JP4600673B2 - 色再現域算出方法及び色再現域算出装置 - Google Patents

Description

本発明は、入出力装置などのデバイスで色再現可能な領域（色再現域）の外郭形状を求めるための技術に関するものである。

ＣＭＳ（カラーマネージメントシステム）において各デバイスの色再現域情報は重要である。特にデバイス間の色変換時に行われる色域圧縮（Ｇａｍｕｔ Ｍａｐｐｉｎｇ）処理では、デバイスの色再現域情報に基づいて、少なくとも色再現域外の色を色域内の色に変換するマッピング処理が行われる。このとき、色再現域情報の精度が悪いと様々な不具合が生じる。例えば色域圧縮手法によっては階調ジャンプが発生したり、色の逆転が発生する場合もある。

色再現域情報は、デバイスの再現域最外郭に対応するデバイス信号の出力色を測色することで得られる。しかし全外郭色を測色することは困難なため、多くの場合、補間や色予測モデルを用いて生成される。色予測モデルとしては、特許文献１に記載されているようにニューラルネットワークを用いたものや、特許文献２、特許文献３に記載されているような重み付き回帰を用いたものなど、実測値を用いた実験的なモデルを利用することができる。このような実験的なモデルは、実測値を多く用いることで高精度な予測が可能となるが、実測値が希薄な領域での予測精度は悪い。

一方、デバイス（印刷）の色再現を評価するためのカラーパッチセットは国際標準（ＩＳＯ１２６４２）で規格化されており、広く利用されている。このパッチセットはＣＭＹＫの組合わせで９２８色のセットとなっているが、再現色の変化が小さくなるＫ（墨）が多く入った色の組合わせは非常に少なくなっている。このようなカラーパッチセットの測色データに基づいて、実験的なモデルにより色再現域を予測すると、シャドー部の精度が非常に悪くなるという課題があった。

また、理論的なモデルとしては、ノイゲバウア（Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒ）モデルが一般的である。ノイゲバウアモデルは、デバイスの各プライマリ（一次色）の０％と１００％の組み合わせの色の測色値と各プライマリの面積率から再現色を予測するモデルである。各プライマリの面積率から各プライマリの重なる／重ならない面積率を確率的に求め、その面積比と測色値から全体の再現色を予測する。各プライマリの面積率の代わりにデバイス信号をそのまま用いる場合もある。

例えばプライマリとしてＣＭＹを用い、各プライマリの面積率がａｃ、ａｍ、ａｙの再現色（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求める場合の一般式は、
Ｘ＝ａ１・ＸＷ＋ａ２・ＸＹ＋ａ３・ＸＭ＋ａ４・ＸＣ＋ａ５・ＸＹＭ＋ａ６・ＸＹＣ＋ａ７・ＸＭＣ＋ａ８・ＸＹＭＣ
Ｙ＝ａ１・ＹＷ＋ａ２・ＹＹ＋ａ３・ＹＭ＋ａ４・ＹＣ＋ａ５・ＹＹＭ＋ａ６・ＹＹＣ＋ａ７・ＹＭＣ＋ａ８・ＹＹＭＣ
Ｚ＝ａ１・ＺＷ＋ａ２・ＺＹ＋ａ３・ＺＭ＋ａ４・ＺＣ＋ａ５・ＺＹＭ＋ａ６・ＺＹＣ＋ａ７・ＺＭＣ＋ａ８・ＺＹＭＣ
ａ１＝（１−ａｃ）・（１−ａｍ）・（１−ａｙ）
ａ２＝（１−ａｃ）・（１−ａｍ）・ａｙ
ａ３＝（１−ａｃ）・ａｍ・（１−ａｙ）
ａ４＝ａｃ・（１−ａｍ）・（１−ａｙ）
ａ５＝（１−ａｃ）・ａｍ・ａｙ
ａ６＝ａｃ・（１−ａｍ）・ａｙ
ａ７＝ａｃ・ａｍ・（１−ａｙ）
ａ８＝ａｃ・ａｍ・ａｙ
で表すことができる。ここで、ＸＷ，ＹＷ，ＹＺは紙白の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＹ，ＹＹ，ＺＹはそれぞれＹの三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＭ，ＹＭ，ＺＭはそれぞれＭの三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＣ，ＹＣ，ＺＣはそれぞれＣの三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＹＭ，ＹＹＭ，ＺＹＭはそれぞれＹＭの２次色の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＹＣ，ＹＹＣ，ＺＹＣはそれぞれＹＣの２次色の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＭＣ，ＹＭＣ，ＺＭＣはそれぞれＭＣの２次色の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ、ＸＹＭＣ，ＹＹＭＣ，ＺＹＭＣはそれぞれＹＭＣの３次色の三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚである。

