JP2009089010A - 色処理方法および画像形成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】メディアの色再現特性テーブルの作成時に利用されるパッチが適切に印刷されていなかった場合には、該色再現特性テーブル情報を参照した色予測により作成される色分解テーブルの精度が低下してしまう。
【解決手段】複数の色材に対応する色空間を格子状に分割した格子点情報と、メディアに対する総色材量の制限情報を取得し（Ｓ１００１）、総色材量が前記制限情報以内である格子点についてパッチを生成する（Ｓ１００２）。そして、該パッチをメディア上に印刷して測色し（Ｓ１００３）、その測色値が適切であるか否かを、格子点間における色予測値に基づいて判定する（Ｓ１００４）。そして、測色値が適切であると判定された場合に、該測色値に基づいて総色材量が前記制限情報よりも大きい格子点の測色値を推定する（Ｓ１００８）ことにより、適切な色再現特性テーブルを作成する。
【選択図】 図１０

Description

本発明は、画像データを複数の色材ごとのデータに分解するための色分解テーブルを作成する際に用いるメディアの色再現特性情報を作成する色処理方法および画像形成装置に関する。

近年、カラープリンタ等、カラー画像を記録媒体（メディア）上に可視像化する画像形成装置においては、形成画像の画質の向上に伴い、ユーザによるメディアに対する要求もより高くなっている。したがって、１台のプリンタにおいて多種類のメディアを利用可能とすることはもちろん、さらに、どのメディアに対しても高画質な画像を出力することが必須となってきた。

一般にカラープリンタ等を利用したカラープリントシステムにおいては、形成対象となるカラー画像データを該装置における色材（インクやトナー）の各色量相当に分解する、色分解処理が行われる。この色分解処理は、予め作成された色分解テーブルに基づいて行われるが、メディアの種類によって、最適な色分解処理は異なる。したがって、複数種類のメディアのそれぞれに最適な色分解を実現する、複数の色分解テーブルを用意することが好ましい。

しかしながら従来の技術によれば、色分解テーブルは手動で作成されていたため、多種類のメディア用の色分解テーブルを設計するとなると、設計期間がかなり長くなってしまっていた。多種類のメディアに対応した色分解テーブルを迅速に作成するには、任意メディア用の色分解テーブルを自動生成する技術が必要となってくる。

また、一般に色分解テーブルにおいては、適用される色材により、色域を拡大できても階調性が損われてしまう等、各項目間でのトレードオフの関係がある。したがって、自動生成された色分解テーブルについてはさらに、ユーザの任意に調整可能とする必要がある。

また、生成された色分解テーブルは、光源が変わると色域が有効とならなかったり、階調性が崩れてしまうことがあるため、光源ごとに色分解テーブルを作成する必要がある。例えば、光源に応じた色分解テーブルをＬａｂ空間上で可視化するようなユーザインタフェースを用いることによって、ユーザによる調整を可能とすることが望ましい。

このように、メディアに応じた色分解テーブルを自動生成する場合、光源に応じて色分解テーブルを最適化する必要があり、すなわち作成された色分解テーブルをユーザが任意に調整するためのツール（ユーザインタフェース）が必要になる。このようなユーザーインタフェースを作成するために、メディアに対するカラーパッチの印刷・測色を行うことなく、混色発色特性をシミュレーション可能とする色予測技術が必要となる。

混色色材の発色特性をシミュレーションする色予測技術においでは、色材空間を格子状に分割し、その全ての格子点（以下、プライマリと称する）を印刷して測色する必要があった。しかしながら、メディアの総色材量の制限により、印刷不可能なプライマリが現れてくる。そのような印刷不可能なプライマリに対して、簡単な線形補正処理を行うことによって、プライマリに総色材制限を厳守させるようにした技術が考えられている（例えば、特許文献１参照）。しかしながら、プライマリを総色材量制限に応じて線形補正した場合、周辺プライマリとの線形関係が崩れてしまい、色予測の精度が悪化する原因となってしまうこともある。また、使用する色材数が増えると、プライマリの数が膨大になり、印刷負荷が増えてしまう。

上記色予測処理においては、使用メディアに対するプライマリ毎の分光スペクトル値を定義した、色再現特性テーブルを参照する。ここで、図１４，図１５を用いて、上記色予測処理において参照される、色再現特性テーブルについて説明する。

図１４は、従来の色再現特性テーブルの作成処理を示すフローチャートである。

まずステップＳ１４０１において、パラメータを入力する。ここでパラメータとは、メディアの総色材量の制限情報、インク空間のグリッド数や刻み値、等のデータである。次にステップＳ１４０２において、全てのプライマリを生成した後、総色材量が総色材量制限内であるために印刷可能となるプライマリをパッチとして生成する。そしてステップＳ１４０３において、ステップＳ１４０２で生成されたパッチをメディア上に印刷して測色し、ステップＳ１４０４で該測色結果を入力する。

そしてステップＳ１４０５では該測色値を利用して、総色材量が総色材量制限よりも大きいために印刷不可能となるプライマリの測色値を推定する。これにより、全てのプライマリに対し、その測色値すなわち分光スペクトル値が得られる。

以上のように作成された色再現特性テーブルを用いることにより、プライマリを含む色空間内の任意の点についての色予測が可能となる。具体的には、予測対象となる点の信号値を入力すると、色再現特性テーブルにおける該点の周辺プライマリの測色値に基づいて、周知のセルラーノイゲバウア処理による色予測を行うことにより、該点の分光スペクトル値を出力することができる。

図１５は、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）の２色インクを用いた場合における、印刷可能／不可能プライマリの例を示す図である。同図においては、Ｗ，Ｃ，ＭおよびＣ＋Ｍの４点の間を、グリッド数分に分割（この例では３分割）してプライマリを得ている。この例では、各枠を０，８５，１７０，２５５の点での均等割りにより３分割した例を示す。同図において、●は破線で示される総色材量制限内にある印刷可能プライマリであり、それぞれが色予測用のパッチとして形成される。一方、○は総色材量制限よりも大きい印刷不可能プライマリであり、上述した色予測用パッチを用いた色予測処理によって、適切な分光スペクトル値が得られる。
特開２００３−３３４９３４号公報

