JPH05336366A

JPH05336366A - カラー画像補正装置

Info

Publication number: JPH05336366A
Application number: JP4140588A
Authority: JP
Inventors: Tetsuya Morita; 哲也森田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1992-06-01
Filing date: 1992-06-01
Publication date: 1993-12-17

Abstract

(57)【要約】【目的】この発明は、最適なγ補正を行えるようにす
ることを目的とする。【構成】この発明は、カラー画像処理系の一部として
プリンタの各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との
関係を補正するカラー画像補正装置において、前記プリ
ンタのγ値が入力されて最適なγ補正係数を予め学習し
たニューラルネットからなり、前記プリンタのγ値設定
時にプロセス条件の調整された前記プリンタの各色毎の
γ値が入力されて最適なγ補正係数を出力する、各トナ
ー色毎に設けられた複数のγ補正係数決定部１１，１
２，１３を備えたものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はデジタルカラー複写機や
カラープリンタ等の画像処理系におけるカラー画像補正
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理系を有する装置、例えば
デジタルカラー複写機においては、図１９に示すように
スキャナ部１により原稿が読み取られ、このスキャナ部
１からのｒ（レッド），ｇ（グリーン），ｂ（ブルー）
の画像データがＡ／Ｄ変換部２によりＡ／Ｄ変換されて
Ｒ，Ｇ，Ｂの画像データとなる。この画像データはシェ
ーディング補正部３によりシェーディング補正され、輝
度・濃度変換部４により輝度・濃度変換されてＣ（シア
ン），Ｍ（マゼンタ），Ｙ（イエロー）の画像信号とな
る。この画像信号は色補正・ＵＣＲ部５により色補正お
よびＵＣＲ（下色除去）が行われてＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ（ブ
ラック）の画像データとなり、γ補正部６によりγ補正
テーブル７を参照してγ補正される。このγ補正部７か
らの画像データは２値化処理部８により２値化処理さ
れ、プリンタ部９により紙に重ね合わせて記録されてカ
ラー画像が再現される。このプリンタ部９は例えば感光
体ドラムを回転させながら帯電器で均一に帯電した後に
書き込み部で画像データによる露光を感光体ドラムに対
して行うことにより画像データの書き込みを行って静電
潜像を形成し、この静電潜像を現像してトナー像とする
という動作を各色の画像データについて行って各色のト
ナー像を重ねて形成することでカラー画像を形成してこ
れを転写紙に転写する。また、単色記録を行うプリンタ
のγ特性とγ補正係数と関係は一般に図２２に示すよう
になる。

【０００３】また、「カラー電子写真」静電気学会誌，
９，４（１９８５）第２５３〜２６１頁や、「カラー電
子写真におけるドットイレースによる色再現性向上」電
子写真学会誌第２５巻第１号（１９８５）第４５〜５０
頁、「電子写真記録における階調画像の表現技術」電子
写真学会誌第２５巻第１号（１９８５）第５２〜５８頁
には、カラー電子写真技術が記載されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上述のような画像処理
系を有する装置では、次のような問題〜がある。プリンタで各色トナーの透過率，分光反射率が理想的
でないことにより、混色後のγ特性が線形ではない。プリンタでトナーの重ね合わせが理想的でないので、
完全な減法混色が成立せず、γ特性が線形ではない。混色後の中間色γ補正は単色のγ補正に比べて各色ト
ナーの混色度合いが濃度により異なるために難しい。

【０００５】プリンタで理想的なＹ，Ｍ，Ｃのトナーを
用いた場合に無彩色が再現される様子およびプリンタの
γ特性（感光体に対する露光書き込み値に対する出力画
像の色濃度の特性）を図２０に示す。Ｃ，Ｙ，Ｍのトナ
ーＣＴ，ＹＴ，ＭＴが理想的な透過率，分光反射率を持
ち、かつ、トナーＣＴ，ＹＴ，ＭＴの重ね合わせのずれ
がない場合にはプリンタの書き込み値に対してトナー付
着量が線形になり、混色後の濃度特性も線形になる。

【０００６】ところが、実際のトナーによる混色後のγ
特性は図２１に示すようになる。カラートナーＣＴ，Ｙ
Ｔ，ＭＴの透過率，分光反射率が理想的でないので、混
色時にプリンタのγ特性が線形でなくなるという問題が
ある。そこで、プリンタのγ特性を線形に近づけるため
にγ補正が施される。この場合、単色のγ補正は図２１
に示すように補正前のプリンタγ補正を容易に求められ
る。しかし、混色後の濃度特性を補正するためには３色
それぞれにγ補正係数を作成しなければならず、しか
も、重ね合わせ後の濃度特性は各色のトナー量に対して
非線形であるので、最適な補正係数を求めるのが難し
く、最適なγ補正が難しい。

【０００７】本発明は上記欠点を改善し、最適なγ補正
を行うことができるカラー画像補正装置を提供すること
を目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１記載の発明は、カラー画像処理系の一部と
してプリンタの各色トナーの書き込み値と出力画像濃度
との関係を補正するカラー画像補正装置において、前記
プリンタのγ値が入力されて最適なγ補正係数を予め学
習したニューラルネットからなり、前記プリンタのγ値
設定時にプロセス条件の調整された前記プリンタの各色
毎のγ値が入力されて最適なγ補正係数を出力する、各
トナー色毎に設けられた複数のγ補正係数決定部を備え
たものである。

【０００９】同様に、請求項２記載の発明は、カラー画
像処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み
値と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装
置において、前記プリンタの各トナー色の書き込み値が
入力され該書き込み値により前記プリンタで再現される
色の濃度値を出力するように予め学習したニューラルネ
ットからなる色濃度値推定部と、この色濃度推定部の出
力濃度値が線形になるように各トナー色の書き込み値の
組合せを変更するγ補正係数決定部とを備えたものであ
る。

【００１０】請求項３記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、無彩色を再現するための基準となる書き込み値と，
各トナー色毎の書き込み値の偏差とが入力されこれらに
より前記プリンタで生成される色の濃度値を出力するよ
うに予め学習したニューラルネットからなる色濃度値推
定部と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形になる
ように各トナー色の書き込み値の組合せを変更するγ補
正係数決定部とを備えたものである。

