(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像の階調レベルを入出力階調対応曲線（以下、γ補正曲線という）にもとづいて補正して出力する画像の階調補正方法であって、
入力階調値ｘに対応する出力階調値ｙの組合せ（ｘｉ，ｙｉ）をｎ個指定されると、その指定された条件を満たすｎ−１次の条件指定多項式
【数１】
0003666993.tif 000006
ａｉはｎ個の通過点ｘのｙ座標から求まるパラメータ
を自動的に生成し、該多項式をγ補正曲線式として入力階調値と出力階調値の対応を求めることを特徴とする画像の階調補正方法。
【請求項２】
入力された画像の階調レベルを入出力会長対応曲線（以下、γ補正曲線という）にもとづいて補正して出力する画像の階調補正方法であって、
入力階調値ｘに対応する出力階調値ｙの組合せ（ｘｉ，ｙｉ）とｘにおける勾配ｔの組合せ（ｘｉ，ｔ）と合わせてｎ個指定されると、その指定された条件を満たすｎ−１次の条件指定多項式
【数２】
0003666993.tif 000007
ａｉはｎ個の通過点ｘのｙ座標と勾配から求まるパラメータ
を自動的に生成し、該多項式をγ補正曲線式として入力階調値と出力階調値の対応を求めることを特徴とする画像の階調補正方法。
【請求項３】
勾配はｘの始点と終点あるいはそのいずれか一方に指定することを特徴とする請求項２記載の画像の階調補正方法。
【請求項４】
入力階調値ｘと出力階調値ｙの値は０と１の間に正規化されることを特徴とする請求項１，２もしくは３記載の画像の階調補正方法。
【請求項５】
入力された画像の階調レベルを入出力階調対応曲線（以下、γ補正曲線という）にもとづいて補正して出力する画像処理装置において、
γ補正曲線の形状を特定する条件パラメータとして、入力階調値ｘに対応する出力階調値ｙの組合せ（ｘi，ｙi）をｎ個入力するための手段と、
前記入力された条件パラメータに基づき、ｎ−１次の条件指定多項式
【数３】
0003666993.tif 000008
ａｉはｎ個の通過点ｘのｙ座標と勾配から求まるパラメータ
を生成する手段と、
前記多項式をγ補正曲線式として、入力画像データについて入力階調値と出力階調値の対応を求める手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
入力された画像の階調レベルを入出力階調対応曲線（以下、γ補正曲線という）にもとづいて補正して出力する画像処理装置において、
γ補正曲線の形状を特定する条件パラメータとして、入力階調値ｘに対応する出力階調値ｙの組合せ（ｘi，ｙi）とｘにおける勾配ｔの組合せ（ｘｉ，ｔ）とあわせてｎ個入力するための手段と、
前記入力された条件パラメータに基づき、ｎ−１次の条件指定多項式
【数４】
0003666993.tif 000009
ａｉはｎ個の通過点ｘのｙ座標と勾配から求まるパラメータ
を生成する手段と、
前記多項式をγ補正曲線式として、入力画像データについて入力階調値と出力階調地の対応を求める手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項５もしくは６記載の画像処理装置において、前記入力された条件パラメータを記憶する手段を具備し、前記記憶された条件パラメータを用いて前記多項式を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれか１項に記載の画像処理の装置において、あらかじめ前記多項式のγ補正曲線式により求めたｘとｙの対応を記憶したテーブルを備え、入力画像データについて、前記テーブルを参照して入力階調値に対応する出力階調値を得ることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力と出力の対応を定める入出力補正方法に係り、特に、階調画像データの入出力の際の処理における階調制御に利用するγ補正曲線の生成に好適な方法、及び、該方法を適用した画像処理装置、具体的には、画像入力装置であるイメージスキャナ、画像出力装置であるイメージプリンタ、あるいはディジタルコピアなどの画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に画像の階調補正には入出力階調対応曲線が用いられる。この曲線をγ補正曲線と称す。即ち、γ補正曲線は、入力値を補正して出力するための補正曲線であり、所望範囲の入力画像データと所望範囲の出力画像データとを対応づける曲線である。
