JP2003503682A - 染料濃度に基づく写真印刷のスペクトルモデル化 - Google Patents

染料濃度に基づく写真印刷のスペクトルモデル化

Info

Publication number
JP2003503682A
JP2003503682A JP2001506220A JP2001506220A JP2003503682A JP 2003503682 A JP2003503682 A JP 2003503682A JP 2001506220 A JP2001506220 A JP 2001506220A JP 2001506220 A JP2001506220 A JP 2001506220A JP 2003503682 A JP2003503682 A JP 2003503682A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
spectrum
filter
estimating
spectral
sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2001506220A
Other languages
English (en)
Inventor
ウィリアム・エイ・ロッジ
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GlassBridge Enterprises Inc
Original Assignee
Imation Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Imation Corp filed Critical Imation Corp
Publication of JP2003503682A publication Critical patent/JP2003503682A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • 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
    • H04N1/6094—Colour correction or control depending on characteristics of the input medium, e.g. film type, newspaper
    • H—ELECTRICITY
    • 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
    • H04N1/6097—Colour correction or control depending on the characteristics of the output medium, e.g. glossy paper, matt paper, transparency or fabrics

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Abstract

(57)【要約】 走査されたカラーネガからのデータに基づいて写真印刷物の反射率スペクトルを予測すること。技法は、染料濃度を用いて、チャネルに依存しない基準をスペクトルモデルに提供する。前記スペクトルモデルは、３つの概念部分、スキャナ及びフィルムモデルと、写真プリンタモデルと、印画紙モデルとを含む。前記スキャナ及びフィルム部分は、較正されたスキャナ上のカラーネガの走査からのデジタルデータを各画素に関するスペクトル透過率の予測に変換する。前記写真プリンタ部分は、露光スケジュール及び任意に色温度を使用し、露光照明のスペクトルを時間の関数として計算する。前記印画紙部分は、照明ネガのスペクトルパワーをまず染料濃度推定量に変換し、次いで模擬印刷物用の予測反射率スペクトルに変換する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 技術分野 本発明は、写真印刷のモデル化、より詳しくは、写真カラーネガに基づいて写
真印刷物を作る方法及び装置のモデル化に関する。
【０００２】 背景技術 写真印刷は、写真ネガから写真印刷物を生成する。写真印刷法では、露光発光
体と製法、印画紙、及び染料の特性を含む種々の要因が組み合わさって、生じる
写真印刷物を生成する。写真印刷モデルで写真印刷物を正確に特徴づけるために
、前記印刷法のこれらの実側面の各々をモデル化する必要がある。
【０００３】 スキャナは、写真カラーネガを走査して対応するデジタル出力値を生成するの
に使用可能である。スキャナは、デジタル出力値を生成して入力サンプルのスペ
クトル透過率を表現する。典型的なスキャナは、光源を用いて透過目標を照明す
る。前記スキャナは、前記サンプルを通過して１組のスペクトル選択フィルタを
通過する光を統合する。統合された結果をエレクトロニクス及びソフトウェアに
より修正してデジタル出力値を得ることもできる。これらのデジタル出力値を印
刷及び染料モデルと組み合わせて、写真媒体を特徴づけることができる。しかし
、従来の写真特性決定は、濃度に基づいており、チャネル独立でない。チャネル
独立特性決定は、より柔軟なモデルを提供する。
【０００４】 更に、異なる反射率スペクトルは、同一色として目で知覚可能である。同様に
、異なるスペクトルは、同一のデジタル値を生成可能である。この効果は、「条
件等色」と呼ばれる。条件等色サンプルは、異なる観察条件下で観察又は走査さ
れる場合に異なる色彩応答値を生成可能である。この結果、スキャナをモデル化
する際に、多くの異なる反射率スペクトルは、同一のＲＧＢ値を生成可能である
。反射率スペクトルのより正確な推定値を決めるのに、候補を制限して条件等色
一致を回避することが望ましい。
【０００５】 発明の開示 本発明は、写真印刷物の反射率スペクトルを予測する技法を実施する方法及び
装置を提供する。前記技法は、カラーネガ又はカラーポジなどのソース画像から
のデータに基づいて前記印刷物をモデル化する。また、前記技法は、透過媒体上
の出力画像のモデル化に適用できる。前記データは、スキャナやデジタルカメラ
などの画像収集装置から得られることが好ましい。前記技法は、染料濃度を用い
て、チャネルに依存しない基準をスペクトルモデルに提供する。色管理システム
と併用した場合、前記技法は、写真画像の下見や操作又はシミュレーションによ
る写真工程を有する実験を考慮する。ユーザは、印刷発光体の露光時間及びスペ
クトル内容を制御する露光スケジュール及びオプションの印刷発光色温度を用い
て模擬処理を制御することができる。また、ユーザは、色フィルタ、発光スペク
トル、及び紙のスペクトル感度や吸収スペクトルなどのパラメータを修正するこ
とにより模擬処理の他面を制御することもできる。
【０００６】 好ましいスペクトルモデルは、３つの概念部分、スキャナ及びフィルムモデル
と、写真プリンタモデルと、印画紙モデルとを含む。前記スキャナ及びフィルム
部分は、較正されたスキャナ上のカラーネガの走査からのデジタルデータを各画
素に関するスペクトル透過率の予測に変換する。代替実施形態では、前記スキャ
ナモデルを画像収集装置の代替モデルと置き換える。前記写真プリンタ部分は、
露光スケジュール及び任意に色温度を使用し、露光照明のスペクトルを時間の関
数として計算する。前記印画紙部分は、照明ネガのスペクトルパワーをまず染料
濃度推定量に変換し、次いで模擬印刷物用の予測反射率スペクトルに変換する。
【０００７】 一般に、一態様において、前記技法は、写真ネガの媒体に対応する写真ネガフ
ィルムモデルを用いて前記写真ネガの走査からのデジタル値をフィルム透過率ス
ペクトルに変換するステップと、露光スケジュールを用いて時間に関して露光照
明スペクトルを推定するステップと、写真印刷物に対応する印画紙の紙スペクト
ル感度を推定するステップと、前記フィルム透過率スペクトル、前記露光照明ス
ペクトル及び前記紙スペクトル感度のスペクトル積を時間に関して積分するステ
ップと、前記積分スペクトル積を対数積分露光量に変換するステップと、前記対
数積分露光量を染料濃度に変換するステップと、前記染料濃度を予測反射率スペ
クトルに変換するステップとを含む。
【０００８】 本発明の実施形態に見られる利点には、１つ以上の次のようなものがある。染
料濃度に基づく計算は、単純で直接的である。予測スペクトルは、写真媒体及び
現像工程の正確なモデルである。前記モデルは、ネガから写真印刷物を物理的に
露光して現像することなく、現実的な校正、下見、及び写真画像の全体的又は選
択的な操作を可能にする。自動色補正用の新しいアルゴリズムを用いた実験及び
材料特性やプリンタ特性の調査を容易にする。複雑なパラメータの判定を、生成
及び測定が容易な目標を使用することにより向上させる。更に、前記モデルにお
ける所与の正確なパラメータ、写真印刷法の物理的制約を緩和することもでき、
アナログ印刷を介して生成される画像よりも良い画像を得ることもできる。例え
ば、露光範囲圧縮の調整により、露出過少のシャドー及び露出過多のハイライト
を回避することができ、二次効果を無視する露光により、一層鮮やかな画像を得
ることができる。その上、模擬処理をコンピュータプログラムとして実施して、
実際の装置の制御を模倣するソフトウェア制御が完備した仮想写真プリンタ装置
を提供することができる。
【０００９】 詳細な説明 本発明の一実施形態において、コンピュータシステムでは、写真ネガに基づい
て写真印刷物の反射率スペクトルを予測する。図１に示すように、写真印刷法の
スペクトルモデル１００において、前記コンピュータシステムは、スキャナ及び
フィルムモデル１０５、写真プリンタモデル１１０及び印画紙モデル１１５を使
用する。前記モデル１０５、１１０、１１５は、論理的又は物理的に別々の構成
要素として実施可能、又は前記モデルが抽象概念としてのみ異なる単一構成要素
として実施可能である。この結果、後述の計算及び方程式の割当ては、多くの可
能性の中で１つの模範的な実施形態である。前記スキャナ及びフィルムモデルは
、スキャナ（図示せず）を用いて前記写真ネガを走査する（即ち、照明サンプル
から受け取られるスペクトルエネルギーに基づいて画像情報を収集して処理する
）ことにより生成された目標デジタル値を受け取り、それらの値を画素ごとにフ
ィルム透過率スペクトルに変換する。代わりに、前記スキャナモデル１０５は、
カラールックアップテーブルを用いて前記目標デジタル値を判定する。代替実施
形態では、前記スキャナモデル１０５を、デジタルカメラモデルなどの画像収集
装置の異なるモデル又は異なるスキャナモデルと交換する。他のスペクトルスキ
ャナモデルの例には、電子画像雑誌，第４巻，第４号，１９９５年１０月，頁３
６０−７２の「スペクトルモデルを用いたデスクトップドラムスキャナの色彩特
性決定」におけるＲ．Ｓ．Ｂｅｒｎｓ及びＭ．Ｊ．Ｓｈｙｕ；米国特許第５，１
４９，９６０号，１９９２年９月におけるＤｕｎｎｅその他；デジタルカラー画
像復元，博士論文，カリフォルニア大学，１９７５年８月におけるＣ．Ｅ．Ｍａ
ｎｃｉｌ；及び米国特許第５，５４３，９４０号，１９９６年８月におけるＳｈ
ｅｒｍａｎにより記載されたものがある。別の代替実施形態では、カラーネガに
対応する透過スペクトルを、例えば走査透過分光測光器で直接測定により得るこ
とができる。
【００１０】 前記写真プリンタモデル１１０は、時間と共に発光体のスペクトルをモデル化
する。前記写真プリンタモデル１１０は、露光スケジュールに従って時間と共に
露光照明スペクトルを推定する。前記露光スケジュールは、ユーザにより供給さ
れる、又は例えば走査ネガデータの統計を用いることにより自動的に決定される
ことができる。前記印画紙モデル１１５は、特定の印画紙の染料吸収及び反射率
