(57)【要約】  【課題】本発明は、製版データと印刷物との色差により色合わせを行う際に使用される多色刷版印刷における色差演算システムに関し、製版データと異なる環境で印刷された印刷物とを同じ色合いで比較可能としてより高精度な色差を算出可能とすることを目的とする。  【解決手段】ＲＧＢ色見本データを教師信号として、ＲＧＢ基準データの対象領域を、ＮＮＷ（ニューラルネットワーク）３２によりそれぞれ学習させることで得られたそれぞれのＲＧＢ対応の重み係数の色補正ファイル３３を作成し、製版データ１３のＲＧＢ基準データをＮＮＷ４２により色補正ファイル３３のそれぞれの重み係数を用いて学習させることでＲＧＢ補正基準データを得、色差演算手段２７がＲＧＢ補正基準データの比較エリアをＲＧＢ測色データの比較エリアに対応させてそれぞれ比較し、それぞれの色差を算出して数値化させる構成とする。  【選択図】  図２
2008103871.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各基準インキ色で作成される製版データを用いて多色印刷する際に、最終的な色調整を行うための色差の算出を作業メモ領域上で機械的に統括処理して行い、色差データを出力する多色刷版印刷における色差演算システムであって、
前記製版データを基準波長色に変換してＲＧＢ基準データとする処理を行う基準波長色変換手段と、
色見本を撮像して基準波長色のＲＧＢ色見本データを出力する撮像手段と、
前記製版データに基づいて多色印刷した印刷物を測色して基準波長色のＲＧＢ測色データを出力する測色手段と、
前記撮像手段で撮像して得られたＲＧＢ色見本データを教師信号として、前記基準波長色変換手段で変換されたＲＧＢ基準データの対象領域を、ニューラルネットワークによりそれぞれ学習させ、学習結果として得られた出力値のうち、当該ＲＧＢ色見本データに基づくそれぞれのＲＧＢ対応の重み係数を、色補正ファイルとして作成する処理を行う色補正ファイル作成手段と、
前記ＲＧＢ変換手段で変換された製版データのＲＧＢ基準データを、前記作成された色補正ファイルのそれぞれの重み係数を用いたニューラルネットワークに入力し、出力結果として当該ＲＧＢ基準データを当該重み係数で補正したＲＧＢ補正基準データを得る処理を行う基準データ補正手段と、
前記基準データ補正手段で得られたＲＧＢ補正基準データの比較エリアと、前記測色手段より出力されたＲＧＢ測色データの比較エリアとをそれぞれ比較し、それぞれの色差を算出して数値化する処理を行う色差演算手段と、
を有することを特徴とする多色刷版印刷における色差演算システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製版データと多色刷版印刷機で印刷された印刷物との色差により色合わせを行う際に使用される多色刷版印刷における色差演算システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、多色印刷が主流となってきており、多色印刷機においては、その特性によりそれぞれの印刷機に応じた製版データとの色合わせのための色調整を行うことが実情であり、色合わせを行う場合の手法として印刷物の測色データに基づいて色差を演算させることが知られている。このような色差演算では、比較対象の製版データと当該製版データに基づいて印刷機により印刷された印刷物とを同じ色合いで比較することで、より高精度の色差演算が求められる。
【０００３】
従来、作成された画像データ（製版データ）の色と、当該画像データに基づいて印刷された印刷物をカメラで撮像した測色データとの色とは、使用される機器、光源等の環境により色合いが異なるため、異なるカメラで同一の物を撮影した場合には異なる色合いの画像となり、色差演算のためにこれらの画像を比較することは好ましくない。そのため、異なる環境で作成された画像データ等の色補正を行う場合に、機器毎にプロファイルが利用されることが一般的である。このプロファイルを利用することにより、異なる機器等で作成された画像同士が同じ色合いで比較することが可能となるものである。
【０００４】
ところで、ニューラルネットワーク（以下、「ＮＮＷ」と略す）を使用してカラー複写機における色補正を行うシステムが下記特許文献に開示されている。特許文献の色補正処理は、印刷原稿又は印画紙写真原稿のカラースキャナからの入力信号ＲＧＢを、カラー複写機への出力信号ＣＭＹＫに変換するためのものであり、当該変換のうちのスキャナ部の変換（ＲＧＢ→Ｌａｂ）を印刷原稿用と印画紙写真原稿用の２つのＮＮＷ入力モデルとし、プリンタ部の変換のうちのＣＭＹ信号（Ｌａｂ→ＣＭＹ）をＮＮＷ出力モデルとし、プリンタ部の変換のうちのＫ信号（Ｌａｂ→Ｋ）を黒生成モデルとし、これらを基本構成として印刷原稿又は印画紙写真原稿と、カラー複写機で複写された複写物との色の誤差をなくすべく色補正を行うというものである。
