JP3018891B2 - 色修正装置 - Google Patents
色修正装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は色の分解値すなわち、減
法混色の三原色シアン（Cyan：略称C）、マゼンタ(Mage
nta：略称M)、イエロー(Yellow：略称Y)、ブラック(Bla
ck：略称K)または加法混色の三原色ブルー(Blue：略称
B)、グリーン(Green：略称G)、レッド(Red：略称R)で表
現される原画像を種々のカラー画像出力装置で再現する
ために前記カラー画像出力装置の特性を考慮した好まし
い色分解値に修正する色修正装置に関するものである。
法混色の三原色シアン（Cyan：略称C）、マゼンタ(Mage
nta：略称M)、イエロー(Yellow：略称Y)、ブラック(Bla
ck：略称K)または加法混色の三原色ブルー(Blue：略称
B)、グリーン(Green：略称G)、レッド(Red：略称R)で表
現される原画像を種々のカラー画像出力装置で再現する
ために前記カラー画像出力装置の特性を考慮した好まし
い色分解値に修正する色修正装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】色を表現する方法の１つとして色分解値
がある。これはカラー画像出力装置において色を近似的
に再現するために各種カラー画像出力装置の特性にあわ
せて表現した値であり、一般的には減法混色のシアン、
マゼンタ、イエロー、ブラックあるいは加法混色のレッ
ド、グリーン、ブルーである。これらの色分解値で表現
された原画像を種々のカラー画像出力装置で出力する
と、該カラー画像出力装置の色材や転写方式等種々の特
性の違いにより、原画像に近似した好ましい画像を再現
することは困難であった。つまり同じ色分解値を異なる
カラー画像出力装置に出力した場合、近似した好ましい
画像を作成することは困難であり、色分解値を各種カラ
ー画像出力装置の特性にあわせて、修正する必要があっ
た。従来はこの修正を線形または非線形の多項式演算、
または色修正結果をメモリに格納しそのメモリをテーブ
ル方式で引き出すようなルックアップテーブル処理を行
なっていた。
がある。これはカラー画像出力装置において色を近似的
に再現するために各種カラー画像出力装置の特性にあわ
せて表現した値であり、一般的には減法混色のシアン、
マゼンタ、イエロー、ブラックあるいは加法混色のレッ
ド、グリーン、ブルーである。これらの色分解値で表現
された原画像を種々のカラー画像出力装置で出力する
と、該カラー画像出力装置の色材や転写方式等種々の特
性の違いにより、原画像に近似した好ましい画像を再現
することは困難であった。つまり同じ色分解値を異なる
カラー画像出力装置に出力した場合、近似した好ましい
画像を作成することは困難であり、色分解値を各種カラ
ー画像出力装置の特性にあわせて、修正する必要があっ
た。従来はこの修正を線形または非線形の多項式演算、
または色修正結果をメモリに格納しそのメモリをテーブ
ル方式で引き出すようなルックアップテーブル処理を行
なっていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし前記従来技術の
多項式演算においては、原画像の色分解値と該原画像を
再現するための好ましい色分解値との非線形関係を平均
的に近似しているためにミクロの部分でかならずしも最
適な修正色分解値を与えていなかった。一方ルックアッ
プテーブル処理ではシアン、マゼンタ、イエロー、ブラ
ックの４色に対応する色修正テーブルを作るためには、
大量のメモリを必要とするうえ、修正時間もかなり要し
た。そこで、この発明の目的とするところは、色分解値
が既知の原画像を種々のカラー画像出力装置で再現する
ために、好ましい色分解値に修正する色修正装置を提供
することであって、色分解値を修正するニューラルネッ
トワークおよび、明度を表す色分解値を修正するルック
アップテーブルとを利用し、入力された色分解値が既知
の原画像を各種カラー画像出力装置の特性に合わせた好
ましい色分解値に修正することができるようにした色修
正装置を提供することにある。
多項式演算においては、原画像の色分解値と該原画像を
再現するための好ましい色分解値との非線形関係を平均
的に近似しているためにミクロの部分でかならずしも最
適な修正色分解値を与えていなかった。一方ルックアッ
プテーブル処理ではシアン、マゼンタ、イエロー、ブラ
ックの４色に対応する色修正テーブルを作るためには、
大量のメモリを必要とするうえ、修正時間もかなり要し
