JP2008503114A - 色処理方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、表示装置のキャラクタリゼーションを行う方法を提供する。まず、複数の色を表示装置上で生成する。生成した色の色値を測定し、黒色点と白色点を決定する。そして、複数の色度値を得るために、測定した色値を決定した黒色点に関して補正する。補正した色値の色度値を平均化し、平均化した色度値と決定した白色点から三刺激行列を生成する。本発明は、黒色点を補正した測定値の色度値を平均化することで、フレアの影響を考慮した、より正確な表示装置のキャラクタリゼーションを行う。さらに、黒色点を補正した測定値の色度値を平均化することで、装置のキャラクタリゼーション処理の間に行われる不正確な測色の影響を最小にする。

Description

本発明は、表示装置の出力特性を示すカラーモデルの生成に関する。

通常、液晶ディスプレイ(LCD)またはブラウン管(CRT)などの表示装置は、異なる量の赤色光、青色光および緑色光を組み合わせることで、画面上に色を生成する。RGB光の特定の組み合せから生成される実際の色は、表示装置ごとに異なる。従って、種々のディスプレイ上で一貫した色を再現するために、表示装置の製造者は、標準の色座標系に関して特定の表示装置の出力特性を示すカラーモデルを作成する。標準の色座標系として、多くの場合、例えば国際照明委員会(Commission Internationale de l'Enclairage)のCIEXYZ色座標が使用される。

一般に、表示装置の出力特性は式(1)によって表される。
┌ ┐ ┌ ┐
│X│ │R'│
│Y│= [M]・│G'│ …(1)
│Z│ │B'│
└ ┘ └ ┘

R'G'B'は、通常「ガンマ曲線」と呼ばれる非線形関係に従って装置のRGB値に関連付けられる放射スカラ値(radiometric scalar values)である。行列Mは、線形のR'G'B'値をXYZ値に関連付ける3×3の三刺激行列である。

一般に、三刺激行列Mは式(2)によって表される。
┌ ┐
│Xr,max Xg,max Xb,max│
M =│Yr,max Yg,max Yb,max│ …(2)
│Z,rmax Zg,max Zb,max│
└ ┘

行列MのそれぞれのX値、Y値およびZ値は、最大のR値、G値およびB値が装置に適用された場合に測定されるXYZ値に対応する。三刺激行列Mが決定すると、三刺激行列Mにより、表示装置が使用する任意の線形化されたR'G'B'値を、表示装置が再現すると考えられる実際のXYZ色にマッピングすることができる。

表示装置の出力特性を示す従来のモデルは、環境光の影響がほとんどない薄暗い環境で測定を行うという仮定の下で構築されている。この仮定は、常に成り立たないかもしれない。例えば、黒色を表示する場合、多くの表示装置は非ゼロの光量を生成する。この黒色点の測定はしばしばフレアと呼ばれる。また、最適な環境光より明るいと、非ゼロのフレア値になる場合がある。いずれの場合も、フレアは測定結果をゆがめる。

フレアの測定または予測、および、フレアの影響の補正の試みは、当該技術分野においてよく知られている。しかし、一般に、それらの試みは不充分である。例えば、フレアの影響は、ガンマ曲線に関する一般的なGOGO (gain-offset-gamma-offset)モデルに組み込まれてきた。このモデルは、ガンマ曲線におけるフレアの影響の補正を試みる。しかし、ガンマ曲線それぞれが各チャネル上で独立に作用するため、このモデルの効果は限られる。他にも、三刺激行列におけるフレアの補正が試みられているが、それらの試みは、三刺激行列を表す従来の式を依然として利用する。

つまり、最大のRGB値における測定値のみを三刺激行列の表現に利用する従来の方法は、フレアに関する問題を完全に解決することはできない。たとえフレアが考慮されていたとしても、測定自体が不正確なため、測定結果の三刺激行列が正確な装置の出力特性を提供しないかもしれない。

本発明は、上述した問題に対処するために、黒色点によって補正された測定値の色度を平均化することで、三刺激行列の値を取得するものである。

本発明の一つの面によれば、表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する方法は、表示装置に表示された複数の色の測色データを取得し、測色データから表示装置の黒色点を予測し、予測した黒色点と測色データに基づき、表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する各ステップを有す。

