(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を出力するデバイスについて色予測する色予測方法であって、
前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを有し、
前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択し、
前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出し、
前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得して、
前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得し、
前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データを予測し、
前記変換色空間軸予測データを前記第一の色空間のデータに変換する、
ことを特徴とする色予測方法。
【請求項２】
画像を出力するデバイスについて色予測する色予測方法であって、
前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータ及び、前記デバイス依存の色空間における目標色のデータと前記第一の色空間との対応関係を記した目標色データベースを有し、
前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択し、
前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出し、
前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記目標色ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータである目標色データ群を抽出して、
前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得して、
前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得し、
前記第二の色空間について、前記抽出した目標色データ群に対して、主成分分析法による前記選択した限定色データに基づいた主成分ベクトルを用いて色空間軸の変換を行うことにより、前記デバイス依存の色空間の前記目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得し、
前記色空間軸変換目標ベースデータを用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データに変換し、変換した該変換色空間軸予測データを、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換する、
ことを特徴とする色予測方法。
【請求項３】
前記限定色データが次元数ｎ（ｎは１または２）のデータであり、
前記主成分ベクトルのうち分散の大きいものから順にｎ個の主成分ベクトルを選択し、
前記色空間軸変換ベースデータは、前記選択された主成分ベクトルを軸とする次元数ｎの色空間軸変換ベースデータである、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の色予測方法。
【請求項４】
画像を出力するデバイスについて色予測する色予測装置であって、
前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを格納したベースデータ格納手段と、
前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択する限定色選択手段と、
前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、
前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、
前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、
前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データを予測する予測変換手段と、
前記変換色空間軸予測データを前記第一の色空間のデータに変換する変換する変換手段と、
を含む色予測装置。
【請求項５】
前記限定色データが次元数ｎ（ｎは１または２）のデータであり、
前記色空間軸取得手段が、前記主成分ベクトルのうち分散の大きいものから順にｎ個の主成分ベクトルを選択し、
前記予測変換手段が、前記色空間軸変換ベースデータを、前記選択された主成分ベクトルを軸とする次元数ｎの色空間軸変換ベースデータとして利用する、
請求項４に記載の色予測装置。
【請求項６】
画像を出力するデバイスについて色予測する色予測装置であって、
前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを格納したベースデータ格納手段と、
前記デバイス依存の色空間における目標色のデータと前記第一の色空間との対応関係を記した目標色データベースを格納した目標色ベースデータ格納手段と、
前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択する限定色選択手段と、
前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、
前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記目標色ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータである目標色データ群を抽出する目標色抽出手段と、
前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、
前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、
前記第二の色空間について、前記抽出した目標色データ群に対して、主成分分析法による前記選択した限定色データに基づいた主成分ベクトルを用いて色空間軸の変換を行うことにより、前記デバイス依存の色空間の前記目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得する色空間軸変換目標ベースデータ取得手段と、
前記色空間軸変換目標ベースデータを用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データに変換する予測変換手段と、
前記変換した変換色空間軸予測データを、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換する変換手段と、
を含む色予測装置。
【請求項７】
前記限定色データが次元数ｎ（ｎは１または２）のデータであり、
前記色空間軸取得手段が、前記主成分ベクトルのうち分散の大きいものから順にｎ個の主成分ベクトルを選択し、
前記変換手段が、前記色空間軸変換ベースデータを、前記選択された主成分ベクトルを軸とする次元数ｎの色空間軸変換ベースデータとして利用する、
請求項６に記載の色予測装置。
【請求項８】
コンピュータを、
画像を出力するデバイスについて、該画像の画像データからデバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択する限定色選択手段と、
前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータから、前記限定色データのそれぞれに対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、
