関数の値と前記誤差を含まないときの前記性能評価関数の値との差に基づく関数であることを特徴とする請求項１４に記載の画像信号処理装置。
【請求項１６】
前記探索が、前記メリット関数の極値を探索することにより実行されることを特徴とする請求項１４または１５に記載の画像信号処理装置。
【請求項１７】
前記複数の目標色の色信号と前記第２色信号との違いが、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間において評価されることを特徴とする請求項１４〜１６の何れか一項に記載の画像信号処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パラメータの設定方法に関し、特に、色変換処理におけるパラメータを設定するための方法およびプログラム、またこの方法を用いてパラメータの設定を行う装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
設計最適化問題では、評価関数（目的関数）に基づいて制御因子となる制御パラメータの性能上の最適解を設計仕様内で探索する（特許文献１）。しかし、実際の製品では、誤差等の不確定要素による影響から、探索された性能上の最適解が、実際の製品において最適な性能をもたらすとは限らない。すなわち、製造過程等では、誤差等の不確定因子を排除することができないため、最適解近傍におけるロバスト性が低いと、不確定因子の影響により性能にも大きなバラツキが発生し、場合によっては許容領域を逸脱してしまう。したがって、設計最適化問題における最適解を採用することは、現実の性能やコスト面において有利であるとは限らない。このようなことから、実用的な設計パラメータを求める観点からは、設計最適化問題により得られた最適解に対してロバスト性を考慮したパラメータ設計が行われる。従来ロバスト最適化問題では、性能上の最適解を求め、得られた最適解を中心にロバスト性を評価する。すなわち、得られた最適解に対して制御因子の中心値や水準を調整して誤差条件に基づくバラツキを低減している。
【特許文献１】特開２００６−３０３７８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、問題によっては、制御因子間に交互作用があり、評価関数も非線形であることから、制御パラメータ間の直交性は期待できず、その上、設計最適化問題で得られた最適解の調整は水準の取り方によっては不適切なものとなり得る。設計問題だけからの最適化計算で得られた最適解に対してのみロバスト性評価を行う場合は、ロバスト解を直接探索するものではなく、最適性およびロバスト性の観点からより適正な解が他にある可能性がある。
【０００４】
本発明は、最適性およびロバスト性を同時に評価し、ロバスト最適化問題における最適なロバスト解を直接探索することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のパラメータ設定方法は、システムを規定する複数のパラメータを設定するためのパラメータ設定方法であって、複数のパラメータに基づくシステムの物理的な性能を評価する性能評価関数およびパラメータの誤差に対するシステムのロバスト性を評価するロバスト評価関数に基づきシステムの適正を評価し、システムの適正の評価に基づき複数のパラメータの最適な組み合わせを探索することを特徴としている。
【０００６】
また本発明のプログラムは、システムを規定する複数のパラメータを設定するためプログラムであって、コンピュータに複数のパラメータに基づくシステムの物理的な性能を評価する性能評価関数およびパラメータの誤差に対するシステムのロバスト性を評価するロバスト評価関数に基づきシステムの適正を評価する処理と、システムの適正の評価に基づき複数のパラメータの最適な組み合わせを探索する処理とを実行させることを特徴としている。
【０００７】
システムは例えば色変換システムであって、複数のパラメータは色変換マトリクスのマトリクス成分である。システムの適正評価は、例えば性能評価関数とロバスト評価関数を含むメリット関数の値に基づいて評価される。ロバスト評価関数は、例えばパラメータが誤差を含むときの性能評価関数の値と、誤差を含まないときの性能評価関数の値との差に基づく関数である。また誤差は、例えば許容差設計の許容差に基づき設定される。更に探索は、メリット関数の極値を探索することにより実行される。
