(57)【要約】【課題】複数の観察者が１つの画像を同時に観察する場合に、観察者毎の見えの違いを抑制することのできる技術を提供する。【解決手段】本発明の画像処理装置は、視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを補正する色補正処理を実行可能な画像処理装置であって、複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性を表すプロファイルを記憶する記憶手段と、前記記憶手段が記憶する、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルに基づいて、色補正処理を画像データに施す補正手段と、を有することを特徴とする。【選択図】図１
2014222806.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを補正する色補正処理を実行可能な画像処理装置であって、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性を表すプロファイルを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段が記憶する、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルに基づいて、色補正処理を画像データに施す補正手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す
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】
前記補正手段は、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物全員の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す
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】
前記複数の人物の中から２人以上の人物を選択する選択手段をさらに有し、
前記補正手段は、前記複数のプロファイルのうち前記選択手段で選択された前記２人以上の人物のプロファイルに基づいて、当該２人以上の人物の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す
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５】
前記選択手段は、ユーザー操作に応じて人物を選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記選択手段は、前記色補正処理が施された画像データを表示する表示装置の正面にいる人物を選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記選択手段は、前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的な視覚特性からの偏差の絶対値が所定値未満の視覚特性を有する人物を選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記選択手段は、
前記色補正処理が施された画像データを表示する表示装置の正面にいる人物を識別する第１識別処理を行い、
前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的な視覚特性からの偏差の絶対値が所定値未満の視覚特性を有する人物を識別する第２識別処理を行い、
前記第１識別処理と前記第２識別処理の両方で識別された人物を選択する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記補正手段は、
前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的なプロファイルを、グループプロファイルとして生成する生成手段と、
前記生成手段で生成されたグループプロファイルに基づく色補正処理を画像データに施す色補正手段と、
を有する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記プロファイルは、予め定められたサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表し、
前記生成手段は、前記複数のプロファイルによって表される複数の色の平均的な色を、グループプロファイルによって表される色として決定する色決定処理を行うことにより、グループプロファイルを生成する
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記プロファイルは、予め定められた複数のサンプル色のそれぞれについて、そのサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表し、
前記生成手段は、前記複数のサンプル色のそれぞれについて前記色決定処理を行うことにより、グループプロファイルを生成する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記プロファイルは、予め定められた複数のサンプル色のそれぞれについて、そのサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表し、
前記生成手段は、前記複数のサンプル色のうちの一部の色について前記色決定処理を行い、前記複数のサンプル色のうちの残りの色については内挿または外挿によりグループプロファイルによって表される色を決定することにより、グループプロファイルを生成することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記一部の色は予め定められている
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記一部の色は、前記色補正処理の対象である画像データを代表する色である
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記色決定処理は、前記複数のプロファイルによって表される複数の色と、グループプロファイルによって表される色との間の所定の色空間内における距離の最大値が最小になるように、グループプロファイルによって表される色を決定する処理である
ことを特徴とする請求項９〜１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを補正する色補正処理を実行可能な画像処理装置の制御方法であって、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性を表すプロファイルを記憶する記憶部から、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルを読み出す読み出しステップと、
