JP5651663B2 - ３ｄｌｕｔ生成方法、３ｄｌｕｔ生成装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、エミュレーション対象である対象デバイスの色特性をエミュレートするための３ＤＬＵＴ生成方法、３ＤＬＵＴ生成装置及び該３ＤＬＵＴ生成装置を実現するためのコンピュータプログラムに関する。

特性が未知であるデバイスの色特性を再現するための手段として、３ＤＬＵＴ（３Ｄルックアップテーブル）を用いたエミュレーション手法がある。３ＤＬＵＴは、従来の１ＤＬＵＴのようなＲＧＢ個別のテーブルと異なり、ＲＧＢ立体状で混色のテーブルとして扱うものである。色再現性の精度の高いエミュレーションを行うためには、多数の点を測定して格子点の間隔が細かい３ＤＬＵＴを作成することが必要であるが、多数の点を測定するには非常に多くの時間を要する。一方、測定点を少なくすれば、測定に要する時間は短縮することができるものの、格子点の間隔は粗くなり、色再現性の精度は低下する。

このような課題を解決する方法として、様々な手法が提案されている。例えば、画像データのビット数に応じて３次元ルックアップテーブル（３ＤＬＵＴ）の格子点数を決定することにより、３次元ルックアップテーブル生成のための演算時間と、画像データの変換時における格子点間の補間演算精度とを制御する画像処理方法が開示されている（特許文献１参照）。

また、多数色の各色インク量と各色の色成分値との対応関係を規定した対応関係定義データを作成する際に参照される格子点を決定するために、格子点の平滑程度を評価する評価関数を規定し、この評価関数を略極小化することで格子点の位置を最適化する方法が開示されている（特許文献２参照）。

さらに、第１のステップにおいて、Ｎ個のサンプル値から特定のプリンタの高精度な非線形モデルのパラメータを求め、第２のステップにおいて、Ｎ個より少ないＭ個のサンプル値によって同型のプリンタの個体差又は経年変化による変動を補正することにより、少数のパッチを用いて、より精度の高い測色値を推定する方法が開示されている（特許文献３参照）。

特開２００２−１６９３９号公報 特開２００４−１４０５７８号公報 特開２００８−３１２１１９号公報

特許文献１〜３のような従来の方法を適用すれば、測定する格子点の数を少なくし、それを補完するために色推定又は補間アルゴリズムを採用することにより、格子点数の不足を補い、精度のよい３ＤＬＵＴを作成することができる。しかし、デバイスが異なれば、その色特性も異なるため、精度のよい色再現を実現するためには、デバイスごとに異なる色推定又は補間アルゴリズムを採用する必要がある。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、エミュレーション対象である対象デバイスの色特性に応じて精度の高い３ＤＬＵＴを生成することができる３ＤＬＵＴ生成方法、３ＤＬＵＴ生成装置及び該３ＤＬＵＴ生成装置を実現するためのコンピュータプログラムを提供することにある。

第１発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、色を出力するデバイスで対象デバイスの色特性をエミュレートするための３ＤＬＵＴ生成方法において、前記対象デバイスの色特性に関する評価値を算出するステップと、算出された評価値に応じて、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択するステップと、選択された計算モデルに応じた格子点について測色を行うステップと、測色された格子点の色値を用いて、測色された格子点以外の格子点の色値を推定して３ＤＬＵＴを生成するステップとを含むことを特徴とする。

第２発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第１発明において、前記算出するステップは、前記対象デバイスの加法混色性を評価値として算出することを特徴とする。

第３発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第２発明において、前記算出するステップは、前記対象デバイスに少なくとも２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と前記少なくとも２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を用いて前記評価値を算出することを特徴とする。

第４発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第３発明において、前記対象デバイスに３つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と前記３つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を算出する比率算出ステップを含み、前記算出するステップは、前記対象デバイスに各色の信号の複数の異なる値を入力した場合それぞれについて前記比率算出ステップを繰り返して得られた各比率の合計値を評価値として算出することを特徴とする。

第５発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第３発明において、３つの色から２つの色を選択する組み合わせを特定するステップと、前記対象デバイスに前記特定するステップで特定された２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と前記２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を前記組み合わせについてそれぞれ算出する比率算出ステップとを含み、前記算出するステップは、前記対象デバイスに各色の信号の複数の異なる値を入力した場合それぞれについて前記比率算出ステップを繰り返して得られた各比率の合計値を評価値として算出することを特徴とする。

第６発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第１発明乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記計算モデルは、前記対象デバイスの各色の出力値のうちの所与の出力値に基づいて該所与の出力値を除いた残余の出力値を算出するアルゴリズムを有し、前記選択するステップは、前記算出するステップで算出した評価値の優劣に応じて、前記残余の出力値の数が多少であるアルゴリズムの計算モデルを選択することを特徴とする。

第７発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第１発明において、前記対象デバイスの色出力値を測定するステップと、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルを用いた場合の色出力値を推定するステップとを含み、前記選択するステップは、測定された色出力値と推定した色出力値の差に基づいて、前記複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択することを特徴とする。

第８発明に係る３ＤＬＵＴ生成方法は、第１発明において、複数の対象デバイスと該対象デバイスに適合する複数の異なる計算モデルとを関連付けておくステップと、前記複数の対象デバイスに関する情報を、ユーザによる特定、ブラウザによる特定、ＥＤＩＤによる特定又は汎用オペレーティングシステム若しくはアプリケーションによる特定のいずれかにより取得するステップとを含み、前記選択するステップは、取得された情報に基づいて、前記複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択することを特徴とする。