しかしながら、上記従来の色再現特性テーブル作成処理においては、以下のような問題が生じる。すなわち、上記従来のプライマリ推定のための演算は、作成されたパッチが適正に印刷されていることが前提である。したがって、印刷可能なプライマリについて、何らかの原因によりそのパッチの印刷が適正にはなされなかった場合、印刷不可能なプライマリについての推定結果の信頼性が低下してしまう。その場合、該推定されたプライマリに基づいて作成された色再現特性テーブルの精度は低下し、これを参照した色予測によって作成される色分解テーブルの精度ももちろん低下してしまう。

本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、以下の特徴を有する色処理方法および画像形成装置を提供することを目的とする。すなわち、メディアの色再現特性情報の作成時に利用されるパッチが適切に印刷されているか否かを判定することにより、複数の色材に対応する色空間の全格子点について適切な測色値を得る。これにより、該色再現特性情報を適切に作成し、該色再現特性情報を参照した色予測により適切な色分解テーブルを作成する。

上記目的を達成するための一手段として、本発明の色処理方法は以下の工程を有する。

すなわち、画像データを複数の色材ごとのデータに分解するための色分解テーブルを作成する際に用いるメディアの色再現特性情報を作成する色処理方法であって、前記複数の色材に対応する色空間を格子状に分割した格子点を取得する格子点の取得ステップと、前記メディアに対する総色材量の制限情報を取得する制限情報の取得ステップと、総色材量が前記制限情報で示される制限内である格子点についてパッチを生成するパッチ生成ステップと、前記パッチを前記メディア上に印刷して測色する測色ステップと、前記測色ステップにおいて測色された測色値が適切であるか否かを、前記格子点間における色予測値に基づいて判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて前記測色値が適切であると判定された場合に、該測色値に基づいて総色材量が前記制限情報で示される制限よりも大きい格子点の測色値を推定する推定ステップと、を有することを特徴とする。

以上の構成からなる本発明によれば、メディアの色再現特性情報の作成時に利用されるパッチが適切に印刷されているか否かを判定することにより、複数の色材に対応する色空間の全格子点について適切な測色値を得ることができる。したがって、該色再現特性情報が適切に作成され、これを参照した色予測により適切な色分解テーブルを作成することができる。

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

＜第１実施形態＞
●出力プロセス
図１は、本実施形態のカラープリンタにおける画像出力のプロセスを示す図である。同図において、１０１は、入力されたＲＧＢデータの再現特性とプリンタの色を合わせるためのカラーマッチング処理部である。１０２は、カラーマッチング処理部１０１から出力された多値のＲ'Ｇ'Ｂ'データを、プリンタの色材色であるＣ'Ｍ'Ｙ'Ｋ'へ変換するためのインク色分解処理部である。１０３は、インク色分解処理部１０２から出力された多値のＣ'Ｍ'Ｙ'Ｋ'データを、プリンタで表現可能な階調数に変換してＣＭＹＫデータを出力するハーフトーン処理部である。１０５は、インク色分解処理部１０２における補間処理の際に参照されるインク色分解テーブルを提供するインク色分解テーブル部である。１０４は、インク色分解テーブル部１０５に保持されるインク色分解テーブルを作成するインク色分解テーブル作成部である。以下、インク色分解テーブルを単に「色分解テーブル」とも称する。

図２は、本実施形態におけるシステム構成を示す図である。同図において、２０２は入力画像データが保持されているコンピュータであり、ユーザの指示を入力するマウス等の不図示の入力部を備える。２０１はコンピュータ２０２に保持されている画像データを表示するためのモニタである。２０３は、コンピュータ２０２に保持されている画像データをカラー印刷するためのプリンタである。上述した図１に示すプロセス構成において、インク色分解テーブル作成部１０４はコンピュータ２０２内に備えられるが、その他はプリンタ２０３の構成である。なお、コンピュータ２０２内に全ての構成を備えるとし、ハーフトーン処理部１０３から出力されたＣＭＹＫデータをプリンタ２０３に入力するようにしても良い。

ここで、本実施形態における印刷処理について、図１および図２を用いて説明する。コンピュータ２０２に保持されている画像データは、印刷時にはケーブルまたは不図示のネットワーク等を介してプリンタ２０３に送られる。

プリンタ２０３では該送信されてきたＲＧＢの画像データに対し、カラーマッチング処理部１０１にて、ユーザが使用しているモニタ２０１の色再現特性に合うようにカラーマッチング処理を施す。カラーマッチング処理後のＲ'Ｇ'Ｂ'データは、インク色分解処理部１０２にて、既に作成されてインク色分解テーブル部１０５に保持されている色分解テーブルに基づく補間処理により、プリンタ２０３におけるインク色ＣＭＹＫに分解される。インク色分解後のＣ'Ｍ'Ｙ'Ｋ'多値データは、ハーフトーン処理部１０３にてプリンタ２０３で再現可能な階調数であるＣＭＹＫデータに変換された後、予めセットされたメディア上に印刷される。

図２において、２０４は、プリンタ２０３で印刷可能なメディア群（この例ではメディアＡ〜Ｅの５種類）である。本実施形態では、印刷可能なメディアの種類ごとに、対応するインク色分解テーブルを用意する。このように、メディア種に応じた色分解テーブルをプリンタ２０３に搭載することにより、そのメディア種に最適なインク色分解がなされる。なお、インク色分解テーブルは、インク色分解テーブル作成部１０４によって予め生成されているが、その生成方法については後述する。