前記読み出しステップで読み出された前記複数のプロファイルに基づいて、色補正処理を画像データに施す補正ステップと、
を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項１７】
前記補正ステップでは、前記読み出しステップで読み出された前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施すことを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１８】
前記補正ステップでは、前記読み出しステップで読み出された前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物全員の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１９】
前記複数の人物の中から２人以上の人物を選択する選択ステップをさらに有し、
前記補正ステップでは、前記複数のプロファイルのうち前記選択ステップで選択された前記２人以上の人物のプロファイルに基づいて、当該２人以上の人物の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２０】
前記選択ステップでは、ユーザー操作に応じて人物を選択する
ことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２１】
前記選択ステップでは、前記色補正処理が施された画像データを表示する表示装置の正面にいる人物を選択する
ことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２２】
前記選択ステップでは、前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的な視覚特性からの偏差の絶対値が所定値未満の視覚特性を有する人物を選択する
ことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２３】
前記選択ステップでは、
前記色補正処理が施された画像データを表示する表示装置の正面にいる人物を識別する第１識別処理を行い、
前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的な視覚特性からの偏差の絶対値が所定値未満の視覚特性を有する人物を識別する第２識別処理を行い、
前記第１識別処理と前記第２識別処理の両方で識別された人物を選択する
ことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２４】
前記補正ステップは、
前記複数のプロファイルに基づいて、前記複数の人物の平均的なプロファイルを、グループプロファイルとして生成する生成ステップと、
前記生成ステップで生成されたグループプロファイルに基づく色補正処理を画像データに施す色補正ステップと、
を含む
ことを特徴とする請求項１６〜２３のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２５】
前記プロファイルは、予め定められたサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表し、
前記生成ステップでは、前記複数のプロファイルによって表される複数の色の平均的な色を、グループプロファイルによって表される色として決定する色決定処理を行うことにより、グループプロファイルを生成する
ことを特徴とする請求項２４に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２６】
前記プロファイルは、予め定められた複数のサンプル色のそれぞれについて、そのサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表し、
前記生成ステップでは、前記複数のサンプル色のそれぞれについて前記色決定処理を行うことにより、グループプロファイルを生成する
ことを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２７】
前記プロファイルは、予め定められた複数のサンプル色のそれぞれについて、そのサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表し、
前記生成ステップでは、前記複数のサンプル色のうちの一部の色について前記色決定処理を行い、前記複数のサンプル色のうちの残りの色については内挿または外挿によりグル
ーププロファイルによって表される色を決定することにより、グループプロファイルを生成する
ことを特徴とする請求項２５に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２８】
前記一部の色は予め定められている
ことを特徴とする請求項２７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項２９】
前記一部の色は、前記色補正処理の対象である画像データを代表する色である
ことを特徴とする請求項２７に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項３０】
前記色決定処理は、前記複数のプロファイルによって表される複数の色と、グループプロファイルによって表される色との間の所定の色空間内における距離の最大値が最小になるように、グループプロファイルによって表される色を決定する処理である
ことを特徴とする請求項２４〜２９のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、表示装置と紙、表示装置とプロジェクターなどのように、異なるメディア間における色再現性を合致させるための様々な色補正方法（色変換方法）が提案されている。異なるメディア間における色再現性を合致させるための方法は、例えば、特許文献１に開示されている。具体的には、特許文献１には、表示装置に表示された画像の色のＸＹＺ三刺激値とプリンターで印刷された画像の色のＸＹＺ三刺激値が一致するように、表示装置で表示する画像データやプリンターで印刷する画像データに色補正処理を施す方法が開示されている。ここで、ＸＹＺ三刺激値はＣＩＥ（国際照明委員会）で規定される、メディアに依存しない色（例えば、表示装置に依存しない色）の尺度である。具体的には、ＸＹＺ三刺激値は、目に入射する光の分光分布と、標準的な視覚特性を有する人物（仮想的な人物）の視覚感度を表す等色関数（以下、標準等色関数）とを用いて導出される心理物理量である。
【０００３】
しかしながら、加齢による水晶体の黄化、視細胞特性の個人差などの要因により、視覚特性は人物によって異なる。このため、１つの物体を観察する場合に、人物（観察者）間で異なる色が知覚されてしまうことがある。また、異なる分光特性を持つ２つの物体を観察する場合、２つの物体のＸＹＺ三刺激値が同じであったとしても、観察者によっては、それらの色が異なる色として知覚されることがある。例えば、表示装置と紙ではその分光特性が大きく異なる。そして、紙に印刷された画像の色と同じＸＹＺ三刺激値の色の画像が表示されるように表示装置で表示する画像データに色補正処理を施したとしても、観察者によっては、表示された画像の色と、印刷された画像の色とが異なる色として知覚されることがある。このような現象（人物による色の見えの違い）は、観察者メタメリズムと呼ばれる。
