JP2007036747A - 色予測方法、色予測装置及び色予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 デバイスから取得されるベースデータを用いた高精度の色予測を可能とする。
【解決手段】 色予測装置では、デバイスとして適用したプリンタによってベースデータパッチを印刷出力し、測色することにより、デバイスの特性に応じたＣＭＹ色空間のデータに対するＬ^*ａ^*ｂ^*色空間のデータのベースデータを取得し、非デバイス依存の色空間であるＬ^*ａ^*ｂ^*色空間のデータを用い、主成分分析の手法によって、Ｌ^*軸、ａ^*軸、ｂ^*軸に対する第二の色空間の空間軸（例えば、Ｚ₁軸、Ｚ₂軸、Ｚ₃軸）を設定し、被予測データから予測データを予測するときに、第二の色空間を介したデータ変換を行う。このとき、空間軸に対して寄与率に応じた重みを設定することにより、適正な予測データを得ることができる。
【選択図】 図３

Description

本発明は、オリジナル画像から該画像に対する等価画像を形成するための入出力カラーデバイスなどのデバイスにおける色予測方法、色予測装置及び、色予測プログラムに関する。

デジタルカメラ、カラースキャナ、カラープリンタ、カラーディスプレイなどの各種のカラーデバイスが普及し、幅広く使用されており、色に対する要求も高くなっている。特に、ＤＴＰ（Desk Top Publishing）などの分野においては、再現性などの要求が高くなっている。

このために、ＤＴＰシステムでは、ＣＭＳ（カラーマネージメントシステム）が必要不可欠となっている。ＣＭＳ技術には、ＩＣＣ（International Color Consortium）プロファイルに代表されるカラープロファイルが用いられ、ＬＵＴの格子点データを決定し、各種の補間処理などを適用して色補正を行うようにしている。

このとき、ＣＭＳ技術では、デバイスに依存する色空間（デバイス依存の色空間）と、デバイスに依存しない色空間（デバイス非依存の色空間）を対として、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で色変換を行うようにしている。

例えば、出力デバイスの一つであるプリンタでは、デバイス依存の色空間がＣＭＹ色空間又はＣＭＹＫ色空間であり、入力デバイスの一つであるカラースキャナでは、デバイス依存の色空間がＲＧＢ色空間である。また、デバイス非依存の色空間としては、均等色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間、Ｌ*ｕ*ｖ*色空間、三刺激値であるＸＹＺ色空間などがある。

一方、出力デバイスの出力特性（又は入力デバイスの入力特性）は、多数のカラーパッチの出力（又は入力）を行ってベースデータを取得することにより、このベースデータから得ることができる。また、ＬＵＴ格子点を予測する色予測モデルとして、このベースデータからニューロ、多項式演算、回帰演算、補間演算などを用いる方法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照。）。

特許文献１は、回帰演算をベースとする色予測を提案しており、色予測を行うときに、被予測値とベースデータの距離に応じてベースデータに重み付けし、パラメータとして設定するようにしている。

また、特許文献２では、第１の色空間の任意の色信号を、第２の色空間の色信号に変換するときに、複数のカラーパッチを有するカラーチャートを、第１の色空間の色信号として出力し、このカラーチャートを読み取ることにより得られる第１の色空間の色信号の少なくとも一次項を第１の説明変数群として求めて主成分分析し、相互の説明変数が直交する第２の説明変数群に変換する。

続いて、カラーチャートの各カラーパッチの各測色値を目的変数群として、この目的変数群と第２の説明変数群を重回帰分析して、偏回帰変数の間トリックを求め、第１の色空間の任意の色信号に対して、偏回帰変数のマトリックスを査証させることにより、第２の色空間の色信号に変換させている。

ところで、例えばカラーパッチを出力するデータは、デバイス依存の色空間（例えばＣＭＹＫ色空間）とデバイス非依存の色空間（例えば、Ｌ*ａ*ｂ*色空間）との対で取得される。このとき、デバイス非依存のデータとして得られるＬ*ａ*ｂ*色空間では、デバイスの特徴を十分に表現できない可能性があり、このために、ＬＵＴ格子点予測時に十分な精度が得られなくなるなどのＣＭＳにおける精度上の問題が生じる。

Ｌ*、ａ*、ｂ*は、三次元空間上の点となって与えられるが、予測するデータの重みは、Ｌ*、ａ*、ｂ*が共に均一であるが、例えばＫ単色を予測する場合、Ｌ*軸のデータが最も重要であることは直感的に認識でき、ａ*、ｂ*による色の差は、各種の要因によるノイズ項を含んでいる可能性が高い。このために、Ｌ*、ａ*、ｂ*の重みを均等にすることは、予測上の精度に影響を及ぼしてしまうことがある。

前記した特許文献１の提案では、Ｌ*、ａ*、ｂ*の各軸のそれぞれに対するデータ的な重みは存在せず、均一の重みでパラメータを予測するようにしており、このために、デバイスに応じた色空間での色予測が困難となっている。

また、特許文献２では、デバイスごとに生じるデバイス非依存の色空間での分布の偏りに対しては、デバイスごとに取得されるベースデータの情報量を活かしきれない。また、偏回帰係数を求めるときに、色ごとに精度重みを付け、その色に対する予測精度の向上を図るようにしているが、精度上で問題となるグレイ部分や肌色などの予測精度を上げるために重み係数を用いているが、その重み係数は、経験値によるところが大きい。
特開平１０−２６２１５７号公報 特開平１０−１６４３８１号公報

本発明は上記事実に鑑みてなされたものであり、デバイスから取得されるベースデータから、高精度の色予測を可能とする色予測方法、色予測装置及び色予測プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で一方の色空間のデータとして入力される被予測値から、他方の色空間のデータとして出力される予測値を予測する色予測方法であって、前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータと前記デバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを取得し、前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる前記第二の色空間での色空間軸を取得すると共に、前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得して、前記被予測値が前記デバイス依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記被予測値から前記第二の色空間のデータである変換色空間軸予測データを予測し、前記変換色空間軸予測データを前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記第一の色空間のデータへ変換する、ことを特徴とする。

