JP5264153B2 - Color processing apparatus and color processing method - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that a long time has been required for creating a color separation table because it is difficult to perform high-speed operation of color prediction in a printing device which uses many inks. <P>SOLUTION: In the color processing method, printing color information is obtained by performing a colorimetry upon a patch image output from a printing device. A prepared color separation table is then acquired as a reference table and from the reference table, ink values of frames constituting a color space are extracted. Based on the printing color information of the patch image, printing color information corresponding to the ink values of the frames is estimated by color prediction. At this point, a plurality of printer models 703 each of which may use inks less than that of the printing device, are assumed, color prediction is performed for each printer model, and prediction results are shared among the plurality of printer models, thereby reducing computational complexity. Then, the ink values of the frames are updated such that the printing color information estimated by color prediction can be closer to a predetermined target color, and the color separation table is created based on the updated ink values of the frames. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&amp;INPIT

Description

本発明は色処理装置および色処理方法に関し、特に、複数のインクによる印刷を行う印刷装置に対する色分解テーブルを作成する色処理装置および色処理方法に関する。   The present invention relates to a color processing apparatus and a color processing method, and more particularly to a color processing apparatus and a color processing method for creating a color separation table for a printing apparatus that performs printing with a plurality of inks.

従来、プリンタにおいて出力される色を予測する色予測方法として、Cellular Yule-Nielsen Neugebauer Modelが知られている(例えば、非特許文献1参照)。このモデルは、予め設定された格子点に対応するカラーパッチを出力し、該カラーパッチを測色して得た色情報をもとにNeugebauer Modelにしたがって任意の入力値に対する色情報を推定するものである。
しかしながら、インクの総量を越えてしまうなどの理由により、全ての格子点が印刷できるとは限らない。したがって、上記非特許文献1では、印刷して測色した格子点の色情報から、印刷不可能な格子点の色情報を重回帰により推定している。
Y.Chen,R.S.Berns and L.A.Taplin,"Six Color Printer Characterization Using an Optimized Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model",J.Imaging Sci. Tech. Vol.48, No.6,pp.519-528(2004)
Conventionally, the Cellular Yule-Nielsen Neugebauer Model is known as a color prediction method for predicting the color output by a printer (for example, see Non-Patent Document 1). This model outputs color patches corresponding to preset grid points and estimates color information for an arbitrary input value according to the Neugebauer Model based on the color information obtained by measuring the color patches. It is.
However, not all grid points can be printed for reasons such as exceeding the total amount of ink. Therefore, in the said nonpatent literature 1, the color information of the grid point which cannot be printed is estimated by multiple regression from the color information of the grid point which printed and measured the color.
Y. Chen, RS Berns and LATaplin, “Six Color Printer Characterization Using an Optimized Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model”, J. Imaging Sci. Tech. Vol. 48, No. 6, pp. 519-528 (2004)

しかしながら、上述した印刷不可能な格子点の色情報を重回帰によって推定する方法は、インク数が増大すると演算量が指数関数的に増大してしまうという問題があった。例えば、非特許文献1による方法では、2のインク数乗×2のインク数乗サイズの逆行列演算が必要となる。一般に、逆行列の演算量は行列サイズのほぼ3乗に比例するため、例えば11色のインクをもつ場合は、4色の場合に比べて、
(211/24)3=2097152倍
もの演算量になる。これは、プリンタの多色化が進む今日、大きな障害となっていた。
However, the above-described method for estimating color information of non-printable grid points by multiple regression has a problem that the amount of calculation increases exponentially as the number of inks increases. For example, in the method according to Non-Patent Document 1, an inverse matrix operation of 2 ink number times 2 ink number size is required. In general, the calculation amount of the inverse matrix is proportional to the cube of the matrix size. For example, when there are 11 colors of ink, compared to the case of 4 colors,
(2 11/2 4) also becomes the calculation amount 3 = 2097152 times. This has been a major obstacle in today's multi-color printers.

本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、使用インク数が多い印刷装置に対し、より少ないインク数のプリンタモデルを単位とした高速な色予測を行って色分解テーブルを作成する色処理装置および色処理方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and creates a color separation table by performing high-speed color prediction in units of printer models with a smaller number of inks for a printing apparatus with a large number of inks to be used. An object of the present invention is to provide a color processing apparatus and a color processing method.

上述した目的を達成するための一手段として、本発明の色処理装置は以下の構成を備える。   As a means for achieving the above-described object, the color processing apparatus of the present invention has the following configuration.

複数のインクによる印刷を行う印刷装置に対する色分解テーブルを作成する色処理装置であって、前記印刷装置から出力されたパッチ画像を測色して得られる印刷色情報を入力する入力手段と、予め用意された色分解テーブルをリファレンステーブルとして取得するリファレンステーブル取得手段と、前記リファレンステーブルから、色空間を構成するインク値を抽出するインク値抽出手段と、前記入力手段で得られた印刷色情報に基づいて、前記インク値に対応する印刷色情報を色予測により推定する色予測手段と、該推定された印刷色情報が予め定められた目標値に近づくように、前記インク値を更新する最適化手段と、該更新された前記インク値に基づいて、前記色分解テーブルを作成する色分解テーブル作成手段と、を有し、前記色予測手段は、前記色空間を構成する枠を成す線分上、または前記色空間の一色で利用されるインクのみを有するプリンタモデルで前記色予測を行なうことを特徴とする。 A color processing apparatus for creating a color separation table for a printing apparatus that performs printing with a plurality of inks, an input unit that inputs print color information obtained by measuring colors of a patch image output from the printing apparatus; Reference table acquisition means for acquiring the prepared color separation table as a reference table, ink value extraction means for extracting ink values constituting a color space from the reference table, and print color information obtained by the input means Based on color prediction means for estimating print color information corresponding to the ink value by color prediction, and optimization for updating the ink value so that the estimated print color information approaches a predetermined target value And a color separation table creating means for creating the color separation table based on the updated ink value, and the color Measuring means, characterized in that on the line segment forms a frame constituting the color space, or printer model having only ink utilized in color of the color space performing the color prediction.

例えば、前記色予測手段は、前記枠のインク値に応じて、前記プリンタモデルを選択するプリンタモデル選択手段を有し、さらに該プリンタモデルごとに、前記枠のインク値の周辺格子点を取得する周辺格子点取得手段と、該取得された周辺格子点のうち、前記測色ステップで印刷色情報が得られていない周辺格子点について、印刷色情報を推定する格子点推定手段と、前記周辺格子点の印刷色情報に基づいて、前記枠のインク値に対応する印刷色情報を推定する枠情報推定手段と、を有することを特徴とする。   For example, the color prediction unit includes a printer model selection unit that selects the printer model according to the ink value of the frame, and further acquires a peripheral grid point of the ink value of the frame for each printer model. Peripheral grid point acquisition means, grid point estimation means for estimating print color information for peripheral grid points for which print color information has not been obtained in the colorimetry step, and the peripheral grid points Frame information estimating means for estimating print color information corresponding to the ink value of the frame based on dot print color information.

上記構成からなる本発明によれば、使用インク数が多い印刷装置に対し、より少ないインク数のプリンタモデルを単位とした高速な色予測を行って、色分解テーブルを作成することができる。   According to the present invention having the above-described configuration, a color separation table can be created by performing high-speed color prediction in units of a printer model having a smaller number of inks for a printing apparatus that uses a large number of inks.

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。   Hereinafter, the present invention will be described in detail based on preferred embodiments with reference to the accompanying drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.

<第1実施形態>
●出力プロセス
本実施形態では、色分解テーブル作成装置における色予測方法について説明する。なお、本実施形態の色分解テーブル作成装置においては、C,M,Y,K,Lc,Lm,Gy,R,G,B,Lgの11色インクを搭載したインクジェット方式のプリンタに対する色分解テーブルを作成するものとする。
<First Embodiment>
Output Process In this embodiment, a color prediction method in the color separation table creation device will be described. In the color separation table creating apparatus of this embodiment, a color separation table for an ink jet printer equipped with 11 color inks of C, M, Y, K, Lc, Lm, Gy, R, G, B, and Lg. Shall be created.

図1に、本実施形態において想定されるインクジェットプリンタの印刷処理の流れを示す。101は画像信号入力部であり、不図示のOS(オペレーションシステム)等の制御手段から画像信号が入力される。この画像信号は、例えばRGBの3チャンネル各8ビットからなるカラー画像信号であり、標準色空間であるsRGBやAdobeRGB等の色空間で定義される。画像信号入力部101から入力された画像信号は、色分解部102において、プリンタの各インクに対応した、C,M,Y,K,Lc,Lm,Gy,R,G,B,Lgの11チャンネル、各8ビットの画像信号に変換される。   FIG. 1 shows a flow of printing processing of an ink jet printer assumed in the present embodiment. An image signal input unit 101 receives an image signal from a control unit such as an OS (Operation System) (not shown). This image signal is a color image signal composed of 8 bits for each of 3 channels of RGB, for example, and is defined in a color space such as sRGB or AdobeRGB which is a standard color space. An image signal input from the image signal input unit 101 is received by the color separation unit 102 at 11 of C, M, Y, K, Lc, Lm, Gy, R, G, B, and Lg corresponding to each ink of the printer. Each channel is converted into an 8-bit image signal.

ここで図2に、色分解部102にてRGB3チャンネル各8ビットの画像信号を各インク11チャンネル各8ビットの画像信号に変換する際に参照される、ルックアップテーブル(以降、色分解テーブルと称する)の一例を示す。同図に示すように色分解テーブルには、R,G,B各チャンネルを、例えばそれぞれ9ステップ(0,32,64,96,128,160,192,224,255)でサンプリングした全組合せ(9×9×9=729色)に対して出力値が記載されている。該出力値とはすなわち、C,M,Y,K,Lc,Lm,Gy,R,G,B,Lgの各8ビットの出力値(以降、インク値と称する)である。色分解部102では、この色分解テーブルを参照し、四面体補間や、線形補間などを用いて入力されたRGB3チャンネル各8ビットの全組合せに対応する信号を、11チャンネルの各インク値に変換する。   Here, FIG. 2 shows a look-up table (hereinafter referred to as a color separation table) which is referred to when the color separation unit 102 converts an 8-bit image signal for each of RGB 3 channels into an 8-bit image signal for each ink 11 channel. An example) is shown. As shown in the figure, the color separation table includes all combinations (for example, R, G, B channels sampled in 9 steps (0, 32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 255)). 9 × 9 × 9 = 729 colors), output values are described. That is, the output values are 8-bit output values (hereinafter referred to as ink values) of C, M, Y, K, Lc, Lm, Gy, R, G, B, and Lg. The color separation unit 102 refers to this color separation table and converts signals corresponding to all combinations of 8-bit RGB 3-channel input using tetrahedral interpolation, linear interpolation, etc., into 11-channel ink values. To do.

