(57)【要約】【課題】  予測対象の色ごとに、安定して精度良く、なめらかに予測できる適切な予測制御パラメータを自動的に算出でき、その予測制御パラメータが反映された色予測モデルを用いて予測できる色処理方法及び色処理装置を提供する。【解決手段】  予測制御パラメータ決定部１２は、入力点から出力点を予測するための色予測モデルを制御する予測制御パラメータを、入力点と、色予測モデルを構築する際に用いた実データとを用いて決定する。このとき、実データの疎密度を表す実データ疎密度、実データのばらつきを表す実データばらつき度、色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度など、実データの特性を示す値を１ないし複数用いて予測制御パラメータを決定することができる。色予測部１１は、予測制御パラメータ決定部１２で決定された予測制御パラメータを色予測モデルに適用して、入力点から出力点を予測する。【選択図】  図１
2006074482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理方法において、前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて構築された色予測モデルに従って前記第１の色点から前記第２の色点を予測するものであって、該色予測モデルを制御する予測制御パラメータは、前記第１の色点及び前記実データから算出した前記実データの疎密を表す実データ疎密度を用いて決定することを特徴とする色処理方法。
【請求項２】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理方法において、前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて構築された色予測モデルに従って前記第１の色点から前記第２の色点を予測するものであって、該色予測モデルを制御する予測制御パラメータは、前記第１の色点及び前記実データから算出した前記実データのばらつきを表す実データばらつき度を用いて決定することを特徴とする色処理方法。
【請求項３】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理方法において、前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて構築された色予測モデルに従って前記第１の色点から前記第２の色点を予測するものであって、該色予測モデルを制御する予測制御パラメータは、前記第１の色点及び前記実データから算出した前記色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度を用いて決定することを特徴とする色処理方法。
【請求項４】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理方法において、前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて構築された色予測モデルに従って前記第１の色点から前記第２の色点を予測するものであって、該色予測モデルを制御する予測制御パラメータは、前記第１の色点及び前記実データから算出した、前記色予測モデルを構築する際に用いた実データの疎密を表す実データ疎密度、実データのばらつきを表す実データばらつき度、前記色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度のうち少なくとも１つを用いて決定することを特徴とする色処理方法。
【請求項５】
前記実データは、色再現デバイスに入力する入力色空間の入力実データと、該入力実データを前記色再現デバイスに入力したときに得られる出力色空間の出力実データの対であり、前記実データ疎密度は、前記入力実データの疎密から算出されることを特徴とする請求項１または請求項４に記載の色処理方法。
【請求項６】
前記実データは、色再現デバイスに入力する入力実データと、該入力実データを前記色再現デバイスに入力したときに得られる出力実データの対であり、前記実データばらつき度は、前記出力実データのばらつきから算出されることを特徴とする請求項２または請求項４に記載の色処理方法。
【請求項７】
前記実データは、色再現デバイスに入力する入力色空間の入力実データと、該入力実データを前記色再現デバイスに入力したときに得られる出力色空間の出力実データの対であり、前記予測安定度は、前記入力色空間と前記出力色空間を対応づける係数を用いて算出されることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の色処理方法。
【請求項８】
前記第１の色空間は色再現デバイスの入力色空間であり、前記第２の色空間は前記色再現デバイスの出力色空間であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の色処理方法。
【請求項９】
前記第１の色空間は色再現デバイスの出力色空間であり、前記第２の色空間は前記色再現デバイスの入力色空間であることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の色処理方法。
【請求項１０】
前記第１の色空間は色再現デバイスの出力色空間であり、前記第２の色空間は前記色再現デバイスの入力色空間であって、前記色予測モデルは、前記第１の色空間の前記第１の色点と、前記第２の色空間の前記第２の色点の要素のうち少なくとも１つを用いて、前記第２の色空間の前記第２の色点の要素のうちの残りの要素を予測するものであることを特徴とする請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の色処理方法。
【請求項１１】
前記色再現デバイスの前記入力色空間はＣＭＹまたはＣＭＹＫ色空間であり、前記出力色空間はＣＩＥＬＡＢ色空間であることを特徴とする請求項５ないし請求項１０のいずれか１項に記載の色処理方法。
【請求項１２】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理装置において、前記第１の色点及び前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する予測制御パラメータ決定手段と、該予測制御パラメータを反映させた色予測モデルにより前記第１の色点から前記第２の色点を予測する予測手段を有しており、前記予測制御パラメータ決定手段は、前記第１の色点及び前記実データから算出した前記実データの疎密を表す実データ疎密度を用いて前記予測制御パラメータを決定することを特徴とする色処理装置。
