JP7409189B2 - 色彩値予測システムおよび色彩値予測器の生成方法 - Google Patents

Description

本開示は、色彩値予測システムおよび色彩値予測器の生成方法に関する。

従来、機器に依存しない測色値と、ＣＭＹＫの階調値と、を対応づけて格納している色予測モデルが存在する。特許文献１の技術においては、色予測モデルを生成する際に、色空間のうちの明度が低い領域について、測色されるカラーパッチの数を増やして、ニューラルネットワークに学習させ、色予測モデルを生成する。このような処理を行うことにより、色空間のうちの明度が低い領域についての、色予測モデルの予測精度を向上させることができる。

特開２０１２－１４９１８２号公報

しかし、特許文献１に記載された技術においては、色空間のうち、ユーザーが重視する任意の色の領域の予測精度を向上させることはできない。

（１）本開示の一形態によれば、インク量の組み合わせを表す情報を入力されて、分光反射率を出力する色彩値予測システムが提供される。この色彩値予測システムは、 第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報を入力されて分光反射率を出力する色彩値予測部と、指定色域を表す情報の入力を受け付ける受付部と、前記第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報と、前記第１教師情報の前記複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率である第２教師情報と、を準備する準備部と、入力値としての前記第１教師情報と、出力値としての前記第２教師情報と、を教師データとする機械学習により、前記色彩値予測部を生成する生成部と、を備える。前記第１教師情報は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す指定教師情報を含む。

（２）本開示の他の形態によれば、インク量の組み合わせを表す情報と、分光反射率とを対応づけて格納している色彩値予測器の生成方法が提供される。この色彩値予測器の生成方法は、指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程と、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報と、前記第１教師情報の前記複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率である第２教師情報と、を準備する工程と、入力値としての前記第１教師情報と、出力値としての前記第２教師情報と、を教師データとする機械学習により、色彩値予測器を生成する工程と、を備える。前記第１教師情報は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す指定教師情報を含む。

第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１を示す説明図である。 色彩値予測システムにおける処理を示すフローチャートである。 第２実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ２を示す説明図である。 第３実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ３を示す説明図である。 第４実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ４を示す説明図である。

Ａ．第１実施形態
Ａ１．色彩値予測システムの構成
図１は、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１を示す説明図である。色彩値予測システムＣＰＳ１は、インク量の組み合わせを表す情報Ｄｉを入力されて、分光反射率Ｄｓｒを出力するシステムである。より具体的には、色彩値予測システムＣＰＳ１の色彩値予測モデルＣＰＭ１が、第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉを入力されて分光反射率Ｄｓｒを出力する（図１の下段右部参照）。

色彩値予測システムＣＰＳ１は、具体的には、コンピューターによって実現される。色彩値予測システムＣＰＳ１は、入力機器としてのキーボード１１およびマウス、プロセッサーとしてのＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、ならびに出力機器としてのディスプレイ３１を備える。なお、出力機器としてのディスプレイ３１は、その表示によって、入力機器を介したユーザーの入力を補助する。

色彩値予測システムＣＰＳ１は、機能部として、色彩値予測モデルＣＰＭ０と、色彩値予測モデルＣＰＭ１と、受付部１００と、準備部２００と、生成部３００と、を備える。受付部１００と、準備部２００と、生成部３００とは、プロセッサーとしてのＣＰＵ２１が、ＲＯＭ２３に格納されたコンピュータープログラムをＲＡＭ２２に展開して実行することにより、実現される。受付部１００と、準備部２００と、生成部３００とは、それらが行う処理の一部において、入力機器を介した情報の入力を受け、出力機器を介した出力を行う。色彩値予測モデルＣＰＭ０と、色彩値予測モデルＣＰＭ１とは、ＲＡＭ２２に保存されている。

色彩値予測モデルＣＰＭ１は、第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉを入力されて、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報、および分光反射率Ｄｓｒを出力することができる（図１の下段右部参照）。色彩値予測モデルＣＰＭ１は、（ａ）第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉと、（ｂ１）第１の機器によって、情報Ｄｉのインク量の組み合わせで再現される色のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報、および（ｂ２）第１の機器によって、情報Ｄｉのインク量の組み合わせで再現される色の分光反射率Ｄｓｒと、を対応付けて格納しているデータベースである。色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器は、ここでは、特定のプリンターである。第１の機器は、機器の機種と、その機器における印刷モードなどの設定と、その機器において使用される印刷媒体と、の組み合わせによって特定される。

色彩値予測モデルＣＰＭ０は、ある機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉを入力されて、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報、および分光反射率Ｄｓｒを出力することができる（図１の上段右部参照）。色彩値予測モデルＣＰＭ０は、（ａ）ある機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉと、（ｂ１）その機器によって、情報Ｄｉのインク量の組み合わせで再現される色のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報、および（ｂ２）その機器によって、情報Ｄｉのインク量の組み合わせで再現される色の分光反射率Ｄｓｒを表す情報と、を対応付けて格納しているデータベースである。色彩値予測モデルＣＰＭ０が対象とする機器は、特定のプリンターである。この機器は、機器の機種と、その機器における印刷モードなどの設定と、その機器において使用される印刷媒体と、の組み合わせによって特定される。

