JP4595734B2 - プロファイル作成方法、プロファイル作成装置、プロファイル作成プログラム、印刷制御方法、印刷制御装置、及び印刷制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、表色系を変換する際に参照するプロファイルの作成技術に関する。

ディスプレイやプリンタ等の画像機器は、通常各画素の色を特定の色成分で階調表現したカラー画像データを使用している。例えば、Ｒ（レッド），Ｇ（グリーン），Ｂ（ブルー）の３色を使用したＲＧＢ色空間やＣ（シアン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー）系統の色を使用したＣＭＹ系色空間（ｌｃ：ライトシアン，ｌｍ：ライトマゼンタ，ＤＹ：ダークイエロー，Ｋ：ブラックを含む）等種々の色空間で色を規定して画像データとしている。これらの色は一般に画像機器固有の機器依存色であるので、種々の画像機器間で同じ画像を同じ色で出力可能にするために各機器での色の対応関係を規定した色補正ＬＵＴ（ルックアップテーブル）が用いられている。

当該色補正ＬＵＴにおいて各画像機器で出力可能な色のすべてについて対応関係を規定することは、記憶容量抑制や色補正ＬＵＴ作成時の作業性等の関係で非現実的であるため、通常、特定数の代表色について対応関係を規定しておき、他の任意の色については補間演算によって対応関係を算出している。すなわち、膨大な数の色について測色を行うことをせず、実際に測色可能な範囲で画像機器から色を出力して測色を行うことによって特定数の代表色についての色補正ＬＵＴを規定している。

色補正ＬＵＴを作成する前には、測色対象となるこれら特定数の色を決定する必要がある。このとき、従来は分版処理という手法によって測定対象を決定していた。この分版処理においては、例えば、ＣＭＹ空間に立方格子点を規定し、特定の変換規則に従って各格子点におけるＣＭＹの３色をＣＭＹＫｌｃｌｍの６色に変換するなどしてインク色を成分とする格子点を決定するなどしている（例えば、特許文献１）。
特開２００４−３２０６２４号公報

上述した従来の手法では、色補正ＬＵＴの作成に非常に時間がかかるとともに、高度の専門性が要求され、色補正ＬＵＴの作成が非常に困難であった。
すなわち、上記分版処理においては、ＵＣＲ(Under Color Removal)や粒状感の低減、インク使用量制限の充足など、種々の要素を考慮しながら多数のインクの組み合わせを決定する必要がある。従って、この分版処理を行うためには、専門家が持つ知識や経験の駆使、試行錯誤を伴い、非常に時間がかかってしまう。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、分版処理を行うことなく高精度に色変換可能な色補正ＬＵＴを作成する技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明では、複数のインク量と複数の格子点とを対応づけることによって分版処理の代わりに相当する情報を生成し、この後に格子点の平滑化処理を行ってプロファイルを作成する。すなわち、平滑化処理を行う前に、そのスタートとなる対応づけ（この対応づけによる関係を規定したプロファイルを初期ＬＵＴとも呼ぶ）を決定する。但し、この対応づけを行う際に、複数のインク量と複数の格子点とを色彩値に基づいて対応づけているのみであり、分版処理を行っているのではない。従って、非常に容易に初期ＬＵＴを作成することができる。

尚、上記複数の格子点の選び方は特に限定されないが、これらの格子点において隣接する格子点同士は色空間内での相対関係が定義されている。一方、上記複数のインク量においてもその選び方は全く限定されず、さらに、これらのインク量においてインク量同士の相対関係は定義されていない。従って、これらのインク量において、各インク色を成分としたインク量色空間を考えて、複数のインク量をインク量色空間にプロットすることを想定したとき、得られる格子点同士の隣接関係についてはなんら知見を得られていない状態である。

そこで、本発明においては、複数のインク量について、そのインク量によって出力を行った場合の色彩値を取得し、さらに、上記複数の格子点について対応づけられる色彩値を取得し、色彩値を介して複数の格子点とインク量とを対応づけている。この結果、複数の格子点とインク量とを対応づけた初期ＬＵＴを作成することができ、分版処理を行うことなく、所定の色空間中の格子点とインク量との対応関係を取得することができる。そこで、この初期ＬＵＴに基づいて平滑化処理を実施することで上記所定の色空間内の任意の格子点（任意の色成分値の組み合わせ）を高精度にインク量へ変換することが可能になる。

尚、色彩値を介して上記複数の格子点とインク量とを対応づける際には、一つの格子点（所定の色空間における色成分値が定義されたデータセット）に対して一つのインク量（全インクについて色成分値が定義されたデータセット）を対応づけることができればよい。

ここで、複数のインク量については、上述の隣接関係を定義する必要もなく、全く任意の手法によって選択することができればよい。すなわち、複数の格子点のそれぞれに対してインク量（各インク色毎の色成分値が定義された情報）を対応づける際に参照できるように複数のインク量を定義できればよい。

例えば、乱数を生成し、乱数によってインク色毎の色成分値を決定するなどの構成を採用可能である。尚、複数の格子点に対応付けるという意味では、当該複数の格子点と同等あるいはそれ以上の数のインク量を定義することが好ましい。また、インク量と色彩値との関係は、測色を行ってもよいし、シミュレーションによって求めてもよく、種々の手法を採用可能である。

複数の格子点は、所定の色空間を形成する色成分値の組み合わせを複数個生成し、当該所定の色空間中の格子点とすればよい。また、所定の色空間は特に限定されず、次元数も限定されないが、簡単のため、ＲＧＢやＣＭＹなどの３次元空間を使用することができる。但し、これらの格子点は隣接する格子点同士の相対関係が予め定義（ある格子点に対してどの格子点が隣接しているのかを特定できる状態であるといってもよい）されている。すなわち、各格子点は識別子等によって一義的に特定されるが、格子点を上記色空間にプロットしたときに、その並び方が特定され、ある格子点に対してどの格子点が隣接し、どの格子点が隣接しないのかを定義することが可能になっている。

格子点を特定するための識別子は、単なる番号でもよいし、色空間の成分値であってもよく、種々の構成によって格子点を識別することが可能である。すなわち、色空間は、通常、３以上の色成分によって定義され、各色成分の値を任意に組み合わせることによって格子点が形成される。ここで、格子点の色成分値を定義すれば、色空間での格子点の位置が特定されるので、ある格子点に対して隣接する格子点、隣接しない格子点を明らかにすることができる。むろん、予め、格子点の並び方を決定し、各格子点に識別子を与えるように定義してもよい。例えば、直交３次元空間において直交格子を想定し、各格子点に対して決められた順序で番号を付与するような構成であってもよい。

以上のように、隣接関係が定義された複数の格子点に対し、色彩値を介してインク量を対応づけるので、インク量がインク量色空間で形成するインク量格子点の隣接関係が不明であっても、複数の格子点における隣接関係とインク量格子点との隣接関係とが矛盾しないように初期ＬＵＴを作成することが可能になる。このため、上記複数の格子点と複数のインク量とはそれぞれ、全く無関係に、独立した手法で選定することが可能である。

尚、このように矛盾のない隣接関係は平滑化処理において重要である。すなわち、平滑化処理は、後述するようにある格子点とその隣接格子点との相対的関係を調整することによって実施されるため、隣接関係が矛盾（一方の格子点の並びにおいてはある色成分が増加すべきであるのに他方の格子点の並びにおいてはその色成分が減少するようになっていること）していると、平滑化処理を実施することが困難である。しかし、本発明においては、隣接関係が矛盾することなく初期ＬＵＴを定義することができるので、初期ＬＵＴを参照して平滑化処理を行うことで、高精度に色変換可能なプロファイルを作成することができる。

複数の格子点に対応する色彩値を取得する際には、厳密な色の一致を要求する必要はない。すなわち、上記プロファイルは高精度に色変換（色の急激な変化を伴わない変換）を行うプロファイルを作成することができればよく、このプロファイル自体で色の一致を行うことは要求されていない。また、上記複数の格子点を定義する所定の色空間は、必ずしも画像機器にて使用する色に対応した色成分で形成される色空間である必要はない。例えば、インク数が６個である場合にそれより少ない３個の仮想的な色（例えば、ＲＧＢ（プリンタＲＧＢとも呼ばれる）やＣＭＹ）を定義して所定の色空間とすることができる。そこで、上記色彩値は、上記隣接関係に矛盾が生じないように格子点とインク量との対応関係を規定するために算出することができれば充分である。

例えば、所定の色空間が３次元空間である場合、各色成分をｓＲＧＢ規格のＲＧＢ成分に対応させ、公知の式によって色彩値に変換してもよい。また、上記複数の格子点が示す色に近似した色を出力するためのインク量を仮定してもよい。インク量を仮定すれば、測色やシミュレーションによって容易に色彩値を取得することができる。尚、自動化を図る意味ではシミュレーションを行う構成が好ましい。また、複数の格子点のうち、一部のみを抽出してインク量を仮定し、他の格子点については補間演算によって仮定のインク量を算出してもよく、種々の構成を採用可能である。

複数の格子点が示す色に近似した色としては、例えば、所定の色空間が３次元空間である場合、その色域の頂点に相当する色を考えればその近似色を出力するためのインク量は比較的簡単に抽出することができる。例えば、Ｒ成分のみ最大値でＧ成分およびＢ成分が０の色であれば、ＣＭＹＫｌｃｌｍインクにおいてＭ成分、Ｙ成分を最大値、他の成分を０にするなどの構成を採用可能である。

複数の格子点に対してインク量を仮定し、色彩値を取得できたら、上記複数のインク量と色彩値との対応関係（この関係を第１対応関係と呼ぶ）を参照して、複数の格子点に対応させるべきインク量を決定すればよい。例えば、補間演算等を利用して対応関係を決定することができる。尚、ここでは、予め取得された第１対応関係に基づいて、各格子点のインク量を決定する処理を行うので、この第１対応関係に基づいて上記仮定したインク量を更新することになる。このとき補間演算等としては、色彩値の差分を重みとした補間演算など、種々の演算を採用可能である。

複数の格子点とインク量とを対応づける手法としては、さらに、他の手法を採用することができる。例えば、上記複数の格子点に対応するインク量を乱数に基づいて決定し、このインク量を上記第１対応関係に基づいて修正することによって複数の格子点とインク量とを対応づける初期ＬＵＴを生成してもよい。この場合、乱数に基づいて決定されたインク量は上記第１対応関係におけるインク量と無関係であるが、乱数に基づいて決定されたインク量から測色やシミュレーションによって色彩値を取得すれば、色彩値を介して上記第１対応関係におけるインク量との関連付けを行うことができ、各格子点のインク量を修正することができる。

尚、修正においては、複数の格子点におけるいずれかを注目格子点とし、注目格子点に対応する色彩値に最も近い色彩値のインク量を上記第１対応関係から抽出する。そして、当該抽出したインク量に近づくように修正を行えばよい。このとき、上記注目格子点およびその周囲の複数の格子点に対応付けられたインク量と上記抽出したインク量との差分が小さくなるように上記注目格子点およびその周囲の複数の格子点に対応付けられたインク量を修正する処理を繰り返せば、多数回の修正によって、上記隣接関係に矛盾しないようにインク量を決定できることが判明している。

以上のようにして複数の格子点とインク量とを対応づけて初期ＬＵＴを作成したら、この初期ＬＵＴに登録されているインク量に対応付けられている色彩値の格子点配置を機器非依存色空間で平滑化する。ここで、格子点配置の平滑化とは、格子点配置の平滑程度を向上することによって実施される。また、格子点配置の平滑程度とは、空間中に各格子点が並んでいるときの歪みの程度である。例えば、機器非依存色空間に格子点が立方格子状に並んでいる場合には歪みがないが、各格子点が立方格子点位置からずれると格子としては歪みが大きくなる。また、機器非依存色空間内に格子点が均等に並んでいるほど平滑程度が高いと言えるし、機器非依存色空間内で隣り合う格子点を結ぶ曲線であって当該機器非依存色空間に形成される色域の一方の境界から他方の境界に向けて引かれる曲線を考えたときに、この曲線が高次関数で記述されるほど平滑程度が低いと言える。

