JP2007281610A - プロファイルの作成 - Google Patents

Abstract

【課題】 種々の状況に柔軟に対応できるプロファイルを作成する。
【解決手段】 ステップＳ７８において、色域や印刷条件に応じて非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３を変化させる。そして、変化させられた重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３にて重みづけを行いつつ非色恒常性指数ＣＩＩと合計インク量ＴＩと粒状性指数ＧＩを結合させて、結合評価指数ＥＩを算出する。そして、この結合評価指数ＥＩを使用して各インク量セットの選択を行う。
【選択図】 図５

Description

この発明は、印刷に用いられるプロファイルの作成技術に関する。

従来のプロファイルの作成技術として、各インク量セットに従ってプリンタが印刷を行ったときの分光反射率を予測し、その分光反射率に基づいて色の恒常性や粒状性を算出し、これらを総合的に判断することにより、プロファイルの作成に使用するインク量セットを選択するものが知られている（例えば、特許文献１、参照。）。
かかる構成によれば、色の恒常性や非粒状性が総合的に優れるインク量セットを基礎としてプロファイルを作成することができ、色の恒常性と非粒状性を両立させたインク量セットに色変換することが可能なプロファイルを作成することが可能であった。すなわち、当該プロファイルを使用して任意の画像を印刷することにより、色の恒常性と非粒状性に優れる印刷画像を得ることができた。
国際公開２００５／０４３８８４号パンフレット

印刷を行う条件は様々であり、また印刷される画像も様々であり、印刷物を観察する状況も様々であるため、常に色の恒常性や非粒状性が同様の程度で要求されるものとは限らない。例えば、ある状況においては色の恒常性が重視されるべきであるし、ある状況においては非粒状性が重視されるべきである。上述した技術においては色の恒常性や粒状性を総合的に評価するにあたっての重みが一定であるため、このような状況の変化に対して柔軟に対応することができないという課題があった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、種々の状況に柔軟に対応できるプロファイルを作成することを目的とする。

複数のインク量セットが準備され、そのインク量セットから好適なものをサンプルインク量セットとして選択し、同選択されたサンプルインク量セットに基づいてプロファイルの作成を行う。このようにすることにより、好適なサンプルインク量セットに基づいてプロファイルを作成することができ、そのプロファイルを使用して色変換を行うことより良好な印刷画像を得ることが可能となる。各インク量セットの好適度合いを判断するにあたっては、少なくとも２以上の基本評価指数を各インク量セットについて取得し、これらの基本評価指数を結合させた結合評価指数に基づいて各インク量セットの好適度合いを判断する。これにより、２以上の基本評価指数が総合的に好適なインク量セットを判断することが可能となる。

結合評価指数は基本評価指数を結合させることによって得られるが、この結合を行うときの基本評価指数の重みが各インク量セットの測色値が属する色域に応じたものとされる。これにより、ある色域においてはある基本評価指数を重視あるいは軽視して好適なインク量セットを判断することが可能となる。すなわち、色域に応じて重視すべき基本評価指数を変化させることが可能となる。従って、色域ごとに重視される基本評価指数が異なるプロファイルを作成することができ、色域に応じて変動する印刷画像の印象に柔軟に対応することができる。例えば、グレー域や高明度域や空色域においては粒状性が目立ちやすいため、これらの色域においては粒状性の重みを増加させることが望ましい。各インク量セットの測色値は、各インク量セットに従ってプリンタが印刷をしたときの測色値を予測することにより得られ、実際に印刷することを要しない。

基本評価指数の重みを変動可能とする技術的特徴を有する他の発明の態様として、プロファイルが前提とする印刷条件に応じて各基本評価指数の重みを変動させるようにしてもよい。すなわち、印刷条件に応じて重視すべき基本評価指数も変動するため、各印刷条件に適するプロファイルを作成することができる。例えば、濃度の淡いインクが印刷に使用できる場合、より粒状性を低減させるべく粒状性の重みを増加させることが望ましい。また、光沢のある印刷用紙に印刷を行う場合にも、高い写真印刷画質が要求されると予測されるため、ノイズ感を低減させるべく粒状性の重みを増加させることが望ましい。

２以上の基本評価指数を結合する手法は種々採用することができるが、基本評価指数を線形結合させるのが最も容易である。その場合、各基本評価指数に対して乗じる重み係数を各インク量セットの測色値が属する色域や印刷条件に応じて変化させることにより、結合評価指数における各基本評価指数の重みを測色値が属する色域に応じたものとすることができる。

各インク量セットの測色値を予測するにあたっては、各インク量セットに従って印刷したときの分光反射率を予測するようにしてもよい。インク量セットが得られれば印刷媒体のインクによる被覆態様も予測することができるため、インクの分光反射特性に基づいて分光反射率も予測することができる。例えば、分光反射率を予測する分光プリンティングモデルとして、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)や、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)を使用することができる。分光プリンティングモデルによって分光反射率が予測できれば、ある分光エネルギー分布の光源を想定することにより、同光源下の測色値を得ることができる。

基本評価指数の例としては、複数光源下における色の恒常性を示す色恒常性指数や、ある光源下において印刷媒体上に分布する色の粒状性を示す粒状性指数や、インク量セットを構成する各インク量の総和を示す合計インク量を挙げることができる。色恒常性指数の重みを増せば、ある色域やある印刷条件において色の恒常性に優れたプロファイルを作成することができる。また、粒状性指数の重みを増せば、ある色域やある印刷条件において粒状性の少ないプロファイルを作成することができる。同様に、ある色域やある印刷条件において使用されるインク量の少ないプロファイルを作成することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、プロファイル作成方法およびプロファイル作成装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。

次に、本発明の実施の形態を以下の順序で説明する。
（１）第１実施形態
（２）分光プリンティングモデルの一例
（３）粒状性の調査
（４）第２実施形態
（５）まとめ

（１）第１実施形態：
図１は、本発明の第１実施形態としてのプロファイル作成装置の構成を示している。同図において、プロファイル作成装置１０は、分光プリンティングモデルコンバータ１００と評価指数生成部１２０と選択部１３０とプロファイル生成部１４０とガマットマッピング処理部１６０とから構成されている。プロファイル作成装置１０は、本実施形態においてコンピュータであり、上記各モジュールを図示しないＣＰＵにてＲＡＭをワークエリアとしながら実行させ、各処理に必要なデータを図示しないＨＤＤ等の記憶装置に記憶する。分光プリンティングモデルコンバータ１００は、複数のインク量セットを、そのインク量セットに応じて印刷されるカラーパッチの分光反射率Ｒ_smp（λ）に変換する。なお、本明細書において「カラーパッチ」とは、有彩色のパッチに限らず、無彩色のパッチも含む広い意味を有している。本実施形態において、シアン（Ｃ）マゼンタ（Ｍ）イエロー（Ｙ）ブラック（Ｋ）ライトシアン（ｌｃ）ライトマゼンタ（ｌｍ）の６色のインクを利用可能なカラープリンタを想定する。従って、本実施形態のインク量セットは、ＣＭＹＫｌｃｌｍの各インク吐出量の組み合わせで表すことができる。分光プリンティングモデルコンバータ１００は、６種類のインクの吐出量をそれぞれ２５６階調で入力する。なお、分光プリンティングモデルコンバータ１００は所定の分光プリンティングモデルを適用して各インク量セットについてカラーパッチの分光反射率Ｒ_smp（λ）を予測するが、詳細については後述する。

評価指数生成部１２０は、色算出部１２２と比較色算出部１２４と色恒常性指数算出部１２５と合計インク量算出部１２６と粒状性指数取得部１２８と結合評価指数取得部１２９とから構成されている。色恒常性指数算出部１２５と合計インク量算出部１２６と粒状性指数取得部１２８は本発明の基本評価指数としての非色恒常性指数ＣＩＩ(Color Inconstancy Index)と合計インク量ＴＩと粒状性指数ＧＩ（Graininess Index）とを算出し、これらによって基本評価指数取得部１２０ａが構成される。色算出部１２２は、各インク量セットに対する分光反射率Ｒ_smp（λ）を用いて、第１の観察条件における測色値ＣＶ１を算出する。本実施形態では、第１の観察条件として標準の光Ｄ５０を用いる。この第１の観察条件で得られた測色値ＣＶ１で表される色を「サンプル色」とも呼ぶ。比較色算出部１２４は、インク量セットに対する分光反射率Ｒ_smp（λ）を用いて、第２の観察条件における測色値ＣＶ２を算出する。本実施形態では、第２の観察条件として標準の光Ｆ１１を用いる。以下では、第２の観察条件で得られた測色値ＣＶ２で表される色を「比較色」とも呼ぶ。