色彩値予測モデルＣＰＭ０が対象とする機器は、第１の機器と同じ機種の機器、すなわち、第１の機器と同じ機種のプリンターである。この機器における設定および使用される媒体との少なくとも一方は、第１の機器における設定および使用される媒体と異なっている。ただし、この機器における設定は、第１の機器における設定と、同一または類似の設定である。この機器における使用される媒体は、第１の機器における使用される媒体と、同一または類似の媒体である。すなわち、色彩値予測モデルＣＰＭ０が対象とする機器は、色を再現する性能に関して、第１の機器と類似した特性を有する機器である。

受付部１００は、入力機器としてのキーボード１１、およびマウスを介して、ユーザーから、指定色域を表す情報ＣＲｄＬの入力と、追加サンプルの数Ｎａ（Ｎａは、１以上の整数）の入力と、を受け付ける（図１の上段左部参照）。図１の例においては、追加サンプルの数Ｎａを指定する入力として、１０点が示されている。追加サンプルの数Ｎａは、ターゲット色彩値ＴＧＣの数である。追加サンプルの数Ｎａについては、後に説明する。

指定色域ＣＲｄＬは、色彩値予測モデルＣＰＭ１による変換において、ユーザーが変換の精度を重視する色域である。ユーザーからの受付部１００への指定色域ＣＲｄＬの入力は、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値により行われる。Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値によって特定される指定色域を、本明細書において、指定色域ＣＲｄＬと表記する。

このような処理を行うことにより、ユーザーは、機器に依存しないＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間の階調値を使用して、正確に、ユーザーが重視する色を含む指定色域ＣＲｄＬを指定することができる。図１の例においては、指定色域ＣＲｄＬを指定する入力として、０＜Ｌ^＊＜１００、－３＜ａ^＊＜３、－３＜ｂ^＊＜３が示されている。

準備部２００は、受付部１００に入力された指定色域ＣＲｄＬと、追加サンプルの数Ｎａとに基づいて、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉと、複数組の分光反射率ＴＤｓｒと、を準備する（図１の下段左部参照）。複数組の分光反射率ＴＤｓｒは、情報ＴＤｉの第１の機器の複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられている。第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉと、複数組の分光反射率ＴＤｓｒとは、生成部３００による機械学習において、教師データとして使用される。準備部２００における処理の詳細については、後に説明する。

生成部３００は、入力値としての、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉと、出力値としての、複数組の分光反射率ＴＤｓｒと、を教師データとする機械学習により、色彩値予測モデルＣＰＭ１を生成する（図１の下段中央部参照）。

Ａ２．色彩値予測システムにおける処理
図２は、色彩値予測システムにおける処理を示すフローチャートである。図２の処理は、色彩値予測システムＣＰＳ１の生成方法または調整方法として、把握することもできる。図２の処理は、プロセッサーとしてのＣＰＵ２１が、ＲＯＭ２３に格納されたコンピュータープログラムをＲＡＭ２２に展開して実行することにより、実行される。

ステップＳ１００においては、受付部１００が、ユーザーから、指定色域ＣＲｄＬを表す情報の入力と、追加サンプルの数Ｎａの入力と、を受け付ける（図１の上段左部参照）。

ステップＳ２００において、準備部２００は、受付部１００に入力された指定色域ＣＲｄＬと、追加サンプルの数Ｎａとに基づいて、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉと、複数組の分光反射率ＴＤｓｒと、を準備する（図１の下段左部参照）。ステップＳ２００における処理は、以下のように行われる。

ステップＳ２１０において、準備部２００は、指定色域ＣＲｄＬの中からＮａ個のターゲット色彩値ＴＧＣを決定する。ターゲット色彩値ＴＧＣは、たとえば、指定色域ＣＲｄＬを、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の各方向について、均等に格子状に分割して得られる各格子点の中から選択することができる。ステップＳ１００において、追加サンプルの数Ｎａを指定する入力として、１０点が入力された場合には、指定色域ＣＲｄＬの中から１０組のターゲット色彩値ＴＧＣが決定される（図１の上段中央部参照）。各ターゲット色彩値ＴＧＣは、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせである。

ステップＳ２２０において、準備部２００は、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせの情報ＳＤｉを決定する。インク量の組み合わせの情報ＳＤｉは、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器のインク色のシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色についてのインク量、たとえば、［Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ］＝［Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１］、［Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２］などで表される（図１の中央部参照）。

なお、ここでは、技術の理解を容易にするために、第１の機器のインク色を、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの４色として説明する。しかし、第１の機器のインク色は、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックに加えて、ライトシアン、ライトマゼンタ、レッド、グリーン、オレンジなどの１以上のインク色を含むことができる。

まず、第１の機器のシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の各インク量で特定される初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０が指定される（図１の上段右部参照）。たとえば、指定色域ＣＲｄＬが、Ｌ^＊＝０、０＜ａ^＊、０＜ｂ^＊である場合、以下の８点が初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０として指定される。なお、各インク量は、０～１００％で指定される。

［Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ］＝［０，５０，０，０］、［０，０，５０，０］、［０，５０，０，５０］、［０，０，５０，５０］、［０，５０，５０，０］、［５０，５０，５０，０］、［５０，５０，５０，５０］。ここでは、指定色域ＣＲｄＬが、０＜ａ^＊、０＜ｂ^＊であるため、たとえば、シアンの単色を表す［Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ］＝［５０，０，０，０］や、シアンとイエローのみによって再現される［Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ］＝［５０，０，５０，０］は、初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０には、含まれていない。

準備部２００は、ＣＭＹＫのインク量で指定されたＣＭＹＫ色空間内の各点について、色彩値予測モデルＣＰＭ０を使用して、対応するＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを取得する（図１の上段右部参照）。

