JP2016178388A - Color processing device and image forming system - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a color processing device, etc. that can calculate a correction amount according to user's sensitivity to color difference, and perform color adjustment in conformity with the user's sensitivity.SOLUTION: A color processor 120 includes a color variation monitoring information generator 122 for extracting a specific area on an image as a color variation monitoring area from image data for forming an image by using a predetermined color material in an image forming unit 10, a color variation data prediction unit 123 for acquiring color data of an image output from the image forming unit 10 and predicting the color variation based on the color data corresponding to the color variation monitoring area, a correction weight generator 126 for generating a correction weight corresponding to the area of color used in the color variation monitoring area, and a conversion relationship creator 127 for creating a one-dimensional LUT for performing color adjustment of the image forming unit 10 based on the color variation and the correction weight.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、色処理装置、画像形成システムに関する。   The present invention relates to a color processing apparatus and an image forming system.

特許文献１には、画像情報によって示される画像の中から、測色に適した測色適応領域を探索する領域探索処理を実施した後、作像手段によって形成されるＹ、Ｃ、Ｍ、Ｋトナー像についてそれぞれ予め記憶している出力色と画像処理パラメータの設定値との関係を表すアルゴリズムを演算し、画像情報に基づいて形成された多次色トナー像の測色適応領域を測色した結果である測定色と本来の色である参照色との差分と、多次色トナー像におけるＹ、Ｃ、Ｍ、Ｋトナー像の測色適応領域での面積比と、画像処理パラメータの現在の設定値とに基づいて、差分をより小さくするための画像処理パラメータの補正量を決定する制御装置が開示されている。
また特許文献２には、イメージデータ中の色成分を解析する手段と、解析したデータから補正する色成分を特定する手段と、色成分が存在する領域を特定する手段と、特定された部分情報を元に測定を行う手段と、得られた情報から色補正を行う手段と、を有することを特徴とする画像処理システムが開示されている。
さらに特許文献３には、補正対象の色データである入力値を取得する入力値取得部と、目標デバイスベースデータ及び対象デバイスベースデータを用いた色予測により補正値を算出する補正値算出部と、設定画面から入力された重要色領域の設定に基づいて入力値と補正値の組に対する重み係数を設定する重み係数設定部と、ある色成分の濃度が同じ入力値に対する補正値及び重み係数をまとめて計算することにより、その色成分における濃度を補正するための一次元の色補正テーブルを生成するテーブル生成部と、生成した一次元の色補正テーブルを記憶するテーブル記憶部とを備える色補正係数生成装置が開示されている。 In Patent Document 1, Y, C, M, and K formed by image forming means after performing area search processing for searching for a colorimetric adaptive area suitable for colorimetry from images indicated by image information. An algorithm representing the relationship between the output color stored in advance for each toner image and the set value of the image processing parameter was calculated, and the colorimetric adaptation region of the multi-color toner image formed based on the image information was measured. The difference between the measured color that is the result and the reference color that is the original color, the area ratio of the Y, C, M, and K toner images in the multi-color toner image in the color measurement adaptive region, and the current image processing parameters A control device that determines a correction amount of an image processing parameter for reducing a difference based on a set value is disclosed.
Patent Document 2 discloses means for analyzing color components in image data, means for specifying a color component to be corrected from the analyzed data, means for specifying a region where the color component exists, and specified partial information. There is disclosed an image processing system comprising means for performing measurement based on the above and means for performing color correction from the obtained information.
Further, Patent Document 3 discloses an input value acquisition unit that acquires an input value that is color data to be corrected, a correction value calculation unit that calculates a correction value by color prediction using target device base data and target device base data, and A weighting factor setting unit for setting a weighting factor for a set of an input value and a correction value based on the setting of an important color region input from the setting screen; and a correction value and a weighting factor for an input value having the same density of a certain color component Color correction comprising a table generation unit that generates a one-dimensional color correction table for correcting the density of the color components by calculating the color components and a table storage unit that stores the generated one-dimensional color correction table A coefficient generator is disclosed.

特開２０１２−７０３６０号公報JP 2012-70360 A 特開２００６−２７０３９１号公報JP 2006-270391 A 特開２００９−２２５４２４号公報JP 2009-225424 A

従来技術として、画像データの色成分を解析し、平坦な色を持つ領域を特定し、センサで色を測定してこの領域の測定結果からキャリブレーションを行うための補正量の算出を行う方法がある。しかしこの場合、画像中で多くの面積を占める色と少ない色を占める色とを等価に扱って補正量を算出している。
しかしながらユーザには、画像中で多くの面積を占める色の方が、画像中で少ない面積を占める色よりも色の違いを感じやすい。そのため従来技術のように補正量を算出した場合、色調整の結果が、見た目の色の差と大きく乖離しやすくなる問題がある。
本発明は、記録材に形成された画像において使用される色の面積を考慮せずに色調整を行う場合に比較して、ユーザの色の違いの感じやすさに応じて補正量を算出し、ユーザの感覚に合わせた色調整を行うことができる色処理装置等を提供することを目的とする。 As a conventional technique, there is a method of analyzing a color component of image data, specifying a region having a flat color, measuring a color with a sensor, and calculating a correction amount for performing calibration from the measurement result of the region. is there. However, in this case, the correction amount is calculated by treating equivalently colors that occupy a large area and colors that occupy a small area in the image.
However, the color of the color that occupies a large area in the image is more likely to be felt by the user than the color that occupies a small area in the image. Therefore, when the correction amount is calculated as in the prior art, there is a problem that the result of color adjustment tends to greatly deviate from the apparent color difference.
The present invention calculates a correction amount according to the user's perception of color difference compared to the case where color adjustment is performed without considering the area of the color used in the image formed on the recording material. Another object of the present invention is to provide a color processing apparatus and the like that can perform color adjustment in accordance with the user's feeling.

請求項１に記載の発明は、画像形成手段で予め定められた色材を使用して画像を形成するための画像データから、画像上の特定の領域を領域群として抽出する領域群抽出部と、前記画像形成手段により出力された前記画像データの色データを取得し、前記領域群に対応する色データに基づいて前記色変動を予測する予測部と、前記領域群中で使用される色の面積に応じて補正重みを生成する補正重み生成部と、前記色変動および前記補正重みに基づき、前記画像形成手段の色調整を行う変換関係を前記色材毎の階調を補正する関係として作成する変換関係作成部と、を備えることを特徴とする色処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記補正重み生成部は、前記領域群中で使用される色の分散に応じて前記補正重みを生成することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記領域は、矩形領域として設定され、前記色の面積は当該矩形領域の数として決められることを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記予測部は、前記色変動を差分として予測することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の色処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記画像データは、ユーザから送信された印刷ジョブの画像についてのものであることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の色処理装置である。
請求項６に記載の発明は、予め定められた色材を使用して記録材に画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段で形成される画像の色調整を行なう色調整手段と、前記色調整手段で色調整を行なうために使用される変換関係を作成する変換関係作成手段と、を備え、前記変換関係作成手段は、前記画像形成手段で予め定められた色材を使用して画像を形成するための画像データから、画像上の特定の領域を領域群として抽出する領域群抽出部と、前記画像形成手段により出力された前記画像データの色データを取得し、前記領域群に対応する色データに基づいて前記色変動を予測する予測部と、前記領域群中で使用される色の面積に応じて補正重みを生成する補正重み生成部と、前記色変動および前記補正重みに基づき、前記画像形成手段の色調整を行う変換関係を前記色材毎の階調を補正する関係として作成する変換関係作成部と、を備えることを特徴とする画像形成システムである。 According to a first aspect of the present invention, there is provided a region group extraction unit that extracts a specific region on an image as a region group from image data for forming an image using a color material predetermined by the image forming unit. Obtaining color data of the image data output by the image forming means and predicting the color variation based on color data corresponding to the region group; and a color used in the region group A correction weight generation unit that generates a correction weight according to the area, and a conversion relationship for performing color adjustment of the image forming unit based on the color variation and the correction weight is created as a relationship for correcting the gradation for each color material And a conversion relation creating unit.
According to a second aspect of the present invention, the correction weight generation unit generates the correction weight according to a dispersion of colors used in the region group. It is.
The invention according to claim 3 is the color processing apparatus according to claim 1, wherein the area is set as a rectangular area, and the area of the color is determined as the number of the rectangular areas. .
The invention according to claim 4 is the color processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the prediction unit predicts the color variation as a difference.
According to a fifth aspect of the present invention, in the color processing apparatus according to any one of the first to fourth aspects, the image data is for an image of a print job transmitted from a user. is there.
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an image forming means for forming an image on a recording material using a predetermined color material, a color adjusting means for adjusting the color of an image formed by the image forming means, Conversion relation creating means for creating a conversion relation used for color adjustment by the color adjusting means, and the conversion relation creating means uses a color material predetermined by the image forming means. An area group extraction unit for extracting a specific area on the image as an area group from image data for forming an image, and the color data of the image data output by the image forming unit are acquired, and the area group A prediction unit that predicts the color variation based on corresponding color data, a correction weight generation unit that generates a correction weight according to the area of the color used in the region group, and the color variation and the correction weight Based on said image formation A conversion relationship creation unit that creates a conversion relationship for performing color adjustment stage as a relation of correcting the gradation of each of the colorant, an image forming system comprising: a.

請求項１の発明によれば、記録材に形成された画像において使用される色の面積を考慮せずに色調整を行う場合に比較して、ユーザの色の違いの感じやすさに応じて補正量を算出し、ユーザの感覚に合わせた色調整を行うことができる色処理装置を提供することができる。
請求項２の発明によれば、色調整の精度がさらに向上する。
請求項３の発明によれば、補正重みの生成がより容易になる。
請求項４の発明によれば、色変動の予測がより容易になる。
請求項５の発明によれば、色パッチを印刷することなくキャリブレーションを行うことができる。
請求項６の発明によれば、形成される画像の色変動がより生じにくい画像形成装置を提供することができる。 According to the first aspect of the present invention, compared to the case where the color adjustment is performed without considering the area of the color used in the image formed on the recording material, the user can feel the difference in color. It is possible to provide a color processing apparatus that can calculate a correction amount and perform color adjustment in accordance with a user's sense.
According to the invention of claim 2, the accuracy of color adjustment is further improved.
According to the invention of claim 3, it is easier to generate the correction weight.
According to the invention of claim 4, it is easier to predict the color variation.
According to the invention of claim 5, calibration can be performed without printing a color patch.
According to the sixth aspect of the present invention, it is possible to provide an image forming apparatus in which color variation of the formed image is less likely to occur.

