フィードバックベースの複数の対象の最適化を介したスポットカラーの描写
【課題】色に関する画質属性を最小化するフィードバックループによる制御を行なう。
【解決手段】改善されたスポットカラーを描写すると同時にＬ＊、ａ＊、ｂ＊、斑点、粒状性等のベクトルとして規定された状態を用いて画質属性の関数を一度に最小化するためスポットカラーレシピを選択する、フィードバック制御ベースのシステム及び方法を開示する。インライン分光光度計システム又は完全／部分的な幅のアレイセンサを用いて色を計測する。センサを利用できない場合、プリント装置のモデルを用いて画質属性の関数を最適化する。問題となるスポットカラーに関する、改善される一連の画質属性と共に問題となるスポットカラーを選択する。スポットカラーが装置上で描写されたときに画質属性の関数が最小となるよう、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整する。様々なワークフローを説明する。
【解決手段】改善されたスポットカラーを描写すると同時にＬ＊、ａ＊、ｂ＊、斑点、粒状性等のベクトルとして規定された状態を用いて画質属性の関数を一度に最小化するためスポットカラーレシピを選択する、フィードバック制御ベースのシステム及び方法を開示する。インライン分光光度計システム又は完全／部分的な幅のアレイセンサを用いて色を計測する。センサを利用できない場合、プリント装置のモデルを用いて画質属性の関数を最適化する。問題となるスポットカラーに関する、改善される一連の画質属性と共に問題となるスポットカラーを選択する。スポットカラーが装置上で描写されたときに画質属性の関数が最小となるよう、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整する。様々なワークフローを説明する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ベクトルとして決定された状態を用いて形成される画質の属性の関数を最小にすることによりなる、フィードバック制御をベースとする新しいシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客の需要に対応するため、商業プリント業界では正確で一貫したスポットカラーとカラー画像を作成することが求められる。一般的な４色のＣＭＹＫプリンタでは、例えば、スポットカラーのエミュレーションに関してＣＭＹＫプリンタ上に所与の色（実験）を描写する際、所望する実験値を作り出すＣＭＹＫの値の範囲がある。利用可能なＣＭＹＫの範囲は、ある色では（例えば-中間調の中間色）広く、別の色では狭い、又はゼロである（例えば飽和色）。範囲内の各ＣＭＹＫの値は所望される実験値を作り出すが、そのレシピを用いてプリントされたスポットカラーは、粒状性、斑点、色の安定性、インクコスト等のその他の属性においてかなりの差が生じる可能性がある。したがって、ＣＭＹＫのレシピを利用可能なレシピの中から選択して、画質の最適化を図ることが所望される。このような技術には、所与の色に関する全ての可能なＣＭＹＫレシピを演算し、その中から選択する過程が含まれるため、この最適化を実行する方法はコンピュータに集約される。ＣＭＹＫレシピの選択によっては、種々の色分類の均一性及びコントラストの違いにより、スポットカラーの外見がノイズを含む可能性がある。あるプリンタ上でのスポットカラーのテストでは、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの分類を適切に選択することで、プリントのノイズの出現を抑制し、プリントを滑らかに見せる。正確な色を作り出すだけでなくより滑らかな色を描写する（ノイズの少ない）とき、最適化されたＣＭＹＫレシピが価値のあるものと見なされる。
【０００３】
従来技術の方法では、最適値を含み得る又は含み得ない開ループでの複数を対象とした最適化が使用されている。このような使用法は既知であるが、同時に複数の画質属性を最小化するフィードバックベースによるアプローチが必要である。色の描写における画質を改善するために、ＣＭＹＫレシピ及び処理アクチュエータを同時に検索することができるが、最適化は一回に単一の色に対してしか実行されない。そこで、ほとんどのＣＭＹＫ色が選択された画質属性に関してほぼ最適な状態でプリントされるように、処理アクチュエータを最適な画質属性の設定値に設定する必要がある。
【０００４】
したがって、本技術分野では、問題となる色に関する画質属性を同時に最小化するフィードバックループによる制御が必要となる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、ベクトルとして決定された状態を用いて形成される画質の属性の関数を最小にすることによりなる、フィードバック制御をベースとする新しいシステム及び方法に関する。例示的な一実施形態では、対象のカラーマーキング装置上の選択したスポットカラーに関する改善されることが望まれる一連の画質の属性を伴って、一連の問題となるスポットカラーが選択される。選択された関心のあるスポットカラーが対象の装置上で描写されるときに画質属性の関数が最小になるように、対象のカラーマーキング装置に関する処理アクチュエータ及びカラーレシピに関するする設定値が調整される。インライン分光光度計システム（ＩＬＳ）又は完全／部分的な幅のアレイセンサを用いて色を計測する。フィードバックベースの最小化により、安定性と最適性の両方がもたらされる。本明細書の教示は、プリンタ又はプリンタモデルの両方に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、カラーマーキング装置の制御システムで使用するソリューションを初期化するための例示的な一実施形態の最適化を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１の制御装置の流れ処理を示すフローチャートである。
【図３】図３は、制御装置が必要とする測定値を得ることができるセンサがあればいつでも、直接プリンタに適用可能な実施形態のブロック図である。
【図４】図４は、カラーマーキング装置において画質を改善する本方法の例示的な一実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４のステップ４０２に対して考察された、問題となる色を選択する例示的な一実施形態を示すフローチャートである。
【図６】図６は、全累積コストＪＴを最小化するＧＡアルゴリズムを用いて得られた結果を示す表である。
【図７】図７は、傾斜降下アルゴリズムに続いて、全累積コストＪＴを最小化するためのＬＭアルゴリズムを用いて得られた結果を示す表である。
【図８】図８は、６つの入力値を用いた、全累積コストＪＴを最小化するためのＧＡアルゴリズムを用いて得られた結果を示す表である。
【図９】図９は、６つの入力値を用いた、累積コストＪＴを最小化するためのＬＱＲ制御装置を用いて得られた結果を示す表である。
【図１０】図１０は、公称及び最適な処理アクチュエータに関するコスト関数（上段）、正確さ（中段）、及び斑点のレベル（下段）を比較した、公称及び最適な処理アクチュエータの設定での結果を示すグラフである。
【図１１】図１１は、初期設定の着色剤レシピを用いた公称の処理アクチュエータと、初期設定の着色剤レシピを用いた最適な処理アクチュエータと、最適な処理アクチュエータ及び着色剤レシピと、に関する公称及び最適なコスト関数（上段）、正確さ（中段）、及び斑点のレベル（下段）を比較したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
「装置独立型色空間」とは、一般的に色を規定又は示すために使用する、あらゆる標準的な色空間である。
【０００８】
「装置依存型色空間」とは、描写装置の特性等の付加的な情報が無ければ、一般に色を規定するために使用できない、非標準的な色空間である。
【０００９】
「色分解」とは、対象マーキングシステム着色剤のうちの一つ対応する個々の分離のことを指す。
【００１０】
本明細書で用いられる「スポットカラー」とは、単一の分類としてプリントされる、単一のインクにより生成される全ての色を指す。スポットカラー内の均一で正確な色により、顧客の要求に一致させることができるたかどうかを判定可能である。
【００１１】
「問題となる色」とは、スポットカラーのライブラリ内の一色以上のスポットカラーで、あらゆるプリント技術を用いてプリントされたハードコピーのサンプルにより規定することができる非標準のスポットカラーもこの中に含まれることを意図する。問題となる色の中には、全色域体積が縮小しないようカラーマーキング装置の色域の頂点の一色以上の色も含まれる。
【００１２】
「カラーレシピ」とは、色を配合するための用いられる、処理する色の組合せ（例えば、ＣＭＹＫ又はＣＭＹＫＯＶ）のことを指す。Ｎ色のプリントシステム（Ｎ≧４）では、スポットカラーは一般にグレイ置換（ＧＣＲ：Ｇｒａｙ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）を用いて表される。
【００１３】
「プリンタモデル」により、対象色空間内の値が装置独立型色空間内の値に変換される。プリンタモデルは、確立した技術を用いて更新することができる４入力３出力の参照表（ＬＵＴ）の形態をとることができる。
【００１４】
「画質属性モデル」とは、所与のカラーマーキング装置に関してカラーレシピ及び処理パラメータと、画像の色及び一連の画質属性と、を関連付ける関数である。
【００１５】
「処理パラメータ」とは、デジタル文書再生装置において色を管理するための、一つ以上の操作プロセス、制御装置、又はワークフローの調整、あるいは変更のために用いられる装置の設定値のことを指す。
【００１６】
「処理設定値」とは、カラーマーキング装置におけるマーキングエンジンの操作機能を統制する一つ以上の処理パラメータのことを指す。設定値を組合せると、それぞれの一次着色剤の特定な質量レベルにより実現可能な、現像される色の組合せを制限されて装置の色域の限度が決定される。
【００１７】
「装置依存型着色剤のアクチュエータ」とは、カラーデジタルプリンタにおける一連のカラーレシピのことを指し、本技術分野では周知である。
【００１８】
「画質属性」とは、所与の画質の不具合の数学的表現であり、さらにインクのコストもこれに含むことができる。画質属性は、原色データの基底変動も示すことができ、そこからより高いレベルの画質の測定基準を導くことができる。一連の画質属性には色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つとが含まれる。
【００１９】
「斑点」とは、出力プリント上の色の好ましくない不均一のことを指す。このような不均一は、例えば、ベルトから画像形成面へのトナー転写の不具合により発生する。斑点は、粒状性と似ているが、それより大きな空間規模で発生する。
【００２０】
「粒状性」とは、全ての方向に対して一般に１ミリメートル毎に０．４周期より大きな空間周波数周期的な密度の変動を指す。異なる空間周波数範囲、及び／又は異なる色空間（例えば、密度よりはむしろ「Ｌ＊」で）での測定変動といった別の定義も存在する。
