(57)【要約】【課題】粒状性の予測精度を向上させる。【解決手段】インク量空間を２次元平面にマッピングすることにより、２次元平面上の各位置が前記インク量に対応付けられたインク量マップを作成し、前記インク量マップにおいて均等に存在する複数の位置に対応する各インク量をテストインク量として取得し、各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、各粒状性パッチの粒状性指数を測定し、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成し、前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する。【選択図】図８
2011077974.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３種類以上のインク量で構成されるインク量空間を２次元平面にマッピングすることにより、２次元平面上の各位置が前記インク量に対応付けられたインク量マップを作成するマップ作成手段と、
前記インク量マップにおいて均等に存在する複数の位置に対応する各インク量をテストインク量として取得するテストインク量取得手段と、
各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷するパッチ印刷手段と、
各粒状性パッチの粒状性指数を測定する粒状性測定手段と、
各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成するニューラルネットワーク作成手段と、
前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する予測手段とを具備することを特徴とする粒状性予測装置。
【請求項２】
前記インク量マップは、該インク量マップにおいて均等に分布する複数のユニットが有するインク量を自己組織化することにより形成されるとともに、
各ユニットに対応する各インク量を前記テストインク量として取得することを特徴とする請求項１に記載の粒粒状性予測装置。
【請求項３】
各粒状性パッチの印刷媒体上における印刷位置は、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量が前記インク量マップに存在する位置に対応することを特徴とする請求項１に記載の粒状性予測装置。
【請求項４】
３種類以上のインク量で構成されるインク量空間を２次元平面にマッピングすることにより、２次元平面上の各位置が前記インク量に対応付けられたインク量マップを作成し、
前記インク量マップにおいて均等に存在する複数の位置に対応する各インク量をテストインク量として取得し、
各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、
各粒状性パッチの粒状性指数を測定し、
各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとして、ニューラルネットワークを作成し、
前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測することを特徴とする粒状性予測方法。
【請求項５】
請求項４に記載の粒状性予測方法によって予測された前記粒状性指数が所定の条件を満足する複数の前記インク量と、当該インク量によって印刷した場合に再現される色との対応関係を規定したプロファイルを作成することを特徴とするプロファイル作成方法。
【請求項６】
請求項５に記載の前記プロファイル作成方法によって作成された前記プロファイルを参照することにより前記インク量を取得する色変換手段と、
前記取得した前記インク量に基づいて印刷を実行させる印刷手段とを具備することを特徴とする印刷装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒状性予測装置、粒状性予測方法、プロファイル作成方法、および、印刷装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の粒状性を予測する技術として、インク量セットをハーフトーン処理し、ハーフトーンデータに基づいて印刷用紙上のインクドット分布を推測し、そのインクドット分布に基づいて粒状性を定量化するものが知られている（特許文献１、参照。）。一方、実際にプリンターにてカラーパッチを印刷し、そのカラーパッチをスキャナーで取り込んだ画像を解析することにより粒状性を定量化するものも知られている（特許文献２、参照。）。また、複数のテストインク量に基づいてカラーパッチを印刷し、該カラーパッチを測定して得られた粒状性指数を学習データとして学習させたニューラルネットワークを用いて、任意のインク量セットに基づいて印刷を場合の粒状性を予測するものが提案されている（特許文献３、参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１０３９２１号公報
【特許文献２】特開２００５−３１００９８号公報
【特許文献３】特開２００７−２８１７２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献３のようにニューラルネットワークを使用する場合、学習データが測定されるカラーパッチを印刷するテストインク量は、インク量空間において偏りなく存在することが望ましい。特許文献３では、最初にインク量空間において均等に存在するテストインク量を生成し、そのなかから学習データとして相応しい個数のテストインク量を、印刷色等に基づいて選択している。この場合、選択されたテストインク量がインク量空間において不均等になり、ニューラルネットワークによる予測精度が低い色域が発生するという問題があった。
本発明は、前記課題にかんがみてなされたもので、インク量空間の全体にわたって高精度に粒状性を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記目的を達成するために、まず３種類以上のインク量で構成されるインク量空間を２次元平面にマッピングすることにより、２次元平面上の各位置が前記インク量を有するインク量マップを作成する。インク量マップが作成できると、前記インク量マップにおいて均等に存在する複数の位置に対応する各インク量をテストインク量として取得する。さらに、各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、各粒状性パッチの粒状性指数を測定する。そして、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成し、該ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する。インク量空間を２次元平面にマッピングしたインク量マップにおいて均等に位置する前記テストインク量についての学習データを使用して前記ニューラルネットワークが作成されるため、インク量空間全体について偏りのない粒状性予測精度を得ることができる。
【０００６】
前記インク量空間に分布する多数の前記インク量によって、前記インク量マップ上に配置された複数のユニットの前記インク量を学習させた自己組織化マップを、前記インク量マップとして採用してもよい。自己組織化マップについては、Ｔ．コホネン著  ２００５年６月７日発行  改訂版  自己組織化マップ  を参照。自己組織化マップを使用する場合、学習させた各ユニットのインク量を前記テストインク量として取得するようにしてもよい。むろん、各ユニットのインク量を補間することにより、各ユニットの間に存在するインク量を前記テストインク量として取得するようにしてもよい。
【０００７】
また、各粒状性パッチの印刷媒体上における印刷位置を、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量が前記インク量マップに存在する位置に対応させるようにしてもよい。このようにすれば、各粒状性パッチが印刷媒体上において色のグラデーションを示すこととなり、周辺の粒状性パッチからの乱反射光によって粒状性指数の測定結果が影響されることが防止できる。
【０００８】
なお、本発明の技術的思想は、具体的な装置のみならず、当該装置において実行される方法や、該方法を実行するコンピューター等のハードウェアや当該コンピューターにおける処理手順を規定したプログラムにおいても具現化することができることはいうまでもない。また、本発明の方法は、単体として存在するものに限られず、ある装置の一部として組み込まれる場合もある。例えば、本発明の手法により粒状性を予測する方法を一部に組み入れたプロファイル作成方法においても、本発明が実現できることはいうまでもない。さらに、本発明のプロファイル作成方法によって作成されたプロファイルを参照して色変換を行う印刷装置においても本発明の特徴が具現化されているということができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】コンピューターの構成を示すブロック図である。
【図２】印刷方式を説明する模式図である。
【図３】分光反射率データベースを示す図である。
【図４】分光ノイゲバウアモデルを示す図である。
【図５】セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルを示す図である。
【図６】分光反射率から色を特定する様子を示す図である。
【図７】粒状性コンバーター準備処理のフローチャートである。
【図８】インク量平面を示す図である。
【図９】インク量マップを示す図である。
【図１０】インク量マップ作成処理のフローチャートである。
【図１１】学習率係数と近傍範囲の幅を示すグラフである。
【図１２】インク量マップにおける各インクの等インク量線を示す図である。
