JP4590424B2 - 色処理装置及びその方法 - Google Patents

Description

本発明は、印刷処理における色分解技術、特に、カラー画像データの色を分光的に滑らかに色分解するための分光的色分解技術に関するものである。

プリンタ等の画像形成装置においてカラー画像を印刷する場合、Ｙ（イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）及びＫ（ブラック）の４つの色材が用いられる。最近はそれに加えて、特定の色材の濃度を希釈したＬｃ（淡シアン）、Ｌｍ（淡マゼンタ）、Ｇｙ（グレイ）等の色材や、特色と呼ばれるＲ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）等の色材が用いられている。

しかし一般に、入力画像データの色空間とこれらの色材によって印刷される画像データの色空間とは互いに異なる。そのため、入力画像と印刷画像との色味を一致させるためには、その画像データの色空間を、色材による色空間に変換しなければならない。例えば、入力画像データの色空間がＲＧＢ空間であり、印刷画像データがＣＭＹＫ色空間であるとすると、ＲＧＢ値をＣＭＹＫ値に変換する必要がある（以下、この処理を色分解という）。この際、印刷画像には入力画像の色の再現だけではなく、その粒状性、階調性についても再現することが要求される。

画像の色を再現する方法として、一般的には、測色的色再現が用いられている。この測色的色再現は、二つの物体の分光反射特性が異なっていたとしても、ある光源下において物体の三刺激値が等しければ同じ色として知覚するという人間の視覚特性（以下、条件等色という）を利用した色再現方法である。

以下、この測色的色再現を詳細に説明する。

図２０は、測色的色再現を説明するための図である。

図に示すように、光源２０００から発せられた光が物体２００１に入射し、その反射光が人間の眼２００２に入射して、その物体２００１の形状や色が認知される。この入射した光は、人間の眼の網膜上に存在する３つの錘状体と呼ばれる細胞によって色信号に変換される。そして、これら色信号の強さによって人間は色を知覚している。これら色信号は三刺激値と呼ばれる。この三刺激値ＸＹＺは、照明光源の分光分布をＳ(λ)、物体の分光反射率をο(λ)、人間の眼の分光特性をＣＩＥ（国際照明委員会）によって定められた等色関数ｘ＾(λ)，ｙ＾(λ)，ｚ＾(λ)とした場合、以下の式（１）で表すことができる。尚、＾はインバース（図２０におけるｘ，ｙ，ｚのそれぞれの横バーに相当）を示す。

ｋ＝１００／∫Ｓ(λ)ｙ＾(λ)ｄλ
Ｘ＝ｋ∫Ｓ(λ)ο(λ)ｘ＾(λ)ｄλ
Ｙ＝ｋ∫Ｓ(λ)ο(λ)ｙ＾(λ)ｄλ
Ｚ＝ｋ∫Ｓ(λ)ο(λ)ｚ＾(λ)ｄλ …式（１）
ここで積分範囲は、可視光領域の３８０nm〜７３０nmとし、ｋは基準化係数とする。即ち、測色的色再現では、上記式（１）で計算されるオリジナル色のＸＹＺ値と再現色のＸＹＺ値とが一致すれば、同じ色として知覚することを利用している。

一方、粒状性や階調性の再現に関しては、上述した測色的色再現を基本とし、様々な画像処理方法が提案されている。この粒状性を向上させる技術としては、互いに濃度が異なる濃と淡の色材を用いる技術がある（特許文献１参照）。

また階調性を向上させる技術として、複数種類の色材量の組み合わせごとに、各色材の総使用量を滑らかに変化させる技術がある（特許文献２参照）。また非特許文献１には、分光反射率の推定に印刷物等の予測モデルとして公知の技術であるCeller Yule-Nielsen Modified Spectral Neugebauer等を用いることが記載されている。
特開２０００−３４３７３1号 （ＵＳＰ6592212） 特開２００４−０５８６２２号 （US公開2004/070777） T. Ogasahara and N. Ohta, "Verification of the Optimum Prediction Model"

しかしながら、測色的色再現では上記式（１）で示されるように、ＸＹＺ値は照明光源Ｓ(λ)に依存している。そのため、オリジナルの色と再現色のＸＹＺ値とが、ある照明光源下において一致したとしても、異なる照明光源下においてＸＹＺ値が一致するとは限らない。つまり測色的色再現では、特定の照明光源下でしか色再現精度は保証されていない。加えて、人間の眼の分光感度特性ｘ＾(λ)，ｙ＾(λ)，ｚ＾(λ)についても、平均的な分光感度特性であるため、三刺激値が等しいからといって、全ての人が同じ色として見えるとは限らない。

上述した理由から、特許文献１のように、いくら粒状性を向上させたとしても、濃度の異なる色材（例えば、ＣとＬｃ，ＭとＬｍ，ＣとＭ，ＬｃとＭ等）がそれぞれ異なる等色特性を有している場合、照明光源の変化や個人差によって、それぞれ異なる色に見えてしまう。その結果、粒状性の悪化を引き起こしてしまう場合がある。また特許文献２で開示されるように、総色材量をいくら滑らかに変化させたとしても、照明光源の変化や個人差によって階調性が劣化してしまい、その結果、擬似輪郭が発生してしまう場合がある。

本発明の目的は、このような従来の問題を解決することにある。

本願発明の特徴は、分光反射率について滑らかに変化させることで、色再現性の良い画像が得られる色処理装置及びその方法を提供することにある。

上記目的を達成するために本発明の一態様に係る色処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
入力色データを画像出力機器で再現するために、前記入力色データに対応する当該画像出力機器で使用する色材の色材量を求める色処理装置であって、
前記入力色データによって示される色を含む、前記色材により再現されるグラデーション部分内の複数の色を示す複数の色材量に対応する複数の分光反射率を取得する取得手段と、
前記グラデーション部分における各階調の色の所定の波長の分光反射率が色の変化に応じて滑らかに変化するように、前記取得手段で取得した前記複数の分光反射率から前記入力色データの目標分光反射率を算出する算出手段と、
前記算出手段で算出した前記目標分光反射率に対応する色材量を決定する決定手段と、を有することを特徴とする。
上記目的を達成するために本発明の一態様に係る色処理方法は以下のような工程を備える。即ち、
入力色データを画像出力機器で再現するために、前記入力色データに対応する当該画像出力機器で使用する色材の色材量を求める色処理方法であって、
前記入力色データによって示される色を含む、前記色材により再現されるグラデーション部分内の複数の色を示す複数の色材量に対応する複数の分光反射率を取得する取得工程と、
前記グラデーション部分における各階調の色の所定の波長の分光反射率が色の変化に応じて滑らかに変化するように、前記取得工程で取得した前記複数の分光反射率から前記入力色データの目標分光反射率を算出する算出工程と、
前記算出工程で算出した前記目標分光反射率に対応する色材量を決定する決定工程と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、画像のグラデーション領域で分光的滑らかに変化する色分解処理を行うことができる。