【０００３】
従来、この種のγ補正曲線としては、ｙ＝ｘn（ｎは任意の定数）といった簡単な関数や、制御点を直線でつないだ折れ線近似を用いる方法、あるいは、本出願人が先に提案した特開昭６３−２４６２号公報や特開平６−１０５１５４号公報さらには特開平８−１２５８６５号公報に記載の多項式を用いる方法などある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術において、ｙ＝ｘnを用いる方法は、γ補正曲線の全体形状がｎの値で一義的に決まるため、適用は非常に制限されてしまい、汎用性に乏しい問題がある。また、折れ線近似による方法は、制御点付近での階調の連続性が失われてしまうという問題がある。
【０００５】
一方、多項式を用いる場合は、γ補正曲線を自由な特性とすることが可能である。しかしながら、特開昭６３−２４６２号公報に記載の方法は、曲線の始点（ハイライト点）と終点（シャドウ点）、補正のタイプ、補正の度合等をパラメータとして多次式演算により多次曲線を求め、この曲線を座標軸変換してγ補正曲線を生成するというもので、曲線を生成するのに必要なパラメータが多く、このため、γ補正処理をする際に、メモリ、レジスタなどのハードウェア量が多くなるという問題がある。
【０００６】
これを解決する一つの方法のが特開平６−１０５１５４号公報に記載の方法で、これは曲線の始点と終点の接線方向と通過する中点を指定してγ補正曲線を生成するというものである。しかし、この方法も曲線の全域にわたりきめ細かに特性を指定する場合には操作が繁雑となる嫌いがあった。これに対し、特開平８−１２５８６５号公報に記載の方法は、比較的容易に曲線全体の形状を制御することができる、汎用的なγ補正曲線式を提供するものであるが、これは基本的には３次多項式で、パラメータをｘの変数として見掛上５次多項式としたもので、汎用的とは云っても生成できる曲線には限度があった。また、曲線を決める条件としては、必ず始点・終点と途中の通過点の３座標、他に二つの定数パラメータ（ｃ2，ｄ2）を与える必要があるため、一般性に欠け、さらに指定した条件から曲線の概略を直観的に把握できない問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、従来のどの方法よりも簡単かつ詳細にγ補正曲線の形状を任意に生成・補正することができる、より汎用的な画像のγ補正方法及び該方法を適用した画像処理装置を提供することにある。
【０００８】
本発明の他の目的は、与える条件によってγ補正曲線の概略形式を直観的に把握できるγ補正方法及び該方法を適用した画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、一旦設定したγ補正曲線に対し、その一部分を他の部分への影響を与えることなく容易に、直観的に修正することを可能とするγ補正方法及び該方法を適用した画像処理装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、例えば、スキャナからの入力Ｒ′Ｇ′Ｂ′をスキャナの特性に依存しないＲＧＢにγ補正するとき、あるいは入力ＣＭＹをプリンタの特性に依存するＣ′Ｍ′Ｙ′にγ補正するとき、γ補正曲線として以下の条件指定多項式で関連づけられる曲線を用いる。
【００１１】
入力ｘに対する出力ｙの関係を０〜１に正規化して設定し、ｘ＝０に対応する値（初期値）をａ、ｘ＝１に対応する値（最終値）をａ＋ｂとするとき、
ｙ′＝ａ＋ｂｙ                                        （１）
ｙ  ＝ｆ（ｘ）  （０≦ｘ，ｙ≦１）                    （２）