色分解部102にて変換された11チャンネル各8ビットからなる画像信号(インク値)は、階調補正部103において、画像出力部104で印刷可能な11チャンネル各2ビットデータに変換される。この階調補正方法としては、例えばベイヤー型の16×16のマトリクスを、入力された11チャンネルの画像それぞれにあてがう方法がある。すなわち、マトリクス要素よりも、画像上の対応する画素値の方が大きい場合には1、該画素値が該マトリクス要素以下の場合には0、とすることによって、階調補正を行う。また、このハーフトーニング手法として誤差拡散法などを用いることもできる。   The image signal (ink value) consisting of 8 bits for 11 channels converted by the color separation unit 102 is converted into 2-bit data for each 11 channels that can be printed by the image output unit 104 in the gradation correction unit 103. As this gradation correction method, for example, there is a method in which a Bayer type 16 × 16 matrix is applied to each of the input 11-channel images. That is, gradation correction is performed by setting 1 when the corresponding pixel value on the image is larger than the matrix element and 0 when the pixel value is equal to or less than the matrix element. An error diffusion method or the like can also be used as the halftoning method.

本実施形態では、上述したような色分解テーブルを作成する装置について説明する。色分解テーブルにおいては、入力されたRGB3チャンネルの信号が示す色と、印刷後に紙面上で再現される色とがほぼ等しくなるよう、11色の各インク値が決定されなければならない。このとき、本実施形態における色予測方法が有効に機能する。   In this embodiment, an apparatus for creating a color separation table as described above will be described. In the color separation table, the ink values of the 11 colors must be determined so that the color indicated by the input RGB3 channel signal and the color reproduced on the paper after printing are substantially equal. At this time, the color prediction method in this embodiment functions effectively.

●色分解テーブル作成装置
図3は、本実施形態の色予測方法を用いる色分解テーブル作成装置の構成を示すブロック図である。同図において、301は全体を制御するCPU、302は変更を必要としないプログラムやパラメータを格納するROM、303は各処理部から供給されるプログラムやデータを一時記憶するRAMである。304は表示部であり、処理の結果やユーザへの指示、エラーメッセージ等を表示するモニタ等の表示デバイスである。305は操作部であり、ユーザの操作を受けデータを入力するポインティングデバイスやキーボードなどの入力デバイスである。
Color Separation Table Creation Device FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a color separation table creation device that uses the color prediction method of this embodiment. In the figure, reference numeral 301 denotes a CPU that controls the entire system, 302 denotes a ROM that stores programs and parameters that do not need to be changed, and 303 denotes a RAM that temporarily stores programs and data supplied from each processing unit. A display unit 304 is a display device such as a monitor that displays processing results, instructions to the user, error messages, and the like. An operation unit 305 is an input device such as a pointing device or a keyboard for inputting data in response to a user operation.

306は、上述したような出力処理が行われる11色のインクジェットプリンタ(以下、プリンタと称する)であり、後述する色予測カラーパッチ作成部310にて作成されるカラーパッチの出力を行う。なお、本実施形態の色分解テーブル作成装置によって作成された色分解テーブルは、プリンタ306にアップロードされることによって使用可能となる。   Reference numeral 306 denotes an 11-color ink jet printer (hereinafter referred to as a printer) that performs the output process as described above, and outputs a color patch created by the color prediction color patch creation unit 310 described later. Note that the color separation table created by the color separation table creation device of the present embodiment can be used by being uploaded to the printer 306.

307は色分解テーブル作成部であり、本実施形態の特徴である色分解テーブルの作成処理を行うが、その詳細については後述する。   A color separation table creation unit 307 performs color separation table creation processing, which is a feature of the present embodiment, and details thereof will be described later.

308はリファレンステーブル保持部であり、予め作成された代表的な用紙における色分解テーブルを複数保持している。本実施形態の色分解テーブル作成装置は、このリファレンステーブル保持部308に保持される色分解テーブルを参照し、様々な用紙、あるいは印字品位設定ごとに色分解テーブルを自動作成することを特徴とする。   Reference numeral 308 denotes a reference table holding unit, which holds a plurality of color separation tables for typical paper prepared in advance. The color separation table creation apparatus according to the present embodiment refers to the color separation table held in the reference table holding unit 308, and automatically creates a color separation table for each of various papers or print quality settings. .

309は色予測部であり、色分解テーブル作成部307の要求に応じて、インク値に対する色情報(CIE1976L*a*b*)を算出するが、その詳細については後述する。   A color prediction unit 309 calculates color information (CIE1976L * a * b *) for the ink value in response to a request from the color separation table creation unit 307, and details thereof will be described later.

310は色予測カラーパッチ作成部であり、本実施形態における色予測用のカラーパッチを作成する。その詳細については後述する。   A color prediction color patch creation unit 310 creates a color patch for color prediction in the present embodiment. Details thereof will be described later.

311は測色データ取得部であり、不図示の測色器と接続し、色予測カラーパッチ作成部310にて作成されプリンタ306にてプリントされたカラーパッチ画像を測色する。この測色結果は、色予測部309に入力される。   A colorimetric data acquisition unit 311 is connected to a colorimeter (not shown), and measures a color patch image created by the color prediction color patch creation unit 310 and printed by the printer 306. This color measurement result is input to the color prediction unit 309.

●色分解テーブル作成処理
以下、色分解テーブル作成部307における色分解テーブル作成処理の詳細について説明する。
Color separation table creation processing Details of the color separation table creation processing in the color separation table creation unit 307 will be described below.

図4は、色分解テーブル作成部307における色分解テーブル作成処理を示すフローチャートである。   FIG. 4 is a flowchart showing color separation table creation processing in the color separation table creation unit 307.

まずステップS400で測色データ取得部において、色予測カラーパッチ作成部310で作成され、プリンタ306にてプリントされたカラーパッチ画像を測色し、取得された印刷色情報である分光反射率データを色予測部309に入力する。なお、この測色ステップS400は、ステップS401以降の色分解テーブル作成処理を開始するに先立って行われるのであれば、例えば数日前であっても直前であっても、どのようなタイミングで実行されても良い。   First, in step S400, the colorimetric data acquisition unit performs colorimetry on the color patch image created by the color prediction color patch creation unit 310 and printed by the printer 306, and spectral reflectance data that is the acquired print color information is obtained. Input to the color prediction unit 309. Note that this color measurement step S400 is executed at any timing, for example, several days ago or immediately before, if it is performed prior to starting the color separation table creation processing in step S401 and subsequent steps. May be.

次にステップS401は、リファレンステーブルを読み取る、読取ステップである。ここでは、リファレンステーブル保持部308に保持されている複数の色分解テーブルの中から、以降の処理で作成する色分解テーブルが対応する用紙の質、あるいは印字品位設定に最も近い色分解テーブルを1つ選択して読み出し、RAM303に記憶する。例えば、リファレンステーブル保持部308に、光沢紙、マット紙、コート紙、普通紙などの種別ごとにそれぞれ代表的な用紙の色分解テーブルが各1つ登録されているとする。この場合、以降の処理で光沢紙に属する用紙の色分解テーブルを作成するのであれば、光沢紙の代表用紙の色分解テーブルが選択される。このリファレンステーブルの選択は、ユーザが操作部305を介して行ってもよいし、あるいは、何らかの測定手段を用いて用紙の属性等を判別し、自動的に適当なリファレンステーブルを選択するよう構成してもよい。   Next, step S401 is a reading step for reading the reference table. Here, among the plurality of color separation tables held in the reference table holding unit 308, one color separation table closest to the paper quality or print quality setting corresponding to the color separation table created in the subsequent processing is selected. One is read out and stored in the RAM 303. For example, assume that one reference color separation table is registered in the reference table holding unit 308 for each type such as glossy paper, matte paper, coated paper, and plain paper. In this case, if a color separation table for paper belonging to glossy paper is created in the subsequent processing, the color separation table for representative paper for glossy paper is selected. The selection of the reference table may be performed by the user via the operation unit 305, or it may be configured to automatically select an appropriate reference table by discriminating paper attributes using some measurement means. May be.

次にステップS402は、ステップS401で選択したリファレンステーブルから枠情報を抽出する、枠抽出ステップである。ここで枠情報について、図5,図6を用いて説明する。   Next, step S402 is a frame extraction step for extracting frame information from the reference table selected in step S401. Here, the frame information will be described with reference to FIGS.

図5は色空間を模式的に表した図であり、RGB各8ビットの画像信号であれば、図中Wは(R,G,B)=(255,255,255)、同様にKは(0,0,0)、Rは(255,0,0)、Gは(0,255,0)、Bは(0,0,255)に相当する。また同様に、Cは(0,255,255)、Mは(255,0,255)、Yは(255,255,0)に相当する。本実施形態における枠とは、これら8点(W,K,R,G,B,C,M,Y)の隣り合う点同士を結ぶ18本の線と、WとKを結ぶ線の計19本の線を意味する。すなわち、W−C,W−M,W−Y,W−R,W−G,W−B,K−C,K−M,K−Y,K−R,K−G,K−B,Y−R,Y−G,C−G,C−B,M−B,M−R、およびW−K、の計19本である。ステップS402ではすなわち、この19本の各線上に位置するRGB値と、それに対応する11色のインク値をリファレンステーブルから抽出する。   FIG. 5 is a diagram schematically showing a color space. In the case of an RGB 8-bit image signal, W is (R, G, B) = (255,255,255), and K is similarly (0, 0, 0), R corresponds to (255, 0, 0), G corresponds to (0, 255, 0), and B corresponds to (0, 0, 255). Similarly, C corresponds to (0, 255, 255), M corresponds to (255, 0, 255), and Y corresponds to (255, 255, 0). The frame in this embodiment means a total of 19 lines connecting 18 points connecting these 8 points (W, K, R, G, B, C, M, Y) and a line connecting W and K. Means a line of books. That is, WC, WM, wy, WR, WG, WB, KK, KM, KY, KR, KG, KB, Y-R, Y-G, CG, CB, MB, MR, and W-K are 19 in total. That is, in step S402, the RGB values located on the 19 lines and the ink values of 11 colors corresponding to the RGB values are extracted from the reference table.

この枠情報について、図6を用いてより具体的に説明する。図6は、W−Kの枠における各インク値を示す図である。同図において、横軸のグリッド番号はW−K上の点をWから順に番号付けしたものであり、色分解テーブルが図2で説明したRGB各9ステップ刻みである場合には9グリッド存在する。例えば、グリッド1はWに相当し、(R,G,B)=(255,255,255)である。グリッド2は、(R,G,B)=(224,224,224)、グリッド3は(192,192,192)に相当する点である。   This frame information will be described more specifically with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating ink values in the WK frame. In the same figure, the grid numbers on the horizontal axis are obtained by numbering points on W-K in order from W, and there are 9 grids when the color separation table is in steps of 9 steps for each of RGB explained in FIG. . For example, the grid 1 corresponds to W and (R, G, B) = (255, 255, 255). Grid 2 corresponds to (R, G, B) = (224, 224, 224), and grid 3 corresponds to (192, 192, 192).

ステップS402では、1〜9までの各グリッドのRGB値に対応するインク値を、色分解テーブルから抽出する。   In step S402, ink values corresponding to the RGB values of the grids 1 to 9 are extracted from the color separation table.

色分解テーブル作成部307では、19本の各枠に対して各インク値を最適化し、最後に補間処理により、枠以外の色空間全域における色分解テーブルを生成する。   The color separation table creation unit 307 optimizes each ink value for each of the 19 frames, and finally generates a color separation table in the entire color space other than the frames by interpolation processing.