また、２０５は測色機である。本実施形態におけるインク色分解テーブルの作成時には、予めメディアごとに用意された色再現特性テーブルが参照される。測色機２０５は、この色再現特性テーブルを作成するために、印刷されたプライマリのパッチを測色するものであり、その測色結果はコンピュータ２０２に入力される。

●インク色分解テーブル
図３は、インク色分解テーブル部１０５に保持される色分解テーブルの構成を示す図である。色分解テーブルは、入力データＲ'Ｇ'Ｂ'に対応して、ＲＧＢ３次元空間上の立方体における格子点に対応するデータを、テーブルデータとして格納している。インク色分解処理部１０２では、入力されたＲ'Ｇ'Ｂ'データが色分解テーブルの格子上にない場合には、その近傍の格子点データを用いた補間処理を行う。この補間方法としては、四面体補間や立方体補間など多々あるが、どのような補間方法を用いても良い。

以下、インク色分解テーブル作成部１０４におけるインク色分解テーブルの基本的な作成方法について説明する。

図４は、本実施形態におけるインク色分解テーブルの作成方法を説明するための、ＲＧＢ色空間上の立方体を示す図であり、立方体の８つの頂点をそれぞれ、Ｗ，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｂｋとする。そして、Ｗ−Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ−Ｂｋ、Ｍ−Ｒ，Ｒ−Ｙ，Ｙ−Ｇ，Ｇ−Ｃ，Ｃ−Ｂ，Ｂ−Ｍ及び、Ｗ−Ｂｋを結ぶ全１９本のラインを太い実線で示している。インク色分解処理部１０２における入力データのビット数を８とした場合、Ｗ，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｂｋ各頂点の座標は、以下のように表される。

Ｗ＝（２５５，２５５，２５５）：ホワイトすなわちメディア地色を示す。

Ｃ＝（０，２５５，２５５） ：シアン原色を示す。

Ｍ＝（２５５，０，２５５） ：マゼンタ原色を示す。

Ｙ＝（２５５，２５５，０） ：イエロー原色を示す。

Ｒ＝（２５５，０，０） ：レッド原色を示す。

Ｇ＝（０，２５５，０） ：グリーン原色を示す。

Ｂ＝（０，０，２５５） ：ブルー原色を示す。

Ｂｋ＝（０，０，０） ：ブラックすなわちプリンタの最暗点を示す。

インク色分解テーブル作成部１０４においては、まず、図４に太実線で示すＷ−Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ−Ｂｋ、Ｍ−Ｒ，Ｒ−Ｙ，Ｙ−Ｇ，Ｇ−Ｃ，Ｃ−Ｂ，Ｂ−Ｍ及び、Ｗ−Ｂｋを結ぶラインについてのテーブルデータを作成する。その後、内部の格子点に対応するインク色については内部補間処理を行うことによって、全てのテーブルデータを作成する。

上述したように、本実施形態のプリンタ２０３においては複数種類（図２の例では５種類）のメディアが利用可能であるが、以下では説明の簡便のために、２種類のメディアを用いる例を説明する。すなわち、プリンタ２０３において第１種類のメディアであるメディアＡと、第２種類のメディアであるメディアＢが利用可能であるとし、それぞれの色分解テーブルを用意する例を示す。

メディア種類ごとに異なる色分解テーブルを用意するためには、全てのメディア種類についてそれぞれ手動による作成、すなわち、図４に太実線で示す各ラインについてのテーブルデータを手動にて入力することが考えられる。しかしながらそのような方法では、複数のメディア種類に対する色分解テーブルを作成することは容易でない。そこで本実施形態では、ある代表的なメディア種類に対する色分解テーブルを手動で作成した後に、他のメディア種類に対する色分解テーブルを、手動作成された色分解テーブルに基づいて自動作成する。すなわち、メディアＡの色分解テーブルを手動作成した後、これに基づいてメディアＢの色分解テーブルを自動作成する。

●色分解テーブルの自動作成処理
以下、本実施形態のインク色分解テーブル作成部１０４における色分解テーブルの自動作成処理について説明する。

図５は、インク色分解テーブル作成部１０４における、メディアＢの色分解テーブルの自動作成処理を示すフローチャートである。

まずステップＳ５０１において、メディアＡの色分解テーブルを取得する。なお、メディアＡの色分解テーブルは、既に手動にて作成されており、インク色分解テーブル部１０５に保持されているものとする。そしてステップＳ５０２において、メディアＢの総色材量制限情報を取得する。なお、メディアＢの総色材量制限情報は、例えばユーザが不図示の入力部より入力しても良いし、予めコンピュータ２０２内部に保持されたテーブルから取得してきても良い。これにより、メディアＢにおけるにじみ等が発生しない総色材量が規定される。

そしてステップＳ５０３において、メディアＢの総色材量制限情報に応じて、総色材量制限を遵守するようにメディアＢの色分解テーブルの枠ラインを自動生成する。この枠ラインの自動生成処理の詳細については後述する。そしてステップＳ５０４において、該枠ラインを色予測により最適化する。この色予測による最適化処理の詳細については後述する。そしてステップＳ５０５において、メディアＢの色分解テーブルの枠内部における全格子点のデータを、内部補間により生成する。これにより、最終的なメディアＢの色分解テーブルが完成する。

なお、ステップＳ５０２で規定される総色材量制限は、にじみ等が多少発生するような値であっても良く、全くにじみが発生しないことに限定されない。

●色分解テーブルの枠ライン自動生成処理（詳細）
図６は、上述した図５のステップＳ５０３における、メディアＢの総色材量を厳守する色分解テーブルの枠ラインの自動生成処理を示すフローチャートである。この処理ではすなわち、予め手動作成されているメディアＡの色分解テーブルの枠ラインに基づき、メディアＢの色分解テーブルの枠ラインを自動生成する。