【請求項１３】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理装置において、前記第１の色点及び前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する予測制御パラメータ決定手段と、該予測制御パラメータを反映させた色予測モデルにより前記第１の色点から前記第２の色点を予測する予測手段を有しており、前記予測制御パラメータ決定手段は、前記第１の色点及び前記実データから算出した前記実データのばらつきを表す実データばらつき度を用いて前記予測制御パラメータを決定することを特徴とする色処理装置。
【請求項１４】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理装置において、前記第１の色点及び前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する予測制御パラメータ決定手段と、該予測制御パラメータを反映させた色予測モデルにより前記第１の色点から前記第２の色点を予測する予測手段を有しており、前記予測制御パラメータ決定手段は、前記第１の色点及び前記実データから算出した前記色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度を用いて前記予測制御パラメータを決定することを特徴とする色処理装置。
【請求項１５】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理装置において、前記第１の色点及び前記第１の色空間及び前記第２の色空間における実データを用いて色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する予測制御パラメータ決定手段と、該予測制御パラメータを反映させた色予測モデルにより前記第１の色点から前記第２の色点を予測する予測手段を有しており、前記予測制御パラメータ決定手段は、前記第１の色点及び前記実データから算出した、前記色予測モデルを構築する際に用いた実データの疎密を表す実データ疎密度、実データのばらつきを表す実データばらつき度、前記色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度のうち少なくとも１つを用いて前記予測制御パラメータを決定することを特徴とする色処理装置。
【請求項１６】
前記実データは、色再現デバイスに入力する入力色空間の入力実データと、該入力実データを前記色再現デバイスに入力したときに得られる出力色空間の出力実データの対であり、前記実データ疎密度は、前記入力実データの疎密から算出されることを特徴とする請求項１２または請求項１５に記載の色処理装置。
【請求項１７】
前記実データは、色再現デバイスに入力する入力実データと、該入力実データを前記色再現デバイスに入力したときに得られる出力実データの対であり、前記実データばらつき度は、前記出力実データのばらつきから算出されることを特徴とする請求項１３または請求項１５に記載の色処理装置。
【請求項１８】
前記実データは、色再現デバイスに入力する入力色空間の入力実データと、該入力実データを前記色再現デバイスに入力したときに得られる出力色空間の出力実データの対であり、前記予測安定度は、前記入力色空間と前記出力色空間を対応づける係数を用いて算出されることを特徴とする請求項１４または請求項１５に記載の色処理装置。
【請求項１９】
前記第１の色空間は色再現デバイスの入力色空間であり、前記第２の色空間は前記色再現デバイスの出力色空間であることを特徴とする請求項１２ないし請求項１８のいずれか１項に記載の色処理装置。
【請求項２０】
前記第１の色空間は色再現デバイスの出力色空間であり、前記第２の色空間は前記色再現デバイスの入力色空間であることを特徴とする請求項１２ないし請求項１８のいずれか１項に記載の色処理装置。
【請求項２１】
前記第１の色空間は色再現デバイスの出力色空間であり、前記第２の色空間は前記色再現デバイスの入力色空間であって、前記色予測モデルは、前記第１の色空間の前記第１の色点と、前記第２の色空間の前記第２の色点の要素のうち少なくとも１つを用いて、前記第２の色空間の前記第２の色点の要素のうちの残りの要素を予測するものであることを特徴とする請求項１２ないし請求項１８のいずれか１項に記載の色処理装置。
【請求項２２】
前記色再現デバイスの前記入力色空間はＣＭＹまたはＣＭＹＫ色空間であり、前記出力色空間はＣＩＥＬＡＢ色空間であることを特徴とする請求項１６ないし請求項２１のいずれか１項に記載の色処理装置。
【請求項２３】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理をコンピュータに実行させる色処理プログラムであって、請求項１ないし請求項１１のいずれか１項に記載の色処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする色処理プログラム。
【請求項２４】
第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納したコンピュータが読取可能な記憶媒体において、請求項１ないし請求項１１のいずれか１項に記載の色処理方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、第１の色空間における色を表す第１の色点から、前記第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理技術に関するものであり、より詳細には、色を予測する際に用いられる色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する色処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＣＭＹＫの４つの色成分により色再現を行うプリンタや、ＲＧＢの３つの色成分により色再現を行うディスプレイなどの色再現デバイスにおいて、再現色を表す色成分の組み合わせと、デバイスに依存しない色空間であるＣＩＥ−Ｌ* ａ* ｂ* や、ＣＩＥ−ＸＹＺの対応づけには、色予測モデルを用いている。一般に、色再現デバイスで出力した色パッチの元のデータと、色パッチの測色値との対（以下、実データ対とする）から色予測モデルを構築し、この色予測モデルを用いて、色パッチに無い色を予測している。色予測モデルには、例えば、ノイゲバウアーによる物理モデルや、ニューラルネットワークにより実データ対を学習するものや、特許文献１に記載されているように実データ対の重み付け回帰分析によって予測するものなどの従来手法がある。
