(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像を表す第１の色データを補正して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換装置において、
上記第１の色データを構成する３原色の各色の大きさを表す色データと、所定のマトリクス係数とを用いたマトリクス演算により、上記第１の色データの色相を変化させるとともに明度および／または彩度を向上させる、上記３原色の各色に与えられる第１の補正量を求めるマトリクス演算手段と、
上記第１の色データの明度および彩度の大きさを表す特性情報を求める手段と、
上記カラー画像の低明度領域および高彩度領域において上記第１の補正量を制限する、上記特性情報の各値に対して与えられる１つの乗算係数を出力する手段と、
上記乗算係数を上記第１の補正量に乗じて当該第１の補正量を調整することにより第２の補正量を求める手段と、
上記第２の補正量を上記色データの各々に加算することにより上記第２の色データを求める手段とを備えたことを特徴とする色変換装置。
【請求項２】
上記マトリクス演算手段は、上記色データを用いて上記第１の色データにより表されるカラー画像における赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相に有効な演算項を算出し、上記各色相に有効な演算項を用いたマトリクス演算により上記第１の補正量を算出することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
【請求項３】
上記マトリクス演算手段は、上記色データを用いて上記第１の色データにより表されるカラー画像における赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接する色相間内の領域に有効な演算項を算出し、上記各色相間内の領域に有効な演算項を用いたマトリクス演算により上記第１の補正量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の色変換装置。
【請求項４】
上記第２の色補正量を求める手段は、上記第１の補正量に、上記特性情報に応じた乗算係数を乗じて上記第２の色補正量を求めることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の色変換装置。
【請求項５】
上記特性情報を算出する手段は、上記第１の色データの明度および彩度の加算値に基づいて上記特性情報を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の色変換装置。
【請求項６】
上記特性情報を算出する手段は、上記色データの最大値を上記第１の色データの明度として算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の色変換装置。
【請求項７】
上記特性情報を算出する手段は、上記色データの最大値および最小値の差を用いて上記第１の色データの彩度を算出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の色変換装置。
【請求項８】
カラー画像を表す第１の色データを補正して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換方法において、
上記第１の色データを構成する３原色の各色の大きさを表す色データと、所定のマトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第１の色データの色相を変化させるとともに明度および／または彩度を向上させる、上記３原色の各色に与えられる第１の補正量を求めるステップと、
上記第１の色データの明度および彩度の大きさを表す特性情報を求めるステップと、
上記カラー画像の低明度領域および高彩度領域において上記第１の補正量を制限する、上記特性情報の各値に対して与えられる１つの乗算係数を出力するステップと、
上記乗算係数を上記第１の補正量に乗じて当該第１の補正量を調整することにより第２の補正量を求めるステップと、
上記第２の補正量を上記色データの各々に加算することにより上記第２の色データを求めるステップとを備えたことを特徴とする色変換方法。
【請求項９】
上記色データを用いて上記第１の色データにより表されるカラー画像における赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相に有効な演算項を算出し、上記各色相に有効な演算項を用いたマトリクス演算により上記第１の補正量を算出することを特徴とする請求項８に記載の色変換方法。
【請求項１０】
上記色データを用いて上記第１の色データにより表されるカラー画像における赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接する色相間内の領域に有効な演算項を算出し、上記各色相間内の領域に有効な演算項を用いたマトリクス演算により上記第１の補正量を算出することを特徴とする請求項８または９に記載の色変換方法。
【請求項１１】
上記第２の色補正量は、上記第１の補正量に、上記特性情報に応じた乗算係数を乗じて求めることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の色変換方法。
【請求項１２】
上記特性情報は、上記第１の色データの明度および彩度の加算値に基づいて求めることを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の色変換方法。
【請求項１３】
上記色データの最大値を上記第１の色データの明度として算出することを特徴とする請求項８〜１２のいずれか１項に記載の色変換方法。
【請求項１４】
上記色データの最大値および最小値の差を用いて上記第１の色データの彩度を算出することを特徴とする請求項８〜１３のいずれか１項に記載の色変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、プリンタやビデオプリンタ、スキャナ等のフルカラー印刷関連機器、コンピュータグラフィックス画像を作成する画像処理機器、あるいはモニター等の表示装置等に使用するデータ処理に係わり、中でも赤／緑／青の３色で表現する画像データを使用機器等に合わせて色変換処理する色変換装置および色変換方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷における色変換は、インクが純色でないことによる混色性や印画の非線形性で発生する画質劣化を補正し、良好な色再現性を持つ印刷画像を出力するために必須の技術である。また、モニター等の表示装置においても、入力された色データを表示する際に、使用条件等に合わせて所望の色再現性をもつ画像を出力（表示）するため、色変換処理が行われている。
【０００３】
従来、上記のような場合に用いられる色変換方式としては、テーブル変換方式とマトリクス演算方式の２種類がある。
【０００４】
テーブル変換方式の代表的な例として３次元ルックアップテーブル方式があるが、この方式は、赤と緑と青（以下、「Ｒ、Ｇ、Ｂ」と記す。）で表現した画像データを入力し、ＲＯＭなどのメモリに予め記憶しているＲ、Ｇ、Ｂの画像データあるいはイエローとマゼンタとシアン（以下、「Ｙ、Ｍ、Ｃ」と記す。）の補色データを求める方法であり、任意の変換特性を採用できるため、色再現性に優れた色変換を実行できる長所がある。
【０００５】
しかし、画像データの組合せ毎にデータを記憶させる単純な構成では、約４００Ｍｂｉｔの大容量メモリになる。例えば、特開昭６３−２２７１８１号公報には、メモリ容量の圧縮方法を開示しているが、それでも約５Ｍｂｉｔになる。したがって、この方式には、変換特性毎に大容量メモリを必要とするため、ＬＳＩ化が困難であると言う課題と、使用条件等の変更に柔軟に対応できないと言う課題がある。
【０００６】
一方、マトリクス演算方式は、例えば一つの画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉを変換して他の画像データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏを求める場合は、下記の式（１）が基本演算式である。
【０００７】
【数１】
0003698118.tif 000002
【０００８】
式（１）において、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３である。
【０００９】
ここで、上記の所望の色再現には、「忠実な色再現」と「好ましい色再現」とがある。「忠実な色再現」とは、実物の色に忠実な色再現であり、その実現方法としては、ＮＴＳＣやｓＲＧＢなどの規格や標準の色空間を用いた色再現を行うことが考えられる。一方、「好ましい色再現」とは、人間の視覚特性や記憶色を考慮した、人間がより好ましいと感じる色再現であり、必ずしも「忠実な色再現」とは一致しない。テレビ画像などの動画の表示の際の色再現においては、「好ましい色再現」行われる場合が多い。例えば、人間の記憶色では、空の色や芝の緑など、実際の色よりも鮮やかな、彩度の高い色として記憶される傾向がある。したがって、「好ましい色再現」を実現するにあたっては、色の彩度が高くなるような色変換処理が入力された色データに対して行われるのが一般的である。また、忠実な色再現においても、色の彩度が高くなるような色変換処理が入力された色データに対して行われる場合が少なくない。
【００１０】
一方、画像表示装置に入力される色データは、カメラなどの色データ生成側で生成された本来の色データとは必ずしも一致しない。これは、色データが伝送される過程において、種々の雑音の影響を受けるためである。以下、カメラにより生成した本来の色データを伝送路を介して伝送し、画像表示装置に入力する場合についてさらに考察する。カメラから出力される本来の色データをＲｓ、Ｇｓ、Ｂｓとし、それぞれ赤、緑、青を表わす色データとする。また、画像表示装置に入力される色データをＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉとする。伝送路において雑音の影響がなく、伝送に際して送信、受信の手続きが正確に行われれば、Ｒｓ＝Ｒｉ、Ｇｓ＝Ｇｉ、Ｂｓ＝Ｂｉとなるはずである。しかし、実際には伝送路においては雑音の影響を受けることが考えられる。また、送信、受信の際の手続きにおいて、何らかの誤りが発生することも考えられる。雑音の影響や送信、受信の際の手続きの誤りが各色データにおよぼす影響である雑音成分をそれぞれＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎとすると、画像表示装置に入力される色データをＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、Ｒｉ＝Ｒｓ＋Ｒｎ、Ｇｉ＝Ｇｓ＋Ｇｎ、Ｂｉ＝Ｂｓ＋Ｂｎと表わすことができる。すなわち、画像表示装置に入力される色データをＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、本来の色データ成分であるＲｓ、Ｇｓ、Ｂｓと、雑音成分であるＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎとの和で表わされることになる。
【００１１】
