JP2019118031A - 画像処理方法、画像処理装置および画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】スキャナやインラインセンサを用いて原稿を読み取った読取画像データを高精度でＣＭＹＫ画像データに変換可能とする。【解決手段】取得ステップにより、原稿から反射された反射光に基づき、可視域の複数の波長領域、および、非可視域の波長領域の反射吸収特性に対応する第１の画像信号を取得する。第１の色変換ステップにより、取得された第１の画像信号を、デバイス非依存の色空間成分と、墨成分と、を含む第２の画像信号に変換する。【選択図】図１１

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理装置および画像処理システムに関する。

スキャナやインラインセンサなどにより原稿を読み取った読取画像データは、一般的に、Ｒ（赤）色、Ｇ（緑）色およびＢ（青）色からなるＲＧＢ画像データである。以下、このスキャナなどによる原稿読み取りにより生成されるＲＧＢ画像データを、ＲＧＢ読取画像データと呼ぶ。このＲＧＢ読取画像データを用いて画像形成を行う画像形成システムでは、どのような読取原稿に対しても、読取原稿の色と略同一の色が再現される色再現出力や、読取原稿の色を正確に判定した色判定結果が得られることが望ましい。

そのため、スキャナなどによるＲＧＢ読取画像データを高精度に色変換する技術や、読取原稿の色判定を自動的に実行する技術が開発され、既に知られている。例えば、特許文献１には、墨（黒）率が異なるグレー階調パッチを出力し、ＲＧＢ読取画像データとモノクロ読取画像データとの差分からセンサの読取値に対する色補正パラメータを更新するようにした技術が開示されている。特許文献１の技術によれば、分光反射率が異なる色原稿の、ＲＧＢ読取画像データとモノクロ読取画像データとの差分に基づき色補正を行うことで、高精度な色補正が可能となる。

しかしながら、ＲＧＢ読取画像データを取得するスキャナやインラインセンサでは、分光測色計とは異なり、マルチバンドでの読み取りができない。そのため、スキャナやインラインセンサを用いた画像形成システムでは、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の３色によるＣＭＹ色材により形成されるコンポジットグレーと、Ｋ(Black)版で形成されるグレー（コンポーネントグレー）との特性差を検出することが困難であるという問題点があった。

そのため、特に、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色によるＣＭＹＫ混色パターンの読み取りあるいは色予測の精度に課題があった。また、スキャナやインラインセンサを用いた画像形成システムにおいて、読取原稿の自動カラー判定を実施する際、Ｋ版で形成された原稿であっても、読取側の色ずれが原因でカラー判定されてしまうことがある、など判定精度に問題があった。これらの問題点は、上述した特許文献１においても解消できていない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、スキャナやインラインセンサを用いて原稿を読み取った読取画像データを高精度でＣＭＹＫ画像データに変換可能とすることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、原稿から反射された光に基づき、可視域の複数の波長領域、および、非可視域の波長領域の反射吸収特性に対応する第１の画像信号を取得する取得ステップと、取得ステップにより取得された第１の画像信号を、デバイス非依存の色空間成分と、墨成分と、を含む第２の画像信号に変換する第１の色変換ステップとを有する。

本発明によれば、スキャナやインラインセンサを用いて原稿を読み取った読取画像データを高精度でＣＭＹＫ画像データに変換可能となるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る画像処理装置としての画像形成装置の一例の構成を示すブロック図である。 図２は、実施形態に適用可能なスキャナの一例の構成を示すブロック図である。 図３は、実施形態に適用可能な、スキャナにおけるセンサモジュールと光源との配置の例を示す図である。 図４は、実施形態に適用可能なセンサモジュールの構成の例を示す図である。 図５は、実施形態に適用可能な、Ｒ用、Ｇ用およびＢ用それぞれのカラーフィルタの特性の例について説明するための図である。 図６は、実施形態に適用可能な、第１画像処理部の構成の例を示すブロック図である。 図７は、実施形態に適用可能な第２画像処理部の一例の構成を示すブロック図である。 図８は、条件等色について概略的に説明するための図である。 図９は、ＲＧＢ値を検出するセンサによって黒色を読み取った例を模式的に示す模式図である。 図１０は、印刷媒体上に、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色による黒色と、Ｋ色単色による黒色とを形成した場合の、各色のトナーの反射率の例を示す図である。 図１１は、実施形態に係る、画像形成装置における処理の流れを説明するための一例の機能ブロック図を示す。 図１２は、実施形態に係る第１色変換部およびγ変換部の構成の例をより詳細に示すブロック図である。 図１３は、実施形態に適用可能な、ＲＧＢ画像データに対する色相の分割を説明するための図である。 図１４は、実施形態に適用可能な色相領域の例を示す図である。 図１５は、実施形態に適用可能な広域色相情報Ｈｕｅｈを説明するための図である。 図１６は、印刷媒体にコンポーネントグレー階調パッチと、コンポジットグレー階調パッチとが形成された状態を模式的に示す模式図である。 図１７は、実施形態に係るキャリブレーション処理を示す一例のフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、画像処理方法、画像処理装置および画像処理システムの実施形態を詳細に説明する。図１は、実施形態に係る画像処理装置としての画像形成装置の一例の構成を示す。図１において、画像形成装置１００は、スキャナ１とプロッタ９とを備え、スキャナ１による原稿画像の読み取り機能と、プロッタ９による画像の形成機能と、スキャナ１で読み取った原稿画像に基づき画像形成を行う複写機能とを１台の筐体で実現するＭＦＰ(Multi Function Printer)として構成されている。

実施形態に係る画像形成装置１００において、スキャナ１は、原稿を読み取った読取画像データとして、既存のＲ（赤色）、Ｇ（緑色）、Ｂ（青色）の３色の各画像データ（纏めてＲＧＢ画像データと呼ぶ）に加えて、ＩＲ（近赤外）成分によるＩＲ画像データの出力が可能とされる。画像形成装置１００は、スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データの成分に基づきデバイス非依存の色空間成分に変換している。このデバイス非依存の色空間成分に基づきスキャナ１のカラーキャリブレーションを行うことで、より高精度なカラーキャリブレーションが実現可能となる。

なお、ここでは、実施形態に係る画像処理装置がＭＦＰであるものとして説明するが、これはこの例に限定されない。実施形態に係る画像処理装置は、少なくとも、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＩＲの各色成分による読取画像データの出力が可能なスキャナ１と、スキャナ１により読み取ったＲ、Ｇ、ＢおよびＩＲの各色成分に基づきデバイス非依存の色空間成分を生成する信号処理部とを含んでいればよい。

図１の画像形成装置１００について、より詳細に説明する。図１において、画像形成装置１００は、スキャナ１と、第１画像処理部２と、バス制御部３と、第２画像処理部４と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）５と、ＣＰＵ(Central Processing Unit)６と、メモリ７と、プロッタＩ／Ｆ（インタフェース）部８と、プロッタ９と、操作表示部１０と、回線Ｉ／Ｆ部１１と、外部Ｉ／Ｆ部１２と、ＳＢ(South Bridge)１３と、ＲＯＭ(Read Only Memory)１４と、を備えている。

図２は、実施形態に適用可能なスキャナ１の一例の構成を示す。図２において、スキャナ１は、センサモジュール１０００と、光源ドライバ１００１と、光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲと、信号処理部１０１０と、Ａ／Ｄ変換部１０１１と、制御・画像処理部１０１２と、を含む。スキャナ１は、セットされた原稿をスキャンすることで得られる原稿の濃淡情報から、各８ビットの、複数の波長成分による画像データを生成して出力する。

光源１００２Ｗは、白色の光を発光する白色光源である。光源１００２Ｗは、例えば、青色を発光するＬＥＤ(Light Emitting Diode)と、青色の光に励起されて黄色の蛍光を発光する蛍光体とを組み合わせて構成され、青色と黄色の蛍光とによる疑似白色光を発光する。この場合、光源１００２Ｗは、波長４６５ｎｍの付近に強く鋭いピーク、波長５６０ｎｍの付近に弱くなだらかなピークを持ち、８００ｎｍより長波長で強度が略０となる分光特性を持つ。一方、光源１００２ＩＲは、例えば８００ｎｍ付近に強度のピークを持つ近赤外光を発光する光源であって、ＬＥＤを用いて構成することができる。光源ドライバ１００１は、制御・画像処理部１０１２の制御に従い、光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲを駆動する。

センサモジュール１０００は、ＣＣＤ(Charge Coupled Device)などの光電変換素子が主走査方向にアレイ状に連なるラインセンサを含む。センサモジュール１０００の各光電変換素子からアナログ方式の信号として出力された各検知信号が、信号処理部１０１０に供給される。信号処理部１０１０は、供給された各検知信号に対して、ゲイン調整、ノイズ除去など所定の信号処理を施して出力する。信号処理部１０１０から出力された、信号処理を施された各検知信号は、Ａ／Ｄ変換部１０１１に供給される。

Ａ／Ｄ変換部１０１１は、信号処理部１０１０から供給された各検知信号を、制御・画像処理部１０１２の制御に従い、例えばライン毎のタイミングでサンプリングして、それぞれディジタル方式の信号に変換する。Ａ／Ｄ変換部１０１１でディジタル方式の信号に変換された各検知信号は、制御・画像処理部１０１２に供給される。制御・画像処理部１０１２は、供給された各検知信号を、Ｒ、ＧおよびＢの各色成分、ならびに、ＩＲ成分それぞれについて、各々８ビットの画像データ（ＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データ）に変換して出力する。なお、制御・画像処理部１０１２から出力されるＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データを、纏めて第１画像信号とする。

図３は、実施形態に適用可能な、スキャナ１におけるセンサモジュール１０００と光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲとの配置の例を示す。なお、図３では、光源１００２Ｗと光源１００２ＩＲとを纏めて光源１００２として示している。この例では、スキャナ１は、密着センサ方式として示されている。すなわち、光源１００２およびセンサモジュール１０００とがコンタクトガラス１００３一方の面の至近に配置され、コンタクトガラス１００３の他方の面に原稿１００４が配される。光源１００２から射出された白色光および近赤外光がコンタクトガラス１００３を介して原稿１００４により反射され、反射光がコンタクトガラス１００３を介してセンサモジュール１０００により受光される。

