(57)【要約】【課題】色予測の精度を高めるとともに、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減し、運用コストを低減させることができる。【解決手段】カラーマッチングにおいて、印刷機が印刷する再現色を表す予測反射率を算出する色予測装置において、キャラクタライズデータの分光反射率及びキャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、キャラクタライズデータを分光的に補正する分光補正手段と、分光補正手段より得られる補正キャラクタライズデータの分光反射率より予測分光反射率算出手段を介し、予測色から色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段とを備える。【選択図】図１
2014064197.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測装置において、
再現色を予測するために予め測定されたキャラクタライズデータの分光反射率を記憶するキャラクタライズデータ分光反射率データベースと、
再現色の校正のために前記印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率データベースと、
前記キャラクタライズデータの分光反射率及び前記キャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、前記キャラクタライズデータの分光反射率を分光的に補正した補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する分光補正手段と、
前記分光補正手段より得られる前記補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて予測分光反射率を算出する分光反射率予測手段と、
前記補正キャラクタライズデータの予測分光反射率に基づき色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項２】
カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測装置において、
前記印刷機が印刷した印刷媒体から予め測定されているキャラクタライズデータの分光反射率を記憶しているキャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、
印刷条件や測定条件の変更の際に、キャラクタライズデータ分光反射率データベースと比較して少ない原色組合せデータを対象として、前記印刷機が印刷した印刷媒体から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶手段と、
前記キャラクタライズデータ分光反射率データベースからキャリブレーションデータ分光反射率データベースと同じ、或いはキャリブレーションデータ分光反射率データベースと近似の原色組合せデータで抽出される抽出キャラクタライズデータの分光反射率を記憶する抽出キャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、
前記キャリブレーションデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第１の分光反射率予測手段と、
前記キャリブレーションデータの分光反射率に基づく予測分光反射率を、分光反射率の分解手法により第１のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ１）と第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）に分解する第１の分光反射率分解処理手段と、
前記抽出キャラクタライズデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第２の分光反射率予測手段と、
前記第２の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率と、前記キャラクタライズデータの分光反射率とから色予測誤差を算出する色予測誤差算出手段と、
前記第１の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率と前記色予測誤差算出手段から算出された色予測誤差とから補正予測色を算出する補正予測色算出手段と、
前記補正予測色算出手段により算出された補正予測色から第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）を算出する補正色分光成分算出手段と、
前記第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）と前記第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）により補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する補正分光反射率算出手段と、
前記補正キャラクタライズデータの分光反射率より得られる予測分光反射率および予測色から色予測テーブルおよび色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項３】
カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測装置において、
前記印刷機が印刷した印刷媒体から予め測定されているキャラクタライズデータの分光反射率を記憶しているキャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、
印刷条件や測定条件の変更の際に、キャラクタライズデータ分光反射率データベースと比較して少ない原色組合せデータを対象として、前記印刷機が印刷した印刷媒体から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶手段と、
前記キャラクタライズデータ分光反射率データベースからキャリブレーションデータ分光反射率データベースと同じ、或いはキャリブレーションデータ分光反射率データベースと近似の原色組合せデータで抽出される抽出キャラクタライズデータの分光反射率を記憶する抽出キャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、
前記キャリブレーションデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第１の分光反射率予測手段と、
前記キャリブレーションデータの分光反射率に基づく予測分光反射率を、分光反射率の分解手法により第１のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ１）と第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）に分解する第１の分光反射率分解処理手段と、
前記抽出キャラクタライズデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第２の分光反射率予測手段と、
前記第２の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率と、前記第１の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率とから色予測誤差を算出する色予測誤差算出手段と、
前記キャラクタライズデータの分光反射率と前記色予測誤差算出手段から算出された色予測誤差とから補正予測色を算出する補正予測色算出手段と、
前記補正予測色算出手段により算出された補正予測色から第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）を算出する補正色分光成分算出手段と、
前記第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）と前記第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）により補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する補正分光反射率算出手段と、
前記補正キャラクタライズデータの分光反射率より得られる予測分光反射率および予測色から色予測テーブルおよび色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項４】
前記印刷機は光学素子を備え、該光学素子によって前記キャリブレーションデータの分光反射率を測定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の色予測装置。
【請求項５】
カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測方法において、
