(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＭＴＦを補正するために特定のＭＴＦを有する印刷装置上で印刷する画像を準備する方法であって、第１の変数に基づいてＭＴＦ補正を適用することによってプリンタのＭＴＦを適応可能に補正するステップを含み、該ステップが
第１の変数のＮ値に対するＮ補正画像を計算するステップと、
第２の変数の各値に対して、第１の変数が第２の変数に依存して、第１の変数の実値および計算されたＮ補正画像に従って画像の補正値を決定するステップとを含み、
第１の変数が空間的局所平均であり、第２の変数が画像内の空間位置であり、補正画像が補正高域通過画像であり、
第２の変数の各値に対して第１の変数の実値および計算されたＮ補正高域通過画像に従って画像の補正値を決定するステップが、プリンタに送信された画像の周波数範囲に対して線形補間することによって欠けているＭＴＦ値を取得するステップをさらに含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
Ｎ局所平均値に対するＮ補正高域通過画像を計算するステップが、
局所平均の各値に対して、画像を空間領域から周波数領域に変換するステップと、
周波数領域内の得られた各画像をＭＴＦ係数で除算するステップと、
画像を空間領域に変換し直すステップとを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
方法が原画像を変換元の色域の色部分空間から印刷装置に属する変換先の色域の色部分空間にマッピングするステップを含み、プリンタのＭＴＦ適応可能に補正するステップの前に、
第１の中間画像を取得するために、原画像の第１のフィルタリングを行うステップ（Ｓ２）と、
第２の中間画像を取得するために、第１の中間画像を色域マッピングするステップ（Ｓ５）と、
第３のアクセントの中間画像（１０７）を取得するために、第１の中間画像の第２のフィルタリングを行うステップ（Ｓ３）であって、プリンタのＭＴＦを適応可能に補正するステップが第３のアクセントの中間画像において実行され、第３の中間画像を提供するステップと、
対象画像を取得するために、第２の中間画像と第３の中間画像とをマージするステップ（Ｓ７）とが実行されることを特徴とする、請求項１または２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
第１のフィルタリングステップが、強いエッジを保存して原画像の滑らかな変化領域をぼかすための双方向フィルタを使用するステップを含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
原画像を変換元の色域の色部分空間から一定の出力装置に属し特定のＭＴＦを有する変換先の色域の色部分空間にマッピングすることによりＭＴＦを補正するために、特定のＭＴＦを有する印刷装置上に印刷する画像を準備するためのシステムであって、
原画像を複数の帯域で分解し、少なくとも低域通過画像と高域通過画像とを生成するためのフィルタ（１０８）と、
局所平均に基づいて局所的にＭＴＦ補正を適用することによって、プリンタのＭＴＦを適応可能に補正するためのＭＴＦ補正コンポーネント（１１１）と、
ＭＴＦ補正高域通過画像と低域通過画像とをマージングおよびマッピングして出力画像を生成するための適応マージングマッピングコンポーネント（１１３）とを備えることを特徴とする、システム。
【請求項６】
出力装置が、インクジェット印刷システムである、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
請求項１から４のいずれか一項に記載の原画像を変換元の色域の色部分空間から変換先の色域の色部分空間にマッピングする方法を装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のコンピュータプログラムを含む、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＴＦを補正するために、特定のＭＴＦを有する印刷装置上に印刷するための画像を準備する方法に関する。本発明はさらに、原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置に属し特定のＭＴＦを有する変換先の色域の色部分空間にマッピングすることによってＭＴＦを補正するために、特定のＭＴＦを有する印刷装置上に印刷するための画像を準備するためのシステムに関する。本発明はさらに、方法を実行するためのコンピュータプログラムおよびプログラムを記憶するためのコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
細部を再生するシステムの機能は、Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＭＴＦ）内に取り込まれている。ＭＴＦは、システムが入力変調信号をどの程度減衰させるかを示す。一般に、光学系は画像内の細部をぼかす傾向があり、ＭＴＦは周波数が増加するにつれて減少する。さらに、印刷＋媒体のＭＴＦは、大抵モニタのＭＴＦほど優れていないのはことである。技術はさまざまであり、印刷システムのＭＴＦが低いのは、おそらくハーフトーン化アルゴリズムおよび紙上のインクの広がりによるものである。
【０００３】
細部を再生する２つのシステム（プリンタ＋媒体とモニタ）の機能は異なり、その結果、得られる画像内の空間成分の知覚に大きな差があることは明らかである。細部を再生するシステムの機能は、そのシステムのＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＭＴＦ）内に取り込まれており、これはＳｐａｔｉａｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＳＦＲ）とも呼ばれる。ＭＴＦは、システムが入力変調信号をどの程度減衰させるかを示す。一般に、光学系は画像内の細部をぼかす傾向があり、ＭＴＦは周波数が増加するにつれて減少する。
【０００４】
ＭＴＦの特性化は写真技術において一般的になり、ハロゲン化銀画像撮像装置およびデジタル画像撮像装置の両方のＭＴＦを測定する方法がいくつかあり、この方法では、正弦波および傾斜エッジの目標値が使用される。最近まで、印刷システムのＭＴＦの特性化に関しての研究はほとんど発表されていない。
【０００５】
ＭＴＦは、原画像と、印刷、写真画像、電子表示などの所与技術による原画像の再生画像との間の色域変化に作用する。これらの変化は、形状差や色域のサイズ低減に相当し、情報の損失につながる。理想的には、ＧＭＡは、再生画像が原画像とできる限り同じであると知覚されるように原画像の色分布および空間分布を考慮することで再生画像を最適化すべきである。最適な再生画像にするために、数多くのＧＭＡが文献で提案されてきた。Ｊ．Ｍｏｒｏｖｉｃ、Ｒ．Ｌｕｏ著「Ｔｈｅ  ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ  ｏｆ  ｇａｍｕｔ  ｍａｐｐｉｎｇ：Ａ  ｓｕｒｖｅｙ」では、徹底的な調査が示されている。ＩＣＣカラーマネジメントフローは、第１世代の非適応型の点別ＧＭＡに基づいている。Ｍｏｒｏｖｉｃは、これらの従来のＧＭＡを、色域クリッピングおよび色域圧縮の２つのカテゴリに分類した。色域クリッピングアルゴリズムは、出力色域外の色をその境界内に投射するものである。このアルゴリズムは、通常、飽和度を保存するが、画像の細部をクリッピングするので、クリッピングによるアーチファクトを発生させる。色域圧縮アルゴリズムは、入力色域を出力色域に圧縮するので、細部を保存するのにはより優れているが飽和度を低下させてしまう傾向がある。
【０００６】
Ｊ．Ｍｏｒｏｖｉｃ著「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｌｏｕｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｈａｎｄｂｏｏｋ、第１０章、Ｇａｍｕｔ  Ｍａｐｐｉｎｇ」では、画像のタイプまたは入力装置の色域ではなく直接画像の色域に応じて適切なＧＭＡを選択する適応アルゴリズムについて研究されている。さらに適応ＧＭＡを改善するためには、画像の空間細部を保つことが知覚品質にとって非常に重要な問題であると主張されている。画像の空間成分に適応できるＧＭＡ、すなわち空間的色域マッピングアルゴリズム（ＳＧＭＡ）が紹介されている。これらのアルゴリズムは、局所的に作用することによって、色の精度と細部保存との両方のバランスをとって原画像に近いと知覚される再生画像を作成しようとするものである。異なる手法に従うＳＧＭＡの２つの群が区別され得る。すなわち、第１の群は反復最適化ツールを使用し、第２の群はクリッピング画像に高周波成分を再挿入してクリッピングにより生じた細部の損失を補正する。最適化の群は、Ｎａｋａｕｃｈｉらによる「Ｃｏｌｏｕｒ  ｇａｍｕｔ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ａ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｉｍａｇｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｍｅａｓｕｒｅ」で提案されているアルゴリズムを含む。アルゴリズムは、人間の視覚システム（ＨＶＳ）の知覚モデルを使用して、候補再生画像を局所的に修正することで原画像と候補再生画像との間の知覚される差異を最小化する。これらの最適化ループにおいて、主な問題は、有効な知覚モデルを使用して最適化の適切な基準を定義することである。別の問題は、計算時間が非常に長いことであり、これらのアルゴリズムを産業環境で使用するのを難しくすることである。第２の群のアルゴリズムは、通常、かなり高速のアルゴリズムであるので産業的なカラーフローで実装される。これらは、クリッピングアルゴリズムにより生じる細部の損失を制限または補正しようとするものではない。クリッピングは、飽和度の点ではよい結果をもたらすが、飽和領域での画像の細部を劣化させる傾向がある。投射は、投射方向の線上にある再生不可能な色の全てを色域境界上の同じ点に投射するので、失敗する場合がある。