また、本発明は、前記被予測値が前記デバイス非依存の色空間のデータであるときに、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換し、前記第二の色空間のデータに変換された前記データを前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測する、ことを特徴とする。

さらに、本発明は、画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、目標色におけるデバイス依存の色空間のデータとして入力される被予測値から、デバイスから出力されるデバイス依存の色空間の予測値を予測する色予測方法であって、複数の目標色の前記デバイス依存の色空間のデータ及び、デバイス非依存の色空間である第一の色空間でのデータとの対応関係を記した目標色ベースデータと、前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータに対する前記第一の色空間のデータの対応関係を記したベースデータとを取得し、前記目標色ベースデータ及び前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得して、前記目標色ベースデータと前記第二の色空間の色空間軸から、前記デバイス依存の色空間の目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得すると共に、前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得して、前記色空間軸変換目標色ベースデータに基づいて、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換した後、前記第二の色空間に変換された前記データを、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測する、ことを特徴とする。

この発明によれば、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間、又は、デバイス依存の色空間上で、デバイスに応じて、被予測値に対する予測値を予測するときに、デバイス非依存の色空間を第一の色空間とし、デバイスの特性に応じたベースデータの第一の色空間のデータから、主成分分析法などの統計的手法を用いて、第二の色空間を仮想的に設定する。

これにより、デバイスの特定に基づいて被予測値から適正な予測値を予測する。

このとき、前記色空間軸変換ベースデータに、統計的手法によって得られる色空間軸依存のデータ重みを持たせ、また、前記統計的手法により得られる色空間軸依存のデータ重みを、第一の色空間のデータに対する主成分ベクトルのデータの寄与率を基にした値を与えることにより、より適正な予測値を得ることができる。

このような本発明を適用する色予測装置は、画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で一方の色空間のデータとして入力される被予測値から、他方の色空間のデータとして出力される予測値を予測する色予測装置であって、前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータと前記デバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを取得するベースデータ取得手段と、前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得する色空間軸変換手段と、前記色空間軸変換手段によって取得された前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、前記被予測値が前記デバイス依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記被予測値から前記第二の色空間のデータである変換色空間軸予測データを予測する変換色空間軸予測手段と、前記変換色空間軸予測手段で予測された前記変換色空間軸予測データを前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記第一の色空間のデータへ変換する色空間軸逆変換手段と、を含むものであれば良く、前記被予測値が前記デバイス非依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸逆変換手段が、前記被予測値を前記色空間軸変換手段によって取得された前記第二の色空間の色空間軸のデータに変換すると共に、前記変換色空間軸予測手段が、前記色空間軸逆変換手段によって前記第二の色空間のデータに変換された前記データを、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測するものであればよい。

また、本発明が適用される色予測装置は、画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、目標色におけるデバイス依存の色空間のデータとして入力される被予測値から、デバイスから出力されるデバイス依存の色空間の予測値を予測する色予測装置であって、複数の目標色の前記デバイス依存の色空間のデータ及び、デバイス非依存の色空間である第一の色空間でのデータとの対応関係を記した目標色ベースデータを取得するも目標色ベースデータ取得手段と、前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータに対する前記第一の色空間のデータの対応関係を記したベースデータを取得するベースデータ取得手段と、前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得する色空間軸変換手段と、前記目標色データ取得手段で取得された目標色ベースデータと前記色空間軸目標色取得手段で取得された前記第二の色空間の色空間軸から、前記デバイス依存の色空間の目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得する色空間軸変換目標色ベースデータ取得手段と、前記色空間軸変換目標色ベースデータに基づいて、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換する色空間軸目標値変換手段と、前記色空間軸変換手段によって取得された前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記す色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、前記色空間軸変換ベースデータ取得手段で得られた前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記色空間軸目標値変換手段によって変換されたデータを前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータを予測する変換色空間軸予測手段と、を含むものであればよい。

さらに、本発明が適用される色予測プログラムは、画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で一方の色空間のデータとして入力される被予測値から、他方の色空間のデータとして出力される予測値を予測する色予測プログラムであって、前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータと前記デバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータの第一の色空間のデータに対して、統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる前記第二の色空間での色空間軸を取得するステップと、前記第二の色空間の色空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得するステップと、前記被予測値が前記デバイス依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記被予測値から前記第二の色空間のデータである変換色空間軸予測データを予測するステップと、前記変換色空間軸予測データを前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記第一の色空間のデータへ変換するステップと、を含むか、前記被予測値が前記デバイス非依存の色空間のデータであるときに、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換するステップと、前記第二の色空間のデータに変換された前記データを前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測するステップと、を含むものであればよい。

また、本発明が適用される色予測プログラムは、画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、目標色におけるデバイス依存の色空間のデータとして入力される被予測値から、デバイスから出力されるデバイス依存の色空間の予測値を予測する色予測プログラムであって、複数の目標色の前記デバイス依存の色空間のデータ及び、デバイス非依存の色空間である第一の色空間でのデータとの対応関係を記した目標色ベースデータを抽出するステップと、前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータに対する前記第一の色空間のデータの対応関係を記したベースデータを取得するステップと、前記目標色ベースデータ及び前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得する色空間軸変換するステップと、前記目標色ベースデータと前記第二の色空間の色空間軸から、前記デバイス依存の色空間の目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得するステップと共に、前記第二の色空間の色空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得するステップと、前記色空間軸変換目標色ベースデータに基づいて、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換するステップと、前記第二の色空間に変換された前記データを、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測するステップと、を含むものであればよい。