【０００３】
図２１は、従来の色処理方法の一例を示すフローチャートである。特許文献１に記載されている色処理方法を図２１に示し、概略を説明する。Ｓ７１で入出力の実データ対を用意し、Ｓ７２で被予測値を準備する。これらを用いてＳ７３で重み付けの係数の初期値を計算し、Ｓ７４，Ｓ７５で、出力予測値とそれに対応する複数の出力実データとの重み付け係数で重み付けされたユークリッド距離の２乗和が最小になるように、色変換行列の成分、予測値を算出する。ここで色変換式は、被予測値、予測値とも３変数の場合には
【数１】
2006074482.tif 000003
であり、被予測値が４変数、予測値が３変数の場合には
【数２】
2006074482.tif 000004
である。この色変換行列の成分ｍ11，…，ｍ34あるいはｍ11，…，ｍ35の値と、その値を用いたときの予測値を算出する。
【０００４】
これらを用い、Ｓ７６で重み付け係数を再計算し、Ｓ７７，Ｓ７８でＳ７４，Ｓ７５と同様に行列の成分と予測値を求める。Ｓ７６〜Ｓ７８を繰り返し、重み付けの係数、行列の成分、予測値を決定する。
【０００５】
このようにして、被予測値から予測値を決定することができる。従って、上述のような処理を一つの関数と考えれば、被予測値をパラメータとする関数と考えることができ、この関数を色予測モデルと呼んでいる。
【０００６】
特許文献１に記載の重み付け回帰分析による手法では、重み付け係数はユークリッド距離の単調減少関数を用いており、予測対象となる色の周辺の実データ対に対して滑らかな加重をかけ、全体として非線形で滑らかな色の予測を可能としている。この方法によると、ＣＭＹＫ（入力色空間）→Ｌ* ａ* ｂ* （出力色空間）への予測、Ｌ* ａ* ｂ* （出力色空間）とＫ（入力色空間の色点要素の一部）→ＣＭＹ（入力色空間の残りの色点要素）などの予測を精度よく行うことができる。プリンタなどのＣＭＹＫ色空間を用いる色再現デバイスに限らず、ＲＧＢ色空間を用いる色再現デバイス（ディスプレイ、スキャナ）でも同様な結果を得ることができる。
【０００７】
このような技術に加え、さらに、特許文献２には、予測の滑らかさを色の領域ごとに制御することを可能とした技術が記載されている。一般に、プリンタでは、Ｋが大きくなるほど、予測が不安定になる性質を持っている。このため、Ｌ* ａ* ｂ* とＫ→ＣＭＹの予測を行ったとき、Ｋが小さい場合とＫが大きい場合では、同一の制御で良好な精度を確保することは困難である。特許文献２では、Ｋに対して予測の滑らかさを制御するパラメータをもつ予測モデルであることを特徴としており、低明度領域（高Ｋ％領域）の不安定な予測を解消することができる。
【０００８】
しかしながら、実際の色再現デバイスでは、上記のような既知な特性が必ずしもわかっているとは限らない。測色器が不安定な場合は、実データ対そのものが大きくばらつく場合もあるし、色再現デバイスの状態によっては、実データ対の特性が日ごとに変わることもある。また、同一種類の色再現デバイスでも固体差により、実データ対の特性は異なるのが一般的である。
【０００９】
さらには、実データ対の中でも、安定した測色がされている色パッチと、不安定な測色がされている色パッチが混在する場合もある。または色パッチの疎密度合いが色領域によって異なるために、同一のパラメータではうまく予測できない場合もある。例えば予測対象となる色の周辺の実データ対が疎な場合で、かつ、測色精度が悪い状態の色領域と、その他の色領域とでは、実データ対の精度はばらついてしまう。このほかにも、様々な要因で精度がばらついている。
【００１０】
上述の特許文献２に記載されている技術では、Ｋに対して予測の滑らかさを制御するパラメータを設計者の勘と経験により決定していたため、それぞれの色再現デバイスに応じた最適なパラメータを設定することは困難であるし、上述のようにばらつきが大きい場合には、その設定はより困難になっていた。
【００１１】
【特許文献１】特開平１０−２６２１５７号公報
【特許文献２】特開２００２−８４４３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、色再現デバイスの色を予測する色予測モデルとして、予測対象となる色ごとに、安定して精度良く、かつ、なめらかに予測できる適切な予測制御パラメータを自動的に算出でき、その予測制御パラメータが反映された色予測モデルを用いて色予測を行うことができる色処理方法及び色処理装置を提供することを目的とするものである。
【００１３】
また、そのような色処理方法をコンピュータに実行させる色処理プログラムと、そのような色処理プログラムを格納した記憶媒体を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、第１の色空間における色を表す第１の色点から、第１の色点に対応する第２の色空間における色を表す第２の色点を予測する色処理方法及び色処理装置において、第１の色空間及び第２の色空間における実データを用いて構築された色予測モデルに従って、第１の色点から第２の色点を予測するものであって、色予測モデルを制御する予測制御パラメータは、第１の色点及び実データから算出した、実データの疎密を表す実データ疎密度、または、実データのばらつきを表す実データばらつき度、あるいは、色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度、またはこれらを組み合わせて用いて決定することを特徴とするものである。
【００１５】
ここで、実データ疎密度は、色再現デバイスに入力する入力色空間の入力実データの疎密から算出することができる。また、データばらつき度は、入力実データを色再現デバイスに入力したときに得られる出力実データのばらつきから算出することができる。さらに、予測安定度は、色再現デバイスの入力色空間と出力色空間を対応づける係数を用いて算出することができる。
