"それぞれ異なる中心色信号が設定され与えられた色信号の前記中心色信号からの距離に応じた加重値を算出する複数の演算手段と、それぞれの前記演算手段により算出された加重値をもとに出力色信号を合成する合成手段を有することを特徴とする色処理装置。前記演算手段は、前記加重値とともに、変換係数に従って与えられた色信号を中間色信号に変換し、前記合成手段は、それぞれの前記演算手段から得られた中間色信号に対して前記加重値を用いた加重平均を求めることにより出力色信号の合成を行うことを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。前記変換係数は、第1色信号と該第1色信号を出力装置に与えて出力された色を測色した第2色信号との対である複数の実色信号対に従い、前記第1色信号をそれぞれの前記演算手段に与えた場合に前記合成手段から得られる出力色信号が前記第2色信号となるように算出されたものであることを特徴とする請求項2に記載の色処理装置。前記合成手段は、第1色信号と該第1色信号を出力装置に与えて出力された色を測色した第2色信号との対である複数の実色信号対に従い、前記第1色信号をそれぞれの前記演算手段に与えた場合に得られる複数の前記加重値から前記第2色信号が算出される変換係数を用いて前記出力色信号を合成することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。前記中心色信号および前記加重値を求める関数の形状は、前記実色信号対に従って設定されたものであることを特徴とする請求項3または請求項4に記載の色処理装置。さらに、前記中心色信号と前記中心色信号を前記出力装置に与えて出力された色を測色した測色色信号との対を用いて前記変換係数を調整する調整手段を有することを特徴とする請求項3または請求項4に記載の色処理装置。さらに、前記演算手段を削減する削減手段と、前記演算手段が削減された構成に色信号を与えて得た出力色信号と前記色信号を前記出力装置に与えて出力された色を測色した測色色信号とから変換精度を算出する精度算出手段と、前記精度算出手段で算出した前記変換精度に基づいて前記削減手段で削減した演算手段を削減してよいか否かを判定する削減判定手段を有することを特徴とする請求項3または請求項4に記載の色処理装置。コンピュータに、請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の色処理装置の機能を実行させるものであることを特徴とする色処理プログラム。本発明は、従来の色空間中の色領域ごとの物理モデルに比べて精度よく色変換を行うことができる色処理装置および色処理プログラムを提供することを目的とするものである。本願請求項1に記載の発明は、それぞれ異なる中心色信号が設定され与えられた色信号の前記中心色信号からの距離に応じた加重値を算出する複数の演算手段と、それぞれの前記演算手段により算出された加重値をもとに出力色信号を合成する合成手段を有することを特徴とする色処理装置である。本願請求項2に記載の発明は、本願請求項1に記載の発明における前記演算手段が、前記加重値とともに、変換係数に従って与えられた色信号を中間色信号に変換し、前記合成手段は、それぞれの前記演算手段から得られた中間色信号に対して前記加重値を用いた加重平均を求めることにより出力色信号の合成を行うことを特徴とする色処理装置である。本願請求項3に記載の発明は、本願請求項2に記載の発明における前記変換係数が、第1色信号と該第1色信号を出力装置に与えて出力された色を測色した第2色信号との対である複数の実色信号対に従い、前記第1色信号をそれぞれの前記演算手段に与えた場合に前記合成手段から得られる出力色信号が前記第2色信号となるように算出されたものであることを特徴とする色処理装置である。本願請求項4に記載の発明は、本願請求項1に記載の発明における前記合成手段が、第1色信号と該第1色信号を出力装置に与えて出力された色を測色した第2色信号との対である複数の実色信号対に従い、前記第1色信号をそれぞれの前記演算手段に与えた場合に得られる複数の前記加重値から前記第2色信号が算出される変換係数を用いて前記出力色信号を合成することを特徴とする色処理装置である。本願請求項5に記載の発明は、本願請求項3または請求項4に記載の発明における前記中心色信号および前記加重値を求める関数の形状が、前記実色信号対に従って設定されたものであることを特徴とする色処理装置。