色算出部１２２と比較色算出部１２４は、同じ分光反射率Ｒ_smp（λ）を用いて異なる観察条件における測色値ＣＶ１，ＣＶ２をそれぞれ算出する。色恒常性指数算出部１２５は、これらの測色値ＣＶ１，ＣＶ２を用いて、インク量セットによる出力色を異なる観察条件で観察した場合の色の色差を表す非色恒常性指数ＣＩＩを算出する。

粒状性指数取得部１２８は、予め調査されたインク量セットと粒状性指数ＧＩとの対応関係（粒状性プロファイル２００）に基づいて各インク量セットに従って印刷を行ったときの粒状性指数ＧＩを予測する。なお、粒状性プロファイル２００は予め用意されているが、粒状性プロファイル２００については後に詳述する。

合計インク量算出部１２６はインク量セット（ＣＭＹＫｌｃｌｍのインク量階調値）を取得して、これらの階調値を合計した合計インク量ＴＩを算出する。結合評価指数取得部１２９は、基本評価指数取得部１２０ａが算出した非色恒常性指数ＣＩＩと合計インク量ＴＩと粒状性指数ＧＩを取得するとともに、これらを線形結合させて結合評価指数ＥＩを得る。また、結合評価指数取得部１２９は色算出部１２２から測色値ＣＶ１の入力を得ており、この測色値ＣＶ１に基づいて非色恒常性指数ＣＩＩと合計インク量ＴＩと粒状性指数ＧＩを線形結合する際の重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３を変化させる。

選択部１３０は、良好な結合評価指数ＥＩを有するインク量セットをサンプルインク量セットとして選択する。プロファイル生成部１４０は、選択されたサンプルインク量セットと、それらのサンプルインク量セットを用いて印刷されるカラーパッチの測色値（Ｌ*ａ*ｂ*値）とを用いて、インクプロファイル１４２を作成する。このインクプロファイル１４２は、測色値（Ｌ*ａ*ｂ*値）とＣＭＹＫｌｃｌｍのインク量との対応関係を示すルックアップテーブルである。なお、「インクプロファイル」を「出力デバイスプロファイル」とも呼ぶ。本明細書において、「プロファイル」とは、色空間の変換を行うための変換規則を具現化したものを意味しており、各種のデバイスプロファイルとルックアップテーブルとを含む広い意味を有している。

ガマットマッピング処理部１６０は、このインクプロファイル１４２と、予め準備されたｓＲＧＢプロファイル１６２とを用いて、プリンタルックアップテーブル１８０を作成する。ここで、ｓＲＧＢプロファイル１６２としては、例えばｓＲＧＢ色空間をＬ*ａ*ｂ*色空間に変換するプロファイルを使用することができる。なお、「ｓＲＧＢプロファイル」を「入力デバイスプロファイル」とも呼ぶ。プリンタルックアップテーブル１８０は、入力カラー画像データ（例えばｓＲＧＢデータ）をインク量データに変換するためのものである。

図２は、プロファイル作成処理の流れを示している。ステップＳ１０では、分光プリンティングモデルを決定して、コンバータ１００を作成する。すなわち、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とする印刷条件（インクセットと印刷媒体）に応じた分光プリンティングモデルコンバータ１００が用意される。なお、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とする印刷条件は、プロファイル作成処理を行うにあたり予め指定される。同様に、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とする印刷条件に応じた粒状性プロファイル２００が用意される。ステップＳ１５では、多数のインク量セット（ＣＭＹＫｌｃｌｍ）を設定する。本明細書において、各インク量セットに従って印刷される仮想的なカラーパッチを仮想パッチと表記する。本実施形態では、ＣＭＹＫｌｃｌｍの各インクに関して、０〜１００％の範囲で１０％おきに１１点のインク量をそれぞれ設定し、６種類のインクの量のすべての組合せをインク量セットとして準備する。すなわち、１１^６＝１，７７１，５６１個のインク量セットが準備されることとなる。なお、「インク量１００％」とは、１種類のインクでベタ打ちとなるインク量を意味する。

ステップＳ２０では、分光プリンティングモデルコンバータ１００を用いて各インク量セットを分光反射率Ｒ_smp（λ）に変換し、この分光反射率Ｒ_smp（λ）からＣＩＥＬＡＢ表色系の測色値Ｌ*ａ*ｂ*を算出する。本実施形態では、ＣＩＥ標準の光Ｄ５０、および、ＣＩＥ１９３１ ２°観測者の観察条件での仮想パッチの測色値を算出した。以下では、仮想パッチを特定の観察条件で観察したときの色を「サンプル色」と呼ぶ。図３（Ａ）〜３（Ｃ）は、本実施形態で算出されたサンプル色の分布を示している。図３（Ａ）の横軸はＣＩＥＬＡＢ表色系のａ*軸を示し、縦軸はｂ*軸を示している。図３（Ｂ），（Ｃ）の横軸はａ*軸およびｂ*を示し、縦軸はＬ*軸を示している。

ステップＳ２５では、測色値の色空間（ここではＣＩＥＬＡＢ空間）を複数のセルに分割し、複数のサンプル色をセルに関してソート（分類）する。本実施形態では、ＣＩＥＬＡＢ空間を１６×１６×１６個のセルに均等に分割するものとする。なお、このときＣＩＥＬＡＢ空間における各サンプル色の仮想パッチと上記コンバータ１００によって変換される前の各インク量セットとを対応づけておく。すなわち、予め準備した多数のインク量セットが対応する仮想パッチの測色値に基づいてソートされることとなる。

図４は、ＣＩＥＬＡＢ空間が複数のセルに区切られる様子を示している。同図において、Ｌ*が所定値のａ*ｂ*平面を示しており、同ａ*ｂ*平面が１６×１６個のセルに均等に分割される様子が示されている。図示されないが、各セルはＬ*軸方向の成分を有しており、６面体となっている。そして、６面体のいずれかのセルに各仮想パッチの測色値が属している。なお、各セルを識別するためのセルＩＤ（ＣＬ１〜ＣＬ４０９６）が与えられている。ステップＳ３０では、好ましいサンプルの選択に使用する結合評価指数ＥＩを設定する。本実施形態で使用される結合評価指数ＥＩは、下記（１）式で表される。

上記（１）式によれば基本評価指数として与えられた非色恒常性指数ＣＩＩと粒状性指数ＧＩと合計インク量ＴＩを所定の重みｋ１，ｋ２，ｋ３にて線形結合させることにより、結合評価指数ＥＩを算出することができる。
例えば、非色恒常性指数ＣＩＩは、下記（２）式で算出することができる。

ここで、ΔＬ* 、ΔＣ*_ab 、ΔＨ*_ab はそれぞれ、ＣＶ１とＣＶ２についての明度差、彩度差、色相差を示している。非色恒常性指数ＣＩＩを算出する上で、ＣＩＥＬＡＢ空間のＣＶ１，ＣＶ２は図４に示す色順応変換（ＣＡＴ）によって共通の観察条件下、例えば、Ｄ６５光源下での値に変換される。非色恒常性指数ＣＩＩについては、Billmeyer and Saltzman's Principles of Color Technology, 3rd edition, John Wiley & Sons, Inc, 2000, p.129, p.213-215を参照。

なお、上記（２）式の右辺は、ＣＩＥ１９９４年色差式において、明度と彩度の係数ｋ_Ｌ，ｋ_Ｃの値を２に設定し、色相の係数ｋ_Ｈの値を１に設定した色差ΔＥ*_{９４（２：２）}に相当する。ＣＩＥ１９９４年色差式では、上記（２）式の右辺の分母の係数Ｓ_Ｌ，Ｓ_ｃ，Ｓ_Ｈは下記（３）式で与えられる。