【００１６】
上述の第１の色空間と第２の色空間は、例えば第１の色空間を色再現デバイスの入力色空間（例えばＣＭＹまたはＣＭＹＫ）とし、第２の色空間を色再現デバイスの出力色空間（例えばＣＩＥＬＡＢ色空間）とすることができる。あるいは逆に、第１の色空間を色再現デバイスの出力色空間とし、第２の色空間を色再現デバイスの入力色空間とすることができる。このとき、第１の色空間の第１の色点と、第２の色空間の第２の色点の要素のうち少なくとも１つを用いて色予測モデルを構築し、第２の色空間の前記第２の色点の要素のうちの残りの要素を予測することができる。
【００１７】
さらに本発明は、色処理プログラムにおいて、上述のような色処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするものである。また、コンピュータが読取可能な記憶媒体であって、上述のような色処理プログラムを格納したことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する際に、第１の色点及び実データから算出した、実データの疎密を表す実データ疎密度、または、実データのばらつきを表す実データばらつき度、あるいは、色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度、またはこれらを組み合わせて用いて決定する。色再現デバイスに入力する入力色空間の入力実データの疎密から算出した第１の色点における実データ疎密度を用いることによって、例えば実データが少ない色領域においてより多くの実データを用いて予測制御パラメータを算出するなどといった制御を行うことができる。従って、少数の実データに依存することによって発生するばらつきを抑えることができ、正確かつなめらかな予測を行うことができる。
【００１９】
また、色再現デバイスの出力実データのばらつきから算出された、実データのばらつきを表す実データばらつき度は、予測の安定性に関係することから、例えば予測が不安定となる場合において、よりなめらかに予測できるように予測制御パラメータを算出し、安定して精度良く、しかもなめらかな予測を行うことができるようになる。予測安定度についても同様である。
【００２０】
さらに、これらを適宜組み合わせて用いることによって、より安定した、精度の良い、なめらかな予測を行うことができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１は、本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。図中、１１は色予測部、１２は予測制御パラメータ決定部である。この第１の実施の形態では、色再現デバイスの入力色空間をＣＭＹＫ空間、出力色空間をＬ* ａ* ｂ* 色空間とし、色予測モデルによって、入力色空間の入力点ＣＭＹＫから出力色空間の出力点Ｌ* ａ* ｂ* を予測するものとする。すなわち色予測モデルの第１の色空間をＣＭＹＫ色空間、第２の色空間をＬ* ａ* ｂ* 色空間とする。
【００２２】
色予測部１１では、色予測モデルにより、以下のように、入力点から出力点を予測する。
（Ｌ* ，ａ* ，ｂ* ）＝Ｆ（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）      …（数式１）
ここで、Ｆは色予測モデルの写像を表すものとする。
【００２３】
予測制御パラメータ決定部１２では、入力点から出力点を予測するための色予測モデルを制御する予測制御パラメータを、入力点と、色予測モデルを構築する際に用いた実データとを用いて決定する。ここで、実データとは対象の色再現デバイスからパッチを出力する際のＣＭＹＫ値と、出力されたパッチを測色して得られるデバイスに依存しないＬ* ａ* ｂ* 測色値の対から構成されるデータ対の群を表す。
【００２４】
従来技術である特許文献１に記載された重み付け回帰分析では、重みは距離の関数として固定されており、入力点によって重み付けのパラメータを制御することができなかった。また、特許文献２では、入力点によって重み付けのパラメータを制御することはできたが、あらかじめ定式化されたもので、色再現デバイスの実データの特性によるものではなかった。本発明では、実データの性質を解析することにより、入力点における予測制御パラメータ（特に重み付けのパラメータ）を決定することを特徴としている。実データの解析は、例えば、入力点周辺の実データ（ＣＭＹＫ）の疎密を解析することでもよいし、入力点周辺の実データ（ＣＭＹＫ）と対応する測色値（Ｌ* ａ* ｂ* ）のばらつきを解析することでもよい。あるいは、色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度を解析してもよい。
【００２５】
図２は、本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第１の構成例を示すブロック図である。図中、２１は実データ疎密度算出部、２２はパラメータ決定部である。実データ疎密度算出部２１は、入力点及び実データから、入力点における実データの疎密を表す実データ疎密度を算出する。実データ疎密度の算出は、例えば、入力点（ＣＭＹＫ）付近の入力色空間の実データ（ＣＭＹＫパッチ）に対し、入力点からの距離を計算し、距離加重を用いて算出することができる。または、定められた距離以内にある入力色空間の実データの個数をカウントすることにより実データ疎密度を算出してもよい。
【００２６】
パラメータ決定部２２は、実データ疎密度算出部２１で算出した実データ疎密度から予測制御パラメータを決定する。例えば算出された実データ疎密度と、あらかじめ設定された基準となる疎密度とで比較することによって、例えば、特許文献１や特許文献２における重み付け関数を制御するパラメータに反映することができる。このパラメータを制御することによって、入力点から出力点を予測する際に影響を受ける実データの個数を制御することができ、よって予測時の滑らかさを制御することができる。
【００２７】
図３は、実データ疎密度による重み付けの一例の説明図である。図３では横軸が入力点のＣＭＹＫを示し、縦軸が出力点のＬ* ａ* ｂ* を示している。また、実データを白丸で示し、それぞれの実データに与える重みを破線で示している。なお、図３では２次元的に図示しているが、実際には入力点の次元の空間となる。