前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、
前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、
前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データを予測する予測変換手段と、
前記変換色空間軸予測データを前記第一の色空間のデータに変換する変換する変換手段と、
して機能させる色予測プログラム。
【請求項９】
コンピュータを、
画像を出力するデバイスについて、前記画像の画像データからデバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上となる限定色の限定色データを選択する限定色選択手段と、
前記デバイスについての、前記デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータから、前記選択した限定色データのそれぞれについて対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、
前記デバイス依存の色空間における目標色のデータと前記第一の色空間との対応関係を記した目標色データベースから、前記選択した限定色データのそれぞれについて対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータである目標色データ群を抽出する目標色抽出手段と、
前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、
前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、
前記第二の色空間について、前記抽出した目標色データ群に対して、主成分分析法による前記選択した限定色データに基づいた主成分ベクトルを用いて色空間軸の変換を行うことにより、前記デバイス依存の色空間の前記目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得する色空間軸変換目標ベースデータ取得手段と、
前記色空間軸変換目標ベースデータを用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データに変換する予測変換手段と、
前記変換した該変換色空間軸予測データを、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換する変換手段と、
して機能させる色予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オリジナル画像から該画像に対する等価画像を形成するための入出力カラーデバイスなどのデバイスにおける色予測方法、色予測装置及び、色予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
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などの各種のカラーデバイスが普及し、幅広く使用されており、色に対する要求も高くなっている。特に、ＤＴＰ（Desk  Top  Publishing）などの分野においては、再現性などの要求が高くなっている。
【０００３】
このために、ＤＴＰシステムでは、ＣＭＳ（カラーマネージメントシステム）が必要不可欠となっている。ＣＭＳ技術には、ＩＣＣ（International  Color  Consortium）プロファイルに代表されるカラープロファイルが用いられ、ＬＵＴの格子点データを決定し、各種の補間処理などを適用して色補正を行うようにしている。
【０００４】
このとき、ＣＭＳ技術では、デバイスに依存する色空間（デバイス依存の色空間）と、デバイスに依存しない色空間（デバイス非依存の色空間）を対として、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で色変換を行うようにしている。
【０００５】
例えば、出力デバイスの一つであるプリンタでは、デバイス依存の色空間がＣＭＹ色空間であり、入力デバイスの一つであるカラースキャナでは、デバイス依存の色空間がＲＧＢ色空間である。また、デバイス非依存の色空間としては、均等色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間、Ｌ*ｕ*ｖ*色空間、三刺激値であるＸＹＺ色空間などがある。
【０００６】
一方、出力デバイスの出力特性（又は入力デバイスの入力特性）は、多数のカラーパッチの出力（又は入力）を行ってベースデータを取得することにより、このベースデータから得ることができる。また、ＬＵＴ格子点を予測する色予測モデルとして、このベースデータからニューロ、多項式演算、回帰演算、補間演算などを用いる方法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。
【０００７】
特許文献１は、回帰演算をベースとする色予測を提案しており、色予測を行うときに、被予測値とベースデータの距離に応じてベースデータに重み付けし、パラメータとして設定するようにしている。
【０００８】
また、特許文献２では、第１の色空間の任意の色信号を、第２の色空間の色信号に変換するときに、複数のカラーパッチを有するカラーチャートを、第１の色空間の色信号として出力し、このカラーチャートを読み取ることにより得られる第１の色空間の色信号の少なくとも一次項を第１の説明変数群として求めて主成分分析し、相互の説明変数が直交する第２の説明変数群に変換する。
【０００９】
続いて、カラーチャートの各カラーパッチの各測色値を目的変数群として、この目的変数群と第２の説明変数群を重回帰分析して、偏回帰係数のマトリックスを求め、第１の色空間の任意の色信号に対して、偏回帰係数のマトリックスを査証させることにより、第２の色空間の色信号に変換させている。
【００１０】
ところで、例えばカラーパッチを出力するデータは、デバイス依存の色空間（例えばＣＭＹ色空間）とデバイス非依存の色空間（例えば、Ｌ*ａ*ｂ*色空間）との対で取得される。このとき、デバイス（例えばプリンタ）によっては、色領域ごとの１次色や２次色の違いによりリトランスファーなどが影響し、デバイス非依存の空間で、データとしてのかなりの偏りが生じる。また、色空間のデータは、色空間ごとに色空間軸に対する感度が異なる。このために、デバイス非依存のデータとして得られるＬ*ａ*ｂ*色空間では、デバイスの特徴を十分に表現できない可能性があり、ＬＵＴ格子点予測時に十分な精度が得られなくなるなどのＣＭＳにおける精度上の問題が生じる。
【００１１】
Ｌ*、ａ*、ｂ*は、三次元空間上の点となって与えられるが、予測するデータの重みは、Ｌ*軸、ａ*軸、ｂ*軸が共に均一であるが、例えば黒色を予測する場合、Ｌ*軸のデータが最も重要であることは直感的に認識でき、ａ*軸、ｂ*軸による色の差は、各種の要因によるノイズ項を含んでいる可能性が高い。このために、Ｌ*軸、ａ*軸、ｂ*軸の重みを均等にすることは、予測上の精度に影響を及ぼしてしまうことがある。
【００１２】
前記した特許文献１の提案では、Ｌ*軸、ａ*軸、ｂ*軸の各軸のそれぞれに対するデータ的な重みは存在せず、均一の重みでパラメータを予測するようにしており、このために、デバイスに応じた色空間での色予測が困難となっている。
【００１３】