をモデル化する。前記印画紙モデル１１５は、前記フィルム透過率スペクトル、
前記露光照明スペクトル、及び前記印画紙に対応する紙スペクトル感度を染料濃
度に変換する。また、前記印画紙モデル１１５は、前記染料濃度を予測反射率ス
ペクトルに変換する。前記予測反射率スペクトルは、前記スペクトルモデル１０
０でモデル化された写真印刷装置及び紙を用いて走査写真ネガを現像することか
ら生じる写真印刷物の反射率スペクトルを表す。前記モデルの各々については、
より詳しく後述する。
【００１１】 図２に示すように、前記写真印刷物の前記反射率スペクトルを予測する方法２
００において、前記コンピュータシステムは、前記写真ネガの走査からのデジタ
ル値をフィルム透過率スペクトルに変換する（ステップ２０５）。前記写真ネガ
は、カラーネガであることが好ましいが、代わりにグレースケール（例えば、白
黒）のネガ又はカラーやグレースケールのポジであってもよい。前記デジタル値
を変換するために、前記コンピュータシステムは、写真ネガ媒体に対応する写真
ネガフィルムモデルを使用する。前記コンピュータシステムは、ユーザ供給露光
スケジュール及び写真プリンタのモデルを用いて、時間と共に露光照明スペクト
ルを推定する（ステップ２１０）。また、前記コンピュータシステムは、任意に
色温度を用いて前記露光照明スペクトルを推定することもできる。前記コンピュ
ータシステムは、印画紙に対応する紙スペクトル感度を推定する（ステップ２１
５）。代わりに、前記紙スペクトル感度を、供給又は予め決定することもできる
。前記コンピュータシステムは、前記フィルム透過率スペクトル、前記露光照明
スペクトル及び前記紙スペクトル感度のスペクトル積を積分する（ステップ２２
０）。前記コンピュータシステムは、前記積分スペクトル積を対数積分露光量に
変換して（ステップ２２５）、前記対数積分露光量を染料濃度に変換する（ステ
ップ２３０）。工程を完了するために、前記コンピュータシステムは、前記染料
濃度を予測反射率スペクトルに変換する（ステップ２３５）。
【００１２】 スキャナ及びフィルムモデル スキャナ及び写真ネガのモデルの一実施形態において、コンピュータシステム
では、サンプル、即ち写真ネガを走査する場合、グラフィックス技術スキャナの
色彩挙動をモデル化する。図３に示すように、前記コンピュータシステムでは、
写真カラーネガの走査からの目標デジタル値を推定スペクトルに変換する逆モデ
ル３００を使用する。前記スキャナは、少なくとも１つの出力チャネル（例えば
、Ｒ、Ｇ及びＢ）を有し、各チャネルに関する目標デジタル値を生成する。前記
推定スペクトルは、用途によってスペクトル反射率又はスペクトル透過率の推定
値であってもよい。前記逆モデル３００は、供給されたスペクトルに基づいて前
記スキャナの各チャネルに関するデジタル値を推定する前進モデル３０５を含む
。また、前記逆モデルは、媒体座標を推定スペクトルに変換する前記サンプルの
媒体に特有の媒体モデル３１０も含む。前記媒体モデルは、反射又は透過媒体用
であってもよい。写真カラーネガの場合、前記媒体モデルは、前記写真ネガの特
定の媒体に対応する写真カラーネガフィルムモデルである。前記媒体モデル３１
０は、カラーネガ染料吸収スペクトルを受け取って前記写真ネガの染料吸収をモ
デル化する。前記ネガ染料吸収スペクトルは、フィルム製造業者から供給又は後
述のように推定可能である。前記逆モデル３００は、サーチエンジン３１５を用
いて前記写真ネガに対応する着色剤空間で座標を繰り返して推定する。前記サー
チエンジン３１５は、前記スキャナからの目標デジタル値と前記前進モデル３０
５からの推定デジタル値との間の誤差値３２０に基づいて前記着色剤空間で探索
する。前記逆モデル３００は、前記媒体モデル３１０を介して推定媒体座標を推
定スペクトルに変換して、前記推定スペクトルを前記前進モデル３０５に供給す
る。前記前進モデル３０５は、供給されたスペクトルを推定デジタル値に変換す
る。前記逆モデル３００は、前記推定デジタル値を前記目標デジタル値と比較し
て前記誤差値３２０を求める。１つ又はそれ以上の停止基準を満たしていない場
合、前記サーチエンジン３１５は、その誤差値３２０に基づいて新しい媒体座標
を探索してその肯定を繰り返す。前記停止基準は、前記誤差値３２０に関する指
定許容値でもよく、代わりに多くの繰り返しなどの異なる基準でもよい。前記停
止基準を満たしている場合、前記逆モデル３００は、前記写真ネガの透過率スペ
クトルに十分対応するスペクトルとしてそのスペクトルを認める。
【００１３】 図４に示すように、予測スペクトルを特定することによりスキャナで走査され
るような写真ネガのスペクトル反射率をモデル化する方法４００において、コン
ピュータシステムは、前記写真ネガに対応する媒体モデルの着色剤空間内で媒体
座標を推定する（ステップ４０５）。前記コンピュータシステムは、前記スキャ
ナにより生成される目標デジタル値に基づいて前記媒体座標を推定する。推定さ
れた前記媒体座標は、前記目標デジタル値を生成するスペクトルに対応するのに
推定される。例えば、従来のカラーネガフィルム用の媒体座標は、シアン、マゼ
ンタ及び黄の染料の濃度を表す。初期媒体座標の推定は、重要でない。前記逆モ
デルでは、「悪い」初期推定値の場合でも、許容できる解に収束すべきである。
しかし、前記初期推定値がそれらの最終値に近い場合、間違った条件等色一致に
収束する可能性は低くなる。初期媒体座標を推定する１つの方法では、媒体座標
に関する有効な範囲の中心から一定の初期値を使用する。別の方法では、前記初
期推定値として前記スキャナからの目標ＲＧＢ値又はそれらの逆値を使用する。
例えば、一実施形態において、前記媒体モデルは、シアン、マゼンタ及び黄の染
料を有する媒体を表現し、すべての媒体座標及び目標装置値は、０から１の範囲
に正規化されている。この場合、初期媒体座標は、逆目標ＲＧＢ値として計算可
能である。 Ｃ０＝１−Ｒｔｇｔ Ｍ０＝１−Ｇｔｇｔ Ｙ０＝１−Ｂｔｇｔ ここで、Ｃ０、Ｍ０及びＹ０は初期推定媒体座標であり、Ｒｔｇｔ、Ｇｔｇｔ及
びＢｔｇｔは目標ＲＧＢ値である。初期媒体座標を推定する他の方法は、可能で
あり、当業界における通常の熟練者に自明であるべきである。
【００１４】 前記コンピュータシステムは、スペクトル媒体モデルを用いて前記推定媒体座
標を推定スペクトルに変換する（ステップ４１０）。上述のように、前記媒体モ
デルは、前記写真ネガの媒体に特有である。前記コンピュータシステムは、前記
媒体モデルの着色剤空間内にある媒体座標を選択する。従って、前記媒体モデル
は、考慮中のスペクトルを制限し、よってその使用は、媒体座標を推定する際に
生じる条件等色（即ち、特定の観察者又は装置に対して同一色を生成するように
見える異なるスペクトル値）を制限する。前記媒体モデルは、前記座標を制約し
て、フィルム用の供給又は測定染料吸収スペクトルに従って媒体上で観察可能な
スペクトルを計算し、媒体が生成できない条件等色スペクトルを考慮から除去す
ることにより、条件等色の問題を低減する。更に、媒体着色剤空間は、スペクト
ル測定値よりも少ない次元を有するので、媒体着色剤空間の探索は一層効率的で
ある。例えば、前記媒体着色剤空間がＣＭＹである場合、媒体着色剤空間は３次
元を有する。測定スペクトルは通常、１６、３１又は３６などの多数のスペクト
ル波長又は帯域を有する。
【００１５】 カラーネガフィルムの場合、前記媒体モデルは、染料濃度とスペクトル透過率
との間の関係を説明するのにベール−ブーゲ理論を使用する。前記ベール−ブー
ゲ理論は、Ｂｅｒｎｓにより説明されている。このモデルは、次のように表すこ
ともできる。 Ｔｎ（λ）＝Ｔｇ（λ）ｅｘｐ［−｛ｃＫｃ（λ）＋ｍＫｍ（λ）＋ｙＫｙ（
λ）｝］ ここで、ｃ、ｍ及びｙは染料濃度であり、λは波長を表し、Ｋｃ（λ）、Ｋｍ（
λ）及びＫｙ（λ）は正規化スペクトル染料吸収率であり、Ｔｇ（λ）はフィル
ムベースのスペクトル透過率であり、Ｔｎ（λ）はカラーパッチのスペクトル透
過率である。未露光のフィルムは、マスキングカップリング剤の存在のために所
与のスペクトル帯域で真のフィルムベースも最大透過率も表さないことがある。
過剰マスキング（即ち、例えば強い赤露光が未露光フィルムベースよりも低いシ
アン染料濃度を生成する可能性を引き起こすフィルム製造欠陥）及び他の影響に
より、特定のカラーのあるスペクトル帯域における透過が前記未露光フィルムの
透過を超える場合がある。しかし、フィルムベースとして未露光フィルム又は最
大透過率から得られるフィルムモデルの評価では、測定カラーネガ透過スペクト
ルを再生するそれらの性能に殆ど差がない。従って、未露光フィルム透過スペク
トルが滑らかなので、未露光フィルム透過スペクトルはフィルムベース透過率と
して好ましい。
【００１６】 カラーネガフィルムを含む、デジタル対応されていない媒体の場合、各染料の
吸収スペクトルを決定する単一染料露光を行うことは難しいことが多い。要因分
析などの統計的な方法は、着色剤の吸収スペクトルを決定するのに好ましい。Ｅ
．Ｒ．Ｍａｌｉｎｏｗｓｋｉ及びＤ．Ｇ．Ｈｏｗｅｒｙは、「化学の要因分析」
，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，１９８０年，第３
章において要因分析の方法を記載している。媒体をモデル化する要因分析の応用
には、１組の媒体カラーサンプルから吸収スペクトルに適用される主成分分析、
次いで主方向の回転が含まれる。前記主成分分析は、サンプルデータ分散を完全
に記述する低次元空間を定義する方向に生じる。主成分の回転は、分散を前記成
分の間で均等に分布させようと試みて、個々の着色剤吸収スペクトルなどの物理
的意義を有する要因になることが多い。
【００１７】 要因分析は、フィルムレコーダの全域にわたるカラーネガサンプルから吸収ス
ペクトルに適用されることが好ましい。ｉ番目のサンプルの前記吸収スペクトル
Ｋｉ ｍｉｘ（λ）は、測定透過スペクトルＴｉ ｎ（λ）から計算され、次のよう
に表すこともできる。
【数１】 主成分分析は、フィルム内の各着色剤に関して１つの固有ベクトルを生成する。
従って、カラーネガフィルムの場合、前記主成分分析は、シアン、マゼンタ及び
黄の染料の各々に関して３つの固有ベクトルを生成する。これらのベクトルは、
Ｍａｌｉｎｏｗｓｋｉに記載の目標回転を用いて変換される。前記フィルムレコ
ーダの各チャネルに関する階段くさびからの正規化吸収スペクトルは、目標スペ
クトル（即ち、前記目標回転に関する目標ベクトル）として使用される。手動調
節を用いて、目標吸収スペクトルを修正することができる。このような調節を用
いて、階段くさびサンプルが単一染料露光でないという事実を補償することもで
きる。回転ベクトルは、吸収データセット全体を実質的に再生できることが好ま
しい。この再生を向上させるために、前記ベクトルは、（最大濃度の５％以下の
大きさを有することが多い）ネガ濃度を必要とする場合もある。また、回転スペ
クトルは、サンプルのトレーニングセットを再生するネガ吸収領域を含む場合も
ある。フィルムモデルの濃度を制約することにより、濃度の両極性は問題がない
。
【００１８】 前記推定スペクトルを前記媒体モデルから受け取ると、前記コンピュータシス
テムは、前記スキャナの前進モデルを用いて前記推定スペクトルを推定デジタル
値に変換する（ステップ４１５）。前記コンピュータシステムは、前記推定スペ
クトルを前記前進モデルに供給し、前記前進モデルは、前記スキャナの装置依存
座標空間で供給スペクトルに関して前記スキャナが生成するデジタル値を予測す
る。前記前進モデルは、フィルタ関数及び前記スキャナに特有のチャネルに依存
しない色調再生曲線（「ＴＲＣ」）を含む。前記前進モデルは、前記前進モデル
