JP2010141831A - 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】１Ｄ−ＬＵＴに規定されるインク量セットは、所定色に対応付けられたインク量セットをプリンタ２０にて印刷用紙に付着したときに示す実際の色と前記所定色との偏差を極小化させるように、色を微調整する能力に基づいてインクセットのインクを複数グループに分けて前記色を調整する能力の低いグループのインク量から順に微分変数として、前記所定色を示す情報を同インク量セット近傍で偏微分したヤコビ行列に基づいて前記偏差を解消することを順次行って算出される。
【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、特にターゲットを再現させるための印刷制御装置、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）の組み合わ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、精度の高い再現を効率よく実現可能な印刷制御装置、印刷制御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、色を示す情報を特定するインデックスと色材量セットとの対応関係が規定され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る構成としてある。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を特定するインデックスと、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対象物に対する近似性が極大化する色材量セットとの対応関係が規定されている。

前記ルックアップテーブルに規定される色材量セットは、以下の手順で算出されることにより前記偏差が極小化されている。まず、任意の前記色材量セットに基づいて再現される再現物の色を示す情報を予測する手法にて、補正対象の色材量セットを前記印刷装置にて前記記録媒体に付着させたときの色を予測するとともに、補正対象の前記色材量セットに基づいて印刷された確認パッチの色を示す情報を取得する。確認パッチの色を示す情報は、測色等により取得される。これは予め取得されていてもよいし、実際に確認パッチを印刷させてから測色させても構わない。そして、前記複数の色材を、色を微調整する能力に基づいてグループ分けして、前記色を微調整する能力の低い順にグループを選択し、補正対象の前記色材量セット近傍について前記色を示す情報を前記グループを構成する各色材の使用量を微分変数として偏微分した結果に基づくヤコビ行列を算出し、前記予測された色を示す情報と前記確認パッチの色を示す情報との偏差を解消するように前記ヤコビ行列に基づいて補正量を算出する。このとき選択されたグループの色材量にて極小化された偏差が次に選択されたグループで解消すべき偏差に設定され、前記グループの全てが選択されるまで、偏差の解消と補正量の算出とが繰り返し実行される。このようにして算出された補正量を適用したインク量セットが前記ルックアップテーブルに規定されることになる。

このようなルックアップテーブルに規定される色材量セットを算出する装置には、予測手段、ヤコビ行列算出手段、確認パッチ印刷手段、測定値取得手段、補正手段等の複数の手段が備えられる。予測手段は、任意の前記色材量セットに基づいて再現される再現物の色を示す情報を予測する。ヤコビ行列算出手段は、補正対象の前記色材量セット近傍について、各色材の使用量によって前記予測手段が予測する色を示す情報を偏微分した結果に基づくヤコビ行列を算出する。確認パッチ印刷手段は、補正対象の前記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る。測定値取得手段は、前記確認パッチの色を示す情報を測定した測定値を取得する。そして、補正手段は、前記ヤコビ行列に基づいて、前記測定値と対象物の色を示す情報との偏差を解消するように前記色材量セットを補正する。

なお、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。前記補正手段が前記偏差を解消するように前記色材量セットを補正する具体的手法として、複数成分の前記偏差で構成される偏差ベクトルに対して前記ヤコビ行列の逆行列を乗算することにより前記補正における各色材についての補正量を算出することができる。すなわち、前記予測した前記色材量セット近傍の局所的な領域については前記状態値が線形的に変動すると考えることができ、前記偏差ベクトルに前記ヤコビ行列の逆行列を乗算することにより、前記偏差を解消するような前記色材の使用量の補正量を算出することができる。なお、本発明において、前記予測手段が予測した前記状態値を各色材の使用量で偏微分した結果に基づく前記ヤコビ行列を前記偏差ベクトルに乗算することにより補正量を算出するが、当然、これと等価な演算を行うことにより、同様の補正量を得る場合も本発明の一実施態様に含まれる。例えば、前記ヤコビ行列を生成することなく、前記偏差ベクトルのベクトル要素と前記ヤコビ行列の行列要素との演算によって等価な補正量を算出するようにしてもよい。

なお、前記ヤコビ行列の型は、前記色材の個数と前記状態値の成分数で規定されることとなるため、必ずしも正方行列とはならない。このような場合でも、前記ヤコビ行列を特異値分解し、疑似逆行列を求めることにより、前記ヤコビ行列の逆行列を得ることができる。また、前記ターゲット値を前記ターゲットの分光反射率とすることにより、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、前記予測手段は、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。当該構成において、前記ヤコビ行列は、各波長区分における前記分光反射率の偏微分で構成されることとなる。

