JPH11284869A - 色補正装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】カラー画像出力装置において、所望のカラー画
像を安定して再現することができるようにする。 【解決手段】原画像の色分解値による信号を与えること
によって、所望するカラー画像出力装置でその色変化を
考慮して、原画像を再現する色分解値信号を作成する色
修正装置として、入力された色分解値が既知の原画像を
各種カラー画像出力装置の特性に合わせた好ましい色分
解値に修正する２つのニューラルネットワークと、カラ
ー画像出力装置の色の変化に対応して補正を行うニュー
ラルネットワークおよび、学習終了時のネットワークパ
ラメータ情報を保持した記憶部により構成され、所望の
カラー原画像の色分解値を入力させることでカラー画像
出力装置の特性を考慮した好ましい色分解値を出力させ
得るようにする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は色の分解値すなわ
ち、減法混色の三原色シアン（Cyan：略称C ）、マゼン
タ(Magenta：略称M)、イエロー(Yellow ：略称Y)、ブラ
ック(Black：略称K)または加法混色の三原色ブルー(Blu
e ：略称B)、グリーン(Green：略称G)、レッド(Red：略
称R)で表現される原画像を種々のカラー画像出力装置
で、該カラー画像出力装置の色特性を考慮し再現するた
めに、該カラー画像出力装置の色変化を計算し、補正す
る色補正装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】色を表現する方法の１つである色分解値
で表現された原画像を種々のカラー画像出力装置で出力
する場合、該カラー画像出力装置の色材や転写方式等種
々の特性の違いにより、原画像に近似した好ましい画像
を再現することは困難であった。つまり同じ色分解値を
異なるカラー画像出力装置に出力した場合、近似した好
ましい画像を作成することは困難であり、色分解値を各
種カラー画像出力装置の特性にあわせて、補正する必要
があった。従来はこの補正を線形または非線形の多項式
演算、または色補正結果をメモりに格納しそのメモリを
テーブル方式で引き出すようなルックアップテーブル処
理、またはニューラルネットワークを用いて行なってい
た。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし前記従来技術に
おいて、経時変化や色材のロット差の激しいカラー画像
出力装置においては、その変化に合わせて、多項式やル
ックアップテーブル及び、ニューラルネットワークのウ
ェイトなどをその都度書き換えねばならなかった。そこ
で、この発明の目的とするところは、色分解値が既知の
原画像を種々のカラー画像出力装置で再現するために、
カラー画像出力装置の色変化を推定し、好ましい色分解
値に補正する色補正装置を提供することであって、色分
解値を色彩値に変換するニューラルネットワークと該色
彩値を色分解値に変換するニューラルネットワークおよ
び、該変換された色分解値を、ニューラルネットワーク
あるいは、線形若しくは非線形の多項式演算とを利用
し、入力された色分解値が既知の原画像を各種カラー画
像出力装置の色特性に合わせた好ましい色分解値に補正
することができるようにした色補正装置を提供すること
にある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、原画像をカラ
ー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の色分解値
を色彩値を介し補正し、補正された色分解値を前記カラ
ー画像出力装置に入力させる色補正装置において、該カ
ラー画像出力装置の色の変化に対応して補正を行う装置
として、色彩値を入力する第１の測色手段と、ニューラ
ルネットワークにより構成され、原画像の色分解値の信
号を対応する色彩値に変換する第２の変換手段と、ニュ
ーラルネットワークにより構成され、色彩値をカラー画
像出力装置で再現するための対応する色分解値に変換す
る第３の変換手段と、ニューラルネットワークにより構
成され、前記カラー画像出力装置から出力された色分解
値が既知の標準色票の前記測色手段による色彩値を前記
第３の変換手段に入力し得られた色分解値と、該既知の
色分解値との変換を行う第４の変換手段と、を具備して
なる色補正装置である。