以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。尚、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

はじめに本実施の形態の概略について説明する。本実施の形態は、ユーザが校正したいグラデーションを指定する。次にパッチ画像の測色を行う。更に、その測色したパッチ画像の分光反射率データを読み込むことで、分光的に滑らかに変化する色分解処理を提供するものである。

図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置１を備えるシステムの構成を示したブロック図である。

まず最初に画像処理装置１の構成について説明する。出力部２は、画像データ及びＵＩを表示する。入力部３は、分光反射率測定器１６で測定された分光反射率データ、及び画像入力機器１５から入力される画像データを入力する。色分解後分光反射率データ記憶部４は、色分解後の分光反射率データを記憶するものであり、例えばＲＧＢの取り得る値の組み合わせに対応して、その分光反射率データを記憶する。目標分光反射率算出部５は、目標とする分光反射率データを算出する。目標分光反射率データ記憶部６は、目標分光反射率算出部５で算出した目標とする分光反射率データを記憶する。パッチ分光反射率データ記憶部７は、印刷したパッチを分光反射率測定器で測定した結果である分光反射率データを記憶する。評価値算出部８は、目標分光反射率データ記憶部６に記憶されている目標分光反射率データと、パッチ分光反射率データ記憶部７に記憶されているパッチの分光反射率データとから評価値（評価結果）を算出する。色分解ＬＵＴ記憶部９は、入力色空間の色データ（例えば、ＲＧＢ値等）と、画像出力機器１８における色材量の組み合わせ(例えば、ＣＭＹＫ値）とを対応付けたＬＵＴ（ルックアップテーブル）を記憶している。色分解ＬＵＴ更新部１０は、評価値算出部８で算出した評価値を基に、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶している色分解ＬＵＴ（色分解テーブル）を更新する。パッチデータ記憶部１１は、パッチ用の画像データを保持している。ＵＩ部１２は、ユーザインターフェースを司っている。データ変換部１３は、分光反射率データをＬ*ａ*ｂ*値等に変換する。画像データ記憶部１４は、入力部３で入力した画像データを記憶する。

画像入力機器１５は、デジタルカメラやスキャナ等である。画像処理装置１は、画像入力機器１５から画像データを入力する。分光反射率測定器１６は、印刷された画像やパッチ画像の分光反射率を測定して分光反射率データを得る。外部記憶装置１７は、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の大容量記憶装置である。画像出力機器１８は、例えばインクジェットプリンタ等のカラープリンタである。表示部１９は、画像処理装置１から出力された画像データに基づいて画像を表示する。ネットワーク２０は、インターネット等のネットワークである。

図２は、本実施の形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を説明するブロック図である。

ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２及びＲＯＭ２０３に記憶されたプログラムに従って画像処理装置１全体の動作を制御する。ＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１のメインメモリとして使用され、ＣＰＵ２０１により実行されるプログラムがロードされる。またこのＲＡＭ２０２は、ＣＰＵ２０１による制御動作時に各種データを一時的に保存するワークエリアを提供する。ＲＯＭ２０３は、ブートプログラムや各種データを不揮発に記憶する。入力装置２０５はキーボード、マウス等のポインティングデバイスを有し、ユーザの操作（ユーザ指示）により各種データやコマンドを入力するのに使用される。表示部１９は、ＣＲＴや液晶などの表示ユニットを有し、処理対象のデータや後述するＵＩ画面等の表示に使用される。外部記憶装置（ＨＤ）１７は大容量の記憶装置であり、ここにはＯＳ、各種アプリケーションプログラムやプリンタドライバ、及びデータなどが予めインストールされている。そして、そのプログラムの起動が指示されると、プログラムはＲＡＭ２０２にロードされて実行される。ネットワークインターフェース２０７は、ＬＡＮ等のネットワーク２０とのインターフェースを制御している。入出力ポート２０８は、例えばＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４などのインターフェースで、図１に示す外部機器１５，１６，１８や外部装置などと接続している。

尚、図１に示す画像処理装置１の各機能を実行する部分は、本実施の形態では、ＣＰＵ２０１とその制御プログラムにより達成されるが、これら機能を実現するためのハードウェアが設けられていても良い。また図１における記憶部４，６，７，９，１１，１４はＲＯＭ２０３或はＨＤ２０６に設けられているが、固定データの記憶部はＲＯＭ２０３に設けられていても良い。

＜ユーザインターフェース（ＵＩ）＞
図３は、本実施の形態に係る画像処理装置１におけるＵＩ部１２により表示部１９に表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。

プリンタガマット（gamut）表示部３０１は、印刷に使用するプリンタ（画像出力機器１８）のガマット（色再現域）を３次元で表示する。ユーザは、マウスカーソルなどで、表示されたプリンタのガマットにおける任意の色エリアを選択・指示することにより、校正したいグラデーション部分を指示することができる。校正前分光反射率グラデーション表示部３０２は、プリンタガマット表示部３０１でユーザが指示した色データのグラデーション部分における校正前の分光反射率データをグラフ化して表示する。校正前評価値表示部３０３は、後述する評価関数を用いて計算された、目標とする分光反射率データに対する校正前の分光反射率データの評価値を表示する。校正後分光反射率グラデーション表示部３０４は、ユーザが指示したグラデーション部分に対して校正処理を実行した後の分光反射率データをグラフ化して表示する。校正後評価値表示部３０５は、後述する評価関数を用いて計算された、目標とする分光反射率データに対する校正後の分光反射率データの評価値を表示する。校正評価関数選択部３０６は、評価関数を選択するための項目を表示している。本実施形態では、選択可能な評価関数として「ＲＭＳ(Root Mean Square)」，「重み付けＲＭＳ」，「色差の平均」及び「色差の分散」を表示する。

