(57)【要約】【課題】分光的色再現が達成できる色領域と達成できない色領域との境界部において、観察環境の変化に対して滑らかな色再現を実現する仕組みを提供する。【解決手段】  分光情報分解部１２０では、入力された画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と分光補助係数に分解する。色変換テーブル作成部１３０では、基本刺激値に基づき測色的色再現に係る評価値を算出し、分光補助係数に基づき分光的色再現に係る評価値を算出し、また、画像形成部１５０に具備される色材の色特性に応じて重み係数を設定する。そして、色変換テーブル作成部１３０では、算出した測色的色再現に係る評価値及び分光的色再現に係る評価値に対して重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する。そして、出力色算出部１４４では、当該重み付けされた評価値を用いて画像形成部１５０で画像を出力する際の出力色を算出する。【選択図】図１
2011040824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と、当該基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とに分解する分解手段と、
前記分解手段による分解により得られた基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する第１の算出手段と、
前記分解手段による分解により得られた分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する第２の算出手段と、
前記画像を出力する画像出力装置に具備される色材の色特性に応じて、重み係数を設定する重み係数設定手段と、
前記測色的色再現に係る評価値および前記分光的色再現に係る評価値に対して前記重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する第３の算出手段と、
前記重み付けされた評価値を用いて、前記画像出力装置で前記画像を出力する際の出力色を算出する第４の算出手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と、当該基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とに分解する分解手段と、
前記分解手段による分解により得られた基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する第１の算出手段と、
前記分解手段による分解により得られた分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する第２の算出手段と、
前記画像を出力する画像出力装置に具備される色材の色特性に応じて、重み係数を設定する重み係数設定手段と、
前記測色的色再現に係る評価値および前記分光的色再現に係る評価値に対して前記重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する第３の算出手段と、
前記重み付けされた評価値に係る基本刺激値および分光補助係数を格納する色変換テーブルと、
前記色変換テーブルを用いて、前記画像出力装置で前記画像を出力する際の出力色を算出する第４の算出手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記測色的色再現に係る評価値は、色差または当該色差から派生する値であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記分光的色再現に係る評価値は、前記分光補助係数で構成される空間での距離または当該距離から派生する値であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色材の色特性は、特定の環境光源下における三刺激値または当該三刺激値から派生する色彩値であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記重み係数設定手段は、前記重み係数を設定する際に、前記色材の色特性に該当する色領域について、前記測色的色再現よりも前記分光的色再現の重みを相対的に高く設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記重み係数設定手段は、前記重み係数を設定する際に、前記色材の色特性の無彩色に該当する色領域について、前記測色的色再現よりも前記分光的色再現の重みを相対的に高く設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記重み係数設定手段は、前記重み係数を設定する際に、前記画像出力装置の色再現範囲の境界付近において、前記測色的色再現よりも前記分光的色再現の重みを相対的に低く設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記重み係数設定手段は、前記重み係数を設定する際に、前記色材の色特性に加えて、入力された基本刺激値に応じて設定を行うことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記重み係数設定手段は、前記色材の色特性に応じて前記重み係数を異ならせることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記重み係数設定手段は、ユーザーインターフェイスを介して前記重み係数の設定を行うことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記分光補助係数は、前記分光誤差の主成分に応じたものであることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記基本刺激値は、特定の環境光源下における三刺激値または当該三刺激値から派生する色彩値であることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と、当該基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とに分解する分解ステップと、
前記分解ステップによる分解により得られた基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する第１の算出ステップと、
前記分解ステップによる分解により得られた分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する第２の算出ステップと、
前記画像を出力する画像出力装置に具備される色材の色特性に応じて、重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
前記測色的色再現に係る評価値および前記分光的色再現に係る評価値に対して前記重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する第３の算出ステップと、
前記重み付けされた評価値を用いて、前記画像出力装置で前記画像を出力する際の出力色を算出する第４の算出ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と、当該基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とに分解する分解ステップと、
前記分解ステップによる分解により得られた基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する第１の算出ステップと、
前記分解ステップによる分解により得られた分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する第２の算出ステップと、
前記画像を出力する画像出力装置に具備される色材の色特性に応じて、重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
前記測色的色再現に係る評価値および前記分光的色再現に係る評価値に対して前記重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する第３の算出ステップと、
前記重み付けされた評価値に係る基本刺激値および分光補助係数を色変換テーブルとして格納する格納ステップと、
前記色変換テーブルを用いて、前記画像出力装置で前記画像を出力する際の出力色を算出する第４の算出ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の画像処理装置が有する各手段として機能させるための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基本刺激値と、基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とを用いて画像処理するものに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カラー記録装置の出力画像を形成する記録剤の色としては、減法混色の３原色であるシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色、又は、それらにブラック（Ｋ）を加えた４色である場合が一般的である。この場合、入力画像データにおけるレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの色成分を、上述した、Ｃ、Ｍ、Ｙの３色、又は、Ｋを加えた４色に変換し、各色の記録剤によって画像形成を行っている。
【０００３】
また、近年では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの４色の基本色材に加えて、減法混色の３原色以外の色材、即ち特色としてＲＧＢの３色の色材を追加したカラー記録装置が発売されている。このようなカラー記録装置は、従来の３色或いは４色による画像形成では達成できなかった色再現を実現することが可能である。