再現色を予測するために予め測定されたキャラクタライズデータの分光反射率を記憶するキャラクタライズデータ分光反射率記憶ステップと、
再現色の校正のために前記印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶ステップと、
前記キャラクタライズデータの分光反射率及び前記キャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、前記キャラクタライズデータの分光反射率を分光的に補正した補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する分光補正ステップと、
前記分光補正ステップより得られる前記補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて予測分光反射率を算出する分光反射率予測ステップと、
前記補正キャラクタライズデータの予測分光反射率に基づき色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出ステップと、
を備えることを特徴とする色予測方法。
【請求項６】
カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出するコンピュータに、
再現色を予測するために予め測定されたキャラクタライズデータの分光反射率を記憶するキャラクタライズデータ分光反射率記憶ステップと、
再現色の校正のために前記印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶ステップと、
前記キャラクタライズデータの分光反射率及び前記キャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、前記キャラクタライズデータの分光反射率を分光的に補正した補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する分光補正ステップと、
前記分光補正ステップより得られる前記補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて予測分光反射率を算出する分光反射率予測ステップと、
前記補正キャラクタライズデータの予測分光反射率に基づき色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出ステップと、
を実行させるための色予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷機が印刷する再現色のカラーマッチングにおいて、この再現色を予測する色予測装置、色予測方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラーマッチングにおいて面積変調により再現色を調整する場合、与えられた網点面積率で各色が印刷される部分の色を予測する方法として、例えば、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒ Ｍｏｄｅｌ)を利用する方法（例えば、特許文献１参照）や、分光拡張ノイゲバウアモデルを利用する方法（例えば、非特許文献１や特許文献２参照）などの技術が知られている。すなわち、前述したモデルのような分光反射率推定モデルを用いて色を予測する方法が知られている。
ここでいう「分光拡張ノイゲバウアモデル」とは、ノイゲバウア原色と網点面積率を波長の関数となるように分光に拡張したモデルであって、以下、反射率ベース色予測モデルという。このモデルを説明するために、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色の一次色の原色に対して、網点を掛け合わせた際の分光反射率を予測する式について説明する。
【０００３】
まず、マーレー・デービス（Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓ）式を逆に解くことによって得られる式（１）に従って、原色の網点面積率に対する実効網点面積率が算出される。
【０００４】
【数１】
2014064197.tif 000003
【０００５】
なお、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、実測値である。
上記の式（１）により、与えられた原色の網点面積率の設定に対し、各原色の分光実効網点面積率が得られる。これらの実効網点面積率は、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれたものであり、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて最適なｎ値を求めることに相当する。
なお、ここでいう「機械的ドットゲイン」とは、刷版や印刷機による印刷で網点が潰されて太ることで発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷特性等に応じて印刷機毎に異なるものである。また、ここでいう「光学的ドットゲイン」とは、印刷媒体表面に浸透した色材（例えば、インクやトナー）が乱反射して起こすことによって発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷媒体の特性に応じて異なるものである。
【０００６】
次にノイゲバウア原色の分光網点面積率を式（２）より算出する。
【０００７】
【数２】
2014064197.tif 000004
【０００８】
式（２）により算出されたノイゲバウア原色の分光網点面積率を用いて、式（３）より予測分光反射率を求める。
【０００９】
【数３】
2014064197.tif 000005
【００１０】
この予測分光反射率から観察光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出することで、再現色の予測が可能である。
このように、上述の分光拡張ノイゲバウアモデルにおいて、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれた実効網点面積率を用いて分光反射率を予測することにより、各色材単色の階調においては、内部散乱（印刷媒体内部での光の散乱）などの光の振る舞いを考慮した補正を行うことができる。
また、先行技術の特許文献３も同様に色予測精度を高めたモデルである。さらに上述の色予測手段の色予測精度を向上させる手段として、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒ Ｍｏｄｅｌ）は、上述したユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルのインク色空間を複数のセルに分割したものであり、精度補間を目的として用いられている。このセル分割の手法はユール・ニールセン分光ノイゲバウアの拡張のみならず、その他の色予測手段にも適用可能である。詳細については特許文献２や非特許文献２、非特許文献３にて解説されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特表２００７−５１６６６３号公報
【特許文献２】特表２００７−５１１１７５号公報
【特許文献３】特開２０１１−２５９４１１号公報
【特許文献４】特開２００９−２１９００６号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】日本印刷学会誌  第４２巻第５号  ３２-４１頁（２００５）
【非特許文献２】Journal of Imaging Science and Technology 48:519-528(2004)
【非特許文献３】Wyble and Berns Color Res. Appl. 25, 4-19, 2000
【非特許文献４】Hugh S. Fairman,'Metameric Correction using Parametric Decomposition', Color Research and Application, 1987, pp261-265
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
精度補間を目的として、例えば、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒ Ｍｏｄｅｌ）を用いた場合、特にインクジェットなど多色インキで印刷された再現色を予測するためには、多くのパッチを印刷し、また測定する必要がある。そのため、使用する用紙の種類や測定機が変わるなど、印刷条件や測定条件が変わるたびに多くのパッチを印刷し、また測定する必要があるため、測定や計算を行うデバイスにかかる処理負荷やユーザーの作業負荷が増大し、パフォーマンスが低下したり、運用におけるランニングコストが増すなどの問題があった。
【００１４】
