(57)【要約】      （修正有）【課題】地色を考慮した上で、複数の色成分の値に基づき画像処理装置の出力結果の色を変換することができる画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理システムを提供する。【解決手段】画像処理装置であって、第一と第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、第一と第二の地色の少なくとも一つに基づいて、第一の出力画像データの画素値又は第二の出力画像データの画素値を変換する地色補正手段と、第一の幾何学変換パラメータを用いて、第一の画素値対応付けデータを生成し、第二の幾何学変換パラメータを用いて、第二の画素値対応付けデータを生成する画素値対応付け手段と、第一の画素値対応付けデータに基づく第一の写像と、第二の画素値対応付けデータに基づく第二の写像とを決定する写像推定手段と、第一と第二の写像とに基づいて、原稿画像データの画素値を変換する変換手段と、を有する。【選択図】図１
2016015647.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の画像出力機手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色を、第二の画像出力機手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記第一の出力結果の地色を表す第一の地色と前記第二の出力結果の地色を表す第二の地色の少なくとも一つに基づいて、前記第一の出力画像データの画素値又は前記第二の出力画像データの画素値を変換する地色補正手段と、
前記第一の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手段により変換された第一の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第一の画素値対応付けデータを生成し、前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手段により変換された第二の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第二の画素値対応付けデータを生成する画素値対応付け手段と、
前記第一の画素値対応付けデータに基づいて前記原稿画像データから前記変換された第一の出力画像データの色を推定する第一の写像と、前記第二の画素値対応付けデータに基づいて前記変換された第二の出力画像データの色から前記原稿画像データの色を推定する第二の写像とを決定する写像推定手段と、
前記第一の写像と前記第二の写像とに基づいて、前記原稿画像データの画素値を変換する変換手段と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記第一の幾何学変換パラメータを用いて前記第一の出力画像データから前記第一の地色を検出するとともに、前記第二の幾何学変換パラメータを用いて前記第二の出力画像データから前記第二の地色を検出する地色検出手段を有し、
前記地色補正手段は、
前記地色検出手段により検出された第一の地色と第二の地色の少なくとも一つに基づいて、前記第一の出力画像データの画素値又は前記第二の出力画像データの画素値を変換する、請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記地色補正手段は、
前記第一の地色と前記原稿画像データの白色点とが一致するように前記第一の出力画像データの画素値を変換し、
前記第二の地色と前記原稿画像データの白色点とが一致するように前記第二の出力画像データの画素値を変換する、請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記地色補正手段は、
前記第一の地色と前記第二の地色とが一致するように、前記第一の出力画像データの画素値又は前記第二の出力画像データの画素値を変換する、請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記写像推定手段は、
前記原稿画像データの複数の色成分値を基にした多次元のデータを用いて前記変換された第一の出力画像データの色を推定する前記第一の写像を決定し、前記変換された第二の出力画像データの複数の色成分値を基にした多次元のデータを用いて前記原稿画像データの色を推定する前記第二の写像を決定する、請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像データをデバイス非依存の色空間に変換する色空間変換手段を有し、
前記写像推定手段は、
前記変換された第一の出力画像データ及び前記変換された第二の出力画像データを前記色空間変換手段によりデバイス非依存の色空間にさらに変換した後、該さらに変換された第一の出力画像データ及び第二の出力画像データを用いて前記第一の写像及び前記第二の写像を決定する、請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画素値対応付け手段は、
前記原稿画像データ、前記変換された第一の出力画像データ、及び前記変換された第二の出力画像データの各コンテンツの輪郭部分を除外した後、前記変換された第一の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せの対応付け、及び、前記変換された第二の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けを行う、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記変換された第一の出力画像データと前記変換された第二の出力画像データとの一致度を所定の方法により判定する一致度判定手段を有し、
前記写像推定手段は、
前記一致度判定手段による一致度が所定の基準を満たす場合、前記第二の画素値対応付けデータに基づいて前記変換された第二の出力画像データの色から前記原稿画像データの色を推定する第二の写像を決定する、請求項１ないし７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第一の写像及び前記第二の写像が所定の基準を満たすか否かを判定する写像判定手段を有し、
前記変換手段は、
前記写像判定手段により、前記第一の写像及び前記第二の写像が前記所定の基準を満たすと判定された場合、該第一の写像及び前記第二の写像に基づいて前記原稿画像データの画素値を変換する、請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
第一の画像出力機手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色を、第二の画像出力機手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置に用いられる画像処理方法であって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手順と、
前記第一の出力結果の地色を表す第一の地色と前記第二の出力結果の地色を表す第二の地色の少なくとも一つに基づいて、前記第一の出力画像データの画素値又は前記第二の出力画像データの画素値を変換する地色補正手順と、
前記第一の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手順により変換された第一の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第一の画素値対応付けデータを生成し、前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手順により変換された第二の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第二の画素値対応付けデータを生成する画素値対応付け手順と、
前記第一の画素値対応付けデータに基づいて前記原稿画像データから前記変換された第一の出力画像データの色を推定する第一の写像と、前記第二の画素値対応付けデータに基づいて前記変換された第二の出力画像データの色から前記原稿画像データの色を推定する第二の写像とを決定する写像推定手順と、
前記第一の写像と前記第二の写像とに基づいて、前記原稿画像データの画素値を変換する変換手順と、
を有する画像処理方法。
【請求項１１】
原稿画像データから第一の出力結果を出力する第一の画像出力機手段と、前記原稿画像データから第二の出力結果を出力する第二の画像出力機手段と、前記第一の出力結果及び前記第二の出力結果を読み取る読み取り装置と、前記第二の出力結果の色を前記第一の出力結果の色に近づけるため写像を決定する情報処理装置と、を有する画像処理システムであって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記第一の出力結果の地色を表す第一の地色と前記第二の出力結果の地色を表す第二の地色の少なくとも一つに基づいて、前記第一の出力画像データの画素値又は前記第二の出力画像データの画素値を変換する地色補正手段と、
前記第一の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手段により変換された第一の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第一の画素値対応付けデータを生成し、前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手段により変換された第二の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第二の画素値対応付けデータを生成する画素値対応付け手段と、
前記第一の画素値対応付けデータに基づいて前記原稿画像データから前記変換された第一の出力画像データの色を推定する第一の写像と、前記第二の画素値対応付けデータに基づいて前記変換された第二の出力画像データの色から前記原稿画像データの色を推定する第二の写像とを決定する写像推定手段と、
前記第一の写像と前記第二の写像とに基づいて、前記原稿画像データの画素値を変換する変換手段と、
を有する画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷機やディスプレイなどの画像出力機器のカラープロファイルについて、カラーチャートを用いずに更新することができる技術が従来より知られている（例えば特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の従来技術においては、例えば二台の画像出力機器間で色合わせを行う場合、各画像出力機器間の色の差が色成分毎に独立でない（換言するとある色成分の値は他の色成分の値と連動している）ときには、色合わせの精度が高くないという問題があった。また、二台の画像出力機器の出力結果において地色（例えば画像出力機器がプリンタの場合は用紙色）が異なる場合には、地色も含めて色合わせがされるため、適切に色合わせがされないという問題があった。
【０００４】
本発明の一実施形態は、上記の点に鑑みてなされたもので、地色を考慮した上で、複数の色成分の値に基づき画像処理装置の出力結果の色を変換することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明の一実施形態では、第一の画像出力機手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色を、第二の画像出力機手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データとの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、前記第一の出力結果の地色を表す第一の地色と前記第二の出力結果の地色を表す第二の地色の少なくとも一つに基づいて、前記第一の出力画像データの画素値又は前記第二の出力画像データの画素値を変換する地色補正手段と、前記第一の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手段により変換された第一の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第一の画素値対応付けデータを生成し、前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記地色補正手段により変換された第二の出力画像データと前記原稿画像データとの対応する画素の色成分の組合せが対応付けられた第二の画素値対応付けデータを生成する画素値対応付け手段と、前記第一の画素値対応付けデータに基づいて前記原稿画像データから前記変換された第一の出力画像データの色を推定する第一の写像と、前記第二の画素値対応付けデータに基づいて前記変換された第二の出力画像データの色から前記原稿画像データの色を推定する第二の写像とを決定する写像推定手段と、前記第一の写像と前記第二の写像とに基づいて、前記原稿画像データの画素値を変換する変換手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の一実施形態によれば、地色を考慮した上で、複数の色成分の値に基づき画像処理装置の出力結果の色を変換することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】画素値ａとｂの関係を模式的に説明する一例の図である。
