(57)【要約】【課題】複数の画質項目を評価するための目的関数を最適化してカラープロファイルを作成する際に、画質項目間にトレードオフの関係がある場合でも、適切な最適解を取得して高画質化を実現する。【解決手段】入力格子点に対する出力値として初期値が設定された初期プロファイルにおいて、格子点ごとに最適化を行う。すなわち、出力値の初期値に対して周辺値を設定し(S302)、該初期値と周辺値について複数の画質項目の目的関数を解析することで、画質のトレードオフ関係の有無を判定する(S304)。そして、トレードオフ関係がなければ単目的最適化を行い(S306)、トレードオフ関係があれば多目的最適化を行う(S308)。【選択図】  図3
2014200015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力色空間における格子点を示す入力値と、出力デバイスに出力する画像信号の出力値との関係を示すカラープロファイルを作成する色処理装置であって、
カラープロファイルにおける注目格子点を選択する格子点選択手段と、
前記注目格子点について、複数の画質項目を評価するための目的関数を解くことで最適化した出力値を決定する最適化手段と、を有し、
前記最適化手段は、
前記複数の画質項目のそれぞれに対する複数の目的関数を線形結合した1つの目的関数を解く単目的最適化を行う単目的最適化手段と、
前記複数の目的関数を解く多目的最適化を行う多目的最適化手段と、
前記注目格子点について、前記複数の目的関数を解析した結果に基づき、該複数の画質項目間にトレードオフ関係があるか否かを判定する判定手段と、
前記注目格子点について、前記トレードオフ関係がない場合に前記単目的最適化手段による単目的最適化により出力値を決定し、前記トレードオフ関係がある場合に前記多目的最適化手段による多目的最適化により出力値を決定する最適化制御手段と、
を有することを特徴とする色処理装置。
【請求項２】
さらに、前記入力色空間における格子点を示す入力値に対応する出力値として初期値が設定されたカラープロファイルを取得する初期プロファイル取得手段を有し、
前記格子点選択手段は、前記初期プロファイル取得手段で取得された前記カラープロファイルから前記注目格子点を選択し、
前記最適化手段は、前記注目格子点に対応する初期値を用いて、前記最適化を行うことを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記カラープロファイルから、前記注目格子点に対応する出力値の初期値を取得する初期値取得手段と、
前記初期値と該初期値の周辺の値について前記複数の画質項目の目的関数を解析して画質評価値を算出することで、前記周辺の値について予測される画質が、該初期値について予測される画質から悪化するか否かを画質項目ごとに検出する解析手段と、
前記複数の画質項目のうち、画質が悪化する画質項目と悪化しない画質項目が混在する場合に前記トレードオフ関係があると判定し、前記複数の画質項目の全てが悪化するまたは全てが悪化しない場合に前記トレードオフ関係がないと判定するトレードオフ判定手段と、
を有することを特徴とする請求項2に記載の色処理装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記カラープロファイルから、前記注目格子点に対応する出力値の初期値を取得する初期値取得手段と、
前記初期値を用いて前記単目的最適化手段による単目的最適化を行った結果を示す数式を画質項目ごとの項に分解して画質評価値を算出することで、単目的最適化の前後で画質が悪化するか否かを画質項目ごとに検出する解析手段と、
前記複数の画質項目の少なくとも1項目について画質が悪化する場合に前記トレードオフ関係があると判定し、前記複数の画質項目の全てについて画質が悪化しない場合に前記トレードオフ関係がないと判定するトレードオフ判定手段と、
を有することを特徴とする請求項2に記載の色処理装置。
【請求項５】
前記判定手段はさらに、
前記複数の画質項目のそれぞれについて、前記解析手段で取得された前記画質評価値のうち、最悪の画質を示す最悪値を保持する保持手段と、
前記解析手段で画質が悪化すると判定された画質項目について、前記最悪値が所定の許容範囲内である場合に前記トレードオフ関係がないと判定し、前記最悪値が該許容範囲を超える場合に、前記トレードオフ関係があると判定する悪化判定手段と、を有し、
前記悪化判定手段は、前記トレードオフ判定手段において前記トレードオフ関係があると判定された場合に実行されることを特徴とする請求項3または4に記載の色処理装置。