【００２８】
図３（Ａ）には従来の重み付けの例を示している。従来は実データの疎密度に応じた重み付けを行っていないので、全領域で同じ重み付けが行われる。すると、入力点ａにおいては重み付けの際に複数の実データを利用した重み付けが可能である。しかし、入力点ｂに付いては、実質的に１つの実データしか利用できない。そのために、実線で示して予測曲線は大きくカーブし、これが予測誤差を生じる原因となっていた。
【００２９】
これに対して本願発明では、実データ疎密度を用いて重み付けのパラメータを制御する。例えば図３（Ｂ）に示すように、実データが多く集まり、密度の高いところでは（例えば入力点ａ）、実質的に使用する実データを少なくして近傍の実データの影響を強く受けるようにする。また、実データが少なく、密度の低いところでは（例えば入力点ｂ）、使用する実データの数を多くするように広い重み付け関数を用いるように制御する。これによって、入力点ａのような実データの密度が高い領域でも、入力点ｂのような実データの密度が低い領域でも、ほぼ同様の数の実データを用いた重み付け予測を行うことができるようになる。そのため、実線で示した予測曲線は１ないし少数の実データに左右されることなく、ほぼ均一な実データからの予測が可能になり、より正確に、また、よりなめらかな予測を行うことができる。
【００３０】
具体的には、入力点を 0ｘ＝（0ｘ1，0ｘ2，…，0ｘn）、入力色空間の実データのｉ番目のデータを iＸ＝（iＸ1，iＸ2，…，iＸn）としたとき、実データ疎密度ρを
ρ＝Σiｗi      …（数式２）
のように定義することができる。ここで、
【数３】
2006074482.tif 000005
である。この数式３のうち、ｄinf はなめらかさのパラメータであり、重み付けに使用する実データの数などを調整することができる。このようにして算出された実データ疎密度ρを用いて、図３に点線で示した重み付け関数の広さ（重み付けに使用する実データの範囲）を変更すればよい。
【００３１】
図４は、本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第２の構成例を示すブロック図である。図中、２３は予測安定度算出部である。予測安定度算出部２３は、入力点及び実データから、色予測モデルの予測の安定性を表す予測安定度を算出する。またパラメータ決定部２２は、予測安定度算出部２３で算出した予測安定度により予測制御パラメータを決定する。
【００３２】
予測安定度は、例えば、実データの入力色空間と出力色空間を対応づける係数を用いることができる。具体的には、入力点近傍の実データで回帰分析を行うことにより、回帰係数を算出し、その係数を用いて予測安定度を算出すればよい。
【００３３】
入力点付近の回帰係数の行列Ｓを、
【数４】
2006074482.tif 000006
のように表した場合、上記行列を構成している要素が小さいほど、感度が小さいことがわかる。このとき、実データのばらつきが大きいと、予測は不安定になることが推測される。従って、行列の要素を用いて予測安定度を定量化し、予測安定度から予測制御パラメータを決定すればよい。予測安定度は、例えば行列式を計算することによって得ることができる。もちろん、他の定量化の方法を用いても良いことは言うまでもない。
【００３４】
図５は、予測安定度と予測制御パラメータとの関係の一例を示すグラフである。パラメータ決定部２２では、予測安定度算出部２３で算出された予測安定度を用いて、例えば図５に示すような関係から予測制御パラメータを決定することができる。ここでは予測安定度が小さいほど予測が不安定であるものとし、また予測制御パラメータの値が大きいほど、予測が滑らかになるものとして、図５に示すような関係を用いることができる。
【００３５】
図６は、本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第３の構成例を示すブロック図である。図中、２４は実データばらつき度算出部である。図６に示す例では、図４において示した予測安定度算出部２３に加え、実データばらつき度算出部２４を設けた構成を示している。上述の行列の要素を用いて算出した予測安定度だけでは一部において所望の精度が得られない場合がある。上述のように実データのばらつきが大きいと予測が不安定になると推測されることから、図６に示す例では実データばらつき度を算出して、この実データばらつき度を予測安定度とともに用いて予測制御パラメータを決定するように構成している。
【００３６】
実データばらつき度算出部２４は、入力点及び実データから、実データのばらつきを表す実データばらつき度を算出する。実データばらつき度は、入力点付近の入力色空間の実データ（ＣＭＹＫ）に対応する出力色空間の実データ（Ｌ* ａ* ｂ* 測色値）を用いて算出することができる。
【００３７】
パラメータ決定部２２は、予測安定度算出部２３で算出した予測安定度とともに、実データばらつき度算出部２４で算出した実データばらつき度を用いて、予測制御パラメータを決定する。
【００３８】
具体例としては、実データばらつき度σLab は、
σLab ＝（Σi ｗiΔＥi）／（Σi ｗi）    …（数式５）
で表すことができる。ｗi は上述の数式３で示された重み係数であり、ΔＥi は入力点（ＣＭＹＫ）を用いて算出される感度超平面とｉ番目の出力色空間の実データ（Ｌ* ａ* ｂ* 測色値）とのＣＭＹＫ感度超平面へ向かった距離である。もちろん、実データばらつき度は、ばらつきを定量化できる方法であればどのような方法を用いても良い。
【００３９】
図７は、本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第４の構成例を示すブロック図である。この例では、あらかじめ実データの全データに対してばらつき度を算出し、それを平均化したものを、実データばらつき度として用いる構成を示している。なお、予め実データばらつき度を求めるため、図７に示した第４の構成例では、実データばらつき度算出部２４を設けずに構成することができる。
【００４０】
パラメータ決定部２２は、予測安定度算出部２３で算出した予測安定度とともに、予め求めておいた全体の実データばらつき度を用いて、予測制御パラメータを決定する。
【００４１】
