(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意の入力色信号を、色変換係数の演算でカラ−画像出力デバイスの制御信号に変換し、前記色変換係数を、カラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルにより決定する色変換係数決定装置であって、
少なくとも２種類のカラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルと、
標準色空間座標に応じて、重み付けを変更した前記色予測モデルでカラー画像出力デバイスの色を予測する色予測手段と、
この色予測手段の予測に基づき、前記色補正係数を決定する色補正係数決定手段とを備えたことを特徴とする色変換係数決定装置。
【請求項２】
前記重み付けの変更は、標準色空間におけるカラー画像出力デバイスの各色相毎の明度と最高彩度を基準に決定することを特徴とする請求項１に記載の色変換係数決定装置。
【請求項３】
任意の入力色信号を、色変換係数の演算でカラ−画像出力デバイスの制御信号に変換し、前記色変換係数を、カラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルにより決定する色変換係数決定装置であって、
少なくとも２種類のカラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルと、
カラー画像出力デバイスの色材座標に応じて、重み付けを変更した前記色予測モデルでカラー画像出力デバイスの色を予測する色予測手段と、
この色予測手段の予測に基づき、前記色補正係数を決定する色補正係数決定手段とを備えたことを特徴とする色変換係数決定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力信号をカラー出力装置の制御信号に変換する色変換装置で使われる色変換係数を決定する色変換係数決定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、カラー出力装置におけるデバイスインデペンデントなＬ* ａ* ｂ* 信号からカラー出力装置の制御信号であるＣＭＹＫ信号への変換は、マトリクス演算やルックアップ・テーブルの補間演算が用いられている。例えば、特開平５−２２５８６号公報では、色変換関数を導出するのに、最初に線形変換、線形変換、次に高次の項の関数補正を学習するアルゴリズムにより段階的に行い、各段階では、ある一種の変換関数のパラメータが学習され、第１段階で得られた変換関数のパラメータは、それ以降変化させず、第２段階で得られた変換関数のパラメータは、それより後の段では変化させない各工程を有する装置からなる色変換システムが開示されている。
また、特開平８−１０２８６５号公報では、入力色座標値をカラー画像出力装置の色材座標値に変換するルックアップ・テーブルの格子点データを決定する方法において、ルックアップ・テーブルの格子点データを、色変換を行う装置における入力色座標とこれに対応する色材座標値の実測値を学習したニューラルネットワークにより決定する色変換係数決定方法が開示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような高精度な色変換係数決定にニューラルネットワーク（誤差逆伝搬法）等を利用した技術では、カラー出力装置の制御信号ＣＭＹＫの各色の変化に対して、測色値の変化が少ない領域（例えば、高濃度部）があり、実際、色変換係数を求める逆変換を実施した場合に、値が一意に定まり難く、階調の連続性等に問題がある。
また、カラー出力装置の色再現範囲外（近傍）の色、つまり未学習領域における信頼性にも問題があった。
そこで、本発明の第１の目的は、全色空間において、カラーマッチングし、かつ、連続性に優れたカラ−出力デバイス間の色変換を実現する色変換係数を決定する色変換係数決定装置を提供することである。
【０００４】
本発明の第２の目的は、標準色空間におけるカラー出力デバイスの特性を詳細に把握することで、全色空間において、カラーマッチングし、かつ、連続性に優れたカラー出力デバイス間の色変換を実現する色変換係数を決定する色変換係数決定装置を提供することである。
