(57)【要約】【課題】ユーザが期待する色補正を行うことができる色補正装置を提供する。【解決手段】色補正対象画像に現れる対象物の各画素の色情報のうち、近接色域において最も多く出現する色情報を第２中心色情報と特定し、色空間における第１中心色情報から第２中心色情報までのベクトルを補正量と特定する。また、第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する。そして、色補正対象画像に現れる対象物の各画素の色情報のうち、代表色情報については補正量に基づいて補正し、代表色情報以外の他の色情報については、補正量と、当該他の色情報が、代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と第２中心色情報からの距離とに応じて補間計算を行い色補正を行う。【選択図】図１
2010141529.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶する目標色域情報記憶手段と、
前記色空間において前記目標色域を内包し、当該目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶する近接色域情報記憶手段と、
前記目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶する第１中心色情報記憶手段と、
色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定する中心色情報特定手段と、
前記色空間における前記第２中心色情報から前記第１中心色情報までのベクトルを補正量と特定する補正量特定手段と、
前記第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として前記色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する代表色情報特定手段と、
前記色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記代表色情報については前記補正量に基づいて補正し、前記代表色情報以外の他の色情報については、前記補正量に加えて、当該他の色情報が、前記代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行う補正手段と、
を備えることを特徴とする色補正装置。
【請求項２】
前記第１中心色情報は、前記対象物を表現する複数の画像のうち被験者の選択に基づいて特定した複数の画像の各画素に対応する色情報の平均値であり、
前記目標色域の情報は、前記第１中心色情報を中心として、前記特定した複数の画素の各画素に対する色情報の分布における１標準偏差の範囲を示す色域である
ことを特徴とする請求項１に記載の色補正装置。
【請求項３】
前記色情報は、色の三原色を表すＲ（Ｒｅｄ）値，Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値，Ｂ（Ｂｌｕｅ）値の各値で表される情報である
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の色補正装置。
【請求項４】
色補正装置における色補正方法であって、
目標色域情報記憶手段が、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶し、
近接色域情報記憶手段が、前記色空間において前記目標色域を内包し、当該目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶し、
第１中心色情報記憶手段が、前記目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶し、
中心色情報特定手段が、色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定し、
補正量特定手段が、前記色空間における前記第２中心色情報から前記第１中心色情報までのベクトルを補正量と特定し、
代表色情報特定手段が、前記第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として前記色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定し、
補正手段が、前記色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記代表色情報については前記補正量に基づいて補正し、前記代表色情報以外の他の色情報については、前記補正量に加えて、当該他の色情報が、前記代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行う
ことを特徴とする色補正方法。
【請求項５】
色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶する目標色域情報記憶手段と、