【請求項６】
前記最適化手段は、
前記多目的最適化によって出力されたパレート解群から、1つの解を選択することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の色処理装置。
【請求項７】
さらに、前記パレート解群を表示する表示手段と、
該表示されたパレート解群から1つの解を選択する選択手段と、
を有することを特徴とする請求項6に記載の色処理装置。
【請求項８】
前記複数の画質項目は、色域、階調性、色恒常、粒状感、光沢ムラ、光沢色付きの少なくとも2つであることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の色処理装置。
【請求項９】
格子点選択手段、最適化手段を有し、入力色空間における格子点を示す入力値と、出力デバイスに出力する画像信号の出力値との関係を示すカラープロファイルを作成する色処理装置における色処理方法であって、
前記格子点選択手段が、カラープロファイルにおける注目格子点を選択し、
前記最適化手段が、前記注目格子点について、複数の画質項目を評価するための目的関数を解くことで最適化した出力値を決定し、
前記最適化手段は、前記注目格子点について、前記複数の画質項目についての目的関数を解析した結果に基づき、該複数の画質項目間にトレードオフ関係があるか否かを判定し、前記トレードオフ関係がない場合に、前記複数の画質項目のそれぞれに対する複数の目的関数を線形結合した1つの目的関数を解く単目的最適化により出力値を決定し、前記トレードオフ関係がある場合に、前記複数の目的関数を解く多目的最適化により出力値を決定することを特徴とする色処理方法。
【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項に記載の色処理装置の各手段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、カラープロファイルを作成する色処理装置および色処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像出力装置に適用されるカラープロファイルとは、該装置に対する例えばRGB等に代表される入力の色空間と、例えばCMYK等に代表される出力の色空間との関係を格納した情報である。このカラープロファイルの格納形式として、ルックアップテーブル(LUT)等が広く知られている。例えば、入力の色空間をRGB、出力の色空間をCMYKとすると、LUTの座標系はRGB色空間内のRGB信号値であり、該座標系に関係付けられたCMYK色空間内のCMYK信号値を格納する。また、同様なLUT方式の例として、RGB色空間からCMYK色空間への変換の際に、第3の色空間として、CIE LabやXYZ表色系等の空間を中間に介して行う方法も一般的に行われている。
【０００３】
LUTをLab表色系に照らして参照した場合、例えばRGB色空間では正方形であった色域の形状が変化する。該変化した色域形状の滑らかさ、すなわち正方形からの歪み度合いにより出力画像の階調性が決まるため、Lab表色系における変形後の色域形状を滑らかにする必要がある。そのために、Lab表色系におけるLUTの最小構成要素である格子点に対し、滑らかさを評価する目的関数とそれを最小化する最適化手法を用いて、格子点に対応付けられたCMYK等のインク値を更新する方法が提案されている(例えば、特許文献1参照)。該技術では最適化手法として、準ニュートン法や逐次2次計画法などが用られており、1つの目的関数を最小化するためのインク値の探索が行われる。
【０００４】
また、画像出力装置による出力画像の画質を評価する項目としては、階調性だけでは不十分である。例えば、観察する光源により色が変わってしまう色恒常性や、インク値の変化が滑らかでない事に起因する光沢のムラ等の画質についての評価項目も必要である。そこで本出願人は、複数の画質項目についての関数を線形和とした目的関数を定義し、これを略最小化することによって複数の画質を向上させる技術を提案している(例えば、特許文献2参照)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2006-197080号公報