本願請求項6に記載の発明は、本願請求項3または請求項4に記載の発明の構成に、さらに、前記中心色信号と前記中心色信号を前記出力装置に与えて出力された色を測色した測色色信号との対を用いて前記変換係数を調整する調整手段を有することを特徴とする色処理装置である。本願請求項7に記載の発明は、本願請求項3または請求項4に記載の発明の構成に、さらに、前記演算手段を削減する削減手段と、前記演算手段が削減された構成に色信号を与えて得た出力色信号と前記色信号を前記出力装置に与えて出力された色を測色した測色色信号とから変換精度を算出する精度算出手段と、前記精度算出手段で算出した前記変換精度に基づいて前記削減手段で削減した演算手段を削減してよいか否かを判定する削減判定手段を有することを特徴とする色処理装置である。本願請求項8に記載の発明は、コンピュータに、請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の色処理装置の機能を実行させるものであることを特徴とする色処理プログラムである。請求項1に記載の発明によれば、従来の色空間中の色領域ごとの物理モデルに比べて精度よく色変換を行うことができる。請求項2に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、さらに精度よく色変換を行うことができる。請求項3に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、さらに精度よく出力装置の色変換統制を示す色変換モデルを構築することができる。請求項4に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて、色空間中の色領域ごとのモデルでありながら精度よく出力装置の色変換特性を示す色変換モデルを構築することができる。請求項5に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて精度よく出力装置の色変換特性を示す色変換モデルを構築することができる。請求項6に記載の発明によれば、出力装置が変動した場合でも対応する色変換モデルを簡単に構成することができる。請求項7に記載の発明によれば、本構成を有しない場合に比べて構成を小さくすることができる。本願請求項8に記載の発明によれば、請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の発明の効果を得ることができる。図1は、本発明の第1の実施の形態を示す構成図である。図中、11は演算部、12は合成部である。この例では、処理の対象となる色信号である処理対象色信号がCMYK,合成部12から出力される色信号である出力色信号がLabとして図示している。もちろん、処理対象色信号および出力色信号はこの例に限られるものではなく、例えば処理対象色信号がCMYやCMYKOG、CMYKRGB、RGB,あるいはLabやLuv、XYZ、YCrCbなどでもよく、また、出力色信号についてもLuv、XYZ、YCrCbなどや、CMY、CMYK,RGBなど、種々の色信号であってよい。複数の演算部11には、それぞれ異なる中心色信号が設定されている。各演算部11では、与えられた処理対象色信号の中心色信号からの距離に応じた加重値を算出する。例えば処理対象色信号がCMYKであれば、そのCMYKに対してそれぞれの演算部11が、それぞれ設定されている中心色信号からの距離に応じた加重値をそれぞれ算出する。加重値は、ここでは中心色信号に近いほど大きな値であるものとする。この場合、各演算部11に設定されている中心色信号が与えられた色信号に近いほど大きな加重値を出力し、中心色信号が与えられた色信号から遠いほど小さな加重値が出力される。合成部12は、それぞれの演算部11により算出された加重値をもとに、変換係数に従って出力色信号を合成する。図2は、本発明の第1の実施の形態における合成部の一例を示す構成図である。図中、21は加重値正規化部、22は出力色信号変換部である。加重値正規化部21は、各演算部11から出力された加重値を、総和で正規化する。処理対象の色信号がどの演算部11の中心色信号からも離れている場合には加重値はいずれも小さな値となるが、そのような場合でも加重値を正規化しておけば正常に出力色信号が合成され、外挿機能を有することになる。もちろん、正規化せずに加重値を用いてもよい。出力色信号変換部22は、正規化した加重値から出力色信号への線形変換を行う。線形変換のための変換係数は、正規化した加重値の個数×出力色信号の次元数の大きさの行列である。あるいは、さらに定数項を持ち、正規化した加重値の個数1×出力色信号の次元数の大きさの行列であってもよい。