本実施の形態に係る画像形成システムの全体構成の一例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of an overall configuration of an image forming system according to an exemplary embodiment. 本実施の形態に係る画像形成装置の内部構成の一例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of an image forming apparatus according to an exemplary embodiment. 本実施の形態に係る画像形成システムの機能構成例を示したブロック図である。1 is a block diagram illustrating a functional configuration example of an image forming system according to an exemplary embodiment. 異種ページ監視情報の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of heterogeneous page monitoring information. 同一ページ監視情報の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the same page monitoring information. （ａ）〜（ｃ）は、色変動監視領域を生成する方法について示した図である。(A)-(c) is the figure shown about the method of producing | generating a color fluctuation monitoring area | region. 色変動の傾向について示した図である。It is the figure shown about the tendency of a color fluctuation. 補正重み生成部が補正重みを生成する方法を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the method in which a correction weight production | generation part produces | generates a correction weight. （ａ）〜（ｂ）は、関数Ｆおよび関数Ｇの一例について示した図である。(A)-(b) is the figure shown about an example of the function F and the function G. FIG. 色処理部の動作について説明したフローチャートである。It is a flowchart explaining operation | movement of a color processing part.

画像形成装置で画像を出力する場合、動作中における各部の経時変動により色味がばらつく（色変動が生じる）問題がある。この問題を回避するため、一般に、画像形成装置では、出力する色を、画像形成装置の標準状態（初期状態）での色に調整する処理（以下、色調整）が行われている。   When an image is output by the image forming apparatus, there is a problem that the color varies due to the temporal variation of each part during operation (color variation occurs). In order to avoid this problem, in general, in an image forming apparatus, a process (hereinafter referred to as color adjustment) for adjusting an output color to a color in a standard state (initial state) of the image forming apparatus is performed.

色調整としては、例えば、１次元ＬＵＴ（Look up Table）や多次元ＬＵＴを使用する。また色変動は、時間により変化していくため、１次元ＬＵＴや多次元ＬＵＴを更新するキャリブレーションが必要となる。キャリブレーションを行うタイミングとしては、例えば、画像形成装置の起動時や数時間間隔で定期的に実施する。   As the color adjustment, for example, a one-dimensional LUT (Look up Table) or a multi-dimensional LUT is used. Further, since the color variation changes with time, calibration for updating the one-dimensional LUT or the multi-dimensional LUT is necessary. As a timing for performing calibration, for example, it is periodically performed when the image forming apparatus is activated or at intervals of several hours.

従来技術として、画像データの色成分を解析し、平坦な色を持つ領域を特定し、センサで色を測定してこの領域の測定結果からキャリブレーションを行うための補正量の算出を行う方法がある。しかしこの場合、画像中で多くの面積を占める色と少ない色を占める色とを等価に扱って補正量を算出している。そのため色調整の結果が、見た目の色の差と大きく乖離しやすい問題がある。   As a conventional technique, there is a method of analyzing a color component of image data, specifying a region having a flat color, measuring a color with a sensor, and calculating a correction amount for performing calibration from the measurement result of the region. is there. However, in this case, the correction amount is calculated by treating equivalently colors that occupy a large area and colors that occupy a small area in the image. For this reason, there is a problem that the result of color adjustment tends to greatly deviate from the difference in apparent color.

＜画像形成システムの全体構成の説明＞
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態に係る画像形成システムの全体構成の一例を示す図である。
図示する画像形成システム１は、コントローラ１００と、画像形成装置２００とを備える。
コントローラ１００は、詳しくは後述するが、印刷ジョブを受信し、色変換やラスタライズ処理等の画像処理を行う。
画像形成装置２００は、詳しくは後述するが、用紙（記録材）に画像を形成する印刷機構部であり、少なくとも１種類の色材を用いて用紙に画像を形成する。画像形成装置２００は、本実施の形態では、例えば、電子写真方式のものである。画像形成装置２００は、用紙に印刷を行った後は、用紙を印刷物として画像形成装置２００外に出力する。また詳しくは後述するが、画像形成装置２００には、画像を読み取る画像読取部６０が備えられ、ここで読み取られた色データがコントローラ１００に送られる。 <Description of overall configuration of image forming system>
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of an image forming system according to the present embodiment.
The illustrated image forming system 1 includes a controller 100 and an image forming apparatus 200.
As will be described in detail later, the controller 100 receives a print job and performs image processing such as color conversion and rasterization processing.
Although described in detail later, the image forming apparatus 200 is a printing mechanism unit that forms an image on a sheet (recording material), and forms an image on the sheet using at least one kind of color material. In the present embodiment, the image forming apparatus 200 is, for example, an electrophotographic system. After printing on the paper, the image forming apparatus 200 outputs the paper to the outside of the image forming apparatus 200 as a printed matter. As will be described in detail later, the image forming apparatus 200 includes an image reading unit 60 that reads an image, and the color data read here is sent to the controller 100.

図２は、本実施の形態に係る画像形成装置２００の内部構成の一例を示す図である。本実施の形態に係る画像形成装置２００は、所謂タンデム型の構成を有するものであって、電子写真方式にて画像の印刷を行う無版式印刷装置である。画像形成装置２００は、予め定められた色材を使用して用紙に画像を形成する画像形成部１０と、用紙に形成された画像を読み取る画像読取部６０と、ユーザからの命令の受け付けや、アラート表示等を行うＵＩ（User Interface）７０と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを含んで構成され、画像形成装置２００を構成する各部の動作を制御する制御部８０と、画像形成装置２００へ送信された画像データの階調補正を行う階調補正部９０とを備えている。また、画像形成部１０は、画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋ、中間転写ベルト２０、二次転写装置３０、用紙搬送部４０および定着装置５０をまとめたものである。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an internal configuration of the image forming apparatus 200 according to the present embodiment. The image forming apparatus 200 according to the present embodiment has a so-called tandem configuration, and is a plateless printing apparatus that prints an image by an electrophotographic method. The image forming apparatus 200 includes an image forming unit 10 that forms an image on a sheet using a predetermined color material, an image reading unit 60 that reads an image formed on the sheet, accepting a command from a user, The operation of each part constituting the image forming apparatus 200 is configured to include a UI (User Interface) 70 for displaying an alert, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like. And a tone correction unit 90 that performs tone correction on the image data transmitted to the image forming apparatus 200. The image forming unit 10 is a collection of the image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K, the intermediate transfer belt 20, the secondary transfer device 30, the paper transport unit 40, and the fixing device 50.

画像形成装置２００は、電子写真方式により各色成分のトナー像を形成する複数の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋを備えている。ここで、複数の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋは、それぞれ、イエロー、マゼンタ、シアン、黒のトナー像を形成する。この場合、イエロー、マゼンタ、シアン、黒の各トナーは、予め定められた色材の一例である。
また、画像形成装置２００は、各画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋにて形成された各色成分トナー像が順次転写（一次転写）されるとともにこのトナー像を保持する中間転写ベルト２０と、中間転写ベルト２０上のトナー像を矩形状に形成された用紙に一括転写（二次転写）する二次転写装置３０とを備えている。 The image forming apparatus 200 includes a plurality of image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K that form toner images of respective color components by electrophotography. Here, the plurality of image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K form toner images of yellow, magenta, cyan, and black, respectively. In this case, each toner of yellow, magenta, cyan, and black is an example of a predetermined color material.
The image forming apparatus 200 also includes an intermediate transfer belt 20 that sequentially transfers (primary transfer) each color component toner image formed by each image forming unit 10Y, 10M, 10C, and 10K and holds the toner image. And a secondary transfer device 30 that collectively transfers (secondary transfer) the toner image on the intermediate transfer belt 20 to a sheet formed in a rectangular shape.

ここで、複数の画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの各々は、回転可能に取り付けられた感光体ドラム１１を備えている。また、画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの各々において、感光体ドラム１１の周囲には、感光体ドラム１１を帯電する帯電装置１２、感光体ドラム１１を露光して静電潜像を書き込む露光装置１３、感光体ドラム１１上の静電潜像を対応する色のトナーにより可視像化する現像装置１４が設けられている。さらに、画像形成ユニット１０Ｙ、１０Ｍ、１０Ｃ、１０Ｋの各々には、感光体ドラム１１上に形成された各色成分トナー像を中間転写ベルト２０に転写する一次転写装置１５、感光体ドラム１１上の残留トナーを除去するドラム清掃装置１６が設けられている。   Here, each of the plurality of image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K includes a photosensitive drum 11 that is rotatably mounted. In each of the image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K, around the photosensitive drum 11, a charging device 12 that charges the photosensitive drum 11 and the photosensitive drum 11 are exposed to write an electrostatic latent image. An exposure device 13 and a developing device 14 that visualizes the electrostatic latent image on the photosensitive drum 11 with a corresponding color toner are provided. Further, in each of the image forming units 10Y, 10M, 10C, and 10K, a primary transfer device 15 that transfers each color component toner image formed on the photosensitive drum 11 to the intermediate transfer belt 20, and a residual on the photosensitive drum 11 A drum cleaning device 16 for removing toner is provided.

次に、中間転写ベルト２０は、それぞれが回転可能に設けられた３本のロール部材２１〜２３に掛け渡され、回転するように設けられている。これら３本のロール部材２１〜２３のうち、ロール部材２２は、中間転写ベルト２０を駆動する。また、ロール部材２３は、中間転写ベルト２０を挟んで二次転写ロール３１に対向配置されており、これら二次転写ロール３１およびロール部材２３によって二次転写装置３０が構成されている。なお、中間転写ベルト２０を挟んでロール部材２１と対向する位置には、中間転写ベルト２０上の残留トナーを除去するベルト清掃装置２４が設けられている。   Next, the intermediate transfer belt 20 is provided so as to be stretched over three roll members 21 to 23 that are rotatably provided. Of these three roll members 21 to 23, the roll member 22 drives the intermediate transfer belt 20. The roll member 23 is disposed opposite to the secondary transfer roll 31 with the intermediate transfer belt 20 interposed therebetween, and the secondary transfer device 30 is configured by the secondary transfer roll 31 and the roll member 23. A belt cleaning device 24 for removing residual toner on the intermediate transfer belt 20 is provided at a position facing the roll member 21 across the intermediate transfer belt 20.