【０００４】
また、近年のカラー記録装置の急速な普及に伴い、より高画質への要求が高まってきており、当該カラー記録装置に与える入力情報として、可視光域の分光情報が用いられるようになってきた。
【０００５】
このような分光情報を扱うカラーマネージメントシステム（以下、「分光的ＣＭＳ」と称する）では、入力される分光情報との分光誤差を最小にする出力色を決定する。これにより、分光的ＣＭＳでは、環境光源等の観察環境に依存しない見た目の色の一致、即ちメタメリズムを低減できる高精度な出力画像を形成することが可能である。
【０００６】
しかしながら、分光的ＣＭＳにおいては、従来のＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される三刺激値と比較して、扱うデータの次元数が著しく増大する。例えば、４００ｎｍから７００ｎｍを１０ｎｍ刻みでサンプリングする場合、得られる分光データは、３１次元となる。そして、より簡便な分光的ＣＭＳを構築するためには、分光的な特徴を損なうことなく、少ない次元数で効果的にデータ圧縮を行うことが重要となる。
【０００７】
従来、分光情報のデータ圧縮法としては、６次元のＬａｂＰＱＲという分光色空間を用いた分光情報の圧縮法が提案されている（例えば、下記の非特許文献１参照）。この圧縮法では、ＬａｂＰＱＲにＬ＊ａ＊ｂ＊値を含むため、特定の観察条件の下で見えの一致を達成する測色的色再現と同等な色の一致を得ることができる。さらに、ＬａｂＰＱＲのＰＱＲに分光情報も含むため、メタメリズムを低減できる利点を有する。
【０００８】
また、従来、上記ＬａｂＰＱＲを用いた分光的ＣＭＳとして、カラールックアップテーブル（ＣＬＵＴ）を使用して迅速に出力色を決定する方法が提案されている（例えば、下記の非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Ｍ．Ｄｅｒｈａｋ、Ｍ．Ｒｏｓｅｎ、"Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｙ  ｕｓｉｎｇ  ＬａｂＰＱＲ  −  Ａｎ  Ｉｎｔｅｒｉｍ  Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ  Ｓｐａｃｅ"、「Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ」、アメリカ、Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００６年、５３−６３頁
【非特許文献２】Ｓ．Ｔｓｕｔｓｕｍｉ、Ｍ．Ｒｏｓｅｎ、Ｒ．Ｂｅｒｎｓ、"Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｇａｍｕｔ  Ｍａｐｐｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ＬａｂＰＱＲ"、「Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ」、アメリカ、Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００７年、４７３−４８５頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、非特許文献１の手法では、入力される分光情報が、カラー記録装置の色再現範囲内では６次元の分光色空間ＬａｂＰＱＲを用いた出力色を決定するが、当該色再現範囲外では三刺激値のみを使用した測色的色再現により出力色を決定していた。このようにカラー記録装置の色再現範囲の境界にて出力色の決定方法を不連続に切り替える非特許文献１では、三刺激値の算出に用いた特定の観察条件下では、カラー記録装置の色再現範囲の境界部で滑らかな色変化を実現することができる。その一方で、環境光源を変化させた場合には、滑らかな色変化が補償されず、カラー記録装置の色再現範囲の境界付近で不連続な色再現が発生していた。即ち、非特許文献１の手法では、分光的ＣＭＳの長所であるメタメリズムの低減が不十分であるという課題があった。
【００１１】
また、非特許文献２の手法では、入力される分光情報がカラー記録装置の色再現範囲に包含されるか否かによらず、６次元のＬａｂＰＱＲを使用した出力色の決定に際して、測色的色再現と分光的色再現の比重を一定に保っていた。そのため、分光的色再現が比較的難しい領域、例えば、減法混色の３原色に該当するＣＭＹの色材のみの組合せによって構成される色領域や、カラー記録装置の色再現範囲から大きく外れる色領域についても、分光的色再現を試みていた。
【００１２】
上述の通り、ＣＭＹ以外の色材をカラー記録装置に追加して、同追加色材によって構成される色領域において分光的な色再現が実現可能である。しかしながら、ＣＭＹの色材の組合せによってのみ構成される色領域について分光的色再現を行うと、本来達成すべき測色的色再現の精度が損なわれるといった弊害が生じることになる。
【００１３】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、分光的色再現が達成できる色領域と達成できない色領域との境界部において、観察環境の変化に対して滑らかな色再現を実現する仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の画像処理装置は、入力された画像の処理を行う画像処理装置であって、前記画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と、当該基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とに分解する分解手段と、前記分解手段による分解により得られた基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する第１の算出手段と、前記分解手段による分解により得られた分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する第２の算出手段と、前記画像を出力する画像出力装置に具備される色材の色特性に応じて、重み係数を設定する重み係数設定手段と、前記測色的色再現に係る評価値および前記分光的色再現に係る評価値に対して前記重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する第３の算出手段と、前記重み付けされた評価値を用いて、前記画像出力装置で前記画像を出力する際の出力色を算出する第４の算出手段とを有する。
【００１５】
本発明の画像処理装置における他の態様は、入力された画像の処理を行う画像処理装置であって、前記画像の各画素における分光情報を、基本刺激値と、当該基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じた分光補助係数とに分解する分解手段と、前記分解手段による分解により得られた基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する第１の算出手段と、前記分解手段による分解により得られた分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する第２の算出手段と、前記画像を出力する画像出力装置に具備される色材の色特性に応じて、重み係数を設定する重み係数設定手段と、前記測色的色再現に係る評価値および前記分光的色再現に係る評価値に対して前記重み係数を用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する第３の算出手段と、前記重み付けされた評価値に係る基本刺激値および分光補助係数を格納する色変換テーブルと、前記色変換テーブルを用いて、前記画像出力装置で前記画像を出力する際の出力色を算出する第４の算出手段とを有する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、分光的色再現が達成できる色領域と達成できない色領域との境界部において、観察環境の変化に対して滑らかな色再現を実現することができる。さらに、分光的色再現が実現できない色領域に対しては、測色的色再現を優先した画像の出力が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す分光情報分解部の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図２に示す分光情報分解部の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図２に示す分光情報分解部に入力される分光画像データが格納されるメモリ配列の一例を示す模式図である。
【図５】図２に示す分光基本刺激算出関数と分光補助係数算出関数の決定方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】７２９色のプリントパッチから導出した行列Ｔ（分光基本刺激算出関数）の各波長に対応する係数（Ｘ、Ｙ、Ｚ）の一例を示す模式図である。
【図７】７２９色のプリントパッチにおける分光誤差のプロットの一例を示す模式図である。
【図８】７２９色のプリントパッチから導出した行列Ｖ（分光補助係数算出関数）の各波長に対応する係数（Ｐ、Ｑ、Ｒ）の一例を示す模式図である。
【図９】図１に示す色変換テーブル作成部の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図９に示す色変換テーブル作成部（更には分光情報分解部）の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図９に示す評価値演算部の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】図１１に示す評価値演算部の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】ＣＩＥＬＡＢ空間における特色色材領域及びグレイ領域の分布位置の一例を示す模式図である。
