JP2012147297A - Image processing apparatus, image processing method, and image processing program - Google Patents
Image processing apparatus, image processing method, and image processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012147297A JP2012147297A JP2011004700A JP2011004700A JP2012147297A JP 2012147297 A JP2012147297 A JP 2012147297A JP 2011004700 A JP2011004700 A JP 2011004700A JP 2011004700 A JP2011004700 A JP 2011004700A JP 2012147297 A JP2012147297 A JP 2012147297A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- paper
- sheet
- correction curve
- correction
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、画像の出力媒体として使用する用紙の種類に応じた補正処理を行う画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program that perform correction processing according to the type of paper used as an image output medium.
カラープリンタやカラー複写機などにおいては、入力される画像データに対して再現色の統一を図るためのカラーマネジメントと呼ばれる画像処理が実施される。このようなカラーマネジメントでは、画像の出力媒体としてどのような用紙を使用する場合であっても、理想的には常に同じ色が再現されることが求められる。このため、画像の出力媒体として一般的に使用される複数の標準用紙について、各標準用紙で色を再現するための補正処理に用いる補正プロファイルを事前に作成して保持しておき、これら複数の補正プロファイルの中から、実際に画像の出力媒体として使用される用紙に対応する補正プロファイルを選択して、選択した補正プロファイルを用いて色変換などの補正処理を行うことが知られている。 In color printers, color copiers, and the like, image processing called color management is performed in order to unify reproduced colors for input image data. In such color management, ideally, the same color is always required to be reproduced regardless of the paper used as an image output medium. For this reason, for a plurality of standard papers generally used as an image output medium, a correction profile used for correction processing for reproducing colors on each standard paper is created and held in advance. It is known that a correction profile corresponding to a sheet actually used as an image output medium is selected from correction profiles, and correction processing such as color conversion is performed using the selected correction profile.
また、実際に画像の出力媒体として使用される用紙が、補正プロファイルが予め用意されている複数の標準用紙のいずれとも異なる用紙（以下、ユーザ用紙という。）の場合には、複数の標準用紙のうち、画像の出力媒体として使用されるユーザ用紙に近い色再現特性を持つ標準用紙に対応する補正プロファイルを流用して、色変換などの補正処理を行うことも知られている（例えば、特許文献１参照。）。 Further, when the paper actually used as the image output medium is a paper different from any of the plurality of standard papers for which correction profiles are prepared in advance (hereinafter referred to as user paper), the plurality of standard papers are used. Among them, it is also known to perform correction processing such as color conversion using a correction profile corresponding to a standard paper having a color reproduction characteristic similar to that of a user paper used as an image output medium (for example, patent document). 1).
また、第１の画像形成装置が用紙に出力する色を、紙白の異なる用紙を使用した第２の画像形成装置で再現するために、これら２つの画像形成装置で使用する用紙差による色の差を補正するための補正カーブを生成し、この補正カーブを用いて第２の画像形成装置で出力する画像の階調補正を行う技術も知られている（例えば、特許文献２参照。）。この特許文献２に記載の技術を利用し、特許文献１に記載の色変換と合わせて、ユーザ用紙に対応した補正カーブを用いた階調補正を行うようにすれば、画像の出力媒体として使用する用紙に合わせた補正処理を高精度で行うことが可能となる。
Further, in order to reproduce the color output from the first image forming apparatus on the paper by the second image forming apparatus using paper different in paper white, the color due to the paper difference used in these two image forming apparatuses is changed. A technique is also known in which a correction curve for correcting a difference is generated and tone correction of an image output by a second image forming apparatus is performed using this correction curve (see, for example, Patent Document 2). If the technology described in
しかしながら、補正カーブを生成する従来の技術では、一定の初期値がユーザ用紙に対応した値に収束するまで最適化処理を繰り返して補正カーブを生成するため、最適化処理を何度も繰り返す必要があり、補正カーブの生成に長時間を要するという問題があった。 However, in the conventional technique for generating a correction curve, the optimization process is repeated until a certain initial value converges to a value corresponding to the user paper, so that a correction curve is generated. Therefore, it is necessary to repeat the optimization process many times. There is a problem that it takes a long time to generate a correction curve.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、短時間で補正カーブを生成して高精度な補正処理を行うことができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above, and provides an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program capable of generating a correction curve in a short time and performing highly accurate correction processing. It is aimed.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、画像の出力媒体として使用する用紙の種類に応じた補正処理を行う画像処理装置であって、色再現特性が異なる複数の用紙それぞれについて、各用紙の色再現特性を表す複数の特性データを保持する特性データ保持手段と、前記複数の用紙それぞれについて、各用紙を前記出力媒体として使用する場合の画像データの階調補正に用いる複数の補正カーブを保持する補正カーブ保持手段と、前記複数の用紙のいずれとも色再現特性が異なる他の用紙の色再現特性を表す特性データを取得する特性データ取得手段と、前記他の用紙の特性データと、前記複数の用紙それぞれの特性データとの差分に基づいて、前記他の用紙と前記複数の用紙それぞれとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、前記複数の用紙のうち、前記他の用紙に対して前記類似度が最も大きい用紙である類似用紙に対応する前記補正カーブを補正して、前記他の用紙に対応する前記補正カーブを生成する生成手段と、前記他の用紙を前記出力媒体として用いる場合に、前記生成手段により生成された前記補正カーブを用いて画像データの階調補正を行う補正手段と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, an image processing apparatus according to the present invention is an image processing apparatus that performs correction processing according to the type of paper used as an image output medium, and has color reproduction characteristics. Characteristic data holding means for holding a plurality of characteristic data representing the color reproduction characteristics of each paper for each of a plurality of different papers, and image data when each paper is used as the output medium for each of the plurality of papers Correction curve holding means for holding a plurality of correction curves used for gradation correction, characteristic data acquisition means for acquiring characteristic data representing color reproduction characteristics of other papers having different color reproduction characteristics from any of the plurality of papers, Similarity between the other sheets and the plurality of sheets based on the difference between the characteristic data of the other sheets and the characteristic data of each of the plurality of sheets Similarity calculating means for calculating, and correcting the correction curve corresponding to the similar paper that is the paper having the highest similarity to the other paper among the plurality of paper, and corresponding to the other paper Generating means for generating the correction curve, and correcting means for performing gradation correction of image data using the correction curve generated by the generating means when the other sheet is used as the output medium. It is characterized by providing.
また、本発明にかかる画像処理方法は、画像の出力媒体として使用する用紙の種類に応じた補正処理を行う画像処理装置であって、色再現特性が異なる複数の用紙それぞれについて、各用紙の色再現特性を表す複数の特性データを保持する特性データ保持手段と、前記複数の用紙それぞれについて、各用紙を前記出力媒体として使用する場合の画像データの階調補正に用いる複数の補正カーブを保持する補正カーブ保持手段とを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、前記複数の用紙のいずれとも色再現特性が異なる他の用紙の色再現特性を表す特性データを取得するステップと、前記他の用紙の特性データと、前記特性データ保持手段が保持する前記複数の用紙それぞれの特性データとの差分に基づいて、前記他の用紙と前記複数の用紙それぞれとの間の類似度を算出するステップと、前記複数の用紙のうち、前記他の用紙に対して前記類似度が最も大きい用紙である類似用紙を選択するステップと、前記補正カーブ保持手段が保持する複数の前記補正カーブのうち、前記類似用紙に対応する前記補正カーブを補正して、前記他の用紙に対応する前記補正カーブを生成するステップと、前記他の用紙を前記出力媒体として用いる場合に、生成した前記補正カーブを用いて画像データの階調補正を行うステップと、を含むことを特徴とする。 The image processing method according to the present invention is an image processing apparatus that performs correction processing according to the type of paper used as an image output medium, and for each of a plurality of papers having different color reproduction characteristics. Characteristic data holding means for holding a plurality of characteristic data representing reproduction characteristics and a plurality of correction curves used for tone correction of image data when each of the plurality of sheets is used as the output medium. An image processing method executed by an image processing apparatus including a correction curve holding unit, the step of obtaining characteristic data representing color reproduction characteristics of another sheet having different color reproduction characteristics from any of the plurality of sheets; Based on the difference between the characteristic data of the other sheet and the characteristic data of each of the plurality of sheets held by the characteristic data holding unit, Calculating a similarity between each of the plurality of sheets, selecting a similar sheet that has the highest similarity to the other sheets among the plurality of sheets, Correcting the correction curve corresponding to the similar paper out of the plurality of correction curves held by the correction curve holding means to generate the correction curve corresponding to the other paper; and And a step of performing gradation correction of image data using the generated correction curve when used as the output medium.
また、本発明にかかる画像処理プログラムは、画像の出力媒体として使用する用紙の種類に応じた補正処理を行う画像処理装置であって、色再現特性が異なる複数の用紙それぞれについて、各用紙の色再現特性を表す複数の特性データを保持する特性データ保持手段と、前記複数の用紙それぞれについて、各用紙を前記出力媒体として使用する場合の画像データの階調補正に用いる複数の補正カーブを保持する補正カーブ保持手段とを備える画像処理装置に、前記複数の用紙のいずれとも色再現特性が異なる他の用紙の色再現特性を表す特性データを取得する機能と、前記他の用紙の特性データと、前記特性データ保持手段が保持する前記複数の用紙それぞれの特性データとの差分に基づいて、前記他の用紙と前記複数の用紙それぞれとの間の類似度を算出する機能と、前記複数の用紙のうち、前記他の用紙に対して前記類似度が最も大きい用紙である類似用紙を選択する機能と、前記補正カーブ保持手段が保持する複数の前記補正カーブのうち、前記類似用紙に対応する前記補正カーブを補正して、前記他の用紙に対応する前記補正カーブを生成する機能と、前記他の用紙を前記出力媒体として用いる場合に、生成した前記補正カーブを用いて画像データの階調補正を行う機能と、を実現させることを特徴とする。 An image processing program according to the present invention is an image processing apparatus that performs correction processing according to the type of paper used as an image output medium, and for each of a plurality of papers having different color reproduction characteristics. Characteristic data holding means for holding a plurality of characteristic data representing reproduction characteristics and a plurality of correction curves used for tone correction of image data when each of the plurality of sheets is used as the output medium. A function of acquiring characteristic data representing color reproduction characteristics of another sheet having a color reproduction characteristic different from any of the plurality of sheets in an image processing apparatus including a correction curve holding unit; characteristic data of the other sheets; Based on the difference from the characteristic data of each of the plurality of sheets held by the characteristic data holding unit, between the other sheets and each of the plurality of sheets. A function for calculating a similarity, a function for selecting a similar sheet having the highest similarity to the other sheets, and a plurality of the plurality of the sheets held by the correction curve holding unit. Of the correction curves, the correction curve corresponding to the similar paper is corrected to generate the correction curve corresponding to the other paper, and generated when the other paper is used as the output medium. And a function of performing gradation correction of image data using the correction curve.
本発明によれば、画像の出力媒体として使用する用紙に対して類似度が最も大きい類似用紙に対応する補正カーブを補正して、画像の出力媒体として使用する用紙に対応する補正カーブを生成し、この補正カーブを用いて画像データの階調補正を行うようにしているので、短時間で補正カーブを生成して高精度な補正処理を行うことができるという効果を奏する。 According to the present invention, the correction curve corresponding to the similar paper having the highest similarity to the paper used as the image output medium is corrected to generate the correction curve corresponding to the paper used as the image output medium. Since tone correction of image data is performed using this correction curve, there is an effect that a correction curve can be generated in a short time and highly accurate correction processing can be performed.
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。 Exemplary embodiments of an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program according to the present invention are explained in detail below with reference to the accompanying drawings.