【図２】本実施形態に係る画像処理システムの一例の構成図である。
【図３】本実施形態に係る画像処理システムの一例のハードウェア構成図である。
【図４】本実施形態に係るコンピュータの一例のハードウェア構成図である。
【図５】本実施形態に係るＭＦＰの一例のハードウェア構成図である。
【図６】本実施形態に係る画像処理システム又はＭＦＰの一例の機能ブロック図である。
【図７】基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例１）。
【図８】基準画像データの地色補正前後のＲＧＢ値の一例の図である。
【図９】リスト形式で記録したデータの一例の図である。
【図１０】ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例１）。
【図１１】リスト形式で記録したデータの一例の図である。
【図１２】色変換処理の一例のフローチャートである。
【図１３】基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例２）。
【図１４】ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例２）。
【図１５】ユーザ画像データの地色補正前後のＲＧＢ値の一例の図である。
【図１６】基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例３）。
【図１７】ユーザ画像データの地色補正前後のＲＧＢ値の一例の図である。
【図１８】ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例３）。
【図１９】本実施形態に係る画像処理システム又はＭＦＰの一例の機能ブロック図である（実施例４）。
【図２０】基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例４）。
【図２１】ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例４）。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【０００９】
（実施例１）
まず、
第一の画像出力機器の色再現特性をP1(x)、
第二の画像出力機器の色再現特性をP2(x)、
画像読取装置の色再現特性をS(x)、
と定義する。ここで"ｘ"は色又は画素値である。種々の色空間の存在を考慮すると画素値＝色とはならないが、同じ色空間内では画素値＝色となるので、厳密には区別していない。例えばRGB色空間の場合、x=[R, G, B]tの３次元データである。また、例えばCMYK色空間の場合、x=[C, M, Y, K]tの４次元データである。
第一の色再現特性はS(P1(x))、
第二の色再現特性はS(P2(x))、
と表すことができる。
【００１０】
P1(x)は、第一の画像出力機器が画素値ｘを印刷した場合の色であり、S(P1(x))は画像読取装置が色P1(x)を読み取った場合の色である。P2(x)は、第二の画像出力機器が画素値ｘを印刷した場合の色であり、S(P2(x))は画像読取装置が色P2(x)を読み取った場合の色である。
【００１１】
第一の画像出力機器が印刷する画素値ｘと、第二の画像出力機器が印刷する画素値ｘとが同じ場合、色再現特性P1(x)及びP2(x)は互いに異なるので、S(P1(x))＝S(P2(x))とはならない。一方、第一の画像出力機器が印刷する画素値と、第二の画像出力機器が印刷する画素値が同じでない場合でも、印刷対象の画像データ（後述する原稿画像データ）には、S(P1(a))=S(P2(b))となる色(a, b)の組み合わせが存在することが期待できる（S(P1(a))とS(P2(b))は完全に一致しなくてもよい）。
【００１２】
本実施形態の画像処理装置は、S(P1(a))=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を1つ以上求める。すなわち、第二の画像出力機器が、画素値ｂを印刷してS(P2(b))が得られるのであるから、ａをｂとみなす変換を行うことで第二の画像出力機器が画素値aを印刷する際に、実際には画素値ｂを印刷するので、第二の画像出力機器は第一の画像出力機器と同じ色で印刷することができる。
【００１３】
図１は、画素値ａとｂの関係を模式的に説明する一例の図である。第一の画像出力機器と第二の画像出力機器は、共に同じ画像データを印刷する。この画像データを原稿画像データという。
【００１４】
第一の画像出力機器は画素値ａを印刷するとスキャナで読み取った際にｓの色となる第一の出力物を印刷する。第二の画像出力機器は画素値ｂを印刷するとスキャナで読み取った際にｓの色となる第二の出力物を印刷する。第二の画像出力機器の色再現特性を第一の画像出力機器にあわせる場合、第二の画像出力機器は画素値aがｓになるように（読み取った際にｓとなるように）印刷するべきであることが分かる。したがって、第二の画像出力機器は原稿画像データの画素値aをｂにて置き換える。この色変換を行うことで、第二の画像出力機器は第一の画像出力機器と同等の色にて印刷することが可能になる。
【００１５】
図２は、本実施形態に係る画像処理システム６００の一例の構成図である。第一と第二の画像出力機器間の色を合わせるために原稿画像データに色変換を施す流れを、以下の機器の組合せを例として説明する。
・第一の画像出力機器：プリンタ （「基準プリンタ」と呼ぶ）
・第二の画像出力機器：プリンタ （「ユーザプリンタ」と呼ぶ）
・画像読取装置：スキャナ
また、以降で使用する用語を以下のように定義する。
・基準プリンタ：第一の画像出力機器に対応し、色が合わせられる目標となるプリンタ
・ユーザプリンタ：第二の画像出力機器に対応し、基準プリンタ４００に色を合わせたいプリンタ
・スキャナ：画像読取装置に対応
・原稿画像データ：プリンタが印刷物を出力する際に用いる画像データ
・基準印刷物：原稿画像データを基準プリンタ４００で出力した、色合わせの目標とされる印刷物
・基準画像データ：基準印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
・ユーザ印刷物：原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力した、基準印刷物に色を合わせたい印刷物
・ユーザ画像データ：ユーザ印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
本実施形態では、基準印刷物とユーザ印刷物とを用い、ユーザプリンタ２００に与える原稿画像データに色変換を行うことによって、基準印刷物の色と同等の色のユーザ印刷物が得られるようにする。
【００１６】
色変換を行う装置は、第二の画像出力機器でもスキャナ３００でもよいし、これらとは別体のコンピュータ１００でもよい。本実施形態では、情報処理装置の一例としてのコンピュータ１００が色変換を行うものとして説明する。
【００１７】
（１）第一の色再現特性の推定
まず、基準プリンタ４００とスキャナ３００を併せた（基準プリンタだけの色再現特性を取り出すことは困難なため）基準色再現特性S(P1(x))を以下の手順で推定する。なお、基準色再現特性S(P1(x))は、第一の写像の一例である。
(1-1)  基準印刷物をスキャナ３００により読み取り、基準画像データを得る
(1-2)  基準画像データに地色補正処理を行う
(1-3)  原稿画像データと基準画像データとの位置、傾き、大きさを合わせる
(1-4)  原稿画像データと基準画像データの対応する位置にある画素の画素値を色成分の組合せごとに対応付けて記憶する
(1-5)  画素値の対応付けデータから原稿画像データのある色が基準画像データのどの色に対応付くかを求める（このとき、複数の色成分値を基にした多次元のデータを用いて求める）
（２）第二の色再現特性の逆特性の推定
次に、ユーザプリンタ２００とスキャナ３００を併せた（ユーザプリンタだけの色再現特性の逆特性を取り出すことは困難なため）ユーザ色再現特性S(P2(x))の逆特性P2-1(S-1(x))を以下の手順で推定する。なお、逆特性P2-1(S-1(x))は、第二の写像の一例である。
ここで、S-1(x)は、画像読取装置で読み取った場合に画素値xとして読み取られる値（色）である。また、P2-1(S-1(x))は、第二の画像出力機器で出力した場合に色S-1(x)として出力される画素値である。
(2-1)  原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力し、ユーザ印刷物を得る
(2-2)  ユーザ印刷物をスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
(2-3)  ユーザ画像データに地色補正処理を行う
(2-4)  原稿画像データとユーザ画像データとの位置、傾き、大きさを合わせる
(2-5)  原稿画像データとユーザ画像データとの対応する位置にある画素の画素値を色成分の組合せごとに対応付けて記憶する
(2-6)  画素値の対応付けからユーザ画像データのある色が原稿画像データのどの色に対応付くかを求める（このとき、複数の色成分値を基にした多次元データを用いて求める）
（３）原稿画像データの色変換
最後に、推定した基準色再現特性とユーザ色再現特性の逆特性を用いて原稿画像データに色変換を施し、原稿画像データを更新する。
(3-1)  基準色再現特性から、原稿画像データの色aが対応付く基準画像データの色s=S(P1(a))を得る
(3-2)  ユーザ色再現特性の逆特性から、ユーザ画像データの色sが対応付く原稿画像データの色b=P2-1(S-1(s))を得る（すなわち、S(P1(a))=s=S(P2(b))となる組合せ(a, b)を求める）
(3-3)  原稿画像データの色aをbに変換する
上記（１）〜（３）を行うと、ユーザプリンタ２００が原稿画像データに色変換を施して印刷するユーザデータは、基準画像データとほぼ同じ色になる。1回だけではユーザ画像データが基準画像データとほぼ同じ色にならない場合、上記（１）〜（３）までの手順を、基準印刷物とユーザ印刷物との色の差が所定の範囲に収まるようになるまで繰り返し行ってもよい。その場合には、ユーザプリンタ２００の色再現特性の逆特性を推定する際に用いる原稿画像データとして色変換後の原稿画像データを用いる。
【００１８】
なお、従来技術では、上記（３）の色変換を施すに際して色成分ごとに独立して処理を行っており、第一及び第二の画像出力機器間の出力結果の色の差が色成分ごとに独立していることを前提としている。しかしながら、一般に、第一及び第二の画像出力機器間の出力結果の色の差が色成分ごとに独立であるとは限らない。
【００１９】
例えば、S(P1(a))=s=S(P2(a'))となる画素値の組合せ(a, a')と、S(P1(b))=s=S(P2(b'))となる画素値の組合せ(b, b')があったとする。このとき、原稿画像データの画素値aをa'に、bをb'に置き換える事で第一及び第二の画像出力機器間の色が合うことが期待される。ここで、各画素値a, a', b, b'を２５６階調のＲＧＢ空間で表すと、
a =(128, 74, 153)
a'=(138, 79, 159)
b =(128, 23, 24)
b'=(118, 19, 36)
であったとする。画素値aと画素値bの色成分の組合せは異なるが、Ｒ成分値は128と同じである。しかし、画素値aに対応するa'のＲ成分値は138（画素値aとbのＲ成分値よりも高い値）であるのに対して、画素値bに対応するb'のＲ成分値は118（画素値aとbのＲ成分値よりも低い値）である。このような場合、色成分ごとに独立して処理してしまうと、画素値aとbのＲ成分値には同じ色変換を施すことになり、画素値a, b両方に最適な色変換を施すことができない。よって、第一及び第二の画像出力機器間の色合わせの精度が低下してしまう。
【００２０】
