(57)【要約】      （修正有）【課題】混色パッチを構成する単色の色測定値を正確に測定することを可能とするカラーチャートを出力して、高精度の色予測モデルの作成を可能とした画像処理システムを提供する。【解決手段】画像処理システム１は、混色パッチの周囲に該混色パッチの構成色である２以上の単色の単色パッチをそれぞれ複数配置したカラーチャート７０のデータを生成し、これを記録媒体に印刷する画像処理装置２０と、カラーチャート７０の混色パッチおよび複数の単色パッチの濃度を測定する測色装置５０と、測色装置５０の測定結果に基づいて、混色パッチを構成する単色の色データを予測するホストコンピュータ１０と、を備える。【選択図】図１
2019024162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
混色パッチの周囲に該混色パッチの構成色である２以上の単色の単色パッチをそれぞれ複数配置したカラーチャートデータを生成するチャート生成部と、
生成された前記カラーチャートデータを基に、記録媒体にカラーチャートを印刷する画像形成部と、
前記カラーチャートの前記混色パッチおよび前記複数の単色パッチの濃度を測定する測色部と、
前記測色部の測定結果に基づいて、前記混色パッチを構成する前記単色の色データを予測する情報処理部と、
を備える画像処理システム。
【請求項２】
前記チャート生成部は、
前記混色パッチを挟んで対角線上の位置に、２以上の単色の前記単色パッチを色ごとに２つずつ配置した前記カラーチャートデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記情報処理部は、
前記混色パッチに対して配置された同色の２つの前記単色パッチの測定値の平均値に基づいて、前記混色パッチを構成する前記単色の色データを予測することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記混色パッチと該混色パッチの構成色である２以上の単色の前記単色パッチを１組のパッチとしたとき、
前記チャート生成部は、
隣接する１組のパッチ間で前記単色パッチの少なくとも一部を共通化した前記カラーチャートデータを生成することを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記チャート生成部は、
前記混色パッチを挟んで対角線上の位置に、２以上の単色の前記単色パッチを色ごとに４つ以上配置した前記カラーチャートデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記情報処理部は、
前記測色部による前記混色パッチの測定結果と、前記混色パッチを構成する前記単色の色データとの対応関係と、を求めることを特徴とする請求項１から５までのいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記情報処理部は、
前記対応関係に基づいて、前記混色パッチの測定結果を予測値、前記混色パッチを構成する前記単色の色データを被予測値とする色予測モデルを作成する請求項６に記載の画像処理システム。
【請求項８】
混色パッチの周囲に該混色パッチの構成色である２以上の単色の単色パッチをそれぞれ複数配置したカラーチャートデータを生成するチャート生成工程と、
生成された前記カラーチャートデータを基に、記録媒体にカラーチャートを印刷する画像形成工程と、
前記カラーチャートの前記混色パッチおよび前記複数の単色パッチの濃度を測定する測色工程と、
前記測色工程での測定結果に基づいて、前記混色パッチを構成する前記単色の色データを予測する情報処理工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
混色パッチの周囲に該混色パッチの構成色である２以上の単色の単色パッチが、前記混色パッチを中心として対角線上に配置されたカラーチャートデータを作成するチャート生成工程と、
生成された前記カラーチャートデータを基に、記録媒体にカラーチャートを印刷する画像形成工程と、
を有するカラーチャート生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システム、画像処理方法およびカラーチャート生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デバイスに依存する色空間（例えば、ＣＭＹＫ）と、デバイス非依存の共通色空間（例えば、ＣＩＥＬＡＢ（Ｌａｂ））との対応関係を記述したプロファイルを用い、共通色空間を介して、複数の装置間での色合わせを行うカラーマネジメント技術が知られている。
