JP5152515B2 - Color correction coefficient generation apparatus and color correction coefficient generation program - Google Patents
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Description
本発明は、色補正係数生成装置及び色補正係数生成プログラムに関するものである。 The present invention relates to a color correction coefficient generation device and a color correction coefficient generation program.
現在、デジタルカメラやカラースキャナ、カラープリンタ、カラーディスプレイなどのようにカラーを扱う機器が普及し、幅広く使用されてきている。それとともに、市場から色の再現性の向上が要求されている。例えば特にＤＴＰ（Ｄｅｓｋ Ｔｏｐ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）等で使用されるシステムにおいては、各機器におけるＣＭＳ（カラーマネージメントシステム）は、必要不可欠なものとなっている。現在ＩＣＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）に代表されるカラープロファイルなどに基づき、色補正を行うためのテーブル値を決定し、各種発明されている補間処理などによって色補正がなされている。 Currently, devices that handle color, such as digital cameras, color scanners, color printers, and color displays, are widespread and widely used. At the same time, improvement in color reproducibility is required from the market. In the system used, for example, particularly DTP (Desk Top Publishing), etc., CMS (Color Management System) in each device is indispensable. Currently, table values for color correction are determined based on a color profile typified by ICC (International Color Consortium), and color correction is performed by various invented interpolation processes.
これまでも色変換、キャリブレーション、色校正等を行う方法が各種発明されている。これらは各装置に対する目標値が設定され、その目標値を再現する装置依存の色空間の値に色変換がなされる。キャリブレーションの場合、その補正方法としては、現在、１次元の表を用いて実現されているものがほとんどであり、単色を補正する単色キャリブレーションや、ＣＭＹ３色重ねのプロセスブラックを補正するグレイバランスキャリブレーションの大きく分けて２つの技術が存在する。しかしながら、それぞれ補正する箇所が特定されており、単色キャリブレーションでは２次色、３次色といった複数の色材を重ねた部分での補正精度は保証されない。例えば特に電子写真方式では、多重転写率の変動により、１次色をあわせても、２次色以上の色で色バランスが崩れてしまう。グレイバランスキャリブレーションでも、プロセスグレイ部分以外の色に対しては、精度は保証されない。 Various methods for performing color conversion, calibration, color calibration and the like have been invented so far. In these, target values for each device are set, and color conversion is performed to values in a device-dependent color space that reproduces the target values. In the case of calibration, most of the correction methods currently implemented using a one-dimensional table are single-color calibration for correcting a single color, and gray balance for correcting process black of CMY three-color superposition. There are two main techniques for calibration. However, each location to be corrected is specified, and the correction accuracy in a portion where a plurality of color materials such as a secondary color and a tertiary color are overlapped is not guaranteed in the single color calibration. For example, particularly in the electrophotographic system, even if the primary colors are combined due to the variation in the multiple transfer rate, the color balance is lost for the secondary colors or more. Even with gray balance calibration, accuracy is not guaranteed for colors other than the process gray portion.
近年、３次元の表を採用したキャリブレーション方式が開発されている。これにより、その装置で再現される色領域全域で精度よく補正が行われるようになった。この３次元の表を採用したキャリブレーション方式では、各色成分の値が必要になる。そのため、各色成分が分版された後の面順次での処理よりも、分版される前の点順次での処理に向いている。 In recent years, a calibration method using a three-dimensional table has been developed. As a result, correction can be performed with high accuracy over the entire color region reproduced by the apparatus. In the calibration method using this three-dimensional table, the value of each color component is required. Therefore, it is more suitable for point-sequential processing before color separation than processing by frame-sequential after color components are separated.
例えば特許文献１においては、面内ムラを補正する際に、１次色だけでなく多次色の色ムラを全濃度色域にわたって改善することが記載されている。この技術では、ある色成分単色（１次色）から作成した補正テーブルと、多次色から当該色成分を分版して作成した補正テーブルの値の平均を求めて当該色成分の補正テーブルを生成するものである。これにより、色範囲全体として平均的な色補正が行われることになる。
For example,
本発明は、特定の補正対象の色についての補正精度を向上させながら色域全体としての補正精度を確保することができる色補正係数生成装置及び色補正係数生成プログラムを提供することを目的とするものである。 An object of the present invention is to provide a color correction coefficient generation device and a color correction coefficient generation program capable of ensuring the correction accuracy of the entire color gamut while improving the correction accuracy of a specific correction target color. Is.
本願請求項１に記載の発明は、補正対象となる対象色値に対応する補正用色値を取得する補正値取得手段と、前記対象色値に対する重み係数を設定する重み係数設定手段と、前記対象色値及び前記補正用色値と前記重み係数に従って前記対象色値を色成分毎に補正するための色補正係数を生成する生成手段と、前記生成手段で生成した色補正係数が収束条件を満たすか否かを判定する収束条件判定手段と、前記収束条件判定手段で前記収束条件を満たさないと判定された場合に前記生成手段で生成した前記色補正係数を用いた補正結果の評価値を取得する評価値取得手段を有し、前記重み係数設定手段は、前記評価値取得手段で取得した前記評価値をもとに前記重み係数を変更して改めて前記色補正係数生成手段に色補正係数を生成させることを特徴とする色補正係数生成装置である。
The invention according to
本願請求項２に記載の発明は、補正対象となる対象色値に対応する補正用色値を取得する補正値取得手段と、前記対象色値に対する重み係数を設定する重み係数設定手段と、前記対象色値及び前記補正用色値と前記重み係数に従って前記対象色値を色成分毎に補正するための色補正係数を生成する生成手段と、前記生成手段で生成した前記色補正係数を用いた補正結果の評価値を取得する評価値取得手段と、前記評価値取得手段で取得した前記評価値が収束条件を満たすか否かを判定する収束条件判定手段を有し、前記重み係数設定手段は、前記収束条件判定手段で前記収束条件を満たさないと判定された場合に、前記評価値取得手段で取得した前記評価値をもとに前記重み係数を変更して改めて前記色補正係数生成手段に色補正係数を生成させることを特徴とする色補正係数生成装置である。
The invention according to
本願請求項３に記載の発明は、本願請求項１または請求項２に記載の色補正係数生成装置の前記評価値取得手段が、前記色補正係数を使用した色補正処理のシミュレーションにより前記補正結果を得て、補正前後の色差に基づいて評価値を取得することを特徴とする色補正係数生成装置である。 According to a third aspect of the present invention, in the color correction coefficient generation device according to the first or second aspect of the present invention, the evaluation value acquisition unit performs the correction result by simulation of color correction processing using the color correction coefficient. And obtaining an evaluation value based on the color difference before and after the correction.