なるｙ′によって出力を決定するが、ｙ＝ｆ（ｘ）として、
【００１２】
【数５】
0003666993.tif 000002
【００１３】
なる条件指定多項式を用いる。ここで、ａiはｎ個の通過点ｘのｙ座標または勾配から求まるパラメータで、γ補正曲線の形状を制御する。
【００１４】
このように、通過点の任意の座標またはそれと勾配の簡単な条件を与えることで望み通りの形の曲線を得ることができる。また、この通過点の座標や勾配は曲線の傾向を示すものであり、条件を与えることにより、得られる曲線の形状を直観的に把握することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例について図面を参照して具体的に説明する。
【００１６】
〈補正曲線式の導出〉
(３)式はｎ次の一般式であるので、ここでは具体例をいくつか挙げる。
３点指定２次式  ：  ３つの通過点として、始点と終点と中間の任意の点を用いる。補正曲線式は次式で示される。
【００１７】
【数６】
0003666993.tif 000003
【００１８】
即ち、この場合、始点（０，ｙ0），終点（１，ｙ2）、通過点（ｘ1，ｙ1）の３点で曲線を指定できる。
【００１９】
３点指定２勾配４次式  ：  始点と終点、それぞれの接線の傾き（勾配）、そして、任意の通過点を指定に用いる。補正曲線式は次式で示される。
【００２０】
【数７】
0003666993.tif 000004
【００２１】
即ち、この場合は、始点（０，ｙ0），該始点での接線の傾きｔs，終点（１，ｙ2），該終点での接線の傾きｔe、および通過点（ｘ1，ｙ1）で曲線を指定できる。
【００２２】
５点指定４次式  ：  ５つの通過点として始点と終点と中間の任意の３点を用いる。この場合の補正曲線式は、次式のようになる。
【００２３】
【数８】
0003666993.tif 000005
【００２４】
図１乃至図４に曲線の具体例を示す。図１は、(２)式の３点指定２次式を適用した例で、始点は（０，０）もしくは（０，０.５）、終点は（１，０.５）もしくは（１，１）、通過点は（０.４，０.６）もしくは（０.７，０.４）とし、これらの組み合わせを色々変えた例を示したものである。図２は、(３)式の３点指定２勾配４次式を適用した例で、同様に始点は（０，０）もしくは（０，０.５）、終点は（１，０.５）もしくは（１，１）、通過点は（０.４，０.６７）もしくは（０.６，０.３３）とし、また、勾配は、始点での接線の傾きｔsを０.５もしくは１.５、終点での接線の傾きｔeを同じく０.５もしくは１.５のいずれかとしたものである。図３は、(４)式の５点指定４次式を適用した例で、始点と終点は（０，０）と（１，１）に固定し、途中の３つの通過点を、通過点１は（０.３，０.３）もしくは（０.２，０.５）、通過点２は（０.４，０.４）に固定、通過点３は（０．８，０．４）もしくは（０.８，０.７）としたものである。
【００２５】
図４は、５点指定２勾配６次式を適用した例を示したものである。これは、５つの通過点として始点と終点と中間の任意の３点、始点と終点のそれぞれの接線の傾きを指定して曲線の形状を決めるものである。図４の例は、始点は（０，０）もしくは（０，０.５）、終点は（１，０.５）もしくは（１，１）、途中の通過点１は（０.２５，０.３３）もしくは（０.２５，０.６７）、通過点２は(０.５，０.５)、通過点３は（０.７５，０.３３）もしくは（０.７５，０.６７）とし、始点での接線の傾きｔsは０.５もしくは１.５、同様に終点での接線の傾きｔeも０.５もしくは１.５としたものである。なお、この場合の式は複雑になるので省略するが、(２)及び(３)式と同様に、(１)式から導出可能である。
【００２６】
〈実スケールへの変換〉
(３)式による補正曲線は、ｘ，ｙが０〜１に正規化された形で対応づけられるものである。一方、実際の画像処理装置等では、６４階調（６ビット）、２５６階調（８ビット）といった階調数の画像データで処理されるため、それにあった変換が必要となる。また、初期値（ｙ）も所望の値に設定する必要がある。