変換係数は、予め決められた値を与え、あるいはいくつかの中から選択してもよいし、実際の色信号を学習させることで統計的に得てもよい。例えば出力装置の入出力特性を色変換モデルとして求める場合には、まず、第1色信号を出力装置に与え、出力された色を測色して第2色信号を得て、第1色信号と第2色信号との対である実色信号対を、異なる第1色信号について複数得る。そして、いずれの第1色信号を処理対象色信号として与えた場合でも、出力色信号として第1色信号に対応する第2色信号が得られるように変換係数を算出すればよい。図3は、本発明の第1の実施の形態における合成部で用いる変換係数の算出方法の一例の説明図である。例えば、学習により変換係数を得る場合は、図3に示すRBFRadialBasisFunctionニューラルネットワークの構造で変換係数を獲得するとよい。この例におけるRBFニューラルネットワークでは、中間層ニューロンは、各々のガウス関数に設定された中心色信号の値が与えられた場合に最大の値を出力し、与えられた値が中心色信号から離れるほど小さな値を出力する。入力層のニューロンをx=x1,x2,...,xmTとする。入力層と中間層の間の結合係数がない代わりに、中間層のj番目のニューロンは、μj=μj1,μj2,...,μjmTを中心とした分散σjのガウス関数で発火する。よって、与えられたxに対する中間層ニューロンの出力Gjxは、以下のようになる。中間層と出力層の結合係数をwijとすると、出力層ニューロンの出力値y=y1,y2,...,ynTの要素yii=1,2,...,nは、となり、数2がRBFニューラルネットワークによる出力装置の入出力特性を表す色変換モデルとなる。なお、Gxは正規化しておくものとする。このようなRBFニューラルネットワークを用い、例えば上述の実色信号対を用いて学習させる。学習はバックプロパゲーション学習則で用いられている最急降下法で行えばよい。教師信号をζi第2色信号、学習定数をηとすると、となり、wij→wijΔwijの更新で学習される。十分に収束したwijを用いることにより色変換モデルが得られる。例えば出力装置に与える色信号がCMYK、出力装置から出力された色の測色信号がLabの場合には、x=C,M,Y,KT、y=L,a,bTであり、L,a,bの各成分について数2のwijを、数3により十分に収束させ、求めればよい。なお、このような学習により変換係数を求める構成を図1に示した構成に追加してもよい。このようにして求めたwijを変換係数として用いる。図1に示した構成では、色信号を各演算部11に与えると、各演算部11において加重値としてGjxが演算されて出力される。この加重値Gjxは合成部12の加重値正規化部21で正規化された後、正規化されたGjxが変換係数wijに従って変換され、各加重値から出力色信号が合成される。これまでの統計モデルは、出力装置に与えた色値とその出力装置から出力された色の測色値との関係がブラックボックスの状態であり、写像はInとOutを結びつける非線形な計算式の係数を獲得するという定義であった。一方、物理モデルは、網点の重ね合わせの原理から計算式と係数を獲得しているため、紙面での反射率や濃度を含み、ハード面からの課題が反映されることが利点である。統計モデルの精度の良さと、物理モデルのハード面の双方を満たすことは、これまで実現困難であった。物理モデルの構成で統計的に変換係数が獲得される手法の実施により、統計モデルの精度の良さを有しつつ、学習後には物理モデルとして使用する構成が得られる。図4は、本発明の第1の実施の形態における動作の概要の説明図である。図4AではCMYKとLabの関係を、また図4BではCMYKと加重値との関係をそれぞれ示している。各演算部11に設定されている中心色信号はそれぞれ異なっており、加重値を算出するための加重関数Gは中心色信号からの距離に応じた関数として設定していることから、図4Bに示す山形の関数がそれぞれの中心色信号を中心とする色領域に設けられることになる。従って、与えられた色信号によって、それぞれの演算部11から出力される加重値が異なり、与えられた色信号に最も近い中心色信号を有する演算部11から最大の加重値が出力されることになる。また、上述の実色信号対によって、第1色信号を与えた場合のそれぞれの演算部11から出力された加重値のパターンに対する教師信号第2色信号を学習し、その変換を行う変換係数が得られている。この変換係数を用いることにより、与えた色信号CMYKに対する各演算部11の出力である加重値から、出力色信号Labが得られることになる。