なお、非色恒常性指数ＣＩＩの算出に使用する色差式としては、他の式を用いることも可能である。

非色恒常性指数ＣＩＩは、あるカラーパッチを第１と第２の異なる観察条件下で観察したときの色の見えの差として定義されている。従って、非色恒常性指数ＣＩＩが小さいサンプルは、異なる観察条件での色の見えの差が小さいという点で好ましい。

一方、粒状性指数ＧＩは、インク量セットを構成する各インク量ＣＭＹＫｌｃｌｍを粒状性プロファイル２００に代入することにより得ることができる。粒状性プロファイル２００をｆ_GIと表すと粒状性指数ＧＩは下記（４）式で表現することができる。

粒状性指数ＧＩは、ある印刷物を観察者が視認したときに、その観察者が感じる粒状感（あるいはノイズの程度）であり、粒状性指数ＧＩが小さい程、観察者が感じる粒状感は小さくなる。一方、合計インク量ＴＩは、インク量セットを構成する各インク量ＣＭＹＫｌｃｌｍを加算することにより得られる。合計インク量ＴＩは仮想パッチを印刷する際に消費されるインク総量に対応しており、合計インク量ＴＩ小さい程、インクのランニングコストが低く、にじみのおそれも少なくなる。従って、合計インク量ＴＩが小さいほど好ましい。本実施形態におけるステップＳ３０では上記のような基本評価指数ＣＩＩ，ＧＩ，ＴＩを設定することとしたが、むろん他の評価指数を設定しもよい。なお、重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３の値はこの時点で設定せず、後に詳述する処理にて設定される。

図２のステップＳ３５では、結合評価指数取得部１２９が、各インク量セットに対する結合評価指数ＥＩを算出し、選択部１３０がこの結合評価指数ＥＩに応じてＣＩＥＬＡＢ色空間の各セル内で最良の仮想パッチを選択する。なお、仮想パッチを選択することで、その仮想パッチに対応するインク量セットが選択されることとなる。

図５は、ステップＳ３５の詳細手順を示すフローチャートである。ステップＳ５２では、まずセルを１つ選択する。例えば、上述したセルＩＤ（ＣＬ１〜ＣＬ４０９６）を昇順に選択するようにすればよい。ステップＳ５５では、選択されたセルに仮想パッチの測色値が属するインク量セットを１つ選択する。ステップＳ２５にて予めセルごとに各インク量セットがソートされているため、任意のセルに属するインク量セットを選択することができる。ステップＳ６０では、分光プリンティングモデルコンバータ１００を用いて、その分光反射率Ｒ_smp（λ）を算出する。次のステップＳ６２〜Ｓ６６は基本評価指数生成部１２０ａの色算出部１２２（図１）によって実行され、ステップＳ６８〜Ｓ７２は基本評価指数生成部１２０ａの比較色算出部１２４によって実行される。ステップＳ７４は色恒常性指数算出部１２５によって実行される。ステップＳ７５は合計インク量算出部１２６によって実行され、またステップＳ７６は粒状性指数取得部１２８によって実行される。さらに、ステップＳ８０は結合評価指数取得部１２９によって実行される。

色算出部１２２は、ステップＳ６２において、分光反射率Ｒ_smp（λ）を用いて第１の観察条件下で三刺激値ＸＹＺを算出する。本実施形態では、ＣＩＥ標準の光Ｄ５０、および、ＣＩＥ１９３１ ２°観測者の観察条件で三刺激値ＸＹＺを算出した。本明細書において、「観察条件」とは照明光と観測者の組合せを意味しているが、特に言及しない限り観測者としてＣＩＥ１９３１ ２°観測者を使用する。ステップＳ６４では、この三刺激値ＸＹＺに色順応変換を適用して、標準観察条件での対応色を算出する。本実施形態では、標準観察条件の光源として標準の光Ｄ６５を用い、色順応変換としてCIECAT02を利用した。CIECAT02については、例えば"The CIECAM02 Color Appearance Model", Nathan Moroney et al., IS&T/SID Tenth Color Imaging Conference, pp.23-27, および、"The performance of CIECAM02", Changjun Li et al., IS&T/SID Tenth Color Imaging Conference, pp.28-31に記載されている。ただし、色順応変換としては、フォン・クリースの色順応予測式などの他の任意の色順応変換を用いることも可能である。ステップＳ６６では、この対応色のＣＩＥＬＡＢ表色系の測色値ＣＶ１=（Ｌ*ａ*ｂ*）_D50→D65を算出する。この下付き文字「Ｄ５０→Ｄ６５」は、標準の光Ｄ５０の下での色の見えを、標準の光Ｄ６５の対応色で表現した測色値であることを意味している。

比較色算出部１２４も、第２の観察条件で色算出部１２２と同様の演算を実行する。すなわち、ステップＳ６８において、分光反射率Ｒ_smp（λ）を用いて第２の観察条件下で三刺激値ＸＹＺを算出する。本実施形態では、ＣＩＥ標準の光Ｆ１１、および、ＣＩＥ１９３１ ２°観測者の観察条件で三刺激値ＸＹＺを算出した。ステップＳ７０では、この三刺激値ＸＹＺに色順応変換を適用して、標準観察条件での対応色を算出する。そして、ステップＳ７２では、この対応色のＣＩＥＬＡＢ表色系の測色値ＣＶ２=（Ｌ*ａ*ｂ*）_F11→D65を算出する。

サンプル色の測色値ＣＶ１=（Ｌ*ａ*ｂ*）_D50→D65と、比較色の測色値ＣＶ２=（Ｌ*ａ*ｂ*）_F11→D65は、同一の標準観察条件におけるそれぞれの対応色の測色値なので、それらの色差ΔＥである非色恒常性指数ＣＩＩ（上記（２）式参照）は、仮想パッチについてのサンプル色と比較色の見えの違いをかなり正確に表現する値となる。

なお、標準観察条件は、標準の光Ｄ６５に限らず、任意の照明光下での観察条件を採用することができる。例えば、標準の光Ｄ５０を標準観察条件として採用した場合には、図４のステップＳ６４は不要であり、また、ステップＳ７０では標準の光Ｄ５０に対する色順応変換が実行される。ただし、ＣＩＥＬＡＢ表色系を用いて算出される色差ΔＥは、標準の光Ｄ６５を用いたときに最も信頼性の高い値を示す。この点からは、標準観察条件として標準の光Ｄ６５を用いることが好ましい。

ステップＳ７４では、色恒常性指数算出部１２５（図１）が上記のようにして得られた測色値ＣＶ１，ＣＶ２を、上記（２）式に適用することにより非色恒常性指数ＣＩＩを算出する。ステップＳ７５では、上述のステップＳ５５で選択されたインク量セットを合計インク量算出部１２６が取得し、合計インク量算出部１２６が各インク量ＣＭＹＫｌｃｌｍを合計する。ここでは各インク量ＣＭＹＫｌｃｌｍを単純に加算すれば、合計インク量ＴＩを算出することができる。ステップＳ７６では、上述のステップＳ５５で選択されたサンプルインク量セットを粒状性指数取得部１２８が取得し、粒状性指数取得部１２８が同インク量セットを構成する各インク量ＣＭＹＫｌｃｌｍを上記（４）式に代入する。それにより、当該インク量セットに対応する粒状性指数ＧＩを算出する。

以上の処理によって非色恒常性指数ＣＩＩと合計インク量ＴＩと粒状性指数ＧＩが取得できると、ステップＳ７８にて結合評価指数取得部１２９が上記（１）式における重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３の設定を行う。重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３の値は、予め用意された重みテーブルＴ１を参照することにより設定される。

図６（Ａ）は、重みテーブルＴ１に規定された内容を示している。同図において、各セルごとに重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３の値が定義されている。上述したとおり各セルはＣＩＥＬＡＢ空間における６面体状の色域に対応しているため、重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３が色域ごとに設定されているということができる。合計インク量ＴＩについての重み係数ｋ２はいずれのセルにおいても一定であるが、非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３はセルに応じて異なった値となっている。なお、一部のセルを除いて一定となる重み係数ｋ１，ｋ３の値を基準値ｋ₀１，ｋ₀３と表記するものとする。図６（Ｂ）においては、ａ*を横軸に示しｂ*を縦軸に示しており、ある明度Ｌ*におけるａ*ｂ*平面が各セルに区分して示されている。同図において、非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３が一定でないセルをハッチングによって示している。また、当該明度Ｌ*において最も典型的な肌色の座標をｔｈで示し、最も典型的な空色の座標をｔｓで示し、グレー（ａ*ｂ*）の座標をｔｇで示している。

