色予測装置、色予測方法、プログラム、テーブル作成装置、および、印刷システム
【課題】色予測の精度を高めるとともに、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる。
【解決手段】カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置において、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、を備えることを特徴とする。
【解決手段】カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置において、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、を備えることを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷機が印刷する再現色のカラーマッチングにおいて、この再現色を予測する色予測装置、色予測方法、プログラム、テーブル作成装置、および、印刷システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、カラーマッチングにおいて面積変調により再現色を調整する場合、与えられた網点面積率で各色が印刷される部分の色を予測する方法として、例えば、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（ Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒ Ｍｏｄｅｌ )を利用する方法（例えば、特許文献１参照）や、分光拡張ノイゲバウアモデルを利用する方法（例えば、非特許文献１参照）などの技術が知られている。
ここでいう「分光拡張ノイゲバウアモデル」とは、ノイゲバウア原色と網点面積率を波長の関数となるように分光に拡張したモデルであって、以下、反射率ベース色予測モデルという。このモデルを説明する為に、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色の一次色の原色に対して、網点を掛け合わせた際の分光反射率を予測する式をについて説明する。
【０００３】
まず、マーレー・デービス（Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓ）式を逆に解く事によって得られる式（１）に従って、原色の網点面積率に対する実効網点面積率が算出される。
【０００４】
【数１】
【０００５】
なお、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、実測値である。
上記の式（１）により、与えられた原色の網点面積率の設定に対し、各原色の分光実効網点面積率が得られる。これらの実効網点面積率は、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれたものであり、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて最適なｎ値を求めることに相当する。
なお、ここでいう「機械的ドットゲイン」とは、刷版や印刷機による印刷で網点が潰されて太ることで発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷特性等に応じて印刷機ごとに異なるものである。また、ここでいう「光学的ドットゲイン」とは、印刷媒体表面に浸透した色材（例えば、インクやトナー）が乱反射して起こすことによって発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷媒体の特性に応じて異なるものである。
【０００６】
次にノイゲバウア原色の分光網点面積率を次式（２）より算出する。
【０００７】
【数２】
【０００８】
上記式（２）により算出されたノイゲバウア原色の分光網点面積率を用いて、次の式（３）より予測分光反射率を求める。
【０００９】
【数３】
【００１０】
この予測分光反射率から観察光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出することで、再現色の予測が可能である。
このように、上述の分光拡張ノイゲバウアモデルにおいて、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれた実効網点面積率を用いて分光反射率を予測することにより、各色材単色の階調においては、内部散乱（印刷媒体内部での光の散乱）などの光の振る舞いを考慮した補正を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特表２００７−５１６６６３号公報
【特許文献２】特表２００７−９６７９３号公報
【特許文献３】特表２００６−２９５７０９号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】日本印刷学会誌 第４２巻第５号（２００５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、複数の色材が重なり合う部分について、この色材同士が互いに影響し合うことにより、各色材の単層部分における内部散乱とは異なる現象が生じる。
このため、内部散乱のない、或いは内部散乱の少ない印刷媒体においては、上述の方法を用いても色予測の精度をある程度確保できるものの、印刷機の印刷性能や用紙によっては内部散乱が大きくなることもある。この場合、色予測の精度が低減するという問題があった。
また、複数の色材が重なり合う部分毎に、色材同士が互いに影響し合う内部散乱を考慮した分光反射率を予測すると、その計算式が複雑化するため、計算を行うデバイスにかかる処理負荷が増大し、処理速度が低下する等の問題もある。
【００１４】
本発明は、このような事情を考慮し、上記の問題を解決すべくなされたものであって、その目的は、色予測の精度を高めるとともに、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる色予測装置、色予測方法、プログラム、テーブル作成装置、および、印刷システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記問題を解決するために、本発明に係る色予測装置は、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置であって、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、上記問題を解決するために、本発明に係る色予測装置は、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置であって、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分の印刷反射率をクベルカ・ムンク式により算出し、当該印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上述の色予測装置において、前記印刷反射率に基づき前記再現色を表わす第２予測反射率を算出する反射率予測部と、前記第１予測反射率と前記第２予測反射率を混合して、前記再現色を表わす第３予測反射率を得る混合予測部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上述の色予測装置において、前記印刷機が複数の色を重ねて印刷媒体に印刷した混合色から測定される多次色反射率に対して、前記光学濃度予測部が算出する前記混合色を表わす前記第１予測反射率と、前記反射率予測部が算出する前記混合色を表わす前記第２予測反射率とを混合して算出される前記第３予測反射率を近似させる重み係数を算出する重み係数算出部をさらに備え、前記混合予測部が、前記重み係数算出部によって算出された重み係数に応じた混合比で、前記第１の予測反射率と前記第２の予測反射率を混合することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上述の色予測装置において、前記反射率および前記光学濃度が、分光に拡張されていることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上述の色予測装置が、前記印刷機と接続されており、当該印刷機が備える光学素子によって測定された前記印刷反射率を入力することを特徴とする。
【００２１】
さらに、上記問題を解決するために、本発明に係る色予測方法は、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測方法において、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する工程と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する工程と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
また、上記問題を解決するために、本発明に係るプログラムは、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出するコンピュータを、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出手段、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測手段、として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。
【００２３】
また、上記問題を解決するために、本発明に係るテーブル作成装置は、上述したいずれか一つの色予測装置と、実空間における被写体の反射率として推定される推定反射率を、前記被写体を含む画像に基づき、予め決められた階調値ごとに算出する反射率推定部と、前記色予測装置によって算出される前記第３予測反射率と前記推定反射率との差分が予め決められている収束条件を満たしているか否かを判定し、当該収束条件を満たしている前記推定反射率と前記第３予測反射率を最適値として出力する最適化計算部と、前記最適化計算部から最適値として入力する前記推定反射率の前記階調値と、前記最適化計算部から最適値として入力する前記第３予測反射率の網点面積率とを対応付けて階調値網点面積率テーブルに書き込む対応づけ部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明は、上述のテーブル作成装置において、前記最適化計算部が、前記収束条件を満たしていないと判定した場合、前記第３予測反射率を算出する際に設定される前記再現色を示す網点面積率を修正することを特徴とする。
【００２５】
また、上記問題を解決するために、本発明に係る印刷システムは、上述したいずれか一つのテーブル作成装置と、前記被写体の画像を含む画像データを入力する画像入力装置と、前記階調値網点面積率テーブルを参照して、前記画像データの各画素の階調値と対応する網点面積率を出力する変換装置と、前記変換装置から入力する網点面積率に基づき前記被写体の画像を印刷する再現色出力装置と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、色予測の精度を高めるとともに、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】第１実施形態に係る色予測装置の一例を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る色予測装置における分光光学濃度算出分部について説明する図である。
【図３】第１実施形態に係る色予測装置における色予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る色予測による効果を説明するための実験データの一例を示す図である。
【図５】第２実施形態に係る色予測装置の一例を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態に係る色予測装置における重み係数決定方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態に係る色予測装置における色予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図８】第３実施形態に係る印刷システムの構成の一例を示す概略図である。
【図９】第３実施形態に係る印刷物分光反射率予測装置における分光光学濃度算出分部について説明する図である。
【図１０】第３実施形態に係る印刷物分光反射率予測装置における分光光学濃度算出分部について説明する図である。
【図１１】第３実施形態に係る印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第３実施形態に係る印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルを用いた印刷方法の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明に係る色予測による効果を説明するための実験データの他の例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係るテーブル作成装置によって作成される階調値・網点面積率変換テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明による一実施形態に係る色予測装置について、図面を参照して説明する。
この色予測装置は、印刷のためのカラーマッチングにおいて、印刷対象である入力画像データに表現されている色を印刷媒体（例えば、用紙）上に再現する再現色を表わす色予測テーブル（例えば、ＩＣＣプロファイル）を作成するものである。この色予測装置によって作成される色予測テーブルは、例えば、印刷機やカラーデジタル校正機、あるいはカラーインクジェットプリンタやカラーレーザプリンタ等における印刷のためのカラーマッチングに利用されるものであって、面積変調により再現色を調整するカラーマッチングに用いる印刷に適している。
なお、本実施形態において、色予測装置は、印刷機能を実現する印刷部を備える構成を例に、以下説明するが、本発明はこれに限られず、印刷機に接続される構成、あるいは、印刷機が色予測装置を内蔵する構成であってもよい。
この場合、印刷機は、色予測装置による色予測処理の実行に際して、予め決められているカラーパッチを印刷し、当該カラーパッチから各色の分光反射率を光学素子で測定して、色予測装置に出力する。この色予測装置は、この測定された分光反射率に基づき、以下に説明する色予測処理を行い、色予測テーブルを作成する。
【００２９】
［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る色予測装置１００の構成の一例を示す概略図である。
図１に示す通り、色予測装置１００は、入力部１１と、分光反射率データベース１２と、光学濃度算出部１３と、分光光学濃度データベース１４と、分光光学濃度予測部１５と、色予測テーブル作成部１６と、出力部１７と、印刷部１８と、測定部１９を備える。
【００３０】
入力部１１は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、各原色の任意の網点面積率の設定値を入力する。具体的にいうと、入力部１１は、例えば色予測テーブル等を作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）と、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｘｉ％を示す情報）とを入力する。
【００３１】
分光反射率データベース１２は、原色分光反射率領域１２１とノイゲバウア原色分光反射率領域１２２とを含む。
この分光反射率データベース１２は、測定されたカラーパッチの各原色の分光反射率を格納する。ここでは、原色のカラーパッチとして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の３色を用いる例について、以下説明する。また、カラーパッチには、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）で各原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷するパッチ部分と、網点面積率１００％のノイゲバウア原色ｌを印刷するパッチ部分とを含む。
この複数段階の網点面積率Ｘｉ％で印刷されるパッチ部分は、各原色の一次色であって、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値であって、例えば５％間隔で設定される複数段階の網点面積率Ｘｉ％において印刷される。また、ノイゲバウア原色ｌは、各原色の一次色（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）、二次色（ｌ＝ＣＭ，ＣＹ，ＭＹ）、三次色（ｌ＝ＣＭＹ）の８色と、下地色（ｌ＝Ｗ）である。
このカラーパッチは、入力部１１から入力するカラーパッチを印刷するために設定される網点設定値が印刷部１８に入力されることにより、印刷部１８によって印刷される。
印刷部１８は、例えば、オフセット印刷等の有版印刷を行い、ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）処理やＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏ Ｐｌａｔｅ）処理を含めた一連の印刷処理を行う。
【００３２】
原色分光反射率領域１２１は、例えば、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を格納する。なお、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値に基づき、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色ＣＭＹの一次色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷部１８が印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。また、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）は、網点面積率１００％で原色ｉの一次色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷部１８が印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、何も印刷されていない用紙部分の分光反射率を測定した実測値である。この原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、印刷部１８によってカラーパッチが印刷された用紙から、例えば、測定部１９が測定した分光反射率である。
この測定部１９は、例えば、光学素子を備え、カラーパッチが印刷された用紙から分光反射率を測定し、測定した分光反射率を分光反射率データベース１２に格納する。
【００３３】
ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２は、ノイゲバウア原色ｌのベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を格納する。この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、網点面積率１００％でノイゲバウア原色ｌ（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ）を印刷部１８が印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。このノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、印刷部１８によってカラーパッチ印刷された用紙から、例えば、測定部１９が測定した分光反射率である。
【００３４】
光学濃度算出部１３は、図２（ａ）に示す通り、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１から分光反射率を読み出し、下の式（４）に従って、この分光反射率に基づき分光光学濃度を算出し、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１に格納する。つまり、光学濃度算出部１３は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）に基づき原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）を算出する。また、光学濃度算出部１３は、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）に基づき原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）を算出する。さらに、光学濃度算出部１３は、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）に基づき用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を算出する。
なお、上述の通り、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチが用紙に印刷される際の複数段階の網点面積率Ｘｉ％に応じて、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光反射率を含む。このため、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）も、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。
また、光学濃度算出部１３は、図２（ｂ）に示す通り、分光反射率データベース１２のノイゲバウア原色分光反射率領域１２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、下の式（４）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２に格納する。
なお、分光反射率Ｒ（λ）は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）の総称である。また、分光光学濃度Ｄ（λ）は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）の総称である。
【００３５】
【数４】
【００３６】
図１に戻って、色予測装置１００の構成についての説明を続ける。
分光光学濃度データベース１４は、原色分光光学濃度領域１４１とノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２を含む。
原色分光光学濃度領域１４１は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）と、用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納する。
ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を格納する。
【００３７】
分光光学濃度予測部１５は、例えば、分光光学濃度を用いて展開した分光拡張ノイゲバウアモデル（以下、光学濃度ベース色予測モデル）であって、分光実効網点面積率算出部１５１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２と、分光光学濃度算出部１５３と、分光反射率算出部１５４とを含む。
分光実効網点面積率算出部１５１は、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１を参照して、下に示す式（５）に従って、色予測テーブルを作成するために原色毎に設定される複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を原色ＣＭＹごとに算出する。この分光実効網点面積率算出部１５１は、複数段階の網点面積率Ｙｉ％ごとに算出した実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２に出力する。
なお、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、上述の通り、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。よって、光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）における網点面積率Ｘｉ％とＹｉ％が一致しない場合、分光実効網点面積率算出部１５１は、近似曲線や線形補間等を用いて、不一致の部分を補間しつつ、実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を算出する。
【００３８】
【数５】
【００３９】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、分光実効網点面積率算出部１５１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、下に示す式（６）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を、分光光学濃度算出部１５３に出力する。
【００４０】
【数６】
【００４１】
分光光学濃度算出部１５３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）と、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）に基づき、下に示す式（７）に従って、予測分光光学濃度Ｄ（λ）を算出する。この分光光学濃度算出部１５３は、算出した予測分光光学濃度Ｄ（λ）を分光反射率算出部１５４に出力する。
【００４２】
【数７】
【００４３】
分光反射率算出部１５４は、下に示す式（８）に従って、分光光学濃度算出部１５３から入力される予測分光光学濃度Ｄ（λ）に基づき予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１５４は、予想分光反射率ＲＤ（λ）を色予測テーブル作成部１６に出力する。
【００４４】
【数８】
【００４５】
色予測テーブル作成部１６は、この予想分光反射率ＲＤ（λ）に基づき、観測光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出し、再現色の予測を行う色予測テーブルを作成するとともに、色予測テーブルを逆変換して色分解テーブルを作成する。つまり、この色予測テーブル作成部１６は、色予測処理の対象である入力データ（本実施例ではＣＭＹ値）の情報と、予測分光反射率ＲＤ（λ）に基づき予測される再現色を表現する再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成する。また、この色予測テーブル作成部１６は、色予測テーブルから、ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等の入力値と、これを再現する印刷網点面積率（本実施例ではＣＭＹ値）の出力値とを対応付ける色分解テーブルを作成し、色予測テーブルとともに出力部１７に出力する。
なお、本実施例においては、この色予測テーブルと色分解テーブルを公知のＩＣＣプロファイルフォーマットで作成し、出力する。
【００４６】
次に、図３を参照して、本実施形態に係る色予測装置１００による色予測方法の一例について説明する。図３は、本実施形態に係る色予測装置１００による色予測方法の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
はじめに、色予測装置１００は、以下の処理を実行しておく。
入力部１１は、原色ｉ毎に設定されるカラーパッチを印刷するための複数段階の網点面積率Ｘｉ％を入力して、印刷部１８に出力する。この印刷部１８が、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を用紙に印刷とともに、網点面積率１００％でノイゲバウア原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ）を用紙に印刷する。これにより、用紙には、色予測のためのカラーパッチが印刷される。
そして、測定部１９が、光学素子を用いてカラーパッチが印刷された用紙からの反射光に基づき分光反射率を得る。この測定部１９は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、およびノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を測定する。そして、この測定部１９は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１に格納する。また、測定部１９は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を、ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２に格納する。
【００４８】
そして、光学濃度算出部１３は、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、式（４）に従って、この分光反射率に基づき分光光学濃度を算出し、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１に、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納する。
また、光学濃度算出部１３は、分光反射率データベース１２のノイゲバウア原色分光反射率領域１２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、式（４）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２に格納する。
