(57)【要約】【課題】色調整の精度を維持しつつより少ない数の測色用画像を選択できる色処理装置等を提供する。【解決手段】第１の色空間における第１の色値に基づき被色調整装置により出力した測色用画像を測色し第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる第１の色値と第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部２１２と、第１の色値を第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定したとき重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部２１４と、第１のパラメータに基づき、対応関係の中から被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部２１５と、を備えることを特徴とする色処理装置。【選択図】図６
2015076705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、
前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、
を備えることを特徴とする色処理装置。
【請求項２】
前記対応関係選択部は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。
【請求項３】
被色調整装置の色調整を行うために、前記第１の色空間中における色変換を行う変換関係を作成する変換関係作成部をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置。
【請求項４】
前記パラメータ算出部で用いられる前記非線形関数は、動径基底関数であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の色処理装置。
【請求項５】
前記動径基底関数の分散を表す第３のパラメータが入力されるパラメータ入力部をさらに備え、
前記パラメータ算出部は、前記パラメータ入力部により入力された前記第３のパラメータを用いて前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを算出することを特徴とする請求項４に記載の色処理装置。
【請求項６】
被色調整装置にて画像を出力するために作成された色信号を、予め定められた変換関係を用いて色変換処理を行い当該被色調整装置に出力する色変換手段と、
前記色変換手段で用いられる前記変換関係を、前記被色調整装置にて出力される画像の色調整を行うために作成する変換関係作成手段と、
を備え、
前記変換関係作成手段は、
被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、
前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、
を備えることを特徴とする色調整システム。
【請求項７】
コンピュータに、
被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する機能と、
取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する機能と、
算出された前記第１のパラメータに基づき、取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する機能と、
を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色処理装置、色調整システム、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像出力装置から出力されたカラーチャートを、ステップ数、補間精度、補間方法に着目して最適化したカラーチャートを作成すると共に、最適化カラーチャートを用いて画像出力装置の色再現特性を求めると共に、特性の変動を補正するカラーチャートの最適化方法が開示されている。
【０００３】
また特許文献２には、格子点配置を、色材ごとの単色階調特性に応じて最適化し、総色材量が制限内である格子点についてパッチを生成した後、パッチ数を印刷制限情報に応じて削減し、そして、パッチをメディア上に印刷して測色し、測色値に基づいて総色材量が制限を超える格子点の測色値を推定することにより、適切な色再現特性テーブルを作成する色処理方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１８７２５７号公報
【特許文献２】特開２００９−１３０８４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
被色調整装置にて出力する画像の色調整を行う場合、色調整の精度を維持しつつ測色用画像の数をより少なくできることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、を備えることを特徴とする色処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記対応関係選択部は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置である。
請求項３に記載の発明は、被色調整装置の色調整を行うために、前記第１の色空間中における色変換を行う変換関係を作成する変換関係作成部をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記パラメータ算出部で用いられる前記非線形関数は、動径基底関数であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の色処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記動径基底関数の分散を表す第３のパラメータが入力されるパラメータ入力部をさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記パラメータ入力部により入力された前記第３のパラメータを用いて前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを算出することを特徴とする請求項４に記載の色処理装置である。