図７は、ハッチングされたセルにおける非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３の推移を示している。同図において、縦軸に重み係数ｋ１，ｋ３を示し、横軸に各セルの中心座標と上記各色の座標ｔｈ，ｔｓ，ｔｇとの距離（色差）を示している。同図に示すように、セルが典型的な各色の上記座標ｔｈ，ｔｓ，ｔｇに近いほど重み係数ｋ１，ｋ３が単調増加し、所定の距離より近くなると上限値で略一定となる。一方、セルが典型的な各色の上記座標ｔｈ，ｔｓ，ｔｇから所定の距離より遠くなると、重み係数ｋ１，ｋ３は他の色域のセルと同様の基準値ｋ₀１，ｋ₀３に収束する。このようにすることにより、各セルの色が典型的な肌色や空色やグレーに近いほど非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３を増加させることができる。すなわち、所定の色域において色恒常性と粒状性を重視することができる。なお、いずれの色域でも一定とされた合計インク量ＴＩについての重み係数ｋ２は当該色域において相対的に軽視されることとなる。

なお、重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３はセル単位の色域に応じて設定されるため、同一セル内では重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３は一定となる。横軸が意味する色差の絶対的なスケールは原点とする典型的な色が肌色か空色かグレーかによって変動する。例えば、グレーを中心とした重み係数ｋ１，ｋ３の変動領域は、肌色を中心とした重み係数ｋ１，ｋ３の変動領域よりも狭くされている。また、図６（Ｂ）のように肌色や空色について略楕円状の変動領域を設定する場合には、各セルの上記座標ｔｈ，ｔｓに対する相対位置によって図７の横軸のスケールが変動する。また、図５、図７では説明のために明度Ｌ*を一定のものを図示したが、実際には明度Ｌ*にも依存して重み係数ｋ１，ｋ３が変動することとなる。

以上のような各セルと重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３との対応関係が規定された重みテーブルＴ１を参照して、ステップＳ５２にて選択されたセルに対応する重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３がステップＳ７８にて設定される。以上のようにして重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３を設定すると、結合評価指数取得部１２９がステップＳ８０にて、上記（１）式にこれまでに得られた各値ＣＩＩ，ＧＩ，ＴＩ，ｋ１，ｋ２，ｋ３を代入することにより、結合評価指数ＥＩを算出する。ここで算出される結合評価指数ＥＩは、各セルの色域に応じて非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３が変化させられたものとなる。すなわち、色域に応じて粒状性指数ＧＩを重視する度合いを調整されたこととなる。

ステップＳ８５では、処理対象となっているセルに含まれるすべてのインク量セットに関して結合評価指数ＥＩの算出が終了したか否かが判断される。こうして、ステップＳ５５〜Ｓ８５が繰り返し実行されて、そのセル内のすべてのインク量セットに関して結合評価指数ＥＩが算出される。なお、重みテーブルＴ１においてはセルごとに重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３が規定されているため、各セル内においては重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３は一定となる。ステップＳ９０では、選択部１３０が、そのセル内のサンプル色のうちで、結合評価指数ＥＩが最も小さくなる最適なインク量セットを、そのセルに関するサンプルインク量セットとして選択する。サンプルインク量セットが選択されるとステップＳ９５にてすべてのセルについてサンプルインク量セットが選択されたかどうかが判断され、すべて完了していない場合には、ステップＳ５２にて次のセルを選択する。この結果、少なくとも１つのインク量セットを含む各セルに関して、１つのサンプルインク量セットがそれぞれ選択されまで処理を繰り返すことができる。以下では、サンプルインク量セットを「高評価サンプル」とも呼ぶ。

なお、ステップＳ２５で分割された複数のセルの中には、対応するインク量セットを全く含まないセルも存在する。従って、図５の処理は、少なくとも１つのインク量セットを含むようなセルを対象として実行され、インク量セットを１つも含まないセルは処理対象から除外される。以上のようにしてサンプルインク量セットが選択可能なすべてのセルについてサンプルインク量セットを選択したら、ステップＳ４０では、そのＣＩＥＬＡＢ測色値とインク量セットとを対応付けてインクプロファイル１４２を作成する。この測色値は、上記ステップＳ６６あるいはＳ７２で算出した測色値でもよいし、プリンタルックアップテーブル１８０を用いて印刷する印刷環境の光源に合わせた測色値を算出してもよい。

上述のようにセルは１６³個あるので、ステップＳ３５で選択されたサンプルインク量セットは１６³個以下である。一般的プリンタで使用するプリンタルックアップテーブル１８０において規定するインク量のサンプル数やサンプルの色は上記サンプルインク量セットと必ずしも一致しない。そこで、任意のインク量セットに対応する測色値はサンプルインク量セットを参照して補間演算を実施する必要がある。補間演算として線形補間、非線形補間いずれを採用するにしても、代表サンプルがＣＩＥＬＡＢ空間で不規則に配置されていると、補間演算の精度が悪くなる。補間演算の精度が悪いと、プリンタルックアップテーブル１８０で色変換を実施する際の変換精度も悪く、このプリンタルックアップテーブル１８０を利用した印刷で高画質の印刷結果を得ることができない。

そこで、ステップＳ４５においては、インクプロファイル１４２に対してスムージング処理を行い、高精度に補間演算を実施可能なサンプルインク量セットを選びなおしてスムージングされたインクプロファイル１４４を作成する。なお、スムージング処理は、例えば特開２００４−３２０６２４号公報や特開２００４−３２０６２５号公報や特開２００４−３２０６２６号公報に開示された技術を適用して行うことができる。スムージングされたインクプロファイル１４４を作成すると、上述のプリンタルックアップテーブル１８０を作成する際の補間処理を容易にするために等間隔のルックアップテーブルを作成する。これにより、プリンタルックアップテーブル１８０を作成する際に任意の補間点を補間するための格子点の探索を容易とするとともに、補間演算の処理自体も容易にすることができる。

以上のように、等間隔のＬａｂ格子とインク量との対応関係を規定した等間隔プロファイルを作成したら、図２に示すステップＳ５０では、ガマットマッピング処理部１６０（図１）が、上述の等間隔プロファイルとｓＲＧＢプロファイル１６２とに基づいてガマットマッピングを行い、プリンタルックアップテーブル１８０を作成する。ガマットマッピングを行う理由は、プリンタで実現可能な色空間（「インク色空間」とも呼ぶ）の色域と、入力色空間（この実施形態ではｓＲＧＢ空間）で実現可能な色域とに差があるためである。インク色空間の色域は上述の等間隔プロファイルで規定されており、入力色空間の色域はｓＲＧＢプロファイル１６２で規定されている。一般に、入力色空間とインク色空間には食い違いがあるので、入力色空間の色域をインク色空間の色域にマッピングする必要がある。

図８（Ａ）および図８（Ｂ）は、ガマットマッピングの一例を示している。ここでは、いわゆるガマットクリッピングと呼ばれる方法が採用されている。具体的には、図８（Ａ）に示すように、インク色空間の色域の外側にあるｓＲＧＢ色空間の色は、色相を保った状態で彩度を低下させるようにマッピングされる。明度Ｌ*に関しては、インク色空間の明度範囲内にある色は、明度がそのまま維持される。インク色空間の明度の最大値Ｌ_maxよりも大きな明度を有する色は、最大値Ｌ_maxにマッピングされる。一方、インク色空間の明度の最小値Ｌ_minよりも大きな明度を有する色は、最小値Ｌ_minにマッピングされる。なお、ガマットマッピングの方法としては、従来から種々の方法が知られており、そのいずれの方法を採用してもよい。