従って、図4Aに示すように、与えた色信号CMYKに対する出力色信号Labが得られる。なお、図4Aでは、学習の際に用いた実色信号対のいくつかを丸印により示している。これらの実色信号対を近似する関数として、色変換モデルが得られたことになる。図5は、本発明の第2の実施の形態を示す構成図である。この例でも、処理の対象となる色信号である処理対象色信号がCMYK,合成部12から出力される色信号である出力色信号がLabとして図示している。第1の実施の形態でも説明したが、処理対象色信号および出力色信号はこの例に限られるものではなく、種々の色信号であってよい。この第2の実施の形態における演算部11は、第1の実施の形態で説明した加重値を算出するとともに、変換係数に従って与えられた色信号を中間色信号に変換する。変換係数は、図5に示す例ではCMYKからLabへの変換であるので、4×3次元の行列である。あるいは、定数項を設けた5×3次元の行列でもよい。この第2の実施の形態における合成部12は、それぞれの演算部11から得られた加重値と中間色信号を受け取り、中間色信号に対して加重値を用いた加重平均を求めることにより出力色信号の合成を行う。図6は、本発明の第2の実施の形態における合成部の一例を示す構成図である。加重値正規化部21については第1の実施の形態で説明したので、ここでの説明は省略する。出力色信号変換部22は、各演算部11が出力した中間色信号に、各演算部11が出力し加重値正規化部21で正規化した加重値を乗算して出力色信号を算出する。加重値を正規化することにより中間色信号の加重平均を算出している。各演算部11で変換係数による色変換を行っているので、中心色信号を中心とする色領域での色変換の精度が第1の実施の形態の場合に比べて向上し、全体の色変換精度も向上する。また、加重値を正規化しておけば、処理対象の色信号がどの演算部11の中心色信号からも離れていて加重値が小さな値となっていても、正常に出力色信号が合成され、外挿機能を有することになる。もちろん、加重値を正規化せずに用いてもよい。演算部11で用いる変換係数は、予め決められた値を与え、あるいはいくつかの中から選択してもよいし、実際の色信号を学習させることで統計的に得てもよい。例えば出力装置の入出力特性を色変換モデルとして求める場合には、まず、第1色信号を出力装置に与え、出力された色を測色して第2色信号を得て、第1色信号と第2色信号との対である実色信号対を、異なる第1色信号について複数得る。そして、いずれの第1色信号を処理対象色信号として与えた場合でも、出力色信号として第1色信号に対応する第2色信号が得られるように、それぞれの演算部11における変換係数を算出すればよい。図7は、本発明の第2の実施の形態における合成部で用いる変換係数の算出方法の一例の説明図である。例えば、学習により変換係数を得る場合は、図7に示す正規化ガウスネットワークの構成で変換係数を獲得するとよい。正規化ガウスネットワークでは、本発明の第2の実施の形態において演算部11が行う変換係数を用いた色変換をエキスパートモデルと呼ぶ。与える色信号をx=x1,x2,...,xmTとし、i番目のエキスパートモデルをfix、正規化ガウスネットワークの出力をy=y1,y2,...,ynTとする。各エキスパートモデルはyi=fixを出力し、ゲーティング関数によって重み付けされ、合成されて正規化ガウスネットワークの最終出力yとなる。正規化ガウスネットワークのゲーティング関数は、以下に示すP個の全エキスパートモデルに対するガウス関数Gixの出力を総和として、0以上1以下に正規化されたガウス関数Nixを用いる。一般の正規化ガウスネットワークにおけるガウス関数としては多変量正規分布を用いるが、出力装置の入出力特性を示す色変換モデルとして使用する場合には、与えられる色信号x=x1,x2,...,xmT例えばx=C,M,Y,KTの各要素である色材色の組み合わせには相関を持たせなくてよいので、共分散行列を扱う必要はない。この例では、i番目のエキスパートモデルに色信号xが与えられる場合、平均値μiからの距離に対して分散σiでばらつくyiの分布と考え、以下のガウス関数Giを用いることにした。正規化ガウスネットワークでは、エキスパートモデルfixは線形変換であり、i番目のエキスパートモデルの変換行列をWiとして、以下の式で表される。定数項がある変換のため、Wiはn×m1次元の行列である。正規化したガウス関数とエキスパートモデルの線形変換係数を用いることで、外挿能力や汎化能力が高まる。正規化ガウス関数Niによるゲーティング関数を用いることにより、正規化ガウスネットワークの出力値は以下の式により算出される。