【００１１】請求項４記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、予め任意に指定された色を再現するための基準とな
る書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差とが
入力されこれらにより前記プリンタで生成される色の濃
度値を出力するように予め学習したニューラルネットか
らなる色濃度値推定部と、この色濃度推定部の出力濃度
値が線形になるように各トナー色の書き込み値の組合せ
を変更するγ補正係数決定部とを備えたものである。

【００１２】請求項５記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、予め任意に指定された色を再現するための基準とな
る書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差とが
入力されこれらにより前記プリンタで出力される色の濃
度値を出力するように予め学習したニューラルネットか
らなる色濃度値推定部と、この色濃度値推定部の出力濃
度値が線形になるように各トナー色の書き込み値とＵＣ
Ｒ率の組合せを変更するγ補正係数決定部とを備えたも
のである。

【００１３】請求項６記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタのプロセ
ス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、前記プ
ロセス条件と前記プリンタのγ値とが入力されてこれら
とγ補正係数との関係を予め学習したニューラルネット
からなり、プリンタγ値設定時に前記プリンタのプロセ
ス条件の調整された各トナー色毎のプリンタγ値が入力
されて最適なγ補正係数を出力する、各トナー色毎に設
けられた複数のγ補正係数決定部を備えたものである。

【００１４】請求項７記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタのプロセ
ス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、前記プ
リンタの各トナー色の書き込み値と前記プロセス条件と
が入力されてこれらとγ補正係数との関係を予め学習し
たニューラルネットからなる色濃度値推定部と、この色
濃度値推定部の出力濃度値が線形になるように各トナー
色の書き込み値を変更するγ補正係数決定部とを備えた
ものである。

【００１５】請求項８記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタのプロセ
ス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、無彩色
を再現するための基準となる書き込み値と，前記トナー
色毎の書き込み値の偏差と，前記プロセス条件とにより
前記プリンタで生成される色の濃度値を出力するように
予め学習したニューラルネットからなる色濃度値推定部
と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形になるよう
に各トナー色の書き込み値を変更するγ補正係数決定部
とを備えたものである。

【００１６】請求項９記載の発明は、カラー画像処理系
の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出力
画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置におい
て、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタのプロセ
ス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、予め任
意に指定された色を再現するための基準となる書き込み
値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差と，前記プロセ
ス条件とが入力されこれらにより前記プリンタで生成さ
れる色の濃度値を出力するように予め学習したニューラ
ルネットからなる色濃度値推定部と、この色濃度値推定
部の出力濃度値が線形になるように各トナー色の書き込
み値の組合せを変更するγ補正係数決定部とを備えたも
のである。

【００１７】請求項１０記載の発明は、カラー画像処理
系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値と出
力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置にお
いて、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタのプロ
セス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、予め
任意に指定された色を再現するための基準となる書き込
み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差と，前記プロ
セス条件とが入力されこれらにより前記プリンタで生成
される色の濃度値を出力するように予め学習したニュー
ラルネットからなる色濃度値推定部と、この色濃度値推
定部の出力濃度値が線形になるように各トナー色の書き
込み値とＵＣＲ率の組合せを変更するγ補正係数決定部
とを備えたものである。

【００１８】

【作用】請求項１記載の発明では、プリンタのγ値が入
力されて最適なγ補正係数を予め学習したニューラルネ
ットからなるγ補正係数決定部は、プリンタのγ値設定
時にプロセス条件の調整されたプリンタの各色毎のγ値
が入力されて最適なγ補正係数を出力する。

【００１９】請求項２記載の発明では、ニューラルネッ
トからなる色濃度値推定部はプリンタの各トナー色の書
き込み値が入力され、該書き込み値によりプリンタで再
現される色の濃度値を出力するように予め学習する。γ
補正係数決定部は色濃度推定部の出力濃度値が線形にな
るように各トナー色の書き込み値の組合せを変更する。

【００２０】請求項３記載の発明では、ニューラルネッ
トからなる色濃度値推定部は無彩色を再現するための基
準となる書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏
差とが入力され、これらによりプリンタで生成される色
の濃度値を出力するように予め学習する。γ補正係数決
定部は色濃度値推定部の出力濃度値が線形になるように
各トナー色の書き込み値の組合せを変更する。

【００２１】請求項４記載の発明では、ニューラルネッ
トからなる色濃度値推定部は予め任意に指定された色を
再現するための基準となる書き込み値と，各トナー色毎
の書き込み値の偏差とが入力され、これらによりプリン
タで生成される色の濃度値を出力するように予め学習す
る。γ補正係数決定部は色濃度推定部の出力濃度値が線
形になるように各トナー色の書き込み値の組合せを変更
する。

【００２２】請求項５記載の発明では、ニューラルネッ
トからなる色濃度値推定部は予め任意に指定された色を
再現するための基準となる書き込み値と，各トナー色毎
の書き込み値の偏差とが入力され、これらによりプリン
タで出力される色の濃度値を出力するように予め学習す
る。γ補正係数決定部は色濃度値推定部の出力濃度値が
線形になるように各トナー色の書き込み値とＵＣＲ率の
組合せを変更する。

【００２３】請求項６記載の発明では、プロセス条件入
力部がプリンタのγ値測定時にプリンタのプロセス条件
を採取する。このプロセス条件とプリンタのγ値とが入
力されてこれらとγ補正係数との関係を予め学習したニ
ューラルネットからなるγ補正係数決定部はプリンタγ
値設定時にプリンタのプロセス条件の調整された各トナ
ー色毎のプリンタγ値が入力されて最適なγ補正係数を
出力する。

【００２４】請求項７記載の発明では、プロセス条件入
力部がプリンタのγ値測定時にプリンタのプロセス条件
を採取する。ニューラルネットからなる色濃度値推定部
はプリンタの各トナー色の書き込み値とプロセス条件と
が入力され、これらとγ補正係数との関係を予め学習す
る。γ補正係数決定部は色濃度値推定部の出力濃度値が
線形になるように各トナー色の書き込み値を変更する。

【００２５】請求項８記載の発明では、プロセス条件入
力部がプリンタのγ値測定時にプリンタのプロセス条件
を採取し、ニューラルネットからなる色濃度値推定部は
無彩色を再現するための基準となる書き込み値と，トナ
ー色毎の書き込み値の偏差と，前記プロセス条件とによ
りプリンタで生成される色の濃度値を出力するように予
め学習する。γ補正係数決定部は色濃度値推定部の出力
濃度値が線形になるように各トナー色の書き込み値を変
更する。

