JP4600673B2

JP4600673B2 - Color gamut calculation method and color gamut calculation device

Info

Publication number: JP4600673B2
Application number: JP2005263160A
Authority: JP
Inventors: 昭博伊東
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2005-09-12
Filing date: 2005-09-12
Publication date: 2010-12-15
Anticipated expiration: 2025-09-12
Also published as: JP2007081494A

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。 The present invention relates to a technique for obtaining an outer shape of an area (color reproduction area) that can be reproduced by a device such as an input / output device.

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（ＧａｍｕｔＭａｐｐｉｎｇ）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。 The color gamut information of each device is important in a CMS (color management system). In particular, in color gamut compression processing performed during color conversion between devices, mapping processing is performed to convert at least a color outside the color gamut to a color within the color gamut based on the color gamut information of the device. At this time, various inconveniences occur if the accuracy of the color gamut information is poor. For example, depending on the color gamut compression method, a gradation jump may occur or a color reversal may occur.

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。 The color gamut information is obtained by measuring the output color of the device signal corresponding to the outermost gamut of the device. However, since it is difficult to measure the entire outline color, in many cases, it is generated using interpolation or a color prediction model. As the color prediction model, measured values such as those using a neural network as described in Patent Document 1 and those using weighted regression as described in Patent Document 2 and Patent Document 3 are used. The experimental model used can be used. Such an experimental model can be predicted with high accuracy by using a large number of actually measured values, but the prediction accuracy in a region where the actually measured values are sparse is poor.

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。 On the other hand, a color patch set for evaluating the color reproduction of a device (printing) is standardized by an international standard (ISO12642) and widely used. This patch set is a set of 928 colors by a combination of CMYK, but there are very few combinations of colors that contain a lot of K (black) with a small change in reproduction color. When the color reproduction range is predicted by an experimental model based on the color measurement data of such a color patch set, there is a problem that the accuracy of the shadow portion is extremely deteriorated.

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。 As a theoretical model, a Neugebauer model is common. The Neugebauer model is a model that predicts a reproduction color from a colorimetric value of a combination of 0% and 100% of each primary (primary color) of the device and an area ratio of each primary. From the area ratio of each primary, the area ratio of each primary overlapping / non-overlapping is obtained probabilistically, and the entire reproduced color is predicted from the area ratio and the colorimetric value. The device signal may be used as it is instead of the area ratio of each primary.

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。 For example, when CMY is used as a primary and the area ratio of each primary is to obtain the reproduction colors (X, Y, Z) of ac, am, and ay,
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
Can be expressed as Here, XW, YW, and YZ are tristimulus values of paper white X, Y, Z, XY, YY, and ZY are tristimulus values of Y, X, Y, Z, XM, YM, and ZM are tristimulus values of M, respectively. The values X, Y, Z, XC, YC, and ZC are the tristimulus values X, Y, Z, XYM, YYM, and ZYM, respectively. The tristimulus values X, Y, Z, XYC, and YYC are the secondary colors of YM. , ZYC are YC secondary color tristimulus values X, Y, Z, XMC, YMC, ZMC are MC secondary color tristimulus values X, Y, Z, XYMC, YYMC, ZYMC are respectively YMC values. Tristimulus values X, Y, and Z of the tertiary color.

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。 In the Neugebauer model, the influence of dot gain is not taken into account, but in the case of prediction of the outer surface, the influence of mechanical dot gain (lightness reduction due to dot enlargement due to dot crushing etc.) can be ignored. However, due to the effect of optical dot gain (decrease in brightness due to the inclusion of reflected light that passes through the color material when reflecting on the paper surface), the accuracy of the predicted outer shape also deteriorates.