これにより、原色分光光学濃度領域１４１には、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）が格納され、かつ、ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２には、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）が格納される。
【００４９】
そして、入力部１１は、図３に示す通り、色予測テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力し、分光光学濃度予測部１５の分光実効網点面積率算出部１５１に出力する（ステップＳＴ１）。
分光実効網点面積率算出部１５１は、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１から原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を読み出し、式（５）に従って、原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）毎に設定された複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ２）。
この分光実効網点面積率算出部１５１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２に出力する。
【００５０】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、分光実効網点面積率算出部１５１から入力される実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（６）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ３）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を、分光光学濃度算出部１５３に出力する。
【００５１】
そして、分光光学濃度算出部１５３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２から入力されるノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝と、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝に基づき、式（７）に従って、予測分光光学濃度Ｄ（λ）を算出する（ステップＳＴ４）。
この分光光学濃度算出部１５３は、算出した予測分光光学濃度Ｄ（λ）を分光反射率算出部１５４に出力する。
【００５２】
次いで、分光反射率算出部１５４は、式（８）に従って、分光光学濃度算出部１５３から入力される予測分光光学濃度Ｄ（λ）に基づき予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する（ステップＳＴ５）。
この分光反射率算出部１５４は、算出した予想分光反射率ＲＤ（λ）を色予測テーブル作成部１６に出力する。
【００５３】
そして、色予測テーブル作成部１６は、この予想分光反射率ＲＤ（λ）に基づき、再現色を表現する三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出し、色予測処理の対象である入力画像データにおける入力情報と、分光反射率ＲＤ（λ）に基づき予測される再現色を表現する再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成するとともに、色分解テーブルも作成し、出力部１７に出力する。
【００５４】
上述の通り、色予測装置１００は、測定された分光反射率に基づき分光光学濃度を算出する。この後、この分光光学濃度に基づき、分光光学濃度予測部１５が、予測分光光学濃度を算出する。そして、分光光学濃度予測部１５が、予測分光光学濃度に基づき分光反射率を算出することで、予測分光反射率を得る。
このように、光学濃度ベース色予測モデルである分光光学濃度予測部１５を用いて色予測を行うことで、用紙や印刷装置の特性によっては、色予測の精度を高めることができる。
【００５５】
ここで、本実施形態に係る色予測による効果について、図４を参照して具体的に説明する。
図４は、本実施形態の入力部１１で設定された網点設定値に基づき、印刷部１８によって印刷された色を測定部１９で測定して得られた分光反射率と、入力部１１で設定された網点設定値における再現を分光光学濃度予測部１５によって予測した分光反射率の差（ＲＭＳＥ）を示す図である。なお、図４は、この分光反射率の差ＲＭＳＥを、印刷による内部散乱の影響が異なる用紙（コート紙１、コート紙２、銀蒸着用紙）ごとに示す。なお、この図４に示す値は、本発明に係る色予測装置１００を用いて実験により得られたデータの一例である。
この実測と予測の分光反射率の差ＲＭＳＥは、分光的な色の違いを示す量である。なお、銀蒸着用紙は、コート紙１やコート紙２に比べて、印刷による内部散乱の影響が非常に小さい。なお、コート紙１とコート紙２は、一般的な印刷機の印刷に利用される用紙である。
【００５６】
図４に示す通り、各用紙において得られる実測の分光反射率と、分光光学濃度予測部１５によって予測される分光反射率の差（ＲＭＳＥ）は、混合色予測モデルによるものがいずれの用紙においても少なくなっている。なお、分光光学濃度予測部１５によって予測される分光反射率は、反射率ベース色予測モデル、光学濃度ベース色予測モデル、および混合色予測モデルをそれぞれ用いて分光光学濃度予測部１５によって予測される分光反射率である。なお、反射率ベース色予測モデルや混合色予測モデルを用いる色予測は、後に説明する第２実施形態に係るものであって、詳細については後述する。
【００５７】
反射率ベース色予測モデルと光学濃度ベース色予測モデルを比較すると、コート紙１やコート紙２においては、光学濃度ベース色予測モデルを用いた色予測の方が、反射率ベース色予測モデルを用いた色予測に比べて、その分光反射率の差（ＲＭＳＥ）が小さい。
一方、銀蒸着用紙においては、反射率ベース色予測モデルを用いた色予測の方が、光学濃度ベース色予測モデルを用いた色予測に比べて、その分光反射率の差（ＲＭＳＥ）が小さい。
つまり、銀蒸着用紙のように印刷による内部散乱の影響をほとんど受けない用紙の場合、反射率ベース色予測モデルを用いて色予測を行ってもその色予測の精度をある程度よくすることができる。一方、一般的な印刷用紙であるコート紙１やコート紙２では、銀蒸着用紙に比べて印刷による内部散乱の影響を大きく受けるため、色予測の精度が光学濃度ベース色予測モデルに比べて、反射率ベース色予測モデルの方が低くなることがわかる。
【００５８】
従って、本実施形態のように、光学濃度ベース色予測モデルを用いて色予測を行うことで、用紙や印刷部１９の特性によっては、色予測の精度を高めることができる。特に一般的な印刷用紙のように、印刷による内部散乱の影響を受ける用紙においては、光学濃度ベース色予測モデルを用いた色予測を行った方が、反射率ベース色予測モデルを用いて色予測を行うよりもその精度を高めることができるため、面積変調により再現色を調整する印刷機におけるカラーマッチングを精度良く行うことができる。
また、使用されるカラーパッチも、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で各原色Ｃ，Ｍ，Ｙの一次色を印刷するパッチ部分と、網点面積率１００％でノイゲバウア原色を印刷するパッチ部分を含むものであればよい。また、従来のように多次色で複数段階の網点面積率を表わす複雑な階調のカラーパッチを印刷しなくてもすむ。これにより、各階調に応じたカラーパッチの分光反射率を測定して、測定した分光反射率に基づき予測分光反射率を計算する等の複雑な処理が不要となり、色予測装置１００に係る処理負荷を軽減し、処理速度を向上させることができる。
【００５９】
［第２実施形態］
次に、図５〜７を参照して、第２実施形態に係る色予測装置２００および色予測方法について説明する。
図５は、本実施形態に係る色予測装置２００の構成の一例を示す概略図である。
図５に示す通り、色予測装置２００は、入力部１１と、分光反射率データベース１２と、光学濃度算出部１３と、分光光学濃度データベース１４と、分光光学濃度予測部１５と、色予測テーブル作成部１６と、出力部１７と、印刷部１８と、測定部１９と、分光反射率予測部２１と、多次色分光反射率データベース２２と、重み係数算出部２３と、混合予測部２４を備える。なお、上述の色予測装置１００と同様の構成については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
【００６０】
分光反射率予測部２１は、例えば、分光拡張ノイゲバウアモデルであって、分光実効網点面積率算出部２１１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２と、分光反射率算出部２１３とを含む。なお、分光反射率予測部２１は、本明細書中における反射率ベース色予測モデルに相当する。
分光実効網点面積率算出部２１１は、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１を参照して、式（１）に従って、原色ＣＭＹ毎に複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を算出する。この分光実効網点面積率算出部２１１は、算出した実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２に出力する。これにより、分光実効網点面積率算出部２１１は、与えられた複数段階の網点面積率Ｙｉ％の網点設定値に対し、各原色の分光実効網点面積率を得る。
【００６１】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、分光実効網点面積率算出部２１１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（２）に従って、ノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）を、分光反射率算出部２１３に出力する。
【００６２】
分光反射率算出部２１３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２から読み出したノイゲバウア原色ｌのベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２から入力するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（３）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。
【００６３】
多次色分光反射率データベース２２は、網点面積率データ領域２２１を含む。
網点面積率データ領域２２１は、例えば、網点面積率５０％の２次元データセットである網点面積率データを記憶する。この網点面積率データとは、分光反射率算出部２１３によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）と、分光反射率算出部１５４によって算出された予想分光反射率ＲＤ（λ）を含む。なお、予測分光反射率Ｒ（λ）と予測分光反射率ＲＤ（λ）は、分光光学濃度予測部１５および分光反射率予測部２１によって上述のようにして得られる予測分光反射率である。
測定分光反射率領域２２２は、測定部１９によって測定された分光反射率の実測値を記憶する。この測定分光反射率領域２２２は、任意の網点面積率に対応する二次色ｋ（ｋ＝ＹＭ，ＭＣ，ＣＹ）の測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）を格納する。この測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）は、各網点面積率である二次色（ＹＭ，ＭＣ，ＣＹ）のカラーパッチが印刷された用紙からの反射光を測定することで得られる分光反射率である。この測定分光反射率領域２２２は、例えば、網点面積率５０％における二次色ｋ（ｋ＝ＹＭ，ＭＣ，ＣＹ）の測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）を格納する。
【００６４】
重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の網点面積率データ領域２２１から予測分光反射率Ｒ（λ）および予測分光反射率ＲＤ（λ）を読み出し、式（９）に従って、この重み係数ｗにおける予測分光反射率ＲＷ（λ）を算出する。
【００６５】
【数９】
【００６６】
また、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の測定分光反射率領域２２２から、測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）を読み出し、式（１０）に従って、重み係数ｗにおける予測分光反射率ＲＷ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）との差分ＲＭＳＥｋを、二次色ｋごとに算出する。
【００６７】
【数１０】
【００６８】
ただし、上記の式は分光反射率が３８０ｎｍから７３０ｎｍのデータの場合を想定し、ｎは分光反射率の波長の刻み数とする。
【００６９】
さらに、重み係数算出部２３は、重み係数ｗにおける予測分光反射率ＲＷ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）との差分ＲＭＳＥｋを、全ての二次色ｋ（ｋ＝ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ）について算出し、このＲＭＳＥｋの積算値ΣＲＭＳＥを得る。
この重み係数算出部２３は、得た積算値ΣＲＭＳＥが収束条件を満たすか否かを判断し、収束条件を満たす場合、この時の重み係数ｗを最適値と決定する。一方、収束条件を満たさない場合、重み係数算出部２３は、積算値ΣＲＭＳＥが収束する方向に、例えば逐次近似により重み係数ｗを修正する。
【００７０】
混合予測部２４は、重み係数算出部２３によって算出される重み係数ｗを入力する。この混合予測部２４は、分光反射率予測部２１の分光反射率算出部２１３によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）、分光光学濃度予測部１５の分光反射率算出部１５４によって算出された予測分光反射率ＲＤ（λ）、および重み係数ｗに基づき、式（１１）に従って、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する。
【００７１】
【数１１】
【００７２】
次に、図６を参照して、重み係数ｗの決定方法の一例について説明する。
図６に示す通り、重み係数ｗの初期値として、例えばｗ＝０．５が設定されると（ステップＳＴ１１）、この重み係数ｗの初期値０．５が入力部１１を介して重み係数算出部２３に入力する。
この重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の網点面積率データ領域２２１から、網点面積率５０％に対応する二次色（例えば、ＹＭ）の予測分光反射率Ｒ（λ）と予測分光反射率ＲＤ（λ）を読み出し、式（９）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｙｍ（λ）を求める（ステップＳＴ１２）。
【００７３】
次いで、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の測定分光反射率領域２２２から、測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｙｍ（λ）を読み出し、式（１０）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｙｍ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｙｍ（λ）との差分ＲＭＳＥｙｍを算出する（ステップＳＴ１３）。
【００７４】
そして、重み係数算出部２３は、すべての二次色（ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ）に対応する差分ＲＭＳＥｙｍ、差分ＲＭＳＥｍｃ、差分ＲＭＳＥｃｙを算出したか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。ここで、重み係数算出部２３は、まだ差分ＲＭＳＥｙｍしか算出していないため（ステップＳＴ１４−ＮＯ）、ステップＳＴ１２に戻る。
【００７５】
つまり、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の網点面積率データ領域２２１から、網点面積率５０％に対応する二次色（例えば、ＭＣ）の予測分光反射率Ｒ（λ）と予測分光反射率ＲＤ（λ）を読み出し、式（９）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｍｃ（λ）を算出する（ステップＳＴ１２）。次いで、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の測定分光反射率領域２２２から、測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｍｃ（λ）を読み出し、式（１０）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｍｃ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｍｃ（λ）との差分ＲＭＳＥｍｃを算出する（ステップＳＴ１３）。同様にして、予測分光反射率ＲＷ，ｃｙ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｃｙ（λ）との差分ＲＭＳＥｃｙを算出する。
そして、すべての二次色の組み合わせの差分ＲＭＳＥｙｍ，差分ＲＭＳＥｍｃおよび差分ＲＭＳＥｃｙに基づき、これらの総和である積算値ΣＲＭＳＥを算出する（ステップＳＴ１５）。
【００７６】
次いで、重み係数算出部２３は、積算値ΣＲＭＳＥが収束条件を満たすか否かを判断し（ステップＳＴ１６）、収束条件を満たす場合、この時の重み係数ｗ＝０．５を最適値と決定する（ステップＳＴ１６−ＯＫ）。
一方、収束条件を満たさない場合（ステップＳＴ１６−ＮＧ）、重み係数算出部２３は、積算値ΣＲＭＳＥが収束する方向に、例えば逐次近似により重み係数ｗを修正する（ステップＳＴ１７）。
そして、重み係数算出部２３は、差分ＲＭＳＥｋおよび積算値ΣＲＭＳＥをリセットして（ステップＳＴ１８）、修正された重み係数ｗに基づき、ステップＳＴ１２〜ｌ６を行う。
このようにして、重み係数算出部２３は、重み係数ｗを決定して、混合予測部２４に出力する。
【００７７】
次に、図７を参照して、本実施形態に係る色予測装置２００による色予測方法の一例について説明する。図７は、本実施形態に係る色予測装置２００による色予測方法の一例を示すフローチャートである。なお、上述の色予測装置１００による色予測方法と同様な工程については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
【００７８】
図７に示す通り、入力部１１が、原色毎に設定されるカラーパッチを印刷するための複数段階の網点面積率Ｘｉ％を印刷部１８に出力すると、上述と同様にして測定部１９により分光反射率が測定され、測定部１９が原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１に格納し、かつ、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）をノイゲバウア原色分光反射率領域１２２に格納する。
また、光学濃度算出部１３が、分光反射率データベース１２から読み出した分光反射率を光学濃度に変換し、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１に、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納し、かつ、ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２に、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を格納する。
【００７９】
一方、入力部１１は、色予測テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力し、分光反射率予測部２１の分光実効網点面積率算出部２１１に出力する。
そして、分光実効網点面積率算出部２１１は、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、式（１）に従って、設定された網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ２２）。
この分光実効網点面積率算出部２１１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２に出力する。
【００８０】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、分光実効網点面積率算出部２１１から入力される実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（２）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ２３）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を、分光反射率算出部２１３に出力する。
【００８１】
次いで、分光反射率算出部２１３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２から入力するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（３）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出し、混合予測部２４に出力する（ステップＳＴ２４）。
一方、分光光学濃度予測部１５は、上述した通り、予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出し、混合予測部２４に出力する（ステップＳＴ２〜５）。
これにより、分光反射率予測部２１によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）と、分光光学濃度予測部１５によって算出された予測分光反射率ＲＤ（λ）が、混合予測部２４に入力する。
【００８２】
また、重み係数算出部２３は、上述した通り重み係数ｗを算出し、混合予測分部２４に出力する。
これにより、混合予測部２４は、予測分光反射率Ｒ（λ）に対して重み係数（１−ｗ）の重み付けをする（ステップＳＴ２５）とともに、予測分光反射率ＲＤ（λ）に対して重み係数ｗの重み付けをして（ステップＳＴ２６）、式（１１）に従って、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する（ステップＳＴ２７）。
【００８３】
そして、色予測テーブル作成部１６は、この混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に基づき、再現色を表現する三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出し、色予測処理の対象である入力画像データにおける入力情報と、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に基づき予測される再現色を表現する再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成するとともに、色予測テーブルを逆変換して色分解テーブルを作成し、出力部１７に出力する。
【００８４】
上述の通り、色予測装置２００は、印刷部１９や用紙の特性に合わせて重み係数ｗの最適値を算出するとともに、分光反射率予測部２１によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）と、分光光学濃度予測部１５によって算出された予測分光反射率ＲＤ（λ）を重み係数ｗに応じた割合で混合することにより、予測される分光反射率の最適化を図ることができる。つまり、分光反射率に比べて分光光学濃度に基づく分光光学濃度予測部１５による色予測の方の精度が高い場合、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に混合される予測分光反射率ＲＤ（λ）の割合を多くする。一方、分光光学濃度に比べて分光反射率に基づく分光反射率予測部２１による色予測の方の精度が高い場合、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に混合される予測分光反射率Ｒ（λ）の割合を多くする。
これにより、色予測装置２００は、用紙や印刷部１９の特性に応じて、重み係数ｗを調整することにより、再現色を表わす分光反射率として予測される予測分光反射率として、最適な予測分光反射率を算出することができる。
【００８５】
［第３実施形態］
次に、図８〜１２を参照して、第３実施形態に係る印刷システムの一例について説明する。第３実施形態に係る印刷システムは、例えば、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、スキャナといったデジタル撮像機器で取得したデジタル画像を印刷する印刷システムにおいて、被写体の色を再現するためのカラーマッチングを実現するシステムである。
図８は、本発明の実施形態に係る印刷システムの構成の一例を示す概略図である。
図８に示す通り、本発明の実施形態に係る印刷システムは、ＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）作成装置１０００と、画像入力装置２０００と、階調値・網点面積率変換装置３０００と、再現色出力装置４０００と、を備える。
本発明の実施形態に係る印刷システムは、ＬＵＴ作成装置１０００によって作成されるＬＵＴを参照して、画像入力装置２０００が入力する被写体を撮像したデジタル画像データに基づき、例えば再現色出力装置４０００が被写体を印刷する。このＬＵＴ作成装置１０００は、第１〜２実施形態において説明したような色予測装置１００、２００に相当する印刷物分光反射率予測装置１３００を利用することにより、分光反射率に基づいた階調値と網点面積率を対応付けるＬＵＴを作成する。これにより、再現色出力装置４０００は、被写体から分光反射率を計測せずとも、被写体と分光反射率が近い色再現を実現する。
【００８６】
図８に示す通り、ＬＵＴ作成装置１０００は、入力部１１００と、分光反射率推定装置１２００と、印刷物分光反射率予測装置１３００と、最適化計算部（収束判定部）１４００と、階調値・網点面積率対応づけ部１５００と、ＬＵＴデータベース１６００と、を含む。このＬＵＴ作成装置１０００は、階調値を網点面積率に変換するＬＵＴである階調値・網点面積率変換テーブルを作成する。この階調値・網点面積率変換テーブルは、デジタル画像データの色特性を表わす各画素の階調値を、再現色出力装置４０００の印刷特性に応じた網点面積率に変換するための変換テーブルである。
この階調値・網点面積率変換テーブルの一例を図１４に示す。図１４は、本実施形態に係るＬＵＴ作成装置１０００によって作成される階調値・網点面積率変換テーブルの一例を示す図である。
図１４に示す通り、階調値・網点面積率変換テーブルは、分光反射率推定装置１２００にて推定反射率の算出に用いたＲＧＢ階調値と、最適化計算部１４００によって最適値と決定された混合予測分光反射率の網点面積率Ｙｉとを、それぞれ対応付けたテーブルである。
各階調値データＫｊに対して、一意のＲＧＢ階調値が予め決められている。例えば、階調値データＫ１＝（Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝０）、階調値データＫ２＝（Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝１５）、・・・、階調値データＫＮ＝（Ｒ＝２５５，Ｇ＝２５５，Ｂ＝２５５）と決められている。この各階調値データＫｊに対するＲＧＢ階調値が、“変換元”のデータとして、互いに対応付けられている。
“変換先”のデータとしては、被写体と分光反射率が近い色再現を実現するための階調値データＫｊと網点面積率Ｙｉが対応付けられている。
【００８７】
入力部１１００は、任意に用意したＮ個の階調値データＫＮを入力する。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各チャンネルを２０分割してできるＮ＝２０×２０×２０=８０００個のＲＧＢ階調値データＫＮを入力する。なお、階調値データＫＮのうち、任意の階調値を階調値データＫｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）と記す。
【００８８】
分光反射率推定装置１２００は、例えば、ＲＧＢ階調値データから分光反射率を推定する。この分光反射率推定装置１２００としては、例えば、特許文献２に示すような構成を利用することができる。この特許文献２で示される分光反射率推定方法は、分光反射率が異なる色票を配した標準板を色再現推定対象物と同一の画像入力条件で入力した際の色票の画像データを取得する。
例えば、分光反射率推定装置１２００は、各色票に対応するセンサ応答値を画像データから抽出した従属変数と、各色票の分光反射率、分光反射率を特定次元の線形結合で表現する基底関数から作成した独立変数と、を用いて最適化法を施す。この分光反射率推定装置１２００は、物体の分光反射率を特定次元の線形結合で表現する基底関数に対する係数を画像入力機器のセンサ応答値に変換するための変換係数を作成する。分光反射率推定装置１２００は、前記変換係数と、物体の分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とに基づき、センサ応答値に対応する分光反射率の候補を算出し、存在確率係数を最大とする分光反射率候補を最適化法により、推定される分光反射率Ｒｊ´（λ）（以下、推定分光反射率という）を階調値データＫｊごとに決定する。この分光反射率推定装置１２００は、決定した推定分光反射率Ｒｊ´（λ）を最適化計算部１４００に出力する。