＜第１の実施の形態＞
（システム構成）
図１は、本実施の形態にかかる画像処理装置を備えた画像形成システムの構成図である。本実施の形態にかかる画像処理装置１は、例えば、制御ＰＣおよび該制御ＰＣに搭載された拡張ハードウエアと制御ソフトウエアにより実現されている。
<First Embodiment>
(System configuration)
FIG. 1 is a configuration diagram of an image forming system including an image processing apparatus according to the present embodiment. The
画像処理装置１には、該画像処理装置１によって処理された画像データに基づいて、物理的な画像の出力媒体である用紙上に画像を形成する画像形成装置２が接続されている。画像形成装置２は、例えば、シアン（Ｃ），マゼンタ（Ｍ），イエロー（Ｙ），ブラック（Ｋ）の４色を基本色材とし、これらの混色でフルカラー画像を用紙上に形成する。
The
一方で、画像処理装置１は、ネットワーク３に接続されており、同じネットワーク３に接続されたユーザＰＣ４から送付される画像データを受け取って、後述する画像処理プロセスを施した後、画像形成装置２に転送する。
On the other hand, the
また、画像処理装置１には、画像形成装置２により用紙に形成された補正用パッチ画像を測色する測色手段５が接続されている。測色手段５としては、例えば、分光測色機が使用されるが、用紙の分光反射率データが得られるものであればよく、カラースキャナで代用することも可能である。
Further, the
（機能構成）
図２は、画像処理装置１における画像処理プロセスを実現するための機能構成を示す機能ブロック図である。画像処理装置１は、画像処理プロセスを実現するための機能構成として、図２に示すように、画像データ取得部１１と、第１色変換部１２と、用紙対応補正部１５と、補正制御部２０と、データ格納部３０とを備える。
(Functional configuration)
FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration for realizing an image processing process in the
画像データ取得部１１は、ネットワーク３を介してユーザＰＣ４から送付される画像データを取得する。なお、画像データ取得部１１が取得する画像データは、ユーザＰＣ４からネットワーク３を介して送付される画像データに限られるものではない。例えば、画像形成装置２がスキャナを備える場合、このスキャナで読み取った画像データを、画像データ取得部１１が取得するようにしてもよい。
The image data acquisition unit 11 acquires image data sent from the user PC 4 via the
第１色変換部１２は、画像データ取得部１１が取得した画像データに対して、ＲＧＢ，ＣＭＹＫ等デバイス依存の色空間の表色値から、デバイス非依存の色空間であるＰＣＳ（Profile Connection Space）の表色値に変換する色変換を行う。
The first
用紙対応補正部１５は、画像形成装置２で画像の出力媒体として使用する用紙に対応した補正を行う機能ブロックであり、第２色変換部１３と、階調補正部１４とを含む。
The paper correspondence correction unit 15 is a functional block that performs corrections corresponding to paper used as an image output medium in the
第２色変換部１３は、例えば３次元ＬＵＴ（Look Up Table）で構成される色変換パラメータを用いて、第１色変換部１２での色変換により得られたＰＣＳの表色値を、画像形成装置２が扱うＣＭＹＫの色空間の表色値に変換する色変換を行う。
The second
階調補正部１４は、例えばＣＭＹＫの各色ごとに設定された１次元ＬＵＴである用紙差補正カーブを用いて、第２色変換部１３での色変換により得られたＣＭＹＫの色空間の表色値に対して、ＣＭＹＫの各色ごとの階調補正を行う。
The
補正制御部２０は、用紙対応補正部１５による補正を制御する機能ブロックであり、補正用パッチ画像データ転送部２１、特性データ取得部２２、第１類似度算出部２３、用紙群選択部２４、第２類似度算出部２５、類似用紙選択部２６および用紙差補正カーブ生成部２７を含む。
The
また、データ格納部３０は、画像処理装置１における画像処理プロセスに必要な各種データを保持するデータ保持手段である。例えば、データ格納部３０は、補正用パッチ画像データ３１と、データ集合３２と、用紙対応データ３３と、データ集合３４と、データ集合３５とを保持している。補正用パッチ画像データ３１は、複数の単色パッチ画像および混色パッチ画像を用紙上に形成するためのデータである。データ集合３２は、複数の標準用紙に対応する複数の色変換パラメータのデータ集合である。用紙対応データ３３は、複数の標準用紙と各標準用紙に対して色再現特性が類似する複数の登録用紙との対応関係を表すデータである。データ集合３４は、複数の登録用紙に対応する複数の用紙差補正カーブのデータ集合である。データ集合３５は、複数の標準用紙および複数の登録用紙に対応する複数の特性データのデータ集合である。なお、特性データとは、各用紙の色再現特性を表すデータであり、例えば、分光反射率データである。
The data storage unit 30 is a data holding unit that holds various data necessary for an image processing process in the
ここで、本明細書において使用するいくつかの用語の定義を明確にしておく。本明細書において、「標準用紙」とは、一般に広く知られている標準的な用紙であって、特に第２色変換部１３での色変換に用いる色変換パラメータとして、当該用紙に対応する色変換パラメータが予め作成されてデータ格納部３０に保持されている用紙をいう。「標準用紙」を画像形成装置２での画像の出力媒体として使用する場合、この「標準用紙」に対応する色変換パラメータを用いた第２色変換部１３での色変換が行われる。なお、「標準用紙」を画像形成装置２での画像の出力媒体として使用する場合は、階調補正部１４に対しては、入力値＝出力値となる用紙差補正カーブが適用され、階調補正部１４による補正が実質無効化される。
Here, definitions of some terms used in this specification are clarified. In this specification, the “standard paper” is a standard paper that is generally widely known. In particular, as a color conversion parameter used for color conversion in the second
また、本明細書において、「標準用紙」以外の用紙は「ユーザ用紙」と呼ぶ。「ユーザ用紙」は、対応する色変換パラメータがデータ格納部３０に保持されていない。このため、「ユーザ用紙」を画像形成装置２での画像の出力媒体として使用する場合は、複数の「標準用紙」のうち、色再現特性が類似する「標準用紙」に対応する色変換パラメータを流用して第２色変換部１３での色変換を行い、この「標準用紙」との用紙差を補正するための用紙差補正カーブを用いて、階調補正部１４での階調補正を行う。
In this specification, paper other than “standard paper” is referred to as “user paper”. For “user paper”, the corresponding color conversion parameters are not held in the data storage unit 30. For this reason, when “user paper” is used as an image output medium in the
また、本明細書において、「ユーザ用紙」のうち、特に、過去に画像形成装置２での画像の出力媒体として使用されたことがあり、対応する用紙差補正カーブが既に生成されてデータ格納部３０に保持されている用紙を「登録用紙」と呼ぶ。「登録用紙」を画像形成装置２での画像の出力媒体として使用する場合は、色再現特性が類似する「標準用紙」に対応する色変換パラメータを流用して第２色変換部１３での色変換を行うとともに、データ格納部３０に保持されている、この「登録用紙」に対応する用紙差補正カーブを用いて、階調補正部１４での階調補正を行う。
Further, in the present specification, among “user paper”, in particular, it has been used as an image output medium in the
また、本明細書において、「ユーザ用紙」のうち、画像形成装備２での画像の出力媒体として始めて使用される用紙（または、対応する補正カーブが過去に生成されていない用紙）を「未登録用紙」という。「未登録用紙」を画像形成装置２での画像の出力媒体として使用する場合は、対応する用紙差補正カーブがデータ格納部３０に保持されていないため、用紙差補正カーブを新規に生成する。そして、色再現特性が類似する「標準用紙」に対応する色変換パラメータを流用して第２色変換部１３での色変換を行うとともに、新規に生成した用紙差補正カーブを用いて、階調補正部１４での階調補正を行う。
Further, in this specification, among “user paper”, paper that is used for the first time as an image output medium in the image forming equipment 2 (or paper for which a corresponding correction curve has not been generated in the past) is designated as “unregistered”. "Paper". When “unregistered paper” is used as an image output medium in the
補正制御部２０の補正用パッチ画像データ転送部２１は、例えば、画像形成装置２に設けられたオペレーションパネルを利用したユーザの操作に応じて、データ格納部３０に格納されている補正用パッチ画像データ３１を読み出して、画像形成装置２に転送する。画像形成装置２は、この補正用パッチ画像データ３１の転送を受けて、ユーザによりセットされた用紙に補正用パッチ画像を形成して出力する。ここでは、ユーザにより画像形成装置２にセットされる用紙が、未登録用紙であるものとする。
The correction patch image
特性データ取得部２２は、画像形成装置２によって補正用パッチ画像が形成された未登録用紙Ｘを測色した測色手段５から、未登録用紙の特性データ（例えば、紙白部分およびパッチ画像の分光反射率データ）を含む測色値を取得する。なお、ここでは、画像形成装置２により未登録用紙に補正用パッチ画像を形成し、この補正用パッチ画像が形成された未登録用紙Ｘを測色手段５で測色して、この測色手段５から特性データ取得部２２が未登録用紙の特性データを取得する構成を説明する。特性データ取得部２２が未登録用紙の特性データを取得する方法は、これに限られるものではなく、例えば、ネットワーク３に接続されている他の端末が保持する未登録用紙の特性データを、ネットワーク３経由で取得する構成としてもよい。
The characteristic data acquisition unit 22 obtains characteristic data of unregistered paper (for example, the white portion of the paper and the patch image) from the
第１類似度算出部２３は、未登録用紙と複数の標準用紙それぞれとの間の類似度を算出する。例えば、第１類似度算出部２３は、データ格納部３０が保持するデータ集合３５に含まれる複数の特性データのうち、複数の標準用紙に対応する複数の特性データを抽出する。そして、第１類似度算出部２３は、特性データ取得部２２により取得された未登録用紙の特性データと、これら複数の標準用紙に対応する複数の特性データとの差分に基づいて、未登録用紙と複数の標準用紙それぞれとの間の類似度を算出する。 The first similarity calculator 23 calculates the similarity between the unregistered sheet and each of the plurality of standard sheets. For example, the first similarity calculation unit 23 extracts a plurality of characteristic data corresponding to a plurality of standard papers from a plurality of characteristic data included in the data set 35 held by the data storage unit 30. Then, the first similarity calculation unit 23 calculates the unregistered sheet based on the difference between the characteristic data of the unregistered sheet acquired by the characteristic data acquisition unit 22 and the plurality of characteristic data corresponding to the plurality of standard sheets. And the similarity between each of the plurality of standard sheets is calculated.
用紙群選択部２４は、第１類似度算出部２３により算出された類似度に基づいて、複数の標準用紙のうちで未登録用紙との類似度が最も大きい標準用紙を選択する。また、用紙群選択部２４は、データ格納部３０が保持する用紙対応データ３３を参照して、選択した標準用紙に色再現特性が近い複数の登録用紙を、第２類似度算出部２５による類似度算出の処理対象として選択する。
Based on the similarity calculated by the first similarity calculation unit 23, the paper
第２類似度算出部２５は、データ格納部３０が保持するデータ集合３５に含まれる複数の特性データのうち、用紙群選択部２４により選択された複数の登録用紙に対応する複数の特性データを抽出して、特性データ取得部２２により取得された未登録用紙の特性データと、これら複数の登録用紙に対応する複数の特性データとの差分に基づいて、未登録用紙と複数の登録用紙それぞれとの間の類似度を算出する。
The second similarity calculation unit 25 receives a plurality of characteristic data corresponding to a plurality of registered sheets selected by the sheet
特性データとして分光反射率データを用いる場合、第１類似度算出部２３および第２類似度算出部２５は、未登録用紙の分光反射率データと、複数の標準用紙それぞれの分光反射率データまたは複数の登録用紙それぞれの分光反射率データとの波長ごとの差分に基づいて、未登録用紙と複数の標準用紙または複数の登録用紙との間の類似度を算出する。なお、第１類似度算出部２３および第２類似度算出部２５による類似度の算出方法の具体例については、詳細を後述する。 When spectral reflectance data is used as the characteristic data, the first similarity calculation unit 23 and the second similarity calculation unit 25 are configured such that the spectral reflectance data of unregistered paper and the spectral reflectance data of each of a plurality of standard papers The similarity between the unregistered sheet and the plurality of standard sheets or the plurality of registered sheets is calculated based on the difference for each wavelength from the spectral reflectance data of each registered sheet. A specific example of the similarity calculation method by the first similarity calculation unit 23 and the second similarity calculation unit 25 will be described in detail later.