【０００３】
例えば、画像形成装置で画像を印刷するときには、入力プロファイルを用いて原稿データの色空間を共通色空間に変換した後に、出力プロファイルを用いて画像形成装置の特有の色空間に変換する。そして、変換した原稿データを、画像形成装置で再現可能な印刷色域に制限した後に、画像印刷を行う。
【０００４】
また、画像形成装置の色安定を図るためにキャリブレーションを実施することが知られている。従来のキャリブレーションの手法として、各色材（例えば、ＣＭＹＫ）の単色で形成された単色パッチを出力して、単色パッチの測色を行い、この測色値から、所定の階調値が所望の色に合うようにガンマ特性（画像面積率に対する濃度の関係）を補正する技術が知られている。しかしながら、単色パッチの測色に基づいてガンマカーブを補正した場合、混色の色再現が合わないことが分かってきている。
【０００５】
そのため、複数色の単色を重ねることで形成されたパッチである混色パッチを出力して、混色パッチの測色を行い、この測色値から、特定の階調を重ね合わせた色が所望の色に合うように色予測モデルやプロファイルを補正する技術（混色キャリブレーション）が既に知られている。
【０００６】
例えば、特許文献１には、各色材（ＣＭＹＫ）の濃度の測定結果と、混色のＬａｂ値を統計的に学習させ、ニューラルネットワークモデルによって、ＣＭＹＫ（単色の濃度）とＬａｂ値（混色の色）との関係を構築する色変換パラメータ設定方法が開示されている。
【０００７】
特許文献１の技術のように単色の濃度と混色のＬａｂ値との関係を構築することによれば、画像形成装置の濃度変動（濃度ムラ）の影響を受けにくいといえる。画像形成装置の濃度変動はＣＭＹＫのガンマ特性の変化による影響がほとんどのため、単色の濃度が一定ならば、混色の特性は変化しにくいためである。このとき、画像形成装置の濃度変化が生じた場合には、濃度値に対する画像面積率の関係を変更すれば良いといえる。
【０００８】
しかしながら、特許文献１のような色予測モデルの精度向上が望まれており、このため、には、混色のＬａｂ値と、混色を構成する単色の濃度を、濃度変動の影響を排除して、正確に測定する必要がある。
【０００９】
画像形成装置の濃度変動の影響を低減させる技術として、特許文献２には、画像形成装置の周期的な濃度変動周期を計測するパッチ群と、判明した濃度変動周期の半周期の間隔で同一パッチを配置することにより周期的な濃度変動の中心値をできるだけ取得することで、濃度変動の影響を受けにくい色予測モデルを作成する画像評価装置が開示されている。
【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、特許文献２の画像評価装置によれば、副走査方向に沿った単一の周期のｓｉｎカーブによる濃度変動であれば、すべての混色パッチについて濃度変動を受けない中央値を取得可能と考えられるが、実際の濃度変動は複数の周期成分が交じり合った変動をする場合があり、かつ、その振幅にもバラつきがある。
【００１１】
そこで本発明は、混色パッチを構成する単色の色測定値を正確に測定することを可能とするカラーチャートを出力して、高精度の色予測モデルの作成を可能とした画像処理システム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】
【００１２】
かかる目的を達成するため、本発明に係る画像処理システムは、混色パッチの周囲に該混色パッチの構成色である２以上の単色の単色パッチをそれぞれ複数配置したカラーチャートデータを生成するチャート生成部と、生成された前記カラーチャートデータを基に、記録媒体にカラーチャートを印刷する画像形成部と、前記カラーチャートの前記混色パッチおよび前記複数の単色パッチの濃度を測定する測色部と、前記測色部の測定結果に基づいて、前記混色パッチを構成する前記単色の色データを予測する情報処理部と、を備えるものである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、混色パッチを構成する単色の色測定値を正確に測定することを可能とするカラーチャートを出力して、高精度の色予測モデルの作成を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態における画像処理システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態における画像処理システムの機能構成の一例を示す図である。
