JP2010136022A - 印刷制御装置、印刷システムおよび印刷制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】精度の高い再現を効率よく実現する。
【解決手段】ルックアップテーブルには、ターゲット値を特定するインデックスとターゲット値に近似した色再現可能なインク量セットとの対応関係が規定されている。該ルックアップテーブルには、濃色インクへのインク量割当てを優先しつつ最適化されたインク量セットを求めた後、このインク量セットを初期値として淡色インクへのインク量割当てを優先しつつ最適化されたインク量セットを求め、このインク量セットインデックスとの対応関係が規定されている。
【選択図】図１５

Description

本発明は、印刷制御装置、印刷システムおよび印刷制御プログラムに関し、少なくとも１つの色相に関して略同一の色相を有し濃度が互いに異なる濃色材と淡色材を含んで構成された複数の色材を印刷装置にて記録媒体に付着させて印刷を実行させるにあたり、前記色材の使用量の組合せである色材量セットを前記印刷装置に指定し、前記色材量セットに基づく印刷を実行させる印刷制御装置、印刷システムおよび印刷制御プログラムに関する。

分光的な再現性に注目した印刷方法が提案されている（特許文献１参照。）。この文献においては、ターゲット画像に分光的かつ測色的に一致するような印刷を行うために、プリンティングモデルを使用し、ターゲットの分光反射率（ターゲットスペクトル）にフィッティングするようにプリンタ色（ＣＭＹＫＯＧ）の組合せを最適化している。このようにすれば、当該プリンタ色（ＣＭＹＫＯＧ）に基づく印刷を行うことにより、分光的にターゲット画像が再現でき、結果として測色的にも再現性の高い印刷結果を得ることができる。
特表２００５−５０８１２５号公報

プリンティングモデルによれば、実際に印刷を行うことなく印刷結果を予測することが可能であるが、プリンティングモデルの予測結果が実際の印刷結果とずれる場合も考えられる。例えば、プリンティングモデル自体の精度が悪い場合や、プリンティングモデルが高精度であってもプリンティングモデルの予測における最適化条件（初期条件や目的関数の設定の仕方）が悪い場合には、プリンティングモデルによって予測したとおりの再現結果が得られないという問題が生じていた。

本発明は、前記課題にかんがみてなされたもので、精度の高い色再現を効率よく実現可能な印刷制御装置、印刷システムおよび印刷制御プログラムを提供する。

前記課題を解決するために、本発明の印刷制御装置は、少なくとも１つの色相に関して略同一の色相を有し濃度が互いに異なる濃色材と淡色材を含んで構成された複数の色材を印刷装置にて記録媒体に付着させて印刷を実行させるにあたり、前記色材の使用量の組合せである色材量セットを前記印刷装置に指定し、前記色材量セットに基づく印刷を実行させる印刷制御装置であって、印刷手段を備える構成としてある。
前記印刷手段は、前記色材量セットとインデックスとの対応関係を規定したルックアップテーブルを参照することにより、指定されたインデックスに対応する前記色材量セットを前記印刷装置に指定して印刷させる。すなわち、前記ルックアップテーブルには、対象物の色を示す情報であるターゲット値を特定するインデックスが含まれている。このインデックスに対応付けられた色材量セットは、前記印刷装置にて前記記録媒体上に付着したときに前記ターゲット値に対する近似性が極大化する色材量セット（ターゲット色材量セット）である。

ここで、ターゲット色材量セットは、次のようにして算出される。まず、前記淡色材の使用量を抑制しつつ（逆に言えば、前記濃色材の使用量を優先的に増加することである。）前記近似性を極大化するように所定の予測モデルに基づいて色材量セット（第１色材量セット）を予測する。次に、この第１色材量セットを前記所定の予測モデルの初期値として、前記濃色材の使用量を抑制しつつ（逆に言えば、前記淡色材の使用量を優先的に増加することである。）前記近似性を極大化するように前記所定の予測モデルに基づいて色材量セット（第２色材量セット）を予測する。このようにして算出された第２色材量セットが、ターゲット色材量セットである。すなわち、ターゲット値に近似する色を前記記録媒体上に再現する色材量セットにおいて各色材量を決定するにあたり、濃色材を優先的に割り当てることにより前記記録媒体に対するトータルでの色材の付着量の増大を抑制した色材量セットを算出することができ、濃色材で表現できない細かい色の濃さについて淡色材を優先的に割り当てることにより精度の高い色再現が可能な色材量セットを算出できる。

なお、前記ターゲット値は、前記対象物の分光反射率や色彩値とすることができる。前記ターゲット値を分光反射率とすると、分光反射率の再現性の良好な印刷を前記印刷装置に実行させることができる。この場合、前記予測モデルは、任意の前記色材量セットで印刷を行った場合の分光反射率を予測する。さらに、前記ターゲット値は、前記ターゲットの複数光源下における色彩値とすることにより、複数光源下での色の再現性が良好な印刷を前記印刷装置に実行させることができる。この場合、前記予測モデルは、任意の前記色材量セットで印刷を行った場合の複数光源下における色彩値を予測する。また、前記印刷装置は少なくとも複数の前記色材を前記記録媒体に付着させることができればよく、インクジェットプリンタやレーザープリンタや昇華型プリンタ等の種々の印刷装置に本発明を適用することができる。

また、本発明の選択的な一態様として、前記ターゲット値は、次のようにして求められた補正ターゲット値であってもよい。補正ターゲット値は、前記印刷装置にて前記記録媒体上に前記ターゲット値を再現するための前記色材量セットを前記所定の予測モデルに基づいて予測し、この予測した色材量セットを前記印刷装置に指定して確認パッチを印刷させ、この確認パッチの色を示す情報である確認ターゲット値と前記対象物の測色値であるターゲット測定値との偏差に基づいて設定される値である。
このようにすることにより、前記偏差を解消するような予測結果を得ることができる。従って、プリンティングモデル自体の精度が悪い場合や、プリンティングモデルが高精度であってもプリンタの再現特性に経時変化がある場合や、個々のプリンタの再現特性にばらつきがある場合であっても、精度の高い予測結果を得ることができる。また、前記ターゲット値から前記偏差を単純に引くのではなく、例えば前記偏差の何割かを引くようにしてもよい。

また、本発明の選択的な一態様として、前記第２色材量セットを前記印刷装置に指定して再確認パッチを印刷させ、この再確認パッチの色を示す情報である再確認ターゲット値と前記ターゲット測定値との偏差に基づいて算出した再補正ターゲット値をターゲット値として前記第１色材量セットと前記第２色材量セットの再予測を行う構成としてもよい。
すなわち、予測された第２色材量セットに基づいて、前記印刷装置に実際に印刷を行わせて、その印刷結果を測色してこれを新たなターゲット値（再補正ターゲット値）とするのである。そしてこの新たなターゲット値を再現するための色材量セットを予測する。従って、予測された第２色材量セットの印刷結果に基づくフィードバックがかかり、より予測精度を向上することが期待できる。

また、本発明の選択的な一態様として、前記所定の予測モデルにおいては、色材量セットを予測する際に、前記印刷装置にて付着することが可能な最小の単位量よりも少量ずつ色材量を変化させながら色材量セットの前記近似性を評価しており、前記所定の予測モデルに基づいて予測される色材量セットは、前記近似性が極大化した色材量セットについて前記単位量を丸め幅とした端数処理を行ったものであってもよい。端数処理を行うと、丸め誤差が発生する。濃色材の色材量に起因して発生する丸め誤差は、濃色材の単位量よりも小さいので、再予測を行って濃色材の色材量を変更したとしても、同様の丸め誤差が発生する可能性が高い。そこで、前述したように、濃色材を優先的に割り当てた色材量セットについて端数処理を行ったものに対し、今度は、淡色材を優先的に割り当てる予測を行う。その結果、濃色材の丸め誤差分の色材量は、淡色材の色材量で補われて淡色材の色材量に転化される可能性が高くなる。よって、色再現性精度の高い色材量セットが予測できる。

また、本発明の選択的な一態様として、予測された前記第２色材量セットを初期値として前記第１色材量セットと前記第２色材量セットを予測する過程を複数回繰り返し、該繰り返しの過程において、前記第２色材量セットにおける前記濃色材の量が２回連続して一致したことを検出した場合は、それ以降の繰り返しにおいて前記濃色材の量を固定する構成としてもよい。
一般的に、最適化処理を複数回繰り返すことにより、最適化の精度が向上する。しかしながら、本発明の濃色材のように変化のステップが大きい場合は、繰り返し数を増やしてもあまり精度向上は見込めないことを考慮すると、濃色材については２回連続して同一の値に最適化された場合は、以降の最適化を行わないことにより処理時間の短縮を図る方のメリットが高い。これは、第２色材量セットが最適解近傍にある場合などに顕著であり、この場合に必要な処理は前記丸め誤差を補うように最適化する処理であるため、濃色材を変化させて予測を行うと、最適解からの誤差が増えるばかりで、メリットが全く無い。

また、本発明の選択的な一態様として、前記第１色材量セットと前記第２色材量セットの各々の予測において、使用量を抑制されたインクを除いた色材組合せによって、全色相方向への色変更が可能になっていてもてもよい。このように全色相方向への自由度を確保するための具体的な一態様として、前記複数の色材が、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）とイエロー（Ｙ）とブラック（Ｋ）とライトシアン（ｌｃ）とライトマゼンタ（ｌｍ）とを含んで構成されており、前記第１色材量セットの予測においては、少なくともシアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）とブラック（Ｋ）の使用量を優先的に変化し、前記第２色材量セットの予測においては、少なくともライトシアン（ｌｃ）とライトマゼンタ（ｌｍ）とイエロー（Ｙ）の使用量を優先的に変化する構成としてもよい。
前記構成において、ＣＭＹＫは濃色材であり、ｌｃｌｍは淡色材である。ただし、このインクセット組合せでは、ｌｃとｌｍだけではイエロー方向への色変更が出来ないため、この２色だけで予測モデルによる予測を行ったとしても、イエロー方向への誤差が解消されないため予測精度が低下する。そこで、淡色材を優先的に変化する場合には、Ｙをｌｃｌｍと一緒に変化させながら予測を行うことにより、全色相方向への色変化を可能にするのである。無論、イエロー方向への色変化を発生することのできる淡色材（ライトイエロー等）を色材セットに備えていれば、Ｙを淡色材と一緒に変化させずに、ＣＭＹＫで第１色材量セットの予測を行ってもよい。

さらに、本発明の技術的思想は、具体的な印刷制御装置にて具現化されるのみならず、その方法としても具現化することができる。すなわち、上述した印刷制御装置が行う各手段に対応する工程を有する方法としても本発明を特定することができる。むろん、上述した印刷制御装置がプログラムを読み込んで上述した各手段を実現する場合には、当該各手段に対応する機能を実行させるプログラムや当該プログラムを記録した各種記録媒体においても本発明の技術的思想が具現化できることは言うまでもない。なお、本発明の印刷制御装置は、単一の装置のみならず、複数の装置によって分散して存在可能であることはいうまでもない。例えば、印刷制御装置の状態を示す各手段が、パーソナルコンピュータ上で実行されるプリンタドライバと、プリンタの双方において分散することも可能である。また、プリンタ等の印刷装置に本発明の印刷制御装置の各手段を包含させることも可能である。