本願請求項４に記載の発明は、本願請求項１または請求項２に記載の色補正係数生成装置の前記評価値取得手段が、前記色補正係数を使用した画像を出力して得られた色値をもとに前記補正結果を得て、補正前後の色差に基づいて評価値を取得することを特徴とする色補正係数生成装置である。
The invention described in
本願請求項５に記載の発明は、コンピュータに、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の色補正係数生成装置の機能を実行させるものであることを特徴とする色補正係数生成プログラムである。
The invention according to
本願請求項１及び請求項２に記載の発明によれば、特定の補正対象の色についての補正精度を向上させながら色域全体としての補正精度を確保することができる。 According to the first and second aspects of the present invention, it is possible to ensure the correction accuracy for the entire color gamut while improving the correction accuracy for a specific color to be corrected.
本願請求項３に記載の発明によれば、実際の出力装置を用いなくても色補正係数を得ることができる。 According to the third aspect of the present invention, the color correction coefficient can be obtained without using an actual output device.
本願請求項４に記載の発明によれば、実際の出力装置に即した色補正係数を得ることができる。 According to the fourth aspect of the present invention, a color correction coefficient suitable for an actual output device can be obtained.
本願請求項５に記載の発明によれば、請求項１から請求項４のいずれか１項における効果を得ることができる。
According to the invention described in
図１は、本発明の第１の実施の形態を示す構成図である。図中、１は補正値取得部、２は重み係数設定部、３は色補正係数生成部、４は収束条件判定部、５は評価値取得部、６は色補正係数記憶部、１１は第１色予測部、１２は第２色予測部、２１はバランスパラメータ設定部、２２は重み係数算出部である。なお、以下の説明では色成分としてＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）を有する色値を対象とするが、これに限らないことは言うまでもない。 FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention. In the figure, 1 is a correction value acquisition unit, 2 is a weight coefficient setting unit, 3 is a color correction coefficient generation unit, 4 is a convergence condition determination unit, 5 is an evaluation value acquisition unit, 6 is a color correction coefficient storage unit, and 11 is a first color correction coefficient storage unit. One color prediction unit, 12 a second color prediction unit, 21 a balance parameter setting unit, and 22 a weighting factor calculation unit. In the following description, color values having C (cyan), M (magenta), Y (yellow), and K (black) as color components are targeted, but it goes without saying that the present invention is not limited to this.
補正値取得部１は、補正対象となる対象色値に対応する補正用色値を取得する。対象色値としては、補正で重要となる色の情報が含まれているとよく、例えば、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各単色や３色のグレイ等のＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの値を対象色値とすることが考えられる。また、色域全体について補正が必要であれば、２次色、３次色、４次色など、色域内部の色値についても対象色値とする。例えば各色成分について予め設定した刻みの単色の組み合わせを対象色値とすればよい。補正用色値は、対象色値を出力した場合に本来得たい色を、補正対象となっている出力装置で得るために、当該出力装置に入力すべき色値である。すなわち、対象色値を補正用色値に変換して出力装置に入力すれば、その出力は本来得たい色が得られることになる。
The correction
図１に示した例では、補正値取得部１は第１色予測部１１と第２色予測部１２を含んで構成されている。第１色予測部１１は、対象色値から本来得ようとする色値を予測する。例えば補正を必要としない状態の出力装置に対して与えたＣＭＹＫ値と、そのＣＭＹＫ値により出力装置が出力した画像の測色値を対にした素データをもとに色変換モデルを作成し、その色変換モデルを用いて対象色値から予測値に変換すればよい。ここでは、予測値は装置に依存しない色空間であるＬＡＢ色空間の値Ｌａｂとしている。
In the example illustrated in FIG. 1, the correction
第２色予測部１２は、第１色予測部１１で予測された色を、補正が必要となっている出力装置により出力するために、その出力装置に入力すべき色値を予測する。例えば補正が必要となっている出力装置に対して与えたＣＭＹＫ値と、そのＣＭＹＫ値により出力装置が出力した画像の測色値を対にした素データをもとに、測色値（ここではＬａｂ値）からＣＭＹＫ値への色変換モデルを作成し、その色変換モデルを用いて、第１色予測部１１で予測した色値から補正用色値へ変換すればよい。
The second
なお、補正値取得部１は対象色値に対応する補正用色値が取得されれば上述の構成に限られるものではなく、他の方法により補正用色値を取得してもよい。また、対象色値と補正用色値の組が与えられれば、あえて補正値取得部１を設けずに構成してもよい。
The correction
重み係数設定部２は、各対象色値に対して、それぞれの対象色値の重要度を示す重み係数を設定する。この重み係数は、色補正係数生成部３で生成した色補正係数が収束条件を満たさないと収束条件判定部４で判定された場合に、評価値取得部５で取得した評価値をもとにして変更し、変更した重み係数を用いた色補正係数の生成を色補正係数生成部３に行わせる。
The weighting
この重み係数設定部２は、この例ではバランスパラメータ設定部２１及び重み係数算出部２２を含んで構成されている。バランスパラメータ設定部２１は、複数の重視する色領域（重要色領域）に対して、それぞれどの程度重視するかを設定するものである。重要色領域としては、特定の色を指定するほか、単色軸やグレイ軸、高濃度域あるいは低濃度域、高彩度域や低彩度域など、種々の色領域が設定の候補となる。これらの重要色領域から離れるほど重みが小さくなる重み関数を設定し、さらに、各重み関数を重視する程度を表す係数（バランスパラメータ）を設定する。
The weighting
重み係数算出部２２は、対象色値と、補正値取得部１で取得した対象色値に対応する補正用色値を受け取り、バランスパラメータ設定部２１が設定した各重み関数とバランスパラメータに応じて、各対象色値に対する重み係数を生成する。より具体的に上述のように単色及びグレイ軸を重要色領域としてそれぞれ重み関数を設定し、バランスパラメータを単色：グレイ軸＝３：７とした場合、ある対象色値について、単色からの距離に応じた重みと、グレイ軸からの距離に応じた重みとを、３：７の割合で合成した重みを当該対象色値に対する重み係数とすればよい。
The weighting coefficient calculation unit 22 receives the target color value and the correction color value corresponding to the target color value acquired by the correction
もちろん、重み係数の設定方法はこの例に限られるものではなく、種々の設定方法を用いて重み係数を設定してもよい。上述のように、評価値取得部５で取得した評価値をもとにした重み係数の変更を行うので、変更に対応した重み係数の設定方法であればよい。なお、図示している構成では、収束条件判定部４で収束条件を満たしていないと判定された場合に、バランスパラメータ設定部２１において設定するバランスパラメータを変更して重み係数の変更を行う。もちろん、各重み関数を変更するなど、他の構成で重み係数を変更してももよい。
Of course, the method of setting the weighting factor is not limited to this example, and the weighting factor may be set using various setting methods. As described above, since the weighting coefficient is changed based on the evaluation value acquired by the evaluation