準備部２００は、Ｎａ個のターゲット色彩値ＴＧＣのそれぞれについて、初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０の中から、色差が最も小さい初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０を選択する。なお、複数のターゲット色彩値ＴＧＣについて、同一の初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０が選択されることもあり得る。色差は、ターゲット色彩値ＴＧＣのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせと、初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせと、から、それらのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における距離として得られる。

そして、準備部２００は、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対して選択された初期Ｇｒｉｄ値ＳＤｉ０について、対応するターゲット色彩値ＴＧＣにとの間の色差が小さくなるように、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのインク量を調整する。

準備部２００は、調整後の各Ｇｒｉｄ値ＳＤｉｎについて、色彩値予測モデルＣＰＭ０を使用して、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを取得する。そして、準備部２００は、Ｇｒｉｄ値ＳＤｉｎについて、対応するターゲット色彩値ＴＧＣにとの間の色差が小さくなるように、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋのインク量を調整する。

準備部２００は、以上の処理を、あらかじめ定められた条件が満たされるまで、繰り返す。あらかじめ定められた条件は、たとえば、すべてのターゲット色彩値ＴＧＣについて、色差が閾値以下となること、または、あらかじめ定められた上限回数まで上記処理が繰り返されたこと、とすることができる。

その結果、色彩値予測モデルＣＰＭ０を使用して取得されたＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、Ｎａ個のターゲット色彩値ＴＧＣに対応する、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉｎが調整される。

本実施形態においては、色彩値予測モデルＣＰＭ０を使用することにより、入力されたＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値を、容易に、インク量の組み合わせの情報に変換することができる。このため、学習の入力値としての、指定色域内ＣＲｄＬの色を表すインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉを、容易に準備することができる（図１の中段参照）。

準備部２００は、複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉｎのうち、ある程度以上、近似する複数のインク量の組み合わせについては、その中から一つのインク量の組み合わせのみを選択する。このような処理を行うことにより、指定色域ＣＲｄＬ内において、色彩値予測モデルＣＰＭ１の精度に偏りが生じる可能性を低減できる。準備部２００は、たとえば、近似する複数の色の組み合わせの中から、合計のインク量が最も少ないインク量の組み合わせを選択することができる。

以上の処理により、Ｎａ個のターゲット色彩値ＴＧＣと、それらに対応するインク量の組み合わせＳＤｉが決定される（図２のＳ２１０，Ｓ２２０参照）。ステップＳ２２０の上記の処理を、本明細書において「最適化」と呼ぶ（図１の上段右部参照）。インク量の組み合わせＳＤｉの例を、図１の中段において、［Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１］、［Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２］・・・として示す。

得られたインク量の組み合わせＳＤｉは、指定色域ＣＲｄＬに含まれる色を再現する、色彩値予測モデルＣＰＭ０が対象としている機器のインク量の組み合わせを表す情報である。

ただし、色彩値予測モデルＣＰＭ０が対象としている機器は、色を再現する性能に関して、第１の機器と類似した特性を有する機器である。このため、最適化によって得られたインク量の組み合わせＳＤｉは、生成部３００において、指定色域ＣＲｄＬに含まれる色を再現する第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉとして使用される。

図２のステップＳ２３０において、準備部２００は、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉを決定する。複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉは、ステップＳ３００において、機械学習の教師データとして使用される。第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉは、（ｉ）第１の機器が再現できる色空間内において、偏りがないように選択される複数組のインク量の組み合わせを含む。さらに、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉは、（ｉｉ）ステップＳ２２０において、最適化によって得られたインク量の組み合わせの情報ＳＤｉを含む。最適化によって得られたインク量の組み合わせＳＤｉは、指定色域ＣＲｄＬに含まれる色を再現する第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報である（図１の上段左部参照）。

ステップＳ２４０において、準備部２００は、情報ＴＤｉがあらわす、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率ＴＤｓｒを準備する。具体的には、準備部２００は、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉと、第１の機器と、を使用して、印刷媒体上に印刷を行う。より具体的には、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする特定の機種のプリンターにおいて、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする特定の設定が行われ、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする特定の印刷媒体が使用されて、印刷が行われる。

準備部２００は、得られた印刷結果を測色する。そして、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応する、複数組の分光反射率ＴＤｓｒを得る（図１の下段左部参照）。

ステップＳ３００において、生成部３００は、入力値としての、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉと、出力値としての、複数組の分光反射率ＴＤｓｒと、を教師データとする機械学習により、色彩値予測モデルＣＰＭ１を生成する（図１の下段左部参照）。入力値としての、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＶＤｉと、出力値としての、複数組の分光反射率ＶＤｓｒとが、検証データとして使用される。第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＶＤｉは、色彩値予測モデルＣＰＭ１の入力値として別途用意された、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報である。複数組の分光反射率ＶＤｓｒは、色彩値予測モデルＣＰＭ１の出力値として別途用意された、複数組の分光反射率である。

生成部３００は、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉのうち、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせの情報ＳＤｉについて、インク量の組み合わせを表す情報に付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行う。

このような処理を行うことにより、色彩値予測モデルＣＰＭ１において、指定色域ＣＲｄＬに含まれる色、すなわち、ユーザーが重視する色の予測精度を、より高くすることができる。

本実施形態によれば、ユーザーが重視する色を含む指定色域ＣＲｄＬの入力をユーザーから受け付けることにより、色彩値予測システムＣＰＳ１の色彩値予測モデルＣＰＭ１における、ユーザーが重視する色の予測精度を、高くすることができる（図１の上段左部、および下段右部参照）。