以下、下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。
１．印刷制御装置の構成：
２．印刷データ生成処理：
３．印刷制御処理：
３−１．１Ｄ−ＬＵＴ作成処理：
３−２．印刷制御データ生成処理：
４．キャリブレーション処理：
５．分光プリンティングモデル：
６．変形例：
６−１：変形例１：
６−２：変形例２：
６−３：変形例３：
６−４：変形例４：
６−５：変形例５：
６−６：変形例６：
６−７：変形例７：
６−８：変形例８：

１．印刷制御装置の構成
図１は、本発明の一実施形態にかかる印刷制御装置のハードウェア構成を示している。同図において、印刷制御装置は主にコンピュータ１０によって構成されており、コンピュータ１０はＣＰＵ１１とＲＡＭ１２とＲＯＭ１３とハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１４と汎用インターフェイス（ＧＩＦ）１５とビデオインターフェイス（ＶＩＦ）１６と入力インターフェイス（ＩＩＦ）１７とバス１８とから構成されている。バス１８は、コンピュータ１０を構成する各要素１１〜１７の間でのデータ通信を実現するものであり、図示しないチップセット等によって通信が制御されている。ＨＤＤ１４には、オペレーティングシステム（ＯＳ）を含む各種プログラムを実行するためのプログラムデータ１４ａが記憶されており、当該プログラムデータ１４ａをＲＡＭ１２に展開しながらＣＰＵ１１が当該プログラムデータ１４ａに準じた演算を実行する。ＧＩＦ １５は、例えばＵＳＢ規格に準じたインターフェイスを提供するものであり、外部のプリンタ２０と分光反射率計３０をコンピュータ１０に接続させている。ＶＩＦ １６はコンピュータ１０を外部のディスプレイ４０に接続し、ディスプレイ４０に画像を表示するためのインターフェイスを提供する。ＩＩＦ １７はコンピュータ１０を外部のキーボード５０ａとマウス５０ｂに接続し、キーボード５０ａとマウス５０ｂからの入力信号をコンピュータ１０が取得するためのインターフェイスを提供する。

図２は、コンピュータ１０にて実行されるプログラムのソフトウェア構成を概略的なデータの流れとともに示している。同図において、コンピュータ１０では、おもにＯＳ Ｐ１と見本印刷アプリケーション（ＡＰＬ）Ｐ２と１Ｄ−ＬＵＴ生成アプリケーション（ＬＵＧ）Ｐ３ａとプリンタドライバ（ＰＤＶ）Ｐ３ｂと分光反射率計ドライバ（ＭＤＶ）Ｐ４とディスプレイドライバ（ＤＤＶ）Ｐ５が実行されている。ＯＳ Ｐ１は、各プログラムが使用可能なＡＰＩのひとつとして画像機器インターフェイス（ＧＤＩ） Ｐ１ａとスプーラＰ１ｂを提供しており、ＡＰＬ Ｐ２の要求に応じてＧＤＩ Ｐ１ａが呼び出され、さらにＧＤＩ Ｐ１ａの要求に応じてＰＤＶ Ｐ３ｂやＤＤＶ Ｐ５が呼び出される。ＧＤＩ Ｐ１ａはコンピュータ１０がプリンタ２０やディスプレイ４０等の画像出力装置における画像出力を制御するための汎用的な仕組みを提供し、一方のＰＤＶ Ｐ３ｂやＤＤＶ Ｐ５はプリンタ２０やディスプレイ４０の機種固有の処理等を提供する。また、スプーラＰ１ｂは、ＡＰＬ Ｐ２やＰＤＶ Ｐ３ｂやプリンタ２０の間に介在し、ジョブのコントロール等を実行する。ＡＰＬ Ｐ２は、見本チャートＳＣを印刷するためのアプリケーションプログラムであり、ＲＧＢビットマップ形式の印刷データＰＤを生成し、ＧＤＩ Ｐ１ａに対して当該印刷データＰＤを出力する。また、印刷データＰＤを生成するにあたっては、ＭＤＶ Ｐ４からターゲットの分光反射率データＲＤを取得する。ＭＤＶ Ｐ４は、ＡＰＬ Ｐ２の要求に応じて分光反射率計３０を制御し、当該制御によって得られた分光反射率データＲＤをＡＰＬ Ｐ２に出力する。

ＡＰＬ Ｐ２が生成した印刷データＰＤはＧＤＩ Ｐ１ａやスプーラＰ１ｂを経由してＰＤＶ Ｐ３ｂに出力され、ＰＤＶ Ｐ３ｂが印刷データＰＤに基づいてプリンタ２０に出力可能な印刷制御データＣＤを生成する処理を実行する。ＰＤＶ Ｐ３ｂが生成した印刷制御データＣＤはＯＳ Ｐ１が提供するスプーラＰ１ｂを介してプリンタ２０に出力され、プリンタ２０が当該印刷制御データＣＤに基づく動作を行うことにより見本チャートＳＣを印刷用紙上に印刷させる。以上においては、全体の処理の流れ概略的に説明したが、以下、フローチャートを用いて各プログラムＰ１〜Ｐ４が実行する処理を詳細に説明する。

２．印刷データ生成処理
図３は、ＡＰＬ Ｐ２が実行する印刷データ生成処理の流れを示している。図２に示すようにＡＰＬ Ｐ２はＵＩ部（ＵＩＭ）Ｐ２ａと測定制御部（ＭＣＭ）Ｐ２ｂと印刷データ生成部（ＰＤＧ）Ｐ２ｃとから構成されており、これらの各モジュールＰ２ａ，Ｐ２ｂ，Ｐ２ｃが図３に示す各ステップを実行する。ステップＳ１００においては、ＵＩＭ Ｐ２ａがＧＤＩ Ｐ１ａおよびＤＤＶ Ｐ５を介して、見本チャートＳＣを印刷させる旨の印刷指示を受け付けるためのＵＩ画面を表示させる。前記ＵＩ画面においては、見本チャートＳＣのテンプレートを示す表示が設けられている。

図４は、前記ＵＩ画面の一例を示している。同図において、前記テンプレートＴＰが表示されており、当該テンプレートＴＰにはカラーパッチをレイアウトするための１２個の枠ＦＬ１〜ＦＬ１２が設けられている。前記ＵＩ画面には各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２をマウス５０ｂのクリックによって選択することが可能となっており、枠ＦＬ１〜ＦＬ１２をクリックすると分光反射率測定を開始させるか否かを指示するための選択ウィンドウＷが表示される。また、前記ＵＩ画面においては、見本チャートＳＣの印刷を実行させるか否かを指示するためのボタンＢも設けられている。ステップＳ１１０においては、ＵＩＭ Ｐ２ａがマウス５０ｂによる各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２のクリックが検出し、検出された場合にはステップＳ１２０にて分光反射率測定を開始させるか否かを指示するための選択ウィンドウＷを表示させる。ステップＳ１３０においては選択ウィンドウＷにおけるマウス５０ｂのクリックを検出し、キャンセルがクリックされた場合にはステップＳ１１０に戻る。一方、分光反射率測定実行がクリックされた場合には、ステップＳ１４０においてＭＣＭ Ｐ２ｂがＭＤＶ Ｐ４を介して分光反射率計３０にターゲットＴＧの分光反射率Ｒ（λ）としてターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の測定を実行させ、当該ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を格納した分光反射率データＲＤを取得する。ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）は、本発明のターゲットの状態を示す状態値およびターゲット値に相当する。

ステップＳ１４０におけるターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の測定が完了すると、最も標準的な光源であるＤ６５光源を照射したときのＣＩＥＬＡＢ色空間における色彩値（Ｌ^*ａ^*ｂ^*値）を算出する。そして、当該Ｌ^*ａ^*ｂ^*値を所定のＲＧＢプロファイルを使用してＲＧＢ値に変換し、当該ＲＧＢ値を表示用ＲＧＢ値として取得する。なお、ＲＧＢプロファイルは絶対色空間としてのＣＩＥＬＡＢ色空間と本実施形態のＲＧＢ色空間との等色関係を規定したプロファイルであり、例えばＩＣＣプロファイルを使用することができる。

図５は、ステップＳ１４０において、分光反射率データＲＤから表示用ＲＧＢ値を算出する様子を模式的に示している。ターゲットＴＧについてターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を測定した結果、図示するようターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の分布を示す分光反射率データＲＤが得られたとする。なお、ターゲットＴＧは、分光的な再現の目標とする物体表面を意味し、例えば他の印刷装置や塗装装置等で形成した人工的物体表面や、自然物の表面等が該当する。一方、Ｄ６５光源は図示するような可視波長域において不均一な分光エネルギーＰ（λ）の分布を有しており、ターゲットＴＧにＤ６５光源を照射したときの各波長の反射光の分光エネルギーは、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と分光エネルギーＰ（λ）を各波長について掛け合わせた値となる。さらに、反射光の分光エネルギーのスペクトルに対して人間の分光感度特性に応じた等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）をそれぞれ畳み込み積分し、係数ｋによって正規化することにより、３刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを得る。以上を数式で表すと下記の（１）式となる。

３刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを所定の変換式によって変換することにより、ターゲットＴＧにＤ６５光源を照射したときの色を示すＬ^*ａ^*ｂ^*値を得ることができ、さらにＲＧＢプロファイルを使用することにより、表示用ＲＧＢ値を得ることができる。ステップＳ１４５においては、テンプレートＴＰにおいてクリックされた枠ＦＬ１〜ＦＬ１２を前記表示用ＲＧＢ値で塗りつぶした表示に更新する。これにより、標準的な光源であるＤ６５光源でのターゲットＴＧの色をＵＩ画面にて感覚的に把握することが可能となる。ステップＳ１４５が完了すると、ステップＳ１５０において固有のインデックスを生成するとともに、当該インデックスと、ステップＳ１１０にてクリックされた枠ＦＬ１〜ＦＬ１２の位置情報と表示用ＲＧＢ値を分光反射率データＲＤに対応付けてＲＡＭ１２に記憶する。ステップＳ１５０が完了すると、ステップＳ１１０に戻り、ステップＳ１２０〜Ｓ１５０を繰り返して実行する。これにより、他の枠ＦＬ１〜ＦＬ１２を選択し、他の枠ＦＬ１〜ＦＬ１２について他のターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の測定を行うことができる。

本実施形態においては、それぞれ異なる１２種類のターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２が用意されており、ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２のそれぞれについてのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が分光反射率測定データＲＤとして取得されるものとする。従って、ステップＳ１５０においては、各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２についての分光反射率測定データＲＤと固有のインデックスを対応付けたデータが順次ＲＡＭに記憶されていくこととなる。なお、インデックスはそれぞれの値が固有となるように生成されればよく、インクリメントによって生成してもよいし、重複しない乱数によって生成してもよい。

ステップＳ１１０において、各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２のクリックが検出されない場合には、ステップＳ１６０にて見本チャートＳＣの印刷を実行させる旨のボタンＢのクリックを検出し、検出されない場合にはステップＳ１１０に戻る。一方、見本チャートＳＣの印刷を実行させる旨のボタンＢのクリックが検出された場合には、ステップＳ１７０にてＰＤＧ Ｐ２ｃが印刷データＰＤを生成する。