色補正係数生成部３は、対象色値及び補正値取得部１で取得した補正用色値と、重み係数設定部２で設定した重み係数に従って、対象色値を色成分毎に補正するための色補正係数を生成する。色補正係数は、例えばＣＭＹＫであれば、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各色成分について、補正前の値と補正後の値とを対応付けた１次元の表形式で生成すればよい。もちろん、色補正係数として色補正を行うための関数を生成したり、あるいは予め設定されている色補正のための関数のパラメータを生成する構成であってもよい。
The color correction
収束条件判定部４は、色補正係数生成部３で生成した色補正係数が、予め設定されている収束条件を満たすか否かを判定する。収束条件としては、前回生成された、あるいは初回であれば予め設定された、色補正係数との差の範囲を設定するなどが考えられる。収束条件を満たす場合には、生成された色補正係数を色補正係数記憶部６へ記憶させて色補正係数の生成処理を終了する。収束条件を満たさない場合は、評価値取得部５へ色補正係数を転送して当該色補正係数の評価値を取得し、重み係数の再設計が行われるようにする。この場合も、色補正係数を色補正係数記憶部６に記憶させておき、次回以降の収束条件の判定の際に使用する。
Convergence
評価値取得部５は、色補正係数生成部３で生成した色補正係数が収束条件判定部４で収束条件を満たさないと判定された場合に、色補正係数生成部３で生成した色補正係数を用いた補正結果の評価値を取得する。補正結果は、例えば評価用の色票の色値について、色補正係数を使用した色補正処理のシミュレーションにより得るほか、色補正係数を使用して出力装置に実際に画像を出力させ、得られた色値をもとに補正結果を得てもよい。得られた各色票の色値に対する補正結果をもとに、補正前後の色値の差（色差）に基づいて評価値を取得する。例えば、平均色差、中央値、最大色差、ＲＭＳ、または補正結果を得た色について色差を降順に並べた場合の予め設定された位置（例えば９５％の位置など）にあたる色差などを評価値とすればよい。もちろん、他の値を評価値としてもよい。なお、補正結果を得る際に用いる評価用の色票や、評価値としてどのような値を用いるかについては、利用者が選択して予め設定するように構成してもよい。また、補正結果の取得には補正値取得部１を利用する構成でもよい。
The evaluation
色補正係数記憶部６は、色補正係数生成部３で生成した色補正係数を色成分毎に記憶する。収束条件判定部４で収束条件を満たした場合には、その際に記憶した色補正係数が最終的な生成結果となる。
The color correction
図２は、本発明の第１の実施の形態における動作の一例を示す流れ図である。動作が開始すると、まずＳ４１において、色域全体にまんべんなく対象色値を設定し、対象色値に対応する補正用色値を補正値取得部１が取得し、対象色値と補正用色値との対を得る。Ｓ４２において、得られた対象色値と補正用色値との対のひとつひとつについて、重み係数設定部２が重み係数を設定する。この重み係数は、単色、グレイ、２次色、特定色などといった重視する色域の再現性をよくするように設定するとよい。また、低濃度や高濃度といった特定の色領域ごとにも重み係数を設定することによって、濃度域毎に重視する色領域の設定も可能となり、例えば組み合わせて、低濃度領域では単色重視、高濃度領域ではグレイ重視などの再現を行うように重み係数を設定してもよい。
FIG. 2 is a flowchart showing an example of operation in the first exemplary embodiment of the present invention. When the operation starts, first, in S41, the target color value is set evenly over the entire color gamut, the correction color value corresponding to the target color value is acquired by the correction
Ｓ４３において、Ｓ４２で重みが設定された対象色値と補正用色値の対をもとに、色補正係数生成部３は色成分毎に色補正係数を生成する。Ｓ４４において、Ｓ４３で生成した色補正係数が予め設定した収束条件を満たすか否かを判定する。収束条件を満たしていれば処理を終える。
In S43, the color correction
Ｓ４４で収束条件を満たしていないと判定された場合には、Ｓ４５において、評価値取得部５はＳ４３で生成した色補正係数を用いて補正結果を得て、補正前後の色差から評価値を取得する。そしてＳ４２へ戻って、重み係数設定部２は評価値をもとに重み係数を算出し直す。Ｓ４３で色補正係数を改めて生成し、Ｓ４４で収束条件を満たすか否かを判定することになる。このような評価値に基づく重み係数の再計算、色補正係数の生成、収束条件の判定の一連の工程を繰り返すことによって、特定の色領域における補正と色域全体の補正とをバランスよく行う色補正係数が得られる。
If it is determined in S44 that the convergence condition is not satisfied, in S45, the evaluation
上述の動作の一例について、具体例を用いながらさらに説明して行く。図３は、対象色値と補正用色値との対の一例の説明図、図４は、第１色予測部１１が使用する色変換モデルの素データの一例の説明図、図５は、第２色予測部１２が使用する色変換モデルの素データの一例の説明図である。まず対象色値を用意する。対象色値は、上述のように色域全体にまんべんなく設定するとよい。例えば図３の「対象色値」の欄に示した例では、Ｃ、Ｍ、Ｙについては０から１００までの範囲を２５刻みとし、Ｋについては０から１００までを１０刻みとして、各色成分の値の組み合わせを対象色値としている。
An example of the above operation will be further described using a specific example. 3 is an explanatory diagram of an example of a pair of a target color value and a correction color value, FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of raw data of a color conversion model used by the first color prediction unit 11, and FIG. It is explanatory drawing of an example of the raw data of the color conversion model which the 2nd
補正値取得部１は、対象色値に対応する補正用色値を取得する。図１に示した構成では、第１色予測部１１によって対象色値であるＣＭＹＫ値を装置に依存しない色空間であるＬＡＢ色空間の値に変換し、その値から補正対象の出力装置に応じたＣＭＹＫ値を第２色予測部１２によって予測することにより補正用色値を得ている。
The correction
第１色予測部１１は対象色値を出力装置に入力した場合に得たい色（Ｌａｂ値）を予測するものであり、ここではＣＭＹＫからＬａｂへの変換を行う。変換には、例えば色変換モデルを作成して使用するとよい。例えば、補正を要しない状態での出力装置、あるいは、別の目標とする出力装置にＣＭＹＫを与えて出力される色を測色し、ＣＭＹＫとＬａｂとの対を求める。例えば図４においては、各色成分について２５刻みとして組み合わせたＣＭＹＫ値と、それぞれのＣＭＹＫ値に対応するＬａｂ値を示している。このＣＭＹＫ値とＬａｂ値との対を素データとし、色変換モデルを作成すればよい。もちろん、例えば多項式近似や、物理モデル式としてノイゲバウアー、クベルカムンク、ランバートベール等で表現されるデータでも、更には、ＩＣＣプロファイル等によって変換されるデータであってもよく、対象色値のＣＭＹＫ値からＬａｂ値が求まる方法であればよい。 The first color prediction unit 11 predicts a color (Lab value) to be obtained when the target color value is input to the output device, and here performs conversion from CMYK to Lab. For the conversion, for example, a color conversion model may be created and used. For example, CMYK is given to an output device that does not require correction, or another target output device, and the output color is measured to obtain a pair of CMYK and Lab. For example, FIG. 4 shows CMYK values that are combined in units of 25 for each color component, and Lab values that correspond to the respective CMYK values. A pair of CMYK values and Lab values may be used as raw data to create a color conversion model. Of course, for example, it may be data expressed by Neugebauer, Kubelka-Munk, Lambert Bale, etc. as a polynomial approximation or a physical model expression, or may be data converted by an ICC profile or the like. Any method can be used as long as the value is obtained.