類似用紙選択部２６は、第２類似度算出部２５により算出された類似度に基づいて、複数の登録用紙のうちで未登録用紙との類似度が最も大きい登録用紙を、未登録用紙に色再現特性が類似する類似用紙として選択する。
Based on the similarity calculated by the second similarity calculation unit 25, the similar
用紙差補正カーブ生成部２７は、データ格納部３０が保持するデータ集合３４に含まれる用紙差補正カーブのうち、類似用紙選択部２６に選択された類似用紙に対応する用紙差補正カーブを補正して、未登録用紙と用紙群選択部２４により選択された標準用紙との差を補正するための、階調補正部１４での階調補正に用いる用紙差補正カーブを生成する。なお、用紙差補正カーブ生成部２７が用紙差補正カーブを生成する方法の具体例については、詳細を後述する。
The paper difference correction curve generation unit 27 corrects a paper difference correction curve corresponding to the similar paper selected by the similar
（動作概要）
次に、画像形成装置２での画像の出力媒体として未登録用紙が使用される場合における本実施の形態にかかる画像処理装置１の動作の概要について、図３のフローチャートを参照しながら説明する。なお、図３のフローチャートは、画像処理装置２の補正制御部２０により実行される一連の処理を示したものである。
(Overview of operation)
Next, an outline of the operation of the
ユーザが画像形成装置２の用紙カセットに未登録用紙をセットして、例えば、画像形成装置２のオペレーションパネルに表示されている「用紙対応補正」のボタンを押圧操作すると、画像形成装置２から画像処理装置１に対して、補正用パッチ画像データの転送を要求する要求信号が送られる。
When the user sets unregistered paper in the paper cassette of the
画像形成装置２から画像処理装置１に対して上記要求信号が送られると、補正制御部２０の補正用パッチ画像データ転送部２１が、データ格納部３０から補正用パッチ画像データ３１を読み出し、この補正用パッチ画像データ３１を画像形成装置２へと転送する。画像形成装置２は、この補正用パッチ画像データ３１の転送を受けて、未登録用紙に補正用パッチ画像を形成して出力する。
When the request signal is sent from the
補正用パッチ画像が形成された未登録用紙Ｘが画像形成装置２から出力され、ユーザがこの補正用パッチ画像が形成された未登録用紙Ｘを測色手段５にセットすると、測色手段５によって補正用パッチ画像が形成された未登録用紙Ｘに対する測色が行われ、未登録用紙の特性データを含む測色値が画像処理装置１に送られて、補正制御部２０の特性データ取得部２２により取得される（ステップＳ１０１）。
When the unregistered sheet X on which the correction patch image is formed is output from the
特性データ取得部２２により未登録用紙の特性データを含む測色値が取得されると、補正制御部２０の第１類似度算出部２３が、データ格納部３０が保持するデータ集合３５に含まれる複数の特性データのうち、複数の標準用紙に対応する複数の特性データを抽出する。そして、第１類似度算出部２３は、特性データ取得部２２により取得された未登録用紙の特性データと、データ格納部３０から抽出した複数の標準用紙に対応する複数の特性データとの差分に基づいて、未登録用紙と複数の標準用紙それぞれとの間の類似度を算出する（ステップＳ１０２）。
When the colorimetric value including the characteristic data of the unregistered paper is acquired by the characteristic data acquisition unit 22, the first similarity calculation unit 23 of the
第１類似度算出部２３により未登録用紙と複数の標準用紙それぞれとの間の類似度が算出されると、補正制御部２０の用紙群選択部２４が、複数の標準用紙のうちで未登録用紙との類似度が最も大きい標準用紙を選択する（ステップＳ１０３）。そして、用紙群選択部２４は、データ格納部３０のデータ集合３２に含まれる複数の色変換パラメータのうち、選択した標準用紙に対応する色変換パラメータを読み出して、用紙対応補正部１５の第２色変換部１３にセットする（ステップＳ１０４）。
When the similarity between the unregistered sheet and each of the plurality of standard sheets is calculated by the first similarity calculating unit 23, the sheet
また、用紙群選択部２４は、データ格納部３０が保持する用紙対応データ３３を参照して、選択した標準用紙に色再現特性が近い用紙として登録されている複数の登録用紙を、第２類似度算出部２５による類似度算出の処理対象として選択する（ステップＳ１０５）。
In addition, the paper
用紙群選択部２４により複数の登録用紙が選択されると、補正制御部２０の第２類似度算出部２５が、データ格納部３０が保持するデータ集合３５に含まれる複数の特性データのうち、用紙群選択部２４が選択した複数の登録用紙に対応する複数の特性データを抽出する。そして、第２類似度算出部２５は、特性データ取得部２２により取得された未登録用紙の特性データと、データ格納部３０から抽出した複数の登録用紙に対応する複数の特性データとの差分に基づいて、未登録用紙と複数の登録用紙それぞれとの間の類似度を算出する（ステップＳ１０６）。
When a plurality of registered sheets are selected by the sheet
第２類似度算出部２５により未登録用紙と複数の登録用紙それぞれとの間の類似度が算出されると、補正制御部２０の類似用紙選択部２６が、複数の登録用紙のうちで未登録用紙との類似度が最も大きい登録用紙を、未登録用紙に色再現特性が類似する類似用紙として選択する（ステップＳ１０７）。
When the similarity between the unregistered sheet and each of the plurality of registered sheets is calculated by the second similarity calculating unit 25, the similar
類似用紙選択部２６により類似用紙が選択されると、補正制御部２０の用紙差補正カーブ生成部２７が、データ格納部３０が保持するデータ集合３４に含まれる複数の用紙差補正カーブのうち、類似用紙に対応する用紙差補正カーブを読み出して、この類似用紙に対応する用紙差補正カーブを、最適化処理の初期値に設定する（ステップＳ１０８）。そして、用紙差補正カーブ生成部２７は、設定した初期値に対して、類似用紙と未登録用紙との色再現特性の差を吸収する最適化処理を行って、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成する（ステップＳ１０９）。
When a similar sheet is selected by the similar
用紙差補正カーブ生成部２７により生成された未登録用紙に対応する用紙差補正カーブは、用紙対応補正部１５の階調補正部１４にセットされるとともに、データ格納部３０のデータ集合３４に、新たな用紙差補正カーブとして登録される。また、用紙差補正カーブがデータ格納部３０のデータ集合３４に登録されることによって、未登録用紙は登録用紙として扱われることとなり、特性データ取得部２２により取得された特性データがデータ格納部３０のデータ集合３５に登録されるとともに、用紙群選択部２４により選択された標準用紙に色再現特性が近い登録用紙として、データ格納部３０の用紙対応データ３３に登録される。
The paper difference correction curve corresponding to the unregistered paper generated by the paper difference correction curve generation unit 27 is set in the
その後、ユーザが画像形成装置２のオペレーションパネルに表示されている「印刷実行」のボタンを押圧操作すると、画像データ取得部１１により画像データの取得が行われる。そして、第１色変換部１２が、画像データ取得部１１が取得した画像データを、デバイス非依存の色空間であるＰＣＳの表色値に変換する。
Thereafter, when the user presses the “print execution” button displayed on the operation panel of the
第１色変換部１２で色変換が行われた画像データは、用紙対応補正部１５の第２色変換部１３に入力される。第２色変換部１３は、補正制御部２０の用紙群選択部２４がセットした標準用紙に対応する色変換パラメータを用いて、第１色変換部１２での色変換により得られたＰＣＳの表色値を、画像形成装置２が扱うＣＭＹＫの色空間の表色値に変換する。
The image data that has undergone color conversion by the first
第２色変換部１３で色変換が行われた画像データは、用紙対応補正部１５の階調補正部１４に入力される。階調補正部１４は、補正制御部２０の用紙差補正カーブ生成部２７が生成した用紙差補正カーブを用いて、第２色変換部１３での色変換により得られたＣＭＹＫの色空間の表色値に対して、ＣＭＹＫの各色ごとの階調補正を行う。
The image data that has undergone color conversion by the second
階調補正部１４でＣＭＹＫの各色ごとの階調補正が行われた画像データは、画像形成装置２に送られる。そして、画像形成装置２は、この画像データに基づいて未登録用紙に画像を形成し、印刷物として出力する。以上の一連の動作により、画像形成装置２での画像の出力媒体として未登録用紙を用いる場合であっても、画像処理装置１で未登録用紙に対応する高精度な補正を実施して、画像の再現性を高めることができる。
Image data that has been subjected to gradation correction for each color of CMYK by the
（類似度算出の具体例）
次に、特性データとして分光反射率データを用いる場合を例に挙げて、補正制御部２０の第１類似度算出部２３および第２類似度算出部２５による類似度算出の具体例について説明する。
(Specific example of similarity calculation)
Next, a specific example of similarity calculation by the first similarity calculation unit 23 and the second similarity calculation unit 25 of the
用紙間で分光反射率データの波形が似通っている場合、これらの用紙は色再現特性が類似していると言える。したがって、下記式（１）を用いて、用紙間の分光反射率データの偏差σを求め、下記式（２）のように、その偏差σの逆数を類似度Ｔとして求めることができる。なお、下記式（１）において、波長λは離散値であり、λ＝３８０，３９０，・・・，７３０とする。また、Ｎは離散値λのデータ数であり、Ｎ＝３６となる。
用紙間で分光反射率データの波形が似通っているということは、各波長における差分のばらつきが小さいということであり、偏差σが小さい値になる。逆に、各波長における差分のばらつきが大きければ、偏差σが大きい値になる。類似度の大小と分光反射率データの偏差σの大小が逆の関係にあるため、偏差σの逆数を類似度Ｔとした。このように、用紙間の類似度Ｔは、分光反射率データの各波長における差分に基づく値で定義できる。 The fact that the waveform of the spectral reflectance data is similar between the sheets means that the variation in the difference at each wavelength is small, and the deviation σ is small. On the contrary, if the variation of the difference at each wavelength is large, the deviation σ becomes a large value. Since the magnitude of the similarity and the magnitude of the deviation σ of the spectral reflectance data are opposite to each other, the reciprocal of the deviation σ is defined as the similarity T. As described above, the similarity T between sheets can be defined as a value based on a difference in each wavelength of spectral reflectance data.