【０００５】
【特許文献１】シャープ技法  第７６号・２０００年４月  頁１５〜頁１９「ニューラルネットワーク応用色補正システム」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記のように環境に則したプロファイルを準備するには、プロファイルを作成する為の機器やプロファイル作成の知識が必要であり、人為的スキルに依存されざるを得ないという問題がある。また、上記特許文献は印刷原稿又は印画紙写真原稿と、カラー複写機で複写された複写物との色の誤差をなくすべく色補正を行って色再現をさせるためのものであり、比較する対象間の色合いが大きく異なることはなく、それぞれの色合いを合わせるための補正をするものでないことから、当該特許文献に開示されている手法を、作成した画像データ（製版データ）が異なる環境で印刷されるときの色合いを合わせるための補正を行わせることに適用させることができない。
【０００７】
そこで、本発明は上記課題に鑑みなされたもので、プロファイルを利用することなく製版データと異なる環境で印刷された印刷物とを同じ色合いで比較可能としてより高精度な色差を算出可能とする多色刷版印刷における色差演算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】
【０００８】
上記課題を解決するために、請求項１の発明では、各基準インキ色で作成される製版データを用いて多色印刷する際に、最終的な色調整を行うための色差の算出を作業メモ領域上で機械的に統括処理して行い、色差データを出力する多色刷版印刷における色差演算システムであって、前記製版データを基準波長色に変換してＲＧＢ基準データとする処理を行う基準波長色変換手段と、色見本を撮像して基準波長色のＲＧＢ色見本データを出力する撮像手段と、前記製版データに基づいて多色印刷した印刷物を測色して基準波長色のＲＧＢ測色データを出力する測色手段と、前記撮像手段で撮像して得られたＲＧＢ色見本データを教師信号として、前記基準波長色変換手段で変換されたＲＧＢ基準データの対象領域を、ニューラルネットワークによりそれぞれ学習させ、学習結果として得られた出力値のうち、当該ＲＧＢ色見本データに基づくそれぞれのＲＧＢ対応の重み係数を、色補正ファイルとして作成する処理を行う色補正ファイル作成手段と、前記ＲＧＢ変換手段で変換された製版データのＲＧＢ基準データを、前記作成された色補正ファイルのそれぞれの重み係数を用いたニューラルネットワークに入力し、出力結果として当該ＲＧＢ基準データを当該重み係数で補正したＲＧＢ補正基準データを得る処理を行う基準データ補正手段と、前記基準データ補正手段で得られたＲＧＢ補正基準データの比較エリアと、前記測色手段より出力されたＲＧＢ測色データの比較エリアとをそれぞれ比較し、それぞれの色差を算出して数値化する処理を行う色差演算手段と、を有する構成とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ＲＧＢ色見本データを教師信号として、ＲＧＢ基準データの対象領域を、ニューラルネットワークによりそれぞれ学習させることで得られたそれぞれのＲＧＢ対応の重み係数の色補正ファイルを作成し、製版データのＲＧＢ基準データをニューラルネットワークにより色補正ファイルのそれぞれの重み係数を用いて学習させることでＲＧＢ補正基準データを得、ＲＧＢ補正基準データの比較エリアをＲＧＢ測色データの比較エリアに対応させてそれぞれ比較し、それぞれの色差を算出して数値化させる構成とすることにより、色見本データに基づくニューラルネットワークで得られるＲＧＢ基準データを補正したＲＧＢ補正基準データでＲＧＢ測色データとの色差演算させることから、プロファイルを利用することなく製版データと異なる環境で印刷された印刷物とを同じ色合いで比較することが可能となり、より高精度な色差を算出させることができるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の最良の実施形態を図により説明する。
図１に、本発明に係る色差演算システムのブロック構成図を示す。図１において、色差演算システム１１は、処理手段１２、撮像手段１３及び測色手段１４を少なくとも備え、適宜、表示手段１５を備える。すなわち、本発明に係る色差演算システム１１は、各基準インキ色で作成される製版データを用いて多色印刷する際に、最終的な色調整を行うための色差の算出を作業メモ領域上で機械的に統括処理して行い、色差データを出力するためのものである。