また、第２色予測部１２は第１色予測部１１で予測された色から補正用色値を予測する。上述のように補正用色値は、第１色予測部１１で予測された、得たい色であるＬａｂ値を出力装置の出力結果として得るために、出力装置に入力しなければならない色値である。この場合も、補正を必要とする出力装置あるいは実際に出力させようとする出力装置にＣＭＹＫを与えて出力される色を測色し、ＣＭＹＫとＬａｂとの対を求める。例えば図５においては、各色成分について２５刻みとして組み合わせたＣＭＹＫ値と、それぞれのＣＭＹＫ値に対応するＬａｂ値を示している。このＣＭＹＫ値とＬａｂ値との対を素データとし、Ｌａｂ値からＣＭＹＫ値へ変換する色変換モデルを作成すればよい。数学的には３要素から４要素は一意に決まらないが、公知の色予測方法を用いて予測すればよい。例えば特開平１０−２６２１５７号公報に記載の方法を用いて予測するとよいが、この予測方法に限定されるものではない。
Further, the second
ここでは第１色予測部１１と第２色予測部１２との間の色値をＬａｂ値としたが、これに限られるものではない。例えば、三刺激値ＸＹＺや均等色空間Ｌｕｖ等の表色系を用いてもよい。
Here, the color value between the first color prediction unit 11 and the second
例えば図３において対象色値の欄に示した色値を第１色予測部１１に入力して得られたＬａｂ値を第２色予測部１２に入力し、第２色予測部１２で得られたＬａｂ値に対応するＣＭＹＫ値を、図３における補正用色値の欄に示している。例えば、対象色値がＣ＝２５、Ｍ＝５０、Ｙ＝７５、Ｋ＝０の場合には、出力装置に得ようとする色を出力させるためには、Ｃ’＝２４、Ｍ’＝４９、Ｙ’＝７０、Ｋ’＝０という補正用色値に補正して出力装置に入力しなければならないことを示している。基本的には対象色値を補正用色値に補正すればよいのであるが、この実施の形態で前提としている色成分毎に補正する場合には、ある対象色値と補正用色値で各色成分における色補正係数を決定しても、他の色値において対象色値が補正用色値に補正されるとは限らない。そのため、この実施の形態では重み係数設定部２、色補正係数生成部３、収束条件判定部４、評価値取得部５等を設けている。
For example, the Lab value obtained by inputting the color value shown in the target color value column in FIG. 3 to the first color prediction unit 11 is input to the second
対象色値と補正用色値との対が得られたら、その対に対して重み係数設定部２で重み係数を設定する。重み係数設定部２では、予め重要色についての重み関数が設定されるとともに、複数の重み関数が設定されている場合にはそれらの間のバランスパラメータの初期値を設定しておく。
When a pair of the target color value and the correction color value is obtained, the weighting
図６は、重み関数の一例の説明図である。重み関数としては、重要色領域において重みの値が大きく、重要色領域から離れるほど重みが小さくなる関数を設定しておくとよい。例えば図６（Ａ）には、Ｃ、Ｍ、Ｙのいずれかの単色を重視する場合の重み関数の一例を示している。単色軸からの距離が大きくなるほど重み係数ｗの値は小さくなる。図６（Ｂ）にはグレイを重視する場合の重み関数の一例を示している。グレイ軸からの距離が大きくなるほど、重み係数ｗの値は小さくなる。図６（Ｃ）に示した例では、ある特定色を重視する場合の重み関数の一例を示している。特定色からの距離が大きくなるほど、重み係数ｗの値は小さくなる。特定色は、例えば空色、肌色、緑色等、どのような色でもよい。 FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the weight function. As the weight function, it is preferable to set a function in which the weight value is large in the important color region and the weight becomes smaller as the distance from the important color region increases. For example, FIG. 6A shows an example of a weighting function when importance is attached to any one of C, M, and Y. The value of the weighting factor w decreases as the distance from the monochromatic axis increases. FIG. 6B shows an example of a weight function when gray is important. The greater the distance from the gray axis, the smaller the value of the weighting factor w. In the example shown in FIG. 6C, an example of a weighting function when emphasizing a specific color is shown. As the distance from the specific color increases, the value of the weight coefficient w decreases. The specific color may be any color such as sky blue, skin color, and green.
図６（Ｄ）と（Ｅ）に示した重み関数の例は、濃度に応じた重み関数の一例であり、図６（Ｄ）は高濃度領域を重視する重み関数の一例を、図６（Ｅ）は低濃度領域を重視する重み関数の一例を、それぞれ示している。ここでは画像の形成に用いる色材の総量を濃度としており、図６（Ｄ）に示す高濃度領域を重視する重み関数の一例では色材の総量の値が大きいほど重み係数ｗの値は小さくなり、図６（Ｅ）に示す低濃度領域を重視する重み関数の一例では色材の総量の値が小さいほど重み係数ｗの値は小さくなるように設定している。なお、図６（Ｄ）に示した高濃度領域を重視する重み関数の一例では、見かけ上、他の重み関数の例とは傾向が逆のように見えるが、これは重要色領域が色材の総量の値が大きい側であることによる。 The example of the weight function shown in FIGS. 6D and 6E is an example of the weight function according to the density, and FIG. 6D is an example of the weight function that places importance on the high density area. E) shows an example of a weight function that places importance on the low density region. Here, the total amount of color materials used for image formation is the density, and in the example of the weighting function emphasizing the high density region shown in FIG. 6D, the value of the weight coefficient w decreases as the total amount of color material increases. Thus, in the example of the weighting function emphasizing the low density region shown in FIG. 6E, the weighting factor w is set to be smaller as the total amount of the color material is smaller. Note that the example of the weighting function emphasizing the high density region shown in FIG. 6D apparently appears to have a tendency opposite to that of the other examples of the weighting function. This is because the value of the total amount is larger.
図７は、重み関数の組み合わせの一例の説明図である。上述の重み関数は組み合わせて用いることにより、さらに細かに重み係数が設定される。図７（Ａ）に示した例では、図６（Ｅ）に示した低濃度領域を重視する重み関数と、図６（Ａ）に示した単色を重視する重み関数とを組み合わせて使用する場合を示している。この場合、単色でかつ低濃度の領域については大きな重み係数が設定される。逆に単色であっても高濃度の領域については重み係数は小さくなる。 FIG. 7 is an explanatory diagram of an example of combinations of weight functions. By using the above weight functions in combination, the weight coefficient is set more finely. In the example shown in FIG. 7A, the weighting function emphasizing the low density region shown in FIG. 6E and the weighting function emphasizing single color shown in FIG. 6A are used in combination. Is shown. In this case, a large weighting coefficient is set for a single color and low density region. Conversely, even for a single color, the weighting coefficient is small for a high density region.
