(57)【要約】【課題】色域を有効に活用することで、人間が好ましいと感じる色再現を実現する。【解決手段】本発明の一態様としての画像処理装置は、色相、彩度および明度で表される色空間を色相について分割した区間のそれぞれについて、各区間を代表する色相値で表される対象色相面で画素値が分布可能な範囲の外郭と彩度が取りうる値が最大になる最大彩度点とを求める最大彩度点推定部と、  前記区間のそれぞれについて、前記最大彩度点と前記色空間の明度軸とを通り彩度が上昇するほど明度が上昇する基準線を設定する基準線設定部と、入力画像の各画素値を表す前記色空間の点と各画素が属する前記区間の前記基準線との間の距離に応じて各画素値の補正方向を求める補正方向算出部と、前記入力画像の各画素値を表す前記色空間の点から、前記補正方向に向かって前記外郭までの距離に応じて各画素値を補正することにより補正画素値を得る補正部と、前記補正画素値を出力する出力部と、を備える。【選択図】図２
2010011299.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色相、彩度および明度で表される色空間を色相について分割した区間のそれぞれについて、各区間を代表する色相値で表される対象色相面で画素値が分布可能な範囲の外郭と彩度が取りうる値が最大になる最大彩度点とを求める最大彩度点推定部と、
前記区間のそれぞれについて、前記最大彩度点と前記色空間の明度軸とを通り彩度が上昇するほど明度が上昇する基準線を設定する基準線設定部と、
入力画像の各画素値を表す前記色空間の点と各画素が属する前記区間の前記基準線との間の距離に応じて各画素値の補正方向を求める補正方向算出部と、
前記入力画像の各画素値を表す前記色空間の点から、前記補正方向に向かって前記外郭までの距離に応じて各画素値を補正することにより補正画素値を得る補正部と、
前記補正画素値を出力する出力部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記補正方向算出部は、前記基準線までの距離が大きくなるほど、前記基準線よりも傾きが小さくなるように前記補正方向を算出する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記基準線設定部は、各区間に属する画素値の前記色空間での重心と前記最大彩度点とを通る前記基準線を求め、
前記各区間に属する前記画素値の前記重心は、前記各区間を代表する色相値に相当する
請求項１または請求項２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記基準線設定部は、各区間に属する画素値の中間値に相当する前記色空間の点と前記最大彩度点とを通る前記基準線を求め、
前記各区間に属する前記画素値の前記中間値は、前記各区間を代表する色相値に相当する
請求項１または請求項２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
色相、彩度および明度で表される色空間を色相について分割した区間のそれぞれについて、各区間を代表する色相値で表される対象色相面で画素値が分布可能な範囲の外郭と彩度が取りうる値が最大になる最大彩度点とを求める最大彩度点推定ステップと、
前記区間のそれぞれについて、前記最大彩度点と前記色空間の明度軸とを通り彩度が上昇するほど明度が上昇する基準線を設定する基準線設定ステップと、
入力画像の各画素値を表す前記色空間の点と各画素が属する前記区間の前記基準線との間の距離に応じて各画素値の補正方向を求める補正方向算出ステップと、
前記入力画像の各画素値を表す前記色空間の点から、前記補正方向に向かって前記外郭までの距離に応じて各画素値を補正することにより補正画素値を得る補正ステップと、
前記補正画素値を出力する出力ステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項６】
