出力画像から得られる特定色の測定値から、前記出力画像の任意の色の実現値を推定する色推定装置であって、前記出力画像から得られる測定対象の色の測定値と予め設定された前記測定対象の色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、前記測定対象の色の測定色変動値を算出する測定色変動値算出手段と、前記測定色変動値算出手段により得られる測定色変動値を、前記測定対象の色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定色変動値を算出する正規化測定色変動値算出手段とを有することを特徴とする色推定装置。前記正規化測定色変動値算出手段により得られた正規化測定色変動値を、前記測定対象の色と推定対象の色との出力画像上における実現値の相関に応じて変調し、前記推定対象の色の推定色変動値を算出する推定色変動値算出手段と、前記推定色変動値算出手段により得られた推定色変動値を、予め設定された前記推定対象の色の出力画像上における実現値の平均値に加算し、前記推定対象の色の出力画像上の実現値を算出する推定値算出手段とを有することを特徴とする請求項1に記載の色推定装置。前記推定色変動値算出手段は、前記測定対象の色と前記推定対象の色との出力画像上における実現値の共分散行列に前記正規化測定色変動値を積算することを特徴とする請求項2に記載の色推定装置。前記正規化測定色変動値算出手段は、更に予め設定された測定雑音の大きさに応じて前記測定色変動値を正規化することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の色推定装置。前記正規化測定色変動値算出手段は、前記測定対象の色の出力画像上における実現値の分散共分散行列と前記測定雑音の分散共分散行列の和の逆行列に前記測定色変動値を積算することを特徴とする請求項4に記載の色推定装置。前記測定対象の色及び前記推定対象の色の出力画像上における実現値の平均値は、前記画像形成装置による出力画像の形成に係るパラメータ設定値別の平均値であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の色推定装置。前記測定対象の色及び前記推定対象の色の出力画像上における実現値の平均値は、前記出力画像が形成される紙の種類毎に設定されることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか一項に記載の色推定装置。請求項1乃至7のいずれか一項に記載の色推定装置を備えた画像形成装置。出力画像から得られる特定色の測定値から、前記出力画像の任意の色の実現値を推定する色推定装置により実現される色推定方法であって、前記出力画像から得られる測定対象の色の測定値と予め設定された前記測定対象の色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、前記測定対象の色の測定色変動値を算出する測定色変動値算出手順と、前記測定色変動値算出手順により得られる測定色変動値を、前記測定対象の色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定色変動値を算出する正規化測定色変動値算出手順とを有することを特徴とする色推定方法。出力画像から得られる特定色の測定値から、前記出力画像の任意の色の実現値を推定する色推定プログラムであって、コンピュータを、前記出力画像から得られる測定対象の色の測定値と予め設定された前記測定対象の色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、前記測定対象の色の測定色変動値を算出する測定色変動値算出手段、及び前記測定色変動値算出手段により得られる測定変動値を、前記測定対象の色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定変動値を算出する正規化測定色変動値算出手段として機能させる色推定プログラム。請求項10に記載の色推定プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。しかしながら、上述した特許文献1~4の手法のように、例えば画像全体の色を測定し、画像形成制御を行うと処理コストが高く、連続的に画像を出力しながらリアルタイムに画像形成制御を行うことができない。また、画像の平坦部以外の色を測定すると、例えば測定時に位置ずれが生じた場合には、位置ずれの影響により誤差が生じやすい。したがって、例えば出力画像から測色に適した少数の領域を抽出し、抽出した領域の色に基づいてパラメータの操作量を算出する方法が有効となる。