図６は、印刷データＰＤの構成を模式的に示している。同図において、印刷データＰＤはドットマトリクス状に配列した多数の画素によって構成されており、各画素が４バイト（８ビット×４）の情報を有している。印刷データＰＤは、図４に示したテンプレートＴＰと同様の画像を示しており、テンプレートＴＰの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域以外の画素は、テンプレートＴＰに対応する色のＲＧＢ値を有している。ＲＧＢ各チャネルの階調値はそれぞれ８ビット（２５６階調）によって表現され、上述した４バイトのうち３バイトがＲＧＢ値を格納するために使用される。例えば、テンプレートＴＰの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２以外の色が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２８，１２８，１２８）の一様な中間グレーで表される場合、印刷データＰＤにおける各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域以外の画素は（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２８，１２８，１２８）の色情報を有することとなる。なお、残りの１バイトは使用されない。

一方、テンプレートＴＰの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する画素も４バイトの情報を有しており、通常、ＲＧＢ値が格納される３バイトを使用してインデックスを格納する。このインデックスは、ステップＳ１５０にて各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２ごとに生成した固有のものであり、ＰＤＧ Ｐ２ｃはインデックスをＲＡＭ１２から取得し、各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する画素に対応するインデックスを格納する。このようにインデックスをＲＧＢ値の代わりに格納した各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する画素については、残りの１バイトを使用してインデックスが格納された旨のフラグを立てる。これにより、各画素がＲＧＢ値を格納しているか、インデックスを格納しているかを判別することができる。本実施形態では、インデックスを格納するために３バイトを使用することができるため、３バイト以下の情報量で表現できるインデックスをステップＳ１５０で生成しておく必要がある。以上のようにしてビットマップ形式の印刷データＰＤが生成できると、ステップＳ１８０において、ＰＤＧ Ｐ２ｃがインデックステーブルＩＤＢを生成する。

図７は、インデックステーブルＩＤＢの一例を示している。同図において、各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応して生成された固有のインデックスのそれぞれに対して、測定によって得られたターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）およびＤ６５光源におけるＬ^*ａ^*ｂ^*値に対応する表示用ＲＧＢ値が格納されている。インデックステーブルＩＤＢの生成が完了すると、印刷データＰＤはＧＤＩ Ｐ１ａやスプーラＰ１ｂを経由してＰＤＶ Ｐ３ｂに出力される。印刷データＰＤは、外形上、通常のＲＧＢビットマップ形式と変わらないため、ＯＳ Ｐ１が提供するＧＤＩ Ｐ１ａやスプーラＰ１ｂにおいても通常の印刷ジョブと同様に処理することができる。一方、インデックステーブルＩＤＢは、直接、ＰＤＶ Ｐ３ｂに出力される。なお、本実施形態においては、インデックステーブルＩＤＢを新たに生成するようにしたが、既存のインデックステーブルＩＤＢにインデックスとターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と表示用ＲＧＢ値の新たな対応関係を追記するようにしてもよい。また、以上の印刷データ生成処理と後述する印刷制御処理は必ずしも同一の装置において連続して実行する必要はなく、印刷データ生成処理と印刷制御処理を例えばＬＡＮやインターネット等の通信回線によって接続された複数のコンピュータ上にて個別に実行してもよい。

３．印刷制御処理
図８は、ＬＵＧ Ｐ３ａとＰＤＶ Ｐ３ｂが実行する印刷制御処理の全体的な流れを示している。図８に示す１Ｄ−ＬＵＴ生成処理（ステップＳ２００）をＬＵＧ Ｐ３ａが担当し、一方の印刷制御データ生成処理（ステップＳ３００）をＰＤＶ Ｐ３ｂが担当する。１Ｄ−ＬＵＴ生成処理は印刷制御データ生成処理に先行して行われてもよいし、１Ｄ−ＬＵＴ生成処理と印刷制御データ生成処理を並行して行うようにしてもよい。

３−１．１Ｄ−ＬＵＴ生成処理
図９は、１Ｄ−ＬＵＴ生成処理の流れを示している。図２に示すようにＬＵＧ Ｐ３ａは、インク量セット算出モジュール（ＩＣＭ）Ｐ３ａ１と分光反射率予測モジュール（ＲＰＭ）Ｐ３ａ２と評価値算出モジュール（ＥＣＭ）Ｐ３ａ３とＬＵＴ出力モジュール（ＬＯＭ） Ｐ３ａ４とから構成されている。ステップＳ２１０においては、ＩＣＭ Ｐ３ａ１がインデックステーブルＩＤＢを取得する。ステップＳ２２０においては、インデックステーブルＩＤＢから一つのインデックスを選択し、当該インデックスに対応付けられている分光反射率データＲＤを取得する。ステップＳ２３０においては、ＩＣＭ Ｐ３ａ１が前記分光反射率データＲＤが示すターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と同様の分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットを算出する処理を行う。その際に、上述したＲＰＭ Ｐ３ａ２とＥＣＭ Ｐ３ａ３を使用する。

図１０は、前記分光反射率データＲＤが示すターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と同様の分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットを算出する処理の流れを模式的に示している。ＲＰＭ Ｐ３ａ２は、ＩＣＭ Ｐ３ａ１からのインク量セットφの入力に応じて、当該インク量セットφに基づいてプリンタ２０が所定の印刷用紙にインクを吐出させたときの分光反射率Ｒ（λ）を予測し、当該分光反射率Ｒ（λ）を予測分光反射率Ｒ_s（λ）としてＥＣＭ Ｐ３ａ３に出力する。

ＥＣＭ Ｐ３ａ３は、分光反射率データＲＤが示すターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と予測分光反射率Ｒ_s（λ）の差分Ｄ（λ）を各波長λについて算出し、各波長λごとに重みが課せられた重み関数ｗ（λ）を当該差分Ｄ（λ）に乗算する。この値の二乗平均の平方根を評価値Ｅ（φ）として算出する。以上の計算を数式で表すと下記の（２）式のように表すことができる。

前記の（２）式において、Ｎは波長λの有限区分数を意味する。前記の（２）式において、評価値Ｅ（φ）が小さければ小さいほど、各波長λにおけるターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と予測分光反射率Ｒ_s（λ）の差が少ないということができる。すなわち、評価値Ｅ（φ）が小さければ小さいほど、入力したインク量セットφによってプリンタ２０が印刷したときに記録媒体上にて再現される分光反射率Ｒ（λ）と、対応するターゲットＴＧから得られたターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が近似しているということができる。さらに、前記の（１）式によれば、光源の変動に応じてインク量セットφによってプリンタ２０が印刷したときの記録媒体と対応するターゲットＴＧが示す絶対的な色彩値は双方とも変動するものの、分光反射率Ｒ（λ）が近似すれば光源の変動に拘わらず相対的には同じ色に知覚されるということができる。従って、評価値（φ）が小さくなるインク量セットφによれば、あらゆる光源においてターゲットＴＧと同じ色に知覚される印刷結果を得ることができるということができる。

また、本実施形態において、重み関数ｗ（λ）は下記の（３）式のものを使用する。

前記の（３）式においては、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）を加算することにより、重み関数ｗ（λ）が定義されている。なお、前記の（３）式の右辺全体に所定の係数を乗算して、重み関数ｗ（λ）の値の範囲を正規化してもよい。前記の（１）式によれば、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）が大きい波長域ほど、色彩値（Ｌ^*ａ^*ｂ^*値）に大きく影響するということができる。従って、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）を加算した重み関数ｗ（λ）を使用すれば、色への影響が大きい波長域を重視した二乗誤差が評価可能な評価値Ｅ（φ）を得ることができる。例えば、人間の目に知覚されない近紫外波長域においてはｗ（λ）が０となり、当該波長域における差分Ｄ（λ）は評価値Ｅ（φ）の増大に寄与しないこととなる。

すなわち、必ずしも全可視波長域においてターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と予測分光反射率Ｒ_s（λ）との差が小さくなくても、人間の目に特に強く知覚される波長域においてターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と予測分光反射率Ｒ_s（λ）とが似ていれば小さい値の評価値Ｅ（φ）を得ることができ、人間の目に知覚に即した分光反射率Ｒ（λ）の近似性の指標として評価値Ｅ（φ）を使用することができる。算出された評価値Ｅ（φ）はＩＣＭ Ｐ３ａ１に返される。すなわち、ＩＣＭＰ ３ａ１が任意のインク量セットφをＲＰＭ Ｐ３ａ２とＥＣＭ Ｐ３ａ３に出力することにより、最終的に評価値Ｅ（φ）がＩＣＭ Ｐ３ａ１に返される構成となっている。ＩＣＭ Ｐ３ａ１は任意のインク量セットφに対応して評価値Ｅ（φ）を得ることを繰り返し実行することにより、目的関数としての評価値Ｅ（φ）が極小化するようなインク量セットφの最適解を算出する。この最適解を算出する手法としては、例えば勾配法といった非線形最適化手法を用いることができる。

図１１は、ステップＳ２３０においてインク量セットφが最適化されていく様子を模式的に示している。同図において、インク量セットφが最適化されていくにつれて、インク量セットφで印刷を行った場合の予測分光反射率Ｒ_s（λ）がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）に近づいていく。また、重み関数ｗ（λ）を使用することにより、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）が大きい波長域ほど、予測分光反射率Ｒ_s（λ）のターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）への拘束が強くなっており、予測分光反射率Ｒ_s（λ）がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の差が小さくなっている。このように、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）が大きく、視覚に大きく影響する波長域について優先的に予測分光反射率Ｒ_s（λ）をターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）に拘束することができるため、任意の光源を照射したときの見た目が近くなるようなインク量セットφを算出することができる。以上により、いずれの光源においてもターゲットＴＧと似たような見た目をプリンタ２０にて再現させることが可能なインク量セットφを算出することができる。なお、最適化の終了条件は、インク量セットφ更新の繰り返し回数としてもよいし、評価値Ｅ（φ）の閾値としてもよい。

以上のようにして、ステップＳ２３０においてＩＣＭ Ｐ３ａ１がターゲットＴＧと同様の分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットφを算出すると、ステップＳ２４０においてインデックステーブルＩＤＢに記述されたインデックスのすべてがステップＳ２２０にて選択されたか否かを判定し、すべて選択されていない場合にはステップＳ２２０に戻り、次のインデックスを選択する。このようにすることにより、すべてのインデックスについてターゲットＴＧと同様の色が再現可能なインク量セットφを算出することができる。すなわち、印刷データ生成処理（図２）のステップＳ１４０において測色を行ったすべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２についてターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と同様の分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットφを算出することができる。ステップＳ２４０において、すべてのインデックスについて最適なインク量セットφが算出されたことが判定されると、ステップＳ２５０において、ＬＯＭ Ｐ３ａ４が１Ｄ−ＬＵＴを生成し、当該１Ｄ−ＬＵＴをＰＤＶ Ｐ３ｂに出力する。