本発明の別の面によれば、表示装置上に複数の色を生成する。生成した色の色値を測定し、黒色点および白色点を決定する。複数の色度値を取得するために、決定した黒色点によって、測定した色値を補正する。補正した色値の色度値を平均化し、平均化色度値と決定した白色点から三刺激行列を生成する。

本発明のさらに好適な面によると、複数の色は、赤色、青色、緑色および無彩色(neutral)の階段（ランプ、ramp）示す複数のディジタル値に従い、表示装置によって表示される。

本発明の別の面によると、複数のガンマ曲線は、三刺激行列を反転し、反転した三刺激行列と、無彩色の階段（ランプ）から測定された色値を乗算することで作成される。

本発明のさらに別の面によると、黒色点は、R=G=B=0の無彩色の階段（ランプ）値から生成された色を測定することで決定される。

本発明のさらに別の面によると、黒色点は、非線形最適化法を用いて、複数の色値から予測によって決定される。

本発明によれば、黒色点を補正した測定値の色度値を平均化することで、フレアの影響を考慮して、表示装置の正確な出力特性を作成することができる。さらに、黒色点を補正した測定値の色度値を平均化することで、装置のキャラクタリゼーション処理の間に行われる不正確な色測定の影響を最小にすることができる。

本発明の本質をすばやく理解するために概要を説明した。添付する図面と関連する、以下の好適な実施例の詳細な説明を参照することで、本発明は、さらに完璧に理解されるだろう。

本発明は、三刺激行列を表現するために、黒色点を補正したRGB測定値の平均化した色度値の利用することで、表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する方法を提供する。通常、本発明は、コンピュータ環境において実行される。典型的なコンピュータシステムは、コンピュータ装置、周辺装置およびディジタル装置を含み、それらは、本発明の実行に関連して使用されるだろう。コンピュータ装置はホストプロセッサを有する。ホストプロセッサは、パーソナルコンピュータ（以下「PC」と呼ぶ）である。好ましくはMicrosoft（登録商標）Windows（登録商標）98、2000、Me、XPまたはNTなどのウィンドウ処理環境、または、LINUXなどの他のウィンドウ処理システムを有するIBM（登録商標）PC互換のコンピュータである。あるいは、Apple（登録商標）コンピュータまたは他の非ウィンドウズ(登録商標)ベースのコンピュータでもよい。コンピュータ装置は、表示画面をもつカラーモニタ、テキストデータとユーザコマンドを入力するためのキーボード、ポインティングデバイスを有する。ポインティングデバイスは、表示画面上に表示されるオブジェクトをポインティングおよび操作するマウスが好ましい。

コンピュータ装置は、固定ディスクやフレキシブルディスク(FD)のようなコンピュータが読み取り可能なメモリ媒体のディスクドライブを有する。FDドライブは、リムーバブルメモリ媒体に格納された測色データ、コンピュータが実行可能な処理ステップ（以下、単に処理ステップ）およびアプリケーションプログラムなどの情報に、コンピュータ装置がアクセスするための手段を提供する。あるいは、USBポートに接続されたUSB記憶装置などの他の手段を介して、または、ネットワークインタフェイスを介して、上記の情報を検索し取得することが可能である。また、コンピュータ装置に組み込まれたCD-ROMドライブおよび/またはDVDドライブによって、コンピュータ装置は、リムーバブルなCD-ROMおよびDVD媒体に格納された情報にアクセスすることができる。

コンピュータ装置のホストプロセッサの内部アーキテクチャは、コンピュータバスとインタフェイスする中央演算装置(CPU)を有する。コンピュータバスとインタフェイスするものには、固定ディスク、ネットワークインタフェイス、実行時の一時主記憶として使用されるランダムアクセスメモリ(RAM)、読み出し専用メモリ(ROM)、FDインタフェイスがある。さらに、モニタ用のディスプレイインタフェイス、キーボード用のキーボードインタフェイス、ポインティングデバイス用のマウスインタフェイス、および、測色計または分光測光器のような他の周辺ディジタル装置用のインタフェイスがある。