しかしながら、このような方法では測定していない色の安定性が悪くなるという問題が生じる。これに対し、上述した特許文献5の手法では、色の変動を少数の変動パターンの線形和を用いて非測定色を推定し、その推定値をキャリブレーションに用いる。すなわち、測定した色から各変動パターンがどのような割合で生じているかを最小二乗法で同定し、同定された割合による変動パターンの線形和を用いて非測定色の変動を推定しようとしている。しかしながら、このような少数の変動パターンの線形和を用いて非測定色を推定する方法では、各変動パターンへのオーバーフィッティングが起こり、特に、測定色が少ないと、推定精度が落ちる場合がある。また、測定過程におけるノイズが勘案されていないため、測定誤差に対して脆弱であるという問題がある。本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、測定色が少ない場合においても、高精度な色の推定を行うことを可能とする色推定装置、画像形成装置、色推定方法、色推定プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。本発明は、上記目的を達成するために、出力画像から得られる特定色の測定値から、前記出力画像の任意の色の実現値を推定する色推定装置であって、前記出力画像から得られる測定対象の色の測定値と予め設定された前記測定対象の色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、前記測定対象の色の測定色変動値を算出する測定色変動値算出手段と、前記測定色変動値算出手段により得られる測定色変動値を、前記測定対象の色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定色変動値を算出する正規化測定色変動値算出手段とを有することを特徴とする。また、本発明は、上述した色推定装置を備えた画像形成装置である。また、本発明は、出力画像から得られる特定色の測定値から、前記出力画像の任意の色の実現値を推定する色推定装置により実現される色推定方法であって、前記出力画像から得られる測定対象の色の測定値と予め設定された前記測定対象の色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、前記測定対象の色の測定色変動値を算出する測定色変動値算出手順と、前記測定色変動値算出手順により得られる測定色変動値を、前記測定対象の色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定色変動値を算出する正規化測定色変動値算出手順とを有することを特徴とする。また、本発明は、出力画像から得られる特定色の測定値から、前記出力画像の任意の色の実現値を推定する色推定プログラムであって、コンピュータを、前記出力画像から得られる測定対象の色の測定値と予め設定された前記測定対象の色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、前記測定対象の色の測定色変動値を算出する測定色変動値算出手段、及び、前記測定色変動値算出手段により得られる測定変動値を、前記測定対象の色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定変動値を算出する正規化測定色変動値算出手段として機能させる。また、本発明は、上述した色推定プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。本発明によれば、測定色が少ない場合においても、高精度な色の推定を行うことを可能とする。以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。<画像形成装置の概略構成図>図1は、本実施形態に係る画像形成装置を部分的に示す概略構成図である。図1の例では、本実施形態に係る画像形成装置1のうち、露光、帯電、現像、転写、定着を行う電子写真プロセスを用いた画像形成工程部分プロセスエンジン部を示している。例えば、図1に示す画像形成装置1は、画像形成ユニット2と、現像装置3と、感光体ドラム4と、帯電装置5と、一次転写装置6と、トナーボトル7と、露光装置8と、中間転写ベルト9と、二次転写ローラ10と、定着装置11とを有するように構成されている。なお、本実施形態に係る画像形成装置1は、図1に示す構成部材の他に、例えば記録材である転写紙の供給を行う給紙装置、転写紙を手差し給紙する手差しトレイ、及び画像が形成された転写紙が排紙される排紙トレイ等が設けられている。図1において、画像形成ユニット2は、イエローY、シアンC、マゼンタM、ブラックKの各色4つの画像形成ユニット2Y、2C、2M、2Kを有する。