(57)【要約】【課題】色域のみならず、画像品質を決める要因を考慮して色材の最適化を行う。【解決手段】色材特性初期設定部１には各色の分光透過率の初期値が格納され、プリンタモデル２は各色材の分光透過率から単色、混色のベタなどのハーフトーンの分光反射率を算出し、出力色の予測をする。評価部４は予測された出力色の評価を行う。色材特性補正部５では各色の分光透過率の形状を補正する。補正された色材特性を用いて出力色を予測し、評価し、最適色材決定部７では、評価結果６が最もよい特性を持つ色材の組み合わせを決定する。【選択図】図１
2006157107.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色材を決定する装置であって、前記色材の色域を用いて色域に関する評価を行う第１の評価手段と、前記色域以外の画像品質に関する評価を行う第２の評価手段と、第１及び第２の評価手段を用いて色材を決定する決定手段、とを備えることを特徴とする色材決定装置。
【請求項２】
前記決定手段において、前記第１の評価手段の結果が同等であった場合は、前記第２の評価手段の結果を用いて色材を決定することを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項３】
前記決定手段において、重要視したい色材の特性に応じて各評価手段の結果に対する優先度合い変えて色材を決定することを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項４】
前記決定手段において、重要視したい色材の特性が複数ある場合は各評価手段の結果に対する平均的な評価結果を用いて色材を決定することを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項５】
前記第１の評価手段は、色の範囲が定義されている所定色域と前記色材の色域との共通部分である再現色域を決定する再現色域設定手段を備え、再現色域と所定色域との関係を評価することを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項６】
前記再現色域設定手段は、前記色材の色が所定色域外であった場合には、その色を所定色域の外郭上に写像した点を再現色域の外郭点とする写像手段を備えることを特徴とする請求項５記載の色材決定装置。
【請求項７】
前記第１の評価手段は、色に対する重要度に応じた評価を行うことを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項８】
前記第１の評価手段は、前記所定色域に対する前記再現色域の含有度合いを用いて評価を行うことを特徴とする請求項５記載の色材決定装置。
【請求項９】
前記第１の評価手段は、前記所定色域の色と前記再現色域の色との色差を用いて評価を行うことを特徴とする請求項５記載の色材決定装置。
【請求項１０】
前記色差は、任意の色相において、所定色域の外郭上の点と、再現色域の外郭上の点を結ぶ直線距離の最小値であることを特徴とする請求項９記載の色材決定装置。
【請求項１１】
前記第２の評価手段は、前記色材の階調性に関する特性を評価することを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項１２】
階調性に関する評価を行う前記第２の評価手段において、色材濃度を均等間隔に変化させて得られる、隣接する濃度間における明度差を用いて評価を行うことを特徴とする請求項１１記載の色材決定装置。
【請求項１３】
階調性に関する評価を行う前記第２の評価手段において、ＲＧＢレベルを均等間隔に変化させて得られる、隣接するレベル間における明度差を用いて評価を行うことを特徴とする請求項１１記載の色材決定装置。
【請求項１４】
前記第２の評価手段は、グレー安定性を用いることを特徴とする請求項１記載の色材決定装置。
【請求項１５】
前記第２の評価手段において、特定色域の情報を用いて階調性の評価を行うことを特徴とする１１記載の色材決定装置。
【請求項１６】
色材を決定する方法であって、色材の色域を用いて色域に関する評価を行う工程と、前記色域以外の画像品質に関する評価を行う工程と、前記色域に関する評価と前記画像品質に関する評価とを用いて色材を決定する工程、とを備えることを特徴とする色材決定方法。
【請求項１７】
色材を決定するためのプログラムを記録した記憶媒体であって、前記色材の色域を用いて色域に関する評価を行う手順と、前記色域以外の画像品質に関する評価を行う手順と、前記色域に関する評価と前記画像品質に関する評価とを用いて色材を評価する手順、とをコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像出力機器で用いられる、トナーやインク等、色材の分光透過率や分光反射率等分光特性の最適化方法および情報処理システムおよび記録媒体に関し、例えばカラープリンタなどのカラー画像出力機器などに好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、画像出力装置であるプリンタは４色の場合、ＣＭＹＫのインク（またはトナー）により画像を出力する。６色プリンタの場合、前記４色に加え、淡インク２色、もしくは特色インクを用いて画像を出力している。ここで、インクやトナーなど、どの色の色材を用いるかで、そのプリンタで出力できる色域（ガマット）が決まる。即ち、どの色材を何種類組み合わせるかという色材の最適化は、一般的に色材の色再現範囲の大きさで決定されてきた。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、複数の明度平面上におけるガマット面積で色材の分光特性を最適化するという手法が提案されている。また、MicrosoftとHPが提案し、１９９０年に制定されたｓＲＧＢ色空間は平均的なＣＲＴディスプレイの特性に準拠しており、現在事実上の標準ＲＧＢ信号として定着している。そして、ＳＲＧＢのように、ある特定の色域に対して色材の組み合わせを最適にするような研究も行われている。
【０００４】
さらに、所定の色域形状やプロファイル、もしくは入力画像データの色域等を用いて、最適な色材の組み合わせを決定する方法もある（例えば、特許文献１を参照）。
【０００５】