【図１４】ＣＩＥＬＡＢ空間における重み係数αの分布の一例を示す模式図である。
【図１５】ＣＭＹＫの４色の色材を具備するカラー記録装置における重み係数αの分布をＣＩＥＬＡＢ空間にプロットした一例を示す模式図である。
【図１６】図１に示す画像形成部におけるカラー記録装置において出力される刺激値の変動の一例を示す模式図である。
【図１７】異なる重み係数αにおいて、図１に示す画像形成部におけるカラー記録装置の色再現範囲外に位置する入力刺激値が当該カラー記録装置の色再現範囲内にマッピングされる様子の一例を示す模式図である。
【図１８】異なる重み係数における入力刺激値と対応刺激値との平均色差と、対応刺激値の分布との関係の一例を示す模式図である。
【図１９】図１に示す画像形成部におけるカラー記録装置の色再現範囲内における対応刺激値の分布範囲の一例を示す模式図である。
【図２０】実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２１】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図２２】図２１に示す出力色算出部の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図２３】図２２に示す出力色算出部（更には分光情報分解部）の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【００１９】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００２０】
＜画像処理装置（色処理装置）の機能構成＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。ここで、図１に示す画像処理装置を「画像処理装置１００−１」として説明を行う。
【００２１】
画像処理装置１００−１は、図１に示すように、分光画像データ入力部１１０、分光情報分解部１２０、色変換テーブル作成部１３０、色処理部１４０、及び、画像形成部１５０の各機能構成を有して構成されている。
【００２２】
分光画像データ入力部１１０は、画像形成すべき分光画像データを外部から画像処理装置１００−１の内部に入力するものである。ここで、入力される分光画像データは、各画素位置において分光情報を持つ分光画像のデータである。
【００２３】
分光情報分解部１２０は、分光画像データ入力部１１０から入力された分光画像データの各画素位置における分光情報を、基本刺激値と分光補助係数とに分解するものである。ここで、基本刺激値は、ＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される特定の環境光源下における三刺激値又は当該三刺激値から派生して算出される色彩値（例えば、ＲＧＢ）である。また、分光補助係数は、基本刺激値から、入力される分光情報を推定した際の分光誤差に応じたものであって、当該分光誤差を補う際に使用される値である。
【００２４】
色変換テーブル作成部１３０は、基本刺激値と分光補助係数から出力色を対応付ける色変換テーブルを作成するものである。この色変換テーブル作成部１３０で作成された色変換テーブルは、色処理部１４０の内部に色変換テーブル１４３として格納される。
【００２５】
色処理部１４０は、画像形成部１５０に具備される出力色の値を決定する等の色処理を行うものである。この色処理部１４０は、図１に示すように、基本刺激値入力端子１４１、分光補助係数入力端子１４２、色変換テーブル１４３、出力色算出部１４４、出力端子１４５を有して構成されている。
【００２６】
色処理部１４０の基本刺激値入力端子１４１は、分光情報分解部１２０で分解され出力された基本刺激値を出力色算出部１４４に入力するための入力端子である。色処理部１４０の分光補助係数入力端子１４２は、分光情報分解部１２０で分解され出力された分光補助係数を出力色算出部１４４に入力するための入力端子である。色変換テーブル１４３は、色変換テーブル作成部１３０で作成され、色処理部１４０の内部に格納された色変換テーブルである。出力色算出部１４４は、入力された基本刺激値と分光補助係数を用いるとともに、色変換テーブル１４３を用いて、前記出力色を算出する。色処理部１４０の出力端子１４５は、出力色算出部１４４で算出された出力色を画像形成部１５０に出力するための出力端子である。
【００２７】
画像形成部１５０は、カラー記録装置によって画像（図１に示す例では、プリント画像）の形成を行うものである。本実施形態では、画像形成部１５０におけるカラー記録装置には、ＣＭＹＫの色材にＲＧＢの特色の色材を具備している。
【００２８】
以下、図１に示す画像処理装置１００−１の各機能構成の詳細について説明する。
【００２９】
＜分光情報分解部の内部構成＞
まず、図１に示す分光情報分解部１２０の内部構成について説明する。
図２は、図１に示す分光情報分解部１２０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【００３０】
分光情報分解部１２０は、図２に示すように、等色関数・光源情報１２１、三刺激値算出部１２２、及び、均等色空間への変換部１２３を有して構成されている。さらに、分光情報分解部１２０は、図２に示すように、分光基本刺激算出関数１２４、分光基本刺激算出部１２５、分光誤差算出部１２６、分光補助係数算出関数１２７、及び、分光補助係数算出部１２８を有して構成されている。
【００３１】
等色関数・光源情報１２１は、具体的に、ＣＩＥ等色関数の情報と環境光源の情報を含む情報である。三刺激値算出部１２２は、等色関数・光源情報１２１（具体的には、ＣＩＥ等色関数と環境光源の情報）を用いて、分光画像データ入力部１１０から入力された分光画像データの各画素位置における分光情報から三刺激値を算出する。均等色空間への変換部１２３は、三刺激値算出部１２２で算出された三刺激値から均等色空間への変換を行って、基本刺激値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）を出力する。
【００３２】
分光基本刺激算出関数１２４は、三刺激値から分光基本刺激を算出するための関数である。分光基本刺激算出部１２５は、分光基本刺激算出関数１２４を用いて、三刺激値算出部１２２で算出された三刺激値から分光基本刺激を算出する。
【００３３】
分光誤差算出部１２６は、分光基本刺激算出部１２５で算出された分光基本刺激値と、分光画像データ入力部１１０から入力された分光画像データの各画素位置における分光情報との分光誤差を算出する。
【００３４】
分光補助係数算出関数１２７は、分光基本刺激値と分光情報との分光誤差から分光補助係数を算出するための関数である。分光補助係数算出部１２８は、分光補助係数算出関数１２７を用いて、分光誤差算出部１２６で算出された分光誤差から分光補助係数（ＰＱＲ）を算出し、これを出力する。
【００３５】
以下、図２に示す分光情報分解部１２０の動作について説明する。
図３は、図２に示す分光情報分解部１２０の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３６】
まず、分光画像データ入力部１１０において分光画像データを順次走査して、分光画像データ入力部１１０から、当該分光画像データの各画素位置における分光情報が入力されると、ステップＳ１０１において、三刺激値算出部１２２は、これを受け付ける。この際、同様に、分光誤差算出部１２６も、当該分光情報を受け付ける。ここで、分光画像データ入力部１１０から入力される分光情報を、分光情報Ｒ（ｉ、ｊ、λ）として記載する。
【００３７】
図４は、図２に示す分光情報分解部１２０に入力される分光画像データが格納されるメモリ配列の一例を示す模式図である。本実施形態で用いる分光画像データは、図４に示すように、横画素数Ｗ、縦画素数Ｈであり、各画素位置には、波長λが３８０ｎｍ〜７３０ｎｍの可視光域における１０ｎｍ刻みの分光反射率が格納されている。つまり、各画素には３６次元の分光反射率が与えられ、各反射率は０から１までの間で変動する値となる。
【００３８】
ここで、再び、図３の説明に戻る。
続いて、ステップＳ１０２において、三刺激値算出部１２２は、ステップＳ１０１で入力された分光情報Ｒ（ｉ、ｊ、λ）の画素位置（ｉ、ｊ）における分光反射率から、以下の（１）式〜（４）式を用いて三刺激値ＣＩＥＸＹＺを算出する処理を行う。
【００３９】
【数１】
2011040824.tif 000003
【００４０】
ここで、（１）式〜（４）式において、Ｓ（λ）は環境光源の分光放射輝度であり、本実施形態ではＣＩＥで定められるＤ５０光源を用いる。
【００４１】
続いて、ステップＳ１０３において、分光基本刺激算出部１２５は、分光基本刺激算出関数１２４を用いて、三刺激値算出部１２２で算出された三刺激値から分光基本刺激を、以下の（５）式及び（６）式のように算出する処理を行う。
Ｎ（ｉ，ｊ，λ）＝Ｔ×Ｎｃ（ｉ，ｊ）  ・・・（５）
Ｎｃ（ｉ，ｊ）＝［Ｘ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ），Ｚ（ｉ，ｊ）］T  ・・・（６）
【００４２】
ここで、（５）式及び（６）式において、Ｎはサイズ３６×１の分光基本刺激を表す行列であり、Ｔはサイズ３６×３の分光基本刺激算出関数１２４を表す行列、Ｎｃ（ｉ，ｊ）は画素位置（ｉ，ｊ）における三刺激値で構成される３×１の行列である。また、（６）式の右辺に記載された上付き「Ｔ」は、転置行列を意味している。（５）式及び（６）式から明らかであるが、三刺激値Ｎｃが同値となる分光反射率の組み合わせ（メタメリックペア）については、全て一意の分光基本刺激Ｎが得られることになる。
【００４３】
続いて、ステップＳ１０４において、分光誤差算出部１２６は、ステップＳ１０１で入力された分光情報Ｒ（ｉ、ｊ、λ）と、ステップＳ１０３で算出された分光基本刺激Ｎ（ｉ，ｊ，λ）との分光誤差を、以下の（７）式のように算出する処理を行う。ここで、分光誤差Ｂ（ｉ，ｊ，λ）とする。