【０００８】
また、本発明の画像信号処理装置は、入力色信号に色補正処理を施して出力する画像信号処理装置であって、複数の基準色を撮影して得られた第１色信号を色変換マトリクスにより第２色信号に変換する色補正手段と、第２色信号と複数の基準色に対応する複数の目標色の色信号と第２色信号との違いに基づいて色変換マトリクスの性能を評価する性能評価関数、および画像信号処理装置のロバスト性を評価するロバスト評価関数とに基づき画像信号処理装置の適正を評価する評価手段と、評価手段における適正の評価に基づき色変換マトリクスのマトリクス成分の最適な値を探索するマトリクス最適化手段とを備えたことを特徴としている。
【０００９】
例えば評価手段における適正の評価は、性能評価関数とロバスト評価関数を含むメリット関数の値に基づいて評価される。ロバスト評価関数は、例えばマトリクス成分が誤差を含むときの性能評価関数の値と誤差を含まないときの性能評価関数の値との差に基づく関数である。探索は、メリット関数の極値を探索することにより実行される。また複数の目標色の色信号と第２色信号との違いは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間において評価されることが好ましい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、最適性およびロバスト性を同時に評価し、ロバスト最適化問題における最適なロバスト解を直接探索することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して説明する。
まず、図１〜図３を参照して、ロバスト最適化問題における本発明のパラメータ設定方法の基本原理について説明する。
【００１２】
パラメータ設計において制御因子（制御パラメータ）の独立性が全体的に低く、制御因子間の交互作用が大きいときには、直交実験によるロバスト解の探索は信頼性が低く、必ずしも有効とは言えない。また、一般的な最適化問題では、評価関数（目的関数）が非線形となることが多く、このような場合、評価関数は多峰性（多谷性）の曲面を形成するため複数の局所最適解が存在する。したがって、非線形最適化問題において探索された解が最適解であったとしても、その近傍で得られるロバスト解が最適なロバスト解であるとは限らない。
【００１３】
例えば制御パラメータをｘとしたときの評価関数Φ(ｘ)を最小とする解を求める最適化問題において、図１に示すように最適解Ｐ１（ｘ＝ｘ（Ｐ１））、局所解Ｐ２（ｘ＝ｘ（Ｐ２））が存在するとき、パラメータｘに誤差±δを考慮すると、Φ（ｘ（Ｐ１）−δ）＞Φ（ｘ（Ｐ２）±δ）となる。すなわち、最適解（局所解）Ｐ１は、局所解Ｐ２より設計性能は上であるが、ロバスト性を考慮すると、局所解Ｐ２を選択したときより設計性能が低い可能性が高く、局所解Ｐ２の方が設計性能、安定性の両面から適正が高い。
【００１４】
また、最適解Ｐ１周辺でのロバスト解の探索では、局所解Ｐ２そのもの、あるいは局所解Ｐ２周辺でのロバスト解を得ることはできないので、従来のように最適解（局所解）を求めた後で、その周辺のロバスト性を評価し、あるいはロバスト解を探索する手法では、効率的かつ有効に最適なロバスト解を求めることは困難である。
【００１５】
本発明では、最適化問題における最適解の探索に、ロバスト性評価を導入し、性能およびロバスト性を同時に評価して解の探索を行う。以下本発明を減衰最小自乗法に適用した場合を例に説明を行うが、本発明は、ニュートンラプソン法、共役勾配法、ＳＩＭＰＬＥＸ法などの他の最適化手法にも適用可能である。
【００１６】
減衰最小自乗法では、制御パラメータをｘｉ（ｉ＝１〜ｍ）、評価関数をｆｊ（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍ）（ｊ＝１〜ｎ）とするとき、単一評価尺度としてのメリット関数をΦ（ｆｊ）を定義して、メリット関数Φを極小（極大）とする解を求める（以下極小とする場合についてのみ説明）。すなわち、（１）式を満たす解を求める。