ノイゲバウアモデルはドットゲインの影響が考慮されていないが、外郭面の予測の場合、メカニカルドットゲイン（ドットのつぶれ等によりドットが大きくなることによる明度低下）の影響は無視できる。しかしながら、オプティカルドットゲイン（用紙表面の反射の際に色材を通過する反射光が含まれることによる明度低下）の影響により、予測される外郭形状の精度はやはり悪くなる。

図５は、ノイゲバウアモデルにより予測した外郭形状と実際の外郭形状の一例の説明図である。図中、破線がノイゲバウアモデルにより予測した外郭形状であり、実線が実際の外郭形状である。図５（Ａ）からわかるように、実際の外郭形状は、上述のオプティカルドットゲインなどの影響により、ノイゲバウアモデルにより予測した外郭形状よりも膨らんだ形状となる。また、図５（Ｂ）からわかるように、高彩度色の明度以上の領域において、同様に、実際の外郭形状はノイゲバウアモデルにより予測した外郭形状よりも膨らんだ形状となる。このように、実際の外郭形状が膨らんだ部分において、ノイゲバウアモデルにより予測された外郭形状の精度が低下していることになる。なお、高彩度色の明度以下の領域においては、ノイゲバウアモデルにより予測した外郭形状と実際の外郭形状はほぼ一致し、精度よく予測することができる。

さらに別の方法として、デバイス色空間を分割して、分割された部分色空間毎にノイゲバウアモデルを構築するセルラノイゲバウアモデルがある。セルラノイゲバウアモデルは、各プライマリの値の範囲をそれぞれいくつかに分割してデバイス色空間を領域（セル）に分割し、それぞれの領域（セル）ごとにノイゲバウアモデルを適用するものである。例えば非特許文献１などに、ノイゲバウアモデルとともに記載されている。

このセルラノイゲバウアモデルでは、それぞれの領域毎に予測を行うことによって、ノイゲバウアモデルがドットゲインの影響により悪化していた外郭形状の予測精度を大幅に改善できる。しかし、セルラノイゲバウアモデルを構築するためには、分割したそれぞれの領域における実測値が必要となるが、上述のようにカラーパッチセットではＫが多い色の組み合わせが非常に少ない。そのため、Ｋ（墨）が多く入ったシャドー部において実測値が揃わず、セルラノイゲバウアモデルを構築できない場合があった。

特開平７−８７３４７号公報 特開平１０−２６２１５７号公報 特開２００２−８４４３４号公報 ＨＥＮＲＹ Ｒ． ＫＡＮＧ著，"ＣＯＬＯＲ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＦＯＲ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣ ＩＭＡＧＩＮＧ ＤＥＶＩＣＥＳ"，ＳＰＩＥ ＯＰＴＩＣＡＬ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＰＲＥＳＳ

本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、高精度でスムーズな形状の色再現域情報を生成可能な色再現域算出方法及び色再現域算出装置を提供することを目的とするものである。

本発明は、デバイスの色再現域情報を算出する色再現域算出方法及び色再現域算出装置であって、セルラノイゲバウアモデルにより色再現域情報を算出するものである。このとき必要となる、ＣＭＹＫ色空間における色値とその色値に対応する測色値の対である実データ対を、例えばカラーパッチセットを出力して測色するなどにより用意する。その際に、Ｋ＝１００％の測色値についてはノイゲバウアモデルにより予測して用意する。例えば紙白の面積率Ｗ＝０となる領域あるいはシャドー部などで実データ対が不足する場合には、その不足する実データ対についてもノイゲバウアモデルにより予測して用意する。

そして、これらの実データ対を用いて、セルラノイゲバウアモデルを構築し、色再現域情報を算出する。その際に、Ｋの分割数を他の色成分の分割数よりも少なくすることを特徴としている。

本発明によれば、従来はデータの不足で構築できなかったセルラノイゲバウアモデルについて、不足する実データ対をノイゲバウアモデルにより予測して取得することによって、セルラノイゲバウアモデルによる色再現域情報の算出を実現することができる。このようにセルラノイゲバウアモデルを用いることで、ノイゲバウアモデルよりも精度よくスムーズな形状の色再現域情報を算出することができるという効果がある。