【図１３】学習テーブルＥＴＢを示す図である。
【図１４】パッチデータＰＤを示す図である。
【図１５】粒状性指数算出処理のフローチャートである。
【図１６】粒状性指数を算出する処理を示す図である。
【図１７】ニューラルネットワーク作成処理のフローチャートである。
【図１８】ニューラルネットワークＮＮの構造を示す図である。
【図１９】粒状性予測処理のフローチャートである。
【図２０】ＬＵＴ作成プログラムの構成を示すブロック図である。
【図２１】プロファイル作成処理のフローチャートである。
【図２２】平滑程度評価指数を説明する図である。
【図２３】プリンターの色再現ガマットを示すグラフである。
【図２４】変形例にてテストインク量セットが取得される様子を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、本発明の実施の形態を以下の順序で説明する。
Ａ．各種コンバーターおよびその準備：
Ａ−１．分光プリンティングモデルコンバーター：
Ａ−２．色コンバーター：
Ａ−３．粒状性コンバーター：
Ｂ．プロファイルの作成：
Ｃ．変形例：
【００１１】
Ａ．各種コンバーターおよびその準備
Ａ−１．分光プリンティングモデルコンバーター
図１は、コンピューター１０のハードウェア・ソフトウェア構成を示すブロック図である。なお、コンピューター１０においては、印刷結果予測プログラムＰ１とＬＵＴ作成プログラムＰ２とプリンタードライバーＰ３が実行されている。印刷結果予測プログラムＰ１とＬＵＴ作成プログラムＰ２とプリンタードライバーＰ３は、コンピューター１０のハードウェア、および、コンピューター１０のハードウェアが読み込んで実行するソフトウェアによって実行されている。具体的には、コンピューター１０が備えるＣＰＵ１２が、ハードディスクトライブ（ＨＤＤ）１１等に記憶されたプログラムデータ１１ａを読み込み、当該プログラムデータ１１ａをＲＡＭ１３上に展開しながらプログラムデータ１１ａにしたがった演算を実行させる。そして、当該演算によって本発明の印刷装置としてのプリンター２０や分光反射率計３０やスキャナー４０といった外部機器を所定のインターフェースを介して制御することにより、印刷結果予測プログラムＰ１とＬＵＴ作成プログラムＰ２とプリンタードライバーＰ３を構成する各種手段を実現する。
【００１２】
図２は、本実施例のプリンター２０の印刷方式を模式的に示している。同図において、プリンター２０は、ＣＭＹＫｌｃｌｍ（シアン，マゼンタ，イエロー，ブラック，ライトシアン，ライトマゼンタのインクごとに複数のノズル２１ａ，２１ａ・・・を備えた印刷ヘッド２１を備えており、ノズル２１ａ，２１ａ・・・が吐出するＣＭＹＫｌｃｌｍのインクごとのインク量を上述したインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）によって指定された量とする制御が印刷制御データＣＤに基づいて行われる。各ノズル２１ａ，２１ａ・・・が吐出したインク滴は印刷用紙上において微細なドットとなり、多数のドットの集まりによってインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）に応じたインク被覆率の印刷画像が印刷用紙上に形成されることとなる。本明細書において、インク量セットφに基づいて印刷することは、インク量セットφに応じたインク被覆率の画像が印刷用紙上に再現されることを意味する。本実施例におけるプリンター２０はインクジェット方式のプリンターであるが、インクジェット方式の他にも種々のプリンターに対して本発明を適用可能である。なお、本実施例において、各インク量ｄjは０〜２５５の階調を有する８ビットで与えられるものとする。
【００１３】
印刷結果予測プログラムＰ１は、大きく分光プリンティングモデルコンバーターＲＣと色コンバーターＣＣと粒状性コンバーターＧＣとから構成されており、さらに粒状性コンバーターＧＣはインク量制限部ＧＣ１とマップ作成部ＧＣ２と画像入力部ＧＣ３と粒状性指数算出部ＧＣ４とテストインク量取得部ＧＣ５とパッチ印刷部ＧＣ６とニューラルネットワーク作成部ＧＣ７と予測部ＧＣ８とから構成されている。分光プリンティングモデルコンバーターＲＣは、任意のインク量セットφを入力し、当該インク量セットφをプリンター２０に指定して印刷を実行させた場合に印刷用紙上において再現される分光反射率Ｒ（λ）を算出する処理を行う。
【００１４】
分光プリンティングモデルコンバーターＲＣが使用する予測モデルは、本実施例のプリンター２０で使用され得る任意のインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）で印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）を分光反射率Ｒ（λ）として予測するための予測モデルである。分光プリンティングモデルにおいては、インク量空間における複数の代表点について実際にカラーパッチを印刷し、その分光反射率Ｒ（λ）を分光反射率計によって測定することにより得られた分光反射率データベースＲＤＢを用意する。そして、この分光反射率データベースＲＤＢを使用したセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)による予測を行うことにより、正確に任意のインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）で印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）を予測する。
【００１５】
図３は、分光反射率データベースＲＤＢを示している。同図に示すように分光反射率データベースＲＤＢはインク量空間（本実施例では６次元であるが、図の簡略化のためＣＭ面のみ図示。）における複数の格子点のインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）について実際に印刷／測定をして得られた分光反射率Ｒ（λ）が記述されたルックアップテーブルとなっている。例えば、各インク量軸を分割する５グリッドの格子点を発生させる。ここでは５13個もの格子点が発生し、膨大な量のカラーパッチの印刷／測定をすることが必要となるが、実際にはプリンター２０にて同時に搭載可能なインク数や同時に吐出可能なインクデューティの制限があるため、印刷／測定をする格子点の数は絞られることとなる。
【００１６】
さらに、一部の格子点のみ実際に印刷／測定をし、他の格子点については実際に印刷／測定を行った格子点の分光反射率Ｒ（λ）に基づいて分光反射率Ｒ（λ）を予測することにより、実際に印刷／測定を行うカラーパッチの個数を低減させてもよい。分光反射率データベースＲＤＢは、プリンター２０が印刷可能な印刷用紙ごとに用意されている必要がある。厳密には、分光反射率Ｒ（λ）は印刷用紙上に形成されたインク膜（ドット）による分光透過率と印刷用紙の反射率によって決まるものであり、印刷用紙の表面物性（ドット形状が依存）や反射率の影響を大きく受けるからである。次に、分光反射率データベースＲＤＢを使用したセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルによる予測を説明する。
【００１７】
分光プリンティングモデルコンバーターＲＣは、分光反射率データベースＲＤＢを使用したセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルによる予測を実行する。この予測にあたっては、種々の予測条件を設定する。具体的には、印刷用紙やインク量セットφを予測条件として設定する。例えば、光沢紙を印刷用紙として予測を行う場合には、光沢紙にカラーパッチを印刷することにより作成した分光反射率データベースＲＤＢが設定される。
【００１８】
分光反射率データベースＲＤＢの設定ができると、インク量セットφを分光プリンティングモデルに適用する。セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルは、よく知られた分光ノイゲバウアモデルとユール・ニールセンモデルとに基づいている。なお、以下の説明では、説明の簡略化のためＣＭＹの３種類のインクを用いた場合のモデルについて説明するが、同様のモデルを本実施例のＣＭＹＫｌｃｌｍを含む任意のインクセットを用いたモデルに拡張することは容易である。また、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルについては、Color Res Appl 25, 4-19, 2000およびR Balasubramanian, Optimization of the spectral Neugebauer model for printer characterization, J. Electronic Imaging 8(2), 156-166 (1999)を参照。
【００１９】
図４は、分光ノイゲバウアモデルを示す図である。分光ノイゲバウアモデルでは、任意のインク量セット（ｄc，ｄm，ｄy）で印刷したときの印刷物の分光反射率Ｒ（λ）は、以下の（１）式で与えられる。
【数１】
2011077974.tif 000003
【００２０】
ここで、ａiはｉ番目の領域の面積率であり、Ｒi（λ）はｉ番目の領域の分光反射率である。添え字ｉは、インクの無い領域（ｗ）と、シアンインクのみの領域（ｃ）と、マゼンタインクのみの領域（ｍ）と、イエローインクのみの領域（ｙ）と、マゼンタインクとイエローインクが吐出される領域（ｒ）と、イエローインクとシアンインクが吐出される領域（ｇ）と、シアンインクとマゼンタインクが吐出される領域（ｂ）と、ＣＭＹの３つのインクが吐出される領域（ｋ）をそれぞれ意味している。また、ｆc，ｆm，ｆyは、ＣＭＹ各インクを１種類のみ吐出したときにそのインクで覆われる面積の割合（「インク被覆率(Ink area coverage)」と呼ぶ）である。