（類似用紙選択の具体例）
次に、補正制御部２０の類似用紙選択部２６による類似用紙の選択の具体例について説明する。ここでは、３種類の標準用紙Ａ〜Ｃそれぞれについて、対応する色変換パラメータと分光反射率データ（特性データ）がデータ格納部３０に保持されており、９種類のユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ９のうち、ユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ８の用紙差補正カーブと分光反射率データ（特性データ）がデータ格納部３０に保持されており（ユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ８が登録用紙）、ユーザ用紙Ｕ９の用紙差補正カーブと分光反射率データ（特性データ）はデータ格納部３０に保持されていない（ユーザ用紙Ｕ９は未登録用紙）ものとし、ユーザ用紙Ｕ９に色再現特性が近い標準用紙および登録用紙を選択する場合を例に挙げて説明する。
(Specific example of similar paper selection)
Next, a specific example of selection of similar sheets by the similar
図４は、３種類の標準用紙Ａ〜Ｃと９種類のユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ９の分光反射率データを対比して示したものである。図４（ａ）は、３種類の標準用紙Ａ〜Ｃの分光反射率データを示し、図４（ｂ）は、標準用紙Ａの分光反射率データおよびこの標準用紙Ａに色再現特性が近いユーザ用紙Ｕ１，Ｕ２，Ｕ７，Ｕ８の分光反射率データを示し、図４（ｃ）は、標準用紙Ｂの分光反射率データおよびこの標準用紙Ｂに色再現特性が近いユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６，Ｕ９の分光反射率データを示し、図４（ｄ）は、標準用紙Ｃの分光反射率データおよびこの標準用紙Ｃに色再現特性が近いユーザ用紙Ｕ３の分光反射率データを示している。 FIG. 4 shows a comparison of spectral reflectance data of three types of standard papers A to C and nine types of user papers U1 to U9. 4A shows spectral reflectance data of three types of standard papers A to C, and FIG. 4B shows spectral reflectance data of standard paper A and a user whose color reproduction characteristics are close to the standard paper A. FIG. 4C shows the spectral reflectance data of the papers U1, U2, U7, and U8. FIG. 4C shows the spectral reflectance data of the standard paper B and the user papers U4, U5, U6 that have color reproduction characteristics close to the standard paper B. FIG. 4D shows the spectral reflectance data of the standard paper C and the spectral reflectance data of the user paper U3 whose color reproduction characteristics are close to the standard paper C. FIG.
９種類のユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ９は、３種類の標準用紙Ａ〜Ｃとの間の分光反射率データの波形の近さから、図４（ｂ）に示すように、色再現特性が標準用紙Ａに近いＡ群のユーザ用紙Ｕ１，Ｕ２，Ｕ７，Ｕ８と、図４（ｃ）に示すように、色再現特性が標準用紙Ｂに近いＢ群のユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６，Ｕ９と、図４（ｄ）に示すように、色再現特性が標準用紙Ｃに近いＣ群のユーザ用紙Ｕ３とに分類することができる。 Since the nine types of user papers U1 to U9 are close to the waveform of the spectral reflectance data between the three types of standard papers A to C, as shown in FIG. A group of user papers U1, U2, U7, U8 close to A, and a B group of user papers U4, U5, U6, U9 whose color reproduction characteristics are close to the standard paper B as shown in FIG. As shown in FIG. 4D, the color reproduction characteristics can be classified into the group C user paper U3 that is close to the standard paper C.
ユーザ用紙に対して色再現特性が近い標準用紙を選択することは、ユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ９をＡ群、Ｂ群、Ｃ群に分類することと同じである。ここでは、ユーザ用紙Ｕ９が未登録用紙であり、このユーザ用紙Ｕ９がＢ群に分類されているので、ユーザ用紙Ｕ９に色再現特性が近い標準用紙としては標準用紙Ｂが選択されることになる。また、図４（ｃ）に示すように、Ｂ群には、ユーザ用紙Ｕ９以外に、ユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６が分類されているので、標準用紙Ｂに色再現特性が近い登録用紙としては、これらユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６が選択されることになる。 Selecting a standard paper having a color reproduction characteristic close to that of the user paper is the same as classifying the user papers U1 to U9 into A group, B group, and C group. Here, since the user paper U9 is an unregistered paper, and this user paper U9 is classified into the B group, the standard paper B is selected as a standard paper having a color reproduction characteristic close to that of the user paper U9. . In addition, as shown in FIG. 4C, user papers U4, U5, and U6 are classified in the B group in addition to the user paper U9. These user sheets U4, U5 and U6 are selected.
図５は、上述した９種類のユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ９それぞれについて、３種類の標準用紙Ａ〜Ｃとの類似度Ｔを算出した場合の算出結果を纏めたものである。なお、図中の○は、３種類の標準用紙Ａ〜Ｃのうち、各ユーザ用紙に対して類似度Ｔが最も大きい標準用紙がどれかを示している。上述したＡ群、Ｂ群、Ｃ群は、この図５に示す結果をもとに、９種類のユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ９を分類したものである。 FIG. 5 summarizes the calculation results when the similarity T with the three types of standard papers A to C is calculated for each of the nine types of user papers U1 to U9 described above. In the drawing, ○ indicates which of the three types of standard papers A to C is the standard paper having the highest similarity T for each user paper. The A group, the B group, and the C group described above are classified into nine types of user papers U1 to U9 based on the result shown in FIG.
ユーザ用紙Ｕ１〜Ｕ８が登録用紙であり、ユーザ用紙Ｕ９が未登録用紙である場合、この図５に示す類似度Ｔの算出結果から、未登録用紙であるユーザ用紙Ｕ９に対して類似度Ｔが最も大きい標準用紙として、標準用紙Ｂが選択されることが分かる。そして、この標準用紙Ｂに色再現特性が近い登録用紙としては、ユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６が選択されることが分かる。 When the user papers U1 to U8 are registered papers and the user paper U9 is an unregistered paper, the similarity T is obtained from the calculation result of the similarity T shown in FIG. It can be seen that standard paper B is selected as the largest standard paper. It can be seen that user papers U4, U5, and U6 are selected as registered papers having color reproduction characteristics close to the standard paper B.
図６は、図４（ｃ）中においてＢ１，Ｂ２で示した特定波長域を拡大して示す図である。この図６の拡大図から、未登録用紙であるユーザ用紙Ｕ９は、Ｂ１の波長域では分光反射率データの波形がユーザ用紙Ｕ５やユーザ用紙Ｕ６に近く、Ｂ２の波長域では分光反射率データの波形がユーザ用紙Ｕ５に近いことが分かる。したがって、標準用紙Ｂに色再現特性が近い登録用紙であるユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６のうち、未登録用紙であるユーザ用紙Ｕ９に最も類似する類似用紙として、ユーザ用紙Ｕ５が選択されることになる。 FIG. 6 is an enlarged view of the specific wavelength region indicated by B1 and B2 in FIG. From the enlarged view of FIG. 6, the user paper U9, which is an unregistered paper, has a spectral reflectance data waveform close to that of the user paper U5 and user paper U6 in the B1 wavelength region, and the spectral reflectance data in the B2 wavelength region. It can be seen that the waveform is close to the user paper U5. Therefore, among the user papers U4, U5, and U6 that are registered papers that have similar color reproduction characteristics to the standard paper B, the user paper U5 is selected as a similar paper that is most similar to the user paper U9 that is an unregistered paper. Become.
図７は、標準用紙ＢおよびＢ群に分類された登録用紙であるユーザ用紙Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６と、未登録用紙であるユーザ用紙Ｕ９との類似度Ｔを算出した結果を纏めたものである。この図７に示す類似度Ｔの算出結果から、未登録用紙であるユーザ用紙Ｕ９の類似用紙として、ユーザ用紙Ｕ５が選択されることが分かる。 FIG. 7 summarizes the results of calculating the similarity T between the user papers U4, U5, U6, which are registered papers classified into the standard paper B and the B group, and the user paper U9, which is an unregistered paper. . From the calculation result of the similarity T shown in FIG. 7, it can be seen that the user paper U5 is selected as a similar paper of the user paper U9 which is an unregistered paper.
本実施の形態にかかる画像処理装置１では、以上のようにして、未登録用紙に最も類似する登録用紙を類似用紙として選択し、選択した登録用紙に対応する用紙差補正カーブを、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成する際の最適化処理における初期値として利用する。なお、以上の説明は、未登録用紙に最も類似する類似用紙としていずれかの登録用紙が選択されるものとして説明したが、未登録用紙に最も類似する用紙が標準用紙であるケースも考えられる。このような場合には、最適化処理における初期値として入力値＝出力値となる用紙差補正カーブを設定する。
In the
（用紙差補正カーブの生成）
次に、補正制御部２０の用紙差補正カーブ生成部２７による用紙差補正カーブの生成方法について詳細に説明する。
(Generate paper difference correction curve)
Next, a method for generating a paper difference correction curve by the paper difference correction curve generating unit 27 of the
図８は、用紙差補正カーブ生成部２７により実行される一連の処理（メインルーチン）を示すフローチャートである。用紙差補正カーブ生成部２７は、類似用紙選択部２６により未登録用紙に類似する類似用紙が選択されると、この図８のフローチャートで示す一連の処理を実行し、未登録用紙と色変換パラメータを流用する標準用紙（つまり、未登録用紙との類似度が最も大きい標準用紙）との差を補正するための用紙差補正カーブを生成する。なお、本実施の形態においては、予め複数の標準用紙それぞれについて、補正用パッチ画像が形成された標準用紙を測色手段５で測色することで得られる測色値（Ｌａｂ値）が、色変換パラメータや特性データとともに、データ格納部３０に保持されているものとする。
FIG. 8 is a flowchart showing a series of processing (main routine) executed by the paper difference correction curve generation unit 27. When a similar sheet similar to an unregistered sheet is selected by the similar
図８のメインルーチンが開始されると、用紙差補正カーブ生成部２７は、まずステップＳ２０１の「ターゲット設定」において、データ格納部３０に格納された複数の標準用紙に対応する測色値のうち、色変換パラメータを流用する標準用紙（つまり、未登録用紙との類似度が最も大きい標準用紙）に対応する測色値を読み出し、この標準用紙に対応する測色値をターゲットとして設定する。 When the main routine of FIG. 8 is started, the sheet difference correction curve generation unit 27 firstly selects among the colorimetric values corresponding to a plurality of standard sheets stored in the data storage unit 30 in “target setting” in step S201. Then, the colorimetric values corresponding to the standard paper using the color conversion parameter (that is, the standard paper having the highest similarity with the unregistered paper) are read, and the colorimetric values corresponding to the standard paper are set as targets.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０２の「プリンタシミュレータ算出」において、特性データ取得部２２により測色手段５から取得された未登録用紙の測色値に基づき、ＣＭＹＫから画像形成装置２によりプリンタ出力されるＬａｂ値を推定するプリンタシミュレータを算出する。このプリンタシミュレータ算出の既存技術としては、例えば、ＣＭＹＫと測色値であるＬａｂ値との組み合わせからなる各パッチ画像のデータをニューラルネットに学習させてシミュレータを構築する方法などがあり、本実施の形態においてもこの方法を用いることができる。
Next, the paper difference correction curve generation unit 27 forms an image from CMYK based on the colorimetric value of the unregistered paper acquired from the colorimetric means 5 by the characteristic data acquisition unit 22 in “printer simulator calculation” in step S202. A printer simulator for estimating the Lab value output from the
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０３の「初期値設定」において、類似用紙選択部２６により選択された類似用紙に対応する用紙差補正カーブを、最適化処理の初期値として設定する。用紙差補正カーブを生成する従来の技術では、この「初期設定」において、入力値＝出力値となる用紙差補正カーブを初期値として設定していたが、このような従来の技術では、特に混色の用紙差を適切に補正できる用紙差補正カーブを生成するまでに、最適化処理を何度も繰り返す必要があり、用紙差補正カーブの生成に長時間を要していた。これに対して、本実施の形態にかかる画像処理装置１では、未登録用紙に最も類似する登録用紙である類似用紙に対応する用紙差補正カーブを、最適化処理の初期値として設定するため、最適化処理の繰り返し回数を削減しながら未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを適切に生成することができ、用紙差補正カーブの生成を短時間で行うことが可能となる。
Next, the paper difference correction curve generation unit 27 sets the paper difference correction curve corresponding to the similar paper selected by the similar
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０４の「Ｃの補正カーブ最適化」において、Ｃ以外の色の補正カーブを固定してＣの補正カーブを最適化する。また、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０５の「Ｍの補正カーブ最適化」およびステップＳ２０６の「Ｙの補正カーブ最適化」においても同様に、他の色の補正カーブを固定して該当色の補正カーブを最適化する。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 optimizes the C correction curve by fixing the correction curves for colors other than C in “C correction curve optimization” in step S204. Similarly, in the “M correction curve optimization” in step S205 and the “Y correction curve optimization” in step S206, the paper difference correction curve generation unit 27 fixes the correction curves for other colors and applies them. Optimize the color correction curve.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０７において、その時点での補正カーブを適用した場合に推定されるＬａｂ値とターゲットとの平均色差が収束したか否かを判定する。この収束判定は、１回前の収束判定時の平均色差と今回の平均色差との差分を閾値判定し、例えば、差分が０．０５未満ならば収束したと判定し、差分が０．０５以上ならば収束していないと判定する。１回目の収束判定時は、補正カーブを適用しない場合のターゲットとの平均色差と今回の平均色差との差分を評価する。 Next, in step S207, the paper difference correction curve generation unit 27 determines whether or not the average color difference between the Lab value estimated when the correction curve at that time is applied and the target has converged. In this convergence determination, a difference between the average color difference at the previous convergence determination and the current average color difference is determined as a threshold value. For example, if the difference is less than 0.05, it is determined that the difference has converged, and the difference is 0.05 or more. If so, it is determined that it has not converged. At the time of the first convergence determination, the difference between the average color difference from the target when the correction curve is not applied and the current average color difference is evaluated.
