JPH1023281A

JPH1023281A - 色再現域判定方法及び装置

Info

Publication number: JPH1023281A
Application number: JP8173905A
Authority: JP
Inventors: Ikuo Nakaoka; 郁雄中岡
Original assignee: Toyo Ink Mfg Co Ltd
Current assignee: Toyo Ink Mfg Co Ltd
Priority date: 1996-07-03
Filing date: 1996-07-03
Publication date: 1998-01-23
Anticipated expiration: 2016-07-03
Also published as: JP3360531B2

Abstract

(57)【要約】【課題】所定色の色彩値が色再現可能であるか否かを
容易に判定する。【解決手段】学習が終了したニューラルネットワーク
のLab-CMY 変換手段５８に色彩値Lab が入力されて色分
解値CMY に変換され、プリンタで色再現した状態の色彩
値L'a'b'がCMY-Lab 変換手段６２で求められ、色差演算
手段６４で色彩値Lab と色彩値L'a'b'との色差が求めら
れ、求めた色差が所定値以上のとき比較判定手段６８で
色再現域外と判定され、警報信号が出力される。従っ
て、警報信号の有無によって入力された色彩値が忠実に
色再現できるか否かを容易に判定できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、色再現域判定方法
及び装置にかかり、色再現装置で色再現できる色情報値
を判定する色再現域判定方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】多数色の原稿や物体の複写物を作成する
ときや多数色の原稿や物体を忠実に表示させるときのた
めに、色を表現する方法の１つとして色分解値がある。
この色分解値は一般的には、印刷では減法混色のＣＭＹ
Ｋ（シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）、表示で
は加法混色のＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）が用
いられる。この色分解値を用いれば、原稿や物体の各色
を再現できる。

【０００３】近年、実際に多数色の原稿や物体の複写物
を作成する以前に、作成されるべき色を検討する所謂カ
ラーデザインが行われている。このような作成されるべ
き色を検討するために用いられるものとして、原稿や物
体の各色を再現して表示装置上に表示するシミュレーシ
ョン装置や、原稿や物体の各色を再現してプリントを作
成するハードコピー装置等の色再現装置が知られてい
る。この色再現装置では、多数色の原稿や物体の色分解
値を表示装置のデバイス値、例えばＴＶ信号やデジタル
ＲＧＢ出力値（以下、ＲＧＢ値という）、またはハード
コピー装置に備えられた色材の色材量（以下、ＣＭＹＫ
値という）に変換して表示または出力する。これによっ
て、多数色の原稿や物体の複写物を再現した色で表示ま
たは出力できる。

【０００４】ところが、上記の色分解値は、原稿や物体
の色を特定するための装置の特性や色分解値をデバイス
値に変換する装置の特性に依存する。例えば、色を特定
するために原稿や物体を照射するための光源や測色装置
が異なれば、原稿や物体の色は異なる色分解値となる。
また、デバイス値への変換特性が異なれば、原稿や物体
の色は異なる色で再現される。

【０００５】そこで、従来より、再現すべき色が色を特
定するための装置の特性に依存せず、どのような装置で
あっても原稿等の色と同一の色を表す値を表現するため
に、色を装置に依存しない色情報値に一度変換（中間表
現法）している。このような、色を装置に依存しない色
情報値として、ＣＩＥ(Commission Internationale de
I'Eclairage)が規定したＣＩＥＸＹＺ値（以下、ＸＹ
Ｚ値という）、または均等知覚色空間ＣＩＥＬ^*ａ^*
ｂ^*値（以下、Ｌａｂ値という）等の色彩値がある。

【０００６】これら色情報値としてのＸＹＺ値、また
は、Ｌａｂ値等の色彩値を用い、原稿や物体の色を表す
ＲＧＢ値やＣＭＹＫ値等の色分解値を色彩値へ変換した
後に、色修正を行う、所謂デバイスインディペンデント
に色を再現していた。このように、装置に依存しない色
彩値の一致によって、多数色の原稿等について異なる色
再現装置であっても安定した精度で色再現することがで
きる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、原稿や
物体の色を再現するためのＲＧＢ値やＣＭＹＫ値等の色
分解値は色再現装置に依存するので、ＲＧＢ値やＣＭＹ
Ｋ値等の色分解値と色彩値との対応が存在しない場合が
ある。すなわち、Ｌ^*ａ^*ｂ^*値やＸＹＺ値は、光源の
分光分布と原稿や物体の対象表面の分光反射率や分光透
過率、及び等色関数によって定義され、理論的に任意の
値が設定できる。一方、従来の色再現装置は、原稿等の
色を再現するときのデバイス値が許容範囲または採り得
る値を有しているので、この色再現装置において色再現
が可能な色分解値には色再現装置毎に色再現可能範囲が
ある。従って、色再現装置は、色再現可能範囲以外の色
分解値による原稿や物体の色を精度よく色再現すること
ができない。このため、再現した色は原稿等の色に一致
しないという問題がある。

【０００８】このため、従来は、色再現装置で再現可能
な色彩値を求めて、この色彩値を用いて色彩値空間座標
系における再現可能空間を定め、再現可能空間の内部
に、再現すべき色彩値が含まれているか否か判断するこ
とによって、再現可能か否かを判定していた。この判定
は、再現可能空間をポリゴンで近似し判定したり、色彩
値空間座標系の所定平面への写像領域へ投影し判定した
り、これらを組み合わせて判定したりしていた。しかし
ながら、従来のように、色彩値空間座標系上における判
定は、膨大な演算量や演算時間を必要としていた。

【０００９】本発明は、上記事実を考慮して、所定色を
色再現する色再現装置に入力する色情報値について色再
現可能な色情報値を容易に判定できる色再現域判定方法
及び装置を得ることが目的である。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１に記載の発明の色再現域判定方法は、複数の
色材を各々所定の色材量で組み合わせて出力することに
よって所定色を再現する色再現装置へ入力すべき色情報
値であると共に、該所定色を表す所定の表色系の色情報
値を、前記色再現装置で用いる複数の色材の各色材量に
変換し、変換された各色材量を、該各色材量の組み合わ
せにより前記色再現装置において形成されるべき変換色
の色情報値に変換し、前記所定色の色情報値と前記変換
色の色情報値との差を求め、求めた差が所定値以内のと
きに、前記所定色の色情報値は色再現可能な色情報値で
あると判定する。

