(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
指示信号に基づき、対象出力機器の出力色範囲の全体領域において、均等に分布するように設定された学習色票データから構成される学習色票データセットを生成し、前記対象出力機器で出力した前記学習色票データを測色した読取色票データから構成される読取色票データセットを生成する学習色票生成手段と、
前記学習色票データセットと、前記読取色票データセットとで構成される学習色票データベースと、
色修正テーブルを用いて、前記読取色票データを色修正するために、前記色修正テーブルへの変換データ形式に応じて、前記読取色票データを色分解信号データに変換するデータ変換手段と、
所定数の調整パラメータを、所定の範囲内の乱数を用いて選択することにより、所定数の前記調整パラメータにより構成される調整ベクトルを設定し、前記調整ベクトルの初期候補集団を生成する初期候補集団生成手段と、
現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを用いて、前記学習色票データベース内の各読取色票データに対する推定出力色票データを計算する出力推定手段と、
前記出力推定手段で得られた各読取色票データに対する推定出力色票データと学習色票データセット内に保持された学習色票データ間の誤差勾配方向を導出する勾配方向検出手段と、
前記勾配方向検出手段で得られた各ベクトルを適用した際の誤差の勾配方向に沿って直線探索を行う勾配方向探索手段と、
前記勾配方向探索手段で得られた調整ベクトル集団内の各ベクトルを再度出力推定手段に適用した際の推定出力色票データと学習色票データセット内に保持された学習色票データより各ベクトルの評価値を導出する評価値導出手段と、
前記評価値導出手段で得られた各候補の適合度を計算する適合度計算手段と、
前記適合度計算手段で得られた適合度をもとに現在の候補の組替え操作を行うことで新しい調整ベクトル集合の生成を行う組替え操作手段と、
調整ベクトルの最適化が終了した時点での調整ベクトルをもとに色修正テーブルを作成し保存する色修正テーブル保存手段と、
上記色修正テーブル保存手段内の色修正テーブルを用いて、前記色分解信号データの色修正を行い出力する色修正処理手段
より構成されることを特徴とするカラー画像処理装置。
【請求項２】
出力推定手段が現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを階層型ニューラルネットワークモデルの結合係数とみなして前記学習色票データベース内の各読取色票データに対する推定出力色票データを計算するＭＮＮ型出力推定手段で構成されることを特徴とする請求項１に記載のカラー画像処理装置。
【請求項３】
指示信号に基づき、対象出力機器の出力色範囲の全体領域において、均等に分布するように設定された学習色票データから構成される学習色票データセットを生成し、前記対象出力機器で出力した前記学習色票データを測色した読取色票データから構成される読取色票データセットを生成する学習色票生成ステップと、
色修正テーブルを用いて、前記読取色票データを色修正するために、前記色修正テーブルへの変換データ形式に応じて、前記読取色票データを色分解信号データに変換するデータ変換ステップと、
所定数の調整パラメータを、所定の範囲内の乱数を用いて選択することにより、所定数の前記調整パラメータにより構成される調整ベクトルを設定し、前記調整ベクトルの初期候補集団を生成する初期候補集団生成ステップと、
現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを用いて、前記学習色票データセットと、前記読取色票データセットとで構成される学習色票データベース内の各読取色票データに対する推定出力色票データを計算する出力推定ステップと、
前記出力推定ステップで得られた各読取色票データに対する推定出力色票データと学習色票データセット内に保持された学習色票データ間の誤差勾配方向を導出する勾配方向検出ステップと、
前記勾配方向検出ステップで得られた各ベクトルを適用した際の誤差の勾配方向に沿って直線探索を行う勾配方向探索ステップと、
前記勾配方向探索ステップで得られた調整ベクトル集団内の各ベクトルを再度出力推定ステップに適用した際の推定出力色票データと学習色票データセット内に保持された学習色票データより各ベクトルの評価値を導出する評価値導出ステップと、
前記評価値導出ステップで得られた各候補の適合度を計算する適合度計算ステップと、
前記適合度計算ステップで得られた適合度をもとに現在の候補の組替え操作を行うことで新しい調整ベクトル集合の生成を行う組替え操作ステップと、
調整ベクトルの最適化が終了した時点での調整ベクトルをもとに色修正テーブルを作成し保存する色修正テーブル保存ステップと、
上記色修正テーブル保存ステップ内の色修正テーブルを用いて、前記色分解信号データの色修正を行い出力する色修正処理ステップと、
を有することを特徴とするカラー画像処理方法。
【請求項４】
出力推定ステップが、現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを階層型ニューラルネットワークモデルの結合係数とみなして前記学習色票データベース内の各読取色票データに対する推定出力色票データを計算するＭＮＮ型出力推定ステップを有することを特徴とする請求項３に記載のカラー画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカラー画像データの色処理技術に関し、特にカラー複写機、カラープリンタ、カラーモニタ等で原稿と同じ色再現を行うためのカラー画像処理方法及び色変換方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、複写機やプリンタが日常的に使用され、最近ではカラー文書を複写するカラー複写機や、カラー文書をコンピュータから印刷するカラープリンタが普及してきている。
【０００３】
従来から、カラー文書を印刷又は複写する場合に、機器によって出力される文書や画像の色が違い十分な色再現性を確保できない問題が指摘されてきた。これは、出力機器の種類によって、色素がトナーであったり、染料であったり、顔料であったりするため、印刷物の色合いが異なるからである。さらに、コンピュータで扱うRGBカラーデータが加法混色で発色させているのに対し、プリンタの印刷は減法混色で発色させており、色素の不要吸収のために混色が色素自体にも多く存在するためである。
【０００４】
そして、これまで上記カラー画像に対するデバイス間での色再現性の問題を解決するために様々な対策が講じられ、機器の色再現性が徐々に向上している。
【０００５】
例えば、電子写真方式のカラー複写機では、カラースキャナーで得られたRGBカラーデータを、色変換器により印刷色材特性にあったカラーデータに色修正した後、カラーエンジンに入力してプリントしている。色変換器は、マトリクス演算器により行うものや、多次元ルックアップテーブルで行うものがある。
【０００６】
以下、従来例として、マトリクス演算器により構成した色修正部により色修正を行う場合について、図２３のブロック図を用いて説明する。
【０００７】
色修正マトリクスの推定を行わない場合には、入力データされたデータ（通常はRGB）は、色修正マトリクスへの変換データ形式に応じてデータ変換手段５で下記（数１）のように色分解信号Dr、Db、Dgに変換され、色修正手段２３２において下記（数２）に従ってCMYインク信号に変換される。これは、通常、Ｒデータに対応する色は、単一のインキでは再現できず、CMYインクの混合により再現する。Ｇデータ、Bデータについても同様である。
【０００８】
【数１】
0004491988.tif 000002
【０００９】
【数２】
0004491988.tif 000003
【００１０】
ここで、Mijは３×３のマトリクスであり、指示信号２の有無に応じて最小二乗推定手段２３０で次の様にして求められる。
【００１１】