【００２７】
そこで、(１)式と(２)式に示したように、正規化した補正曲線式をｙ＝ｆ(ｘ)とするとき、実スケールでの入力階調レベルｘ′に対し、実スケールでの出力階調レベルｙ′をｙ′＝ａ＋ｂｙ（０≦ｘ，ｙ≦１）によって対応づける。これにより、一度、正規化した補正曲線式を生成しておけば、任意の階調数への対応が容易となる。
【００２８】
〈カラーバランスへの適用〉
スキャナなどの画像入力装置、プリンタなどの画像出力装置には機械に固有の入出特性がある。γ補正はこの特性を相殺するために行うものであるが、本発明による多項式を使用すれば、そのγ補正を簡単に実行できる。例えば(６)式の５点指定４次式を用いて出力装置の特性を補正する例を考える。この場合、５点のうち２点を始点と終点の指定、残り３点をシャドウ部・ミドル部・ハイライト部の指定に用いる。一般に特性を補正するには、特性曲線の逆関数を求めることができればよい。そこで逆関数に近い曲線を得るために、スキャナで測定した３点（特性曲線の一部にあたる）のｙ＝ｘに対する鏡像点を通過するように条件を指定する。この方法によって各色の特性曲線を直線に補正しておければ、カラーバランスをとることは大変容易になる。
【００２９】
〈システム構成例〉
図５に、本発明の画像処理装置の一実施例のシステム構成図を示す。図において、操作部１１０は各種の指示キーやテンキーなどで構成され、作業員やユーザにより操作されるものである。補正曲線（ここでは、γ補正曲線）の新規生成や再調整の際、保守員等は該操作部１１０より必要なパラメータセット（座標、勾配等）を入力する。パラメータメモリ１２０は、γ補正曲線生成のための種々のパラメータセットを記憶しておくメモリであり、標準パラメータセットに加え、作業員等が先に操作部１１０より入力してγ補正曲線の生成・再調整のために使用した複数組のパラメータセットが、各々適用モード（標準、明るい、暗い、文字モードなど）を付されて記憶されている。テーブルメモリ１３０は、前以ってγ補正曲線式に従って算出しておいた実スケールの入出力階調値の対応を示すテーブル（変換テーブル）を記憶しておくメモリであり、複数の変換テーブルを記憶する場合には、パラメータセットの場合と同様に適用モードなどで区別する。表示部１４０は、作業員やユーザに対するガイダンス類の表示の他に、パラメータメモリ１２０の内容、あるいは、生成されたγ補正曲線を表示するのに用いる。スキャナ１５０はモノクロあるいはカラー階調画像を読み取る画像入力装置である。プリンタ１６０はγ補正された階調画像を出力する画像出力装置である。ＣＰＵ１００は全体の制御、種々の画像処理を司どり、本発明に係る処理としてはγ補正曲線式や変換テーブルの生成、γ補正演算などが実行される。このＣＰＵ１００の処理については後述する。ワークメモリ１７０はＣＰＵ１００での処理の途中結果等が一時格納される作業用メモリである。
【００３０】
なお、操作部１１０と表示部１４０は所謂操作盤として一体的に構成すれば便利である。また、図５では省略したが、処理対象画像はスキャナ１５０からの入力画像の他に、ビデオテープ、その他の画像記録媒体にすでに蓄積されているもの、あるいは通信回線により遠隔の装置（ファクシミリなど）から伝送されてきたものでもよい。画像の出力先も、プリンタ１６０にプリントアウトする場合の他に、画像表示装置に表示したり、画像記録媒体に蓄積したり、さらには通信回線により遠隔の装置へ伝送することでもよい。
【００３１】
〈γ補正曲線生成処理〉
γ補正曲線の生成には、通常はパラメータメモリ１２０に記憶されている既存のパラメータセットを使用するが、新たなγ補正曲線の設定や再調整時は、作業員等が操作部１１０から入力するパラメータセット（座標、勾配等）を使用して生成する。なお、いずれのケースかは作業員等が操作部１１０からあらかじめ指定しておけばよい。さらに、パラメータメモリ１２０の既存パラメータセットを使用する場合は、その適用モードも指定しておく。図６に、ＣＰＵ１００でのγ補正曲線生成の処理フロー例を示す。
【００３２】
