JP2001209788A - 動的に変動するカラー再生装置のオンラインモデル予測方法及びカラープリンタ - Google Patents

動的に変動するカラー再生装置のオンラインモデル予測方法及びカラープリンタ

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JP2001209788A
JP2001209788A JP2000359180A JP2000359180A JP2001209788A JP 2001209788 A JP2001209788 A JP 2001209788A JP 2000359180 A JP2000359180 A JP 2000359180A JP 2000359180 A JP2000359180 A JP 2000359180A JP 2001209788 A JP2001209788 A JP 2001209788A
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Lingappa K Mestha
ケイ メサ リンガッパ
Olga Y Ramirez
ワイ ラミレッツ オルガ
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/603—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer
    • H04N1/6033—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer using test pattern analysis

Abstract

(57)【要約】 【課題】 動的に変動するカラー再生装置の分析モデル
をオンラインで予測する。 【解決手段】 動的に変動するカラー再生装置の分析モ
デルをオンラインで予測す方法及び装置は、パラメータ
調整アルゴリズムを反復的に実行してパラメータを前記
分析モデルが得られるまで更新する。パラメータの調整
は、センサ自体により実際の装置出力から検出された信
号と、分析モデル出力との測定された誤差信号に基づき
計算する。パラメータの収束が最小誤差測定を提供し、
更新されたパラメータが選択されたパラメトリックモデ
ルにおいて正確であると識別されるまで、前記調整アル
ゴリズムを反復的に実行する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カラーマネージメ
ント及び画像/文字のプリント又は表示システムの技術
に関し、特に、センサによりカラープリント出力をモニ
タしてプリンタ動作の分析モデルをオンラインで構成す
る方法及び装置に関する。より詳細には、比較的少数の
制御サンプル、ターゲットカラー、その他の入力信号の
処理に基づき分析モデルパラメータを推定する適応アル
ゴリズムを実施することにより、プリンタをモデリング
し、このモデルをプリンタの較正、診断または標準化の
動作に活用するためのシステム制御に関する。
【０００２】
【従来の技術】色の補正や制御は、色の適切な位置決
め、正確なプリント状態、正しい重複や互いに近接した
色の重複状態を保証するための色合わせ（カラーレジス
トレーション）システムまたはセンサと混同してはなら
ない。
【０００３】今日の商業界及び科学的な分野において
は、色はコミュニケーションの不可欠な要素になってい
る。すなわち、色の使用により知識及び思考の共有が容
易になる。ディジタルカラープリンタの開発に携わる企
業は、製品の全体的な画像品質を高めるための手段を常
に模索している。画質を決定する一つの要素は、翌日
も、翌週も、翌月も変わらない同質の画像出力をプリン
タが継続して出力できる能力である。プリンタが出力す
る色は、インクやトナーの種類、温度の変化、使用媒体
の種類、環境などにより時間とともに変化する。したが
って、特に、電子市場がイラストによる印刷又は表示媒
体における製品の正確な表示を重要視するようになるに
つれ、プリントカラーに対する予測能力を効率的に維持
する技術が商業的に求められている。
【０００４】色の知覚とは、光、物体及び観察者の３要
素を含む心理的かつ生理的現象である。光と媒体（すな
わち紙、モニタ）と観察者との相互作用により、色は変
化する。照明の種類が異なれば、色も違って見えること
がある。色に影響を与える光源には、白熱光と蛍光があ
る。前者は色がより赤くかつオレンジに見え、後者は緑
及び黄色の色調を強調する。また、媒体の種類によって
も色知覚は影響される。紙は色インクを反射する媒体で
あるが、透過または発光タイプの媒体もある。スライド