【非特許文献１】Japan  Hardcopy  2004論文集：Optimization  of  Subtractive  Three  Color  Dyws  fog  Dye-Based  Color  InkjetPrinter
【特許文献１】特開２００４−６４５４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一方で、印刷物やハードコピーの画像品質を決める要因として、一般的に先鋭性、粒状性、階調性、及び色再現性がある。ここで先鋭性や粒状性は、中間調処理やトナーの散り、インクのにじみなど、プロセス的な要素に良し悪しが左右されることが多い。
【０００７】
階調性はＣＭＹ（４色の場合はＫ）のデジタル値（０から２５５）が単位間隔で変化する場合のハードコピー上の明度差や色差を測定した値である。つまり、入力デジタルデータ数には限りがあるため、色材の色域が大きいほど単位デジタル値の間隔に対するハードコピー上の明度差が大きくなり、階調性は悪くなる。即ち、色域が大きいからと言って階調特性も良いとは必ずしも言えないのである。
【０００８】
ここで、非特許文献１では、色域の大きさだけで色材の分光特性を最適化しており、その他の画質劣化要因には言及していない。また、特許文献１は、入力画像データの色域をできるだけ多く含むような色域を持つような色材を最適化によって選出しているが、入力画像データの色域が選出された色材の色域と比較して十分に小さい場合、階調性が良くない場合も考えられる。
【０００９】
ここで、ＣＭＹＫ４色に淡色材（又はインク）、もしくは彩度の高い特色材を用いて画像を出力する場合、各色材の分光特性を最適化し、色再現範囲（つまりＬ＊ａ＊ｂ＊均等色色空間などの表色系色空間における３次元的な色域の体積）を同じにすることは可能である。しかし、入力された画像データがハイライトを多く含めば淡色材を使用するのが良いし、高彩度を多く含むのであれば混色色材を使用するべきである。つまり、色材の最適化は色域のみならず画像品質を決める全ての要因を考慮して検討するべきである。
【００１０】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、色域のみならず、画像品質を決める要因を考慮して色材の最適化をおこなうための色材決定装置、色材決定方法および記録媒体を提供することにある。
【００１１】
即ち、請求項１，２，３，４，１６，１７では、色材色域と、色域以外の画質要因を考慮して色材を決定する装置、及び方法を提供することを目的としている。
請求項１１，１２，１３では、色材色域と階調性を考慮して色材を決定する装置を提供することを目的としている。
請求項５，８，９，１０では、所定の色域が定義されている場合に、色材色域と、色域以外の画質要因を考慮して色材を決定する装置を提供することを目的としている。
請求項７では、各色の重要度を考慮して色域を評価することを目的としている。
請求項１４では、グレー安定性を考慮して色域を評価することを目的としている。
請求項６では、所定の色域が定義されている場合に、精度よく色域を評価し、色材を決定する装置を提供することを目的としている。
請求項１５では、特定色域の階調再現性を重視して色材を決定する装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、色材を決定する装置であって、前記色材の色域を用いて色域に関する評価を行う第１の評価手段と、前記色域以外の画像品質に関する評価を行う第２の評価手段と、第１及び第２の評価手段を用いて色材を決定する決定手段、とを備えることを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明（請求項１及び２）の色材決定装置においては、色域に関する評価と、色域以外の画像品質に関する評価とを行っているので、色材を最適に決定することができる。
【００１４】
本発明（請求項３）の色材決定装置においては、色域に関する評価と、階調性に関する評価とを行っているので、最適な色材を決定することができる。また、本発明（請求項３）の色材決定装置においては、重要視したい色材の特性に応じて各評価手段の結果に対する優先度合い変えて色材を決定しているので、最適な色材を決定することができる。
【００１５】
本発明（請求項４）の色材決定装置においては、重要視したい色材の特性が複数ある場合は、各評価手段の結果に対する平均的な評価結果を用いて色材を決定しているので、最適な色材を決定することができる。
【００１６】
本発明（請求項５）の色材決定装置においては、色の範囲が定義されている所定色域と前記色材の色域との共通部分である再現色域を決定し、再現色域と所定色域との関係を評価することによって色材を決定しているので、所定色域に対する最適な色材を決定することができる。
【００１７】
本発明（請求項６）の色材決定装置においては、前記色材の色が所定色域外であった場合には、その色を所定色域の外郭上に写像した点を再現色域の外郭点しているので、再現色域を精度良く求めることができる。
【００１８】
本発明（請求項７）の色材決定装置においては、色に対する重要度に応じた評価を行っているので、人間の主観と相関良く最適な色材を決定することができる。
【００１９】
本発明（請求項８）の色材決定装置においては、所定色域に対する前記再現色域の含有度合いを用いて評価を行っているので、所定色域に対する最適な色材を精度良く決定することができる。
【００２０】
本発明（請求項９）の色材決定装置においては、所定色域と前記再現色域との色差を用いて評価を行っているので、所定色域に対する最適な色材を決定することができる。
【００２１】
本発明（請求項１０）の色材決定装置においては、色差を最小距離で定義しているので、所定色域に対する最適な色材を精度良く決定することができる。
【００２２】
本発明（請求項１１）の色材決定装置においては、色域の他に階調性を考慮して評価を行っているので、最適に色材を決めることができる。
【００２３】
本発明（請求項１２）の色材決定装置においては、隣接する濃度に対応する明度差を用いて階調性の評価を行っているので、人間の主観と相関良く階調性の評価を行うことができる。
【００２４】
本発明（請求項１３）の色材決定装置においては、隣接するＲＧＢレベルに対応する明度差を用いて階調性の評価を行っているので、人間の主観と相関良く階調性の評価を行うことができる。