図4に戻り、ステップS402にて各枠に対するインク値を抽出した後、ステップS403,S404のループにより各枠の各グリッドに対して、ステップS405〜S408の最適化処理を行うことで、各枠のインク値が決定される。以下、この最適化処理について説明する。   Returning to FIG. 4, after extracting ink values for each frame in step S <b> 402, the optimization processing in steps S <b> 405 to S <b> 408 is performed on each grid in each frame by the loop of steps S <b> 403 and S <b> 404. The ink value is determined. Hereinafter, this optimization process will be described.

まずステップS405にて、各グリッドの目標色を設定する。ここで目標色とは、例えばCIE1976L*a*b*色空間におけるL*a*b*値のことであり、枠ごと、グリッドごとに予め決められた値がROM302に記録されている。ステップS405では、グリッド、枠に応じた所定の目標値をROM302から読み出し、RAM303に設定する。   First, in step S405, a target color for each grid is set. Here, the target color is, for example, an L * a * b * value in the CIE 1976 L * a * b * color space, and a value determined in advance for each frame and each grid is recorded in the ROM 302. In step S405, a predetermined target value corresponding to the grid and frame is read from the ROM 302 and set in the RAM 303.

次にステップS406では、色予測部309において、各グリッドの11色のインク値から、CIE1976L*a*b*色空間におけるL*a*b*値を推定(色予測)する。この色予測処理の詳細については後述する。そしてステップS407にて、該予測されたL*a*b*をステップS405で設定された目標色のL*a*b*値と比較する。該比較による色差が所定の条件を満たさない場合には、ステップS408にて該当するグリッドのインク値を変更し、該更新された値に対し、再びステップS406にて色予測を行う。このステップS408,S406の処理は、ステップS407で所定の条件が満たされるまで繰り返される。   In step S406, the color prediction unit 309 estimates (color prediction) the L * a * b * value in the CIE 1976 L * a * b * color space from the ink values of 11 colors in each grid. Details of the color prediction process will be described later. In step S407, the predicted L * a * b * is compared with the L * a * b * value of the target color set in step S405. If the color difference by the comparison does not satisfy the predetermined condition, the ink value of the corresponding grid is changed in step S408, and color prediction is performed again in step S406 for the updated value. The processes in steps S408 and S406 are repeated until a predetermined condition is satisfied in step S407.

ここで、ステップS408におけるインク値の更新は、所定のアルゴリズムに従ってインク値を増減させることによりなされるが、該当する枠の使用インク数は増加しないものとする。たとえば、W−K枠で使用しているインクがLc,Lm,Gy,Lg,Kである場合、この4色の中でインク値が変更され、新たに別のインク(例えばY等)が使用されることはない。すなわち、Lc,Lm,Gy,Lg,K以外のインク値には必ず0が設定される。本実施形態ではこのように、インク数を枠によって限定することで、11色というインク数の多いプリンタであっても、色予測ステップ(S406)を比較的高速に実行することが可能となる。   Here, the ink value is updated in step S408 by increasing or decreasing the ink value according to a predetermined algorithm, but the number of inks used in the corresponding frame is not increased. For example, when the ink used in the W-K frame is Lc, Lm, Gy, Lg, K, the ink value is changed among these four colors, and another ink (for example, Y) is newly used. It will never be done. That is, 0 is always set to ink values other than Lc, Lm, Gy, Lg, and K. In this embodiment, as described above, by limiting the number of inks by the frame, even in a printer having a large number of inks of 11 colors, the color prediction step (S406) can be executed at a relatively high speed.

なお、ステップS407における判定条件は、枠ごとに異なっても良い。また、本実施形態では色差によって条件を判定する例を示したが、本発明はこれに限らない。例えば、ある枠では色相差を算出して比較し、別の枠では明度差を算出して較する等、枠ごとに異なる条件を設定しても良い。   Note that the determination condition in step S407 may be different for each frame. Moreover, although the example which determines conditions by color difference was shown in this embodiment, this invention is not limited to this. For example, different conditions may be set for each frame, such as calculating and comparing hue differences in a certain frame and calculating and comparing brightness differences in another frame.

ステップS403,S404のループにより全ての枠、グリッドに対するインク値の最適化処理が終了すると、最後にステップS409において、最適化された各枠のインク値を、四面体補間や線形補間など既知のアルゴリズムを用いて補間する。これにより、色空間全域に対する色分解テーブルが生成される。   When the ink value optimization processing for all frames and grids is completed by the loop of steps S403 and S404, finally, in step S409, the optimized ink values of each frame are converted into known algorithms such as tetrahedral interpolation and linear interpolation. Interpolate using. As a result, a color separation table for the entire color space is generated.

以上説明したように、色分解テーブル作成部307においては、色予測を用いて各枠のインク値を変更することにより、発色特性の異なる様々な用紙において同様の色再現を実現する色分解テーブルを自動的に作成することができる。また、詳細は後述するが、本実施形態では枠ごとにインク値を制限して最適化することにより、色予測を高速に実行することが可能となる。   As described above, the color separation table creation unit 307 creates a color separation table that realizes similar color reproduction on various papers with different color development characteristics by changing the ink value of each frame using color prediction. Can be created automatically. Although details will be described later, in this embodiment, color prediction can be performed at high speed by limiting and optimizing the ink value for each frame.

●色予測処理
以下、上述したステップS406において、色予測部309で実行される色予測処理の詳細について説明する。
Color Prediction Processing Hereinafter, details of the color prediction processing executed by the color prediction unit 309 in step S406 described above will be described.

図7は、色予測部309の構成を示すブロック図である。同図において、701は11色(C,M,Y,K,Lc,Lm,Gy,R,G,B,Lg)のインク値を入力するインク値入力部である。702は、インク値入力部701にて入力されたインク値に基づいて、色予測を行う最適なプリンタモデルを選択し、該プリンタモデルにインク値を入力するプリンタモデル選択部である。   FIG. 7 is a block diagram illustrating the configuration of the color prediction unit 309. In the figure, reference numeral 701 denotes an ink value input unit for inputting ink values of 11 colors (C, M, Y, K, Lc, Lm, Gy, R, G, B, and Lg). A printer model selection unit 702 selects an optimal printer model for color prediction based on the ink value input by the ink value input unit 701 and inputs the ink value to the printer model.

703はプリンタモデルであり、インク値に対してプリンタ306で出力した際に得られるであろう印刷色情報としての分光反射率を予測する。なお、色予測部309は、インク数、インク種別の異なるプリンタモデルを複数有しており、各プリンタモデルは、色予測に必要な処理を行う周辺プライマリ取得部707、未知プライマリ推定部708、ノイゲバウア処理部709、をそれぞれ有している。なお、本実施形態におけるプライマリとはすなわち、色空間上における格子点(グリッド)に相当する。   A printer model 703 predicts a spectral reflectance as print color information that will be obtained when the printer 306 outputs an ink value. The color prediction unit 309 has a plurality of printer models with different numbers of inks and ink types, and each printer model has a peripheral primary acquisition unit 707, an unknown primary estimation unit 708, a Neugebauer that performs processing necessary for color prediction. Each has a processing unit 709. The primary in this embodiment corresponds to a grid point (grid) on the color space.

ここで図9に、15個の異なるプリンタモデルを有する場合の、各プリンタモデルのインク数およびインク種別を示す。図9において、インク種別欄の「0」は該当するインクを使用していない旨を意味し、「1」は該インクを使用している旨を意味する。図9に示すように、11色のインクを有するプリンタであっても、11色のインク全てを同時に使用して印刷することはないと考えられるため、よりインク数の少ない複数のプリンタモデルへの分割が可能である。このように、11色のプリンタをより少ないインク数のプリンタモデルに分割することで、後述する色推定の演算量を減らすことができ、高速処理が実現できる。   FIG. 9 shows the number of inks and the ink type of each printer model when there are 15 different printer models. In FIG. 9, “0” in the ink type column means that the corresponding ink is not used, and “1” means that the ink is being used. As shown in FIG. 9, even a printer having 11 colors of ink is not considered to print using all 11 colors of ink at the same time. Division is possible. In this way, by dividing the 11-color printer into printer models with a smaller number of inks, it is possible to reduce the amount of calculation of color estimation, which will be described later, and to realize high-speed processing.

図7に戻り、704は格子点情報を保持する格子点情報保持部である。ここで格子点情報は、図10に示すようなテーブルであり、各インク値をある間隔でサンプリングして得られる全グリッドのIDと、各グリッドのインク値と、該インク値に対応する分光反射率データの有無を示すフラグ情報と、からなる。ここでフラグ情報とはすなわち、該当するインク値がプリンタ306にて出力された際に測色値として得られる分光反射率データが、後述するプライマリ分光反射率保持部705に記憶されているか否かを示すものである。図10は、全インクをインク値0,85,170,255の4グリッドでサンプリングした例を示し、4の11乗(=4194304)個のインク値の組合せと、対応するフラグデータが保持されている。ここで、図10における「分光反射率データの有無」欄がすなわちフラグ情報に相当し、「0」はインク値に対応する分光反射率データがプライマリ分光反射率保持部705に格納されていない旨を意味し、「1」は格納されている旨を意味している。   Returning to FIG. 7, reference numeral 704 denotes a lattice point information holding unit for holding lattice point information. Here, the grid point information is a table as shown in FIG. 10, and the ID of all grids obtained by sampling each ink value at a certain interval, the ink value of each grid, and the spectral reflection corresponding to the ink value. Flag information indicating the presence or absence of rate data. Here, the flag information refers to whether or not spectral reflectance data obtained as a colorimetric value when a corresponding ink value is output from the printer 306 is stored in a primary spectral reflectance holding unit 705 described later. Is shown. FIG. 10 shows an example in which all inks are sampled with 4 grids of ink values 0, 85, 170, and 255. A combination of 4 to the 11th power (= 4194304) ink values and corresponding flag data are held. Yes. Here, the “presence / absence of spectral reflectance data” column in FIG. 10 corresponds to flag information, and “0” indicates that spectral reflectance data corresponding to the ink value is not stored in the primary spectral reflectance holding unit 705. “1” means stored.

図7に戻り、705はプライマリ分光反射率保持部であり、ステップS400において測色データ取得部311にて取得された色予測カラーパッチの分光反射率、または、プリンタモデル内の未知プライマリ推定部708にて推定された分光反射率が保持される。ここで図11に、プライマリ分光反射率保持部705で保持されるデータ例を示す。図11に示すように、プライマリ分光反射率保持部705は、格子点情報保持部704に保持されたテーブルが有する格子点IDと、それぞれの格子点に対応する分光反射率を、テーブルとして保持している。なお図11では、400〜700[nm]の波長の光に対する反射率が10[nm]間隔で保持されているが、この例に限らないことは言うまでもない。   Returning to FIG. 7, reference numeral 705 denotes a primary spectral reflectance holding unit, and the spectral reflectance of the color prediction color patch acquired by the colorimetric data acquisition unit 311 in step S400 or the unknown primary estimation unit 708 in the printer model. The spectral reflectance estimated at is held. Here, FIG. 11 shows an example of data held by the primary spectral reflectance holding unit 705. As shown in FIG. 11, the primary spectral reflectance holding unit 705 holds the grid point IDs of the tables held in the grid point information holding unit 704 and the spectral reflectances corresponding to the respective grid points as a table. ing. In FIG. 11, the reflectance with respect to light having a wavelength of 400 to 700 [nm] is held at intervals of 10 [nm], but it goes without saying that the present invention is not limited to this example.