図８は、実データばらつき度と予測安定度と予測制御パラメータとの関係の一例を示すグラフ、図９は、実データばらつき度と予測制御パラメータ最大値との関係を示すグラフである。上述の予測制御パラメータ決定部の第３，第４の構成例で用いる実データばらつき度と予測安定度と予測制御パラメータとの関係は、例えば図８に示すような関係とすることができる。すなわち、予測安定度と予測制御パラメータとの関係は、図５で説明したグラフ形状と同様とし、このグラフ形状における予測制御パラメータの最大値を実データばらつき度によって制御することができる。
【００４２】
このときの実データばらつき度と予測制御パラメータとの関係は、例えば図９に示すような関係を用いることができる。すなわち、予測安定度が低い場合には予測制御パラメータの値を大きくして、よりなめらかな予測を行うように制御するとともに、実データばらつき度が大きく、実データのばらつきが激しい場合にはさらに予測制御パラメータの値を大きくして、さらになめらかな予測を行うように制御する。これによって、予測安定度が低く、実データのばらつきが大きいという、非常に不安定な色領域については、それぞれの実データの影響を小さくして、なめらかな予測が行われるように制御することができる。
【００４３】
なお、上述の本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第３，第４の構成例においては実データばらつき度とともに予測安定度を用いるものとして説明したが、実データばらつき度のみを用いて予測制御パラメータを制御することも可能である。
【００４４】
図１０は、本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第５の構成例を示すブロック図である。図中の符号は図２，図４と同様であり、重複する説明を省略する。この第５の構成例は、上述の図２に示した第１の構成例に、図７に示した構成例を加えた構成を示している。
【００４５】
上述のように、実データ疎密度算出部２１は実データ疎密度を算出し、予測安定度算出部２３は予測安定度を算出する。パラメータ決定部２２は、実データ疎密度算出部２３で算出した実データ疎密度と、予測安定度算出部２３で算出した予測安定度と、全体の実データばらつき度を用い、予測制御パラメータを決定する。
【００４６】
図１１は、実データ疎密度と予測安定度を用いる場合の予測制御パラメータの決定方法の一例の説明図である。実データ疎密度と予測安定度を算出可能な場合、例えば図１１に示すように安定性を判定する値（安定性判定値）を設け、予測安定度が安定性判定値よりも大きければ安定した予測を行えるものとして、実データ疎密度を用いて予測制御パラメータを決定する。また、予測安定度が安定性判定値以下の場合には、予測が不安定であるものとして、予測安定度を用いて予測制御パラメータを決定することができる。
【００４７】
このように実パラメータ疎密度と予測安定度を切り替えるほか、例えば予測安定度に応じた重みづけをして、両者を反映した予測制御パラメータを決定することもできる。もちろん、実データばらつき度も考慮して、切り替えあるいは重み付けを行うことができる。
【００４８】
上述のようにして予測制御パラメータ決定部１２で決定された予測制御パラメータをｐとしたとき、以下のようにして色予測部１１で用いる色予測モデルに反映させることができる。
（Ｌ* ，ａ* ，ｂ* ）＝Ｆ（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ、ｐ）    …（数式６）
ここで、関数Ｆは色変換モデルを示す関数である。また、パラメータは定数であっても、ベクトルであってもよい。
【００４９】
図１２は、本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。図中の符号は図１と同様であり、重複する説明を省略する。この第２の実施の形態では、色再現デバイスの入力色空間をＣＭＹ空間、出力色空間をＬ* ａ* ｂ* 色空間とし、色予測モデルによって、出力色空間の出力点Ｌ* ａ* ｂ* から入力色空間の入力点ＣＭＹを予測するものとする。すなわち色予測モデルの第１の色空間をＬ* ａ* ｂ* 色空間、第２の色空間をＣＭＹ色空間とする。
【００５０】
色予測部１１は、出力点Ｌ* ａ* ｂ* から、入力点ＣＭＹを予測する色予測モデルを用いて色予測を行う。一般にプリンタでは、ＣＭＹＫ→Ｌ* ａ* ｂ* 、または、ＣＭＹ→Ｌ* ａ* ｂ* を正方向として色予測モデルを構築するので、ＣＭＹからＬ* ａ* ｂ* の色予測モデルをＦとすると、入力点ＣＭＹは以下の式で予測される。
（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝Ｆ-1（Ｌ* ，ａ* ，ｂ* ）      …（数式７）
この式においてＦ-1はＦの逆色予測モデルを表すものとする。予測制御パラメータ決定部１２は、上述の第１の実施の形態と同様、色予測モデルを制御するパラメータ（予測制御パラメータ）を決定する。
【００５１】
図１３は、本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第１の構成例を示すブロック図である。図中の符号は図２と同様であり、重複する説明を省略する。この第２の実施の形態では、出力点Ｌ* ａ* ｂ* が与えられるので、実データ疎密度算出部２１は出力点Ｌ* ａ* ｂ* 付近の出力色空間の実データ（Ｌ* ａ* ｂ* 測色値）と対応する入力色空間の実データ（ＣＭＹパッチ）の疎密度を算出すればよい。実データ疎密度の算出は、第１の実施の形態と同様な方法で行うことができる。また、算出した実データ疎密度から予測制御パラメータを決定する方法についても、第１の実施の形態と同様でよい。
【００５２】
図１４は、本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第２の構成例を示すブロック図である。図中の符号は図４と同様であり、重複する説明を省略する。この第２の構成例でも、予測安定度算出部２３は、出力点Ｌ* ａ* ｂ* 付近の出力色空間の実データ（Ｌ* ａ* ｂ* 測色値）と対応する入力色空間の実データ（ＣＭＹパッチ）から、入出力間の回帰係数などで、予測安定度を算出すればよい。パラメータ決定部２２における予測制御パラメータの決定は、第１の実施の形態の場合と同様でよい。
【００５３】