【００２６】請求項９記載の発明では、プロセス条件入
力部がプリンタのγ値測定時にプリンタのプロセス条件
を採取する。ニューラルネットからなる色濃度値推定部
は予め任意に指定された色を再現するための基準となる
書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差と，前
記プロセス条件とが入力され、これらによりプリンタで
生成される色の濃度値を出力するように予め学習する。
γ補正係数決定部は色濃度値推定部の出力濃度値が線形
になるように各トナー色の書き込み値の組合せを変更す
る。

【００２７】請求項１０記載の発明では、プロセス条件
入力部がプリンタのγ値測定時にプリンタのプロセス条
件を採取する。ニューラルネットからなる色濃度値推定
部は予め任意に指定された色を再現するための基準とな
る書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差と，
前記プロセス条件とが入力され、これらによりプリンタ
で生成される色の濃度値を出力するように予め学習す
る。γ補正係数決定部は色濃度値推定部の出力濃度値が
線形になるように各トナー色の書き込み値とＵＣＲ率の
組合せを変更する。

【００２８】

【実施例】図１は本発明の第１実施例を示す。この第１
実施例は前述の図１９に示すカラー処理系を有するデジ
タルカラー複写機におけるγ補正部で使用されるγ補正
テーブルの自動生成を行う装置であり、イエローγ補正
係数決定部１１，マゼンタγ補正係数決定部１２および
シアンγ補正係数決定部１３が各色（Ｙ，Ｍ，Ｃ）毎に
設けられたニューラルネットにより構成されている。こ
のイエローγ補正係数決定部１１，マゼンタγ補正係数
決定部１２およびシアンγ補正係数決定部１３はプリン
タ（プリンタ部９）のγ値設定時にはカラー処理系にお
けるプロセス条件の調整されたプリンタの予め測定した
各色毎のプリンタ書き込み値（感光体ドラムに対する画
像データによる露光値）に対する出力画像濃度、すなわ
ちプリンタγ値ＩＤ（１）〜ＩＤ（Ｎ）が入力されて各
色（Ｙ，Ｍ，Ｃ）毎に最適なγ補正係数を出力し、これ
がγ補正テーブル１４に格納される。

【００２９】各γ補正係数決定部１１〜１３はそれぞれ
図６に示すようなニューラルネットにより構成され、こ
のニューラルネットは入力層１５，中間層１６および出
力層１７を有する。イエローγ補正係数決定部１１を構
成するニューラルネットはプリンタγ値ＩＤ（１）〜Ｉ
Ｄ（Ｎ）が入力されてイエローの最適なγ補正係数Ｙ
（１）〜Ｙ（Ｎ）を出力し、マゼンタγ補正係数決定部
１２を構成するニューラルネットはプリンタγ値ＩＤ
（１）〜ＩＤ（Ｎ）が入力されてマゼンタの最適なγ補
正係数Ｍ（１）〜Ｍ（Ｎ）を出力し、シアンγ補正係数
決定部１３を構成するニューラルネットはプリンタγ値
ＩＤ（１）〜ＩＤ（Ｎ）が入力されてマゼンタの最適な
γ補正係数Ｃ（１）〜Ｃ（Ｎ）を出力する。

【００３０】これらのニューラルネットはそれぞれ学習
時にあらゆるグレーパターンに対して各色毎に最適なγ
補正係数を実験的に求めたものを学習データとして使用
し、γ補正を行おうとするプリンタ毎に各色の最適なγ
補正係数を決定する。このニューラルネットの学習アル
ゴリズムは入力パターンと出力パターンとの写像を学習
できる方式、例えば誤差逆伝搬法を使用する。この第１
実施例ではプリンタのγ特性空間を学習したニューラル
ネットを用いてγ補正係数を得るので、最適なγ補正テ
ーブルを作成することができ、最適なγ補正を行うこと
ができる。

【００３１】図２は本発明の第２実施例を示す。第１実
施例では、予めあらゆるプリンタγ値と各色のγ補正係
数を実験的に求めておく必要があり、最適なγ補正係数
を決定するためには実験量が膨大になってしまう。そこ
で、第２実施例では、色濃度値推定部１８は図７に示す
ようにＹ，Ｍ，Ｃの書き込み値が入力されてこれらの書
き込み値によりプリンタで再現される特定色の濃度値を
出力するように予め学習された入力層１９，中間層２０
および出力層２１からなるニューラルネットが使用され
る。このニューラルネット１８はプリンタのγ値設定時
にはプリンタの特定色、例えば無彩色のγ特性を線形に
なるように、つまり、図１８に示すように混色後の特定
色のγ特性が線形になるように特定色の濃度値を出力す
る。

【００３２】ここに、特定色の濃度値は特定色について
入射光量と，反射光に対して色フィルタをかけて得られ
る反射光量により算出される濃度値で、｛濃度値＝ｌｏ
ｇ₁₀（入射光量／反射光量）｝で与えられる。ニューラ
ルネット１８は特定色の濃度値を出力するためのＹ，
Ｍ，Ｃの書き込み値を学習しておき、その学習データは
Ｙ，Ｍ，Ｃの書き込み値をそれぞれ変化させながら色濃
度の測定を行ったものを使用すればよい。また、γ補正
係数決定部２２はニューラルネット１８から出力される
特定色の濃度値が特定色の書き込み値に対して線形にな
るようにＹ，Ｍ，Ｃの書き込み値の組合せを変化させ、
その変化させたＹ，Ｍ，Ｃの書き込み値がγ補正テーブ
ル２３に格納される。この第２実施例では、γ補正テー
ブル２３の生成時に行う実験量を軽減でき、カラー画像
処理系の開発期間，開発コストを低減できる。

【００３３】図３は本発明の第３実施例を示す。第２実
施例では、あらゆる色のプリンタγ特性を基準としてγ
補正テーブルの生成を行うことが可能であるが、γ補正
は一般に無彩色のプリンタγ特性を線形にするように行
う。そこで、第３実施例では、無彩色のプリンタγ特性
が線形になるようにγ補正テーブルの生成を行う。プリ
ンタで理想的な分光反射特性を持つトナーを使用する場
合、無彩色は等量の各色トナーを重ねることにより生成
可能であるが、現実には各色トナーの重ね合わせが若干
ずれてしまう。色濃度値推定部２４は図８に示すように
入力層２５，中間層２６および出力層２７からなるニュ
ーラルネットが使用され、プリンタで無彩色を実現する
ための基準となる書き込み値（無彩色を実現するために
理想的には等量となるＹ，Ｍ，Ｃの書き込み値）と、こ
の書き込み値に対する偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’とが
入力され、この基準となる書き込み値と偏差ΔＹ’，Δ
Ｍ’，ΔＣ’とによりプリンタで実現される無彩色の濃
度値を出力するように予め学習しておく。