色分解ＬＵＴ読込ボタン３０７は、色分解ＬＵＴ記憶部９から色分解ＬＵＴを読込むように指示するボタンである。色分解後分光反射率読込ボタン３０８は、色分解後分光反射率データ記憶部４から、色分解後の分光反射率データを読込むように指示するボタンである。パッチ印刷ボタン３０９は、画像出力機器１８による校正用のパッチの印刷を指示するボタンである。パッチ測色データ読込ボタン３１０は、画像出力機器１８で印刷されたパッチを、分光反射率測定器１６で測定した測色データを読込むように指示するボタンである。校正処理ボタン３１１は、校正処理の開始を指示するボタンである。色分解ＬＵＴ更新ボタン３１２は、校正処理の結果に基づいて、色分解ＬＵＴを更新して色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶するように指示するボタンである。画像読込ボタン３１３は、画像入力機器による画像の読込みを指示するボタン、印刷ボタン３１４は、画像出力機器１８に対して画像の印刷を指示するボタンである。

＜全体の処理の流れ＞
図４乃至図７は、実施の形態１に係る画像処理装置１における処理の流れを説明するフローチャートである。この処理を実行するプログラムはＨＤ２０６にインストールされており、実行時にはＲＡＭ２０２にロードされてＣＰＵ２０１の制御の下に実行される。

まずステップＳ１で、色分解ＬＵＴ読込ボタン３０７が指示されるのを待つ。これは入力装置２０５のマウス等のポインティングデバイスやキーボードにより、この色分解ＬＵＴ読込ボタン３０７がクリック、或は指定されたかどうかを判定するものである。以下の説明でも、表示されたボタンの指示は同様な操作によりなされるものとする。色分解ＬＵＴ読込ボタン３０７が指示されるとステップＳ２に進み、色分解ＬＵＴ記憶部９から色分解ＬＵＴデータを読み込む（詳細は後述する）。次にステップＳ３に進み、色分解後分光反射率読込ボタン３０８が指示されるのを待つ。指示されるとステップＳ４に進み、分光反射率測定器１６、外部記憶装置１７又はネットワーク２０等から、画像出力機器１８における色分解分光反射率データを読込み（詳細は後述する）、色分解後分光反射率データ記憶部４に記憶する。既に色分解後分光反射率データ記憶部４に記憶されている場合は、これらの処理ステップ（Ｓ３，Ｓ４）は省略できる。次にステップＳ５に進み、色分解後分光反射率データ記憶部４に記憶している色分解分光反射率データを読み出し、データ変換部１３によりＬ*ａ*ｂ*値に変換し、プリンタガマット表示部３０１に表示する。ここまでが、図３に示すＵＩ画面を表示するまでの処理である。

次にステップＳ６に進み、プリンタガマット表示部３０１において、ユーザによって校正するグラデーション領域が選択・指示されるのを待つ。校正対象のグラデーション領域が指示されるとステップＳ７（図５）に進み、色分解後分光反射率データ記憶部４に記憶されている分光反射率データの内、ステップＳ６で指示されたグラデーション領域に対応する分光反射率データを読み出して校正前分光反射率データ表示部３０２に表示する。

次にステップＳ８に進み、パッチ印刷ボタン３０９が指示されるのを待ってステップＳ９に進む。ステップＳ９では、パッチ画像データ記憶部１１に記憶しているパッチ用の画像データを読み出し、出力部２を介して画像出力機器１８に出力して印刷する。次にステップＳ１０に進み、ステップＳ９で印刷したパッチ画像を、分光反射率測定器１５を用いて測色する。次にステップＳ１１に進み、パッチ測色データ読込ボタン３１０が指示されるのを待つ。指示されるとステップＳ１２に進み、ステップＳ１０で測色したパッチの分光反射率データをパッチ分光反射率データ記憶部７に記憶してステップＳ１３（図６）に進む。

図６のステップＳ１３では、校正評価関数選択部３０６で校正評価関数が選択されるのを待ち、選択されるとステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、評価値算出部８にて校正前の評価値を算出し（詳細は後述する）、その算出した評価値を校正前評価値表示部３０３に表示する。次にステップＳ１５に進み、校正処理ボタン３１１が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ１６に進む。ステップＳ１６では、ステップＳ１３で選択された校正評価関数を基に校正処理を行う（詳細は後述する）。次にステップＳ１７に進み、校正後の分光反射率データを校正後分光反射率表示部３０４に表示する。次にステップＳ１８に進み、評価値算出部８により校正後の評価値を算出し、その算出した評価値を校正後評価値表示部３０５に表示する。次にステップＳ１９に進み、色分解ＬＵＴ更新ボタン３１２が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ２０（図７）に進む。ステップＳ２０では、色分解ＬＵＴ更新部１０により、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶されている色分解ＬＵＴを更新する。こうして色分解ＬＵＴ記憶部９の色分解ＬＵＴが最適化され、これ以降の画像処理では、この更新された色分解ＬＵＴが使用されて、入力画像データの色分解が実行される。

次にステップＳ２１に進み、画像読込ボタン３１３が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ２２に進む。ステップＳ２２では、入力部３にて、画像入力機器１５、外部記憶装置１７或は外部ネットワーク２０から、処理対象の画像データを入力して画像データ記憶部１４に記憶する。次にステップＳ２３に進み、印刷ボタン３１４が指示されるのを待ち、指示された場合はステップＳ２４に進む。ステップＳ２４では、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶されている色分解ＬＵＴを用いて画像データを印刷データに変換し、その印刷データを出力部２を介して画像出力機器１８に出力し、画像出力機器１８にて画像を印刷させる。

＜色分解ＬＵＴ＞
本実施の形態に係る色分解ＬＵＴは、入力画像のＲＧＢ値と色分解処理後の色材量の組み合わせとを対応付けたＬＵＴである。本実施の形態では、前述の特許文献１のような従来手法を用いて求められた、ＲＧＢ値と色分解処理後の色材量の組み合わせとを対応づけたＬＵＴを初期状態の色分解ＬＵＴとして読み込む。

＜色分解分光反射率データ＞
本実施の形態に係る色分解後分光反射率データは、入力のＲＧＢ値を等間隔のブロックに分割し、各ブロックを画像出力機器１８によって印刷したパッチ画像を、分光反射率測定器１６によって測色した分光反射率データである。例えば、各ＲＧＢ値を「０」から「２５５」まで３２レベルずつ変化させた７２９色のパッチ画像の分光反射率データを用いる。

＜パッチ画像データ＞
図８は、本実施の形態で用いるパッチ画像の一例を示す図である。

ここではＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色の色材を用いて、グレイのグラデーションを校正したい場合に印刷するパッチ画像の一例を示している。８０１はパッチ画像を示し、８０２は、初期状態の色分解ＬＵＴを用いて印刷した初期状態のグレイのグラデーション部を示す。また８０３は、初期状態のグレイのグラデーション８０２に対して、印刷に使用するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの色材量を様々に変化させて印刷したパッチを示している。