次に、上記の画像表示装置に入力されるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉに対して、「好ましい色再現」を実現するために色の彩度が高くなるような色変換処理を行う場合を考える。このとき、Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉで表わされる色データの彩度が高くなるように変換が行われるのであるが、この結果としてＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓの彩度が高められるとともに、雑音成分であるＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎの彩度も高められることになる。特に本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さい場合には、雑音成分であるＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響は相対的に大きくなり、色変換処理により主に雑音成分であるＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎの彩度が高められることになる。よって、本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さな画像の暗部において、色変換により雑音の影響や送受信に際しての誤りの影響がより大きく強調されることとなる。このことより、本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さな画像の暗部における色変換処理は、雑音の影響や送受信に際しての誤りの影響を強調しないように留意する必要がある。本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さい場合、画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉも小さくなり、明度の低い色となる。よって、画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの明度などの色データの特徴から雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響が相対的に大きくなる場合を推測できる。
【００１２】
しかし、上記の式（１）を用いるような従来の色変換方法においては、画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの明度などの色データの特性を考慮せずに色変換処理を行っていたので、本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さな画像の暗部において、色変換により雑音の影響や送受信に際しての誤りの影響がより大きく強調されると言う問題を解決できない。
【００１３】
ここで、赤、緑、青を表わす色データはそれぞれ０から２５５までの整数であるものとする。図２０は、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎが本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓに比べて小さな場合の本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓ、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎ、および画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの一例を表わした図である。図において、縦軸は信号の大きさを表わす。図２０（Ａ）は本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓの一例を表わしており、Ｒｓ＝１９２、Ｇｓ＝６４、Ｂｓ＝６４である。図２０（Ｂ）は雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの一例を表わしており、Ｒｎ＝８、Ｇｎ＝８、Ｂｎ＝２４である。また、図２０（Ｃ）は、図２０（Ａ）に示すＲｓ、Ｇｓ、Ｂｓおよび図２０（Ｂ）に示すＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎより得られる画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉを表わし、Ｒｉ＝２００、Ｇｉ＝７２、Ｂｉ＝８８となる。図２０（Ａ）に表わされる本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓは赤色を表わしている。一方、図２０（Ｃ）に示される画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響により、やや青みがかった赤色となっている。
【００１４】
図２１は、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎが本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓに比べて大きい（本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎに比べて小さい）場合の本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓ、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎ、および画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの一例を表わした図である。図において、縦軸は信号の大きさを表わす。図２１（Ａ）は本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓの一例を表わしており、Ｒｓ＝２４、Ｇｓ＝８、Ｂｓ＝８である。図２１（Ｂ）は雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの一例を表わしており、Ｒｎ＝８、Ｇｎ＝８、Ｂｎ＝２４（図２０と同じ値）である。また、図２１（Ｃ）は、図２１（Ａ）に示すＲｓ、Ｇｓ、Ｂｓおよび図２１（Ｂ）に示すＲｎ、Ｇｎ、Ｂｎより得られる画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉを表わし、Ｒｉ＝３２、Ｇｉ＝１６、Ｂｉ＝３２となる。図２１（Ａ）で表わされる本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓは赤色を表わしている。一方、図２１（Ｃ）に示される画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響により、マゼンタ色となっており、大きく色相が変化している。
【００１５】
図２０および図２１の比較より、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎによる本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓと画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉとの差異は、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎが本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓに比べて大きい（本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎに比べて小さい）ほど大きくなることが分かる。よって、画像の暗部など、本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さい場合には、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響をより強く受けることとなる。
【００１６】
画像表示装置は色変換回路を備えており、入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉに対して色変換処理を行う。図２２は、従来の色変換回路の構成の一例を示すブロック図である。図２２において、１は色補正量算出手段であり、２は色補正量加算手段である。色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは色補正量算出手段１に入力される。色補正量算出手段１においては、色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉにおいて色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１が算出され、色補正量加算手段２へ出力される。色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉはまた色補正量加算手段２にも入力され、色補正量算出手段２において、色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１と加算されて第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏが算出される。色補正量算出手段１における色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１の算出においては、入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの明度などの色データの特性を考慮せずに行う。
【００１７】
図２２の色変換回路は下記の式（２）で表わされる色変換処理を行う。式（２）は、下記のように式（１）を変形することにより得られるものである。従って、図２２の色変換回路は、式（１）の色変換処理を行うものと言える。
【００１８】
【数２】
0003698118.tif 000003
【００１９】
式（２）において、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３である。
【００２０】
このとき、色補正量算出手段１においては、下記の式（３）に示す線形演算により色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を求める。
【００２１】
【数３】
0003698118.tif 000004
【００２２】
このように、従来の色変換方法においては、画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの明度などの色データの特徴を考慮せずに色変換が行われる。したがって、従来の色変換処理によって、色データの彩度を高めるような、換言すれば色を強調するような処理を行うと、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響をより強く受ける場合においても色の強調を行うことになる。これにより、画像の暗部などにおける雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響を更に強調することになり、画像表示装置に表示される画像は、非常に見づらいものとなる。
【００２３】
また、画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの特性を考慮せずに行う従来の色変換方法においては、色変換処理によって、明るい色において微妙な色の差異がなくなるような色つぶれが発生することがある。
【００２４】