【００３４】このニューラルネット２４はプリンタのγ
値設定時にはプリンタで無彩色を実現するための基準と
なる書き込み値と、偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’とが入
力され、これらによりプリンタで実現される無彩色の濃
度値を出力する。γ補正係数決定部２８はニューラルネ
ット２４に入力される上記基準となる書き込み値と，偏
差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’との組合せを、ニューラルネ
ット２４から出力される無彩色の濃度値が無彩色の書き
込み値に対して線形になるように調整し、その調整され
た基準となる書き込み値と，Ｙ，Ｍ，Ｃの書き込み値の
偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’とがγ補正テーブル２９に
格納される。この第３実施例では、無彩色のプリンタγ
特性が線形になるようにγ補正テーブルの生成を行うの
で、第２実施例に比べて実験量を減らすことができる。

【００３５】図４は本発明の第４実施例を示す。この第
４実施例では、第３実施例と同様に第２実施例の問題点
であったＹ，Ｍ，Ｃの全ての入力値の組合せを実験しな
ければならないという点を解決するために、目標とする
色を任意に指定してその色をプリンタで再現するための
基準となる書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’を決めておき、
この基準書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’と、この値Ｙ’，
Ｍ’，Ｃ’に対する偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’を使用
する。例えば肌色を目標としてＹ，Ｍ，Ｃのγ補正を行
う場合には、肌色をプリンタで再現するための基準とな
る書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’を決めておき、均等色空
間内においてこの値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’により生成される
肌色の近傍の色を偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’で表現す
る。

【００３６】色濃度値推定部３０は図９に示すように入
力層３１，中間層３２および出力層３３からなるニュー
ラルネットが使用され、基準となる書き込み値Ｙ’，
Ｍ’，Ｃ’と、この値に対する偏差ΔＹ’，ΔＭ’，Δ
Ｃ’とが入力されてこれらによりプリンタで再現される
目標の色の濃度値を出力するように予め学習しておく。
このニューラルネット３０はプリンタのγ値設定時には
プリンタで目標の色を実現するための基準となる書き込
み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’と偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’と
が入力され、これらによりプリンタで再現される目標の
色の濃度値を出力する。γ補正係数決定部３４はニュー
ラルネット２４に入力される上記基準となる書き込み値
Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’と，偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’との
組合せを、ニューラルネット２４から出力される目標の
色の濃度値が目標の色の書き込み値に対して線形になる
ように調整し、その調整された基準となる書き込み値
Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’と，偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’とが
それぞれ各色毎に加算部３５〜３７により加算されてγ
補正テーブル３８に格納される。

【００３７】この第４実施例では、目標とする色を任意
に指定してその色をプリンタで実現するための基準とな
る書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’と、偏差ΔＹ’，Δ
Ｍ’，ΔＣ’とをニューラルネット３０に入力して目標
の色の濃度値を出力させるので、上記第２実施例の問題
点を解決でき、かつ、目標とする色を無彩色に限定せず
にγ補正係数を求めることができる。

【００３８】図５は本発明の第５実施例を示す。一般
に、電子写真技術を使用したフルカラー複写機やプリン
タ等のカラー画像処理系を有する装置では、黒の再現性
を高めるためにプリンタでＹ，Ｍ，Ｃのトナーの他にＫ
トナーを使用している。Ｋの画像データはＵＣＲと呼ば
れる処理により色補正後のＹ，Ｍ，Ｃの画像データから
算出される。色補正後のＹ，Ｍ，Ｃの画像データの最小
値（共通部分）を１００％とした時の百分率により、Ｕ
ＣＲ率が決定される。色補正後のＹ，Ｍ，Ｃの画像デー
タの共通部分を全て除去する場合はＵＣＲ率が１００％
となり、色補正後のＹ，Ｍ，Ｃの画像データの共通部分
を全く除去しない場合はＵＣＲ率が０％となる。

【００３９】この第５実施例では、ＵＣＲ率の最適値を
生成することも合わせて行う。色濃度値推定部３９は図
１０に示すような入力層４０，中間層４１および出力層
４２からなるニューラルネットにより構成されている。
目標とする色は任意に決めてその色をプリンタで生成す
るための基準となる書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ’
を予め決めてこの値に対する偏差ΔＹ’，ΔＭ’，Δ
Ｃ’，ΔＫ’を変化させながら、その時にプリンタによ
り再現された色の濃度値を測定し、この測定結果により
ニューラルネット３９は基準となる書き込み値Ｙ’，
Ｍ’，Ｃ’，Ｋ’と、偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’，Δ
Ｋ’とが入力されてこれらによりプリンタで出力される
色の濃度値を出力するように予め学習しておく。

【００４０】このニューラルネット３９はプリンタのγ
値設定時には目標とする色をプリンタで再現するための
基準となる書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’と偏差ΔＹ’，
ΔＭ’，ΔＣ’とが入力され、これらによりプリンタで
再現される目標の色の濃度値を出力する。ＵＣＲ率・γ
補正係数決定部４４はニューラルネット３９に入力され
る基準となる書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ’と、偏
差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’，ΔＫ’との組合せを、ニュ
ーラルネット３９から出力される色濃度値が目標の色の
書き込み値に対して線形になるように調整し、その調整
された基準となる書き込み値Ｙ’，Ｍ’，Ｃ’，Ｋ’
と、偏差ΔＹ’，ΔＭ’，ΔＣ’，ΔＫ’とが加算部４
５〜４８で色毎に加算されてγ補正テーブル４９に格納
される。この第５実施例では、γ補正テーブルの生成だ
けでなく、ＵＣＲ率の最適値生成も行うことができる。

