JPH10191087A - 色補正装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像記録装置が有する非線形要因を加味した
精度の高い色予測モデルを簡便に構築することができ、
精度の高い色補正をリアルタイムで行うことができるよ
うにする。 【解決手段】 データ蓄積部４０には、画像記録部３０
で用いられるイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの
色材と用紙との組み合せからなる基準の色再現パッチ群
の測色値データセットと、これを主成分分析して得られ
るベクター量と、そのベクター量に対応するスカラー量
と、ベクター量およびスカラー量の多項式とを蓄積して
おく。イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの４色に
つき等しい網点カバレッジの８個のパッチからなるグレ
イパッチを用紙上に出力し、計測手段６０で、その分子
反射率を計測する。データ蓄積部４０に蓄積されたデー
タと、計測手段６０からの分子反射率データとによっ
て、演算制御部８０で色補正の演算および制御を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、カラーハードコ
ピー装置やデジタルカラープリンタなどのように、複数
色の色材によって用紙またはその他の画像記録媒体上に
画像を記録する画像記録装置で、画像記録装置の環境変
動や経時変化、またはオペレータによる設定誤差などに
よる、画像記録装置の色再現の基準の色再現からのずれ
を補正して出力画像の画質を制御する色補正装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】電子写真記録方式、インクジェット記録
方式、熱転写記録方式、昇華型熱転写記録方式など、イ
エロー（Ｙｅｌｌｏｗ）、マゼンタ（Ｍａｇｅｎｔ
ａ）、シアン（Ｃｙａｎ）、ブラック（Ｂｌａｃｋ）の
４色の色材を用いて用紙上に画像を記録する画像記録装
置では、用紙上における色材の面積や濃度の微妙な制御
が困難であること、用紙中の光の透過または反射によ
る、いわゆる光学的ドットゲインが存在すること、多色
の色材を時系列的に用紙上に配置する多重転写による色
材の剥離や逆転写などにより非線形性を生じることなど
によって、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの４
色についての、それぞれ例えば８ビットからなるデジタ
ルデータと、用紙上に実際に記録される色パッチの色再
現データとを結び付けて、再現される色を正確に予想す
るのは、非常に困難である。

【０００３】すなわち、白色用紙上にイエロー、マゼン
タ、シアン、ブラックの色材を配置して画像を記録する
画像記録装置では、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラ
ックの色材の１次色による画素、これら色材の２つの組
み合せで決まるレッド（Ｒｅｄ）、グリーン（Ｇｒｅｅ
ｎ）、ブルー（Ｂｌｕｅ）の２次色で構成される画素、
および用紙の白で構成される画素の、８つの独立した色
からなる画素が形成されることから、これらによって色
を記述するノイゲバウアーの式が提案されている。

【０００４】しかしながら、用紙への光の浸透や色材中
での光の散乱、用紙上に多重に色材を配置していく記録
プロセス中で生じる色材のミクロ的な抜けや逆転写など
により、ノイゲバウアーの式では充分に色を予測するこ
とができない。

【０００５】これに対して従来、数百から数千に及ぶ色
パッチを実際に測色して、多次元の回帰式または多次元
の行列式で近似させるモデルが考案されていた。しかし
ながら、これらの方法では、測色パッチ数が多くないと
精度が上がらないとともに、逆に測色パッチ数が多いと
オンラインでの補正に向かない。

【０００６】これらの課題に対して、「村井、小勝、喜
多、Ｊａｐａｎ Ｈａｒｄ Ｃｏｐｙ ９６予稿集Ｐ２
０９−２１２」「村井、小勝、喜多、電子写真学会誌第
３５巻第２号Ｐ１７−２１」には、４色プリンタの色再
現モデルにニューラルネットワークを導入して、その構
成を工夫することにより、ノイゲバウアーの式や高次多
項式の近似による色再現モデルの精度を上回る、予測精
度の非常に高い色再現モデルを作成できることが示され
ている。

