JPH07322082A - 色分解装置 - Google Patents
色分解装置Info
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- JPH07322082A JPH07322082A JP6115010A JP11501094A JPH07322082A JP H07322082 A JPH07322082 A JP H07322082A JP 6115010 A JP6115010 A JP 6115010A JP 11501094 A JP11501094 A JP 11501094A JP H07322082 A JPH07322082 A JP H07322082A
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- Japan
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- color
- signal
- spectral reflectance
- neural network
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Abstract
(57)【要約】
【目的】分光反射率信号から、当該信号により表現され
る色を再現するための、加法混色または減法混色におけ
る原色要素信号へ変換する装置を提供すること。 【構成】色の分光反射率信号と、当該信号により表現さ
れる色を再現するための、加法混色または減法混色にお
ける原色要素信号との対を、ニューラルネットワークに
より構成される変換手段２において繰り返し学習するこ
とで、ニューラルネットワークの有する非線形変換能力
から、上記分光反射率信号により表現される色を再現す
るための加法混色または減法混色における原色要素信号
を出力する色分解装置である。
る色を再現するための、加法混色または減法混色におけ
る原色要素信号へ変換する装置を提供すること。 【構成】色の分光反射率信号と、当該信号により表現さ
れる色を再現するための、加法混色または減法混色にお
ける原色要素信号との対を、ニューラルネットワークに
より構成される変換手段２において繰り返し学習するこ
とで、ニューラルネットワークの有する非線形変換能力
から、上記分光反射率信号により表現される色を再現す
るための加法混色または減法混色における原色要素信号
を出力する色分解装置である。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、分光反射率信号から、
ニューラルネットワークを用いて、当該信号により表現
される色を再現するための、加法混色または減法混色に
おける原色要素信号を出力する機能をもつ色分解装置に
係わる。
ニューラルネットワークを用いて、当該信号により表現
される色を再現するための、加法混色または減法混色に
おける原色要素信号を出力する機能をもつ色分解装置に
係わる。
【０００２】
【従来の技術】近年のコンピュータ技術の発達と、カラ
ーDTP の普及により、再現系の物理的特性あるいは化学
的特性の異なる種々のカラー出力装置が開発されるよう
になった。これに伴い、特性の異なるカラー出力装置間
の再現色が一致しないことが問題となっている。つま
り、異なるカラー出力装置に同一の値の原色要素信号を
入力しても、同一の色が出力されない。すなわち、カラ
ー出力装置の特性に依存せず、一意に色を表現できる表
現法を用いて色再現を行う技術の確立は大きな課題であ
るといえる。
ーDTP の普及により、再現系の物理的特性あるいは化学
的特性の異なる種々のカラー出力装置が開発されるよう
になった。これに伴い、特性の異なるカラー出力装置間
の再現色が一致しないことが問題となっている。つま
り、異なるカラー出力装置に同一の値の原色要素信号を
入力しても、同一の色が出力されない。すなわち、カラ
ー出力装置の特性に依存せず、一意に色を表現できる表
現法を用いて色再現を行う技術の確立は大きな課題であ
るといえる。
【０００３】従来、一意に色を表現する方法としては、
XYZ 系、L*a*b*系、L*u*v*系等の表現法による色彩値が
用いられてきた。すなわち、加法混色または減法混色に
おける原色要素信号への色分解は、この色彩値に変換を
施すことで行われてきた（特開平５-236262 号）。
XYZ 系、L*a*b*系、L*u*v*系等の表現法による色彩値が
用いられてきた。すなわち、加法混色または減法混色に
おける原色要素信号への色分解は、この色彩値に変換を
施すことで行われてきた（特開平５-236262 号）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
XYZ 系、L*a*b*系、L*u*v*系等の色彩値による色表現
は、ある一定の照明条件の下で再現色を観測した場合に
一意に色を表現するものであり、同じ色であっても、再
現される色を観測する際の照明条件により、その色彩値
が異なるといった問題がある。そのため、色彩値およ
び、色彩値から変換された原色要素信号には、常にこれ
らに付随した照明条件を記載する必要がある。すなわ
ち、照明条件に依存することなく一意に色を表現する表