【００２１】
インク被覆率ｆc，ｆm，ｆyは、図４（Ｂ）に示すマーレイ・デービスモデルで与えられる。マーレイ・デービスモデルでは、例えばシアンインクのインク被覆率ｆcは、シアンのインク量ｄcの非線形関数であり、例えば１次元ルックアップテーブルによってインク量ｄcをインク被覆率ｆcに換算することができる。インク被覆率ｆc，ｆm，ｆyがインク量ｄc，ｄm，ｄyの非線形関数となる理由は、単位面積に少量のインクが吐出された場合にはインクが十分に広がるが、多量のインクが吐出された場合にはインクが重なり合うためにインクで覆われる面積があまり増加しないためである。他の種類のＭＹインクについても同様である。
【００２２】
分光反射率に関するユール・ニールセンモデルを適用すると、前記（１）式は以下の（２ａ）式または（２ｂ）式に書き換えられる。
【数２】
2011077974.tif 000004
ここで、ｎは１以上の所定の係数であり、例えばｎ＝１０に設定することができる。前記の（２ａ）式および（２ｂ）式は、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)を表す式である。
【００２３】
本実施例で採用するセル分割ユール・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量空間を複数のセルに分割したものである。
【００２４】
図５（Ａ）は、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおけるセル分割の例を示している。ここでは、説明の簡略化のために、ＣＭインクのインク量ｄc，ｄmの２つの軸を含む２次元インク量空間でのセル分割を描いている。なお、インク被覆率ｆc，ｆmは上述したマーレイ・デービスモデルにてインク量ｄc，ｄmと一意の関係にあるため、インク被覆率ｆc，ｆmを示す軸と考えることもできる。白丸は、セル分割のグリッド点（「格子点」と呼ぶ）であり、２次元のインク量（被覆率）空間が９つのセルＣ１〜Ｃ９に分割されている。各格子点に対応するインク量セット（ｄc，ｄm）は、分光反射率データベースＲＤＢに規定された格子点に対応するインク量セットとされている。すなわち、上述した分光反射率データベースＲＤＢを参照することにより、各格子点の分光反射率Ｒ（λ）を得ることができる。従って、各格子点の分光反射率Ｒ（λ）00，Ｒ（λ）10，Ｒ（λ）20・・・Ｒ（λ）33は、分光反射率データベースＲＤＢから取得することができる。
【００２５】
実際には、本実施例ではセル分割もＣＭＹＫｌｃｌｍの６次元インク量空間で行うとともに、各格子点の座標も６次元のインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）によって表される。そして、各格子点のインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）に対応する格子点の分光反射率Ｒ（λ）が分光反射率データベースＲＤＢ（例えば光沢紙のもの）から取得されることとなる。
【００２６】
図５（Ｂ）は、セル分割モデルにて使用するインク被覆率ｆcとインク量ｄcとの関係を示している。ここでは、１種類のインクのインク量の範囲０〜ｄcmaxも３つの区間に分割されており、各区間毎に０から１まで単調に増加する非線形の曲線によってセル分割モデルにて使用する仮想的なインク被覆率ｆcが求められる。他のインクについても同様にインク被覆率ｆm，ｆyが求められる。
【００２７】
図５（Ｃ）は、図５（Ａ）の中央のセルＣ５内にある任意のインク量セット（ｄc，ｄm）にて印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）の算出方法を示している。インク量セット（ｄc，ｄm）にて印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）は、以下の（３）式で与えられる。
【数３】
2011077974.tif 000005
ここで、（３）式におけるインク被覆率ｆc，ｆmは図４（Ｂ）のグラフで与えられる値である。また、セルＣ５を囲む４つの格子点に対応する分光反射率Ｒ（λ）11，（λ）12，（λ）21，（λ）22は分光反射率データベースＲＤＢを参照することにより取得することができる。これにより、（３）式の右辺を構成するすべての値を確定することができ、その計算結果として任意のインク量セットφ（ｄc，ｄm）にて印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）を算出することができる。波長λを可視波長域にて順次シフトさせていくことにより、可視波長域における分光反射率Ｒ（λ）を得ることができる。インク量空間を複数のセルに分割すれば、分割しない場合に比べて分光反射率Ｒ（λ）をより精度良く算出することができる。以上のようにして、分光プリンティングモデルコンバーターＲＣが分光反射率Ｒ（λ）を予測する。
【００２８】
Ａ−２．色コンバーター
図６は、色コンバーターＣＣが分光反射率Ｒ（λ）に基づいて色を特定する処理を模式的に示している。同図において、分光プリンティングモデルコンバーターＲＣが予測した分光反射率Ｒ（λ）の各波長λにおいて所望の光源のスペクトルを乗算することにより、印刷物からの反射光のスペクトルを予測する。さらに、反射光のスペクトルに対して所望の観察条件での感度関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）を畳み込み、正規化をすることにより、三刺激値ＸＹＺを算出する。本実施例においては、特に示さない限りＣＩＥ１９３１  ２°観測者の観察条件で三刺激値ＸＹＺを算出するものとする。光源としては、ＣＩＥ標準のＤ５０光やＤ６５光やＦ系光やＡ系光などを入力することができる。さらに、色コンバーターＣＣは、三刺激値ＸＹＺにＣＩＥ標準の変換式を適用することにより、ＣＩＥＬＡＢ表色系のＬ*ａ*ｂ*値を算出する。このように、分光プリンティングモデルコンバーターＲＣと色コンバーターＣＣを順次使用することにより任意のインク量セットにて印刷を行った場合のＬ*ａ*ｂ*値を得ることができる。
【００２９】
さらに、色コンバーターＣＣは、三刺激値ＸＹＺに対して色順応変換を行うことが可能となっている。例えば、Ｄ５０光にて算出した三刺激値ＸＹＺにＣＩＥＣＡＴ０２に基づく色順応変換式を適用することにより、例えばＤ５０光の下での色の見えを、Ｄ６５光の対応色で表現したＬ*ａ*ｂ*値に変換することができる。なお、ＣＩＥＣＡＴ０２については、例えば"The CIECAM02 Color Appearance Model", Nathan Moroney et al., IS&T/SID Tenth Color Imaging Conference, pp.23-27, および、"The performance of CIECAM02", Changjun Li et al., IS&T/SID Tenth Color Imaging Conference, pp.28-31に記載されている。ただし、色順応変換としては、フォン・クリースの色順応予測式などの他の任意の色順応変換を用いることも可能である。この色順応変換によって得られたＬ*ａ*ｂ*値をＣＶL1→Lsと表記するものとする。この下付き文字「Ｌ１→Ｌｓ」は、光源Ｌ１の下での色の見えを、標準光源Ｌｓの対応色で表現したＬ*ａ*ｂ*値であることを意味している。色コンバーターＣＣは、少なくとも２以上の比較用光源Ｌ１，Ｌ２の下での見えを、標準光源Ｌｓの対応色で表現した色彩値ＣＶL1→Ls，ＣＶL2→Lsを求めるとともに、これらに基づいて色恒常性指数ＣＩＩを算出する。色恒常性指数ＣＩＩは、例えば下記の（４）式によって算出することができる。
【数４】
2011077974.tif 000006
【００３０】
色恒常性指数ＣＩＩについては、Billmeyer and Saltzman's Principles of Color Technology, 3rd edition, John Wiley & Sons, Inc, 2000, p.129,p. 213-215を参照。なお、（４）式の右辺は、ＣＩＥ１９９４年色差式において、明度と彩度の係数ｋＬ，ｋＣの値を２に設定し、色相の係数ｋＨの値を１に設定した色差ΔＥ*９４（２：２）に相当する。ＣＩＥ１９９４年色差式では、（４）式の右辺の分母の係数ＳＬ，Ｓｃ，ＳＨは以下の（５）式で与えられる。
【数５】
2011077974.tif 000007
【００３１】
なお、色恒常性指数ＣＩＩの算出に使用する色差式としては、他の式を用いることも可能である。色恒常性指数ＣＩＩは、あるカラーパッチを第１と第２の異なる観察条件下で観察したときの色の見えの差として定義されている。従って、印刷したときに色恒常性指数ＣＩＩが小さくなるインク量セットは、異なる観察条件での色の見えの差が小さいという点で好ましい。また、色彩値ＣＶL1→Ls，ＣＶL2→Lsは、同一の標準観察条件におけるそれぞれの対応色の測色値なので、それらの色差である色恒常性指数ＣＩＩは色の見えの違いをかなり正確に表現する値となる。次に、粒状性コンバーターＧＣおよびその準備について説明する。
【００３２】
Ａ−３．粒状性コンバーター