【数１】
2010129049.tif 000003
【００１７】
しかし評価関数ｆｊは、一般に制御パラメータｘｉの非線形関数であり、解析的には解けない。したがって、最小自乗法では、出発点ｘｉ０の近傍でメリット関数Φを線形近似し、（１）式を満たすための移動量を算出して、漸次出発点ｘｉ０を移動して極小値を探索する。また、減衰最小自乗法では、線形近似による誤差を考慮して、移動量を抑制するダンピング因子Ｄを含む補正項がメリット関数Φに追加される。すなわち、減衰最小自乗法におけるメリット関数Φは通常以下のように定義される。
【数２】
2010129049.tif 000004
ここで、ｗｊは重み付け係数、ｆｔｊは評価関数ｆｊ（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍ）の目標値である。
【００１８】
これは、Ｆｊ２＝ｗｊ（ｆｊ−ｆｔｊ）２と置き換え、その出発点ｘｉ０での値をＦｊ０とすると、ｘｉの移動量Δｘｉ＝ｘｉ−ｘｉ０は（３）式で得られる。
【数３】
2010129049.tif 000005
なお、Ａ０は（４）式で表されるｎ×ｍ行列であり、ベクトル［ｘｉ］、［Ｆｊ０］および行列Ａ０の右肩のＴは転置を表し、−１は逆行列、Ｉは単位行列を表す。
【数４】
2010129049.tif 000006
【００１９】
本実施形態では、上記メリット関数Φにロバスト性評価を導入し、最適解探索において性能とロバスト性を同時に評価する。すなわち、制御パラメータｘｉに対し、誤差±δを設定し、探索点［ｘｉ］とその前後の点［ｘｉ±δ］における評価関数ｆｊの差を単一評価尺度であるメリット関数に導入する。（２）式のメリット関数（性能評価関数）をΦＰとし、ロバスト性評価したロバスト評価関数をΦＥとするとき、両者を合わせた新たなメリット関数ΦＲは、ΦＲ＝ΦＰ＋ΦＥ＋ΦＤで表される。なお、ロバスト評価関数ΦＥは（５）式で表され、ΦＤは（２）式の右辺第２項のダンピング項に対応するが、例えば非線形性が弱い場合にはダンピング項は省略することも可能である。
【数５】
2010129049.tif 000007
ただし、φＥｉは、（６）式で表される。
【数６】
2010129049.tif 000008
【００２０】
ここで、Ｆｊ２＝ｗｊ（ｆｊ−ｆｔｊ）２と置き換えたのと同様に、φＥｉの各項にｎ＜ｊ≦（２ｍ＋１）×ｎの通し番号ｊを付してＦｊ２と置き換えると、本実施形態は（２ｍ＋１）ｎ個の評価関数Ｆｊに対する単一評価尺度を用いた最適化問題と見なせる。したがって、Ｆｊを制御パラメータｘｉで偏微分した［（２ｍ＋１）ｎ］行×ｍ列のヤコビ行列に対して（３）、（４）式が同様に成り立ち、ロバスト性評価を含むメリット関数ΦＲを最小にする最適解（極値）を直接探索することができる。なお、誤差評価項ΦＥにおける重み付け係数ｗｊは、ΦＰのｗｊと同じであってもよいが、異なる値とすることもできる。なお、誤差±δとして、例えば許容差設計におけるパラメータ毎の許容差（例えば３σ）に対応させることも可能であり、このときｘｉ−δｉ、ｘｉ、ｘｉ＋δｉは、それぞれ３つの水準に対応する。
【００２１】
図２は、上述したメリット関数ΦＲ、ΦＰ、ΦＥの関係を模式的に示すグラフである。例えば物理的な性能のみを評価するメリット関数ΦＰの最適解が点ＱＰにあり、ロバスト性のみを評価するメリット関数ΦＥの最適解が点ＱＥにあるとき、両者を同時に評価する本実施形態のメリット関数ΦＲ＝ΦＰ＋ΦＥは、ΦＰ、ΦＥとは異なる曲面を描き、その最適解は点ＱＰ，ＱＥとは異なる点ＱＲとなる。本実施形態では、メリット関数ΦＲ上において極値を探索し、性能およびロバスト性を考慮した最適解ＱＲを直接求めることができる。
【００２２】
図３は、本実施形態のロバスト最適化処理の手順を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１００において、制御パラメータの出発点（ｘ１０，ｘ２０，・・・，ｘｍ０）が定義される。ステップＳ１０２では、最適化問題における評価値の定義、すなわち物理的評価（性能評価）およびロバスト性評価に係わる評価関数Ｆｊ（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍ）が規定され、これに基づくメリット関数ΦＲ（Ｆｊ）が定義される。