図４は、実施形態に適用可能なセンサモジュール１０００の構成の例を示す。図４（ａ）は、センサモジュール１０００において主走査方向に一列に連なる各光電変換素子に、Ｒ用カラーフィルタ、Ｇ用カラーフィルタおよびＢ用カラーフィルタがそれぞれ配される例である。また、図４（ｂ）に示すセンサモジュール１０００’は、３本のラインセンサを含み、これら３本のラインセンサそれぞれにＲ用、Ｇ用およびＢ用のカラーフィルタを設けた例である。

図５は、実施形態に適用可能な、Ｒ用、Ｇ用およびＢ用それぞれのカラーフィルタの特性の例について説明する。図５において、横軸は波長を示す。縦軸は、フィルタ特性に対しては透過率を示し、読み取り対象の原稿（読取原稿）に対しては、反射率を示す。また、ここでは、７８０ｎｍ〜１０８０ｎｍの波長領域を人間の目に感知できない非可視域（ＮＩＲ：Near InfraRed）とし、７８０ｎｍ〜３８０ｎｍを人間の目で感知可能な可視域であるとしている。

図５において、特性線２１０、２１１および２１２は、それぞれＲ用、Ｇ用およびＢ用のカラーフィルタ（以下、それぞれＲ用フィルタ、Ｇ用フィルタおよびＢ用フィルタと呼ぶ）の分光透過率の例を示す。また、特性線２１３は、読み取り対象の原稿（読取原稿）の分光反射率の例を示す。各特性線２１０、２１１および２１２が示す各領域の、読取原稿の特性線２１３が示す領域と重なる領域の積分値が、Ｒ、ＧおよびＢ各色成分の読み取り値となる。

より詳細には、Ｒ用フィルタの透過率は、特性線２１０に示されるように、６３０ｎｍ付近のピークから非可視域の１０８０ｎｍに向けてなだらかに減少している。Ｇ用フィルタの透過率は、特性線２１１に示されるように、５３０ｎｍ付近と非可視域の８３０ｎｍ付近とにそれぞれピークを持つ。また、Ｂ用フィルタの透過率は、特性線２１２に示されるように、４３０ｎｍと非可視域の８３０ｎｍとにそれぞれピークを持つ。さらに、読取原稿は、特性線２１３に示されるように、４３０ｎｍ付近〜１０８０ｎｍの範囲で、７０％以上の反射率となっている。

ここで、ＩＲ領域の光を発光する光源１００２ＩＲの分光特性が、図５において特性線２１４で示されるように、８００ｎｍ〜８３０ｎｍの範囲内に強いピークを持つものとする。この場合、センサモジュール１０００は、上述したＲ用フィルタ、Ｇ用フィルタおよびＢ用フィルタそれぞれの非可視域での特性により、光源１００２ＩＲによる光を検知可能である。

例えば、制御・画像処理部１０１２は、１ラインにおいて光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲが順次に点灯するように、光源ドライバ１００１を制御する。制御・画像処理部１０１２は、光源ドライバ１００１の制御と同期してＡ／Ｄ変換部１０１１のサンプリングタイミングを制御し、光源１００２Ｗが点灯しているタイミングでサンプリングした検知信号を、Ｒ、ＧおよびＢ各色成分の検知信号とし、光源１００２ＩＲが点灯しているタイミングでサンプリングした検知信号を、ＩＲ成分の検知信号とする。

なお、図２〜図４を用いて説明したスキャナ１の構成は一例であって、この例に限定されるものではない。例えば、スキャナ１は、密着センサ方式に限らず、光学縮小方式であってもよい。また、上述では、光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲを１ラインにおいて順次点灯させ、センサモジュール１０００から出力された検知信号を、光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲの点灯と同期したタイミングでサンプリングしているが、これはこの例に限定されない。例えば、Ｒ、Ｇ、ＢおよびＩＲ各波長の光を発光する光源をそれぞれ設け、センサモジュール１０００をカラーフィルタを用いない形式とし、各光源をライン毎に順次点灯させる方式でもよい。

さらに、光源１００２Ｗおよび１００２ＩＲを用いる例において、図４（ｃ）にセンサモジュール１０００”として例示するように、主走査方向に一列に連なる各光電変換素子に、Ｒ用、Ｇ用およびＢ用カラーフィルタに加え、ＩＲの波長領域を選択的に透過させるＩＲ用カラーフィルタを設けてもよい。このＩＲ用カラーフィルタを追加する構成は、図４（ｂ）の構成にも同様に適用可能である。

図１の説明に戻り、第１画像処理部２は、スキャナ１の制御・画像処理部１０１２から出力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データに対し、予め定めた特性に統一する処理を実行して出力する。

図６は、実施形態に適用可能な、第１画像処理部２の構成の例を示す。図６に示すように、第１画像処理部２は、スキャナ補正処理部３０と、γ変換部３１と、フィルタ処理部３２と、色変換部３３と、変倍処理部３４と、像域分離部３５と、分離デコード部３６と、を備えている。

これらスキャナ補正処理部３０、γ変換部３１、フィルタ処理部３２、色変換部３３、変倍処理部３４、像域分離部３５および分離デコード部３６は、互いに協働して動作する１または複数のハードウェアにより構成される。これに限らず、スキャナ補正処理部３０、γ変換部３１、フィルタ処理部３２、色変換部３３、変倍処理部３４、像域分離部３５および分離デコード部３６を、ＣＰＵ上で所定のプログラムが動作することにより構成してもよい。

スキャナ補正処理部３０は、スキャナ１から出力された各画像データに対し、シェーディングなど、スキャナ１の機構上（照度歪みなど）発生する読取りムラなどを補正する。また、スキャナ補正処理部３０は、スキャナ１の特性を調整するために用いる情報が格納されるキャリブレーションテーブルを含む。キャリブレーションテーブルは、例えば、スキャナ１から出力されるＲ、Ｇ、ＢおよびＩＲの各画像データのゲインを調整するためのデータが格納される。

γ変換部３１は、例えば、スキャナ１から受け取ったＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データのうち、ＲＧＢ画像データのγ特性を予め定められた特性（例えば、１／２.２乗）になるように変換する。フィルタ処理部３２は、ＲＧＢ画像データに対し、スキャナ１のＭＴＦ(Modulation Transfer Function)特性の補正を行う。また、フィルタ処理部３２は、モアレを防止するために、読取画像の周波数特性を変えて、画像を明瞭、また滑らかにする。

色変換部３３は、フィルタ処理部３２から出力されたＲ、Ｇ、ＢおよびＩＲの各画像データ値を、デバイス非依存の色空間成分と、墨成分とに変換する。デバイス非依存の色空間成分としては、三刺激値（ＸＹＺ色度値）、Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系（ＣＩＥ Ｌ^*ａ^*ｂ^*）、Ｌ^*ｕ^*ｖ^*表色系（ＣＩＥ ＬＵＶ）などを適用できる。以下では、特に記載の無い限り、デバイス非依存の色空間成分としてＸＹＺ色度値を用いるものとする。色変換部３３は、これらデバイス非依存の色空間成分と、墨成分とを含む画像データを出力する。

ここで出力される墨成分は、ＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データから予測される成分であり、以降、適宜、予測墨成分と呼ぶ。また、色変換部３３から出力されるデバイス非依存の色空間成分を、以降、特に記載の無い限り、統一ＲＧＢ画像データと呼ぶ。また、色変換部３３から出力される、デバイス非依存の色空間成分と予測墨成分とを含む画像データを、第２画像信号とする。

変倍処理部３４は、色変換部３３から出力された各画像データ、すなわち、統一ＲＧＢ画像データおよび予測墨成分の画像データのサイズ（解像度）を予め定めた特性に統一する。変倍処理部３４は、例えば各画像データのサイズ（解像度）を６００ｄｐｉ(dot per inch)に変換する。変倍処理部３４から出力された各画像データは、バス制御部３を介してＨＤＤ５に格納される。このとき、変倍処理部３４から出力された各画像データをＣＰＵ６にて所定の符号化方式で圧縮符号化してＨＤＤ５に格納することができる。

第１画像処理部２において、像域分離部３５は、原稿の持つ特徴的なエリアの抽出を行う。例えば、像域分離部３５は、一般的な印刷によって形成されている網点部の抽出、文字などのエッジ部の抽出、その画像データの有彩／無彩の判定、および、背景画像が白であるかの白背景の判定などを行う。分離デコード部３６は、像域分離部３５から出力された像域分離信号を、後述する第２画像処理部４での処理に必要な情報量にデコードし、画像データの付帯情報として出力する。像域分離信号は、例えば、文字中／非文字中、文字／非文字、高線数網点／非高線数網点、有彩／無彩、白地／非白地、低線数網点／非低線数網点、などの情報を含む。

バス制御部３は、画像形成装置１００内で必要な画像データや制御コマンドなどの各種データのやり取りを行うデータバスの制御部である。バス制御部３は、複数種のバス規格間のブリッジ機能も有している。本実施形態では、バス制御部３は、第１画像処理部２、第２画像処理部４およびＣＰＵ６とは、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ(Peripheral Component Interconnect-express)バスで接続し、ＨＤＤ５とはＡＴＡ(Advanced Technology Attachment)バスで接続し、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)化している。

第２画像処理部４は、第１画像処理部２から出力されＨＤＤ５に格納された画像データおよび付帯情報に対し、ユーザから指定される出力先に適した画像処理を実行する。例えば、第２画像処理部４は、第１画像処理部２から出力された、スキャナ１によるＲＧＢ各色の画像データとは異なる色の組み合わせによる画像データを生成する。例えば、第２画像処理部４は、第１画像処理部２から出力された各画像データに基づき、Ｃ、Ｍ、ＹおよびＫの各色による画像データを生成する。

図７は、実施形態に適用可能な第２画像処理部４の一例の構成を示す。図７に示すように、第２画像処理部４は、フィルタ処理部５０と、色変換部５１と、パターン発生部５２と、変倍処理部５３と、プリンタγ補正部５４と、階調処理部５５と、を備えている。

これらフィルタ処理部５０、色変換部５１、パターン発生部５２、変倍処理部５３、プリンタγ補正部５４および階調処理部５５は、互いに協働して動作する１または複数のハードウェアにより構成される。これに限らず、フィルタ処理部５０、色変換部５１、パターン発生部５２、変倍処理部５３、プリンタγ補正部５４および階調処理部５５を、ＣＰＵ上で所定のプログラムが動作することにより構成してもよい。