一般に、各色空間で整然と並んでいる格子点の方が、その間に位置する色を補間演算によって算出する際に空間の局所的位置によって補間精度を大きく変動させることなく補間を行うことができる。従って、本発明によって格子点配置を平滑化してプロファイルを作成することで、色の急激な変化を抑えるような補間演算が可能になる。

尚、平滑化処理としては、種々の手法を採用可能である。例えば、格子点配置の平滑化程度を評価する評価関数を導入し、インク量を更新する処理を繰り返して評価関数による評価を最良のものに収束させる構成を採用可能である。また、格子点に作用する仮想的な力を導入し、仮想的な力が作用したことによって格子点を移動させるシミュレーションを行うとともに定常状態に落ち着かせることで格子点配置を平滑化する構成を採用してもよい。格子点配置を平滑化する際には、微小な修正を繰り返して最も平滑化した状態に収束させる手法を採用することが好ましく、各種の最適化手法を採用可能である。例えば、準ニュートン法や共益勾配法等種々のアルゴリズムを採用することができる。

むろん、以上の平滑化処理において、種々の束縛条件を導入することが可能である。例えば、色域外のデータを生成しないように束縛条件を課したり、インク量制限を超えるインクを使用しないように束縛条件を課すなど、種々の条件を導入することができる。尚、上記色彩値は、色を特定するための情報であり、機器非依存色空間における色成分値である。色空間は特に限定されないが、例えば、Ｌａｂ色空間（通常はＬ^*ａ^*ｂ^*のように＊を付して示すが本明細書では簡単のため＊を省略して示す。以下同じ。）やＸＹＺ色空間等を採用可能である。

以上のようにしてプロファイルを作成したら、正確な色変換を実施するためにこのプロファイルを利用することができる。例えば、当該プロファイルにて特定されるインク量で印刷される色の色彩値を測色やシミュレーションによって取得し、当該色彩値に基づいて当該インク量と他の画像機器（例えばディスプレイ）での使用色とを対応づけることが可能になる。この結果、生成される色補正ＬＵＴでは高精度に色変換を実施可能である。

また、以上のプロファイル作成方法を利用してプロファイル作成装置やプロファイル作成プログラムを実現することも可能であるし、上記色補正ＬＵＴを利用した印刷制御方法、印刷制御装置、印刷制御プログラムを実現することも可能である。また、本発明にかかる装置、方法は単独で実施される場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で他の装置、方法とともに実施されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものであり、適宜、変更可能である。むろん、ソフトウェアを記録した記録媒体として利用することも可能である。記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。

その他、供給方法として通信回線を利用して行なう場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものであってもよい。

ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）色補正ＬＵＴ作成およびスムージングの概要：
（２）印刷制御装置：
（３）初期ＬＵＴ生成処理：
（４）スムージング処理：
（５）評価関数による最適化：
（５−１）評価関数Ｅ₁：
（５−２）評価関数Ｅ₂：
（５−３）評価関数Ｅ₃：
（６）プリンティングモデル：
（７）他の実施形態：

（１）色補正ＬＵＴ作成およびスムージングの概要：
図１は、プリンタで印刷を実行する際に参照される色補正ＬＵＴの作成工程を概略的に説明する説明図であり、図２はこの色補正ＬＵＴを作成する際に実施されるスムージングを概略的に説明する説明図である。これらの工程は多くの演算処理を必要とするのでコンピュータを利用するのが好ましい。また、実際に印刷を行うので、作成後の色補正ＬＵＴを利用するプリンタで印刷を行うのが好ましく、後述するハーフトーン処理（ＨＴ）としても当該プリンタで採用しているハーフトーン処理と同じアルゴリズムであることが必要とされる。

本実施形態における色補正ＬＵＴは、ｓＲＧＢデータとＣＭＹＫｌｃｌｍデータとの対応関係を複数個の参照点について定義したテーブルであり、これらの参照点を参照して補間処理を実施することによって任意の色についてｓＲＧＢデータとＣＭＹＫｌｃｌｍデータとを対応づけることができる。この色補正ＬＵＴを作成するために、従来は分版と呼ばれる作業が必要であったが、本発明によれば、分版作業を行うことなく、色補正ＬＵＴの作成を完了することができる。

具体的には、分版作業とは、印刷に使用されるインクの量を示す階調値の組み合わせを人為的、あるいは、予め決められた規則に従って選定する作業であり、４色以上のインクについて階調値の組み合わせを選定する際には、通常、ＣＭＹ（シアン、マゼンタ、イエロー）やＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）等の３次元空間で階調値の組み合わせを選定し、この組み合わせに基づいて４色以上のインク量を決定している。例えば、ＣＭＹの各色について定義された階調値の組み合わせからＵＣＲ(Under Color Removal)によって一定量を除去し、除去したインクの出力と同等の出力を行うＫ（ブラック）を代わりに追加したり、Ｃ，Ｙの各色を濃インクと淡インクとの組み合わせによって代替するなどの作業が行われる。

他にも、粒状感が目立たないインク使用量となるように階調値を定義したり、色域をできるだけ広くするように階調値を定義したり、インクの使用量制限内に収まるように階調値を定義するなどの作業が行われている。従来、インクによる出力の専門家がその知識や経験を駆使して微妙な調整を行いながらこの作業を実施していたが、インクの使用態様は印刷物の画質に大きな影響を与えるため、この分版作業によって微妙な調整を行うことは必須と考えられてきた。

しかし、この作業は、専門家の知識や経験の駆使、試行錯誤を伴うため、非常に時間がかかってしまう。また、多数のインク数における階調値の組み合わせは極めて多数（例えば、６色インク、階調数２５６であれば、２５６^６個）であり、この中から真に理想的な階調値の組み合わせのみを分版作業によって抽出するのは極めて困難であった。そこで、本願発明においては、この分版作業を行うことなく、インク量を示す階調値を任意の手法にて選定して色補正ＬＵＴを作成する構成を採用している。この結果、初期段階で用意するインク量階調値の組み合わせに制限をなくし、例えば、ランダムに選定したインク量階調値の組み合わせに基づいて色補正ＬＵＴを作成することが可能になった。

図１においては、従来の分版作業によって作成される分版ＬＵＴの代わりに使用するＬＵＴを初期ＬＵＴとしており、本実施形態において、当該初期ＬＵＴは、後に詳述する初期ＬＵＴ生成モジュールによって生成される。また、この初期ＬＵＴ生成モジュールは、異なる色空間において全く無関係に選定された複数の格子点同士の対応関係を規定するモジュールであり、本実施形態においては、ＲＧＢ格子点とインク量格子点とを対応づけている。

より具体的には、本実施形態において、直交ＲＧＢ格子点（ＲＧＢの各色成分を直交軸とし、各軸等値の階調値域を均等に分割して得られる値の組み合わせで形成される格子点）を定義し、任意の選び方で選択されたインク量格子点（インク色（本実施形態ではＣＭＹＫｌｃｌｍ）を色成分とする軸によって形成されるインク量空間における格子点）に対して対応づけを行う。ここで、初期ＬＵＴ生成モジュールは、直交ＲＧＢ格子点の隣接関係と当該直交ＲＧＢ格子点に対応付けられるインク量の隣接関係とに矛盾が生じないように対応関係を定義する。例えば、互いに隣接するＲＧＢ格子点において一方の格子点に対して他方の格子点のＲ成分が増えるとき、対応するインク量によって出力される色のＲ成分も増えるように両者の対応関係を定義する。

尚、本実施形態においては、直交ＲＧＢ格子点の隣接関係を考慮してインク量格子点との対応関係を定義しているが、出力色の厳密な一致を要求していない。従って、初期ＬＵＴでは上記色補正ＬＵＴと異なり参照点のＲＧＢデータが画像機器で使用されるデータであるとしたときにその色とＣＭＹＫｌｃｌｍデータが示す色とが必ずしも一致しない。また、本実施形態において、ＲＧＢデータおよびＣＭＹＫｌｃｌｍデータの階調値域としては各画像機器で使用される階調値域（多くは０〜２５５）を採用する。また、ＲＧＢの各色はＣＭＹの各色と補色関係にあることから、階調値によって色を厳密に規定しないのであればＣ＝２５５−Ｒ，Ｍ＝２５５−Ｇ，Ｙ＝２５５−Ｂとしてもよく、この意味で初期ＬＵＴにおけるＲＧＢデータはＣＭＹデータであっても良い。

さらに、後述するプリンティングモデルに基づくシミュレーションで、任意のインク量を色彩値（Ｌａｂ値等）に変換することができる。従って、ＲＧＢ格子点とインク量格子点との対応関係は、実質的にＲＧＢ格子点と色彩値との対応関係と考えることもできる。本発明においてはこの関係を利用し、初期ＬＵＴにおけるインク量格子点に対してＬａｂ空間でスムージング処理を実施し、さらに処理後のＲＧＢデータとＣＭＹＫｌｃｌｍデータのそれぞれが示す色の厳密な対応関係を規定して色補正ＬＵＴを作成する。

スムージングは、初期ＬＵＴに規定されたインク量格子点に対応した色（そのインク量階調値で出力される色）をＬａｂ色空間中の格子点としたときに、これらの格子点の配置を平滑化する処理である。すなわち、上述の初期ＬＵＴでは任意の手法で選択されたインク量格子点に直交ＲＧＢ格子点を対応づけたのみであるので、インク量格子点に対応するＬａｂ色空間中の格子点は、格子点配置の平滑程度が低い。格子点配置の平滑程度が低いという状態は、Ｌａｂ色空間中で隣り合う格子点を結ぶ曲線であってＬａｂ色空間中に形成される色域の一方の境界から他方の境界に向けて引かれる曲線を考えたときに、この曲線が高次関数で記述される状態であるといえる。

色補正ＬＵＴを作成する際には後述するように補間演算を利用する。また、色補正ＬＵＴを参照した色変換に際しても補間演算を利用する。補間演算には線形補間やスプライン補間等種々の手法があるが、いずれにしても補間対象の格子点の周囲に存在する格子点から当該補間対象の格子点の色を計算する。従って、格子点配置の平滑程度が低いと（あるいは上述の曲線が高次関数であるほど）、補間演算の精度が低くなる。

このように、補間演算の精度が低いと最終的な作成対象である色補正ＬＵＴにて定義するｓＲＧＢデータ（ＲＧＢ各色の階調値）とＣＭＹＫｌｃｌｍデータ（ＣＭＹＫｌｃｌｍ各色の階調値）との対応を高精度に定義できず、印刷時の色変換精度が悪くなる。しかも、上記初期ＬＵＴに規定されたＣＭＹＫｌｃｌｍデータが示す格子点配置の平滑程度は全体として均一ではなく、Ｌａｂ色空間の位置によって差異があり、補間精度も色空間中で差異が生じ、局所的に色変換精度に差異が生じる。この状況において印刷を実行すると、特にグラデーションなど色が連続して変化するような画像を印刷した場合に色が滑らかに変化せず、高画質の印刷が実行できない。

そこで、本発明においてはスムージング処理によって格子点配置を平滑化している。上記初期ＬＵＴは上述のように直交ＲＧＢ格子点とインク量格子点との対応関係を定義しており、直交ＲＧＢ格子点は直交３次元空間のＲＧＢ色空間で図２の左上に示すような立方格子点を形成する。これらの立方格子点はその配置に歪みが無く平滑程度が高いといえる。

一方、ＣＭＹＫｌｃｌｍの各色インクによって出力される色の範囲を示す色域はＬａｂ色空間中で歪んでいる。すなわち、図２の右上にはＬａｂ色空間中の当該色域を示しており、同図に示すようにＬａｂ色空間中で色域はいびつな形をしている。また、上記初期ＬＵＴにおいては互いに隣り合う格子点の平滑程度を考慮していない。従って、インク量格子点が示す色をＬａｂ色空間中に配置すると、いびつな色域内に秩序無く格子点が存在するかのごとく格子点が配置される。すなわち、格子点配置の平滑程度が低い。