オペレーティングシステム(OS)などのソフトウェアプログラム、表示装置のキャラクタリゼーションプログラムなどのアプリケーションプログラム(AP)、および、デバイスドライバの実行中、RAMは、RAMに格納された情報をCPUに供給するために、コンピュータバスとインタフェイスする。具体的には、CPUは、まず、処理ステップを固定ディスクまたは別の記憶装置からRAMの領域にロードする。そして、CPUは、ロードした処理ステップを実行するために、RAMに格納した処理ステップを実行する。測色値または他の情報のようなデータにアクセスし、および/または、当該データを変更する必要がある処理ステップの実行中、CPUによる当該データのアクセスを可能にするために、当該データをRAMに格納することができる。

固定ディスクは、OSおよび表示装置のキャラクタリゼーションプログラムなどのAPを記憶する。本発明の表示装置のキャラクタリゼーション方法は、一つのAP中の処理ステップなど、CPUによる実行のために固定ディスクに格納された処理ステップにより部分的に実行されることが好ましい。以下では、本発明の表示装置のキャラクタリゼーションを行う処理ステップをさらに詳細に説明する。

図1は本発明を実現する代表的な環境を示す。RGB表示装置の出力特性を得るためには、様々なRGB色を表示装置に表示して測定する必要がある。図1に示すように、コンピュータ装置100は、RGB値を表示装置101に供給する。コンピュータ装置100は、表示装置101を制御して、供給したRGB値をカラーパッチ103として表示させる。測色装置102は、カラーパッチ103の色を測定する。測色装置102は、分光測光器、測色計、または、色を測定してCIEXYZ形式の測定値を出力することができる他の任意の測色装置でよい。

コンピュータ装置100は、表示装置101を制御して、カラーパッチ103上に階段状の赤色、青色、緑色および無彩色（以下、それぞれ赤色(R)ランプ、青色(B)ランプ、緑色(G)ランプ、無彩色ランプと呼ぶ）を表示させる。例えば、好適な実施例において、赤色ランプは、ディジタル値15〜255をステップ値15で刻んだ17個のR値からなる。17個の値をランプ値として使用するのが好ましいが、より多い、または、より少ないR値でもよい。赤色ランプの各R値に対して、GおよびB値はゼロに保持される。緑色および青色ランプは、赤色ランプと同様の方法で構成される。

測色装置102は、各ランプにおける各値に対するカラーパッチ103の測定値を取得し、その測定値をコンピュータ装置100に供給する。例えば、測色装置102は、USBケーブルまたは別のデバイスインタフェイスを介してコンピュータ装置100に接続することができる。図2は、色度x-y平面上で、赤色、緑色および青色ランプの代表的な測定値を示すグラフである。点線201は緑色ランプの測定色度を、点線202は赤色ランプの測定色度を、点線203は青色ランプの測定色度をそれぞれ表す。赤色、緑色および青色ランプそれぞれのディジタル値がゼロに近付くに連れて、各色ランプの色度は収束する。

本発明は、赤色、青色および緑色ランプそれぞれに沿う色の表示と測定に加えて、無彩色ランプに沿う色を表示し測定する。無彩色ランプは、R=G=Bのディジタル値を有する。ブラウン管(CRT)表示装置に関して、無彩色ランプはR=G=B=0、8、16、32、64、128、192および255のディジタル値において測定されるのが好ましい。液晶ディスプレイ(LCD)装置に関して、無彩色ランプは0〜255の範囲をステップ値15で刻んだR=G=Bのディジタル値で測定されるのが好ましい。何れの場合も、R=G=B=0のディジタル値によって黒色がカラーパッチ103として表示され、R=G=B=255のディジタル値によって白色がカラーパッチ103として表示される。

測色装置102は、無彩色ランプの各値に関するカラーパッチ103の測定を行い、その測定値をコンピュータ装置100に供給する。黒色の測定値はしばしば表示装置の「黒色点」と呼ばれ、同様に、白色の測定値は表示装置の「白色点」と呼ばれる。

一度、すべての測定が行われ、測定値がコンピュータ装置100に供給されると、表示装置101のキャラクタリゼーションが行われる。表示装置のキャラクタリゼーションは、通常、式(3)のモデルによって表される。
┌ ┐ ┌ ┐
│X│ │R'│
│Y│= [M]・│G'│ …(3)
│Z│ │B'│
└ ┘ └ ┘