【図３】色予測モデルの構築処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】色予測モデル構築のための学習データの作成工程の説明図である。
【図５】カラーチャートの形成位置において発生する可能性のある濃度変化の例を示す説明図である。
【図６】学習データセット作成のためのカラーチャートの一例を示す説明図である。
【図７】カラーチャートの一部を示す模式図である。
【図８】単色パッチを一部共通化したカラーチャートの一例を示す説明図である。
【図９】混色パッチを挟んで対角線上に単色パッチを各４つ配置したカラーチャートの一例を示す模式図である。
【図１０】カラーチャートの形成位置において発生する可能性のある濃度変化の他の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明に係る構成を図１から図１０に示す実施の形態に基づいて詳細に説明する。
【００１６】
［第１の実施形態］
（画像処理システムの構成）
本実施形態に係る画像処理システム（画像処理システム１）は、混色パッチの周囲に該混色パッチの構成色である２以上の単色の単色パッチをそれぞれ複数配置したカラーチャートデータを生成するチャート生成部（画像処理装置２０）と、生成された前記カラーチャートデータを基に、記録媒体にカラーチャート（カラーチャート７０）を印刷する画像形成部（画像処理装置２０）と、カラーチャートの混色パッチおよび複数の単色パッチの濃度を測定する測色部（測色装置５０）と、測色部の測定結果に基づいて、混色パッチを構成する単色の色データを予測する情報処理部（ホストコンピュータ１０）と、を備えるものである。なお、括弧内は実施形態での符号、適用例を示す。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る画像処理システム１のハードウェア構成の一例を示す図である。画像処理システム１は、ホストコンピュータ１０と、画像処理装置２０と、測色装置５０と、を備える。画像処理システム１において、ホストコンピュータ１０は情報処理部、画像処理装置２０はチャート生成部および画像形成部、測色装置５０は測色部として、それぞれ機能する。
【００１８】
ホストコンピュータ１０は、測色装置５０によるカラーチャート７０の測定結果に基づいて色予測モデルを作成（構築）し、画像処理装置２０に最適な色変換パラメータを生成して、画像処理装置２０に送信する。
【００１９】
ホストコンピュータ１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１３、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４等を有しており、ＣＰＵ１１〜ＨＤＤ１４の各部は、システムバス１５を介して相互に接続されている。
【００２０】
ＣＰＵ１１は、ホストコンピュータ１０の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３をワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ１２又はＨＤＤ１４等に格納されたＯＳ（Operating  System）および各種プログラムを実行することで後述の各機能部の機能を実現する。ＨＤＤ１４には、ホストコンピュータ用の情報処理プログラム等が記憶されている。なお、ＲＯＭ１２又はＲＡＭ１３にホストコンピュータ用の情報処理プログラムを記憶してもよい。また、ＣＰＵ１１を複数有するものであってもよい。本実施形態では、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はＨＤＤ１４等に格納されたプログラムを実行することで各機能部の機能を実現する例を示すが、ＡＳＩＣ（application  specific  integrated  circuit）のような回路で各機能部の機能を実現しても良い。
【００２１】
画像処理装置２０は、例えば、少なくとも印刷機能に加え、スキャン、コピー、ＦＡＸ送受信等の機能を一台の筐体によって実現する複合機（ＭＦＰ（Multifunction  Peripheral））や、印刷機能を有するプリンタである。画像処理装置２０は、データ処理部３０、画像形成部４０、および画像読取部４１を有している。
【００２２】
データ処理部３０は、色変換や階調処理などの画像形成に必要なデータ処理を行う画像処理部である。データ処理部３０は、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、ＨＤＤ３４等を有しており、ＣＰＵ３１〜ＨＤＤ３４の各部は、システムバス３５を介して相互に接続されている。