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、前記予測手段は、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。当該構成において、前記ヤコビ行列は、前記ヤコビ行列は各光源下の前記色彩値を構成する各成分の偏微分で構成される。さらに、前記確認パッチの測定値と前記ターゲット値との偏差が所定の閾値を超えている場合に、前記確認パッチの印刷と前記色材量セットの補正とを繰り返して実行させるようにしてもよい。このようにすることにより、一定の精度が得ることができる。

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：

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、全体の処理の流れを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。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作成処理
図９は、１Ｄ−ＬＵＴ作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Ｅ（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，ｄ_ｌｋ）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ＣＭＹＫｌｃｌｍｌｋ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経時変化によって誤差が生じたりすることが避けられないからである。
そこで、本実施形態においてはキャリブレーション処理を行い、各インデックスに登録されたインク量セットによって印刷用紙に印刷された結果（見本チャートＳＣの枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）におけるターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）の色再現性を確認し、さらにその再現性を向上させるための処理を行う。この処理は概略、確認パッチの分光反射率とターゲット分光反射率の偏差を極小化させるための処理と、演算処理に伴って実行される端数処理で発生する誤差を極小化させる処理と、算出されるインクセットにおける総インク打込量を最小化するための処理と、を複合させたものである。

図１５は、キャリブレーション処理の流れを示している。本実施形態において、キャリブレーション処理は図２に示すＬＵＧ Ｐ３ａの確認パッチ測定部（ＫＰＭ）Ｐ３ａ５とインク量セット補正部（ＩＭＭ）Ｐ３ａ６とが実行する。

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更新回数カウンタの値ｎと、後で説明するインクグループ数をカウントするためのインクグループカウンタの値ｍとを１にリセットする。

ステップＳ４０２においては、見本チャートＳＣを印刷する。より具体的には、上述したステップＳ１６０等のように見本チャート印刷の指示を行い、ステップＳ１７０等のように印刷データを生成し、ステップＳ３００のように印刷制御データの生成処理を行うことにより、見本チャートＳＣが印刷される。無論、印刷済みの見本チャートＳＣがあれば、それを用いてもよい。ただし、ステップＳ４８５で条件不成立した後に実行される見本チャートＳＣの印刷においては、更新後の１Ｄ−ＬＵＴによる印刷結果が必要なので、必ず印刷が実行される。

ステップＳ４０５においては、印刷された見本チャートＳＣの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２について分光反射率Ｒ（λ）を測定する。具体的には、例えばＭＤＶ Ｐ４が確認パッチ測定部（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。このステップＳ４０５において測定される見本チャートＳＣの各枠ＦＬ１〜ＦＬ１２が、確認パッチに相当する。なお、ステップＳ４０５において測定される分光反射率Ｒ（λ）を、以下の説明においては確認分光反射率Ｒ_c（λ）と表記することにする。

図１６は、ターゲットＴＧ１（枠ＦＬ１）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）とにズレが生じた状態を説明するグラフである。同図においては、確認分光反射率Ｒ_c（λ）は、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）におおむね追従しているが、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。このようなシフトは、例えば上述のようにプリンタ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起こりえる現象である。そこでステップＳ４１０〜Ｓ４７０においては、このズレを補正する処理を行う。

ステップＳ４１０においては、インク量セット補正部（ＩＭＭ）Ｐ３ａ６がターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）の何れかを選択する。

ステップＳ４２０においては、ＩＭＭ Ｐ３ａ６が、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）を算出する。具体的には、ステップＳ４１０において選択されたターゲット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。偏差ΔＲ（λ）は、例えば下記（４）式のように、波長区分毎の偏差ΔＲ（λ）で構成された偏差ベクトルΔＲで表すことができる。下記（４）式において、ΔＲ_aは波長区間λ＝（ａ−５）〜（ａ＋５）［ｎｍ］の間の平均の偏差ΔＲ（λ）を示している（ａは、例えば、可視波長における１０ｎｍ周期の値等）。

ステップＳ４３０においては、ＩＭＭ Ｐ３ａ６が、枠ＦＬ１を印刷した際に使用したインク量セットφ（ｄ_Ｃ，ｄ_Ｍ，ｄ_Ｙ，ｄ_Ｋ，ｄ_ｌｃ，ｄ_ｌｍ，ｄ_ｌｋ）を取得する。このインク量セットφは、上述した１Ｄ−ＬＵＴ作成処理によって予め設定された１Ｄ−ＬＵＴ（もしくは後述のステップＳ４７０で更新された１Ｄ−ＬＵＴ）から得られる。ここで１Ｄ−ＬＵＴから得られたインク量セットφが、本発明における、補正対象の色材量セットに相当する。