現系を用いた色表現および、これに基づいた原色要素信
号への変換が必要とされている。
XYZ 系、L*a*b*系、L*u*v*系等の色彩値による色表現
は、ある一定の照明条件の下で再現色を観測した場合に
一意に色を表現するものであり、同じ色であっても、再
現される色を観測する際の照明条件により、その色彩値
が異なるといった問題がある。そのため、色彩値およ
び、色彩値から変換された原色要素信号には、常にこれ
らに付随した照明条件を記載する必要がある。すなわ
ち、照明条件に依存することなく一意に色を表現する表
現系を用いた色表現および、これに基づいた原色要素信
号への変換が必要とされている。
【０００５】これに対し、分光反射率による色表現は、
照明条件に依存することなく、一意に色を表現すること
が可能であり、分光反射率を用いて色を表現すること
で、出力装置の特性、照明条件に依存せず色表現を行う
ことができる。
照明条件に依存することなく、一意に色を表現すること
が可能であり、分光反射率を用いて色を表現すること
で、出力装置の特性、照明条件に依存せず色表現を行う
ことができる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】すなわち上記課題は、本
発明によれば、照明条件に依存することなく一意に色を
表現することができる分光反射率を入力する入力手段
と、上記分光反射率信号を加法混色または減法混色にお
ける原色要素信号に変換する変換手段と、変換された当
該原色要素信号を出力する出力手段を有する色分解装置
により達成される。この場合、前記変換手段として、多
層フィードフォワード型のニューラルネットワークが用
いられ、ニューラルネットワークは、学習モード時に
は、分光反射率信号を入力信号とし、この信号により表
現される色を再現するための原色要素信号を出力するよ
う、その変換特性を学習するとともに、変換モード時に
は、上記分光反射率信号を原色要素信号に変換すること
を特徴としている。
発明によれば、照明条件に依存することなく一意に色を
表現することができる分光反射率を入力する入力手段
と、上記分光反射率信号を加法混色または減法混色にお
ける原色要素信号に変換する変換手段と、変換された当
該原色要素信号を出力する出力手段を有する色分解装置
により達成される。この場合、前記変換手段として、多
層フィードフォワード型のニューラルネットワークが用
いられ、ニューラルネットワークは、学習モード時に
は、分光反射率信号を入力信号とし、この信号により表
現される色を再現するための原色要素信号を出力するよ
う、その変換特性を学習するとともに、変換モード時に
は、上記分光反射率信号を原色要素信号に変換すること
を特徴としている。
【０００７】
【作用】一般に、加法混色における原色要素信号として
はレッド（R ）、グリーン（G）、ブルー（B ）信号
が、減法混色における原色要素信号としてはシアン（C
）、マゼンタ（M ）、イエロー（Y ）、ブラック（K
）あるいは、CMY 信号が用いられる。こうした原色要
素信号に基づいて出力されたカラー出力画像に対し、市
販の分光光度計を用いてその分光反射率を測定すること
で、上記原色要素信号とその分光反射率との対を得るこ
とができる。本発明におけるニューラルネットワークは
学習機能を有するため、先に述べた原色要素信号とその
分光反射率の対から、入力信号として分光反射率を、教
師信号として、入力信号と対になる原色要素信号の各要
素を学習することで、一般的な分光反射率信号が与えら
れた場合に、この信号により表現される色を再現するた
めの原色要素信号を出力する色分解装置が構成される。
はレッド（R ）、グリーン（G）、ブルー（B ）信号
が、減法混色における原色要素信号としてはシアン（C
）、マゼンタ（M ）、イエロー（Y ）、ブラック（K
）あるいは、CMY 信号が用いられる。こうした原色要
素信号に基づいて出力されたカラー出力画像に対し、市
販の分光光度計を用いてその分光反射率を測定すること
で、上記原色要素信号とその分光反射率との対を得るこ
とができる。本発明におけるニューラルネットワークは
学習機能を有するため、先に述べた原色要素信号とその
分光反射率の対から、入力信号として分光反射率を、教
師信号として、入力信号と対になる原色要素信号の各要
素を学習することで、一般的な分光反射率信号が与えら
れた場合に、この信号により表現される色を再現するた
めの原色要素信号を出力する色分解装置が構成される。
【０００８】また、こうしたニューラルネットワークの
学習機能により、再現系の物理的特性あるいは化学的特
性の異なる種々のカラー出力装置においても、それぞれ
の出力装置における分光反射率信号とその原色要素信号
の対を上記学習過程と同様に学習させることで、各カラ
ー出力装置の特性に合わせた変換を実現することが可能
である。
学習機能により、再現系の物理的特性あるいは化学的特
性の異なる種々のカラー出力装置においても、それぞれ
の出力装置における分光反射率信号とその原色要素信号
の対を上記学習過程と同様に学習させることで、各カラ
ー出力装置の特性に合わせた変換を実現することが可能
である。
【０００９】