【００１１】請求項１の発明では、所定色を表す所定の
表色系の色情報値を、色再現装置で用いる複数の色材の
各色材量に変換する。この色情報値は、色再現装置で所
定色を再現するために色再現装置へ入力すべき値であ
り、ＸＹＺ値、または、Ｌａｂ値等の色彩値を用いるこ
とができる。この各色材量は許容範囲または採り得る値
を有しているので、実質的に得られる各色材量はこれら
許容範囲または採り得る値の中から最も近い値が選択さ
れる等によって変換される。これら変換された各色材量
は、各色材量の組み合わせにより色再現装置において形
成されるべき変換色の色情報値に変換される。ここで、
実質的に得られる各色材量は許容範囲または採り得る値
の中から定まるので、前記所定色の色情報値と変換色の
色情報値とに差異が生じることがある。そこで、所定色
の色情報値と変換色の色情報値との差を求める。所定色
が色再現装置で再現可能であるときには、変換色の色情
報値は所定色の色情報値に一致または近傍の値となり、
求めた差は小さいはずである。従って、求めた差が所定
値以内のときに、前記所定色の色情報値は色再現可能な
色情報値であると判定できる。

【００１２】前記色再現域判定方法は、請求項２に記載
の発明の色再現域判定装置によって実現できる。本発明
の色再現域判定装置は、複数の色材を各々所定の色材量
で組み合わせて出力することによって所定色を再現する
色再現装置へ入力すべき色情報値であると共に、該所定
色を表す所定の表色系の色情報値を入力するための入力
手段と、入力された所定色の色情報値を、前記色再現装
置で用いる複数の色材の各色材量に変換する第１変換手
段と、変換された各色材量を、多変量解析することによ
って該各色材量の組み合わせにより前記色再現装置にお
いて形成されるべき変換色の色情報値に変換する第２変
換手段と、前記所定色の色情報値と前記変換色の色情報
値との差を求める演算手段と、求めた差が所定値以内の
ときに、前記所定色の色情報値は前記色再現装置におい
て色再現可能な色情報値であると判定する判定手段と、
を備えている。

【００１３】請求項３に記載の発明は、請求項２に記載
の色再現域判定装置において、前記第１変換手段は、入
力された色情報値を、前記色再現装置で用いる複数の色
材の各色材量に変換するように学習された多層フィード
フォワード型ニューラルネットワークであることを特徴
とする。

【００１４】請求項４に記載の発明は、請求項２に記載
の色再現域判定装置において、前記第２変換手段は、変
換された各色材量を、該各色材量の組み合わせにより前
記色再現装置において形成されるべき変換色の色情報値
に変換するように学習された多層フィードフォワード型
ニューラルネットワークであることを特徴とする。

【００１５】請求項５に記載の発明は、請求項２に記載
の色再現域判定装置において、前記第１変換手段は、前
記色情報値と、該色情報値に対応する前記色再現装置で
用いる複数の色材の各色材量との対応関係を記憶したル
ックアップテーブルであることを特徴とする。

【００１６】請求項６に記載の発明は、請求項２に記載
の色再現域判定装置において、前記第２変換手段は、前
記色再現装置で用いる複数の色材の各色材量と、該各色
材量によって色再現装置で形成されるべき変換色の色情
報値と、の対応関係を記憶したルックアップテーブルで
あることを特徴とする。

【００１７】請求項２の発明では、入力手段によって、
複数の色材を各々所定の色材量で組み合わせて出力する
ことによって所定色を再現する色再現装置へ入力すべ
き、該所定色を表す所定の表色系の色情報値が入力され
る。この色情報値は請求項１の発明と同様に、ＸＹＺ
値、または、Ｌａｂ値等の色彩値を用いることができ
る。入力された所定色の色情報値は、第１変換手段にお
いて、色再現装置で用いる複数の色材の各色材量に変換
される。この第１変換手段は、請求項３に記載したよう
に、入力された色情報値を、色再現装置で用いる複数の
色材の各色材量に変換するように学習された多層フィー
ドフォワード型ニューラルネットワークで構成すること
ができる。周知のように、ニューラルネットワークは、
多数の入出力関係の学習が終了した後にはどのような入
力があっても学習が反映された出力がなされるので、第
１変換手段に色情報値が入力されれば、入力された色情
報値に対応する色再現装置で用いる複数の色材の各色材
量を出力する。また、第１変換手段は、請求項５にも記
載したように、前記色情報値と、該色情報値に対応する
前記色再現装置で用いる複数の色材の各色材量との対応
関係を記憶したルックアップテーブルを用いることがで
きる。このように、ルックアップテーブルを用いれば、
参照するのみの単純な処理で迅速に、入力された色情報
値に対応する色再現装置で用いる複数の色材の各色材量
を出力することができる。

【００１８】これら変換された各色材量は、第２変換手
段によって、多変量解析することによって該各色材量の
組み合わせにより色再現装置において形成されるべき変
換色の色情報値に変換される。この第２変換手段は、前
記第１変換手段と略同様に構成することができ、請求項
４に記載したように、変換された各色材量を、該各色材
量の組み合わせにより前記色再現装置において形成され
るべき変換色の色情報値に変換するように学習された多
層フィードフォワード型ニューラルネットワークを用い
ることができ、また、請求項６に記載したように、前記
色再現装置で用いる複数の色材の各色材量と、該各色材
量によって色再現装置で形成されるべき変換色の色情報
値と、の対応関係を記憶したルックアップテーブルを用
いることができる。

【００１９】上述のように、実質的に得られる各色材量
は許容範囲または採り得る値の中から定まり、前記所定
色の色情報値と変換色の色情報値とに差異が生じること
がある。そこで、演算手段では、所定色の色情報値と変
換色の色情報値との差が求められる。この入力された色
情報値による所定色が色再現装置で再現可能であるとき
には、変換色の色情報値は所定色の色情報値に一致また
は近傍の値となり、求まる差は小さいはずである。従っ
て、判定手段においては、求めた差が所定値以内のとき
に、所定色の色情報値は色再現可能な色情報値であると
判定できる。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態の一例を詳細に説明する。

【００２１】まず、本発明の原理を説明する。人が物体
の色を認識する過程は、所定色の光源からの光を反射し
た物体からの反射光を眼球で採取し、各種視覚フィルタ
ー及び眼球の視細胞を介して脳へ伝えられることであ
る。ここで、物体の分光反射率分布または分光透過率分
布（以下、総称して、分光分布という）、光源の分光分
布及び人の視覚特性が、色を認識する際に重要なポイン
トとなる。例えば、任意の色の物体を再現しようとする
ときに再現するために用いる複数色材の各色材量の混合
比の違いや各色材量の違いがわずかな場合でも、人間は
違う色と判断する。

【００２２】図２に示すように、任意の色を表現できる
全てのＬａｂ値からなる色空間を集合Ａとすると共に集
合Ａの一部からなる色空間を部分集合Ａｓとし、色再現
装置において採りうる全てのＣＭＹ値からなる色空間を
集合Ｄとすると、Ｌａｂ値とＣＭＹ値の間には変換関係
が成立するので、集合Ａ及び部分集合Ａｓに含まれるＬ
ａｂ値から集合Ｄに含まれるＣＭＹ値への変換は写像で
ある変換φで表現できる。一方、ＣＭＹ値からＬａｂ値
への変換は変換φの逆変換φ^-1で表わせる。