【特許文献２】特開2011-120026号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一般に画質項目間には、一方を良化すれば他方が悪化する、いわゆるトレードオフの関係が存在する。このようなトレードオフの関係にある複数の画質についての関数を結合した目的関数について最小化を行った場合、ある画質については良好な結果が得られるが、他の画質は悪化する等、決して最適とは言えない画質の組み合わせが解として選択される。すなわち、トレードオフ関係にある画質の最適化には、1つの目的関数のみを最小化する最適化手法では不十分である。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、最適化手法を用いてカラープロファイルを作成する際に、画質項目間にトレードオフの関係がある場合でも適切な最適解を取得し、高画質化を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の色処理装置は以下の構成を備える。すなわち、入力色空間における格子点を示す入力値と、出力デバイスに出力する画像信号の出力値との関係を示すカラープロファイルを作成する色処理装置であって、カラープロファイルにおける注目格子点を選択する格子点選択手段と、前記注目格子点について、複数の画質項目を評価するための目的関数を解くことで最適化した出力値を決定する最適化手段と、を有し、前記最適化手段は、前記複数の画質項目のそれぞれに対する複数の目的関数を線形結合した1つの目的関数を解く単目的最適化を行う単目的最適化手段と、前記複数の目的関数を解く多目的最適化を行う多目的最適化手段と、前記注目格子点について、前記複数の目的関数を解析した結果に基づき、該複数の画質項目間にトレードオフ関係があるか否かを判定する判定手段と、前記注目格子点について、前記トレードオフ関係がない場合に前記単目的最適化手段による単目的最適化により出力値を決定し、前記トレードオフ関係がある場合に前記多目的最適化手段による多目的最適化により出力値を決定する最適化制御手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、最適化手法を用いてカラープロファイルを作成する際に、画質項目間にトレードオフの関係がある場合でも適切な最適解を取得し、高画質化を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第1実施形態におけるカラープロファイル作成装置の構成を示すブロック図、
【図２】第1実施形態におけるカラープロファイル作成処理を示すフローチャート、
【図３】第1実施形態における格子点最適化処理を示すフローチャート、
【図４】第2実施形態における格子点最適化処理を示すフローチャート、
【図５】本実施形態における最適化結果表示を行うUI例を示す図、である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
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。
【００１２】
＜第1実施形態＞
●装置構成
本実施形態は、入力画像信号の色空間における格子点を示す入力値と、出力デバイスに出力する画像信号の出力値との関係を示すカラープロファイルを作成する色処理装置を示すものである。図1は、本実施形態における色処理装置11の構成例を示すブロック図である。同図において、CPU101は、RAM103をワークメモリとして、ROM102、ハードディスクドライブ(HDD)15、各種記録メディアに格納されたOSや各種プログラムを実行し、システムバス108を介して各構成を制御する。なお、CPU101が実行するプログラムには、後述するカラープロファイル作成等のプログラムが含まれる。汎用インタフェイス(I/F)105は、例えばUSB等のシリアルバスインタフェイスであって、シリアルバス18を介して、マウスやキーボード等の入力デバイス13やプリンタ14等が接続される。なお、プリンタ14はインクジェットプリンタや電子写真プリンタ等、特に印刷方式等による制限は無い。シリアルATA(SATA) I/F106には、HDD15や各種記録メディアの読み書きを行う汎用ドライブ16が接続される。CPU101は、HDD15や汎用ドライブ16にマウントされた各種記録メディアをデータの格納場所として利用する。ネットワークインタフェイスカード(NIC)107はネットワークインタフェイスであって、例えばLAN等のネットワーク17に接続する。ビデオカード(VC)104はビデオインタフェイスであって、ディスプレイ12が接続される。CPU101は、プログラムが提供するユーザインタフェイス(UI)をディスプレイ12に表示し、入力デバイス13を介してユーザ指示を含むユーザ入力を受信する。