ここで、格子点情報保持部704、およびプライマリ分光反射率保持部705は、上述した複数のプリンタモデルによって共有される。この共有化により、例えばプリンタモデル01の未知プライマリ推定部708で推定された分光反射率は、プリンタモデル15など他のプリンタモデルにおいて重複して推定されることなく、後述するノイゲバウア処理等に利用される。特に、後述する未知プライマリ推定処理は演算量が多くなるため、このようにプライマリ推定結果を共有することによって、処理効率を大幅に向上させることが可能となる。   Here, the lattice point information holding unit 704 and the primary spectral reflectance holding unit 705 are shared by the plurality of printer models described above. By this sharing, for example, the spectral reflectance estimated by the unknown primary estimation unit 708 of the printer model 01 is used for Neugebauer processing, which will be described later, without being redundantly estimated in other printer models such as the printer model 15. The In particular, since the unknown primary estimation processing described later requires a large amount of computation, the processing efficiency can be greatly improved by sharing the primary estimation result in this way.

図7に戻り、706はL*a*b*出力部であり、各プリンタモデルによって予測された分光反射率を、CIE1976L*a*b*に変換して出力する。   Returning to FIG. 7, reference numeral 706 denotes an L * a * b * output unit which converts the spectral reflectance predicted by each printer model into CIE 1976 L * a * b * and outputs it.

以下、色予測部309における色予測処理を、図8のフローチャートを用いてより詳細に説明する。   Hereinafter, the color prediction processing in the color prediction unit 309 will be described in more detail with reference to the flowchart of FIG.

まず、ステップS801にてインク値入力部701に各インクのインク値が入力され、ステップS802においてプリンタモデル選択部702で選択された適切なプリンタモデルに入力される。なおプリンタモデル選択部702では、入力されたインク値が「0」以外となるインクを全て有するプリンタモデルの中で、最もインク数の少ないプリンタモデルを選択する。ただし、プリンタモデル選択処理はこの例に限らず、例えば、何らかの手段で色予測部309に枠情報を入力し、該枠情報に予め対応付けられたプリンタモデルを選択するようにしても良い。   First, in step S801, the ink value of each ink is input to the ink value input unit 701, and is input to an appropriate printer model selected by the printer model selection unit 702 in step S802. The printer model selection unit 702 selects a printer model having the smallest number of inks among printer models having all the inks whose input ink values are other than “0”. However, the printer model selection process is not limited to this example. For example, frame information may be input to the color prediction unit 309 by some means, and a printer model previously associated with the frame information may be selected.

次にステップS803において、各プリンタモデルは、周辺プライマリ取得部707においてインク値の周辺プライマリ(周辺格子点)を取得する。より具体的には、入力されたインク値を囲む全てのグリッドのIDを、格子点情報保持部704から取得する。ここでインク値を囲むグリッドとは、選択されたプリンタモデルで有効なインク(図9に示す「0」値以外のインク種)において、グリッド値A<インク値<グリッド値B、となるグリッド値A,Bを意味する。有効なインクが複数ある場合、各有効なインクのそれぞれに対してグリッド値A,Bに相当する値が求められ、それらの組合せの全て、すなわち、2の[有効インク数]乗個の周辺プライマリが存在することになる。   In step S <b> 803, each printer model acquires a peripheral primary (peripheral grid point) of the ink value in the peripheral primary acquisition unit 707. More specifically, IDs of all grids surrounding the input ink value are acquired from the lattice point information holding unit 704. Here, the grid that surrounds the ink values is a grid value that satisfies grid value A <ink value <grid value B in ink that is valid for the selected printer model (ink type other than “0” value shown in FIG. 9). A and B are meant. When there are a plurality of effective inks, values corresponding to the grid values A and B are obtained for each of the effective inks, and all the combinations thereof, that is, the number of neighboring primary primaries of 2 [number of effective inks]. Will exist.

以上のようにステップS803で周辺プライマリが取得されると、その全ての周辺プライマリに対し、以降のステップS805〜S808の処理が行われる。   As described above, when the peripheral primaries are acquired in step S803, the processes in subsequent steps S805 to S808 are performed on all the peripheral primaries.

まずステップS805では、プライマリ分光反射率保持部705に分光反射率が設定されているか否かを判定する。この判定は、格子点情報保持部704に保持されている、図10に例示したようなテーブルにおいて分光反射率データの有無を示すフラグデータを参照することによってなされる。   First, in step S805, it is determined whether or not the spectral reflectance is set in the primary spectral reflectance holding unit 705. This determination is made by referring to flag data indicating the presence / absence of spectral reflectance data in the table illustrated in FIG. 10 held in the lattice point information holding unit 704.

ステップS805にて分光反射率データがあると判定された場合はステップS808に移行し、対応する分光反射率をRAM303に記憶する。なお、対応する分光反射率は、図11に例示したようなプライマリ分光反射率保持部705のテーブルから、周辺プライマリのIDを検索することで取得される。   If it is determined in step S805 that there is spectral reflectance data, the process proceeds to step S808, and the corresponding spectral reflectance is stored in the RAM 303. Note that the corresponding spectral reflectance is acquired by searching the ID of the peripheral primary from the table of the primary spectral reflectance holding unit 705 illustrated in FIG.

ステップS805にて分光反射率データが無いと判定された場合はステップS806に移行し、未知プライマリ推定部708にて分光反射率の推定を行う。この推定は、既知の分光反射率を重回帰することでなされる。具体的には、次の式に従う。   If it is determined in step S805 that there is no spectral reflectance data, the process proceeds to step S806, where the unknown primary estimation unit 708 estimates the spectral reflectance. This estimation is performed by performing multiple regression on the known spectral reflectance. Specifically, it follows the following formula.

j=Fj・Pj ・・・(1)
(1)式において、Rjは推定される未知周辺プライマリの分光反射率ベクトル、Fjは未知周辺プライマリの被覆率ベクトル、Pjは推定行列である。ここで、被覆率ベクトルFjは、入力されたインク値ベクトルを、2の[有効インク数]乗個のプライマリによって紙面が覆われる割合(被覆率)に換算したものである。ここでいうプライマリとは、各インクの被覆率が0%(インク値=0)と100%(インク値=255)の2つの状態をとる場合の全ての組合せであり、従ってプライマリの数は2の[有効インク数]乗個となる。なお、被覆率は、プリンタ306における階調補正部103、および紙面上にインクのドットが形成された時に生じるドットゲインに依存する。インク値から被覆率への変換は、インク・用紙・印刷モードごとに予め設定された1次元LUTを参照することで行われる。
R j = F j · P j (1)
In Equation (1), R j is an estimated spectral reflectance vector of the unknown peripheral primary, F j is a coverage vector of the unknown peripheral primary, and P j is an estimation matrix. Here, the coverage vector F j is obtained by converting the input ink value vector into a ratio (coverage) that the paper surface is covered by 2 [number of effective ink] primaries. The term “primary” as used herein refers to all combinations when the coverage of each ink takes two states of 0% (ink value = 0) and 100% (ink value = 255), and therefore the number of primaries is 2. To the number of [effective inks]. The coverage depends on the tone correction unit 103 in the printer 306 and the dot gain generated when ink dots are formed on the paper. Conversion from the ink value to the coverage is performed by referring to a one-dimensional LUT set in advance for each ink, paper, and printing mode.

また、推定行列Pjは下式によって求められる。 Further, the estimation matrix P j is obtained by the following equation.

j=(Fp Tj Tjp)-1p Tj Tjp) ・・・(2)
ここで、wjは重み行列、Fpは既知プライマリの被覆率行列、Rpは既知プライマリの分光反射率行列である。被覆率行列Fpは、プライマリ分光反射率保持部705に保持されている分光反射率のデータに対応するインク値ベクトルを、被覆率ベクトルに変換することにより得られる。したがって被覆率行列Fpは、(プライマリ分光反射率保持部705に格納されるプライマリの数)×(2の有効インク数乗)サイズの行列となる。
P j = (F p T w j T w j F p) -1 F p T w j T w j R p) ··· (2)
Here, w j is a weight matrix, F p is a known primary coverage matrix, and R p is a known primary spectral reflectance matrix. The coverage matrix F p is obtained by converting the ink value vector corresponding to the spectral reflectance data held in the primary spectral reflectance holding unit 705 into the coverage vector. Therefore, the coverage matrix F p is a matrix having a size of (the number of primaries stored in the primary spectral reflectance holding unit 705) × (the number of effective inks of 2).

また、分光反射率行列Rpは、プライマリ分光反射率保持部705に保持されている被覆率ベクトルFjに対応する分光反射率を1/n乗したデータからなる行列である。分光反射率行列Rpは、(プライマリ分光反射率保持部705に格納されるプライマリの数)×(分光反射率データの次元数、例えば400〜700[nm]で10nm間隔の場合には31次元)サイズの行列となる。なお、上記1/n乗におけるnは、Yule-Neilsen Valueと呼ばれ、予め決められた値がROM302に記憶されている。 The spectral reflectance matrix R p is a matrix composed of data obtained by raising the spectral reflectance corresponding to the coverage vector F j held in the primary spectral reflectance holding unit 705 to the power of 1 / n. The spectral reflectance matrix R p is (number of primaries stored in the primary spectral reflectance holding unit 705) × (the number of dimensions of spectral reflectance data, for example, 400 to 700 [nm], 31 dimensions in the case of 10 nm intervals. ) Size matrix. Note that n in the 1 / nth power is called a Yule-Neilsen Value, and a predetermined value is stored in the ROM 302.

また、重み行列wjは、(2の有効インク数乗)×(2の有効インク数乗)からなる対角行列である。重み行列wjの対角要素として、例えば被覆率ベクトルFjと被覆率行列Fpの各行とのユークリッド距離の逆数を設定する。これにより、Fjに距離が近い既知プライマリの重みを高めることができる。本実施形態ではこのように重みを調整することで、推定精度を向上させることができる。 The weight matrix w j is a diagonal matrix composed of (2 to the effective ink power) × (2 to the effective ink power). As a diagonal element of the weight matrix w j , for example, the reciprocal of the Euclidean distance between the coverage vector F j and each row of the coverage matrix F p is set. Thereby, the weight of the known primary whose distance is close to F j can be increased. In the present embodiment, the estimation accuracy can be improved by adjusting the weights in this way.

そして最後に、(1)式によって推定された未知周辺プライマリの分光反射率ベクトルRjに対し、Yule-Neilsen Valueであるnを乗じる。これにより、ステップS806における未知プライマリの推定処理(格子点推定処理)を終了する。 Finally, the unknown peripheral primary spectral reflectance vector R j estimated by the equation (1) is multiplied by n which is a Yule-Neilsen Value. Thereby, the unknown primary estimation process (grid point estimation process) in step S806 ends.