図７は、粒状性コンバーター準備処理の流れを示している。図１に示すように粒状性コンバーターＧＣは、インク量制限部ＧＣ１とマップ作成部ＧＣ２と画像入力部ＧＣ３と粒状性指数算出部ＧＣ４とテストインク量取得部ＧＣ５とパッチ印刷部ＧＣ６とニューラルネットワーク作成部ＧＣ７と予測部ＧＣ８とから構成されている。このうちインク量制限部ＧＣ１とマップ作成部ＧＣ２と画像入力部ＧＣ３と粒状性指数算出部ＧＣ４とテストインク量取得部ＧＣ５とパッチ印刷部ＧＣ６とニューラルネットワーク作成部ＧＣ７とによって粒状性コンバーター準備処理が実行される。まず、ステップＳ２００において、インク量制限部ＧＣ１は使用するインクの数と種類を特定する。上述したとおり本実施例ではＣＭＹＫｌｃｌｍインクが使用される。インク量制限部ＧＣ１は、０〜２５５階調のインク量セットφ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）の組み合わせが存在するインク量空間を作成する。
【００３３】
図８は、インク量空間のうちインク量ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlmが所定の一定値であるときのＣＭインク量ｄcｄm平面を示している。ステップＳ２１０においては、インク量制限部ＧＣ１がステップＳ２００で作成したインク量空間に対してデューティ制限（インク使用制限）を設定する。図８においては、デューティ制限よりも外側の領域をハッチングにより示しており、ＣＭインク量ｄcｄmの合計が所定の基準よりも大きくなる領域にデューティ制限が設定されている。デューティ制限は、プリンター２０が印刷可能なインク量セットφを超えるインク量セットφの領域を区画するものであり、例えばインクにじみなどが発生しない上限のインク量セットφについてデューティ制限が設定される。ステップＳ２３０においてマップ作成部ＧＣ２がインク量マップＩＭを作成する処理を実行する。
【００３４】
図９は、本発明の自己組織化マップとしてのインク量マップＩＭ（一部）を示している。インク量マップＩＭにおいては、４４行×４４列の計４４2個のユニットＵが２次元平面上に直交格子状に配列している。各ユニットＵは、それぞれインク量セットφを有している。なお、各ユニットＵが有するインク量セットφのベクトルを参照ベクトルｍ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）と表記するものとする。ユニットＵの数は４４行×４４列に限られず、他の個数を採用してもよい。また、各ユニットＵが直交格子状に配列するものに限られず、各ユニットＵをハニカム状に配列してもよい。
【００３５】
図１０は、マップ作成部ＧＣ２が実行するインク量マップ作成処理の詳細な流れを示している。ステップＳ２３１では、インク量マップＩＭの作成にあたり、各ユニットＵの参照ベクトルｍを初期化する。各ユニットＵの参照ベクトルｍの初期化においては、各ユニットＵの参照ベクトルｍをランダムに決定する。なお、全入力ベクトルｓの平均ベクトルをインク量マップＩＭの中央に位置するユニットＵの参照ベクトルｍとしてもよい。さらに、インク量マップＩＭの中央から周囲に向かって段階的に絶対値が増加するスカラーを各入力ベクトルｓの第１主成分および第２主成分に乗じたベクトルを平均ベクトルに対して加算することにより、ユニットＵの参照ベクトルｍを初期化してもよい。なお、第１主成分は入力ベクトルｓ間の偏差が最大となる方向の単位ベクトルであり、第２主成分は第１主成分に直交する単位ベクトルのうち入力ベクトルｓ間の偏差が最大となるものである。
【００３６】
ステップＳ２３２において、学習回数を示すカウンタｔを１に初期設定する。以上のように初期設定が完了とすると、各入力ベクトルｓを使用して各ユニットＵの参照ベクトルｍの学習を行う。参照ベクトルｍの学習においては、まず多数の入力ベクトルｓのなかから現在の学習に使用する入力ベクトルｓを例えば無作為に選択する（ステップＳ２３３）。そして、全ユニットＵのなかから最も評価の高いユニットＵ（高評価ユニットＢＭＵ：図９において●で図示。）を探索する（ステップＳ２３４）。本実施例においては、現在の入力ベクトルｓとのユークリッド距離が最も小さくなる参照ベクトルｍを有するユニットＵを高評価ユニットＢＭＵとする。すなわち、現在の入力ベクトルｓが示すインク量セットφと最も似たようなインク量セットφを有するユニットＵを高評価とする。高評価ユニットＢＭＵが特定できると、高評価ユニットＢＭＵの近傍のユニットＵ（近傍ユニットＮＵ：図９において◎で図示。）を特定する（ステップＳ２３５）。近傍ユニットＮＵは、インク量マップＩＭ上において、高評価ユニットＢＭＵを中心とした近傍範囲の内部にあるユニットＵである。本実施例では、高評価ユニットＢＭＵを中心とした辺の長さがｈ（ｔ）の正方形領域を近傍範囲とする。なお、近傍範囲の幅ｈ（ｔ）は学習回数を示すカウンタｔの関数である。
【００３７】
以上のようにして、高評価ユニットＢＭＵと近傍ユニットＮＵが特定できると、高評価ユニットＢＭＵと近傍ユニットＮＵの参照ベクトルｍを現在の入力ベクトルｓに基づいて更新する。更新前の参照ベクトルｍをｍ0、更新後の参照ベクトルｍをｍ1とすると、下記の（６）式によって参照ベクトルｍを更新する（ステップＳ２３６）。
【数６】
2011077974.tif 000008
前記の（６）式におけるα（ｔ）は、０〜１の値をとる学習率係数であり、カウンタｔの関数である。前記の（６）式においては、現在の入力ベクトルｓと参照ベクトルｍ0との偏差を、もとの参照ベクトルｍ0に加算することにより、更新後の参照ベクトルｍ1を算出している。参照ベクトルｍを更新すると、カウンタｔが所定の学習回数ｃに達したか否かを判定し（ステップＳ２３７）、達していない場合にはステップＳ２３８にてカウンタｔに１を加算し、ステップＳ２３３に戻る。このようにすることにより、デューティ制限よりも内側のインク量空間から抽出した多数の入力ベクトルｓに応じて参照ベクトルｍを更新する処理を学習回数ｃだけ繰り返すことができる。
【００３８】
図１１は、学習率係数α（ｔ）と近傍範囲の幅ｈ（ｔ）を示している。近傍範囲の幅ｈ（ｔ）は、傾きが負の線形関数で表され、学習の初期（ｔ＝１）のときインク量マップＩＭ全体の幅の半分となり、学習の終期（ｔ＝ｃ）のとき１となる。このようにすることにより、学習の影響範囲を次第に狭めていくことができる。一方、学習率係数α（ｔ）は、カウンタｔの増加とともに減少する単調減少関数で表され、学習の終期（ｔ＝ｃ）のとき０に収束する。このようにすることにより、参照ベクトルｍが入力ベクトルｓによって修正される度合いを徐々に弱めていくことができる。ステップＳ２３３〜Ｓ２３８の学習を繰り返して実行することにより、各ユニットＵの参照ベクトルｍをデューティ制限よりも内側のインク量空間から抽出した多数の入力ベクトルｓのいずれかに近い値に更新していくことができる。すなわち、インク量空間の入力ベクトルｓを順次２次元平面上の各ユニットＵ（ＢＭＵ）にマッピングしていくことができる。近傍範囲が設定されるため、インク量空間における相対位置関係を維持したインク量マップＩＭを作成することができる。
【００３９】
ステップＳ２３３〜Ｓ２３８の学習課程においては、各ユニットＵが互いの相対位置関係に基づいてインク量セットφを自己組織化させている考えることができる。この自己組織化の手法として種々の手法が採用可能であり、例えばバッチラーニングを採用してもよい。このバッチラーニングにおいては、各入力ベクトルｓを参照ベクトルｍの最も近いユニットＵによってグループ分けし、各ユニットＵに対応するグループ内で参照ベクトルｍの平均ベクトルを算出する。そして、当該平均ベクトルによって対応するユニットＵを高評価ユニットＢＭＵとした参照ベクトルｍの更新を行う。このようにすることにより、入力ベクトルｓの選択（ステップＳ２３３）順序が、最終的に作成されるインク量マップＩＭに影響することを抑制することができる。
【００４０】
図１２は、最終的に作成されたインク量マップＩＭを模式的に説明する図である。図１２はインク量マップＩＭ上の各ユニットＵが参照ベクトルｍとして有するインク量セットφの分布を各インクについて独立して表したものであり、実際にはインク量マップＩＭ上の各位置が各インクのインク量分布が合成されたベクトルを有することとなる。上述したように、インク量マップＩＭにおいてはインク量空間における相対位置関係が維持される。現実には離散的な格子点上に分布する各ユニットＵのみが参照ベクトルｍを有するが、インク量マップＩＭの各ユニットＵの参照ベクトルｍが表すインク量セットφの分布傾向を連続的な等インク量線（インク量が互いに等しくなる線）で表現すると、滑らかなグラデーションの模様が形成されることとなる。インク量マップＩＭのある注目ユニットＵの周囲（全周囲）の周辺ユニットＵは、注目ユニットＵが有するインク量セットφと似たようなインク量セットφを有することとなる。ユニットＵ同士の距離が近ければ近いほど、似たようなインク量セットφを有することとなる。一般的なカラーチャートと異なりインク量のグラデーションの方向が特定方向（例えば、行方向や列方向や放射方向や円周方向。）に限定されない。
【００４１】
ステップＳ２４０においては、作成されたインク量マップＩＭの各ユニットＵの参照ベクトルｍ（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）で表されるインク量セットφをテストインク量取得部ＧＣ５がテストインク量セットφtとして取得し、各ユニットＵの参照ベクトルｍと位置とを対応付けた学習テーブルＥＴＢを作成する。テストインク量セットφtの個数は、ユニットＵの個数と同じ４４2個となる。
【００４２】
図１３は、学習テーブルＥＴＢを示す図である。学習テーブルＥＴＢにおいては、各ユニットＵの参照ベクトルｍ（テストインク量セットφt）と位置とが対応付けられて記憶されている。ステップＳ２５０においては、パッチ印刷部ＧＣ６が粒状性評価用パッチを印刷するための画像データ（パッチデータＰＤ）を生成する。
【００４３】