用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０７において収束していないと判定された場合は（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、ステップＳ２０４に戻って以降の処理を繰り返す。そして、ステップＳ２０７において収束したと判定されると（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、次のステップＳ２０８に処理を移行する。 If it is determined in step S207 that the paper difference correction curve generation unit 27 has not converged (step S207: No), the paper difference correction curve generation unit 27 returns to step S204 and repeats the subsequent processing. And if it determines with having converged in step S207 (step S207: Yes), it will transfer a process to the following step S208.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０８の「Ｋの補正カーブ最適化」において、ＣＭＹの補正カーブを固定してＫの補正カーブを最適化する。そして、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２０９において、ステップＳ２０７と同様の収束判定を行い、収束していないと判定された場合は（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、ステップＳ２０８の処理を繰り返し、収束したと判定されると（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、次のステップＳ２１０に処理を移行する。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 optimizes the K correction curve by fixing the CMY correction curve in “K correction curve optimization” in step S208. In step S209, the paper difference correction curve generation unit 27 performs the same convergence determination as in step S207. When it is determined that the paper has not converged (step S209: No), the process of step S208 is repeated to converge. If it is determined that the process has been performed (step S209: Yes), the process proceeds to the next step S210.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ２１０の「補正カーブのスムージング」において、最適化されたＣＭＹＫ各色の補正カーブの形状が滑らかになるように、多項式近似等により各色の補正カーブの形状を整える。以上で、用紙差補正カーブ生成部２７による用紙差補正カーブの生成が終了する。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 calculates the correction curve for each color by polynomial approximation or the like so that the shape of the correction curve for each color of CMYK optimized in step S210 “smoothing of the correction curve” becomes smooth. Arrange the shape. Thus, the generation of the paper difference correction curve by the paper difference correction curve generation unit 27 is completed.
図９は、図８のステップＳ２０４、ステップＳ２０５、ステップＳ２０６およびステップＳ２０８におけるＣＭＹＫ各色ごとの補正カーブ最適化処理の詳細（サブルーチン）を示すフローチャートである。この補正カーブ最適化処理は、補正カーブを最適化する対象の入力階調値Ｉ（ｎ）を順次変更しながら、入力値ごとに出力値を最適化していく処理となる。 FIG. 9 is a flowchart showing details (subroutine) of the correction curve optimization processing for each color of CMYK in step S204, step S205, step S206, and step S208 of FIG. This correction curve optimization process is a process of optimizing the output value for each input value while sequentially changing the input gradation value I (n) for which the correction curve is optimized.
図９のサブルーチンが開始されると、用紙差補正カーブ生成部２７は、まずステップＳ３０１において、Ｉ（ｎ）のｎを１に設定し、入力値の初期化を行う。なお、ここでの入力値は、補正用パッチ画像データにてパッチの構成に使用した階調値である。 When the subroutine of FIG. 9 is started, the sheet difference correction curve generation unit 27 first sets n of I (n) to 1 and initializes the input value in step S301. Here, the input value is a gradation value used for the configuration of the patch in the correction patch image data.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ３０２の「入力値Ｉ（ｎ）の評価データ準備」において、ＣＭＹＫのうち該当色の階調値がＩ（ｎ）であるパッチのＣＭＹＫ値と測色値（Ｌａｂ値）のセットを、評価データとして抽出する。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 determines the CMYK value of the patch whose tone value of the corresponding color is I (n) in CMYK in “Preparation of evaluation data of input value I (n)” in step S302. A set of colorimetric values (Lab values) is extracted as evaluation data.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ３０３の「出力値Ｏ（Ｉ（ｎ））更新」において、Ｉ（ｎ）に対する補正カーブの出力値を更新し、ステップＳ３０４の「プリンタ出力値推定」において、プリンタシミュレータを使って更新された補正カーブを適用した場合の評価データ（ＣＭＹＫ値）に対するＬａｂ値を推定する。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 updates the output value of the correction curve for I (n) in the “output value O (I (n)) update” in step S303, and the “printer output value” in step S304. In “Estimation”, the Lab value for the evaluation data (CMYK value) when the updated correction curve is applied using the printer simulator is estimated.
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ３０５の「ターゲットとの平均色差算出」において、ステップＳ３０４で推定したＬａｂ値とターゲットとの平均色差を算出する。そして、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ３０６において、ステップＳ３０５で算出した平均色差が極小値となっているか否かを判定し、平均色差が極小値でないと判定された場合は（ステップＳ３０６：Ｎｏ）、ステップＳ３０３に戻って補正カーブの出力値をまた別の値に更新し、以降の処理を繰り返す。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 calculates the average color difference between the Lab value estimated in step S304 and the target in “Calculate average color difference with target” in step S305. In step S306, the sheet difference correction curve generation unit 27 determines whether or not the average color difference calculated in step S305 is a minimum value. If it is determined that the average color difference is not the minimum value (step S306). : No), returning to Step S303, the output value of the correction curve is updated to another value, and the subsequent processing is repeated.
一方、平均色差が極小値であると判定されると（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、次のステップＳ３０７において、ｎの値をインクリメント（＋１）し、ステップＳ３０８において、ｎの値が最大値を超えたか否かを判定する。そして、ｎの値が最大値を超えていなければ（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、ステップＳ３０２に戻って、新たな入力値に対する出力値の最適化を行い、ｎの値が最大値を超えたら（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、補正カーブ最適化の処理を終了する。 On the other hand, when it is determined that the average color difference is the minimum value (step S306: Yes), the paper difference correction curve generation unit 27 increments (+1) the value of n in the next step S307, and in step S308. It is determined whether or not the value of n exceeds the maximum value. If the value of n does not exceed the maximum value (step S308: No), the process returns to step S302 to optimize the output value for the new input value, and when the value of n exceeds the maximum value (step S308: Yes), the correction curve optimization process is terminated.
図１０は、ｎ＝２に設定された場合の入力値Ｉ（２）に対応する出力値Ｏ（Ｉ（２））の更新の例を示した図である。この図１０に示す例において、第１の出力値候補が図中のｃであり、第２の出力値候補が図中のａ、第３の出力値候補が図中のｂである。第２の出力値候補ａや第３の出力値候補ｂは、第１の出力値候補ｃの値を微小値ｅだけ増減させた値である。図９のステップＳ３０３の「出力値Ｏ（Ｉ（ｎ））更新」では、このように、３つの出力値の候補を設定する。そして、図９のステップＳ３０６では、これら３つの出力値候補ａ，ｂ，ｃそれぞれに対して平均色差を算出し、各平均色差の大小関係に応じて極小値であるか否かを判定する。そして、極小値でないと判定された場合は、さらに図９のステップＳ３０３の「出力値Ｏ（Ｉ（ｎ））更新」にて、次に第１の出力値候補とする値の設定、あるいは、第２の出力値候補および第３の出力値候補の設定に使用する微小値ｅの更新を行う。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of updating the output value O (I (2)) corresponding to the input value I (2) when n = 2 is set. In the example shown in FIG. 10, the first output value candidate is c in the figure, the second output value candidate is a in the figure, and the third output value candidate is b in the figure. The second output value candidate a and the third output value candidate b are values obtained by increasing or decreasing the value of the first output value candidate c by a minute value e. In the “update output value O (I (n))” in step S303 of FIG. 9, three output value candidates are set in this way. In step S306 in FIG. 9, an average color difference is calculated for each of these three output value candidates a, b, and c, and it is determined whether or not the value is a minimum value according to the magnitude relationship of each average color difference. If it is determined that the value is not the minimum value, the setting of the value to be the next first output value candidate is further set in “output value O (I (n)) update” in step S303 of FIG. The minute value e used for setting the second output value candidate and the third output value candidate is updated.
図１１は、３つの出力値候補ａ，ｂ，ｃそれぞれに対して平均色差を算出した結果を場合分けして示した図である。３つの出力値候補ａ，ｂ，ｃそれぞれに対して平均色差を算出した結果が図１１（ａ）のようになるケースでは、第１の出力値候補ｃが極小値でないと判定され、極小値となっている第３の出力値候補ｂが、次の第１の出力値候補に設定される。また、３つの出力値候補ａ，ｂ，ｃそれぞれに対して平均色差を算出した結果が図１１（ｂ）のようになるケースでは、第１の出力値候補ｃが極小値でないと判定され、極小値となっている第２の出力値候補ａが、次の第１の出力値候補に設定される。 FIG. 11 is a diagram showing the result of calculating the average color difference for each of the three output value candidates a, b, and c. In the case where the average color difference is calculated for each of the three output value candidates a, b, and c as shown in FIG. 11A, it is determined that the first output value candidate c is not a minimum value, and the minimum value is determined. The third output value candidate b is set as the next first output value candidate. Further, in the case where the result of calculating the average color difference for each of the three output value candidates a, b, c is as shown in FIG. 11B, it is determined that the first output value candidate c is not a minimum value, The second output value candidate a that is the minimum value is set as the next first output value candidate.
また、３つの出力値候補ａ，ｂ，ｃそれぞれに対して平均色差を算出した結果が図１１（ｃ）のようになるケースでは、微小値ｅが予め設定した閾値ｔｈ未満である場合のみ、第１の出力値候補ｃが極小値であると判定される。微小値ｅが閾値ｔｈ以上であれば、第１の出力値候補ｃは極小値でないと判定され、微小値ｅの更新が行われる。例えば、微小値ｅは初期値を２とし、更新するたびにその値が１，０．５，０．２５，・・・と小さな値にあるものとする。また、閾値ｔｈを０．０１とする。この場合、微小値ｅの更新によりｅ＜０．０１となった上で図１１（ｃ）のようなケースとなれば、第１の出力値候補ｃが極小値であると判定される。 Further, in the case where the average color difference is calculated for each of the three output value candidates a, b, and c as shown in FIG. 11C, only when the minute value e is less than the preset threshold th, It is determined that the first output value candidate c is a minimum value. If the minute value e is greater than or equal to the threshold th, it is determined that the first output value candidate c is not a minimum value, and the minute value e is updated. For example, it is assumed that the initial value of the minute value e is 2, and the value is as small as 1,0.5, 0.25,. Further, the threshold th is set to 0.01. In this case, if e <0.01 is obtained by updating the minute value e and the case as shown in FIG. 11C is obtained, it is determined that the first output value candidate c is the minimum value.
以上のように極小値の判定および出力値候補ａ，ｂ，ｃや微小値ｅの更新を繰り返すことにより、平均色差が極小になる出力値Ｏ（Ｉ（ｎ））を見つけることができる。 As described above, the output value O (I (n)) at which the average color difference is minimized can be found by repeating the determination of the minimum value and the update of the output value candidates a, b, c and the minute value e.