第９発明に係る３ＤＬＵＴ生成装置は、色を出力するデバイスで対象デバイスの色特性をエミュレートするための３ＤＬＵＴ生成装置において、前記対象デバイスの色特性に関する評価値を算出する評価値算出手段と、該評価値算出手段で算出した評価値に応じて、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する選択手段と、該選択手段で選択した計算モデルに応じた格子点について測色を行う測色手段と、該測色手段で測色した格子点の色値を用いて、測色した格子点以外の格子点の色値を推定して３ＤＬＵＴを生成する生成手段とを備えることを特徴とする。

第１０発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、色を出力するデバイスで対象デバイスの色特性をエミュレートするためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記対象デバイスの色特性に関する評価値を算出するステップと、算出した評価値に応じて、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択するステップと、選択した計算モデルに応じた格子点について測色された該格子点の色値を用いて、測色された格子点以外の格子点の色値を推定して３ＤＬＵＴを生成するステップとを実行させることを特徴とする。

第１発明、第９発明及び第１０発明にあっては、エミュレーション対象である対象デバイスの色特性に関する評価値を算出する。対象デバイスは、例えば、ディスプレイのような表示装置、プリンタのような印刷装置のように色を出力する装置である。色特性に関する評価値は、例えば、ＲＧＢそれぞれの色の和が、ＲＧＢの混合色に一致する加法混色がどの程度の誤差で成立するかを示す指標とすることができるが、色特性に関する評価値は、加法混色に限定されるものではない。算出された評価値に応じて、色再現のための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する。すなわち、予め複数の異なる計算モデルを用意しておき、評価値に応じて、動的に計算モデルを選択する。そして、選択された計算モデルを用いて色特性の再現を行う。色特性の再現は、例えば、選択された計算モデルに応じた格子点について測色を行い、測定された格子点を用いて、測定された格子点以外の格子点について補間を行って３ＤＬＵＴを生成する。

これにより、対象デバイスの色特性によって、最適な計算モデルが異なる場合であっても、対象デバイスの色特性に関する評価値を事前に計算して、当該対象デバイスの色特性を所要のデバイス（対象デバイスとは色特性の異なるデバイス）で再現するのに最適な計算モデルを動的に選択することができるので、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

第２発明にあっては、対象デバイスの加法混色性を評価値として算出する。すなわち、加法混色性の優劣を判定して、最適な計算モデルを選択する。これにより、加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

第３発明にあっては、対象デバイスに少なくとも２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と、少なくとも２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を用いて評価値を算出する。色出力値は、例えば、対象デバイスが表示装置である場合、所望の色の信号を対象デバイスに入力したときに、表示画面（ディスプレイ）を測色センサで測定して得られる値であり、例えば、三刺激値ＸＹＺのいずれか（例えば、Ｙ：輝度値）とすることができる。また、比率が１である場合、加法混色が成立し、加法混色性が最も優れていることになる。これにより、加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

第４発明にあっては、対象デバイスに３つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と、３つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を算出する。そして、対象デバイスに各色の信号の複数の異なる値を入力した場合それぞれについて求めた各比率の合計値を評価値として算出する。３つの色をＲＧＢとすると、ＲＧＢの混合色は白色となるので、白色についての加法混色性を評価値として算出することになる。これにより、白色の加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

第５発明にあっては、３つの色から２つの色を選択する組み合わせを特定する。３つの色をＲＧＢとすると、ＧとＢ、ＲとＢ、ＲとＧの３つの組み合わせを特定する。対象デバイスに特定された２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と、２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を当該３つの組み合わせについてそれぞれ算出する。そして、対象デバイスに各色の信号の複数の異なる値を入力した場合それぞれについて求めた各比率の合計値を評価値として算出する。ＧとＢ、ＲとＢ、及びＲとＧの混合色は、それぞれシアン（Cyan）、マゼンタ（Magenta ）、イエロー（Yellow）となるので、シアン、マゼンタ、イエローについての加法混色性を評価値として算出することになる。これにより、シアン、マゼンタ、イエローの加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

第６発明にあっては、計算モデルは、対象デバイスの各色の出力値のうちの所与の出力値に基づいて当該所与の出力値を除いた残余の出力値を算出するアルゴリズムを有する。所与の出力値は、例えば、対象デバイスが表示装置である場合、３ＤＬＵＴの各格子点のうち、測色により得られる格子点の色値である。そして、算出した評価値がよいほど、残余の出力値の数が多いアルゴリズムの計算モデルを選択する。これにより、評価値の優劣に応じて最適な計算モデルを選択することができ、色再現性の精度を補償しつつ測色に要する時間を短縮することができる。

第７発明にあっては、対象デバイスの色出力値を測定し、色再現のための複数の異なる計算モデルを用いた場合の色出力値を推定する。そして、測定された色出力値と推定した色出力値の差（例えば、色差など）に基づいて、複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する。

第８発明にあっては、複数の対象デバイスと当該対象デバイスに適合する複数の異なる計算モデルとを関連付けておき、複数の対象デバイスに関する情報を、ユーザによる特定、ブラウザによる特定、ＥＤＩＤによる特定又は汎用オペレーティングシステム若しくはアプリケーションによる特定のいずれかにより取得する。そして、取得された情報に基づいて、複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する。