【０００７】しかしながら、この方法では、予測精度を
向上させるためには数百〜千個の変数（測色するパッチ
数）が必要となり、処理が複雑になるとともに、オンラ
イン処理が困難となる。

【０００８】また、「Ｈ．Ｍ．Ｋｕｌｕｂｅ，Ｃｈｒｉ
ｓ Ｊ．Ｈａｗｋｙａｒｄ，Ｃｏｌｏｒ Ｒｅｓｅａｒ
ｃｈ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｖｏｌｕｍｅ
２０，Ｎｕｍｂｅｒ１，Ｆｅｂ／９５」には、シアン、
マゼンタ、イエローの３色プリンタにマクスウェルの式
を適用し、シアン、マゼンタ、イエロー、レッド、グリ
ーン、ブルー、ブラック、ホワイトの部分による加法混
色と減法混色を混合して、三刺激値を予測する方法が提
案されている。

【０００９】しかしながら、この方法では、イエロー、
マゼンタ、シアン、ブラックの４色プリンタの色予測モ
デルを作成することはできない。

【００１０】また、「Ｐｏ−Ｃｈｉｅｈ Ｈｕｎｇ，Ｊ
ｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｍａｇ
ｉｎｇ，Ｖｏｌｕｍｅ２（１），Ｐ５３−６１，Ｊａｎ
／９３」には、電子機器の色校正のための色再現モデル
として、色域を三角錐に分割した、３次元線形行列によ
るｂａｃｋｗａｒｄ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎが
提案されており、５×５×５の行列式で充分な精度が得
られている。

【００１１】しかしながら、この方法でも、百〜数百に
及ぶ色パッチの測色が必要で、処理が複雑になるととも
に、オンライン処理が困難となる。

【００１２】また、「嶋野、画像電子学会誌第２３巻第
４号Ｐ３３０−３３８」には、電子機器の色校正のため
の色再現モデルとして、ガウス型分光感度特性を仮定し
て、コンピュータシミュレーションにより疑似逆行列解
とウィナー推定について測色値を求める、予測精度の高
い線形推定モデルが提案されている。

【００１３】しかしながら、この方法では、入力装置の
分光感度特性を正確に測定しなければならないところ、
実際にはそれが困難な場合が多い。

【００１４】また、「嶋野、画像電子学会誌第２４巻第
５号Ｐ６４０−６４８」には、電子機器の色校正のため
の色再現モデルの構築方法として、標準色票の分光反射
特性を主成分分析し、得られたｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ
ｔｉｃ ｖｅｃｔｏｒの張る部分空間を事前情報として
扱い、入力装置の分光感度特性が張る部分空間の直交補
空間との間で逐次直交射影を行う方法が提案されてい
る。

【００１５】しかしながら、この方法でも、入力装置の
分光感度特性を正確に測定しなければならないところ、
実際にはそれが困難な場合が多い。

【００１６】また、「山下、石原、画像電子学会誌第２
４巻第３号Ｐ２７４−２８１」には、シアン、マゼン
タ、イエローの３色の昇華型プリンタにおいて、非線形
要因を直接補正する非線形補償型マスキングと機能分離
型マスキングを適用して、精度の高い色予測モデルを作
成することが示されている。

【００１７】しかしながら、この方法は、イエロー、マ
ゼンタ、シアン、ブラックの４色プリンタの色予測モデ
ルには単純に適用できないとともに、電子写真方式のプ
リンタでは、非線形要因が昇華型プリンタより複雑にな
るため、処理が繁雑となり、かつオンライン処理も困難
となる。

【００１８】また、「泉、Ａｚｉｚ、大手、日本色彩学
会誌Ｖｏｌｕｍｅ１９，Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ１９９
５，Ｐ７６−７７」には、ドットの位置や面積制御の正
確さを計るパラメータとして平均加法混色と実測値の差
を用いることが提案されている。

【００１９】しかしながら、この方法は、非線形要因が
発生する点については多項式を用いるので、精度を上げ
るためには測定ポイント数を数百〜千個としなければな
らない。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
方法では、単純なモデルからのずれを表す非線形要因を
加味して精度の高い色予測モデルを作成するには、次元
の高い行列や多項式を用い、かつ数百〜千個もの色パッ
チを測定しなければならず、処理が複雑になり、かつオ
ンライン処理が困難となる。