以下、この点に関し幾つかの数値例につき考察する。図２２に示す色変換回路における演算を、上記の式（２）において係数行列を下記の式（４）に示す値にしたものとする。
【００２５】
【数４】
0003698118.tif 000005
【００２６】
このとき、Ｒｉ＝２３０、Ｇｉ＝２０、Ｂｉ＝２０の色データが入力される場合、Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏの取りうる範囲の制限がなければ、Ｒｏ＝２７２、Ｇｏ＝−１、Ｂｏ＝−１となるはずである。しかし、実際にはＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏは０から２５５の範囲の整数値であるので、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝０、Ｂｏ＝０となる。
【００２７】
また、Ｒｉ＝２４０、Ｇｉ＝１５、Ｂｉ＝１５の色データが入力される場合、Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏの取りうる範囲の制限がなければ、Ｒｏ＝２８５、Ｇｏ＝−８、Ｂｏ＝−８となるはずである。しかし、実際にはＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏは０から２５５の範囲の整数値であるので、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝０、Ｂｏ＝０となる。よって、Ｒｉ＝２３０、Ｇｉ＝２０、Ｂｉ＝２０の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値と、Ｒｉ＝２４０、Ｇｉ＝１５、Ｂｉ＝１５の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値とは同じとなってしまい、色つぶれが発生することになる。
【００２８】
さらに、画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの特性を考慮せずに行う従来の色変換方法においては、色の彩度が高くなるような色変換処理を行った場合、彩度の高い色において微妙な色の差異がなくなるような色つぶれが発生することがある。
【００２９】
色データＲ、Ｇ、Ｂの彩度Ｓａｔは、Ｒ、Ｇ、Ｂの最大値であるＭＡＸ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）と最小値であるＭＩＮ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）とを用いて、下記の式（５）で定義することができる。
【００３０】
【数５】
0003698118.tif 000006
【００３１】
Ｒ、Ｇ、Ｂはそれぞれ０から２５５の整数値を取りうるとすると、例えば、赤の単色はＲ＝２５５、Ｇ＝０、Ｂ＝０で表わされ、彩度はＳａｔ＝１となる。また、白はＲ＝２５５、Ｇ＝２５５、Ｂ＝２５５で表わされ、彩度はＳａｔ＝０となる。このとき、彩度Ｓａｔを高くするためには、ＭＡＸ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）−ＭＩＮ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を大きくすることが考えられる。
【００３２】
画像表示装置に入力されるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの彩度Ｓａｔｉは、下記の式（６）にて表わされる。
【００３３】
【数６】
0003698118.tif 000007
【００３４】
また、色変換処理によって得られる色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの彩度Ｓａｔｏは、下記の式（７）にて表わされる。
【００３５】
【数７】
0003698118.tif 000008
【００３６】
図２２に示す色変換回路にて色データの彩度を高くするには、上記の式（２）において、係数行列を例えば下記の式（８）に示す値とすることが考えられる。
【００３７】
【数８】
0003698118.tif 000009
【００３８】
このとき、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝１２８、Ｂｉ＝１２８の入力に対して、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝７７、Ｂｏ＝７７となる。なお、小数点以下は四捨五入するものとする。この場合の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの彩度Ｓａｔｉは、上記の式（６）より約０．５であり、色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの彩度Ｓａｔｏは、上記の式（７）より０．７となる。よって、色変換処理により色データの彩度が高くなっている。
【００３９】
一方、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝２６、Ｂｉ＝２６の色データが入力される場合を考える。この場合の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの彩度Ｓａｔｉは０．９である。このとき、Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏの取りうる範囲の制限がなければ、Ｒｏ＝２９６、Ｇｏ＝−２５、Ｂｏ＝−２５となるはずである。しかし、実際にはＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏは０から２５５の範囲の整数値であるので、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝０、Ｂｏ＝０となる。
【００４０】
更に、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝５１、Ｂｉ＝５１の色データが入力される場合を考える。この場合の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの彩度Ｓａｔｉは０．８である。このとき、Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏの取りうる範囲の制限がなければ、Ｒｏ＝２８６、Ｇｏ＝０、Ｂｏ＝０となるはずである。しかし、実際にはＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏは０から２５５の範囲の整数値であるので、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝０、Ｂｏ＝０となる。よって、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝２６、Ｂｉ＝２６の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値と、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝５１、Ｂｉ＝５１の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値とは同じとなってしまい、色つぶれが発生することになる。
【００４１】
【発明が解決しようとする課題】
従来の色変換装置または色変換方法は、ＲＯＭなどのメモリによるテーブル変換方式で構成されている場合は、大容量メモリが必要になり、変換特性を柔軟に変更することができないと言う問題点があった。また、マトリックス演算方式で構成される場合は、色データの彩度を高めるような処理を行うと、画像の暗部などにおける雑音成分の影響を更に強調することになったり、彩度の高い色や明るい色において微妙な色の差異がなくなるような色つぶれが発生することがあるなどの問題点があった。
【００４２】
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、複数の色データから成る画像データを画素毎に色変換する色変換装置および色変換方法において、画像の暗部などにおける雑音成分の影響の強調や、彩度の高い色や明るい色においての色つぶれの発生を抑えることが可能で、また変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換装置または色変換方法を得ることを目的とする。
【００４３】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る色変換装置は、カラー画像を表す第１の色データを補正して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換装置において、
上記第１の色データを構成する３原色の各色の大きさを表す色データと、所定のマトリクス係数とを用いたマトリクス演算により、上記第１の色データの色相を変化させるとともに明度および／または彩度を向上させる、上記３原色の各色に与えられる第１の補正量を求めるマトリクス演算手段と、
上記第１の色データの明度および彩度の大きさを表す特性情報を求める手段と、
上記カラー画像の低明度領域および高彩度領域において上記第１の補正量を制限する、上記特性情報の各値に対して与えられる１つの乗算係数を出力する手段と、
上記乗算係数を上記第１の補正量に乗じて当該第１の補正量を調整することにより第２の補正量を求める手段と、
上記第２の補正量を上記色データの各々に加算することにより上記第２の色データを求める手段とを備えたものである。
【００４４】
また、この発明に係る色変換方法は、カラー画像を表す第１の色データを補正して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換方法において、
上記第１の色データを構成する３原色の各色の大きさを表す色データと、所定のマトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第１の色データの色相を変化させるとともに明度および／または彩度を向上させる、上記３原色の各色に与えられる第１の補正量を求めるステップと、
上記第１の色データの明度および彩度の大きさを表す特性情報を求めるステップと、
上記カラー画像の低明度領域および高彩度領域において上記第１の補正量を制限する、上記特性情報の各値に対して与えられる１つの乗算係数を出力するステップと、
上記乗算係数を上記第１の補正量に乗じて当該第１の補正量を調整することにより第２の補正量を求めるステップと、
上記第２の補正量を上記色データの各々に加算することにより上記第２の色データを求めるステップとを備えたものである。
【００４５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の一実施の形態による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。この色変換装置は、複数の第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉから成り、画素毎の画像情報である第１の画像データを色変換して、複数の第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏから成り、画素毎の画像情報である第２の画像データを求めるものであり、第１の色補正量算出手段３、乗算係数算出手段４、第２の色補正量算出手段５、及び色補正量加算手段２を備えている。