【００２３】上述のように、色再現装置は、原稿等の色
を再現するときのデバイス値が許容範囲または採り得る
値を有しているので、この色再現装置において色再現が
可能な色分解値には色再現装置毎に色再現可能範囲があ
る。この色再現可能範囲のＬａｂ値からなる色空間が部
分集合Ａｓに対応すると仮定すると、以下の（１）式に
示した関係が成立する。

【００２４】 φ（Ａ）＝Ｄ φ（Ａｓ）＝Ｄ φ^-1（Ｄ）＝Ａｓ・・・（１）

【００２５】この（１）式が成立する条件下では、任意
の色を表したＬａｂ値は、以下の（２）、（３）式で表
せる。

【００２６】

【数１】

【００２７】従って、上記（２）式を用いて、任意の色
を表したＬａｂ値が、色再現可能範囲のＬａｂ値からな
る色空間が部分集合Ａｓに含まれているか否かを判定で
きる。

【００２８】ここで、変換φ及び逆変換φ^-1は、正確に
求める必要があるが、演算負荷が膨大であるため、後述
するようにＬＵＴやニューラルネットワークにより近似
的に求めることができる。ところが、近似的に求める場
合には、上記の（３）式に示した、写像による変換関係
が成立しない。そこで、Ｌａｂ値による色空間上での距
離の概念を導入する。すなわち、図２に示すように、値
ａ₁は、変換φによってＣＭＹ値ｄ₁に写像される。こ
の値ｄ₁は、逆変換φ^-1によって値ａ₁’に逆写像され
る。これらの変換は近似的に求めているので、値ａ₁と
値ａ₁’は一致しない。そこで、これらの値ａ₁と値ａ
₁’の色空間上の距離Ｓ₁を求める。略任意の色を色再
現できるならば、求めた距離は短いはずである。このた
め、予め実験的に求めた判定値Ｋａ未満のときに（Ｓ₁
＜Ｋａ）、色再現可能範囲のＬａｂ値からなる色空間内
に値ａ₁が存在するものと判定する。同様に、値ａ
₂は、変換φによってＣＭＹ値ｄ₂に写像され、逆変換
φ^-1によって値ａ₂’に逆写像され、距離Ｓ₂（Ｓ₁＜
Ｋａ＜Ｓ₂）が求まる。この場合、距離Ｓ₂は判定値Ｋ
ａを越えるため、色再現可能範囲のＬａｂ値からなる色
空間外に値ａ₂が存在するものと判定する。このよう
に、色空間上の距離の長短によって判定する。

【００２９】なお、以下の説明では、色彩値はＣＩＥ
ＸＹＺ、ＣＩＥＬ^*ａ^*ｂ^*、ＣＩＥＬ^*ｕ^*ｖ^*
等が利用可能である。本実施の形態では、ＣＩＥＬ^*
ａ^*ｂ^*（Ｌａｂ値）を用いるが、（測定により得た）
分光分布から次の（４）式に示すＣＩＥＸＹＺの三刺
激値から次の（５）式を用いて導出可能である。

【００３０】

【数２】

【００３１】次に、本発明の第１実施の形態を説明す
る。本実施の形態は、色彩値が既知の原画像を、表示装
置上でシミュレートする色シミュレーション装置や色再
現してプリントするハードコピー装置の色再現装置にお
いて、任意の色彩値（Ｌａｂ値）を色分解値（ＣＭＹ
値）に変換すると共に、その色彩値が色再現装置で再現
可能であるか否かを判定する色変換装置に本発明を適用
したものである。

【００３２】図３に示すように、本実施の形態の色変換
装置４２は、マイクロコンピュータを含んで構成された
装置本体１０、原稿に記録されている画像を読み取るた
めのスキャナ２４、画像データ入出力装置２６、データ
やコマンドを入力するためのキーボード２８、及びモニ
ター３０から構成されている。装置本体１０は、ＣＰＵ
１２、ＲＯＭ１４、ＲＡＭ１６、光源の色情報等（詳細
は後述）を記憶するためのメモリ１８、本体と他の装置
との間でデータ等をやりとりするための入出力装置（以
下、Ｉ／Ｏという）２０及びこれらをデータやコマンド
が入出力可能なように接続されたバス２２から構成され
ている。なお、ＲＯＭ１４には、後述する処理プログラ
ムが記憶されている。スキャナ２４は、色を数値で表現
したデータとして出力するための装置であり、物体（原
稿）に光を照射し、物体からの反射光や透過光の強さを
光電的原理を利用して計測するためのものである。基本
的には、光源と測光器からなる。一方、画像データ入出
力装置２６は、数値表現された原画像の色彩値（本実施
の形態ではＬａｂ値）が外部記憶手段に記憶されている
場合に、外部記憶手段から読み込むための装置である。
この色彩値はキーボード２８から直接入力してもよい。
これらのスキャナ２４及び画像データ入出力装置２６
は、何れか一方を備えればよい。すなわち、本実施の形
態では色彩値そのものを判定するため、原画像から色彩
値を得る必要がある場合を除いてスキャナ２４は特に必
要がない。以下の説明では、画像データ入出力装置２６
を用いた場合を説明する。

【００３３】図１は本実施の形態の色変換装置４２の機
能別概略構成を示すブロック図である。本実施の形態の
色変換装置４２では、画像データ入出力装置２６から入
力されたＬａｂ値を例えば印刷用のＣＭＹ値の色分解値
に変換して出力する。その際に色再現域外の色彩値につ
いては警報信号を出力する。

【００３４】この色変換装置４２は、機能別に、Ｌａｂ
−ＣＭＹ変換手段５８、変換係数記憶手段６０、ＣＭＹ
−Ｌａｂ変換手段６２、色差演算手段６４、比較判定値
記憶手段６６、及び比較判定手段６８に分類される。Ｌ
ａｂ−ＣＭＹ変換手段５８は入力された色彩値であるＬ
ａｂ値５２を色分解値であるＣＭＹ値５４に変換するた
めのものであり、ＣＭＹ−Ｌａｂ変換手段６２は変換さ
れたＣＭＹ値５４を用いて色彩値（Ｌ’ａ’ｂ’値）を
求めるのものである。色差演算手段６４は以下に示す
（６）式を用いて、入力されたＬａｂ値とＣＭＹ値５４
の色彩値であるＬ’ａ’ｂ’値との色差△Ｅを求めるた
めのものである。この色差は比較判定手段６８において
大小が判定され、色差が大きいとき警報信号５６を出力
する（詳細は後述）。変換係数記憶手段６０にはＬａｂ
−ＣＭＹ変換手段５８及びＣＭＹ−Ｌａｂ変換手段６２
において変換時に用いられる変換係数が記憶され、比較
判定値記憶手段６６には比較判定手段６８において判定
時に用いられる判定値が記憶される。本実施の形態では
この判定値として実験的に求めた△Ｅ＝３が記憶されて
いる。これらの各手段は、図３に示すハードウェア資源
及び後述するソフトウェア資源を用いて構成される。