また、特許文献２では、デバイスごとに生じるデバイス非依存の色空間での分布の偏りに対しては、デバイスごとに取得されるベースデータの情報量を活かしきれない。また、偏回帰係数を求めるときに、色ごとに精度重みを付け、その色に対する予測精度の向上を図るようにしているが、精度上で問題となるグレイ部分や肌色などの予測精度を上げるために重み係数を用いているが、その重み係数は、経験値によるところが大きい。
【特許文献１】特開平１０−２６２１５７号公報
【特許文献２】特開平１０−１６４３８１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は上記事実に鑑みてなされたものであり、１次色や２次色などのデバイス依存の色空間での色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上の色である純色を高精度で再現可能とする色予測方法、色予測装置及び色予測プログラ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】
【００１５】
上記目的を達成する請求項１の色予測方法は、画像を出力するデバイスについて色予測する色予測方法であって、前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを有し、前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択し、前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出し、前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得して、前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得し、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データを予測し、前記変換色空間軸予測データを前記第一の色空間のデータに変換する。
【００１７】
また、請求項２の色予測方法は、画像を出力するデバイスについて色予測する色予測方法であって、前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータ及び、前記デバイス依存の色空間における目標色のデータと前記第一の色空間との対応関係を記した目標色データベースを有し、前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択し、前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出し、前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記目標色ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータである目標色データ群を抽出して、前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得して、前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得し、前記第二の色空間について、前記抽出した目標色データ群に対して、主成分分析法による前記選択した限定色データに基づいた主成分ベクトルを用いて色空間軸の変換を行うことにより、前記デバイス依存の色空間の前記目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得し、前記色空間軸変換目標ベースデータを用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データに変換し、変換した該変換色空間軸予測データを、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換する。
【００２０】
請求項３の色予測方法は、請求項１又は請求項２において、前記限定色データが次元数ｎ（ｎは１または２）のデータであり、前記主成分ベクトルのうち分散の大きいものから順にｎ個の主成分ベクトルを選択し、前記色空間軸変換ベースデータは、前記選択された主成分ベクトルを軸とする次元数ｎの色空間軸変換ベースデータである。
【００２１】
請求項４の色予測装置は、画像を出力するデバイスについて色予測する色予測装置であって、前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを格納したベースデータ格納手段と、前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択する限定色選択手段と、前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データを予測する予測変換手段と、前記変換色空間軸予測データを前記第一の色空間のデータに変換する変換する変換手段と、を含む。
また、請求項５の色予測装置は、請求項４において、前記限定色データが次元数ｎ（ｎは１または２）のデータであり、前記色空間軸取得手段が、前記主成分ベクトルのうち分散の大きいものから順にｎ個の主成分ベクトルを選択し、前記予測変換手段が、前記色空間軸変換ベースデータを、前記選択された主成分ベクトルを軸とする次元数ｎの色空間軸変換ベースデータとして利用する。
【００２２】
また、請求項６の色予測装置は、画像を出力するデバイスについて色予測する色予測装置であって、前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを格納したベースデータ格納手段と、前記デバイス依存の色空間における目標色のデータと前記第一の色空間との対応関係を記した目標色データベースを格納した目標色ベースデータ格納手段と、前記画像の画像データから前記デバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択する限定色選択手段と、前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、前記選択した限定色データのそれぞれについて、前記目標色ベースデータから対応する前記限定色に該当する前記第一の色空間のデータである目標色データ群を抽出する目標色抽出手段と、前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、前記第二の色空間について、前記抽出した目標色データ群に対して、主成分分析法による前記選択した限定色データに基づいた主成分ベクトルを用いて色空間軸の変換を行うことにより、前記デバイス依存の色空間の前記目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得する色空間軸変換目標ベースデータ取得手段と、前記色空間軸変換目標ベースデータを用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データに変換する予測変換手段と、前記変換した変換色空間軸予測データを、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換する変換手段と、を含む。
さらに、請求項７の色予測装置は、請求項６において、前記限定色データが次元数ｎ（ｎは１または２）のデータであり、前記色空間軸取得手段が、前記主成分ベクトルのうち分散の大きいものから順にｎ個の主成分ベクトルを選択し、前記変換手段が、前記色空間軸変換ベースデータを、前記選択された主成分ベクトルを軸とする次元数ｎの色空間軸変換ベースデータとして利用する。
【００２３】