た。そこで、この発明の目的とするところは、色分解値
が既知の原画像を種々のカラー画像出力装置で再現する
ために、好ましい色分解値に修正する色修正装置を提供
することであって、色分解値を修正するニューラルネッ
トワークおよび、明度を表す色分解値を修正するルック
アップテーブルとを利用し、入力された色分解値が既知
の原画像を各種カラー画像出力装置の特性に合わせた好
ましい色分解値に修正することができるようにした色修
正装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は次のように構成する。すなわち、原画像の
色分解値による信号を与えることによって、所望するカ
ラー画像出力装置で原画像を再現する色分解値信号を作
成するにあたり、前記色分解値による信号を修正して前
記カラー画像出力装置に入力させるようにする色修正装
置として、色分解値を入力する入力手段と、ニューラル
ネットワークにより構成され、学習モード時には色分解
値が既知の標準色票の色分解値を入力信号とし、前記カ
ラー画像出力装置から前記標準色票を出力するための色
分解値を教師信号とし、この入力に対して上記教師信号
の値に近似するように修正特性を学習すると共に、修正
モード時には上記入力手段からの色分解値の信号を前記
カラー画像出力装置で再現する色分解値に修正する第１
の修正手段と、色分解値が既知の標準色票の明度を表す
色分解値と、前記カラー画像出力装置から前記標準色票
を出力するための明度を表す色分解値との対応づけされ
たデータテーブルにより構成され、修正モード時には上
記入力手段からの明度を表す色分解値の信号を前記カラ
ー画像出力装置で再現する明度を表す色分解値に修正す
る第２の修正手段と、を具備してなる色修正装置。
め、本発明は次のように構成する。すなわち、原画像の
色分解値による信号を与えることによって、所望するカ
ラー画像出力装置で原画像を再現する色分解値信号を作
成するにあたり、前記色分解値による信号を修正して前
記カラー画像出力装置に入力させるようにする色修正装
置として、色分解値を入力する入力手段と、ニューラル
ネットワークにより構成され、学習モード時には色分解
値が既知の標準色票の色分解値を入力信号とし、前記カ
ラー画像出力装置から前記標準色票を出力するための色
分解値を教師信号とし、この入力に対して上記教師信号
の値に近似するように修正特性を学習すると共に、修正
モード時には上記入力手段からの色分解値の信号を前記
カラー画像出力装置で再現する色分解値に修正する第１
の修正手段と、色分解値が既知の標準色票の明度を表す
色分解値と、前記カラー画像出力装置から前記標準色票
を出力するための明度を表す色分解値との対応づけされ
たデータテーブルにより構成され、修正モード時には上
記入力手段からの明度を表す色分解値の信号を前記カラ
ー画像出力装置で再現する明度を表す色分解値に修正す
る第２の修正手段と、を具備してなる色修正装置。
【０００５】
【作用】上記構成において、修正モード時にはまず所望
の色分解値が既知の原画像の色分解値を入力とし、前記
第１の修正手段で所定の特性に従ってカラー画像出力装
置の好ましい色分解値に修正を行ない、さらに前記第２
の修正手段をで所定の特性に従ってカラー画像出力装置
の好ましい明度を表す色分解値に修正を行なう。また、
学習モード時には色分解値が既知の標準色票の色分解値
を入力信号とし、該カラー画像出力装置から前記標準色
票を出力するために作成された色分解値を教師信号と
し、この入力に対して上記教師信号の値に近似するよう
にニューラルネットワークの学習を行なわせ、さらに明
度を表す色分解値を好ましい明度を表す色分解値に修正
するルックアップテーブルを作成し、該２つの修正手段
を用いて修正する。
の色分解値が既知の原画像の色分解値を入力とし、前記
第１の修正手段で所定の特性に従ってカラー画像出力装
置の好ましい色分解値に修正を行ない、さらに前記第２
の修正手段をで所定の特性に従ってカラー画像出力装置
の好ましい明度を表す色分解値に修正を行なう。また、
学習モード時には色分解値が既知の標準色票の色分解値
を入力信号とし、該カラー画像出力装置から前記標準色
票を出力するために作成された色分解値を教師信号と
し、この入力に対して上記教師信号の値に近似するよう
にニューラルネットワークの学習を行なわせ、さらに明
度を表す色分解値を好ましい明度を表す色分解値に修正
するルックアップテーブルを作成し、該２つの修正手段
を用いて修正する。
【０００６】色分解値は個々のカラー画像出力装置の特
性に依存する色情報であり、カラー画像出力装置により