フィルタ処理部５０は、統一ＲＧＢ画像データおよび予測墨成分の画像データの鮮鋭性を、プロッタ９に出力する場合の再現性が良くなるように補正する。具体的には、フィルタ処理部５０は、設定された画質モードに応じてデコードされた属性情報（像域分離信号）に従って鮮鋭化処理または平滑化処理を実行する。例えば、フィルタ処理部５０は、文字原稿モードでは文字を明瞭とするために鮮鋭化処理を実行する。また、フィルタ処理部５０は、写真モードでは滑らかに階調性を表現するため平滑化処理を実行する。

色変換部５１は、各８ビットの統一ＲＧＢ画像データと、予測墨成分の画像データとを受け取ると、受け取った各画像データを、プロッタ９用の色空間であるＣＭＹＫ各色の、各８ビットの画像データ（纏めてＣＭＹＫ画像データと呼ぶ）に変換する。詳細は後述するが、色変換部５１は、統一ＲＧＢ画像データをＣ、ＭおよびＹ各色の成分によるＣＭＹ画像データに変換する。色変換部５１は、このＣＭＹ画像データに対して予測墨成分に基づく墨処理を施して、プロッタ９用の色空間成分であるＣ、Ｍ、ＹおよびＫ各色の色成分を生成し、生成したＣ、Ｍ、ＹおよびＫ各色の色成分による各画像データをＣＭＹＫ画像データとして出力する。

また、色変換部５１は、ＣＭＹＫ画像データに対して、設定された画質モード情報に応じてデコードされた属性情報（像域分離信号）に従って最適な色調整を実行することができる。

変倍処理部５３は、ＣＭＹＫ画像データのサイズ（解像度）を、プロッタ９の再現性能に従って変換する。プロッタ９の性能（解像度）によっては変倍処理部５３が変換を行わなくてもよい。プリンタγ補正部５４は、予めＣＰＵ６で生成され、プロッタ出力用に設定されたＣＭＹＫ用のエッジ用γテーブルおよび非エッジ用γテーブルを用いて、ＣＭＹＫ版毎のテーブル変換を実行してγ補正を実行する。

階調処理部５５は、プリンタγ補正部５４から出力されたＣＭＹＫ画像データを受け取ると、プロッタ９の階調処理能力に従った階調数変換処理を行う。階調処理部５５は、例えば、ＣＭＹＫ画像データにおけるＣ、Ｍ、ＹおよびＫの各画像データの２ビットに疑似中間調処理の１つである誤差拡散法を用いて階調数変換処理を行う。

パターン発生部５２は、スキャナ１のカラーキャリブレーションに用いるグレースケールによるパッチパターンを発生する。詳細は後述するが、実施形態では、パターン発生部５２は、Ｃ、ＭおよびＹの各色成分を用いて作成したグレーであるコンポジットグレーによるパッチパターンと、Ｋ色成分（墨成分）のみを用いて作成したグレー（コンポーネントグレーと呼ぶ）によるパッチパターンとを発生させる。パターン発生部５２は、パッチパターンの発生時のみ動作し、それ以外では、入力信号をそのまま出力する。

ＣＰＵ６は、画像形成装置１００の制御全体を司るマイクロプロセッサである。実施形態に係る画像形成装置１００では、一例として、ＣＰＵコア単体に何らかの機能を追加したインテグレーテッドＣＰＵを使用することができる。ＲＯＭ１４は、ＣＰＵ６が画像形成装置１００の制御を行う際のプログラム（ブートプログラムを含む）を格納する。

ＳＢ１３は、パーソナルコンピュータに使用されるチップセットの１つとして用いられる汎用の電子デバイスである。ＳＢ１３は、主にＰＣＩ−ＥｘｐｒｅｓｓとＩＳＡ(Industry Standard Architecture)ブリッジとを含むＣＰＵシステムを構築する際に使用されるバスのブリッジ機能を汎用回路化したものであり、図１の例ではＲＯＭ１４との間をブリッジしている。

メモリ７は、揮発性のメモリであって、複数種のバス規格間をブリッジする際の速度差や、接続された部品自体の処理速度差を吸収するために、一時的にやりとりするデータを記憶する。また、メモリ７は、ＣＰＵ６が画像形成装置１００を制御する際に、プログラムや中間処理データを一時的に記憶する。ＣＰＵ６は高速処理を求められるため、通常起動時にＲＯＭ１４に記憶されたブートプログラムによってシステムを起動する。ＣＰＵ６は、起動後は高速にアクセス可能なメモリ７に展開されたプログラムによって処理を行う。メモリ７は、例えば規格化されパーソナルコンピュータに使用されているＤＩＭＭ(Dual Inline Memory Module)を使用することができる。

プロッタＩ／Ｆ部８は、ＣＰＵ６にインテグレートされた汎用規格Ｉ／Ｆ経由で送られてくるＣＭＹＫ画像データを受け取ると、プロッタ９の専用Ｉ／Ｆに出力するバスブリッジ処理を行う。汎用規格Ｉ／Ｆは、例えばＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓバスである。

プロッタ９は、ＣＭＹＫ画像データを受け取ると、受け取ったＣＭＹＫ画像データに従い、印刷媒体に対する画像形成を実行する。プロッタ９は、印刷媒体に対する画像形成を、レーザビームを用いてトナーにより画像を形成する電子写真プロセスにより行ってもよいし、ノズルから吐出されるインクを用いて画像を形成するインクジェット方式により行ってもよい。以下では、プロッタ９は、電子写真プロセスにより、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色のトナーを用いて画像を形成するものとする。

操作表示部１０は、画像形成装置１００におけるＵＩ(User Interface)を形成する。操作表示部１０は、例えば表示デバイスとしてのＬＣＤ(Liquid Crystal Display)と、ユーザ入力を受け付ける入力デバイスとしてのキースイッチとを備える。操作表示部１０は、画像形成装置１００の各種状態や操作方法をＬＣＤに表示し、ユーザによるキースイッチへの入力を検知する。操作表示部１０は、例えばＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓバスを介してＣＰＵ６と接続する。

回線Ｉ／Ｆ部１１は、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓバスと電話回線とを接続する。回線Ｉ／Ｆ部１１により、画像形成装置１００は、電話回線を介して各種データのやり取りを行うことが可能になる。ＦＡＸ１５は通常のファクシミリであり、電話回線を介して画像形成装置１００と画像データの授受を行う。

外部Ｉ／Ｆ部１２は、ＬＡＮ(Local Area Network)といったネットワークと接続するためのインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ部１２は、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓバスと外部装置、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）１６とを、ネットワークを介して接続する。外部Ｉ／Ｆ部１２により、画像形成装置１００は、外部装置と各種データのやり取りを行うことが可能になる。

（実施形態に適用可能な画像形成装置の動作の例）
ここで、上述した画像形成装置１００の動作の例として、複写動作について説明する。ユーザは、原稿をスキャナ１にセットし、操作表示部１０により、所望する画質モードなどの設定と複写開始の入力を行う。操作表示部１０は、ユーザにより入力された情報を、画像形成装置１００内部の制御コマンドデータに変換し発行する。発行された制御コマンドデータは、ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓバスを介してＣＰＵ６に通知される。

ＣＰＵ６は、複写開始の制御コマンドデータに従って、複写動作プロセスのプログラムを実行し、複写動作に必要な設定や動作を順に行っていく。以下に動作プロセスを順に記す。

スキャナ１は、原稿をスキャンして得られたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データを出力する。第１画像処理部２では、設定された画質モードが何れのモードであっても、図６を用いて説明したスキャナ補正処理部３０、γ変換部３１、フィルタ処理部３２、および色変換部３３を経て、各８ビットの統一ＲＧＢ画像データと、予測墨成分の画像データとを生成する。第１画像処理部２で生成されたこれら各画像データは、バス制御部３に送られる。

また、分離デコード部３６は、像域分離部３５で生成された像域分離信号を、設定された画質モードに応じて、第２画像処理部４での処理に必要な情報にデコードして出力する。

バス制御部３は、第１画像処理部２から出力された統一ＲＧＢ画像データおよび墨成分の画像データと、設定された画像モードに応じて属性の異なる属性情報（像域分離信号）とを受け取ると、受け取った統一ＲＧＢ画像データおよび属性情報を、必要に応じてＣＰＵ６を介して符号化し、メモリ７およびＨＤＤ５に格納する。

メモリ７およびＨＤＤ５に格納された統一ＲＧＢ画像データおよび墨成分の画像データと、画素毎の属性情報とが、必要に応じてＣＰＵ６で復号された後、バス制御部３を介して、第２画像処理部４に送られる。第２画像処理部４は、受け取った統一ＲＧＢ画像データおよび墨成分の画像データを、プロッタ９用のＣＭＹＫ画像データに変換して出力する。このとき、第２画像処理部４は、出力するＣＭＹＫ画像データに対して、画素毎の属性情報に基づいた処理を施すことができる。

バス制御部３は、第２画像処理部４から出力されたＣＭＹＫ画像データを受け取ると、ＣＰＵ６を介してメモリ７に記憶する。メモリ７に記憶されたＣＭＹＫ画像データは、ＣＰＵ６およびプロッタＩ／Ｆ部８を介して、プロッタ９に送られる。プロッタ９は、受け取ったＣＭＹＫ画像データに従い印刷媒体に対して画像形成を行い、原稿の複写が生成される。

（実施形態に係るカラーキャリブレーションの詳細）
次に、実施形態に係るカラーキャリブレーションについて、詳細に説明する。実施形態に係るカラーキャリブレーションの説明に先立って、理解を容易とするために、既存のカラーキャリブレーションについて説明する。

原稿画像を読み取って画像データを出力するスキャナ装置は、一般的に、Ｒ色、Ｇ色およびＢ色各色によるＲＧＢ画像データとして、読取画像データを出力する。スキャナ装置におけるキャリブレーションは、この読取画像データであるＲＧＢ画像データの各色の値が適切となるように調整する処理となる。上述した画像形成装置１００のように、スキャナ１とプロッタ９とが同一筐体内に設けられる場合には、キャリブレーション用のパッチ画像をプロッタ９にて印刷媒体上に形成し、印刷媒体に形成されたパッチ画像をスキャナ１により読み取って、キャリブレーションを行うことになる。

