(57)【要約】【課題】デバイスで用いられる原色数を増加させることなく、等色関数のばらつきによる色の見えの変動を抑制する。【解決手段】ターゲット分光データ取得部6がターゲット分光データを取得する。原色分光特性設定部8が、複数の原色それぞれの分光特性を示す原色分光データを複数設定する。ゲイン算出部10および等色分光データ算出部11が、設定された原色分光データがターゲット分光データと等色となるように、RGBゲインを算出して等色分光データを得る。色変動算出部12が、等色関数取得部7が取得した複数の等色関数に基づき、ターゲット分光データと等色分光データとにおける色の見えの変動量を示す変動評価値を算出する。そして評価結果判断部13が、複数の原色分光データのうち、変動評価値が最も小さいものを最適化結果として選択する。【選択図】  図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスで用いられる複数の原色についての分光特性を決定するデータ処理装置であって、
ターゲット色の分光特性を示すターゲット分光データを取得するターゲット分光データ取得手段と、
前記複数の原色それぞれの分光特性を示す原色分光データを設定する原色分光データ設定手段と、
前記原色分光データから、前記ターゲット分光データと等色となる等色分光データを算出する等色分光データ算出手段と、
複数の等色関数を取得する等色関数取得手段と、
前記ターゲット分光データと前記等色分光データとの間における、前記複数の等色関数に基づく色の見えの変動量を示す変動評価値を算出する色変動算出手段と、
前記原色分光データ設定手段で設定された複数の前記原色分光データのうち、前記変動評価値が最も小さいものを選択する選択手段と、を有し、
前記選択手段で選択された前記原色分光データを、前記デバイスで用いられる前記複数の原色における最適な分光特性として決定することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
さらに、前記原色分光データ設定手段で設定する各色の分光特性の設定条件を入力する入力手段を有し、
前記原色分光データ設定手段は、前記設定条件に従って、複数の前記原色分光データを設定することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
さらに、複数のデバイスについての前記原色分光データを予め保持する保持手段を有し、
前記原色分光データ設定手段は、前記保持手段に保持された複数の前記原色分光データを設定することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
さらに、前記選択手段で選択された前記原色分光データについての情報を表示する結果表示手段を有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記結果表示手段は、前記選択手段で選択された前記原色分光データにおける前記変動量の情報を表示することを特徴とする請求項4に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記結果表示手段は、前記原色分光データ設定手段で設定された全ての前記原色分光データについての情報を表示することを特徴とする請求項4または5に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
さらに、参照色域を指定する参照色域指定手段を有し、
前記結果表示手段は、前記選択手段で選択された前記原色分光データによって再現可能な色域の情報を前記参照色域と対比させて表示することを特徴とする請求項4乃至6のいずれか1項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記等色関数取得手段は、CIE170-1モデルに準じた複数の等色関数を取得することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
ターゲット分光データ取得手段、原色分光データ設定手段、等色分光データ算出手段、等色関数取得手段、色変動算出手段、および選択手段を有するデータ処理装置において、デバイスで用いられる複数の原色についての分光特性を決定するデータ処理方法であって、
前記ターゲット分光データ取得手段が、ターゲット色の分光特性を示すターゲット分光データを取得し、
前記原色分光データ設定手段が、前記複数の原色それぞれの分光特性を示す原色分光データを設定し、