【００４６】
第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは第１の色補正量算出手段３に入力される。第１の色補正量算出手段３においては、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉに対して第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１が算出され、第２の色補正量算出手段５へ出力される。第１の色補正量算出手段３の構成については後述するが、従来の色変換装置における色補正量算出手段１と同一の構成とすることができる。
【００４７】
第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは乗算係数算出手段４にも入力される。乗算係数算出手段４においては、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉより乗算係数ｋが算出され、第２の色補正量算出手段５へ出力される。第２の色補正量算出手段５においては、第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１にそれぞれ乗算係数ｋを乗じることにより、第２の色補正量Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２を算出し、色補正量加算手段２へ出力する。色補正量加算手段２には、第２の色補正量Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２の他に第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉもまた入力され、第２の色補正量Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２と第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉとを加算することにより第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏが算出される。したがって、第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏは下記の式（９）により表わされる。
【００４８】
【数９】
0003698118.tif 000010
【００４９】
また、図２は、上記弟１の色補正量算出手段３の一構成例を示すブロック図である。図において、６ａはマトリクス演算器、７ａは係数発生器である。係数発生器７ａは、マトリクス演算の係数（Ｇｉｊ）を発生し、マトリクス演算器６ａに送る。ここで、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３である。マトリクス演算器６ａは、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉおよび係数発生器からの係数（Ｇｉｊ）を用いて下記の式（１０）の演算により第１の色補正データＲ１、Ｇ１、Ｂ１を算出する。式（１０）の演算は乗算手段および加算手段を用いることにより容易に実現可能である。
【００５０】
【数１０】
0003698118.tif 000011
【００５１】
また、図３は、上記乗算係数算出手段４の一構成例を示すブロック図である。図において、８は明度情報算出手段、９はルックアップテーブル（ＬＵＴ）、１０は彩度情報算出手段、１１は特性情報演算手段、１２は特性情報算出手段である。特性情報算出手段１２には第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉが入力され、Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉの特性情報ＣＨが算出され、ルックアップテーブル９へ出力される。
【００５２】
特性情報算出手段１２は、明度情報算出手段８、彩度情報算出手段１０、特性情報演算手段１１を備える。特性情報算出手段１２に入力された第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、明度情報算出手段８および彩度情報算出手段１０にそれぞれ入力される。明度情報算出手段８は、Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉの明るさを表わす情報である明度情報Ｖを算出して出力する。一方、彩度情報算出手段１０は、Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉの鮮やかさを表わす情報である彩度情報ＳＡを算出して出力する。特性情報演算手段１１は、例えば下記の式（１１）により表わされる演算により特性情報ＣＨを算出して出力する。
【００５３】
【数１１】
0003698118.tif 000012
【００５４】
上記の式（１１）で表わされる特性情報ＣＨは、明度情報Ｖおよび彩度情報ＳＡの情報を併せ持つことになる。ここで、上記の式（１１）における２による除算は、特性情報ＣＨの数値レベルを調整するために便宜上行っているものであり、必須ではない。
【００５５】
ルックアップテーブル９はメモリなどにより構成され、あらかじめ特性情報ＣＨに対応する乗算係数ｋが、特性情報ＣＨをアドレスとして格納される。よって、特性情報ＣＨを読み出しアドレスとして入力することにより、対応する乗算係数ｋが出力される。
【００５６】
図４は、この発明の実施の形態１による色変換装置における明度情報算出手段８の構成の一例を示すブロック図である。図において、１３は最大値算出手段である。最大値算出手段１３には第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉが入力され、Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちの最大値が明度情報Ｖとして出力される。
【００５７】
また、明度情報算出手段８は、別の構成とすることもできる。図５は上記明度情報算出手段８の別の構成例を示すブロック図である。図において、１４ａ、１４ｂ、１４ｃは乗算手段、１５ａ、１５ｂは加算手段である。第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂとともにそれぞれ乗算器１４ａ、１４ｂ、１４ｃに入力され、乗算結果が出力される。乗算器１４ｂおよび１４ｃからの出力は加算器１５ａに入力され、加算結果が出力される。加算器１４ａの出力は、乗算器１４ａの出力とともに加算器１５ｂに入力され、加算結果が明度情報Ｖとして出力される。したがって、図５に示す明度情報算出手段８において、明度情報Ｖは下記の式（１２）により表わされる。
【００５８】
【数１２】
0003698118.tif 000013
【００５９】
例えば、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、ＢｉがＮＴＳＣに準拠した色データである場合には、上記の式（１２）において、ｋｒ＝０．３、ｋｇ＝０．５９、ｋｂ＝０．１１とすることができる。また、例えば、ｋｒ＝０．２５、ｋｇ＝０．５、ｋｂ＝０．２５とすれば、（０．２５＝１／２２、０．５＝１／２であるので、）乗算器１０ａ、１０ｂ、１０ｃはビットシフトによって実現でき、回路の削減を図ることができる。
【００６０】
明度情報算出手段８の構成が図５にて示される場合においては、第１の色データのそれぞれに所定の係数を乗じた後に和を求めることにより、人間の感覚に近くなるように明度情報Ｖが算出される。ここで、第１の色データに含まれる雑音成分は人間の感覚とは無関係に発生し、第１の色データにおける雑音成分の影響は、本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓと雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの相対的な大きさの関係により変化する。例えば、本来の色データ成分Ｒｓ＝２００，Ｇｓ＝５０、Ｂｓ＝５０に雑音成分Ｒｎ＝２０、Ｇｎ＝２０、Ｂｎ＝４０が加算される場合も、本来の色データ成分Ｒｓ＝５０，Ｇｓ＝２００、Ｂｓ＝５０に雑音成分Ｒｎ＝２０、Ｇｎ＝２０、Ｂｎ＝４０が加算される場合も、雑音成分の影響は色データの空間において同等である。しかし、明度情報算出手段８の構成が図５にて表わされる場合には、算出される明度情報Ｖは上記２つの場合で異なることとなる。一方、明度情報算出手段８の構成が図４にて表わされる場合には、算出される明度情報Ｖは、上記２つの場合で同じとなる。
【００６１】
本実施の形態の色変換装置において、明度情報算出手段８の構成は図４にて表わされるものであり、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちの最大値が明度情報Ｖとして出力されるものとする。
【００６２】
図６は、上記彩度情報算出手段１０の一構成例を示すブロック図である。図において、１３ｂは最大値算出手段、１６は最小値算出手段、１７は彩度演算手段である。第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、最大値算出手段１３ｂおよび最小値算出手段１６に入力される。最大値算出手段１３ｂは、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値ＭＡＸ１を算出して出力する。最小値算出手段１６は、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最小値ＭＩＮ１を算出して出力する。彩度演算手段１７は上記最大値ＭＡＸ１および最小値ＭＩＮ１より、例えば下記の式（１３）により表わされる彩度情報ＳＡを算出する。
【００６３】
【数１３】
0003698118.tif 000014
【００６４】
このとき、第１の色データがＲｉ＝２５５、Ｇｉ＝０、Ｂｉ＝０である時には彩度情報ＳＡ＝１．０となり、第１の色データがＲｉ＝１２８、Ｇｉ＝６４、Ｂｉ＝６４である時には彩度情報ＳＡ＝０．５となる。
【００６５】
ここで、上記の式（１３）に示す演算においては、彩度情報が明度情報に影響されずに算出可能であるが、その一方で除算を行う必要があり、ハードウェアにての実現においては回路規模の増大につながり、またソフトウェアにての実現においては処理時間の増大につながる。回路規模または処理時間の増大を回避する手段として、上記の式（１３）に示す演算の代わりに下記の式（１４）により表わされる演算により彩度情報ＳＡを算出することができる。
【００６６】
【数１４】
0003698118.tif 000015
【００６７】
このときには、第１の色データがＲｉ＝２５５、Ｇｉ＝０、Ｂｉ＝０である時には彩度情報ＳＡ＝２５５となり、第１の色データがＲｉ＝１２８、Ｇｉ＝６４、Ｂｉ＝６４である時には彩度情報ＳＡ＝６４となる。本実施の形態においては、彩度演算手段１７は上記の式（１４）により彩度情報ＳＡを算出するものとする。以上の動作により、特性情報算出手段１２は特性情報ＣＨを算出して出力する。特性情報算出手段１２より出力された特性情報ＣＨは、ルックアップテーブル９に入力される。ルックアップテーブル９からは、入力された特性情報ＣＨの値に対応した乗算係数ｋが出力される。以上が乗算係数算出手段４の動作である。
【００６８】