【００２５】
本発明（請求項１４）の色材決定装置においては、色域の他にグレー安定性を考慮して評価を行っているので、最適に色材を決めることができる。
【００２６】
本発明（請求項１５）の色材決定装置においては、特定色域情報を用いて階調性の評価を行っているので、最適に色材を決めることができる。
【００２７】
本発明（請求項１６）の色材決定方法においては、色域に関する評価と、色域以外の画像品質に関する評価とを行っているので、色材を最適に決定することができる。
【００２８】
本発明（請求項１７）の互いに異なる色材を決定するためのプログラムを記録した記憶媒体においては、色域に関する評価と、色域以外の画像品質に関する評価とを行っているので、色材を最適に決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。
（実施例１）：（色材のみで最適化を行う場合）
図１は、本発明の実施例１に係る色材決定装置の構成を示す。図１において、１は色材特性初期設定部であり、例えば各色の分光透過率の初期値が格納されている。２はプリンタモデルであり、各色材の分光透過率から単色、混色のベタ、単色、及び混色のハーフトーンの分光反射率を算出し、出力色の予測をする。３は出力色予測結果記憶部であり、プリンタモデル２で予測された出力予測値を記憶する。４は評価部であり、出力色予測結果記憶部３で予測された出力色について評価を行う。５は色材特性補正部であり、例えば色材である各色の分光透過率の形状を補正する。６は評価結果記憶部であり、評価部４で得た評価結果を記憶する。７は最適色材決定部であり、評価結果記憶部６の情報より、評価結果が最もよかった特性を持つ色材の組み合わせを得る。
（全体処理）
次に、上記色材決定装置の動作を詳細に説明する。図２は、実施例１の色材決定装置による処理フローチャートである。まず、ステップＳ１０１では、各色材特性の初期値を設定する。ステップＳ１０２では、設定された各色材の分光透過率を用いてプリンタモデル２でプリンタ出力推定（つまり、出力色の予測）を行い（詳細は後述）、その結果を出力色予測結果記憶部３に記憶する。ステップＳ１０３では、評価値を算出し（詳細は後述）、その結果を評価結果記憶部６に記憶する。ステップＳ１０４では、調査したい色材について全て評価を行ったか否かの判定を行い、調査したい色材が残っていれば、ステップＳ１０５において、色材特性の補正を行う。補正された色材特性を用いて再びステップＳ１０２で出力色の予測を行うことで、新たな色材の組み合わせについて上記処理を繰り返す。一方、調査したい特性を持つ色材全てについて評価が終了していれば、ステップＳ１０６に進む。ステップＳ１０６では、各色材特性における評価値のうち、最も評価の高かったものを選出する。
【００３０】
次に各ステップについて詳細に説明する。
（色材特性初期設定）
各色材特性の初期値を設定する。ここで、色材はＣＭＹの３色を用いるとし、特性値として分光透過率を仮定する。具体的にはＣＭＹ３色の分光透過率の形状をそれぞれ設定する。図３にＣＭＹ各色の典型的な分光透過率のグラフを示す。例えば、ＣＭＹ各色の処理範囲として、波長帯４００〜７００ｎｍを設定し、分光透過率の形状を決定する特徴量であるピーク位置やピーク値、そのピーク幅をＣＭＹ各色毎に設定する。例えば、Ｍについては、分光透過率Tm（λ）に対し、λ＝４５０（ｎｍ）にピーク値を設定し、４００＜λ＜５００（ｎｍ）をピーク幅とする。なお、本実施例では色数を３としたが、何色の色材を用いるかは任意である。
（プリンタ出力色予測）
設定された各分光透過率を用い、想定されたプリンタで出力を行ったときの色を推定する。出力色はベタとハーフトーンである。方式は種々あるが、本実施例では単色ベタの分光透過率から混色のベタの分光透過率を予測し、それらを用いて単色、及び混色のハーフトーンの分光反射率を予測する。
【００３１】
ここで、図４を用いステップＳ１０２による出力色予測処理の詳細を説明する。図４は、ステップＳ１０２において行われる出力色予測処理のフローチャートである。
【００３２】
ステップＳ２０１では、設定された単色ベタの分光透過率を用いて、次（１）式に示すLambert-Beerの法則を用いて混色ベタの分光透過率を推定する。
Ｔｋ(λ)＝Ｔｉ(λ)×Ｔｊ(λ)×ｆ（Ｔｉ(λ)，Ｔｊ(λ)）      …（１）
ここで、  
Ｔｉ（λ）：分光透過率（０〜１．０）
λ：波長（４００〜７００ｎｍ）
（ｉ，ｊ，ｋ）：（Ｃ，Ｍ，Ｂ），（Ｍ，Ｙ，Ｒ），（Ｙ，Ｃ，Ｇ）
ｆ（Ｔ１，Ｔ２）：透過率Ｔ１，Ｔ２に関する補正関数
であり、ｆ（Ｔ１，Ｔ２）は色予測を行いたい対象のプリンタに対し、色材の種類に関わらなく求まる関数であり、予め求めておくことができる。
・ベタの分光反射率の算出
ステップＳ２０２では、単色ベタの分光反射率を算出する。また、ステップＳ２０３では混色ベタの分光反射率を算出する。ここで、算出の方式には種々あるが、本実施例ではWilliams&Clapper方式を基本として色材層内部で起こる散乱成分に関する補正を行う方式を用いる。Williams&Clapper方式を用いると、０／４５光学系での反射率Ｒｗ＆ｃは、紙を基準として式（２）で表される。
【００３３】
【数１】
2006157107.tif 000003
で与えられる。ここで
Ｔ：透過率（０〜１．０）
ＲＢ：ベースの反射率
ｑ：ベースからの光線の反射角
ｒｑ：反射角ｑ
であり、定積分Ｉ１は
【００３４】
【数２】
2006157107.tif 000004
である。
また、フレネル反射率ｒｑは次式で与えられる。
ｒｑ＝[{sin(ｉ−r)/sin(i＋r)}2]/2＋{tan(i−r)/tan(i−r)/tan(i＋r)}2]/2  …（４）
ここで角度は全て弧度（ラディアン）で扱う。但し
ｉ：入射角
ｒ：入射角
である。式（１）から（４）を全ての波長について計算し、最終的な分光反射率：Ｒｗ＆ｃ（λ）（λ：４００から７００ｎｍ）（ｉ：Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）…（５）
を得る。
・ハーフトーンの分光反射率の算出
次にステップＳ２０４において、ステップＳ２０５でハーフトーンの分光反射率を算出するための実効面積率を初期設定する。ここで、ハーフトーン反射率の算出方式には種々あるが、本実施例ではYule-Nielsen方式を用いて算出を行う。