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。 FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of the outer shape predicted by the Neugebauer model and an actual outer shape. In the figure, the broken line is the outer shape predicted by the Neugebauer model, and the solid line is the actual outer shape. As can be seen from FIG. 5A, the actual outer shape is a bulging shape than the outer shape predicted by the Neugebauer model due to the influence of the above-described optical dot gain and the like. Further, as can be seen from FIG. 5B, in the region where the lightness of the high saturation color is higher, the actual contour shape is similarly swollen than the contour shape predicted by the Neugebauer model. As described above, the accuracy of the outer shape predicted by the Neugebauer model is lowered in the portion where the actual outer shape is swollen. It should be noted that, in the region below the lightness of the high saturation color, the outline shape predicted by the Neugebauer model and the actual outline shape substantially coincide with each other and can be predicted with high accuracy.

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。 As another method, there is a cellular Neugebauer model that divides a device color space and constructs a Neugebauer model for each divided partial color space. The cellular Neugebauer model divides each primary value range into several parts, divides the device color space into regions (cells), and applies the Neugebauer model to each region (cell). is there. For example, Non-Patent Document 1 describes the Neugebauer model.

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。 In this cellular Neugebauer model, by performing prediction for each region, it is possible to greatly improve the prediction accuracy of the outer shape of which the Neugebauer model has deteriorated due to the influence of dot gain. However, in order to construct a cellular Neugebauer model, actually measured values in each of the divided areas are required, but as described above, there are very few color combinations with many K in the color patch set. For this reason, the measured values are not uniform in the shadow portion containing a lot of K (black), and the cellular Neugebauer model may not be constructed.

特開平７−８７３４７号公報JP-A-7-87347 特開平１０−２６２１５７号公報JP-A-10-262157 特開２００２−８４４３４号公報JP 2002-84434 A ＨＥＮＲＹＲ．ＫＡＮＧ著，“ＣＯＬＯＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＦＯＲＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＩＭＡＧＩＮＧＤＥＶＩＣＥＳ”，ＳＰＩＥＯＰＴＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＰＲＥＳＳHENRY R. By KANG, “COLOR TECHNOLOGY FOR ELECTRONIC IMAGEING 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。 The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to provide a color gamut calculation method and a color gamut calculation device capable of generating color gamut information of a highly accurate and smooth shape. It is.

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。 The present invention is a color gamut calculation method and a color gamut calculation apparatus for calculating device color gamut information, and calculates color gamut information using a cellular Neugebauer model. An actual data pair that is a pair of a color value in the CMYK color space and a colorimetric value corresponding to the color value required at this time is prepared, for example, by outputting a color patch set and performing colorimetry. At that time, a colorimetric value of K = 100% is prepared by prediction using a Neugebauer model. For example, when the actual data pair is insufficient in the area where the area ratio W = 0 of paper white or the shadow portion, the insufficient actual data pair is also prepared by prediction using the Neugebauer model.

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。 Then, using these actual data pairs, a cellular Neugebauer model is constructed, and color gamut information is calculated. In this case, the number of divisions of K is smaller than the number of divisions of other color components.

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。 According to the present invention, for a cellular Neugebauer model that could not be constructed due to a lack of data in the past, the color reproduction by the cellular Neugebauer model is obtained by predicting and obtaining the actual data pair that is lacking by the Neugebauer model. Calculation of area information can be realized. By using the cellular Neugebauer model in this way, there is an effect that it is possible to calculate color gamut information having a smooth shape with higher accuracy than the Neugebauer model.

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。 In addition, by reducing the number of K divisions of the cellular Neugebauer model to be smaller than the number of divisions of other colors, errors in particularly small portions of data can be reduced, and the actual data pairs and noise obtained can be reduced. It is possible to suppress the occurrence of inconsistency between the actual data pair predicted by the Gebauer model.

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。 FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention. In the figure, 1 is an actual data pair acquisition unit, 2 is an actual data pair addition unit, and 3 is a calculation unit. The actual data pair acquisition unit 1 acquires an actual data pair in which a color value in a device color space of a device for which color gamut information is to be calculated and a colorimetric value corresponding to the color value. For example, in the case of an output device such as a printer, a color patch set in which color values are specified in the CMYK color space, which is a device color space, is output, and each patch is colorimetrically measured to obtain the color values in the CMYK color space. An actual data pair that is a pair with the colorimetric value can be acquired.