一般的に、スキャナ装置は、出力がＲＧＢ画像データであるのに対して、プロッタ装置は、ＣＭＹＫ画像データにより画像形成を行う。このように、センサ側（スキャナ装置側）と出力側（プロッタ装置側）とで色の組み合わせが異なる場合、センサ側の出力であるＲＧＢ画像データのＲＧＢ値を、デバイス非依存の色空間成分、例えばＸＹＺ色度値に変換し、このＸＹＺ色度値をＣＭＹＫ値によるＣＭＹＫ画像データに変換する処理が行われる。上述したパッチ画像は、例えば、ＸＹＺ色度値に基づき算出したグレースケールをＣＭＹＫ画像データに変換して作成する。

ＸＹＺ色度値と、ＲＧＢ値あるいはＣＭＹＫ値との間の変換処理は、行列による１次変換を用いて近似する方法の他、多項式変換による近似を用いた方法、ニューラルネットワークを利用する方法、ルックアップテーブルを利用する方法など、様々な方法により実行される。

ここで、条件等色について、図８を用いて概略的に説明する。図８において、横軸は波長、縦軸は分光強度を示している。２つの色が、特性線２２０および２２１のように異なる分光分布特性を有していても、ある観察条件下において、ＸＹＺ色度値が同一となる（同一色に見える）場合がある。これを、条件等色と呼ぶ。

ここで、条件等色の関係にある２つの色として、第１色をＣＭＹ各色で構成される３次色、第２色を、墨色（Ｋ）、墨色（Ｋ）を含む混色による３次色（例えばＣＭＫ、ＭＹＫ、ＣＹＫ）、さらには、ＣＭＹＫによる４次色とした場合について考える。この場合、第１色と第２色とでは、ＸＹＺ色度値が同一でも、例えばスキャナ装置においてＲＧＢ値を検知した場合に異なる特性となる可能性がある。したがって、例えば行列による１次変換では、十分な近似を行うことが困難である。

例えば、１次変換を行うための行列を、上述の第１色および第２色の両方に適合するように求めた場合、行列によって近似される特性は、第１色の特性と第２色の特性との平均のような特性となる。図９は、ＲＧＢ値を検出するセンサによって黒色を読み取った例を模式的に示すもので、横軸は濃度を示し、縦軸は読み取り値をそれぞれ示している。また、図９において、「●（黒丸）」は、ＣＭＹ各色の組み合わせで生成した黒色（第１色）の例を示し、当該黒色とＸＹＺ色度値が同一となるようにＭＹＫ各色の組み合わせで生成した黒色（第２色）の例を、「□（白四角）」として示している。この場合、第１色および第２色に適合するように決定した行列を用いた１次変換による近似では、特性線２３０で示されるように、第１色および第２色の両方について、十分な近似が困難となっている。

そこで、実施形態では、上述したように、スキャナ１においてＲＧＢ値に加えてＩＲ値を取得し、ＲＧＢ値およびＩＲ値に対して所定の変換式を適用して、ＸＹＺ色度値といったデバイス非依存の色空間成分を生成する。

図１０は、印刷媒体上に、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色によるコンポジットグレーによる黒色と、Ｋ色単色によるコンポーネングレーによる黒色とを形成した場合の、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色のトナーの反射率の例を示す。図１０において、横軸は波長を示し、縦軸は反射率を示している。上述した図５と同様に、７８０ｎｍ〜１０８０ｎｍの波長領域を人間の目に感知できない非可視域とし、７８０ｎｍ〜３８０ｎｍを人間の目で感知可能な可視域であるとしている。また、図１０において、特性線２００〜２０３は、それぞれＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色のトナーの反射率の例を示し、特性線２０４は、印刷媒体の反射率の例を示している。

コンポジットグレーによる黒色では、特性線２００、２０１および２０２に示されるように、Ｃ色が波長５８０ｎｍ付近〜７３０ｎｍ付近、Ｍ色が波長５２０ｎｍ付近〜５８０ｎｍ付近、Ｙ色が波長３８０ｎｍ〜４８０ｎｍ付近で、それぞれ反射率が略５％以下となり、これらの組み合わせにより可視域において黒色が表現されている。一方、非可視域（特に波長８００ｎｍ以上）では、Ｃ色、Ｍ色およびＹ色の何れも一様に反射率８０％以上となっている。

一方、Ｋ色のトナーは、光を吸収する特性のため、反射率は、可視域において略５％以下、非可視域においても略８％以下となっている。

このように、非可視域において、コンポジットグレーによる黒色と、コンポーネントグレーによる黒色との差異が明確である。したがって、可視域の反射率の測定結果に加えて、非可視域の反射率の測定結果を用いることで、Ｃ、Ｍ、Ｙの各色のトナーと、Ｋ色のトナーとを用いた画像形成をより高精度に制御できる。

実施形態では、例えば、ＣＭＹ各色の組み合わせで生成した黒色（グレースケール）による第１色によるパッチパターンと、ＣＭＹ各色から選択した色と黒色との組み合わせ、あるいは、黒色のみを用いて生成した第２色によるパッチパターンとを、プロッタ９により印刷媒体上に形成する。これら第１色によるパッチパターンと第２色によるパッチパターンとをスキャナ１により読み取り、それぞれＲＧＢ値およびＩＲ値を取得する。

第１色によるパッチパターンから読み取ったＲＧＢ値およびＩＲ値と、第２色によるパッチパターンから読み取ったＲＧＢ値およびＩＲ値と、のそれぞれについて、デバイス非依存の色空間成分を生成する。このとき、第１色によるパッチパターンと第２色によるパッチパターンとに、それぞれ異なる変換式を適用する。これにより、第１色および第２色それぞれに対して十分な近似を行うことができ、スキャナ１に対してより高精度なカラーキャリブレーションを実施することが可能となる。

図１１は、実施形態に係る、画像形成装置１００における処理の流れを説明するための一例の機能ブロック図を示す。なお、図１１において、上述した図１と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１１において、画像形成装置１００は、第１色変換部１１００と、γ変換部１１０１と、第２色変換部１１０２と、墨処理部１１０３と、ＡＣＳ判定部１１１０と、を含む。これらのうち、第１色変換部１１００およびγ変換部１１０１は、図１の第１画像処理部２の例えば色変換部３３に含まれる機能部であり、第２色変換部１１０２および墨処理部１１０３は、第２画像処理部４の例えば色変換部５１に含まれる機能部である。

スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データが第１色変換部１１００に入力される。第１色変換部１１００は、図６を用いて説明した色変換部３３に対応し、入力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データを、Ｒ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ（黒色）画像データに変換する。第１色変換部１１００から出力されたＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データは、γ変換部１１０１に供給され、統一ＲＧＢ画像データおよびＫ’画像データとされて出力される。

図１２は、実施形態に係る第１色変換部１１００およびγ変換部１１０１の構成の例を、より詳細に示す。図１２において、第１色変換部１１００は、色相判定部１１２０と、係数記憶部１１２１と、マスキング演算部１１３０とを含む。また、γ変換部１１０１は、γ変換処理部１１４０と、統一色情報生成部１１４１とを含む。

スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データが、スキャナ補正処理部３０、γ変換部３１およびフィルタ処理部３２を介して第１色変換部１１００に入力される。第１色変換部１１００に入力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データは、マスキング演算部１１３０に供給される。また、入力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データのうちＲＧＢ画像データが色相判定部１１２０に供給される。

マスキング演算部１１３０は、供給されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データに対して下記の式（１）〜式（４）に示す演算式を用いてマスキング演算を施す。マスキング演算部１１３０に供給されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データは、このマスキング演算により、ＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データに基づくＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分によるＲ’Ｇ’Ｂ’画像データと、Ｋ画像データとに線形変換される。

Ｒ_out＝coef_rr[hue]×Ｒ_in＋coef_rg[hue]×Ｇ_in＋coef_rb[hue]×Ｂ_in＋coef_rk[hue]×ＩＲ_in＋const_R …（１）
Ｇ_out＝coef_gr[hue]×Ｒ_in＋coef_gg[hue]×Ｇ_in＋coef_gb[hue]×Ｂ_in＋coef_gk[hue]×ＩＲ_in＋const_G …（２）
Ｂ_out＝coef_br[hue]×Ｒ_in＋coef_bg[hue]×Ｇ_in＋coef_bb[hue]×Ｂ_in＋coef_bk[hue]×ＩＲ_in＋const_B …（３）
Ｋ_out＝coef_kr[hue]×Ｒ_in＋coef_kg[hue]×Ｇ_in＋coef_kb[hue]×Ｂ_in＋coef_kk[hue]×ＩＲ_in＋const_K …（４）

なお、式（１）〜式（４）において、Ｒ_in、Ｇ_in、Ｂ_inおよびＩＲ_inは、それぞれ、スキャナ１から出力されるＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データによるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分およびＩＲ成分である。Ｒ_out、Ｇ_out、Ｇ_outおよびＫ_outは、それぞれ式（１）〜式（３）により算出されるＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分である。Ｒ_out、Ｇ_out、Ｂ_outは、それぞれ標準Ｒ成分、標準Ｇ成分および標準Ｂ成分である。標準Ｒ成分、標準Ｇ成分および標準Ｂ成分としては、例えばＣＩＥ ＸＹＺ色空間によるＸ成分、Ｙ成分およびＺ成分を適用できる。Ｋ_outは、式（４）により算出されるＫ成分である。Ｋ成分としては、例えばＣＩＥ ＸＹＺ色空間によるＹ成分を適用できる。

また、式（１）の各マスキング係数coef_rr[hue]、coef_rg[hue]、coef_rb[hue]およびcoef_rk[hue]と、式（２）の各マスキング係数coef_gr[hue]、coef_gg[hue]、coef_gb[hue]およびcoef_gk[hue]と、式（３）の各マスキング係数coef_br[hue]、coef_bg[hue]、coef_bb[hue]およびcoef_bk[hue]と、式（４）の各マスキング係数coef_kr[hue]、coef_kg[hue]、coef_kb[hue]およびcoef_kk[hue]は（以下、適宜、纏めてマスキング係数coef()と記載する）、それぞれ引数[hue]により指定されて係数記憶部１１２１により読み出されて、式（１）〜式（４）それぞれに適用される。

各マスキング係数coef()の算出方法および引数[hue]の決定方法については、後述する。

式（１）〜式（４）において、値const_R、const_G、const_Bおよびconst_Kは、予め求められた定数である。これらの定数は、例えば予め実験的に求めることができる。

上述した引数[hue]は、スキャナ１から供給されたＲＧＢ画像データに基づき、色相判定部１１２０により決定される。色相判定部１１２０による引数[hue]の決定処理について説明する。