の他の区域で原因とならないチャネル相互作用を表現する補正関数を任意に含む
。前記前進モデルは、より詳細に後述される。
【００１９】 前記コンピュータシステムは、目標デジタル値と推定デジタル値との間の誤差
値を計算する（ステップ４２０）。前記コンピュータシステムは、２組のデジタ
ル値の間のユークリッド距離を計算することが好ましい。前記誤差値は、全チャ
ネルに関するデジタル値を含む合成誤差値、又は各デジタル値に特有の誤差値で
もよい。代わりに、前記誤差値の計算は、各デジタル値に関して異なってもよい
。指定の停止基準を満たしている場合、現在推定デジタル値を生成した前記推定
スペクトルが予測スペクトルとして出力される（ステップ４２５）。前記停止基
準は、誤差許容値でもよい。別の一実施形態において、各デジタル値は異なる許
容値を有する。このような実施形態において、推定スペクトルは、各々の誤差が
対応する許容値よりも小さい場合、予測スペクトルである。前記停止基準を満た
していない場合、前記コンピュータシステムは、前記誤差に基づいて現在媒体座
標を更新して新しい媒体座標を判定することにより前記媒体モデルの着色剤空間
を「探索する」（ステップ４３０）。前記サーチエンジンは、推定媒体座標及び
誤差の統計を維持して「誤差表面」モデルを判定することが好ましい。前記サー
チエンジンは、蓄積された誤差表面モデル及び現在誤差を使用して新しい推定媒
体座標を判定する。前記サーチエンジンは、「Ｃにおける数値方法」，第２版，
Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ，１９９２年において
Ｗ．Ｈ．Ｐｒｅｓｓその他により記載されたＰｏｗｅｌｌの方法又はＢＦＧＳな
どの数値最小化技法を使用することが好ましい。この技法は、前記媒体モデルに
対応する範囲内の媒体座標のみを特定するように更に制約される。よって、前記
媒体モデルは、探索工程を制限して、条件等色を低減する。前記コンピュータシ
ステムは、前記媒体モデルを介して前記新媒体座標を渡し（ステップ４１０）、
前記停止基準を満たすまでこれらのステップを繰り返す。
【００２０】 図５Ａに示すように、前進モデル５００において、前記コンピュータシステム
は、前記逆モデルにより供給される前記推定スペクトルなどのサンプルスペクト
ルを受け取る。前記サンプルスペクトルには、前記スキャナの各チャネルに対応
するフィルタ関数５１０を掛ける５０５。前記スキャナが赤、緑及び青チャネル
を有する実施形態において、前記前進モデルは、図５Ａに示すように３つのフィ
ルタ関数を含む。各フィルタ関数５１０は、フィルタ透過率スペクトル及び発光
スペクトルの積を表す。前記フィルタ透過率スペクトル及び発光スペクトルは、
別々に決める必要はない。代わりに、前記発光スペクトルは、後述のように直接
提供又は測定することもできる。前記フィルタ関数５１０は、後述のようにトレ
ーニングサンプルから推定される。各フィルタ関数及び前記サンプルスペクトル
の積は、好ましくは約３８０〜７３０ｎｍの可視波長などの少なくとも１つの波
長について積分５１５される。よって、積分器出力は、次のように表すこともで
きる。
【数２】 ｒ＝∫Ｓ（λ）Ｒ（λ）Ｉ（λ）ｄλ ｇ＝∫Ｓ（λ）Ｇ（λ）Ｉ（λ）ｄλ ｂ＝∫Ｓ（λ）Ｂ（λ）Ｉ（λ）ｄλ ここで、ｒ、ｇ及びｂは積分器出力であり、Ｓはサンプルスペクトルであり、Ｒ
、Ｇ及びＢはフィルタ透過率スペクトルであり、Ｉは発光スペクトルであり、λ
は波長を表す。上述のように、Ｒ、Ｇ、Ｂ及びＩは、フィルタ関数として表すこ
ともできる。 ＦＲ（λ）＝Ｒ（λ）Ｉ（λ） ＦＧ（λ）＝Ｇ（λ）Ｉ（λ） ＦＢ（λ）＝Ｂ（λ）Ｉ（λ）
【００２１】 前記前進モデル５００は、色調再生曲線（「ＴＲＣ」）５２０を用いて前記積
分器出力をデジタル値に変換する。前記ＴＲＣ５２０は、ゲイン−オフセットガ
ンマ関数などの一次元変換関数であり、次のように表すこともできる。
【数３】 前記前進モデル５００は、後述のように、補正関数５２５を用いて前記ＴＲＣ５
２０からこれらのデジタル値を任意に調整することもできる。
【００２２】 図５Ｂは、発光スペクトルが既知又は直接測定される前進モデル５５０の実施
形態を示す。前記前進モデル５５０の動作は、図５Ａに示す上述の前進モデル５
００の動作とほぼ同様である。受け取られたサンプルスペクトルには、供給され
た発光スペクトルを掛ける５５２。この積には、前記スキャナの各チャネルに対
応するフィルタ透過率スペクトル５６０を掛ける５５５。前記スキャナが赤、緑
及び青チャネルを有する実施形態において、前記前進モデルは、図５Ｂに示すよ
うに３つのフィルタ透過率スペクトルを含む。前記フィルタ透過率スペクトル５
６０は、既知の発光スペクトルを用いてトレーニングサンプルから推定される。
よって、図５Ａの前記前進モデル５００のようにフィルタ透過率スペクトル及び
発光スペクトルの積を表すフィルタ関数を推定するのではなく、前記フィルタ透
過率スペクトル５６０は直接推定される。上述のように、得られた積は、好まし
くは約３８０〜７３０ｎｍの可視波長について積分５６５され、積分器出力はデ
ジタル値ＴＲＣ５７０に変換される。前記前進モデル５５０は、後述のように補
正関数５７５を用いて前記ＴＲＣ５７０からこれらのデジタル値を任意に調整す
ることもできる。
【００２３】 前記コンピュータシステムが逆モデルを使用して前記写真ネガのスペクトル反
射率を予測する前に、前記コンピュータシステムは、前記前進モデル内で関数の
パラメータを推定する。図６に示すように、パラメータを推定する方法６００で
は、中性階段くさびを有する目標を走査して平坦サンプル値を生成する（ステッ
プ６０５）。前記中性階段くさび目標は、実質的に平坦な反射率スペクトル及び
前記スキャナによりデジタル化される最大画像の濃度範囲を取り囲む濃度範囲を
有することが好ましい。また、前記目標のスペクトルを分光測光器で測定して平
坦サンプルスペクトルを生成する（ステップ６０７）。前記分光測光器は、媒体
の性質によって反射式又は透過式である。
【００２４】 好ましい平坦スペクトル目標からの反射率スペクトル７００の例が、図７に示
してある。平坦な線７０５は、可視波長（約４００〜７００ｎｍ）についての各
パッチに関する測定値７１０に対する平均スペクトル値である。
【００２５】 前記平坦スペクトル目標におけるｉ番目のサンプルの場合、対応する測定反射
率スペクトルＳｉは、可視波長について前記反射率スペクトルＳｉを平均するこ
とにより計算された定数ｃｉにより近似される。従って、上述の積分は、（例と
してｒを採用して）次のように書き換え可能である。
【数４】 ｒｉ＝ｃｉ∫ＦＲ（λ）ｄλ また、この方程式における積分は、前記サンプルスペクトルＳｉに依存しない定
数Φである。従って、ｒに関するＴＲＣは、次のように書き換え可能である。
【数５】 新しいゲインパラメータｋ=ｇａｉｎ．ｒ＝ｋｇａｉｎ．ｒΦを定義することに
より、次のようになる。
【数６】 Ｓｉは実質的に平坦であるので、この方程式は波長に依存せず、その結果、ＴＲ
Ｃ関数は定数ｃｉでサンプリング可能である。得られたサンプルを使用して、前
記平坦サンプル値を用いた制約最小化技法で一次元変換関数のパラメータを推定
することが好ましい（ステップ６１０）。この推定は、指定の基準が満たされる
まで繰り返す反復法でもよい。一次元変換関数がゲイン−オフセット−ガンマ関
数である場合、パラメータは、ゲイン、オフセット及びガンマである。ゲインパ
ラメータはΦの係数により高すぎる場合もあるが、この差異を、フィルタ関数パ
ラメータを推定する場合に導入される間接的換算係数により補償することもでき
る。ＴＲＣパラメータは、チャネルに依存しないで推定されることが好ましい。
【００２６】 前記フィルタ関数のフィルタパラメータを推定するために、特定の印刷装置の
全域に及ぶ色サンプルを含む第２の多色目標を走査して、多色サンプル値を生成
する（ステップ６１５）。また、前記多色目標の反射率スペクトルを測定して、
多色サンプルスペクトルを生成する（ステップ６２０）。前記フィルタ関数は、
３つのパラメータ（平均、標準偏差及び振幅）を有するガウス関数により前記前
進モデルで近似されることが好ましい。代わりに、三次スプライン、小球、和ガ
ウス、デルタ関数又はそれらの組合せなどの他の関数を使用してもよい。例えば
、蛍光発光体の場合、デルタ及びガウス関数の組合せが好ましい。ＲＧＢ色空間
（合計５１２サンプル）の８段階サンプリングは、十分な精度を生成可能である
。代わりに、より少ないサンプルを使用してもよい。前述のように推定ＴＲＣを
与えた場合、制約最小化技法を用いて前記フィルタパラメータを推定することが
好ましい（ステップ６２５）。前記推定フィルタパラメータは、前記多色目標を
走査することにより生成された値と前記多色目標の推定フィルタ関数及び測定ス
ペクトルを用いて予測された値との間の平均色差を最小にする。前記コンピュー
タシステムは、前記前進モデルと前記推定ＴＲＣ及びフィルタ関数とを用いて前
記多色目標の測定スペクトルに基づいてフィルタデジタル値を計算する（ステッ
プ６３０）。この推定では、前記補正関数を使用しないことが好ましい。前記シ
ステムは、前記フィルタデジタル値を前記多色目標の走査からの多色サンプル値
と比較することによりフィルタ差を計算する（ステップ６３５）。前記フィルタ
差は、好ましくは対値間の平均ユークリッド距離を求めることにより計算される
平均色差である。フィルタ停止基準を満たす場合、例えば前記フィルタ差が指定
のフィルタ許容値の範囲内である場合（ステップ６４０）、前記フィルタパラメ
ータの推定は完了である（ステップ６４５）。前記基準を満たさない場合、例え
ば前記フィルタ差が前記フィルタ許容値の範囲外である場合（ステップ６４０）
、前記コンピュータシステムは、前記フィルタ関数を再推定して（ステップ６５
０）、上記ステップ６３０〜６５０を繰り返す。ＴＲＣの場合、前記フィルタパ
ラメータは、チャネルに依存しないで推定されることが好ましい。
【００２７】 代替実施形態では、収束基準を満たすまで前記ＴＲＣ及びフィルタ関数パラメ
ータを構成工程で繰り返し推定する。この収束基準を、構成差が構成許容値の範
囲内である場合に、又は代わりに指定の反復数の後に満たすこともできる。図８
Ａに示すように、反復パラメータ推定方法８００では、前記ＴＲＣパラメータを
上述のように推定する（ステップ８０５）。また、前記ＴＲＣ関数は、一次関数
として初期設定可能である。多色目標の走査及び測定スペクトルを含むフィルタ
パラメータは、上述のように推定される（ステップ８１０）。また、前記フィル
タ関数は、４５０、５５０及び６５０ｎｍに中心が置かれた広帯域ガウスなどの
従来のＲ、Ｇ及びＢフィルタ関数として初期設定可能である。前記コンピュータ
システムは、前記多色目標などの多色目標の測定スペクトルに基づいて前記推定
ＴＲＣ関数及びフィルタ関数を用いて前記前進モデルで構成デジタル値を推定す
る（ステップ８１５）。これらの構成デジタル値と前記多色目標の走査からのデ
ジタル値との間の構成差を計算する（ステップ８２０）。前記収束基準を満たし
ている場合、例えば前記構成差が前記構成許容値の範囲内である場合、前記コン
ピュータシステムは、実際のサンプルで前記スキャナをモデル化する準備ができ
ている（ステップ８２５）。前記基準を満たしていない場合、例えば前記構成差
が前記構成許容値の範囲外である場合、前記コンピュータシステムは、前記ＴＲ
Ｃ及びフィルタパラメータを再推定する。前記推定フィルタパラメータを用いて
前記ＴＲＣパラメータを再推定する（ステップ８３０）。また、前記フィルタ関
数は、上述のように前記再推定ＴＲＣ関数を用いて再推定される（ステップ８３
５）。前記再推定ＴＲＣ及びフィルタ関数を用いて、新しい構成デジタル値を計
算する（ステップ８１５）。前記構成差が前記構成許容値の範囲内にあるまで前