【０００５】

【発明の実施の形態】上記構成において、色分解値が既
知の標準色票の色分解値を色彩値に変換するニューラル
ネットワークと該色彩値を色分解値に変換するニューラ
ルネットワークとによって色分解値から異なるカラー画
像出力装置で再現する好ましい色分解値に変換する色彩
値を介した色分解値対を作成する２つのニューラルネッ
トワークを作成し、前記カラー画像出力装置から出力さ
れた色分解値が既知の標準色票の色彩値を前記色彩値を
色分解値に変換するニューラルネットワークに入力し得
られた色分解値と、該既知の色分解値との変換を行うよ
うに学習させたニューラルネットワークあるいは線形又
は非線形の多項式演算式を用いて色補正する。

【０００６】また、補正時にはまず所望の色分解値が既
知の原画像の色分解値を入力とし、前記２つのニューラ
ルネットワークにより変換した後、色補正のニューラル
ネットワークあるいは線形又は非線形の多項式演算式手
段で所定の特性に従ってカラー画像出力装置の色特性の
変化に対応した色分解値に補正を行なう。色分解値は個
々のカラー画像出力装置の特性に依存する色情報であ
り、カラー画像出力装置により出力されるカラー画像は
異なった色になってしまうが、色彩値というカラー画像
出力装置の特性に依存しない色不変の値を用いることに
より、色彩値が一致する色分解値対を構築できる。よっ
て、複数のカラー画像出力装置での好ましい画像を得る
ために該色分解値対を相互に変換するように学習させた
ニューラルネットワークを使用して出力対象のカラー画
像出力装置に対応した色分解値を得るようにしたことか
ら異なる特性を有するカラー画像出力装置であっても、
その条件に対応した色分解値を得ることが出来るように
なる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
して説明する。図１は本発明の色補正装置の要部構成を
示すブロック図である。色分解値が既知の目的のカラー
原画像を所望のカラー画像出力装置の色変化に対応して
補正を行う本発明の色補正装置は、図１に示すように、
入力部１、入力部２、変換部３、変換部４、変換部５、
記憶部６、カラー画像出力部７、制御部８より構成され
ている。入力部２は、色分解値が既知の標準色票１０の
色彩値L*a*b*を読み込むものである。入力部２には例え
ば測色計を用いる。ここで測色計とは、色を数値で表示
するための装置であり、物体に光を当て、それからの反
射光や透過光の強さを光電的原理を利用して計測するも
のである。基本的には、光源と測光器からなる。

【０００８】変換部３は、色分解値が既知の標準色票の
色分解値を前記入力部２による該標準色票の色彩値L*a*
b*へ変換するニューラルネットワークである。学習モー
ド時においては、カラー画像出力部７から出力された色
分解値が既知の標準色票の前記入力部２からの色彩値L*
a*b*を教師信号とし、該標準色票の色分解値を入力信号
として受け、上記入力色分解値信号が色彩値L*a*b*に変
換されるべく、学習する機能を有する。変換部４は、前
記入力部２による色分解値が既知の標準色票の色彩値L*
a*b*から該色分解値へ変換するニューラルネットワーク
である。学習モード時においては、カラー画像出力部７
から出力された色分解値が既知の標準色票の前記入力部
２からの色彩値L*a*b*を入力信号とし、該標準色票の色
分解値を教師信号として受け、上記色彩値L*a*b*が色分
解値信号に変換されるべく、学習する機能を有する。

【０００９】変換部５は、変換部４から出力された色分
解値をカラー画像出力部７の色の変化に対応する色分解
値に変換するニューラルネットワークである。学習モー
ド時においては、カラー画像出力部７から出力された色
分解値が既知の標準色票の前記入力部２からの色彩値L*
a*b*を前記変換部４に入力することにより得られる色分
解値を教師信号とし、該既知の色分解値を入力信号とし
て受け、色分解値が変換されるべく、学習する機能を有
する。記憶部６は、前記標準色票の既知の色分解値と色
分解値から色彩値L*a*b*への変換ニューラルネットワー
クのパラメータと色彩値L*a*b*から色分解値への変換ニ
ューラルネットワークのパラメータ及び、前記色分解値
から色分解値に変換するニューラルネットワークのパラ
メータを格納し、パラメータは色変換時に読み出されて
使用される。データテーブルはカラー画像出力装置別に
保管され、オペレータの指示に従ってカラー画像出力装
置別に使用される。