【００２１】
「色の安定性」とは、所与の装置依存型色彩に関する出力される色の時間、異なる出力装置間、及び／又は出力画像の異なる部分の間のうちの一つ以上に関する、出力色の変動を特徴づける、多色プリンタの特徴のことを指す。色の安定性の異なる種類を、出力される装置依存型色彩の色域に渡って特徴づけ、モデル化することができる。
【００２２】
「カラーマーキング装置」とは、モノクロ又はカラーデジタル文書再生アーキテクチャ、プリンタ／複写機、デジタルプリントプレス、及びその他の多機能書類再生装置を含んだ幅広い種類のデジタル画像システムを指すことを意図する。
【００２３】
本明細書で使用される用語「画質属性の関数」には、ｉ番目の色に関する改善すべき画質属性に関する個々のコスト関数の加重和が含まれる。一実施形態において、ｉ番目の色に関する画質属性の関数は下記の式により表される。
【数１】
上記の式で、
【数２】
とはｉ番目の色を実現するために所望されるコストを示し、
【数３】
はｉ番目の色に関して選択される画質属性による各コストに割り当てられる重みを示し、
【数４】
は「ｉ番目の色に関して選択される各画質属性に関連するコストを示す。本明細書の種々の実施形態は、｜｜ＪＴ｜｜を最小化することに関し、ＪＴは選択される一連の画質属性に対して改善を必要とするＭ色の問題となる色に関する個々のコスト関数
【数５】
を含むベクトルである。
【００２４】
ｕｊはＭ個の要素を含む入力ベクトルｕのｊ番目の要素を意味する。ベクトルｕを与えると、モデルＰは、Ｑ個の要素を含む出力ベクトルＸを推定する。例えば、ベクトルｕ＝［Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ］をモデルＰに与えることにより、Ｘ＝［Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊，ｇ，ｍ，ｖｓ］が推定される。但し、「Ｌ＊ａ＊ｂ＊」は、推定される色の値を示し、「ｇ、ｍ、ｖｓ」は粒状性、斑点（ＮＭＦとして数値化された）及び視覚スクリーンの推定レベルをそれぞれ示す。
【００２５】
Ｊａは所与の色を正確に表すコストを示す。Ｊｇ、Ｊｍ、及びＪｖｓの値は、粒状性、斑点、及び視覚スクリーンにそれぞれ関連するコストを示す。この目的はベクトルｕを見出すことであり、このベクトルｕを、モデルＰに与えると、下記の式で表される全累計コスト関数ＪＴを最小化することができる。：
【数６】
上記の式でｗａ、ｗｇ、ｗｍ、及びｗｖｓの値は各コストに割り当てられる正の重みであり、
【数７】
の値は各画質属性に関して実現が望まれるコストである。
【００２６】
（フィードバックによる制御システムの実施例）
次に、図１のブロック図１００を参照する。このブロック図は、プリンタの制御システム（図３）が用いるソリューションを初期化するために用いられる最適化の一実施形態を示す。プリンタのモデルだけが使用可能な場合は、図１のフィードバック制御装置を最終ソリューションとして使用することができる。図１では、プリンタモデル１０２は、ＣＭＹＫの初期設定値を部分的に含むベクトルｕを受け取り、一連のＬ＊ａ＊ｂ＊の値１０４を生成し、１１２、１１４、及び１１６でそれぞれ画質属性ｇ、ｍ、ｖｓを生成する。Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の値１０４は色差生成装置１０８へ送られる。生成装置１０８は、一連の対象のＬ＊ａ＊ｂ＊の値１０６とＬ＊ａ＊ｂ＊の値１０４の色差を判定する。一回目の試行では、差分計算回路１０８により計算された差１１０（ΔＥで示す）を低い精度でベクトルｕ１０１を示すコストＪａとみなすことができ、続く試行では、低い精度でベクトルｕ１２４を示すコストを見なすことができる。選択された一連の画質属性の（１１２、１１４、及び１１６）及び色差１１０はコスト関数生成装置１１８へ送られ、そこで全累積コストＪＴ１２０が決定される。試行ごとに、閾値１２６により所望される精度のレベルが実現されたかどうか、さもなければ最大試行回数に達したかどうかが判定される。所望される精度が実現された場合は、次いでモジュール１２６が、値ＪＴ、装置依存型着色剤、及び対象画質属性の値ｇ、ｍ、及びｖｓ（１２８）を記憶装置１３０に格納し、フィードバックループは処理を終了させる。各試行の後、最適化ブロック１２２はコストＪＴ１２０を受け取り、累積コストＪＴを最小化し、ベクトルｕ１２４を出力する。ベクトルｕ１２４は、フィードバックとして次の試行を開始するモデル１０２に送られる。このフィードバックループは、閾値１２６の条件が一致されるまで続けられる。アクチュエータベクトルであるソリューションｕ＊が、実際のプリンタで試行されてコストを改善するために用いる設定値を含むことができるように、対象の色ごとに種々の処理設定値を変更する必要があることを理解されたい。その実施形態は関しては図３で説明する。
【００２７】
次に図２のフローチャートを参照して、図１のフィードバック制御装置の処理をさらに詳しく説明する。この処理はステップ２００で始まり、すぐにステップ２０２へ進む。
【００２８】
ステップ２０２で、一連の画質属性及び処理設定値を選択する。
【００２９】
ステップ２０４で、装置依存型着色剤及び処理設定値の組合せを作る。
【００３０】
ステップ２０６で、装置依存型着色剤及び処理設定値をモデルに入力して、このモデルが個々の一連の画質属性を推定する。あるいは、装置依存型着色剤をプリントし、プリントされた色を計測する手順により画質属性を判定する。
【００３１】
ステップ２０８で、このマップ化に関する全累積コスト（ＪＴ）を計算する。
【００３２】
ステップ２１０で、全累積コストが許容閾値レベルに達したかどうか、さもなければ最大試行回数まで行われたかが判定される。許容閾値レベルに達している場合、ステップ２１２で、最適化を実行して値ＪＴを最小にする。この結果が、新しい装置依存型着色剤の組合せ（ＣＭＹＫ）及び処理設定値となる。この処理はステップ２０６に対して繰り返され、新しい装置依存型着色剤及び処理設定値が生成され、新しい累積コストが計算される。次いで、新しい累積コストは閾値に対して比較される。閾値条件（ステップ２１０の条件）と一致する、又は最大試行回数が行われるまで、処理は同様に繰り返される。その後、全累積コストＪＴ、装置依存型着色剤、処理設定値、及び一連の画質属性は記憶装置１３０に格納される。
【００３３】
次に図３の制御システムを参照する。この図では、制御装置が必要とする画質属性を得ることができるセンサがあればいつでも直接プリンタに適用できる実施形態の制御システムのブロック図３００が示される。
【００３４】
図３では、所与の問題となる色に関する一連のＩＱの対象３０２が、それぞれ異なる生成装置３０４に送られる。ＩＱ対象の例として、例えば、［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｇ，ｍ，ｖｓ］を挙げることができる。差分計算装置３０４が、最初のＩＱ対象と、計測されたＩＱの値３２４との間の差分３０８を判定する。制御装置３１０が差分３０８を受け取り、調整量（Δｕ）３１２を生成して初期設定値ｕ＊３１６を作成する。加算装置３１４が、制御装置により決定された調整量を最初のソリューションの設定ｕ＊（図１の）に加算して、その新しい調整値ｕ３１５をカラーマーキング装置３１８に送る。プリンタ３１８が一つのカラーパッチ３２０をプリントして、これをセンサ３２２が測定する。センサ３２２は、インラインセンサ又はオフラインセンサ及び／又は本技術分野では既知のＩＱ測定装置でよい。センサ３２２は、画質属性のセットに関するＩＱ値測定値３２４を出力する。次いで、これらの測定値は３０４に送られ、次の試行で、別のソリューションが制御装置３１０によって判定される。この処理は、プリントされた色が許容可能な品質レベルに達しない限り所定の試行回数の間続けられる。アクチュエータベクトルｕが装置依存型着色剤のアクチュエータ及び処理アクチュエータの両方を含んでいることを確認することが重要である。特定のスポットカラーの最適化を切望する顧客がいない限り、処理アクチュエータを、個々のスポットカラーのバイアス上で変更することはできない（これは色にうるさい顧客に関してよく起こる）。従って、問題となるスポットカラーのグループに関する最適化において、処理アクチュエータの変更も含まれる場合、一種の規制／交換条件を設けておく必要がある。ベクトルの入力及び出力を拡張して、個々の装置依存型着色剤のアクチュエータ（ＣＭＹＫ）及び共通の処理アクチュエータを有する色のグループ全体を共に最適化することができる。グループのサイズが大きいとき、容積もすぐに大きくなってしまうことを理解されたい。
【００３５】
本明細書の別の実施形態では、二つのレベルを有する制御機構で繰り返して最適化が行われる、外側のループでは共通の処理アクチュエータが用いられ、内側のループでは個々の装置依存型着色剤のアクチュエータが用いられる。内側のループに関するコスト関数は、式（３）と同じであり、外側のループに関するコスト関数は、単純に内側のループ又はそのグループ内の各スポットカラーの「重要性」に基づく加重和に関する全ＪＴの合計と同じである。このような実施形態も、付随する請求項の範囲に含まれることを意図される。
【００３６】
（最適化処理設定値の設定）
しかし、このアプローチの一つの短所は、一度に単一の色に対してでしか最適化を行うことができないことである。したがって、ほとんどの色が、その画質属性に関して最適に近い形でプリントされるように、処理アクチュエータが最適な画質属性の設定値でセットアップされる必要がある。そこで次に説明することは、カラー画像の描写において改善された画質属性に対する最適な処理設定値を判定する方法である。画質属性は、上記の斑点、ハーフトーンノイズ、粒状性等の選択された一連の画質パラメータに関して計測される。
【００３７】
この実施形態では、処理のセットアップを最適化する方法は、その処理の画質属性のモデルを用いて実行される。装置依存型着色剤の値（ＣＭＹＫ）と、処理パラメータとの間の関数として、画質属性モデルを作成される。Ｌ１２のスクリーニング計画を用いてパラメトリックモデルを作成することができる。この実施形態では、（１）モデルを用いて画質属性に対する鋭敏性を有する最も鋭敏な色を判定するステップと、（２）あらゆる既知の最適化アルゴリズム（多重回答最適化アルゴリズム）又はパラメトリック最適化アルゴリズムを用いて、最適な処理設定値を計算するステップと、の二つのステップを用いる。
【００３８】
（鋭敏な色の判定（ステップ１））