【実施例】以下、図面をもとに、本発明に係わる好適な
実施例を詳細に説明する。図１は、本発明に従って、分
光反射率信号を、ニューラルネットワークによって、当
該信号に対する加法混色または減法混色における原色要
素信号に変換し出力する色分解装置の基本構成を示す概
略図である。同図に示すように、色分解装置は、入力手
段１、変換手段２および、出力手段３とを有している。
変換手段２は、以下に説明する変換機能を有していると
同時に、その変換機構を獲得する学習機能をも有してい
る。
実施例を詳細に説明する。図１は、本発明に従って、分
光反射率信号を、ニューラルネットワークによって、当
該信号に対する加法混色または減法混色における原色要
素信号に変換し出力する色分解装置の基本構成を示す概
略図である。同図に示すように、色分解装置は、入力手
段１、変換手段２および、出力手段３とを有している。
変換手段２は、以下に説明する変換機能を有していると
同時に、その変換機構を獲得する学習機能をも有してい
る。
【００１０】入力手段１は、分光反射率信号を電気的信
号として入力するものであり、出力手段３は、変換手段
２により変換された原色要素信号を出力するものであ
る。また、変換手段２に用いられるニューラルネットワ
ークは、図２に示す神経回路素子（以下ユニットとして
扱う）よりなる多層フィードフォワード結合型ニューラ
ルネットワークである。図示のニューラルネットワーク
は入力、中間、出力層の３層構造となっている。このニ
ューラルネットワークに関しては、さらに多くの層数を
有するものを用いることも可能であるが、ここでは説明
を簡略化するため、３層構造のものを例としてあげる。
号として入力するものであり、出力手段３は、変換手段
２により変換された原色要素信号を出力するものであ
る。また、変換手段２に用いられるニューラルネットワ
ークは、図２に示す神経回路素子（以下ユニットとして
扱う）よりなる多層フィードフォワード結合型ニューラ
ルネットワークである。図示のニューラルネットワーク
は入力、中間、出力層の３層構造となっている。このニ
ューラルネットワークに関しては、さらに多くの層数を
有するものを用いることも可能であるが、ここでは説明
を簡略化するため、３層構造のものを例としてあげる。
【００１１】図２のニューラルネットワークは、例とし
て３１個のユニットからなる入力層を有しているが、こ
のユニット数は、入力する分光反射率を波長軸でサンプ
リングしたサンプリングデータ点数に相当する。すなわ
ち、測定された分光反射率信号の波長領域、サンプリン
グ間隔により決定され、例えば４００nm〜７００nmの波
長領域をもつ分光反射率信号を１０nm間隔でサンプリン
グした場合には、ユニット数は３１となる。また、出力
層におけるユニット数は、加法混色または減法混色にお
ける原色要素信号数に相当する。さらにニューラルネッ
トワークは、入力された分光反射率信号を原色要素信号
に変換するために十分なユニット数を中間層に有する。
また、中間層および出力層の各ユニットにはバイアスユ
ニットが結合しており、これらのユニットにバイアス信
号が与えられるようになっている。
て３１個のユニットからなる入力層を有しているが、こ
のユニット数は、入力する分光反射率を波長軸でサンプ
リングしたサンプリングデータ点数に相当する。すなわ
ち、測定された分光反射率信号の波長領域、サンプリン
グ間隔により決定され、例えば４００nm〜７００nmの波
長領域をもつ分光反射率信号を１０nm間隔でサンプリン
グした場合には、ユニット数は３１となる。また、出力
層におけるユニット数は、加法混色または減法混色にお
ける原色要素信号数に相当する。さらにニューラルネッ
トワークは、入力された分光反射率信号を原色要素信号
に変換するために十分なユニット数を中間層に有する。
また、中間層および出力層の各ユニットにはバイアスユ
ニットが結合しており、これらのユニットにバイアス信
号が与えられるようになっている。
【００１２】また、図２に示すように、ニューラルネッ
トワークのj番目の中間ユニットとi番目の入力ユニット
との間の結合係数をWij 、k 番目の出力ユニットとj 番
目の中間ユニットとの間の結合係数をVjk 、中間ユニッ
トとバイアスユニットとの結合係数をθ1j、出力ユニッ
トとバイアスユニットとの結合係数をθ2kとすれば、入
力信号Ｉi （i=1,...,31）に対する出力ユニットの出力
値Ｏk は数１のように表わされる。ここで関数ｆは、そ
の出力が（0,1 ）の範囲内で単調増加な非減少のシグモ
イド関数であり、一般に数２のように定義される。 数１
トワークのj番目の中間ユニットとi番目の入力ユニット
との間の結合係数をWij 、k 番目の出力ユニットとj 番
目の中間ユニットとの間の結合係数をVjk 、中間ユニッ
トとバイアスユニットとの結合係数をθ1j、出力ユニッ
トとバイアスユニットとの結合係数をθ2kとすれば、入
力信号Ｉi （i=1,...,31）に対する出力ユニットの出力
値Ｏk は数１のように表わされる。ここで関数ｆは、そ
の出力が（0,1 ）の範囲内で単調増加な非減少のシグモ
イド関数であり、一般に数２のように定義される。 数１
【００１３】
【数１】
【００１４】数２
【００１５】
【数２】