請求項６に記載の発明は、被色調整装置にて画像を出力するために作成された色信号を、予め定められた変換関係を用いて色変換処理を行い当該被色調整装置に出力する色変換手段と、前記色変換手段で用いられる前記変換関係を、前記被色調整装置にて出力される画像の色調整を行うために作成する変換関係作成手段と、を備え、前記変換関係作成手段は、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、
を備えることを特徴とする色調整システムである。
請求項７に記載の発明は、コンピュータに、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する機能と、取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する機能と、算出された前記第１のパラメータに基づき、取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する機能と、を実現させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、色調整の精度を維持しつつより少ない数の測色用画像を選択できる色処理装置を提供することができる。
請求項２の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、測色用画像の選択がより容易になる。
請求項３の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、より少ない対応関係を基にして変換関係を作成することができる。
請求項４の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、色変換モデルの作成がより簡単になる。
請求項５の発明によれば、色変換モデルの精度と選択される測色用画像の数の調整を行うことができる。
請求項６の発明によれば、より高い精度で被色調整装置の色調整を行える色調整システムを提供することができる。
請求項７の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、色調整の精度を維持しつつより少ない数の測色用画像を選択できる機能をコンピュータにより実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態の画像形成装置の構成例を示す図である。
【図２】図１に示す画像形成装置に色設定システムを取り付けた状態を説明するための図である。
【図３】（ａ）〜（ｂ）は、測色用画像について説明した図である。
【図４】画像形成装置のデバイス特性として、非線形性を有する場合について説明した概念図である。
【図５】設定用ＰＣのハードウェア構成を示した図である。
【図６】本実施の形態の設定用ＰＣについての機能構成例を説明した図である。
【図７】本実施の形態の色変換モデルについて説明した図である。
【図８】本実施の形態の色変換モデルによる入力ｘとｆ（ｘ）との関係を示した概念図である。
【図９】（ａ）〜（ｃ）は、対応関係を選択するときの処理について説明した概念図である。ここで横軸は、入力ｘであり、縦軸は測色値ｔである。
【図１０】設定用ＰＣの動作について説明したフローチャートである。
【図１１】画像形成装置の制御部における信号処理系を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜画像形成装置の全体構成の説明＞
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１０】
図１は、本実施の形態の画像形成装置１０の構成例を示す図である。
この画像形成装置１０は、画像形成装置１０の各機構部を制御する制御部１１と、用紙（記録材、記録媒体）Ｐに画像を形成する印刷機構としての画像形成部１２とを備える。
【００１１】
画像形成装置１０の制御部１１は、ネットワークＮに接続され、ネットワークＮを介して図示しないＰＣ（Personal Computer）等から印刷データ（画像データ）を受け取る。そして詳しくは後述するが、色変換テーブルを用いた色調整等の必要な画像処理を施した後、画像形成部１２に印刷データを送信する。
【００１２】
画像形成部１２は、本実施の形態では、被色調整装置の一例である。画像形成部１２は、例えばプリンタであり、感光体に付着させたトナーを用紙Ｐに転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものが用いられる。そして用紙Ｐに印刷を行った後は、用紙Ｐを印刷物として画像形成装置１０外に出力する。
【００１３】
次に画像形成部１２で用いられる色変換テーブルの作成において、画像形成装置１０に取り付けられる色設定システムについて説明を行う。
図２は、図１に示す画像形成装置１０に色設定システム２０を取り付けた状態を説明するための図である。
【００１４】
本実施の形態の色設定システム２０は、画像形成装置１０に接続される設定用ＰＣ２１と、設定用ＰＣ２１に接続されるととも画像形成装置１０により用紙Ｐに形成された画像の色を測定（測色）する測色器２２とを備えている。
【００１５】
この色設定システム２０において、設定用ＰＣ２１および測色器２２は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）あるいはＲＳ−２３２Ｃを介して接続されている。また、色設定システム２０における設定用ＰＣ２１と画像形成装置１０とは、例えば、ＵＳＢを介して接続されている。
【００１６】