局所において複数の隣接画素が投射の同じ線上にあるが区別可能な色を有する場合、空間成分を形成する局所変化が消去されることになる。同様に、局所の隣接画素が近接する投射線上にある場合、これらの画素は色域の外殻上の近接点にマッピングされ、局所空間的変化が大幅に低減され得る。これらの劣化を防ぐために、この第２の群のＳＧＭＡに対して当該技術分野で改良型アルゴリズムがすでに提案されている。これまでに提案されてきたこれらの改良型アルゴリズムは、２つのグループに分けられることができる。第１のグループ（ＸＳＧＭ）では、Ｂａｌａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎらによる「Ｇａｍｕｔ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｔｏ  ｐｒｅｓｅｒｖｅ  ｓｐａｔｉａｌ  ｌｕｍｉｎａｎｃｅ  ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ」で開示されているように、原画像は輝度（ｌｕｍｉｎａｎｃｅ）より高く彩度（ｃｈｒｏｍａ）を保存するのを強調する投射方向を使用して色域マッピングされる。クリッピングされた原画像の一部は、高域通過フィルタリングされて、色域マッピングされた画像に足される。得られる合計は、彩度よ���高く輝度を保存するのを強調する投射方向を使用して再び色域マッピングされる。前に行われた精神物理的評価では、この方法はよい結果が得られるが、ハロー現象が発生するという問題があることが示された。第２のグループでは、Ｍｏｒｏｖｉｃ、Ｗａｎｇによる「Ａ  ｍｕｌｔｉ−ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｆｕｌｌ  ｃｏｌｏｕｒ  ｓｐａｔｉａｌ  ｇａｍｕｔ  ｍａｐｐｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」で特に開示されているように、最初に複数の周波数帯域で画像を分解することが提案されている。低域通過帯域が色域マッピングされ、その後、再構成の間に連続的クリッピングが行われる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このような手法の結果は、画像分解で使用されるアルゴリズムと連続的に適用されるＧＭＡとの両方によって決まる。両方のグループでは、高域通過成分を色域マッピングされた画像に加える時に問題が生じる場合がある。つまり、ハロー現象や色ずれなどのアーチファクトが生じる場合がある。
【０００８】
上述したように、特定のＭＴＦはさらに、特に、ビデオスクリーンでの出力と印刷された出力とを比較すると、原画像が変換元の色域の色部分空間から変換先の色域の色部分空間にマッピングされなければならない出力装置のカラーワークフローにおける結果画像を劣化させる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の問題を克服するために、前文に従う方法は、第１の変数に基づいてＭＴＦ補正を適用することによってプリンタのＭＴＦを適応可能に補正するステップを含み、該ステップは、第１の変数のＮ値に対するＮ補正画像を計算するステップと、第２の変数の各値に対して、第１の変数は第２の変数に依存して、第１の変数の実値および計算されたＮ補正画像に従って画像の補正値を決定するステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
プリンタのＭＴＦは周波数およびバイアス（平均）に基づくので、これら各々は補正の開始点として使用されることができる。
【００１１】
次の実施形態は、第１の変数は空間的局所平均であり、第２の変数は画像の空間位置であり、補正画像は補正高域通過画像であることを特徴とする。このことにより、方法が、局所平均に基づいてＭＴＦ補正を局所的に適用することによりプリンタのＭＴＦを適応的に補正するステップを含むことになる。ステップは、Ｎ局所平均値に対してＮ補正高域通過画像を計算するステップと、各々の空間位置に対して、局所平均および計算されたＮ補正高域通過画像に従って画像の補正値を決定するステップとを含む。
【００１２】
このようにして、プリンタのＭＴＦの適応可能な補正が実現される。局所的に適用されるＭＴＦ補正は、局所平均に基づく。つまり、複数の補正高域通過画像は、異なる平均値に対して計算される。次に、局所的に、低域通過帯域の値に従って、補正高域通過帯域値が最終結果画像のために選択される。
【００１３】
プリンタのＭＴＦは周波数およびバイアスに基づくので、局所平均を考慮する局所的に適応可能な補正が提案される。Ｎバイアス値に関連付けられたＭＴＦｎに対して、ＬｈｉｇｈのＮデコンボリューションが処理される。次に、各々の空間位置に対して、局所平均に従って局所適応マージングが処理される。客観的尺度では大幅な改良を示すが、精神物理的実験でこれを裏付ける。
【００１４】
本発明の方法の次の実施形態は、各々の空間位置に対して、局所平均および計算されたＮ補正高域通過画像に従って画像の補正値を決定するステップは、プリンタに送信された画像の周波数範囲に対して線形補間することによって、欠けているＭＴＦ値を取得するステップをさらに含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明の方法のさらに次の実施形態は、Ｎの局所平均値に対するＮ補正高域画像を計算するステップが、局所平均の各値に対して、画像を空間領域から周波数領域に変換するステップと、周波数領域内の得られた各画像をＭＴＦ係数で除算するステップと、画像を空間領域に変換し直すステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明はさらに、前文に従うシステムに関する。システムは、原画像を複数の帯域で分解し、少なくとも低域通過画像と高域通過画像とを生成するためのフィルタと、局所平均に基づいて局所的にＭＴＦ補正を適用することによって、プリンタのＭＴＦを適応可能に補正するためのＭＴＦ補正コンポーネントと、ＭＴＦ補正高域通過画像と低域通過画像とをマージングおよびマッピングして出力画像を生成するための適応マージングマッピングコンポーネントとを備えることを特徴とする。
【００１７】
この局所的に適応可能な補正は、色および空間の適応可能なワークフローに適する。
【００１８】
適切な事例で使用される画像の概念は、値を有する画素のセットのことであり、画素の各値は色部分空間からの値を有する。
【００１９】
本出願で使用される変数の表記に関して、以下に説明する：
【数１】
0005512522.tif 000002
は、ＩｌｏｗＭとしても表わされ、
【数２】
0005512522.tif 000003
ＩｈｉｇｈＭとしても表わされ、
通常は、下付き文字の上の水平バーは、変数がマッピングされたことを示す「Ｍ」の拡張に対応し、
Ｌ、Ｃ、ｈは、アステリスク＊付きでも示され、
変数に関しては、下付き文字および上付き文字は、場合によっては変数の主要文字の次は通常の文字で示される、例えば、ＩｌｏｗはＩｌｏｗと同じである。
【００２０】
添付の図面を参照して、本発明を詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明による色域マッピングのシステムを示す図である。
【図２】本発明の方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図３】適応ＭＴＦ補正のフロー図である。
【図４】出力装置のＭＴＦを特性化するフロー図である。
【図５】測定されたＭＴＦ係数と補正係数とのグラフである。
【図６】過補正係数のグラフである。
【図７】第１の実施形態によるマッピングの説明図である。
【図８】第２の実施形態によるマッピングの説明図である。
【図９】マッピングの改良を示す図である。
【図１０】本発明と接続して使用する印刷装置のコンポーネントの概略図である。
【図１１】本発明が適用できるインクジェットプリンタの主要部品を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
フレームワーク
図１は、本発明の適応色域マッピングのためのフレームワークを構成する多数のコンポーネントを備えるシステム１００を示す。フレームワークでは、１つのコンポーネントから別のコンポーネントに移る画像は、隅が折られた矩形で示されている。モジュールとも呼ばれるコンポーネントは、コンピュータ上の特定のオペレーティングシステムの下で実行するソフトウェアコンポーネントとして具現化され得る、または、ＦＰＧＬＡなどの専用回路としてハードウェア内で具現化され得る。図２は、本発明の方法の一実施形態を示すフロー図である。図１および図２は、典型的には、特定のコンポーネントが方法の特定のステップを実行するという意味では、関連している。
【００２３】
コンポーネント１０２により実行されるステップＳ１では、原画像Ｉｏｒ（１０１）が、無条件に入力ＩＣＣプロファイルを使用して、Ｉｉｎ（１０３）を生成するＣＩＥＬＡＢの色空間に変換される。
【００２４】
コンポーネント１０４により実行される次のステップＳ２では、低域通過帯域画像Ｉｌｏｗ（１０５）が双方向（Ｂｉｌａｔｅｒａｌ）フィルタリングによりＩｉｎから取得される。このステップでは、各隣接画素が重み付けされる加重局所平均が算出される。重みは、中心画素に対する幾何学的距離と測色値ΔＥａｂ距離との関数である。この平均は、５Ｄ双方向フィルタリングアルゴリズムを使用して算出される。得られる低域通過帯域画像Ｉｌｏｗ（１０５）はこれらの加重局所平均を含み、重みは中心画素に対する幾何学的距離と測色値ΔＥａｂ距離との関数である。
【００２５】
コンポーネント１０６により実行されるステップＳ３では、局所変化を含む高域通過帯域画像Ｉｈｉｇｈ（１０７）は、ＩｉｎとＩｌｏｗとの差を利用して決定される。
【００２６】
ステップＳ４でまとめて示されるステップＳ２とＳ３とにおいて、モジュール１０８でまとめて示されるモジュール１０４と１０６とに対応するが、画像を複数の帯域で効果的に分解する。上述の実施形態では、画像は、局所平均を含む帯域と局所変化を含む帯域との２つの帯域で分解される。
【００２７】