（transparency）は透過媒体の例であり、コンピュータ
のモニタは発光タイプである。上記現象の第３の要素が
観察者である。同じ色でも見る人によってわずかに違う
ことがある。カラー画像の品質を特徴づけるには、これ
ら３要素の相互作用を理解して、色の整合を図る際に、
すなわちモニタとプリンタ、又はスキャナとプリンタな
どの整合において、許容できる出力が得られるようにし
なければならない。
【０００５】自動制御システムの場合、しばしばスペク
トルデータを用いて、観察者が解釈する前に物体を離れ
る波長のパタンとして色の知覚を表している。スペクト
ルデータは、光及び観察者の影響とは独立して色を決定
する。分光光度計は、かかるスペクトルデータの測定に
使用する検出装置である。
【０００６】色の表すには種々の方法がある。１つの方
法では、色相、明度及び彩度の３つパラメータで色を構
成する。色相は実際の色の波長（赤、青など）を表し、
明度は白の容量に対応し、彩度は色の濃さ（richness）
又は振幅を捕らえる。別の色方法では、赤、青、緑の主
要な３原色（ＲＧＢ）が用いられる。これらの原色を異
なる強度で組み合わせることにより、人が見ることので
きるほとんどの色が再現できる。モニタ及びスキャナ
は、加法混色ＲＧＢを使用する。プリンタは、基板上に
塗布されたインクからの反射光に基づく減法混色ＣＭＹ
Ｋ（シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）を使用す
る。しかしながら、上記の色表示方法は、観察者または
装置依存型（デバイスデペンデント）であるため、色を
予測可能な方法で再現することができない。
【０００７】本願明細書において示される機能モデル
は、装置独立型の色空間を使用し、ターゲットカラーの
集合を一貫して捕らえる。Ｌ*、ａ*、ｂ* は、このモデ
リングに利用されるＣＩＥ（国際照明委員会）の色標準
である。Ｌ*は明度を表し、ａ*は赤及び緑の値に対応
し、ｂ*は黄／青の量を表す。
【０００８】オンラインでのモデル予測は、自動制御の
文献においては、「システム識別」としても知られてい
る。この用語は、所与の制御システムの特性を捕らえる
（characterizing）処理に用いられる言葉である。シス
テムの特徴づけ（キャラクタライゼーション）は、非パ
ラメトリック（non-parametric）とパラメトリック（pa
rametric）の２つの方法で実施できる。非パラメトリッ
クシステム識別では、既知の標準によって特定化され
る、特定ターゲットカラーをプリントすることにより、
デバイスのプロファイルが測定できる。描画を決定した
り、モニタ上のカスタマカラー（costomer colors）見
ながら、このプロファイルをそのまま（デバイスのモデ
ルを構成せずに）使用する。これは、ワンタイム測定法
であり、モデルを構成するために履歴情報を使用しな
い。一方、パラメトリックシステム識別では、所定のタ
ーゲットカラーをクロノロジカル（時間順）ジョブ（ch
ronological job）としてバナーシート又はヘッダシー
トにプリントできる。あるいは、ターゲットカラーをカ
スタマ画像から取り出し、出力画像から直接測定する
か、又はターゲットカラーのパッチとしてバナー又はヘ
ッダページにカスタマカラーの部分集合を描くことによ
り測定できる。ターゲットカラーと、測定された対応カ
ラーを使用し、モデルのパラメータを測定ごとにオンラ
インで調整する。パラメトリックシステム識別の目的
は、モデルのパラメータを調整し、過去及び現在のカラ
ーデータを使用してモデルを経時的に改良し、モデルを
カスタマのデスクトップで使用できる状態にすることで
ある。かかるモデルをスマート（高性能）カラーセンサ
に組み込めれば、このモデルをカスタマのワークステー
ションにエクスポートすることができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】商業的及び科学的な環
境において、ますます複雑なプリント能力、特により一
貫したかつ正確な等色出力が求められているため、カラ
ープリント装置のオンラインモデリング及び較正の改良
が継続して要求されている。カラーモデリングを提案し
た従来のシステムでは、連続的かつ効率的にモデルパラ
メータを反復的に収束させることができない。現存する
このような要望をより好適に満たすため、分析モデル処
理は、パラメトリックモデルの正確なパラメータを反復
的計算スキームによって素早く識別できる。ネットワー
クプリンティングの環境では、全てが互いにネットワー
クされた異なる供給源で生成されて異なるプリンタに出