乗算係数算出手段４より出力された乗算係数ｋは、第２の色補正量算出手段５において、第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１それぞれに乗じられ、第２の色補正量Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２が算出される。第２の色補正量Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２は、色補正量加算手段２において、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉに加算され、第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏが算出される。
【００６９】
本実施の形態における色変換装置は、以上の処理により第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏを算出する。ここで、ルックアップテーブル９に格納される乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係について述べる。まず、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉが０から２５５までの整数であるものとする。本実施の形態における色変換装置において、明度情報Ｖは上記図４にて表わされる明度情報算出手段８にて第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちの最大値として算出され、彩度情報ＳＡは上記の式（１４）により表わされる演算により算出される。したがって、明度情報Ｖおよび彩度情報ＳＡも０から２５５までの整数となる。さらに、特性情報ＣＨは上記の式（１１）で表わされる演算にて算出されるので、特性情報ＣＨもまた０から２５５までの整数となる。一方、乗算係数ｋは０から１までの値（０、１または小数）で与えられるものとする。
【００７０】
図７はルックアップテーブル９に格納される乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係の一例をグラフ化した図である。ＣＨ＝０の時はｋ＝０であり、特性情報ＣＨの値の増加につれて乗算係数ｋの値も線形に増加し、ＣＨ＝６４の時にｋ＝１となる。特性情報ＣＨの値が６４から１７６までの場合はｋ＝１であり、特性情報ＣＨの値が１７６から２５５までの場合は特性情報ＣＨの値の増加につれて乗算係数ｋの値は線形に減少し、ＣＨ＝２５５の時にｋ＝０となる。
【００７１】
図７に示す乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係は、画像の暗部など本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さく雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響をより強く受ける場合や、色つぶれが発生しやすい彩度や明度の高い画像データに対しては第１の色補正量にかかる乗算係数を小さくすることで色変換処理による色の強調の度合いを抑えるようにしたものである。
【００７２】
第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓと雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎとの和で表わされる。Ｒｓ＝１９２、Ｇｓ＝６４、Ｂｓ＝６４であり、Ｒｎ＝８、Ｇｎ＝８、Ｂｎ＝２４である場合、第１の色データはＲｉ＝２００、Ｇｉ＝７２、Ｂｉ＝８８となる。本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓは赤色を表わしているのに対し、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響により、やや青みがかった赤色となっている。このとき、明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２００、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝１１２であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝１５６となり、乗算係数ｋ＝１．０となる。
【００７３】
一方、Ｒｓ＝２４、Ｇｓ＝８、Ｂｓ＝８であり、Ｒｎ＝８、Ｇｎ＝８、Ｂｎ＝２４である場合、第１の色データはＲｉ＝３２、Ｇｉ＝１６、Ｂｉ＝３２となる。本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓは赤色を表わしているのに対し、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響により、マゼンタ色となっており、大きく色相が変化している。このとき、明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝３２、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝１６であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝２４となり、乗算係数ｋ＝０．３７５となる。
【００７４】
乗算係数ｋは第１の色補正量と乗じられ、これにより第２の色補正量が求められる。よって、乗算係数が小さいほど、色変換処理による補正量の大きさは小さくなる。色の彩度を上げるような処理を行う場合には、乗算係数が小さいほど、色の強調度合いが小さくなる。
【００７５】
画像の暗部など本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓが小さく、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響をより強く受ける場合は、第１の色データの明度情報も小さくなる傾向がある。特性情報ＣＨは第１の画像データの明度情報を含み持つので、第１の色データの明度情報が小さくなると、特性情報ＣＨも小さくなる。よって、特性情報ＣＨにより乗算係数ｋを算出することにより、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響をより強く受ける場合には第１の色補正量にかかる乗算係数を小さくすることで色変換処理による色の強調の度合いを抑え、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎの影響をあまり強く受けない場合には第１の色補正量にかかる乗算係数を大きくすることで色変換処理による色を強調するような処理を行うことができる。
【００７６】
また、本発明における色変換装置によると、乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係により、明るい色における色つぶれの発生を抑制することも可能となる。
【００７７】
前述の通り、マトリクス演算器６ａは、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉおよび係数発生器からの係数（Ｇｉｊ）を用いて下記の式（１０）の演算により第１の色補正データＲ１、Ｇ１、Ｂ１を算出する。
【００７８】
【数１５】
0003698118.tif 000016
【００７９】
上記の式（１０）において、下記の式（１５）に示す係数を用いるとする。
【００８０】
【数１６】
0003698118.tif 000017
【００８１】
そして、Ｒｉ＝２３０、Ｇｉ＝２０、Ｂｉ＝２０の色データが入力される場合を考える。この場合、明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２３０となり、高い明度を持つこととなる。また、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２１０であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝２２０となり、乗算係数ｋ＝０．４４３となる。また、Ｒ１＝４２、Ｇ１＝−２１、Ｂ１＝−２１となる。なお、小数点以下は四捨五入するものとする。したがって、Ｒｏ＝２４９、Ｇｏ＝１１、Ｂｏ＝１１となる。
【００８２】
一方、Ｒｉ＝２４０、Ｇｉ＝１５、Ｂｉ＝１５の色データが入力される場合には、明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２４０となり、高い明度を持つこととなる。また、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２２５であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝２３３となり、乗算係数ｋ＝０．２７８となる。また、Ｒ１＝４５、Ｇ１＝−２３、Ｂ１＝−２３となる。なお、小数点以下は四捨五入するものとする。したがって、Ｒｏ＝２５３、Ｇｏ＝９、Ｂｏ＝９となる。
【００８３】
従来の色変換装置においては、Ｒｉ＝２３０、Ｇｉ＝２０、Ｂｉ＝２０の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値と、Ｒｉ＝２４０、Ｇｉ＝１５、Ｂｉ＝１５の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値とは同じとなってしまい、色つぶれが発生していた。それに対して、本実施の形態における色変換装置においては色つぶれは発生していない。以上より、本実施の形態における色変換装置および色変換方法によれば、画像の高明度部における色つぶれを発生することのない色変換処理が可能となる。
【００８４】
さらに、本発明における色変換装置によると、乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係により、彩度の高い色における色つぶれの発生を抑制することも可能となる。
【００８５】
前述の通り、マトリクス演算器６ａは、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉおよび係数発生器からの係数（Ｇｉｊ）を用いて下記の式（１０）の演算により第１の色補正データＲ１、Ｇ１、Ｂ１を算出する。
【００８６】
【数１７】
0003698118.tif 000018
【００８７】
上記の式（１０）において、下記の式（１６）に示す係数を用いるものとする。
【００８８】
【数１８】
0003698118.tif 000019
【００８９】
このとき、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝１２８、Ｂｉ＝１２８の入力に対して、Ｒ１＝０、Ｇ１＝−５１、Ｂ１＝−５１となる。なお、小数点以下は四捨五入するものとする。この場合の明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２５５、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝１２７であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝１９１となり、乗算係数ｋ＝０．８１０となる。したがって、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝８７、Ｂｏ＝８７となる。第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの彩度ＳＡｏは１６８となり、色変換処理により色データの彩度が高くなる。
【００９０】