モジュール１０９に対応する次のステップＳ５では、Ｉｌｏｗがクリッピングによって変換先の色域ＤｅｓｔＧａｍｕｔにマッピングされ、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎが適用される。また、この変換は、ｇ（）で示される。クリッピングによる劣化は、大抵、複数の画素が近い色値を有する隣接画素で発生することに留意されたい。しかしながら、ステップＳ２における前の双方向フィルタリングはこの劣化を防ぎ、このような隣接画素はフィルタによってぼかされ、局所変化がＩｈｉｇｈで安全に保存されることになる。このステップは、出力ＩｌｏｗＭ（１１０）として提供する。
【００２８】
モジュール１１１に対応するステップＳ６では、Ｉｈｉｇｈにおいて変換ｋ（）が実行され、ＩｈｉｇｈＭ（１１２）が得られる。
【００２９】
モジュール１１３に対応するステップＳ７では、空間および色適応の色域マッピングアルゴリズムが適用され、ｆ（）で示される。ステップＳ２で実行された双方向フィルタリングにより、各画素の隣接画素は、画素の色値と隣接画素間の関係とが保存されるように考慮に入れられる。これにより、Ｉｏｕｔ（１１４）が生成される。
【００３０】
最後に、モジュール１１５に対応するステップＳ８では、Ｉｏｕｔは、関連するＩＣＣプロファイルの相対的な測色法を使用して、出力プリンタのＣＭＹＫ符号化に変換される。これにより、Ｉｄｅｓｔ（１１６）が生成される。
【００３１】
印刷システムにおけるこのフレームワークのアプリケーションは、以下で説明する。ここで、本発明によるフレームワークを詳細に説明する。
【００３２】
色空間
ステップＳ１において、ＣＩＥＬＡＢへの変換が実行される。空間的色域マッピングアルゴリズムが適用される色空間が重要であることに留意されたい。示された実施形態では、ＣＩＥＬＡＢが選択されているが、ＣＩＥＸＹＺも使用される。
【００３３】
画像分解
モジュール１０８で実行される分解の目的は、画像の局所平均と局所細部とを分解して、それらを別個に処理にし、得られる画像に局所平均と局所細部との両方をできる限り保存することである。示されたフレームワークは、画像を２つの帯域で分解するが、モジュール１０８を変更することで、フレームワークはｎ個の帯域に適合できる。ＢＰＣおよびＳＣＡＧＭＡの改良型も、複数の帯域に適用されるのに適している。
【００３４】
低域通過フィルタリング
低域通過フィルタリングを行うためにＧａｕｓｓｉａｎフィルタを使用すると、ハロー現象が生じる。ハロー現象の発生を避けるために、５Ｄ双方向フィルタリング（ＢＦ）を使用するエッジ保存フィルタによって分解が行われる。フィルタのサイズは極めて重要なパラメータであるので、ここで簡単に説明する。ここでは、分解の際の周波数帯域は２つであるが、２超でもよく、最大値は計算時間のコストによってのみ制限される。
【００３５】
ＣＩＥＬＡＢ空間における５Ｄ双方向フィルタリング（ＢＦ）は、空間領域と色範囲とが組み合わされたフィルタリングである。ＬＢＦ＝ＢＦ（Ｌ）、ａＢＦ＝ＢＦ（ａ）、ｂＢＦ＝ＢＦ（ｂ）は、フィルタリングされた画像の３つのチャネルを示す。画素ｉのＬＢＦであるＬｉＢＦは、以下のように求められ得る（ａｉＢＦおよびｂｉＢＦの式も同様である）：
【数３】
0005512522.tif 000004
【数４】
0005512522.tif 000005
ここで、Ｉｉｎは原画像であり、ｄ（ｘｉ，ｘｊ）は画素ｉの位置ｘｉと隣接画素ｊの位置ｘｊとの間の幾何学的な近さを示す。ｒ（ｐｉ，ｐｊ）は画素ｉおよびｊの色（Ｌｉ，ａｉ，ｂｉ）と色（Ｌｊ，ａｊ，ｂｊ）との間の測色の類似度を示す。ここでは、ｄ（ｘｉ，ｘｊ）およびｒ（ｐｉ，ｐｊ）はそれらの引数間のユークリッド距離のガウス関数である：
【数５】
0005512522.tif 000006
ここで、２つのスケールパラメータσｄおよびσｒは、フィルタの動作で重要な役割を果たす。これらを簡単に説明する。同様に、パラメータδｄおよびδｒはフィルタの特性化に使用される場合があることに留意されたい。
【００３６】
本発明に従って２つの帯域で分解するために、まず、元のＣＩＥＬＡＢ画像が極座標表現であるＣＩＥＬＣＨ、すなわち、明度（ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）、彩度、色相に変換される。低域通過帯域画像Ｉｌｏｗを計算するために、原画像Ｉｉｎの２つのチャネルＬｉｎとＣｉｎのみが５Ｄ双方向フィルタリングを使用してフィルタリングされる。これは、図３に示されている。ｈｉｎチャネルはフィルタリングされないで、提案されているＳＧＭＡにより変更されていない色相を維持する。それにもかかわらず、５Ｄ双方向フィルタがΔＥａｂ距離を伴うので、色相はＬｉｎとｃｉｎチャネルのフィルタリングの際に十分に考慮に入れられる。
【００３７】
したがって、低域通過帯域画像Ｉｌｏｗは、以下のように定義される：
Ｉｌｏｗ＝（ＬＢＦ，ｃＢＦ，ｈｉｎ）
ここで、ＬＢＦ＝ＢＦ（Ｌｉｎ）かつｃＢＦ＝ＢＦ（ｃｉｎ）である。
【００３８】
フィルタパラメータ、空間フィルタサイズ
従来のガウスフィルタリングでは、ガウスフィルタの幅（σｄで設定）が、低域通過帯域に進む低周波成分（局所平均と見なされる）と高域通過帯域に進む高周波成分（局所細部）との境界を決定する。σｄの適切な値を設定するのは、ささいな作業ではない。この選択は、「局所細部」（すなわち、特定の領域における小さなまたは微細な要素）の定義付けに関連する。この定義付けは、再生画像のサイズや解像度、再生装置の変調伝達関数、視野条件、可視化の距離、人間の視覚システムの動作などの複数のパラメータに依存する。当該技術分野では、人間の視覚ステムを３つ以上（通常は５つまで）の帯域のマルチスケール分解によってモデル化することが知られている。ここでは、本発明のフレームワークにこれを適用することで、異なるサイズの細部の複数のカテゴリの定義付けが可能になる。示された実施形態では、画像分解は２つの帯域に制限されている。この実施形態のσｄおよびσｒの適切な値は、以下で説明する。
【００３９】
５Ｄ双方向フィルタのフィルタサイズ
５Ｄ双方向フィルタでは、中心画素と隣接画素との間のΔＥａｂの色距離も考慮に入れられる。このことにより、ハロー現象を避け、局所の同じ画素間の局所遷移を具体的に処理することができる。小さいΔＥａｂ距離にある（すなわち、同じとみなされる）隣接画素がフィルタリングされる。ΔＥａｂ距離がσｒに比べて大きくなるにつれて、画素はフィルタリングされなくなる。したがって、σｒが小さいΔＥａｂを大きいΔＥａｂと区別する基準を決定する。小さいΔＥａｂ値は知覚色差と十分に相互関係があるが、ΔＥａｂ値が大きいと見なされることのできる閾値σｒを定義付けするのはより難しい。ＳＣＡＧＭＡの１つの目的は、色域マッピングアルゴリズムにより変換先の色域の同じ色にマッピングされてしまう色差を保存することである。したがって、σｒを入力色域と変換先の色域との間の平均距離に設定することが考えられる。色間の小さい距離を維持する出力装置の機能も考慮に入れられる。
【００４０】
「局所細部」や「同色」の簡単な定義付けがなければ、先行技術を再検討して、画像分解時のσｄおよびσｒの値の効果を評価することを提案する。
【００４１】
発明者により実行された実験が以下の見解を引き出した。大きい値のσｄは画像領域におけるフィルタの幅がより広いことを意味し、したがって、より大きな周波数成分のセットがフィルタリングされる。実際に、画像を上から下まで見た時に上から下まで動くσｄが増加した画像の列を見ると、Ｉｌｏｗはぼかしを行い、Ｉｈｉｇｈはより細部を表わすことがわかる。大きい値のσｒは色領域におけるフィルタがより大きいことを意味し、したがって、より大きな範囲の色遷移がフィルタリングされる。σｒが非常に大きい時、双方向フィルタはフィルタリングされた領域の色成分により調整されず、結果として生じる画像のぼかしは、二次元のガウスフィルタのぼかしと同じになる。また、強いエッジの近くにハロー現象が発生する。σｒが増加した画像の行を見ると、Ｉｈｉｇｈではより多くの色成分が見られる。
【００４２】
ここで、σｄとσｒとの関係について考える。小さい値のσｒは任意のσｄに対して画像のぼかしを非常にわずかな色遷移に厳しく限定する。小さい値のσｄは任意のσｒに対して画像のぼかしを高周波成分に限定する。σｄとσｒとの両方が非常に大きな値である時、Ｉｌｏｗは飽和領域に囲まれた不飽和領域で彩度を大きく引き上げることによっていくらかの色ずれを示す。色ずれは、色域マッピング処理で不具合を発生させるが、これはσの値が非常に大きい場合にのみ発生する。
【００４３】
この見解に基づいて、値σｒ＝２０ΔＥａｂ、σｄ＝２０画素（すなわち、対角線の約１．５％）がこれらのアルゴリズムや適切な画像のセットに適する最適な妥協点であることがわかる。
【００４４】
δｄおよびδｒをパラメータと考えると、δｄの設定は画像サイズおよび可視化の条件に依存しなければならないと言える。前述の実験では、値を（１５０ｄｐｉ、サイズ９ｃｍ−１５ｃｍから１２ｃｍ−２０ｃｍまで印刷され、６０ｃｍ離れて見る画像に対して）δｄ＝画像対角線の１％、δｒ＝２５ΔＥに設定した。
【００４５】
特定の実施形態では、これらのパラメータは、上述したように、ユーザインタフェースを使用してユーザによって、またはジョブおよびシステムの状態や設定に基づく制御プログラムによって設定される場合がある。
【００４６】
高域通過フィルタリング
次に、高域通過帯域画像Ｉｈｉｇｈは、図１のモジュール１０６により実行されるステップＳ３で、Ｉｉｎと低域通過Ｉｌｏｗとの差を利用して計算される：
Ｉｈｉｇｈ＝Ｉｉｎ−Ｉｌｏｗ＝（Ｌｉｎ−ＬＢＦ，ｃｉｎ−ｃＢＦ，０）
【００４７】
低域通過帯域に適用される関数ｇ（）
低域通過帯域に関数ｇ（）を適用するステップ（モジュール１０９により実行されるステップＳ５）をさらに詳細に説明する。
【００４８】
関数ｇ（）は、Ｉｌｏｗに含まれる入力画像Ｉｉｎの局所平均に影響する。その目的は、色相、明度、彩度などの色属性をできる限り保存すると同時にＩｌｏｗの色域を変換先の色域ＧａｍｕｔＤｅｓｔｉｎａｔｉｏｎにマッピングすることである。さらに、広範囲のレンダリングを保存する必要がある。
【００４９】
画像の暗くてコントラストのない（ｌｏｗ−ｋｅｙ）値の結果として生じるクリッピングを避けるために、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ（ＢＰＣ）がＩｌｏｗに適用される。