【００３５】 △Ｅ＝｛（Ｌ₁−Ｌ₂）²＋（ａ₁−ａ₂）²＋（ｂ₁−ｂ₂）²｝^1/2 ・・・（６）但し、Ｌ₁，ａ₁，ｂ₁：入力時のＬａｂ値Ｌ₂，ａ₂，ｂ₂：ＣＭＹ−Ｌａｂ変換手段６２が出力
するＬａｂ値

【００３６】なお、本実施の形態では、Ｌａｂ−ＣＭＹ
変換手段５８及びＣＭＹ−Ｌａｂ変換手段６２は、後述
するニューラルネットワークで構成された変換機能を有
すると共に、それを学習する学習機能を有している。ま
た、これらＬａｂ−ＣＭＹ変換手段５８及びＣＭＹ−Ｌ
ａｂ変換手段６２は、学習機能を有さない変換機能のみ
を有する構成とすることも可能である。すなわち、後述
するように、Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手段５８は、Ｌａｂ値
を当該Ｌａｂ値を再現するＣＭＹＫ値に変換されるべき
ＣＭＹ値に変換するものであるが、Ｌａｂ値をＣＭＹ値
に変換できればよい。従って、Ｌａｂ値と当該Ｌａｂ値
を再現するＣＭＹＫ値に変換されるべきＣＭＹ値との対
応を予め他のニューラルネットワークで学習し、学習さ
れた他のニューラルネットワークの変換係数を入力する
ようにして、この変換係数を用いてＬａｂ値をＣＭＹ値
に変換してもよい。つまり、変換係数が入力される構成
であれば、変換係数を用いてＬａｂ値をＣＭＹ値に変換
する変換のみの機能でよい。また、Ｌａｂ値と当該Ｌａ
ｂ値を再現するＣＭＹＫ値に変換されるべきＣＭＹ値と
の対応をルックアップテーブルとして記憶して、記憶さ
れたルックアップテーブルを参照することによって、Ｌ
ａｂ値をＣＭＹ値に変換してもよい。ＣＭＹ−Ｌａｂ変
換手段６２は逆に、ＣＭＹ値をＬａｂ値に変換できる構
成であればよい。

【００３７】Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手段５８は、色彩値
（Ｌａｂ値）から色分解値（ＣＭＹ値）への変換のため
に予め構築された変換系で、画像データ入出力装置２６
からの色彩値（Ｌａｂ値）をＣＭＹの色分解値に変換す
る。この変換には、ルックアップテーブルまたはニュー
ラルネットワーク等を用いることができる。

【００３８】本実施の形態では、Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手
段５８にニューラルネットワークを採用した場合を説明
する。Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手段５８は、色彩値（Ｌａｂ
値）の各値毎の入力を可能とするために入力層として色
彩値の数（本実施の形態ではＬａｂの３つ）に応じたニ
ューロンを有し、中間層を介して色分解値（ＣＭＹ値）
を出力するための出力層として色分解値の数（本実施の
形態ではＣＭＹの３つ）に応じたニューロンを有して各
々のニューロンがシナプスによって結合されたニューラ
ルネットワークを構成している。このＬａｂ−ＣＭＹ変
換手段５８は以下に説明する学習処理により学習して、
所望の色彩値から色分解値を求める系を得るものであ
る。

【００３９】図４に示すように、Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手
段５８は、ネットワーク７４及び教師部７６から構成さ
れている。ネットワーク７４の入力側は教師７６の入力
側と共に接続され、ネットワーク７４の出力側は教師７
６の出力側と共に接続されている。教師７６の修正信号
出力側はネットワーク７４の修正信号入力側に接続され
ている。ネットワーク７４には、Ｌａｂの各値が入力さ
れると共に、ＣＭＹＫの各色毎に色分解値が出力され
る。入力の色彩値に対応する教師信号ＴＣ及び出力の色
分解値に対応する出力信号ＯＣは教師部７６に入力さ
れ、教師部７６はこれらの差分等から得た修正信号ＳＣ
をネットワーク７４に出力する。すなわち、ネットワー
ク７４に、Ｌａｂの各値が入力されると、ＣＭＹＫの各
色毎に色分解値が出力される。学習時には、既知の色彩
値及び色彩値に対応する既知の色分解値は教師信号ＴＣ
として教師部７６に入力され、出力の色分解値に相当す
る出力信号ＯＣも教師部７６に入力される。教師部７６
はこれら入力された信号の差分等から得た修正信号ＳＣ
をネットワーク７４に出力する。

【００４０】なお、本実施の形態のＬａｂ−ＣＭＹ変換
手段５８では、任意のＬａｂ値全てについてＣＭＹの各
値を対応させるため、後述するニューラルネットワーク
の出力層のユニットはシグモイド特性を有するように構
成され、また出力値は選択的に実在するＣＭＹの各値を
対応させている。すなわち、シグモイド特性を有するよ
うに構成されることによって、出力値は実値（正の数）
となるが、その出力値が実在するＣＭＹの値にならない
場合が考えられる。このように、実在するＣＭＹの値に
ならない場合を回避するため、出力値を実在の値に選択
的、例えば、出力値に最も近い実在の値や出力値の端数
を切り上げたり切り下げたりした値に対応させることが
できる。

【００４１】このＬａｂ−ＣＭＹ変換手段５８に用いら
れているニューラルネットワークの一例としては、図５
に示すように、色分解値としてのＹ，Ｍ，Ｃの３つのユ
ニットＩ１、Ｉ２、Ｉ３から成る入力層、多数のユニッ
トＭｑ（ｑ≧１）から成る中間層、及び３から６個の出
力ユニットＵ１, Ｕ２, ・・・・Ｕｎから成る出力層か
ら構成されている。なお、本実施の形態では出力として
ＣＭＹの３値を用いているため、出力層のユニットは最
小３個でよいことになる。色分解値として、印刷等に用
いられるＣＭＹＫの４色を用いる場合には、出力層のユ
ニットは最小４個でよく、また表示装置等の色分解値と
してＲＧＢの３色を用いる場合にはＲ，Ｇ，Ｂの３個で
よい。また、中間層の各ユニット及び出力層の各ユニッ
トはバイアスユニットに接続されている。

【００４２】中間層のユニットは入出力関係がシグモイ
ド関数によって表される神経回路素子により構成され、
入力層のユニットは入出力関係が線形の神経回路素子で
構成されている。また、出力層のユニットは上記で説明
したようにシグモイド特性を有するように神経回路素子
で構成するが、これに限定されるものではなく、入力層
のユニットと同様に入出力関係が線形の神経回路素子で
構成してもよい。