【００３５】
まず、予め色予測を行いたい対象のプリンタを用い、単色パッチを作成し、式（６）式を用いて、実効面積率、及び補正係数を算出しておく。
R(level,i,λ)^(1/n)＝ai(level)×{R(so,i,λ)^(1/n)}      …（６）
ここで、
Ｒ（ｌｅｖｅｌ，ｉ，λ）：単色ハーフトーンの分光反射率（実測値、及び予測値）
Ｒ（ｓｏ，ｉ，λ）：ベタの分光反射率（式（５）の算出結果）
ａ（ｌｅｖｅｌ，ｉ）：実効面積率
ｎ：補正係数
Ｌｅｖｅｌ：ハーフトーンレベル示すサフィックス（０〜２５５）
Ｓｏ：Ｓｏｌｉｄ（ベタ）を示すサフィックス
λ：波長（４００〜７００ｎｍ）
ｉ：Ｃ，Ｍ，Ｙ
＾：べき乗
但しｎは各色同一値を用いるものとする。また、実効面積率は色材の分光特性（即ち、単色分光透過率の形状）に関わらず同一の値を使用する。即ち、Ｒ（ｌｅｖｅｌ，ｉ，λ）は、実効面積率を算出する段階では単色ハーフトーンパッチの実測値であり、単色ハーフトーンの分光反射率を算出する場合はその予測値である。いったん、実効面積率、及び補正係数が求まっていれば、式（６）を用いて単色ハーフトーンの分光反射率が算出できる。
【００３６】
また、混色ハーフトーンの分光反射率も次（７）式で同様に求まる。
R(level,ｊ,λ)^(1/n)＝Σai(level)×{R(so,i,λ)^(1/n)}      …（７）
ここで、Σはｉについてとる（詳細は後述）。
【００３７】
Ｒ（ｌｅｖｅｌ，ｊ，λ）：混色ハーフトーンの分光反射率（予測値）
Ｒ（ｓｏ，ｉ，λ）：ベタの分光反射率（式（６）の算出結果）
ａ（ｌｅｖｅｌ，ｉ）：実効面積率
ｎ：補正係数
Ｌｅｖｅｌ：ハーフトーンレベル示すサフィックス（０〜２５５）
Ｓｏ：Ｓｏｌｉｄ（ベタ）を示すサフィックス
λ：波長（４００〜７００ｎｍ）
ｉ：Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｂｋ，Ｗ
例えばハーフトーンレベル２５％のレッドの場合、
R(64,R,λ)＝aM(64)×{1-aY(64)}×{R(so,M,λ)^(1/n)}
＋aY(64)×{1-aM(64)}×{R(so,Y,λ)^(1/n)}
＋aM(64)×aY(64)×{R(so,R,λ)^(1/n)}
＋{1-aY(64)}×{1-aM(64)}×{{R(so,W,λ)^(1/n)}      …（８）
である。
【００３８】
よって、ステップＳ２０４では、ＣＭＹ３色のハーフトーンレベルを０〜２５５までふり、それに対応して実行面積率ａｉ（ｌｅｖｅｌ）：（ｉ：Ｃ，Ｍ，Ｙ，ｌｅｖｅｌ：０〜２５５）を設定する。つまり、実際には実効面積率ではなく、ハーフトーンレベルの設定を行う。次にステップＳ２０５において、設定された実行面積率と式（７），（８）より、対象色の分光反射率を予測する。次にステップＳ２０６において、全てのハーフトーンレベルについて、試行を繰り返したか否かの判定を行う。全てのハーフトーンレベルについての試行が終了していない場合は、ステップＳ２０７において、実効面積率を更新する。具体的には、Ｃ＝ｌｃ，Ｍ＝ｌｍ，Ｙ＝ｌｙとし、ｌｃ，ｌｍ，ｌｙ：０〜２５５の全ての組み合わせについて試行を終えるまでステップＳ２０４からＳ２０７を繰り返し、分光反射率の予測を行う。なお、予測結果は出力色予測結果記憶部３に記憶される。
【００３９】
ステップＳ１０３からステップＳ１０６では、算出された分光反射率を用いて評価値を算出する作業を色材の組み合わせをいくつか変えて行い、その中から最適な色材を決定する。本実施例では、まず、色域と階調性に関する評価を行い、色材を決定する場合について、３通りの例を述べる。次に評価項目として、色の重要度を考慮した場合の色域と、グレー安定性の評価値の算出について述べるが、色材を決定する処理は色域、及び階調性評価値を用いた場合と同じである。
【００４０】
（色域と階調性の評価値算出）
色域の評価値を算出する例について述べる。図５は色域評価値算出処理を説明するためのフローチャートである。図５において、ステップＳ３０１では、ステップＳ１０２で算出された分光反射率を設定する。次にステップＳ３０２ではＸＹＺ三刺激値を算出し、ステップＳ３０３ではＬ＊ａ＊ｂ均等色空間への変換を行いＬ＊ａ＊ｂ値を算出する。次にステップＳ３０４では、全色（つまりステップＳ２０４からＳ２０７において、実効面積率を変えて得られる全ての色）について試行が行われたか否かを評価し、全色について試行が行われていない場合はステップＳ３０７へ進み、対象色を更新し、ステップＳ３０１からＳ３０４を繰り返す。全色について試行が行われた場合はステップＳ３０５に進み、Ｌ＊ａ＊ｂ＊３次元色空間における体積：Ｖを算出し色域の評価値とする。体積の算出方法には種々あるが、例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ空間に３次元的に配置された色域の外郭上の各点を多面体により補間して算出する。色域の評価値は高い方が良い。
【００４１】
次に、階調性の評価を算出する例について述べる。図６は階調評価値算出処理を説明するためのフローチャートである。図６において、ステップＳ４０１では単色、もしくは混色の色：Ｉ（Ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）を設定する。ステップＳ４０２では、ステップＳ４０１で設定された色（＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれか）において、ハイライトからダークまでＮ段階のハーフトーンレベルをふり、レベルｌ（０≦ｌ＜Ｎ）に対し、ステップＳ１０２で算出された分光反射率を設定する。次にステップＳ４０３ではＸＹＺ三刺激値を算出し、ステップＳ４０４ではＬ＊ａ＊ｂ均等色空間への変換を行いＬ＊ａ＊ｂ値を算出する。次にステップＳ４０５では、隣接レベル間の階調とび：Ｋを算出する。
Ｋ＝0.148(ΔL*/0.27)-0.148  （ΔＬ＊＞０．２７の時）
＝0.0    （ΔＬ＊≦０．２７の時）      …（９）
ここで、式中の”０．２７”という値は人間の知覚できるとされる明度差で、明度によらず一定である。また、ΔＬは隣接レベル間の明度差である。
【００４２】