また、基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）も含めた全体として色味を合わせているため、基準画像データとユーザ画像データの地色が異なる場合には、適切な色合わせがされない。例えば、原稿画像データの白い部分は、プリンタで出力された場合にはインクやトナーが乗らないことから、本来であれば用紙の色そのままのはずである。しかし、従来技術では、基準画像データとユーザ画像データの地色（用紙色）が異なる場合には、例えば原稿画像データの白い部分に対してユーザプリンタで基準画像データの地色（用紙色）を再現するような色変換が行われてしまう。これにより、色変換後の原稿画像データを出力すると、色かぶりとして知覚され、画像の印象が悪くなることがある。
【００２１】
したがって、本実施形態では、原稿画像データの画素値と基準画像データまたはユーザ画像データの対応する位置にある画素値の対応付けにおいて、色成分の組合せごとに対応付けて記憶している。また、基準色再現特性またはユーザ色再現特性の逆特性の推定において、複数の色成分値を基にした多次元データを入力として各色成分値を推定している（つまり、色成分の組合せを考慮して処理を行っている）。さらに、基準印刷物及びユーザ印刷物の地色に応じた地色補正処理を行うことにより、基準印刷物及びユーザ印刷物それぞれの地色の差を吸収している。これらにより、基準印刷物及びユーザ印刷物それぞれの地色が異なる場合においても、色かぶりを抑制した色合わせをすることができる。
【００２２】
＜システム構成＞
図２に示した画像処理システム６００は、ネットワーク５００を介して接続された、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００を有する。ユーザプリンタ２００の代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用いてもよく、また、スキャナ３００の代わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。基準プリンタ４００は、画像処理システム６００のユーザ側に存在しないことを想定しているためネットワークに接続されていないが、接続されていてもよい。画像処理システム６００のユーザは、基準プリンタ４００が基準画像データを出力した基準印刷物をすでに取得しているか、取得することができる。
【００２３】
ネットワークは、社内ＬＡＮ、広域ＬＡＮ（ＷＡＮ）、ＩＰ−ＶＮＰ（Virtual Private Network）、インターネットＶＰＮ、又は、インターネットなどである。これらが組み合わされたネットワーク等、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００が通信可能であればよい。一部に電話回線を含んでいてもよく、また、有線接続か無線接続かは問わない。
【００２４】
なお、同じ一台のプリンタで過去と現在の色を合わせる場合など、基準プリンタ４００とユーザプリンタ２００はそれぞれ異なる装置である必要はない。また、基準プリンタ４００及びユーザプリンタ２００は、プリンタ機能を有していれば、スキャナ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。同様に、スキャナ３００は、スキャナ機能を有していれば、プリンタ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。複数の機能を有する装置はＭＦＰ（Multifunction Peripheral）と称されることがある。
【００２５】
また、コンピュータ１００は、基準プリンタ４００が基準印刷物の出力に使用した原稿画像データ、基準印刷物をスキャナ３００が読み取った基準画像データ、及び、ユーザプリンタ２００が原稿画像データを出力したユーザ印刷物をスキャナ３００が読み取ったユーザ画像データ、の３つの画像データから基準色再現特性及びユーザ色再現特性の逆特性を推定する。原稿画像データは、ユーザプリンタ２００が予め記憶しておいてもよいし、基準プリンタ４００から取得してもよい。コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００は一台のＭＦＰに搭載することもできる。
【００２６】
＜ハードウェア構成＞
図３は、本実施形態に係る画像処理システムの一例のハードウェア構成図である。画像処理システム６００は、画像入力部６０１、画像出力部６０２、画像記憶部６０３、画像解析部６０４、パラメータ記憶部６０５、及び、画像処理部６０６を有する。
【００２７】
画像入力部６０１は、画像出力機器により出力された画像を入力するものであり、図２ではスキャナ３００が相当する。画像記憶部６０３は、画像入力部６０１が入力を受け付けた画像データを記憶するものであり、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像解析部６０４は、基準画像データ、ユーザ画像データ、及び、原稿画像データを解析して基準色再現特性及びユーザ色再現特性の逆特性を推定するもので、図２ではコンピュータ１００が相当する。パラメータ記憶部６０５は、画像を解析して得られた基準色再現特性及びユーザ色再現特性の逆特性を記憶するもので、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像処理部６０６は、得られた基準色再現特性及びユーザ色再現特性の逆特性に基づいて画像データを色変換するもので、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像出力部６０２は、色変換された画像を出力するもので、図２ではユーザプリンタ２００が相当する。
【００２８】
図４は、コンピュータ１００のハードウェア構成図の一例を示す。コンピュータ１００はそれぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、記憶媒体装着部１０４、通信装置１０５、入力装置１０６、描画制御部１０７、及び、ＨＤＤ１０８を有する。ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やプログラムをＨＤＤ１０８から読み出して実行することで種々の機能を提供すると共に、基準色再現特性及びユーザ色再現特性の逆特性の推定を行う。
【００２９】
ＲＡＭ１０２はＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際に必要なデータを一時保管する作業メモリ（主記憶メモリ）になり、ＲＯＭ１０３はＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＯＳを起動するためのプログラム、静的なデータが記憶されている。
【００３０】
記憶媒体装着部１０４には記憶媒体１１０が着脱可能であり、記憶媒体１１０に記録されたデータを読み込み、ＨＤＤ１０８に記憶させる。また、記憶媒体装着部１０４は、ＨＤＤ１０８に記憶されたデータを記憶媒体１１０に書き込むこともできる。記憶媒体１１０は例えば、ＵＳＤメモリ、ＳＤカード等である。プログラム１１１は、記憶媒体１１０に記憶された状態や不図示のサーバからダウンロードすることで配布される。
【００３１】
入力装置１０６は、キーボードやマウス、トラックボールなどであり、コンピュータ１００へのユーザの様々な操作指示を受け付ける。
【００３２】
ＨＤＤ１０８は、ＳＳＤ等の不揮発メモリでもよく、ＯＳ、プログラム、画像データなどの各種のデータが記憶されている。
【００３３】
通信装置１０５は、インターネットなどのネットワークに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）であり、例えば、イーサネット（登録商標）カードである。
【００３４】
描画制御部１０７は、ＣＰＵ１０１がプログラム１１１を実行してグラフィックメモリに書き込んだ描画コマンドを解釈して、画面を生成しディスプレイ１０９に描画する。
【００３５】
図５は、画像処理システム６００を一台のＭＦＰで実現した場合の、ＭＦＰ７００のハードウェア構成図の一例を示す。ＭＦＰ７００は、コントローラ３０、操作部３１、ファックス制御ユニット３２、プロッタ３３、スキャナ３４、及び、その他ハードウェアリソース３５を有する。コントローラ３０は、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＮＢ（ノースブリッジ）１３、ＡＳＩＣ１６，ＭＥＭ−Ｃ１４，ＨＤＤ１５（Hard Disk Drive）、及び、ＰＣＩバスを介してＮＢ１３と接続された周辺機器１７を有する。
【００３６】
コントローラ３０において、ＡＳＩＣ１６にはＭＥＭ−Ｃ１４、ＨＤＤ１５、及び、ＮＢ１３が接続されると共に、ＮＢ１３にはＣＰＵ１１とＭＥＭ−Ｐ１２が接続されている。ＮＢ１３はＣＰＵチップセットの1つであり、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＡＳＩＣ１６，及び、周辺機器を接続するためのブリッジである。
【００３７】
ＡＳＩＣ１６は、画像処理用途向けのＩＣであり各種の画像処理を行う。ＡＳＩＣ１６は、ＡＧＰ、ＨＤＤ１５、及び、ＭＥＭ−Ｃ１４をそれぞれ接続するブリッジの役割も果たす。ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ７００の全体制御を行うと共にＭＦＰ７００に実装されている各種アプリケーションを起動して実行させる。
【００３８】
ＭＥＭ−Ｐ１２は、ＭＦＰ７００のシステムが使用するシステムメモリであり、ＭＥＭ−Ｃ１４は、画像処理中の画像データのバッファとして用いられるローカルメモリである。
【００３９】
ＨＤＤ１５は、大容量のストレージであり、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などを用いてもよい。ＨＤＤ１５には、ＯＳ、各種のアプリケーション、フォントデータ等が記憶される。また、ＨＤＤ１５には色変換を行うプログラム２３が記憶されている。プログラム２３は、記憶媒体１８に記憶された状態や不図示のサーバを介して配布される。
【００４０】
周辺機器１７は、シリアルバス、ＮＩＣ、ＵＳＢホスト、IEEE802.11a/b/g/n、ＩＥＥＥ１３９４、及び、メモリカードＩ／Ｆである。シリアルバスには、例えばセントロニクスケーブルが接続される。ＮＩＣはネットワークを介した通信を制御する。ＵＳＢホストにはＵＳＢケーブルを介して機器が接続される。IEEE802.11a/b/g/nはこれらの規格に従った無線ＬＡＮ用のインタフェースであり、無線ＬＡＮによる通信を制御する。ＩＥＥＥ１３９４は、高速なシリアル通信を制御するインタフェースである。メモリカードＩ／Ｆには各種のメモリカードが装着され、データの読み書きを行う。メモリカードは、例えば、ＳＤカード、マルチメディアカード、ｘＤカード等である。
【００４１】
操作部３１は、ハード的なキーボードと液晶などの表示手段とを有する。操作部３１は、ユーザからの入力操作の受け付け、ユーザに向けた各種の画面の表示をおこなう。操作部３１はタッチパネルを搭載しており、表示したソフトキーからユーザ操作を受け付けることもできる。
【００４２】
ファックス制御ユニット３２は、ＮＣＵ（Network Control Unit）を介して公衆通信網に接続し、例えばＧ３、Ｇ４規格のファクシミリに対応した通信手順（通信プロトコル）等に従いファクシミリの送受信を行う。ファックス制御ユニット３２は、画像データにデータ圧縮や変調等の信号処理を施して送信すると共に、相手先から受信した画像データにデータの伸長やエラー訂正等を施し画像データを復元する。
【００４３】
プロッタ３３は、例えば、電子写真方式による白黒プロッタ又はカラープロッタであり、印刷対象データやスキャナ３４が読み取った画像データに基づき、１ページ毎の画像を形成し、用紙に転写する。例えば、レーザービームを用いた電子写真プロセスを使って、感光ドラム等に形成したトナー画像を用紙に転写し、定着装置により熱と圧力により定着して出力する。また、インク液滴を塗布する形態で印刷してもよい。
【００４４】
スキャナ３４は、コンタクトガラスに載置された原稿を光学的に走査して、その反射光をＡ／Ｄ変換して公知の画像処理を施し所定の解像度のデジタルデータに変換し画像データを生成する。
【００４５】
図５のＭＦＰでは、図２の画像入力部６０１はスキャナ３４が相当し、画像出力部６０２はプロッタ３３が相当し、画像記憶部６０３はＨＤＤ１５が相当し、画像解析部６０４はＣＰＵ１１が相当し、パラメータ記憶部６０５はＨＤＤ１５が相当し、画像処理部６０６はＡＳＩＣ１６が相当する。
【００４６】
＜機能構成＞
図６は、画像処理システム６００又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。画像処理システム６００又はＭＦＰ７００は、画像読み取り部３０１、地色補正部３０２、幾何学変換パラメータ推定部３０３、画素値対応付け部３０４、色再現特性推定部３０５、及び、色変換部３０６を有する。
【００４７】
画像読み取り部３０１は、原稿画像データの出力結果である基準印刷物及びユーザ印刷物を読み取り、基準画像データ及びユーザ画像データを生成する。
【００４８】