ＣＰＵ１００では、γ補正曲線生成の場合、まず、既存パラメータ使用のケースか否か判定し（ステップ２０１）、既存パラメータ使用であれば、その適用モードを判定し（ステップ２０２）、パラメータメモリ１２０より当該モードのパラメータセット（座標、又はそれと勾配のセット）を読み出してワークメモリ１７０に取り込む（ステップ２０３）。そして、この取り込んだパラメータセットを用いて、ｘ，ｙが０〜１に正規化して対応づけられるγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する（ステップ２０７）。具体的には、取り込んだパラメータセットを先の(４)〜(６)式などの本発明による条件指定多項式に適用して、正規化された所望のγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する。
【００３３】
一方、ステップ２０１で既存パラメータの不使用が判定された場合は、操作部１１０から入力されるパラメータセット（座標、勾配等）をワークメモリ１７０に取り込む（ステップ２０４）。そして、作業員等による操作部１１０からの指示にしたがい、入力したパラメータセットをパラメータメモリ１２０に新規に登録するか、あるいは既存のパラメータセットを更新するか判定し（ステップ２０５）、新規登録する場合は、入力したパラメータセットにモードを付加（モードは作業員等が指示する）してパラメータメモリ１２０に書き込み、更新の場合は、パラメータメモリ１２０内の該当モードのデータを入力したパラメータセットで書き替える（ステップ２０６）。新規登録・更新のいずれも行わない場合はステップ２０６をスキップする。その後、入力したパラメータセットを用いて、正規化したγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する（ステップ２０７）。
【００３４】
なお、図６では省略したが、生成した正規化γ補正曲線式は、パラメータメモリ１２０に該当パラメータセットと対応づけて記憶しておく。これにより、操作部１１０からの作業員等の指示で、ＣＰＵ１００がパラメータメモリ１２０から所望のγ補正曲線式を読み出し、その曲線を生成して表示部１４０に表示するようにすれば、作業員等はγ補正曲線の特性を一目で把握することが可能になる。
【００３５】
また、パラメータメモリ１２０に記憶されている既存パラメータを使用してγ補正曲線を生成する際、パラメータメモリ１２０に記憶されている各パラメータセットを読み出して表示部１４０に一覧表示し、そのうちから作業員が選択したものをワークメモリ１７０に取り込むようにしてもよい。また、この場合、パラメータセットの替わりに上記のようにγ補正曲線を直接表示させてもよく、この場合には、γ補正曲線生成そのものを省略することも可能である。
【００３６】
〈変換テーブル作成処理〉
図１乃至図４にも示したように、γ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)は、ｘ，ｙが０〜１に正規化して対応づけられるものである。これを実際に適用する装置では６４階調、２５６階調といった階調数のデータで処理されるので、それにあった変換（換算）が必要である。この換算を前もって行い、実スケールでの入力階調レベルｘ′に対応する出力階調レベルｙ′を記憶した変換テーブルを作成しておけば、実際の入力画像データに対して、該テーブルを参照するだけで出力値を決定できる。図７に、変換テーブル作成処理フロー例を示す。
【００３７】