【００１１】
ここで、上記撮像手段１３は、色見本を撮像して基準波長色のＲＧＢ色見本データを出力するもので、例えばＣＣＤカメラが使用される。上記測色手段１４は、処理手段１２に入力される製版データに基づいて多色印刷した印刷物を測色して基準波長色のＲＧＢ測色データを出力するもので、ここではＣＣＤラインカメラが使用される。上記表示手段１５は、例えば、処理手段１２で製版データ等の画像などを表示させるためのＬＣＤやＣＲＴなどである。上記製版データ１６は、多色印刷するための元となるもので、各基準インキ色（ＣＭＹＫ）で作成された版下データが合成された単一の全画像データであり、例えば所定の記憶媒体に記憶され、当該処理手段１２に入力されるものである。
【００１２】
上記処理手段１２は、例えば印刷機用の制御コンピュータに含まれる構成として、上記製版データ１６を色差算出のために入力させるものであり、適宜、入出力手段２１、制御手段２２、メモリ２３、基準波長色変換手段であるＲＧＢ変換手段２４、色補正ファイル作成手段２５、基準データ補正手段２６及び色差演算手段２７を備える。
【００１３】
上記入出力手段２１は、上記撮像手段１３で撮像された色見本のＲＧＢ色見本データ、製版データ１６に基づいて多色印刷された印刷物を測色したＲＧＢ測色データ及び製版データ１６を入力し、また上記表示手段１５に対して所定の表示画像データ等を送出するためのもので、これらのデータ授受に関して整合性をとるための例えば物理的な電子回路やソフトウエアにより構成される。
【００１４】
上記制御手段２２は、このシステムを統括的に制御するもので、例えば物理的なＣＰＵに制御のためのプログラムが格納される。上記メモリ２３は、各手段のプログラムを展開し実行するための作業領域の役割をなすと共に、実行処理に際して対応のデータ等を一時記憶する役割のもので、例えば半導体メモリであり、仮想的に設定されるハードディスクの記憶領域を含む概念である。
【００１５】
上記ＲＧＢ変換手段２４は、各基準インキ色で作成された製版データ１６を基準波長色に変換してＲＧＢ基準データとする処理を行うもので、そのためのプログラムを備え、メモリ２３上に展開されて実行される。上記色補正ファイル作成手段２５は、詳細を図２及び図３で詳述するが、撮像手段１３で撮像して得られたＲＧＢ色見本データを教師信号として、ＲＧＢ変換手段２４で変換されたＲＧＢ基準データの対象領域を、ＮＮＷ（ニューラルネットワーク）によりそれぞれ学習させ、学習結果として得られた出力値のうち、当該ＲＧＢ色見本データに基づくそれぞれのＲＧＢ対応の重み係数を、色補正ファイルとして作成する処理を行うもので、そのためのプログラムを備え、メモリ２３上に展開されて実行される。
【００１６】
上記基準データ補正手段２６は、詳細を図４で説明するが、ＲＧＢ変換手段２４で変換された製版データ１６のＲＧＢ基準データを、上記色補正ファイルのそれぞれの重み係数を用いたNNWに入力し、出力結果として当該ＲＧＢ基準データを当該重み係数で補正したＲＧＢ補正基準データを得る処理を行うもので、そのためのプログラムを備え、メモリ２３上に展開されて実行される。
【００１７】
上記色差演算手段２７は、詳細を図５で説明するが、基準データ補正手段２６で得られたＲＧＢ補正基準データの比較エリアと、測色手段１４より出力されたＲＧＢ測色データの比較エリアをそれぞれ比較し、それぞれの色差を算出して数値化するもので、そのためのプログラムを備え、メモリ２３上に展開されて実行される。この数値化された色差データは、例えば印刷機や当該印刷機を制御する印刷制御手段等に出力される。
【００１８】
そこで、図２に、図１の色差演算の処理概念図を示す。基準インキ色ＣＭＹＫで作成された製版データ１６は、ＲＧＢ変換手段２４でＲＧＢ基準データとされて色補正ファイル作成手段２５に入力され、一方で、例えばＤＤＣＰ（Ｄｉｒｅｃｔ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｌｏｒ  Ｐｒｏｏｆ）で出力された色見本が撮像手段１３で撮像されて当該撮像手段１３よりＲＧＢ色見本データが色補正ファイル作成手段２５に入力される。入力されたＲＧＢ基準データとＲＧＢ色見本データは、メモリ２３に一旦記憶される。色補正ファイル作成手段２５では、ＲＧＢ基準データ及びＲＧＢ色見本データに対して学習対象特定手段３１により走査されて、例えば同じ座標同士を特定して学習対象とする（図３（Ａ）で説明する）。
