JP3094774B2 - 色修正装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【０００３】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。

【０００４】

【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。また、多項式演算においても、ルックアップテーブ
ルの作成においても色分解値から該色分解値を再現する
好ましい色分解値への直接的変換であり、テーブルデー
タ作成には、色彩値を介した色彩学的色一致を示しては
いなかった。ここで色彩値とは、CIE(国際照明委員会）
が勧告するCIEL*a*b*、CIEL*u*v*、XYZ、Yxy等がある。
これらは、人間の色知覚特性を考慮し考案されたもの
で、分光光度計からの分光反射率を簡単な計算処理する
ことで得られる公知の値である。一般に色の差を正確に
表現する際に用いられ、種々の色管理分野で活用されて
いる。

【０００５】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、色分解値を色彩値に変換す
るデータテーブルと該色彩値を色分解値に変換するデー
タテーブルとによって、色分解値を異なるカラー画像出
力装置で再現する好ましい色分解値に修正する色彩値を
介した色分解値対を作成する２つのルックアップテーブ
ルおよび、前記色分解値対の一方の色分解値から他方の
色分解値へ変換するニューラルネットワークとを利用
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。

【０００６】

【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、色彩値を入力する第１の入力手段と、色分解
値が既知の標準色票の色分解値から、該標準色票の前記
入力手段による色彩値への変換データテーブルにより構
成され、修正モード時には色分解値の信号を色彩値の信
号に変換する第１の変換手段と、色分解値が既知の標準
色票の前記入力手段からの色彩値から、該色分解値への
変換データテーブルにより構成され、修正モード時には
色彩値の信号を色分解値の信号に変換する第２の変換手
段と、色分解値を入力する第２の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、前記第
１の変換と第２の変換により変換された修正色分解値を
教師信号とし、この入力に対して上記教師信号の値に近
似するように変換特性を学習すると共に、修正モード時
には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３の変換手段
と、を具備してなる色修正装置。

【０００７】

【作用】上記構成において、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色彩値に変換するデータ
テーブルと該色彩値を色分解値に変換するデータテーブ
ルとによって色分解値から異なるカラー画像出力装置で
再現する好ましい色分解値に変換する色彩値を介した色
分解値対を作成する２つのデータテーブルを作成し、前
記色分解値対の一方の色分解値を入力信号とし、他方の
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ニューラルネットワークの学習
を行なわせる。該２つのデータテーブルとニューラルネ
ットワークによる変換手段を用いて修正する。

【０００８】また、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３の変
換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う。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、色彩値というカラー画像出力装置の特
性に依存しない色不変の値を用いることにより、色彩値
が一致する色分解値対を構築できる。よって、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該色分
解値対を相互に変換するように学習させたニューラルネ
ットワーク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る。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。

【０００９】

【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
に変換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、変換部２、変換部３、メモリ部４、入力
部５、変換部６、メモリ部７、制御部８、表示部９、出
力部１０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彩値CIEL*a*b*を読み込むもので
ある。入力部１には例えば測色計を用いる。ここで測色
計とは、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。

【００１０】変換部２は、色分解値が既知の標準色見本
の色分解値を前記入力部１による該標準色見本の色彩値
L*a*b*へ変換するデータテーブルである。変換部３は、
入力部１による色分解値が既知の標準色見本の色彩値L*
a*b*から該色分解値へ変換するデータテーブルである。
変換部２及び３の該データテーブルは色分解値と対応す
る色彩値L*a*b*の対によって作成されており、例えば、
色分解値を入力すれば対応する色彩値L*a*b*を呼び出す
ことができるようになっている。メモリ部４は、前記標
準色見本の既知の色分解値と色分解値から色彩値L*a*b*
への変換データテーブルと色彩値L*a*b*から色分解値へ
の変換データテーブルを格納し、データテーブルは色変
換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。

【００１１】入力部５は、色分解値が既知の原画像の色
分解値を読み込むものである。ここで色分解値が未知の
場合スキャナーを用いることができる。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。変換部６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 ",Exp
loraation in the Microstructure of Cognition. Vol
l, 2,MIT Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下
法などを用いる。

【００１２】変換部６は、入力部５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変換するものであって、学習
モード時においては、メモリ部４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１６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
の変換部２及び３で得られた好ましい色分解値１７をメ
モリ部７から教師信号１８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変換されるべく、学習する
機能を有する。制御部８は変換部２、変換部３、変換部
６、メモリ部４、メモリ部７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。