【００４１】次に、本発明の第６実施例について説明す
る。一般に、電子写真技術を使用したフルカラー複写機
やプリンタ等のカラー画像処理系を有する装置において
は、γ補正係数を決定するには、実際にプリンタのγ特
性を測定しなければならない。しかし、プリンタの現像
系は経時変動や環境変動を有するにもかかわらず、プリ
ンタγ特性測定時に現像系が理想的であることを仮定し
てプリンタγ特性の測定を行っている。そこで、この第
６実施例では、プリンタのγ特性を測定する際にカラー
画像処理系のプロセス条件を測定しておき、その測定結
果でプリンタγ特性の変動を補うことによりプロセス条
件が変動しても正確なγ補正係数の生成を可能にした。
これは、基本的には第１実施例において、プリンタγ特
性に影響を与えるプロセス条件をγ補正係数決定部の入
力信号に加えたものである。

【００４２】図１６はデジタルカラー複写機の一例を示
す。このデジタルカラー複写機は第６実施例を用いたも
のであり、原稿台５０には原稿５１が載置され、その上
に原稿カバー５２が被せられる。この原稿台５０上の原
稿５１は光源５３により照明され、その反射光が光学系
５４を介してＣＣＤ５５に結像されて光電変換されると
同時に光源５３及び光学系５４の移動により原稿５１の
走査が行われて原稿５１が読み取られる。

【００４３】ＣＣＤ５５からのｒ，ｇ，ｂの画像データ
は画像処理系５６により処理され、この画像処理系５６
は図１９に示すようなもの２〜８が用いられて前述のよ
うにＣＣＤ５５からの画像データのＡ／Ｄ変換，シェー
ディング補正，輝度・濃度変換，色補正・ＵＣＲ，γ補
正および２値化を行って露光制御部５７へ出力する。感
光体ドラム５８はモータにより回転駆動されて帯電部５
９により均一に帯電され、帯電部５９は帯電制御部６０
により制御される。露光制御部５７は画像処理系５６か
らのＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの各画像データを順次に光信号に変
換して感光体ドラム５８の均一に帯電された表面に順次
に重ねて露光することによりＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの各画像デ
ータの書き込みを順次に重ねて行ってＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの
各静電潜像を順次に重ねて形成する。

【００４４】このＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの各静電潜像は現像部
６１によりＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの各トナーでそれぞれ現像さ
れてフルカラー画像となり、また、給紙部６２から転写
紙がレジストローラ６３へ送られる。この転写紙はレジ
ストローラ６３により感光体ドラム５８上のカラー画像
に合わせて送出されて転写部６４により感光体ドラム５
８上のカラー画像が転写され、分離部６５により感光体
ドラム５８から分離されて定着部６６によりカラー画像
が定着されて外部へ排出される。感光体ドラム５８は転
写紙の分離後にクリーニング装置でクリーニングされて
除電部により除電される。

【００４５】また、感光体ドラム５８上の未露光部分の
帯電電位および露光部分の電位（露光制御部５７により
作成された所定の静電潜像の画像部および白地部の電
位）が表面電位計６７により測定され、コピーカウンタ
６８はレジストローラ６３に連動して転写紙の給送枚数
をカウントすることにより連続使用度をカウントする。
現像部６１は現像ローラ６９により２成分系現像剤を感
光体ドラム５８に供給して静電潜像を現像するが、現像
ローラ６９には現像バイアス制御部７０から現像バイア
ス電圧が印加される。この現像部６１はＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋ
の各トナーをそれぞれ含む２成分系現像剤で現像を各々
行うＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの各現像部分を有し、これらの現像
部分が感光体ドラム５８上のＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの各静電潜
像に合わせて現像位置へ順次に移動する。各現像部分内
の２成分系現像剤のトナー濃度（トナーと現像剤の重量
比）がそれぞれトナー濃度計７１により測定され、画像
濃度センサ７２が感光体ドラム５８上の各色のトナー像
の濃度を測定する。ドラム回転数カウンタ７３は感光体
ドラム５８に連動してその回転数を測定し、温度センサ
７４が温度を測定して湿度センサ７５が湿度を測定す
る。

【００４６】ここに、感光体ドラム５８はクリーニング
装置により等による摩耗量がほぼ感光体ドラム５８の総
回転数に比例するために感光体ドラム５８の総回転数が
感光体ドラム５８の摩耗量の代用特性とされ、感光体ド
ラム５８の使用限度値（最大定格値）に対する百分率で
表現される。また、コピーカウンタ６８で測定される連
続使用度は現在から過去の所定時間内に何枚の複写動作
が行われたかを示す値であって短期的な使用時間と給紙
時間の割合を意味し、感光体ドラム５８は連続使用によ
り感度が低下したり残留電荷が発生したりする。感光体
ドラム５８の感度は温度，湿度及びその変化によって大
きく影響を受ける。表面電位計６７，現像バイアス制御
部７０，トナー濃度計７１，コピーカウンタ６８，画像
濃度センサ７２，ドラム回転数カウンタ７３，温度セン
サ７４，湿度センサ７５は第６実施例で用いられるプロ
セス条件入力部７６（図１１参照）を構成する。

【００４７】図１１は第６実施例を示す。この第６実施
例は上述の図１６に示すカラー処理系５６を有するデジ
タルカラー複写機におけるγ補正部で使用されるγ補正
テーブルの自動生成を行う装置であり、イエローγ補正
係数決定部７７，マゼンタγ補正係数決定部７８および
シアンγ補正係数決定部７９が各色（Ｙ，Ｍ，Ｃ）毎に
設けられたニューラルネットにより構成されている。

【００４８】このイエローγ補正係数決定部７７，マゼ
ンタγ補正係数決定部７８およびシアンγ補正係数決定
部７９はプリンタ（カラー画像を形成する部分）のγ値
設定時にはカラー処理系５６におけるプロセス条件の調
整されたプリンタの予め測定した各色毎のプリンタ書き
込み値（感光体ドラム５８に対する画像データによる露
光値）に対する出力画像濃度、すなわちプリンタγ値Ｉ
Ｄ（１）〜ＩＤ（Ｎ）と、プロセス条件入力部７６から
のプロセス条件データ（トナー濃度７１からのトナー濃
度信号，表面電位計６７の帯電電位測定値および露光部
電位測定値，現像バイアス制御部７０からの現像バイア
ス電圧データ，ドラム回転数カウンタ７３からの感光体
ドラム回転数データ，コピーカウンタ６８からのコピー
枚数データ，画像濃度センサ７２の測定値，温度センサ
７４の測定値，湿度センサ７５の測定値）とが入力され
て各色（Ｙ，Ｍ，Ｃ）毎に最適なγ補正係数Ｙ（１）〜
Ｙ（Ｎ），Ｍ（１）〜Ｍ（Ｎ），Ｃ（１）〜Ｃ（Ｎ）を
出力し、これがγ補正テーブル８０に格納される。

