JP2023061208A - 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2023061208A
JP2023061208A JP2021171065A JP2021171065A JP2023061208A JP 2023061208 A JP2023061208 A JP 2023061208A JP 2021171065 A JP2021171065 A JP 2021171065A JP 2021171065 A JP2021171065 A JP 2021171065A JP 2023061208 A JP2023061208 A JP 2023061208A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
colorimetric
values
gradation
gray
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021171065A
Other languages
English (en)
Inventor
淳史 森脇
Atsushi Moriwaki
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2021171065A priority Critical patent/JP2023061208A/ja
Priority to US17/951,372 priority patent/US11831845B2/en
Priority to EP22197801.8A priority patent/EP4171004A1/en
Publication of JP2023061208A publication Critical patent/JP2023061208A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6027—Correction or control of colour gradation or colour contrast
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6002—Corrections within particular colour systems
    • H04N1/6008—Corrections within particular colour systems with primary colour signals, e.g. RGB or CMY(K)
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/603—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer
    • H04N1/6033—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer using test pattern analysis
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N2201/00—Indexing scheme relating to scanning, transmission or reproduction of documents or the like, and to details thereof
    • H04N2201/0001—Diagnosis, testing or measuring; Detecting, analysis or monitoring not otherwise provided for
    • H04N2201/0003—Method used
    • H04N2201/0005—Method used using a reference pattern designed for the purpose, e.g. a test chart

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color, Gradation (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Abstract

【課題】補正のたびに測色処理の負荷が大きくなることを抑制し、かつ精度よく混色の補正を行うことができる画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラムを提供する。【解決手段】第１状態において第１階調値で印刷出力されたチャートから、第１測色値を取得する第１取得部と、一部の第１階調値の近傍の第２階調値について、第１状態において画像形成装置から印刷出力されたチャートから、および、残りの第１階調値の近傍の第２階調値について、第２状態において印刷出力されたチャートから、第２測色値を取得する第２取得部と、第２状態において第３測色値を取得する第３取得部と、第１測色値と第２測色値との差分と、第３測色値とを加算して予測測色値を算出する第１算出部と、予測測色値と第１測色値との色差が閾値以下である場合、第２階調値を補正値として第１階調値を補正する補正部と、を備える。【選択図】図４

Description

本発明は、画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラムに関する。
画像形成装置から出力される印刷物の色の状態は経時的に変化するため定期的に色合わせを行う必要がある。このためには、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の混色であるグレーの色合わせを適正に行う必要がある。混色の経時的な変化に対する色合わせでは、色合わせの方向を特定するために色合わせ対象の色の近傍色を出力して、その測色値を取得する必要がある。その際に、色合わせの精度を担保するためには、できるだけ色合わせを実施する直前に近傍色を取得するのが望ましい。
このような色合わせの技術として、グレーバランス調整を自動かつ素早く実施するために、補正時に対象グレーに対する近傍グレーを出力することにより混色特性を測定し、その結果を用いて対象グレーを目標値に補正する技術が開示されている（例えば特許文献１）。
また、階調特性の変動に対応するために、校正時に作成した予測モデルを使用して、印刷ジョブ中に画像から取得した測色値を校正時の目標値に補正する技術が開示されている（例えば特許文献２）。
しかし、特許文献１に記載された技術では、ユーザが補正のたびに近傍グレーの測色を行う必要があるため負荷が大きいという問題がある。また、特許文献２に記載された技術では、校正時を過去の状態、印刷ジョブの処理時を現在の状態とすると、現在の状態の測色値を過去の状態での目標値に合わせることになるため、校正時と印刷ジョブの処理時とで混色特性が大きく変化した場合、精度良く補正ができなくなるという問題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、補正のたびに測色処理の負荷が大きくなることを抑制し、かつ精度よく混色の補正を行うことができる画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラムを提供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、異なる２つの状態でそれぞれ取得した同一の目標の階調値の色の色合わせを行う画像処理装置であって、第１状態において、１以上の第１階調値に基づいて画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する目標混色の第１測色値をそれぞれ取得する第１取得部と、前記第１階調値のうち少なくとも一部の前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、および、該第１階調値のうち残りの前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態よりも経時的に後の第２状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、それぞれ近傍混色の第２測色値を取得する第２取得部と、前記第２状態において、前記各第１階調値に基づいて前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する補正前混色の第３測色値をそれぞれ取得する第３取得部と、前記第１測色値と、該第１測色値に対応する前記第２測色値との差分と、該第１測色値に対応する前記第３測色値とを加算して前記目標混色の予測測色値を算出する第１算出部と、前記予測測色値と、該予測測色値に対応する前記第１測色値との色差が第１閾値以下か否かを判定する第１判定部と、前記色差が前記第１閾値以下である場合、該色差に対応する前記第２測色値の前記第２階調値を補正値として取得する第４取得部と、前記補正値を用いて、前記補正前混色の測色値が前記目標混色の測色値となるように前記第１階調値を補正する補正部と、を備えたことを特徴とする。
本発明によれば、補正のたびに測色処理の負荷が大きくなることを抑制し、かつ精度よく混色の補正を行うことができる。
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る画像処理装置でのグレー補正処理の概要を説明する図である。 図６は、第１の実施形態に係る画像処理装置の画像処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、第１の実施形態に係る画像処理装置のターゲットグレー取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、第１の実施形態の第１状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係る画像処理装置のグレー補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、第１の実施形態の第２状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係る画像処理装置のグレー補正値算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１２は、グレー補正用単色ＴＲＣについて説明する図である。 図１３は、第１の実施形態に係る画像処理装置におけるグレー補正値の算出過程を説明する図である。 図１４は、第２の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。 図１５は、第２の実施形態に係る画像処理装置での局所変動差算出処理の概要を説明する図である。 図１６は、第２の実施形態の第１状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。 図１７は、第２の実施形態に係る画像処理装置のグレー補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１８は、第２の実施形態の第２状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。 図１９は、第２の実施形態の予測モデル更新用チャートの一例を示す図である。 図２０は、第２の実施形態に係る画像処理装置の局所変動差算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図２１は、第２の実施形態に係る画像処理装置における局所変動差の算出過程を説明する図である。
以下に、図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。また、以下の実施形態によって本発明が限定されるものではなく、以下の実施形態における構成要素には、当業者が容易に想到できるもの、実質的に同一のもの、およびいわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、以下の実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換、変更および組み合わせを行うことができる。
［第１の実施形態］
（情報処理システムの全体構成）
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。図１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理システム１００の全体構成について説明する。