設定用ＰＣ２１は、色変換テーブルを作成し、画像形成装置１０の制御部１１に対し、色変換テーブルを書き込むことが可能となっている。本実施の形態において、この設定用ＰＣ２１は、画像形成装置１０で用いられる色変換テーブルを作成する色処理装置として捉えることができる。
設定用ＰＣ２１は、詳しくは後述するが所謂汎用のパーソナルコンピュータであり、例えば可搬性に優れたノート型ＰＣ等が用いられる。そして、設定用ＰＣ２１も、ＯＳによる管理下において、各種アプリケーションソフトウェアを動作させるようになっている。
【００１７】
また、測色器２２は、画像形成装置１０により用紙Ｐに形成された画像に接触あるいは非接触に配置されることで、画像の色を測定するセンサを備えている。
【００１８】
本実施の形態の画像形成装置１０は、通常は、色設定システム２０が取り付けられていない状態で、外部のＰＣ等が作成した印刷データを、制御部１１にて色変換等の画像処理をした後、画像形成部１２で印刷を行うようになっている。
【００１９】
一方、この画像形成装置１０は、色変換テーブルの作成あるいは変更等を実行する際に、色設定システム２０が取り付けられた状態で、設定用ＰＣ２１が選択した測色用画像（色パッチ）を画像形成部１２で印刷するようになっている。
本実施の形態では、測色器２２は、画像形成装置１０から出力され用紙Ｐに印刷された測色用画像を測色し、設定用ＰＣ２１に対し色データを出力する。さらに設定用ＰＣ２１が、この色データを基にして色変換テーブルを作成する。詳しくは後述するが、この色変換テーブルは、制御部１１に格納され、制御部１１は、この色変換テーブルを用いて色変換処理を行う。色変換テーブルとしては、例えば変換用の行列（マトリックス）、１次元ＬＵＴ（Look Up Table）あるいは多次元ＬＵＴ等が挙げられる。
【００２０】
図３（ａ）〜（ｂ）は、測色用画像について説明した図である。
このうち図３（ａ）は、測色用画像を形成するための入力値を示した表である。本実施の形態では、画像形成装置１０で画像を形成するために使用するトナー等の色材の色が、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）であり、図３（ａ）では、各測色用画像が、このＣＭＹＫをどの程度使用して形成されるかを示している。ここで記載されている数値は、ＣＭＹＫ各色の網点面積率（カバレッジ、Ｃｉｎ）であり、０％〜１００％の範囲を取り得る。例えば、Ｎｏ．１の測色用画像は、Ｃを０％、Ｍを８０％、Ｙを５０％、Ｋを２０％の網点面積率になるものであることを意味する。なおこの場合、測色用画像を形成するための入力値は、この数値をそのまま使用し、ＣＭＹＫ色空間中において（０、８０、５０、２０）であると言うことができる。またここでは、測色用画像としてＮｏ．１〜Ｎｏ．ＮのＮ個の測色用画像が用意されることを意味する。なお入力値は、網点面積率に限られるものではなく、例えば、階調値で記載される場合もある。この場合、入力値は、階調値が８ｂｉｔで表現されるときには、０〜２５５の整数値となる。
また図３（ｂ）は、実際に用紙Ｐに印刷される測色用画像の概念図である。ここでは、図３（ａ）に示した入力値に従い、用紙Ｐ上に様々な色を有する測色用画像ＳがＮ個印刷されることを示している。そしてこのように用紙Ｐに測色用画像Ｓからなるカラーチャートを測色器２２が読み取ることで、各測色用画像Ｓの色が測定される。本実施の形態では、このときの測色値としてデバイス非依存のＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊の各値が色データとして得られる。
【００２１】
しかしながら従来は、測定精度を高くするためには、測色用画像の数が多くなり、測色に多くの時間を要するという問題がある。例えば、上記ＣＭＹＫ各色について１％毎に測色用画像を作成するとすると１０１４個の測色用画像を測定する必要がある。実際には、測色を行う測定者が、経験により測色用画像を選択し、その個数を減少させるが、その場合でも例えば、１０００個〜２０００個の測色用画像を測定する必要がある。ただしこの場合、十分な測定精度を確保するためには、必要数以上の測色用画像を測定せざるをえない。また通常は、画像形成装置１０の機種によらず同一の測色用画像のセットを用いることが多い。この場合、機種によらずに測定を行うためには、全ての機種に対応するため測色用画像の個数を多くせざるをえない。そのため測色用画像のセットの中には、特定の機種では不要な測色用画像を数多く含むことになり、この場合、無用な測色用画像を印刷するとともに測色を行わなくてはならない。
【００２２】
さらに画像形成装置１０のデバイス特性として、非線形性を有する場合、非線形性の強い色域では、密に測定（即ち、多くの数の測色用画像を測定）し、弱い色域では、疎に測定（即ち、少ない数の測色用画像を測定）をする必要がある。しかしこの非線形性は、ＣＭＹＫ色空間からＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換する多次元−多次元の変換を行う際に発生するものであるため、どこに非線形性が存在するかを見極めるのは非常に困難である。
【００２３】
図４は、画像形成装置１０のデバイス特性として、非線形性を有する場合について説明した概念図である。
図中横軸はＣＭＹＫの色値を表し、縦軸は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の色値を表す。ここで点Ｔは、ＣＭＹＫの入力値により画像形成装置１０で画像形成を行ったときに、測色器２２で測色されるＬ＊ａ＊ｂ＊の測色値を示している。また実線は、これらの点を結ぶ曲線であり、画像形成装置１０のデバイス特性と考えることができる。なおＣＭＹＫ色空間は４次元の色空間であり、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、３次元の色空間であるため実際には、４次元の色空間と３次元の色空間を対応させるものとなるが、説明の便宜上、ここではより簡略化した１次元−１次元の対応関係としている。