ただし、本発明に係る印刷システムの構築における分光反射率推定装置の構成、および方法は、分光反射率推定を行うことが可能であれば、特許文献２に限定されることを必要としない。
【００８９】
印刷物分光反射率予測装置１３００は、入力部１３１と、分光反射率データベース１３２と、光学濃度算出部１３３と、分光光学濃度データベース１３４と、分光反射率予測部１３５と、分光光学濃度予測部１３６と、印刷部１３７と、測定部１３８と、混合予測部１３９と、を含む。この印刷物分光反射率予測装置１３００は、階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点面積率Ｙｉ％に対応する混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を出力する。
【００９０】
ここで、印刷物分光反射率予測装置１３００を用いた、印刷物の分光反射率を予測する方法の一例について説明する。
カラーマッチングにおいて面積変調により出力色を調整する場合、与えられた網点面積率で各色が印刷される部分の網点面積率を予測する方法として、例えば、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（ ＹＵＬｅ−ＮｉｅＬｓｅｎ ＳｐｅｃＴＲａＬ ＮｅＵＧｅＢａＵｅＲ ＭｏｄｅＬ）を利用する方法や、分光拡張ノイゲバウアモデルを利用する方法（例えば、非特許文献１参照）などの技術が知られている。
【００９１】
ここでいう「分光拡張ノイゲバウアモデル」とは、ノイゲバウア原色と網点面積率を波長の関数となるように分光に拡張したモデルである。このモデルを説明するために、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色の一次色の原色に対して、網点を掛け合わせた際の分光反射率を予測する式について説明する。
【００９２】
まず、マーレー・デービス（Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓ）式を逆に解く事によって得られる式（１２）に従って、原色ｉの網点面積率Ｙｉに対する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）が算出される。
【００９３】
【数１２】
【００９４】
なお、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、実測値である。
上記の式（１３）により、与えられた原色ｉの網点面積率Ｙｉ％の設定に対し、各原色ｉの分光実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝が得られる。これらの実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）は、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれたものであり、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて最適なn値を求めることに相当する。
なお、ここでいう「機械的ドットゲイン」とは、刷版や印刷機による印刷で網点が潰されて太ることで発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷特性等に応じて印刷機ごとに異なるものである。また、ここでいう「光学的ドットゲイン」とは、印刷媒体表面に浸透した色材(例えば、インクやトナー)が乱反射して起こすことによって発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷媒体の特性に応じて異なるものである。
【００９５】
次に、ノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を次式（１３）より算出する。
【００９６】
【数１３】
【００９７】
上記式（１３）により算出されたノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を用いて、次の式（１４）より予測分光反射率Ｒｊ（λ）を求める。
【００９８】
【数１４】
【００９９】
印刷物分光反射率予測装置１３００は、印刷物の分光反射率の予測の精度を高めるとともに、印刷物の分光反射率の予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる分光反射率予測方法を使用している。
【０１００】
入力部１３１は、最適化計算部１４００と接続されており、最適化計算部１４００から出力される網点面積率を入力する。最適化計算部１４から初期情報が送られてくるときは、任意の網点面積率を入力する。この入力部１３１は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、各原色ｉの任意の網点面積率の設定値を入力する。具体的にいうと、入力部１１は、例えば階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）と、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｘｉ％を示す情報）とを入力する。
【０１０１】
分光反射率データベース１３２は、原色分光反射率領域１３２１とノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２とを含む。
この分光反射率データベース１３２は、測定されたカラーパッチの各原色ｉの分光反射率を格納する。ここでは、原色ｉのカラーパッチとして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の３色を用いる例について、以下説明する。また、カラーパッチには、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）で各原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）が印刷されるパッチ部分と、網点面積率１００％のノイゲバウア原色ｌが印刷されるパッチ部分とを含む。
この複数段階の網点面積率Ｘｉ％で印刷されるパッチ部分は、各原色ｉの一次色であって、カラーパッチを印刷するために設定される網点面積率であって、例えば５％間隔で設定される複数段階の網点面積率Ｘｉ％において印刷される。また、ノイゲバウア原色ｌは、各原色ｉの一次色（ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）、二次色（ｌ＝ＣＭ、ＣＹ、ＭＹ）、三次色（ｌ＝ＣＭＹ）の８色と、下地色（ｌ＝Ｗ）である。
このカラーパッチは、入力部１３１から入力するカラーパッチを印刷するために設定される網点面積率Ｘｉ％が印刷部１３７に入力されることにより、印刷部１３７によって印刷媒体に印刷媒体に印刷される。
印刷部１３７は、例えば、オフセット印刷等の有版印刷を行い、ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）処理やＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏ Ｐｌａｔｅ）処理を含めた一連の印刷処理を行う。
【０１０２】
この原色分光反射率領域１３２１は、例えば、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を格納する。なお、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチを印刷するために設定される網点面積率Ｘｉ％に基づき、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）の一次色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）を印刷部１３７が印刷媒体に印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。また、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）は、網点面積率１００％で原色ｉの一次色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）を印刷部１３７が印刷媒体に印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。印刷媒体である用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、何も印刷されていない用紙部分の分光反射率を測定した実測値である。この原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および印刷媒体である用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、印刷部１３７によって印刷媒体に印刷されたカラーパッチに基づき、例えば、測定部１３８が測定した分光反射率である。
この測定部１３８は、光学素子を備え、カラーパッチの分光反射率を測定し、測定した分光反射率を分光反射率データベース１３２に格納する。
【０１０３】
ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を格納する。この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、網点面積率１００％でノイゲバウア原色ｌ（ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ）を印刷部１３７が印刷媒体に印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。このノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、印刷部１３７によって印刷されたカラーパッチに基づき、例えば、測定部１３８が測定した分光反射率である。
【０１０４】
光学濃度算出部１３３は、図９に示す通り、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１から分光反射率を読み出し、下の式（１５）に従って、この分光反射率Ｒｊ（λ）に基づき分光光学濃度Ｄｊ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１に格納する。つまり、光学濃度算出部１３３は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）に基づき原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）を算出する。また、光学濃度算出部１３３は、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）に基づき原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）を算出する。さらに、光学濃度算出部１３３は、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）に基づき用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を算出する。
なお、上述の通り、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチが印刷された複数段階の網点面積率Ｘｉ％に応じて、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光反射率を含む。このため、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）も、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。
また、光学濃度算出部１３３は、図１０に示す通り、分光反射率データベース１３２のノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、下の式（１５）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２に格納する。
【０１０５】
なお、分光反射率Ｒｊ（λ）は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）の総称である。また、分光光学濃度Ｄｊ（λ）は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）の総称である。
【０１０６】
【数１５】
【０１０７】
図８に戻って、印刷物分光反射率予測装置１３００の構成についての説明を続ける。
分光光学濃度データベース１３４は、原色分光光学濃度領域１３４１とノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２を含む。
原色分光光学濃度領域１３４１は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）と、印刷媒体である用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納する。
ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を格納する。
【０１０８】
分光反射率予測部１３５は、例えば、分光拡張ノイゲバウアモデルであって、分光実効網点面積率算出部１３５１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２と、分光反射率算出部１３５３とを含む。
分光実効網点面積率算出部１３５１は、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１を参照して、式（１２）に従って、原色ＣＭＹ毎に複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を算出する。この分光実効網点面積率算出部１３５１は、算出した実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２に出力する。これにより、分光実効網点面積率算出部１３５１は、与えられた複数段階の網点面積率Ｙｉ％の網点面積率に対し、各原色ｉの分光実効網点面積率を得る。
【０１０９】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、分光実効網点面積率算出部１３５１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、式（１３）に従って、ノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、算出したノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）を、分光反射率算出部１３５３に出力する。
【０１１０】
分光反射率算出部１３５３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２から入力するノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（１４）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１３５３は、予想分光反射率Ｒ（λ）を混合予測部１３９に出力する。
【０１１１】
分光光学濃度予測部１３６は、例えば、分光光学濃度を用いて展開した分光拡張ノイゲバウアモデル（光学濃度ベース網点面積率予測モデル）であって、分光実効網点面積率算出部１３６１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２と、分光光学濃度算出部１３６３と、分光反射率算出部１３６４とを含む。
分光実効網点面積率算出部１３６１は、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１を参照して、下に示す式（１６）に従って、原色毎に設定される複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を原色ＣＭＹごとに算出する。この分光実効網点面積率算出部１３６１は、複数段階の網点面積率Ｙｉ％ごとに算出した実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２に出力する。
なお、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、上述の通り、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。よって、光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）における網点面積率Ｘｉ％とＹｉ％が一致しない場合、分光実効網点面積率算出部１３６１は、近似曲線や線形補間等を用いて、不一致の部分を補間しつつ、実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を算出する。
【０１１２】
【数１６】
【０１１３】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、分光実効網点面積率算出部１３６１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、下に示す式（１７）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を、分光光学濃度算出部１３６３に出力する。
【０１１４】
【数１７】
【０１１５】
分光光学濃度算出部１３６３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）と、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）に基づき、下に示す式（１８）に従って、予測分光光学濃度Ｄｊ（λ）を算出する。この分光光学濃度算出部１３６３は、算出した予測分光光学濃度Ｄｊ（λ）を分光反射率算出部１３６４に出力する。
【０１１６】
【数１８】
【０１１７】
分光反射率算出部１３６４は、下に示す式（１９）に従って、分光光学濃度算出部１３６３から入力される予測分光光学濃度Ｄｊ（λ）に基づき予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１３６４は、予想分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を混合予測部１３９に出力する。
【０１１８】
【数１９】
【０１１９】
混合予測部１３９は、分光反射率予測部１３５の分光反射率算出部１３５３によって算出された予測分光反射率Ｒｊ（λ）、分光光学濃度予測部１３６の分光反射率算出部１３６４によって算出された予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）、および重み係数ｗに基づき、下に示す式（２０）に従って、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を算出する。この混合予測部１３９は、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を最適化計算部１４に出力する。重み係数ｗは、例えば、経験的にｗ＝０．５とするなどして人が決定し、予め設定値として設定してする。
【０１２０】
【数２０】
【０１２１】
最適化計算部１４００は、分光反射率推定装置１２００から入力される推定分光反射率Ｒｊ´（λ）と混合予測部１３９から入力される混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）との差分を算出し、収束判定を行う。収束条件を満たしていれば、入力部１３１から取得した、網点面積率Ｙｉを階調値・網点面積率対応づけ部１５００へと出力する。収束条件を満たしていなければ、網点面積率を逐次近似最適化手法で更新し、入力部１３１へと出力する。
【０１２２】
階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、最適化計算部１４００から入力される網点面積率Ｙｉと、階調値データＫｊとを対応づけて、ＬＵＴデータベース１６００における階調値・網点面積率変換テーブルに書き込む。
【０１２３】
ＬＵＴデータベース１６００は、階調値データＫｊと網点面積率Ｙｉとを対応付ける階調値・網点面積率変換テーブルを保存するデータベースである。
【０１２４】
画像入力装置２０００は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、被写体の画像を含むデジタル画像データを入力する。この画像入力装置２０００は、分光反射率推定対象となる被写体の画像を含む画像データの各画素の階調値を、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の３チャンネルの光センサが検出した電位信号を処理して取得する。
【０１２５】
階調値・網点面積率変換装置３０００は、階調値・網点面積率変換テーブルを用いて、デジタル画像データの各画素ｐの階調値ｋｊを、再現色（出力色）を表わす網点面積率Ｙｉに変換する。
【０１２６】
再現色出力装置４０００は、階調値・網点面積率変換装置３０００から入力する網点面積率Ｙｉに基づき、例えば、被写体の画像を媒体上に印刷する。
【０１２７】
次に、図１１、１２を参照して、本発明の実施形態に係る印刷システムの構成の一例について説明する。図１１は、本発明の実施形態に係る印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法の一例を示すフローチャートである。図１２は、本発明の実施形態に係る印刷システムにおける被写体の分光反射率を近似再現する印刷方法の一例を示すフローチャートである。なお、階調値・網点面積率変換テーブルの作成とデジタル画像の印刷は同一のフロー上にはないため、本発明の実施形態に係る印刷システムの処理を説明するフローチャートを図１１と図１２に分けて説明する。
【０１２８】
はじめに、図１１に示すフローチャートについて説明する。なお、図１１に示すフローチャートでは、ＬＵＴ作成装置１０００が階調値・網点面積率変換テーブルをＩＣＣプロファイルフォーマットで作成してＬＵＴデータベース１６００に保存するまでの処理の一例について説明する。
【０１２９】
入力部１１００は、Ｎ個の階調値データＫＮを入力する。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各チャンネルを２０分割してできるＮ＝２０×２０×２０＝８０００個のＲＧＢ階調値を示す階調値データＫＮを入力する（ステップＳＴ３１）。
【０１３０】
入力部１１００は、ステップＳＴ３１で取得した階調値データＫＮの中から、階調値データＫｊを選択し、分光反射率推定装置１２に出力する。ただし、ｊ＝１，２，・・・，Ｎであり、初期値としてｊ＝１を与える。つまり、入力部１１００は、階調値データＫ１、Ｋ２、Ｋ３、・・・、ＫＮを、順次選択し、分光反射率推定装置１２００に出力する（ステップＳＴ３２）。
【０１３１】
分光反射率推定装置１２００は、入力部１１００から入力する階調値データＫｊに対応する推定分光反射率Ｒｊ´（λ）を算出し、最適化計算部１４に出力する（ステップＳＴ３３）。なお、分光反射率推定装置１２００によって算出される推定分光反射率Ｒｊ´（λ）は、被写体が撮影される際の環境の情報によって推定される数値である。つまり、画像入力装置２０００によって取得されるデジタル画像データが撮影される環境は、この推定分光反射率Ｒｊ´（λ）の算出に用いた環境と似ていることが好ましい。
【０１３２】
次に、ステップＳＴ３４〜４４で印刷部１３７の印刷による予測分光反射率Ｒ（λ）および予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する為に用いる分光反射率データベース１３２および分光光学濃度データベース１３４の作成方法の一例について説明する。なお、ここでステップＳＴ３４〜４４において説明する分光反射率データベース１３２および分光光学濃度データベース１３４の作成に関しては、図１１に示す階調値・網点面積率変換テーブルの作成フローとは独立して行っても構わない。つまり、図１１に示す階調値・網点面積率変換テーブルの作成フローは、ステップＳＴ３４〜４４の処理を含まず、後述するステップＳＴ４５において、別フローにおいて算出された混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を入力するものであってもよい。
【０１３３】
まず、入力部１３１が、原色ｉ毎に設定されるカラーパッチを印刷するための複数段階の網点面積率Ｘｉ％を印刷部１３７に出力する。この印刷部１３７がこの複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）のパッチ部を印刷するとともに、網点面積率１００％でノイゲバウア原色（Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ）のパッチ部を印刷する。これにより、網点面積率予測のためのカラーパッチを得る。
そして、測定部１３８が、光学素子を用いてカラーパッチの反射光から分光反射率を得る。この測定部１３８は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、およびノイゲバウア原色Ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を測定する。そして、この測定部１３８は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１に格納する。また、測定部１３８は、ノイゲバウア原色Ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を、ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２に格納する。
【０１３４】
そして、光学濃度算出部１３３は、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、上述の式（１５）に従って、これら分光反射率Ｒｊ（λ）に基づき分光光学濃度Ｄｊ（λ）を算出する。そして、光学濃度算出部１３３は、算出した原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１に格納する。
また、光学濃度算出部１３３は、分光反射率データベース１３２のノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、式（１５）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出する。そして、光学濃度算出部１３３は、算出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２に格納する。
これにより、原色分光光学濃度領域１３４１には、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および印刷媒体である用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）が格納され、かつ、ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２には、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）が格納される。
【０１３５】
再び、図１１に示すフローチャートに沿って、ステップＳＴ３４以降の階調値・網点面積率変換テーブルの作成フローの続きについて説明する。
入力部１３１は、階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力し、分光反射率予測部１３５の分光実効網点面積率算出部１３５１と、分光光学濃度予測部１３６の分光実効網点面積率算出部１３６１に出力する（ステップＳＴ３４）。
ここで、入力部１３１に与える網点面積率Ｙｉの初期値は、例えば任意の初期値データセットから選択し、初期値以外は最適化計算部１４００において逐次更新される網点面積率である。
【０１３６】
そして、分光実効網点面積率算出部１３５１は、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、式（１２）に従って、設定された網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ３５）。
この分光実効網点面積率算出部１３５１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２に出力する。
【０１３７】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、分光実効網点面積率算出部１３５１から入力される実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、式（１３）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ３６）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、算出したノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を、分光反射率算出部１３５３に出力する。
【０１３８】
そして、分光反射率算出部１３５３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２から入力するノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（１４）に従って、予測分光反射率Ｒｊ（λ）を算出し、混合予測部１３９に出力する（ステップＳＴ３７）。
【０１３９】