一方、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝２６、Ｂｉ＝２６の色データが入力される場合を考える。この場合の明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２５５、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２２９であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝２４２となり、乗算係数ｋ＝０．１６５となる。また、Ｒ１＝４１、Ｇ１＝−５１、Ｂ１＝−５１となる。したがって、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝１８、Ｂｏ＝１８となる。第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの彩度ＳＡｏは２３７となる。
【００９１】
さらに、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝５１、Ｂｉ＝５１の色データが入力される場合を考える。この場合の明度情報はＶ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２５５、彩度情報はＳＡ＝ＭＡＸ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）−ＭＩＮ（Ｒｉ，Ｇｉ，Ｂｉ）＝２０４であるので、特性情報はＣＨ＝（Ｖ＋ＳＡ）／２＝２３０となり、乗算係数ｋ＝０．３１６となる。また、Ｒ１＝３１、Ｇ１＝−５１、Ｂ１＝−５１となる。したがって、Ｒｏ＝２５５、Ｇｏ＝３５、Ｂｏ＝３５となる。第２の色データＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの彩度ＳＡｏは２２０となる。
【００９２】
従来の色変換装置においては、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝２６、Ｂｉ＝２６の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値と、Ｒｉ＝２５５、Ｇｉ＝５１、Ｂｉ＝５１の色データが入力される場合に得られるＲｏ、Ｇｏ、Ｂｏの値とは同じとなってしまい、色つぶれが発生していた。それに対して、本実施の形態における色変換装置においては色つぶれは発生していない。
【００９３】
以上より、本実施の形態における色変換装置および色変換方法によれば、色データの彩度を高めるような処理を行う場合においても、画像の高彩度部における色つぶれを発生することのない色変換処理が可能となる。
【００９４】
なお、本実施の形態においては、特性情報Ｖから対応する乗算係数ｋを求める手段としてルックアップテーブルを用いたが、演算回路などにより構成してもよい。ルックアップテーブルを用いる場合には、テーブルの内容を書き換えることにより、さまざまな特性を自由に実現することができる。また、特性情報ＣＨから対応する乗算係数ｋを求める手段として用いるルックアップテーブルは１次元のテーブルであり、３次元のルックアップテーブルのように大容量とはならない。
【００９５】
図７に示した乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係はあくまで一例であり、特性情報ＣＨが小さい領域での乗算係数ｋの増加の傾きは任意であるとともに、乗算係数ｋの増加は必ずしも線形である必要はない。特性情報ＣＨが小さい領域での乗算係数ｋの増加の傾きが小さければ、画像の暗部における雑音の影響の強調を抑える効果が大きい一方、色変換手段にて行う処理の効果、すなわち彩度や明度を高める効果は小さくなる。また、特性情報ＣＨが大きい領域での乗算係数ｋの減少の傾きは任意であるとともに、乗算係数ｋの減少は必ずしも線形である必要はない。特性情報ＣＨが大きい領域での乗算係数ｋの減少の傾きが小さければ、画像の明度や彩度の高い部分における色つぶれを抑える効果が大きい一方、色変換手段にて行う処理の効果、すなわち彩度や明度を高める効果は小さくなる。
【００９６】
図８は乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係の別の一例を示す図である。ＣＨ＝０からＣＨ＝８までの場合はｋ＝０であり、ＣＨ＝８を超えると特性情報ＣＨの値の増加につれて乗算係数ｋの値も線形に増加し、ＣＨ＝６４の時にｋ＝１となる。特性情報ＣＨの値が６４から１４４までの場合はｋ＝１であり、特性情報ＣＨの値が１４４から２４８までの場合は特性情報ＣＨの値の増加につれて乗算係数ｋの値は線形に減少し、ＣＨ＝２４８からＣＨ＝２５５までの場合にはｋ＝０となる。
【００９７】
図９は乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係のさらに別の一例を示す図である。ＣＨ＝０の場合はｋ＝０であり、ＣＨ＝８からＣＨ＝９６までの場合は特性情報ＣＨの値の増加につれて乗算係数ｋの値は非線形に増加し、ＣＨ＝９６の時にｋ＝１となる。特性情報ＣＨの値が９６から１６０までの場合はｋ＝１であり、特性情報ＣＨの値が１６０から２５５までの場合は特性情報ＣＨの値の増加につれて乗算係数ｋの値は非線形に減少し、ＣＨ＝２５５の場合にはｋ＝０となる。
【００９８】
また、本実施の形態においては、おもにハードウエアを意識して説明を行ったが、同様の処理の流れにより、ソフトウェアを用いても色変換処理が可能である。さらに、本実施の形態においては、第１の色データは赤、緑、青を表わす３つの色データとしたが、４色以上の色データから成る場合においても同様である。この場合においては、特性情報ＣＨは４つ以上の色データから求めることとなる。
【００９９】
実施の形態２．
図１０は、この発明の実施の形態１による色変換装置における第１の色補正量算出手段３の構成の別の一例を示すブロック図である。図において、１８は入力された第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するとともに、各データを特定する識別符号を生成して出力するαβ算出器、１９は第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉと上記αβ算出器１からの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出器、２０は多項式演算器、６ｂはマトリックス演算器、７ｂは係数発生器である。
【０１００】
また、図１１は、上記多項式演算器２０の一構成例を示すブロック図である。図において、２１は入力された色相データのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去器、２２ａ、２２ｂ、２２ｃは入力されたデータの最小値を選択し出力する最小値選択器、２４は上記αβ算出器１からの識別符号に基づき、演算係数を発生し出力する演算係数発生器、２３ａ、２３ｂは上記演算係数発生器２４からの出力が示す演算係数と、最小値選択器２２ａ及び２２ｂの出力との乗算を行う乗算器である。
【０１０１】
次に動作について説明する。入力された第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉはαβ算出器１８および色相データ算出器１９に送られる。αβ算出器１８は、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するとともに、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうち最大値となるデータと最小値となるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。
【０１０２】
色相データ算出器１９は、第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉと上記αβ算出器１８からの出力である最大値βと最小値αを入力とし、
ｒ＝Ｒｉ−α、
ｇ＝Ｇｉ−α、
ｂ＝Ｂｉ−αおよび
ｙ＝β−Ｂｉ、
ｍ＝β−Ｇｉ、
ｃ＝β−Ｒｉ
の減算処理を行い、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。
【０１０３】
このとき、上記αβ算出器１８において算出される最大値βおよび最小値αは、
β＝ＭＡＸ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）、
α＝ＭＩＮ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）
であり、色相データ算出器１９において算出される６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは、
ｒ＝Ｒｉ−α、
ｇ＝Ｇｉ−α、
ｂ＝Ｂｉ−αおよび
ｙ＝β−Ｂｉ、
ｍ＝β−Ｇｉ、
ｃ＝β−Ｒｉ
の減算処理によって得られているので、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。
【０１０４】
例えば、最大値βがＲｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｇｉ）、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また最大値βがＲｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。
【０１０５】
すなわち、最大、最小となるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの組み合わせにより、少なくとも、ｒ、ｇ、ｂの中で１つ、ｙ、ｍ、ｃの中で１つの合計で２つの値がゼロとなることになる。
【０１０６】
したがって、上記αβ算出器１８においては、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。この識別符号Ｓ１は、最大値βおよび最小値αがＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちどれであるかにより、データを特定する６つの値のうちのいずれかを取る識別符号Ｓ１を生成することができる。図１２は識別符号Ｓ１とＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉにおける最大値βおよび最小値αとゼロとなる色相データとの関係を示す図である。なお、図中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【０１０７】
次に、色相データ算出器１９からの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段２０に送られる。多項式演算器２０には上記αβ算出器１８から出力される識別符号Ｓ１も入力されており、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのである。以下、この動作を図１１に従って説明する。
【０１０８】
多項式演算器２０において、色相データ算出器１９からの色相データとαβ算出器からの識別符号Ｓ１はゼロ除去器２１に入力される。ゼロ除去器２１では、識別符号Ｓ１に基づき、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２とｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を出力する。Ｑ１、Ｑ２、Ｐ１、Ｐ２は、例えば図１３に示すように決定され、出力される。例えば、図１２、図１３から、識別符号Ｓ１＝０となる場合、ｒ、ｂからＱ１、Ｑ２が、ｙ、ｍからＰ１、Ｐ２が得られ、Ｑ１＝ｒ、Ｑ２＝ｂ、Ｐ１＝ｍ、Ｐ２＝ｙとして出力する。なお、上記図１２と同様、図１３中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【０１０９】
最小値選択器２２ａは、上記ゼロ除去器２１からの出力データＱ１、Ｑ２のうちの最小値Ｔ４＝ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）を選択して出力し、最小値選択器２２ｂは、上記ゼロ除去器２１からの出力データＰ１、Ｐ２のうちの最小値Ｔ２＝ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）を選択して出力する。最小値選択器２２ａおよび２２ｂから出力されるＴ４およびＴ２が、第１の演算項である。
【０１１０】
演算係数発生器２４には上記αβ算出手段１８からの識別符号Ｓ１が入力され、乗算器２３ａ、２３ｂにおいて第１の演算項Ｔ４およびＴ２に対し乗算を行うための演算係数ａｑ、ａｐを示す信号を識別符号Ｓ１に基づき発生し、乗算器２３ａへ演算係数ａｑを、乗算器２３ｂへは演算係数ａｐを出力する。
なお、この演算係数ａｑ、ａｐはそれぞれ識別符号Ｓ１に応じて値が変わる。即ち、図１３に示すように識別符号Ｓ１が６つの値を持つので，これに応じて演算係数ａｑ、ａｐの各々は６つの値を持つ。乗算器２３ａでは上記最小値選択器２２ａからの第１の演算項Ｔ４が入力され、演算係数発生器２４からの演算係数ａｑと第１の演算項Ｔ４による乗算ａｑ×Ｔ４を行い、その出力を最小値選択器２２ｃに送り、乗算器２３ｂでは上記最小値選択器２２ｂからの第１の演算項Ｔ２が入力され、演算係数発生器２４からの演算係数ａｐと第１の演算項Ｔ２による乗算ａｐ×Ｔ２を行い、その出力を最小値選択器２２ｃに送る。
【０１１１】
最小値選択器２２ｃでは、乗算器２３ａおよび２３ｂからの出力の最小値Ｔ５＝ｍｉｎ（ａｐ×Ｔ２、ａｑ×Ｔ４）を選択して出力する。最小値選択器２２ｃから出力されるＴ５が、第２の演算項である。以上、上述した多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５が、多項式演算器２０の出力である。そして、この多項式演算器２０の出力はマトリックス演算器６ｂに送られる。
【０１１２】
一方、図１０の係数発生器７ｂは、識別符号Ｓ１に基づいて、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）を発生し、マトリックス演算器６ｂに送る。マトリックス演算器６ｂは、多項式演算器２０からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、αβ算出手段１８からの最小値α、係数発生器７ｂからの係数Ｕを入力とし、下記の式（１７）の演算結果を第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１として出力する。
【０１１３】
【数１９】
0003698118.tif 000020
【０１１４】
なお、式（１７）において、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜４である。
ここで、図１４は、上記マトリックス演算器６ｂの一部の一構成例を示すブロック図であり、Ｒ１を演算し出力する場合について示している。図において、１４ｄ〜１４ｇは乗算器、１５ｃ〜１５ｅは加算器である。
【０１１５】
次に、図１４に示される回路の動作を説明する。乗算器１４ｄ〜１４ｇは、多項式演算器２０からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、αβ算出手段１８からの最小値αと係数発生器７ｂからの係数Ｕ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力する。加算器１５ｃ、１５ｄは、各乗算器１４ｄ〜１４ｇの出力である積を入力とし、入力データを加算し、その和を出力する。加算器１５ｅは加算器１５ｃ、１５ｄからのデータを加算して、和を第１の色補正量Ｒ１として出力する。
【０１１６】
なお、図１４と同等の構成にて、第１の色データＧ１、Ｂ１を演算できる。また、図１４の構成を第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１に対して並列に３つ使用すれば、高速なマトリックス演算が可能になる。なお、係数（Ｆｉｊ）は、それぞれ第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１に対応した係数が使用される。
【０１１７】
よって、上記図１０の第１の色補正量算出手段により第１の色補正量Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を求める演算式は、下記の式（１８）となる。
【０１１８】
【数２０】
0003698118.tif 000021
【０１１９】
ここで、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１３であり、
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、
ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、
ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、
ｈ１ｙ＝ ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）
であり、ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６は上記図１１における演算係数発生器２４において発生される演算係数である。
【０１２０】
なお、式（１８）の演算項と図１０における演算項の数の違いは、図１０における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（１８）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（１８）の多項式データ（第１の演算項、第２の演算項）は、それぞれ１画素のみに注目すると、１３個のデータを４個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１２１】
図１５（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示したものであり、各色相データはそれぞれ３つの色相に関与している。
【０１２２】
上記の式（１８）は、各色相の１つだけに有効な第１の演算項を含んでいる。この第１の演算項は、
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）、
ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）、
ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、
ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）
の６つである。
【０１２３】
図１６（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と第１の演算項ｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍの関係を模式的に示したものであり、各第１の演算項が特定の色相に関与していることが分かる。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｒ＝Ｗ、ｇ＝ｂ＝０なので、ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、また、他の５つの第１の演算項は全てゼロになる。つまり、赤に対しては、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）のみが有効な第１の演算項になる。同様に、緑にはｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、青にはｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、シアンにはｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、マゼンタにはｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、イエローにはｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）だけが有効な第１の演算項となる。このことはまた、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）は赤に対してのみ有効な演算項であり、同様にｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）は、それぞれ、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローに対してのみ有効な演算項であることを意味する。
【０１２４】
図１７（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と、第２の演算項
ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｒ）
の関係を模式的に示したものであり、上記の式（１８）での
ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）
における演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６の値を１とした場合について示している。
【０１２５】
図１７のそれぞれより、各第２の演算項が赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の中間領域の変化に関与していることが分かる。つまり、赤〜イエローに対しては、ｂ＝ｃ＝０であり、
ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）＝ ｍｉｎ（ｍｉｎ（ｒ，ｇ）， ｍｉｎ（ｙ、ｍ））を除く他の５項は全てゼロになる。よって、ｈ２ｒｙのみが有効な第２の演算項になり、同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙ、緑〜シアンにはｈ２ｇｃ、シアン〜青にはｈ２ｂｃ、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍ、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍだけが有効な第２の演算項となる。このことはまた、ｈ２ｒｙは赤〜イエローに対してのみ有効な演算項であり，同様に、ｈ２ｇｙ、ｈ２ｇｃ、ｈ２ｂｃ、ｈ２ｂｍ、ｈ２ｒｍはそれぞれイエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤に対してのみ有効な演算項であることを意味する。
【０１２６】