本発明の第３の目的は、簡単な手法（短時間）で、全色空間において、カラーマッチングし、かつ、連続性に優れたカラー出力デバイス間の色変換を実現する色変換係数を決定する色変換係数決定装置を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の発明では、任意の入力色信号を、色変換係数の演算でカラ−画像出力デバイスの制御信号に変換し、前記色変換係数を、カラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルにより決定する色変換係数決定装置であって、少なくとも２種類のカラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルと、標準色空間座標に応じて、重み付けを変更した前記色予測モデルでカラー画像出力デバイスの色を予測する色予測手段と、この色予測手段の予測に基づき、前記色補正係数を決定する色補正係数決定手段とを備えたことにより、前記第１の目的を達成する。
【０００６】
請求項２記載の発明では、請求項１記載の発明において、前記重み付けの変更は、標準色空間におけるカラー画像出力デバイスの各色相毎の明度と最高彩度を基準に決定することにより、前記第２の目的を達成する。
【０００７】
請求項３記載の発明では、任意の入力色信号を、色変換係数の演算でカラ−画像出力デバイスの制御信号に変換し、前記色変換係数を、カラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルにより決定する色変換係数決定装置であって、少なくとも２種類のカラー画像出力デバイスの色材座標と測色値を学習した色予測モデルと、カラー画像出力デバイスの色材座標に応じて、重み付けを変更した前記色予測モデルでカラー画像出力デバイスの色を予測する色予測手段と、この色予測手段の予測に基づき、前記色補正係数を決定する色補正係数決定手段とを備えたことにより、前記第３の目的を達成する。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を図１ないし図５を参照して詳細に説明する。
まず、入力色信号をカラー出力装置の制御信号に変換する一例として、ルックアップ・テーブル（格子点出力値）による色変換装置を説明する。
図１に示すように、例えば、代表的な色空間であるＣＩＥＬＡＢ色空間を入力色空間とした場合、ＣＩＥＬＡＢ色空間を同種類の立体図形（ここでは立方体）に分割する。そして、入力の座標（Ｌ* ａ* ｂ* 値）おける格子点出力値Ｐを求めるには、前記入力の座標を含む立方体を選択し、該選択された立方体の８点の予め設定した格子点上の出力値と前記入力の前記立方体の中における位置（各格子点からの距離）に基づいて、線形補間を実施する。
【０００９】
ここで、４色プリンタの制御信号である場合、格子点出力値Ｐは、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ値にそれぞれ相当する。
この入力色空間（ＣＩＥＬＡＢ）内全ての格子点上の出力値（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）を決定する格子点出力値（色変換係数）決定装置の一例のブロック構成図を図２に示してある。
図２において、２０１は、決定した格子点上の出力値（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）を記憶した格子点出力値記憶部、２０２、２０３は、色変換を実施する入力色空間を複数に分割した際の格子点アドレス（２０２：ＲＧＢ、２０３：Ｌ* ａ* ｂ* ）を発生させる格子点アドレス設定部、２０４は、格子点アドレスに対応する出力色の目標値（Ｌ* ａ* ｂ* ）とＬ* ａ* ｂ* 入力に対する墨量Ｋを決定するターゲットデータ作成部である。
【００１０】
２０５は、格子点アドレスに応じて、適当なＣＭＹ信号を発生させるＣＭＹ信号発生部で、２０６は、ＣＭＹ信号発生部２０５からのＣＭＹ入力とターゲットデータ作成部２０４からのＫ入力に対するカラー出力装置の出力色（Ｌ* ａ* ｂ* ）を予測する色予測部であり、２０７の重み付け係数決定部から格子点アドレス（Ｌ* ａ* ｂ* ）に応じた係数を参照して、格子点アドレスを発生する。
２０８は、ターゲットデータ作成部２０４で決定したターゲット色（Ｌ* ａ* ｂ* ）と色予測部２０６で予測した色（Ｌ* ａ* ｂ* ）との差を算出する色差演算部で、２０９は、色差演算部２０８で算出される（Ｌ* ａ* ｂ* Ｋに対する）色差が最小となるＣＭＹの組み合わせを格子点アドレス毎に抽出する格子点出力値決定部である。
【００１１】
次に、この装置の動作について説明すると、格子点アドレス設定部２０２、２０３からのＲＧＢあるいはＬ* ａ* ｂ* 信号を受けたターゲットデータ作成部２０４は、（ＲＧＢ入力の場合は、Ｌ* ａ* ｂ* へ変換後）墨量Ｋの明度レンジに合わせて、例えば、下式の様な線形変換でレンジ調整を実施する。
【００１２】
【数１】
Ｌ* ＝Ｌ* ×（Ｌｗｈｉｔｅ−Ｌｂｌａｃｋ）÷１００＋Ｌｂｌａｃｋ