そこで、本実施形態のスムージング処理においては、初期ＬＵＴに定義されたＣＭＹＫｌｃｌｍデータが示す色の格子点配置をＬａｂ色空間中で平滑化して格子点配置の平滑程度が高いＬＵＴ（本明細書ではこのＬＵＴを色補正なしＬＵＴと呼ぶ。この色補正なしＬＵＴが上記請求項に言うプロファイルに相当する。）を作成する。図２中央から下部では初期ＬＵＴから色補正ＬＵＴを作成する際の処理概要を示している。本実施形態では、初期ＬＵＴの直交ＲＧＢ格子点位置を指定する位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）を変数としてＬａｂ色空間中の格子点をベクトルＬ_p＝ｆ（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）で表現し、当該位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）を逐次更新する。

すなわち、位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）を逐次更新する再帰演算により、調整対象の格子点位置が周りの格子点位置との関係で平滑になるまでベクトルＬ_pが示す格子点位置を調整する。これにより、Ｌａｂ色空間中で格子点の配置をスムージングしている。尚、本実施形態における位置情報は、０≦Ｐｒ≦（Ｒ方向の格子点数−１），０≦Ｐｇ≦（Ｇ方向の格子点数−１），０≦Ｐｂ≦（Ｂ方向の格子点数−１）であるが、この位置情報は格子点位置を指定することができれば良くＲＧＢデータであっても良い。

但し、後述するように色補正ＬＵＴに規定されるＲＧＢデータと初期ＬＵＴに規定されるＲＧＢデータ（直交ＲＧＢ格子点における階調値）とは同値であるので、位置情報としてＲＧＢデータを使用した場合であっても位置情報はＣＭＹＫｌｃｌｍデータを更新するために使用され、初期ＬＵＴに規定されたＲＧＢデータの値を更新するために使用される訳ではない。また、上記関数ｆは、初期ＬＵＴを参照し、位置情報に基づいて補間演算を行ってインク量を取得し、このインク量に基づいてプリンティングモデルによってＬａｂ値を得る際の演算処理を示している。

このＬａｂ色空間中で配置の平滑程度が高い格子点となるように位置情報（Ｐ'ｒ，Ｐ'ｇ，Ｐ'ｂ）を決定することができれば、初期ＬＵＴを利用して位置情報（Ｐ'ｒ，Ｐ'ｇ，Ｐ'ｂ）に対応するインク量を算出することで上述の色補正なしＬＵＴを作成することができる。図２の拡大模式図ではスムージング前後のＲＧＢデータと位置情報との関係を模式的に示している。この図において直線上の黒丸はＲＧＢ色空間中の格子点を示しており、各格子点におけるＲＧＢデータはそれぞれＲ₀，Ｇ₀，Ｂ₀およびＲ₁，Ｇ₁，Ｂ₁である。

ＲＧＢデータがＲ₀，Ｇ₀，Ｂ₀となっている格子点がスムージング対象であるとき、その位置情報は（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）であり、スムージング後に白丸に相当する格子点位置を示す位置情報（Ｐ'ｒ，Ｐ'ｇ，Ｐ'ｂ）が得られたとする。このとき、この位置情報で特定される白丸の格子点の周りにある格子点においては上述の初期ＬＵＴによってＣＭＹＫｌｃｌｍデータが対応づけられているので、これらのデータを利用して補間演算を実施すれば、白丸で示す格子点に対応するデータＣ₁Ｍ₁Ｙ₁Ｋ₁ｌｃ₁ｌｍ₁を算出することができる。

そこで、スムージング対象の格子点についてのＲＧＢデータ（Ｒ₀，Ｇ₀，Ｂ₀）に対して当該ＣＭＹＫｌｃｌｍデータ（Ｃ₁Ｍ₁Ｙ₁Ｋ₁ｌｃ₁ｌｍ₁）を対応づけることによって色補正なしＬＵＴとする。この色補正なしＬＵＴに規定された色に相当する格子点の配置はＬａｂ色空間中で平滑程度が高いので、この色補正なしＬＵＴに規定された色を参照して高精度に補間演算を実行することができる。

以上のようにして作成した色補正なしＬＵＴにおいては、出力色が一致するとは限らない。すなわち、ＲＧＢデータを画像データの色成分値としたときの色（ｓＲＧＢで規定される色）と、対応するＣＭＹＫｌｃｌｍデータで印刷を実行したときの色とでは色が一致するとは限らない。そこで、これらの色を一致させた色補正ＬＵＴを作成するのであるが、表色系が異なると色の一致を判定することが困難であるため、本実施形態においてはＬａｂ色空間でｓＲＧＢデータが示す色とＣＭＹＫｌｃｌｍデータが示す色とを対応づける。この表色系の変換時には補間演算を実施するが、上記色補正なしＬＵＴは高精度に補間演算が実施できるようにスムージングしてあるので、当該高精度の補間演算により高精度に色変換可能な色補正ＬＵＴを作成することができる。

色補正ＬＵＴの作成のためには、まず色補正なしＬＵＴに規定された各ＲＧＢデータによって複数のパッチを印刷してカラーチャートを取得する。この色補正なしＬＵＴではＲＧＢデータとＣＭＹＫｌｃｌｍデータとが対応づけられているので、このＲＧＢデータによる印刷は色補正なしＬＵＴに規定されたＣＭＹＫｌｃｌｍデータによる印刷と等価である。カラーチャートが得られれば、測色機によってチャート上のパッチを逐次測色することによって色補正なしＬＵＴに規定された各ＲＧＢデータで印刷されるパッチのＬａｂ値を取得することができる。一方、色補正ＬＵＴに登録する参照点としてのｓＲＧＢデータは予め決めておく（本実施形態ではこのｓＲＧＢデータをターゲットと呼ぶ）。ｓＲＧＢデータは公知の式によって対応するＬａｂ値を取得することができるので、上記ターゲットに対応するＬａｂ値は容易に取得することができる。

このｓＲＧＢデータが示す色が色補正なしＬＵＴに規定されたＲＧＢ表色系でどのような値であるのか把握することができれば、色補正なしＬＵＴを参照してそのＲＧＢデータをＣＭＹＫｌｃｌｍデータに変換することにより、ｓＲＧＢデータとＣＭＹＫｌｃｌｍデータとを対応づけて色補正ＬＵＴを作成することができる。そこで、上記色補正なしＬＵＴに規定された各ＲＧＢデータで印刷されるパッチのＬａｂ値を参照して補間演算を実施し、上記ｓＲＧＢデータが示す色のＬａｂ値に対応するＲＧＢデータを取得する。

そして、上記色補正なしＬＵＴを参照してこのＲＧＢデータに対応するＣＭＹＫｌｃｌｍデータを取得する。このＲＧＢデータは上記ｓＲＧＢデータが示す色のＬａｂ値に対応しているので、このＣＭＹＫｌｃｌｍデータが示す色はｓＲＧＢデータが示す色と一致する。従って、両者を対応づけたテーブルを作成することによって色補正ＬＵＴを作成することができる。尚、本実施形態においては、ターゲットのＬａｂ値と色補正なしＬＵＴのＲＧＢデータとを対応づける前にガマットマッピングを行っている。

すなわち、ｓＲＧＢデータによって表現可能な色の色域と色補正なしＬＵＴに規定されたＲＧＢデータによって表現可能な色の色域とではその大きさが異なるので、両者を一致するように色域圧縮を行っている。むろん、ここではガマットマッピング以外に種々の補正を行っても良い。例えば、人間は空や肌の色を実際の色より鮮やかに記憶している傾向にあるなど人間の記憶色と実際の色と異なるので、人間の記憶色に近くなるように色を補正しても良い。いずれにしても、測色およびｓＲＧＢの変換式によって色をＬａｂ値で考えることにより、色補正なしＬＵＴに規定されたデータからｓＲＧＢデータとＣＭＹＫｌｃｌｍデータとを対応づけた色補正ＬＵＴを作成することができる。

（２）印刷制御装置：
次に、本発明にかかるスムージング処理を利用して作成された色補正ＬＵＴを参照して印刷を行う印刷制御装置の構成を説明する。図３は印刷制御装置にて実行されるプログラムおよびその概略ハードウェアを示すブロック図である。コンピュータ１２は演算処理の中枢をなすＣＰＵ１２ａを備えており、このＣＰＵ１２ａはシステムバスを介してコンピュータ１２全体の制御を行う。同システムバスには、ＲＡＭ１２ｂ、ＲＯＭ１２ｃ、ハードディスク１３ｂや図示しないＵＳＢＩ／Ｆ，ＣＲＴＩ／Ｆや入力機器Ｉ／Ｆ等が接続されている。

ハードディスク１３ｂには、ソフトウェアとしてオペレーティングシステム（ＯＳ）、色補正ＬＵＴを作成するためのＬＵＴ作成部２０や画像印刷を行うためのプリンタドライバ１２ｄ等が格納されており、これらのソフトウェアは、実行時にＣＰＵ１２ａによって適宜ＲＡＭ１２ｂに転送される。ＣＰＵ１２ａは、ＲＡＭ１２ｂを一時的なワークエリアとして適宜アクセスしながらＯＳの制御下で種々のプログラムを実行する。

入力機器Ｉ／Ｆには、図示しないキーボードやマウスが操作用入力機器として接続される。また、ＣＲＴＩ／Ｆには、表示用のディスプレイが接続されている。従って、コンピュータ１２では、キーボードやマウスによる操作内容を受け付け、また、ディスプレイに各種情報を表示することが可能である。さらに、ＵＳＢＩ／Ｆには、プリンタ１７が接続されており、コンピュータ１２が出力するデータに基づいて画像を印刷することが可能である。

ＵＳＢＩ／Ｆには、測色機１６も接続されており、コンピュータ１２は測色機１６によって測色した測色値（色彩値）を取得する。すなわち、測色機１６は分光反射率が既知の光源で印刷物を照射し、反射光を検出することにより印刷物の分光反射率を検出し、その色彩値をコンピュータ１２に対して出力する。むろん、プリンタ１７との接続Ｉ／ＦはＵＳＢＩ／Ｆに限られる必要もなく、パラレルＩ／Ｆ，シリアルＩ／Ｆ，ＳＣＳＩ接続など種々の接続態様を採用可能であるし、今後開発されるいかなる接続態様であっても同様である。

次に、上記コンピュータ１２を本発明にかかる印刷制御装置として機能させる場合の処理を説明する。コンピュータ１２では、スキャナ、デジタルスチルカメラ、ビデオカメラの画像入力機器やディスプレイ、プロジェクタの画像出力機器など、各種の画像機器で使用される画像データを取得し、色補正ＬＵＴを参照した色変換を実行してプリンタ１７での印刷を実行する。

色補正ＬＵＴを利用した印刷を実行するため、本実施形態における上記コンピュータ１２は、図３に示すように印刷時のデータ処理を行う上述のプリンタドライバ１２ｄと色補正ＬＵＴを作成するＬＵＴ作成部２０とを備えている。プリンタドライバ１２ｄは画像データ取得モジュール３１と色補正モジュール３２とハーフトーン処理モジュール３３と印刷処理モジュール３４とを備えている。画像データ取得モジュール３１は、印刷対象画像を示す画像データを取得するモジュールである。画像データ取得モジュール３１は、当該取得した画像データの画素数と印刷に必要な画素数が整合しない場合に両者を整合させるための解像度変換を実行する。色補正モジュール３２は、補間演算によって画像データの表色系を変換するモジュールであり、上記画像データ取得モジュール３１から画像データを取得して表色系を変換する。

すなわち、ハードディスク１３ｂに保存されている色補正ＬＵＴ４１と色補正なしＬＵＴ４２とのいずれかを参照して任意のＲＧＢ色成分値の組み合わせに対応するＣＭＹＫｌｃｌｍ色成分値の組み合わせを算出する。図示しないアプリケーションプログラムによって画像印刷指示がなされたときには色補正モジュール３２が色補正ＬＵＴ４１を参照して色変換を行い、高精度に色変換を実行する。ＬＵＴ作成部２０において色補正ＬＵＴ４１を作成する段階においては、色補正モジュール３２が色補正なしＬＵＴ４２を参照して色変換を行う。従って、色補正モジュール３２においては目的に応じて適宜ＬＵＴを選択して色変換を行い、色変換後のデータによって印刷を行うことができる。