出力されるカラー画像は異なった色になってしまうが、
複数のカラー画像出力装置での好ましい画像を得るため
に相互に修正するように学習させたニューラルネットワ
ーク及び明度を修正するルックアップテーブルを使用し
て出力対象のカラー画像出力装置に対応した色分解値を
得るようにしたことから異なる特性を有するカラー画像
出力装置であっても、その条件に対応した色分解値を得
ることが出来るようになり、また、ニューラルネットワ
ークは演算処理を行なう神経回路であるから、ニューラ
ルネットワークの変換値である色分解値は数値データと
して得られるようになる。
性に依存する色情報であり、カラー画像出力装置により
出力されるカラー画像は異なった色になってしまうが、
複数のカラー画像出力装置での好ましい画像を得るため
に相互に修正するように学習させたニューラルネットワ
ーク及び明度を修正するルックアップテーブルを使用し
て出力対象のカラー画像出力装置に対応した色分解値を
得るようにしたことから異なる特性を有するカラー画像
出力装置であっても、その条件に対応した色分解値を得
ることが出来るようになり、また、ニューラルネットワ
ークは演算処理を行なう神経回路であるから、ニューラ
ルネットワークの変換値である色分解値は数値データと
して得られるようになる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
して説明する。図１は本発明の色修正装置の要部構成を
示すブロック図である。色分解値が既知の目的のカラー
原画像を所望のカラー画像出力装置に対応する色分解値
に修正を行なう本発明の色修正装置は、図１に示すよう
に、入力部１、修正部２、メモリ部３、修正部４、メモ
リ部５、制御部６、測色部７、出力部８より構成されて
いる。入力部１は、色分解値が既知の標準色見本の色分
解値を読み込むものである。前記原画像の色分解値が既
知でない場合は、該入力部1に例えばスキャナーを利用
することができる。ここでスキャナーとは、色を数値で
表示するための装置であり、物体に光を当て、それから
の反射光や透過光の強さを光電的原理を利用して計測す
るものである。基本的には、光源と測光器からなる。
して説明する。図１は本発明の色修正装置の要部構成を
示すブロック図である。色分解値が既知の目的のカラー
原画像を所望のカラー画像出力装置に対応する色分解値
に修正を行なう本発明の色修正装置は、図１に示すよう
に、入力部１、修正部２、メモリ部３、修正部４、メモ
リ部５、制御部６、測色部７、出力部８より構成されて
いる。入力部１は、色分解値が既知の標準色見本の色分
解値を読み込むものである。前記原画像の色分解値が既
知でない場合は、該入力部1に例えばスキャナーを利用
することができる。ここでスキャナーとは、色を数値で
表示するための装置であり、物体に光を当て、それから
の反射光や透過光の強さを光電的原理を利用して計測す
るものである。基本的には、光源と測光器からなる。
【０００８】修正部２は、ニューラルネットワークを使
用している。そして、ニューラルネットワークとして、
フィードフォワード結合型ニューラルネットワークを用
いており、該ネットワークの学習方法は各種の方法があ
るが、例えば、バックプロパゲーションアルゴリズム
（ラメルハート［Runmelhert, D.E and McClelland, J.
L.(Eds), "Parallel Distributied Processing ",Explo
raation in the Microstructure of Cognition. Voll,
2,MIT Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下法な
どを用いる。修正部２は、入力部１からの色分解値を入
力とし、この色分解値を、カラー画像出力装置の特性に
あった好ましい色分解値に修正するものであって、学習
モード時においては、入力部1からの色分解値が既知の
標準色見本の色分解値を入力信号10として受けると共
に、当該色見本をカラー画像出力装置で出力するための
好ましい色分解値13をメモリ部3から教師信号12として
受け、上記入力色分解値信号が好ましい色分解値に修正
されるべく、学習する機能を有する。
用している。そして、ニューラルネットワークとして、
フィードフォワード結合型ニューラルネットワークを用
いており、該ネットワークの学習方法は各種の方法があ
るが、例えば、バックプロパゲーションアルゴリズム
（ラメルハート［Runmelhert, D.E and McClelland, J.