鋭敏な色を識別するために、まずＣＭＹＫ及び処理パラメータ（アクチュエータとして）を画質属性（反応として）に関連させるモデルを作成する。次いで、問題となる色の各グループ（例えば、ＰＡＮＴＯＮＥ（登録商標）フォーミュラガイドのコート紙用の色のリストの中のデジタルカラープリンタに関して約５６０色の色域内の全色）に関して、様々な処理設定値の組合せのもとで対象のＬ＊ａ＊ｂ＊を作り出すことができる、あらゆるＣＭＹＫの組合せを色のモデルを用いて徹底的に検索する。そして、これらのＣＭＹＫの組合せを、対応する処理設定値を有する画質属性のモデルに与えて、所与の色に関して有効な、予測される画質属性の範囲を識別する（画質属性値の範囲が高いほど、その設定でより鋭敏な色が処理される）。次いで、有効な画質属性の範囲に基づいてグループ内の色を順位付けして、次の工程で処理を行うために上位Ｎ色（例えば、１０）の鋭敏な色を取り出す。但し、色のグループは均一に抽出された色Ｌ＊ａ＊ｂ＊の色域内の一連の色でもよい。ステップ（２）の間に全色域体積が縮小しないよう、必要に応じて色、例えば、その色域の頂点にある色を追加することができる。
【００３９】
（最適な処理設定値の計算（ステップ２））
ここで、複数の対象のコスト関数を用いる処理設定値をどのようにして見出して、スポットカラーを描写するときの画質属性を改善するのかを議論する。次に、２ステップのアプローチ（ステップＡ／Ｂ）を説明する。まず、処理アクチュエータを最適化して（ステップＡ）固定された着色剤レシピを用いて画質属性を改善する。第２のステップ（ステップＢ）と適用して、第１ステップで得られた処理アクチュエータを固定した状態で、着色剤レシピを変更するための検索を行って、この一連の色に関する画質属性を改善する。これについて以下で説明する。
【００４０】
（処理アクチュエータの最適化（ステップＡ））
値ｕを５つの要素を含む入力ベクトルとする。入力ベクトルｕから得られる出力ｘを推定するモデルをＰに画定させる。この場合、入力ベクトルｕ＝［ＥＴＡＣ、ＦｕｓｅＴｅｍｐ、ＸｆｅｒＣｕｒｒｅｎｔ、ＴＣ、ＴＡ］を、モデルＰ（ＥＴＡＣはトナー領域の範囲、ＦｕｓｅＴｅｍｐは定着器の温度、ＴＣはトナー密度、ＴＡはトナー有効期間）に適用したときのｘはベクトル［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｍ］である。変数ｍは画質属性のレベルを示す（この場合、入力ベクトルｕを用いたときの画質属性のパラメータとしてＮＭＦで示される斑点）。但し、Ｐは実際のプリンタに関しても用いることができる。低い精度でｉ番目のスポットカラーの色を示すためのコストを値
【数８】
とする。ＮＭＦとして定数化される斑点のレベルを示すコストを値
【数９】
とする。問題となる色ｉに関する累積コスト関数
【数１０】
は下記に式で表すことができる。
【数１１】
但し、値
【数１２】
及び値
【数１３】
は、個々のコスト及び色に割り当てられる正の重みである。別の因子も問題となる画質属性に応じて式（３）に加えることができる。
【００４１】
画質属性の改善を必要とするＭ色のスポットカラーがあると仮定する。
【数１４】
を累積コストの値を含むベクトルをとする。最適化の課題を次のように定式化することができる。Ｌ≦ｕ≦Ｈになるように、（ａ）ｕ＊を見出し、（ｂ）｜｜ＪＴ｜｜を最小化する。但し値Ｌ及び値Ｈは、ベクトルｕに含まれる各要素に関する下限値、及び上限値であり、演算子「｜｜ ｜｜」はベクトルのノルムを示す。この最適化は全ての着色剤レシピが固定されている間に行われる。
【００４２】
（着色剤レシピの最適化（ステップＢ））
値
【数１５】
を４つの要素を含む入力ベクトルとする。Ｐｃに入力ベクトル
【数１６】
から得られる出力
【数１７】
を推計するモデルを画定させる。この場合、入力ベクトル
【数１８】
が、モデルＰｃに適用されたとき、値
【数１９】
はベクトル
【数２０】
となる。但し、値Ｐｃを実際のプリンタに対して用いることもできる。問題となる各色ｉに関する累積コストの関数
【数２１】
は式（３）で表すことができる。従って最適化の課題は次のようになる。（ａ）値
【数２２】
を見出し、（ｂ）値
【数２３】
を最小化して
【数２４】
となるようにする。但し処理アクチュエータの入力値は上記で得られる全ての入力値、即ち、値ｕ＊に固定される。
【００４３】
次に図４のフローチャートを参照して、このカラーマーキング装置において画質を改善する方法の例示的な一実施形態を説明する。この方法ステップ４００で始まり、処理はすぐにステップ４０２に進む。
【００４４】
ステップ４０２で、一連の問題となるスポットカラーが選択される。一連の問題となるスポットカラーは、スポットカラーのライブラリからの一つ以上のスポットカラーでよく、ハードコピーのサンプルにより規定された非標準のスポットカラーを含むこともできる。このハードコピーのサンプルは、例えば、オフセット印刷、グラビア印刷、フレキソ印刷、乾式複写、インクジェット等のプリント技術を用いてプリントすることができる。カラーマーキング装置の色域体積全体が縮小しないように、選択された一連の問題となる色には、色域の頂点にある一つ以上の色が含まれる。ユーザは、コンピュータのワークステーションを用いて、一連の問題となる色を選択することができる、又は遠隔装置から有線又は無線のネットワークを介してそれらを受け取ることができる。図５のフローチャートを参照して、ある実施形態に関する問題となる色の選択について説明する。
【００４５】
次に、図５のフローチャートを手短に参照して、図４のステップ４０２に対して説明した例示的な一実施形態に関する問題となる色の選択について説明する。処理は、ステップ５００で始まり、すぐにステップ５０２へ進む。
【００４６】
ステップ５０２で、問題となる色のグループから第１の色を選択する。ある実施形態では、問題となる色のグループは、均一に抽出された色域内の一連の色を含む。別の実施形態では、色域体積全体が縮小しないように、色のグループはカラーマーキング装置に色域の頂点にある色を含む。
【００４７】
ステップ５０４で、色と処理設定値のモデルを用いて、異なる処理設定値の組合せのもとで、その色を作り出すことができる全てのカラーレシピの組合せを選択する。
【００４８】
ステップ５０６で、問題となる色のグループから処理するべき色がまだ残っているかどうかを判定する。残っている場合、次にこの処理がステップ５０２に対して繰り返され、問題となる色グループから次の色が取り出される。次の色に関して、再度色と処理設定値のモデルを用いて、異なる処理設定値の組合せのもとで、この色を作成できる全てのカラーレシピの組合せを選択する。この処理は、次の色に対しても繰り返され、問題となる色グループ内の全ての色が処理されて、それにしたがって色毎のレシピの組合せが選択されるまで続く。
【００４９】
ステップ５０８で、選択されたカラーレシピの組合せを、それに対応する処理設定値と共に、画質属性モデルに通して処理設定値に対する画質属性の鋭敏性を判定する。
【００５０】
ステップ５１０で、ステップ５０８で判定された各色の鋭敏性に基づいて、これらの色を順位付けされる。
【００５１】
ステップ５１２で、鋭敏性の範囲の順位に基づいて、一部の色を選択する。これらの色が、選択された問題となる色となる。
【００５２】
ここで、図４のフローチャートを再度参照する。
【００５３】
ステップ４０４で、それらは選択された問題となる色に対して改善されることが望まれる一連の画質属性を選択する。本明細書の種々の実施形態において、画質属性には、色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つと、が含まれる。問題となる色に関する、その他の画質属性を選んで改善することができることは言うまでもない。このような属性を追加することも、付随する請求項の範囲に含まれる。
【００５４】
ステップ４０６で、問題となる色がカラーマーキング装置上で描写されるとき、画質属性のコスト関数が最小になるように、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整する。処理設定値は、例えば、感光体の電圧、ドナーロール及び磁気ロールの電圧、定着器の温度、転写電流、トナー密度、媒体、及びハーフトーンでよい。種々の実施形態において、処理設定値及びカラーレシピの調整には、カラーレシピの値及び処理アクチュエータを、画像の色及び画質属性に関連付ける、色と画質の属性モデルが用いられる。ある実施形態では、式（１）に関して説明した通り、画質属性の関数には、問題となるｉ番目の色に対して改善されることが望まれる個々の画質属性の関数の加重和が含まれる。その後、この実施形態では、さらに処理は終了する。
実行の結果
【００５５】
ソリューションのベクトルｕ＝［ＣＭＹＫ］とした。モデルＰを用いて出力ベクトルＸ＝［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｇｍ、ｖｓ］を推定した。重みをｗａ＝５、ｗｇ＝５、ｗｍ＝ｗｖｓ＝１として式（２）を最適化のための複数の対象のコスト関数として用いることで、色の精度の値Ｊａをより強調した。問題となる色を正確に再生するためのコストの値Ｊａは、ＤｅｌｔａＥ２０００の式で得られる。値Ｊｇは粒状のレベルである。値Ｊｍは斑点のレベルである。値Ｊｖｓは視覚スクリーンのレベルである。最初に、所望するコストの対象
【数２５】
を設定する。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて、１０色の問題となるスポットカラーのグループに関する全累積コスト関数ＪＴを最小化するソリューションのベクトルｕ＊を捜索する。このケースで得られたソリューションを図６の表に示す。６０１の欄には、精度をだけを考慮したときに所望される値Ｌ＊ａ＊ｂ＊が示されている。値ＪＴを選択することで、得られた結果は６０２の欄に示されている。但し、色８及び色１０では、良好なＤｅｌｔａＥ２０００の数字が得られていない。
【００５６】
次に、６０１の欄のＬ＊、ａ＊、及びｂ＊の値と、ＧＡから得られた（図６の）ＮＭＦ、ＶＳ、及びＶＮＨＦの値を結合させることにより、各スポットカラーの設定値を決定する。それに加えて、ＧＡにより得られた結果である値ｕ＊を制御アルゴリズム、即ちレーベンベルグ・マルカート（ＬＭ：Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）法の初期値として用いて、前回の結果に対して改善するよう試みる。次いで、各色に関する新しい累積コストＪＴの値は、ＧＡを用いて得られる値と比較される。試行ごとにこの比較が行われる。この値が閾値より小さい場合、新しいソリューションｕ＊ＬＭが記憶され、それ以外ならこの新しいソリューションは破棄され、新しい試行が行われ最大試行回数２０までこれが繰り返される。図７の表には、その結果が示されている。そこでは、色２及び色４に関するコストＪＴの値が改善されていることが分かる。その他の色に関する性能が改善されなかった理由は、両方のケースに関して同じモデル、即ちＬＭ、及びＧＡを用いたため、ＧＡが偶然に最小値を見出し、そのためＬＭアルゴリズムが最小値を見出すことができなかったためであると考えられる。ＬＭがプリンタ上で実行された場合は、モデルとプリンタの間にはシステムノイズにより差が発生するため、結果はこれとは異なる。上記の微調整のステップを用いていたら、色番号２に関するＧＡにより得られた性能を改善することもできたであろう。ＧＡにより得られたソリューションを局部的に検索することができれば、ブラック及びシアンをＧＡにより決定された値のままにして、マジェンダ及び黄色の入力を均一にスイープすることができる。３Ｄプロットでアルゴリズムが最適化を試みる表面を示すことができるため、意図的にこれを行う。