【００１０】カラー画像出力部７は、色分解値が既知の
原画像を出力するものである。例えばプリンタである。
該変換部３、４及び５の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 ",Exp
loraation in the Microstructure of Cognition. Vol
l, 2,MIT Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下
法などを用いる。

【００１１】制御部８は変換部３、変換部４、変換部
５、記憶部６、カラー画像出力部７の各構成要素の必要
な制御や、演算処理実行の中枢を担うものであり、例え
ば、マイクロプロセッサを用いてソフトウェアにより、
各種制御や演算処理を実現している。なお、学習モード
時には上記入力部１で入力した標準色見本の色彩値L*a*
b*の信号を記憶部６に保存すると共に、学習時に順にこ
れを読み出して利用する機能を制御部８に持たせてあ
る。以下、上記装置の使用例について説明する。図２
は、本発明の色補正装置の使用例を示す要部構成ブロッ
ク図である。同図において、上記要部構成ブロック図１
と同一構成には同一符号を付して、その詳細な説明は省
略する。

【００１２】このような構成の本装置は、所望する原画
像の色分解値が、目的のカラー画像出力装置で再現する
好ましい色分解値となるような変換をすることができる
ようにした信号適合処理のための装置であり、利用する
カラー画像出力装置装置がどのような種類の装置であっ
ても、その色の変化に対応して補正を行うことができる
ようにするものであり、あらかじめ、色分解値が既知の
標準色見本の色分解値を色彩値L*a*b*に変換し、更に該
色彩値L*a*b*をカラー画像出力装置で再現する好ましい
色分解値に変換する２つニューラルネットワークを作成
し、さらに該２つのニューラルネットワークにより変換
された色分解値を、カラー画像出力部７の色の変化に対
応する色分解値に変換するニューラルネットワークを作
成する。

【００１３】そのために、第１段階として学習を実施さ
せる必要がある。これは学習モードにより行なうが、そ
の作用を図3 のフローチャートを参照して説明する。ま
ず始めに標準色票を用意するが、この標準色票は単一色
で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施させた
いときは、変換部３、変換部４及び変換部５を学習モー
ドに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良い。上述
した学習実行の命令により、色補正装置の制御部８は所
定の順（上記標準見本色の読み取り順）に前記色分解値
が既知の標準色票の色分解値をメモリ部５から読み出す
とともに該標準色票の入力部２からの色彩値L*a*b*を変
換部３に教師信号として与え、色分解値から色彩値L*a*
b*へ変換するニューラルネットワークを作成する。さら
に、同様に色分解値と色彩値L*a*b*を変換部４に入力信
号として与え、色彩値L*a*b*から色分解値へ変換するニ
ューラルネットワークを作成する。次に、カラー画像出
力部７から出力された色分解値が既知の標準色票の前記
入力部２からの色彩値L*a*b*を前記変換部４に入力する
ことにより得られる色分解値を教師信号とし、該既知の
色分解値を入力信号として受け、色分解値が変換するニ
ューラルネットワークを作成する。制御部８は変換部
３、４および５のニューラルネットワークの出力が教師
信号に近付くようにニューラルネットワークの学習を開
始すべく制御するここで、教師信号とは、入力に対する
正解の情報を指し、学習とは入力に対する出力が教師信
号と一致するようにニューラルネットワーク内の結合の
強さを変化させることを意味する。学習は出力が教師信
号に対して所要の基準を満たすまで行なわれる。学習が
終了したならば、その終了時点でのニューラルネットワ
ークの各種パラメータを記憶部６に格納する。