地色補正部３０２は、予め与えられた基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）を用いて、地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う。なお、以降では、地色補正部３０２により地色補正処理された基準画像データ及びユーザ画像データをそれぞれ「地色補正済み基準画像データ」及び「地色補正済みユーザ画像データ」と表す。
【００４９】
幾何学変換パラメータ推定部３０３は、原稿画像データと地色補正済み基準画像データ、原稿画像データと地色補正済みユーザ画像データのそれぞれの幾何学変換パラメータを推定する。
【００５０】
画素値対応付け部３０４は、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素に対応する位置の地色補正済み基準画像データの画素を検出し、それらの画素値を色成分の組合せごとに対応付けて画素値対応付けデータを作成する。同様に、画素値対応付け部３０４は、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素に対応する位置の地色補正済みユーザ画像データの画素を検出し、それらの画素値を色成分の組合せごとに対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
【００５１】
色再現特性推定部３０５は、画素値対応付けデータを用いて、基準色再現特性とユーザ色再現特性の逆特性を推定する。
【００５２】
色変換部３０６は、基準色再現特性とユーザ色再現特性の逆特性を用いて、原稿画像データに色変換を施す。
【００５３】
＜処理の詳細＞
次に、本実施形態に係る画像処理システムの処理の詳細について説明する。
【００５４】
≪基準色再現特性の推定処理≫
図７は、基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例１）。図７では、画像読取部３０１が基準印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５が基準色再現特性を推定するまでの処理について説明する。
【００５５】
画像読み取り部３０１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（ステップＳ１０１）。
【００５６】
地色補正部３０２は、基準画像データに地色補正処理を行う（ステップＳ１０２）。すなわち、地色補正部３０２は、予め与えられた基準画像データの地色（用紙色）が原稿画像データの白色点と一致するように、基準画像データ全体に対して色補正を行う。
【００５７】
基準画像データの地色（用紙色）は、RGB色空間、XYZ色空間、L*a*b*色空間などの所定の色空間における色値として与えられる。これらの値には、予め地色（用紙色）を測色計で測色した値や上記のステップＳ１０１において基準印刷物を読み取ったものと同じスキャナでスキャンした値を用いることができる。また、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる場合、上記のステップＳ１０１で使用したスキャナとは異なるスキャナで読み取った値を用いてもよい。基準画像データの地色（用紙色）が原稿画像データの白色点と一致するように基準画像データ全体に対して色補正を行う例としては、次のようなものが挙げられる。
【００５８】
ａ)  基準画像データの地色（用紙色）を原稿画像データの白色点へシフトする方法
基準画像データがL*a*b*色空間である場合を一例として説明する。基準画像データの地色（用紙色）をL*a*b*色空間における規格上の白色点である（L*=100.0, a*=0.0, b*=0.0）にシフトする処理を基準画像データ全体に対して施すことで、基準画像データの地色（用紙色）を原稿画像データの白色点と一致させる。この方法は以下の式で表される。
【００５９】
【数１】
2016015647.tif 000003
ここで、（Lref*, aref*, bref*）は地色補正前の基準画像データのL*a*b*値を、（LrefW*, arefW*, brefW*）は基準画像データの地色（用紙色）のL*a*b*値を、（Lref'*, aref'*, bref'*）は地色補正後の基準画像データのL*a*b*値を表す。
【００６０】
ｂ)  比率変換を用いる方法
基準画像データが２５６階調のRGB色空間である場合を一例として説明する。原稿画像データの白色点（R=255, G=255, B255）を基準画像データの地色（用紙色）のRGB値でそれぞれ除した値を、基準画像データのRGB値に乗ずることで基準画像データの地色（用紙色）を原稿画像データの白色点と一致させる。この方法は以下の式で表される。
【００６１】
【数２】
2016015647.tif 000004
ここで、（Rref, Gref, Bref）は地色補正前の基準画像データのRGB値を、（RrefW, GrefW, BrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のRGB値を、（Rref', Gref', Bref'）は地色補正後の基準画像データのRGB値を表す。
上記について、基準画像データの地色（用紙色）がRrefW=210, GrefW=220, BrefW=230である場合の基準画像データの地色補正前のRGB値と地色補正後のRGB値とを図８で示す。図８（ａ）〜図８（ｂ）が示すように、例えば（Rref, Gref, Bref）=（210, 220, 230）は、（Rref', Gref', Bref'）=（255, 255, 255）に変換される。
【００６２】
次に、基準画像データがデバイス非依存のXYZ色空間である場合を一例として説明する。XYZ色空間上で原稿画像データの白色点（例えばD50など）のXYZ値を定めて、この白色点のXYZ値を基準画像データのXYZ値でそれぞれ除した値を、基準画像データのXYZ値に乗ずる方法がある。この方法は以下の式で表される。
【００６３】
【数３】
2016015647.tif 000005
ここで、（Xref, Yref, Zref）は地色補正前の基準画像データのXYZ値を、（Xn, Yn, Zn）は原稿画像データの白色点のXYZ値を、（XrefW, YrefW, ZrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（Xref', Yref', Zref'）は地色補正後の基準画像データのXYZ値を表す。
【００６４】
ｃ)  色知覚を用いる方法
異なる光源下での色の見えを一致させるいわゆる色知覚モデルを用いる。色知覚モデルの一例として、Von Kries変換を用いて、基準画像データの地色（用紙色）が原稿画像データの白色点と一致するように地色補正する方法について以降説明する。
Von Kries変換は、光源W1下でのXYZ値を光源W2下でのXYZ値に変換するために、人間の色知覚空間PQR上でW2/W1の比率変換を施す方法である。人間の色知覚が光源の白色点に順応するというよりも、地色（用紙色）に順応すると解釈することで、Von Kries変換を用いて基準画像データの地色（用紙色）が原稿画像データの白色点と一致するように地色補正を行う。基準画像データがデバイス非依存のXYZ色空間である場合について一例として説明すると、Von Kries変換によれば次の関係が得られる。
【００６５】
【数４】
2016015647.tif 000006
ここで、（Xref, Yref, Zref）は地色補正前の基準画像データのXYZ値を、（Xn, Yn, Zn）は原稿画像データの白色点のXYZ値を、（XrefW, YrefW, ZrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（Xref', Yref', Zref'）は地色補正後の基準画像データのXYZ値を表す。なお、上記ではVon Kries変換を用いて説明したが、この色知覚モデルに限定されるものではなく、Bradford変換やCIECAM97s、CIECAM02などを用いてもよい。
【００６６】
幾何学変換パラメータ推定部３０３は、原稿画像データと基準画像データの位置を合わせる（ステップＳ１０３）。
【００６７】
２つの画像データの位置合わせを行うに先立って、幾何学変換パラメータ推定部３０３は、原稿画像データを基準とした時の地色補正済み基準画像データの幾何学変換パラメータを求める。幾何学変換パラメータの例としては、変位量、回転角、変倍率などがある。幾何学パラメータの推定には公知の技術を用いればよい。その例としては、マーカーを用いる方法や、マーカーを用いないパターンマッチング法や位相限定相関法などが挙げられる。
【００６８】
ａ)  マーカーを用いる方法
「トンボ」と呼ばれるマーカーを原稿画像データの四隅や各辺の中央に配置したうえで出力し、基準画像データを読み取った際に、このトンボマーカの位置のずれを用いて、変位量や回転角、変倍率を求める方法である。
【００６９】
ｂ)  パターンマッチング法を用いる方法
変位量のみを推定する方法の一例としては、テンプレートマッチング法が挙げられる。テンプレートマッチング法は一方の画像をテンプレートとし、位置を少しずつずらしながら他方の画像と一致度を求め、最も一致度の高くなる位置を検出するものである。幾何学変換が変位だけに限定できない場合には、回転角を推定する方法（ハフ変換など）や変倍量を推定する方法（マルチスケール解析など）と組み合わせて利用する必要がある。
テンプレートマッチングを応用したブロックマッチング法では、一方の画像をブロックに分割し、ブロックごとに他方の画像と最も一致度の高くなる位置を検出することにより変位量を求めることができる。ブロックマッチング法では、ブロックごとの変位量から回転角や変倍率を推定することも可能である。
【００７０】
ｃ）  位相限定相関法を用いる方法
高い精度で変位量や回転角、変倍率を求める方法の例として、位相限定相関法（POC、Phase Only Correlation）や回転不変位相限定相関法（RIPOC、Rotation Invariant Phase Only Correlation）がある。位相限定相関法は、画像に対して離散フーリエ変換をかけて得られる位相画像を用い、比較対象の二枚の画像から得られる二つの位相画像の相関が最も高くなる位置を検出することにより、変位量を求める手法である。また、回転不変位相限定相関法は、上記位相画像を対数極座標変換することにより、回転角と変倍率を変換された位相画像上での変位量として検出できるようにしたものである。
【００７１】
以上により幾何学変換パラメータが求まったら、幾何学変換パラメータ推定部３０３は地色補正済み基準画像データに幾何学変換を実行する。変換に際してサブピクセル精度の移動や何らかの回転、実数値での変倍などにより変換前後の画素が一対一で対応付かないようなケースでは、適宜画素補間手法を用いて画素値を導出すればよい。画素補間手法の例としては、バイリニア法、バイキュービック法などが挙げられる。
【００７２】
なお、幾何学変換は必須ではなく、次ステップにおいて原稿画像データと地色補正済み基準画像データにおいて同じ位置の画素を取得する際に、幾何学変換パラメータを用いて座標変換を行い、同じ位置か否かを判断することによって代替してもよい。後者を換言すれば、各画像の原点を基準とする座標系では異なる座標値を保持していても、幾何学変換の結果、同じ座標値となる画素を「同じ位置の画素」と見なすことになる。
【００７３】
原稿画像データを出力して得られた印刷物には画像の周囲に余白が存在するケースが存在する。この様なケースでは、幾何学変換の変位量に余白部分の高さや幅が含まれるため余白部分を参照することはないが、出力画像データにおいて余白部分を排除するように必要な領域を切り出し、各画像における原点の位置を一致させてもよい。
【００７４】
次に、画素値対応付け部３０４は、原稿画像データと地色補正済み基準画像データの同じ位置の画素値を色成分の組合せごとに対応付ける（ステップＳ１０４）。すなわち、画素値対応付け部３０４は、原稿画像データと地色補正済み基準画像データの位置合わせが完了したら、二つの画像データにおいて対応する画素の画素値を取得し、これらを色成分の組合せごとに対応付けて画素値対応付けデータを作成する。なお、画像データを幾何学変換して位置合わせを行う場合には、「対応する画素」とは「同じ位置にある画素」である。一方、画像データを幾何学変換しない場合には、座標変換によって同じ座標値となる位置を「同じ位置」とし、その位置に存在する画素を「対応する画素」と見なす。
【００７５】
画素値を色成分の組合せごとに対応付けて記録する方法の例としては、リスト形式で記録する方法がある。原稿画像データと地色補正済み基準画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるケースを想定して説明する。画素値のリストへの記録は次の手順で行う。
【００７６】