【００２１】そこで、この発明は、画像記録装置の環境
変動や経時変化、またはオペレータによる設定誤差など
に起因する非線形要因を加味した精度の高い色予測モデ
ルを簡便に構築することができ、精度の高い色補正をリ
アルタイムで行うことができるようにしたものである。

【００２２】

【課題を解決するための手段】この発明では、少なくと
もイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの４色の色材
によって画像記録媒体上に画像を記録する画像記録装置
の、基準の色再現からのずれを補正する色補正装置にお
いて、上記色材の１次色、２次色および上記画像記録媒
体の分光反射率特性の、主成分分析に基づくベクター量
およびスカラー量と、両者の多項式とからなる基準デー
タベースを蓄積したデータ蓄積部と、上記画像記録媒体
上に参照用グレイパッチを出力するグレイパッチ出力手
段と、その出力された参照用グレイパッチの分光反射率
を測定するグレイパッチ計測手段とを設け、このグレイ
パッチ計測手段による測色値と、上記基準データベース
とに基づいて、上記基準の色再現からのずれを補正す
る。

【００２３】

【作用】画像記録装置がイエロー、マゼンタ、シアン、
ブラックの４色の色材によって白色用紙上に画像を記録
する一般的なものである場合について示すと、上記のよ
うに構成した、この発明の色補正装置においては、あら
かじめ、画像記録装置で用いられる４色の色材と用紙で
構成される基準色域として、色材の１次色、２次色およ
び用紙の分光反射率特性の主成分分析による固有ベクタ
ーである、１次から８次までのキャラクタリスティック
・ベクター（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｖｅｃｔ
ｏｒ）：Ｙ（λ），Ｍ（λ），Ｃ（λ），Ｋ（λ），Ｒ
（λ），Ｇ（λ），Ｂ（λ），Ｗ（λ）の張る部分空間
が求められるとともに、画像記録装置の環境変動や経時
変化、またはオペレータによる設定誤差などに起因する
非線形要因を代表させるものとして、９次以上のキャラ
クタリスティック・ベクター：Ｓ９（λ），Ｓ１０
（λ）…の張る部分空間が用いられる。

【００２４】そして、その非線形要因の補正のための、
９次以上のキャラクタリスティック・ベクター：Ｓ９
（λ），Ｓ１０（λ）…の修正に、それぞれイエロー、
マゼンタ、シアン、ブラックの４色につき等しい網点カ
バレッジ（面積率）の高々８個程度のパッチからなる参
照用グレイ（Ｇｒａｙ）パッチが用いられる。

【００２５】したがって、非線形要因を加味した精度の
高い色予測モデルが簡便に構築され、精度の高い色補正
がリアルタイムで行われる。

【００２６】

【発明の実施の形態】図１は、画像記録装置の一例に対
して、この発明の色補正装置の一例が設けられた画像記
録システムの一例を示し、カラーハードコピー装置の場
合で、そのシステムは、画像読取部１０、画像処理部２
０、画像記録部３０、データ蓄積部４０、グレイパッチ
信号蓄積手段５０、計測手段６０、基準データ蓄積手段
７０および演算制御部８０によって構成される。

【００２７】画像読取部１０は、原稿上のカラー画像を
光学的に読み取って、レッド、グリーン、ブルーのデジ
タルデータからなる入力カラー画像データを得るもの
で、その入力カラー画像データは、画像処理部２０に供
給される。

【００２８】画像処理部２０は、カラーハードコピー装
置などの画像記録装置に設けられる一般的なもので、詳
細を省略するが、色変換部２１を備え、ＤＬＵＴ（ダイ
レクト・ルックアップテーブル）２２を参照することに
よって、画像読取部１０からの入力カラー画像データ
を、画像記録部３０での記録色であるイエロー、マゼン
タ、シアン、ブラックのデジタルデータからなる出力カ
ラー画像データに変換する。