記工程は繰り返す。代わりに、前記コンピュータシステムは、前進モデル予測を
更に改善する階段多重線形回帰関数などの補正方程式も使用する。
【００２８】 収束基準を満たすまで前記ＴＲＣ及びフィルタ関数パラメータが構成工程で繰
り返して推定される別の代替実施形態において、前記ＴＲＣパラメータ及びフィ
ルタパラメータは、分光測光器で測定されたトレーニング目標から得られる。前
記収束基準を、構成差が構成許容値の範囲内である場合に、又は代わりに指定の
反復数の後に満たすこともできる。図８Ｂに示すように、反復パラメータ推定方
法８５０では、上述の平坦及び多色目標などのＴＲＣ及びフィルタ関数トレーニ
ング目標を分光測光器で走査して推定する（ステップ８５５）。前記コンピュー
タシステムは、ＴＲＣトレーニングスペクトルに関する平均（一定）値を判定す
る（ステップ８６０）。前記コンピュータシステムは、ＴＲＣトレーニングスペ
クトルに関する前記一定値を用いて前記ＴＲＣパラメータを推定する（ステップ
８６５）。前記コンピュータシステムは、制約最小化技法を用いて前記ＴＲＣパ
ラメータを推定することが好ましい。前記コンピュータシステムは、測定トレー
ニングサンプル及び制約最小化を用いて前記フィルタパラメータを得る（ステッ
プ８７０）。前記コンピュータシステムは、一定のＴＲＣトレーニングスペクト
ルを実際のスペクトル測定値と交換して前記ＴＲＣパラメータを再推定する（ス
テップ８７５）。前記コンピュータシステムは、再推定されたＴＲＣパラメータ
を用いて前記フィルタパラメータを再推定する（ステップ８８０）。前記コンピ
ュータシステムは、前記多色目標の測定スペクトルに基づいて前記推定ＴＲＣ関
数及びフィルタ関数を用いて前記前進モデルで構成デジタル値を推定する（ステ
ップ８８５）。これらの構成デジタル値と前記目標の走査からのデジタル値との
間の差を計算する（ステップ８９０）。前記収束基準を満たしている場合、例え
ば前記構成差が前記構成許容値の範囲内である場合、前記コンピュータシステム
は、実際のサンプルで前記スキャナをモデル化する準備ができている（ステップ
８９５）。前記基準を満たしていない場合、例えば前記構成差が前記構成許容値
の範囲外である場合、前記コンピュータシステムは、ステップ８７５及び８８０
で前記ＴＲＣ及びフィルタパラメータを再推定し、前記工程は、前記差が前記構
成許容値の範囲内にあるまで繰り返す。代わりに、前記コンピュータシステムは
、前進モデル予測を更に改善する階段多重線形回帰関数などの補正方程式も使用
する。
【００２９】 （図５Ａの関数５２５に示す）オプションの補正関数を用いて前記前進モデル
の推定を改善することが好ましい。実際の物理的工程がはっきりと理解されてい
ないが、フィルタ関数５１０及びＴＲＣ５２０が反射しないチャネル相互作用が
ある場合がある。前記補正関数５２５は、この仮定のチャネル相互作用を表す。
前記補正関数は、多次元回帰関数であることが好ましい。好ましい回帰補正関数
は、ＴＲＣ出力値の自己関数である１組の予測器関数の一次結合として形成して
もよい。赤チャネルを考慮して、前記回帰関数を次のように書くこともできる。
【数７】 ここで、ｄ＝ｒは補正されたモデル出力、ｄｒ、ｄｇ及びｄｂはＴＲＣ出力値、
ｆｉ（ｄｒ、ｄｇ、ｄｂ）はｉ番目の予測器関数、Jｉはｉ番目の回帰パラメー
タ、Ｎｐｒｅｄは回帰における予測器関数の数である。前記予測器関数の形の指
定は、主観的である。例えば、ＲＧＢスキャナ出力をモデル化する場合、前記予
測器関数を次のように選択することもできる。 ｆ１（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｒ ｆ２（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｇ ｆ３（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｂ ｆ４（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｒ ２ ｆ５（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｒｄｇ ｆ６（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｒｄｂ ｆ７（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｇ ２ ｆ８（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｇｄｂ ｆ９（ｄｒ，ｄｇ，ｄｂ）＝ｄｂ ２ 前記予測器関数の指定を行うと、「応用線形回帰」第８章，ｐ１９０ｆｆ，Ｊｏ
ｈｎ Ｗｉｌｅｙ ａｎｄ Ｓｏｎｓ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ １９８０年における
Ｓ．Ｗｅｉｓｂｅｒｇにより記載されたものなどの標準階段回帰方法により回帰
パラメータ｛βｉ｝を決めることができる。９５％の信頼度を有する階段回帰は
、回帰変数としての前記ＴＲＣ５２０からのデジタル値とそれらの組合せ及び適
合すべきデータとしての前記スキャナからのスキャナＲＧＢ値で使用可能である
。これらの補正関数５２５は、前記前進モデル５００が前記スキャナの殆どの挙
動の原因となることを示す主な一次項を有することが多い。従って、各補正関数
５２５は、前記ＴＲＣ５２０から全デジタル値を受け取り、それぞれのＲ、Ｇ、
Ｂチャネルに関する推定デジタル値を生成する。
【００３０】 写真プリンタモデル 前記写真プリンタモデルは、時間と共に露光発光体のスペクトル特性を決定す
る理想化された印刷装置である。前記写真プリンタモデルは、印刷発光体、前記
印刷発光体を修正できるフィルタ、及び一連の露光期間に関して持続時間及びフ
ィルタ選択を指定する露光スケジュールを含む。また、前記プリンタモデルは、
色温度構成要素を含むことが好ましい。
【００３１】 図９に示すように、写真プリンタモデル９００において、露光制御９０５では
、ユーザ供給露光スケジュール及び減法印刷フィルタ透過率スペクトルを受け取
る。前記露光制御９０５では、前記露光スケジュールを前記減法印刷フィルタ透
過率スペクトルに適用して時間に関する印刷フィルタ透過率スペクトルを得る。
パラメータ関数９１０、好ましくは黒体放射器モデルでは、発光色温度を受け取
り、印刷発光パワースペクトルで前記印刷発光体をモデル化する。代わりに、前
記印刷発光体を測定又はユーザ指定スペクトルにより表すこともできる。前記コ
ンピュータシステムは、前記印刷フィルタ透過率スペクトルに前記印刷発光パワ
ースペクトルを掛けて９１５、時間に関する露光発光スペクトルを計算する。
【００３２】 図１０に示すように、時間に関する露光発光スペクトルを推定する方法１００
０において、前記コンピュータシステムは、印刷発光スペクトルを推定する（ス
テップ１００５）。上述のように、前記印刷発光スペクトルは、供給スペクトル
でもよく、又はパラメータモデルを用いて得てもよい。前記パラメータ黒体放射
器モデルは、次のように表すこともできる。 Ｉ（λ，Ｔ）＝３．７４１８３ｘ１０−１６λ５（ｅｘｐ［０．０１４３８８
／λＴ］−１）−１ ここで、Ｔは°Ｋにおける色温度であり、λは波長を表し、Ｉは得られた発光ス
ペクトルである。Ｉ（λ，Ｔ）は、５６０ｎｍでのスペクトルパワーを１又は１
００に等しくするように正規化されることが好ましい。一次発光フィルタを計算
されたパワースペクトルに適用して、赤や近赤外線のようなある一定のスペクト
ル範囲のパワーを低減することもできる。このフィルタにより、単一パラメータ
を用いて温度変動をなお許容しながら、実際の印刷発光体のエミュレーションが
更に良くなる。商用写真仕上げ機器は、印刷ビーム色温度を調節して紙感度の差
を補償するランプ屋内フィルタを有することもある。印刷ビームの温度を制御す
るために、黒体放射器の色温度を手動で変えたり、適当な測定発光スペクトルを
使用したりすることもできる。
【００３３】 前記コンピュータシステムは、発光フィルタ透過率スペクトルを推定する（ス
テップ１０１０）。前記フィルタ透過率スペクトルは、適当な物理的写真プリン
タフィルタから測定されることが好ましい。減法写真プリンタにおける発光フィ
ルタは、特定の波長範囲を印刷発光体から除去する平坦な通過帯域及び停止帯域
及び急遷移帯域を有する二色性フィルタであってもよい。加法プリンタは、赤、
緑及び青の発光体を使用することもできる。前記コンピュータシステムは、シア
ン、マゼンタ及び黄のフィルタの２つずつの組合せを使用することにより減法シ
ステムで加法印刷をエミュレートして赤、緑及び青の露光を得る性能を有するこ
とが好ましい。加法と減法の両方の印刷装置、フィルタ及び発光体のパラメータ
モデル及び直接測定を含む、露光発光体をモデル化する多くの技法が可能である
。例えば、加法写真プリンタは、赤、緑及び青の露光発光体を使用してもよい。
選択された技法は、時間に関する露光発光体のスペクトル成分を指定することが
好ましい。得られた関数は、ユーザ制御の支配下にある時間及び波長の関数であ
ることが好ましい。
【００３４】 前記コンピュータシステムは、前記発光フィルタ透過率スペクトルを露光スケ
ジュールに従って印刷発光スペクトルに適用して時間と共に露光照明スペクトル
を推定する（ステップ１０１５）。よって、前記露光照明スペクトルは、前記露
光スケジュールに従って時間と共に変わるスペクトル特性を有する。前記露光ス
ケジュールでは、モデル化されたプリンタにおける露光中に各印刷フィルタを一
次印刷ビームに切り替える時間を指定する。前記露光スケジュールでは、任意の
時間にわたりゼロ以上のフィルタを指定することができる。前記露光スケジュー
ルは、ユーザに関するインタフェースとして機能する。前記露光スケジュールの
パラメータは、手動又は自動色補正中に修正されるパラメータと同一である。
【００３５】 露光スケジュールの例１１００が、図１１に示してある。この例１１００では
、赤、緑及び青の露光期間を有する加法印刷モードで減法プリンタを使用する。
印刷発光体のスペクトルパワーは、各露光期間内で一定であり、前記期間に関す
る有効フィルタ透過率の積の印刷発光体の倍数の積である。
【００３６】 印画紙モデル 前記印画紙モデルは、露光及び処理による着色染料の製造と得られた染料によ
る画像の色彩特性との両方の点で実際の写真媒体の挙動を表す。前記紙モデルは
、染料層、好ましくはＣＭＹ染料層のスペクトル感度を含む。また、前記紙モデ
ルは、露光染料転写特性、紙ベース反射率、及び紙の染料吸収スペクトルなどの
パラメータも含む。これらの各々は、直接測定、推定又は測定値から得られる。
推定法は、一部のこれら紙パラメータの間の相互依存性のために反復でもよい。
【００３７】 図１２に示すように、印画紙モデル１２００において、前記コンピュータシス
テムは、前記スキャナ及びフィルムモデルからのフィルム透過率スペクトル、前
記写真プリンタモデルからの露光照明スペクトル、及び紙スペクトル感度を掛け
る１２０５。前記コンピュータシステムは、スペクトル積を対数積分露光量１２
１０に変換する。次に、前記コンピュータシステムは、前記対数積分露光量を染
料濃度１２１５に変換する。前記コンピュータシステムは、前記染料濃度を印刷
媒体モデル１２２０に供給する。前記印刷媒体モデル１２２０は、紙反射率スペ
クトル及び染料吸収スペクトルを使用して、供給染料濃度をモデル化写真印刷物
用の予測反射率スペクトルに変換する。
【００３８】 典型的なスペクトル感度曲線は、可視スペクトルにおいて各波長での印画紙上
の「かぶり」を超える指定濃度を生成するのに必要なエネルギーを示す。印画紙