色補正モジュール３２が色変換を行ってＣＭＹＫｌｃｌｍデータを生成すると、当該ＣＭＹＫｌｃｌｍデータが上記ハーフトーン処理モジュール３３に受け渡される。ハーフトーン処理モジュール３３は、各ドットのＣＭＹＫｌｃｌｍ階調値を変換してインク滴の記録密度で表現するためのハーフトーン処理を行うモジュールであり、変換後の記録密度でインクを付着させるためのヘッド駆動データを生成する。印刷処理モジュール３４はかかるヘッド駆動データを受け取って、プリンタ１７で使用される順番に並べ替える。

すなわち、プリンタ１７にはインク吐出デバイスとして図示しない吐出ノズル列が搭載されており、当該ノズル列では副走査方向に複数の吐出ノズルが並設されるため、副走査方向に数ドット分離れたデータが同時に使用される。そこで、主走査方向に並ぶデータのうち同時に使用されるべきものがプリンタ１７にて同時にバッファリングされるように順番に並べ替えるラスタライズを行う。印刷処理モジュール３４は、このラスタライズの後、画像の解像度などの所定の情報を付加して印刷データを生成し、プリンタ１７に出力する。プリンタ１７においては当該印刷データに基づいて上記画像データが示す画像を印刷する。

本実施形態においては、印刷制御装置たるコンピュータ１２内にＬＵＴ作成部２０が備えられており、ＬＵＴ作成部２０は印刷前に色補正ＬＵＴ４１を作成する。ＬＵＴ作成部２０はターゲットＬａｂ値決定モジュール２１と色補正ＬＵＴ生成モジュール２２とスムージング処理モジュール２３と初期ＬＵＴ生成モジュール２４とプリンティングモデル演算モジュール２５を備えている。また、上記測色機１６においてプリンタ１７にて印刷したカラーチャート上の各パッチを測色し、そのＬａｂ値をコンピュータ１２に対して供給することができる。

ＬＵＴ作成部２０によって色補正ＬＵＴ４１を作成するために、まず初期ＬＵＴ生成モジュール２４は、上記初期ＬＵＴ４３を作成し、ハードディスク１３ｂに記録する。色補正なしＬＵＴ４２は色補正ＬＵＴ４１の作成時に作成されてハードディスク１３ｂに記録される。すなわち、スムージング処理モジュール２３は初期ＬＵＴ４３を参照して以下で詳述する処理によって色補正なしＬＵＴ４２を作成する。

ターゲットＬａｂ値決定モジュール２１は上記ターゲットのｓＲＧＢデータを決定するとともに予め決められた演算式によってその色彩値（Ｌａｂ値）を算出するモジュールである。また、色補正ＬＵＴ生成モジュール２２は上記図１に示す処理によって色補正なしＬＵＴ４２から色補正ＬＵＴ４１を作成するための処理を行うモジュールである。まず色補正ＬＵＴ生成モジュール２２は、上記色補正なしＬＵＴ４２に規定された各ＲＧＢデータにてパッチの画像データを作成して色補正モジュール３２に出力する。

このとき、色補正モジュール３２は、色補正なしＬＵＴ４２を参照して各ＲＧＢデータに対応したＣＭＹＫｌｃｌｍデータを取得し、当該ＣＭＹＫｌｃｌｍデータをハーフトーン処理モジュール３３に受け渡す。ハーフトーン処理モジュール３３および印刷処理モジュール３４はこのＣＭＹＫｌｃｌｍデータに基づいてパッチを印刷する。この結果、色補正なしＬＵＴ４２に規定された各ＲＧＢデータによって印刷したカラーチャートが印刷される。このカラーチャートは測色機１６によって測色され、そのＬａｂ値は色補正ＬＵＴ生成モジュール２２に入力される。

また、色補正ＬＵＴ生成モジュール２２は、上記ターゲットＬａｂ値決定モジュール２１が決定したｓＲＧＢデータの色彩値を取得する。そして、ガマットマッピング等の処理を行うとともに補間処理を行ってターゲットのｓＲＧＢ値に対応するＲＧＢデータ（色補正なしＬＵＴ４２で使用するＲＧＢ表色系でのＲＧＢデータ）を算出する。さらに、得られたＲＧＢデータを色補正なしＬＵＴ４２で変換することによって対応するＣＭＹＫｌｃｌｍデータを取得し、このＣＭＹＫｌｃｌｍデータとｓＲＧＢデータとを対応づけることによって色補正ＬＵＴ４１を作成してハードディスク１３ｂに記録する。

（３）初期ＬＵＴ生成処理：
次に、上述の初期ＬＵＴ４３を生成する処理を詳細に説明する。図４は、初期ＬＵＴ生成モジュール２４の構成を示すブロック図であり、図５は初期ＬＵＴ生成モジュール２４にて実行する処理を示すフローチャートである。初期ＬＵＴ生成モジュール２４は、直交ＲＧＢ格子点生成部２４ａとインク量算出部２４ｂとを備えている。本実施形態では、プリンティングモデル演算モジュール２５が学習用ＬＵＴ１２ｂ２を作成し（ステップＳ１００）、この学習用ＬＵＴ１２ｂ２を使用して初期ＬＵＴ４３を作成する。本実施形態においては、このステップＳ１００が請求項における「インク量と色彩値との対応関係を取得」する処理や「第１対応関係取得手段」における処理に相当する。

学習用ＬＵＴ１２ｂ２は、インク量格子点とＬａｂ値とを対応づけたＬＵＴであり、この学習用ＬＵＴ１２ｂ２に規定されたインク量格子点は上記直交ＲＧＢ格子点と無関係に選定されたインク量である。本実施形態においては、乱数を発生させるとともにこの乱数によって各色の階調値を決定したインク量格子点を多数個（好ましくは、上記直交ＲＧＢ格子点より多数の格子点）を生成することによって決定されている。インク量格子点が決定されると、各格子点のインク量はプリンティングモデル演算モジュール２５によってＬａｂ値に変換され、両者が対応づけられることによって学習用ＬＵＴ１２ｂ２とされ、ＲＡＭ１２ｂに一時記憶される。

直交ＲＧＢ格子点生成部２４ａは、上記図２の左上に示すように、ＲＧＢの各色成分における階調値域を均等に分割し、得られた値を組み合わせて直交ＲＧＢ格子点を生成する（ステップＳ１０５）。ここで、階調値域の分割数は特に限定されないが、１０分割程度が好ましい。生成された直交ＲＧＢ格子点を示す階調値は、ターゲットＬＵＴ１２ｂ１の一部とされ、ＲＡＭ１２ｂに一時記憶される。本実施形態においては、このステップＳ１０５が請求項における「複数の格子点を取得」する処理や「格子点取得手段」における処理に相当する。

初期ＬＵＴ生成モジュール２４は、以上の直交ＲＧＢ格子点とインク量格子点との対応関係を規定するモジュールであり、このために、まず直交ＲＧＢ格子点のそれぞれに対して仮想的にインク量を対応づける（ステップＳ１１０）。図６は、直交ＲＧＢ格子点に対して仮想的にインク量を対応づける際の例を示している。同図中央に示す立方体はＲＧＢ格子点の存在範囲を示しており、本実施形態においてはこの立方体における８個の頂点に色域の最外部を形成すると思われるインク量格子点を対応づける。

具体的には、図６に示すように、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）がＫであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（０，０，０，２５５，０，０）を対応づけ、同様に（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，２５５，０）がＧであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（２５５，０，２５５，０，０，０）、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，２５５，２５５）がＣであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（２５５，０，０，０，０，０）、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，２５５）がＢであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（２５５，２５５，０，０，０，０）、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）がＲであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（０，２５５，２５５，０，０，０）、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，０）がＹであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（０，０，２５５，０，０，０）、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）がＷであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（０，０，０，０，０，０）、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，２５５）がＭであるとして（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ｌｃ，ｌｍ）＝（０，２５５，０，０，０，０）を対応付ける。

図６に示す８個の頂点以外の直交ＲＧＢ格子点に対応するインク量は、上述の対応づけに基づいて補間演算を行うことによって決定する。尚、この対応づけにおいては、色の厳密な一致を要求している訳ではない。すなわち、ＲＧＢデータがｓＲＧＢであるとした場合の色と、対応付けられたＣＭＹＫｌｃｌｍデータによる出力色とが一致する必要はない。この意味で、この対応づけにおいては、仮想インク量を対応づけるとしている。

仮想インク量をそれぞれの直交ＲＧＢ格子点に対応付けた後には、プリンティングモデル演算モジュール２５に仮想インク量を受け渡し、各仮想インク量に対応するＬａｂ値を算出する。直交ＲＧＢ格子点生成部２４ａは、得られたＬａｂ値と元の直交ＲＧＢ格子点とを対応付けたＬＵＴをターゲットＬＵＴ１２ｂ１とし、ＲＡＭ１２ｂに一時記憶する（ステップＳ１１５）。本実施形態においては、ステップＳ１１０〜Ｓ１１５が請求項における「複数の格子点に対応する色彩値を取得」する処理や「色彩値取得手段」における処理に相当する。

以上の結果、直交ＲＧＢ格子点とＬａｂ値とを対応づけたターゲットＬＵＴ１２ｂ１およびＬａｂ値とインク量とを対応づけた学習用ＬＵＴ１２ｂ２が生成されたことになるので、これらを利用すれば、直交ＲＧＢ格子点とインク量とを対応づけた初期ＬＵＴ４３を生成することができる。本実施形態においては、インク量算出部２４ｂがこの処理を行っており、広義の補間演算処理によって直交ＲＧＢ格子点に対応するインク量を算出する。

このために、まずインク量算出部２４ｂは、ターゲットＬＵＴ１２ｂ１に定義された直交ＲＧＢ格子点の中から、インク量格子点の対応づけを行う対象の直交ＲＧＢ格子点を選定し、学習用ＬＵＴ１２ｂ２を参照して広義の補間演算を行う（ステップＳ１２０）。すなわち、上記ターゲットＬＵＴ１２ｂ１を参照して上記選定された直交ＲＧＢ格子点に対応するＬａｂ値を抽出し、学習用ＬＵＴ１２ｂ２に登録されたＬａｂ値からその周囲ｎ個（ｎは２以上の自然数）のデータを抽出し、以下の式（１）に基づいて広義の補間を実施する。

ここで、ベクトルｉは、上記選定された直交ＲＧＢ格子点に対応付けるべきインク量、
ベクトルｉ₁〜ｉ_nは、上記抽出されたｎ個のデータにおけるインク量を示し、ｗ_j（ｗ₁〜ｗ_n）は、上記括弧内にて定義される各インク量に対する重みである。また、ｄ_j（ｄ₁〜ｄ_n）は、各インク量に対応するＬａｂ値と上記選定された直交ＲＧＢ格子点に対応するＬａｂ値との距離である。

以上の補間演算によってベクトルｉを算出したら、上記選定された直交ＲＧＢ格子点に対して当該ベクトルｉの各成分が各色のインク量であるとして対応づける（ステップＳ１２５）。すなわち、各インク量に対して、各インク量に対応するＬａｂ値と上記選定された直交ＲＧＢ格子点に対応するＬａｂ値との距離の逆数に比例する重みを乗じて加え合わせることによって直交ＲＧＢ格子点に対応付けるべきインク量としている。

以上の処理によって直交ＲＧＢ格子点に対応付けるべきインク量を決定したら、上記ステップＳ１０５にて生成したすべての直交ＲＧＢ格子点に対してインク量を対応づけたか否かを判別する（ステップＳ１３０）。同ステップＳ１３０にてすべての直交ＲＧＢ格子点に対してインク量を対応づけたと判別されないときには、インク量を対応づけていない直交ＲＧＢ格子点を次なる直交ＲＧＢ格子点として選定し（ステップＳ１３５）、ステップＳ１２０以降の処理を繰り返す。

本実施形態においては、ステップＳ１２０〜Ｓ１３５が請求項における「複数の格子点とインク量とを対応づける」処理や「第２対応関係取得手段」における処理に相当する。上記ステップＳ１３０にてすべての直交ＲＧＢ格子点に対してインク量を対応づけたと判別されたときには、決定された対応関係を示すデータを初期ＬＵＴ４３としてハードディスク１３ｂに保存する（ステップＳ１４０）。