各色4つの画像形成ユニット2Y、2C、2M、2Kは、同じ構成で同じ構成部材を含むため、同じ構成部材は同じ数字で表し、末尾に色識別符号Yイエロー、Cシアン、Mマゼンタ、Kブラックを付すものとする。各色の画像形成ユニット2Y、2C、2M、2Kには、それぞれ現像装置3Y、3C、3M、3Kと、感光体ドラム4Y、4C、4M、4Kと、帯電装置5Y、5C、5M、5Kと、一次転写装置6Y、6C、6M、6Kが配置されている。現像装置3は、トナーボトル7からトナーが供給され、例えば磁性キャリアと非磁性トナーを含む二成分現像剤を使用し、現像ケース内の攪拌部により二成分現像剤が攪拌しながら二成分現像剤を供給する。帯電装置5は、帯電ローラを用いた接触帯電方式のものであり、感光体ドラム4に接触して電圧を印加することにより感光体ドラム4の表面を一様に帯電する。一次転写装置6は、例えばローラ形状、導電性ブラシ形状、非接触コロナチャージャ等からなり、中間転写ベルト9を帯電する。各画像形成ユニット2の下方には、露光装置8が設けられており、画像情報に基づいて、露光装置8の内部に設けられているレーザ露光ユニットから半導体レーザを駆動して書込光Lbを出射し、感光体ドラム4上に静電潜像を形成する。ここで、書込光Lbの出射は、レーザに限るものではなく、例えばLEDLightEmittingDiodeであっても良い。中間転写ベルト9は、例えば無端状ベルトであり、中間転写体として用いられる。中間転写ベルト9は、4つの支持ローラ12~15に張架された状態で、駆動ローラとして機能する支持ローラ12によって回転駆動する。画像形成装置1は、上述した構成を有することにより、感光体ドラム4の回転と共に、帯電装置5により感光体ドラム4の表面が一様に帯電され、プリントコントローラからの画像情報に基づいて、露光装置8からレーザによる書込光Lbが出射される。感光体ドラム4上に静電潜像が形成されると、現像装置3により感光体ドラム4上の静電潜像が可視像化され、トナー像が形成される。感光体ドラム4上に形成されたトナー像は、一次転写装置6により中間転写ベルト9上に一次転写される。また、中間転写ベルト9に一次転写されたトナー像は、二次転写ローラ10により転写紙に二次転写されると、定着装置11により定着され、転写紙上に画像が形成される。<画像形成装置の機能ブロック>次に、図2を用いて、本実施形態に係る画像形成装置の機能ブロックについて説明する。図2は、本実施形態に係る画像形成装置の機能ブロック図である。図2に示すように、画像形成装置1は、制御部20と、スキャナ30と、FAX40と、プリントコントローラ50と、パラメータ設定部60と、駆動回路70と、プロセスエンジン部80と、色推定部装置90と、ドライブ装置100と、記録媒体110と、ネットワーク接続装置120とを有するように構成されている。制御部20は、各部を制御することにより、電子写真プロセスを用いた画像形成動作を実現する。制御部20は、CPUCentralProcessingUnit21と、メモリ部22と、A/D変換回路23とを有するように構成される。CPU21は、各種演算や各部の駆動制御を実行する。例えば、CPU21は、メモリ部22等に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、装置全体の処理を制御して各処理を実現する。また、CPU21は、本実施形態に係る色推定プログラムを用いて、色推定部90における後述する各機能を実現する。メモリ部22は、例えばROMやRAM等であり、CPU21により読み出された本発明に係る色推定プログラム等の実行プログラムを格納する。A/D変換回路23は、例えば分光系やトナー濃度センサから取得した情報をデジタルデータに変換する。プリントコントローラ50は、スキャナ30、FAX40、又はPC等から送信された画像データを処理して露光データに変換する。パラメータ設定部60は、安定した画像濃度を得るために、CPU21で演算された結果に基づいて、画像形成部80に対する各種パラメータを設定、変更する。例えば、パラメータ設定部60は、プロセスエンジン部80を構成する現像装置3の現像バイアスや、帯電装置5の帯電印加電圧や、露光装置8のレーザ強度等のパラメータを設定、変更する。駆動回路70は、例えばモータ、クラッチ等を駆動する回路である。プロセスエンジン部80は、例えば、図1に示す画像形成ユニット2、帯電装置5、一次転写装置6、露光装置8、二次転写ローラ10等を含む。色推定部90は、例えばキャリブレーション等の所定のタイミングで、例えばプリンタにより印刷された出力画像に含まれる特定色の測定値から、出力画像の任意の色の実現値を推定する。