Ｂ（ｉ，ｊ，λ）＝Ｒ（ｉ，ｊ，λ）−Ｎ（ｉ，ｊ，λ）  ・・・（７）
【００４４】
続いて、ステップＳ１０５において、分光補助係数算出部１２８は、分光補助係数算出関数１２７を用いて、ステップＳ１０４で算出された分光誤差から、画素位置（ｉ，ｊ）における分光補助係数Ｎｐ（ｉ，ｊ）を、以下の（８）式のように算出する処理を行う。
Ｎｐ（ｉ，ｊ）＝ＶT×Ｂ（ｉ，ｊ，λ）  ・・・（８）
【００４５】
ここで、（８）式において、Ｖはサイズ３６×３の分光補助係数算出関数１２７を表す行列である。本実施形態では、分光補助係数Ｎｐ（ｉ，ｊ）は、３つの係数で構成され、各係数をＰ、Ｑ、Ｒと呼ぶことにする。そして、分光補助係数算出部１２８は、ステップＳ１０５で算出した分光補助係数を色処理部１４０に出力する。
【００４６】
また、ステップＳ１０２で算出された三刺激値（Ｎｃ）から分光補助係数Ｎｐを算出する一方で、並行して、ステップＳ１０６において、均等色空間への変換部１２３は、当該三刺激値から均等色空間への変換を行って、基本刺激値を算出する処理を行う。本実施形態では、ＣＩＥＬＡＢを均等色空間として用いる。そして、三刺激値（Ｎｃ）からＬ＊ａ＊ｂ＊値の変換は、例えば、以下の（９）式〜（１１）式に従って行われる。
Ｌ＊＝１１６（ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−１６／１１６）  ・・・（９）
ａ＊＝５００（ｆ（Ｘ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙ／Ｙｎ））  ・・・（１０）
ｂ＊＝２００（ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚ／Ｚｎ））  ・・・（１１）
【００４７】
ここで、（９）式〜（１１）式における関数ｆ（ｘ）は、
ｆ（ｘ）＝ｘ＾（１／３）      （ｘ＞０．００８８５６）
ｆ（ｘ）＝７．７８７ｘ＋１６／１１６      （ｘ≦０．００８８５６）
のように定義される。
また、（９）式〜（１１）式において、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは、測定光源下における基準白色における三刺激値である。
【００４８】
そして、均等色空間への変換部１２３は、ステップＳ１０６で算出した基本刺激値を色処理部１４０に出力する。
【００４９】
ステップＳ１０５、Ｓ１０６の処理が終了すると、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０７に進むと、分光情報分解部１２０は、分光画像データ入力部１１０から入力される分光画像データの全ての画素に対して、分光補助係数の算出処理及び基本刺激値の算出処理を行ったか否かを判断する。
【００５０】
ステップＳ１０７の判断の結果、分光画像データの全ての画素に対しては分光補助係数の算出処理及び基本刺激値の算出処理を行っていない場合（即ち、未処理の画素がある場合）には、ステップＳ１０８に進む。
【００５１】
ステップＳ１０８に進むと、分光情報分解部１２０は、分光画像データ入力部１１０から入力される分光画像データにおける処理対象の画素位置を更新する処理を行う。その後、ステップＳ１０１に戻り、三刺激値算出部１２２は、ステップＳ１０８で更新された画素位置における分光情報の入力を受け付けて、ステップＳ１０２以降の処理が再度行われる。
【００５２】
一方、ステップＳ１０７の判断の結果、分光画像データの全ての画素に対して、分光補助係数の算出処理及び基本刺激値の算出処理が行われた場合には、図３のフローチャートにおける処理を終了する。
【００５３】
なお、本例では、分光画像データの各画素の処理のタイミング、即ちステップＳ１０５及びＳ１０６において、それぞれ、分光補助係数及び基本刺激値を色処理部１４０に出力するようにしているが、本実施形態は、この態様に限られない。例えば、ステップＳ１０７において分光画像データの全ての画素に対して処理が終了したと判断された後に、全ての画素における処理結果をまとめて色処理部１４０に出力する態様も適用可能である。
【００５４】
また、本実施形態では、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値とＰＱＲ値を併せ持つ６次元の色空間をＬａｂＰＱＲと呼ぶことにする。
【００５５】
＜分光基本刺激算出関数、分光補助係数算出関数＞
次に、図２に示す分光基本刺激算出関数１２４と分光補助係数算出関数１２７の決定方法について、図５のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００５６】
図５は、図２に示す分光基本刺激算出関数１２４と分光補助係数算出関数１２７の決定方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００５７】
まず、ステップＳ２０１において、分光情報分解部１２０は、分光基本刺激算出関数１２４及び分光補助係数算出関数１２７を決定するのにあたり、プリント物等の分光反射率を含むデータ群（分光反射率群）を取得する。ここで、取得するデータ群としては、例えば、ＧｒｅｔａｇＭａｃｂｅｔｈ社製のＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒ、ＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒＤＣ、或いは、Ｍｕｎｓｅｌｌ  Ｂｏｏｋ  ｏｆ  Ｃｏｌｏｒ等を用いることができる。なお、取得するデータ群は、色空間内にランダムに分布するデータ群であれば適用可能であり、前述したデータ群に限定されるものではない。また、本実施形態では、画像形成部１５０で形成され、ＣＩＥＬＡＢ空間にランダムに分布する７２９色の異なる色のプリントパッチを使用する。なお、パッチとは、一様な色分布を成す色票である。
【００５８】
続いて、ステップＳ２０２において、分光情報分解部１２０は、ステップＳ２０１で取得した分光反射率群から、各プリントパッチの三刺激値（Ｎｃ）を算出する。ここで、分光反射率から三刺激値（Ｎｃ）を算出する算出方法については、前述の通りである。
【００５９】
続いて、ステップＳ２０３において、分光情報分解部１２０は、ステップＳ２０２で算出した三刺激値から、入力の分光反射率を推定するための擬似逆行列を算出する。
【００６０】
続いて、ステップＳ２０４において、分光情報分解部１２０は、ステップＳ２０３で算出した擬似逆行列を、分光基本刺激算出関数Ｔ（分光基本刺激算出関数１２４）として内部に保持する。
【００６１】
以下の（１２）式に、ステップＳ２０３及びＳ２０４の処理のイメージを示す。
Ｔ＝Ｒ×ｐｉｎｖ（Ｎｃ）  ・・・（１２）
【００６２】
ここで、（１２）式において、Ｒは行方向に分光反射率を格納するサイズ３６×７２９の当該分光反射率群から成る行列、Ｎｃはサイズ３×７２９の三刺激値群から成る行列、ｐｉｎｖ（  ）は入力行列の擬似逆行列を求める関数である。
【００６３】
図６は、７２９色のプリントパッチから導出した行列Ｔ（分光基本刺激算出関数）の各波長に対応する係数（Ｘ、Ｙ、Ｚ）の一例を示す模式図である。この分光基本刺激算出関数Ｔ（分光基本刺激算出関数１２４）と三刺激値（Ｎｃ）を使用することで、分光情報分解部１２０は、入力の分光反射率を、以下の（１３）式に示すように推定することができる。
Ｎ＝Ｔ×Ｎｃ  ・・・（１３）
【００６４】
ここで、（１３）式において、Ｎは前述の分光基本刺激に該当する。しかしながら、先にも述べたように、１組の三刺激値に対して一意に分光反射率が決定されるため、（１３）式では、メタメリックペアを分別できる分光推定ができない。そして、メタメリックペアを識別するためには、三刺激値以外に分光情報を加味した補助的な指標が新たに必要となる。
【００６５】
そこで、図５のステップＳ２０５において、分光情報分解部１２０は、入力された分光情報Ｒと分光基本刺激との分光誤差を、以下の（１４）式のように算出する。
Ｂ＝Ｒ−Ｎ  ・・・（１４）
【００６６】
ここで、（１３）式において、行列Ｂには、７２９色のプリントパッチの分光誤差が全て格納されており、その行列サイズは３６×７２９となる。上記の分光誤差の算出により、従来の測色的色再現では同一の刺激値として扱われていたメタメリックペアについても、分光的な差異を導き出すことができる。
【００６７】
図７は、７２９色のプリントパッチにおける分光誤差のプロットの一例を示す模式図である。本実施形態では、プリントパッチ全体の分光誤差を最小にするように分光基本刺激算出関数Ｔを決定するため、ゼロ付近を中心に誤差が分布していることが確認できる。
【００６８】
ここで、再び、図５の説明に戻る。
ステップＳ２０６に進むと、分光情報分解部１２０は、分光誤差行列Ｂの主成分ベクトルｖｉを算出し、次に、ステップＳ２０７において、第１〜第３までの低次の主成分ベクトルを分光補助係数算出関数Ｖとして、以下の（１５）式のようにして内部に保持する。
Ｖ＝（ｖ１，ｖ２，ｖ３）  ・・・（１５）
【００６９】
ここで、（１５）式において、ｖ１は第１主成分ベクトル、ｖ２は第２主成分ベクトル、ｖ３は第２主成分ベクトルである。各主成分ベクトルは、３６×１のサイズである。
【００７０】
図８は、７２９色のプリントパッチから導出した行列Ｖ（分光補助係数算出関数）の各波長に対応する係数（Ｐ、Ｑ、Ｒ）の一例を示す模式図である。ステップＳ２０６の主成分ベクトルの算出に際しては、まず、分光誤差行列Ｂの共分散行列を、以下の（１６）式のように算出する必要がある。
Ｗ＝Ｂ×ＢT  ・・・（１６）
【００７１】
その後、以下の（１７）式を解くことによって、（１６）式における共分散行列の固有値λｉ、固有ベクトルｖｉ（ｉはベクトルの次元数）を求め、固有ベクトルを当該分光補助係数算出関数として扱う。
Ｗ×ｖｉ＝λｉ×ｖｉ  ・・・（１７）
【００７２】
図５のステップＳ２０７の処理が終了すると、図５に示すフローチャートにおける処理が終了する。以上の処理により、分光基本刺激算出関数Ｔ（分光基本刺激算出関数１２４）と分光補助係数算出関数Ｖ（分光補助係数算出関数１２７）が決定される。