図７（Ｂ）に示した例では、図６（Ｄ）に示した高濃度領域を重視する重み関数と、図６（Ｂ）に示したグレイを重視する重み関数とを組み合わせて使用する場合を示している。この場合、グレイでかつ高濃度の領域については大きな重み係数が設定される。逆にグレイであっても低濃度の領域については重み係数は小さくなる。 In the example shown in FIG. 7B, the weighting function emphasizing the high density region shown in FIG. 6D and the weighting function emphasizing gray shown in FIG. 6B are used in combination. Is shown. In this case, a large weighting factor is set for a gray and high density region. Conversely, even in the case of gray, the weighting coefficient is small for a low density region.
もちろん、３以上の重み関数を組み合わせてもよい。例えば図７（Ａ）及び図７（Ｂ）に示した４つの重み関数を組み合わせて用いる場合には、低濃度であって単色の領域において大きな重み係数が設定される一方、高濃度であってグレイの領域において大きな重み係数が設定されることになる。すなわち、対象濃度に従って重視する色領域が変化するように重み係数が設定されることになる。 Of course, three or more weight functions may be combined. For example, when the four weighting functions shown in FIGS. 7A and 7B are used in combination, a large weighting factor is set in a low density and monochromatic area, while high density is set. A large weight coefficient is set in the gray area. That is, the weighting coefficient is set so that the color area to be emphasized changes according to the target density.
いくつかの重み関数を組み合わせる際に、各重み関数をどの程度重視するかをバランスパラメータにより決定する。重み関数が１つの場合でも、その重み関数をどの程度関与させるかをバランスパラメータにより決定してもよい。より具体的には、ある単色とグレイ軸を重要色領域とする２つの重み関数を使用する場合に、バランスパラメータとして単色：グレイ軸を３：７とする、などといった設定を行えばよい。 When combining several weight functions, the importance of each weight function is determined by the balance parameter. Even when there is one weight function, how much the weight function is involved may be determined by the balance parameter. More specifically, when using two weight functions having a certain single color and the gray axis as an important color region, the balance parameter may be set such that the single color: gray axis is 3: 7.
重み係数算出部２２では、バランスパラメータ設定部２１による重要色領域に対応する重み関数とバランスパラメータの設定に従い、対象色値と補正用色値との対に対して重み係数を決定してゆく。例えば対象色値をＤ、重み関数をｆ１、ｆ２、バランスパラメータをａ：ｂとすると、重み係数Ｗは、
Ｗ＝（ａ／（ａ＋ｂ））・ｆ１（Ｄ）×（ｂ／（ａ＋ｂ））・ｆ２（Ｄ）
などとして決定すればよい。もちろん、この重み係数の算出方法は一例であって、他の算出方法を用いて重み係数を算出してもよいことは言うまでもない。
The weighting factor calculation unit 22 determines the weighting factor for the pair of the target color value and the correction color value according to the setting of the weighting function corresponding to the important color region and the balance parameter by the balance
W = (a / (a + b)) · f1 (D) × (b / (a + b)) · f2 (D)
And so on. Of course, this weighting factor calculation method is merely an example, and it goes without saying that the weighting factor may be calculated using other calculation methods.
図８は、対象色値と補正用色値との対に付加した重み係数の一例の説明図である。図８に示す例では、単色を重視するものとしてバランスパラメータが設定され、単色重視の重み関数を用いて重み係数を算出した例を示している。なお、重み係数Ｗは０≦Ｗ≦１としている。一例として、対象色値が（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，１０，０），（０，０，２０，０）等のＹ単色や、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（０，０，０，１０），（０，０，０，２０）等のＫ単色については重み係数「１．００」が設定されている。また、（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（５０，５０，１０，０）等の対象色値は単色から離れているため、重み関数により「１．００」よりも小さな重み係数が設定されており、さらに単色からの距離が離れる（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）＝（１００，１００，８０，０）等には更に小さな重み係数が設定されている。 FIG. 8 is an explanatory diagram of an example of the weighting factor added to the pair of the target color value and the correction color value. In the example shown in FIG. 8, an example is shown in which a balance parameter is set so as to place importance on a single color, and a weighting coefficient is calculated using a weight function that places importance on a single color. The weighting factor W is 0 ≦ W ≦ 1. As an example, the target color value is (C, M, Y, K) = Y single color such as (0, 0, 10, 0), (0, 0, 20, 0), or (C, M, Y, K). ) = (0,0,0,10), (0,0,0,20), etc., the weight coefficient “1.00” is set for the K single color. Since the target color value such as (C, M, Y, K) = (50, 50, 10, 0) is far from a single color, a weighting coefficient smaller than “1.00” is set by the weight function. and which is further set a small weighting coefficient is more distance from the monochrome leaves (C, M, Y, K) = (100,100,80,0) or the like.
このようにして対象色値と補正用色値との対に重み係数が設定されると、この重み係数に従って、色補正係数生成部３がそれぞれの色成分について補正を行うための色補正係数を１次元の表形式で生成する。
When the weight coefficient is set for the pair of the target color value and the correction color value in this way, the color correction
色補正係数生成部３は、重み係数算出部２２から、例えば図８に示した対象色値と補正用色値との対と重み係数とを受け取り、各色成分について対象色値と補正用色値と重み係数を抜き出す。図９は、抜き出された単色成分の対象色値と補正用色値と重み係数の一例の説明図である。図９においては、Ｙ成分について、対象色値（Ｙ）と補正用色値（Ｙ’）と重み係数（Ｗ）を抜き出した例を示している。図９を参照すると、対象色値のＹ成分の値が１０であっても、補正用色値は１２であったり１５であったりしており、対象色値のＹ成分の値１０に対する補正後の値を一意に決定できない。そこで、単純な方法としては対象色値の各Ｙ成分の値ごとに、重み係数を用いて例えば加重平均を算出することにより、それぞれのＹ成分についての補正後の値を求めればよい。
The color correction
しかしながら、この方法では、あるＹ成分の値について複数の補正用色値が存在する必要があり、Ｙ成分の値がばらけている場合には補正用色値のばらつきがそのまま反映されてしまう。この場合、階調段差の発生など、別の問題が生じる要因となる。 However, in this method, it is necessary that a plurality of correction color values exist for a certain Y component value, and when the Y component values are scattered, variations in the correction color values are reflected as they are. In this case, another problem such as the occurrence of a gradation step occurs.