【００２３】
ステップＳ１０４では、（３）式に基づいて制御パラメータの移動量（Δｘ１，Δｘ２，・・・・，Δｘｍ）が算出され、ステップＳ１０６では、（ｘ１０＋Δｘ１，ｘ２０＋Δｘ２，・・・，ｘｍ０＋Δｘｍ）での評価値、すなわち移動先でのメリット関数ΦＲの絶対値が所定値以下であるか否かが判定される。
【００２４】
ステップＳ１０６において、評価値ΦＲ（ｘ１０＋Δｘ１，ｘ２０＋Δｘ２，・・・，ｘｍ０＋Δｘｍ）が十分にターゲット値ΦＴに近いと判定されると、（ｘ１０＋Δｘ１，ｘ２０＋Δｘ２，・・・，ｘｍ０＋Δｘｍ）が制御パラメータの最適解とされ、本実施形態のロバスト最適化処理は終了する。一方、ステップＳ１０６において評価値が十分にターゲット値に近くないと判定されると、ステップＳ１０８において制御パラメータの出発点（ｘ１０，ｘ２０，・・・，ｘｍ０）が（ｘ１０＋Δｘ１，ｘ２０＋Δｘ２，・・・，ｘｍ０＋Δｘｍ）に変更され、ステップＳ１０６において、評価値が十分にターゲット値に近いと判断されるまで、ステップＳ１０４以下の処理が繰り返される。
【００２５】
なお、本実施形態では、単一評価尺度（メリット関数）を用いた場合を例に説明を行ったが、本発明は、個々の評価関数の評価を直接行う多目的計画法に適用することもできる。また、ΦＥｉに含まれる評価関数は（６）式に限定されるものではなく、ロバスト性を評価できる関数であればどのような形式のものであってもよい。また、本実施形態のロバスト最適化手法に、大域的な最適解を得るための手法、例えば確率論的手法であるアニーリング法、遺伝的アルゴリズムや、決定論的手法である多次元空間サンプリング法、エスケープ関数などを組み合わせることもできる。
【００２６】
次に図４、図５を参照して、本発明のロバスト最適化手法を色変換処理に適用した実施形態について説明する。図４は、本実施形態における画像信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【００２７】
画像信号処理装置１０は、撮影光学系１２、ＣＣＤなどの撮像素子１４、デジタル信号処理回路２０、メモリ２２等から主に構成される。撮影光学系１２を通して撮像素子１４からのアナログ画像信号は、Ａ／Ｄ変換されてデジタル信号処理回路２０に送られる。
【００２８】
デジタル信号処理回路２０では、色分解処理、ホワイトバランス補正処理、色補正処理、および階調補正処理（γ補正）などが順次施される。色分解処理では、デジタル画像信号から例えば画素毎の所定の色信号が生成され、ホワイトバランス補正処理では、白色基準値に応じて例えば各色信号のゲインが調整される。また、色補正処理では、画像入力系の例えばＲＧＢ色信号が色変換マトリクスにより変換され、階調補正処理では、モニタ装置３０の特性に合わせてガンマ補正が行われる。
【００２９】
デジタル信号処理回路２０はモニタ装置３０に接続され、色補正処理を施されたＲＧＢ信号はモニタ装置３０に出力される。後述するように、色変換マトリクスは、撮像素子１４で撮影された複数の基準色を所望の色（目標色）に変換するように最適化される。なお、色変換マトリクスは、例えば色変換マトリクス算出部３４において最適化され、その情報はメモリ２２に保存される。
【００３０】
本実施形態では、複数の基準色が印刷されたカラーチャート４０が用いられる。色変換マトリクス算出部３４には、カラーチャート４０の基準色の測色値が入力され、色変換マトリクスの各成分は、撮像素子１４で撮影したカラーチャート４０の基準色が、対応する測色値に近づくように補正される。
【００３１】
次に図５を参照して、本実施形態における色変換マトリクスの最適化処理の流れを示すブロック図である。
【００３２】
図５に示されるように、撮像素子１４により撮影されたカラーチャートの基準色ｓ（ｓ≧９）は、それぞれ、ＲＧＢ信号（Ｒin[ｓ]，Ｇin[ｓ]，Ｂin[ｓ]）として入力され、（７）式のように色変換マトリクス｛ｍｉｊ｝（ｉ，ｊ＝１、２、３）によりＲＧＢ信号（Ｒes[ｓ]，Ｇes[s]，Ｂes[s]）に変換される。