ここで領域Ｑ１では、画像形成装置１０のデバイス特性が線形性を有するため、測色用画像の数は少なくてよい。一方、領域Ｑ２では、画像形成装置１０のデバイス特性が非線形性を有するため、測色用画像の数は多くする必要がある。
【００２４】
ここで従来技術として平均色差最小の測色用画像を選択する方法がある。しかしこの方法では、測定誤差や測色用画像を印刷する際に生じる微少な発色の変化など、測定値の不確実性が考慮されていない。従って、単に平均色差最小の測色用画像を選択すると、測定した色データに過度に適合するいわゆる過学習の問題が生じる。さらに元となる測色用画像のセットにおける測色用画像の数が多いと、平均色差最小の測色用画像を選択する際の組み合わせの数が膨大となり、測定に適した測色用画像を選択することが困難になることがある。
さらに従来技術として単色階調特性の変曲点を検出し、その付近に非線形性が存在するとみなす方法がある。しかしこの方法では、各色独立に発生する非線形性しか検出できない。そのため複数色間で相互に依存する非線形性については、検出が困難である。
【００２５】
そこで本実施の形態では、設定用ＰＣ２１を以下のような構成とし、測色用画像の選択を行なう。この方法によれば、上述した非線形性や測定値の不確実性を考慮しつつ、画像形成装置１０の色調整により必要な測色用画像を選択することができ、測色用画像の数をより少なくすることができる。
以下、この設定用ＰＣ２１の構成について説明を行なう。
【００２６】
＜設定用ＰＣのハードウェア構成例＞
まず設定用ＰＣ２１のハードウェア構成について説明する。
図５は、設定用ＰＣ２１のハードウェア構成を示した図である。
設定用ＰＣ２１は、上述したようにパーソナルコンピュータ等により実現される。そして図示するように、設定用ＰＣ２１は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、記憶手段であるメインメモリ４２、およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）４３とを備える。ここで、ＣＰＵ４１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェア等の各種プログラムを実行する。また、メインメモリ４２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、ＨＤＤ４３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
【００２７】
さらに、設定用ＰＣ２１は、外部との通信を行うための通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）４４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなり、画像を表示するモニタ４５と、キーボードやマウス等の入力デバイス４６とを備える。
【００２８】
＜設定用ＰＣの機能構成例＞
図６は、本実施の形態の設定用ＰＣ２１についての機能構成例を説明した図である。
図示した設定用ＰＣ２１は、対応関係記憶部２１１と、対応関係取得部２１２と、パラメータ入力部２１３と、パラメータ算出部２１４と、対応関係選択部２１５と、色変換テーブル作成部２１６とを備える。
【００２９】
対応関係記憶部２１１は、画像形成装置１０の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき画像形成装置１０により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる第１の色値と第２の色値との対応関係を記憶する。ここで対応関係記憶部２１１で記憶されている対応関係は、測色用画像を選択するためのいわゆる元データであり、予め多くの測色用画像を測定することで求めておくものである。また本実施の形態では、第１の色空間における色値は、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫの各値となる。さらに第２の色空間における第２の色値は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊の各値となる。よってこの対応関係は、予め多くの測色用画像を測定することにより求められたＣＭＹＫとＬ＊ａ＊ｂ＊の各値の対応関係となる。
【００３０】
対応関係取得部２１２は、対応関係記憶部２１１から第１の色値と第２の色値との対応関係を取得する。
【００３１】
パラメータ入力部２１３には、詳しくは後述する動径基底関数の分散を表す第３のパラメータλが入力される。
【００３２】
パラメータ算出部２１４は、対応関係取得部２１２により取得された対応関係における第１の色値を第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定したときに、重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する。この色変換モデル、第１のパラメータ、および第２のパラメータについては後述する。またこのときパラメータ算出部２１４は、パラメータ入力部２１３により入力された第３のパラメータをさらに用いて第１のパラメータおよび第２のパラメータを算出する。
【００３３】
対応関係選択部２１５は、パラメータ算出部２１４により算出された第１のパラメータに基づき、対応関係取得部２１２により取得された対応関係の中から画像形成装置１０で色調整を行うために適したものを選択する。即ち、対応関係選択部２１５により、画像形成装置１０の色調整により必要な測色用画像の選択が行われる。
【００３４】
色変換テーブル作成部２１６は、変換関係作成部の一例である。そして色変換テーブル作成部２１６は、画像形成装置１０の色調整を行うために、第１の色空間中における色変換を行う変換関係を作成する。この色変換テーブルにより、画像形成装置１０において、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫ値が、例えば、Ｃ‘Ｍ’Ｙ‘Ｋ’値に変換される。これにより画像形成装置１０で形成される画像について色調整を行うことができる。
