(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する第１の色値取得手段と、
前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する第２の色値取得手段と、
前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する重み係数取得手段と、
前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々に対応する複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する生成手段と
を備え、
前記生成手段は、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値と、前記特定の色成分の濃度が他の濃度値である補正対象の色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値に当該特定の濃度値と当該他の濃度値との差に応じた重み付けを行って得られた値とを用いて、局所回帰を行うことにより、当該特定の濃度値に対応する色補正係数を生成することを特徴とする色補正係数生成装置。
【請求項２】
色補正において重視すべき色領域として重要色領域の指定を受け付ける受付手段を更に備え、
前記重み係数取得手段は、前記受付手段が指定を受け付けた前記重要色領域と、前記補正対象の色値との関係に応じて、前記重み係数を取得することを特徴とする請求項１記載の色補正係数生成装置。
【請求項３】
前記受付手段は、複数の前記重要色領域の指定を受け付け、
前記重み係数取得手段は、前記受付手段が受け付けた前記複数の重要色領域の指定と、当該複数の重要色領域の各々の重視すべき度合いを示す重要度情報とに基づいて、前記重み係数を取得することを特徴とする請求項２記載の色補正係数生成装置。
【請求項４】
前記複数の重要色領域のうちデータ数が少ない重要色領域の方が、前記複数の重要色領域のうちデータ数が多い重要色領域よりも、前記重視すべき度合いが高くなるように、前記重要度情報を取得する重要度情報取得手段を更に備えたことを特徴とする請求項３記載の色補正係数生成装置。
【請求項５】
前記複数の重要色領域のうち標準状態における色と現在の機器状態における色との色差が大きい重要色領域の方が、前記複数の重要色領域のうち標準状態における色と現在の機器状態における色との色差が小さい重要色領域よりも、前記重視すべき度合いが高くなるように、前記重要度情報を取得する重要度情報取得手段を更に備えたことを特徴とする請求項３記載の色補正係数生成装置。
【請求項６】
色補正において重視すべき色領域として重要色領域の指定を入力するためのユーザインターフェイスを出力する出力手段を更に備え、
前記重み係数取得手段は、前記出力手段により出力された前記ユーザインターフェイスで指定された前記重要色領域に近い色ほど大きな重み係数が設定された重み係数算出関数を前記補正対象の色値に対して適用することにより、当該補正対象の色値に対応する重み係数を取得することを特徴とする請求項１記載の色補正係数生成装置。
【請求項７】
前記出力手段は、複数の前記重要色領域の指定と、当該複数の重要色領域の各々の重視すべき度合いを示す重要度情報とを入力するための前記ユーザインターフェイスを出力し、
前記重み係数取得手段は、前記出力手段により出力された前記ユーザインターフェイスから入力された前記複数の重要色領域の指定と前記重要度情報とに基づいて、前記重み係数を取得することを特徴とする請求項６記載の色補正係数生成装置。
【請求項８】
前記ユーザインターフェイスは、前記複数の重要色領域の濃淡の程度ごとに前記重要度情報を入力可能に構成されていることを特徴とする請求項７記載の色補正係数生成装置。
【請求項９】
前記ユーザインターフェイスは、前記重要度情報をスライダバー上のオブジェクトの移動操作及び数値の設定操作の少なくとも何れか一方により入力可能に構成されていることを特徴とする請求項７記載の色補正係数生成装置。
【請求項１０】
前記出力手段は、前記重み係数算出関数を特定する情報を更に入力するための前記ユーザインターフェイスを出力し、
前記重み係数取得手段は、前記出力手段により出力された前記ユーザインターフェイスから入力された情報によって特定される前記重み係数算出関数を前記補正対象の色値に対して適用することにより、当該補正対象の色値に対応する重み係数を取得することを特徴とする請求項６記載の色補正係数生成装置。
【請求項１１】
特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する第１の色値取得手段と、
前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する第２の色値取得手段と、
前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する重み係数取得手段と、
前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々を補正するための複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する生成手段と
を備え、
前記生成手段は、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数を、当該各色値に対応する補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値の重みとして、当該複数の補正対象の色値の各々に対応する複数の補正用の色値のうちの当該特定の色成分の複数の濃度値の加重平均を求め、当該加重平均を、当該特定の濃度値に対応する色補正係数とすることを特徴とする色補正係数生成装置。
【請求項１２】
コンピュータに、
特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する機能と、
前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する機能と、
前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する機能と、
前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々に対応する複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する機能と
を実現させ、
前記生成する機能では、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値と、前記特定の色成分の濃度が他の濃度値である補正対象の色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値に当該特定の濃度値と当該他の濃度値との差に応じた重み付けを行って得られた値とを用いて、局所回帰を行うことにより、当該特定の濃度値に対応する色補正係数を生成させるプログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する機能と、
前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する機能と、
前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する機能と、
前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々に対応する複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する機能と
を実現させ、
前記生成する機能では、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数を、当該各色値に対応する補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値の重みとして、当該複数の補正対象の色値の各々に対応する複数の補正用の色値のうちの当該特定の色成分の複数の濃度値の加重平均を求め、当該加重平均を、当該特定の濃度値に対応する色補正係数とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色補正係数生成装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラ、カラースキャナ、カラープリンタ、カラーディスプレイ等のカラーデバイスが普及しており、色に対する市場の要求も高まっている。特にＤＴＰ（Desk Top Publishing）等で使用されるシステムにおいて、その要求は高い。そこで、各デバイスにおけるＣＭＳ（カラーマネージメントシステム）は必要不可欠なものとなっており、デバイスでの色再現を安定的に保つためのデバイスキャリブレーション技術が開発されている。かかる色補正は、現在、ＩＣＣプロファイルに代表されるカラープロファイル等によって行われている。具体的には、色補正を行うためのＬＵＴ（Look Up Table）の格子点における係数を決定し、各種発明されている補間処理等により色補正を行っている。