本実施形態において、準備部２００が準備する第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＴＤｉを、「第１教師情報」とも呼ぶ。情報ＴＤｉの第１の機器の複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられている複数組の分光反射率ＴＤｓｒを、「第２教師情報」とも呼ぶ。本実施形態の色彩値予測モデルＣＰＭ１を、「色彩値予測部」または「色彩値予測器」とも呼ぶ。色彩値予測モデルＣＰＭ０を、「他の色彩値予測部」または「他の色彩値予測器」とも呼ぶ。指定色域ＣＲｄＬに含まれる各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせＳＤｉを、「指定教師情報」とも呼ぶ。

Ｂ．第２実施形態
図３は、第２実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ２を示す説明図である。第２実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ２においては、ユーザーからの受付部への指定色域の入力のされ方と、ターゲット色彩値ＴＧＣの階調値の算出方法が、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１とは異なる（図３の上段中央部、および図１の上段中央部参照）。第２実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ２の他の点は、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１と同じである。

色彩値予測システムＣＰＳ２においては、受付部１００ｂは、ユーザーから、ある機器のＩＣＣプロファイルＰｒｆの指定と、その機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせによる指定色域ＣＲｄＩｉの入力と、追加サンプルの数Ｎａの入力と、を受け付ける（図１の上段左部参照）。

指定色域ＣＲｄＩｉは、色彩値予測モデルＣＰＭ１による変換において、ユーザーが変換の精度を重視する色域である（図３の下段右部参照）。ユーザーからの受付部１００ｂへの指定色域ＣＲｄＩｉの入力は、ある機器のＣＭＹＫ色空間における階調値により行われる。たとえば、シアンの階調値の範囲、マゼンタの階調値の範囲、イエローの階調値の範囲、およびブラックの階調値の範囲が、指定色域ＣＲｄＩｉを規定するパラメーターとして入力される。入力情報を記述するために使用される機器のＣＭＹＫ色空間における階調値によって特定される指定色域を、本明細書において、指定色域ＣＲｄＩｉと表記する。

ＩＣＣプロファイルＰｒｆは、指定色域ＣＲｄＩｉを指定する階調値が対応している機器のＩＣＣ（International Color Consortium）プロファイルである。ＩＣＣプロファイルＰｒｆは、入力プロファイルである。ＩＣＣプロファイルＰｒｆは、ある機器のＣＭＹＫ色空間の階調値の組み合わせと、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせとを対応づけて格納している。ここでは、ＩＣＣプロファイルＰｒｆは、指定色域ＣＲｄＩｉを指定する階調値が対応している機器のＣＭＹＫの階調値の組み合わせと、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせとを対応づけて格納している。

図２のステップＳ２１０において、準備部２００ｂは、指定色域ＣＲｄＩｉの中からＮａ個のターゲット色彩値ＴＧＣ’を決定する。ターゲット色彩値ＴＧＣ’は、たとえば、指定色域ＣＲｄＩｉを、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各方向について、均等に格子状に分割して得られる各格子点の中から選択することができる。ステップＳ１００において、追加サンプルの数Ｎａを指定する入力として、１０点が入力された場合には、指定色域ＣＲｄＩｉの中から１０組の格子点が決定される。

準備部２００ｂは、ＩＣＣプロファイルＰｒｆを使用して、それらの格子点を表すＣＭＹＫの階調値の組み合わせに対応する、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを取得する。その結果、指定色域ＣＲｄＩｉに含まれる色を再現するある機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせに対応する、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせが取得される。得られたＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値が、Ｎａ個のターゲット色彩値ＴＧＣである（図３の上段中央部参照）。

以降の処理は、第１実施形態と同じである。たとえば、上記のＩＣＣプロファイルＰｒｆを使用して取得されたＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、最適化処理によって、Ｎａ個のターゲット色彩値ＴＧＣに対応する、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉｎが調整される（図３の上段右部参照）。その結果、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせＳＤｉが決定される。

第２実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ２によれば、ユーザーは、ＣＭＹＫ色空間における階調値であって、ユーザーが入手しやすい機器のＣＭＹＫ色空間における階調値を使用して、ユーザーが重視する色を含む指定色域ＣＲｄＩｉを指定することができる。

本実施形態において、ＩＣＣプロファイルＰｒｆが対応している機器を、「第２の機器」とも呼ぶ。「第２の機器」は、指定色域ＣＲｄＩｉを指定する階調値のＣＭＹＫ色空間が対応する機器である。

Ｃ．第３実施形態
図４は、第３実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ３を示す説明図である。第３実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ３は、色彩値予測モデルＣＰＭ０を備えない（図４の上段右部参照）。第３実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ３においては、ユーザーからの受付部への指定色域の入力のされ方と、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせＳＤｉの算出方法が、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１とは異なる（図４の上段中央部、および図１の上段中央部参照）。第３実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ３の他の点は、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１と同じである。

色彩値予測システムＣＰＳ３においては、受付部１００ｃは、ユーザーから、指定色域ＣＲｄＬの入力と、追加サンプルの数Ｎａの入力と、ある機器のＩＣＣプロファイルＰｒｆの指定と、その機器のベース・ルックアップテーブルＢＬＵＴの指定と、を受け付ける（図４の上段左部参照）。

指定色域ＣＲｄＬと追加サンプルの数Ｎａは、それぞれ第１実施形態における指定色域ＣＲｄＬと追加サンプルの数Ｎａと同じである。ＩＣＣプロファイルＰｒｆは、第２実施形態におけるＩＣＣプロファイルＰｒｆと同じである。