以上、具体的な例を挙げながら詳細に説明したように、本実施の形態にかかる画像処理装置１は、画像形成装置２での画像の出力媒体として未登録用紙を使用する場合に、この未登録用紙との間の類似度が最も大きい登録用紙を類似用紙として選択し、この類似用紙に対応する用紙差補正カーブを初期値に設定して最適化処理を行うことで、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成するようにしている。したがって、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを短時間で生成することができるとともに、未登録用紙に色再現特性が近い標準用紙に対応する色変換パラメータを流用した第２色変換部１３での色変換と、生成した用紙差補正カーブを用いた階調補正部１４での階調補正とを組み合わせて行うことで、未登録用紙に形成される画像の再現性を高めるための補正処理を高精度に行うことができる。
As described above in detail with reference to specific examples, the
図１２は、本実施の形態にかかる画像処理装置１の効果を説明する図であり、図１２（ａ）が、入力値＝出力値となる用紙差補正カーブを初期値として設定した場合（従来の技術）の最適化処理を概念的に示したものであり、図１２（ｂ）が、類似用紙に対応する用紙差補正カーブを初期値として設定した場合の最適化処理を概念的に示したものである。
FIG. 12 is a diagram for explaining the effect of the
従来の技術では、図１２（ａ）に示すように、Ｃ，Ｍ，Ｙの補正カーブが収束するまでに最適化処理を３回繰り返すことが必要であったのに対し、本実施の形態では、図１２（ｂ）に示すように、１回の最適化処理で、従来の技術と同程度の補正カーブが得られることが分かる。これは、色再現特性が近い用紙間では用紙差補正カーブも近くなるため、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成する際に、この未登録用紙に色再現特性が近い登録用紙（類似用紙）に対応する用紙差補正カーブを初期値とすることで、収束を早めることが可能になるからである。 In the conventional technique, as shown in FIG. 12A, it is necessary to repeat the optimization process three times until the C, M, and Y correction curves converge. As shown in FIG. 12B, it can be seen that a correction curve comparable to that of the conventional technique can be obtained by one optimization process. This is because the paper difference correction curve is also close between papers with similar color reproduction characteristics, so when generating a paper difference correction curve corresponding to unregistered paper, registered paper (similar to this unregistered paper). This is because convergence can be accelerated by setting the paper difference correction curve corresponding to (paper) to an initial value.
＜第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態は、補正制御部２０の用紙差補正カーブ生成部２７による用紙差補正カーブの生成方法が、上述した第１の実施の形態と若干異なるものである。なお、画像処理装置１の基本的な構成および動作概要については上述した第１の実施の形態と同様であるため、以下では、第１の実施の形態と重複した説明は省略し、第１の実施の形態との相違点のみ説明する。
<Second Embodiment>
Next, a second embodiment will be described. In the second embodiment, the method of generating a paper difference correction curve by the paper difference correction curve generation unit 27 of the
第１の実施の形態では、用紙差補正カーブ生成部２７が未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成する際に、未登録用紙に色再現特性が近い登録用紙（類似用紙）に対応する用紙差補正カーブを最適化処理の初期値に設定することで、結果的に収束が早くなり、最適化処理の繰り返し回数を少なくして、短時間で未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成できることを説明した。これに対して、本実施の形態では、初めから最適化処理の繰り返し回数を少ない回数に規定する、つまり予め定めた所定回数だけ最適化処理を繰り返すことにより、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブの生成時間を短縮するようにしている。 In the first embodiment, when the sheet difference correction curve generation unit 27 generates a sheet difference correction curve corresponding to an unregistered sheet, the sheet difference correction curve generation unit 27 corresponds to a registered sheet (similar sheet) having a color reproduction characteristic close to that of the unregistered sheet. Setting the paper difference correction curve to the initial value of the optimization process results in faster convergence, reducing the number of iterations of the optimization process, and creating a paper difference correction curve corresponding to unregistered paper in a short time. Explained that it can be generated. On the other hand, in the present embodiment, the number of times the optimization process is repeated from the beginning is defined as a small number, that is, the optimization process is repeated a predetermined number of times, thereby correcting the sheet difference corresponding to the unregistered sheet. The generation time of the curve is shortened.
図１３は、本実施の形態において、用紙差補正カーブ生成部２７により実行される用紙差補正カーブ生成処理の一例を示すフローチャートである。この図１３に示す例は、最適化処理の繰り返し回数を２回に規定した場合の例である。なお、この図１３のフローチャートにおけるステップＳ４０１〜ステップＳ４０３の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０１〜ステップＳ２０３の処理と同様であり、図１３のフローチャートにおけるステップＳ４０５〜ステップＳ４０７の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０４〜ステップＳ２０６の処理と同様である。また、図１３のフローチャートにおけるステップＳ４１０の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０８の処理と同様であり、図１３のフローチャートにおけるステップＳ４１３の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２１０の処理と同様である。 FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a paper difference correction curve generation process executed by the paper difference correction curve generation unit 27 in the present embodiment. The example shown in FIG. 13 is an example in the case where the number of times of optimization processing is defined as two. The processing in steps S401 to S403 in the flowchart in FIG. 13 is the same as the processing in steps S201 to S203 in the flowchart in FIG. 8 described as the first embodiment, and step S405 in the flowchart in FIG. The process of step S407 is the same as the process of step S204 to step S206 in the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment. Further, the process of step S410 in the flowchart of FIG. 13 is the same as the process of step S208 in the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment, and the process of step S413 in the flowchart of FIG. This is the same as the processing in step S210 in the flowchart of FIG. 8 described as the embodiment.
本実施の形態においても、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４０３の「初期値設定」において、類似用紙選択部２６により選択された類似用紙に対応する用紙差補正カーブを、最適化処理の初期値として設定する。その後、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４０４の「カウンタ初期化」において、カウンタｎ，ｍを０に初期化した後、ステップＳ４０５の「Ｃの補正カーブ最適化」、ステップＳ４０６の「Ｍの補正カーブ最適化」およびステップＳ４０７の「Ｙの補正カーブ最適化」を行う。
Also in the present embodiment, the paper difference correction curve generation unit 27 performs optimization processing on the paper difference correction curve corresponding to the similar paper selected by the similar
そして、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４０５〜ステップＳ４０７の最適化処理を行うたび、ステップＳ４０８において、カウンタｎの値をインクリメント（＋１）し、ステップＳ４０９において、カウンタｎの値が２になったか否かを判定する。このステップＳ４０９の判定の結果、カウンタｎの値が２になっていなければ（ステップＳ４０９：Ｎｏ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４０５に戻ってＣ，Ｍ，Ｙの補正カーブについての最適化処理およびカウンタｎのインクリメントを繰り返す。そして、カウンタｎの値が２になると（ステップＳ４０９：Ｙｅｓ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４１０の「Ｋの補正カーブ最適化」を行う。 The sheet difference correction curve generation unit 27 increments (+1) the value of the counter n in step S408 every time the optimization processing in steps S405 to S407 is performed, and the value of the counter n is set to 2 in step S409. It is determined whether or not. If the value of the counter n is not 2 as a result of the determination in step S409 (step S409: No), the paper difference correction curve generation unit 27 returns to step S405 and performs correction for the C, M, and Y correction curves. The optimization process and the increment of the counter n are repeated. When the value of the counter n becomes 2 (step S409: Yes), the paper difference correction curve generation unit 27 performs “K correction curve optimization” in step S410.
用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４１０の最適化処理を行った後も、ステップＳ４１１において、カウンタｍの値をインクリメント（＋１）し、ステップＳ４１２において、カウンタｍの値が２になったか否かを判定する。そして、ステップＳ４１２の判定の結果、カウンタｍの値が２になっていなければ（ステップＳ４１２：Ｎｏ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４１０に戻ってＫの補正カーブについての最適化処理およびカウンタｍのインクリメントを繰り返す。そして、カウンタｍの値が２になると（ステップＳ４１２：Ｙｅｓ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ４１３の「補正カーブのスムージング」を行って、一連の処理を終了する。 Even after performing the optimization process in step S410, the sheet difference correction curve generation unit 27 increments (+1) the value of the counter m in step S411, and whether or not the value of the counter m has become 2 in step S412. Determine whether. If the value of the counter m is not 2 as a result of the determination in step S412 (step S412: No), the sheet difference correction curve generation unit 27 returns to step S410 and optimizes the correction curve for K. And the increment of the counter m is repeated. When the value of the counter m becomes 2 (step S412: YES), the paper difference correction curve generation unit 27 performs “correction curve smoothing” in step S413 and ends the series of processes.
以上のように、本実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、未登録用紙に最も類似する登録用紙である類似用紙に対応する用紙差補正カーブを初期値に設定して最適化処理を行うことで、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成するようにしているので、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを短時間で生成することができる。さらに、本実施の形態では、用紙差補正カーブの生成が終了したかどうかを判断するために、補正用パッチ画像全体におけるターゲットとの平均色差を算出して収束判定を行う必要がなく、カウンタ値の判定だけですむため、用紙差補正カーブを生成する処理をより簡易化および高速化することが可能となる。 As described above, in this embodiment as well, as in the first embodiment, the sheet difference correction curve corresponding to the similar sheet that is the most similar registered sheet to the unregistered sheet is set to the initial value and is optimal. By performing the conversion process, the sheet difference correction curve corresponding to the unregistered sheet is generated, so that the sheet difference correction curve corresponding to the unregistered sheet can be generated in a short time. Furthermore, in this embodiment, in order to determine whether or not the generation of the paper difference correction curve has been completed, it is not necessary to calculate the average color difference with the target in the entire correction patch image and perform the convergence determination, and the counter value Therefore, the process of generating the paper difference correction curve can be simplified and speeded up.
＜第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では、最適化処理の繰り返し回数を２回に規定していたが、第３の実施の形態は、最適化処理を１回のみ行うようにしている。最適化処理を１回のみ行うようにすることで、上述したカウンタ値の判定も不要となる。なお、画像処理装置１の基本的な構成および動作概要については上述した第１の実施の形態と同様であるため、以下では、本実施の形態に特徴的な部分についてのみ説明する。
<Third Embodiment>
Next, a third embodiment will be described. In the second embodiment, the number of times the optimization process is repeated is defined as two, but in the third embodiment, the optimization process is performed only once. By performing the optimization process only once, the determination of the counter value described above becomes unnecessary. Since the basic configuration and operation outline of the
図１４は、本実施の形態において、用紙差補正カーブ生成部２７により実行される用紙差補正カーブ生成処理を示すフローチャートである。なお、この図１４のフローチャートにおけるステップＳ５０１〜ステップＳ５０３の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０１〜ステップＳ２０３の処理と同様であり、図１４のフローチャートにおけるステップＳ５０４〜ステップＳ５０６の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０４〜ステップＳ２０６の処理と同様である。また、図１４のフローチャートにおけるステップＳ５０７の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０８の処理と同様であり、図１４のフローチャートにおけるステップＳ５０８の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２１０の処理と同様である。つまり、図１４のフローチャートは、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートから、ステップＳ２０７およびステップＳ２０９の収束判定のステップをなくしたものである。 FIG. 14 is a flowchart showing a sheet difference correction curve generation process executed by the sheet difference correction curve generation unit 27 in the present embodiment. The processing in steps S501 to S503 in the flowchart in FIG. 14 is the same as the processing in steps S201 to S203 in the flowchart in FIG. 8 described as the first embodiment, and step S504 in the flowchart in FIG. The process of step S506 is the same as the process of step S204 to step S206 in the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment. Further, the process of step S507 in the flowchart of FIG. 14 is the same as the process of step S208 in the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment, and the process of step S508 in the flowchart of FIG. This is the same as the processing in step S210 in the flowchart of FIG. 8 described as the embodiment. That is, the flowchart of FIG. 14 is obtained by eliminating the convergence determination steps of step S207 and step S209 from the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment.