まず、学習色票生成手段３では、色修正マトリクス推定の指示を表す指示信号２に従い、入力色域を広くカバーする入力色票データセットPi＝(C,M,Y)iを作成し、この色票データからなる色票画像をプリンタから出力する。次に、出力された色票を分光測色計で測色し、各色票データセットに対応する三刺激値Ti＝(X,Y,Z)iが取得され、このPiとTiの組み合わせが学習色票データセット４に保存される。図２４は、その入力色票データセットのYiと読取色票データセットのTiの対応表例を示す。そして、データ変換手段５がこの学習色票データセット４からの三刺激値をRGB信号を経て色分解信号Di=(Dr,Dg,Db)iに変換する。この読取色票データセットより得られた三刺激値のデータセットDiを３×３のマトリクスMで変換して、入力色票データセットPｉに最も近似変換するマトリクスM#bestを最小二乗推定手段２３０が求める。この場合、マトリクス係数M#ijは、（２）式によって分光計出力Ti＝(X,Y,Z)iから変換した変換色票データセットの値Poi＝(Co,Mo,Yo)iと入力色票データセットの値Pi＝(C,M,Y)iとの誤差の二乗和が最小になるように最小二乗法で決める。
【００１２】
最小二乗法の条件は、各マトリクス係数M[i,j]を変数として誤差が最小になるマトリクス係数M[i,j]を求め、以下の（数３）に示すように、各誤差の二乗和をマトリクス係数M[i,j]の各値を変数とした偏微分係数が０とすることにより求めることができる。ここでnnnはデータセットの数を表す。
【００１３】
【数３】
0004491988.tif 000004
【００１４】
求まったマトリクス係数M[i,j]は色修正係数データベース２３１に保持され、この２３１の情報を用いて、色修正手段２３２において前記（数１）、（数２）に示した色修正器の変換特性が求められる。
【００１５】
このように従来例は、変換パラメータを算出する色票の全体組み合わせに対して誤差が最小になる様に最小二乗法で線形の変換マトリクスが最適化されるが、色修正特性がモデル化した線形マトリクス関係からずれる場合、一部の色領域で部分的な誤差が発生するという問題を抱えている。この改善として、下記（数４）のように２次項を持つ非線形マスキング近似を行う場合がよく用いられる。この場合、色修正精度は線形マスキング近似よりも向上するが、サンプル数が少ない場合、そのサンプルより微妙にずれた色を修正する場合に、大きく色ずれが発生しやすいという問題がある。
【００１６】
【数４】
0004491988.tif 000005
【００１７】
また、色修正手段２３２では、高次の色修正マトリクスM[i,j]の演算負荷を低減するために、色修正係数データベース２３１内の代わりに高次マトリクス演算を多次元テーブル化した３次元ルックアップテーブル（以下「3D−LUT」という）を用いて、色修正処理の高速化を図る技術も用いられる。3D-LUTによる色修正器の詳しい内容と動作については特開平７−９９５８６号公報や特開平７−９９５８７号公報に記載されているが、入力された画像データ（RGBデータ等）を上位ビットと下位ビットに分離し、その上位ビットをもとに3D-LUTから入力に近い複数のテーブルデータを選択する。そして、下位ビットによりこの選択された複数のテーブルデータを補間演算して、入力RGB値に対応した色修正出力CMY値を出力するのである。求まった係数M[i,j]を用いて前記（数４）の入出力関係を３次元テーブル化することで３次元色変換テーブルを作成する。従来例２は、マトリクス関係を高次化することで線形補正の欠点を改良し、さらに高次マトリクス演算の演算負荷を低減するために、高次マトリクス演算を多次元テーブル化したものである。
【００１８】
また、さらに２３１の色修正係数データベースの代わりに４の学習色票データセットを１１が用いて色修正を行う方法もある。この時、すべての入力に対するプリント値をプリントされた色票の測色値から三角柱補間により予測計算し、このすべての入力に対する予測測色値との対応表の探索により、目的とするプリント色を与える色修正値を求めるものであり１９９４年カラーフォーラム年次大会予稿（ｐ５５〜５８）に報告されている。また、色空間内で隣接する４つの色票で囲まれた三角錐内での補間演算により任意のプリント色を出力させるための色修正テーブルの作成方法が特開平６−２２１２４号公報に記載されている。この時は、モデル化が困難な色修正の場合でも色修正テーブル値を直接求めることができるが、多数のデータセット対応表を作成する必要がある。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
このように、色修正方法の従来技術は、色再現性に関し一定の効果を有するが、それぞれが課題を残している。本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、高精度な色修正を容易かつ少ないサンプル色票で作成するとともにサンプルされた色票以外の色に対しても高精度な色修正を実現できるカラー画像処理方法及び色変換方法を提供することを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために本発明の第１のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、具体的には、入力色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに階層型ニューラルネットワークモデルを適用し、そのモデル内の調整パラメータの設定（より好ましくは、最適化）に複数用意された調整パラメータベクトル集団内の各ベクトルに対して記号的組替え処理を行い、そのベクトルの設定（より好ましくは、最適化）を行う遺伝的アルゴリズムを適用したものである。
【００２１】
上記課題を解決するために本発明の第２のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、具体的には、入力色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに入力色票データセットの占める空間内に局所的に配置された複数の基底関数の線形結合として前記写像関係を近似するラジアル基底関数ネットワークを用いて関数近似を行い、そのモデル内の調整パラメータの設定（より好ましくは、最適化）に複数の調整パラメータベクトル集団内の各候補に対して記号的組替え処理を行う遺伝的アルゴリズムを適用するようにしたものである。
【００２２】
上記課題を解決するために本発明の第３のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、具体的には、入力色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに入力色票データセットの占める空間を構成する成分別に定義された基底関数を用いて成分別適合度を導出し、その各成分別適合度より対応するルールのルール適合度を算出し、各ルール適合度の線形結合として前記写像関係を近似するニューロファジィモデルを用い、そのモデル内の調整パラメータの設定（より好ましくは、最適化）に複数の調整パラメータベクトル集団内の各候補に対して記号的組替え処理を行う遺伝的アルゴリズムを適用したものである。
【００２３】
上記課題を解決するために本発明の第４のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、具体的には、入力色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに、本発明の第２の方式および装置と同様に入力色票データセットの占める空間内に局所的に配置された複数の基底関数の線形結合として前記写像関係を近似するラジアル基底関数ネットワークを用い、そのモデル内の調整パラメータの設定（より好ましくは、最適化）に遺伝的アルゴリズムを適用した。その際、入力色票データセットの占める空間内に局所的に配置された基底関数の個数を適応的に変化させることでより効率的に、入力色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するようにしたものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００２５】