前記等色分光データ算出手段が、前記原色分光データから、前記ターゲット分光データと等色となる等色分光データを算出し、
前記等色関数取得手段が、複数の等色関数を取得し、
前記色変動算出手段が、前記ターゲット分光データと前記等色分光データとの間における、前記複数の等色関数に基づく色の見えの変動量を示す変動評価値を算出し、
前記選択手段が、前記原色分光データ設定手段で設定された複数の前記原色分光データのうち、前記変動評価値が最も小さいものを選択し、
該選択された前記原色分光データを、前記デバイスで用いられる前記複数の原色における最適な分光特性として決定することを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１０】
コンピュータ装置で実行されることにより、該コンピュータ装置を請求項1乃至8のいずれか1項に記載のデータ処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リファレンスとなる画像の色をデバイスにおいて忠実に再現するためのデータ処理装置およびデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、カラーマネージメント技術において、特に高彩度色の色再現性を高めるため、従来の標準色空間であるsRGB色空間よりも広い、拡張色空間が提案されている。こうした広色域化の技術動向に伴い、ディスプレイデバイス等の画像表示デバイスにおいても、高彩度なコンテンツの色を忠実に再現するために、色再現範囲の大きさが重要視されている。例えば液晶ディスプレイにおいては、カラーフィルタやバックライトの改良によってRGB三原色の分光特性の幅を狭くし、所謂、狭バンドな分光特性にすることにより、三原色の色純度を向上させ、色再現範囲を拡張している。
【０００３】
一般に、画像表示デバイスにおける色再現は、いわゆる測色的色再現に基づくものであり、分光特性が異なる場合でも、等色関数を用いて算出される三刺激値が一致すれば同じ色に見える。
【０００４】
一方、人間の色に対する視覚特性、すなわち等色関数の変動に関しても、研究が進められている。例えばCIE(国際照明委員会)から、視覚特性の変動モデルとして、年齢および視野角に依存して等色関数が変化するCIE170-1モデルが提案されている。CIE170-1モデルは、人間の視覚特性すなわち等色関数が常に一定ではなく、個人差(年齢差)や視野角差により変化するというものである。こうした等色関数のばらつきにより、標準観測者の等色関数を基準とした測色的色再現技術では、色の見えに個人差が生じてしまい、必ずしも満足な等色結果が得られない場合がある。
【０００５】
そこで、画像機器の色再現範囲を拡大しつつ、等色関数のばらつきによる色の見えの変動を抑えるための技術として、3原色よりも多い6種類の原色を用いて画像再現を行う技術が提案されている(例えば、特許文献1参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2003-141518号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献1に記載の技術によれば、通常のディスプレイで用いられる3原色(RGB)に対し、原色数が増加してしまう。このような多原色での色再現を実現するためには、原色の種類が異なる複数台のプロジェクタにより、画像を重ね合わせて表示するなど、デバイス機器の煩雑化や大型化を余儀なくされ、高コスト化の原因となってしまう。
【０００８】
本発明は上記問題を鑑み、デバイスで用いられる原色数を増加させることなく、等色関数のばらつきによる色の見えの変動を抑えた色再現を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための一手段として、本発明のデータ処理装置は以下の構成を備える。