前記色空間において前記目標色域を内包し、当該目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶する近接色域情報記憶手段と、
前記目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶する第１中心色情報記憶手段と、を備えた色補正装置のコンピュータを、
色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定する中心色情報特定手段、
前記色空間における前記第２中心色情報から前記第１中心色情報までのベクトルを補正量と特定する補正量特定手段、
前記第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として前記色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する代表色情報特定手段、
前記色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記代表色情報については前記補正量に基づいて補正し、前記代表色情報以外の他の色情報については、前記補正量に加えて、当該他の色情報が、前記代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行う補正手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色補正対象画像の色を補正する色補正装置および色補正方法並びにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像中の空や人肌など、特徴的な色域を有する対象物の色を、人間が一般的に好ましいと感じる色に補正する技術が従来利用されている。そして画像の色補正の技術として、特許文献１が開示されている。
【特許文献１】特開２００６−１９８３０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、従来の画像の色補正においては、補正を行いたい対象物の色の範囲を示す注目色域（変化させたい色域）だけでなく、それ以外の色域にも補正の影響を与えるため、結果として、画像全体に対して期待する色再現が得られない場合がある。
【０００４】
そこでこの発明は、ユーザが期待する色補正を行うことができる色補正装置および色補正方法並びにそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶する目標色域情報記憶手段と、前記色空間において前記目標色域を内包し、当該目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶する近接色域情報記憶手段と、前記目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶する第１中心色情報記憶手段と、色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定する中心色情報特定手段と、前記色空間における前記第２中心色情報から前記第１中心色情報までのベクトルを補正量と特定する補正量特定手段と、前記第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として前記色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する代表色情報特定手段と、前記色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記代表色情報については前記補正量に基づいて補正し、前記代表色情報以外の他の色情報については、前記補正量に加えて、当該他の色情報が、前記代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行う補正手段と、を備えることを特徴とする色補正装置である。
【０００６】
また本発明は、上述の色補正装置において、前記第１中心色情報は、前記対象物を表現する複数の画像のうち被験者の選択に基づいて特定した複数の画像の各画素に対応する色情報の平均値であり、前記目標色域の情報は、前記第１中心色情報を中心として、前記特定した複数の画素の各画素に対する色情報の分布における１標準偏差の範囲を示す色域であることを特徴とする。
【０００７】
また本発明は、上述の色補正装置において、前記色情報は、色の三原色を表すＲ（Ｒｅｄ）値，Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）値，Ｂ（Ｂｌｕｅ）値の各値で表される情報であることを特徴とする。
【０００８】