本実施の形態においても、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ５０３の「初期値設定」において、類似用紙選択部２６により選択された類似用紙に対応する用紙差補正カーブを、最適化処理の初期値として設定する。そして、本実施の形態では、ステップＳ５０４の「Ｃの補正カーブ最適化」、ステップＳ５０５の「Ｍの補正カーブ最適化」およびステップＳ５０６の「Ｙの補正カーブ最適化」を行った後、そのままステップＳ５０７に移行し、ステップＳ５０７の「Ｋの補正カーブ最適化」を行う。そして、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ５０７の「Ｋの補正カーブ最適化」が終了すると、ステップＳ５０８の「補正カーブのスムージング」を行って、一連の処理を終了する。
Also in the present embodiment, the sheet difference correction curve generation unit 27 performs optimization processing on the sheet difference correction curve corresponding to the similar sheet selected by the similar
以上のように、本実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、未登録用紙に最も類似する登録用紙である類似用紙に対応する用紙差補正カーブを初期値に設定して最適化処理を行うことで、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成するようにしているので、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを短時間で生成することができる。特に、本実施の形態では、最適化処理を１回のみ行う、つまり最適化処理の繰り返し回数を１回のみに限定しているので、第１の実施の形態のような収束判定だけでなく、第２の実施の形態のようなカウンタ値の判定も不要となり、用紙差補正カーブを生成する処理をさらに簡易化および高速化することが可能となる。 As described above, in this embodiment as well, as in the first embodiment, the sheet difference correction curve corresponding to the similar sheet that is the most similar registered sheet to the unregistered sheet is set to the initial value and is optimal. By performing the conversion process, the sheet difference correction curve corresponding to the unregistered sheet is generated, so that the sheet difference correction curve corresponding to the unregistered sheet can be generated in a short time. In particular, in the present embodiment, the optimization process is performed only once, that is, the number of iterations of the optimization process is limited to only one. Therefore, not only the convergence determination as in the first embodiment, The determination of the counter value as in the second embodiment is also unnecessary, and the process for generating the paper difference correction curve can be further simplified and speeded up.
なお、本実施の形態では、最適化処理の繰り返し回数を１回のみに限定するため、第１の実施の形態や第２の実施の形態と比較すると、生成される用紙差補正カーブの精度は若干劣るものの、未登録用紙に最も類似する登録用紙である類似用紙に対応する用紙差補正カーブを初期値に設定しているため、１回の最適化処理を行うだけでも、生成される用紙差補正カーブの精度をある程度確保することができる。 In the present embodiment, the number of iterations of the optimization process is limited to one. Therefore, the accuracy of the generated paper difference correction curve is higher than that in the first embodiment or the second embodiment. Although it is slightly inferior, the paper difference correction curve corresponding to the similar paper that is the most similar to the unregistered paper is set to the initial value, so even if only one optimization process is performed, the generated paper difference The accuracy of the correction curve can be ensured to some extent.
＜第４の実施の形態＞
次に、第４の実施の形態について説明する。第２の実施の形態や第３の実施の形態では、最適化処理の繰り返し回数を予め定めた回数に規定していたが、第４の実施の形態は、用紙差補正カーブを初期値として利用する類似用紙と未登録用紙との間の類似度の大きさに応じて、最適化処理の繰り返し回数を決定するようにしている。なお、画像処理装置１の基本的な構成および動作概要については上述した第１の実施の形態と同様であるため、以下では、本実施の形態に特徴的な部分についてのみ説明する。
<Fourth embodiment>
Next, a fourth embodiment will be described. In the second embodiment and the third embodiment, the number of iterations of the optimization process is defined as a predetermined number. In the fourth embodiment, the sheet difference correction curve is used as an initial value. The number of repetitions of the optimization process is determined according to the degree of similarity between the similar sheet and the unregistered sheet. Since the basic configuration and operation outline of the
図１５は、本実施の形態において、用紙差補正カーブ生成部２７により実行される用紙差補正カーブ生成処理を示すフローチャートである。なお、この図１５のフローチャートにおけるステップＳ６０１〜ステップＳ６０３の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０１〜ステップＳ２０３の処理と同様であり、図１５のフローチャートにおけるステップＳ６０６〜ステップＳ６０８の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０４〜ステップＳ２０６の処理と同様である。また、図１５のフローチャートにおけるステップＳ６１１の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２０８の処理と同様であり、図１５のフローチャートにおけるステップＳ６１４の処理は、第１の実施の形態として説明した図８のフローチャートにおけるステップＳ２１０の処理と同様である。 FIG. 15 is a flowchart showing a sheet difference correction curve generation process executed by the sheet difference correction curve generation unit 27 in the present embodiment. The processing in steps S601 to S603 in the flowchart in FIG. 15 is the same as the processing in steps S201 to S203 in the flowchart in FIG. 8 described as the first embodiment, and step S606 in the flowchart in FIG. The process of step S608 is the same as the process of step S204 to step S206 in the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment. Further, the process of step S611 in the flowchart of FIG. 15 is the same as the process of step S208 in the flowchart of FIG. 8 described as the first embodiment, and the process of step S614 in the flowchart of FIG. This is the same as the processing in step S210 in the flowchart of FIG. 8 described as the embodiment.
本実施の形態においても、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６０３の「初期値設定」において、類似用紙選択部２６により選択された類似用紙に対応する用紙差補正カーブを、最適化処理の初期値として設定する。その後、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６０４において、未登録用紙と類似用紙との間の類似度の大きさに応じた最適化処理の繰り返し回数Ｌを設定する。つまり、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６０３の「初期値設定」において初期値として利用した用紙差補正カーブに対応する登録用紙である類似用紙と、これから用紙差補正カーブを生成する未登録用紙との間の類似度の大きさを確認し、両者の間の類似度が大きいほど繰り返し回数Ｌが小さくなるように、繰り返し回数Ｌを設定する。
Also in the present embodiment, the sheet difference correction curve generation unit 27 performs optimization processing on the sheet difference correction curve corresponding to the similar sheet selected by the similar
次に、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６０５の「カウンタ初期化」において、カウンタｎ，ｍを０に初期化した後、ステップＳ６０６の「Ｃの補正カーブ最適化」、ステップＳ６０７の「Ｍの補正カーブ最適化」およびステップＳ６０８の「Ｙの補正カーブ最適化」を行う。 Next, the paper difference correction curve generation unit 27 initializes the counters n and m to 0 in “Counter initialization” in Step S605, and then performs “C correction curve optimization” in Step S606 and “Counter initialization” in Step S607. “M correction curve optimization” and “Y correction curve optimization” in step S608 are performed.
そして、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６０６〜ステップＳ６０８の最適化処理を行うたび、ステップＳ６０９において、カウンタｎの値をインクリメント（＋１）し、ステップＳ６１０において、カウンタｎの値がステップＳ６０４で設定した繰り返し回数Ｌに達したか否かを判定する。このステップＳ６１０の判定の結果、カウンタｎの値が繰り返し回数Ｌに達していなければ（ステップＳ６１０：Ｎｏ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６０６に戻ってＣ，Ｍ，Ｙの補正カーブについての最適化処理およびカウンタｎのインクリメントを繰り返す。そして、カウンタｎの値が繰り返し回数Ｌに達すると（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６１１の「Ｋの補正カーブ最適化」を行う。
The sheet difference correction curve generation unit 27 increments (+1) the value of the counter n in step S609 every time the optimization processing in steps S606 to S608 is performed, and in step S610, the value of the counter n is increased to step S604. It is determined whether or not the number of repetitions L set in
用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６１１の最適化処理を行った後も、ステップＳ６１２において、カウンタｍの値をインクリメント（＋１）し、ステップＳ６１３において、カウンタｍの値がステップＳ６０４で設定した繰り返し回数Ｌに達したか否かを判定する。そして、ステップＳ６１３の判定の結果、カウンタｍの値が繰り返し回数Ｌに達していなければ（ステップＳ６１３：Ｎｏ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６１１に戻ってＫの補正カーブについての最適化処理およびカウンタｍのインクリメントを繰り返す。そして、カウンタｍの値が繰り返し回数Ｌに達すると（ステップＳ６１３：Ｙｅｓ）、用紙差補正カーブ生成部２７は、ステップＳ６１４の「補正カーブのスムージング」を行って、一連の処理を終了する。 Even after performing the optimization process of step S611, the paper difference correction curve generation unit 27 increments (+1) the value of the counter m in step S612, and the value of the counter m is set in step S604 in step S613. It is determined whether or not the number of repetitions L has been reached. If the value of the counter m has not reached the number of repetitions L as a result of the determination in step S613 (step S613: No), the paper difference correction curve generation unit 27 returns to step S611 to optimize the K correction curve. And repeat the increment of the counter m. When the value of the counter m reaches the number of repetitions L (step S613: Yes), the paper difference correction curve generation unit 27 performs “smoothing of the correction curve” in step S614 and ends the series of processes.
以上のように、本実施の形態においても、第１の実施の形態と同様に、未登録用紙に最も類似する登録用紙である類似用紙に対応する用紙差補正カーブを初期値に設定して最適化処理を行うことで、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを生成するようにしているので、未登録用紙に対応する用紙差補正カーブを短時間で生成することができる。さらに、本実施の形態では、用紙差補正カーブの生成が終了したかどうかを判断するために、補正用パッチ画像全体におけるターゲットとの平均色差を算出して収束判定を行う必要がなく、カウンタ値の判定だけですむため、用紙差補正カーブを生成する処理をより簡易化および高速化することが可能となる。特に、本実施の形態では、用紙差補正カーブを初期値として利用する類似用紙と未登録用紙との間の類似度の大きさに応じて、最適化処理の繰り返し回数を決定するようにしているので、最適化処理を効率よく行って、高精度の用紙差補正カーブを短時間で生成することができる。 As described above, in this embodiment as well, as in the first embodiment, the sheet difference correction curve corresponding to the similar sheet that is the most similar registered sheet to the unregistered sheet is set to the initial value and is optimal. By performing the conversion process, the sheet difference correction curve corresponding to the unregistered sheet is generated, so that the sheet difference correction curve corresponding to the unregistered sheet can be generated in a short time. Furthermore, in this embodiment, in order to determine whether or not the generation of the paper difference correction curve has been completed, it is not necessary to calculate the average color difference with the target in the entire correction patch image and perform the convergence determination, and the counter value Therefore, the process of generating the paper difference correction curve can be simplified and speeded up. In particular, in the present embodiment, the number of optimization process iterations is determined according to the degree of similarity between a similar sheet that uses the sheet difference correction curve as an initial value and an unregistered sheet. Therefore, the optimization process can be performed efficiently and a highly accurate paper difference correction curve can be generated in a short time.
なお、上述した各実施の形態にかかる画像処理装置１による画像処理プロセスは、例えば、上述した制御ＰＣに拡張ソフトウエアとして実装された画像処理プログラムが制御ＰＣのＣＰＵにより実行されることによって実現される。制御ＰＣのＣＰＵにより実行される画像処理プログラムは、例えば、制御ＰＣのＲＯＭ等に予め組み込まれて提供される。また、制御ＰＣのＣＰＵにより実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、制御部ＰＣのＣＰＵにより実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、制御部ＰＣのＣＰＵにより実行される出力制御プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
Note that the image processing process performed by the
制御部ＰＣのＣＰＵにより実行される画像処理プログラムは、図２に機能ブロック図で示した各処理機能を含むモジュール構成となっており、実際のハードウエアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が例えばＲＯＭから画像処理プログラムを読み出して実行することにより各処理機能が主記憶装置（ＲＡＭ）上にロードされ、各処理機能が主記憶装置上に生成されるようになっている。 The image processing program executed by the CPU of the control unit PC has a module configuration including the processing functions shown in the functional block diagram of FIG. 2. As actual hardware, the CPU (processor) is an image from a ROM, for example. By reading and executing the processing program, each processing function is loaded onto the main storage device (RAM), and each processing function is generated on the main storage device.