図１は本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成図を、図７は本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成図を、図１３は本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成図を、図１８は本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成図を表す。そして、図８は本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置における第２初期設定手段及び第２出力推定手段の構成図を、図９は本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置における初期代表色選択手段の構成図を表し、図１４は本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置における第３初期設定手段及び第３出力推定手段の構成図を、図１５は本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置における第２初期代表色選択手段の構成図を表し、図１９は本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置における第４初期設定手段及び第４出力推定手段の構成図を表す。
【００２６】
また、図２は本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置の処理のフローチャート図を、図１０は本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置の処理のフローチャート図を、図１６は本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置の処理のフローチャート図を、図２０は本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置の全体の処理のフローチャート図を表す。そして、図１１は本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置での初期代表色選択手段における処理のフローチャート図を示す。なお、構成図の各図において、同一部には同じ番号を付している。
【００２７】
（第１の実施の形態）
まず、本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置について説明する。図１において、１は本装置に入力されたカラー入力データであり、値としてはどの表色系を用いることも可能であるが、ここではｓＲＧＢ系で扱うこととする。２は、本装置に、学習色票と対応する読取色票間の写像関係の近似関数推定を行うための指示信号である。３は２に従い、出力色範囲の全域を均等にして学習色票データセットを作成する学習色票生成手段であり、ここで生成されたデータを対象とするプリンタで出力し、その出力サンプルを分光測色計等で測ることで出力された際の色情報データセット（読取色票データセット）が得られ、４の学習色票データセットにおいて図２４のように、学習色票データセットと対応する読取色票データセットが一組として保持される。５は４で保持された学習色票データにおける読取色票データを色分解信号D(Dr,Dg,Db)に変換するためのデータ変換手段である。
【００２８】
６は推定すべき調整パラメータより構成される調整ベクトルvの初期候補集合Gv=[v[k]](k=1,...,n)を所定の手続きにより設定する初期設定手段であり、７は候補集合Gv内の各v[k]を使って、５で変換された各読取色票データを入力として与えた場合の推定出力データを計算する出力推定手段であり、８は７で得られた推定出力データと対応する学習色票データ間の誤差関数err[k]の勾配方向を求める勾配方向検出手段であり、９はその勾配方向に沿ってerr[k]の減少する方向に各v[k]の調整を行う勾配方向調整手段であり、１０は９で勾配方向に沿って調整されたv'[k]を使った際の推定出力と対応する学習色票データにより予め定義された評価関数に従い各調整ベクトルの評価値E[k]を計算する評価値導出手段であり、１１は評価値導出手段７で得られた評価値E[k]をもとに各v'[k]のその問題に対する適合度f[k]を計算する適合度計算手段であり、１２は適合度計算手段１０で得られた適合度をもとに各v'[k]の選択的淘汰と交叉、突然変異等の組み替え操作処理を実行する組み替え操作手段である。そして、１３はこの遺伝的アルゴリズムによる学習色票と読取色票間の写像を関数近似する際に使用された調整ベクトルの推定が予め設定された収束条件を満足した時点での最適なv#bestを使い、色修正のためのルックアップテーブルを生成、保持する色修正テーブル保存手段であり、１４はこの色修正テーブルと入力カラーデータ１をデータ変換手段５で変換して得られる色分解信号D(Dr,Dg,Db)を使って、入力データ１の色修正後のカラーデータ１５を推定出力する色修正処理手段である。
【００２９】
さらに、初期設定手段６は、初期集団内に属する調整ベクトルの要素をある範囲内の乱数により設定する初期乱数設定手段１００で構成されており、出力推定手段７は現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを階層型ニューラルネットワーク（ＭＮＮ）モデルの結合係数とみなして前記学習色票データベース内の各読取色票データに対する推定出力色票データを計算するＭＮＮ型出力推定手段１０１で構成される。
【００３０】
以上のように構成された第１の実施の形態であるカラー画像処理装置の動作について説明する。まず入力されたカラーデータ１に対し、色修正推定を指示する指示信号２があるかどうかを判断する。もしない場合には、現在の色修正テーブル保存手段１３内の色修正テーブルv#bestを使って入力データ1の色修正を行う。この際、１の入力データはデータ変換手段５で色分解信号D(Dr,DG,Db)に変換される。この変換には前記（数１）を用いる。この（数１）において、三刺激値から変換されるＲＧＢ値には多くの系があり、入力データの扱う表色系に合わせる必要がある。ここでは、入力データとしてスキャナ等の入力系やディスプレイで扱われるＲＧＢ系の１つであるｓＲＧＢ系を扱うとして進める。また、５では（数１）以外に、La*b*系や三刺激値XYZに変換することも可能である。
【００３１】
初期設定手段６から組み替え操作手段１２における処理は遺伝的アルゴリズムと呼ばれる最適解探索手法に局所探索能力を補った手法に該当する。遺伝的アルゴリズムについては、例えば”Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine  Learning”（David E. Goldberg, Addison Wesley）等の文献に記載されており、大域的探索能力に優れ、最適解探索問題の対象とする評価関数の微分情報が得られなくとも、その評価値自身が得られれば、探索を行うことができ、人間の主観的評価しか判断基準のない対象問題へも適用が可能でありかつその有効性はこれまでに報告されている手法である。具体的には次のように処理が進められる。その際、読取色票データから学習色票データへの写像を図３で表されるような３個の入力ユニット、m個の中間ユニット、３個の出力ユニットを持つ階層型ニューラルネットワーク（ＭＮＮ）モデルで近似することとした。これは、ニューラルネットワークの持つなめらかな関数近似能力や汎化能力により高精度な色修正を実現することを狙ったものである。これまでに色修正にＭＮＮモデルを適用する手法について報告されている。しかし、ＭＮＮは任意関数の近似能力は数学的に保証されているが、評価関数の勾配情報を利用するため、局所的最適解（ローカルミニマム）や評価関数がなだらかな領域では学習速度が非常に遅い等の問題が指摘されている。本発明では、このＭＮＮを構成する調整パラメータの最適化に遺伝的アルゴリズムの大域的探索能力を適用することで色修正テーブル作成の効率化を図ったものである。