すなわち、デバイスで用いられる複数の原色についての分光特性を決定するデータ処理装置であって、ターゲット色の分光特性を示すターゲット分光データを取得するターゲット分光データ取得手段と、前記複数の原色それぞれの分光特性を示す原色分光データを設定する原色分光データ設定手段と、前記原色分光データから、前記ターゲット分光データと等色となる等色分光データを算出する等色分光データ算出手段と、複数の等色関数を取得する等色関数取得手段と、前記ターゲット分光データと前記等色分光データとの間における、前記複数の等色関数に基づく色の見えの変動量を示す変動評価値を算出する色変動算出手段と、前記原色分光データ設定手段で設定された複数の前記原色分光データのうち、前記変動評価値が最も小さいものを選択する選択手段と、を有し、前記選択手段で選択された前記原色分光データを、前記デバイスで用いられる前記複数の原色における最適な分光特性として決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、デバイスで用いられる原色数を増加させることなく、等色関数のばらつきによる色の見えの変動を抑えた色再現を行うことを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る第1実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図、
【図２】第1実施形態における分光データの最適化処理を示すフローチャート、
【図３】第1実施形態における最適化条件設定用のUI例を示す図、
【図４】第1実施形態における最適化結果表示用のUI例を示す図、
【図５】第1実施形態における最適化結果表示用のUI例を示す図、
【図６】第2実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図、
【図７】第2実施形態における最適デバイスの選択処理を示すフローチャート、
【図８】第2実施形態における最適化結果表示用のUI例を示す図、
【図９】等色関数の変動例を示す図、である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施の形態は特許請求の範囲に関わる本発明を限定するものではなく、また、本実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１３】
＜第1実施形態＞
●装置構成
本実施形態における画像処理装置の構成について、図1のブロック図を参照して説明する。同図において、1が本実施形態のデータ処理装置であり、画像表示デバイスにおける色再現に用いられるRGB3原色の分光特性を決定(最適化)する。データ処理装置1による最適化結果は最適化結果記憶部14に保存され、PCディスプレイ等の最適化結果表示装置15に表示される。2は、ターゲット色の分光データを記憶するターゲット分光データ記憶部である。3は、最適化の処理対象となる、RGB3原色の分光特性の波長範囲やステップ幅等を設定する最適化条件設定部である。4は、RGB3原色の分光特性の最適化を行う際の、色域に関する拘束条件(例えば参照色域等)を設定する色域拘束条件設定部である。5は、複数の等色関数を記憶しておくための等色関数記憶部である。
【００１４】
データ処理装置1において、ターゲット分光データ取得部6が、ターゲット分光データ記憶部2に記憶されているターゲット分光データを読み込み、等色関数取得部7が、等色関数記憶部5に記憶されている等色関数データを読み込む。原色分光データ設定部8は、最適化条件設定部3にて設定された条件に基づき、原色の分光特性を示す原色分光データを設定する。色域判定部9は、原色分光データ設定部8にて設定された原色分光データによる色域が、色域拘束条件設定部4にて設定した条件をどの程度満たすかを判定する。ゲイン算出部10は、原色分光データをターゲット分光データと等色させるためのRGBゲインを算出する。等色分光データ算出部11は、ゲイン算出部10にて算出したゲインに基づき等色分光データを算出する。色変動算出部12は、等色関数記憶部5に記憶された複数の等色関数に基づき、等色分光データ算出部11にて算出した等色分光データと、ターゲット分光データとの色のずれを示す色変動量を算出する。評価結果判断部13は、色変動算出部12にて算出した色変動量が最小であるか否かを判定する。
【００１５】
●原色分光データの最適化処理(全体)
図2は、上記図1に示す構成からなる本実施形態のデータ処理装置1において行われる画像処理、すなわちRGB3原色の分光データの最適化処理を示すフローチャートである。
【００１６】
まずS201でターゲット分光データ取得部6が、ターゲット分光データ記憶部2に記憶されている、ターゲットの分光特性を示すターゲット分光データを読み込む。S202では等色関数取得部7が、等色関数記憶部5に記憶されている複数の等色関数を読み込む。次にS203で最適化条件設定部3が、RGB3原色における原色毎の分光特性の設定条件(波長範囲やステップ幅等)を示す最適化条件を設定する。この最適化条件設定処理の詳細については後述する。