図１に示すように、情報処理システム１００は、画像処理装置１と、画像形成装置２と、ユーザＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３と、測色器４と、を含む。各機器は、ネットワークＮを介してデータ通信が可能となっている。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等によって構成されたネットワークである。なお、ネットワークＮは、有線ネットワークであっても無線ネットワークであってもよい。
画像処理装置１は、画像形成装置２で出力される印刷物について、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の混色であるグレーの色合わせ（補正処理）を行う装置である。なお、画像処理装置１は、例えば、通常のＰＣ等の情報処理装置であってもよく、画像形成装置２が商業用印刷機等である場合のＤＦＥ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｒｏｎｔ Ｅｎｄ）であってもよい。また、混色を上述のようにＣ、Ｍ、Ｙの３色グレーとして説明するが、これに限定されるものではなく、２次色または他の混色であってもよい。
画像形成装置２は、ユーザＰＣ３から出力され、画像処理装置１で画像処理が施された画像データに基づいて印刷出力する装置である。
ユーザＰＣ３は、印刷対象となる画像データを画像処理装置１へ送信する情報処理装置である。
測色器４は、画像形成装置２で印刷出力されたチャートに対して測色を行うための機器である。測色器４は、チャートに対する測色により得られたＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬａｂ値等の測色値を、画像処理装置１へ送信する。なお、測色器４は、載置されたチャートの印刷物を自動で読み取る機器であってもよく、またはチャートの印刷物に対して手動操作によって読み取る機器であってもよい。
（画像処理装置のハードウェア構成）
図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１のハードウェア構成について説明する。
図２に示すように、画像処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０３と、補助記憶装置５０５と、メディアドライブ５０７と、ディスプレイ５０８と、ネットワークＩ／Ｆ５０９と、キーボード５１１と、マウス５１２と、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）ドライブ５１４と、を備えている。
ＣＰＵ５０１は、画像処理装置１全体の動作を制御する演算装置である。ＲＯＭ５０２は、ＣＰＵ５０１により最初に実行されるＩＰＬ（Ｉｎｉｔｉａｌ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｌｏａｄｅｒ）等のプログラムを記憶する不揮発性記憶装置である。ＲＡＭ５０３は、ＣＰＵ５０１のワークエリアとして使用される揮発性記憶装置である。
補助記憶装置５０５は、プログラム等の各種データを記憶する不揮発性記憶措置である。補助記憶装置５０５は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等である。
メディアドライブ５０７は、フラッシュメモリ等の記録メディア５０６に対するデータの読み出しまたは書き込みを制御する装置である。
ディスプレイ５０８は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、または画像等の各種情報を表示する液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）または有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等である。
ネットワークＩ／Ｆ５０９は、ネットワークＮを利用してデータ通信をするためのインターフェースである。ネットワークＩ／Ｆ５０９は、例えば、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）／ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）のプロトコルで通信可能にするＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）等である。なお、ネットワークＩ／Ｆ５０９は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格に基づく無線通信機能を有する通信インターフェースであってもよい。
キーボード５１１は、文字、数値、各種指示等の入力のための複数のキーを備えた入力装置の一例である。マウス５１２は、各種指示の選択、実行、処理対象の選択、カーソルの移動等を行う入力装置の一種である。
ＤＶＤドライブ５１４は、着脱可能な記憶媒体の一例としてのＤＶＤ５１３に対する各種データの読み出しまたは書き込みを制御する装置である。また、ＤＶＤ５１３は、例えば、ＤＶＤ－ＲＷ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ、ＤＶＤ－Ｒ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＣＤ－ＲＷ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ）、またはＣＤ－Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）等である。
上述のＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、補助記憶装置５０５、メディアドライブ５０７、ディスプレイ５０８、ネットワークＩ／Ｆ５０９、キーボード５１１、マウス５１２およびＤＶＤドライブ５１４は、アドレスバスおよびデータバス等のバスライン５１０によって互いに通信可能に接続されている。
なお、図２に示した画像処理装置１のハードウェア構成は一例であり、すべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えているものとしてもよい。また、ユーザＰＣ３のハードウェア構成についても、図２に示した構成に準ずる。
（画像形成装置のハードウェア構成）
図３は、第１の実施形態に係る画像形成装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図３を参照しながら、画像形成装置２のハードウェア構成について説明する。
図３に示すように、画像形成装置２は、コントローラ６００と、操作表示部６１０と、ＦＣＵ（Ｆａｃｓｉｍｉｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）６２０と、プロッタ６３１と、スキャナ６３２とがＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスで接続された構成となっている。
コントローラ６００は、画像形成装置２全体の制御、描画、通信および操作表示部６１０からの入力を制御する装置である。
操作表示部６１０は、例えば、タッチパネル等であり、コントローラ６００に対する入力を受け付ける（入力機能）と共に、画像形成装置２の状態等を表示（表示機能）する装置であり、後述するＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）６０６に直接接続されている。
ＦＣＵ６２０は、ファックス機能を実現する装置であり、例えば、ＰＣＩバスによってＡＳＩＣ６０６に接続されている。
プロッタ６３１は、印刷機能を実現する装置であり、例えば、ＰＣＩバスによってＡＳＩＣ６０６に接続されている。スキャナ６３２は、スキャナ機能を実現する機能であり、例えば、ＰＣＩバスによってＡＳＩＣ６０６に接続されている。
コントローラ６００は、ＣＰＵ６０１と、システムメモリ（ＭＥＭ－Ｐ）６０２と、ノースブリッジ（ＮＢ）６０３と、サウスブリッジ（ＳＢ）６０４ａと、ネットワークＩ／Ｆ６０４ｂと、ＵＳＢ Ｉ／Ｆ６０４ｃと、セントロニクスＩ／Ｆ６０４ｄと、センサＩ／Ｆ６０４ｅと、ＡＳＩＣ６０６と、ローカルメモリ（ＭＥＭ－Ｃ）６０７と、補助記憶装置６０８と、を有している。
ＣＰＵ６０１は、画像形成装置２の全体制御を行う演算装置であり、システムメモリ６０２、ノースブリッジ６０３およびサウスブリッジ６０４ａからなるチップセットに接続され、このチップセットを介して他の機器と接続される。
システムメモリ６０２は、プログラムおよびデータの格納用メモリ、プログラムおよびデータの展開用メモリ、ならびにプリンタの描画用メモリ等として用いるメモリであり、ＲＯＭとＲＡＭとを有している。このうち、ＲＯＭは、プログラムおよびデータの格納用メモリとして用いる読み出し専用のメモリであり、ＲＡＭは、プログラムおよびデータの展開用メモリ、ならびにプリンタの描画用メモリ等として用いる書き込みおよび読み出し可能なメモリである。
ノースブリッジ６０３は、ＣＰＵ６０１と、システムメモリ６０２、サウスブリッジ６０４ａおよびＡＧＰ（Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｏｒｔ）バス６０５とを接続するためのブリッジであり、システムメモリ６０２に対する読み書き等を制御するメモリコントローラと、ＰＣＩマスタおよびＡＧＰターゲットとを有する。
サウスブリッジ６０４ａは、ノースブリッジ６０３と、ＰＣＩデバイスおよび周辺デバイスとを接続するためのブリッジである。サウスブリッジ６０４ａは、ＰＣＩバスを介してノースブリッジ６０３と接続されており、ＰＣＩバスには、ネットワークＩ／Ｆ６０４ｂ、ＵＳＢ Ｉ／Ｆ６０４ｃ、セントロニクスＩ／Ｆ６０４ｄおよびセンサＩ／Ｆ６０４ｅ等が接続されている。
ＡＧＰバス６０５は、グラフィック処理を高速化するために提案されたグラフィックスアクセラレータカード用のバスインターフェースである。ＡＧＰバス６０５は、システムメモリ５０２に高スループットで直接アクセスすることにより、グラフィックスアクセラレータカードを高速にするバスである。
ＡＳＩＣ６０６は、画像処理用のハードウェア要素を有する画像処理用途向けのＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、ＡＧＰバス６０５、ＰＣＩバス、補助記憶装置６０８およびローカルメモリ６０７をそれぞれ接続するブリッジの役割を有する。ＡＳＩＣ６０６は、ＰＣＩターゲットおよびＡＧＰマスタと、ＡＳＩＣ６０６の中核をなすアービタ（ＡＲＢ）と、ローカルメモリ６０７を制御するメモリコントローラと、ハードウェアロジック等により画像データの回転等を行う複数のＤＭＡＣ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）と、プロッタ６３１およびスキャナ６３２との間でＰＣＩバスを介したデータ転送を行うＰＣＩユニットとから構成される。ＡＳＩＣ６０６には、例えば、ＰＣＩバスを介してＦＣＵ６２０、プロッタ６３１およびスキャナ６３２が接続される。
ローカルメモリ６０７は、コピー用画像バッファおよび符号バッファとして用いるメモリである。
補助記憶装置６０８は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カードまたはフラッシュメモリ等の記憶装置であり、画像データの蓄積、プログラムの蓄積、フォントデータの蓄積、およびフォームの蓄積等を行うためのストレージである。
なお、図３に示す画像形成装置２のハードウェア構成は、一例であり、すべての構成機器を備えている必要はなく、また、他の構成機器を備えているものとしてもよい。例えば、画像形成装置２は、ＡＤＦ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｅｅｄｅｒ）等を備えているものとしてもよい。
（画像処理装置の機能ブロックの構成および動作）
図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図４を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１の機能ブロックの構成および動作について説明する。
図４に示すように、画像処理装置１は、測色値取得部１１と、予測モデル作成部１２（第２取得部、作成部）と、ターゲット取得部１３（第１取得部）と、記憶部１４と、ＴＲＣ（Ｔｏｎｅ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｃｕｒｖｅ）生成部１５（第３取得部、第１算出部、第１判定部、第４取得部）と、チャート画像生成部１６と、画像入力部１７と、画像処理部１８（補正部）と、画像出力部１９と、を有する。
測色値取得部１１は、画像形成装置２により印刷されたチャートについて測色器４により測色された測色値を、ネットワークＩ／Ｆ５０９を介して取得する機能部である。測色値取得部１１は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