【００３２】
《ステップ１》まず、図３におけるw[4,1]からw[m+3,m]までの調整パラメータ（結合係数）により構成される6mの要素をもつ調整ベクトルv[k]を元として、n個の元からなる集合Gvを考える。この調整ベクトルv[k]の各要素v[k]#i(i=1,...,6m)は、生物との関連から遺伝子と呼ばれ、調整ベクトルv[k]は染色体と呼ばれる。遺伝的アルゴリズムを用いる際、まず最初にこの調整ベクトルの初期集合Gvを適当に作る処理を初期設定手段６が行う。
【００３３】
６において、染色体の設定方法として様々な方法が考えられるが、ここでは図４のように各結合係数をそのままならべた実数コーディング手法を用いて調整ベクトルの染色体表記を行うこととした。しかし、各結合係数を２進数表示してその２進数を並べるバイナリーコーディング手法も扱うことはできる。
【００３４】
６を構成する初期乱数設定手段１００では、一様乱数により-1から1の領域内よりランダムに実数を6m個選択することで１つの初期調整ベクトルvが設定される。これを予め設定された染色体集合数L個用意することで初期調整ベクトル集合Gv=[v[k]](k=1,...,n)が設定される。この初期調整ベクトル集合Gvより最適解探索が開始されるのである。
【００３５】
《ステップ２》集合Gvの各元（染色体）より得られるＭＮＮを使って、各調整ベクトルv[k]による読取色票データTi=(X,Y,Z)iに対する推定出力Qi=(C',M',Y')iを計算する。そして、学習色票データPi=(C,M,Y)iと推定出力Qi=(C',M',Y')iの誤差関数err[k]の勾配方向del#err[k]を求め、このdel#err[k]方向に沿ってerr[k]の減少する方向に直線探索することで、各調整ベクトルv[k]の局所的探索を行う。これは、遺伝的アルゴリズムの欠点として指摘されている局所探索能力の欠如を補うためのものである。
【００３６】
《ステップ３》前ステップで得られた各調整ベクトルv'[k]の解としての良さを予め設定された評価尺度に従って評価し、調整ベクトルv'[k]の評価結果を評価値E[k]として表す。ここで、予め設定された評価尺度のことを評価関数（fitness関数）と呼ぶ。この処理を評価値導出手段１０が行う。この評価関数E[k]として多くのものが考えられるが、下記（数５）のように、nnn個の学習色票データセットPi=(C,M,Y)iと読取色票データセットTi=(X,Y,Z)iより得られた色分解信号Di(Dr,Dg,Db)iを各v'[k]を使って求めた推定出力データセットQi=(C',M',Y')iの誤差の二乗和に各調整パラメータの絶対値の総和にある定数をかけた値を加えたものを評価値E[k]とする。これは、ＭＮＮにおける結合係数の増大化により発生する読取色票データに含まれるノイズ変動による修正精度の低下を抑えるためのものである。
【００３７】
【数５】
0004491988.tif 000006
【００３８】
これ以外にも学習色票データセットPi=(C,M,Y)iと各v'[k]を使って求めた推定出力データセットQi=(C',M',Y')iの二乗誤差のうちでもっとも大きい値に定数を乗算した値を上記の各調整パラメータの絶対値の総和に置き換えることも考えられる。
【００３９】
《ステップ４》適応度計算手段１１では、評価値導出手段１０で求められる評価値E[k]から、各調整ベクトルの適合性を見るために適合度が計算される。適合度f[k]を導出する関数として様々な関数が考えられるが、ここではf[k]=VV-E[k]とし、VVはE[k]より大きい正の実定数とする。こうすることにより、評価値が小さい程適合度は大きな値になるように変換することができる。適合度の小さい調整ベクトルを現在の調整ベクトル集合Gvから削除し、適合度の大きい調整ベクトルを選択的に生き残らせる。
【００４０】
《ステップ５》前記ステップ４により選択された調整ベクトル集合について、交叉や突然変異等の遺伝的な組み替え操作を施し、新しい調整ベクトル集合を作成する。なお、調整ベクトル集合に含まれる調整ベクトルの個体数は、ここでは一定としたが、増加しても減少してもよい。
【００４１】
この処理を組替え操作手段１２が行う。図５に示されるような適合度に比例する確率で調整ベクトルを選択するルーレット選択法により選択的淘汰を行う。
【００４２】
（ルーレット選択法）
(i)集合Gvに属する各調整ベクトルv'[k](k=1,...,n)の適合度f[k]、全調整ベクトルの適合度の総和Fを求める。
【００４３】
(ii)v'[k]が次世代の調整ベクトルを作り出す親として選ばれる選択確率h[k]が(a)のように求められる。この確率を調整ベクトルv'[k]に割り当てるためには例えば次のような方法が考えられる。
【００４４】
(iii)各調整ベクトルの選択範囲I[k]を[0,1]内の区間に(b)のように割り当てる。ここで、[0,1]内に一様乱数ra[k]の組RR=(ra[1],ra[2],...,ra[n])を発生させる。ra[j]∈I[k](j,k=1,...,n)を満足するnum[j]=I[k]の組Num=(num[1],num[2],...,num[n])を求めることにより、このNumに対応するn個の調整ベクトルの組が選択されることになる。
【００４５】
このようなルーレット選択法により、現在の調整ベクトル集団Gvの中の調整ベクトルv'[k]の選択を行うのである。
【００４６】
次に、このようにして得られた新しい調整ベクトル集団Gvに対して、図６で示されるような交叉処理と突然変異処理を行う。交叉は、図（ａ）に示されるように有限のシンボルで表現された調整ベクトルでの一部を他の調整ベクトルの一部と置き換えることにより新しい調整ベクトルを作り出す操作である。また、突然変異は、図（ｂ）に示されるようにある低い確率で調整ベクトル集合から選択された調整ベクトルの成分の一部を他のシンボルに変更する操作である。交叉処理は、現在の解ベクトルから大きく離れた位置における探索に相当し、突然変異は現在の調整ベクトル近傍における探索に相当する。この２つの処理を経て、遺伝的アルゴリズムでは新しい調整ベクトルの集合を作り出すのである。なお、この交叉、突然変異等の処理には様々な方法が提案されているが、本実施例では図６のような１点交叉もしくは２点を入れ替える２点交叉処理を用いる。さらに突然変異としては、交叉処理を経て得られた新しい調整ベクトル集団Gvに対して調整ベクトルを構成する各ビットが低い確率でビット反転を行う突然変異処理を実行するのである。その際、突然変異を行う確率は、調整ベクトル集団の半分と残り半分では変動させることにより、より調整ベクトルの多様性に維持することに努めた。
【００４７】
これらの遺伝的アルゴリズムによるＭＮＮの調整ベクトルの最適化処理の収束条件として繰り返し回数が許容繰り返し回数をこえていないかどうかを判断し、超えていない場合にはもう一度出力推定手段７へ移り利、勾配方向への直線探索により局所的な最適化から繰り返す。以上のような処理過程を収束条件を満足するまで繰り返し実行することにより最適なＭＮＮを構成する調整パラメータ（結合係数）の推定を行うのである。このように大域的に多くの候補を用意し、局所的最適解（ローカルミニマム）にトラップざれにくい交叉や突然変異等の記号的な組み替え操作を繰り返し行うことで、従来の最小二乗法で問題とされていた、学習色票内の矛盾があっても精度よく色修正を実行することができる。
【００４８】