また本発明は、色補正装置における色補正方法であって、目標色域情報記憶手段が、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶し、近接色域情報記憶手段が、前記色空間において前記目標色域を内包し、当該目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶し、第１中心色情報記憶手段が、前記目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶し、中心色情報特定手段が、色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定し、補正量特定手段が、前記色空間における前記第２中心色情報から前記第１中心色情報までのベクトルを補正量と特定し、代表色情報特定手段が、前記第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として前記色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定し、補正手段が、前記色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記代表色情報については前記補正量に基づいて補正し、前記代表色情報以外の他の色情報については、前記補正量に加えて、当該他の色情報が、前記代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行うことを特徴とする色補正方法である。
【０００９】
また本発明は、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶する目標色域情報記憶手段と、前記色空間において前記目標色域を内包し、当該目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶する近接色域情報記憶手段と、前記目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶する第１中心色情報記憶手段と、を備えた色補正装置のコンピュータを、色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定する中心色情報特定手段、前記色空間における前記第２中心色情報から前記第１中心色情報までのベクトルを補正量と特定する補正量特定手段、前記第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として前記色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する代表色情報特定手段、前記色補正対象画像に現れる前記対象物の各画素の色情報のうち、前記代表色情報については前記補正量に基づいて補正し、前記代表色情報以外の他の色情報については、前記補正量に加えて、当該他の色情報が、前記代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行う補正手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、補正対象画像における対象物の色情報を、当該対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域へ近づけることができ、対象物以外のその他の画像の色については、対象物の色からの色空間における距離が離れれば離れるほど補正量が小さくなる。従って、対象物の色を理想の色に補正することができると共に、その他の色については、対象物の色からの色空間における距離が離れれば離れるほど、対象物に対する色の補正の影響が低くなるので、ユーザが期待する色補正を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態による色補正装置を図面を参照して説明する。
図１は同実施形態による色補正装置の構成を示すブロック図である。
この図において、符号１は色補正装置である。そして色補正装置１は、ユーザから各種情報や指示の入力を受け付ける入出力部１１、色補正装置内の各処理部を制御する制御部１２、また色補正を行うためのパラメータを特定する中心色情報特定部１３、補正量特定部１４、代表色情報特定部１５と、画像の色補正処理を行う色補正部１６、各種情報を記憶するデータベース１７を備えている。
【００１２】
そして本実施形態による色補正装置１は、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の情報を記憶し、また色空間において目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域の情報を記憶し、また目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報を記憶する。そして、色補正対象画像に現れる対象物の各画素の色情報のうち、近接色域において最も多く出現する色情報を第２中心色情報と特定し、色空間における第１中心色情報から第２中心色情報までのベクトルを補正量と特定する。また、色補正装置１は、第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する。そして、色補正対象画像に現れる対象物の各画素の色情報のうち、代表色情報については補正量に基づいて補正し、代表色情報以外の他の色情報については、補正量に加えて、当該他の色情報が、代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行い、色補正を行う。
【００１３】
次に、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域と、目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報の導出について説明する。
まず、色空間において対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の導出を行う。これは、被験者を用いた実験により行う。
【００１４】
＜導出手法１＞
導出手法１の説明では、画像内の補正対象となる対象物が『青空』である場合について説明する。複数の被験者（本実施形態においては４名の被験者Ａ〜Ｄ）は、複数枚の『青空』を撮影した画像データの写真画像を評価し、理想の青空の色であると思う順に順位付けを行う。なお本実施形態においては４枚の写真画像を評価する例を示すが、実際には１０〜３０枚程度の写真画像について評価する。そして、順位が高かったものから高得点を順に与える。例えば画像データの識別番号を１〜４とすると、被験者Ａは、画像データ１には１点、画像データ２には４点、画像データ３には３点、画像データ４には２点という得点を付与したとする。つまり、被験者Ａの評価の順は、画像データ２＞画像データ３＞画像データ４＞画像データ１である。
【００１５】
図２は導出手法１における被験者Ａの評価テーブルである。
図３は導出手法１における被験者Ｂの評価テーブルである。
図４は導出手法１における被験者Ｃの評価テーブルである。
図５は導出手法１における被験者Ｄの評価テーブルである。
図６は導出手法１における被験者による評価の得点の平均を示す得点平均テーブルである。
図２は上述の被験者Ａの評価の順による各画像データの得点を示している。また、図３で示すように被験者Ｂの評価の順は、画像データ３＞画像データ２＞画像データ１＞画像データ４である。また、また、図４で示すように被験者Ｃの評価の順は、画像データ２＞画像データ４＞画像データ３＞画像データ１である。また、図５で示すように被験者Ｄの評価の順は、画像データ３＞画像データ２＞画像データ４＞画像データ１である。そして、図６で示すように、各画像データについて、被験者Ａ〜Ｄの得点の平均点（平均準得点）を、その画像データの評価とする。本実施形態においては図６で示すように画像データ２が最も平均点の高い画像データとなる。
【００１６】
＜導出手法２＞
上述した導出手法１の手法以外にも、以下に説明する導出方法２を用いるようにしてもよい。この導出手法２の説明では、画像内の補正対象となる対象物が『人肌』である場合について説明する。複数の被験者（本実施形態においては４名の被験者Ａ〜Ｄ）は、複数枚の人の顔を撮影した画像データの２枚ずつの組合せそれぞれについて、どちらの人肌が綺麗と感じるかの評価を行う。なお本実施形態においては３枚の写真の画像データを用いて、その３枚の顔写真画像データ１〜３の２枚ずつの組合せ３通りについて、それぞれ評価する例を示すが、実際の評価では１０〜２０枚の写真の画像データについて評価する。なお、この手法では、評価画像が増えるにつれて、比較回数が指数的に増加してしまうため、被験者の労力などを考慮したうえで画像数が決定される。
【００１７】
図７は導出手法２における被験者Ａの評価テーブルである。
図８は導出手法２における被験者Ｂの評価テーブルである。
図９は導出手法２における被験者Ｃの評価テーブルである。
図１０は導出手法２における被験者Ｄの評価テーブルである。
被験者Ａ〜Ｄは、顔写真画像データ１〜３を用いて、顔写真画像データ１と２の比較、顔写真画像データ２と３の比較、顔写真画像データ１と３の比較を行う。図７〜図１０のテーブルにおいて、「１」は綺麗と感じる画像、「０」綺麗であると感じる画像でない画像を示している。
そして図７で示すように、被験者Ａは、顔写真の画像データ１と２の比較においては画像データ２の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ２と３の比較においては画像データ２の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ１と３の比較においては画像データ１の方が綺麗と感じると選択したとする。
また図８で示すように、被験者Ｂは、顔写真の画像データ１と２の比較においては画像データ２の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ２と３の比較においては画像データ２の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ１と３の比較においては画像データ１の方が綺麗と感じると選択したとする。
また図９で示すように、被験者Ｃは、顔写真の画像データ１と２の比較においては画像データ２の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ２と３の比較においては画像データ２の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ１と３の比較においては画像データ１の方が綺麗と感じると選択したとする。
また図１０で示すように、被験者Ｄは、顔写真の画像データ１と２の比較においては画像データ１の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ２と３の比較においては画像データ３の方が綺麗と感じると選択し、顔写真の画像データ１と３の比較においては画像データ１の方が綺麗と感じると選択したとする。
【００１８】
図１１は導出手法２における被験者全体の評価テーブルである。
図１２は導出手法２における被験者全体の選択確率テーブルである。
図１３は導出手法２における平均正規分布テーブルである。
図１４は導出手法２における被験者による評価の得点を示す得点テーブルである。
被験者Ａ〜Ｄの評価が終了すると、図１１で示すように、３枚の顔写真画像データ１〜３の２枚ずつの組合せ３通りについて、全被験者中何人が選択したかを計算する（画像データの２枚ずつの組合せごとに、図７〜図１０の選択結果の合計をそれぞれ計算する）。そして、図１２で示すように、図１１の各値を、全被験者数で除して、どちらが綺麗と感じたかの確率Ｐｉｊを計算する。また、図１３で示すように、標準正規分布表より、確率Ｐｉｊから０．５を引いた値に対応する％点Ｚｉｊを計算する。このとき、「Ｐｉｊ−０．５」の値が正であるときはＺｉｊに＋を、また負の時はＺｉｊに−の符号をつける。また確率Ｐｉｊが０．５または−０．５の場合は、％点Ｚｉｊが正または負に無限大となるので＋４または−４で近似する。そして、評価した画像がｎ種類あった場合、それぞれの得点Ｚｉは、以下の式（１）で求められ、図１４で示すような得点結果が得られる。本実施形態においてはｎ＝３である。
【００１９】
【数１】
2010141529.tif 000003
【００２０】
そして、上述の導出手法１または導出手法２により、得点の高い画像データを複数選択する。一例として、評価した画像データ数が１８であれば、およそ２０％に相当する高得点の画像データ４枚を用いる。そして、まず、高得点の画像データ４枚における対象物（例えば、『青空』）の部分に対応する画素のＬａｂ値の平均を算出し、その値を、色空間において対象物（例えば、『青空』）を表現する理想の色域の情報を示す目標色域の中心を示す第１中心色情報と算出する。
【００２１】
また、高得点の画像データ４枚における対象物（例えば、『青空』）の部分に対応する画素のＬａｂ値の標準偏差を求める。この値は、例えば対象物が『青空』であれば、青空の画像が持つ色のばらつき具合を示しており、前記算出した第１中心色情報から１標準偏差分（±１σ）の範囲を目標色域とする。ここで、高得点の画像データ４枚における対象物の部分に対応する画素のＬａｂ値の平均（第１中心色情報）をＬａｂ＝（５７，−１，−３６）であるとし、高得点の画像データ４枚における対象物の部分に対応する画素のＬａｂ値の標準偏差の平均が、Ｌ＝１５，ａ＝２，ｂ＝１１であったとする。すると、目標色域＝（４２≦Ｌ≦７２，−３≦ａ≦１，−４７≦ｂ≦−２５）となる。以上により、補正対象となる対象物の理想の色を示す目標色域と、目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報の導出ができる。
【００２２】
図１５は目標色域と１標準偏差の範囲を示す図である。
図１５の（ａ）で示すように、目標色域は、第１中心色情報で示されるＬａｂ値を中心として、青空の画像が持つ色のばらつきにおける１標準偏差分（±１σ）の範囲を示している。また（ｂ）では１標準偏差の範囲を示している。
【００２３】
次に、色空間において目標色域の色に色味が近い色域を示す近接色域を導出する。この導出手法も、被験者による実験によって行うものとする。そして近接色域は、例えば、上述において算出した目標色域の中心（第１中心色情報）を、同じく中心として、その目標色域を少し色空間の外方向に拡張させた色域である。つまり近接色域は、目標色域のように理想の青空の色の範囲とは異なり、通常の一般的な青空を想像できる色までも含む範囲を、実験によって定めたものである。ここで、近接色域と目標色域の中心は同一であるとする。そして、上記の手法により導出した、目標色域（Ｌａｂ値の範囲を示す情報）、目標色域の中心を示す色情報である第１中心色情報のＬａｂ値、近接色域（Ｌａｂ値の範囲を示す情報）の各情報を色補正装置１のデータベース１１に記録させておく。
【００２４】
図１６は色補正装置の処理フローを示す図である。
次に、色補正装置における色補正処理について説明する。
まず、色補正装置１は、色補正対象の画像データの入力を受け付ける（ステップＳ１）そしてこの画像データには『青空』が撮影されており、その青空の色を補正するものとして説明する。まず、何らかの情報の入力を契機に、『青空』の色変換指示を制御部１２が生成し、中心情報特定部１３がその指示の入力を受け付ける。すると、中心情報特定部１３は、画像データ内の『青空』を示す範囲における各画素のＬａｂ値で特定される色情報のうち、近接色域において最も多く出現する小色域の範囲を特定し、当該小色域における中心を第２中心色情報と特定する（ステップＳ２）。
【００２５】
図１７は第２中心色情報の特定処理の概要を示す図である。
色空間は実際には３次元であるが、上記ステップＳ２の処理を説明の便宜上、図１７で示すように２次元の図を用いて説明する。まず中心情報特定部１３は、近接色域の色空間を複数の細かい小色域に分割する。図１７では２次元で表した近接色域を１６の小色域に分割した場合の例を示している。そして、入力された色補正対象の画像データ内の『青空』を示す範囲の各画素のＬａｂ値を読み取り、その値が、小色域のどの色域に含まれるかを判定する。ここで、色補正対象の画像データ内の『青空』を示す範囲が、色補正装置１に入力されているものとする。そして、『青空』を示す範囲における各画素のＬａｂ値が最も多く含まれる小色域を特定し、その中心を第２中心色情報（Ｌａｂ値）とする。なお、第２中心色情報は、色補正対象の画像データ内の『青空』を示す範囲の色を代表とする色情報であるといえる。そして、例えば、小色域の範囲が（ｚ１≦Ｌ≦ｚ２，ｘ１≦ａ≦ｘ２，ｙ１≦ｂ≦ｙ２）であるとすると、小色域の範囲における中心（Ｌ，ａ，ｂ）は、（Ｌ，ａ，ｂ）＝｛（ｚ２−ｚ１）÷２，（ｘ２−ｘ１）÷２，（ｙ２−ｙ１）÷２｝により算出することができる。
【００２６】
図１８は補正量の算出処理の概要を示す図である。
第２中心色情報を算出すると、次に、補正量特定部１４が補正量を算出する（ステップＳ３）。図１８は図１７と同様に、説明の便宜上、３次元の色空間を２次元で表した図を用いて説明する。まず補正量特定部１４は、近接色域の値をデータベース１７から読み取る。また、補正量特定部１４は、近接色域の中心の情報（＝目標色域の中心である第１中心色情報）をデータベース１７から読み取る。そして補正量特定部１４は、第２中心色情報で示される色空間内のＬａｂ値から、第１中心色情報で示される色空間内のＬａｂ値までのベクトルを補正量と算出する。つまり、第１中心色情報のＬａｂ値＝（Ｌ１，ａ１，ｂ１）、第２中心色情報のＬａｂ値＝（Ｌ２，ａ２，ｂ２）とすると、Ｌａｂ色空間における補正量＝（Ｌ２−Ｌ１，ａ２−ａ１，ｂ２−ｂ１）となる。また、この補正量をＲＧＢ値による補正量に変換する。つまり、第１中心色情報のＬａｂ値＝（Ｌ１，ａ１，ｂ１）に対応するＲＧＢ値を（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、第２中心色情報のＬａｂ値＝（Ｌ２，ａ２，ｂ２）に対応するＲＧＢ値を（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とするとＲＧＢ色空間における補正量＝（Ｒ２−Ｒ１，Ｇ２−Ｇ１，Ｂ２−Ｂ１）となる。Ｌａｂ値からＲＧＢ値を算出する処理は公知の技術である。
【００２７】
また、次に補正量の算出が完了すると、次に、代表色情報特定部１５が、第２中心色情報と、当該第２中心色情報を中心として色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報と、からなる７つの代表色情報を特定する（ステップＳ４）。具体的には、上述した目標色域を定めた際の方法と同様に、第２中心色情報を中心として、青空の画像が持つ色のばらつきの１標準偏差分（±１σ）の範囲に対応する距離だけ、色空間の３次元それぞれの座標軸と並行方向の正負の両側に移動させた各座標６点を特定する。つまり、上述の目標色域を定めた際の方法においては、対象物の部分に対応する画素のＬａｂ値の標準偏差の平均が、Ｌ＝１５，ａ＝２，ｂ＝１１であった。従って、第２中心色情報（Ｌ２，ａ２，ｂ２）を中心として色空間の３次元それぞれの座標軸とは並行方向の正負の両側に移動させた各座標に対応する６つの色情報は、（Ｌ２＋１５，ａ２，ｂ２），（Ｌ２−１５，ａ２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２＋２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２−２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２，ｂ２＋１１），（Ｌ２，ａ２，ｂ２＋１１）である。そして、色空間において、第２中心色情報（Ｌ２，ａ２，ｂ２）と、（Ｌ２＋１５，ａ２，ｂ２），（Ｌ２−１５，ａ２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２＋２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２−２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２，ｂ２＋１１），（Ｌ２，ａ２，ｂ２＋１１）の７つの点を代表色情報とする。
【００２８】
次に、７つ代表色情報を特定すると、色補正部１６が、色補正対象の画像データに現れる対象物（青空）の各画素の色情報のうち、７つの代表色情報についてはステップＳ３で算出した補正量に基づいて補正し（ステップＳ５）、７つの代表色情報以外の他の色情報については、ステップＳ３で算出した補正量に加えて、代表色情報の７つの色空間内の座標により構成される複数の４面体の内と外のいずれの空間に位置するかの情報と、前記第２中心色情報からの距離と、に応じて補間計算を行う（ステップＳ６）。
【００２９】
具体的にステップＳ６においては、まず、色補正対象の画像データの各画素のＬａｂ値に対応するＲＧＢ値を算出する。そして、第２中心色情報（Ｌ２，ａ２，ｂ２）と、（Ｌ２＋１５，ａ２，ｂ２），（Ｌ２−１５，ａ２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２＋２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２−２，ｂ２），（Ｌ２，ａ２，ｂ２＋１１），（Ｌ２，ａ２，ｂ２＋１１）の７つ代表色情報に対応するＲＧＢ値については、ステップＳ３で算出したＲＧＢ色空間における補正量で示されるベクトル分移動させた値（７つ代表色情報に対する各補正後の色情報）へと補正する。
【００３０】
また代表色情報以外の色情報については、まず、ＲＧＢ空間を、ステップＳ４で求めた７つの代表色情報に対応する７つのＲＧＢ値と、ＲＧＢ色空間の８つの頂点、ＲＧＢ＝（０，０，０），（２５５，０，０），（２５５，２５５，０），（０，２５５，０），（０，０，２５５），（２５５，０，２５５），（２５５，２５５，２５５），（０，２５５，２５５）によってドローネ分割する。ここで、ドローネ分割とは、３次元の場合、３次元空間上に存在する点集合を頂点とし、可能な限り正四面体に近い四面体の集合に分割する手法である。空間内にある任意点Ｐを指定した時、点Ｐを内部に含む四面体を構成する頂点は、点Ｐを内部に含む四面体を構成できる点のうち、最も点Ｐから近い点の組合せになる。
【００３１】
図１９は代表色情報とＲＧＢ色空間の８つの頂点によるドローネ分割を示す図である。
この図が示すように、代表色情報の座標を頂点として、その点に近いＲＧＢ色空間の８つの頂点のうちの３つの頂点による面を持つ四面体にＲＧＢ色空間が分割され、また、代表色情報の座標によって囲まれる空間については、第２中心色情報の座標を頂点とし、当該頂点以外の代表色情報の６つの座標のうちのいずれか３つの頂点による面を持つ四面体にＲＧＢ色空間が分割される。そして代表色情報に対応する色空間内の座標以外の座標については、ドローネ分割によって構成された四面体のうちのいずれかに含まれるものとなる。
【００３２】
図２０は補間対象の色情報に対応する座標を内側に持つ四面体の判定の概要を示す図である。
代表色情報以外の色情報については、ある補間対象の色情報を抽出し、その色情報に対応するＲＧＢ色空間内の座標が、ドローネ分割によって構成される四面体のうち、どの四面体の内側に存在するかを判別する。この判別は、図２０で示すように、ドローネ分割によって構成されたある四面体を構成する面（三角形）の法線ベクトルと、その三角形の面の頂点のうちいずれか１点を始点、補間対象の色情報に対応する座標を終点としたベクトルとの内積を求め、それが正の数か負の数かで、補間対象の色情報に対応する座標が、四面体の内側にあるか外側にあるかが分かる。補間対象の色情報に対応する座標が、四面体の４つの面に対して算出した前記内積の値が全てプラスであれば、補間対象の色情報に対応する座標は、その四面体の内側にあると判定できる。
【００３３】
図２１は補間対象の色情報と、その色情報を内側に持つ四面体を示す図である。
次に、補間対象の色情報と、その色情報を内側に持つ四面体の４つの頂点を用いて、補間対象の色情報の補間処理（補正後の色情報の算出処理）を行う。ここで補間対象の色情報を内側に持つ四面体の４つの頂点は、７つの代表色情報に対応するＲＧＢの座標、またはＲＧＢ色空間の８つの頂点ＲＧＢ＝（０，０，０），（２５５，０，０），（２５５，２５５，０），（０，２５５，０），（０，０，２５５），（２５５，０，２５５），（２５５，２５５，２５５），（０，２５５，２５５）のいずれかに該当するため、既知である。
【００３４】
そして、図２１において、座標Ｑと座標Ｐは、式（２）、式（３）により求めることができる。
【００３５】
【数２】
2010141529.tif 000004
【００３６】
【数３】
2010141529.tif 000005
【００３７】
従って、補間対象の色情報に対応する座標Ｘは、ＲＧＢ値の３次元距離の内分比より、式（４）のように表すことができる。
【００３８】
【数４】
2010141529.tif 000006
【００３９】
ここで、ＲＧＢ色空間における補正量が、上述したように第１中心色情報のＬａｂ値＝（Ｌ１，ａ１，ｂ１）に対応するＲＧＢ値を（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、第２中心色情報のＬａｂ値＝（Ｌ２，ａ２，ｂ２）に対応するＲＧＢ値を（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とすると、（Ｒ２−Ｒ１，Ｇ２−Ｇ１，Ｂ２−Ｂ１）となる。従って式（４）のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄのそれぞれに、ＲＧＢ値における補正量のうちＲに対応する補正量（Ｒ２−Ｒ１）を代入すれば、点Ｘ（補間対象の色情報の座標）のＲに対応する補正量が求まる。またＧ、Ｂの値についても同様に算出できる。これにより、ある補間対象の色情報に対する補正量が定まると、その補間対象の色情報に対応するＲＧＢ値について、算出した補正量で示されるベクトル分移動させた値へと補正する。つまり、この補間計算によれば、第２中心色情報の値に近ければ近いほど補正量が大きくなり、色空間において第２中心色情報から距離の遠い色情報についての補正量は徐々に小さくなる。
【００４０】
そして、色補正部１６は、補正対象画像における全ての画素に対応する補間対象の色情報について、上述の補間計算を行ったかを判定し、完了していなければ、次の補間対象の色情報について、上記補間計算を行う。以上の処理により、補正対象画像における全ての画素について、補正後のＲＧＢ値が算出でき、補正対象画像における全ての画素に対応する補間対象の色情報のＲＧＢ値を、算出した補正量で示されるベクトル分移動させた値へと補正する。
【００４１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明によれば、補正対象画像における対象物の色情報を、当該対象物を表現する理想の色域の情報を示す目標色域へ近づけることができ、対象物以外のその他の画像の色については、対象物の色からの色空間における距離が離れれば離れるほど補正量が小さくなる。従って、対象物の色を理想の色に補正することができると共に、その他の色については、対象物の色からの色空間における距離が離れれば離れるほど、対象物に対する色の補正の影響が低くなるので、ユーザが期待する色補正を行うことができる。
【００４２】
なお、上述の色補正装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００４３】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】色補正装置の構成を示すブロック図である。
【図２】導出手法１における被験者Ａの評価テーブルである。
【図３】導出手法１における被験者Ｂの評価テーブルである。
【図４】導出手法１における被験者Ｃの評価テーブルである。
【図５】導出手法１における被験者Ｄの評価テーブルである。
【図６】導出手法１における被験者による評価の得点の平均を示す得点平均テーブルである。
【図７】導出手法２における被験者Ａの評価テーブルである。
【図８】導出手法２における被験者Ｂの評価テーブルである。
【図９】導出手法２における被験者Ｃの評価テーブルである。
【図１０】導出手法２における被験者Ｄの評価テーブルである。
【図１１】導出手法２における被験者全体の評価テーブルである。
【図１２】導出手法２における被験者全体の選択確率テーブルである。
【図１３】導出手法２における平均正規分布テーブルである。
【図１４】導出手法２における被験者による評価の得点を示す得点テーブルである。
【図１５】目標色域を示す図である。
【図１６】色補正装置の処理フローを示す図である。
【図１７】第２中心色情報の特定処理の概要を示す図である。
【図１８】補正量の算出処理の概要を示す図である。
【図１９】ドローネ分割を示す図である。
【図２０】補間対象の色情報に対応する座標を内側に持つ四面体の判定の概要を示す図である。
【図２１】補間対象の色情報と、その色情報を内側に持つ四面体を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１・・・色補正装置
１１・・・入出力部
１２・・・制御部
１３・・・中心色情報特定部
１４・・・補正量特定部
１５・・・代表色情報特定部
１６・・・色補正部
１７・・・データベース
【図１】
2010141529.tif 000007
【図２】
2010141529.tif 000008
【図３】
2010141529.tif 000009
【図４】
2010141529.tif 000010
【図５】
2010141529.tif 000011
【図６】
2010141529.tif 000012
【図７】
2010141529.tif 000013
【図８】
2010141529.tif 000014
【図９】
2010141529.tif 000015
【図１０】
2010141529.tif 000016
【図１１】
2010141529.tif 000017
【図１２】
2010141529.tif 000018
【図１３】
2010141529.tif 000019
【図１４】
2010141529.tif 000020
【図１５】
2010141529.tif 000021
【図１６】
2010141529.tif 000022
【図１７】
2010141529.tif 000023
【図１８】
2010141529.tif 000024
【図１９】
2010141529.tif 000025
【図２０】
2010141529.tif 000026
【図２１】
2010141529.tif 000027