以上のように、本発明においては、人為的かつ試行錯誤を伴う分版作業を行うことなく色補正なしＬＵＴを作成するための初期ＬＵＴ４３を取得しており、しかも、この初期ＬＵＴ４３はコンピュータ１２によって自動で作成される。従って、従来のＬＵＴ作成方法と比較して極めて容易かつ高速にＬＵＴを作成することが可能になる。また、初期ＬＵＴ４３を作成する際に取得する学習用ＬＵＴ１２ｂ２は、任意の手法によって選択でき、なんら、特別な規則を必要とせずに選択することができる。すなわち、本発明においては初期ＬＵＴ４３に基づいて上記スムージングや測色による色あわせを行うため、初期ＬＵＴ４３を作成する際の制約を極めて小さくすることができ、非常に容易に初期ＬＵＴ４３および色補正ＬＵＴ４１を作成することが可能になる。

（４）スムージング処理：
次に、上述のスムージング処理を詳細に説明する。図７は、スムージング処理モジュール２３の構成を示すブロック図であり、図８はスムージング処理モジュール２３にて実行する処理を示すフローチャートである。スムージング処理モジュール２３は、最適化対象抽出部２３ａと演算対象抽出部２３ｂと評価関数算出部２３ｃと位置情報更新部２３ｄとインク量算出部２３ｅと色補正なしＬＵＴ生成部２３ｆとを備えている。

本実施形態においては、初期ＬＵＴ４３を利用してスムージングを行う。このために、まず、最適化対象抽出部２３ａが初期ＬＵＴ４３に規定されたＣＭＹＫｌｃｌｍデータをインク量データ１２ｂ４としてＲＡＭ１２ｂに記録する（ステップＳ２００）。また、プリンティングモデル演算モジュール２５は、後述する演算によって当該インク量データ１２ｂ４で印刷される色のＬａｂ値を算出する（ステップＳ２０５）。

さらに、最適化対象抽出部２３ａは、ステップＳ２１０においてインク量データ１２ｂ４として記録された複数のデータの中からスムージング処理が行われていないＣＭＹＫｌｃｌｍデータを最適化対象として抽出する。プリンティングモデル演算モジュール２５は、ステップＳ２２０にてこのＣＭＹＫｌｃｌｍデータに対応するＬａｂ値を算出する。尚、後述するループの初期においては、すでにＬａｂ値が算出済みであるのでＬａｂ値を再度算出する必要はないが、後述するようにして位置情報を更新した後には、更新後のインク量に対応するＬａｂ値を算出することになる。

スムージングは上記最適化対象のＣＭＹＫｌｃｌｍデータに対応するＬａｂ値とその周辺の格子点に相当するＬａｂ値とを利用して行われる。そこで、演算対象抽出部２３ｂは、ステップＳ２２５にて上記最適化対象のＬａｂ格子点の周囲に存在するとともに当該格子点に隣接する格子点に相当するＬａｂ値を抽出する。尚、ここで抽出されるＬａｂ値は、最適化対象のＬａｂ格子点の空間的位置によって異なっており、詳細は後述する。

評価関数算出部２３ｃは、ステップＳ２３０にて上記抽出した最適化対象の格子点およびその隣接格子点を利用して評価関数を算出する。評価関数は、最適化対象のＬａｂ格子点の配置が平滑化されるほど値が小さくなる関数であり、その変数は初期ＬＵＴ４３のＲＧＢ格子点位置を特定する上記位置情報である。すなわち、位置情報を調整すれば調整後のＲＧＢ格子点に対応するＬａｂ値が変動し、最適化した位置情報（評価関数を極小化した位置情報）が得られる。尚、評価関数も最適化対象のＬａｂ格子点の空間的位置によってその関数形が異なっており、当該Ｌａｂ格子点の空間的位置によって適宜関数形を選択して評価関数を作成する。この詳細も後述する。

さらに、評価関数算出部２３ｃは、上記ステップＳ２３０にて算出した評価関数の値を算出し、ステップＳ２３５で所定の閾値以下になっているか否かを判別する。すなわち、評価関数の値が所定の閾値以下になっているときにＬａｂ格子点の位置が最適化（充分に平滑化）されたと判別する。ステップＳ２３５でＬａｂ格子点の位置が最適化されていないと判別されたとき、位置情報更新部２３ｄはステップＳ２４０にて位置情報を上記最適化された位置情報に更新し、位置情報１２ｂ６としてＲＡＭ１２ｂに記録する。

位置情報を更新したら、この位置情報で特定されるＲＧＢ格子点に対応したインク量によって最適化対象のＬａｂ値が最適化されているか否かを判断するため、再度評価関数の算出を行う。すなわち、インク量算出部２３ｅは、ステップＳ２４５にて上記位置情報１２ｂ６を参照し、上記更新された位置情報に相当するインク量（ＣＭＹＫｌｃｌｍデータ）を算出する。このとき、上記インク量データ１２ｂ４を参照し、補間処理によって上記更新された位置情報に相当するインク量を算出する。

このように、更新された位置情報に相当するインク量を算出することができれば、このインク量から更新後のＬａｂ値を算出することができるので、ステップＳ２２０以降の処理を繰り返すことによって評価関数の値を上記所定の閾値以下に収束させることができ、Ｌａｂ格子点の位置を最適化することができる。すなわち、評価関数によって位置情報を最適化（評価関数を極小化）し、これによりＬａｂ格子点が最適化（格子点配置の平滑化）されるまでステップＳ２２０以降の処理を繰り返すことによって格子点配置を最適な位置に収束させる。尚、最適化処理の具体的なアルゴリズムとしては準ニュートン法や共益勾配法等種々のアルゴリズムを採用することができる。

一方、上記ステップＳ２３５にてＬａｂ格子点の位置が最適化されたと判別されたときには、ステップＳ２５０において当該最適化された時点でのＬａｂ値に対応するインク量にて上記インク量データ１２ｂ４を上書きし、ステップＳ２５５において上記インク量データ１２ｂ４のすべてについて最適化が終了したか否かを判別する。そして、ステップＳ２５５において上記インク量データ１２ｂ４のすべてについて最適化が終了したと判別されるまでステップＳ２１０以降の処理を繰り返す。

さらに、ステップＳ２６０では予め決められた回数の補正が実行されたか否か判別し、所定回数の補正が実行されたと判別されるまでステップＳ２１０以降の処理を繰り返す。すなわち、所定回数の補正を実行することによって最適化処理の結果が真の解になることを担保している。むろん、ステップＳ２６０においては全体として充分に最適化されていることが担保されればよいので、すべてのインク量について上記評価関数の値やその平均値が所定の閾値以下になっているか否かを判別しても良い。また、評価関数の値の平均値が（ｎ−１）回目の補正とｎ回目の補正とで略一定の場合に充分に最適化されたとしても良く種々の構成を採用可能である。

以上のようにして充分に格子点配置が平滑化された後には、上記インク量データ１２ｂ４を初期ＬＵＴ４３に規定されたＲＧＢデータに対応づけることにより、当該ＲＧＢデータとＬａｂ色空間中で平滑化された色を示すインク量データとを対応づけることができる。そこで、色補正なしＬＵＴ生成部２３ｆはステップＳ２６５で上記初期ＬＵＴ４３に規定されたＣＭＹＫｌｃｌｍデータを上記インク量データ１２ｂ４で上書きすることによって、格子点配置が平滑化された色補正なしＬＵＴ４２を生成し、ハードディスク１３ｂに記録する。以上の処理により、高精度の補間処理を実施可能な色補正なしＬＵＴ４２を作成することができる。本実施形態においては、ステップＳ２００〜Ｓ２６５が請求項における「プロファイルを作成する」処理や「プロファイル作成手段」における処理に相当する。

（５）評価関数による最適化：
次に、ステップＳ２２０〜Ｓ２４０における評価関数による最適化処理について詳述する。図９は、Ｌａｂ色空間における上記プリンタ１７の色域を示す模式図である。プリンタ１７の色域は同図に示すようにＬａｂ色空間中でいびつな形をしている。また、上記Ｌａｂ値はステップＳ２０５にて算出したＬａｂ値をＬａｂ色空間中にプロットすると、図９に示す立体と同様の形をしている。一方、上記初期ＬＵＴ４３の直交ＲＧＢ格子点をＲＧＢ色空間にプロットすると図２の左上に示すように立方体となる。

上記Ｌａｂ色空間中の色域はいびつな形であるが、その色域境界はＲＧＢ色空間中の色域境界と容易に対応づけることができる。すなわち、ＲＧＢ色空間中の色域境界は立方体の外郭を形成する１２本の稜線および６個の外面であるが、Ｌａｂ色空間中の色域においても色域の境界は１２本の稜線および６個の外面にて構成される。より具体的には、ＲＧＢ色空間中の原点からＢ軸上の稜線に沿ってＢ成分のみを有限の値としてＲ，Ｇ成分を最小値に固定すると色がＫからＢに変化するが、これらの色に対応するＬａｂ色空間中の色は図９にてＥ₁と示した稜線上にある。

同様に、図２の左上の立方体で一番上の面においてその頂点の色はそれぞれＢＷＣＭ（Ｗは白）であり、この面上の色はＢ成分のみを最大値に固定し、他の成分を任意に変化させることによって表現することができ、この面上の色は図９に示す色域ではＥ₂と示した面上にある。従って、上記初期ＬＵＴのＲＧＢデータのいずれか１つでも最大値あるいは最小値であればその色は色域境界上にあるといえる。この色域境界上の色について上記最適化の際にＬａｂ色空間内を自由に移動可能であるとすれば、充分に大きな色域の大きさを確保できなくなるおそれがある。そこで、本実施形態においては色域の大きさを維持するために、色域境界に形成される１２本の稜線と６個の外面と色域内部とで関数形が異なる評価関数を取得する。

（５−１）評価関数Ｅ₁：
図１０は、Ｌａｂ色空間中で色域境界に形成される稜線上の格子点を最適化するための評価関数を説明する説明図である。同図において破線で示す曲線は色域境界に形成される稜線を示している。また、最適化対象の格子点は黒丸で示し、その周囲の格子点は白丸で示している。色域の大きさを維持するためには黒丸で示す最適化対象の格子点が破線で示す稜線上に存在する必要がある。そこで、本実施形態では最適化対象抽出部２３ａが最適化対象として図１０に示すように破線の稜線上に存在する格子点を抽出したときに、演算対象抽出部２３ｂでは当該最適化対象の格子点に隣接し、かつ破線で示す稜線上に存在する格子点を演算対象の格子点として抽出する。

同図においては、最適化対象の格子点をベクトルＬ_pとして示しており、演算対象抽出部２３ｂにて抽出される格子点をベクトルＬ_a1，ベクトルＬ_a2として示している。ここで、ベクトルＬ_pは以下に示す式（２）によって算出され、上記位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）を変数として表現される。本実施形態において位置情報は、Ｌａｂ値を一義的に特定できる変数であって初期ＬＵＴのＲＧＢ格子点位置を特定可能な値であればよい。

また、同式内のｆは位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）から、Ｌａｂベクトルを求める関数であり、位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）に対応するインク量を補間演算によって算出し、上記プリンティングモデル演算モジュール２５によってＬａｂ値を演算する際の式を関数ｆとしている。

評価関数はこのベクトルＬ_pおよびベクトルＬ_a1，ベクトルＬ_a2を利用し、以下に示す式（３）によって算出する。

すなわち、最適化対象の格子点とその両側で隣接する格子点との距離がそれぞれ等しく、向きが正反対であるときに値が最小になり、これらの距離で差異が大きく、向きが正反対からずれるほど関数の値が大きくなるようにしてある。

格子点が均等に配置されると格子点配置が平滑化される傾向にあるので、式（３）に示すＥ₁を極小化することによって図１０の右側に示すようにベクトルＬ_pの格子点位置を最適化したベクトルＬ'_pを取得することができる。また、ベクトルＬ_p，ベクトルＬ_a1，ベクトルＬ_a2は位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）によって表現されるが、評価関数Ｅ₁においてはベクトルＬ_a1，ベクトルＬ_a2を与える位置情報は固定であり、ベクトルＬ_pを与える位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）であって、そのうちいずれか一つのみを可変にするとともに他の二つを最小値あるいは最大値に固定している。例えば、図１０に示す破線の稜線上の色はＢとＫの間に存在し、この色に相当するＲＧＢ格子点を特定する位置情報Ｐｒ，Ｐｇは最小値であるとともに位置情報Ｐｂは任意の値である。そこで、Ｌａｂ色空間内の格子点をこの稜線上で移動させるためには、位置情報Ｐｒ，Ｐｇを最小値に固定し、Ｐｂを可変にすればよい。