【００２９】画像記録部３０は、画像処理部２０からの
出力カラー画像データに基づいて、イエロー、マゼン
タ、シアン、ブラックの４色の色材によって白紙用紙上
に画像を記録するものである。

【００３０】ここで、画像記録部３０で用いられるイエ
ロー、マゼンタ、シアン、ブラックの色材および用紙の
分光反射率特性は、それぞれ図２に示すようなパターン
を有するものとする。

【００３１】このような４色の色材と用紙との組み合せ
からなる基準色として、例えば、ＡＮＳＩ ＩＴ８．７
／３に示されているようなイエロー、マゼンタ、シア
ン、ブラックの網点カバレッジの組み合せで再現される
９２８パッチの基準の色再現パッチ群の分光反射率を測
定し、これを主成分分析して得られるキャラクタリステ
ィック・ベクターの、平均値Ｓ０（λ）、図３に示すよ
うな１次から８次までのキャラクタリスティック・ベク
ター：Ｙ（λ），Ｍ（λ），Ｃ（λ），Ｋ（λ），Ｒ
（λ），Ｇ（λ），Ｂ（λ），Ｗ（λ）、および図４に
示すような９次以上のキャラクタリスティック・ベクタ
ー：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…を求める。

【００３２】次いで、１次から８次までのキャラクタリ
スティック・ベクター：Ｙ（λ），Ｍ（λ），Ｃ
（λ），Ｋ（λ），Ｒ（λ），Ｇ（λ），Ｂ（λ），Ｗ
（λ）に対応するスカラー・マルティプル（ｓｃａｌａ
ｒ ｍｕｌｔｉｐｌｅ）：ｙ，ｍ，ｃ，ｋ，ｒ，ｇ，
ｂ，ｗ、および９次以上のキャラクタリスティック・ベ
クター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…に対応するスカラ
ー・マルティプル：ｓ９，ｓ１０…を求める。そして、
これらデータセットをデータ蓄積部４０に蓄積してお
く。

【００３３】こうして得られたデータセットを用いた場
合の、例えば、ＡＮＳＩ ＩＴ８．７／３に示されてい
るようなイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの網点
カバレッジの組み合せで再現される９２８パッチの色再
現パッチ群の分光反射率特性Ｆ（λ）は、（１）式に示
されるようなモデルに従う。

【００３４】 Ｆ（λ）＝Ｓ０（λ） ＋ｙ＊Ｙ（λ）＊Ｃｉｎ（Ｙ）＋ｍ＊Ｍ（λ）＊Ｃｉｎ（Ｍ） ＋ｃ＊Ｃ（λ）＊Ｃｉｎ（Ｃ）＋ｋ＊Ｋ（λ）＊Ｃｉｎ（Ｋ） ＋ｒ＊Ｒ（λ）＋ｇ＊Ｇ（λ）＋ｂ＊Ｂ（λ）＋ｗ＊Ｗ（λ） ＋ｓ９＊Ｓ９（λ）＋ｓ１０＊Ｓ１０（λ）＋… （１） ただし、Ｃｉｎ（Ｙ），Ｃｉｎ（Ｍ），Ｃｉｎ（Ｃ），
Ｃｉｎ（Ｋ）は、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラッ
クの入力網点カバレッジであり、＊は乗算を意味する。

【００３５】ここで、９次以上のキャラクタリスティッ
ク・ベクター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…と、それに
対応するスカラー・マルティプル：ｓ９，ｓ１０…は、
所定の予測精度内に収まるまでの次元の項目を算出すれ
ばよい。