【００１３】
●最適化手法
本実施形態の色処理装置11においては、複数の最適化手法を用いてカラープロファイルの作成を行う。ここで最適化手法とは、以下の2つに大別される。
【００１４】
まず1つ目の最適化手法としては、1つの目的関数を定義し、該目的関数が最大または最小となるような状態を解析するものであり、これは目的関数が1つであるため、単目的最適化手法と呼ばれる。これを画質項目に適用するには、複数の画質項目の関数を単純な線形結合または重み付け線形結合することで1つの目的関数を作成し、この目的関数についての最小化または最大化、すなわち最適化を行う。単目的最適化にも複数の手法が知られており、例えば、逐次二次計画法、焼きなまし法、遺伝的アルゴリズムを用いた手法(GA)、等がある。本実施形態における単目的最適化としても、その何れかの手法を用いるとする。
【００１５】
そして、もう1つの最適化手法としては、複数の目的関数を解くための、多目的最適化手法がある。これを画質項目に適用すれば、一般的にUCR/GCR等で知られるように、色再現範囲の暗部においてKの量を増やすと色再現範囲は拡大するものの粒状性が悪化してしまう等、トレードオフの関係にある画質項目を扱うことができる。この多目的最適化にも複数の手法が知られており、例えば、ゴールプログラミングを用いた手法や、遺伝的アルゴリズムを用いた手法(MOGA)、等がある。本実施形態における多目的最適化としても、その何れかの手法を用いるとする。
【００１６】
●画質項目の評価(予測値の算出)
本実施形態のカラープロファイル作成処理においては、最適化の目的関数とする画質項目について、独立変数に応じた予測を行うことによって評価する。ここで画質項目とは、例えば色再現範囲(色域)、色変化の滑らかさ(階調性)、観察光源による色の見えの違い(色恒常)、画像に粒状のノイズ(粒状感)、光沢のムラ(光沢ムラ)、ブロンズや薄膜干渉による光沢の色付き(光沢色付き)、等を指す。
【００１７】
この画質の定量化と予測の方法については、周知の様々な方法がある。例えば、色域については、ノイゲバウア法やノイゲバウア法を改良したセル分割ユールニールセン分光ノイゲバウア法などが知られており、入力をプリンタのインク(トナー)量とし、分光反射率を出力する方法である。本実施形態では、この様な方法で算出された分光反射率からXYZを介してLCHを算出し、同一色相(H)において、彩度(C＊)を最大化することにより、色域が大きいと判断する。
【００１８】
さらに、階調性については、算出された分光反射率からXYZを介してLabを算出することにより、Lab空間における座標が分かり、例えば上記特許文献1に示されるような方法を用いて階調性を評価する。また色恒常についても、分光反射率からXYZを介してLabを算出する際に考慮する観察光源を変化させることにより評価可能である。
【００１９】
また、粒状感については、例えば上記特許文献1に記されている粒状性指数GI(Graininess Index)の様に、定量的な評価を行う方法が知られている。インク(トナー)量を離散的にサンプリングしたカラーパッチを実測しておき、補間演算等を併用することによって、このGI値を予測することが可能である。
【００２０】
以下、光沢ムラに関して説明する。先ず、JIS規格に準拠する鏡面光沢度測定方法(JIS Z 8741)によれば、以下の方法によって鏡面光沢度Ｇsを算出することができる。
【００２１】
2014200015.tif 000003
【００２２】
φs  :規定された入射角θに対する試料面からの反射光束
φos  :規定された入射角θに対する標準面からの反射光束
Ｇos  :以下の式(2)で算出される使用した標準面の光沢度(%)
【００２３】
2014200015.tif 000004
【００２４】
Ｓs(λ)    :標準の光D65の相対分光分布
Ｖ(λ)    :規定された入射角θに対する標準面からの反射光束
ρ0(θ,λ):屈折率が可視波長範囲全域にわたって一定値1.567であるガラス表面
において規定された入射角θでの鏡面反射率
ρ(θ,λ)  :屈折率n(λ)を用い、以下に示すフレネルの式(3)によって求められた                  規定された入射角θにおける一次標準面の分光鏡面反射率
【００２５】
2014200015.tif 000005
【００２６】