予測モデル作成部１２は、測色値取得部１１により取得された測色値に基づいて、色の網点面積率から測色値を予測するための予測モデルを作成する機能部である。例えば、予測モデル作成部１２は、教師あり学習等に基づく学習処理により学習モデルとしての予測モデルを作成する。予測モデル作成部１２は、後述するターゲットグレーの網点面積率ごとに予測モデルを作成し、記憶部１４に記憶させる。なお、網点面積率を、デバイス値と称する場合がある。予測モデル作成部１２は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
ターゲット取得部１３は、測色値取得部１１により取得された測色値から、ＣＭＹの各単色のターゲット値であるターゲット単色、および混色であるグレーのターゲット値であるターゲットグレーを取得する機能部である。この場合、ターゲット値は、例えば濃度または紙白からの距離等で示される。ターゲット取得部１３は、取得したターゲット単色およびターゲットグレーを記憶部１４に記憶させる。ターゲット取得部１３は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
記憶部１４は、予測モデル、および各種ＴＲＣ等を記憶する機能部である。記憶部１４は、図２に示すＲＡＭ５０３または補助記憶装置５０５によって実現される。
ＴＲＣ生成部１５は、測色値取得部１１により取得された単色の測色値、および記憶部１４に記憶されたターゲット単色に基づいて、単色ＴＲＣを生成する機能部である。また、ＴＲＣ生成部１５は、測色値取得部１１により補正時に取得された補正前グレー、ならびに記憶部１４に記憶されたターゲットグレーおよび予測モデルに基づいて、グレー補正込み単色ＴＲＣを生成する。単色ＴＲＣおよびグレー補正込み単色ＴＲＣの詳細は、後述する。また、補正前グレーは、ターゲットグレーと同様に、例えば濃度または紙白からの距離等で示される。また、ＴＲＣとは、入力階調を出力階調に変換する１次元の変換曲線のことである。ＴＲＣ生成部１５は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
チャート画像生成部１６は、ターゲットグレーの取得、予測モデルの作成、およびグレー補正処理に必要なチャート画像を生成する機能部である。チャート画像生成部１６は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
画像入力部１７は、ユーザＰＣ３から送信された画像データを、ネットワークＩ／Ｆ５０９を介して入力する機能部である。画像入力部１７は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
画像処理部１８は、画像入力部１７により入力された画像データ、およびチャート画像生成部１６により生成されたチャート画像内の入力デバイス値を、画像形成装置２で印刷出力するための形式のデバイス値に変換する機能部である。画像処理部１８は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
画像出力部１９は、画像処理部１８により画像処理が行われたデータに基づいて、印刷出力させるためにネットワークＩ／Ｆ５０９を介して画像形成装置２へ出力する機能部である。画像出力部１９は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
なお、図４に示した画像処理装置１の測色値取得部１１、予測モデル作成部１２、ターゲット取得部１３、ＴＲＣ生成部１５、チャート画像生成部１６、画像入力部１７、画像処理部１８および画像出力部１９は、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現されることに限られない。例えば、集積回路等のハードウェアにより実現してもよく、または、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
また、図４に示した画像処理装置１の各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図４に示した画像処理装置１において独立した機能部として図示した複数の機能部を、１つの機能部として構成してもよい。一方、図４に示した画像処理装置１において１つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。
（グレー補正処理の概要）
図５は、第１の実施形態に係る画像処理装置でのグレー補正処理の概要を説明する図である。図５を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１でのグレー補正処理の概要について説明する。
本実施形態では、ターゲットグレー（目標混色の一例）の取得時（以下、第１状態と称する場合がある）において、画像処理装置１は、当該ターゲットグレーの近傍のグレーであるターゲット近傍グレー（近傍混色の一例）を取得する。そして、画像処理装置１は、取得したターゲット近傍グレーを用いて、グレーのデバイス値からＬａｂ値等の測色値を予測するための予測モデルを作成する。
また、上述のように、画像形成装置２からの印刷物の色の状態は経時的に変化する場合がある。例えば、図５に示すように、補正時（以下、第２状態と称する場合がある）において補正対象となるターゲットグレーを補正前グレー（補正前混色の一例）と称するものとする。この場合、図５に示すように、補正前グレーの測色値（Ｌａｂ値）を（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）とする。また、この第２状態においても、画像処理装置１は、ターゲット近傍グレーを取得し、当該ターゲット近傍グレーを用いて、予測モデルを作成する。第２状態は、第１状態よりも経時的に後の状態である。
そして、特定のターゲットグレーに対応する補正前グレーの補正時（第２状態）において、画像処理装置１は、当該ターゲットグレーのデバイス値から予測モデルを用いて予測した測色値を予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）とし、特定のターゲット近傍グレーのデバイス値から当該予測モデルを用いて予測した測色値を予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）とする。ここで、低階調（例えばデバイス値が１０％等）のグレーは、第１状態と第２状態とで経時的な変化量（ずれ）が大きくなる傾向があり、高階調（例えばデバイス値が２０％以上等）のグレーは、第１状態と第２状態とでずれが小さくなる傾向がある。そこで、画像処理装置１は、ターゲットグレーが高階調である場合、ずれが小さいと仮定し、第１状態で作成した予測モデルを用いて予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）および予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）を求める。一方、画像処理装置１は、ターゲットグレーが低階調である場合、ずれが大きいと仮定し、補正時である第２状態で作成した予測モデルを用いて予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）および予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）を求める。したがって、第１状態では、高階調のターゲット近傍グレーに対応する予測モデルを作成しておけばよく、第２状態では、低階調のターゲット近傍グレーに対応する予測モデルを作成しておけばよい。
そして、画像処理装置１は、補正前グレーの測色値（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）に対して、予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）と予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）との差分（ΔＬ，Δａ，Δｂ）＝（Ｌ２－Ｌ１，ａ２－ａ１，ｂ２－ｂ１）を加算した予測Ｌａｂ値（Ｌｍ＋ΔＬ，ａｍ＋Δａ，ｂｍ＋Δｂ）を求める。そして、画像処理装置１は、第２状態におけるターゲットグレーの測色値である（Ｌｔ，ａｔ，ｂｔ）と予測Ｌａｂ値（Ｌｍ＋ΔＬ，ａｍ＋Δａ，ｂｍ＋Δｂ）との色差が、所定の閾値以下であるか否かを判定する。なお、色差としては、例えばΔＥ２０００等を用いればよい。その判定の結果、閾値以下の場合、画像処理装置１は、この場合における特定のターゲット近傍グレーのデバイス値（網点面積率）を、特定のターゲットグレーのデバイス値に対する補正値として取得する。すなわち、補正前グレーの測色値（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）に、予測モデルにより算出したターゲット近傍グレーの予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）と、ターゲットグレーの予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）との差分（ΔＬ，Δａ，Δｂ）を加算した際に、ターゲットグレーの測色値（Ｌｔ，ａｔ，ｂｔ）に最も近づくようなターゲット近傍グレーを、予測モデルにより探索することによって補正する。
以下、図６～図１２を参照しながら、画像処理装置１のグレー補正処理を含む、各処理の詳細について説明する。
（画像処理装置の画像処理）
図６は、第１の実施形態に係る画像処理装置の画像処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１の画像処理の流れについて説明する。
＜ステップＳ１１＞
画像処理部１８は、プロファイル変換処理として、画像入力部１７により入力された画像データの入力デバイス値（Ｃｉｎ，Ｍｉｎ，Ｙｉｎ，Ｋｉｎ）を、ＩＣＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）プロファイルを用いて中間デバイス値（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）に変換する。そして、ステップＳ１２へ移行する。
＜ステップＳ１２＞
続いて、画像処理部１８は、総量規制処理として、画像形成装置２で出力できる総量値を超えている中間デバイス値を、総量値以下の中間デバイス値（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２）に置換する。そして、ステップＳ１３へ移行する。
＜ステップＳ１３＞
続いて、画像処理部１８は、キャリブレーション処理として、中間デバイス値（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２）を、ＴＲＣ生成部１５により生成された単色ＴＲＣを用いて出力デバイス値（Ｃｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｙｏｕｔ，Ｋｏｕｔ）に変換する。そして、ステップＳ１４へ移行する。
＜ステップＳ１４＞
最後に、画像処理部１８は、スクリーン処理として、出力デバイス値（Ｃｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｙｏｕｔ，Ｋｏｕｔ）で構成された画像データを、画像形成装置２で出力するために必要な網点形式に変換する。以上で、画像処理装置１の画像処理を終了する。
（画像処理装置のターゲットグレー取得処理）
図７は、第１の実施形態に係る画像処理装置のターゲットグレー取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。図８は、第１の実施形態の第１状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。図７および図８を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１のターゲットグレー取得処理の流れについて説明する。画像処理装置１におけるターゲットグレー取得処理は、上述した第１状態に実行される処理である。
＜ステップＳ２１＞
まず、チャート画像生成部１６は、単色キャリブレーション用チャートを生成する。単色キャリブレーション用チャートの画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理およびキャリブレーション処理を行わず、すなわち、入力デバイス値（Ｃｉｎ，Ｍｉｎ，Ｙｉｎ，Ｋｉｎ）と出力デバイス値（Ｃｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｙｏｕｔ，Ｋｏｕｔ）とが同一となるように出力する。そして、画像形成装置２は、単色キャリブレーション用チャートを出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ２２へ移行する。