1）リストを１枚用意する
2）原稿画像データのある座標を選択する
3）2）で選択された原稿画像データの画素のＲ成分値（Rin）と、Ｇ成分値（Gin）と、Ｂ成分値（Bin）と、地色補正済み基準画像データの対応する画素のＲ成分値（Rout1）と、Ｇ成分値（Gout1）と、Ｂ成分値（Bout1）と、を束ねてリストに追加する
4）これを原稿画像データの全ての座標について繰り返す
これらのリストは必要に応じて昇順や降順に並び替えてもよい。処理を簡略化するために、原稿画像データの全ての座標について繰り返すのではなく、特定の範囲に限定したり、所定の刻み幅で座標を移動したりしてもよい。なお、リスト形式で記録したデータの一例を図９に示す。図９では、左半分に原稿画像データの画素の各成分値（Rin, Gin, Bin）が記録されており、右半分に地色補正済み基準画像データの対応する画素各成分値（Rout1, Gout1, Bout1）が記録されている。
【００７７】
なお、画素値対応付けデータを生成する際には、画像データ（原稿画像データ、地色補正済み基準画像データ）のコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であり、画素値の対応付けに誤りが発生する可能性があるためである。画素値対応付けに誤りが発生すると、後述する色再現特性の推定精度を低下させてしまう。
【００７８】
輪郭部分を検出する方法としては、例えば、二値化を用いる方法や、エッジ検出を用いる方法がある。
【００７９】
二値化を用いる方法としては、例えば、画像データを所定の閾値で白黒に二値化し、白い領域と黒い領域とが隣接する箇所を輪郭部分として判断する方法がある。
【００８０】
エッジ検出を用いる方法としては、例えば、画像データからSobel法などを用いてエッジ画像を生成し、これを所定の閾値で二値化して閾値以上の画素を輪郭部分として判断する方法がある。
【００８１】
なお、輪郭部分を除去せずに、上記の推定精度の低下を緩和する方法もある。例えば、画像データを平滑化して輪郭部分を滑らかにし、輪郭部分で出現する色差を低減するというものである。平滑化には、平均化フィルタやローパスフィルタなど従来技術を用いればよい。
【００８２】
次に、色再現特性推定部３０５は、基準色再現特性を推定する（ステップＳ１０５）。すなわち、ステップＳ１０４で生成した画素値対応付けデータを用いて、原稿画像データのある画素値が地色補正済み基準画像データのどの画素値が対応付くかを求める。ステップＳ１０４と同様に原稿画像データと地色補正済み基準画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるとして説明する。
【００８３】
基準色再現特性の推定とは、画素値対応付けデータを用いて、原稿画像データの色成分値（Rin, Gin, Bin）から地色補正済み基準画像データの色成分値（Rout1, Gout1, Bout1）への色変換を行なう際の対応関係を表す色変換特性を推定することである。
【００８４】
基準色再現特性を推定する方法としては、例えば次のような多項式関数近似が挙げられる。
【００８５】
【数５】
2016015647.tif 000007
ここで、Xは原稿画像データの色成分値[Rin, Gin, Bin]t、Yは地色補正済み基準画像データの色成分値[Rout1, Gout1, Bout1]t、MSは補正係数行列、fは補正関数である。補正関数f(X)は、f(X)=[Rin, Gin, Bin, Rin2, Gin2, Bin2, RinGin, GinBin, BinRin, Rin3, Gin3, Bin3, Rin2Gin, Gin2Bin, Bin2Rin, ・・・, 1]tなどが用いられる。原稿画像データと地色補正済み基準画像データとの間が線形歪みをもつときは、補正係数f(X)=[Rin, Gin, Bin]tの3項に、3×3の補正係数行列MSを操作した線形変換による推定で十分であるが、複雑な非線形歪みをもつときは高次の関数項を用いて高精度の色再現特性の推定が必要となる。
【００８６】
補正係数MSは、例えば最小2乗法により求めることができる。画素値対応付けデータに記憶されたN個の地色補正済み基準画像データの色成分値Y(n)(n=1〜N)に対応する原稿画像データの色成分値X(n)(n=1〜N)を用いて、
【００８７】
【数６】
2016015647.tif 000008
の最小条件により、次式で計算される。
【００８８】
【数７】
2016015647.tif 000009
ここで、YN及びXNはN個の画素値対応付けデータ行列を表し、YNは地色補正済み基準画像データの色成分値行列であり、XNは原稿画像データの色成分値行列を表す。
【００８９】
【数８】
2016015647.tif 000010
ここで、Rout1(n)は画素値対応付けデータに登録されているn番目の地色補正済み基準画像データのR成分値を表し、Rin(n)は画素値対応付けデータに登録されているn番目の原稿画像データのR成分値を表す（Gout1(n)、Bout1(n)、Gin(n)、Bin(n)も同様である）。
【００９０】
f(XN)は、原稿画像データの色成分値の関数項行列で、2次関数の場合を例にとれば、次の10×Nの行列となる。
【００９１】
【数９】
2016015647.tif 000011
なお、基準色再現特性の推定に用いる関数項は、複数の色成分値を基にした多次元のデータであれば、上述したものに限定されるものではない。また、基準色再現特性の推定方法の一例として多項式近似を挙げたが、その他にも画素値対応付けデータを学習データに用いたニューラルネットワークなどで特性を推定することも可能である。また、ステップＳ１０４で生成した画素値対応付けデータにおいて原稿画像データの全ての座標について対応関係を記録してある場合には、画素値対応付けデータをそのまま基準色再現特性として用いることもできる。
【００９２】
≪ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理≫
図１０は、ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例１）。図１０では、画像読取部３０１がユーザ印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５がユーザ色再現特性の逆特性を推定するまでの処理について説明する。
【００９３】
ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理は、それぞれ図７のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理において、それぞれ「基準印刷物」を「ユーザ印刷物」、「基準画像データ」を「ユーザ画像データ」と読み替える。すると、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理は、それぞれ図７のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理と同様のため説明を省略する。
【００９４】
なお、ステップＳ２０４においてリスト形式で記録したデータの一例を図１１に示す。図１１では、左半分に原稿画像データの画素の各成分値（Rin, Gin, Bin）が記録されており、右半分に地色補正済みユーザ画像データの対応する画素各成分値（Rout2, Gout2, Bout2）が記録されている。
【００９５】
次に、色再現特性推定部３０５は、ユーザ色再現特性の逆特性を推定する（ステップＳ２０５）。すなわち、ステップＳ２０４で生成した画素値対応付けデータを用いて、地色補正済みユーザ画像データのある画素値が原稿画像データのどの画素値が対応付くかを求める。ステップＳ１０５と同様にユーザ画像データと原稿画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるとして説明する。
【００９６】
ユーザ色再現特性の逆特性の推定とは、画素値対応付けデータを用いて、地色補正済みユーザ画像データの色成分値（Rout2, Gout2, Bout2）から原稿画像データの色成分値（Rin, Gin, Bin）への色変換を行なう際の対応関係を表す色変換特性を推定することである。
【００９７】
ユーザ色再現特性の逆特性を推定する方法としては、例えば次のような多項式関数近似が挙げられる。
【００９８】
【数１０】
2016015647.tif 000012
ここで、Xは地色補正済みユーザ画像データの色成分値[Rout2, Gout2, Bout2]t、Yは原稿画像データの色成分値[Rin, Gin, Bin]t、MSは補正係数行列、fは補正関数である。補正関数f(X)は、f(X)=[Rout2, Gout2, Bout2, Rout22, Gout22, Bout22, Rout2Gout2, Gout2Bout2, Bout2Rout2, Rout23, Gout23, Bout23, Rout22Gout2, Gout22Bout2, Bout22Rout2, ・・・, 1]tなどが用いられる。地色補正済みユーザ画像データと原稿画像データとの間が線形歪みをもつときは、補正係数f(X)=[Rout2, Gout2, Bout2]tの3項に、3×3の補正係数行列MSを操作した線形変換による推定で十分であるが、複雑な非線形歪みをもつときは高次の関数項を用いて高精度の色再現特性の推定が必要となる。
【００９９】
補正係数MSは、例えば最小2乗法により求めることができる。画素値対応付けデータに記憶されたN個の原稿画像データの色成分値Y(n)(n=1〜N)に対応する地色補正済みユーザ画像データの色成分値X(n)(n=1〜N)を用いて、
【０１００】
【数１１】
2016015647.tif 000013
の最小条件により、次式で計算される。
【０１０１】
【数１２】
2016015647.tif 000014
ここで、YN及びXNはN個の画素値対応付けデータ行列を表し、YNは原稿画像データの色成分値行列であり、XNは地色補正済みユーザ画像データの色成分値行列を表す。
【０１０２】
【数１３】
2016015647.tif 000015
ここで、Rout2(n)は画素値対応付けデータに登録されているn番目の地色補正済みユーザ画像データのR成分値を表し、Rin(n)は画素値対応付けデータに登録されているn番目の原稿画像データのR成分値を表す（Gout2(n)、Bout2(n)、Gin(n)、Bin(n)も同様である）。
【０１０３】
f(XN)は、原稿画像データの色成分値の関数項行列で、2次関数の場合を例にとれば、次の10×Nの行列となる。
【０１０４】
【数１４】
2016015647.tif 000016
なお、ユーザ色再現特性の逆特性の推定に用いる関数項は、複数の色成分値を基にした値を含む多次元のデータであれば、上述したものに限定されるものではない。また、ユーザ色再現特性の逆特性の推定方法の一例として多項式近似を挙げたが、その他にも画素値対応付けデータを学習データに用いたニューラルネットワークなどで特性を推定することも可能である。ただし、ステップＳ１０５とは異なり、ステップＳ２０４で生成した画素値対応付けデータをそのままユーザ色再現特性の逆特性として用いることはできない。これは、地色補正済み基準画像データにある画素値の色成分の組合せが、地色補正済みユーザ画像データ内にあるとは限らないため、画素値対応付けデータには存在しない画素値の色成分の組合せに対しても、推定する必要があるためである。
【０１０５】
≪色変換処理≫
続いて、色変換処理の詳細について説明する。図１２は、色変換処理の一例のフローチャートである。
【０１０６】
まず、色再現特性推定部３０５は、基準色再現特性を推定する（ステップＳ３０１）。すなわち、図７を用いて説明した基準色再現特性の推定処理を行う。なお、本ステップは１回だけ実行すればよい。仮に複数回実行する場合、本ステップで使用する原稿画像データはオリジナルのものを用い、色変換後のものを用いないことに留意する必要がある。
【０１０７】
次に、例えばユーザはユーザプリンタ２００で原稿画像データを印刷する（ステップＳ３０２）。ユーザプリンタ２００を用いて原稿画像データを印刷することにより、ユーザ印刷物を得る。
【０１０８】
色変換部３０６は、ユーザ印刷物を評価する（ステップＳ３０３）。そして、ユーザ印刷物と基準印刷物とを比較してユーザ印刷物の品質を評価する（ステップＳ３０４）。
【０１０９】
ユーザ印刷物の品質が十分であれば（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ(ステップＳ３０４のＮｏ)、次ステップＳ３０５に進む。
【０１１０】
ユーザ印刷物の品質を評価する方法の例として、基準印刷物との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。
【０１１１】
ａ)  色差を用いる評価方法