さらに、本発明は、上記色予測プログラムが記憶される各種の記憶媒体、色予測プログラムの伝送に用いる伝送媒体を含むことができる。

本発明は、デバイス依存の色空間のデータに対応するデバイス非依存の色空間のデータから、主成分分析などの統計的手法を用いて第二の色空間を設定し、この第二の色空間を介して、被予測値から予測値を予測することにより、デバイスの特定に応じた適切な予測値の予測が可能となるという優れた効果が得られる。

以下に、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。
〔第１の実施の形態〕
図１には、第１の実施の形態に係る色予測装置１０の要部の概略構成を示している。この色予測装置１０は、デバイス依存色空間からデバイス非依存の色空間へ変換する所謂フォワード（Forward）モデルとなっている。この色予測装置１０は、デバイスの一例として、デバイス依存の色空間がＣＭＹ色空間で、第一の色空間であるデバイス非依存の色空間がＬ*ａ*ｂ*色空間となるプリンタ（カラープリンタ）を適用し、ＣＭＹ色空間からＬ*ａ*ｂ*色空間への変換を行う。このときに、ＣＭＹ色空間の色データを被予測値とし、Ｌ*ａ*ｂ*色空間の色データを予測値としている。

なお、デバイスとしてプリンタを例に説明するが、本発明が適用されるデバイスは、これに限らず、デジタルスチルカメラなどのデジタルカメラ、カラースキャナ等の入力デバイスや、カラープリンタ、カラーディスプレイ等の出力デバイスなどの任意のデバイスの適用が可能である。

また、ここでは、デバイス依存の色空間を三次元のＣＭＹ色空間としているが、これに限らず、四次元のＣＭＹＫ色空間に適用することもできる。

この色予測装置１０は、ベースデータ取得手段としてベースデータ格納部１２が設けられていると共に、色空間軸変換部１４、変換色空間軸色予測部１６及び、色空間軸逆変換部１８を含んで形成されている。

ベースデータ格納部１２には、予め取得しているベースデータが記憶されている。このベースデータの取得は、色予測装置１０が設けられるプリンタを用いて、予め設定している多数パッチが含まれるベースデータパッチをカラーチャートとして印刷出力し、印刷出力したカラーチャートの各パッチ（ベースデータパッチ）を測色することにより、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータを取得する。

これにより、各ベースデータパッチによって特定されるＣＭＹ色空間の入力データとＬ*ａ*ｂ*色空間の出力データの対応関係を記すベースデータが得られる。ベースデータ格納部１２には、このベースデータが格納される。

このときに用いるベースデータパッチは、プリンタで処理可能な色域の略全域をカバーし、かつ、ＣＭＹ色空間内を細分した入力データが得られるように設定されており、これにより、デバイスであるプリンタの特徴を的確に表すことができるベースデータが得られる。

色空間軸変換部１４は、ベースデータ格納部１２に記憶されたベースデータから、色予測に適用する第二の色空間の軸（座標軸）を取得する。

図２には、本実施の形態に適用した色空間軸変換部１４の概略構成の一例を示している。この色空間軸変換部１４は、主成分ベクトル取得部２０、主成分寄与率取得部２２及び色空間変換部２４を含んでおり、前記したベースデータは、主成分ベクトル取得部２０及び主成分寄与率取得部２２へ入力される。

主成分ベクトル取得部２０は、ベースデータに含まれる第一の色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータ（Ｌ*値、ａ*値及びｂ*値）から、統計的手法の一例として主成分分析の手法を用いて、主成分ベクトルを求める。なお、主成分分析の手法は、特開平１０−１６４３８１号公報等に記載される一般的構成を適用することができる。

ここで、３個の変数を変数Ｘ₁、Ｘ₂、Ｘ₃とし、これらの重み合成変量を合成変量Ｚ₁、Ｚ₂、Ｚ₃とすると、変数Ｘ₁〜Ｘ₃から合成変量Ｚ₁〜Ｚ₃は、以下で示される。

Ｚ₁＝Ｌ₁₁・Ｘ₁＋Ｌ₁₂・Ｘ₂＋Ｌ₁₃・Ｘ₃
Ｚ₂＝Ｌ₂₁・Ｘ₁＋Ｌ₂₂・Ｘ₂＋Ｌ₂₃・Ｘ₃
Ｚ₃＝Ｌ₃₁・Ｘ₁＋Ｌ₃₂・Ｘ₂＋Ｌ₃₃・Ｘ₃
このような合成変量Ｚ₁〜Ｚ₃で、互いの相関が０となる合成変量Ｚ₁、Ｚ₂、Ｚ₃を求める。

実際には、３個の変数Ｘ₁、Ｘ₂、Ｘ₃の相関係数行列の固有値（λ₁、λ₂、λ₃）を求め、その固有値（λ₁、λ₂、λ₃）に対する固有ベクトルを重みとした合成変量Ｚ₁、Ｚ₂、Ｚ₃となる。このときに、固有ベクトルは、互いに直交し、相関が０となり、このときの合成変量Ｚ₁、Ｚ₂、Ｚ₃が、主成分ベクトル取得部２０で取得する主成分ベクトルとなる。以下、主成分ベクトルＺ₁、Ｚ₂、Ｚ₃とする。

また、主成分ベクトルＺ₁、Ｚ₂、Ｚ₃の間で、最も分散の大きい順に第１主成分、第２主成分、第３主成分となり、本実施の形態では、この第１主成分、第２主成分、第３主成分が、第二の色空間での３つの軸（座標軸）となる。

これにより、主成分ベクトル取得部２０で取得された主成分ベクトルから第二の色空間の軸が得られる。すなわち、主成分分析の手法を用いることにより、図３に示すように、Ｌ*ａ*ｂ*色空間でのデータの分散から、例えば、主成分ベクトルＺ₁が第１主成分、主成分ベクトルＺ₂が第２主成分、主成分ベクトルＺ₃が第３主成分であれば、軸Ｚ₁、Ｚ₂、Ｚ₃の色空間を取得することができる。