L.(Eds), "Parallel Distributied Processing ",Explo
raation in the Microstructure of Cognition. Voll,
2,MIT Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下法な
どを用いる。修正部２は、入力部１からの色分解値を入
力とし、この色分解値を、カラー画像出力装置の特性に
あった好ましい色分解値に修正するものであって、学習
モード時においては、入力部1からの色分解値が既知の
標準色見本の色分解値を入力信号10として受けると共
に、当該色見本をカラー画像出力装置で出力するための
好ましい色分解値13をメモリ部3から教師信号12として
受け、上記入力色分解値信号が好ましい色分解値に修正
されるべく、学習する機能を有する。
【０００９】修正部4は、入力部1からの色分解値が既知
の標準色見本の明度を表す色分解値を入力信号11として
受けると共に、当該色見本をカラー画像出力装置で出力
するための好ましい明度を表す色分解値に修正するデー
タテーブルである。制御部6は修正部2、修正部4、メモ
リ部3、メモリ部5の各構成要素の必要な制御や、演算処
理実行の中枢を担うものであり、例えば、マイクロプロ
セッサを用いてソフトウェアにより、各種制御や演算処
理を実現している。また、制御部６は修正部2と修正部
４で修正された好ましい色分解値信号を、この出力端子
に接続されている表示部7、出力部8に出力すると云った
機能をも有する。
の標準色見本の明度を表す色分解値を入力信号11として
受けると共に、当該色見本をカラー画像出力装置で出力
するための好ましい明度を表す色分解値に修正するデー
タテーブルである。制御部6は修正部2、修正部4、メモ
リ部3、メモリ部5の各構成要素の必要な制御や、演算処
理実行の中枢を担うものであり、例えば、マイクロプロ
セッサを用いてソフトウェアにより、各種制御や演算処
理を実現している。また、制御部６は修正部2と修正部
４で修正された好ましい色分解値信号を、この出力端子
に接続されている表示部7、出力部8に出力すると云った
機能をも有する。
【００１０】なお、学習モード時には上記入力部で入力
した標準色見本の色分解値の信号をメモリ部3に保存す
ると共に、学習時に順にこれを読み出して利用する機能
を制御部6に持たせてある。入力部１は、例えば、画像
を色分解値で読み取るスキャナーやキーボードやマウス
等のマンマシンインタフェイスで構成されており、コマ
ンドやメニューに対する指示、データの入力、編集操作
等を可能にする。入力部１の操作情報は制御部６に入力
される。表示部７及び出力部8は制御部６により制御さ
れて各種表示、出力を行なうものである。
した標準色見本の色分解値の信号をメモリ部3に保存す
ると共に、学習時に順にこれを読み出して利用する機能
を制御部6に持たせてある。入力部１は、例えば、画像
を色分解値で読み取るスキャナーやキーボードやマウス
等のマンマシンインタフェイスで構成されており、コマ
ンドやメニューに対する指示、データの入力、編集操作
等を可能にする。入力部１の操作情報は制御部６に入力
される。表示部７及び出力部8は制御部６により制御さ
れて各種表示、出力を行なうものである。
【００１１】メモリ部3は、ニューラルネットワークで
の教師信号となる好ましい色分解値に修正する学習を終
了したニューラルネットワークの各パラメータを記載す
るもので、パラメータは学習終了後の色修正時に読み出
されてニューラルネットワークでの処理に使用される。
パラメータはカラー画像出力装置別に保管され、オペレ
ータの指示に従ってカラー画像出力装置別に使用され
る。メモリ部5は、明度を表す色分解値を修正するデー
タテーブルを格納し、データテーブルは色修正時に読み
出されて使用される。データテーブルはカラー画像出力
装置別に保管され、オペレータの指示に従ってカラー画
像出力装置別に使用される。
の教師信号となる好ましい色分解値に修正する学習を終
了したニューラルネットワークの各パラメータを記載す
るもので、パラメータは学習終了後の色修正時に読み出
されてニューラルネットワークでの処理に使用される。
パラメータはカラー画像出力装置別に保管され、オペレ
ータの指示に従ってカラー画像出力装置別に使用され
る。メモリ部5は、明度を表す色分解値を修正するデー
タテーブルを格納し、データテーブルは色修正時に読み
出されて使用される。データテーブルはカラー画像出力
装置別に保管され、オペレータの指示に従ってカラー画
像出力装置別に使用される。
【００１２】以下、上記装置の使用例について説明す
る。図２は、本発明の色修正装置の使用例を示す要部構
成ブロック図である。同図において、上記要部構成ブロ
ック図１と同一構成には同一符号を付して、その詳細な