まずステップＳ６０３において、形成画像における評価項目の優先順位や非線形補間用の非線形修正係数等の各種パラメータを取得する。そしてステップＳ６０４において、プリンタ２０３で使用可能なインク色を分類する。ここではインク色を、主要色と淡色、および隣接色の３種類に分類する例を示す。すなわち、主要色をＣＭＹＫインクとし、淡色を淡シアン（Ｌｃ）、淡マゼンタ（Ｌｍ）、濃グレイ（Ｌｋ1）、淡グレイ（Ｌｋ2）のインク、隣接色をＲＧＢインクとして、説明する。

次にステップＳ６０５において、メディアＡの色分解テーブルに基づき、メディアＢの色分解テーブルの枠ラインをセットする。この枠ラインとは、Ｗ−Ｂｋ，Ｗ−Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ−Ｂｋ、Ｍ−Ｒ，Ｒ−Ｙ，Ｙ−Ｇ，Ｇ−Ｃ，Ｃ−Ｂ，Ｂ−Ｍを結ぶ全１９本のラインである。具体的には、各枠ラインごとにメディアＡの色分解テーブルから、下色除去（ＵＣＲ）によるＢｋと他色の切り替えポイント情報と、各色材色の分解比率情報を取得する。

この１９本の枠ラインのそれぞれについて順次、以降の処理を行うが、その処理順としては、まず、Ｗ，Ｂｋ点とカラー点（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ）を結ぶラインを先に処理し、次に、カラー点とカラー点を結ぶラインを処理する。

ここでは、色空間上にあるＣ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｂｋ，Ｗの各点をプライマリポイントとして考える。

次にステップＳ６０６では、ステップＳ６０５でセットされた枠ラインにおけるプライマリポイントの色分解値を、メディアＢの総色材量制限情報を守るように算出する。そしてステップＳ６０７において、枠ラインの色分解値を補間する。例えば、メディアＢの色分解テーブルにおけるプライマリポイントＣについて、その総色材量がメディアＡの色分解テーブルで１８０％に設定されており、ステップＳ６０６で算出したメディアＢでの総色材量が２００％であるとする。この場合、まずメディアＡの色分解テーブルのＣポイントを２０％上げて２００％に変更する。そしてそれに伴い、ステップＳ６０５でセットされた枠ライン（この場合、Ｂｋ−Ｃ，Ｗ−Ｃ，Ｃ−Ｂ，Ｃ−Ｇのいずれか）のＣ値を全て線形に２０％上げ、これをメディアＢの色分解テーブルの枠ラインの値とする。

次にステップＳ６０８では、ステップＳ６０３で設定された各評価項目の優先順位に応じて、各色の非線形修正係数強度を決定する。非線形修正係数強度とは、主要色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）、淡色（Ｌｃ，Ｌｍ，Ｌｋ1，Ｌｋ2）、隣接色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）、の各インク色に対する非線形補正時に用いられる値であり、それぞれをＥ１，Ｅ２，Ｅ３とする。例えば評価項目として「粒状性優先」が設定された場合には、淡色インクを有効に使用するために、非線形修正係数強度をＥ１＝１，Ｅ２＝３，Ｅ３＝１に設定する。また、例えば評価項目として「色域優先」が設定された場合には、主要色インクを有効に使用するために、非線形修正係数強度をＥ１＝３，Ｅ２＝１，Ｅ３＝２に設定する。

次にステップＳ６０９では、主要色について非線形修正係数強度Ｅ１を用いた補正を行う。ステップＳ６１０では、淡色について非線形修正係数強度Ｅ２を用いた補正を行う。ステップＳ６１１では、隣接色について非線形修正係数強度Ｅ３を用いた補正を行う。なお、本実施形態における非線形強度係数Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３を用いたインク色データの補正については、非線形な補正を可能とするパラメータを用いた周知の補正方法が適用可能である。

そしてステップＳ６１２においては、処理中の枠ライン上の各格子点に対する各インク量の合計が、総色材量制限情報が示す値に達しているか否かを判定する。この判定方法としては種々考えられるが、例えば後述するステップＳ６１３における強度更新方法を考慮して、今回の補正結果によるインク量の合計値が、総色材量制限情報が示す値を超えない最大の値となるか否かを判定すれば良い。

枠ライン上の各値が総色材量制限情報が示す値に達していない、すなわちまだ補正の余地がある場合には、ステップＳ６１３で非線形修正係数強度Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３を高めるように更新して、再度ステップＳ６０９〜Ｓ６１１の補正を行う。ステップＳ６１３における非線形修正係数強度の更新方法としては、例えば、各係数強度に１づつ加算すればよいが、本発明はこの例に限定されない。このようなステップＳ６１２の判定ループにより、枠ライン上の全ての値が可能な限り総色材量制限情報に近づくように制御され、設定された総色材量を最大限に実現するように、メディアＢの色分解テーブルを作成することができる。

そしてステップＳ６１４においては、メディアＢの色分解テーブルにおける１９本の枠ラインの全てについて処理が終了したか否かを判定し、未終了であればステップＳ６０５へ戻って次の枠ラインの処理を行う。

●色分解テーブル枠ラインの最適化
以下、図５のステップＳ５０４における、色予測ベースによる色分解テーブルの最適化処理について、図７のフローチャートを用いて詳細に説明する。

ステップＳ５０３で生成された最適化前の色分解テーブルは、メディアＢの総色材量を厳守しているものの、補正したインクの組み合わせによって実際に表現される色味については考慮されていない。したがって、この色分解テーブルをこのまま用いてプリントを行うと、色ずれや擬似輪郭が発生することが考えられる。このような色ずれや擬似輪郭の発生を抑制するために、本実施形態では以下の最適化処理を行う。

まずステップＳ７０３において、セルラーノイゲバウア等の色予測によりメディアＡのＬａｂ値を算出し、これをターゲットとして設定する。具体的には、メディアＡにおいてインク色域最大となるＣＭＹＫ値を求め、これをＬａｂ値に変換する。この処理は、メディアＡのプライマリのＬａｂ値を保持した色再現特性テーブルに基づいて行われる。