なお、図３では、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のＬ*軸、ａ*軸、ｂ*軸を実線で示し、第二の色空間を形成するＺ₁軸、Ｚ₂軸、Ｚ₃軸を破線で示し、データのプロットを省略している。

一方、主成分寄与率取得部２２は、ベースデータとして取得されているＬ*ａ*ｂ*色空間のデータから、主成分分析の手法を用いて、主成分寄与率を取得する。

一般に主成分分析では、元の各変数の間の相関係数は、因子負荷量と呼ばれ、第ｉ主成分の重みL_ｉ1、Ｌ_ｉ2、Ｌ_ｉ3に対応する固有値の平方根をかけたものである。

ここから、第ｉ主成分Ｚ_ｉ、変数Ｘ₁の相関係数ａ_1iは、
ａ_1ｉ＝Ｌ_ｉ1・（λ_ｉ）^1/2
となる。また、Ｚ_iと変数Ｘ₂の相関係数ａ_2ｉは、
ａ_2ｉ＝Ｌ_ｉ2・（λ_ｉ）^1/2
となる。

すなわち、寄与率は、各主成分が元の情報をどの程度反映しているかを表すものであり、例えば、ｐ個の変数を持つ情報量の合計はｐであるので、例えば、第１主成分の寄与率Ｃ₁は、数１の（１）式で表される。

このような寄与率は、変換する３軸のそれぞれに対するデータの情報量を示すものであるといえるので、各軸に対するデータの重みとして好ましく、主成分寄与率取得部２２では、第１主成分、第２主成分及び第３主成分の寄与率、すなわち、第二の色空間の各軸の寄与率を取得する。

一方、図２に示すように、色空間変換部２４には、ベースデータに含まれるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータが入力されると共に、主成分ベクトル取得部２０で取得された主成分ベクトル（例えば主成分ベクトルＺ₁、Ｚ₂、Ｚ₃）が入力される。ここから、色空間変換部２４では、主成分ベクトルを用いてＬ*ａ*ｂ*色空間の各データを、第二の色空間のデータへ変換する。すなわち、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータをデータ（Ｌ*、ａ*、ｂ*）、主成分ベクトルを主成分ベクトルＺ₁（Ｚ₁₁、Ｚ₁₂、Ｚ₁₃）、Ｚ₂（Ｚ₂₁、Ｚ₂₂、Ｚ₂₃）、Ｚ₃（Ｚ₃₁、Ｚ₃₂、Ｚ₃₃）、変換データを変換データα（α₁、α₂、α₃）、平均ベクトルを平均ベクトルｍ（ｍ₁、ｍ₂、ｍ₃）とすると、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータ（Ｌ*、ａ*、ｂ*）は、数２の（２）式で表される。

これを展開することにより（３）式に示すように、変換データα（α₁、α₂、α₃）が得られる。

また、元のＬ*ａ*ｂ*色空間のデータは、ベースデータ格納部１２に格納されているデバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間の各データに対応しており、これにより、ＣＭＹ色空間のデータと第二の色空間のデータとの間のベースデータが取得される。

図１に示すように、色空間軸変換部１４で取得されたベースデータのＬ*ａ*ｂ*色空間に対する変換データ及び、主成分寄与率は、変換色空間軸予測部１６に入力される。

図４には、変換色空間軸予測部１６の概略構成の一例を示している。この変換色空間軸予測部１６は、色空間軸変換ベースデータ格納部２６、軸重み設定部２８、被予測データ格納部３０及び色予測部３２を含んで形成されている。

色空間軸変換ベースデータ格納部２６には、色空間軸変換部１４の色空間変換部２４で取得された変換データが入力されるようになっており、色空間軸変換ベースデータ格納部２６は、この変換データを順に格納する。これにより、色空間軸変換ベースデータ格納部２６には、ＣＭＹ色空間のデータ及び、ＣＭＹ色空間のデータと対応する第二の色空間のデータ（変換データ）による色空間軸変換ベースデータが格納される。

また、軸重み設定部２８には、色空間軸変換部１４の主成分寄与率取得部２２で取得され第二の色空間の軸ごとの寄与率が入力される。これにより、軸重み設定部２８では、第二の色空間の各軸に対する重みを設定する。

一方、図１に示すように、変換色空間軸予測部１６には、デバイス依存の色空間のデータである被予測値（被予測データ）が入力されるようになっている。図４に示すように、被予測データは、被予測データ格納部３０に順に格納されるようになっている。

色予測部３２には、被予測データ格納部３０から被予測データが入力される。色予測部３２は、被予測データが入力されることにより、被予測データに対応する第二の色空間のデータを、色空間軸変換ベースデータ格納部２６から取得すると共に、取得したデータに軸重み設定部２８で設定されている重み付けを軸ごとに行うことにより、被予測データを第二の色空間のデータに変換して出力する。

このとき、色空間軸変換ベースデータの軸に対して重み係数を付加した回帰法などの公知の手法を用いることにより、重み付けを行う。なお、重み付けはこれに限らず、例えば特開平１０−２６２１７５号公報等に開示されている回帰法などの一般的手法を用いることができる。

図１に示すように、変換色空間軸予測部１６から出力される第二の色空間に変換されたデータは、色空間軸逆変換部１８に入力される。また、色空間軸逆変換部１８には、色空間軸変換部１４から、主成分ベクトルが入力される。

色空間軸逆変換部１８では、第二の色空間のデータに対して、第一の色空間のデータに変換する逆変換を行う。このとき、例えば、前記した（２）式を適用することができる。

これにより、第一の色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間に変換したデータが予測データとして出力される。