【００７３】
なお、分光反射率から基本刺激値Ｎｃと分光補助係数Ｎｐを導出する過程は、前述の分光情報分解部１２０で行われるが、三刺激値Ｎｃと分光補助係数Ｎｐから対応する分光反射率を再構築することも可能である。この際、分光再構築に用いる変換式は、以下の（１８）式の通りである。
Ｒ'＝Ｎ＋Ｂ
＝Ｔ×Ｎｃ＋Ｖ×Ｎｐ  ・・・（１８）
【００７４】
ここで、（１８）式において、Ｒ'は再構築された分光反射率である。（１８）式の右辺、第二項がメタメリックペアにおける分光的な差異を表している。
【００７５】
＜色変換テーブル作成部の内部構成＞
次に、図１に示す色変換テーブル作成部１３０の内部構成について説明する。
図９は、図１に示す色変換テーブル作成部１３０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【００７６】
色変換テーブル作成部１３０は、図９に示すように、初期値設定部１３１、ループ処理部１３２、プリンタ色予測部１３３、格子点設定部１３４、評価値演算部１３６、終了判定部１３７、及び、最適化部１３８を有して構成されている。また、評価値演算部１３６は、評価関数１３５を用いて評価値の演算を行う構成となっている。
【００７７】
初期値設定部１３１は、色変換テーブル１４３の作成時に必要となるパラメータの初期値を設定する処理を行う。ループ処理部１３２は、当該パラメータを順次更新する処理を行う。プリンタ色予測部１３３は、画像形成部１５０によって形成される色を予測する処理を行う。
【００７８】
格子点設定部１３４は、色変換テーブル１４３の格子点を設定し、基本刺激値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）と分光補助係数（ＰＱＲ）を出力する処理を行う。
【００７９】
評価関数１３５は、評価値演算部１３６で評価値を演算する際に用いられる。評価値演算部１３６は、格子点設定部１３４から入力される基本刺激値及び分光補助係数と、分光情報分解部１２０から与えられる基本刺激値及び分光補助係数とを比較し、評価関数１３５を用いて、比較結果を評価値として演算する処理を行う。
【００８０】
終了判定部１３７は、ループ処理を終了するか否かを判定する処理を行う。最適化部１３８は、プリンタ色予測部１３３に与える次の出力色を探索する処理を行う。
【００８１】
以下、図９に示す色変換テーブル作成部１３０の動作について説明する。
図１０は、図９に示す色変換テーブル作成部１３０（更には分光情報分解部１２０）の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、ステップＳ３０１において、格子点設定部１３４は、色変換テーブル１４３に組み込む格子点の位置等を設定する。本実施形態では、基本刺激値としてＬ＊ａ＊ｂ＊値、分光補助係数としてＰＱＲ値を使用する。この際、形成する色変換テーブル１４３は、前述のＬａｂＰＱＲの分光空間で構成され、その次元数は６次元とする。
【００８３】
また、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における格子数は１７×１７×１７とし、各軸に対して、以下の（１９）式〜（２１）式に示すように、均等にサンプリングを行う。
Ｌ＊＝０，６．２５，１２．５，・・・，９３．７５，１００，  ・・・（１９）
ａ＊＝−１２８，−１１２，−９６，・・・，１１２，１２８，  ・・・（２０）
ｂ＊＝−１２８，−１１２，−９６，・・・，１１２，１２８，  ・・・（２１）
【００８４】
また、ＰＱＲ空間の格子点の設定は７×７×７とし、以下の（２２）式〜（２４）式に示すように、均一にサンプリングを行う。
Ｐ＝−１．２，−０．８，−０．４，０，０．４，０．８，１．２，  ・・・（２２）
Ｑ＝−１．２，−０．８，−０．４，０，０．４，０．８，１．２，  ・・・（２３）
Ｒ＝−１．２，−０．８，−０．４，０，０．４，０．８，１．２，  ・・・（２４）
【００８５】
続いて、ステップＳ３０２において、初期値設定部１３１は、最初に計算対象とする格子点ＬａｂＰＱＲ＿ｉｎ（ｎ）（ただしｎは着目格子点）を指定する処理を行う。例えば、格子点ＬａｂＰＱＲ＿ｉｎ（１）＝（０，−１２８，−１２８，−１．２，−０．８，−０．６）を初期値に設定する。
【００８６】
続いて、ステップＳ３０３において、初期値設定部１３１は、最適処理を行うのに当たり、適当な出力色を初期値として設定する。ここでは、例えば、乱数発生装置（不図示）によって乱数を発生させた結果を初期値として設定する。
【００８７】
続いて、ステップＳ３０４において、プリンタ色予測部１３３は、前記出力色に対応するプリントの分光反射率を推定する処理を行う。このプリンタの色予測には、例えば、Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒモデルを用いる。
【００８８】
続いて、ステップＳ３０５において、分光情報分解部１２０は、プリンタ色予測部１３３で予測されたプリントの分光反射率を受信し、当該プリントの分光反射率を基本刺激値と分光補助係数に分解する処理を行う。
【００８９】
続いて、ステップＳ３０６において、評価値演算部１３６は、格子点設定部１３４から供給される注目格子点のＬａｂＰＱＲ＿ｉｎ（ｎ）値と、分光情報分解部１２０から供給される基本刺激値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）及び分光補助係数（ＰＱＲ値）とを比較し、評価関数１３５を用いて、２組のＬａｂＰＱＲ値の一致度を示す評価値Ｅｖａｌを算出して評価を行う。
【００９０】
続いて、ステップＳ３０７において、終了判定部１３７は、評価値Ｅｖａｌが終了条件（評価値が一定値以下、或いは、ループ処理を繰り返した後、評価値Ｅｖａｌが収束した）を満たすか否かを判断する。
【００９１】
ステップＳ３０７の判断の結果、終了条件を満たさない場合には、ステップＳ３０８に進む。
【００９２】
ステップＳ３０８に進むと、最適化部１３８は、プリンタ色予測部１３３等に与える最適な次の出力色を設定し、出力色を更新する処理を行う。その後、ステップＳ３０４に戻って、更新した出力色に基づき、ステップＳ３０４以降の処理を再度行う。例えば、最適化部１３８による次の出力色の探索法としては、準ニュートン法を使用する。
【００９３】
一方、ステップＳ３０７の判断の結果、終了条件を満たす場合には、ステップＳ３０９に進む。
【００９４】
ステップＳ３０９に進むと、例えば終了判定部１３７は、出力色をＬａｂＰＱＲ＿ｉｎ（ｎ）における最適値として色変換テーブル１４３に保存（格納）する処理を行う。
【００９５】
続いて、ステップＳ３１０において、例えば終了判定部１３７は、全ての格子点について最適な出力値が確定したか否かを判断する。
【００９６】
ステップＳ３１０の判断の結果、全ての格子点については最適な出力値が確定していない場合には、ステップＳ３１１に進む。
【００９７】
ステップＳ３１１に進むと、色変換テーブル作成部１３０（例えば初期値設定部１３１）は、未処理のＬａｂＰＱＲ値に更新する処理を行う。その後、ステップＳ３０３に戻って、更新したＬａｂＰＱＲ値に基づき、ステップＳ３０３以降の処理を再度行う。
【００９８】
一方、ステップＳ３１０の判断の結果、全ての格子点について最適な出力値が確定した場合には、図１０に示すフローチャートの処理を終了する。以上の図１０に示すフローチャートの処理により、色変換テーブル１４３が作成される。
【００９９】
＜評価値演算部の内部構成＞
次に、図９に示す評価値演算部１３６の内部構成について説明する。
図１１は、図９に示す評価値演算部１３６の内部構成の一例を示すブロック図である。
【０１００】
評価値演算部１３６は、図１１に示すように、測色的色再現評価値算出部１３６１、分光的色再現評価値算出部１３６２、色材の色特性１３６３、重み係数データベース１３６４、重み係数設定部１３６５、及び、評価値算出部１３６６を有して構成されている。
【０１０１】
測色的色再現評価値算出部１３６１は、格子点設定部１３４から入力される基本刺激値（１）と、分光情報分解部１２０から入力される基本刺激値（２）との２組の基本刺激値に基づいて、測色的色再現に係る評価値を算出する処理を行う。
【０１０２】
分光的色再現評価値算出部１３６２は、格子点設定部１３４から入力される分光補助係数（１）と、分光情報分解部１２０から入力される分光補助係数（２）との２組の分光補助係数に基づいて、分光的色再現に係る評価値を算出する処理を行う。
【０１０３】
色材の色特性１３６３は、画像形成部１５０におけるカラー記録装置に具備される色材の色特性である。例えば、色材の色特性１３６３は、ＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される特定の環境光源下における三刺激値又は当該三刺激値から派生する色彩値である。重み係数データベース１３６４は、基本刺激値と色材の色特性１３６３を加味して構築される、分光的色再現と測色的色再現との重み係数を格納するデータベースである。
【０１０４】
重み係数設定部１３６５は、重み係数データベース１３６４を参照し、格子点設定部１３４から入力される基本刺激値（１）に応じて、分光的色再現と測色的色再現との重み係数を設定する処理を行う。
【０１０５】
評価値算出部１３６６は、測色的色再現評価値算出部１３６１と分光的色再現評価値算出部１３６２において算出された両評価値に対して、重み係数設定部１３６５で設定され重み係数を用いた演算を行い、評価関数１３５を用いて評価値を算出する処理を行う。
【０１０６】
以下、図１１に示す評価値演算部１３６の動作について説明する。
図１２は、図１１に示す評価値演算部１３６の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１０７】
まず、ステップＳ４０１において、測色的色再現評価値算出部１３６１は、測色的色再現に係る測色的色再現評価値を算出する処理を行う（第１の算出ステップ）。ここで、このステップＳ４０１の処理を行う測色的色再現評価値算出部１３６１は、第１の算出手段を構成する。