【００５７】
次のこのケースに関して、ｕ＝［ＣＭＹＫＴｆＴｃ］とする。但し、Ｔｆは定着器の転写電流を示し、Ｔｃはトナー密度を示す。モデルＰを用いて、出力Ｘ＝［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｇ ｍ、ｖｓ］を推定する。前と同じ変数／設定を有する同じ１０色のスポットカラーに関するＧＡアルゴリズムを用いる。実際に変わった点は、４つの入力値の代わりに６つの入力値を用いたことである。図８の表には、このケースに対して得られた結果が示されている。これらの結果を図６の表の結果と比較すると、各色に関する全てのコスト関数ＪＴ、が最小化されていることが分かる。これは、複数の対象に関する関数を最小化するために処理される入力値をより多く利用できるためである。図８の中のいくつかのＤｅｌｔａＥ２０００の値は、図６の中の値より大きいが、ｍ、ｇ、及びｖｓの全ての値は、図８の中の値より小さいことが分かる。重みを用いて変更可能な交換条件がある。このケースに関して、付加的な処理アクチュエータＴｆ及びＴｃを使用するため、１つのスポットカラー又はその周囲のスポットカラーのグループに関してのみ最小化を行えばよいことに留意されたい。
【００５８】
最後のケースでは、Ｌ＊、ａ＊、及びｂ＊の値と、図８のＧＡから得られたＮＭＦ、ＶＳ、及びＶＮＨＦの値とを結合させることにより、スポットカラー毎の設定値が決定される。図８で結果を得た後、制御装置を操作してこれらの結果のさらなる改善を試みる。今度は、対角行列を有する線形二次レギュレータ（ＬＱＲ）を設計する。この対角行列はＱの値Ｑ１１＝Ｑ２２＝Ｑ３３＝５、Ｑ４４＝Ｑ５５＝Ｑ６６＝１、及びＲの値Ｒ１１＝Ｒ２２＝Ｒ３３＝Ｒ４４＝Ｒ５５＝Ｒ６６＝０．０１を含む。２０回の試行の模擬試験を実行して、その結果を図９の表に示す。但し、前回のケースと同様、このＧＡアルゴリズムはほとんどの色に関して良好なソリューションをもたらしたため、ＬＱＲアルゴリズムは番号２の色の性能のみ改善すること可能であった。前回と同様に、その他の色に関する性能が改善されなかった理由は両方のケースに関して同じモデル、即ちＬＱＲ及びＧＡを用いたため、ＧＡが偶然に最小値を見出し、そのためＬＭアルゴリズムが最小値を見出すことができなかったためである。
【００５９】
（処理アクチュエータ及びカラーレシピの最適化）
次に、処理パラメータに対して最も鋭敏性を有する画質属性を有する一連の鋭敏な色の画質属性を改善するために、上記の２ステップによるアプローチを、どのように適用するかについて説明する。このケースに関して、２０色の鋭敏な色が選択され、それにプラス１４色が追加される（色域の頂点の色）。後者の一連の色は、処理アクチュエータを最適化している間、色域が縮小しないことを保証するために選択する。第１のステップで同時摂動確率近似（ＳＰＳＡ）アルゴリズムを用いる。入力ｕ＝［ＥＴＡＣ、ＦｕｓｅＴｅｍｐ、ＸｆｅｒＣｕｒｒｅｎｔ、ＴＣ、ＴＡ］は、調整するための５つの要素を含む。各色に関するコスト関数は、２０色の鋭敏な色に関して
【数２６】
とし、残りの色に関して
【数２７】
とする式（３）、及び｜｜ＪＴ｜｜を用いた最適化により決定する。ＳＰＳＡに関する試行回数は１２０回で、模擬試験で用いられるパラメータはλ０＝０．００７、α１＝０．６０２、α２＝０．１０１及びｃ＝０．０１である。各色に関する最初のＣＭＹＫの値は、公称の処理設定値における逆プリンタモデル（最大ＧＣＲを有するＩＣＣディステネーションプロファイル）により決定する。図１０には、公称の処理アクチュエータの設定値及び最適な処理アクチュエータの設定値を用いた結果が示されている。図１０の上段のプロットでは、各スポットカラーに関する、個々のコスト
【数２８】
が示され、処理アクチュエータを最適化したときに、コストが最小化されたことが分かる。中段のプロットでは、各色に関する精度のコスト
【数２９】
が示され、下段のプロットでは斑点のコスト
【数３０】
が示されている。各スポットに関するコスト
【数３１】
の削減が起こる大きな要因は、最初２０色（処理設定値に対してより鋭敏な色）に関する斑点のレベルが最小となることである。この模擬試験に関して、この方法を用いて得られた最適な処理アクチュエータの値がその実行可能な値の限度の境界に存在する、即ち、ＥＴＡＣ、定着器の温度、トナー密度、及びトナーエイジは最小値で設定され、転写電流はその最大値で設定されたことに焦点があてられたことは価値がある。通常の装置の操作に関して要求されるその他の規制により、これら限界の設定値を使用することできない。このような場合、下限Ｌ及び上限Ｈは、より妥当な操作範囲に規制される。
【００６０】
次に、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて第２のステップを実行して各スポットカラーに関するコストを最小化するソリューション
【数３２】
を検索する。これは、第１のステップで得られた最適な処理アクチュエータを用いて実行される。図１１には、第１のステップで用いられた同じ
【数３３】
の値に関する結果が示されている。但し、両方の変数、即ち処理アクチュエータ及び着色剤レシピを最適化することにより、色の精度及び斑点のレベルは著しく低下した。また、番号２１〜番号３４の色は、限界の位置する色で、過度にプリンタの色域がアルゴリズムにより縮小しないようプリンタの色域を規制するために選択されているので、これらの色に関するいくつかの画質属性は、ほとんど又は全く改善が望めない。所望すれば、式（３）で相対的な重みを変更して、プリンタの色域に対する好みの画質属性を実現することができ、又その逆も可能である。最適な媒体及びハーフトーンを決定して、入力ベクトルｕ内の関連する要素を選択することにより、画質属性を最大化するために本明細書の教示を用いることもできることを理解されたい。ＴＲＣ線形化及びカスタム・プロファイリング関数を作成する直前のセットアップの手順の一部として、この方法を用いることができ、これによりプリント作成に関する他の全ての関数を通常通り実行することができる。
【００６１】
図１及び図３の機能ブロック図は説明図であり、全てのモジュールにより実行される、いくらか、又は全ての機能が、専用コンピュータシステムにより全体又は一部として実行可能であることを理解されたい。種々のモジュールは、一つ以上の構成要素を含むことができ、これらの構成要素も、同様に、意図する機能を実行するために設計されたソフトウェア及び／又はハードウェアを含むことができることを理解されたい。モジュールは一つ以上のソフトウェアモジュールをさらに含むことができ、これらのソフトウェアモジュールはオペレーティングシステム、ドライバ、装置コントローラ、及びその他の装置をさらに含むことができ、そのうちのいくらか、又は全てがネットワークを介して接続することができることを理解されたい。
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ベクトルとして決定された状態を用いて形成される画質の属性の関数を最小にすることによりなる、フィードバック制御をベースとする新しいシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客の需要に対応するため、商業プリント業界では正確で一貫したスポットカラーとカラー画像を作成することが求められる。一般的な４色のＣＭＹＫプリンタでは、例えば、スポットカラーのエミュレーションに関してＣＭＹＫプリンタ上に所与の色（実験）を描写する際、所望する実験値を作り出すＣＭＹＫの値の範囲がある。利用可能なＣＭＹＫの範囲は、ある色では（例えば-中間調の中間色）広く、別の色では狭い、又はゼロである（例えば飽和色）。範囲内の各ＣＭＹＫの値は所望される実験値を作り出すが、そのレシピを用いてプリントされたスポットカラーは、粒状性、斑点、色の安定性、インクコスト等のその他の属性においてかなりの差が生じる可能性がある。したがって、ＣＭＹＫのレシピを利用可能なレシピの中から選択して、画質の最適化を図ることが所望される。このような技術には、所与の色に関する全ての可能なＣＭＹＫレシピを演算し、その中から選択する過程が含まれるため、この最適化を実行する方法はコンピュータに集約される。ＣＭＹＫレシピの選択によっては、種々の色分類の均一性及びコントラストの違いにより、スポットカラーの外見がノイズを含む可能性がある。あるプリンタ上でのスポットカラーのテストでは、Ｃ、Ｍ、Ｙ及びＫの分類を適切に選択することで、プリントのノイズの出現を抑制し、プリントを滑らかに見せる。正確な色を作り出すだけでなくより滑らかな色を描写する（ノイズの少ない）とき、最適化されたＣＭＹＫレシピが価値のあるものと見なされる。
【０００３】
従来技術の方法では、最適値を含み得る又は含み得ない開ループでの複数を対象とした最適化が使用されている。このような使用法は既知であるが、同時に複数の画質属性を最小化するフィードバックベースによるアプローチが必要である。色の描写における画質を改善するために、ＣＭＹＫレシピ及び処理アクチュエータを同時に検索することができるが、最適化は一回に単一の色に対してしか実行されない。そこで、ほとんどのＣＭＹＫ色が選択された画質属性に関してほぼ最適な状態でプリントされるように、処理アクチュエータを最適な画質属性の設定値に設定する必要がある。
【０００４】
したがって、本技術分野では、問題となる色に関する画質属性を同時に最小化するフィードバックループによる制御が必要となる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、ベクトルとして決定された状態を用いて形成される画質の属性の関数を最小にすることによりなる、フィードバック制御をベースとする新しいシステム及び方法に関する。例示的な一実施形態では、対象のカラーマーキング装置上の選択したスポットカラーに関する改善されることが望まれる一連の画質の属性を伴って、一連の問題となるスポットカラーが選択される。選択された関心のあるスポットカラーが対象の装置上で描写されるときに画質属性の関数が最小になるように、対象のカラーマーキング装置に関する処理アクチュエータ及びカラーレシピに関するする設定値が調整される。インライン分光光度計システム（ＩＬＳ）又は完全／部分的な幅のアレイセンサを用いて色を計測する。フィードバックベースの最小化により、安定性と最適性の両方がもたらされる。本明細書の教示は、プリンタ又はプリンタモデルの両方に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、カラーマーキング装置の制御システムで使用するソリューションを初期化するための例示的な一実施形態の最適化を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１の制御装置の流れ処理を示すフローチャートである。