の製造業者は、それらの紙に関するこれらの曲線を供給することもでき、これら
の供給曲線を、露光発光体のパワースペクトルにより重み付けしてもしなくても
よい。発光スペクトルパワーにより正規化されているスペクトル感度曲線は、「
等エネルギー感度」と呼ばれる。等エネルギー感度曲線は、カラーマッチング関
数と同様な方法で使用してもよく、印画紙が照明ネガ画像を「認識する」やり方
を示す。前記モデルでは、前記感度が露光レベルで変わらず固定感度曲線が容認
できる予測を与えると仮定する。
【００３９】 等濃度輪郭に基づく感度曲線は、媒体のスペクトルモデル化に関して一般に望
ましくない。濃度計は通常、写真媒体の染料の二次吸収のせいで写真チャネルに
依存しない尺度を与えない。例えば、二次吸収により、シアン染料が、マゼンタ
及び黄染料の感度値の一因となる場合がある。この特性は、濃度による感度曲線
の有効性を減らす。しかし、染料濃度は、写真媒体に関してチャネルに依存しな
い尺度を与える。従って、前記印画紙モデルは、等濃度輪郭から得られている等
エネルギー感度曲線を使用することが好ましい。これらの濃度による曲線は、指
定の染料濃度を生成するのに各波長で必要なエネルギーを記述し、媒体の実際の
感度の一層真で望ましい表現である。
【００４０】 写真媒体の染料露光転写特性は、所与のチャネルに関して生成される染料量を
そのチャネルに関する対数積分露光量の関数として記述する。チャネルｘに関す
る前記積分露光量Ｅｘは、次のように表すこともできる。
【数８】 Ｅｘ＝∫∫λＴｎ（λ）ｅ（λ，ｔ）Ｓｘ（λ）ｄλｄｔ ここで、Ｔｎ（λ）はカラーパッチのスペクトル透過率であり、ｅ（λ，ｔ）は
経時変化する露光発光体であり、Ｓｘ（λ）はチャネルｘに関する印画紙感度で
ある。前記露光発光体のスペクトルが各々の一連の露光期間（例えば、露光スケ
ジュールで指定された組）内で一定である場合、前記積分露光量は、次のように
書くこともできる。
【数９】 ここで、Ｎｐは露光期間の数であり、ｅ（λ，ｉ）及びｔｅｘｐ ｉはそれぞれｉ
番目の露光期間に関する露光発光スペクトル及び持続時間である。対数積分露光
量Ｈｘは、前記積分露光量の対数であり、次のように表すこともできる。 Ｈｘ＝ｌｏｇ１０Ｅｘ ＣＭＹチャネルに関する染料濃度対対数積分露光量の作図は、「Ｃ−ｌｏｇＥ」
曲線と呼ばれる。Ｃ−ｌｏｇＥ曲線は、上述の積分露光量の定義の直接の結果と
して露光照明の変化と共に変わらないことが好ましい。この結果、前記Ｃ−ｌｏ
ｇＥ曲線は、再計算なしで任意の露光条件に関して使用可能である。
【００４１】 Ｃ−ｌｏｇＥ曲線は、チャネルに依存しない尺度に基づいている。Ｃ−ｌｏｇ
Ｅ濃度値はゼロと各チャネルの最大濃度との間で変わるので、前記濃度値を染料
吸収スペクトルの適切な調整により１．０に正規化することもできる。また、着
色剤混合モデルは、後述のように染料濃度に基づいているので、Ｃ−ｌｏｇＥ曲
線により、サンプル色の反射率を実質的に直接計算できる。
【００４２】 処理された印画紙のＣ−ｌｏｇＥ特性は、現像液の化学的性質と温度及び現像
時間などの現像条件に左右される。前記印画紙モデルは、これらの条件をただ１
つの時点で表す。これらの条件の意図的でない変動は、実際の印刷物とモデルに
よる予測との間に差がある場合もあることを意味する。現像条件の意図的な変動
は、代替測定値との置き換えを介して又はパラメータ調整を介して前記Ｃ−ｌｏ
ｇＥ曲線を調整することによりモデル化してもよい。Ａ．Ｅ．Ｓａｕｎｄｅｒｓ
は、写真科学雑誌，第４１巻，１９９３年，頁１８６−９３の「写真特性曲線の
適合：関数方程式アプローチ」でそのような調整を記載している。
【００４３】 前記紙スペクトル感度及びＣ−ｌｏｇＥ曲線は、露光の関数として染料生成工
程を記述する。具体的には、前記Ｃ−ｌｏｇＥ曲線では、対数積分露光量を濃度
値に変換する。チャネルｘの場合、Ｃ−ｌｏｇＥ関数は、次のように表すことも
できる。 ｃｏｎｃｘ＝Ｃｘ（Ｈｘ） ここで、Ｃｘは例えばパラメータ又は表の形式で表されたＣ−ｌｏｇＥ関数であ
り、Ｈｘは上述のような対数積分露光量であり、ｃｏｎｃｘは得られる染料濃度
である。
【００４４】 紙及びフィルムなどの写真材料は、相反則不軌として知られる挙動を示すこと
がある。相反則不軌は、露光発光体の時間と強度との間の等交換の破壊である。
この相反則は、上述の積分露光量Ｅｘの計算で見られる。露光時間又は発光強度
が非常に小さい値の場合、この交換はいつも正確に当てはまるとは限らない。こ
の相反則不軌は、Ｃ−ｌｏｇＥ計算の入力及び／又は出力を調整することにより
モデル化可能である。そのような修正は、対数積分露光量及び露光時間の関数で
もよい。前記関数は、パラメータ方程式又はルックアップテーブルとして実施し
てもよい。例えば、次のように、チャネルｘに関するＣ−ｌｏｇＥ関数を修正し
てそのような調整を含むこともできる。 ｃｏｎｃｘ＝Ｃｘ［Ｈｒｅｃ．ｘ（Ｈｘ，ｔｘ，θｘ）］ ここで、ｔｘは露光時間であり、Ｈｒｅｃ．ｘはそのパラメータベクトル（又は
ルックアップテーブル）としてθｘを有する相反則不軌調整関数である。
【００４５】 Ｃ−ｌｏｇＥ計算から得られる染料量の色彩特性は、Ｋｕｂｅｌｋａ−Ｍｕｎ
ｋ着色剤混合モデル及び表面屈折率差に関するＳａｕｎｄｅｒｓｏｎ補正を用い
てモデル化されることが好ましい。これらの色彩特性は、モデル化写真印刷物の
予測反射率スペクトルを表し、次のように表すこともできる。 Ｒｐ（λ）＝Ｒｇ（λ）ｅｘｐ［−２｛ｃＫＣ（λ）＋ｍＫＭ（λ）＋ｙＫＹ （λ）｝］ と共に
【数１０】 ここで、λは波長を表し、ｃ、ｍ及びｙはＣ−ｌｏｇＥ曲線、例えばｍ＝ＣＭ（
ＨＭ）により決められたような染料濃度であり、ＫＣ（λ），ＫＭ（λ），及び
ＫＹ（λ）は前記スキャナ及びフィルムモデルで上述されたフィルム染料の場合
と同様な要因分析により決められた印画紙の正規化スペクトル染料吸収率である
。Ｒｇ（λ）は紙ベースの反射率であり、Ｒｐ（λ）及びＲｐ>（λ）はそれぞ
れカラーパッチの未修正及び修正済みのスペクトル反射率である。前記Ｓａｕｎ
ｄｅｒｓｏｎ補正で用いられる値は、媒体によってｋ１＝０．０４及びｋ２＝０
．６のオーダーである。従って、Ｒｐ'（S）は、モデル化写真印刷物の予測反射
率スペクトルである。
【００４６】 従って、前記紙モデルは、前記予測反射率スペクトルの最終計算を行う。しか
し、上述のように、前記計算を、異なる実施形態における別の構造で行うことも
できる。例えば、代替実施形態において、前記印刷モデルは、前記最終予測反射
率スペクトルの全体的な実行及び判定を制御する。前記印刷モデルは、前記紙モ
デルから計算の要求、例えば濃度に変換されるべき対数積分露光量を要求してか
ら所与の濃度に関する反射率スペクトルを要求する。
【００４７】 一実施形態において、印画紙の染料吸収曲線は、前記フィルムの場合と同様な
方法で判定される。紙の着色剤チャネルの各々で階段を近似するくさびは印刷さ
れ、得られた印刷物及び紙ベースは分光測光器で測定される。測定された反射率
スペクトルは、前記印画紙モデルで記載した色彩特性に関する方程式を用いて吸
収スペクトルに変換される。カラーネガフィルムに関して、各々の染料の吸収ス
ペクトルの判定に関する単一の染料印刷物を生成することは難しい。よって、目
標回転を有する要因分析をこれらの吸収スペクトルに適用して所望の吸収曲線を
生成する。各着色剤に関する前記階段くさびの前記吸収スペクトルの固有値は、
上述のように、前記目標回転における目標スペクトルとして使用可能である。
【００４８】 一実施形態において、Ｃ−ｌｏｇＥ曲線を判定するために、透過中性階段くさ
びは、モデル化されている写真印刷法を用いて印刷される。中性階段くさびは、
低濃度から高濃度まで不連続な階段で本質的にグレーサンプルを有する。印刷さ
れた階段くさびサンプルの反射率スペクトルは、中性階段くさびサンプルの透過
スペクトルと同様に、測定される。各透過くさびサンプルに関する対数積分露光
量は、上述のように求められる。電子画像雑誌，第２巻，第４号，１９９３年１
０月，頁３５９−７０の「染料拡散熱転写プリンタのスペクトルモデル化」にお
いてＲ．Ｓ．Ｂｅｒｎｓにより記載されたもの等の着色剤配合法を用いて各印刷
サンプルに関して紙の染料吸収率が求められ、染料濃度が求められる。各着色剤
に関して、対にした濃度及び対数積分露光量値は、スプライン適合関数に入力さ
れる。得られたスプラインは、均等な間隔で再サンプリングされる。
【００４９】 一実施形態において、印画紙のスペクトル感度を得るために、実験的に決めら
れた曲線又は推定値は、上述のように最適感度に関する探索工程のパラメータを
初期化するのに使用される。前記Ｃ−ｌｏｇＥ曲線は対数積分露光量の計算に関
してスペクトル感度に左右されるので、前記感度が変わると前記Ｃ−ｌｏｇＥ曲
線は更新される。前記感度次いで前記Ｃ−ｌｏｇＥ曲線を調整する反復法は、前
記曲線が十分に収束する場合など、停止基準を満たすまで実行される。
【００５０】 実施形態 本発明は、ハードウェア又はソフトウェア或いは両方の組合せで実施されるこ
ともできる。しかし、本発明は、プロセッサ、（揮発性及び不揮発性メモリ及び
／又は記憶素子を含む）データ記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び
少なくとも１つの出力装置を各々が含むプログラム可能コンピュータ上で実行す
るコンピュータプログラムで実施されることが好ましい。プログラムコードを入
力データに適用して、ここに記載の前記関数を実行して出力情報を生成する。前
記出力情報は、既知のやり方で１つ以上の出力装置に適用される。
【００５１】 各々のそのようなプログラムを、（マシン、アセンブリ、高水準手続、又はオ
ブジェクト指向プログラミング言語を含む）任意の所望のコンピュータ言語で実
施して、コンピュータシステムと通信することもできる。何れにせよ、前記言語
はコンパイル又は解釈言語でもよい。
【００５２】 各々のそのようなコンピュータプログラムは、記憶媒体又は装置を汎用又は専
用プログラム可能コンピュータにより読取ってここに記載の前記手続きを実行す
る場合、前記コンピュータを構成して動作させるための、前記コンピュータによ
り読取り可能な記憶媒体又は装置（例えば、ＲＯＭ、ＣＤＲＯＭ又は磁気媒体）
上に格納されることが好ましい。また、発明のシステムは、コンピュータプログ
ラムで構成されたコンピュータ読取り可能記憶媒体として実施されるとみなすこ
ともでき、このように構成された前記記憶媒体は、コンピュータが特定かつ定義
済みの方法で動作してここに記載の前記関数を実行するようにする。
【００５３】 本発明の多数の実施形態が記載されている。それにもかかわらず、本発明の精
神と範囲に反することなく種々の修正を行うことができるものである。ＲＧＢ色
空間座標の代わりに前記前進モデル用のＣＭＹ色空間座標を使用する等の追加の
変更が可能である。代わりに、構成要素（例えば、ネガ、染料、紙など）用の前
記モデルは、入手できるモデルのデータベースから選択可能である。また、前記
フィルタ関数を、直接提供又は測定することもできる。 各種図面における同一の参照番号及び名称は、同一の構成要素を示す。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態によるモデルの相互作用のブロック図である。
【図２】 本発明の実施形態による反射率スペクトルを予測するフローチャ
ートである。
【図３】 スキャナ及びフィルムモデルのブロック図である。
【図４】 前記スキャナモデルの逆モデルのフローチャートである。
【図５Ａ】 前進スキャナモデルのフローチャートである。
【図５Ｂ】 前進スキャナモデルの代替実施形態のフローチャートである。
【図６】 前記逆モデル用のパラメータを推定するフローチャートである。