説明は省略する。メモリ部3に保管された修正部２の学
習終了したニューラルネットワークの各パラメータを読
み出し、修正モードの準備を行なう。メモリ部5に保管
された修正部4のデータテーブルを読み出し、修正モー
ドの準備を行なう。修正部２は、修正モード時には、入
力部１からの所望するカラー原画像の色分解値を入力と
し、この色分解値を、好ましい色分解値に修正するもの
である。
る。図２は、本発明の色修正装置の使用例を示す要部構
成ブロック図である。同図において、上記要部構成ブロ
ック図１と同一構成には同一符号を付して、その詳細な
説明は省略する。メモリ部3に保管された修正部２の学
習終了したニューラルネットワークの各パラメータを読
み出し、修正モードの準備を行なう。メモリ部5に保管
された修正部4のデータテーブルを読み出し、修正モー
ドの準備を行なう。修正部２は、修正モード時には、入
力部１からの所望するカラー原画像の色分解値を入力と
し、この色分解値を、好ましい色分解値に修正するもの
である。
【００１３】修正部4は、入力部１からの所望するカラ
ー原画像の明度を表す色分解値を入力とし、この色分解
値を、好ましい明度を表す色分解値に修正するものであ
る。制御部６を通じて、出力部に好ましい色分解値が出
力され、該原画像をカラー画像出力装置で再現する好ま
しい色分解値にによる出力物20を出力部8から得る。次
に上記構成の本システムの作用を説明する。このような
構成の本装置は、所望する原画像の色分解値が、目的の
カラー画像出力装置で再現する好ましい色分解値となる
ような修正をすることができるようにした信号適合処理
のための装置であり、利用するカラー画像出力装置装置
がどのような種類の装置であっても、目的の好ましい画
像を得ることができるようにするものであり、色分解値
が既知の標準色見本の色分解値と該色見本をカラー画像
出力装置で再現する好ましい色分解値との関係について
学習して修正するようにし、さらに該標準色見本の明度
を表す色分解値と該色見本をカラー画像出力装置で再現
する好ましい明度を表す色分解値との関係をデータテー
ブルとしてメモリに格納し、目的のカラー原画像の色分
解値を入力すれば、カラー画像出力装置の特性を加味し
て、好ましい色分解値に修正されるようにする。
ー原画像の明度を表す色分解値を入力とし、この色分解
値を、好ましい明度を表す色分解値に修正するものであ
る。制御部６を通じて、出力部に好ましい色分解値が出
力され、該原画像をカラー画像出力装置で再現する好ま
しい色分解値にによる出力物20を出力部8から得る。次
に上記構成の本システムの作用を説明する。このような
構成の本装置は、所望する原画像の色分解値が、目的の
カラー画像出力装置で再現する好ましい色分解値となる
ような修正をすることができるようにした信号適合処理
のための装置であり、利用するカラー画像出力装置装置
がどのような種類の装置であっても、目的の好ましい画
像を得ることができるようにするものであり、色分解値
が既知の標準色見本の色分解値と該色見本をカラー画像
出力装置で再現する好ましい色分解値との関係について
学習して修正するようにし、さらに該標準色見本の明度
を表す色分解値と該色見本をカラー画像出力装置で再現
する好ましい明度を表す色分解値との関係をデータテー
ブルとしてメモリに格納し、目的のカラー原画像の色分
解値を入力すれば、カラー画像出力装置の特性を加味し
て、好ましい色分解値に修正されるようにする。
【００１４】そのために、第１段階として学習を実施さ
せる必要がある。これは学習モードにより行なうが、そ
の作用を図3のフローチャートを参照して説明する。ま
ず初めに標準色見本を用意するが、この標準色見本は単
一色で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施さ
せたいときは、入力部１を操作して修正部２及び４を学
習モードに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良
い。標準色見本の好ましい色分解値を順にメモリ部５か
ら読み出して学習に使用する。上述した学習実行の命令
により、色修正装置の制御部６は所定の順（上記標準見
本色の読み取り順）に好ましい色分解値を取りだし、教
師信号として修正部２に、テーブル信号として修正部４
に与える。
せる必要がある。これは学習モードにより行なうが、そ
の作用を図3のフローチャートを参照して説明する。ま
ず初めに標準色見本を用意するが、この標準色見本は単
一色で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施さ
せたいときは、入力部１を操作して修正部２及び４を学
習モードに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良