R'G'B'は、通常「ガンマ曲線」と呼ばれる非線形関係に従って装置のRGB値に関連付けられる放射スカラ値である。行列Mは、線形のR'G'B'値をXYZ値に関連付ける3×3の三刺激行列である。このモデルは、装置に依存しないXYZ色値を、キャラクタリゼーションされた表示装置が使用するRGB値に変換する、デバイスドライバまたはコンピューのオペレーティングシステムに含まれる色管理モジュール(CMM)によって利用可能である。

図3は本発明が三刺激行列Mを表現する方法を示すフローチャートである。まず、ステップS301において、コンピュータ装置100は、各色ランプの各値の測定値を測色装置102から取得する。ステップS302において、表示装置101の黒色点を決定する。黒色点（フレアとしても知られる）の決定は、他の測定データ点の黒色点の影響を補正するために必要である。理想的には、表示装置が黒色を表示する場合、表示装置の測定出力はXYZで(0, 0, 0)を示す。しかし、多くの表示装置は黒色を表示する場合も非ゼロの光量を生成する。加えて、非ゼロの黒色点は、測色時に環境光が最適な環境光よりも強い光であることに起因することもある。何れの場合も、フレアは測定結果に影響を与える。

黒色点は、複数の方法で決定することができる。まず、黒色点は、単純に表示装置から測定可能である。上述したように、R=G=B=0の無彩色ランプ値は黒色を生成し、その測定値は黒色点である。しかし、通常、測色装置は低い光レベルにおいて不正確であるから、直接測定した表示装置の黒色点の使用は、概して黒色点を決定する正確な方法ではない。

代わりに、より正確な測色値から黒色点の値を予測して表示装置の黒色点を取得することが好ましい。この予測処理は、R、GおよびBチャネルに沿う色度のドリフトを最小にする「最適(best fit)」黒色点を見出すための非線形最適化問題(nonlinear optimization problem)の解決を伴う。非線形最適化問題は、式(4)に示す目標関数を最小にする黒色点(Xk, Yk, Zk)を解く。
Φ(Xk, Yk, Zk) = Ψ(Xk, Yk, Zk; Sr) + Ψ(Xk, Yk, Zk; Sg) + Ψ(Xk, Yk, Zk; Sb) …(4)

Sr、SgおよびSbは、上述したR、GおよびBランプの測定値に対応するデータ点のセットである。任意のSのセットに関して、関数Ψは式(5)で定義される。
Ψ(Xk, Yk, Zk; S) = Σ_i∈S‖f(Xi, Yi, Zi; Xk, Yk, Zk) - f'(Xk, Yk, Zk; S)‖² …(5)
f(X, Y, Z; Xk, Yk, Zk) = {(Y-Xk)/(X-Xk+Y-Yk+Z-Zk), (Y-Yk)/(X-Xk+Y-Yk+Z-Zk)}
f'(Xk, Yk, Zk; S) = 1/|S|・Σ_i∈Sf(Xi, Yi, Zi; Xk, Yk Zk)

式(5)において、|S|はSの基数(cardinality)、つまり集合Sの点の数である。関数fは点(X-Xk, Y-Yk, Z-Zk)の色度座標を与え、関数f'は色度平面における集合Sのすべての点の平均または重心を与える。従って、関数Ψは、重心に対する点の二次モーメントの合計を与え、重心に対する点の分散を示す尺度である。関数Φは、R、GおよびBランプから測定された三つの点の集団(cluster)の、それぞれの重心に対する分散を示す全体的な尺度である。

低い光レベルにおける測色装置の感度が悪く、黒色点の直接測定が不正確な場合が多いため、各色ランプの最小色値の測定も困難を伴う。そこで、好適な実施例において、各色ランプの最初の点（ディジタル値15）は通常不正確なために破棄し、それに従い、Sの基数を減らす方向に調整する。さらに、f(X, Y, Z; Xk, Yk, Zk)の計算において、X=Xk、Y=Yk、Z=Zkならば計算をスキップして、それに従い、Sの基数を減らす方向に調整する。

好適な実施例において、上述した目標関数は、Xk、Yk、Zkの96個（16点×二つのxy成分×三つのチャネル=96）の微分可能関数(differentiable function)の二乗和である。なお、最小値を破棄するため、各色ランプにおいて、測定した17点ではなく16点を使用する。目標関数は、96個の微分可能関数の二乗和であるから、Levenberg-Marquardtアルゴリズムなどの標準的な非線形最小二乗法に従う。