【００３６】データ蓄積部４０には、このように、あら
かじめ、基準データベースとして、（１）画像記録部３
０で用いられるイエロー、マゼンタ、シアン、ブラック
の４色の色材と用紙との組み合せからなる９２８パッチ
の基準の色再現パッチ群のＣＩＥ・Ｌａｂ（Ｌ^＊ａ^＊ｂ
^＊と表記すべきであるが、簡略化のため以下、Ｌａｂと
表記する）測色値データセット、（２）この測色値デー
タセットを主成分分析して得られるキャラクタリスティ
ック・ベクターの、平均値：Ｓ０（λ）、１次から８次
までのキャラクタリスティック・ベクター：Ｙ（λ），
Ｍ（λ），Ｃ（λ），Ｋ（λ），Ｒ（λ），Ｇ（λ），
Ｂ（λ），Ｗ（λ）、および９次以上のキャラクタリス
ティック・ベクター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…のデ
ータ群、（３）１次から８次までのキャラクタリスティ
ック・ベクター：Ｙ（λ），Ｍ（λ），Ｃ（λ），Ｋ
（λ），Ｒ（λ），Ｇ（λ），Ｂ（λ），Ｗ（λ）に対
応するスカラー・マルティプル：ｙ，ｍ，ｃ，ｋ，ｒ，
ｇ，ｂ，ｗ、および９次以上のキャラクタリスティック
・ベクター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…に対応するス
カラー・マルティプル：ｓ９，ｓ１０…のデータ群、お
よび（４）キャラクタリスティック・ベクターとスカラ
ー・マルティプルとの多項式である（１）式の色予測モ
デル、が蓄積される。

【００３７】グレイパッチ信号蓄積手段５０には、図５
においてパターン１〜８として示すような、それぞれイ
エロー、マゼンタ、シアン、ブラックの４色につき等し
い網点カバレッジの８個のパッチからなる参照用グレイ
パッチを用紙上に出力するためのグレイパッチ信号が、
あらかじめ蓄えられる。

【００３８】もっとも、参照用グレイパッチのパッチ数
および網点カバレッジは、必ずしも図５に示したものに
限る必要はなく、目的や要求する精度に応じて適宜変更
しうる。ただし、一般的には、ハイライト側に重みを置
き、ほぼ等配分の網点カバレッジの組み合せにするのが
望ましいとともに、８段階の網点カバレッジで十分であ
る。

【００３９】計測手段６０は、このグレイパッチ信号蓄
積手段５０からのグレイパッチ信号により画像記録部３
０において用紙上に出力された参照用グレイパッチの分
光反射率を計測するセンサで、３色フィルタと光電変換
素子、または積分球などによって構成される。

【００４０】基準データ蓄積手段７０には、あらかじ
め、画像記録装置の最終的な出力目標を示すＬａｂ基準
データセットが蓄えられる。すなわち、上記の例では、
ＡＮＳＩ ＩＴ８．７／３に示されているようなイエロ
ー、マゼンタ、シアン、ブラックの網点カバレッジの組
み合せで再現される９２８パッチの基準の色再現パッチ
群のＬａｂ測色値が蓄えられる。なお、基準データ蓄積
手段７０は、実際的にはデータ蓄積部４０と同一のもの
とされる。

【００４１】演算制御部８０は、データ蓄積部４０に蓄
積された基準データベース、計測手段６０からの分光反
射率データ、および基準データ蓄積手段７０に蓄えられ
た基準データセットに基づいて、色補正のための演算お
よび制御を行うもので、測色値算出手段８１、最適係数
算出手段８２、色予測値算出手段８３、色差比較手段８
４、書き替え手段８５、色差比較手段８６および書き替
え手段８７を有する。

【００４２】測色値算出手段８１は、計測手段６０から
の分光反射率データから、用紙上に出力された参照用グ
レイパッチのＬａｂ測色値を算出し、最適係数算出手段
８２は、データ蓄積部４０に蓄積されている基準データ
ベースから、所望の予測精度に見合う最適係数（次元）
を算出し、色予測値算出手段８３は、最適係数算出手段
８２で算出された最適係数に基づいて、参照用グレイパ
ッチまたは基準の色再現パッチ群のＬａｂ色予測値を算
出するものである。