い。標準色見本の好ましい色分解値を順にメモリ部５か
ら読み出して学習に使用する。上述した学習実行の命令
により、色修正装置の制御部６は所定の順（上記標準見
本色の読み取り順）に好ましい色分解値を取りだし、教
師信号として修正部２に、テーブル信号として修正部４
に与える。
【００１５】さらに、前記該標準色見本の色分解値を入
力部1より入力する。入力部1で読み取った標準色見本の
色分解値は図示しない記憶部に一時保存し、順に読み出
して学習に使用する。標準色見本の色分解値入力終了
後、上述した学習実行の命令により、色修正装置の制御
部６は所定の順（上記標準見本色の読み取り順）に標準
色見本の好ましい色分解値を取りだし、修正部２の教師
信号、修正部４のテーブル信号とする。すると、制御部
６は修正部2のニューラルネットワークの出力が教師信
号に近付くようにニューラルネットワークの学習を開始
すべく制御する。
力部1より入力する。入力部1で読み取った標準色見本の
色分解値は図示しない記憶部に一時保存し、順に読み出
して学習に使用する。標準色見本の色分解値入力終了
後、上述した学習実行の命令により、色修正装置の制御
部６は所定の順（上記標準見本色の読み取り順）に標準
色見本の好ましい色分解値を取りだし、修正部２の教師
信号、修正部４のテーブル信号とする。すると、制御部
６は修正部2のニューラルネットワークの出力が教師信
号に近付くようにニューラルネットワークの学習を開始
すべく制御する。
【００１６】ここで、教師信号とは、入力に対する正解
の情報を指し、学習とは入力に対する出力が教師信号と
一致するようにニューラルネットワーク内の結合の強さ
を変化させることを意味する。学習は出力が教師信号に
対して所要の基準を満たすまで行なわれる。学習が終了
したならば、その終了時点でのニューラルネットワーク
の各種パラメータをメモリ部５に格納する。これによ
り、あるカラー画像出力装置の学習が終了する。別のカ
ラー画像出力装置も使用する予定があれば、それについ
ても学習を行なうべく、出力端子にこのカラー画像出力
装置を接続替えし，上述同様の操作を行なって当該カラ
ー画像出力装置のの学習を行なう。
の情報を指し、学習とは入力に対する出力が教師信号と
一致するようにニューラルネットワーク内の結合の強さ
を変化させることを意味する。学習は出力が教師信号に
対して所要の基準を満たすまで行なわれる。学習が終了
したならば、その終了時点でのニューラルネットワーク
の各種パラメータをメモリ部５に格納する。これによ
り、あるカラー画像出力装置の学習が終了する。別のカ
ラー画像出力装置も使用する予定があれば、それについ
ても学習を行なうべく、出力端子にこのカラー画像出力
装置を接続替えし，上述同様の操作を行なって当該カラ
ー画像出力装置のの学習を行なう。
【００１７】修正部4では、入力された明度を表す色分
解値と該色を再現する好ましい明度を表す色分解値との
関係を示すデータテーブルを作成する。実施例の場合、
使用する予定のカラー画像出力装置が３台である場合、
この３台についてそれぞれ学習およびデータテーブル作
成を行なわせる。この３台のカラー画像出力装置それぞ
れの学習結果であるパラメータ14、15、16はそれぞれカ
ラー画像出力装置別に選択できるように区別してメモリ
部3及びメモリ部5に格納され、その選択は制御部６の制
御の基に、例えば、メニュー形式で指定して選択できる
ようになっている。
解値と該色を再現する好ましい明度を表す色分解値との
関係を示すデータテーブルを作成する。実施例の場合、
使用する予定のカラー画像出力装置が３台である場合、
この３台についてそれぞれ学習およびデータテーブル作
成を行なわせる。この３台のカラー画像出力装置それぞ
れの学習結果であるパラメータ14、15、16はそれぞれカ
ラー画像出力装置別に選択できるように区別してメモリ
部3及びメモリ部5に格納され、その選択は制御部６の制
御の基に、例えば、メニュー形式で指定して選択できる
ようになっている。
【００１８】使用する予定のある全てのカラー画像出力
装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この
色修正装置を使用して異なるカラー画像出力装置での色
分解値を得る。次にこの動作を図4を参照して説明す
る。すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像
出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色修
正装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画
像出力装置を使用することを登録する。すると、制御部
６はこれにより修正モードとなり、このモードにおいて