ここで、色予測装置１０を用いた処理を説明する。この色予測装置１０を用いるときには、デバイスであるプリンタに依存するＣＭＹ色空間（デバイス依存の色空間）のデータと、プリンタに非依存のＬ*ａ*ｂ*色空間（デバイス非依存の色空間）のデータの対応関係を示すベースデータを取得しておく必要がある。

図５には、このベースデータの取得処理の概略を示している。ベースデータを取得するときには、最初に、プリンタを用いたベースデータパッチの印刷出力を行う。このとき、各パッチのＣＭＹ色空間のデータが予め設定されており、設定されたデータに基づいた印刷処理が行われる。

次のステップ１０２では、印刷出力されたベースデータパッチのそれぞれを測色することにより、ベースデータパッチごとのＬ*ａ*ｂ*色空間でのデータを取得する。

ステップ１０４では、このようにして得られたＣＭＹ色空間のデータとＬ*ａ*ｂ*色空間のデータとを関連付けて、ベースデータとしてベースデータ格納部１２に格納する。これにより、色予測装置１０で適用するベースデータが取得される。

一方、色予測装置１０では、ベースデータに含まれる第一の色空間のデータから、第二の色空間の軸とする主成分ベクトルの取得、及び主成分寄与率の取得を行って、ベースデータと主成分ベクトル及び主成分寄与率に基づいて、デバイス依存の色空間の被予測データから、デバイス非依存の色空間の予測データを取得する。

このとき、第二の色空間の主成分ベクトル及び主成分寄与率を予め取得しておくことができる。図６には、このときの処理を、第二の色空間軸設定処理としてその流れを示している。

図６のフローチャートでは、最初のステップ１１０で、ベースデータ格納部１２に格納されている第一の色空間のデータを読み込み、次のステップ１１２では、読み込んだデータに基づいて、主成分分析の手法によって、第二の色空間の軸となる主成分ベクトルを取得する。これにより、第一の色空間のデータに基づいた第二の色空間を設定する。また、ステップ１１４では、主成分ベクトルから、主成分寄与率を取得する。

この後、ステップ１１６では、主成分ベクトルと、ベースデータに基づいて、デバイス依存の色空間のデータを、第二の色空間のデータに変換可能とする色空間軸変換ベースデータを生成し、生成した色空間軸変換ベースデータを、色空間軸変換ベースデータ格納部２６に格納する。

また、ステップ１１８では、主成分寄与率に基づいて、第二の色空間における各軸の重みを設定する。

このようにして、主成分ベクトル、色空間軸変換ベースデータ及び軸重みを予め設定しておくことにより、被予測データから予測データを取得する作業を円滑に行うことができる。

図７には、このときの色予測処理の概略を示している。このフローチャートは、例えば、デバイス依存色空間の被予測データが入力されることにより、この被予測データを被予測データ格納部３０に格納しながら実行され、最初のステップ１２０では、被予測データ格納部３０に格納されている被予測データを、予測対象として読み込み、ステップ１２２へ移行する。

このステップ１２２では、読み込んだ被予測データに対応する第二の色空間のデータを、色空間軸変換ベースデータ格納部２６に格納しているベースデータに基づいて取得し、取得したデータに対して、軸重みを付加することにより、被予測データを第二の色空間のデータに変換する。これにより、被予測データが第二の色空間の軸に依存したデータに変換される。

次のステップ１２４では、第二の色空間のデータを、主成分ベクトルに基づいて逆変換を施すことにより、第一の色空間のデータに変換し、変換したデータをデバイス非依存の色空間の予測データとして出力する（ステップ１２６）。

このように、色予測装置１０では、第一の色空間の被予測データを、デバイス非依存の色空間の予測データに変換するときに、デバイス依存の色空間に対するデバイス非依存の色空間のデータを用い、統計的手法によって第二の色空間を設定し、その色空間のデータに変換する。

このときに、第二の色空間の軸の寄与率に応じて重みを付加することにより、適正な色補正を可能とする予測データを得ることができる。
〔第２の実施の形態〕
次に本発明の第二の実施の形態を説明する。なお、第２の実施の形態の基本的構成は、前記した第１の実施の形態と同じであり、第１の実施の形態と同一の部品には、同一の符号を付与してその説明を省略する。

図８には、第２の実施の形態に適用した色予測装置４０の要部の概略構成を示している。この色予測装置４０は、デバイス非依存の色空間からデバイス依存の色空間へ変換する所謂インバース（Inverse）モデルとなっている。また、色予測装置４０においても、前記した色予測装置１０と同様に、デバイスの一例としてプリンタを適用している。また、色予測装置４０では、デバイス非依存の色空間であるLａｂ色空間のデータを被予測データとし、デバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間のデータを予測する（予測データ）。

図８に示すように、色予測装置４０は、色空間軸色予測部１６に換えて色空間軸色予測部４２が形成され、色空間軸逆変換部１８に換えて色空間軸逆変換部４４が形成されており、デバイス非依存の色空間であるＬ*ａ*ｂ*色空間のデータが、被予測データとして色空間軸逆変換部４４に入力され、デバイス依存の色空間であるＣＭＹ色空間のデータが予測データとして、色空間軸予測部４２から出力されるようになっている。

色空間軸逆変換部４４では、Ｌ*ａ*ｂ*色空間の被予測データを、第二の色空間のデータに変換する。また、色空間軸色予測部４２は、第二の色空間のデータを、色空間軸変換ベースデータに基づいてデバイス依存のＣＭＹ色空間のデータに変換する。

このとき、変換色空間軸予測部４２では、ベースデータに対して、主成分寄与率に対して重み付けを行うことにより、入力されたデータに対するＣＭＹ色空間の予測データを得るようにしている。