この式が正規化ガウスネットワークによる出力装置の入出力特性を表す色変換モデルとなる。このような正規化ガウスネットワークを用い、例えば上述の実色信号対を用いて学習させる。学習はバックプロパゲーション学習則で用いられている最急降下法で行えばよい。各エキスパートモデルの変換係数は、教師信号をζ=ζ1,ζ2,...,ζn第2色信号、学習定数をηとすると、以下の式で更新される。十分に収束したwijを用いることにより色変換モデルが得られる。例えば出力装置に与える色信号がCMYK、出力装置から出力された色の測色信号がLabの場合には、x=C,M,Y,KT、y=L,a,bTであり、第1色信号xを各演算部11に与え、色変換された中間色信号fixに、ゲーティング関数Gixを正規化したNixを乗算して得た色信号yが、第1色信号xに対応する第2色信号ζ=L,a,bT教師信号となるように、Wiを十分に収束させる。なお、このような学習により変換係数を求める構成を図5に示した構成に追加してもよい。このようにして求めたWijをそれぞれの演算部11における変換係数として用いる。図5に示した構成では、色信号xを各演算部11に与えると、各演算部11において加重値Gjxと、変換係数Wijを用いた中間色信号fixが演算されて出力される。この加重値Gjxは合成部12の加重値正規化部21で正規化されて正規化された加重値Njxが算出された後、正規化された加重値Njxを中間色信号fixに乗算し、加算することにより出力色信号yが合成される。なお、加重値を正規化していることから、中間色信号の加重平均が計算されることになる。図8は、本発明の第2の実施の形態における動作の概要の説明図である。図8AではCMYKとLabの関係を、また図8BではCMYKと加重値との関係をそれぞれ示している。図8Bに示した加重値については、第1の実施の形態における図4Bで説明したので、ここでは説明を省略する。また、それぞれの演算部11における変換係数を用いた色変換は図8Aにおいて破線で示している。学習の際には、この破線で示したそれぞれの演算部11における色変換の関数が次第に修正され、収束させてゆくことになる。十分に収束させた変換係数を用い、それぞれの演算部11において与えられた色信号から中間色信号を算出するが、算出される中間色信号は、それぞれの演算部11における変換係数を用いることから、図8Aに破線で示す関数に従って変換されることになる。これらの中間色信号は、それぞれの演算部11で算出される加重値に従って加重平均が計算され、出力色信号が合成されることになる。その結果として、図8Aに実線で示す変換関数が得られることになる。これは、各演算部11における変換係数を用いた関数を加重値によりつなぎ合わせた関数となる。これにより、出力装置の入出力特性を近似する色変換モデルが得られたことになる。なお、図8Aでは、学習の際に用いた実色信号対のいくつかを丸印により示しており、出力装置の入出力特性を近似する色変換モデルが得られていることがわかる。図9は、変換係数を学習する処理の一例を示す流れ図である。上述の第1および第2の実施の形態において変換係数を学習させる際の処理は、例えば図9に示した手順により行えばよい。予め実色信号対と変換係数の初期値を用意しておく。そしてS31において、実色信号対の第1色信号を変換係数の初期値に従って出力色信号を得て、出力色信号と実色信号対の第2色信号との誤差を算出する。この誤差は、第2色信号と出力色信号との色差を求めるほか、例えば第1の実施の形態であれば数3により、第2の実施の形態であれば数8により、それぞれ算出された変換係数の誤差ΔwijまたはΔWijを用いてもよい。S32において、S31で算出された誤差が予め決められた範囲内に収束したか否かを判定する。収束していれば、その時点での変換係数を学習結果とする。収束していないと判定された場合には、S33において、変換係数を更新する。変換係数の更新は、例えば最急降下法などを用いればよく、第1の実施の形態であればwijΔwijにより、第2の実施の形態であればWijΔWijにより、それぞれ行えばよい。変換係数を更新したらS31へ戻り、以後は更新された変換係数を用いて実色信号対の第1色信号から出力色信号を算出し、第2色信号との誤差を算出する。そしてS32で収束したか否かを判定し、収束していなければ変換係数を更新するという処理を繰り返す。収束した場合の変換係数を取得すればよい。図10は、変換係数を学習する処理の別の例を示す流れ図である。