本発明は、このような事情を考慮し、上記の問題を解決すべくなされたものであって、その目的は、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷やユーザーの作業負荷を軽減することができる色予測装置、色予測方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記問題を解決するために、本発明は、カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測装置において、再現色を予測するために予め測定されたキャラクタライズデータの分光反射率を記憶するキャラクタライズデータ分光反射率データベースと、再現色の校正のために前記印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率データベースと、前記キャラクタライズデータの分光反射率及び前記キャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、前記キャラクタライズデータの分光反射率を分光的に補正した補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する分光補正手段と、前記分光補正手段より得られる前記補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて予測分光反射率を算出する分光反射率予測手段と、前記補正キャラクタライズデータの予測分光反射率に基づき色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測装置において、前記印刷機が印刷した印刷媒体から予め測定されているキャラクタライズデータの分光反射率を記憶しているキャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、印刷条件や測定条件の変更の際に、キャラクタライズデータ分光反射率データベースと比較して少ない原色組合せデータを対象として、前記印刷機が印刷した印刷媒体から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶手段と、前記キャラクタライズデータ分光反射率データベースからキャリブレーションデータ分光反射率データベースと同じ、或いはキャリブレーションデータ分光反射率データベースと近似の原色組合せデータで抽出される抽出キャラクタライズデータの分光反射率を記憶する抽出キャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、前記キャリブレーションデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第１の分光反射率予測手段と、前記キャリブレーションデータの分光反射率に基づく予測分光反射率を、分光反射率の分解手法により第１のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ１）と第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）に分解する第１の分光反射率分解処理手段と、前記抽出キャラクタライズデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第２の分光反射率予測手段と、前記第２の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率と前記キャラクタライズデータの分光反射率とから色予測誤差を算出する色予測誤差算出手段と、前記第１の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率と前記色予測誤差算出手段から算出された色予測誤差とから補正予測色を算出する補正予測色算出手段と、前記補正予測色算出手段により算出された補正予測色から第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）を算出する補正色分光成分算出手段と、前記第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）と前記第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）により補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する補正分光反射率算出手段と、前記補正キャラクタライズデータの分光反射率より得られる予測分光反射率および予測色から色予測テーブルおよび色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測装置において、前記印刷機が印刷した印刷媒体から予め測定されているキャラクタライズデータの分光反射率を記憶しているキャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、印刷条件や測定条件の変更の際に、キャラクタライズデータ分光反射率データベースと比較して少ない原色組合せデータを対象として、前記印刷機が印刷した印刷媒体から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶手段と、前記キャラクタライズデータ分光反射率データベースからキャリブレーションデータ分光反射率データベースと同じ、或いはキャリブレーションデータ分光反射率データベースと近似の原色組合せデータで抽出される抽出キャラクタライズデータの分光反射率を記憶する抽出キャラクタライズデータ分光反射率記憶手段と、前記キャリブレーションデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第１の分光反射率予測手段と、前記キャリブレーションデータの分光反射率に基づく予測分光反射率を、分光反射率の分解手法により第１のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ１）と第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）に分解する第１の分光反射率分解処理手段と、前記抽出キャラクタライズデータの分光反射率から分光反射率推定モデルにより予測分光反射率を算出する第２の分光反射率予測手段と、前記第２の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率と前記第１の分光反射率予測手段により算出された予測分光反射率とから色予測誤差を算出する色予測誤差算出手段と、前記キャラクタライズデータの分光反射率と前記色予測誤差算出手段から算出された色予測誤差とから補正予測色を算出する補正予測色算出手段と、前記補正予測色算出手段により算出された補正予測色から第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）を算出する補正色分光成分算出手段と、前記第１のＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ（Ｍｂ１）と前記第２のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ（Ｆｓ２）により補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する補正分光反射率算出手段と、前記補正キャラクタライズデータの分光反射率より得られる予測分光反射率および予測色から色予測テーブルおよび色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明に係る印刷機は光学素子を備え、該光学素子によって前記キャリブレーションデータの分光反射率を測定することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出する色予測方法において、再現色を予測するために予め測定されたキャラクタライズデータの分光反射率を記憶するキャラクタライズデータ分光反射率記憶ステップと、再現色の校正のために前記印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶ステップと、前記キャラクタライズデータの分光反射率及び前記キャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、前記キャラクタライズデータの分光反射率を分光的に補正した補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する分光補正ステップと、前記分光補正ステップより得られる前記補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて予測分光反射率を算出する分光反射率予測ステップと、前記補正キャラクタライズデータの予測分光反射率に基づき色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出ステップと、を備えることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、カラーマッチングにおいて、分光反射率の分