【００４３】Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手段５８では、Ｌａｂ
値がその入力として与えられると、ネットワークの中間
層のユニットからは次の（７）式に従った出力Ｈｊが出
力される。

【００４４】

【数３】

【００４５】但し、Ｗ^(h) _ijは入力層のｉ番目のユニッ
トと中間層のｊ番目のユニットの結合係数（すなわち重
み）を表し、Ｉ_iは入力層のｉ番目のユニットの出力
（すなわち色情報値）、ｂ_jはバイアスユニットから供
給されるバイアス値を表す。また、出力層のユニットの
出力Ｏ_kも同様に次の（８）式のように表される。

【００４６】

【数４】

【００４７】但し、Ｗ^(O) _jkはｊ番目の中間ユニットと
ｋ番目の出力ユニットの結合係数を表し、またＨ_jは
（７）式で定義される中間層のｊ番目のユニットの出力
値である。また、ｎ、ｍ、ｕはそれぞれ入力層、中間
層、出力層の各々のユニット数である。

【００４８】従って、入力層のユニットへ色彩値を入力
することによって、出力層のユニットから出力Ｏ_kとし
て少なくとも３つのＣＭＹの値が出力される。

【００４９】なお、上記の入力層の各ユニットの特性は
入力をそのまま出力するような特性であり、また、中間
層のユニットの結合係数は次の（９）式で定義される
［０，１］の間で単調増加するシグモイド関数で表され
る特性である。ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅ^-x）・・・（９）

【００５０】また、出力層のユニットはシグモイド関数
あるいは線形関数で表される特性である。ただし、出力
層はバイアスユニットからの入力があってもよい。

【００５１】このニューラルネットワークの結合係数
は、出力層の各ユニットの出力と色分解値が既知である
教師信号との誤差を最小にするように予め学習・修正さ
れる。すなわち、Ｌａｂ値からＣＭＹ値への変換を学習
する。本実施の形態では、ニューラルネットワークとし
て、フィードフォワード結合型ニューラルネットワーク
を用いており、該ネットワークの学習方法は各種の方法
があるが、例えば、バックプロパゲーションアルゴリズ
ム（ラメルハート［Runmelhert,D.E and McClelland,J.
L.(Eds),"Parallel Distributied Processing",Explora
ation in the Microstructure of Cognition.Vol1,2,MI
T Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下法等を用
いることができる。

【００５２】次に、Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手段５８におけ
るニューラルネットワークの学習の処理の詳細を図６を
参照してさらに説明する。この学習時には、本実施の形
態では、学習時に用いる教師データとして、色分解値の
ＣＭＹを各々２０％づつ変動させた２１６組のＣＭＹ値
により画像を形成し、形成された画像を測色機で測色し
た測定値をＬａｂ値を求め、このＬａｂ値を入力教師デ
ータとすると共に、２１６組のＣＭＹ値を出力教師デー
タとしている。

【００５３】まず、ステップ２００では、予め測定され
た、ＣＭＹの色分解値が既知の色票の色彩値の測定値を
読み取る。次のステップ２０２では、色分解値が既知の
複数の色票の色彩値を入力信号とし、色票のＣＭＹの色
分解値を教師信号として各々ニューラルネットワークに
入力し、次のステップ２０４で学習させる。すなわち、
ネットワークの出力と教師信号との誤差を最小にするよ
うに学習される。以上の処理が終了し（ステップ２０
６）、ニューラルネットワークの学習が十分に行われた
後に、ステップ２０８でネットワークの構造、ウェイト
をメモリ１８（変換係数記憶手段）に記憶し、変換系の
構築を終了する。このように、学習することによってＬ
ａｂ−ＣＭＹ変換手段５８では、色彩値であるＬａｂ値
が入力されると、色分解値である少なくとも３つのＣＭ
Ｙ値を出力する。

【００５４】なお、ＣＭＹ−Ｌａｂ変換手段６２は、Ｌ
ａｂ−ＣＭＹ変換手段５８によって変換された色分解値
を色彩値に変換し、この色彩値を出力するものである
が、Ｌａｂ−ＣＭＹ変換手段５８と同様の構成であるた
め、詳細な説明を省略する。

【００５５】次に、本実施の形態の色変換装置４２の作
動を図７のフローチャートを参照してさらに説明する。
上述のようにしてＬａｂ−ＣＭＹ変換手段５８及びＣＭ
Ｙ−Ｌａｂ変換手段６２の学習が終了し、色変換装置４
２の電源が投入または色変換実行開始の指示がキーボー
ドよりなされると、図７のステップ１００へ進み、色変
換すべき原稿の色彩値が画像データ入出力装置２６から
読み取られ、次のステップ１０２でＬａｂ−ＣＭＹ変換
手段５８の第１変換係数、ＣＭＹ−Ｌａｂ変換手段６２
の第２変換係数、及び比較判定値が読み取られる。次の
ステップ１０４では、読み取った色彩値が少なくとも３
つの色分解値（ＣＭＹ）に変換され、変換された色分解
値（ＣＭＹ）が出力される。

【００５６】次のステップ１０６では、変換された色分
解値を色彩値（Ｌ’ａ’ｂ’）に変換する。これらステ
ップ１０４の処理は上記説明したように学習されたニュ
ーラルネットワークのＬａｂ−ＣＭＹ変換手段５８の動
作に相当し、ステップ１０６の処理はＣＭＹ−Ｌａｂ変
換手段５６の動作に相当する。次のステップ１０８で
は、読み取った色彩値（Ｌａｂ）と変換により得た色彩
値（Ｌ’ａ’ｂ’）との色差を求める。このステップ１
０８は上記色差演算手段６４の動作に相当する。次のス
テップ１１０では、ステップ１０２で読み取った比較判
定値（△Ｅ＝３）を用いて、ステップ１０８で求めた色
差から読み取った色彩値が色再現域内か否かを判定す
る。この色再現域としては、本実施の形態では比較判定
値として△Ｅ＝３を用いているので、Ｌａｂ色空間上に
形成されるが、一例としてＬ＝５０のときの断面を図８
に斜線部分として示した。

【００５７】読み取った色彩値が色再現域内であるとき
は（ステップ１１２で肯定判断）そのまま本ルーチンを
終了し、色再現域外の場合には（ステップ１１２で否定
判断）次のステップ１１４で警報信号を出力して本ルー
チンを終了する。これらステップ１１０〜１１４の処理
は比較判定手段の動作に相当する。

【００５８】このように、本実施の形態の色変換装置で
は、入力された色彩値を色分解値に変換すると共に、変
換した色分解値を再度色彩値に逆変換し、入力された色
彩値と逆変換により得た色彩値との色差から入力された
色彩値が色再現装置で再現できる色か否かを判定するの
で、印刷や表示等において色再現画像を形成するときに
はそれ以前にその原稿等の色を再現できるか否かを容易
に判定することができる。従って、本色変換装置を用い
れば、原画像を色再現するときの色再現装置の再現状態
を容易に判定できる。