【００４９】各γ補正係数決定部７７〜７９はそれぞれ
図１７に示すようなニューラルネットにより構成され、
このニューラルネットは入力層８１，中間層８２および
出力層８３を有する。イエローγ補正係数決定部７７を
構成するニューラルネットはプリンタγ値ＩＤ（１）〜
ＩＤ（Ｎ）と、プロセス条件入力部７６からのプロセス
条件データとが入力されてイエローの最適なγ補正係数
Ｙ（１）〜Ｙ（Ｎ）を出力し、マゼンタγ補正係数決定
部７８を構成するニューラルネットはプリンタγ値ＩＤ
（１）〜ＩＤ（Ｎ）と、プロセス条件入力部７６からの
プロセス条件データとが入力されてマゼンタの最適なγ
補正係数Ｍ（１）〜Ｍ（Ｎ）を出力し、シアンγ補正係
数決定部１３を構成するニューラルネットはプリンタγ
値ＩＤ（１）〜ＩＤ（Ｎ）と、プロセス条件入力部７６
からのプロセス条件データとが入力されてマゼンタの最
適なγ補正係数Ｃ（１）〜Ｃ（Ｎ）を出力する。

【００５０】これらのニューラルネットはそれぞれ学習
時にあらゆるグレーパターンに対して各色毎に最適なγ
補正係数を実験的に求めたものを学習データとして使用
し、γ補正を行おうとするプリンタ毎に各色の最適なγ
補正係数を決定する。このニューラルネットの学習アル
ゴリズムは入力パターンと出力パターンとの写像を学習
できる方式、例えば誤差逆伝搬法を使用する。この第６
実施例では、プリンタのγ特性を測定する際にカラー画
像処理系のプロセス条件を測定しておき、その測定結果
でプリンタγ特性の変動を補うので、プロセス条件が変
動しても正確なγ補正係数の生成が可能になる。

【００５１】図１２〜図１５は本発明の第７実施例〜第
１０実施例を示す。この第７実施例〜第１０実施例はそ
れぞれ第２〜第５実施例において、プリンタγ値、すな
わち書き込み値に対する色濃度値を測定する時のプロセ
ス条件をニューラルネットの学習時およびγ補正係数決
定時に入力するためのプロセス条件入力部７６を付加し
たものであり、色濃度推定部がそれぞれ図１７に示すニ
ューラルネットにおいて、点線枠の中の部分を図７〜図
１０に示すものでそれぞれ置き換えるようにしたニュー
ラルネットにより構成された色濃度値推定部８４〜８７
からなる。これらの色濃度値推定部８４〜８７は色濃度
値推定部１８，２４，３０，３９と同様な入力信号と、
プロセス条件入力部７６からのプロセス条件データとが
入力されて最適な色濃度値を出力する。この第７実施例
〜第１０実施例では、第６実施例と同様にプリンタのγ
特性を測定する際にカラー画像処理系のプロセス条件を
測定しておき、その測定結果でプリンタγ特性の変動を
補うので、プロセス条件が変動しても正確なγ補正係数
の生成が可能になる。

【００５２】

【発明の効果】以上のように請求項１記載の発明によれ
ば、カラー画像処理系の一部としてプリンタの各色トナ
ーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正するカラ
ー画像補正装置において、前記プリンタのγ値が入力さ
れて最適なγ補正係数を予め学習したニューラルネット
からなり、前記プリンタのγ値設定時にプロセス条件の
調整された前記プリンタの各色毎のγ値が入力されて最
適なγ補正係数を出力する、各トナー色毎に設けられた
複数のγ補正係数決定部を備えたので、最適なプリンタ
γ値を設定できる。

【００５３】請求項２記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、前記プリンタの各トナー色の書き込み値が入
力され該書き込み値により前記プリンタで再現される色
の濃度値を出力するように予め学習したニューラルネッ
トからなる色濃度値推定部と、この色濃度推定部の出力
濃度値が線形になるように各トナー色の書き込み値の組
合せを変更するγ補正係数決定部とを備えたので、最適
なプリンタγ値を設定でき、プリンタのγ値設定時に行
う実験量を軽減できてカラー画像処理系を有する装置の
開発帰還および開発コストを低減できる。さらに、各色
トナーの透過率・分光反射特性，トナーの重ね合わせが
理想的でないために生ずる混色時の非線形性を補正でき
る。

【００５４】請求項３記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、無彩色を再現するための基準となる書き込み
値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差とが入力されこ
れらにより前記プリンタで生成される色の濃度値を出力
するように予め学習したニューラルネットからなる色濃
度値推定部と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形
になるように各トナー色の書き込み値の組合せを変更す
るγ補正係数決定部とを備えたので、最適なプリンタγ
値を設定でき、プリンタのγ値設定時に行う実験量をよ
り軽減できてカラー画像処理系を有する装置の開発帰還
および開発コストを低減できる。さらに、各色トナーの
透過率・分光反射特性，トナーの重ね合わせが理想的で
ないために生ずる混色時の非線形性を補正でき、無彩色
のプリンタγ値を線形にできる。

【００５５】請求項４記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、予め任意に指定された色を再現するための基
準となる書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏
差とが入力されこれらにより前記プリンタで生成される
色の濃度値を出力するように予め学習したニューラルネ
ットからなる色濃度値推定部と、この色濃度推定部の出
力濃度値が線形になるように各トナー色の書き込み値の
組合せを変更するγ補正係数決定部とを備えたので、最
適なプリンタγ値を設定でき、プリンタのγ値設定時に
行う実験量をより軽減できてカラー画像処理系を有する
装置の開発帰還および開発コストを低減できる。さら
に、各色トナーの透過率・分光反射特性，トナーの重ね
合わせが理想的でないために生ずる混色時の非線形性を
補正でき、任意の色のプリンタγ値を線形にできる。

【００５６】請求項５記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、予め任意に指定された色を再現するための基
準となる書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏
差とが入力されこれらにより前記プリンタで出力される
色の濃度値を出力するように予め学習したニューラルネ
ットからなる色濃度値推定部と、この色濃度推定部の出
力濃度値が線形になるように各トナー色の書き込み値と
ＵＣＲ率の組合せを変更するγ補正係数決定部とを備え
たので、最適なプリンタγ値を設定でき、プリンタのγ
値設定時に行う実験量をより軽減できてカラー画像処理
系を有する装置の開発帰還および開発コストを低減でき
る。しかも、各色トナーの透過率・分光反射特性，トナ
ーの重ね合わせが理想的でないために生ずる混色時の非
線形性を補正でき、任意の色のプリンタγ値を線形にで
きる。さらに、ＵＣＲ率の最適値生成も行うことができ
る。