またステップＳ７０４では、メディアＢにおける色域を予測する。具体的には、メディアＢにおいてインク色域最大となるＣＭＹＫ値を求め、これをＬａｂ値に変換する。この処理は、メディアＢのプライマリのＬａｂ値を保持した色再現特性テーブルに基づいて行われる。

なお、このステップＳ７０３とＳ７０４は、その処理順序を入れ替えても構わない。

本実施形態では、上述したステップＳ７０３とＳ７０４において、それぞれのメディアに対応した色再現特性テーブルを参照するとして説明したが、この色再現特性テーブルを適切に作成することが、本実施形態の特徴である。色再現特性テーブルの作成処理については後述する。

そしてステップＳ７０５では、ステップＳ７０４で予測したメディアＢの最大色域のＬａｂ値を、ステップＳ７０３で算出したターゲットのＬａｂ値と比較し、該比較結果を反映して、色分解テーブルにおける枠ラインを最適化する。この最適化方法の詳細については後述する。この最適化はＬａｂ値として行われるため、該最適化結果に対応するＣＭＹＫ値を周知の探索法により取得する。

そしてステップＳ７０６において、さらに階調性を良好とするために、色分解テーブルの枠ラインに対してスムージング処理を施す。具体的には、Ｂｋ−Ｗのグレイラインにおける墨階調を保持し、他のカラー色材については、その階調変化を単調増加および単調減少からなる山状の形態として特異点を排除し、滑らかに繋げば良い。

●色分解テーブル枠最適化処理
ここで、図７のステップＳ７０５における色分解テーブルの枠ラインの最適化処理について、図８のフローチャートを用いて詳細に説明する。

まずステップＳ８０１において、最適化対象となるメディアＢの色分解テーブルの初期値と、メディアＡのターゲットＬａｂ値を取得する。次にステップＳ８０２で、メディアＢの色再現特性テーブルから、ターゲットＬａｂ値に最も近いＬａｂ値を得るプライマリのインク色分解値を取得する。

そしてステップＳ８０３では、ステップＳ８０２で取得された色分解値に基づき、メディアＢの色分解テーブルにおけるインク色分解値を修正する。具体的には、取得結果であるプライマリのインク色分解値に対応する色分解テーブルの格子点の値を、該プライマリのインク色分解値に変更し、該格子点に準ずる枠ラインを補間する。

そしてステップＳ８０４において、ステップＳ８０３で変更された色分解テーブルについて、各格子点からの色予測に基づくインク色分解値をＬａｂ値に変換する。

そしてステップＳ８０５において、ステップＳ８０４で得られたＬａｂ値をターゲットＬａｂ値と比較し、その差分ΔＥが所定値Ｍｉｎ以上であれば、ステップＳ８０２に戻ってインク色分解値を取得する探索を繰り返す。このように、ΔＥがＭｉｎを下回るまで探索およびインク色分解値の修正が繰り返されることによって、ターゲットに対応する色分解テーブルの格子点データが最適化される。

以上の処理を、全てのターゲットＬａｂについて実行することにより、メディアＢの色分解テーブルが最適化される。

●色分解テーブル調整ＵＩ
一般に、複数色のカラーインクに対応した色分解テーブルを作成する際に、例えばインクの組み合わせによって色域を拡大することができるが、その一方で階調性が損なわれてしまう。このように、色分解テーブルには各評価項目（この場合、色域と階調性）間におけるトレードオフの関係がある。いずれの評価項目を優先して色分解テーブルを作成するかは、ユーザによって決定されることが好ましい。

また、上述したように自動生成された色分解テーブルにおいては、形成画像を照らす光源が変わった場合、色域が有効に出力されなかったり、階調性が崩れてしまうことがある。したがって、色分解テーブルは光源ごとに作成されることが好ましい。

したがって本実施形態においては、上述したように自動生成されたメディアＢの色分解テーブルを、ＵＩを介してユーザの任意に調整可能とする。さらに、光源の変化に応じて色分解テーブルを最適化することを特徴とする。

図９は、本実施形態における色分解テーブルの調整用ＵＩ例を示す図である。同図において、９００は光源を選択するボックス、９０１はメディアＡの色分解テーブルを入力するボックス、９０２はメディアＢの総色材量制限情報を入力するボックスである。９０３は、調整対象であるメディアＢのインク特性を入力するボックスである。ここでインク特性とは、メディアＢの色再現特性テーブルであり、例えば単色の階調パッチと全色インクの混色パッチの測色値に基づいて作成されているものとする。

９０４は、メディアＢの理想色域と、上述したメディアＡのターゲットＬａｂ値の生成の実行を指示するボタンである。９０５は、メディアＢの色分解テーブルの自動生成の実行を指示するボタンである。このボタン９０４，９０５を順次押下することにより、上述した方法によって、メディアＢ用の色分解テーブルが自動生成される。

９０７は、メディアＢの色分解テーブルにおいて色分解データの表示を行う枠ラインを選択するボックスであり、ここで選択した枠ライン（図９の例ではＢｋ−Ｒ）の色分解データが、色分解テーブル表示部９０６に表示される。なお、色分解テーブル表示部９０６に表示された色分解データは、不図示の入力部を用いてユーザが調整可能である。

９１０は、ＲＧＢ空間における色分解表示面を選択するボックスであり、９１１は、表示対象となるインク色を選択するボックスである。ボックス９１０で選択された面が９０８に明示され、該選択面に対するボックス９１１で選択されたインク色の分解量分布が表示部９０９に表示される。なお、表示部９０９に表示された色分解量分布は、不図示の入力部を用いてユーザが調整可能である。