また、ＭＮＮを色修正モデルに適用することで３成分のバランスをとりながら色修正の最適化を行うことが可能となる。従来例で説明したように最小二乗法の場合、C、M、Yの３成分独立に２乗誤差を求め、各々に寄与する色修正マトリクス成分に対する偏分が０となるようにして色修正マトリクス係数を独立に求めるため、そのサンプルより微妙にずれた色を修正する場合に、大きく色ずれが発生しやすいが、本手法のようにすることで、ＭＮＮの持つ汎化能力により未学習の色入力があっても周囲との色のバランスを保ちながら色修正を行うことができる。そして、この遺伝的アルゴリズムにより最適化されたＭＮＮを使って、色修正テーブルを作成し保持する役目を１３の色修正テーブル保持手段が請け負う。そして、入力データ１をこの１３で保持された色修正テーブルを用いて修正することで修正後のカラーデータ１５が出力される。このように、色修正テーブル化をすることで、ＭＮＮで関数近似する際の演算負荷を低減させることができるとともに、従来良く使用されている最小二乗法で得られた色修正係数を使った高次マトリクス演算を多次元テーブル化した３次元ルックアップテーブルを本発明で得られた色修正テーブルに置き換えることで、従来の手法のような色空間内で隣接する４つの色票で囲まれた三角錐内での補間演算をそのまま適用することも可能となる。
【００４９】
なお、これらの処理は本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理方法に従いコンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。
【００５０】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置について説明する。
【００５１】
図７において、７０はラジアル基底関数ネットワーク（ＲＢＦ）モデルによりnnn個の学習色票データセットPi=(C,M,Y)iと読取色票データセットTi=(X,Y,Z)i間の写像関係を近似する際の調整パラメータより構成される調整ベクトルの初期集合Gvを設定する第２初期設定手段であり、７１は各調整ベクトルv[k]内の要素を分離して構成されるＲＢＦにより読取色票データセットTi=(X,Y,Z)iより得られるDi=(Dr,Dg,Db)iを入力した際の推定出力Qi=(C',M',Y')iを計算する第２出力推定手段である。図８のように第２初期設定手段７０は、学習色票データセット内の読取色票データセットの統計的分布をもとに入力色範囲全域を代表する色票データとその占める領域を選択する初期代表色選択手段８０と、ある範囲内の乱数により複数要素を設定する初期乱数設定手段１００と、初期代表色選択手段で得られた代表色と各代表色の領域と、初期乱数設定手段で得られた複数の要素をまとめて１つの固定数要素を持つ調整パラメータを生成する初期調整ベクトル生成手段８１より構成され、第２出力推定手段７１が現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを各代表色とその代表色が占める領域、そして各代表色につながる結合係数に分離させる要素分離手段８２と、要素分離手段で得られた代表色位置に各代表色領域を持って配置された複数の基底関数からの出力に各代表色からの結合係数で重み付けした際の線形結合として、学習色票データベース内の各読取色票データに対する推定出力色票データを計算するＲＢＦ型出力推定手段８３より構成される。
【００５２】
さらに図９のように第２実施の形態であるカラー画像処理装置における初期代表学習色選択手段は初期化手段９０、分割軸決定手段９１、クラスタ分割手段９２、クラスタ代表決定手段９３、収束判定手段９４、クラスタ分割終了判定手段９５、初期代表色出力手段９６、初期領域出力手段９７より構成されており、その処理フローは図１１のようになる。
【００５３】
このような構成を持つ本発明の特徴は、本発明の第１の実施形態で使用していた階層型ニューラルネットワークモデルに代わり、データ変換手段５で得られた読取色票データTi=(X,Y,Z)iの色分解データDi=(Dr,Dg,Db)iの表す色空間内に局所的に配置された複数の動径基底関数の線形結合によって求める写像関係を近似するラジアル基底関数ネットワークモデル（ＲＢＦ）を適用したことであり、この動径基底関数の局所性から、ＭＮＮのようにシグモイド関数をユニットの出力変換関数とするモデルと比較して、より高速な学習が可能となっている。ＲＢＦの概念図は図１２に示されている通りであり、入力層、中間層、出力層の３層より構成されている。入力層の各ユニットは、入力Diを中間層の各ユニットに配分し、中間層の各ユニットはその配分された入力からＲＢＦを用いて出力を計算する。出力層の各ユニットは、中間層各ユニットの出力の加重和をとり、ネットワークの出力であるQi=(C',M',Y')iを計算する。つまり、ＲＢＦモデルでは、下記（数６）のようになる。
【００５４】
【数６】
0004491988.tif 000007
【００５５】
ここで、μk(D)は入力Dに対するＲＢＦ関数を表し、LはRBFユニット数を表す。そして、vwi=(w[1,i], w[2,i], w[3,i])はRBFユニットiからの結合係数をベクトル表記したものであり、w[j,i]はRBFユニットiから出力ユニットjへの結合係数を示す。また、vai=(a[i,1],a[i,2],a[i,3])はRBFユニットiにおける中心値をベクトル表記したものであり、a[i,j]はRBFユニットiにおけるDのj成分の中心値を示す。biはRBFユニットiにおけるRBFの幅を示す。このようにここでは、中心値ベクトルvaiから幅biを持つガウシアン関数を用いて局所的に偏在するRBFを実現した。なお、RBFはこの一意に決まるものでなく、その他の関数も可能である。このRBFの特徴は、入力ベクトルDが中心値ベクトルとして設定されたvaiに近いほど大きな出力を出すように設定されることが特徴である。
【００５６】
このRBFユニットiにおける RBFのvaiやbi、RBFユニットiから出力ユニットjへの結合係数w[j,i]は最急降下法により調整することが可能である。本発明では、その学習効率向上に本発明の第１の実施形態と同様に遺伝的アルゴリズムを組み合わせるとともに、予め読取色票データのその変換後の空間で占める統計的分布をもとに所望のLクラスタに分割し、クラスタiの代表色ベクトルをRBFユニットiの中心値ベクトルvaiの初期状態とし、クラスタiに属するDのそのクラスタの代表色ベクトルからの偏差量に基づく値をbiの初期値として設定したのである。この読取色票データより得られた色分解信号Dの空間を複数の固まりであるクラスタに分割して初期のRBFユニットiの中心値ベクトルvaiと初期の領域biを設定する処理を初期代表色選択手段８０が行う。そして、それ以外の中間層内のiユニットから出力層への結合係数ベクトルvwiの初期状態は一様乱数により所定の領域よりランダムに設定し、上記vai、bi、vwiを初期調整ベクトル生成手段８１でつなげることで初期の調整ベクトルv[k](k#=1,…,n)を生成するのである。このv[k]が遺伝的アルゴリズムにおける組替え操作の対象となるわけだが、各v[k]よりDiに対する推定出力Qi=(C',M',Y')iを計算し、学習色票データPi=(C,M,Y)iとの誤差err[k]が減少するように勾配方向に沿って局所探索をする場合に、v[k]をRBFユニットiの中心値ベクトルvai、その幅bi、そしてRBFユニットiから出力ユニットjへの結合係数w[j,i]に分解する必要がある。この処理を要素分離手段８２が行い、ＲＢＦ型出力推定手段８３は（数６）に従い、各Diに対する推定出力を求める。以下の処理は、本発明の第１の実施形態と同様に処理が行われる。
【００５７】
一方、初期代表色選択手段８０におけるDiの示す色空間での読取色票データセットのクラスタリング手法としては、多くの手法があるが、ここではベクトル量子化（ＶＱ）手法をもとに構成されている。ベクトル量子化手法は、複数の要素を持つベクトルの空間を、サンプル集団の分布状況をもとに複数のクラスタに分割する手法であり、隣合う量子化代表ベクトルを結ぶ線分の垂直２等分線としてクラスタ領域枠が設定されるｋ−ｍｅａｎ手法をもとに構成されている。なおここではDiの空間でクラスタ分割を行うこととしたが、均等色空間であるL（明度）やa*、b*（色相）で構成される空間でも可能であるし、また読取色票データである三刺激値XYZの空間で分割することも可能である。