次にステップＳ４０６では、全てのｌについて試行が行われたか否かを評価し、全試行が行われていない場合はステップＳ４１０へ進み、ｌを更新し、ステップＳ４０２からＳ４０６を繰り返す。また、ステップＳ４０６において全試行が行われていた場合はステップＳ４０７に進む。ステップＳ４０７では、単色、混色の全色について試行が行われたか否かを評価し、全色について試行が行われていない場合はステップＳ４１１へ進み、色を更新し、ステップＳ４０１からＳ４０７を繰り返す。
【００４３】
一方、ステップＳ４０７におい全色について試行が行われていた場合はステップＳ４０８に進む。ステップＳ４０８では次（１０）式を用いて、平均的な階調評価値：Ｚを算出する。
Ｚ＝(1/6N)×ΣΣ{K(color,l)}      …（１０）
ここで、Ｋ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）は色ｃｏｌｏｒ、レベルｌにおける階調とびであり、ΣΣはｃｏｌｏｒ（＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，ＧＢ）とｌ（０〜Ｎ−１）についてとる。
また、分母にかかっている６は、本実施例においてはｃｏｌｏｒの数（具体的には単色、混色の数）である。階調性の評価値は小さいほうが良い。評価結果：Ｖ，Ｚは、評価結果記憶部６に記憶される。
（色材特性補正）
以上の説明は色材に対し評価値を算出するための説明であった。つまり、ある特性（本実施例では分光透過率）を持つ色材をただ１通り組み合わせた場合の評価値を算出したに過ぎない。そこで、ステップＳ１０４では、他の色材について評価するか否かを判定し、評価を行う場合はステップＳ１０５において色材特性の補正を行う。
【００４４】
具体的には図７から図９に示すように、単色分光透過率の形状（ピーク位置やピーク値、波形の歪度、尖度など）を変化させる。ここで、予め調べたい色材の分光特性をいくつか持っておいてそれらを適当に組み合わせることによって補正を行うこととしても構わない。いずれにせよ、ステップＳ１０４において全特性の全組み合わせについて評価が終わるまでステップＳ１０２からＳ１０４を繰り返し、評価結果を評価結果記憶部６に書き加えて記憶する。
（最適な色材の決定）
次にステップＳ１０６では、最適な色材を選出する。本実施例では色域、及び階調性の評価結果を用いて色材を決定する。例えば、色材Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの色域評価値、及び階調性評価値をそれぞれ（ＶＡ，ＺＡ），（ＶＢ，ＺＢ），（ＶＣ，ＺＣ），（ＶＤ，ＺＤ）とする。色材を決定する方法はいくつかあるが本実施例では下記の３通りについて述べる。
（例１：ある特性を最重要視して色材を決めたい場合）
色材を決定するにあたり、例えば色再現性を最重要視して色材を決定する場合について述べる。図１０は色材を決定する処理を説明するためのフローチャートである。
【００４５】
まず、最重要視したい特性である色域の評価を行う。ステップＳ５０１ではＶＡ〜ＶＤの大小を比較し、４つについて大小関係が成り立てばステップＳ５０２に進み、評価値が高かった色材を選出する。具体的には、ＶＡ＞ＶＢ＞ＶＣ＞ＶＤであれば、色材Ａが選出される。しかし、完全な大小関係が成り立たず、例えばＶＡ＝ＶＢ＞ＶＣ＞ＶＤであった場合はステップＳ５０３に進み、色域評価値が最高点であった色材Ａ，Ｂに対し階調性の評価値を用いて色材を決定する（ステップＳ５０４）。具体的には、ＺＡ＞ＺＢであれば色材Ａ、逆にＺＡ＜ＶＢであれば色材Ｂが選出される。本実施例では色域を階調性を用いて色材を決定しているが、階調性の評価値を用いても色材が決まらない場合は後述するような他の評価項目で色材を決定する（ステップＳ５０６）。
（例２：ある特性を重要視しながら他の特性も考慮して色材を決めたい場合）
次に、例えば色再現性を重要視しながら階調性も考慮して色材を決定する場合について述べる。このような決定方法は、色材の使用用途が自然画像の印刷などに限られており、色再現範囲よりも肌色再現性や階調再現性の方が重要である場合に行なわれる。このような場合は、規格化した各評価値に対して重みづけを決めておき最終的な評価値を算出する。例えば色再現性と階調性に対する重みをそれぞれＷＶ，ＷＺとすると色材Ａに関する最終的な評価値：Ｓａは下記式で表せる。
Sa＝{(VA-min(V))/NV}×WV＋{(ZA-min(Z))/NZ}×WZ  …（１１）
ここで、ＮＶ，ＮＺは色域、及び階調性評価値の規格化定数であり、
NV＝max(V)-min(V)
NZ＝max(Z)-min(Z)
ｍａｘ（Ｖ）：ＶＡ，ＶＢ，ＶＣ．ＶＤの最大値
ｍｉｎ（Ｖ）：ＶＡ，ＶＢ，ＶＣ．ＶＤの最小値
ｍａｘ（Ｚ）：ＺＡ，ＺＢ，ＺＣ．ＺＤの最大値
ｍｉｎ（Ｚ）：ＺＡ，ＺＢ，ＺＣ．ＺＤの最小値
である。
【００４６】
重み付けは、例えば色再現性よりも階調再現性をより重視したい場合はＷＶ＝０．３，ＷＺ＝（１−ＷＶ）のように決定する。最終的な評価値：Ｓの一番高かった色材が選出される。色材Ｂが選択された場合、Ａの例として、高彩度な特色インク含むような色材、Ｂの場合は淡インクを含むような色材が考えられる。
（例３：色々な特性を均等に考慮して色材を決めたい場合）
次に、例えば色再現性と階調性が同じくらい重要であり、両者を均等に考慮しながら色材を決定する場合について述べる。このような場合は（１１）式においてＷＶ＝ＷＺとして、最終的な評価値：Ｓが一番高かった色材が選出される。
（その他の評価項目）
今まで例に挙げた以外の評価項目として重要度を考慮した色域、及びグレー安定性の評価例について述べる。
【００４７】
色域を評価するためのもう一つの方法として、重要度を考慮した色域の評価値を算出する例について述べる。図１１は色の重要度を考慮した色域評価値算出処理を説明するためのフローチャートである。図１１において、ステップＳ６０１では、ステップＳ１０２で算出された分光反射率を設定する。次にステップＳ６０２ではＸＹＺ三刺激値を算出し、ステップＳ６０３ではＬ＊ａ＊ｂ＊均等色空間への変換を行いＬ＊ａ＊ｂ＊値を算出する。次にステップＳ６０４では、色により重要度：Ｊ（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）による重み付けを行う。
【００４８】