また、セルラノイゲバウアモデルのＫの分割数を他の色の分割数よりも少なくすることにより、特にデータの少ない部分での誤差を低減し、また、実際に得られた実データ対とノイゲバウアモデルにより予測した実データ対との間の不整合の発生を抑えることができる。

図１は、本発明の実施の一形態を示すブロック図である。図中、１は実データ対取得部、２は実データ対追加部、３は算出部である。実データ対取得部１は、色再現域情報の算出対象となるデバイスのデバイス色空間における色値と、その色値に対応する測色値とを対にした実データ対を取得する。例えばプリンタなどの出力デバイスであれば、デバイス色空間であるＣＭＹＫ色空間で色値が指定されたカラーパッチセットを出力し、それぞれのパッチを測色することによって、ＣＭＹＫ色空間での色値と測色値との対である実データ対を取得することができる。

実データ対追加部２は、セルラノイゲバウアモデルの構築時に不足する実データ対を、ノイゲバウアモデルにより予測する。既に述べたように、規格化されたカラーパッチセットでは、Ｋ（墨）が多く入ったシャドー部の色の組合わせは非常に少ない。図２は、ＩＳＯ１２６４２におけるＫ＝１００％のパッチ色の一覧表である。カラーパッチセットの一つの規格であるＩＳＯ１２６４２では、Ｋ＝１００％のパッチ色は図２に示す１４色しか存在しない。従って、セルラノイゲバウアモデルを構築する際に、分割した部分空間に存在するカラーパッチが１つも存在しないことも発生し、そのままではセルラノイゲバウアモデルを構築することができない。そのため、この実データ対追加部２では、セルラノイゲバウアモデルの構築時に不足する実データ対を追加する。

追加する実データ対を求める方法として、本発明では、ノイゲバウアモデルにより予測する。ノイゲバウアモデルは、実データ対取得部１で取得した実データ対から構築することができる。図５でも示したように、ノイゲバウアモデルは高彩度色の明度以下の色域外郭についてはほぼ精度よく求めることができるので、カラーパッチの少ないシャドー部や、シャドー部を含む紙白の面積率Ｗ＝０となるような領域の色域外郭のデータを予測するには向いている手法である。従って、シャドー部や紙白の面積率Ｗ＝０となるような領域については、実測値の代わりに予測値を用いても、それほど精度は低下しない。逆に、これらの領域では測色値に大きなバラツキが発生しやすく、そのようなバラツキによって外郭形状に凹凸が発生するのを防ぐこともできる。

算出部３は、実データ対取得部１で取得された実データ対と、実データ対追加部２でノイゲバウアモデルにより予測した実データ対を用いてセルラノイゲバウアモデルを構築し、そのセルラノイゲバウアモデルによりデバイスの色再現域情報を算出する。なお、実際の測色で得られた実データ対と、予測により得られた実データ対という、異なるデータを混在して用いることから、不整合により外郭形状に影響する場合も考えられる。このような不整合を抑えるため、Ｋの分割数を他の色の分割数よりも少なくしてセルラノイゲバウアモデルを構築するとよい。上述のようにＫが多いシャドー部や紙白の面積率Ｗ＝０となるような領域について予測した実データ対を用いるので、Ｋの分割数を少なくすることによって、実測した実データ対を用いるＫが存在しない色領域と、予測した実データ対を用いるＫが多い色領域とをなるべく離すことができる。このようにしておけば、セルラノイゲバウアモデルによる補間によって不整合をなるべく抑えることができる。

具体例について述べる。算出部３で構築するセルラノイゲバウアモデルの各色についての分割は、一例としてＣ、Ｍ、Ｙについては０％、１０％、２０％、４０％、７０％、１００％、Ｋについては０％と１００％で色空間を分割した部分色空間毎に色域外郭を求めることができる。Ｋ＝０％の色域外郭を持つ部分色空間については、カラーパッチセットに対応する色パッチが存在するため、実データ対取得部１で測色などによって取得した実データ対を使用することができる。Ｋ＝１００％の色域外郭を持つ部分色空間については、例えば図２にも示したように、カラーパッチセットだけでは実データ対を得ることはできない。そのため、Ｋ＝１００％の色域外郭を持つ部分色空間における実データ対は、実データ対追加部２で予測した実データ対を用いる。

図３は、Ｋ≠０％の色域外郭の模式図である。図３における外周がＫ＝０％及び他のいずれかの色が１００％となる色であり、ハッチングを施した部分がＫ＝１００％の色である。また、黒丸は分割点であり、この分割点における実データ対を用意してセルラノイゲバウアモデルを構築することになる。