また、画像形成装置２００には、二次転写装置３０に向けて搬送される用紙が通過する第１搬送経路Ｒ１、二次転写装置３０を通過した後の用紙が通過する第２搬送経路Ｒ２、定着装置５０（後述）よりも下流側にて第２搬送経路Ｒ２から分岐するとともに第１搬送経路Ｒ１の下方まで延び、用紙を再び第１搬送経路Ｒ１に導く第３搬送経路Ｒ３が設けられている。なお、第２搬送経路Ｒ２に沿って搬送されてきた用紙のうち、第３搬送経路Ｒ３に導かれないものは、画像形成装置２００の外部に排出され図示しない用紙積載部に積載される。   In addition, the image forming apparatus 200 includes a first transport path R1 through which a sheet transported toward the secondary transfer apparatus 30 passes, a second transport path R2 through which a sheet after passing through the secondary transfer apparatus 30 passes, A third conveyance path R3 is provided which branches from the second conveyance path R2 downstream of the fixing device 50 (described later) and extends below the first conveyance path R1 to guide the sheet to the first conveyance path R1 again. Yes. Of the sheets conveyed along the second conveyance path R2, those not guided to the third conveyance path R3 are discharged to the outside of the image forming apparatus 200 and stacked on a sheet stacking unit (not shown).

また、画像形成装置２００は、これら第１搬送経路Ｒ１、第２搬送経路Ｒ２および第３搬送経路Ｒ３に沿って用紙を搬送する用紙搬送部４０を備えている。この用紙搬送部４０は、第１搬送経路Ｒ１に用紙を供給する第１用紙供給装置４０Ａと、第１用紙供給装置４０Ａよりも用紙の搬送方向における下流側に設けられ、第１搬送経路Ｒ１に用紙を供給する第２用紙供給装置４０Ｂとを備えている。なお、第１用紙供給装置４０Ａおよび第２用紙供給装置４０Ｂは同じ構造を有しており、第１用紙供給装置４０Ａおよび第２用紙供給装置４０Ｂの各々には、用紙を収容する用紙収容部４１、用紙収容部４１に収容された用紙を取り出して搬送する取り出しロール４２が設けられている。ここで、第１用紙供給装置４０Ａおよび第２用紙供給装置４０Ｂには、異なるサイズおよび向きや異なる種別の用紙が収容され得る。   In addition, the image forming apparatus 200 includes a paper transport unit 40 that transports paper along the first transport path R1, the second transport path R2, and the third transport path R3. The paper transport unit 40 is provided on the first paper supply device 40A for supplying paper to the first transport route R1, and on the downstream side of the first paper supply device 40A in the paper transport direction. A second paper supply device 40B for supplying paper. The first paper supply device 40A and the second paper supply device 40B have the same structure, and each of the first paper supply device 40A and the second paper supply device 40B has a paper storage unit 41 for storing paper. A take-out roll 42 for taking out and transporting the paper stored in the paper storage unit 41 is provided. Here, the first paper supply device 40A and the second paper supply device 40B can accommodate different sizes and orientations and different types of paper.

さらに、用紙搬送部４０は、第１搬送経路Ｒ１、第２搬送経路Ｒ２および第３搬送経路Ｒ３のそれぞれにおいて用紙を挟んで搬送する複数の搬送ロール４３を備えている。さらにまた、用紙搬送部４０は、第２搬送経路Ｒ２において、二次転写装置３０を通過した用紙を定着装置５０側へと搬送するベルト搬送部４４を備えている。   Further, the paper transport unit 40 includes a plurality of transport rolls 43 that transport the paper sandwiched between the first transport path R1, the second transport path R2, and the third transport path R3. Furthermore, the paper transport unit 40 includes a belt transport unit 44 that transports the paper that has passed through the secondary transfer device 30 to the fixing device 50 side in the second transport path R2.

また、画像形成装置２００は、第２搬送経路Ｒ２上に、二次転写装置３０により用紙上に二次転写された画像をこの用紙に定着させる定着装置５０をさらに備えている。この定着装置５０は、内蔵されたヒータ（不図示）により加熱される加熱ロール５０Ａと、加熱ロール５０Ａを押圧する押圧ロール５０Ｂとを有している。そして、この定着装置５０では、加熱ロール５０Ａと押圧ロール５０Ｂとの間を用紙が通過することで、用紙が加熱および加圧され、用紙上の画像が用紙に定着される。   The image forming apparatus 200 further includes a fixing device 50 that fixes the image secondarily transferred onto the sheet by the secondary transfer apparatus 30 on the second transport path R2. The fixing device 50 includes a heating roll 50A that is heated by a built-in heater (not shown) and a pressing roll 50B that presses the heating roll 50A. In the fixing device 50, the sheet passes between the heating roll 50A and the pressing roll 50B, whereby the sheet is heated and pressurized, and the image on the sheet is fixed to the sheet.

そして、画像形成装置２００には、第２搬送経路Ｒ２のうち、定着装置５０よりも用紙の搬送方向下流側であって、第２搬送経路Ｒ２と第３搬送経路Ｒ３との分岐部よりも用紙の搬送方向上流側に、二次転写および定着を経て用紙に形成された画像をイメージセンサにより読み取る画像読取部６０が設けられている。画像読取部６０は、二次転写装置３０を通過する用紙のうち、中間転写ベルト２０と対向する側の面、すなわち、直前に画像の二次転写が行われた面の画像を読み取るように構成されている。   Then, in the image forming apparatus 200, the sheet is on the downstream side of the second conveyance path R2 in the sheet conveyance direction with respect to the fixing device 50 and more than the branch portion between the second conveyance path R2 and the third conveyance path R3. An image reading unit 60 that reads an image formed on the paper through the secondary transfer and fixing with an image sensor is provided on the upstream side in the conveyance direction. The image reading unit 60 is configured to read an image on a surface of the sheet passing through the secondary transfer device 30 that faces the intermediate transfer belt 20, that is, a surface on which image secondary transfer has been performed immediately before. Has been.

＜画像形成システムの機能構成の説明＞
次に、画像形成システム１を構成する各部の機能について説明する。
図３は、本実施の形態に係る画像形成システム１の機能構成例を示したブロック図である。 <Description of Functional Configuration of Image Forming System>
Next, the function of each part constituting the image forming system 1 will be described.
FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the image forming system 1 according to the present embodiment.

画像形成システム１は、図１で説明したようにコントローラ１００と、画像形成装置２００とを備える。
そしてコントローラ１００は、画像処理部１１０と、色処理部１２０とを備える。また画像形成装置２００は、上述した階調補正部９０と、画像形成部１０と、画像読取部６０とを備える。 The image forming system 1 includes the controller 100 and the image forming apparatus 200 as described with reference to FIG.
The controller 100 includes an image processing unit 110 and a color processing unit 120. The image forming apparatus 200 includes the above-described gradation correction unit 90, the image forming unit 10, and the image reading unit 60.

画像処理部１１０は、ユーザから送信された印刷ジョブを受信する。印刷ジョブとは、ユーザからの印刷指示とともに送信される１つのデータ群であり、印刷する画像の内容や、何ページのものを何部印刷するかといった印刷枚数の内容、１枚の用紙に何ページ分印刷するか、片面印刷か両面印刷どちらで印刷するか、といった印刷形態の内容等が含まれる。   The image processing unit 110 receives a print job transmitted from the user. A print job is a group of data transmitted together with a print instruction from a user. The content of an image to be printed, the content of the number of pages to be printed such as how many pages and how many copies, and what on each sheet of paper. The contents of the printing form, such as whether to print for one page, or one-sided printing or two-sided printing, are included.

また画像処理部１１０は、印刷ジョブに含まれる入力画像データに対して色変換やラスタライズ処理等の画像処理を行う。一般的に、印刷ジョブに含まれる画像データは、ＰＳ（Post Script）やＰＤＦ（Portable Document Format）のようなページ記述言語（ＰＤＬ（Page Description Language））で記載されているため、画像として出力するためには、ラスタライズ処理と呼ばれるラスター画像への変換処理が必要となる。ラスター画像は、画像を色の付いた点の羅列として表現した画像データであり、ラスタライズ処理は、ＣＰＳＩ（Configurable PostScript Interpreter）やＡＰＰＥ（Adobe PDF Print Engine）のような変換エンジンを利用して実行される。ラスター画像は、画像形成部１０で画像を形成するための画像データの一例である。   The image processing unit 110 performs image processing such as color conversion and rasterization processing on input image data included in the print job. Generally, image data included in a print job is described in a page description language (PDL (Page Description Language)) such as PS (Post Script) or PDF (Portable Document Format), and is therefore output as an image. For this purpose, conversion processing to a raster image called rasterization processing is required. A raster image is image data that represents an image as an array of colored dots, and rasterization is performed using a conversion engine such as CPSI (Configurable PostScript Interpreter) or APPE (Adobe PDF Print Engine). The A raster image is an example of image data for forming an image in the image forming unit 10.

色処理部１２０は、変換関係作成手段および色処理装置の一例であり、階調補正部９０で色調整を行なうために使用される変換関係を作成する。色処理部１２０の詳細については後述する。   The color processing unit 120 is an example of a conversion relationship creating unit and a color processing device, and creates a conversion relationship that is used for color adjustment by the gradation correction unit 90. Details of the color processing unit 120 will be described later.

階調補正部９０は、色調整手段の一例であり、上述した色調整を行う。つまり階調補正部９０は、画像形成部１０で形成される画像の色調整を行なう。階調補正部９０は、ＹＭＣＫデータに対応して画像形成部１０で本来出力されるべき目標色に合うように、このＹＭＣＫデータの色調整を行う。この場合、色調整は、色材の色であるＹＭＣＫの各色毎の階調を補正することにより行う。具体的には、例えば、ＹｉｎＭｉｎＣｉｎＫｉｎデータをＹｏｕｔＭｏｕｔＣｏｕｔＫｏｕｔデータに調整する場合、１次元ＬＵＴ（Look up Table）を使用し、Ｙｉｎ→Ｙｏｕｔ、Ｍｉｎ→Ｍｏｕｔ、Ｃｉｎ→Ｃｏｕｔ、Ｋｉｎ→Ｋｏｕｔとする変換を行う。本実施の形態では、この１次元ＬＵＴは、変換関係の一例である。 The gradation correction unit 90 is an example of a color adjustment unit, and performs the color adjustment described above. That is, the gradation correction unit 90 performs color adjustment of the image formed by the image forming unit 10. The gradation correction unit 90 adjusts the color of this YMCK data so as to match the target color that should be output originally by the image forming unit 10 corresponding to the YMCK data. In this case, the color adjustment is performed by correcting the gradation for each color of YMCK which is the color of the color material. Specifically, for example, when adjusting Y in M in C in K in data to Y out M out C out K out data, a one-dimensional LUT (Look up Table) is used, and Y in → Y out , M Conversion is performed such that in → M out , C in → C out , and K in → K out . In the present embodiment, this one-dimensional LUT is an example of a conversion relationship.