上述の例では、変換係数について求める例を示したが、例えば中心色信号や加重関数の形状などについても学習によって決定してもよい。例えばノイゲバウアモデルなどの物理モデルでは、例えばセルラー型などで分割された色範囲は固定であり、網点の確率演算として計算方法が決まっている。そのため、第1および第2の実施の形態で説明した中心色信号や加重値を算出する際に用いる加重関数の形状を変更することはない。しかし、上述の第1および第2の実施の形態では、中心色信号や加重関数の形状についても、学習により決定するように構成してもよい。この場合には、予め実色信号対と変換係数の初期値とともに、中心色信号の初期値、加重関数の形状を表す係数の初期値を用意しておく。加重関数の形状を表す係数としては、例えば、加重関数の広がりを制御する係数を用いるとよい。ここではこの係数を加重幅と呼ぶことにし、この加重幅を求めることとして加重幅の初期値を用意する。S41において、変換係数の初期値、中心色信号の初期値、加重幅の初期値に従って、実色信号対の第1色信号を変換して出力色信号を得る。そして、出力色信号と実色信号対の第2色信号との誤差を算出する。この誤差は、図9のS31で説明した通りである。S42において、S41で算出された誤差が予め決められた範囲内に収束したか否かを判定する。収束していれば、その時点での変換係数、中心色信号、加重幅を学習結果とする。収束していないと判定された場合には、S43において、中心色信号および加重幅を更新する。これらの更新についても、誤差を最小化するように中心色信号と加重幅で最急降下法を用いて更新量を求めればよい。さらにS44において、更新された中心色信号および加重幅を用い、変換係数を更新する。変換係数の更新についてはすでに述べたとおりであり、最急降下法などを用いて更新量を求め、変換係数を更新すればよい。中心色信号、加重幅、変換係数を更新したらS41へ戻り、以後は更新された中心色信号、加重幅、変換係数を用いて実色信号対の第1色信号から出力色信号を算出し、第2色信号との誤差を算出する。そしてS42で収束したか否かを判定し、収束していなければ中心色信号、加重幅、変換係数を更新するという処理を繰り返す。収束した場合の中心色信号、加重幅、変換係数を取得すればよい。図11は、中心色信号、加重幅、変換係数を取得する処理の動作の一例の概念図である。図11Bに破線で示す加重関数および中心色信号が初期値であり、上述の処理により得られた加重関数および中心色信号を実線で示している。学習の処理によって、中心色信号は移動し、また、加重関数についても極大の位置が中心色信号の移動に伴って移動するとともに、その形状が変化している。また、図11Aに示したCMYKとLabの関係において、破線で示した関数が変換係数の初期値によるものであり、学習の処理によって得られた変換係数による関数を実線で示している。このように、学習の処理によって得られた中心色信号、加重関数の形状、変換係数は、実際の出力装置の入出力特性に合わせたものとなる。図12は、調整部の一例の説明図である。図中、51は調整部である。調整部51は、出力装置の入出力特性が変動した場合に再学習を行って、変換係数を更新する。出力装置は使用しているうちに入出力特性がずれてくる場合があり、そのまま使用していると出力装置から実際に出力される色がずれてしまう。そのため、当該出力装置の入出力特性を示す色変換モデルを作成した場合、その色変換モデルも出力装置の入出力特性の変動に応じて調整する必要がある。上述の第1および第2の実施の形態として示した構成により色変換モデルを構築した場合、その色変換モデルは物理モデルの特性を有しており、従って調整の際には中心色信号で調整を行えばよい。すなわち、実色信号対の第1色信号として各演算部11の中心色信号を対応する第2色信号とともに用いて学習を行えばよい。学習は、例えば図9に示した処理を行えばよく、その場合の変換係数の初期値は調整前の変換係数を使用すればよい。調整部51による再学習は、色変換モデルを構築する際の学習に用いた実色信号対と同じ数の実色信号対を用いる必要はなく、それより少ない数でも十分に達成される。例えば、色変換モデルを構築する際の学習では色変換プロファイルを作成する際に用いられる1000以上の実色信号対を用いて行う場合でも、再学習の際には200あるいは300程度の実色信号対で十分に再学習が行われる。ここでは変換係数を調整することとしているが、もちろん、中心色信号および加重関数の形状についても図10で説明した処理によって調整してもよい。また、調整部51を、第1の実施の形態として説明した図1に示した構成に付加してもよいし、第2の実施の形態として説明した図5に示した構成に付加してもよい。