【００５８】
８０では図１１のフローに従い処理が実行される。まず、初期化手段９０が全対象領域内の色データDk =( Drk, Dgk, Dbk )(k=1,...,nnn)は全て１つのクラスタに属しているもの仮定し、１つの代表色ベクトルvc1=( cDr1, cDg1, cDb1 )にはDk全部の重心ベクトルを設定する。ここで、nnnは全対象色領域内の色数を表し、Drkはk番目のDr成分を、Dgkはk番目のDg成分を、Dbkはk番目のDb成分を表し、cDr1は代表色ベクトルvc1のDr成分を、cDg1はDg成分を、cDb1はDb成分を表す。次に、分割軸決定手段９１は、現時点のnn個のクラスタの中におけるクラスタjを代表する代表色ベクトルvcjとそのクラスタに属するnn#m個の色ベクトルuDm = ( uDrm, uDgm, uDbm )( m = 1,...,nn#m )を構成する各要素の差分の絶対値( | uDrm - cDrj |,  | uDgm - cDgj |,  | uDbm - cDbj | )を計算し、その総和( tDr=Σ| uDrm - cDrj |, tDg =Σ| uDgm - cDgj |,  tDb =Σ| uDbm - cDbj | )を各要素ごとに計算する。そして、tDr、tDg、tDbの内でもっとも値の大きい軸の方向に現クラスタが分割できるものとして考える。クラスタ分割手段９２は、現在の代表色ベクトルvcjを中心として、９１で得られた軸方向に２つに仮の代表色ベクトルdvcjとdvcj+1を設定するのである。例えば９１でDr軸が選ばれた場合には、ある微小正定数gammaを使ってdvc1=(cDrj-gamma×tDr, cDgj, cDbj )とdvcj+1=(cDrj+gamma×tDr, cDgj, cDbj )が９２で設定される。1個の代表色ベクトルvcjより２個の仮代表色ベクトルdvcjとdvcj+1が生成され、９１と９２における処理は現時点のnn個のクラスタすべてに対して行われることから、生成されるクラスタ数は2nnとなる。なお、この方法は一意ではなくこれ以外にも可能である。次に、９３のクラスタ代表決定手段では９２で新たに得られた2nn個の仮代表色ベクトルdvciと入力色ベクトルDk間のユークリッド距離disk[k,i](i=1,...,2nn)を計算し、iに対してdisk[k,i]が最小になるi=i#minにDkが属するように振り分ける処理を行う。そして、各入力色ベクトルDkをクラスタに振り分け得た後に、クラスタi内の入力色ベクトルの重心をそのクラスタiの代表色ベクトルvciとする。収束判定手段９４は、９３で得られたクラスタiの代表色ベクトルvciと９２で得られた仮の代表色ベクトルdvciの間のユークリッド距離をもとにクラスタの代表色ベクトルvciが収束したかどうかの判定を行う。収束していない場合には、クラスタ分割手段９２へ処理が移り、現在の代表色ベクトルvcjを中心として９１で得られた軸方向に２つに仮の代表色ベクトルdvcjとdvcj+1を再設定するのである。具体的にはdvcj = (cDrj-2×gamma×tDr, cDgj, cDbj )とdvcj+1 = (cDrj+2×gamma×tDr, cDgj, cDbj )を９２で設定し、９３で再び得られた2nn個の仮代表色ベクトルdvciを使って入力色ベクトルDkを2nn個のクラスタに振り分ける処理に戻る。９４で収束したと判定された場合には、クラスタ分割終了判定手段９５でクラスタ数が所定のクラスタ分割数Lを満足したかどうかの判定を行い、満足した場合には初期代表色出力手段９６で最終的に得られたクラスタiの代表を初期代表色データベクトルvaiとして出力し、クラスタi内の代表からの偏差量の２倍を初期領域biとして初期領域出力手段９７で出力する。一方、所定のクラスタ分割数Lを満足しない場合には、９１の分割軸決定手段へ処理が戻るようになっている。なお、この構成では、常に最終的に得られるクラスタ数は２の倍数になるように構成されているが、９１と９２において１つの��ラスタから２個ずつ作成する段階で、所望の任意クラスタ数になった時点でこの９１と９２の処理を抜けて９３のクラスタ代表決定手段へ移るようにすることも可能である。
【００５９】
以上のように、初期代表色選択手段８０及びそこでの処理は、ＶＱを使って、対象とする色空間内の読取色票データをその分布をもとに複数のクラスタに分割する処理を行う。しかし、この方法は一意でなく、ＶＱの代わりに単純に各色における最大値や最小値から順に各クラスタ内のヒストグラムが同じになるように分割していく手法等も可能であるが、クラスタ入力データの統計的分布に従い精度よくクラスタ分割できる特徴を持つＶＱ手法を用いた。また、これ以外のクラスタリングとしても自己組織化ニューラルネットワーク（例えば、コホーネンの自己組織化ネットワーク）に代表される手法を使用することも可能である。
【００６０】
さらに、ここでは各クラスタを代表する代表色ベクトルとして、９１や９３では各クラスタに属する色ベクトルDkの重心ベクトルを設定したが、各クラスタに属する色ベクトル自身で最適なものを選ぶことでクラスタ分割することも可能である。また、９３で色ベクトルDkを各クラスタに振り分ける場合に、現時点での代表色ベクトルvciと色ベクトルDkの間のユークリッド距離dist[k,i]が最小なクラスタiにDkが属するものとしたが、ユークリッド距離以外にも、代表色ベクトルvciと色ベクトルDkの各要素の差分絶対値の和等を用いることも可能である。
【００６１】
以上のように、本実施例の形態によれば、遺伝的アルゴリズムの組み替え操作による大域的最適化能力と、MNNモデルより高速な学習が可能であるRBFモデルを融合することで、
本発明の第１の実施形態例よりも効率良く学習色票データと読取色票データ間の写像関係を近似することが可能となり、色修正の効率化にもつながる。
【００６２】
最後に、本発明の第１の実施形態と同様に、最適な調整ベクトルをもとに色修正テーブル化を図ることで、関数近似する際の演算負荷を低減させることができるとともに、従来良く使用されている最小二乗法で得られた色修正係数を使った高次マトリクス演算を多次元テーブル化した３次元ルックアップテーブルを本発明で得られた色修正テーブルに置き換えることで、従来の手法のような色空間内で隣接する４つの色票で囲まれた三角錐内での補間演算をそのまま適用することも可能となる。
【００６３】
なお、これらの処理は本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理方法に従いコンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。
【００６４】
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置について説明する。図１３が本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置のブロック図を表し、図１４が本発明の第３の実施の形態における第３初期設定手段及び第３出力推定手段の構成図を、図１５が本発明の第３の実施の形態例における第２初期代表色選択手段の構成図である。
【００６５】
これらの図より明らかのように、本発明の第２の実施の形態である画像処理装置とほぼ同じ構成をしている。異なる点は、第２の実施の形態例では、nnn個の学習色票データセットPi=(C,M,Y)iと読取色票データセットTi=(X,Y,Z)i間の写像関係を近似する際に、図１７で表されるような一般化ラジアル基底関数ネットワークモデル（ＧＲＢＦ）を適用した点である。このモデルは別名ではニューロファジィモデルとも呼ばれる。図１２で表現されるＲＢＦモデルでは、RBFユニットiにおけるRBFの幅biは１つの値のみであるのに対し、図１７のＧＲＢＦモデルでは、RBFユニットiにおけるRBFの幅は１つの値ではなく、Dの色空間成分ごとにRBF幅を持つベクトルvbi=(b[i,1],b[i,2],b[i,3])で基底されている点である。ここで、b[i,1]はGRBFユニットiのDr成分に対する幅領域に相当する。このＧＲＢＦモデルでは、ネットワークの出力であるQi=(C',M',Y')iは（数７）式のようになる。