前記補正方向算出ステップは、前記基準線までの距離が大きくなるほど、前記基準線よりも傾きが小さくなるように前記補正方向を算出する、
請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記基準線設定ステップは、各区間に属する画素値の前記色空間での重心と前記最大彩度点とを通る前記基準線を求め、
前記各区間に属する前記画素値の前記重心は、前記各区間を代表する色相値に相当する
請求項５または請求項６のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記基準線設定ステップは、各区間に属する画素値の中間値に相当する前記色空間の点と前記最大彩度点とを通る前記基準線を求め、
前記各区間に属する前記画素値の前記中間値は、前記各区間を代表する色相値に相当する
請求項５または請求項６のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像を処理する画像処理装置および画像処理方法に関し、たとえば、外部から入力されたカラー画像信号を、表示装置において好ましい色再現となるように変換する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像機器の特性は様々であり、同一のカラー画像信号を入力したとしても、画像機器により様々な色で表示される。これは、各画像機器が一般的に、同じ信号を同じ色で出力できるような仕様になっていないことに起因する。このような現象は、出力系の色再現領域、つまり色域が、入力系の色域よりも狭い場合に大きな問題になる。例えば、PC（Personal Computer）のモニタ等で表示される画像を、プリンタ等の出力系で表示するといったような場合に、再現できない範囲に存在する色をどのように表示するかが問題となる。
【０００３】
このように色域外の色が発生する場合、画像データの色域を圧縮する必要があり、これは古くから取り組まれている。色域圧縮には、色域範囲外の色を色域の最外郭にクリッピングすることが基本であるが、多くの色が同一の色に圧縮されて飽和してしまうため、階調性が悪化してしまう。そこで、線形圧縮や非線形圧縮等が用いられている。例えば、特許文献１には、色相を固定した上で、彩度を明度軸に向かって圧縮する方法が記載されている。また、特許文献２には同色相で、所定の色空間の明度軸の中間点に向かって圧縮する方法が記載されている。
【特許文献１】特開平３−７３６７２号公報
【特許文献２】特開平４−１９６６７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像機器の発達と共に、入力系の色域よりも出力系の色域が広い場合も増えてきた。このような場合においては、出力系の画像機器の色域を有効に使用することで、より好ましく画像を再現することが望まれている。一般的に、人間は鮮やかな画像を好む傾向がある。さらに、入力カラー画像信号が、色域の中心に近い、狭い範囲にしか存在しない場合にも、同様な要望がある。
【０００５】
こういった画像機器に対しては、従来の色域の圧縮ではなく、色域の伸張が必要になる。そこで、従来技術を伸張に転換して適応することが考えられる。彩度を伸張する例を図１１に示す。この場合は、彩度のみしか変化しないため、明度が変化せず、色変換の効果があまり出ない。より好ましい色再現を目指すためには、彩度だけではなく、明度も適切に変換する必要がある。
【０００６】
また別の伸張例として、明度軸の中間点を中心に伸張させる例を図１２に示す。この場合、中間点より下に位置する色では、彩度が大きくなるものの明度が下がってしまう。中明度かつ中彩度の色のときには、色が暗くなって鈍った印象になってしまい、好ましく色再現が行えたとはいえない。
【０００７】