ここで、上記(1),(2)式に示した行列のサイズは、プライマリの数が2の[インク数]乗個となるため、インク数に対し指数関数的に増大する。また、逆行列の演算は、一般に行列サイズの3乗に比例するため、例えば11色のインクをもつ場合は、4色の場合に比べて、
(211/24)3=2097152倍
もの演算量になると予測される。本実施形態においては、11色のプリンタをよりインク数の少ない複数のプリンタモデルに分割することによって演算量を抑制し、未知プライマリ推定処理をより高速に行うことが可能となる。
Here, the size of the matrix shown in the above equations (1) and (2) increases exponentially with respect to the number of inks because the number of primaries is 2 [number of inks]. Further, since the inverse matrix operation is generally proportional to the cube of the matrix size, for example, when having 11 colors of ink, compared to the case of 4 colors,
(2 11/2 4) is 3 = 2097152 times becomes the calculation amount and predicted. In the present embodiment, the calculation amount is suppressed by dividing the 11-color printer into a plurality of printer models having a smaller number of inks, and the unknown primary estimation process can be performed at a higher speed.

以上のようにステップS806で推定された周辺プライマリの分光反射率は、ステップS807でプライマリ分光反射率保持部705のテーブルに追加される。このとき、格子点情報保持部704のテーブルにおいて分光反射率データの有無を示すフラグデータの更新も同時に行われる。   As described above, the spectral reflectance of the peripheral primary estimated in step S806 is added to the table of the primary spectral reflectance holding unit 705 in step S807. At this time, the flag data indicating the presence / absence of spectral reflectance data in the table of the lattice point information holding unit 704 is also updated at the same time.

このように本実施形態では、複数のプリンタモデルで共有されるプライマリ分光反射率保持部705、および格子点情報保持部704のデータを更新することにより、同じ未知プライマリの推定処理を複数のプリンタモデルで重複して行うことがなくなる。特に未知プライマリ推定処理は多くの演算量を必要とするため、このように効率化することにより大幅に処理時間を短縮することが可能となる。   As described above, in the present embodiment, the same unknown primary estimation process is performed for a plurality of printer models by updating data in the primary spectral reflectance holding unit 705 and the lattice point information holding unit 704 shared by a plurality of printer models. It will not be duplicated. In particular, since the unknown primary estimation process requires a large amount of calculation, the processing time can be greatly shortened by improving efficiency in this way.

ステップS804によって、ステップS805〜S808のループ処理により全ての周辺プライマリの分光反射率が用意されたと判定されると、処理はステップS809に移行する。   If it is determined in step S804 that all the peripheral primary spectral reflectances have been prepared by the loop processing in steps S805 to S808, the process proceeds to step S809.

ステップS809は枠情報推定ステップであり、ノイゲバウア処理部709において、入力されたインク値に対する分光反射率を推定する。具体的には、周辺プライマリの分光反射率を1/n乗したものを、各周辺プライマリの被覆率と、入力されたインク値ベクトルの被覆率に基づいて線形補間し、最後に再びn乗することで、分光反射率を推定する。   Step S809 is a frame information estimation step in which the Neugebauer processing unit 709 estimates the spectral reflectance for the input ink value. Specifically, the spectral reflectance of the peripheral primaries is linearly interpolated based on the coverage of each peripheral primary and the coverage of the input ink value vector, and finally raised to the nth power again. Thus, the spectral reflectance is estimated.

該推定された分光反射率は、ステップS810においてL*a*b*出力部706にてL*a*b*値に変換された後、ステップS811で出力される。   The estimated spectral reflectance is converted into an L * a * b * value by the L * a * b * output unit 706 in step S810 and then output in step S811.

●色予測カラーパッチ作成処理
以下、色予測カラーパッチ作成部310における色予測カラーパッチ作成処理の詳細について、図12のフローチャートを用いて説明する。ここで作成されたカラーパッチが、プリンタ306から出力され、不図示の測色器で測色される。そして、該測色によって得られた各パッチの分光反射率データが測色データ取得部311にて取得され、色予測部309のプライマリ分光反射率保持部705に保持される。
Color Prediction Color Patch Creation Processing Details of the color prediction color patch creation processing in the color prediction color patch creation unit 310 will be described below using the flowchart of FIG. The color patch created here is output from the printer 306 and measured by a colorimeter (not shown). Then, the spectral reflectance data of each patch obtained by the color measurement is acquired by the color measurement data acquisition unit 311 and held in the primary spectral reflectance holding unit 705 of the color prediction unit 309.

上述した色予測部109における色予測処理は、測色するカラーパッチ数が多いほどその精度が上がるという特徴を有している。ところが、インク数が多くなると測色数が膨大となり、印刷にかかる負荷が増大してしまう。例えば、各インクを4ステップでサンプリングした場合、11色のプリンタにおいては4の11乗(=4194304)個の格子点が存在する。これらの格子点のうち、インクのあふれなどによる制限(以降、打ち込み量制限と称する)のためプリント不可能なものを除いたとしても、印刷・測色などにかかる負荷は膨大なものとなる。また、打ち込み量制限はプリントする用紙の特性や階調補正部103のパラメータ等により異なるため、印刷・測色しなければならないパッチ数が一意に定まらず、オペレータを混乱させる可能性があった。   The color prediction process in the color prediction unit 109 described above has a feature that the accuracy increases as the number of color patches to be measured increases. However, as the number of inks increases, the number of colorimetric measurements becomes enormous and the printing load increases. For example, when each ink is sampled in 4 steps, there are 4 11 (= 4194304) grid points in an 11 color printer. Even if these grid points are excluded because of limitations due to ink overflow (hereinafter referred to as “printing amount limitation”), the load on printing / colorimetry becomes enormous. In addition, since the limit on the amount to be printed varies depending on the characteristics of the paper to be printed, the parameters of the gradation correction unit 103, and the like, the number of patches that must be printed and measured cannot be determined uniquely, and the operator may be confused.

本実施形態における色予測カラーパッチ作成部310では、これらの問題を考慮し、枠の色分解を最適化することで、なるべく精度を維持したままで出力するカラーパッチの数を制御する。   The color prediction color patch creation unit 310 according to the present embodiment controls the number of color patches to be output while maintaining the accuracy as much as possible by considering these problems and optimizing the color separation of the frame.

図12において、まず、多次色のカラーパッチを作成する前処理として、ステップS1201にて1次色のカラーパッチを生成し、これをプリンタ306より出力する。ここで1次色のカラーパッチとは、プリンタ306の各インクにおいて、例えば、インク値=0,16,32,64,80,96,112,128,144,160,176,192,208,224,240,255の16階調をとったものである。この場合、インク数×階調数=11×16=172色のカラーパッチを出力する。ステップS1201にて出力されたカラーパッチは、ステップS1202において分光反射率が測色され、測色データ取得部311を介してRAM303に該測色値が格納される。   In FIG. 12, first, as a pre-process for creating a multi-color patch, a primary color patch is generated in step S <b> 1201 and output from the printer 306. Here, the primary color patch refers to, for example, ink values = 0, 16, 32, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 208, 224 in each ink of the printer 306. , 240, and 255. In this case, a color patch of the number of inks × the number of gradations = 11 × 16 = 172 colors is output. The color patch output in step S1201 is colorimetrically measured in step S1202, and the colorimetric value is stored in the RAM 303 via the colorimetric data acquisition unit 311.

次にステップS1203において、実際に印刷を行うパッチの数を取得する。これは、操作部305を介してユーザが指定するように構成しても良いし、予めROM302に記憶されているデータを読み取るように構成しても良い。   In step S1203, the number of patches actually printed is acquired. This may be configured to be designated by the user via the operation unit 305 or may be configured to read data stored in advance in the ROM 302.

ステップS1204は、格子点間隔の初期値を設定するステップであり、各インクで0,α,255の3階調を設定する。ここでαは、全インクを同時にインク値等量で用紙に印字した際に、打ち込み制限内に収まる最大のインク値である。このようにαを含む3階調を設定することにより、0,αの組合せから構成される全ての格子点において分光反射率が取得されるため、上述した未知プライマリ推定処理(S805)における逆行列演算が実行可能となる。   Step S1204 is a step of setting an initial value of the lattice point interval, and three gradations of 0, α, and 255 are set for each ink. Here, α is the maximum ink value that falls within the printing limit when all the inks are simultaneously printed on the paper with the same ink value. By setting three gradations including α in this way, spectral reflectances are acquired at all lattice points formed by combinations of 0 and α, and thus the inverse matrix in the above-described unknown primary estimation process (S805). Operations can be executed.

ステップS1205は、ステップS1204にて設定した格子点間隔に基づき、例えば図10に示した格子点情報を作成するステップである。初期設定の段階では、各インク3階調が設定されているため、階調数のインク数乗、すなわち3の11乗=177147個の格子点データが形成される。このとき、分光反射率データの有無を示すフラグには0が設定される。   Step S1205 is a step of creating, for example, the lattice point information shown in FIG. 10 based on the lattice point interval set in step S1204. Since three gradation levels are set for each ink at the initial setting stage, the number of gradation levels is the power of the number of inks, that is, 3 to the 11th power = 177147 grid point data. At this time, 0 is set in the flag indicating the presence / absence of spectral reflectance data.

ステップS1206は、ステップS1205で作成された格子点の打ち込み量を算出し、打ち込み量制限内である格子点(すなわち印刷可能なパッチ)をカウントするステップである。ここで打ち込み量は、例えば格子点における各インクのインク値の総和で与えられる。ここでは、この総和が、予め用紙や階調補正部103のパラメータごとに用意されている閾値(打ち込み量制限)以下である格子点の数を数える。   Step S1206 is a step of calculating the placement amount of the lattice points created in step S1205 and counting the lattice points (that is, printable patches) that are within the placement amount limit. Here, the hit amount is given by, for example, the sum of the ink values of the respective inks at the lattice points. Here, the number of grid points whose total sum is equal to or less than a threshold (imprinting amount limit) prepared in advance for each parameter of the paper and the gradation correction unit 103 is counted.

ステップS1207は、ステップS1206にてカウントされた格子点数すなわち印刷可能パッチ数と、ステップS1204にて取得した印刷実行パッチ数とを比較し、該比較結果に応じて処理を分岐する。すなわち、印刷可能パッチ数が印刷実行パッチ数よりも少ない場合にはステップS1208に進み、印刷可能パッチ数が印刷実行パッチ数以上である場合にはステップS1210に進む。   In step S1207, the number of grid points counted in step S1206, that is, the number of printable patches, is compared with the number of print execution patches acquired in step S1204, and the process branches according to the comparison result. That is, if the number of printable patches is smaller than the number of print execution patches, the process proceeds to step S1208. If the number of printable patches is equal to or greater than the number of print execution patches, the process proceeds to step S1210.