【図３】図３は、制御装置が必要とする測定値を得ることができるセンサがあればいつでも、直接プリンタに適用可能な実施形態のブロック図である。
【図４】図４は、カラーマーキング装置において画質を改善する本方法の例示的な一実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図５は、図４のステップ４０２に対して考察された、問題となる色を選択する例示的な一実施形態を示すフローチャートである。
【図６】図６は、全累積コストＪＴを最小化するＧＡアルゴリズムを用いて得られた結果を示す表である。
【図７】図７は、傾斜降下アルゴリズムに続いて、全累積コストＪＴを最小化するためのＬＭアルゴリズムを用いて得られた結果を示す表である。
【図８】図８は、６つの入力値を用いた、全累積コストＪＴを最小化するためのＧＡアルゴリズムを用いて得られた結果を示す表である。
【図９】図９は、６つの入力値を用いた、累積コストＪＴを最小化するためのＬＱＲ制御装置を用いて得られた結果を示す表である。
【図１０】図１０は、公称及び最適な処理アクチュエータに関するコスト関数（上段）、正確さ（中段）、及び斑点のレベル（下段）を比較した、公称及び最適な処理アクチュエータの設定での結果を示すグラフである。
【図１１】図１１は、初期設定の着色剤レシピを用いた公称の処理アクチュエータと、初期設定の着色剤レシピを用いた最適な処理アクチュエータと、最適な処理アクチュエータ及び着色剤レシピと、に関する公称及び最適なコスト関数（上段）、正確さ（中段）、及び斑点のレベル（下段）を比較したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
「装置独立型色空間」とは、一般的に色を規定又は示すために使用する、あらゆる標準的な色空間である。
【０００８】
「装置依存型色空間」とは、描写装置の特性等の付加的な情報が無ければ、一般に色を規定するために使用できない、非標準的な色空間である。
【０００９】
「色分解」とは、対象マーキングシステム着色剤のうちの一つ対応する個々の分離のことを指す。
【００１０】
本明細書で用いられる「スポットカラー」とは、単一の分類としてプリントされる、単一のインクにより生成される全ての色を指す。スポットカラー内の均一で正確な色により、顧客の要求に一致させることができるたかどうかを判定可能である。
【００１１】
「問題となる色」とは、スポットカラーのライブラリ内の一色以上のスポットカラーで、あらゆるプリント技術を用いてプリントされたハードコピーのサンプルにより規定することができる非標準のスポットカラーもこの中に含まれることを意図する。問題となる色の中には、全色域体積が縮小しないようカラーマーキング装置の色域の頂点の一色以上の色も含まれる。
【００１２】
「カラーレシピ」とは、色を配合するための用いられる、処理する色の組合せ（例えば、ＣＭＹＫ又はＣＭＹＫＯＶ）のことを指す。Ｎ色のプリントシステム（Ｎ≧４）では、スポットカラーは一般にグレイ置換（ＧＣＲ：Ｇｒａｙ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）を用いて表される。
【００１３】
「プリンタモデル」により、対象色空間内の値が装置独立型色空間内の値に変換される。プリンタモデルは、確立した技術を用いて更新することができる４入力３出力の参照表（ＬＵＴ）の形態をとることができる。
【００１４】
「画質属性モデル」とは、所与のカラーマーキング装置に関してカラーレシピ及び処理パラメータと、画像の色及び一連の画質属性と、を関連付ける関数である。
【００１５】
「処理パラメータ」とは、デジタル文書再生装置において色を管理するための、一つ以上の操作プロセス、制御装置、又はワークフローの調整、あるいは変更のために用いられる装置の設定値のことを指す。
【００１６】
「処理設定値」とは、カラーマーキング装置におけるマーキングエンジンの操作機能を統制する一つ以上の処理パラメータのことを指す。設定値を組合せると、それぞれの一次着色剤の特定な質量レベルにより実現可能な、現像される色の組合せを制限されて装置の色域の限度が決定される。
【００１７】
「装置依存型着色剤のアクチュエータ」とは、カラーデジタルプリンタにおける一連のカラーレシピのことを指し、本技術分野では周知である。
【００１８】
「画質属性」とは、所与の画質の不具合の数学的表現であり、さらにインクのコストもこれに含むことができる。画質属性は、原色データの基底変動も示すことができ、そこからより高いレベルの画質の測定基準を導くことができる。一連の画質属性には色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つとが含まれる。
【００１９】
「斑点」とは、出力プリント上の色の好ましくない不均一のことを指す。このような不均一は、例えば、ベルトから画像形成面へのトナー転写の不具合により発生する。斑点は、粒状性と似ているが、それより大きな空間規模で発生する。
【００２０】
「粒状性」とは、全ての方向に対して一般に１ミリメートル毎に０．４周期より大きな空間周波数周期的な密度の変動を指す。異なる空間周波数範囲、及び／又は異なる色空間（例えば、密度よりはむしろ「Ｌ＊」で）での測定変動といった別の定義も存在する。
【００２１】
「色の安定性」とは、所与の装置依存型色彩に関する出力される色の時間、異なる出力装置間、及び／又は出力画像の異なる部分の間のうちの一つ以上に関する、出力色の変動を特徴づける、多色プリンタの特徴のことを指す。色の安定性の異なる種類を、出力される装置依存型色彩の色域に渡って特徴づけ、モデル化することができる。
【００２２】
「カラーマーキング装置」とは、モノクロ又はカラーデジタル文書再生アーキテクチャ、プリンタ／複写機、デジタルプリントプレス、及びその他の多機能書類再生装置を含んだ幅広い種類のデジタル画像システムを指すことを意図する。
【００２３】
本明細書で使用される用語「画質属性の関数」には、ｉ番目の色に関する改善すべき画質属性に関する個々のコスト関数の加重和が含まれる。一実施形態において、ｉ番目の色に関する画質属性の関数は下記の式により表される。
【数１】
上記の式で、
【数２】
とはｉ番目の色を実現するために所望されるコストを示し、
【数３】
はｉ番目の色に関して選択される画質属性による各コストに割り当てられる重みを示し、
【数４】
は「ｉ番目の色に関して選択される各画質属性に関連するコストを示す。本明細書の種々の実施形態は、｜｜ＪＴ｜｜を最小化することに関し、ＪＴは選択される一連の画質属性に対して改善を必要とするＭ色の問題となる色に関する個々のコスト関数
【数５】
を含むベクトルである。
【００２４】
ｕｊはＭ個の要素を含む入力ベクトルｕのｊ番目の要素を意味する。ベクトルｕを与えると、モデルＰは、Ｑ個の要素を含む出力ベクトルＸを推定する。例えば、ベクトルｕ＝［Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ］をモデルＰに与えることにより、Ｘ＝［Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊，ｇ，ｍ，ｖｓ］が推定される。但し、「Ｌ＊ａ＊ｂ＊」は、推定される色の値を示し、「ｇ、ｍ、ｖｓ」は粒状性、斑点（ＮＭＦとして数値化された）及び視覚スクリーンの推定レベルをそれぞれ示す。
【００２５】
Ｊａは所与の色を正確に表すコストを示す。Ｊｇ、Ｊｍ、及びＪｖｓの値は、粒状性、斑点、及び視覚スクリーンにそれぞれ関連するコストを示す。この目的はベクトルｕを見出すことであり、このベクトルｕを、モデルＰに与えると、下記の式で表される全累計コスト関数ＪＴを最小化することができる。：
【数６】
上記の式でｗａ、ｗｇ、ｗｍ、及びｗｖｓの値は各コストに割り当てられる正の重みであり、
【数７】
の値は各画質属性に関して実現が望まれるコストである。
【００２６】
（フィードバックによる制御システムの実施例）
次に、図１のブロック図１００を参照する。このブロック図は、プリンタの制御システム（図３）が用いるソリューションを初期化するために用いられる最適化の一実施形態を示す。プリンタのモデルだけが使用可能な場合は、図１のフィードバック制御装置を最終ソリューションとして使用することができる。図１では、プリンタモデル１０２は、ＣＭＹＫの初期設定値を部分的に含むベクトルｕを受け取り、一連のＬ＊ａ＊ｂ＊の値１０４を生成し、１１２、１１４、及び１１６でそれぞれ画質属性ｇ、ｍ、ｖｓを生成する。Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の値１０４は色差生成装置１０８へ送られる。生成装置１０８は、一連の対象のＬ＊ａ＊ｂ＊の値１０６とＬ＊ａ＊ｂ＊の値１０４の色差を判定する。一回目の試行では、差分計算回路１０８により計算された差１１０（ΔＥで示す）を低い精度でベクトルｕ１０１を示すコストＪａとみなすことができ、続く試行では、低い精度でベクトルｕ１２４を示すコストを見なすことができる。選択された一連の画質属性の（１１２、１１４、及び１１６）及び色差１１０はコスト関数生成装置１１８へ送られ、そこで全累積コストＪＴ１２０が決定される。試行ごとに、閾値１２６により所望される精度のレベルが実現されたかどうか、さもなければ最大試行回数に達したかどうかが判定される。所望される精度が実現された場合は、次いでモジュール１２６が、値ＪＴ、装置依存型着色剤、及び対象画質属性の値ｇ、ｍ、及びｖｓ（１２８）を記憶装置１３０に格納し、フィードバックループは処理を終了させる。各試行の後、最適化ブロック１２２はコストＪＴ１２０を受け取り、累積コストＪＴを最小化し、ベクトルｕ１２４を出力する。ベクトルｕ１２４は、フィードバックとして次の試行を開始するモデル１０２に送られる。このフィードバックループは、閾値１２６の条件が一致されるまで続けられる。アクチュエータベクトルであるソリューションｕ＊が、実際のプリンタで試行されてコストを改善するために用いる設定値を含むことができるように、対象の色ごとに種々の処理設定値を変更する必要があることを理解されたい。その実施形態は関しては図３で説明する。
【００２７】
次に図２のフローチャートを参照して、図１のフィードバック制御装置の処理をさらに詳しく説明する。この処理はステップ２００で始まり、すぐにステップ２０２へ進む。
【００２８】
ステップ２０２で、一連の画質属性及び処理設定値を選択する。
【００２９】
ステップ２０４で、装置依存型着色剤及び処理設定値の組合せを作る。
【００３０】
ステップ２０６で、装置依存型着色剤及び処理設定値をモデルに入力して、このモデルが個々の一連の画質属性を推定する。あるいは、装置依存型着色剤をプリントし、プリントされた色を計測する手順により画質属性を判定する。
【００３１】
ステップ２０８で、このマップ化に関する全累積コスト（ＪＴ）を計算する。
【００３２】