【００１９】
そこで、色補正ファイル作成手段２５のＮＮＷ３２において、ＲＧＢ色見本データを教師信号として、ＲＧＢ基準データの上記学習対象特定手段３１で特定された対象領域を、学習させ、学習結果として得られた出力値のうち、当該ＲＧＢ色見本データに基づくＲＧＢ対応の重み係数を得、これらを学習対象特定手段３１でそれぞれ特定した対象領域の全部について行い、得られたそれぞれのＲＧＢ対応の重み係数を色補正ファイル３３として作成する（図３（Ｂ）で説明する）。この色補正ファイル３３は、基準データ補正手段２６に送られ、ここで一旦記憶される。
【００２０】
一方、基準データ補正手段２６には上記ＲＧＢ基準データが入力される。基準データ補正手段２６では、ＮＮＷ４１において、ＲＧＢ基準データに対して記憶されている色補正ファイル３３の対応のＲＧＢ対応の重み係数を適用させて学習させることにより、入力されたＲＧＢ基準データが、対応の重み係数が適用された出力ＲＧＢ値に変換される。この出力ＲＧＢ値に基づいて画像データ作成手段４２がＲＧＢ補正基準データを作成して色差演算手段２７に送出するものである（図４で説明する）。
【００２１】
色差演算手段２７では、測色手段１４から製版データ１６に基づいて多色印刷した印刷物を測色して基準波長色のＲＧＢ測色データ（撮像データ）を入力する。そして、演算対象比較手段５１がＲＧＢ補正基準データの比較エリアと、ＲＧＢ測色データの比較エリアとを対応させて、当該互いの比較エリアをそれぞれ比較し、それぞれの色差を算出して数値化した色差データを、例えば印刷機や当該印刷機を制御する印刷制御手段等に出力するものである（図５で説明する）。
【００２２】
そこで、図３に、図２の色補正ファイル作成手段の処理説明図を示す。図３（Ａ）は学習対象特定の説明図、図３（Ｂ）はＮＮＷによる学習の概念図である。図３（Ａ）において、学習対象特定手段３１は、製版データ１６がＲＧＢ変換手段２４で変換されたＲＧＢ基準データと、色見本が撮像手段１３で撮像されたＲＧＢ色見本データとをメモリ２３より呼出し、例えばＲＧＢ基準データの座標（２００，２００）と座標（３００，３００）とで囲まれる部分と色見本データの座標（２００，２００）と座標（３００，３００）で囲まれる部分を学習対象として特定すると共に、学習を行う同じ座標同士の対象部分を特定するもので、それぞれ全部の座標対象を順次走査して学習対象を特定していくものである。
【００２３】
また、色補正ファイル作成手段２５のＮＮＷ３２は、図３（Ｂ）に示すように、ここでは誤差逆伝搬学習法（バックプロパゲーション法）を採用したもので、出力層の出力値と教師信号として準備された値を比較し、その誤差を利用して各層間のリンクの重みを修正していく学習方法であり、これにより出力値が最適化され、求める色の値となるものである。
【００２４】
ここでは、入力値となるＲＧＢ基準データのＲＧＢ値に対して、例えば２５５を分母とて除算し、０〜１の値に変換しておく。また、入力層のユニット数をＲＧＢそれぞれの値を入力させるために３とし、隠れ層を１層構成としてユニット数８０とし、出力層のユニット数をＲＧＢ値それぞれ出力させるために３としている。なお、隠れ層の層数及びノード数はこの例の限りではなく、例えば隠れ層の層数３、ユニット数３０とすることも可能である。
【００２５】
すなわち、まず、ユニット間には重みを−１から１の間の実数で乱数を与える。基準データのＲＧＢ値を２５５で割った値をＮＮＷに入力すると、各層にて計算が実施され、出力値（０．９０２，０．８６３，０．８２４）を一旦得る。この出力値は重みの影響を受けているため、常にこの値とはならない。この出力値が教師信号であるＲＧＢ色見本データのＲＧＢ値（２００，２００，２００）（教師信号としては（０．７８４，０．７８４，０．７８４）を取る）に近づくようにユニット間の重みを修正する。上記入力と学習を繰り返すことにより、出力値は重みが修正されていく毎に（０．８７２，０．８４３，０．８１４）、（０．８５２，０．８２９，０．７９４）というように更新されていき、最終的には目標値であるＲＧＢ値（２００，２００，２００）に近似した出力値で、ほぼ重みの変化がない状態となる。
【００２６】
そして、これらの学習が、図３（Ａ）に示すようなそれぞれのデータの座標で走査され、各座標の値をそれぞれ入力値と教師信号にすることにより、座標（２００，２００）と座標（３００，３００）で囲まれる部分の色の学習が実施されるものである。なお、学習の終了条件は教師信号との誤差が０．０１以下であるか、定めた学習回数まで学習が実施されることである。学習終了後に、当該ＮＮＷ３２のＲＧＢ対応の重み係数のデータを色補正ファイル３３として作成し、ここでは基準データ補正手段２６に送出する。なお、当該色補正ファイル３３をメモリ２３に保存しておき、基準データ補正手段２６が呼び出すこととしてもよい。
