(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の基本色の組み合わせにより色を再現する色再現装置において、見本色を再現するための該基本色の組合せ割合を算出する色分解装置として、見本色を色彩値として入力する第１の測色手段と、
複数のニューラルネットワークにより構成され、前記見本色の色彩値を、該色彩値と等色もしくは近似色を再現する各基本色の混合割合に変換する第２の変換手段と、
を具備してなる色分解装置であって、前記第２の変換手段は、色再現範囲を分割する基本色の組合せ毎に異なる複数のニューラルネットワークを用いることを特徴とする色分解装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の基本色材たとえば、シアン（Ｃｙａｎ：略称Ｃ  ）、マゼンタ（Ｍａｇｅｎｔａ：略称Ｍ）、イエロー（Ｙｅｌｌｏｗ  ：略称Ｙ）、ブラック（Ｂｌａｃｋ：略称Ｋ）、オレンジ（Ｏｒａｎｇｅ  ：略称Ｏ）、グリーン（Ｇｒｅｅｎ：略称Ｇ）、ブルー（Ｂｌｕｅ  ：略称Ｂ）等により色を出力する印刷機、カラープリンタ、カラー複写機等で、見本色を再現する該基本色材の組み合わせ（色分解値）を算出する色分解装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来のカラー画像出力機は、ＣＭＹ（Ｋ）あるいはＲＧＢ  等の網点重ね合わせにより、色を再現していた。しかしながら、近年、画像の高品質化、高彩度色の再現のためＣＭＹ（Ｋ）あるいはＲＧＢ  以外の色例えば、グリーン、オレンジ、ピンク等も用いられるようになってきた。このため、従来のスキャナーやソフトウェアで行われていた３色若しくは４色の色分解値は使えず、色分解は困難な問題となった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、この発明の目的とするところは、本装置は、上記課題に鑑み、測色部から入力された色彩値を、該色彩値と等色もしくは近似色を再現する各基本色の混合割合に変換する複数のニューラルネットワークを用いて最適な色分解値を出力することができるようにした色分解装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の基本色の組み合わせにより色を再現する色再現装置において、見本色を再現するための該基本色の組合せ割合を算出する色分解装置として、見本色を色彩値として入力する第１の測色手段と、複数のニューラルネットワークにより構成され、前記見本色の色彩値を、該色彩値と等色もしくは近似色を再現する各基本色の混合割合に変換する第２の変換手段と、を具備してなる色分解装置であって、前記第２の変換手段は、色再現範囲を分割する基本色の組合せ毎に異なる複数のニューラルネットワークを用いることを特徴とする色分解装置である。
【０００６】
【発明の実施の形態】
本発明において、あらかじめ、複数基本色から選択された基本色の色分解値が既知の色票の色彩値を該色分解値に変換するニューラルネットワークを該選択された基本色の組合せの数だけ作成し、それぞれのネットワークに複数基本色から選択された基本色の色分解値例えば、ＣＭＹ  、ＣＧＹ  、ＹＲＭ  、ＭＢＣ  値と色彩信号例えば、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊  、ＸＹＺ  を上記ニューラルネットワークに同時に与えて、ニューラルネットワークの内部パラメータを最適化する。最適化が修了した後のパラメータをメモリ部に、保持しているため、指定の色見本を指定のカラー画像出力機で出力する場合の色分解値を正確かつ容易に算出することができる。
装置動作時には、見本色を測色することによって得られた色彩値を該複数のニューラルネットワークに入力し、色分解値に変換するものである。
【０００７】
色分解値は個々のカラー画像出力装置の特性に依存する色情報であり、カラー画像出力装置により出力されるカラー画像は異なった色になってしまうが、色彩値というカラー画像出力装置の特性に依存しない色不変の値を用いることにより、色彩値が一致する色分解値対を構築できる。よって、複数のカラー画像出力装置で色分解値を得るために該色分解値対を相互に変換するように学習させたニューラルネットワークを使用して出力対象のカラー画像出力装置に対応した色分解値を得るようにしたことから異なる特性を有するカラー画像出力装置であっても、その条件に対応した色分解値を得ることが出来るようになる。
【０００８】
【実施例】
以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の色分解装置の要部構成を示すブロック図である。複数の基本色の組み合わせにより色を再現する色再現装置において、見本色を再現するための該基本色の組合せ割合を算出する色分解装置は、図１に示すように、入力部１、変換部２、記憶部３、カラー画像出力部４より構成されている。
入力部１は、見本色あるいは色分解値が既知の標準色票５の色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊を読み込むものである。入力部１には例えば測色計を用いる。ここで測色計とは、色を数値で表示するための装置であり、物体に光を当て、それからの反射光や透過光の強さを光電的原理を利用して計測するものである。基本的には、光源と測光器からなる。
【０００９】
変換部２は、前記入力部１による色分解値が既知の該標準色票の色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊を該色分解値へ変換するニューラルネットワークである。学習モード時においては、カラー画像出力部４から出力された色分解値が既知の標準色票の該色分解値を教師信号とし、該標準色票の入力部１からの色彩値を入力信号として受け、上記入力色彩値が色分解値信号に変換されるべく、学習する機能を有する。学習が終了すれば、次に異なる基本色の組み合わせにより作成された標準色票も同様に学習し、基本色の組み合わせの数だけニューラルネットワークを作成する。
記憶部３は、前記色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊から色分解値へ変換する複数のニューラルネットワークのパラメータを格納し、パラメータは色分解時に読み出されて使用される。さらに、異なるカラー画像出力装置別に保管され、オペレータの指示に従ってカラー画像出力装置別に使用される。
【００１０】
カラー画像出力部４は、複数の基本色により原画像を出力するものである。例えばＣＭＹＫＲＧＢの７  色を用いるプリンタである。