【図７】 無彩色くさびを有する目標のスペクトル反射率のグラフである。
【図８Ａ】 前記逆モデル用のパラメータを推定するフローチャートである
。
【図８Ｂ】 前記逆モデル用のパラメータを推定するフローチャートである
。
【図９】 写真プリンタモデルのブロック図である。
【図１０】 前記写真プリンタモデルのフローチャートである。
【図１１】 露光スケジュールの例である。
【図１２】 印画紙モデルのブロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G020 AA08 DA05 DA13 DA15 DA31 DA34 DA43 5B057 AA11 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CE11 CE17 CE18 DA17 DB02 DB06 DB09 DC25 DC36 5L096 AA02 AA06 BA08 DA02 FA32 GA07 GA09 GA40 MA03

Claims (25)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 写真ネガの媒体に対応する写真ネガフィルムモデルを用いて
    前記写真ネガの走査からのデジタル値をフィルム透過率スペクトルに変換するス
    テップと、 露光スケジュールを用いて時間に関して露光照明スペクトルを推定するステッ
    プと、 写真印刷物に対応する印画紙の紙スペクトル感度を推定するステップと、 前記フィルム透過率スペクトル、前記露光照明スペクトル及び前記紙スペクト
    ル感度のスペクトル積を時間に関して積分するステップと、 前記積分スペクトル積を対数積分露光量に変換するステップと、 前記対数積分露光量を染料濃度に変換するステップと、 前記染料濃度を予測反射率スペクトルに変換するステップと、 を含む、写真ネガに基づいて写真印刷物のスペクトル特性をモデル化する方法。
  2. 【請求項２】 デジタル値をフィルム透過率スペクトルに変換するステップ
    が、 停止基準を満たすまで推定スペクトルに対応する媒体座標を反復して更新する
    ステップであって、前記媒体座標が画像収集装置により走査されるサンプルの着
    色剤空間内にあるステップと、 制約最小化方法を用いた前記サンプルに対応する媒体モデルを用いて前記更新
    ステップを制約するステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 デジタル値をフィルム透過率スペクトルに変換するステップ
    が、 （ａ）画像収集装置により走査される前記写真ネガの着色剤空間で媒体座標を
    推定するステップであって、前記写真ネガを走査する場合に前記画像収集装置に
    より生成される目標デジタル値に前記推定媒体座標が対応するステップと、 （ｂ）前記写真ネガに対応する写真ネガフィルムモデルを用いて前記推定媒体
    座標を推定スペクトルに変換するステップと、 （ｃ）前記画像収集装置をモデル化する前進モデルに前記推定スペクトルを供
    給することによりデジタル値を推定するステップと、 （ｄ）前記推定デジタル値と前記目標デジタル値との間のフィルム誤差を特定
    するステップと、 （ｅ）停止基準を満たしていない場合、前記フィルム誤差に従って媒体座標を
    捜して前記着色剤空間を探索し、前記停止基準を満たすまでステップ（ｂ）〜（
    ｅ）を繰り返すステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記写真ネガフィルムモデル用の前記媒体座標が、シアン、
    マゼンタ及び黄染料の染料濃度を表し、 フィルム許容値内で前記フィルム誤差を生成する前記媒体座標が、前記フィル
    ム透過率スペクトルを形成する、請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記着色剤空間を探索するステップが、前記写真ネガに対応
    する範囲の外の媒体座標を特定しないように制約された数値最小化技法を使用す
    るステップを含む、請求項３記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記画像収集装置が少なくとも１つの出力チャネルを有し、
    前記前進モデルが、前記画像収集装置の各出力チャネルに関して、 前記前進モデルに供給されるサンプルスペクトルにフィルタ関数の値を掛けて
    スペクトル積を生成するステップであって、前記フィルタ関数の前記値が前記画
    像収集装置のフィルタに対応するフィルタ透過率スペクトル及び発光体に対応す
    る発光スペクトルの積を表すステップと、 少なくとも１つの波長について前記スペクトル積を積分して積分値を生成する
    ステップと、 一次元変換関数を前記積分値に適用することにより前記積分値を推定デジタル
    値に変換するステップと、 を含む、請求項３記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記スペクトル積が可視波長について積分される、請求項６
    記載の方法。
  8. 【請求項８】 多次元回帰関数を前記推定デジタル値に適用して前記画像収
    集装置でチャネル相互作用をモデル化するステップを更に含む、請求項６記載の
    方法。
  9. 【請求項９】 前記一次元変換関数がゲイン−オフセット−ガンマ関数であ
    り、前記方法が前記ゲイン−オフセット−ガンマ関数のパラメータを推定するス
    テップを更に含み、かかる推定が、 平坦スペクトル目標を走査して平坦サンプル値を生成するステップであって、
    スペクトルが各可視波長で実質的に一定であるように無彩色くさびを前記平坦ス
    ペクトル目標が含むステップと、 前記平坦スペクトル目標の平坦サンプルスペクトルを測定するステップと、 制約最小化技法を用いて前記平坦サンプル値及び前記平坦サンプルスペクトル
    に基づいてゲイン、オフセット及びガンマパラメータを推定するステップと、 を含む、請求項６記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記フィルタ関数のフィルタパラメータを推定するステッ
    プを更に含み、かかる推定が、 多色目標を走査して多色サンプル値を生成するステップであって、前記多色目
    標を生成した印刷装置の全域に及ぶ色を前記多色目標が含むステップと、 前記多色目標の多色サンプルスペクトルを測定するステップと、 制約最小化技法を用いて前記多色サンプル値及び前記多色サンプルスペクトル
    に基づいて前記フィルタ関数のフィルタパラメータを推定するステップと、 前記多色サンプルスペクトルを前記前進モデルに供給し、前記推定フィルタ関
    数を用いることによりフィルタデジタル値を計算するステップと、 前記フィルタデジタル値を前記多色サンプル値と比較することによりフィルタ
    差を計算するステップと、 フィルタ停止基準を満たしていない場合、前記フィルタ差に基づいて前記フィ
    ルタパラメータを再推定してフィルタデジタル値を計算するステップを繰り返し
    、前記フィルタ差を計算し、前記フィルタ停止基準を満たすまで前記フィルタパ
    ラメータを再推定するステップと、 を含む、請求項６記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記一次元変換関数がゲイン−オフセット−ガンマ関数で
    あり、 前記ゲイン−オフセット−ガンマ関数に関するゲイン−オフセット−ガンマパ
    ラメータを推定するステップと、 それぞれの前記推定パラメータを有する前記ゲイン−オフセット−ガンマ関数
    及びフィルタ関数を用いて構成デジタル値を計算するステップと、 前記構成デジタル値及び前記多色サンプル値に基づいて構成差を計算するステ
    ップと、 収束基準を満たしていない場合、前記収束基準を満たすまで前記ゲイン−オフ
    セット−ガンマパラメータ及び前記フィルタパラメータを再推定するステップと
    、 を更に含む、請求項１０記載の方法。
  12. 【請求項１２】 ゲイン−オフセット−ガンマパラメータを推定するステッ
    プが、 平坦スペクトル目標を走査して平坦サンプル値を生成するステップであって、
    スペクトルが各可視波長で実質的に一定であるように無彩色くさびを前記平坦ス
    ペクトル目標が含むステップと、 前記平坦スペクトル目標の平坦サンプルスペクトルを測定するステップと、 制約最小化技法を用いて前記平坦サンプル値及び前記平坦サンプルスペクトル
    に基づいてゲイン、オフセット及びガンマパラメータを推定するステップと、 を含む、請求項１１記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記一次元変換関数がゲイン−オフセット−ガンマ関数で
    あり、 平坦スペクトル目標を走査して平坦サンプル値を生成するステップであって、
    スペクトルが各可視波長で実質的に一定であるように無彩色くさびを前記平坦ス
    ペクトル目標が含むステップと、 前記平坦スペクトル目標の平坦サンプルスペクトルを測定するステップと、 多色目標を走査して多色サンプル値を生成するステップであって、前記多色目
    標を生成した印刷装置の全域に及ぶ色を前記多色目標が含むステップと、 前記多色目標の多色サンプルスペクトルを測定するステップと、 前記平坦サンプル値に基づいて平坦平均値を判定するステップと 制約最小化を用いて前記平坦平均値及び前記平坦サンプルスペクトルに基づい
    て前記ゲイン−オフセット−ガンマ関数に関するゲイン−オフセット−ガンマパ
    ラメータを推定するステップと、 制約最小化を用いて前記多色サンプル値及び前記多色サンプルスペクトルに基
    づいて前記フィルタ関数に関するフィルタパラメータを推定するステップと、 前記平坦サンプルスペクトルを用いて前記ゲイン−オフセット−ガンマパラメ
    ータを再推定するステップと、 前記再推定ゲイン−オフセット−ガンマ関数を用いて前記フィルタパラメータ
    を再推定するステップと、 前記多色サンプルスペクトルに基づいてそれぞれの前記再推定パラメータを有
    する前記ゲイン−オフセット−ガンマ関数及びフィルタ関数を用いて構成デジタ
    ル値を計算するステップと、 前記構成デジタル値及び前記多色サンプル値に基づいて構成差を計算するステ
    ップと、 収束基準を満たしていない場合、前記収束基準を満たすまで前記ゲイン−オフ
    セット−ガンマパラメータ及び前記フィルタパラメータを再推定するステップと
    、 を更に含む、請求項６記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記画像収集装置が少なくとも１つの出力チャネルを有し
    、前記前進モデルが、前記画像収集装置の各出力チャネルに関して、 前記前進モデルに供給されるサンプルスペクトルに発光体に対応する発光スペ
    クトルを掛けて第１のスペクトル積を生成するステップと、 前記第１のスペクトル積に前記画像収集装置のフィルタに対応するフィルタ透
    過率スペクトルを掛けて第２のスペクトル積を生成するステップと、 少なくとも１つの波長について前記第２のスペクトル積を積分して積分値を生
    成するステップと、 一次元変換関数を前記積分値に適用することにより前記積分値を推定デジタル
    値に変換するステップと、 を含む、請求項６記載の方法。