本発明によれば、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

本実施の形態の色再現装置の構成の一例を示すブロック図である。 ３ＤＬＵＴの一例を示す模式図である。 色計算モデルの一例を示す模式図である。 色計算モデルの他の例を示す模式図である。 本実施の形態の色再現装置の処理手順を示すフローチャートである。 本実施の形態の色再現装置の処理手順を示すフローチャートである。 評価値に基づく計算モデル選択の処理手順を示すフローチャートである。 色計算モデルＡで用いるマスキングの例を示す説明図である。

以下、本発明に係る色再現方法、色再現装置及び該色再現装置を実現するためのコンピュータプログラムを実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の色再現装置１００の構成の一例を示すブロック図である。色再現装置１００は、例えば、コンピュータプログラム（アプリケーション）を実行させることができるパーソナルコンピュータなどにより構成することができる。

色再現装置１００は、エミュレーション対象である対象デバイスとしての表示装置２００の特性が未知である場合に、表示装置２００の色特性に関する評価値を事前に算出し、算出した評価値に応じて、表示装置２００とは色特性の異なる所要の表示装置３００（表示装置２００の色特性を再現する表示装置）において、表示装置２００の色特性を再現するのに最適な色再現用の計算モデルを動的に選択する。そして、色再現装置１００は、選択した計算モデルを使用する際に必要となる測色データを表示装置２００から取得し、取得した測色データを用いて３ＤＬＵＴ（３Ｄルックアップテーブル）を生成する。３ＤＬＵＴを生成することにより、表示装置３００上で表示装置２００（所望の任意の対象デバイス）の色特性をエミュレーションすることができる。なお、デバイスは表示装置２００、３００に限定されるものではなく、印刷装置であってもよい。

図１に示すように、色再現装置１００は、装置全体を制御する制御部１０、入力部１１、出力部１２、測色パッチ生成部１３、色特性評価値算出部１４、計算モデル部１５、計算モデル選択部１６、色再現部１７などを備える。測色パッチ生成部１３は、事前測色用パッチ生成部１３１、色再現用パッチ生成部１３２などを備える。また、計算モデル部１５は、計算モデルＡ、Ｂ、Ｃ…などを備える。

入力部１１は、測色センサ１で測定して得られた測色データを取得し、取得した測色データを用いて評価値を算出する場合には、当該測色データを色特性評価値算出部１４へ出力し、取得した測色データを用いて３ＤＬＵＴを生成する場合には、当該測色データを色再現部１７へ出力する。

測色センサ１は、例えば、人間の目に対応する分光感度と略同一の感度を有する３つのセンサを備え、三刺激値と称されるＸ、Ｙ、Ｚの３つの値を測定することができる。測色センサ１は、測定時に表示装置２００の表示面の任意の箇所（例えば、中央部）に接触又は非接触状態で設けられ、表示面からの光の強度を測定し、測定値Ｘ、Ｙ、Ｚを入力部１１へ出力する。なお、測色センサ１は、三刺激値を出力するものに限定されるものではなく、例えば、ＸＹＺに代えてＬａｂ、Ｌｕｖでもよく、あるいは分光分布を測定して出力する光学センサ等を用いることもできる。

出力部１２は、測色パッチ生成部１３で生成した測色パッチを表示装置２００へ出力する。

測色パッチ生成部１３は、測色パッチを生成する。測色パッチは、表示装置２００に入力されるＲＧＢ信号である。例えば、ＲＧＢ信号の階調を２５６階調とすると、測色パッチは、所要の複数の階調について、Ｒのみ、Ｇのみ、Ｂのみ、ＲとＧとの混合色、ＧとＢとの混合色、ＢとＲとの混合色、及びＲＧＢの混合色のいずれか又は組み合わせからなる入力データである。測色パッチは、表示装置２００の表示画面全体に表示してもよく、所要の領域だけに表示してもよい。

事前測色用パッチ生成部１３１は、表示装置２００の色特性を評価する評価値を算出するために、表示装置２００に入力される事前測色用パッチを生成する。

図２は３ＤＬＵＴの一例を示す模式図である。図２は３ＤＬＵＴを模式的に図示したものである。ＲＧＢ信号それぞれの階調を２５６（０〜２５５）とすると、ＲＧＢそれぞれの１辺当たりに２５６個の格子点が存在するので、３ＤＬＵＴ全体の格子点の総数は、２５６の３乗となる。従来は、３ＤＬＵＴを用いたエミュレーションを行う際に、色再現性の精度を高めるため、ＲＧＢそれぞれの１辺当たりの測定点としての格子点は、例えば、１０個、あるいは１７個などの数を設定している。ＲＧＢそれぞれの１辺当たりの測定点としての格子点の数を１０とすると、３ＤＬＵＴ全体では、１０００個の格子点について測定し、残りの格子点（２５６の３乗から１０００を減算した数の格子点）は、色推定手法又は補間アルゴリズムなどを用いて求める。

事前測色用パッチでは、ＲＧＢそれぞれの１辺当たりの測定点としての格子点の数は、３〜１０程度の値とすることができる。すなわち、事前測色用パッチは、２５６階調の中から、３〜１０個の階調が設定され、設定された階調の色信号からなるデータである。

色再現用パッチ生成部１３２は、３ＤＬＵＴを生成するために、表示装置２００に入力される色再現用パッチを生成する。

色再現用パッチでは、測定点としての格子点は、計算モデル選択部１６で選択した計算モデルによって決定されることになる。すなわち、色再現用パッチは、選択された計算モデルによって、２５６階調の中から設定された所要の階調の色信号からなるデータである。

色特性評価値算出部１４は、事前測色用パッチが表示装置２００へ出力され、表示装置２００から得られた測色データに基づいて、表示装置２００の色特性に関する評価値を算出する。色特性に関する評価値は、例えば、ＲＧＢそれぞれの色の和が、ＲＧＢの混合色に一致する加法混色がどの程度の誤差で成立するかを示す指標の１つとすることができる。本実施の形態では、加法混色性を評価値の一例として説明するが、色特性に関する評価値は、加法混色に限定されるものではない。

色特性評価値算出部１４は、表示装置２００に少なくとも２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と、少なくとも２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を用いて評価値を算出する。

色出力値は、例えば、表示装置２００の場合、所望の色の信号を表示装置２００に入力したときに、表示画面（ディスプレイ）を測色センサ１で測定して得られる測色データであり、例えば、三刺激値ＸＹＺのいずれか（例えば、Ｙ：輝度値）とすることができる。また、比率が１である場合には、加法混色が成立し、加法混色性が最も優れていることになる。

次に、評価値の具体例について説明する。評価値（加法混色エラー）を求めるため、以下の式（１）〜（４）で示す計算式を採用する。

式（１）〜（４）において、Ｉ_Y (ｄＲ，ｄＧ，ｄＢ)は、表示装置２００へ事前測色用パッチを出力することにより、表示装置２００にＲＧＢ信号(ｄＲ，ｄＧ，ｄＢ)が入力された場合に、測色センサ１で測定される出力値である輝度値である。また、ｉは、例えば、０〜２５５の階調値をｎ個の格子点で分割した場合のｉ番目の格子点（ｉ番目の階調値）を表す記号であり、階調が０、６４、１２８、１９２、２５５である場合には、ｉ＝１〜４となる（階調０を除く）。

式（１）は、表示装置２００に３つの色（ＲＧＢ）の混合色の信号を入力した場合の色出力値Ｉ_Y (ｉ，ｉ，ｉ)と、３つの色（ＲＧＢ）の信号それぞれを入力した場合の各色出力値Ｉ_Y (ｉ，０，０)、Ｉ_Y (０，ｉ，０)、Ｉ_Y (０，０，ｉ)の合計との比率を表す。ＲＧＢの混合色は白色となるので、式（１）は、白色についての加法混色性を評価値として算出するための計算式である

式（２）は、表示装置２００に２つの色（ＧＢ）の混合色の信号を入力した場合の色出力値Ｉ_Y (０，ｉ，ｉ)と、２つの色（ＧＢ）の信号それぞれを入力した場合の各色出力値Ｉ_Y (０，ｉ，０)、Ｉ_Y (０，０，ｉ)の合計との比率を表す。ＧＢの混合色はシアン（Cyan）となるので、式（２）は、シアンについての加法混色性を評価値として算出するための計算式である。

式（３）は、表示装置２００に２つの色（ＲＢ）の混合色の信号を入力した場合の色出力値Ｉ_Y (ｉ，０，ｉ)と、２つの色（ＲＢ）の信号それぞれを入力した場合の各色出力値Ｉ_Y (ｉ，０，０)、Ｉ_Y (０，０，ｉ)の合計との比率を表す。ＲＢの混合色はマゼンタ（Magenta ）となるので、式（３）は、マゼンタについての加法混色性を評価値として算出するための計算式である。

式（４）は、表示装置２００に２つの色（ＲＧ）の混合色の信号を入力した場合の色出力値Ｉ_Y (ｉ，ｉ，０)と、２つの色（ＲＧ）の信号それぞれを入力した場合の各色出力値Ｉ_Y (ｉ，０，０)、Ｉ_Y (０，ｉ，０)の合計との比率を表す。ＲＧの混合色はイエロー（Yellow）となるので、式（４）は、イエローについての加法混色性を評価値として算出するための計算式である。

各式（１）〜（４）において、Ｉ_Y (０，０，０)による減算は、階調が０のときのオフセットを補正するためのものである。

評価値（加法混色エラー）Ｅは、以下の式（５）〜（７）のいずれかを用いることができる。

式（５）は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの色、ＲＧＢの混合色、ＧＢの混合色、ＲＢの混合色、ＲＧの混合色の各色の信号の複数の異なる値（階調）を入力した場合それぞれについて求めた各比率の合計値を評価値Ｅとして算出するものである。すなわち、式（５）は、白色、シアン、マゼンタ及びイエローの加法混色性を評価値とするものである。本実施の形態では、式（５）の評価値Ｅを用いて計算モデルを選択する場合について説明する。

式（６）は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの色、ＲＧＢの混合色の各色の信号の複数の異なる値（階調）を入力した場合それぞれについて求めた各比率の合計値を評価値Ｅとして算出するものである。すなわち、式（５）は、白色の加法混色性を評価値とするものである。

式（７）は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの色、ＧＢの混合色、ＲＢの混合色、ＲＧの混合色の各色の信号の複数の異なる値（階調）を入力した場合それぞれについて求めた各比率の合計値を評価値Ｅとして算出するものである。すなわち、式（７）は、シアン、マゼンタ及びイエローの加法混色性を評価値とするものである。

評価値Ｅは、０から１までの範囲の数値を取り得る。評価値Ｅが小さいほど、加法混色性がよいことを表す。また、評価値Ｅは、加法混色性（加法混色エラー）に限定されるものではない。例えば、各計算モデルで平均的な精度となる点を測定した値と計算により求めた値との比較を行い、このずれを評価値とすることもできる。また、対象デバイスの種類が分かっている場合には、予め定めておいた当該対象デバイスに最適な計算モデルを選択するようにしてもよい。この場合には、事前測色用パッチによる事前測定は不要となる。