ベース・ルックアップテーブルＢＬＵＴは、ＩＣＣプロファイルＰｒｆが対応する機器のベース・ルックアップテーブルＢＬＵＴである。ベース・ルックアップテーブルＢＬＵＴは、ＩＣＣプロファイルＰｒｆが対応する機器のＣＭＹＫの階調値と、ＩＣＣプロファイルＰｒｆが対応する機器のインク量とを対応づけて格納している。

図２のステップＳ２２０において、準備部２００ｃは、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせＳＤｉを決定する。まず、準備部２００ｃは、Ｎａ個のターゲット色彩値ＴＧＣのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを、入力されたＩＣＣプロファイルＰｒｆを使用して、ある機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせに変換する（図４の上段右部参照）。

その後、準備部２００ｃは、ＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせを、入力されたベース・ルックアップテーブルＢＬＵＴを使用して、その機器のインク量の組み合わせに変換する（図４の中段右部参照）。得られたインク量の組み合わせＳＤｉは、指定色域ＣＲｄＬに含まれる色を再現するある機器のインク量の組み合わせを表す情報である。

ただし、ＩＣＣプロファイルＰｒｆおよびベース・ルックアップテーブルＢＬＵＴが対応している機器は、色を再現する性能に関して、第１の機器と類似した特性を有する機器である。このため、得られたインク量の組み合わせＳＤｉは、生成部３００において、指定色域ＣＲｄＬに含まれる色を再現する第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉとして使用される。

以降の処理は、第１実施形態と同じである。

第３実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ３によれば、既存の色彩値予測モデルＣＰＭ０を用いることなく、色彩値予測システムＣＰＳ１の色彩値予測モデルＣＰＭ１における、ユーザーが重視する色の予測精度を、高くすることができる（図１の上段右部、および図４の下段右部参照）。

Ｄ．第４実施形態
図５は、第４実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ４を示す説明図である。第４実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ４は、色彩値予測モデルＣＰＭ０を備えない（図５の上段右部参照）。第４実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ４においては、ユーザーからの受付部への指定色域の入力のされ方と、第１の機器のインク量の組み合わせＳＤｉの算出方法が、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１とは異なる（図５の上段中央部、および図１の上段中央部参照）。第４実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ４の他の点は、第１実施形態の色彩値予測システムＣＰＳ１と同じである。

色彩値予測システムＣＰＳ４においては、受付部１００ｄは、ユーザーから、追加サンプルの数Ｎａの入力を受け付ける（図５の上段左部参照）。また、受付部１００ｄは、ユーザーから、指定色域ＣＲｄＩｏを表す情報の入力として、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報ＳＳＤｉの入力を、受け付ける。特定情報ＳＳＤｉは、第１の機器のインク量の組み合わせで規定される、Ｎａ個の個別の色の情報である。色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせによって特定される指定色域を、本明細書において、指定色域ＣＲｄＩｏと表記する。

図５の例において、追加サンプルの数Ｎａは２個である。特定情報ＳＳＤｉは、第１の機器のインク色のシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色についてのインク量で特定される、Ｎａ個の点である。特定情報ＳＳＤｉは、たとえば、第１の機器のインク色のシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの各色についてのインク量、［Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ］＝［Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１］、［Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２］で表される（図５の上段中央部参照）。

図２のステップＳ２２０において、準備部２００ｄは、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせＳＤｉを決定する。インク量の組み合わせＳＤｉは、特定情報ＳＳＤｉそのものである（図５の中央部参照）。

以降の処理は、第１実施形態と同じである。

第４実施形態によれば、ユーザーは、実際に色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器のインク量を使用して、正確に、ユーザーが重視する色を含む指定色域を指定することができる（図５の下段右部および上段中央部参照）。また、第１の機器が使用可能な特殊なインクを使用して第１の機器で印刷を行う場合にも、色彩値を正確に予測できる色彩値予測器を生成することができる。

Ｅ．他の実施形態
Ｅ１．他の実施形態１
（１）上記実施形態においては、教師データとして使用される第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報ＴＤｉは、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせの情報である指定教師情報ＳＤｉとともに、第１の機器が再現できる色空間内において、偏りがないように選択される複数組のインク量の組み合わせを含む（図１の下段左部参照）。しかし、指定教師情報ＳＤｉ以外の第１教師情報ＴＤｉは、他のインク量の組み合わせであってもよい。たとえば、指定教師情報ＳＤｉ以外の第１教師情報ＴＤｉは、色空間のうち、明度が一定値以下の領域について、他の色空間よりも高い密度でインク量の組み合わせを含むこともできる。また、指定教師情報ＳＤｉ以外の第１教師情報ＴＤｉは、色空間のうち、人間の肌の色を含む１以上の領域について、他の色空間よりも高い密度でインク量の組み合わせを含むこともできる。

（２）上記実施形態においては、指定色域は、色空間において連続した一つの領域であるものとして、説明を行った（図１の上段左部参照）。しかし、指定色域は、色空間において互いに離れた２以上の領域であってもよい。

（３）上記第１実施形態においては、準備部２００は、最適化処理において、近似する複数のインク量の組み合わせの中から、合計のインク量が最も少ない色の組み合わせを選択する（図１の上段右部参照）。しかし、インク量の組み合わせの選択は、他の基準で行われてもよい。そして、近似する複数のインク量の組み合わせの中から選択されるインク量の組み合わせは、１組に限られず、２組以上のインク量の組み合わせが選択されてもよい。たとえば、黒などの、特定のインクを使用しない１以上のインク量の組み合わせが選択されてもよい。また、近似する複数のインク量の組み合わせの中から、１以上のインク量の組み合わせを、ユーザーに選択させてもよい。