【０００４】
視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを抑制するための技術は、例えば、特許文献２，３に開示されている。具体的には、特許文献２，３には、等色実験により生成した人物毎の個人プロファイルを保持し、画像データを、観察者である１人の人物の個人プロファイルを用いた色補正処理を施して表示する表示装置が開示されている。個人プロファイルは、対応する人物の視覚特性を表す補正データである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−３３３００１号公報
【特許文献２】特開２００５−１０９５８３号公報
【特許文献３】特開２００９−８９３６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、複数の観察者が１つの画像を同時に観察する場合に、１人の観察者による見えの違いしか抑制できず、観察者毎の見えの違いを抑制することはできない。例えば、上述した従来技術では、観察者Ａ〜Ｃが１つの画像を同時に観察する場合に、画像データが、観察者Ａのプロファイルを用いた色補正処理が施されて表示される。その場合、観察者Ａとは異なる視覚特性を有する観察者Ｂ，Ｃが、観察者Ａとは異なる色を知覚してしまうことがある。また、観察者Ａが、表示画像の色と、印刷画像
の色とを同じ色として知覚できたとしても、観察者Ｂ，Ｃが、表示画像の色と、印刷画像の色とを異なる色として知覚してしまうことがある。
【０００７】
本発明は、複数の観察者が１つの画像を同時に観察する場合に、観察者毎の見えの違いを抑制することのできる技術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】
【０００８】
本発明の画像処理装置は、
視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを補正する色補正処理を実行可能な画像処理装置であって、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性を表すプロファイルを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段が記憶する、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルに基づいて、色補正処理を画像データに施す補正手段と、
を有することを特徴とする。
【０００９】
本発明の画像処理装置の制御方法は、
視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを補正する色補正処理を実行可能な画像処理装置の制御方法であって、
複数の人物のそれぞれについて、その人物の視覚特性を表すプロファイルを記憶する記憶部から、前記複数の人物に対応する複数のプロファイルを読み出す読み出しステップと、
前記読み出しステップで読み出された前記複数のプロファイルに基づいて、色補正処理を画像データに施す補正ステップと、
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、複数の観察者が１つの画像を同時に観察する場合に、観察者毎の見えの違いを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例１に係る画像処理装置の機能構成の一例
【図２】実施例１に係るＰＣの処理フローの一例
【図３】実施例１に係る観察者選択ウィンドウの一例
【図４】実施例１に係る等色実験の方法の一例
【図５】実施例１に係る個人プロファイルの一例
【図６】実施例１に係る個人色度座標値の一例
【図７】実施例１に係る個人色度座標値とグループ色度座標値の位置関係の一例
【図８】実施例１に係るグループ色度座標値の一例
【図９】実施例１に係るグループプロファイルの一例
【図１０】実施例２に係る画像処理装置の機能構成の一例
【図１１】実施例２に係る表示装置、撮像装置、及び、人物の位置関係の一例
【図１２】実施例２に係るＰＣの処理フローの一例
【図１３】実施例２に係る色度差分値の一例
【図１４】実施例２に係る偏差値の一例
【図１５】実施例２に係る絞り込み結果の一例
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施例１＞
以下、本発明の実施例１に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。本実
施例に係る画像処理装置は、視覚特性の違いによる画像の色の見えの違いを補正する色補正処理を実行可能な装置である。
【００１３】
＜装置の構成＞
図１は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置は、画像データを生成し、生成した画像データを、色補正処理を施して出力するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）１００である。本実施例では、ＰＣ１００は、表示装置２００に接続されており、画像データを表示装置２００に出力する。表示装置２００は、例えば、液晶ディスプレイ装置、有機ＥＬディスプレイ装置、プラズマディスプレイ装置、プロジェクターなどであり、ＰＣ１００から入力された画像データを表示する。
なお、本実施例では、色補正処理が、表示装置２００に表示された画像（表示画像）の色の見えの違いを補正する処理である場合の例を説明するが、色補正処理はこれに限らない。色補正処理は、紙に印刷された画像（印刷画像）の色の見えの違いを補正する処理であってもよい。
【００１４】
ＰＣ１００は、記憶部１０１、メインメモリ１０４、ＣＰＵ１０５、操作入力部１０６、画像データ出力部１０７などを有する。
記憶部１０１は、不揮発性の記憶装置である。記憶部１０１としては、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）などを用いることができる。記憶部１０１には、プログラムや画像ファイルが予め記録されている。記憶部１０１が記憶するプログラムは、色処理プログラム１０２、画像生成プログラム１０３などである。
画像生成プログラム１０３は、表示装置２００に出力する画像データを生成するソフトウェアである。例えば、画像生成プログラム１０３は、ＧＵＩ生成プログラム、画像編集プログラムなどである。ＧＵＩ生成プログラムは、ウィンドウ画像、メニュー画像などのＧＵＩ（グラフィック・ユーザー・インタフェース）画像のデータを生成するソフトウェアである。画像編集プログラムは、記憶部１０１が記憶する画像ファイルを読み出してデコードすることにより画像データを生成したり、生成した画像データを編集したりするソフトウェアである。