【００２３】
ＣＰＵ３１は、データ処理部３０の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ３１は、ＲＡＭ３３をワークエリアとしてＲＯＭ３２又はＨＤＤ３４等に格納された各種プログラムを実行することで後述の各機能部の機能を実現する。ＨＤＤ３４には、画像処理装置用の情報処理プログラム等が記憶されている。なお、ＲＯＭ３２又はＲＡＭ３３に画像処理装置用の情報処理プログラムを記憶してもよい。また、ＣＰＵ３１を複数有するものであってもよい。本実施形態では、ＲＯＭ３２又はＨＤＤ３４等に格納されたプログラムを実行することで各機能部の機能を実現する例を示すが、ＡＳＩＣのような回路で各機能部の機能を実現しても良い。
【００２４】
画像形成部４０は、データ処理部３０により制御されるとともにデータ処理部３０から受け付けた出力データを用いて、記録媒体に画像を印刷するプリンタエンジン部であり、例えば、感光体ドラム、転写ベルト、定着装置等を有している。画像形成部４０は、カラーチャート７０の出力データをデータ処理部３０を介して受け付けて、カラーチャート７０を印刷する。また、画像読取部４１は、画像形成部４０により出力されたカラーチャート７０やその他原稿の画像をスキャンして画像データを取得するスキャナ部である。
【００２５】
なお、本実施形態では、画像形成部４０の画像形成方式が電子写真方式の例を説明したが、画像形成方式はこれに限られるものではない。画像形成部４０は、例えば、ＣＭＹＫ（シアン（Ｃｙａｎ）、マゼンタ（Ｍａｇｅｎｔａ）、イエロー（Ｙｅｌｌｏｗ）とブラック（Ｂｌａｃｋ）の各色のトナーを用いて、記録媒体に画像を印刷する。
【００２６】
測色装置５０は、ホストコンピュータ１０により制御され、画像形成部４０が出力したカラーチャート７０の色データを計測する。ホストコンピュータ１０は、測色装置５０を制御する制御用のプログラムを記憶している。なお、画像処理装置２０が測色装置５０を制御するものであってもよい。また、画像処理システム１において、画像処理装置２０が上述したホストコンピュータ１０の機能を有するものとしてもよい。
【００２７】
画像処理システム１は、ネットワークを介して機器同士で通信を行うことが可能となっている。画像処理装置２０は、各種データや、各種信号などをホストコンピュータ１０へ送信するとともに、ホストコンピュータ１０から印刷データなどを受信する。その他、画像処理システム１における機器はスマートフォンのような外部機器と通信を行うことも可能である。
【００２８】
また、上記の各プログラムは、ホストコンピュータ１０および画像処理装置２０用に、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供することができる。または、上記プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【００２９】
図２は画像処理システム１の機能構成の一例を示す図である。画像処理システム１において、ホストコンピュータ１０は評価部１６、濃度変換部１７、およびＬａｂ予測部１８を有している。また、画像処理装置２０は、チャート生成部２１、色変換部２２、画像形成部４０を有している。なお、図２に示す画像形成部４０では、階調処理を実行するデータ処理部３０の一部が含まれる。
【００３０】
測色装置５０は、画像形成部４０で出力されたカラーチャート７０を計測し、計測結果をホストコンピュータ１０のＬａｂ予測部１８に入力する。
【００３１】
Ｌａｂ予測部１８は、（Ｄｃ，Ｄｍ，Ｄｙ，Ｄｋ）と（Ｌａｂ）との対応関係を示す学習データセットおよび評価データセットを取得する。ここで、Ｄｃ，Ｄｍ，Ｄｙ，Ｄｋは、混色パッチを構成する単色データの濃度値を示しており、Ｌａｂは、混色パッチの色データを示している。
【００３２】
また、ホストコンピュータ１０は、取得した学習データセットおよび評価データセットに基づいて、ＣＭＹＫ値からＬａｂ値を予測する色予測モデルを作成する。作成される色予測モデルは、単色の濃度などの物理量と、混色のＬａｂ値を学習する色予測モデルである。この色予測モデルとしては、例えば、特許文献１に開示される色予測モデルを適用可能であるが、単色の濃度などの物理量と、混色のＬａｂ値を学習する色予測モデルであればよく、特に限られるものではない。
【００３３】
また、ホストコンピュータ１０は、画像処理装置２０の色変換部２２から入力されるＣＭＹＫの色信号を濃度変換部１７により濃度データに変換する。変換後の濃度データは、Ｌａｂ予測部１８に入力される。濃度変換テーブルと色予測モデルにより、画像処理装置２０の所望の色味を実現するための最適なＣＭＹＫ出力値を求めることが可能となる。