色差とは、L*a*b*色空間やL*u*v*色空間における二つの色の距離である。本実施例は画像出力機器としてプリンタを用いていることからL*a*b*色空間を用いて説明する。L*a*b*色空間の色差ΔE*abは以下の式で定義される。
【０１１２】
【数１５】
2016015647.tif 000017
ここで、(ΔL*, Δa* ,Δb*)はL*a*b*色空間における２色の色度差である。
基準印刷物とユーザ印刷物の色差を求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）デバイス非依存の色空間に変換された基準画像データとユーザ画像データとをL*a*b*色空間に変換する
（５）予め与えられた基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）を用いて、地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う（すなわち、図７のステップＳ１０２及び図１０のステップＳ２０２を行う）
（６）上式により画素ごとの色差を求める
基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナ３００で読み取るとしているが、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる場合、二つの印刷物を別々のスキャナ３００で読み取ってもよい。また、上記では地色（用紙色）に応じた地色補正処理は、デバイス非依存の色空間に変換した後に行っているが、デバイス非依存の色空間への変換前に地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行ってもよい。他方、印刷用紙の影響まで含めて評価したい場合は、この地色補正処理は省略してもよい。
【０１１３】
スキャナ３００を一台のみ使用する場合には、カラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではない。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
【０１１４】
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ印刷物の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。
【０１１５】
品質が十分であるか否かの判断は、
・平均色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・最大色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・分散が所定の値以内に収まっているか否か、
などの基準で判断することができる。なお、ユーザ印刷物の品質を評価する際には、画像データのコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、
・後の処理で必要な位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であること、
・プリンタによって輪郭部分の再現性が異なること （色味やシャープなど）
などの理由から、輪郭部分で大きな色差が出現する可能性があるためである。
【０１１６】
輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。
【０１１７】
輪郭部分を検出する方法の例としては、二値化を用いる方法や、エッジ検出を用いる方法が挙げられる。二値化を用いる方法の一例としては、画像データを所定の閾値で白黒に二値化し、白い領域と黒い領域とが隣接する箇所を輪郭部分として判断する方法がある。エッジ検出を用いる方法の一例としては、画像データからSobel法などを用いてエッジ画像を作成し、これを所定の閾値で二値化して閾値以上の画素を輪郭部分として判断する方法がある。
【０１１８】
輪郭部分を除去せずに、上記課題を緩和する方法もある。例えば、画像データを平滑化して輪郭部分を滑らかにし、輪郭部分で出現する色差を低減するというものである。平滑化には、平均化フィルタやローパスフィルタなど従来技術を用いればよい。
【０１１９】
また、上記例では色差式にCIE1976色差式を用いて説明したが、この色差式に限定されるものではなく、CIE1994色差式やCIE2000色差式、CMC(1:c)色差式などを用いてもよい。
【０１２０】
ｂ)  色相差を用いる評価方法
L*a*b*色空間の色相差ΔH*abは次式で定義される。
【０１２１】
【数１６】
2016015647.tif 000018
ここで、ΔE*abは色差、(ΔL*, Δa* , Δb*)は2色の色度差、ΔC*abはクロマの差である。クロマC*abは次式で定義される。
【０１２２】
【数１７】
2016015647.tif 000019
基準印刷物とユーザ印刷物の色相差を求める手順は色差を求める手順と同じであるが、色差ではなく色相差を算出する。また、統計的な分析方法や品質の判定方法も同様である。
【０１２３】
ｃ)  各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
所定の色空間において、基準印刷物とユーザ印刷物との各色成分の差の絶対値を取り、評価を行う方法である。RGB色空間を例に取れば、R成分値の絶対値の差、G成分値の絶対値の差、B成分値の絶対値の差を用いる。基準印刷物とユーザ印刷物の各色成分の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）予め与えられた基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）を用いて、地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う（すなわち、図７のステップＳ１０２及び図１０のステップＳ２０２を行う）
（５）変換後の色空間において、画素ごとに各色成分値の差の絶対値を求める
なお、色差のケースと同様に、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではなく、スキャナ３００のデバイス依存の色空間で直接差の絶対値を求めてもよい。また、統計的な分析方法や品質の判定方法は色差のケースと同様である。また、上記では地色（用紙色）に応じた地色補正処理は、デバイス非依存の色空間に変換した後に行っているが、デバイス非依存の色空間への変換前に地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行ってもよい。他方、印刷用紙の影響まで含めて評価したい場合は、この地色補正処理は省略してもよい。
【０１２４】
次に、色再現特性推定部３０５は、ユーザ色再現特性の逆特性を推定する（ステップＳ３０５）。すなわち、図１０を用いて説明したユーザ色再現特性の逆特性の推定処理を行う。
【０１２５】
続いて、色変換部３０６は、推定した基準色再現特性とユーザ色再現特性の逆特性を評価する（ステップＳ３０６）。推定した色再現特性が妥当であれば（ステップＳ３０７のＹｅｓ）、次ステップＳ３０８に進み、そうでなければ(ステップＳ３０７のＮｏ)、処理を終了する。
【０１２６】
色再現特性が妥当か否かを判断するのは、この特性で色変換を実行することに意味があるか否かを判断するためであり、色変換の収束判定と換言することもできる。このため、ステップＳ３０７は必要に応じて省略しても良い。色変換を実行する意味がない例としては、次のようなものが挙げられる。
ａ）推定した色再現特性の推定精度が極端に低いケース
このような場合、色変換を施しても基準印刷物の色に合わせることができないので変換しないことが好ましい。
ｂ）色変換の変換前後で画像データがほとんど変化しないケース
このような場合、色変換を実行する意味がない。
ｃ）色変換の変換前後で画像データが極端に変化するケース
このような場合、色変換はユーザ印刷物の色を大きく変化させるので変換しないことが好ましい。
【０１２７】
上記ａ）で記載の色再現特性の妥当性を判断する基準の例としては、実測値と推定値がどれだけ離れているかが挙げられる。基準色再現特性を例にとれば、画素値対応付けデータに登録されている基準画像データの値（実測値）と基準色再現特性で推定した値（推定値）の差を用いる。
この離れ具合を測る尺度の例としては、
・実測値と推定値の差の絶対値を累積した値
・実測値と推定値の二乗を累積した値
・実測値と推定値の差の絶対値の最大値
・実測値と推定値との相関係数
などが挙げられる。
【０１２８】
また、上記ｂ）、ｃ）で記載の色再現特性の妥当性を判断する基準の例としては、色変換において画素値がどれだけ変換するかが挙げられる。ＲＧＢ色空間を例に取れば、変換前後のR成分値の差、変換前後のG成分値の差、変換前後のB成分値の差を用いる。
この変換度合いを測る尺度の例としては、
・変換前後の画素値の差の絶対値を累積した値
・変換前後の画素値の差の二乗を累積した値
・変換前後の画素値の差の絶対値の最大値
などが挙げられる。
【０１２９】
これらの尺度で計測して得られる評価値が予め決められた所定の範囲内に存在することで、色再現特性が妥当であると判断することができる。
【０１３０】
続いて、色変換部３０６は、原稿画像データを色変換する（ステップＳ３０８）。すなわち、推定した基準色再現特性とユーザ色再現特性の逆特性を用いて原稿画像データに色変換を施し、原稿画像データを更新する。
【０１３１】
推定した基準色再現特性S(P1(x))と、ユーザ色再現特性S(P2(x))の逆特性P2-1(S-1(x))を用いて原稿画像データに色変換を施す手順の一例を以下に示す。
（１）基準色再現特性から、原稿画像データの色aが対応付く地色補正済み基準画像データの色s= S(P1(a))を得る
（２）ユーザ色再現特性の逆特性から、地色補正済みユーザ画像データの色sが対応付く原稿画像データの色b= P2-1(S-1(s))を得る。すなわち、S(P1(a))=s=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を求める
（３）原稿画像データの色aをbに変換する
これによって、一連の流れが完了する。色変換は、予め定められた所定の回数だけ繰り返し行われる。よって、色変換の回数が所定の回数に達したら（ステップＳ３０９のＹｅｓ）、処理は終了する。色変換は１回だけ実行されても、十分な色変換が実現できると考えらえるが複数回実行することで色合わせの精度を向上できる。
【０１３２】
継続する場合（ステップＳ３０９のＮｏ）、色変換済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷（ステップＳ３０２）、同様の処理を行う。なお、次のループで用いる原稿画像データは全て色変換済みのものである。
【０１３３】
図１２の手順では、終了条件の判定が３つ設定されているが、これら全てを設定する必要はない。必要に応じて適宜省略してもよいが、何れか１つは少なくとも設定されることが望ましい。
【０１３４】
本実施例では、スキャナ３００で読み取った際に使用された色空間をそのまま使用しているが、この色空間はデバイス依存の色空間であるため、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することが望ましい。デバイス非依存の色空間の例としては、デバイス非依存のRGB色空間、XYZ色空間などが挙げられる。更に、L*a*b*色空間など均等色空間に変換すればなおよい。
【０１３５】
スキャナ３００で読み取った基準画像データとユーザ画像データは同じ色空間である事は必須であるが、原稿画像データと基準画像データ、または原稿画像データとユーザ画像データは同じ色空間である事は必須ではない。例えば、原稿画像データの色空間がＣＭＹＫ色空間であり、基準画像データとユーザ画像データがＲＧＢ色空間であっても構わない。
【０１３６】
（実施例２）
本実施例では、ユーザ画像データの地色（用紙色）について、基準画像データの地色（用紙色）と一致するように地色補正処理を行う。すなわち、実施例２では、実施例１と地色補正処理が異なる。なお、本実施例におけるシステム構成、ハードウェア構成、及び機能構成は、実施例１と同様であるため説明を省略する。また、本実施例における処理の詳細において、色変換処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【０１３７】
＜処理の詳細＞
≪基準色再現特性の推定処理≫
図１３は、基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例２）。図１３は、画像読取部３０１が基準印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５が基準色再現特性を推定するまでの処理である。実施例１と比較して、基準画像データに地色補正処理を行わない点が異なる。したがって、図１３のステップＳ４０１は、図７のステップＳ１０１の処理と同様であるため説明を省略する。また、図１３のステップＳ４０２〜Ｓ４０４は、それぞれ図７のステップＳ１０３〜ステップＳ１０５において「地色補正済み基準画像データ」を「基準画像データ」と読み替えると、それぞれの処理と同様のため説明を省略する。