計算モデル部１５は、表示装置３００上で表示装置２００の色特性をエミュレーションするため、すなわち所要の色特性を再現するための手段としての３ＤＬＵＴを生成するための複数の計算モデルＡ、Ｂ、Ｃ…を有する。計算モデルは、数値計算による補間計算モデル、色推定アルゴリズムを用いる色計算モデルなどを含む。

数値計算による補間計算モデルは、画像処理等で一般的に用いられているキュービックコンボリューションによる補間計算を行うものである。また、数値計算による補間計算モデルとして、多項式近似、各種のスプライン補間、線形補間などの手法を用いることもできる。

色計算モデルは、後述の色計算モデルＡ、色計算モデルＢの他、ＧＯＧ（Gain Offset Gamma）モデル、Ｓ−curveモデル、修正Maskingモデルなどの手法を用いることもできる。

計算モデル選択部１６は、色特性評価値算出部１４で算出した評価値に応じて、表示装置３００上で表示装置２００の色特性を色再現するため、すなわち３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する。すなわち、予め複数の異なる計算モデルを用意しておき、評価値に応じて、動的に計算モデルを選択する。

色再現部１７は、計算モデル選択部１６で選択した計算モデルを用いて、表示装置３００上で表示装置２００の色特性を再現する。色特性の再現は、例えば、選択された計算モデルに応じた格子点について測色を行い、測定された格子点を用いて、測定された格子点以外の格子点について補間を行って３ＤＬＵＴを生成することである。

上述の構成により、エミュレーション対象である対象デバイスの色特性によって、最適な計算モデルが異なる場合であっても、対象デバイスの色特性に関する評価値を事前に計算して、当該対象デバイスの色特性を所要のデバイス（対象デバイスとは色特性の異なるデバイス）で再現するのに最適な計算モデルを動的に選択し、測定する格子点の数を減らすことができるので、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

また、対象デバイスの加法混色性を評価値として算出する。すなわち、加法混色性の優劣を判定して、最適な計算モデルを選択する。これにより、加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

また、評価値Ｅとして、上述の式（５）を用いることにより、白色、シアン、マゼンタ、イエローの加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

また、評価値Ｅとして、上述の式（６）を用いることにより、白色の加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

また、評価値Ｅとして、上述の式（７）を用いることにより、シアン、マゼンタ、イエローの加法混色性の優劣に応じた計算モデルを動的に選択することができ、格子点の測定時間を短時間に抑制しつつ、対象デバイスの色特性に応じて精度の高い色再現性を実現することができる。

また、計算モデル部１５は、対象デバイスの各色の出力値のうちの所与の出力値に基づいて当該所与の出力値を除いた残余の出力値を算出するアルゴリズムを有する。所与の出力値は、例えば、対象デバイスが表示装置である場合、３ＤＬＵＴの各格子点のうち、測色により得られる格子点の色値である。残余の出力値は、計算モデルにより求められる格子点の色値である。

そして、計算モデル選択部１６は、色特性評価値算出部１４で算出した評価値Ｅがよいほど（評価値Ｅの値が小さいほど）、残余の出力値の数が多いアルゴリズムの計算モデルを選択することができる。

例えば、評価値Ｅが悪い場合（評価値Ｅの値が大きい場合）、図２に例示したＲＧＢの全格子点のうち、所要の階調の格子点について測定して、残余の格子点の値は、数値計算による補間計算で求める手法を用いることができる。

図３は色計算モデルの一例を示す模式図である。評価値Ｅがややよい場合（評価値Ｅの値がやや小さい場合）には、図３Ａに例示するようなＲＢ面の格子点、図３Ｂに示すようなＲＧ面の格子点、図３Ｃに示すようなＢＧ面の格子点について測定し、残余の格子点の値は、色推定を行うことができる。数値計算による補間計算で求める手法に比べて、図３の色計算モデルを用いる場合には、測定する格子点の数が少なくなるので、測定時間に要する時間を短縮することができる。

図４は色計算モデルの他の例を示す模式図である。評価値Ｅがよい場合（評価値Ｅの値が小さい場合）には、図４に例示するようなＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの辺の格子点について測定し、残余の格子点の値は、色推定を行うことができる。図３の色計算モデルを用いる場合に比べて、図４の色計算モデルを用いる場合には、測定する格子点の数が少なくなるので、測定時間に要する時間をさらに短縮することができる。

上述のように、評価値の優劣に応じて最適な計算モデルを選択することができ、色再現性の精度を補償しつつ測色に要する時間を短縮することができる。

次に、本実施の形態の色再現装置１００の動作について説明する。図５及び図６は本実施の形態の色再現装置１００の処理手順を示すフローチャートである。以下、便宜上処理の主体を制御部１０として説明する。制御部１０は、事前測色用パッチの生成指示の有無を判定し（Ｓ１１）、指示がない場合（Ｓ１１でＮＯ）、ステップＳ１１の処理を繰り返す。なお、生成指示は、不図示の操作部（マウス、キーボード、タッチパネル等）で受け付けてもよく、あるいは外部から指示を受信するようにしてもよい。