【００３４】
画像処理装置２０のチャート生成部２１は、カラーチャート７０の作成のためのカラーチャートデータを作成する。また、色変換部２２は、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）を基に、デバイス非依存の共通色空間（絶対色空間）であるＬａｂやＸＹＺ値などから、ＣＭＹＫ値などのプリンタ出力信号への変換を行う。
【００３５】
ここで、構築した色予測モデルを用いて、ターゲットのＬａｂ値（もしくはＸＹＺ値）との色差を最小とするＣＭＹＫ出力信号を評価部１６にて選定し、選定されたＣＭＹＫ値を色変換部２２にパラメータとして格納する事で、所望のＬａｂ値を再現するＣＭＹＫ信号を、画像形成部４０に送ることが可能となっている。
【００３６】
以上の処理を図３のフローチャートを参照して説明する。図３は、色予測モデルの構築処理の一例を示すフローチャートである。先ず、画像形成部４０が出力したカラーチャート７０の混色パッチの色データと混色パッチを構成する単色パッチの濃度値を、測色装置５０により計測する（Ｓ１０１）。
【００３７】
次いで、ホストコンピュータ１０は、（Ｄｃ，Ｄｍ，Ｄｙ，Ｄｋ）と（Ｌａｂ）との関係を示す学習データセット、評価データセットを複数セット取得する（Ｓ１０２，Ｓ１０３）。なお、学習データ、評価データの取得は並行処理される。なお、必要な学習データ、評価データのセット数は、一般にそれぞれ５００〜１０００セット程度であることが好ましい。
【００３８】
次いで、取得した学習データセットに基づいて、（Ｄｃ，Ｄｍ，Ｄｙ，Ｄｋ）と（Ｌａｂ）との色予測モデルを構築する（Ｓ１０４）。
【００３９】
次いで、学習データセットと同時に取得した評価データセットの入力の濃度値（Ｄｃ，Ｄｍ，Ｄｙ，Ｄｋ）と同一の入力を色予測モデルに与え、色予測モデルの評価を行う（Ｓ１０５）。
【００４０】
色予測モデルの評価では、評価データセットのＬａｂ値と色予測モデルで算出されたＬａｂ値との色差ΔＥを評価する。すなわち、ΔＥが基準値未満であるかを判断し（Ｓ１０６）、ΔＥ＜基準値の場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）は色予測モデルの構築が完了する。一方、ΔＥ≧基準値となる場合（Ｓ１０６：ＮＯ）は、再度、カラーチャート７０を出力して、色予測モデルを再作成する（Ｓ１０１へ戻る）。
【００４１】
図４は、色予測モデル構築のための学習データの作成工程の説明図である。図４（ａ）は画像形成部４０が出力するカラーチャート７０の一例を示している。
【００４２】
このカラーチャート７０のパッチは、中央に混色パッチを配置し、この混色パッチを挟んで対角線上に、混色パッチを構成する単色についての単色パッチを配置したものである。ここでは、一例として、図４（ａ）に示されるように、混色パッチを中心として、上下の位置にＫの単色パッチ（Ｂｌａｃｋ１，Ｂｌａｃｋ２）、左右の位置にＭの単色パッチ（Ｍａｇｅｎｔａ１，Ｍａｇｅｎｔａ２）、左上と右下の位置にＣの単色パッチ（Ｃｙａｎ１，Ｃｙａｎ２）、右上と左下の位置にＹ単色パッチ（Ｙｅｌｌｏｗ１，Ｙｅｌｌｏｗ２）を配置したものである。ここで、（Ｃｙａｎ１，Ｃｙａｎ２），（Ｍａｇｅｎｔａ１，Ｍａｇｅｎｔａ２），（Ｙｅｌｌｏｗ１，Ｙｅｌｌｏｗ２），（Ｂｌａｃｋ１，Ｂｌａｃｋ２）のそれぞれは同じ色データの単色パッチである。
【００４３】
ＣＭＹＫ（単色の濃度）とＬａｂ値（混色の色）との関係を構築する色予測モデルの作成においては、混色と、混色に含まれる単色の濃度を正確に測定する必要があり、このため、混色パッチと単色パッチの両方の測定が必要になる。しかしながら、画像処理装置２０の面内の濃度ムラなどにより、単色パッチの測定結果が混色パッチの配置位置で測色した場合とズレが生じた場合等には、正確なＣＭＹＫ（単色の濃度）とＬａｂ値（混色の色）との関係を、色予測モデルに与えることができない。
【００４４】
このとき、混色パッチ、単色パッチともに面内、面間の濃度ムラの影響をなくした濃度変動周期の中央値を測定することができれば問題は生じないが、現実には、画像処理装置２０の実際の濃度変動は単一の周期、振幅の変動によるものとは限らず、濃度変動の中央値を取得することは困難な場合がある。
【００４５】
ここで、本実施形態に係る画像処理システム１では、ＣＭＹＫ（単色の濃度）とＬａｂ値（混色の色）との関係を構築する色予測モデルを構築するため、必ずしも、濃度中央値を入力する必要はなく、混色パッチの位置の混色を構成する単色のパッチの測定結果が分かれば良いこととなる。