図１４は、パッチデータＰＤの例を示している。パッチデータＰＤは、各画素がインク量セットφを有するインク量画像データであり、矩形状の粒状性評価用パッチＲＰが行列状に配列している。粒状性評価用パッチＲＰは４４行×４４列で配置されており、各粒状性評価用パッチＲＰに属する画素は学習テーブルＥＴＢに規定されたテストインク量セットφtを有している。各粒状性評価用パッチＲＰが配列される相対位置は、学習テーブルＥＴＢに規定された各ユニットＵの相対位置と相似となっている。従って、図１２に示したインク量マップＩＭと同様に、粒状性評価用パッチＲＰ同士が近ければ近いほど、互いに似たようなテストインク量セットφtを有していることとなる。
【００４４】
ステップＳ２５５においては、パッチ印刷部ＧＣ６がパッチデータＰＤをプリンタードライバーＰ３に出力する。プリンタードライバーＰ３は、解像度変換部Ｐ３ａと色変換部Ｐ３ｂとハーフトーン処理部Ｐ３ｃとラスタライズ部Ｐ３ｄとから構成されている。プリンタードライバーＰ３の解像度変換部Ｐ３ａは、パッチデータＰＤを取得すると、当該パッチデータＰＤを印刷サイズと印刷解像度に適合するようにサイズ変換する。次に、ハーフトーン処理部Ｐ３ｂとラスタライズ処理部Ｐ３ｃがパッチデータＰＤに対して誤差拡散法やディザ法といったハーフトーン処理とラスタライズ処理を順次実行することより、印刷制御データＣＤを生成する。生成した印刷制御データＣＤをプリンター２０に出力することにより、パッチデータＰＤに基づく印刷を実行させる。その結果、パッチデータＰＤが印刷用紙上に再現された粒状性評価用パッチＲＰが形成される。印刷結果は、図１４と同様となり、粒状性評価用パッチＲＰが有するテストインク量セットφtの滑らかな推移が色の変化として視認できることとなる。
【００４５】
粒状性評価用パッチＲＰが印刷できると、ステップＳ２６０において、画像入力部ＧＣ３が粒状性評価用パッチＲＰをスキャナー４０によってスキャンし、粒状性評価用パッチＲＰをスキャンした画像データであるスキャンデータＳＤ（例えば、ＲＧＢ画像データ。）を生成し、ＨＤＤ１１に格納する。ここでは、プリンター２０が粒状性評価用パッチＲＰを印刷したときの解像度よりも高解像度でスキャンを行う。このようにすることにより、粒状性評価用パッチＲＰにおけるインクドットの分布状態を詳細に把握することが可能なスキャンデータＳＤを得ることができる。なお、隣接する粒状性評価用パッチＲＰは似たような色を有するため、隣接する粒状性評価用パッチＲＰからの乱反射光が注目する粒状性評価用パッチＲＰのスキャン結果に影響する程度を抑制することができる。ステップＳ２７０においては、粒状性指数算出部ＧＣ４がスキャンデータＳＤ上の各粒状性評価用パッチＲＰについて粒状性指数ＧＩ（本発明の状態量。）を算出する粒状性指数算出処理を実行する。画像入力部ＧＣ３と粒状性指数算出部ＧＣ４とは、本発明の粒状性測定手段に相当する。
【００４６】
図１５は、粒状性指数算出処理の流れを示している。まず、ステップＳ２７１において、スキャンデータＳＤを明度Ｌ*分布の画像データＬ（ｘ，ｙ）に変換する（ｘ，ｙ）は粒状性評価用パッチＲＰにおける横および縦の座標を意味し、ｘ，ｙで特定される画素をサブ画素と表記するものとする。）。ステップＳ２７２においては、評価対象とする粒状性評価用パッチＲＰを一つ選択する。ここで、粒状性評価用パッチＲＰを一つ選択することは、学習テーブルＥＴＢに格納されたテストインク量セットφtを一つ選択したことを意味する。そして、ステップＳ２７３においては、選択した粒状性評価用パッチＲＰ内の領域内の画像を取得する。次のステップＳ２７４から、粒状性指数算出部ＧＣ４が格子点領域Ｗ内の画像について粒状性指数ＧＩを算出する処理を開始する。粒状性指数ＧＩは、ある印刷物を観察者が視認したときに、その観察者が感じる粒状感（あるいはノイズの程度）であり、粒状性指数ＧＩが小さい程、観察者が感じる粒状感は小さくなる。本実施例では、粒状性指数ＧＩが以下の（７）式で定義されるものとする。
【数７】
2011077974.tif 000009
ＧＩについては、例えば、Makoto Fujino,Image Quality Evaluation of Inkjet Prints, Japan Hardcopy '99, p.291-294を参照。なお、（７）式のａLは明度補正項、ＷＳ（ｕ）は画像のウイナースペクトラム、ＶＴＦは視覚の空間周波数特性、ｕは空間周波数である。
【００４７】
図１６は、粒状性指数ＧＩを算出する様子を説明している。本実施例において、粒状性指数ＧＩは印刷画像の粒状性を画像の明度の空間周波数（cycle/mm）特性で評価する。そのために、まず図１６の左端に示す明度のサブ画素平面における空間分布Ｌ（ｘ，ｙ）に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transformation）を実施する（ステップＳ２７４）。図１６においては得られた空間周波数のスペクトルをＳ（ｕ，ｖ）として示している。なお、スペクトルＳ（ｕ，ｖ）は実部Ｒｅ（ｕ，ｖ）と虚部Ｉｍ（ｕ，ｖ）とからなり、Ｓ（ｕ，ｖ）＝Ｒｅ（ｕ，ｖ）＋ｊＩｍ（ｕ，ｖ）である。このスペクトルＳ（ｕ，ｖ）は上述したウイナースペクトラムに相当する。
【００４８】
ここで、（ｕ，ｖ）は（ｘ，ｙ）の逆空間の次元を持つが、本実施例において（ｘ，ｙ）は座標として定義され、実際の長さの次元に対応させるにはスキャナー４０のスキャン解像度等を考慮しなければならない。従って、Ｓ（ｕ，ｖ）を空間周波数の次元で評価する場合も次元の変換が必要である。そこで、まず、座標（ｕ，ｖ）に対応した空間周波数の大きさｆ（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ２７５）。すなわち、主走査方向の最低周波数ｅuはＸ解像度／２５．４，副走査方向の最低周波数ｅvはＹ解像度／２５．４と定義される。なお、Ｘ解像度，Ｙ解像度はスキャナー４０がスキャンした際の解像度である。なお、ここでは１インチを２５．４ｍｍとしている。各走査方向の最低周波数ｅu，ｅvが算出されれば、任意の座標（ｕ，ｖ）における空間周波数の大きさｆ（ｕ，ｖ）は（（ｅu・ｕ）2＋（ｅv・ｖ）2））1/2として算出することが可能になる。
【００４９】
一方、人間の目は、空間周波数の大きさｆ（ｕ，ｖ）に応じて明度に対する感度が異なり、当該視覚の空間周波数特性は、例えば、図１６の中央下部に示すＶＴＦ（ｆ）のような特性である。この図１６におけるＶＴＦ（ｆ）はＶＴＦ（ｆ）＝５．０５×ｅｘｐ（−０．１３８・ｄ・π・ｆ／１８０）×（１−ｅｘｐ（−０．１・ｄ・π・ｆ／１８０））である。なお、ここでｄは印刷物と目の距離でありｆは前記空間周波数の大きさである。このｆは上述した（ｕ，ｖ）の関数として表現されているので、視覚の空間周波数特性ＶＴＦは（ｕ，ｖ）の関数ＶＴＦ（ｕ，ｖ）とすることができる。
【００５０】
上述のスペクトルＳ（ｕ，ｖ）に対してこのＶＴＦ（ｕ，ｖ）を乗じれば、視覚の空間周波数特性を考慮した状態でスペクトルＳ（ｕ，ｖ）を評価することができる。また、この評価を積分すれば格子点領域Ｗ全体について空間周波数を評価することができる。そこで、本実施例においては、ステップＳ２７６〜Ｓ２８０の処理で積分までの処理を行っており、まず、（ｕ，ｖ）を双方とも“０”に初期化し（ステップＳ２７６）、ある座標（ｕ，ｖ）での空間周波数ｆ（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ２７７）。また、この空間周波数ｆにおけるＶＴＦを算出する（ステップＳ２７８）。
【００５１】
ＶＴＦが得られたら、当該ＶＴＦの２乗とスペクトルＳ（ｕ，ｖ）の２乗とを乗じ、積分結果を代入するための変数Ｐｏｗとの和を算出する（ステップＳ２７９）。すなわち、スペクトルＳ（ｕ，ｖ）は実部Ｒｅ（ｕ，ｖ）と虚部Ｉｍ（ｕ，ｖ）とを含むので、その大きさを評価するため、まず、ＶＴＦの２乗とスペクトルＳ（ｕ，ｖ）の２乗とによって積分を行う。そして、格子点領域Ｗ内の全座標（ｕ，ｖ）のすべてについて以上の処理を実施したか否かを判別し（ステップＳ２８０）、全座標（ｕ，ｖ）について処理を終了したと判別されなければ、格子点領域Ｗ内の未処理の座標（ｕ，ｖ）を抽出してステップＳ２７７以降の処理を繰り返す。なお、ＶＴＦは図１６に示すように空間周波数の大きさが大きくなると急激に小さくなってほぼ”０”となるので、座標（ｕ，ｖ）の値域を予め所定の値以下に制限することにより必要充分な範囲で計算を行うことができる。
【００５２】
積分が終了したら、Ｐｏｗ1/2／全画素数を算出する（ステップＳ２８１）。すなわち、変数Ｐｏｗの平方根によって前記スペクトルＳ（ｕ，ｖ）の大きさの次元に戻すとともに、全画素数で除して規格化する。この規格化により、入力画像の画素数に依存しない客観的な指数（図１６のＩｎｔ）を算出している。本実施例においては、さらに、格子点領域Ｗ全体の明度による影響を考慮した補正を行って粒状性指数ＧＩとしている。すなわち、本実施例においては、空間周波数のスペクトルが同じであっても格子点領域Ｗ全体が明るい場合と暗い場合とでは人間の目に異なった印象を与え、格子点領域Ｗ全体が明るい方が粒状性を感じやすいものとして補正を行う。このため、まず、格子点領域Ｗ内の全画素について明度Ｌ（ｘ，ｙ）を足し合わせ、全画素で除することにより、画像全体（選択した粒状性評価用パッチＲＰ）の明度の平均Ａｖｅを算出する（ステップＳ２８２）。
【００５３】
そして、格子点領域Ｗ全体の明るさによる補正係数ａ（Ｌ）をａ（Ｌ）＝（（Ａｖｅ＋１６）／１１６）0.8と定義し、この補正係数ａ（Ｌ）を算出（ステップＳ２８３）するとともに前記Ｉｎｔに乗じて粒状性指数ＧＩとする（ステップＳ２８４）。なお、補正係数ａ（Ｌ）は、上述した明度補正項ａLに相当する。以上の処理によって、粒状性指数算出部ＧＣ４が前記の（７）式を具体的に演算したこととなる。補正係数としては、明度の平均によって係数の値が増減する関数であればよく、他にも種々の関数を採用可能である。むろん、粒状性指数ＧＩを評価する成分は明度成分に限られず、色相、彩度成分を考慮して空間周波数を評価してもよいし、色彩値として、明度成分，赤−緑成分，黄−青成分を算出し、それぞれをフーリエ変換した後、各色成分ごとに予め定義された視覚の空間周波数特性を乗じて粒状性指数ＧＩを算出してもよい。