図１２は、１Ｄ−ＬＵＴの一例を示している。同図において、各インデックスに対応して最適なインク量セットφが格納されている。すなわち、各ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２について、各ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と似たような見た目をプリンタ２０にて再現させることが可能なインク量セットφを記述した１Ｄ−ＬＵＴを用意することができる。１Ｄ−ＬＵＴをＰＤＶ Ｐ３ｂに出力すると、１Ｄ−ＬＵＴ生成処理が完了し、次の印刷制御データ生成処理（ステップＳ３００）を実行させる。

３−２．印刷制御データ生成処理
図１３は、印刷制御データ生成処理の流れを示している。図２に示すようにＰＤＶ Ｐ３ｂは、モード判別モジュール（ＭＩＭ）Ｐ３ｂ１とインデックス分版モジュール（ＩＳＭ）Ｐ３ｂ２とＲＧＢ分版モジュール（ＣＳＭ）Ｐ３ｂ３とハーフトーンモジュール（ＨＴＭ）Ｐ３ｂ４とラスタ化モジュール（ＲＴＭ）Ｐ３ｂ５とから構成されている。ステップＳ３１０においては、モード判別モジュール（ＭＩＭ）Ｐ３ｂ１が印刷データＰＤを取得する。ステップＳ３２０において、ＭＩＭ Ｐ３ｂ１は印刷データＰＤから一つの画素を選択する。ステップＳ３３０において、ＭＩＭ Ｐ３ｂ１は当該選択した画素にインデックスが格納された旨のフラグが立っているか否かを判定する。当該フラグが立っていないと判定された場合には、ステップＳ３４０にてＣＳＭ Ｐ３ｂ３が３Ｄ−ＬＵＴを参照して、当該画素についての色変換（分版）を実行する。

図１４は、３Ｄ−ＬＵＴの一例を示している。同図において、３Ｄ−ＬＵＴはＲＧＢ値とインク量セットφ（ｄ_Ｃ，ｄ_Ｍ，ｄ_Ｙ，ｄ_Ｋ，ｄ_ｌｃ，ｄ_ｌｍ）との対応関係が色空間における複数の代表的な座標について記述されたテーブルであり、ＣＳＭ Ｐ３ｂ３は３Ｄ−ＬＵＴを参照して当該画素が有するＲＧＢ値に対応するインク量セットφを取得する。その際に、３Ｄ−ＬＵＴに直接記述されていないＲＧＢ値については補間演算を行うことにより、対応するインク量セットφを取得する。なお、３Ｄ−ＬＵＴの作成方法として、特開２００６−８２４６０号公報等を採用することができる。当該公報においては、特定光源における色の再現性や、再現色の階調性や、粒状性や、再現色の光源非依存性や、ガマットや、インクデューティが総合的に良好となる３Ｄ−ＬＵＴが作成される。

一方、ステップＳ３３０において、選択した画素にインデックスが格納された旨のフラグが立っていると判定された場合には、ステップＳ３５０にてＩＳＭ Ｐ３ｂ２が１Ｄ−ＬＵＴを参照して、当該画素についての色変換（分版）を実行する。すなわち、インデックスが格納された旨のフラグが立っている画素から、インデックスを取得するとともに、１Ｄ−ＬＵＴにて当該インデックスに対応付けられているインク量セットφを取得する。ステップＳ３４０またはステップＳ３５０のいずれかにおいて、当該画素についてのインク量セットφが取得できると、ステップＳ３６０においてすべての画素についてインク量セットφが取得できたか否かを判定する。ここでインク量セットφが未取得の画素が残っている場合には、ステップＳ３２０に戻り次の画素を選択する。

以上の処理を繰り返して実行することにより、すべての画素についてインク量セットφを取得することができる。すべての画素についてインク量セットφが取得できると、すべての画素がインク量セットφで表現された印刷データＰＤに変換されたこととなる。以上のように各画素について１Ｄ−ＬＵＴと３Ｄ−ＬＵＴのいずれを使用するかを判定することにより、インデックスが格納された枠Ｆ１〜Ｆ１２に対応する画素については、各光源において各ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２に近い色が再現可能なインク量セットφを取得することができるとともに、ＲＧＢ値が格納された画素については３Ｄ−ＬＵＴの作成指針（例えば、粒状性を重視する等。）に基づく色再現が可能なインク量セットφを取得させることができる。

ステップＳ３７０においては、各画素がインク量セットφで表現された印刷データＰＤをＨＴＭ Ｐ３ｂ４が取得し、ハーフトーン処理を実行する。ＨＴＭ Ｐ３ｂ４はハーフトーン処理をするにあたっては公知のディザ法や誤差拡散法等を使用することができる。ハーフトーン処理が完了した印刷データＰＤにおいては、各画素が各インクを吐出させるか否を示す吐出信号を有している。ステップＳ３８０では、ハーフトーン処理が完了した印刷データＰＤをＲＴＭ Ｐ３ｂ５が取得し、当該印刷データＰＤにおける吐出信号をプリンタ２０が有する印刷ヘッドの各走査パスおよび各ノズルに割り振る処理を実行する。以上によりプリンタ２０に出力可能な印刷制御データＣＤが生成でき、プリンタ２０の制御に必要な信号を添付した印刷制御データＣＤをスプーラＰ１ｂおよびプリンタ２０に出力する。これによりプリンタ２０が印刷用紙上にインクを吐出して、見本チャートＳＣを形成する。

以上のようにして印刷用紙上に形成された見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域において、各ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２のターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を再現することができる。すなわち、枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域は、ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２の複数光源下での色に追従するようなインク量セットφで印刷されているため、各光源下においてターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と似たような色を再現することができる。例えば、見本チャートＳＣを室内で視認したときの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域の色はターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２を室内で視認したときの色を再現するし、見本チャートＳＣを室外で視認したときの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域の色もターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２を室外で視認したときの色を再現することができる。

なお、究極的には、ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と完全に同じ分光反射率Ｒ（λ）を有する見本チャートＳＣを再現すれば、いかなる光源においてもターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と同様の色を再現することができる。しかしながら、プリンタ２０が使用可能なインク（色材の種類）はＣＭＹＫｌｃｌｍに限られているため、ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と完全に同じ分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットφを求めることは実質的に不可能である。また、知覚色に影響しない波長域についてもターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と同様な分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットφを求めても、視覚的な再現精度の実現においては無駄となる。これに対して、本発明では、等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）に基づく重み付けを行った評価値Ｅ（φ）を利用してターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）への近似性を評価しているため、視覚的に十分な精度が達成可能なインク量セットφを求めることができる。

一方、印刷用紙上に形成された見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２に対応する領域においては、上述した３Ｄ−ＬＵＴに基づいたインク量セットφによって印刷がなされることとなる。そのため、当該領域についての印刷パフォーマンスは３Ｄ−ＬＵＴに基づくものとなる。上述したとおり本実施形態においては枠ＦＬ１〜ＦＬ１２以外の領域は中間グレーの一様な画像を示すが、当該領域において３Ｄ−ＬＵＴが目標とする印刷パフォーマンスを満足させることができる。すなわち、再現色の階調性や、粒状性や、再現色の光源非依存性や、ガマットや、インクデューティが総合的に良好となる印刷を実現することができる。

４．キャリブレーション処理：
以上の処理によって印刷された見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２においては、各ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２のターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を再現することができる。
しかしながら、場合によっては見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２の実際の分光反射率Ｒ（λ）と、各ターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２のターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）との間に誤差が生じることもある。インク量セットφは、ＲＰＭ Ｐ３ａ２が予測モデル（分光プリンティングモデル）を使用して予測したものであるため、分光プリンティングモデルを構築（分光反射率データベースＲＤＢを作成）したプリンタと実際に印刷を行うプリンタ２０の機体が異なったり、同一の機体であっても時期がずれたりすることによって誤差が生じることは避けられない。
そこで、本キャリブレーション処理においては、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の再現性をさらに向上すべく、見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２が実際にターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２と近いターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を再現しているか否かを確認する処理を行う。

図１５，１６は、キャリブレーション処理のフローチャートである。図２に示したようにＬＵＧ Ｐ３ａは、キャリブレーション処理を行うためのモジュールとして、確認パッチ測定部（ＫＰＭ）Ｐ３ａ５と補正ターゲット値取得部（ＭＲＡ）Ｐ３ａ６とを備えている。
処理が開始されるとステップＳ４００において、キャリブレーション処理の繰り返し回数を示すカウンタ値（ｎ）を１にリセットする。
ステップＳ４０５においては、すでに印刷された見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２について分光反射率Ｒ（λ）を測定する。ここでは、ＭＤＶ Ｐ４がＫＰＭ Ｐ３ａ５の要求に応じて分光反射率計３０を制御し、当該制御によって得られた分光反射率データＲＤをＫＰＭ Ｐ３ａ５が取得する。なお、このとき分光反射率Ｒ（λ）が測定される見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２が本発明の確認パッチに相当する。また、確認パッチの測色により得られる分光反射率Ｒ（λ）を確認分光反射率Ｒ_c（λ）と記載する。上述した印刷制御処理によれば、理想的にはターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２から測定したターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）のそれぞれとステップＳ４０５にて測定した確認分光反射率Ｒ_c（λ）は同じとなる。しかしながら、上述したように誤差が生じることがあるため、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と確認分光反射率Ｒ_c（λ）は完全に同じとはならない。
図１７は、ターゲットＴＧ１（枠ＦＬ１）についてのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と確認分光反射率Ｒ_c（λ）を対比して示している。同図に示すように、確認分光反射率Ｒ_c（λ）がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）におおむね追従できているものの、全体的に低反射率側に確認分光反射率Ｒ_c（λ）がシフトしている。例えば、プリンタ２０が吐出する各インクのインク量が経時的に増加した場合には、全体的に低反射率側に確認分光反射率Ｒ_c（λ）がシフトすることとなる。

ステップＳ４１０においては、補正ターゲット値取得部（ＭＲＡ）Ｐ３ａ６がターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）を選択する。ステップＳ４２０においては、選択したターゲットＴＧについて、確認分光反射率Ｒ_c（λ）からターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を差し引くことにより、各波長の偏差ΔＲ（λ）を算出する。なお、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）は、インデックステーブルＩＤＢから得ることができる。

さらに、ステップＳ４２０においては、ＭＲＡ Ｐ３ａ６がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）から前記偏差ΔＲ（λ）を引くことにより補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）＝｛Ｒ_t（λ）−ΔＲ（λ）｝を算出する。

以上のようにして、補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）が得られると、ステップＳ４３０ａとステップＳ４３０ｂにおいて、ＩＣＭ Ｐ３ａ１がＲＰＭ Ｐ３ａ２とＥＣＭ Ｐ３ａ３を使用して、補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）と同様の分光反射率Ｒ（λ）が再現可能なインク量セットを算出する処理を行う。ただし、前記ステップＳ２３０とは異なり、濃インクを優先的に使用して（淡インクの使用量を抑制して）インク量セットを算出する処理と、淡インクを優先的に使用して（濃インクの使用量を抑制して）インク量セットを算出する処理とを使い分けることにより、インク量セットφの最適解を算出する。そのために、インクセットをインク濃度に基づいて濃インクグループと淡インクグループとに分け、ステップＳ４３０ａにおいては濃インクグループのインクが優先的に割り当てられるようにしてインク量セットを算出し、ステップＳ４３０ｂにおいては淡インクグループのインクが優先的に割り当てられるようにしてインク量セットを算出する。