【００１７】
次にS204で原色分光データ設定部8が、RGB3原色の分光特性を示す原色分光データを、最適化条件設定部3にて設定した条件に基づく初期値に設定する。そしてS205で色域判定部9が、S204で設定された原色分光データによって再現可能な色域を算出し、該算出された色域が、色域拘束条件設定部4で設定された色域拘束条件を満たす度合いを判定する。具体的には、原色分光データが再現可能な色域が、色域拘束条件として設定された参照色域を含む割合(カバー率)を算出する。そしてS206ではゲイン算出部10が、S201で取得したターゲット分光データと等色するように、RGBのゲインを算出する。このゲイン算出処理の詳細については後述する。
【００１８】
そしてS207で等色分光データ算出部11が、原色分光データ設定部8にて設定された原色分光データに対し、ゲイン算出部10にて算出したRGBゲインを乗じることで、等色分光データを算出する。そしてS208では色変動算出部12が、S207で算出した等色分光データについて、等色関数記憶部5に記憶されている複数の等色関数を用いて、ターゲット分光データに対する色の変動量を算出し、これをばらつき評価値とする。この評価値算出処理の詳細については後述する。
【００１９】
そしてS209で評価結果判断部13が、S208にて算出したばらつき評価値が、それまで算出した評価値の中で最小であるか否かを判断し、最小であればS210に進み、そうでなければS212に進む。
【００２０】
S210では評価結果判断部13が、現在設定されている原色分光データを、等色関数記憶部5に記憶された複数の等色関数に対して最適な原色分光データであるとする。すなわち、本実施形態における最適化結果としての原色分光データが暫定保持されているメモリ領域を、現在設定されている原色分光データで更新する。そしてS211で評価結果判断部13が、該最適な原色分光データについて、S208で算出した評価値と、S205で算出した色域を記憶しておく。なお、S210,S211において、原色分光データやその評価値および色域は、評価結果判断部13における不図示の内部メモリに記憶されるとする。
【００２１】
そしてS212では、S203で設定した最適化条件に応じた全ての原色分光データについて、評価値の算出が終了したか否かを判断し、終了していればS214に進み、終了していなければS213に進む。S213では原色分光データ設定部8が、原色分光データを未処理のものに更新してS205に戻る。そしてS214では、原色分光データの最適化結果を最適化結果記憶部14に記憶するとともに、最適化結果表示装置15に表示する。この表示処理の詳細については後述する。
【００２２】
●最適化条件設定処理(S203)
ここで、上記S203における、原色分光データの最適化条件の設定処理について詳細に説明する。図3は、原色分光データの最適化条件設定用のユーザインターフェース(以下UIと記す)の一例である。本実施形態では、RGB三原色の分光データをそれぞれ、図3の301,302,303に示すように、ピーク波長および標準偏差で指定した範囲で変化させることによって、ガウス分布でモデル化する。すなわち本実施形態においては、このUIで設定された最適化条件に従ってRGB各原色の分光データの組み合わせとして複数種類が順次設定され、その組み合わせ毎に、後段の最適化処理がなされる。
【００２３】
なお本実施形態では、原色分光データの最適化後の色域を、所定の色域(参照色域)と対比させるために、参照色域としての色空間を指定可能とする。図3の304が参照色域指定用のエリアであり、例えばsRGBやAdobeRGB等の特定の色域が参照色域として指定可能である。ここで指定される参照色域がすなわち、色域拘束条件となる。なお、参照色域としては、RGB3原色の色度(xR,yR),(xG,yG),(xB,yB)を直接数値指定できるようにしても良い。
【００２４】
●RGBゲインの算出処理(S206)
以下、上記S206におけるRGBゲインの算出方法について詳細に説明する。ここでは、ターゲット分光データをS_target(λ)、ターゲット分光データに等色させるRGB三原色の分光データをそれぞれR(λ),G(λ),B(λ)とする。また、等色に用いる基準等色関数を、x~(λ),y~(λ),z~(λ)とすると、R(λ),G(λ),B(λ)の三刺激値XR,YR,ZR,XG,YG,ZG,XB,YB,ZBは、以下の式(1)で算出される。なお、ここでは"x~(λ)"の表記により、xの上部にバーを冠した等色関数(xバー)を表わすとする。