非線形最小二乗問題に関する任意の反復アルゴリズムと同様、Levenberg-Marquardtアルゴリズムは、(Xk, Yk, Zk)に関する初期の予測値を必要とする。最初の予測値に関して二つの候補が存在する。一つは(0, 0, 0)であり、もう一つは表示装置の実際に測定された黒色点である。実際に測定された黒色点を、初期の予測値として最初に使用することが好ましい。所定の閾値に達することなく最大100回の繰り返しを超えた場合は、(0, 0, 0)を初期の予測値として、新たな反復のラウンドを実行する。前記閾値は、各点の重心と各点の間の距離の平均であり、好適な実施例においては0.001に設定する。測定黒色点を初期の予測値に使用する反復が閾値を達成する場合は、その結果を予測黒色点として使用する。そうではない場合は、(0, 0, 0)を初期の予測値に使用する反復結果と、測定黒色点を初期の予測値として使用する反復結果を比較して、目標関数Φに関して最小値を与える反復結果を予測黒色点として使用する。

図3に戻り、ステップS302で黒色点を取得すると、ステップS303において、色ランプの未補正(raw)のXYZ測定値から黒色点を減算する。図4は、x-y色度平面において黒色点を補正した測定値を示すグラフである。集団(cluster) 401は緑色ランプの黒色点を補正した色度を表し、集団402は赤色ランプの黒色点を補正した色度を表し、集団403は青色ランプの黒色点を補正した色度を表す。点404、405、406は、各色ランプの最小値（ディジタル値15）の黒色点を補正した色度を表す。図4から分かるように、点404、405、406はそれぞれのクラスタの外の離れた位置にある。これは、低い光レベルにおける測色装置の不正確さによる。

次に、三刺激行列Mを表現する。最大のRGB値が装置に適用された際に測定したXYZ値に対応するX、YおよびZ値を使用する代わりに、本発明は、黒色点を補正した色度値の平均を使用して、三刺激行列を表現する。これにより、結果として得られる三刺激行列は、フレアの影響を考慮しただけでなく、不正確な測色の影響を受け難い、よりロバスト(robust)なキャラクタリゼーションを提供する。

ステップS304において、初め、各色ランプの最小値（ディジタル値15）に関連付けられた黒色点を補正した色度値を破棄する。例えば、図4の点404、405、406を破棄する。さらに、黒色点の予測に使用しなかった各色ランプの任意の他の点も、使用すべきではない。ステップS304において、次に、各測色クラスタの色度を平均化する。平均色度点は次のように表される。
(xra, yra), (xga, yga), (xba, yba) …(6)

次に、ステップS305において、tr、tgおよびtbに関して式(7)を解くことで、平均色度に関するスケーリング値（因数）を計算する。
┌ ┐┌ ┐ ┌ ┐
│ xra xga xba ││tr│ │Xw│
│ yra yga yba ││tg│=│Yw│ …(7)
│1-xra-yra 1-xga-yga 1-xba-yba││tb│ │Zw│
└ ┘└ ┘ └ ┘
Xw、Yw、Zwは、表示装置の測定白色点である。

三刺激行列Mは、式(8)に従い、ステップS306で表現される。
┌ ┐
│ tr・xra tg・xga tb・xba │
│ tr・yra tg・yga tb・yba │ …(8)
│tr(1-xra-yra) tg(1-xga-yga) tb(1-xba-yba)│
└ ┘

一度、三刺激行列が表現されると、通常の方法を使用して、ガンマ曲線を決定することができる。三刺激行列の逆行列を無彩色ランプの測定XYZデータに適用して、線形RGBデータを取得する。次に、CRTディスプレイの場合、GOG(gain-offset-gamma)モデルの非線形回帰を使用して、線形RGBデータをディジタルRGB値に関連付ける。LCDディスプレイの場合、ダイレクト線形補間を使用して、線形RGBデータをディジタルRGB値に関連付ける。

本発明の特定の実施例に関して上述した。本発明は、上述した実施例に限定されず、本発明の趣旨の範囲から逸脱せずに、当業者により様々な変更および変形が行われてもよいことが理解される。