【００１４】これにより、あるカラー画像出力装置の学
習が終了する。別のカラー画像出力装置も使用する予定
があれば、それについても学習を行なうべく、出力端子
にこのカラー画像出力装置を接続替えし，上述同様の操
作を行なって当該カラー画像出力装置のの学習を行な
う。実施例の場合、使用する予定のカラー画像出力装置
が３台である場合、この３台についてそれぞれ２つのデ
ータテーブル作成及び学習を行なわせる。この３台のカ
ラー画像出力装置それぞれの学習結果であるパラメータ
はそれぞれカラー画像出力装置別に選択できるように区
別して記憶部６に格納され、その選択は制御部８の制御
の基に、例えば、メニュー形式で指定して選択できるよ
うになっている。

【００１５】使用する予定のある全てのカラー画像出力
装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この
色補正装置を使用して異なるカラー画像出力装置での色
分解値を得る。次にこの動作を図４を参照して説明す
る。すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像
出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色補
正装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画
像出力装置を使用することを登録する。すると、制御部
８はこれにより補正モードとなり、このモードにおいて
はまず初めに記憶部６から、変換部３、４および５のニ
ューラルネットワークのパラメータを読み出し、変換部
３、４および５のニューラルネットワークに設定する。
そして、画像の色分解値を入力し、変換部３、４および
５に与えられてそのニューラルネットワークにより、当
該カラー原画像の色分解値対応の好ましい色分解値に変
換され、制御部８に与えられる。

【００１６】制御部８はこの色分解値を当該カラー原画
像出力部７に出力させる。従って、オペレータは原画像
を所望するカラー画像出力装置で再現された画像を確認
することができるようになる。このように本発明は、色
分解値が既知の原画像を種々のカラー画像出力装置で再
現するために、カラー画像出力装置の色変化を推定し、
好ましい色分解値に補正する色補正装置を提供すること
にある。該補正手段として、ニューラルネットワークを
用いたものである。なお、本発明は上述した実施例に限
定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変
更し実施し得るものであり、例えば、上記実施例では色
彩値としてCIEL*a*b* 表色系を用いたが、XYZ 表色系、
L*u*v*表色系、Yxy 表色系等の他の色彩値を用いてもよ
い。

【００１７】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
色分解値を有する原画像を、使用したいカラー画像出力
装置の色特性の変化を考慮して、ではどのような色分解
値になるかを容易に知ることができるようになる色補正
装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明装置の学習モード時の動作を説明する
ためのブロック図

【図２】 本発明装置の補正モード時の動作を説明する
ための図

【図３】 本発明装置の学習モード時の動作を説明する
フローチャート

【図４】 本発明装置の補正モード時の動作を説明する
フローチャート

【符号の説明】

１----入力部 ２----入力部 ３----変換部 ４----変換部 ５----変換部 ６----記憶部 ７----カラー画像出力部 ８----制御部 ９----標準色票 １０--- 標準色票 １１--- 色彩値 １２--- 色分解値 １３--- 色分解値 １４--- 色分解値 １５--- 原画像 １６--- 修正画像 １７--- 入力信号 １８--- 出力信号