【００５７】請求項６記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタの
プロセス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、
前記プロセス条件と前記プリンタのγ値とが入力されて
これらとγ補正係数との関係を予め学習したニューラル
ネットからなり、プリンタγ値設定時に前記プリンタの
プロセス条件の調整された各トナー色毎のプリンタγ値
が入力されて最適なγ補正係数を出力する、各トナー色
毎に設けられた複数のγ補正係数決定部を備えたので、
最適なプリンタγ値を設定でき、プリンタのγ値設定時
に行う実験量をより軽減できてカラー画像処理系を有す
る装置の開発帰還および開発コストを低減できる。しか
も、各色トナーの透過率・分光反射特性，トナーの重ね
合わせが理想的でないために生ずる混色時の非線形性を
補正でき、プロセス条件が変動しても正確なγ補正係数
の生成が可能になる。

【００５８】請求項７記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタの
プロセス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、
前記プリンタの各トナー色の書き込み値と前記プロセス
条件とが入力されてこれらとγ補正係数との関係を予め
学習したニューラルネットからなる色濃度値推定部と、
この色濃度値推定部の出力濃度値が線形になるように各
トナー色の書き込み値を変更するγ補正係数決定部とを
備えたので、最適なプリンタγ値を設定でき、プリンタ
のγ値設定時に行う実験量を軽減できてカラー画像処理
系を有する装置の開発帰還および開発コストを低減でき
る。さらに、各色トナーの透過率・分光反射特性，トナ
ーの重ね合わせが理想的でないために生ずる混色時の非
線形性を補正でき、プロセス条件が変動しても正確なγ
補正係数の生成が可能になる。

【００５９】請求項８記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタの
プロセス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、
無彩色を再現するための基準となる書き込み値と，前記
トナー色毎の書き込み値の偏差と，前記プロセス条件と
により前記プリンタで生成される色の濃度値を出力する
ように予め学習したニューラルネットからなる色濃度値
推定部と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形にな
るように各トナー色の書き込み値を変更するγ補正係数
決定部とを備えたので、最適なプリンタγ値を設定で
き、プリンタのγ値設定時に行う実験量をより軽減でき
てカラー画像処理系を有する装置の開発帰還および開発
コストを低減できる。しかも、各色トナーの透過率・分
光反射特性，トナーの重ね合わせが理想的でないために
生ずる混色時の非線形性を補正でき、無彩色のプリンタ
γ値を線形にできる。

【００６０】さらに、プロセス条件が変動しても正確な
γ補正係数の生成が可能になる。

【００６１】請求項９記載の発明によれば、カラー画像
処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み値
と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装置
において、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタの
プロセス条件を採取するためのプロセス条件入力部と、
予め任意に指定された色を再現するための基準となる書
き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差と，前記
プロセス条件とが入力されこれらにより前記プリンタで
生成される色の濃度値を出力するように予め学習したニ
ューラルネットからなる色濃度値推定部と、この色濃度
値推定部の出力濃度値が線形になるように各トナー色の
書き込み値の組合せを変更するγ補正係数決定部とを備
えたので、最適なプリンタγ値を設定でき、プリンタの
γ値設定時に行う実験量をより軽減できてカラー画像処
理系を有する装置の開発帰還および開発コストを低減で
きる。

【００６２】しかも、各色トナーの透過率・分光反射特
性，トナーの重ね合わせが理想的でないために生ずる混
色時の非線形性を補正でき、任意の色のプリンタγ値を
線形にできる。さらに、プロセス条件が変動しても正確
なγ補正係数の生成が可能になる。

【００６３】請求項１０記載の発明によれば、カラー画
像処理系の一部としてプリンタの各色トナーの書き込み
値と出力画像濃度との関係を補正するカラー画像補正装
置において、前記プリンタのγ値測定時に前記プリンタ
のプロセス条件を採取するためのプロセス条件入力部
と、予め任意に指定された色を再現するための基準とな
る書き込み値と，各トナー色毎の書き込み値の偏差と，
前記プロセス条件とが入力されこれらにより前記プリン
タで生成される色の濃度値を出力するように予め学習し
たニューラルネットからなる色濃度値推定部と、この色
濃度値推定部の出力濃度値が線形になるように各トナー
色の書き込み値とＵＣＲ率の組合せを変更するγ補正係
数決定部とを備えたので、最適なプリンタγ値を設定で
き、プリンタのγ値設定時に行う実験量をより軽減でき
てカラー画像処理系を有する装置の開発帰還および開発
コストを低減できる。

【００６４】しかも、各色トナーの透過率・分光反射特
性，トナーの重ね合わせが理想的でないために生ずる混
色時の非線形性を補正でき、任意の色のプリンタγ値を
線形にできる。さらに、ＵＣＲ率の最適値生成も行うこ
とができ、プロセス条件が変動しても正確なγ補正係数
の生成が可能になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例を示すブロック図である。