こうしてガマットマッピングが行われると、最終的なプリンタルックアップテーブル１８０が完成する。このルックアップテーブル１８０は、ｓＲＧＢデータを入力とし、６種類のインクのインク量を出力とするルックアップテーブルである。このプリンタルックアップテーブル１８０をプリンタに実装すれば、色彩恒常性が高い（すなわち、異なる観察条件における色の見えの変化が小さな）印刷物を作成することが可能である。また、印刷物によって人間が感じる粒状性を抑えることが可能である。

特に、人間が粒状感を感じやすい肌色や空色やグレーにおいては粒状性が抑えることができるため、粒状感がより感じられにくい印刷物を得ることができる。同様に、人間が注目しやすいとともに、人間の記憶色である肌色や空色やグレーにおいては色恒常性を向上させることができるため、見た目の印象が光源変動に影響されにくい印刷物を得ることができる。なお、プロファイル作成処理を行うにあたり予め指定されたインクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とする印刷条件を識別するデータを、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０に添付しておくことにより、プリンタにて印刷を行う都度、指定された印刷条件に適合するインクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０を使用させることができる。

なお、以上の実施形態では、ｓＲＧＢとＣＭＹＫｌｃｌｍとの対応関係を規定するプリンタルックアップテーブル１８０を作成したが、むろん、プロファイルとしては他の形態を採用することも可能である。例えば、入力側の機器依存色を機器非依存色に変換するソースプロファイルと機器非依存色を出力側の機器依存色に変換するメディアプロファイルとを利用して色変換を行う構成において、メディアプロファイルの作成に本発明を適用することも可能である。この場合、スムージングされたインクプロファイル１４４から格子点を等間隔化し、これをＬａｂ空間でガマットマッピングすることによってメディアプロファイルを作成する。すなわち、スムージングされたインクプロファイル１４４から格子点を等間隔化したプロファイルが作成されるとプリンタのガマットが確定されるので、このガマット外に存在するＣＩＥＬＡＢ空間の格子点をガマット表面あるいはガマット内の格子点に対応づける。この結果作成されるプロファイルによれば、上記ソースファイルから得られる任意のＣＩＥＬＡＢ値をＣＭＹＫｌｃｌｍ値に変換することが可能になる。

（２）分光プリンティングモデルの一例：
以下では、分光プリンティングモデルの一例としてセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)を説明する。このモデルは、よく知られた分光ノイゲバウアモデルとユール・ニールセンモデルとに基づいている。なお、以下の説明では、ＣＭＹの３種類のインクを用いた場合のモデルについて説明するが、これを任意の複数のインクを用いたモデルに拡張することは容易である。分光ノイゲバウアモデルとユール・ニールセンモデルについては、Color Res Appl 25, 4-19, 2000, R Balasubramanian, Optimization of the spectral Neugebauer model for printer characterization, J. Electronic Imaging 8(2), 156-166 (1999),を参照。

図９は、分光ノイゲバウアモデルを示す図である。分光ノイゲバウアモデルでは、任意の印刷物の分光反射率Ｒ（λ）は、下記（５）式で与えられる。

ここで、ａ_iはｉ番目の領域の面積率であり、Ｒ_i（λ）はｉ番目の領域の分光反射率である。添え字ｉは、インクの無い領域（ｗ)と、シアンインクのみの領域（ｃ）と、マゼンタインクのみの領域（ｍ）と、イエローインクのみの領域（ｙ）と、マゼンタインクとイエローインクが吐出される領域（ｒ）と、イエローインクとシアンインクが吐出される領域（ｇ）と、シアンインクとマゼンタインクが吐出される領域（ｂ）と、ＣＭＹの３つのインクが吐出される領域（ｋ）をそれぞれ意味している。また、ｆ_c，ｆ_m，ｆ_yは、ＣＭＹ各インクを１種類のみ吐出したときにそのインクで覆われる面積の割合（「インク被覆率(Ink area coverage)」と呼ぶ）である。分光反射率Ｒ_i（λ）は、カラーパッチを分光反射率計で測定することによって取得される。

インク被覆率ｆ_c，ｆ_m，ｆ_yは、図９（Ｂ）に示すマーレイ・デービスモデルで与えられる。マーレイ・デービスモデルでは、例えばシアンインクの面積率ｆ_cは、シアンのインク吐出量ｄ_cの非線形関数であり、１次元ルックアップテーブルの形で与えられる。インク被覆率がインク吐出量の非線形関数となる理由は、単位面積に少量のインクが吐出された場合にはインクが十分に広がるが、多量のインクが吐出された場合にはインクが重なり合うためにインクで覆われる面積があまり増加しないためである。

分光反射率に関するユール・ニールセンモデルを適用すると、上記（５）式は下記（６ａ）式または（６ｂ）式に書き換えられる。

ここで、ｎは１以上の所定の係数であり、例えばｎ＝１０に設定することができる。（６ａ）式および（６ｂ）式は、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)を表す式である。

セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)は、上述したユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルのインク色空間を複数のセルに分割したものである。

図１０（Ａ）は、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおけるセル分割の例を示している。ここでは、簡単のために、シアンのインク被覆率ｆ_cとマゼンタのインク被覆率ｆ_mの２つの軸を含む２次元空間でのセル分割を描いている。なお、これらの軸ｆ_c，ｆ_mは、インク吐出量ｄ_c，ｄ_mを示す軸と考えることもできる。白丸は、セル分割のグリッド点（「ノード」と呼ぶ）であり、２次元空間が９つのセルＣ１〜Ｃ９に分割されている。１６個のノードにおける印刷物（カラーパッチ）に対しては、分光反射率Ｒ００，Ｒ１０，Ｒ２０，Ｒ３０，Ｒ０１，Ｒ１１・・Ｒ３３がそれぞれ予め決定される。

図１０（Ｂ）は、このセル分割に対応するインク被覆率ｆ_c（ｄ）の形状を示している。ここでは、１種類のインクのインク量の範囲０〜ｄ_maxが３つの区間に分割されており、インク被覆率ｆ_c（ｄ）は、各区間ごとに０から１まで単調に増加する曲線によって表されている。

図１０（Ｃ）は、図１０（Ａ）の中央のセルＣ５内にあるサンプルの分光反射率Ｒ_smp（λ）の算出方法を示している。分光反射率Ｒ_smp（λ）は、下記（７）式で与えられる。

ここで、インク被覆率ｆ_c，ｆ_mは図１０（Ｃ）のグラフで与えられる値であり、このセルＣ５内で定義された値である。また、セルＣ５の４つの頂点における分光反射率Ｒ１１（λ），Ｒ１２（λ），Ｒ２１（λ），Ｒ２２（λ）の値は、上記（９）式に従ってサンプル分光反射率Ｒ_smp（λ）を正しく与えるように調整されている。

このように、インク色空間を複数のセルに分割すれば、分割しない場合に比べてサンプルの分光反射率Ｒ_smp（λ）をより精度良く算出することができる。図１１は、本実施形態で採用されたセル分割のノード値を示している。この例に示されているように、セル分割のノード値は、各インク毎に独立に設定することが好ましい。ところで、図１０（Ａ）に示すモデルにおいて、すべてのノードにおける分光反射率をカラーパッチの測定で得ることはできないのが普通である。この理由は、多量のインクを吐出するとにじみが発生してしまい、均一な色のカラーパッチを印刷できないからである。

図１２は、測定できない分光反射率を求める方法を示している。これは、シアンとマゼンタの２種類のインクのみを使用する場合の例である。シアンとマゼンタの２種類のインクで印刷される任意のカラーパッチの分光反射率Ｒ（λ）は、下記（８）式で与えられる。

上記（８）式に含まれる複数のパラメータのうちで、シアンインクとマゼンタインクの両方が１００％吐出量であるときの分光反射率Ｒ_ｂ（λ）のみが未知であり、他のパラメータの値は既知であると仮定する。このとき、上記（８）式を変形すれば、下記（９）式が得られる。

上述したように右辺の各項はすべて既知である。従って、上記（９）式を解くことによって、未知の分光反射率Ｒ_ｂ（λ）を算出することができる。この分光反射率の見積もりにつては、R Balasubramanian, "Optimization of the spectral Neugebauer model for printer characterization", J. Electronic Imaging 8(2), 156-166 (1999)を参照。