ステップ２１０で、全累積コストが許容閾値レベルに達したかどうか、さもなければ最大試行回数まで行われたかが判定される。許容閾値レベルに達している場合、ステップ２１２で、最適化を実行して値ＪＴを最小にする。この結果が、新しい装置依存型着色剤の組合せ（ＣＭＹＫ）及び処理設定値となる。この処理はステップ２０６に対して繰り返され、新しい装置依存型着色剤及び処理設定値が生成され、新しい累積コストが計算される。次いで、新しい累積コストは閾値に対して比較される。閾値条件（ステップ２１０の条件）と一致する、又は最大試行回数が行われるまで、処理は同様に繰り返される。その後、全累積コストＪＴ、装置依存型着色剤、処理設定値、及び一連の画質属性は記憶装置１３０に格納される。
【００３３】
次に図３の制御システムを参照する。この図では、制御装置が必要とする画質属性を得ることができるセンサがあればいつでも直接プリンタに適用できる実施形態の制御システムのブロック図３００が示される。
【００３４】
図３では、所与の問題となる色に関する一連のＩＱの対象３０２が、それぞれ異なる生成装置３０４に送られる。ＩＱ対象の例として、例えば、［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｇ，ｍ，ｖｓ］を挙げることができる。差分計算装置３０４が、最初のＩＱ対象と、計測されたＩＱの値３２４との間の差分３０８を判定する。制御装置３１０が差分３０８を受け取り、調整量（Δｕ）３１２を生成して初期設定値ｕ＊３１６を作成する。加算装置３１４が、制御装置により決定された調整量を最初のソリューションの設定ｕ＊（図１の）に加算して、その新しい調整値ｕ３１５をカラーマーキング装置３１８に送る。プリンタ３１８が一つのカラーパッチ３２０をプリントして、これをセンサ３２２が測定する。センサ３２２は、インラインセンサ又はオフラインセンサ及び／又は本技術分野では既知のＩＱ測定装置でよい。センサ３２２は、画質属性のセットに関するＩＱ値測定値３２４を出力する。次いで、これらの測定値は３０４に送られ、次の試行で、別のソリューションが制御装置３１０によって判定される。この処理は、プリントされた色が許容可能な品質レベルに達しない限り所定の試行回数の間続けられる。アクチュエータベクトルｕが装置依存型着色剤のアクチュエータ及び処理アクチュエータの両方を含んでいることを確認することが重要である。特定のスポットカラーの最適化を切望する顧客がいない限り、処理アクチュエータを、個々のスポットカラーのバイアス上で変更することはできない（これは色にうるさい顧客に関してよく起こる）。従って、問題となるスポットカラーのグループに関する最適化において、処理アクチュエータの変更も含まれる場合、一種の規制／交換条件を設けておく必要がある。ベクトルの入力及び出力を拡張して、個々の装置依存型着色剤のアクチュエータ（ＣＭＹＫ）及び共通の処理アクチュエータを有する色のグループ全体を共に最適化することができる。グループのサイズが大きいとき、容積もすぐに大きくなってしまうことを理解されたい。
【００３５】
本明細書の別の実施形態では、二つのレベルを有する制御機構で繰り返して最適化が行われる、外側のループでは共通の処理アクチュエータが用いられ、内側のループでは個々の装置依存型着色剤のアクチュエータが用いられる。内側のループに関するコスト関数は、式（３）と同じであり、外側のループに関するコスト関数は、単純に内側のループ又はそのグループ内の各スポットカラーの「重要性」に基づく加重和に関する全ＪＴの合計と同じである。このような実施形態も、付随する請求項の範囲に含まれることを意図される。
【００３６】
（最適化処理設定値の設定）
しかし、このアプローチの一つの短所は、一度に単一の色に対してでしか最適化を行うことができないことである。したがって、ほとんどの色が、その画質属性に関して最適に近い形でプリントされるように、処理アクチュエータが最適な画質属性の設定値でセットアップされる必要がある。そこで次に説明することは、カラー画像の描写において改善された画質属性に対する最適な処理設定値を判定する方法である。画質属性は、上記の斑点、ハーフトーンノイズ、粒状性等の選択された一連の画質パラメータに関して計測される。
【００３７】
この実施形態では、処理のセットアップを最適化する方法は、その処理の画質属性のモデルを用いて実行される。装置依存型着色剤の値（ＣＭＹＫ）と、処理パラメータとの間の関数として、画質属性モデルを作成される。Ｌ１２のスクリーニング計画を用いてパラメトリックモデルを作成することができる。この実施形態では、（１）モデルを用いて画質属性に対する鋭敏性を有する最も鋭敏な色を判定するステップと、（２）あらゆる既知の最適化アルゴリズム（多重回答最適化アルゴリズム）又はパラメトリック最適化アルゴリズムを用いて、最適な処理設定値を計算するステップと、の二つのステップを用いる。
【００３８】
（鋭敏な色の判定（ステップ１））
鋭敏な色を識別するために、まずＣＭＹＫ及び処理パラメータ（アクチュエータとして）を画質属性（反応として）に関連させるモデルを作成する。次いで、問題となる色の各グループ（例えば、ＰＡＮＴＯＮＥ（登録商標）フォーミュラガイドのコート紙用の色のリストの中のデジタルカラープリンタに関して約５６０色の色域内の全色）に関して、様々な処理設定値の組合せのもとで対象のＬ＊ａ＊ｂ＊を作り出すことができる、あらゆるＣＭＹＫの組合せを色のモデルを用いて徹底的に検索する。そして、これらのＣＭＹＫの組合せを、対応する処理設定値を有する画質属性のモデルに与えて、所与の色に関して有効な、予測される画質属性の範囲を識別する（画質属性値の範囲が高いほど、その設定でより鋭敏な色が処理される）。次いで、有効な画質属性の範囲に基づいてグループ内の色を順位付けして、次の工程で処理を行うために上位Ｎ色（例えば、１０）の鋭敏な色を取り出す。但し、色のグループは均一に抽出された色Ｌ＊ａ＊ｂ＊の色域内の一連の色でもよい。ステップ（２）の間に全色域体積が縮小しないよう、必要に応じて色、例えば、その色域の頂点にある色を追加することができる。
【００３９】
（最適な処理設定値の計算（ステップ２））
ここで、複数の対象のコスト関数を用いる処理設定値をどのようにして見出して、スポットカラーを描写するときの画質属性を改善するのかを議論する。次に、２ステップのアプローチ（ステップＡ／Ｂ）を説明する。まず、処理アクチュエータを最適化して（ステップＡ）固定された着色剤レシピを用いて画質属性を改善する。第２のステップ（ステップＢ）と適用して、第１ステップで得られた処理アクチュエータを固定した状態で、着色剤レシピを変更するための検索を行って、この一連の色に関する画質属性を改善する。これについて以下で説明する。
【００４０】
（処理アクチュエータの最適化（ステップＡ））
値ｕを５つの要素を含む入力ベクトルとする。入力ベクトルｕから得られる出力ｘを推定するモデルをＰに画定させる。この場合、入力ベクトルｕ＝［ＥＴＡＣ、ＦｕｓｅＴｅｍｐ、ＸｆｅｒＣｕｒｒｅｎｔ、ＴＣ、ＴＡ］を、モデルＰ（ＥＴＡＣはトナー領域の範囲、ＦｕｓｅＴｅｍｐは定着器の温度、ＴＣはトナー密度、ＴＡはトナー有効期間）に適用したときのｘはベクトル［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｍ］である。変数ｍは画質属性のレベルを示す（この場合、入力ベクトルｕを用いたときの画質属性のパラメータとしてＮＭＦで示される斑点）。但し、Ｐは実際のプリンタに関しても用いることができる。低い精度でｉ番目のスポットカラーの色を示すためのコストを値
【数８】
とする。ＮＭＦとして定数化される斑点のレベルを示すコストを値
【数９】
とする。問題となる色ｉに関する累積コスト関数
【数１０】
は下記に式で表すことができる。
【数１１】
但し、値
【数１２】
及び値
【数１３】
は、個々のコスト及び色に割り当てられる正の重みである。別の因子も問題となる画質属性に応じて式（３）に加えることができる。
【００４１】
画質属性の改善を必要とするＭ色のスポットカラーがあると仮定する。
【数１４】
を累積コストの値を含むベクトルをとする。最適化の課題を次のように定式化することができる。Ｌ≦ｕ≦Ｈになるように、（ａ）ｕ＊を見出し、（ｂ）｜｜ＪＴ｜｜を最小化する。但し値Ｌ及び値Ｈは、ベクトルｕに含まれる各要素に関する下限値、及び上限値であり、演算子「｜｜ ｜｜」はベクトルのノルムを示す。この最適化は全ての着色剤レシピが固定されている間に行われる。
【００４２】
（着色剤レシピの最適化（ステップＢ））
値
【数１５】
を４つの要素を含む入力ベクトルとする。Ｐｃに入力ベクトル
【数１６】
から得られる出力
【数１７】
を推計するモデルを画定させる。この場合、入力ベクトル
【数１８】
が、モデルＰｃに適用されたとき、値
【数１９】
はベクトル
【数２０】
となる。但し、値Ｐｃを実際のプリンタに対して用いることもできる。問題となる各色ｉに関する累積コストの関数
【数２１】
は式（３）で表すことができる。従って最適化の課題は次のようになる。（ａ）値
【数２２】
を見出し、（ｂ）値
【数２３】
を最小化して
【数２４】
となるようにする。但し処理アクチュエータの入力値は上記で得られる全ての入力値、即ち、値ｕ＊に固定される。
【００４３】
次に図４のフローチャートを参照して、このカラーマーキング装置において画質を改善する方法の例示的な一実施形態を説明する。この方法ステップ４００で始まり、処理はすぐにステップ４０２に進む。
【００４４】
ステップ４０２で、一連の問題となるスポットカラーが選択される。一連の問題となるスポットカラーは、スポットカラーのライブラリからの一つ以上のスポットカラーでよく、ハードコピーのサンプルにより規定された非標準のスポットカラーを含むこともできる。このハードコピーのサンプルは、例えば、オフセット印刷、グラビア印刷、フレキソ印刷、乾式複写、インクジェット等のプリント技術を用いてプリントすることができる。カラーマーキング装置の色域体積全体が縮小しないように、選択された一連の問題となる色には、色域の頂点にある一つ以上の色が含まれる。ユーザは、コンピュータのワークステーションを用いて、一連の問題となる色を選択することができる、又は遠隔装置から有線又は無線のネットワークを介してそれらを受け取ることができる。図５のフローチャートを参照して、ある実施形態に関する問題となる色の選択について説明する。
【００４５】
次に、図５のフローチャートを手短に参照して、図４のステップ４０２に対して説明した例示的な一実施形態に関する問題となる色の選択について説明する。処理は、ステップ５００で始まり、すぐにステップ５０２へ進む。
【００４６】
ステップ５０２で、問題となる色のグループから第１の色を選択する。ある実施形態では、問題となる色のグループは、均一に抽出された色域内の一連の色を含む。別の実施形態では、色域体積全体が縮小しないように、色のグループはカラーマーキング装置に色域の頂点にある色を含む。
【００４７】
ステップ５０４で、色と処理設定値のモデルを用いて、異なる処理設定値の組合せのもとで、その色を作り出すことができる全てのカラーレシピの組合せを選択する。
【００４８】