なお、色予測装置４０では、色予測装置１０の変換色空間軸色予測部１６に設けている被予測データ格納部３０が、色空間軸逆変換部４４に設けられており、これにより、被予測データが、色空間軸逆変換部４４に順に格納されながら処理されるようになっている。

図９には、色予測装置での色予測処理の概略を示している。なお、色予測装置４０でのベースデータの取得及び、第二の色空間の設定（主成分ベクトル、主成分寄与率及び色空間軸変換ベースデータの取得）は、前記した色予測装置１０と同じ処理を適用でき、ここではその説明を省略する。

このフローチャートは、例えば、デバイス被依存の色空間の被予測データが入力されることにより、この被予測データを被予測データ格納部３０に格納しながら実行され、最初のステップ１３０では、被予測データ格納部３０に格納されている被予測データを、予測対象として読み込み、ステップ１３２へ移行する。

このステップ１３２では、主成分ベクトルに基づいて、第二の色空間のデータに変換する。

この後、ステップ１３４では、第二の色空間のデータを、色空間軸変換ベースデータ格納部２６に格納しているベースデータ及び軸重みの設定に基づいて、ＣＭＹ色空間のデータに変換する。このとき、軸重みを付加したベースデータを用いることにより、主成分寄与率に応じたＣＭＹ色空間（デバイス依存の色空間）のデータが得られるようにしている。

このようにして変換されたデータは、被予測データに対する予測データとして出力される（ステップ１３６）。これにより、適正な重みが付加された予測データを得ることができる。
〔第３の実施の形態〕
次に本発明の第３の実施の形態を説明する。なお、第３の実施の形態の基本的構成は、前記した第１及び第２の実施の形態と同じであり、第１又は第２の実施の形態と同一の部品には、同一の符号を付与してその説明を省略する。

図１０には、第３の実施の形態に係る色予測装置５０の要部の概略構成を示している。この色予測装置５０においても、前記した色予測装置１０、４０と同様に、デバイスとしてプリンタを適用するものとし、デバイス依存の色空間をＣＭＹ色空間とし、デバイス非依存の色空間をＬ*ａ*ｂ*色空間としている。また、色予測装置５０は、デバイスの色特性（デバイスの個体差）の影響を受けない予測データを出力可能とする所謂キャリブレーションモデルとなっている。

この色予測装置５０には、ベースデータ格納部１２に加え目標色データ格納部５２が設けられている。この目標色データ格納部５２では、目標とする色のＣＭＹ色空間でのデータと、対応するＬ*ａ*ｂ*色空間でのデータを格納して目標色ベースデータが形成されている。このとき、色予測装置５０で用いる目標色データとしては、印刷物上での目標とする色のデータであってもよく、また、デバイスでの基準色としても良い。

色予測装置５０には、色空間軸変換部５４が設けられている。この色空間軸変換部５４は、前記した色空間軸変換部１４と同様に、ベースデータに含まれるデバイス非依存の色空間のデータに対して主成分分析などの統計的手法に基づいて第二の色空間を特定する主成分ベクトル、主成分寄与率を取得する。

また、色空間軸変換部５４は、目標色データ格納部５２から目標色ベースデータの第一の色空間のデータを読み込み、各データに対して主成分ベクトルを用いることにより、色空間軸への変換を行う。すなわち、目標色のＣＭＹ色空間のデータと第二の色空間のデータと間でデータ変換可能とする色空間軸変換目標ベースデータを生成する。

これにより、色予測装置５０では、目標色に対する第二の色空間でのデータである色空間軸変換目標ベースデータと、デバイスの色空間軸変換ベースデータが取得される。

一方、色予測装置５０には、変換色空間軸色予測部５６、５８が形成されている。変換色空間軸色予測部５６では、目標色のデータに応じたデータ（ターゲットデータ）を生成する。例えば、変換色空間軸色予測部５６では、被予測データとしてＤＬＵＴ（ダイレクトルックアップテーブル）の格子点が入力されると、目標色のＣＭＹ色空間でのデータ（Ｃ、M、Ｙ）と目標色軸変換後のデータである変換データ（α₁、α₂、α₃）をベースデータとして、デバイス依存の色空間から第二の色空間へデータ変換する（（Ｃ、Ｍ、Ｙ）→（α₁、α₂、α₃））。

これにより、変換色空間軸色予測部５６では、ＤＬＵＴ格子点に対する目標データが生成されるようにしている。

すなわち、本来は、ＤＬＵＴ格子点に対するデータは、Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータとして与えられ、予測値もＬ*ａ*ｂ*色空間のデータとなるが、色予測装置５０では、まず、軸変換したデータを予測するようにしている。なお、このような変換色空間軸予測部５６では、前記した変換色空間軸予測部１６と同等の手法を適用することができる。

これに対して、変換色空間軸予測部５８では、変換色空間軸予測部５６で得られたデータが入力されることにより、このデータに対するデバイスでのカバレッジデータが得られるようにしている。

すなわち、変換色空間軸予測部５８では、インバースモデルとして説明した変換色空間軸予測部４２と同様の手法で、ＣＭＹ色空間のデータと軸変換後のデータをベースデータして、変換色空間軸予測部５６から入力される軸変換データをＣＭＹ色空間のデータに変換する。これにより、目標色のデータに対するデバイスのカバレッジデータであるＣＭＹ色空間上での予測データが得られる。

ここで、図１１及び図１２を参照しながら、色予測装置５０での色予測処理の概略を示している。なお、色予測装置５０では、予め目標色ベースデータと共に、デバイスであるプリンタのベースデータが取得され、ベースデータ格納部１２及び目標色データ格納部５２に格納されている。

図１１には、第二の色空間の設定及び設定に付随する処理の概略を示しており、このフローチャートでは、ステップ１１０〜１１８において、ベースデータ格納部１２に格納しているベースデータに基づいて、主成分ベクトルの取得、主成分寄与率の取得、主成分寄与率に基づいた軸重みの設定及び、色空間軸変換ベースデータの取得を行うと、ステップ１４０へ移行する。