ステップＳ４４０においては、ＩＭＭ Ｐ３ａ６が、分光プリンティングモデルにて予測される予測分光反射率Ｒ_s（λ）について、インク量セットφ近傍の微小区間に関するヤコビ行列Ｊを算出する。ただし、インク量セットφを構成するインクの全てについてヤコビ行列を算出するのではなく、インクグループカウンタｍに対応するインクグループのインクに対応する行列成分を算出する。

ここでインクグループについて説明する。本実施形態におけるインクグループとは、本実施形態におけるインクセットを、色を微調整する能力（濃度分解能力）に応じてグループ分けしたものである。色を微調整する能力とは、細かな色調整を行うことが出来るか否かを表現するものである。例えばインクを１滴だけ印刷用紙に付着させたときに、印刷用紙に生じる濃度変化が小さいインクほど色を微調整する能力が高く、逆に印刷用紙に生じる濃度変化が大きいインクほど色を微調整する能力が低いということである。別の表現をすれば、濃度を微調整する能力とも表現できるものであり、インクにおける色材濃度の高いものほど色を調整する濃度が低く（濃度分解能力が低く）、色材濃度の低いものほど色を調整する能力が高い（濃度分解能力が高い）ということになる。

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階調分の濃度変化を発生させるためには、淡インクでは３階調分のインク量を使用しなければならない。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、淡インクは濃インクよりも１／３きめ細かな濃度の違いを表現できる。このような濃淡インクの特徴に鑑みると、色再現性の観点からは、ある色を再現するためのインクセットを決定する際に、色を微調整する能力の低いインクを優先的に割り当てた後で色を微調整する能力の高いインクで微調整を行うのが好ましく、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）の観点からは、ある色を再現するためのインクセットを決定する際に、色を微調整する能力の低いを多く使用した方がよいことになる。

以上の条件を満たしたインクグループの具体例としては、ＫインクとＣＭＹインクとｌｃｌｍｌｋインクとにグループ分けしたものや、ＣＭＹＫｌｃｌｍｌｋを、ＣＭＹＫインクとｌｃｌｍｌｋインクとにグループ分けしたものが挙げられる。これらグループには、色を微調整する能力の低い順にインクグループカウンタｍの数値が対応付けられる。すなわち、前者であれば、Ｋインクに対応付けられる数値をｍ＝１とするとＣＭＹインクにはｍ＝２が、ｌｃｌｍｌｋインクにはｍ＝３がそれぞれ対応付けられ、後者であれば、ＣＭＹＫインクに対応付ける数値をｍ＝１とするとｌｃｌｍｌｋインクにはｍ＝２が対応付けられる。本実施形態においては、前者のインクグループ分け（ＫインクとＣＭＹＫインクとｌｃｌｍｌｋインクの３グループに分ける方）を例にとって説明を行う。なお、インクセットがＣＭＹＫｌｃｌｍインクのように、淡色インク（ｌｃｌｍ）のみでは色相の全方向への自由度が確保されない（イエロー方向への自由度が無い）インク構成である場合は、イエロー方向への自由度のあるＹインクについて色を微調整する能力の高いインクグループに編入して、Ｙｌｃｌｍインクのグループを構成するとよい。色を微調整する際に色相の全方向への自由度を確保されていないと、最適解が算出されないからである。なお、上記例では重複無くグループ分けしてあるが、無論、各グループ間でインクに重複があってもよい。

ところで、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等である。このように探索ステップを小さくすることにより、探索処理における最適解近傍での振動が抑制され、最適解へ到達しやすくなるが、実際に１Ｄ−ＬＵＴに設定される前に小数点以下のインク量が端数処理される。ただし、色を微調整する能力の低いインクのインク量の端数は、色を微調整する能力の高いインクのインク量で表現可能な量であることがあり得る。また、探索処理において濃インクと淡インクの双方に端数となるインク量が割り当てられて双方で端数処理が行われた結果、最適解からの誤差を大きくしてしまうこともあり得る。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ようになっている。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Ｓ４４０において算出されるヤコビ行列Ｊは下記（５ａ）式で表される。下記（５ａ）式において、Ｒ_saは、波長区間λ＝（ａ−５）〜（ａ＋５）［ｎｍ］の間の平均の予測分光反射率Ｒ_s（λ）を示す。すなわち、ヤコビ行列Ｊは、波長区間数（行）×インク数（列）の型を有する行列となる。

ただし、ステップＳ４４０においては、インクグループカウンタｍに対応するインクのヤコビ行列のみを算出するので、実際には、例えば、ｍ＝１の場合に算出されるヤコビ行列Ｊ_ｍ＝１はｊ前記（５ｂ）式のようになり、ｍ＝２の場合に算出されるヤコビ行列Ｊ_ｍ＝２は前記（５ｃ）式のようになり、ｍ＝３の場合に算出されるヤコビ行列Ｊ_ｍ＝２は前記（５ｄ）式のようになる。以下、インクグループに対応したインク成分で構成されたヤコビ行列をＪ_ｍと記載する。