請求項８の色予測プログラムは、コンピュータを、画像を出力するデバイスについて、該画像の画像データからデバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上に位置する限定色である限定色データを選択する限定色選択手段と、前記デバイスについての、デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータから、前記限定色データのそれぞれに対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データを予測する予測変換手段と、前記変換色空間軸予測データを前記第一の色空間のデータに変換する変換する変換手段と、して機能させる。
【００２４】
また、請求項９の色予測プログラムは、コンピュータを、画像を出力するデバイスについて、前記画像の画像データからデバイス依存の色空間の色空間軸上又は２本の色空間軸を含む平面上となる限定色の限定色データを選択する限定色選択手段と、前記デバイスについての、前記デバイス依存の色空間のデータとデバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータから、前記選択した限定色データのそれぞれについて対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータ群を抽出する限定色抽出手段と、前記デバイス依存の色空間における目標色のデータと前記第一の色空間との対応関係を記した目標色データベースから、前記選択した限定色データのそれぞれについて対応する限定色に該当する前記第一の色空間のデータである目標色データ群を抽出する目標色抽出手段と、前記抽出した前記第一の色空間のデータ群のそれぞれに対して、主成分分析法による主成分ベクトル及び主成分寄与率を取得する色空間軸取得手段と、前記第一の色空間における前記主成分ベクトルを軸とする第二の色空間について、前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、前記第二の色空間について、前記抽出した目標色データ群に対して、主成分分析法による前記選択した限定色データに基づいた主成分ベクトルを用いて色空間軸の変換を行うことにより、前記デバイス依存の色空間の前記目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得する色空間軸変換目標ベースデータ取得手段と、前記色空間軸変換目標ベースデータを用いて、前記限定色データのそれぞれについて前記第二の色空間における変換色空間軸予測データに変換する予測変換手段と、前記変換した該変換色空間軸予測データを、前記色空間軸変換ベースデータ及び前記主成分寄与率を用いて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換する変換手段と、して機能させる。
【００２５】
また、本発明は、上記色予測プログラムが記憶される各種の記憶媒体、色予測プログラムの伝送に用いる伝送媒体を含むことができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明は、デバイス依存の色空間で限定色となるデータに対応するデバイス非依存の色空間のデータ群から、主成分分析法により取得される主成分ベクトル及び主成分寄与率を用いて第二の色空間を設定し、この第二の色空間を介して、限定色に含まれる色のデータに対する変換を行うため、適正な純色に変換することができるという優れた効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。
〔第１の実施の形態〕
図１には、第１の実施の形態に係る色予測装置１０の要部の概略構成を示している。この色予測装置１０は、デバイス依存色空間からデバイス非依存の色空間へ変換する所謂フォワード（Forward）モデルとなっている。この色予測装置１０は、デバイスの一例として、デバイス依存の色空間がＣＭＹ色空間で、第一の色空間であるデバイス非依存の色空間がＬ*ａ*ｂ*色空間となるプリンタ（カラープリンタ）を適用し、ＣＭＹ色空間からＬ*ａ*ｂ*色空間への変換を行う。このときに、ＣＭＹ色空間の色データを被予測値とし、Ｌ*ａ*ｂ*色空間の色データを予測値としている。
【００２８】
なお、デバイスとしてプリンタを例に説明するが、本発明が適用されるデバイスは、これに限らず、デジタルスチルカメラなどのデジタルカメラ、カラースキャナなどの入力デバイスや、カラーディスプレイなどの出力デバイス等のデバイス依存の色空間がＲＧＢ色空間であるデバイスなどの任意のデバイスの適用が可能である。
【００２９】
この色予測装置１０は、ベースデータ取得手段としてベースデータ格納部１２が設けられていると共に、限定色選択部１４、色空間軸変換部１６、変換色空間軸色予測部１８及び、色空間軸逆変換部２０を含んで形成されている。
【００３０】
ベースデータ格納部１２には、予め取得しているベースデータが記憶されている。このベースデータの取得は、色予測装置１０が設けられるプリンタを用いて、予め設定している多数パッチが含まれるベースデータパッチをカラーチャートとして印刷出力し、印刷出力したカラーチャートの各パッチ（ベースデータパッチ）を測色する。パッチの測色は、接触型測色機、デバイス特性のわかっているスキャナなどを用いることができ、この測色によってＬ*ａ*ｂ*色空間のデータを取得する。
【００３１】
これにより、各ベースデータパッチによって特定されるＣＭＹ色空間の入力データとＬ*ａ*ｂ*色空間の出力データの対応関係を記すベースデータが得られる。このベースデータは、デバイスの出力特性に応じたものとなっており、ベースデータ格納部１２には、このベースデータが格納される。
【００３２】
このときに用いるベースデータパッチは、プリンタで処理可能な色域の略全域をカバーし、かつ、ＣＭＹ色空間内を細分した入力データが得られるように設定されており、これにより、デバイスであるプリンタの特徴（出力特性）を的確に表すことができるベースデータが得られる。
【００３３】
限定色選択部１４は、被予測値とする被予測データに基づいた色空間軸上に属するデータを、ベースデータ格納部１２から選択する。すなわち、限定色選択部１４は、純色のデータを抽出する。
【００３４】
図２には、限定色選択部１４の要部の概略構成を示している。限定色選択部１４は、限定色認識部２２と限定色抽出部２４を含んで形成されている。限定色認識部２２は、被予測データが入力されることにより、被予測データから純色である限定色を認識する。
【００３５】
例えば、被予測データが、（Ｃ、Ｍ、Ｙ）＝（５０、０、０）の１次色でシアン単色であるときには、限定色認識部２２では、シアンを限定色として認識する。また、被予測データが、（Ｃ、Ｍ、Ｙ）＝（５０、１０、０）の２次色（ＣＭの２次色）で青色であるときには、青色を限定色として認識する。
【００３６】
限定色抽出部２４は、限定色認識部２２で認識された限定色に対するデータを、ベースデータ格納部１２から抽出する。例えば、限定色がシアンであるときには、（Ｃ、０、０）のＣＭＹ色空間のデータと、このデータに対応する第一の色空間（Ｌ*ａ*ｂ*色空間）のデータが抽出される。
【００３７】
図１に示す色空間軸変換部１６は、限定色選択部１４によってベースデータ格納部１２から抽出されたデータから、色予測に適用する第二の色空間の空間軸を取得する。
【００３８】
図３には、本実施の形態に適用した色空間軸変換部１６の概略構成の一例を示している。この色空間軸変換部１６は、主成分ベクトル取得部２６、主成分寄与率取得部２８及び色空間変換部３０を含んでおり、限定色選択部１４で抽出されたベースデータは、主成分ベクトル取得部２６及び主成分寄与率取得部２８へ入力される。
【００３９】
主成分ベクトル取得部２６は、抽出されたベースデータに含まれる第一の色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータ（Ｌ*値、ａ*値及びｂ*値）から、統計的手法の一例として主成分分析の手法を用いて、主成分ベクトルを求める。なお、主成分分析の手法は、特開平１０−１６４３８１号公報等に記載される一般的構成を適用することができる。