【００３５】
＜色変換モデルの説明＞
本実施の形態では、画像形成装置１０のデバイス特性を表す数学モデルとして色変換モデルを考える。この色変換モデルは、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫ値である第１の色値をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊である第２の色値に変換する数学モデルとなる。
【００３６】
図７は、本実施の形態の色変換モデルについて説明した図である。
ここでは、まず入力ｘとして入力値ＣＭＹＫの各値が入力され、色変換関数ｆ（ｘ）により、真の出力ｙとしてＬ＊ａ＊ｂ＊の各値が出力される（図では、「＾（ハット）」付きで表記）。この真の出力ｙは、測定誤差や測色用画像を印刷する際に生じる微少な発色の変化などがなく、測定値の不確実性がないとした場合の色値である。そして真の出力ｙに測色値の不確実性を加えると、測色値ｔとして、実際に測色されるＬ＊ａ＊ｂ＊の各測色値となる。つまりこのデバイス特性モデルは、画像形成装置１０のデバイス特性の非線形性や測定値の不確実性を組み込んだものとなっている。
【００３７】
ここで、測色値の不確実性は、このデバイス特性モデルでは、確率変数であるガウス雑音εとして表す。そしてガウス雑音は、ガウス分布Ｎで表すことができる。このガウス分布は、Ｎ（ε｜０、β−１Ｉ）とする。図中、ε〜Ｎ（ε｜０、β−１Ｉ）は、ガウス雑音εの分布が、平均ゼロ、共分散行列がβ−１Ｉのガウス分布であることを表す。ただし、βは精度（分散の逆数）を表すスカラー量であり、Ｉは単位行列である。即ち、０付近で値がばらつく雑音モデルを表す。
【００３８】
また色変換関数ｆ（ｘ）は、本実施の形態では、以下の数１式で定義する。
【００３９】
【数１】
2015076705.tif 000003
（ここで、Ｗは、重み行列、φは、動径基底関数（ＲＢＦ（Radial Basis Function））ベクトル、Ｔは、転置を表す。）
【００４０】
測色用画像の数をＮ個とし、Ｍ＝Ｎ＋１とする。数１式において、φ（ｘ）の要素であるφ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＮ（ｘ）は、非線形関数であり、ここでは動径基底関数（ＲＢＦ）を用いる。そしてそれぞれに対して対応する測色用画像を割り当てる。即ち、１個目の測色用画像の入力ｘに対する動径基底関数は、φ１（ｘ）であり、２個目の測色用画像の入力値ｘに対する動径基底関数は、φ２（ｘ）であり、Ｎ個目の測色用画像の入力ｘに対する動径基底関数は、φＮ（ｘ）である。このφ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＮ（ｘ）のそれぞれは、スカラー量である。φ（ｘ）の最後の要素であるφＭ（ｘ）は数２式のように定数１とする。したがってφ（ｘ）全体では、Ｍ次元ベクトルとなる。
【００４１】
またＷとしてのｗ１、ｗ２、…、ｗＭは、φ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＭ（ｘ）の重み付けを表す。このｗ１、ｗ２、…、ｗＮのそれぞれは、Ｎ個の測色用画像のそれぞれに対応し、ＷＭは定数項に対応する。そしてｗ１、ｗ２、…、ｗＭのそれぞれは、３次元ベクトルであり、ＷＴ全体では、３行Ｍ列の行列となる。
よってＷＴとφ（ｘ）の積であるｆ（ｘ）は、３次元ベクトルである。
【００４２】
さらに本実施の形態では、φ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＭ（ｘ）のそれぞれをφｉ（ｘ）（ｉ＝１、２、…、Ｍ）としたときに、φｉ（ｘ）を下記数２式のガウス関数で規定する。
【００４３】
【数２】
2015076705.tif 000004
（ここで、ｘｉは、ｉ個目の測色用画像のＣＭＹＫ値を表す４次元ベクトルであり、λは、第３のパラメータの一例としての制御パラメータである。）
【００４４】
このときλ２は、数２式のガウス関数の分散を表す。つまりλの値により数２式のｘｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を中心とするガウス関数の広がりが規定される。詳しくは後述するが、制御パラメータλは、測定者がその数値を定めることができる。
【００４５】
図８は、本実施の形態の色変換モデルによる入力ｘとｆ（ｘ）との関係を示した概念図である。
ここで入力ｘとしてＮ個の測色用画像の入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、…に対し、それぞれ点線で表される動径基底関数が割り当てられる。そしてこのそれぞれに重み付けがなされ、さらにこれらを合計することで実線で表されるｆ（ｘ）の曲線となる。なお入力ｘは、ＣＭＹＫ値からなる４次元ベクトルであり、ｆ（ｘ）も３次元ベクトルとなるが、説明の便宜上、ここではより簡略化した１次元−１次元の対応関係としている。
【００４６】
そして数１式にガウス雑音εの式を組み込んだときに、未知の入力ｘに対する測色値ｔは、以下の数３式で表すことができる。
【００４７】
【数３】
2015076705.tif 000005
【００４８】
数３式において、左辺は、入力ｘとパラメータＷ、βが与えられたもとで、観測値ｔが観測される確率を示している。また右辺は、観測値ｔの確率分布が平均ｆ（ｘ）、共分散行列β−１Ｉのガウス分布で表されることを示している。
【００４９】
数３式において、未知パラメータは、重み行列Ｗと測色値ｔの不確実性を表す精度パラメータβである。本実施の形態では、測色値ｔが色変換モデルから生成されたものとみなし、色変換モデルの未知パラメータは、測色値ｔが生成される尤度が最大となる場合のものとして求める。つまり数３式が最も大きくなる場合（確率が最も大きくなる場合）の未知パラメータを求める。これは測色値ｔに最もフィットするように未知パラメータを決めると言い換えることもできる。