なお、上記JIS規格による鏡面光沢度の測定条件によれば、光源と受光器には一般に、以下のような組み合わせと等価のものを用いるとして記載されている。すなわち、測色用の標準の光及び標準光源(JIS Z 8720)に示される標準の光D65と、XYZ表色系及びX10Y10Z10表色系(JIS Z 8701)に示される等色関数y(λ)と同一な分光視感効率との組み合わせと等価のものである。つまり、任意の鏡面光沢度測定サンプルの入射角θに対する反射光の分光鏡面反射率(以降、α(θ,λ)と記載)が分かれば、式(1)の試料面からの反射光束φsは以下の式(4)でシミュレートすることができる。
【００２７】
2014200015.tif 000006
【００２８】
また、同様に一次標準面の反射光束φosについても、上記式(2)に示される標準面の分光鏡面反射率ρ(θ,λ)を用いて、以下の式(5)のようにシミュレートすることができる。
【００２９】
2014200015.tif 000007
【００３０】
すなわち、式(1)を式(2),(4),(5)を用いて変形すれば、任意サンプルの角度θに対する分光鏡面反射率α(θ,λ)を用いて、以下の式(6)により鏡面光沢度Ｇsをシミュレートすることができる。
【００３１】
2014200015.tif 000008
【００３２】
なお、屈折率n(λ)が既知である試料面の入射角θに対する反射光の分光鏡面反射率を算出する方法としては、上述したフレネルの式(3)が適用可能である。
【００３３】
すなわち、以上のように算出した鏡面光沢度Ｇsを、LUTにおける連続した格子点について算出し、その差異を光沢ムラとして定量評価することが可能である。
【００３４】
また、光沢色付きについては、インク(トナー)が実際に記録媒体に定着した際の最表面の面積率ｒとインク(トナー)の屈折率ｎ(λ)とから、ブロンズ成分を含む正反射の分光鏡面反射率が算出可能である。
【００３５】
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【００３６】
ρc(θ,λ)  ：入射角θにおけるCインクの分光鏡面反射率
ｎc(λ)      ：Cインクの屈折率
ρm(θ,λ)  ：入射角θにおけるMインクの分光鏡面反射率
ｎm(λ)      ：Mインクの屈折率
ρcm(θ,λ)  ：入射角θにおけるC,M混色時の分光鏡面反射率
ｒc          ：画像表面におけるCインクの面積率
ｒm          ：画像表面におけるMインクの面積率
以上の様に、各画質項目について、インク(トナー)量に基づく評価方法としては、周知の目的関数を用いた技術を適用する事が可能である。
【００３７】
●カラープロファイル作成処理
以下、本実施形態におけるカラープロファイル作成処理について、図2のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００３８】
まずS201で、初期プロファイル取得処理を行う。すなわち、最適化対象となるカラープロファイルの初期値(以下、初期LUT)を取得する。この初期LUTは例えば、カラープロファイルにおける入力画像信号の色空間の代表的な格子点に対応する出力値から、該色空間における他の格子点の出力値を推定することによって作成されている。あるいは、作成するカラープロファイルに類似する条件(プリンタ機種、記録紙、印刷モード等)を有するプロファイル(LUT)を、初期LUTに設定しても良い。この初期LUTの取得は、CPU101により、予めROM102やHDD15に格納されているLUTを読み込むか、またはネットワーク17等を介して取得し、RAM103に展開する。
【００３９】
次にS202で、処理格子点選択処理を行う。すなわち、RAM103に展開された初期LUTから、1つの格子点を注目格子点として選択する。ここで格子点とは、LUTが格納する入力側の色空間と出力側の色空間を対応付ける最小の単位である。例えば、入力側をRGB色空間と仮定すると、RGBの信号値(例えば8ビット256値)をサンプリングした、5ｘ5ｘ5の125格子点や、9ｘ9ｘ9の729格子点等のことである。すなわち、NｘNｘN個の格子点(Nは2以上255以下の整数)が存在し、その中から最適化対象となる1つを選択する。
【００４０】
次にS203において、S202で選択された注目格子点に対する最適化処理を行う。ここで行われる格子点最適化処理の詳細については後述するが、この処理によって注目格子点に対する出力値が決定される。
【００４１】