【０１３８】
≪ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理≫
図１４は、ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例２）。図１４は、画像読取部３０１がユーザ印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５がユーザ色再現特性の逆特性を推定するまでの処理である。実施例１と比較して、ユーザ画像データに対して行う地色補正処理が異なる。したがって、図１４のステップＳ５０１及びステップＳ５０３〜ステップＳ５０５は、図１０のステップＳ２０１及びステップＳ２０３〜ステップＳ２０５の処理と同様であるため説明を省略する。
【０１３９】
地色補正部３０２は、ユーザ画像データに地色補正処理を行う（ステップＳ５０２）。すなわち、地色補正部３０２は、予め与えられた基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）を用いて、地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う。本実施例では、ユーザ画像データの地色（用紙色）が基準画像データの地色（用紙色）と一致するように、ユーザ画像データ全体に対して地色補正処理を行う。
【０１４０】
基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）は、RGB色空間、XYZ色空間、L*a*b*色空間などの所定の色空間における色値として与えられる。これらの値には、予め地色（用紙色）を測色計で測色した値や上記のステップＳ５０１においてユーザ印刷物を読み取ったものと同じスキャナでスキャンした値を用いることができる。また、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる場合、上記のステップＳ５０１で使用したスキャナとは異なるスキャナで読み取った値を用いてもよい。ユーザ画像データの地色（用紙色）が基準画像データの地色（用紙色）と一致するようにユーザ画像データ全体に対して地色補正を行う例としては、次のようなものが挙げられる。
【０１４１】
ａ)  ユーザ画像データの地色（用紙色）を基準画像データの地色（用紙色）へシフトする方法
基準画像データ及びユーザ画像データがL*a*b*色空間である場合を一例として説明する。ユーザ画像データの地色（用紙色）を基準画像データの地色（用紙色）にシフトする処理をユーザ画像データ全体に施すことで、ユーザ画像データの地色（用紙色）を基準画像データの地色（用紙色）と一致させる。この方法は以下の式で表される。
【０１４２】
【数１８】
2016015647.tif 000020
ここで、（Ltgt*, atgt*, btgt*）は地色補正前のユーザ画像データのL*a*b*値を、（LrefW*, arefW*, brefW*）は基準画像データの地色（用紙色）のL*a*b*値を、（LtgtW*, atgtW*, btgtW*）はユーザ画像データの地色（用紙色）のL*a*b*値を、（Ltgt'*, atgt'*, btgt'*）は地色補正後のユーザ画像データのL*a*b*値を表す。
【０１４３】
ｂ)  比率変換を用いる方法
基準画像データ及びユーザ画像データが２５６階調のRGB色空間である場合を一例として説明する。基準画像データの地色（用紙色）のRGB値をユーザ画像データの地色（用紙色）のRGB値でそれぞれ除した値を、ユーザ画像データのRGB値に乗ずることでユーザ画像データの地色（用紙色）を基準画像データの地色（用紙色）と一致させる。この方法は以下の式で表される。
【０１４４】
【数１９】
2016015647.tif 000021
ここで、（Rtgt, Gtgt, Btgt）は地色補正前のユーザ画像データのRGB値を、（RrefW, GrefW, BrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のRGB値を、（RtgtW, GtgtW, BtgtW）はユーザ画像データの地色（用紙色）のRGB値を、（Rtgt', Gtgt', Btgt'）は地色補正後のユーザ画像データのRGB値を表す。
上記について、基準画像データの地色（用紙色）がRrefW=210, GrefW=230, BrefW=220であり、ユーザ画像データの地色（用紙色）がRtgtW=230, GtgtW=220, BtgtW=210である場合のユーザ画像データの地色補正前のRGB値と地色補正後のRGB値とを図１５で示す。図１５（ａ）〜図１５（ｂ）が示すように、例えば（Rtgt, Gtgt, Btgt）=（230, 220, 210）は、（Rtgt', Gtgt', Btgt'）=（210, 230, 220）に変換される。
【０１４５】
次に、基準画像データ及びユーザ画像データがデバイス非依存のXYZ色空間である場合を一例として説明する。XYZ色空間上で基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値をユーザ画像データの地色（用紙色）のXYZ値でそれぞれ除した値を、ユーザ画像データのXYZ値に乗ずる方法がある。この方法は以下の式で表される。
【０１４６】
【数２０】
2016015647.tif 000022
ここで、（Xtgt, Ytgt, Ztgt）は地色補正前のユーザ画像データのXYZ値を、（XrefW, YrefW, ZrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（XtgtW, YtgtW, ZtgtW）はユーザ画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（Xtgt', Ytgt', Ztgt'）は地色補正後のユーザ画像データのXYZ値を表す。
【０１４７】
ｃ)  色知覚を用いる方法
異なる光源下での色の見えを一致させるいわゆる色知覚モデルを用いる。色知覚モデルの一例として、Von Kries変換を用いて、ユーザ画像データの地色（用紙色）が基準画像データの地色（用紙色）と一致するように地色補正する方法について以降説明する。
Von Kries変換は、光源W1下でのXYZ値を光源W2下でのXYZ値に変換するために、人間の色知覚空間PQR上でW2/W1の比率変換を施す方法である。人間の色知覚が光源の白色点に順応するというよりも、地色（用紙色）に順応すると解釈することで、Von Kries変換を用いてユーザ画像データの地色（用紙色）が基準画像データの地色（用紙色）と一致するように地色補正を行う。基準画像データ及びユーザ画像データが共にデバイス非依存のXYZ色空間である場合について一例として説明すると、Von Kries変換によれば次の関係が得られる。
【０１４８】
【数２１】
2016015647.tif 000023
ここで、（Xtgt, Ytgt, Ztgt）は地色補正前のユーザ画像データのXYZ値を、（XrefW, YrefW, ZrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（XtgtW, YtgtW, ZtgtW）はユーザ画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（Xtgt', Ytgt', Ztgt'）は地色補正後のユーザ画像データのXYZ値を表す。なお、上記ではVon Kries変換を用いて説明したが、この色知覚モデルに限定されるものではなく、Bradford変換やCIECAM97s、CIECAM02などを用いてもよい。
【０１４９】
（実施例３）
本実施例では、基準画像データの地色（用紙色）について、ユーザ画像データの地色（用紙色）と一致するように地色補正処理を行う。すなわち、実施例３では、実施例１及び２と地色補正処理が異なる。なお、本実施例におけるシステム構成、ハードウェア構成、及び機能構成は、実施例１と同様であるため説明を省略する。また、本実施例における処理の詳細において、色変換処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【０１５０】
＜処理の詳細＞
≪基準色再現特性の推定処理≫
図１６は、基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例３）。図１６は、画像読取部３０１が基準印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５が基準色再現特性を推定するまでの処理である。実施例１及び２と比較して、基準画像データに対して行う地色補正処理が異なる。したがって、図１６のステップＳ６０１及びステップＳ６０３〜ステップＳ６０５は、図７のステップＳ１０１及びステップＳ１０３〜ステップＳ１０５の処理と同様であるため説明を省略する。
【０１５１】
地色補正部３０２は、基準画像データに地色補正処理を行う（ステップＳ６０２）。すなわち、地色補正部３０２は、予め与えられた基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）を用いて、地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う。本実施例では、基準画像データの地色（用紙色）がユーザ画像データの地色（用紙色）と一致するように、基準画像データ全体に対して地色補正処理を行う。
【０１５２】
基準画像データ及びユーザ画像データの地色（用紙色）は、RGB色空間、XYZ色空間、L*a*b*色空間などの所定の色空間における色値として与えられる。これらの値には、予め地色（用紙色）を測色計で測色した値や上記のステップＳ６０１において基準印刷物を読み取ったものと同じスキャナでスキャンした値を用いることができる。また、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる場合、上記のステップＳ６０１で使用したスキャナとは異なるスキャナで読み取った値を用いてもよい。基準画像データの地色（用紙色）がユーザ画像データの地色（用紙色）と一致するように基準画像データ全体に対して地色補正を行う例としては、次のようなものが挙げられる。
【０１５３】
ａ)  基準画像データの地色（用紙色）をユーザ画像データの地色（用紙色）へシフトする方法
基準画像データ及びユーザ画像データがL*a*b*色空間である場合を一例として説明する。基準画像データの地色（用紙色）をユーザ画像データの地色（用紙色）にシフトする処理を基準画像データ全体に施すことで、基準画像データの地色（用紙色）をユーザ画像データの地色（用紙色）と一致させる。この方法は以下の式で表される。
【０１５４】
【数２２】
2016015647.tif 000024
ここで、（Lref*, aref*, bref*）は地色補正前の基準画像データのL*a*b*値を、（LtgtW*, atgtW*, btgtW*）はユーザ画像データの地色（用紙色）のL*a*b*値を、（LrefW*, arefW*, brefW*）は基準画像データの地色（用紙色）のL*a*b*値を、（Lref'*, aref'*, bref'*）は地色補正後の基準画像データのL*a*b*値を表す。
【０１５５】
ｂ)  比率変換を用いる方法
基準画像データ及びユーザ画像データが２５６階調のRGB色空間である場合を一例として説明する。ユーザ画像データの地色（用紙色）のRGB値を基準画像データの地色（用紙色）のRGB値でそれぞれ除した値を、基準画像データのRGB値に乗ずることで基準画像データの地色（用紙色）をユーザ画像データの地色（用紙色）と一致させる。この方法は以下の式で表される。
【０１５６】
【数２３】
2016015647.tif 000025
ここで、（Rref, Gref, Bref）は地色補正前の基準画像データのRGB値を、（RrefW, GrefW, BrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のRGB値を、（RtgtW, GtgtW, BtgtW）はユーザ画像データの地色（用紙色）のRGB値を、（Rref', Gref', Bref'）は地色補正後の基準画像データのRGB値を表す。
上記について、基準画像データの地色（用紙色）がRrefW=210, GrefW=230, BrefW=220であり、ユーザ画像データの地色（用紙色）がRtgtW=230, GtgtW=220, BtgtW=210である場合の基準画像データの地色補正前のRGB値と地色補正後のRGB値とを図１７で示す。図１７（ａ）〜図１７（ｂ）が示すように、例えば（Rref, Gref, Bref）=（210, 230, 220）は、（Rref', Gref', Bref'）=（230, 220, 210）に変換される。