この際、制限なくＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの色材を変化させてしまった場合には、無数のパッチを作成してしまうことになってしまう。そこで、８０２で示す初期状態のグラデーションに対して、粒状性と向上性について考慮し、さらに、ある特定の光源下（例えば、ＣＩＥ標準補助の光源Ｄ５０等）において、Ｌ*ａ*ｂ*を等しくするようなＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの組み合わせだけをパッチ画像として出力する。但し、これに限定されないのは言うまでもない。例えば、ＸＹＺ三刺激値が等しい組み合わせであっても構わないし、初期状態のグラデーション８０２を中心として、現実的に実現可能な範囲でＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの色材量を変化させても構わない。つまり、所望の分光反射率を再現するのに必要なパッチを出力できれば、これに限定されるものではない。また図８では、グレイのグラデーションの校正例を示したが、他の色のグラデーション領域においても同様にして達成できる。

更に、色材の種類として、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋを用いる例を示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、濃度を希釈したＬｃ，Ｌｍ，Ｇｒ等の色材や、Ｒ，Ｇ，Ｂ等の特色色材を用いても良い。

＜評価値の算出＞
本実施の形態に係る評価値を算出するための評価関数の一例である「ＲＭＳ」「重み付ＲＭＳ」「色差の平均」「色差の分散」についてそれぞれ説明する。

「ＲＭＳ」は、目標の分光反射率をＲref(λ)、評価対象の分光反射率をＲsam(λ)とすると次式（２）のように表すことが出来る。

ＲＭＳ＝（１／ｎ）√｛Σ（Ｒref(λ)−Ｒsam(λ)）²｝ …式（２）
ここで、Σはλ＝３８０〜７３０の総和を示している。またｎはサンプリング数であり、可視光領域３８０nmから７３０nmを１０nmごとにサンプリングしたとすると、ｎ＝３６となる。また「重み付ＲＭＳ」は上述した「ＲＭＳ」に対して、重み関数Ｗ(λ)を用いることにより、ある波長域に対する誤差を大きく評価する手法であり、次式（３）で表すことが出来る。

重み付ＲＭＳ＝（１／ｎ）√Σ｛（Ｒref(λ)−Ｒsam(λ)）・Ｗ(λ)｝²｝ …式（３）
ここで、Σはλ＝３８０〜７３０の総和を示している。また重み関数Ｗ(λ)としては、照明光源の分光放射輝度値としても良い。また、視覚特性を考慮した重み関数Ｗ(λ)を用いても構わない。このような視覚特性を考慮した重み関数Ｗ(λ)の一例として、例えば、光源情報を含まない三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを次式（４）によって算出する。以下の式（４）において、ｘ＾(λ)，ｙ＾(λ)，ｚ＾(λ)を等色関数とすると式（４）で表すことが出来る。

Ｘ＝ｋ∫Ｒref(λ)ｘ＾(λ)ｄλ
Ｙ＝ｋ∫Ｒref(λ)ｙ＾(λ)ｄλ
Ｚ＝ｋ∫Ｒref(λ)ｚ＾(λ)ｄλ …式（４）
但し、ｋ＝１００／｛∫ｙ＾(λ)ｄλ｝である。ここで∫は、λ＝３８０〜７３０ｎｍに対して求められる。

ここで、人間の視覚特性は、明るい物体よりも、暗い物体の方が高い視覚感度を持つため、式（５）のように、物体の明るさが大きいほど、波長ごとに重みを小さくする。

Ｗ(λ)＝１１６×｜ｙ＾(λ)・Ｙ^-2/3｜
＋５００×｜ｘ＾(λ)・Ｘ^-2/3−ｙ＾(λ)・Ｙ^-2/3｜
＋２００×｜ｙ＾(λ)・Ｙ^-2/3−ｚ＾(λ)・Ｚ^-2/3｜ …式（５）
以上のようにして、視覚特性を考慮した重み関数を評価関数として用いる。

「色差の平均」は、ＣＩＥが規定する色差ΔＥ，ΔＥ９４，ΔＥ２０００等について、照明用の光源をさまざまに変化させて色差を算出し、それら色差の平均として求められる。また、光源を変化させるだけではなく、等色関数を様々に変化させて平均色差を求めても構わない。

更に「色差の分散」は、上述と同様に、光源や等色関数を様々に変化させた際の色差の分散値である。

また、上述した評価関数は一例に過ぎず、目的の分光反射率と、対象の分光反射率との誤差を評価するものであればこれに限定するものではない。

＜校正処理＞
図９は、図６のステップＳ１６における校正処理を詳細に説明したフローチャートである。

まずステップＳ３１で、目標となる分光反射率データを算出する（詳細は後述する）。次にステップＳ３２で、ステップＳ３１で算出した目標の分光反射率の、パッチ分光反射率データ記憶部７に記憶しているパッチの分光反射率に対する評価値を評価値算出部８により算出する。次にステップＳ３３で、ステップＳ３２で算出した評価値が最小となる色材量の組み合わせを求める。

＜目標分光反射率＞
本実施の形態において、目標の分光反射率を次式（６）を用いて算出する。

Ｒ(λ)＝｛（１−ａ）Ｒink(λ)^1/n＋ａＲpaper(λ)^1/n｝ⁿ …式（６）
ここで、Ｒpaper(λ)は、画像が印刷される用紙（色材量が０）の分光反射率、Ｒink(λ)は選択されたグラデーション部分に対応する色材値の分光反射率、ａは階調、ｎは散乱係数とする。例えば、図８に示す例の場合は、グレイのグラデーションにおける目標分光反射率を算出する。

図１０は、上述の式（６）を用いて算出した目標分光反射率を示す図である。図１０では、それぞれ明度の異なる色材を用いて印刷した印刷物の分光反射率データを、各波長に応じて求めた結果を示しており、上側のプロット点ほど明度が高い（明るい）色材の測定値を示している。

図１１は、本実施の形態１により、分光的に滑らかな特性が得られた結果を説明するための図である。

図１１では、波長４３０nm、５８０nmにおける、各階調に対する分光反射率が示されている。これにより各階調に対して、滑らかに変化していることがわかる。つまり、この目標分光反射率を満足する分光反射率データによれば、階調の変化に対して滑らかに分光反射率が変化することが確認できる。