そこで、重み付けした回帰演算により対象色値に対応する補正値を算出するとよい。すなわち、図９に示したデータに基づいて、重み付け局所回帰により補正値を算出する。なお、この補正値の算出には前述の特開平１０−２６２１５７号公報に記載の方法を用いるとよいが、具体的な算出方法について簡単に言及しておく。この方法では、着目する対象色値に対する１つの補正値を決定するに当たって、その対象色値に対する補正値及び重み係数だけでなく、他の対象色値に対する補正値及び重み係数も利用する。そして、この場合、着目する対象色値に対する補正値及び重み係数に最大の重み付けを行い、他の対象色値に対する補正値及び重み係数には、着目する対象色値との差が大きくなればなるほど小さくなる重み付けを行って、局所回帰法を適用する。このように回帰演算により補正値を算出することで、ある色成分についての対象色値と補正値とを対応付けた色補正係数を得るとよい。上述の例ではＹ成分について説明しているが、Ｃ、Ｍ、Ｋ成分についても色補正係数を求める。 Therefore, it is preferable to calculate a correction value corresponding to the target color value by weighted regression calculation. That is, a correction value is calculated by weighted local regression based on the data shown in FIG. Incidentally, this is the calculation of the correction value may be used the method described in JP aforementioned JP-A 10-262157, but briefly mention specific calculation methods. In this method, in determining one correction value for the target color value of interest, not only the correction value and the weight coefficient for the target color value but also the correction value and the weight coefficient for other target color values are used. In this case, the maximum weighting is performed on the correction value and the weighting coefficient for the target color value of interest, and the correction value and the weighting coefficient for other target color values increase as the difference from the target color value of interest increases. Apply local regression with a smaller weighting. Thus, by calculating the correction value by the regression calculation, it is preferable to obtain a color correction coefficient in which the target color value and the correction value for a certain color component are associated with each other. Although the Y component has been described in the above example, color correction coefficients are also obtained for the C, M, and K components.
このようにしてそれぞれの色成分について色補正係数を生成したら、その色補正係数が収束条件を満たしているか否かを収束条件判定部４により判定する。例えば、色補正係数記憶部６に記憶されている前回生成した色補正係数と、色補正係数生成部３で今回生成した色補正係数との差が、予め決められた範囲内であるか否かを判定すればよい。より具体的には、前回と今回の補正値の差を調べて行き、予め決められた範囲を逸脱する差が生じている補正値が存在する場合には収束していないと判断すればよい。もちろん、他の収束条件により収束の判定を行ってもよい。収束条件を満たす場合には、今回生成した色補正係数が最終的に得るべきものとして、色補正係数記憶部６に記憶させて色補正係数生成処理を終了する。
Once this way generates a color correction coefficient for each color component, determined by the convergence
収束条件判定部４が収束条件を満たしていないと判定した場合には、色補正係数を評価値取得部５に送って、生成された色成分毎の色補正係数を用いて補正結果を得る。補正結果の取得方法は、実際に色補正係数による補正処理を行った画像を生成し、出力、測色して、取得する方法、もしくは、色予測モデルを使用してシミュレーションによって取得する方法などが考えられる。もちろん、補正結果が取得できれば、他の方法でもよい。補正結果を得る際に用いる色票は、予め決められたものを用いるほか、利用者が選択してもよい。
When the convergence
さらに評価値取得部５では、補正前後の色値から色差を求め、評価値を取得する。例えば平均色差、中央値、最大色差、ＲＭＳ、または補正結果を得た色について色差を降順に並べた場合の予め設定された位置（例えば９５％の位置など）にあたる色差などを評価値とすればよい。もちろん評価値はこの例に限られるものではない。また、いくつかの評価値のいずれを用いるかを利用者が選択してもよい。
Further, the evaluation
重み係数設定部２のバランスパラメータ設定部２１は、評価値取得部５で取得した評価値に従ってバランスパラメータの設定を修正する。例えば上述のように評価値が平均色差などであれば、評価値が減少するようにバランスパラメータを修正すればよい。例えば二分探索やニュートン法などの手法を用いることにより、評価値が減少する方向にバランスパラメータを修正して行けばよい。
The balance
その後、修正されたバランスパラメータに従って重み係数算出部２２が各対象色値と補正用色値の対に対応する重み係数を再算出し、色補正係数生成部３で色補正係数を再生成することになる。このような処理を、収束条件が満たされるまで繰り返し、収束条件が満たされた際に生成された色補正係数を処理結果とすればよい。
After that, the weighting coefficient calculation unit 22 recalculates the weighting coefficient corresponding to each target color value and correction color value pair according to the modified balance parameter, and the color correction
上述の繰り返し処理を、二分探索を用いた場合を例にして説明する。図１０は、バランスパラメータと収束状態の一例の説明図、図１１は、二分探索の際の探索方向の一例の説明図である。ここでは、単色重視とグレイバランス重視の重み関数を、バランスパラメータに従って合成して重み係数を算出し、色補正係数を生成するものとしている。図１０に示した例では、横軸がバランスパラメータで、０．０が単色重視の場合を、１．０がグレイ重視の場合をそれぞれ示し、その間ではバランスパラメータに応じた割合で単色重視とグレイバランス重視の重み関数を合成する。また縦軸は、バランスパラメータ設定部２１で用いる評価値であり、ここでは色差の平均値を評価値としている。
The above-described repetitive processing will be described using a case where binary search is used as an example. FIG. 10 is an explanatory diagram of an example of the balance parameter and the convergence state, and FIG. 11 is an explanatory diagram of an example of the search direction in the binary search. Here, a weight function of a single color and emphasis gray Balanced calculates a weighting factor synthesized according balance parameters, it is assumed to generate a color correction coefficient. In the example shown in FIG. 10, the horizontal axis indicates the balance parameter, 0.0 indicates the emphasis on single color, and 1.0 indicates the case where the emphasis is on gray. Synthesize a weight function that emphasizes balance. The vertical axis represents an evaluation value used in the balance
二分探索を行うに際し、収束点がどこに存在するのかを判断するため、３点が必要となる。図１０においては、まず（１）として示した、バランスパラメータが０．０、１．０とその間の点、例えば０．５における評価値（ここでは平均色差）を求める。そのため、予めバランスパラメータが０．０と１．０の場合の評価値及び色補正係数を求めておいたり、あるいはバランスパラメータが０．０と１．０の２回の処理については収束条件判定部４の判定を行わずに繰り返すようにしておくとよい。 When performing a binary search, three points are required to determine where the convergence point exists. In FIG. 10, indicated as first (1), point balance parameter is between the 0.0, 1.0, determined, for example, the evaluation value at 0.5 (average color difference in this case). Therefore, advance or balance parameters previously seeking evaluation value and the color correction coefficient in the case of 0.0 to 1.0, or about 2 times of the processing of the balance parameter is 0.0 and 1.0 convergence condition determination unit It is good to repeat without performing determination of 4.