（４）上記実施形態においては、準備部２００は、最適化処理において、複数組のインク量の組み合わせを表す情報ＳＤｉｎのうち、ある程度以上、近似する複数のインク量の組み合わせについては、その中から一組のインク量の組み合わせのみを選択する。しかし、最適化処理において、近似する複数の色の組み合わせについて、１以上の色の組み合わせを除去する処理を行わない態様とすることもできる。

Ｅ２．他の実施形態２
上記実施形態においては、指定色域は、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間の階調値、第２の機器のＣＭＹＫ色空間の階調値、または第１の機器のインク色の階調値で、指定される（図１の上段左部、図３～図５の上段左部参照）。しかし、指定色域は、ｘｙｚ色空間の階調値や、第２の機器のＲＧＢ色空間の階調値で、指定されてもよい。

Ｅ３．他の実施形態３
（１）上記第２実施形態においては、ＩＣＣプロファイルＰｒｆが色彩値予測システムＣＰＳ２に入力される（図３の上段左部参照）。しかし、色彩値予測システムの受付部は、第２の機器のＩＣＣプロファイル自体に代えて、第２の機器のＩＣＣプロファイルを特定することができる情報を、受け取ってもよい。そのような態様においては、色彩値予測システムは、ＩＣＣプロファイルを特定することができる情報に基づいて、たとえば、ＩＣＣプロファイルを格納しているサーバーから、そのＩＣＣプロファイルを取得する。すなわち、受付部は、第２の機器のＩＣＣプロファイルの指定を、第２の機器のＩＣＣプロファイル自体の入力によって受け取ってもよいし、第２の機器のＩＣＣプロファイルを特定することができる情報の入力によって受け取ってもよい。

（２）上記第２実施形態においては、ＩＣＣプロファイルＰｒｆは、ある機器のＣＭＹＫ色空間の階調値と、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値とを対応づけて格納している（図３の上段左部参照）。ＩＣＣプロファイルＰｒｆが格納しているＣＭＹＫの階調値が対応する機器は、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする機器と同じであってもよいし、異なっていてもよい。

（３）上記第２実施形態においては、色彩値予測システムＣＰＳ２の受付部１００ｂは、ある機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせによる指定色域ＣＲｄＩｉの入力を受け付ける（図１の上段左部参照）。しかし、色彩値予測システムは、第４実施形態のように、指定色域を表す情報の入力として、ある機器のインク量の組み合わせで規定される、複数の個別の色の情報である特定情報の入力を、受け付けてもよい。

Ｅ４．他の実施形態４
上記実施形態においては、色彩値予測モデルＣＰＭ１は、（ａ）第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉと、（ｂ１）第１の機器によって、そのインク量の組み合わせで再現される色のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報、および（ｂ２）第１の機器によって、そのインク量の組み合わせで再現される色の分光反射率Ｄｓｒと、を対応付けて格納しているデータベースである。色彩値予測モデルＣＰＭ０は、（ａ）ある機器のインク量の組み合わせを表す情報Ｄｉと、（ｂ１）その機器によって、そのインク量の組み合わせで再現される色のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報、および（ｂ２）その機器によって、そのインク量の組み合わせで再現される色の分光反射率Ｄｓｒを表す情報と、を対応付けて格納しているデータベースである。

しかし、色彩値予測モデルは、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報を含まない態様とすることもできる。そのような態様においては、色彩値予測システムは、分光反射率Ｄｓｒに基づいてＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを算出することができるかいちょう階調値算出部を備えることが好ましい。

Ｅ５．他の実施形態５
色彩値予測システムＣＰＳ４においては、受付部１００ｄは、指定色域ＣＲｄＩｏを表す情報の入力として、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報ＳＳＤｉの入力を、受け付ける。しかし、色彩値予測システムは、色彩値予測モデルＣＰＭ１が対象とする第１の機器以外の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報の入力を、受け付ける態様とすることもできる。

Ｅ６．他の実施形態６
上記実施形態においては、生成部３００は、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報ＴＤｉのうち、各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせの指定教師情報ＳＤｉについて、インク量の組み合わせを表す情報に付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行う（図１の下段中央部参照）。

しかし、生成部３００は、第１教師情報ＴＤｉのうち、指定教師情報ＳＤｉ以外の一部の情報について、指定教師情報ＳＤｉに付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行ってもよい。たとえば、生成部３００は、第１教師情報ＴＤｉのうち、人間の肌の色を含む領域に含まれる色の情報について、指定教師情報ＳＤｉに付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行ってもよい。

Ｆ．さらに他の形態：
本開示は、上述した実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の形態で実現することができる。例えば、本開示は、以下の形態によっても実現可能である。以下に記載した各形態中の技術的特徴に対応する上記実施形態中の技術的特徴は、本開示の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、本開示の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