ステップS1208は、1次色の精度を算出するステップである。ここでは、ステップS1202にて取得した1次色の分光反射率をリファレンスとして、格子点から推定した分光反射率とのRMS誤差をとる。例えば、ステップS1202では、各インクの1次色の分光反射率を、インク値=0,16,32,64,80,96,112,128,144,160,176,192,208,224,240,255、の16階調にて取得した。また、ステップS1204にて初期設定された格子点は、0,α(=80とする),255の3階調である。従ってここでは、0,80,255の分光反射率から、その他の格子点である16,32,64,96,112,128,144,160,176,192,208,224,240の分光反射率を推定し、測色された分光反射率とのRMS誤差を計算する。なお、この推定処理は、インク値を被覆率に変換し、分光反射率を1/n乗したものを被覆率空間において線形補間し、再びn乗することにより行われる。   Step S1208 is a step of calculating the accuracy of the primary color. Here, using the spectral reflectance of the primary color acquired in step S1202 as a reference, an RMS error with respect to the spectral reflectance estimated from the lattice point is taken. For example, in step S1202, the spectral reflectance of the primary color of each ink is set to the ink value = 0, 16, 32, 64, 80, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 208, 224, 240. , 255, 16 gradations. In addition, the lattice points that are initially set in step S1204 are three gradations of 0, α (assumed to be 80), and 255. Therefore, here, from the spectral reflectances of 0, 80, and 255, the spectral reflectances of 16, 32, 64, 96, 112, 128, 144, 160, 176, 192, 208, 224, and 240 which are other lattice points. And the RMS error with the measured spectral reflectance is calculated. This estimation process is performed by converting the ink value into a coverage, linearly interpolating a spectral reflectance of 1 / nth power in the coverage space, and again raising it to the nth power.

次にステップS1209において、ステップS1208にて算出したRMS誤差が最大となるインク、およびそのインク値を検出し、該インクに対する格子点にその値を追加する。例えば、Cインクのインク値192におけるRMS値が最大であったならば、Cインクの格子点間隔を0,80(=α),192,255とする。このようにステップS1209では、1次色の推定精度が最も悪い箇所に、格子点を追加することによって、精度の向上を図る。   In step S1209, the ink having the maximum RMS error calculated in step S1208 and its ink value are detected, and the value is added to the grid point for the ink. For example, if the RMS value of the C ink ink value 192 is the maximum, the lattice point spacing of the C ink is set to 0, 80 (= α), 192, 255. As described above, in step S1209, the accuracy is improved by adding grid points to the places where the primary color estimation accuracy is the worst.

ステップS1209にて格子点間隔が変更された後、再びステップS1205に戻って格子点情報を再構築する。例えば、全11インクにおいて、Cが4階調、その他のインクが3階調である場合、格子点数は全部で4×3×3×3×3×3×3×3×3×3×3=236196となる。   After the lattice point interval is changed in step S1209, the process returns to step S1205 again to reconstruct the lattice point information. For example, in all 11 inks, when C is 4 gradations and the other inks are 3 gradations, the total number of grid points is 4 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 × 3 = 236196.

以降、ステップS1207において印刷可能パッチ数が印刷実行パッチ数以上となるまで、ステップS1205〜S1209の処理を繰り返す。   Thereafter, the processes in steps S1205 to S1209 are repeated until the number of printable patches is equal to or greater than the number of print execution patches in step S1207.

ステップS1207において印刷可能パッチ数が印刷実行パッチ数以上となった場合には、ステップS1210に進み、各格子点とリファレンステーブルの枠情報との距離Dを算出する。ここでリファレンステーブルとしては、色分解テーブル作成部307にて参照されるテーブルがリファレンステーブル保持部308から読み出される。また、格子点とリファレンステーブルとの距離Dは、リファレンステーブル上の枠に相当する各インク値ベクトルと、格子点のインク値ベクトルとのユークリット距離をまず計算し、その中で最小のものを距離Dとして決定する。   If the number of printable patches is equal to or greater than the number of print execution patches in step S1207, the process proceeds to step S1210, and the distance D between each grid point and the frame information of the reference table is calculated. Here, as the reference table, a table referred to by the color separation table creation unit 307 is read from the reference table holding unit 308. The distance D between the grid point and the reference table is calculated by first calculating the Euclidean distance between each ink value vector corresponding to the frame on the reference table and the ink value vector of the grid point, and the smallest one is the distance. Determine as D.

続いてステップS1211では、距離Dの小さいものから順次、印刷実行パッチ数分のパッチを選出し、プリンタ306で出力可能な形式の画像データを作成する。なお、カラーパッチを作成する場合には、プリンタ306においては図1に示す階調補正部103以降の処理を行うものとする。   Subsequently, in step S <b> 1211, patches corresponding to the number of print execution patches are selected in order from the one with the smallest distance D, and image data in a format that can be output by the printer 306 is created. In the case of creating a color patch, the printer 306 performs processing after the gradation correction unit 103 shown in FIG.

上述したように色分解テーブル作成部307では、リファレンステーブルを参考にして色分解テーブルを作成するため、色予測部309においてもリファレンステーブルに近い色が多く入力されると予想される。従って、色予測カラーパッチ作成部310でもパッチの優先順位をリファレンステーブルとのユークリット距離に基づいて決定することにより、必要な精度を落とすことなく、出力カラーパッチの数を制御することが可能となる。   As described above, since the color separation table creation unit 307 creates a color separation table with reference to the reference table, the color prediction unit 309 is also expected to input many colors close to the reference table. Therefore, the color prediction color patch creation unit 310 can control the number of output color patches without degrading the required accuracy by determining the priority order of the patches based on the Euclidean distance from the reference table. .

以上説明した様に本実施形態によれば、インク数の多いプリンタを、よりインク数の少ない複数のプリンタモデルに分割して色予測を行うことにより、印字不可能な格子点の色情報を推定するための演算量が抑えられ、より高速な色予測が可能となる。また、演算量の比較的多い印字不可能な格子点色情報の推定結果を、複数のプリンタモデルで共有するよう構成したため、各プリンタモデルで重複した処理が行われず、処理が効率化される。   As described above, according to the present embodiment, the color information of grid points that cannot be printed is estimated by performing color prediction by dividing a printer having a large number of inks into a plurality of printer models having a smaller number of inks. Therefore, the amount of calculation for performing the operation is suppressed, and faster color prediction is possible. In addition, since the estimation result of the non-printable grid point color information having a relatively large calculation amount is shared by a plurality of printer models, duplicate processing is not performed in each printer model, and the processing becomes efficient.

<第2実施形態>
以下、本発明に係る第2実施形態について説明する。上述した第1実施形態では、インク種、インク数に応じた複数のプリンタモデルにおける色予測を行う例を示したが、第2実施形態においては、インク種およびインク数が限定される場合における、さらに簡易な構成を示す。第2実施形態における色分解テーブル作成装置の構成は、上述した第1実施形態における図1とほぼ同様であるが、色予測部309を不要とし、色予測機能は色分解テーブル作成部307に含まれる。
Second Embodiment
Hereinafter, a second embodiment according to the present invention will be described. In the first embodiment described above, an example in which color prediction is performed in a plurality of printer models according to the ink type and the number of inks has been shown. However, in the second embodiment, when the ink type and the number of inks are limited, A simpler configuration is shown. The configuration of the color separation table creation device in the second embodiment is substantially the same as that of FIG. 1 in the first embodiment described above, but the color prediction unit 309 is unnecessary and the color prediction function is included in the color separation table creation unit 307. It is.

図13は、第2実施形態において色分解テーブルを枠ごとに作成する色分解テーブル作成部307の構成を示すブロック図である。なお、第2実施形態における色分解テーブル作成部307においても、色空間上の8点(W,K,R,G,B,C,M,Y)の隣り合う点同士を結ぶ18本の線と、WとKを結ぶ線の計19本の枠について、それぞれ色分解テーブルを作成する。   FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of a color separation table creation unit 307 that creates a color separation table for each frame in the second embodiment. Also in the color separation table creation unit 307 in the second embodiment, 18 lines connecting adjacent points of 8 points (W, K, R, G, B, C, M, Y) on the color space. A color separation table is created for each of a total of 19 frames of lines connecting W and K.

図13において、1301はリファレンステーブル取得部であり、リファレンステーブル保持部308からリファレンステーブルを取得する。1302は枠情報抽出部であり、リファレンステーブルから枠情報を抽出し、後述する枠色分解部1303に対し、該当するリファレンステーブルの枠情報を渡す。1303は枠色分解部であり、上述した第1実施形態と同様に、枠ごとにリファレンステーブルのインク値を更新し、最適化することによって、枠の色分解値を決定する。なお、第2実施形態では枠色分解部1303として、枠に応じた19個を有する。また、1304は補間処理部であり、それぞれの枠色分解部1303で最適化された色分解値に基づく補間により、色空間全体の色分解テーブルを作成する。   In FIG. 13, reference numeral 1301 denotes a reference table acquisition unit, which acquires a reference table from the reference table holding unit 308. A frame information extraction unit 1302 extracts frame information from the reference table, and passes the frame information of the corresponding reference table to a frame color separation unit 1303 described later. A frame color separation unit 1303 determines the color separation value of the frame by updating and optimizing the ink value of the reference table for each frame, as in the first embodiment. In the second embodiment, there are 19 frame color separation units 1303 corresponding to the frames. Reference numeral 1304 denotes an interpolation processing unit which creates a color separation table for the entire color space by interpolation based on the color separation values optimized by the respective frame color separation units 1303.

枠色分解部1303はそれぞれ、各枠の使用するインク種、インク数に応じたプリンタモデルの色予測部1305を有する。また、それぞれの色予測部1305は、共通のプライマリ分光反射率保持部1306、および格子点情報保持部1307にアクセス可能である。それぞれの色予測部1305は、上述した第1実施形態の色予測部309における各プリンタモデル703と同様に、プライマリ分光反射率保持部1306および格子点情報保持部1307を用いた色予測処理を行う。   Each frame color separation unit 1303 has a printer model color prediction unit 1305 corresponding to the ink type and the number of inks used by each frame. Each color predicting unit 1305 can access a common primary spectral reflectance holding unit 1306 and a lattice point information holding unit 1307. Each color prediction unit 1305 performs color prediction processing using the primary spectral reflectance holding unit 1306 and the lattice point information holding unit 1307, as with each printer model 703 in the color prediction unit 309 of the first embodiment described above. .

以上説明した様に第2実施形態によれば、予めインク種、インク数が限定される場合に、プリンタモデル選択部を設けることなく、図13に示す簡易な構成によって枠ごとに色予測を行うことができる。   As described above, according to the second embodiment, when the ink type and the number of inks are limited in advance, color prediction is performed for each frame with the simple configuration shown in FIG. 13 without providing a printer model selection unit. be able to.

また、図13に示す構成によれば枠ごとに色予測処理が行えるため、例えば並列処理が可能なコンピュータにおいて色予測処理を含む色分解テーブル作成処理を実行する場合に、並列化が容易となる。   In addition, according to the configuration shown in FIG. 13, color prediction processing can be performed for each frame. Therefore, for example, when color separation table creation processing including color prediction processing is executed in a computer capable of parallel processing, parallelization is facilitated. .

<第3実施形態>
以下、本発明に係る第3実施形態について説明する。第3実施形態における色分解テーブル作成装置の構成は、上述した第1実施形態における図1とほぼ同様である。第3実施形態では、クラスタ型スーパーコンピュータ等、CPU301を複数有し、並列演算を可能とする演算装置において、色分解テーブル作成時の色予測処理を時並列に実行可能とするように、色予測部309を構成することを特徴とする。
<Third Embodiment>
The third embodiment according to the present invention will be described below. The configuration of the color separation table creation device in the third embodiment is substantially the same as that of FIG. 1 in the first embodiment described above. In the third embodiment, color prediction is performed so that color prediction processing at the time of color separation table creation can be executed in time parallel in an arithmetic device having a plurality of CPUs 301 such as a cluster supercomputer and capable of performing parallel operation. The unit 309 is configured.