【００１６】学習モード時には、ニューラルネットワー
クの入力ユニットに分光反射率信号を入力し、出力ユニ
ットに、当該信号と対になる加法混色または減法混色に
おける原色要素信号を与え、繰り返し学習することで、
入力された分光反射率により表現される色を再現するた
めの原色要素信号を出力するよう、Wij 、Vjk 、θ1j、
θ2kの結合係数を決定する。この学習方法には、例えば
バックプロパゲーション法を用いるが、この方法につい
ては公知であるため、ここではその説明を省略する。本
実施例においては、まず、減法混色における原色要素信
号として、CMY 信号を０％〜１００％まで１０％間隔で
変化させた１３３１個のカラーチップを印刷した。つぎ
に、分光光度計を用いて、このカラーチップの分光反射
率を４００nm〜７００nmまで１０nm間隔で測定し、１３
３１個のCMY 信号と分光反射率との対を得た。
クの入力ユニットに分光反射率信号を入力し、出力ユニ
ットに、当該信号と対になる加法混色または減法混色に
おける原色要素信号を与え、繰り返し学習することで、
入力された分光反射率により表現される色を再現するた
めの原色要素信号を出力するよう、Wij 、Vjk 、θ1j、
θ2kの結合係数を決定する。この学習方法には、例えば
バックプロパゲーション法を用いるが、この方法につい
ては公知であるため、ここではその説明を省略する。本
実施例においては、まず、減法混色における原色要素信
号として、CMY 信号を０％〜１００％まで１０％間隔で
変化させた１３３１個のカラーチップを印刷した。つぎ
に、分光光度計を用いて、このカラーチップの分光反射
率を４００nm〜７００nmまで１０nm間隔で測定し、１３
３１個のCMY 信号と分光反射率との対を得た。
【００１７】また、本実施例に係わる装置においては、
入力ユニット３１、中間ユニット１５、出力ユニット３
の３層構造のニューラルネットワークを用いた。学習時
において、入力装置から入力する入力信号として前記の
分光反射率１３３１個のうち、CMY 信号を２０％間隔で
変化させた２１６個を、そのときの教師信号として、対
になるCMY 信号を用いた。このように、カラーチップに
対して学習を終了したニューラルネットワークは、その
非線形性学習能力により、入力手段１より入力された分
光反射率信号から、当該信号に対する原色要素信号を出
力手段４より出力することが可能となり、さらには、学
習の対象とされた色以外についても、入力された分光反
射率信号に対する原色要素信号を出力することができる
ことが実験により確認された。
入力ユニット３１、中間ユニット１５、出力ユニット３
の３層構造のニューラルネットワークを用いた。学習時
において、入力装置から入力する入力信号として前記の
分光反射率１３３１個のうち、CMY 信号を２０％間隔で
変化させた２１６個を、そのときの教師信号として、対
になるCMY 信号を用いた。このように、カラーチップに
対して学習を終了したニューラルネットワークは、その
非線形性学習能力により、入力手段１より入力された分
光反射率信号から、当該信号に対する原色要素信号を出
力手段４より出力することが可能となり、さらには、学
習の対象とされた色以外についても、入力された分光反
射率信号に対する原色要素信号を出力することができる
ことが実験により確認された。
【００１８】表１は、図２のニューラルネットワークの
中間ユニット数を１５個とする構成とし、学習に用いな
かった１１１５色のカラーチップの中から、ランダムに
選び出した２００色の分光反射率を本分解装置に入力
し、出力装置より出力された原色要素信号に対する、平
均、最大誤差を示したものである。また、図３は、その
誤差の分布を、ヒストグラム表示したものである。平均
誤差は０. ８２％と非常に小さく、また、２００色の内
の１５０色が誤差１％以内であることから、本装置を用
いて良好に色分解が実現できることがわかる。
中間ユニット数を１５個とする構成とし、学習に用いな
かった１１１５色のカラーチップの中から、ランダムに
選び出した２００色の分光反射率を本分解装置に入力
し、出力装置より出力された原色要素信号に対する、平
均、最大誤差を示したものである。また、図３は、その
誤差の分布を、ヒストグラム表示したものである。平均
誤差は０. ８２％と非常に小さく、また、２００色の内
の１５０色が誤差１％以内であることから、本装置を用
いて良好に色分解が実現できることがわかる。
【００１９】
【表１】
【００２０】
【発明の効果】本発明によれば、ニューラルネットワー
ク、特に好ましくは多層のフィードフォワード結合型ニ
ューラルネットワークを用いて、照明条件、カラー出力
装置の特性に依存しない色表現である分光反射率信号か
ら、当該信号により表現される色を再現するための、加
法混色または減法混色における原色要素信号へ変換する
色分解装置が実現される。また、本装置は、カラー出力
装置の特性に依存せず、一意に色を表現できる表現か
ら、カラー出力装置の入力であるところの原色要素信号
への変換を実現できるため、特性の異なるカラー出力装
置間の再現色が一致しないといった問題を解決する有効
な手段となり得る。すなわち、デバイスに依存しない色
再現（デバイスインディペンデントカラー）を実現する