【００５４】
以上説明したステップＳ２７２〜Ｓ２８４の処理によって、ステップＳ２７２において選択したスキャンデータＳＤ上の選択した粒状性評価用パッチＲＰ（テストインク量セットφt）についての粒状性が粒状性指数ＧＩとして定量化できたこととなる。ステップＳ２８５においては、テストインク量取得部ＧＣ５がテストインク量セットφtと粒状性指数ＧＩとの対応関係を図１３に示す学習テーブルＥＴＢ（右欄）に追記する。ステップＳ２８６においては、すべての粒状性評価用パッチＲＰ（テストインク量セットφt）について選択したか否かを判定し、すべて選択していない場合にはステップＳ２７２に戻る。すなわち、別の粒状性評価用パッチＲＰを一つ選択し、当該別の粒状性評価用パッチＲＰについての粒状性指数ＧＩを算出する。以上の処理を繰り返して実行することにより、学習テーブルＥＴＢに格納された各テストインク量セットφtについての粒状性指数ＧＩを順次算出していき、各テストインク量セットφtと粒状性指数ＧＩとの対応関係を格納していくことができる。
【００５５】
すべての粒状性評価用パッチＲＰ（４４×４４個）についてテストインク量セットφtと粒状性指数ＧＩとの対応関係を規定した学習テーブルＥＴＢが作成できると、粒状性指数算出処理を終了させ、図７のメインフロー（ステップＳ２９０）に戻る。ステップＳ２９０においてはニューラルネットワーク作成部ＧＣ７がニューラルネットワーク作成処理を実行する。本実施例の学習テーブルＥＴＢにおいては、インク量空間に均等に分布する複数のテストインク量セットφtについて粒状性指数ＧＩとの対応関係を規定することができる。インク量空間の連続性を維持するインク量マップＩＭにおいて均等に分布するインク量セットφをテストインク量セットφtとしているからである。
【００５６】
図１７はニューラルネットワーク作成処理の流れを示し、図１８は本実施例におけるニューラルネットワークＮＮの構造を示している。図１７のステップＳ２９１においては、ニューラルネットワークＮＮの構造を決定する各パラメータの初期設定を行う。本実施例のニューラルネットワークＮＮは、入力層がインク量ベクトルＩj＝（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ），（ｊ＝１〜６）となる。一方、出力層は粒状性指数ＧＩとなる。本実施例のニューラルネットワークＮＮは３層構造であり、１層の中間層が設定され、その中間層を構成する中間ユニットの数を任意に設定することができる。中間ユニットＴi（i＝１〜Ｉ）と表記するものとすると、ステップＳ２９１では中間ユニットＴiの全数Ｉ（例えば、Ｉ＝２３。）が設定される。一般に、学習データの数に比して中間ユニットＴiの数が多いとオーバーフィッティングの傾向が強く、学習データの数に比して中間ユニットＴiの数が少ないとアンダーフィッティングの傾向が強くなるため、学習テーブルＥＴＢに規定されたテストインク量セットφtの個数を勘案して適度な中間ユニットＴiの数Ｉを設定することが望ましい。
【００５７】
各中間ユニットＴiは下記（８）式によって表わされるものとする。
【数８】
2011077974.tif 000010
前記（８）式において各中間ユニットＴiは各インク量Ｉjに対して固有の重みＷ１ ijを有しており、この重みＷ１ ijによって各インク量Ｉjを重みづけて線形結合することにより得られる。また、各中間ユニットＴiは固有のバイアスｂ１ iを有しており、同バイアスｂ１ iが各インク量Ｉjの線形結合に加算される。ステップＳ２９１では、すべての重みＷ１ ijとバイアスｂ１ iが初期設定される。初期段階では重みＷ１ ijとバイアスｂ１ iをどのように決めてもよく、例えば０を度数平均とした正規分布状に重みＷ１ ijとバイアスｂ１ iを分散させてもよい。
【００５８】
最終的に得られる粒状性指数ＧＩは下記（９）式によって表されるものとする。
【数９】
2011077974.tif 000011
前記（９）式において粒状性指数ＧＩは各中間ユニットＴiに対して固有の重みＷ２ iを有しており、この重みＷ２ iによって各中間ユニットＴiからの出力値Ｚiを重みづけて線形結合することにより得られる。同様にバイアスｂ２が加えられる。ステップＳ２９１では、各重みＷ２ iとバイアスｂ２が初期設定される。なお、中間ユニットＴiと出力値Ｚiとの関係は下記（１０）式の伝達関数で表すことができる。
【数１０】
2011077974.tif 000012
伝達関数は微分可能な単調増加連続関数であればよく、線形関数も適用することができる。本実施例では、出力に非線形性を持たせるために非線形のハイパボリックタンジェント関数を設定する。むろん、同質の関数としてシグモイド関数を使用することもできる。ステップＳ２９１では、すべての重みＷ２ iとバイアスｂ２も初期設定される。重みＷ２ iとバイアスｂ２についても初期段階でどのように決めてもよく、ここでも０を度数平均とした正規分布状に重みＷ２ iとバイアスｂ２を分散させてもよい。以上のようにして各パラメータを初期設定することにより、ニューラルネットワークＮＮの構造が作成されたこととなる。ただし、各パラメータは適当に設定しただけであるため、これらをカラーパッチの実評価に基づく学習テーブルＥＴＢによって学習させ最適化する必要がある。
【００５９】
そこで、ステップＳ２９２においては各パラメータの最適化を行う。ここでは、誤差逆伝搬（error back propagation）法によって各パラメータＷ１ ij，ｂ１ i，Ｗ２ i，ｂ２の最適化を行う。誤差逆伝搬法では、学習テーブルＥＴＢに規定された入力（テストインク量セットφt）に対する出力（粒状性指数ＧＩ）と、ニューラルネットワークＮＮにテストインク量セットを入力したときに出力される粒状性指数ＧＩとの誤差ＥＲを順次前段階の層に伝搬させることにより、各層のパラメータを順次決定していく。基本的な方針としては、上述した誤差を最小化させるようにパラメータＷ１ ij，ｂ１ i，Ｗ２ i，ｂ２を最適化することにより、ニューラルネットワークＮＮにて予測した粒状性指数ＧＩNNが実評価（ステップＳ２７０）によって得られた粒状性指数ＧＩに近い値となるようにする。
【００６０】
例えば、最適化対象のパラメータｐを変動させつつ誤差ＥＲをパラメータｐによって偏微分することにより誤差ＥＲの勾配を求め、その勾配の絶対値が最も小さくなるパラメータｐの値を最適化後のパラメータｐとする（勾配法）。これにより、最適化対象のパラメータｐの変動において最も誤差ＥＲが小さくなるパラメータｐを特定することができる。なお、パラメータＷ１ ij，ｂ１ i，Ｗ２ i，ｂ２のうち最適化対象のパラメータをパラメータｐと表記するものとし、最適化対象のパラメータｐは出力から近い順に順次設定される。一通りすべてのパラメータＷ１ ij，ｂ１ i，Ｗ２ i，ｂ２が最適化されると、同様の処理を所定回数または評価関数Ｅが所定の閾値を下回るまで繰り返す。これにより、パラメータＷ１ ij，ｂ１ i，Ｗ２ i，ｂ２間の交互作用も反映させつつ、誤差ＥＲを徐々に小さく収束させていくことができる。
【００６１】
以上のようにして各パラメータＷ１ ij，ｂ１ i，Ｗ２ i，ｂ２，Ｉが最適化できると、ニューラルネットワークＮＮの構造が確定し、ニューラルネットワークＮＮが作成されたこととなる。なお、粒状性は、ステップＳ２５０にて粒状性評価用パッチＲＰを印刷したときの印刷媒体と印刷解像度とハーフトーン処理モード等とインクセットの影響を受けるため、これらの条件がマッチングする場合にのみニューラルネットワークＮＮによる予測は有効となる。従って、ニューラルネットワークＮＮを各印刷条件毎に作成しておくとともに、ニューラルネットワークＮＮの使用時に判別できるように、前記の印刷条件をニューラルネットワークＮＮに対応づけて記憶しておく。粒状性コンバーター準備処理によってニューラルネットワークＮＮが作成できると、ニューラルネットワークＮＮを利用して予測部ＧＣ８が任意のインク量セットφに基づいて印刷を行った場合の粒状性指数ＧＩの予測処理を実行することが可能となる。
【００６２】
図１９は、粒状性予測処理の流れを示している。ステップＳ１００においては、粒状性指数ＧＩを予想すべきインク量セットφを予測部ＧＣ８が取得する。特に、後述するプロファイル作成処理においては、最適化部Ｐ２ｄが最適化の際に指定するインク量セットφを順次取得することとなる。ステップＳ１１０において、予測部ＧＣ８が取得したインク量セットφについての粒状性予測を行う。すなわち、作成したニューラルネットワークＮＮに任意のインク量セットφを入力することにより、当該インク量セットφに対応する粒状性指数ＧＩNNを算出する。実体的には、前記（８）〜（１０）式の演算を任意のインク量セットφについて行うことにより、粒状性指数ＧＩNNを算出する。本実施例のようにニューラルネットワークＮＮを利用することにより、容易かつ正確に任意のインク量セットφに対応する未知の粒状性指数ＧＩNNを予測することができる。また、実際にプリンター２０にて印刷した粒状性評価用パッチＲＰに基づいてニューラルネットワークＮＮを構築しているため、プリンター２０が有する定常的な誤差特性も加味して粒状性指数ＧＩNNを予測することができる。本実施例のニューラルネットワークＮＮは、インク量空間に均等に分布する複数のテストインク量セットφtと粒状性指数ＧＩとの対応関係に基づいて学習されているため、インク量空間において偏りなく高い予測精度を実現することができる。
【００６３】
Ｂ．プロファイルの作成