解手法と分光反射率モデルを用いて、印刷機が印刷する再現色を表す予測分光反射率を算出するコンピュータに、再現色を予測するために予め測定されたキャラクタライズデータの分光反射率を記憶するキャラクタライズデータ分光反射率記憶ステップと、再現色の校正のために前記印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定されるキャリブレーションデータの分光反射率を記憶するキャリブレーションデータ分光反射率記憶ステップと、前記キャラクタライズデータの分光反射率及び前記キャリブレーションデータの分光反射率に対して分光反射率の分解手法と分光反射率推定モデルを用いて、前記キャラクタライズデータの分光反射率を分光的に補正した補正キャラクタライズデータの分光反射率を算出する分光補正ステップと、前記分光補正ステップより得られる前記補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて予測分光反射率を算出する分光反射率予測ステップと、前記補正キャラクタライズデータの予測分光反射率に基づき色予測テーブル及び色分解テーブルを作成する色予測テーブル算出ステップと、を行わせることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、印刷条件や測定条件の変更に対し、再現色を予測する際のデバイスにかかる処理負荷やユーザーの作業負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施形態に係る色予測装置の一例を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る色予測装置における補正キャラクタライズデータ作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施形態に係る色予測装置における色予測テーブル作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態に係る色予測装置における分光反射率予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】実施形態に係る色予測装置における抽出キャラクタライズデータ作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る色予測補正による効果を説明するための実験データにおける分光反射率推定誤差の例を示す図である。
【図７】実施形態に係る色予測補正による効果を説明するための実験データにおける分光反射率推定精度の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明による一実施形態に係る色予測装置１００について、図面を参照して説明する。
【００２４】
図１は、本実施形態に係る色予測装置１００の構成の一例を示す概略図である。
同図に示す通り、色予測装置１００は、入力部１１と、初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２と、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３と、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４と、補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５と、分光反射率予測部１６と、色予測部１７と、誤差算出部１８と、色補正部１９と、Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ算出部２０と、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部２１と、補正分光反射率算出部２２と、出力部２３と、印刷部２４と、測定部２５と、抽出部２６と、色予測テーブル作成部２７とを備える。
【００２５】
入力部１１は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、各原色の任意の網点面積率の設定値を入力する。具体的には、入力部１１は、例えば分光反射率を予測したい印刷の網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）と、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｘｉ％を示す情報）とを入力する。
【００２６】
印刷部２４は、入力部１１において設定された網点設定値が印刷部２４に入力されることにより、予め決められているカラーパッチを印刷する。
印刷部２４は、例えば、インクジェットプリンタやオフセット印刷等においては、ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）処理やＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏ  Ｐｌａｔｅ）出力を含めた一連の印刷処理を行う。
測定部２５は、光学素子を備え、カラーパッチの分光反射率を測定し、測定した分光反射率をキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４に格納する。
【００２７】
初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２と抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３とキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４は、任意の網点面積率が印刷媒体上に印刷された際の分光反射率を予測するために、その予測計算のもととなる実測の分光反射率が格納された分光反射率データベースである。それぞれのデータベース毎に原色分光反射率領域１２１、１３１、１４１とノイゲバウア原色分光反射率領域１２２、１３２、１４２との２つの領域を含む。ここではキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４を例として説明する。補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５も同様に原色分光反射率領域１５１とノイゲバウア原色分光反射率領域１５２とを含む。各データベースの相違点については後述する。
キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４は、測定部２５が測定したカラーパッチの各原色の分光反射率を格納する。ここでは、原色のカラーパッチとして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の３色を用いる例について、以下説明する。また、カラーパッチには、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）で各原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷するパッチ部分と、網点面積率１００％のノイゲバウア原色を印刷するパッチ部分とを含む。この複数段階の網点面積率Ｘｉ％で印刷されるパッチ部分は、各原色の一次色であって、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値であって、例えば５％間隔で設定される複数段階の網点面積率Ｘｉ％において印刷される。また、ノイゲバウア原色ｌは、各原色の一次色（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）、二次色（ｌ＝ＣＭ，ＣＹ，ＭＹ）、三次色（ｌ＝ＣＭＹ）、下地色（ｌ＝Ｗ）の８色である。
なお、セル分割法を適用する場合のノイゲバウア原色は、例えば各原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を２つに分割して仮想原色（Ｃ１００％，Ｃ５０％，Ｍ１００％，Ｍ５０％、Ｙ１００％，Ｙ５０％）として扱い、これら仮想原色の全ての組合せを上記と同様にセル分割ノイゲバウア原色として扱うが、基本的な考えは同じである。ここでは簡単のため、セル分割を行わないケースについて説明する。
【００２８】
原色分光反射率領域１４１は、例えば、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を格納する。なお、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、印刷部２４が、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値に基づき、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色ＣＭＹの一次色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。また、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）は、網点面積率１００％で原色ｉの一次色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、何も印刷されていない用紙部分の分光反射率を測定した実測値である。この原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、印刷部２４によって印刷されたカラーパッチに基づき、測定部２５が測定した分光反射率である。