色域境界の他の稜線についても同様であり、最適化対象の格子点が色域境界上でＫからＲの稜線上に存在するときには、位置情報Ｐｇ，Ｐｂを最小値に固定し、Ｐｒを可変にする。最適化対象の格子点が色域境界上でＫからＧの稜線上に存在するときには、位置情報Ｐｒ，Ｐｂを最小値に固定し、Ｐｇを可変にする。さらに、最適化対象の格子点が色域境界上でＷからＣの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｇ，Ｐｂを最大値に固定してＰｒを可変とし、最適化対象の格子点が色域境界上でＷからＭの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｒ，Ｐｂを最大値に固定してＰｇを可変とし、最適化対象の格子点が色域境界上でＷからＹの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｒ，Ｐｇを最大値に固定してＰｂを可変にする。

さらに、最適化対象の格子点が色域境界上でＭからＲの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｒを最大値，Ｐｇを最小値に固定してＰｂを可変とし、最適化対象の格子点が色域境界上でＭからＢの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｂを最大値，Ｐｇを最小値に固定してＰｒを可変とし、最適化対象の格子点が色域境界上でＣからＧの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｇを最大値，Ｐｒを最小値に固定してＰｂを可変とし、最適化対象の格子点が色域境界上でＣからＢの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｂを最大値，Ｐｒを最小値に固定してＰｇを可変とする。

最適化対象の格子点が色域境界上でＹからＲの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｒを最大値，Ｐｂを最小値に固定してＰｇを可変とし、最適化対象の格子点が色域境界上でＹからＧの稜線上に存在するときには位置情報Ｐｇを最大値，Ｐｂを最小値に固定してＰｒを可変とする。以上のように、最適化対象の格子点の位置によって変動させる位置情報を適宜変化させて評価関数を極小化すると、その時点での評価関数Ｅ₁を極小化させる位置情報が算出され、この処理を繰り返すことによって格子点位置を最適化したベクトルＬ'_pを取得することができる。

（５−２）評価関数Ｅ₂：
図１１は、Ｌａｂ色空間中で色域の境界に形成される外面上の格子点を最適化するための評価関数を説明する説明図である。同図において破線は格子点同士を結ぶ直線である。これらの格子点は色域境界の外面上に存在するので、紙面奥側あるいは手前側の一方のみに他の格子点が存在することになる。また、最適化対象の格子点は黒丸で示し、その周囲の格子点は白丸で示している。色域の大きさを維持するためには白丸および黒丸で示す格子点が存在する外面に対して最適化対象の格子点が垂直方向に大きく動くことは許されない。そこで、本実施形態では最適化対象抽出部２３ａが最適化対象として図１１に黒丸で示す色域境界の外面上に存在する格子点を抽出したときに、演算対象抽出部２３ｂでは当該最適化対象の格子点に対して４方で隣接し、かつ色域境界の外面上に存在する４個の格子点を演算対象の格子点として抽出する。

同図においても最適化対象の格子点をベクトルＬ_pとして示しており、演算対象抽出部２３ｂにて抽出される格子点をベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_a4として示している。ここで、ベクトルＬ_pは上記式（２）によって算出され、上記位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）を変数として表現される。色域境界の外面上に存在する格子点を最適化するための評価関数は、ベクトルＬ_pおよびベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_a4を利用し、以下に示す式（４）で表現される。

すなわち、最適化対象の格子点から互いに逆向きのベクトルの距離が等しく、方向が正反対に近いほど評価関数の値が小さくなるようにしてある。

隣接する格子点を結ぶ線（図１１ではベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_p〜ベクトルＬ_a2が示す格子点を通る線等）が直線に近く、また格子点が均等に配置されるほど格子点配置が平滑化される傾向にあるので、式（４）に示すＥ₂を極小化することによって図１１の右側に示すようにベクトルＬ_pの格子点位置を最適化したベクトルＬ'_pを取得することができる。また、ベクトルＬ_p，ベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_a4は位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）によって表現されるが、評価関数Ｅ₂においてはベクトルＬ_pを与える位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）であって、そのうちいずれか二つのみを可変にするとともに他の一つを最小値あるいは最大値に固定している。例えば、図９に斜線で示す色域境界の外面ＷＭＢＣ上の色はＢ成分が最大でＲ成分とＧ成分を任意に変更した場合の色であり、この色に相当するＲＧＢ格子点の位置情報Ｐｂは最大値であるとともに位置情報Ｐｒ，Ｐｇは任意の値である。そこで、Ｌａｂ色空間内の格子点を外面ＷＭＢＣ上で移動させるためには、位置情報Ｐｂを最大値に固定し、Ｐｒ，Ｐｇを可変にすればよい。

色域境界の他の外面についても同様であり、色域境界の外面ＭＲＫＢ上の色はＧ成分が最小でＲ成分とＢ成分を任意に変更した場合の色であり、位置情報Ｐｇを最小値に固定し、Ｐｒ，Ｐｂを可変にすれば上記外面ＭＲＫＢ上で最適化対象の格子点を移動させることができる。色域境界の外面ＲＹＧＫ上の色はＢ成分が最小でＲ成分とＧ成分を任意に変更した場合の色であり、位置情報Ｐｂを最小値に固定し、Ｐｒ，Ｐｇを可変にすれば上記外面ＲＹＧＫ上で最適化対象の格子点を移動させることができる。

さらに、色域境界の外面ＹＷＣＧ上の色はＧ成分が最大でＲ成分とＢ成分を任意に変更した場合の色であり、位置情報Ｐｇを最大値に固定し、Ｐｒ，Ｐｂを可変にすれば上記外面ＹＷＣＧ上で最適化対象の格子点を移動させることができる。色域境界の外面ＷＹＲＭ上の色はＲ成分が最大でＧ成分とＢ成分を任意に変更した場合の色であり、位置情報Ｐｒを最大値に固定し、Ｐｇ，Ｐｂを可変にすれば上記外面ＷＹＲＭ上で最適化対象の格子点を移動させることができる。

色域境界の外面ＣＧＫＢ上の色はＲ成分が最小でＧ成分とＢ成分を任意に変更した場合の色であり、位置情報Ｐｒを最小値に固定し、Ｐｇ，Ｐｂを可変にすれば上記外面ＣＧＫＢ上で最適化対象の格子点を移動させることができる。以上のように、最適化対象の格子点の位置によって変動させる位置情報を選択して評価関数Ｅ₂を極小化すると、その時点での評価関数を極小化させる位置情報が算出され、この処理を繰り返すことによって格子点位置を最適化したベクトルＬ'_pを取得することができる。

（５−３）評価関数Ｅ₃：
図１２は、Ｌａｂ色空間中で色域境界以外の内部に存在する格子点を最適化するための評価関数を説明する説明図である。同図における破線は色域を２方向に切断した場合に形成される面上に存在する複数個の格子点同士を結ぶ直線である。また、最適化対象の格子点は黒丸で示し、その周囲の格子点は白丸で示している。本実施形態にて色域内部の格子点については色域の大きさを維持するための条件を課することなく自由に移動させる。そこで、本実施形態では最適化対象抽出部２３ａが最適化対象として図１２に黒丸で示す色域の内部に存在する格子点を抽出したときに、演算対象抽出部２３ｂでは当該最適化対象の格子点に対して６方で隣接する６個の格子点を演算対象の格子点として抽出する。

同図においても最適化対象の格子点をベクトルＬ_pとして示しており、演算対象抽出部２３ｂにて抽出される格子点をベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_a6として示している。ここで、ベクトルＬ_pは上記式（２）によって算出され、上記位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）を変数として表現される。色域の内部に存在する格子点を最適化するための評価関数は、ベクトルＬ_pおよびベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_a6を利用し、以下に示す式（５）で表現される。

すなわち、ここでも最適化対象の格子点から互いに逆向きのベクトルの距離が等しく、方向が正反対に近いほど評価関数の値が小さくなるようにしてある。

隣接する格子点を結ぶ線（図１２ではベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_p〜ベクトルＬ_a2が示す格子点を通る線等）が直線に近く、また格子点が均等に配置されるほど格子点配置が平滑化される傾向にあるので、式（５）に示すＥ₃を極小化することによって図１２の右側に示すようにベクトルＬ_pの格子点位置を最適化したベクトルＬ'_pを取得することができる。

また、ベクトルＬ_p，ベクトルＬ_a1〜ベクトルＬ_a6は位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）によって表現され、評価関数Ｅ₃においてはベクトルＬ_pを与える位置情報（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）のすべてを可変にしている。以上のように、位置情報を変動させて評価関数Ｅ₃を極小化すると、その時点での評価関数を極小化させる位置情報が算出され、この処理を繰り返すことによって格子点位置を最適化したベクトルＬ'_pを取得することができる。

（６）プリンティングモデル：
次に、上記プリンティングモデルの一例を詳説する。以下に説明するプリンティングモデルは、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)と呼ばれるモデルである。このモデルは、よく知られた分光ノイゲバウアモデルとユール・ニールセンモデルとに基づいている。尚、以下の説明では、ＣＭＹの３種類のインクを用いた場合のモデルについて説明するが、これを任意の複数のインクを用いたモデルに拡張することは容易である。

図１３は、分光ノイゲバウアモデル（図１３の左側のようなインクの記録状態から分光反射率を算出するモデル）を示す図である。分光ノイゲバウアモデルでは、任意の印刷物の分光反射率Ｒ（λ）は、以下の式（６）で与えられる。

ここで、ａ_iはｉ番目の領域の面積率であり、Ｒi(λ)はｉ番目の領域の分光反射率である。添え字iは、インクの無い領域（ｗ)と、シアンインクのみが記録される領域（ｃ）と、マゼンタインクのみが記録される領域（ｍ）と、イエローインクのみが記録される領域（ｙ）と、マゼンタインクとイエローインクが記録される領域（ｒ）と、イエローインクとシアンインクが記録される領域（ｇ）と、シアンインクとマゼンタインクが記録される領域（ｂ）と、ＣＭＹの３つのインクが記録される領域（ｋ）をそれぞれ意味している。また、ｆ_c，ｆ_m，ｆ_yは、ＣＭＹ各インクを１種類のみ吐出したときにそのインクで覆われる面積の割合（「インク被覆率」と呼ぶ）である。分光反射率Ｒi(λ)は、カラーパッチを分光反射率計で測定することによって取得される。

インク被覆率ｆ_c，ｆ_m，ｆ_yは、図１３（Ｂ）に示すマーレイ・デービスモデルで与えられる。マーレイ・デービスモデルでは、例えばシアンインクの面積率ｆ_cは、シアンのインク吐出量ｄ_cの非線形関数であり、１次元ルックアップテーブルの形で与えられる。インク被覆率がインク吐出量の非線形関数となる理由は、単位面積に少量のインクが吐出された場合にはインクが十分に広がるが、多量のインクが吐出された場合にはインクが重なり合うためにインクで覆われる面積があまり増加しないためである。

分光反射率に関するユール・ニールセンモデルを適用すると、上記式（６）は以下の式（７ａ）または式（７ｂ）に書き換えられる。

ここで、ｎは１以上の所定の係数であり、例えばｎ＝１０に設定することができる。式（７ａ）および式（７ｂ）は、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)を表す式である。

セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル(Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model)は、上述したユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいてインク被覆率で形成される空間を複数のセルに分割したものである。

図１４（Ａ）は、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおけるセル分割の例を示している。ここでは、簡単のために、シアンのインク被覆率ｆ_cとマゼンタのインク被覆率ｆ_mの２つの軸を含む２次元空間でのセル分割を描いている。尚、これらの軸ｆ_c，ｆ_mは、インク吐出量ｄ_c，ｄ_mを示す軸と考えることもできる。白丸は、セル分割のグリッド点（「ノード」と呼ぶ）であり、２次元空間が９つのセルＣ１〜Ｃ９に分割されている。１６個のノードにおける印刷物（カラーパッチ）に対しては、分光反射率Ｒ₀₀, Ｒ₁₀, Ｒ₂₀, Ｒ₃₀, Ｒ₀₁, Ｒ₁₁…Ｒ₃₃がそれぞれ予め決定される。