以上においては、印刷結果予測プログラムＰ１を構成する各種コンバーターＲＣ，ＣＣ，ＧＣおよびその準備について説明したが、以下においては各種コンバーターＲＣ，ＣＣ，ＧＣを利用して、本発明のプロファイルとしてのルックアップテーブルを作成し、当該作成したルックアップテーブルを用いて色変換を実行するプロファイル作成装置および印刷制御装置について説明する。具体的には、コンピューター１０にて実行されるＬＵＴ作成プログラムＰ２とプリンタードライバーＰ３がプロファイル作成装置および印刷制御装置を具現化する。なお、ルックアップテーブルは、ＬＵＴと略記する場合もある。
【００６４】
図２０は、ＬＵＴ作成プログラムＰ２の構成を示している。ＬＵＴ作成プログラムＰ２は、初期ＬＵＴ生成部Ｐ２ａと評価関数設定部Ｐ２ｂと平滑程度算出部Ｐ２ｃと最適化部Ｐ２ｄとＬＵＴ生成部Ｐ２ｅとから構成されている。以下、各モジュールＰ２ａ〜Ｐ２ｄが実行するプロファイル作成処理の詳細をフローに基づいて説明する。
【００６５】
図２１は、プロファイル作成処理の流れを示している。ステップＳ４００においては、初期のインクプロファイルＩＰを作成する。なお、インクプロファイルＩＰは、絶対色空間であるＣＩＥＬＡＢ色空間（Ｌ*ａ*ｂ*空間）とインク量空間であるＣＭＹＫｌｃｌｍ空間（ｄcｄmｄyｄkｄlcｄlm空間）との対応関係を複数の代表的な格子点について規定したＬＵＴである。初期のインクプロファイルＩＰの作成においては、例えば上述した有効領域のなかから１７3組のランダムなインク量セットφ＝（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）を生成する。この１７3組のインク量セットは、本発明のＬＵＴ用インク量セットの初期値であり、後述する処理によって最適化されていく。なお、初期のＬＵＴ用インク量セットは、最終的に最適化されるため、初期の段階においてどのように生成してもよい。
【００６６】
次に、ステップＳ４１０にて、評価関数設定部Ｐ２ｂが評価関数を設定する。すなわち、後述する最適化の指針を設定する。インクプロファイルＩＰは、絶対色空間であるＣＩＥＬＡＢ色空間とインク量空間との対応関係を有限数の格子点について規定するものであるため、将来的に補間処理によって格子点以外の対応関係が予測されることとなる。一般に、各色空間で整然と並んでいる格子点の方がその間に位置する色を補間演算によって算出する際に空間の局所的位置によって補間精度を大きく変動させることなく補間を行うことができる。従って、本実施例における最適化の指針として格子点配置をＣＩＥＬＡＢ色空間にて平滑化する指標を採用することで、インクプロファイルＩＰの作成時および作成後の色変換時に高精度に補間演算を実施することが可能になる。この結果、トーンジャンプの発生を抑え、滑らかに階調が変化する印刷物を得ることが可能なインクプロファイルＩＰを作成することが可能になる。
【００６７】
また、インクプロファイルＩＰにおいては、できるだけ広い色再現性を実現するためにプリンター２０が当該インクセット（ＣＭＹＫｌｃｌｍ）にて再現可能な色再現ガマットの全体について格子点が分布すべきである。従って、本実施例における最適化の指針として色再現ガマットをＣＩＥＬＡＢ色空間にて確保する指標を採用することで、広い色再現性を実現可能なインクプロファイルＩＰを実現することができる。以上の指針によって、格子点のＣＩＥＬＡＢ色空間における最適な分布を指定することができる。
【００６８】
ところが、ＣＩＥＬＡＢ色空間において最適な格子点を定めたとしても、インクプロファイルＩＰにて当該格子点に対応するインク量セットφ＝（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）を一意に定めることができない。インクプロファイルＩＰは、絶対色空間であるＣＩＥＬＡＢ色空間とインク量空間であるＣＭＹＫｌｃｌｍ空間との対応関係を規定したものであるが、ＣＩＥＬＡＢ色空間とＣＭＹＫｌｃｌｍ空間の対応関係は一義的な関係にあるものではないからである。すなわち、ＣＩＥＬＡＢ色空間にて一のＬ*ａ*ｂ*値を定めたとしても、ある光源下で当該Ｌ*ａ*ｂ*値が再現可能な印刷結果を実現するインク量セットφを一意に定めることはできない。例えば、ＫインクとＣＭＹインクは分版可能な関係にあるため、ある光源において分版比率を変更しても同一のＬ*ａ*ｂ*を再現することができる。ＣインクとｌｃインクやＭインクとｌｍインクの関係についても同様である。
【００６９】
従って、ＣＩＥＬＡＢ色空間において最適な格子点を定めると同時に、当該格子点に対応するインク量セットφも最適化させていく必要がある。例えば、ＫインクとＣＭＹインクとの分版比率はＣＩＥＬＡＢ色空間におけるＬ*ａ*ｂ*値を定めても一意に定めることができないが、ハイライト領域において濃いＫインクを発生させると粒状性が目立つこととなる。従って、粒状性の改善を最適化の指針とすれば、ハイライト領域のＬ*ａ*ｂ*値に対してはｄk＝０となるインク量セットφに最適化させることができる。逆に、ＫインクとＣＭＹインクとの分版比率はＣＩＥＬＡＢ色空間におけるＬ*ａ*ｂ*値を定めても一意に定めることができないが、分光反射率がフラットでないＣＭＹインクによるコンポジットグレーを多用すれば、色の光源依存性が問題となる。そのため、色恒常性の改善を最適化の指針としても、インクプロファイルＩＰの格子点を最適化すべきである。さらに、インク量セットφの大きさを全体的に小さくする指針を適用すれば、インクのランニングコストの面で最適なインクプロファイルＩＰを作成することができる。
【００７０】
以上のように、最適なインクプロファイルＩＰを作成するためには様々な要素を考慮して格子点の最適化を行なうのが好ましく、すべての要素を考慮して最適な分版規則を設定することは困難である。従って、本実施例では、これらの要素を同時に評価することが可能な評価関数Ｅpを上述した指針に基づいて設定する（ステップＳ４１０）。具体的には、下記の（１１）式により評価関数Ｅp（Ｅp（φ））を設定する。また、評価関数Ｅpを算出する際に使用する光源も設定する。
【数１１】
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前記の（１１）式において、評価関数Ｅpは５個の項をｗ1〜ｗ5の重み係数によって加算した値であり、各項がそれぞれ上述した格子点を選択する指針に基づいて設定されている。（１１）式の第１項は、上述した粒状性コンバーターＧＣによる粒状性予測処理によって得られる粒状性指数ＧＩを最大値で除算することによって正規化し、所定の重み係数ｗ1を乗算したものとなっている。なお、評価関数Ｅpの添え字ｐ（ｐ＝１〜１７3）は注目する格子点の識別符号を示している。粒状性指数ＧＩは小さい方が良好な画質となるため、（１１）式の第１項が小さくなるほど最適であるといえる。
【００７１】
（１１）式の第２項は、色コンバーターＣＣによって得られる色恒常性指数ＣＩＩを最大値で除算することによって正規化し、所定の重み係数ｗ2を乗算したものとなっている。色恒常性指数ＣＩＩは、任意のインク量セットφを分光プリンティングモデルコンバーターＲＣに入力することにより得られる分光反射率Ｒ（λ）をさらに色コンバーターＣＣによって変換することにより得られるものであり、インク量セットφの関数であるということができる。（１１）式の第３項は、平滑程度算出部Ｐ２ｃによって得られる平滑程度評価指数ＳＩを最大値で除算することによって正規化し、所定の重み係数ｗ3を乗算したものとなっている。色恒常性指数ＣＩＩは小さい方が良好な画質となるため、（１１）式の第２項が小さくなるほど最適であるといえる。なお、色コンバーターＣＣが色恒常性指数ＣＩＩを算出する光源はステップＳ４１０にて設定されている。例えば、比較用の光源Ｌ１，Ｌ２をＤ５０光，Ｆ１１光として標準光源ＬｓをＤ６５光と設定されている。
【００７２】
図２２は、平滑程度評価指数ＳＩを模式的に説明している。同図において、○はＣＩＥＬＡＢ空間における複数の格子点の位置を示し、●は当該格子点のうち注目する格子点（評価関数Ｅpの算出対象の格子点）を示している。注目する格子点の位置ベクトルをＬｐとし、当該格子点に隣接する６個の格子点の位置ベクトルをＬ a1〜Ｌ a6とすると、平滑程度評価指数ＳＩは下記の（１２）式によって表される。
【数１２】
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平滑程度評価指数ＳＩは、注目する格子点から互いに逆向きのベクトルの距離が等しく、方向が正反対に近いほど値が小さくなるようにしてある。
【００７３】
図２２（Ｂ）に示すように、隣接する格子点を結ぶ線（ベクトルＬ a1〜ベクトルＬp〜ベクトルＬ a2が示す格子点を通る線等）が直線に近く、また格子点が均等に配置されるほどＣＩＥＬＡＢ色空間における格子点の配置が平滑化される傾向にあるので、（１２）式に示す平滑程度評価指数ＳＩが小さくなればなるほど、平滑程度が高くなるということができる。ＣＩＥＬＡＢ色空間におけるＬ*ａ*ｂ*値は、インク量セットφ＝（ｄc，ｄm，ｄy，ｄk，ｄlc，ｄlm）を分光プリンティングモデルコンバーターＲＣと色コンバーターＣＣによって順次変換することにより得ることができる。色コンバーターＣＣがＬ*ａ*ｂ*値を算出する光源はステップＳ４１０にて標準光源Ｌｓとして設定されたＤ６５光を使用する。従って、前記の（１２）式においてＣＩＥＬＡＢ色空間における位置ベクトルで特定される平滑程度評価指数ＳＩはインク量セットφの関数であるということができる。平滑程度評価指数ＳＩは小さい方が高い補間精度が期待できるため、（１１）式の第３項が小さくなるほど最適であるといえる。次に、（１１）式の第４項は、注目する格子点の位置ベクトルＬpと特定の色に近いか否かを示している。
【００７４】