ＣＰＵ１００では、まず、正規化されたγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を取り込む（ステップ３０１）。これは、図６のステップ２０７に引き続いて、そこで生成されたγ補正曲線式を直ちに取り込むことでも、あるいは、あらかじめ生成されたパラメータメモリ１２０に記憶されているγ補正曲線式を読み出して取り込むことでもよい。次に、実スケールでの入力階調レベルｘ′の初期値（一般にはｘ′＝０）を設定した後（ステップ３０２）、先の実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙにより、実スケールでの出力階調レベルｙ′を計算する（ステップ３０３）。この際、ｙ＝ｆ(ｘ)のｘとしては、ｘ′に対応する正規化値を用いることは云うまでもない。この求めた実スケールでの出力階調レベルｙ′を、対応する入力階調レベルｘ′と対にテーブルメモリ１３０に書き込む（ステップ３０４）。そして、所定の階調数分（例えば６４階調、２５６階調）の換算が終了したかどうか判定し（ステップ３０５）、終了していなければ、入力階調レベルｘ′をステップアップして（ステップ３０６）、ステップ３０３に戻る。以下、所定の階調数分の換算が終了するまで、ステップ３０４〜３０６をループする。
【００３８】
変換テーブルは、種々のモード毎、また、カラー画像の場合はＲＧＢ毎、ＣＭＹＫ毎に作成して、テーブルメモリ１３０に記憶しておく。
【００３９】
〈実動作〉
ここでは、図５において、スキャナ１５０から取り込んだカラー画像データをプリンタ１６０に出力するものとし、γ補正のための適用モード等はあらかじめ操作部１１０より指定されているとする。
【００４０】
スキャナ１５０で読み込まれた画像データＲ′Ｇ′Ｂ′はワークメモリ１７０に蓄積される。ＣＰＵ１００では、この入力画像データＲ′Ｇ′Ｂ′について、テーブルメモリ１３０の所望変換テーブル（３組）を参照して、スキャナ１５０の特性に依存されない画像データＲＧＢにγ補正（ここではγ1補正と称す)し、ワークメモリ１７０に再格納する。この画像データＲＧＢについて、ＭＴＦ補正あるいは平均化といったフィルタリング処理、さらに表色系変換のＲＧＢ／ＣＭＹＫ変換を行った後、テーブルメモリ１３０の所望変換テーブル（４組）を参照して、ＣＭＹＫデータをプリンタ１６０の特性に最適化したＣ′Ｍ′Ｙ′Ｋ′にγ補正し（ここではγ2補正と称す)、プリンタ１６０へ出力する。
【００４１】
以上の動作例は、所望の変換テーブルが前もってテーブルメモリ１３０に用意されている場合であるが、その時々の画像処理毎に、図６のステップ２０１，２０２，２０３，２０７で該画像処理に最適のγ補正曲線式を自動生成し、引き続き図１２のステップ３０１〜３０５で、該処理で使用される階調数に対応する変換テーブルを作成し、該変換テーブルを用いて、入力画像データをγ補正してもよい。この場合、テーブルメモリ１３０の容量を軽減できる効果がある。
【００４２】
〈他のシステム構成例〉
図８に、図５のＣＰＵ１００の機能をハードウェア回路で置き換えた場合のシステム構成例を示す。これは、上記動作例のイメージスキャナから読み込んだ画像データをプリンタに出力する場合の適用例である。
【００４３】
パラメータメモリ４０２は、γ補正曲線生成のための複数のパラメータセットを記憶しており、例えば標準パラメータセットの他に、先に操作部４０１より入力してγ補正曲線生成のために使用したパラメータを記憶している。γ補正曲線生成部４０３は、通常は操作部４０１で指定されたモード等によりパラメータメモリ４０２から所定パラメータを読み出し、本発明による条件指定多項式を用いて正規化されたγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成するが、操作部４０１からパラメータセットが入力される場合には、該入力されたパラメータセットにもとづいてγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する。ここでは、γ補正曲線生成部４０３は、ＲＧＢ用のγ1補正曲線式（ＲＧＢ対応に３組)とＣＭＹＫ用のγ2補正曲線式（ＣＭＹＫ対応に４組）の２種類を生成し、各々γ補正演算部４０５，４０８に設定するものとする。なお、操作部４０１からパラメータセットが入力された場合は、それをモード等を付加してパラメータメモリ４０２にも記憶する。
【００４４】