図３における外周、及び、図３に示されていないＫ＝０％の色域外郭の色については、カラーパッチセットの色を測色することによって実データ対が得られる。また、内部のハッチングを施した領域については、Ｋ＝１００％であり、Ｃ、Ｍ、Ｙの分割位置に応じた実データ対が必要である。しかし、上述のようにそのすべてをカラーパッチセットからの実測により得ることができないため、この領域については実データ対追加部２で予測により実データ対を作成する。外周内のハッチングを施していない部分はＫが増加する領域であるが、この部分では分割を行わず、よって実データ対は必須ではない。この領域は、外周及びその外部と、ハッチングを施した領域との間での不整合を防止するため、セルラノイゲバウアモデルにより補間して色再現域情報を求める。

図４は、本発明の実施の一形態により求めた色域外郭形状の一例の説明図である。上述のような構成によって色域外郭形状を求めると、例えば図４に示すようになる。図５と比較してわかるように、ノイゲバウアモデルにより求めた色域外郭形状よりも、本発明によって求めた色域外郭形状の方が、実際の色再現域により近くなっていることがわかる。特に、ノイゲバウアモデルにより求めた色域外郭形状では、高彩度色の明度より明度が高い領域において誤差が生じていたが、本発明ではこの領域においても精度よく色域外郭形状を求めることができた。また、シャドー部や紙白の面積率Ｗ＝０となるような領域においてもスムーズな色域外郭形状を得ることができた。

なお、上述の具体例におけるセルラノイゲバウアモデルを構築する際の分割数や、ノイゲバウアモデルにより予測する実データ対の領域などは、上述の例に限らず、任意に設定可能である。例えばＫについてさらに分割数を大きくしてもよく、またＫ≠１００％の色についてもノイゲバウアモデルにより実データ対を予測するように構成してもよい。

また、上述の説明ではＣＭＹＫを用いる場合について説明したが、本発明はこれに限られるものではない。他の色空間を用いる場合でも、特定の色成分について実測値が揃わない場合に適用することができる。また、使用される色成分も５以上の場合であっても同様である。

本発明の実施の一形態を示すブロック図である。 ＩＳＯ１２６４２におけるＫ＝１００％のパッチ色の一覧表である。 Ｋ≠０％の色域外郭の模式図である。 本発明の実施の一形態により求めた色域外郭形状の一例の説明図である。 ノイゲバウアモデルにより予測した外郭形状と実際の外郭形状の一例の説明図である。

符号の説明

１…実データ対取得部、２…実データ対追加部、３…算出部。

Claims (6)

1. デバイスの色再現域情報を算出する色再現域算出方法であって、ＣＭＹＫ色空間における色値と該色値に対応する測色値の対である実データ対を用意するとともに、Ｋ＝１００％の測色値はセルラノイゲバウアモデルの構築時に不足する実データ対をノイゲバウアモデルにより予測して用意し、これらの実データ対を用いてＫの分割数を他の色成分の分割数よりも少なくしたセルラノイゲバウアモデルにより色再現域情報を算出することを特徴とする色再現域算出方法。
2. ノイゲバウアモデルにより予測する実データ対として、さらに紙白の面積率Ｗ＝０となる領域の実データ対を予測することを特徴とする請求項１に記載の色再現域算出方法。
3. ノイゲバウアモデルにより予測する実データ対として、さらにシャドー部の実データ対を予測することを特徴とする請求項１に記載の色再現域算出方法。
4. デバイスの色再現域情報を算出する色再現域算出装置において、ＣＭＹＫ色空間における色値と該色値に対応する測色値の対である実データ対を取得する実データ対取得手段と、Ｋ＝１００％の測色値についてセルラノイゲバウアモデルの構築時に不足する実データ対をノイゲバウアモデルにより予測する実データ対追加手段と、前記実データ対取得手段及び前記実データ対追加手段で得られた実データ対を用いてＫの分割数を他の色成分の分割数よりも少なくしたセルラノイゲバウアモデルにより色再現域情報を算出する算出手段を有することを特徴とする色再現域算出装置。
5. 前記実データ対追加手段は、さらに、紙白の面積率Ｗ＝０となる領域の実データ対をノイゲバウアモデルにより予測することを特徴とする請求項４に記載の色再現域算出装置。
6. 前記実データ対追加手段は、さらに、シャドー部の実データ対をノイゲバウアモデルにより予測することを特徴とする請求項４に記載の色再現域算出装置。

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