画像形成部１０は、画像形成手段の一例であり、階調補正部９０のラスタライズ処理により生成されたラスター画像に基づいて、画像を用紙に順次形成して出力する。   The image forming unit 10 is an example of an image forming unit, and sequentially forms an image on a sheet based on the raster image generated by the rasterizing process of the gradation correcting unit 90 and outputs the sheet.

画像読取部６０は、例えば、ＣＣＤ(電荷結合素子：Charge Coupled Device)がライン上に配列したラインセンサを備える。そしてこれにより画像形成部１０により用紙に形成された画像の色度を読み取り、色データを生成する。色データとしては、デバイスに依存しないデータとして、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊値が用いられる。Ｌ＊ａ＊ｂ＊値は、ＣＩＥＬＡＢ色空間とも呼ばれるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間で定義される値である。また、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、明度Ｌ＊と、色味を表す量の色度ａ＊、ｂ＊とを軸とする直交座標色空間で表される。
ＣＣＤは通常ＲＧＢデータで画像を読み取るが、読み取った後でＣＣＤの読取特性に応じた多次元テーブルによりＲＧＢからＬ＊ａ＊ｂ＊に変換することで、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値の色データを出力することができる。この多次元テーブルは、例えば、ＣＣＤの読取特性にしたがって作成されたＩＣＣプロファイルを使用することができる。
また、画像読取部６０では、ＲＧＢデータの状態で後述する色変動データ予測部１２３に読み取った画像データを渡し、色変動データ予測部１２３にて前述した多次元テーブルによりＲＧＢからＬ＊ａ＊ｂ＊に変換するように構成することもできる。 The image reading unit 60 includes, for example, a line sensor in which CCDs (Charge Coupled Devices) are arranged on a line. Then, the chromaticity of the image formed on the paper by the image forming unit 10 is read, and color data is generated. As the color data, for example, L * a * b * values are used as data independent of the device. The L * a * b * value is a value defined in the L * a * b * color space, which is also called the CIELAB color space. The L * a * b * color space is represented by an orthogonal coordinate color space with the lightness L * and the chromaticities a * and b * representing the amount of color as axes.
A CCD usually reads an image with RGB data, but after reading it, it is converted from RGB to L * a * b * using a multidimensional table corresponding to the reading characteristics of the CCD, so that color data of L * a * b * values. Can be output. This multidimensional table can use, for example, an ICC profile created according to the reading characteristics of the CCD.
Further, the image reading unit 60 passes the read image data to a color variation data prediction unit 123 (described later) in the state of RGB data, and the color variation data prediction unit 123 converts the L * a * b from RGB using the multidimensional table described above. It can also be configured to convert to * .

＜色処理部の説明＞
色処理部１２０は、上述した１次元ＬＵＴを作成する。色処理部１２０は、ページ数部数取得部１２１と、色変動監視情報生成部１２２と、色変動データ予測部１２３と、判定部１２４と、色補正量算出部１２５と、補正重み生成部１２６と、変換関係作成部１２７とを備える。 <Description of color processing unit>
The color processing unit 120 creates the above-described one-dimensional LUT. The color processing unit 120 includes a page number copy acquisition unit 121, a color variation monitoring information generation unit 122, a color variation data prediction unit 123, a determination unit 124, a color correction amount calculation unit 125, and a correction weight generation unit 126. A conversion relation creating unit 127.

ページ数部数取得部１２１は、送信された印刷ジョブに基づいて、出力される画像の１部数当たりのページ数および総部数の情報を取得する。   The number-of-pages obtaining unit 121 obtains information about the number of pages and the total number of copies per output image based on the transmitted print job.

色変動監視情報生成部１２２は、領域群抽出部の一例であり、領域群を抽出し、監視情報を作成する。色変動監視情報生成部１２２は、ページ数部数取得部１２１により取得された１部数当たりのページ数および総部数に応じて、画像処理部１１０により生成されたラスター画像から、出力される画像の色変動を監視するための領域群（以下、色変動監視領域と称する）を抽出する。これは、色変動監視情報生成部１２２は、画像形成部１０で画像を形成するためのラスター画像から、画像上の特定の領域を色変動監視領域として抽出する、と言い換えることもできる。また色変動監視情報生成部１２２は、抽出した色変動監視領域に関する情報を監視情報（以下、色変動監視情報と称する）として生成する。色変動監視情報は、色変動監視領域を特定できる情報を含む。例えば、色変動監視情報は、色変動監視領域の位置情報または画像情報を含むものであり、詳細については後述する。   The color variation monitoring information generation unit 122 is an example of a region group extraction unit, extracts a region group, and creates monitoring information. The color variation monitoring information generation unit 122 outputs the color of the image to be output from the raster image generated by the image processing unit 110 according to the number of pages per copy and the total number of copies acquired by the page number of copies acquisition unit 121. A group of areas for monitoring fluctuations (hereinafter referred to as color fluctuation monitoring areas) is extracted. In other words, the color variation monitoring information generation unit 122 extracts a specific region on the image as a color variation monitoring region from the raster image for forming an image by the image forming unit 10. The color variation monitoring information generation unit 122 generates information regarding the extracted color variation monitoring area as monitoring information (hereinafter referred to as color variation monitoring information). The color variation monitoring information includes information that can specify the color variation monitoring area. For example, the color variation monitoring information includes position information or image information of the color variation monitoring region, and details will be described later.

色変動データ予測部１２３は、予測部の一例である。色変動データ予測部１２３は、画像形成部１０により出力された画像の色データを取得し、色変動監視領域に対応する色データに基づいて色変動を差分として予測する。色変動データ予測部１２３が行う色変動の予測の詳細については後述する。   The color variation data prediction unit 123 is an example of a prediction unit. The color variation data prediction unit 123 acquires the color data of the image output by the image forming unit 10 and predicts the color variation as a difference based on the color data corresponding to the color variation monitoring area. Details of the color variation prediction performed by the color variation data prediction unit 123 will be described later.

判定部１２４は、色変動データ予測部１２３が予測した色変動に基づき、色調整を行うための１次元ＬＵＴを更新するか否かを判定する。つまり画像形成部１０の色変動により、今まで使用していた色調整用の１次元ＬＵＴでは、色調整の精度が低下する。そのため画像形成部１０の色変動に合わせ、１次元ＬＵＴを更新する必要が生じる。即ち、キャリブレーションを行う必要がある。判定部１２４は、色変動量が予め定められた閾値以上であるときには、１次元ＬＵＴを更新する判定を行う。一方、色変動量が予め定められた閾値未満であるときには、１次元ＬＵＴを更新しない旨の判定を行う。このとき判定に使用する色変動量は、例えば、色変動データ予測部１２３で予測した色変動の平均値とする。   The determination unit 124 determines whether to update the one-dimensional LUT for performing color adjustment based on the color variation predicted by the color variation data prediction unit 123. In other words, due to the color fluctuation of the image forming unit 10, the color adjustment accuracy is reduced in the one-dimensional LUT for color adjustment that has been used so far. Therefore, it is necessary to update the one-dimensional LUT in accordance with the color variation of the image forming unit 10. That is, it is necessary to perform calibration. The determination unit 124 determines to update the one-dimensional LUT when the color variation amount is equal to or greater than a predetermined threshold. On the other hand, when the color variation amount is less than a predetermined threshold, it is determined that the one-dimensional LUT is not updated. The color variation amount used for the determination at this time is, for example, an average value of the color variations predicted by the color variation data prediction unit 123.

本実施の形態では、判定部１２４を設け、必要なときにキャリブレーションを行うことで、定期的にキャリブレーションを行う場合に比較してキャリブレーションに要する費用の低減を図っている。また短期的な色変動が生じたときも、定期的にキャリブレーションを行う場合に比較して対応が容易である。   In the present embodiment, the determination unit 124 is provided, and calibration is performed when necessary, thereby reducing the cost required for calibration as compared with the case of performing calibration periodically. In addition, when short-term color fluctuations occur, it is easier to deal with compared to a case where calibration is performed periodically.

色補正量算出部１２５は、１次元ＬＵＴを更新する際に必要な色補正量を算出する。具体的には、色補正量算出部１２５は、色変動データ予測部１２３が予測した差分により、ＹＭＣＫ色空間中における色補正量を求める。具体的には、ΔＹ、ΔＭ、ΔＣ、ΔＫとなる。   The color correction amount calculation unit 125 calculates a color correction amount necessary for updating the one-dimensional LUT. Specifically, the color correction amount calculation unit 125 obtains a color correction amount in the YMCK color space based on the difference predicted by the color variation data prediction unit 123. Specifically, ΔY, ΔM, ΔC, and ΔK.

補正重み生成部１２６は、色変動監視領域中で使用される色の面積に応じて補正重みを生成する。補正重み生成部１２６が行う補正重みの生成の詳細については後述する。   The correction weight generation unit 126 generates a correction weight according to the area of the color used in the color variation monitoring area. Details of generation of correction weights performed by the correction weight generation unit 126 will be described later.

そして変換関係作成部１２７は、色変動および補正重みに基づき、画像形成部１０の色調整を行う変換関係を１次元ＬＵＴとして作成する。変換関係作成部１２７が行う１次元ＬＵＴの作成の詳細については後述する。   Then, the conversion relationship creating unit 127 creates a conversion relationship for performing color adjustment of the image forming unit 10 as a one-dimensional LUT based on the color variation and the correction weight. Details of creation of the one-dimensional LUT performed by the conversion relationship creation unit 127 will be described later.

＜色変動監視情報の説明＞
次に色変動監視情報生成部１２２が生成する色変動監視情報について説明する。 図４は、異種ページ監視情報の一例を説明するための図である。
異種ページ監視情報は、異なるページ間で色変動の監視を行うための色変動監視情報である。図４に示す異種ページ監視情報は、４ページの画像データが１００部出力された場合のものである。そして、例えば、１部目の１〜４ページ、２部目の１ページのような異なるページ間で色変動の監視が行われる。 <Description of color variation monitoring information>
Next, the color variation monitoring information generated by the color variation monitoring information generation unit 122 will be described. FIG. 4 is a diagram for explaining an example of the heterogeneous page monitoring information.
The heterogeneous page monitoring information is color variation monitoring information for monitoring color variation between different pages. The heterogeneous page monitoring information shown in FIG. 4 is for when 100 copies of 4 pages of image data are output. For example, color variation is monitored between different pages such as the first to fourth pages of the first copy and the first page of the second copy.