色処理プログラム１０２は、画像生成プログラム１０３で生成された画像データに対して、本実施例に係る色補正処理を施すソフトウェアである。
メインメモリ１０４は、記憶部１０１から読み出されたプログラム、処理に用いる変数、などを一時的に記憶する記憶領域（ワークメモリ）である。
ＣＰＵ１０５は、ＰＣ１００の各種制御処理を行ったり、記憶部１０１が記憶するプログラムを実行したりするＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ）である。ＣＰＵ１０５は、記憶部１０１が記憶するプログラムをメインメモリ１０４にロードし、実行する。
操作入力部１０６は、マウス、キーボードなどのユーザーインタフェースであり、ユーザー（操作者）がＰＣ１０１を操作するために使用される。
画像データ出力部１０７は、画像データを表示装置２００へ出力するインタフェースである。本実施例では、画像データ出力部１０７は、画像データ出力部１０７は、画像生成プログラム１０３により生成され、色処理プログラム１０２により色補正処理が施された画像データを表示装置２００へ出力する。
【００１５】
ＣＰＵ１０５が色処理プログラム１０２をロードして実行することにより、観察者選択部１１１、個人プロファイル生成部１１２、個人プロファイル記憶部１１３、グループプロファイル生成部１１４、色補正部１１５、制御部１１６などが実現される。
観察者選択部１１１は、複数の人物の中から２人以上の人物を表示画像の観察者として選択する。本実施例では、観察者選択部１１１は、ユーザー操作に応じて観察者を選択す
る。具体的には、Ｎ人（Ｎ≧２）の人物が観察者候補として予め登録されており、観察者選択部１１１は、後述する観察者選択ウィンドウを表示装置２００に表示し、Ｎ人の観察者候補の中からＭ人（Ｎ≧Ｍ≧２）の観察者をユーザーに選択させる。
個人プロファイル生成部１１２は、観察者候補として登録する人物に対する等色実験（個人視覚特性の測定）を行う。そして、個人プロファイル生成部１１２は、等色実験の結果（観察者候補として登録する人物の個人視覚特性を表す情報）を、個人プロファイルとして生成する。等色実験の方法については後述する。
個人プロファイル記憶部１１３は、複数の人物（観察者候補）のそれぞれについて、その人物の個人視覚特性を表すプロファイルを記憶する。具体的には、個人プロファイル記憶部１１３は、個人プロファイル生成部１１２で生成された個人プロファイルを記憶するデータベースである。
グループプロファイル生成部１１４と色補正部１１５により、複数の人物（観察者候補）に対応する複数のプロファイルに基づいて、当該複数の人物の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す処理が行われる。本実施例では、上記選択された２人以上の観察者の個人プロファイルに基づいて、当該２人以上の観察者の平均的な視覚特性に基づく色補正処理を画像データに施す処理が行われる。具体的には、グループプロファイル生成部１１４は、複数の観察者に対応する複数の個人プロファイルを個人プロファイル記憶部１１３から読み出す。そして、グループプロファイル生成部１１４は、読み出した複数の個人プロファイルに基づいて、複数の観察者の平均的なプロファイルを、グループプロファイルとして生成する。色補正部１１５は、グループプロファイル生成部１１４で生成されたグループプロファイルに基づく色補正処理を、画像生成プログラム１０３により生成された画像データに施す。
制御部１１６は、色処理プログラム１０２を実行することにより実現される各機能ブロック（制御部１１６以外の機能ブロック）を制御する。例えば、制御部は、機能ブロックによる処理の開始と終了、機能ブロック間のデータの伝送などを制御する。
なお、本実施例では、ＰＣ１０１が色処理プログラム１０２を実行する、即ちＰＣ１０１が色補正処理を実行するものとしたが、これに限らない。例えば、表示装置２００が色処理プログラム１０２を実行してもよい。即ち、表示装置２００が色補正処理を実行してもよい。
なお、本実施例では、観察者選択部１１１が複数の観察者を選択するものとしたが、これに限らない。観察者選択部１１１は１人の観察者を選択してもよい。その場合には、その観察者の個人プロファイルに基づく色補正処理を画像データに施せばよい。
なお、本実施例では、グループプロファイルを生成するものとしたが、グループプロファイルを生成せずに、複数のプロファイルに基づく色補正処理を実行してもよい。
【００１６】
＜処理の詳細＞
ＰＣ１００の処理フローの一例について、図２を用いて説明する。具体的には、色処理プログラム１０２を実行することにより行われる処理フローの一例について説明する。図２の処理フローは、例えば、複数の観察者の見えを最適化する処理を開始するユーザー操作などに応じて開始される。
【００１７】
まず、観察者選択部１１１が、図３に示すような観察者選択ウィンドウを表示装置２００に表示し、ユーザーに観察者とする人物を選択させる（Ｓ２０１）。例えば、観察者選択部１１１が観察者選択ウィンドウのデータを生成し、画像データ出力部１０７が観察者選択ウィンドウのデータを表示装置２００に出力する。図３に示すように、観察者選択ウィンドウでは、予め登録されたＮ人の観察者候補の名前（または識別子）が選択可能にリスト表示される。ユーザーは、観察者とする観察者候補の名前を選択する。本ステップでは、Ｍ人の観察者候補の名前が選択される。図３の例では、ユーザーは、観察者候補の名前をチェックボックスを用いて選択することができる。
【００１８】
次に、観察者選択部１１１が、個人プロファイルを生成するか否かを判断する（Ｓ２０２）。個人プロファイルを生成する場合にはＳ２０３に処理が進められ、個人プロファイルを生成しない場合にはＳ２０５に処理が進められる。図３に示すように、観察者選択ウィンドウは、“登録ボタン”、“ＯＫボタン”、“キャンセルボタン”を有している。観察者候補として登録されている人物の個人プロファイルは、既に生成され、個人プロファイル記憶部１１３に記録されている。登録ボタンは、例えば、観察者として選択する人物が観察者候補として登録されておらず、観察者として選択する人物を観察者候補として追加登録する場合に押下される。ＯＫボタンは、例えば、観察者として選択する全ての人物が観察者候補として登録されており、観察者とする観察者候補の名前の選択を完了するときに押下される。キャンセルボタンは、例えば、複数の観察者の見えを最適化する処理をキャンセルするときに押下される。本実施例では、登録ボタンが押下された場合に、観察者選択部１１１は、個人プロファイルを生成すると判断する。そして、ＯＫボタンが押下された場合に、個人プロファイルを生成しないと判断し、選択された名前の観察者候補を観察者として選択する。
なお、キャンセルボタンが押下された場合には、本フローが終了される。
なお、本実施例では、観察者候補を追加登録する場合に個人プロファイルを生成すると判断するものとしたが、個人視覚特性は加齢によって変化するため、観察者候補の個人プロファイルを更新する場合に個人プロファイルを生成すると判断してもよい。観察者候補の個人プロファイルの更新はユーザーによって指示されてもよいし、自動で判断されてもよい。例えば、観察者候補が登録してから所定時間（例えば１年）経過後に、当該観察者候補の個人プロファイルを更新すると判断してもよい。
