Método de determinación de la fórmula de predicción del color
Descripción general
 La buena precisión de predicción del color también está garantizada para los datos de color no incluidos en los datos de referencia. ] La unidad 8 de determinación de parámetros para el modelo 7 de predicción de color se obtiene utilizando los datos del primer dispositivo 2 y los primeros datos colorimétricos 5 y optimizando los parámetros. La unidad de evaluación de precisión 9 aplica los parámetros optimizados al modelo de predicción de color para crear una fórmula de predicción de color y utiliza los datos del segundo dispositivo 3 y los segundos datos colorimétricos 6 para calcular la precisión para cada fórmula de predicción de color . La unidad 10 de determinación de la fórmula de predicción de color determina una fórmula de predicción de color que puede proporcionar una exactitud de predicción óptima como expresión de predicción de color final.
Campo técnico
La presente invención se refiere a un método para determinar una fórmula de predicción de color para predecir un color de salida en un aparato de salida de color.
Antecedentes de la técnica
Para reproducir de forma fácil y precisa el color entre diferentes dispositivos de entrada / salida de color, como el escáner a color, la impresora a color, el monitor a color, se ha estudiado el método de coincidencia de colores utilizando el color independiente del dispositivo. Este método tiene como objetivo realizar una reproducción del color que coincida colorimétricamente entre varios dispositivos mediante el uso de señales de color intermedias independientes del dispositivo. Generalmente, como señal de color independiente del dispositivo, se utiliza una señal que coincide con las características visuales humanas tales como la señal CIE 1931 XYZ o la señal L * a * b *.
Como se describió anteriormente, para realizar una reproducción del color que coincida colorimétricamente, es necesario captar con precisión la relación entre la señal del dispositivo y el valor colorimétrico. Por lo tanto, se han propuesto varias ecuaciones de predicción para obtener los valores XYZ y los valores L * a * b * de las señales del dispositivo.
Por ejemplo, en la impresión de color reproducida ecuación de predicción determinación de método y aparato descrito en el documento JP-A-6 350 844, la señal de salida C de la impresora, M, con el fin de predecir el triestímulo XYZ valores de Y, la aplicación del modelo de regresión múltiple Lo ha hecho. Como un método para determinar el modelo de regresión, mientras que la reducción de uno por uno variables explicativas de regresión múltiple ecuaciones del modelo completo mediante el cálculo de la diferencia de color en un espacio de color uniforme para los datos medidos, la diferencia de color blanco menos exactitud, y más Descripción Se obtienen coeficientes de regresión múltiple que reducen el número de variables.
Tarea de solución
Sin embargo, en el método convencional para determinar una fórmula de predicción de color, los datos de referencia utilizados para determinar un modelo de predicción de color y los datos de referencia utilizados para determinar los parámetros de una expresión de predicción de color son los mismos. Por esta razón, incluso si se obtiene un modelo de predicción de color y un parámetro de predicción de color altamente precisos para los datos de referencia, existe el problema de que la precisión se reduce significativamente para los datos de color no incluidos en los datos de referencia.
Un objetivo de la presente invención es proporcionar un método para determinar una fórmula de predicción de color que pueda garantizar una buena precisión de predicción de color incluso para datos de color no incluidos en los datos de referencia.
Solución
De acuerdo con un primer aspecto de la presente invención, se proporciona un aparato de procesamiento de imágenes que comprende medios para emitir una muestra de salida usando datos de patrones de salida predeterminados, medios para medir parches de color incluidos en la muestra de salida, Medios para almacenar un valor de salida de un parche de color incluido en un patrón de salida y medios para almacenar dicho valor de color medido en un sistema para predecir un valor colorimétrico de un color emitido por un dispositivo de salida de color, Determinación de un primer resultado de colorimetría para un primer patrón de salida y un segundo resultado de colorimetría para un segundo patrón de salida, y determinación de un parche de color del parche de color incluido en el primer patrón de salida determinación de los parámetros para una pluralidad de modelo de predicción de color de correspondencia entre el valor de salida y el primer resultado de medición de color, se obtiene una ecuación de predicción de color mediante la aplicación de los parámetros para el modelo de predicción de color, contenida en el segundo patrón de salida Re Usando el valor de salida y los segundos resultados de la medición del color de los parches de color, que calcula la precisión de la predicción de la ecuación de predicción de color para determinar la ecuación de predicción de color precisión de la predicción óptimo obtenido como la ecuación final de predicción de color Lo tiene.
En el segundo aspecto de la presente invención, los medios de medición colorimétrico para la introducción de un original en color, medios para determinar un valor de entrada de la muestra de color en la imagen es la entrada, el parche de color en el documento en color que incluye una pluralidad de parches de color Medios para almacenar un valor de entrada de dicho parche de color y medios para almacenar dicho valor de color medido en un sistema para predecir un valor colorimétrico de una entrada de color por un dispositivo de entrada de color, Se determina un primer resultado de colorimetría y un primer valor de entrada para un primer documento de entrada y un segundo resultado de colorimetría y un segundo valor de entrada para un segundo documento de entrada. Determinar un parámetro para una pluralidad de modelos de predicción de color a partir de una relación de correspondencia entre el primer valor de entrada y un primer resultado de colorimetría, aplicando el parámetro al modelo de predicción de color para obtener una ecuación de predicción de color, Valor y el segundo resultado de medición de color, predicción de la expresión de predicción de color Grados se calcula y se caracteriza por la determinación de la predicción de precisión obtenida ecuación óptima predicción de color que la ecuación final predicción color.
De acuerdo con un tercer aspecto de la invención, el segundo valor de salida se establece para interpolar el primer valor de salida, y el segundo valor de entrada se establece para interpolar el primer valor de entrada Como se muestra en la FIG.
En la invención de la reivindicación 4, en el que, cuando se realiza el color predicho por tres ecuación de regresión múltiple para cada uno componentes objetivos variables tres colores para hacer predicciones, la variable de tipo explicación asume una múltiples diferentes modelos de regresión, cada a partir de los resultados de predicción y los valores colorimétricos medidos en los valores colorimétricos en el caso de utilizar el modelo de regresión múltiple, obtiene la suma residual de cuadrados para cada variable dependiente, el modelo de regresión múltiple para minimizar la suma de cuadrados residuo, dichas variables de propósito Como una ecuación de regresión múltiple.
Descripción detallada de las formas de realización preferidas A continuación, se describirá específicamente una realización de la presente invención con referencia a los dibujos. La figura 4 muestra un ejemplo de un sistema de coincidencia de color al que se aplica la fórmula de predicción de color de la presente invención. En este sistema de correspondencia de colores, por ejemplo, un escáner, un monitor, una impresora y similares están conectados a una computadora y tienen una función de coincidencia colorimétrica con las reproducciones de color de estos diferentes dispositivos. Para este propósito, la computadora host utiliza una señal de color independiente del dispositivo, como el valor de triestímulo XYZ en el medio, y realiza el procesamiento de conversión de color entre los dispositivos.
Por ejemplo, en el caso de la introducción de una imagen por el escáner, como se muestra en la Fig. 4, una vez convertido en señales XYZ, documento de entrada de escáner y un monitor mediante la conversión de la señal de monitor para reproducir la misma señal de escáner valores triestímulo XYZ Haga coincidir la reproducción del color de la imagen.
Como otra forma, hay casos en los que se desea simplificar el trabajo de impresión de pruebas confirmando la imagen en el momento de la impresión con anticipación en el monitor. En ese caso, se adopta un método en el que los colores reproducidos en el momento de la impresión se predicen a partir de imágenes CMY (K) separadas por colores y se muestran en un monitor. También en este ejemplo, como el escáner, es efectivo convertir la señal de salida de la impresora al valor de triestímulo XYZ y luego convertirla a la señal del monitor.
El sistema de coincidencia de colores como se describió anteriormente requiere conversión de color entre la señal del dispositivo y la señal de color colorimétrica independiente del dispositivo. Generalmente, para crear este parámetro de conversión de color, se crea una fórmula de predicción de color basada en resultados colorimétricos de varios parches de color, y los parámetros se optimizan en función de la fórmula de predicción de color. Por lo tanto, dado que la precisión de la ecuación de predicción de color tiene una gran influencia en la precisión de coincidencia de color, es importante crear una fórmula de predicción de color con alta precisión y alta confiabilidad.
La figura 5 muestra un método de creación de expresión de predicción de color general en el dispositivo de salida, y la figura 6 muestra un método de creación de expresión de predicción de color general en el dispositivo de entrada. En el caso de un dispositivo de salida, en primer lugar, se prepara de antemano un patrón de salida 21 que incluye una pluralidad de parches de color para los cuales se conocen datos de salida de C, M, Y, etc. Los datos de salida C, M, Y se almacenan en el dispositivo 22 de almacenamiento de valores de salida.
Entonces, de salida por el dispositivo de salida 23 que está dirigido al patrón de salida anterior 21, (en la figura, los parches 20 de color) las muestras de color en la muestra de salida 24 se somete a colorimetría con el colorímetro 25, triestímulo XYZ Valor, valor de L * a * b *, etc., y los almacena en el dispositivo de almacenamiento de valores colorimétricos 26. En base a los datos de salida y los valores colorimétricos, un dispositivo 27 de determinación de la fórmula de predicción de color construye una ecuación de predicción de color. El número de parches de color necesarios para crear la fórmula de predicción de color varía según la impresora y el método de predicción, pero se trata de varios cientos a varias decenas de miles de parches. El funcionamiento del aparato de determinación de la ecuación de predicción del color de acuerdo con la presente invención se describirá en detalle más adelante.
Incluso en el caso del dispositivo de entrada, el método de preparación es más o menos el mismo que en el caso del dispositivo de salida. Sin embargo, en el caso de un dispositivo de entrada, un documento de entrada 31 que contiene un gran número de parches de color en lugar de un patrón de salida se prepara de antemano y se introduce por el dispositivo de entrada de objetivo 34 para emitir una imagen de entrada 35. El dispositivo informático 36 determina el valor de la señal de entrada. Es decir, se obtiene un valor de entrada de cada parche de color en esta imagen de entrada, por ejemplo, se obtiene un promedio de valores R, G, B. La determinación de la fórmula de predicción de color 38 es la misma que en el caso del dispositivo de salida.
La figura 1 muestra una configuración de un aparato de determinación de fórmula de predicción de color de la presente invención. Color de ecuación de predicción dispositivo de este ejemplo se preparó determinar por la ecuación de predicción de color del método de creación se describe en la Fig. 5 o la Fig. 6, para el mismo dispositivo, los dos conjuntos 2, 3 del dispositivo de almacenamiento de datos del dispositivo los datos del dispositivo 1, y los conjuntos 5 y 6 de dos tipos de datos colorimétricos correspondientes a los datos del dispositivo 2 y 3 se preparan en el dispositivo de almacenamiento de datos colorimétricos 4.
Además, se prepara un número necesario de modelos de predicción de color 7 utilizados para la predicción del color. Luego, la unidad de determinación de parámetros 8 para el modelo de predicción de color se obtiene optimizando los parámetros de cada modelo de predicción de color usando los datos del primer dispositivo 2 y los primeros datos colorimétricos 5. Como método de optimización, existe, por ejemplo, un método de mínimos cuadrados.
A continuación, la sección de evaluación precisión 9 de la ecuación de predicción de color, haciendo que la ecuación de predicción de color mediante la aplicación de los parámetros optimizados para el modelo de predicción de color mediante el uso de los segundos datos de dispositivos 3 y los segundos datos colorimétricos 6, cada color Realice una evaluación de precisión para cada fórmula de predicción. La unidad 10 de determinación de la fórmula de predicción de color determina una fórmula de predicción de color que puede proporcionar una exactitud de predicción óptima como expresión de predicción de color final.
De esta manera, en la presente invención, se usan diferentes datos de referencia para crear un parámetro de modelo de predicción de color y para determinar un modelo. En general, la precisión con respecto a los primeros datos de referencia aumenta a medida que se utiliza el modelo complejo. Sin embargo, dado que no coincide necesariamente con el modelo de reproducción real del dispositivo, la distorsión aparece como una disminución en la precisión de predicción para colores no incluidos en los datos de referencia.
Por lo tanto, al utilizar datos diferentes del tiempo de ajuste de parámetros para la evaluación de la precisión, se puede verificar la validez del ajuste del modelo y se puede mejorar la confiabilidad del modelo de predicción del color.
Además, como el modelo de predicción de color en la presente invención no se limita a los descritos anteriormente, por ejemplo, puede ser utilizado con patrones diferentes modelos de cálculo de interpolación de división puede usarse modelo de predicción por la red neuronal con diferente número de neuronas.
En esta realización, como un modelo de predicción de color, diferentes modelos de regresión variables explicativas como ejemplo, un caso de la creación de una ecuación de predicción a las señales XYZ de señal CMY, se describirán a continuación.
2 y 3 están procesando diagramas de flujo de creación de fórmula de predicción de color de acuerdo con la presente invención. Cuando consideramos un modelo de regresión múltiple como un modelo de predicción de color,
X = Fx (C, M, Y)
Y = Fy (C, M, Y)
Z = Fz (C, M, Y)
, Y F se expresa en la forma de un polinomio polinomial. En la presente realización, se obtienen polinomios polinomiales óptimos para cada uno de X, Y y Z (variables de objeto). Por lo tanto, al determinar las ecuaciones de predicción para cada uno de X, Y y Z, los procesos en las Figuras 2 y 3 se realizan independientemente.
Consideremos un modelo de regresión múltiple de una ecuación lineal a una ecuación cúbica como candidatos para un modelo de predicción de color. Este orden es un ejemplo, y no está limitado a esto. Como candidato para la variable explicativa del modelo de regresión múltiple,
C, M, Y, C2, M2, Y2, CM, MY, CY, C3, M3, Y3, C2M, C2Y, CM2, CY2, m2y, MY2, CMY
Hay 19 candidatos para ser.
Y selecciona un modelo de regresión múltiple óptimo seleccionando una variable explicativa que mejor represente las características de reproducción del dispositivo de salida real entre ellos. Luego, basta con verificar todos los patrones de combinaciones de las 19 variables explicativas, pero el patrón de combinación se convierte en un número enorme, y lleva mucho tiempo procesarlo. Por lo tanto, para acortar el tiempo de procesamiento, mostramos un método que usa el método de incremento variable, como se muestra en las Figuras 2 y 3, que agrega una por una de las variables explicativas con un alto efecto en la precisión de la conversión.
En las Figuras 2 y 3, al encontrar la fórmula de predicción para la variable objetivo X, en primer lugar, se supone un modelo de regresión múltiple básico, y se obtiene un error de conversión cuando se usa el modelo de regresión múltiple. El modelo de regresión múltiple básico es, por ejemplo, X = x1 C.
Registre el modelo de regresión múltiple básico en el modelo de regresión múltiple M (pasos 101 y 102). Usando los datos del primer dispositivo y los primeros datos colorimétricos, el coeficiente de regresión x1 de la ecuación de regresión múltiple se optimiza mediante el método de mínimos cuadrados (paso 103). Sustituir los datos del segundo dispositivo (C, M, Y) en la ecuación de regresión obtenida en la etapa 103 anterior, y obtener el valor predicho X 'i del valor de triestímulo (etapa 104). La suma residual de cuadrados del valor predicho X'i y el segundo dato de color medido Xi se obtiene como un error de conversión y se establece en PreErr (etapa 105).
PreErr = Σ (Xi X'i)
Sin embargo, la suma es de i = 1 a n.
Después de apagar el indicador (paso 106), se busca según el modelo de regresión múltiple básico si se debe agregar o no una variable explicativa. Es decir, se crea un nuevo modelo de regresión múltiple N, además del modelo de regresión múltiple M, uno por uno, del grupo candidato de la variable explicativa P (paso 107). Por ejemplo, como un modelo de regresión múltiple N para X,
X = x 1 C + x 2 M
.
Como en la etapa 103 descrita anteriormente, se obtiene un coeficiente de regresión de la ecuación de regresión múltiple para el modelo N usando los datos del primer dispositivo y los primeros datos colorimétricos (etapa 108). Sustituir los datos del segundo dispositivo en la ecuación de regresión obtenida en el paso 108 para obtener un valor predicho (paso 109). Se obtiene la suma residual de cuadrados Err entre el valor predicho y los segundos datos colorimétricos para el modelo N (paso 110).
Cuando la suma residual de cuadrados Err para el modelo N es menor que PreErr (SÍ en el paso 111), el modelo de N que el modelo M, se determina que son adecuados como la ecuación de predicción, ajuste el Err a PreErr, Modelo N Se establece en la variable explicativa adicional R, y la bandera se enciende (paso 112).
El proceso anterior se repite hasta que se verifican todas las variables explicativas (paso 113), y se agrega una variable explicativa capaz de minimizar el error de conversión de todas las variables explicativas al modelo M. Al mismo tiempo, la variable explicativa se elimina de la variable explicativa candidatos (paso 115).
Se repite el procesamiento del paso 106 al paso 115. Si ya no se mejora ninguna variable de conversión independientemente de qué variable explicativa se agrega, el procesamiento finaliza y el modelo M se determina como el modelo de regresión múltiple final (etapa 116).
En la realización anterior, se muestra un ejemplo del método de aumento variable, pero cuando el número de modelos para ser candidatos es relativamente pequeño, por supuesto es posible verificar todos los patrones. En la realización anterior, la suma residual de cuadrados para cada uno de X, Y y Z se usó para la evaluación de la precisión. En general, se usa una diferencia de color en un espacio de color uniforme para examinar un error de conversión de color. Sin embargo, en la presente invención, el objetivo principal es evitar que se seleccione un modelo anormal en un modelo de predicción de color. , Es posible obtener un efecto suficiente encontrando la suma residual de cuadrados de X, Y, Z respectivamente. Luego, en la evaluación de la suma residual de cuadrados, dado que el modelo se puede optimizar independientemente para cada uno de X, Y y Z, es posible acortar en gran medida el tiempo de procesamiento. Además, también es posible crear un modelo de predicción de color usando datos L * a * b * como datos de valores colorimétricos además de los datos X, Y, Z.
Además, el conjunto de datos del segundo dispositivo de la presente invención necesita poder verificar la precisión de predicción en colores no incluidos en el primer conjunto de datos del dispositivo. Por lo tanto, para ese propósito, es deseable distribuir parches de color tanto como sea posible mediante la interpolación del primer conjunto de datos. Por ejemplo, si el primer conjunto de datos (datos de salida)
ID = 000003 HE = 045 WI = 036 LX = 0420 LY = 1600
, El segundo conjunto de datos se establece para que se incluyan parches de color en las proximidades de (C, M, Y) = (16, 16, 16). Del mismo modo, en el caso del dispositivo de entrada, los datos se configuran de modo que el segundo valor de entrada interpola el primer valor de entrada.
Efecto de la invención
Como se describió anteriormente, de acuerdo con el primer aspecto de la presente invención, los parámetros para una pluralidad de modelos de predicción de color se determinan a partir de la correspondencia entre el valor de salida del parche de color incluido en el primer patrón de salida y el primer resultado de predicción obtiene la ecuación de predicción de color mediante la aplicación de los parámetros para el modelo de predicción de color, utilizando el valor de salida y los segundos resultados de la medición del color de los parches de color incluidos en el segundo patrón de salida, la precisión de la predicción de la ecuación de predicción de color Calcula y usa la fórmula de predicción de color que puede obtener la precisión de predicción óptima como la fórmula de predicción de color final, por lo que es altamente confiable para el color de salida no incluido en los datos de referencia, y es adecuado para el dispositivo de salida Se puede construir una expresión de predicción de color.
De acuerdo con el segundo aspecto de la invención, el primero para determinar los parámetros para una pluralidad de modelo de predicción de color a partir de una relación correspondiente entre el valor de entrada y el primer resultado colorimétrico, la predicción de color mediante la aplicación de los parámetros para el modelo de predicción de color la búsqueda de expresión, y el segundo valor de entrada utilizando el segundo resultado de medición de color, para calcular la precisión de la predicción de la ecuación de predicción de color, el uso del color ecuación de predicción precisión de la predicción óptima se obtiene como la ecuación final de predicción de color La confiabilidad es alta incluso para un documento de entrada que incluye un color no incluido en los datos de referencia y se puede construir una fórmula de predicción de color adecuada para el dispositivo de entrada.
De acuerdo con el tercer aspecto de la presente invención, dado que el segundo valor de salida y el valor de entrada se establecen para interpolar el primer valor de salida y el valor de entrada, la fiabilidad de la expresión de predicción de color se mejora adicionalmente.
De acuerdo con el cuarto aspecto de la invención, cuando se realiza la predicción del color por tres ecuación de regresión múltiple para cada uno componentes objetivos variables tres colores para hacer predicciones, suponiendo que el modelo de regresión múltiple para diferentes tipos pluralidad de variables explicativas y, a partir del resultado de predicción y los valores colorimétricos medidos valores colorimétricos utilizando cada modelo de regresión múltiple, se obtiene la suma residual de cuadrados para cada variable objetivo, el modelo de regresión múltiple para minimizar la suma de cuadrados residuo Dado que se trata de una ecuación de regresión múltiple para la variable objetivo, es posible crear una ecuación de predicción de color con una mínima diferencia de color y una alta fiabilidad en poco tiempo.
La figura 1 muestra una configuración de un aparato de determinación de fórmula de predicción de color de la presente invención.
La figura 2 es un diagrama de flujo de procesamiento de creación de expresión de predicción de color de acuerdo con la presente invención.
La figura 3 es un diagrama de flujo de proceso que continúa desde la figura 2.
La figura 4 muestra un ejemplo de un sistema de coincidencia de color al que se aplica la fórmula de predicción de color de la presente invención.
La Figura 5 muestra cómo crear una fórmula de predicción de color general en el dispositivo de salida.
La figura 6 muestra un método de creación de fórmula de predicción de color general en el dispositivo de entrada.
1 dispositivo de almacenamiento de datos del dispositivo
2 Primeros datos del dispositivo
3 segundos de datos del dispositivo
4 Dispositivo de almacenamiento de datos colorimétricos
5 Primeros datos colorimétricos
6 segundos datos colorimétricos
Grupo de candidatos del modelo de predicción de 7 colores
8 Sección de determinación de parámetros
9 Unidad de evaluación de precisión
Unidad determinante de la fórmula de predicción de 10 colores
Reclamo
El almacenamiento y la salida de la muestra de salida con la reivindicación 1 predeterminada de datos de patrón de salida, y medios para las muestras de color colorimétricos incluidos en las muestras de salida, los valores de salida de los parches de color incluido en dicho patrón de salida predeterminado Medios para determinar una fórmula de predicción de color para predecir un valor colorimétrico de un color que se enviará por un dispositivo de salida de color, comprendiendo el método los pasos de: Se obtiene un segundo resultado de la medición del color para el primer resultado de medición de color y un segundo patrón de salida para el patrón, el valor de salida y el primer resultado colorimétrico de parches de color incluido en el patrón de salida de la primera relación de correspondencia determinación de los parámetros para una pluralidad de modelo de predicción de color desde obtiene la ecuación de predicción de color mediante la aplicación de los parámetros para el modelo de predicción de color, dichos segundos valores colorimétricos y de salida de los parches de color incluido en dicho segundo patrón de salida Para resultados Te para calcular la precisión de la predicción de la ecuación de predicción de color, la predicción de color decisión método de la ecuación óptima, caracterizado por determinar la precisión de la predicción se obtiene la ecuación de predicción de color que la ecuación final predicción color.
2. Un aparato de procesamiento de imágenes que comprende: medios para introducir un original de color que incluye una pluralidad de parches de color; medios para obtener valores de entrada de parches de color en la imagen de entrada; medios para medir parches de color en el original de color; Medios para almacenar un valor de entrada de un parche y medios para almacenar dicho valor de color medido en un método para determinar una fórmula de predicción de color para predecir un valor colorimétrico de un color introducido por un dispositivo de entrada de color Determinar un primer resultado de colorimetría y un primer valor de entrada para un primer documento de entrada, un segundo resultado de colorimetría para un segundo documento de entrada y un segundo valor de entrada, Determinar un parámetro para una pluralidad de modelos de predicción de color a partir de una relación de correspondencia entre el primer resultado de colorimetría y el primer resultado de colorimetría, aplicando el parámetro al modelo de predicción de color para obtener una fórmula de predicción de color, Usando el resultado colorimétrico, calcule la precisión de predicción de la ecuación de predicción del color, decisión método ecuación de predicción de color, caracterizado por determinar la precisión de la predicción ecuación de predicción de color Do obtenido como la ecuación final predicción color.
3. Método según la reivindicación 1, en el que el segundo valor de salida se establece para interpolar el primer valor de salida, y el segundo valor de entrada se establece para interpolar el primer valor de entrada. 3. Método de determinación de la ecuación de predicción del color según la reivindicación 1 o 2.
Cuando se realiza la predicción de color para los tres componentes de color para llevar a cabo la reivindicación 4 predicho por tres ecuación de regresión múltiple de la variable de interés, respectivamente, suponiendo que una pluralidad de múltiples tipos de modelo de regresión de las variables explicativas es diferente, utilice el modelo de regresión múltiple respectiva Se obtiene un modelo de regresión múltiple que minimiza la suma residual de cuadrados para cada variable objetivo del resultado de predicción del valor colorimétrico predicho y el valor colorimétrico real medido en el caso en que está presente, Y la fórmula de predicción del color se determina en función de la fórmula de predicción del color.
Dibujo :
Application number :1997-027917
Inventors :株式会社リコー
Original Assignee :白沢寿夫