図１５は、本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第３の構成例を示すブロック図である。図中の符号は図６と同様であり、重複する説明を省略する。実データばらつき度算出部２４は、出力点付近の出力色空間の実データを用いて実データばらつき度を算出すればよい。算出方法は上述の第１の実施の形態の場合と同様でよい。また、予測安定度算出部２３における予測安定度の算出は、上述の第２の実施の形態の第２の構成例と同様でよく、またパラメータ決定部２２における予測制御パラメータの決定方法も第１の実施の形態と同様でよい。
【００５４】
図１６は、本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第４の構成例を示すブロック図である。図中の符号は図７と同様であり、重複する説明を省略する。この例では、上述の第２の実施の形態の第３の構成例における実データばらつき度として、あらかじめ実データの全データに対してばらつき度を算出し、それを平均化したものを、実データばらつき度として用いる構成を示している。予め実データばらつき度を求めるため、実データばらつき度算出部２４を図示していない。それ以外は上述の第２の実施の形態の第３の構成例と同様である。
【００５５】
図１７は、本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第４の構成例を示すブロック図である。図中の符号は図１０と同様であり、重複する説明を省略する。実データ疎密度算出部２１は、第２の実施の形態の第１の構成例と同様にして実データ疎密度を算出する。また予測安定度算出部２３は、第２の実施の形態の第２の構成例と同様にして予測安定度を算出すればよい。また、パラメータ決定部２２における実データ疎密度と予測安定度の採用方法も、第１の実施の形態と同様にして行えばよい。
【００５６】
上述のようにして、第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部１２で決定された予測制御パラメータをｐとしたとき、
（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝Ｆ-1（Ｌ* ，ａ* ，ｂ* ，ｐ）      …（数式８）
のようにして、予測制御パラメータを色予測部１１で用いる色予測モデルに反映させることができる。
【００５７】
図１８は、本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。図中の符号は図１及び図１２と同様であり、重複する説明を省略する。この第３の実施の形態では、色再現デバイスの入力色空間をＣＭＹＫ空間、出力色空間をＬ* ａ* ｂ* 色空間とし、色予測モデルによって、出力色空間の出力点Ｌ* ａ* ｂ* と入力点のＣＭＹＫの要素の１つであるＫとから、入力点の残りの要素であるＣＭＹを予測するものとする。色予測モデルの第１の色空間はＬ* ａ* ｂ* 色空間、第２の色空間はＣＭＹＫ色空間であるが、色予測モデルが受け取る信号として、第２の色空間の要素Ｋを利用する点で上述の第２の実施の形態とは異なる。
【００５８】
色予測部１１は、出力点Ｌ* ａ* ｂ* と、入力点ＣＭＹＫの要素の１つであるＫから、入力点の残りの要素であるＣＭＹを、
（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝Ｆ-1（Ｌ* ，ａ* ，ｂ* ，Ｋ）      …（数式９）
から求める。この式においてＦ-1は第２の実施の形態と同様、色予測モデルＦの逆色予測モデルである。
【００５９】
予測制御パラメータ決定部１２は、上述の第１、第２の実施形態と同様、色予測モデルを制御するパラメータ（予測制御パラメータ）を決定する。この予測制御パラメータ決定部１２における予測制御パラメータを決定方法は、基本的には、第２の実施の形態の場合と同様でよい。しかしながら、この第３の実施の形態では、出力点Ｌ* ａ* ｂ* の他に、入力点の要素の１つであるＫが与えられるので、例えば実データ疎密度の算出のときは、Ｌ* ａ* ｂ* （出力点）Ｋ（入力点の一部）付近の実データを用いることもできる。また、実データばらつき度の算出や、予測安定度の算出の場合も同様である。
【００６０】
なお、この第３の実施の形態における予測制御パラメータ決定部１２の構成は、出力点Ｌ* ａ* ｂ* と入力点のうちのＫ要素が与えられることを除いて上述の第２の実施の形態において示した図１３から図１７と同様であるので、ここでは図示を省略する。
【００６１】
この第３の実施の形態における予測制御パラメータ決定部１２で決定された予測制御パラメータをｐとしたとき、
（Ｃ，Ｍ，Ｙ）＝Ｆ-1（Ｌ* ，ａ* ，ｂ* ，Ｋ、ｐ）      …（数式９）
のようにして、予測制御パラメータを色予測部１１で用いる色予測モデルに反映させることができる。なお、入力点は与えたＫと色予測部１１で得られたＣＭＹの組であるＣＭＹＫとなる。
【００６２】
上述の第３の実施の形態の説明では、出力点とともに入力点のうちのＫ要素が与えられるものとしたが、Ｋに限らず、入力点のうちのいずれの１ないし３要素が与えられても良い。
【００６３】
図１９は、本発明の第４の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の構成例を示すブロック図である。図中、３１−１〜３１−ｎは実データ特性算出部である。この第４の実施の形態では、上述の第１〜第３の実施の形態における予測制御パラメータ決定部１２の構成を拡張した例を示している。なお、全体構成は上述の第１〜第３の実施の形態と同様であるので図示を省略する。
【００６４】
実データ特性算出部３１−１〜ｎでは、各種の実データに関する特性を算出することができる。それぞれが算出する実データの特性は、弟１ないし第３の実施の形態で示した、実データ疎密度、実データばらつき度、予測安定度、あるいはその他に実データの特性を表すものであればどのような特性であってもよい。
【００６５】
パラメータ決定部２２は、実データ特性算出部３１−１〜ｎで算出された特性値１〜ｎを用いて、色予測モデルを制御するための予測制御パラメータを決定する。
【００６６】