【００２５】
2014042119.tif 000003
【００２６】
また、ターゲット分光データS_target(λ)の三刺激値をX_target,Y_target,Z_targetとする。式(1)で算出されたRGB三刺激値の混色による三刺激値と、ターゲット分光の三刺激値とを等しくするには、以下の(2)式に示すRGBのゲイン(r,g,b)を求めればよい。
【００２７】
2014042119.tif 000004
【００２８】
よって(2)式を変形することにより、以下の(3)式にてRGBのゲインを算出可能である。
【００２９】
2014042119.tif 000005
【００３０】
●評価値算出処理(S208)
以下、上記S208における評価値の算出方法について詳細に説明する。S207にて算出した等色分光データは、ターゲット分光データとは分光特性が異なるものの、視覚特性が上述した基準等色関数x~(λ),y~(λ),z~(λ)に準じる観察者に対しては、これらが同じ色に見える、所謂条件等色が成り立っている。しかしながら、視覚特性が基準等色関数とは異なる観察者に対しては、S207で算出した等色分光データとターゲット分光データとで等色関係は成り立たず、すなわちこれらは同じ色には見えない。
【００３１】
ここで、基準等色関数とは異なる等色関数として、例えば、CIE170-1モデルにおける年齢20歳、視野角10度のパラメータ設定により算出された等色関数x~_20,10(λ)、y~_20,10(λ)、z~_20,10(λ)を考える。この等色関数(以下、設定等色関数)を用いた場合、ターゲット分光データS_target(λ)の三刺激値(X_target_20,10、Y_target_20,10、Z_target_20,10)は、以下の式(4)にて算出される。
【００３２】
2014042119.tif 000006
【００３３】
同様に、設定等色関数を用いた、等色分光データS_RGB(λ)の三刺激値(X_RGB_20,10、Y_RGB_20,10、Z_RGB_20,10)は、以下の式(5)にて算出される。
【００３４】
2014042119.tif 000007
【００３５】
以上のように式(4),(5)によって算出された、ターゲット分光データS_target(λ)の三刺激値と、等色分光データS_RGB(λ)の三刺激値は互いに異なる値となり、色の見えのずれが生じる。このずれは、Lab空間において以下の式(6)で算出される。
【００３６】
2014042119.tif 000008
【００３７】
ここで、図9(a),(b),(c)に、CIE170-1モデルにおいて、年齢を20歳〜60歳(10歳間隔)、視野角を2度〜10度(1度間隔)としてパラメータを変化させた場合の設定等色関数x~(λ)、y~(λ)、z~(λ)の変動を示す。なお、ターゲット分光データをCIE標準光源D50とする。ただし、CIE170-1モデルはLMS錐体の分光感度をモデル化したものであるから、図9(a),(b),(c)には、上記LMS感度を3×3マトリクスにてx~(λ)、y~(λ)、z~(λ)に変換したグラフを示している。本実施形態では、このような複数の等色関数を等色関数記憶部5に保持しておき、これら複数の等色関数に対して例えば以下の式(7)によって色の変動量Eを算出する。式(7)によって算出される変動量Eがすなわち、ターゲット分光データS_target(λ)に対する等色分光データS_RGB(λ)の色変動量であり、これをばらつき評価値とする。
【００３８】
2014042119.tif 000009
【００３９】
なお、式(7)におけるa*age,size、b*age,sizeは等色関数毎の値を示し、式(6)のa*、b*に対応する。すなわち、式(6)におけるa*、b*がそれぞれ、a*20,10、b*20,10を示す。
【００４０】
●最適化結果表示(S214)
以下、上記S214における最適化結果の表示処理について、詳細に説明する。本実施形態ではS211で、最適な原色分光データについての、等色関数の変動に対する色の見えのばらつき評価値E(S208で算出)と、その色域(S205で算出)が保持されている。これらは最適化結果(S210で算出)の情報とともに、例えば図4に示すようなUIに表示される。
【００４１】