【００２７】
続いて、図４に、図２の基準データ補正手段の処理説明図を示す。図４において、基準データ補正手段２６の備えるＮＮＷ４１は中間層をもつ階層型のネットワークであり、ここでは層構成及びユニット数等は図３（Ｂ）と同様としている。すなわち、ＮＮＷ４１では、製版データ１６がＲＧＢ変換されたＲＧＢ基準データのＲＧＢ値を２５５で割った値を入力値として、ユニット間の重みとして色補正ファイル３３の重みを適用することにより、入力された（２５５，２５５，２５５）のＲＧＢ値が（２００，２００，２００）の出力ＲＧＢ値（出力値としては（０．７８４，０．７８４，０．７８４））に補正される。
【００２８】
そして、画像データ作成手段４２が補正された出力ＲＧＢ値に基づいて画像データを作成することによってＲＧＢ補正基準データが作成され、色差演算手段２７に出力されるものである。
【００２９】
続いて、図５に、図２の色差演算手段における色差演算処理の説明図を示す。図５（Ａ）、（Ｂ）は上記色差演算手段２５による色差演算を詳細に説明するためのものである。色差演算手段２７は、基準データ補正手段２６で補正されたＲＧＢ補正基準データと、製版データ１６に基づいて多色印刷した印刷物を測色手段１４が測色した基準波長色のＲＧＢ測色データ（撮像データ）とを比較し、それぞれの色差を算出して数値化した色差データを得るものである。
【００３０】
すなわち、図５（Ａ）において、色差演算手段２７では、まず、演算対象比較手段５１が図５（Ｂ）に示すように、上記基準データ補正手段２６で作成されたＲＧＢ補正基準データ６１と、上記測色手段１４で取得されたＲＧＢ測色データ６２とに対して互いの比較エリアを対応させる（例えば、座標（Ｘ１，Ｙ１）同士）。
【００３１】
上記対応された比較エリア（Ｘ１、Ｙ１）のそれぞれのＲＧＢデータを、共通の色空間（例えばＬａｂ色空間）に変換したＲＧＢ補正基準データＬａｂ値６１（Ｘ１、Ｙ１）及び測色ＲＧＢデータＬａｂ値６２（Ｘ１、Ｙ１）として色差を演算することによって、数値化した色差データが得られる。同様に、他の比較エリア毎のそれぞれのＲＧＢ値をＬａｂ値に変換して総ての比較エリアで色差を演算して数値化させたることで色差データを得、上記各比較エリアで演算されて数値化された色差データが、例えば印刷機本体若しくは印刷制御コンピュータ等に出力されるものである。
【００３２】
このように、色見本データに基づくニューラルネットワークで得られるＲＧＢ基準データを補正したＲＧＢ補正基準データとすることで、製版データと、異なる環境で印刷される印刷物の測色データとを同じ色合いとさせることが可能となることから、両者の色合わせのための比較を、プロファイルを利用することなく同じ色合いで比較することが可能となって、より高精度な色差を算出させることができるものである。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明の色差演算システムは、刷版を用いる多色印刷で色調整を行う場合に印刷物の測色データに基づいて色差を演算させるシステムに適する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る色差演算システムのブロック構成図である。
【図２】図１の色差演算の処理概念図である。
【図３】図２の色補正ファイル作成手段の処理説明図である。
【図４】図２の基準データ補正手段の処理説明図である。
【図５】図２の色差演算手段における色差演算処理の説明図である。
【符号の説明】
【００３５】
１１            色差演算システム
１２            処理手段
１３            撮像手段
１４            測色手段
１６            製版データ
２４            ＲＧＢ変換手段
２５            色補正ファイル作成手段２５
２６            基準データ作成手段
２７            色差演算手段
３１，４１      学習対象特定手段
３２，４２      ニューラルネットワーク（ＮＮＷ）
３３            色補正ファイル
５１            演算対象比較手段
【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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