＜ステップＳ２２＞
次に、測色値取得部１１は、測色器４から単色キャリブレーション用チャートの測色値を取得する。そして、ターゲット取得部１３は、当該測色値からターゲット単色を取得して、記憶部１４に記憶させる。そして、ＴＲＣ生成部１５は、記憶部１４に記憶されたターゲット単色に合うように、単色ＴＲＣを生成し、記憶部１４に記憶させる。なお、後述するグレー補正処理の結果を単色ＴＲＣに直接適用するため、ターゲット単色の値の形式、および単色ＴＲＣの生成方法について、特定の形式および方法に限定されるものではない。そして、ステップＳ２３へ移行する。
＜ステップＳ２３＞
次に、チャート画像生成部１６は、例えば図８に示すようなグレー補正用チャート３０を生成する。
図８に示すように、グレー補正用チャート３０は、４隅に配置されたパッチ３１～３４と、パッチ群３６～３８と、を含む。パッチ３１は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝１０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ３２は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝２０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ３３は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝４０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ３４は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝６０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ群３６は、パッチ３２の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群３７は、パッチ３３の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群３８は、パッチ３４の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。なお、パッチ群３６～３８には、それぞれパッチ３２～３４と同じ網点面積率のパッチも含まれる。また、パッチ３１～３４は、それぞれ４隅に配置されることに限定されるものではなく、ターゲットグレーの測色値が精度よく得られる場所に配置されるものとすればよい。
グレー補正用チャート３０の画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理を行わず、キャリブレーション処理のみを行う。そして、画像形成装置２は、グレー補正用チャート３０を出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ２４へ移行する。
＜ステップＳ２４＞
次に、測色値取得部１１は、測色器４からグレー補正用チャート３０の測色値を取得する。予測モデル作成部１２は、当該測色値のうち、パッチ群３６の各グレーを２０％ターゲット近傍グレー、パッチ群３７の各グレーを４０％ターゲット近傍グレー、パッチ群３８の各グレーを６０％ターゲット近傍グレーとしてそれぞれ（第２測色値の一例）取得する。そして、予測モデル作成部１２は、２０％ターゲット近傍グレーから、２０％近傍の網点面積率から測色値を予測するための予測モデル（以下、２０％の予測モデルと称する場合がある）を作成する。同様に、予測モデル作成部１２は、４０％ターゲット近傍グレーから４０％の予測モデルを作成し、６０％ターゲット近傍グレーから６０％の予測モデルを作成する。すなわち、高階調、すなわち２０％、４０％および６０％の予測モデルについては、第１状態において取得されたターゲット近傍グレーから作成される。そして、ステップＳ２５へ移行する。
＜ステップＳ２５＞
また、ターゲット取得部１３は、測色値取得部１１により取得された測色値のうち、パッチ３１～３４の測色値を取得し、４箇所に配置された各パッチそれぞれの測色値の平均値（第１測色値の一例）を算出して、それぞれ１０％ターゲットグレー、２０％ターゲットグレー、４０％ターゲットグレー、６０％ターゲットグレーとして取得する。以上で、画像処理装置１のターゲットグレー取得処理を終了する。
（画像処理装置のグレー補正処理）
図９は、第１の実施形態に係る画像処理装置のグレー補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１０は、第１の実施形態の第２状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。図１１は、第１の実施形態に係る画像処理装置のグレー補正値算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１２は、グレー補正用単色ＴＲＣについて説明する図である。図１３は、第１の実施形態に係る画像処理装置におけるグレー補正値の算出過程を説明する図である。図９～図１３を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１のグレー補正処理の流れについて説明する。画像処理装置１におけるグレー補正処理は、上述した第２状態に実行される処理である。
＜ステップＳ３１＞
まず、チャート画像生成部１６は、単色キャリブレーション用チャートを生成する。単色キャリブレーション用チャートの画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理およびキャリブレーション処理を行わず、すなわち、入力デバイス値（Ｃｉｎ，Ｍｉｎ，Ｙｉｎ，Ｋｉｎ）と出力デバイス値（Ｃｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｙｏｕｔ，Ｋｏｕｔ）とが同一となるように出力する。そして、画像形成装置２は、単色キャリブレーション用チャートを出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ３２へ移行する。
＜ステップＳ３２＞
次に、測色値取得部１１は、測色器４から単色キャリブレーション用チャートの測色値を取得する。そして、ターゲット取得部１３は、当該測色値からターゲット単色を取得して、記憶部１４に記憶させる。そして、ＴＲＣ生成部１５は、記憶部１４に記憶されたターゲット単色に合うように、単色ＴＲＣを生成し、既に記憶部１４に記憶されている単色ＴＲＣを更新する。そして、ステップＳ３３へ移行する。
＜ステップＳ３３＞
次に、チャート画像生成部１６は、例えば図１０に示すようなグレー補正用チャート４０を生成する。
図１０に示すように、グレー補正用チャート４０は、４隅に配置されたパッチ４１～４４と、パッチ群４５と、を含む。パッチ４１は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝１０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ４２は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝２０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ３３は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝４０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ３４は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝６０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ群４５は、パッチ４１の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。なお、パッチ群４５には、パッチ４１と同じ網点面積率のパッチも含まれる。また、パッチ４１～４４は、それぞれ４隅に配置されることに限定されるものではなく、測色値が精度よく得られる場所に配置されるものとすればよい。
グレー補正用チャート４０の画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理を行わず、ステップＳ３２の単色ＴＲＣを用いたキャリブレーション処理のみを行う。そして、画像形成装置２は、グレー補正用チャート４０を出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ３４へ移行する。
＜ステップＳ３４＞
次に、測色値取得部１１は、測色器４からグレー補正用チャート４０の測色値を取得する。予測モデル作成部１２は、当該測色値のうち、パッチ群４５の各グレーを１０％ターゲット近傍グレー（第２測色値の一例）として取得する。そして、予測モデル作成部１２は、１０％ターゲット近傍グレーから、１０％近傍の網点面積率から測色値を予測するための予測モデル（以下、１０％の予測モデルと称する場合がある）を作成する。すなわち、低階調、すなわち１０％の予測モデルについては、第２状態において取得されたターゲット近傍グレーから作成される。そして、ステップＳ３５へ移行する。
＜ステップＳ３５＞
ＴＲＣ生成部１５は、測色値取得部１１により取得された測色値のうち、パッチ４１～４４の測色値を取得し、４箇所に配置された各パッチそれぞれの測色値の平均値を算出して、それぞれ１０％補正前グレー、２０％補正前グレー、４０％補正前グレー、６０％補正前グレー（第３測色値の一例）として取得する。そして、ＴＲＣ生成部１５は、各補正前グレーの網点面積率について、対応するターゲットグレーに合うように、対応する予測モデルを用いて補正値を取得する。このＴＲＣ生成部１５による補正値の算出処理であるグレー補正値算出処理の詳細について、図１１～図１３を参照しながら、以下に説明する。
＜＜ステップＳ３５１＞＞
まず、ＴＲＣ生成部１５は、補正値を算出するための１つのターゲットグレーの網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を特定する。そして、ステップＳ３５２へ移行する。
＜＜ステップＳ３５２＞＞
次に、ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応するターゲット近傍グレーの網点面積率のうち、１つのターゲット近傍グレーの網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）を特定する。そして、ステップＳ３５３へ移行する。
＜＜ステップＳ３５３＞＞
次に、ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲット近傍グレーの網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）が、１０％のターゲット近傍グレーの網点面積率であるか否かを判定する。１０％のターゲット近傍グレーの網点面積率である場合（ステップＳ３５３：Ｙｅｓ）、ステップＳ３５４へ移行し、１０％以外（ここでは、２０％、４０％または６０％）のターゲット近傍グレーの網点面積率である場合（ステップＳ３５３：Ｎｏ）、ステップＳ３５５へ移行する。
＜＜ステップＳ３５４＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲットグレー（ここでは１０％ターゲットグレー）の網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）から、第１状態で作成された予測モデル（ここでは１０％の予測モデル）を用いて、予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）を算出する。また、ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲット近傍グレー（ここでは１０％ターゲット近傍グレー）の網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）から、第１状態で作成された予測モデル（ここでは１０％の予測モデル）を用いて、予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）を算出する。そして、ステップＳ３５６へ移行する。