（１）本開示の一形態によれば、インク量の組み合わせを表す情報を入力されて、分光反射率を出力する色彩値予測システムが提供される。この色彩値予測システムは、 第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報を入力されて分光反射率を出力する色彩値予測部と、指定色域を表す情報の入力を受け付ける受付部と、前記第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報と、前記第１教師情報の前記複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率である第２教師情報と、を準備する準備部と、入力値としての前記第１教師情報と、出力値としての前記第２教師情報と、を教師データとする機械学習により、前記色彩値予測部を生成する生成部と、を備える。前記第１教師情報は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す指定教師情報を含む。
このような態様においては、ユーザーが重視する色を含む指定色域の入力をユーザーから受け付けることにより、ユーザーが重視する色について、色彩値予測システムによる予測精度を高くすることができる。

（２）上記形態の色彩値予測システムにおいて、前記受付部は、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける、態様とすることができる。
このような態様とすれば、ユーザーは、機器に依存しない階調値を使用して、正確に、ユーザーが重視する色を含む指定色域を指定することができる。

（３）上記形態の色彩値予測システムにおいて、前記受付部は、第２の機器のＩＣＣプロファイルの指定と、前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力と、を受け付け、前記準備部は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせに対応するＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせであって、前記ＩＣＣプロファイルを使用して得られるＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する、態様とすることができる。
このような態様とすれば、ユーザーは、ＣＭＹＫ色空間における階調値であって、ユーザーが入手しやすい機器のＣＭＹＫ色空間における階調値を使用して、ユーザーが重視する色を含む指定色域を指定することができる。

（４）上記形態の色彩値予測システムにおいて、さらに、インク量の組み合わせを表す情報とＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報とを対応づけて格納している他の色彩値予測部を備え、前記準備部は、前記指定色域に含まれる色を表す前記他の色彩値予測部が対象とする機器のインク量の組み合わせに対応するＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせであって、前記他の色彩値予測部を使用して得られるＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する、態様とすることができる。
このような態様とすれば、指定色域内の色を表す、指定教師情報を、容易に準備することができる。

（５）上記形態の色彩値予測システムにおいて、前記受付部は、前記指定色域を表す情報の入力として、前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報の入力を、受け付け、前記準備部は、前記指定教師情報として前記特定情報を含む前記第１教師情報を準備する、態様とすることができる。
このような態様とすれば、ユーザーは、実際に色彩値予測部が対象とする第１の機器のインク量を使用して、正確に、ユーザーが重視する色を含む指定色域を指定することができる。

（６）上記形態の色彩値予測システムにおいて、 前記生成部は、前記指定教師情報について、他の前記第１教師情報に付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行う、態様とすることができる。
このような態様とすれば、ユーザーが重視する色の予測精度をより高くすることができる。

（７）本開示の他の形態によれば、インク量の組み合わせを表す情報と、分光反射率とを対応づけて格納している色彩値予測器の生成方法が提供される。この色彩値予測器の生成方法は、指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程と、第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報と、前記第１教師情報の前記複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率である第２教師情報と、を準備する工程と、入力値としての前記第１教師情報と、出力値としての前記第２教師情報と、を教師データとする機械学習により、色彩値予測器を生成する工程と、を備える。前記第１教師情報は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す指定教師情報を含む。
このような態様とすれば、ユーザーが重視する色を含む指定色域を表す情報の入力をユーザーから受け付けることにより、ユーザーが重視する色の予測精度が高い色彩値予測器を生成することができる。

（８）上記形態の色彩値予測器の生成方法において、前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程は、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程を含む、態様とすることができる。

（９）上記形態の色彩値予測器の生成方法において、前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程は、第２の機器のＩＣＣプロファイルの指定と、前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力と、を受け付ける工程を含み、前記第１教師情報と前記第２教師情報とを準備する工程は、 前記指定色域に含まれる色を表す前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせに対応する、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを、前記ＩＣＣプロファイルを使用して取得する工程と、取得された前記Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する工程と、を含む、態様とすることができる。

（１０）上記形態の色彩値予測器の生成方法において、前記第１教師情報と前記第２教師情報とを準備する工程は、インク量の組み合わせを表す情報とＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報とを対応づけて格納している他の色彩値予測部を使用して、前記指定色域に含まれる色を表す前記他の色彩値予測部が対象とする機器のインク量の組み合わせに対応する、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを取得する工程と、取得された前記Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する工程と、を含む、態様とすることができる。

（１１）上記形態の色彩値予測器の生成方法において、前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程は、前記指定色域を表す情報の入力として、前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報の入力を、受け付ける工程を含み、前記第１教師情報と前記第２教師情報とを準備する工程は、前記指定教師情報として前記特定情報を含む前記第１教師情報を準備する工程を含む、態様とすることができる。

（１２）上記形態の色彩値予測器の生成方法において、前記機械学習により色彩値予測器を生成する工程は、前記指定教師情報について、他の前記第１教師情報に付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行う工程を含む、態様とすることができる。
このような態様とすれば、ユーザーが重視する色の予測精度がより高い色彩値予測器を構成することができる。

本開示は、色彩値予測器の生成方法および色彩値予測システム以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、色彩値予測器の調整方法、色彩値予測器の生成方法や調整方法を実現するコンピュータープログラム、そのコンピュータープログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することができる。