指示があった場合（Ｓ１１でＹＥＳ）、制御部１０は、事前測色用パッチを生成し（Ｓ１２）、生成した事前測色用パッチを表示装置２００へ出力する（Ｓ１３）。制御部１０は、測色指示を測色センサ１へ出力し（Ｓ１４）、測色センサ１で測定された測色データを取得する（Ｓ１５）。

制御部１０は、他の事前測色用パッチがあるか否かを判定し（Ｓ１６）、他の事前測色用パッチがある場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、ステップＳ１３以降の処理を繰り返す。これにより、式（５）〜（７）のいずれかで表される評価値Ｅを算出するための表示装置２００の出力値を得ることができる。

他の事前測色用パッチがない場合（Ｓ１６でＮＯ）、すなわち事前測定が完了した場合、制御部１０は、測色データに基づいて、式（５）〜（７）のいずれかで表される評価値Ｅを算出する（Ｓ１７）。制御部１０は、算出した評価値Ｅに基づいて計算モデルを選択する（Ｓ１８）。なお、計算モデルの選択方法の一例の詳細は後述する。

制御部１０は、選択した計算モデルに対応する色再現用パッチを生成する（Ｓ１９）。すなわち、計算モデル毎に計算に必要な格子点が異なるので、計算モデル毎に色再現用パッチも異なる。

制御部１０は、生成した色再現用パッチを表示装置２００へ出力し（Ｓ２０）、測色指示を測色センサ１へ出力し（Ｓ２１）、測色センサ１で測定された測色データを取得する（Ｓ２２）。

制御部１０は、他の色再現用パッチがあるか否かを判定し（Ｓ２３）、他の色再現用パッチがある場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、ステップＳ２０以降の処理を繰り返す。これにより、選択した計算モデルに必要な測定点としての格子点の出力値を得ることができる。

他の色再現用パッチがない場合（Ｓ２３でＮＯ）、すなわち選択した計算モデルに必要な測定が完了した場合、制御部１０は、測色データに基づいて３ＤＬＵＴを生成し（Ｓ２４）、処理を終了する。

図７は評価値に基づく計算モデル選択の処理手順を示すフローチャートである。図７の処理は、図５のステップＳ１８の処理を具体的に示したものである。制御部１０は、加法混色性の評価値Ｅを算出する（Ｓ３１）。評価値Ｅは、例えば、式（５）で表される。

制御部１０は、評価値Ｅが第１閾値（例えば、０．０５）より大きいか否かを判定し（Ｓ３２）、評価値Ｅが第１閾値より大きい場合（Ｓ３２でＹＥＳ）、すなわち評価値が悪い場合、数値計算による補間計算モデルを選択し（Ｓ３３）、処理を終了する。

評価値Ｅが第１閾値より大きくない場合（Ｓ３２でＮＯ）、制御部１０は、評価値Ｅが第２閾値（例えば、０．０３）より小さいか否かを判定する（Ｓ３４）。評価値Ｅが第２閾値より小さくない場合（Ｓ３４でＮＯ）、すなわち評価値Ｅがややよい場合、制御部１０は、色計算モデルＢを選択し（Ｓ３５）、処理を終了する。

色計算モデルＢは、式（８）を用いて色推定を行うものである。

式（８）の右辺は測定値を表し、左辺が推定値を表す。すなわち、色再現用パッチを表示装置２００へ出力し、測定点として、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの色の信号を表示装置２００へ入力したときに、測色センサ１が出力する出力値Ｉ（ｄＲ，０，０）、Ｉ（０，ｄＧ，０）、Ｉ（０，０，ｄＢ）、測定点として、ＲＧの混合色、ＧＢの混合色、ＲＢの混合色の信号を表示装置２００へ入力したときに、測色センサ１が出力する出力値Ｉ（ｄＲ，ｄＧ，０）、Ｉ（０，ｄＧ，ｄＢ）、Ｉ（ｄＲ，０，ｄＢ）、及びＲＧＢの各階調が０の信号を表示装置２００へ入力したときに、測色センサ１が出力する出力値Ｉ（０，０，０）を用いて、Ｉ（ｄＲ，ｄＧ，ｄＢ）を推定する。

例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの測定点としての格子点の数を１０とすると、式（８）で必要な測定点の総数は、（３×１０×１０）−（１０＋１０＋１０）＋１＝２７１個となる。一方、従来の手法では、１０×１０×１０＝１０００個の測定点を必要とした。

１つの測定点について要する測定時間を、例えば、５秒とすると、従来の手法では、５×１０００＝５０００秒（約１時間半）を必要としていたのに対し、色計算モデルＢでは、５×２７１＝１３５５秒（約２３分）に短縮することができる。

評価値Ｅが第２閾値より小さい場合（Ｓ３４でＹＥＳ）、すなわち評価値Ｅがよい場合、制御部１０は、色計算モデルＡを選択し（Ｓ３６）、処理を終了する。

色計算モデルＡは、式（９）、式（１０）を用いて色推定を行うものである。式（９）の右辺は測定値を表し、左辺が推定値を表す。また、式（９）において、Ｉ（ｄＹ，ｄＹ，０）をＩ_Y （ｄＹ）と略記し、Ｉ（ｄＧｒ，ｄＧｒ，ｄＧｒ）をＩ_Gr （ｄGr）と略記している。なお、ｄＢ、ｄＧ、ｄＲの大きさが式（１０）の場合と異なる場合も、式（９）を変更して同様に色推定を行うことができる。

図８は色計算モデルＡで用いるマスキングの例を示す説明図である。色計算モデルＡでは、図８に示すように、Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｇｒを用いてＩ（ｄＲ，ｄＧ，ｄＢ）を推定する。