【０１５７】
次に、基準画像データ及びユーザ画像データがデバイス非依存のXYZ色空間である場合を一例として説明する。XYZ色空間上でユーザ画像データの地色（用紙色）のXYZ値を基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値でそれぞれ除した値を、基準画像データのXYZ値に乗ずる方法がある。この方法は以下の式で表される。
【０１５８】
【数２４】
2016015647.tif 000026
ここで、（Xref, Yref, Zref）は地色補正前の基準画像データのXYZ値を、（XrefW, YrefW, ZrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（XtgtW, YtgtW, ZtgtW）はユーザ画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（Xref', Yref', Zref'）は地色補正後の基準画像データのXYZ値を表す。
【０１５９】
ｃ)  色知覚を用いる方法
異なる光源下での色の見えを一致させるいわゆる色知覚モデルを用いる。色知覚モデルの一例として、Von Kries変換を用いて、基準画像データの地色（用紙色）がユーザ画像データの地色（用紙色）と一致するように地色補正する方法について以降説明する。
Von Kries変換は、光源W1下でのXYZ値を光源W2下でのXYZ値に変換するために、人間の色知覚空間PQR上でW2/W1の比率変換を施す方法である。人間の色知覚が光源の白色点に順応するというよりも、地色（用紙色）に順応すると解釈することで、Von Kries変換を用いて基準画像データの地色（用紙色）がユーザ画像データの地色（用紙色）と一致するように地色補正を行う。基準画像データ及びユーザ画像データが共にデバイス非依存のXYZ色空間である場合について一例として説明すると、Von Kries変換によれば次の関係が得られる。
【０１６０】
【数２５】
2016015647.tif 000027
ここで、（Xref, Yref, Zref）は地色補正前の基準画像データのXYZ値を、（XrefW, YrefW, ZrefW）は基準画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（XtgtW, YtgtW, ZtgtW）はユーザ画像データの地色（用紙色）のXYZ値を、（Xref', Yref', Zref'）は地色補正後の基準画像データのXYZ値を表す。なお、上記ではVon Kries変換を用いて説明したが、この色知覚モデルに限定されるものではなく、Bradford変換やCIECAM97s、CIECAM02などを用いてもよい。
【０１６１】
≪ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理≫
図１８は、ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例３）。図１８は、画像読取部３０１がユーザ印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５がユーザ色再現特性の逆特性を推定するまでの処理である。実施例１及び２と比較して、ユーザ画像データに地色補正処理を行わない点が異なる。したがって、図１８のステップＳ７０１は、図１０のステップＳ２０１の処理と同様であるため説明を省略する。また、図１８のステップＳ７０２〜Ｓ７０４は、それぞれ図１０のステップＳ２０３〜ステップＳ２０５において「地色補正済みユーザ画像データ」を「ユーザ画像データ」と読み替えると、それぞれの処理と同様のため説明を省略する。
【０１６２】
（実施例４）
本実施例では、基準画像データ及びユーザ画像の地色（用紙色）が予め与えられていない場合（換言すれば、基準画像データ及びユーザ画像の地色（用紙色）が既知でない場合）に、地色（用紙色）を検出する。なお、本実施例におけるシステム構成及びハードウェア構成は、実施例１と同様であるため説明を省略する。また、処理の詳細において、色変換処理は実施例１と同様であるため説明を省略する。
【０１６３】
＜機能構成＞
図１９は、画像処理システム６００又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である（実施例４）。図１９に示す画像処理システム６００又はＭＦＰ７００は、実施例１で説明した機能構成に加えて、地色検出部３０７を有する。
【０１６４】
地色検出部３０７は、幾何学変換パラメータ推定部３０３により推定された幾何学変換パラメータを用いて、基準画像データ及びユーザ画像データから地色（用紙色）を検出する。
【０１６５】
＜処理の詳細＞
≪基準色再現特性の推定処理≫
図２０は、基準色再現特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例４）。図２０は、画像読取部３０１が基準印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５が基準色再現特性を推定するまでの処理である。実施例１と比較して、基準画像データの地色（用紙色）を検出する処理が追加されている点、及び原稿画像データと基準画像データの位置を合わせる処理を基準画像データの地色（用紙色）を検出する処理の前で行う点がが異なる。したがって、図２０のステップＳ８０１は、図７のステップＳ１０１の処理と同様であるため説明を省略する。また、図２０のステップＳ８０２は、図７のステップＳ１０３において「地色補正済み基準画像データ」を「基準画像データ」と読み替えると同様の処理であるため説明を省略する。さらに、図２０のステップＳ８０４〜ステップＳ８０６は、それぞれ図７のステップＳ１０２、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５と同様の処理であるため説明を省略する。
【０１６６】
地色検出部３０７は、基準画像データから地色（用紙色）を検出する（ステップＳ８０３）。すなわち、地色検出部３０７は、ステップＳ８０２で推定した幾何学変換パラメータを用いて、基準画像データの地色（用紙色）を決定する。基準画像データの地色（用紙色）を検出する方法の例としては、次のようなものが挙げられる。
【０１６７】
ａ)  余白の色値を用いる方法
基準印刷物における原稿画像データ領域の周囲にある余白領域の色値を、地色（用紙色）として検出する。ステップＳ８０２において原稿画像データと基準画像データの位置合わせが完了していることから、基準画像データにおける原稿画像データ領域よりも数画素外側の領域を余白領域と判定し、地色（用紙色）を決定する。地色（用紙色）に用いる例としては、
・余白領域の色値の平均値
・余白領域の色値の中央値
・余白領域の色値の最頻値
などが挙げられる。
なお、基準印刷物における原稿画像データ領域以外のすべてを余白領域と判定することは好ましくない。これは、基準印刷物を読み取り基準画像データを取得する際に、基準印刷物以外も含まれている場合があるためである。例えば、スキャナで基準印刷物を読み取る際に、基準印刷物よりも読み取り領域が大きい場合、いわゆるプラテンバック（原稿置台の裏当て部材のカバー面）も一緒に読み取ってしまう。このことから、余白領域は、原稿画像データ領域よりも数画素外側の領域のみとすることが好ましい。
【０１６８】
ｂ)  基準画像データにおける原稿画像データ領域内の色値を用いる方法
フチなし印刷などで基準印刷物の原稿画像データ領域の周囲に余白領域が無い場合、基準画像データにおける原稿画像データ領域内の色値を用いて地色（用紙色）を検出する。地色（用紙色）に用いる値の例としては、原稿画像データ領域内で最も明るい色値が挙げられる。
【０１６９】
以上のようにして、地色検出部３０７により基準画像データの地色（用紙色）が検出された後、ステップＳ８０４において地色補正部３０２は検出された基準画像データの地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う。この地色補正処理は、実施例１で説明したように基準画像データの地色（用紙色）が原稿画像データの白色点と一致するようにしてもよいし、実施例３で説明したように基準画像データの地色（用紙色）がユーザ画像データの地色（用紙色）と一致するようにしてもよい。
【０１７０】
≪ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理≫
図２１は、ユーザ色再現特性の逆特性の推定処理の一例のフローチャートである（実施例４）。図２１は、画像読取部３０１がユーザ印刷物を読み取り、色再現特性推定部３０５がユーザ色再現特性の逆特性を推定するまでの処理である。実施例１と比較して、ユーザ画像データの地色（用紙色）を検出する処理が追加されている点、及び原稿画像データとユーザ画像データの位置を合わせる処理をユーザ画像データの地色（用紙色）を検出する処理の前で行う点がが異なる。したがって、図２１のステップＳ９０１は、図１０のステップＳ２０１の処理と同様であるため説明を省略する。また、図２１のステップＳ９０２は、図１０のステップＳ２０３において「地色補正済みユーザ画像データ」を「ユーザ画像データ」と読み替えると同様の処理であるため説明を省略する。さらに、図２１のステップＳ９０４〜ステップＳ９０６は、それぞれ図１０のステップＳ２０２、ステップＳ２０４及びステップＳ２０５と同様の処理であるため説明を省略する。
【０１７１】
地色検出部３０７は、ユーザ画像データから地色（用紙色）を検出する（ステップＳ９０３）。すなわち、地色検出部３０７は、ステップＳ９０２で推定した幾何学変換パラメータを用いて、ユーザ画像データの地色（用紙色）を決定する。ユーザ画像データの地色（用紙色）検出する方法は、図２０のステップＳ８０３において「基準画像データ」を「ユーザ画像データ」、「基準印刷物」を「ユーザ印刷物」と読み替えることにより、同様の方法で検出することができる。
【０１７２】
以上のようにして、地色検出部３０７によりユーザ画像データの地色（用紙色）が検出された後、ステップＳ９０４において地色補正部３０２は検出されたユーザ画像データの地色（用紙色）に応じた地色補正処理を行う。この地色補正処理は、実施例１で説明したようにユーザ画像データの地色（用紙色）が原稿画像データの白色点と一致するようにしてもよいし、実施例２で説明したようにユーザ画像データの地色（用紙色）が基準画像データの地色（用紙色）と一致するようにしてもよい。
【０１７３】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１７４】
１００    コンピュータ
２００    ユーザプリンタ
３００    スキャナ
３０１    画像読み取り部
３０２    地色補正部
３０３    幾何学変換パラメータ推定部
３０４    画素値対応付け部
３０５    色再現特性推定部
３０６    色変換部
３０７    地色検出部
３００    スキャナ
４００    基準プリンタ
５００    ネットワーク
６００    画像処理システム
６０１    画像入力部
６０２    画像出力部
６０３    画像記憶部
６０４    画像解析部
６０５    パラメータ記憶部
６０６    画像処理部
７００    ＭＦＰ
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１７５】
【特許文献１】特開２０１３−３０９９６号公報
【図１】
2016015647.tif 000028
【図２】
2016015647.tif 000029
【図３】
2016015647.tif 000030
【図４】
2016015647.tif 000031
【図５】
2016015647.tif 000032
【図６】
2016015647.tif 000033
【図７】
2016015647.tif 000034
【図８】
2016015647.tif 000035
【図９】
2016015647.tif 000036
【図１０】
2016015647.tif 000037
【図１１】
2016015647.tif 000038
【図１２】
2016015647.tif 000039
【図１３】
2016015647.tif 000040
【図１４】
2016015647.tif 000041
【図１５】
2016015647.tif 000042
【図１６】
2016015647.tif 000043
【図１７】
2016015647.tif 000044
【図１８】
2016015647.tif 000045
【図１９】
2016015647.tif 000046
【図２０】
2016015647.tif 000047
【図２１】
2016015647.tif 000048