そしてS204において、S202による注目格子点の選択が、S201でRAM103に展開された初期LUTの全格子点についてなされたか否か、すなわち全格子点について最適化処理がなされたか否かを判定する。全格子点に対して最適化がなされていない場合にはS202に戻り、全ての格子点の最適化が終了すれば、図2に示す一連のカラープロファイル作成処理が終了する。
【００４２】
●格子点最適化処理
以下、S203における注目格子点の最適化処理について、図3のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４３】
まずS301で、現在の処理対象である注目格子点に対応する出力値の初期値を取得する初期値取得処理を行う。すなわち、注目格子点に対応付けられたCMYK等に代表されるプリンタのインク値(トナー量)を示す信号(以下、初期インク値)を、初期LUTより取得する。ここでは説明を簡単にするため、CMYKの4色のプリンタ用LUTを用いるとして説明を行うが、本発明が考慮する出力色はこの例に限るものではない。すなわち、粒状性改善のための色の淡いC,M,Kや、色域拡大のためのR,G,B等、プリンタに搭載される色数に特に制限は無い。
【００４４】
次にS302において、S301で取得された初期インク値について、その周辺をランダムにサーチして、該初期インク値の周辺に対する画質予測値を算出する。すなわち、乱数を用いるなどによって初期インク値を複数の値に変化させ、該変化させたインク値(周辺値)毎の画質予測値を算出する。この予測値の算出は、画質項目ごとに上述した目的関数に基づいて行えば良い。また、乱数を用いてインク値を変化させる方法としては、例えば初期のC,M,Y,K信号値を中心とする正規乱数を発生させて変化させる方法が考えられる。また、C,M,Y,Kに各シーズを異ならせた乱数を発生させて加算または減算することにより変化させる方法等が考えられる。すなわちS302においては、初期のC,M,Y,K各値を少しずつ変化させたときのインク値と画質予測値の対応関係のサンプルが検出できれば良い。また、上記初期インク値の周辺のサーチにおいて、複数の値に変化させる場合について述べたが、少なくとも１つの周辺の値が存在すれば、インク値変化と画質の関係を取得することが可能である。具体的には例えば、各インク値と画質予測値の対応テーブルとして保持しておいても良い。
【００４５】
次にS303においては、S302にて算出されたインク値と画質予測値の対応を解析する。この解析はすなわち、画質項目ごとの目的関数を解析することに他ならない。この解析で得られる画質評価値により、インク値毎に、初期インク値に対して各画質が良化または悪化のいずれとなるかを示す、画質の相対関係が検出できる。なおここでは、画質評価値が特に変化しない場合には、悪化していないため、良化に含まれるものとみなす。さらに、各画質項目のそれぞれについて、最も画質が悪化した際の画質評価値(以下、最悪値)を算出しておく。該算出された結果はRAM103に保持されて、後段のS304やS305で行われる最適化制御の判定処理に用いられる。なお、ここで行われる画質の予測は、上述した色域、階調性、色恒常、粒状感、光沢ムラ、光沢色付き等の各画質項目のうち、少なくとも2つの画質項目について行われる。また、予測対象となる画質項目の組み合わせを、S202で選択された格子点毎に変えても良い。
【００４６】
次にS304で、トレードオフ判定処理を行う。すなわち、S303で算出された各画質の良化/悪化の相対関係に基づき、各画質項目間にトレードオフの関係があるか否かを判断する。あるインク値において色域が向上するが粒状感は悪化する等、相反する良化/悪化の関係が混在していれば、トレードオフの関係があると判断する。画質項目間にトレードオフ関係があると判断した場合にはS305に進み、トレードオフ関係がないと判断した場合にはS306に進む。
【００４７】
S305では、悪化判定処理を行う。すなわち、トレードオフの関係にある2つ以上の画質項目のうち、画質が悪化した項目についてS303で保持された最悪値が、所定の閾値を超えているか否かを判定する。なお、閾値は画質項目ごとの悪化の許容範囲を示す値として予め設定されているものとする。例えば、粒状感と色恒常性について、粒状感は良化するが色恒常性が悪化するというトレードオフ関係がある場合について考える。このとき、色恒常性を、例えば2つの光源下でLabを算出した時の色差ΔE94(CIE色差色)で評価すると、その最悪値がΔE94=0.8であったとする。このとき、一般にΔE94=1.0程度の色差を肉眼で判断することは困難であるため、色恒常性についての閾値がΔE94=1.0に定められていた場合、S305では最悪値は閾値以下であると判定される。なお、ここで与えられる閾値とは、CPU101により、予めROM102やHDD15に格納している任意の閾値を読み込むか、またはネットワーク17等を介して取得し、RAM103に保持する。S305において閾値を超えると判断した場合にはトレードオフ関係が無視できないと判断し、多目的最適化を行うためにS308に進む。一方、閾値以下と判断した場合にはトレードオフ関係が無視できる程度であると判断し、より単純な処理である単目的最適化を行うためにS306に進む。