図１７は、ヤコビ行列Ｊを算出する様子を示している。ここではインクセットのうちＣインクに関するヤコビ行列（行列の１列目）の算出を例にとって説明する。まず、枠ＦＬ１を印刷した際に使用したインク量ｄ_Ｃに対して微小量ｈを加減算したインク量、（ｄ_Ｃ＋ｈ）と（ｄ_Ｃ−ｈ）を算出する。次に、他のインクについて枠ＦＬ１を印刷した際に使用したインク量（ｄ_Ｍ，ｄ_Ｙ，ｄ_Ｋ，ｄ_ｌｃ，ｄ_ｌｍ，ｄ_ｌｋ）を維持したままで、インク量セットφ^+h（ｄ_Ｃ＋ｈ，ｄ_Ｍ，ｄ_Ｙ，ｄ_Ｋ，ｄ_ｌｃ，ｄ_ｌｍ，ｄ_ｌｋ）およびインク量セットφ^-h（ｄ_Ｃ−ｈ，ｄ_Ｍ，ｄ_Ｙ，ｄ_Ｋ，ｄ_ｌｃ，ｄ_ｌｍ，ｄ_ｌｋ）を設定する。そして、インク量セットφ^+h，φ^-hをそれぞれＲＰＭ Ｐ３ａ２に入力することにより、分光プリンティングモデルによる予測分光反射率Ｒ_s ^+h（λ），Ｒ_s ^-h（λ）を算出（各波長区間の平均Ｒ _s365，Ｒ _s375，Ｒ _s385・・・）する。

ここで予測分光反射率Ｒ_s ^+h（λ），Ｒ_s ^-h（λ）の差分は、Ｃインク量の微小区間（ｄ_Ｃ＋ｈ）〜（ｄ_Ｃ−ｈ）に対応する予測分光反射率Ｒ_s（λ）の変動量と考えることができる。従って、当該微小区間（ｄ_Ｃ＋ｈ）〜（ｄ_Ｃ−ｈ）における予測分光反射率Ｒ_s（λ）の変動の線形性を仮定すると、｛Ｒ_s ^+h（λ）−Ｒ_s ^-h（λ）｝／２ｈにより、Ｃインクについての偏微分を得ることができる。以上の計算を各波長区間について同様に行うことにより、ヤコビ行列Ｊの一列目（Ｃインク成分）を得ることができる。インクグループを構成する他のインクに順次注目し、同様の計算を行うことにより、枠ＦＬ１を印刷した際に使用したインク量セットφ近傍のヤコビ行列Ｊのうち、インクグループに対応する成分で構成されたヤコビ行列Ｊ_ｍを得ることができる。以上のようにして、ヤコビ行列Ｊ_ｍが得られると、ステップＳ４５０に進む。

ステップＳ４５０においては、ＩＭＭ Ｐ３ａ６が下記（６）式によって、インクグループｍにおけるインク量セットφの補正量ベクトルΔφ_ｍを算出する。なお、ｍ＝１であれば、補正量ベクトルはΔφ_ｍ＝１＝（０，０，０，Δｄ_K，０，０，０）であり、ｍ＝２であれば補正量ベクトルはΔφ_ｍ＝２＝（Δｄ_C，Δｄ_M，Δｄ_Y，０，０，０，０）であり、ｍ＝３であれば補正量ベクトルはΔφ_ｍ＝３＝（０，０，０，０，Δｄ_lc，Δｄ_lm，Δｄ_ｌｋ）のように対応するインクに対応する成分の補正量を有する。

上記（６）式においてＪ_ｍ ^-1はヤコビ行列Ｊ_ｍの逆行列を意味しており、逆行列Ｊ_ｍ ^-1の算出においては下記（７）式に示す特異値分解を利用する。

上記（７）式において、まずヤコビ行列Ｊを行列Ｕ，Σ，Ｖ^Tに分解することにより、逆行列（擬似逆行列）Ｊ^-1が算出される。なお、ヤコビ行列Ｊは、波長区間数（行）×インク数（列）の非正方の型を有する行列であるが、特異値分解により、波長区間数（行）×波長区間数（列）の行列Ｕと、インク数（行）×インク数（列）のＶ^Tと、波長区間数（行）×インク数（列）であって対角成分以外は０となる行列Σに分解される。さらに、行列Σの逆行列Σ^-1は行列Σの対角成分を逆数とすることにより求まる。なお、処理の便宜上、逆数が所定の閾値より小さくなった場合には、当該逆数を０として扱うのが望ましい。