色推定部90により実行される色推定処理については後述する。なお、上述した色推定プログラムは、例えばドライブ装置100に、記録媒体110がセットされ、記録媒体110からドライブ装置100を介してメモリ部22にインストールされる。記録媒体110は、例えばCD-ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスクMO等のように光学的、電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、又はROM、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることが可能である。また、ネットワーク接続装置120は、通信ネットワークやケーブル等で接続されている他の装置とのデータの送受信により、他の装置から色推定プログラムを取得したり、色推定プログラム等を実行して得られた実行結果やプログラム自体を他の装置に提供したりする。ここで、上述した画像形成装置1の動作について概略的に説明する。例えば、画像形成装置1は、プリントコントローラ50によりスキャナ30等から送信されてきた画像データを受けると、画像データを処理して露光データに変換し、制御部20にプリント指令を出力する。CPU21は、メモリ部22に格納されたコンピュータプログラムにしたがい、電子写真プロセスによる画像形成制御を実行する。例えば、CPU21は、駆動回路70を介してモータ等を駆動し、支持ローラ12を回転駆動して中間転写ベルト9を回転駆動し、駆動回路70やパラメータ設定部60を介して電子写真プロセスを用いたプロセスエンジン部80を制御して画像を形成する。このとき、CPU21は、例えば特開2010-271595号公報に開示された技術において、測定値の代わりに、色推定部90から取得した任意の色の実現値推定値を用いて、パラメータ設定部60に設定された各種パラメータを調整してプロセスエンジン部80を制御する。これにより、出力する画像の色を安定化させることが可能となる。<色推定部の機能ブロック>次に、図3を用いて、上述した色推定部90の機能ブロックについて説明する。図3は、本実施形態に係る色推定部の機能構成を示すブロック図である。図3に示すように、本実施形態に係る色推定部90は、測定値取得手段91と、測定色変動値算出手段92と、正規化測定色変動値算出手段93と、推定色変動値算出手段94と、推定値算出手段95とを有するように構成される。色推定部90は、例えば画像形成装置1のプリンタにより印刷された出力画像Aに含まれる特定色の測定値から、出力画像上の任意の色の実現値任意色の推定値Bを推定する。測定値取得手段91は、出力画像Aに含まれる予め設定された特定色の測定値を取得する。ここで、色とは、出力画像Aの元となる電子データ上の色例えば、CMYKの濃度値を示す。なお、以下の説明では、測定対象となる特定色を測定色として説明する。測定値取得手段91は、例えばRGBスキャナ例えば図2のスキャナ30等により転写紙等に印刷された出力印刷画像Aをスキャンして、スキャンされた画像データから測定色の例えばLab値を取得する。ここで、測定値取得手段91は、例えば1次元の輝度センサや多次元の分光センサから得られた測定色の測定値を取得しても良い。また、測定色の測定値は、上述したLabに限らず、輝度値、XYZ、RGB、分光反射率等の値を用いても良い。また、電子写真方式であれば、中間転写ベルト9上に設けられた例えばトナー濃度センサ等の出力値を、測定色の測定値として用いることも可能である。測定色変動値算出手段92は、測定値取得手段91により得られた測定色の測定値と予め設定された測定色の出力画像上における実現値の平均値とを用いて、測定色変動値を算出する。例えば、測定色変動値算出手段92は、測定色の測定値から測定色の出力画像上における実現値の平均値を減算することにより、測定色変動値例えばLabの3次元ベクトル等を求める。ここで、出力画像上の実現値とは、本実施形態の場合には印刷された紙上の色を示し、例えばLab、輝度値、XYZ、RGB、分光反射率等の値を用いて表しても良い。また、上述した測定色の出力画像上における実現値の平均値は、事前に実験等により同定したものを用いるものとし、この設定情報は、上述したメモリ部22等に予め格納しておくと良い。正規化測定色変動値算出手段93は、測定色変動値算出手段92により得られる測定色変動値を、測定色の出力画像上における実現値のバラツキの大きさに応じて正規化し、正規化測定色変動値を算出する。ここで、正規化測定色変動値算出手段93は、更に、予め設定された測定雑音の大きさに応じて測定色変動値を正規化しても良い。