スキャナ４０４からの入力画像データＲ′Ｇ′Ｂ′について、第１のγ補正演算部４０５において、実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙを用いてスキャナ４０４の特性に依存しない画像データＲＧＢにγ補正する。この画像データＲＧＢに対して、フィルタ部４０６でＭＴＦ補正あるいは平均化といったフィルタリング処理を行い、さらに表色系変換部４０７でＲＧＢ／ＣＭＹＫ変換を行う。そして、この画像データＣＭＹＫについて、第２のγ補正演算部４０８において、実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙを用いてプリンタ４０９の特性に最適化したＣ′Ｍ′Ｙ′Ｋ′にγ補正し、プリンタ４０９へ出力する。
【００４５】
なお、第１のγ補正演算部４０５の出力データはスキャナの特性に依存しないＲＧＢデータであり、これを線４１０により図示しない記憶媒体等に記憶するようにすれば、スキャナの特性に無関係に所望の画像処理に利用することが可能になる。また、第２のγ補正演算部４０８では、線４２０から与えられる他のＣＭＴＫデータを入力して、それを当該プリンタ４０９の特性に合致したＣ′Ｍ′Ｙ′Ｋ′に補正することも可能である。
【００４６】
ここでは、γ補正演算部４０５，４０８では、入力画像データに対して一々、実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙを用いてγ補正演算を行うとしたが、図１０の場合と同様に前もって変換テーブルを作成しておけば、変換テーブルを参照するだけで、入力階調レベルに対応するγ補正された出力階調レベルを得ることができる。
【００４７】
なお、図５や図８の構成において、本発明による条件指定多項式を適用してγ補正曲線式を求めるプログラムを別途、フロッピーディスク等の記憶媒体に記憶しておき、システムエンジニァ等が必要に応じ装置にインストールするようにしてもよい。
【００４８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像処理において、条件指定多項式を導入し、通過するいくつかの点の座標や始点・終点での接線の傾き（勾配）などの簡単な条件を与えることで、任意の望み通りの形の入出力補正曲線（γ補正曲線）を得ることができる。しかも、与える条件は通過点の座標や勾配などの直観的なものであるため、生成される曲線の概略形状を直観的に把握することができ、望み通りの補正曲線を比較的簡単に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明により生成される入出力補正曲線（γ補正曲線）の一例を示す図である。
【図２】  本発明により生成されるγ補正曲線の他の一例を示す図である。
【図３】  本発明により生成されるγ補正曲線の更に他の一例を示す図である。
【図４】  本発明により生成されるγ補正曲線の更に他の一例を示す図である。
【図５】  本発明による画像処理装置の一実施例のブロック図である。
【図６】  図５のＣＰＵでのγ補正曲線生成の処理フロー例を示す図である。
【図７】  図５のＣＰＵでの変換テーブル作成の処理フロー例を示す図である。
【図８】  本発明による画像処理装置の他の実施例のブロック図である。
【符号の説明】
１００  ＣＰＵ
１１０  操作部
１２０  パラメータメモリ
１３０  テーブルメモリ
１４０  表示部
１５０  スキャナ
１６０  プリンタ
１７０  ワークメモリ
４０１  操作部
４０２  パラメータメモリ
４０３  γ補正曲線生成部
４０４  スキャナ
４０５，４０８  γ補正演算部
４０６  フィルタ部
４０７  表色系変換部
４０９  プリンタ
【図１】
0003666993.tif 000010
【図２】
0003666993.tif 000011
【図３】
0003666993.tif 000012
【図４】
0003666993.tif 000013
【図５】
0003666993.tif 000014
【図６】
0003666993.tif 000015
【図７】
0003666993.tif 000016
【図８】
0003666993.tif 000017