シアンとマゼンタの２次色以外の他の２次色の分光反射率も同様にして求めることが可能である。また、複数の２次色の分光反射率が求まれば、複数の３次色の分光反射率も同様にして求めることができる。こうして、高次の分光反射率を順次求めてゆくことによって、セル分割されたインク色空間の各ノードにおける分光反射率をすべて求めることが可能である。

図１に示す分光プリンティングコンバータ１００は、図１０（Ａ）に示すようにセル分割されたインク色空間の各ノードにおける分光反射率の値と、図１０（Ｃ）に示すインク被覆率を示す１次元ルックアップテーブルとを有しており、これらを用いて任意のサンプルインク量データに対する分光反射率Ｒ_smp（λ）を算出するように構成されている。

なお、一般に、印刷されたカラーパッチの分光反射率は、インクセットと印刷媒体とに依存する。従って、図１に示す分光プリンティングモデルコンバータ１００は、インクセットと印刷媒体との組合せごとに作成される。従って、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とするインクセットと印刷媒体との組合せに対応する分光プリンティングモデルコンバータ１００が適宜準備されることとなる。印刷媒体が変われば少なくとも分光反射率Ｒ_w（λ）が変動するため、印刷媒体に対応した分光反射率Ｒ_w（λ）を利用した分光プリンティングモデルコンバータ１００を準備する必要がある。

むろん、インクセットが変われば使用される各インクの構成が変わるため、各インクの分光反射率Ｒ_i（λ）がインクセットに対応する分光プリンティングモデルコンバータ１００を準備する必要がある。図２のステップＳ１０ではインクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０を作成する際に、どのような印刷用紙とインクセットについてインクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０を作成するかを指定しており、その指定に対応する分光プリンティングモデルコンバータ１００が準備されることとなる。

（３）粒状性の調査：
本実施形態において上記（４）式によって粒状性指数ＧＩが算出され、同（４）式おいて使用される粒状性プロファイル２００は粒状性プロファイル生成部１２７によって予め生成されている。粒状性プロファイル２００は予めインク量セットと粒状性との対応関係を調査することにより用意される。以下、粒状性プロファイル２００を生成する処理について詳細に説明する。

図１３は、粒状性プロファイル生成部１２７の構成を示している。同図において、粒状性プロファイル生成部１２７はハーフトーン処理部１２７１とマイクロウィーブ処理部１２７２とプリンタ出力部１２７３とスキャナ入力部１２７４と粒状性指数算出部１２７５とプロファイル作成部１２７６とから構成されている。プリンタ出力部１２７３はプリンタに対して印刷データを出力可能であり、スキャナ入力部１２７４はスキャナから画像データを入力可能である。ハーフトーン処理部１２７１はカラーパッチの画像データをインク吐出可否を示す階調の画像データ（ハーフトーンデータ）に変換する。マイクロウィーブ処理部１２７２はハーフトーンデータの各画素列を走査パスごとのラスターデータに分解して印刷データを生成する。粒状性指数算出部１２７５はスキャナから得られたカラーパッチの画像データを空間周波数解析することにより、各インク量セットに対応する粒状性指数ＧＩを算出する。プロファイル作成部１２７６は各インク量セットに対応する粒状性指数ＧＩとの対応関係に基づいて、粒状性プロファイル２００を生成する。

図１４は粒状性プロファイル生成処理の流れを示している。ステップＳ２００においてはＣＭＹＫｌｃｌｍのインク量セットを多数ランダムに生成する。ここでは、インク量空間にて偏った分布とならないように多数のインク量セットが生成できればよいが、生成したインク量セットを上述した分光プリンティングモデルコンバータ１００（図１）と色算出部１２２（図１）に入力し、ある光源下における測色値がプリンタガマットにて均等に分布するようにインク量セットを選択してもよい。

ステップＳ２０５においては、ハーフトーン処理部１２７１とマイクロウィーブ処理部１２７２とプリンタ出力部１２７３によって、各インク量セットに対応するカラーパッチを実際にプリンタにて印刷させる。この印刷を行うプリンタと印刷用紙はインクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０を作成する対象のプリンタと印刷用紙とする。このようにすることにより、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０を実際に使用する段階と同一のアルゴリズムで各インク量セットに対するハーフトーン処理とマイクロウィーブ処理等を実行することができる。さらに、印刷条件に応じてハーフトーン処理とマイクロウィーブ処理等のアルゴリズムも変動するため、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とする印刷条件で本カラーパッチも印刷しておく必要がある。また、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０を作成する対象のプリンタにて印刷することにより、当該プリンタが有するノズル誤差特性や吐出誤差特性や紙送り誤差特性も反映されたカラーパッチを得ることができる。従って、誤差特性も加味した粒状性プロファイル２００を用意することができる。

ステップＳ２１０では、各カラーパッチをスキャナでスキャンする。ここでは、プリンタがカラーパッチを印刷したときの解像度よりも高解像度でスキャンを行う。このようにすることにより、カラーパッチにおけるインクドットの分布状態を詳細に把握することが可能な画像データをスキャナ入力部１２７４が得ることができる。なお、粒状性の光源依存性は少ないため、必ずしも上記非色恒常性指数ＣＩＩを評価する光源と同一の照明にてスキャンを行う必要はない。スキャンした画像データはスキャナの入力デバイスプロファイルを使用してＣＩＥＬＡＢ表色系等の非機器依存の画像データに変換しておくことが望ましい。ステップＳ２１５においては、スキャンした画像データを印刷媒体上における明度分布の画像データＬ（ｘ，ｙ）に変換する。以下、当該画像データＬ（ｘ，ｙ）に基づいて粒状性指数算出部１２７５が粒状性指標値ＧＩを算出する。

図１５はＧＩを算出する様子を説明している。本実施形態において、ＧＩは画像の明度を空間周波数（cycle/mm）で評価する。このために、まず図１５の左端に示す明度Ｌ（ｘ，ｙ）に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transformation）を実施する（ステップＳ２２０）。図１４，図１５においては得られた空間周波数のスペクトルをＳ（ｕ，ｖ）として示している。なお、スペクトルＳ（ｕ，ｖ）は実部Ｒｅ（ｕ，ｖ）と虚部Ｉｍ（ｕ，ｖ）とからなり、Ｓ（ｕ，ｖ）＝Ｒｅ（ｕ，ｖ）＋ｊＩｍ（ｕ，ｖ）である。このスペクトルＳ（ｕ，ｖ）は上述のウイナースペクトラムに相当する。

ここで、（ｕ，ｖ）は（ｘ，ｙ）の逆空間の次元を持つが、本実施形態において（ｘ，ｙ）は座標として定義され、実際の長さの次元に対応させるにはスキャナの解像度等を考慮しなければならない。従って、Ｓ（ｕ，ｖ）を空間周波数の次元で評価する場合も次元の変換が必要である。そこで、まず、座標（ｕ，ｖ）に対応した空間周波数の大きさｆ（ｕ，ｖ）を算出する。すなわち、主走査方向の最低周波数ｅ_uはＸ解像度／２５．４，副走査方向の最低周波数ｅ_vはＹ解像度／２５．４と定義される。なお、Ｘ解像度，Ｙ解像度はスキャナがスキャンした際の解像度である。なお、ここでは１インチを２５．４ｍｍとしている。各走査方向の最低周波数ｅ_u，ｅ_vが算出されれば、任意の座標（ｕ，ｖ）における空間周波数の大きさｆ（ｕ，ｖ）は（（ｅ_u・ｕ）²＋（ｅ_v・ｖ）²））^1/2として算出することが可能になる。

一方、人間の目は、空間周波数の大きさｆ（ｕ，ｖ）に応じて明度に対する感度が異なり、当該視覚の空間周波数特性は、例えば、図１５の中央下部に示すＶＴＦ（ｆ）のような特性である。この図１５におけるＶＴＦ（ｆ）はＶＴＦ（ｆ）＝５．０５×ｅｘｐ（−０．１３８・ｄ・π・ｆ／１８０）×（１−ｅｘｐ（−０．１・ｄ・π・ｆ／１８０））である。なお、ここでｄは印刷物と目の距離でありｆは上記空間周波数の大きさｆである。このｆは上述（ｕ，ｖ）の関数として表現されているので、視覚の空間周波数特性ＶＴＦは（ｕ，ｖ）の関数ＶＴＦ（ｕ，ｖ）とすることができる。