図14は、第3実施形態における色予測部309の構成を示すブロック図である。同図において、上述した第1実施形態の図7と同様の構成には同一番号を付し、説明を省略する。すなわち、プリンタモデル選択部702、プリンタモデル703、格子点情報保持部704、プライマリ分光反射率保持部705、L*a*b*出力部706、については、第1実施形態と同様の処理を行う。   FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of the color prediction unit 309 according to the third embodiment. In the same figure, the same number is attached | subjected to the structure similar to FIG. 7 of 1st Embodiment mentioned above, and description is abbreviate | omitted. That is, the printer model selection unit 702, the printer model 703, the lattice point information holding unit 704, the primary spectral reflectance holding unit 705, and the L * a * b * output unit 706 perform the same processing as in the first embodiment. .

以下、図14における第3実施形態に特有の構成における処理を中心に説明する。   Hereinafter, the processing in the configuration unique to the third embodiment in FIG. 14 will be mainly described.

まず、インク値ファイル入力部1401において、予測するインク値ベクトルの集合が記録されたファイルが入力される。このファイルは、予測する複数のインク値ベクトルから構成されるものであれば、どのようなものであっても良い。また、インク値ベクトルの配列が格納されたポインタ等から、予測する複数のインク値ベクトルを取得するよう構成しても良い。   First, the ink value file input unit 1401 inputs a file in which a set of predicted ink value vectors is recorded. This file may be any file as long as it is composed of a plurality of predicted ink value vectors. Further, a plurality of predicted ink value vectors may be acquired from a pointer or the like in which an array of ink value vectors is stored.

次に、インク値ファイル入力部1401から入力された複数のインク値ベクトルは、負荷制御部1402において、インク値ベクトルごとに適切なプリンタモデル703で色予測が行われるよう、適切なキューメモリ1403に振り分けられる。キューメモリ1403は、後続するプリンタモデル選択部702、および複数のプリンタモデル703の処理状況に応じ、入力されたインク値ベクトルを一時的に保存する。例えば、プリンタモデル01〜03が後続するキューメモリ1403では、プリンタモデル01〜03において何も処理が行われていなければ、後続するプリンタモデル選択部702にインク値ベクトルを入力する。一方、プリンタモデル01〜03のいずれかで処理が実行中であれば、該処理が終了するまで入力されたインク値ベクトルを保持する。   Next, a plurality of ink value vectors input from the ink value file input unit 1401 are stored in an appropriate queue memory 1403 so that the load control unit 1402 performs color prediction using an appropriate printer model 703 for each ink value vector. Sorted. The queue memory 1403 temporarily stores the input ink value vector according to the processing status of the subsequent printer model selection unit 702 and the plurality of printer models 703. For example, in the queue memory 1403 followed by the printer models 01 to 03, if no processing is performed in the printer models 01 to 03, the ink value vector is input to the subsequent printer model selection unit 702. On the other hand, if the process is being executed in any of the printer models 01 to 03, the input ink value vector is held until the process is completed.

そしてプリンタモデル選択部702、プリンタモデル703では、上述した第1実施形態と同様に色予測処理を行い、プライマリ分光反射率を推定する。   Then, the printer model selection unit 702 and the printer model 703 perform color prediction processing in the same manner as in the first embodiment described above to estimate the primary spectral reflectance.

各プリンタモデル703で推定された分光反射率は、L*a*b*出力部706においてL*a*b*値に変換される。ここで、L*a*b*出力部706から出力されるL*a*b*値は、各プリンタモデル703で処理が終了した順に出力されるため、インク値ファイル入力部1401にて入力されたインク値ファイルの順とは異なる。そのため、L*a*b*ファイル出力部1407では、L*a*b*出力部706の出力結果を一時的に蓄える。そして、入力されたインク値ファイル上の全てのインク値ベクトルに対する処理が終わった時点で、入力されたインク値ファイルの順に出力結果を並び替え、出力ファイルを作成する。   The spectral reflectance estimated by each printer model 703 is converted into an L * a * b * value by the L * a * b * output unit 706. Here, since the L * a * b * values output from the L * a * b * output unit 706 are output in the order in which the processes of each printer model 703 are completed, they are input by the ink value file input unit 1401. The order of the ink value files is different. Therefore, the L * a * b * file output unit 1407 temporarily stores the output result of the L * a * b * output unit 706. Then, when the processing for all the ink value vectors in the input ink value file is completed, the output results are rearranged in the order of the input ink value file to create an output file.

上述したように、1つのキューメモリ1403には、1つのプリンタモデル選択部702と、1つ以上のプリンタモデル703が接続されている。クラスタ型スーパーコンピュータなど、複数のCPUを有する演算装置を適用する場合には、1つのキューメモリ1403に接続されるプリンタモデル選択部702およびプリンタモデル703の処理が、1つのCPUにて行われるように構成することが望ましい。また、各CPU(1つのキューメモリ1403に接続される複数のプリンタモデル703)で実行される処理の負荷は、それぞれで均等となるよう構成されることが望ましい。これは、演算量がプリンタモデル703のインク数に依存するため、それぞれのインク数に応じて、キューメモリ1403に接続するプリンタモデル703の配分を調整することによって実現される。   As described above, one printer model selection unit 702 and one or more printer models 703 are connected to one queue memory 1403. When an arithmetic device having a plurality of CPUs such as a cluster supercomputer is applied, the processing of the printer model selection unit 702 and the printer model 703 connected to one queue memory 1403 is performed by one CPU. It is desirable to configure. In addition, it is desirable that the processing load executed by each CPU (a plurality of printer models 703 connected to one queue memory 1403) be equalized. This is realized by adjusting the distribution of the printer model 703 connected to the queue memory 1403 in accordance with the number of inks because the amount of computation depends on the number of inks of the printer model 703.

ここで、図9に示した15種のプリンタモデルを、14個のCPUを用いて並列に処理する場合における調整例について、具体的に説明する。   Here, an adjustment example in the case where the 15 types of printer models shown in FIG. 9 are processed in parallel using 14 CPUs will be specifically described.

まず、最も演算量が多い8色インクのプリンタモデル(07番)を3つ作成し、それぞれが別のCPUで演算されるよう、すなわち、作成された3つのプリンタモデルがそれぞれ別のキューメモリと接続されるように、構成する。   First, three 8-color ink printer models (07) with the largest amount of computation are created, and each of them is computed by different CPUs. That is, the created three printer models are assigned to different queue memories. Configure to be connected.

そして、次に演算量の多い7色インクのプリンタモデル(08番)のプリンタモデルを2つ作成し、同様にそれぞれが別のCPUで演算されるよう、別のキューメモリに接続する。   Then, two printer models of the next seven-color ink printer model (No. 08) having the largest amount of calculation are created and connected to different queue memories so that each is calculated by another CPU.

そして、6色インクのプリンタモデル(01,02,05,06,09,10番)については、各1つのプリンタモデルを作成し、各1つのCPUで演算されるよう各1つのキューメモリに接続する。   For the six-color ink printer models (01, 02, 05, 06, 09, 10), one printer model is created and connected to one queue memory so that it can be calculated by one CPU. To do.

そして、5色インクのプリンタモデルは、6色インクのプリンタモデルに比べて演算量が少ないため、4色インクのプリンタモデルと組み合わせて1つのキューメモリに接続される。すなわち、03番と13番、14番と15番のプリンタモデルを組合せ、それぞれが1つのCPUで演算されるようにする。   Since the 5-color ink printer model has a smaller amount of calculation than the 6-color ink printer model, it is connected to one queue memory in combination with the 4-color ink printer model. That is, the printer models No. 03 and No. 13, and No. 14 and No. 15 are combined so that each is calculated by one CPU.

最後に、残った4色以下のプリンタモデルについては、全てが1つのCPUで処理されるよう、1つのキューメモリに接続される。   Finally, the remaining four or less printer models are connected to one queue memory so that all are processed by one CPU.

以上説明したように第3実施形態によれば、複数のCPUにより色予測処理を字並列に実行する際に、プリンタモデルのインク色数に応じて演算を行うCPUを割り振ることにより、各CPUでの演算量が均等化される。したがって、負荷の集中したCPUでの処理が終わるのを待つといった待ち時間がなくなり、色予測処理をより高速に実行することが可能となる。   As described above, according to the third embodiment, when color prediction processing is executed in parallel by a plurality of CPUs, CPUs that perform calculations according to the number of ink colors of the printer model are allocated to each CPU. The amount of computation is equalized. Therefore, there is no waiting time for waiting for the processing in the CPU having a heavy load to end, and the color prediction processing can be executed at a higher speed.

<変形例>
上述した各実施形態においては、予め複数のプリンタモデルを準備することで色予測を行う例を示したが、本発明は必ずしもこの例に限るものではない。例えば、1色の色予測を行うごとに、そのインク値に応じた1つのプリンタモデルを新たに生成し、推定が終わった時点で消去するように構成しても良い。この場合は、予めプライマリ分光反射率保持部と格子点情報保持部を生成しておき、途中で生成・消去されるプリンタモデルに関わらず、各保持部を共通化することで、処理をより効率的に実行することができる。
<Modification>
In each embodiment described above, an example in which color prediction is performed by preparing a plurality of printer models in advance has been described, but the present invention is not necessarily limited to this example. For example, each time color prediction for one color is performed, a new printer model corresponding to the ink value may be newly generated and deleted when estimation is completed. In this case, the primary spectral reflectance holding unit and the grid point information holding unit are generated in advance, and each holding unit is used in common regardless of the printer model that is generated / erased halfway. Can be executed automatically.

また、各実施形態においては分光反射率を用いて色の推定を行う例を示したが、本発明はこの例に限らず、たとえばXYZ表色系などを用いて色の推定を行っても良い。この場合、次元数がXYZの3次元となるので、各実施形態で挙げた400〜700[nm]で10[nm]間隔の31次元分光反射率データよりも演算量が削減されるため、より高速な色予測処理が期待できる。   In each embodiment, an example is shown in which color estimation is performed using spectral reflectance. However, the present invention is not limited to this example, and color estimation may be performed using, for example, an XYZ color system. . In this case, since the number of dimensions is three dimensions of XYZ, the calculation amount is reduced as compared with the 31-dimensional spectral reflectance data at intervals of 10 [nm] at 400 to 700 [nm] mentioned in each embodiment. High-speed color prediction processing can be expected.

また、各実施形態で挙げたプリンタのインク数、画像データのビット数、インク値、格子点情報などはあくまでも一例に過ぎず、これに限らないことは言うまでも無い。また、本発明の色予測は色分解テーブルを作成することのみを目的としない。   Further, it goes without saying that the number of inks of the printer, the number of bits of image data, ink values, grid point information, and the like described in each embodiment are merely examples, and are not limited thereto. Further, the color prediction of the present invention is not intended only to create a color separation table.

<他の実施形態>
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器(例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等)から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
<Other embodiments>
Although the embodiment has been described in detail above, the present invention can take an embodiment as a system, apparatus, method, program, recording medium (storage medium), or the like. Specifically, the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices (for example, a host computer, an interface device, an imaging device, a web application, etc.), or may be applied to a device composed of a single device. good.