このステップ１４０では、目標色データ格納部１５２に格納されている目標色に対する目標色ベースデータを読み込むと、ステップ１４２へ移行し、第二の色空間の主成分ベクトルに基づいて、目標色ベースデータに対して色空間軸変換を行うことにより、色空間軸変換目標ベースデータを生成する。この色空間軸変換目標ベースデータは、ＣＭＹ色空間のデータを第二の色空間上のデータへの変換に用いられる。

一方、図１２には、色予測装置５０での色予測処理の概略を示している。このフローチャートは、例えばＤＬＵＴ格子点などが被予測データとして入力されることにより、実行され、最初のステップ１５０では、デバイス依存の色空間のデータである被予測データを読み込むと、ステップ１５２では、読み込んだ被予測データを、色空間軸変換目標ベースデータに基づいて、第二の色空間上のデータ（変換データ）に変換する。

次のステップ１５４では、第二の色空間のデータである変換データに対して、色空間軸変換ベースデータと軸重みの設定に基づいて、デバイス依存の色空間（ＣＭＹ色空間）のデータに変換し、予測データとして出力する（ステップ１５６）。

これにより、色予測装置５０では、被予測データを標準色である目標色に合わせるＤＬＵＴを得ることができ、プリンタの個体差を吸収するキャリブレーションが可能となると共に、プリンタを用いた印刷色のシミュレーションが可能となる。

なお、以上説明した本実施の形態は、本発明の構成を限定するものではない。例えば、本実施の形態では、デバイスの一例としてプリンタを適用し、ＣＭＹ色空間とＬ*ａ*ｂ*色空間の間又は、ＣＭＹ色空間の間での被予測データからの予測データの予測を例に説明したが、これに限らず、デバイスとしては、プリンタに限らずカラーディスプレイなどの出力デバイス、デジタルカメラ、カラースキャナなどの入力デバイスを適用することができる。

また、デバイス依存の色空間としては、ＣＭＹ色空間に限らず、ＣＭＹＫ色空間などの四次元の色空間、ＲＧＢ色空間など、デバイスに応じた色空間を適用することができる。

さらに、デバイス非依存の色空間としては、Ｌ*ａ*ｂ*色空間に限らず、Ｌｕｖ色空間、ＸＹＺ色空間なので任意の色空間を適用することができる。

第１の実施の形態に係る色予測装置の要部の概略構成を示す機能ブロック図である。 色空間軸変換部の一例を示す概略構成図である。 第一の色空間とするＬａｂ色空間の空間軸と第二の色空間の空間軸の一例を示す概略図である。 変換色空間軸色予測部の一例を示す概略構成図である。 ベースデータ取得の一例を示す流れ図である。 第二の色空間及び色空間軸の設定処理の一例を示す流れ図である。 第１の実施の形態に係る色予測処理の一例を示す流れ図である。 第２の実施の形態に係る色予測装置の要部の概略構成を示す機能ブロック図である。 第２の実施の形態に係る色予測処理の一例を示す流れ図である。 第３の実施の形態に係る色予測装置の要部の概略構成を示す機能ブロック図である。 第３の実施の形態に係る第二の色空間及び色空間軸の設定処理の一例を示す流れ図である。 第３の実施の形態に係る色予測処理の一例を示す流れ図である。

符号の説明

１０、４０、５０ 色予測装置
１２ ベースデータ格納部
１４、５４ 色空間軸変換部
１６、４２、５６、５８ 変換色空間軸予測部
１８、４４ 色空間軸逆変換部
２０ 主成分ベクトル取得部
２２ 主成分寄与率取得部
２４ 色空間変換部
２６ 色空間軸変換ベースデータ格納部
２８ 軸重み設定部
３２ 色予測部
５２ 目標色データ格納部

Claims (15)