以上説明したように本実施の形態１によれば、ユーザが校正したいグラデーションを指定し、校正するためのパッチ画像を印刷して、そのパッチ画像の色を測定する。こうして測色した分光反射率データを読み込ませることにより、分光的に滑らかに変化する色分解処理を実現できる。その際、ユーザが評価関数を指定し、評価値を見ながら色分解処理ができる。

＜実施の形態２＞
次に実施の形態２に係る画像処理装置１ａについて説明する。

はじめに、実施の形態２の概略について説明する。実施の形態２では、まず実施の形態１のように校正用のパッチ画像を印刷するのではなく、プリンタモデルを用いて分光反射率を推定する。更に、最適化法によって目標の分光反射率を再現する色材量の組み合わせを算出する。最後に、分光的に滑らかになるように色分解処理を行うことを特徴としている。

図１２は、実施の形態２に係る画像処理装置１ａを備えるシステムの構成を示したブロック図である。前述の図１の構成と共通する部分は同じ記号で示し、その説明を省略する。

実施の形態２に係る画像処理装置１ａにおいて、出力分光反射率データ記憶部１２０１は、画像出力機器１８のモデルに応じて、各色材を用いて印刷した際の分光反射率データを記憶している。分光反射率推定部１２０２は、出力分光反射率データ記憶部１２０１に記憶されている出力分光反射率データを用いて、画像出力機器１８で印刷される画像の分光反射率を推定する。評価関数算出部８は、目標分光反射率データ記憶部６に記憶している目標分光反射率データに対する、分光反射率推定部１２０２で推定された分光反射率データの評価値を算出する。色材量推定部１２０３は、入力画像の分光反射率データに対して、それに対応する色材量を推定する。その他の構成は前述の実施の形態１に係る画像処理装置１の場合と同様である。

また、実施の形態２に係る画像処理装置１ａのハードウェア構成は、前述の図２と同じであるため、その説明を省略する。

図１３は、本実施の形態２に係る画像処理装置１ａにおけるＵＩ部１２により表示部１９に表示されるユーザインターフェースの一例を示す図で、前述の図３と共通する部分は同じ記号で示し、それらの説明を省略する。

出力分光反射率読込ボタン１３０１は、出力分光反射率データ記憶部１２０１に記憶されている、画像出力機器１８の出力分光反射率データの読み込みを指示するボタンである。

＜全体の処理の流れ＞
図１４乃至図１７は、本実施の形態２に係る画像処理装置１ａにおける処理の流れを示したフローチャートである。実施の形態２では、前述の実施の形態１とは異なり、色分解分光反射率データを読み込むのではなく、出力分光反射率データを読み込む（詳細は後述する）。また実施の形態２では、パッチ画像の印刷、及びその測色が省略されている。

まずステップＳ４１で、色分解ＬＵＴ読込ボタン３０７が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ４２に進む。ステップＳ４２では、色分解ＬＵＴ記憶部９から色分解ＬＵＴデータを読み込む。これは前述の図４のステップＳ１，Ｓ２と同様である。次にステップＳ４３で、出力分光反射率データ読込ボタン１３０１が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ４４に進む。ステップＳ４４では、分光反射率測定器１６、外部記憶装置１７又はネットワーク２０等から、画像出力機器１８の出力分光反射率データを取得し、出力分光反射率データ記憶部１２０１に格納する。

次にステップＳ４５に進み、出力分光反射率データ記憶部１２０１に記憶されている出力分光反射率データと、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶している色分解ＬＵＴとを用いて、画像出力機器（プリンタ）１８のガマットを推定する（詳細は後述する）。次にステップＳ４６に進み、ステップＳ４５で推定したプリンタガマットをプリンタガマット表示部３０１に表示してステップＳ４７（図１５）に進む。

ステップＳ４７では、プリンタガマット表示部３０１上において、ユーザが、校正したいグラデーション領域を選択・指示するのを待ち、その領域が指示されるとステップＳ４８に進む。ステップＳ４８では、出力分光反射率データ記憶部１２０１に記憶されている出力分光反射率データと、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶されている色分解ＬＵＴとを用いて、ステップＳ４７で選択されたグラデーション領域の分光反射率を推定する（詳細は後述する）。次にステップＳ４９に進み、ステップＳ４７で推定した分光反射率データを校正前分光反射率データ表示部３０２に表示する。次にステップＳ５０に進み、校正評価関数選択部３０６にて校正評価関数が選択されるのを待ち、選択されるとステップＳ５１に進む。ステップＳ５１では、評価値算出部８で校正前の評価値を算出し（詳細は後述する）、その算出した評価値を校正前評価値表示部３０３に表示する。次にステップＳ５２に進み、校正処理ボタン３１１が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ５３（図１６）に進む。

ステップＳ５３では、ステップＳ５０で選択された校正評価関数を基に校正処理を行う（詳細は後述する）。次にステップＳ５４に進み、ステップＳ５３で校正された分光反射率データを校正後分光反射率表示部３０４に表示する。次にステップＳ５５に進み、評価値算出部８により校正後の評価値を算出し、その算出した評価値を校正後評価値表示部３０５に表示する。次にステップＳ５６で、色分解ＬＵＴ更新ボタン３１２が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ５７に進む。ステップＳ５７では、色分解ＬＵＴ更新部１０により色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶している色分解ＬＵＴを更新する。こうして色分解ＬＵＴ記憶部９の色分解ＬＵＴが最適化される。そして、これ以降の画像処理は、この更新された色分解ＬＵＴを使用して、入力画像データの色分解を実行する。

次にステップＳ５８で、画像読込ボタン３１３が指示されるとのを待ち、指示されるとステップＳ５９（図１７）に進む。ステップＳ５９では、入力部３により、画像入力機器１５、外部記憶装置１７或は外部ネットワーク２０から画像データを入力して画像データ記憶部１４に記憶する。次にステップＳ６０に進み、印刷ボタン３１４が指示されるのを待ち、指示されるとステップＳ６１に進む。ステップＳ６１では、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶さている色分解ＬＵＴを用いて、画像データ記憶部１４に記憶されている画像データの色分解を行って印刷データを生成し、その印刷データを出力部２により画像出力機器１８に出力して印刷する。