上述のスペクトルＳ（ｕ，ｖ）に対してこのＶＴＦ（ｕ，ｖ）を乗じれば、視覚の空間周波数特性を考慮した状態でスペクトルＳ（ｕ，ｖ）を評価することができる。また、この評価を積分すればサブ画素平面全体について空間周波数を評価することができる。そこで、本実施形態においては、ステップＳ２３０〜Ｓ２５０の処理で積分までの処理を行っており、まず、（ｕ，ｖ）を双方とも”０”に初期化し（ステップＳ２３０）、ある座標（ｕ，ｖ）での空間周波数ｆ（ｕ，ｖ）を算出する（ステップＳ２３５）。また、この空間周波数ｆにおけるＶＴＦを算出する（ステップＳ２４０）。

ＶＴＦが得られたら、当該ＶＴＦの２乗とスペクトルＳ（ｕ，ｖ）の２乗とを乗じ、積分結果を代入するための変数Ｐｏｗとの和を算出する（ステップＳ２４５）。すなわち、スペクトルＳ（ｕ，ｖ）は実部Ｒｅ（ｕ，ｖ）と虚部Ｉｍ（ｕ，ｖ）とを含むので、その大きさを評価するため、まず、ＶＴＦの２乗とスペクトルＳ（ｕ，ｖ）の２乗とによって積分を行う。そして、座標（ｕ，ｖ）のすべてについて以上の処理を実施したか否かを判別し（ステップＳ２５０）、全座標（ｕ，ｖ）について処理を終了したと判別されなければ、未処理の座標（ｕ，ｖ）を抽出してステップＳ２３５以降の処理を繰り返す。なお、ＶＴＦは図１５に示すように空間周波数の大きさが大きくなると急激に小さくなってほぼ”０”となるので、座標（ｕ，ｖ）の値域を予め所定の値以下に制限することにより必要充分な範囲で計算を行うことができる。

積分が終了したら、Ｐｏｗ^1/2／全画素数を算出する（ステップＳ２５５）。すなわち、変数Ｐｏｗの平方根によって上記スペクトルＳ（ｕ，ｖ）の大きさの次元に戻すとともに、全画素数で除して規格化する。この規格化により、元のハーフトーンデータの画素数に依存しない客観的な指数（図１４のＩｎｔ）を算出している。本実施形態においては、さらに、印刷物全体の明度による影響を考慮した補正を行ってＧＩとしている。すなわち、本実施形態においては、空間周波数のスペクトルが同じであっても印刷物全体が明るい場合と暗い場合とでは人間の目に異なった印象を与え、全体が明るい方が粒状性を感じやすいものとして補正を行う。このため、まず、全画素について明度Ｌ（ｘ，ｙ）を足し合わせ、全画素で除することにより、画像全体の明度の平均Ａｖｅを算出する（ステップＳ２６０）。

そして、画像全体の明るさによる補正係数ａ（Ｌ）をａ（Ｌ）＝（（Ａｖｅ＋１６）／１１６）^0.8と定義し、この補正係数ａ（Ｌ）を算出（ステップＳ２６５）するとともに上記Ｉｎｔに乗じてＧＩとする（ステップＳ２７０）。なお、補正係数ａ（Ｌ）は、上述した明度補正項ａ_Lに相当する。また、補正係数としては、明度の平均によって係数の値が増減する関数であればよく、他にも種々の関数を採用可能である。むろん、ＧＩを評価する成分は明度成分に限られず、色相、彩度成分を考慮して空間周波数を評価してもよいし、色彩値として、明度成分，赤−緑成分，黄−青成分を算出し、それぞれをフーリエ変換した後、各色成分ごとに予め定義された視覚の空間周波数特性を乗じてＧＩを算出してもよい。

以上の説明したステップＳ２０５〜Ｓ２７０の処理によって、印刷したカラーパッチの粒状性が粒状性指数ＧＩとして定量化できたこととなる。ステップＳ２０５〜Ｓ２７０を、
ステップＳ２００において生成した多数のインク量セットに従って印刷されたカラーパッチを対象として行うことにより、各インク量セットについての粒状性指数ＧＩを得ることができる。ステップＳ２７５においては、各インク量セットと粒状性指数ＧＩとの対応関係を規定した粒状性テーブルを記憶する。

ステップＳ２８０においては、プロファイル作成部１２７６が上記粒状性テーブルに基づいて粒状性プロファイル２００を生成する。粒状性プロファイル２００は任意のインク量セット（ＣＭＹＫｌｃｌｍ）に対して一意に粒状性指数ＧＩを出力可能なプロファイルである。例えば、粒状性プロファイル２００をルックアップテーブルとする場合、上記粒状性テーブルに対応関係が記述されていない任意のインク量セットについても対応する粒状性指数ＧＩが特定できるように補間方法を定義すればよい。また、粒状性プロファイル２００を関数とする場合、上記粒状性テーブルの各対応関係にフィットする近似関数を探索し、その近似関数を粒状性プロファイル２００とすればよい。さらに、上記粒状性テーブルの各対応関係を教師信号として構築したニューラルネットワークを粒状性プロファイル２００としてもよい。いずれの手法においても、上記（４）式によって任意のインク量セットについての粒状性指数ＧＩを予測することが可能となる。

なお、印刷されたカラーパッチの粒状性は、インクセットと印刷媒体とに依存する。従って、粒状性プロファイル２００は、インクセットと印刷媒体との組合せごとに作成される。そのため、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とするインクセットと印刷媒体との組合せに対応する粒状性プロファイル２００が図２のステップＳ１０にて適宜準備されることとなる。

（４）第２実施形態：
第１実施形態においては色域ごとに重み係数ｋ１，ｋ３を変化させるようにしたが、印刷条件ごとに重み係数を変動させるようにしてもよい。さらに、色域ごとに重み係数を変化させつつ印刷条件ごとに重み係数を変動させるようにしてもよい。第２実施形態では、色域ごとに重み係数を変化させつつ印刷条件ごとに重み係数を変動させるものを説明する。前実施形態においては、インクプロファイル１４２やプリンタルックアップテーブル１８０が前提とする印刷条件がプロファイル作成処理を行うにあたり予め指定される。本実施形態においても印刷条件が指定可能であり、その印刷条件として少なくとも印刷に使用するインクセットと印刷用紙が指定することが可能とされている。

図１６は、本実施形態のステップＳ７８にて参照される重みテーブルＴ２を示している。なお、本実施形態は前実施形態とほぼ同様の処理によって行われ、前実施形態のステップＳ７８にて行う処理のみが本実施形態と相違している。同図において、重みテーブルＴ２は前実施形態と同様に重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３と各セル（色域）との対応関係を規定しているが、本実施形態においては印刷用紙とインクセットの組み合わせごとに異なる重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３と各セルとの対応関係が設定されている。

図１７は、重みテーブルＴ２における重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３の設定方針を表に示している。同図において、印刷媒体としてプルーフ用紙と光沢紙と普通紙とが設定可能であり、インクセットとしてＣＭＹＫｌｃｌｍとＣＭＹＫｌｋ（第１ライトブラック）ｌｌｋ（第２ライトブラック）とが設定可能である。まず、普通紙においては合計インク量ＴＩが全色域において重視される。普通紙においては様々な印刷用紙が使用される可能性があり、劣悪な印刷用紙においてもインクにじみが発生しないように極力インク量は抑える必要があるからである。また、普通紙を指定する場合、粒状性や色恒常性への要求も小さく、ランニングコストが重視されると考えることができるからである。

一方、プルーフ用紙や光沢紙においては高品位の印刷が要求され、色域全体において非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３を大きく設定している。インクセットがＣＭＹＫｌｋｌｌｋであり、印刷媒体がプルーフ用紙や光沢紙である場合には、特にグレー付近の色域において非色恒常性指数ＣＩＩが重視される。このようにすることにより、グレーの高明度領域において分光反射率がフラットなｌｋインクやｌｌｋインクを多く使用させることができる。従って、ＣＭＹＫｌｋｌｌｋの特性を十分に活かすことが可能となる。