  15. 【請求項１５】 露光照明スペクトルを推定するステップが、 印刷発光スペクトルを推定するステップと、 前記印刷発光体を修正する発光フィルタ透過率スペクトルを推定するステップ
    と、 露光スケジュールに従って前記推定発光フィルタ透過率スペクトルを前記印刷
    発光スペクトルに適用するステップであって、前記露光スケジュールが少なくと
    も１つの露光期間に関して持続時間及びフィルタ選択を指定するステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記露光スケジュールが、少なくとも１つの露光フィルタ
    を前記印刷発光体に露光する少なくとも１つの時間を指定する、請求項１５記載
    の方法。
  17. 【請求項１７】 前記印刷発光スペクトルが発光体の測定スペクトルである
    、請求項１５記載の方法。
  18. 【請求項１８】 前記印刷発光スペクトルが、パラメータモデル及び黒体放
    射器モデルのうちの１つから得られる、請求項１５記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記発光フィルタ透過率スペクトルが、減法写真印刷装置
    及び加法写真印刷装置のうちの１つのフィルタをモデル化する、請求項１５記載
    の方法。
  20. 【請求項２０】 前記紙スペクトル感度が、等濃度輪郭から得られる等エネ
    ルギー感度曲線であり、前記印画紙で特定の染料濃度を生成するのに各波長で必
    要なエネルギーを記述する、請求項１記載の方法。
  21. 【請求項２１】 前記紙スペクトル感度が、所与のチャネルに関して生成さ
    れる染料量をそのチャネルに関する前記対数積分露光量の関数として記述する染
    料露光転写特性を含む、請求項１記載の方法。
  22. 【請求項２２】 前記印画紙に関して染料吸収曲線を推定するステップを更
    に含み、前記染料吸収曲線を推定するステップが、 前記印画紙の紙ベーススペクトルを測定するステップと、 前記印画紙の着色剤チャネルの各々で階段を有する紙目標の紙目標スペクトル
    を測定するステップと、 前記紙ベーススペクトル及び前記紙目標スペクトルを吸収スペクトルに変換す
    るステップと、 要因分析及び目標回転を前記吸収スペクトルに適用して染料吸収曲線を生成す
    るステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  23. 【請求項２３】 着色剤チャネルに関する染料濃度対対数積分露光量の作図
    であるＣ−ｌｏｇＥ曲線を判定するステップを更に含み、Ｃ−ｌｏｇＥ曲線を判
    定するステップが、 前記印画紙上で低濃度から高濃度まで実質的に不連続な階段でグレーサンプル
    を有する中性階段くさびを印刷するステップと、 前記印刷中性階段くさびの前記サンプルの曲線反射率スペクトルを測定するス
    テップと、 前記印刷中性階段くさびの前記サンプルの曲線透過スペクトルを測定するステ
    ップと、 前記印刷中性階段くさびの各サンプルに関して対数積分露光量を判定するステ
    ップと、 前記印画紙の染料吸収率を判定するステップと、 前記判定染料吸収率を用いて前記印刷中性階段くさびの各サンプルに関して染
    料濃度を判定するステップと、 対にした染料濃度及び対数積分露光量にスプライン適合関数を適用してスプラ
    インを生成するステップと、 前記スプラインを均等な間隔で再サンプリングして前記Ｃ−ｌｏｇＥ曲線を生
    成するステップと、 を含む、請求項１記載の方法。
  24. 【請求項２４】 写真ネガのフィルムスペクトル透過率を推定するステップ
    と、 時間に関して印刷発光体の露光照明スペクトルを推定するステップと、 写真印刷物に対応する印画紙のスペクトル感度を推定するステップと、 前記フィルムスペクトル透過率、前記露光照明スペクトル及び前記スペクトル
    感度に基づいて染料濃度を推定するステップと、 前記写真ネガに対応する前記写真印刷物の予測反射率スペクトルに前記推定染
    料濃度を変換するステップと、 を含む、写真ネガに基づいて写真印刷物の反射率スペクトルを予測する方法。
  25. 【請求項２５】 写真ネガに基づいて写真印刷物のスペクトル特性をモデル
    化する、コンピュータ読取り可能な媒体上にあるコンピュータプログラムであっ
    て、コンピュータが請求項１〜２４の何れか一項の方法を実行するようにする命
    令を含むコンピュータプログラム。
JP2001506220A 1999-06-29 2000-06-05 染料濃度に基づく写真印刷のスペクトルモデル化 Pending JP2003503682A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US09/342,568 1999-06-29
US09/342,568 US6633408B1 (en) 1999-06-29 1999-06-29 Spectral modeling of photographic printing based on dye concentration
PCT/US2000/015469 WO2001001672A1 (en) 1999-06-29 2000-06-05 Spectral modeling of photographic printing based on dye concentration

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2003503682A true JP2003503682A (ja) 2003-01-28

Family

ID=23342384

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2001506220A Pending JP2003503682A (ja) 1999-06-29 2000-06-05 染料濃度に基づく写真印刷のスペクトルモデル化

Country Status (6)

Country Link
US (1) US6633408B1 (ja)
EP (1) EP1190562B1 (ja)
JP (1) JP2003503682A (ja)
DE (1) DE60012739T2 (ja)
HK (1) HK1047510B (ja)
WO (1) WO2001001672A1 (ja)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030038180A1 (en) * 2000-03-23 2003-02-27 Keay Peter Jeffrey Data carrier, a device for reading the data carrier, and a security system
EP1227659A1 (de) * 2001-01-19 2002-07-31 GRETAG IMAGING Trading AG Farbmodellierung eines Fotobildes
WO2003007239A1 (fr) 2001-07-12 2003-01-23 Vision Iq Procede et systeme pour fournir des informations formatees a des moyens de traitement d'images
DE10142322C2 (de) * 2001-08-30 2003-08-21 Oce Printing Systems Gmbh Verfahren zur Anpassung der von einem zweiten Drucksystem gedruckten Farben an die von einem ersten Drucksystem gedruckten Farben
DE10142321C2 (de) * 2001-08-30 2003-08-28 Oce Printing Systems Gmbh Verfahren zur Herstellung einer aus Grundfarben gemischten Mischfarbe, die einer vorgegebenen Zielfarbe entspricht
JP2003315973A (ja) * 2002-04-19 2003-11-06 Fujitsu Ltd マスク設計装置、マスク設計方法、プログラムおよび半導体装置製造方法
US7474783B2 (en) * 2003-06-30 2009-01-06 Xerox Corporation Systems and methods for associating color profiles with a scanned input image using spatial attributes
US7453604B2 (en) * 2003-06-30 2008-11-18 Xerox Corporation Systems and methods for estimating an image marking process using scanned image attributes
US6997258B2 (en) * 2003-09-15 2006-02-14 Schlumberger Technology Corporation Apparatus and methods for pressure compensated contact with the borehole wall
US7336401B2 (en) * 2003-12-19 2008-02-26 Xerox Corporation Systems and methods for estimating an image marking process using event mapping of scanned image attributes
US20060170745A1 (en) * 2004-12-21 2006-08-03 Agfa-Gevaert Ink-jet ink set for producing images with large colour gamut and high stability
US20070133867A1 (en) * 2005-12-14 2007-06-14 Samsung Electronics., Ltd. Apparatus and method of adaptively converting image in image display system
ES2714528T3 (es) 2006-10-11 2019-05-28 Agfa Nv Conjuntos de tintas de inyección pigmentadas curables y métodos para preparar dichos conjuntos de tintas
US7881530B2 (en) 2007-04-02 2011-02-01 Eastman Kodak Company Adjusting colorants specified in a digital image
US8229215B2 (en) * 2007-12-03 2012-07-24 Omnivision Technologies, Inc. Image sensor apparatus and method for scene illuminant estimation
US8280155B2 (en) * 2008-12-18 2012-10-02 Canon Kabushiki Kaisha Modeling spectral characteristics of an input imaging device