＜＜ステップＳ３５５＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲットグレー（ここでは２０％、４０％または６０％ターゲットグレー）の網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）から、第２状態で作成された予測モデルを用いて、予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）を算出する。また、ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲット近傍グレー（ここでは２０％、４０％または６０％ターゲット近傍グレー）の網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）から、第２状態で作成された予測モデルを用いて、予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）を算出する。そして、ステップＳ３５６へ移行する。
＜＜ステップＳ３５６＞＞
そして、ＴＲＣ生成部１５は、図１３に示すように、取得した補正前グレーのうち、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応する補正前グレー（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）に、予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）と予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）との差分（ΔＬ，Δａ，Δｂ）＝（Ｌ２－Ｌ１，ａ２－ａ１，ｂ２－ｂ１）を加算した予測Ｌａｂ値（Ｌｍ＋ΔＬ，ａｍ＋Δａ、ｂｍ＋Δｂ）（予測測色値）を算出する。そして、ステップＳ３５７へ移行する。
＜＜ステップＳ３５７＞＞
そして、ＴＲＣ生成部１５は、図１３に示すように、算出した予測Ｌａｂ値と、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応するターゲットグレーの測色値（Ｌｔ，ａｔ，ｂｔ）との色差を算出する。そして、ステップＳ３５８へ移行する。
＜＜ステップＳ３５８＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、算出した色差が所定の閾値（第１閾値）以下であるか否かを判定する。色差が閾値以下である場合（ステップＳ３５８：Ｙｅｓ）、ステップＳ３６０へ移行し、色差が閾値を超過している場合（ステップＳ３５８：Ｎｏ）、ステップＳ３５９へ移行する。
＜＜ステップＳ３５９＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応するターゲット近傍グレーの網点面積率のうち、既に特定済みのものとは別のターゲット近傍グレーの網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）を特定する。そして、ステップＳ３５３へ戻る。
＜＜ステップＳ３６０＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲット近傍グレーの網点面積率を、特定したターゲットグレーの網点面積率に対するグレーを考慮した補正値として取得する。そして、ステップＳ３６１へ移行する。
＜＜ステップＳ３６１＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、すべてのターゲットグレーの網点面積率に対する補正値を取得したか否かを判定する。すべてのターゲットグレーの網点面積率に対する補正値を取得していない場合（ステップＳ３６１：Ｎｏ）、ステップＳ３６２へ移行し、取得している場合（ステップＳ３６１：Ｙｅｓ）、グレー補正値算出処理を終了し、図９のステップＳ３６へ移行する。
＜＜ステップＳ３６２＞＞
ＴＲＣ生成部１５は、特定したターゲットグレーの網点面積率うち、既に特定済みのものとは別のターゲットグレーの網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を特定する。そして、ステップＳ３５２へ戻る。
＜ステップＳ３６＞
そして、ＴＲＣ生成部１５は、ステップＳ３２で求めた単色ＴＲＣに対して、算出した補正値に基づく補正（図１２に示すグレー補正値変換）を反映した単色ＴＲＣ（グレー補正込み単色ＴＲＣ）を生成し、既に記憶部１４に記憶されている単色ＴＲＣを更新する。以後、画像処理部１８により当該単色ＴＲＣ（グレー補正込み単色ＴＲＣ）が用いてキャリブレーション処理が実行されることにより、入力デバイス値に対してグレー補正が行われた出力デバイス値に変換される。以上で、画像処理装置１のグレー補正処理を終了する。
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置１の構成によって、補正のたびに測色処理の負荷が大きくなることを抑制し、かつ精度よく混色の補正を行うことができる。
なお、上述では、１０％ターゲット近傍グレーの予測モデルをグレー補正時（第２状態）に作成するものとしたが、他の網点面積率のターゲット近傍グレーに対する予測モデルをグレー補正時（第２状態）に作成するものとしてもよい。例えば低階調寄りである２０％ターゲット近傍グレーに対する予測モデルをグレー補正時（第２状態）に作成するとしてもよい。
［第２の実施形態］
第２の実施形態に係る画像処理装置について、第１の実施形態に係る画像処理装置１と相違する点を中心に説明する。本実施形態では、ターゲットグレー取得時（第１状態）に作成した予測モデルを、ターゲットグレー取得時（第１状態）とグレー補正時（第２状態）との局所変動差を評価することにより、局所変動差が所定の閾値以上となるターゲット近傍グレーに対する予測モデルをグレー補正時に更新する動作について説明する。なお、本実施形態に係る情報処理システム１００の全体構成、画像処理装置（後述する画像処理装置１ａ）、画像形成装置２およびユーザＰＣ３のハードウェア構成は、第１の実施形態で説明した構成と同様である。
（画像処理装置の機能ブロックの構成および動作）
図１４は、第２の実施形態に係る画像処理装置の機能ブロックの構成の一例を示す図である。図１４を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１ａの機能ブロックの構成および動作について説明する。
図１４に示すように、画像処理装置１ａは、測色値取得部１１と、予測モデル作成部１２（第２取得部、作成部）と、ターゲット取得部１３（第１取得部）と、記憶部１４と、ＴＲＣ生成部１５（第３取得部、第１算出部、第１判定部、第４取得部）と、チャート画像生成部１６と、画像入力部１７と、画像処理部１８（補正部）と、画像出力部１９と、局所変動差判定部２０（第２算出部、第２判定部）と、を有する。なお、測色値取得部１１、予測モデル作成部１２、ターゲット取得部１３、記憶部１４、ＴＲＣ生成部１５、画像入力部１７、画像処理部１８および画像出力部１９の動作については、上述の第１の実施形態で説明した動作と同様である。
チャート画像生成部１６は、ターゲットグレーの取得、予測モデルの作成、局所変動差の判定およびグレー補正処理に必要なチャート画像を生成する。
局所変動差判定部２０は、測色値取得部１１により取得された測色値、および記憶部１４に記憶されている予測モデルから、局所変動差を算出して、当該局所変動差に対する閾値判定を行う機能部である。局所変動差判定部２０は、例えば、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現される。
なお、図１４に示した画像処理装置１ａの測色値取得部１１、予測モデル作成部１２、ターゲット取得部１３、ＴＲＣ生成部１５、チャート画像生成部１６、画像入力部１７、画像処理部１８、画像出力部１９および局所変動差判定部２０は、図２に示すＣＰＵ５０１によりプログラムが実行されることによって実現されることに限られない。例えば、集積回路等のハードウェアにより実現してもよく、または、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。
また、図１４に示した画像処理装置１ａの各機能部は、機能を概念的に示したものであって、このような構成に限定されるものではない。例えば、図１４に示した画像処理装置１ａにおいて独立した機能部として図示した複数の機能部を、１つの機能部として構成してもよい。一方、図１４に示した画像処理装置１ａにおいて１つの機能部が有する機能を複数に分割し、複数の機能部として構成するものとしてもよい。
（局所変動差算出処理の概要）
図１５は、第２の実施形態に係る画像処理装置での局所変動差算出処理の概要を説明する図である。図１５を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１ａでの局所変動差算出処理の概要について説明する。
ターゲットグレーの階調と、当該ターゲットグレーの近傍（ターゲット近傍グレー）の階調への色変化（局所変動）が、ターゲットグレー取得時（第１状態）とグレー補正時（第２状態）との間での変化（局所変動差）が大きくなければ、ターゲットグレー取得（第１状態）に予測モデルを作成して利用しても、精度よく補正が可能となる。しかし、実際は、図１５に示すように、画像形成装置２の状態の変化等により局所変動がターゲットグレー取得時とグレー補正時とで異なる場合があるため、ターゲットグレー取得時（第１状態）に作成した予測モデルで算出した補正値を適用すると、補正後グレーの測色値は補正後グレーの予測値と一致しなくなる。このように、ターゲットグレー取得時とグレー補正時とで局所変動差が大きい場合、補正精度が落ちてしまう。そこで、本実施形態では、局所変動差が大きい場合には、グレー補正時（第２状態）に作成した予測モデルを用い、そうでない場合には、ターゲットグレー取得時（第１状態）に作成した予測モデルを用いるものとする。
（画像処理装置のターゲットグレー取得処理）
図１６は、第２の実施形態の第１状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。本実施形態に係る画像処理装置１ａのターゲットグレー取得処理の流れは、上述の図７に示したフローチャートの流れに準じるが、相違する部分を中心に説明する。
ステップＳ２３において、チャート画像生成部１６は、例えば図１６に示すグレー補正用チャート５０を生成する。
図１６に示すように、グレー補正用チャート５０は、４隅に配置されたパッチ５１～３４と、パッチ群５５～５８と、を含む。パッチ５１は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝１０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ５２は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝２０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ５３は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝４０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ５４は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝６０％（第１階調値の一例）のターゲットグレーのパッチである。パッチ群５５は、パッチ５１の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群５６は、パッチ５２の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群５７は、パッチ５３の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群５８は、パッチ５４の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。なお、パッチ群５５～５８には、それぞれパッチ５１～５４と同じ網点面積率のパッチも含まれる。また、パッチ５１～３４は、それぞれ４隅に配置されることに限定されるものではなく、ターゲットグレーの測色値が精度よく得られる場所に配置されるものとすればよい。
グレー補正用チャート５０の画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理を行わず、キャリブレーション処理のみを行う。そして、画像形成装置２は、グレー補正用チャート５０を出力し、測色器４によって測色処理が行われる。