【００１９】
Ｓ２０３では、個人プロファイル生成部１１２が、観察者候補として追加登録する人物に対する等色実験を行う。換言すれば、個人プロファイル生成部１１２は、観察者候補として追加登録する人物の個人視覚特性の測定を行う。そして、個人プロファイル生成部１１２は、等色実験の結果（観察者候補として登録する人物の個人視覚特性を表す情報）を、個人プロファイルとして生成する。
図４，５を用いて、等色実験と個人プロファイルについて説明する。
図４は、等色実験の方法（個人視覚特性の測定方法）の一例を示す図である。個人プロファイル生成部１１２は、表示装置２００に被験色票４０１を表示する。このとき、被験色票４０１は、ユーザー操作によって被験色票４０１の色を調整できるように表示される。基準メディア４０２は、表示装置２００の色再現性の目標となる色再現性を有する基準媒体、または、基準媒体の分光特性に近い分光特性を有する媒体である。例えば、紙と表示装置２００の色再現性を一致させる場合には紙が基準メディアとして使用される。ユーザーは、基準メディア４０２に印刷（または表示）された基準色票４０３の色と、被験色票４０１の色とが同じ色として知覚されるように、被験色票４０１の色を調整する。そして、個人プロファイル生成部１１２は、基準色票４０３の色（予め定められたサンプル色）と被験色票４０１の色が同じ色として知覚されたときの被験色票４０１の色を表すデータを、個人プロファイルとして生成する。即ち、予め定められたサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表すデータが、個人プロファイルとして生成される。本実施例では、色が互いに異なる複数の基準色票のそれぞれについて、基準色票の色と被験色票の色が同じ色として知覚されるように、被験色票の色を調整する操作が行われる。そして、複数の基準色票（予め定められた複数のサンプル色）のそれぞれについて、その基準色票の色を対応する人物に知覚させるための色を表すデータが、個人プロファイルとして生成される。具体的には、複数の基準色票のそれぞれについて、基準色票の色と被験色票の色が同じ色として知覚されたときの被験色票４０１の色度座標値と、被験色票の色度座標値との差分（色度差分値）を表すデータが、個人プロファイルとして生成される。
図５は、１人分の個人プロファイルの一例を示す図である。図５の例では、個人プロファイルは、明度が互いに異なる１１個の基準色票に対応する１１個の色度座標値のそれぞれについて色度差分値を表すＬＵＴ（ルックアップテーブル）である。図５の例では、基
準色票の色度座標値は、Ｌａｂ色空間におけるＬ＊値、ａ＊値、及び、ｂ＊値で表されており、色度差分値は、Ｌ＊値の差分、ａ＊値の差分、及び、ｂ＊値の差分で表されている。Ｌａｂ色空間はＸＹＺ色空間の座標を非線形変換した色空間であり、Ｌ＊成分が明度、ａ＊成分が緑−赤方向の色相、ｂ＊成分が青−黄方向の色相を表す。図５の例では、明度１０について、被験色票の色は基準色票の色に対して赤方向に＋０．２、黄方向に＋０．３だけ調整されており、明度が高いほど赤方向及び黄方向への調整量が増している。ここでは、被験色票の調整を行わずに、基準色票の色と被験色票（基準色票と同じ画像データで表示された被験色票）の色が同じ色として知覚できる視覚特性を、標準的な視覚特性とよぶ。そのため、図５の例では、等色実験の対象である人物の個人視覚特性は、明度１０において赤方向に＋０．２、黄方向に＋０．３だけ標準的な視覚特性からずれている。そして、等色実験の対象である人物の個人視覚特性は、明度が高いほど赤方向及び黄方向へのずれ量（標準的な視覚特性に対するずれ量）が増している。
なお、上述した方法は簡易的なものであり、等色実験の方法は上述した方法に限らない。例えば、より高精度な個人プロファイルを得るために、標準等色関数（標準的な視覚特性）を導出する場合と同様の等色実験によって個人プロファイルを生成してもよい。つまり、原色の混合光と単波長光の等色実験の結果から波長毎の原色混合比を等色関数として導出し、その等色関数を個人プロファイルに格納してもよい。
なお、個人プロファイルは図５の形式に限定するものではなく、予め定められたサンプル色を対応する人物に知覚させるための色を表すデータであれば、どのようなデータであってもよい。例えばＸＹＺ色空間、ＪＣｈ色空間など別の座標系を用いてもよい。
なお、個人プロファイルは、色度差分値ではなく、基準色票の色と被験色票の色が同じ色として知覚されたときの被験色票の色度座標値そのものであってもよい。
なお、サンプル色は１色であってもよい。
【００２０】
Ｓ２０３の次に、個人プロファイル生成部１１２が、Ｓ２０３で生成した個人プロファイルを個人プロファイル記憶部１１３に記録する（Ｓ２０４）。その後、Ｓ２０１に処理が戻され、ユーザーに再び観察者とする人物を選択させる。
【００２１】
Ｓ２０５〜Ｓ２０８では、グループプロファイル生成部１１４が、複数のサンプル色のうちの一部の色について色決定処理を行う。色決定処理は、個人プロファイル適用後の色度座標値（個人プロファイルによって表される色）を基にグループプロファイル適用後の色度座標値（グループプロファイルによって表される色）を計算する処理である。具体的には、色決定処理は、選択された複数の観察者に対応する複数の個人プロファイルによって表される色の平均的な色を、グループプロファイルによって表される色として決定する処理である。本実施例では、上記一部の色（色決定処理の対象とする色）が予め定められているものとする。具体的には、６種類の基準色票の色度座標値（０，０，０）、（２０，０，０）、（４０，０，０）、（６０，０，０）、（８０，０，０）、（１００，０，０）について色決定処理を行うものとする。
なお、色決定処理の対象とする色の数や種類は上述した６種類に限らない。例えば、全てのサンプル色（全ての基準色票）について色決定処理を行えば、より高精度なグループプロファイルを生成することができる。個人プロファイルに含まれる基準色票全てを使えば、より高精度なグループプロファイルを生成できる。また、色補正処理の対象である画像データ（観察する画像データ）が予め決まっている場合、その画像データを代表する色を、色決定処理の対象として選択してもよい。それにより、観察する画像データに特化したグループプロファイルを生成することができる。画像データを代表する色は、例えば、所定数より多くの画素で使用されている色、各画素の色の平均色、各画素の色の中間色などである。
【００２２】
Ｓ２０５では、グループプロファイル生成部１１４が、色決定処理の対象とするサンプル色を１色選択する。
【００２３】
Ｓ２０６では、グループプロファイル生成部１１４が、観察者毎に、Ｓ２０５で選択されたサンプル色に対する個人プロファイル適用後の色度座標値（個人プロファイルによって表される色；個人色度座標値）を決定する。本実施例では、サンプル色は基準色票の色であり、基準色票の色度座標値に色度差分値を加算した値が個人色度座標値となる。図６に観察者Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの個人プロファイルから決定（算出）した個人色度座標値を示す。