図１４（Ｂ）は、このセル分割に対応するインク被覆率ｆ_c（ｄ）の形状を示している。ここでは、１種類のインクのインク量の範囲０〜ｄ_maxが３つの区間に分割されており、インク被覆率ｆ_c（ｄ）は、区間毎に０から１まで単調に増加する曲線によって表されている。

図１４（Ｃ）は、図１４（Ａ）の中央のセルＣ５内にあるサンプルの分光反射率Ｒsmp(λ)の算出方法を示している。分光反射率Ｒsmp(λ)は、以下の式（８）で与えられる。

ここで、インク被覆率ｆ_c，ｆ_mは図１４（Ｂ）のグラフで与えられる値であり、このセルＣ５内で定義された値である。また、セルＣ５の４つの頂点における分光反射率Ｒ₁₁(λ)，Ｒ₁₂(λ)，Ｒ₂₁(λ)，Ｒ₂₂(λ)の値は、上記式（８）に従ってサンプル分光反射率Ｒsmp(λ)を正しく与えるように調整されている。このように、インク被覆率で形成される空間を複数のセルに分割すれば、分割しない場合に比べてサンプルの分光反射率Ｒsmp(λ)をより精度良く算出することができる。尚、セル分割のノード値は、インク色毎に独立に設定することが好ましい。

ところで、図１４（Ａ）に示すモデルにおいて、すべてのノードにおける分光反射率をカラーパッチの測定で得ることはできないのが普通である。この理由は、多量のインクを吐出すると滲みが発生してしまい、均一な色のカラーパッチを印刷できないからである。図１５は、測定できない分光反射率を求める方法を示している。これは、シアンとマゼンタの２種類のインクのみを使用する場合の例である。シアンとマゼンタの２種類のインクで印刷される任意のカラーパッチの分光反射率Ｒ(λ)は、以下の式（９）で与えられる。

上記式（９）に含まれる複数のパラメータのうちで、シアンインクとマゼンタインクの両方が１００％吐出量であるときの分光反射率Ｒb(λ)のみが未知であり、他のパラメータの値は既知であると仮定する。このとき、式（９）を変形すれば、以下の式（１０）が得られる。

上述したように右辺の各項はすべて既知である。従って、式（１０）を解くことによって、未知の分光反射率Ｒb(λ)を算出することができる。

シアンとマゼンタの２次色以外の他の２次色の分光反射率も同様にして求めることが可能である。また、複数の２次色の分光反射率が求まれば、複数の３次色の分光反射率も同様にして求めることができる。こうして、高次の分光反射率を順次求めてゆくことによって、セル分割されたインク被覆率で形成される空間の各ノードにおける分光反射率をすべて求めることが可能である。

図２に示すプリンティングモデル演算モジュール２５は、図１４（Ａ）に示すようにセル分割されたインク被覆率で形成される空間の各ノードにおける分光反射率の値と、図１４（Ｂ）に示すインク被覆率を示す１次元ルックアップテーブルとを有しており、これらを用いて任意のインク量データに対する分光反射率Ｒsmp(λ)を算出するように構成されている。さらに、任意の光源の分光分布と等色関数を示すデータを有しており、上記分光反射率Ｒsmp(λ)との積を波長毎に加えることによって３刺激値を計算し、この３刺激値を公知の式によって変換することで色彩値（Ｌａｂ値）を取得する。

（７）他の実施形態：
上記実施形態は一例であり、特定の規則に基づくことなく選定されたインク量を含むデータ（上記学習用ＬＵＴ１２ｂ２）を利用してスムージング処理を行うことによって高精度に色変換実施可能にできる限りにおいて、他にも種々の構成を採用することができる。従って、色補正ＬＵＴ４１のようにｓＲＧＢデータをインク量データに変換するＬＵＴを作成する他、ＩＣＣプロファイルで規定されるプロファイルを利用して印刷を行う装置に対して本発明を適用してもよい。

例えば、ＩＣＣプロファイルを利用した色変換においては、ディスプレイ等の画像入力機器で使用する色成分値（ｓＲＧＢ値等）を機器非依存色空間内の座標値（Ｌａｂ値等）に変換するソースプロファイルと機器非依存色空間内の座標値をプリンタ等の画像出力機器で使用する色成分値に変換するメディアプロファイルとを予め用意しておく。そして、ソースプロファイルを参照して入力画像データが示す色を一旦機器非依存色空間内の座標値に変換し、メディアプロファイルを参照して当該機器非依存色空間内の座標値をプリンタで使用する色成分値（プリンタＲＧＢ等と呼ばれる）に変換する。そこで、この色成分値を、さらに上記色補正なしＬＵＴによってインク量データに変換する。これにより、画像データの色を高精度に変換して印刷を実行することが可能になる。このような実施形態においても、高精度に色変換を行って印刷を実行することが可能になる。

尚、上述の２つの実施形態ではコンピュータを印刷制御装置として機能させるプリンタドライバとＬＵＴ作成装置として機能させるＬＵＴ作成部との双方をコンピュータにて実行可能にしていたが、むろん、両者は別体のコンピュータにて実現しても良い。また、上記プリンタ１７においてはＣＭＹＫｌｃｌｍの６色のインクを搭載可能であったが、むろん、ＤＹ（ダークイエロー）を追加して色数をより多くしても良いし、ｌｃｌｍを利用しないことにして色数をより少なくしても良い。さらに、他の色、例えばＲ（レッド），Ｖ（バイオレット）を利用してＣＭＹＫＲＶの６色のインクを搭載可能にしても良い。さらに、上記実施形態においては、測色機によって測色を行う構成を採用していたが、むろん、測色を行うことなく、プリンティングモデルを利用して色彩値を取得してもよい。

さらに、上記評価関数においてはＬａｂ色空間での格子点配置の平滑程度が低下したときに値が大きくなるような関数を採用すれば良く、上述の関数の他、種々の関数を採用することができる。例えば、上記評価関数Ｅ₂，Ｅ₃においては、格子点が立方格子を形成するとしたときにベクトルが直交するような格子点のみを最適化対象の周囲の格子点として抽出していたが、このような選び方が必須という訳ではなく、例えば、図１１のベクトルＬ_a5，ベクトルＬ_a6のように格子点が立方格子を形成するとしたときに対角位置にあるような格子点を含めて評価関数としても良い。このような対角位置にある格子点は、ＲＧＢ色空間においても対角位置にあり、特にＲ＝Ｇ＝Ｂの対角軸はグレー軸に該当する。従って、対角位置にある格子点についても配置の平滑程度が向上すると、モノクロ出力時にトーンジャンプが発生することを防止することができる。

さらに、上述の実施形態においては互いに逆向きのベクトルの和をとることによって平滑程度の高い格子点配置で評価関数の値が小さくなるようにしていたが、むろん、他の構成を採用しても良い。例えば、格子点間の相対位置関係が類似しているか否かを評価する関数であっても良い。具体的には、図１１においてベクトルＬ_a5−ベクトルＬ_a4とベクトルＬ_a1−ベクトルＬ_pとの差をとると両ベクトルの差ベクトル、すなわち（ベクトルＬ_a5−ベクトルＬ_a4）−（ベクトルＬ_a1−ベクトルＬ_p）が得られるが、当該差ベクトルの値が小さいほど格子点間の相対位置関係が類似していると言える。従って、ベクトルＬ_a1−ベクトルＬ_pと隣接する格子間ベクトルとの差をとって足し合わせることによって配置の平滑程度を評価する評価関数を取得することができる。

さらに、上述の評価関数では、最適化対象の格子点を中心に互いに逆向きのベクトルの差をとり、それぞれの差を加え合わせていた。すなわち、Ｌａｂ色空間で全格子点が均等になる状態を理想としていた。しかし、初期ＬＵＴ４３に規定されたＲＧＢデータによってＲＧＢ空間中に形成する格子点が元々不均等であったり、意図的にＬａｂ色空間中の格子点間隔を不均等にしたい場合には、評価関数を変更しても良い。このように格子点を不均等にしたときに最適であるとする例としては、評価関数Ｅ₁〜Ｅ_３における２つのベクトルの差分に相当する項に異なる重みを乗じることで対処することが可能である。また、評価関数における各項が急激に変動することを防止するために、各種の束縛条件を与えてもよい。さらに、上記分版作業によって生成すべきインク量の特性を定式化し、束縛条件としてもよい。

さらに、Ｌａｂ色空間にてＬａｂ格子点に作用する仮想的な力を定義し、当該仮想的な力が各Ｌａｂ格子点に作用した場合に達する定常状態における各格子点の位置を取得し、上記プリンティングモデルに基づいて上記定常状態における格子点の位置に対応するインク量格子点を取得し、両者を対応づけることでスムージングを行ってもよい。上記仮想的な力は、その大きさが着目する格子点に隣接する隣接格子点と当該着目する格子点との距離に対して単調増加となっている力を含むように定義することができる。

例えば、下記式（１１）等によって定義することができる。

ここで、ベクトルＸは格子点の位置を示すベクトルであり、ｇは着目する格子点を示す符号、gnは隣接格子点を示す符号である。ｎは隣接格子点を示す番号であり、着目格子点の位置によってｎの最大値Ｎは異なり得る。また、ｋpは正の定数である。すなわち、着目格子点と一つの隣接格子点との間では、互いを結ぶ直線方向の力で互いに引き合うこととし、この力の大きさは互いの距離に比例するように定義している。この仮想的な力に対し、その反作用（例えば、速度に比例する力）を定義することにより、運動方程式を考えれば、各格子点が定常状態に達するようにシミュレートを行うことができる。すなわち、評価関数を導入して格子点配置の平滑程度を評価する構成のほか、種々の構成によってスムージングを行うことが可能である。

さらに、本発明においては、任意の選択手法によってインク量を選択して得られる学習用ＬＵＴを利用してスムージングを実施できればよいので、初期ＬＵＴ４３を生成する方法としては、上述の方法以外にも種々の方法を採用可能である。例えば、上記直交ＲＧＢ格子点に対応するＬａｂ値を算出する際に仮想インク量を対応づけてＬａｂ値を算出する（ステップＳ１１０）構成のほか、直交ＲＧＢ格子点のＲＧＢ値がｓＲＧＢ値であるとして公知の式によってＬａｂ値を算出することも可能である。

さらに、他の手法に基づいて初期ＬＵＴ４３を生成してもよい。図１６は、他の手法における初期ＬＵＴ生成モジュール２４０の構成を示すブロック図であり、図１７は初期ＬＵＴ生成モジュール２４０にて実行する処理を示すフローチャートである。これらの図において、上記図４と同様の構成については同じ符号を付して示している。初期ＬＵＴ生成モジュール２４０は、直交ＲＧＢ格子点生成部２４０ａとインク量算出部２４０ｂとを備えている。ここでも、プリンティングモデル演算モジュール２５が学習用ＬＵＴ１２ｂ２を作成し（ステップＳ３００）、この学習用ＬＵＴ１２ｂ２を使用して初期ＬＵＴ４３を作成する。当該学習用ＬＵＴ１２ｂ２を作成する処理は、上記図４に示すステップＳ１００と同様である。

直交ＲＧＢ格子点生成部２４０ａは、上記図２の左上に示すように、ＲＧＢの各色成分における階調値域を均等に分割し、得られた値を組み合わせて直交ＲＧＢ格子点を生成する（ステップＳ３０５）。本実施形態においては、さらに、乱数によって各色のインク量を決定し、直交ＲＧＢ格子点に対応付ける。得られた直交ＲＧＢ格子点およびインク量を示す階調値はランダムＬＵＴ１２０ｂ１とされ、ＲＡＭ１２ｂに一時記憶される（ステップＳ３１０）。

ランダムＬＵＴ１２０ｂ１が得られたら、プリンティングモデル演算モジュール２５は、当該ランダムＬＵＴ１２０ｂ１に登録された各インク量格子点（格子点Ｎ）を取得し、対応するＬａｂ値（(Ｌａｂ)_N）を算出する（ステップＳ３１５）。この結果、ランダムＬＵＴ１２０ｂ１に登録されたインク量格子点のそれぞれに対応するＬａｂ値が得られていることになる。