ここで図１８を参照して濃インクと淡インクの相違について説明する。同図は濃インクと淡インクの階調値変化に対する濃度変化を示したグラフである。濃インクと淡インクを比較すると、濃インクの濃度は淡インクの濃度に比べて相対的に高く、同じ量のインクを記録媒体へ付着したときに記録媒体に生じる色彩値の変動量は濃インクの方が大きい。例えば、各インクのインク濃度が２５６階調で表現されており、濃インクが淡インクの３倍の濃度であれば、濃インクの１階調分の濃度変化は、淡インクでは３階調分の濃度変化に相当する。具体例を挙げると、インクセットがＣＭＹＫｌｃｌｍで構成されている場合は、ＣＭＹＫインクが濃インクであり、ｌｃｌｍインクが淡インクである。無論、インクセットにライトイエローやライトブラック等を含む場合もあり、これらも淡インクになる。従って、インク打込量制限（単位面積あたりに付着可能なインク総量）を考慮すると、ある色を再現するためのインクセットを決定する際には、濃インクを優先的に使用した方がよいことになる。

しかし逆に言えば、淡インクは同じ量のインクを記録媒体へ付着したときに記録媒体に生じる濃度の変動量が相対的に小さいわけであるから、淡インクの方がきめ細かな濃度の違いを表現できる。濃インクでの１階調が淡インクでは３階調に相当するのであれば、淡インクは濃インクよりも１／３細かい濃度の違いを表せる。いわば、淡インクは濃インクに比べて濃度についての分解能が高いのである。以上の濃淡インクの特徴を鑑みると、ある色を再現するためのインクセットには、濃度についての分解能の低い濃インクを優先的に割り当てた後で、濃度についての分解能の高い淡インクで微調整を行うのが好ましいと言える。

なお、本実施形態においては、インクセットを濃インクグループと淡インクグループとにグループ分けしている。本実施形態の濃インクグループは、ＣインクとＭインクとＫインクで構成され、淡インクグループはＹインクとｌｃインクとｌｍインクで構成される。Ｙインクは濃度の高いインクであるが、本実施形態においてはＹインクを淡インクグループに入れてある。ＣＭＹＫｌｃｌｍのインクセットの場合、どんなに分割してもイエロー方向にはイエロー一個しか色がない。そこで、淡インクグループを構成するインクだけを変更しつつでインク量セット予測した場合にも、色相ズレが発生しにくくするためである。無論、インクセット中にｌｙ（ライトイエロー）等のように明度方向への変化量を発生しやすい淡インクがあれば、単純にインク濃度のみに着目して、ＣＭＹＫで濃インクグループを構成し、ｌｃｌｍｌｙで淡インクグループを構成することも可能である。

さらに、本実施形態のインク量セットを算出する処理においては、プリンタ２０にて印刷用紙上に吐出可能な最小インク量よりも少ない量ずつ変化させながら最適解を探索する。例えば、プリンタ２０がインク吐出量を変化させることにより２５６階調を表現可能であれば、０．０１階調ずつ変化させながら最適なインク量セットを探索する。このように探索ステップを小さくすることにより、最適解近傍での振動が抑制され、最適解へ到達しやすくしている。しかしながら、実際に設定される前に小数点以下のインク量は端数処理されるため、丸め誤差が発生する。後述する本実施形態においては、この丸め誤差の影響も極小化されることになる。なお、以下の説明においては、吐出可能な最小インク量を単位量とする数値を整数値、該単位量よりも小さい数値を小数値と記載することにする。

ステップＳ４３０ａにおいては、濃インクセットを優先的に変化させる最適化処理を実行する。より具体的には、以下の目的関数を用いることにより、濃インクセットを優先的に変化させる最適化処理を実現する。

すなわち、上記の（４）式で表された評価値Ｅ（φ）のターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）に置き換えた関数を目的関数とし、当該目的関数を極小化させるようなインク量セットφの最適解を算出する。この目的関数においては、インクグループ毎に重み付けなどを行っているわけではないが、最適解の近傍に至るまでは、濃インクと淡インクとを同じ量だけ変化させたときに目的関数をより大きく減少させる濃インクの方が優先的に利用される。無論、淡インクセットのインク量変化を妨げる項を目的関数に付け加えて（例えば、濃インクセットのインク量が変化すると減少する項を目的関数に付け加えたり、淡インクセットのインク量が変化すると増大する項を目的関数に付け加えたりする。）も構わない。インク量セットφの最適解が算出されると、このインク量セットφについて端数処理を行う。

端数処理では小数点以下の数値が丸められて、端数処理後のインク量セットは最適解からの丸め誤差が生じる。濃インクのインク量と淡インクのインク量とで同じ量の丸め誤差とが発生した場合、濃インクの方が再現される色に対する影響が大きい。例えば、濃インクで０．５階調が丸められた場合の濃度変動は、淡インクの１．５階調分の濃度変動にあたる。すなわち、濃インクで小数値として丸められた濃度変動は、淡インクの整数値として表現可能なことがある。よって、より最適解に近いインク量セットを得るために、この誤差分を淡インクのインク量に積極的に表現する。

そこで、ステップＳ４３０ｂにおいては、ステップＳ４３０ａで算出された端数処理後のインク量セットを初期条件として淡インクセットを優先的に変化させる最適化処理を行う。無論、優先するのみならず、濃インクセットが完全に変化しないようにして淡インクセットのみが変化するようにしてもよい。より具体的には、以下の目的関数を用いることにより、淡インクセットを優先的に変化させる最適化処理を実現する。

前記（５）式において、ΔＣ，ΔＭ，ΔＫはそれぞれ最適化処理において目的関数が減少するか否かの判定時に、試験的に変化されたシアンインク，マゼンタインク、ブラックインクの量である。また、ｗ_Ｃ，ｗ_Ｍ，ｗ_Ｋは、それぞれシアン，マゼンタ，ブラックの重み関数である。前記（５）式の目的関数を用いることにより、ＣＭＫインクの試験的な変化に対しては目的関数が増大し、その変化を妨げることになる。すなわち目的関数の重み項に起因した目的関数の増分を打ち消す以上に目的関数の初項が減少しない限り、ＣＭＹインクを変化させる最適化が妨げられる。よって、濃インクセットよりも淡インクセットが優先的に変化される最適化処理が実現される。このようにして算出されたインク量セットφの最適解について端数処理を行う。この端数処理においては、主に淡インクセットにおいて丸め誤差が発生する。従って、端数処理の前後で発生する丸め誤差は、ステップＳ４３０で発生する丸め誤差よりも少ない。

ステップＳ４４０においては、ＬＵＴ出力モジュール（ＬＯＭ）Ｐ３ａ４が、１Ｄ−ＬＵＴにおいて対応するインデックスについてのインク量セットφを、当該最適化されたインク量セットφによって更新する。インク量セットφが更新できると、ステップＳ４５０において、すべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）が選択されたか否かを判定し、選択していない場合にはステップＳ４２０にて次のターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）を選択する。これにより、すべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２について、インク量セットφを更新することができる。以上のように１Ｄ−ＬＵＴを更新することにより、以降において実行する印刷制御データ生成処理においては、更新されたインク量セットφに基づいて見本チャートＳＣの印刷を実行させることができる。

以上のようなキャリブレーション処理を実行することにより、より高精度の分光反射率Ｒ（λ）の再現を実現することができる。例えば、確認分光反射率Ｒ_c（λ）がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）よりも大きかった場合、確認分光反射率Ｒ_c（λ）とターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の偏差ΔＲ（λ）がもとのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）から差し引かれるため、補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）はもとのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）よりも小さい値となる。従って、補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）によって最適化されたインク量セットφによれば、再現される分光反射率Ｒ（λ）を偏差ΔＲ（λ）の大きさに応じて下方修正することができる。逆に、確認分光反射率Ｒ_c（λ）がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）よりも小さかった場合、補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）がもとのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）よりも大きい値とされるため、偏差ΔＲ（λ）の大きさに応じて上方修正することができる。

さらに、本実施形態では、以上のキャリブレーション処理を繰り返して実行することにより、より高精度の分光反射率Ｒ（λ）の再現を実現する。ステップＳ４６０においては、キャリブレーション処理の繰り返し回数を示すカウンタｎが３になったか否かを判定し、３になっていない場合には、カウンタ値ｎに１を加算して（ステップＳ４７０）、ステップＳ４０２に戻る。これにより、ステップＳ４０２における確認パッチの印刷が再度実行されることとなる。ここでは、初回のキャリブレーション処理によって更新されたインク量セットφに基づいて確認パッチの印刷を印刷させるため、前回よりもターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と確認分光反射率Ｒ_c（λ）との偏差ΔＲ（λ）の絶対値が減少していると予測される。ステップＳ４２０においては新たな確認分光反射率Ｒ_c（λ）について補正ターゲット分光反射率Ｒ_tm（λ）＝｛Ｒ_t（λ）−ΔＲ（λ）｝が設定され、ステップＳ４３０〜Ｓ４４０では減少した偏差ΔＲ（λ）をさらに打ち消すようなインク量セットφに更新することができる。このようなキャリブレーション処理の繰り返しは、カウンタ値ｎが３となるまで繰り返されるため、その間に偏差ΔＲ（λ）の絶対値を極めて小さくさせることができ、より高精度の分光反射率再現を実現することができる。

なお、以上においては、偏差ΔＲ（λ）そのものを、もとのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）から差し引くようにしたが、偏差ΔＲ（λ）の８０％程度を差し引くようにしてもよい。むろん、繰り返し回数は３回に限られるものではない。以上のようなキャリブレーション処理は、同一機体のプリンタ２０を長期間使用しなかったときや、異なる機体のプリンタに見本チャートＳＣの印刷をさせる場合に実行しておくのが望ましい。

以上、ステップＳ４００〜Ｓ４６０のキャリブレーション処理においては、確認パッチの印刷と確認パッチの測色とを実行しつつ最適化処理を２度実行してインク量セットφを求めたが、さらに演算精度を向上するために、パッチ印刷とパッチ測色を伴わない最適化処理を複数回繰り返してもよい。そこで、ステップＳ４８０〜Ｓ５３０においては、直前に測色した結果（ステップＳ４６０が条件成立した時のループにおいてステップＳ４０５で測色した結果）を利用して、キャリブレーション精度を向上するための最適化処理を実行する。

ステップＳ４６０で条件成立するとステップＳ４８０でカウンタ値ｎに１を加算し、ステップＳ４９０に進む。
ステップＳ４９０においては、補正ターゲット値取得部（ＭＲＡ）Ｐ３ａ６がターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）を選択する。これはステップＳ４２０と同様である。

ステップＳ５００においては、カウンタｎがｎ−１のときに更新された１Ｄ−ＬＵＴのインク量セットφｎ−１と、カウンタｎがｎ−２のときに更新された１Ｄ−ＬＵＴのインク量セットφｎ−２とを比較し、濃インクグループのインク量に変化があったか否かを判断する。変化があった場合は、条件成立としてステップＳ５０１に進み濃インクグループを優先した最適化と淡インクグループを優先した最適化とを順に実行し、変化が無かった場合は、条件不成立としてステップＳ５０５に進んで淡インクグループを優先した最適化だけを行う。分解能の低い濃インクグループのインク量セットが２回連続で同値に最適化されていれば、その値が最適解であると考えられるからである。なお、インク量セットφｎ−１とインク量セットφｎ−２とを比較するために、ＲＡＭには直近２回分の１Ｄ−ＬＵＴが一時的に記憶されている。