【０００３】
ところで、デバイスキャリブレーション技術における色補正の方法としては、現在、１次元ＬＵＴによるものが殆どである。このようなキャリブレーションには、大きく分けて、単色を補正する単色キャリブレーション、及び、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の３色を重ねたプロセスブラックを補正するグレイバランスキャリブレーションの２つの技術が存在する。つまり、ＴＲＣ（Tone Reproduction Curve）型キャリブレーションの技術は存在している。
しかしながら、こうしたＴＲＣ型キャリブレーションでは、補正する箇所が限定されている。例えば、単色キャリブレーションでは、１次色の部分が補正対象であり、２次色、３次色といった色の重ね部分における補正精度は保証できない。また、グレイバランスキャリブレーションでは、３色重ねのプロセスグレイ部分が補正対象であり、それ以外の色の部分における補正精度は保証できない。
【０００４】
ここで、公報記載の技術としては、上記と同様の問題点を挙げた面内ムラ補正に関するものがある（例えば、特許文献１参照）。
この特許文献１には、１次色だけでなく多次色の色ムラを全濃度域にわたって改善することができる画像形成装置が開示されている。この画像形成装置は、まず、１次色のテストパターンを含む第１のテスト画像及び多次色のテストパターンを含む第２のテスト画像を読み取り、多次色の第２のテスト画像の画像データを１次色の画像データに色分解する。そして、各１次色の画像データに基づいて、画素位置ごとの階調特性を求め、この階調特性に基づいて補正テーブルを作成する。
【０００５】
また、ＴＲＣの制御に関する技術もある（例えば、特許文献２、３参照）。
特許文献２では、Ｒ，Ｙ，Ｇ，Ｃ，Ｂ，Ｍの各色方向について１つずつ設定されるカラーコレクション係数によって定義される第１の色修正、及び、Ｒ，Ｙ，Ｇ，Ｃ，Ｂ，Ｍそれぞれの色方向に並ぶ各一連の色それぞれに対する色修正量を表す一連のパラメータ値によって定義される第２の色修正を色データに施し、第１の色修正及び第２の色修正を合成している。
特許文献３では、純色カーブ及びグレイカーブに基づいて各色毎の階調変換カーブを算出し、中間色の階調を階調変換カーブの内分点より求めることによって算出して、等価中性濃度変換を行っている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−３４３６８２号公報
【特許文献２】特開２００２−６４７２２号公報
【特許文献３】特開平１−２３８２７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、一般に、特定の色成分の特定の濃度値を補正するための色補正係数に対し、その色成分に関する情報が反映されることはあっても、他の色成分も含んだ補正対象の色値に関する情報が反映されることはなく、バランスの良い色補正を行うことはできなかった。
本発明の目的は、特定の色成分の特定の濃度値を補正するための色補正係数に対し、補正対象の色値に対する重み係数を反映させて、バランスの良い色補正を可能とすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する第１の色値取得手段と、前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する第２の色値取得手段と、前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する重み係数取得手段と、前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々に対応する複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する生成手段とを備え、前記生成手段は、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値と、前記特定の色成分の濃度が他の濃度値である補正対象の色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値に当該特定の濃度値と当該他の濃度値との差に応じた重み付けを行って得られた値とを用いて、局所回帰を行うことにより、当該特定の濃度値に対応する色補正係数を生成することを特徴とする色補正係数生成装置である。
請求項２に記載の発明は、色補正において重視すべき色領域として重要色領域の指定を受け付ける受付手段を更に備え、前記重み係数取得手段は、前記受付手段が指定を受け付けた前記重要色領域と、前記補正対象の色値との関係に応じて、前記重み係数を取得することを特徴とする請求項１記載の色補正係数生成装置である。
請求項３に記載の発明は、前記受付手段は、複数の前記重要色領域の指定を受け付け、前記重み係数取得手段は、前記受付手段が受け付けた前記複数の重要色領域の指定と、当該複数の重要色領域の各々の重視すべき度合いを示す重要度情報とに基づいて、前記重み係数を取得することを特徴とする請求項２記載の色補正係数生成装置である。
請求項４に記載の発明は、前記複数の重要色領域のうちデータ数が少ない重要色領域の方が、前記複数の重要色領域のうちデータ数が多い重要色領域よりも、前記重視すべき度合いが高くなるように、前記重要度情報を取得する重要度情報取得手段を更に備えたことを特徴とする請求項３記載の色補正係数生成装置である。
請求項５に記載の発明は、前記複数の重要色領域のうち標準状態における色と現在の機器状態における色との色差が大きい重要色領域の方が、前記複数の重要色領域のうち標準状態における色と現在の機器状態における色との色差が小さい重要色領域よりも、前記重視すべき度合いが高くなるように、前記重要度情報を取得する重要度情報取得手段を更に備えたことを特徴とする請求項３記載の色補正係数生成装置である。
請求項６に記載の発明は、色補正において重視すべき色領域として重要色領域の指定を入力するためのユーザインターフェイスを出力する出力手段を更に備え、前記重み係数取得手段は、前記出力手段により出力された前記ユーザインターフェイスで指定された前記重要色領域に近い色ほど大きな重み係数が設定された重み係数算出関数を前記補正対象の色値に対して適用することにより、当該補正対象の色値に対応する重み係数を取得することを特徴とする請求項１記載の色補正係数生成装置である。
請求項７に記載の発明は、前記出力手段は、複数の前記重要色領域の指定と、当該複数の重要色領域の各々の重視すべき度合いを示す重要度情報とを入力するための前記ユーザインターフェイスを出力し、前記重み係数取得手段は、前記出力手段により出力された前記ユーザインターフェイスから入力された前記複数の重要色領域の指定と前記重要度情報とに基づいて、前記重み係数を取得することを特徴とする請求項６記載の色補正係数生成装置である。
請求項８に記載の発明は、前記ユーザインターフェイスは、前記複数の重要色領域の濃淡の程度ごとに前記重要度情報を入力可能に構成されていることを特徴とする請求項７記載の色補正係数生成装置である。
請求項９に記載の発明は、前記ユーザインターフェイスは、前記重要度情報をスライダバー上のオブジェクトの移動操作及び数値の設定操作の少なくとも何れか一方により入力可能に構成されていることを特徴とする請求項７記載の色補正係数生成装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記出力手段は、前記重み係数算出関数を特定する情報を更に入力するための前記ユーザインターフェイスを出力し、前記重み係数取得手段は、前記出力手段により出力された前記ユーザインターフェイスから入力された情報によって特定される前記重み係数算出関数を前記補正対象の色値に対して適用することにより、当該補正対象の色値に対応する重み係数を取得することを特徴とする請求項６記載の色補正係数生成装置である。