【数７】
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【００３３】
また、本実施形態では、変換された色が目標とする色に近いか否かをＣＩＥ−Ｌ*ａ*ｂ*色空間で行う。すなわち、ＲＧＢ信号（Ｒes[ｓ]，Ｇes[s]，Ｂes[s]）、および基準色ｓの測色値（Ｒme[ｓ]，Ｇme[ｓ]，Ｂme[ｓ]）は、既知の変換式によって、それぞれＬ*ａ*ｂ*信号の（Ｌ*es[ｓ]，ａ*es[ｓ]，ｂ*es[ｓ]）および（Ｌ*me[ｓ]，ａ*me[ｓ]，ｂ*me[ｓ]）に変換される。本実施形態では、この２つのＬ*ａ*ｂ*信号が近いか否かを評価して色変換マトリクスのマトリクス成分ｍｉｊの最適化が行われる。
【００３４】
一般的にＲＧＢからＬ*ａ*ｂ*への順方向への変換が行なわれているが、非線形性のべき乗計算が介在するので、逆方向の経路でカラーマトリクスを算出することは困難である。従ってＲＧＢからＬ*ａ*ｂ*への順方法のシミュレーション計算を利用して最適なマトリクスを見出す必要がある。
【００３５】
すなわち、本実施形態において、制御パラメータは色変換マトリクスのマトリクス成分ｍｉｊであり、性能上（色変換特性）の評価関数には、Ｌ*ａ*ｂ*空間における（Ｌ*es[ｓ]，ａ*es[ｓ]，ｂ*es[ｓ]）と（Ｌ*me[ｓ]，ａ*me[ｓ]，ｂ*me[ｓ]）との間の距離ΔＥｓが採用される。なお基準色ｓに対するＬ*ａ*ｂ*空間上の距離ΔＥｓは例えば（８）式により定義される。また、ロバスト性に係わる評価関数には、例えば撮像素子の感度変動や回路の不安定性等に基づき許容差δが設定される。
【数８】
2010129049.tif 000010
【００３６】
以上のことから、メリット関数ΦＲは、（９）式で定義される。
【数９】
2010129049.tif 000011
なお、ΣΔＥｓ２（−δ）、ΣΔＥｓ２（＋δ）は、（６）式のφＥｉの右辺各項に対応する和を形式的に表現したものである。
【００３７】
すなわち、メリット関数ΦＲを制御パラメータｍｉｊで偏微分したヤコビ行列を求めることにより、（３）式から制御パラメータｍｉｊの移動量Δｍｉｊが求められ、これを漸次繰り返すことにより、ロバスト性を考慮した色変換マトリクスの最適解が得られる。本実施形態では、メリット関数ΦＲがターゲット値ΦＴに十分に近いと判断される場合（例えばΦＴ＝０、｜ΦＲ−ΦＴ｜＝｜ΦＲ｜＜所定値）に制御パラメータｍｉｊが最適値であると判断され、この処理は終了するが、移動量Δｍｉｊが所定値以下となったことをもって最適値に達したと判断することもできる。
【００３８】
なお、本実施形態で用いられる色変換マトリクス最適化法は、コンピュータ上で使用されるプログラムとして提供することも可能である。また、本実施形態では、色変換処理を例に説明を行ったが、本発明はレンズ設計など、様々な製品設計における設計パラメータの最適化や、様々な処理における制御パラメータの最適化にも応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】非線形最適化問題における最適解とロバスト最適解との関係を模式的に示すグラフである。
【図２】メリット関数ΦＲ、ΦＰ、ΦＥの関係を模式的に示すグラフである。
【図３】本実施形態のロバスト最適化処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態における画像信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】本実施形態における色変換マトリクスの最適化処理の流れを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０  画像信号処理装置
２０  デジタル信号処理回路
２２  メモリ
３０  モニタ装置
３４  色変換マトリクス算出装置
４０  カラーチャート
【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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