ステップＳ５０１においては、カウンタ値がｎ−１のときに作成された１Ｄ−ＬＵＴにおけるインク量セットを初期値としてステップＳ４３０ａと同様の最適化処理を行い、ステップＳ５０２においては、ステップＳ４３０ｂと同様の最適化処理を行う。また。ステップＳ５０５においても、カウンタ値がｎ−１のときに作成された１Ｄ−ＬＵＴにおけるインク量セットを初期値としてステップＳ４３０ｂと同様の最適化処理を行う。

ステップＳ５１０においては、ＬＵＴ出力モジュール（ＬＯＭ）Ｐ３ａ４が、ステップＳ５０２もしくはＳ５０５において最適化されたインク量セットφで、１Ｄ−ＬＵＴにおいて対応するインデックスについてのインク量セットφを更新する

ステップＳ５２０においては、すべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）が選択されたか否かを判定し、選択していない場合にはステップＳ４９０にて次のターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）を選択する。これにより、すべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２について、インク量セットφを更新することができる。

ステップＳ５３０においては、キャリブレーション処理の繰り返し回数を示すカウンタｎがｍ（ｍは４以上の整数）になったか否かを判定し、ｍになっていない場合には、カウンタ値ｎに１を加算して（ステップＳ４８０）、ステップＳ４９０以降の処理を繰り返す。カウンタ値がｍに達していれば、所定のループ回数の最適化が終了したと判断して、キャリブレーション処理を終了する。なお、このループ回数は、例えば、濃インクグループのインク量が変化しなくなってから所定回数行う、等のように設定しても構わない。

５．分光プリンティングモデル
図１９は、本実施形態のプリンタ２０の印刷方式を模式的に示している。同図において、プリンタ２０は、ＣＭＹＫｌｃｌｍのインクごとに複数のノズル２１ａ，２１ａ・・・を備えた印刷ヘッド２１を備えており、ノズル２１ａ，２１ａ・・・が吐出するＣＭＹＫｌｃｌｍのインクごとのインク量を上述したインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）によって指定された量とする制御が印刷制御データＣＤに基づいて行われる。各ノズル２１ａ，２１ａ・・・が吐出したインク滴は印刷用紙上において微細なドットとなり、多数のドットの集まりによってインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）に応じたインク被覆率の印刷画像が印刷用紙上に形成されることとなる。

ＲＰＭ Ｐ３ａ２が使用する予測モデル（分光プリンティングモデル）は、本実施形態のプリンタ２０で使用され得る任意のインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）で印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）を予測分光反射率Ｒ_s（λ）として予測するための予測モデルである。分光プリンティングモデルにおいては、インク量空間における複数の代表点について実際にカラーパッチを印刷し、その分光反射率Ｒ（λ）を分光反射率計によって測定することにより得られた分光反射率データベースＲＤＢを用意する。そして、この分光反射率データベースＲＤＢを使用したセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)による予測を行うことにより、正確に任意のインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）で印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）を予測する。

図２０は、分光反射率データベースＲＤＢを示している。同図に示すように分光反射率データベースＲＤＢはインク量空間（本実施形態では６次元であるが、図の簡略化のためＣＭ面のみ図示。）における複数の格子点のインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）について実際に印刷／測定をして得られた分光反射率Ｒ（λ）が記述されたルックアップテーブルとなっている。例えば、各インク量軸を分割する５グリッドの格子点を発生させる。ここでは５¹³個もの格子点が発生し、膨大な量のカラーパッチの印刷／測定をすることが必要となるが、実際にはプリンタ２０にて同時に搭載可能なインク数や同時に吐出可能なインクデューティの制限があるため、印刷／測定をする格子点の数は絞られることとなる。

さらに、一部の格子点のみ実際に印刷／測定をし、他の格子点については実際に印刷／測定を行った格子点の分光反射率Ｒ（λ）に基づいて分光反射率Ｒ（λ）を予測することにより、実際に印刷／測定を行うカラーパッチの個数を低減させてもよい。分光反射率データベースＲＤＢは、プリンタ２０が印刷可能な印刷用紙ごとに用意されている必要がある。厳密には、分光反射率Ｒ（λ）は印刷用紙上に形成されたインク膜（ドット）による分光透過率と印刷用紙の反射率によって決まるものであり、印刷用紙の表面物性（ドット形状が依存）や反射率の影響を大きく受けるからである。次に、分光反射率データベースＲＤＢを使用したセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルによる予測を説明する。

ＲＰＭ Ｐ３ａ２は、ＩＣＭ Ｐ３ａ１の要請に応じて分光反射率データベースＲＤＢを使用したセル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルによる予測を実行する。この予測にあたっては、ＩＣＭ Ｐ３ａ１から予測条件を取得し、この予測条件を設定する。具体的には、印刷用紙やインク量セットφを印刷条件として設定する。例えば、光沢紙を印刷用紙として予測を行う場合には、光沢紙にカラーパッチを印刷することにより作成した分光反射率データベースＲＤＢが設定される。

分光反射率データベースＲＤＢの設定ができると、ＩＣＭ Ｐ３ａ１から入力されたインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）を分光プリンティングモデルに適用する。セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルは、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、説明の簡略化のため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、同様のモデルを本実施形態のＣＭＹＫｌｃｌｍを含む任意のインクセットを用いたモデルに拡張することは容易である。また、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルについては、Color Ｒes Appl 25, 4-19, 2000およびＲ Balasubramanian, Optimization of the spectral Neugebauer model for printer characterization, J. Electronic Imaging 8(2), 156-166 (1999)を参照。

図２１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、任意のインク量セット（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y）で印刷したときの印刷物の予測分光反射率Ｒ_s（λ）は、以下の（６）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。

インク被覆率ｆ_c，ｆ_m，ｆ_yは、図２１（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インク被覆率ｆ_cは、シアンのインク量ｄ_cの非線形関数であり、例えば１次元ルックアップテーブルによってインク量ｄ_cをインク被覆率ｆ_cに換算することができる。インク被覆率ｆ_c，ｆ_m，ｆ_yがインク量ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y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。他の種類のＭＹインクについても同様である。

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、前記（６）式は以下の（７ａ）式または（７ｂ）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。前記の（７ａ）式および（７ｂ）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。

本実施形態で採用するセル分割ユール・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量空間を複数のセルに分割したものである。

図２２（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、説明の簡略化のために、ＣＭインクのインク量ｄ_c，ｄ_mの２つの軸を含む２次元インク量空間でのセル分割を描いている。なお、インク被覆率ｆ_c，ｆ_mは上述したマーレイ・デービスモデルにてインク量ｄ_c，ｄ_mと一意の関係にあるため、インク被覆率ｆ_c，ｆ_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（「格子点」と呼ぶ）であり、２次元のインク量（被覆率）空間が９つのセルＣ１〜Ｃ９に分割されている。各格子点に対応するインク量セット（ｄ_c，ｄ_m）は、分光反射率データベースＲＤＢに規定された格子点に対応するインク量セットとされている。すなわち、上述した分光反射率データベースＲＤＢを参照することにより、各格子点の分光反射率Ｒ（λ）を得ることができる。従って、各格子点の分光反射率Ｒ（λ）₀₀，Ｒ（λ）₁₀，Ｒ（λ）₂₀・・・Ｒ（λ）₃₃は、分光反射率データベースＲＤＢから取得することができる。

実際には、本実施形態ではセル分割もＣＭＹＫｌｃｌｍの６次元インク量空間で行うとともに、各格子点の座標も６次元のインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）によって表される。そして、各格子点のインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m，ｄ_y，ｄ_k，ｄ_lc，ｄ_lm）に対応する格子点の分光反射率Ｒ（λ）が分光反射率データベースＲＤＢ（例えば光沢紙のもの）から取得されることとなる。

図２２（Ｂ）は、セル分割モデルにて使用するインク被覆率ｆ_cとインク量ｄ_cとの関係を示している。ここでは、１種類のインクのインク量の範囲０〜ｄ_cmaxも３つの区間に分割されており、各区間毎に０から１まで単調に増加する非線形の曲線によってセル分割モデルにて使用する仮想的なインク被覆率ｆ_cが求められる。他のインクについても同様にインク被覆率ｆ_m，ｆ_yが求められる。

図２２（Ｃ）は、図２２（Ａ）の中央のセルＣ５内にある任意のインク量セット（ｄ_c，ｄ_m）にて印刷を行った場合の予測分光反射率Ｒ_s（λ）の算出方法を示している。インク量セット（ｄ_c，ｄ_m）にて印刷を行った場合の分光反射率Ｒ_s（λ）は、以下の（８）式で与えられる。

ここで、（８）式におけるインク被覆率ｆ_c，ｆ_mは図２２（Ｂ）のグラフで与えられる値である。また、セルＣ５を囲む４つの格子点に対応する分光反射率Ｒ（λ）₁₁，（λ）₁₂，（λ）₂₁，（λ）₂₂は分光反射率データベースＲＤＢを参照することにより取得することができる。これにより、（８）式の右辺を構成するすべての値を確定することができ、その計算結果として任意のインク量セットφ（ｄ_c，ｄ_m）にて印刷を行った場合の予測分光反射率Ｒ_s（λ）を算出することができる。波長λを可視波長域にて順次シフトさせていくことにより、可視波長域における予測分光反射率Ｒ_s（λ）を得ることができる。インク量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予測分光反射率Ｒ_s（λ）をより精度良く算出することができる。以上のようにして、ＲＰＭ Ｐ３ａ２がＩＣＭ Ｐ３ａ１の要請に応じて予測分光反射率Ｒ_s（λ）を予測することができる。

６．変形例
６−１：変形例１
図２３は、変形例においてＥＣＭ Ｐ３ａ３が設定する重み関数ｗ（λ）を模式的に示している。同図において、ターゲットＴＧから得られたターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が示されており、当該ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と各等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）との相関係数ｃ_x，ｃ_y，ｃ_zがＥＣＭ Ｐ３ａ３によって算出されている。そして、下記の（９）式によって本変形にかかる重み関数ｗ（λ）を算出する。

前記の（９）式においては、ターゲットＴＧから得られたターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）との相関が高い等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）ほど線形結合の際の重みが大きくなるようにされている。以上のようにして得られた重み関数ｗ（λ）においては、ターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が大きい波長域についての重みを強調することができる。従って、各光源下での反射光の分光エネルギーのスペクトルが強くなりがちな波長域を重視した評価値Ｅ（φ）を得ることができる。すなわち、特にターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が大きい波長域については、ターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）と予測分光反射率Ｒ_s（λ）とのずれを許容しないようなインク量セットφの最適解を得ることができる。むろん、重み関数ｗ（λ）は各等色関数ｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）に由来しているため、人間の知覚に適合した評価値Ｅ（φ）を得ることができる。

６−２：変形例２
図２４は、別の変形例においてＥＣＭ Ｐ３ａ３が設定する重み関数ｗ（λ）を模式的に示している。同図において、ターゲットＴＧから得られたターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）をそのまま重み関数ｗ（λ）として適用している。このようにすることによっても、特にターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が大きい波長域についてターゲットＴＧの分光反射率Ｒ（λ）とターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）とのずれを許容しないようなインク量セットφの最適解を得ることができる。

６−３：変形例３
図２５は、別の変形例においてＥＣＭ Ｐ３ａ３が設定する重み関数ｗ（λ）を模式的に示している。同図において、５種類（標準昼光系のＤ５０光源，Ｄ５５光源，Ｄ６５光源、白熱電球系のＡ光源、蛍光ランプ系のＦ１１光源）の各光源の分光エネルギーＰ _D50（λ），Ｐ _D55（λ），Ｐ _D65（λ），Ｐ_A（λ），Ｐ _F11（λ）が示されている。本変形例においては、下記の（１０）式によって、これらの分光エネルギーＰ _D50（λ），Ｐ _D55（λ），Ｐ _D65（λ），Ｐ_A（λ），Ｐ _F11（λ）を線形結合することにより重み関数ｗ（λ）を算出する。

前記の（１０）式において、ｗ₁〜ｗ₅は各光源についての重みを設定する重み係数である。このように、光源の分光エネルギー分布Ｐ _D50（λ），Ｐ _D55（λ），Ｐ _D65（λ），Ｐ_A（λ），Ｐ _F11（λ）に由来する重み関数ｗ（λ）を設定することにより、各光源下での反射光の分光エネルギーのスペクトルが強くなりがちな波長域を重視した評価値Ｅ（φ）を得ることができる。また、重み係数ｗ₁〜ｗ₅を調整することも可能である。例えば全光源における色の再現性をバランスよく確保したい場合にはｗ₁＝ｗ₂＝ｗ₃＝ｗ₄＝ｗ₅とすればよいし、人工光源における色の再現性を重視したい場合にはｗ₁，ｗ₂，ｗ₃＜ｗ₄，ｗ₅とすればよい。

６−４：変形例４
図２６は、変形例においてディスプレイ４０に表示されるＵＩ画面を示している。同図において、ＵＩ画面において複数のターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）のグラフが表示されている。このようなＵＩ画面を表示させることにより、ユーザーがステップＳ１４０においてターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を測定する代わりに、所望の波形のグラフをターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）として選択することができる。このようにすることにより、実際に分光反射率測定をしなくてもターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を設定することができる。むろん、グラフの波形をユーザーが直接編集できるようにしてもよい。例えば、新規の物体表面の開発を行う際に目標とするターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）に編集しておけば、実際に物体表面を試作することなく、目標とするターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を有する見本チャートＳＣをプリンタ２０によって印刷させることができる。

６−５：変形例５
図２７は、変形例にかかる評価値（φ）を模式的に説明している。同図において、ターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）に対して前記５種類の光源を照射したときの色彩値（ターゲット色彩値）を上述した（１）式，図５によって算出する。一方、ＲＰＭ Ｐ３ａ２が予測した予測分光反射率Ｒ_s（λ）に対して前記５種類の光源を照射したときの色彩値（予測色彩値）も上述した（１）式（Ｒ_t（λ）をＲ_s（λ）に置き換えて使用），図５によって算出する。そして、各光源におけるターゲット色彩値と予測色彩値の色差ΔＥ（ΔＥ₂₀₀₀）をＣＩＥ ＤＥ２０００の色差式に基づいて算出する。そして、各光源についての色差ΔＥをΔＥ _D50，ΔＥ _D55，ΔＥ _D65，ΔＥ_A，ΔＥ _F11とし、下記の（１１）式によって評価値Ｅ（φ）を算出する。

前記の（１１）式において、ｗ₁〜ｗ₅は各光源の重みを設定する重み係数であり、上述した変形例３の重み係数ｗ₁〜ｗ₅とほぼ同様の性質を有する。ここでも全光源における色の再現性をバランスよく確保したい場合にはｗ₁＝ｗ₂＝ｗ₃＝ｗ₄＝ｗ₅とすればよいし、人工光源における色の再現性を重視したい場合にはｗ₁，ｗ₂，ｗ₃＜ｗ₄，ｗ₅とすればよい。

本変形例においてキャリブレーションを行う場合、確認パッチとしての見本チャートＳＣを印刷し、その分光反射率Ｒ（λ）を確認分光反射率Ｒ_c（λ）として測定する。そして、ターゲットＴＧのターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）に対して前記５種類の光源を照射したときのターゲット色彩値を上述した（１）式，図５によって算出するとともに、確認パッチに前記５種類の光源を照射したときの色彩値を、上述した（１）式（Ｒ_t（λ）をＲ_c（λ）に置き換えて使用），図５によって算出する。なお、後者の色彩値を確認色彩値と表記する。そして、各光源について、確認色彩値からターゲット色彩値の偏差（ＣＩＥＬＡＢ色空間の偏差ベクトル）を算出し、当該偏差をターゲット色彩値から引く（偏差ベクトルの逆向きのベクトルを加算する）ことにより、補正ターゲット色彩値を算出する。なお、ターゲットＴＧに実際に前記５種類の光源を照射しつつ測色を行うことにより、確認色彩値を直接得るようにしてもよい。

図２８は、補正ターゲット色彩値を模式的に示している。同図において、一例としてＤ５０光源におけるターゲット色彩値（Ｌ^* _t，ａ^* _t，ｂ^* _t）と確認色彩値（Ｌ^* _c，ａ^* _c，ｂ^* _c）が図示されており、これらの偏差ベクトルｄｆ（ΔＬ^*，Δａ^*，Δｂ^*）に基づいて補正ターゲット色彩値（Ｌ^* _tm，ａ^* _tm，ｂ^* _tm）が算出される様子がＣＩＥＬＡＢ空間にて図示されている。以上のようにして、補正ターゲット色彩値（Ｌ^* _tm，ａ^* _tm，ｂ^* _tm）が算出できると、ステップＳ４３０において、上記の（１１）式の評価値Ｅ（φ）を極小化させるインク量セットφを算出する。なお、上記の（１１）式の評価値Ｅ（φ）において、もとのターゲット色彩値と予測色彩値との色差ΔＥをΔＥ _D50，ΔＥ _D55，ΔＥ _D65，ΔＥ_A，ΔＥ _F11として使用するのではなく、補正後の補正ターゲット色彩値と予測色彩値との色差ΔＥをΔＥ _D50，ΔＥ _D55，ΔＥ _D65，ΔＥ_A，ΔＥ _F11として使用する。なお、本変形例においては、状態値として色彩値のみを使用するため、必ずしも分光反射率Ｒ（λ）を取得する必要はない。従って、ターゲットＴＧについて最初から複数光源下での色彩値を測色等によって取得するようにしてもよい。

ところで、本変形例において、各光源についてのターゲット色彩値（Ｌ^* _t，ａ^* _t，ｂ^* _t）と確認色彩値（Ｌ^* _c，ａ^* _c，ｂ^* _c）が得られた時点で、これらの色差ΔＥ（ΔＥ₂₀₀₀）を各光源ごとに算出するようにしてもよい。なお、ここでの色差ΔＥを各光源についてΔｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65，Δｅ_A，Δｅ _F11と表記する。当該色差Δｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65，Δｅ_A，Δｅ _F11によれば、見本チャートＳＣがどの程度精度よく再現されているかを色差ΔＥ₂₀₀₀によって把握することができる。また、光源について色差Δｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65，Δｅ_A，Δｅ _F11を下記の（１２）式のように平均した平均色差Δｅによれば、複数光源の各ターゲットＴＧの再現精度を総合的に判断することができる。

図２９は、本変形例にかかるキャリブレーション処理の流れを示している。ここでは、見本チャートＳＣが印刷（ステップＳ３００）されると、ステップＳ４０５において各確認パッチ（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）の確認分光反射率Ｒ_c（λ）を測定する。そして、ステップＳ４０２においては、ターゲット色彩値（Ｌ^* _t，ａ^* _t，ｂ^* _t）と確認色彩値（Ｌ^* _c，ａ^* _c，ｂ^* _c）との平均色差Δｅを各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２について算出する。そして、すべての枠ＦＬ１〜ＦＬ１２についての平均色差Δｅが所定の閾値Ｔｈ（例えばΔＥ＝１．０。）を超えているか否かをステップＳ４０４にて判定し、いずれかの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２の平均色差Δｅが閾値Ｔｈ超えている場合にはステップＳ４１０以降のキャリブレーション処理を実行する。キャリブレーション処理が完了すると再度ステップＳ３００に戻り、更新された１Ｄ−ＬＵＴに基づいて見本チャートＳＣを再度印刷し、同様の処理を繰り返し実行する。このようにすることにより、平均色差Δｅが閾値Ｔｈを満足するまで、キャリブレーション処理を繰り返すことができる。

図２５に図示したように各光源はそれぞれ異なる分光エネルギーのスペクトルを有しているため、各光源の色差Δｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65，Δｅ_A，Δｅ _F11が一様に大きくなったり小さくなったりするとは限らない。例えば、昼光系の色差Δｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65は大きくても、白熱電球系の色差Δｅ_Aが小さい場合も考えられる。このような場合、色差Δｅ_Aを小さく維持したまま、色差Δｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65を小さくするようなキャリブレーション処理を行うのが望ましい。そこで、本変形例においては、下記の（１２）式の評価値Ｅ（φ）を使用して、ステップＳ４３０の最適化を行うものとする。

前記の（１２）式において、Δｒ（λ）はステップＳ２３０にて最適化されたインク量セットφによる予測分光反射率Ｒ_s（λ）と、ステップＳ４３０のキャリブレーションにて最適化されるインク量セットφによる予測分光反射率Ｒ_s（λ）との差分の絶対値を表している。また、ｗ（λ）は各波長ごと重みを定義した重み関数を示している。

図３０は、重み関数ｗ（λ）の一例を示している。同図において、最も色差Δｅ_Aが小さかったＡ光源の分光エネルギーのスペクトルとほぼ同じ傾向を示すように設定されている。なお、所定の値より分光エネルギーが小さい波長域については、重み関数ｗ（λ）＝０としている。このようにすることにより、Ａ光源での色彩値に大きく寄与する波長域における分光反射率の変化に応じて評価値Ｅ（φ）を増大させることができる。すなわち、キャリブレーション処理における長波長領域での分光反射率の変化を制限し、結果的にＡ光源での色彩値をできるだけ変化しないようにしている。このようにすることにより、Ａ光源で色差Δｅ_Aを小さく維持しつつ、他の光源の色差Δｅ _D50，Δｅ _D55，Δｅ _D65，Δｅ _F11を減少させることができる。