【００４８】
S306ではすなわち、各画質項目間にトレードオフの関係がない、またはトレードオフ関係であっても悪化の程度が許容範囲内である、と判断されている。そのため、周知の単目的最適化を行う。すなわち、各画質項目を単純線形結合または調整のため重み付け線形結合をした目的関数について、これを最小化または最大化する状態を解けば良い。例えば、次式に示すような目的関数に対して、最小化または最大化する状態を解けば良い。なお、この単目的最適化処理の初期値は、S301で取得された初期インク値である。
【００４９】
2014200015.tif 000010
【００５０】
Ｅ(Ri,Gi,Bi)：LUT入力色空間における格子点の座標Ri,Gi,Biにおける目的関数
Ｗgam：画質項目色域の線形結合時の重み付け係数
ＥＧ(Ri,Gi,Bi)：格子点の座標Ri,Gi,Biにおける色域評価値
Ｗbr：画質項目光沢色付きの線形結合時の重み付け係数
ＥＢ(Ri,Gi,Bi)：格子点の座標Ri,Gi,Biにおける光沢色付き評価値
Ｗryu：画質項目粒状感の線形結合時の重み付け係数
ＥＲ(Ri,Gi,Bi)：格子点の座標Ri,Gi,Biにおける階調性評価値
S306における単目的最適化の解は一意に求まる。S307では、S306で算出されたインク値すなわちインク(トナー)量の信号によって、RAM103に展開された初期LUTの格子点に対応する出力値が更新され、S203の操作を終える。
【００５１】
一方、S308ではすなわち、各画質項目間にトレードオフの関係があり、且つトレードオフ関係にある画質の悪化の程度が許容範囲(閾値)を超える、と判断されている。この場合、各画質項目を単目的な最適化を用いて解くことが困難であるため、最適化手法を多目的最適化に切り替えて処理を進める。ここで用いる多目的最適化としては、上述したような周知の多目的最適化の方法を用いれば良い。ただし、多目的最適化では解が一意に求まるものではなく、その解はパレート解群として得られる。なお、多目的最適化処理の初期値もS301で取得された初期インク値である。
【００５２】
S309では、S308の多目的最適化により求められたパレート解群を、以下の様に最適化結果表示UIとしてディスプレイ12に出力する。この出力は、CPU101によりVC104を介してディスプレイ12に表示される。ここで図5に、最適化結果表示UIの例を示す。図5(a)は表示項目選択画面であり、パレート解群を表示する際のチャート種と表示する画質項目が、入力デバイス13を用いて選択される。図5(b)は、図5(a)に示すUIにおいて、チャート種として「パレートライン(2D)」が選択され、画質項目として「画質項目3」と「画質項目6」が選択された場合の、パレート解群の表示例を示す。図5(b)に示す例では、多目的最適化における画質項目3および画質項目6の2項目についての複数の解群のうち、画質向上を示すパレート解群を結ぶパレートラインを平面上に示している。ユーザは入力デバイス13を用いて、該パレートライン上から任意の点を選択することが可能である。
【００５３】
そしてS310において、図5(b)に示すパレートライン上でユーザが入力デバイス13を用いて選択した任意の1点が、最適解として選択される。ここで最適解として選択されたインク値すなわちインク(トナー)量の信号によって、RAM103に展開された初期LUTの格子点に対応する出力値が更新され、S203の格子点最適化処理を終了する。
【００５４】
以上説明したように本実施形態によれば、LUTの格子点毎に複数の画質項目を評価し、画質項目間のトレードオフ関係の有無に応じて最適化手法を切り替えることで、画質項目間でバランスのとれたカラープロファイルを作成することができる。
【００５５】
＜第2実施形態＞