請求項１１に記載の発明は、特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する第１の色値取得手段と、前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する第２の色値取得手段と、前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する重み係数取得手段と、前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々を補正するための複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する生成手段とを備え、前記生成手段は、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数を、当該各色値に対応する補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値の重みとして、当該複数の補正対象の色値の各々に対応する複数の補正用の色値のうちの当該特定の色成分の複数の濃度値の加重平均を求め、当該加重平均を、当該特定の濃度値に対応する色補正係数とすることを特徴とする色補正係数生成装置である。
請求項１２に記載の発明は、コンピュータに、特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する機能と、前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する機能と、前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する機能と、前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々に対応する複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する機能とを実現させ、前記生成する機能では、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値と、前記特定の色成分の濃度が他の濃度値である補正対象の色値に対応する重み係数及び補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値に当該特定の濃度値と当該他の濃度値との差に応じた重み付けを行って得られた値とを用いて、局所回帰を行うことにより、当該特定の濃度値に対応する色補正係数を生成させるプログラムである。
請求項１３に記載の発明は、コンピュータに、特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における補正対象の色値を取得する機能と、前記特定の色成分を含む複数の色成分で構成される色空間における前記補正対象の色値に対応する補正用の色値を取得する機能と、前記補正対象の色値に対応する重み係数を取得する機能と、前記特定の色成分の複数の濃度値と、当該複数の濃度値の各々に対応する複数の色補正係数との対応関係を示す一次元の色補正テーブルを生成する機能とを実現させ、前記生成する機能では、前記特定の色成分の濃度が特定の濃度値である複数の補正対象の色値の各色値に対応する重み係数を、当該各色値に対応する補正用の色値のうちの当該特定の色成分の濃度値の重みとして、当該複数の補正対象の色値の各々に対応する複数の補正用の色値のうちの当該特定の色成分の複数の濃度値の加重平均を求め、当該加重平均を、当該特定の濃度値に対応する色補正係数とするプログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
請求項１の発明は、本構成を有していない場合に比較して、莫大な計算を行わずに、バランスが良く、高精度で、階調性に問題が発生する可能性が低い色補正を行うための色補正係数を生成することができるという効果を有する。
請求項２の発明は、本構成を有していない場合に比較して、所望の色領域を重視したバランスの良い色補正が可能になるという効果を有する。
請求項３の発明は、本構成を有していない場合に比較して、所望の複数の色領域を所望の度合いで重視したバランスの良い色補正が可能になるという効果を有する。
請求項４の発明は、本構成を有していない場合に比較して、補正対象の色値の分布状況を加味し、補正効果を向上させることができるという効果を有する。
請求項５の発明は、本構成を有していない場合に比較して、現在の機器状態を加味し、補正効果を向上させることができるという効果を有する。
請求項６に記載の発明は、所望の色領域をユーザインターフェイスで指定してその色領域を重視した色補正が可能になるという効果を有する。
請求項７の発明は、本構成を有していない場合に比較して、所望の複数の色領域とこの複数の色領域の重視すべき度合いとをユーザインターフェイスで指定してその複数の色領域をその度合いで重視したバランスの良い色補正が可能になるという効果を有する。
請求項８の発明は、本構成を有していない場合に比較して、重視すべき色領域を濃淡の程度を考慮して細かく指定することができるという効果を有する。
請求項９の発明は、本構成を有していない場合に比較して、複数の色領域の重視すべき度合いを、操作性よく、或いは、正確に指定することができるという効果を有する。
請求項１０に記載の発明は、所望の色領域外の色を重み係数に反映させる度合いをユーザインターフェイスで指定してその度合いを加味した重み係数を取得するという効果を有する。
請求項１１の発明は、本構成を有していない場合に比較して、単純な計算により、バランスの良い色補正を行うための色補正係数を生成することができるという効果を有する。
請求項１２の発明は、本構成を有していない場合に比較して、莫大な計算を行わずに、バランスが良く、高精度で、階調性に問題が発生する可能性が低い色補正を行うための色補正係数を生成することができるという効果を有する。
請求項１３の発明は、本構成を有していない場合に比較して、単純な計算により、バランスの良い色補正を行うための色補正係数を生成することができるという効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、「実施の形態」という）について詳細に説明する。
上記でも述べた通り、現状の単色キャリブレーションやグレイバランスキャリブレーション（ＴＲＣ型キャリブレーション）による色補正は、特定の色に特化したものとなってしまうため、再現色域全体の補正精度は改善できない。特に、電子写真方式では、多重転写の際に各色トナー量の変動が避けられないことから、１次色について精度よく色補正を行ったとしても、２次色以上の色でバランスが崩れてしまう。
このような問題に対して、近年、一部のデバイスでは、３次元ＬＵＴによるキャリブレーション（ＤＬＵＴ型キャリブレーション）も採用されている。これにより、そのデバイスで再現される色領域のほぼ全域で補正のコントロールが可能となり、精度は飛躍的に向上している。しかし、３次元ＬＵＴを使用する場合には、ＤＬＵＴの次元分のデータ（画素のＣ、Ｍ、Ｙの値）が同時に存在する必要がある。つまり、ＲＩＰ（Raster Image Processor）によりＣＭＹに分版される前に色補正を行う必要がある。一方、電子写真方式では、ＲＩＰによりＣＭＹに分版された後の画像に面順次で色補正を行うシステム構成が一般的である。従って、このような現在のシステム構成上、導入が容易ではない。
【００１１】
そこで、本実施の形態では、まず、目標色及びデバイス出力色のデータを全領域について取得し、そのデータに基づいて色域全体の補正値を満遍なく算出する。そして、算出された補正値の一つ一つに重み係数を付加し、この重み係数が付加された補正値に基づく値を１次元ＬＵＴにフィードバックする。これにより、色域全体での精度のバランスの良い色補正が可能となる。また、単色、グレイ、２次色、特定色等のユーザが重視する箇所の再現性が良くなるように色補正係数を決定することができる。更に、低濃度や高濃度といった特定の色領域に重み係数を付加することにより、濃度域ごとに重視する色領域を設定することも可能となり、例えば、低濃度領域では単色重視、高濃度領域ではグレイ重視、といった色再現を行うことができる。
【００１２】
以下、このような色再現を実現するための具体的な実施の形態について説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態における色補正係数生成装置の機能構成を示したブロック図である。
本実施の形態における色補正係数生成装置１は、入力値取得部１０と、補正値算出部２０と、重み係数設定部３０と、テーブル生成部４０と、テーブル記憶部５０とを備える。
入力値取得部１０は、入力となる補正対象の色データを取得する。ここで取得される補正対象の色データについての補正係数が生成されることになるので、この色データには補正で重要となる色の情報が含まれていることが望ましい。例えば、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各単色や３色のグレイ等のＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの情報を生成することが考えられる。また、色域全体について補正が必要であれば、ＤＬＵＴグリッドのような格子点の情報を生成すればよい。ここで、補正対象の色データとしては、図２の「入力値」欄に例示したようなものがある。図では、カバレッジ１０％刻みの単色を含んだ３次色（１１３色）、及び、カバレッジ１０％刻みのＫ単色（１０色）のデータを示している。尚、本実施の形態では、補正対象の色値を取得する第１の色値取得手段の一例として、入力値取得部１０を設けている。