＜評価値の算出＞
評価値算出部８について詳細に説明する。前述の実施の形態１において算出する場合、入力する分光反射率データは、既に、階調性・粒状性について考慮されたパッチ画像に対するものであった。しかしながら、本実施の形態２では、最適化手法等を用いて、色材量を決定する。そのため、評価値を算出する際に、前述の実施の形態１における評価値のほかに階調性・粒状性も考慮する必要がある。例えば、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色の色材を用いて、色材量がそれぞれ、ｃ，ｍ，ｙ，ｋの時、階調性の評価関数をＧｒ（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）、粒状性の評価値をＧｎ（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）、前述の実施の形態１における評価関数をＥ（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）とすると、本実施の形態における評価値は式（７）で表すことができる。

評価値＝ｗ1・Ｇｒ（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）＋ｗ２・Ｇｎ（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ）＋ｗ３・Ｅ（ｃ，ｍ，ｙ，ｋ） …式（７）
ここで、ｗ１，ｗ２，ｗ３は各評価値の重みである。例えば、階調性を重視したい場合にはｗ１を大きく設定し、粒状性を重視したい場合にはｗ２を大きく設定する。

＜出力分光反射率データ＞
出力分光反射率データは、色材量を等間隔に変化させ、測色した分光反射率である。例えば、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色の色材において、各色材量の出力レベルが２５６階調の場合、それを３２階調区切りにする。こうして９×９×９×９＝６５６１通りの分光反射率データが得られ、これを出力分光反射率データとして扱う。しかし、紙面に塗布できる総色材量には制限があるため、全ての組み合わせを出力できるわけではない。

尚、本発明は、このような３２階調区切りと限定されないのは言うまでもなく、より精度を高めたい場合には更に細かく区切ることも可能である。更に、色材の種類についても４色に限定されないのも言うまでもない。例えば、濃度を希釈したＬｃ，Ｌｍ，Ｇｒ等の色材や、Ｒ，Ｇ，Ｂ等の特色色材を用いた場合でも良い。

＜プリンタガマットの推定＞
次に図１４のステップＳ４５の画像出力機器（プリンタ）１８のガマット推定方法を図面を参照して詳細に説明する。

図１８は、プリンタガマットを推定する処理を説明するフローチャートである。

まずステップＳ７１では、出力分光反射率データ記憶部１２０１に記憶されている出力分光反射率データと、色分解ＬＵＴ記憶部９に記憶されている色分解ＬＵＴとを用いる。こまず、色分解ＬＵＴからガマットの境界に位置する色材量を求める。例えば、色分解ＬＵＴの入力値がＲＧＢ値である場合は、ＲＧＢのいずれかが０であるＲＧＢ値に対応する出力値（色材量）がガマットの境界に位置する色材量である。分光反射率推定部１２０２により、この求められた色財量を分光反射率データに変換する（詳細は後述する）。次にステップＳ７２で、データ変換部１３により、ステップＳ７１で算出したプリンタのガマットの分光反射率をＬ*ａ*ｂ*値に変換する。

＜分光反射率推定＞
次に分光反射率推定部１２０２で処理される分光反射率推定について説明する。

分光反射率の推定には、印刷物等の予測モデルとして公知の技術であるCeller Yule-Nielsen Modified Spectral Neugebauer等を用いる（非特許文献１）。但し、これに限定されないのは言うまでも無い。色材量の組み合わせから、印刷した分光反射率が推定できれば何でも良い。

＜校正処理＞
次に、図１６のステップＳ５３における校正処理について図面を参照して詳細に説明する。

図１９は、このステップＳ５３の校正処理を説明するフローチャートである。

まずステップＳ８１で、前述の実施の形態１と同様にして、目標となる分光反射率データを算出する。次にステップＳ８２に進み、色材量推定部１２０３により、校正評価関数選択部３０６で選択された評価関数を用いて、色材量の組み合わせを推定する。

色材量推定部１２０３で処理される色材量推定について説明する。

分光反射率の推定を行うことができる測モデルを用いた最適化処理を用いて、目標分光反射率を実現する色材量を推定する。この最適化処理で用いる評価関数として、校正評価関数選択部３０６で選択された評価関数を用いる。

また、この手法に限定されないのは言うまでもなく、入力の分光反射率に対して、色材量を最適化するような手法であれば何でも良い。

以上説明したように本実施の形態２によれば、色材量を組み合わせて作成された出力分光反射率データを用いれば、実施の形態１のようにパッチを印刷しなくても分光的に滑らかとなる色分解処理を行うことが可能となる。

＜変形例＞
前述の実施の形態１及び２では、ユーザが指定したグラデーション領域のみ校正処理を行ったが、プリンタのガマット全領域に対して自動的に修正処理を行うようにしても構わない。

＜実施の形態３＞
実施の形態１および実施の形態２は、初期状態の色分解ＬＵＴにおける、ユーザが指示した色エリアに関連する部分を校正するものである。これに対して、本実施形態は、色分解ＬＵＴを生成するものである。
実施の形態３に係る画像処理装置のハードウェア構成は、図２と同じであるため、その説明を省略する。そして、実施の形態３は、図２１および図２２のフローチャートを実現するためのプログラムをＣＰＵが実行することにより実現することができる。

本実施形態の色分解ＬＵＴは、ＤｅｖｉｃｅＲＧＢ値を入力し、色材値を出力する。

図２３は、DeviceRGBの空間の概念図である。

図２３において、ＲＧＢ色空間の色立体の頂点であるｒ，ｇ，ｂ，ｃ，ｍ，ｙ，ｋ，ｗをプライマリと呼ぶ。例えば、DeviceRGBが８ビットのデータであるとすると、ｒ(R,G,B)＝(255,0,0)となる。さらに、ｗまたはｋとｒ，ｇ，ｂ，ｃ，ｍ，ｙとを結ぶ１２本のラインおよびｗ−ｋラインををプライマリラインと呼ぶ。

次に本実施形態の色分解ＬＵＴの生成方法の概略を説明する。

まず、色分解ＬＵＴの重要点については、色分解を制御すべく色材値をユーザが設定する。設定された色材値に基づき印刷したパッチの分光反射率データを取得する。そして、重要点以外の格子点については、重要点の分光反射率データから目標分光反射率データを算出し、この算出された目標分光反射率データに基づき色材値を求める。本実施の形態３では、プライマリを重要点とする。なお、肌色など色再現において重要である他の色を重要点として設定してもかまわない。

次に、図２１のフローチャートを用いて、色分解ＬＵＴを生成する処理の流れを説明する。

先ずステップＳ１０１では、DeviceRGB空間上で格子点を設定する。例えば、Ｒ，Ｇ、Ｂの各成分をＮステップの格子に分割することにより、Ｎ×Ｎ×Ｎの格子点を設定する。次にステップＳ１０２では、重要点である各プライマリの色材値を設定する。次にステップＳ１０３に進み、各プライマリの色材値に対応した分光反射率データを取得する。この分光反射率データの取得方法は、実際に印刷したパッチを測定する方法でも構わないし、実施の形態２のように予測モデルを用いる方法でも構わない。次にステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で取得したプライマリの分光反射率データから、プライマリライン上の格子点の目標分光反射率データを算出する（詳細は後述）。