はまず初めにメモリ部3から、修正部２のニューラルネ
ットワークのパラメータを読み出し、修正部2のニュー
ラルネットワークに設定する。さらにメモリ部5から修
正部4のデータテーブルを読み出し、修正部4に設定す
る。そして、入力部１より色分解値を入力し、修正部２
に与えられてそのニューラルネットワークにより、当該
カラー原画像の色分解値対応の好ましい色分解値に修正
され、さらに入力部1からの該カラー原画像の明度を表
す色分解値対応の好ましい色分解値に修正され、修正さ
れた色分解値は制御部６に与えられる。
装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この
色修正装置を使用して異なるカラー画像出力装置での色
分解値を得る。次にこの動作を図4を参照して説明す
る。すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像
出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色修
正装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画
像出力装置を使用することを登録する。すると、制御部
６はこれにより修正モードとなり、このモードにおいて
はまず初めにメモリ部3から、修正部２のニューラルネ
ットワークのパラメータを読み出し、修正部2のニュー
ラルネットワークに設定する。さらにメモリ部5から修
正部4のデータテーブルを読み出し、修正部4に設定す
る。そして、入力部１より色分解値を入力し、修正部２
に与えられてそのニューラルネットワークにより、当該
カラー原画像の色分解値対応の好ましい色分解値に修正
され、さらに入力部1からの該カラー原画像の明度を表
す色分解値対応の好ましい色分解値に修正され、修正さ
れた色分解値は制御部６に与えられる。
【００１９】制御部６はこの色分解値を表示部７に表示
させると共に、出力部８に出力させる。従って、オペレ
ータは原画像を所望するカラー画像出力装置で再現され
た画像を確認することができるようになる。このように
本発明は、入力された色分解値が既知のカラー原画像を
種々のカラー画像出力装置より得られるよう前記色分解
値を好ましい色分解値に修正する修正手段としてニュー
ラルネットワークと明度を表す色分解値を好ましい明度
を表す色分解値に修正する手段としてデータテーブルを
用いたものであり、原画像の入力色分解信号を与えて他
のカラー画像出力装置の前記原画像を再現する好ましい
色分解値に変換する場合に、色分解値が既知の基準色見
本をカラー画像出力装置で再現するための好ましい色分
解値に修正するような特性を持つように上記ニューラル
ネットワークを学習させるとともに、前記色見本の明度
を表す色分解値を前記カラー画像出力装置で再現するた
めの好ましい明度を表す色分解値に修正するような特性
を持つデータテーブルにより、所望の色分解値が既知の
原画像を上記修正手段のニューラルネットワークとデー
タテーブルで修正するようにしたものである。
させると共に、出力部８に出力させる。従って、オペレ
ータは原画像を所望するカラー画像出力装置で再現され
た画像を確認することができるようになる。このように
本発明は、入力された色分解値が既知のカラー原画像を
種々のカラー画像出力装置より得られるよう前記色分解
値を好ましい色分解値に修正する修正手段としてニュー
ラルネットワークと明度を表す色分解値を好ましい明度
を表す色分解値に修正する手段としてデータテーブルを
用いたものであり、原画像の入力色分解信号を与えて他
のカラー画像出力装置の前記原画像を再現する好ましい
色分解値に変換する場合に、色分解値が既知の基準色見
本をカラー画像出力装置で再現するための好ましい色分
解値に修正するような特性を持つように上記ニューラル
ネットワークを学習させるとともに、前記色見本の明度
を表す色分解値を前記カラー画像出力装置で再現するた
めの好ましい明度を表す色分解値に修正するような特性
を持つデータテーブルにより、所望の色分解値が既知の
原画像を上記修正手段のニューラルネットワークとデー
タテーブルで修正するようにしたものである。
【００２０】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
色分解値を有する原画像を、使用したいカラー画像出力
装置ではどのような色分解値になるかを容易に知ること
ができるようになる色修正装置を提供できる。
色分解値を有する原画像を、使用したいカラー画像出力
装置ではどのような色分解値になるかを容易に知ること
ができるようになる色修正装置を提供できる。
【図１】は、本発明装置の学習モード時の動作を説明す
るためのブロック図である。
るためのブロック図である。