以上のようにしてインク量セットφの補正量ベクトルΔφが算出できると、この補正量ベクトルを整数化する。すなわち、補正量ベクトルを構成する各要素の端数処理を行う。端数処理では小数点以下の数値が丸められて、端数処理後の補正量ベクトルは上記ステップＳ４５０で算出された最適解からの丸め誤差（基本的には、小数値の切り捨て）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、濃インクが淡インクの３倍の濃度を持つインクであれば、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階調が丸められた場合の濃度変動に相当する。すなわち、濃インクで小数値として丸められた濃度変動が、淡インクでは整数値として表現可能なことがある。そこで、本実施形態のように、色を微調整する能力の低い順にインク量補正を行うことにより、色を微調整する能力の低いインクグループのインク補正量を算出する過程において発生した丸め誤差が、色を微調整する能力の高いインクグループのインク量における整数値に転化できるようにしてある。各インクグループの補正量ベクトルは、端数処理されたものが一時的にＲＡＭ等の記憶媒体に記憶される。

ステップＳ４６０においては、全てのインクグループでインク量セットを更新完了したか否かを判断する。すなわち、インクグループカウンタｍがｍ＝３に達しているか否かを判断する。インクグループカウンタがｍ＝３に達している場合には、ステップＳ４６７に進み、インクグループカウンタがｍ＝３に達していない場合は、ステップＳ４６２に進む。

ステップＳ４６２においては、ＩＭＭ Ｐ３ａ６が偏差の更新を行う。すなわち、インクグループｍに対応するインクによって解消された偏差ΔＲ’を下記（８）式により算出し、この解消された偏差分ΔＲ’を下記（９）式のように偏差ΔＲから差し引くことにより、次のインクグループにて解消すべき偏差ΔＲを設定する。

図３０は、上記（８）式や（９）式により、ステップＳ４６２の繰り返しによって偏差が更新されていく様子を示した図である。同図に示すように、算出されたＫインクの補正量が端数処理によって整数化され、Ｋインクによる偏差の解消量の算出に使用される。そしてＫインクによる偏差の解消量を減じた量を新たな偏差とし、ＣＭＹインクの補正量を算出する際に解消すべき偏差とするのである。

偏差の更新が完了すると、ステップＳ４６５に進んでインクグループカウンタｍに１を加算して、ステップＳ４４０に戻り、ステップＳ４４０〜Ｓ４６０の処理を実行する。例えば、ステップＳ４６５でｍが２にカウントアップされた場合は、ステップＳ４６２にて更新された偏差ΔＲとステップＳ４３０で取得されたインク量セットφに基づいて上記（５ｃ）式のヤコビ行列を算出し、上記（８），（９）式の計算を行って補正量ベクトルΔφ_２を算出して端数処理してからこの補正量ベクトルをＲＡＭ等に一時記憶すると共に、偏差ΔＲを更新した後、ｍを３にカウントアップすることになる。

ステップＳ４６７においては、ＩＭＭ Ｐ３ａ６が、枠ＦＬ１を印刷した際に使用したインデックスに対応するインク量セットφの各成分と、各インクグループに対応して算出された補正量ベクトルΔφ_ｍとに基づいて、下記（１０）式の演算を行って補正インク量セットφ_Mを算出する。

図３１は、各インクグループにおける色を調整する能力を説明する図である。同図に示すように、色を微調整する能力の低いインクグループで補正した場合は、補正後に取り得る分光反射率が左側囲いの中に示した二点鎖線のように大きな間隔でしか選択できない。これに対し、色を調整する能力の高いインクグループで補正した場合は、補正後にとりうる分光反射率が右側囲いの中に示した二点鎖線のようにより小さな間隔で選択できる。ただし、ターゲット分光反射率に到達するまでのステップ数は、色を調整する能力の低いインクグループの方が少なく、少ないインク量でターゲット分光反射率の近傍まで到達可能であることを示している。よって、色を微調整する能力の低いインクグループで最大限偏差を解消した上で、色を微調整する能力の高いインクグループで順次微調整を行って、インク量セットφの総インク打込量を極小化している。

ステップＳ４７０においては、補正インク量セットφ_Ｍによって１Ｄ−ＬＵＴを更新する。すなわち、１Ｄ−ＬＵＴ出力部（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、ステップＳ４５０で算出された補正インク量セットφ_M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Ｓ４８０に進む。

ステップＳ４８０においては、すべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）を選択完了したか否かを判定し、選択完了している場合はステップＳ４８５に進み、選択完了していない場合にはステップＳ４１０に戻る。ステップＳ４１０に戻ると、次のターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２（枠ＦＬ１〜ＦＬ１２）を選択し、すべてのターゲットＴＧ１〜ＴＧ１２に対応するインク量セットついて、補正インク量セットφ_Mへ更新するまでＳ４１０〜Ｓ４７０の処理を繰り返す。