【００１３】また、制御部８は変換部６で変換された好
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９、出力部１０に出力すると云った機能をも有す
る。なお、学習モード時には上記入力部１で入力した標
準色見本の色彩値L*a*b*の信号をメモリ部４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８に持たせてある。入力部５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５の操作情報は制御部８に入力さ
れる。表示部９及び出力部１０は制御部８により制御さ
れて各種表示、出力を行なうものである。

【００１４】メモリ部７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変換する学習を終
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変換時に読み出
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。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。

【００１５】メモリ部７に保管された変換部６のニュー
ラルネットワークのパラメータを読み出し、修正モード
の準備を行なう。変換部６は、修正モード時には、入力
部５からの所望するカラー原画像２２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変換するも
のである。制御部８を通じて、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修正画像２
５を出力部１０から得る。次に上記構成の本システムの
作用を説明する。

【００１６】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変換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、あらかじめ、色分解値が既知の標準色見
本の色分解値を色彩値L*a*b*に変換し、更に該色彩値L*
a*b*をカラー画像出力装置で再現する好ましい色分解値
に変換する２つのデータテーブルを作成し、該２つのデ
ータテーブルにより作成された色分解値対の関係につい
てニューラルネットワークを用いて学習して変換するよ
うにし、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
値に変換されるようにする。

【００１７】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を操作して変換部２、変換部３
及び変換部６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。上述した学習実行の命令により、色
修正装置の制御部８は所定の順（上記標準見本色の読み
取り順）に前記色分解値が既知の標準色票の色分解値を
メモリ部４から読み出すとともに該標準色票の入力部１
からの色彩値L*a*b*を変換部２に入力信号として与え、
色分解値から色彩値L*a*b*へ変換するデータテーブルを
作成する。さらに、同様に色分解値と色彩値L*a*b*を変
換部３に入力信号として与え、色彩値L*a*b*から色分解
値へ変換するデータテーブルを作成する。該２つのデー
タテーブルにより、色分解値から好ましい色分解値に修
正する色分解値対が作成される。

【００１８】変換部６に、前記色分解値が既知の標準色
票の色分解値を入力信号とし、前記変換部２及び３によ
り作成された好ましい色分解値を教師信号として与え
る。すると、制御部８は変換部６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。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７
に格納する。

【００１９】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。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２つのデ
ータテーブル作成及び学習を行なわせる。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
１９、２０、２１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７に格納され、その選
択は制御部８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。

【００２０】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
８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７から、変換部６のニューラルネ
ットワークのパラメータを読み出し、変換部６のニュー
ラルネットワークに設定する。そして、入力部５より色
分解値を入力し、変換部６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変換され、制御部８に与えられ
る。

【００２１】制御部８はこの色分解値を表示部９に表示
させると共に、出力部１０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修正する場合に、色分
解値と好ましい修正色分解値との色分解値対を色彩値L*
a*b*を介して作成し、該色分解値対を用いて色分解値が
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変換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ような特性を
持ち、所望の色分解値が既知の原画像を上記変換手段の
ニューラルネットワークで修正するようにしたものであ
る。

【００２２】なお、本発明は上述した実施例に限定する
ことなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変更し実
施し得るものであり、例えば、上記実施例では色彩値と
してCIEL*a*b*表色系を用いたが、XYZ表色系、L*u*v*表
色系、Yxy表色系等の他の色彩値を用いてもよい。

【００２３】

【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。

【図面の簡単な説明】

【図１】 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。

【図２】 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。

【図３】 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。

【図４】 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。

【符号の説明】

１----入力部 ２
----変換部 ３----変換部 ４
----メモリ部 ５----入力部 ６
----変換部 ７----メモリ部 ８
----制御部 ９----表示部 １
０---出力部 １１---標準色票 １
２---標準色票 １３---入力信号 １
４---信号 １５---信号 １
６---入力信号 １７---色分解信号 １
８---教師信号 １９〜２１--パラメータ ２
２---原画像 ２３---入力信号 ２
４---出力信号 ２５---修正画像

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
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、色彩値を入力する第１
   の入力手段と、色分解値が既知の標準色票の色分解値か
   ら、該標準色票の前記入力手段による色彩値への変換デ
   ータテーブルにより構成され、修正モード時には色分解
   値の信号を色彩値の信号に変換する第１の変換手段と、
   色分解値が既知の標準色票の前記入力手段からの色彩値
   から、該色分解値への変換データテーブルにより構成さ
   れ、修正モード時には色彩値の信号を色分解値の信号に
   変換する第２の変換手段と、色分解値を入力する第２の
   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、前記第１の変換と第２の変換により変換
   された修正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変換特性を学習する
   と共に、修正モード時には前記第２の入力手段からの色
   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３の変換手段と、を具備してなる色修
   正装置。