力されるマルチプリントの場合に、このような要望は特
に顕著である。複数のプリンタは、その色表示技術、色
料、材料が互いに同じでも異なってもよく、それらが同
一の又は異なる色域（color gamuts）にリンクしてい
る。さらに、比較されている複数プリンタからの出力
は、黒白プリンタ、ハイライトカラープリンタ、プロセ
ス印刷プリンタなど、種類の違うプリンタから生成され
てもよい。重大な問題は、種類の異なるこれらのプリン
タから生成されたプリントの全てが整合していない、又
は日によって一定ではない場合に起こる。この問題は、
画像を異なる光源及び視野角で見て、最適ではないオリ
ジナルを異なる用紙にプリントした場合に極めて深刻に
なる。文書に生成された色差は、画像に関する確率的誤
差にも起因するが、これはこれらの画像が種類、技術及
び媒体の異なる装置によって生成されるためである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、広範囲にわた
るカラーワークフローの実行のため、特に複雑なプリン
ティング要件を有するカスタマ環境もおいて、前述の色
に関する問題を解決するために特に効果的である。プリ
ント装置内に構成された出力カラーセンサを利用するこ
とにより現在のワークフローの生産性を高める方法で、
異なる出力装置に出力をプリント又は表示する前に、カ
スタマが画面上でカラー文書を処理することを可能にす
る、改良されたプリンティング及び製品を提供する。
【００１１】本発明は、再生装置動作の現在の分析モデ
ル（デバイスプロファイル又は特性、再現可能な色範囲
内の入出力モデルとしても知られている）を構成して維
持することにより、上記の作用効果の基本的な許可要素
（key enabling factor）を活用する。カラー文書を処
理する際の装置の特性及びモデルに関する知識は、表示
装置の正確なダイナミックモデルである。本発明は、出
力装置内に設けられたカラーセンサを使用してこのダイ
ナミックモデルを構成する、新しい改良方法を提供す
る。カスタマが、モニタ（ＣＲＴ、ＬＣＤなど）やプリ
ンタ（電子写真プリンタ、インクジェットプリンタ、イ
オノグラフィックプリンタなど）などの異なる出力装置
に表示又はプリントされた色を正確に整合させる必要が
ある場合、カスタマは分析モデルが保存されている装置
または保存場所に呼び出し要求をするだけで特定の出力
装置の最新分析モデルを入手できる。このようなカラー
センサをオフラインで使用し、装置の最新プロファイ
ル、例えばＩＣＣプロファイルを測定するシステムが従
来から知られている。本発明では、単にＩＣＣプロファ
イルを獲得するだけでなく、さらにある期間に蓄積され
たカラー情報を使用してダイナミックパラメータモデル
を得ることにより、上記のセンサの利用をさらに改良す
る。すなわち、従来のワンタイム測定による単なるプロ
ファイルに比べて本質的により正確で最新のプリンタの
反復モデルを生成する。カスタマは、ソフトプルーフィ
ングパッケージの分析モデルを使用して複数装置に対す
る美観の判断または描画の判断を行い、鮮明な画像又は
鮮明さが弱い画像など、最適な再現可能色を生成でき
る。このような正確な装置のダイナミックモデルがなけ
れば、カスタマの意図や好みは、モニタ上では視覚的に
想定できるとしても、これに正確に応じることができな
い。本発明は、このような装置のダイナミック分析モデ
ルを生成して、これを効果的に広範囲にわたって使用
し、それによりシステムネットワークを通じて遠隔地で
生成された画像の再現を一貫したものにする。
【００１２】本発明によれば、プリンタなど、動的に変
動するカラー再生装置の正確な分析モデルをオンライン
で予測する方法及び装置が提供される。前記装置は、再
生装置のカラー出力を表す信号を検出するためのセンサ
を含む。分析モデルの形式は予め設定され、好ましくは
初期段階ではランダムなパラメータの集合を含むパラメ
トリックモデルを有する。入力信号に応答して画像が装
置により生成される。センサは、生成された画像から、
その画像を表す出力信号を検出する。分析モデルは、前
記同一の入力信号に応答してモデル出力を計算する。画
像出力信号とモデル出力との差又は誤差が求められ、こ
の所定の誤差を利用して、予測アルゴリズムから更新さ
れたモデルのパラメータが生成され、これがモデルに適
用される。このモデルを反転し、反転モデルによって次
の入力信号を変換し、これを反転モデルに合わせて調整
する。前記所定の誤差が予め選択した数値より小さくな
るまで、前述のステップを複数の後続入力信号に対して
反復的に実行することにより、分析モデルには、装置動
