JP6197558B2 - Color processing apparatus, color adjustment system, and program - Google Patents

Color processing apparatus, color adjustment system, and program Download PDF

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Description

本発明は、色処理装置、色調整システム、プログラムに関する。   The present invention relates to a color processing device, a color adjustment system, and a program.

特許文献１には、画像出力装置から出力されたカラーチャートを、ステップ数、補間精度、補間方法に着目して最適化したカラーチャートを作成すると共に、最適化カラーチャートを用いて画像出力装置の色再現特性を求めると共に、特性の変動を補正するカラーチャートの最適化方法が開示されている。   In Patent Document 1, a color chart obtained by optimizing the color chart output from the image output apparatus by paying attention to the number of steps, the interpolation accuracy, and the interpolation method is created, and the optimized color chart is used for the image output apparatus. A method of optimizing a color chart that obtains color reproduction characteristics and corrects variation in characteristics is disclosed.

また特許文献２には、格子点配置を、色材ごとの単色階調特性に応じて最適化し、総色材量が制限内である格子点についてパッチを生成した後、パッチ数を印刷制限情報に応じて削減し、そして、パッチをメディア上に印刷して測色し、測色値に基づいて総色材量が制限を超える格子点の測色値を推定することにより、適切な色再現特性テーブルを作成する色処理方法が開示されている。   Further, in Patent Document 2, the grid point arrangement is optimized according to the monochromatic gradation characteristics for each color material, and patches are generated for grid points whose total color material amount is within the limit, and then the number of patches is printed in the print restriction information. Appropriate color reproduction by printing the patch on the media and measuring the color, and estimating the colorimetric value of the grid point where the total colorant amount exceeds the limit based on the colorimetric value A color processing method for creating a characteristic table is disclosed.

特開平１１−１８７２５７号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-187257 特開２００９−１３０８４６号公報JP 2009-130846 A

被色調整装置にて出力する画像の色調整を行う場合、色調整の精度を維持しつつ測色用画像の数をより少なくできることが望ましい。   When performing color adjustment of an image to be output by the color adjustment device, it is desirable that the number of colorimetric images can be reduced while maintaining the accuracy of color adjustment.

請求項１に記載の発明は、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、を備え、前記対応関係選択部は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とする色処理装置である。
請求項２に記載の発明は、被色調整装置の色調整を行うために、前記第１の色空間中における色変換を行う変換関係を作成する変換関係作成部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の色処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記パラメータ算出部で用いられる前記非線形関数は、動径基底関数であることを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記動径基底関数の分散を表す第３のパラメータが入力されるパラメータ入力部をさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記パラメータ入力部により入力された前記第３のパラメータを用いて前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを算出することを特徴とする請求項３に記載の色処理装置である。
請求項５に記載の発明は、被色調整装置にて画像を出力するために作成された色信号を、予め定められた変換関係を用いて色変換処理を行い当該被色調整装置に出力する色変換手段と、前記色変換手段で用いられる前記変換関係を、前記被色調整装置にて出力される画像の色調整を行うために作成する変換関係作成手段と、を備え、前記変換関係作成手段は、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、を備え、前記対応関係選択部は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とする色調整システムである。
請求項６に記載の発明は、コンピュータに、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する機能と、取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する機能と、算出された前記第１のパラメータに基づき、取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する機能と、を実現させ、前記選択する機能は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とするプログラムである。 The invention according to claim 1 measures the colorimetric image output by the color adjustment device based on the first color value in the first color space in order to perform color adjustment of the color adjustment device, A correspondence acquisition unit that acquires a correspondence between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value represented by a second color value in the second color space; As a color conversion model for converting the first color value in the correspondence acquired by the correspondence acquisition unit to the second color value, a nonlinear function for performing conversion having nonlinearity, When a conversion function is defined by a synthesis function of a weighting function representing weighting and a function representing uncertainty of the colorimetric value, the first parameter representing the accuracy of the weighting and the accuracy of the colorimetric value are determined. Parameter to calculate the second parameter to represent Based on the first parameter calculated by the data calculator and the parameter calculator, the color adjustment device is suitable for performing color adjustment from the correspondence acquired by the correspondence acquisition unit. A correspondence selection unit that selects an object, and the correspondence selection unit selects the first color when each of the first parameters corresponding to the first color value diverges infinitely. The color processing apparatus is characterized in that, by removing a correspondence relationship corresponding to a value from the selection, a device suitable for color adjustment by the color adjustment device is selected from the correspondence relationship .
The invention described in claim 2 further includes a conversion relationship creating unit that creates a conversion relationship for performing color conversion in the first color space in order to perform color adjustment of the color adjustment device. A color processing apparatus according to claim 1 .
The invention according to claim 3, wherein the non-linear function used by the parameter calculation unit, a color processing apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that a radial basis function.
The invention according to claim 4 further includes a parameter input unit to which a third parameter representing a variance of the radial basis function is input, wherein the parameter calculation unit is the third parameter input by the parameter input unit. The color processing apparatus according to claim 3 , wherein the first parameter and the second parameter are calculated using the parameters.
According to a fifth aspect of the present invention, a color signal created for outputting an image by the color adjustment device is subjected to color conversion processing using a predetermined conversion relationship and output to the color adjustment device. Color conversion means; and conversion relation creation means for creating the conversion relation used in the color conversion means in order to perform color adjustment of an image output by the color adjustment device. The means measures the colorimetric image output by the color adjustment device based on the first color value in the first color space in order to perform color adjustment of the color adjustment device, and in the second color space. A correspondence acquisition unit that acquires a correspondence between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value represented by a second color value; and the correspondence acquisition unit The first color value in the acquired correspondence relationship is changed to the second color value. A color conversion model to be converted is defined by a composite function of a non-linear function for performing non-linear conversion, a weighting function representing weighting of the non-linear function, and a function representing uncertainty of the colorimetric value. A first parameter representing the weighting accuracy and a second parameter representing the colorimetric value accuracy, and a first parameter calculated by the parameter calculation unit. A correspondence selection unit that selects a suitable one for performing color adjustment by the color adjustment device from among the correspondences acquired by the correspondence acquisition unit , the correspondence selection unit, When each of the first parameters corresponding to the first color value diverges infinitely, the correspondence corresponding to the first color value is deselected. A color adjustment system characterized by selecting those suitable for performing the color adjustment by said object color adjusting device from among the correspondence.
According to the sixth aspect of the present invention, a color measurement image output by the color adjustment device is measured based on the first color value in the first color space in order to perform color adjustment of the color adjustment device. A function of obtaining a correspondence relationship between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value expressed by the second color value in the second color space; As a color conversion model for converting the first color value in the acquired correspondence relationship to the second color value, a nonlinear function for performing conversion having nonlinearity, a weighting function representing weighting of the nonlinear function, And a second parameter that represents the accuracy of the colorimetric value when a conversion function is defined by a synthesis function of the colorimetric value and a function that represents the uncertainty of the colorimetric value. The function to calculate and the calculated first Based on the parameters, the function of selecting those suitable for performing the color adjustment by said object color adjusting device from among the acquired correspondence relation, to achieve the ability to said selecting said first color When each of the first parameters corresponding to the value diverges infinitely, by removing the corresponding relationship corresponding to the first color value from the selection, the color adjustment device out of the corresponding relationship. A program is characterized in that a program suitable for color adjustment is selected .

請求項１の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、色調整の精度を維持しつつより少ない数の測色用画像を選択できる色処理装置を提供することができる。また本構成を有していない場合に比較して、測色用画像の選択がより容易になる。
請求項２の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、より少ない対応関係を基にして変換関係を作成することができる。
請求項３の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、色変換モデルの作成がより簡単になる。
請求項４の発明によれば、色変換モデルの精度と選択される測色用画像の数の調整を行うことができる。
請求項５の発明によれば、より高い精度で被色調整装置の色調整を行える色調整システムを提供することができる。
請求項６の発明によれば、本構成を有していない場合に比較して、色調整の精度を維持しつつより少ない数の測色用画像を選択できる機能をコンピュータにより実現できる。また本構成を有していない場合に比較して、測色用画像の選択がより容易になる。 According to the first aspect of the present invention, it is possible to provide a color processing apparatus that can select a smaller number of colorimetric images while maintaining the accuracy of color adjustment compared to the case where the present configuration is not provided. . In addition, the colorimetric image can be selected more easily than when the configuration is not provided.
According to the second aspect of the present invention, it is possible to create a conversion relationship based on fewer correspondence relationships as compared with the case where the present configuration is not provided.
According to the third aspect of the present invention, it is easier to create a color conversion model than when the present configuration is not provided.
According to the invention of claim 4 , the accuracy of the color conversion model and the number of colorimetric images to be selected can be adjusted.
According to the invention of claim 5 , it is possible to provide a color adjustment system capable of performing color adjustment of the color adjustment device with higher accuracy.
According to the sixth aspect of the present invention, it is possible to realize a function of selecting a smaller number of colorimetric images with a computer while maintaining the accuracy of color adjustment as compared with the case where the present configuration is not provided. In addition, the colorimetric image can be selected more easily than when the configuration is not provided.

本実施の形態の画像形成装置の構成例を示す図である。1 is a diagram illustrating a configuration example of an image forming apparatus according to an exemplary embodiment. 図１に示す画像形成装置に色設定システムを取り付けた状態を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining a state in which a color setting system is attached to the image forming apparatus illustrated in FIG. 1. （ａ）〜（ｂ）は、測色用画像について説明した図である。(A)-(b) is a figure explaining the image for colorimetry. 画像形成装置のデバイス特性として、非線形性を有する場合について説明した概念図である。It is the conceptual diagram explaining the case where it has nonlinearity as a device characteristic of an image forming apparatus. 設定用ＰＣのハードウェア構成を示した図である。It is the figure which showed the hardware constitutions of PC for a setting. 本実施の形態の設定用ＰＣについての機能構成例を説明した図である。It is a figure explaining the example of functional composition about PC for setting of this embodiment. 本実施の形態の色変換モデルについて説明した図である。It is a figure explaining the color conversion model of this Embodiment. 本実施の形態の色変換モデルによる入力ｘとｆ（ｘ）との関係を示した概念図である。It is the conceptual diagram which showed the relationship between the input x and f (x) by the color conversion model of this Embodiment. （ａ）〜（ｃ）は、対応関係を選択するときの処理について説明した概念図である。ここで横軸は、入力ｘであり、縦軸は測色値ｔである。(A)-(c) is the conceptual diagram explaining the process when selecting a correspondence. Here, the horizontal axis is the input x, and the vertical axis is the colorimetric value t. 設定用ＰＣの動作について説明したフローチャートである。It is the flowchart explaining operation | movement of PC for setting. 画像形成装置の制御部における信号処理系を示すブロック図である。2 is a block diagram illustrating a signal processing system in a control unit of the image forming apparatus. FIG.