なお、サンプル色と基準色票の色とは異なっていてもよい。その場合には、例えば、基準色票の色に対応する個人色度座標値から、内挿または外挿により、サンプル色に対応する個人色度座標値を決定することができる。
【００２４】
Ｓ２０７では、グループプロファイル生成部１１４が、グループプロファイル適用後の色度座標値（グループプロファイルによって表される色；グループ色度座標値）を決定する（色決定処理）。本実施例では、複数の観察者に対応する複数の個人プロファイルによって表される複数の色と、グループプロファイルによって表される色との間の所定の色空間内における距離の最大値が最小になるように、グループプロファイルによって表される色が決定される。具体的には、以下の式１を用いて、グループ色度座標値Ｌｇ，ａｇ，ｂｇが算出される。式１において、Ｌｍａｘは、複数の観察者の個人Ｌ＊値（個人色度座標値のＬ＊値）の最大値である。ａｍａｘは、複数の観察者の個人ａ＊値（個人色度座標値のａ＊値）の最大値である。ｂｍａｘは、複数の観察者の個人ｂ＊値（個人色度座標値のｂ＊値）の最大値である。Ｌｍｉｎは、複数の観察者の個人Ｌ＊値（個人色度座標値のＬ＊値）の最小値である。ａｍｉｎは、複数の観察者の個人ａ＊値（個人色度座標値のａ＊値）の最小値である。ｂｍｉｎは、複数の観察者の個人ｂ＊値（個人色度座標値のｂ＊値）の最小値である。
Ｌｇ＝（Ｌｍａｘ＋Ｌｍｉｎ）／２
ａｇ＝（ａｍａｘ＋ａｍｉｎ）／２
ｂｇ＝（ｂｍａｘ＋ｂｍｉｎ）／２
・・・（式１）
式１を用いて求めたグループ色度座標値Ｌｇ，ａｇ，ｂｇは、Ｓ２０６で決定した個人色度座標値からのＬａｂ色空間上での三次元距離の最大値が最小となる点である。ＣＩＥ
ΔＥ１９７６色差式によれば、Ｌａｂ色空間上の２点（Ｌ１，ａ１，ｂ１）（Ｌ２，ａ２，ｂ２）間の色差ΔＥは、以下の式２により計算することができ、Ｌａｂ色空間上での三次元距離に等しい。
ΔＥ＝（（Ｌ１−Ｌ２）２＋（ａ１−ａ２）２＋（ｂ１−ｂ２）２）１／２
・・・（式２）
従って、式１を用いて求めた点（Ｌｇ，ａｇ，ｂｇ）は、観察者の個人プロファイル適用後の色度座標値からの色差の最大値が最小になる点である。図７は、図６におけるサンプル色（２０，０，０）について求めたグループ色度座標値と、観察者Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの個人色度座標値との、ａ＊ｂ＊色度図上での位置関係を表す。図７の例では、観察者Ａの個人ａ＊値“１・０”がａｍａｘであり、観察者Ｂの個人ａ＊値“０．２”がａｍｉｎであるため、グループ色度座標値におけるａ＊値であるａｇは０．６（＝（１．０＋０．２）／２）となる。また、図７の例では、観察者Ｂの個人ｂ＊値“１・０”がｂｍａｘであり、観察者Ｃの個人ｂ＊値“０．２”がｂｍｉｎであるため、グループ色度座標値におけるｂ＊値であるｂｇは０．６（＝（１．０＋０．２）／２）となる。同様に、グループ色度座標値におけるＬ＊値であるＬｇも算出される。図８は、図６の個人色度座標値から式１を用いて求めた、サンプル色毎のグループ色度座標値を表す。
なお、ＣＩＥ  ΔＥ１９９４、ＣＩＥ  ΔＥ２０００といった、ＣＩＥ  ΔＥ１９７６より新しい色差式においては、色差の計算方法はより複雑になっているが、いずれもＬａｂ色空間を非線形変換した３次元空間上の距離により色差を表している。この場合、式１におけるＬ＊成分、ａ＊成分、ｂ＊成分を変換後空間の軸成分に置き換えて計算することで、グループ色度座標値を求めることができる。
なお、色決定処理の方法は上記方法に限らない。
例えば、選択された４人の観察者Ａ〜Ｄの個人Ｌ＊値の平均値をＬｇとし、観察者Ａ〜Ｄの個人ａ＊値の平均値をａｇとし、観察者Ａ〜Ｄの個人ｂ＊値の平均値をｂｇとしてもよい。具体的には、観察者Ａの個人色度座標値が（ＬＡ，ａＡ，ｂＡ）であり、観察者Ｂの個人色度座標値が（ＬＢ，ａＢ，ｂＢ）であるとする。そして、観察者Ｃの個人色度座標値が（ＬＣ，ａＣ，ｂＣ）であり、観察者Ｄの個人色度座標値が（ＬＤ，ａＤ，ｂＤ）であるとする。その場合には、Ｌｇ＝（ＬＡ＋ＬＢ＋ＬＣ＋ＬＤ）／４であり、ａｇ＝（ａＡ＋ａＢ＋ａＣ＋ａＤ）／４であり、ｂｇ＝（ｂＡ＋ｂＢ＋ｂＣ＋ｂＤ）／４であってもよい。
また、Ｌｇの算出に使用する個人Ｌ＊値は、ＬｍａｘとＬｍｉｎに限らない。例えば、３人以上の観察者が選択された場合には、複数の観察者の個人Ｌ＊値のうち、Ｌｍａｘの次に大きい個人Ｌ＊値（Ｌｍａｘ２）、Ｌｍｉｎの次に小さい個人Ｌ＊値（Ｌｍｉｎ２）などが使用されてもよいし、複数の観察者の個人Ｌ＊値の中間値などが使用されてもよい。Ｌｇの算出にＬｍａｘ、Ｌｍａｘ２、及び、Ｌｍｉｎを使用する場合には、例えば、算出式Ｌｇ＝（（Ｌｍａｘ＋Ｌｍａｘ２＋Ｌｍｉｎ）／３）を用いてＬｇを算出することができる。Ｌｇの算出にＬｍａｘ、Ｌｍａｘ２、Ｌｍｉｎ、及び、Ｌｍｉｎ２を使用する場合には、例えば、算出式Ｌｇ＝（（Ｌｍａｘ＋Ｌｍａｘ２＋Ｌｍｉｎ＋Ｌｍｉｎ２）／４）を用いてＬｇを算出することができる。ａｇとｂｇについても同様である。
なお、色間の距離はＬａｂ色空間内での距離に限らない。例えば、ＸＹＺ色空間、ＪＣｈ色空間などの他の色空間内での距離であってもよい。
【００２５】
Ｓ２０８では、グループプロファイル生成部１１４が、上記一部の色（色決定処理の対象であるサンプル色）の全てについてグループ色度座標値が決定されたか否かを判断する。色決定処理の対象であるサンプル色の中にグループ色度座標値が決定されていないサンプル色が存在する場合には、Ｓ２０５に処理が戻され、グループ色度座標値が決定されていないサンプル色が色決定処理の対象として選択される。色決定処理の対象である全てのサンプル色についてグループ色度座標値が決定されると、Ｓ２０９に処理が進められる。
【００２６】
Ｓ２０９では、グループプロファイル生成部１１４が、グループプロファイルを生成する。本実施例では、色決定処理の対象であるサンプル色については、Ｓ２０７で決定された色が、グループプロファイルで表される色として採用される。そして、残りのサンプル色（色決定処理の対象外のサンプル色）については、内挿または外挿により、グループプロファイルによって表される色が決定される。具体的には、グループ色度座標値が決定されたサンプル色については、サンプル色の色度座標値とグループ色度座標値の差分が、グループプロファイルの色度差分値として算出される。そして、残りのサンプル色については、内挿または外挿により、グループプロファイルの色度差分値が算出される。図９は、図８のグループ色度座標値から計算したグループプロファイルの格納値（基準色票の色度座標値（即ち、サンプル色の色度座標値）毎の色度差分値）である。図９は、色決定処理の対象外とされたサンプル色について、線形補間法により、グループプロファイルの色度差分値を算出した場合の例である。なお、内挿や外挿の方法は、線形補間法に限らない。例えば、色決定処理の対象外とされたサンプル色については、高次関数を用いて、グループプロファイルの色度差分値が算出されてもよい。
【００２７】
次に、色補正部１１５が、Ｓ２０９で生成されたグループプロファイルに基づく色補正処理を、画像生成プログラム１０３で生成された画像データに施すことにより、表示用画