【００５９】次に、第２実施の形態を説明する。本実施
の形態は、原画像をプリントするハードコピー装置（以
下プリンタという）へ、任意の色彩値（Ｌａｂ値）をプ
リンタのデバイス値である色分解値（ＣＭＹ値）に変換
して出力すると共に、その色彩値がプリンタで再現不能
であるとき警告マークを表示及び印刷する色変換装置に
本発明を適用したものである。なお、本実施の形態は上
記実施の形態と略同様の構成であるため、同一部分には
同一符号を付し、詳細な説明を省略する。

【００６０】図９に示すように、本実施の形態の色変換
装置４３では、入力されたデバイス値に応じた原画像を
プリントするプリンタ３２がＩ／Ｏ２０に接続されてい
る。なお、本実施の形態では、詳細は後述するが、モニ
ター３０にはプリンタ３２においてプリントされる原画
像と同様の表示画像が表示される。また、色彩値が色再
現不能であるとき警告マークを表示及び印刷する。

【００６１】図１０は本実施の形態の色変換装置４３の
機能別概略構成を示すブロック図である。本実施の形態
の色変換装置４３では、原画像（サンプル色票）をスキ
ャナ２４で読み取り測色してＬａｂ値を得て、印刷用の
ＣＭＹＫ値の色分解値に変換して出力する。その際に色
再現域外の色彩値については警報信号を出力する。ＣＭ
ＹＫ値の色分解値を用いてプリンタ３２で原画像の再現
画像が記録画像３６としてプリントされると共に、モニ
ター３０に表示画像３８として表示される。

【００６２】本実施の形態の色変換装置４３は、機能別
に、周辺Ｌａｂ値発生手段８０、Ｌａｂ−ＣＭＹＫ変換
手段８２、記録画像生成手段８４、Ｌａｂ−ＲＧＢ変換
手段８６、及び表示画像生成手段８８に分類される。周
辺Ｌａｂ値発生手段８０は、スキャナ２４から出力され
た１つのＬａｂ値について所定値だけずれた異なる値と
なる複数のＬａｂ値を発生させるためのものであり、ス
キャナ２４から出力された１つのＬａｂ値と発生された
複数のＬａｂ値をＬａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２及びＬ
ａｂ−ＲＧＢ変換手段８６へ出力する。

【００６３】Ｌａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２は入力され
た色彩値であるＬａｂ値をプリンタ３２の色分解値であ
るＣＭＹＫ値に変換すると共に、そのＬａｂ値が色再現
域外のときに警告信号を出力するためのものであり、複
数の変換手段を含んで構成されている（詳細は後述、図
１１）。このＬａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２は変換した
ＣＭＹＫ値を記録画像生成手段８４へ出力すると共に、
警告信号を記録画像生成手段８４及び表示画像生成手段
８８へ出力する。記録画像生成手段８４は、入力された
ＣＭＹＫ値からプリンタ３２で形成されるべき記録画像
３６（一部を図１７に示した。）のデータを生成するた
めのものである。記録画像生成手段８４は生成された記
録画像のデータをプリンタ３２へ出力する。これによっ
て、プリンタ３２では記録画像３６が形成される。

【００６４】Ｌａｂ−ＲＧＢ変換手段８６は入力された
色彩値であるＬａｂ値をモニター３０の色分解値である
ＲＧＢ値に変換するためのものであり、表示画像生成手
段８８は入力されたＲＧＢ値からモニター３０で形成さ
れるべき表示画像３８（図１６参照）のデータを生成す
るためのものである。表示画像生成手段８８がモニター
３０へ表示画像３８のデータを出力することによって、
モニター３０において表示画像３８が表示される。

【００６５】すなわち、Ｌａｂ−ＲＧＢ変換手段８６
は、周辺Ｌａｂ値発生手段８０からの色彩値信号を、画
像を表示するモニター３０の特性値を用いてマトリクス
演算によりモニター３０で表示するために適したＲＧＢ
色分解値に変換する。このマトリクス演算による色彩値
信号からＲＧＢ信号への変換は、モニター上ではＲＧＢ
の各色は略加法混色が成立すると共に、モニターの色度
仕様値およびＶＤＴ特性（γ値）は既知であるため、次
の（１０）式を用いて加法混色系における表色系変換を
することができる。

【００６６】

【数５】

【００６７】なお、Ｌａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２及び
Ｌａｂ−ＲＧＢ変換手段８６は、上記実施の形態と同様
にニューラルネットワークで構成された変換機能を有す
ると共に、それを学習する学習機能を有している。ま
た、これらの変換には、予め対応関係を求めたルックア
ップテーブルを用いてもよい。図１１に示すように、Ｌ
ａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２は、選択信号発生手段７
０、最小色差選択手段９０、比較判定値記憶手段６７、
比較判定手段６９、カラーマッチング手段８２Ｋ、８２
Ｙ、８２Ｍ、８２Ｃから構成されている。

【００６８】選択信号発生手段７０は、Ｌａｂ−ＣＭＹ
Ｋ変換手段８２に入力されたＬａｂ値５３をＣＭＹＫ値
に変換するカラーマッチング手段８２Ｋ、８２Ｙ、８２
Ｍ、８２Ｃの何れかを選択するための選択信号７１（図
１２）を発生するためのものである。この選択信号７１
はＬａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２に入力されたＬａｂ値
５３に最適なカラーマッチング手段（例えば予め実験的
にＬａｂ値に対して分類された優先順位で定まるカラー
マッチング手段）を１つのみ選択するように発生しても
よく、複数または全てのカラーマッチング手段を選択す
るように発生してもよい。

【００６９】カラーマッチング手段８２Ｋ、８２Ｙ、８
２Ｍ、８２Ｃの各々は、後述するように同様の構成であ
り、ＣＭＹＫのうち３値の組み合わせでＬａｂ値５３を
有する色を生成するために必要なＣＭＹＫ値に変換する
ためのものである。カラーマッチング手段８２Ｋでは、
ＣＭＹＫのうちＫ値が「０」に設定され、ＣＭＹの組み
合わせに変換される。同様に、カラーマッチング手段８
２ＹではＹ値が「０」に設定されてＣＭＫの組み合わせ
に変換され、カラーマッチング手段８２ＭではＭ値が
「０」に設定されてＣＹＫの組み合わせに変換され、カ
ラーマッチング手段８２ＣではＣ値が「０」に設定され
てＭＹＫの組み合わせに変換される。