次にステップＳ１０５に進み、ステップＳ１０３で取得したプライマリの分光反射率データおよびステップＳ１０４で算出したプライマリライン上の格子点の目標反射率データとから、プライマライン以外の格子点の目標分光反射率データを算出する。このステップＳ１０５では、ステップＳ１０４と同じ手法もしくは他の補間処理を用いることにより、プライマリライン以外の格子点の目標分光反射率データを算出する。そしてステップＳ１０６に進み、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５で算出された各格子点の目標分光反射率データに基づき、プライマリ以外の格子点の色材値を算出してＬＵＴに格納する。そして上述の実施の形態と同様の方法により、目標分光反射率データに応じた色材値を算出する。

＜目標分光反射率データの算出方法＞
次に、ステップＳ１０４で実行される目標の分光反射率データの算出方法について説明する。

プライマリラインの端点に対応する２つのプライマリの目標分光反射率データから式（８）を用いて、プライマリライン上の格子点の目標分光反射率データを算出する。

算出する目標の分光反射率Ｒ(λ)は、２つのプライマリの分光反射率Ｒ1(λ)，Ｒ2(λ)を用いて、式（８）のように表すことができる。

Ｒ(λ)＝αＲ1(λ)＋（１−α）Ｒ2(λ) …式（８）
ここで、αは、Ｒ1(λ)とＲ2(λ)との混合率（混合条件）とする。

この式（８）に示すように、目標の分光反射率Ｒ(λ)は、プライマリの分光反射率Ｒ1(λ)，Ｒ2(λ)の線形和であるので、αが滑らかに変化すれば、Ｒ(λ)もすべての波長域において滑らかに変化する。

本実施の形態３では、混合率αを、ある照明光において輝度が滑らかに変化するように制御することにより、αを滑らかに変化させることを実現する。

照明の分光放射輝度Ｉ(λ)とすると、対象格子点の輝度Ｙは式（９）のように表すことができる。

Ｙ＝∫Ｒ(λ)Ｉ(λ)ｙ＾(λ)
＝∫｜αＲ1(λ)Ｉ(λ)ｙ＾(λ)＋（１−α）Ｒ2(λ)Ｉ(λ)ｙ＾(λ)｜ｄλ …式（９）
Ｙ1＝Ｋ∫Ｒ1(λ)Ｉ(λ)ｙ＾(λ)
Ｙ2＝Ｋ∫Ｒ2(λ)Ｉ(λ)ｙ＾(λ) …式（１０）
ここで、尚、＾はインバース（図２０におけるｘ，ｙ，ｚのそれぞれの横バーに相当）を示し、∫は、λ＝３８０〜７３０ｎｍに対して求められる。またｙ＾(λ)は等色関数のｙ＾、Ｋは正規化係数である。

こうして式（９）は次式のように表すことができる。

Ｙ＝αＹ1＋（１−α）Ｙ2 …式（１１）
ここで、輝度が図２４に示すように、２つのプライマリ間を滑らかに変化するように仮定する。プライマリの格子点位置と注目格子点の位置関係から、Ｙ1とＹ2とから注目格子点の輝度Ｙを決定する。

ＹとＹ1とＹ2とから、混合率αを、式（１２）を用いて算出する。

α＝（Ｙ−Ｙ2）／（Ｙ−Ｙ1） …式（１２）
式（１２）を式（８）に代入した式を用いることにより、プライマリライン上において、輝度が滑らかに変化し、且つ、分光反射率も滑らかに変化するように、目標分光反射率Ｒ(λ)を算出することができる。

本実施の形態では、輝度という１次元データに基づきαを制御するので、分光反射率データという多次元（例えば３６次元）のデータを簡単に制御することができる。更には、人間の視覚特性において最も感度が高い輝度を使用しているので、高品質の階調性を実現することができる。

図２２はプライマリライン上の格子点の目標分光反射率データを算出する処理の流れを示したフローチャートである。

先ずステップＳ２０１で、計算対象とするプライマリラインの端点である２つのプライマリの分光反射率データＲ1(λ)，Ｒ2(λ)を取得する。次にステップＳ２０２に進み、式（１２）を用いて、プライマリラインの輝度を滑らかに変化させる分光反射率の混合率αを算出する。次にステップＳ２０３で、混合率αから式（８）を用いて、目標の分光反射率を算出する。これらステップＳ２０２及びステップＳ２０３の処理を、プライマリライン上のプライマリ以外の格子点の各々に対して行うことにより、プライマリライン上のプライマリ以外の格子点の目標分光反射率データを算出することができる。

更に、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０３の処理を、各プライマリラインに対して行うことにより、各プライマリラインの格子点に対応する目標反射率データを算出することができる。

本実施の形態により算出した一例として、図２５（Ａ）に示すようなプライマリ１（w）とプライマリ２（c）から、ｗ−ｃプライマリラインにおける目標分光反射率データのグラデーションを図２５（Ｂ）に示す。図２５(Ｂ）に示すように、ｗからｃにかけて、滑らかにかつ反転することなしに分光反射率データを変化させることができる。

従って、照明光源の種類や等色関数の個人差に拘わらず、ｗ−ｃ間の階調性の低下を抑えることができる。

本実施の形態によれば、光源の種類や等色関数の個人差にかかわらず、高品質の階調性を維持することができる色分解ＬＵＴを生成することができる。

なお、本実施の形態では、輝度に基づき混合率αを制御したが、粒状性や載り量など他の要素に基づき混合率αを制御しても構わない。

また、混合率αを算出する際に使用する輝度の変化は、図２４に示されるような線形の変化に限らない。例えば、ガンマカーブなど他の変化でも構わない。一般的には、単調増加の変化が望ましい。図２４と異なる変化を実現する際は、式（１２）の代わりに、その変化特性に応じた式を使用することになる。

（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、複数の機器から構成される文書検索システムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる文書検索装置に適用しても良い。

なお、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムを読み出して実行することによっても達成され得る。その場合、プログラムの機能を有していれば、形態は、プログラムである必要はない。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明のクレームでは、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。