【００４３】色差比較手段８４は、この色予測値算出手
段８３で算出されたグレイパッチＬａｂ色予測値と、測
色値算出手段８１で算出されたグレイパッチＬａｂ測色
値とを比較し、書き替え手段８５は、この色差比較手段
８４により、色予測値算出手段８３で算出されたグレイ
パッチＬａｂ色予測値と測色値算出手段８１で算出され
たグレイパッチＬａｂ測色値との差が設定値以上とされ
たときに、データ蓄積部４０に蓄積されている上記の主
成分分析によるキャラクタリスティック・ベクターおよ
びスカラー・マルティプルと両者の多項式とからなるデ
ータベースを書き替えるものである。

【００４４】また、色差比較手段８６は、この書き替え
手段８５による書き替え後のデータベースに基づいて色
予測値算出手段８３で算出された基準の色再現パッチ群
のＬａｂ色予測値と、基準データ蓄積手段７０に蓄えら
れている基準の色再現パッチ群のＬａｂ測色値とを比較
し、書き替え手段８７は、この色差比較手段８６によ
り、色予測値算出手段８３で算出された基準の色再現パ
ッチ群のＬａｂ色予測値と基準データ蓄積手段７０に蓄
えられている基準の色再現パッチ群のＬａｂ測色値との
差が設定値以上とされたときに、画像処理部２０のＤＬ
ＵＴ２２の内容を書き替えるものである。

【００４５】上述した色補正装置により色補正を行う場
合、所望の色再現性を得るために、まず、画像記録装置
のプロセス制御などによって、イエロー、マゼンタ、シ
アン、ブラックの単色階調再現性は、所望の状態に制御
されているものとする。

【００４６】図６は、色補正処理ルーチンの一例を示
し、この色補正処理ルーチン１００では、上記のように
イエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの単色階調再現
性が所望の状態に制御された状態で色補正処理を開始し
て、まずステップ１０１において、グレイパッチ信号蓄
積手段５０からグレイパッチ信号を読み出し、次にステ
ップ１０２において、その読み出したグレイパッチ信号
を画像記録部３０に送出して、画像記録部３０において
用紙上にグレイパッチを出力する。出力されるグレイパ
ッチは、図５に示したようなものである。

【００４７】次に、ステップ１０３において、計測手段
６０によって、その用紙上に出力されたグレイパッチの
分光反射率を計測し、次にステップ１０４において、演
算制御部８０の測色値算出手段８１で、計測手段６０か
らの分光反射率データから、用紙上に出力されたグレイ
パッチのＬａｂ測色値を算出する。

【００４８】分光反射率は、ＣＩＥで定義しているよう
に、３６０〜８３０ｎｍの波長範囲を１ｎｍの間隔で計
測することが望ましいが、ＡＳＴＭ Ｅ−３０８に示さ
れているように、３８０〜７８０ｎｍの波長範囲を５〜
１０ｎｍの間隔で計測すれば、問題ない。

【００４９】次に、ステップ１０５において、最適係数
算出手段８２で、データ蓄積部４０に蓄積されている基
準データベースから、所望の予測精度に見合う最適係数
（次元）を算出し、次にステップ１０６において、色予
測値算出手段８３で、その算出された最適係数について
の上記（１）式の色予測モデルに、グレイパッチ信号蓄
積手段５０に蓄えられているグレイパッチ信号の図５に
示した網点カバレッジの組み合せを代入して、グレイパ
ッチのＬａｂ色予測値を算出する。

【００５０】次に、ステップ１０７において、色差比較
手段８４で、測色値算出手段８１で算出されたグレイパ
ッチＬａｂ測色値と、色予測値算出手段８３で算出され
たグレイパッチＬａｂ色予測値とを比較して、両者の差
が設定値以内か否かを判断し、設定値以内でないときに
は、ステップ１０７からステップ１０８に進んで、書き
替え手段８５で、データ蓄積部４０のデータベースを書
き替える。

【００５１】すなわち、計測手段６０からの分光反射率
データを用いて、上記のイエロー、マゼンタ、シアン、
ブラックの４色の色材と用紙との組み合せからなる基準
の色再現パッチ群のＬａｂ測色値データセットを主成分
分析し直して、９次以上のキャラクタリスティック・ベ
クター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…およびスカラー・
マルティプル：ｓ９，ｓ１０…を算出し、データ蓄積部
４０のデータベースを書き替える。