【００１３】
補正値算出部２０は、入力値取得部１０により取得された補正対象の色データに対応する補正値を算出する。具体的には、補正値算出部２０は、目標デバイスベースデータ記憶部２１と、第１色予測部２２と、対象デバイスベースデータ記憶部２３と、第２色予測部２４とを含む。
【００１４】
このうち、目標デバイスベースデータ記憶部２１は、目標デバイスベースデータを記憶する。
ここで目標デバイスベースデータとは、色補正をする際の目標デバイスの出力色を示すデータである。
図３（ａ）に、目標デバイスベースデータの一例を示す。これは、ＣＭＹＫ４色プリンタの場合の例である。この場合、目標デバイスベースデータは、デバイス依存のデータ（ＣＭＹＫ）と、それに対応するデバイス非依存のデータ（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）とのデータ対（ベースデータ）の集合である。但し、デバイス非依存のデータに関して、ここでは一般的なＬ＊ａ＊ｂ＊を例としたが、これに限るものではない。例えば、三刺激値ＸＹＺや均等色空間Ｌ＊ｕ＊ｖ＊等に分類される表色系でのデータでも、（Ｌａｂ）＝Ｆ（ＣＭＹＫ）のように多項式近似等で表現されるデータでも、また、物理モデル式としてノイゲバウアー、クベルカムンク、ランバートベール等で表現されるデータでも、更には、ＩＣＣプロファイル等によって変換されるデータであってもよく、そのデバイスの特性が示されるデータ対が生成できるものであれば何でもよい。一般的にこのデータ対の集合に関し、数に制限は無いが、色精度及びシステム構成上の問題として２００〜１６００程度のデータ数が望ましいとされる。そして、これによって目標デバイスの出力特性を把握することができ、補正対象点に対するデバイスの出力色の予測が可能となる。
【００１５】
また、第１色予測部２２は、目標デバイスベースデータを用いて、入力値取得部１０により取得された補正対象のデバイス依存の色データ（例えばＣＭＹ）に対応するデバイス非依存の色データ（例えばＬ＊ａ＊ｂ＊）を予測する（ＣＭＹ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊）。この色予測方法については各種発明がなされており、例えば特開平１０−２６２１５７号公報に記載の方法を用いて予測するとよいが、特にそれに限定されるものではない。
【００１６】
一方、対象デバイスベースデータ記憶部２３は、対象デバイスベースデータを記憶する。
ここで対象デバイスベースデータとは、色補正の対象となるデバイスの出力色を示すデータである。
図３（ｂ）に、対象デバイスベースデータの一例を示す。これは、ＣＭＹＫ４色プリンタの場合の例である。また、図から分かる通り、対象デバイスベースデータの形式は、目標デバイスベースデータの形式と同様である。この場合、対象デバイスベースデータとしては、デバイス依存色空間に類されるＣＭＹＫ等と、それと対となるデバイス非依存色空間に類されるＬ＊ａ＊ｂ＊等の組み合わせとしてのデータ対（ベースデータ）を必要十分な数準備する。上記の目標デバイスベースデータの説明でも記したが、ベースデータの種類はこれに限るものではなく、そのデバイスの特性が示されるデータ対が生成できるものであれば何でもよい。また、数に制限は無いが、色精度及びシステム構成上の問題として２００〜１６００程度のデータ数が望ましいとされる。
【００１７】
また、第２色予測部２４は、対象デバイスベースデータを用いて、第１色予測部２２により生成されたデバイス非依存の色データ（例えばＬ＊ａ＊ｂ＊）に対応するデバイス依存の色データ（Ｃ’Ｍ’Ｙ’）を予測する（Ｌ＊ａ＊ｂ＊→Ｃ’Ｍ’Ｙ’）。第２色予測部２４についても第１色予測部２２の場合と同様に各種発明がなされており、例えば特開平１０−２６２１５７号公報に記載の方法を用いて予測するとよいが、特にそれに限定されるものではない。
このようにして、補正値算出部２０は、入力値取得部１０により取得された全ての補正対象の色データに対応する補正値を算出する。この算出された補正値の例を、図２の「補正値」欄に示す。この例において、上から２行目は、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，１０，０）が（Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’）＝（０，０，１２，０）に補正されていることを示している。尚、本実施の形態では、補正用の色値を取得する第２の色値取得手段の一例として、補正値算出部２０を設けている。
【００１８】
重み係数設定部３０は、補正値の重要度を示す重み係数を算出する。具体的には、重み係数設定部３０は、重要色設定部３１と、重み係数算出部３２とを含む。
このうち、重要色設定部３１は、ユーザが色の再現性を良くしたい色領域（例えばユーザが重視する色領域）の指定を受け付け、その色領域を重要色領域として設定する。この場合、複数の重要色領域を設定するようにしてもよい。本実施の形態では、重要色領域の指定を受け付ける受付手段の一例として、重要色設定部３１を設けている。
重み係数算出部３２は、入力値取得部１０が取得した補正対象の色データと補正値算出部２０が算出したその色データに対する補正値を受け取り、補正対象の色データと重要色設定部３１が設定した重要色領域との関係に応じて、補正値に対する重み係数を生成する。本実施の形態では、重み係数を取得する重み係数取得手段の一例として、重み係数算出部３２を設けている。
【００１９】
テーブル生成部４０は、補正対象の色データを構成する色成分（例えば、Ｃ、Ｍ、Ｙ）ごとに１次元ＬＵＴ（ＴＲＣ）を生成する。具体的には、補正値算出部２０で算出された補正値と、その補正値に対する重み係数とに基づいて、１次元ＬＵＴを生成する。本実施の形態では、色補正係数を生成する生成手段の一例として、テーブル生成部４０を設けている。
テーブル記憶部５０は、テーブル生成部４０により生成された１次元ＬＵＴを記憶する。具体的には、テーブル記憶部５０は、第１テーブル記憶部５１と、第２テーブル記憶部５２と、第３テーブル記憶部５３を含む。そして、第１テーブル記憶部５１は、入力値Ｃから補正値Ｃ’へのＴＲＣを記憶し、第２テーブル記憶部５２は、入力値Ｍから補正値Ｍ’へのＴＲＣを記憶し、第３テーブル記憶部５３は、入力値Ｙから補正値Ｙ’へのＴＲＣを記憶する。
【００２０】
次に、本実施の形態における色補正係数生成装置１の動作について説明する。
動作が開始すると、前述したように、入力値取得部１０が補正対象の色データを取得し、補正値算出部２０がこの色データに対する補正値を算出する。
その後、重み係数設定部３０において、重み係数算出部３２が、重要色設定部３１による重要色領域の設定に従い、補正値に対する重み係数を決定していく。
【００２１】
図４は、このときの重み係数算出部３２の動作例を示したフローチャートである。
動作を開始すると、まず、重み係数算出部３２は、入力値取得部１０から入力値を、補正値算出部２０から補正値をそれぞれ受け取り、図２に示したような対応関係を生成してメモリに格納する（ステップ３０１）。
【００２２】
次に、重み係数算出部３２は、入力値とその入力値に対する補正値の１つの組をメモリから読み出す（ステップ３０２）。そして、入力値に所定の関数を適用することで、重み係数を算出し（ステップ３０３）、入力値と補正値の組に対応付けて記憶する（ステップ３０４）。この場合、入力値に関する所定の変数をＤ、重み係数算出関数をｆとすると、重み係数Ｗは、Ｗ＝ｆ（Ｄ）によって決定される。
その後、重み係数算出部３２は、メモリに格納された入力値と補正値の組の読込みが終了したかどうかを判定する（ステップ３０５）。その結果、読込みが終了していなければ、ステップ３０２へ戻って次の入力値と補正値の組に対して同様の処理を行い、読込みが終了していれば、重み係数の算出処理を終了する。
【００２３】
図５は、この処理の結果、入力値と補正値の対応関係に重み係数が付加された状態を示したものである。
本実施の形態において、重み係数Ｗの最大値は「１．００」であり、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’）＝（０，０，０，０，０，０，０，０），（０，０，１０，０，０，０，１２，０），（０，０，２０，０，０，０，２５，０）等に重み係数「１．００」が付加されている。また、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’）＝（５０，５０，１０，０，４３，５１，１５，０）等には「１．００」よりも小さな重み係数が付加されており、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’）＝（１００，１００，８０，０，９９，９５，８３，０）等には更に小さな重み係数が付加されている。