【００５０】
線形ＸＹＺスケーリングとも呼ばれるＢｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ（ＢＰＣ）は、変換元の黒点をＣＩＥＸＹＺ色空間の変換先の黒点にマッピングし、中間の色値にスケーリングする。Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎは、色域圧縮アルゴリズムと考えられることができることに留意されたい。このために、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎはほとんど飽和されていない画像を生成する。この不飽和状態は、常に望ましいことであるとは限らない、および／または必要であるとは限らない。提案されている方法は、この不利点を克服するものである。
【００５１】
ＢＰＣは、色域外にある画素の数および色域とこれらの画素との間の距離を大きく減少させる。ＣＩＥＸＹＺにおけるＢＰＣはＩｌｏｗの色域を縮小するので、ＩｌｏｗＢＰＣの色域境界は変換先の色域により近く、最初のクリッピングの選択は最終の結果にあまり影響を与えない。前の実験では、いくつかのカラフルな画像のクリッピングのアーチファクトは顕著に表れた。これらのアーチファクトは、ＨＰＭｉｎΔＥａｂを使用する最初のクリッピングによるものであった。しかしながら、このようなアーチファクトは、最初にＢＰＣを適用すると問題ではなくなり、ＨＰＭｉｎΔＥａｂは飽和度を保存するのに適している：Ｉｌｏｗ＝ＨＰＭｉｎＨＰＭｉｎΔＥ（ＩＬｏｗＢＰＣ）。
【００５２】
関数ｇ（）の第２のステップは、低域通過帯域の色域マッピングである。このマッピングの目的は、Ｉｌｏｗ内の各画素の色をできる限り保存することである。
【００５３】
隣接画素間の色距離を保存することは、Ｉｉｎ全体をマッピングする時ほど重要ではない。それは、分解された画像の重要な細部のほとんどが５Ｄ双方向フィルタによりフィルタリングされており、Ｉｈｉｇｈ内にあるからである。これらの制約によりＢＰＣの後でＨＰＭｉｎΔＥを使用することになり、クリッピング画像ＩｌｏｗＭが得られる。ここで：
ＩｌｏｗＭ＝ＨＰＭｉｎΔＥ（ＩｌｏｗＢＰＣ）＝ｇ（Ｉｌｏｗ）
ｇ＝ＨＰＭｉｎΔＥ・ＢＰＣ
【００５４】
色相チャネルはＨＰＭｉｎΔＥにより変更されないままである点に留意されたい：ｈｌｏｗＭ＝ｈｌｏｗ＝ｈｉｎ。ＣＩＥＸＹＺにおけるＢＰＣはＩｌｏｗの色域を縮小するので、ＩｌｏｗＢＰＣの色域境界は変換先の色域により近く、最初のクリッピングの選択は最終の結果にあまり影響を与えない。ＨＰＭｉｎΔＥａｂは飽和度を保存し、色相を一定に保つので、色域マッピングにＨＰＭｉｎΔＥａｂを選択するのは適切である。
【００５５】
しかしながら、この空間色適応ＧＭＡの別の実施形態（ＳＣＡＣＯＭＰバージョン）では（以下の関数ｆ（）を参照）、均一な局所適応的圧縮を適用するために、ＨＰＭｉｎΔＥａｂは５０％グレー点にクリッピングする別のクリッピングアルゴリズムＳＣＬＩＰで置き換えられる。この圧縮は、ＨＰＭｉｎΔＥａｂを使用した場合は均一でない：
ＩｌｏｗＭ＝ＳＣＬＩＰ（ＩｌｏｗＢＰＣ）＝ｇ（Ｉｌｏｗ）
ｇ＝ＳＣＬＩＰ・ＢＰＣ
【００５６】
高域通過帯域に適用される関数ｋ（）
変換ｋ（）は、本発明のＭＴＦ補正のステップと適応スケーリングのステップとを含む。
【００５７】
ＭＴＦ補正のステップをさらに説明する。
【００５８】
Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＯＴＦ）は、システムの伝達特性を空間周波数の関数として完全に示すものである。ＯＴＦは、振幅関数と位相関数とに分解されることができる：
ＯＴＦ（ｖｘ，ｖｙ）＝ＭＴＦ（ｖｘ，ｖｙ）ＰＴＦ（ｖｘ，ｖｙ）
ここで、
ＭＴＦ（ｖｘ，ｖｙ）＝｜ＯＴＦ（ｖｘ，ｖｙ）｜
ＰＴＦ（ｖｘ，ｖｙ）＝ｅ−ｉ２πａｒｇ（ＯＴＦ（ｖx，ｖｙ））
ここで、ａｒｇ（ｘ）は複素数ｘの引数（角度）であり、（ｖｘ，ｖｙ）は平面のｘ方向およびｙ方向の空間周波数である。
【００５９】
振幅はＭＴＦとして知られており、位相はＰｈａｓｅ  Ｔｒａｎｓｆｅｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ＰＴＦ）として知られている。撮像システムでは、一般に、位相成分は、センサによって取り込まれることはなく、印刷装置によって再生されることもない。したがって、撮像システムに関して最も重要な尺度はＭＴＦである。
【００６０】
光学系のＭＴＦは、システムが入力変調信号をどの程度減衰させるかを示すものであり（図５の１参照）、出力振幅Ａｏｕｔ（ξ，η）対入力振幅Ａｉｎ（ξ，η）の比率として定義される：
【数６】
0005512522.tif 000007
【００６１】
システムを説明するためには、異なる周波数に対してこの比率が測定されなければならない。変調信号の所与の方位に対して、結果は、比率対周波数で表示されるグラフに表わされることができる。このようなグラフは、光学系では一般的なケースである低域通過の挙動を示す。理想的な出力装置は、どの周波数に対しても１のＭＴＦ定数を有する。
【００６２】
印刷システムのＭＴＦの特性化は、単純ではない。つまり、デジタル撮像装置とは違って、インクジェットプリンタおよびレーザプリンタは高度に非線形であり、したがってモデル化するのが容易ではない。ＭＴＦは、印刷システムに関連するさまざまなパラメータや入力画像の特性に依存する。この節では、ハーフトーン化、アドレス指定能力、ドットのサイズ、媒体の品質がＭＴＦに与える影響について考察する。また、これは、Ｎｙｑｕｅｓｔ−Ｓｈａｎｎｏｎの標本化定理に関係する。通常、印刷システムは低域通過特性を有し、大抵は、高周波数は減衰され、低周波数は保存される。
【００６３】
ハーフトーン化
電子文書を紙上に再生するさまざまな技術を使用する多くのさまざまなタイプのプリンタがある。この多様なプリンタには、例えば、トナーベースプリンタ（レーザプリンタ）、液体インクプリンタ、固体インクプリンタがある。現在では、インクジェット印刷が写真プリンタ市場において主要な技術となっているので、以下ではインクジェットプリンタのみについて考察する。インクジェットプリントヘッドは、要求に応じて、インク液滴を媒体上に投射する。印刷ヘッドを１つの軸（高速走査軸）に沿って移動させる機械的部品と媒体を第２の垂直軸（低速走査軸）に沿って媒体を移動させる機能とを組み合わせて、媒体の表面領域がインク液滴により覆われることができる。インクジェットプリンタに送信された典型的な文書は連続階調であり、色チャネルごとに８ビット（２５６階調）値で符号化された画素を有するデジタル写真のように、任意の点における各色が単一階調として再生される。
【００６４】
インクジェットは、これらの連続階調の文書を色ドットで再生しなければならない。これらのドットは、マルチレベルのプリンタに対して、色（例えば、シアン  マジェンタ  イエロー  ブラック、ＣＭＹＫ＋レッド＋グリーン、ＣＭＹＫ＋ライトシアン＋ライトマジェンタ＋ライトグレー）で変化することができ、サイズ（例えば、２サイズから６４サイズまで）変化する場合もある。限定された選択のセット（例えば、典型的な白黒プリンタの２レベル、つまりインク有りまたはインク無し）であれば、紙に直接連続的なグレーレベルを印刷することが不可能である。連続階調の画像は、非常に多くの中間レベルを含む場合が多いので、印刷する前に処理されなければならない。所与の色レベルを２値のみでシミュレーションする処理は、ハーフトーン化として知られている。それを行うために、プリンタは濃いグレー領域よりも薄いグレー領域では、面単位で吐出するインク量が少ない。多くのさまざまなハーフトーン化技術があるが、これらは２つのグループに分けられることができる。２つのグループは共に、人間の目は制限された帯域幅を有し、一定の面で局所的に統合するという利点を活かしている。２つのグループは、インクの量を調節する方法が異なる。
【００６５】
（ａ）振幅変調−ＡＭ
アナログハーフトーン化とも呼ばれるこの方法を使用すれば、各液滴のドットサイズは所望の出力に適合される。濃い領域のドットは、薄い領域のドットより大きく、このために濃く現れる。
【００６６】
（ｂ）周波数変調−ＦＭ
デジタルハーフトーン化とも呼ばれるこの方法を使用すれば、ドットサイズは一定で、ドットの濃度が変数として使用される。領域が濃くなればなるほど、ドットの濃度は高くなる。これは、主にインクジェットプリンタで使用される方法である。
【００６７】
いずれの場合も、ドットの中心は矩形格子内にあり、その位置は変化しない。また、両方の方法を組み合わせることも可能である。インクジェットプリンタは主に周波数変調を使用するので、振幅変調は本明細書では考慮しない。
【００６８】
周波数変調
一定のグレーレベルを再生する適切な濃度を知ることだけで十分ではなく、格子における各位置に対して、インク液滴を吐出すべきか否かを知る必要もある。単純な閾値は、閾値より上または閾値より下で発生する画像の全ての変化を削除する。例えば、連続勾配は、ステップ関数になる。この単純な例は、この単純な方法では、悪い画像結果を示すことがわかる。
【００６９】
（ａ）誤差拡散
ここで、各画素の値は閾値処理され、それにより発生する誤差は隣接画素に分配される。最初の最も知られている方法の１つは、Ｆｌｏｙｄ  Ｓｔｅｉｎｂｅｒｇディザリングである。
【００７０】
（ｂ）マスク
この方法は、画像を２値化するために、静的な予め計算されたバイナリマスクを使用する。各グレーレベルに対して、インク液滴を吐出するか否かに関する情報を保持するバイナリマスクがある。均一なグレーレベルを有する画像に対して、ハーフトーン化の結果は単に対応マスクそれ自体になる。一般的なマスクサイズは、３２×３２画素であり、これは、ほとんど全ての場合、マスクは画像よりかなり小さいことを意味する。したがって、水平方向に、垂直方向に繰り返すことによって、同じマスクが何度も繰り返して使用される。これは、同じ種類の多くのタイルで全体の画像を覆うのに似ている。２値化画像の画素値はマスク値であり、これは同じ位置におけるグレー値に対応する。この方法は隣接画素を考慮しないので、並列処理可能であり、アルゴリズムを加速させる。マスクの作成は、きれいな画像結果を得るためにかなりの専門知識が必要である。そうでなければ、グラフィック文書に周期的にタイトル付きの視覚的アーチファクトが現れる場合がある。
【００７１】
誤差分散アルゴリズムは、マスクベースのハーフトーン化よりも広い帯域幅を有し、したがって、高周波成分を精密に再生するのにより適している。しかしながら、誤差拡散はこれらの写真画像にアーチファクトを発生させるけれども、マスクは写真画像の全体の画質を保存するのにより適している。実験でのプリンタはマスクを使用する。ＣＭＹＫ＋ライトシアン＋ライトマジェンタ＋ライトグレーのインクを有するプリンタに関する非公式な試験では、ライトカラーの追加もＭＴＦに影響を与えることがわかっている。
【００７２】
用語「解像度」は、画像の再生時の細部の可視度（または知覚度）を示すのに使用されることが多い。ＭＴＦは、解像度に関係し、プリンタのアドレス指定能力、ドットサイズ、媒体、ハーフトーン化アルゴリズムなどの複数のプリンタの特性に依存する。
【００７３】
印刷装置のアドレス指定能力とは、各方向の距離単位（例えば、１インチまたは１ｃｍ）当たりのこれらのドットの一意に識別可能な位置の数である。典型的には、インクジェットプリンタは、１インチ当たり［１５０から１７０］ドット（ｄｐｉ）の範囲内の垂直および水平アドレス指定能力を有する。アドレス指定能力は、解像度とも呼ばれ、競合製品を比較するマーケティング手段として使用される。典型的なプリントヘッドは行列状のノズル（例えば、５１２×５１２ノズル）を有し、アドレス指定能力はプリントヘッドのノズル間の距離に直接依存する。例えば、１インチ当たり６００ドットを印刷するのに、２つの隣接ノズル間の距離は１／６００インチ、または０．０４２３３３３ｍｍにしなければならない。
【００７４】
高速走査方向のより高いアドレス指定能力を達成するために、カートリッジの速度に対してインク液滴を吐出する周波数を増加することができる。あるいは、いくつかのプリンタは、１インチ当たりより多くのドットを要求するために複数の走査で液滴を吐出するものもあるが、液滴が一意に識別可能な位置にあるものと考えると、液滴の位置決めの正確さは十分なものではない。アドレス指定能力は別として、印刷されるドットのサイズは、プリンタの知覚される解像度において大きな役割を果たす。ドットのサイズ（正確には、媒体上のドットの面）は、インク液滴の体積（典型的には、４から３０、１０から１２ｌ）および媒体の品質に依存する。低品質の紙では、インクは広がり、ドット面は大きくなり、高品質の紙では、ドット面は小さくなる。さらに、プレーンでコーティングされていない紙上の同じ液滴の体積では、水性インクは、ホットメルトのワックス系インクより大きいドットを生成する傾向にある。したがって、ホットメルトのワックス系インクの技術の方が有利である。ドットのサイズは、アドレス指定能力と相関関係になければならない。つまり、無地面（例えば、１００％黒）の画質を良くするには、基準の液滴サイズは、媒体上でアドレス指定能力の間隔の対角線距離よりも１０％大きいスポットに広がるように、選択されなければならない。
【００７５】
デジタル画像の解像度は、各方向の距離単位（例えば、１インチまたは１ｃｍ）当たりの印刷される画素の数である。通常は、解像度は、３００ｄｐｉ（またはそれ以上）の人間の知覚閾値より下の時によい解像度であると考えられるが、この場合、個々の画素は区別できない。各画像画素を連続階調の画像で表わすために、画像はハーフトーン化される。これは、プリンタは画像内の各画素の色をシミュレートするために複数のドットの１つのパターンを使用するということである。精密に８ビットのグレースケールの値を再生するために、最小の１６×１６ドットの行列が必要である（すなわち、ドットにおけるアドレス指定能力の１／１６の画像解像度である）。したがって、連続階調の画像内の１画素は、６００ｄｐｉプリンタにより１６／６００、または１インチ当たり６００１６＝３７．５画素（ｐｐｉ）で印刷されることになる。実際には、アドレス指定能力の１／４の画像解像度（６００ｄｐｉプリンタの１５０ｐｐｉ）は、階調性の保存と画像解像度の低下との最適な妥協点と考えられる。ＭＴＦを測定する時に、ハーフトーン化や紙質などの印刷システムの特性は固定されるべきである。ハーフトーン化アルゴリズムは、グレースケールまたはカラーの連続階調の画像を限定数の色のハーフトーン画像（例えば、インク有り／インク無しの２つのレベルの画像）に変換する。
【００７６】
また、プリンタの構造の他のパラメータも、非線形変化やノイズを発生させる。これらの非線形変化がある場合、複数の明度、色相、飽和度に対して綿密な特性化が行われる。異なる方向の空間変化は、複数の角度の対象を使用して調査されなければならない。最後に、特性化は再現性とノイズとを含むべきである。これらの見解に基づいて、考察すべき入力画像の特性は以下を含む：
・中間の色値またはグレー値（バイアス）と変調信号の振幅、
・空間変調および空間輪郭の方向（水平方向、垂直方向、または中間の角度）、
・直前に印刷された画素の成分（印刷される値は前のプリントヘッドの動作に依存する可能性がある）。
【００７７】
ＭＴＦの特性化のために発明者によって使用される方法は、正弦波パターンのパッチを印刷するステップと、それらのパッチを走査するステップと、それらのパッチの振幅を一定階調のパッチ値と比較するステップとからなる。これらの一定階調のパッチの値は、同じ行の正弦波のパッチの最大値（ｍａｘ）、中間値（バイアス）、最小値（ｍｉｎ）に対応する。
【００７８】
試験画像の１つの行は、これらの３つの一定階調のパッチからなり、その後に、１インチごとにそれぞれ｛１０、２０、３０、４０、５０、６０、８０、１００、１５０｝周期に設定された周波数の最小値（ｍｉｎ）と最大値（ｍａｘ）との間で振動する９つの正弦波パターンのパッチが続く。ＭＴＦを異なるバイアスで測定するために、試験画像は１９行からなる。１９行のバイアスは、
【数７】
0005512522.tif 000008
のＲＧＢ階調レベルである。
ここで、
【数８】
0005512522.tif 000009
はｘに最も近い整数である。信号のクリッピングを避けるために、振幅は１３に設定される。バイアスレベルは、異なる行にわたって変化する。
【００７９】
テストチャートは、わずかに修正される。つまり、プリンタを特性化するのにより適した測色の空間であるＣＩＥＸＹＺにおいて、バイアス値は等距離で分配される。さらに、正弦波の変調の振幅は、ΔＹ＝２０（信号のクリッピングを避けるために極端なバイアス値を除く）に増加されて、測定におけるノイズの影響を軽減する。
【００８０】
分析は、図４に示されており、以下に簡単に説明することができる。まず、プリントアウトを走査する。次に、一定の中間グレーレベル（バイアス）を有する各行が別個に処理される。
（ａ）まず、１つの行内で３つの一定階調のパッチが処理される。これらの中間値は、ＣＩＥＸＹＺ空間で計算され、ＣＩＥＬＡＢ値に変換される。
（ｂ）同じ行から９つの正弦波のパッチが別個に抽出され、変調方向に垂直に平均化される。それらの中間値はＣＩＥＬＡＢ値に変換され、一定階調のパッチの上の中間値と下の中間値とを結ぶ線上に投射される。
（ｃ）次に、線上の全ての投射点に対して、一定階調のパッチの下の中間値までのΔＥａｂ距離が計算される。結果は、スカラーΔＥａｂ値のベクトルであり、これは次のステップでフーリエ変換され、パッチの対応する主な周波数の振幅が読み出される。
（ｄ）振幅は、一定の最小値（ｍｉｎ）と最大値（ｍａｘ）の階調のパッチ間のΔＥａｂ距離と比較される。通常は、振幅はそれよりも小さい。スキャナがこの時点で補正されないので、これらの比率はまだプリンタのＭＴＦではない。プリンタのＭＴＦとは、プリンタとスキャナとの両方により構成されるシステムのＭＴＦである。
（ｅ）スキャナの補正には、物理図の固有の刷り込みパターンを使用して別個に計測されるスキャナのＭＴＦを使用する［ＩＳＯ１６０６７−１、２００３年］。次に、スキャナは、最小値の一定階調のパッチと最大値の一定階調のパッチとの間で振動する信号をどの程度減衰するかを予測する。このスキャナの比率は、１と前のステップで計算された比率との間である。計算され組み合わされた第１のプリンタとスキャナとの比率を上述のスキャナの比率で割ることで、補正されるプリンタのＭＴＦが予測される。
【００８１】
水平方向および垂直方向のＭＴＦは、おそらく、２つの主な方向、すなわち、紙搬送方向（垂直方向）とプリントヘッド移動方向（水平方向）を有するインクジェットプリンタの機械的設計により、わずかに異なることがわかる。ＭＴＦは、予想通りに正弦波の周波数が増加するにつれて減少するが、ＭＴＦはそのバイアスまたは中間値に依存する。つまり、ＭＴＦ値は、中間のグレーレベルのＭＴＦ値が高いグレーレベル（高い行インデックス）のＭＴＦ値よりも高く、低いグレーレベル（低い行インデックス）のＭＴＦ値よりわずかに高い。さらに、得られた結果から、印刷された正弦波信号の減衰はそのバイアス値に依存することがわかった。傾斜エッジ方法はこの依存関係を測定するものではなく、コントラストが低減されるステップを印刷することにより傾斜エッジ方法の修正を試みると、強いノイズの結果画像となる。したがって、方法は、プリンタのより緻密な測定を優先するものである。
【００８２】
その結果、プリンタのＭＴＦは多数の要因に依存する。バイアス、方向、周波数のさまざまな値に対する詳細な測定には、プリンタのＭＴＦを特性化することが必要である。得られる測定値は、ＭＴＦがバイアスレベル、方向、周波数に依存することを示す。
【００８３】
プリンタのＭＴＦに関する研究の最初の目的は、プリンタに送信された画像の前処理によってプリンタのＭＴＦを補正可能にすることである。つまり、プリンタの補正は、前処理の時に発生しなければならない。システムのＭＴＦによって得られる要因によって周波数を増幅することが目的である。
【００８４】
線形システムを前提として、劣化はフーリエ領域の乗算によって示すことができる。入力画像Ｉｉｎと仮定すると、そのフーリエ変換はＦ（Ｉｉｎ）およびＫＭＴＦと表わされるシステムのＭＴＦとなり、出力時の劣化画像のフーリエ変換はＦ（Ｉｏｕｔ）＝ＫＭＴＦ・Ｆ（Ｉｉｎ）となる。ＫＭＴＦが知られている場合、補正は単純な除算であり、フーリエ領域の補正入力画像Ｆ（Ｉｃｏｍｐ）は：
Ｆ（Ｉｃｏｍｐ）＝Ｆ（Ｉｉｎ）／ＫＭＴＦ（Ｖ．５）
【００８５】
これは、ぼかし解除として、または空間領域のコンボリューションの反対なので、デコンボリューションとして知られている。残念なことに、この理想的な状況はノイズによって乱される可能性がある。システムのＭＴＦは測定自体がノイズによって影響されることにより推定されなければならない。これは、大抵、システムの減衰が強い周波数の場合が問題である。また、画像Ｉｉｎもノイズを含む場合がある。ノイズを考慮するために、さまざまなフィルタが提案されてきた。
【００８６】
考案者［Ｗｉｅｎｅｒ、１９４９年］にちなんで名づけられたＷｉｅｎｅｒフィルタは、ノイズを考慮する上述の除算の修正フィルタである。これは、ＭＴＦとノイズ対信号比の合計で除算することで行われる：
【数９】
0005512522.tif 000010
ここで、
・Ｉｉｎは補正されなければならない画像である、
・Ｉｃｏｍｐは補正画像である、
・ＫＭＴＦはシステムのＭＴＦで、Ｋ＊ＭＴＦはその複素共役である、
・ＮＳＲは画像Ｉｉｎのノイズ対信号比である。
【００８７】
ノイズが０になる傾向にある時、Ｗｉｅｎｅｒフィルタは式Ｖ．５の上述の除算になる。しかし、画像内にあるノイズが多くなれば、フィルタの影響は少なくなる。Ｗｉｅｎｅｒフィルタは、劣化フィルタＫＭＴＦの単純な除算の積であり、ノイズに依存する補正係数である。ノイズ対信号比ＮＳＲの評価は、プリンタが任意の変換元（カメラ、スキャナ、ソフトウェアなど）から入力画像を取得でき、いずれの装置も自身のノイズ特性を有する時には、問題がある可能性がある。
【００８８】
さまざまな技術を使用してコンボリューションカーネルを補正する他のさまざまな可能性がある。全てのこれらの高度な方法に関する１つの問題は、これらの方法は、式Ｖ．５の単純な除算よりもより多くの計算時間とより多くのストレージを使用する傾向があることである。
【００８９】
予備試験では、単純な除算は、主に測定されたＭＴＦ値が大抵０．５より大きいということにより満足できる結果になることがわかっている。したがって、提案される実施形態では、単純な除算を使用する。
【００９０】
この目的は、空間および色適応ワークフローにＭＴＦの補正を含めることである。以下の節では、提案されるワークフローに補正を組み込む方法を示す。局所平均が付与された補正を局所的に調節するために、画像分解に基づく新しい補正アルゴリズムが提案される。
【００９１】
前の節で収集されたＭＴＦのデータを使用するために、欠けている極値を推定する必要がある場合がある。この実験では、印刷の解像度は６００ｄｐｉであるが、画像は１５０ｄｐｉで印刷される。これは測定されたＭＴＦの最大値でもある。
【００９２】
また、測定された最も低い周波数は１インチ当たり１０周期であり、この実験では０から１０ｃｐｉのＭＴＦ値を１に設定した。
【００９３】
簡潔さと計算速度を上げるために、既存のフレームワークのフーリエ領域（式Ｖ．５）内に除算を組み込むことを提案する。
【００９４】
ＭＴＦ値は、印刷システムの物理的過程により関連するので、ＣＩＥＸＹＺ空間の正弦波変調に対して測定されてきた。しかし、ＳＣＡＧＭＡのワークフローはＣＩＥＬＡＢ色空間を使用し、ＣＩＥＬＡＢに除算が適用される。人間の視覚システム（ＨＶＳ）は、クロミナンスの高い周波数成分より輝度の高い周波数成分に対して感度が高いので、デコンボリューションをＬ＊高いチャネルに制限することを提案する。
【００９５】
提案されるＳＣＡＧＭＡの１つの重要な態様は、ＣＩＥＬＡＢ空間における５Ｄ双方向フィルタリング（ＢＦ）により得られた２つの帯域で画像を分解することである。デコンボリューションは画像分解の前に適用されることができるが、ハロー現象を避けるために高域通過帯域のＬｈｉｇｈチャネルにデコンボリューションを適用することを提案する。Ｌｈｉｇｈは入力画像Ｉｉｎの最も鋭いエッジを含まない。デコンボリューションは、ワークフローの関数ｋ内に挿入される。
【００９６】
双方向フィルタＬｈｉｇｈを使用して画像Ｉｉｎを分解した後、高域通過帯域ＩｈｉｇｈのＬチャネルが選択される。その後、このチャネルはフーリエ空間に変換され、プリンタのＭＴＦで除算され、変換し直される。これらのステップは、関数ｋ内に含まれる。次に、画像は関数ｆ（）内の適応マージングマッピングにより再構成される。
【００９７】
ＭＴＦ値は中間のグレーレベルの関数として変化する。つまり、ハイライト部におけるＭＴＦ値は中間階調部およびシャドー部のＭＴＦ値と大きく異なる。予備試験では、グレーバイアスにＭＴＦの中間値を使用することを試みた。その結果、測定された補正ＭＴＦは、明るいグレーのパッチには低すぎて（補正不足）、暗いグレーのパッチには高すぎる（過補正）結果となった。本発明によれば、プリンタのＭＴＦを補正する時に局所のグレーレベル依存度を考慮することを提案している。Ｌｈｉｇｈの各画素は、Ｉｉｎの局所平均に従って補正される：
【数１０】
0005512522.tif 000011
ここで、Ｌｈｉｇｈｃｏｍｐは補正されたＬチャネルであり、Ｋｃｏｍｐは局所的適応可能な補正である（図９参照）。
【００９８】
ＭＴＦを補正する方法を、図３を参照して段階的に説明する。
【００９９】
中間のグレーレベルＬｉｎの局所測定は、局所的適応可能な補正を達成するのに必要である。ここで、画像分解を十分に活用して、局所平均の評価としてＩｌｏｗを使用することができる。Ｉｌｏｗの値は双方向フィルタにより得られることに留意されたい。これは、局所細部Ｉｈｉｇｈのために計算される局所平均は局所の同じグレーの画素を使用して計算されるべきであるので、有利である。
【０１００】
ＭＴＦは、ＣＩＥＸＹＺの色空間に基づく変調およびバイアス値を使用して測定されるので、図３のステップＳ６１で、ＩｌｏｗはＣＩＥＸＹＺに変換され、Ｙｌｏｗは局所平均として取り込まれる。
【０１０１】
ＭＴＦは、バイアス値に対して測定される
ｂ∈Ｂ＝｛ｂ１，ｂ２，．．．，ｂＮ｝
【０１０２】
ＭＴＦｂ（ｆ）は、バイアスｂおよび周波数ｆのＭＴＦ値である。Ｌｈｉｇｈは、フーリエ領域の各ＭＴＦｂ（ｆ）で除算されることができ、その結果、フーリエ領域のＮ補正高域通過画像となる。
【数１１】
0005512522.tif 000012
【数１２】
0005512522.tif 000013
ここで、ＬｈｉｇｈｎＭはバイアス値ｎの画像領域内の補正画像である。
【０１０３】
よって、ステップＳ６２で、第１のｂに対して、
【数１３】
0005512522.tif 000014
が決定される。
【０１０４】
この値は、ステップＳ６３で補正される：
【数１４】
0005512522.tif 000015
【０１０５】
得られる値は、ステップＳ６４で変換し直される。
【０１０６】
ステップＳ６５で、全てのバイアス値Ｎに対して補正が計算されたか否かがチェックされる。そうでない場合（Ｎ）、方法はステップＳ６１を継続する。
【０１０７】
全てのバイアス値Ｎに対して補正が計算された場合（Ｙ）、方法はステップＳ６６を継続する。
【０１０８】
ステップＳ６６で、画像の第１の画素に対して、局所バイアスのどの値がＩｌｏｗの値であるかが決定される。次のステップＳ６７で、決定されたバイアス値に関連付けられたＬの補正値が決定される。ステップＳ６８で、次の画素が利用可能であるか否かが試験される。利用可能である場合（Ｙ）、方法はステップＳ６６を継続する。利用可能でない場合（Ｎ）、方法はステップＳ６９を継続し、ここで方法は主なルーチンｋ（）に戻る。
【０１０９】
このようにして、局所平均を使用して、局所適応マージングが各画素に対して処理されることができる。Ｎ補正高域通過帯域ＬｈｉｇｈＭ１，．．．，ＬｈｉｇｈＭＮは１つの補正高域通過帯域Ｌｈｉｇｈｃｏｍｐにマージされる。
【０１１０】
特定のＭＴＦ値のみが限定されたバイアスと周波数の値のセットに対して測定されるので、欠けているＭＴＦ値は、プリンタ（この実験では、［０，１５０］ｄｐｉ）に送信された画像の周波数範囲に対して線形補間される。次に、Ｉｈｉｇｈのそれぞれの空間座標（ｘ，ｙ）に対して、値Ｙｌｏｗに最も近い２つのバイアスレベルｂ∈Ｂが選択される。Ｌｈｉｇｈｃｏｍｐは、２つのバイアスレベルの補正画像ＬｈｉｇｈＭｎ間の線形補間である：
【数１５】
0005512522.tif 000016
ここで、
【数１６】
0005512522.tif 000017
ここで、オペレータ
【数１７】
0005512522.tif 000018
および
【数１８】
0005512522.tif 000019
は、それぞれＹよりも小さく、Ｙよりも大きい最も近いバイアスレベルｂ∈Ｂを指す。
【０１１１】
この局所的適応可能な補正の後、得られた画像は再構成される：
Ｉｈｉｇｈｃｏｍｐ＝（Ｌｈｉｇｈｃｏｍｐ，Ｃｈｉｇｈ，ｈｈｉｇｈ）
【０１１２】
図５は、測定されたＭＴＦと対応する補正係数とのグラフである。
【０１１３】
これまで提案された方法では、ＭＴＦの補正はスキャナを使用する客観的尺度に基づくものである。スキャナに基づいて測定された客観的結果によれば、ＭＴＦ補正はその目的を達成したが、観察者による印刷画像の予備試験の評価によれば、知覚された改良点の程度の大きさに関しては疑問であった。さらに、再生画像の知覚品質を向上させるために、前の実施形態の変形例では、ＭＴＦを過補正することが提案された。このシナリオでは、印刷システムのＭＴＦは必要以上に補正されるので、得られる画像ではより強い局所のコントラストが知覚されるべきである。このような画像は、局所細部がより十分に知覚されることを示し、したがって、より精密な再生画像として判断される。過補正は、ＨＶＳの知覚に依存する。複数のオペレータがＭＴＦを過補正するのに適用されることができる：
・高周波数成分に適用される補正が低周波数に適用される補正より強くなれば、全体的なシフトが高周波成分に与える影響は大きくなる場合がある：
・一方、範囲［１，∞［，の大域的なスケーリング因子は、ＭＴＦが１に近いまたは１に等しい周波数の補正をもたらす時に、より低い周波数に与える影響はより強くなる。
・周波数依存関数、例えば、補正係数に印加されるパワーは、適切な動作を有する場合がある。
【０１１４】
本発明者は、大域的なスケーリング因子により強い影響を知覚できることがわかった。この試験では、過補正をプリンタのＭＴＦの過小評価として考えてきた。知覚的に満足する結果を得るために、各ＭＴＦ値に０．８を乗じて得られるＭＴＦの８０％の過小評価が選択された（図１０参照）。
【０１１５】
実験から、印刷された過補正画像は、同じ画像の非補正再生画像および補正再生画像と比較すると、局所コントラストがより十分に保存されているように見えることがわかった。
【０１１６】
図６は、補正係数および過補正係数を示す図である。
【０１１７】
これで、特定のＭＴＦを補正するための実施形態の説明を終わる。
【０１１８】
次に、ＳＣＡＧＭＡ処理が再開される。補正は、関数ｋ（）の一部であり、適応圧縮αの前に適用される。
【０１１９】
ここで、図１のモジュール１１１により実行される図２のステップＳ６の適応スケーリングのステップをさらに考察する。Ｉｌｏｗの画像領域がクリッピングによってＩｌｏｗＭに大きく修正された時、ＩｌｏｗＭ内の局所エネルギーはＩｌｏｗ内の局所エネルギーに比べてかなり低減される可能性がある。ＩｌｏｗおよびＩｈｉｇｈの両方が大きな局所エネルギーを有するが、ＩｌｏｗＭが局所エネルギーの一部を損失してしまった場合の画像領域では、Ｉｈｉｇｈのエネルギーを低減してＩｈｉｇｈＭを形成し、２つの帯域の画像ＩｌｏｗＭおよびＩｈｉｇｈＭからの寄与の平衡率をＩｌｏｗおよびＩｈｉｇｈの場合の平衡率と同様に保つことが賢明である場合がある。したがって、各画素ｉでマージする時に、ＩｌｏｗＭに加えられるＩｈｉｇｈのエネルギーの量に影響を与える局所変数α（ｉ，Ｉｌｏｗ，ＩｌｏｗＭ）を取り入れる：
ＩｈｉｇｈＭ＝α・Ｉｈｉｇｈ
または、同様に、
【数１９】
0005512522.tif 000020
【数２０】
0005512522.tif 000021
ここで、εは、ｐｊｌｏｗ＝ｐｉｌｏｗであり、ｗｊＢＦが画像の分解で使用される双方向フィルタの重みである場合、０で割るのを避けるための小さい一定値である。
【０１２０】
好ましくは、ε＝０．００１．ｍａｘ（｜ｐｌｏｗ｜）である。
【０１２１】
αは、ＳＣＡＣＯＭＰおよびＳＣＡＣＬＩＰの修正バージョンにおいて考慮される。αは、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  ＣｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎがＩｌｏｗに適用される時にはあまり重要ではないことに留意されたい。それは、この時は低域通過帯域の局所構造はより十分に保存され、αは１に近いことが多いためである。
【０１２２】
特定の状況では、α＝１であり、Ｉｈｉｇｈ＝ＩｈｉｇｈＭである。
【０１２３】
２つの帯域の適応マージングおよびマッピングの関数ｆ（）
２つの帯域の画像ＩｌｏｗおよびＩｈｉｇｈはそれぞれｇ（）およびｋ（）により修正され、この時点でＩｌｏｗＭとＩｈｉｇｈＭとがマージされ、その後マッピングされることができる（ステップＳ７、モジュール１１３）。
【０１２４】
このステップでは、マッピングされる低域通過帯域画像ＩｌｏｗＭと高域通過帯域画像ＩｈｉｇｈＭとがマージされる。
【０１２５】
マージオペレータは、分解オペレータと同様に簡単な足し算である：
Ｉｔｅｍｐ＝ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ
【０１２６】
より精巧なマージングも可能であるが、関数ｋは適応マージングの場合と同様に局所依存の重みとして機能するので、提示されるフレームワークにはマージングの簡単な足し算で十分である。
【０１２７】
Ｉｔｅｍｐ内の色は変換先の色域ＧａｍｕｔＤｅｓｔ外にある場合があるので、第２の色域マッピングが必要である。Ｉｌｏｗのマッピングとは異なって、このマッピングは細部を保存する必要があり、したがって、Ｉｔｅｍｐの成分に適合させなければならない。
【０１２８】
双方向フィルタ（モジュール１０４、ステップＳ２）は、小さい色変化をフィルタリングして、大きな色変化（すなわち、強いエッジ）を保つ。これらの特性によれば、ＩｈｉｇｈＭに含められる局所空間的変化は小さい色変化のみを示す。したがって、各画素とその隣接画素とは、ｆ（）がクリッピングＧＭＡである場合、色域境界の同じ小さな領域に投射されやすい。このことにより、Ｉｈｉｇｈ内にある変化を急激に減少させることになる。この状況を避けるために、ｆ（）およびｋ（）は、得られる画像Ｉｏｕｔの画素ｐｏｕｔに対して以下の目的を有する局所適応的関数とすることができる：
・ｐｏｕｔは、Ｉｉｎのｐｉｎにできる限り近い、
・ｐｏｕｔの隣接画素との色変化とは、ｐｉｎの隣接画素との色変化に最も近い、
【数２１】
0005512522.tif 000022
【０１２９】
最初の２つの要件は拮抗する場合もあるので、ｐｏｕｔは妥協点の画素となる。ここで、加重和が使用される：
【数２２】
0005512522.tif 000023
ここで、ｗ∈［０，１］は重みであり、Δ１、Δ２は距離メトリックである（この状況では複数のメトリックが利用可能である）。
・ｗ＝１の場合、ｋは最小のΔ１のクリッピングとなる（Δ＝ΔＥ＊ａｂの場合、ｋ＝ＨＰＭｉｎΔＥ）。
・ｗ＝０の場合、画素の値ではなく、画素と隣接画素との間の色変化のみが保存される。
・その中間の場合、つまりｗ∈］０，１［の場合は、結果は最適化アルゴリズムによって得られる場合がある。
【０１３０】
妥当なレベルの計算時間を維持するために、高速のソリューションが展開できる。結果の画質に対する計算時間のトレードオフの関係が考慮されなければならない。次の節では、最適に近い結果画像が得られる２つの代替の速い実施形態が提案されている。これらは、５Ｄ双方向フィルタリングを使用して２つの帯域の画像ＩｈｉｇｈおよびＩｌｏｗで分解し、その後、低域通過帯域画像ＩｌｏｗをＩｌｏｗＭにクリッピングし、ＩｈｉｇｈをＩｈｉｇｈＭに局所適応的スケーリングする、同じフレームワークに基づくものである。その後、ＩｈｉｇｈＭとＩｌｏｗＭとは、局所適応的な２つの群の点別ＧＭＡである圧縮とクリッピングとを使用して、マージされ、適応的にマッピングされる。
【０１３１】
空間色適応圧縮（ＳＣＡＣＯＭＰ）
特定の実施形態によれば、ＩｈｉｇｈＭに含められる隣接画素間の色変化を保存する適応圧縮アルゴリズムが使用される。概念は、ＧａｍｕｔＤｅｓｔの範囲外にある各画素を、その隣接画素に依存する色域の多少内側深くの中心に向かって投射することである（図６）。
【０１３２】
まず、ＩｈｉｇｈＭがＩｌｏｗＭに足され、合計のＩｔｅｍｐがＳＣＬＩＰを使用してマッピングされる：
Ｉｓ＝ＳＣＬＩＰ（Ｉｔｅｍｐ）＝ＳＣＬＩＰ（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）
【０１３３】
次に、Ｉｓと新規に構成された画像との間の差Ｉｏｆｆｓｅｔを計算する。
Ｉｔｅｍｐ＝（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）
Ｉｏｆｆｓｅｔ＝Ｉｓ−Ｉｔｅｍｐ＝Ｉｓ−（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）
【０１３４】
各隣接画素ｊに対する所与の空間位置ｘｉでは、ｐｊｏｆｆｓｅｔの色ベクトルをｐｉｏｆｆｓｅｔの方向に投射する。結果がノルム
【数２３】
0005512522.tif 000024
より大きい場合、ｐｊが考慮に入れられ、ｐｊはｐｉｓ∈ＩｓをＧａｍｕｔＤｅｓｔの５０％グレー点に向ける（図６）。画素ｉのシフトに対する各隣接画素の寄与は、双方向フィルタＢＦによって定義されたｗｊＢＦによって重み付けされる：
【数２４】
0005512522.tif 000025
および
【数２５】
0005512522.tif 000026
ここで、
【数２６】
0005512522.tif 000027
であり、
ここで、「・」は、スカラー積を示す。ｗｉｓｈｉｆｔは１以上であり、したがって、得られる色値が確実に色域境界とＧａｍｕｔＤｅｓｔの５０％グレー点との間の色域にあることになる。
【０１３５】
ＳＣＡＣＯＭＰの実施形態の変形例では、各隣接画素の寄与はｗｉｓｈｉｆｔによって制御される：
【数２７】
0005512522.tif 000028
ここで、ｐｉｕは、５０％グレー点に向かう単位ベクトルである。
【数２８】
0005512522.tif 000029
【数２９】
0005512522.tif 000030
ここで、「・」は、スカラー積を示す。
【０１３６】
ｗｉｓｈｉｆｔ≧０の時、得られる色値は色域境界とＧａｍｕｔＤｅｓｔの５０％グレー点との間の色域内にある。この変形例は、｜ｐｏｆｆｓｅｔ｜が極めて小さい値で生じる可能性がある数字の不正確さを防ぐ。
【０１３７】
空間色適応クリッピング（ＳＶＡＣＬＩＰ）
第２の実施形態によれば、Ｉｈｉｇｈの成分を維持するために、投射方向が変数として設定され、各画素に対して、最適なマッピング方向は局所変化が最適に維持されるように選択される。
【０１３８】
より速く結果画像を得るために、選択は１組の方向に限定される。提案されている第２の実施形態では、マッピング方向は当該技術分野で知られている方向、すなわち、ｆ１＝ＨＰＭｉｎΔＥ、ｆ２＝ＣＵＳＰ、ｆ３＝ＳＣＬＩＰの中で選択される。最初に、ＩｈｉｇｈＭがＩｌｏｗＭに足され、３つのマッピングｆｎ，ｎ∈｛１，２，３｝が実行される（図７参照）。次に、それぞれのマッピングに対して、マッピングの結果とＩｌｏｗＭとの間の差Ｉｈｉｇｈ＿ｎＭが計算される。この差は、ＩｈｉｇｈＭのマッピングの結果と見なされることができる：
Ｉｈｉｇｈ＿ｎＭ＝ｆｎ（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）−ＩｌｏｗＭ，ｎ∈｛１，２，３｝
【０１３９】
Ｉｈｉｇｈにおいて、画素ｉの隣接画素ｊのｐｊｈｉｇｈのノルムの加重和に相当するエネルギーＥｉｈｉｇｈを計算し、同様にそれぞれのＩｈｉｇｈ＿ｎのエネルギーＥｉｎを計算する：
【数３０】
0005512522.tif 000031
【数３１】
0005512522.tif 000032
ここで、ｗｊＢＦは画像の分解に使用される双方向フィルタの重みである。処理は画素ごとに画像を走査するので、隣接のいくつかの画素ｐｊｏｕｔがすでに処理されている。これらの画素に対して、ｐｊｈｉｇｈ＿ｎＭはＥｉｎの計算の結果ｐｊｏｕｔに置き換えられる：
【数３２】
0005512522.tif 000033
【０１４０】
したがって、前の決定が考慮に入れられ、Ｉｏｕｔは画素の処理順序によって決まる。誤差拡散ハーフトーン化アルゴリズムは、同様の手法を有する。最適化ツールを伴う他のオプションも可能である。
【０１４１】
ＥｉｎがＥｉｈｉｇｈに最も近い投射方向が画素ｉのために選択される：
ｐｉｏｕｔ＝ｆｓｅｌｅｃｔ（ｐｉｌｏｗ＋ｐｉｈｉｇｈ）
ｓｅｌｅｃｔ＝ａｒｇｍｉｎｎ（｜Ｅｉｎ−Ｅｉｈｉｇｈ｜），ｎ∈｛１，２，３｝
【０１４２】
ＳＣＡＣＬＩＰにおける修正エネルギー最小化
上述の実施形態の変形例では、保存するエネルギーの数式を変更することにより、ＳＣＡＣＬＩＰがさらに最適化される。
【０１４３】
ＩｈｉｇｈＭとＩｌｏｗＭとがマージされ、３つのマッピングｆｎ，ｎ∈｛１，２，３｝が実行される：
Ｉｆｎ＝ｆｎ（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ），ｎ∈｛１，２，３｝
ＳＣＡＣＬＩＰのこの変形例では、エネルギーは以下のように定義される：
【数３３】
0005512522.tif 000034
ここで、Ｉｈｉｇｈに対して前に定義されたように、Ｉｉｎに同じ低減αを適用して、ＩｌｏｗＭに比べてＩｌｏｗＭの局所エネルギーの可能な低減を補正する。エネルギーのこの新しい定義付けの主な改良点は、隣接画素内の局所的色変化の方向を考慮するが、元の第２の実施形態のエネルギーはこれらの変化の振幅を考慮した点である。次に、Ｅｉｎが最も小さい投射方向が画素ｉのために選択される（図８参照）：
ｓｅｌｅｃｔ＝ａｒｇｍｉｎｎ（Ｅｉｎ），ｎ∈｛１，２，３｝
ｐｉｏｕｔ＝ｆｓｅｌｅｃｔ（ｐｉｌｏｗＭ＋ｐｉｈｉｇｈＭ）
【０１４４】
提案されている変形例は、原画像と得られる画像との局所差がより適切に最小化されるという利点がある。
【０１４５】
上述の新規のＳＣＡＧＭＡを当該技術分野で知られているＳＣＡＧＭＡと比較すると、以下のことがわかる：
・本明細書で示されたシステムおよび方法において、画像を分解するエッジ保存フィルタが使用される。このフィルタにより、ハロー現象を避けることができる。より特有の５Ｄ双方向フィルタがＩｉｎ−ＧＭＡ（Ｉｉｎ）に適用されて、Ｉｈｉｇｈを形成し、その後これはＧＭＡ（Ｉｉｎ）に単純に足される。
・提案された実施形態によれば、関数ｋ（）を使用して得られたＩｈｉｇｈを適応調整するエッジ保存のマルチスケールな分解が使用される。このことで、以下のような先行技術の欠点を克服する：
（ａ）Ｇａｕｓｓｉａｎベースのマルチレベルの分解での適応調整はハロー現象を避けることができない。
（ｂ）ＺｏｌｌｉｋｅｒおよびＳｉｍｏｎによるＳＧＭＡでの調整は画像内に不均衡な周波数成分を発生させることになる。
・提案された実施形態によれば、方法は局所適応関数ｋ（）を使用する。先行技術では、一定のスケーリングの関数ｋ（）のみが知られている。
・提案された実施形態によれば、複数のマッピングの代替形態を比較して、エネルギーを計算することにより入力画像内の局所の色差の歪みを最小にする局所適応マッピング（ＳＣＡＣＬＩＰ）が適用される。
・利点は、得られる画像内の周波数成分が変換先の色域ＧａｍｕｔＤｅｓｔ内にある画像領域およびＧａｍｕｔＤｅｓｔ外にある画像領域の周波数成分と同じである点である。当該技術分野で知られているＳＧＭＡはこの点に欠ける。
【０１４６】
上述したＳＣＡＣＯＭＰおよびＳＣＡＣＬＩＰの実施形態は共に、同じフレームワークで構築され、したがって、同じ挙動をする。それでもこれらの出力された画像間にはある程度の差が認められる。以下で、これらの差について考察し、既存のＧＭＡの代替形態を有する２つのアルゴリズムを比較する。出力された画像の画質を評価するための試験が行われた。
【０１４７】
ＳＣＡＣＯＭＰによって生成された画像は、ＳＣＡＣＬＩＰの画像よりわずかに飽和度が少なく、くっきりしていないが、アーチファクトが発生しない可能性が高いと認識されている。これらのアルゴリズムの差は出力画像の差につながる：
・最初のマッピングは異なる。ＳＣＡＣＬＩＰのＨＰＭｉｎΔＥに対してＳＣＡＣＯＭＰではＳＣＬＩＰである。この差は得られる画像の知覚飽和度に影響を与える。
・適応マッピングの結果も異なり、ＳＣＡＣＬＩＰによる出力画像における局所コントラストは、ＳＣＡＣＯＭＰによる出力画像の場合より、より十分に認められる。また、ＳＣＡＣＬＩＰは、可能な３方向に制限するために局所的アーチファクトがより発生しやすい。この制限により、滑らかな変化領域において色の急激な変化が生じ、これが顕著なアーチファクトを発生させる可能性がある。
【０１４８】
ワークフローにおいてＩｌｏｗのマッピングの前にＢＰＣが適用されると、得られる画像間の差は小さくなる。
【０１４９】
これは、図２で示される方法のステップＳ７の説明となる。
【０１５０】
最後に、ステップＳ８では、Ｉｏｕｔは、ＩＣＣプロファイルの相対的な測色法を使用して出力プリンタのＣＭＹＫ符号化に変換される。
【０１５１】
提案された色域マッピングアルゴリズムは、スキャナやデジタルカメラにより取り込まれた画像の高品質レンダリングには特に有効である。
【０１５２】
図７は、上述した本発明が適用されるデジタルプリンタの最も重要な部分の概略図である。この装置は、ユーザインタフェース６５と、例えばネットワーク６７経由で他の場所で作られたデジタル画像を受信するための入力ユニット６６とを備えて、プリンタとして使用される。
【０１５３】
装置はさらに、記録画像（例えば、写真）をデジタル画像に変換する素子を有するスキャナ６１と、デジタル画像を記憶するためのメモリ６２と、デジタル画像を処理するための処理ユニット６３と、処理されたデジタル画像を紙または任意の適切な媒体に印刷するための印刷ユニット６４とを備える。また、装置は、コピー機としての使用にも適している。デジタルカラー画像を印刷するために、印刷ユニット６４は、各々が基準色を印刷する多数のカラー印刷サブユニットを含む。例えば、４色カラー印刷サブユニットは、インクまたはトナーの形式で基準着色剤のシアン、イエロー、マジェンタ、ブラックを使用する。色は、ディザリングまたは誤差拡散などのラスタ技術を使用してレンダリングされる。
【０１５４】
スキャナ６１または入力ユニット６６からの入力画像は、色値が本発明の一実施形態により変換されるカラー画像である。入力ユニットは、デジタル記録カメラにより他の場所で取られた写真の画像データを入力するのに使用されることができる。印刷するために、処理ユニット６３は、本発明による方法を実行する手段を備える。
【０１５５】
処理ユニット６３は、ユーザインタフェースであるオペレーティングユニット６５に接続される。オペレータインタフェース６５は、例えば、スライドまたはボタンにより色域マッピング関数のパラメータを手動で設定する設定手段を備える。
【０１５６】
本発明がネットワーク環境にあるプリンタで使用される時、例えば、ユーザは自分のワークステーションのプリンタドライバを使用して、パラメータとして所望の値を考慮してカラー画像が自分の嗜好に応じて変換され、印刷されなければならないことを示すことができる。この場合、プリンタの処理装置は、デジタルカラー画像を本発明による変換先の色域にマッピングされたデジタルカラー画像に変換し、変換された画像を印刷する。
【０１５７】
さらに、変換された画像は、変換の結果を視覚制御するために表示装置６８上に表示され得る。
【０１５８】
また、別のコンピュータ、例えば、ユーザのワークステーションで色域マッピング方法のステップを実行し、中間画像をプリンタに送信し、ここでマッピングを完了させる追加のステップが実行される、または、中間画像を記憶し、その後印刷するために大容量記憶装置に送信することも可能である。
【０１５９】
画像のレンダリングは、図８で部分的に示されているような印刷装置で実行されることができる。そこに示されているように、インクジェットプリンタは、画像記録媒体となる紙シート４２を搬送するために矢印Ａの方向に回転するために駆動されるプラテン４０を備える。プリントヘッド４４は、ガイドレール４８上に案内されるキャリッジ４６上に取り付けられ、プラテン４０に沿って矢印Ｂの方向に往復して紙シート４２を走査する。プリントヘッド４４は、４つのノズルヘッド５０を備え、各々がイエロー、マジェンタ、シアン、ブラックの基準色のそれぞれに対応する。インクは、インク容器（図示せず）からパイプを通してノズルヘッド５０に供給される。シート４２に面する側には、各ノズルヘッド５０は線形配列のノズル５２を有する。ノズルヘッド５０は、シート４２上に印刷される画像の画像情報に従って付勢される。信号は、キャリッジ４６上に取り付けられたコネクタ（図示せず）を介してプリントヘッド４４に送信される。印刷データによる信号は、コネクタ（図示せず）を介してプリントヘッド４４に接続された制御ユニットによって生じる。それぞれのノズル５２は、シート４２上の対応する画素位置でドットを形成するインク液滴を噴射するように別個に付勢されることができる。このように、プリントヘッド４４がプラテン４０に沿って１回のストロークを行うと、各ノズル５２が付勢されて目的の画像の１つの画素ラインを描くことができる。その結果、キャリッジ４６の前後ストロークの時に、プリントヘッド４４は画像のスワス（ｓｗａｔｈ）またはバンド（ｂａｎｄ）を印刷し、スワスの画素ラインの数は各ノズルアレイにあるノズル５２の数に対応する。図５では、ノズルヘッド５０ごとに８個のノズル５２のみが示されているが、実際には、ノズルの数はそれよりもかなり多い。
【０１６０】
取り込まれた画像データの変換は、向上された色品質でレンダリングされた画像を取得するのに必要とされる場合がある。
【０１６１】
本発明を上述の例示の実施形態を参照して説明してきたが、この実施形態に限定されるわけではない。当業者には、請求項の範囲内であれば他の実施形態も可能であることは明らかである。
【図１】
0005512522.tif 000035
【図２】
0005512522.tif 000036
【図３】
0005512522.tif 000037
【図４】
0005512522.tif 000038
【図５】
0005512522.tif 000039
【図６】
0005512522.tif 000040
【図７】
0005512522.tif 000041
【図８】
0005512522.tif 000042
【図９】
0005512522.tif 000043
【図１０】
0005512522.tif 000044
【図１１】
0005512522.tif 000045