また、図１８（Ａ）〜（Ｆ）は上記の式（１８）でのｈｒｙ、ｈｒｍ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｍ、ｈｂｃにおける演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６を変化させた場合の６つの色相と第２の演算項の関係を模式的に示したものであり、図中の破線ａ１〜ａ６で示す場合は、ａｑ１〜ａｑ６をａｐ１〜ａｐ６より大きい値とした場合の特性を示し、破線ｂ１〜ｂ６で示す場合は、ａｐ１〜ａｐ６をａｑ１〜ａｑ６より大きい値とした場合の特性を示している。
【０１２７】
すなわち、赤〜イエローに対してはｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１＊ｈ１ｙ，ａｐ１＊ｈ１ｒ）のみが有効な第２の演算項であるが、例えばａｑ１とａｐ１の比を２：１とすると、図１８（Ａ）での破線ａ１のように、ピーク値が赤よりに関与する演算項となり、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域に有効な演算項とすることができる。一方、例えばａｑ１とａｐ１の比を１：２とすると、図１８（Ａ）での破線ｂ１のような関係となり、ピーク値がイエローよりに関与する演算項となり、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域に有効な演算項とすることができる。同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙにおけるａｑ３、ａｐ３を、緑〜シアンにはｈ２ｇｃにおけるａｑ４、ａｐ４を、シアン〜青にはｈ２ｂｃにおけるａｑ６、ａｐ６を、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍにおけるａｑ５、ａｐ５を、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍにおけるａｑ２、ａｐ２を変化させることにより、それぞれの色相間の領域においても、その有効となる領域を変化させることができる。
【０１２８】
図１９（ａ）および（ｂ）は、６つの色相および色相間領域と有効な演算項の関係を示している。よって、係数発生器７ｂにおいて、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。また、多項式演算器２０における演算係数発生器２４での係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【０１２９】
以上より、本実施の形態による第１の色補正量算出手段を用いれば、特定の色相に関与する第１の演算項および第２の演算項に係る係数を変化させることにより、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの６つの色相、および上記６つの色相間の変化の度合いを独立に補正することが可能となる。よって、変換特性を柔軟に変更することが可能となる。
【０１３０】
また、本実施の形態による第１の色補正量算出手段を用いる場合、αβ算出器１８が第１の色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するので、上記最大値β、最小値αを用いることにより、特性情報算出手段１２において明度情報算出手段８および彩度情報算出手段１０の構成を簡略化することも可能である。
【０１３１】
なお、上記実施の形態２では、ハードウェアにより処理を行う場合について説明しているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記実施の形態２と同様の効果を奏する。
【０１３２】
【発明の効果】
本発明に係る色変換装置および色変換方法は、第１の色データの明度および／または彩度を変化させるための第１の補正量を、第１の色データの明度および彩度の大きさを表す特性情報に基づいて調整することにより第２の補正量を求め、当該第２の補正量に基づいて第１の色データを補正するので、色つぶれを生じることなくカラー画像の明度および彩度の調整を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】  この発明の実施の形態１による色変換装置における第１の色補正量算出手段３の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】  この発明の実施の形態１による色変換装置における乗算係数算出手段４の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】  この発明の実施の形態１による色変換装置における明度情報算出手段８の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】  この発明の実施の形態１による色変換装置における明度情報算出手段８の構成の別の一例を示すブロック図である。
【図６】  この発明の実施の形態１による色変換装置における彩度情報算出手段１０の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】  この発明の実施の形態１による色変換装置におけるルックアップテーブル９に格納される乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係の一例をグラフ化した図である。
【図８】  この発明の実施の形態１による色変換装置におけるルックアップテーブル９に格納される乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係の別の一例をグラフ化した図である。
【図９】  この発明の実施の形態１による色変換装置におけるルックアップテーブル９に格納される乗算係数ｋと特性情報ＣＨの関係のさらに別の一例をグラフ化した図である。
【図１０】  この発明の実施の形態２による色変換装置における第１の色補正量算出手段３の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】  この発明の実施の形態２による色変換装置における多項式演算器２０の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２】  この発明の実施の形態２による色変換装置における識別符号Ｓ１と最大値βおよび最小値α、０となる色相データの関係の一例を示す図である。
【図１３】  この発明の実施の形態２による色変換装置における多項式演算器２０のゼロ除去器２１の動作を説明するための図である。
【図１４】  この発明の実施の形態２による色変換装置におけるマトリックス演算器６ｂの一部分の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】  ６つの色相と色相データの関係を模式的に示した図である。
【図１６】  この発明の実施の形態２による色変換装置における第１の演算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図１７】  この発明の実施の形態２による色変換装置における第２の演算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図１８】  この発明の実施の形態２による色変換装置における多項式演算器２０の演算係数発生器２４において、演算係数を変化させた場合の第２の演算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図１９】  この発明の実施の形態２による色変換装置において各色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の関係を示した図である。
【図２０】  雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎが本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓに比べて小さい場合の本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓ、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎ、および画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの一例を表わした図である。
【図２１】  雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎが本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓに比べて大きい場合の本来の色データ成分Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓ、雑音成分Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎ、および画像表示装置に入力される色データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの一例を表わした図である。
【図２２】  従来の色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  色補正量算出手段、  ２  色補正量加算手段、  ３  第１の色補正量算出手段、  ４  乗算係数算出手段、  ５  第２の色補正量算出手段、  ６ａ、６ｂ  マトリクス演算器、  ７ａ、７ｂ  係数発生器、  ８  明度情報算出手段、  ９  ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、  １０  彩度情報算出手段、  １１  特性情報演算手段、  １２  特性情報算出手段、  １３、１３ｂ  最大値算出手段、  １４ａ〜１４ｃ  乗算手段、  １４ｄ〜１４ｇ  乗算器、  １５ａ、１５ｂ  加算手段、  １５ｃ〜１５ｅ  加算器、  １６  最小値算出手段、  １７  彩度演算手段、  １８  αβ算出器、  １９  色相データ算出器、  ２０  多項式演算器、  ２１  ゼロ除去器、  ２２ａ、２２ｂ、２２ｃ  最小値選択器、  ２３ａ、２３ｂ  乗算器、  ２４  演算係数発生器。
【図１】
0003698118.tif 000022
【図２】
0003698118.tif 000023
【図３】
0003698118.tif 000024
【図４】
0003698118.tif 000025
【図５】
0003698118.tif 000026
【図６】
0003698118.tif 000027
【図７】
0003698118.tif 000028
【図８】
0003698118.tif 000029
【図９】
0003698118.tif 000030
【図１０】
0003698118.tif 000031
【図１１】
0003698118.tif 000032
【図１２】
0003698118.tif 000033
【図１３】
0003698118.tif 000034
【図１４】
0003698118.tif 000035
【図１５】
0003698118.tif 000036
【図１６】
0003698118.tif 000037
【図１７】
0003698118.tif 000038
【図１８】
0003698118.tif 000039
【図１９】
0003698118.tif 000040
【図２０】
0003698118.tif 000041
【図２１】
0003698118.tif 000042
【図２２】
0003698118.tif 000043