図4において、401は、色の見えのばらつき評価値Eが最小となる原色分光データのグラフ、すなわち本実施形態における最適化結果を表示するエリアである。402は、401に表示されている原色分光データのピーク波長、および半値幅の数値データを表示するエリアである。また403は、最適化した原色分光データにおける色の見えのばらつきを、Lab平面で表したグラフを表示するエリアである。また404は、最適化した原色分光データの対応する色域を、図3に示すUIにて指定した色空間の色域をx-y色度図上で比較したグラフを表示するエリアである。
【００４２】
ただし本実施形態における結果表示としては、評価値が最小となる、すなわち最適化された原色分光データのみを表示することに限らず、他の表示方法を適用することも可能である。例えば、処理を行った全ての原色分光データについて評価結果を記憶しておき、表示対象となる評価結果をユーザの選択に応じて切り替えるようにしても良い。具体的には図5のUIに示すように、色域と色の見えの変動評価値の関係を表示するエリア505を設け、該表示に基づいてユーザが指定した原色分光データについての評価結果を、図4のUIと同様にエリア501〜504に表示するようにしても良い。なお、エリア505における横軸は、RGB分光データの組み合わせを、例えば変動評価値順に並べた際の識別番号を示している。
【００４３】
また、図3の304にて参照色域(色空間)を指定可能としたが、例えばS205で算出した色域のデータを用い、304で指定された色空間(例えばAdobe RGB)の色域を100％包含するという拘束条件の下で最適化を行うことも可能である。あるいは、色域包含率を指定するための数値入力部を別途設け、指定した数値以上の色域をカバーするという拘束条件の下で最適化を行うようにしても良い。
【００４４】
以上説明したように本実施形態によれば、複数の等色関数に対し、原色分光データを最適化することができる。このように最適化された分光特性を有する3原色を用いて、画像表示デバイスへの画像表示を行うことで、所望の色域を満足しながら、等色関数の変動に対する色の見えの変動が少ない色再現を行うことができる。
【００４５】
＜第2実施形態＞
以下、本発明に係る第2実施形態について説明する。上述した第1実施形態では、原色分光データを数式で近似し、最適化する方法を示した。第2実施形態では、予め記憶している複数のデバイスの原色分光データから、ターゲットとなるデバイスとのマッチングを行う際に、色の変動が最も小さくなるデバイスを選択する方法について説明する。
【００４６】
第2実施形態におけるデータ処理装置のブロック構成を図6に示す。同図において、601が第2実施形態のデータ処理装置であり、与えられた原色分光データのうち、上記第1実施形態と同様の最適化処理を行うことで最適な原色分光データを選択する。原色分光データの最適化結果(選択結果)は最適化結果記憶部612に保存され、PCディスプレイ等の最適化結果表示装置613に表示される。また、602はターゲットとなるデバイスの分光データを測定する、分光測定器等のターゲット分光データ測定装置、603は複数のデバイスにおける原色分光データを記憶する原色分光データ記憶部である。604は複数の等色関数を記憶しておくための等色関数記憶部である。
【００４７】
データ処理装置601において、ターゲット分光データ取得部605が、ターゲット分光データ測定装置602にて測定したターゲット分光データを読み込み、等色関数取得部606が、等色関数記憶部604に記憶されている等色関数を読み込む。原色分光データ入力部607は、原色分光データ記憶部603に記憶されている原色分光データを読み込む。ゲイン算出部608は、原色分光データをターゲット分光データと等色させるためのRGBゲインを算出する。等色分光データ算出部609は、ゲイン算出部608にて算出したゲインに基づき等色分光データを算出する。色変動算出部610は、等色関数記憶部604に記憶された複数の等色関数に基づき、等色分光データ算出部609にて算出した等色分光データと、ターゲット分光データとの色のずれを示す色変動量を算出する。評価結果判断部611は、色変動算出部610にて算出した色変動量が最小であるか否かを判定する。
【００４８】
●原色分光データの最適化処理(全体)
図7は、上記図6に示す構成からなる第2実施形態のデータ処理装置601において行われる画像処理、すなわち最適デバイスの選択処理を示すフローチャートである。
【００４９】