図４（ａ）は、出力されたページを示した図で、１部目の１〜４ページおよび２部目の１ページが示されている。図４（ｂ）〜（ｆ）は、異種ページ間の色変動監視をするための色変動監視領域を示した図である。また、図４（ｇ）は、異種ページ監視情報を示した図である。   FIG. 4A shows the output page, and shows the first to fourth pages of the first copy and the first page of the second copy. 4B to 4F are diagrams showing color variation monitoring areas for monitoring color variation between different pages. FIG. 4G is a diagram showing heterogeneous page monitoring information.

図４（ｂ）には、領域内の色が均一な領域（以下、均一領域と称する）であって、その均一領域間で同一の色信号を持つ色変動監視領域が示されている。均一領域間で同一の色信号を持てば、均一領域の大きさは同じである必要はない。また、図４（ａ）Ａ’も均一領域であるが、Ａ〜ＥとＡ’とは色信号が異なるため、異種ページ間の色変動監視をするための色変動監視領域とはならない。Ａ〜Ｅの領域を異種ページ監視領域１とする。   FIG. 4B shows a color variation monitoring region which is a region where the colors in the region are uniform (hereinafter referred to as a uniform region) and which has the same color signal between the uniform regions. If the same color signal is provided between the uniform areas, the sizes of the uniform areas do not need to be the same. 4A is also a uniform region. However, since A to E and A ′ have different color signals, they are not a color variation monitoring region for monitoring color variation between different pages. The areas A to E are defined as the heterogeneous page monitoring area 1.

図４（ｃ）には、同一の大きさのオブジェクトであって、オブジェクト間で同一の色信号を持つ色変動監視領域（以下、同一オブジェクトと称する）が示されている。同一オブジェクトの例としては、各種アプリケーションのテンプレートやフォーム、ロゴなどが考えられる。Ｆ〜Ｉの領域を異種ページ監視領域２とする。また、図４（ｃ）は、同一オブジェクトが配置されているページ内の位置が各ページで同じ場合を示した図であるが、図４（ｄ）のＪおよびＫ、図４（ｅ）のＬおよびＭ、図４（ｆ）のＮおよびＯのように、同一の大きさのオブジェクトであって、オブジェクト間で同一の色信号を持つものであれば、ページ内の異なる位置に配置されていても良い。図４（ｄ）のＪおよびＫ、図４（ｅ）のＬおよびＭ、図４（ｆ）のＮおよびＯをそれぞれ、異種ページ監視領域３〜５とする。   FIG. 4C shows a color variation monitoring area (hereinafter referred to as the same object) which is an object of the same size and has the same color signal between the objects. Examples of the same object include templates, forms, and logos for various applications. The areas F to I are defined as the heterogeneous page monitoring area 2. FIG. 4 (c) is a diagram showing a case where the same object is placed on the same page, but J and K in FIG. 4 (d) and FIG. 4 (e). If the objects have the same size and have the same color signal between the objects, such as L and M and N and O in FIG. 4F, they are arranged at different positions in the page. May be. Assume that J and K in FIG. 4D, L and M in FIG. 4E, and N and O in FIG.

そして、図４（ｂ）の均一領域や図４（ｃ）〜（ｆ）の同一オブジェクトの位置情報または画像情報（２値画像）が図４（ｇ）のようにリスト化して登録され、異種ページ監視情報として生成される。図４のＡ〜Ｉの領域のように、色変動監視領域が矩形の場合、色変動監視情報生成部１２２は、位置情報として、各色変動監視領域の左上の座標位置（Ｘ、Ｙ）、各色変動監視領域の幅（Ｗ）、各色変動監視領域の高さ（Ｈ）を登録すれば良い。また、色変動監視情報生成部１２２は、位置情報のかわりに、画像情報として、各色変動監視領域およびそれ以外の領域の２値画像を登録しても良い。図４のＪ〜Ｏの領域のように、色変動監視領域が矩形ではない場合、色変動監視情報生成部１２２は、位置情報ではなく画像情報を登録する。   The position information or image information (binary image) of the uniform area in FIG. 4B or the same object in FIGS. 4C to 4F is registered as a list as shown in FIG. Generated as page monitoring information. When the color variation monitoring area is rectangular like the areas A to I in FIG. 4, the color variation monitoring information generation unit 122 uses the coordinate position (X, Y) at the upper left of each color variation monitoring area as the position information, and each color. The width (W) of the fluctuation monitoring area and the height (H) of each color fluctuation monitoring area may be registered. In addition, the color variation monitoring information generation unit 122 may register binary images of each color variation monitoring region and other regions as image information instead of the position information. When the color variation monitoring area is not rectangular like the areas J to O in FIG. 4, the color variation monitoring information generation unit 122 registers image information instead of position information.

図５は、同一ページ監視情報の一例を説明するための図である。
同一ページ監視情報は、同一ページ間で色変動の監視を行うための色変動監視情報である。図５に示す同一ページ監視情報は、４ページの画像データが１００部出力された場合のものである。そして、例えば、１部目の１ページ、２部目の１ページ、３部目の１ページのような同一ページ間で色変動の監視が行われる。 FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the same page monitoring information.
The same page monitoring information is color variation monitoring information for monitoring color variation between the same pages. The same page monitoring information shown in FIG. 5 is for the case where 100 copies of 4 pages of image data are output. Then, for example, color variation is monitored between the same pages such as the first page of the first copy, the first page of the second copy, and the first page of the third copy.

図５（ａ）は、出力されたページを示した図で、１部目の１〜４ページおよび２部目の１ページが示されている。図５（ｂ）は、同一ページ間の色変動監視をするための色変動監視領域を示した図である。また、図５（ｃ）は、同一ページ監視情報を示した図である。   FIG. 5A is a diagram showing the output pages, and shows the first to fourth pages of the first copy and the first page of the second copy. FIG. 5B is a diagram illustrating a color variation monitoring area for monitoring color variation between the same pages. FIG. 5C shows the same page monitoring information.

図５（ｂ）には、各ページ内で同系の色信号を持つ色変動監視領域が示されている。例えば、１部目の１ページでは、Ａ〜Ｃのような茶色系の色変動監視領域が、また、ＤおよびＥのような水色系の色変動監視領域が抽出される。１〜４ページにおける茶色系の領域および水色系の領域を、順番に、同一ページ監視領域１〜８とする。そして、図５（ｂ）の同系の色信号を示す各領域の位置情報または画像情報（２値画像）が図５（ｃ）のようにリスト化して登録され、同一ページ監視情報として生成される。ここで、同一ページ間の色変動監視領域としては、同系の色信号を持つ領域だけでなく、例えば、ページ内で様々な色信号を含む領域が抽出されることとしても良いし、均一領域のみ抽出されることとしても良い。   FIG. 5B shows a color variation monitoring area having a similar color signal in each page. For example, in one page of the first copy, brown color variation monitoring regions such as A to C and light blue color variation monitoring regions such as D and E are extracted. The brown area and the light blue area in pages 1 to 4 are sequentially designated as the same page monitoring areas 1 to 8. Then, the position information or image information (binary image) of each region indicating the similar color signal in FIG. 5B is registered as a list as shown in FIG. 5C, and is generated as the same page monitoring information. . Here, as the color variation monitoring region between the same pages, not only a region having similar color signals but also, for example, a region including various color signals in the page may be extracted, or only a uniform region may be extracted. It may be extracted.

図６（ａ）〜（ｃ）は、色変動監視領域を生成する方法について示した図である。
色変動監視情報生成部１２２は、図６（ａ）に示すように予め定められた大きさの矩形でラスター画像を走査していく。そしてそれぞれの矩形内に含まれる画素値のヒストグラムを作成する。 FIGS. 6A to 6C are diagrams showing a method for generating a color variation monitoring region.
The color variation monitoring information generation unit 122 scans the raster image with a rectangle having a predetermined size as shown in FIG. Then, a histogram of pixel values included in each rectangle is created.

図６（ｂ）は、１つの矩形について作成されるヒストグラムの一例を示した図である。
図６（ｂ）では、ＹＭＣＫ値で表されたラスター画像を、明度、彩度、色相で色を表すＬＣＨ色空間の色値に変換し、明度、彩度、色相のそれぞれのヒストグラムを作成した場合を示している。横軸は、明度、彩度、色相のそれぞれを表し、縦軸は、頻度を画素数で表している。
そしてこれらのヒストグラムから最も頻度の高いピークを含む範囲を決定する。図６（ｂ）では、この範囲を選択色範囲として図示している。そしてこの選択色範囲を色変動監視領域とする。この範囲は、例えば、図６（ｃ）に示すように不定形の範囲となる。実際には、隣接する矩形の選択色範囲についても参照し、同じ色であれば、選択色範囲を連結する。そしてさらにこの処理を連続して配置する矩形について繰り返し、より大きな色変動監視領域として１つにまとめる。なお図６（ｂ）において予め定められた閾値を設け、ピークがこの閾値に達しない場合は、このピークについては、選択色範囲とせず、色変動監視領域としない方が望ましい。 FIG. 6B is a diagram showing an example of a histogram created for one rectangle.
In FIG. 6B, the raster image represented by the YMCK value is converted into the color value of the LCH color space that represents the color in terms of brightness, saturation, and hue, and histograms for brightness, saturation, and hue are created. Shows the case. The horizontal axis represents lightness, saturation, and hue, and the vertical axis represents frequency in terms of the number of pixels.
Then, a range including the most frequent peak is determined from these histograms. In FIG. 6B, this range is illustrated as a selected color range. This selected color range is set as a color variation monitoring area. This range is, for example, an indefinite range as shown in FIG. Actually, the selection color range of adjacent rectangles is also referred to, and if the same color, the selection color range is connected. Further, this process is repeated for the continuously arranged rectangles, and they are combined into one as a larger color variation monitoring region. In FIG. 6B, a predetermined threshold value is provided, and when the peak does not reach this threshold value, it is desirable that the peak is not a selected color range and not a color variation monitoring region.