ここで、上述した重み係数算出部２３（図示せず）が事前に算出した重み係数ｗが混合予測分部１３９のメモリ内に保存されている。
混合予測部１３９は、自身のメモリ内から重み係数ｗを示す情報を読み出し、予測分光反射率Ｒｊ（λ）に対して重み係数（１−ｗ）を重み付けして、（１−ｗ）・Ｒｊ（λ）を算出する（ステップＳＴ３８）。この混合予測部１３９は、算出した（１−ｗ）・Ｒｊ（λ）を、自身のメモリ内に保存する。
【０１４０】
分光実効網点面積率算出部１３６１は、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１から原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を読み出し、式（１６）に従って、原色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）毎に設定された複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ３９）。
この分光実効網点面積率算出部１３６１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２に出力する。
【０１４１】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、分光実効網点面積率算出部１３６１から入力される実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、式（１７）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛Ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ４０）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を、分光光学濃度算出部１３６３に出力する。
【０１４２】
分光光学濃度算出部１３６３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２から入力されるノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝と、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）｛Ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝に基づき、式（１８）に従って、予測分光光学濃度Ｄj（λ）を算出する（ステップＳＴ４１）。
この分光光学濃度算出部１３６３は、算出した予測分光光学濃度Ｄj（λ）を分光反射率算出部１３６４に出力する。
【０１４３】
分光反射率算出部１３６４は、式（１９）に従って、分光光学濃度算出部１３６３から入力される予測分光光学濃度Ｄj（λ）に基づき予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１３６４は、算出した予想分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を混合予測部１３９に出力する（ステップＳＴ４２）。
【０１４４】
混合予測部１３９は、自身のメモリ内から重み係数ｗを示す情報を読み出し、予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）に対して重み係数ｗを重み付けして、ｗ・Ｒｊ，Ｄ（λ）を算出する（ステップＳＴ４３）。この混合予測部１３９は、算出したｗ・Ｒｊ，Ｄ（λ）を、自身のメモリ内に保存する。
【０１４５】
混合予測部１３９は、自身のメモリ内から、ステップＳＴ３８で重み付けされた予測分光反射率（１−ｗ）・Ｒｊ（λ）と、ステップＳＴ４３で重み付けされた予測分光反射率ｗ・Ｒｊ，Ｄ（λ）とを読み出し、式（２０）に従って、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を算出する（ステップＳＴ４４）。
この混合予測部１３９は、算出した予測混合分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を最適化計算部１４００に出力する。
【０１４６】
最適化計算部１４００は、ステップＳＴ３３において分光反射率推定装置１２が算出した推定分光反射率Ｒｊ´（λ）についての収束判定を行う。
例えば、収束の判定条件は、Ｅｊ＜Ｅｊ，０（Ｅｊ＝｜Ｒｊ，ｍ（λ）−Ｒｊ´（λ）｜、Ｅｊ，０は収束条件）とする。この収束条件Ｅｊ，０は、予め決められている。なお、収束条件Ｅｊ，０は、階調データＫｊごとに異なる値であってもよく、同じ値であってもよい。
この場合、最適化計算部１４００は、混合予測部１３９から入力する混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）と分光反射率推定装置１２００から入力する推定分光反射率Ｒｊ´（λ）との差分の絶対値Ｅｊを、階調データＫｊごとに算出する。
なお、本発明はこれに限られず、例えば、色差を用いた判定条件を適用するものであってもよい。色差を用いることで、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）と推定分光反射率Ｒｊ´（λ）との値が大きく異なる場合でも、収束の判定を行うことが可能となる。
【０１４７】
最適化計算部１４００は、階調値データＫｊに対応する“混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）と推定分光反射率Ｒｊ´（λ）との差分の絶対値Ｅｊ”と“収束条件Ｅｊ，０”とを比較して、差分の絶対値Ｅｊが収束条件Ｅｊ，０未満であれば、収束していると判定する。言い換えると、最適化計算部１４００は、収束条件を満たす場合、分光反射率推定装置１２００によって算出された階調値データＫｊに対応する推定分光反射率Ｒｊ´（λ）が最適値と決定する。
そして、最適化計算部１４００は、収束している判定した場合、この推定分光反射率Ｒｊ´（λ）に対応する階調値データＫｊと、階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点面積率Ｙｉとを、階調値・網点面積率対応づけ部１５００に出力する。
【０１４８】
次いで、階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、入力する階調値データＫｊと、網点面積率Ｙｉとを対応付けて、ＬＵＴデータベース１６００内の階調値・網点面積率変換テーブルに書き込み、ＬＵＴデータベース１６００に保存する（ステップＳＴ４６）。
そして、階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、すべての階調値データＫｊに対して、網点設定値Ｙｉが対応付けられたか否かを判定する（ステップＳＴ４７）。
階調値データＫＮまで網点設定値Ｙｉが対応付けられた場合（ｊ＝Ｎ）、階調値・網点面積率対応づけ部１５は、階調値・網点面積率変換テーブルの作成処理を終了する。ｊ＝Ｎでない場合（例えばｊ＜Ｎ）、階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、ステップＳＴ３２に戻って、処理を繰り返す。この場合、ＬＵＴ作成装置１０００は、階調値データＫｊをカウントアップする（ｊ←ｊ＋１）。
【０１４９】
一方、ステップＳＴ４５において、差分の絶対値Ｅｊが収束条件Ｅｊ，０以上であれば、最適化計算部１４００は、収束条件を充たしていないと判定する。
この場合、最適化計算部１４００は、各原色ｉの網点面積率Ｙｉ％を修正する。最適化計算部１４００は、各原色ｉの網点面積率Ｙｉ％の修正方法として、例えば、共役勾配法やSimpＬex法といった逐次近似最適化手法を用いて、修正後の網点面積率Ｙｉ％を入力部１３１に出力する。そして、ＬＵＴ作成装置１０００は、ステップＳＴ３４に戻って、修正後の網点面積率Ｙｉ％について、ステップＳＴ３４〜４５の処理を繰り返す。
【０１５０】
以上、説明した階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法によって、被写体の分光反射率を印刷で近似再現する為の階調値・網点面積率変換テーブルが作成される。ここで説明した方法によると、従来技術のように非常に多くのカラーパッチを用いることなく、少数のカラーパッチの印刷および測定にて、或いは公知の印刷の分光反射率予測モデルと比べて高精度に、ＬＵＴの作成が可能となる。
また、階調値・網点面積率変換テーブルの作成時と同一の画像入力条件（撮影光源やカメラの感度特性などを指す）で被写体を撮影することで、図１２で説明する方法によって、簡便に被写体の分光反射率を印刷で近似再現することが可能となる。
【０１５１】
次に、図１２を参照して、本実施形態に係る階調値・網点面積率変換テーブルを用いた印刷方法の一例について説明する。図１２は、本実施形態に係る階調値・網点面積率変換テーブルを用いた印刷方法の一例を示すフローチャートである。
画像入力装置２０００は、デジタル撮像機器を用いて、被写体を含むデジタル画像データを取得する（ステップＳＴ５１）。例えば、画像入力装置２０００は、カメラが被写体を撮影することにより生成されるデジタル画像データをカメラから取得する。なお、画像入力装置２０００がカメラ等であって、自身で撮影してデジタル画像データを取得するものであってもよい。
この画像入力装置２０００は、取得したデジタル画像データの各画素の階調値を示す階調値情報を階調値・網点面積率変換装置３０００に出力する。例えば、画像入力装置２０００は、画素数ｐ（ｐ＝ｘ×ｙ）のデジタル画像データを画像処理して、各画素の階調値を示す階調値データＫｊ，ｐ（ｐ＝１，２，・・・ｘ×ｙ）を算出し、この階調値データＫｊ，ｐを示す階調値情報を階調値・網点面積率変換装置３０００に出力する。
【０１５２】
次いで、階調値・網点面積率変換装置３０００は、ＬＵＴデータベース１６００に保存されている階調値・網点面積率変換テーブルを参照し、取得したデジタル画像データの各画素ｐの階調値データＫｊ，ｐを対応する網点面積率Ｙｉ％の値に変換する。つまり、階調値・網点面積率変換装置３０００は、階調値・網点面積率変換テーブルにおいて、階調値データＫｊ，ｐと対応づけられている網点面積率Ｙｉ％を画素ｐの色特性を示す網点面積率Ｙｉ％として取得する。この階調値・網点面積率変換装置３０００は、再現色出力装置４０００に、各画素ｐに対応する網点面積率Ｙｉ％の値を出力する（ステップＳＴ５２）。
具体的に説明すると、階調値・網点面積率変換装置３０００は、ＬＵＴデータベース１６００に保存されているテーブルにおいて、デジタル画像データの各画素の階調値データＫｊ，ｐと同じ階調値データＫｊと対応付けられている網点面積率Ｙｉ％を取得し、再現色出力装置４０００に出力する。
【０１５３】
再現色出力装置４０００は、取得したデジタル画像データの各画素の階調値データＫｊ，ｐに対応する網点面積率Ｙｉ％に従い、例えば、被写体の画像を媒体上に印刷する。
【０１５４】
以上のように、分光に拡張したモデル（反射率ベース色予測モデル、光学濃度ベース色予測モデル）を用いて予め作成されたＬＵＴを用いることにより、被写体を分光的に撮影することなく、通常用いるような撮影機材で撮影された画像から、分光反射率を印刷で近似再現することが可能となる。つまり、被写体から分光反射率を計測するための装置（例えば、分光側色計やこの機能を備えるカメラ等）を用いることなく、一般的なカメラで撮影した被写体を、分光反射率に基づき算出された再現色により印刷することができる。また、この場合、その都度、被写体の分光反射率の推定を行うこともなく、さらに、その都度、網点面積率算出の為の最適化計算を行うことも必要ない。これは先行技術文献にあるような従来技術では成しえず、簡便さにおいて優れる構成である。
【０１５５】
また、カラーマッチングの一つの方法として、入力の三刺激値と出力の三刺激値を一致させる方法がとられてきた。一般的に、三刺激値を定量化する空間としてＣＩＥ（国際照明委員会）が規定したＣＩＥ-ＸＹＺ表色系やＣＩＥ-Ｌａｂ表色系を用いる。デジタル撮像機器で取得した画像は、デバイスに非依存な色空間であるXYZ色空間やＬ*ａ*ｂ*色空間において処理され、出力される。しかし、この方法は、特定の光源下において被写体の色とそれを再現した色（出力色、再現値）の双方の三刺激値XYZやＬ*ａ*ｂ*値が一致していたとしても、異なる照明光源下において異なる値となり、被写体の色を再現できない光源依存といった問題を持つ。
【０１５６】
そこで、上述の光源依存の問題を解決し、不特定の光源下においても被写体の色を再現するカラーマッチングの方法として、分光的に色を再現する方法が知られている（例えば、特許文献３参照。）。そして、分光的に色を再現するカラーマッチングの方法を用いることで、被写体と分光反射率が近い再現を可能とする印刷システムを実現できる。
【０１５７】
また、印刷システムの構築のためには、一般的にＬＵＴを用いる。カラーマネージメントにおけるＬＵＴは、入力された色情報を印刷で再現するための網点面積率に変換する参照テーブル等がある。ＬＵＴの利用により、網点面積率を求めるための計算の回数を削減し、計算を行うデバイスにかかる処理負荷を低減し、処理速度の低下を防ぐことが出来る。
このＬＵＴを作成するために、シアン（C）、マゼンタ（M）、イエロー（Y）、ブラック（K）、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）といった色の出力信号値（印刷では、網点面積率に相当する。）と、これらを印刷してできるカラーパッチの実測から求まる分光反射率データを主成分分析して取得した主成分係数とを対応付けている。
【０１５８】
このようにしてＬＵＴを用いる場合、被写体が変わるたびに、被写体の分光反射率データの取得とそれに対する主成分分析を必要とする。そのため、分光反射率を撮影にて取得する撮影負荷と、得られた分光反射率から主成分分析を行う計算負荷が大きい。さらに、 ＬＵＴの作成には、印刷色の情報を得る為に多くのカラーパッチの印刷、および測定を必要とすることから、印刷の分光反射率データ取得に関わる測定負荷が大きいといった問題点もある。例えば、C、M、Y、K、Ｒ、Ｇの網点面積率を各々5分割した場合は、５×５×５×５×５×５＝１５６２５色のカラーパッチの測定が必要となる。また、精度を高めるためにカラーバッチの数を各々６分割した場合、６×６×６×６×６×６＝４６６５６色のカラーパッチの測定が必要となる。
【０１５９】
本実施形態に係る印刷システムは、このような事情を考慮し、上記の問題を解決すべくなされたものであって、被写体と印刷色の分光反射率データ取得に関わる負荷を削減し、処理速度を高めることのできるＬＵＴ（階調値・網点面積率変換テーブル）を作成・使用することで構成される、被写体の分光反射率を近似再現する印刷システムを提供するができる。
上述の通り、本実施形態に係る階調値・網点面積率変換テーブルは、予め区切られた階調値データＫｊと、網点面積率Ｙｉ％とを対応付けるテーブルである。すなわち、本実施形態に係るＬＵＴ作成装置１０００は、全ての階調値に対応する網点面積率Ｙｉ％の最適化処理を行っているわけではない。これにより、階調値・網点面積率変換テーブルの作成に要する処理負荷を削減し、作成処理に要する時間を短縮することができる。しかし、階調値・網点面積率変換装置３０００は、この階調値・網点面積率変換テーブルを参照し、テーブルに規定されていない階調値に対応する網点面積率Ｙｉ％を補間することができる。よって、階調値・網点面積率変換装置３０００は、階調値・網点面積率変換テーブルに規定されていない階調値を示す情報が画像入力装置２０００から入力した場合であっても、この階調値に対応する網点面積率Ｙｉ％を、階調値・網点面積率変換テーブルを参照するとともに、例えば、補間法や多項式近似等の演算により、求めることができる。
なお、本発明はこれに限られず、階調値・網点面積率変換テーブルは、全ての階調値と、網点面積率Ｙｉ％とを対応付けるテーブルであってもよい。
【０１６０】
ここで、本実施形態に係る色予測において、公知技術による分光反射率予測、および本発明による分光反射率予測により算出される分光反射率について、図１３を参照して説明する。なお、図１３に示すデータは、実験で得られたデータの一例である。
この実験では、印刷部１９あるいは印刷部１３７６が網点面積率１００％で原色ＣＭＹを市松模様に印刷したカラーパッチを用いて、このカラーパッチを測定して分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）を得る。また、上述のステップＳＴ２２〜２４あるいはステップＳＴ３５〜３７に説明したように、光学濃度ベース色予測モデルである分光光学濃度予測部１５あるいは分光光学濃度予測部１３６を用いて予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する。
この光学濃度ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率ＲＤ（λ）と分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）との関係を、図１３（ａ）に示す。
【０１６１】
また、上述のステップＳＴ２〜５あるいはステップＳＴ３９〜２６に説明したように、反射率ベース色予測モデルである分光反射率予測部２１あるいは分光反射率予測部１３５を用いて予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。
この反射率ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率Ｒ（λ）と分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）との関係を、図１３（ｂ）に示す。
さらに、上述のステップＳＴ１〜５、２２〜２７あるいはステップＳＴ３５〜４４に説明したように、反射率ベース色予測モデルである分光反射率予測部２１あるいは分光反射率予測部１３５が算出した予測分光反射率Ｒ（λ）と、光学濃度ベース色予測モデルである分光光学濃度予測部１５あるいは分光光学濃度予測部１３６が算出した予測分光反射率ＲＤ（λ）とを、重み係数に応じた割合で混合する混合色予測モデルを用いて混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する。
この混合色予測モデルによって得た混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）と分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）との関係を、図１３（ｃ）に示す。
【０１６２】
図１３（ａ）に示す通り、光学濃度ベース色予測モデル（光学濃度モデル）によって得た予測分光反射率ＲＤ（λ）は、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に比べて、その分光反射率が全体的に高くなる。
一方、図１３（ｂ）に示す通り、反射率ベース色予測モデル（反射率モデル）によって得た予測分光反射率Ｒ（λ）は、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に比べて、その分光反射率が全体的に低くなる。
このように、光学濃度ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率ＲＤ（λ）と、反射率ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率Ｒ（λ）は、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に対して相反する値をとる関係であることがわかる。
なお、このような両モデルから得られる予測分光反射率ＲＤ（λ）と予測分光反射率Ｒ（λ）とが相反する関係であることは、他のカラーパッチを用いた実験において得られたデータも示すものであった。
この関係を利用して、混合色予測モデルが、両モデルから得られる予測分光反射率ＲＤ（λ）と予測分光反射率Ｒ（λ）とを重み係数ｗに応じた割合で混合し、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する。これにより、図１３（ｃ）に示す通り、実測値である分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に近い混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出することができる。
【０１６３】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、以下のような構成であってもよい。
例えば、上記実施形態においては、説明簡略化のため、３色の一次色原色におけるモデルの説明を行ったが、本発明はこれに限られず、例えばプロセス４色や、特色を含めた５色以上を用いる印刷部１９や印刷機のカラーマッチングにおいても利用可能である。
また、重み係数算出部２３は、網点面積率５０％に対応する二次色の予測分光反射率ＲＤ，ｋ（λ）を読み出して重み係数ｗを算出する例を説明したが、本発明はこれに限られず、二色以上の多次色で印刷されたカラーパッチから得られる予測分光反射率ＲＤ，ｋ（λ）であればよい。また、網点面積率も５０％以外であってもよい。
さらに、式（４）の演算式に示したように自然対数を用いて、分光反射率に基づき分光光学濃度を算出する例を説明したが、本発明はこれに限られず、例えば、１０を底とした常用対数を用いるものであってもよい。
【０１６４】
また、図７に説明した混合色予測モデルにおいて、光学濃度算出部１３による光学濃度の算出は、分光反射率予測部２１および分光光学濃度予測部１５による予測分光反射率および予測分光光学濃度の算出ができるタイミングであればよく、その順番は問わない。
また、分光反射率予測部２１が予測分光反射率を算出する処理と、分光光学濃度予測部１５が予測分光反射率を算出する処理は、その順番は任意に決められてよく、並行して同時に行われてもよく、いずれか一方が先に処理を行った後に他方の処理が行われる順番であってもよい。
また、図１１に説明した印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法において、分光光学濃度算出部１３３による分光光学濃度の算出は、分光反射率予測部１３５および分光光学濃度予測部１３６による予測分光反射率および予測分光光学濃度の算出ができるタイミングであればよく、その順番は問わない。
また、分光反射率予測部１３５が予測分光反射率を算出する処理と、分光光学濃度予測部１３６が予測分光反射率を算出する処理は、その順番は任意に決められてよく、並行して同時に行われてもよく、いずれか一方が先に処理を行った後に他方の処理が行われる順番であってもよい。
【０１６５】
さらに、上述において、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）等、カラーパッチからの反射光を測定し、この測定された分光反射光を用いると説明した。しかし、本発明はこれに限られず、以下に示すようなクベルカ・ムンクの式を用いて実測値に近似する分光反射率を算出するものであってもよい。この場合、色予測装置１００、２００、あるいは印刷物分光反射率予測装置１３００は、このクベルカ・ムンクの式に従って実測値に近似する分光反射率を算出し、この算出された値である原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）等、上述と同様の記憶領域に記憶させる構成部材（図示せず）を備える。
【０１６６】
【数２１】
【０１６７】
なお、上述した第１〜３実施形態において、色予測装置１００、２００、ＬＵＴ作成装置１０００、および印刷物分光反射率予測装置１３００による機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１６８】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【０１６９】
１００、２００・・・色予測装置、１１・・・入力部、１２・・・分光反射率データベース、１３・・・光学濃度算出部、１４・・・分光光学濃度データベース、１５・・・分光光学濃度予測部、１６・・・色予測テーブル作成部、１７・・・出力部、２１・・・分光反射率予測部、２２・・・多次色分光反射率データベース、２３・・・重み係数算出部、２４・・・混合予測部、１０００・・・ＬＵＴ作成装置、１１００・・・入力部、１２００・・・分光反射率推定装置、１３００・・・印刷物分光反射率予測装置、１４００・・・最適化計算部、１５００・・・階調値・網点面積率対応づけ部、１６００・・・ＬＵＴデータベース、２０００・・・画像入力装置、３０００・・・階調値・網点面積率変換装置、４０００・・・再現色出力装置、１３１・・・入力部、１３２・・・分光反射率データベース、１３３・・・光学濃度算出部、１３４・・・分光光学濃度データベース、１３５・・・分光反射率予測部、１３６・・・分光光学濃度予測部、１３７・・・印刷部、１３８・・・測定部、１３９・・・混合予測部、１６・・・色予測テーブル作成部、１７・・・出力部、２１・・・分光反射率予測部、２２・・・多次色分光反射率データベース、２３・・・重み係数算出部、２４・・・混合予測部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、印刷機が印刷する再現色のカラーマッチングにおいて、この再現色を予測する色予測装置、色予測方法、プログラム、テーブル作成装置、および、印刷システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、カラーマッチングにおいて面積変調により再現色を調整する場合、与えられた網点面積率で各色が印刷される部分の色を予測する方法として、例えば、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（ Ｙｕｌｅ−Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｎｅｕｇｅｂａｕｅｒ Ｍｏｄｅｌ )を利用する方法（例えば、特許文献１参照）や、分光拡張ノイゲバウアモデルを利用する方法（例えば、非特許文献１参照）などの技術が知られている。
ここでいう「分光拡張ノイゲバウアモデル」とは、ノイゲバウア原色と網点面積率を波長の関数となるように分光に拡張したモデルであって、以下、反射率ベース色予測モデルという。このモデルを説明する為に、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色の一次色の原色に対して、網点を掛け合わせた際の分光反射率を予測する式をについて説明する。
【０００３】
まず、マーレー・デービス（Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓ）式を逆に解く事によって得られる式（１）に従って、原色の網点面積率に対する実効網点面積率が算出される。
【０００４】
【数１】
【０００５】
なお、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、実測値である。
上記の式（１）により、与えられた原色の網点面積率の設定に対し、各原色の分光実効網点面積率が得られる。これらの実効網点面積率は、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれたものであり、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて最適なｎ値を求めることに相当する。
なお、ここでいう「機械的ドットゲイン」とは、刷版や印刷機による印刷で網点が潰されて太ることで発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷特性等に応じて印刷機ごとに異なるものである。また、ここでいう「光学的ドットゲイン」とは、印刷媒体表面に浸透した色材（例えば、インクやトナー）が乱反射して起こすことによって発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷媒体の特性に応じて異なるものである。
【０００６】
次にノイゲバウア原色の分光網点面積率を次式（２）より算出する。
【０００７】
【数２】
【０００８】
上記式（２）により算出されたノイゲバウア原色の分光網点面積率を用いて、次の式（３）より予測分光反射率を求める。
【０００９】
【数３】
【００１０】
この予測分光反射率から観察光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出することで、再現色の予測が可能である。
このように、上述の分光拡張ノイゲバウアモデルにおいて、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれた実効網点面積率を用いて分光反射率を予測することにより、各色材単色の階調においては、内部散乱（印刷媒体内部での光の散乱）などの光の振る舞いを考慮した補正を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特表２００７−５１６６６３号公報
【特許文献２】特表２００７−９６７９３号公報
【特許文献３】特表２００６−２９５７０９号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】日本印刷学会誌 第４２巻第５号（２００５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、複数の色材が重なり合う部分について、この色材同士が互いに影響し合うことにより、各色材の単層部分における内部散乱とは異なる現象が生じる。
このため、内部散乱のない、或いは内部散乱の少ない印刷媒体においては、上述の方法を用いても色予測の精度をある程度確保できるものの、印刷機の印刷性能や用紙によっては内部散乱が大きくなることもある。この場合、色予測の精度が低減するという問題があった。
また、複数の色材が重なり合う部分毎に、色材同士が互いに影響し合う内部散乱を考慮した分光反射率を予測すると、その計算式が複雑化するため、計算を行うデバイスにかかる処理負荷が増大し、処理速度が低下する等の問題もある。
【００１４】