尚本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。なお、この場合のプログラムとは、コンピュータ読取可能であり、実施形態において図に示したフローチャートに対応したプログラムである。   The present invention also provides a software program that realizes the functions of the above-described embodiments directly or remotely to a system or apparatus, and the system or apparatus computer reads out and executes the supplied program code. Achieved. The program in this case is a computer-readable program that corresponds to the flowchart shown in the drawing in the embodiment.

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。   Accordingly, since the functions of the present invention are implemented by computer, the program code installed in the computer also implements the present invention. In other words, the present invention includes a computer program itself for realizing the functional processing of the present invention.

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の形態であっても良い。   In that case, as long as it has the function of a program, it may be in the form of object code, a program executed by an interpreter, script data supplied to the OS, or the like.

プログラムを供給するための記録媒体としては、以下に示す媒体がある。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。   Recording media for supplying the program include the following media. For example, floppy disk, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, MO, CD-ROM, CD-R, CD-RW, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM, DVD (DVD-ROM, DVD- R).

プログラムの供給方法としては、以下に示す方法も可能である。すなわち、クライアントコンピュータのブラウザからインターネットのホームページに接続し、そこから本発明のコンピュータプログラムそのもの(又は圧縮され自動インストール機能を含むファイル)をハードディスク等の記録媒体にダウンロードする。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、本発明に含まれるものである。   As a program supply method, the following method is also possible. That is, the browser of the client computer is connected to a homepage on the Internet, and the computer program itself (or a compressed file including an automatic installation function) of the present invention is downloaded to a recording medium such as a hard disk. It can also be realized by dividing the program code constituting the program of the present invention into a plurality of files and downloading each file from a different homepage. That is, a WWW server that allows a plurality of users to download a program file for realizing the functional processing of the present invention on a computer is also included in the present invention.

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し、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ることも可能である。すなわち該ユーザは、その鍵情報を使用することによって暗号化されたプログラムを実行し、コンピュータにインストールさせることができる。   In addition, the program of the present invention is encrypted, stored in a storage medium such as a CD-ROM, distributed to users, and key information for decryption is downloaded from a homepage via the Internet to users who have cleared predetermined conditions. It is also possible to make it. That is, the user can execute the encrypted program by using the key information and install it on the computer.

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。さらに、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。   Further, the functions of the above-described embodiments are realized by the computer executing the read program. Furthermore, based on the instructions of the program, an OS or the like running on the computer performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments can also be realized by the processing.

さらに、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た後、実行されることによっても、前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、該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うことが可能である。   Further, the program read from the recording medium is written in a memory provided in a function expansion board inserted into the computer or a function expansion unit connected to the computer, and then executed, so that the program of the above-described embodiment can be obtained. Function is realized. That is, based on the instructions of the program, the CPU provided in the function expansion board or function expansion unit can perform part or all of the actual processing.

本発明に係る一実施形態におけるプリンタの印刷処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the printing process of the printer in one Embodiment which concerns on this invention. 本実施形態における色分解テーブルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the color separation table in this embodiment. 本実施形態における色分解テーブル作成装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the color separation table preparation apparatus in this embodiment. 本実施形態における色分解テーブル作成処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the color separation table creation process in this embodiment. 本実施形態における色分解枠を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the color separation frame in this embodiment. 本実施形態における色分解枠のインク値を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the ink value of the color separation frame in this embodiment. 本実施形態における色予測部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the color estimation part in this embodiment. 本実施形態における色予測処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the color prediction process in this embodiment. 本実施形態における各プリンタモデルのインク数とインク種を説明する図である。It is a figure explaining the number of inks and the kind of ink of each printer model in this embodiment. 本実施形態における格子点情報保持部に保持されるデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data hold | maintained at the lattice point information holding part in this embodiment. 本実施形態におけるプライマリ分光反射率保持部に保持されるデータ例を示す図である。It is a figure which shows the example of data hold | maintained at the primary spectral reflectance holding | maintenance part in this embodiment. 本実施形態におけるカラーパッチ作成処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the color patch creation process in this embodiment. 第2実施形態における色分解テーブル作成部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the color separation table preparation part in 2nd Embodiment. 第3実施形態における色予測部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the color estimation part in 3rd Embodiment.

Claims (12)

複数のインクによる印刷を行う印刷装置に対する色分解テーブルを作成する色処理装置であって、
前記印刷装置から出力されたパッチ画像を測色して得られる印刷色情報を入力する入力手段と、
予め用意された色分解テーブルをリファレンステーブルとして取得するリファレンステーブル取得手段と、
前記リファレンステーブルから、色空間を構成するインク値を抽出するインク値抽出手段と、
前記入力手段で得られた印刷色情報に基づいて、前記インク値に対応する印刷色情報を色予測により推定する色予測手段と、
該推定された印刷色情報が予め定められた目標値に近づくように、前記インク値を更新する最適化手段と、
該更新された前記インク値に基づいて、前記色分解テーブルを作成する色分解テーブル作成手段と、を有し、
前記色予測手段は、
前記色空間を構成する枠を成す線分上、または前記色空間の一色で利用されるインクのみを有するプリンタモデルで前記色予測を行なうことを特徴とする色処理装置。
A color processing device that creates a color separation table for a printing device that performs printing with a plurality of inks,
Input means for inputting print color information obtained by measuring the color of the patch image output from the printing apparatus;
Reference table acquisition means for acquiring a color separation table prepared in advance as a reference table;
Ink value extracting means for extracting ink values constituting the color space from the reference table;
Color prediction means for estimating print color information corresponding to the ink value by color prediction based on the print color information obtained by the input means;
Optimization means for updating the ink value so that the estimated print color information approaches a predetermined target value;
Color separation table creating means for creating the color separation table based on the updated ink value;
The color predicting means includes
A color processing apparatus , wherein the color prediction is performed by a printer model having only ink used in a line segment constituting the color space or in one color of the color space .
前記色予測手段は、前記インク値に応じて、前記プリンタモデルを選択するプリンタモデル選択手段を有し、さらに該プリンタモデルごとに、
前記インク値の周辺格子点を取得する、周辺格子点の取得手段と、
該取得された周辺格子点のうち、前記入力ステップで印刷色情報が得られていない周辺格子点について、印刷色情報を推定する格子点推定手段と、
前記周辺格子点の印刷色情報に基づいて、前記インク値に対応する印刷色情報を推定する印刷色情報推定手段と、
を有することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。
The color predicting unit includes a printer model selecting unit that selects the printer model according to the ink value, and for each printer model,
A peripheral grid point acquiring means for acquiring a peripheral grid point of the ink value;
Among the acquired peripheral grid points, grid point estimation means for estimating print color information for peripheral grid points for which print color information has not been obtained in the input step;
Print color information estimation means for estimating print color information corresponding to the ink value based on the print color information of the peripheral grid points;
The color processing apparatus according to claim 1, further comprising:
前記色予測手段は、前記インク値に応じて、前記プリンタモデルを選択するプリンタモデル選択手段を有し、
記プリンタモデル選択手段は、前記枠のインク値が示す使用インクを全て使用するプリンタモデルの中で、最もインク数の少ないプリンタモデルを選択することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。
The color predicting unit includes a printer model selecting unit that selects the printer model according to the ink value,
Before SL printer model selecting means, color processing according to claim 1, characterized in that in the printer model using all use ink showing the ink value of the frame, to select the most ink small number of printer model apparatus.
前記色予測手段は、前記インク値に応じて、前記プリンタモデルを選択するプリンタモデル選択手段を有し、
記プリンタモデル選択手段は、前記枠に予め対応付けられたプリンタモデルを選択することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。
The color predicting unit includes a printer model selecting unit that selects the printer model according to the ink value,
Before SL printer model selection unit, the color processing apparatus according to claim 1, characterized by selecting the associated in advance with the printer model to the frame.
前記色予測手段はさらに、前記印刷色情報を保持する保持手段を有し、該保持手段は、前記複数のプリンタモデルにおいて共有されることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の色処理装置。   The color prediction unit further includes a holding unit that holds the print color information, and the holding unit is shared by the plurality of printer models. The color processing apparatus as described. 前記印刷色情報は、分光反射率の情報であることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 1, wherein the print color information is spectral reflectance information. 前記パッチ画像は、前記リファレンステーブル取得手段で取得されるリファレンステーブルに基づく優先順位にしたがって、予め定められた数のパッチが設定されることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の色処理装置。   7. The patch image according to claim 1, wherein a predetermined number of patches are set in the patch image according to a priority order based on a reference table acquired by the reference table acquisition unit. The color processing apparatus as described. 前記色予測手段は、前記プリンタモデルを単位とした前記色予測を時並列に行うことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 1, wherein the color prediction unit performs the color prediction in units of the printer model in time parallel. 前記色予測手段は、前記プリンタモデルの使用インク数に応じた組み合わせを単位として、前記色予測を時並列に行うことを特徴とする請求項8に記載の色処理装置。   The color processing apparatus according to claim 8, wherein the color prediction unit performs the color prediction in time parallel in units of combinations according to the number of inks used in the printer model. 複数のインクによる印刷を行う印刷装置に対する色分解テーブルを作成する色処理方法であって、
前記印刷装置から出力されたパッチ画像を測色して得られる印刷色情報を入力する入力ステップと、
予め用意された色分解テーブルをリファレンステーブルとして取得するリファレンステーブル取得ステップと、
前記リファレンステーブルから、色空間を構成するインク値を抽出するインク値抽出ステップと、
前記入力ステップで得られた印刷色情報に基づいて、前記インク値に対応する印刷色情報を色予測により推定する色予測ステップと、
該推定された印刷色情報が予め定められた目標値に近づくように、前記インク値を更新する最適化ステップと、
該更新された前記インク値に基づいて、前記色分解テーブルを作成する色分解テーブル作成ステップと、を有し、
前記色予測ステップにおいては、
前記色空間を構成する枠を成す線分上、または前記色空間の一色で利用されるインクのみを有するプリンタモデルで前記色予測を行なうことを特徴とする色処理方法。
A color processing method for creating a color separation table for a printing apparatus that performs printing with a plurality of inks,
An input step of inputting print color information obtained by measuring the patch image output from the printing apparatus;
A reference table acquisition step of acquiring a color separation table prepared in advance as a reference table;
An ink value extracting step of extracting ink values constituting a color space from the reference table;
A color prediction step of estimating print color information corresponding to the ink value by color prediction based on the print color information obtained in the input step;
An optimization step of updating the ink value so that the estimated print color information approaches a predetermined target value;
A color separation table creating step for creating the color separation table based on the updated ink value;
In the color prediction step,
A color processing method , wherein the color prediction is performed by a printer model having only ink used in a line segment forming a frame constituting the color space or one color of the color space .
コンピュータが読み込み実行することで、該コンピュータを請求項1乃至9のいずれか1項に記載の色処理装置の各手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。   A computer program that causes a computer to function as each unit of the color processing apparatus according to any one of claims 1 to 9 by being read and executed by the computer. 請求項11に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。   A computer-readable recording medium having recorded thereon the computer program according to claim 11.
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