ここで、重要度について図１２を用いて説明を行う。図１２はＬ＊ａ＊ｂ＊３次元空間における格子点テーブルである。各格子点には、重要度としてその色の出現頻度が記録されており、ステップＳ６０４では、ステップＳ６０３において算出されたＬ＊ａ＊ｂ＊値に対し、格子点テーブルの値を参照して重要度：Ｊ（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）を得る。次にステップＳ６０５では、全色について試行が行われたか否かを評価し、全色について試行が行われていない場合はステップＳ６０８へ進み、対象色を更新し、ステップＳ６０１からＳ６０５を繰り返す。全色について試行が行われた場合はステップＳ６０６に進み、Ｊ（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）の積算値を算出し重要度を考慮した色域の評価値：Ｑとする。
Ｑ＝（１／Ｍ）×Σ{J(L*,a*,b*)}  …（１２）
ここで、Σは色数：Ｍについてとる。
重要度を考慮した色域の評価値は高い方が良い。
【００４９】
ここで、重要度の例として格子点テーブルを用いているが、格子点テーブルでは離散的なＬ＊ａ＊ｂ＊値に対してしか定義されていないため、格子点間のＬ＊ａ＊ｂ＊値に対しては近隣の格子点データを補間して重要度を得れば良い。
【００５０】
その他にも人間の視覚特性を考慮して、例えばハイライト色や肌色は画質劣化要因が人間の目に目立ちやすいため、予め高い重要度を割り当てておくなどしても良い。
【００５１】
グレー安定性の評価値を算出する例について述べる。図１３はグレー安定性評価値算出処理を説明するためのフローチャートである。図１３において、ステップＳ７０１では光源の設定を行う。例えば光源の初期値にとしてＤ５０を設定する。次に、ステップ７０２では、（８）式と同様にグレーの分光反射率を設定する。例えばハーフトーンレベル２５％のグレーの場合、
R（64,Gray,λ）＝aC(64)×{1-aM(64)}×{1-aY(64)}×{R(so,C,λ)^(1/n)}＋aM(64)×{1-aY(64)}×{1-aC(64)}×{R(so,M,λ)^(1/n)}＋aY(64)×{1-aC(64)}×{1-aM(64)}×{R(so,Y,λ)^(1/n)}＋aC(64)×aM(64)×aY(64)×{R(so,λ)^(1/n)}＋{1-aC(64)}×{1-aY(64)}×{1-aM(64)}×{{R(so,W,λ)^(1/n)}      …（１３）
次に、ステップＳ７０３ではＸＹＺ三刺激値を算出し、ステップＳ７０４ではＬ＊ａ＊ｂ均等色空間への変換を行いＬ＊ａ＊ｂ値を算出する。次にステップＳ７０５では、ステップＳ７０４で算出したＬ＊平面上におけるａ＊ｂ＊座標の原点からの距離：Ｄｉｓｔを算出する。
Dist＝sqrt(a*^2＋b*^2)  …（１４）
【００５２】
次にステップＳ７０６では、調べたい全てのハーフトーンレベルについて試行が行われたか否かを評価し、全ハーフトーンレベルについて試行が行われていない場合はステップＳ７０７へ進み、ハーフトーンレベルを更新し、ステップＳ７０２からＳ７０６を繰り返す。全ハーフトーンレベルについて試行が行われた場合はステップＳ７０８に進む。ステップＳ７０８では、調べたい全ての光源情報について試行が行われたか否かを評価し、全光源情報について試行が行われていない場合はステップＳ７０９へ進み、光源情報を更新し、ステップＳ７０１からＳ７０８を繰り返す。全光源情報について試行が行われた場合はステップＳ７１０に進む。ステップＳ７１０では、次（１５）式を用いて、Ｌ＊ａ＊ｂ距離の平均値を算出し、グレー安定性の評価値：Ｇとする。
Ｇ＝（１／６Ｎ）×ΣΣ｛Ｄist(color,l)}      …（１５）
ここで、ΣΣはｃｏｌｏｒ（＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，ＧＢ）とｌ（０〜Ｎ−１）についてとる。
グレー安定性の評価値は小さい方が良い。
【００５３】
以上のように、実施例１によれば、色材の最適化において、色材特性を用いて画像品質を評価し、該画像品質の評価結果に基づいて色材の最適化を行うので、精度よく色材の最適化を行ったり色材選択を行うことができる。
【００５４】
（実施例２）；（色材と、予め定義された色再現範囲情報を用いて最適化を行う場合）
実施例１では、色材特性から得られる評価値を用いて色材を決定した。実施例２では、色の範囲が定義されている所定の色域データを指定することにより、当該データで使用されている色域を再現するのに最適な色材を得る。以下、実施例２について、図面を参照して詳細に説明する。
【００５５】
図１４は、実施例２に係る色材決定装置の構成を示す。図１４において、１は色材特性初期設定部であり、例えば色ごとの分光透過率の初期値が格納されている。２はプリンタモデルであり、各色材の分光透過率から混色ベタ、単色、及び混色ハーフトーンの分光反射率を算出し、出力色の予測をする。３は出力色予測結果記憶部であり、プリンタモデル２で予測された出力予測値を記憶する。８は所定色域情報記憶部であり、既に色の範囲が定義されている所定の色域についての情報が格納されている。９は再現色域設定部であり、出力色予測結果記憶部３で予測された出力色と、所定色域との共通の色域を算出する。１０は再現色域記憶部であり、９で算出された再現色域を記憶する。４は評価部であり、再現色域記憶部１０に記憶された再現色域と、所定色域情報記憶部８に記憶されている所定色域の情報を用いて評価を行う。５は色材特性補正部であり、例えば色材の特性である分光透過率の形状を色ごとに補正する。６は評価結果記憶部であり、評価部４で得た評価結果を記憶する。７は最適色材決定部であり、評価結果記憶部６の情報より、評価結果が最もよかった特性の色材を得る。
（全体処理）