また、色域の伸張の際の問題として、人間の視覚の色域もデバイスの色域も、色相ごとに同一の形状ではないことがあげられる。例えば、モニタの標準となっているｓＲＧＢ色空間を均等色空間のＣＩＥＬＡＢに変換した場合を考える。図１３はｓＲＧＢ色空間を均等色空間のＣＩＥＬＡＢに変換し、ａ＊ｂ＊平面に射影した色度図である。ＣＩＥＬＡＢは直方座標系であり、単純に円柱座標系に変換することで、明度、彩度、色相で色を表すことができるＣＩＥＬＣｈに変換できる。図１４（ａ）〜図１４（ｃ）は、それぞれ図１３のＣＩＥＬＡＢにおいて中心からある外郭方向に沿って切った断面に相当する。具体的に、図１４（ａ）は青色の色相における色域形状、図１４（ｂ）は赤色の色相における色域形状、図１４（ｃ）は、黄色の色相における色域形状を示す。図１４（ｃ）に示すように、黄色の最外郭の頂点は、明度が高い（明るい）ところに位置するが、図１４（ａ）の青色の色相の場合は、最外郭の頂点は、明度が低い（暗い）ところに位置している。また図１４（ｂ）の赤色の場合は、最外郭の頂点は、明度が中間的なところに位置している。このように、色相により色域の形状はさまざまである。
【０００８】
このような色域の形状を考慮して、色相ごとに、図１５のように最外郭の頂点に向かって色を伸張することも考えられるが、頂点より明度が高い場合、彩度は大きくなるものの、明度が低くなって画像が暗くなってしまう。黄色の色相（図１４（ｃ）参照）の場合は、頂点が最大の明度に一致しているため、明度が低くなる問題は生じないが、赤色の色相（図１４（ｂ）参照）、および青色の色相（図１４（ａ）参照）の場合には、明度の低下が顕著になってしまい、図１２に示した例と同様に、好ましい色再現が得られなくなってしまう。
【０００９】
本発明は、上記事情を考慮してなされたものであって、画像の印象を暗くすることなく、人間が好ましいと感じる色再現を可能とする画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様としての画像処理装置は、
色相、彩度および明度で表される色空間を色相について分割した区間のそれぞれについて、各区間を代表する色相値で表される対象色相面で画素値が分布可能な範囲の外郭と彩度が取りうる値が最大になる最大彩度点とを求める最大彩度点推定部と、
前記区間のそれぞれについて、前記最大彩度点と前記色空間の明度軸とを通り彩度が上昇するほど明度が上昇する基準線を設定する基準線設定部と、
入力画像の各画素値を表す前記色空間の点と各画素が属する前記区間の前記基準線との間の距離に応じて各画素値の補正方向を求める補正方向算出部と、
前記入力画像の各画素値を表す前記色空間の点から、前記補正方向に向かって前記外郭までの距離に応じて各画素値を補正することにより補正画素値を得る補正部と、
前記補正画素値を出力する出力部と、
を備える。
【００１１】
本発明の一態様としての画像処理方法は、
色相、彩度および明度で表される色空間を色相について分割した区間のそれぞれについて、各区間を代表する色相値で表される対象色相面で画素値が分布可能な範囲の外郭と彩度が取りうる値が最大になる最大彩度点とを求める最大彩度点推定ステップと、
前記区間のそれぞれについて、前記最大彩度点と前記色空間の明度軸とを通り彩度が上昇するほど明度が上昇する基準線を設定する基準線設定ステップと、
入力画像の各画素値を表す前記色空間の点と各画素が属する前記区間の前記基準線との間の距離に応じて各画素値の補正方向を求める補正方向算出ステップと、
前記入力画像の各画素値を表す前記色空間の点から、前記補正方向に向かって前記外郭までの距離に応じて各画素値を補正することにより補正画素値を得る補正ステップと、
前記補正画素値を出力する出力ステップと、
を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、色域を有効に活用することで、人間が好ましいと感じる色再現が可能なる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００１４】
（第１実施形態）  
図１は、本実施の第１実施形態に係るカラー画像処理装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【００１５】