【００２４】
ところで、図５では、重要色設定部３１が単色重視を設定し、重み係数算出部３２が重み係数算出関数ｆとして単色重視関数を用いたものとして、重み係数を例示した。
図６は、この単色重視関数のおよその形状を示した図である。この関数において、入力値に関する所定の変数Ｄは、図示するように、入力値から単色軸までの距離である。即ち、単色軸までの距離が近い入力値ほど大きい重み係数が付加されている。
【００２５】
これを図５に示した値を用いて説明すると、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，０），（０，０，１０，０），（０，０，２０，０），（０，０，３０，０）は、Ｙ軸上の点であり、単色軸との距離が０となるので、重み係数としては最大値の「１．００」が付加されている。一方、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（５０，５０，１０，０），（５０，５０，２０，０），（５０，５０，３０，０）は、単色軸から離れた点であり、しかも、この順に単色軸（この場合、Ｃ軸又はＭ軸）からの距離が遠くなっているので、重み係数もこの順に小さくなっている。また、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１００，１００，８０，０），（１００，１００，９０，０），（１００，１００，１００，０）は、単色軸から更に離れた点であり、しかも、この順に単色軸（この場合、Ｃ軸又はＭ軸）からの距離が遠くなっているので、重み係数もこの順に小さくなっている。
【００２６】
但し、この単色重視関数は一例に過ぎず、同様の効果をもたせるものであれば、どのような関数を用いてもよい。
図７〜９に、重み係数算出関数の他の例を示す。
まず、図７（ａ）は、グレイ重視関数のおよその形状を示した図である。この関数において、入力値に関する所定の変数Ｄは、図示するように、入力値からグレイ軸までの距離である。即ち、グレイ軸までの距離が近い入力値ほど大きい重み係数が付加されている。
図７（ｂ）は、特定色重視関数のおよその形状を示した図である。この関数において、入力値に関する所定の変数Ｄは、図示するように、入力値から特定色までの距離である。即ち、特定色までの距離が近い入力値ほど大きい重み係数が付加されている。ここで、特定色としては、空色、肌色、緑色等、種々の色が考えられる。
【００２７】
また、図８（ａ）は、低濃度重視関数のおよその形状を示した図である。この関数において、入力値に関する所定の変数Ｄは、図示するように、入力値に基づいて使用される画像形成材の総量である。即ち、画像形成材の総量が少ない入力値ほど大きい重み係数が付加されている。
図８（ｂ）は、高濃度重視関数のおよその形状を示した図である。この関数においても、入力値に関する所定の変数Ｄは、図示するように、入力値に基づいて使用される画像形成材の総量である。即ち、画像形成材の総量が多い入力値ほど大きい重み係数が付加されている。
尚、この図８（ａ），（ｂ）において、画像形成材としては、トナー、インク等が例示される。
【００２８】
更に、これらの関数を合成した関数を用いて、重み係数を算出してもよい。
図９（ａ）は、低濃度重視関数と単色重視関数とを組み合わせて使用する場合の例を示す。この場合、単色でかつ濃度の低い領域に対する補正値に大きな重み係数が付加される。逆に単色であっても濃度の高い領域に対する補正値にはあまり大きな重み係数は設定されない。
図９（ｂ）は、高濃度重視関数とグレイ重視関数とを組み合わせて使用する場合の例を示す。この場合、グレイでかつ濃度の高い領域に対する補正値に大きな重み係数が付加される。逆にグレイであっても濃度の低い領域に対する補正値にはあまり大きな重み係数は設定されない。
また、この図９（ａ），（ｂ）の関数を同時に使用することで、低濃度付近では単色領域に対する補正値に大きな重み係数が付加される一方、高濃度付近ではグレイ領域に対する補正値に大きな重み係数が付加されることになる。即ち、対象濃度に従って重視する色領域を連続的に変えることができるようになる。
【００２９】
以上のようにして補正値に対する重み係数が決定されると、テーブル生成部４０が１次元ＬＵＴを生成する。
図１０は、このときのテーブル生成部４０の動作例を示したフローチャートである。尚、このテーブル生成部４０の動作としては、Ｃ信号を変換するためのＴＲＣを生成する際の動作と、Ｍ信号を変換するためのＴＲＣを生成する際の動作と、Ｙ信号を変換するためのＴＲＣを生成する際の動作とがあるが、これらの動作は基本的に同じなので、ここではＹ信号を変換するためのＴＲＣを生成するものとして説明する。
【００３０】
動作を開始すると、まず、テーブル生成部４０は、重み係数算出部３２から、図５に示したような入力値と補正値と重み係数との対応関係を受け取り、これをメモリに格納する（ステップ４０１）。また、この対応関係から、入力値Ｙ、補正値Ｙ’の部分を抜き出す（ステップ４０２）。図１１に、ここで抜き出された入力値Ｙと補正値Ｙ’と重み係数Ｗとの対応を示している。
【００３１】
次に、テーブル生成部４０は、入力値と補正値と重み係数の１つの組をメモリから読み出す（ステップ４０３）。そして、入力値ごとに、補正値と重み係数とを記憶していく（ステップ４０４）。図１１を例にとると、Ｙ＝１０に対し、（Ｙ’，Ｗ）＝（１２，１．００），（１５，０．１８），…を記憶し、Ｙ＝２０に対し、（Ｙ’，Ｗ）＝（２５，１．００），（３０，０．１６），…を記憶し、Ｙ＝３０に対し、（Ｙ’，Ｗ）＝（３５，１．００），（４０，０．１６），…を記憶する。
その後、テーブル生成部４０は、メモリに格納された入力値と補正値と重み係数の組の読込みが終了したかどうかを判定する（ステップ４０５）。その結果、読込みが終了していなければ、ステップ４０３へ戻って次の入力値と補正値と重み係数の組に対して同様の処理を行い、読込みが終了していれば、各入力値に対して１つの補正値を決定する処理を行う（ステップ４０６）。
【００３２】
ここで、１つの補正値を決定する処理の単純な例としては、１０％刻みの入力値ごとに加重平均をとる方法が考えられる。つまり、ある入力値に対する複数の補正値について、各補正値に対する重み係数を重みとして加重平均演算を行う方法である。
しかしながら、この方法では、その１０％刻みの間の入力値については補正値を得ることができない。補間によって求める方法もあるが、階調段差等の別の問題点が発生するため、得策ではない。また、刻み幅を細かくとることで精度を向上させることも考えられるが、計算量が莫大になり、階調性に問題が発生する可能性もある。
【００３３】
そこで、本実施の形態では、重み付けした回帰ベースでの算出を行っている。つまり、図１１のデータに基づいて、重み付け局所回帰により補正係数を算出する。尚、補正係数の算出には、前述の特開平１０−２６２１５７号公報に記載の方法を用いるとよいが、具体的な算出方法について簡単に言及しておく。この方法では、着目する入力値に対する１つの補正値を決定するに当たって、その入力値に対する補正値及び重み係数だけでなく、他の入力値に対する補正値及び重み係数も利用する。そして、この場合、着目する入力値に対する補正値及び重み係数に最大の重み付けを行い、他の入力値に対する補正値及び重み係数には、着目する入力値との差が大きくなればなるほど小さくなるような重み付けを行って、局所回帰法を適用する。このように回帰ベースで補正値を算出することで、上記方法で問題点にした階調性や計算時間の問題点を解消することができる。
【００３４】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態では、第１の実施の形態に加えて、重要色重みを設定する手段を設ける。これは、第１の実施の形態における単色領域重視やグレイ領域重視にも重みを付加する手段である。例えば、単色領域とグレイ領域を１：２の割合で重視することを設定する。これにより、色域全体としては単色とグレイを重視するが、その中でもグレイ領域に重みを置いた再現を可能とする。
【００３５】
図１２は、本実施の形態における色補正係数生成装置１の機能構成例を示したブロック図である。このうち、入力値取得部１０、補正値算出部２０、テーブル生成部４０、テーブル記憶部５０については、図１の構成例と同様である。これに対し、重み係数設定部３０は、重要色設定部３１、重み係数算出部３２に加え、重要色重み設定部３３を備えている点で、図１の構成例と異なる。
【００３６】
従って、ここでは、重み係数設定部３０内の構成についてのみ説明する。
重要色設定部３１は、ユーザが色の再現性を良くしたい色領域（例えばユーザが重視する色領域）の指定を受け付け、その色領域を重要色領域として設定する。ここでは、複数の重要色領域を設定する。本実施の形態では、重要色領域の指定を受け付ける受付手段の一例として、重要色設定部３１を設けている。