【００６６】
【数７】
0004491988.tif 000008
【００６７】
ここで、LはRBFユニット数を表す。そして、vwi=(w[1,i], w[2,i], w[3,i])はRBFユニットiからの結合係数をベクトル表記したものであり、w[j,i]はRBFユニットiから出力ユニットjへの結合係数を示す。また、vai=(a[i,1],a[i,2],a[i,3])はRBFユニットiにおける中心値をベクトル表記したものであり、a[i,j]はRBFユニットiにおけるDのj成分の中心値を示す。vbi=(b[i,1],b[i,2],b[i,3])はRBFユニットiにおけるRBFの幅のベクトル表記であり、b[i,1]はGRBFユニットiのDr成分に対する幅領域を示す。そして、Aik(D#k)は入力D#kに対する、中心値a[i,k]、幅b[i,k]であるＧＲＢＦユニットiの基底関数を示し、この値を入力Dの成分Dr,Dg,Db別に計算したAi1(Dr)、Ai2(Dg)、Ai3(Db)を乗算することでＧＲＢＦユニットiの出力μi(D)を計算する。
【００６８】
（数７）式で表現されるＧＲＢＦモデルをファジィモデルと見なせば、ＧＲＢＦユニットiに対応するi番目のファジィルールは「If Dr=a[i,1] and Dg = a[i,2] and Db = a[i,3] THEN c = w[1,i] and m = w[2,i] and y = w[3,i]」のように表現され、そのルールiの信頼度が（数７）内のμi(D)と見なすことができる。これがニューロファジィモデルとも呼ばれる所以である。推定出力を計算するのにこのようなモデリングを採用することで、より学習対象である写像関係を精度良く近似することが可能となり、入力カラーデータの色修正精度も向上することが期待される。なお、図１５における処理は本発明の第２の実施形態とほぼ同じであるが、クラスタリングが終了した時点で９６が初期代表色を出力するとともに、１５０の初期成分領域出力手段が、各クラスタiにおける成分ごとの代表色からの偏差量より得られる値を出力する。これが、ＧＲＢＦユニットiの初期成分領域vbi=(b[i,1],b[i,2],b[i,3])となるのである。
【００６９】
こうすることで、本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置と同様に、遺伝的アルゴリズムの欠点を補い色修正精度の向上させるとともに推定速度の短縮化にもつながる。また、これらの処理は本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理方法に従いコンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。
【００７０】
（第４の実施の形態）
次に本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置について説明する。図１８は、本発明の第４の実施形態であるカラー画像処理装置の構成図を表し、図１９がその中で特に第４初期設定手段１８０と第４出力推定手段１８１の構成図を表す。また、図２０が本発明の第４の実施形態である画像処理装置の処理フロー表す。
【００７１】
これらから明らかのように本実施例は、本発明の第２の実施形態例のＲＢＦモデルにおいて、ＲＢＦユニット個数Lを予め設定するのではなく、この値も適応的に調整しながら、最適に写像関係を近似するＲＢＦモデルを推定することに特徴がある。これは、ＲＢＦモデルもＭＮＮモデルと同じように任意精度で任意写像関数を近似することができることは保証されているが、その際、ＲＢＦユニット数には何ら制約が設けられていない。そのため、この値を決めることが大きな課題となっており、統計的手法でこの値を推測する手法や、試行錯誤的に行う手法がとられているがあまり効率が良くない。そこで、本発明では、遺伝的組替えをする染色体を図２１のように、ＲＢＦユニット数、ＲＢＦユニットiにつながる代表色vai=(a[i,1],a[i,2],a[i,3])、代表色領域bi、iから出力ユニットへの結合係数ベクトルvwi=(w[1,i],w[2,i],w[3,i])を１つの組として、RBFユニットの番号順に並べた構造を持たせる事とした。こうすることで、第４初期設定手段１８０では、まずＲＢＦユニット数Lをある範囲内よりランダムに選択し、L個へのクラスタ分割を初期代表色選択手段８０が行う。そして、対応する結合係数を初期乱数設定手段１００が選出し、これらをまとめて図２１のような染色体構造を生成するのである。第４出力推定手段１８１では、逆に、染色体を表すベクトルv[k]の先頭要素よりＲＢＦユニット数L[k]を取り出し、この値をもとに、順番になっている各ＲＢＦユニットの中心値ベクトルvai[k]、幅bi[k]、そして結合係数ベクトルvwi[k]を取り出し、このv[k]に対応するＲＢＦモデルを生成し、推定出力計算を行うのである。
【００７２】
そして、勾配方向検出、勾配方向調整、評価値導出、適合度計算という処理を経た後、遺伝的組替え操作を行うが、本発明では、図２２のような交叉、突然変異処理を行うこととした。このようにあるＲＢＦユニットに関係する中心値ベクトル、幅、結合係数ベクトルより構成される要素を１単位として、その境目で任意に組替えることで簡単に染色体長を可変にすることができ、予めＲＢＦユニット数Lを意識する必要がなくその個数も自動的に調整できる。また、遺伝的アルゴリズムの高速かつ高精度なパラメータ調整において、評価の高い染色体内にもつ有効な遺伝子の塊（ビルディングブロックと呼ばれる）を如何に壊さないで次の世代に遺伝させるかが重要とされている。しかし、図４のようにただ順番に実数を並べただけではそのブロックを破壊しないようにする工夫が必要となる。本発明では、各ユニットにつながる情報を１つの単位として、遺伝的組替え操作はその単位の組替え操作を中心として行い、その単位内の調整は勾配方向への探索による調整と微小回数での入れ替え処理にとどめることでできる限り有効なビルディングブロックを破壊しないように考慮した。
【００７３】
以上のように本発明の第２の方式および装置の特徴に、読取色票データセットの占める空間内に局所的に配置された基底関数の個数を適応的に変化させる機能を持たせることで、目的とする写像を近似する際のＲＢＦユニット数を近似精度に応じて考慮する必要がない。また、遺伝的染色体構造及び組替え操作を改善して、高い評価導出に貢献する有効なビルディングブロックを破壊することなく高精度かつ効率良く学習色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現できることができる。
【００７４】
さらに、これらの処理は本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理方法に従いコンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。
【００７５】
【発明の効果】
以上のように本発明の第１のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、学習色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに階層型ニューラルネットワークモデルを適用し、そのモデル内の調整パラメータの設定のために複数用意された調整パラメータベクトル集団内の各ベクトルに対して記号的組替え処理によりベクトルの設定を行う遺伝的アルゴリズムを適用することで、学習色票に対する色修正精度の向上につながるとともに未学習色票に対しても高精度な色修正を実現できる。