例えば、正規化測定色変動値算出手段93は、予め設定した測定雑音の分散共分散行列と、予め設定した測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列との和の逆行列に、上述した測定色変動値を積算することで正規化する。なお、正規化測定色変動値算出手段93による具体的な算出手法については後述する。このように、測定雑音の大きさ考慮するために測定雑音の分散共分散行列を用いることで、測定雑音による変動分を抑制し、推定のロバスト性を向上させることが可能となる。また、測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列を用いることで、出力画像における実現値の特性を活かし、推定値の推定精度を高めることが可能となる。なお、上述した測定雑音の分散共分散行列と測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列は、事前の実験により同定しておくものとし、これらの設定情報は、例えばメモリ部22等に予め格納しておくと良い。推定色変動値算出手段94は、正規化測定色変動値算出手段93により得られた正規化測定色変動値を、測定色と推定対象とする色推定色との出力画像上における実現値の相関に応じて変調し、推定色の色の推定色変動値を算出する。例えば、推定色変動値算出手段94は、予め設定された測定色と推定色との出力画像上における実現値の共分散行列に、正規化測定色変動値を積算することで推定色変動値を算出する。なお、推定色変動値算出手段94の具体的な算出手法については後述する。なお、上述した推定色と測定色の出力画像上における実現値の共分散行列は、事前の実験により同定しておくものとし、この設定情報は、例えばメモリ部22等に予め格納しておくと良い。このように、正規化測定色変動値を推定色と測定色との出力画像上における実現値の相関に応じて変調するために、推定色と測定色の出力画像上における実現値の共分散行列を用いることで、出力画像上の実現値の特性を活かし、推定値の推定精度を高めることが可能となる。推定値算出手段95は、推定色変動値算出手段94により得られた推定色変動値を、予め設定された推定色の出力画像上における実現値の平均値に加算することで、任意色の推定値Bを算出する。また、上述のように得られた任意色の推定値Bを、推定色の出力画像上の実現値として推定する。なお、上述した推定色の出力画像上における実現値の平均値は、事前の実験により同定しておくものとし、例えばメモリ部22等に予め格納しておくと良い。本実施形態によれば、上述した構成を有することにより、例えばプリンタ等により印刷された出力画像の特定色の測定値から、出力画像の任意の色の実現値を推定することが可能となる。また、このように得られた推定値は、上述したように、パラメータ設定部60において予め画像形成制御のために設定されているパラメータを調整するために用いられる。このように推定値が、画像形成制御、キャリブレーション等に用いられることで、画像形成装置から出力される画像の色を安定化させることが可能となる。<実現値を推定するために用いられる設定情報について>上述したように、測定色及び推定色の出力画像上における実現値の平均値、測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列、測定雑音の分散共分散行列、推定色と測定色の出力画像上における実現値の共分散行列等については、事前の実験により同定し、各手段により用いられる設定情報としてメモリ部22等に格納される。なお、事前の実験では、例えば複数色のパッチからなるチャートを複数枚印刷し、そのパッチの平均値とパッチ間の共分散を算出しておく。ここで、パッチは色空間内に分散して多く取るようにすることが望ましいが、全ての色のパッチを用いることが難しいため、例えば電子データ上のRGB空間の各軸をN等分し、N3個のパッチを選択しチャートを構成すると良い。また、パッチとして使用されなかった色に関しては、例えば線形補間やスプライン補間等の補間処理により、その平均値と共分散を算出すると良い。本実施形態では、上述した出力画像の実現値の平均と共分散行列を用いることで、画像形成装置の特性を活かした推定を行うことが可能となる。また、本実施形態では、測定雑音の共分散を利用することで、測定雑音における変動分を抑制し、測定過程のノイズに対する推定のロバスト性を向上させることが可能となる。<色推定処理について>次に、図4及び図5を用いて、本実施形態に係る色推定処理の流れと、測定色から推定色の出力画像上の実現値を推定する具体例について説明する。図4は、本実施形態に係る色推定処理の流れを示すフローチャートである。