プログラムを供給するための記録媒体としては、様々なものが使用できる。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などである。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページからハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。その場合、ダウンロードされるのは、本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルであってもよい。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明のクレームに含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布する形態としても良い。その場合、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムが実行可能な形式でコンピュータにインストールされるようにする。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される形態以外の形態でも実現可能である。例えば、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
更に、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれるようにしてもよい。この場合、その後で、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される。

本発明の実施の形態１に係る画像処理装置を備えるシステムの構成を示したブロック図である。 本実施の形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を説明するブロック図である。 本実施の形態に係る画像処理装置におけるＵＩ部により表示部に表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。 、 、 、 本発明の実施の形態１に係る画像処理装置における処理の流れを説明するフローチャートである。 本実施の形態において用いるパッチ画像データの一例を示す図である。 図６のステップＳ１６における校正処理を詳細に説明したフローチャートである。 式（６）を用いて算出した目標分光反射率を示す図である。 実施の形態１における分光的に滑らかであることを説明するための図である。 本発明の実施の形態２に係る画像処理装置を備えるシステムの構成を示したブロック図である。 本実施の形態２に係る画像処理装置におけるＵＩ部により表示部に表示されるユーザインターフェースの一例を示す図である。 、 、 、 本実施の形態２に係る画像処理装置１ａにおける処理の流れを示したフローチャートである。 本実施の形態２におけるプリンタガマットを推定する処理を説明するフローチャートである。 実施の形態２におけるステップＳ５３の校正処理を説明するフローチャートである。 測色的色再現を説明するための図である。 本実施の形態に係る画像処理装置における色分解ＬＵＴを生成する処理の流れ処理の概要を説明するフローチャートである。 プライマリライン上の格子点の目標分光反射率データを算出する処理の流れを示したフローチャートである。 DeviceRGBの空間の概念図である。 階調に対する輝度の変化を説明する図である。 本実施の形態で求めたプライマリラインにおける目標分光反射率を説明する図である。

Claims (11)

1. 入力色データを画像出力機器で再現するために、前記入力色データに対応する当該画像出力機器で使用する色材の色材量を求める色処理装置であって、
   前記入力色データによって示される色を含む、前記色材により再現されるグラデーション部分内の複数の色を示す複数の色材量に対応する複数の分光反射率を取得する取得手段と、
   前記グラデーション部分における各階調の色の所定の波長の分光反射率が色の変化に応じて滑らかに変化するように、前記取得手段で取得した前記複数の分光反射率から前記入力色データの目標分光反射率を算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出した前記目標分光反射率に対応する色材量を決定する決定手段と、を有することを特徴とする色処理装置。
2. 前記取得手段が取得する複数の分光反射率は、用紙の分光反射率と前記グラデーション部分における色材量の分光反射率であり、
   前記算出手段は、前記用紙の分光反射率と、前記グラデーション部分における色材量の分光反射率と、前記入力色データの階調とに基づき、前記入力色データの目標分光反射率を算出することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。
3. 前記グラデーション部分は、前記色材の色空間の色立体の頂点同士を結ぶプライマリライン上にあり、前記取得手段が取得する複数の色材量の分光反射率は、前記プライマリラインの端点に対応する２つのプライマリの分光反射率であり、前記算出手段は、前記プライマリラインの端点に対応する２つのプライマリの分光反射率と前記入力色データにおける混合率とに基づき、前記入力色データの目標分光反射率を算出することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。
4. 前記算出手段は、前記２つのプライマリの分光反射率から算出された複数の輝度に基づき、前記入力色データの輝度値を算出し、
   前記複数の輝度と前記入力色データの輝度とから混合率を決定し、
   前記混合率を用いて、前記複数の分光反射率から、前記目標分光反射率を算出することを特徴とする請求項３に記載の色処理装置。
5. 前記決定手段は、評価関数を用いた評価結果に基づき、前記目標分光反射率に対応する色材量を決定することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。
6. 入力色データを画像出力機器で再現するために、前記入力色データに対応する当該画像出力機器で使用する色材の色材量を求める色処理をコンピュータに実行させるために、該コンピュータを、
   前記入力色データによって示される色を含む、前記色材により再現されるグラデーション部分内の複数の色を示す複数の色材量に対応する複数の分光反射率を取得する取得手段と、
   前記グラデーション部分における各階調の色の所定の波長の分光反射率が色の変化に応じて滑らかに変化するように、前記取得手段で取得した前記複数の分光反射率から前記入力色データの目標分光反射率を算出する算出手段と、
   前記算出手段で算出した前記目標分光反射率に対応する色材量を決定する決定手段とを有する色処理装置として機能させることを特徴とするプログラム。
7. 前記取得手段が取得する複数の分光反射率は、用紙の分光反射率と前記グラデーション部分における色材量の分光反射率であり、
   前記算出手段は、前記用紙の分光反射率と、前記グラデーション部分における色材量の分光反射率と、前記入力色データの階調とに基づき、前記入力色データの目標分光反射率を算出することを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
8. 前記グラデーション部分は、前記色材の色空間の色立体の頂点同士を結ぶプライマリライン上にあり、前記取得手段が取得する複数の色材量の分光反射率は、前記プライマリラインの端点に対応する２つのプライマリの分光反射率であり、前記算出手段は、前記プライマリラインの端点に対応する２つのプライマリの分光反射率と前記入力色データにおける混合率とに基づき、前記入力色データの目標分光反射率を算出することを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
9. 前記算出手段は、前記２つのプライマリの分光反射率から算出された複数の輝度に基づき、前記入力色データの輝度値を算出し、
   前記複数の輝度と前記入力色データの輝度とから混合率を決定し、
   前記混合率を用いて、前記複数の分光反射率から、前記目標分光反射率を算出することを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
10. 前記決定手段は、評価関数を用いた評価結果に基づき、前記目標分光反射率に対応する色材量を決定することを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
11. 入力色データを画像出力機器で再現するために、前記入力色データに対応する当該画像出力機器で使用する色材の色材量を求める色処理方法であって、
    前記入力色データによって示される色を含む、前記色材により再現されるグラデーション部分内の複数の色を示す複数の色材量に対応する複数の分光反射率を取得する取得工程と、
    前記グラデーション部分における各階調の色の所定の波長の分光反射率が色の変化に応じて滑らかに変化するように、前記取得工程で取得した前記複数の分光反射率から前記入力色データの目標分光反射率を算出する算出工程と、
    前記算出工程で算出した前記目標分光反射率に対応する色材量を決定する決定工程と、を有することを特徴とする色処理方法。

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