以上、ステップＳ４８０で条件成立した後の補正インク量セットφ_Mに基づいて印刷した見本チャートＳＣにおいては、上述した偏差ΔＲ（λ）を補償するような印刷を実現することができ、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を精度よく再現することができる。以下、その原理について図１７を用いて説明する。枠ＦＬ１を印刷した際に使用した補正対象のインク量セットφ近傍における分光プリンティングモデルによる予測分光反射率Ｒ_s（λ）傾き特性と、実際に確認パッチを測定して得られる確認分光反射率Ｒ_c（λ）の傾き特性は類似していると考えることができる。多くの場合、プリンタ２０の経時変化や個体差によって実際に印刷したときの確認分光反射率Ｒ_c（λ）の絶対的な値はシフトするものの、近似するインク量セットφ間での相対的な変動特性は大きく変動しないと考えられるからである。また、微小区間における変動は線形的であると仮定できる。

図１７に図示するように、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が実際に再現できる補正インク量セットφ_Mは、確認分光反射率Ｒ_c（λ）を通過する曲線（実線で図示）がターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）を示す値となる。しなしながら、枠ＦＬ１を印刷した際に使用した補正対象のインク量セットφについてのみ確認分光反射率Ｒ_c（λ）が得られているため、確認分光反射率Ｒ_c（λ）は任意のインク量セットφについて得られていない。従って、この確認分光反射率Ｒ_c（λ）に基づいてターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が実際に再現できる補正インク量セットφ_Mを直接算出することができない。そのため、まず任意のインク量セットφについて予測分光反射率Ｒ_s（λ）を得ることが可能な分光プリンティングモデルに基づいて予測分光反射率Ｒ_s（λ）の曲線（破線で図示）を求める。そして、当該曲線において枠ＦＬ１を印刷した際に使用した補正対象のインク量セットφ近傍での傾きを示すヤコビ行列Ｊを算出する。

上述したように破線で示した実際の確認分光反射率Ｒ_c（λ）の曲線と、分光プリンティングモデルに基づく予測分光反射率Ｒ_s（λ）の曲線は、絶対的な値はシフトしているものの、相対的な変動特性は似ていると考えることができるため、実際の確認分光反射率Ｒ_c（λ）の曲線も同様の傾きを有していると推定できる。このように実際の確認分光反射率Ｒ_c（λ）の傾きが推定できれば、偏差ΔＲ（λ）と、当該偏差ΔＲ（λ）を補償するために必要な補正量ベクトルΔφと、傾きを示すヤコビ行列Ｊとの間には、上記の（６）式の線形関係が成立すると考えることができる。そして、上記の（６）式を補正量ベクトルΔφに関して解き、もとのインク量セットφから補正量ベクトルΔφを減算することにより、ターゲット分光反射率Ｒ_t（λ）が実際に再現できる補正インク量セットφ_Mを得ることができる。なお、ヤコビ行列Ｊは複数の波長区間ごとの行成分で構成されるが、上記の（６），（７）式（但し、インクグループを限定した式については全インクについて算出したもの）を解くことにより、各波長の偏差ΔＲ（λ）を最小二乗法的に減少させるような補正インク量セットφ_Mを得ることができる。なお、以上においては本発明の思想を行列式による演算によって具体化したものを説明したが、前記の（５ａ），（６）〜（１０）式（但し、インクグループを限定した式については全インクについて算出したもの）と等価な演算を行うようにしてもよい。また、前記ヤコビ行列Ｊも必ずしも前記の（５ａ）式によるものに限られず、前記ヤコビ行列Ｊと等価な数式や配列を使用して、前記演算と等価な演算を行うようにしてもよい。

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Ｓ４８５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、更新回数カウンタｎに１を加算して（ステップＳ４９０）、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、前ループ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）との偏差ベクトルΔＲの大きさが減少していると予測される。ステップＳ４５０においては新たな確認分光反射率Ｒ_c（λ）について補正量ベクトルΔφが算出され、ステップＳ４７０では大きさが減少した偏差ベクトルΔＲをさらに打ち消すような補正インク量セットφ_M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、更新回数カウンタｎが３となるまで繰り返されるため、その間に偏差ベクトルΔＲの大きさ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、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。

以上説明した本実施形態においては、１Ｄ−ＬＵＴに規定されるインク量セットは、所定色に対応付けられたインク量セットをプリンタ２０にて印刷用紙に付着したときに示す実際の色と前記所定色との偏差を極小化させるように、色を微調整する能力に基づいてインクセットのインクを複数グループに分けて前記色を調整する能力の低いグループのインク量から順に微分変数として、前記所定色を示す情報を同インク量セット近傍で偏微分したヤコビ行列に基づいて前記偏差を解消することを順次行って算出される。よって、精度の高い再現を効率よく実現する。