作の正確な表示が含まれる。
【００１３】本発明の別の態様によれば、分析モデルの
正確なパラメータ集合を生成するための前記ステップを
利用して、比較的少数のパラメータ更新計算により、実
行時間の動作中にカラープリンタを正確に較正するモデ
ルが生成される。更新されたパラメトリックモデルの反
転による後続入力信号の変換においては、正確な更新パ
ラメータモデルが決定するまでパラメータの集合を継続
して収束させる。プリンタにより生成された次の画像は
入力信号を有し、更新されたパラメータモデルの反転モ
デルでこの信号を較正する。これにより、カラープリン
タによる入力信号の変換の結果、入力信号が所望の出力
信号に厳密かつ正確に変換される。
【００１４】本発明の、より限定された態様によれば、
更新されたパラメータ集合の生成によるパラメータの調
整においては、画像出力信号とモデル出力との所定誤差
を組み込んだ反復的収束最小２乗推定アルゴリズムを利
用する。
【００１５】本発明のさらに限定された別の態様によれ
ば、前記調整は、入力信号としての既知の選択されたテ
ストターゲット信号または入力信号を動作させる通常の
プリント／表示パスのいずれかを用いて実行できる。
【００１６】本発明の別の実施形態によれば、好ましく
更新された分析モデルは、複数の再生装置を含むネット
ワークの診断プログラムに保存できる。上記の誤差計算
ステップによって、ある選択値を上回る誤差を生成する
装置は再較正又は修正される。
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明を詳
細に説明する。なお、これらの図面は本発明の好ましい
実施形態を例示するものであり、本発明を限定するもの
ではない。図面には、装置に設けられたカラーセンサを
自動的に用いてダイナミックデバイスモデルを生成する
方法及び装置が示される。このモデルは、順モデルと反
転（逆）モデルのいずれにも利用できる。本発明は、実
際的な適用を有し、この適用において、カスタマはソフ
トプルーフィングパッケージの装置に簡単な呼び出しを
行い、カスタマがプリンタに供給する入力（例えばグラ
フィック）について美観または描画に関する判断を行う
ことで、カスタマはダイナミックデバイスモデルを使用
することができる。装置のダイナミックモデルがなけれ
ば、カスタマの意図又は好みは、モニタ上では視覚的に
想定できても、これに正確に応じることはできない。こ
のタイプのモデルは、予測可能な色を正確に再現しよう
とする際に特に効果的である。
【００１７】図１は、本発明の第１の実施形態の全体的
なシステムを示すブロック図である。このシステム図に
特定されるプラント１０は、インクマーク装置１２と色
検出装置１４とで構成されている。ただし、本発明はイ
ンクマーク装置だけに限られず、プリンタ、モニタ、他
の画像生成装置など、任意の画像再生表示システムを意
図的に含む。本実施形態においては、色検出装置１４は
分光光度計である。分光光度計は、検出した色について
のスペクトル情報を獲得後、プラント出力１６を出力す
る。スペクトル情報は、プリントされた画像の色を表す
信号であり、好ましくは、所望の色表示に応じてＬ*ａ*
ｂ*値、ＸＹＺ，Ｌｕｖなどの数値を含む。ここでは、
Ｌ*ａ*ｂ* 座標空間値だけを使用して色を説明する。本
発明のオンラインモデル予測ステップによってプラント
１０を数学的に表示する前に、パラメータのランダムな
集合を含むパラメトリックモデルの特定形式をオフライ
ンで予め選択する。ここで、何らかの理由により、モデ
ルの機能的形式がカラー装置１２の色域全体を十分に表
示していない場合には、分割されたモデルを使用する。
続いて、オンラインシステム識別処理により、それぞれ
が前記色域の分割区分に対応する複数の異なる機能モデ
ルを切り換え、所与のターゲットカラーに対するプリン
タ色域中での出力カラーの位置に応じて、分割モデルの
パラメータを更新する。このように分割モデルのパラメ
ータを累積的に識別することにより、装置１２の完全な
表示が構成される。
【００１８】サンプルごとの実際のオンライン識別処理
を以下に説明する。まず、デフォルトまたは初期のラン
ダムパラメータを用いて、数学モデルと実際の装置出力
（すなわち測定された色）との誤差を生成する。次に、
この誤差をアルゴリズムの内部で使用して数学モデルの
パラメータを更新する。モデルのパラメータを更新後、
別の測定値の集合が利用できるようになるまでシステム
識別ループは待機する。新たな測定値が入手されると、
モデルの出力と実際の測定値との新たな誤差を再び計算
する。ここでのモデルは、最新のパラメータを使用す
る。次に、誤差を処理してモデルの新しいパラメータ集