図５乃至図７に示す処理は、処理手順を示すコンピュータプログラムを記録媒体に記録しておき、当該記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをＣＰＵ及びＲＡＭ等を備えたコンピュータに備えられた記録媒体読取装置で読み取り、読み取ったコンピュータプログラムをＲＡＭにロードしてＣＰＵに実行させることにより実現することもできる。

上述のように、デバイスの加法混色性などによって最適な色推定・補間アルゴリズム（計算モデル）は異なる。また、色推定・補間アルゴリズム（計算モデル）毎に計算に必要な格子点が異なるため、使用する計算モデルが異なれば、測定点を変更しなければならない。本実施の形態では、所要のデバイス上でエミュレーション対象の対象デバイスの色特性を再現するための３ＤＬＵＴを生成するための測定を行う前に、対象デバイスの色特性に関する評価値を簡易な手法で事前に算出し、算出した評価値に応じた計算モデルを選択するので、対象デバイスに最適な計算モデルを動的に選択することができ、短時間かつ精度よく３ＤＬＵＴを生成することが可能となる。

また、選択する計算モデルによっては、従来であればＲＧＢそれぞれの１辺当たりの格子点（測定点）の数が、例えば、３２存在すると、格子点の総数が３３０００程度となり、１つの格子点の測定時間が約５秒である場合、約２日間要した測定時間が、本実施の形態によれば、例えば、格子点（測定点）の総数を７２０程度に減少させることができ、数時間程度に短縮することができるとともに、結果として得られるプロファイル又はエミュレーションの精度が維持されるという効果もある。すなわち、本実施の形態によれば、３ＤＬＵＴの生成において、精度を低下させることなく測定点を削減することができる。

上述の実施の形態では、対象デバイスの色特性の評価値として、加法混色性を用いる構成であったが、色特性に関する評価値は加法混色性に限定されるものではない。以下に他の評価値を用いる例について説明する。

まず、各モデルの計算結果と比較して推定モデルを決定する方法について説明する。この方法は、いくつかの点について実際に測定した値と、各推定モデルの計算結果とを比較して、差が最も小さい（色差が最も小さい）推定モデルを決定（適用）する方法である。すなわち、対象デバイスの色出力値を測定し、色再現のための複数の異なる計算モデルを用いた場合の色出力値を推定する。そして、測定された色出力値と推定した色出力値の差（例えば、色差など）に基づいて、複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する。以下、より具体的に説明する。

以下の手順で、各モデルの計算結果と測定データを比較してモデルを決定する。
（１）ある点について実際に測定を行い、測定データを用意する。
（２）（１）で測定した点の推定値を計算するために必要な格子点の測定を行う。
（３）（２）で測定した値を用いて（１）の格子点の推定値を算出する。
（４）（１）〜（３）をくりかえす。
（５）（１）で測定した値と（３）で計算した値が最も近いモデルを最適なモデルとして決定する。値が最も近いことの判断基準として、色差（ΔＥ７６、ΔＥ９４、ΔＥ２０００、ΔＥＣＥＣなど）を用いることができる。ここで、推定値を計算するための格子点及び前述の（１）の測定点については、できるだけ各モデル共通のものを選ぶようにして、逐一測定などをしなおす必要がないようにしてもよい。また、測定又は推定値については、ＸＹＺという３刺激値ではなく、対象デバイス（モニタ）の分光特性を測定あるいは推定するようにすることもできる。

次に、対象デバイスに適合する推定モデルのデータベースを用いて推定モデルを決定する方法について説明する。この方法は、対象デバイスの色特性に最も適合する推定モデルが何であるかを事前に調べておき、データベースに格納しておく。そして、測定を行う際に対象デバイスの情報を取得し、データベースを検索することで推定モデルの決定を行なう。すなわち、複数の対象デバイスと当該対象デバイスに適合する複数の異なる計算モデルとを関連付けておき、複数の対象デバイスに関する情報を、ユーザによる特定、ブラウザによる特定又はＥＤＩＤによる特定により取得する。そして、取得された情報に基づいて、複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する。この方法には、例えば、（１）ユーザが指定する方法、（２）ブラウザなどから情報を取得する方法、（３）ＥＤＩＤ（Extended display identification data）から取得する方法、（４）汎用オペレーティングシステム若しくはアプリケーションから取得する方法などがある。以下、各方法について説明する。

（１）ユーザが指定する方法は、対象デバイスの情報をユーザが特定（例えば、対象デバイスを特定する情報を色再現装置１００に入力）することで推定モデルを決定する方法である。この場合、複数の対象デバイスを選択可能に表示して、ユーザがいずれかの対象デバイスを選択するようにすることができる。

（２）ブラウザなどから情報を取得する方法は、予め対象デバイスと対応する推定モデルとを関連付けておく。そして、ブラウザから対象デバイスの情報を取得し、取得した情報を用いて推定モデルを決定する方法である。例えば、３ＤＬＵＴを用いたエミュレーション機能を提供する装置での測定形態のように、ＰＣ（サーバ）にアクセスしてパッチを表示して測定を行う形態の場合、対象デバイスからブラウザなどを用いてＰＣ（サーバ）にアクセスを行う。この構成を利用して、測定前に対象デバイスからＰＣ（サーバ）に対象デバイスの情報を送信する仕組みを提供することで対象デバイスの情報を取得する。