【００４０】
ここで、３個の変数を変数Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3とし、この変数Ｘ1〜Ｘ3に対して重みＬ
ijがかけられた重み合成変量を合成変量Ｚ1、Ｚ2、Ｚ3とすると、変数Ｘ1〜Ｘ3から
合成変量Ｚ1〜Ｚ3は、以下で示される。
【００４１】
Ｚ1＝Ｌ11・Ｘ1＋Ｌ12・Ｘ2＋Ｌ13・Ｘ3
Ｚ2＝Ｌ21・Ｘ1＋Ｌ22・Ｘ2＋Ｌ23・Ｘ3
Ｚ3＝Ｌ31・Ｘ1＋Ｌ32・Ｘ2＋Ｌ33・Ｘ3
ただし、（Ｌｉ1）2＋（Ｌｉ2）2＋（Ｌｉ3）2＝１（ｉ＝１、２、３）
このような合成変量Ｚ1〜Ｚ3で、互いの相関が０となる合成変量Ｚ1、Ｚ2、Ｚ3を求める。
【００４２】
実際には、３個の変数Ｘ1、Ｘ2、Ｘ3の相関係数行列の固有値（λ1、λ2、λ3）を求め、その固有値（λ1、λ2、λ3）に対する固有ベクトルを重みとした合成変量Ｚ1、Ｚ2、Ｚ3となる。このときに、固有ベクトルは、互いに直交し、相関が０となり、このときの合成変量Ｚ1、Ｚ2、Ｚ3が、主成分ベクトル取得部２６で取得する主成分ベクトルとなる。以下、主成分ベクトルＺ1、Ｚ2、Ｚ3とする。なお、固有値、固有ベクトルの解法は、パワー法などの簡便に求める手法があるが、ここでは、その説明を省略する。
【００４３】
主成分ベクトルＺ1、Ｚ2、Ｚ3の間で、最も分散の大きい順に第１主成分、第２主成分、第３主成分となり、本実施の形態では、この第１主成分、第２主成分、第３主成分が、第二の色空間での３つの軸（色空間軸）となる。
【００４４】
これにより、主成分ベクトル取得部２６で取得された主成分ベクトルから第二の色空間の軸が得られる。すなわち、主成分分析の手法を用いることにより、Ｌ*ａ*ｂ*色空間でのデータの分散から、例えば、主成分ベクトルＺ1が第１主成分、主成分ベクトルＺ2が第２主成分、主成分ベクトルＺ3が第３主成分であれば、軸Ｚ1、Ｚ2、Ｚ3の色空間を取得することができる。
【００４５】
一方、主成分寄与率取得部２８は、ベースデータとして取得されているＬ*ａ*ｂ*色空間のデータから、主成分分析の手法を用いて、主成分寄与率を取得する。
【００４６】
一般に主成分分析では、元の各変数の間の相関係数は、因子負荷量と呼ばれ、第ｉ主成分の重みLｉ1、Ｌｉ2、Ｌｉ3に対応する固有値の平方根をかけたものである。
【００４７】
ここから、第ｉ主成分Ｚｉ、変数Ｘ1の相関係数ａ1ｉは、
ａ1ｉ＝Ｌｉ1・（λｉ）1/2
となる。また、Ｚiと変数Ｘ2の相関係数ａ2ｉは、
ａ2ｉ＝Ｌｉ2・（λｉ）1/2
となる。
【００４８】
すなわち、寄与率は、各主成分が元の情報をどの程度反映しているかを表すものであり、例えば、ｐ個の変数を持つ情報量の合計はｐであるので、例えば、第１主成分の寄与率Ｃ1は、数１の（１）式で表される。
【００４９】
【数１】
0004548261.tif 000002
【００５０】
このような寄与率は、変換する３軸のそれぞれに対するデータの情報量を示すものであるといえるので、各軸に対するデータの重みとして好ましく、主成分寄与率取得部２８では、第１主成分、第２主成分及び第３主成分の寄与率、すなわち、第二の色空間の各色空間軸の寄与率を取得する。
【００５１】
一方、図３に示すように、色空間変換部３０には、抽出されたベースデータに含まれるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータが入力されると共に、主成分ベクトル取得部２６で取得された主成分ベクトル（例えば主成分ベクトルＺ1、Ｚ2、Ｚ3）が入力される。ここから、色空間変換部３０では、主成分ベクトルを用いてＬ*ａ*ｂ*色空間の各データを、第二の色空間のデータへ変換する。すなわち、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータをデータ（Ｌ*、ａ*、ｂ*）、主成分ベクトルを主成分ベクトルＺ1（Ｚ11、Ｚ12、Ｚ13）、Ｚ2（Ｚ21、Ｚ22、Ｚ23）、Ｚ3（Ｚ31、Ｚ32、Ｚ33）、変換データを変換データα（α1、α2、α3）、平均ベクトルを平均ベクトルｍ（ｍ1、ｍ2、ｍ3）とすると、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータ（Ｌ*、ａ*、ｂ*）は、数２の（２）式で表される。
【００５２】
【数２】
0004548261.tif 000003
【００５３】
これを展開することにより（３）式に示すように、変換データα（α1、α2、α3）が得られる。
【００５４】
また、元のＬ*ａ*ｂ*色空間のデータは、ベースデータ格納部１２に格納されているデバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間の各データに対応しており、これにより、ＣＭＹ色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記す限定色空間軸変換ベースデータが取得される。
【００５５】
ここで、色予測装置１０では、限定色選択部１４で選択した限定色のベースデータを用いて主成分分析を行う。これにより、例えば、被予測データが、（Ｃ、Ｍ、Ｙ）=（５０、０，０）などのシアン単色であれば、ベースデータからシアン単色（１次色）のデータ（Ｃ、０、０）に対応する第一の色空間のデータを抽出して主成分分析を行う。
【００５６】
１次色のデータに対応する第一の色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータは、図５（Ａ）に示すように、Ｌ*軸に沿って略直線上に分散する。これにより、第１主成分に応じたＺ1軸が略Ｌ*軸に沿った第二の色空間が取得される。
【００５７】
また、被予測データが、（Ｃ、Ｍ、Ｙ）=（５０、１０、０）などの２次色であれば、図５（Ｂ）に示すように、抽出されるベースデータは、Ｌ*ａ*ｂ*色空間上で二次元的に分散する。この結果、Ｚ1軸、Ｚ2軸が、この平面この沿った第二の空間が得られる。
【００５８】
このように取得された第二の色空間のデータと、ＣＭＹ色空間のデータとの対応関係を示す限定色空間軸変換ベースデータが得られる。
【００５９】
図１に示すように、色空間軸変換部１６で取得された限定色空間軸変換ベースデータ及び、主成分寄与率は、変換色空間軸限定色予測部１８に入力される。
【００６０】
図４には、変換色空間軸限定色予測部１８の概略構成の一例を示している。この変換色空間軸限定色予測部１８は、限定色空間軸変換ベースデータ格納部３２、軸重み設定部３４、被予測データ格納部３６、色予測部３８に加え、予測データ次元数設定部４０及びベースデータ次元数設定部４２を含んで形成されている。
【００６１】
限定色空間軸変換ベースデータ格納部３２には、色空間軸変換部１６の色空間変換部３０で取得される限定色空間軸変換ベースデータが入力されるようになっており、これにより、限定色空間軸変換ベースデータ格納部３２は、デバイス依存の色空間（ＣＭＹ色空間）の限定色と第二の色空間のデータの対応関係を記す限定色空間軸変換ベースデータが格納される。
【００６２】
また、軸重み設定部３４には、色空間軸変換部１６の主成分寄与率取得部２８で取得され第二の色空間の色空間軸ごとの寄与率が入力される。これにより、軸重み設定部３２では、第二の色空間の色空間軸のそれぞれに対する重みを設定する。
【００６３】
一方、図１に示すように、変換色空間軸限定色予測部１８には、デバイス依存の色空間のデータである被予測値（被予測データ）が入力されるようになっている。図４に示すように、被予測データは、被予測データ格納部３６に順に格納されるようになっている。
【００６４】