【００２９】
ノイゲバウア原色分光反射率領域１４２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を格納する。この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、網点面積率１００％でノイゲバウア原色ｌ（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ）を印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。このノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、印刷部２４によって印刷されたカラーパッチに基づき、測定部２５が測定した分光反射率である。
【００３０】
次に、各データベースの相違点について説明する。本実施形態における初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２は再現色を十分な精度で予測するためにキャリブレーションデータに比べ多くの情報が含まれる分光反射率データベースである。例えばセル分割法を適用し、原色ＣＭＹを各５つに分割する場合、言い換えると各０％，２０％，４０％，６０％，８０％，１００％の６階調にする場合には、６階調の３原色乗で２１６種類の組合せがあり、それぞれに対応する分光反射率が原色分光反射率領域１２１に予め格納される。
一方、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３、およびキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４の原色分光反射率は原色ＣＭＹを分割しない場合、言い換えると各０％，１００％の２階調にする場合には、各原色の一次色（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）、二次色（ｌ＝ＣＭ，ＣＹ，ＭＹ）、三次色（ｌ＝ＣＭＹ）、下地色（ｌ＝Ｗ）の８種類の組合せであり、同様に３階調にする場合には、３階調の３原色乗で２７種類の組合せとなる。一般的に、各原色のセル分割の数が多ければ多いほど、これを基に予測される分光反射率の予測精度は高まるが、その組合せは増大して処理パフォーマンスが低下するトレードオフの関係にある。
前述のように初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２は再現色を十分な精度で予測するためにキャリブレーションデータに比べ多くの情報が必要である。一方、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３およびキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４は、その使用目的から初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２よりも少ない疎な情報で良い。これは、用紙などの印刷条件変更や測定条件変更による誤差傾向が少数のデータベースから算出できることによる。
【００３１】
初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２のノイゲバウア原色分光反射率領域１２２には２分割以上の任意のセル分割に対応した原色の分光反射率を予め格納する。
抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３のノイゲバウア原色分光反射率領域１３２、及びキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４のノイゲバウア原色分光反射率領域１４２には、それぞれセル分割しない、もしくは２分割以上の任意のセル分割に対応した原色の分光反射率が格納される。
【００３２】
抽出部２６は、初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２からキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４と同じ、或いは近似の条件のセル分割に対応した原色の組合せデータを抽出し、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３に格納する。以下、原色の組合せデータを格子点と称する。
これによって、少数のデータベースで計算される計算誤差を抽出キャラクタライズデータによってシミュレーションすることが可能となり、その誤差傾向に基づいた補正が可能となる。
【００３３】
分光反射率予測部１６は、例えば、分光反射率を用いて展開した分光拡張ノイゲバウアモデルであって、分光実効網点面積率算出部１６１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２と、分光反射率算出部１６３とを含む。
ここでは、分光反射率データベースとしてキャリブレーションデータ分光反射率データベース１４を参照する場合を例として説明する。他の分光反射率データベースを参照する場合も算出方法は同様である。
分光実効網点面積率算出部１６１は、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４の原色分光反射率領域１４１を参照して、式（１）に従って、原色毎に設定される任意の網点面積率Ｙｉ％における分光実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を原色ＣＭＹ毎に算出する。この分光実効網点面積率算出部１６１は、任意の網点面積率Ｙｉ％毎に算出した分光実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２に出力する。これにより、分光実効網点面積率算出部１６１は、与えられた任意の網点面積率Ｙｉ％の網点設定値に対し、各原色の分光実効網点面積率を得る。
なお、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、上述の通り、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光反射率を含む。よって、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）における網点面積率Ｘｉ％とＹｉ％が一致しない場合、分光実効網点面積率算出部１６１は、近似曲線や線形補間等を用いて、不一致の部分を補間しつつ、実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）を算出する。
【００３４】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２は、分光実効網点面積率算出部１６１から入力される任意の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（２）に従って、任意の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２は、算出した任意の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）を、分光反射率算出部１６３に出力する。
【００３５】
分光反射率算出部１６３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２から入力される任意の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）と、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４のノイゲバウア原色分光反射率領域１４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づき、式（３）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。
【００３６】
色予測部１７は、予測分光反射率Ｒ（λ）に基づき、観測光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出する。具体的には、色予測部１７は、初期キャラクタライズデータの実測分光反射率から実測色（Ｌａｂ）を算出する。また、色予測部１７は、抽出キャラクタライズデータの予測分光反射率から算出した予測色（Ｌ１ａ１ｂ１）を算出する。また、色予測部１７は、キャリブレーションデータの予測分光反射率から算出した予測色（Ｌ２ａ２ｂ２）を算出する。