ステップ５０６で、問題となる色のグループから処理するべき色がまだ残っているかどうかを判定する。残っている場合、次にこの処理がステップ５０２に対して繰り返され、問題となる色グループから次の色が取り出される。次の色に関して、再度色と処理設定値のモデルを用いて、異なる処理設定値の組合せのもとで、この色を作成できる全てのカラーレシピの組合せを選択する。この処理は、次の色に対しても繰り返され、問題となる色グループ内の全ての色が処理されて、それにしたがって色毎のレシピの組合せが選択されるまで続く。
【００４９】
ステップ５０８で、選択されたカラーレシピの組合せを、それに対応する処理設定値と共に、画質属性モデルに通して処理設定値に対する画質属性の鋭敏性を判定する。
【００５０】
ステップ５１０で、ステップ５０８で判定された各色の鋭敏性に基づいて、これらの色を順位付けされる。
【００５１】
ステップ５１２で、鋭敏性の範囲の順位に基づいて、一部の色を選択する。これらの色が、選択された問題となる色となる。
【００５２】
ここで、図４のフローチャートを再度参照する。
【００５３】
ステップ４０４で、それらは選択された問題となる色に対して改善されることが望まれる一連の画質属性を選択する。本明細書の種々の実施形態において、画質属性には、色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つと、が含まれる。問題となる色に関する、その他の画質属性を選んで改善することができることは言うまでもない。このような属性を追加することも、付随する請求項の範囲に含まれる。
【００５４】
ステップ４０６で、問題となる色がカラーマーキング装置上で描写されるとき、画質属性のコスト関数が最小になるように、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整する。処理設定値は、例えば、感光体の電圧、ドナーロール及び磁気ロールの電圧、定着器の温度、転写電流、トナー密度、媒体、及びハーフトーンでよい。種々の実施形態において、処理設定値及びカラーレシピの調整には、カラーレシピの値及び処理アクチュエータを、画像の色及び画質属性に関連付ける、色と画質の属性モデルが用いられる。ある実施形態では、式（１）に関して説明した通り、画質属性の関数には、問題となるｉ番目の色に対して改善されることが望まれる個々の画質属性の関数の加重和が含まれる。その後、この実施形態では、さらに処理は終了する。
実行の結果
【００５５】
ソリューションのベクトルｕ＝［ＣＭＹＫ］とした。モデルＰを用いて出力ベクトルＸ＝［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｇｍ、ｖｓ］を推定した。重みをｗａ＝５、ｗｇ＝５、ｗｍ＝ｗｖｓ＝１として式（２）を最適化のための複数の対象のコスト関数として用いることで、色の精度の値Ｊａをより強調した。問題となる色を正確に再生するためのコストの値Ｊａは、ＤｅｌｔａＥ２０００の式で得られる。値Ｊｇは粒状のレベルである。値Ｊｍは斑点のレベルである。値Ｊｖｓは視覚スクリーンのレベルである。最初に、所望するコストの対象
【数２５】
を設定する。遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて、１０色の問題となるスポットカラーのグループに関する全累積コスト関数ＪＴを最小化するソリューションのベクトルｕ＊を捜索する。このケースで得られたソリューションを図６の表に示す。６０１の欄には、精度をだけを考慮したときに所望される値Ｌ＊ａ＊ｂ＊が示されている。値ＪＴを選択することで、得られた結果は６０２の欄に示されている。但し、色８及び色１０では、良好なＤｅｌｔａＥ２０００の数字が得られていない。
【００５６】
次に、６０１の欄のＬ＊、ａ＊、及びｂ＊の値と、ＧＡから得られた（図６の）ＮＭＦ、ＶＳ、及びＶＮＨＦの値を結合させることにより、各スポットカラーの設定値を決定する。それに加えて、ＧＡにより得られた結果である値ｕ＊を制御アルゴリズム、即ちレーベンベルグ・マルカート（ＬＭ：Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）法の初期値として用いて、前回の結果に対して改善するよう試みる。次いで、各色に関する新しい累積コストＪＴの値は、ＧＡを用いて得られる値と比較される。試行ごとにこの比較が行われる。この値が閾値より小さい場合、新しいソリューションｕ＊ＬＭが記憶され、それ以外ならこの新しいソリューションは破棄され、新しい試行が行われ最大試行回数２０までこれが繰り返される。図７の表には、その結果が示されている。そこでは、色２及び色４に関するコストＪＴの値が改善されていることが分かる。その他の色に関する性能が改善されなかった理由は、両方のケースに関して同じモデル、即ちＬＭ、及びＧＡを用いたため、ＧＡが偶然に最小値を見出し、そのためＬＭアルゴリズムが最小値を見出すことができなかったためであると考えられる。ＬＭがプリンタ上で実行された場合は、モデルとプリンタの間にはシステムノイズにより差が発生するため、結果はこれとは異なる。上記の微調整のステップを用いていたら、色番号２に関するＧＡにより得られた性能を改善することもできたであろう。ＧＡにより得られたソリューションを局部的に検索することができれば、ブラック及びシアンをＧＡにより決定された値のままにして、マジェンダ及び黄色の入力を均一にスイープすることができる。３Ｄプロットでアルゴリズムが最適化を試みる表面を示すことができるため、意図的にこれを行う。
【００５７】
次のこのケースに関して、ｕ＝［ＣＭＹＫＴｆＴｃ］とする。但し、Ｔｆは定着器の転写電流を示し、Ｔｃはトナー密度を示す。モデルＰを用いて、出力Ｘ＝［Ｌ＊ａ＊ｂ＊ｇ ｍ、ｖｓ］を推定する。前と同じ変数／設定を有する同じ１０色のスポットカラーに関するＧＡアルゴリズムを用いる。実際に変わった点は、４つの入力値の代わりに６つの入力値を用いたことである。図８の表には、このケースに対して得られた結果が示されている。これらの結果を図６の表の結果と比較すると、各色に関する全てのコスト関数ＪＴ、が最小化されていることが分かる。これは、複数の対象に関する関数を最小化するために処理される入力値をより多く利用できるためである。図８の中のいくつかのＤｅｌｔａＥ２０００の値は、図６の中の値より大きいが、ｍ、ｇ、及びｖｓの全ての値は、図８の中の値より小さいことが分かる。重みを用いて変更可能な交換条件がある。このケースに関して、付加的な処理アクチュエータＴｆ及びＴｃを使用するため、１つのスポットカラー又はその周囲のスポットカラーのグループに関してのみ最小化を行えばよいことに留意されたい。
【００５８】
最後のケースでは、Ｌ＊、ａ＊、及びｂ＊の値と、図８のＧＡから得られたＮＭＦ、ＶＳ、及びＶＮＨＦの値とを結合させることにより、スポットカラー毎の設定値が決定される。図８で結果を得た後、制御装置を操作してこれらの結果のさらなる改善を試みる。今度は、対角行列を有する線形二次レギュレータ（ＬＱＲ）を設計する。この対角行列はＱの値Ｑ１１＝Ｑ２２＝Ｑ３３＝５、Ｑ４４＝Ｑ５５＝Ｑ６６＝１、及びＲの値Ｒ１１＝Ｒ２２＝Ｒ３３＝Ｒ４４＝Ｒ５５＝Ｒ６６＝０．０１を含む。２０回の試行の模擬試験を実行して、その結果を図９の表に示す。但し、前回のケースと同様、このＧＡアルゴリズムはほとんどの色に関して良好なソリューションをもたらしたため、ＬＱＲアルゴリズムは番号２の色の性能のみ改善すること可能であった。前回と同様に、その他の色に関する性能が改善されなかった理由は両方のケースに関して同じモデル、即ちＬＱＲ及びＧＡを用いたため、ＧＡが偶然に最小値を見出し、そのためＬＭアルゴリズムが最小値を見出すことができなかったためである。
【００５９】
（処理アクチュエータ及びカラーレシピの最適化）
次に、処理パラメータに対して最も鋭敏性を有する画質属性を有する一連の鋭敏な色の画質属性を改善するために、上記の２ステップによるアプローチを、どのように適用するかについて説明する。このケースに関して、２０色の鋭敏な色が選択され、それにプラス１４色が追加される（色域の頂点の色）。後者の一連の色は、処理アクチュエータを最適化している間、色域が縮小しないことを保証するために選択する。第１のステップで同時摂動確率近似（ＳＰＳＡ）アルゴリズムを用いる。入力ｕ＝［ＥＴＡＣ、ＦｕｓｅＴｅｍｐ、ＸｆｅｒＣｕｒｒｅｎｔ、ＴＣ、ＴＡ］は、調整するための５つの要素を含む。各色に関するコスト関数は、２０色の鋭敏な色に関して
【数２６】
とし、残りの色に関して
【数２７】
とする式（３）、及び｜｜ＪＴ｜｜を用いた最適化により決定する。ＳＰＳＡに関する試行回数は１２０回で、模擬試験で用いられるパラメータはλ０＝０．００７、α１＝０．６０２、α２＝０．１０１及びｃ＝０．０１である。各色に関する最初のＣＭＹＫの値は、公称の処理設定値における逆プリンタモデル（最大ＧＣＲを有するＩＣＣディステネーションプロファイル）により決定する。図１０には、公称の処理アクチュエータの設定値及び最適な処理アクチュエータの設定値を用いた結果が示されている。図１０の上段のプロットでは、各スポットカラーに関する、個々のコスト
【数２８】
が示され、処理アクチュエータを最適化したときに、コストが最小化されたことが分かる。中段のプロットでは、各色に関する精度のコスト
【数２９】
が示され、下段のプロットでは斑点のコスト
【数３０】
が示されている。各スポットに関するコスト
【数３１】
の削減が起こる大きな要因は、最初２０色（処理設定値に対してより鋭敏な色）に関する斑点のレベルが最小となることである。この模擬試験に関して、この方法を用いて得られた最適な処理アクチュエータの値がその実行可能な値の限度の境界に存在する、即ち、ＥＴＡＣ、定着器の温度、トナー密度、及びトナーエイジは最小値で設定され、転写電流はその最大値で設定されたことに焦点があてられたことは価値がある。通常の装置の操作に関して要求されるその他の規制により、これら限界の設定値を使用することできない。このような場合、下限Ｌ及び上限Ｈは、より妥当な操作範囲に規制される。
【００６０】
次に、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて第２のステップを実行して各スポットカラーに関するコストを最小化するソリューション
【数３２】
を検索する。これは、第１のステップで得られた最適な処理アクチュエータを用いて実行される。図１１には、第１のステップで用いられた同じ
【数３３】
の値に関する結果が示されている。但し、両方の変数、即ち処理アクチュエータ及び着色剤レシピを最適化することにより、色の精度及び斑点のレベルは著しく低下した。また、番号２１〜番号３４の色は、限界の位置する色で、過度にプリンタの色域がアルゴリズムにより縮小しないようプリンタの色域を規制するために選択されているので、これらの色に関するいくつかの画質属性は、ほとんど又は全く改善が望めない。所望すれば、式（３）で相対的な重みを変更して、プリンタの色域に対する好みの画質属性を実現することができ、又その逆も可能である。最適な媒体及びハーフトーンを決定して、入力ベクトルｕ内の関連する要素を選択することにより、画質属性を最大化するために本明細書の教示を用いることもできることを理解されたい。ＴＲＣ線形化及びカスタム・プロファイリング関数を作成する直前のセットアップの手順の一部として、この方法を用いることができ、これによりプリント作成に関する他の全ての関数を通常通り実行することができる。