第１色変換部１１００において、色相判定部１１２０は、供給されたＲＧＢ画像データの色相成分を算出し、色相毎に分割した領域毎にマスキング係数coef()を設定するための引数[hue]を決定する。色相判定部１１２０は、ＲＧＢ画像データに対する色相の分割を、図１３に示すように、ＩＲ成分を除いた３次元の色空間全体に対し、無彩色軸（Ｄｒ＝Ｄｇ＝Ｄｂ）を中心として放射状に拡がる平面により、色空間を分割することで行う。

なお、図１３において、互いに直交する軸Ｄｒ、ＤｇおよびＤｂは、それぞれＲ色成分、Ｇ色成分およびＢ色成分を示し、軸Ｄｒ、ＤｇおよびＤｂが交差する点が黒色（色＃１）、各色成分の正規化された最大値を結ぶ点が白色（色＃２）となる。図１３に示す色＃３および色＃４については、後述する。

具体的な色相判定は、ＲＧＢ画像データを色相データＨＵＥに変換して、予め定めた色相境界値Ｈｕｅ₀₀〜Ｈｕｅ₁₁と比較し、その結果により、色相データＨＵＥが色相を１２分割した色相領域の何れに属するかを判定することで行う。色相データＨＵＥが属する色相領域に従い、引数[hue]を決定する。

図１４は、実施形態に適用可能な色相領域の例を示すもので、図１３の色空間を、無彩色軸の例えば色＃２から色＃１に向けた方向に見た場合に相当する。図１４に示すように、色空間の分割点を１次色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）と２次色（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に対し、それぞれ２点の、合計で１２点で分割を行っている。この１２点の分割点を、図１４に、色Ｒｍ、Ｒｙ、Ｙｒ、Ｙｇ、…、Ｍｂ、Ｍｒとして示し、これらの分割点が色相境界となる。例えば、色Ｒｍから左回り（反時計回り）に、各色Ｒｍ、Ｒｙ、Ｙｒ、…、Ｍｂ、Ｍｒが、それぞれ色相境界値Ｈｕｅ₀₀、Ｈｕｅ₀₁、Ｈｕｅ₀₂、…、Ｈｕｅ₁₀、Ｈｕｅ₁₁に対応するものとする。

表１は、この各色相境界の色と、スキャナ１の読み取り値に基づく色を示すスキャナベクタと、プロッタ９の出力値（印字色）に対応する色を示すプリンタベクタとの関係の例を示す。

表１において、色Ｗ（白色）および色Ｋ（黒色）は、無彩色軸上の色であって無彩色であり、図１４の色相境界にそれぞれ対応する他の色Ｒｍ、Ｒｙ、Ｙｒ、Ｙｇ、…、Ｍｂ、Ｍｒは、有彩色である。色名において、大文字は、例えば主色を示し、小文字は、主色に対する色味をＣＭＹの各色にて示している。また、各スキャナベクタにおける３つの値は、それぞれ対応する主色（例えばＲｍ）を表現するためのＲＧＢ各色の値（例えばＲｍｒ、ＲｍｇおよびＲｍｂ）を示している。プリンタベクタについても同様に、各プリンタベクタにおける４つの値は、それぞれ対応する主色を形成するためのＣＭＹＫ各色の値を示している。

実施形態に適用可能な色相判定処理について、より詳細に説明する。先ず、色相判定部１１２０は、色差生成処理によリ、ＲＧＢ画像データに基づき色差データ（Ｘ，Ｙ）を求める。ここでは、色差データＸおよびＹを、ＲＧＢ画像データの各画像データ（Ｒ画像データ、Ｇ画像データおよびＢ画像データ）の値をそれぞれＲ、ＧおよびＢとすると、Ｘ＝Ｇ−Ｒ、Ｙ＝Ｂ−Ｇとして求めるものとする。

次に、色相判定部１１２０は、色差生成処理によリ求めた色差データ（Ｘ，Ｙ）から、広域色相検出処理により、広域色相情報Ｈｕｅｈを生成する。広域色相情報Ｈｕｅｈは、図１５に示されるように、色差データ（Ｘ，Ｙ）によるＸ−Ｙ平面を８分割した場合の位置を示す。図１５において、８分割した各領域に対して、広域色相情報Ｈｕｅｈ＝０〜７が、Ｘ軸の正方向から左回り（反時計回り）に順に割り当てられている。

広域色相情報Ｈｕｅｈの生成方法について説明する。先ず、条件要素ＨＴ₀〜ＨＴ₇を下記のように定義する。
ＨＴ₀＝（Ｙ≧０）
ＨＴ₁＝（Ｙ≧Ｘ）
ＨＴ₂＝（Ｘ≦０）
ＨＴ₃＝（Ｙ≦−Ｘ）
ＨＴ₄＝（Ｙ≦０）
ＨＴ₅＝（Ｙ≦Ｘ）
ＨＴ₆＝（Ｘ≧０）
ＨＴ₇＝（Ｙ≧−Ｘ）

条件要素ＨＴ₀〜ＨＴ₇に基づき、下記の各条件式に従い、広域色相情報Ｈｕｅｈを検出する。なお、各条件式において、記号「！」は、その要素の論理否定を示し、記号「：」は、当該記号の左側の条件において、当該記号の右側の式が成り立つことを示す。また、記号「∧」は、論理積を示す。
！ＨＴ₁∧ＨＴ₀：Ｈｕｅｈ＝０
！ＨＴ₂∧ＨＴ₁：Ｈｕｅｈ＝１
！ＨＴ₃∧ＨＴ₂：Ｈｕｅｈ＝２
！ＨＴ₄∧ＨＴ₃：Ｈｕｅｈ＝３
！ＨＴ₅∧ＨＴ₄：Ｈｕｅｈ＝４
！ＨＴ₆∧ＨＴ₅：Ｈｕｅｈ＝５
！ＨＴ₇∧ＨＴ₆：Ｈｕｅｈ＝６
！ＨＴ₀∧ＨＴ₇：Ｈｕｅｈ＝７

次に、色相判定部１１２０は、広域色相情報Ｈｕｅｈに応じて色差情報（ＸＡ，ＹＡ）を生成する。色差情報（ＸＡ，ＹＡ）は、色差平面（Ｘ，Ｙ）を回転して、図１５においてＨｕｅｈ＝０が割り当てられた領域に移動させた場合の座標である。記号の意味は、上述と同様である。
Ｈｕｅｈ＝０：ＸＡ＝Ｘ，ＹＡ＝Ｙ
Ｈｕｅｈ＝１：ＸＡ＝Ｘ＋Ｙ，ＹＡ＝−Ｘ＋Ｙ
Ｈｕｅｈ＝２：ＸＡ＝Ｙ，ＹＡ＝−Ｘ
Ｈｕｅｈ＝３：ＸＡ＝−Ｘ＋Ｙ，ＹＡ＝−Ｘ−Ｙ
Ｈｕｅｈ＝４：ＸＡ＝−Ｘ，ＹＡ＝−Ｙ
Ｈｕｅｈ＝５：ＸＡ＝−Ｘ−Ｙ，ＹＡ＝Ｘ−Ｙ
Ｈｕｅｈ＝６：ＸＡ＝−Ｙ，ＹＡ＝Ｘ
Ｈｕｅｈ＝７：ＸＡ＝Ｘ−Ｙ，ＹＡ＝Ｘ＋Ｙ

次に、色相判定部１１２０は、色差情報（ＸＡ，ＹＡ）から狭域色相情報Ｈｕｅｌを生成する。狭域色相情報Ｈｕｅｌは、色差平面座標の傾き（Ｈｕｅｌ／３２＝ＹＡ／ＸＡ）である。狭域色相情報Ｈｕｅｌは、色差ＸＡが０の場合には、Ｈｕｅｌ＝０ｘ１Ｆとなり、それ以外の場合にＨｕｅｌ＝（ＹＡ＜＜５）／ＸＡとなる。なお、「０ｘ」は、後続する文字が１６進数の値であることを示し、「＜＜」は、ビット左シフト演算を示す。

次に、色相判定部１１２０は、それぞれ例えば８ビットの色相境界値Ｈｕｅ₀₀〜Ｈｕｅ₁₁と色相情報Ｈｕｅｈｌとの大小関係を比較する色相領域判定処理を行い、判定結果に従い色相領域Ｈｕｅを生成する。色相情報Ｈｕｅｈｌは、広域色相情報Ｈｕｅｈと狭域色相情報Ｈｕｅｌとを含むもので、Ｈｕｅｈｌ（Ｈｕｅｈ，Ｈｕｅｌ）である。色相領域Ｈｕｅは、色相情報Ｈｕｅｈｌと色相境界値Ｈｕｅ₀₀〜Ｈｕｅ₁₁とに基づき、下記のように生成される。

Ｈｕｅ₀₀＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₁：Ｈｕｅ＝１
Ｈｕｅ₀₁＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₂：Ｈｕｅ＝２
Ｈｕｅ₀₂＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₃：Ｈｕｅ＝３
Ｈｕｅ₀₃＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₄：Ｈｕｅ＝４
Ｈｕｅ₀₄＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₅：Ｈｕｅ＝５
Ｈｕｅ₀₅＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₆：Ｈｕｅ＝６
Ｈｕｅ₀₆＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₇：Ｈｕｅ＝７
Ｈｕｅ₀₇＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₈：Ｈｕｅ＝８
Ｈｕｅ₀₈＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₉：Ｈｕｅ＝９
Ｈｕｅ₀₉＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₁₀：Ｈｕｅ＝１０
Ｈｕｅ₁₀＜Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₁₁：Ｈｕｅ＝１１
（Ｈｕｅ₁₁＜Ｈｕｅｈｌ）∧（Ｈｕｅｈｌ≦Ｈｕｅ₀₀）：Ｈｕｅ＝０

このようにして求めた色相領域Ｈｕｅの値０〜１１が、マスキング係数を決定する引数[hue]として用いられる。

次に、上述したマスキング係数coef()を算出する方法について説明する。図１３を再び参照し、各色相（各引数[hue]）におけるマスキング係数coef()は、無彩色軸上の２点（例えば色＃１および色＃２）、および、色相領域Ｈｕｅを構成する２つの色相境界上の２点（例えば色＃３および色＃４）の合計４点について、マスキング演算前後における色成分の対応関係が判れば決定できる。