【００３７】
誤差算出部１８は、色予測部１７が算出したＬａｂ値を用いて色予測誤差を算出する。具体的には、初期キャラクタライズデータから算出された実測色（Ｌａｂ）と、抽出キャラクタライズデータから算出した予測色（Ｌ１ａ１ｂ１）とを比較して、式（４）に基づき、色予測誤差（ΔＬΔａΔｂ）を算出する。
【００３８】
【数４】
2014064197.tif 000006
【００３９】
色補正部１９は、色予測部１７がキャリブレーションデータに基づく予測分光反射率Ｒ´´（λ）から算出した予測色（Ｌ２ａ２ｂ２）を、誤差算出部１８が算出した色予測誤差（ΔＬΔａΔｂ）と式（５）に基づいて補正し、補正予測色（Ｌ’ａ’ｂ’）を算出する。
【００４０】
【数５】
2014064197.tif 000007
【００４１】
Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ算出部２０は、キャリブレーションデータに基づいて算出された予測分光反射率Ｒ´´（λ）をＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−ＳｔｉｍｕｌｉとＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋに分解し、Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋを格納する。ここでは、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉは使用しない。
上記のＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉとは、色刺激に関する必要な情報を与える分光反射率であり、ある特定の観察光源、等色関数において条件等色の関係にある分光反射率から求められるＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉは全て同一となる。一方、Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋとは、三刺激値ＸＹＺが０となる仮想的な分光反射率のことである。
【００４２】
Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部２１は、色補正部１９により算出した補正予測色（Ｌ’ａ’ｂ’）とＤ５０光源２度視野の等色関数に基づき、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉを算出する。
なお、三刺激値ＸＹＺからＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉを求める手法、および分光反射率をＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−ＳｔｉｍｕｌｉとＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋに分解する手法は、非特許文献４、および特許文献４に記載されている公知の手法であるため、詳細な説明を省略する。
【００４３】
補正分光反射率算出部２２は、Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ算出部２０が算出したＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋと、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部２１が算出したＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉとを足し合わせ、補正分光反射率を算出する。補正分光反射率算出部２２は、算出した補正分光反射率を補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５に格納する。
これによって、色補正部１９が算出した予測色の色成分を変えることなく、色の情報を持たない分光成分（Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ成分）のみキャリブレーションデータと同じ条件に置き換えることにより分光的な補正が可能となる。
尚、補正分光反射率算出部２２は、補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５に色予測テーブルを作成するために十分に密な分光反射率データを格納する。
【００４４】
出力部２３は、補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５に記憶されている補正キャラクタライズデータを出力する。
【００４５】
色予測テーブル作成部２７は、補正キャラクタライズデータの分光反射率に基づいて分光反射率予測部１６から予測された予測分光反射率Ｒ（λ）に基づき、観測光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出する。再現色の予測を行う色予測テーブルを作成するとともに、色予測テーブルを逆変換して色分解テーブルを作成する。つまり、この色予測テーブル作成部２７は、色予測処理の対象である入力データ（本実施例ではＣＭＹ値）の情報と再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成する。再現色情報は、予測分光反射率Ｒ（λ）に基づき予測される再現色を表す情報である。また、この色予測テーブル作成部２７は、色予測テーブルから、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等の入力値と、これを再現する印刷網点面積率（本実施例ではＣＭＹ値）の出力値とを対応付ける色分解テーブルを作成し、色予測テーブルとともに出力部２３に出力する。
なお、本実施形態においては、この色予測テーブルと色分解テーブルとを公知のＩＣＣプロファイルフォーマットで作成し、出力する。
【００４６】
次に、図２を参照して、本実施形態に係る色予測装置における補正キャラクタライズデータ作成方法の一例について説明する。図２は、本実施形態に係る色予測装置における補正キャラクタライズデータ作成方法の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
入力部１１は、補正キャラクタライズデータを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力する。入力された網点設定値は、分光反射率予測部１６において分光反射率の算出処理に用いられる（ステップＳＴ１）。
【００４８】
分光反射率予測部１６は、後述の図５において示す抽出キャラクタライズデータ作成処理を呼び出す（ステップＳＴ２）。
【００４９】
分光反射率予測部１６は、初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２のノイゲバウア原色分光反射率領域１２２から実測の分光反射率Ｒ（λ）を読み出す（ステップＳＴ３）。
【００５０】
色予測部１７は、読み出した実測の分光反射率Ｒ（λ）から実測色（Ｌａｂ）を算出する（ステップＳＴ５）。
【００５１】
[第２の分光反射率予測処理]
分光反射率予測部１６は、図４において示す後述の分光反射率予測処理に従い、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３から分光反射率を読み出し、色予測処理対象となる格子点の予測分光反射率Ｒ´（λ）を算出する（ステップＳＴ９）。
【００５２】
色予測部１７は、抽出キャラクタライズデータに基づいて算出した予測分光反射率Ｒ´（λ）から予測色（Ｌ１ａ１ｂ１）を算出する（ステップＳＴ１１）。
【００５３】
[色予測誤差算出]
誤差算出部１８は、初期キャラクタライズデータに基づき算出した実測色（Ｌａｂ）と、抽出キャラクタライズデータに基づき算出した予測色（Ｌ１ａ１ｂ１）を用い、式（４）から色予測誤差（ΔＬΔａΔｂ）を算出する（ステップＳＴ１３）。
【００５４】
[第１の分光反射率予測処理]
分光反射率予測部１６は、後述の図４で示す分光反射率予測処理に従い、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４から分光反射率を読み出し、色予測処理対象となる格子点の予測分光反射率Ｒ´´（λ）を算出する（ステップＳＴ１５）。
【００５５】
色予測部１７は、キャリブレーションデータに基づいて算出した予測分光反射率Ｒ´´（λ）から予測色（Ｌ２ａ２ｂ２）を算出する（ステップＳＴ１７）。
【００５６】
[色補正処理] 
色補正部１９は、色予測誤差（ΔＬΔａΔｂ）と式（５）に基づいて補正予測色（Ｌ’ａ’ｂ’）を算出する（ステップＳＴ１９）。
【００５７】
[第１の分光反射率分解処理]
Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ算出部２０は、キャリブレーションデータに基づいて算出した予測分光反射率Ｒ´´（λ）をＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−ＳｔｉｍｕｌｉとＭｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋに分解し、Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋを保持する。ここではＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉは使用しない（ステップＳＴ２１）。
【００５８】
[補正色分光成分算出処理]
Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部２１は、補正予測色（Ｌ’ａ’ｂ’）とＤ５０光源２度視野の等色関数に基づき、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉを算出する（ステップＳＴ２３）。
【００５９】
[補正分光反射率算出処理]
補正分光反射率算出部２２は、Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ算出部２０で算出したＭｅｔａｍｅｒｉｃ−ＢｌａｃｋとＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部２１で算出したＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉを足し合わせ、補正分光反射率Ｒ´´´（λ）を算出する（ステップＳＴ２５）。
【００６０】
補正分光反射率算出部２２は、算出した補正分光反射率Ｒ´´´（λ）を補正キャラクタライズデータ分光反射率データベースに格納する（ステップＳＴ２７）。
【００６１】
補正分光反射率算出部２２は、全ての格子点の計算が完了したか否かを判定する（ステップＳＴ２９）。全ての格子点の計算が完了していない場合（ステップＳＴ２９−ＮＯ）、ステップＳＴ３に戻る。
一方、全ての格子点の計算が完了した場合（ステップＳＴ２９−ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００６２】
次に、図３を参照して、本実施形態に係る色予測装置における色予測テーブル作成の一例について説明する。図３は、本実施形態に係る色予測装置による色予測テーブル作成の一例を示すフローチャートである。
【００６３】
入力部１１は、色予測テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｚｉ％を示す情報）を入力する（ステップＳＴ３０）。
【００６４】
分光反射率予測部１６は、後述の図４で示す分光反射率予測フローに従い、補正キャラクタライズ分光反射率データベースから分光反射率を読み出し、色予測処理対象となる格子点の予測分光反射率Ｒ´´´´（λ）を算出する（ステップＳＴ３１）。
【００６５】
色予測テーブル作成部２７は、算出した予測分光反射率Ｒ´´´´（λ）から予測色（Ｌ３ａ３ｂ３）を算出する（ステップＳＴ３３）。
【００６６】
色予測テーブル作成部２７は、全ての格子点の計算が完了したか否かを判定する（ステップＳＴ３４）。全ての格子点の計算が完了していない場合（ステップＳＴ３４−ＮＯ）、ステップＳＴ３１に戻る。
一方、全ての格子点の計算が完了した場合（ステップＳＴ３４−ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００６７】
次いで、色予測テーブル作成部２７は、入力部１１に入力された情報と色予測部１７が算出した予測色（Ｌ３ａ３ｂ３）とを対応付ける色予測テーブルを作成するとともに、色予測テーブルを逆変換して色分解テーブルを出力する（ステップＳＴ３５）。
【００６８】
次に、図４を参照して、本実施形態に係る色予測装置１００による分光反射率予測方法の一例について説明する。図４は、本実施形態に係る色予測装置１００による分光反射率予測方法の一例を示すフローチャートである。
【００６９】
入力部１１は、色予測テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｚｉ％を示す情報）を入力し、分光反射率予測部１６の分光実効網点面積率算出部１６１に出力する（ステップＳＴ４１）。
【００７０】
分光実効網点面積率算出部１６１は、分光反射率データベースの原色分光反射率領域を参照して、式（１）に従って、原色ＣＭＹ毎に複数段階の網点面積率Ｚｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を算出する。この分光実効網点面積率算出部１６１は、算出した実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２に出力する（ステップＳＴ４３）。
【００７１】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２は、分光実効網点面積率算出部１６１から入力される実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（２）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を、分光反射率算出部１６３に出力する（ステップＳＴ４５）。
【００７２】
次いで、分光反射率算出部１６３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１６２から入力するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝に基づき、式（３）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出し、色予測部１７に出力する（ステップＳＴ４７）。
なお、予測分光反射率予測フローにおいて、データが読み出される分光反射率データベースは、処理に応じて、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４、または補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５の中から選択される。
【００７３】
次に、図５を参照して、本実施形態に係る色予測装置１００による抽出キャラクタライズデータ作成方法の一例について説明する。図５は、本実施形態に係る色予測装置１００による抽出キャラクタライズデータ作成方法の一例を示すフローチャートである。
【００７４】
抽出部２６は、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４に記憶されている格子点、或いは近似の格子点を抽出対象の格子点として決定する（ステップＳＴ５１）。
【００７５】
抽出部２６は、初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２から色予測処理対象となる分光反射率を抽出し（ステップＳＴ５３）、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３に抽出した分光反射率を格納する（ステップＳＴ５５）。
【００７６】
抽出部２６は、全ての格子点の抽出が完了したか否かを判定する（ステップＳＴ５７）。全ての格子点の抽出が完了していない場合（ステップＳＴ５７−ＮＯ）、ステップＳＴ５３に戻る。
一方、全ての格子点の抽出が完了した場合（ステップＳＴ５７−ＹＥＳ）、抽出部２６は、抽出キャラクタライズデータの抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３への格納を終了する。
【００７７】
ここで、本実施形態に係る色予測による効果について、図６を参照して具体的に説明する。
図６は、本実施形態により作成した補正キャラクタライズデータに基づき複数予測した分光反射率と、実際に印刷部２４によって印刷し、印刷された色を測定部２５で測定して得られた分光反射率の差分を、キャリブレーションの実施前と実施後で比較したグラフの一例である。縦軸は、初期キャラクタライズデータ、および補正キャラクタライズデータに基づき予測した分光反射率と、実際に印刷部２４によって印刷し、印刷された色を測定部２５で測定して得られた分光反射率の差分を示す。横軸は、波長を示す。
なお、キャリブレーション実施前と実施後では、印刷条件においては印刷媒体となる用紙が変更され、測定条件においては分光反射率を測定する測定機が変更されている。
予測分光反射率は、変更前の印刷条件と測定条件に基づき作成された初期キャラクタライズデータに基づいて予測されたものである。
【００７８】
図６（ａ）は、補正キャラクタライズデータによる分光補正手段を用いずに初期キャラクタライズデータに基づき予測した場合の分光反射率推定誤差を示す。
図６（ｂ）は、補正キャラクタライズデータによる分光補正手段を用いてキャリブレーションを実施した場合の分光反射率推定誤差を示す。