【０１０８】
具体的に、測色的色再現評価値算出部１３６１は、格子点設定部１３４からの基本刺激値（１）と、分光情報分解部１２０からの基本刺激値（２）との２組の基本刺激値の一致度（評価値）を、以下の（２５）式の色差式によって算出する。
Ｅｖａｌ＿Ｌａｂ＝ΔＥａｂ  ・・・（２５）
【０１０９】
なお、（２５）式では、測色的色再現の評価値においてΔＥａｂを用いているが、（２５）式に採用可能な色差式は、これに限定されるわけではない。例えば、ΔＥ９４、ΔＥ００、或いは、色差に類似する手段を用いても差し支えない。即ち、測色的色再現評価値算出部１３６１で算出される測色的色再現評価値は、例えば、色差または当該色差から派生する値である。
【０１１０】
続いて、ステップＳ４０２において、分光的色再現評価値算出部１３６２は、分光的色再現に係る分光的色再現評価値を算出する処理を行う（第２の算出ステップ）。ここで、このステップＳ４０２の処理を行う分光的色再現評価値算出部１３６２は、第２の算出手段を構成する。
【０１１１】
具体的に、格子点設定部１３４からの分光補助係数（１）と、分光情報分解部１２０からの分光補助係数（２）との２組の分光補助係数の一致度（評価値）を、以下の（２６）式によって算出する。
Ｅｖａｌ＿ＰＱＲ＝ΔＰＱＲ  ・・・（２６）
【０１１２】
なお、（２６）式において、ΔＰＱＲは、ＰＱＲ空間におけるユークリッド距離を表す。即ち、測色的色再現評価値算出部１３６１で算出される測色的色再現評価値は、例えば、分光補助係数で構成される空間での距離または当該距離から派生する値である。
【０１１３】
続いて、ステップＳ４０３において、重み係数設定部１３６５は、重み係数データベース１３６４を参照して、格子点設定部１３４から入力される基本刺激値（１）に応じて、測色的色再現と分光的色再現の重み付けを制御する重み係数αを設定する。ここで、本実施形態では、重み係数αは、画像形成部１５０におけるカラー記録装置（画像出力装置）に具備される色材の色特性１３６３に応じて決定される構成である。この重み係数αの設定方法の詳細については、後述する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ４０４において、評価値算出部１３６６は、測色的色再現評価値及び分光的色再現評価値の各評価値に対して、基本刺激値を入力値として設定される重み係数αを用いた演算を行って、重み付けされた評価値を算出する（第３の算出ステップ）。ここで、このステップＳ４０４の処理を行う評価値算出部１３６６は、第３の算出手段を構成する。
【０１１５】
具体的に、評価値算出部１３６６は、以下の（２７）式によって、重み付けされた評価値を算出する。
Ｅｖａｌ＝Ｅｖａｌ＿Ｌａｂ＋α（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）×Ｅｖａｌ＿ＰＱＲ  ・・（２７）
【０１１６】
ここで、（２７）式の右辺は、評価関数１３５に相当するものである。即ち、評価関数１３５は、測色的色再現評価値と分光的色再現評価値の各評価値、基本刺激値を入力値として設定される重み係数αにより設定される。
【０１１７】
ステップＳ４０４の処理が終了すると、図１２のフローチャートの処理が終了し、この図１２のフローチャートの処理により、出力色算出部１４４で出力色を算出する際の評価値Ｅｖａｌ（（２７）式）が決定される。
【０１１８】
その後、出力色算出部１４４において、前記重み付けされた評価値を用いて、画像形成部１５０におけるカラー記録装置（画像出力装置）で画像を出力する際の出力色を算出する処理が行われる（第４の算出ステップ）。この処理を行う出力色算出部１４４は第４の算出手段を構成する。
【０１１９】
＜重み係数の設定＞
次に、図１２のステップＳ４０３において、重み係数設定部１３６５で行われる重み係数αの設定について説明する。
【０１２０】
本実施形態で扱う、画像形成部１５０におけるカラー記録装置には、ＣＭＹＫの色材にＲＧＢの特色の色材を具備している。したがって、これらの色材が分布する色領域においては、ＣＭＹの色材の組合せによって実現される色以外にも、ＲＧＢの色材によって再現できる色領域が発生する。例えば、青色領域を再現するためには、ＣとＭの色材の混成によっても実現可能であるし、Ｂの色材を相対的に多く使用することでも実現可能である。
【０１２１】
図１３は、ＣＩＥＬＡＢ空間における特色色材領域及びグレイ領域の分布位置の一例を示す模式図である。具体的に、図１３には、特色色材領域として、特色色材領域１３０１〜１３０３が示されており、グレイ領域として、Ｋの色材によって色再現可能なグレイ領域（無彩色領域）１３０４が示されている。
【０１２２】
図１３に示すこれらの色領域では、特定の観察環境下おける三刺激値を表現する色材の組合せが複数発生することから、メタメリックペアが複数存在し、分光的色再現の実施に適している色領域である。一方、上記の色領域に含まれない領域は、唯一の色材の組合せによってのみ色再現可能であるため、観察環境を変化させた場合における色の一致度は低くなる。そして、本実施形態では、このような色材の色特性を考慮して、重み係数αを設定する。
【０１２３】
図１４は、ＣＩＥＬＡＢ空間における重み係数αの分布の一例を示す模式図である。具体的に、図１４には、特色色材を具備するカラー記録装置における重み係数の分布の一例が示されている。また、図１４では、図１４（ａ）に、Ｌ＊＝５０における重み係数の分布をａ＊ｂ＊断面図として示しており、また、図１４（ｂ）に、Ｌ＊＝２０における重み係数の分布をａ＊ｂ＊断面図として示している。
【０１２４】
図１３で示した特色色材領域１３０１〜１３０３とグレイ領域１３０４は、メタメリックペアが複数存在し、分光的色再現が比較的実現しやすいことから、重み係数の値を相対的に高く設定する。一方で、分光的色再現の実現が比較的難しい色領域については、測色的色再現の比重と高め、重み係数の値を相対的に低く設定する。さらに、カラー記録装置の色再現範囲の境界付近で不連続な色再現とならないように、当該色再現範囲の外における重み係数は一様にゼロとせず、徐々に小さく変化するように設定する。
【０１２５】
本実施形態では、ＲＧＢの特色色材を具備するカラー記録装置における重み係数の分布について言及したが、重み係数の設定は、使用される色材によって異なる設定とすることが好ましい。また、特色色材を具備しないＣＭＹＫの４色の色材を具備するカラー記録装置でも同様の技術的思想に基づいて重み係数の設定が可能である。
【０１２６】
図１５は、ＣＭＹＫの４色の色材を具備するカラー記録装置における重み係数αの分布をＣＩＥＬＡＢ空間にプロットした一例を示す模式図である。具体的に、図１５には、特色色材を具備しないカラー記録装置における重み係数の分布の一例が示されている。また、図１５では、図１５（ａ）に、Ｌ＊＝５０における重み係数の分布をａ＊ｂ＊断面図として示しており、また、図１５（ｂ）に、Ｌ＊＝２０における重み係数の分布をａ＊ｂ＊断面図として示している。
【０１２７】
ここでは、グレイ領域付近の重み係数を相対的に高く設定し、カラー記録装置の色再現範囲の外側に向かって徐々に重み係数の値を減少させる構成となっている。
【０１２８】
以上のような構成により、分光的色再現が実現できる色領域と実現できない色領域の境界部において、観察環境の変化に対しても滑らかな色再現を可能としている。
【０１２９】
＜出力色算出部＞
次に、図１の出力色算出部１４４の処理について説明する。
図１の出力色算出部１４４では、色変換テーブル１４３を参照して、基本刺激値入力端子１４１から供給される基本刺激値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）と、分光補助係数入力端子１４２から供給される分光補助係数（ＰＱＲ値）に対する出力色を算出する。より具体的には、着目点の近傍にある色変換テーブル１４３の格子点に格納された出力色を用いて、多次元の補間処理によって出力色を算出する。この際、多次元の補間処理としては、線形補間、キュービック補間などがある。本実施形態では、例えば、線形補間を用いて出力色を算出し決定する。
【０１３０】
なお、本実施形態では、一例として、１７×１７×１７×７×７×７サイズの色変換テーブル１４３について言及したが、格子点の間隔、格子点の定義域、格子点数については、必要に応じて変更可能である。また、格子点設定部１３４がユーザーインターフェイスを有し、ユーザーの指定に応じて、格子点の間隔、格子点の定義域、格子点を任意に設定する形態であっても差し支えない。
【０１３１】
＜重み係数の変化と色再現との関係＞
次に、重み係数の変化と色再現との関係について説明する。
【０１３２】
本実施形態における画像処理装置１００−１の有効性を検証するため、測色的色再現と分光的色再現の比重を制御する重み係数αの変化と、カラー記録装置にて出力される刺激値の変動を図１６に示す方法にて評価した。
【０１３３】
図１６は、図１に示す画像形成部１５０におけるカラー記録装置において出力される刺激値の変動の一例を示す模式図である。具体的に、図１６では、カラー記録装置の色再現範囲外に位置する入力刺激値Ｉが対応する、当該色再現範囲内に存在する刺激値を黒点群にてプロットしたものである。入力刺激値Ｉには異なるＰＱＲ値を持つ５つのＬａｂＰＱＲの刺激値があり、各刺激値は、同一のＣＩＥＬＡＢ値を保持している。なお、図１６では、重み係数αが非ゼロの場合を例示している。
【０１３４】
図１７は、異なる重み係数αにおいて、図１に示す画像形成部１５０におけるカラー記録装置の色再現範囲外に位置する入力刺激値が当該カラー記録装置の色再現範囲内にマッピングされる様子の一例を示す模式図である。
【０１３５】
本例では、入力刺激値は、全て（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）＝（８３、０、１２８）のＣＩＥＬＡＢ値を有し、各入力刺激値は、異なるＰＱＲ値を保持している。具体的に、図１７では、図１７（ａ）に、重み係数αが０の場合における対応刺激値の分布を示し、図１７（ｂ）に、重み係数αが１．８の場合における対応刺激値の分布を示している。さらに、図１７では、図１７（ｃ）に、重み係数αが５．４の場合における対応刺激値の分布を示し、図１７（ｄ）に、重み係数αが９．０の場合における対応刺激値の分布を示している。