＜画像形成装置の全体構成の説明＞
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。 <Description of Overall Configuration of Image Forming Apparatus>
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

図１は、本実施の形態の画像形成装置１０の構成例を示す図である。
この画像形成装置１０は、画像形成装置１０の各機構部を制御する制御部１１と、用紙（記録材、記録媒体）Ｐに画像を形成する印刷機構としての画像形成部１２とを備える。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an image forming apparatus 10 according to the present embodiment.
The image forming apparatus 10 includes a control unit 11 that controls each mechanism unit of the image forming apparatus 10 and an image forming unit 12 as a printing mechanism that forms an image on a sheet (recording material, recording medium) P.

画像形成装置１０の制御部１１は、ネットワークＮに接続され、ネットワークＮを介して図示しないＰＣ（Personal Computer）等から印刷データ（画像データ）を受け取る。そして詳しくは後述するが、色変換テーブルを用いた色調整等の必要な画像処理を施した後、画像形成部１２に印刷データを送信する。   The control unit 11 of the image forming apparatus 10 is connected to the network N and receives print data (image data) from a PC (Personal Computer) (not shown) or the like via the network N. As will be described in detail later, after performing necessary image processing such as color adjustment using a color conversion table, print data is transmitted to the image forming unit 12.

画像形成部１２は、本実施の形態では、被色調整装置の一例である。画像形成部１２は、例えばプリンタであり、感光体に付着させたトナーを用紙Ｐに転写して像を形成する電子写真方式や、インクを記録媒体上に吐出して像を形成するインクジェット方式のものが用いられる。そして用紙Ｐに印刷を行った後は、用紙Ｐを印刷物として画像形成装置１０外に出力する。   In this embodiment, the image forming unit 12 is an example of a color adjustment device. The image forming unit 12 is, for example, a printer, and is an electrophotographic system that forms an image by transferring toner adhered to a photoreceptor onto a sheet P, or an inkjet system that forms an image by ejecting ink onto a recording medium. Things are used. Then, after printing on the paper P, the paper P is output to the outside of the image forming apparatus 10 as a printed matter.

次に画像形成部１２で用いられる色変換テーブルの作成において、画像形成装置１０に取り付けられる色設定システムについて説明を行う。
図２は、図１に示す画像形成装置１０に色設定システム２０を取り付けた状態を説明するための図である。 Next, a color setting system attached to the image forming apparatus 10 in creating a color conversion table used in the image forming unit 12 will be described.
FIG. 2 is a view for explaining a state in which the color setting system 20 is attached to the image forming apparatus 10 shown in FIG.

本実施の形態の色設定システム２０は、画像形成装置１０に接続される設定用ＰＣ２１と、設定用ＰＣ２１に接続されるととも画像形成装置１０により用紙Ｐに形成された画像の色を測定（測色）する測色器２２とを備えている。   The color setting system 20 according to the present embodiment measures the color of an image formed on the paper P by the image forming apparatus 10 while being connected to the setting PC 21 connected to the image forming apparatus 10 and the setting PC 21 ( And a color measuring device 22 for color measurement.

この色設定システム２０において、設定用ＰＣ２１および測色器２２は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）あるいはＲＳ−２３２Ｃを介して接続されている。また、色設定システム２０における設定用ＰＣ２１と画像形成装置１０とは、例えば、ＵＳＢを介して接続されている。   In the color setting system 20, the setting PC 21 and the colorimeter 22 are connected via, for example, a USB (Universal Serial Bus) or RS-232C. The setting PC 21 and the image forming apparatus 10 in the color setting system 20 are connected via, for example, a USB.

設定用ＰＣ２１は、色変換テーブルを作成し、画像形成装置１０の制御部１１に対し、色変換テーブルを書き込むことが可能となっている。本実施の形態において、この設定用ＰＣ２１は、画像形成装置１０で用いられる色変換テーブルを作成する色処理装置として捉えることができる。
設定用ＰＣ２１は、詳しくは後述するが所謂汎用のパーソナルコンピュータであり、例えば可搬性に優れたノート型ＰＣ等が用いられる。そして、設定用ＰＣ２１も、ＯＳによる管理下において、各種アプリケーションソフトウェアを動作させるようになっている。 The setting PC 21 can create a color conversion table and write the color conversion table to the control unit 11 of the image forming apparatus 10. In the present embodiment, the setting PC 21 can be regarded as a color processing apparatus that creates a color conversion table used in the image forming apparatus 10.
The setting PC 21 is a so-called general-purpose personal computer, which will be described later in detail. For example, a notebook PC having excellent portability is used. The setting PC 21 is also configured to operate various application software under the management of the OS.

また、測色器２２は、画像形成装置１０により用紙Ｐに形成された画像に接触あるいは非接触に配置されることで、画像の色を測定するセンサを備えている。   The colorimeter 22 includes a sensor that measures the color of an image by being arranged in contact or non-contact with the image formed on the paper P by the image forming apparatus 10.

本実施の形態の画像形成装置１０は、通常は、色設定システム２０が取り付けられていない状態で、外部のＰＣ等が作成した印刷データを、制御部１１にて色変換等の画像処理をした後、画像形成部１２で印刷を行うようになっている。   In the image forming apparatus 10 according to the present embodiment, normally, the control unit 11 performs image processing such as color conversion on print data created by an external PC or the like without the color setting system 20 attached. Thereafter, the image forming unit 12 performs printing.

一方、この画像形成装置１０は、色変換テーブルの作成あるいは変更等を実行する際に、色設定システム２０が取り付けられた状態で、設定用ＰＣ２１が選択した測色用画像（色パッチ）を画像形成部１２で印刷するようになっている。
本実施の形態では、測色器２２は、画像形成装置１０から出力され用紙Ｐに印刷された測色用画像を測色し、設定用ＰＣ２１に対し色データを出力する。さらに設定用ＰＣ２１が、この色データを基にして色変換テーブルを作成する。詳しくは後述するが、この色変換テーブルは、制御部１１に格納され、制御部１１は、この色変換テーブルを用いて色変換処理を行う。色変換テーブルとしては、例えば変換用の行列（マトリックス）、１次元ＬＵＴ（Look Up Table）あるいは多次元ＬＵＴ等が挙げられる。 On the other hand, the image forming apparatus 10 images a colorimetric image (color patch) selected by the setting PC 21 with the color setting system 20 attached when the color conversion table is created or changed. Printing is performed by the forming unit 12.
In the present embodiment, the colorimeter 22 measures the colorimetric image output from the image forming apparatus 10 and printed on the paper P, and outputs the color data to the setting PC 21. Further, the setting PC 21 creates a color conversion table based on the color data. As will be described in detail later, this color conversion table is stored in the control unit 11, and the control unit 11 performs color conversion processing using this color conversion table. Examples of the color conversion table include a conversion matrix (matrix), a one-dimensional LUT (Look Up Table), and a multi-dimensional LUT.

図３（ａ）〜（ｂ）は、測色用画像について説明した図である。
このうち図３（ａ）は、測色用画像を形成するための入力値を示した表である。本実施の形態では、画像形成装置１０で画像を形成するために使用するトナー等の色材の色が、Ｃ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）であり、図３（ａ）では、各測色用画像が、このＣＭＹＫをどの程度使用して形成されるかを示している。ここで記載されている数値は、ＣＭＹＫ各色の網点面積率（カバレッジ、Ｃｉｎ）であり、０％〜１００％の範囲を取り得る。例えば、Ｎｏ．１の測色用画像は、Ｃを０％、Ｍを８０％、Ｙを５０％、Ｋを２０％の網点面積率になるものであることを意味する。なおこの場合、測色用画像を形成するための入力値は、この数値をそのまま使用し、ＣＭＹＫ色空間中において（０、８０、５０、２０）であると言うことができる。またここでは、測色用画像としてＮｏ．１〜Ｎｏ．ＮのＮ個の測色用画像が用意されることを意味する。なお入力値は、網点面積率に限られるものではなく、例えば、階調値で記載される場合もある。この場合、入力値は、階調値が８ｂｉｔで表現されるときには、０〜２５５の整数値となる。
また図３（ｂ）は、実際に用紙Ｐに印刷される測色用画像の概念図である。ここでは、図３（ａ）に示した入力値に従い、用紙Ｐ上に様々な色を有する測色用画像ＳがＮ個印刷されることを示している。そしてこのように用紙Ｐに測色用画像Ｓからなるカラーチャートを測色器２２が読み取ることで、各測色用画像Ｓの色が測定される。本実施の形態では、このときの測色値としてデバイス非依存のＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊の各値が色データとして得られる。 FIGS. 3A to 3B are diagrams illustrating the colorimetric image.
Among these, FIG. 3A is a table showing input values for forming a colorimetric image. In the present embodiment, the color of a color material such as toner used for forming an image in the image forming apparatus 10 is C (cyan), M (magenta), Y (yellow), and K (black). FIG. 3A shows how much each colorimetric image is formed using CMYK. The numerical value described here is the dot area ratio (coverage, Cin) of each color of CMYK, and can be in the range of 0% to 100%. For example, no. A color measurement image of 1 means that the dot area ratio is 0% for C, 80% for M, 50% for Y, and 20% for K. In this case, the input value for forming the colorimetric image can be said to be (0, 80, 50, 20) in the CMYK color space using this numerical value as it is. Also, here, as the colorimetric image, No. 1-No. This means that N N colorimetric images are prepared. Note that the input value is not limited to the halftone dot area ratio, and may be described, for example, as a gradation value. In this case, the input value is an integer value of 0 to 255 when the gradation value is expressed in 8 bits.
FIG. 3B is a conceptual diagram of a colorimetric image actually printed on the paper P. Here, N colorimetric images S having various colors are printed on the paper P in accordance with the input values shown in FIG. Then, the colorimeter 22 reads the color chart composed of the colorimetric image S on the paper P in this way, whereby the color of each colorimetric image S is measured. In the present embodiment, each value of L * a * b * in the device-independent L * a * b * color space is obtained as color data as the colorimetric value at this time.