図5は、測定対象の色から推定対象の色の出力画像上の実現値を推定する具体例を説明するための図である。なお、図5の例では、例えば図5Aに示すベタパッチの紙上の色特定色のLの測定値から、図5Bに示す網点率50パッチの紙上の色推定色のLの推定値を求める例を示している。図5Aは、横軸が特定色の紙上におけるLの値を示し、縦軸が特定色の紙上における実現値の頻度を示し、図5Bは、横軸が推定色の紙上におけるLの値を示し、縦軸が推定色の紙上における実現値の頻度を示している。なお、本実施形態では、上述したように、図5A及び図5Bに示すベタパッチと網点率50パッチの紙上の色の分布平均、分散、共分散等は事前に取得しておき、取得した情報を用いて推定値を算出する。図4に示すように、測定値取得手段91は、出力画像Aに含まれる予め設定された測定色特定色の測定値を取得するS10。ここでは、測定値取得手段91は、図5Aに示す測定値を取得したものとする。次に、測定色変動値算出手段92は、S10の処理で取得した測定色の測定値から、予め設定された測定色の出力画像上における実現値の平均値を減算し、例えば式1に示す測定色変動値を算出するS11。ここでdは、測定色変動値を示している。また、図5の例では、例えば図5Aに示す測定値から平均値を減算したものとする。次に、正規化測定色変動値算出手段93は、S11の処理で得られた測定色変動値を正規化するため、式2を参照し、式3に示す測定雑音の分散共分散行列と、式4に示す測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列とを用いて、正規化測定色変動値を算出するS12。ここでd′は、正規化測定色変動値を示し、Yは、測定雑音の分散共分散行列を示し、Xは、測定色の出力画像上の実現値の分散共分散行列を示している。なお、Yは、式3により表せ、Xは、式4により表せる。上述の処理を、図5を用いて説明すると、図5A示すベタパッチの紙上の色のバラツキは大きく、図5Bに示す網点率50パッチの紙上の色のバラツキは小さいため、例えばベタパッチの紙上の色と同じ変動測定値と平均値の差分が網点率50パッチの紙上の色にも発生していると考えると、推定値の値がずれてしまう。そこで、上述したように、ベタパッチの紙上の色の変動をその分散で割って正規化する。次に、推定色変動値算出手段94は、式5を参照し、S12の処理で得られた式7に示す正規化測定色変動値に、式6に示す測定色と推定色との出力画像上における実現値の共分散行列を積算して推定色変動値を算出するS13。ここでd′′は、推定色変動値を示し、Zは、推定色と測定色の出力画像上の実現値の共分散行列を示し、d′は、上述した正規化測定色変動値を示している。なお、Zは、式6により表し、d′は、式7により表せる。なお、上述の処理を、図5を用いて説明すると、図5Aに示す色の変動を正規化した変動に、図5Aに示すベタパッチの紙上の色と図5Bに示す網点率50パッチの紙上の色の共分散を乗算する。共分散は、ベタパッチの紙上の色と網点率50パッチの紙上の色の変動の関連性を定量化しているため、上述のように共分散行列を用いることで、網点率50パッチの紙上の色に発生している変動をより正確に推定することが可能となる。次に、推定値算出手段95は、S13の処理で得られた推定色変動値を、推定色の出力画像上における実現値の平均値に加算し、推定色の出力画像上の推定値実現値を算出しS14、処理を終了する。ここでは、S13の処理で得られた推定値変動値を、図5Bに示す平均値に加算することで、図5Bに示す推定値を算出する。なお、上述のように色推定部90により得られた推定色の出力画像上の推定値を用いることにより、例えば図2に示すパラメータ設定部60に予め設定されている各種パラメータの調整変更が行われる。上述した色推定処理において、測定雑音の分散共分散行列を用いることで、ノイズの影響を考慮することが可能となり、また、多次元、複数色に拡張して用いることも可能である。なお、上述のように得られる推定値は、統計学的な原理に基づき、紙上の色の分布とノイズ分布が例えばガウス分布の場合に、事後確率を最大化する値となっている。<本実施形態の変形例>次に、上述した色推定部90において、例えばプリンタ等により印刷された出力画像中の複数個の測定色の測定値から、出力画像の任意の色の実現値を推定する方法について説明する。なお、本実施形態の変形例では、色推定部90の機能ブロックと、色推定処理の流れを示すフローチャートは、上述した図3及び図4と同様であり、各構成部の動作が異なる。具体的には、図3に示すS10の処理では、測定値取得手段91が、出力画像Aから予め設定されたK個の測定色特定色の測定値を取得する。なお、測定値取得手段91は、上述したように、例えばRGBスキャナ等で出力画像印刷画像をスキャンし、スキャンされた画像データからK個の測定色のLab値を取得する。