【図２】本発明の第２実施例を示すブロック図である。

【図３】本発明の第３実施例を示すブロック図である。

【図４】本発明の第４実施例を示すブロック図である。

【図５】本発明の第５実施例を示すブロック図である。

【図６】上記第１実施例のニューラルネットを示す図で
ある。

【図７】上記第２実施例のニューラルネットを示す図で
ある。

【図８】上記第３実施例のニューラルネットを示す図で
ある。

【図９】上記第４実施例のニューラルネットを示す図で
ある。

【図１０】上記第５実施例のニューラルネットを示す図
である。

【図１１】本発明の第６実施例を示すブロック図であ
る。

【図１２】本発明の第７実施例を示すブロック図であ
る。

【図１３】本発明の第８実施例を示すブロック図であ
る。

【図１４】本発明の第９実施例を示すブロック図であ
る。

【図１５】本発明の第１０実施例を示すブロック図であ
る。

【図１６】デジタルカラー複写機の一例を示す概略図で
ある。

【図１７】上記第６実施例のニューラルネットを示す図
である。

【図１８】デジタルカラー複写機におけるカラー処理系
の一例を示すブロック図である。

【図１９】理想的なＹ，Ｍ，Ｃトナーが紙上に転写され
て無彩色のプリンタγ値が再現されるモデルを示す図で
ある。

【図２０】実際のＹ，Ｍ，Ｃトナーが紙上に転写されて
無彩色のプリンタγ値が再現されるモデルを示す図であ
る。

【図２１】単色のプリンタγ特性とγ補正係数の関係を
示す図である。

【図２２】Ｙ，Ｍ，Ｃトナーの混色時のプリンタγ特性
とγ補正係数の関係を示す図である。

【符号の説明】

１１，７７イエローγ補正係数決定部１２，７８マゼンタγ補正係数決定部１３，７９シアンγ補正係数決定部１８，２４，３０，３９，８４，８５，８６，８７
色濃度値推定部２２，２８，３４ γ補正係数決定部２３，２９，３８，４９ γ補正テーブル４４ＵＣＲ率・γ補正係数決定部７６プロセス条件入力部

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０４Ｎ 1/29 Ｇ 9186−5Ｃ 1/46 9068−5Ｃ // Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｌ 9131−3Ｈ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、前記プリンタのγ値
が入力されて最適なγ補正係数を予め学習したニューラ
ルネットからなり、前記プリンタのγ値設定時にプロセ
ス条件の調整された前記プリンタの各色毎のγ値が入力
されて最適なγ補正係数を出力する、各トナー色毎に設
けられた複数のγ補正係数決定部を備えたことを特徴と
するカラー画像補正装置。
【請求項２】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、前記プリンタの各ト
ナー色の書き込み値が入力され該書き込み値により前記
プリンタで再現される色の濃度値を出力するように予め
学習したニューラルネットからなる色濃度値推定部と、
この色濃度推定部の出力濃度値が線形になるように各ト
ナー色の書き込み値の組合せを変更するγ補正係数決定
部とを備えたことを特徴とするカラー画像補正装置。
【請求項３】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、無彩色を再現するた
めの基準となる書き込み値と，各トナー色毎の書き込み
値の偏差とが入力されこれらにより前記プリンタで生成
される色の濃度値を出力するように予め学習したニュー
ラルネットからなる色濃度値推定部と、この色濃度値推
定部の出力濃度値が線形になるように各トナー色の書き
込み値の組合せを変更するγ補正係数決定部とを備えた
ことを特徴とするカラー画像補正装置。
【請求項４】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、予め任意に指定され
た色を再現するための基準となる書き込み値と，各トナ
ー色毎の書き込み値の偏差とが入力されこれらにより前
記プリンタで生成される色の濃度値を出力するように予
め学習したニューラルネットからなる色濃度値推定部
と、この色濃度推定部の出力濃度値が線形になるように
各トナー色の書き込み値の組合せを変更するγ補正係数
決定部とを備えたことを特徴とするカラー画像補正装
置。
【請求項５】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、予め任意に指定され
た色を再現するための基準となる書き込み値と，各トナ
ー色毎の書き込み値の偏差とが入力されこれらにより前
記プリンタで出力される色の濃度値を出力するように予
め学習したニューラルネットからなる色濃度値推定部
と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形になるよう
に各トナー色の書き込み値とＵＣＲ率の組合せを変更す
るγ補正係数決定部とを備えたことを特徴とするカラー
画像補正装置。
【請求項６】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、前記プリンタのγ値
測定時に前記プリンタのプロセス条件を採取するための
プロセス条件入力部と、前記プロセス条件と前記プリン
タのγ値とが入力されてこれらとγ補正係数との関係を
予め学習したニューラルネットからなり、プリンタγ値
設定時に前記プリンタのプロセス条件の調整された各ト
ナー色毎のプリンタγ値が入力されて最適なγ補正係数
を出力する、各トナー色毎に設けられた複数のγ補正係
数決定部を備えたことを特徴とするカラー画像補正装
置。
【請求項７】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、前記プリンタのγ値
測定時に前記プリンタのプロセス条件を採取するための
プロセス条件入力部と、前記プリンタの各トナー色の書
き込み値と前記プロセス条件とが入力されてこれらとγ
補正係数との関係を予め学習したニューラルネットから
なる色濃度値推定部と、この色濃度値推定部の出力濃度
値が線形になるように各トナー色の書き込み値を変更す
るγ補正係数決定部とを備えたことを特徴とするカラー
画像補正装置。
【請求項８】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、前記プリンタのγ値
測定時に前記プリンタのプロセス条件を採取するための
プロセス条件入力部と、無彩色を再現するための基準と
なる書き込み値と，前記トナー色毎の書き込み値の偏差
と，前記プロセス条件とにより前記プリンタで生成され
る色の濃度値を出力するように予め学習したニューラル
ネットからなる色濃度値推定部と、この色濃度値推定部
の出力濃度値が線形になるように各トナー色の書き込み
値を変更するγ補正係数決定部とを備えたことを特徴と
するカラー画像補正装置。
【請求項９】カラー画像処理系の一部としてプリンタの
各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補正
するカラー画像補正装置において、前記プリンタのγ値
測定時に前記プリンタのプロセス条件を採取するための
プロセス条件入力部と、予め任意に指定された色を再現
するための基準となる書き込み値と，各トナー色毎の書
き込み値の偏差と，前記プロセス条件とが入力されこれ
らにより前記プリンタで生成される色の濃度値を出力す
るように予め学習したニューラルネットからなる色濃度
値推定部と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形に
なるように各トナー色の書き込み値の組合せを変更する
γ補正係数決定部とを備えたことを特徴とするカラー画
像補正装置。
【請求項１０】カラー画像処理系の一部としてプリンタ
の各色トナーの書き込み値と出力画像濃度との関係を補
正するカラー画像補正装置において、前記プリンタのγ
値測定時に前記プリンタのプロセス条件を採取するため
のプロセス条件入力部と、予め任意に指定された色を再
現するための基準となる書き込み値と，各トナー色毎の
書き込み値の偏差と，前記プロセス条件とが入力されこ
れらにより前記プリンタで生成される色の濃度値を出力
するように予め学習したニューラルネットからなる色濃
度値推定部と、この色濃度値推定部の出力濃度値が線形
になるように各トナー色の書き込み値とＵＣＲ率の組合
せを変更するγ補正係数決定部とを備えたことを特徴と
するカラー画像補正装置。