次に、上記色材決定装置の動作を詳細に説明する。図１５は、実施例２の色材決定装置による処理フローチャートである。まず、ステップＳ８０１では、各色材特性の初期値を設定する。ステップＳ８０２では、設定された各色材の分光透過率を用いてプリンタモデル２においてプリンタ出力推定を行い、その結果を出力色予測結果記憶部３に記憶する。ステップＳ８０３ではステップＳ８０２で予測された出力色と、所定色域との共通の色域である再現色域を算出する（詳細は後述）し、その結果を再現色域記憶部９に記憶する。ステップＳ８０４では、再現色域記憶部１０に記憶された再現色域と、所定色域情報記憶部８に記憶されている所定色域の情報を用いて評価を行い、結果を評価結果記憶部６に記憶する。ステップＳ８０５では、調査したい全ての色材特性とその色材について評価したかの判定を行い、調査したい特性を持つ色材が残っていれば、ステップＳ８０６において、色材特性の補正を行う。補正された色材特性を用いて再びステップＳ８０２にて出力色の予測を行うことで、新たな特性をもつ色材について上記処理を繰り返す。一方、調査したい全ての色材特性について評価が終了していれば、ステップＳ８０７に進む。ステップＳ８０７では、各色材特性における評価値のうち、最も評価の高かったものを選出する。
【００５６】
次に下記の用語、及びステップについて詳細に説明する。
（所定色域）
所定色域は、既に色の範囲が定義されている所定の色域である。例えば本実施例ではディスプレイにおける事実上の標準色空間であるｓＲＧＢ色空間に関する情報とする。この他にも、色域形状そのものやモニタのプロファイル、実際の印刷物が持つ色範囲でも構わない。即ち、ユーザが出力したい色情報が分かるものであれば、その形式にはこだわらない。なお、所定色域とは３次元の色空間における「形状」であり、以下の再現色域算出に関する説明において、本実施例ではＬ＊ａ＊ｂ＊表色系における３次元外郭とする。外郭形状はＬ＊ａ＊ｂ空間にｓＲＧＢ色空間が持つ色のＬ＊ａ＊ｂ値を３次元的に配置し、外郭上の各点を多面体により補間する。こうして得られたＬ＊ａ＊ｂ空間内の多面体を、所定色域とする。
【００５７】
また、モニタのプロファイルとは、例えば、画像データのＲＧＢ値からＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換するための変換式が記述されたものである。この変換式を用いれば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）〜（２５５，２５５，２５５）まで変化させた場合のＬ＊ａ＊ｂ＊値がわかるため、モニタで表現できる色域形状を計算することができる。
（プリンタ出力色予測）
本実施例では、主に１，２次色の情報を用いることによって出力色予測による色材の色域算出処理を高速に行う。具体的には、ハーフトーンの分光反射率を算出する際に、ハーフトーンレベル（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝（ｌｃ，ｌｍ，ｌｙ）の設定を、ｌｃ，ｌｍ，ｌｙ：０〜２５５の全ての組み合わせについて行うのではなく、１次色（シアンの場合はｌｃ＝０，ｌｍ＝０，ｌｙ：０〜２５５）、及び２次色（レッドの場合はｌｃ＝０，ｌｍ＝ｌｙ：０〜２５５）、ブラックポイント（ｌｃ＝ｌｍ＝ｌｙ＝２５５）の点のみについて分光反射率の予測を繰り返す。なお、予測結果は出力色予測結果記憶部３に記憶される。
（再現色域算出）
ステップＳ８０３における、再現色域を算出する処理について図１６、１７を用いて説明する。図１６は再現色域を算出するための処理フローチャートである。まず、ステップＳ９０１において、色材色域の外郭を得る。具体的には、ステップＳ８０２で得られた出力色予測値のＬ＊ａ＊ｂ値を３次元的に配置し、外郭上の各点を多面体により補間する。
【００５８】
次のステップＳ９０２，Ｓ９０３では、色材色域の外郭点を設定する。まず、ステップＳ９０２において、色：ｃｏｌｏｒ（＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれか）を設定する。次にステップＳ８０２で設定したハーフトーンレベルに基づき、各ｃｏｌｏｒにおいてハイライトからダークまでＮ段階のレベルをふり、レベルｌ（０≦ｌ＜Ｎ）に対する外郭点：Ｐ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）を設定する。次にステップＳ９０４において再現色域の外郭点：Ｄ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）を設定する。即ち図１７を用いて説明をすると、ステップＳ９０３で設定された外郭点Ｐ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）が所定色域内か否かの内外判定を行い、所定色域内（図１７のポイントＡ）であった場合はステップＳ９０５に進みＤ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）＝Ｐ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）とし、所定色域外（図１７のポイントＢ）であった場合はステップＳ９０６に進み、図１７に示すようにＰ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）を所定色域の外郭上に写像した点Ｐ’（ｃｏｌｏｒ，ｌ）をＤ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）として設定する。ここで、本実施例では、写像の方向は所定色域に対する最小距離（即ち垂線）の方向を設定しているが他の方法でも構わない。次にステップＳ９０７において全レベルについて試行が行われたか否かの判定を行い、レベルが残っていれば、ステップＳ９０３においてレベルをインクリメントして再びステップＳ９０６までを繰り返す。一方、全レベルについて試行が終了していれば、ステップＳ９０８に進む。ステップＳ９０８では、全色（＝ｃｏｌｏｒ）について試行が行われたか否かの判定を行い、色が残っていれば、ステップＳ９０２において他の色を設定して再びステップＳ９０８までを繰り返す。一方、全色について試行が終了していればステップＳ９０９に進み、再現色域の外郭点：Ｄ（ｃｏｌｏｒ，ｌ）（ｃｏｌｏｒ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，ｌ：０〜Ｎ−１）が全て設定されたことになる。
【００５９】
次に、ステップＳ８０３からステップＳ８０７では、算出された分光反射率を用いて評価値を算出する作業を色材の組み合わせをいくつか変えて行い、その中から最適な色材を決定する。本実施例では、評価項目として再現色域の所定色域に対する含有度合いと、再現色域内での階調性評価について述べる。次に色材を決定する例について述べる。