図１９に示した構成において、実データとともに入力点が与えられる場合には、入力色空間の入力点から出力色空間の出力点を予測するための色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する。また、実データとともに出力点が与えられる場合には、出力色空間の出力点から入力色空間の入力点を予測するための色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定する。さらに、実データとともに出力点と入力点の要素のうちの少なくとも１つが与えられる場合には、出力色空間の出力点及び入力色空間の入力点のうち与えられた要素から、入力色空間の入力点のうちの残りの要素を予測するための色予測モデルを制御する予測制御パラメータを決定することになる。
【００６７】
図２０は、本発明の色処理装置の機能または色処理方法をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体の一例の説明図である。図中、４１はプログラム、４２はコンピュータ、５１は光磁気ディスク、５２は光ディスク、５３は磁気ディスク、５４はメモリ、６１は光磁気ディスク装置、６２は光ディスク装置、６３は磁気ディスク装置である。
【００６８】
上述の本発明の各実施の形態で説明した機能は、コンピュータにより実行可能なプログラム４１によっても実現することが可能である。その場合、そのプログラム４１およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶することも可能である。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。例えば、光磁気ディスク５１，光ディスク５２（ＣＤやＤＶＤなどを含む）、磁気ディスク５３，メモリ５４（ＩＣカード、メモリカードなどを含む）等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。
【００６９】
これらの記憶媒体にプログラム４１を格納しておき、例えばコンピュータ４２の光磁気ディスク装置６１，光ディスク装置６２，磁気ディスク装置６３，あるいは図示しないメモリスロットにこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム４１を読み出し、本発明の色処理装置の機能または色処理方法を実行することができる。あるいは、予め記憶媒体をコンピュータ４２に装着しておき、例えばネットワークなどを介してプログラム４１をコンピュータ４２に転送し、記憶媒体にプログラム４１を格納して実行させてもよい。なお、本発明の一部の機能についてハードウェアによって構成することもできるし、あるいは、すべてをハードウェアで構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図３】実データ疎密度による重み付けの一例の説明図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図５】予測安定度と予測制御パラメータとの関係の一例を示すグラフである。
【図６】本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第３の構成例を示すブロック図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第４の構成例を示すブロック図である。
【図８】実データばらつき度と予測安定度と予測制御パラメータとの関係の一例を示すグラフである。
【図９】実データばらつき度と予測制御パラメータ最大値との関係を示すグラフである。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第５の構成例を示すブロック図である。
【図１１】実データ疎密度と予測安定度を用いる場合の予測制御パラメータの決定方法の一例の説明図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第３の構成例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第４の構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の第４の構成例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第４の実施の形態における予測制御パラメータ決定部の構成例を示すブロック図である。
【図２０】本発明の色処理装置の機能または色処理方法をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体の一例の説明図である。
【図２１】従来の色処理方法の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７１】
１１…色予測部、１２…予測制御パラメータ決定部、２１…実データ疎密度算出部、２２…パラメータ決定部、２３…予測安定度算出部、２４…実データばらつき度算出部、３１−１〜３１−ｎ…実データ特性算出部、４１…プログラム、４２…コンピュータ、５１…光磁気ディスク、５２…光ディスク、５３…磁気ディスク、５４…メモリ、６１…光磁気ディスク装置、６２…光ディスク装置、６３…磁気ディスク装置。
【図１】
2006074482.tif 000007
【図２】
2006074482.tif 000008
【図３】
2006074482.tif 000009
【図４】
2006074482.tif 000010
【図５】
2006074482.tif 000011
【図６】
2006074482.tif 000012
【図７】
2006074482.tif 000013
【図８】
2006074482.tif 000014
【図９】
2006074482.tif 000015
【図１０】
2006074482.tif 000016
【図１１】
2006074482.tif 000017
【図１２】
2006074482.tif 000018
【図１３】
2006074482.tif 000019
【図１４】
2006074482.tif 000020
【図１５】
2006074482.tif 000021
【図１６】
2006074482.tif 000022
【図１７】
2006074482.tif 000023
【図１８】
2006074482.tif 000024
【図１９】
2006074482.tif 000025
【図２０】
2006074482.tif 000026
【図２１】
2006074482.tif 000027