図２３は、プリンター２０の色再現ガマットをＣＩＥＬＡＢ色空間において示している。同図に示すように、プリンター２０の色再現ガマットは予めプリンター２０のハードウェア仕様やインクセットによって定められており、この範囲において色を再現することができる。従って、インクプロファイルＩＰの格子点をＣＩＥＬＡＢ色空間において色再現ガマットの全体に存在させる必要がある。そのために、一部の格子点については、色再現ガマットの外面上や稜線上や頂点に拘束する必要がある。色再現ガマットの外面上や稜線上や頂点が満たす色と格子点の色差ΔＥを（１１）式の第４項として加えて最適化を行うことによって、色再現ガマット全体に格子点を存在させることができる。なお、（１１）式の第４項も、ＣＩＥＬＡＢ色空間における位置ベクトルで特定されるため、インク量セットφの関数であるということができる。色再現ガマットの最外色と同じ色を示す格子点が含まれるほど、最大限広い色再現性を実現することができるため、（１１）式の第４項が小さくなるほど最適であるといえる。
【００７５】
（１１）式の第５項は、インク量セットφの合計値を正規化したものである。これにより、インクのトータルの消費量を加味した評価関数Ｅpにより格子点の最適化を行うことができる。（１１）式の第５項も、インク量セットφに依存し、インク量セットφの関数であるということができる。なお、（１１）式におけるＴDutyは記録媒体に付着可能なインク量の制限に対応した値である。インク量は少ないほどランニングコストが良好となるため、（１１）式の第５項が小さくなるほど最適であるといえる。
【００７６】
以上説明したように評価関数Ｅpを構成するすべての項は、インク量セットφの関数によって表されているとともに、小さくなるほど格子点が最適となる。従って、ステップＳ４００においては、適当に初期の格子点を定めたに過ぎないため、各格子点に注目して評価関数Ｅpを算出しても、評価関数Ｅpは小さい値とならない。従って、ステップＳ４２０においては評価関数Ｅpを極小化させるように最適化部Ｐ２ｄが各格子点の最適化を行う。どの項を重視して最適化を行うかは、上述した重み係数ｗ1〜ｗ5によって決定づけられる。従って、インクプロファイルＩＰの作成にあたり、どの項目を重視すべきかを設定し、それに基づいて重み係数ｗ1〜ｗ5を設定するのが望ましい。例えば、画質を犠牲にしてでもランニングコストのよいインクプロファイルＩＰを作成したいのであれば重み係数ｗ5を大きく設定すべきである。また、色再現ガマットの外面に位置すべき格子点に対しては重み係数ｗ4を大きくして、外面への拘束を強めるのが望ましい。
【００７７】
具体的にステップＳ４２０においては、各格子点について評価関数Ｅpを極小化させるインク量セットφを順次算出していく。例えば、インク量空間における初期のインク量セットの位置から局所的にインク量セットφを移動させ、その際に評価関数Ｅpを極小化させるインク量セットを各格子点について算出していく。これにより、インク量空間における格子点の位置が評価関数Ｅpを極小化させる方向に修正されたこととなる。さらに、修正後の位置から同様に局所的にインク量セットφを移動させ、その際に評価関数Ｅpを極小化させるインク量セットを各格子点について算出していく。以上のような処理を繰り返し（例えば２００回）実行することにより、最終的には各格子点についての評価関数Ｅpが極めて小さくなる格子点に最適化することができる。なお、以上の処理を規定回数行うことをもって格子点の最適化を完了させてもよいし、評価関数Ｅpの値が所定の閾値を下回ることをもって格子点の最適化を完了させてもよい。
【００７８】
この最適化処理においては順次更新されるインク量セットφについて評価関数Ｅpを算出することが必要となるが、その際に、上述した各コンバーターＲＣ，ＣＣ，ＧＣおよび平滑程度算出部Ｐ２ｃを利用することによって、逐次、各インク量セットφに対応する分光反射率Ｒ（λ）や粒状性指数ＧＩや色恒常性指数ＣＩＩや平滑程度評価指数ＳＩが算出されることとなる。以上の最適化によれば、評価関数Ｅpによって粒状性や色恒常性やランニングコストに優れるインク量セットφの格子点が得られると同時に、当該格子点のＣＩＥＬＡＢ色空間における分布も最適なものとなる。式（１１）の第３項および第４項にてＣＩＥＬＡＢ色空間における評価も評価関数Ｅpの一部に取り入れているからである。本実施例では、ＣＩＥＬＡＢ色空間における格子点の最適化とインク量空間における格子点の最適化を同時に行うことができるため、処理の効率がよい。
【００７９】
以上のようにして各格子点が最適化されると、ステップＳ４３０にて最適化された格子点のインク量セットφに対応したＬ*ａ*ｂ*値を分光プリンティングモデルコンバーターＲＣおよび色コンバーターＣＣ（Ｄ６５光）によって算出する。そして、互いに対応するＬ*ａ*ｂ*値とインク量セットφとの対応関係を記述したインクプロファイルＩＰをＬＵＴ生成部Ｐ２ｅが作成する。なお、インクプロファイルＩＰに記述されるインク量セットφは、少なくとも粒状性が（評価関数Ｅpの値を極小化させる程度に）良好であるという条件を満足するインク量セットφであるということができる。
【００８０】
ステップＳ４４０においては、インクプロファイルＩＰに基づいて色変換プロファイルＣＰを作成する。色変換プロファイルＣＰは、例えばｓＲＧＢ色空間で各画素の色が表された画像データをプリンター２０におけるインク量空間の画像データに変換するＬＵＴである。ｓＲＧＢ色空間はＣＩＥ標準に基づいてＣＩＥＬＡＢ色空間との対応関係（ｓＲＧＢプロファイルＳＰ）が定められているため、インクプロファイルＩＰに規定された各格子点のＬ*ａ*ｂ*値によってｓＲＧＢ色空間のＲＧＢ値とインク量セットφとの対応関係を特定し、ＬＵＴ化することができる。その際に、補間処理が行われるが上述した最適化によってインクプロファイルＩＰが規定する格子点のＣＩＥＬＡＢ色空間における分布が平滑化されているため、高い補間精度を実現することができる。
【００８１】
ｓＲＧＢプロファイルＳＰについても上述した平滑程度評価指数ＳＩによる最適化を行っておくことが望ましい（特開２００６−１９７０８０号公報、参照。）。なお、ＣＩＥＬＡＢ色空間におけるｓＲＧＢ色空間のガマットとプリンター２０の色再現ガマットが異なるため、適宜ガマットマッピングが行われる。なお、ここではインクプロファイルＩＰにさらに別の絶対色空間であるｓＲＧＢ色空間を結合するものを例に挙げたが、入力デバイスに依存した機器依存のソース色空間と、インクプロファイルＩＰとを結合させたデバイスリンクプロファイルを作成するようにしてもよい。色変換プロファイルＣＰが作成できると、以降はプリンタードライバーＰ３の色変換部Ｐ３ａが色変換プロファイルＣＰを参照して補間処理を行うことにより、ｓＲＧＢ色空間で各画素の色が表された印刷画像データをインク量セットφの画像データに変換することができる。さらに、ハーフトーン処理部Ｐ３ｂとラスタライズ処理部Ｐ３ｃがインク量セットφの画像データに対して誤差拡散法やディザ法といったハーフトーン処理とラスタライズ処理を順次実行することより、印刷制御データＣＤを生成することができる。生成した印刷制御データＣＤをプリンター２０に出力することにより、前記印刷画像データに基づく印刷を実行させることができる。
【００８２】
Ｃ．変形例
以上においては、インク量マップＩＭの各ユニットＵが有する参照ベクトルｍをテストインク量セットφtとして使用することとしたが、インク量マップＩＭ上において空間的に均等に分布する位置のインク量セットφであればインク量空間において均等なテストインク量セットφtとして使用することができる。例えば、ユニットＵのすべての参照ベクトルｍをテストインク量セットφtとして使用するのではなく、間引きしたユニットＵの参照ベクトルｍをテストインク量セットφtとして使用するようにしてもよい。
【００８３】
図２４は、変形例におけるテストインク量セットφtを説明する図である。同図においては、インク量マップＩＭが示されており、○で示す各ユニットＵがインク量マップＩＭの直交格子点上に位置している。前実施例では、各ユニットＵについて最適化された参照ベクトルｍをそのままテストインク量セットφtとして使用するようにした。本変形例では、このような各ユニットＵの参照ベクトルｍの他に、●で示す内挿点ＩＳのインク量セットφについてもテストインク量セットφtとして使用することとする。各内挿点ＩＳと各ユニットＵを加えることにより、縦方向と横方向のそれぞれについて２倍の解像度の点についてテストインク量セットφtを得ることができる。各内挿点ＩＳのインク量セットφは、周囲のユニットＵが有する参照ベクトルｍに基づく各種補間演算によって得ることができる。このようにすることにより、インク量マップＩＭの最適化の処理負荷を増大させることなく、ニューラルネットワークＮＮの学習データの個数を増大させることができる。また、以上においては、印刷結果予測プログラムＰ１とＬＵＴ作成プログラムＰ２とプリンタードライバーＰ３が単一のコンピューター１０にて実行されるようにしたが、これらが別のコンピューターにおいて実行されてもよい。さらに、いわゆるダイレクトプリンターにおいてプリンタードライバーＰ３と同等の機能を実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１０…コンピューター、１１…ＨＤＤ、１２…ＣＰＵ、２０…プリンター、３０…分光反射率計、４０…スキャナー、ＲＣ…分光プリンティングモデルコンバーター、ＣＣ…色コンバーター、ＧＣ…粒状性コンバーター、ＧＣ１…インク量制限部、ＧＣ２…マップ作成部、ＧＣ３…画像入力部、ＧＣ４…粒状性指数算出部、ＧＣ５…テストインク量取得部、ＧＣ６…パッチ印刷部、ＧＣ７…ニューラルネットワーク作成部、ＧＣ８…予測部、ＲＤＢ…分光反射率データベース、ＮＮ…ニューラルネットワーク、ＲＰ…粒状性評価用パッチ。
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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