なお、初期キャラクタライズデータのノイゲバウア原色分光反射率領域には、インクジェットプリンタのＣ，Ｍ，Ｙ，ブラック（Ｋ），オレンジ（Ｏｒ），グリーン（Ｇ），の６原色をそれぞれ５分割、６階調に分割した、６階調の６原色乗で４６，６５６種類の組合せの分光反射率測定データが格納されており、キャリブレーションデータのノイゲバウア原色分光反射率領域には、同じインクジェットプリンタのＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｏｒ，Ｇ，の６原色をそれぞれ２分割、３階調に分割した、３階調の６原色乗で７２９種類の組合せの分光反射率データが格納されている。
【００７９】
図７は、図６で示した差分からそれぞれの分光反射率の差（ＲＭＳＥ）を算出し、その平均値を示した図の一例である。このＲＭＳＥは、分光的な色の違いを示す量である。縦軸は、分光反射率の差（ＲＭＳＥ）の平均値を示している。
図６と図７に示す通り、本実施形態のキャリブレーション実施後は、実施前に比べて明らかな予測精度の向上が見られる。
【００８０】
本実施形態の色予測装置を用いることにより、初期キャラクタライズデータを作成した際とは印刷条件や測定条件が異なる条件に合わせてキャリブレーションを行う場合、初期キャラクタライズデータを作成する場合と比較し、大幅に少ないキャリブレーションデータの情報に基づいた分光的なレベルでの補正を行うことが可能である。つまり、データを取得するための作業負荷や計算に掛かる処理負荷を軽減し、処理速度を向上させ、運用コストを低減させることができる。
【００８１】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、以下のような構成であってもよい。
例えば、上記実施形態においては、説明簡略化のため、３色の一次色原色におけるモデルの説明を行ったが、本発明はこれに限られず、例えばプロセス４色や、特色を含めた５色以上を用いる印刷部２４や印刷機のカラーマッチングにおいても利用可能である。
【００８２】
なお、本実施形態において、予測装置１００は、印刷機能を実現する印刷部２４を備える構成を例に、上記のように説明したが、本発明はこれに限られず、印刷機に接続される構成、あるいは、印刷機が色予測装置１００を内蔵する構成であってもよい。この場合、印刷機は、色予測装置１００による色予測処理の実行に際して、予め決められているカラーパッチを印刷し、当該カラーパッチから各色の分光反射率を光学素子で測定して、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４に出力する。
【００８３】
なお、本実施形態において、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部２１は、Ｄ５０光源２度視野の等色関数に基づき、Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉを算出する例を説明したが、他の観察光源、等色関数に基づいてＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉを算出する構成であってもよい。
【００８４】
なお、本実施形態において、分光反射率データベースは、初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２、抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４、および補正キャラクタライズデータ分光煩反射率データベースに分かれている構成を一例として用いて説明したが、本発明はこれに限られず、１つのデータベースが前述の４つの領域に分かれている構成であってもよい。
【００８５】
また、図２に説明した補正キャラクタライズデータ作成処理において、初期キャラクタライズデータとキャリブレーションデータを基に補正キャラクタライズデータに格納する分光反射率が算出できるタイミングであれば、副処理となるステップの順番は問わない。
例えば、前述の図２の説明は次のフロー処理を含んでいた。色予測誤差算出処理ステップＳＴ１３において、誤差算出部１８は、初期キャラクタライズデータ分光反射率から算出された実測色と、抽出キャラクタライズデータ分光反射率から算出した予測色とを比較して色予測誤差を算出する。次いで、色補正処理ステップＳＴ１９において、色補正部１９は、キャリブレーションデータ分光反射率から算出される予測色を補正する。
しかし、これに限ることなく、次のフロー処理であってもよい。色予測誤差算出処理ステップＳＴ１３において、誤差算出部１８は、抽出キャラクタライズデータ分光反射率から算出した予測色と、キャリブレーションデータ分光反射率から算出された予測色とを比較して色予測誤差を算出する。次いで、色補正処理ステップＳＴ１９において、色補正部１９は、初期キャラクタライズデータ分光反射率から算出された実測色を補正する。
上述のどちらの方法を用いた場合も補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース１５に格納される分光反射率は同じであり、またその意味や効果は同じである。
【００８６】
また、図５に説明した抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３の分光反射率抽出処理において、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４に記憶されている格子点と同じ格子点、或いは近似の格子点の分光反射率を初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２から抽出する例を説明した。
しかし、これに限ることなく、キャリブレーションデータ分光反射率データベース１４に記憶されている格子点と同じ格子点の分光反射率が初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース１２にない場合には、初期キャラクタライズデータを基に分光反射率推定モデル等により推定した分光反射率を抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース１３に格納する処理であってもよい。
【００８７】
また、分光反射率予測部が予測分光反射率を算出するのに一つの格子点の網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を異なるデータベースに基づいて順次処理する方法で説明しているが、データベース毎に全ての格子点をまとめて一括処理してから次のデータベースに基づいて予測分光反射率を算出する処理が行われる順番であってもよい。また、その順番は任意に決められてよい。
【００８８】
さらに、上述においては、分光拡張ノイゲバウアモデルを用いて説明しているが、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルやその他の色予測モデルを用いてもよい。また、初期キャラクタライズデータにおいて、分光反射率を精度良く予測するのに十分に密なデータが格納されていればよく、セル分割法に限らない。
【００８９】
なお、上述した実施形態において、補正キャラクタライズデータ作成処理を含む色予測装置による機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００９０】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００９１】
本発明に記載の第１の分光反射率予測手段と第２の分光反射率予測手段は実施形態の分光反射率予測部１６に対応する。
【符号の説明】
【００９２】
１１  入力部
１２  初期キャラクタライズデータ分光反射率データベース
１３  抽出キャラクタライズデータ分光反射率データベース
１４  キャリブレーションデータ分光反射率データベース
１５  補正キャラクタライズデータ分光反射率データベース
１６  分光反射率予測部
１７  色予測部
１８  誤差算出部
１９  色補正部
２０  Ｍｅｔａｍｅｒｉｃ−Ｂｌａｃｋ算出部
２１  Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ−Ｓｔｉｍｕｌｉ算出部
２２  補正分光反射率算出部
２３  出力部
２４  印刷部
２５  測定部
２６  抽出部
２７  色予測テーブル作成部
１００  色予測装置
１２１，１３１，１４１，１５１  原色分光反射率領域
１２２，１３２，１４２，１５２  ノイゲバウア原色分光反射率領域
１６１  分光実効網点面積率算出部
１６２  ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部
１６３  分光反射率算出部
【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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