しかしながら従来は、測定精度を高くするためには、測色用画像の数が多くなり、測色に多くの時間を要するという問題がある。例えば、上記ＣＭＹＫ各色について１％毎に測色用画像を作成するとすると１０１４個の測色用画像を測定する必要がある。実際には、測色を行う測定者が、経験により測色用画像を選択し、その個数を減少させるが、その場合でも例えば、１０００個〜２０００個の測色用画像を測定する必要がある。ただしこの場合、十分な測定精度を確保するためには、必要数以上の測色用画像を測定せざるをえない。また通常は、画像形成装置１０の機種によらず同一の測色用画像のセットを用いることが多い。この場合、機種によらずに測定を行うためには、全ての機種に対応するため測色用画像の個数を多くせざるをえない。そのため測色用画像のセットの中には、特定の機種では不要な測色用画像を数多く含むことになり、この場合、無用な測色用画像を印刷するとともに測色を行わなくてはならない。 However, conventionally, in order to increase the measurement accuracy, there is a problem that the number of colorimetric images increases and it takes a long time for colorimetry. For example, it is necessary to measure the 101 four color measurement image When you create a color measurement image for every 1% for the CMYK colors. Actually, a measurer who performs color measurement selects a color measurement image based on experience and reduces the number thereof, but even in that case, for example, 1000 to 2000 color measurement images need to be measured. . However, in this case, in order to ensure sufficient measurement accuracy, more than the necessary number of color measurement images must be measured. In general, the same set of colorimetric images is often used regardless of the model of the image forming apparatus 10. In this case, in order to perform measurement regardless of the model, it is necessary to increase the number of colorimetric images in order to support all models. For this reason, the set of colorimetric images contains a large number of colorimetric images that are not necessary for a specific model. In this case, it is necessary to print unnecessary colorimetric images and perform colorimetry. .

さらに画像形成装置１０のデバイス特性として、非線形性を有する場合、非線形性の強い色域では、密に測定（即ち、多くの数の測色用画像を測定）し、弱い色域では、疎に測定（即ち、少ない数の測色用画像を測定）をする必要がある。しかしこの非線形性は、ＣＭＹＫ色空間からＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換する多次元−多次元の変換を行う際に発生するものであるため、どこに非線形性が存在するかを見極めるのは非常に困難である。 Further, when the device characteristics of the image forming apparatus 10 have non-linearity, dense measurement is performed in a color gamut with strong non-linearity (that is, a large number of colorimetric images are measured), and sparse is measured in a weak color gamut. It is necessary to perform measurement (that is, measure a small number of colorimetric images). However, since this non-linearity occurs when performing multi-dimensional-multi-dimensional conversion from the CMYK color space to the L * a * b * color space, it is important to determine where the non-linearity exists. It is very difficult.

図４は、画像形成装置１０のデバイス特性として、非線形性を有する場合について説明した概念図である。
図中横軸はＣＭＹＫの色値を表し、縦軸は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の色値を表す。ここで点Ｔは、ＣＭＹＫの入力値により画像形成装置１０で画像形成を行ったときに、測色器２２で測色されるＬ＊ａ＊ｂ＊の測色値を示している。また実線は、これらの点を結ぶ曲線であり、画像形成装置１０のデバイス特性と考えることができる。なおＣＭＹＫ色空間は４次元の色空間であり、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、３次元の色空間であるため実際には、４次元の色空間と３次元の色空間を対応させるものとなるが、説明の便宜上、ここではより簡略化した１次元−１次元の対応関係としている。
ここで領域Ｑ１では、画像形成装置１０のデバイス特性が線形性を有するため、測色用画像の数は少なくてよい。一方、領域Ｑ２では、画像形成装置１０のデバイス特性が非線形性を有するため、測色用画像の数は多くする必要がある。 FIG. 4 is a conceptual diagram illustrating a case where the device characteristics of the image forming apparatus 10 have nonlinearity.
In the drawing, the horizontal axis represents CMYK color values, and the vertical axis represents L * a * b * color values. Here, a point T indicates a colorimetric value of L * a * b * measured by the colorimeter 22 when an image is formed by the image forming apparatus 10 using an input value of CMYK. A solid line is a curve connecting these points, and can be considered as a device characteristic of the image forming apparatus 10. Since the CMYK color space is a four-dimensional color space and the L * a * b * color space is a three-dimensional color space, the four-dimensional color space and the three-dimensional color space are actually associated with each other. However, for the sake of convenience of explanation, the one-dimensional to one-dimensional correspondence is simplified here.
Here, in the region Q1, since the device characteristics of the image forming apparatus 10 have linearity, the number of colorimetric images may be small. On the other hand, in the region Q2, since the device characteristics of the image forming apparatus 10 have nonlinearity, it is necessary to increase the number of colorimetric images.

ここで従来技術として平均色差最小の測色用画像を選択する方法がある。しかしこの方法では、測定誤差や測色用画像を印刷する際に生じる微少な発色の変化など、測定値の不確実性が考慮されていない。従って、単に平均色差最小の測色用画像を選択すると、測定した色データに過度に適合するいわゆる過学習の問題が生じる。さらに元となる測色用画像のセットにおける測色用画像の数が多いと、平均色差最小の測色用画像を選択する際の組み合わせの数が膨大となり、測定に適した測色用画像を選択することが困難になることがある。
さらに従来技術として単色階調特性の変曲点を検出し、その付近に非線形性が存在するとみなす方法がある。しかしこの方法では、各色独立に発生する非線形性しか検出できない。そのため複数色間で相互に依存する非線形性については、検出が困難である。 Here, as a conventional technique, there is a method of selecting a colorimetric image having a minimum average color difference. However, this method does not take into account uncertainties in measured values such as measurement errors and slight changes in color developed when printing a colorimetric image. Therefore, simply selecting an image for color measurement having the smallest average color difference causes a so-called overlearning problem that excessively matches the measured color data. Furthermore, if the number of colorimetric images in the original set of colorimetric images is large, the number of combinations when selecting a colorimetric image with the smallest average color difference becomes enormous, and a colorimetric image suitable for measurement is required. It can be difficult to choose.
Further, as a conventional technique, there is a method of detecting an inflection point of monochromatic gradation characteristics and assuming that non-linearity exists in the vicinity thereof. However, this method can only detect non-linearity that occurs independently for each color. Therefore, it is difficult to detect the non-linearity that depends on each other among a plurality of colors.

そこで本実施の形態では、設定用ＰＣ２１を以下のような構成とし、測色用画像の選択を行なう。この方法によれば、上述した非線形性や測定値の不確実性を考慮しつつ、画像形成装置１０の色調整により必要な測色用画像を選択することができ、測色用画像の数をより少なくすることができる。
以下、この設定用ＰＣ２１の構成について説明を行なう。 Therefore, in the present embodiment, the setting PC 21 is configured as follows, and a colorimetric image is selected. According to this method, it is possible to select a necessary colorimetric image by color adjustment of the image forming apparatus 10 in consideration of the above-described nonlinearity and measurement value uncertainty, and to reduce the number of colorimetric images. Can be less.
Hereinafter, the configuration of the setting PC 21 will be described.

＜設定用ＰＣのハードウェア構成例＞
まず設定用ＰＣ２１のハードウェア構成について説明する。
図５は、設定用ＰＣ２１のハードウェア構成を示した図である。
設定用ＰＣ２１は、上述したようにパーソナルコンピュータ等により実現される。そして図示するように、設定用ＰＣ２１は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、記憶手段であるメインメモリ４２、およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）４３とを備える。ここで、ＣＰＵ４１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェア等の各種プログラムを実行する。また、メインメモリ４２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、ＨＤＤ４３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。 <Hardware configuration example of setting PC>
First, the hardware configuration of the setting PC 21 will be described.
FIG. 5 is a diagram illustrating a hardware configuration of the setting PC 21.
The setting PC 21 is realized by a personal computer or the like as described above. As shown in the figure, the setting PC 21 includes a CPU (Central Processing Unit) 41 as a calculation means, a main memory 42 as a storage means, and an HDD (Hard Disk Drive) 43. Here, the CPU 41 executes various programs such as an OS (Operating System) and application software. The main memory 42 is a storage area for storing various programs and data used for execution thereof, and the HDD 43 is a storage area for storing input data for various programs, output data from various programs, and the like.

さらに、設定用ＰＣ２１は、外部との通信を行うための通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）４４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなり、画像を表示するモニタ４５と、キーボードやマウス等の入力デバイス４６とを備える。   Further, the setting PC 21 includes a communication interface (hereinafter referred to as “communication I / F”) 44 for performing communication with the outside, a video memory, a display, etc., a monitor 45 for displaying images, a keyboard, and the like. And an input device 46 such as a mouse.

＜設定用ＰＣの機能構成例＞
図６は、本実施の形態の設定用ＰＣ２１についての機能構成例を説明した図である。
図示した設定用ＰＣ２１は、対応関係記憶部２１１と、対応関係取得部２１２と、パラメータ入力部２１３と、パラメータ算出部２１４と、対応関係選択部２１５と、色変換テーブル作成部２１６とを備える。 <Functional configuration example of setting PC>
FIG. 6 is a diagram illustrating a functional configuration example of the setting PC 21 according to the present embodiment.
The illustrated setting PC 21 includes a correspondence relationship storage unit 211, a correspondence relationship acquisition unit 212, a parameter input unit 213, a parameter calculation unit 214, a correspondence relationship selection unit 215, and a color conversion table creation unit 216.