【００４６】
そこで、本実施形態に係る画像処理システム１では、図４（ａ）に示すように、混色パッチの周囲に単色パッチを対角線上に２パッチずつ配置して、１の混色パッチと８つの単色パッチの計９点での計測を実施する。そして、図４（ｂ）に示すように、Ｃの濃度としてＣｙａｎ１，Ｃｙａｎ２の測定値の平均値、Ｍの濃度としてＭａｇｅｎｔａ１，Ｍａｇｅｎｔａ２の測定値の平均値、Ｙの濃度としてＹｅｌｌｏｗ１，Ｙｅｌｌｏｗ２の測定値の平均値、Ｋの濃度としてＢｌａｃｋ１，Ｂｌａｃｋ２の測定値の平均値を用い、この各色の平均化した測定値を、混色を構成する単色の測定結果として利用するものである。これに、図４（ｂ），（ｃ）に示すように、混色の測定値である混色Ｌａｂと併せた測定結果を色予測モデルの学習セットの１セットとしている。
【００４７】
図５は、図４（ａ）に示すカラーチャート７０の形成位置において発生する可能性のある濃度変化の例を示す説明図である。ここでは、マゼンタの例を示している。ここで、濃度変化は閉所でランダムに変化するのではなく、比較的狭い領域では図５に示すように一定の勾配をもちながら変化する場合がほとんどである。したがって、図５に示すように、Ｍａｇｅｎｔａ１の単色パッチと、Ｍａｇｅｎｔａ２の単色パッチの測定値を用いて、混色パッチ位置でのマゼンタ単色の濃度を正確に予測することが可能となる。すなわち、２つの単色パッチの平均値を混色パッチの形成位置での予測値とするものである。
【００４８】
このように、本実施形態に係る画像処理システム１により、混色パッチを構成する単色の色測定値（色データ）を正確に測定することが可能となり、これを正確に予測することができる色予測モデルを生成することができる。
【００４９】
また、色予測モデルの構築後においては、通常、所望の色予測精度となっているかどうかを別途、色予測モデル構築時とは異なる色データを使用して予測精度の評価を行うが、このときの予測精度の評価に際しても、上述の評価手法を適用することができる。
【００５０】
図６は、学習データセットの作成のために画像処理システム１が出力するカラーチャート７０の例を示している。上述したように、学習データのセット数は、５００〜１０００セット程度であることが好ましい。そのため、図４で説明した方法により作成する学習データの１セットを、混色を構成する単色の色データを変化させつつ作成したカラーチャート７０に基づいて、学習データセットを作成する。
【００５１】
図６は、Ｃ（Ｃｙａｎ１，Ｃｙａｎ２）を２０％刻みで変化させた例を示している。このように、ＣＭＹＫの各単色を２０％刻みで変化させることで計６２５個の学習データからなる学習データセットを作成することができる。図７は、このように作成されるカラーチャート７０の一部の模式図を示している。
【００５２】
このカラーチャート７０の測定に基づいて作成される学習データセットを測定することにより、色空間全体での単色、混色の濃度を正確に予測する色予測モデルを構築することができる。なお、学習データ数はＬａｂ空間において、均等、かつ、密に配置することが好ましいことは勿論である。
【００５３】
また、色予測モデルの構築に関しては、ニューラルネットワークを用いる方法、多項式近似を用いる方法などの複数の手法が知られており、その構築方法は特に限られるものではない。本実施形態では、単色の濃度値や分光反射率、Ｌａｂ値などの物理量と混色のＬａｂ値などの物理量との関係を構築可能な色予測モデルであれば、どのようなモデルを用いても作成可能である。
【００５４】
以上説明した本実施形態に係る画像処理システム１によれば、単色の色測定値と混色の色測定値をモデル化する色予測モデルの学習精度を上げることが可能となる。すなわち、混色パッチの周囲に、この混色パッチを構成する単色の単色パッチを対角線上に２パッチずつ配置して、その平均化した測定値を、混色パッチを構成する単色の測定結果とすることにより、混色パッチを構成する単色の色測定値を、濃度ムラの影響を排除して正確に実施することが可能となり、これに基づいて、高精度の色予測モデルを構築することができる。
【００５５】
［第２の実施形態］
以下、本発明に係る画像処理装置の他の実施形態について説明する。なお、上記実施形態と同様の点についての説明は適宜省略する。
【００５６】
第１の実施形態に係る画像処理システム１によれば、単色の濃度値と混色のＬａｂ値の精度の高い学習データが用意できるため、高精度の色予測モデルが作成可能であるが、９パッチを学習データの１セットとし、１セットにつき９点計測するため、測定時間が多くなる。そこで、第２の実施形態では、計測点を削減できるカラーチャート７０について説明する。