【００５０】
しかし数３式の場合、尤度が大きくなるような未知パラメータは、複数存在しうる不良設定問題であるため、ここではＷについて事前分布を与える制約を行う。下記数４式は、Ｗの事前分布を表す。
【００５１】
【数４】
2015076705.tif 000006
【００５２】
数４式で左辺は、Ｗの事前分布が第１のパラメータの一例である精度パラメータαによる条件付き分布として表されることを示している。また右辺は、Ｗの事前分布が、平均０、共分散行列αｉ−１Ｉのガウス分布の積により定まることを示している。この精度パラメータαの各要素の逆数は、それぞれのガウス分布の分散を表す。そしてこの精度パラメータαの各要素αｉ（ｉ＝１、２，…、Ｍ）は、ｗ１、ｗ２、…、ｗＭのそれぞれに対応している。よってα自体は、Ｍ次元ベクトルとなる。
【００５３】
線形基底関数の重みは、正負両方の値を取り得るため、対称性から平均は０と置く。また過学習が発生した場合を除いて、重みの絶対値が極端に大きな値をとることは、希であるため、数４式のようなガウス分布を事前分布として与えることは妥当である。
【００５４】
Ｗの事前分布を与えることで、決定すべき未知パラメータは、重みＷ、Ｗの事前分布の精度パラメータα（第１のパラメータ）、および測色値ｔの不確実性を表す精度パラメータβ（第２のパラメータ）の３つとなる。そして上述の通りこの未知パラメータを、測色値ｔが生成される尤度が最大となる場合のものとして求める。そしてこの未知パラメータの決定手順としてまずαとβを最尤推定する。そのため、下記数５式のように尤度式である数３式と、数４式から求められるＴとＷの同時分布からＷを積分除去する。即ち、周辺化を行い、ｗｉに対する依存を消去する。この結果、数３式は、下記数５式のようになる。
【００５５】
【数５】
2015076705.tif 000007
【００５６】
なお数５式中、ｄｉａｇ（α）は、αを対角要素に持つ対角行列であり、下記数６式のようになる。
【００５７】
【数６】
2015076705.tif 000008
【００５８】
数５式の第１式によりＷを積分除去した結果が、数５式の第２式となる。つまり、共分散行列がＣ（＝β−１Ｉ＋ΦＡ−１ΦＴ）により定まり、平均０のガウス分布になる。
【００５９】
そしてこのとき測色値ｔが生成される尤度が最大となるα、βを求めるには、α、βの停留点を求めればよい。この停留点となるα、βをここでは、α＊、β＊とする。
そしてα、βの停留点を求めるには、数５式をα、βのそれぞれについて偏微分し、その値が０になるときを求めればよい。即ち、下記数７式となるα、βを求める。
【００６０】
【数７】
2015076705.tif 000009
【００６１】
数７式は、解析的には求めることができず、αとβが相互に依存する陰関数の形式となるため、α＊、β＊は、数値計算で求める。
【００６２】
ここで精度パラメータαについては、例えば、シェプリガー・ジャパン株式会社発行、Ｃ．Ｍ．ビショップ著の「パターン認識と機械学習  下  −ベイズ理論による統計的予測」に記載があるような関連度自動決定（ＡＲＤ：Automatic Relevance Determination）と呼ばれる特徴的な計算結果が得られる。これはこの色変換モデルで生じる特徴的な現象である。上述の通り精度パラメータα自体は、Ｍ次元ベクトルとなるが、色変換関数ｆ（ｘ）の構成にとって必要性の低い対応関係に対応するαの要素は、無限大に発散する。つまりこのＡＲＤの機能によると、αｉ（ｉ＝１、２、…、Ｍ）の中の多くは、無限大に発散する。このαｉは、重みｗｉに対応しており、αｉが無限大に発散することは、対応するｗｉが平均０のデルタ関数、即ち０ベクトルとなることを意味する。そして重みｗｉが０になるということは、その重みｗｉと積をとる基底関数ベクトルのｉ番目の要素φｉ（ｘ）が不要であることを意味する。つまり画像形成装置１０の色調整をする上で、色変換テーブルを作成するのに、αｉ（ｉ＝１、２、…、Ｍ）のうち、無限大に発散するものについては、それに対応する対応関係が不要であることになる。さらにこの対応関係に対応する測色用画像は、不要であることになる。このようにして本実施の形態では、色変換テーブルを作成するのに必要な対応関係や測色用画像を選択することができる。そしてαとβを求めることで決定される色変換モデルには、測色値の不確実性も含まれおり、これを考慮した上での対応関係や測色用画像の選択ということになる。よって特定の測色値を過学習したものではないロバストな結果が得られる。
【００６３】
なお色変換モデルと実際の測色値との誤差は、例えば平均色差で評価が可能である。またこの色変換モデルの精度と最終的に選択される測色用画像の数は、一般的にはトレードオフの関係にある。つまり色変換モデル精度をより高くしようとすると測色用画像の数は、より多くなり、測色用画像の数は、より少なくすると、色変換モデル精度が低くなる。
この色変換モデルの精度と最終的に選択される測色用画像の数の調整は、数２式で説明した第３のパラメータである制御パラメータλにより行うことができる。つまり本実施の形態では、測定者がλの数値を定め、このλを用いてαおよびβを算出する。そしてλの数値により色変換モデルの精度と最終的に選択される測色用画像の数の調整を行う。
【００６４】
このことを概念的に説明すると、図８において、λが大きいと、入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、…に対し、対応する動径基底関数の幅が大きくなる。この場合、より少ない数のｘｉでｆ（ｘ）を定めることができる。つまりこれは測色用画像の数が少なくても色変換モデルが決定できることを意味する。ただし色変換モデル精度が低くなる。逆にλが小さいと、入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、…に対し、対応する動径基底関数の幅が小さくなる。この場合、より多い数のｘｉがないとｆ（ｘ）を定めることができない。つまりこれは測色用画像の数が多くないと色変換モデルが決定できないことを意味する。