本発明は、このような事情を考慮し、上記の問題を解決すべくなされたものであって、その目的は、色予測の精度を高めるとともに、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる色予測装置、色予測方法、プログラム、テーブル作成装置、および、印刷システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記問題を解決するために、本発明に係る色予測装置は、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置であって、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また、上記問題を解決するために、本発明に係る色予測装置は、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置であって、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分の印刷反射率をクベルカ・ムンク式により算出し、当該印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上述の色予測装置において、前記印刷反射率に基づき前記再現色を表わす第２予測反射率を算出する反射率予測部と、前記第１予測反射率と前記第２予測反射率を混合して、前記再現色を表わす第３予測反射率を得る混合予測部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上述の色予測装置において、前記印刷機が複数の色を重ねて印刷媒体に印刷した混合色から測定される多次色反射率に対して、前記光学濃度予測部が算出する前記混合色を表わす前記第１予測反射率と、前記反射率予測部が算出する前記混合色を表わす前記第２予測反射率とを混合して算出される前記第３予測反射率を近似させる重み係数を算出する重み係数算出部をさらに備え、前記混合予測部が、前記重み係数算出部によって算出された重み係数に応じた混合比で、前記第１の予測反射率と前記第２の予測反射率を混合することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上述の色予測装置において、前記反射率および前記光学濃度が、分光に拡張されていることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上述の色予測装置が、前記印刷機と接続されており、当該印刷機が備える光学素子によって測定された前記印刷反射率を入力することを特徴とする。
【００２１】
さらに、上記問題を解決するために、本発明に係る色予測方法は、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測方法において、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する工程と、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する工程と、を備えることを特徴とする。
【００２２】
また、上記問題を解決するために、本発明に係るプログラムは、カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出するコンピュータを、当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出手段、前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測手段、として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。
【００２３】
また、上記問題を解決するために、本発明に係るテーブル作成装置は、上述したいずれか一つの色予測装置と、実空間における被写体の反射率として推定される推定反射率を、前記被写体を含む画像に基づき、予め決められた階調値ごとに算出する反射率推定部と、前記色予測装置によって算出される前記第３予測反射率と前記推定反射率との差分が予め決められている収束条件を満たしているか否かを判定し、当該収束条件を満たしている前記推定反射率と前記第３予測反射率を最適値として出力する最適化計算部と、前記最適化計算部から最適値として入力する前記推定反射率の前記階調値と、前記最適化計算部から最適値として入力する前記第３予測反射率の網点面積率とを対応付けて階調値網点面積率テーブルに書き込む対応づけ部と、をさらに備えることを特徴とする。
【００２４】
また、本発明は、上述のテーブル作成装置において、前記最適化計算部が、前記収束条件を満たしていないと判定した場合、前記第３予測反射率を算出する際に設定される前記再現色を示す網点面積率を修正することを特徴とする。
【００２５】
また、上記問題を解決するために、本発明に係る印刷システムは、上述したいずれか一つのテーブル作成装置と、前記被写体の画像を含む画像データを入力する画像入力装置と、前記階調値網点面積率テーブルを参照して、前記画像データの各画素の階調値と対応する網点面積率を出力する変換装置と、前記変換装置から入力する網点面積率に基づき前記被写体の画像を印刷する再現色出力装置と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、色予測の精度を高めるとともに、色予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】第１実施形態に係る色予測装置の一例を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る色予測装置における分光光学濃度算出分部について説明する図である。
【図３】第１実施形態に係る色予測装置における色予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る色予測による効果を説明するための実験データの一例を示す図である。
【図５】第２実施形態に係る色予測装置の一例を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態に係る色予測装置における重み係数決定方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】第２実施形態に係る色予測装置における色予測方法の一例を示すフローチャートである。
【図８】第３実施形態に係る印刷システムの構成の一例を示す概略図である。
【図９】第３実施形態に係る印刷物分光反射率予測装置における分光光学濃度算出分部について説明する図である。
【図１０】第３実施形態に係る印刷物分光反射率予測装置における分光光学濃度算出分部について説明する図である。
【図１１】第３実施形態に係る印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第３実施形態に係る印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルを用いた印刷方法の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明に係る色予測による効果を説明するための実験データの他の例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係るテーブル作成装置によって作成される階調値・網点面積率変換テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明による一実施形態に係る色予測装置について、図面を参照して説明する。
この色予測装置は、印刷のためのカラーマッチングにおいて、印刷対象である入力画像データに表現されている色を印刷媒体（例えば、用紙）上に再現する再現色を表わす色予測テーブル（例えば、ＩＣＣプロファイル）を作成するものである。この色予測装置によって作成される色予測テーブルは、例えば、印刷機やカラーデジタル校正機、あるいはカラーインクジェットプリンタやカラーレーザプリンタ等における印刷のためのカラーマッチングに利用されるものであって、面積変調により再現色を調整するカラーマッチングに用いる印刷に適している。
なお、本実施形態において、色予測装置は、印刷機能を実現する印刷部を備える構成を例に、以下説明するが、本発明はこれに限られず、印刷機に接続される構成、あるいは、印刷機が色予測装置を内蔵する構成であってもよい。
この場合、印刷機は、色予測装置による色予測処理の実行に際して、予め決められているカラーパッチを印刷し、当該カラーパッチから各色の分光反射率を光学素子で測定して、色予測装置に出力する。この色予測装置は、この測定された分光反射率に基づき、以下に説明する色予測処理を行い、色予測テーブルを作成する。
【００２９】
［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る色予測装置１００の構成の一例を示す概略図である。
図１に示す通り、色予測装置１００は、入力部１１と、分光反射率データベース１２と、光学濃度算出部１３と、分光光学濃度データベース１４と、分光光学濃度予測部１５と、色予測テーブル作成部１６と、出力部１７と、印刷部１８と、測定部１９を備える。
【００３０】
入力部１１は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、各原色の任意の網点面積率の設定値を入力する。具体的にいうと、入力部１１は、例えば色予測テーブル等を作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）と、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｘｉ％を示す情報）とを入力する。
【００３１】
分光反射率データベース１２は、原色分光反射率領域１２１とノイゲバウア原色分光反射率領域１２２とを含む。
この分光反射率データベース１２は、測定されたカラーパッチの各原色の分光反射率を格納する。ここでは、原色のカラーパッチとして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の３色を用いる例について、以下説明する。また、カラーパッチには、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）で各原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷するパッチ部分と、網点面積率１００％のノイゲバウア原色ｌを印刷するパッチ部分とを含む。
この複数段階の網点面積率Ｘｉ％で印刷されるパッチ部分は、各原色の一次色であって、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値であって、例えば５％間隔で設定される複数段階の網点面積率Ｘｉ％において印刷される。また、ノイゲバウア原色ｌは、各原色の一次色（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）、二次色（ｌ＝ＣＭ，ＣＹ，ＭＹ）、三次色（ｌ＝ＣＭＹ）の８色と、下地色（ｌ＝Ｗ）である。
このカラーパッチは、入力部１１から入力するカラーパッチを印刷するために設定される網点設定値が印刷部１８に入力されることにより、印刷部１８によって印刷される。
印刷部１８は、例えば、オフセット印刷等の有版印刷を行い、ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）処理やＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏ Ｐｌａｔｅ）処理を含めた一連の印刷処理を行う。
【００３２】
原色分光反射率領域１２１は、例えば、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を格納する。なお、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値に基づき、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色ＣＭＹの一次色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷部１８が印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。また、原色ｉ（ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）は、網点面積率１００％で原色ｉの一次色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を印刷部１８が印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、何も印刷されていない用紙部分の分光反射率を測定した実測値である。この原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、印刷部１８によってカラーパッチが印刷された用紙から、例えば、測定部１９が測定した分光反射率である。
この測定部１９は、例えば、光学素子を備え、カラーパッチが印刷された用紙から分光反射率を測定し、測定した分光反射率を分光反射率データベース１２に格納する。
【００３３】
ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２は、ノイゲバウア原色ｌのベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を格納する。この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、網点面積率１００％でノイゲバウア原色ｌ（ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ）を印刷部１８が印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。このノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、印刷部１８によってカラーパッチ印刷された用紙から、例えば、測定部１９が測定した分光反射率である。
【００３４】
光学濃度算出部１３は、図２（ａ）に示す通り、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１から分光反射率を読み出し、下の式（４）に従って、この分光反射率に基づき分光光学濃度を算出し、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１に格納する。つまり、光学濃度算出部１３は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）に基づき原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）を算出する。また、光学濃度算出部１３は、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）に基づき原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）を算出する。さらに、光学濃度算出部１３は、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）に基づき用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を算出する。
なお、上述の通り、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチが用紙に印刷される際の複数段階の網点面積率Ｘｉ％に応じて、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光反射率を含む。このため、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）も、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。
また、光学濃度算出部１３は、図２（ｂ）に示す通り、分光反射率データベース１２のノイゲバウア原色分光反射率領域１２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、下の式（４）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２に格納する。
なお、分光反射率Ｒ（λ）は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）の総称である。また、分光光学濃度Ｄ（λ）は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）の総称である。
【００３５】
【数４】
【００３６】
図１に戻って、色予測装置１００の構成についての説明を続ける。
分光光学濃度データベース１４は、原色分光光学濃度領域１４１とノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２を含む。
原色分光光学濃度領域１４１は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）と、用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納する。
ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を格納する。
【００３７】
分光光学濃度予測部１５は、例えば、分光光学濃度を用いて展開した分光拡張ノイゲバウアモデル（以下、光学濃度ベース色予測モデル）であって、分光実効網点面積率算出部１５１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２と、分光光学濃度算出部１５３と、分光反射率算出部１５４とを含む。
分光実効網点面積率算出部１５１は、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１を参照して、下に示す式（５）に従って、色予測テーブルを作成するために原色毎に設定される複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を原色ＣＭＹごとに算出する。この分光実効網点面積率算出部１５１は、複数段階の網点面積率Ｙｉ％ごとに算出した実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２に出力する。
なお、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、上述の通り、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。よって、光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）における網点面積率Ｘｉ％とＹｉ％が一致しない場合、分光実効網点面積率算出部１５１は、近似曲線や線形補間等を用いて、不一致の部分を補間しつつ、実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を算出する。
【００３８】
【数５】
【００３９】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、分光実効網点面積率算出部１５１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、下に示す式（６）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を、分光光学濃度算出部１５３に出力する。
【００４０】
【数６】
【００４１】
分光光学濃度算出部１５３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）と、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）に基づき、下に示す式（７）に従って、予測分光光学濃度Ｄ（λ）を算出する。この分光光学濃度算出部１５３は、算出した予測分光光学濃度Ｄ（λ）を分光反射率算出部１５４に出力する。
【００４２】
【数７】
【００４３】
分光反射率算出部１５４は、下に示す式（８）に従って、分光光学濃度算出部１５３から入力される予測分光光学濃度Ｄ（λ）に基づき予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１５４は、予想分光反射率ＲＤ（λ）を色予測テーブル作成部１６に出力する。
【００４４】
【数８】
【００４５】
色予測テーブル作成部１６は、この予想分光反射率ＲＤ（λ）に基づき、観測光源を定めて、三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出し、再現色の予測を行う色予測テーブルを作成するとともに、色予測テーブルを逆変換して色分解テーブルを作成する。つまり、この色予測テーブル作成部１６は、色予測処理の対象である入力データ（本実施例ではＣＭＹ値）の情報と、予測分光反射率ＲＤ（λ）に基づき予測される再現色を表現する再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成する。また、この色予測テーブル作成部１６は、色予測テーブルから、ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等の入力値と、これを再現する印刷網点面積率（本実施例ではＣＭＹ値）の出力値とを対応付ける色分解テーブルを作成し、色予測テーブルとともに出力部１７に出力する。
なお、本実施例においては、この色予測テーブルと色分解テーブルを公知のＩＣＣプロファイルフォーマットで作成し、出力する。
【００４６】
次に、図３を参照して、本実施形態に係る色予測装置１００による色予測方法の一例について説明する。図３は、本実施形態に係る色予測装置１００による色予測方法の一例を示すフローチャートである。
【００４７】
はじめに、色予測装置１００は、以下の処理を実行しておく。
入力部１１は、原色ｉ毎に設定されるカラーパッチを印刷するための複数段階の網点面積率Ｘｉ％を入力して、印刷部１８に出力する。この印刷部１８が、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）を用紙に印刷とともに、網点面積率１００％でノイゲバウア原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ）を用紙に印刷する。これにより、用紙には、色予測のためのカラーパッチが印刷される。
そして、測定部１９が、光学素子を用いてカラーパッチが印刷された用紙からの反射光に基づき分光反射率を得る。この測定部１９は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、およびノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を測定する。そして、この測定部１９は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１に格納する。また、測定部１９は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を、ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２に格納する。
【００４８】
そして、光学濃度算出部１３は、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、式（４）に従って、この分光反射率に基づき分光光学濃度を算出し、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１に、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納する。
また、光学濃度算出部１３は、分光反射率データベース１２のノイゲバウア原色分光反射率領域１２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、式（４）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２に格納する。
これにより、原色分光光学濃度領域１４１には、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）が格納され、かつ、ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２には、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）が格納される。
【００４９】
そして、入力部１１は、図３に示す通り、色予測テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力し、分光光学濃度予測部１５の分光実効網点面積率算出部１５１に出力する（ステップＳＴ１）。
分光実効網点面積率算出部１５１は、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１から原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を読み出し、式（５）に従って、原色（Ｃ，Ｍ，Ｙ）毎に設定された複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ２）。
この分光実効網点面積率算出部１５１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２に出力する。
【００５０】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、分光実効網点面積率算出部１５１から入力される実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（６）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ３）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を、分光光学濃度算出部１５３に出力する。
【００５１】
そして、分光光学濃度算出部１５３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１５２から入力されるノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝と、分光光学濃度データベース１４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝に基づき、式（７）に従って、予測分光光学濃度Ｄ（λ）を算出する（ステップＳＴ４）。
この分光光学濃度算出部１５３は、算出した予測分光光学濃度Ｄ（λ）を分光反射率算出部１５４に出力する。
【００５２】
次いで、分光反射率算出部１５４は、式（８）に従って、分光光学濃度算出部１５３から入力される予測分光光学濃度Ｄ（λ）に基づき予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する（ステップＳＴ５）。
この分光反射率算出部１５４は、算出した予想分光反射率ＲＤ（λ）を色予測テーブル作成部１６に出力する。
【００５３】
そして、色予測テーブル作成部１６は、この予想分光反射率ＲＤ（λ）に基づき、再現色を表現する三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出し、色予測処理の対象である入力画像データにおける入力情報と、分光反射率ＲＤ（λ）に基づき予測される再現色を表現する再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成するとともに、色分解テーブルも作成し、出力部１７に出力する。
【００５４】
上述の通り、色予測装置１００は、測定された分光反射率に基づき分光光学濃度を算出する。この後、この分光光学濃度に基づき、分光光学濃度予測部１５が、予測分光光学濃度を算出する。そして、分光光学濃度予測部１５が、予測分光光学濃度に基づき分光反射率を算出することで、予測分光反射率を得る。
このように、光学濃度ベース色予測モデルである分光光学濃度予測部１５を用いて色予測を行うことで、用紙や印刷装置の特性によっては、色予測の精度を高めることができる。
【００５５】
ここで、本実施形態に係る色予測による効果について、図４を参照して具体的に説明する。
図４は、本実施形態の入力部１１で設定された網点設定値に基づき、印刷部１８によって印刷された色を測定部１９で測定して得られた分光反射率と、入力部１１で設定された網点設定値における再現を分光光学濃度予測部１５によって予測した分光反射率の差（ＲＭＳＥ）を示す図である。なお、図４は、この分光反射率の差ＲＭＳＥを、印刷による内部散乱の影響が異なる用紙（コート紙１、コート紙２、銀蒸着用紙）ごとに示す。なお、この図４に示す値は、本発明に係る色予測装置１００を用いて実験により得られたデータの一例である。
この実測と予測の分光反射率の差ＲＭＳＥは、分光的な色の違いを示す量である。なお、銀蒸着用紙は、コート紙１やコート紙２に比べて、印刷による内部散乱の影響が非常に小さい。なお、コート紙１とコート紙２は、一般的な印刷機の印刷に利用される用紙である。
【００５６】
図４に示す通り、各用紙において得られる実測の分光反射率と、分光光学濃度予測部１５によって予測される分光反射率の差（ＲＭＳＥ）は、混合色予測モデルによるものがいずれの用紙においても少なくなっている。なお、分光光学濃度予測部１５によって予測される分光反射率は、反射率ベース色予測モデル、光学濃度ベース色予測モデル、および混合色予測モデルをそれぞれ用いて分光光学濃度予測部１５によって予測される分光反射率である。なお、反射率ベース色予測モデルや混合色予測モデルを用いる色予測は、後に説明する第２実施形態に係るものであって、詳細については後述する。
【００５７】
反射率ベース色予測モデルと光学濃度ベース色予測モデルを比較すると、コート紙１やコート紙２においては、光学濃度ベース色予測モデルを用いた色予測の方が、反射率ベース色予測モデルを用いた色予測に比べて、その分光反射率の差（ＲＭＳＥ）が小さい。
一方、銀蒸着用紙においては、反射率ベース色予測モデルを用いた色予測の方が、光学濃度ベース色予測モデルを用いた色予測に比べて、その分光反射率の差（ＲＭＳＥ）が小さい。