対応関係記憶部２１１は、画像形成装置１０の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき画像形成装置１０により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる第１の色値と第２の色値との対応関係を記憶する。ここで対応関係記憶部２１１で記憶されている対応関係は、測色用画像を選択するためのいわゆる元データであり、予め多くの測色用画像を測定することで求めておくものである。また本実施の形態では、第１の色空間における色値は、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫの各値となる。さらに第２の色空間における第２の色値は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊の各値となる。よってこの対応関係は、予め多くの測色用画像を測定することにより求められたＣＭＹＫとＬ＊ａ＊ｂ＊の各値の対応関係となる。 The correspondence storage unit 211 measures the colorimetric image output by the image forming apparatus 10 based on the first color value in the first color space in order to perform color adjustment of the image forming apparatus 10, and performs the second measurement. The correspondence relationship between the first color value and the second color value obtained by obtaining the colorimetric value represented by the second color value in the color space is stored. Here, the correspondence relationship stored in the correspondence relationship storage unit 211 is so-called original data for selecting a colorimetric image, and is obtained by measuring many colorimetric images in advance. In the present embodiment, the color values in the first color space are CMYK values in the CMYK color space. Further, the second color values in the second color space is a respective values of L * a * b * in the L * a * b * color space. Therefore, this correspondence is a correspondence between CMYK and each value of L * a * b * obtained by measuring many colorimetric images in advance.

対応関係取得部２１２は、対応関係記憶部２１１から第１の色値と第２の色値との対応関係を取得する。   The correspondence relationship acquisition unit 212 acquires the correspondence relationship between the first color value and the second color value from the correspondence relationship storage unit 211.

パラメータ入力部２１３には、詳しくは後述する動径基底関数の分散を表す第３のパラメータλが入力される。   The parameter input unit 213 receives a third parameter λ representing the variance of a radial basis function, which will be described in detail later.

パラメータ算出部２１４は、対応関係取得部２１２により取得された対応関係における第１の色値を第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定したときに、重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する。この色変換モデル、第１のパラメータ、および第２のパラメータについては後述する。またこのときパラメータ算出部２１４は、パラメータ入力部２１３により入力された第３のパラメータをさらに用いて第１のパラメータおよび第２のパラメータを算出する。   The parameter calculation unit 214 is a non-linear function for performing non-linear conversion, a non-linear function as a color conversion model for converting the first color value in the correspondence acquired by the correspondence acquisition unit 212 to the second color value. A first parameter that represents the accuracy of weighting and a second that represents the accuracy of colorimetric values when a conversion function is defined by a combination function of a weighting function that represents function weighting and a function that represents the uncertainty of colorimetric values. Parameters are calculated. The color conversion model, the first parameter, and the second parameter will be described later. At this time, the parameter calculation unit 214 calculates the first parameter and the second parameter by further using the third parameter input by the parameter input unit 213.

対応関係選択部２１５は、パラメータ算出部２１４により算出された第１のパラメータに基づき、対応関係取得部２１２により取得された対応関係の中から画像形成装置１０で色調整を行うために適したものを選択する。即ち、対応関係選択部２１５により、画像形成装置１０の色調整により必要な測色用画像の選択が行われる。   The correspondence relationship selection unit 215 is suitable for performing color adjustment in the image forming apparatus 10 from among the correspondence relationships acquired by the correspondence relationship acquisition unit 212 based on the first parameter calculated by the parameter calculation unit 214. Select. That is, the correspondence selection unit 215 selects a necessary colorimetric image by color adjustment of the image forming apparatus 10.

色変換テーブル作成部２１６は、変換関係作成部の一例である。そして色変換テーブル作成部２１６は、画像形成装置１０の色調整を行うために、第１の色空間中における色変換を行う変換関係を作成する。この色変換テーブルにより、画像形成装置１０において、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫ値が、例えば、Ｃ‘Ｍ’Ｙ‘Ｋ’値に変換される。これにより画像形成装置１０で形成される画像について色調整を行うことができる。   The color conversion table creation unit 216 is an example of a conversion relationship creation unit. The color conversion table creation unit 216 creates a conversion relationship for performing color conversion in the first color space in order to perform color adjustment of the image forming apparatus 10. With this color conversion table, the CMYK value in the CMYK color space is converted into, for example, a C′M′Y′K value in the image forming apparatus 10. Thereby, color adjustment can be performed on an image formed by the image forming apparatus 10.

＜色変換モデルの説明＞
本実施の形態では、画像形成装置１０のデバイス特性を表す数学モデルとして色変換モデルを考える。この色変換モデルは、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫ値である第１の色値をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊である第２の色値に変換する数学モデルとなる。 <Description of color conversion model>
In the present embodiment, a color conversion model is considered as a mathematical model representing the device characteristics of the image forming apparatus 10. This color transformation model is a mathematical model for converting the first color value is CMYK values in the CMYK color space to a second color value is L * a * b * in the L * a * b * color space.

図７は、本実施の形態の色変換モデルについて説明した図である。
ここでは、まず入力ｘとして入力値ＣＭＹＫの各値が入力され、色変換関数ｆ（ｘ）により、真の出力ｙとしてＬ＊ａ＊ｂ＊の各値が出力される（図では、「＾（ハット）」付きで表記）。この真の出力ｙは、測定誤差や測色用画像を印刷する際に生じる微少な発色の変化などがなく、測定値の不確実性がないとした場合の色値である。そして真の出力ｙに測色値の不確実性を加えると、測色値ｔとして、実際に測色されるＬ＊ａ＊ｂ＊の各測色値となる。つまりこのデバイス特性モデルは、画像形成装置１０のデバイス特性の非線形性や測定値の不確実性を組み込んだものとなっている。 FIG. 7 is a diagram illustrating the color conversion model of the present embodiment.
Here, each value of the input value CMYK is first input as the input x, and each value of L * a * b * is output as the true output y by the color conversion function f (x) (in the figure, “^ (Noted with “hat”). This true output y is a color value when there is no measurement error or slight change in color developed when printing a colorimetric image, and there is no uncertainty in the measured value. When the uncertainty of the colorimetric value is added to the true output y, the colorimetric value t becomes each colorimetric value of L * a * b * actually measured. That is, this device characteristic model incorporates non-linearity of device characteristics of the image forming apparatus 10 and uncertainty of measurement values.

ここで、測色値の不確実性は、このデバイス特性モデルでは、確率変数であるガウス雑音εとして表す。そしてガウス雑音は、ガウス分布Ｎで表すことができる。このガウス分布は、Ｎ（ε｜０、β−１Ｉ）とする。図中、ε〜Ｎ（ε｜０、β−１Ｉ）は、ガウス雑音εの分布が、平均ゼロ、共分散行列がβ−１Ｉのガウス分布であることを表す。ただし、βは精度（分散の逆数）を表すスカラー量であり、Ｉは単位行列である。即ち、０付近で値がばらつく雑音モデルを表す。 Here, the uncertainty of the colorimetric value is expressed as Gaussian noise ε, which is a random variable, in this device characteristic model. Gaussian noise can be expressed by a Gaussian distribution N. This Gaussian distribution is N (ε | 0, β −1 I). In the figure, ε to N (ε | 0, β −1 I) represent that the distribution of Gaussian noise ε is a Gaussian distribution with a mean of zero and a covariance matrix of β −1 I. Here, β is a scalar quantity representing accuracy (reciprocal of variance), and I is a unit matrix. That is, it represents a noise model whose value varies around 0.

また色変換関数ｆ（ｘ）は、本実施の形態では、以下の数１式で定義する。   The color conversion function f (x) is defined by the following equation 1 in this embodiment.

Figure 0006197558
（ここで、Ｗは、重み行列、φは、動径基底関数（ＲＢＦ（Radial Basis Function））ベクトル、Ｔは、転置を表す。）
Figure 0006197558
 (W is a weight matrix, φ is a radial basis function (RBF) vector, and T is a transpose.)

測色用画像の数をＮ個とし、Ｍ＝Ｎ＋１とする。数１式において、φ（ｘ）の要素であるφ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＮ（ｘ）は、非線形関数であり、ここでは動径基底関数（ＲＢＦ）を用いる。そしてそれぞれに対して対応する測色用画像を割り当てる。即ち、１個目の測色用画像の入力ｘに対する動径基底関数は、φ１（ｘ）であり、２個目の測色用画像の入力値ｘに対する動径基底関数は、φ２（ｘ）であり、Ｎ個目の測色用画像の入力ｘに対する動径基底関数は、φＮ（ｘ）である。このφ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＮ（ｘ）のそれぞれは、スカラー量である。φ（ｘ）の最後の要素であるφＭ（ｘ）は数２式のように定数１とする。したがってφ（ｘ）全体では、Ｍ次元ベクトルとなる。 The number of colorimetric images is N, and M = N + 1. In Equation 1, φ 1 (x), φ 2 (x),..., Φ N (x), which are elements of φ (x), are nonlinear functions, and here, radial basis functions (RBF) are used. . A corresponding colorimetric image is assigned to each. That is, the radial basis function for the input x of the first colorimetric image is φ 1 (x), and the radial basis function for the input value x of the second colorimetric image is φ 2 ( x), and the radial basis function for the input x of the Nth colorimetric image is φ N (x). Each of φ 1 (x), φ 2 (x),..., Φ N (x) is a scalar quantity. φ M (x), which is the last element of φ (x), is a constant 1 as shown in Equation 2. Therefore, the entire φ (x) is an M-dimensional vector.

またＷとしてのｗ１、ｗ２、…、ｗＭは、φ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＭ（ｘ）の重み付けを表す。このｗ１、ｗ２、…、ｗＮのそれぞれは、Ｎ個の測色用画像のそれぞれに対応し、ＷＭは定数項に対応する。そしてｗ１、ｗ２、…、ｗＭのそれぞれは、３次元ベクトルであり、ＷＴ全体では、３行Ｍ列の行列となる。
よってＷＴとφ（ｘ）の積であるｆ（ｘ）は、３次元ベクトルである。 In addition, w 1 , w 2 ,..., W M as W represent weights of φ 1 (x), φ 2 (x),..., Φ M (x). The w 1, w 2, ..., each of w N, corresponding to each of the N color measurement image, W M corresponds to a constant term. The w 1, w 2, ..., each of w M, a three-dimensional vector, the entire W T, a matrix of 3 rows and M columns.
Thus W T and is the product of φ (x) f (x) is a three-dimensional vector.

さらに本実施の形態では、φ１（ｘ）、φ２（ｘ）、…、φＭ（ｘ）のそれぞれをφｉ（ｘ）（ｉ＝１、２、…、Ｍ）としたときに、φｉ（ｘ）を下記数２式のガウス関数で規定する。 Further, in the present embodiment, when φ 1 (x), φ 2 (x),..., Φ M (x) is φ i (x) (i = 1, 2,..., M), φ i (x) is defined by a Gaussian function of the following equation (2).