図１のブロック図は、本実施形態に関わるプログラムをマイクロプロセッサに実行させることによって得られる各機能の単位をブロックによって表したものである。本実施形態に関わるプログラムは、ディジタルカメラ、携帯電話およびテレビなど、表示デバイスを備えたコンピュータ用のアプリケーションソフトの画像処理モジュールの一モジュールとして含まれることができる。ここでは、画像処理装置をソフトウェアによって実現する構成を示したが、画像処理装置の各機能のうちの全部または一部がハードウェア装置によって構成することも可能である。
【００１６】
図２は、図１の画像処理装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。以下、図２を参照しながら、図１の画像処理装置の各要素の動作について説明する。
【００１７】
図１の画像処理装置における入力部１０１は、コンピュータに内蔵の記憶装置から画像データを取得する（ステップＳ１）。取得される画像データは、横方向にＭ個の画素が配列され、縦方向にＮ個の画素が配列されたＭ×Ｎ画素の画像を表す。この画像はＲＧＢ画像であり、各画素は赤・緑・青の成分の階調データを持つ。各成分の階調データはたとえば８ビットで表現される。なお、処理が可能なデータは８ビットのＲＧＢデータに限らず、ｓＲＧＢデータやＹＣＣデータ、ＸＹＺデータ等、視覚的に均等な空間にデータを変換できるデータであればよい。また、各チャネルも８ビットに限定されない。
【００１８】
色空間変換部１０２は、ステップＳ１で入力部１０１により取得した画像データ（すなわちＲＧＢ空間の画像データ）を、明度、彩度、色相の三つの属性（成分）で表される色空間の画像データに変換する（ステップＳ２）。変換後の画素値は、測色値と称される。ＲＧＢ空間は、複数の色成分で形成される第１の色空間の一例である。明度、彩度、色相の三つの属性で表される色空間は、色相、彩度および明度の成分で表される座標系上で定義された第２の色空間に相当する。
【００１９】
明度、彩度、色相の三つの属性で表せる空間は種々あるが、後述するように色空間内で傾きを求める等の演算を行うため、視覚的に均等な空間であることが望まれる。ここでは、視覚的に均等な空間である、直交座標系のＣＩＥＬＡＢ色空間を円柱座標形式に表現したＣＩＥＬＣＨ色空間を用いる。ＣＩＥＬＣＨ色空間は、どのような特性の色かを容易に判断できる色空間であると言える。ただし、処理する均等色空間として、本発明は、ＣＩＥＬＡＢ色空間に限定されず、ＬＵＶ色空間でもよく、色の三属性である、明度、彩度、色相で表せる空間であればＨＳＶなども用いることができる。
【００２０】
頂点決定部（最大彩度点推定部）１０３は、色相、彩度および明度で表される色空間を色相について分割した区間のそれぞれについて、各区間を代表する色相値で表される対象色相面で、画素値が分布可能な範囲の外郭と、彩度が取りうる値が最大になる最大彩度点（頂点）とを求める（ステップＳ３）。  本実施例では、色空間の色相において所定間隔で配置された所定数の色相値が利用可能であり、当該所定数と分割の区間数とが一致し、当該所定数の各色相値がそれぞれ区間を代表する色相値に一致するとする。
【００２１】
ここで、各区間（対象色相面）のそれぞれについての最外郭の頂点は、予めデータベースに登録しておいてもよい。または、データベースに、いくつかの区間（対象色相面）について、離散的に最外郭の頂点を登録しておいてもよい。この場合、登録されていない色相についての最外郭の頂点は、補間演算により決定するようにしてもよい。
【００２２】
基準傾き決定部１０４は、各区間のそれぞれについて、最外郭の頂点を通過し、かつ、彩度が増加するほど明度が増加する（正の傾きをもつ）基準線を決定する（ステップＳ４）。基準線は、後述する測色値の補正方向を決定する際の基準となる傾き（基準傾き）をもつ線である。
【００２３】
図３は、ある１つの区間（対象色相面）に着目して、基準線を決定する処理を説明する模式図である。
【００２４】
当該ある１つの対象色相面に対応する彩度−明度域が示される。基準線は、最外郭の頂点（最大彩度点）Ｒを通り、かつ傾きが正の値となるように決定する。色空間において、最外郭の頂点Ｒの座標（三属性）は（ＬR，ＣR，ＨR）として表される。Ｌは明度、Ｃは彩度、Ｈは色相を表す。最外郭の頂点Ｒから明度軸に垂直に伸ばした直線との交点をＰとすると、交点Ｐは（ＬR，０，ＨR）となる。また基準線と明度軸との交点をＱとすると、交点Ｑは（ＬQ，０，ＨR）となる。したがって、基準線の傾きは（ＬR−ＬQ）／ＣR、切片はＬQと表すことができる。
【００２５】
一般的に、人間は色域内で色を広く分布させると階調に富んだ画像であると判断する傾向があり、また、適度に明るく鮮やかな画像を好む傾向がある。しかし、明るすぎたり、鮮やか過ぎたりすると、逆に色再現が悪くなったと判断する傾向もある。入力画像の色域を広げるとしても、色相によって色域の形状が大きく異なり、三属性（明度・彩度・色相）によって色域が広がる方向や量が異なる。例えば、黄色の色相で鮮やかな色は明度も高いが、青色の色相で鮮やかな色は明度が低い。伸張の際は、彩度方向への伸張とともに、好ましい色再現とするために、適度に明度を高くする必要がある。なお、彩度は、最外郭の頂点の彩度（最大彩度）まで伸張することができる。そこで、基準線は、どんな色相においても、この最外郭の頂点を通り、明度軸から彩度が大きくなる方向に向かうにつれて明度が大きくなるように、常に正の傾きとるように設定する。ＬR＞ＬQであるので、（ＬR−ＬQ）／ＣR＞０である。
【００２６】
ここで、切片ＬQの決定の仕方については、種々考えられる。色相毎に、任意の値とするのが一番単純な方法であるが、他の決定例としては、たとえば以下のものが考えられる。
【００２７】
まず基準となる色相（基準色相）についての切片ＬQ0を決定する。基準色相は、たとえば最外郭の頂点が、明度幅の略中間に位置する赤色とすることができる。あらかじめ用意した画像（たとえばグラデーション画像）について切片ＬQの値をさまざまに変更して主観評価を行い、最適な値を決定する。あるいは、基準色相における最外郭の頂点の明度ＬR0を係数倍することにより切片ＬQ0を決定してもよい。基準色相と異なる他の色相については、基準色相について得た切片ＬQ0を用いた演算により算出する。たとえば、基準色相における最外郭の頂点Ｒ0（ＬR0，ＣR0，ＨR0）の明度ＬR0と、算出対象の色相における最外郭点Ｒi（ＬRi，ＣRi，ＨRi）の明度ＬRiとの比（ＬRi／ＬR0）と、基準色相に対応する基準線の傾き（（ＬR0−ＬQ0）／ＣR0）を用いて、ＬQi＝（（ＬR0−ＬQ0）／ＣR0）×（ＬRi／ＬR0）として算出することができる。
【００２８】
ここでは単純に明度の比（ＬRi／ＬR0）を乗算したが、明度の比（ＬRi／ＬR0）を乗算する代わりに、色空間の中央、つまりＣＩＥＬＣＨの色空間での明度の中間値（たとえば最大値が１００とすると５０）と明度ＬR0の差と、該中間値と明度ＬRiの差との比を乗算してもよい。このように、各色相の最外郭の頂点の三属性が反映させて切片ＬQを算出することで、後述の変換値算出部１０６において、各色相の色域形状を考慮した色変換を行うことが可能になる。
【００２９】
上記した切片ＬQの算出例は一例であり、他の例として、単純に、色相毎に、最外郭の頂点の明度の係数倍を切片ＬQとすることもできる。
【００３０】
また上記では、基準線として単調増加の直線（一次関数）を計算したが、基準線は直線に限られず、少なくとも明度軸と頂点との間で単調増加する関数であれば他の関数でもよい。
【００３１】
傾き算出部１０５は、入力画像の各画素について、各画素の測色値を表す座標点と、各画素が属する区間の基準線との距離（本実施例では明度軸方向における距離を想定する）に応じて、各画素の測色値の補正方向（変換方向）を算出する（ステップＳ５）。後述のステップＳ６では、本ステップＳ５で決定した補正方向に、最外郭までの距離に基づいて、測色値を補正することを行う。
【００３２】
図４は、ある画素の測色値の補正方向（変換方向）を算出する処理を説明する模式図である。
【００３３】
当該測色値の座標点が明度軸方向において基準線から遠ざかるに連れて、基準線よりも傾きが小さくなるように（彩度軸に平行に近づくように）、その補正方向を算出し、たとえば最大明度および最小明度では、傾きが一定（＝０）になるようにする。補正方向の傾きは、基準線からの座標点の距離に応じて、基準傾きを最大基準として、滑らかに変化させる。具体的な算出方法としては、例えば、測色値（Ｌi，Ｃi，Ｈi）が基準線の下側に位置する場合は、測色値の彩度Ｃiにおける基準線の明度Ｌ0Ciを求める。そして、基準傾きにＬi／Ｌ0Ciを乗算することにより測色値の補正方向の傾きを求める。同様に、測色値（Ｌi，Ｃi，Ｈi）が基準線の上側に位置する場合は、基準傾きに（Ｌmax−Ｌi）／（Ｌmax−ＬR）を乗算することにより測色値の補正方向の傾きを求める。Ｌmaxは明度の最大値である。測色値が基準線上に位置するときは、その位置における基準線の傾きが補正方向の傾きとなる。なお、求めた傾きを用いることで、測直値を通過しかつ当該傾きをもつ直線の切片（明度軸との交点）も求めることもできる。
【００３４】
なお、図４では傾きが上記一定値（＝０）より小さくなることはないが、例えば明度が小さいとき、すなわち低明度領域では、０より小さくすることも可能である。これは、低明度領域の場合は、明度が多少暗くなっても、好ましい色再現にはあまり影響を与えないからである。
【００３５】
変換値算出部１０６は、ステップＳ５において傾き算出部１０５により求めた補正方向において、測色値から最外郭までの距離に基づき、測色値に加えるべき補正量（色相は一定であるため、実際には明度と彩度の補正量）を演算し、当該補正量を測色値に加算し、これにより測色値の補正値を得る。つまり、補正方向において測色値の座標点の移動量を計算し、計算した移動量だけ当該座標点を移動させ、移動後の座標点の値が、求めるべき補正値になる。補正のポリシーとしてはたとえば以下に従う。
【００３６】
無彩色とされる彩度の非常に小さい領域においては、色域内で色を広げる際に、色がついてしまうと（彩度が大きくなると）違和感が大きくなり画質が悪化するとされる。したがって、彩度の非常に小さい領域においては彩度が大きくならないようにするべきである。一方、高彩度領域は、表示できる色域からはみ出さないように、また色がつぶれないように（最外郭に集中しないように）すべきである。また、明度についても、高明度、あるいは低明度の領域では、変換により色があまり変化しないようにすることが望まれる。このようなポリシーを反映した計算式にしたがって各測色値を補正する。
【００３７】
たとえば、次の項目（１）〜（４）
（１）測色値の座標から、その補正方向（変換方向）に沿った最外郭までの距離  
（２）色相  
（３）明度  
（４）彩度  
のメンバーシップ関数をそれぞれ用意し、各メンバーシップ関数の出力値を乗算することで、補正方向における移動量（補正量）を求める。そして測色値の座標点を、上記補正方向に沿って、求めた移動量だけ移動させ、移動後の座標点の値を、当該測色値の補正後の値として得る。これをすべての測色値について行う。このようにして複数のメンバーシップ関数からファジイに移動量（補正量）を決定することができる。ここでファジイに補正量を決定すると述べたが、重要なのは、空間的に連続するように変換が行われることであり、これが、トーンジャンプやアーティファクトが発生しないための重要な条件となる。ここでは、補正方向に沿った移動量（補正量）を取得したが、このほかにたとえば（１）〜（４）のメンバーシップ関数から、彩度方向の補正量を求めるようにし、明度方向の補正量は、測色値と、彩度方向の補正量と、補正方向の傾きとから計算により求めるようにしてもよい。あるいは、（１）〜（４）のメンバーシップ関数から、明度方向の補正量を求めるようにし、彩度方向の補正量は、測色値と、明度方向の補正量と、補正方向の傾きとから計算により求めるようにしてもよい。
【００３８】
色空間逆変換部１０７は、変換値算出部１０６により出力された各画素の補正された測色値を、均等な色空間から、元の色空間（ここではＲＧＢ色空間）へ逆変換する（ステップＳ７）。すなわち、均等な色空間における画像データを、元の色空間（ここではＲＧＢ色空間）へ逆変換する。
【００３９】
出力部１０８は、色空間逆変換部１０７により得られた逆変換後の画像データを出力する（ステップＳ８）。出力された画像データは、たとえば図示しない表示パネルにより表示される。
【００４０】
（第２実施形態）  
本実施形態は、入力画像の色分布情報を用いて、基準線を決定することを特徴とする。本実施形態に係る画像処理装置のブロック図は図１と同様であるが、基準傾き決定部１０４の処理が拡張されている。
【００４１】
図５は、本実施形態に係る画像処理装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。図５では、図２のフローチャートと比較して、ステップＳ２、Ｓ３の間にステップＳ１０が追加されている。
【００４２】
まず、第１実施形態と同様に、ステップＳ１では画像データを取得し、ステップＳ２で、画像データを明度、彩度、色相の三属性で表される色空間のデータ（測色値のデータ）に変換する。
【００４３】
ステップＳ２に続くステップＳ１０では、基準傾き決定部１０４において、変換後の画像データを用いて、画像の色分布を求める。より詳細には、色相全体を所定の色相幅で複数の区間に分割し、区間毎に、各画素の平均値（重心値）または中間値などの統計値をそれぞれ色分布情報として求める。
【００４４】
ステップＳ１０に続くステップＳ３では、区間毎に、該統計値の色相で表される対象色相面で、それぞれ外郭と、最外郭の頂点を決定する。
【００４５】
ステップＳ４では、各区間の統計値（重心値または中心値など）を表す点と、最外郭の頂点（最大再度点）とを通過するように基準線を決定する。
【００４６】
図６は、基準線を決定する処理を模式的に示す図を示す。ここでは色分布の統計値として、重心を用いた例を示すが、中心値など、他の統計値を用いてもよい。
【００４７】
ある区間についてステップＳ１０で求められた重心Gを（ＬG，ＣG，ＨG）とする。また当該重心の色相における最外郭の頂点をＲとし、その三属性を（ＬＲ，ＣＲ，ＨＲ）とする。このとき、最外郭の頂点Rと重心Gを通過する線を、当該区間に含まれる各画素の共通基準線として決定する。このように基準線を決定することで、重心を一番彩度の大きい方向に色変換することから、色域を有効に活用した色変換を行うことができる。
【００４８】
ただし、最外郭の頂点と重心とを結ぶ基準線が、常に傾きが正（つまりＬG＜ＬＲ）になるとは限らない。画素値が暗くなる方向に変換すると、人間にとって好ましいと感じられる画像表示が得られないことはすでに述べたところである。したがってＬG＞ＬＲとなる場合は、第１の実施形態に示した処理により、基準線を決定することが有効である。
【００４９】
ステップＳ５〜ステップＳ８は第１の実施形態と同様である。すなわち、ステップＳ５では、各画素の測色値の補正方向の傾きを算出し、ステップＳ６では、求めた補正方向に測色値を補正し、ステップＳ７では、補正された各画素の測色値を、元の画像データの色空間に逆変換し、ステップＳ８では、逆変換後の画像データを出力する。なお、色相範囲の幅が大きいときは、ステップＳ５で求めた補正方向の傾きの値を、補間演算により、調整してもよい。
【００５０】
以上のように、本実施形態によれば、画像データの色分布の特性を用いて基準線を決定することにより、画像データの内容を反映した色変換が可能になる。第１の実施形態では、各色相の色域形状を考慮した色変換は行っていたものの、入力する画像データの内容に拘わらず、同一の測色値は常に同一の色変換が行われていた。これに対し、本実施形態では、画像データの内容に応じて、同一の測色値であっても、異なる色変換が行われ、人間にとってより好ましい画像表示が可能となる。
【００５１】
（第３実施形態）  
第１実施形態では、画像データを均等な色空間のデータへ変換して各画素の測色値を取得し、各画素の測色値を補正し、各補正後の測色値を元の色空間へ逆変換し、逆変換後の画像データを出力した。本実施形態では、画像データの測色値と、測色値を補正した補正値とを対応付けたデータベースを予め作成し、このデータベースを利用して色変換を行うことで、第１実施形態におけるステップＳ３〜Ｓ６を省略し、色変換のための演算量を削減しようとするものである。
【００５２】
図７は、本実施形態に係る画像処理装置（データベース作成装置）の構成を概略的に示すブロック図である。図１と同一名称の要素には、同一の符号を付し、拡張された処理を除き説明を省略する。
【００５３】
図８は、図７の装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
ステップＳ１１では、入力部１０１が、測色値を取得する。測色値は、すでに述べたように、均等な色空間内での画素値のことである。
【００５５】
ステップＳ３〜Ｓ６は、第１実施形態で用いた図２のステップＳ３〜Ｓ６と同様であり、これらのステップによって、各画素について、補正された測色値が得られる。
【００５６】
ステップＳ１８では、出力部１０８が、補正前の測色値と、補正後の測色値とを対応付けることによりデータベース１１０を作成し、作成したデータベース１１０を図示しない記憶装置に格納する。
【００５７】
実際の画像データを処理する際には、図1における要素１０３から１０６までが、データベース検索１１１によって置き換えられる。図９にブロック図を、図１０にフローチャートを示す。図１および図２と同一名称の要素には、同一の符号を付し、拡張された処理を除き説明を省略する。
【００５８】
ステップS２１では、データベース検索部１１１において、入力された画像データの色空間変換された各画素値を検索し、補正後の画素値を出力する。ここでデータベース１１０は入力と出力が一対一の対応で記述することもできるが、その場合、データベースが膨大な容量になる。そこで、いくつかの点（画素値）についてのみ記述し、間の点については補間演算により計算することでデータベース規模を縮小するようにしてもよい。これにより、演算量を削減しながらも、人間にとってより好ましい画像表示が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図。
【図２】図１の画像処理装置による処理の流れを示すフローチャート。
【図３】基準傾き決定部の処理を説明する模式図。
【図４】傾き算出部の処理を説明する模式図。
【図５】本発明の第２実施形態に係る画像処理装置による処理の流れを示すフローチャート。
【図６】第２実施形態における基準傾き決定部の処理を説明する模式図。
【図７】本発明の第３実施形態に係る画像処理装置（データベース作成装置）の構成を示す図。
【図８】図７の画像処理装置による処理の流れを示すフローチャート。
【図９】本発明の第３実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図。
【図１０】図９の画像処理装置による処理の流れを示すフローチャート。
【図１１】従来技術に係り、画素の彩度を伸張させる模式図。
【図１２】従来技術に係り、明度軸の中間点を中心にして、画素値を伸張させる模式図。
【図１３】ｓＲＧＢ色空間を均等色空間のＣＩＥＬＡＢ色空間で表した場合のａ＊ｂ＊色度図。
【図１４】ｓＲＧＢ色空間の黄、青、赤の各色相の色域形状。
【図１５】頂点方向に画素値を伸張させる模式図。
【符号の説明】
【００６０】
１０１：入力部
１０２：色空間変換部
１０３：頂点決定部
１０４：基準傾き決定部
１０５：傾き算出部
１０６：変換値算出部
１０７：色空間逆変換部
１０８：出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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