色予測部３８は、被予測データ格納部３６に格納された被予測データを読み込む。このとき、予測データ次元数設定部４０では、被予測データの次元数から予測データの次元数を設定する。
【００６５】
このとき、例えば、被予測データがシアン単色の（５０、０、０）であるときには、被予測データがシアンの１次色であると認識し、ここから、予測データの次元数を１（１次元）に設定する。また、被予測データがシアンとマゼンタの２次色である青（５０、１０、０）であるときには、予測データの次元数を２（２次元）に設定する。
【００６６】
ベースデータ次元数設定部４２は、予測データ次元数設定部４０で設定された予測データの次元数を読み込むと、この次元数に基づいて限定色空間軸変換ベースデータの次元数を設定する。
【００６７】
すなわち、予測データの次元数が１次元に設定されているときには、限定色空間軸変換ベースデータとして格納されているデータ（第二の色空間のデータ）のうち、第一主成分軸（例えば図５（Ａ）のＺ1軸）に対する値（α１）が、色予測部３８での予測時のデータ（ベースデータ）として選択されるように、ベースデータの次元数を設定する。また、予測データの次元数が２次元に設定されているときには、限定色空間軸変換ベースデータから第１主成分軸（例えば図５（Ｂ）に示すＺ1軸）に対する値（α1）と第２主成分軸（例えば図５（Ｂ）に示すＺ2軸）に対する値（α２）が選択されるように、ベースデータの次元数を設定する。
【００６８】
これにより、色予測部３８には、被予測データと共に、被予測データの次元数に応じたベースデータ及び、軸重みの設定が入力され、色予測部３８では、これらの入力に基づいて第二の色空間上でのデータを予測する。
【００６９】
ここで、例えば、被予測データが（５０、０、０）のシアン単色であるときには、次元数が１次元に設定されるので、限定色空間軸変換ベースデータから第１主成分のデータ（α1）とその第１主成分の軸重みの設定が入力される。
【００７０】
すなわち、限定色空間軸変換ベースデータの次元数が１次元に設定されることにより、被予測データの色空間にある限定色として抽出されたｉ個のベースデータの対（Ｃ）i＝（α1）ｉからＣ＝５０（（Ｃ、Ｍ、Ｙ）＝（５０、０、０））に対応する第二の色空間のデータα1が求められる。なお、１次元のときには、実質的な軸重みが「１．０」に設定されるが、２次元のときには、第１主成分軸と第２主成分軸の値に、設定された重みが付加されたデータが求められる。
【００７１】
このように、限定色空間軸変換ベースデータの色空間軸に対して重み係数を付加した回帰法などの公知の手法を用いることにより、重み付けを行うことにより、色空間軸に依存したデータの予測が可能となる。なお、重み付けは、例えば特開平１０−２６２１５７号公報等に開示されている回帰法などの一般的手法を用いることができる。
【００７２】
図１に示すように、変換色空間軸限定色予測部１８から出力される第二の色空間に変換されたデータは、色空間軸逆変換部２０に入力される。また、色空間軸逆変換部２０には、色空間軸変換部１６から、主成分ベクトルが入力される。
【００７３】
これにより、色空間軸逆変換部２０では、第二の色空間のデータに対して、第一の色空間のデータに変換する逆変換を行う。このとき、例えば、前記した（２）式を適用することができる。
【００７４】
これにより、デバイス依存の色空間の被予測データから、第一の色空間（デバイス非依存の色空間）であるＬ*ａ*ｂ*色空間に変換したデータが予測データとして出力される。
【００７５】
ここで、色予測装置１０を用いた処理を説明する。この色予測装置１０を用いるときには、デバイスであるプリンタに依存するＣＭＹ色空間（デバイス依存の色空間）のデータと、プリンタに非依存のＬ*ａ*ｂ*色空間（デバイス非依存の色空間）のデータの対応関係を示すベースデータを取得しておく必要がある。
【００７６】
図６には、このベースデータの取得処理の概略を示している。ベースデータを取得するときには、最初に、プリンタを用いたベースデータパッチの印刷出力を行う。このとき、各パッチのＣＭＹ色空間のデータが予め設定されており、設定されたデータに基づいた印刷処理が行われる。
【００７７】
次のステップ１０２では、印刷出力されたベースデータパッチのそれぞれを測色することにより、ベースデータパッチごとのＬ*ａ*ｂ*色空間でのデータを取得する。
【００７８】
ステップ１０４では、このようにして得られたＣＭＹ色空間のデータとＬ*ａ*ｂ*色空間のデータとを関連付けて、ベースデータとしてベースデータ格納部１２に格納する。これにより、色予測装置１０で適用するベースデータが取得される。
【００７９】
色予測装置１０では、このベースデータを用いて色予測処理を行う。図７には、この色予測処理の概略を示している。この色予測処理は、デバイス依存の色空間の被予測データが入力されることにより実行される。なお、被予測データとしては、１次色又は２次色である純色が用いられる。
【００８０】
このフローチャートでは、被予測データが入力されると、まず、ステップ１１０で、被予測データから限定色を認識し、次のステップ１１２では、認識した限定色に対応するデータをベースデータから抽出する。これにより、例えば、被予測データが、シアン単色の１次色であれば、シアン単色のデータと、このデータに対応するＬ*ａ*ｂ*色空間のデータがベースデータ格納部１２から抽出され、また、被予測データが青色などのＣＭの２次色であるときには、（Ｃ、Ｍ、０）のデータと、このデータに対応するＬ*ａ*ｂ*色空間のデータが抽出される。
【００８１】
このようにして限定色の予測を行うためのデータ抽出が終了すると、ステップ１１４では、抽出したデータから、第一の色空間のデータに基づいて、主成分分析の手法によって、第二の色空間の軸となる主成分ベクトルを取得する。これにより、第一の色空間のデータに基づいた第二の色空間の色空間軸となる主成分ベクトルを取得する。また、ステップ１１６では、取得した主成分ベクトルから、主成分寄与率を取得する。
【００８２】
この後、ステップ１１８では、主成分ベクトルと、ベースデータから抽出したデータに基づいて、デバイス依存の色空間のデータを、第二の色空間のデータに変換可能とする限定色空間軸変換ベースデータを生成し、ステップ１２０では、主成分寄与率に基づいて、第二の色空間における各色空間軸（第１主成分、第二主成分）の軸の重みを設定する。
【００８３】
このようにして、主成分ベクトル、限定色空間軸変換ベースデータ及び軸重みを設定すると、ステップ１２２では、被予測データの次元数から予測データの次元数を設定し、ステップ１２４では、設定した予測データの次元数から限定色空間軸変換ベースデータの次元数を設定する。
【００８４】
この後、ステップ１２６では、設定した次元数のデータを限定色空間軸変換ベースデータ格納部３２から読み出し、ステップ１２８では、読み出した限定色空間軸変換ベースデータのデータと、軸重みの設定に基づいて、被予測データを第二の色空間のデータに変換する。
【００８５】
これにより、例えば、被予測データがシアン単色の１次色であれば、第一主成分のデータが読み出され、読み出されたデータの中から被予測データに対応する値が設定され、また、被予測データが２次色のデータであるときには、第一主成分と第二主成分のデータが読み出されて、予測データに対応する値に設定される。このときに、軸重みが付加されて、第二の色空間の空間軸に依存したデータとして予測される。
【００８６】
この後、ステップ１３０では、予測した第二の色空間のデータに対して、主成分ベクトルに基づいて逆変換を施すことにより、第一の色空間のデータに変換し、変換したデータをデバイス非依存の色空間の予測データとして出力する（ステップ１３２）。
【００８７】
このようにして、１次色、２次色などの純色を予測することにより、適正な純色の予測が可能となる。すなわち、ベースデータとして取得されるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータには、ノイズ成分が含まれることがあり、このノイズ成分によって予測データに誤差が生じ、適正な色予測が困難となる。