そこで、インク量算出部２４０ｂは、ランダムＬＵＴ１２０ｂ１に登録された直交ＲＧＢ格子点の隣接関係を考慮して当該直交ＲＧＢ格子点に対してインク量格子点を対応づけるための処理を行う。このため、まず、学習用ＬＵＴ１２ｂ２から適当な格子点を選択し、ランダムＬＵＴ１２０ｂ１の中で、当該学習用ＬＵＴ１２ｂ２における格子点のＬａｂ値と、最も色差の小さい注目格子点Ｎ_０を見つける。（ステップＳ３２０）。

具体的には、上記ステップＳ３００にて作成した学習用ＬＵＴ１２ｂ２の格子点の中から、ある適当な格子点を選択し、当該格子点と最も色差の小さいＬａｂ値を示すランダムＬＵＴ１２０ｂ１内の格子点を抽出する。このランダムＬＵＴ１２０ｂ１から抽出した格子点を注目格子点Ｎ_０とする。

そして、インク量算出部２４０ｂは、注目格子点Ｎ₀およびその周囲ｍ³個の直交ＲＧＢ格子点を抽出し、各格子点に対応付けるべきインク量を以下の式（１２）にて算出する（ステップＳ３２５）。

ここで、ｘは格子点を特定するための符号であり、０〜（ｍ³−１）である。また、ベクトルｉ_xはインク量を成分とするベクトルであり、左辺が更新後の値、右辺が更新前の値である。すなわち、ランダムＬＵＴ１２０ｂ１において注目格子点Ｎ₀に対応付けられたインク量を示すベクトルがベクトルｉ₀であり、その周囲の符号１〜（ｍ³−１）で示される直交ＲＧＢ格子点に対応付けられたインク量がベクトルｉ₁〜ベクトルｉ_ｍ3−１である。また、ｍは予め決められる自然数であり、注目格子点Ｎ_０の周囲の格子点数を決定するために利用し、Ｓ３２０〜Ｓ３３５のループを一定回数繰り返す度に１ずつ単調に減少させ、最終的にはｍ＝１とする。ｍ＝１の場合、注目格子点Ｎ_０以外を修正しないことを表す。ｋは更新量を調整するための０＜ｋ＜１の正の係数であり、予め決められるとともに、ステップＳ３２０〜Ｓ３３５のループを繰り返す度に単調に減少する。

従って、式（１２）は、各直交ＲＧＢ格子点に対応付けられたインク量（ベクトルｉ_x）と上記ステップＳ３２０で使用した学習用ＬＵＴの格子点でのインク量（ベクトルｉ_t）との差分に係数ｋを乗じた値によってインク量（ベクトルｉ_x）を修正することになる。以上の処理によってインク量を修正したら、予め決められた既定回数（１０〜１００万回程度）の修正が終了したか否かを判別し、既定回数の修正が終了していなければ、学習用ＬＵＴの格子点を変更（ステップＳ３３５）してステップＳ３２０以降の処理を繰り返す。尚、学習用格子点を変更する際には、予め決められた順番で格子点を選定してもよいし、ランダムに格子点を選定してもよい。

ステップＳ３３０にて、予め決められた既定回数の修正が終了したと判別されたときには、その時点で得られているインク量と直交ＲＧＢ格子点との対応関係を示すデータを初期ＬＵＴ４３として、上記ハードディスク１３ｂに保存する（ステップＳ３４０）。以上のように、式（１２）を利用した修正においては、注目格子点とその周りの格子点に対応するインク量を、特定のインク量（ベクトルｉ_t）との差分に基づいて修正している。式（１２）に示すように、この修正は両者の差分を解消するように作用するので、各格子点についてのインク量は特定のインク量（ベクトルｉ_t）に近づくことになる。

また、係数ｋは修正回数の増加とともに単調減少であるため、ループの初期において比較的大きく修正されるが、ループの終盤では大きく修正されることはない。さらに、修正の度に学習用格子点が変更され、既定回数を終える頃には直交ＲＧＢ格子点のほぼすべてが何度か（数千〜数万回程度）は注目格子点またはその周囲の格子点とされている。この結果、直交ＲＧＢ格子点に対応付けられたインク量は修正回数の増大とともに次第に収束する。しかも、上記ステップＳ３２０にて学習用格子点と色差が最小となる格子点を注目格子点として抽出するため、次第に直交ＲＧＢ格子点の隣接関係に矛盾がないようにインク量が選択される。

従って、以上の処理によって直交ＲＧＢ格子点の隣接関係に矛盾が無いようにインク量格子点が対応づけられた初期ＬＵＴ４３が作成されることとなる。以上のように、本発明においては、任意の選択手法によってインク量を選択して得られる学習用ＬＵＴを利用してスムージングを実施できればよく、直交ＲＧＢ格子点の隣接関係に矛盾を生じることなくインク量格子点を選択できる限りにおいて、種々の手法を採用可能である。

色補正ＬＵＴの作成工程を概略的に説明する説明図である。 スムージングを概略的に説明する説明図である。 印刷制御装置を示すブロック図である。 初期ＬＵＴ生成モジュールの構成を示すブロック図である。 初期ＬＵＴ生成モジュールにて実行する処理を示すフローチャートである。 直交ＲＧＢ格子点に仮想的なインク量を対応づける際の例を示す図である。 スムージング処理モジュールの構成を示すブロック図である。 スムージング処理を示すフローチャートである。 プリンタの色域を示す模式図である。 稜線上の格子点を最適化する評価関数の説明図である。 外面上の格子点を最適化する評価関数の説明図である。 色域内部の格子点を最適化する評価関数の説明図である。 分光ノイゲバウアモデルを示す図である。 セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルを示す図である。 セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて、測定できない分光反射率を求める方法を示す図である。 初期ＬＵＴ生成モジュールの構成を示すブロック図である。 初期ＬＵＴ生成モジュールにて実行する処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１２…コンピュータ、１２ａ…ＣＰＵ、１２ｂ…ＲＡＭ、１２ｂ１…ターゲットＬＵＴ、１２ｂ２…学習用ＬＵＴ、１２ｂ４…インク量データ、１２ｂ６…位置情報、１２ｃ…ＲＯＭ、１２ｄ…プリンタドライバ、１３ｂ…ハードディスク、１６…測色機、１７…プリンタ、２０…ＬＵＴ作成部、２１…ターゲットＬａｂ値決定モジュール、２２…色補正ＬＵＴ生成モジュール、２３…スムージング処理モジュール、２３ａ…最適化対象抽出部、２３ｂ…演算対象抽出部、２３ｃ…評価関数算出部、２３ｄ…位置情報更新部、２３ｅ…インク量算出部、２３ｆ…色補正なしＬＵＴ生成部、２４…初期ＬＵＴ生成モジュール、２４ａ…直交ＲＧＢ格子点生成部、２４ｂ…インク量算出部、２５…プリンティングモデル演算モジュール、３１…画像データ取得モジュール、３２…色補正モジュール、３３…ハーフトーン処理モジュール、３４…印刷処理モジュール、４１…色補正ＬＵＴ、４２…色補正なしＬＵＴ、４３…初期ＬＵＴ

Claims (9)

1. 異なる色空間における値の対応関係を規定したプロファイルを作成するプロファイル作成方法であって、
   複数のインク量と色彩値との対応関係を取得し、
   所定の色空間内を色成分毎に分割して得られた値を組み合わせることで生成される複数の格子点を取得し、
   上記取得された複数の格子点に対してインク量を対応付け、上記対応付けたインク量に対応する色彩値を算出することで、上記複数の格子点に対応する色彩値を取得し、
   この色彩値と上記対応関係とに基づいて上記複数の格子点とインク量とを対応づけた初期プロファイルを作成し、
   上記初期プロファイルに記録される上記インク量に対して、同インク量に対応付けられた色彩値が上記所定の色空間とは異なる色空間である機器非依存色空間内で形成する格子点配置を平滑化して、上記複数の格子点とインク量との対応関係を規定したプロファイルを作成することを特徴とするプロファイル作成方法。
2. 上記複数のインク量は乱数に基づいて決定されることを特徴とする上記請求項１に記載のプロファイル作成方法。
3. 上記複数の格子点が示す色に近似した色を出力するためのインク量を仮定し、このインク量によって出力される色の色彩値を取得することによって上記複数の格子点に対応する色彩値を取得し、各格子点に対応付けられた色彩値とその近傍の色彩値が対応づけられた複数のインク量を取得し、各インク量に対して色彩値の差分の逆数を重みとして乗じて加え合わせることで上記複数の格子点とインク量との対応づけを行うことを特徴とする上記請求項１又は請求項２のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
4. インク量を乱数に基づいて決定し、当該複数の格子点のいずれかを注目格子点とし、注目格子点に対応する色彩値に最も近い色彩値のインク量を上記対応関係から抽出し、上記注目格子点およびその周囲の複数の格子点に対応付けられたインク量と上記抽出したインク量との差分が小さくなるように上記注目格子点およびその周囲の複数の格子点に対応付けられたインク量を修正する処理を繰り返すことで、上記複数の格子点とインク量との対応づけを行うことを特徴とする上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載のプロファイル作成方法。
5. 異なる色空間における値の対応関係を規定したプロファイルを作成するプロファイル作成装置であって、
   複数のインク量と色彩値との対応関係を取得する第１対応関係取得手段と、
   所定の色空間内を色成分毎に分割して得られた値を組み合わせることで生成される複数の格子点を取得する格子点取得手段と、
   上記取得された複数の格子点に対してインク量を対応付け、上記対応付けたインク量に対応する色彩値を算出することで、上記複数の格子点に対応する色彩値を取得する色彩値取得手段と、
   この色彩値と上記対応関係とに基づいて上記複数の格子点とインク量とを対応づけて両者の対応関係を初期プロファイルとして取得する第２対応関係取得手段と、
   上記初期プロファイルに記録される上記インク量に対して、同インク量に対応付けられた色彩値が上記所定の色空間とは異なる色空間である機器非依存色空間内で形成する格子点配置を平滑化して、上記複数の格子点とインク量との対応関係を規定したプロファイルを作成するプロファイル作成手段とを備えることを特徴とするプロファイル作成装置。
6. 異なる色空間における値の対応関係を規定したプロファイルを作成する機能をコンピュータに実現させるプロファイル作成プログラムであって、
   複数のインク量と色彩値との対応関係を取得する第１対応関係取得機能と、
   所定の色空間内を色成分毎に分割して得られた値を組み合わせることで生成される複数の格子点を取得する格子点取得機能と、
   上記取得された複数の格子点に対してインク量を対応付け、上記対応付けたインク量に対応する色彩値を算出することで、上記複数の格子点に対応する色彩値を取得する色彩値取得機能と、
   この色彩値と上記対応関係とに基づいて上記複数の格子点とインク量とを対応づけて両者の対応関係を初期プロファイルとして取得する第２対応関係取得機能と、
   上記初期プロファイルに記録される上記インク量に対して、同インク量に対応付けられた色彩値が上記所定の色空間とは異なる色空間である機器非依存色空間内で形成する格子点配置を平滑化して、上記複数の格子点とインク量との対応関係を規定したプロファイルを作成するプロファイル作成機能とをコンピュータに実現させることを特徴とするプロファイル作成プログラム。
7. 上記請求項１によって作成されたプロファイルにて規定されるインク量での印刷結果の色彩値と画像データで利用する表色系における色成分値とを対応づけることで作成される色補正プロファイルを参照し、上記画像データをインク量データに変換して印刷を行うことを特徴とする印刷制御方法。
8. 上記請求項５によって作成されたプロファイルにて規定されるインク量での印刷結果の色彩値と画像データで利用する表色系における色成分値とを対応づけることで作成される色補正プロファイルを参照し、上記画像データをインク量データに変換して印刷を行うことを特徴とする印刷制御装置。
9. 上記請求項６によって作成されたプロファイルにて規定されるインク量での印刷結果の色彩値と画像データで利用する表色系における色成分値とを対応づけることで作成される色補正プロファイルを参照し、上記画像データをインク量データに変換して印刷を行う機能をコンピュータに実現させることを特徴とする印刷制御プログラム。

Images