【００７０】また、カラーマッチング手段８２Ｋ〜８２
Ｃの各々には、Ｌａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２に入力さ
れたＬａｂ値５３が入力され、各々入力されたＬａｂ値
５３と３値の組み合わせに変換されたＣＭＹＫ値による
Ｌａｂ値との色差を求めて出力する。すなわち、各カラ
ーマッチング手段では選択信号で指定されると、ＣＭＹ
Ｋのうち該当する３値の組み合わせでＬａｂ値５３を有
する色を生成するために必要なＣＭＹＫ値に変換する
が、この変換と共に変換されたＣＭＹＫ値で再現される
色彩値（Ｌａｂ値）を求めて、色差を演算して出力す
る。なお、各カラーマッチング手段が選択信号で指定さ
れないときは、色差として演算されることがない大きい
値（例えば、色差１００００）を出力する。

【００７１】最小色差選択手段９０は、カラーマッチン
グ手段８２Ｋ〜８２Ｃの各々から出力される色差の最小
値を選択するためのものであり、色差が最小値となるカ
ラーマッチング手段のＣＭＹＫ値を出力すると共に、色
差の最小値を比較判定手段６９に出力する。比較判定手
段６９は、比較判定値記憶手段６７に記憶された比較判
定値を読み取り、入力された色差の最小値が比較判定値
以上のときには警報信号５６を出力する。

【００７２】図１２に示すように、カラーマッチング手
段８２Ｋは、図１に示した色変換装置４２と略同様の構
成である。カラーマッチング手段８２Ｋは、Ｌａｂ−３
値変換手段５９、変換係数記憶手段６１、３値−Ｌａｂ
変換手段６３、色差演算手段６４、色差選択手段７２、
及び４値化手段７８に分類される。Ｌａｂ−３値変換手
段５９は入力された色彩値であるＬａｂ値５３を３値で
あるＣＭＹ値に変換するためのものであり、３値−Ｌａ
ｂ変換手段６３は変換されたＣＭＹ値を用いて色彩値
（Ｌ’ａ’ｂ’値）を求めるのものである。色差演算手
段６４は入力されたＬａｂ値とＣＭＹ値の色彩値である
Ｌ’ａ’ｂ’値との色差△Ｅを求めるためのものであ
る。この色差は、選択信号７１が入力されてカラーマッ
チング手段８２Ｋが指定されると色差選択手段７２にお
いて選択され、その色差が出力される。なお、色差選択
手段７２は選択信号７１が入力されていないときには色
差として演算されることがない大きい値（例えば、色差
１００００）を出力する。変換係数記憶手段６１にはＬ
ａｂ−３値変換手段５９及び３値−Ｌａｂ変換手段６３
において変換時に用いられる変換係数が記憶される。

【００７３】４値化手段７８は、カラーマッチング手段
８２Ｋで求めた３値にＫ＝０を加え、ＣＭＹＫ値として
出力するためのものである。

【００７４】なお、他のカラーマッチング手段８２Ｙ、
８２Ｍ、８２Ｃは上記と同様の構成であるため、詳細な
説明を省略する。

【００７５】次に、本実施の形態の色変換装置４３の作
動を図１３乃至図１５のフローチャートを参照してさら
に説明する。各ニューラルネットワークの学習が終了す
ると、スキャナ２４上に再現すべき色票が載置され、色
変換装置４３の電源が投入または実行開始の指示がキー
ボードよりなされると、図１３のステップ２００へ進
み、スキャナ２４に載置された色票の原画像が読み取ら
れる。スキャナ２４は読み取った原画像の色彩値（Ｌａ
ｂ値）を出力する。なお、色彩値が外部記憶装置等に記
憶されている場合は、スキャナ２４による読み取りは行
われずに、外部記憶手段から直接読み取られる。次のス
テップ２０２では、色票のＬａｂ値から所定値だけずれ
た異なる値となる複数のＬａｂ値が発生される。このス
テップ２０２の処理は周辺Ｌａｂ値８０の動作に相当す
る。次のステップ２０４では、複数のＬａｂ値のうち１
つのＬａｂ値を指定し、次のステップ２０６でモニター
３０に表示するためにＲＧＢ値に変換し、次ののステッ
プ２０８でＣＭＹＫ変換する。このＲＧＢ値の変換はＬ
ａｂ−ＲＧＢ変換手段８６の動作に相当し、ＣＭＹＫ値
の変換はＬａｂ−ＣＭＹＫ変換手段８２の動作に相当す
る。

【００７６】次に、後述するステップ２０８の処理で警
告信号が出力されたときにはステップ２１０で肯定判断
されてステップ２１６へ進み、未出力のときはステップ
２１２へ進む。ステップ２１２では変換されたＣＭＹＫ
値を用いて記憶画像を生成し、次のステップ２１４で表
示画像を生成する。一方、ステップ２１６では警告信号
が出力されたことを示すマークが付与された記憶画像を
生成し、次のステップ２１８では同様にマークが付与さ
れた表示画像を生成する。

【００７７】以上の処理を全てのＬａｂ値について終了
すると（ステップ２２０）、ステップ２２２で上記のよ
うにして生成された記録画像をプリントさせるためプリ
ンタへ信号を出力すると共に、表示画像を表示させるた
めモニター３０へ信号を出力する。

【００７８】図１６には表示画像３８を示し、図１７に
は記録画像３６の一部を示した。表示画像３８は、図１
６に示すように、Ｙ−Ｂの色相を５段階にしかつＧ−Ｒ
の色相を５段階に分類した２５個のパッチを、低明度か
ら高明度までを５段階に変化させた１２５個のパッチか
ら構成されている。この表示画像３８中のパッチで色再
現域外の色彩値が指示されたパッチには、そのパッチの
所定位置（図１６の紙面下方）に警告マーク「＊」が付
与されている。また、記録画像３６は、図１７にその一
部を示すように、色再現域外の色彩値がプリント指示さ
れたパッチには、そのパッチの所定位置（図１７の紙面
下方）に警告マーク「＊」が付与されている。この記録
画像３６のＬａｂ値を測色または目視で主観評価するこ
とにより、プリントを指示した色票に最も近いＬａｂ値
を有する画像を生成するためのＣＭＹＫ値を確認するこ
とができる。また、記録画像３６及び表示画像３８に警
告マーク「＊」が付与されている場合には、色再現域外
の色彩値をプリントしようとしたことを確認できる。

【００７９】次に、ステップ２０８の詳細を説明する。
ステップ２０８の処理は、先ず図１４のステップ２３０
で対象となるＬａｂ値を読み取り、次のステップ２３２
で比較判定値を読み取る。次のステップ２３４では対象
となるＬａｂ値に対応する選択信号を発生する。次に、
マッチング手段の各々において後述するように色差を求
めると共にＣＭＹＫ値を求める（ステップ２３６、２３
８）。次のステップ２４０では求めた各マッチング手段
のうち最小の色差となるマッチング手段を選択し、当該
色差が比較判定値以上か否かによって色再現域外か否か
を判定し（ステップ２４２）、色再現域外のときは警報
信号を出力する（ステップ２４４、２４６）。