バランスパラメータが０．０と１．０の場合の評価値及び色補正係数が得られている状態で、初期バランスパラメータとして０．０と１．０の中間の値である０．５を設定し、重み係数算出部２２による重み係数の算出、色補正係数生成部３による色補正係数の生成を行い、収束条件判定部４による収束条件の判定が行われる。この場合は、バランスパラメータが０．０か１．０の場合に生成した色補正係数が色補正係数記憶部６に記憶されているので、これと新たに生成した色補正係数とを比較すればよい。ここで収束条件を満たしていれば、新たに生成した色補正係数を処理結果とすればよい。
In the state where the evaluation value and color correction coefficient when the balance parameter is 0.0 and 1.0 are obtained, the initial balance parameter is set to 0.5 which is an intermediate value between 0.0 and 1.0. , calculation of weighting coefficients by the weighting factor calculation unit 22 performs the generation of the color correction coefficient by the color correction
収束条件を満たしていない場合には、色補正係数生成部３で生成した色補正係数を用いた場合の補正結果から評価値（ここでは平均色差）を評価値取得部５で取得し、バランスパラメータ設定部２１に渡す。バランスパラメータ設定部２１では、評価値取得部５から渡された評価値と、バランスパラメータが０．０と１．０の場合の評価値とから、バランスパラメータを修正する。
If the convergence condition is not satisfied, an evaluation value (here, average color difference) is acquired from the correction result when the color correction coefficient generated by the color correction
３点の評価値が得られた場合、評価値の変化は図１１に示した３つの場合のいずれかとなる。図１１においては、バランスパラメータの小さい方から評価値をａ，ｂ，ｃとしている。図１１（Ａ）はａ≧ｂ≧ｃの場合である。この場合には、ｂとｃの間に収束点が存在するか、あるいはａ，ｂ，ｃの間には収束点が存在しないか、である。前者の場合にはｂとｃの間をさらに探索すればよい。また後者の場合にはｃを収束点とすればよい。 When three evaluation values are obtained, the evaluation value changes in any of the three cases shown in FIG. In FIG. 11, the evaluation values are a, b, and c from the smaller balance parameter. FIG. 11A shows a case where a ≧ b ≧ c. In this case, there is a convergence point between b and c, or there is no convergence point between a, b, and c. In the former case, it is sufficient to further search between b and c. In the latter case, c may be a convergence point.
図１１（Ｂ）はａ≦ｂ≦ｃの場合であり、図１１（Ａ）の逆の場合である。この場合には、ａとｂの間に収束点が存在するか、あるいはａ，ｂ，ｃの間には収束点が存在しないか、である。前者の場合にはａとｂの間をさらに探索すればよい。後者の場合にはａを収束点とすればよい。 FIG. 11B shows a case where a ≦ b ≦ c, and the reverse case of FIG. In this case, there is a convergence point between a and b, or there is no convergence point between a, b and c. In the former case, it is sufficient to further search between a and b. In the latter case, a may be a convergence point.
図１１（Ｃ）はａ≧ｂ≦ｃの場合である。この場合には、ａとｂの間に収束点が存在するか、あるいはｂとｃの間に収束点が存在する。この場合、ａとｂの間と、ｂとｃの間のいずれに収束点が存在するかはわからないが、各区間を分割して調べることにより、範囲を狭めて行けばよい。すなわち、ａｂ間の分割点をｄ、ｂｃ間の分割点をｅとし、ａｄｂ、ｂｅｃにより図１１のいずれに該当するかを判断する。いずれかが図１１（Ｃ）の関係であれば、その関係を有する区間についてさらに探索を続ければよい。また、図１１（Ａ）と（Ｂ）の関係であれば、その場合はｄｂｅが図１１（Ｃ）の関係を有していることになり、その範囲を探索すればよい。 FIG. 11C shows a case where a ≧ b ≦ c. In this case, a convergence point exists between a and b, or a convergence point exists between b and c. In this case, it is not known whether the convergence point exists between a and b or between b and c, but the range may be narrowed by dividing and examining each section. In other words, the division point between ab is d and the division point between bc is e, and adb and bec are used to determine which of the cases shown in FIG. If any one of the relations shown in FIG. 11C, the search may be continued for the section having the relation. Further, in the case of the relationship between FIGS. 11A and 11B, dbe has the relationship of FIG. 11C in that case, and the range may be searched.
図１０に示した例では、（１）として示したバランスパラメータが０．０，０．５，１．０の場合の平均色差の関係は、図１１（Ａ）に示した関係となっている。従って、バランスパラメータが０．５と１．０の間をさらに探索する。０．５と１．０の間を二分し、バランスパラメータが０．７５の場合（図中の（２））について重み係数を設定し、色補正係数を生成して、収束条件を満たしているか否かを判断する。例えば収束条件を満たしていないとすると、バランスパラメータが０．７５の場合の色補正係数を用いて補正結果を得て、例えば平均色差などを算出して評価値とする。図１０に示す例では、バランスパラメータが０．５と０．７５と１．０の３点では、図１１（Ｃ）に示す関係となっているので、バランスパラメータが０．５と０．７５の間を二分する０．６２５と、バランスパラメータが０．７５と１．０の間を二分する０．８７５について、重み係数を設定し、色補正係数を生成して、収束条件を満たしているか否かを判断する。例えば収束条件を満たしていないとして、それぞれの色補正係数を用いて補正結果を得て、例えば平均色差を算出して評価値とする。この場合には、バランスパラメータが０．５と０．６２５と０．７５の３点では図１１（Ａ）の関係となり、バランスパラメータが０．７５と０．８７５と１．０の３点では、図１１（Ｂ）の関係となっている。従って、バランスパラメータが０．６２５と０．７５と０．８７５の３点（この場合には図１１（Ｃ）の関係にある）の間でさらに探索を続ける。 In the example shown in FIG. 10, the relationship of the average color difference when the balance parameter shown as (1) is 0.0, 0.5, 1.0 is the relationship shown in FIG. . Therefore, the balance parameter is further searched between 0.5 and 1.0. Divide between 0.5 and 1.0 and set the weighting coefficient for the balance parameter of 0.75 ((2) in the figure), generate the color correction coefficient, and meet the convergence condition Judge whether or not. For example, if the convergence condition is not satisfied, a correction result is obtained using a color correction coefficient when the balance parameter is 0.75, and an average color difference is calculated as an evaluation value. In the example shown in FIG. 10, the three points of the balance parameter is 0.5 to 0.75 and 1.0, since a relationship shown in FIG. 11 (C), the balance parameter is 0.5 to 0.75 Whether the weighting coefficient is set and the color correction coefficient is generated for 0.625 that bisects the distance between the two and 0.875 that divides the balance parameter between 0.75 and 1.0, and the convergence condition is satisfied Judge whether or not. For example, assuming that the convergence condition is not satisfied, a correction result is obtained using each color correction coefficient, and for example, an average color difference is calculated and used as an evaluation value. In this case, when the balance parameter is three points of 0.5, 0.625, and 0.75, the relationship shown in FIG. 11A is obtained, and when the balance parameter is three points of 0.75, 0.875, and 1.0, FIG. 11B shows the relationship. Therefore, the balance parameters continue to explore further between 0.625 and 0.75 and three of 0.875 (this is the case in the relationship of FIG. 11 (C)).
このような繰り返し処理を続けて行くうちに、バランスパラメータの探索範囲は狭まって行き、色差が小さい収束点に近づいて行く。それとともに、生成される色補正係数もそれほど変化しなくなり、生成した色補正係数と前回の色補正係数との差が予め定めておいた範囲内となって、収束条件を満たすようになる。収束条件を満たした色補正係数を処理結果とすればよい。 As such repeated processing continues, the balance parameter search range narrows and approaches a convergence point where the color difference is small. At the same time, the generated color correction coefficient does not change so much, and the difference between the generated color correction coefficient and the previous color correction coefficient is within a predetermined range so that the convergence condition is satisfied. A color correction coefficient that satisfies the convergence condition may be used as the processing result.