ただし、Ｌｗｈｉｔｅ：出力装置の最大明度（ｗｈｉｔｅ  ｐｏｉｎｔ）
Ｌｂｌａｃｋ：出力装置の最小明度（ｂｌａｃｋ  ｐｏｉｎｔ）
【００１３】
さらに、ターゲットデータ作成部２０４では、Ｌ* ａ* ｂ* 値に対する予め定めておいた墨量Ｋを設定する。墨量Ｋの設定法については、様々な方法が提案されているが、一般的には最大墨量（色再現範囲を狭めない墨量）を超えない範囲で設定するが、最終的にはカラー出力装置の特性に応じて適切な墨量Ｋを決定する。
【００１４】
ターゲットデータ作成部２０４で作成した格子点アドレスに対するＬ* ａ* ｂ* （Ｋ）値を再現するカラー出力装置のＣＭＹの組み合わせを探すため、色予測部２０６において、カラー出力装置の特性（ＣＭＹ→Ｌ* ａ* ｂ* ）を予想する。その際、ＣＭＹ信号発生部２０５では、解を早く見つけるため、格子点アドレスに応じたＣＭＹ信号を順次発生させる。
【００１５】
色予測部２０６は、図３に示すように、階層型ニューラルネットによる色予測部３０１と、色相分割型線形モデルによる色予測部３０２からなり、階層型ニューラルネットによる色予測部３０１では、階層型ニューラルネットを用いた誤差逆伝搬法により、ＣＭＹＫ単色の白色点からＬ* ａ* ｂ* 距離と混色の測色値（Ｌ* ａ* ｂ* ）の関係を学習しており、色相分割型線形モデルによる色予測部３０２では、ＣＩＥＬＡＢ色空間における同色相毎に、最小二乗誤差法により、ＣＭＹＫ単色の白色点からＬ* ａ* ｂ* 距離と混色の測色値（Ｌ* ａ* ｂ* ）の関係を学習している。
【００１６】
重み付け係数決定部２０７は、格子点アドレス（Ｌ* ａ* ｂ* 値）に応じた重み付け係数を色予測部２０６に送り、色予測部２０６では、重み付け係数に従って、階層型ニューラルネットによる色予測値と色相分割型線形モデルによる色予測値とから、最終的な色予測値（Ｌ* ａ* ｂ* ）を計算する。ここで、重み付け係数決定部２０７で決定する重み付け係数は、入力色空間（ＣＩＥＬＡＢ）において、例えば、カラー出力デバイスの色材座標値の変化量に対する測色値の変化量を参考にしたテーブル変換等で、連続的に変換するように演算する。なお、この図３に示した色予測部２０６の構成は、一例であり、これに限定されるものではない。
【００１７】
色演算部２０８では、色予測部２０６で予測した色（Ｌ* ａ* ｂ* ）との差を算出し、格子点出力値決定部２０９において、Ｌ* ａ* ｂ* （Ｋ）に対する色差が最小となる（ＣＭＹ信号発生部２０５で順次発生させた）ＣＭＹの組み合わせを格子点アドレス毎に抽出し、格子点出力値記憶部２０１に記憶させる。
【００１８】
次に、第２の実施の形態を説明する。
図４は第２の実施の形態に係る装置のブロック構成図である。この図４において、４１０は、入力色空間（ＣＩＥＬＡＢ）におけるカラー出力デバイスの各色相、明度毎の最高彩度（色再現範囲）を記憶したデバイス特性記憶部である。
重み付け係数決定部４０７は、格子点アドレス（Ｌ* ａ* ｂ* 値）の色相、彩度を算出し、デバイス特性記憶部にあるカラー出力デバイスの同色相、同明度における最高彩度（色再現範囲）を基準にして、重み付け係数を演算し、この重み付け係数に従って、階層型ニューラルネットによる色予測部３０１の色予測値と色相分割型線形モデルによる色予測部３０２の色予測値とから、最終的な色予測値（Ｌ* ａ* ｂ* ）を計算する（図３参照）。
【００１９】
ここでは、基本的にカラー出力デバイスの最高彩度近傍に近づくに従い、色相分割型線形モデルによる色予測部３０２の色予測値の比重を上げ（色相、明度に応じてカーブは異なる）、カラー出力デバイスの最高彩度より外側の格子点アドレス（Ｌ* ａ* ｂ* 値）については、階層型ニューラルネットによる色予測部３０１の色予測値を用いないように連続的に変化するように演算する。
格子点アドレス（Ｌ* ａ* ｂ* 値）に応じた重み付け係数を色予測部２０６に送り、色予測部２０６では、重み付け係数に従って、階層型ニューラルネットによる色予測値と色相分割型線形モデルによる色予測値とから、最終的な色予測値（Ｌ* ａ* ｂ* ）を計算する。ここで、重み付け係数決定部２０７で決定する重み付け係数は、入力色空間（ＣＩＥＬＡＢ）において、例えば、カラー画像デバイスの色材座標値の変化量に対する測色値の変化量等を参考にして、連続的に変化するように演算する。
【００２０】
この後の処理は第１の実施の形態と同様で、色差演算部４０８において、色予測部４０６で予測した色（Ｌ* ａ* ｂ* ）との差を算出し、格子点出力値決定部４０９で、Ｌ* ａ* ｂ* （Ｋ）に対する色差が最小となる（ＣＭＹ信号発生部４０５で順次発生させた）ＣＭＹの組み合わせを格子点アドレス毎に抽出し、格子点出力値記憶部４０１に記憶させる。