以下、本発明における第2実施形態について説明する。上述した第1実施形態でS203で行われる格子点最適化においては、S302でのランダム周辺サーチに基づき、画質項目間にトレードオフ関係があるか否か等の判定を行う例を示したが、本発明はこの例に限るものではない。第2実施形態では、格子点最適化処理において単目的最適化を先に行う例を示す。
【００５６】
第2実施形態における色処理装置の構成、およびカラープロファイル作成処理の概要については、上述した第1実施形態における図1および図2と同様であるため、説明を省略する。以下、第2実施形態におけるS203の格子点最適化処理について、図4のフローチャートを用いて説明する。なお図4において、第1実施形態で説明した図3と同様の処理については同一符号を付し、説明を省略する。
【００５７】
図4に示す格子点最適化処理においてはまず、S301で初期インク値を取得した後、S306の単目的最適化を実行する。その後、S401において、S306で単目的最適化が行われた後の、目的関数を分解する。ここで目的関数の分解とは、各画質項目を線形結合した目的関数を示す数式について、画質項目ごとの項に分解して画質ごとの評価値を算出することである。例えば、上記式(10)に示す重み付け線形結合された目的関数Ｅ(Ri,Gi,Bi)であれば、ＥＧ(Ri,Gi,Bi)，ＥＢ(Ri,Gi,Bi)，ＥＲ(Ri,Gi,Bi)の各評価値に分解することを指す。分解された各画質項目毎の評価値はRAM103に保持される。なおこのとき、最適化前の初期インク値における各画質項目の評価値についても、ＥＧ(Ro,Go,Bo)，ＥＢ(Ro,Go,Bo)，ＥＲ(Ro,Go,Bo)としてRAM103に保持しておく。
【００５８】
次にS402において、S401で分解された各画質項目の評価値に基づき、最適化前の初期インク値における各画質から良化しているか、または悪化しているかの分析および判定を行う。例えば、最適化前の評価値ＥＧ(Ro,Go,Bo)と最適化後の評価値ＥＧ(Ri,Gi,Bi)とを比較し、色域の拡大が成されているか否かを判定する。光沢色付き、粒状感についても同様に、最適化前の評価値ＥＢ(Ro,Go,Bo)，ＥＲ(Ro,Go,Bo)と、最適化後の評価値ＥＢ(Ri,Gi,Bi)，ＥＲ(Ri,Gi,Bi)とを比較する。この様に最適化前後の画質を個別に評価し、全ての評価項目が良化している場合には、画質項目間にトレードオフの関係がないと判断できる。したがってS402では、全項目が良化していると判断された場合にはトレードオフ関係がないものとしてS307に進み、S306で行われた単目的最適化による最適解を出力する。
【００５９】
一方、S402において、少なくとも1項目が悪化している、すなわち画質項目間にトレードオフの関係があると判断された場合にはS403に進み、悪化している画質項目が閾値以下であるか否かの評価を行う。この判定は第1実施形態のS305と同様に、所定の閾値と画質の悪化程度を比較することによって行う。例えば、色恒常性がΔE94=0.8で閾値がΔE94=1.0であれば、S403で色恒常性は閾値以下と判定される。画質項目の悪化度合いが閾値以下であると判断された場合はS307に進み、S306で行われた単目的最適化による最適解を出力する。
【００６０】
一方、S403において画質項目の悪化度合いが閾値以上であると判定された場合には、S308に進んで第1実施形態と同様の多目的最適化を行う。S308〜S310までの処理については、第1実施形態と同様である。
【００６１】
以上説明したように第2実施形態によれば、LUTの格子点毎にまず単目的最適化を実行し、画質項目間にトレードオフ関係が有った場合のみ、さらに多目的最適化を行う。すなわち、第1実施形態に対して格子点毎のランダム周辺サーチおよび画質項目ごとの目的関数の解析を行う必要がないため、画質項目間でバランスのとれたカラープロファイルをより高速に作成することができる。
【００６２】
＜他の実施形態＞
また、本発明は、上述した実施形態の機能(例えば、上記の各部の処理を各工程に対応させたフローチャートにより示される処理)を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が、コンピュータが読み取り可能に記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施形態の機能を実現する。
【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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