６−６：変形例６
なお、上述した実施形態において選択されていない枠Ｆに対応する領域については、枠Ｆ以外の領域と同じ色で印刷を行うようにすればよい。むろん、選択されていない枠Ｆに対応する領域については、分光的な再現性を要求する必要がないため、枠Ｆ以外の領域と同様に３Ｄ−ＬＵＴを使用した色変換を行わせるようにすればよい。さらに、ターゲットＴＧが指定された枠Ｆに対応する領域以外において、模様や文字やマーク等を印刷するようにしてもよい。例えば、ターゲットＴＧが指定された枠Ｆの付近に、ターゲットＴＧがどのようなものであるかを示す文字が記載できるようにしてもよい。
６−７：変形例７
図３１は、１Ｄ−ＬＵＴ生成処理の変形例のフローチャートである。同図に示す１Ｄ−ＬＵＴ生成処理は、ステップＳ２３０を除いて図９の１Ｄ−ＬＵＴ生成処理と同様の処理である。本変形例においては、評価値を最小化する処理として、図１５，１６に示したキャリブレーション処理において行ったものと同様に、濃インクを優先的に使用して（淡インクの使用量を抑制して）インク量セットを算出する処理と、淡インクを優先的に使用して（濃インクの使用量を抑制して）インク量セットを算出する処理とを使い分けることにより、インク量セットφの最適解を算出するように構成してある。このように１Ｄ−ＬＵＴを作成する段階で、濃インク量と淡インク量の使い分けを最適化しておくことにより、キャリブレーション処理における演算量を少なく出来る。
６−８．変形例８
図３２〜図３３は、本発明の変形例にかかる印刷システムのソフトウェア構成を示している。図３２に示すように、上述した実施形態のＬＵＧ Ｐ３ａに相当する構成がＰＤＶ Ｐ３ｂの内部モジュール（１Ｄ−ＬＵＴ作成部）として備えられていてもよい。また、図３３に示すように、上述した実施形態のＬＵＧ Ｐ３ａに相当する構成が他のコンピュータ１１０において実行されてもよい。この場合、コンピュータ１０とコンピュータ１１０とが所定の通信インターフェイスＣＩＦによって接続され、コンピュータ１１０のＬＵＧ Ｐ３ａにて生成された１Ｄ―ＬＵＴが通信インターフェイスＣＩＦを介してコンピュータ１０に送信される。通信インターフェイスＣＩＦは、インターネットを介在するものであってもよい。その場合、コンピュータ１０はインターネット上のコンピュータ１１０から取得した１Ｄ−ＬＵＴを参照して色変換を行うことができる。さらに、プリンタ２０が各ソフトウェア構成Ｐ１〜Ｐ５を実行するようにしてもよい。むろん、ソフトウェア構成Ｐ１〜Ｐ５と同等の処理を実行するハードウェアがプリンタ２０に組み込まれる場合にも、本発明を実現することができる。

印刷制御装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 印刷制御装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。 印刷データ生成処理のフローチャートである。 ＵＩ画面の一例を示す図である。 分光反射率に基づいて色彩値を算出するための計算を説明する図である。 印刷データを示す図である。 インデックステーブルを示す図である。 印刷制御処理の全体的な流れを示すフローチャートである。 １Ｄ−ＬＵＴ生成処理のフローチャートである。 インク量セットを最適化する処理の流れを示す模式図である。 インク量セットが最適化されていく様子を示す模式図である。 １Ｄ−ＬＵＴを示す図である。 印刷制御データ生成処理のフローチャートである。 ３Ｄ−ＬＵＴを示す図である。 キャリブレーション処理のフローチャートである。 キャリブレーション処理のフローチャートである。 偏差を説明するグラフである。 所定色相において、各インクの単位量当りの色変化を示した概念図である。 プリンタの印刷方式を示す模式図である。 分光反射率データベースを示す図である。 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を示す図である。 変形例にかかる重み関数を示す模式図である。 変形例にかかる重み関数を示す模式図である。 変形例にかかる重み関数を示す模式図である。 変形例にかかるＵＩ画面を示す図である。 変形例にかかる評価値を示す模式図である。 変形例にかかる補正ターゲット色彩値を説明している。 変形例にかかるキャリブレーション処理のフローチャートである。 変形例にかかる重み関数を説明するグラフである。 変形例にかかる１Ｄ−ＬＵＴ生成処理のフローチャートである。 変形例にかかる印刷システムのソフトウェア構成である。 変形例にかかる印刷システムのソフトウェア構成である。

符号の説明

１０…コンピュータ、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、１４…ＨＤＤ、１５…ＧＩＦ、１６…ＶＩＦ、１７…ＩＩＦ、１８…バス、Ｐ１…ＯＳ、Ｐ１ａ…ＧＤＩ、Ｐ１ｂ…スプーラ、Ｐ２…ＡＰＬ、Ｐ２ａ…ＵＩＭ、Ｐ２ｂ…ＭＣＭ、Ｐ２ｃ…ＰＤＧ、Ｐ３…ＰＤＶ、Ｐ３ａ１…ＩＣＭ、Ｐ３ａ２…ＲＰＭ、Ｐ３ａ３…ＥＣＭ、Ｐ３ａ４…ＬＯＭ、Ｐ３ａ５…ＫＰＭ、Ｐ３ａ６…ＭＲＡ、Ｐ４…ＭＤＶ、Ｐ５…ＤＤＶ。

Claims (9)

1. 少なくとも１つの色相に関して略同一の色相を有し濃度が互いに異なる濃色材と淡色材を含んで構成された複数の色材を印刷装置にて記録媒体に付着させて印刷を実行させるにあたり、前記色材の使用量の組合せである色材量セットを前記印刷装置に指定し、前記色材量セットに基づく印刷を実行させる印刷制御装置であって、
   前記色材量セットとインデックスとの対応関係を規定したルックアップテーブルを参照することにより、指定されたインデックスに対応する前記色材量セットを前記印刷装置に指定して印刷させる印刷手段を備え、
   前記ルックアップテーブルにおいては、
   対象物の色を示す情報であるターゲット値を特定する前記インデックスと、前記印刷装置にて前記記録媒体上に付着したときに前記ターゲット値に対する近似性が極大化する色材量セットであるターゲット色材量セットと、の対応関係が規定されており、
   前記ターゲット色材量セットは、前記淡色材の使用量を抑制しつつ前記近似性を極大化するように所定の予測モデルに基づいて予測された第１色材量セットを、更に前記所定の予測モデルの初期値として前記濃色材の使用量を抑制しつつ前記近似性を極大化するように前記所定の予測モデルに基づいて予測された第２色材量セットであることを特徴とする印刷制御装置。
2. 前記ターゲット値は、
   前記印刷装置にて前記記録媒体上に前記ターゲット値を再現するための前記色材量セットを前記所定の予測モデルに基づいて予測し、この予測した色材量セットを前記印刷装置に指定して確認パッチを印刷させ、この確認パッチの色を示す情報である確認ターゲット値と前記対象物の測色値であるターゲット測定値との偏差に基づいて設定された補正ターゲット値である請求項１に記載の印刷制御装置。
3. 前記第２色材量セットを前記印刷装置に指定して再確認パッチを印刷させ、この再確認パッチの色を示す情報である再確認ターゲット値と前記ターゲット測定値との偏差に基づいて算出した再補正ターゲット値をターゲット値として前記第１色材量セットと前記第２色材量セットの再予測を行う請求項２に記載の印刷制御装置。
4. 前記所定の予測モデルにおいては、色材量セットを予測する際に、前記印刷装置で付着させられる最小の単位量よりも少量ずつ色材量を変化させながら色材量セットの前記近似性を評価しており、
   前記所定の予測モデルに基づいて予測される色材量セットは、前記近似性が極大化した色材量セットについて前記単位量を丸め幅とした端数処理を行ったものである請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の印刷制御装置。
5. 予測された前記第２色材量セットを初期値として前記第１色材量セットと前記第２色材量セットを予測する過程を複数回繰り返し、
   該繰り返しの過程において、前記第２色材量セットにおける前記濃色材の使用量が２回連続して一致したことを検出した場合は、それ以降の繰り返しにおいて前記濃色材の使用量を固定する請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の印刷制御装置。
6. 前記第２色材量セットの予測において、使用量を抑制されたインクを除いた色材組合せによって全色相方向への色変更が可能である請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の印刷制御装置。
7. 前記複数の色材が、シアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）とイエロー（Ｙ）とブラック（Ｋ）とライトシアン（ｌｃ）とライトマゼンタ（ｌｍ）とを含んで構成されており、
   前記第１色材量セットの予測においては、少なくともシアン（Ｃ）とマゼンタ（Ｍ）とブラック（Ｋ）の使用量を優先的に変化し、
   前記第２色材量セットの予測においては、少なくともライトシアン（ｌｃ）とライトマゼンタ（ｌｍ）とイエロー（Ｙ）の使用量を優先的に変化する請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の印刷制御装置。
8. 少なくとも１つの色相に関して略同一の色相を有し濃度が互いに異なる濃色材と淡色材を含んで構成された複数の色材を印刷装置にて記録媒体に付着させて印刷を実行させるにあたり、前記色材の使用量の組合せである色材量セットを前記印刷装置に指定し、前記色材量セットに基づく印刷を実行させる印刷制御システムであって、
   前記印刷制御装置は、
   前記色材量セットとインデックスとの対応関係を規定したルックアップテーブルを参照することにより、指定されたインデックスに対応する前記色材量セットを前記印刷装置に指定して印刷させる印刷手段を備え、
   前記ルックアップテーブルにおいては、
   対象物の色を示す情報であるターゲット値を特定する前記インデックスと、前記印刷装置にて前記記録媒体上に付着したときに前記ターゲット値に対する近似性が極大化する色材量セットであるターゲット色材量セットと、の対応関係が規定されており、
   前記ターゲット色材量セットは、前記淡色材の使用量を抑制しつつ前記近似性を極大化するように所定の予測モデルに基づいて予測された第１色材量セットを、更に前記所定の予測モデルの初期値として前記濃色材の使用量を抑制しつつ前記近似性を極大化するように前記所定の予測モデルに基づいて予測された第２色材量セットであり、
   前記印刷装置は、
   前記色材量セットに基づいて印刷を実行する印刷実行手段を具備することを特徴とする印刷システム。
9. 少なくとも１つの色相に関して略同一の色相を有し濃度が互いに異なる濃色材と淡色材を含んで構成された複数の色材を印刷装置にて記録媒体に付着させて印刷を実行させるにあたり、前記色材の使用量の組合せである色材量セットを前記印刷装置に指定し、前記色材量セットに基づく印刷を実行させる機能をコンピュータに実現させるための印刷制御プログラムであって、
   前記色材量セットとインデックスとの対応関係を規定したルックアップテーブルを参照することにより、指定されたインデックスに対応する前記色材量セットを前記印刷装置に指定して印刷させる印刷機能を備え、
   前記ルックアップテーブルにおいては、
   対象物の色を示す情報であるターゲット値を特定する前記インデックスと、前記印刷装置にて前記記録媒体上に付着したときに前記ターゲット値に対する近似性が極大化する色材量セットであるターゲット色材量セットと、の対応関係が規定されており、
   前記ターゲット色材量セットは、前記淡色材の使用量を抑制しつつ前記近似性を極大化するように所定の予測モデルに基づいて予測された第１色材量セットを、更に前記所定の予測モデルの初期値として前記濃色材の使用量を抑制しつつ前記近似性を極大化するように前記所定の予測モデルに基づいて予測された第２色材量セットであることを特徴とする印刷制御プログラム。

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