９１２は、ボタン９０４，９０５の押下によって生成されたメディアＢの色分解テーブルのデータを、３次元Ｌａｂ空間上に示した３Ｄ表示である。

９１３は、３Ｄ表示９１２におけるａｂ平面表示であり、バー９１５によってＬ値が設定され、該Ｌ値で切った断面であるａｂ平面を示す。ａｂ平面表示９１３において、実線はボタン９０４の押下によって生成された、光源を考慮した色域予測結果である理想色域を示し、破線はボタン９０５の押下によって生成された色分解テーブルに基づく実際の色域を示す。

９１４は、Ｌｃｈ空間においてバー９１６によって設定された色相角ｈにおける、Ｌｃ平面表示であり、上述したａｂ平面表示８１３と同様に、破線が理想色域、実線が色分解テーブルによる実際の色域を示す。本実施形態においては、３Ｄ表示９１２やａｂ平面表示９１３、Ｌｃ平面表示９１４を参照しながら、Ｌｃ平面表示９１４における色分解テーブルの色域を、ユーザが不図示の入力部を用いて調整することができる。該調整結果は、ａｂ平面表示９１３やＬａｂ空間の３Ｄ表示９１２にすぐに反映されて表示される。なお図９では、ユーザによって色域拡大の調整が施された例を示しているため、それに伴ってａｂ平面表示９１３における色分解テーブルの色域も理想色域に近づいている。

このように本実施形態においては、自動生成されたメディアＢの色分解テーブルに基づき、光源に応じた理想色域等の画像形成特性を表示する。そして、該理想色域等の特性表示を参照したユーザ指示がなされると、該ユーザ指示に応じて色分解テーブルの任意の調整が可能となる。

●色再現特性テーブル作成処理
以下、本実施形態においてメディアごとに保持される色再現特性テーブルの作成処理について、図１０のフローチャートを用いて説明する。ここで本実施形態における色再現特性テーブルは、例えばメディアにおけるインク単色による階調パッチや、全色インクによる混色パッチの測色値を含み、再現可能な色域の情報が保持している。

まずステップＳ１００１において、パラメータを入力する。ここでパラメータとは、メディアＢの総色材量制限情報、インク空間のグリッド数や刻み値、等のデータである。次にステップＳ１００２において、全てのプライマリを生成した後、総色材量が総色材量制限以内であるために印刷可能となるプライマリのみについて、パッチを生成する。このパッチ生成処理の詳細については後述する。そしてステップＳ１００３において、ステップＳ１００２で生成されたパッチを印刷して測色する。

次にステップＳ１００４において、本実施形態の特徴であるところの、印刷したプライマリパッチが適当であるか否かを判定するセルフチェックを行う。

そしてステップＳ１００５において、ステップＳ１００４のセルフチェック結果を判定する。すなわち、検証結果がＮＧである、すなわちプライマリパッチが適当でないと判定された場合には、ステップＳ１００６でエラーメッセージを表示することによってその旨を報知した後、ステップＳ１００１のパラメータ入力からやり直す。

一方、ステップＳ１００５で検証結果がＯＫ、すなわちプライマリパッチが適当であると判定されれば、ステップＳ１００７へ進んでステップＳ１００３における測色結果を入力する。そしてステップＳ１００８では、該測色値を利用して、総色材量が総色材量制限よりも大きいために印刷不可能となるプライマリの分光スペクトル値を推定する。これにより、全格子点のプライマリに対し、その測色値すなわち分光スペクトル値が得られ、色再現特性テーブルが完成する。

本実施形態ではこのように作成された色再現特性テーブルを用いることにより、プライマリを含む色空間内の任意の点についての色予測が可能となる。具体的には、予測対象となる点の信号値を入力すると、色再現特性テーブルにおける該点の周辺プライマリの測色値に基づいて、周知のセルラーノイゲバウア処理による色予測を行うことにより、該点の分光スペクトル値を出力することができる。

●パッチ生成処理
ここで、ステップＳ１００２におけるプライマリパッチ生成処理の詳細について、図１１のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ１１０１において、ステップＳ１００１で入力された色材数やグリッド数等のパラメータに基づいて、色材空間を均等に分割するように、全てのプライマリを生成する。そしてステップＳ１１０２で、全てのプライマリについてのパッチ作成処理が終了したか否かを判定し、未終了であればステップＳ１１０３へ進む。ステップＳ１１０３では、処理対象のプライマリが総色材量制限内であるか否かを判定し、総色材量制限内であれば、ステップＳ１１０４でそのパッチデータを作成してステップＳ１１０５へ進む。一方、プライマリが総色材量制限内でなければ、そのままステップＳ１１０５へ進む。

ステップＳ１１０５では、次のプライマリに対するパッチ作成処理をおこなうべく、所定のカウンタをインクリメントしてステップＳ１１０２へ戻る。

ステップＳ１１０２で全てのプライマリについての処理が終了したと判定されると、処理を終了する。これにより、全プライマリのうち、総色材量制限内にあるプライマリについてのみ、パッチデータが作成される。以降、ここで作成されたパッチデータを、プライマリパッチと称する。

●検証用パッチ
本実施形態では、上述したように作成されたプライマリパッチが正しく印刷されたか否かを検証するために、検証用パッチを用いたセルフチェックを行う。ここで、本実施形態における検証用パッチについて説明する。

図１２は、シアンとマゼンタによる２次色を用いる場合に参照される、プライマリパッチおよび検証パッチの例を示す図である。同図においては、Ｗ，Ｃ，ＭおよびＣ＋Ｍの４点の間を、グリッド数分に分割して各プライマリを得ている。この例では、各枠を０，８５，１７０，２５５の点での均等割りにより３分割した例を示す。ここで、プライマリ１２０４，１２０５，１２０６，１２０７の４点に注目すると、プライマリ１２０４，１２０５，１２０７は破線で示される総色材量制限内にあるが、プライマリ１２０６は総色材量制限外にある。すなわち同図において、●は総色材量制限内にある印刷可能プライマリであり、それぞれがプライマリパッチとして印刷・測色される。一方、○は総色材量制限よりも大きい印刷不可能プライマリであり、本実施形態においては●で示す総色材量制限内にあるプライマリパッチに基づく色予測処理によって、適切な分光スペクトル値が推定される。