【００６５】
なお上述したα＊、β＊を使用することで、残る未知パラメータであるＷも求めることができる。ただし測色用画像の選択を行うためには、第１のパラメータであるαのみが必要となるため、Ｗを明示的に求める必要はない。また画像形成装置１０の出力色の推定を行うために、Ｗを求めることも考えられるが、Ｗを陽に計算することなく、以下の数８式、数９式で示すようにベイズ推定式を使用することで出力色推定を行うことができる。
【００６６】
【数８】
2015076705.tif 000010
【００６７】
【数９】
2015076705.tif 000011
【００６８】
ただしこの数８式は、出力色の分布を表しているので、出力色の推定値を確定値として求めたい場合は、分布の平均やモードを用いて算出する。なお出力色の分布は、この場合、ガウス分布であるため、平均とモードとは同じ値となる。
【００６９】
以上説明したように本実施の形態の色変換モデルは、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定する。
そして重み付けの精度を表す第１のパラメータαおよび測色値の精度を表す第２のパラメータβを算出することで、色変換モデルを決定する。
【００７０】
またこの色変換モデルによれば、ＣＭＹＫの色値に対応するそれぞれの第１のパラメータαが無限大に発散するときに、第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことができ、その対応関係に対応する測色用画像は、不必要であることがわかる。そしてこれにより対応関係の中から画像形成装置１０で色調整を行うために適したものを選択することができる。即ち、画像形成装置１０で色調整を行うための色変換テーブルを作成するのに適した対応関係を選択することができる。さらに選択した対応関係に対応した測色用画像のセットは、画像形成装置１０で色調整を行うために必要性が高いものを集めたものとなる。
【００７１】
そのため以後、キャリブレーションなど画像形成装置１０で色調整を行うとき、また同機種である他の画像形成装置１０で色調整を行うときにも、この測色用画像のセットをそのまま使用することができる。つまり画像形成装置１０で色調整を行うときの測色用画像の標準セットが作成できる。この測色用画像の標準セットは、測色の際に画像形成装置１０の非線形性や測定値の不確実性についても考慮しつつ選択されたものである。そして画像形成装置１０の色調整を行う際に、より必要な測色用画像は含まれるが、不必要な測色用画像は含まれにくいものとなるため、測色用画像の数がより少なくなりやすい。
【００７２】
図９（ａ）〜（ｃ）は、対応関係を選択するときの処理について説明した概念図である。ここで横軸は、入力ｘであり、縦軸は測色値ｔである。
図９（ａ）は、測色値が色変換モデルから得られたものと仮定し、測色点Ｔを基に、α、βを求め、色変換モデルである実線で示した曲線を決定した場合である。
また図９（ｂ）は、αが無限大に発散した不必要な測色点Ｔを除外し、必要な測色点Ｔを残した場合を示している。
さらに図９（ｃ）は、入力ｘが、ｘＳのときの出力色の推定値を求める場合を示している。このとき、出力色は、測色値の不確実性を考慮したガウス分布で与えられるため、平均やモードを用いて確定値として出力色の推定値ｔＳを決定する。
【００７３】
＜設定用ＰＣの動作の説明＞
図１０は、設定用ＰＣ２１の動作について説明したフローチャートである。
以下、図６および図１０を使用して設定用ＰＣ２１の動作について説明を行う。
【００７４】
まず対応関係取得部２１２が、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫの各値（入力値）とＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊の各値（測色値）とを対応付けた対応関係を、対応関係記憶部２１１から取得する（ステップ１０１）。
【００７５】
またパラメータ入力部２１３が、測定者からの入力により第３のパラメータとして、制御パラメータλを取得する（ステップ１０２）。
【００７６】
次にパラメータ算出部２１４が、上述した方法により第１のパラメータである精度パラメータαと、精度パラメータβを算出する（ステップ１０３）。
【００７７】
そして対応関係選択部２１５が、精度パラメータαに基づき、対応関係の中から画像形成装置１０で色調整を行うために適したものを選択する（ステップ１０４）。
【００７８】
さらに色変換テーブル作成部２１６が、選択された対応関係を用いて、色変換テーブルを作成する。この色変換テーブルのデータ（色変換テーブルデータ）は、画像形成装置１０の制御部１１に送信される（ステップ１０５）。
【００７９】
＜画像形成装置の制御部の機能構成例＞
図１１は、画像形成装置１０の制御部１１における信号処理系を示すブロック図である。
制御部１１は、画像形成部１２にて画像を出力するために作成された画像データ（印刷データ）を取得する画像データ取得部１１１と、印刷データを受け取りページ記述言語(ＰＤＬ：Page Description Language)に変換するＰＤＬ生成部１１２と、ＰＤＬ生成部１１２により生成されたＰＤＬからラスタイメージを作成するラスタライズ（rasterize）部１１３と、ＲＧＢデータをＣＭＹＫデータに変換する色変換処理部１１４と、色変換テーブルを記憶する色変換テーブル記憶部１１５と、色変換処理部１１４により変換されたラスタイメージの調整を行なうラスタイメージ調整部１１６と、ハーフトーン処理を行なうハーフトーン処理部１１７と、色変換処理された印刷データを画像形成部３２に出力する画像データ出力部１１８とを備える。
【００８０】
本実施の形態では、まず画像データ取得部１１１が外部のＰＣから印刷データを受け取る。この印刷データは、ＰＣを使用するユーザが、画像形成装置１０により印刷したい画像データである。