【００２１】
次に、第３の実施の形態を説明する。図５は、第３の実施の形態に係る装置のブロック構成図である。
格子点アドレス設定部５０２、５０３からのＲＧＢあるいはＬ* ａ* ｂ* 信号を受けたターゲットデータ作成部５０４は、（ＲＧＢ入力の場合は、Ｌ* ａ* ｂ* へ変換後）墨量Ｋの明度レンジに合わせて、前記の式のような線形変換でレンジ調整を実施する。
さらに、ターゲットデータ作成部では、Ｌ* ａ* ｂ* 値に対する予め定めておいた墨量Ｋを設定する。
【００２２】
ターゲットデータ作成部５０４で設定した格子点アドレスに対するＬ* ａ* ｂ* （Ｋ）値を再現するカラー出力装置のＣＭＹの組み合わせを探すため、色予測部５０６において、カラー出力装置の特性（ＣＭＹＫ→Ｌ* ａ* ｂ* ）を予想する。その際、ＣＭＹ信号発生部５０５では、解を早く見つけるため、格子点アドレスに応じたＣＭＹ信号を順次発生させる。
色予測部５０６は、図３に示すように、階層型ニューラルネットによる色予測部３０１と、色相分割型線形モデルによる色予測部３０２からなり、階層型ニューラルネットによる色予測部３０１では、階層型ニューラルネットを用いた誤差逆伝搬方法により、ＣＭＹＫ単色の白色点からＬ* ａ* ｂ* 距離と混色の測色値（Ｌ* ａ* ｂ* ）の関係を学習しており、色相分割型線形モデルによる色予測部３０２では、ＣＩＥＬＡＢ色空間における同色相毎に、最小二乗誤差法により、ＣＭＹＫ単色の白色点からＬ* ａ* ｂ* 距離と混色の測色値（Ｌ* ａ* ｂ* ）の関係を学習している。
【００２３】
重み付け係数決定部５０７は、ＣＭＹ信号発生部５０５とターゲットデータ作成部５０４から送られるカラー出力デバイスの色材座標（ＣＭＹＫ）に応じた重み付け係数を色予測部５０６に送り、色予測部５０６では、重み付け係数に従って、階層型ニューラルネットによる色予測値と色相分割型線形モデルによる色予測値とから、最終的な色予測値（Ｌ* ａ* ｂ* ）を計算する。ここで、重み付け係数決定部５０７で決定する重み付け係数は、例えば、カラー画像デバイスの色材座標値（ＣＭＹＫ）の合計値（総量）等を参照して、連続的に変化するように演算する。
色差演算部５０８では、色予測部５０６で予測した色（Ｌ* ａ* ｂ* ）との差を算出し、格子点出力値決定部５０９において、Ｌ* ａ* ｂ* （Ｋ）に対する色差が最小となる（ＣＭＹ信号発生部５０５で順次発生させた）ＣＭＹの組み合わせを格子点アドレス毎に抽出し、格子点出力値記憶部５０１に記憶させる。
【００２４】
【発明の効果】
請求項１記載の発明では、カラー出力デバイスの色材座標値の変化量に対する測色値の変化量が少ない領域を含む全色空間において、カラーマッチングし、且つ、連続性に優れたカラー出力デバイス間の色変換を実現する色変換係数を決定することができる。
【００２５】
請求項２記載の発明では、標準色空間におけるカラー出力デバイスの特性を詳細に把握し、非学習領域のような精度の劣る領域（色再現領域外）を含む全色空間において、カラーマッチングし、且つ、連続性に優れたカラー出力デバイス間の色変換を実現する色変換係数を決定することができる。
【００２６】
請求項３記載の発明では、簡単な手法（短時間）で、カラー出力デバイスの色材座標値の変化量に対する測色値の変化量が少ない領域を含む全色空間において、カラーマッチングし、且つ、連続性に優れたカラー出力デバイス間の色変換を実現する色変換係数を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の処理を説明する図である
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る色変換係数決定装置のブロック構成図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態を説明する図である。
【図４】本発明の第２の実施の形態に係る色変換係数決定装置のブロック構成図である。
【図５】本発明の第３の実施の形態に係る色変換係数決定装置のブロック構成図である。
【符号の説明】
２０１  格子点出力値記憶部
２０２、２０３  格子点アドレス設定部
２０４ターゲットデータ作成部
２０５  ＣＭＹ信号発生部
２０６  色予測部
２０７  重み付け係数決定部
２０８  色差演算部
２０９  格子点出力値決定部
３０２  色予測部
４０７  重み付け係数決定部
４１０  デバイス特性記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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