＜色変動の予測の説明＞
次に色変動データ予測部１２３が行う色変動の予測について説明する。
色変動監視情報生成部１２２が生成する色変動監視情報に含まれる色の種類は、元の画像に含まれる色の種類に依存する。本実施の形態の場合、色の種類は、例えば、風景の画像など多くの色を使用する場合で５０種類程度、人物の顔の画像など少ない色しか使用しない場合で６種類程度となる。 <Explanation of color fluctuation prediction>
Next, color variation prediction performed by the color variation data prediction unit 123 will be described.
The type of color included in the color variation monitoring information generated by the color variation monitoring information generation unit 122 depends on the type of color included in the original image. In the case of the present embodiment, for example, there are about 50 types of colors when using many colors such as landscape images, and about 6 types when using only a few colors such as human face images.

この程度の色の種類では、１次元ＬＵＴを更新するための情報として不足している。よって本実施の形態では、色変動監視領域に含まれる色以外の色についても、予測により色変動を予測する処理を行う。実際には、上記種類の色から４次元ＬＵＴで使用する格子点に対応する色の色変動を予測する。この格子点は、例えば、ＹＭＣＫ空間中のＹＭＣＫ毎に８分割したそれぞれの値毎に設定され（いわゆる９格子点）、この場合、９４＝６５６１個となる。また以下に示すように色変動は、この格子点に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊色空間中の色度において予測する。 This kind of color is insufficient as information for updating the one-dimensional LUT. Therefore, in the present embodiment, processing for predicting color variation is also performed for colors other than colors included in the color variation monitoring region. Actually, the color variation of the color corresponding to the grid point used in the four-dimensional LUT is predicted from the above-mentioned colors. This grid point is set, for example, for each value divided into 8 for each YMCK in the YMCK space (so-called 9 grid points), and in this case, 9 4 = 6561. Further, as shown below, the color variation is predicted in the chromaticity in the L * a * b * color space corresponding to the lattice point.

図７（ａ）は、色変動の傾向について示した図である。
図７（ａ）では、予め定められた色空間における４次元ＬＵＴの格子点に対応する色度を概念的に表している。そしてこの色度における色変動を矢印で示している。この場合、矢印の向きが予め定められた色空間における色変動の方向を示す。また矢印の大きさが色変動の大きさを示す。
図示するように色変動の方向は、この色空間内でほぼ同様の方向を向き、特定の領域だけ異なる向きを向くようなことはない。また色変動の大きさは、色空間内全体として見た場合、色変動の大きさが大きい領域や小さい領域がある。ただし色変動の大きさは、連続的に変化し、色空間内の位置が近いと近い大きさとなる。 FIG. 7A is a diagram showing the tendency of color variation.
FIG. 7A conceptually represents chromaticity corresponding to a lattice point of a four-dimensional LUT in a predetermined color space. The color variation in the chromaticity is indicated by an arrow. In this case, the direction of the arrow indicates the direction of color variation in a predetermined color space. The size of the arrow indicates the color variation.
As shown in the figure, the direction of the color variation is directed in substantially the same direction in this color space, and is not directed in a different direction by a specific area. Further, the magnitude of the color variation includes an area where the magnitude of the color fluctuation is large and a small area when viewed as a whole in the color space. However, the magnitude of the color variation changes continuously, and becomes closer as the position in the color space is closer.

つまりこの色空間中でより少ない数の色度についての色変動しかわからなかったとしても、全体の色変動を予測できる。
図７（ｂ）は、色変動がわかっている色度の箇所について示した概念図である。つまり色変動監視領域で取得した色データから求められる色変動を図示している。この場合は、１４点の色度の色変動について図７（ａ）と同様の方法で図示している。そして図７（ｂ）からこの色空間中全体の色変動を予測し、図７（ａ）のような全体の色変動を求める。
本実施の形態では、色空間として、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間を用いる。そして４次元ＬＵＴの格子点に対応する（Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）の各色度において色変動を求める。また本実施の形態では、色変動の大きさとして色度の差（差分）を用いる。具体的には、Δａ＊、Δｂ＊、ΔＬ＊となる。このように色度の値そのものではなく、差分を使用することで、色変動の予測が容易となる。 That is, even if only a color variation for a smaller number of chromaticities is known in this color space, the overall color variation can be predicted.
FIG. 7B is a conceptual diagram showing a chromaticity location where the color variation is known. That is, the color variation obtained from the color data acquired in the color variation monitoring area is illustrated. In this case, the color variation of the chromaticity at 14 points is illustrated by the same method as in FIG. Then, the entire color variation in this color space is predicted from FIG. 7B, and the entire color variation as shown in FIG. 7A is obtained.
In the present embodiment, the L * a * b * color space is used as the color space. Then, the color variation is obtained at each chromaticity of (L * , a * , b * ) corresponding to the lattice point of the four-dimensional LUT. In this embodiment, a chromaticity difference (difference) is used as the magnitude of the color variation. Specifically, Δa * , Δb * , and ΔL * . In this way, using the difference instead of the chromaticity value itself makes it easy to predict color variation.

このように色変動データ予測部１２３は、色変動監視領域に対応する色データについての色変動を予め定められた色空間（この場合、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間）における色度の差分として求め、色変動のこの色空間中での方向および大きさから色変動監視領域に対応する色データ以外の色度について色変動を予測する。これは、色変動を予め定められた色空間中におけるベクトルとして捉え、このベクトルの方向および大きさから他の色度の色変動を予測すると言うこともできる。 As described above, the color variation data predicting unit 123 calculates the color variation of the color data corresponding to the color variation monitoring area as a chromaticity difference in a predetermined color space (in this case, the L * a * b * color space). The color variation is predicted for the chromaticity other than the color data corresponding to the color variation monitoring region from the direction and magnitude of the color variation in this color space. This can be said to regard color variation as a vector in a predetermined color space, and predict color variation of other chromaticities from the direction and size of this vector.

＜補正重みの生成の説明＞
次に補正重み生成部１２６が行う補正重みの生成について説明する。
補正重み生成部１２６は、色変動監視情報生成部１２２で生成した色変動を監視するための色変動監視情報を基に、ユーザ画像を見た際に色の違いの感じやすさに応じた重み分布を算出する。本実施の形態では、ユーザ画像中に存在する同系色のかたまりが大きいほど、ユーザは、その部分の色の変化を感じやすいという現象を利用して、同系色の色の面積が大きいほど大きな補正重みを割り当てる。 <Description of generation of correction weight>
Next, generation of correction weights performed by the correction weight generation unit 126 will be described.
The correction weight generation unit 126 is based on the color variation monitoring information for monitoring the color variation generated by the color variation monitoring information generation unit 122, and the weight according to the ease of feeling the color difference when viewing the user image. Calculate the distribution. In the present embodiment, the larger the group of similar colors existing in the user image, the more easily the user feels a change in the color of the portion, and the larger the area of similar colors, the larger the correction. Assign weights.

図８は、補正重み生成部１２６が補正重みを生成する方法を示したフローチャートである。
本実施の形態では、ある色についての色変動監視領域の面積（画素数）とその色の分散（ばらつき）からＹＭＣＫ色空間における補正重みの分布を算出する。
まず、元のユーザ画像を表している画素値であるＹＭＣＫ値は通常８ｂｉｔ以上の階調を有しており、この階調のままそれぞれのＹＭＣＫ値ごとに面積を求めたのでは、近い色であっても別の色として扱われてしまう。そのため、色変動監視領域の平均ＹＭＣＫ値でソーティングを実施して予め定めたＹＭＣＫ区間長毎にグルーピングする（ステップ１０１）。またそれぞれのグループ毎にグループＩＤを付与する。 FIG. 8 is a flowchart illustrating a method in which the correction weight generation unit 126 generates correction weights.
In this embodiment, the distribution of correction weights in the YMCK color space is calculated from the area (number of pixels) of the color variation monitoring region for a certain color and the dispersion (variation) of the color.
First, the YMCK value, which is the pixel value representing the original user image, usually has a gradation of 8 bits or more, and if the area is obtained for each YMCK value with this gradation, the colors are similar. Even if it exists, it will be treated as a different color. For this reason, sorting is performed with the average YMCK value of the color variation monitoring area, and grouping is performed for each predetermined YMCK section length (step 101). A group ID is assigned to each group.

本実施の形態の場合、例えば、ＹＭＣＫ毎に３２分割、即ち２５ｂｉｔとしてグルーピングを行う。この場合、グループの総数は、（２５）４＝２２０個となる。 In the case of the present embodiment, for example, grouping is performed with 32 divisions for each YMCK, that is, 2 5 bits. In this case, the total number of groups is (2 5 ) 4 = 2 20 .

次に同じグループＩＤを有する色変動監視領域の画素数の合計（合計画素数）を算出する（ステップ１０２）。これにより、ユーザ画像中に存在する同系色領域の面積の総和を算出する。   Next, the total number of pixels in the color variation monitoring area having the same group ID (total number of pixels) is calculated (step 102). As a result, the total sum of areas of similar color regions existing in the user image is calculated.

さらに同じグループＩＤを有する色変動監視領域に含まれる画素のＹＭＣＫ値の分散を算出する（ステップ１０３）。ここでは、ＹＭＣＫの各色成分ごとに分散を算出して、この４つの分散の合計を指標とする。   Further, the variance of YMCK values of pixels included in the color variation monitoring area having the same group ID is calculated (step 103). Here, the variance is calculated for each color component of YMCK, and the total of these four variances is used as an index.

次に全てのグループＩＤについて処理を行ったか否かを判定する（ステップ１０４）。そして処理が終了していない場合（ステップ１０４でＮｏ）、ステップ１０２に戻り、他のグループＩＤについてステップ１０２〜ステップ１０４の処理を行う。
また全てのグループＩＤについて処理が終了した場合（ステップ１０４でＹｅｓ）、グループＩＤ毎に算出した合計画素数と分散から補正重みを算出する（ステップ１０５）。 Next, it is determined whether or not all group IDs have been processed (step 104). If the process has not been completed (No in step 104), the process returns to step 102, and the processes of steps 102 to 104 are performed for the other group IDs.
When the processing is completed for all the group IDs (Yes in step 104), the correction weight is calculated from the total number of pixels and the variance calculated for each group ID (step 105).