【０１３６】
図１７からも分かるように、重み係数αが大きくなるに従って、対応刺激値の分布範囲が大きくなっていることが確認できる。なお、重み係数α＝０とすると、全ての対応刺激値が同一点にマッピングされ、従来の測色的色再現と同じ結果となる。ここで、以下の（２８）式を用いて、対応刺激値の分布を定量的に表す。
【０１３７】
【数２】
2011040824.tif 000004
【０１３８】
（２８）式によれば、対応刺激値の組合せの中で最も大きな色差（ＣＩＥＤＥ２０００）を示す対応刺激値の組合せを抽出し、その組合せでの色差を対応させて対応刺激値の分布とする。ここで、重み係数αを０、１．８、５．４、９．０とした場合の対応刺激の分布は、それぞれ、０、１．５、３．２、４．６となっている。重み係数αを増大させ分光的色再現の比重を高めると、対応刺激値の分布範囲が比例して大きくなっていることがこの数値からも確認できる。
【０１３９】
対応刺激値の分布範囲が小さい場合には影響は少ないが、対応刺激値の分布範囲が大きくなってしまうと画質への悪影響が無視できない。つまり、特定の観察条件下で同じ色として知覚されるが分光的に異なる性質を有する２組の入力刺激値をカラー記録装置で出力すると、同一の観察条件下であるにも関わらず、異なる色として知覚される弊害をもたらす。
【０１４０】
また、上記の説明で用いた（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）＝（８３、０、１２８）以外の入力刺激値を用いて、カラー記録装置の色再現範囲外に位置する複数の入力刺激についても同様の検証を行った。
【０１４１】
図１８は、異なる重み係数における入力刺激値と対応刺激値との平均色差と、対応刺激値の分布との関係の一例を示す模式図である。図１８では、６段階の重み係数αにおける入力刺激値と対応刺激値の平均色差（図１６参照）と、対応刺激値の分布との関係をプロットしたものである。
【０１４２】
具体的に、６段階の重み係数αには、０、１．８、３．６、５．４、７．２、９．０を使用している。図１８からも分かるが、入力刺激値と対応刺激値との平均色差が大きくなる状況下、即ち入力刺激値がカラー記録装置の色再現範囲から徐々に離れる状況下では、同一の重み係数においても、対応刺激値の分布範囲が大きくなる傾向がある。上述したような、同一の観察条件下で発生する色再現の弊害を緩和するためには、対応刺激値の分布範囲を一定値以内に定めることが有効であり、そのためには、カラー記録装置の色再現範囲から離れるのに従って、重み係数αを徐々に低く設定することが好ましい。
【０１４３】
また、これまでは、入力刺激値がカラー記録装置の色再現範囲外に位置する場合について言及したが、入力刺激値がカラー記録装置の色再現範囲内に位置する場合にも、同様のことが言える。
【０１４４】
図１９は、図１に示す画像形成部１５０におけるカラー記録装置の色再現範囲内における対応刺激値の分布範囲の一例を示す模式図である。図１９には、カラー記録装置の色再現範囲内における対応刺激値の分布範囲を濃淡で示しており、明るい領域は対応刺激値の分布が大きいことを示している。また、白色の領域はカラー記録装置の色再現範囲外であり、対応刺激値の分布範囲の計算を実施していない。また、図１９では、図１９（ａ）に、重み係数αがα＝５．４の場合を示し、図１９（ｂ）に、重み係数αがα＝９．０の場合を示している。
【０１４５】
図１９から、同一の重み係数であるにも関わらず、色領域に応じて対応刺激値の分布範囲が大きく異なることが確認できる。特に、変動範囲が大きい領域は、図１３で示した特色色材が分布していない色領域に該当することが分かっている。即ち、特色色材が分布する色領域では、重み係数を相対的に高く設定することで分光的色再現を積極的に実施するが、それ以外の特色色材が分布しない領域については、重み係数を相対的に低く設定する。このように色材の色特性に応じて、分光的色再現と測色的色再現の比重を切り替えることにより、分光的色再現が難しい領域について発生していた画質弊害、即ち同一の観察条件下であるにも関わらず異なる色として知覚される弊害を低減することができる。
【０１４６】
＜画像処理装置のハードウェア構成＞
次に、図１に示す画像処理装置１００−１のハードウェア構成について説明する。
図２０は、本発明の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【０１４７】
画像処理装置１００（画像処理装置１００−１）は、図２０に示すように、ＣＰＵ２００１、ＲＯＭ２００２、ＲＡＭ２００３、記憶装置２００４、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２００５、及び、入力装置２００６の各ハードウェア構成を有して構成されている。
【０１４８】
ＣＰＵ２００１は、ＲＯＭ２００２に記憶された制御プログラム或いは記憶装置２００４からＲＡＭ２００３にロードされた制御プログラムに従って、当該画像処理装置において行われる画像処理方法に係る各種の制御を行う。
【０１４９】
ＲＯＭ２００２は、各種パラメータやＣＰＵ２００１が実行する制御プログラムなどを格納している。ＲＡＭ２００３は、ＣＰＵ２００１による各種の制御の実行時に作業領域を提供するとともに、ＣＰＵ２００１により実行される、ロードされた制御プログラムを記憶する。
【０１５０】
記憶装置２００４は、例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード等で形成されている。記憶装置２００４がハードディスクの場合には、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピー（登録商標）ディスク等からインストールされた各種プログラムや処理される各種データ（画像データ、色変換テーブル等）が記憶されている。
【０１５１】
Ｉ／Ｆ２００５は、例えば、プリンタ等の各種の画像出力装置と接続される。入力装置２００６は、マウスやキーボード等の各種の入力装置であり、ユーザーインターフェイスの役割を果たす。
【０１５２】
ここで、図１の分光画像データ入力部１１０は、例えば、図２０のＣＰＵ２００１及びＲＯＭ２００２或いは記憶装置２００４に記憶されている制御プログラム、並びに、入力装置２００６から構成されている。また、図１の分光情報分解部１２０、色変換テーブル作成部１３０及び色処理部１４０は、例えば、図２０のＣＰＵ２００１及びＲＯＭ２００２或いは記憶装置２００４に記憶されている制御プログラム、並びに、記憶装置２００４等から構成されている。また、図１の画像形成部１５０は、例えば、図２０のＣＰＵ２００１及びＲＯＭ２００２或いは記憶装置２００４に記憶されている制御プログラム、Ｉ／Ｆ２００５、並びに、記憶装置２００４等から構成されている。
【０１５３】
なお、本実施形態では、色空間の一例として６次元のＬａｂＰＱＲを用いて説明したが、ＣＩＥＬＡＢに付随する分光空間の次元数は３次元に限定されるものではない。例えば、第１主成分ベクトルに対応するＰ値とＣＩＥＬＡＢで構成される４次元の色空間、第１主成分ベクトルと第２主成分ベクトルに対応するＰＱ値とＣＩＥＬＡＢで構成される５次元の色空間であっても適用可能である。更には、第４主成分ベクトル以降も加味した７次元以上の色空間を用いた場合にも本実施形態は実行可能である。
【０１５４】
以上説明したように、第１の実施形態に係る画像処理装置１００−１では、カラー記録装置に搭載される色材の色特性１３６３を考慮して分光的色再現と測色的色再現の比重を切り替えるようにしている。かかる構成によれば、分光的色再現が達成できる色領域と達成できない色領域の境界部において、観察環境の変化に対しても滑らかな色再現を実現することができる。さらに、分光的色再現が実現できない色領域に対しては、測色的色再現を優先した画像の出力が可能となる。
【０１５５】
また、多次元の分光空間ＬａｂＰＱＲを基調とした色変換テーブル１４３を使用してカラー記録装置で画像を出力する際の出力色を算出し決定することにより、高速に出力画像を得ることが可能である。
【０１５６】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【０１５７】
本発明の第１の実施形態では、出力色算出部１４４において、色変換テーブル１４３を使用して、出力色を決定する形態であった。これに対して、第２の実施形態では、当該色変換テーブルを使用せずに演算によって出力色を決定する形態である。
【０１５８】
＜画像処理装置（色処理装置）の機能構成＞
図２１は、本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。ここで、図２１に示す画像処理装置を「画像処理装置１００−２」として説明を行う。また、図２１において、図１と同様の構成については、同じ符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１５９】
画像処理装置１００−２は、図２１に示すように、分光画像データ入力部１１０、分光情報分解部１２０、色処理部２４０、及び、画像形成部１５０の各機能構成を有して構成されている。即ち、画像処理装置１００−２は、図１に示す画像処理装置１００−１の色処理部１４０の出力色算出部１４４の機能を変更して色処理部２４０の出力色算出部２４１とし、図１に示す色変換テーブル１４３及び色変換テーブル作成部１３０を削除した形態である。
【０１６０】
出力色算出部２４１は、分光情報分解部１２０から入力された基本刺激値と分光補助係数に基づいて、画像形成部１５０に具備される出力色を算出して決定する。
【０１６１】
＜出力色算出部の内部構成＞
次に、図２１に示す出力色算出部２４１の内部構成について説明する。
図２２は、図２１に示す出力色算出部２４１の内部構成の一例を示すブロック図である。ここで、図２２において、図９に示す色変換テーブル作成部１３０の内部構成と同様の構成については同じ符号を付しており、その詳細な説明は省略する。