Figure 0006197558
（ここで、ｘｉは、ｉ個目の測色用画像のＣＭＹＫ値を表す４次元ベクトルであり、λは、第３のパラメータの一例としての制御パラメータである。）
Figure 0006197558
 (Here, x i is a four-dimensional vector representing the CMYK value of the i-th colorimetric image, and λ is a control parameter as an example of the third parameter.)

このときλ２は、数２式のガウス関数の分散を表す。つまりλの値により数２式のｘｉ（ｉ＝１、２、…、Ｎ）を中心とするガウス関数の広がりが規定される。詳しくは後述するが、制御パラメータλは、測定者がその数値を定めることができる。 At this time, λ 2 represents the variance of the Gaussian function of Formula 2. In other words, the spread of the Gaussian function centered on x i (i = 1, 2,..., N) in the formula 2 is defined by the value of λ. As will be described in detail later, the measurer can determine the numerical value of the control parameter λ.

図８は、本実施の形態の色変換モデルによる入力ｘとｆ（ｘ）との関係を示した概念図である。
ここで入力ｘとしてＮ個の測色用画像の入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、…に対し、それぞれ点線で表される動径基底関数が割り当てられる。そしてこのそれぞれに重み付けがなされ、さらにこれらを合計することで実線で表されるｆ（ｘ）の曲線となる。なお入力ｘは、ＣＭＹＫ値からなる４次元ベクトルであり、ｆ（ｘ）も３次元ベクトルとなるが、説明の便宜上、ここではより簡略化した１次元−１次元の対応関係としている。 FIG. 8 is a conceptual diagram showing the relationship between the input x and f (x) according to the color conversion model of the present embodiment.
Here, radial basis functions represented by dotted lines are assigned to the input values x 1 , x 2 , x 3 , x 4, ... Of N colorimetric images as the input x. Each of these is weighted and further summed up to form a curve f (x) represented by a solid line. Note that the input x is a four-dimensional vector composed of CMYK values, and f (x) is also a three-dimensional vector. However, for convenience of explanation, here, a simpler one-dimensional to one-dimensional correspondence is used.

そして数１式にガウス雑音εの式を組み込んだときに、未知の入力ｘに対する測色値ｔは、以下の数３式で表すことができる。   When the formula of Gaussian noise ε is incorporated into Formula 1, the colorimetric value t for the unknown input x can be expressed by the following Formula 3.

Figure 0006197558
Figure 0006197558

数３式において、左辺は、入力ｘとパラメータＷ、βが与えられたもとで、観測値ｔが観測される確率を示している。また右辺は、観測値ｔの確率分布が平均ｆ（ｘ）、共分散行列β−１Ｉのガウス分布で表されることを示している。 In Equation 3, the left side indicates the probability that the observed value t is observed when the input x and the parameters W and β are given. The right side indicates that the probability distribution of the observed value t is represented by a Gaussian distribution with an average f (x) and a covariance matrix β −1 I.

数３式において、未知パラメータは、重み行列Ｗと測色値ｔの不確実性を表す精度パラメータβである。本実施の形態では、測色値ｔが色変換モデルから生成されたものとみなし、色変換モデルの未知パラメータは、測色値ｔが生成される尤度が最大となる場合のものとして求める。つまり数３式が最も大きくなる場合（確率が最も大きくなる場合）の未知パラメータを求める。これは測色値ｔに最もフィットするように未知パラメータを決めると言い換えることもできる。   In Equation 3, the unknown parameter is a precision parameter β representing the uncertainty of the weight matrix W and the colorimetric value t. In the present embodiment, it is assumed that the colorimetric value t is generated from the color conversion model, and the unknown parameter of the color conversion model is obtained as that when the likelihood that the colorimetric value t is generated is maximized. That is, an unknown parameter is obtained when Equation 3 is the largest (when the probability is the largest). In other words, the unknown parameter is determined so as to best fit the colorimetric value t.

しかし数３式の場合、尤度が大きくなるような未知パラメータは、複数存在しうる不良設定問題であるため、ここではＷについて事前分布を与える制約を行う。下記数４式は、Ｗの事前分布を表す。   However, in the case of Equation (3), unknown parameters whose likelihood is large are defective setting problems that may exist, and here, a restriction is given to give a prior distribution for W. Equation 4 below represents the prior distribution of W.

Figure 0006197558
Figure 0006197558

数４式で左辺は、Ｗの事前分布が第１のパラメータの一例である精度パラメータαによる条件付き分布として表されることを示している。また右辺は、Ｗの事前分布が、平均０、共分散行列αｉ −１Ｉのガウス分布の積により定まることを示している。この精度パラメータαの各要素の逆数は、それぞれのガウス分布の分散を表す。そしてこの精度パラメータαの各要素αｉ（ｉ＝１、２，…、Ｍ）は、ｗ１、ｗ２、…、ｗＭのそれぞれに対応している。よってα自体は、Ｍ次元ベクトルとなる。 The left side of Equation 4 indicates that the prior distribution of W is expressed as a conditional distribution by the accuracy parameter α, which is an example of the first parameter. The right-hand side indicates that the prior distribution of W is determined by the product of the mean 0 and the Gaussian distribution of the covariance matrix α i −1 I. The reciprocal of each element of the accuracy parameter α represents the variance of the respective Gaussian distribution. And each element alpha i of the precision parameter α (i = 1,2, ..., M) is, w 1, w 2, ... , correspond to the respective w M. Therefore, α itself is an M-dimensional vector.

線形基底関数の重みは、正負両方の値を取り得るため、対称性から平均は０と置く。また過学習が発生した場合を除いて、重みの絶対値が極端に大きな値をとることは、希であるため、数４式のようなガウス分布を事前分布として与えることは妥当である。   Since the weight of the linear basis function can take both positive and negative values, the average is set to 0 because of symmetry. Except for the case where overlearning occurs, it is rare that the absolute value of the weight takes an extremely large value. Therefore, it is appropriate to give a Gaussian distribution such as Equation 4 as a prior distribution.

Ｗの事前分布を与えることで、決定すべき未知パラメータは、重みＷ、Ｗの事前分布の精度パラメータα（第１のパラメータ）、および測色値ｔの不確実性を表す精度パラメータβ（第２のパラメータ）の３つとなる。そして上述の通りこの未知パラメータを、測色値ｔが生成される尤度が最大となる場合のものとして求める。そしてこの未知パラメータの決定手順としてまずαとβを最尤推定する。そのため、下記数５式のように尤度式である数３式と、数４式から求められるＴとＷの同時分布からＷを積分除去する。即ち、周辺化を行い、ｗｉに対する依存を消去する。この結果、数３式は、下記数５式のようになる。 By giving the prior distribution of W, the unknown parameters to be determined are the weight W, the accuracy parameter α (first parameter) of the prior distribution of W, and the accuracy parameter β (first parameter) representing the uncertainty of the colorimetric value t. 2 parameters). Then, as described above, this unknown parameter is obtained as that when the likelihood that the colorimetric value t is generated is maximized. As a procedure for determining the unknown parameter, first, α and β are estimated with maximum likelihood. For this reason, W is integrated and removed from the simultaneous distribution of T and W obtained from Equation 3 and Equation 4, which is a likelihood equation, as in Equation 5 below. That is, marginalization is performed and the dependence on w i is eliminated. As a result, Equation 3 becomes Equation 5 below.

Figure 0006197558
Figure 0006197558

なお数５式中、ｄｉａｇ（α）は、αを対角要素に持つ対角行列であり、下記数６式のようになる。   In equation 5, diag (α) is a diagonal matrix having α as a diagonal element, and is represented by the following equation 6.

Figure 0006197558
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数５式の第１式によりＷを積分除去した結果が、数５式の第２式となる。つまり、共分散行列がＣ（＝β−１Ｉ＋ΦＡ−１ΦＴ）により定まり、平均０のガウス分布になる。 The result of integrating and removing W by the first equation of Equation 5 becomes the second equation of Equation 5. That is, the covariance matrix is determined by C (= β −1 I + ΦA −1 Φ T ), and becomes a Gaussian distribution with an average of 0.

そしてこのとき測色値ｔが生成される尤度が最大となるα、βを求めるには、α、βの停留点を求めればよい。この停留点となるα、βをここでは、α＊、β＊とする。
そしてα、βの停留点を求めるには、数５式をα、βのそれぞれについて偏微分し、その値が０になるときを求めればよい。即ち、下記数７式となるα、βを求める。 At this time, in order to obtain α and β at which the likelihood that the colorimetric value t is generated is maximized, the stationary points of α and β may be obtained. Here, α and β serving as the stopping points are α * and β * .
In order to obtain the stationary points of α and β, Equation 5 is partially differentiated for each of α and β, and the time when the value becomes 0 may be obtained. That is, α and β that are obtained by the following formula 7 are obtained.

Figure 0006197558
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数７式は、解析的には求めることができず、αとβが相互に依存する陰関数の形式となるため、α＊、β＊は、数値計算で求める。 Equation 7 cannot be obtained analytically, and is in the form of an implicit function in which α and β are mutually dependent. Therefore, α * and β * are obtained by numerical calculation.