像データを生成する（Ｓ２１０）。表示用画像データは、画像データ出力部１０７を介して表示装置２００へ出力され、表示される。
【００２８】
以上述べたように、本実施例によれば、複数の観察者に対応する複数の個人プロファイルに基づいて、複数の観察者の平均的な視覚特性に基づく色補正処理が画像データに施される。これにより、複数の観察者が１つの画像を同時に観察する場合に、観察者毎の見えの違いを抑制することができる。また、複数の観察者が１つの画像を同時に観察する場合に、全ての観察者が、基準媒体に近い色再現特性で画像を観察することができる。
なお、複数の人物（観察者候補）に対応する複数のプロファイルに基づいて、複数の人物全員の平均的な視覚特性に基づく色補正処理が画像データに施されてもよい。例えば、図３に示す８人の観察者候補Ａ〜Ｈ全員のプロファイルに基づいて、８人の観察者候補Ａ〜Ｈ全員の平均的な視覚特性に基づく色補正処理が画像データに施されてもよい。そのような構成の場合であっても、上記効果に順じた効果が期待できる。但し、観察者（グループプロファイルを生成する際に考慮する人物）を絞り込むことにより、より高精度なグループプロファイルを生成することができる。また、そのような構成の場合には、観察者選択部１１１は不要となる。
【００２９】
＜実施例２＞
以下、本発明の実施例２に係る画像処理装置及びその制御方法について説明する。実施例１では、ユーザー操作に応じて観察者とする複数の人物が選択される例を説明した。本実施例では、人物と表示装置（色補正処理が施された画像データを表示する表示装置）との位置関係、及び、複数の人物（観察者候補）の平均的な視覚特性からの偏差に基づいて観察者とする人物が選択される例を説明する。
【００３０】
＜装置の構成＞
図１０は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。なお、実施例１と同様の機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。
撮像装置３００は、表示装置２００（色補正処理が施された画像データを表示する表示装置）の正面方向を撮影するカメラである。
機器制御部１００１は、色処理プログラム１０２に従って、撮像装置３００による撮影、及び、撮像装置３００の撮像データ（撮影によって生成された画像データ）の取得を制御する。具体的には、色処理プログラム１０２（人物検出部１００２）が、機器制御部１００１に撮影指示を出力する。機器制御部１００１は、撮影指示に応じて、撮像装置３００に撮影を行わせ、撮像データを撮像装置３００から取得する。図１１は表示装置２００、撮像装置３００、及び、人物の位置関係の一例を示す図である。図１１は、装置群を上から見下ろした図であり、表示装置２００の正面方向に６人の人物Ａ〜Ｆがいる例を示す。撮像装置３００は表示装置２００の上部中央に備え付けられており、表示装置２００の正面方向を撮影する。
人物検出部１００２は、機器制御部１００１に撮影指示を出力し、機器制御部１００１を介して撮像データを取得する。そして、人物検出部１００２は、撮像データから、表示装置２００の正面にいる観察者候補を検出（識別）する（第１識別処理）。なお、撮影されている全ての観察者候補が検出されてもよいし、撮影領域の一部に写っている観察者候補が検出されてもよい。
偏差判断部１００３は、複数の人物（観察者候補）に対応する複数の個人プロファイルに基づいて、観察者候補毎に、複数の観察者候補の平均的な視覚特性からの偏差を算出する。そして、偏差判断部１００３は、偏差の絶対値が所定値未満の個人視覚特性を有する人物（観察者候補）を識別する（第２識別処理）。
観察者絞り込み部１００４は、第１識別処理と第２識別処理の両方で識別された人物（観察者候補）を、観察者として選択する。本実施例では、観察者絞り込み部１００４は、ユーザー操作に応じて観察者として選択された人物（ユーザー選択者）の絞り込みを行う
。具体的には、観察者絞り込み部１００４は、ユーザー選択者のうち、第１識別処理と第２識別処理の両方で識別された人物を、観察者として選択する。
【００３１】
＜処理の詳細＞
実施例２に係るＰＣ１００の処理フローの一例について、図１２を用いて説明する。具体的には、色処理プログラム１０２を実行することにより行われる処理フローの一例について説明する。図１２の処理フローは、例えば、複数の観察者の見えを最適化する処理を開始するユーザー操作などに応じて開始される。
【００３２】
まず、人物検出部１００２が、機器制御部１００１に撮影指示を出力し、機器制御部１００１を介して撮像データを取得する。そして、人物検出部１００２は、撮像データを解析し、表示装置２００の正面にいる観察者候補を検出（識別）する（Ｓ１２０１）。具体的には、本実施例では、個人プロファイル記憶部１１３に、観察者候補毎の個人識別情報（観察者候補の特徴を表す情報）が予め記録されている。人物検出部１００２は、撮影データを解析し、撮影された人物を検出する。人物検出部１００２は、検出された人物の特徴と、観察者候補毎の個人識別情報とを比較し、検出された人物を特定する。即ち、検出された人物がどの観察者候補かが判断される。そして、人物検出部１００２は、検出された観察者候補の位置に基づいて、検出された観察者候補の中から、表示装置２００の正面にいる観察者候補（正面観察者候補）を選択する。図１１の例の場合、検出された人物Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆのうち、人物Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが正面観察者候補として選択される。
人物の特徴は、例えば、その人物の顔画像、当該人物の顔の特徴などである。そして、個人識別情報は、例えば、対応する観察者候補の顔画像、対応する観察者候補の顔の特徴を表す情報などである。個人識別情報は、例えば、個人プロファイルに含まれている。撮影された人物を検出する処理、及び、検出された人物がどの観察者候補かを判断する処理は、例えば、既存の顔解析技術を用いて行われる。
【００３３】
次に、Ｓ１２０２の処理が行われる。Ｓ１２０２の処理は、実施例１（図２）のＳ２０１の処理と同様であるため、その説明は省略する。但し、Ｓ１２０２では、Ｓ１２０１で選択された正面観察者候補（第１識別処理で識別された人物）の中から、ユーザー選択者が選択されてもよい。後述するＳ１２０６で選択された人物（第２識別処理で識別された人物）の中からユーザー選択者が選択されてもよい。また、Ｓ１２０１とＳ１２０６の両方で選択された人物（第１識別処理と第２識別処理の両方で識別された人物）の中からユーザー選択者が選択されてもよい。ここでは、全ての観察者候補の中から、人物Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅがユーザー選択者として選択されたとする。
【００３４】