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。 The actual data pair adding unit 2 predicts actual data pairs that are insufficient at the time of constructing the cellular Neugebauer model using the Neugebauer model. As already described, in the standardized color patch set, there are very few combinations of colors in the shadow portion containing a lot of K (black). FIG. 2 is a list of patch colors of K = 100% in ISO12642. In ISO 12642, which is one standard for color patch sets, there are only 14 colors shown in FIG. Accordingly, when the cellular Neugebauer model is constructed, there may be no color patch existing in the divided partial space, and the cellular Neugebauer model cannot be constructed as it is. Therefore, the actual data pair adding unit 2 adds actual data pairs that are insufficient when the cellular Neugebauer model is constructed.

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。 In the present invention, prediction is performed using a Neugebauer model as a method for obtaining an actual data pair to be added. The Neugebauer model can be constructed from the actual data pair acquired by the actual data pair acquisition unit 1. As shown in FIG. 5, the Neugebauer model can obtain the color gamut outline below the lightness of the high-saturation color almost accurately, so the shadow area with few color patches and the area ratio of the paper white including the shadow area. This method is suitable for predicting the data of the color gamut outline of the region where W = 0. Therefore, the accuracy of the shadow area or the area where the area ratio W of paper white is 0 does not decrease so much even if the predicted value is used instead of the actually measured value. On the contrary, in these regions, the colorimetric values are likely to vary greatly, and it is possible to prevent unevenness from occurring in the outer shape due to such variations.

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。 The calculation unit 3 constructs a cellular Neugebauer model using the actual data pair acquired by the actual data pair acquisition unit 1 and the actual data pair predicted by the Neugebauer model by the actual data pair addition unit 2, The device's color gamut information is calculated using the Cellular Neugebauer model. In addition, since different data of the actual data pair obtained by actual colorimetry and the actual data pair obtained by prediction are used in a mixed manner, it may be considered that the contour shape is affected by inconsistency. In order to suppress such inconsistencies, the cellular Neugebauer model may be constructed with the number of divisions of K smaller than the number of divisions of other colors. As described above, since the actual data pair predicted for the shadow portion with many K and the area where the area ratio W = 0 of the paper white is used, the actually measured data pair is used by reducing the number of divisions of K. A color area where K does not exist and a color area where there are many K using the predicted actual data pair can be separated as much as possible. In this way, mismatching can be suppressed as much as possible by interpolation using the cellular Neugebauer model.

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。 A specific example will be described. As an example, the division for each color of the cellular Neugebauer model constructed by the calculation unit 3 is 0% for C, M, and Y, 0%, 10%, 20%, 40%, 70%, 100%, and 0% for K. The color gamut outline can be obtained for each partial color space obtained by dividing the color space by 100%. For a partial color space having a color gamut outline of K = 0%, since there is a color patch corresponding to the color patch set, the actual data pair acquired by the actual data pair acquisition unit 1 by color measurement or the like may be used. it can. For a partial color space having a color gamut outline of K = 100%, as shown in FIG. 2, for example, it is not possible to obtain an actual data pair only with a color patch set. Therefore, the actual data pair predicted by the actual data pair adding unit 2 is used as the actual data pair in the partial color space having the color gamut outline of K = 100%.

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。 FIG. 3 is a schematic diagram of a color gamut outline of K ≠ 0%. The outer periphery in FIG. 3 is a color where K = 0% and any other color is 100%, and the hatched portion is a color where K = 100%. A black circle is a division point, and a cellular Neugebauer model is constructed by preparing an actual data pair at this division point.

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。 For the outer periphery in FIG. 3 and the color of the color gamut outline of K = 0% not shown in FIG. 3, the actual data pair is obtained by measuring the color of the color patch set. For the hatched area, K = 100%, and an actual data pair corresponding to the C, M, and Y division positions is required. However, since it is impossible to obtain all of them by actual measurement from the color patch set as described above, the actual data pair adding unit 2 creates an actual data pair for this area by prediction. A portion of the outer periphery where hatching is not performed is a region where K increases, but in this portion, no division is performed, and thus an actual data pair is not essential. In order to prevent inconsistency between the outer periphery and the outside thereof and the hatched region, this region is interpolated by a cellular Neugebauer model to obtain color gamut information.