（評価値算出）
色域の評価値を算出する例について述べる。色域の評価については、所定色域に対して効率良く最適化を行うのが目的であるため、本実施例では所定色域に対する再現色域の含有度合いを用いて評価を行う。即ち、所定色域、及び再現色域の体積：Ｖｓ，Ｖｃをそれぞれ求め、含有度合いＣ＝Ｖｓ／Ｖｃを評価値とする。含有度合いの評価値は値が高い方が良い。
【００６０】
もしくは、色域の評価値として所定色域と再現色域の色差を用いた評価を行う。図１８は色差を説明する図であり、ある明度平面上における所定色域と再現色域の外郭を表しており、Ｄ（ｌ）（ｌ：０〜Ｎ−１）は再現色域上の外郭点である。Ｄ（ｌ）から所定色域上の外郭との最短距離ＬＤ（ｌ）を求め、平均値を算出し、評価値：Ｅとする。
Ｅ＝（１／Ｎ）×Σ｛Ｄ(l)}    …（１６）
色差の評価値は小さいほうが良い。
【００６１】
次に、色域内における階調性の評価を行う。入力データとしてＲＧＢ値が与えられた場合、ＲＧＢ値からＬ＊ａ＊ｂ＊値がわかるため、ＲＧＢ値を均等間隔にふれば式（１７）を用いて階調性の評価値を算出することができ、階調性評価値：Ｚは下記式で算出できる。
Ｚ＝（１／Ｎ）×Σ｛Ｋ(r,g,b)}    …（１７）
ここで、Ｋ（ｒ，ｇ，ｂ）は再現色域内でＲＧＢ値が（ｒ，ｇ，ｂ）の場合に式（９）で算出される階調とびであり、Σは色数：Ｎについてとる。
【００６２】
または、例えばＣＧやグラフィック画像（特にグラデーション）の色再現を重視するような場合、使用されるＲＧＢ値がある程度特定されているため、その色域に対する階調性評価値を求めることも可能である。
（最適な特性をもつ色材色材の選出）
次にステップＳ８０７では、最適な色材を選出する。例えば、モニタに忠実な色再現性を持つ色材が欲しいのであれば、所定色域としてｓＲＧＢ色空間を指定した場合に再現色域の含有度合い評価値が最も高い色材を選択すれば良い。一方、前記したようにグラフィック画像などを主に印刷したい場合、グラデーションの階調再現性が画像品質にかかわるため、高彩度の色域など、特定色域に対する階調性評価値が高い色材を選択すれば良い。もしくは実施例１で述べたように各評価値に重みづけを行って複数の特性を持つ色材を選択することも可能である。
【００６３】
以上のように、実施例２によれば、色材の決定において、色材特性と所定色域を用いて画像品質を評価し、該画像品質の評価結果に基づいて色材を決定するので、精度よく色材の最適化を行ったり色材選択を行うことができる。
【００６４】
（実施例３）
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用しても良い。
【００６５】
図１９は上記装置を示す図である。ここで、本発明は、前述した実施形態の機能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、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ１０（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）が記憶媒体３０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っても達成されることは言うまでもない。
【００６６】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることが出来る。
【００６７】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
（出力推定）
なお、上記各実施形態のプリンタモデル２における出力推定方法としては、上記実施形態の他に、従来用いられているニューラルネットワークによる出力推定方法を用いても良いし、クベルカ-ムンクの理論（１次色ベタ分光反射率から混色ハーフトーンまでの分光反射率を予測する理論）やノイゲバウア式（ｃｍｙｋが与えられたときの平均的な再現色を予測する式）を用いても良い。すなわち、色材の分光特性と実効面積率に対応する物理量を用いて出力予測を行う方法であれば、その方法は限定されない。
（色材の数）
上記各実施形態では、印刷に用いるインクの数は３色としたが、もちろん３色に限定されるものではなく、使用するプリンタ等の環境に合わせて、自由に設定することができる。また、用いるインク全てをカスタマイズする必要もなく、例えば６色プリンタの色材を決定する場合は、２色の色材は、固定とし、残り４色のみ決定することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の実施例１に係る色材決定装置の構成を示す。
【図２】実施例１の色材決定装置による処理フローチャートである。
【図３】ＣＭＹ各色の典型的な分光透過率のグラフを示す。
【図４】出力色予測処理のフローチャートである。
【図５】色域評価値を算出する処理フローチャートである。
【図６】階調評価値を算出する処理フローチャートである。
【図７】分光透過率の変化例１を示す。
【図８】分光透過率の変化例２を示す。
【図９】分光透過率の変化例３を示す。
【図１０】色材を決定する処理フローチャートである。
【図１１】色の重要度を考慮した色域評価値算出処理のフローチャートである。
【図１２】Ｌ＊ａ＊ｂ＊３次元空間における格子点テーブルである。
【図１３】グレー安定性の評価値を算出する処理フローチャートである。
【図１４】本発明の実施例２に係る色材決定装置の構成を示す。
【図１５】実施例２の色材決定装置による処理フローチャートである。
【図１６】再現色域を算出するための処理フローチャートである。
【図１７】再現色域を説明する図である。
【図１８】色差の算出を説明する図である。
【図１９】本発明の実施例３に係る構成を示す。
【符号の説明】
【００６９】
１  色材特性初期設定部
２  プリンタモデル
３  出力色予測結果記憶部
４  評価部
５  色材特性補正部
６  評価結果記憶部
７  最適色材決定部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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