【００８８】
このとき、色予測装置１０では、１次色や２次色を予測するときに、ベースデータから、対応する次元数のデータのみを抽出して、主成分分析を行うことにより、純色を的確に予測することが可能となる。
【００８９】
また、第二の色空間の軸の寄与率に応じて軸重みを設定するので、空間軸に依存しない適正な色予測が可能となる。
〔第２の実施の形態〕
次に本発明の第２の実施の形態を説明する。なお、第２の実施の形態の基本的構成は、前記した第１の実施の形態と同じであり、第１の実施の形態と同一の部品には、同一の符号を付与してその説明を省略する。
【００９０】
図８には、第２の実施の形態に適用した色予測装置５０の要部の概略構成を示している。この色予測装置５０は、デバイス非依存の色空間からデバイス依存の色空間へ変換する所謂インバース（Inverse）モデルとなっている。また、色予測装置５０においても、前記した色予測装置１０と同様に、デバイスの一例としてプリンタを適用し、色予測装置５０では、デバイス非依存の色空間であるL*ａ*ｂ*色空間のデータを被予測データとし、デバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間のデータを予測する（予測データ）。
【００９１】
図８に示すように、色予測装置５０は、変換色空間軸限定色予測部５２と、色空間軸逆変換部５４が形成されており、被予測データとしてデバイス非依存の色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータが色空間軸逆変換部５４に入力されることにより、デバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間のデータが予測データとして出力される。
【００９２】
色空間軸逆変換部５４では、Ｌ*ａ*ｂ*色空間の被予測データを、色空間軸変換部１６で取得された主成分ベクトルに基づいて第二の色空間のデータに変換する。また、変換色空間軸限定色予測部５２は、第二の色空間のデータを、限定色色空間軸変換ベースデータに基づいてデバイス依存のＣＭＹ色空間のデータに変換して、予測データとして出力する。
【００９３】
図９には、色予測装置５０での色予測処理の概略を示している。なお、色予測装置５０でのベースデータの取得、ベースデータからの限定色の抽出及び、第二の色空間の設定（主成分ベクトル、主成分寄与率及び限定色空間軸変換ベースデータの取得）は、前記した色予測装置１０と同じ処理を適用でき、ここではその説明を省略する。
【００９４】
このフローチャートは、例えば、デバイス非依存の色空間の被予測データが入力されることにより、実行され、最初のステップ１１０では、入力された被予測データから限定色を認識し、認識した限定色に応じたデータを、ベースデータ格納部１２から抽出する（ステップ１１２）と、抽出したデータに基づいた主成分分析によって第二の色空間の色空間軸とする主成分ベクトルを取得する（ステップ１１４）。
【００９５】
次に、主成分ベクトルから主成分寄与率を抽出する（ステップ１１６）、限定色空間軸変換ベースデータを取得（ステップ１１８）、軸重みの設定を行う（ステップ１２０）。
【００９６】
この後、ステップ１４０では、主成分ベクトルに基づいて、被予測データを第二の色空間のデータに変換する。
【００９７】
この後、ステップ１４２では、予測データの次元数を設定する。予測データは、純色であるので、１次元か２次元となっており、これにより、第二の色空間に変換されたデータも、主として第１主成分のデータか、第１主成分と第２主成分のデータかを判断することができる。
【００９８】
次に、ステップ１４４では、予測データの次元数から限定色空間軸変換ベースデータの次元数を設定し、ステップ１４６では、設定した次元数の限定色空間軸変換ベースデータを読み込む。
【００９９】
この後に、ステップ１４８では、第二の色空間のデータをＣＭＹ色空間のデータに変換することにより、第二の色空間のデータから予測したＣＭＹ色空間のデータを取得する。
【０１００】
このようにして変換されたデータは、被予測データに対する予測データとして出力される（ステップ１３２）。これにより、適正な重みが付加された予測データを得ることができ、１次色、２次色の適正な予測が可能となる。
〔第３の実施の形態〕
次に本発明の第３の実施の形態を説明する。なお、第３の実施の形態の基本的構成は、前記した第１ないし第２の実施の形態と同じであり、第１又は第２の実施の形態と同一の部品には、同一の符号を付与してその説明を省略する。
【０１０１】
図１０には、第３の実施の形態に係る色予測装置６０の要部の概略構成を示している。この色予測装置６０においても、前記した色予測装置１０、５０と同様に、デバイスとしてプリンタを適用するものとし、デバイス依存の色空間をＣＭＹ色空間とし、デバイス非依存の色空間をＬ*ａ*ｂ*色空間としている。
【０１０２】
この第３の実施の形態に適用した色予測装置６０は、デバイスの色特性（デバイスの個体差）の影響を受けない予測データを出力可能とする所謂キャリブレーションモデルとなっており、例えば、デバイス依存の色空間の被予測データが入力されることにより、デバイス依存の色空間の予測データを予測可能となっている。
【０１０３】
この色予測装置６０には、ベースデータ格納部１２に加え目標色データ格納部６２が設けられている。この目標色データ格納部６２では、目標とする色のＣＭＹ色空間でのデータと、対応するＬ*ａ*ｂ*色空間でのデータを格納して目標色ベースデータが形成されている。このとき、色予測装置６０で用いる目標色データとしては、印刷物上での目標とする色のデータであってもよく、また、デバイスでの基準色としても良い。
【０１０４】
色予測装置６０には、限定色選択部６４が設けられている。この限定色選択部６４は、前記した限定色選択部１４と同様に被予測データが１次色であるか２次色であるかと共にその色（純色）を限定色として認識するようになっている。
【０１０５】
また、限定色選択部６４では、認識した限定色に対応するデータを、ベースデータ格納部１２及び目標色データ格納部６２から抽出して、色空間軸変換部６６へ出力する。
【０１０６】
色空間軸変換部６６は、前記した色空間軸変換部１４と同様に、ベースデータ格納部１２から抽出した限定色のデータに含まれるデバイス非依存の色空間のデータから、主成分分析などの統計的手法に基づいて、デバイスの特性に基づいた第二の色空間を特定する主成分ベクトル、主成分寄与率を取得する。
【０１０７】
また、色空間軸変換部６６は、目標色データ格納部６２から抽出した限定色の目標色ベースデータの第一の色空間のデータを読み込み、各データに対して、限定色のデータに基づいた主成分ベクトルを用い、色空間軸変換を行うことにより、目標色のＣＭＹ色空間のデータと第二の色空間のデータと間でデータ変換可能とする限定色に対する色空間軸変換目標ベースデータを生成する。
【０１０８】
これにより、色予測装置６０では、限定色を目標色とする第二の色空間でのデータである色空間軸変換目標ベースデータと、デバイスの色空間軸変換ベースデータが取得される。
【０１０９】
一方、色予測装置６０には、変換色空間軸限定色予測部６８、７０が形成されており、変換色空間軸限定色予測部６８には、被予測データが入力されるようになっており、変換色空間軸限定色予測部６８では、限定色の色空間軸目標ベースデータに基づいて、被予測データに対する第二の色空間軸のデータを予測して、目標色のデータに応じたデータ（ターゲットデータ）を生成する。
【０１１０】