本発明の一実施例に従って本発明が実現される環境を示す典型的な図、 x-y色度平面のRランプ、GランプおよびBランプの測定値を示すグラフ、 本発明の一実施例に従って表示装置の出力特性を示すカラーモデルを作成する処理を説明するフローチャート、 黒色点に対して補正されたx-y色度平面のRランプ、GランプおよびBランプの測定値を示すグラフである。

Claims (15)

1. 表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する色処理方法であって、
   前記表示装置上に複数の色を生成する第一の生成ステップと、
   前記生成ステップで生成した色の色値を得る測定ステップと、
   前記測定ステップで得た色値から黒色点および白色点を決定する決定ステップと、
   複数の色度値を取得するために、前記決定ステップで決定した黒色点によって、前記測定ステップで得た色値を補正する補正ステップと、
   前記補正ステップで補正した色値の色度値を平均化する平均化ステップと、
   前記平均化ステップで平均化した色度値および前記決定ステップで決定した白色点から三刺激行列を生成する第二の生成ステップとを有することを特徴とする色処理方法。
2. 前記複数の色は、赤色、青色、緑色および無彩色のランプの複数のディジタル値に従い、前記表示装置によって表示されることを特徴とする請求項1に記載された色処理方法。
3. さらに、前記第二の生成ステップで生成した三刺激行列および前記測定ステップで得た色値によって複数のガンマ曲線を作成する作成ステップを有し、前記作成ステップは、前記三刺激行列を反転するステップ、および、前記反転した三刺激行列と前記無彩色のランプの色値を乗算するステップと有することを特徴とする請求項2に記載された色処理方法。
4. 前記平均化ステップは、前記ランプそれぞれの前記補正ステップで補正した第一の色値の色度値を破棄することを特徴とする請求項3に記載された色処理方法。
5. 前記表示装置はCRT表示装置であり、前記赤色、青色および緑色のランプは15から255の値をステップ値15で刻んだディジタル値を有し、前記無彩色のランプは0、8、16、32、64、128、192および255のディジタル値を有することを特徴とする請求項3に記載された色処理方法。
6. 前記表示装置はLCD装置であり、前記赤色、青色および緑色のランプは15から255の値をステップ値15で刻んだディジタル値を有し、前記無彩色のランプは0から255の値をステップ値15で刻んだディジタル値を有することを特徴とする請求項3に記載された色処理方法。
7. 前記複数の色はXYZで測定されることを特徴とする請求項3に記載された色処理方法。
8. 前記黒色点は前記無彩色のランプの値R=G=B=0で生成される色の測定によって決定されることを特徴とする請求項7に記載された色処理方法。
9. 前記黒色点は、非線形最適化法を使用する、前記測定ステップで得た複数の色値からの予測によって決定されることを特徴とする請求項7に記載された色処理方法。
10. 前記非線形最適化法はLevenberg-Marquardtアルゴリズムであることを特徴とする請求項9に記載された色処理方法。
11. 装置に依存しない色値を装置に依存する色値に変換する色管理モジュールであって、
    請求項1から請求項10の何れかに記載された色処理によって生成される三刺激行列を利用して、前記装置に依存しない色値を、キャラクタリゼーションされた表示装置が使用するRGB値に変換することを特徴とする色管理モジュール。
12. 表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する色処理装置であって、
    請求項1から請求項10の何れかに記載された色処理を実行可能な処理ステップを格納するプログラムメモリと、
    前記プログラムメモリに格納された前記処理ステップを実行するプロセッサとを有することを特徴とする色処理装置。
13. コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納された、コンピュータが実行可能な処理ステップであって、
    請求項1から請求項10の何れかに記載された色処理を実行して、表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する処理ステップを有することを特徴とするコンピュータが実行可能な処理ステップ。
14. 表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成するコンピュータが実行可能な処理ステップを格納するコンピュータが読み取り可能な記録媒体であって、
    前記コンピュータ実行可能処理ステップは、請求項1から請求項10の何れかに記載された色処理を実行する処理ステップを有することを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
15. 表示装置の出力特性を示すカラーモデルを生成する色処理方法であって、
    前記表示装置に表示された複数の色の測色データを取得し、
    前記測色データから前記表示装置の黒色点を予測し、
    前記予測した黒色点と前記測色データに基づき、前記表示装置の前記カラーモデルを生成することと特徴とする色処理方法。

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