【図２】は、本発明装置の修正モード時の動作を説明す
るための図である。
るための図である。
【図３】は、本発明装置の学習モード時の動作を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
【図４】は、本発明装置の修正モード時の動作を説明す
るフローチャートである。
るフローチャートである。
１----入力部 ２----修正部 ３----メモリ部 ４----修正部 ５----メモリ部 ６----制御部 ７----表示部 ８----出力部 １０---入力信号 １１---入力信号 １２---教師信号 １３---色分解値 １４〜１６--パラメータ １７---原画像 １８---出力信号 １９---出力信号 ２０---色修正画像
Claims (1)
- 【請求項１】 原画像の色分解値による信号を与えるこ
とによって、所望するカラー画像出力装置で原画像を再
現する色分解値信号を作成するにあたり、前記色分解値
による信号を修正して前記カラー画像出力装置に入力さ
せるようにする色修正装置として、色分解値を入力する
入力手段と、 ニューラルネットワークにより構成され、学習モード時
には色分解値が既知の標準色票の色分解値を入力信号と
し、前記カラー画像出力装置から前記標準色票を出力す
るための色分解値を教師信号とし、この入力に対して上
記教師信号の値に近似するように修正特性を学習すると
共に、修正モード時には上記入力手段からの色分解値の
信号を前記カラー画像出力装置で再現する色分解値に修
正する第１の修正手段と、 色分解値が既知の標準色票の明度を表す色分解値と、前
記カラー画像出力装置から前記標準色票を出力するため
の明度を表す色分解値との対応づけされたデータテーブ
ルにより構成され、修正モード時には上記入力手段から
の明度を表す色分解値の信号を前記カラー画像出力装置
で再現する明度を表す色分解値に修正する第２の修正手
段と、を具備してなる色修正装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6034431A JP3018891B2 (ja) | 1994-03-04 | 1994-03-04 | 色修正装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6034431A JP3018891B2 (ja) | 1994-03-04 | 1994-03-04 | 色修正装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07244732A JPH07244732A (ja) | 1995-09-19 |
| JP3018891B2 true JP3018891B2 (ja) | 2000-03-13 |
Family
ID=12414037
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6034431A Expired - Fee Related JP3018891B2 (ja) | 1994-03-04 | 1994-03-04 | 色修正装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3018891B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4416178B4 (de) * | 1993-05-07 | 2007-11-08 | Olympus Optical Co., Ltd. | Chirurgisches Mikroskop |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ATE281935T1 (de) | 1999-09-06 | 2004-11-15 | Komori Printing Mach | Color-management-verfahren und -vorrichtung für eine druckmaschine |
-
1994
- 1994-03-04 JP JP6034431A patent/JP3018891B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4416178B4 (de) * | 1993-05-07 | 2007-11-08 | Olympus Optical Co., Ltd. | Chirurgisches Mikroskop |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07244732A (ja) | 1995-09-19 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |