以下、添付図面にしたがって本発明を実施するための形態について詳説する。
<システムの概要>
図1は本発明の実施形態に係る色変換テーブル作成装置を含んだ印刷システムの全体構成を示すブロック図である。印刷システム10は、画像編集装置12と、印刷制御装置14と、印刷部16とを備える。画像編集装置12は、実施形態に係る色変換テーブル作成装置としての役割を果たし、印刷部16による色再現に必要な色変換テーブルの作成処理を行う。また、画像編集装置12は、色変換テーブルを使用した色変換処理や画像データ加工(編集)などの画像処理を行う装置である。画像編集装置12で生成された印刷画像データは印刷制御装置14に送られる。
印刷制御装置14は画像編集装置12により生成された印刷画像データに基づき、印刷部16による印刷動作を制御する。印刷制御装置14は、連続調画像データから2値又は多値の網点画像のデータに変換するハーフトーン処理部を含むことができる。本実施形態では、画像編集装置12と印刷制御装置14とを別々の構成として図示しているが、印刷制御装置14の機能を画像編集装置12に搭載する構成も可能である。例えば、1台のコンピュータを画像編集装置12及び印刷制御装置14として機能させる構成が可能である。
印刷部16は印刷制御装置14の制御にしたがい印刷を行う画像形成手段である。印刷部16における印刷方式や使用する色材の種類については、特に限定されない。印刷部16として、例えば、インクジェット印刷機、電子写真プリンタ、レーザープリンタ、オフセット印刷機、フレキソ印刷機など、各種のプリンタを採用できる。「プリンタ」という用語は、印刷機、印刷装置、画像記録装置、画像形成装置、画像出力装置などの用語と同義のものとして理解される。色材には、印刷部16の種類に応じて、インクやトナー等を使用することができる。
ここでは、説明を簡単にするために、無版式のデジタル印刷機を想定し、印刷制御装置14と印刷部16とを組み合わせた構成を印刷装置18として記載する。印刷制御装置14と印刷部16とが一体的に組み合わせた印刷装置18を構成する態様も可能であるし、印刷制御装置14と印刷部16とを別体の装置として構成し、有線又は無線の通信接続により信号の受け渡しを行う態様も可能である。
印刷部16として印刷版を用いる有版式の印刷機を採用する場合は、印刷制御装置14に加えて、画像データから印刷版を作るプレートレコーダ等の製版装置(不図示)を備えるシステム構成となる。この場合、製版装置(不図示)と印刷制御装置14と印刷部16とを組み合わせた構成が印刷装置18に相当する。
本実施形態の印刷システム10は、印刷装置18の一例として、シアン(C)、マゼンタ(M)、イエロー(Y)、ブラック(K)の4色のインクを用いてカラー画像の形成が可能なインクジェット印刷機を用いる。ただし、インクの色数やその組み合わせはこの例に限らない。例えば、CMYK4色の他に、ライトシアン(LC)、ライトマゼンタ(LM)などの淡色インクを加える態様や、赤、緑などの特色のインクを用いる態様なども可能である。
画像編集装置12は、画像データ入力部20と、画像データ記憶部22と、画像処理部24と、制御部26と、を備える。また、画像編集装置12は、画像読取部30と、測色器32と、表示部34と、入力装置36と、を備える。画像編集装置12は、コンピュータのハードウェアとソフトウェア(プログラム)の組み合わせによって実現することができる。画像編集装置12は、RIP(Raster Image Processor)装置の一機能として実現することができる。
画像データ入力部20は、原稿画像データ40を取り込むためのデータ取得部である。画像データ入力部20は、外部又は装置内の他の信号処理部から原稿画像データ40を取り込むデータ入力端子で構成することができる。画像データ入力部20として、有線又は無線の通信インターフェース部を採用してもよいし、メモリカードなどの外部記憶媒体(リムーバブルディスク)の読み書きを行うメディアインターフェース部を採用してもよく、若しくは、これら態様の適宜の組み合わせであってもよい。
目標印刷物42は、再現すべき目標色の色見本印刷物であり、現物の色見本として与えられるものである。原稿画像データ40は、印刷しようとする画像内容を表すデジタル画像データである。本例の場合、原稿画像データ40は、目標印刷物42の原稿画像の絵柄を示す画像データである。原稿画像データ40と目標印刷物42は、印刷の依頼者(クライアント)から提供される。原稿画像データ40は、目標印刷物42の印刷面における全体の画像内容を示す全体画像のデータであってもよいし、印刷面に記録される画像の一部としての画像部品(原稿部品)のデータであってもよい。
原稿画像データ40のデータ形式は、特に限定されない。本例では原稿画像データ40として、CMYK各色それぞれ8bit (256階調)の画像データを用いるが、CMYK信号に限らず、RGB信号の形式でもよいし、CMYK信号と特色信号の組み合わせの形式などでもよい。また、信号の階調数(ビット数)についてもこの例に限らない。
画像データ記憶部22は、画像データ入力部20を介して取得された原稿画像データ40を記憶しておく手段である。画像データ入力部20から取り込まれた原稿画像データ40は、画像データ記憶部22に記憶される。
画像読取部30は、目標印刷物42や印刷装置18で印刷された印刷物50などの印刷物を読み取って、光学像を電子画像データに変換し、読取画像を表すカラー画像としての読取画像データを生成する。例えば、画像読取部30には、読取画像をRGB画像のデータとして出力が可能なカラーイメージスキャナを用いることができる。本例の画像読取部30には、R/G/Bの色成分の画像信号で表される読取画像データを取得できるスキャナが用いられる。画像読取部30から取得した読取画像を「スキャン画像」と呼ぶ場合がある。なお、スキャナに代えて、カメラを利用することも可能である。
画像読取部30は、目標印刷物42の読取画像データを取得する手段として機能する。また、画像読取部30は、印刷装置18で印刷された印刷物50を読み取り、印刷物50の読取画像データを取得する手段として機能する。画像読取部30を介して取得した読取画像データは画像処理部24に送られる。
画像読取部30によって得られた読取画像データを画像処理部24に取り込む機能が「読取画像データを取得する機能」に相当する。
画像処理部24は、画像読取部30から取得した読取画像データと原稿画像データ40を基に色変換テーブルの作成処理を行う。また、画像処理部24は、原稿画像データ40に対して色変換テーブルを用いた色変換処理を行い、印刷装置18に受け渡すための画像データを生成する機能を有する。画像処理部24は、必要に応じて、原稿画像データ40や読取画像データに対して解像度変換や階調変換などの処理を行う機能を備える。画像処理部24における処理内容の詳細は後述する。
また、本例の印刷システム10は、画像読取部30による読取画像の色情報の精度を高めるために、測色器32(「測色部」に相当)を備えている。測色器32には分光測色器が用いられる。分光測色器は、可視光の波長領域を所定の波長刻み幅で反射率を測定し、人間の視覚の分光感度を表すXYZ等色関数を用いてXYZ値を算出して測色値を取得する。測色器32として用いられる分光測色器は、例えば、可視光の波長領域である380nm−730nmの波長領域を10nmの波長刻み幅(波長ステップ)で反射率を測定し、測色値を得る。測色器32から得られるXYZ値は、公知の変換式により、L*a*b*表色系などのデバイス非依存色空間の色座標値に変換することができる。
本実施形態では、色の目標値を表すデバイス非依存色空間の表色系(色座標系)として、L*a*b*表色系を用いる例について説明するが、表色系はこれに限定されるものではない。例えば、国際照明委員会が定めるXYZ表色系(輝度(明るさ)を含む刺激値Y、色の刺激値X,Z)、Yxy表色系(輝度Y、色度座標x,y)、L*u*v*表色系の他、HSV表色系(色相H(hue)、彩度S(saturation)、明度V(value)又はB(brightness))、HLS表色系(色相H(hue)、彩度S(saturation)、輝度L(luminance))、YCbCr表色系(輝度Y、色差Cb,Cr)を用いることが可能である。
本明細書では表記を簡略化するため、L*a*b*表色系の色空間を「Lab色空間」と表記し、Lab色空間の座標値で表される色度値を「Lab値」と表記する。また、各画素の画像信号値がLab値によって記述される画像データを「Lab画像」と表記する場合がある。
測色器32から得られる測色値の情報は画像処理部24に送られる。画像処理部24は、画像読取部30から得られる読取画像データの他、測色器32から取得される測色値の情報も加味して色変換テーブルを作成する。
制御部26は、画像編集装置12の各部の動作を制御する。表示部34と入力装置36はユーザインターフェース(UI)として機能する。入力装置36は、キーボード、マウス、タッチパネル、トラックボールなど、各種の手段を採用することができ、これらの適宜の組み合わせであってもよい。なお、タッチパネルを表示部34の画面上に配置した構成のように、表示部34と入力装置36とが一体的に構成されている形態も可能である。
オペレータは、表示部34の画面に表示される内容を見ながら入力装置36を使って印刷条件の入力や、画質モードの選択、測色位置の指定、付属情報の入力/編集、情報の検索など各種情報の入力を行うことができる。また、入力内容その他の各種情報は表示部34の表示を通じて確認することができる。
図2は印刷システム10の全体概要を示したブロック図である。図2中、図1で説明した要素と同一の要素には同一の符号を付した。本例の印刷システム10は、与えられた目標印刷物42と原稿画像データ40とを基に、印刷装置18によって目標印刷物42と同等の色を再現した印刷物50が得られるように色合わせを行う機能を備える。「同等の色」とは、依頼者が許容できる色の差の範囲で実質的に同等なものとして満足できる許容範囲を含むものである。
このような色合わせを実現するために、印刷システム10は、画像読取部30を備えており、さらに、図2に示すように、画像読取部30から得られる読取画像データと原稿画像データ40の位置合わせの処理を行う画像対応付け部62と、読取画像データに対して色変換処理を行う第1の色変換部64と、第1の色変換部64による色変換処理を経た色変換後読取画像データと原稿画像データ40の対応関係から目標プロファイルの色変換テーブルを作成する目標プロファイル作成部66と、を備えている。
第1の色変換部64は、デバイス依存色空間の色成分の信号値(本例ではRGB)で表される読取画像データから、デバイス非依存色空間の色成分の信号値(本例ではLab)で表される色変換後読取画像データに変換する処理を行う。
第1の色変換部64は、スキャナプロファイル68の色変換テーブル(「第1の色変換テーブル」に相当)を用いて、RGB値からLab値に変換する色変換の処理(RGB→Lab変換)を行う。スキャナプロファイル68は、画像読取部30から得られるデバイス依存色空間の読取画像信号値であるRGB値とデバイス非依存のLab値との対応関係を表す色変換テーブル(「第1の色変換テーブル」)を含む。なお、ここでは、デバイス非依存色空間としてLab色空間を用いるが、他のデバイス非依存色空間を用いることも可能である。画像読取部30から得られる読取画像信号(RGB)の色空間が「第1の色空間」に相当し、Lab色空間で例示されるデバイス非依存色空間が「第2の色空間」に相当する。第1の色変換部64による色変換の機能が「第1の色変換機能」に相当する。
また、印刷システム10は、測色器32によって測色値が得られる測色位置と原稿画像データ40における位置と対応付けの処理を行う測色位置対応付け部70と、測色器32から得られる測色値を用いてスキャナプロファイル68を補正する第1のプロファイル補正部72と、を備える。第1のプロファイル補正部72に代えて又は加えて、第1の色変換部64による色変換後のLab画像の色度値を直接修正する色度値置換部74を備える構成も可能である。
画像対応付け部62、第1の色変換部64、目標プロファイル作成部66、測色位置対応付け部70、第1のプロファイル補正部72、色度値置換部74の各部は、図1で説明した画像編集装置12の画像処理部24に含まれる。
また、画像処理部24には、図2に示すように、原稿画像データ40の色変換を行う第2の色変換部80と、第2のプロファイル補正部82と、差分色度値演算部84と、が含まれる。
第2の色変換部80は、ICCプロファイルの形式に則した目標プロファイル92と、プリンタプロファイル94とを用いて、原稿画像データ40の変換処理を行い、印刷装置18に適したデータ形式の画像信号を生成する。ここでは、印刷装置18に適したデータ形式の画像信号として、CMYK信号の形式による出力デバイス信号を生成する例を述べる。
目標プロファイル92は、入力プロファイルとも呼ばれる。目標プロファイル92の色変換テーブル(「入力色変換テーブル」という。)は、原稿画像データ40のCMYK信号のターゲットカラー(目標色)をデバイス非依存色空間(ここではLab空間)で定義したCMYK→Labの変換関係を記述した色変換テーブルである。原稿画像データ40の色空間(ここではCMYK色空間)が「第3の色空間」に相当する。
プリンタプロファイル94は、出力プロファイルとも呼ばれる。プリンタプロファイル94の色変換テーブル(「出力色変換テーブル」という。)は、印刷装置18に出力するCMYK信号と印刷装置18による出力色のLab値との対応関係を規定した色変換テーブルである。出力色変換テーブルは、再現すべきLab値に対応する出力CMYK値への変換関係(Lab→CMYK)を記述したテーブルとなっている。
差分色度値演算部84は、目標印刷物42の読取画像データから第1の色変換部64で色変換して生成された目標色度値(目標印刷物42のLab値)と、印刷物50の読取画像データから生成された印刷色度値(印刷物50のLab値)の差を表す差分色度値(Lab差分)を計算する演算部である。
差分色度値演算部84で算出された差分情報は第2のプロファイル補正部82に提供される。第2のプロファイル補正部82は、差分情報を基に、目標プロファイル92を修正する処理を行う。なお、第2のプロファイル補正部82は、目標プロファイル92を修正する構成に限らず、プリンタプロファイル94を修正する構成を採用してもよい。或いはまた、第2のプロファイル補正部82は、差分情報を基に色補正プロファイル96を作成し、目標プロファイル92、色補正プロファイル96、及びプリンタプロファイル94を組み合わせて、第2の色変換部80の色変換テーブルを修正する構成とすることができる。
本実施形態の印刷システム10において画像読取部30を用いて目標印刷物42と印刷物50の色合わせを行う動作は、大きく分けて次の二つの段階に分けることができる。
第1の段階は、目標印刷物42を画像読取部30で読み取って目標プロファイルを推定すること、すなわち、目標プロファイルを作成すること、である。
第2の段階は、目標印刷物42と、印刷装置18で印刷された印刷物50とのそれぞれを画像読取部30で読み取って、これらの読取結果を基に第2の色変換部80に適用するプロファイルを補正して色合わせ精度を向上させることである。
第1の段階に対応する構成を「第1の主要構成」とし、第2の段階に対応する構成を「第2の主要構成」として、以下、第1の主要構成と第2の主要構成とのそれぞれについてさらに詳細に説明する。
<第1の主要構成について>
図3は第1の主要構成における処理の流れを示したブロック図である。図中で、原稿画像データ40はCMYK、読取画像データはRGB、色度値はLabとして記載しているが、本発明の実施に際して、適用する色空間はこの例に限らない。原稿画像データ40は、RGB画像データでもよいし、CMY画像データでもよく、また、CMYK信号と特色信号とが組み合わされた画像データであってもよい。
デバイス非依存色空間で表される色度値についても、XYZ表色系、Luv表色系その他の表色系の値でもよい。色空間の任意性については、以降の説明においても同様である。
図3に示すように、第1の主要構成による目標プロファイルの作成処理は次の手順で行われる。
[手順1]目標印刷物42を画像読取部30で読み取り(目標印刷物の画像読取工程)、読取画像データを取得する(目標印刷物の読取画像データ取得工程)。本例では読取画像データとしてRGB画像が得られるものとする。取得された読取画像データは画像対応付け部62に送られる。
[手順2]画像対応付け部62では、読取画像データと原稿画像データ40との位置関係の対応付けを行う処理を行う(画像対応付け工程)。なお、原稿画像データ40を取り込む工程(原稿画像データ取得工程)は、目標印刷物の読取画像データ取得工程の前でもよいし、後でもよい。
画像対応付け部62において原稿画像と読取画像の画素位置の対応関係が特定され、原稿画像データの信号値(CMYK値)と読取画像データの信号値(RGB値)との対応関係を示すデータ(「原稿画像と読取画像の対応関係データ」)が得られる。
[手順3]第1の色変換部64では、第1の色変換テーブル68Aを用い、読取画像データのRGB値をLab値に変換する処理を行う(「第1の色変換工程」)。第1の色変換テーブル68Aは、図2で説明したスキャナプロファイル68の色変換テーブルであり、読取画像データの信号値と色度値(Lab値)の対応関係が規定されている。すなわち、第1の色変換テーブル68Aは、入力RGB信号を出力Lab値に変換するRGB→Lab変換関係を規定したテーブルである。第1の色変換部64により、読取画像データのRGB値がデバイス非依存色空間の色度値に変換される。
[手順4]手順2及び手順3を経て、原稿画像信号(CMYK値)と色度値(Lab値)の対応関係を示すデータ(「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」)が得られる。この「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」を基に、第2の色変換テーブル作成部66Aにより、第2の色変換テーブル92Aが作成される(「第2の色変換テーブル作成工程」)。
第2の色変換テーブル作成部66Aは、図2で説明した目標プロファイル作成部66に相当するものである。第2の色変換テーブル作成部66Aが「色変換テーブル作成部」に相当する。第2の色変換テーブル作成部66A(図3参照)により作成される第2の色変換テーブル92Aは、原稿画像データのCMYK信号から色度値(Lab値)に変換するCMYK→Lab変換関係を規定したテーブルである。第2の色変換テーブル92Aは、目標色を表す目標プロファイルに相当しており、図2で説明した第2の色変換部80に適用する目標プロファイル92の色変換テーブルとして用いることができる。
<<変形例>>
図4は図3に示した構成の変形例である。図4中、図3で説明した構成と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
図4に示した構成は、図3に示した構成と比較して、画像対応付け部62と第1の色変換部64との処理の順序が入れ替えられた構成となっている。図4の例では、画像読取部30から取得されるRGBの読取画像データに対して、第1の色変換部64によるRGB→Lab変換の処理(「第1の色変換処理工程」)を行い、その後、この得られた読取画像のLab画像(読取色度値画像)と原稿画像データ40との画像対応付け処理を行う。図4に示す構成でも図3の構成と同様の効果を得ることができる。
図4に示したように、画像読取部30から得られる読取画像データに対して、第1の色変換部64による色変換処理を施して得られる変換後のデータを「読取色度値画像データ」という。
<第2の主要構成について>
図5は第2の主要構成を示したブロック図である。図5中、図1から図4で説明した構成と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。図5における「第3の色変換テーブル作成部102」は、図2に示した差分色度値演算部84及び第2のプロファイル補正部82に対応する処理部である。
なお、図面には示さないが、図3と図4で説明した第1の主要構成と同様に、第2の主要構成について、図5に示した構成の画像対応付け部62と第1の色変換部64の処理順序を入れ替える構成を採用することができ、かかる構成を採用しても図5と同じ効果を得ることができる。
図5に示した第2の主要構成による処理の手順を図6のフローチャートを参照して説明する。図5に示した第2の主要構成では、まず、第2の色変換部80に入力色変換テーブルと出力色変換テーブルをセットする(図6のステップS110)。入力色変換テーブルは、図2で説明した目標プロファイル92の色変換テーブルであり、出力色変換テーブルはプリンタプロファイル94の色変換テーブルである。
図6のステップS110でセットされる入力色変換テーブルと出力色変換テーブルは、第2の色変換部80における初期の設定として与えられる色変換テーブルである。このとき、入力色変換テーブルとして、図3で説明した第1の主要構成により作成した「第2の色変換テーブル92A」を用いることが好ましい。ただし、必ずしも第2の色変換テーブル92Aに限らず、Japan Color(登録商標)などの標準プロファイルの入力色変換テーブルを用いることも可能であるし、印刷システム10において過去に作成された色変換テーブルを適用することも可能である。出力色変換テーブルについては、使用する印刷用紙の種類に応じて印刷装置18毎に規定されているものを用いることができる。
第2の色変換部80に入力色変換テーブルと出力色変換テーブルを設定した後、これらの色変換テーブルを用いて、第2の色変換部80により原稿画像データ40を色変換し、印刷装置18への入力に適した印刷画像データを生成する(図6のステップS112、「第2の色変換工程」)。
本例の場合、CMYKの原稿画像データ40を、第2の色変換部80の入力色変換テーブルと出力色変換テーブルとを用いて、CMYKの印刷画像データに変換する。
第2の色変換部80により生成された印刷画像データは、印刷装置18に送られ、印刷装置18により印刷が行われる(図6のステップS114、「印刷工程」)。この印刷工程(ステップS114)により印刷物50が得られる。
得られた印刷物50と目標印刷物42とを比較し、目標の色再現が達成された印刷物50が得られたか否かを判断する(ステップS118)。ステップS118における判断方法の例として、例えば以下の2つの方法がある。すなわち、判断方法の第1例は、印刷物50と目標印刷物42との目視比較で判断する方法である。判断方法の第2例は、印刷物50と目標印刷物42をそれぞれ画像読取部30で読み取って取得した色度値の差分に基づき定量的に判断する方法である。
判断方法の第2例の更なる具体例として、例えば、平均色差、或いは最大色差を計算し、平均色差、或いは最大色差がある閾値以下となっていれば目標の色再現が達成されたと判断する。また、他の具体例として、平均色差と最大色差を両方とも計算し、平均色差と最大色差とを組み合わせて判断してもよい。この場合、例えば、平均色差が第1の閾値以下となっており、かつ最大色差が第2の閾値以下となっている場合に目標の色再現が達成されたと判断することができる。或いはまた、平均色差と最大色差とを組み合わせて別の評価値(指標値)を求める評価関数を定義しておき、評価関数から求めた評価値と、判断基準として規定されている閾値とを比較して、目標の色再現が達成されたか否かを判断してもよい。
つまり、判断方法の第2例は、後述するステップS124及びステップS134のそれぞれで得られた色度値の差分に基づき判断することになる。このような定量的な判断を行う演算機能及び判断機能を搭載しておくことにより、自動判断処理を実現できる。
目視比較による判断方法(第1例)に代えて、又はこれと組み合わせて、色度値の差分に基づく定量的な判断方法(第2例)を採用することができる。
ステップS118の判断において、目標印刷物42と同等の色再現が達成された印刷物50が得られていれば、ステップS118でYes判定となり、色合わせの処理を終了することができる。
これに対し、ステップS118の判断において、目標色の印刷物50が得られていない場合には、ステップS118でNo判定となり、図6のステップS120に進み、画像読取部30によって印刷物50の読み取りを行い、当該印刷物50の読取画像データを取得する(図6のステップS120)。ステップS120は、「印刷物の画像読取工程」或いは「印刷物の読取画像データ取得工程」に相当する。
本例では読取画像データとしてRGB画像が得られ、取得された読取画像データは画像対応付け部62に送られる。画像対応付け部62では、印刷物50の読取画像データ(「印刷物読取画像データ」という。)と原稿画像データ40との位置関係の対応付けを行う画像対応付けの処理を行う(図6のステップS122)。なお、原稿画像データ40を取り込む工程(原稿画像データ取得工程)は、印刷物の読取画像データ取得工程の前に実施してもよいし、後に実施してもよい。ただし、図3で説明した第1の主要構成によって、既に原稿画像データ40をシステムに取り込んでいる場合には、改めて原稿画像データ40を取り込む必要はなく、画像データ記憶部22(図1参照)から原稿画像データ40を読み出せばよい。
画像対応付け部62において原稿画像と読取画像の画素位置の対応関係が特定され、原稿画像データの信号値(CMYK値)に対応する印刷物読取画像データの信号値(RGB値)との対応関係を示すデータが得られる。
画像対応付け部62による画像対応付けの処理を経た印刷物読取画像データに対し、第1の色変換部64では、第1の色変換テーブル68Aを用い、RGB値からLab値に変換する処理を行う(図6のステップS124、「第1の色変換工程」)。これにより、印刷物読取画像データの色度値(Lab値)が得られる。
印刷物50に対するステップS120〜ステップS124の工程と同様に、目標印刷物42について読取画像データの取得(ステップS130)、原稿画像データと読取画像データとの対応付け(ステップS132)、色度値への色変換(ステップS134)が行われる。
すなわち、目標印刷物42について画像読取部30による読み取りを行い、目標印刷物42の読取画像データを取得する(図6のステップS130)。ステップS130は、「目標印刷物の画像読取工程」或いは「目標印刷物の読取画像データ取得工程」に相当する。取得された目標印刷物42の読取画像データ(「目標印刷物読取画像データ」という。)は画像対応付け部62に送られる。画像対応付け部62は、目標印刷物読取画像データと原稿画像データ40との位置関係の対応付けを行う画像対応付けの処理を行う(図6のステップS132)。
画像対応付け部62において原稿画像と読取画像の画素位置の対応関係が特定され、原稿画像データの信号値(CMYK値)に対応する目標印刷物読取画像データの信号値(RGB値)との対応関係を示すデータが得られる。
画像対応付け部62による画像対応付けの処理を経た目標印刷物読取画像データに対し、第1の色変換部64では、第1の色変換テーブル68Aを用い、RGB値からLab値に変換する処理を行う(図6のステップS134、「第1の色変換工程」)。これにより、目標印刷物読取画像データの色度値(Lab値)が得られる。
なお、ステップS130〜S134の処理は、ステップS120〜S124の処理の前に行うことが可能であり、或いは、ステップS120〜S124の処理と並行して行うことも可能である。また、図3で説明した第1の主要構成の手順1〜4によって「第2の色変換テーブル92A」を作成済みの場合には、目標印刷物読取画像データの色度値の情報が既に得られているため、ステップS130〜S134の工程を省略することができる。
こうして、原稿画像データ40に対応した目標印刷物読取画像データの色度値(すなわち、目標印刷物42の色度値)と、印刷物読取画像データの色度値(すなわち、印刷物50の色度値)の情報が得られ、これら原稿画像信号、目標印刷物42の色度値、印刷物50の色度値の関係から、目標印刷物42の色度値と印刷物50の色度値の差分を基に、色変換テーブルを作成する処理が行われる(図6のステップS146)。
ステップS146における色変換テーブルの作成を行う処理部が図5における「第3の色変換テーブル作成部102」である。第3の色変換テーブル作成部102が作成する色変換テーブルは、第2の色変換部80で使用されるものであり、第3の色変換テーブル作成部102は、第2の色変換部80で使用する入力色変換テーブル、出力色変換テーブル、色補正プロファイル96(図2参照)の色補正テーブルのいずれかを作成する。
こうして、第3の色変換テーブル作成部102により作成された色変換テーブルを第2の色変換部80に適用して(図6のステップS148)、ステップS112に戻り、ステップS112以降の処理を繰り返す。なお、繰り返しの処理に際して、目標印刷物42の読み取りに関するステップS130〜ステップS134の処理は不要である。
図5及び図6で説明した第2の主要構成によれば、第2の色変換部80に適用する色変換テーブルをより適切なテーブルに改善することができ、色変換の精度をより一層向上させることができる。
<各部の説明>
次に、第1の主要構成(図3,図4)と、第2の主要構成(図5)における各部の機能について、さらに詳細に説明する。
[画像読取部30について]
図3及び図4に示した第1の主要構成において、画像読取部30は、印刷物50についての読み取りは実施せず、目標印刷物42のみを読み取る。すなわち、第1の主要構成では、印刷物50を印刷することなく、原稿画像データ40と目標印刷物42の読み取り結果のみから目標プロファイルを作成する。
これに対し、図5に示した第2の主要構成では、画像読取部30によって目標印刷物42と、印刷装置18で印刷した印刷物50の2種の印刷物を読み取る。すなわち、第2の主要構成では、印刷装置18で原稿画像データ40の印刷を行い、得られた印刷物50の読み取りを行い、かつ、与えられた目標印刷物42の読み取りを行い、両者の読み取り結果の差が小さくなる方向に、第2の色変換部80の色変換テーブルを修正する。
[画像対応付け部62について]
画像対応付け部62では、原稿画像データ40と、印刷物(目標印刷物42又は印刷物50)を読み取って得られた読取画像データの画像位置(すなわち、画素位置)の対応付けを行う。
ここでいう読取画像データには、画像読取部30から得たRGB画像、或いはそのRGB画像を第1の色変換部64で色変換をした色度値画像(Lab画像)のいずれかが該当する。図3に示した構成の場合の読取画像データはRGB画像、図4に示した構成の場合の読取画像データは色度値画像(Lab画像)となる。
原稿画像データ40と読取画像データとの画像位置の対応付け(位置合わせ)の処理には、公知の画像位置合わせ方法を利用可能である。例えば、画像位置合わせ方法として、特許文献1の段落[0064]−[0068]に記載の手法を用いることができる。
図7は画像対応付け部62における画像の位置合わせ処理の具体例を示したブロック図である。画像対応付け部62は、幾何対応関係推定部112と、幾何変換部114とを備える。幾何対応関係推定部112は、原稿画像データ40と読取画像データ120とを取り込み、これら2つの画像の幾何対応関係を推定する。幾何対応関係には、対比される2画像間の画像の変位量、回転角、変倍率のうち少なくとも1つの要素が含まれる。
幾何変換部114は、幾何対応関係推定部112にて推定された幾何対応関係に基づいて、2つの画像のどちらか一方、或いは両方に対し、両者を一致させるような幾何変換の処理を行う。例えば、読取画像データに対して幾何変換を行うものとし、原稿画像データ40については幾何変換を実施しない構成とすることができる。また、幾何変換の一例としてアフィン変換を適用することができる。
2つの画像の幾何対応関係の推定には、例えば、(a)マーカーを利用する方法、(b)パターンマッチングを用いる方法、(c)位相限定相関法を用いる方法などが利用できる。以下、特許文献1の記載事項を援用しながら説明する。
(a)マーカーを用いる方法
印刷業界でいわゆる「トンボ」と呼ばれる基準位置を示すマーカーが原稿画像の四隅や各辺の中央に配置された印刷物が出力される。このようなマーカー付きの印刷物を読み取った際に、このマーカーの位置のずれ量を測定して、画像間の変位量や回転角、変倍率を求めることができる。
例えば、1枚の印刷物に4つから6つのトンボ(マーカー)が形成される。原稿画像データ上のマーカーと印刷物の読取画像データ上のマーカーとの位置ずれを比較することで、幾何学変換パラメータを求めることができる。
原稿画像データにおけるマーカーの特徴点の位置を示す点と、読取画像データにおけるマーカーの特徴点の位置を示す点どうしの対応関係を求めることで、幾何学変換パラメータが得られる。ここで、2つの画像のうち一方の画像に例えばアフィン変換を行うことで2つの点パターンをマッチングさせることが知られている。したがって、幾何学変換パラメータを求めるには、2つの点パターンの各位置が最も近似する最適なアフィンパラメータを探し出せばよい。例えば、読取画像データにおけるマーカーの特徴点を原稿画像データにおけるマーカーの特徴点にアフィン変換するためのアフィンパラメータの評価関数を定め、評価関数が最小になるときのアフィンパラメータを幾何学変換パラメータとする。
(b)パターンマッチング法を用いる方法
変位量のみを推定する方法の一例としては、テンプレートマッチング法が挙げられる。テンプレートマッチング法は一方の画像をテンプレートとし、位置を少しずつずらしながら他方の画像と一致度を求め、最も一致度の高くなる位置を検出するものである。幾何学変換が変位だけに限定できない場合には、回転角を推定する方法(ハフ変換など)や変倍量を推定する方法(マルチスケール解析など)と組み合わせて利用する必要がある。
テンプレートマッチングを応用したブロックマッチング法では、一方の画像をブロックに分割し、ブロックごとに他方の画像と最も一致度の高くなる位置を検出することにより変位量を求めることができる。ブロックマッチング法では、ブロックごとの変位量から回転角や変倍率を推定することも可能である。
(c) 位相限定相関法を用いる方法
高い精度で変位量や回転角、変倍率を求める方法の例として、位相限定相関法(POC;Phase Only Correlation)や回転不変位相限定相関法(RIPOC;Rotation Invariant Phase Only Correlation)がある。位相限定相関法は、画像に対して離散フーリエ変換をかけて得られる位相画像を用い、比較対象の2枚の画像から得られる2つの位相画像の相関が最も高くなる位置を検出することにより、変位量を求める手法である。また、回転不変位相限定相関法は、上記位相画像を対数極座標変換することにより、回転角と変倍率を変換された位相画像上での変位量として検出できるようにしたものである。
上記例示の手法(a)〜(c)などにより、幾何学変換パラメータを求めた後、幾何変換部114は読取画像データ120(又は原稿画像データ40)に幾何学変換を実行する。変換に際してサブピクセル精度の移動や何らかの回転、実数値での変倍などにより変換前後の画素が一対一で対応付かないようなケースでは、適宜画素補間手法を用いて画素値を導出すればよい。画素補間手法の例としては、バイリニア法、バイキュービック法などが挙げられる。
こうして、原稿画像データ40との位置関係の対応付けが定まり、対応付け済み読取画像データ122が得られる。対応付け済み読取画像データ122は第1の色変換部64(図2〜図5参照)に送られる。
[画像対応付け(位置合わせ)のための前処理について]
原稿画像データ40の解像度と読取画像データ120の解像度とが異なる場合には、画像対応付け部62にて、読取画像データ120に対し、原稿画像データ40の解像度と一致させる解像度変換を行うことが好ましい。画像対応付け部62は、解像度変換の処理を行うための解像度変換部(不図示)を含む構成となっている。
また、例えば、原稿画像データ40がCMYK画像、読取画像データ120がRGB画像である場合のように、原稿画像データ40と読取画像データ120の色空間が異なる場合には、画像対応付け部62による画像の位置合わせ(対応付け)を行う前に、両者をグレースケール変換し、同じ色空間に変換しておくのが好ましい。
グレースケール変換は、例えば、読取画像データ120をスキャナプロファイル68(
図2参照)でLab値に変換し、L値(明度)のみ取り出したモノクロ画像とすることで実現できる。原稿画像データ40に対しては、第1の主要構成(図3,図4)によって目標プロファイルを作成する時点では目標印刷物42のカラープロファイルは存在しないが、例えばJapan Color(ジャパンカラー)(登録商標)など代表的なプロファイルなどを利用できる。
また、原稿画像データ40と読取画像データ120の両者をグレースケールに変換したとしても画素値(濃度値)が異なることが想定されるため、グレースケール画像に対し、さらにエッジ抽出処理を実施し、2値のエッジ画像に変換してから位置合わせを実施しても良い。エッジ抽出処理には、公知のソーベル(Sobel)法やプレウィット(Prewitt)法などが利用できる。
また2つのエッジ画像のエッジ太さは異なってくることも想定されるため、それぞれのエッジ画像に対してさらに細線化処理を実施し、エッジ太さを揃えてから位置合わせを実施するようにしても良い。細線化処理には、公知のヒルディッチ(Hilditch)の方法や田村の方法などが利用できる。
このように原稿画像データ40と読取画像データとで画像の色空間が異なる場合は、画像の幾何対応関係を推定し易いように、位置合わせのための前処理をしておくことが好ましい。なお、原稿画像データ40と読取画像データが同じ色空間の場合でも前処理を実施してもよい。
さらにまた、目標印刷物42は、印刷装置18以外の他の印刷装置で印刷した印刷物の現物(実際に出荷された印刷物)であり、目標印刷物42と原稿画像データ40とが一対一対応していない場合が考えられる。例えば、目標印刷物42と原稿画像データ40とが一対一対応していない場合として、次のような例を挙げることができる。
<例1>:目標印刷物42が、同じ原稿画像データ40を同一印刷面内に多数配置した印刷物の場合。
<例2>:目標印刷物42が、原稿画像データ40と色合わせ対象ではない画像データ(原稿画像データ40とは異なる他の画像データ)とを同一印刷面内に配置した印刷物の場合。なお、互いに異なる複数の画像データを同一印刷面内に配置することを「異種面付け」又は「ギャンギング」などと言う。
<例3>:原稿画像データ40が目標印刷物42の一部(デザイン/レイアウトの一部)を構成している場合。
上記の<例1>から<例3>に例示したように目標印刷物42と原稿画像データ40とが一対一対応していない場合には、目標印刷物42の読取画像の中から注目する原稿画像データ40に対応する部分画像を抜き出す部分画像抜き出し処理を行うことが有用である。
ここでは、<例1>の更なる具体例として、目標印刷物42が同じ原稿画像データ40を同一印刷面内に入れ子状に多数配置(面付け)された印刷物である場合を説明する。
図8(A)(B)にその例を示す。図8(A)は原稿画像データの例を示し、図8(B)は目標印刷物の例である。図8(B)に示した目標印刷物は、図8(A)の原稿画像データを印刷面内に入れ子状に多数配置(面付け)して印刷した印刷物である。
このような場合、目標印刷物の読取画像データをそのまま使用するのではなく、画像対応付け部62による位置合わせの前に読取画像データ中で原稿画像データと対応する部分画像を予め抜き出しておくのが好ましい。
部分画像を抜き出す処理の方法としては、公知のパターンマッチングを用いて原稿画像と対応する部分画像を特定して自動で抜き出す方法や、モニタとしての表示部34に読取画像を表示させ、ユーザが原稿画像と対応する部分画像の範囲を手動で指定する方法などが考えられる。
<例1>の場合に限らず、<例2>や<例3>の場合でも同様に、部分画像抜き出し処理を行うことが有用である。
なお、上記の部分画像抜き出し処理は、例えば、依頼者から原稿画像1つ分の色見本が提供されている場合など、原稿画像データ40と目標印刷物42とが一対一対応していれば不要である。
図9は上述した前処理を含む画像対応付けの処理を行う構成のブロック図である。図9に示した画像対応付け部62は、原稿対応画像抜き出し部130(「画像抜き出し部」に相当)と、グレースケール変換部132と、エッジ抽出部134と、細線化部136と、幾何対応関係推定部112と、幾何変換部114と、を備える。
原稿対応画像抜き出し部130は、図8(B)で例示したような複数の画像が面付け配置された目標印刷物42を読み取って得られた読取原画像データ140から原稿画像データ40に対応する部分画像を抽出する処理を行う。読取原画像データ140は図8(B)のような目標印刷物の印刷面の全体を読み取って生成される読取画像のデータである。読取原画像データ140はRGB画像でもよいし、Lab画像でもよい。
原稿対応画像抜き出し部130によって抜き出された部分画像のデータが、原稿画像データ40と対比される読取画像データ120となる。
グレースケール変換部132は、原稿画像データ40と読取画像データ120のそれぞれについて、グレースケールに変換する処理を行う。エッジ抽出部134は、グレースケール画像からエッジ抽出の処理を行う。細線化部136は、エッジ抽出部134で生成されたエッジ画像の細線化処理を行う。
細線化部136により細線化処理されたエッジ画像が幾何対応関係推定部112に入力され、幾何対応関係推定部112にて、原稿画像データ40と読取画像データ120の幾何対応関係が特定される。こうして求めた幾何対応関係を利用して、幾何変換部114により読取画像データ120に対する幾何変換の処理が実施され、対応付け済み読取画像データ122が得られる。
画像対応付け部62による対応付けの処理機能が「画像対応付け機能」に相当する。なお、原稿画像データ40と目標印刷物42の印刷画像とが一対一対応している場合は、図9における読取原画像データ140がそのまま読取画像データ120として扱われる。
[第1の色変換部64について]
第1の色変換部64は、画像読取部30から取得される読取画像(例えば、RGB画像)のデータをデバイス非依存色空間のデータに変換する処理を行う。図2で説明したように、本例では、予め用意されたスキャナプロファイル68の色変換テーブル(「第1の色変換テーブル」に相当)としてのRGB→Lab変換テーブルを使用して、画像読取部30の読取画像信号値(RGB)からデバイス非依存色空間の色度値(Lab)に変換する。
ここで、原稿画像データの中に同一の画像信号値が複数存在する場合に、画像読取部30のノイズや、印刷物に付着しているゴミ、或いは印刷物のキズなどの影響により、対応する読取画像の色度値が異なることが考えられる。したがって、このようなノイズ等の影響を低減するために、同一の原稿画像信号値に対応する読取画像の色度値を平均化しておくことが好ましい。
[目標プロファイル作成部66(第2の色変換テーブル作成部66A)について]
画像読取部30、画像対応付け部62、第1の色変換部64のそれぞれの処理を経ることで、原稿画像データ40における各画素の画像信号値(本例ではCMYK値)と、目標印刷物42の読取画像データにおける各画素の色度値(本例ではLab値)との対応関係を表すデータが得られる。目標プロファイル作成部66(図2)、すなわち、第2の色変換テーブル作成部66A(図3)は、この「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」を基に、画像信号値(CMYK)から色度値(Lab)に変換する変換関係(CMYK→Lab)を規定する色変換テーブルを作成する。
従来の印刷システムの場合、このような色変換テーブルを作成する際は、一般に、カラーチャートを用いて、色空間全体に規則的に配置された画像信号値と色度値との対応関係を求め、この対応関係から所定の補間方法で補間して色変換テーブルを作成する。
これに対し、本実施形態では、現物の再現目標である目標印刷物42とその原稿画像データ40とを基にするため、色空間における部分的かつ不規則な配置の画像信号値と色度値の対応関係から色変換テーブルを作成する必要がある。そのため、従来の一般的な補間による手法は利用できない。そのため、以下のような方法をとる。
[実施例1]原稿画像信号と色度値の対応関係データを色変換テーブルに直接対応付ける方法について
原稿画像信号と色度値の対応関係データを色変換テーブルの色空間の格子点に直接対応付ける方法について、図10及び図11の例で説明する。ここでは説明を簡単にするために、CM2色の色変換テーブルの概念を示す。図10は原稿画像信号(CM)と色度値(Lab)の対応関係データの例である。図11は色変換テーブルの入力側に相当する原稿画像データの色空間(ここではCM面)の格子点を表している。
図11では、C軸、M軸のそれぞれについて、信号値の取り得る範囲(変域、値域)を0−100%で表し、各軸10%の刻みで格子点を設定している。なお、発明の実施に際して、格子点を規定する各軸の信号の刻み幅は10%に限らない。また、画像信号の信号値として8bitの整数値(0から255)を用いるとき信号値「0」を0%、信号値「255」を100%として、0−255の間の値を線型式で対応付けることができる。
図11に示した10%刻みの格子点は、色変換テーブルにおける入力側の原稿画像信号の格子点を示すものとなる。各格子点に対して、対応するLab値が割り当てられたものが色変換テーブルに相当するものとなる。
図10の「ID」は原稿画像データで使用されている色(CM値)を特定する識別符号である。C値とM値はそれぞれ0−100%の値域における信号値を表している。Lab値は、L値,a値,b値の各成分の値を含む。
ID=1のCM値は、(C,M)=(20,90)であり、このCM値に対応するLab値が(L,a,b)=(50,60,−13)であることを示している。
ID=2の色は(C,M)=(24,66)であり、このID=2のCM値色に対応するLab値は(L,a,b)=(60,36,−17)であることを示している。
色変換テーブルの作成に際しては、図11に示すID毎の原稿画像信号値(CM値)に対応する色変換テーブルの格子点に、対応する色度値(Lab値)を設定する。
ID=1のCM値は図11における格子点P1に対応する色である。ID=1に対応する格子点P1に、対応するLab値(50,60,−13)が設定される。
ID=2〜5については、直接的に対応する格子点がないため、近隣の格子点に対して色度値を設定する。図11に示すように、ID=2,3,4について、原稿画像信号値を取り囲む周囲4つの格子点に色度値を設定する。
ID=2は(C,M)=(24,66)を取り囲む4つの格子点P21,P22,P23,P24に対してそれぞれ同じLab値(60,36,−17)を設定する。ID=3とID=4についても同様に、原稿画像信号値を取り囲む4つの格子点に対して色度値を設定する。ただし、ID=3とID=4のように、それぞれの原稿画像信号値を取り囲む4つの格子点の一部が重複し、同じ格子点に対し異なる色度値の候補が存在する場合は、候補の色度値を平均化して設定する。
すなわち、ID=3の(C,M)=(35,35)を取り囲む4つの格子点はP31,P32,P33,P34であり、ID=4の(C,M)=(47,23)を取り囲む4つの格子点はP41(=P33),P42,P43,P44である。(C,M)=(40,30)で表される格子点(P33=P41)に対しては、ID=3の色度値の候補(71,9,−20)と、ID=4の色度値の候補(72,−4,−26)が存在するため、ID=3とID=4のLab値の平均値(71.5,2.5,−23)を割り当てる。
他の格子点P31、P32,P34については、ID=3のLab値(71,9,−20)を設定する。また、P42,P43,P44については、ID=4のLab値(72,−4,−26)を設定する。
ID=5については、C値が「10%」であるため、「取り囲む4つの格子点」に代えて、「2つの格子点」P51,P52となり、これら格子点P51,P52に対して、対応するLab値(89,6,−8)が設定される。
色変換テーブルの全格子点のうち、原稿画像信号値に関係のない格子点は、原稿画像データ40の色変換に使用されないため、適当な値に設定しておく。図11における白丸で示した格子点については、例えば、Lab=(100,0,0)のような任意の値を設定しておくことができる。
図10及び図11では、説明を簡単にするために、CM2色の色変換テーブルとして説明したが、3色以上の色変換テーブルでも同様にして格子点に色度値を設定できる。
2色の場合は任意のCM値を取り囲む格子点は最大4点だが、3色の場合は最大8点、4色の場合は最大16点となる。
また、図10及び図11ではID=1はCM値が対応する格子点に直接Lab値(色度値)を対応付けたが、色変換テーブルを参照する際の演算誤差等により、僅かにずれた点が参照されてしまい、隣接格子点の色度値と補間演算される可能性も考えられる。そのため直接対応する格子点のみならず周囲の隣接格子点にも同一の色度値を設定しておくのも好ましい。
この実施例1で説明した手法で作成した色変換テーブルを用いて原稿画像データ40を色変換して印刷装置18で印刷するのに不都合はない。
しかし、本実施例1の手法で作成した色変換テーブルを用いて印刷した結果を見てオペレータがさらに色の調整のため原稿画像データを調整(修正)すると不都合が起こり得る。つまり、オペレータが原稿画像データ40を調整した場合に所望の色の変化が起こらない、或いはオペレータが意図した色の変動方向と異なる色の変動が発生すること等も考えられ、原稿画像データに対する色の調整が困難となる。
上記のように原稿画像データを調整する際の不都合がなるべく発生しないようにするには、色空間全体が(原稿画像データと直接関係しない色部分でも)、相応の色度値(オペレータが想像する色に近い色)になっており、かつ、色の変化の滑らかさが確保されていることが好ましい。そのような色空間全体の滑らかな連続性を確保できるようにする場合は、以下に述べる実施例2、3、4のような手法を用いるのがよい。
[実施例2]仮の色変換テーブルを原稿画像信号と色度値の対応関係データによって修正する方法について
実施例2では、予め色空間全体に相応の色変化の滑らかさが確保されている「仮の色変換テーブル」を用意し、原稿画像信号と色度値の対応関係データを用いて仮の色変換テーブルを局所的(部分的)に修正する。
ここでいう「仮の色変換テーブル」は、例えば、CMYKの入力であれば、Japan Color(登録商標)、 SWOP、 GRACoL、 Fogra等のオフセット印刷における標準色再現を表す色変換テーブルのいずれかを用いることができ、RGBの入力であればsRGB、AdobeRGB等の色変換テーブルのいずれかを用いることができる。
また、上述のような標準の色変換テーブルと、過去に本実施例2の手法で作成した色変換テーブルとをデータベースに蓄積しておき、今回の目標印刷物42の読取画像と原稿画像データ40から新たに取得した原稿画像信号と色度値の対応関係データに最も近い色変換テーブルを、データベースの中から選択して、当該選択された色変換テーブルを「仮の色変換テーブル」として用いることもできる。標準の色変換テーブルや過去に作成した色変換テーブルが「既存の色変換テーブル」に相当する。
「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」に最も近い色変換テーブルの選択に際しては、原稿画像信号と色度値の対応関係データとの色差の平均値が最も小さいもの、原稿画像信号と色度値の対応関係データとの色差の最大値が最も小さいもの、などをデータベースから自動抽出し、「仮の色変換テーブル」とすることができる。なお、自動抽出により、「仮の色変換テーブル」の候補が複数抽出された場合には、それらの候補を表示部34に表示させ、ユーザに選択させる構成も可能である。
この「仮の色変換テーブル」に対し、[実施例1]で説明した格子点に対する色度値の設定を実施する。つまり、図10で説明したID=1〜5に対応する格子点P1、P21〜P24、P31〜P34、P41〜P44、P51〜P52(図11参照)については、実施例1と同様に色度値を設定し、図11の白丸で示した格子点に対する色度値は「仮の色変換テーブル」の値そのままとなるように、仮の色変換テーブルを修正する。
こうして得られる修正後の色変換テーブルは、仮の色変換テーブルについて局所的に格子点の色度値を置き換えるため、色度値を置き換えた格子点と置き換えていない格子点と間で色度値の連続性(滑らかさ)が悪くなることが予想される。そのため修正後の色変換テーブルに対し、更に平滑化(スムージング)処理を実施し、色度値の変換の滑らかさを確保することが好ましい。
[実施例3]色再現モデルを利用する方法について
色再現モデルとして例えばノイゲバウア(Neugebauer)モデルが利用できる。Neugebauerモデルとは各色材(一次色)の0%と100%の掛け合わせ色の色度値を各色材の面積率に応じて加算することで、各色材任意の面積率の掛け合わせによる再現色の色度値を求めるモデルである。Neugebauerモデルでは、一般には「色度値」としてXYZ値を用いる。
ここでは、図12を参照しながら、CMY3色材での例で色再現モデルを説明する。予測対象色のCMY面積率が(fc,fm,fy)とすると、各色材の0%と100%の掛け合わせの面積率Fi(i=w,c,m,y,cm,my,yc,cmy)は、次式のように算出することができる。式中の「
・」は乗算を表す。
Fw=(1-fc)・(1-fm)・(1-fy)
Fc=fc・(1-fm)・(1-fy)
Fm=(1-fc)・(1-fm)・fy
Fcm=fc・fm・(1-fy)
Fmy=(1-fc)・fm・fy
Fyc=fc・(1-fm)・fy
Fcmy=fc・fm・fy
ここで「w」は、印刷用紙など印刷物の基材(印刷基材)そのものを表す。面積率は、
印刷基材上における単位面積あたりの被覆率を示している。ここでは、面積率は0以上1以下の値として表される。fc,fm,fyは、画像データの信号値(画像信号値)から把握される値である。
各色材の0%と100%の掛け合わせの色度値(例えばXYZ値のX)をXpi(i=w,c,m,y,cm,my,yc,cmy)とすると、CMY面積率(fc,fm,fy)に対する色度値Xは次式で求
めることができる。
XYZ値のY,Z値についても同様に求めることができ、さらにXYZ値からLab値への変換も簡単にできる。また、3色印刷以外の2色や4色以上の印刷でも同様にして適用可能である。
このNeugebauerモデルを色変換テーブルの作成に利用するには各色材の0%及び100%の掛け合わせの色度値が必要となる。
しかし、本実施形態では、カラーチャートではなく、現実の印刷物(目標印刷物42)を基にするため、目標印刷物42の読み取りから把握される画像信号値(CMYK)と目標印刷物42の色度値(XYZ)の対応関係の中に、各色材の0%と100%の掛け合わせの色は必ずしも存在しない。
そこで、Neugebauerモデルの各色材0%と100%の掛け合わせに対応した色度値(Xpi, Ypi, Zpi)を未知数とし、画像信号値(CMYK)、すなわち「Fi」と、目標印刷物の色度値(Xm,Ym,Zm)の対応関係を正解データとして最適化手法により(Xpi, Ypi, Zpi)を推定することを考える。つまり、次式に示す差の二乗和を最小化する(Xpi,Ypi,Zpi)を見つける最適化を行う。
次式はXに関する式である。Y,Zに関する式も同様に表すことができる。
ここで、jは画像信号値(CMYK)と目標印刷物の色度値(XmYmZm)の対応関係データのID(つまり各画素)を意味する添え字である。
最適化の手法は、例えば、ニュートン法、準ニュートン法、シンプレックス法などが利用できる。ここに例示した方法以外の手法を用いることも可能であり、適用する手法について限定するものではない。
上記の最適化によって求められた(Xpi,Ypi,Zpi)を用いることで、Neugebauerモデルにより色変換テーブルの各格子点の色度値を算出することができる。
このように最適化の演算により(Xpi,Ypi,Zpi)を推定したが、画像信号中に色材の0%と100%の掛け合わせの色があれば、対応する色度値をそのまま(Xpi,Ypi,Zpi)の値として採用してよい。未知数が減り最適化が容易になる。
また上記の説明ではNeugebauerモデルとしたが、次式のYule-Nielsen補正付きNeugebauerモデルを利用することもできる。nはいわゆるYule-Nielsenの補正係数でありNeugebauerモデルに対し掛け合わせの非線形性を補正する。
この補正係数付きモデルを利用する場合は、nを未知数に追加して最適化を実施すればよい。nはXYZ値で共通でも良いし、X,Y,Zでそれぞれ異なる係数(nx,ny,nz)として求めてもよい。
この他にも、色予測の基本となる色(Xpi,Ypi,Zpi)を中間面積率も含む掛け合わせ色(例えば、0%,40%,100%)に拡張したCellular-Neugebauerモデル等の利用も可能である。また本発明の実施に際しては、Neugebauerモデルに限定されるものではない。画像信号と色度値の関係を表すモデルであればよく、Neugebauerモデル以外の色再現モデルを利用することもできる。また適当なマトリクスや多項式などで色再現(画像信号と色度値の関係)を数式化し、マトリクスの要素や多項式の係数などを最適化することで新たなモデルを作ることもできる。
[実施例4]実施例3と実施例2の組合せ方法について
実施例4として、色再現モデルを利用して色変換テーブルを作成し、さらに、原稿画像信号と色度値の対応関係データによって、当該色変換テーブル(色再現モデルを利用して作成した色変換テーブル)を修正する方法がある。つまり、実施例4は、実施例3で作成した色変換テーブルを「仮の色変換テーブル」として、さらに実施例2の方法を実施するという方法である。
[第2の色変換部80について]
第2の色変換部80は、目標プロファイル作成部66(つまり、第2の色変換テーブル作成部66A)で作成した第2の色変換テーブル92Aを用いるプロファイル、或いは、予め用意した適当なプロファイルを入力プロファイルとし、予め用意された印刷装置18のプロファイルを出力プロファイルとして利用して原稿画像データ40を色変換する。「予め用意した適当なプロファイル」には、例えばCMYK信号の場合で言えば、Japan Color(登録商標), SWOP, GRACoL, Fogra等などの標準プロファイルが含まれる。
図5で説明した第2の主要構成において、第2の色変換部80に対して最初にセットされる入力プロファイルは、目標印刷物42の色再現特性になるべく近い方がよい。そのため、入力プロファイルの候補をデータベースに蓄積しておき、目標印刷物42を読み取って取得した原稿画像信号と色度値の対応関係に基づいて、入力プロファイルを選択するように構成されることが好ましい。第2の色変換部80に対して最初にセットする入力プロファイルは、原稿画像信号に対する読み取り色度値とプロファイル色度値の平均色差や最大色差が最も小さくなるものを選択するとよい。
図13は第2の色変換部80に関する要部ブロック図である。
画像編集装置12は、色変換テーブルデータベース160と、入力色変換テーブル選択部162を備える。色変換テーブルデータベース160には、標準プロファイルや過去に作成した入力プロファイルの色変換テーブルが蓄積されている。色変換テーブルデータベース160は、「入力色変換テーブルデータベース」に相当する。
入力色変換テーブル選択部162は、色変換テーブルデータベース160の中から、原稿画像信号と色度値の対応関係データ164に基づいて、最適な入力プロファイルの色変換テーブルを選択する処理を行う。「原稿画像信号と色度値の対応関係データ164」は、図2〜図4で説明した画像対応付け部62と第1の色変換部64による処理を経て生成されるものである。
図13に示した入力色変換テーブル選択部162は、原稿画像信号と色度値の対応関係データ164に基づき、色変換テーブルデータベース160の中から、原稿画像信号に対する読取色度値とプロファイル色度値の平均色差や最大色差が最も小さくなるものを選択する処理を行う。
入力色変換テーブル選択部162により選択された1つの色変換テーブルが第2の色変換部80における入力プロファイルの色変換テーブル166としてセットされる。
原稿画像データ40は、第2の色変換部80における入力プロファイルの色変換テーブル166(「入力色変換テーブル」)によって、CMYK値からLab値に変換され、さらに、出力プロファイルの色変換テーブル168(「出力色変換テーブル」)によって、Lab値からCMYK値に変換される。
こうして、原稿画像データ40は、第2の色変換部80により、CMYK→CMYK変換され、色変換後の印刷画像データ170としてのCMYKデータが得られる。なお、図13では2つの色変換テーブル(166,168)によって、段階的に色変換処理を行うものとして説明したが、実際の処理に際しては、これら2つの色変換テーブル(166,168)を統合して1つのCMYK→CMYK変換の色変換テーブルにまとめることができる。この統合された多次元(CMYK→CMYK)の色変換テーブルを用いて、1回の処理で色変換を行うことができる。
第2の色変換部80によって生成された印刷画像データ170は、印刷装置18(図1及び図2参照)に渡される。印刷装置18は、印刷画像データ170を基に印刷物50の印刷を行う。
[第3の色変換テーブル作成部102について]
次に、図5における第3の色変換テーブル作成部102について説明する。図5に示した第2の主要構成において、目標印刷物42から色度値を取得する手順(手順1〜3、図6のステップS130〜S134)と同様に、印刷物50についても印刷物50から色度値を取得する手順を実施する(図6のステップS120〜S124)。
これにより、原稿画像データ40と目標印刷物42の色度値の対応関係データが得られ、かつ、原稿画像データ40と印刷物50の色度値の対応関係データが得られる。すなわち、原稿画像データ40の信号値(原稿画像信号値)、目標印刷物42の色度値(「目標色度値」という。)、印刷物50の色度値(「印刷色度値」という。)の3者の対応関係を示すデータが得られる。
このような対応関係データから、原稿画像データ40の各信号値に対する目標色度値と、実際に印刷された結果の色度値(印刷色度値)との差分を取得できる。この色度値の差分(「差分色度値」という。)を第2の色変換部80における入力プロファイル(目標プロファイル92)の色変換テーブル又は出力プロファイル(プリンタプロファイル94)の色変換テーブルに反映させて、色変換テーブルを修正する(図2参照)。
或いはまた、入力プロファイルと出力プロファイルの間で色度値を補正する色補正プロファイル96を挿入する構成とし、差分色度値の情報から色補正プロファイル96の色補正テーブルを作成する構成とすることができる。
第3の色変換テーブル作成部102(図5参照)は、図2で説明した差分色度値演算部84と第2のプロファイル補正部82とを含むブロックである。差分色度値演算部84は目標色度値と印刷色度値の差分を計算する処理部である。第2のプロファイル補正部82は、入力プロファイルの色変換テーブル又は出力プロファイルの色変換テーブルを修正する処理、或いは、色補正プロファイル96の色補正テーブルを作成する処理を行う。
[入力プロファイルの色変換テーブルを修正する方法の例について]
第3の色変換テーブル作成部102の具体例として、入力プロファイルの色変換テーブルを修正する例を説明する。本例では、入力プロファイルの色変換テーブルとしてCMYK→Labの変換テーブルが用いられる。
目標色度値から印刷色度値を引いた値(差分)を差分色度値とすると(差分色度値 = 目標色度値 − 印刷色度値)、入力プロファイルの色変換テーブルの格子点に、差分色度値を加算して、色度値の値(色変換テーブルの出力側の値)を修正する。修正方法については、上記のように差分色度値をそのまま加算して修正する方法に限らず、修正強度としての係数をAとして、「A×差分色度値」を加算して、色度値の値(色変換テーブルの出力側の値)を修正するようにしてもよい。ここで、修正強度の係数Aの範囲は、例えば、0<A≦2などとする。A=1の場合は、差分色度値をそのまま加算して修正することに等しい。フィードバック調整を繰り返した場合の振動を防ぐため、修正強度の係数Aを1よりもやや小さい値、例えば、「0.75」などにしておくことが好ましい。修正強度の係数Aは予め決めた固定値でもよいし、ユーザが適宜変更できるようにしておいてもよい。
修正の対象となる格子点は[実施例1](図10,図11)で説明した例と同様である。
CM2色の色変換テーブルの例で説明する。図14は、原稿画像信号(CM)と、色度値(Lab)の対応関係を表す対応データである。図14では、原稿画像信号(CM)、目標色度値(目標Lab)、印刷色度値(印刷Lab)、差分色度値(差分Lab)の対応データが示されている。図14は、図10で説明した対応データに「印刷Lab」と「差分Lab」を付加したものとなっている。
図14に示した差分色度値(差分Lab)を、元の入力プロファイルの色変換テーブルの色度値(格子点のLab値)に加算して、色度値を修正する。
すなわち、図11におけるP1の格子点に対応付けられた元のLab値に、差分Lab=(+1,−1,0)を加算して、Lab値を修正する。
P21,P22,P23,P24の格子点についても同様に、それぞれ元のLab値に、差分Lab=(+1,−4,−2)を加算して、Lab値を修正する。
P31,P32,P34の格子点についても同様に、それぞれ元のLab値に、差分Lab=(+1,−4,−2)を加算して、Lab値を修正する。
P42,P43,P44の格子点についても同様に、それぞれ元のLab値に、差分Lab=(−1,+3,−5)を加算して、Lab値を修正する。
ID=3とID=4とで重複する格子点P33=P41については、ID=3の差分Labと、ID=4の差分Labの平均値を求め、その平均値を元のLab値に加算して、Lab値を修正する。図14の場合、ID=3の差分Labと、ID=4の差分Labの平均値は(−0.5,0,−1)であるため、この平均値を格子点P33=P41のLab値に加算して修正する。
P51,P52の格子点については、それぞれ元のLab値に、差分Lab=(−1,0,−2)を加算して、Lab値を修正する。
上記の具体例では、差分Labをそのまま加算してLab値を修正する例を説明したが、既に説明したように、修正強度の係数Aを用いて、「A×差分Lab」を加算して修正するようにしてもよい。この場合、重複する格子点は、「A×差分Lab」の平均値を加算して修正する。
なお、以上のような方法で、色変換テーブルの格子点の色度値を修正すると、色変換テーブルの連続性(変化の滑らかさ)が悪くなることも予想される。そのため、修正後の色変換テーブルに対し、さらに平滑化(スムージング)処理を実施することも好ましい。また、調整量としての修正強度の係数Aを用いた差分Labの調整と、平滑化処理を併用してもよい。
[色補正テーブルを作成する方法の例について]
上記のように入力プロファイルの色変換テーブルに目標色度値と印刷色度値の差分を反映させる構成に代えて、色補正テーブルという形でも同様の効果が得られる。
図15は色補正テーブルを用いる場合の概念図である。色補正テーブル182は、第2の色変換部80における入力プロファイルの色変換テーブル166と、出力プロファイルの色変換テーブル168の間で色度値を補正するテーブルである。色補正テーブル182は、図2で説明した色補正プロファイル96の色変換テーブルである。ここでは、色補正テーブル182として入力Lab値を出力Lab値に変換するLab→Lab変換テーブルを例示する。つまり、色補正テーブル182は、入力プロファイルの色変換テーブル166(入力色変換テーブル)の出力値を修正する役割を果たす。
図14で説明した対応データを基に、色補正テーブル182は次のようにして作成することができる。
色補正テーブル182における入力側Lab値となる目標Lab値が格子点上に対応している場合は、目標Lab値に対応する格子点のLab値(出力側Lab値)を、[目標Lab+(目標Lab−印刷Lab)] と設定する。
また、目標Lab値が格子点上に対応しない場合は、目標Lab値を取り囲む格子点のLab値(出力側Lab値)を、[目標Lab+(目標Lab−印刷Lab)] の値に設定する。
色補正対象外の格子点は入力Lab値と出力Lab値が等しくなるようにテーブルの値を設定する。
上記に例示の色補正テーブル182を作成する方法に関して、修正強度の係数をAとして、色補正テーブル182における入力側Lab値となる目標Lab値が格子点上に対応している場合は、目標Lab値に対応する格子点のLab値(出力側Lab値)を、[目標Lab+A×(目標Lab−印刷Lab)] と設定するようにしてもよい。また、目標Lab値が格子点上に対応しない場合は、目標Lab値を取り囲む格子点のLab値(出力側Lab値)を、[目標Lab+A×(目標Lab−印刷Lab)] の値に設定するようにしてもよい。既に説明したように、修正強度の係数Aの範囲は、例えば、0<A≦2などとする。好ましくは、修正強度の係数Aは1よりもやや小さい値とする。修正強度の係数Aは予め決めた固定値でもよいし、ユーザが適宜変更できるようにしておいてもよい。
なお、図15では、入力プロファイルの色変換テーブル166によるCMYK→Lab変換と、色補正テーブル182によるLab→Lab変換と、出力プロファイルの色変換テーブル168よるLab→CMYK変換とを段階的に行うように記載してあるが、実際の演算処理に際しては、これら3つの色変換テーブル(166,182,168)を統合して1つのCMYK→CMYK変換の色変換テーブルにまとめることができる。この統合された多次元(CMYK→CMYK)の色変換テーブルを用いて、1回の処理で色変換を行うことができる。
[出力プロファイルの色変換テーブルを修正する方法の例について]
また、他の方法として、出力プロファイルの色変換テーブル168を修正することでも同様の効果が実現できる。
出力プロファイルの色変換テーブル168を修正する場合、目標Lab値に対応する格子点のCMYK値を差分色度値の分だけ色度値が変化するように修正する。
上記に例示の出力プロファイルの色変換テーブル168を修正する方法に関して、修正強度の係数をAとして、目標Lab値に対応する格子点のCMYK値を、A×差分色度値の分だけ色度値が変化するように修正するようにしてもよい。既に説明したように、修正強度の係数Aの範囲は、例えば、0<A≦2などとする。好ましくは、修正強度の係数Aは1よりもやや小さい値とする。修正強度の係数Aは予め決めた固定値でもよいし、ユーザが適宜変更できるようにしておいてもよい。
以上説明したように、第2の主要構成(図5参照)における第3の色変換テーブル作成部102は、目標色度値と印刷色度値の差分から、入力色変換テーブル又は出力色変換テーブルを修正し、或いは、色補正テーブルを作成する。
そして、第2の主要構成では、第3の色変換テーブル作成部102で作成された修正後の入力色変換テーブル若しくは、出力色変換テーブル、又は色補正テーブルを用いて、原稿画像データ40を再度色変換して、印刷を行う。
これにより、印刷装置18で印刷される印刷物の色が目標印刷物の色に近づくことが期待される。
また、第2の主要構成において、上述の一連の手順「第2色変換→印刷→印刷物読み取り/色度値取得/画像と色度値対応付け→色変換テーブル修正(色補正テーブル作成)」を繰り返し実施することで、印刷物の色が目標印刷物の色(目標色)にさらに近づくことが期待される。
[測色器32の併用について]
目標印刷物42や印刷装置18で印刷された印刷物50をスキャナ等の画像読取部30で読み取って取得した色度値には様々な誤差要因が考えられる。誤差要因として、例えば、スキャナの読み取り誤差、スキャナプロファイルの誤差、画像信号と色度値の対応付けの誤差、色変換テーブル作成の誤差などがあり得る。
したがって、このような誤差要因の影響を低減し、色合わせの精度をより一層高めるために、分光測色器(測色器32)を併用することが好ましい。画像読取部30を介して取得される情報と、分光測色器で測色した情報とを組み合わせることで色合わせ精度を向上させることができる。
[測色方法、測色値と画像位置の対応付け方法について]
印刷物のグラデーション部や絵柄部に関しては、所望の画像信号値に対応する測色値を分光測色器で取得するのは、物理的に難しい。その主な理由として、第1に、分光測色器のアパーチャーが、ある大きさを持つこと、第2に、測色位置を所望の位置に精密に合わせることが困難であること、が挙げられる。
この点、分光測色器のアパーチャーのサイズより十分広い面積を持つ平網部分(一定の画像信号値が広がっている部分)であれば、所望の画像信号値に対する測色値を容易に取得可能である。
本実施形態では、測色器32によって画像信号値と対応する測色値を取得する方法として、以下の方法がある。
(1)第1の方法は、原稿画像データを解析して、測色器32によって測定可能な平網部分を自動で特定し、測色推奨位置を表示部34に表示し(図1参照)、ユーザに測色させる方法である。
この場合、原稿画像データの中で、同じ色の画素数が多い色ほど、優先順位が高いものとして、グラフィカルユーザインターフェース(GUI;graphical user interface)で上から優先順に、測色推奨位置の候補を並べるようにしてもよい。
(2)第2の方法は、表示部34に原稿画像データの画像内容(原稿画像)を表示させ、ユーザが画面上で測色位置を選択して測色を行う方法である。
なお、位置を指定して自動で測色できる測色器であれば、測色器に指示して自動測色させることもできる。
ユーザが測色位置を画面上で指定する第2の方法において、ユーザがグラデーション部や絵柄部を指定した場合、測色対象画像信号値はユーザ指定位置に対応する画像中のある範囲内(例えば、測色器32のアパーチャーの範囲程度)を平均化することで取得し、測色値は指定位置で測色を実施することで、アパーチャー範囲内の平均化された測色値として取得可能である。
この場合、測色はユーザ指定位置(その近傍を含む)で複数回実施するようにユーザに促し、複数回の測色結果を平均化して測色値を得るようにすることが好ましい。すなわち、ユーザが手動で測色器32の位置を合わせる作業を行うと、測色位置に微妙なずれが生じるため、複数回の測色を実施し、複数回の測色結果を平均化することで、位置ずれによる測定誤差の影響を低減することが好ましい。
図16は測色位置を選択する際のGUIの例である。図16のような測定位置選択画面200は、図1で説明した画像編集装置12の表示部34に表示される。測定位置選択画面200には、画像表示エリア202と、測定点表示欄204と、測定実行ボタン206と、測定点追加ボタン210と、OKボタン212と、キャンセルボタン214と、が含まれる。
また、測定位置選択画面200には、測定対象となる印刷物に対応する画像データの画像ファイル名や、システムに接続されている測定器の機種名が表示される。
画像表示エリア202には、測定対象となる印刷物に対応する画像データの画像内容が表示される。図示した画像中の「a」で示した領域(符号221の枠線で囲んだ部分)と、「b」で示した領域(符号222の枠線で囲んだ部分)とが原稿画像データの解析から測色位置として推奨された平網部分を示している。
測色位置として推奨された平網部分には、測色推奨位置としての識別符号(ID)が付与され、画像表示エリア202に表示される画像上に測色推奨位置を示す枠線221、222が重ね表示される。なお、図16では、矩形の枠線221,222を例示しているが、枠線221,222の形状は矩形に限らず、他の多角形や円など、任意の図形形状とすることができる。
また、測定点表示欄204に、測色推奨位置の情報が優先順に表示される。ID=aは枠線221で囲んだ領域に対応する測色推奨位置を示しており、ID=bは枠線222で囲んだ領域に対応する測色推奨位置を示している。
測定点表示欄204には、測定点の識別符号(ID)と、各測定点(測色位置)に対応する原稿画像のCMYK値の情報が表示される。
測定点追加ボタン210は、推奨される測色位置(測色領域)以外に、ユーザが自由に原稿画像上に測定点(すなわち、測色領域)を設定することを可能にするGUIボタンである。測定点追加ボタン210を押すと、ユーザは原稿画像上に測定点(測色領域)を手動で追加することができる。所望の測定点を指定する方法としては、入力装置36(図1参照)のポインティングデバイスやタッチパネルなどから、画像上の位置や領域を指定する手段を採用できる。
なお、測定点追加ボタン210その他のGUIボタンについて「押す」という表現には、クリックする、タッチするなど、ボタンに対応した指令の入力を行う動作が含まれる。
測定実行ボタン206は、測色器32(図1参照)による測色の実行を指令するGUIボタンである。本例の場合、測定実行ボタン206は、測定点表示欄204に列挙される測定点の候補毎に設けられている。
測定実行ボタン206を押すと、対応する測定点に対応する画像位置について測色器32による測色が実行される。測色器32による測色が実行され、測色器32から測色値(本例ではLab値)が取得されると、測定点表示欄204の該当するLab値表示セル230に測色結果のLab値が表示される。
OKボタン212は、測色器32のよる測定を完了させる指令を行うGUIボタンである。キャンセルボタン214は、処理や操作を取り消す指令を与えるGUIボタンである。OKボタン212を押すことで、測色器32による測定の処理を完了し、測定結果が保存される。
上記の説明では目標印刷物42や印刷装置18で印刷した印刷物50の画像中における特定箇所の色を測色器32で測色する場合を説明したが、測色器32による測定対象は、目標印刷物42や印刷物50に限らない。
目標印刷物42や印刷物50の他、カラーチップなど別の見本で目標色が指定されている場合には、目標印刷物42ではなくカラーチップを測色しても良い。
このようにして、測色器32による測色の対象となった位置の画像信号(原稿画像信号或いは読取画像信号)と測色器32で取得した測色値の組合せデータが得られる。この組合せデータの利用方法に関する2つの具体例を以下に説明する。
[測色値利用方法の第1例]
測色器32から得られる測色値の利用方法の第1例として、原稿画像と色度値の対応関係に測色値を直接反映させる方法を説明する。
図17は測色値利用方法の第1例に係る構成を示したブロック図である。図17に示す構成は、図3で説明した第1の主要構成に対して、測色器32、色度値置換部74、及び測色対象原稿画像信号取得部240が追加された構成となっている。図17に示す構成において、図3で説明した構成と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
測色対象原稿画像信号取得部240は、測色器32を用いて印刷物を測色した測色位置に対応する原稿画像上の位置を把握して、原稿画像データ40の中の測色位置に相当する画像位置の原稿画像信号値(「測色対象原稿画像信号値」という。)を取得する手段である。
測色対象原稿画像信号取得部240の機能は、図2で説明した測色位置対応付け部70に含まれている。測色位置対応付け部70は、図16で説明した測色推奨位置を提供する手段や、測色位置をユーザが設定できるGUI、指定された測色位置について自動的に測色を実施する自動測色手段などを含むことができる。
色度値置換部74は、目標印刷物42の読取画像データに対して画像対応付け部62及び第1の色変換部64による処理が行われて生成された「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」に対し、測色器32から取得される測色値(ここではLab値)と、測色対象原稿画像信号取得部240から得られる測色対象原稿画像信号値(CMYK値)とを基に、原稿画像上の印刷物を測色した位置に相当する測色対象原稿画像信号値に対応する色度値データを測色器32で取得した測色値に置き換える置換処理を行う。
色度値置換部74による置換処理を経て生成される置換処理後の「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」を基に、第2の色変換テーブル作成部66Aによって第2の色変換テーブル92Aが作成される。
図17で説明した測色器32、測色対象原稿画像信号取得部240及び色度値置換部74の構成は、図4に示した構成や図5に示した構成にも同様に追加することができる。
図18は図5で説明した第2の主要構成に対して、色度値を測色値に置き換える機能を追加した構成を示すブロック図である。
図18に示す構成は、図5で説明した第2の主要構成に対して、測色器32、色度値置換部74、及び測色対象原稿画像信号取得部240が追加された構成となっている。
図18に示す構成の場合は、目標印刷物42と、印刷装置18で印刷された印刷物50の両方に対して測色器32による測色の実行が可能となる。
色度値置換部74は、目標印刷物42の読み取りによって得られる「原稿画像信号と目標印刷物の色度値の対応関係データ」と、印刷物50の読み取りによって得られる「原稿画像信号と印刷物の色度値の対応関係データ」の両方の色度値を、測色器32から得られる測色値に置き換えることができる。
色度値置換部74による置換処理を経て生成される置換処理後の「原稿画像信号と目標印刷物の色度値の対応関係データ」及び「原稿画像信号と印刷物の色度値の対応関係データ」を基に、第3の色変換テーブル作成部102によって、第2の色変換部80の入力色変換テーブル又は出力色変換テーブルが修正され、或いは、色補正テーブルが作成される。
このようにして画像信号と色度値の対応関係のデータに、測色器32からの測色値を直接反映することにより、色変換の精度がより一層向上する。
[測色値利用方法の第2例]
測色器32から得られる測色値の利用方法の第2例として、測色値を基にスキャナプロファイルの選択又は補正を行う方法を説明する。
画像読取部30に用いられるスキャナは、一般にはRGB3原色のフィルタを通して取得した画像信号(スキャナ画像信号)を取得する。RGB3原色のフィルタの分光感度は、分光測色器のXYZ等色関数とは異なるものである。
スキャナプロファイルとは、スキャナ画像信号と、測色値(デバイス非依存色空間の色度値)との対応付けをしたものである。スキャナにおけるRGB3原色のフィルタの分光感度(すなわち、スキャナの分光感度)は、分光測色器のXYZ等色関数とは異なるものである。そのため、異なる分光特性を持つ色材や基材の場合に、スキャナで取得したRGB信号値は同じになる場合でも、測色器32で取得されるXYZ値(Lab値)は異なる事も起こり得る。つまり、スキャナプロファイルは印刷物の色材や基材に依存性がある。
そこで、予め様々な色材や基材に対する複数のスキャナプロファイルをデータベースに用意しておき、測色対象読取画像信号と測色値の関係から、実際の印刷物での測色値に対して、最も近いスキャナプロファイルを選択する構成が好ましい。
また、測色対象読取画像信号と測色値の関係からスキャナプロファイルの色変換テーブルを補正し、画像読取部30で得られる色度値を実際の印刷物から得られる測色値に近くなるようにする構成も好ましい。
図19は測色値を基にスキャナプロファイルの選択と補正を行う手段を備えた構成例である。ここでは、測色器32から得られる測色値を用いてスキャナプロファイルの選択と修正をどちらも実施する場合を説明するが、スキャナプロファイル選択と修正のどちらか一方を実施する形態も可能である。すなわち、スキャナプロファイルの選択のみ実施する形態でもよいし、スキャナプロファイルを1つだけ用意しておき、適応的に修正のみ実施するような形態でもよい。
図19に示した画像編集装置12の構成例は、図3で説明した第1の主要構成に対して、測色器32、測色対象読取画像信号取得部242、色変換テーブルデータベース250、第1の色変換テーブル選択部252、第1の色変換テーブル補正部254が追加された構成となっている。
測色対象読取画像信号取得部242は、画像読取部30から得られる読取画像データを基に、測色器32を用いて印刷物を測色した測色位置に対応する読取画像データ上の位置を把握して、読取画像データ中の測色位置に相当する画像位置の画像信号値(「測色対象読取画像信号値」という。)を取得する手段である。
測色対象読取画像信号取得部242の機能は、図2で説明した測色位置対応付け部70に含まれている。なお、図17で説明した測色対象原稿画像信号取得部240の機能と図19の測色対象読取画像信号取得部242の機能は、両者とも測色器32で測色値を取得した色と対応付けされる画像信号(測色対象画像信号)を取得する点で共通している。図17で説明した測色対象原稿画像信号取得部240と図19の測色対象読取画像信号取得部242とは、測色対象画像信号取得部として統合することができる。
色変換テーブルデータベース250には、様々な色材や基材の組合せに対する複数のスキャナプロファイルが蓄積されている。また、色変換テーブルデータベース250には、過去に本システムで作成又は修正されたスキャナプロファイルを保存しておくことができる。色変換テーブルデータベース250には、印刷装置18による印刷に使用することができる色材種と基材種の様々な組み合わせに対して、組み合わせ毎の画像読取部30からの読取信号と色度値の対応関係を表す色変換テーブルが格納されている。色変換テーブルデータベース250は、「第1の色変換テーブルとして適用できる複数の色変換テーブルが格納されている第1の色変換テーブルデータベース」に相当する。
第1の色変換テーブル選択部252は、測色器32から得られる測色値と、測色対象読取画像信号取得部242から得られる測色対象読取画像信号値とを基に、色変換テーブルデータベース250の中から適切なスキャナプロファイルを選択する処理を行う。
第1の色変換テーブル補正部254は、色変換テーブルデータベース250から読み出されたスキャナプロファイルの色変換テーブルに対し、測色器32から得られる測色値と、測色対象読取画像信号取得部242から得られる測色対象読取画像信号値とを基に、テーブル値を補正する処理を行う。なお、第1の色変換テーブル補正部254は、図2で説明した第1のプロファイル補正部72に含まれるものである。
第1の色変換テーブル選択部252による選択処理、及び第1の色変換テーブル補正部254による修正処理のうち少なくとも一方の処理を経て得られた第1の色変換テーブル68Aが第1の色変換部64に適用される。
[スキャナプロファイルの選択方法の例について]
第1の色変換テーブル選択部252は、次の処理を行う。
測色した位置に対応する測色対象読取画像信号値(ここではRGB値)からスキャナプロファイルの色変換テーブル(RGB→Lab変換テーブル)を参照して得られるLab値と、測色器32で測色して得たLab値(測色値)の色差を算出し、平均色差又は最大色差、若しくはその両方を算出する。
このような処理を、予め用意した色変換テーブルデータベース250内のスキャナプロファイルのすべてに対して実施し、平均色差や最大色差が最も小さくなるスキャナプロファイルを、第1の色変換部64で使用するスキャナプロファイルとして選択する。
こうして選択されたスキャナプロファイルの色変換テーブルをそのまま第1の色変換部64に適用してもいし、当該スキャナプロファイルの色変換テーブルを第1の色変換テーブル補正部254にてさらに補正して、補正後の色変換テーブルを第1の色変換部64に適用してもよい。
[スキャナプロファイルの補正方法の第1例について]
次に、第1の色変換テーブル補正部254における補正方法の第1例について説明する。
第1の色変換テーブル補正部254は、第2の色変換テーブル作成部66A(図3参照)に関する[実施例2]として説明した色変換テーブルの修正方法と、同様の方法で色変換テーブルを直接的に補正する構成とすることができる。
既述の[実施例2]では、原稿画像信号と色度値の対応関係データを用いて、既存の色変換テーブルの格子点の色度値を修正することで所望の色変換テーブルを得るものであった。
これに対し、第1の色変換テーブル補正部254では、画像読取部30から得られる読取画像信号と、測色値との対応関係データを用いて、既存のスキャナプロファイルの色変換テーブルにおける格子点の色度値を修正することで所望のスキャナプロファイルの色変換テーブルを得る。
すなわち、測色値が存在する読取画像信号周囲の格子点について、つまり、印刷物上の平網部分で測色器32による測色が可能であった読取画像信号周囲の格子点について、局所的に色度値を測定値に置換して、色変換テーブルを補正することができる。
また、[実施例2]で説明した例と同様に、この補正後の色変換テーブルに対して、さらに、平滑化(スムージング)処理を実施することも好ましい。
[スキャナプロファイルの補正方法の第2例について]
次に、第1の色変換テーブル補正部254における補正方法の第2例について説明する。
第1の色変換テーブル補正部254は、読取画像信号と測色値との対応が特定されている局所的な読取画像信号と測色値の対応関係データから画像読取部30の色再現モデルを推定し、既存のスキャナプロファイルの色変換テーブル全体へ補正を行う構成とすることができる。
例えば、画像読取部30に用いられるスキャナの色再現モデルとして、以下のような3×3マトリクスとRGBのガンマ(γ)値を想定する。3×3マトリクスは、RGB原色のXYZ値を成分とするマトリクスである。γ値はRGB単色階調の非線形性を表す。
R,G,Bは、画像読取部30のデバイス信号値(読取画像信号値)であり、画像読取部30から得られる信号値を「0−1」に規格化した値である。
X,Y,Zは、読取画像信号値に対応する測色値となる。色再現モデルのパラメータはR原色のXYZ値(Xr,Yr,Zr)、G原色のXYZ値(Xg,Yg,Zg)、B原色のXYZ値(Xb,Yb,Zb)、RGBのγ値(γr,γg,γb)の合計12個となる。
測定点1つにつき読取画像信号値(R,G,B)に対する測色値X,Y,Zの正解値が得られるので方程式が3つ得られる。よって、現在の印刷物に対応した画像読取部30の色再現モデルを求めるには、印刷物上の測定点を4つ以上用意すればよい。測定点を4つ以上用意することにより、方程式が12個以上となり、これら方程式を連立して解くことで12個の未知パラメータを求めることができる。なお、測定点が5点以上であれば最適化して解くことになる。
既存の色変換テーブルも上記の色再現モデルに当てはめることができる。
つまりR,G,Bの原色のXYZ値及びRGB階調のγ値を色変換テーブルから取得すればよい。
このようにして現在の印刷物に対応したスキャナの色再現モデルと既存の色変換テーブルに対応したスキャナの色再現モデルが得られる。
色再現モデルが得られたら、既存の色変換テーブルの各格子点(R,G,B)に対して以下のような補正をする。
補正後色変換テーブル格子点XYZ値=既存色変換テーブル格子点XYZ値+(現在の印刷物に対するスキャナ色再現モデルのXYZ値 −既存色変換テーブルからのスキャナ色再現モデルのXYZ値)
なお、推定した現在の印刷物に対応したモデルを利用して色変換テーブルを新たに作成してもよい。ただし、印刷物上の測色点数は少ないことが想定されるため、少ない情報に基づいて1から色変換テーブルを作成するよりは、既存の色変換テーブルの大局的な色再現特性をベースに色材や基材の違いによる微小なズレ分をモデルで推定して修正する方が精度が良いことが期待できる。
図19の例に限らず、図20に示すように、図5で説明した第2の主要構成に対しても、図19と同様に、測色器32、測色対象読取画像信号取得部242、色変換テーブルデータベース250、第1の色変換テーブル選択部252、第1の色変換テーブル補正部254を追加することができる。
図20に示す構成においては、目標印刷物42と印刷物50で使用される色材や基材が異なる場合には、目標印刷物42と印刷物50のそれぞれで測色を実施し、目標印刷物読取画像信号と目標印刷物42の測色値の関係から目標印刷物読取画像変換用のスキャナプロファイルを選択及び/又は補正し、かつ、印刷物読取画像信号と印刷物50の測色値の関係から印刷物読取画像変換用のスキャナプロファイルを選択及び/又は補正するのが好ましい。
つまり、第1の色変換部64において目標印刷物読取画像と印刷物読取画像の色変換では異なるスキャナプロファイルが使用される。
<測色値利用方法の第3例>
図21は、図17で説明した構成の変形例を示すブロック図である。図21に示す構成において、図17で説明した構成の要素と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
図21に示す構成例では、図17における色度値置換部74に代えて、色変換テーブル修正部76を備えている。図21に示す構成例の場合、第2の色変換テーブル作成部66Aは、画像対応付け部62及び第1の色変換部64による処理が行われて生成された「原稿画像信号と色度値の対応関係データ」を基に、一旦、暫定的な色変換テーブルを作成する。色変換テーブル修正部76は、第2の色変換テーブル作成部66Aによって作成された暫定的な色変換テーブルと、測色器32から取得される測色値(ここではLab値)と、測色対象原稿画像信号取得部240から得られる測色対象原稿画像信号値(CMYK値)とを基に、暫定的な色変換テーブルにおける色度値を、測色器32で取得した測色値に置き換える修正処理を行う。色変換テーブル修正部76による修正処理を経て、第2の色変換テーブル92Aが生成される。
図21に示す構成例によれば、第2の色変換テーブル作成部66Aによって暫定的に作成された色変換テーブルであるプロファイルを測色器32の測色値で直接修正するため、測色器32による測色値が色変換テーブルに対して高精度に反映される。
図22は、図18で説明した構成の変形例を示すブロック図である。図22に示す構成において、図18で説明した構成の要素と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
図22に示す構成例では、図18における色度値置換部74に代えて、色変換テーブル修正部76を備えている。図22に示す構成例の場合、第3の色変換テーブル作成部102は、画像対応付け部62及び第1の色変換部64による処理を経て生成された「原稿画像信号と目標印刷物の色度値の対応関係データ」並びに「原稿画像データと印刷物の色度値の対応関係データ」を基に、一旦、暫定的な色変換テーブルを作成する。色変換テーブル修正部76は、第3の色変換テーブル作成部102によって作成された暫定的な色変換テーブルと、測色器32から取得される測色値(ここではLab値)と、測色対象原稿画像信号取得部240から得られる測色対象原稿画像信号値(CMYK値)とを基に、暫定的な色変換テーブルにおける色度値を測色器32で取得した測色値に置き換える修正処理を行う。色変換テーブル修正部76による修正処理を経て、色変換テーブル77Aが生成される。こうして得られた色変換テーブル77Aは第2の色変換部80に用いられる。
図22に示す構成例によれば、第3の色変換テーブル作成部102によって作成された暫定的な色変換テーブルを測色器32の測色値で直接修正するため、測色器32による測色値が色変換テーブルに対して高精度に反映される。
<位置合わせ後の色抽出方法の具体例>
ここで、原稿画像データと読取画像データの位置合わせを行った後の色抽出方法の具体例を説明する。
図2で説明した画像対応付け部62は、原稿画像データと読取画像データの位置合わせを行った後に、それぞれのデータから色情報を抽出する処理(「色抽出処理」という。)を行う。
位置合わせ後の色抽出処理としては、原稿画像データと読取画像データとの対応する位置の画素単位で、つまり、ピクセル・バイ・ピクセル(pixel by pixel)で、色情報としての画像信号値を取得する構成を採用することができるのは当然であるが、画素単位に限らず、画素の面積よりも大きな面積の単位領域から色情報を取得する構成を採用することができる。色抽出のための単位領域を構成する画素の数は、2以上任意の数に設定することができる。色抽出のための単位領域の形状や大きさは、様々な設計が可能である。
色抽出に際しては、原稿画像データ上で単位領域のサイズの着目領域を設定し、抽出条件を満たす着目領域から色情報を抽出する構成とすることができる。以下、具体的な例で説明する。
図23は、原稿画像データと読取画像データの位置合わせを行った後に実施される色抽出方法の例を示すフローチャートである。図23は、図6で説明したフローチャートにおけるステップS122とステップS124の間に追加することができる工程のフローチャートである。図6のステップS122の後に、図23のステップS202に進む。
まず、原稿画像データに着目領域を設定する処理が行われる(ステップS202)。着目領域は、色抽出処理の演算対象として着目する規定サイズの画像領域である。
着目領域は、例えば、印刷物上で一辺が1ミリメートル[mm]の正方形領域とすることができる。着目領域のサイズや形状については、様々な設定が可能である。ここでは説明を簡単にするために、着目領域の形状は正方形であるとする。
着目領域の面積は、読取画像データの1画素の面積よりも大きいことが好ましい。読取画像データの1画素の面積は、画像読取部30の読取解像度から特定される。また、着目領域の面積の上限については、測色器32のアパーチャーの面積と同等、又は、アパーチャーの面積よりもやや広い面積にすることが好ましい。
着目領域の設定は、画像内における位置の指定をも含む。原稿画像データ上で着目領域の位置を順次移動させ、各位置における着目領域について処理(ステップS204〜ステップS210)が行われる。
ステップS204では、原稿画像データにおける全エリアについて、着目領域の移動による走査を完了したか否か判定される(ステップS204)。ステップS204にて、No判定であれば、ステップS206に進み、着目領域が第1の抽出条件を満たすか否かを判定する。ステップS206の処理は、「着目領域が第1の抽出条件を満たすか否かを判別する処理」に相当する。
第1の抽出条件は、着目領域内における色の差が閾値以下であること、という条件を含むことが好ましい。本例の場合、第1の抽出条件は、画像の着目領域内にエッジを含んでいないこと、かつ、着目領域内における色の差が閾値以下であること、という二つの条件要素を両方とも満たすことを要求する。
「着目領域内にエッジを含んでいない」とは、「着目領域内にエッジが非存在である」ことに相当する。「着目領域内における色の差が閾値以下である」とは、「着目領域内での色の差が、許容範囲として規定された第1の抽出用閾値以下である」ことに相当する。
エッジは、画像中の濃淡(明るさ)や色が急激に変化している箇所を意味する。一般に、画像中の輪郭や線、異なる色の境界部分などは、濃淡や色が急激に変化するため、これらはエッジに該当する。
第1の抽出条件は、「一様な領域」の定義に相当している。つまり、第1の抽出条件は、画像の注目領域内にエッジを含んでいないこと、かつ、着目領域内における色の差が閾値以下となる「一様な領域」を抽出するための条件である。「一様な領域」とは、領域内の色が一様である領域を意味している。「一様」という用語は、厳密に一定である場合に限らず、許容できるばらつきや誤差を含む意味で用いる。
着目領域内における色の差についての許容範囲として定める第1の抽出用閾値は、例えば、CMYK値のばらつきの許容範囲としてΔCMYK値の値を定めておくことができる。また、第1の抽出用閾値は、C、M、Y、Kの色毎に、ばらつきの許容範囲としてΔC値、ΔM値、ΔY値、ΔK値の各値を定めておくことも可能である。
着目領域が第1の抽出条件を満たしている場合には、ステップS206でYes判定となり、ステップS208に進む。
ステップS208では、着目領域が第2の抽出条件を満たすか否かを判定する。
第2の抽出条件は、第1の抽出条件を満たす着目領域に対応する位置の読取画像データにおける着目領域内に読取画像データが存在すること、かつ、当該対応する位置の読取画像データにおける着目領域内に読取画像の画像欠陥が存在しないこと、という二つの条件要素を両方とも満たすことを要求する。
画像欠陥としては、読み取り対象印刷物のキズや、読み取り時に付着したゴミなどが該当する。「画像欠陥が存在しない」とは、「画像欠陥が非存在である」ことに相当する。具体例として、「キズ及びゴミが存在しない」こと、すなわち「キズ及びゴミが非存在である」ことに相当する。読取画像の画像欠陥であるキズやゴミは、読取画像データにおける輝度の分散値が閾値以下であるか否かによって判断できる。つまり、着目領域内にキズやゴミが存在すると、その影響で輝度の分散値が大きくなる。輝度の分散値についての許容範囲として第2の抽出用閾値を規定しておき、着目領域について、輝度の分散値が第2の抽出用閾値以下となった場合は、キズやゴミによる影響がない「一様な領域」であると判断される。その一方、輝度の分散値が第2の抽出用閾値よりも大きい場合は、キズやゴミなどの存在が疑われるため「一様な領域」の対象外として抽出の処理から除外する。
本例では、第1の抽出条件を満たし、かつ、第2の抽出条件を満たす着目領域を「一様な領域」として抽出する。
ステップS208でYes判定となると、ステップS210に進む。ステップS210では、「一様な領域」であるとして判断された着目領域内の画像信号値と、これに対応する読取画像信号値とを抽出する処理が行われる。つまり、着目領域のサイズで一様な(均一な)色が抽出される。
ステップS210の後は、ステップS202に戻り、着目領域の位置を移動させて、ステップS202〜S210の処理を繰り返す。また、ステップS206でNo判定の場合やステップS208でNo判定の場合、いずれの場合もステップS202に戻る。
着目領域の位置を変えて、画像内の全エリアの走査を完了すると、ステップS204でYes判定となり、ステップS212に進む。
ステップS212では、ステップS210で抽出した画像信号値と読取画像信号値との対応関係のデータを生成する。原稿の画像信号値はCMYK値、読取画像信号値がRGB値であるとすると、ステップS212では、第1の抽出条件と第2の抽出条件を満たす一様な領域についてCMYK−RGBの色情報の対応関係が得られることになる。ステップS212の処理は、「対応関係色情報抽出処理」に相当する。
ステップS212の後は、図23のフローチャートを抜け、図6で説明したステップS124に進む。
なお、図23のステップS208で説明した第2の抽出条件の判定処理については、省略する形態も可能である。キズやゴミによる影響を考慮せずに、ステップS206で第1の抽出条件を満たす場合に(ステップS206でYes判定)、ステップS210に進む形態も可能である。
[着目領域の設定について]
着目領域の設定に関しては、サイズの異なる複数種類の着目領域を定めることができる。着目領域の規定サイズとして、面積の異なる2種類以上のサイズを定めておき、着目領域を面積順(サイズ順)に段階的に設定することにより、画像内から面積順に、それぞれ一様な領域を抽出することもできる。
例えば、着目領域の面積サイズとして、小、中、大の3種類を用意し、小面積の第1サイズ、中面積の第2サイズ、大面積の第3サイズの各サイズで、順番に図23のフローチャートを実施して、各サイズの着目領域で色情報の抽出処理を行うことができる。
着目領域のサイズが大きい場合には、画像内で相対的に大面積を占める色が抽出される。その一方、着目領域のサイズが小さい場合には、画像内で相対的に小面積を占める色が抽出される。画像内に占める面積が大きい色ほど、重要度の高い色であると考えることができるため、着目領域の大きさに応じて、色の重要度を示す「重み」を設定することができる。着目領域の面積順に色抽出を行うと、抽出された色に対する重み付けの処理が簡単である。ここでいう「重み」は、色変換テーブルとしてのプロファイルを作成する際の色合わせの優先度(重要度)を示す値である。プロファイルの作成に際して、重みが大きい色を優先的に、その色の推定精度が高くなるように、プロファイルが作成される。
また、着目領域の設定に際し、原稿画像データと読取画像データの位置合わせ精度が低い場合には、着目領域を大きい面積に設定することが好ましい。例えば、位置合わせ精度が低い場合には、着目領域を一辺4ミリメートル[mm]の正方形に設定し、比較的大きな着目領域内で一様な領域のみを抽出する。
位置合わせの精度を判断する手段として、表示部34(図1参照)の画面に、位置合わせ処理の結果としての原稿画像と読取画像を重ね表示する構成を採用することができる。
重ね表示の方法としては、原稿画像及び読取画像のうち、一方の画像を透過画像にして、オーバーラップ表示とすることができる。このような重ね表示により、ユーザは原稿画像と読取画像の位置合わせの精度を目視で確認することができる。位置合わせ精度が低い場合に、着目領域の面積を大きい値に設定するというユーザ選択が可能となる。
[色抽出処理の適用について]
図23で説明した色抽出方法は、図3で説明した構成の画像対応付け部62における色抽出方法として適用することができる。また、図23で説明した色抽出方法は、図6説明したフローチャートにおけるステップS132とステップS134の間に追加することもできる。図6のステップS132の後に、図23のステップS202に進むことが可能である。
また、図23で説明した色抽出方法は、図4で説明した構成の画像対応付け部62における色抽出処理の方法としても適用することができる。すなわち、図4で説明したように、読取画像データに対して第1の色変換部64による色変換処理を施して色度値に変換した読取色度値画像データを用いて、原稿画像データと読取色度値画像データの位置合わせを行った後の色抽出方法についても、図23と同様の色抽出方法を適用することができる。この場合、読取画像データを「読取色度値画像データ」に置き換え、RGBの信号値を「色度値」(Lab値)に置き換えて理解すればよい。
[具体的な印刷物の例による説明]
次に、図23で説明した色抽出処理の具体的な例について、図24から図27を用いて説明する。
図24は原稿画像データ260に着目領域262を設定する処理の例を示す概念図である。図24では図面記載の制約上、画像の色や濃淡を表現できていないが、実際には様々な色による濃淡のある画像内容となっている。図25も同様である。
原稿画像データ260は、図1で説明した原稿画像データ40の具体例に該当する。図24では、分かり易く図示するために、着目領域262としてサイズの大きなものを描いた。着目領域262のサイズの一例として、一辺が1ミリメートルの正方形とすることができる。図24において、原稿画像データ260の左上隅に着目領域262の初期位置が設定されている。この初期位置から原稿画像データ260上で着目領域262の位置を順次移動させながら、各位置で図23の処理を行い、原稿画像データ260の全エリアを走査する。
図24中の矢印と破線は、着目領域262の位置を順次移動させて、全エリアを走査する様子を概念的に示したものである。着目領域262を設定する各位置は、着目領域同士が重ならない非重複の位置とすることが好ましい。
図25は画像読取部30(図2参照)から得られる読取画像データの例である。図25に示した読取画像データ270は、原稿画像データ260(図24参照)との位置合わせ処理が済んだ読取画像データである。読取画像データ270は、図2で説明した画像対応付け部62によって原稿画像データ260との位置関係が対応付けられている。読取画像データ270は、図7で説明した「対応付け済み読取画像データ122」の具体例に該当する。
図25の読取画像データ270において符号272、273、274で示した黒塗領域は、読取画像データが存在しない領域を示している。図25の読取画像データ270は、印刷物を画像読取部30(図1参照)で読み取る際に、印刷物を画像読取部30の画像読取枠に対して斜めに配置して読み取りを行ったものとなっている。黒塗領域272、273、274は、このような印刷物の斜め配置に伴い、画像読取枠から外れた領域に相当している。
画像読取部30の画像読取枠に対して印刷物を斜めに配置した場合や、画像読取枠の大きさよりも印刷物が大きい場合などに、読取画像データが存在しない領域が発生する。
図26は、図24に示した原稿画像データ260から第1の抽出条件を満たすものとして抽出される領域とその色の例である。図26に示した正方形の各セルは、図24で説明した着目領域262の各設定位置に対応している。図23で説明したステップS206によって、図26のように、着目領域262の面積を単位として、一様な色の領域が抽出される。なお、図26において、着目領域から抽出される色は、図24の原稿画像データ260の色と対応するものであるが、図面記載の制約上、色の対応関係を表現できていない。
図27は、図24に示した原稿画像データ260から第1の抽出条件を満たし、かつ、第2の抽出条件を満たすものとして抽出された着目領域に対応する位置の読取画像データにおける領域から抽出される領域とその色の例である。なお、図27において、着目領域の位置に対応する領域から抽出される色は、図25の読取画像データ270の色と対応するものであるが、図面記載の制約上、色の対応関係を表現できていない。
図23のステップS208で説明した第2の抽出条件は、「対応する読取画像データが存在すること」という条件を含んでいる。図25において符号272、273、274で示した黒塗領域には読取画像データが存在しない。したがって、図27において、例えば、符号276で示した領域のように、読取画像データが存在しない領域は、第2の抽出条件を満たさず、色の抽出が行われない。
図24から図27に示したように、原稿画像データ260と読取画像データ270からそれぞれ対応する位置の着目領域の色情報が抽出されて、CMYK−RGBの対応関係データが得られる。
[第1の抽出条件又は第2の抽出条件に追加できる付加的条件について]
図23で説明した第1の抽出条件又は第2の抽出条件について、さらに「着目領域の周辺が着目領域の色と同じ色であること」という付加条件を追加する構成も可能である。
図28は、着目領域の周辺の領域を説明するために描いた説明図である。図28は、原稿画像データの一部を拡大した図である。図28では7×7個の着目領域の範囲を示した。
着目領域の面積サイズで区画された格子領域を「セル」と呼ぶ。着目領域の周辺の領域が着目領域の色と同じ色であるという条件は、周辺の領域にエッジを含んだ領域(格子領域)が存在しないこと、という条件と同等である。
ここでは、図28の中央に示した「A」のセルと、Aのセルの周囲に接する8セルの9セルの領域は同一の色であるとする。また、「周辺の領域」として、着目領域に隣接する周囲8セルの範囲であるとする。この場合に、図28の例では、中央に「A」で示したセルが「着目領域」となった場合、Aの周囲に隣接する周辺の8セルがAと同じ色であるため、「A」のセルは「着目領域の周辺が着目領域の色と同じ色であること」という条件を満たす領域として抽出される。
なお、「周辺の領域」の定め方は、図28の例に限らない、Aのセルを囲む周囲8セルのうちの一部のみを「周辺の領域」と定めてもよいし、8セルのさらに外側に接する16セルの一部又は全部を「周辺の領域」に加えてもよい。
[抽出した色の重み付けの例について]
着目領域のサイズに応じて重みを設定する構成に代えて、又は、これと組み合わせて、次のような重みの設定方法を採用することができる。
(例1)図28で説明したように、着目領域の周辺の領域が着目領域の色と同じ色である場合に、その着目領域から抽出した色の重みを大きい値に設定する、という形態とすることができる。図28の例では、中央のAから抽出した色の重みを大きくする。
(例2)抽出した色の画像内に占める面積に応じて重みを設定してもよい。画像内に占める面積が大きい色ほど、重みを大きくすることができる。
(例3)図23で説明したフローチャートにしたがって抽出した色の出現頻度に応じて重みを設定してもよい。抽出した色の出現頻度が高いほど、重みを大きくすることができる。出現頻度は、同一色として抽出した着目領域の個数(点数)で表すことができる。
(例4)色の重要度に応じて、重みを設定する形態とすることができる。色の重要度は、予め設定しておくことができる。例えば、予め重要な色として記憶させておいた記憶色、特色、或いは、コーポレートカラーなどの重要色に対して、各色の重要度に応じた重みを定めておくことができる。
記憶色には、任意の色を指定することができる。例えば、ペールオレンジ、緑色、及び青色のうち少なくとも一つの色を指定することができる。ユーザは、適宜のユーザインターフェースから重要色を指定することができ、各重要色に対する重みを指定することができる。ユーザが「重み」の値を直接的に指定してもよいし、「重み」と相関のある「優先度」を指定してもよい。優先度を指定する場合には、重みと優先度の対応関係が予め定められており、指定した優先度に応じた「重み」の値が特定される。また、重要色はデータベースに登録されていてもよい。
(例5)測色器32で測色した色の重みを大きくしてもよい。測色器32によって測色した色は重要な色であると考えられ、得られた測色値の信頼性も高い。
(例6)重みを下げる例として、ビジーな画像領域の中にある色の重みを下げることが考えられる。「ビジーな画像領域」であるか否かの判断方法については、例えば、隣接する単位領域内にエッジが含まれている場合に、ビジーな画像領域であると判断することができる。
(例7)重みを下げる他の例として、画像濃度のシャドウ領域の重みを下げることが考えられる。シャドウ領域は、一般にスキャナの読取精度が低い。すなわち、シャドウ領域は読取画像で階調が潰れやすい。階調が潰れるとは、階調が十分に再現できないことを意味する。したがって、シャドウ領域から抽出された色は重みを下げる構成を採用することにより、色変換精度を高めることができる。
使用する画像読取部30の特性に基づいて「シャドウ領域」を特定することができる。つまり、使用する画像読取部30の特性によって、階調が潰れるシャドウ領域を規定することができる。
また、シャドウ領域における読取画像信号の精度が低いことから、シャドウ領域の色を抽出しない、という条件を第1の抽出条件又は第2の抽出条件に付加条件として追加する構成も可能である。或いはまた、シャドウ領域から抽出した色については、抽出結果から除外するという処理を採用することも可能である。
(例8)重みを下げる他の例として、スキャナ読み取りの信頼性が低い領域から抽出した色の重みを小さくするか、或いは、スキャナ読み取りの信頼性が低い領域から色を抽出しない、としてもよい。「スキャナ読み取りの信頼性が低い領域」とは、読取画像信号の精度が低い領域を意味する。信頼性の低い領域は、具体的には、例えば、画像読取部30に用いるスキャナのスキャン面の周囲四辺の幅1センチメートル[cm]から数センチメートル[cm]程度の幅の領域のことを指す。
図29は、スキャナにおける読み取りの信頼性が低い領域の具体例を示す説明図である。図29の符号278で示した四角形の最外縁がスキャナにおけるスキャン面の外縁を表しており、スキャン面の周囲四辺の各辺の外縁からそれぞれ内側に寸法d1、d2、d3、及びd4の幅を有する領域279が「信頼性の低い領域」となっている。最も単純な例では、信頼性の低い領域279は、スキャン面における周囲四辺の一定幅の領域、つまり、d1=d2=d3=d4とされる。また、他の例として、図29における縦方向の辺に沿った領域の幅と、横方向の辺に沿った領域の幅とを変えてもよい。つまり、縦方向の辺に沿った領域の幅であるd1とd3は同じ値とし(d1=d3)、かつ、横方向の辺に沿った領域の幅であるd2とd4は同じ値とし(d2=d4)、かつ、縦方向の辺に沿った領域の幅と、横方向の辺に沿った領域の幅とは互いに異なる値とすることができる(d1≠d2)。
スキャナの機種により、信頼性が低い領域は異なるため、スキャナの性能に応じて、領域279の幅を規定する各寸法d1、d2、d3、及びd4を適宜設定するとよい。
[重みの反映方法について]
次に、色変換テーブルの作成に際して「重み」を反映させる方法の例を説明する。図10及び図11で説明したように、原稿画像と読取色度値との対応関係(CMYK−Lab)から色変換テーブルを作成する際に、格子点が取り合いになるケースがある。「格子点が取り合い」とは、例えば、図10のID=3とID=4とで同じ格子点に、複数の色度値が対応しているような場合を意味する。図10及び図11で説明した実施例では、1つの格子点に複数の色度値が対応していた場合に、当該格子点の色度値は複数の色度値の単純平均になるため、絵柄の中に重要な色がある場合などであっても、色変換テーブルには、単なる平均値として反映される。つまり、重要な色であるか否かは区別されない。
そこで、色変換テーブルの作成(修正)に際して、「重要な色」という観点を加味し、色抽出の処理で抽出した色に対して、重要度に応じた「重み」を設定しておき、色変換テーブルのLab値を設定又は修正する場合に「重み」を反映する構成を採用する形態とすることができる。
図10及び図11で説明した例に関して、さらに「重み」を反映させる例を図30に示す。ID=3とID=4との単純平均Lab値の場合、Lab=(7.15,2.5,−23)となる。
その一方で、図30に示す重みの設定を用いて、ID=3とID=4の重み付き平均Lab値を計算すると、重み付き平均Lab=(w3×Lab3+w4×Lab4)/(w3+w4)=(7.11,7.8,−20.5)となる。w3はID=3の重み係数を表し、Lab3はID=3のLab値を表す。w4はID=4の重み係数を表し、Lab4はID=4のLab値を表す。
重み付き平均Lab=(7.11,7.8,−20.5)は、単純平均Lab=(7.15,2.5,−23)と比較して、ID=3のLab値が優先されている。
また、図14で説明した差分Labによって入力プロファイルの色変換テーブルを修正する場合についても同様に、差分の重み付き平均Lab値を使用することができる。
図31は、図14で説明した例に関して、さらに「重み」を反映させる例を示す。ID=3とID=4のそれぞれの差分Labを基に、これらの単純平均値である単純平均差分Lab値を計算すると、既述のとおり単純平均差分Lab値=(−0.5,0,−1)となる。
これに対し、図31に示す重みの設定を用いて、ID=3とID=4のそれぞれの差分Labを基に、これらの重み付き平均値である重み付き平均差分Lab値を計算すると、重み付き平均差分Lab=(w3×ΔLab3+w4×ΔLab4)/(w3+w4)=(−0.1,−2.5,2.3)となる。w3はID=3の重み係数を表し、ΔLab3はID=3の差分Lab値を表す。w4はID=4の重み係数を表し、ΔLab4はID=4の差分Lab値を表す。
重み付き平均差分Lab=(−0.1,−2.5,2.3)は、単純平均差分Lab=(−0.5,0,−1)と比較して、ID=3の差分Labが優先されている。
[白色点の抽出について]
目標印刷物42又は印刷物50を画像読取部30で読み取った際に、印刷画像における周囲の色の影響を受けて、読取画像における無印刷の白紙の領域に色が付くことがある。このため、周囲に色が隣接しない特定領域の白色を「紙白」として抽出することが好ましい。特定領域から抽出した紙白の情報は、プロファイルのタグ情報である白色点(ホワイトポイント)「wtpt」に使用される。
周囲に色が隣接しない領域から白色点の情報を取得する方法として、図28で説明した着目領域の重み付けの場合と同様に、着目領域と同サイズの隣接するセル(格子領域)が白色である場合の中心のセル「A」の値を白色点として使用することができる。
ただし、図23から図31で説明した色抽出処理と重み付けに関する処理に用いる着目領域に比べて、白色点を抽出する際の着目領域は、十分に大きいサイズであることが好ましい。図23から図31で説明した色抽出処理と重み付けに関する処理に用いる着目領域のサイズは概ね一辺が数ミリメートル[mm]の大きさであるのに対し、白色点の抽出に用いる着目領域のサイズは概ね一辺が数センチメートル[cm]の大きさとすることが好ましい。
周囲に色が隣接しない領域から白色点の情報を取得する他の方法として、原稿画像データに含まれる複数の白色領域のうち、最大の面積となる白色領域、又は、最大の周囲長と
なる白色領域の重心に近い格子領域の平均値を白色点として使用することができる。「重心に近い格子領域」は、重心に最も近い格子領域とすることができる。
図32を用いて白色領域の重心の求め方を説明する。図32では7×7個の格子領域(画素)の範囲が示されており、そのうち白色領域は、5×5個の格子領域(画素)の範囲であるとする。
白色領域が合計n画素のみで構成される場合において、各白色画素の画素位置を(Xi,Yi)で表すと、白色領域の重心位置は次の式で求めることができる。
白色点の抽出方法に関する他の例として、以下のような方法を採用してもよい。
<他の例1>
スキャンの対象とする印刷物の全面に紙白相当部分が存在しない場合の対応方法として、代表的な用紙カテゴリーごと、或いは、個別の用紙銘柄ごとの紙白測色値を予め保持し、又は予め測色してデータベース化しておき、ユーザが対象印刷物と同じ用紙カテゴリー又は同じ用紙銘柄の紙白測色値を選択する構成とすることができる。代表的な用紙カテゴリーとして、例えば、グロスコート紙、マットコート紙、或いは、上質紙などがある。これら複数の用紙カテゴリーのそれぞれについて、紙白測色値を予め定めておくことができる。
<他の例2>
印刷物に紙白部分が存在する場合には、印刷物から紙白を測色することができる。すなわち、測色器32によって印刷物の紙白部分を測色することにより、紙白測色値を取得してもよい。或いは、印刷物と同じ用紙が手元にあれば、その用紙を測色して紙白測色値を取得してもよい。
<他の例3>
読取画像全体から(上記の周囲に色が隣接しない特定領域ではなく)、紙白を自動抽出する構成を採用してもよい。例えば、原稿画像上で(C,M,Y,K)=(0,0,0,0)である全ての画素又は着目領域に対応する位置合わせ済み読取画像の読取画像信号値を抽出し、抽出した読取画像信号値のチャンネルごとの中央値を紙白情報として採用する。
読取画像信号値がRGB値の場合は、R/G/Bの各チャンネルについて、チャンネルごとの中央値を求める。また、読取画像信号値として、RGB値をスキャナプロファイルでLab値に変換済みであれば、L/a/bの各チャンネルについて、チャンネルごとの中央値を求める。こうして得られた読取画像信号値のチャンネルごとの中央値を紙白情報として採用することができる。なお、チャンネルごとの「中央値」の代わりに、チャンネルごとの「平均値」としてもよい。
プロファイルのタグ情報である白色点「wtpt」には、紙白のXYZ値が使用される。つまり、上記のように取得した紙白情報又は紙白測色値は、XYZ値に変換して使用する。
[第3の色変換テーブル作成部102によるフィードバック調整について]
図5で説明した第3の色変換テーブル作成部102は、原稿画像データ40と目標印刷物42の読取画像から作成したCMYK−Labの対応関係データ(これを「第1のCMYK−Labデータ」という。)と、実際の印刷物50の読取画像と原稿画像データ40から作成したCMYK−Labの対応関係データ(これを「第2のCMYK−Labデータ」という。)を基に、第2の色変換部80における色変換テーブルを修正する役割を果たす。このような修正の処理を「フィードバック調整」と呼ぶ。
図5で説明した構成の場合、第1のCMYK−Labデータを作成する処理と、第2のCMYK−Labデータを作成する処理とは、それぞれ独立に実施され、それぞれの処理において色抽出の処理も独立に実施される。したがって、第1のCMYK−Labデータと、第2のCMYK−Labデータとが必ずしも対応していない場合があり得る。
そのため、第1のCMYK−Labデータと第2のCMYK−Labデータとが対応しているか否かを確認する処理を追加し、両者のデータのうち、CMYK値が一致するデータのみをフィードバック調整に使用する構成とする形態も好ましい。
すなわち、第1のCMYK−Labデータの作成過程で抽出されたCMYK−Lab抽出データ群と、第2のCMYK−Labデータの作成過程で抽出されたCMYK−Lab抽出データ群のうち、CMYK値が一致するデータのみを抽出する「抽出データ対応付け処理」を行う構成とすることができる。
抽出データ対応付け処理を行う処理部としての抽出データ対応付け処理部は、図5に示した第1の色変換部64と第3の色変換テーブル作成部102の間、すなわち、第1の色変換部64の後段、かつ、第3の色変換テーブル作成部102の前段に設けることができる。或いはまた、抽出データ対応付け処理部は、第3の色変換テーブル作成部102の機能の一部として搭載することができる。
抽出データ対応付け処理の工程は、図6におけるステップS146の前処理として追加することができる。
[位置合わせの演算負荷を軽減する方法について]
大サイズ画像、かつ、高解像度の画像は、位置合わせの処理を行う際に、演算負荷が大きく、大容量のメモリ領域を必要とする。したがって、演算負荷を軽減するために、原稿画像と読取画像の位置合わせの処理に際して、縮小画像による位置合わせの処理と、切り出し画像による位置合わせの処理の2回の処理に分けて位置合わせを行う構成を採用することができる。縮小画像は元の画像データを一定の割合で間引いて生成することができる。切り出し画像とは、元の画像の一部分を切り出した部分画像である。
縮小画像による位置合わせ処理は、位置合わせの精度が低下するため、縮小画像による位置合わせの処理後に、元の画像の部分画像である切り出し画像によって精度の高い位置合わせを行う。このような段階的な位置合わせ処理を行うことにより、演算負荷を軽減することができる。
或いはまた、元の画像を複数の画像領域に分割し、分割されたそれぞれの分割画像について、位置合わせの処理と、色抽出処理を行い、分割画像毎に得られた結果を統合して、画像全体の情報を得るという構成も可能である。
[表面加工への対応について]
例えば、包装や容器等に使用されるパッケージ印刷用の原稿画像データは、印刷用の画像内容を示すカラーデータ層と、印刷後の切断線を示すカットライン層と、印刷面の表面加工の内容を示す表面加工層と、を含んで構成される。一例として、アドビシステムズ社のAdobe illustrator(登録商標)のai形式では1ファイルに、カラーデータ層とカットライン層と表面加工層とがレイヤーとして保持される。
表面加工には、クリアインク及び/又はニスなどの付与によって印刷面上に保護膜を形成する加工が含まれる。カラーデータ層で特定されるCMYK値が同じであっても、表面加工の有無によって異なる色に見える。すなわち、スキャナ等の画像読取部30で読み取りを行った場合でも、表面加工の有無によって異なるRGB値が得られる。
したがって、目標印刷物42や印刷物50の読取画像から色情報を得る際には、表面加工に関する情報を使用して色抽出を行うことが好ましい。
表面加工に関する情報には、少なくとも表面加工の有無を特定する情報が含まれる。「表面加工有り」の情報、又は「表面加工無し」の情報のいずれかの情報を使用して色抽出を行う。
具体的には次のような対応があり得る。
[1]印刷面の全面が表面加工されている場合は、原稿画像データのカラーデータ層をそのまま使用することができる。
[2]印刷面が部分的に表面加工されている場合には、次の二通りの対応があり得る。
[2−1]表面加工が無い領域のカラーデータを使用して色抽出を行う。すなわち、カラーデータ層から、表面加工層とカラーデータ層との重複領域を除外したカラーデータを使用して色抽出を行う。
[2−2]表面加工が有る領域のカラーデータを使用して色抽出を行う。すなわち、カラーデータ層と表面加工層との重複領域のカラーデータを使用して色抽出を行う。
なお、上述した[2−1]及び[2−2]のいずれの場合も、原稿画像データと読取画像データとの位置合わせの処理については、カラーデータ層全体を使用して位置合わせを
行う。
図33はパッケージ印刷用の原稿画像データの例を示す模式図である。図33(A)はカラーデータ層のデータ例を示す図であり、図33(B)は表面加工層のデータ例を示す図である。図33(C)はカラーデータ層と表面加工層とを重ねた様子を示す図である。
ここでは説明を簡単にするためにカットライン層の記載は省略した。なお、図33(C)は、カラーデータに対して表面加工層のマスクを重ねたものと解釈できるため、図33(C)について「マクス後のカラーデータ層」と表記した。
図33(B)における黒く塗り潰された黒塗り領域(符号280)は表面加工が行われる領域(「表面加工が有る表面加工領域」に相当)を示しており、本例では表面加工としてのクリアインクが付与される領域を示している。図33(B)の黒く塗り潰されていない非黒塗り領域(符号282)は表面加工が行われない領域(「表面加工が無い非表面加工領域」に相当)を示しており、本例では表面加工としてのクリアインクが付与されない領域(非付与領域)を示している。
図34は、表面加工の有無を色抽出の条件に加えた色抽出処理のフローチャートである。図34に示すフローチャートにおいて、図23で説明したフローチャートで説明した工程と同一又は類似する工程には同一のステップ番号を付し、その説明は省略する。図23で説明した色抽出処理に代えて、図34に示す色抽出処理を採用することができる。
図34に示す色抽出処理のフローチャートでは、図23で説明したステップS206とステップS208の間に、第3の抽出条件を満たすか否かを判断する処理の工程(ステップS207)が追加されている。
第3の抽出条件は、表面加工の無い領域から色を抽出するか、それとも、表面加工の有る領域から色を抽出するかによって、次の二通りの条件設定(条件設定1と条件設定2)が可能である。
すなわち、第3の抽出条件の条件設定1として、「表面加工が無い非表面加工領域であること」という条件を定めることができる。また、第3の抽出条件の条件設定2として、「表面加工が有る表面加工領域であること」という条件を定めることができる。
条件設定1と条件設定2とは、排他的選択によって設定される。条件設定1を採用するか、条件設定2を採用するかの選択は、ユーザがユーザインターフェースから指定する構成とすることができる。また、条件設定1を採用するか、条件設定2を採用するかの選択は、原稿画像データを解析して、表面加工を含むカラーデータの面積と、表面加工を含まないカラーデータの面積とのうち、面積の大きい方から色を抽出するように、条件設定1又は条件設定2を選択する、という自動選択処理を行う構成とすることができる。自動選択処理の機能は、図1で説明した画像処理部24及び/又は制御部26の機能として搭載することができる。
第3の抽出条件が条件設定1に定められた場合、表面加工が無い領域が色抽出対象となる。図33(C)の例では、黒塗り領域280以外の領域(非黒塗り領域282)が色抽出対象となる。
その一方、第3の抽出条件が条件設定2に定められた場合、表面加工が有る領域が色抽出対象となる。図33(C)の例では、黒塗り領域280が色抽出対象となる。
図34に示すフローチャートによれば、第1の抽出条件、第3の抽出条件、及び第2の抽出条件をすべて満たす着目領域から色情報を取得される。
なお、図34のフローチャートにおけるステップS208の処理を省略する形態も可能である。
[画像読取部にカメラを用いる場合について]
カメラを画像読取に使用する場合、印刷物上にあたる光のムラにより、読取画像にもムラが出る可能性がある。印刷物上にあたる光としては、環境光、若しくは、照明光、又は、これらの組み合わせがあり得る。このように印刷物上にあたる光のムラにより、カメラで取得する読取画像にムラが出る可能性があるという問題に対処するため、画像読取部30(図1参照)にカメラを利用する場合は、シェーディング補正を併せて実施することも好ましい。
なお、カメラによって撮影して得られる撮影画像が「読取画像」に相当する。「撮影」という用語は「撮像」と同義である。カメラは撮像素子としての二次元イメージセンサを有し、撮影した光学像を電子画像データに変換し、撮影画像を表すカラー画像としての撮影画像データを生成する。カメラの具体的な形態は特に限定されない。カメラは、二次元イメージセンサの受光面の各感光画素に対応してR,G,Bのカラーフィルタがモザイク状に配列された単板式の撮像装置であってもよいし、入射光をR,G,Bの色成分に分ける色分解光学系とR,G,Bの各チャンネルについて、チャンネルごとに二次元イメージセンサを備えた三板式の撮像装置であってもよい。
シェーディング補正の一例として、例えば、次のような補正方法を採用することができる。なお、シェーディング補正方法は、以下に例示する方法に限らず、他の公知のシェーディング補正方法を使用してもよい。
シェーディング補正方法の一例は、シェーディングデータを準備する工程と、シェーディングデータを利用してシェーディング補正を実施する工程と、を含む。
(1)シェーディングデータ準備工程
シェーディングデータ準備工程では、まず、印刷物をカメラで撮影する際に対象の印刷物を置く位置である「撮影対象物の設置位置」に、印刷していない用紙を置き、この未印刷の用紙をカメラで撮影する。未印刷の用紙をカメラで撮影することによって得られた画像データである未印刷用紙撮影画像データから、当該未印刷用紙撮影画像データ中の輝度最大値Lmaxを求める。そして、次式によってシェーディングデータSHD(x,y)を求める。
SHD(x,y)=Lmax/L(x,y)
ここでx,yは画素の位置を表し、L(x,y)は、位置(x,y)の画素における輝度値を示す。
(2)シェーディング補正実施工程
シェーディング補正工程では、印刷物をカメラで撮影して得られた画像データであるカメラ撮影画像データに対し、シェーディングデータSHD(x,y)を適用して、次式によってシェーディング補正を行う。
Dout(x,y)=SHD(x,y)×Din(x,y)
ここで、Din(x,y)は入力画像データであり、印刷物をカメラで撮影して得られたカメラ撮影画像データを表す。
Dout(x,y)は、シェーディング補正の出力画像データであり、カメラ撮影画像データに対するシェーディング補正後画像データを表す。
未印刷用紙撮影画像データからシェーディングデータを生成する機能と、シェーディングデータを用いてカメラ撮影画像データのシェーディング補正を行う機能は、画像処理部24(図1参照)に搭載することができる。すなわち、画像処理部24は、シェーディングデータ生成部とシェーディング補正部とを含む構成とすることができる。また、シェーディングデータの生成機能とシェーディング補正機能はカメラ内部の画像処理回路に搭載することも可能である。
なお、スキャナの場合は、一般にスキャナの本体側でシェーディング補正を実施しているため、スキャンして得られた画像データに対して、別途シェーディング補正を行う必要はないと考えられる。
[画像読取部にインラインセンサを用いる形態について]
図35は本発明の他の実施形態に係る印刷システムの構成を示すブロック図である。図35の構成において、図1で説明した構成と同一又は類似する要素には同一の符号を付し、その説明は省略する。
図35に示す印刷システム310は、目標印刷物42を読み取る第1の画像読取部としての画像読取部30Aを備える。画像読取部30Aは、図1で説明した画像読取部30と同等の構成であり、画像読取部30Aには、印刷装置18とは別体のスキャナ(例えば、フラットベット型のスキャナなど、いわゆるオフラインで利用可能なオフラインスキャナ)、若しくは、カメラを用いることができる。
また、図35の印刷システム310における印刷装置18は、印刷物50を読み取る第2の画像読取部としてのインラインセンサ30Bを備えている。第2の画像読取部として機能するインラインセンサ30Bは、印刷装置18に組み込まれた、印刷機内蔵型の画像読取装置である。例えば、印刷装置18は、用紙搬送経路に画像読取用の撮像ユニットであるラインセンサが設置され、画像形成後の印刷物を搬送しながらラインセンサによって印刷画像を読み取る構成となっている。本例のインラインセンサ30Bは、印刷装置18の用紙搬送経路に設置される画像読取用のラインセンサである。すなわち、インラインセンサ30Bは、用紙搬送方向と直交する紙幅方向について用紙上の紙幅分の画像を一度に(1回の紙送りで)読み取ることができる光電変換素子列(読取画素列)を有しており、用紙搬送経路に設置される。なお、「インラインセンサ」という用語は、「インラインスキャナ」と呼ばれる場合がある。
インラインセンサ30Bには、例えば、RGB各色のチャンネルのCCD(charge-coupled device)ラインセンサが並んだ3CCDカラーラインセンサなど、色分解可能な撮像デバイスが用いられる。このようなカラー撮像デバイスを用いることにより、印刷装置18の印刷物50から色の情報を読み取ることができる。
印刷装置18の印刷部16によって印刷された印刷物50を一方向に搬送しながらインラインセンサ30Bによって印刷物50上の画像を読み取り、画像信号に変換する。こうしてインラインセンサ30Bによって読み取られた読取画像の電子画像データが生成される。
印刷装置18にインラインセンサ30Bが内蔵されている場合には、印刷装置18で印刷された印刷物50の読み取りに、印刷装置18のインラインセンサ30Bを使用することが可能である。この場合、インラインセンサ30Bによって取得されるRGBの信号値をデバイス非依存の信号値(例えばLab値)に変換するためにインラインセンサ30Bのプロファイルを別途用意しておく必要がある。インラインセンサ30Bによって取得された情報は画像処理部24に送られる。
図36は、図5に代わるブロック図である。図35で説明した印刷システム310の場合、図5に代わるブロック図は図36となる。図36において、図5で説明した構成と同一又は類似の構成には同一の符号を付し、その説明は省略する。
図36のように、目標印刷物42は画像読取部30Aによって読み取りが行われる。一方、印刷装置18で印刷された印刷物50はインラインセンサ30Bによって読み取りが行われる。インラインセンサ30Bから得られた読取画像のRGB値は、第1の色変換部64にて、インラインセンサ30Bのプロファイルである第1の色変換テーブル68Bを用いてRGB値からLab値に変換される。その他の構成は、図5で説明した例と同様である。
図35及び図36に示したように、目標印刷物42と印刷装置18の印刷物50のそれぞれの読み取りに、それぞれ異なる画像読取装置を利用することも可能である。すなわち、目標印刷物42を読み取る画像読取部30Aと、印刷装置18の印刷物50を読み取るインラインセンサ30Bとの組み合わせが全体として「画像読取部」に相当するものと理解することができる。
図18、図20及び図22で説明した構成における画像読取部30についても、図36と同様に、目標印刷物42を読み取る画像読取部30Aと印刷物50を読み取るインラインセンサ30Bの組み合わせを採用することができる。
さらに、印刷装置18の印刷物50の読み取りに用いる第2の画像読取部は、インラインセンサ30Bに限らず、目標印刷物42の読み取りに用いる第1の画像読取部と同様に、オフラインスキャナやカメラを用いることもできる。つまり、目標印刷物42の読み取りに用いる第1の画像読取部と、印刷装置18の印刷物の読み取りに用いる第2の画像読取部とは、それぞれ別々の装置構成であってもよいし、第1の画像読取部と第2の画像読取部の両者に兼用される単一の装置構成であってもよい。
<コンピュータを色変換テーブル作成装置として機能させるプログラムについて>
上述の実施形態で説明した色変換テーブル作成装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムをCD−ROM(Compact Disc read-only memory)や磁気ディスクその他のコンピュータ可読媒体(有体物たる非一時的な情報記憶媒体)に記録し、該情報記憶媒体を通じて当該プログラムを提供することが可能である。このような情報記憶媒体にプログラムを記憶させて提供する態様に代えて、インターネットなどの通信ネットワークを利用してプログラム信号をダウンロードサービスとして提供することも可能である。
また、このプログラムをコンピュータに組み込むことにより、コンピュータに色変換テーブル作成装置の各機能を実現させることができ、上述の実施形態で説明した色変換テーブルの作成や色変換の処理などを行うことができる。
<実施形態の変形例について>
図3、図4、図17、図19及び図21で説明した第1の主要構成及びその追加構成に関する構成例と、図5、図13、図18、図10、図22及び図36で説明した第2の主要構成及びその追加構成に関する構成例とは、適宜組み合わせることができる。
<実施形態の利点>
(1)第1の主要構成によれば、目標印刷物42を画像読取部30で読み取って色度値を取得し、目標印刷物42から目標プロファイルの色変換テーブル(第2の色変換テーブル92A)を作成できる。すなわち、印刷物50の印刷と印刷物50の読み取り作業を実施することなく、原稿画像データ40と目標印刷物42の読取画像データに基づいて、目標プロファイルの色変換テーブルを作成することができる。
第1の主要構成によれば、目標プロファイルを作成する際に、印刷装置18による印刷やその印刷物を読み取るなどの作業の手間がかからない。
(2)第2の主要構成によれば、目標印刷物42を画像読取部30で読み取って取得した目標印刷物の色度値と、仮の入力色変換テーブルを用いて色変換して印刷した印刷物を画像読取部30で読み取って取得した印刷物の色度値と、に基づき、暫定的な入力色変換テーブルを補正、若しくは出力色変換テーブルを補正、又は色補正テーブルを作成することができる。これにより、第2の色変換部80に適用する色変換テーブルをより一層適切なものにすることができ、色変換の精度を向上させることができる。
さらに、かかる処理を繰り返すことで、印刷物の色を目標印刷物42の色に一層近づけることが可能になる。
また、図36で例示した第2の主要構成によれば、目標印刷物42を画像読取部30Aで読み取って取得した目標印刷物の色度値と、仮の入力色変換テーブルを用いて色変換して印刷した印刷物をインラインセンサ30Bで読み取って取得した印刷物の色度値と、に基づき、暫定的な入力色変換テーブルを補正、若しくは出力色変換テーブルを補正、又は色補正テーブルを作成することができる。これにより、第2の色変換部80に適用する色変換テーブルをより一層適切なものにすることができ、色変換の精度を向上させることができる。
さらに、かかる処理を繰り返すことで、印刷物の色を目標印刷物42の色に一層近づけることが可能になる。
(3)第1の主要構成によって作成した第2の色変換テーブル92Aを、第2の主要構成における初回の入力色変換テーブルとして用いることで、初回の印刷での色再現の精度が最適化され、色合わせの収束が速くなる。
(4)本実施形態によれば、原稿画像データ40と対応する色度値の多次元の対応関係を表す色変換テーブルを作成して、目標印刷物と印刷物との色を合わせるため、従来の方法に比べて、色補正の自由度が高く、より高精度な色補正(色合わせ)が可能となる。本実施形態によれば、目標印刷物を出力した印刷機と、印刷物50の印刷に用いる印刷装置18との色再現特性が大きく異なる場合であっても、十分な色合わせ精度が得られる。
(5)図9で説明した原稿対応画像抜き出し部130を含んだ画像対応付け部62を採用することにより、原稿画像データ40と目標印刷物42の印刷画像とが一対一に対応しない場合でも色合わせを実施可能となる。
(6)測色器32を併用する構成を採用することで、画像読取部30を介して取得する色度値の測定の誤差を低減し、色合わせ精度を向上させることができる。
(7)本実施形態によれば、色再現目標が現物の印刷物(目標印刷物)で指定されている場合でも、適切な色変換テーブルを作成することができ、ICCプロファイルを利用したカラーマネージメントが可能となる。また、目標印刷物に対する色合わせ工程を効率化できる。
以上説明した本発明の実施形態は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜構成要件を変更、追加、削除することが可能である。本発明は以上説明した実施形態に限定されるものでは無く、本発明の技術的思想内で当該分野の通常の知識を有するものにより、多くの変形が可能である。