得られた色補正係数は、この例では単色を重視した、単色の再現性を維持した補正と、グレイバランスを重視したグレイの再現性を維持した補正とを両立させるとともに、全体としても色差が小さくバランスよく補正が行われる係数となっている。単に単色重視の補正を行ったり、グレイバランス重視の補正を行うのみでは単色やグレイバランスでは良好な補正がなされるが、他の色領域において良好な補正がなされるとは限らず、この実施の形態で得られた色補正係数を用いることにより上述のように単色及びグレイバランスとともに全体としても補正精度が向上することになる。 In this example, the obtained color correction coefficient is compatible with both the correction that maintains the reproducibility of the single color with emphasis on the single color and the correction that maintains the reproducibility of the gray with the emphasis on the gray balance, and there is no color difference as a whole. The coefficient is small and well balanced. A simple correction with emphasis on single color or a correction with emphasis on gray balance will result in good correction for single color and gray balance, but good correction will not always be made in other color areas. By using the color correction coefficient obtained in the form, the correction accuracy is improved as a whole together with the single color and the gray balance as described above.
ここでは重要色領域を単色及びグレイとして単色重視及びグレイバランス重視の重み関数を用いるものとして説明したが、この例に限られないことは言うまでもない。また、二分探索のほか、例えばニュートン法など、他の探索方法を用いてもよい。 In this embodiment, the important color region is assumed to be a single color and gray, and a weight function emphasizing single color and gray balance is used. However, it goes without saying that the present invention is not limited to this example. In addition to the binary search, other search methods such as Newton's method may be used.
このようにして得られる色補正係数は、色補正係数生成部３がそれぞれの色成分について生成するものであることから、例えばＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋのそれぞれの色成分に分版した後に、色補正係数を使用して色補正を行えばよく、色成分毎の補正でも、上述のように重要色領域での補正と全体の補正とがバランスよく行われることになる。
Since the color correction coefficient obtained in this way is generated for each color component by the color correction
図１２は、本発明の第２の実施の形態を示す構成図である。上述の第１の実施の形態では、収束条件判定部４は色補正係数生成部３が生成した色補正係数をもとに収束条件の判定を行っているが、この第２の実施の形態では、評価値取得部５で取得した評価値をもとに収束条件の判定を行う例を示している。
FIG. 12 is a block diagram showing a second embodiment of the present invention. In the above-described first embodiment, the convergence
この第２の実施の形態における収束条件判定部４は、評価値取得部５から評価値を受け取り、収束条件を満たすか否かを判定する。例えば評価値が平均色差などの色差に基づくものであれば、評価値が予め設定された範囲内か否かを判定すればよい。この場合、補正による色差が予め設定された範囲内となる色補正係数が得られる。もちろん、評価値を用いる他の方法により収束を判定してもよいことは言うまでもない。
The convergence
図１３は、本発明の第３の実施の形態を示す構成図である。この第３の実施の形態では、バランスパラメータをもとに収束条件の判定を行う例を示している。この第３の実施の形態における収束条件判定部４は、重み係数設定部２のバランスパラメータ設定部２１から、評価値取得部５で取得した評価値に従って変更するバランスパラメータを受け取り、収束条件を満たすか否かを判定する。例えば前回の判定の際のバランスパラメータと、バランスパラメータ設定部２１から受け取ったバランスパラメータとの差が予め定められた範囲内か否かを判定すればよい。例えば上述の二分探索であれば、探索を行う際のバランスパラメータの分割幅をもとに収束の判定を行えばよい。もちろん、バランスパラメータを用いる他の方法により収束を判定してもよいことは言うまでもない。
FIG. 13 is a block diagram showing a third embodiment of the present invention. In the third embodiment, an example is shown in which the convergence condition is determined based on the balance parameter. The convergence
図１４は、本発明の各実施の形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。図中、７１はプログラム、７２はコンピュータ、８１は光磁気ディスク、８２は光ディスク、８３は磁気ディスク、８４はメモリ、９１はＣＰＵ、９２は内部メモリ、９３は読取部、９４はハードディスク、９５はインタフェース、９６は通信部である。 FIG. 14 is an explanatory diagram of an example of a computer program, a storage medium storing the computer program, and a computer when the functions described in the embodiments of the present invention are realized by the computer program. In the figure, 71 is a program, 72 is a computer, 81 is a magneto-optical disk, 82 is an optical disk, 83 is a magnetic disk, 84 is a memory, 91 is a CPU, 92 is an internal memory, 93 is a reading unit, 94 is a hard disk, and 95 is An interface 96 is a communication unit.
上述の本発明の各実施の形態で説明した各部の機能の全部あるいは部分的に、コンピュータにより実行可能なプログラム７１によって実現してもよい。その場合、そのプログラム７１およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶させておけばよい。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取部９３に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取部９３にプログラムの記述内容を伝達するものである。例えば、光磁気ディスク８１，光ディスク８２（ＣＤやＤＶＤなどを含む）、磁気ディスク８３，メモリ８４（ＩＣカード、メモリカードなどを含む）等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。
You may implement | achieve all or a part of function of each part demonstrated by each embodiment of the above-mentioned this invention with the
これらの記憶媒体にプログラム７１を格納しておき、例えばコンピュータ７２の読取部９３あるいはインタフェース９５にこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム７１を読み出し、内部メモリ９２またはハードディスク９４に記憶し、ＣＰＵ９１によってプログラム７１を実行することによって、上述の本発明の各実施の形態で説明した機能が全部又は部分的に実現される。あるいは、通信路を介してプログラム７１をコンピュータ７２に転送し、コンピュータ７２では通信部９６でプログラム７１を受信して内部メモリ９２またはハードディスク９４に記憶し、ＣＰＵ９１によってプログラム７１を実行することによって実現してもよい。
The
コンピュータ７２には、このほかインタフェース９５を介して様々な装置と接続してもよい。例えば情報を表示する表示手段や利用者からの情報を受け付ける受付手段等も接続されていてもよい。また、例えば画像形成装置がインタフェース９５を介して接続され、得られた色補正係数を用いて補正した色信号を画像形成装置へ送って画像を形成するように構成してもよい。
In addition, the
１…補正値取得部、２…重み係数設定部、３…色補正係数生成部、４…収束条件判定部、５…評価値取得部、６…色補正係数記憶部、１１…第１色予測部、１２…第２色予測部、２１…バランスパラメータ設定部、２２…重み係数算出部、７１…プログラム、７２…コンピュータ、８１…光磁気ディスク、８２…光ディスク、８３…磁気ディスク、８４…メモリ、９１…ＣＰＵ、９２…内部メモリ、９３…読取部、９４…ハードディスク、９５…インタフェース、９６…通信部。
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