そして印刷データは、ＰＤＬ生成部１１２に送られ、ＰＤＬ生成部１１２は、これをＰＤＬで記述されたコードデータに変換して出力する。
【００８１】
ラスタライズ部１１３は、ＰＤＬ生成部１１２から出力されてくるＰＤＬで記述されたコードデータを各画素毎のラスタデータに変換し、ラスタイメージとする。そして、ラスタライズ部１１３は、変換後のラスタデータをＲＧＢ(Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ)のビデオデータ(ＲＧＢビデオデータ)として出力する。このとき、ラスタライズ部１１３は、１ページ毎にＲＧＢデータを出力することになる。
【００８２】
色変換処理部１１４は、ラスタライズ部１１３から入力されるＲＧＢデータをデバイスインディペンデントなＸＹＺのカラーバリューに変換した後、画像形成装置１の再現色(イエロー、マゼンタ、シアン、黒)であるＣＭＹＫデータに変換して出力する。このＣＭＹＫデータは、色毎に分離されたＹ色データ、Ｍ色データ、Ｃ色データ、Ｋ色データで構成される。また色変換処理部１１４は、このとき設定用ＰＣ２１から送られた色変換テーブルを記憶する色変換テーブル記憶部１１５から読み出した色変換テーブルを用いて色変換処理を行う。
【００８３】
ラスタイメージ調整部１１６は、色変換処理部１１４から入力されるＣＭＹＫデータに対し、γ変換、精細度処理、中間調処理等を施すことで、より良好な画質を画像形成部３２で得られるように各種の調整を行なう。
【００８４】
ハーフトーン処理部１１７は、主走査方向および副走査方向に予め定められた閾値配列を有するディザマスクを使用したディザマスク処理により、印刷データにハーフトーン処理を行なう。これにより印刷データは、例えば、多値で表されるものから二値で表されるものとなる。
【００８５】
画像データ出力部１１８は、色変換処理等の画像処理をされた画像データを画像形成部３２に出力する。
【００８６】
なお以上詳述した例では、画像形成装置１０の色調整を行う場合について説明を行ったが、これに限られるものではなく、他のカラーデバイスの色調整を行う場合でも使用可能である。例えば、モニタ等の画像表示装置の色調整を行うための色変換テーブルを作成する場合や、この色変換テーブルを作成するために画像表示装置に表示する測色用画像の選択を行う場合に使用することができる。この場合、画像表示装置等のカラーデバイスが被色調整装置となる。
【００８７】
また以上詳述した例では、非線形関数ｆ（ｘ）として、動径基底関数を設定したが、これに限られるものではなく、例えば、非線形性を有する多項式関数など別種の関数であってもよい。また上述した例では、測定値ｔの不確実性を表すためにガウス分布を用いたが、これに限られるものではなく、例えば実験にもとづいて定められるノンパラメトリックな分布関数を用いることもできる。
【００８８】
また以上詳述した例では、画像形成装置１０と設定用ＰＣ２１とを別個の装置として説明したが、設定用ＰＣ２１の機能を画像形成装置１０の例えば、制御部１１に組み込み同一の装置としてまとめてもよい。
【００８９】
＜色変換システムの説明＞
上述した制御部１１と設定用ＰＣ２１とは、色調整システムとして捉えることもできる。即ち、画像形成部３２にて画像を出力するために作成された色信号を、予め定められた色変換テーブルを用いて色変換処理を行い画像形成部３２に出力する色変換手段の一例である制御部１１と、制御部１１で用いられる色変換テーブルを、画像形成部３２にて出力される画像の色調整を行うために作成する変換関係作成手段の一例である設定用ＰＣ２１とを備える色調整システムとして捉えることができる。
【００９０】
＜プログラムの説明＞
ここで以上説明を行った本実施の形態における設定用ＰＣ２１が行なう処理は、例えば、設定用ＰＣ２１の各機能を実現するプログラムにより行われる。即ち、図５で示した設定用ＰＣ２１のＣＰＵ４１が、ＨＤＤ４３に記憶されたアプリケーションソフトウェアをメインメモリ４２にロードして実行し、このアプリケーションソフトウェアが、動作することで、対応関係取得部２１２、パラメータ算出部２１４、対応関係選択部２１５、色変換テーブル作成部２１６の各機能を実現する。なお付言すれば、対応関係記憶部２１１の機能は、ＨＤＤ４３により、またパラメータ入力部２１３の機能は、入力デバイス４６により実現することができる。
【００９１】
よって設定用ＰＣ２１が行なう処理は、コンピュータに、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる第１の色値と第２の色値との対応関係を取得する機能と、取得された対応関係における第１の色値を第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定したときに、重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する機能と、算出された第１のパラメータに基づき、取得された対応関係の中から被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する機能と、を実現させるプログラムとして捉えることもできる。
【００９２】
なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【００９３】
以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【００９４】
１０…画像形成装置、１１…制御部、１２…画像形成部、２０…色設定システム、２１…設定用ＰＣ、２２…測色器、２１１…対応関係記憶部、２１２…対応関係取得部、２１３…パラメータ入力部、２１４…パラメータ算出部、２１５…対応関係選択部、２１６…色変換テーブル作成部
【図１】
2015076705.tif 000012
【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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