５．分光プリンティングモデル
図１８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、ＣＭＹＫｌｃｌｍｌｋ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ＣＭＹＫｌｃｌｍｌｋ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，ｄ_ｌｋ）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，ｄ_ｌｋ）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，ｄ_ｌｋ）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，ｄ_ｌｋ）で印刷を行った場合の分光反射率Ｒ（λ）を予測する。

図１９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７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，ｄ_ｌｋ）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５^７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，ｄ_ｌｋ）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ＣＭＹＫｌｃｌｍｌｋ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２０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（１１）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２０（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（１１）式は以下の（１２ａ）式または（１２ｂ）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（１２ａ）式および（１２ｂ）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２１（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ＣＭＹＫｌｃｌｍｌｋの７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，ｄ_ｌｋ）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，ｄ_ｌｋ）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２１（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２１（Ｃ）は、図２１（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（λ）は、以下の（１３）式で与えられる。

ここで、（１３）式におけるインク被覆率ｆ_c，ｆ_mは図２１（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、（１３）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２２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（１４）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（１４）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２３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、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（１５）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（１５）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２５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２６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（Ｌ_t ^*，ａ_t ^*，ｂ_t ^*）と予測色彩値（Ｌ_s ^*，ａ_s ^*，ｂ_s ^*）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（１６）式によって評価値Ｅ（φ）を算出する。

前記の（１６）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（Ｌ_t ^*，ａ_t ^*，ｂ_t ^*）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確認色彩値（Ｌ_c ^*，ａ_c ^*，ｂ_c ^*）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。そして、各光源について、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 ^*）の偏差（ΔＬ^*，Δａ^*，Δｂ^*）を算出する。そして、各光源での偏差を下記の（１７）式のように順に配列した偏差ベクトルΔＣを取得する。なお、確認色彩値（Ｌ_c ^*，ａ_c ^*，ｂ_c ^*）は確認分光反射率Ｒ_c（λ）に基づいて算出するものに限られず、実際にターゲットＴＧに前記５種類の光源を照射して測色を行うことにより得てもよい。

なお、上記の（１７）式において、（ΔＬ_a ^*，Δａ_a ^*，Δｂ_a ^*）は光源ａについての偏差（ΔＬ^*，Δａ^*，Δｂ^*）を示している。そして、前実施形態と同様に現在のインク量セットφの近傍に区間幅２ｈを有する微小区間を設定し、当該微小区間における分光プリンティングモデルによる予測色彩値（Ｌ_s ^*，ａ_s ^*，ｂ_s ^*）の線形的な傾きからヤコビ行列Ｊを算出する。本変形例におけるヤコビ行列Ｊは、下記の（１８）式によって表すことができる。

上記の（１８）式に示すように、ヤコビ行列Ｊは、各光源のＬ^*ａ^*ｂ^*の３成分の総数（行）×インク数（列）の型を有する行列となる。以上のようにして、ヤコビ行列Ｊが得られると、下記の（１９）式によって補正量ベクトルΔφ（Δｄ_C，Δｄ_M，Δｄ_Y，Δｄ_K，Δｄ_lc，Δｄ_lm，Δｄ_ｌｋ）を算出することができる。

本変形例においても、色彩値の偏差ΔＣを補償するような補正量ベクトルΔφを得ることができる。従って、式（１８），（１９）で表されるヤコビ行列や補正量ベクトルを上記実施形態のインクグループ毎に算出して、上記実施形態と同様に偏差を解消していく。なお、本変形例のヤコビ行列Ｊは各光源のＬ^*ａ^*ｂ^*成分についての偏微分の行要素で構成されるが、上記の（１９）式を解くことにより、各光源のＬ^*ａ^*ｂ^*成分についての偏差ΔＣを最小二乗法的に減少させるような補正量ベクトルを得ることができる。

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（２０）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２７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Ｓ４０２）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Ｓ４０２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。

なお、以上においては分光プリンティングモデルによって予測された最適なインク量セットφを補正するものを例示したが、本発明はどのような補正対象のインク量セットφを補正する際にも適用することができ、補正対象のインク量セットφは予測されたものに限られない。例えば、図１４に図示した３Ｄ−ＬＵＴにて予め設定された格子点のインク量セットφを補正する際にも本発明を適用することができる。例えば、３Ｄ−ＬＵＴを用いて印刷した際の再現色（単一光源下）の精度がプリンタ２０の経時変化によって劣化した場合等に、３Ｄ−ＬＵＴに記述された各格子点のインク量セットφを本発明の手法によって補正することもできる。同様に、プリンタ２０の個体間の再現色（単一光源下）のずれを補償するために、本発明の手法によって３Ｄ−ＬＵＴのインク量セットφを補正することもできる。