【００７６】
以上のように本発明の第２のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、学習色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに読取色票データセットの占める空間内に局所的に配置された複数の基底関数の線形結合として前記写像関係を近似するラジアル基底関数ネットワークを用いて関数近似を行い、そのモデル内の調整パラメータの設定に複数の調整パラメータベクトル集団内の各候補に対して記号的組替え処理を行う遺伝的アルゴリズムを適用することで、より高速に調整パラメータ設定が行うことが期待できる。
【００７７】
以上のように本発明の第３のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、学習色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに読取色票データセットの占める空間を構成する成分別に定義された基底関数を用いて成分別適合度を導出し、その各成分別適合度より対応するルールのルール適合度を算出し、各ルール適合度の線形結合として前記写像関係を近似するニューロファジィモデルを用いて関数近似を行うことで、より高速な調整パラメータの設定が可能になり、学習色票や未学習色票に対する色修正精度の向上にもつながる。
【００７８】
以上のように本発明の第４のカラー画像処理方式及びカラー画像処理装置は、学習色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現するのに、本発明の第２の方式および装置の特徴に、読取色票データセットの占める空間内に局所的に配置された基底関数の個数を適応的に変化させる機能を持たせたものであり、これにより近似精度に応じて基底関数の個数を考慮する必要がなく、効率的に学習色票データと対応する読取色票データ間の写像関係を実現できることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成を表すブロック図
【図２】本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理方式の処理フローを表すフローチャート
【図３】本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置における階層型ニューラルネットワークモデルを模式的に表す概念図
【図４】本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置における遺伝的アルゴリズムで使用される染色体構造を模式的に表す図
【図５】本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置の選択的淘汰に使用されるルーレット選択方式を表す模式図
【図６】本発明の第１の実施の形態であるカラー画像処理装置における組み替え操作手段における組み替え操作処理の概念図
【図７】本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成を表すブロック図
【図８】本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置における第２初期設定手段及び第２出力推定手段の構成を表すブロック図
【図９】本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置における初期代表色選択手段の構成を表すブロック図
【図１０】本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理方式の処理フローを表すフローチャート
【図１１】本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置における初期代表色選択処理の処理フローを表すフローチャート
【図１２】本発明の第２の実施の形態であるカラー画像処理装置におけるＲＢＦモデルの構成を表すブロック図
【図１３】本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成を表すブロック図
【図１４】本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置における第３初期設定手段及び第３出力推定手段の構成を表すブロック図
【図１５】本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置における第２初期代表色選択手段の構成を表すブロック図
【図１６】本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理方法の処理フローを表すフローチャート
【図１７】本発明の第３の実施の形態であるカラー画像処理装置におけるＧＲＢＦモデルの構成を表す模式図
【図１８】本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置の構成を表すブロック図
【図１９】本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置における第４初期設定手段及び第４出力推定手段の構成を表すブロック図
【図２０】本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理方法の全体の処理フローを表すフローチャート
【図２１】本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置における遺伝的アルゴリズムで使用される染色体構造を模式的に表す図
【図２２】本発明の第４の実施の形態であるカラー画像処理装置における組み替え操作手段における組み替え操作処理の概念図
【図２３】従来例における画像処理装置の構成を表すブロック図
【図２４】学習色票データセットと読取色票データセットの例を表す図
【符号の説明】
１  入力カラーデータ
２  指示信号
３  学習色票生成手段
４  学習色票データセット
５  データ変換手段
６  初期設定手段
７  出力推定手段
８  勾配方向検出手段
９  勾配方向調整手段
１０  評価値導出手段
１１  適合度計算手段
１２  組み替え操作手段
１３  色修正テーブル保存手段
１４  色修正処理手段
１５  修正カラーデータ
１００  初期乱数設定手段
１０１  ＭＮＮ型出力推定手段
７０  第２初期設定手段
７１  第２出力推定手段
０  初期代表色選択手段
８１  初期調整ベクトル生成手段
８２  要素分離手段
８３  ＲＢＦ型出力推定手段
９０  初期化手段
９１  分割軸決定手段
９２  クラスタ分割手段
９３  クラスタ代表決定手段
９４  収束判定手段
９５  クラスタ分割終了判定手段
９６  初期代表色出力手段
９７  初期領域出力手段
１３０  第３初期設定手段
１３１  第３出力推定手段
１４０  第２初期代表色選択手段
１４１  ＧＲＢＦ型出力推定手段
１５０  初期成分領域出力手段
１８０  第４初期設定手段
１８１  第４出力推定手段
１８２  第２組み替え操作手段
１９０  ＲＢＦユニット数設定手段
１９１  第２初期調整ベクトル生成手段
１９２  第２要素分離手段
２３０  最小二乗推定手段
２３１  色修正係数データベース
２３２  色修正手段
【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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【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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