ステップＳ２４において、測色値取得部１１は、測色器４からグレー補正用チャート５０の測色値を取得する。予測モデル作成部１２は、当該測色値のうち、パッチ群５５の各グレーを１０％ターゲット近傍グレー、パッチ群５６の各グレーを２０％ターゲット近傍グレー、パッチ群５７の各グレーを４０％ターゲット近傍グレー、パッチ群５８の各グレーを６０％ターゲット近傍グレーとしてそれぞれ（第２測色値の一例）取得する。そして、予測モデル作成部１２は、１０％ターゲット近傍グレーから１０％近傍の網点面積率から測色値を予測するための予測モデル（１０％の予測モデル）（第１予測モデルの一例）を作成する。同様に、予測モデル作成部１２は、２０％ターゲット近傍グレーから２０％の予測モデル（第１予測モデルの一例）を作成し、４０％ターゲット近傍グレーから４０％の予測モデル（第１予測モデルの一例）を作成し、６０％ターゲット近傍グレーから６０％の予測モデル（第１予測モデルの一例）を作成する。
なお、その他の処理は、図７で説明した処理と同様である。
（画像処理装置のグレー補正処理）
図１７は、第２の実施形態に係る画像処理装置のグレー補正処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１８は、第２の実施形態の第２状態でのグレー補正用チャートの一例を示す図である。図１９は、第２の実施形態の予測モデル更新用チャートの一例を示す図である。図２０は、第２の実施形態に係る画像処理装置の局所変動差算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図２１は、第２の実施形態に係る画像処理装置における局所変動差の算出過程を説明する図である。図１７～図２１を参照しながら、本実施形態に係る画像処理装置１ａのグレー補正処理の流れについて説明する。画像処理装置１ａにおけるグレー補正処理は、上述した第２状態に実行される処理である。
＜ステップＳ５１＞
まず、チャート画像生成部１６は、単色キャリブレーション用チャートを生成する。単色キャリブレーション用チャートの画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理およびキャリブレーション処理を行わず、すなわち、入力デバイス値（Ｃｉｎ，Ｍｉｎ，Ｙｉｎ，Ｋｉｎ）と出力デバイス値（Ｃｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｙｏｕｔ，Ｋｏｕｔ）とが同一となるように出力する。そして、画像形成装置２は、単色キャリブレーション用チャートを出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ５２へ移行する。
＜ステップＳ５２＞
次に、測色値取得部１１は、測色器４から単色キャリブレーション用チャートの測色値を取得する。そして、ターゲット取得部１３は、当該測色値からターゲット単色を取得して、記憶部１４に記憶させる。そして、ＴＲＣ生成部１５は、記憶部１４に記憶されたターゲット単色に合うように、単色ＴＲＣを生成し、既に記憶部１４に記憶されている単色ＴＲＣを更新する。そして、ステップＳ５３へ移行する。
＜ステップＳ５３＞
次に、チャート画像生成部１６は、例えば図１８に示すようなグレー補正用チャート６０を生成する。
図１８に示すように、グレー補正用チャート６０は、４隅に配置されたパッチ６１～６４と、パッチ群６５～６８と、を含む。パッチ６１は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝１０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ６２は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝２０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ６３は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝４０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ６４は、網点面積率がＣ＝Ｍ＝Ｙ＝６０％（第１階調値の一例）の補正前グレーのパッチである。パッチ群６５は、パッチ６１の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％のうちいずれかの組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群６６は、パッチ６２の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％のうちいずれかの組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群６７は、パッチ６３の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％のうちいずれかの組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群６８は、パッチ６４の網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％のうちいずれかの組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。また、パッチ群６５～６８をそれぞれ構成するパッチの数は、上述の図１６に示したグレー補正用チャート５０のパッチ群５５～５８をそれぞれ構成するパッチの数よりも少なくなっている。なお、パッチ群６５～６８には、それぞれパッチ６１～６４と同じ網点面積率のパッチも含まれる。また、パッチ６１～６４は、それぞれ４隅に配置されることに限定されるものではなく、測色値が精度よく得られる場所に配置されるものとすればよい。
グレー補正用チャート６０の画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理を行わず、ステップＳ５２の単色ＴＲＣを用いたキャリブレーション処理のみを行う。そして、画像形成装置２は、グレー補正用チャート６０を出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ５４へ移行する。
＜ステップＳ５４＞
局所変動差判定部２０は、測色値取得部１１により取得された測色値のうち、パッチ６１～６４の測色値、パッチ群６５～６８の測色値、ならびに記憶部１４に記憶されている１０％、２０％、４０％および６０％の予測モデルから、局所変動差を算出する。この局所変動差判定部２０の局所変動差算出処理の詳細について、図２０および図２１を参照しながら、以下に説明する。
＜＜ステップＳ５４１＞＞
まず、局所変動差判定部２０は、局所変動差を算出するための１つのターゲットグレーの網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を特定する。そして、ステップＳ５４２へ移行する。
＜＜ステップＳ５４２＞＞
次に、局所変動差判定部２０は、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応するターゲット近傍グレーの網点面積率のうち、ステップＳ５３のグレー補正用チャート６０で取得されたターゲット近傍グレーの網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）の１つを特定する。そして、ステップＳ５４３へ移行する。
＜＜ステップＳ５４３＞＞
局所変動差判定部２０は、図２１に示すように、特定したターゲットグレーの網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）から、第１状態で作成された予測モデルを用いて、予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）を算出する。また、局所変動差判定部２０は、図２１に示すように、特定したターゲット近傍グレーの網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）から、第１状態で作成された予測モデルを用いて、予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）を算出する。そして、ステップＳ５４４へ移行する。
＜＜ステップＳ５４４＞＞
局所変動差判定部２０は、図２１に示すように、測色値取得部１１により取得された測色値のうち、特定したターゲットグレーに対応する測色値（Ｌｔ，ａｔ，ｂｔ）と、特定したターゲット近傍グレーに対応する測色値（Ｌｎ，ａｎ，ｂｎ）とを取得する。そして、ステップＳ５４５へ移行する。
＜＜ステップＳ５４５＞＞
局所変動差判定部２０は、図２１に示すように、予測値（Ｌ１，ａ１，ｂ１）と予測値（Ｌ２，ａ２，ｂ２）との差分（ΔＬ，Δａ，Δｂ）＝（Ｌ２－Ｌ１，ａ２－ａ１，ｂ２－ｂ１）（第１差分）、および、測色値（Ｌｔ，ａｔ，ｂｔ）と測色値（Ｌｎ，ａｎ，ｂｎ）との差分（ΔＬｍ，Δａｍ，Δｂｍ）＝（Ｌｎ－Ｌｔ，ａｎ－ａｔ，ｂｎ－ｂｔ）（第２差分）から、特定したターゲット近傍グレーにおける局所変動差√｛（ΔＬｍ－ΔＬ）２＋（Δａｍ－Δａ）２＋（Δｂｍ－Δｂ）２｝を算出する。そして、ステップＳ５４６へ移行する。
＜＜ステップＳ５４６＞＞
局所変動差判定部２０は、特定したターゲットグレーに対応する、ステップＳ５３のグレー補正用チャート６０で取得されたターゲット近傍グレーにおける局所変動差のすべてを算出したか否かを判定する。すべてのターゲット近傍グレーにおける局所変動差が算出されていない場合（ステップＳ５４６：Ｎｏ）、ステップＳ５４７へ移行し、算出されている場合（ステップＳ５４６：Ｙｅｓ）、ステップＳ５４８へ移行する。
＜＜ステップＳ５４７＞＞
局所変動差判定部２０は、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応するターゲット近傍グレーの網点面積率うち、既に特定済みのものとは別のターゲット近傍グレーの網点面積率（Ｃｎ，Ｍｎ，Ｙｎ）を特定する。そして、ステップＳ５４３へ戻る。
＜＜ステップＳ５４８＞＞
局所変動差判定部２０は、特定したターゲットグレーの網点面積率に対応するターゲット近傍グレーにおけるすべての局所変動差を平均して、当該ターゲットグレーの局所変動差として取得する。そして、ステップＳ５４９へ移行する。
＜＜ステップＳ５４９＞＞
局所変動差判定部２０は、すべてのターゲットグレーの局所変動差を取得したか否かを判定する。すべてのターゲットグレーの局所変動差を取得していない場合（ステップＳ５４９：Ｎｏ）、ステップＳ５５０へ移行し、取得している場合（ステップＳ５４９：Ｙｅｓ）、局所変動差算出処理を終了し、図１７のステップＳ５５へ移行する。
＜＜ステップＳ５５０＞＞
局所変動差判定部２０は、特定したターゲットグレーの網点面積率うち、既に特定済みのものとは別のターゲットグレーの網点面積率（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を特定する。そして、ステップＳ５４２へ戻る。
＜ステップＳ５５＞
局所変動差判定部２０は、算出した各ターゲットグレーの局所変動差が所定の閾値（第２閾値）以上であるか否かを判定する。各ターゲットグレーの局所変動差のうち少なくともいずれかが閾値以上である場合（ステップＳ５５：Ｙｅｓ）、ステップＳ５６へ移行し、各ターゲットグレーの局所変動差のすべてが閾値未満である場合（ステップＳ５５：Ｎｏ）、ステップＳ５８へ移行する。
＜ステップＳ５６＞
チャート画像生成部１６は、局所変動差判定部２０により局所変動差が閾値以上と判定されたターゲットグレーに対応する近傍グレーのパッチ群を含む、例えば図１９に示すような予測モデル更新用チャート７０を生成する。ここでは、局所変動差判定部２０により１０％ターゲットグレーおよび６０％ターゲットグレーの局所変動差が閾値以上と判定されたものとして説明する。
図１９に示すように、予測モデル更新用チャート７０は、パッチ群７５、７８を含む。パッチ群７５は、１０％のターゲットグレーの網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。パッチ群７８は、６０％のターゲットグレーの網点面積率に対して、ＣおよびＭについて±５％、Ｙについて±１０％の各組み合わせ（第２階調値の一例）で割り振った近傍グレーのパッチ群である。
予測モデル更新用チャート７０の画像データは、画像処理部１８により画像処理され、画像出力部１９から画像形成装置２へ出力される。この場合、画像処理部１８は、プロファイル変換処理を行わず、ステップＳ５２の単色ＴＲＣを用いたキャリブレーション処理のみを行う。そして、画像形成装置２は、予測モデル更新用チャート７０を出力し、測色器４によって測色処理が行われる。そして、ステップＳ５７へ移行する。
＜ステップＳ５７＞