【００５７】
図８は、学習データセットの作成のためのカラーチャート７０の一部の例である。このカラーチャート７０は、隣接する学習データ間で単色の学習データの一部を共通化することによって、測定するパッチ数を削減するようにしている。
【００５８】
図８に示すカラーチャート７０では、（Ｃｙａｎ１，Ｃｙａｎ２），（Ｍａｇｅｎｔａ１，Ｍａｇｅｎｔａ２），（Ｙｅｌｌｏｗ１，Ｙｅｌｌｏｗ２），（Ｂｌａｃｋ１，Ｂｌａｃｋ２），（Ｂｌａｃｋ３，Ｂｌａｃｋ４）はそれぞれ同じ色データの単色パッチとし、（Ｂｌａｃｋ１，Ｂｌａｃｋ２）と（Ｂｌａｃｋ３，Ｂｌａｃｋ４）とは異なる色データを用いている。すなわち、混色１は（Ｂｌａｃｋ１，Ｂｌａｃｋ２）のデータで構成され、混色２は（Ｂｌａｃｋ３,Ｂｌａｃｋ４）を含んで構成される。このようにＣＭＹＫの４色のうちいずれか３色を隣接する学習セットと共通化して、任意の１色を異なる色に変えることで、測定するパッチ数を低減するものである。
【００５９】
第２の実施形態に係る画像処理システム１によれば、測定するパッチ間で、少なくとも一部を共通化することにより、測定するパッチ数を低減し、測定時間を短縮することが可能となる。
【００６０】
［第３の実施形態］
第１の実施形態に係る画像処理システム１では、１の学習データについて、混色パッチの周囲に単色パッチを対角線上に２パッチずつ配置して、９点での測定を実施する例を説明したが、学習精度の向上のため混色の周囲に配置する単色のパッチ数を増やすようにしてもよい。
【００６１】
図９は画像処理システム１が出力するカラーチャート７０の他の例であって、中央に混色パッチを配置し、この混色パッチを挟んで対角線上に単色パッチを各４つ配置したものである。また、図１０は、図９に示すカラーチャート７０の形成位置において発生する可能性のある濃度変化の例（マゼンタの例）を示す説明図である。
【００６２】
第１の実施形態に示したように、混色パッチの周囲に単色パッチを対角線上に２パッチずつ配置しても、十分に、高精度の混色と単色濃度の学習が可能であるが、濃度変動が勾配を持った変動ではなく、例えば、図１０に示したような短周期で濃度変化している場合などは、２パッチの平均化では正確な濃度の算出が難しい場合がある。
【００６３】
そこで、第３の実施形態では、図９に示すように混色の周囲に４パッチずつ配置したカラーチャート７０を出力する。ここで、（Ｃｙａｎ１〜Ｃｙａｎ４），（Ｍａｇｅｎｔａ１〜Ｍａｇｅｎｔａ４），（Ｙｅｌｌｏｗ１〜Ｙｅｌｌｏｗ４），（Ｂｌａｃｋ１〜Ｂｌａｃｋ４）はそれぞれ同じ色データの単色パッチである。
【００６４】
そして、例えば、図１０に示すように、Ｍａｇｅｎｔａ１〜Ｍａｇｅｎｔａ４の測定値を用いて、混色パッチ位置でのマゼンタ単色の濃度を正確に予測することが可能となる。このとき混色位置での単色濃度は、例えば、多項式補間によって推定することができる。多項式補間手法は特に限られるものではなく、例えば、線形補間、スプライン補間等を用いることができる。なお、本実施形態では、４パッチを配置しているが、パッチ数をさらに増やしてもよいのは勿論であり、精度向上と測定時間との関係で最適なパッチ数とすればよい。
【００６５】
第３の実施形態に係る画像処理システム１によれば、単色の色測定値と混色の色測定値をモデル化する色予測モデルの学習精度をさらに高精度化することができる。
【００６６】
尚、上述の実施形態は本発明の好適な実施の例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１  画像処理システム
１０  ホストコンピュータ
１１  ＣＰＵ
１２  ＲＯＭ
１３  ＲＡＭ
１４  ＨＤＤ
１５  システムバス
１６  評価部
１７  濃度変換部
１８  Ｌａｂ予測部
２０  画像処理装置
２１  チャート生成部
２２  色変換部
３０  データ処理部
３１  ＣＰＵ
３２  ＲＯＭ
３３  ＲＡＭ
３４  ＨＤＤ
３５  システムバス
４０  画像形成部
４１  画像読取部
５０  測色装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６８】
【特許文献１】特開平６−３２６８６１号公報
【特許文献２】特開２０１６−１５６７５号公報
【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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