1. 画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で一方の色空間のデータとして入力される被予測値から、他方の色空間のデータとして出力される予測値を予測する色予測方法であって、
   前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータと前記デバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを取得し、
   前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる前記第二の色空間での色空間軸を取得すると共に、
   前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得して、
   前記被予測値が前記デバイス依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記被予測値から前記第二の色空間のデータである変換色空間軸予測データを予測し、
   前記変換色空間軸予測データを前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記第一の色空間のデータへ変換する、
   ことを特徴とする色予測方法。
2. 前記被予測値が前記デバイス非依存の色空間のデータであるときに、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換し、
   前記第二の色空間のデータに変換された前記データを前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の色予測方法。
3. 画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、目標色におけるデバイス依存の色空間のデータとして入力される被予測値から、デバイスから出力されるデバイス依存の色空間の予測値を予測する色予測方法であって、
   複数の目標色の前記デバイス依存の色空間のデータ及び、デバイス非依存の色空間である第一の色空間でのデータとの対応関係を記した目標色ベースデータと、
   前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータに対する前記第一の色空間のデータの対応関係を記したベースデータとを取得し、
   前記目標色ベースデータ及び前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得して、
   前記目標色ベースデータと前記第二の色空間の色空間軸から、前記デバイス依存の色空間の目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得すると共に、
   前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得して、
   前記色空間軸変換目標色ベースデータに基づいて、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換した後、
   前記第二の色空間に変換された前記データを、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測する、
   ことを特徴とする色予測方法。
4. 前記統計的手法は、主成分分析法であることを特徴とする前記請求項１から請求項３の何れか１項に記載の色予測方法。
5. 前記色空間軸変換ベースデータは、統計的手法によって得られる色空間軸依存のデータ重みを持つことを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載の色予測方法。
6. 前記統計的手法により得られる前記色空間軸依存のデータ重みは、前記ベースデータの前記デバイス非依存の色空間である前記第一の色空間のデータに対する主成分ベクトルのデータの寄与率を基にした値を与えることを特徴とする請求項５に記載の色予測方法。
7. 画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で一方の色空間のデータとして入力される被予測値から、他方の色空間のデータとして出力される予測値を予測する色予測装置であって、
   前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータと前記デバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータを取得するベースデータ取得手段と、
   前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得する色空間軸変換手段と、
   前記色空間軸変換手段によって取得された前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、
   前記被予測値が前記デバイス依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記被予測値から前記第二の色空間のデータである変換色空間軸予測データを予測する変換色空間軸予測手段と、
   前記変換色空間軸予測手段で予測された前記変換色空間軸予測データを前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記第一の色空間のデータへ変換する色空間軸逆変換手段と、
   を含むことを特徴とする色予測装置。
8. 前記被予測値が前記デバイス非依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸逆変換手段が、前記被予測値を前記色空間軸変換手段によって取得された前記第二の色空間の色空間軸のデータに変換すると共に、
   前記変換色空間軸予測手段が、前記色空間軸逆変換手段によって前記第二の色空間のデータに変換された前記データを、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の色予測装置。
9. 画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、目標色におけるデバイス依存の色空間のデータとして入力される被予測値から、デバイスから出力されるデバイス依存の色空間の予測値を予測する色予測装置であって、
   複数の目標色の前記デバイス依存の色空間のデータ及び、デバイス非依存の色空間である第一の色空間でのデータとの対応関係を記した目標色ベースデータを取得するも目標色ベースデータ取得手段と、
   前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータに対する前記第一の色空間のデータの対応関係を記したベースデータを取得するベースデータ取得手段と、
   前記目標色ベースデータ及び前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得する色空間軸変換手段と、
   前記目標色データ取得手段で取得された目標色ベースデータと前記色空間軸目標色取得手段で取得された前記第二の色空間の色空間軸から、前記デバイス依存の色空間の目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得する色空間軸変換目標色ベースデータ取得手段と、
   前記色空間軸変換目標色ベースデータに基づいて、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換する色空間軸目標値変換手段と、
   前記色空間軸変換手段によって取得された前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記す色空間軸変換ベースデータを取得する色空間軸変換ベースデータ取得手段と、
   前記色空間軸変換ベースデータ取得手段で得られた前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記色空間軸目標値変換手段によって変換されたデータを前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータを予測する変換色空間軸予測手段と、
   を含むことを特徴とする色予測装置。
10. 前記色空間軸変換手段で求められる前記統計的手法は、主成分分析法であることを特徴とする前記請求項７から請求項９の何れか１項に記載の色予測装置。
11. 前記変換色空間軸色予測手段で用いられる前記色空間軸変換ベースデータは、前記色空間軸変換手段で求められる統計的手法によって得られる色空間軸依存のデータ重みを持つことを特徴とする請求項７から請求項１０の何れか１項に記載の色予測装置。
12. 前記色空間軸変換手段で求められる統計的手法により得られるデータ軸依存のデータ重みは、前記画像を形成する前記デバイスのデバイス非依存の前記第一の色空間での前記出力データに対する主成分ベクトルのデータの寄与率を基にした値を与えることを特徴とする請求項１１に記載の色予測装置。
13. 画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、デバイス依存の色空間とデバイス非依存の色空間の間で一方の色空間のデータとして入力される被予測値から、他方の色空間のデータとして出力される予測値を予測する色予測プログラムであって、
    前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータと前記デバイス非依存の色空間である第一の色空間のデータとの対応関係を記したベースデータの第一の色空間のデータに対して、統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる前記第二の色空間での色空間軸を取得するステップと、
    前記第二の色空間の色空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得するステップと、
    前記被予測値が前記デバイス依存の色空間のデータであるときに、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記被予測値から前記第二の色空間のデータである変換色空間軸予測データを予測するステップと、
    前記変換色空間軸予測データを前記第二の色空間の空間軸に基づいて前記第一の色空間のデータへ変換するステップと、
    を含むことを特徴とする色予測プログラム。
14. 前記被予測値が前記デバイス非依存の色空間のデータであるときに、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換するステップと、
    前記第二の色空間のデータに変換された前記データを前記色空間軸変換ベースデータに基づいて前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項１３に記載の色予測プログラム。
15. 画像データが入力又は出力されるデバイスにおいて、目標色におけるデバイス依存の色空間のデータとして入力される被予測値から、デバイスから出力されるデバイス依存の色空間の予測値を予測する色予測プログラムであって、
    複数の目標色の前記デバイス依存の色空間のデータ及び、デバイス非依存の色空間である第一の色空間でのデータとの対応関係を記した目標色ベースデータを抽出するステップと、
    前記デバイスにおける前記デバイス依存の色空間のデータに対する前記第一の色空間のデータの対応関係を記したベースデータを取得するステップと、
    前記目標色ベースデータ及び前記ベースデータの前記第一の色空間のデータに対して統計的手法を用いて色空間軸を変換して得られる第二の色空間での色空間軸を取得する色空間軸変換するステップと、
    前記目標色ベースデータと前記第二の色空間の色空間軸から、前記デバイス依存の色空間の目標色のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換目標ベースデータを取得するステップと共に、
    前記第二の色空間の色空間軸に基づいて前記デバイス依存の色空間のデータと前記第二の色空間のデータとの対応関係を記した色空間軸変換ベースデータを取得するステップと、
    前記色空間軸変換目標色ベースデータに基づいて、前記被予測値を前記第二の色空間のデータに変換するステップと、
    前記第二の色空間に変換された前記データを、前記色空間軸変換ベースデータに基づいて、前記デバイス依存の色空間のデータに変換することにより前記予測値を予測するステップと、
    を含むことを特徴とする色予測プログラム。

Images