【０１６２】
出力色算出部２４１は、図２２に示すように、初期値設定部１３１、ループ処理部１３２、プリンタ色予測部１３３、格子点設定部１３４、評価値演算部２４１１、終了判定部２４１２、及び、最適化部１３８を有して構成されている。また、評価値演算部２４１１は、評価関数１３５を用いて評価値の演算を行う構成となっている。さらに、出力色算出部２４１には、図２１に示す基本刺激値入力端子１４１、分光補助係数入力端子１４２及び出力端子１４５が設けられている。
【０１６３】
即ち、出力色算出部２４１は、図９に示す色変換テーブル作成部１３０の評価値演算部１３６及び終了判定部１３７の機能を変更してそれぞれ評価値演算部２４１１及び終了判定部２４１２とし、図９に示す格子点設定部１３４を削除した形態である。また、評価値演算部２４１１の内部構成については、情報の入力先が異なるものの、図１１に示す評価値演算部１３６の内部構成と同様のものとなる。
【０１６４】
さらに、出力色算出部２４１は、図９に示す色変換テーブル作成部１３０に対して、基本刺激値入力端子１４１、分光補助係数入力端子１４２及び出力端子１４５を追加した形態である。
【０１６５】
以下、図２２に示す出力色算出部２４１の動作について説明する。
図２３は、図２２に示す出力色算出部２４１（更には分光情報分解部１２０）の動作における処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１６６】
まず、ステップＳ５０１において、評価値演算部２４１１は、基本刺激値入力端子１４１から基本刺激値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）と、分光補助係数入力端子１４２から分光補助係数（ＰＱＲ値）の入力を行う。具体的に、ここで入力される基本刺激値及び分光補助係数は、処理対象の画素において、分光情報分解部１２０から最初に入力される値である。
【０１６７】
続いて、ステップＳ５０２において、初期値設定部１３１は、図１０のステップＳ３０２と同様に、最初に計算対象とする格子点ＬａｂＰＱＲ＿ｉｎ（ｎ）（ただしｎは着目格子点）を指定する処理を行う。
【０１６８】
続いて、ステップＳ５０３において、初期値設定部１３１は、図１０のステップＳ３０３と同様に、最適処理を行うのに当たり、適当な出力色を初期値として設定する。
【０１６９】
続いて、ステップＳ５０４において、プリンタ色予測部１３３は、図１０のステップＳ３０４と同様に、前記出力色に対応するプリントの分光反射率を推定する処理を行う。
【０１７０】
続いて、ステップＳ５０５において、分光情報分解部１２０は、図１０のステップＳ３０５と同様に、プリンタ色予測部１３３で予測されたプリントの分光反射率を受信し、当該プリントの分光反射率を基本刺激値と分光補助係数に分解する処理を行う。
【０１７１】
続いて、ステップＳ５０６において、評価値演算部１３６は、まず、ステップＳ５０５の処理で得られた基本刺激値及び分光補助係数を分光情報分解部１２０から受信する。そして、評価値演算部１３６は、ステップＳ５０１で入力した基本刺激値及び分光補助係数と、当該受信した基本刺激値及び分光補助係数とをそれぞれ比較し、評価関数１３５を用いて、２組のＬａｂＰＱＲ値の一致度を示す評価値Ｅｖａｌを算出して評価を行う。この具体的な評価方法は、第１の実施形態と同様である。
【０１７２】
続いて、ステップＳ５０７において、終了判定部１３７は、図１０のステップＳ３０７と同様に、評価値Ｅｖａｌが終了条件（評価値が一定値以下、或いは、ループ処理を繰り返した後、評価値Ｅｖａｌが収束した）を満たすか否かを判断する。
【０１７３】
ステップＳ５０７の判断の結果、終了条件を満たさない場合には、ステップＳ５０８に進む。
【０１７４】
ステップＳ５０８に進むと、最適化部１３８は、図１０のステップＳ３０３と同様に、プリンタ色予測部１３３等に与える最適な次の出力色を設定し、出力色を更新する処理を行う。その後、ステップＳ５０４に戻って、更新した出力色に基づき、ステップＳ５０４以降の処理を再度行う。
【０１７５】
一方、ステップＳ５０７の判断の結果、終了条件を満たす場合には、ステップＳ５０９に進む。
【０１７６】
ステップＳ５０９に進むと、例えば最適化部１３８は、出力色をＬａｂＰＱＲ＿ｉｎ（ｎ）における最適値として出力端子１４５を介して画像形成部１５０に出力する。
【０１７７】
続いて、ステップＳ５１０において、例えば終了判定部１３７は、全ての画素に対して出力色の算出処理が終了したか否かを判断する。
【０１７８】
ステップＳ５１０の判断の結果、全ての画素については出力色の算出処理が終了していない場合（即ち、未処理の画像がある場合）には、ステップＳ５１１に進む。
【０１７９】
ステップＳ５１１に進むと、出力色算出部２４１は、未処理の画素に基づき出力画素位置を更新する処理を行う。その後、ステップＳ５０１に戻って、更新した画素位置に基づき、ステップＳ５０１以降の処理を再度行う。
【０１８０】
一方、ステップＳ５１０の判断の結果、全ての画素について出力色の算出処理が終了した場合には、図２３に示すフローチャートの処理を終了する。
【０１８１】
なお、本実施形態では、色空間の一例として６次元のＬａｂＰＱＲを用いて説明したが、ＣＩＥＬＡＢに付随する分光空間の次元数は３次元に限定されるものではない。例えば、第１主成分ベクトルに対応するＰ値とＣＩＥＬＡＢで構成される４次元の色空間、第１主成分ベクトルと第２主成分ベクトルに対応するＰＱ値とＣＩＥＬＡＢで構成される５次元の色空間であっても適用可能である。更には、第４主成分ベクトル以降も加味した７次元以上の色空間を用いた場合にも本実施形態２は実行可能である。
【０１８２】
以上説明したように、第２の実施形態に係る画像処理装置１００−２よれば、色変換テーブル１４３を使用せずに演算によって出力色を算出し決定するため、出力色を算出する際に補間処理が発生せず、より正確な出力値を得ることが可能である。さらに、色変換テーブル１４３を保持しない構成であるため、当該色変換テーブルに必要とされるメモリを削除できる利点もある。
【０１８３】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
第１の実施形態（第２の実施形態も同様）では、一例として、図１４及び図１５に示されるような重み係数の分布を示したが、重み係数の分布はこれに限定されるものではない。例えば、記録モードに応じてカラー記録装置で使用される色材の組合せが異なる場合には、各記録モードに応じて重み係数の設定を異ならせる形態も、本発明の目的を達成でき、適用可能である。更に、重み係数設定部１３６５がユーザーインターフェイスを有し、ユーザーの指定に応じて、重み係数の分布を任意に設定する形態であっても差し支えない。
【０１８４】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
第１の実施形態（第２及び第３の実施形態も同様）では、基本刺激値から分光基本刺激を算出する分光基本刺激算出関数１２４を決定するのにあたり、プリント物等の分光反射率を含むデータ群を使用したが、これに限定されるものではない。例えば、分光基本刺激算出関数１２４の決定方法として、特定のデータ群を使用せず、等色関数と環境光源等を用いて算出し決定する形態でも差し支えない。
【０１８５】
第１の実施形態（第２及び第３の実施形態も同様）では、基本刺激値としてＣＩＥＬＡＢを用いる例について説明したが、その他の基本刺激を用いても差し支えない。例えば、ＣＩＥＬＵＶ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される特定の環境光源下における三刺激値、またはそれから派生して算出される色彩値（例えば、ＲＧＢ）を用いることも可能である。更には、見えの影響を加味したＣＩＥＣＡＭ９７、ＣＩＥＣＡＭ０２等のカラーアペアランスモデルを基本刺激値として採用した場合も適用可能である。
【０１８６】
（本発明の他の実施形態）
前述した本発明の各実施形態に係る画像処理装置１００を構成する図１及び図２１等の各機能構成に係る各手段は、例えばコンピュータのＣＰＵ（２００１）が記憶媒体（２００２或いは２００４）に記憶されているプログラムを実行することによって実現できる。また、画像処理装置１００による画像処理方法を示す図３、図５、図１０、図１２及び図２３の各ステップは、例えばコンピュータのＣＰＵ（２００１）が記憶媒体（２００２或いは２００４）に記憶されているプログラムを実行することによって実現できる。このプログラム（コンピュータプログラム）及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。
【図１】
2011040824.tif 000005
【図２】
2011040824.tif 000006
【図３】
2011040824.tif 000007
【図４】
2011040824.tif 000008
【図５】
2011040824.tif 000009
【図６】
2011040824.tif 000010
【図７】
2011040824.tif 000011
【図８】
2011040824.tif 000012
【図９】
2011040824.tif 000013
【図１０】
2011040824.tif 000014
【図１１】
2011040824.tif 000015
【図１２】
2011040824.tif 000016
【図１３】
2011040824.tif 000017
【図１４】
2011040824.tif 000018
【図１５】
2011040824.tif 000019
【図１６】
2011040824.tif 000020
【図１７】
2011040824.tif 000021
【図１８】
2011040824.tif 000022
【図１９】
2011040824.tif 000023
【図２０】
2011040824.tif 000024
【図２１】
2011040824.tif 000025
【図２２】
2011040824.tif 000026
【図２３】
2011040824.tif 000027