次に、測色値取得部１１は、測色器４から予測モデル更新用チャート７０の測色値を取得する。予測モデル作成部１２は、当該測色値のうち、パッチ群７５の各グレーを１０％ターゲット近傍グレーとして取得し、１０％ターゲット近傍グレーから、１０％近傍の網点面積率から測色値を予測するための予測モデル（１０％の予測モデル）（第２予測モデルの一例）を作成する。また、予測モデル作成部１２は、当該測色値のうち、パッチ群７８の各グレーを６０％ターゲット近傍グレーとして取得し、６０％ターゲット近傍グレーから、６０％近傍の網点面積率から測色値を予測するための予測モデル（６０％の予測モデル）（第２予測モデルの一例）を作成する。そして、ステップＳ５８へ移行する。
＜ステップＳ５８＞
ＴＲＣ生成部１５は、グレー補正用チャート６０について測色値取得部１１により取得された測色値のうち、パッチ６１～６４の測色値を取得し、４箇所に配置された各パッチそれぞれの測色値の平均値を算出して、それぞれ１０％補正前グレー、２０％補正前グレー、４０％補正前グレー、６０％補正前グレー（第３測色値の一例）として取得する。そして、ＴＲＣ生成部１５は、各補正前グレーの網点面積率について、対応するターゲットグレーに合うように、対応する予測モデルを用いて補正値を取得する。この場合、ＴＲＣ生成部１５は、２０％補正前グレーおよび４０％補正前グレーの網点面積率については、上述の第１状態で作成された予測モデルを用いて補正値を取得する。また、ＴＲＣ生成部１５は、１０％補正前グレーおよび６０％補正前グレーの網点面積率については、上述のステップＳ５７で作成された予測モデル（第２状態で作成された予測モデル）を用いて補正値を取得する。ＴＲＣ生成部１５による補正値の算出処理であるグレー補正値算出処理については、図１１の処理の流れに準じる。そして、ステップＳ５９へ移行する。
＜ステップＳ５９＞
そして、ＴＲＣ生成部１５は、ステップＳ５２で求めた単色ＴＲＣに対して、算出した補正値に基づく補正を反映した単色ＴＲＣ（グレー補正込み単色ＴＲＣ）を生成し、既に記憶部１４に記憶されている単色ＴＲＣを更新する。以後、画像処理部１８により当該単色ＴＲＣ（グレー補正込み単色ＴＲＣ）が用いてキャリブレーション処理が実行されることにより、入力デバイス値に対してグレー補正が行われた出力デバイス値に変換される。以上で、画像処理装置１ａのグレー補正処理を終了する。
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置１ａの構成によって、補正のたびに測色処理の負荷が大きくなることを抑制し、かつ精度よく混色の補正を行うことができる。すなわち、グレー補正時に不必要に予測モデル作成のためにチャートの印刷および測色がなくなるため、ユーザの測色の負荷を軽減しつつ、精度よくグレー補正をすることができる。
なお、上記で説明した各実施形態の各機能は、一又は複数の処理回路によって実現することが可能である。ここで、「処理回路」とは、電子回路により実装されるプロセッサのようにソフトウェアによって各機能を実行するようプログラミングされたプロセッサや、上記で説明した各機能を実行するよう設計されたＡＳＩＣ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）や従来の回路モジュール等のデバイスを含むものとする。
また、上述の各実施形態の画像処理装置１、１ａで実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供するように構成してもよい。
また、上述の各実施形態の画像処理装置１、１ａで実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ－Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供するように構成してもよい。
また、上述の各実施形態の画像処理装置１、１ａで実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上述の各実施形態の画像処理装置１、１ａで実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
また、上述の各実施形態の画像処理装置１、１ａで実行されるプログラムは、上述した各機能部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）がＲＯＭからプログラムを読み出して実行することにより上述の各機能部が主記憶装置上にロードされ、各機能部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
１、１ａ 画像処理装置
２ 画像形成装置
３ ユーザＰＣ
４ 測色器
１１ 測色値取得部
１２ 予測モデル作成部
１３ ターゲット取得部
１４ 記憶部
１５ ＴＲＣ生成部
１６ チャート画像生成部
１７ 画像入力部
１８ 画像処理部
１９ 画像出力部
２０ 局所変動差判定部
３０ グレー補正用チャート
３１～３４ パッチ
３５～３８ パッチ群
４０ グレー補正用チャート
４１～４４ パッチ
４５ パッチ群
５０ グレー補正用チャート
５１～５４ パッチ
５５～５８ パッチ群
６０ グレー補正用チャート
６１～６４ パッチ
６５～６８ パッチ群
７０ 予測モデル更新用チャート
７５、７８ パッチ群
１００ 情報処理システム
５０１ ＣＰＵ
５０２ ＲＯＭ
５０３ ＲＡＭ
５０５ 補助記憶装置
５０６ 記録メディア
５０７ メディアドライブ
５０８ ディスプレイ
５０９ ネットワークＩ／Ｆ
５１０ バスライン
５１１ キーボード
５１２ マウス
５１３ ＤＶＤ
５１４ ＤＶＤドライブ
６００ コントローラ
６０１ ＣＰＵ
６０２ システムメモリ（ＭＥＭ－Ｐ）
６０３ ノースブリッジ（ＮＢ）
６０４ａ サウスブリッジ（ＳＢ）
６０４ｂ ネットワークＩ／Ｆ
６０４ｃ ＵＳＢ Ｉ／Ｆ
６０４ｄ セントロニクスＩ／Ｆ
６０４ｅ センサＩ／Ｆ
６０５ ＡＧＰ
６０６ ＡＳＩＣ
６０７ ローカルメモリ（ＭＥＭ－Ｃ）
６０８ 補助記憶装置
６１０ 操作表示部
６２０ ＦＣＵ
６３１ プロッタ
６３２ スキャナ
Ｎ ネットワーク
特許第４７５１８５３号公報 特開２０２０－１５１９６７号公報

Claims (9)

  1. 異なる２つの状態でそれぞれ取得した同一の目標の階調値の色の色合わせを行う画像処理装置であって、
    第１状態において、１以上の第１階調値に基づいて画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する目標混色の第１測色値をそれぞれ取得する第１取得部と、
    前記第１階調値のうち少なくとも一部の前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、および、該第１階調値のうち残りの前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態よりも経時的に後の第２状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、それぞれ近傍混色の第２測色値を取得する第２取得部と、
    前記第２状態において、前記各第１階調値に基づいて前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する補正前混色の第３測色値をそれぞれ取得する第３取得部と、
    前記第１測色値と、該第１測色値に対応する前記第２測色値との差分と、該第１測色値に対応する前記第３測色値とを加算して前記目標混色の予測測色値を算出する第１算出部と、
    前記予測測色値と、該予測測色値に対応する前記第１測色値との色差が第１閾値以下か否かを判定する第１判定部と、
    前記色差が前記第１閾値以下である場合、該色差に対応する前記第２測色値の前記第２階調値を補正値として取得する第４取得部と、
    前記補正値を用いて、前記補正前混色の測色値が前記目標混色の測色値となるように前記第１階調値を補正する補正部と、
    を備えた画像処理装置。
  2. 前記一部の前記第１階調値の近傍の前記第２階調値、および前記残りの前記第１階調値の近傍の前記第２階調値に基づいて、階調値から測色値を予測するための前記各第１階調値に対応する予測モデルをそれぞれ作成する作成部を、さらに備え、
    前記第１算出部は、前記第１階調値から、対応する前記予測モデルを用いて予測された前記第１測色値と、該第１階調値に対応する前記第２階調値から、該予測モデルを用いて予測された前記第２階調値との差を前記差分として求める請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記第２取得部は、
    前記第１階調値のうち前記一部として低階調側の前記第１階調値の近傍の前記第２階調値についての前記第２測色値を取得し、
    前記残りの前記第１階調値として、前記一部の前記第１階調値よりも高階調側の前記第１階調値の近傍の前記第２階調値についての前記第２測色値を取得する請求項１または２に記載の画像処理装置。
  4. 前記第２取得部は、すべての前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態および前記第２状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、それぞれ前記第２測色値を取得し、
    前記作成部は、前記第２取得部により取得された前記第１状態における前記第２測色値に基づいて、前記各第１階調値に対応する第１予測モデルをそれぞれ作成し、
    前記第１階調値から、対応する前記第１予測モデルを用いて予測された測色値と、該第１階調値に対応する前記第２階調値から、該第１予測モデルを用いて予測された測色値との第１差分と、前記第２状態における該第１階調値に対応する前記第１測色値と、該第１階調値に対応する前記第２階調値に対応する前記第２測色値との第２差分と、の局所変動差を算出する第２算出部と、
    前記局所変動差が第２閾値以上であるか否かを判定する第２判定部と、
    をさらに備え、
    前記第２取得部は、前記局所変動差が前記第２閾値以上である場合、該局所変動差に対応する前記第１階調値の近傍の前記第２階調値について、前記第２状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、それぞれ前記第２測色値を取得し、
    前記作成部は、前記局所変動差が前記第２閾値以上である場合に前記第２取得部により取得された前記第２測色値に基づいて、該第２測色値に対応する前記第１階調値に対応する第２予測モデルを作成し、
    前記第１算出部は、
    前記第１階調値に対応する前記第２予測モデルがある場合、該第１階調値から該第２予測モデルを用いて予測された前記第１測色値と、該第１階調値に対応する前記第２階調値から、該第２予測モデルを用いて予測された前記第２階調値との差を前記差分として求め、
    前記第１階調値に対応する前記第２予測モデルがない場合、該第１階調値から、該第１階調値に対応する前記第１予測モデルを用いて予測された前記第１測色値と、該第１階調値に対応する前記第２階調値から、該第１予測モデルを用いて予測された前記第２階調値との差を前記差分として求める請求項２に記載の画像処理装置。
  5. 前記目標混色、前記近傍混色および前記補正前混色は、シアン、マゼンタおよびイエローの混色である請求項１～４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  6. 前記第１測色値、前記第２測色値および前記第３測色値は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間の色値である請求項１～５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
  7. 前記画像形成装置と、
    前記第１測色値、前記第２測色値および前記第３測色値を得る測色器と、
    請求項１～６のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
    を有する情報処理システム。
  8. 異なる２つの状態でそれぞれ取得した同一の目標の階調値の色の色合わせを行う画像処理方法であって、
    第１状態において、１以上の第１階調値に基づいて画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する目標混色の第１測色値をそれぞれ取得する第１取得ステップと、
    前記第１階調値のうち少なくとも一部の前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、および、該第１階調値のうち残りの前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態よりも経時的に後の第２状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、それぞれ近傍混色の第２測色値を取得する第２取得ステップと、