ここで、マスキング演算前のＲ、Ｇ、ＢおよびＩＲの色成分をそれぞれＤxr、Ｄxg、ＤxbおよびＤxirとし、マスキング演算の結果として得られるＲ’、Ｇ’、Ｂ’、Ｋの色成分をそれぞれＤxr'、Ｄxg'、Ｄxb'およびＤxkとする。なお、「x」は、色＃１、＃２、＃３および＃４における「１」、「２」、「３」および「４」をそれぞれ示している。

図１３において、上述の色＃１〜色＃４による４点の色成分の対応関係が、下記の行列式（５）で表されるとする。

行列式（５）において、色＃１〜色＃４それぞれの対応を示す行列式の左辺および右辺を纏めて、下記の行列式（６）とする。

行列式（６）の左辺および右辺を、マスキング係数を示す行列|Ｘ|を用いて、下記の行列式（７）のように対応付けられる。

行列|Ｘ|は、行列式（７）の右辺の逆行列を用いて、行列式（８）のように求められる。

こうして求めた行列|Ｘ|において、第１行目の各値が式（１）の各マスキング係数coef_rr[hue]、coef_rg[hue]、coef_rb[hue]およびcoef_rk[hue]に対応し、第２行の各値が式（２）の各マスキング係数coef_gr[hue]、coef_gg[hue]、coef_gb[hue]およびcoef_gk[hue]の各値に対応する。同様に、行列|Ｘ|の第３行目の各値が式（３）の各マスキング係数coef_br[hue]、coef_bg[hue]、coef_bb[hue]およびcoef_bk[hue]の各値に対応し、第４行目の各値が式（４）の各マスキング係数coef_kr[hue]、coef_kg[hue]、coef_kb[hue]およびcoef_kk[hue]に対応する。

上述の行列式（５）〜行列式（８）の演算を、各色相領域Ｈｕｅ＝０〜１１について、それぞれ実行し、各色相領域Ｈｕｅのマスキング係数coef()を予め作成しておく。

なお、行列式（５）に用いる色＃１〜色＃４によるＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データは、例えば印刷媒体上に所定に形成したパッチパターンを、分光計などにより測定した値に基づき取得することが考えられる。作成された各色相領域Ｈｕｅのマスキング係数coef()は、それぞれ引数[hue]（引数[0]〜[11]）と関連付けて、係数記憶部１１２１に記憶させておく。

マスキング演算部１１３０は、入力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データを上述した式（１）〜式（４）を用いて変換したＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データをγ変換部１１０１に入力する。γ変換部１１０１において、これらＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データは、γ変換処理部１１４０において所定のγ変換処理を施される。γ変換処理部１１４０においてＫ画像データがγ変換処理されたＫ’画像データは、Ｋ色の予測成分として、γ変換部１１０１からそのまま出力される。

一方、γ変換処理部１１４０においてγ変換処理されたＲ’Ｇ’Ｂ’画像データは、統一色情報生成部１１４１に供給される。統一色情報生成部１１４１は、供給されたＲ’Ｇ’Ｂ’画像データを、既知の変換方法により、デバイス非依存の色空間成分による画像データに変換する。このデバイス非依存の色空間成分による画像データを、統一ＲＧＢ画像データと呼ぶ。

統一ＲＧＢ画像データは、三刺激値によるＸＹＺ表色系による画像データや、国際電気標準会議（ＩＥＣ）が定めた国際標準規格であるｓＲＧＢによる画像データを適用できる。これに限らず、統一ＲＧＢ画像データとして、ＣＩＥ（国際照明委員会）により定められるＬ^*ａ^*ｂ^*表色系やＬ^*ｕ^*ｖ^*表色系による画像データを適用してもよい。ここでは、統一ＲＧＢ画像データとして、ＸＹＺ表色系による画像データを用いるものとする。統一ＲＧＢ画像データは、上述のＫ’画像データと共に、γ変換部１１０１から出力される。

図１１の説明に戻り、γ変換部１１０１から出力された統一ＲＧＢ画像データおよびＫ’画像データのうち、統一ＲＧＢ画像データが第２色変換部１１０２に供給され、Ｋ’画像データが墨処理部１１０３に供給される。第２色変換部１１０２は、統一ＲＧＢ画像データを、プロッタ９に対応するＣＭＹ画像データに変換する。第２色変換部１１０２は、統一ＲＧＢ画像データからＣＭＹ画像データへの変換を、例えばメモリマップ補間法など既知の変換方法により実行する。第２色変換部１１０２は、統一ＲＧＢ画像データを変換したＣＭＹ画像データを、墨処理部１１０３に供給する。

墨処理部１１０３は、第２色変換部１１０２から供給されたＣＭＹ画像データと、γ変換部１１０１から直接的に供給されたＫ’画像データとに対して下記の式（９）〜式（１２）に示す演算式を用いてマスキング演算を施す。墨処理部１１０３に供給されたＣＭＹ画像データおよびＫ’画像データは、このマスキング演算により、プロッタ９による画像形成に適したＣＭＹＫ画像データに線形変換される。

Ｃ_out＝coef_cc×Ｃ_in＋coef_cm×Ｍ_in＋coef_cy×Ｙ_in＋coef_ck×Ｋ_in＋const_C …（９）
Ｍ_out＝coef_mc×Ｃ_in＋coef_mm×Ｍ_in＋coef_my×Ｙ_in＋coef_mk×Ｋ_in＋const_M …（１０）
Ｙ_out＝coef_yc×Ｃ_in＋coef_ym×Ｍ_in＋coef_yy×Ｙ_in＋coef_yk×Ｋ_in＋const_Y …（１１）
Ｋ_out＝coef_kc×Ｃ_in＋coef_km×Ｍ_in＋coef_ky×Ｙ_in＋coef_kk×Ｋ_in＋const_K' …（１２）

なお、式（９）〜式（１２）において、Ｃ_in、Ｍ_inおよびＹ_inは、それぞれ第２色変換部１１０２から出力されるＣＭＹ画像データによるＣ成分、Ｍ成分およびＹ成分である。例えば、Ｃ_in、Ｍ_inおよびＹ_inは、プロッタ９においてＫ成分を用いずにフルカラー画像を形成するために用いる、ＣＭＹ各色の予測成分である。

墨処理部１１０３は、Ｃ_in、Ｍ_inおよびＹ_inに対して、γ変換部１１０１から出力されるＫ’画像データによるＫ色の予測成分であるＫ_inを加えて、式（９）〜式（１２）によるマスキング演算を実行する。これにより、プロッタ９に適用されるＣ成分、Ｍ成分、Ｙ成分およびＫ成分（図１１においてはＣ’成分、Ｍ’成分、Ｙ’成分およびＫ”成分として示す）としてのＣ_out、Ｍ_out、Ｙ_outおよびＫ_outが算出される。

なお、式（９）の各マスキング係数coef_cc、coef_cm、coef_cyおよびcoef_ckと、式（１０）の各マスキング係数coef_mc、coef_mm、coef_myおよびcoef_mkと、式（１１）の各マスキング係数coef_yc、coef_ym、coef_yyおよびcoef_ykと、式（１２）の各マスキング係数coef_kc、coef_km、coef_kyおよびcoef_kkは（以下、適宜、纏めてマスキング係数coef'()と記載する）、予め計算などにより求められて、式（９）〜式（１２）それぞれに適用される。例えば、理想的なＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の成分と、プロッタ９において用いられる色材などのＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の成分（特性）とに基づき、これら各マスキング係数coef'()を計算することが考えられる。

なお、γ変換部１１０１から出力された統一ＲＧＢ画像データと、Ｋ’画像データは、ＡＣＳ(Auto Color Selection)判定部１１１０に供給される。ＡＣＳ判定部１１１０は、統一ＲＧＢ画像データおよびＫ’画像データに基づき、スキャナ１で読み取った原稿画像の色判定（カラー／モノクロ、カラーの場合は写真画像か否かなど）を行い、判定結果を出力する。判定結果は、例えばプロッタ９に供給される。

（実施形態に係るキャリブレーション処理）
次に、実施形態に係るスキャナ１のキャリブレーション処理について説明する。実施形態に係るキャリブレーション処理では、第２画像処理部４のパターン発生部５２によりパッチパターンを発生させ、このパッチパターンによる画像をプロッタ９により印刷媒体に形成する。この印刷媒体に形成されたパッチパターンを、スキャナ１によりＩＲ成分を含めて読み取り、このＩＲ画像データを含んだスキャナ１の出力に対して、上述した式（１）〜式（４）に従いマスキング演算を施し、マスキング演算の結果に基づき統一ＲＧＢ画像データと、Ｋ’画像データとを取得する。例えば、取得したこれら統一ＲＧＢ画像データと、Ｋ’画像データとを、例えば予め定めた標準値と比較し、比較結果に基づき、第１画像処理部２内のスキャナ補正処理部３０が含むキャリブレーションテーブルを補正する。

キャリブレーション処理を、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色成分による可視域の情報に加え、ＩＲ成分による非可視域の情報を用いて実行するため、より高精度なキャリブレーションが可能となる。

実施形態では、パターン発生部５２により、グレーによる階調のパッチパターンを発生させる。ここで、パターン発生部５２は、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色の混色によるグレーであるコンポジットグレーの階調を表現した第１色のパッチパターン（コンポジットグレー階調パッチと呼ぶ）と、Ｋ色のみを用いたグレーであるコンポーネントグレーの階調を表現した第２色のパッチパターン（コンポーネントグレー階調パッチと呼ぶ）とを発生させる。コンポーネントグレー階調パッチは、例えばＣＩＥが定める分光反射率より求めるＸＹＺ色度値に従った計算に基づき発生させることができる。

パターン発生部５２は、例えばこれらコンポーネントグレー階調パッチおよびコンポジットグレー階調パッチを、１枚の印刷媒体上の所定位置にそれぞれ配置して発生させる。

パターン発生部５２で発生されたコンポーネントグレー階調パッチおよびコンポジットグレー階調パッチは、変倍処理部５３、プリンタγ補正部５４および階調処理部５５を介して第２画像処理部４から出力される。なお、このとき、変倍処理部５３、プリンタγ補正部５４および階調処理部５５は、コンポーネントグレー階調パッチおよびコンポジットグレー階調パッチに対して何の処理も行わない。

第２画像処理部４から出力されたコンポーネントグレー階調パッチおよびコンポジットグレー階調パッチは、バス制御部３、ＣＰＵ６、プロッタＩ／Ｆ部８を介してプロッタ９に供給される。プロッタ９は、ＣＰＵ６の指示に従い、１の印刷媒体に対し、Ｋ色のみを用いてコンポーネントグレー階調パッチの画像を形成し、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色の混色によりコンポジットグレー階調パッチの画像を形成する。

図１６は、印刷媒体１２００にコンポーネントグレー階調パッチによる第１パッチ画像１２１０と、コンポジットグレー階調パッチによる第２パッチ画像１２１１とが形成された状態を模式的に示す。図１６の例では、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１は、それぞれ、下側から上側に向けて段階的に濃度が高く（濃く）なるように形成されている。また、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１は、図の垂直方向の同位置では同じ濃度となるように形成される。図１６の例では、コンポーネントグレー画像パッチとコンポジットグレー階調パッチとが条件等色により同じ色に見えることを示すため、第１パッチ画像１２１０と第２パッチ画像１２１１とを若干異ならせて示している。

なお、ここでは、コンポーネントグレー画像パッチによる第１パッチ画像１２１０とコンポジットグレー階調パッチによる第２パッチ画像１２１１とを１の印刷媒体に形成するように説明したが、これはこの例に限定されない。例えば、第１パッチ画像１２１０と第２パッチ画像１２１１とを異なる印刷媒体にそれぞれ形成してもよい。また、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１の形状および配置は、この例に限定されない。

このように第１パッチ画像１２１０と第２パッチ画像１２１１とが形成された印刷媒体１２００を、スキャナ１により読み取り、読み取った結果に基づき、第１画像処理部２のスキャナ補正処理部３０が含むキャリブレーションテーブルを補正し、スキャナ１のキャリブレーションを行う。

図１７は、実施形態に係るキャリブレーション処理を示す一例のフローチャートである。図１７のフローチャートにおける各処理は、画像形成装置１００において、ＣＰＵ６の指示に従い第１画像処理部２にて実行される。

図１７において、ステップＳ１００で、画像形成装置１００は、例えば操作表示部１０に対するユーザ操作に応じて、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１が形成された印刷媒体１２００の画像をスキャナ１により読み取る。ＣＰＵ６は、読み取った画像の画像データから第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１を抽出する。抽出された第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１の読み取りデータは、例えば第１画像処理部２が有するバッファメモリに記憶される（ステップＳ１０１）。

次のステップＳ１０２で、第１画像処理部２において、スキャナ補正処理部３０は、ステップＳ１０１で記憶された第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１の読み取りデータに対するスキャナ補正処理を実行する。このとき、スキャナ補正処理部３０は、キャリブレーションテーブルに格納されるデータに従い、読み取りデータに含まれるＲ、Ｇ、ＢおよびＩＲの各画像データのゲインが調整される。

スキャナ補正処理部３０で補正処理された読み取りデータ（Ｒ、Ｇ、ＢおよびＩＲの各画像データ）は、第１画像処理部２において、γ変換部３１およびフィルタ処理部３２を介して色変換部３３に供給される。

次のステップＳ１０３で、色変換部３３は、色相判定部１１２０により、スキャナ補正処理部３０より供給された読み取りデータに含まれる各パッチパターンの画像、すなわち、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１に対して、それぞれ、上述した手順に従い色相領域判定処理を行い、判定結果に対応する引数[hue]を取得する。ここで、色変換部３３は、第１パッチ画像１２１０に対応する引数[hue]と、第２パッチ画像１２１１に対応する引数[hue]とをそれぞれ取得する。

次のステップＳ１０４で、色変換部３３は、色相判定部１１２０により、ステップＳ１０３で取得した引数[hue]に従い係数記憶部１１２１からマスキング係数coef()を読み出し、読み出したマスキング係数coef()を、マスキング演算部１１３０における上述した式（１）〜式（４）の各マスキング演算式に設定する。

ここで、色変換部３３は、式（１）〜式（４）の各マスキング演算式を、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１それぞれに対して用意する。色変換部３３は、第１パッチ画像１２１０に対応する引数[hue]に対応するマスキング係数coef()を係数記憶部１１２１から読み出して、第１パッチ画像１２１０に対応する各マスキング演算式に適用する。同様に、色変換部３３は、第２パッチ画像１２１１に対応する引数[hue]に対応するマスキング係数coef()を係数記憶部１１２１から読み出して、第２パッチ画像１２１１に対応する各マスキング演算式に適用する。

次のステップＳ１０５で、色変換部３３は、マスキング演算部１１３０により、ステップＳ１０４でマスキング係数coef()が設定されたマスキング演算式（式（１）〜式（４））に従い、スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データに対してマスキング演算を施し、当該ＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データを、Ｒ’Ｇ’Ｂ’画像データと、Ｋ画像データとに変換する。

このとき、マスキング演算部１１３０は、第１パッチ画像１２１０および第２パッチ画像１２１１それぞれに対して、各々対応するマスキング係数coef()が適用されたマスキング演算式に従いマスキング演算を施す。したがって、マスキング演算部１１３０は、第１パッチ画像１２１０に基づくＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データと、第２パッチ画像１２１１に基づくＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データとを出力する。

色変換部３３は、これら第１パッチ画像１２１０に基づくＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データと、第２パッチ画像１２１１に基づくＲ’Ｇ’Ｂ’画像データおよびＫ画像データとを、例えばγ変換処理部１１４０にて所定にγ変換処理を施し、統一色情報生成部１１４１により、各Ｒ’Ｇ’Ｂ’画像データをそれぞれ統一ＲＧＢ画像データに変換する。

次のステップＳ１０６で、色変換部３３は、第１パッチ画像１２１０に基づくＫ画像データおよびＲ’Ｇ’Ｂ’画像データが変換された統一ＲＧＢ画像データと、第２パッチ画像１２１１に基づくＫ画像データおよびＲ’Ｇ’Ｂ’画像データが変換された統一ＲＧＢ画像データとを比較する。次のステップＳ１０７で、色変換部３３は、比較の結果、両者の差分が閾値未満であるか否かを判定する。若し、差分が閾値未満であると判定した場合、図１７のフローチャートによる一連の処理が終了される。

一方、色変換部３３は、ステップＳ１０６での比較の結果、両者の差分が閾値以上であると判定した場合、処理をステップＳ１０８に移行させる。ステップＳ１０８で、色変換部３３は、スキャナ補正処理部３０が含むキャリブレーションテーブルを、差分が小さくなる方向に補正する。より具体的には、色変換部３３は、第２パッチ画像１２１１に対応する統一ＲＧＢ画像データが、第１パッチ画像１２１０に対応する統一ＲＧＢ画像データに近付くように、キャリブレーションテーブルを補正する。

色変換部３３は、ステップＳ１０８でのキャリブレーションテーブルの補正が終了すると、処理をステップＳ１０２に戻し、ステップＳ１０２からの処理を再度、実行する。

このように、実施形態では、コンポーネントグレー階調パッチと、コンポジットグレー階調パッチとを、スキャナ１においてＩＲ成分を含めて読み取り、読み取った各画像データを統一ＲＧＢ画像データとＫ画像データとに変換して比較している。そのため、条件等色の関係にあるコンポジットグレーとコンポーネントグレーとの差分をより明確に取得できる。また、この差分をキャリブレーションテーブルにフィードバックさせることで、スキャナ１のキャリブレーションをより高精度に実現できる。

なお、上述では、コンポーネントグレー階調パッチおよびコンポジットグレー階調パッチからそれぞれ読み取ったＲ、Ｇ、Ｂ、ＩＲ各成分に対して、式（１）〜式（４）に示すマスキング演算に従い線形変換しているが、これはこの例に限定されない。すなわち、スキャナ１が出力するＲＧＢ各成分およびＩＲ成分の分光感度と、ＣＩＥが定めるＸＹＺ色度とは、完全に線形な関係にはならない。そこで、この影響を低減するため、コンポジットグレーについては、線形変換を行うマスキング演算の代わりに、スキャナ１が出力するＲＧＢ各成分およびＩＲ成分の３次の項まで用いる式を使用すると好ましい。

センサモジュール１０００のＲＧＢ各色成分およびＩＲ成分を変換して求めたＸＹＺ色度値と、ＣＩＥが定める分光反射率より求めるＸＹＺ色度値およびＫ予測値（予測墨成分）との間に生じた色度値の差の平均値を求める。この差の平均値を、両方のＸＹＺ色度値をＣＩＥが定める定義通りにＬ^*ａ^*ｂ^*表色系に変換した後に、色差（ΔＥ）として算出した。

この算出結果として、測定したパッチがコンポーネントグレー階調パッチおよびコンポジットグレー階調パッチの何れであるかという、各パッチの画像の形成に使用している色材の種類を含むパッチの属性に応じて、マスキング演算に用いる各マスキング係数coef()を求める行列|Ｘ|（行列式（８）参照）を変えることで、スキャナ１のＲＧＢ出力を変換して求めたＸＹＺ色度値と、ＣＩＥが定める分光反射率より求めるＸＹＺ色度値との間に生じた色差（ΔＥ）をより小さくできることを示す結果を得ている。

これは、スキャナ１のＲＧＢ各色の成分およびＩＲ成分の分光感度と、ＣＩＥが定めるＸＹＺ色度値との等色関数における非線形性の影響度を、パッチの属性毎に行列|Ｘ|を変えることにより低減できたことによる。

したがって、行列|Ｘ|を、パッチの属性毎に設定する、実施形態に係る色変換方法を採用することで、スキャナ１のＲＧＢ各色成分およびＩＲ成分の出力を変換して求めるＸＹＺ色度値と、ＣＩＥが定める分光反射率より求めるＸＹＺ色度値との間に生じる色差を低減できることが分かる。

なお、実施形態に係るキャリブレーション方法は、コンポジットグレー階調パッチにおけるＣ、Ｍ、Ｙ各色成分の混合比率がパッチ検知時に判定できることが前提となる。図１に示すスキャナ１を搭載した画像形成装置１００においては、印刷媒体の予め指定された位置に各パッチが形成されるため、スキャナ１により読み取ったパッチ画像の属性を取得でき、実施形態に係るキャリブレーション方法が適用可能である。

また、上述では、スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データを、ＸＹＺ色度値およびＫ予測値に変換する場合について説明したが、これはこの例に限定されない。すなわち、実施形態に係るキャリブレーション方法は、２つの異なる表色系の等色関数に非線形性がある場合に有効である。

さらに、上述では、パッチの属性を、Ｋ色のみを用いたコンポーネントグレー階調パッチと、Ｃ、Ｍ、Ｙ各色を混色したコンポジットグレー階調パッチの２種類とした。これはこの例に限らず、各色材の他の組み合わせを属性とするパッチを用いてもよい。

さらに、上述では、スキャナ１から出力されるＲＧＢ画像データおよびＫ画像データを、行列を利用した線形変換により、例えばＸＹＺ色度値といった統一ＲＧＢ画像データに変換しているが、これはこの例に限定されない。例えば、スキャナ１から出力されるＲＧＢ画像データおよびＫ画像データの統一ＲＧＢ画像データへの変換を、多項式変換や、ニューラルネットワークを使用する方法、ルックアップテーブルを使用する方法により実行してもよい。

何れの方法においても、パッチの属性を取得することができれば、パッチの属性に応じてニューラルネットワークで使用するニューロン間の接続の重みを変える、使用するルックアップテーブルを変える、などにより、スキャナ１から出力されるＲＧＢ画像データおよびＫ画像データを変換して求めるＸＹＺ色度値と、ＣＩＥが定める分光反射率より求めるＸＹＺ色度値との間に生じる差を低減することができる。

以上説明したように、実施形態では、スキャナ１から出力されるＲＧＢ画像データおよびＫ画像データをＸＹＺ色度値に変換する際に使用する各種パラメータを、パッチの属性に応じて変えている。これにより、スキャナ１から出力されるＲＧＢ画像データおよびＫ画像データを変換して求めるＸＹＺ色度値と、ＣＩＥが定める分光反射率より求めるＸＹＺ色度値との間に生じる差を低減することができ、そのＸＹＺ色度値を使用する色安定化制御の精度を向上させることが可能となる。

（実施形態の第１の変形例）
次に、実施形態の第１の変形例について説明する。上述では、カラーキャリブレーションをグレー階調のパッチパターンを用いて行った例について説明した。実施形態の第１の変形例は、カラーキャリブレーションをグレー以外の色を含めたパッチパターンを用いて行う例である。

例えば、図７に示す第２画像処理部４におけるパターン発生部５２は、パッチパターンを発生させ、発生させたパッチパターンを構成するＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の画像データを出力する。このパターン発生部５２により出力されたＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の画像データを示す情報は、例えば色変換部３３に渡される。

色変換部３３は、パターン発生部５２から渡されたＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の画像データを示す情報に応じて、発生されたパッチパターンを下記の６つの色カテゴリに分割する。

色カテゴリ＃１（１次色）：Ｃ単色、Ｍ単色、Ｙ単色、Ｋ単色
色カテゴリ＃２（２次色）：ＣＭ混色、ＭＹ混色、ＹＣ混色
色カテゴリ＃３（２次色）：ＣＫ混色、ＭＫ混色、ＹＫ混色
色カテゴリ＃４（３次色）：ＣＭＹ混色
色カテゴリ＃５（３次色）：ＣＭＫ混色、ＭＹＫ混色、ＹＣＫ混色
色カテゴリ＃６（４次色）：ＣＭＹＫ

色変換部３３は、さらに、スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＫ画像データに対して、分割した色カテゴリ毎に、上述した行列|Ｘ|（行列式（８）参照）に基づくマスキング係数coef()を切り替えて、式（１）〜式（４）によるマスキング演算を行う。これにより、色変換部３３は、スキャナ１から出力されたＲＧＢ画像データおよびＫ画像データを、統一ＲＧＢ画像データに変換する。

ここで、上述した色カテゴリ＃６の４次色については、以下のようにＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色の混色の混合比に応じてさらに色カテゴリを分割することができる（詳細色カテゴリと呼ぶ）。色変換部３３は、分割された各詳細色カテゴリ毎に、上述した行列|Ｘ|に基づくマスキング係数coef()を切り替えて、マスキング演算を行う。なお、下記の各式において、「ＭＩＮ（）」は、括弧「（）」内に列挙する各色の値のうち最小の値を示す。

詳細色カテゴリ＃６−１：ＭＩＮ（ＣＭＹ）／Ｋ＞１．０
詳細色カテゴリ＃６−２：１．０≧ＭＩＮ（ＣＭＹ）／Ｋ＞０．７５
詳細色カテゴリ＃６−３：０．７５≧ＭＩＮ（ＣＭＹ）／Ｋ＞０．５
詳細色カテゴリ＃６−４：０．５≧ＭＩＮ（ＣＭＹ）／Ｋ＞０．２５
詳細色カテゴリ＃６−５：ＭＩＮ（ＣＭＹ）／Ｋ≦０．２５

なお、混色によるキャリブレーションで用いるプロセスカラー（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色によるカラー）の、ＣＭＹＫ画像データに応じた上述の色カテゴリ分割を行う際、プロッタ９に対するγ特性補正後の出力レベルで混合比の演算を実施するとよい。

（実施形態の第２の変形例）
次に、実施形態の第２の変形例について説明する。上述した実施形態では、実施形態に係る画像処理装置が画像形成装置１００であるとして説明したが、これはこの例に限定されない。実施形態の第２の変形例に係る画像処理装置は、スキャナ１と第１画像処理部２とを含み、第２画像処理部４とプロッタ９を含まずに構成される。

第１画像処理部２からは、スキャナ１により原稿が読み取られた読取画像データとして出力されるＲＧＢ画像データおよびＩＲ画像データに基づき、デバイス非依存の画像データである統一ＲＧＢ画像データが出力される。この統一ＲＧＢ画像データは、例えば、当該原稿の画像を評価する情報として用いることが可能である。また、画像データの受け入れ側としての例えばプリンタ装置が当該統一ＲＧＢ画像データに対応しており、且つ、当該プリンタ装置が画像形成に用いる色材の特性が既知である場合を考える。この場合、実施形態の第２の変形例に係る画像処理装置により読み取られた原稿の画像を、当該プリンタ装置により、高精度に再現することが可能である。

なお、上述の各実施形態は、本発明の好適な実施の例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形による実施が可能である。

１ スキャナ
２ 第１画像処理部
４ 第２画像処理部
９ プロッタ
３０ スキャナ補正処理部
３３，５１ 色変換部
５２ パターン発生部
１０００，１０００’，１０００” センサモジュール
１０１２ 制御・画像処理部
１００２ＩＲ，１００２Ｗ 光源
１１００ 第１色変換部
１１０１ γ変換部
１１０２ 第２色変換部
１１０３ 墨処理部
１１２０ 色相判定部
１１２１ 係数記憶部
１１３０ マスキング演算部
１１４０ γ変換処理部
１１４１ 統一色情報生成部
１２１０ 第１パッチ画像
１２１１ 第２パッチ画像

特許第５４４０１４１号公報

Claims (10)

1. 原稿から反射された光に基づき、可視域の複数の波長領域、および、非可視域の波長領域の反射吸収特性に対応する第１の画像信号を取得する取得ステップと、
   前記取得ステップにより取得された前記第１の画像信号を、デバイス非依存の色空間成分と、墨成分と、を含む第２の画像信号に変換する第１の色変換ステップと
   を有する画像処理方法。
2. 前記可視域の複数の波長領域は、Ｒ色、Ｇ色およびＢ色それぞれの波長領域を含み、前記非可視域の波長領域は、近赤外の波長領域である
   請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記第２の画像信号に含まれる前記色空間成分を、出力装置の各色成分から前記墨成分を除いた場合の色成分に変換する第２の色変換ステップと、
   前記第２の色変換ステップで変換された前記色成分と、前記第２の画像信号に含まれる前記墨成分とに基づき、前記出力装置の前記各色成分を生成する生成ステップと
   をさらに有する
   請求項１または請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記第１の色変換ステップは、
   前記色空間成分への変換を、前記可視域の複数の波長領域それぞれの色成分の比率に応じて決定される色相毎に行う
   請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の画像処理方法。
5. 補正情報に基づき前記第１の画像信号を補正する第１の補正ステップと、
   前記取得ステップによりそれぞれ取得された、前記墨成分のみを用いて所定濃度に生成したコンポーネントグレーによる第１のパッチに基づく前記第１の画像信号である第３の画像信号と、前記デバイス非依存の色空間成分に基づき、前記可視域の複数の波長領域の組み合わせにより前記所定濃度となるように生成したコンポジットグレーによる第２のパッチに基づく前記第１の画像信号である第４の画像信号と、に基づき前記補正情報を補正する第２の補正ステップと、
   をさらに有する
   請求項１乃至請求項４の何れか１項に記載の画像処理方法。
6. 前記第２の補正ステップは、
   前記第４の画像信号が前記第３の画像信号に近付くように前記補正情報を補正する
   請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記第１の色変換ステップは、
   前記取得ステップが前記第１の画像信号を取得するために前記原稿から読み取るパッチの属性に応じて、前記変換に用いる係数を切り替える
   請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の画像処理方法。
8. 前記属性は、前記原稿に前記パッチを形成する際に用いる色材の種類を含む
   請求項７に記載の画像処理方法。
9. 原稿から読み取った、可視域の複数の波長領域、および、非可視域の波長領域の反射吸収特性に対応する第１の画像信号を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記第１の画像信号を、デバイス非依存の色空間成分と、墨成分と、を含む第２の画像信号に変換する色変換部と
   を備える画像処理装置。
10. 原稿から反射された、可視域の複数の波長領域それぞれの光と、非可視域の波長領域の光と、を受光し、受光した光に基づき該可視域の複数の波長領域それぞれの光を光電変換した各信号と、該非可視域の波長領域の光を光電変換した信号と、を含む第１の画像信号を出力する読取部と、
    複数の色を組み合わせて画像形成を行う画像形成部と、
    前記第１の画像信号を取得する取得部と、
    前記取得部により取得された前記第１の画像信号を、デバイス非依存の色空間成分と、墨成分と、を含む第２の画像信号に変換する第１の色変換部と、
    前記第２の画像信号に含まれる前記色空間成分を、前記複数の色の各色成分から前記墨成分を除いた場合の色成分に変換する第２の色変換部と、
    前記第２の色変換部で変化された前記色成分と、前記第２の画像信号に含まれる前記墨成分とに基づき、前記画像形成部が用いる前記複数の色の各色成分を生成する生成部と
    を備える画像処理システム。