つまり、銀蒸着用紙のように印刷による内部散乱の影響をほとんど受けない用紙の場合、反射率ベース色予測モデルを用いて色予測を行ってもその色予測の精度をある程度よくすることができる。一方、一般的な印刷用紙であるコート紙１やコート紙２では、銀蒸着用紙に比べて印刷による内部散乱の影響を大きく受けるため、色予測の精度が光学濃度ベース色予測モデルに比べて、反射率ベース色予測モデルの方が低くなることがわかる。
【００５８】
従って、本実施形態のように、光学濃度ベース色予測モデルを用いて色予測を行うことで、用紙や印刷部１９の特性によっては、色予測の精度を高めることができる。特に一般的な印刷用紙のように、印刷による内部散乱の影響を受ける用紙においては、光学濃度ベース色予測モデルを用いた色予測を行った方が、反射率ベース色予測モデルを用いて色予測を行うよりもその精度を高めることができるため、面積変調により再現色を調整する印刷機におけるカラーマッチングを精度良く行うことができる。
また、使用されるカラーパッチも、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で各原色Ｃ，Ｍ，Ｙの一次色を印刷するパッチ部分と、網点面積率１００％でノイゲバウア原色を印刷するパッチ部分を含むものであればよい。また、従来のように多次色で複数段階の網点面積率を表わす複雑な階調のカラーパッチを印刷しなくてもすむ。これにより、各階調に応じたカラーパッチの分光反射率を測定して、測定した分光反射率に基づき予測分光反射率を計算する等の複雑な処理が不要となり、色予測装置１００に係る処理負荷を軽減し、処理速度を向上させることができる。
【００５９】
［第２実施形態］
次に、図５〜７を参照して、第２実施形態に係る色予測装置２００および色予測方法について説明する。
図５は、本実施形態に係る色予測装置２００の構成の一例を示す概略図である。
図５に示す通り、色予測装置２００は、入力部１１と、分光反射率データベース１２と、光学濃度算出部１３と、分光光学濃度データベース１４と、分光光学濃度予測部１５と、色予測テーブル作成部１６と、出力部１７と、印刷部１８と、測定部１９と、分光反射率予測部２１と、多次色分光反射率データベース２２と、重み係数算出部２３と、混合予測部２４を備える。なお、上述の色予測装置１００と同様の構成については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
【００６０】
分光反射率予測部２１は、例えば、分光拡張ノイゲバウアモデルであって、分光実効網点面積率算出部２１１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２と、分光反射率算出部２１３とを含む。なお、分光反射率予測部２１は、本明細書中における反射率ベース色予測モデルに相当する。
分光実効網点面積率算出部２１１は、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１を参照して、式（１）に従って、原色ＣＭＹ毎に複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を算出する。この分光実効網点面積率算出部２１１は、算出した実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２に出力する。これにより、分光実効網点面積率算出部２１１は、与えられた複数段階の網点面積率Ｙｉ％の網点設定値に対し、各原色の分光実効網点面積率を得る。
【００６１】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、分光実効網点面積率算出部２１１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（２）に従って、ノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）を、分光反射率算出部２１３に出力する。
【００６２】
分光反射率算出部２１３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２から読み出したノイゲバウア原色ｌのベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２から入力するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（３）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。
【００６３】
多次色分光反射率データベース２２は、網点面積率データ領域２２１を含む。
網点面積率データ領域２２１は、例えば、網点面積率５０％の２次元データセットである網点面積率データを記憶する。この網点面積率データとは、分光反射率算出部２１３によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）と、分光反射率算出部１５４によって算出された予想分光反射率ＲＤ（λ）を含む。なお、予測分光反射率Ｒ（λ）と予測分光反射率ＲＤ（λ）は、分光光学濃度予測部１５および分光反射率予測部２１によって上述のようにして得られる予測分光反射率である。
測定分光反射率領域２２２は、測定部１９によって測定された分光反射率の実測値を記憶する。この測定分光反射率領域２２２は、任意の網点面積率に対応する二次色ｋ（ｋ＝ＹＭ，ＭＣ，ＣＹ）の測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）を格納する。この測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）は、各網点面積率である二次色（ＹＭ，ＭＣ，ＣＹ）のカラーパッチが印刷された用紙からの反射光を測定することで得られる分光反射率である。この測定分光反射率領域２２２は、例えば、網点面積率５０％における二次色ｋ（ｋ＝ＹＭ，ＭＣ，ＣＹ）の測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）を格納する。
【００６４】
重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の網点面積率データ領域２２１から予測分光反射率Ｒ（λ）および予測分光反射率ＲＤ（λ）を読み出し、式（９）に従って、この重み係数ｗにおける予測分光反射率ＲＷ（λ）を算出する。
【００６５】
【数９】
【００６６】
また、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の測定分光反射率領域２２２から、測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）を読み出し、式（１０）に従って、重み係数ｗにおける予測分光反射率ＲＷ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）との差分ＲＭＳＥｋを、二次色ｋごとに算出する。
【００６７】
【数１０】
【００６８】
ただし、上記の式は分光反射率が３８０ｎｍから７３０ｎｍのデータの場合を想定し、ｎは分光反射率の波長の刻み数とする。
【００６９】
さらに、重み係数算出部２３は、重み係数ｗにおける予測分光反射率ＲＷ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｋ（λ）との差分ＲＭＳＥｋを、全ての二次色ｋ（ｋ＝ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ）について算出し、このＲＭＳＥｋの積算値ΣＲＭＳＥを得る。
この重み係数算出部２３は、得た積算値ΣＲＭＳＥが収束条件を満たすか否かを判断し、収束条件を満たす場合、この時の重み係数ｗを最適値と決定する。一方、収束条件を満たさない場合、重み係数算出部２３は、積算値ΣＲＭＳＥが収束する方向に、例えば逐次近似により重み係数ｗを修正する。
【００７０】
混合予測部２４は、重み係数算出部２３によって算出される重み係数ｗを入力する。この混合予測部２４は、分光反射率予測部２１の分光反射率算出部２１３によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）、分光光学濃度予測部１５の分光反射率算出部１５４によって算出された予測分光反射率ＲＤ（λ）、および重み係数ｗに基づき、式（１１）に従って、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する。
【００７１】
【数１１】
【００７２】
次に、図６を参照して、重み係数ｗの決定方法の一例について説明する。
図６に示す通り、重み係数ｗの初期値として、例えばｗ＝０．５が設定されると（ステップＳＴ１１）、この重み係数ｗの初期値０．５が入力部１１を介して重み係数算出部２３に入力する。
この重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の網点面積率データ領域２２１から、網点面積率５０％に対応する二次色（例えば、ＹＭ）の予測分光反射率Ｒ（λ）と予測分光反射率ＲＤ（λ）を読み出し、式（９）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｙｍ（λ）を求める（ステップＳＴ１２）。
【００７３】
次いで、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の測定分光反射率領域２２２から、測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｙｍ（λ）を読み出し、式（１０）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｙｍ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｙｍ（λ）との差分ＲＭＳＥｙｍを算出する（ステップＳＴ１３）。
【００７４】
そして、重み係数算出部２３は、すべての二次色（ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ）に対応する差分ＲＭＳＥｙｍ、差分ＲＭＳＥｍｃ、差分ＲＭＳＥｃｙを算出したか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。ここで、重み係数算出部２３は、まだ差分ＲＭＳＥｙｍしか算出していないため（ステップＳＴ１４−ＮＯ）、ステップＳＴ１２に戻る。
【００７５】
つまり、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の網点面積率データ領域２２１から、網点面積率５０％に対応する二次色（例えば、ＭＣ）の予測分光反射率Ｒ（λ）と予測分光反射率ＲＤ（λ）を読み出し、式（９）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｍｃ（λ）を算出する（ステップＳＴ１２）。次いで、重み係数算出部２３は、多次色分光反射率データベース２２の測定分光反射率領域２２２から、測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｍｃ（λ）を読み出し、式（１０）に従って、重み係数ｗ＝０．５における予測分光反射率ＲＷ，ｍｃ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｍｃ（λ）との差分ＲＭＳＥｍｃを算出する（ステップＳＴ１３）。同様にして、予測分光反射率ＲＷ，ｃｙ（λ）と測定分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｃｙ（λ）との差分ＲＭＳＥｃｙを算出する。
そして、すべての二次色の組み合わせの差分ＲＭＳＥｙｍ，差分ＲＭＳＥｍｃおよび差分ＲＭＳＥｃｙに基づき、これらの総和である積算値ΣＲＭＳＥを算出する（ステップＳＴ１５）。
【００７６】
次いで、重み係数算出部２３は、積算値ΣＲＭＳＥが収束条件を満たすか否かを判断し（ステップＳＴ１６）、収束条件を満たす場合、この時の重み係数ｗ＝０．５を最適値と決定する（ステップＳＴ１６−ＯＫ）。
一方、収束条件を満たさない場合（ステップＳＴ１６−ＮＧ）、重み係数算出部２３は、積算値ΣＲＭＳＥが収束する方向に、例えば逐次近似により重み係数ｗを修正する（ステップＳＴ１７）。
そして、重み係数算出部２３は、差分ＲＭＳＥｋおよび積算値ΣＲＭＳＥをリセットして（ステップＳＴ１８）、修正された重み係数ｗに基づき、ステップＳＴ１２〜ｌ６を行う。
このようにして、重み係数算出部２３は、重み係数ｗを決定して、混合予測部２４に出力する。
【００７７】
次に、図７を参照して、本実施形態に係る色予測装置２００による色予測方法の一例について説明する。図７は、本実施形態に係る色予測装置２００による色予測方法の一例を示すフローチャートである。なお、上述の色予測装置１００による色予測方法と同様な工程については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
【００７８】
図７に示す通り、入力部１１が、原色毎に設定されるカラーパッチを印刷するための複数段階の網点面積率Ｘｉ％を印刷部１８に出力すると、上述と同様にして測定部１９により分光反射率が測定され、測定部１９が原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１に格納し、かつ、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）をノイゲバウア原色分光反射率領域１２２に格納する。
また、光学濃度算出部１３が、分光反射率データベース１２から読み出した分光反射率を光学濃度に変換し、分光光学濃度データベース１４の原色分光光学濃度領域１４１に、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納し、かつ、ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１４２に、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を格納する。
【００７９】
一方、入力部１１は、色予測テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力し、分光反射率予測部２１の分光実効網点面積率算出部２１１に出力する。
そして、分光実効網点面積率算出部２１１は、分光反射率データベース１２の原色分光反射率領域１２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、式（１）に従って、設定された網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ２２）。
この分光実効網点面積率算出部２１１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２に出力する。
【００８０】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、分光実効網点面積率算出部２１１から入力される実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝に基づき、式（２）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ２３）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を、分光反射率算出部２１３に出力する。
【００８１】
次いで、分光反射率算出部２１３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１２２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部２１２から入力するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（３）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出し、混合予測部２４に出力する（ステップＳＴ２４）。
一方、分光光学濃度予測部１５は、上述した通り、予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出し、混合予測部２４に出力する（ステップＳＴ２〜５）。
これにより、分光反射率予測部２１によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）と、分光光学濃度予測部１５によって算出された予測分光反射率ＲＤ（λ）が、混合予測部２４に入力する。
【００８２】
また、重み係数算出部２３は、上述した通り重み係数ｗを算出し、混合予測分部２４に出力する。
これにより、混合予測部２４は、予測分光反射率Ｒ（λ）に対して重み係数（１−ｗ）の重み付けをする（ステップＳＴ２５）とともに、予測分光反射率ＲＤ（λ）に対して重み係数ｗの重み付けをして（ステップＳＴ２６）、式（１１）に従って、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する（ステップＳＴ２７）。
【００８３】
そして、色予測テーブル作成部１６は、この混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に基づき、再現色を表現する三刺激値ＸＹＺやＣＩＥＬａｂ値等を算出し、色予測処理の対象である入力画像データにおける入力情報と、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に基づき予測される再現色を表現する再現色情報とを対応付ける色予測テーブルを作成するとともに、色予測テーブルを逆変換して色分解テーブルを作成し、出力部１７に出力する。
【００８４】
上述の通り、色予測装置２００は、印刷部１９や用紙の特性に合わせて重み係数ｗの最適値を算出するとともに、分光反射率予測部２１によって算出された予測分光反射率Ｒ（λ）と、分光光学濃度予測部１５によって算出された予測分光反射率ＲＤ（λ）を重み係数ｗに応じた割合で混合することにより、予測される分光反射率の最適化を図ることができる。つまり、分光反射率に比べて分光光学濃度に基づく分光光学濃度予測部１５による色予測の方の精度が高い場合、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に混合される予測分光反射率ＲＤ（λ）の割合を多くする。一方、分光光学濃度に比べて分光反射率に基づく分光反射率予測部２１による色予測の方の精度が高い場合、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）に混合される予測分光反射率Ｒ（λ）の割合を多くする。
これにより、色予測装置２００は、用紙や印刷部１９の特性に応じて、重み係数ｗを調整することにより、再現色を表わす分光反射率として予測される予測分光反射率として、最適な予測分光反射率を算出することができる。
【００８５】
［第３実施形態］
次に、図８〜１２を参照して、第３実施形態に係る印刷システムの一例について説明する。第３実施形態に係る印刷システムは、例えば、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、スキャナといったデジタル撮像機器で取得したデジタル画像を印刷する印刷システムにおいて、被写体の色を再現するためのカラーマッチングを実現するシステムである。
図８は、本発明の実施形態に係る印刷システムの構成の一例を示す概略図である。
図８に示す通り、本発明の実施形態に係る印刷システムは、ＬＵＴ（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）作成装置１０００と、画像入力装置２０００と、階調値・網点面積率変換装置３０００と、再現色出力装置４０００と、を備える。
本発明の実施形態に係る印刷システムは、ＬＵＴ作成装置１０００によって作成されるＬＵＴを参照して、画像入力装置２０００が入力する被写体を撮像したデジタル画像データに基づき、例えば再現色出力装置４０００が被写体を印刷する。このＬＵＴ作成装置１０００は、第１〜２実施形態において説明したような色予測装置１００、２００に相当する印刷物分光反射率予測装置１３００を利用することにより、分光反射率に基づいた階調値と網点面積率を対応付けるＬＵＴを作成する。これにより、再現色出力装置４０００は、被写体から分光反射率を計測せずとも、被写体と分光反射率が近い色再現を実現する。
【００８６】
図８に示す通り、ＬＵＴ作成装置１０００は、入力部１１００と、分光反射率推定装置１２００と、印刷物分光反射率予測装置１３００と、最適化計算部（収束判定部）１４００と、階調値・網点面積率対応づけ部１５００と、ＬＵＴデータベース１６００と、を含む。このＬＵＴ作成装置１０００は、階調値を網点面積率に変換するＬＵＴである階調値・網点面積率変換テーブルを作成する。この階調値・網点面積率変換テーブルは、デジタル画像データの色特性を表わす各画素の階調値を、再現色出力装置４０００の印刷特性に応じた網点面積率に変換するための変換テーブルである。
この階調値・網点面積率変換テーブルの一例を図１４に示す。図１４は、本実施形態に係るＬＵＴ作成装置１０００によって作成される階調値・網点面積率変換テーブルの一例を示す図である。
図１４に示す通り、階調値・網点面積率変換テーブルは、分光反射率推定装置１２００にて推定反射率の算出に用いたＲＧＢ階調値と、最適化計算部１４００によって最適値と決定された混合予測分光反射率の網点面積率Ｙｉとを、それぞれ対応付けたテーブルである。
各階調値データＫｊに対して、一意のＲＧＢ階調値が予め決められている。例えば、階調値データＫ１＝（Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝０）、階調値データＫ２＝（Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝１５）、・・・、階調値データＫＮ＝（Ｒ＝２５５，Ｇ＝２５５，Ｂ＝２５５）と決められている。この各階調値データＫｊに対するＲＧＢ階調値が、“変換元”のデータとして、互いに対応付けられている。
“変換先”のデータとしては、被写体と分光反射率が近い色再現を実現するための階調値データＫｊと網点面積率Ｙｉが対応付けられている。
【００８７】
入力部１１００は、任意に用意したＮ個の階調値データＫＮを入力する。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各チャンネルを２０分割してできるＮ＝２０×２０×２０=８０００個のＲＧＢ階調値データＫＮを入力する。なお、階調値データＫＮのうち、任意の階調値を階調値データＫｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）と記す。
【００８８】
分光反射率推定装置１２００は、例えば、ＲＧＢ階調値データから分光反射率を推定する。この分光反射率推定装置１２００としては、例えば、特許文献２に示すような構成を利用することができる。この特許文献２で示される分光反射率推定方法は、分光反射率が異なる色票を配した標準板を色再現推定対象物と同一の画像入力条件で入力した際の色票の画像データを取得する。
例えば、分光反射率推定装置１２００は、各色票に対応するセンサ応答値を画像データから抽出した従属変数と、各色票の分光反射率、分光反射率を特定次元の線形結合で表現する基底関数から作成した独立変数と、を用いて最適化法を施す。この分光反射率推定装置１２００は、物体の分光反射率を特定次元の線形結合で表現する基底関数に対する係数を画像入力機器のセンサ応答値に変換するための変換係数を作成する。分光反射率推定装置１２００は、前記変換係数と、物体の分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とに基づき、センサ応答値に対応する分光反射率の候補を算出し、存在確率係数を最大とする分光反射率候補を最適化法により、推定される分光反射率Ｒｊ´（λ）（以下、推定分光反射率という）を階調値データＫｊごとに決定する。この分光反射率推定装置１２００は、決定した推定分光反射率Ｒｊ´（λ）を最適化計算部１４００に出力する。
ただし、本発明に係る印刷システムの構築における分光反射率推定装置の構成、および方法は、分光反射率推定を行うことが可能であれば、特許文献２に限定されることを必要としない。
【００８９】
印刷物分光反射率予測装置１３００は、入力部１３１と、分光反射率データベース１３２と、光学濃度算出部１３３と、分光光学濃度データベース１３４と、分光反射率予測部１３５と、分光光学濃度予測部１３６と、印刷部１３７と、測定部１３８と、混合予測部１３９と、を含む。この印刷物分光反射率予測装置１３００は、階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点面積率Ｙｉ％に対応する混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を出力する。
【００９０】
ここで、印刷物分光反射率予測装置１３００を用いた、印刷物の分光反射率を予測する方法の一例について説明する。
カラーマッチングにおいて面積変調により出力色を調整する場合、与えられた網点面積率で各色が印刷される部分の網点面積率を予測する方法として、例えば、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデル（ ＹＵＬｅ−ＮｉｅＬｓｅｎ ＳｐｅｃＴＲａＬ ＮｅＵＧｅＢａＵｅＲ ＭｏｄｅＬ）を利用する方法や、分光拡張ノイゲバウアモデルを利用する方法（例えば、非特許文献１参照）などの技術が知られている。
【００９１】
ここでいう「分光拡張ノイゲバウアモデル」とは、ノイゲバウア原色と網点面積率を波長の関数となるように分光に拡張したモデルである。このモデルを説明するために、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色の一次色の原色に対して、網点を掛け合わせた際の分光反射率を予測する式について説明する。
【００９２】
まず、マーレー・デービス（Ｍｕｒｒａｙ−Ｄａｖｉｅｓ）式を逆に解く事によって得られる式（１２）に従って、原色ｉの網点面積率Ｙｉに対する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）が算出される。
【００９３】
【数１２】
【００９４】
なお、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、実測値である。
上記の式（１３）により、与えられた原色ｉの網点面積率Ｙｉ％の設定に対し、各原色ｉの分光実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ｝が得られる。これらの実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）は、光学ドットゲインや機械ドットゲインが含まれたものであり、ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルにおいて最適なn値を求めることに相当する。
なお、ここでいう「機械的ドットゲイン」とは、刷版や印刷機による印刷で網点が潰されて太ることで発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷特性等に応じて印刷機ごとに異なるものである。また、ここでいう「光学的ドットゲイン」とは、印刷媒体表面に浸透した色材(例えば、インクやトナー)が乱反射して起こすことによって発生する実効網点面積率の誤差であり、印刷媒体の特性に応じて異なるものである。
【００９５】
次に、ノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を次式（１３）より算出する。
【００９６】
【数１３】
【００９７】
上記式（１３）により算出されたノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＣＭ，ＭＹ，ＹＣ，ＣＭＹ，Ｗ｝を用いて、次の式（１４）より予測分光反射率Ｒｊ（λ）を求める。
【００９８】
【数１４】
【００９９】
印刷物分光反射率予測装置１３００は、印刷物の分光反射率の予測の精度を高めるとともに、印刷物の分光反射率の予測の際のデバイスにかかる処理負荷を軽減することができる分光反射率予測方法を使用している。
【０１００】
入力部１３１は、最適化計算部１４００と接続されており、最適化計算部１４００から出力される網点面積率を入力する。最適化計算部１４から初期情報が送られてくるときは、任意の網点面積率を入力する。この入力部１３１は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、各原色ｉの任意の網点面積率の設定値を入力する。具体的にいうと、入力部１１は、例えば階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）と、カラーパッチを印刷するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｘｉ％を示す情報）とを入力する。
【０１０１】
分光反射率データベース１３２は、原色分光反射率領域１３２１とノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２とを含む。
この分光反射率データベース１３２は、測定されたカラーパッチの各原色ｉの分光反射率を格納する。ここでは、原色ｉのカラーパッチとして、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）の３色を用いる例について、以下説明する。また、カラーパッチには、少なくとも、複数段階の網点面積率Ｘｉ％（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）で各原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）が印刷されるパッチ部分と、網点面積率１００％のノイゲバウア原色ｌが印刷されるパッチ部分とを含む。
この複数段階の網点面積率Ｘｉ％で印刷されるパッチ部分は、各原色ｉの一次色であって、カラーパッチを印刷するために設定される網点面積率であって、例えば５％間隔で設定される複数段階の網点面積率Ｘｉ％において印刷される。また、ノイゲバウア原色ｌは、各原色ｉの一次色（ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）、二次色（ｌ＝ＣＭ、ＣＹ、ＭＹ）、三次色（ｌ＝ＣＭＹ）の８色と、下地色（ｌ＝Ｗ）である。