    前記第２状態において、前記各第１階調値に基づいて前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する補正前混色の第３測色値をそれぞれ取得する第３取得ステップと、
    前記第１測色値と、該第１測色値に対応する前記第２測色値との差分と、該第１測色値に対応する前記第３測色値とを加算して前記目標混色の予測測色値を算出する算出ステップと、
    前記予測測色値と、該予測測色値に対応する前記第１測色値との色差が第１閾値以下か否かを判定する判定ステップと、
    前記色差が前記第１閾値以下である場合、該色差に対応する前記第２測色値の前記第２階調値を補正値として取得する第４取得ステップと、
    前記補正値を用いて、前記補正前混色の測色値が前記目標混色の測色値となるように前記第１階調値を補正する補正ステップと、
    を有する画像処理方法。
  9. コンピュータに、
    第１状態において、１以上の第１階調値に基づいて画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する目標混色の第１測色値をそれぞれ取得する第１取得ステップと、
    前記第１階調値のうち少なくとも一部の前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、および、該第１階調値のうち残りの前記第１階調値の近傍の第２階調値について、前記第１状態よりも経時的に後の第２状態において前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、それぞれ近傍混色の第２測色値を取得する第２取得ステップと、
    前記第２状態において、前記各第１階調値に基づいて前記画像形成装置から印刷出力されたチャートから、前記各第１階調値に対応する補正前混色の第３測色値をそれぞれ取得する第３取得ステップと、
    前記第１測色値と、該第１測色値に対応する前記第２測色値との差分と、該第１測色値に対応する前記第３測色値とを加算して前記目標混色の予測測色値を算出する算出ステップと、
    前記予測測色値と、該予測測色値に対応する前記第１測色値との色差が第１閾値以下か否かを判定する判定ステップと、
    前記色差が前記第１閾値以下である場合、該色差に対応する前記第２測色値の前記第２階調値を補正値として取得する第４取得ステップと、
    前記補正値を用いて、前記補正前混色の測色値が前記目標混色の測色値となるように前記第１階調値を補正する補正ステップと、
    を実行させるためのプログラム。
JP2021171065A 2021-10-19 2021-10-19 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム Pending JP2023061208A (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021171065A JP2023061208A (ja) 2021-10-19 2021-10-19 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム
US17/951,372 US11831845B2 (en) 2021-10-19 2022-09-23 Image processing apparatus, information processing system, image processing method, and non-transitory computer-executable medium
EP22197801.8A EP4171004A1 (en) 2021-10-19 2022-09-26 Image processing apparatus, information processing system, image processing method, and carrier means

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021171065A JP2023061208A (ja) 2021-10-19 2021-10-19 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2023061208A true JP2023061208A (ja) 2023-05-01

Family

ID=83457084

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021171065A Pending JP2023061208A (ja) 2021-10-19 2021-10-19 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11831845B2 (ja)
EP (1) EP4171004A1 (ja)
JP (1) JP2023061208A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230120180A1 (en) * 2021-10-19 2023-04-20 Ricoh Company, Ltd. Image processing apparatus, information processing system, image processing method, and non-transitory computer-executable medium

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007174125A (ja) 2005-12-20 2007-07-05 Canon Inc グレイ調整方法及び記録システム
JP4751853B2 (ja) 2007-05-15 2011-08-17 株式会社リコー グレーバランス調整プログラム、記録媒体及びグレーバランス調整方法
JP4666069B2 (ja) * 2008-02-18 2011-04-06 富士ゼロックス株式会社 色補正係数生成装置及びプログラム
JP5142890B2 (ja) * 2008-08-27 2013-02-13 キヤノン株式会社 画像処理方法及び画像処理装置
JP5617567B2 (ja) 2010-11-30 2014-11-05 コニカミノルタ株式会社 キャリブレーションシステム、キャリブレーション方法及びプログラム
US8934156B2 (en) * 2012-01-06 2015-01-13 Ricoh Company, Ltd. Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium
JP2016100637A (ja) * 2014-11-18 2016-05-30 キヤノン株式会社 画像形成装置、画像処理方法、およびプログラム
JP6191922B2 (ja) 2015-02-17 2017-09-06 コニカミノルタ株式会社 色精度検証予測方法及び制御装置並びに色精度検証予測プログラム
JP7268303B2 (ja) 2018-08-24 2023-05-08 コニカミノルタ株式会社 色精度検証装置、色精度検証方法及びプログラム
JP7183893B2 (ja) * 2019-03-20 2022-12-06 株式会社リコー 画像形成装置および画像形成ユニット
US11323592B2 (en) * 2019-07-11 2022-05-03 Ricoh Company, Ltd. Image processing reducing processing time of tone correction calibration with fluorescent or special colors by selection of color combinations
JP2021150803A (ja) 2020-03-18 2021-09-27 株式会社リコー 情報処理装置、表示装置及びプログラム
JP2023061208A (ja) * 2021-10-19 2023-05-01 株式会社リコー 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230120180A1 (en) * 2021-10-19 2023-04-20 Ricoh Company, Ltd. Image processing apparatus, information processing system, image processing method, and non-transitory computer-executable medium
US11831845B2 (en) * 2021-10-19 2023-11-28 Ricoh Company, Ltd. Image processing apparatus, information processing system, image processing method, and non-transitory computer-executable medium

Also Published As

Publication number Publication date
US20230120180A1 (en) 2023-04-20
US11831845B2 (en) 2023-11-28
EP4171004A1 (en) 2023-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5712684B2 (ja) 色処理装置及びプログラム
US20100328688A1 (en) Image processing apparatus, image forming system, image processing method and computer readable medium
JP6665657B2 (ja) 画像形成装置及び色変換制御プログラム並びに色変換制御方法
JP2008066923A (ja) キャリブレーション方法、および画像形成装置
JP7425969B2 (ja) 画像形成装置
JP3760969B2 (ja) 画像形成装置及び方法
JP5300418B2 (ja) 画像形成装置
JPH11146221A (ja) 所望のソース・カラーを得るために着色剤を選択する方法
JP2005119298A (ja) 印刷システムの演色を行なうトータルインキ制御方法
JP2023061208A (ja) 画像処理装置、情報処理システム、画像処理方法およびプログラム
US9332158B2 (en) Color processing apparatus, image forming apparatus, and non-transitory computer readable recording medium performing color conversion, adjustment and matching process between input color data and reproducible color data of image output device
JP6702685B2 (ja) 画像形成装置、画像形成装置の制御方法、およびプログラム
JP2009253956A (ja) 画像処理装置
JP5107208B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
WO2005059822A2 (en) Method, apparatus and system for image data correction
JP2021175183A (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP3660149B2 (ja) 電子写真記録装置及びその露光制御方法
JP2020155904A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
JP2010141701A (ja) 画像処理システム、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
JP7251241B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US10567619B2 (en) Image forming apparatus, method of generating image data therefor and storage medium
JP2005210225A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP2006020216A (ja) キャリブレーション方法
JP2008132665A (ja) 画像形成方法及び画像形成装置
JP2023064984A (ja) 画像形成装置、画像形成システム、および画像形成方法