以上、本発明の一適用例としての実施の形態を具体的に説明したが、本発明は、上記の各実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で様々な変形や変更を加えて具体化することができる。例えば、上記の各実施の形態では、画像処理装置１を画像形成装置２とは別の装置として実現する構成を説明したが、画像処理装置１の一部または全部の機能を、画像形成装置２に内蔵させた構成を採用するようにしてもよい。
The embodiment as an application example of the present invention has been specifically described above. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and the scope of the invention is not deviated from the gist of the present invention. Various modifications and changes can be made and embodied. For example, in each of the above-described embodiments, the configuration in which the
１ 画像処理装置
２ 画像形成装置
５ 測色手段
１３ 第２色変換部
１４ 階調補正部
１５ 用紙対応補正部
２０ 補正制御部
２１ 補正用パッチ画像データ転送部
２２ 特性データ取得部
２３ 第１類似度算出部
２４ 用紙群選択部
２５ 第２類似度算出部
２６ 類似用紙選択部
２７ 用紙差補正カーブ生成部
３０ データ格納部
３１ 補正用パッチ画像データ
３２ 色変換パラメータのデータ集合
３３ 用紙対応データ
３４ 用紙差補正カーブのデータ集合
３５ 特性データのデータ集合
DESCRIPTION OF
Claims (8)
色再現特性が異なる複数の用紙それぞれについて、各用紙の色再現特性を表す複数の特性データを保持する特性データ保持手段と、
前記複数の用紙それぞれについて、各用紙を前記出力媒体として使用する場合の画像データの階調補正に用いる複数の補正カーブを保持する補正カーブ保持手段と、
前記複数の用紙のいずれとも色再現特性が異なる他の用紙の色再現特性を表す特性データを取得する特性データ取得手段と、
前記他の用紙の特性データと、前記複数の用紙それぞれの特性データとの差分に基づいて、前記他の用紙と前記複数の用紙それぞれとの間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記複数の用紙のうち、前記他の用紙に対して前記類似度が最も大きい用紙である類似用紙に対応する前記補正カーブを補正して、前記他の用紙に対応する前記補正カーブを生成する生成手段と、
前記他の用紙を前記出力媒体として用いる場合に、前記生成手段により生成された前記補正カーブを用いて画像データの階調補正を行う補正手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs correction processing according to the type of paper used as an image output medium,
For each of a plurality of sheets having different color reproduction characteristics, characteristic data holding means for holding a plurality of characteristic data representing the color reproduction characteristics of each sheet
For each of the plurality of sheets, correction curve holding means for holding a plurality of correction curves used for gradation correction of image data when each sheet is used as the output medium;
Characteristic data acquisition means for acquiring characteristic data representing the color reproduction characteristics of other papers having different color reproduction characteristics from any of the plurality of papers;
Similarity calculation means for calculating the similarity between the other sheets and each of the plurality of sheets based on the difference between the characteristic data of the other sheets and the characteristic data of each of the plurality of sheets;
Generating to generate the correction curve corresponding to the other sheet by correcting the correction curve corresponding to the similar sheet having the highest similarity to the other sheet among the plurality of sheets. Means,
An image processing apparatus comprising: a correction unit that performs gradation correction of image data using the correction curve generated by the generation unit when the other sheet is used as the output medium.
前記複数の用紙のいずれとも色再現特性が異なる他の用紙の色再現特性を表す特性データを取得するステップと、
前記他の用紙の特性データと、前記特性データ保持手段が保持する前記複数の用紙それぞれの特性データとの差分に基づいて、前記他の用紙と前記複数の用紙それぞれとの間の類似度を算出するステップと、
前記複数の用紙のうち、前記他の用紙に対して前記類似度が最も大きい用紙である類似用紙を選択するステップと、
前記補正カーブ保持手段が保持する複数の前記補正カーブのうち、前記類似用紙に対応する前記補正カーブを補正して、前記他の用紙に対応する前記補正カーブを生成するステップと、
前記他の用紙を前記出力媒体として用いる場合に、生成した前記補正カーブを用いて画像データの階調補正を行うステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。 An image processing apparatus that performs correction processing according to the type of paper used as an image output medium, and holds a plurality of characteristic data representing the color reproduction characteristics of each paper for a plurality of papers having different color reproduction characteristics An image processing apparatus comprising: characteristic data holding means; and correction curve holding means for holding a plurality of correction curves used for tone correction of image data when each paper is used as the output medium for each of the plurality of papers. An image processing method to be executed,
Obtaining characteristic data representing color reproduction characteristics of other papers having different color reproduction characteristics from any of the plurality of papers;
Based on the difference between the characteristic data of the other sheet and the characteristic data of each of the plurality of sheets held by the characteristic data holding unit, the similarity between the other sheet and each of the plurality of sheets is calculated. And steps to
Selecting, among the plurality of sheets, a similar sheet that is the sheet having the largest similarity to the other sheets;
Correcting the correction curve corresponding to the similar paper among the plurality of correction curves held by the correction curve holding means, and generating the correction curve corresponding to the other paper;
And a step of performing gradation correction of image data using the generated correction curve when the other sheet is used as the output medium.
前記複数の用紙のいずれとも色再現特性が異なる他の用紙の色再現特性を表す特性データを取得する機能と、
前記他の用紙の特性データと、前記特性データ保持手段が保持する前記複数の用紙それぞれの特性データとの差分に基づいて、前記他の用紙と前記複数の用紙それぞれとの間の類似度を算出する機能と、
前記複数の用紙のうち、前記他の用紙に対して前記類似度が最も大きい用紙である類似用紙を選択する機能と、
前記補正カーブ保持手段が保持する複数の前記補正カーブのうち、前記類似用紙に対応する前記補正カーブを補正して、前記他の用紙に対応する前記補正カーブを生成する機能と、
前記他の用紙を前記出力媒体として用いる場合に、生成した前記補正カーブを用いて画像データの階調補正を行う機能と、を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。 An image processing apparatus that performs correction processing according to the type of paper used as an image output medium, and holds a plurality of characteristic data representing the color reproduction characteristics of each paper for a plurality of papers having different color reproduction characteristics An image processing apparatus comprising: characteristic data holding means; and correction curve holding means for holding a plurality of correction curves used for tone correction of image data when each paper is used as the output medium for each of the plurality of papers. ,
A function of obtaining characteristic data representing the color reproduction characteristics of other papers having different color reproduction characteristics from any of the plurality of papers;
Based on the difference between the characteristic data of the other sheet and the characteristic data of each of the plurality of sheets held by the characteristic data holding unit, the similarity between the other sheet and each of the plurality of sheets is calculated. Function to
A function of selecting a similar paper that is the paper having the highest similarity to the other paper among the plurality of papers;
A function of correcting the correction curve corresponding to the similar paper among the plurality of correction curves held by the correction curve holding means, and generating the correction curve corresponding to the other paper;
An image processing program that realizes a function of performing tone correction of image data using the generated correction curve when the other sheet is used as the output medium.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011004700A JP5699616B2 (en) | 2011-01-13 | 2011-01-13 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011004700A JP5699616B2 (en) | 2011-01-13 | 2011-01-13 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015029913A Division JP5846324B2 (en) | 2015-02-18 | 2015-02-18 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012147297A true JP2012147297A (en) | 2012-08-02 |
| JP5699616B2 JP5699616B2 (en) | 2015-04-15 |
Family
ID=46790396
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011004700A Expired - Fee Related JP5699616B2 (en) | 2011-01-13 | 2011-01-13 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5699616B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014072823A (en) * | 2012-10-01 | 2014-04-21 | Ricoh Co Ltd | Control device, image formation device, control method, and control program |
| JP2015032139A (en) * | 2013-08-02 | 2015-02-16 | 株式会社東芝 | Information processing apparatus and information processing method |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11218618B1 (en) * | 2020-09-24 | 2022-01-04 | Kyocera Document Solutions Inc. | Intelligent media profile management |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0658043A1 (en) * | 1993-12-10 | 1995-06-14 | Mita Industrial Co., Ltd. | Image forming apparatus with gradation adjusting method |
| JP2005210225A (en) * | 2004-01-20 | 2005-08-04 | Ricoh Co Ltd | Image processor and image processing method |
| JP2005303701A (en) * | 2004-04-13 | 2005-10-27 | Fuji Xerox Co Ltd | Device and method for adjusting gradation, and gradation adjusting device control program |
| JP2008153810A (en) * | 2006-12-15 | 2008-07-03 | Fuji Xerox Co Ltd | Image processing apparatus, color converting method, and program |
| JP2008278054A (en) * | 2007-04-26 | 2008-11-13 | Canon Inc | Color processing apparatus and its method |
-
2011
- 2011-01-13 JP JP2011004700A patent/JP5699616B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0658043A1 (en) * | 1993-12-10 | 1995-06-14 | Mita Industrial Co., Ltd. | Image forming apparatus with gradation adjusting method |
| JP2005210225A (en) * | 2004-01-20 | 2005-08-04 | Ricoh Co Ltd | Image processor and image processing method |
| JP2005303701A (en) * | 2004-04-13 | 2005-10-27 | Fuji Xerox Co Ltd | Device and method for adjusting gradation, and gradation adjusting device control program |
| JP2008153810A (en) * | 2006-12-15 | 2008-07-03 | Fuji Xerox Co Ltd | Image processing apparatus, color converting method, and program |
| JP2008278054A (en) * | 2007-04-26 | 2008-11-13 | Canon Inc | Color processing apparatus and its method |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014072823A (en) * | 2012-10-01 | 2014-04-21 | Ricoh Co Ltd | Control device, image formation device, control method, and control program |
| JP2015032139A (en) * | 2013-08-02 | 2015-02-16 | 株式会社東芝 | Information processing apparatus and information processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP5699616B2 (en) | 2015-04-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20070133026A1 (en) | Image processing method and apparatus, and profile management method | |
| JP5630112B2 (en) | Color conversion coefficient generation device, color reproduction characteristic correction device, and program | |
| JP7425969B2 (en) | image forming device | |
| US8547613B2 (en) | Compensating for print engine change in a document reproduction device | |
| US20170280023A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program therefore | |
| JP5699608B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP2012080486A (en) | Color conversion device, image formation device and color conversion program | |
| JP5699616B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP2009049839A (en) | Color conversion device and program | |
| JP2020182104A (en) | Color conversion information generation method, color conversion information generation program, and color conversion information generation device | |
| JP5846324B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP5152515B2 (en) | Color correction coefficient generation apparatus and color correction coefficient generation program | |
| JP6642250B2 (en) | Color verification optimization method, color verification optimization device, color verification optimization program, and recording medium | |
| US9876943B2 (en) | Color managed printing system | |
| JP6717058B2 (en) | Reproduction color profile correction system, reproduction color profile correction method and program | |
| JP6427999B2 (en) | Color correction apparatus, image forming apparatus, and color correction program | |
| JP2008312119A (en) | Method of estimating colorimetric value related to color patch, method of preparing device profile using the same and image processor | |
| JP6729097B2 (en) | Color processing device, color processing system, and color processing program | |
| JP6428000B2 (en) | Color correction apparatus, image forming apparatus, and color correction program | |
| US20080144114A1 (en) | Method and system for dynamic printer profiling | |
| CN111800557B (en) | Color conversion information generation method and color conversion information generation device | |
| JP2012147210A (en) | Image forming device, image processing method, and program | |
| JP2008017293A (en) | Image processor and image processing program | |
| JP2001094797A (en) | Image processing method, processor, and recording medium | |
| JP5949639B2 (en) | Color gamut correction device, color correction device, color correction system, and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20131202 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20141014 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20141021 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141219 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150120 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150202 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5699616 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |