(57)【要約】【課題】画像の潰れが少なく、鮮やかに再現して、効率的な圧縮を実現するようにする。【解決手段】画像入力制御部１３６で受け取った入力画像データを入力色変換処理部１３７でデバイスに依存しない画像データに変換し、色域外分布検出処理部１３１で画像出力装置の色域外にある画素の分布の中心点や拡がり方向を検出し、距離補正部１３２で画像出力装置の色域内に設定した基準点と中心点との間に位置する出力装置の色域の外殻点と中心点との距離を補正し、変換方法設定部１３３で基準点と外殻点との距離と補正した中心点と外殻点との距離に基づいて画像データの変換方法を設定する。出力色変換処理部１３８は、入力色変換処理部１３７で変換した画像データを変換方法設定部１３３の変換方法で変換して画像出力装置に依存したデータに変換し、その画像データを画像出力制御部１３９が画像出力装置に送出して、画像の表示や記録を行う。【選択図】        図２
2010034849.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像データの色域が出力装置の色域に収まるように画像データを変換する画像処理装置であって、
前記入力された画像データの色域のうち、前記出力装置の色域の外にある画像データの分布の中心点と拡がり方向とを少なくとも検出する検出手段と、
前記出力装置の色域内に設定した基準点と前記中心点との間に位置する前記出力装置の色域の外殻点と前記中心点との距離を、少なくとも前記基準点と前記中心点とがなす方向と前記拡がり方向とに応じて補正する補正手段と、
少なくとも前記基準点と前記外殻点との距離と前記補正した距離とに基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定する設定手段と、
前記設定手段で設定された変換方法に少なくとも従い、前記入力された画像データを変換する変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、さらに画像データの分布の拡がり方向の強さについても検出するようにし、
前記補正手段は、さらに前記検出手段において検出した画像データの分布の拡がり方向の強さに応じて補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記出力装置の色域外にある画像データ数と、色域内にある画像データ数との関係を集計する集計手段をさらに備え、
前記設定手段は、前記集計手段において集計した関係に基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記出力装置の色域外にある前記入力された画像データの主成分分析によって拡がり方向を検出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力された画像データの色域が出力装置の色域に収まるように画像データを変換する画像処理方法であって、
前記入力された画像データの色域のうち、前記出力装置の色域の外にある画像データの分布の中心点と拡がり方向とを少なくとも検出する検出ステップと、
前記出力装置の色域内に設定した基準点と前記中心点との間に位置する前記出力装置の色域の外殻点と前記中心点との距離を、少なくとも前記基準点と前記中心点とがなす方向と前記拡がり方向とに応じて補正する補正ステップと、
少なくとも前記基準点と前記外殻点との距離と前記補正した距離とに基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定する設定ステップと、
前記設定ステップで設定された変換方法に少なくとも従い、前記入力された画像データを変換する変換ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記検出ステップは、さらに画像データの分布の拡がり方向の強さについても検出するようにし、
前記補正ステップは、さらに前記検出ステップにおける画像データの分布の拡がり方向の強さに応じて補正を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記検出ステップは、前記出力装置の色域外にある画像データ数と、色域内にある画像データ数との関係を集計する集計ステップをさらに含み、
前記設定ステップは、前記集計ステップにおいて集計した関係に基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定することを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記検出ステップは、前記出力装置の色域外にある前記入力された画像データの主成分分析によって拡がり方向を検出することを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の画像処理方法。
【請求項９】
請求項５〜８のいずれか一つに記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータが実行するためのプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力された画像データを出力装置の色域に収まる画像データに変換する画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）の普及に伴って、デジタルカメラやカラースキャナといった画像入力装置により画像データを得て、その画像データをＣＲＴ（ブラウン管）やＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などの画像表示装置に表示して画像の確認を行い、さらに編集、加工、修正などを施して、カラープリンタなどの画像記録装置により記録することが多くなっている。
【０００３】
また、デジタルカメラで撮影した画像データを詳細に確認することなく、直接カラープリンタで記録することも多い。さらに、コンピュータ上で作成したＣＧ（コンピュータグラフィックス）等の画像データをカラープリンタで記録する場合については、画像入力装置そのものを必要としないケースもある。
【０００４】
しかしながら、上記したデジタルカメラ、カラースキャナ、ＣＲＴ、ＬＣＤ、あるいはカラープリンタといった画像入出力装置では、色再現特性や色再現範囲がそれぞれ異なっているため、これらの画像入出力装置間において色の整合性を取ることが重要になってきている。
【０００５】
このため、従来は、ＩＣＣプロファイルを利用したカラーマネージメントシステムが、広く使われている。このカラーマネージメントシステムは、画像データの色情報を交換する色空間として標準的な色空間を使用し、ＩＣＣプロファイルには装置固有の画像データと標準的な色空間の画像データとの関係が記されている。そして、この画像データに結びついたＩＣＣプロファイルにより、画像データを標準的な色空間の画像データに変換し、画像出力装置に結びついたＩＣＣプロファイルにより、標準的な色空間の画像データを画像出力装置に固有の画像データに変換する作業を行っていた。
【０００６】
ところで、画像出力装置の色再現範囲は、一般的に画像入力装置や画像表示装置の色再現範囲に比べて狭くなっている領域を持っていることが多い。この場合、画像入力装置や画像表示装置に固有の画像データを画像出力装置で再現しようとすると、両者に共通する色再現範囲については、忠実に再現されるが、画像入力装置や画像表示装置側ではみ出している領域については、（１）画像出力装置の色再現範囲の最外郭にマッピングしたり、（２）画像入力装置や画像表示装置の色再現範囲が画像出力装置の色再現範囲に収まるように全体的に圧縮したりする方法をとっている。
【０００７】
また、例えば特許文献１では、注目画素と目標無彩色との距離と、注目画素と目標無彩色との間に位置する記録装置の色再現範囲外郭と目標無彩色との距離の比の平均に応じて、圧縮パラメータを設定する画像処理装置が提案されている。
【０００８】
また、例えば特許文献２では、画像出力装置の色域外に位置する画像データの累積彩度ヒストグラムから圧縮度を決定する画像処理装置が提案されている。
【０００９】
さらに、例えば特許文献３では、入力された画像データの色分布に応じて、出力装置色域内に変換する方法を変える画像処理装置が提案されている。
【００１０】
【特許文献１】特許第３０３８８５１号公報
【特許文献２】特開平１０−２９４８７７号公報
【特許文献３】特開２００２−２７２６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上記背景技術における（１）の場合にあっては、はみ出している３次元の色領域を最外郭の平面にマッピングするため、階調性が失われたり、場合によっては、階調が逆転してしまったりするという問題があった。
【００１２】
また、上記背景技術における（２）の場合にあっては、画像データを全体的に圧縮するため、無条件に本来の鮮やかさが失われてしまうという問題があった。
【００１３】
そこで、上記（２）の問題を解決するために、特許文献１のような提案がなされているが、画像出力装置の色再現範囲外の画素分布が、圧縮方向に対して主に平行に拡がる場合も垂直に拡がる場合も、距離比の平均が同じであれば、同じ圧縮パラメータとなるため、必ずしも効率的な圧縮とならないという問題があった。すなわち、平行に拡がる場合は圧縮による階調性の保存が有効に働くが、垂直に拡がる場合は圧縮による階調性の保存が殆んど意味をなさなくなる。このため、画像出力装置の色再現範囲が無駄に割当てられてしまい、その結果として鮮やかさが低下するなど、必ずしも効率的な圧縮とならないという問題があった。
【００１４】
また、上記（２）の問題を解決するために、特許文献２のような提案がなされているが、この画像処理装置では、累積彩度ヒストグラムにおける所定の累積頻度点に基づいて圧縮度を求めるため、色再現範囲外の画素分布が、圧縮方向に対して主に平行に拡がる場合も垂直に拡がる場合も、所定の累積頻度点が同じであれば、同じ圧縮度になるという問題があった。すなわち、上記特許文献１の場合と同様に、平行に拡がる場合は圧縮による階調性の保存が有効に働くが、垂直に拡がる場合は圧縮による階調性の保存が殆んど意味をなさなくなり、画像出力装置の色再現範囲が無駄に割当てられ、その結果として鮮やかさが低下するなど、必ずしも効率的な圧縮とならないという問題があった。
【００１５】
また、上記（２）の問題を解決するため、特許文献３のような提案がなされているが、この画像処理装置では、極座標系の半径方向のヒストグラムを作成し、ヒストグラムに明らかなピークがある場合はクリッピング、ピークの無いなだらかな場合は画像データの色域最外殻点に基づいた従来型の圧縮が行われる。しかし、ヒストグラムがこれらの中間を示す場合の取扱い方法については開示されていない。すなわち、クリッピングまたは従来型の圧縮方法が選択されてしまい、好ましい圧縮とならないという問題があった。
【００１６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力された画像データを出力装置の色域に収まる画像データに変換することにより、画像出力装置の色再現範囲外の画素の階調性の損失が少なくなって出力画像の潰れが少なくなり、画像全体の鮮やかさの喪失が少なくなって出力画像を鮮やかに再現することができると共に、効率的かつ好ましい圧縮を実現することが可能な画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体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】
【００１７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、入力された画像データの色域が出力装置の色域に収まるように画像データを変換する画像処理装置であって、前記入力された画像データの色域のうち、前記出力装置の色域の外にある画像データの分布の中心点と拡がり方向とを少なくとも検出する検出手段と、前記出力装置の色域内に設定した基準点と前記中心点との間に位置する前記出力装置の色域の外殻点と前記中心点との距離を、少なくとも前記基準点と前記中心点とがなす方向と前記拡がり方向とに応じて補正する補正手段と、少なくとも前記基準点と前記外殻点との距離と前記補正した距離とに基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定する設定手段と、前記設定手段で設定された変換方法に少なくとも従い、前記入力された画像データを変換する変換手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の画像処理装置であって、前記検出手段は、さらに画像データの分布の拡がり方向の強さについても検出するようにし、前記補正手段は、さらに前記検出手段において検出した画像データの分布の拡がり方向の強さに応じて補正を行うことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１または２に記載の画像処理装置であって、前記検出手段は、前記出力装置の色域外にある画像データ数と、色域内にある画像データ数との関係を集計する集計手段をさらに備え、前記設定手段は、前記集計手段において集計した関係に基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置であって、前記検出手段は、前記出力装置の色域外にある前記入力された画像データの主成分分析によって拡がり方向を検出することを特徴とする。
【００２１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項５にかかる発明は、入力された画像データの色域が出力装置の色域に収まるように画像データを変換する画像処理方法であって、前記入力された画像データの色域のうち、前記出力装置の色域の外にある画像データの分布の中心点と拡がり方向とを少なくとも検出する検出ステップと、前記出力装置の色域内に設定した基準点と前記中心点との間に位置する前記出力装置の色域の外殻点と前記中心点との距離を、少なくとも前記基準点と前記中心点とがなす方向と前記拡がり方向とに応じて補正する補正ステップと、少なくとも前記基準点と前記外殻点との距離と前記補正した距離とに基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定する設定ステップと、前記設定ステップで設定された変換方法に少なくとも従い、前記入力された画像データを変換する変換ステップと、を含むことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項６にかかる発明は、請求項５に記載の画像処理方法であって、前記検出ステップは、さらに画像データの分布の拡がり方向の強さについても検出するようにし、前記補正ステップは、さらに前記検出ステップにおける画像データの分布の拡がり方向の強さに応じて補正を行うことを特徴とする。
【００２３】
また、請求項７にかかる発明は、請求項５または６に記載の画像処理方法であって、前記検出ステップは、前記出力装置の色域外にある画像データ数と、色域内にある画像データ数との関係を集計する集計ステップをさらに含み、前記設定ステップは、前記集計ステップにおいて集計した関係に基づいて、前記入力された画像データの変換方法を設定することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項８にかかる発明は、請求項５〜７のいずれか一つに記載の画像処理方法であって、前記検出ステップは、前記出力装置の色域外にある前記入力された画像データの主成分分析によって拡がり方向を検出することを特徴とする。
【００２５】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項９にかかる発明は、請求項５〜８のいずれか一つに記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータが実行するためのプログラムである。
【００２６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１０にかかる発明は、請求項９に記載のプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録したことを特徴とする記録媒体である。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、検出手段により入力された画像データの色域のうち、出力装置の色域の外にある画像データの分布の中心点と拡がり方向とを少なくとも検出し、補正手段により出力装置の色域内に設定した基準点と中心点との間に位置する出力装置の色域の外殻点と中心点との距離を、少なくとも基準点と中心点とがなす方向と拡がり方向とに応じて補正を行い、設定手段により少なくとも基準点と外殻点との距離と補正した距離とに基づいて、入力された画像データの変換方法を設定し、その設定された変換方法に少なくとも従って、変換手段により入力された画像データを変換するようにする。これにより、画像出力装置の色再現範囲外の画素の階調性の損失が少なくなり、画像全体の鮮やかさの喪失が少なくなると共に、効率的かつ好ましい圧縮が実現できるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体の最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００２９】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明にかかる画像処理装置とその周辺機器とが接続されて構成された画像処理システムの外観図である。図１に示すように、画像処理システム１０は、紙原稿を読み取って画像データを生成するイメージスキャナ１１、画像シーンをキャプチャした画像データを保存するデジタルカメラ１２、画像処理装置としての画像処理ユニット１３、入力された画像データや操作画面などを表示するディスプレイ１４、入力された画像データを記録紙等に記録して排出するプリンタ１５、画像処理ユニット１３に対して操作入力を行うキーボード１６およびマウス１７などにより構成されている。
【００３０】
本発明にかかる画像処理装置としての画像処理ユニット１３は、図１の画像処理システム１０全体を制御するものである。図１には図示していないが、画像処理ユニット１３は、ＣＰＵなどの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ＨＤＤ、ＣＤドライブ装置などの外部記憶装置を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。また、画像処理ユニット１３は、イメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２と接続されており、画像処理ユニット１３からの指令によってイメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２が保持している画像データを画像処理ユニット１３へ出力させる。画像処理ユニット１３は、この画像データを受信して、蓄積し、画像処理を行った後、ディスプレイ１４やプリンタ１５に出力するユニットである。また、画像処理装置の操作者は、画像処理ユニット１３に接続されたキーボード１６やマウス１７を使って入力や指示を行うと、これに基づいて画像処理ユニット１３が動作する。
【００３１】
図２は、図１の画像処理ユニットにおける内部構成例を示すブロック図である。図２に示す画像処理ユニット１３は、ユーザインターフェース検出部１３０、検出手段としての色域外分布検出部１３１、補正手段としての距離補正部１３２、設定手段としての変換方法設定部１３３、プロファイル記憶部１３４、画像データ保持部１３５、画像入力制御部１３６、入力色変換処理部１３７、変換手段としての出力色変換処理部１３８、および画像出力制御部１３９などにより構成されている。
【００３２】
ユーザインターフェース検出部１３０は、上記したキーボード１６やマウス１７の操作を検出するブロックである。
【００３３】
色域外分布検出部１３１は、画像データを調査して画像出力装置の色域外にある画素の分布の中心点や拡がり方向を検出するブロックである。ここで、画像出力装置としてのディスプレイ１４やプリンタ１５には、後述するプロファイル記憶部１３４に記憶されているＩＣＣプロファイルが予め関連付けられている。例えば、プリンタ１５が選ばれている場合、色域外分布検出部１３１は、関連付けられたＩＣＣプロファイルに基づいて画像データが色域外にあるか否かを判定し、色域外と判定された画像デ−タを集計処理し（集計手段）、分布の中心点や拡がり方向を検出する。
【００３４】
距離補正部１３２は、画像出力装置の色域内に設定した基準点と中心点との間に位置する画像出力装置の色域の外殻点と、上記中心点との距離を補正するブロックである。この補正は、色域外分布検出部１３１で得られた色域外画像データの分布の中心点と拡がり方向に少なくとも基づいて行われる。
【００３５】
変換方法設定部１３３は、画像出力装置の色域内に設定した基準点（図８の基準点２２参照）と外殻点（図８の外殻点２３参照）との距離と、距離補正部１３２で補正した中心点と外殻点との距離（図８の補正距離２７参照）等に基づいて、入力された画像データの変換方法を設定するブロックであり、この変換方法設定処理における特性決定処理で決定された色域圧縮特性に基づいて、区分された領域のＬＵＴを生成し画像データ保持部１３５に保存される。
【００３６】
プロファイル記憶部１３４は、イメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２などからの画像データの特性と関連付けられているＩＣＣプロファイルを記憶するブロックである。
【００３７】
画像データ保持部１３５は、入力色変換処理部１３７で変換された画像データや変換方法設定部１３３で生成されたＬＵＴ格子点データを一時的に保存するブロックである。
【００３８】
画像入力制御部１３６は、元となる画像データを供給するイメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２を制御して画像データの受け取りを行うブロックである。このイメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２は、それぞれのデバイスに依存した属性の画像データを出力している。その画像データの特性は、予めプロファイル記憶部１３４に記憶されているＩＣＣプロファイルと関連付けられている。例えば、イメージスキャナ１１は、それ専用のＩＣＣプロファイルと関連付けられており、デジタルカメラ１２は、ｓＲＧＢ（ＩＥＣ６１９６６−２−１）と呼ばれる汎用的なＩＣＣプロファイルと関連付けられている。
【００３９】
入力色変換処理部１３７は、イメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２からの画像データを関連付けられているＩＣＣプロファイルに基づいて、デバイスに依存しない画像データ、例えば、三刺激値ＣＩＥＸＹＺやＣＩＥＬＡＢの画像データに変換するブロックであり、変換された画像データは画像データ保持部１３５に一時的に保存される。
【００４０】
出力色変換処理部１３８は、画像データ保持部１３５に保存されたデバイスに依存しない画像データを、画像データ保持部１３５に保存されたＬＵＴ格子点データを利用して、ディスプレイ１４やプリンタ１５等のデバイスに依存した画像データに変換するブロックである。
【００４１】
画像出力制御部１３９は、ディスプレイ１４やプリンタ１５を制御して、出力色変換処理部１３８で変換された画像データを送出し、画像の表示あるいは記録を行わせるブロックである。
【００４２】
図３は、本発明にかかる画像処理の動作を説明するフローチャートである。図３に示すように、まず、画像入力制御処理が行われる（ステップＳ１００）。この画像入力制御処理は、図２の画像処理ユニット１３における画像入力制御部１３６が、例えばイメージスキャナ１１やデジタルカメラ１２を制御することによって、入力画像データを受け取る処理である。
【００４３】
続いて、入力色変換処理（ステップＳ１０１）は、受け取った画像データに関連付けられているＩＣＣプロファイルに基づいて、受け取った画像データを、デバイスに依存しない画像データ、例えば、三刺激値ＣＩＥＸＹＺやＣＩＥＬＡＢの画像データに変換する処理であり、図２の画像処理ユニット１３における入力色変換処理部１３７で行われる。
【００４４】
続いて、色域外検出処理（ステップＳ１０２）は、画像データを調査して、画像出力装置の色域外にある画素の分布の中心点や拡がり方向を検出する処理であり、図２の画像処理ユニット１３における色域外分布検出部１３１で行われる。ここで、画像出力装置としてのディスプレイ１４やプリンタ１５には、ＩＣＣプロファイルが予め関連付けられており、関連付けられたＩＣＣプロファイルに基づいて入力された画像データが色域外にあるか否かを判定することができる。色域外と判定された画像デ−タは、集計処理を行うことにより、分布の中心点や拡がり方向が検出される。詳細な動作については、図４のサブルーチンで説明する。
【００４５】
続いて、距離補正処理（ステップＳ１０３）は、画像出力装置の色域内に設定した基準点と上記中心点との間に位置する出力装置の色域の外殻点と、上記中心点との距離を補正する処理であり、図２の画像処理ユニット１３における距離補正部１３２で行われる。詳細な動作については、図７のサブルーチンで説明する。
【００４６】
続いて、変換方法設定処理（ステップＳ１０４）は、上記基準点と外殻点との距離と、上記補正した中心点と外殻点との距離等に基づいて、入力された画像データの変換方法を設定する処理であり、図２の画像処理ユニット１３における変換方法設定部１３３で行われる。詳細な動作については、図９のサブルーチンで説明する。
【００４７】
続いて、出力色変換処理（ステップ１０５）は、上記入力色変換処理（ステップ１０１）で変換されたデバイスに依存しない画像データを、上記変換方法設定処理（ステップ１０４）で設定した変換方法で変換し、ディスプレイ１４やプリンタ１５等のデバイスに依存した画像データに変換する処理である。
【００４８】
続いて、画像出力制御処理（ステップ１０６）は、ディスプレイ１４やプリンタ１５を制御して、上記出力色変換処理（ステップ１０５）で変換した画像データを送出する処理である。これによって、ディスプレイ１４あるいはプリンタ１５は、画像の表示あるいは記録を行うことができる。
【００４９】
図４は、図３の色域外検出処理のサブルーチンを説明するフローチャートである。まず、色域外検出処理は、図４に示すように、画像データのサンプリング処理を行う（ステップＳ２００）。画像データの調査に際して、図２の画像データ保持部１３５に保存されている画素全てを調査しても良いが、その一部をサンプリングして調査を行っても、十分な調査精度を保つことができる。このため、第１の実施の形態では、サンプリング処理を行って調査する例を用いて説明する。なお、このサンプリングは、画像データ保持部１３５に保存されている画像データから等間隔で規則的に、あるいはランダムに各画素の画像データをそれぞれ取り出すことにより実現する。
【００５０】
サンプリングされた画像データは、画像出力装置（ディスプレイ１４、プリンタ１５）の色域外にあるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。画像データが画像出力装置の色域外にあるか否かの判定については、例えば、関連付けられているＩＣＣプロファイルを用いて、デバイスに依存しない画像データを、画像出力装置に依存した画像データに変換し、続いて、ＩＣＣプロファイルに保持されている逆変換を用いて、画像出力装置に依存した画像データを、デバイスに依存しない画像データに変換する。そして、元のデバイスに依存しない画像データとの差に応じて、画像出力装置の色域外にあるか否かを判定する。すなわち、画像データとの差が十分に小さければ色域内、差が大きければ色域外と判定する。その判定に当たって、所定の基準値（閾値）と比較することにより、色域外か否かを判定するようにしても良い。
【００５１】
続いて、色域外と判定された画像データは、色空間における空間的位置に応じて分類する分類処理が行われる（ステップＳ２０２）。ここで色空間とは、例えば図５−１および図５−２のように区分される。
【００５２】
図５−１は、色空間がＣＩＥＬＡＢ空間で表されている図であり、複数の色相領域、すなわち、明度軸（Ｌ＊）を中心として放射状に拡がる平面によって色空間が区分されている。また、図５−２は、各色相領域が細区分されている様子を示す図であり、明度軸（Ｌ＊）と彩度（Ｓ＊＝（ａ＊2＋ｂ＊2）(1/2)）を２軸とする平面が、（Ｌ＊，Ｓ＊）＝（５０，０）を中心として放射状に区分されている。
【００５３】
ステップＳ２０２における分類処理は、色域外と判定された画像データＸと、色域内に設定された基準点Ｏ（例えば、（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）＝（５０，０，０））とを結ぶ直線が、区分された色空間のどの領域に属しているかによって分類する。
【００５４】
なお、色空間の区分方法については、上記図５−１に示したような緯度、図５−２に示した経度により区分する方法に限られない。例えば、色域内に設定された基準点（例えば（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）＝（５０，０，０））を中心とする多面体を色空間に設定しても良い。
【００５５】
例えば、図６−１は、正２０面体により色空間を区分した例を示す図であり、図６−２は、正１２面体により色空間を区分した例を示す図である。また、色空間の区分は正多面体に限るものではなく、例えば図６−１の正２０面体の頂点を切削した切頂２０面体によって区分しても良い。すなわち、図６−３は、図６−１の正２０面体の頂点を切削した切頂２０面体により色空間を区分した例を示す図である。
【００５６】
再び、図４のステップＳ２０２に戻って、分類処理による分類に応じて分類毎に画像データの集合を作る集合作成処理が行われる（ステップＳ２０３）。そして、必要な画像データのサンプリング処理が全て終了したか否かを判定する（ステップＳ２０４）。すなわち、等間隔で規則的に取り出された画像データが、元の画像データを網羅しているか、あるいはランダムに取り出された画像データの数が予め決められた数に達したか等により、必要な画像データのサンプリング処理が全て終了したか否かを判定する。
【００５７】
ステップＳ２０４において、サンプリング処理が終了していなければ、上記ステップＳ２００のサンプリング処理に戻り、ステップＳ２０３の集合作成処理までが繰り返される。また、上記ステップＳ２０１において、画像データが色域内と判定された場合は、分類処理や集合作成処理を行わずにステップＳ２０４に移行して、サンプリング処理が終了したか否かを判定する。
【００５８】
ステップＳ２０４において、画像データのサンプリング処理が終了した場合は、分類毎の画像データの分布を調べる。すなわち、始めに分類毎に選択を行う分類選択処理が行われる（ステップＳ２０５）。続いて、選択された分類の画像データの集合を集計して分析を行うデータ分析処理が行われる（ステップＳ２０６）。ここで、集計されるのは、画像データの中心値や共分散等であり、これによって得られる共分散行列等から、固有値ベクトルや固有値が求められる。また、得られた固有値の最大値から第１の主成分が得られるため、画像データの分布の拡がり方向も検出される。
【００５９】
続いて、ステップＳ２０６のデータ分析処理で検出された中心値や画像データの分布の拡がり方向を図２の画像データ保持部１３５に保存する分析結果保存処理が行われる（ステップＳ２０７）。そして、ステップＳ２０８において、分類選択処理が全て終了したか否かが判定され、終了していなければ、上記ステップＳ２０５の分類選択処理に戻り、ステップＳ２０７の分析結果保存処理までが繰り返される。また、ステップＳ２０８において分類選択処理が全て終了していれば、色域外検出処理の動作を終了する。
【００６０】
図７は、図３の距離補正処理のサブルーチンを説明するフローチャートである。図７に示すように、まず始めに、上記図４のステップＳ２０５で説明した分類選択処理と同様の分類選択処理が行われる（ステップＳ３００）。
【００６１】
続いて、上記図４のステップＳ２０７の分析結果保存処理で保存された中心値を読み出して、画像出力装置の色域内に設定した基準点と上記中心点との間に位置する画像出力装置の色域の外殻点を探索する外殻点探索処理が行われる（ステップＳ３０１）。ここでは、画像出力装置の色域外か否かの判定については、上記図４のステップＳ２０１の色域外判定と同様の方法で行い、基準点あるいは中心点から順次中間点を評価していって、画像出力装置の色域の外殻点を見つける（ステップＳ３０１）。
【００６２】
続いて、上記図４のステップＳ２０７の分析結果保存処理で保存された画像データの分布の拡がり方向を読み出して、上記外殻点と中心点との距離を補正する補正処理が行われる（ステップＳ３０２）。
【００６３】
図８は、ある区分に分類された画像データの分布の拡がり方向を読み出して外殻点と中心点との距離を補正する補正処理の説明図である。図８に示す中心点２１は、画像データの分布の中心点である。また、基準点２２は、画像出力装置の色域内に設けられた基準点であり、交点（外殻点）２３は、中心点２１と基準点２２とを結ぶ直線と、画像出力装置の色再現範囲の外殻２４とが交わる交点（外殻点）である。さらに、線分２５は画像データの分布の拡がり方向を示している。
【００６４】
ここで、中心点２１と外殻点２３との距離を、中心点２１と基準点２２を結ぶ直線と、分布の拡がり方向を示す線分２５とがなす角度θで補正する。すなわち、中心点２１と外殻点２３との距離を半径とする円２６を仮定して、角度θの余弦で補正された中心点２１と外殻点２３の距離２７を求める。
【００６５】
再び、図７のステップＳ３０２の補正処理に戻って、補正処理によって得られた基準点２２と外殻点２３との距離、外殻点２３と中心点２１との距離、およびその補正距離２７等を図２の画像データ保持部１３５に保存する補正結果保存処理が行われる（ステップＳ３０３）。
【００６６】
そして、分類選択処理が全て終了したか否かを判定し（ステップＳ３０４）、終了していなければ、上記したステップＳ３００の分類選択処理に戻り、ステップＳ３０３の補正結果保存処理までが繰り返される。ステップＳ３０４で分類選択処理が終了していれば、距離補正処理の動作が終了する。
【００６７】
図９は、図３の変換方法設定処理のサブルーチンを説明するフローチャートである。図９に示す変換方法設定処理は、まず、上記図４のステップＳ２０５あるいは上記図７のステップＳ３００と同様の分類選択処理が行われる（ステップＳ４００）。
【００６８】
続いて、上記図７のステップＳ３０３の補正結果保存処理で図２の画像データ保持部１３５に保存されている、図８の基準点２２と外殻点２３との距離、外殻点２３と中心点２１との距離、およびその補正距離２７等を読み出し、色域圧縮特性を決定する特性決定処理が行われる（ステップＳ４０１）。
【００６９】
図１０は、図８の基準点と外殻点との距離、外殻点と中心点との距離、およびその補正距離等を読み出して色域圧縮特性を決定する特性決定処理の説明図である。なお、色域外の画像データの階調性を保存しながら、画像出力装置の色再現範囲に収めるため、画像データは基準点２２の方向に色域圧縮するようにする。
【００７０】
図１０に示すように、距離３１は基準点２２と外殻点２３との距離であり、距離３２は外殻点２３と中心点２１との距離である。また、線分３３は、圧縮特性を示す特性直線であり、矢印３４の方向は、基準点２２から中心点２１への方向、矢印３５の方向は、変換後の飽和度、即ち、基準点２２と外殻点２３との距離との割合を示す。つまり、基準点２２から中心点２１の方向へ向うと、変換後の飽和度も上がっていくが、基準点２２と外殻点２３の距離と補正距離２７との和の位置で完全に飽和するような変化の傾きを持っている。また、外殻点２３を過ぎると、中心点２１の位置で完全に飽和するような変化の傾きとなる。
【００７１】
ここで、補正距離２７は、図８に示すように、中心点２１と基準点２２とを結ぶ直線と分布の拡がり方向を示す線分２５がなす角度θに依存しており、なす角度θが小さければ、すなわち、分布の拡がり方向を示す線分２５が圧縮方向に近ければ、より強い圧縮がかかることになる。すなわち、色域外の画像が持つ階調性を、より詳しく保存することができる。
【００７２】
一方、なす角度θが大きい場合は、圧縮方向の分布はあまり重要な意味を持たないと推定することができ、圧縮が弱くても色域外の階調性の劣化は目立たないことになる。この場合、色域内はより忠実に再現され、鮮やかさの喪失も少なくなる。従って、効率的かつ好ましい圧縮が実現できている。
【００７３】
再び、図９に戻り、ステップＳ４０１における特性決定処理で決定された色域圧縮特性に基づいて、区分された領域のＬＵＴを生成するＬＵＴ生成処理が行われる（ステップＳ４０２）。すなわち、上記したように色空間を複数に区分しており、該当する区域に含まれるＬＵＴ格子点データの生成がここで行われる。
【００７４】
そして、ステップＳ４０２のＬＵＴ生成処理で生成されたＬＵＴ格子点データを図２の画像データ保持部１３５に保存するＬＵＴ保存処理が行われる（ステップＳ４０３）。続くステップＳ４０４では、分類選択処理が全て終了したか否かを判定し、終了していなければ、上記ステップＳ４００の分類選択処理に戻り、上記ステップＳ４０３のＬＵＴ保存処理までが繰り返される。また、ステップＳ４０４において、分類選択処理が終了していれば、変換方法設定処理の動作を終了する。
【００７５】
以上述べたように、第１の実施の形態によれば、画像出力装置の色再現範囲外の画素の階調性の損失を少なくすると共に、画像全体の鮮やかさの喪失も少なくすることができ、効率的かつ好ましい圧縮を実現することが可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することが可能となる。
【００７６】
（第２の実施の形態）
上記図４のステップＳ２０６で説明したデータ分析処理において、得られた固有値の最大値から第１の主成分を得て、画像データの分布の拡がり方向を検出するようにしたが、本発明は必ずしもこれに限定されない。例えば、第２の実施の形態の場合、分布の拡がり方向の強さで補正するようにしても良い。この拡がり方向の強さは、分散で表すことができる。また、第１の主成分に限らず、第２，第３の主成分、すなわち、拡がり方向とその強さを検出するようにしても良い。
【００７７】
さらに、図７のステップＳ３０２で説明した補正処理では、図８の中心点２１と外殻点２３との距離３２を、中心点２１と基準点２２とを結ぶ直線と分布の拡がり方向を示す線分２５がなす角度θで補正するだけではなく、分布の拡がり方向の強さで補正するようにしても良い。例えば、拡がり方向の強さを分散Ｖで表すと、
補正距離＝（中心点２１と外殻点２３との距離３２）×cosθ×Ｖ1/2×ｋ
（ここで、ｋは補正係数であるとする）
また、第２，第３の主成分、即ち、拡がり方向とその強さを検出する場合は、
補正距離＝（中心点２１と外殻点２３との距離３２）×Σｉ(cosθｉ×Ｖｉ1/2）×ｋ'
（ここで、ｉ＝１，２，３としｋ'は補正係数とする）
これらの方法によれば、分布の拡がり方向を示す線分２５がなす角度θだけでなく、その方向の分布の強さで補正するので、角度θが同じで強さが異なる場合に、その強さに応じて色域圧縮の強さも制御できることから、より効率的かつ好ましい圧縮を実現することができる。
【００７８】
以上述べたように、第２の実施の形態におけるデータ分析は、いわゆる、主成分分析と呼ばれている方法で行っている。この方法は、第１の主成分のみならず、第２，第３の主成分の拡がり方向の検出が容易であり、例えば、回帰分析によって画像データの分布の拡がり方向を検出する方法と比べた場合に、より詳細な拡がり方向の検出を行うことができるという利点がある。
【００７９】
（第３の実施の形態）
上記第１の実施の形態では、図２の色域外分布検出部１３１を用いて、図３のステップＳ１０２において色域外検出処理を行う場合に、図４のフローチャートに示すように、画像出力装置の色域外にある画素の分布の中心点や拡がり方向等のみに着目して検出を行ったが、本発明はこれに限定されない。
【００８０】
例えば、第３の実施の形態では、図２の色域外分布検出部１３１を用いて、図３に示すステップＳ１０２の色域外検出処理を行う際に、図１１のフローチャートに示すような動作により行うことが可能である。なお、基本的な動作については、図４に示す第１の実施の形態における色域外検出処理のフローチャートと同じであるため、同じ動作のフローチャートにはその旨を説明し、重複説明を省略する。
【００８１】
図１１は、第３の実施の形態における色域外検出処理の動作を説明するフローチャートである。図１１に示す色域外検出処理は、まず、ステップＳ５００（図４のステップＳ２００と同じ）において図２の画像データ保持部１３５に保存されている画像データから等間隔で規則的に、あるいはランダムに各画素の画像データをそれぞれ取り出してサンプリング処理が行われる。サンプリングされた画像データは、ステップＳ５０１（ステップＳ２０１と同じ）において画像出力装置（ディスプレイ１４、プリンタ１５など）の色域外にあるか否かが判定される。
【００８２】
色域外と判定された画像データは、ステップＳ５０２において色域外サンプル数をカウントアップする色域外サンプル数のカウント処理を行い、ステップＳ５０３（図４のステップＳ２０２と同じ）において色空間における空間的位置に応じて分類する分類処理が行われ、ステップＳ５０４（ステップＳ２０３と同じ）において分類処理による分類に応じて分類毎に画像データの集合を作る集合作成処理が行われる。そして、ステップＳ５０５（ステップＳ２０４と同じ）では、必要な画像データのサンプリング処理が全て終了したか否かを判定し、サンプリング処理が終了していなければ、上記ステップＳ５００のサンプリング処理に戻り、ステップＳ５０４の集合作成処理までが繰り返される。
【００８３】
また、上記ステップＳ５０１において、画像データが色域外と判定されなければ、ステップＳ５０６において色域内サンプル数をカウントアップする色域内サンプル数カウント処理を行って、上記のステップＳ５０５の処理に移行する。なお、これらのカウントは、分類処理よる分類に応じて個別に行われる。
【００８４】
ステップＳ５０５において、画像データのサンプリング処理が終了すると、ステップＳ５０７（図４のステップＳ２０５と同じ）に移行し、分類毎に選択を行う分類選択処理が行われる。
【００８５】
さらに、第３の実施の形態では、ステップＳ５０８において、上記カウントした色域外サンプルのカウント数と、色域内サンプルのカウント数との関係を集計し、図２の画像データ保持部１３５に保存するサンプル比保存処理が行われる。ここで、保存するのは、例えば、全サンプル数に対する色域外サンプル数の割合等である。
サンプル比α＝色域外サンプル数／全サンプル数（＝色域外サンプル数＋色域内サンプル数）
【００８６】
また、図３のステップＳ１０２の色域外検出処理の次段に行われる、図７の距離補正処理のステップＳ３０２の補正処理では、図８に示す中心点２１と外殻点２３との距離３２を、中心点２１と基準点２２とを結ぶ直線と分布の拡がり方向を示す線分２５とがなす角度θで補正するだけではなく、上記集計結果を用いて補正するようにする。例えば、上述したサンプル比αを用いて補正する。
補正距離＝（中心点２１と外殻点２３との距離３２）×cosθ×α×ｋ
（ここで、ｋは補正係数とする）
なお、上述したように、拡がり方向の強さと組合せて補正を行うようにしても良いことは勿論である。
【００８７】
再び、図１１のステップＳ５０９（図４のステップＳ２０６と同じ）に戻って、上記ステップＳ５０７で選択された分類の画像データの集合を集計して分析を行うデータ分析処理が行われる。ここで、集計されるのは、画像データの中心値や共分散等であり、これによって得られる共分散行列等から、固有値ベクトルや固有値が求められる。また、得られた固有値の最大値から第１の主成分が得られるため、画像データの分布の拡がり方向も検出される。
【００８８】
このようにして検出された中心値や画像データの分布の拡がり方向は、ステップＳ５１０（図４のステップＳ２０７と同じ）において図２の画像データ保持部１３５に保存する分析結果保存処理が行われ、ステップＳ５１１（ステップＳ２０８と同じ）において、分類選択処理が全て終了したか否かを判定し、終了していなければ、上記ステップＳ５０７の分類選択処理に戻って、ステップＳ５１０の分析結果保存処理までを繰り返す。ステップＳ５１１において分類選択処理が終了すると、色域外検出処理の動作が終了する。
【００８９】
以上述べたように、第３の実施の形態によれば、色域外と判定されるサンプル数の割合が小さければ色域圧縮の強さも抑制されるので、多くを占める色域内の画素の色再現性がより向上し、効率的かつ好ましい圧縮を実現することができる。
【００９０】
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態において、本発明にかかる画像処理方法の各ステップを図１の画像処理ユニット１３に実行させるプログラムは、例えば、図３、図４、図７、図９、および図１１に示す画像処理方法の各ステップと同様のモジュールを備えたプログラムである。
【００９１】
これらのプログラムは、インストール可能な形式、または実行可能な形式のファイルとして、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク(ＦＤ)、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、これらのプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納しておき、ネットワーク経由でのダウンロードにより提供するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明にかかる画像処理装置とその周辺機器とが接続されて構成された画像処理システムの外観図である。
【図２】図１の画像処理ユニットにおける内部構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明にかかる画像処理の動作を説明するフローチャートである。
【図４】図３の色域外検出処理のサブルーチンを説明するフローチャートである。
【図５−１】色空間がＣＩＥＬＡＢ空間で表されている図である。
【図５−２】各色相領域が細区分されている様子を示す図である。
【図６−１】正２０面体により色空間を区分した例を示す図である。
【図６−２】正１２面体により色空間を区分した例を示す図である。
【図６−３】図６−１の正２０面体の頂点を切削した切頂２０面体により色空間を区分した例を示す図である。
【図７】図３の距離補正処理のサブルーチンを説明するフローチャートである。
【図８】ある区分に分類された画像データの分布の拡がり方向を読み出して外殻点と中心点との距離を補正する補正処理の説明図である。
【図９】図３の変換方法設定処理のサブルーチンを説明するフローチャートである。
【図１０】図８の基準点と外殻点との距離、外殻点と中心点との距離、およびその補正距離等を読み出して色域圧縮特性を決定する特性決定処理の説明図である。
【図１１】第３の実施の形態における色域外検出処理の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００９３】
１０  画像処理システム
１１  イメージスキャナ
１２  デジタルカメラ
１３  画像処理ユニット
１３０  ユーザインターフェース検出部
１３１  色域外分布検出部
１３２  距離補正部
１３３  変換方法設定部
１３４  プロファイル記憶部
１３５  画像データ保持部
１３６  画像入力制御部
１３７  入力色変換処理部
１３８  出力色変換処理部
１３９  画像出力制御部
１４  ディスプレイ
１５  プリンタ
１６  キーボード
１７  マウス
２１  中心点
２２  基準点
２３  外殻点
２４  外殻
２５  線分
２６  円
２７  距離
３１  距離
３２  距離
３３  線分
３４  矢印
３５  矢印
【図１】
2010034849.tif 000003
【図２】
2010034849.tif 000004
【図３】
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【図４】
2010034849.tif 000006
【図５−１】
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【図５−２】
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【図６−１】
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【図６−２】
2010034849.tif 000010
【図６−３】
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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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