これにより、変換色空間軸限定色予測部６８は、被予測データとしてＤＬＵＴ（ダイレクトルックアップテーブル）の格子点が入力されると、目標色のＣＭＹ色空間でのデータ（Ｃ、M、Ｙ）と目標色軸変換後のデータである変換データ（α1、α2、α3）をベースデータとして、デバイス依存の色空間から第二の色空間へデータ変換する（（Ｃ、Ｍ、Ｙ）→（α1、α2、α3））。
【０１１１】
これにより、変換色空間軸限定色予測部６８では、ＤＬＵＴ格子点に対する目標データが生成されるようにしている。
【０１１２】
すなわち、本来は、ＤＬＵＴ格子点に対するデータは、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータとして与えられ、予測値もＬ*ａ*ｂ*色空間のデータとなるが、色予測装置６０では、まず、軸変換したデータを予測するようにしている。なお、このような変換色空間軸限定色予測部６８では、前記した変換色空間軸限定色予測部１８と同等の手法を適用することができる。
【０１１３】
これに対して、変換色空間軸限定色予測部７０では、変換色空間軸限定色予測部６８で得られたデータが入力されることにより、このデータに対するデバイスでのカバレッジデータが得られるようにしている。
【０１１４】
すなわち、変換色空間軸限定色予測部７０では、インバースモデルとして説明した変換色空間軸限定色予測部５２と同様の手法で、ＣＭＹ色空間のデータと軸変換後のデータをベースデータして、変換色空間軸限定色予測部６８から入力される軸変換データをＣＭＹ色空間のデータに変換する。これにより、目標色のデータに対するデバイスのカバレッジデータであるＣＭＹ色空間上での予測データが得られる。
【０１１５】
ここで、図１１を参照しながら色予測装置６０での色予測処理の概略を説明する。なお、色予測装置６０では、予め目標色ベースデータと共に、デバイスであるプリンタのベースデータが取得され、ベースデータ格納部１２及び目標色データ格納部６２に格納されている。また、図１１では、前記した図７ないし図９と同等の処理には、同じステップ番号を併記している。
【０１１６】
このフローチャートでは、例えばＤＬＵＴ格子点などのデータが被予測データとして入力されることにより、ステップ１５０で、この被予測データから限定色を認識し、認識した限定色に対応する第一の色空間のデータをベースデータ格納部１２から抽出する（ステップ１５２）。また、ステップ１５４では、目標色ベースデータから、認識した限定色に対する目標色のデータを抽出する。
【０１１７】
次に、ステップ１５６では、ベースデータ格納部１２から抽出した第一の色空間のデータに対する主成分分析を行うことにより、第二の色空間の色空間軸を特定する主成分ベクトルを取得すると共に、ステップ１５８では、主成分ベクトルから主成分寄与率を取得する。
【０１１８】
この後、ステップ１６０では、抽出されたベースデータと主成分ベクトルに基づいて、限定色空間軸変換ベースデータを生成すると共に、主成分寄与率から軸重みを設定する（ステップ１６２）。また、ステップ１６４では、目標色ベースデータから抽出したデータと限定色空間軸変換ベースデータに基づいて、色空間軸変換目標ベースデータを生成する。
【０１１９】
このようにして、色空間軸変換目標ベースデータ、限定色空間軸変換ベースデータ及び軸重みを取得すると、ステップ１６６では、被予測データを読み込み、この被予測データの次元数から限定色空間軸変換ベースデータの次元数を設定する（ステップ１６８）。
【０１２０】
次に、ステップ１７０では、被予測データを、色空間変換目標ベースデータに基づいて第二の色空間のデータに変換する。
【０１２１】
また、ステップ１７２では、限定色空間軸変換ベースデータから、先に設定している次元数に応じたデータを読み出し、ステップ１７４では、このデータに軸重みの設定に基づいた重み付加を行いながら、被予測データから変換した第二の色空間軸のデータをデバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間のデータに変換することにより、予測データを予測する。
【０１２２】
この後、変換したデバイス依存の色空間のデータを、予測データとして出力する（ステップ１７６）。
【０１２３】
これにより、色予測装置６０では、パッチの濃度測定などを行うときのノイズなどの外乱の影響を抑えて、１次色又は２次色（純色）の被予測データを標準色である目標色に合わせるＤＬＵＴを得ることができ、プリンタの個体差を吸収するキャリブレーションが可能となると共に、プリンタを用いた印刷色のシミュレーションが可能となる。
【０１２４】
なお、以上説明した本実施の形態は、本発明の構成を限定するものではない。例えば、本実施の形態では、デバイスの一例としてプリンタを適用し、ＣＭＹ色空間とＬ*ａ*ｂ*色空間の間又は、ＣＭＹ色空間の間での被予測データからの予測データの予測を例に説明したが、これに限らず、デバイスとしては、プリンタに限らずカラーディスプレイなどの出力デバイス、デジタルカメラ、カラースキャナなどの入力デバイスを適用することができる。
【０１２５】
また、デバイス依存の色空間としては、ＣＭＹ色空間に限らず、ＣＭＹＫ色空間などの四次元の色空間、ＲＧＢ色空間など、デバイスに応じた色空間を適用することができる。
【０１２６】
さらに、デバイス非依存の色空間としては、Ｌ*ａ*ｂ*色空間に限らず、Ｌ*ｕ*ｖ*色空間、ＸＹＺ色空間なので任意の色空間を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】第１の実施の形態に係る色予測装置の要部の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】限定色選択部の一例を示す概略構成図である。
【図３】色空間軸変換部の一例を示す概略構成図である。
【図４】変換色空間軸限定色予測部の一例を示す概略構成図である。
【図５】（Ａ）及び（Ｂ）は第一の色空間とするＬ*ａ*ｂ*色空間の色空間軸と第二の色空間の色空間軸の一例を示す概略図であり、（Ａ）は１次色を示し、（Ｂ）は２次色を示している。
【図６】ベースデータの取得の一例を示す流れ図である。
【図７】第１の実施の形態に係る色予測処理の概略を示す流れ図である。
【図８】第２の実施の形態に係る色予測装置の要部の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図９】第２の実施の形態に係る色予測処理の概略を示す流れ図である。
【図１０】第３の実施の形態に係る色予測装置の要部の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図１１】第３の実施の形態に係る色予測処理の概略を示す流れ図である。
【符号の説明】
【０１２８】
１０、５０、６０    色予測装置
１２    ベースデータ格納部
１４、６４    限定色選択部
１６、６６    色空間軸変換部
１８、５２、６８、７０    変換色空間軸限定色予測部
２０、５４    色空間軸逆変換部
２２    限定色認識部
２４    限定色抽出部
２６    主成分ベクトル取得部
２８    主成分寄与率取得部
３０    色空間変換部
３２    限定色空間軸変換部
３４    軸重み設定部
３８    予測部
４０    予測データ次元数設定部
４２    ベースデータ次元数設定部
６２    目標色データ格納部
【図１】
0004548261.tif 000004
【図２】
0004548261.tif 000005
【図３】
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【図４】
0004548261.tif 000007
【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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