補正重みは、以下の（１）式から算出することができる。
Ｗｉ＝Ｆ（合計画素数）×Ｇ（分散） …（１） The correction weight can be calculated from the following equation (1).
Wi = F (total number of pixels) × G (dispersion) (1)

ここでＷｉは、グループＩＤがｉの補正重みであるとする。また関数Ｆは、合計画素数に対し予め設計されている単調増加関数であり、関数Ｇは、分散に対し予め設計されている単調減少関数である。なおグループＩＤによっては、ユーザ画像中にそのグループＩＤに対応する色が使用されておらず、合計画素数が０となることがあるが、この場合は、補正重みＷｉを０とすればよい。   Here, Wi is a correction weight having a group ID i. The function F is a monotone increasing function designed in advance with respect to the total number of pixels, and the function G is a monotonic decreasing function designed in advance with respect to variance. Depending on the group ID, the color corresponding to the group ID is not used in the user image, and the total number of pixels may be zero. In this case, the correction weight Wi may be zero.

図９（ａ）〜（ｂ）は、関数Ｆおよび関数Ｇの一例について示した図である。
このうち図９（ａ）は、関数Ｆの一例であり、合計画素数に対し線形的に増加する関数として設計している。つまり合計画素数が多いほど補正重みＷｉは大きくなる。
また図９（ｂ）は、関数Ｇの一例であり、分散に対し線形的に減少する関数として設計している。つまり分散が大きいほど補正重みＷｉは小さくなる。
このような関数とするのは、ユーザ画像を見た際の色の違いの感じやすさを考慮したためである。つまり合計画素数が多いほど、ユーザ画像中でその色が占める面積は大きいため、ユーザ画像を見た際の色の違いの感じやすさはより鋭敏になる。そのため合計画素数がより多いほど補正重みＷｉはより大きくするのが妥当である。また分散が大きいほど、その色変動監視領域に含まれる色はばらついており、ユーザ画像を見た際の色の違いの感じやすさはより鈍感になる。そのため分散がより大きいほど補正重みＷｉはより小さくするのが妥当である。 FIGS. 9A and 9B are diagrams illustrating examples of the function F and the function G. FIG.
FIG. 9A shows an example of the function F, which is designed as a function that increases linearly with respect to the total number of pixels. That is, the correction weight Wi increases as the total number of pixels increases.
FIG. 9B is an example of the function G, which is designed as a function that linearly decreases with respect to the variance. That is, the greater the variance, the smaller the correction weight Wi.
The reason for such a function is that the ease of feeling the color difference when viewing the user image is taken into consideration. That is, the larger the total number of pixels, the larger the area occupied by the color in the user image, and the more easily the difference in color when the user image is viewed becomes more sensitive. Therefore, it is appropriate to increase the correction weight Wi as the total number of pixels is larger. Further, as the variance is larger, the colors included in the color variation monitoring region vary, and the ease of feeling the color difference when the user image is viewed becomes insensitive. Therefore, it is appropriate to make the correction weight Wi smaller as the variance is larger.

なお関数Ｆおよび関数Ｇは、図９（ａ）〜（ｂ）に示したものに限られるものではなく、それぞれ単調増加関数および単調減少関数であればよい。   The functions F and G are not limited to those shown in FIGS. 9A to 9B, and may be a monotonically increasing function and a monotone decreasing function, respectively.

＜１次元ＬＵＴの作成の説明＞
次に変換関係作成部１２７が行う１次元ＬＵＴの作成について説明する。
変換関係作成部１２７は、色変動および補正重みに基づき、画像形成部１０の色調整を行う変換関係を１次元ＬＵＴとして作成する。ここで色変動は、色変動データ予測部１２３においてΔａ＊、Δｂ＊、ΔＬ＊として求められたが、色補正量算出部１２５で色補正量であるΔＹ、ΔＭ、ΔＣ、ΔＫに変換されている。変換関係作成部１２７は、このΔＹ、ΔＭ、ΔＣ、ΔＫを使用して１次元ＬＵＴを作成する。 <Description of creation of one-dimensional LUT>
Next, creation of a one-dimensional LUT performed by the conversion relationship creation unit 127 will be described.
The conversion relationship creating unit 127 creates a conversion relationship for performing color adjustment of the image forming unit 10 as a one-dimensional LUT based on the color variation and the correction weight. Here, the color variation is obtained as Δa * , Δb * , ΔL * by the color variation data prediction unit 123, but is converted into ΔY, ΔM, ΔC, ΔK as color correction amounts by the color correction amount calculation unit 125. Yes. The conversion relationship creating unit 127 creates a one-dimensional LUT using the ΔY, ΔM, ΔC, and ΔK.

具体的には、まず色補正量ΔＹ、ΔＭ、ΔＣ、ΔＫは、上述した４次元ＬＵＴの格子点毎に求められる。即ち、ΔＹ、ΔＭ、ΔＣ、ΔＫの組として、９４＝６５６１個求められる。このうち例えば、Ｙ＝１２．５％の場合は、残りのＭＣＫの総数である９３＝７２９個ある。そして入力Ｙ＝１２．５％に対する７２９個のΔＹと対応する補正重みとから重み付き回帰モデルを使用して最終的な補正量（ここでは便宜上ΔＹ’とする）を算出することができる。つまり７２９個のΔＹについて補正重みを使用して加重平均を行い、最終的なΔＹ’を算出する。またこの処理を、Ｙ＝１２．５％以外でも行っていく。 Specifically, first, the color correction amounts ΔY, ΔM, ΔC, and ΔK are obtained for each lattice point of the above-described four-dimensional LUT. That is, 9 4 = 6561 are obtained as a set of ΔY, ΔM, ΔC, and ΔK. Of these, for example, when Y = 12.5%, there are 9 3 = 729 which is the total number of remaining MCKs. Then, the final correction amount (here, ΔY ′ for convenience) can be calculated from the 729 ΔY for the input Y = 12.5% and the corresponding correction weight using a weighted regression model. That is, a weighted average is performed on the 729 ΔYs using the correction weights to calculate the final ΔY ′. This process is also performed except for Y = 12.5%.

実際には、補正量ΔＹ’は、差分であるので、補正後のＹ値（ここでは便宜上ΔＹ１とする）は、従来使用していた補正前のＹ値（ここでは便宜上ΔＹ０とする）に補正量ΔＹ’を加えることで求められる。即ち、以下の（２）式のようになる。
Ｙ１＝Ｙ０＋ΔＹ’ …（２） Actually, since the correction amount ΔY ′ is a difference, the Y value after correction (here, ΔY 1 for convenience) is the Y value before correction that has been used conventionally (here, ΔY 0 is for convenience). It is obtained by adding a correction amount ΔY ′ to. That is, the following equation (2) is obtained.
Y 1 = Y 0 + ΔY ′ (2)

このＹ１とＹ０との関係は、Ｙの階調を補正する１次元ＬＵＴとなる。そして同様にしてＭ、Ｃ、Ｋのそれぞれの階調を補正する１次元ＬＵＴを作成する。 The relationship between Y 1 and Y 0 is a one-dimensional LUT that corrects the Y gradation. Similarly, a one-dimensional LUT that corrects the respective gradations of M, C, and K is created.

＜色処理部１２０の動作の説明＞
図１０は、色処理部１２０の動作について説明したフローチャートである。
以下、図３および図１０を使用して色処理部１２０の動作について説明する。
まずページ数部数取得部１２１が、印刷ジョブに基づいて、出力する１部数当たりのページ数および総部数を取得する（ステップ２０１）。
次に色変動監視情報生成部１２２が、図４、図５で説明した方法で、色変動監視領域を抽出する（ステップ２０２）。さらに色変動監視情報生成部１２２は、抽出した色変動監視領域に関する色変動監視情報を生成する（ステップ２０３）。 <Description of Operation of Color Processing Unit 120>
FIG. 10 is a flowchart illustrating the operation of the color processing unit 120.
Hereinafter, the operation of the color processing unit 120 will be described with reference to FIGS. 3 and 10.
First, the number-of-pages acquisition unit 121 acquires the number of pages and the total number of copies per output based on the print job (step 201).
Next, the color variation monitoring information generation unit 122 extracts a color variation monitoring region by the method described with reference to FIGS. 4 and 5 (step 202). Further, the color variation monitoring information generating unit 122 generates color variation monitoring information related to the extracted color variation monitoring area (step 203).

次に色変動データ予測部１２３が、画像形成部１０により出力された画像の色データを画像読取部６０から取得する（ステップ２０４）。この色データは、上述の通りＬ＊ａ＊ｂ＊値となる。そして色変動データ予測部１２３は、色変動監視情報を参照し、色変動監視領域に対応する色データを抽出する（ステップ２０５）。さらに色変動データ予測部１２３は、抽出した色データから、図７で説明した方法で色変動を差分として予測する（ステップ２０６）。ここでは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間全体の中での４次元ＬＵＴの格子点に対応する色度におけるΔａ＊、Δｂ＊、ΔＬ＊を予測する。 Next, the color variation data prediction unit 123 acquires the color data of the image output by the image forming unit 10 from the image reading unit 60 (step 204). This color data is L * a * b * value as described above. Then, the color variation data prediction unit 123 refers to the color variation monitoring information and extracts color data corresponding to the color variation monitoring area (step 205). Further, the color variation data prediction unit 123 predicts color variation as a difference from the extracted color data by the method described with reference to FIG. 7 (step 206). Here, Δa * , Δb * , and ΔL * at the chromaticity corresponding to the lattice points of the four-dimensional LUT in the entire L * a * b * color space are predicted.

次に判定部１２４が、色変動データ予測部１２３で予測された色変動に基づき、色調整を行うための１次元ＬＵＴを更新する（キャリブレーションを行う）か否かを判定する（ステップ２０７）。
そして色変動が小さく、判定部１２４が１次元ＬＵＴを更新しないと判定した場合（ステップ２０７でＮｏ）、ステップ２０４に戻り色変動の監視を継続する。 Next, based on the color variation predicted by the color variation data prediction unit 123, the determination unit 124 determines whether to update (calibrate) the one-dimensional LUT for performing color adjustment (step 207). .
If the color variation is small and the determination unit 124 determines not to update the one-dimensional LUT (No in step 207), the process returns to step 204 to continue monitoring the color variation.

一方、色変動が大きく、判定部１２４が１次元ＬＵＴを更新すると判定した場合（ステップ２０７でＹｅｓ）、色補正量算出部１２５が、色変動データ予測部１２３が予測した差分Δａ＊、Δｂ＊、ΔＬ＊により、色補正量としてΔＹ、ΔＭ、ΔＣ、ΔＫを算出する（ステップ２０８）。 On the other hand, when the color variation is large and the determination unit 124 determines to update the one-dimensional LUT (Yes in Step 207), the color correction amount calculation unit 125 calculates the differences Δa * and Δb * predicted by the color variation data prediction unit 123 . , ΔL * , ΔY, ΔM, ΔC, ΔK are calculated as color correction amounts (step 208).