【００５２】そして、書き替え後、ステップ１０５以下
に戻って再度、所望の予測精度に見合う最適係数（次
元）を算出し、その算出された最適係数についての上記
（１）式の色予測モデルから、グレイパッチのＬａｂ色
予測値を算出し、そのグレイパッチＬａｂ色予測値と測
色値算出手段８１によるグレイパッチＬａｂ測色値とを
比較して、両者の差が設定値以内に収束するまで、９次
以上のキャラクタリスティック・ベクター：Ｓ９
（λ），Ｓ１０（λ）…およびスカラー・マルティプ
ル：ｓ９，ｓ１０…の次元を上げていく。

【００５３】こうして、最終的に求められた９次以上の
キャラクタリスティック・ベクター：Ｓ９（λ），Ｓ１
０（λ）…とスカラー・マルティプル：ｓ９，ｓ１０…
のデータセットが、最適係数としてデータ蓄積部４０に
蓄えられる。

【００５４】そして、このように最終的な最適係数が求
められて、グレイパッチＬａｂ測色値とグレイパッチＬ
ａｂ色予測値との差が設定値以内となったときには、ス
テップ１０７からステップ１１１に進んで、その最終的
な最適係数を含むキャラクタリスティック・ベクターと
スカラー・マルティプルのデータセットによる式（１）
の色予測モデルに基づいて、色予測値算出手段８３で、
上述したイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの網点
カバレッジの組み合せで再現される９２８パッチの基準
の色再現パッチ群の色を予測する。すなわち、Ｌａｂ色
予測値を算出する。

【００５５】次に、ステップ１１２に進んで、色差比較
手段８６で、この色予測値算出手段８３で算出された基
準の色再現パッチ群のＬａｂ色予測値と、基準データ蓄
積手段７０に蓄えられている基準の色再現パッチ群のＬ
ａｂ測色値とを比較して、両者の差が設定値以内である
か否かを判断し、両者の差が設定値以内であれば、色補
正処理を終了する。

【００５６】Ｌａｂ色予測値とＬａｂ測色値との差が設
定値以内でないときには、ステップ１１２からステップ
１１３に進んで、書き替え手段８７で、ＤＬＵＴ２２の
内容を書き替えた後、ステップ１１１以下に戻る。すな
わち、Ｌａｂ色予測値とＬａｂ測色値との差が設定値以
内となるように、イエロー、マゼンタ、シアン、ブラッ
クの各色の網点入力カバレッジの読み替え対応を記述し
たＤＬＵＴ２２の内容を書き換える。

【００５７】このように、上述した例によれば、８個の
パッチからなるグレイパッチの出力および測定と、９２
８パッチの基準の色再現パッチ群のＬａｂ測色値データ
セットの主成分分析とによって、複雑な色再現モデルを
構築することなくオンラインで、色補正することがで
き、階調制御だけでは対処できない、画像記録装置の環
境変動や経時変化、またはオペレータによる設定誤差な
どに起因する、基準の色再現からのずれを補正すること
ができる。

【００５８】すなわち、上記の例によれば、画像記録装
置が本質的に有する非線形要因を、分光反射率特性の主
成分分析による９次以上のキャラクタリスティック・ベ
クター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…に集約させること
によって、精度を落とさずに色予測モデルを簡素化でき
るともに、非線形要因による色予測モデルの修正のため
に出力・測定する色パッチの数を減らすことができる。

【００５９】また、計測する色パッチを、イエロー、マ
ゼンタ、シアン、ブラックの各色につき網点カバレッジ
が等しい、いわゆるプロセスブラックにすることによっ
て、例えば、イエロー味が強くなるようにプロセスブラ
ックが再現された場合には、イエローに起因する要素が
分光反射率データとして９次以上のキャラクタリスティ
ック・ベクター：Ｓ９（λ），Ｓ１０（λ）…に反映さ
れるようになり、確実かつ効果的な色補正がなされるこ
とになる。