（５）まとめ：
ステップＳ７８において、色域や印刷条件に応じて非色恒常性指数ＣＩＩについての重み係数ｋ１と粒状性指数ＧＩについての重み係数ｋ３を変化させる。そして、変化させられた重み係数ｋ１，ｋ２，ｋ３にて重みづけを行いつつ非色恒常性指数ＣＩＩと合計インク量ＴＩと粒状性指数ＧＩを結合させて、結合評価指数ＥＩを算出する。そして、この結合評価指数ＥＩを使用して各インク量セットの選択を行う。

本発明の第１実施形態としての構成を示すブロック図である。 第１実施形態の処理手順を示すフローチャートである。 本実施形態におけるＣＩＥＬＡＢ空間内のサンプル色を示すグラフである。 ＣＩＥＬＡＢ空間におけるセルを示すグラフである。 ステップＳ３５の詳細手順を示すフローチャートである。 重みテーブルの一例を示す図である。 重み係数の変動の一例を示すグラフである。 ステップＳ５０におけるガマットマッピングを示す。 分光ノイゲバウアモデルを示す図である。 セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)を示す図である。 セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおけるセル分割の格子点座標を示す図である。 セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて、測定できない分光反射率を求める方法を示す図である。 粒状性プロファイル作成部の構成を示すブロック図である。 粒状性プロファイルを作成する際の処理手順を示すフローチャートである。 ＧＩを算出する様子を説明する図である。 第２実施形態にかかる重みテーブルの一例を示す図である。 第２実施形態にかかる重み係数の設定方針を示す表である。

符号の説明

１０…プロファイル作成装置、１００…分光プリンティングモデルコンバータ、１２０…評価指数生成部、１２０ａ…基本評価指数取得部、１２２…色算出部、１２４…比較色算出部、１２５…色恒常性指数取得部、１２６…合計インク量算出部、１２７…粒状性プロファイル生成部、１２７１…ハーフトーン処理部、１２７２…マイクロウィーブ処理部、１２７３…プリンタ出力部、１２７４…スキャナ入力部、１２７５…粒状性指数算出部、１２７６…プロファイル作成部、１２８…粒状性指数取得部、１２９…結合評価指数取得部、１３０…選択部、１４０…プロファイル生成部、１４２…インクプロファイル、１６０…ガマットマッピング処理部、１６２…ｓＲＧＢプロファイル、１８０…プリンタルックアップテーブル、２００…粒状性プロファイル

Claims (17)

1. プリンタで使用可能な複数のインクのインク量セットを表すインク量データと、このインク量データに従って上記プリンタにて印刷したときの測色値との対応関係を規定するプロファイルを作成するプロファイル作成方法において、
   複数のインク量セットを設定し、各インク量セットについて少なくとも２以上の基本評価指数を取得する基本評価指数取得工程と、
   各インク量セットに従って印刷したときの測色値を予測する印刷色予測工程と、
   各インク量セットの上記測色値が属する色域に応じて上記基本評価指数を重みづけて結合させた結合評価指数を各インク量セットについて取得する結合評価指数取得工程と、
   上記結合評価指数に基づいて複数の上記インク量セットからサンプルとして使用する複数のサンプルインク量セットを選択するサンプル選択工程と、
   選択された上記サンプルインク量セットに基づいて上記プロファイルを作成するプロファイル作成工程とを行うことを特徴とするプロファイル作成方法。
2. 上記結合評価指数取得工程は、上記基本評価指数に対して上記測色値が属する色域に応じた重み係数を乗じて同基本評価指数の線形結合を行うことを特徴とする請求項１に記載のプロファイル作成方法。
3. 上記印刷色予測工程は、
   各インク量セットに従って印刷したときの分光反射率を予測し、
   この分光反射率に基づいて想定する光源下の上記測色値を予測することを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
4. 上記基本評価指数は、複数光源下における色の恒常性を示す色恒常性指数であることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
5. 上記基本評価指数は、ある光源下において印刷媒体上に分布する色の粒状性を示す粒状性指数であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
6. 上記基本評価指数は、上記インク量セットを構成する各インク量の総和を示す合計インク量であることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
7. 上記結合評価指数取得工程は、上記基本評価指数に対して上記測色値が属する色域がグレー域または高明度域または空色域であるとき上記色恒常性指数に対する重みを増加させることを特徴とする請求項４から請求項６のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
8. プリンタで使用可能な複数のインクのインク量セットを表すインク量データと、このインク量データに従って上記プリンタにて印刷したときの測色値との対応関係を規定するプロファイルを作成するプロファイル作成装置において、
   複数のインク量セットを準備するインク量セット準備手段と、
   各インク量セットについて少なくとも２以上の基本評価指数を取得する基本評価指数取得手段と、
   各インク量セットに従って印刷したときの測色値を予測する印刷色予測手段と、
   各インク量セットの上記測色値が属する色域に応じて上記基本評価指数を重みづけて結合させた結合評価指数を各インク量セットについて取得する結合評価指数取得手段と、
   上記結合評価指数に基づいて複数の上記インク量セットからサンプルとして使用する複数のサンプルインク量セットを選択するサンプル選択手段と、
   選択された上記サンプルインク量セットに基づいて上記プロファイルを作成するプロファイル作成手段とを具備することを特徴とするプロファイル作成装置。
9. プリンタで使用可能な複数のインクのインク量セットを表すインク量データと、このインク量データに従って上記プリンタにて印刷したときの測色値との対応関係を規定するプロファイルを作成するプロファイル作成方法において、
   複数のインク量セットを準備し、各インク量セットについて少なくとも２以上の基本評価指数を取得する基本評価指数取得工程と、
   上記プロファイルが前提とする上記プリンタの印刷条件に応じて上記基本評価指数を重みづけて結合させた結合評価指数を取得する結合評価指数取得工程と、
   上記結合評価指数に基づいて複数の上記インク量セットからサンプルとして使用する複数のサンプルインク量セットを選択するサンプル選択工程と、
   選択された上記サンプルインク量セットに基づいて上記プロファイルを作成するプロファイル作成工程とを行うことを特徴とするプロファイル作成方法。
10. 上記結合評価指数取得工程は、上記基本評価指数に対して上記印刷条件に応じた重み係数を乗じて同基本評価指数の線形結合を行うことを特徴とする請求項９に記載のプロファイル作成方法。
11. 上記印刷色予測工程は、
    各インク量セットに従って印刷したときの分光反射率を予測し、
    この分光反射率に基づいて想定する光源下の上記測色値を予測することを特徴とする請求項９または請求項１０のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
12. 上記基本評価指数は、複数光源下における色の恒常性を示す色恒常性指数であることを特徴とする請求項９から請求項１１のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
13. 上記基本評価指数は、ある光源下において印刷媒体上に分布する色の粒状性を示す粒状性指数であることを特徴とする請求項９から請求項１２のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
14. 上記基本評価指数は、上記インク量セットを構成する各インク量の総和を示す合計インク量であることを特徴とする請求項９から請求項１３のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
15. 上記印刷条件は、上記プリンタが使用できるインクセットであることを特徴とする請求項９から請求項１４のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
16. 上記印刷条件は、上記プリンタが印刷する印刷媒体の種類であることを特徴とする請求項９から請求項１５のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
17. プリンタで使用可能な複数のインクのインク量セットを表すインク量データと、このインク量データに従って上記プリンタにて印刷したときの測色値との対応関係を規定するプロファイルを作成するプロファイル作成装置において、
    複数のインク量セットを準備するインク量セット準備手段と、
    各インク量セットについて少なくとも２以上の基本評価指数を取得する基本評価指数取得手段と、
    上記プロファイルが前提とする上記プリンタの印刷条件に応じて上記基本評価指数を重みづけて結合させた結合評価指数を取得する結合評価指数取得手段と、
    上記結合評価指数に基づいて複数の上記インク量セットからサンプルとして使用する複数のサンプルインク量セットを選択するサンプル選択手段と、
    選択された上記サンプルインク量セットに基づいて上記プロファイルを作成するプロファイル作成手段とを具備することを特徴とするプロファイル作成装置。
    
    

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