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成１０年６月２６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１３】そのために、第１段階として学習を実施さ
せる必要がある。これは学習モードにより行なうが、そ
の作用を図３、図４のフローチャートを参照して説明す
る。まず始めに標準色票を用意するが、この標準色票は
単一色で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施
させたいときは、変換部３、変換部４及び変換部５を学
習モードに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良
い。上述した学習実行の命令により、色補正装置の制御
部８は所定の順（上記標準見本色の読み取り順）に前記
色分解値が既知の標準色票の色分解値をメモリ部５から
読み出すとともに該標準色票の入力部２からの色彩値Ｌ
＊ａ＊ｂ＊を変換部３に教師信号として与え、色分解値
から色彩値Ｌ＊ａ＊ｂ＊へ変換するニューラルネットワ
ークを作成する。さらに、同様に色分解値と色彩値Ｌ＊
ａ＊ｂ＊を変換部４に入力信号として与え、色彩値Ｌ＊
ａ＊ｂ＊から色分解値へ変換するニューラルネットワー
クを作成する。次に、カラー画像出力部７から出力され
た色分解値が既知の標準色票の前記入力部２からの色彩
値Ｌ＊ａ＊ｂ＊を前記変換部４に入力することにより得
られる色分解値を教師信号とし、該既知の色分解値を入
力信号として受け、色分解値が変換するニューラルネッ
トワークを作成する。制御部８は変換部３、４および５
のニューラルネットワークの出力が教師信号に近付くよ
うにニューラルネットワークの学習を開始すべく制御す
るここで、教師信号とは、入力に対する正解の情報を指
し、学習とは入力に対する出力が教師信号と一致するよ
うにニューラルネットワーク内の結合の強さを変化させ
ることを意味する。学習は出力が教師信号に対して所要
の基準を満たすまで行なわれる。学習が終了したなら
ば、その終了時点でのニューラルネットワークの各種パ
ラメータを記憶部６に格納する。

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１５

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１５】使用する予定のある全てのカラー画像出力
装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この
色補正装置を使用して異なるカラー画像出力装置での色
分解値を得る。次にこの動作を図５を参照して説明す
る。すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像
出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色補
正装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画
像出力装置を使用することを登録する。すると、制御部
８はこれにより補正モードとなり、このモードにおいて
はまず初めに記憶部６から、変換部３、４および５のニ
ューラルネットワークのパラメータを読み出し、変換部
３、４および５のニューラルネットワークに設定する。
そして、画像の色分解値を入力し、変換部３、４および
５に与えられてそのニューラルネットワークにより、当
該カラー原画像の色分解値対応の好ましい色分解値に変
換され、制御部８に与えられる。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明装置の学習モード時の動作を説明する
ためのブロック図

【図２】 本発明装置の補正モード時の動作を説明する
ための図

【図３】 本発明装置の学習モード時の動作を説明フロ
ーチャート

【図４】 本発明装置の学習モード時の動作を説明フロ
ーチャート

【図５】 本発明装置の補正モード時の動作を説明フロ
ーチャート

【符号の説明】 １−−−−入力部 ２−−−−入力部 ３−−−−変換部 ４−−−−変換部 ５−−−−変換部 ６−−−−記憶部 ７−−−−カラー画像出力部 ８−−−−制御部 ９−−−−標準色票 １０−−−標準色票 １１−−−色彩値 １２−−−色分解値 １３−−−色分解値 １４−−−色分解値 １５−−−原画像 １６−−−修正画像 １７−−−入力信号 １８−−−出力信号

【手続補正４】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】全図

【補正方法】変更

【補正内容】

【図２】

【図１】

【図４】

【図５】

【図３】

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像をカラー画像出力装置で再現する
   にあたり、原画像の色分解値を色彩値を介し補正し、補
   正された色分解値を前記カラー画像出力装置に入力させ
   る色補正装置において、該カラー画像出力装置の色の変
   化に対応して補正を行う装置として、色彩値を入力する
   第１の測色手段と、ニューラルネットワークにより構成
   され、原画像の色分解値の信号を対応する色彩値に変換
   する第２の変換手段と、ニューラルネットワークにより
   構成され、色彩値をカラー画像出力装置で再現するため
   の対応する色分解値に変換する第３の変換手段と、ニュ
   ーラルネットワークにより構成され、前記カラー画像出
   力装置から出力された色分解値が既知の標準色票の前記
   測色手段による色彩値を前記第３の変換手段に入力し得
   られた色分解値と、該既知の色分解値との変換を行う第
   ４の変換手段と、を具備してなる色補正装置。