合を計算する。ここで注目すべきは、誤差処理アルゴリ
ズムが、所与の機能モデルに対していかに素早くかつい
かに最適にパラメータが収束されるかを決定することで
ある。本発明は、パラメータの推定量として収束反復的
最小２乗推定アルゴリズムを使用し、過去及び現在のデ
ータを使用し、モデルに対してパラメータの新しい集合
を計算する。したがって、測定されたデータは利用可能
になると順次処理され、モデルのパラメータを導く。ま
た、再生装置の色域の対応する区分にそれぞれ関連づけ
られた複数の分析モデルによって色処理が表されるとい
う特徴も本発明の範囲である。よって、収束アルゴリズ
ムの実行には、オンラインでの又はテストターゲット信
号を使用した、いずれかの方法での予測、各区分に対す
る正確な分析モデルの予測を含む。
【００１９】図１を引き続き参照するとともに、図３を
参照して、パラメータモデルのオンライン構築のための
処理ステップを説明する。図１の実施形態においては、
テストターゲットカラーは獲得される（ステップ３０）
と同時にプラント１０及びパラメータモデルを生成する
処理システム１８に入力される。画像再生システム１２
は、複数の色を生成し（プリント又はディスプレイ媒体
のいずれか）（ステップ３２）、センサ１４がこれを測
定して（ステップ３４）、パラメトリックモデルの出力
信号に相当する出力信号を生成する。本実施形態におい
ては、プリントされたターゲットカラーのＬ*ａ*ｂ* 値
が出力信号として測定される。
【００２０】パラメータ的モデル２０によって受けとら
れた入力信号は、少なくとも初期段階では関連するデー
タベース（図示せず）から入手したパラメータ（ステッ
プ３６）のランダム集合に応じてモデルにより変換され
るが、その後は、反復的処理ステップの実行に伴い継続
的に更新される。モデル２０は、入手したパラメータを
使用して、ターゲットカラーに対応するＬ*ａ*ｂ* 値を
計算する（ステップ３８）。次に、比較器２２により、
センサ１４からの測定された出力信号１６と、モデル２
０からのモデル出力信号２６との差を含むデルタ（Δ）
Ｅ誤差を計算する（ステップ４０）。このデルタＥ誤差
を、選択されたパラメータ推定／予測アルゴリズム２４
により処理し、モデル２０の新しいパラメータを得る。
データベースにおいて既存のパラメータが更新され（ス
テップ４４）、システムに供給する次の後続ターゲット
カラー入力信号を処理するためにモデルに供給される。
ここで、本発明の特徴として、アルゴリズム２４はパラ
メータをある集合に収束するが、このパラメータの集合
は、モデルに適用された際には、所定値よりも小さいデ
ルタＥ誤差を最終的に生成するので、オンラインモデル
は画像再生システム１２の色を相当な正確さで予測でき
る。
【００２１】例示の目的で、以下に示す単純な線形モデ
ルを適用するが、当然ながら、再生システムのより複雑
なパラメトリックモデリングの選択も本発明の範囲であ
る。
【００２２】
【数１】 ｙ＝Ｍｘ＋ｂ （１）
【００２３】上記の式（１）によって示される数学的モ
デルの機能形式は、システムに関する入力及び出力実験
データを用いて予め決定される。ひとたび最良のモデル
が識別されると、そのモデルのパラメータを調節する必
要がある。そのため、適応アルゴリズムを実施してシス
テムの仕様を維持する。この例では、入力と出力がそれ
ぞれ３つずつである。（３つの入力パラメータは各入力
カラーを表し、３つの出力パラメータは各出力カラーを
表す。）これらの入力及び出力は、特定カラーのＬ*ａ*
ｂ* 値を表す。説明を簡単にするため、ここでは入力Ｌ
i *，ａi *，ｂi *を ｘ1，ｘ2，ｘ3とし、出力Ｌo *，ａo
*，ｂo * を ｙ1，ｙ2，ｙ3 とする。この場合、上記式
（１）は、次のように展開できる。
【数２】 ｙ＝Ａθ （２） ここで、Ａは回帰行列（regression matrix）、θは推
定されたパラメータである。
【数３】
【００２４】パラメータの初期推量を得るために、以下
に示す標準バッチ最小２乗等式（standard batch least
squares equation）を使用する。
【数４】
【００２５】この技術により、他のパラメータモデルを
確立することができる。例えば、部分二次式モデル（pa
rtial quadratic model）
【数５】 二次式モデル
【数６】 三次式モデル
【数７】
【００２６】反復最小２乗（ＲＬＳ）適応アルゴリズム
を使用してオンラインシステム識別を実行することがで
きる。これにより、装置は誤差を許容できるレベルに引
き下げながらパラメータモデルの推定値を更新すること