ここで精度パラメータαについては、例えば、シェプリガー・ジャパン株式会社発行、Ｃ．Ｍ．ビショップ著の「パターン認識と機械学習 下 −ベイズ理論による統計的予測」に記載があるような関連度自動決定（ＡＲＤ：Automatic Relevance Determination）と呼ばれる特徴的な計算結果が得られる。これはこの色変換モデルで生じる特徴的な現象である。上述の通り精度パラメータα自体は、Ｍ次元ベクトルとなるが、色変換関数ｆ（ｘ）の構成にとって必要性の低い対応関係に対応するαの要素は、無限大に発散する。つまりこのＡＲＤの機能によると、αｉ（ｉ＝１、２、…、Ｍ）の中の多くは、無限大に発散する。このαｉは、重みｗｉに対応しており、αｉが無限大に発散することは、対応するｗｉが平均０のデルタ関数、即ち０ベクトルとなることを意味する。そして重みｗｉが０になるということは、その重みｗｉと積をとる基底関数ベクトルのｉ番目の要素φｉ（ｘ）が不要であることを意味する。つまり画像形成装置１０の色調整をする上で、色変換テーブルを作成するのに、αｉ（ｉ＝１、２、…、Ｍ）のうち、無限大に発散するものについては、それに対応する対応関係が不要であることになる。さらにこの対応関係に対応する測色用画像は、不要であることになる。このようにして本実施の形態では、色変換テーブルを作成するのに必要な対応関係や測色用画像を選択することができる。そしてαとβを求めることで決定される色変換モデルには、測色値の不確実性も含まれおり、これを考慮した上での対応関係や測色用画像の選択ということになる。よって特定の測色値を過学習したものではないロバストな結果が得られる。 Here, regarding the accuracy parameter α, for example, C.I. M.M. A characteristic calculation result called automatic relevance determination (ARD) as described in Bishop's "Pattern recognition and machine learning under-Statistical prediction by Bayesian theory" is obtained. This is a characteristic phenomenon that occurs in this color conversion model. As described above, the accuracy parameter α itself is an M-dimensional vector, but the element of α corresponding to the correspondence that is less necessary for the configuration of the color conversion function f (x) diverges infinitely. That is, according to this ARD function, most of α i (i = 1, 2,..., M) diverges infinitely. This α i corresponds to the weight w i , and α i diverges to infinity means that the corresponding w i becomes an average 0 delta function, that is, a 0 vector. When the weight w i is 0, it means that the i-th element φ i (x) of the basis function vector that is multiplied by the weight w i is not necessary. That is, when adjusting the color of the image forming apparatus 10, a color conversion table is created, and α i (i = 1, 2,..., M) that diverges infinitely corresponds to that. A correspondence relationship is unnecessary. Furthermore, a colorimetric image corresponding to this correspondence relationship is unnecessary. In this way, in the present embodiment, it is possible to select a correspondence relationship and a colorimetric image necessary for creating a color conversion table. The color conversion model determined by obtaining α and β includes uncertainties of colorimetric values, and the correspondence and the colorimetric image are selected in consideration of this. Therefore, a robust result that is not an overlearned specific colorimetric value is obtained.

なお色変換モデルと実際の測色値との誤差は、例えば平均色差で評価が可能である。またこの色変換モデルの精度と最終的に選択される測色用画像の数は、一般的にはトレードオフの関係にある。つまり色変換モデル精度をより高くしようとすると測色用画像の数は、より多くなり、測色用画像の数は、より少なくすると、色変換モデル精度が低くなる。
この色変換モデルの精度と最終的に選択される測色用画像の数の調整は、数２式で説明した第３のパラメータである制御パラメータλにより行うことができる。つまり本実施の形態では、測定者がλの数値を定め、このλを用いてαおよびβを算出する。そしてλの数値により色変換モデルの精度と最終的に選択される測色用画像の数の調整を行う。 The error between the color conversion model and the actual colorimetric value can be evaluated by, for example, an average color difference. The accuracy of the color conversion model and the number of colorimetric images that are finally selected are generally in a trade-off relationship. That is, if the color conversion model accuracy is increased, the number of color measurement images increases, and if the number of color measurement images is decreased, the color conversion model accuracy decreases.
Adjustment of the accuracy of the color conversion model and the number of colorimetric images to be finally selected can be performed by the control parameter λ, which is the third parameter described in Equation 2. In other words, in this embodiment, the measurer determines the numerical value of λ, and α and β are calculated using this λ. Then, the accuracy of the color conversion model and the number of colorimetric images finally selected are adjusted by the numerical value of λ.

このことを概念的に説明すると、図８において、λが大きいと、入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、…に対し、対応する動径基底関数の幅が大きくなる。この場合、より少ない数のｘｉでｆ（ｘ）を定めることができる。つまりこれは測色用画像の数が少なくても色変換モデルが決定できることを意味する。ただし色変換モデル精度が低くなる。逆にλが小さいと、入力値ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４、…に対し、対応する動径基底関数の幅が小さくなる。この場合、より多い数のｘｉがないとｆ（ｘ）を定めることができない。つまりこれは測色用画像の数が多くないと色変換モデルが決定できないことを意味する。 This will be explained conceptually. In FIG. 8, when λ is large, the width of the corresponding radial basis function becomes large with respect to the input values x 1 , x 2 , x 3 , x 4 ,. In this case, f (x) can be determined with a smaller number of x i . That is, this means that the color conversion model can be determined even if the number of colorimetric images is small. However, the color conversion model accuracy is lowered. Conversely, when λ is small, the width of the corresponding radial basis function becomes small with respect to the input values x 1 , x 2 , x 3 , x 4 ,. In this case, f (x) cannot be determined without a larger number of x i . That is, this means that a color conversion model cannot be determined unless the number of colorimetric images is large.

なお上述したα＊、β＊を使用することで、残る未知パラメータであるＷも求めることができる。ただし測色用画像の選択を行うためには、第１のパラメータであるαのみが必要となるため、Ｗを明示的に求める必要はない。また画像形成装置１０の出力色の推定を行うために、Ｗを求めることも考えられるが、Ｗを陽に計算することなく、以下の数８式、数９式で示すようにベイズ推定式を使用することで出力色推定を行うことができる。 Note that the remaining unknown parameter W can also be obtained by using the above-described α * and β * . However, in order to select a colorimetric image, only α, which is the first parameter, is necessary, and W does not need to be obtained explicitly. In order to estimate the output color of the image forming apparatus 10, it is conceivable to obtain W. However, without calculating W explicitly, the Bayesian estimation equation is expressed as shown in the following equations (8) and (9). By using it, the output color can be estimated.

Figure 0006197558
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ただしこの数８式は、出力色の分布を表しているので、出力色の推定値を確定値として求めたい場合は、分布の平均やモードを用いて算出する。なお出力色の分布は、この場合、ガウス分布であるため、平均とモードとは同じ値となる。   However, since Equation 8 represents the output color distribution, when it is desired to obtain the estimated value of the output color as a definite value, it is calculated using the average or mode of the distribution. In this case, since the output color distribution is a Gaussian distribution, the average and the mode have the same value.

以上説明したように本実施の形態の色変換モデルは、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定する。
そして重み付けの精度を表す第１のパラメータαおよび測色値の精度を表す第２のパラメータβを算出することで、色変換モデルを決定する。 As described above, the color conversion model according to the present embodiment is based on a non-linear function for performing non-linear conversion, a weighting function that represents weighting of the non-linear function, and a synthesis function that represents the uncertainty of colorimetric values. Specify what to convert.
Then, a color conversion model is determined by calculating a first parameter α representing the weighting accuracy and a second parameter β representing the colorimetric value accuracy.

またこの色変換モデルによれば、ＣＭＹＫの色値に対応するそれぞれの第１のパラメータαが無限大に発散するときに、第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことができ、その対応関係に対応する測色用画像は、不必要であることがわかる。そしてこれにより対応関係の中から画像形成装置１０で色調整を行うために適したものを選択することができる。即ち、画像形成装置１０で色調整を行うための色変換テーブルを作成するのに適した対応関係を選択することができる。さらに選択した対応関係に対応した測色用画像のセットは、画像形成装置１０で色調整を行うために必要性が高いものを集めたものとなる。   Further, according to this color conversion model, when each of the first parameters α corresponding to the CMYK color values diverges infinitely, the correspondence relationship corresponding to the first color value can be removed from the selection. It can be seen that the colorimetric image corresponding to the correspondence is unnecessary. As a result, it is possible to select an appropriate one for performing color adjustment in the image forming apparatus 10 from the correspondence relationship. That is, it is possible to select a correspondence relationship suitable for creating a color conversion table for performing color adjustment in the image forming apparatus 10. Furthermore, the set of colorimetric images corresponding to the selected correspondence relationship is a collection of images that are highly necessary for the image forming apparatus 10 to perform color adjustment.

そのため以後、キャリブレーションなど画像形成装置１０で色調整を行うとき、また同機種である他の画像形成装置１０で色調整を行うときにも、この測色用画像のセットをそのまま使用することができる。つまり画像形成装置１０で色調整を行うときの測色用画像の標準セットが作成できる。この測色用画像の標準セットは、測色の際に画像形成装置１０の非線形性や測定値の不確実性についても考慮しつつ選択されたものである。そして画像形成装置１０の色調整を行う際に、より必要な測色用画像は含まれるが、不必要な測色用画像は含まれにくいものとなるため、測色用画像の数がより少なくなりやすい。   Therefore, the color measurement image set can be used as it is when performing color adjustment with the image forming apparatus 10 such as calibration or when performing color adjustment with another image forming apparatus 10 of the same model. it can. That is, it is possible to create a standard set of colorimetric images when color adjustment is performed by the image forming apparatus 10. This standard set of colorimetric images is selected in consideration of the non-linearity of the image forming apparatus 10 and the uncertainty of the measurement values during colorimetry. When the color adjustment of the image forming apparatus 10 is performed, more necessary color measurement images are included, but unnecessary color measurement images are less likely to be included. Therefore, the number of color measurement images is smaller. Prone.

図９（ａ）〜（ｃ）は、対応関係を選択するときの処理について説明した概念図である。ここで横軸は、入力ｘであり、縦軸は測色値ｔである。
図９（ａ）は、測色値が色変換モデルから得られたものと仮定し、測色点Ｔを基に、α、βを求め、色変換モデルである実線で示した曲線を決定した場合である。
また図９（ｂ）は、αが無限大に発散した不必要な測色点Ｔを除外し、必要な測色点Ｔを残した場合を示している。
さらに図９（ｃ）は、入力ｘが、ｘＳのときの出力色の推定値を求める場合を示している。このとき、出力色は、測色値の不確実性を考慮したガウス分布で与えられるため、平均やモードを用いて確定値として出力色の推定値ｔＳを決定する。 FIGS. 9A to 9C are conceptual diagrams illustrating the processing when selecting the correspondence. Here, the horizontal axis is the input x, and the vertical axis is the colorimetric value t.
FIG. 9A assumes that the colorimetric values are obtained from the color conversion model, determines α and β based on the colorimetric point T, and determines the curve indicated by the solid line as the color conversion model. Is the case.
FIG. 9B shows a case where an unnecessary colorimetric point T in which α diverges to infinity is excluded and a necessary colorimetric point T is left.
Further, FIG. 9 (c), the input x is shows a case of obtaining the estimated value of the output color when the x S. At this time, since the output color is given by a Gaussian distribution taking into account the uncertainty of the colorimetric value, the estimated value t S of the output color is determined as a definite value using an average or a mode.