【００６０】

【発明の効果】上述したように、この発明によれば、高
々８個程度のパッチからなる参照用グレイパッチを用紙
上に出力して、その分光反射率を計測することによっ
て、画像記録装置が有する非線形要因を主成分分析によ
る９次以上のキャラクタリスティック・ベクターに代表
させることができるので、色再現モデルの修正を、簡単
かつ迅速にオンラインで、実施することができる。しか
も、環境変動や経時変化を含む、いかなる非線形要因に
対しても対応可能となり、さらには階調再現性の制御だ
けでは補償しきれない色再現性の制御を簡単に実現する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の色補正装置の一例を備える画像記録
システムの一例を示す図である。

【図２】画像記録装置で用いられるイエロー、マゼン
タ、シアン、ブラックの色材および用紙の分光反射率特
性の一例を示す図である。

【図３】基準の色再現パッチ群の分光反射率特性を主成
分分析して得られる１次から８次までのキャラクタリス
ティック・ベクターの特性の一例を示す図である。

【図４】基準の色再現パッチ群の分光反射率特性を主成
分分析して得られる９次以上のキャラクタリスティック
・ベクターの特性の一例を示す図である。

【図５】用紙上に出力する参照用グレイパッチの一例を
示す図である。

【図６】色補正装置が行う色補正ルーチンの一例を示す
図である。

【符号の説明】

１０ 画像読取部 ２０ 画像処理部 ２１ 色変換部 ２２ ＤＬＵＴ ３０ 画像記録部 ４０ データ蓄積部 ５０ グレイパッチ信号蓄積手段 ６０ 計測手段 ７０ 基準データ蓄積手段 ８０ 演算制御部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】少なくともイエロー、マゼンタ、シアン、
   ブラックの４色の色材によって画像記録媒体上に画像を
   記録する画像記録装置の、基準の色再現からのずれを補
   正する色補正装置において、 上記色材の１次色、２次色および上記画像記録媒体の分
   光反射率特性の、主成分分析に基づくベクター量および
   スカラー量と、両者の多項式とからなる基準データベー
   スを蓄積したデータ蓄積部と、 上記画像記録媒体上に参照用グレイパッチを出力するグ
   レイパッチ出力手段と、 その出力された参照用グレイパッチの分光反射率を測定
   するグレイパッチ計測手段とを備え、 このグレイパッチ計測手段による測色値と、上記基準デ
   ータベースとに基づいて、上記基準の色再現からのずれ
   を補正することを特徴とする色補正装置。
2. 【請求項２】少なくともイエロー、マゼンタ、シアン、
   ブラックの４色の色材によって画像記録媒体上に画像を
   記録する画像記録装置の、基準の色再現からのずれを補
   正する色補正装置において、 上記色材の１次色、２次色および上記画像記録媒体の分
   光反射率特性の、主成分分析に基づくベクター量および
   スカラー量と、両者の多項式とからなる基準データベー
   スを蓄積したデータ蓄積部と、 上記画像記録媒体上に参照用グレイパッチを出力するグ
   レイパッチ出力手段と、 その出力された参照用グレイパッチの分光反射率を測定
   するグレイパッチ計測手段と、 このグレイパッチ計測手段による測色値と、上記基準デ
   ータベースとに基づいて、上記基準の色再現からのずれ
   を補正する演算制御部とを備え、 その演算制御部は、上記グレイパッチ計測手段による測
   色値を、上記基準データベースに基づく色再現モデルに
   よるグレイパッチの色予測値と比較し、その差が設定値
   以上であるときには、上記グレイパッチ計測手段からの
   分光反射率データに基づいて上記基準データベースを書
   き替えるとともに、その書き替え後の基準データベース
   によって予測される色再現を、上記基準の色再現と比較
   し、その差が設定値以上であるときには、上記少なくと
   もイエロー、マゼンタ、シアン、ブラックの４色の網点
   入力カバレッジを読み替える色変換手段の変換係数を書
   き替えることを特徴とする色補正装置。