そして、Ｓ１２０３の処理が行われる。Ｓ１２０３の処理は、実施例１（図２）のＳ２０２の処理と同様であるため、その説明は省略する。個人プロファイルを生成する場合には、Ｓ１２０４とＳ１２０５の処理が行われ、Ｓ１２０２に処理が戻される。個人プロファイルを生成しない場合には、Ｓ１２０６に処理が進められる。Ｓ１２０４とＳ１２０５の処理は、実施例１（図２）のＳ２０３とＳ２０４の処理と同様であるため、その説明は省略する。
【００３５】
Ｓ１２０６では、偏差判断部１００３が、Ｓ１２０２で選択されたユーザー選択者について、偏差を算出し、偏差の絶対値が所定値未満のユーザー選択者を、小偏差観察者候補として選択する。なお、Ｓ１２０１で選択された正面観察者候補について偏差が算出されてもよいし、Ｓ１２０１で選択され、且つ、Ｓ１２０２で選択された観察者候補について偏差が算出されてもよいし、全ての観察者候補について偏差が算出されてもよい。具体的には、偏差判断部１００３は、ユーザー選択者毎に、以下の式３を用いて偏差値を算出する。偏差値ＴＬｉは、人物ｉの、Ｌ＊成分の偏差値である。偏差値Ｔａｉは、人物ｉの、ａ＊成分の偏差値である。Ｔｂｉは、人物ｉの、ｂ＊成分の偏差値である。そして、偏差
判断部１００３は、偏差値ＴＬｉ，Ｔａｉ，Ｔｂｉが所定範囲内の値である人物ｉを小偏差観察者候補として選択する。
【数１】
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・・・（式３）
式３において、Ｌｉｊ、ａｉｊ、ｂｉｊは、人物ｉの色度差分値（Ｌ＊成分、ａ＊成分、ｂ＊成分）であり、基準色票ｊ（ｊは１以上Ｐ以下の整数）に対する色度差分値である。Ｌμｊ、ａμｊ、ｂμｊは、全ての観察者候補の個人色度座標値の平均的な色度座標値（平均色度座標値）であり、基準色票ｊに対する平均色度座標値である。σＬｊ、σａｊ、σｂｊは、標準偏差である。なお、平均色度座標値の算出方法は特に限定されない。例えば、平均色度座標値は、全ての観察者候補の個人色度座標値の平均値であってもよいし、式１を用いて算出されてもよい。
式３により算出される偏差値ＴＬｉ、Ｔａｉ、Ｔｂｉは、基準色票毎の偏差値の相加平均値となる。例えば、個人視覚特性が全ての観察者候補の平均的な視覚特性である場合、ＴＬｉ＝５０、Ｔａｉ＝５０、Ｔｂｉ＝５０となる。図１３に、人物Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの色度差分値（基準色票毎の色度差分値）の一例を示す。図１４に、人物Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの偏差値の一例を示す。具体的には、図１４には、基準色票毎の偏差値と、最終的な偏差値（基準色票毎の偏差値の相加平均値）との一例が示されている。色度差分値が図１３に示す値である場合、偏差値は図１４に示す値となる。図１４によれば、人物Ａ〜Ｅの偏差値（ＴＬｉ，Ｔａｉ，Ｔｂｉ）は、それぞれ、（５０．０，６２．８，５３．８）、（５０．０，４３．５，６０．３）、（５０．０，４７．０，５０．５）、（５０．０，５３．９，４９．１）、（５０．０，４２．７，３６．１）となる。ここで、ＴＬｉ、Ｔａｉ、Ｔｂｉが４０〜６０の範囲内の値である人物を小偏差観察者候補として選択する場合、人物Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが小偏差観察者候補して選択される。
なお、他の人物の視覚特性に比べ大きく異なる視覚特性を有する人物を観察者から除外できればよく、小偏差観察者候補の選択方法（偏差値の算出方法、小偏差観察者候補として選択する偏差値の範囲など）は、上記方法に限らない。例えば、式３における“＋５０”は省略してもよい。その場合、ＴＬｉ，Ｔａｉ，Ｔｂｉとして偏差が得られるため、ＴＬｉの絶対値、Ｔａｉの絶対値、Ｔｂｉの絶対値が所定値未満の値である人物ｉを小偏差観察者候補として選択すればよい。
【００３６】
Ｓ１２０６の次に、観察者絞り込み部１００４が、Ｓ１２０１での選択結果と、Ｓ１２０６での選択結果とに基づいて、Ｓ１２０２で選択されたユーザー選択者を絞り込むことにより、観察者を決定する（Ｓ１２０７）。具体的には、Ｓ１２０２で選択されたユーザー選択者の中から、Ｓ１２０１で正面観察者候補として選択され、且つ、Ｓ１２０６で小偏差観察者候補として選択されたユーザー選択者が、観察者として選択される。即ち、Ｓ１２０１で正面観察者候補として選択され、Ｓ１２０６で小偏差観察者候補として選択され、且つ、Ｓ１２０２でユーザー選択者として選択された人物（観察者候補）が、観察者として選択される。図１５は、絞り込み結果の一例を示す図である。図１５は、人物Ａ〜Ｅがユーザー選択者として選択された場合の例である。図１５の例では、正面観察者候補且つ小偏差観察者候補である人物Ａ，Ｂ，Ｃが、絞り込み後の観察者として選択される。
【００３７】
Ｓ１２０７の次に、Ｓ１２０８〜Ｓ１２１３の処理が行われる。Ｓ１２０８〜Ｓ１２１３の処理は、実施例１（図２）のＳ２０５〜Ｓ２１０の処理と同様であるため、その説明は省略する。但し、Ｓ１２０９では、Ｓ２０６とは異なり、Ｓ１２０７で選択された観察者について個人色度座標値が算出される。
【００３８】
以上述べたように、本実施例によれば、人物と表示装置の位置関係、及び、複数の人物の平均的な視覚特性からの偏差に基づいて観察者とする人物が選択される。それにより、各観察者の見えの違いをより抑制することができる。例えば、正確な観察が困難な位置にいる人物は画像を見ていない可能性が高く、そのような人物に対する色再現処理（基準媒体の色再現特性に近づける処理）の効果は低い。また、グループプロファイルを生成する際に、他の人物と視覚特性が大きく異なる人物の視覚特性を考慮してしまうと、他の人物に対する色再現処理の精度が低下してしまう。本実施例によれば、それらの人物を観察者から除外することができる。その結果、観察者として適切な人物を選択することができ、各観察者に対する色再現処理の精度をより高めることができ、各観察者の見えの違いをより抑制することができる。
なお、少なくとも第１識別処理で識別された人物が観察者として選択されてもよい。その場合には偏差判断部１００３は不要となる。また、少なくとも第２識別処理で識別された人物が観察者として選択されてもよい。その場合には、人物検出部１００２は不要となる。但し、第１識別処理と第２識別処理の両方の処理結果を考慮した方が、一方しか考慮しないときよりも、各観察者の見えの違いをより抑制することができる。
なお、本実施例では、ユーザー操作に応じて観察者として選択された人物（ユーザー選択者）を絞り込む例を示したが、この構成に限らない。複数の観察者候補の中から表示装置との位置関係や視覚特性の偏差に基づいて観察者としての人物が選択されてもよい。但し、観察者としての人物を選択するユーザー操作を考慮すれば、考慮しない場合よりも、各観察者の見えの違いをより抑制することができる。
【符号の説明】
【００３９】
１０２：色処理プログラム  １０５：ＣＰＵ  １１３：個人プロファイル記憶部  １１４：グループプロファイル生成部  １１５：色補正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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