＜設定用ＰＣの動作の説明＞
図１０は、設定用ＰＣ２１の動作について説明したフローチャートである。
以下、図６および図１０を使用して設定用ＰＣ２１の動作について説明を行う。 <Description of operation of setting PC>
FIG. 10 is a flowchart for explaining the operation of the setting PC 21.
Hereinafter, the operation of the setting PC 21 will be described with reference to FIGS. 6 and 10.

まず対応関係取得部２１２が、ＣＭＹＫ色空間におけるＣＭＹＫの各値（入力値）とＬ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊ａ＊ｂ＊の各値（測色値）とを対応付けた対応関係を、対応関係記憶部２１１から取得する（ステップ１０１）。 First correspondence correspondence acquisition unit 212, associating the values of CMYK in CMYK color space (an input value) and the L * a * b L * in * color space a * b * values of (colorimetric values) The relationship is acquired from the correspondence relationship storage unit 211 (step 101).

またパラメータ入力部２１３が、測定者からの入力により第３のパラメータとして、制御パラメータλを取得する（ステップ１０２）。   Further, the parameter input unit 213 acquires the control parameter λ as the third parameter by the input from the measurer (step 102).

次にパラメータ算出部２１４が、上述した方法により第１のパラメータである精度パラメータαと、精度パラメータβを算出する（ステップ１０３）。   Next, the parameter calculation unit 214 calculates the accuracy parameter α and the accuracy parameter β, which are the first parameters, by the method described above (step 103).

そして対応関係選択部２１５が、精度パラメータαに基づき、対応関係の中から画像形成装置１０で色調整を行うために適したものを選択する（ステップ１０４）。   Then, the correspondence selection unit 215 selects a suitable one for performing color adjustment in the image forming apparatus 10 from the correspondence based on the accuracy parameter α (step 104).

さらに色変換テーブル作成部２１６が、選択された対応関係を用いて、色変換テーブルを作成する。この色変換テーブルのデータ（色変換テーブルデータ）は、画像形成装置１０の制御部１１に送信される（ステップ１０５）。   Further, the color conversion table creation unit 216 creates a color conversion table using the selected correspondence. The color conversion table data (color conversion table data) is transmitted to the control unit 11 of the image forming apparatus 10 (step 105).

＜画像形成装置の制御部の機能構成例＞
図１１は、画像形成装置１０の制御部１１における信号処理系を示すブロック図である。
制御部１１は、画像形成部１２にて画像を出力するために作成された画像データ（印刷データ）を取得する画像データ取得部１１１と、印刷データを受け取りページ記述言語(ＰＤＬ：Page Description Language)に変換するＰＤＬ生成部１１２と、ＰＤＬ生成部１１２により生成されたＰＤＬからラスタイメージを作成するラスタライズ（rasterize）部１１３と、ＲＧＢデータをＣＭＹＫデータに変換する色変換処理部１１４と、色変換テーブルを記憶する色変換テーブル記憶部１１５と、色変換処理部１１４により変換されたラスタイメージの調整を行なうラスタイメージ調整部１１６と、ハーフトーン処理を行なうハーフトーン処理部１１７と、色変換処理された印刷データを画像形成部３２に出力する画像データ出力部１１８とを備える。 <Functional Configuration Example of Control Unit of Image Forming Apparatus>
FIG. 11 is a block diagram illustrating a signal processing system in the control unit 11 of the image forming apparatus 10.
The control unit 11 receives an image data acquisition unit 111 that acquires image data (print data) created to output an image by the image forming unit 12, and receives a print data. Page Description Language (PDL) A PDL generation unit 112 that converts to RGB, a rasterize unit 113 that generates a raster image from the PDL generated by the PDL generation unit 112, a color conversion processing unit 114 that converts RGB data into CMYK data, and a color conversion table The color conversion table storage unit 115 for storing the color image, the raster image adjustment unit 116 for adjusting the raster image converted by the color conversion processing unit 114, the halftone processing unit 117 for performing halftone processing, and the color conversion processing And an image data output unit 118 that outputs print data to the image forming unit 32.

本実施の形態では、まず画像データ取得部１１１が外部のＰＣから印刷データを受け取る。この印刷データは、ＰＣを使用するユーザが、画像形成装置１０により印刷したい画像データである。
そして印刷データは、ＰＤＬ生成部１１２に送られ、ＰＤＬ生成部１１２は、これをＰＤＬで記述されたコードデータに変換して出力する。 In the present embodiment, first, the image data acquisition unit 111 receives print data from an external PC. This print data is image data that the user using the PC wants to print using the image forming apparatus 10.
The print data is sent to the PDL generation unit 112, which converts the print data into code data described in PDL and outputs the code data.

ラスタライズ部１１３は、ＰＤＬ生成部１１２から出力されてくるＰＤＬで記述されたコードデータを各画素毎のラスタデータに変換し、ラスタイメージとする。そして、ラスタライズ部１１３は、変換後のラスタデータをＲＧＢ(Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ)のビデオデータ(ＲＧＢビデオデータ)として出力する。このとき、ラスタライズ部１１３は、１ページ毎にＲＧＢデータを出力することになる。   The rasterizing unit 113 converts the code data described in PDL output from the PDL generating unit 112 into raster data for each pixel, and forms a raster image. The rasterizing unit 113 outputs the converted raster data as RGB (Red, Green, Blue) video data (RGB video data). At this time, the rasterizing unit 113 outputs RGB data for each page.

色変換処理部１１４は、ラスタライズ部１１３から入力されるＲＧＢデータをデバイスインディペンデントなＸＹＺのカラーバリューに変換した後、画像形成装置１の再現色(イエロー、マゼンタ、シアン、黒)であるＣＭＹＫデータに変換して出力する。このＣＭＹＫデータは、色毎に分離されたＹ色データ、Ｍ色データ、Ｃ色データ、Ｋ色データで構成される。また色変換処理部１１４は、このとき設定用ＰＣ２１から送られた色変換テーブルを記憶する色変換テーブル記憶部１１５から読み出した色変換テーブルを用いて色変換処理を行う。   The color conversion processing unit 114 converts the RGB data input from the rasterizing unit 113 into device-independent XYZ color values, and then CMYK that is a reproduction color (yellow, magenta, cyan, black) of the image forming apparatus 1. Convert to data and output. The CMYK data is composed of Y color data, M color data, C color data, and K color data separated for each color. The color conversion processing unit 114 performs color conversion processing using the color conversion table read from the color conversion table storage unit 115 that stores the color conversion table sent from the setting PC 21 at this time.

ラスタイメージ調整部１１６は、色変換処理部１１４から入力されるＣＭＹＫデータに対し、γ変換、精細度処理、中間調処理等を施すことで、より良好な画質を画像形成部３２で得られるように各種の調整を行なう。   The raster image adjustment unit 116 performs γ conversion, definition processing, halftone processing, and the like on the CMYK data input from the color conversion processing unit 114 so that a better image quality can be obtained by the image forming unit 32. Make various adjustments.

ハーフトーン処理部１１７は、主走査方向および副走査方向に予め定められた閾値配列を有するディザマスクを使用したディザマスク処理により、印刷データにハーフトーン処理を行なう。これにより印刷データは、例えば、多値で表されるものから二値で表されるものとなる。   The halftone processing unit 117 performs halftone processing on the print data by dither mask processing using a dither mask having a predetermined threshold arrangement in the main scanning direction and the sub-scanning direction. As a result, the print data is represented, for example, from binary data to binary data.

画像データ出力部１１８は、色変換処理等の画像処理をされた画像データを画像形成部３２に出力する。   The image data output unit 118 outputs image data subjected to image processing such as color conversion processing to the image forming unit 32.

なお以上詳述した例では、画像形成装置１０の色調整を行う場合について説明を行ったが、これに限られるものではなく、他のカラーデバイスの色調整を行う場合でも使用可能である。例えば、モニタ等の画像表示装置の色調整を行うための色変換テーブルを作成する場合や、この色変換テーブルを作成するために画像表示装置に表示する測色用画像の選択を行う場合に使用することができる。この場合、画像表示装置等のカラーデバイスが被色調整装置となる。   In the example described in detail above, the case where the color adjustment of the image forming apparatus 10 is performed has been described. However, the present invention is not limited to this, and the present invention can be used even when the color adjustment of another color device is performed. For example, when creating a color conversion table for color adjustment of an image display device such as a monitor, or when selecting a colorimetric image to be displayed on the image display device to create this color conversion table can do. In this case, a color device such as an image display device is the color adjustment device.

また以上詳述した例では、非線形関数ｆ（ｘ）として、動径基底関数を設定したが、これに限られるものではなく、例えば、非線形性を有する多項式関数など別種の関数であってもよい。また上述した例では、測定値ｔの不確実性を表すためにガウス分布を用いたが、これに限られるものではなく、例えば実験にもとづいて定められるノンパラメトリックな分布関数を用いることもできる。   In the example described in detail above, a radial basis function is set as the nonlinear function f (x). However, the present invention is not limited to this, and may be another type of function such as a polynomial function having nonlinearity. . In the above-described example, the Gaussian distribution is used to represent the uncertainty of the measurement value t. However, the present invention is not limited to this, and a non-parametric distribution function determined based on experiments, for example, can also be used.

また以上詳述した例では、画像形成装置１０と設定用ＰＣ２１とを別個の装置として説明したが、設定用ＰＣ２１の機能を画像形成装置１０の例えば、制御部１１に組み込み同一の装置としてまとめてもよい。   Further, in the example described in detail above, the image forming apparatus 10 and the setting PC 21 have been described as separate apparatuses. However, the functions of the setting PC 21 are incorporated into the control unit 11 of the image forming apparatus 10, for example, and are integrated as the same apparatus. Also good.