JP5631122B2 (ja) * 2009-09-10 2014-11-26 富士フイルム株式会社 色値取得方法、色値取得装置、画像処理方法、画像処理装置及びプログラム
WO2011143121A2 (en) * 2010-05-10 2011-11-17 University Of Pittsburgh - Of The Commonwealth System Of Higher Education Spatial-domain low-coherence quantitative phase microscopy
US8514470B2 (en) * 2010-12-08 2013-08-20 Xerox Corporation Digital printing control using a spectrophotometer
CN103761771B (zh) * 2014-01-24 2017-03-22 中国人民解放军第三军医大学第一附属医院 人皮肤中主要纤维成分网状结构三维可视模型
JP6561669B2 (ja) * 2015-08-07 2019-08-21 富士ゼロックス株式会社 色処理装置、画像形成装置および画像形成システム
US9785873B2 (en) * 2016-02-16 2017-10-10 Ricoh Company, Ltd. Halftone calibration mechanism

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4500919A (en) 1982-05-04 1985-02-19 Massachusetts Institute Of Technology Color reproduction system
US4658286A (en) 1983-03-28 1987-04-14 Jack Schwartz Method and apparatus for correcting distortions in reproducing systems
US4970584A (en) 1985-05-15 1990-11-13 Ricoh Company, Ltd. Method and apparatus for the compensation of color detection
JPH03500338A (ja) 1987-10-01 1991-01-24 イーストマン・コダック・カンパニー 写真カラープリンタの較正及び制御のためのシステム
EP0312499B1 (de) 1987-10-15 1992-11-04 Gretag Imaging Ag Fotografisches Farbkopiergerät und Belichtungssteuerungsverfahren
FR2623905B1 (fr) 1987-11-30 1992-02-14 David Michel Appareil pour determiner la formulation de peinture pour reparation de carrosserie
US5003500A (en) 1988-09-05 1991-03-26 Ciba-Geigy Corporation Process and apparatus for the preparation of color formulations utilizing polarized light in spectrophotometry
JP2660568B2 (ja) 1989-01-12 1997-10-08 富士写真フイルム株式会社 不適正露光画像の復元方法
DE3942633C3 (de) * 1989-12-22 1999-04-08 Gerhard Brugger Bildanalysegerät
US5157506A (en) 1990-08-29 1992-10-20 Savitar, Inc. Standardized color calibration of electronic imagery
US5255083A (en) 1991-06-05 1993-10-19 Sony Corporation Of America Digital color correction system and method
US5149960B1 (en) 1991-07-03 1994-08-30 Donnelly R R & Sons Method of converting scanner signals into colorimetric signals
JPH0545745A (ja) 1991-08-09 1993-02-26 Konica Corp 写真焼付露光量の制御方法
DE69319979T2 (de) 1992-09-08 1998-12-10 Fuji Photo Film Co., Ltd., Minami-Ashigara, Kanagawa Bildverarbeitungssystem und Verfahren zur originalgetreuen Wiedergabe der Farben von Objekten auf Negativfilm
US5377025A (en) 1992-11-24 1994-12-27 Eastman Kodak Company Optimal color quantization for addressing multi-dimensional color calibration look-up-table
US5543940A (en) 1994-02-02 1996-08-06 Electronics For Imaging Method and apparatus for converting color scanner signals into colorimetric values
US5521723A (en) 1994-06-16 1996-05-28 Eastman Kodak Company System for producing a color hardcopy having the color and the tone reproduction characteristics of a photograph
US5790280A (en) 1995-08-08 1998-08-04 Fuji Photo Film Co., Ltd. Digital image recording method and apparatus therefor and digital image processing apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
US6633408B1 (en) 2003-10-14
EP1190562B1 (en) 2004-08-04
HK1047510A1 (en) 2003-02-21
EP1190562A1 (en) 2002-03-27
DE60012739D1 (de) 2004-09-09
HK1047510B (zh) 2005-04-29
DE60012739T2 (de) 2005-08-04
WO2001001672A1 (en) 2001-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2003503682A (ja) 染料濃度に基づく写真印刷のスペクトルモデル化
US5543940A (en) Method and apparatus for converting color scanner signals into colorimetric values
US6563945B2 (en) Pictorial digital image processing incorporating image and output device modifications
US6018381A (en) Method for calibrating a photofinishing system and components for use in such a method
Berns et al. Colorimetric characterization of a desktop drum scanner using a spectral model
JP2002305666A (ja) 写真画像のカラーモデリング方法、ソフトウエア、記憶媒体、プリンタ、スキャナ、現像所、および画像再生システム用モデルの使用方法
US5223891A (en) Production of second-generation camera-original control tool photographies via photography of digitally-generated transparency of an original scene
JP2003163861A (ja) カメラ、シーン、ディスプレイ、及び、人口統計データに基づいて特定の画像欠陥を補正するときを決定するシステム及び方法
JP2001209788A (ja) 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
US7298892B2 (en) Producing a balanced digital color image having minimal color errors
KR101150111B1 (ko) 디지털 이미지의 자동화된 보정을 위한 시스템 및 방법
US6654150B1 (en) Colorimetric characterization of scanned media using spectral scanner and basis spectra models
US7667880B2 (en) Method and apparatus for previewing digital motion picture content
JP2001223914A (ja) 動的に変化するカラーマーキング装置のためのオンライン区分的同相写像モデル予測、制御、及び較正システム
Holm A strategy for pictorial digital image processing (PDIP)
Berns et al. Colorimetric characterization of a desktop drum scanner via image modeling
Gschwind et al. Electronic imaging: A tool for the reconstruction of faded color photographs and color movies
Meier et al. A color model for digital photo printing on silver halide paper
Patterson et al. Understanding Cineon
Tuijn Scanning color negatives
Kurečić et al. Color management implementation in digital photography
Lattka Colour management: a workable solution
Strgar Kurečić et al. Color Management Implementation in Digital Photography
Morovič et al. Colour Management
Kureþiü et al. COLOR MANAGEMENT IMPLEMENTATION IN DIGITAL PHOTOGRAPHY