まずS701でターゲット分光データ測定装置602が、マッチングのターゲットとなるデバイスの分光データを測定し、S702では等色関数取得部606が、等色関数記憶部604に記憶されている複数の等色関数を読み込む。次にS703で原色分光データ入力部607が、原色分光データ記憶部603に記憶されている複数のデバイスの原色分光データをデータ処理装置601に読み込む。
【００５０】
次にS704で、色の見えの変動評価を行う対象デバイスを初期値に設定し、S705では第1実施形態と同様にゲイン算出部608が、S201で取得したターゲット分光データと等色するように、原色分光データのRGBゲインを算出する。
【００５１】
そしてS706では第1実施形態と同様に等色分光データ算出部609が、原色分光データ入力部607にて入力された原色分光データと、ゲイン算出部608にて算出したRGBゲインを用いて等色分光データを算出する。S707では第1実施形態と同様に、色変動算出部610が、等色関数記憶部604に記憶されている複数の等色関数に対する色の変動を算出し、これを評価値とする。
【００５２】
そしてS708で評価結果判断部611が、S707にて算出した評価値が、それまで算出した評価値の中で最小であるか否かを判断し、最小であればS709に進み、そうでなければS710に進む。S709では評価結果判断部611が、現在設定されているデバイスを、最適なデバイスとして更新し、S710に進む。そしてS710では、S703にて読み込んだ全てのデバイスについて評価値の算出が終了したか否かを判断し、終了していればS712に進み、終了していなければS711に進む。S711では、対象デバイスを未処理のデバイスに更新してS705に戻る。S712では、最適デバイスを最適化結果記憶部712に記憶するとともに、最適化結果表示装置613に表示する。この表示処理の詳細については後述する。
【００５３】
●最適化結果表示(S712)
以下、上記S712における最適化結果すなわち最適デバイスの表示処理について、詳細に説明する。第2実施形態では評価対象デバイスのそれぞれに対し、ターゲットとなるデバイスとの色の見えのばらつき評価値が算出され、これが最適化結果として例えば図8に示すようなUIに表示される。
【００５４】
図8において、801はターゲットとなるデバイスのデバイス名を表示するエリアであり、802は評価対象となった複数デバイスのデバイス名を表示するエリアである。803は、最も評価値の小さかったデバイス、すなわち色の見えの変動が小さいデバイス名を表示するエリアである。また、804は各デバイスの色の見えの変動評価値を表示するエリアであり、805は評価値が最小となったデバイスあるいはユーザが指定したデバイスに関し、色ごとの評価値の違いをLab平面のバブルチャートとして表示するエリアである。なお、エリア804,805の表示は必須ではない。
【００５５】
なお、第2実施形態においては、ターゲット分光データをターゲット分光データ測定装置602により測定し、評価対象デバイスの原色分光データは予め原色分光データ記憶部603に記憶しておく例を示したが、本発明はこの方法に限られるものではない。例えば、別途測定しておいたターゲット分光データを読み込むようにしても良いし、評価対象デバイスの原色分光データを測定によって得るようにしても良い。また上述した第1実施形態と同様に参照色域を指定可能とし、選択されたデバイスによって再現可能な色域の情報を前記参照色域と対比させて表示するようにしても良い。
【００５６】
以上説明したように第2実施形態によれば、ターゲットとなる画像表示デバイスと、カラー画像を再現する画像表示デバイスの分光特性に基づき、等色関数の変動による色の見えのばらつきが最も小さい画像表示デバイスを選択することが可能となる。
【００５７】
なお本発明は、上述した第1および第2実施形態に示した構成や処理に限定されるものではない。例えば処理対象デバイスは画像表示デバイスに限らず、例えば印刷デバイスであるプリンタに対し、インクやトナーの分光特性を最適化するようにしても良い。さらには、等色関数の変動として、CIE170-1モデルによる等色関数の変化を用いた例を示したが、本発明はこの例に限定されず、例えば、複数の被験者に対して等色実験を行った実測データを用いることも可能である。
【００５８】
＜その他の実施形態＞
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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