ここで、上記４点のプライマリ１２０４，１２０５，１２０６，１２０７で囲まれる領域内にある、任意の点における分光反射率をＲを求める色予測式は以下のようになる。なお、各色材の発色特性データをＦ、それぞれの色材の面積率をＰとする。

Ｒ＝Ｆ×Ｐ
この色予測式は、一部プライマリの発色特性を求める場合には、以下のように変形される。

Ｆ＝Ｒ×Ｐ^-1
本実施形態では上記式に基づき、色空間上の格子点間にある領域、すなわち図１２において●で示す印刷可能プライマリに囲まれた領域（検証領域）を、検証パッチとして利用する。図１２において、△が検証用パッチの例を示す。本実施形態では、検証用パッチにおける色予測結果に基づき、その周囲にある４つのプライマリパッチについて、印刷が適切になされたか否かを検証する。本実施形態における検証用パッチは、周囲４つのプライマリパッチが、全て総色材量制限内にあって印刷されていることを条件とする。これは、後述するセルフチェック処理において、周囲４つのプライマリパッチに基づく色予測を行うためである。したがって図１２の例では、周囲４つのプライマリ（以下、周辺プライマリと称する）が全て●で示される３つの領域が、検証用パッチとして実際に利用可能である。

●プライマリパッチのセルフチェック処理
図１３は、図１０のステップＳ１００４における、本実施形態の特徴であるセルフチェック処理の詳細を示すフローチャートである。上述したように本実施形態のセルフチェック処理は、プライマリパッチの印刷が適切に行われているかを判定するものであり、そのために検証用パッチを利用する。

まずステップＳ１３０１において、検証結果がＯＫとなった検証用パッチ数を示すパラメータCountを０に初期化する。さらに、検証用パッチとして設定可能な全領域数（以下、全パッチ数）をセットする。ここで設定可能な全パッチ数とは、例えば図１２においては各プライマリで区切られた９領域に相当し、各プライマリが印刷可能であるか否かは考慮されない。以降、それぞれの検証用パッチについて、以下に示すステップＳ１３０２〜Ｓ１３０８の処理を行うが、ここでは各検証用パッチのカウント処理については省略する。

次にステップＳ１３０２において、全ての検証用パッチについての処理が終了したか否かを全パッチ数に基づいて判定し、終了していればステップＳ１３１０に進むが、未終了であればステップＳ１３０３に進む。

ステップＳ１３０３では、処理対象である検証用パッチについて、その周辺プライマリを探索する。そしてステップＳ１３０４において、周辺プライマリのパッチが全て印刷されているか否かを判定する。周辺プライマリのうち、ひとつでも印刷されていなければ、この検証用パッチでは検証不可であるため、ステップＳ１３０９で次の検証用パッチをセットしてステップＳ１３０２に戻る。

一方、ステップＳ１３０４で検証用パッチの周辺プライマリのパッチが全て印刷されていた場合、検証可能であるためステップＳ１３０５へ進み、Countをインクリメントする。そしてステップＳ１３０６において、当該検証用パッチについて、その周辺プライマリパッチの実測値に基づく周知のセルラ−ノイゲバウア処理により、その色予測値すなわち対応するＬａｂ値（実測Ｌａｂ値）を求める。

ステップＳ１３０７では、ステップＳ１３０６で予測された検証用パッチの実測Ｌａｂ値について、その対応する理論Ｌａｂ値との差分である検証精度ΔＥを算出する。この精度算出時に参照される、検証用パッチの理論Ｌａｂ値は、周辺プライマリパッチの理論値に基づいて算出することが可能である。なお、検証用パッチの理論Ｌａｂ値は、例えば全プライマリの生成時に予め算出し、保持しておいても良い。

そしてステップＳ１３０８において、ΔＥを所定の閾値（例えば５．０）と比較する。ΔＥが所定の閾値よりも小さければ、当該検証用パッチについての検証精度が十分に高いとみなし、ステップＳ１３０９へ進んで次の検証用パッチの処理に移行する。一方、ΔＥが所定の閾値以上であれば、当該検証用パッチについての理論Ｌａｂ値と実測Ｌａｂ値が近くない、すなわち検証精度が低いとみなし、ステップＳ１３１１で検証結果をＮＧとして、その旨のエラーメッセージをセットして処理を終了する。

ステップＳ１３１０では、Countが０であるか否か、すなわち少なくとも１つの検証用パッチについて十分な検証が行われたか否かを判定する。Countが０であれば、検証用パッチによる検証ができなかったとしてステップＳ１３１２に進み、検証結果をＮＧとして、その旨のエラーメッセージをセットして処理を終了する。

一方、ステップＳ１３１０においてCountが０でなければ、検証が問題なく終了したと判断してステップＳ１３１３に進み、検証結果をＯＫとして処理を終了する。

以上説明した様に本実施形態の色処理方法によれば、メディアごとの色再現特性テーブルを作成する際に、印刷可能なプライマリパッチの測色値に対するセルフチェックを行って印刷不可能なプライマリを推定する。これにより、色再現特性テーブルの全プライマリについて最適な測色値を得ることができ、したがって、該色再現特性テーブルを用いた色予測を行うことによって、最適な色分解テーブルを作成することができる。

例えば、既存の第１のメディアに対する第１の色分解テーブルを用いて、第２のメディアに最適な第２の色分解テーブルを自動作成する際に、それぞれの第１および第２の色再現特性情報（色再現特性テーブル）に基づく色予測により最適化を施すことができる。