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２８〜図２９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２８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２９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流れを示す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作成処理の流れを示す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流れを示す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流れを示すフローチャートである。 偏差を説明するグラフである。 ヤコビ行列を説明するグラフである。 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。 変形例かかるキャリブレーション処理の流れを示す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を示す図である。 変形例にかかる印刷システムのソフトウェア構成を示す図である。 偏差が解消されていく様子を説明する図である。 各インクグループにおける色を調整する能力を説明する図である。

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、Ｐ３ａ…ＬＵＧ、Ｐ３ｂ…ＰＤＶ、Ｐ３ａ１…ＩＣＭ、Ｐ３ａ２…ＲＰＭ、Ｐ３ａ３…ＥＣＭ、Ｐ３ａ４…ＬＯＭ、Ｐ３ａ５…ＫＰＭ、Ｐ３ａ６…ＩＭＭ、Ｐ４…ＭＤＶ、Ｐ５…ＤＤＶ

Claims (9)

1. 印刷装置にて複数の色材を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み合わせである色材量セットを前記印刷装置に指定し、当該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、
   色を示す情報を特定するインデックスと色材量セットとの対応関係が規定され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規定される色材量セットは、
   所定色に対応付けられた色材量セットを前記印刷装置にて前記記録媒体に付着したときに示す実際の色と前記所定色との偏差を極小化させるように、色を微調整する能力に基づいて前記複数の色材を複数グループに分けて前記色を調整する能力の低いグループの色材量から順に微分変数として、前記所定色を示す情報を同色材量セット近傍で偏微分したヤコビ行列に基づいて前記偏差を解消することを順次行って算出されたことを特徴とする印刷制御装置。
2. 前記所定色を示すと予測される色材量セットは、
   任意の色材量セットを前記記録媒体に付着したときの色を予測する所定の予測モデルにて予測された色が、前記所定色に最も近似する色材量セットである請求項１に記載の印刷制御装置。
3. 前記偏差を極小化する色材量セットを算出するにあたり、前記色材量セットの各色材量について、前記印刷装置で付着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前記色を予測し、
   前記補正後の色材量セットは、前記最小の単位量を丸め幅とした端数処理が施されている請求項１または請求項２に記載の印刷制御装置。
4. 前記複数グループのうち最も色を微調整する能力が高いグループは、該グループを構成する色材の量を変化することにより全色相方向への色変更が可能である請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の印刷制御装置。
5. 前記複数の色材は、略同一色相で異なる濃度を有する濃インクと淡インクとを含んで構成されており、
   前記複数のグループのうち、前記色を微調整する能力が低いグループは前記濃インクを含んで構成され、前記色を微調整する能力が高いグループは前記淡インクを含みつつ前記濃インクを含まないで構成される請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の印刷制御装置。
6. 前記色を示す情報は、分光反射率であり、前記ヤコビ行列は各波長区分における前記分光反射率の偏微分で構成されることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の印刷制御装置。
7. 前記色を示す情報は、所定の対象物が複数光源下において示す色彩値であり、前記ヤコビ行列は各光源下の前記色彩値を構成する各成分の偏微分で構成されることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の印刷制御装置。
8. 印刷装置にて複数の色材を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み合わせである色材量セットを前記印刷装置に指定し、当該色材量セットに基づく印刷を実行させる印刷制御装置とからなる印刷システムであって、
   前記印刷制御装置は、色を示す情報を特定するインデックスと色材量セットとの対応関係が規定され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規定される色材量セットは、
   所定色に対応付けられた色材量セットを前記印刷装置にて前記記録媒体に付着したときに示す実際の色と前記所定色との偏差を極小化させるように、色を微調整する能力に基づいて前記複数の色材を複数グループに分けて前記色を調整する能力の低いグループの色材量から順に微分変数として、前記所定色を示す情報を同色材量セット近傍で偏微分したヤコビ行列に基づいて前記偏差を解消することを順次行って算出されたことを特徴とする印刷システム。
9. 印刷装置にて複数の色材を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み合わせである色材量セットを前記印刷装置に指定し、当該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コンピュータ読取可能な印刷制御プログラムであって、
   色を示す情報を特定するインデックスと色材量セットとの対応関係が規定され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規定される色材量セットは、
   所定色に対応付けられた色材量セットを前記印刷装置にて前記記録媒体に付着したときに示す実際の色と前記所定色との偏差を極小化させるように、色を微調整する能力に基づいて前記複数の色材を複数グループに分けて前記色を調整する能力の低いグループの色材量から順に微分変数として、前記所定色を示す情報を同色材量セット近傍で偏微分したヤコビ行列に基づいて前記偏差を解消することを順次行って算出されたことを特徴とする印刷制御プログラム。

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