１１…キーボード、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＡＭ、２３…ＲＯＭ、３１…ディスプレイ、１００…受付部、１００ｂ…受付部、１００ｃ…受付部、１００ｄ…受付部、２００…準備部、２００ｂ…準備部、２００ｃ…準備部、２００ｄ…準備部、３００…生成部、ＢＬＵＴ…ベース・ルックアップテーブル、ＣＰＭ０…色彩値予測モデル、ＣＰＭ１…色彩値予測モデル、ＣＰＳ１…色彩値予測システム、ＣＰＳ２…色彩値予測システム、ＣＰＳ３…色彩値予測システム、ＣＰＳ４…色彩値予測システム、ＣＲｄＩｉ…指定色域、ＣＲｄＩｏ…指定色域、ＣＲｄＬ…指定色域、Ｄｉ…複数組のインク量の組み合わせを表す情報、Ｄｓｒ…複数組の分光反射率、Ｎａ…追加サンブル数、Ｐｒｆ…ＩＣＣプロファイル、ＳＤｉ…各ターゲット色彩値ＴＧＣに対応する第１の機器のインク量の組み合わせの情報、ＳＤｉ０…初期Ｇｒｉｄ値、ＳＳＤｉ…特定情報、ＴＤｉ…第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報、ＴＤｓｒ…分光反射率、ＴＧＣ…ターゲット色彩値、ＶＤｉ…第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す情報、ＶＤｓｒ…複数組の分光反射率

Claims (12)

1. インク量の組み合わせを表す情報を入力されて、分光反射率を出力する色彩値予測システムであって、
   第１の機器のインク量の組み合わせを表す情報を入力されて分光反射率を出力する色彩値予測部と、
   指定色域を表す情報の入力を受け付ける受付部と、
   前記第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報と、前記第１教師情報の前記複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率である第２教師情報と、を準備する準備部と、
   入力値としての前記第１教師情報と、出力値としての前記第２教師情報と、を教師データとする機械学習により、前記色彩値予測部を生成する生成部と、を備え、
   前記第１教師情報は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す指定教師情報を含む、色彩値予測システム。
2. 請求項１記載の色彩値予測システムであって、
   前記受付部は、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける、色彩値予測システム。
3. 請求項１記載の色彩値予測システムであって、
   前記受付部は、第２の機器のＩＣＣプロファイルの指定と、前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力と、を受け付け、
   前記準備部は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせに対応するＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせであって、前記ＩＣＣプロファイルを使用して得られるＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する、色彩値予測システム。
4. 請求項２または３に記載の色彩値予測システムであって、さらに、
   インク量の組み合わせを表す情報とＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報とを対応づけて格納している他の色彩値予測部を備え、
   前記準備部は、前記指定色域に含まれる色を表す前記他の色彩値予測部が対象とする機器のインク量の組み合わせに対応するＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせであって、前記他の色彩値予測部を使用して得られるＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する、色彩値予測システム。
5. 請求項１記載の色彩値予測システムであって、
   前記受付部は、前記指定色域を表す情報の入力として、前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報の入力を、受け付け、
   前記準備部は、前記指定教師情報として前記特定情報を含む前記第１教師情報を準備する、色彩値予測システム。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の色彩値予測システムであって、
   前記生成部は、前記指定教師情報について、他の前記第１教師情報に付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行う、色彩値予測システム。
7. インク量の組み合わせを表す情報と、分光反射率とを対応づけて格納している色彩値予測器の生成方法であって、
   指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程と、
   第１の機器の複数組のインク量の組み合わせを表す第１教師情報と、前記第１教師情報の前記複数組のインク量の組み合わせのそれぞれと対応づけられた複数組の分光反射率である第２教師情報と、を準備する工程と、
   入力値としての前記第１教師情報と、出力値としての前記第２教師情報と、を教師データとする機械学習により、色彩値予測器を生成する工程と、を備え、
   前記第１教師情報は、前記指定色域に含まれる色を表す前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す指定教師情報を含む、色彩値予測器の生成方法。
8. 請求項７記載の色彩値予測器の生成方法であって、
   前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程は、
   Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程を含む、色彩値予測器の生成方法。
9. 請求項７記載の色彩値予測器の生成方法であって、
   前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程は、
   第２の機器のＩＣＣプロファイルの指定と、前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値による前記指定色域を表す情報の入力と、を受け付ける工程を含み、
   前記第１教師情報と前記第２教師情報とを準備する工程は、
   前記指定色域に含まれる色を表す前記第２の機器のＣＭＹＫ色空間における階調値の組み合わせに対応する、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを、前記ＩＣＣプロファイルを使用して取得する工程と、
   取得された前記Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する工程と、を含む、色彩値予測器の生成方法。
10. 請求項８または９に記載の色彩値予測器の生成方法であって、
    前記第１教師情報と前記第２教師情報とを準備する工程は、
    インク量の組み合わせを表す情報とＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを表す情報とを対応づけて格納している他の色彩値予測部を使用して、前記指定色域に含まれる色を表す前記他の色彩値予測部が対象とする機器のインク量の組み合わせに対応する、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせを取得する工程と、
    取得された前記Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間における階調値の組み合わせに基づいて、前記指定教師情報を調整する工程と、を含む、色彩値予測器の生成方法。
11. 請求項７記載の色彩値予測器の生成方法であって、
    前記指定色域を表す情報の入力を受け付ける工程は、
    前記指定色域を表す情報の入力として、前記第１の機器のインク量の組み合わせを表す特定情報の入力を、受け付ける工程を含み、
    前記第１教師情報と前記第２教師情報とを準備する工程は、
    前記指定教師情報として前記特定情報を含む前記第１教師情報を準備する工程を含む、色彩値予測器の生成方法。
12. 請求項７から１１のいずれか１項に記載の色彩値予測器の生成方法であって、
    前記機械学習により色彩値予測器を生成する工程は、前記指定教師情報について、他の前記第１教師情報に付される重みよりも大きい重みを付して、機械学習を行う工程を含む、色彩値予測器の生成方法。

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