このカラーパッチは、入力部１３１から入力するカラーパッチを印刷するために設定される網点面積率Ｘｉ％が印刷部１３７に入力されることにより、印刷部１３７によって印刷媒体に印刷媒体に印刷される。
印刷部１３７は、例えば、オフセット印刷等の有版印刷を行い、ＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）処理やＣＴＰ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｔｏ Ｐｌａｔｅ）処理を含めた一連の印刷処理を行う。
【０１０２】
この原色分光反射率領域１３２１は、例えば、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を格納する。なお、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）の分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチを印刷するために設定される網点面積率Ｘｉ％に基づき、複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）の一次色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）を印刷部１３７が印刷媒体に印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。また、原色ｉ（ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ）ベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）は、網点面積率１００％で原色ｉの一次色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）を印刷部１３７が印刷媒体に印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。印刷媒体である用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、何も印刷されていない用紙部分の分光反射率を測定した実測値である。この原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および印刷媒体である用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）は、印刷部１３７によって印刷媒体に印刷されたカラーパッチに基づき、例えば、測定部１３８が測定した分光反射率である。
この測定部１３８は、光学素子を備え、カラーパッチの分光反射率を測定し、測定した分光反射率を分光反射率データベース１３２に格納する。
【０１０３】
ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を格納する。この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、網点面積率１００％でノイゲバウア原色ｌ（ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ）を印刷部１３７が印刷媒体に印刷したカラーパッチの分光反射率を測定した実測値である。このノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）は、印刷部１３７によって印刷されたカラーパッチに基づき、例えば、測定部１３８が測定した分光反射率である。
【０１０４】
光学濃度算出部１３３は、図９に示す通り、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１から分光反射率を読み出し、下の式（１５）に従って、この分光反射率Ｒｊ（λ）に基づき分光光学濃度Ｄｊ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１に格納する。つまり、光学濃度算出部１３３は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）に基づき原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）を算出する。また、光学濃度算出部１３３は、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）に基づき原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）を算出する。さらに、光学濃度算出部１３３は、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）に基づき用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を算出する。
なお、上述の通り、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、カラーパッチが印刷された複数段階の網点面積率Ｘｉ％に応じて、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光反射率を含む。このため、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）も、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。
また、光学濃度算出部１３３は、図１０に示す通り、分光反射率データベース１３２のノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、下の式（１５）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出し、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２に格納する。
【０１０５】
なお、分光反射率Ｒｊ（λ）は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）の総称である。また、分光光学濃度Ｄｊ（λ）は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）の総称である。
【０１０６】
【数１５】
【０１０７】
図８に戻って、印刷物分光反射率予測装置１３００の構成についての説明を続ける。
分光光学濃度データベース１３４は、原色分光光学濃度領域１３４１とノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２を含む。
原色分光光学濃度領域１３４１は、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）と、印刷媒体である用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を格納する。
ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２は、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を格納する。
【０１０８】
分光反射率予測部１３５は、例えば、分光拡張ノイゲバウアモデルであって、分光実効網点面積率算出部１３５１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２と、分光反射率算出部１３５３とを含む。
分光実効網点面積率算出部１３５１は、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１を参照して、式（１２）に従って、原色ＣＭＹ毎に複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を算出する。この分光実効網点面積率算出部１３５１は、算出した実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２に出力する。これにより、分光実効網点面積率算出部１３５１は、与えられた複数段階の網点面積率Ｙｉ％の網点面積率に対し、各原色ｉの分光実効網点面積率を得る。
【０１０９】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、分光実効網点面積率算出部１３５１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、式（１３）に従って、ノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、算出したノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）を、分光反射率算出部１３５３に出力する。
【０１１０】
分光反射率算出部１３５３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２から入力するノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（１４）に従って、予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１３５３は、予想分光反射率Ｒ（λ）を混合予測部１３９に出力する。
【０１１１】
分光光学濃度予測部１３６は、例えば、分光光学濃度を用いて展開した分光拡張ノイゲバウアモデル（光学濃度ベース網点面積率予測モデル）であって、分光実効網点面積率算出部１３６１と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２と、分光光学濃度算出部１３６３と、分光反射率算出部１３６４とを含む。
分光実効網点面積率算出部１３６１は、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１を参照して、下に示す式（１６）に従って、原色毎に設定される複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を原色ＣＭＹごとに算出する。この分光実効網点面積率算出部１３６１は、複数段階の網点面積率Ｙｉ％ごとに算出した実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２に出力する。
なお、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）は、上述の通り、複数段階の網点面積率Ｘｉ％に対応する分光光学濃度を含む。よって、光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）と実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）における網点面積率Ｘｉ％とＹｉ％が一致しない場合、分光実効網点面積率算出部１３６１は、近似曲線や線形補間等を用いて、不一致の部分を補間しつつ、実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を算出する。
【０１１２】
【数１６】
【０１１３】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、分光実効網点面積率算出部１３６１から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、下に示す式（１７）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を算出する。このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）を、分光光学濃度算出部１３６３に出力する。
【０１１４】
【数１７】
【０１１５】
分光光学濃度算出部１３６３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２から入力される複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）と、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）に基づき、下に示す式（１８）に従って、予測分光光学濃度Ｄｊ（λ）を算出する。この分光光学濃度算出部１３６３は、算出した予測分光光学濃度Ｄｊ（λ）を分光反射率算出部１３６４に出力する。
【０１１６】
【数１８】
【０１１７】
分光反射率算出部１３６４は、下に示す式（１９）に従って、分光光学濃度算出部１３６３から入力される予測分光光学濃度Ｄｊ（λ）に基づき予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１３６４は、予想分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を混合予測部１３９に出力する。
【０１１８】
【数１９】
【０１１９】
混合予測部１３９は、分光反射率予測部１３５の分光反射率算出部１３５３によって算出された予測分光反射率Ｒｊ（λ）、分光光学濃度予測部１３６の分光反射率算出部１３６４によって算出された予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）、および重み係数ｗに基づき、下に示す式（２０）に従って、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を算出する。この混合予測部１３９は、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を最適化計算部１４に出力する。重み係数ｗは、例えば、経験的にｗ＝０．５とするなどして人が決定し、予め設定値として設定してする。
【０１２０】
【数２０】
【０１２１】
最適化計算部１４００は、分光反射率推定装置１２００から入力される推定分光反射率Ｒｊ´（λ）と混合予測部１３９から入力される混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）との差分を算出し、収束判定を行う。収束条件を満たしていれば、入力部１３１から取得した、網点面積率Ｙｉを階調値・網点面積率対応づけ部１５００へと出力する。収束条件を満たしていなければ、網点面積率を逐次近似最適化手法で更新し、入力部１３１へと出力する。
【０１２２】
階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、最適化計算部１４００から入力される網点面積率Ｙｉと、階調値データＫｊとを対応づけて、ＬＵＴデータベース１６００における階調値・網点面積率変換テーブルに書き込む。
【０１２３】
ＬＵＴデータベース１６００は、階調値データＫｊと網点面積率Ｙｉとを対応付ける階調値・網点面積率変換テーブルを保存するデータベースである。
【０１２４】
画像入力装置２０００は、例えば、外部のコンピュータ等と接続されており、被写体の画像を含むデジタル画像データを入力する。この画像入力装置２０００は、分光反射率推定対象となる被写体の画像を含む画像データの各画素の階調値を、赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の３チャンネルの光センサが検出した電位信号を処理して取得する。
【０１２５】
階調値・網点面積率変換装置３０００は、階調値・網点面積率変換テーブルを用いて、デジタル画像データの各画素ｐの階調値ｋｊを、再現色（出力色）を表わす網点面積率Ｙｉに変換する。
【０１２６】
再現色出力装置４０００は、階調値・網点面積率変換装置３０００から入力する網点面積率Ｙｉに基づき、例えば、被写体の画像を媒体上に印刷する。
【０１２７】
次に、図１１、１２を参照して、本発明の実施形態に係る印刷システムの構成の一例について説明する。図１１は、本発明の実施形態に係る印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法の一例を示すフローチャートである。図１２は、本発明の実施形態に係る印刷システムにおける被写体の分光反射率を近似再現する印刷方法の一例を示すフローチャートである。なお、階調値・網点面積率変換テーブルの作成とデジタル画像の印刷は同一のフロー上にはないため、本発明の実施形態に係る印刷システムの処理を説明するフローチャートを図１１と図１２に分けて説明する。
【０１２８】
はじめに、図１１に示すフローチャートについて説明する。なお、図１１に示すフローチャートでは、ＬＵＴ作成装置１０００が階調値・網点面積率変換テーブルをＩＣＣプロファイルフォーマットで作成してＬＵＴデータベース１６００に保存するまでの処理の一例について説明する。
【０１２９】
入力部１１００は、Ｎ個の階調値データＫＮを入力する。例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各チャンネルを２０分割してできるＮ＝２０×２０×２０＝８０００個のＲＧＢ階調値を示す階調値データＫＮを入力する（ステップＳＴ３１）。
【０１３０】
入力部１１００は、ステップＳＴ３１で取得した階調値データＫＮの中から、階調値データＫｊを選択し、分光反射率推定装置１２に出力する。ただし、ｊ＝１，２，・・・，Ｎであり、初期値としてｊ＝１を与える。つまり、入力部１１００は、階調値データＫ１、Ｋ２、Ｋ３、・・・、ＫＮを、順次選択し、分光反射率推定装置１２００に出力する（ステップＳＴ３２）。
【０１３１】
分光反射率推定装置１２００は、入力部１１００から入力する階調値データＫｊに対応する推定分光反射率Ｒｊ´（λ）を算出し、最適化計算部１４に出力する（ステップＳＴ３３）。なお、分光反射率推定装置１２００によって算出される推定分光反射率Ｒｊ´（λ）は、被写体が撮影される際の環境の情報によって推定される数値である。つまり、画像入力装置２０００によって取得されるデジタル画像データが撮影される環境は、この推定分光反射率Ｒｊ´（λ）の算出に用いた環境と似ていることが好ましい。
【０１３２】
次に、ステップＳＴ３４〜４４で印刷部１３７の印刷による予測分光反射率Ｒ（λ）および予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する為に用いる分光反射率データベース１３２および分光光学濃度データベース１３４の作成方法の一例について説明する。なお、ここでステップＳＴ３４〜４４において説明する分光反射率データベース１３２および分光光学濃度データベース１３４の作成に関しては、図１１に示す階調値・網点面積率変換テーブルの作成フローとは独立して行っても構わない。つまり、図１１に示す階調値・網点面積率変換テーブルの作成フローは、ステップＳＴ３４〜４４の処理を含まず、後述するステップＳＴ４５において、別フローにおいて算出された混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を入力するものであってもよい。
【０１３３】
まず、入力部１３１が、原色ｉ毎に設定されるカラーパッチを印刷するための複数段階の網点面積率Ｘｉ％を印刷部１３７に出力する。この印刷部１３７がこの複数段階の網点面積率Ｘｉ％で原色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）のパッチ部を印刷するとともに、網点面積率１００％でノイゲバウア原色（Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ）のパッチ部を印刷する。これにより、網点面積率予測のためのカラーパッチを得る。
そして、測定部１３８が、光学素子を用いてカラーパッチの反射光から分光反射率を得る。この測定部１３８は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、およびノイゲバウア原色Ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を測定する。そして、この測定部１３８は、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１に格納する。また、測定部１３８は、ノイゲバウア原色Ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を、ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２に格納する。
【０１３４】
そして、光学濃度算出部１３３は、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、上述の式（１５）に従って、これら分光反射率Ｒｊ（λ）に基づき分光光学濃度Ｄｊ（λ）を算出する。そして、光学濃度算出部１３３は、算出した原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１に格納する。
また、光学濃度算出部１３３は、分光反射率データベース１３２のノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２からノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）を読み出し、式（１５）に従って、この分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）に基づきノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を算出する。そして、光学濃度算出部１３３は、算出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）を、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２に格納する。
これにより、原色分光光学濃度領域１３４１には、原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉべタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および印刷媒体である用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）が格納され、かつ、ノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２には、ノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）が格納される。
【０１３５】
再び、図１１に示すフローチャートに沿って、ステップＳＴ３４以降の階調値・網点面積率変換テーブルの作成フローの続きについて説明する。
入力部１３１は、階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点設定値（例えば、複数段階の網点面積率Ｙｉ％を示す情報）を入力し、分光反射率予測部１３５の分光実効網点面積率算出部１３５１と、分光光学濃度予測部１３６の分光実効網点面積率算出部１３６１に出力する（ステップＳＴ３４）。
ここで、入力部１３１に与える網点面積率Ｙｉの初期値は、例えば任意の初期値データセットから選択し、初期値以外は最適化計算部１４００において逐次更新される網点面積率である。
【０１３６】
そして、分光実効網点面積率算出部１３５１は、分光反射率データベース１３２の原色分光反射率領域１３２１から原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、および用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）を読み出し、式（１２）に従って、設定された網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ３５）。
この分光実効網点面積率算出部１３５１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２に出力する。
【０１３７】
次いで、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、分光実効網点面積率算出部１３５１から入力される実効網点面積率ａｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、式（１３）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ３６）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２は、算出したノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を、分光反射率算出部１３５３に出力する。
【０１３８】
そして、分光反射率算出部１３５３は、ノイゲバウア原色分光反射率領域１３２２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）と、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３５２から入力するノイゲバウア原色ｌの分光網点面積率Ｆａ，ｌ（λ）に基づき、式（１４）に従って、予測分光反射率Ｒｊ（λ）を算出し、混合予測部１３９に出力する（ステップＳＴ３７）。
【０１３９】
ここで、上述した重み係数算出部２３（図示せず）が事前に算出した重み係数ｗが混合予測分部１３９のメモリ内に保存されている。
混合予測部１３９は、自身のメモリ内から重み係数ｗを示す情報を読み出し、予測分光反射率Ｒｊ（λ）に対して重み係数（１−ｗ）を重み付けして、（１−ｗ）・Ｒｊ（λ）を算出する（ステップＳＴ３８）。この混合予測部１３９は、算出した（１−ｗ）・Ｒｊ（λ）を、自身のメモリ内に保存する。
【０１４０】
分光実効網点面積率算出部１３６１は、分光光学濃度データベース１３４の原色分光光学濃度領域１３４１から原色ｉの光学濃度Ｄｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの光学濃度Ｄｔ，ｉ（λ）、および用紙の光学濃度Ｄｓ（λ）を読み出し、式（１６）に従って、原色（Ｃ、Ｍ、Ｙ）毎に設定された複数段階の網点面積率Ｙｉ％における実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）を原色ＣＭＹごとに算出する（ステップＳＴ３９）。
この分光実効網点面積率算出部１３６１は、算出した複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応する実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝を、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２に出力する。
【０１４１】
ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、分光実効網点面積率算出部１３６１から入力される実効網点面積率ｂｅｆｆ，ｉ（λ）｛ｉ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ｝に基づき、式（１７）に従って、複数段階の網点面積率Ｙｉ％に対応するノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛Ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を算出する（ステップＳＴ４０）。
このノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２は、算出したノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝を、分光光学濃度算出部１３６３に出力する。
【０１４２】
分光光学濃度算出部１３６３は、ノイゲバウア原色分光網点面積率算出部１３６２から入力されるノイゲバウア原色の分光網点面積率Ｆｂ，ｌ（λ）｛ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝と、分光光学濃度データベース１３４のノイゲバウア原色分光光学濃度領域１３４２から読み出したノイゲバウア原色ｌベタの分光光学濃度Ｄｔ，ｌ（λ）｛Ｌ＝Ｃ、Ｍ、Ｙ、ＣＭ、ＭＹ、ＹＣ、ＣＭＹ、Ｗ｝に基づき、式（１８）に従って、予測分光光学濃度Ｄj（λ）を算出する（ステップＳＴ４１）。
この分光光学濃度算出部１３６３は、算出した予測分光光学濃度Ｄj（λ）を分光反射率算出部１３６４に出力する。
【０１４３】
分光反射率算出部１３６４は、式（１９）に従って、分光光学濃度算出部１３６３から入力される予測分光光学濃度Ｄj（λ）に基づき予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を算出する。この分光反射率算出部１３６４は、算出した予想分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）を混合予測部１３９に出力する（ステップＳＴ４２）。
【０１４４】
混合予測部１３９は、自身のメモリ内から重み係数ｗを示す情報を読み出し、予測分光反射率Ｒｊ，Ｄ（λ）に対して重み係数ｗを重み付けして、ｗ・Ｒｊ，Ｄ（λ）を算出する（ステップＳＴ４３）。この混合予測部１３９は、算出したｗ・Ｒｊ，Ｄ（λ）を、自身のメモリ内に保存する。
【０１４５】
混合予測部１３９は、自身のメモリ内から、ステップＳＴ３８で重み付けされた予測分光反射率（１−ｗ）・Ｒｊ（λ）と、ステップＳＴ４３で重み付けされた予測分光反射率ｗ・Ｒｊ，Ｄ（λ）とを読み出し、式（２０）に従って、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を算出する（ステップＳＴ４４）。
この混合予測部１３９は、算出した予測混合分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）を最適化計算部１４００に出力する。
【０１４６】
最適化計算部１４００は、ステップＳＴ３３において分光反射率推定装置１２が算出した推定分光反射率Ｒｊ´（λ）についての収束判定を行う。
例えば、収束の判定条件は、Ｅｊ＜Ｅｊ，０（Ｅｊ＝｜Ｒｊ，ｍ（λ）−Ｒｊ´（λ）｜、Ｅｊ，０は収束条件）とする。この収束条件Ｅｊ，０は、予め決められている。なお、収束条件Ｅｊ，０は、階調データＫｊごとに異なる値であってもよく、同じ値であってもよい。
この場合、最適化計算部１４００は、混合予測部１３９から入力する混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）と分光反射率推定装置１２００から入力する推定分光反射率Ｒｊ´（λ）との差分の絶対値Ｅｊを、階調データＫｊごとに算出する。
なお、本発明はこれに限られず、例えば、色差を用いた判定条件を適用するものであってもよい。色差を用いることで、混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）と推定分光反射率Ｒｊ´（λ）との値が大きく異なる場合でも、収束の判定を行うことが可能となる。
【０１４７】
最適化計算部１４００は、階調値データＫｊに対応する“混合予測分光反射率Ｒｊ，ｍ（λ）と推定分光反射率Ｒｊ´（λ）との差分の絶対値Ｅｊ”と“収束条件Ｅｊ，０”とを比較して、差分の絶対値Ｅｊが収束条件Ｅｊ，０未満であれば、収束していると判定する。言い換えると、最適化計算部１４００は、収束条件を満たす場合、分光反射率推定装置１２００によって算出された階調値データＫｊに対応する推定分光反射率Ｒｊ´（λ）が最適値と決定する。
そして、最適化計算部１４００は、収束している判定した場合、この推定分光反射率Ｒｊ´（λ）に対応する階調値データＫｊと、階調値・網点面積率変換テーブルを作成するために設定される網点面積率Ｙｉとを、階調値・網点面積率対応づけ部１５００に出力する。
【０１４８】
次いで、階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、入力する階調値データＫｊと、網点面積率Ｙｉとを対応付けて、ＬＵＴデータベース１６００内の階調値・網点面積率変換テーブルに書き込み、ＬＵＴデータベース１６００に保存する（ステップＳＴ４６）。
そして、階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、すべての階調値データＫｊに対して、網点設定値Ｙｉが対応付けられたか否かを判定する（ステップＳＴ４７）。
階調値データＫＮまで網点設定値Ｙｉが対応付けられた場合（ｊ＝Ｎ）、階調値・網点面積率対応づけ部１５は、階調値・網点面積率変換テーブルの作成処理を終了する。ｊ＝Ｎでない場合（例えばｊ＜Ｎ）、階調値・網点面積率対応づけ部１５００は、ステップＳＴ３２に戻って、処理を繰り返す。この場合、ＬＵＴ作成装置１０００は、階調値データＫｊをカウントアップする（ｊ←ｊ＋１）。
【０１４９】
一方、ステップＳＴ４５において、差分の絶対値Ｅｊが収束条件Ｅｊ，０以上であれば、最適化計算部１４００は、収束条件を充たしていないと判定する。
この場合、最適化計算部１４００は、各原色ｉの網点面積率Ｙｉ％を修正する。最適化計算部１４００は、各原色ｉの網点面積率Ｙｉ％の修正方法として、例えば、共役勾配法やSimpＬex法といった逐次近似最適化手法を用いて、修正後の網点面積率Ｙｉ％を入力部１３１に出力する。そして、ＬＵＴ作成装置１０００は、ステップＳＴ３４に戻って、修正後の網点面積率Ｙｉ％について、ステップＳＴ３４〜４５の処理を繰り返す。
【０１５０】
以上、説明した階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法によって、被写体の分光反射率を印刷で近似再現する為の階調値・網点面積率変換テーブルが作成される。ここで説明した方法によると、従来技術のように非常に多くのカラーパッチを用いることなく、少数のカラーパッチの印刷および測定にて、或いは公知の印刷の分光反射率予測モデルと比べて高精度に、ＬＵＴの作成が可能となる。
また、階調値・網点面積率変換テーブルの作成時と同一の画像入力条件（撮影光源やカメラの感度特性などを指す）で被写体を撮影することで、図１２で説明する方法によって、簡便に被写体の分光反射率を印刷で近似再現することが可能となる。
【０１５１】
次に、図１２を参照して、本実施形態に係る階調値・網点面積率変換テーブルを用いた印刷方法の一例について説明する。図１２は、本実施形態に係る階調値・網点面積率変換テーブルを用いた印刷方法の一例を示すフローチャートである。
画像入力装置２０００は、デジタル撮像機器を用いて、被写体を含むデジタル画像データを取得する（ステップＳＴ５１）。例えば、画像入力装置２０００は、カメラが被写体を撮影することにより生成されるデジタル画像データをカメラから取得する。なお、画像入力装置２０００がカメラ等であって、自身で撮影してデジタル画像データを取得するものであってもよい。
この画像入力装置２０００は、取得したデジタル画像データの各画素の階調値を示す階調値情報を階調値・網点面積率変換装置３０００に出力する。例えば、画像入力装置２０００は、画素数ｐ（ｐ＝ｘ×ｙ）のデジタル画像データを画像処理して、各画素の階調値を示す階調値データＫｊ，ｐ（ｐ＝１，２，・・・ｘ×ｙ）を算出し、この階調値データＫｊ，ｐを示す階調値情報を階調値・網点面積率変換装置３０００に出力する。
【０１５２】
次いで、階調値・網点面積率変換装置３０００は、ＬＵＴデータベース１６００に保存されている階調値・網点面積率変換テーブルを参照し、取得したデジタル画像データの各画素ｐの階調値データＫｊ，ｐを対応する網点面積率Ｙｉ％の値に変換する。つまり、階調値・網点面積率変換装置３０００は、階調値・網点面積率変換テーブルにおいて、階調値データＫｊ，ｐと対応づけられている網点面積率Ｙｉ％を画素ｐの色特性を示す網点面積率Ｙｉ％として取得する。この階調値・網点面積率変換装置３０００は、再現色出力装置４０００に、各画素ｐに対応する網点面積率Ｙｉ％の値を出力する（ステップＳＴ５２）。
具体的に説明すると、階調値・網点面積率変換装置３０００は、ＬＵＴデータベース１６００に保存されているテーブルにおいて、デジタル画像データの各画素の階調値データＫｊ，ｐと同じ階調値データＫｊと対応付けられている網点面積率Ｙｉ％を取得し、再現色出力装置４０００に出力する。
【０１５３】
再現色出力装置４０００は、取得したデジタル画像データの各画素の階調値データＫｊ，ｐに対応する網点面積率Ｙｉ％に従い、例えば、被写体の画像を媒体上に印刷する。
【０１５４】
以上のように、分光に拡張したモデル（反射率ベース色予測モデル、光学濃度ベース色予測モデル）を用いて予め作成されたＬＵＴを用いることにより、被写体を分光的に撮影することなく、通常用いるような撮影機材で撮影された画像から、分光反射率を印刷で近似再現することが可能となる。つまり、被写体から分光反射率を計測するための装置（例えば、分光側色計やこの機能を備えるカメラ等）を用いることなく、一般的なカメラで撮影した被写体を、分光反射率に基づき算出された再現色により印刷することができる。また、この場合、その都度、被写体の分光反射率の推定を行うこともなく、さらに、その都度、網点面積率算出の為の最適化計算を行うことも必要ない。これは先行技術文献にあるような従来技術では成しえず、簡便さにおいて優れる構成である。
【０１５５】
また、カラーマッチングの一つの方法として、入力の三刺激値と出力の三刺激値を一致させる方法がとられてきた。一般的に、三刺激値を定量化する空間としてＣＩＥ（国際照明委員会）が規定したＣＩＥ-ＸＹＺ表色系やＣＩＥ-Ｌａｂ表色系を用いる。デジタル撮像機器で取得した画像は、デバイスに非依存な色空間であるXYZ色空間やＬ*ａ*ｂ*色空間において処理され、出力される。しかし、この方法は、特定の光源下において被写体の色とそれを再現した色（出力色、再現値）の双方の三刺激値XYZやＬ*ａ*ｂ*値が一致していたとしても、異なる照明光源下において異なる値となり、被写体の色を再現できない光源依存といった問題を持つ。
【０１５６】
そこで、上述の光源依存の問題を解決し、不特定の光源下においても被写体の色を再現するカラーマッチングの方法として、分光的に色を再現する方法が知られている（例えば、特許文献３参照。）。そして、分光的に色を再現するカラーマッチングの方法を用いることで、被写体と分光反射率が近い再現を可能とする印刷システムを実現できる。
【０１５７】
また、印刷システムの構築のためには、一般的にＬＵＴを用いる。カラーマネージメントにおけるＬＵＴは、入力された色情報を印刷で再現するための網点面積率に変換する参照テーブル等がある。ＬＵＴの利用により、網点面積率を求めるための計算の回数を削減し、計算を行うデバイスにかかる処理負荷を低減し、処理速度の低下を防ぐことが出来る。
このＬＵＴを作成するために、シアン（C）、マゼンタ（M）、イエロー（Y）、ブラック（K）、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）といった色の出力信号値（印刷では、網点面積率に相当する。）と、これらを印刷してできるカラーパッチの実測から求まる分光反射率データを主成分分析して取得した主成分係数とを対応付けている。
【０１５８】
このようにしてＬＵＴを用いる場合、被写体が変わるたびに、被写体の分光反射率データの取得とそれに対する主成分分析を必要とする。そのため、分光反射率を撮影にて取得する撮影負荷と、得られた分光反射率から主成分分析を行う計算負荷が大きい。さらに、 ＬＵＴの作成には、印刷色の情報を得る為に多くのカラーパッチの印刷、および測定を必要とすることから、印刷の分光反射率データ取得に関わる測定負荷が大きいといった問題点もある。例えば、C、M、Y、K、Ｒ、Ｇの網点面積率を各々5分割した場合は、５×５×５×５×５×５＝１５６２５色のカラーパッチの測定が必要となる。また、精度を高めるためにカラーバッチの数を各々６分割した場合、６×６×６×６×６×６＝４６６５６色のカラーパッチの測定が必要となる。
【０１５９】
本実施形態に係る印刷システムは、このような事情を考慮し、上記の問題を解決すべくなされたものであって、被写体と印刷色の分光反射率データ取得に関わる負荷を削減し、処理速度を高めることのできるＬＵＴ（階調値・網点面積率変換テーブル）を作成・使用することで構成される、被写体の分光反射率を近似再現する印刷システムを提供するができる。
上述の通り、本実施形態に係る階調値・網点面積率変換テーブルは、予め区切られた階調値データＫｊと、網点面積率Ｙｉ％とを対応付けるテーブルである。すなわち、本実施形態に係るＬＵＴ作成装置１０００は、全ての階調値に対応する網点面積率Ｙｉ％の最適化処理を行っているわけではない。これにより、階調値・網点面積率変換テーブルの作成に要する処理負荷を削減し、作成処理に要する時間を短縮することができる。しかし、階調値・網点面積率変換装置３０００は、この階調値・網点面積率変換テーブルを参照し、テーブルに規定されていない階調値に対応する網点面積率Ｙｉ％を補間することができる。よって、階調値・網点面積率変換装置３０００は、階調値・網点面積率変換テーブルに規定されていない階調値を示す情報が画像入力装置２０００から入力した場合であっても、この階調値に対応する網点面積率Ｙｉ％を、階調値・網点面積率変換テーブルを参照するとともに、例えば、補間法や多項式近似等の演算により、求めることができる。
なお、本発明はこれに限られず、階調値・網点面積率変換テーブルは、全ての階調値と、網点面積率Ｙｉ％とを対応付けるテーブルであってもよい。
【０１６０】
ここで、本実施形態に係る色予測において、公知技術による分光反射率予測、および本発明による分光反射率予測により算出される分光反射率について、図１３を参照して説明する。なお、図１３に示すデータは、実験で得られたデータの一例である。
この実験では、印刷部１９あるいは印刷部１３７６が網点面積率１００％で原色ＣＭＹを市松模様に印刷したカラーパッチを用いて、このカラーパッチを測定して分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）を得る。また、上述のステップＳＴ２２〜２４あるいはステップＳＴ３５〜３７に説明したように、光学濃度ベース色予測モデルである分光光学濃度予測部１５あるいは分光光学濃度予測部１３６を用いて予測分光反射率ＲＤ（λ）を算出する。
この光学濃度ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率ＲＤ（λ）と分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）との関係を、図１３（ａ）に示す。
【０１６１】
また、上述のステップＳＴ２〜５あるいはステップＳＴ３９〜２６に説明したように、反射率ベース色予測モデルである分光反射率予測部２１あるいは分光反射率予測部１３５を用いて予測分光反射率Ｒ（λ）を算出する。
この反射率ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率Ｒ（λ）と分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）との関係を、図１３（ｂ）に示す。
さらに、上述のステップＳＴ１〜５、２２〜２７あるいはステップＳＴ３５〜４４に説明したように、反射率ベース色予測モデルである分光反射率予測部２１あるいは分光反射率予測部１３５が算出した予測分光反射率Ｒ（λ）と、光学濃度ベース色予測モデルである分光光学濃度予測部１５あるいは分光光学濃度予測部１３６が算出した予測分光反射率ＲＤ（λ）とを、重み係数に応じた割合で混合する混合色予測モデルを用いて混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する。
この混合色予測モデルによって得た混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）と分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）との関係を、図１３（ｃ）に示す。
【０１６２】
図１３（ａ）に示す通り、光学濃度ベース色予測モデル（光学濃度モデル）によって得た予測分光反射率ＲＤ（λ）は、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に比べて、その分光反射率が全体的に高くなる。
一方、図１３（ｂ）に示す通り、反射率ベース色予測モデル（反射率モデル）によって得た予測分光反射率Ｒ（λ）は、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に比べて、その分光反射率が全体的に低くなる。
このように、光学濃度ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率ＲＤ（λ）と、反射率ベース色予測モデルによって得た予測分光反射率Ｒ（λ）は、分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に対して相反する値をとる関係であることがわかる。
なお、このような両モデルから得られる予測分光反射率ＲＤ（λ）と予測分光反射率Ｒ（λ）とが相反する関係であることは、他のカラーパッチを用いた実験において得られたデータも示すものであった。
この関係を利用して、混合色予測モデルが、両モデルから得られる予測分光反射率ＲＤ（λ）と予測分光反射率Ｒ（λ）とを重み係数ｗに応じた割合で混合し、混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出する。これにより、図１３（ｃ）に示す通り、実測値である分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ（λ）に近い混合予測分光反射率Ｒｍ（λ）を算出することができる。
【０１６３】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、以下のような構成であってもよい。
例えば、上記実施形態においては、説明簡略化のため、３色の一次色原色におけるモデルの説明を行ったが、本発明はこれに限られず、例えばプロセス４色や、特色を含めた５色以上を用いる印刷部１９や印刷機のカラーマッチングにおいても利用可能である。
また、重み係数算出部２３は、網点面積率５０％に対応する二次色の予測分光反射率ＲＤ，ｋ（λ）を読み出して重み係数ｗを算出する例を説明したが、本発明はこれに限られず、二色以上の多次色で印刷されたカラーパッチから得られる予測分光反射率ＲＤ，ｋ（λ）であればよい。また、網点面積率も５０％以外であってもよい。
さらに、式（４）の演算式に示したように自然対数を用いて、分光反射率に基づき分光光学濃度を算出する例を説明したが、本発明はこれに限られず、例えば、１０を底とした常用対数を用いるものであってもよい。
【０１６４】
また、図７に説明した混合色予測モデルにおいて、光学濃度算出部１３による光学濃度の算出は、分光反射率予測部２１および分光光学濃度予測部１５による予測分光反射率および予測分光光学濃度の算出ができるタイミングであればよく、その順番は問わない。
また、分光反射率予測部２１が予測分光反射率を算出する処理と、分光光学濃度予測部１５が予測分光反射率を算出する処理は、その順番は任意に決められてよく、並行して同時に行われてもよく、いずれか一方が先に処理を行った後に他方の処理が行われる順番であってもよい。
また、図１１に説明した印刷システムにおける階調値・網点面積率変換テーブルの作成方法において、分光光学濃度算出部１３３による分光光学濃度の算出は、分光反射率予測部１３５および分光光学濃度予測部１３６による予測分光反射率および予測分光光学濃度の算出ができるタイミングであればよく、その順番は問わない。
また、分光反射率予測部１３５が予測分光反射率を算出する処理と、分光光学濃度予測部１３６が予測分光反射率を算出する処理は、その順番は任意に決められてよく、並行して同時に行われてもよく、いずれか一方が先に処理を行った後に他方の処理が行われる順番であってもよい。
【０１６５】
さらに、上述において、原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）等、カラーパッチからの反射光を測定し、この測定された分光反射光を用いると説明した。しかし、本発明はこれに限られず、以下に示すようなクベルカ・ムンクの式を用いて実測値に近似する分光反射率を算出するものであってもよい。この場合、色予測装置１００、２００、あるいは印刷物分光反射率予測装置１３００は、このクベルカ・ムンクの式に従って実測値に近似する分光反射率を算出し、この算出された値である原色ｉの分光反射率Ｒｍｅａｓｕｒｅ，ｉ（λ）、原色ｉベタの分光反射率Ｒｔ，ｉ（λ）、用紙の分光反射率Ｒｓ（λ）、ノイゲバウア原色ｌベタの分光反射率Ｒｔ，ｌ（λ）等、上述と同様の記憶領域に記憶させる構成部材（図示せず）を備える。
【０１６６】
【数２１】
【０１６７】
なお、上述した第１〜３実施形態において、色予測装置１００、２００、ＬＵＴ作成装置１０００、および印刷物分光反射率予測装置１３００による機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１６８】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【０１６９】
１００、２００・・・色予測装置、１１・・・入力部、１２・・・分光反射率データベース、１３・・・光学濃度算出部、１４・・・分光光学濃度データベース、１５・・・分光光学濃度予測部、１６・・・色予測テーブル作成部、１７・・・出力部、２１・・・分光反射率予測部、２２・・・多次色分光反射率データベース、２３・・・重み係数算出部、２４・・・混合予測部、１０００・・・ＬＵＴ作成装置、１１００・・・入力部、１２００・・・分光反射率推定装置、１３００・・・印刷物分光反射率予測装置、１４００・・・最適化計算部、１５００・・・階調値・網点面積率対応づけ部、１６００・・・ＬＵＴデータベース、２０００・・・画像入力装置、３０００・・・階調値・網点面積率変換装置、４０００・・・再現色出力装置、１３１・・・入力部、１３２・・・分光反射率データベース、１３３・・・光学濃度算出部、１３４・・・分光光学濃度データベース、１３５・・・分光反射率予測部、１３６・・・分光光学濃度予測部、１３７・・・印刷部、１３８・・・測定部、１３９・・・混合予測部、１６・・・色予測テーブル作成部、１７・・・出力部、２１・・・分光反射率予測部、２２・・・多次色分光反射率データベース、２３・・・重み係数算出部、２４・・・混合予測部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置において、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項２】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置において、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分の印刷反射率をクベルカ・ムンク式により算出し、当該印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項３】
前記印刷反射率に基づき前記再現色を表わす第２予測反射率を算出する反射率予測部と、
前記第１予測反射率と前記第２予測反射率を混合して、前記再現色を表わす第３予測反射率を得る混合予測部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１あるいは２に記載の色予測装置。
【請求項４】
前記印刷機が複数の色を重ねて印刷媒体に印刷した混合色から測定される多次色反射率に対して、前記光学濃度予測部が算出する前記混合色を表わす前記第１予測反射率と、前記反射率予測部が算出する前記混合色を表わす前記第２予測反射率とを混合して算出される前記第３予測反射率を近似させる重み係数を算出する重み係数算出部をさらに備え、
前記混合予測部は、
前記重み係数算出部によって算出された重み係数に応じた混合比で、前記第１の予測反射率と前記第２の予測反射率を混合することを特徴とする請求項３に記載の色予測装置。
【請求項５】
前記反射率および前記光学濃度は、分光に拡張されていることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の色予測装置。
【請求項６】
前記色予測装置は、前記印刷機と接続されており、当該印刷機が備える光学素子によって測定された前記印刷反射率を入力することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の色予測装置。
【請求項７】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測方法において、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する工程と、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する工程と、
を備えることを特徴とする色予測方法。
【請求項８】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出するコンピュータを、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出手段、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
上述の請求項３〜６のいずれか一項に記載の色予測装置と、
実空間における被写体の反射率として推定される推定反射率を、前記被写体を含む画像に基づき、予め決められた階調値ごとに算出する反射率推定部と、
前記色予測装置によって算出される前記第３予測反射率と前記推定反射率との差分が予め決められている収束条件を満たしているか否かを判定し、当該収束条件を満たしている前記推定反射率と前記第３予測反射率を最適値として出力する最適化計算部と、
前記最適化計算部から最適値として入力する前記推定反射率の前記階調値と、前記最適化計算部から最適値として入力する前記第３予測反射率の網点面積率とを対応付けて階調値網点面積率テーブルに書き込む対応づけ部と、
をさらに備えることを特徴とするテーブル作成装置。
【請求項１０】
前記最適化計算部は、
前記収束条件を満たしていないと判定した場合、前記第３予測反射率を算出する際に設定される前記再現色を示す網点面積率を修正することを特徴とする請求項９に記載のテーブル作成装置。
【請求項１１】
上述の請求項９あるいは１０に記載のテーブル作成装置と、
前記被写体の画像を含む画像データを入力する画像入力装置と、
前記階調値網点面積率テーブルを参照して、前記画像データの各画素の階調値と対応する網点面積率を出力する変換装置と、
前記変換装置から入力する網点面積率に基づき前記被写体の画像を印刷する再現色出力装置と、
を備えることを特徴とする印刷システム。
【請求項１】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置において、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項２】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測装置において、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分の印刷反射率をクベルカ・ムンク式により算出し、当該印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出部と、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測部と、
を備えることを特徴とする色予測装置。
【請求項３】
前記印刷反射率に基づき前記再現色を表わす第２予測反射率を算出する反射率予測部と、
前記第１予測反射率と前記第２予測反射率を混合して、前記再現色を表わす第３予測反射率を得る混合予測部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１あるいは２に記載の色予測装置。
【請求項４】
前記印刷機が複数の色を重ねて印刷媒体に印刷した混合色から測定される多次色反射率に対して、前記光学濃度予測部が算出する前記混合色を表わす前記第１予測反射率と、前記反射率予測部が算出する前記混合色を表わす前記第２予測反射率とを混合して算出される前記第３予測反射率を近似させる重み係数を算出する重み係数算出部をさらに備え、
前記混合予測部は、
前記重み係数算出部によって算出された重み係数に応じた混合比で、前記第１の予測反射率と前記第２の予測反射率を混合することを特徴とする請求項３に記載の色予測装置。
【請求項５】
前記反射率および前記光学濃度は、分光に拡張されていることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の色予測装置。
【請求項６】
前記色予測装置は、前記印刷機と接続されており、当該印刷機が備える光学素子によって測定された前記印刷反射率を入力することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の色予測装置。
【請求項７】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出する色予測方法において、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する工程と、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する工程と、
を備えることを特徴とする色予測方法。
【請求項８】
カラーマッチングにおいて印刷機が印刷する再現色を表わす予測反射率を算出するコンピュータを、
当該印刷機が印刷媒体に印刷した印刷部分から測定される印刷反射率に基づき印刷光学濃度を算出する光学濃度算出手段、
前記印刷光学濃度に基づき前記再現色の印刷光学濃度を算出して、当該再現色の印刷光学濃度に基づき前記再現色を表わす第１予測反射率を算出する光学濃度予測手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
上述の請求項３〜６のいずれか一項に記載の色予測装置と、
実空間における被写体の反射率として推定される推定反射率を、前記被写体を含む画像に基づき、予め決められた階調値ごとに算出する反射率推定部と、
前記色予測装置によって算出される前記第３予測反射率と前記推定反射率との差分が予め決められている収束条件を満たしているか否かを判定し、当該収束条件を満たしている前記推定反射率と前記第３予測反射率を最適値として出力する最適化計算部と、
前記最適化計算部から最適値として入力する前記推定反射率の前記階調値と、前記最適化計算部から最適値として入力する前記第３予測反射率の網点面積率とを対応付けて階調値網点面積率テーブルに書き込む対応づけ部と、
をさらに備えることを特徴とするテーブル作成装置。
【請求項１０】
前記最適化計算部は、
前記収束条件を満たしていないと判定した場合、前記第３予測反射率を算出する際に設定される前記再現色を示す網点面積率を修正することを特徴とする請求項９に記載のテーブル作成装置。
【請求項１１】
上述の請求項９あるいは１０に記載のテーブル作成装置と、
前記被写体の画像を含む画像データを入力する画像入力装置と、
前記階調値網点面積率テーブルを参照して、前記画像データの各画素の階調値と対応する網点面積率を出力する変換装置と、
前記変換装置から入力する網点面積率に基づき前記被写体の画像を印刷する再現色出力装置と、
を備えることを特徴とする印刷システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１１−２５９４１１（Ｐ２０１１−２５９４１１Ａ）
【公開日】平成２３年１２月２２日（２０１１．１２．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−７８９３４（Ｐ２０１１−７８９３４）
【出願日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（０００００３１９３）凸版印刷株式会社 (10,630)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月２２日（２０１１．１２．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月３１日（２０１１．３．３１）
【出願人】（０００００３１９３）凸版印刷株式会社 (10,630)
【Ｆターム（参考）】
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