【００６１】
図１及び図３の機能ブロック図は説明図であり、全てのモジュールにより実行される、いくらか、又は全ての機能が、専用コンピュータシステムにより全体又は一部として実行可能であることを理解されたい。種々のモジュールは、一つ以上の構成要素を含むことができ、これらの構成要素も、同様に、意図する機能を実行するために設計されたソフトウェア及び／又はハードウェアを含むことができることを理解されたい。モジュールは一つ以上のソフトウェアモジュールをさらに含むことができ、これらのソフトウェアモジュールはオペレーティングシステム、ドライバ、装置コントローラ、及びその他の装置をさらに含むことができ、そのうちのいくらか、又は全てがネットワークを介して接続することができることを理解されたい。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラーマーキング装置における画質を改善する方法であって、
一連の問題となるスポットカラーを選択するステップと、
前記選択された問題となる色に関する、改善されることが望まれる一連の画質属性を選択するステップと、
前記カラーマーキング装置を用いて前記選択された問題となる色が描写されたときに前記画質属性の関数が最小になるように、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記一連の画質属性には、色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つと、が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処理設定値及び前記カラーレシピを調整するステップには、カラーレシピの値及び処理アクチュエータを、画の像色及び前記画質属性に関連づける、色と画質属性のモデルを用いることが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記処理設定値には、感光体の電圧、ドナー及び磁気ロールの電圧、定着器の温度、転写電流、トナー密度、媒体、及びハーフトーンのうちのいずれかが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記一連の問題となるスポットカラーを選択するステップには、
問題となる色の各グループ内の各色に関して、異なる処理設定値の組合せのもとで、カラーモデルを用いてその色を作り出す全てのカラーレシピの組合せを選択することと、
前記選択されたカラーレシピの各組合せを、それらに対応する処理設定値と共に、前記処理設定値に対する前記画質属性モデルに通して、前記処置設定値に対する前記画質属性の鋭敏性を判定することと、
判定された各色の鋭敏性に基づいて前記色を順位付けすることと、
それらの順位に基づいて一部の前記色を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
カラーマーキング装置上で改善されたスポットカラーの描写を行うフィードバック制御システムであって、
メモリ及び記憶媒体と、
前記記憶媒体及び前記メモリと通信するプロセッサであって、前記プロセッサは方法を行うためのマシン可読命令を実行し、前記方法は、
一連の問題となるスポットカラーを選択するステップと、
前記選択された問題となるスポットカラーに関する、改善されることが望まれる一連の画質属性を選択するステップと、
前記カラーマーキング装置を用いて前記選択された問題となる色が描写されたときに前記画質属性の関数が最小となるように、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整するステップを含む、プロセッサと、を含むシステム。
【請求項７】
前記一連の画質属性には、色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つと、が含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記処理設定値及び前記カラーレシピを調整するステップには、カラーレシピの値及び処理アクチュエータを、画像の色及び前記画質属性に関連づける、色と画質属性のモデルを用いることが含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記処理設定値には、感光体の電圧、ドナー及び磁気ロールの電圧、定着器の温度、転写電流、トナー密度、媒体、及びハーフトーンのうちのいずれかが含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記一連の問題となるスポットカラーを選択するステップには、
問題となる色の各グループ内の各色に関して、色のモデルを用いて異なる処理設定値の組合せのもとで、その色を作り出す全てのカラーレシピの組合せを選択することと、
前記選択されたカラーレシピの組合せを、それらに対応する処理設定値と共に、前記画質属性モデルに通して、前記処理設定値に対する前記画質属性の鋭敏性を判定することと、
各色の判定された鋭敏性に基づいて前記色を順位付けすることと、
それらの順位に基づいて前記一部の色を選択することが含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項１】
カラーマーキング装置における画質を改善する方法であって、
一連の問題となるスポットカラーを選択するステップと、
前記選択された問題となる色に関する、改善されることが望まれる一連の画質属性を選択するステップと、
前記カラーマーキング装置を用いて前記選択された問題となる色が描写されたときに前記画質属性の関数が最小になるように、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記一連の画質属性には、色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つと、が含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記処理設定値及び前記カラーレシピを調整するステップには、カラーレシピの値及び処理アクチュエータを、画の像色及び前記画質属性に関連づける、色と画質属性のモデルを用いることが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記処理設定値には、感光体の電圧、ドナー及び磁気ロールの電圧、定着器の温度、転写電流、トナー密度、媒体、及びハーフトーンのうちのいずれかが含まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記一連の問題となるスポットカラーを選択するステップには、
問題となる色の各グループ内の各色に関して、異なる処理設定値の組合せのもとで、カラーモデルを用いてその色を作り出す全てのカラーレシピの組合せを選択することと、
前記選択されたカラーレシピの各組合せを、それらに対応する処理設定値と共に、前記処理設定値に対する前記画質属性モデルに通して、前記処置設定値に対する前記画質属性の鋭敏性を判定することと、
判定された各色の鋭敏性に基づいて前記色を順位付けすることと、
それらの順位に基づいて一部の前記色を選択することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
カラーマーキング装置上で改善されたスポットカラーの描写を行うフィードバック制御システムであって、
メモリ及び記憶媒体と、
前記記憶媒体及び前記メモリと通信するプロセッサであって、前記プロセッサは方法を行うためのマシン可読命令を実行し、前記方法は、
一連の問題となるスポットカラーを選択するステップと、
前記選択された問題となるスポットカラーに関する、改善されることが望まれる一連の画質属性を選択するステップと、
前記カラーマーキング装置を用いて前記選択された問題となる色が描写されたときに前記画質属性の関数が最小となるように、カラーマーキング装置の処理アクチュエータ及びカラーレシピに関する設定値を調整するステップを含む、プロセッサと、を含むシステム。
【請求項７】
前記一連の画質属性には、色の不具合と、粒状性、斑点、及び色の安定性のうちの少なくとも一つと、が含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記処理設定値及び前記カラーレシピを調整するステップには、カラーレシピの値及び処理アクチュエータを、画像の色及び前記画質属性に関連づける、色と画質属性のモデルを用いることが含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記処理設定値には、感光体の電圧、ドナー及び磁気ロールの電圧、定着器の温度、転写電流、トナー密度、媒体、及びハーフトーンのうちのいずれかが含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記一連の問題となるスポットカラーを選択するステップには、
問題となる色の各グループ内の各色に関して、色のモデルを用いて異なる処理設定値の組合せのもとで、その色を作り出す全てのカラーレシピの組合せを選択することと、
前記選択されたカラーレシピの組合せを、それらに対応する処理設定値と共に、前記画質属性モデルに通して、前記処理設定値に対する前記画質属性の鋭敏性を判定することと、
各色の判定された鋭敏性に基づいて前記色を順位付けすることと、
それらの順位に基づいて前記一部の色を選択することが含まれる、請求項６に記載のシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−９３６９（Ｐ２０１３−９３６９Ａ）
【公開日】平成２５年１月１０日（２０１３．１．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−１３２４２２（Ｐ２０１２−１３２４２２）
【出願日】平成２４年６月１１日（２０１２．６．１１）
【出願人】（５９６１７０１７０）ゼロックス コーポレイション (1,961)
【氏名又は名称原語表記】ＸＥＲＯＸ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月１０日（２０１３．１．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２４年６月１１日（２０１２．６．１１）
【出願人】（５９６１７０１７０）ゼロックス コーポレイション (1,961)
【氏名又は名称原語表記】ＸＥＲＯＸ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ
【Ｆターム（参考）】
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