ができる。ほとんどのアルゴリズムは、以下の形式であ
る。
【数８】 新しい推定値 ＝ 古い推定値 ＋ 重み係数*誤差 （８）
【００２７】反復最小２乗アルゴリズムも同様である。
上述のように、初期推定パラメータは式（４）により決
定する。次の推定値θk+1 は、入力及び出力データポイ
ントの次の集合をタグすることにより確立する。ａT は
次のデータ集合の回帰行列フォームであり、ｙは次の出
力である。ａk は、ｋ番目の測定インターバルにおける
回帰ベクトルである。ａkの回帰は、モデルの選択に応
じて式（５）、式（６）、式（７）によって示される形
式である。
【００２８】
【数９】 ここで、Ｐk+1は以下のとおりである。
【数１０】
【００２９】式９または１０に示される回帰ベクトルａ
k はオンラインでのパラメータの予測に用いられるが、
回帰行列Ａは、入出力実験データと共に一度パラメータ
の計算に用いられる（ランダムパラメータを用いない場
合は初期推量）。式４に示したバッチ最小２乗式は、初
期推量に用いてもよいが、オンラインパラメータ予測に
は使用されない。
【００３０】式９及び１０は、前回の推定値と出力間の
誤差（ｙk+1−ａT k+1θk ）とにより新しい推定値に収
束することで、オンライン推定を行う。θk への収束
は、誤差関数がゼロまたは予め選択された所望のしきい
値に達した場合に得られる。
【００３１】図１の実施形態は、主として、テストカラ
ーターゲットをパラメトリックモデルのパラメータのオ
ンライン構築の入力として利用する場合に関する。この
ようなパラメータが所望する集合に収束された後、複数
の再生装置を含むネットワークシステムに、診断プログ
ラムの一部としてモデルを保存することができる。一
方、特定の選択値より大きい誤差を生成するネットワー
ク内の装置は、新しいまたは前回と同じターゲットカラ
ー入力を使って再較正する。あるいは、要求に応じてカ
スタマのデスクトップと通信するために、ウェブまたは
ネットワークに移植（port）してもよい。モデルは、将
来のシステムの新たなサービスパラダイムに、ルーチン
呼び出し要求として組み込むことができる。かかる呼び
出しは文書ポータルの一部にすることができる。
【００３２】図２には、本発明の別の実施形態が示され
ている。図２において、通常のプリント表示信号路にあ
る入力信号は、パラメトリックモデルの反転フォーム５
０によって変換され、その後図１の実施形態と同様に処
理される。この実施形態では、反転モデル５０がモデル
構築ブロック１８から得た最新モデルの逆数であれば、
モデルの反転フォームと、これに続くモデル自体を連続
的に入力信号に適用し、これをプラント１６と組み合わ
せることによって、識別変換が生成される。計算された
パラメータの集合が、再生装置１２の処理動作を正確に
模倣したパラメトリックモデルを構成できない限り、装
置１２の出力とモデル２０の出力との差として、許容で
きないデルタＥ誤差が検出される。このような誤差の結
果、調整アルゴリズム２４がパラメータを継続的に調節
する。図２に示される実施形態は、診断ツールとしてだ
けではなく、人間またはオペレータが関与せずに画像生
成システムをオンラインで較正する方法として特に有益
である。テストターゲットカラー入力は、前述の実施形
態と同様に適用できるが、システムが連続動作する較正
アセンブリとして運転できるので必要ない。
【００３３】さらに別の実施形態が図２に示されてい
る。この実施形態では、反転モデル５０を迂回すること
により、テストターゲットカラーを使用してパラメトリ
ックモデルを構築する。この場合、モデル２０が適当に
正確であると判断されると、反転フォームＰ-1が、オン
ライン動作のためのＬＵＴを較正して生成するために構
築される（このようなＬＵＴはブロック５０内にあると
される。）あるいは、反転モデルＰ-1自体が、入力信号
の調節及び結果的なカラー再生の精度の向上に用られる
ことは、予測可能である。
【００３４】テストは、多数のカラーパッチをプリント
する実際の実施（ゼロックスＤＣ４０）によって行っ
た。パッチ及び色の数は、パラメトリックモデルの開ル
ープシミュレーションから選択される。３３の異なる入
力ターゲットカラーが選択され、それらが図４のグラフ
に示されている。例示の目的で、再現可能な空間の約６
０％をカバーする入力色域中の立方体を選択した。ター
ゲットカラーをプリントし、分光光度計によってリアル
タイムで結果を読み取った。分光光度計の出力は、図１
のプラントの出力１６を表し、Ｌ*ａ*ｂ* 座標に変換さ
れた後、ＲＬＳアルゴリズムに供給される。使用される
性能指数は、デルタＥであり、ΔＥは誤差の２乗の和の