該変換部２のニューラルネットワークとして、フィードフォワード結合型ニューラルネットワークを用いており、該ネットワークの学習方法は各種の方法があるが、例えば、バックプロパゲーションアルゴリズム（ラメルハート［Ｒｕｎｍｅｌｈｅｒｔ，  Ｄ．Ｅ  ａｎｄ  ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ，  Ｊ．Ｌ．（Ｅｄｓ），  ”Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ”，Ｅｘｐｌｏｒａａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．  Ｖｏｌｌ，  ２，ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｍｂｒｉｄｇｅ（１９８９）参照］）の最急降下法などを用いる。
【００１１】
以下、上記装置の使用例について説明する。図２は、本発明の色補正装置の使用例を示す要部構成ブロック図である。同図において、上記要部構成ブロック図１と同一構成には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
このような構成の本装置は、所望する色見本の色彩値と等しいあるいは近似な色を、目的のカラー画像出力装置で再現する色分解値を作成することができるようにした信号適合処理のための装置であり、利用するカラー画像出力装置装置がどのような種類の装置であっても、その色の変化に対応して補正を行うことができるようにするものであり、
あらかじめ、色分解値が既知の標準色見本の色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊をカラー画像出力装置で再現する好ましい色分解値に変換するニューラルネットワークを作成する。
【００１２】
そのために、第１段階として学習を実施させる必要がある。これは学習モードにより行なうが、その作用を図３  のフローチャートを参照して説明する。
まず始めに標準色票を用意するが、この標準色票は複数基本色を用いて色再現するカラー画像出力装置において、該複数基本色から選択された基本色で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施させたいときは、変換部２を学習モードに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良い。
上述した学習実行の命令により、所定の順（上記標準見本色の読み取り順）に前記色分解値が既知の標準色票の色分解値を記憶部３から読み出すとともに該標準色票の入力部１からの色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊を変換部２に入力信号として与え、色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊から色分解値へ変換するニューラルネットワークを作成する。変換部２のニューラルネットワークの出力が教師信号に近付くようにニューラルネットワークの学習を開始すべく制御する。ここで、教師信号とは、入力に対する正解の情報を指し、学習とは入力に対する出力が教師信号と一致するようにニューラルネットワーク内の結合の強さを変化させることを意味する。学習は出力が教師信号に対して所要の基準を満たすまで行なわれる。学習が終了したならば、その終了時点でのニューラルネットワークの各種パラメータを記憶部３に格納する。
これにより、あるカラー画像出力装置の学習が終了する。別のカラー画像出力装置も使用する予定があれば、それについても学習を行なうべく、出力端子にこのカラー画像出力装置を接続替えし，上述同様の操作を行なって当該カラー画像出力装置のの学習を行なう。
【００１３】
実施例の場合、使用する予定のカラー画像出力装置が３台である場合、この３台についてそれぞれ２つのデータテーブル作成及び学習を行なわせる。この３台のカラー画像出力装置それぞれの学習結果であるパラメータはそれぞれカラー画像出力装置別に選択できるように区別して記憶部３に格納され、その選択は例えば、メニュー形式で指定して選択できるようになっている。
使用する予定のある全てのカラー画像出力装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この色分解装置を使用して、カラー画像出力装置から見本色と等色あるいは近似色を得るための色分解値を得る。次にこの動作を図４を参照して説明する。
【００１４】
すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色補正装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画像出力装置を使用することを登録する。
すると、補正モードとなり、このモードにおいてはまず初めに記憶部３から、変換部２のニューラルネットワークのパラメータを読み出し、変換部２のニューラルネットワークに設定する。そして、見本色の色彩値を入力し、変換部２に与えられてそのニューラルネットワークにより、当該見本色と等色あるいは近似色を再現する色分解値に変換される。
このように本発明は、色分解値が未知の色見本色を複数の基本色により色再現する種々のカラー画像出力装置で再現するために、カラー画像出力装置の色変化を推定し、色分解値を提供することにある。該変換手段として、ニューラルネットワークを用いたものである。なお、本発明は上述した実施例に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変更し実施し得るものであり、例えば、上記実施例では色彩値としてＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊  表色系を用いたが、ＸＹＺ  表色系、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊表色系、Ｙｘｙ  表色系等の他の色彩値を用いてもよい。
【００１５】
【発明の効果】
以上詳述したように、色分解値が未知の色見本色を複数の基本色により色再現する種々のカラー画像出力装置で再現するために、カラー画像出力装置の色変化を推定し、色分解値を容易に知ることができるようになる色分解装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明装置の学習モード時の動作を説明するためのブロック図
【図２】本発明装置の補正モード時の動作を説明するための図
【図３】本発明装置の学習モード時の動作を説明するフローチャート
【図４】本発明装置の補正モード時の動作を説明するフローチャート
【符号の説明】
１−−−−入力部
２−−−−変換部
３−−−−記憶部
４−−−−カラー画像出力部
５−−−−標準色票
６−−−−色彩値
７−−−  色分解値
【図１】
0003617298.tif 000002
【図２】
0003617298.tif 000003
【図３】
0003617298.tif 000004
【図４】
0003617298.tif 000005