一方、補正重み生成部１２６が、図８で説明した方法により補正重みを生成する（ステップ２０９）。   On the other hand, the correction weight generation unit 126 generates a correction weight by the method described with reference to FIG. 8 (step 209).

そして変換関係作成部１２７が、１次元ＬＵＴを作成する（ステップ２１０）。   Then, the conversion relationship creating unit 127 creates a one-dimensional LUT (Step 210).

作成された１次元ＬＵＴのデータは、変換関係作成部１２７から階調補正部９０に出力される（ステップ２１１）。そして階調補正部９０では、１次元ＬＵＴが更新される。これにより画像形成部１０の色変動を加味した新たな１次元ＬＵＴが適用され、より適切な色調整が行われる。   The created one-dimensional LUT data is output from the conversion relationship creation unit 127 to the gradation correction unit 90 (step 211). In the gradation correction unit 90, the one-dimensional LUT is updated. As a result, a new one-dimensional LUT that takes into account the color variation of the image forming unit 10 is applied, and more appropriate color adjustment is performed.

以上詳述した画像形成システム１によれば、定期的に色パッチを画像として出力し、色測定を行う従来の方法に対して、色パッチを出力せずにユーザ画像を使用してキャリブレーションを行う。そのためリアルタイムでキャリブレーションを行うことができ、印刷の生産性が低下しにくい。また従来は、定期的にキャリブレーションを行うため、短期的な色変動に対して対応が困難であったが、本実施の形態では、対応がより容易であり、適切なタイミングでキャリブレーションを行える。   According to the image forming system 1 described in detail above, the color patch is periodically output as an image, and the calibration is performed using the user image without outputting the color patch, compared to the conventional method of measuring the color. Do. Therefore, calibration can be performed in real time, and printing productivity is unlikely to decrease. Conventionally, since calibration is periodically performed, it has been difficult to cope with short-term color fluctuations. However, in the present embodiment, it is easier to cope with, and calibration can be performed at an appropriate timing. .

また色変動データ予測部１２３が色変動の予測を行う際に、色変動の予測を色空間内でなめらかに変化するように設計することで、色調整後の階調性を保ちやすくなり、色調整により階調段差が生じにくくなる。さらにＬ＊ａ＊ｂ＊色空間全体の色変動を予測することで、複数のページの出力にも対応しやすく、また次の印刷ジョブに対する色調整にも対応しやすい。 In addition, when the color variation data prediction unit 123 performs color variation prediction, the color variation prediction is designed to change smoothly in the color space, so that it is easy to maintain gradation after color adjustment. Adjustment makes it difficult to produce gradation steps. Furthermore, by predicting the color variation of the entire L * a * b * color space, it is easy to cope with output of a plurality of pages, and it is easy to cope with color adjustment for the next print job.

また本実施の形態では、ユーザ画像を見た際に色の違いの感じやすさに応じた補正重み算出し、これを使用して１次元ＬＵＴを作成する。よってユーザの感覚に合わせた色調整を行っている。そして色調整を行うのに１次元ＬＵＴを使用することで、色調整の負荷がより小さくなる。またこの１次元ＬＵＴは、本来、多次元の空間で補正される補正量を利用して、作成する。よって色調整の精度はより高くなり、１次元ＬＵＴでもユーザ画像に合わせた効果的な色調整を行っている。   In the present embodiment, when a user image is viewed, a correction weight corresponding to the ease of feeling a color difference is calculated, and this is used to create a one-dimensional LUT. Therefore, color adjustment is performed according to the user's feeling. By using a one-dimensional LUT for color adjustment, the color adjustment load is further reduced. The one-dimensional LUT is created by using a correction amount that is originally corrected in a multidimensional space. Therefore, the accuracy of color adjustment is higher, and effective color adjustment according to the user image is performed even in the one-dimensional LUT.

なお以上詳述した例では、判定部１２４を設けていたが、必ずしも設ける必要はない。
また以上詳述した例では、画像形成システム１は、電子写真方式のものを例に採り説明を行なったが、インクジェット方式のものでもよい。さらに色変動データ予測部１２３等でＬ＊ａ＊ｂ＊色空間を使用していたが、これに限られるものではなく、色を定量化できる色空間であれば、他の色空間を使用してもよい。 In the example described above in detail, the determination unit 124 is provided, but it is not always necessary to provide it.
In the example described in detail above, the image forming system 1 has been described by taking an electrophotographic system as an example, but may be an inkjet system. Furthermore, the color variation data prediction unit 123 and the like used the L * a * b * color space. However, the present invention is not limited to this, and other color spaces can be used as long as the color space can be quantified. May be.

そして以上詳述した例では、補正重みを生成するのに色変動監視領域の分散を使用していたが、分散を使用しなくてもよい。また補正重みを生成するのに色変動監視領域の面積（画素数）を使用していたが、図６（ａ）で使用した矩形の数で代用してもよい。さらにユーザ画像を見た際に色の違いの感じやすさに応じた指標として面積および分散を用いていたが、他にも中濃度のグレー色、肌色など色差に敏感な色領域について補正重みを大きくする処理を行ってもよい。   In the example described above in detail, the variance of the color variation monitoring area is used to generate the correction weight, but the variance may not be used. Further, although the area (number of pixels) of the color variation monitoring region is used to generate the correction weight, the number of rectangles used in FIG. 6A may be substituted. In addition, area and dispersion were used as indicators according to the ease of perceiving color differences when viewing user images, but correction weights were also applied to color areas that are sensitive to color differences such as medium gray and skin colors. You may perform the process to enlarge.

以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。   Although the present embodiment has been described above, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiment. It is clear from the description of the scope of the claims that various modifications or improvements added to the above embodiment are also included in the technical scope of the present invention.

１…画像形成システム、１０…画像形成部、９０…階調補正部、１００…コントローラ、１１０…画像処理部、１２０…色処理部、１２１…ページ数部数取得部、１２２…色変動監視情報生成部、１２３…色変動データ予測部、１２４…判定部、１２５…色補正量算出部、１２６…補正重み生成部、１２７…変換関係作成部、２００…画像形成装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image forming system, 10 ... Image forming part, 90 ... Tone correction part, 100 ... Controller, 110 ... Image processing part, 120 ... Color processing part, 121 ... Number-of-pages acquisition part, 122 ... Color variation monitoring information generation , 123 ... color variation data prediction unit, 124 ... determination unit, 125 ... color correction amount calculation unit, 126 ... correction weight generation unit, 127 ... conversion relation creation unit, 200 ... image forming apparatus

Claims (6)

画像形成手段で予め定められた色材を使用して画像を形成するための画像データから、画像上の特定の領域を領域群として抽出する領域群抽出部と、
前記画像形成手段により出力された前記画像データの色データを取得し、前記領域群に対応する色データに基づいて前記色変動を予測する予測部と、
前記領域群中で使用される色の面積に応じて補正重みを生成する補正重み生成部と、
前記色変動および前記補正重みに基づき、前記画像形成手段の色調整を行う変換関係を前記色材毎の階調を補正する関係として作成する変換関係作成部と、
を備えることを特徴とする色処理装置。 A region group extraction unit that extracts a specific region on the image as a region group from image data for forming an image using a predetermined color material in the image forming unit;
Obtaining color data of the image data output by the image forming means, and predicting the color variation based on color data corresponding to the region group;
A correction weight generation unit that generates a correction weight according to the area of the color used in the region group;
A conversion relationship creating unit that creates a conversion relationship for performing color adjustment of the image forming unit based on the color variation and the correction weight as a relationship for correcting the gradation for each color material;
A color processing apparatus comprising: 前記補正重み生成部は、前記領域群中で使用される色の分散に応じて前記補正重みを生成することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 1, wherein the correction weight generation unit generates the correction weight according to a dispersion of colors used in the region group. 前記領域は、矩形領域として設定され、前記色の面積は当該矩形領域の数として決められることを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 1, wherein the area is set as a rectangular area, and an area of the color is determined as the number of the rectangular areas. 前記予測部は、前記色変動を差分として予測することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 1, wherein the prediction unit predicts the color variation as a difference. 前記画像データは、ユーザから送信された印刷ジョブの画像についてのものであることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 1, wherein the image data is for an image of a print job transmitted from a user. 予め定められた色材を使用して記録材に画像を形成する画像形成手段と、
前記画像形成手段で形成される画像の色調整を行なう色調整手段と、
前記色調整手段で色調整を行なうために使用される変換関係を作成する変換関係作成手段と、
を備え、
前記変換関係作成手段は、
前記画像形成手段で予め定められた色材を使用して画像を形成するための画像データから、画像上の特定の領域を領域群として抽出する領域群抽出部と、
前記画像形成手段により出力された前記画像データの色データを取得し、前記領域群に対応する色データに基づいて前記色変動を予測する予測部と、
前記領域群中で使用される色の面積に応じて補正重みを生成する補正重み生成部と、
前記色変動および前記補正重みに基づき、前記画像形成手段の色調整を行う変換関係を前記色材毎の階調を補正する関係として作成する変換関係作成部と、
を備えることを特徴とする画像形成システム。 Image forming means for forming an image on a recording material using a predetermined color material;
Color adjusting means for adjusting the color of an image formed by the image forming means;
Conversion relation creating means for creating a conversion relation used for performing color adjustment in the color adjusting means;
With
The conversion relationship creating means includes:
A region group extraction unit that extracts a specific region on the image as a region group from image data for forming an image using a color material predetermined by the image forming unit;
Obtaining color data of the image data output by the image forming means, and predicting the color variation based on color data corresponding to the region group;
A correction weight generation unit that generates a correction weight according to the area of the color used in the region group;
A conversion relationship creating unit that creates a conversion relationship for performing color adjustment of the image forming unit based on the color variation and the correction weight as a relationship for correcting the gradation for each color material;
An image forming system comprising:
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014182353A (en) * 2013-03-21 2014-09-29 Fuji Xerox Co Ltd Color change monitoring device, image forming system, and program

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014182353A (en) * 2013-03-21 2014-09-29 Fuji Xerox Co Ltd Color change monitoring device, image forming system, and program

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10761446B2 (en) * 2018-05-10 2020-09-01 Konica Minolta, Inc. Image forming apparatus and computer-readable recording medium storing program

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