重要色重み設定部３３は、重要色設定部３１が設定した複数の重要色領域に対する重みである重要色重みを設定する。本実施の形態では、複数の重要色領域の各々の重視すべき度合いを示す重要度情報の一例として、重要色重みを用い、重要度情報を取得する重要度情報取得手段の一例として、重要色重み設定部３３を設けている。
重み係数算出部３２は、入力値取得部１０が取得した補正対象の色データと補正値算出部２０が算出したその色データに対する補正値を受け取り、補正対象の色データと重要色設定部３１が設定した重要色との関係に、更に重要色重み設定部３３が設定した重要色重みを加味して、補正値に対する重み係数を生成する。
【００３７】
ところで、本実施の形態では、重要色重み設定部３３が、重視すべきｎ個の色領域のうちのｉ番目の色領域の重要色重みＰｉを、その色領域におけるデータ数に応じて決定し、重み係数Ｗを、Ｗ＝Π（Ｐｉ＊ｆｉ（Ｄｉ））のように算出している。ここで、Π（Ｘｉ）は、Ｘ１＊Ｘ２＊…＊Ｘｎを意味し、ｆｉはｉ番目の領域に対する重み係数算出関数であり、Ｄｉはｉ番目の領域に対する重み係数算出関数のための変数である。
【００３８】
ここで、ユーザが単色領域とグレイ領域を１：２の割合で重視するように指示した場合を考える。このとき、単色領域のデータ数が多く、グレイ領域のデータ数が少なければ、単色領域の重みはより低く、グレイ領域の重みはより高くした方がよい。例えば、単色領域の重要色重みが１に設定され、グレイ領域の重要色重みが４に設定されたとする。この場合、Ｐ１＝１、ｆ１を単色重視関数、Ｄ１を単色軸との距離として重み係数を算出し、また、Ｐ２＝４、ｆ２をグレイ重視関数、Ｄ２をグレイ軸との距離として重み係数を算出する。そして、これらの重み係数を掛け合わせて最終的な重み係数を求める。
【００３９】
この方法のメリットは、重視する色領域を第１の実施の形態よりも細かく設定できる点である。また、第１の実施の形態では色補正テーブルを生成する際、各対象の領域でデータ数の整合を取る必要がある。例えば、グレイ重視で色補正テーブルを生成するとき、グレイ付近のデータが１０個に対して、単色のデータが１００個であったとする。この場合、単色のデータの重みが小さいものであったとしても少なからずその影響を受けて、望む結果が得られないことが考えられる。その問題点に対して、第２の実施の形態では、各重要色領域に特化した色補正テーブルを生成した後、合成するので、このような整合性をとる必要がなくなる。
【００４０】
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態は、第２の実施の形態で用いた重要色重みを、現状のマシン状態を加味して設定するものである。
即ち、第２の実施の形態では、単色領域重視とグレイ領域重視の割合を１：２で設定する例を示したが、この割合は経験値であり、現状のマシン状態を踏まえた値とは言えない。
例えば、現状のマシン状態の標準状態からの乖離を色領域ごとに比較した結果、グレイ領域においてはそれほど乖離していないが、単色領域において大きな乖離が認められたとする。このような場合、第２の実施の形態では、単色重視とグレイ重視の割合が固定されているため、単色領域への補正が不十分となってしまう場合がある。つまり、グレイ領域の補正を優先してしまうために、大きな乖離の見られる単色領域の精度の改善が十分ではなくなってしまう。
【００４１】
そこで、第３の実施の形態では、始めに取得する現状のマシン状態を示す素データから、現状での標準状態との色差を色領域ごとに求め、その色差を重み係数に反映させる。
即ち、図１２に示した構成において、重要色重み設定部３３が、標準状態と現在の機器状態における特定の色の色差を予め色領域（単色領域やグレイ領域等）ごとに求めておき、その色差を用いて重要色重みを設定する。
【００４２】
例えば、重視すべきｎ個の色領域のうちのｉ番目の色領域での平均色差をｅｉとすると、重要色重みＳｉは、Ｓｉ＝ｅｉ／（ｅ１＋ｅ２＋…＋ｅｎ）で与えられる。そして、各色データに付加される重み係数Ｗを、Ｗ＝Π（Ｓｉ＊ｆｉ（Ｄ））により算出する。ここで、Π（Ｘｉ）は、Ｘ１＊Ｘ２＊…＊Ｘｎを意味し、ｆｉはｉ番目の領域に対する重み係数算出関数であり、Ｄｉはｉ番目の領域に対する重み係数算出関数のための変数である。
本実施の形態でも、この重み係数に基づいて、以降、第１の実施の形態と同様に補正係数を求めることで、より現状のマシン状態を踏まえた補正結果を得ることができる。
【００４３】
ここで、色領域ごとの平均色差及び重要色重みの算出方法について具体的な数値で示す。
図１３（ａ）〜（ｃ）は、Ｙ単色領域とＭ単色領域とＣ単色領域を色領域とした場合の平均色差及び重要色重みの算出について示したものである。Ｙ単色領域を１番目の領域、Ｍ単色領域を２番目の領域、Ｃ単色領域を３番目の領域とする。この場合、Ｙ単色領域の平均色差はｅ１に該当し、ｅ１＝１．１１となる。Ｍ単色領域の平均色差がｅ２に該当し、ｅ２＝２．２８となる。Ｃ単色領域の平均色差がｅ３に該当し、ｅ３＝０．８５となる。また、Ｙ単色領域の重要色重みがＳ１に該当し、Ｓ１＝１．１１／（１．１１＋２．２８＋０．８５）≒０．３となる。Ｍ単色領域の重要色重みがＳ２に該当し、Ｓ２＝２．２８／（１．１１＋２．２８＋０．８５）≒０．５となる。Ｃ単色領域の重要色重みがＳ３に該当し、Ｓ３＝０．８５／（１．１１＋２．２８＋０．８５）≒０．２となる。
【００４４】
尚、本実施の形態において、重要色重み設定部３３は、標準状態のデータ対と現在の状態のデータ対から所定のモデル式を用いて色予測を行い、その色予測の結果から色差を求めるものとする。これは、標準状態のデータ対と現在の状態のデータ対が、同じパッチセットにあれば比較もできるが、同じパッチセットにない場合は比較ができず、色差を算出することもできないからである。また、測色値にはノイズがのっているが、複数のパッチの測色値を用いて予測を行うことで、このノイズが及ぼす影響を低減する効果も期待できるからである。
【００４５】
また、上記で与えられたＳｉは、領域ごとの平均色差を用いて求めたものであったが、個々の色データの色差を用いてＳｉを求めてもよい。
図１４は、このような個々の色データの色差を用いた重要色重みＳｉの算出について示した図である。尚、重要色重みは、色差から例えばグラフを用いて求めることも可能なので、この図において、Ｓｉの値は、必ずしもＳｉ＝ｅｉ／（ｅ１＋ｅ２＋…＋ｅｎ）で求めたものとはなっていない。
このように色データごとに重要色重みを設定すると、より色差が大きくなっている色についてのピンポイントでの補正が期待できる。しかしながら、実際の運用を考えた場合、実測した測色値には相当分の誤差が含まれており、色差にも誤差がのるため、補正結果がオーバーフィッティングしてしまう可能性がある。そこで、個々の色データに対して補正前の色差によって重みを付加する場合は、複数回の測色を行う等して、実際の測色値にのる誤差を低減した上で行うことが望ましい。更に、最終的な補正値のフィードバック先が１次元のＴＲＣとなるため、特定色の色差により、最悪の場合、階調性に段差が生じてしまうことも考えられる。そのため、ＴＲＣの階調性をチェックし、必要であればスムージングの処理を追加で行う構成にしておくことが望ましい。
【００４６】
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態は、第１の実施の形態又は第２の実施の形態の構成に加えて、重み係数設定部３０による重み係数の設定をユーザが調整する手段を設けている。この手段を追加することによって、重み係数の設定のためのパラメータの感覚的な設定が可能となり、調整に不慣れなユーザであっても、簡単にパラメータを設定することができるようになる。また、パラメータの細かな設定をユーザに開放することによって、詳細な設定が可能となり、より所望する色補正係数を設計することが可能となる。
【００４７】
まず、このようなパラメータの設定を行う際に用いる初期画面について説明する。
図１５に、このような初期画面の例を示す。
この画面によって、標準モードでパラメータを設定するか、プロフェッショナルモードでパラメータを設定するかが選択される。
標準モードは、推奨する固定パラメータを設定するモードであり、通常はこのモードで設定すればよい。図中、（ａ）は、このモードを選択しようとするときの状態を示したものである。
一方、プロフェッショナルモードは、ユーザの意図に合わせた細かな設定を可能とするモードである。例えば、色領域ごとにパラメータを変更したい場合等に使用する。このモードは均一バランス合成型と濃淡バランス合成型とに分かれており、図中、（ｂ）は、均一バランス合成型を選択しようとするときの状態を示したものである。
【００４８】
以下、それぞれのモードでのパラメータ設定について詳細に説明する。
第一に、標準モードでのパラメータ設定について説明する。
図１６に、標準モードで用いる画面の例を示す。