（３）ＥＤＩＤから取得する方法は、ＥＤＩＤから対象デバイス（モニタ）名を取得することができるので、取得したモニタ名からどの推定モデルが最適かを判断する方法である。例えば、対象デバイス（モニタ）とグラフィックボード等との間で通信される情報としてＥＤＩＤがある。ＥＤＩＤにはモニタの製品名等が含まれる。これを利用して、ＥＤＩＤから対象デバイスの情報を取得する。

（４）汎用オペレーティングシステム又はアプリケーションから取得する方法は、汎用オペレーティングシステム又はアプリケーションを用いて端末の種類を取得し、取得した端末の種類に応じて適用する計算モデル（推定モデル）を変える。

上述の推定モデルの決定方法を用いることで、エミュレーション対象のデバイスを簡易的に調べることができる。上述の推定モデルの決定方法の他に、次の方法を用いることができる。例えば、対象デバイスの階調特性を測定し、測定した階調特性に応じて最適な推定モデルを決定することができる。また、スマートフォンなどのアプリで測定アプリを作成した場合には、当該アプリから対象デバイスの種類を取得し、取得した種類に応じて推定モデルを決定してもよい。また、対象デバイス（モニタ）のＲＧＢＷの分光特性を取得し、取得した分光特性に最も合致する推定モデルを決定するようにしてもよい。

１ 測色センサ
１０ 制御部
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ 測色パッチ生成部
１３１ 事前測色用パッチ生成部
１３２ 色再現用パッチ生成部
１４ 色特性評価値算出部
１５ 計算モデル部
１６ 計算モデル選択部
１７ 色再現部

Claims (10)

1. 色を出力するデバイスで対象デバイスの色特性をエミュレートするための３ＤＬＵＴ生成方法において、
   前記対象デバイスの色特性に関する評価値を算出するステップと、
   算出された評価値に応じて、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択するステップと、
   選択された計算モデルに応じた格子点について測色を行うステップと、
   測色された格子点の色値を用いて、測色された格子点以外の格子点の色値を推定して３ＤＬＵＴを生成するステップと
   を含むことを特徴とする３ＤＬＵＴ生成方法。
2. 前記算出するステップは、
   前記対象デバイスの加法混色性を評価値として算出することを特徴とする請求項１に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
3. 前記算出するステップは、
   前記対象デバイスに少なくとも２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と前記少なくとも２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を用いて前記評価値を算出することを特徴とする請求項２に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
4. 前記対象デバイスに３つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と前記３つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を算出する比率算出ステップを含み、
   前記算出するステップは、
   前記対象デバイスに各色の信号の複数の異なる値を入力した場合それぞれについて前記比率算出ステップを繰り返して得られた各比率の合計値を評価値として算出することを特徴とする請求項３に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
5. ３つの色から２つの色を選択する組み合わせを特定するステップと、
   前記対象デバイスに前記特定するステップで特定された２つの色の混合色の信号を入力した場合の色出力値と前記２つの色の信号それぞれを入力した場合の各色出力値の合計との比率を前記組み合わせについてそれぞれ算出する比率算出ステップと
   を含み、
   前記算出するステップは、
   前記対象デバイスに各色の信号の複数の異なる値を入力した場合それぞれについて前記比率算出ステップを繰り返して得られた各比率の合計値を評価値として算出することを特徴とする請求項３に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
6. 前記計算モデルは、
   前記対象デバイスの各色の出力値のうちの所与の出力値に基づいて該所与の出力値を除いた残余の出力値を算出するアルゴリズムを有し、
   前記選択するステップは、
   前記算出するステップで算出した評価値の優劣に応じて、前記残余の出力値の数が多少であるアルゴリズムの計算モデルを選択することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
7. 前記対象デバイスの色出力値を測定するステップと、
   ３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルを用いた場合の色出力値を推定するステップと
   を含み、
   前記選択するステップは、
   測定された色出力値と推定した色出力値の差に基づいて、前記複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
8. 複数の対象デバイスと該対象デバイスに適合する複数の異なる計算モデルとを関連付けておくステップと、
   前記複数の対象デバイスに関する情報を、ユーザによる特定、ブラウザによる特定、ＥＤＩＤによる特定又は汎用オペレーティングシステム若しくはアプリケーションによる特定のいずれかにより取得するステップと
   を含み、
   前記選択するステップは、
   取得された情報に基づいて、前記複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択することを特徴とする請求項１に記載の３ＤＬＵＴ生成方法。
9. 色を出力するデバイスで対象デバイスの色特性をエミュレートするための３ＤＬＵＴ生成装置において、
   前記対象デバイスの色特性に関する評価値を算出する評価値算出手段と、
   該評価値算出手段で算出した評価値に応じて、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択する選択手段と、
   該選択手段で選択した計算モデルに応じた格子点について測色を行う測色手段と、
   該測色手段で測色した格子点の色値を用いて、測色した格子点以外の格子点の色値を推定して３ＤＬＵＴを生成する生成手段と
   を備えることを特徴とする３ＤＬＵＴ生成装置。
10. コンピュータに、色を出力するデバイスで対象デバイスの色特性をエミュレートするためのコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータに、
    前記対象デバイスの色特性に関する評価値を算出するステップと、
    算出した評価値に応じて、３ＤＬＵＴを生成するための複数の異なる計算モデルの中から一の計算モデルを選択するステップと、
    選択した計算モデルに応じた格子点について測色された該格子点の色値を用いて、測色された格子点以外の格子点の色値を推定して３ＤＬＵＴを生成するステップと
    を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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