【００８０】次に、図１４のステップ２３６の詳細を説
明する。先ず、図１５のステップ２５０で対象となるＬ
ａｂ値及び選択信号を読み取り、次のステップ２５２で
各変換係数を読み取る。次のステップ２５４ではＬａｂ
値を対象となるマッチング手段における３値に変換し、
次のステップ２５６でＣＭＹＫ値の４値に変換する。次
のステップ２５８ではステップ２５４で変換された３値
での色彩値Ｌ’ａ’ｂ’に変換した後に次のステップ２
６０で色差△Ｅを演算する。次に、読み取った選択信号
が自己のマッチング手段を表すときは（ステップ２６２
で肯定判断）次のステップ２６６で求めた色差△Ｅを出
力し、自己のマッチング手段を表さないときは（ステッ
プ２６２で否定判断）次のステップ２６４で色差１００
００を出力し、本ルーチンを終了する。

【００８１】このように、本実施の形態の色変換装置で
は、色票を測色することによって得た色彩値を色分解値
に変換すると共に、変換した色分解値を再度色彩値に逆
変換し、元の色彩値と逆変換により得た色彩値との色差
から入力された色彩値が色再現装置で再現できる色か否
かを判定する。その判定結果を表示画像及び記録画像に
反映させている。すなわち、対象となる色彩値が色再現
域外の場合に警告マークを付与して提示（表示及びプリ
ント）している。従って、印刷や表示等において色再現
画像を形成するときにその原稿等の色を再現できるか否
かを容易に判定することができる。従って、本色変換装
置を用いれば、色再現装置の色再現状態を容易に判定で
きる。さらに、表示画像及び記録画像の中のパッチで色
再現域外の色彩値が指示されたパッチには、そのパッチ
の所定位置に警告マーク「＊」が付与される。このた
め、再現できない色彩値を容易に特定することができ
る。すなわち、記録画像及び表示画像を目視することに
よって、警告マーク「＊」が付与されたパッチは、色再
現域外の色彩値をプリントしようとした、と確認するこ
とができる。

【００８２】

【発明の効果】以上説明したように本発明の色再現域判
定方法によれば、色再現装置へ入力すべき色情報値と、
この色情報値について色再現装置で用いる複数の色材の
各色材量による変換色の色情報値との差が所定値以内の
ときに色再現可能な色情報値であると判定するので、色
再現装置で用いられる複数の色材により色再現するとき
の制限が考慮され、色再現装置で色再現可能な色情報値
を容易に判定できる、という効果がある。

【００８３】また、本発明の色変換装置によれば、第１
変換手段により所定色の色情報値を各色材量に変換し、
変換された各色材量を第２変換手段により色再現装置で
の変換色の色情報値に変換する構成としているので、第
１変換手段及び第２変換手段を各々略同一構成でかつ色
情報値と色材量の間で互いに逆方向となる変換を行う単
純な構成とすることができる、という効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施の形態にかかる色変換装置の機能別構
成の概略を示すブロック図である。

【図２】本発明の原理を説明するための説明図である。

【図３】第１実施の形態にかかる色変換装置の概略構成
を示すブロック図である。

【図４】ニューラルネットワークの動作を説明するため
の概念イメージ図である。

【図５】ニューラルネットワークの構成を説明するため
の概念イメージ図である。

【図６】ニュラルネットワークの変換系構築時の処理過
程を示すフローチャートである。

【図７】第１実施の形態の色変換装置の動作の流れを示
すフローチャートである。

【図８】色空間内における色再現域をＬを一定値にした
ときに形成される領域を示す線図である。

【図９】第２実施の形態にかかる色変換装置の概略構成
を示すブロック図である。

【図１０】第２実施の形態にかかる色変換装置の機能別
構成の概略を示すブロック図である。

【図１１】Ｌａｂ−ＣＭＹＫ変換手段の機能別構成の概
略を示すブロック図である。

【図１２】カラーマッチング手段の機能別構成の概略を
示すブロック図である。

【図１３】第２実施の形態の色変換装置の動作の流れを
示すフローチャートである。

【図１４】警報信号を出力する処理の流れを示すフロー
チャートである。

【図１５】色差を出力する処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【図１６】表示画像を示すイメージ図である。

【図１７】記録画像の一部を示すイメージ図である。

【符号の説明】

１０装置本体２６画像データ入出力装置４２色変換装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の色材を各々所定の色材量で組み合
わせて出力することによって所定色を再現する色再現装
置へ入力すべき色情報値であると共に、該所定色を表す
所定の表色系の色情報値を、前記色再現装置で用いる複
数の色材の各色材量に変換し、変換された各色材量を、該各色材量の組み合わせにより
前記色再現装置において形成されるべき変換色の色情報
値に変換し、前記所定色の色情報値と前記変換色の色情報値との差を
求め、求めた差が所定値以内のときに、前記所定色の色情報値
は色再現可能な色情報値であると判定する、色再現域判定方法。
【請求項２】複数の色材を各々所定の色材量で組み合
わせて出力することによって所定色を再現する色再現装
置へ入力すべき色情報値であると共に、該所定色を表す
所定の表色系の色情報値を入力するための入力手段と、入力された所定色の色情報値を、前記色再現装置で用い
る複数の色材の各色材量に変換する第１変換手段と、変換された各色材量を、多変量解析することによって該
各色材量の組み合わせにより前記色再現装置において形
成されるべき変換色の色情報値に変換する第２変換手段
と、前記所定色の色情報値と前記変換色の色情報値との差を
求める演算手段と、求めた差が所定値以内のときに、前記所定色の色情報値
は前記色再現装置において色再現可能な色情報値である
と判定する判定手段と、を備えた色再現域判定装置。
【請求項３】前記第１変換手段は、入力された色情報
値を、前記色再現装置で用いる複数の色材の各色材量に
変換するように学習された多層フィードフォワード型ニ
ューラルネットワークであることを特徴とする請求項２
に記載の色再現域判定装置。
【請求項４】前記第２変換手段は、変換された各色材
量を、該各色材量の組み合わせにより前記色再現装置に
おいて形成されるべき変換色の色情報値に変換するよう
に学習された多層フィードフォワード型ニューラルネッ
トワークであることを特徴とする請求項２に記載の色再
現域判定装置。
【請求項５】前記第１変換手段は、前記色情報値と、
該色情報値に対応する前記色再現装置で用いる複数の色
材の各色材量との対応関係を記憶したルックアップテー
ブルであることを特徴とする請求項２に記載の色再現域
判定装置。
【請求項６】前記第２変換手段は、前記色再現装置で
用いる複数の色材の各色材量と、該各色材量によって色
再現装置で形成されるべき変換色の色情報値と、の対応
関係を記憶したルックアップテーブルであることを特徴
とする請求項２に記載の色再現域判定装置。