また、図3に示すS11の処理では、測定色変動値算出手段92は、K個の測定色の測定値からそれぞれ対応する色の出力画像上における実現値の平均値を減算し、K個の測定色の測定色変動値を求める。例えば、測定色変動値は、式8を用いて算出する。ここで、d~は、K個の測定色の測定色変動値を示し、y~は、K個の測定色の測定値を示し、y~-は、K個の測定色の測定色平均値を示す。なお、K個の測定色の測定値y~は、式9により表し、K個の測定色の平均値y~-は、式10により表せる。また、図3に示すS12の処理では、正規化測定色変動値算出手段93は、式11を参照して、式12に示す測定雑音の分散共分散行列と、式13に示すK個の測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列との和の逆行列に、上述した測定色変動値を積算し、正規化測定色変動値を求める。ここで、d~は、正規化測定色変動値を示し、Y~は、測定雑音の分散共分散行列を示し、X~は、K個の測定色の出力画像上における実現値の分散共分散行列を示す。すなわち、Y~は、式12により表し、X~は、式13により表せる。次に、図3に示すS13の処理では、推定色変動値算出手段94は、式14を参照して、式15に示す推定色とK個の測定色の出力画像上の実現値の共分散行列に、上述した正規化測定色変動値を積算し、推定色変動値を算出する。ここで、d~は、推定色変動値を示し、Z~は、推定色とK個の測定色の出力画像上の実現値の共分散行列を示す。なお、Z~は、式15により表せる。次に、図3に示すS14の処理では、推定値算出手段95は、推定色の出力画像上の実現値の平均値に、上述した推定色変動値を加算し、推定色の出力画像上の推定値を算出する。上述した処理により、本実施形態の変形例では、例えばプリンタ等により印刷された出力画像中のK個の特定色の測定値から、出力画像中の任意の色の実現値を推定することが可能となる。また、複数の測定値を用いて推定を行うことで推定精度を高めることが可能となる。<紙種ごとの平均値の利用>上述したS11の処理、S14の処理で用いられる測定色、推定色の出力画像上における実現値色の平均値は、実験等により色電子データ上の値ごとだけでなく紙種によっても平均値を設定することができる。例えば、電子データ上でC、M、Y、K=0.8、0.6、0.7、0.3という色の紙Aに対する平均値等を設定しておく。すなわち、出力画像上の実現値は、電子データ上で同じCMYK値でも紙種によって変わるため、紙種別の平均値を用いることで紙種応じた推定値を得ることが可能となり、推定値の推定精度を更に向上させることが可能となる。<調整パラメータごとの平均値の利用>また、上述した測定色、推定色の出力画像上における実現値の平均値は、画像形成装置の調整可能なパラメータごとに算出しても良い。例えば電子写真方式の印刷装置の場合、帯電、現像、露光等の電位パラメータを適当に離散化し、離散点ごとに電子データ上で同じCMYK値に対する出力画像上の平均値を算出すると良い。すなわち、出力画像上の実現値は、画像形成装置のパラメータ設定値ごと、例えば図1に示すプロセスエンジン部の帯電、露光、現象等の電位パラメータの設定値ごとに変わるため、各パラメータの設定値に応じた平均値を用いることにより、各パラメータの設定値に応じた推定値を得ることを可能とし、推定精度を更に向上させることが可能となる。なお、上述したように、色推定部90は、画像形成装置1をプリンタから印刷された出力画像上の色を推定するものとして説明したが、プロジェクタ、ディスプレイ等の機器を対象とすることも可能である。例えばプロジェクタでスクリーン上に投影される画像や、ディスプレイ等で表示される画像において測定した色から非測定色を推定することが可能である。この場合には、上述した実現値とは、プロジェクタで投影されたスクリーン上の色、ディスプレイ上の色を示す。上述したように、本発明の実施形態によれば、変動パターンのオーバーフィッティングを抑制し、測定色の少ない場合においても推定精度を保ちながら、測定過程のノイズに対してロバストな推定を行うことが可能である。また、測定色の出力画像上における実現値のバラツキで測定色変動を正規化し、正規化した測定色変動を、推定色と測定色の出力画像上の実現値の相関で変調して推定するため、出力画像における実現値の特性を活かし、推定値の推定精度を高めることが可能となる。以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係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。