＜色変換システムの説明＞
上述した制御部１１と設定用ＰＣ２１とは、色調整システムとして捉えることもできる。即ち、画像形成部３２にて画像を出力するために作成された色信号を、予め定められた色変換テーブルを用いて色変換処理を行い画像形成部３２に出力する色変換手段の一例である制御部１１と、制御部１１で用いられる色変換テーブルを、画像形成部３２にて出力される画像の色調整を行うために作成する変換関係作成手段の一例である設定用ＰＣ２１とを備える色調整システムとして捉えることができる。 <Description of color conversion system>
The control unit 11 and the setting PC 21 described above can also be regarded as a color adjustment system. In other words, this is an example of a color conversion unit that performs color conversion processing on a color signal created for outputting an image by the image forming unit 32 using a predetermined color conversion table and outputs the color signal to the image forming unit 32. A color including a control unit 11 and a setting PC 21 which is an example of a conversion relationship creating unit that creates a color conversion table used by the control unit 11 in order to perform color adjustment of an image output from the image forming unit 32. It can be understood as an adjustment system.

＜プログラムの説明＞
ここで以上説明を行った本実施の形態における設定用ＰＣ２１が行なう処理は、例えば、設定用ＰＣ２１の各機能を実現するプログラムにより行われる。即ち、図５で示した設定用ＰＣ２１のＣＰＵ４１が、ＨＤＤ４３に記憶されたアプリケーションソフトウェアをメインメモリ４２にロードして実行し、このアプリケーションソフトウェアが、動作することで、対応関係取得部２１２、パラメータ算出部２１４、対応関係選択部２１５、色変換テーブル作成部２１６の各機能を実現する。なお付言すれば、対応関係記憶部２１１の機能は、ＨＤＤ４３により、またパラメータ入力部２１３の機能は、入力デバイス４６により実現することができる。 <Description of the program>
The processing performed by the setting PC 21 in the present embodiment described above is performed by, for example, a program that implements each function of the setting PC 21. That is, the CPU 41 of the setting PC 21 shown in FIG. 5 loads the application software stored in the HDD 43 to the main memory 42 and executes the application software. Each function of the unit 214, the correspondence selection unit 215, and the color conversion table creation unit 216 is realized. In addition, the function of the correspondence storage unit 211 can be realized by the HDD 43, and the function of the parameter input unit 213 can be realized by the input device 46.

よって設定用ＰＣ２１が行なう処理は、コンピュータに、被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる第１の色値と第２の色値との対応関係を取得する機能と、取得された対応関係における第１の色値を第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、非線形関数の重み付けを表す重み付け関数および測色値の不確実性を表す関数の合成関数により変換するものを規定したときに、重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する機能と、算出された第１のパラメータに基づき、取得された対応関係の中から被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する機能と、を実現させるプログラムとして捉えることもできる。   Therefore, the processing performed by the setting PC 21 performs colorimetry on the colorimetric image output by the color adjustment device based on the first color value in the first color space in order to perform color adjustment of the color adjustment device. And a function for acquiring a correspondence relationship between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value represented by the second color value in the second color space, and As a color conversion model for converting the first color value in the correspondence relationship to the second color value, a nonlinear function for performing conversion having nonlinearity, a weighting function representing weighting of the nonlinear function, and uncertainty of the colorimetric value A function that calculates a first parameter that represents the accuracy of weighting and a second parameter that represents the accuracy of the colorimetric value when a conversion function is defined by a composite function of the function that represents Based on the acquired A function of selecting those suitable for performing color adjustment in the color adjusting device from the relationship can be understood as a program for realizing.

なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。   The program for realizing the present embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a recording medium such as a CD-ROM.

以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。   Although the present embodiment has been described above, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiment. It is clear from the description of the scope of the claims that various modifications or improvements added to the above embodiment are also included in the technical scope of the present invention.

１０…画像形成装置、１１…制御部、１２…画像形成部、２０…色設定システム、２１…設定用ＰＣ、２２…測色器、２１１…対応関係記憶部、２１２…対応関係取得部、２１３…パラメータ入力部、２１４…パラメータ算出部、２１５…対応関係選択部、２１６…色変換テーブル作成部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image forming apparatus, 11 ... Control part, 12 ... Image forming part, 20 ... Color setting system, 21 ... Setting PC, 22 ... Colorimeter, 211 ... Correspondence storage part, 212 ... Correspondence acquisition part, 213 ... parameter input unit, 214 ... parameter calculation unit, 215 ... corresponding relationship selection unit, 216 ... color conversion table creation unit

Claims (6)

被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、
前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、
を備え、
前記対応関係選択部は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とする色処理装置。 In order to perform color adjustment of the color adjustment device, the color measurement image output by the color adjustment device is measured based on the first color value in the first color space, and the second color space in the second color space is measured. A correspondence acquisition unit that acquires a correspondence between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value represented by a color value;
As a color conversion model for converting the first color value in the correspondence acquired by the correspondence acquisition unit to the second color value, a nonlinear function for performing conversion having nonlinearity, When a conversion function is defined by a synthesis function of a weighting function representing weighting and a function representing uncertainty of the colorimetric value, the first parameter representing the accuracy of the weighting and the accuracy of the colorimetric value are determined. A parameter calculation unit for calculating a second parameter to be represented;
Based on the first parameter calculated by the parameter calculation unit, a response suitable for performing color adjustment by the color adjustment device is selected from the correspondences acquired by the correspondence acquisition unit A relationship selector,
Equipped with a,
The correspondence relationship selection unit, when each of the first parameters corresponding to the first color value diverges infinitely, by removing the correspondence relationship corresponding to the first color value from the selection, A color processing apparatus, wherein a color suitable for color adjustment by the color adjustment apparatus is selected from the correspondence relationship . 被色調整装置の色調整を行うために、前記第１の色空間中における色変換を行う変換関係を作成する変換関係作成部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。 The color processing apparatus according to claim 1 , further comprising a conversion relationship creating unit that creates a conversion relationship for performing color conversion in the first color space in order to perform color adjustment of the color adjustment device. . 前記パラメータ算出部で用いられる前記非線形関数は、動径基底関数であることを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置。 The nonlinear function used by the parameter calculation unit, a color processing apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that a radial basis function. 前記動径基底関数の分散を表す第３のパラメータが入力されるパラメータ入力部をさらに備え、
前記パラメータ算出部は、前記パラメータ入力部により入力された前記第３のパラメータを用いて前記第１のパラメータおよび前記第２のパラメータを算出することを特徴とする請求項３に記載の色処理装置。 A parameter input unit to which a third parameter representing the variance of the radial basis function is input;
The color processing apparatus according to claim 3 , wherein the parameter calculation unit calculates the first parameter and the second parameter using the third parameter input by the parameter input unit. . 被色調整装置にて画像を出力するために作成された色信号を、予め定められた変換関係を用いて色変換処理を行い当該被色調整装置に出力する色変換手段と、
前記色変換手段で用いられる前記変換関係を、前記被色調整装置にて出力される画像の色調整を行うために作成する変換関係作成手段と、
を備え、
前記変換関係作成手段は、
被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する対応関係取得部と、
前記対応関係取得部により取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出するパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部により算出された前記第１のパラメータに基づき、前記対応関係取得部により取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する対応関係選択部と、
を備え、
前記対応関係選択部は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とする色調整システム。 Color conversion means for performing color conversion processing on a color signal created for outputting an image by the color adjustment device using a predetermined conversion relationship and outputting the color signal to the color adjustment device;
Conversion relation creating means for creating the conversion relation used in the color conversion means for performing color adjustment of an image output by the color adjustment device;
With
The conversion relationship creating means includes:
In order to perform color adjustment of the color adjustment device, the color measurement image output by the color adjustment device is measured based on the first color value in the first color space, and the second color space in the second color space is measured. A correspondence acquisition unit that acquires a correspondence between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value represented by a color value;
As a color conversion model for converting the first color value in the correspondence acquired by the correspondence acquisition unit to the second color value, a nonlinear function for performing conversion having nonlinearity, When a conversion function is defined by a synthesis function of a weighting function representing weighting and a function representing uncertainty of the colorimetric value, the first parameter representing the accuracy of the weighting and the accuracy of the colorimetric value are determined. A parameter calculation unit for calculating a second parameter to be represented;
Based on the first parameter calculated by the parameter calculation unit, a response suitable for performing color adjustment by the color adjustment device is selected from the correspondences acquired by the correspondence acquisition unit A relationship selector,
Equipped with a,
The correspondence relationship selection unit, when each of the first parameters corresponding to the first color value diverges infinitely, by removing the correspondence relationship corresponding to the first color value from the selection, A color adjustment system that selects a color suitable for color adjustment by the color adjustment device from the correspondence relationship . コンピュータに、
被色調整装置の色調整を行うために第１の色空間における第１の色値に基づき当該被色調整装置により出力した測色用画像を測色し、第２の色空間における第２の色値で表される測色値を得ることで得られる当該第１の色値と当該第２の色値との対応関係を取得する機能と、
取得された前記対応関係における前記第１の色値を前記第２の色値に変換する色変換モデルとして、非線形性を有する変換を行うための非線形関数、当該非線形関数の重み付けを表す重み付け関数、および前記測色値の不確実性を表す関数、の合成関数により変換するものを規定したときに、当該重み付けの精度を表す第１のパラメータおよび前記測色値の精度を表す第２のパラメータを算出する機能と、
算出された前記第１のパラメータに基づき、取得された前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択する機能と、
を実現させ、
前記選択する機能は、前記第１の色値に対応するそれぞれの前記第１のパラメータが無限大に発散するときに、当該第１の色値に対応する対応関係を選択から外すことで、前記対応関係の中から前記被色調整装置で色調整を行うために適したものを選択することを特徴とするプログラム。 On the computer,
In order to perform color adjustment of the color adjustment device, the color measurement image output by the color adjustment device is measured based on the first color value in the first color space, and the second color space in the second color space is measured. A function of acquiring a correspondence relationship between the first color value and the second color value obtained by obtaining a colorimetric value represented by a color value;
As a color conversion model for converting the first color value in the acquired correspondence relationship to the second color value, a nonlinear function for performing conversion having nonlinearity, a weighting function representing weighting of the nonlinear function, And a second parameter that represents the accuracy of the colorimetric value when a conversion function is defined by a synthesis function of the colorimetric value and a function that represents the uncertainty of the colorimetric value. A function to calculate,
Based on the calculated first parameter, a function for selecting a suitable one for performing color adjustment with the color adjustment device from the acquired correspondence relationship;
Realized ,
The function of selecting, when each of the first parameters corresponding to the first color value diverges infinitely, by removing the correspondence corresponding to the first color value from the selection, A program for selecting a suitable one for performing color adjustment with the color adjustment device from among the correspondence relationships .
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