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。 FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of the color gamut outline shape obtained according to the embodiment of the present invention. When the color gamut outline shape is obtained by the above-described configuration, for example, it is as shown in FIG. As can be seen from the comparison with FIG. 5, it can be seen that the color gamut outline determined by the present invention is closer to the actual color gamut than the color gamut outline determined by the Neugebauer model. . In particular, in the color gamut contour shape obtained by the Neugebauer model, an error occurred in a region where the lightness is higher than the lightness of the high-saturation color. It was. In addition, a smooth color gamut contour shape could be obtained even in a shadow portion or an area where the paper white area ratio W = 0.

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。 Note that the number of divisions for constructing the cellular Neugebauer model in the above specific example, the area of the actual data pair predicted by the Neugebauer model, etc. are not limited to the above example, and can be arbitrarily set. For example, the number of divisions may be further increased for K, and a real data pair may be predicted by the Neugebauer model for K ≠ 100%.

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。 In the above description, the case of using CMYK has been described, but the present invention is not limited to this. Even when other color spaces are used, the present invention can be applied when measured values for specific color components are not uniform. The same applies even when the color component used is 5 or more.

本発明の実施の一形態を示すブロック図である。It is a block diagram which shows one Embodiment of this invention. ＩＳＯ１２６４２におけるＫ＝１００％のパッチ色の一覧表である。It is a list of patch colors of K = 100% in ISO12642. Ｋ≠０％の色域外郭の模式図である。It is a schematic diagram of the color gamut outline of K ≠ 0%. 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。It is explanatory drawing of an example of the color gamut outline shape calculated | required by one Embodiment of this invention. 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。It is explanatory drawing of an example of the outer shape estimated by the Neugebauer model, and an actual outer shape.

Explanation of symbols

１…実データ対取得部、２…実データ対追加部、３…算出部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Real data pair acquisition part, 2 ... Real data pair addition part, 3 ... Calculation part.

Claims

A color gamut calculation method for calculating color gamut information of a device, wherein an actual data pair that is a pair of a color value in a CMYK color space and a colorimetric value corresponding to the color value is prepared, and K = 100% The colorimetric values of are prepared by predicting actual data pairs that are insufficient when building the cellular Neugebauer model using the Neugebauer model, and using these actual data pairs, the number of divisions of K is the number of divisions of other color components. A method for calculating a color gamut, comprising calculating color gamut information using a smaller number of cellular Neugebauer models.

The color gamut calculation method according to claim 1, further comprising: predicting an actual data pair in a region where the paper white area ratio W = 0 as an actual data pair predicted by the Neugebauer model.

The color gamut calculation method according to claim 1, further comprising predicting an actual data pair in a shadow portion as an actual data pair predicted by a Neugebauer model.

In the color gamut calculation device for calculating the color gamut information of a device, an actual data pair acquisition unit that acquires an actual data pair that is a pair of a color value in the CMYK color space and a colorimetric value corresponding to the color value; = Real data pair addition means for predicting actual data pairs that are insufficient when the cellular Neugebauer model is constructed for the colorimetric value of 100% by the Neugebauer model, the actual data pair acquisition means, and the actual data pair addition means A color gamut comprising calculation means for calculating color gamut information using a cellular Neugebauer model in which the number of divisions of K is smaller than the number of divisions of other color components using the obtained actual data pair Calculation device.

5. The color gamut calculation device according to claim 4, wherein the actual data pair adding unit further predicts an actual data pair in a region where the paper white area ratio W = 0 by a Neugebauer model.

5. The color gamut calculation device according to claim 4, wherein the actual data pair adding means further predicts the actual data pair in the shadow portion by a Neugebauer model.