この画面では、固定パラメータが予め割り付けられたモードを複数準備している。そして、これらのモードの中から何れかを選択することによって、重視する色領域を設定することができるようになっている。このような色領域の選択を、（ａ）ではラジオボタンで実現しており、（ｂ）ではリストボックスで実現している。
これらの画面では、単色重視モードが選択されているので、予め用意された単色重視パラメータが重要色設定部３１によって設定されることになる。他にも、３Ｃグレイ（３色を重ねて無彩色としたもの）重視モード、特定色重視モード等の設定項目を備える。また、３Ｃ精度重視モードとは、全ての色を同じように重視するモードである。更に、（ｂ）に示すように、後述するプロフェッショナルモードでの使用を目的としたパラメータを自由に設定できるモードとして、ユーザモードを設けてもよい。ユーザが所望するパラメータセットを予め記憶するこのユーザモードを持つことによって、ユーザが所望するパラメータセットを複雑な設定作業を再度行うことなく再設定することができる。
【００４９】
また、図１７は、標準モードで用いられる画面で、複数の色領域を設定することを可能にする画面の例である。この図１７のような画面を用いるメリットは、例えば、（ａ）に示すように、肌色と単色という複数の色領域を重視した色補正係数を求めることができることである。また、（ｂ）は、第２の実施の形態の重要色重み設定部３３における複数の色領域に対する重みをスライダバーにて設定するための画面である。このようにすることによって、よりユーザの感覚にマッチしたパラメータの設定が可能となる。ここでは単色と３Ｃグレイとを複数の色領域として選択し、それらのバランスを設定する例を示しているが、他の色領域の組み合わせを選択してバランスを設定することも可能である。或いは、３つ以上の色領域を選択し、まとめてバランスを設定することもできる。例えば、円周上に３つ以上の色領域の名称を配置して円の中心と各名称との間にスライダバーを設け、ある色領域の名称へ向けてスライダバー上でオブジェクトを移動させる操作を行うことにより、その色領域に対する重みを設定すればよい。
【００５０】
第二に、プロフェッショナルモード（均一バランス合成型）でのパラメータ設定について説明する。
図１８−１〜図１８−２に、プロフェッショナルモード（均一バランス合成型）で用いるパラメータ設定画面の例を示す。
この画面では、ユーザによるパラメータの調整が可能となっている。ここでは、色領域ごとに精度指数値を設定することによって、精度バランスが設定できるようになっている。図１８−１（ａ）では、設定項目として、図１７（ａ）におけるモードに対応する精度指数を示しているが、これには限らない。例えば、図１８−１（ｂ）のように２Ｃ純色（２次色の純色）や２Ｃ（純色以外の２次色）を設定できる構成も考えられる。更に、図１８−２（ｃ）のように単色でもＣ，Ｍ，Ｙ、２次色でもＲ，Ｇ，Ｂといったように各個別の色ごとにパラメータを設定する構成も考えられる。また、特定色マニュアルのように、ユーザが所望する重視したい特定色を指定し、パラメータを設定する構成も考えられる。そして、これらのパラメータは重要色設定部３１によって設定されることになる。
このようにプロフェッショナルモードでは、細かなパラメータの設定が可能になり、よりユーザの所望する色領域を重視した色補正係数の算出が可能となる。
【００５１】
次に、このプロフェッショナルモード（均一バランス合成型）における色バランスパラメータの設定について述べる。尚、ここでの色バランスパラメータは、重要色領域外の色を重み係数に反映させる度合いを示す色重み情報の一例である。
図１９−１〜図１９−３に、色バランスパラメータを設定する際に用いる画面の例を示す。この色バランスパラメータは、単色精度指数や３Ｃグレイ精度指数といった各色領域で指定するパラメータごとに設定する。つまり、例えば、図１８−１（ａ）において、単色精度指数の行の右端の「設定」ボタンを押下することにより、単色に対する色バランスパラメータの設定画面が表示され、３Ｃグレイ精度指数の行の右端の「設定」ボタンを押下することにより、３Ｃグレイに対する色バランスパラメータの設定画面が表示される。
【００５２】
例えば、図１９−１（ａ）では、色バランスパラメータのうちステップパラメータ（ステップ状のパラメータ）が設定されている。このステップパラメータは、単色精度指数を例にとって説明すると、単色軸上にあるデータに対する重み係数のみを「１」とし、単色軸から少しでもずれているデータに対する重み係数は「０」とするパラメータである。つまり、単色重視のパラメータ設計をするが、その際、単色以外のデータには重み付けがなされないので、単色データのみを用いて補正値の算出を行うことになる。
【００５３】
また、図１９−１（ｂ）では、色バランスパラメータのうち線形パラメータ（線形状のパラメータ）が設定されている。この線形パラメータは、上記と同じように単色精度指数を例にとって説明すると、単色軸上にあるデータに対する重み係数を「１」とし、単色軸から離れるにつれて線形状に重み係数を小さくし、最も離れた点に対する重み係数は「０」とするパラメータである。つまり、単色重視のパラメータ設計をするが、その際、単色軸に近いデータ程重み付けが大きく、単色軸から遠いデータ程重み付けは小さくなる。従って、図１９−１（ａ）の例とは異なり、単色軸上のデータを重視して補正するものの、単色軸以外のデータも使用して補正値を算出することになり、単色データのみを用いた補正ではなく、他の色データもある程度加味した補正値となる。
【００５４】
また、図１９−２（ｃ）では、色バランスパラメータのうち非線形パラメータ（非線形状のパラメータ）が設定されている。この非線形パラメータは、上記と同じように単色精度指数を例にとって説明すると、単色軸上にあるデータに対する重み係数を「１」とし、単色軸から離れるにつれて非線形状に重み係数を小さくし、最も離れた点に対する重み係数は「０」とするパラメータである。図１９−１（ｂ）では線形状にパラメータをコントロールしていたが、図１９−２（ｃ）では非線形状にパラメータをコントロールすることにより、更に細かくパラメータを制御できる。尚、ここでは、この非線形パラメータはパラメータ１〜３という３つのパラメータによって制御されているが、形状が単調であればこれには限らない。
【００５５】
また、図１９−２（ｄ）〜図１９−３（ｅ）は、特定色をマニュアルで（手入力で）指定し、その特定色に対する重み係数を設定する設定画面である。
図１９−２（ｄ）では、特定色をＬ＊ａ＊ｂ＊値で設定し、その値に対する重み係数を「１」とし、その値から遠ざかるにつれて線形状に重み係数を小さくする線形パラメータを設定している。
図１９−３（ｅ）では、図１９−２（ｄ）と基本的には同じであるが、特定色を、図１９−２（ｄ）と異なり、ＣＭＹ値で与える構成となっている。ここではＣＭＹ３色を用いているが、Ｋを含めた４色や、５色以上となる多色を用いてもよい。この特色マニュアル設定を持つことによって、ユーザの重視する色領域の詳細な設定が可能となる。
【００５６】
そして、図１９−１〜図１９−３の設定画面で設定された色バランスパラメータは、図４のステップ３０３で用いる「所定の関数」を設定する関数設定部（図示せず）によって設定される。
このように、図１９−１〜図１９−３では、パラメータの設定に応じて、重み係数と重要色からの距離との関係をグラフ化した。このようにグラフ化することによって、ユーザがパラメータをより感覚的に設定できるようになり、パラメータ設定作業を支援することができることとなった。
【００５７】
第三に、プロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）でのパラメータ設定について説明する。
図２０に、プロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）で用いるパラメータ設定画面の例を示す。
この画面は、濃淡でバランス値を変える場合に使用される。図では、淡色（濃度が薄い色）については、単色重視のパラメータを設定し、濃色（濃度が濃い色）については、３Ｃグレイ重視のパラメータを設定している。そして、これらのパラメータは重要色設定部３１によって設定されることになる。
このようにすることで、より細かい重視領域の設定が可能となる。一般的な使用方法としては、明度が低くなるに従い単色のズレ量よりグレイバランスのズレ量に感度が高くなる視覚特性を考慮し、明度の高い部分で単色の再現性を、明度の低い部分で３Ｃグレイの再現性を重視して補正する方法が考えられる。
【００５８】
また、このプロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）では、色領域ごとに濃淡の中間領域に対するバランスに関する色バランスパラメータの設定が可能となっている。尚、ここでの色バランスパラメータは、複数の重要色領域の濃淡の程度ごとの重要度情報の一例である。