なお、本実施形態では色空間としてＬａｂ空間を用いる例を示したが、他の色空間を用いても良い。

また、色分解テーブル作成に伴う色予測処理をコンピュータ２０２において行う例を示したが、これを色予測エンジン等のハードウェアによって実行しても良い。

＜他の実施形態＞
本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体(記録媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。なお、この場合のプログラムとは、実施形態において図に示したフローチャートに対応したコンピュータ可読のプログラムである。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、以下に示す媒体がある。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD-ROM，DVD-R)などである。

プログラムの供給方法としては、以下に示す方法も可能である。すなわち、クライアントコンピュータのブラウザからインターネットのホームページに接続し、そこから本発明のコンピュータプログラムそのもの(又は圧縮され自動インストール機能を含むファイル)をハードディスク等の記録媒体にダウンロードする。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせることも可能である。すなわち該ユーザは、その鍵情報を使用することによって暗号化されたプログラムを実行し、コンピュータにインストールさせることができる。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、実行されることによっても、前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、該プログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行うことが可能である。

本発明に係る一実施形態のカラープリンタにおける画像出力プロセスを示す図である。 本実施形態におけるシステム構成を示す図である。 本実施形態におけるインク色分解テーブルの構成を示す図である。 本実施形態における色分解テーブルとしての、ＲＧＢ色空間上の立方体を示す図である。 本実施形態における色分解テーブルの自動作成処理を示すフローチャートである。 本実施形態における最大インク載り量を厳守する色分解テーブルの枠ラインの自動生成処理を示すフローチャートである。 本実施形態における色予測による色分解テーブルの最適化処理を示すフローチャートである。 本実施形態における色分解テーブルの枠ラインの最適化処理を示すフローチャートである。 本実施形態における色分解テーブルの調整用ＵＩ例を示す図である。 本実施形態における色再現特性テーブル作成処理を示すフローチャートである。 本実施形態におけるプライマリパッチ生成処理を示すフローチャートである。 本実施形態におけるプライマリパッチおよび検証パッチ例を示す図である。 本実施形態におけるプライマリパッチのセルフチェック処理を示すフローチャートである。 従来の色再現特性テーブル作成処理を示すフローチャートである。 従来のプライマリパッチ例を示す図である。

Claims (10)

1. 画像データを複数の色材ごとのデータに分解するための色分解テーブルを作成する際に用いるメディアの色再現特性情報を作成する色処理方法であって、
   前記複数の色材に対応する色空間を格子状に分割した格子点を取得する格子点の取得ステップと、
   前記メディアに対する総色材量の制限情報を取得する制限情報の取得ステップと、
   総色材量が前記制限情報で示される制限内である格子点についてパッチを生成するパッチ生成ステップと、
   前記パッチを前記メディア上に印刷して測色する測色ステップと、
   前記測色ステップにおいて測色された測色値が適切であるか否かを、前記格子点間における色予測値に基づいて判定する判定ステップと、
   前記判定ステップにおいて前記測色値が適切であると判定された場合に、該測色値に基づいて総色材量が前記制限情報で示される制限よりも大きい格子点の測色値を推定する推定ステップと、
   を有することを特徴とする色処理方法。
2. 前記判定ステップは、
   前記格子点間の検証領域において、該検証領域を囲む前記格子点について前記パッチが全て印刷されている場合に、該格子点の前記パッチの測色値に基づいて該検証領域に対する色予測を行う検証領域の色予測ステップと、
   前記検証領域の色予測結果について、その理論値に対する差分を検証精度として算出する差分ステップと、
   前記検証精度を、予め定められた閾値と比較する比較ステップと、を有し、
   前記比較ステップにおいて前記検証精度が前記閾値よりも小さい場合に、当該検証領域を囲む前記格子点の測色値が適切であると判定し、
   前記比較ステップにおいて前記検証精度が前記閾値以上である場合に、当該検証領域を囲む前記格子点の測色値が適切でないと判定することを特徴とする請求項１に記載の色処理方法。
3. 前記検証領域の色予測ステップにおいては、セルラ−ノイゲバウア処理により色予測値を算出することを特徴とする請求項２に記載の色処理方法。
4. 前記判定ステップにおいて前記測色値が適切でないと判定された場合に、その旨を報知する報知ステップをさらに有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の色処理方法。
5. さらに、第１のメディアに対する第１の色分解テーブルを取得する第１の色分解テーブルの取得ステップと、
   第２のメディアに対する総色材量の制限情報を取得する制限情報の取得ステップと、
   前記第１の色分解テーブルおよび前記第２のメディアの制限情報に基づいて、前記第２のメディアに対する第２の色分解テーブルを生成する第２の色分解テーブルの生成ステップと、
   前記第１のメディアに対する前記色再現特性情報と、前記第２のメディアに対する前記色再現特性情報を取得する色再現特性の取得ステップと、
   前記第２の色分解テーブルを、前記第１および第２のメディアに対する前記色再現特性情報に基づく色予測により補正する補正ステップと、
   を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の色処理方法。
6. 前記第１の色分解テーブルは、予め手動により作成されていることを特徴とする請求項５に記載の色処理方法。
7. さらに、前記第２の色分解テーブルを表示する色分解テーブル表示ステップと、
   前記第２の色分解テーブルに基づく画像形成特性を表示する特性表示ステップと、を有し、
   前記特性表示ステップで表示された画像形成特性はユーザ指示に基づいて調整可能であることを特徴とする請求項５または６に記載の色処理方法。
8. 請求項５乃至７のいずれか１項に記載の色処理方法によって作成された前記第２の色分解テーブルを用いて、前記第２のメディアに対する複数色の色材による画像形成を行うことを特徴とする画像形成装置。
9. コンピュータが読み込み実行することで、該コンピュータを請求項１乃至７のいずれか１項に記載の色処理方法を実行するように制御することを特徴とするコンピュータ可読のプログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ可読の記録媒体。

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