ことが可能である。
ク、特に好ましくは多層のフィードフォワード結合型ニ
ューラルネットワークを用いて、照明条件、カラー出力
装置の特性に依存しない色表現である分光反射率信号か
ら、当該信号により表現される色を再現するための、加
法混色または減法混色における原色要素信号へ変換する
色分解装置が実現される。また、本装置は、カラー出力
装置の特性に依存せず、一意に色を表現できる表現か
ら、カラー出力装置の入力であるところの原色要素信号
への変換を実現できるため、特性の異なるカラー出力装
置間の再現色が一致しないといった問題を解決する有効
な手段となり得る。すなわち、デバイスに依存しない色
再現（デバイスインディペンデントカラー）を実現する
ことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による色分解装置の基本的構成を示す概
略図。
略図。
【図２】図１の構成における変換手段２に用いられる多
層フィードフォワード結合型のニューラルネットワーク
の１つの実施例を示す概略図。
層フィードフォワード結合型のニューラルネットワーク
の１つの実施例を示す概略図。
【図３】図２のニューラルネットワークの中間ユニット
数を１５個とする構成とし、学習に用いなかった分光反
射率を入力した場合に出力される、原色要素信号の誤差
を示すヒストグラム。
数を１５個とする構成とし、学習に用いなかった分光反
射率を入力した場合に出力される、原色要素信号の誤差
を示すヒストグラム。
１ 入力手段 ２ 変換手段 ３ 出力手段 ４ 分光反射率信号 ５ 原色要素信号
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｇ０６Ｆ 15/66 ３１０ Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ
Claims (2)
- 【請求項１】色の分光反射率信号を入力し、当該信号に
より表現される色を再現するための、加法混色または減
法混色における原色要素信号に分解する色分解装置であ
って、分光反射率信号を入力する入力手段と、ニューラ
ルネットワークにより構成され、学習モード時には分光
反射率信号を入力とし、当該信号により表現される色を
再現するための、加法混色または減法混色における原色
要素信号を出力するよう変換特性を学習するとともに、
変換モード時には分光反射率信号を上記原色要素信号に
変換する変換手段と、変換された上記原色要素信号を出
力する出力手段とを具備してなることを特徴とする色分
解装置。 - 【請求項２】ニューラルネットワークは、多層フィード
フォワード結合型のニューラルネットワークを用いるこ
とを特徴とする請求項１記載の色分解装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6115010A JPH07322082A (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 色分解装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6115010A JPH07322082A (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 色分解装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07322082A true JPH07322082A (ja) | 1995-12-08 |
Family
ID=14652044
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6115010A Pending JPH07322082A (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 色分解装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07322082A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020102807A (ja) * | 2018-12-25 | 2020-07-02 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 色予測モデル構築方法、色予測方法、および色予測モデル構築プログラム |
-
1994
- 1994-05-27 JP JP6115010A patent/JPH07322082A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2020102807A (ja) * | 2018-12-25 | 2020-07-02 | 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス | 色予測モデル構築方法、色予測方法、および色予測モデル構築プログラム |
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