図13は、演算部の削減を図る処理を行う場合の一例を示す構成図である。図中、61は削減部、62は精度算出部、63は削減判定部である。上述の第1および第2の実施の形態では演算部11を複数設けるが、色変換の精度に寄与していない演算部11が存在する場合があり、このような演算部11を削除して演算部11の個数を減らしてもよい。いずれの演算部11を削除するか、あるいは削除しないかを判定する構成を図13に示している。削減部61は、動作している演算部11のうちの1つを削減する。例えば演算部11のうちの1つについて動作を停止するように制御すればよい。精度算出部62は、削減部61により演算部11が削減された構成に色信号を与えて得た出力色信号と、その色信号を出力装置に与えて出力された色を測色した測色色信号とから変換精度を算出する。例えば平均色差や最大色差、あるいはそのほかの指標に従って変換精度を算出すればよい。削減判定部63は、精度算出部62で算出した変換精度に基づいて、削減部61で削減した演算部11を削減してよいか否かを判定する。変換精度が予め設定されている範囲内であれば、削減部61で削減した演算部11については削減してよいものとして判断する。変換精度が予め設定されている範囲を超えている場合には、削減部61で削減した演算部11については削減対象とはしない。このような処理を、削減部61で削減する演算部11を変更しながら繰り返して行い、削減してもよい演算部11を特定する。さらに、特定した演算部11を削減した構成から、さらに削減してもよい演算部11を特定する処理を繰り返してもよい。このような構成を、第1の実施の形態として説明した図1に示した構成に付加してもよいし、第2の実施の形態として説明した図5に示した構成に付加してもよい。あるいは、予め図13に示した構成により不要な演算部11を削除して構成してもよい。図14は、本発明の各実施の形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。図中、71はプログラム、72はコンピュータ、81は光磁気ディスク、82は光ディスク、83は磁気ディスク、84はメモリ、91はCPU、92は内部メモリ、93は読取部、94はハードディスク、95はインタフェース、96は通信部である。上述の本発明の各実施の形態および調整、削減などの付加的な構成を含むで説明した各部の機能を全部あるいは部分的に、コンピュータに実行させるプログラム71によって実現してもよい。その場合、そのプログラム71およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取る記憶媒体に記憶させておけばよい。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取部93に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取部93にプログラムの記述内容を伝達するものである。例えば、光磁気ディスク81,光ディスク82CD、DVDなどを含む、磁気ディスク83,メモリ84ICカード、メモリカード、フラッシュメモリなどを含む等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。これらの記憶媒体にプログラム71を格納しておき、例えばコンピュータ72の読取部93あるいはインタフェース95にこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム71を読み出し、内部メモリ92またはハードディスク94磁気ディスクやシリコンディスクなどを含むに記憶し、CPU91によってプログラム71を実行することによって、上述の本発明の各実施の形態で説明した機能が全部あるいは部分的に実現される。あるいは、通信路を介してプログラム71をコンピュータ72に転送し、コンピュータ72では通信部96でプログラム71を受信して内部メモリ92またはハードディスク94に記憶し、CPU91によってプログラム71を実行することによって実現してもよい。コンピュータ72には、このほかインタフェース95を介して様々な装置と接続してもよい。もちろん、部分的にハードウェアによって構成してもよいし、全部をハードウェアで構成してもよい。あるいは、他の構成とともに本発明の各実施の形態で説明した機能の全部あるいは部分的に含めたプログラムとして構成してもよい。他の用途に適用する場合には、その用途におけるプログラムと一体化してもよい。"