図２１に、この色バランスパラメータを設定する際に用いる画面の例を示す。但し、ここでの横軸は、図１９−１〜図１９−３のように各色領域からの距離ではなく、濃度の程度である。また、この色バランスパラメータは、単色精度指数や３Ｃグレイ精度指数といった各色領域で指定するパラメータごとに設定する。つまり、例えば、図２０において、単色精度指数の行の右端の「設定」ボタンを押下することにより、単色に対する色バランスパラメータの設定画面が表示される。
【００５９】
また、このプロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）では、精度バランスの構成を確認するための画面の表示も可能になっている。
図２２に、そのような精度バランスの構成の確認画面の例を示す。尚、色領域によって濃度の最大値（グラフの右端の値）は異なるが、ここでは便宜上「１００」としている。また、濃度の最小値（グラフの左端の値）は「０」としている。そして、図示するように、単色については、濃度が大きくなるにつれて非線形的に重みが減少するように設定されており、グレイについては、濃度が大きくなるにつれて線形的に重みが増加するように設定されていることが確認できる。また、肌色、緑色、空色については、濃度が大きくなっても重みが一定であるように設定されており、３Ｃについては、濃度が大きくなるにつれて非線形的に重みが増加するように設定されていることが確認できる。
このような画面を保持することによって、ユーザが設定したパラメータをより感覚的に確認できるようになっている。
【００６０】
以上のように、本実施の形態では、重み係数の設計時にその設計支援を行うための設定画面を設けた。これにより、ユーザが所望する重み係数を設定できるようになった。
但し、本実施の形態において、設定支援を行うためのユーザインターフェイスは、必ずしも画面である必要はない。従って、本実施の形態で設定画面を表示する表示機構９５（図２３参照）は、ユーザインターフェイスを出力する出力手段の一例であると言うことができる。
【００６１】
ところで、本実施の形態における色補正係数の生成処理は、汎用のコンピュータにおいて実現してもよい。そこで、この処理をコンピュータ９０で実現するものとして、そのハードウェア構成について説明する。
図２３は、コンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。
図示するように、コンピュータ９０は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、記憶手段であるメインメモリ９２及び磁気ディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種ソフトウェアを実行し、上述した各機能を実現する。また、メインメモリ９２は、各種ソフトウェア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、磁気ディスク装置９３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
更に、コンピュータ９０は、外部との通信を行うための通信Ｉ/Ｆ９４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６とを備える。
【００６２】
尚、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ようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の第１の実施の形態における色補正係数生成装置の機能構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態で生成される入力値と補正値の対応関係の一例を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態で用いられる目標デバイスベースデータ及び対象デバイスベースデータの一例を示した図である。
【図４】本発明の実施の形態における重み係数算出部の動作例を示したフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態で生成された入力値と補正値の対応関係に重み係数が設定されたときの状態を示した図である。
【図６】本発明の実施の形態で用いることの可能な単色重視の重み係数関数のグラフを示した図である。
【図７】本発明の実施の形態で用いることの可能なグレイ重視の重み係数関数及び特定色重視の重み係数関数のグラフを示した図である。
【図８】本発明の実施の形態で用いることの可能な低濃度重視の重み係数関数及び高濃度重視の重み係数関数のグラフを示した図である。
【図９】本発明の実施の形態で実施することの可能な２つの重み係数関数の合成の様子を示した図である。
【図１０】本発明の実施の形態におけるテーブル生成部の動作例を示したフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態で生成される１次元ＬＵＴの一例を示した図である。
【図１２】本発明の第２及び第３の実施の形態における色補正係数生成装置の機能構成を示したブロック図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態における色差による重要色重みの算出の一例を示した図である。
【図１４】本発明の第３の実施の形態における色差による重要色重みの算出の一例を示した図である。
【図１５】本発明の第４の実施の形態で表示されるパラメータ設定画面の一例を示した図である。
【図１６】本発明の第４の実施の形態で標準モードの場合に表示される精度重視バランス設定画面の一例を示した図である。
【図１７】本発明の第４の実施の形態で標準モードの場合に表示される精度重視バランス設定画面の一例を示した図である。
【図１８−１】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（均一バランス合成型）の場合に表示される精度重視バランス設定画面の一例を示した図である。
【図１８−２】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（均一バランス合成型）の場合に表示される精度重視バランス設定画面の一例を示した図である。
【図１９−１】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（均一バランス合成型）の場合に表示される色バランスパラメータ設定画面の一例を示した図である。
【図１９−２】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（均一バランス合成型）の場合に表示される色バランスパラメータ設定画面の一例を示した図である。
【図１９−３】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（均一バランス合成型）の場合に表示される色バランスパラメータ設定画面の一例を示した図である。
【図２０】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）の場合に表示される精度重視バランス設定画面の一例を示した図である。
【図２１】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）の場合に表示される色バランスパラメータ設定画面の一例を示した図である。
【図２２】本発明の第４の実施の形態でプロフェッショナルモード（濃淡バランス合成型）の場合に表示される精度バランス構成確認画面の一例を示した図である。
【図２３】本発明の実施の形態を適用可能なコンピュータのハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【００６４】
１０…入力値取得部、２０…補正値算出部、３０…重み係数設定部、４０…テーブル生成部、５０…テーブル記憶部
【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１８−１】
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【図１８−２】
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【図１９−１】
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【図１９−２】
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【図１９−３】
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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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