平方根である。
【００３５】二次式及び三次式モデルで、最適な結果が
得られた。各曲線は、特定のターゲットカラーのΔＥを
表している。収束が平均に達した後、二次式モデルのΔ
Ｅ及びσはそれぞれ２．０４と０．９１であった。これ
に対し、三次式モデルはより改良された平均値１．７１
と０．７６のσを示した。これらの結果により、一連の
ターゲットカラーを極めて有効な方法で使用することに
より装置の順モデルを予測できることが示された。図４
には、三次「パラメータ線形（Linear-In-The-Paramete
r）」モデルのデルタＥが示されている。ここで注目す
べきは、各色に対してわずか６回から８回のプリントを
実行した後に許容可能な誤差への収束が実現したという
ことである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 テストターゲットカラーが主として収束モデ
ルのパラメータ更新に用いられるオンラインモデル予測
システムの第１実施例を示す概略ブロック図である。
【図２】 通常のプリント／表示信号路の入力信号とテ
ストターゲット信号とを、更新されたモデルパラメータ
の生成に利用するシステムの概略ブロック図である。
【図３】 本発明による、オンラインモデル構築の処理
ステップを詳細に示すフローチャートである。
【図４】 本発明の実施によるパラメータの収束及び結
果的な所定誤差の低減を示すグラフである。
【符号の説明】
１０ プラント、１２ カラー再生システム、１４ カ
ラーセンサ、１８ 処理装置、２０パラメトリックモデ
ル、２２ 比較器、２４ パラメータ調整アルゴリズ
ム。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 オルガ ワイ ラミレッツ アメリカ合衆国 ニューヨーク州 ロチェ スター カルバー ロード 3578

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 動的に変動するカラー再生装置の分析モ
    デルをオンラインで予測する方法であって、前記装置は
    装置のカラー出力を表す信号を検出するセンサを含み、
    前記装置の色処理は、不正確なパラメータの集合を初期
    段階に含む分析モデルの予め選択された形式により表さ
    れ、前記方法は、 入力信号に応答して前記装置により画像を生成するステ
    ップと、 前記画像を表す出力信号を前記センサにより検出するス
    テップと、 前記入力信号に応答し、前記画像出力信号に相当するモ
    デル出力を、前記モデルから計算するステップと、 画像出力信号とモデル出力との誤差を決定するステップ
    と、 前記誤差を利用して予測アルゴリズムからモデルの更新
    されたパラメータ集合を生成し、この更新された集合を
    モデルに適用するステップと、 前記誤差が所定値より小さくなるまで、後続の入力信号
    を用いて前記ステップを反復的に実行するステップとを
    含み、これにより前記更新されたパラメータの集合を含
    む前記分析モデルが装置動作を正確に表示することを特
    徴とする方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、 前記更新されたパラメータの集合を生成するステップ
    は、上記ステップを１０回未満反復的に実行して前記不
    正確な集合を前記更新された集合に収束させるステップ
    を含むことを特徴とする方法。
  3. 【請求項３】 入力信号に応答して出力画像を生成する
    画像再生システムと、 前記出力画像を表すセンサ信号を検出するセンサと、 処理装置と、を含むカラープリンタであって、 前記処理装置は、 前記入力信号をモデル出力に変換する、前記画像再生シ
    ステムのパラメトリックモデルと、 リアルタイムパラメータ調整アルゴリズムと、 前記パラメトリックモデルの反転モデルと、 前記センサ信号をモデル出力と比較する比較器とを含
    み、 前記比較器からの出力に基づき、前記リアルタイムパラ
    メータ調整アルゴリズムは、前記パラメトリックモデル
    及びパラメトリックモデルの反転モデルの更新されたパ
    ラメータ集合を計算し、この更新されたパラメータに従
    って前記モデルと前記反転モデルを更新し、前記更新さ
    れた反転モデルと更新されたモデルとにより、次の入力
    信号を反復的に変換することを特徴とするカラープリン
    タ。
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