(57)【要約】【課題】  色データ群の色分布特徴を把握しやすく表示することを目的とする。【解決手段】  複数の色データを取得する色データ取得工程と、前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程とを有することを特徴とする。【選択図】  図６
2006197237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色データを取得する色データ取得工程と、
前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、
前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程と
を有することを特徴とする色処理方法。
【請求項２】
前記表示工程は、前記分析結果として、長軸が前記色分布の第一主成分の寄与率を示し、短軸が前記色分布の第二主成分の寄与率を示す楕円体を表示させることを特徴とする請求項１に記載の色処理方法。
【請求項３】
更に、前記表示された主成分分析の結果の内、ユーザーの指示に基づき選択された主成分分析の結果を表示しない非表示工程を有することを特徴とする請求項１に記載の色処理方法。
【請求項４】
前記取得工程は、前記複数の色データに加え、デバイスの色域を示す色域情報を取得し、
前記表示工程は、前記分析結果と、前記デバイスの色域とを比較できるように表示させることを特徴とする請求項１又は２に記載の色処理方法。
【請求項５】
前記取得工程は、第一の複数の色データと、第二の複数の色データとを取得し、
前記主成分分析工程は、前記第一の複数の色データと、前記第二の色データとを主成分分析し、
前記表示工程は、前記第一の複数の色データ分析結果と、前記第二の複数の色データ分析結果とを比較できるように表示させることを特徴とする請求項１又は２に記載の色処理方法。
【請求項６】
前記表示工程は、前記主成分分析結果を擬似三次元表示させることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の色処理方法。
【請求項７】
前記請求項１乃至５までいずれかの色処理方法をコンピュータにて実施させるためのプログラム。
【請求項８】
複数の色データを取得する色データ取得手段と、
前記複数の色データを主成分分析する主成分分析手段と、
前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示手段と
を有することを特徴とする色処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色分布の主成分分析の分析結果を表示させるものに関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータやワークステーションの普及に伴い、デスクトップパブリッシング（ＤＴＰ）が一般的に用いられるようになってきた。このような中、モニタ上に表示されている画像を、プリンタで再現することが増えてきている。その際、モニタ上のカラー画像とプリンタの出力画像とが一致していることが望ましい。
【０００３】
しかしながら、モニタ上の画像をプリンタで完全に再現することは難しい。モニタとプリンタでは、色再現範囲が異なることが理由の一つである。
【０００４】
モニタとプリンタの色再現範囲の違いに対処する色処理として、ガマットマッピング（色空間圧縮）という手法が提案されている。
【０００５】
従来、様々なガマットマッピングの手法が開発されてきたが、ガマットマッピングの手法が発達するに従い、ガマットマッピングの解析／評価を行う方法が望まれてきた。
【０００６】
特許文献１には、画像と共に、プリンタの色再現範囲を色空間上で擬似三次元表示させ、ガマットマッピングの解析／評価を行う方法が記載されている。
【０００７】
一方、ガマットマッピング以外でも色空間上で行われる処理がある。例えば、測色して得られた色再現範囲の無彩色軸がＬ軸に対してずれている場合がある。そのため、無彩色軸をＬ軸に合わせる無彩色軸補正を行う方法が提案されている。また、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊色空間では、ガマットマッピングを行う際に色相方向にずれが生じてしまうことがある。そのため、色相方向のずれを補償するように、色相方向に補正を行う方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−１７３４３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１では、プリンタの色再現範囲を示す色分布を表示させ、ガマットマッピングの解析／評価を行う方法が記載されている。
【０００９】
しかし、ガマットマッピングや前述した色調整の解析／評価を効率的に行うには、特許文献１の技術では、提示する情報が不十分であり、ガマットマッピングの開発における開発者の負担をより軽減させる新たな技術が必要である。
【００１０】
以上のように、ガマットマッピングを行う際に、色分布を解析する手法が望まれていた。
【００１１】
本発明は、色データ群の色分布特徴を把握しやすく表示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、複数の色データを取得する色データ取得工程と、前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１の発明によれば、複数の色データによる色分布の特徴を把握しやすくすることが出来る。
【００１４】
請求項３の発明によれば、色空間上における色分布と色域との位置関係を把握しやすくすることが出来る。
【００１５】
請求項４の発明によれば、色空間上における複数の色分布の位置関係を把握しやすくすることが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
（実施例）
（色処理装置）
図１は、本実施例に関わる色処理装置１の構成を示す図である。以下に、色処理装置１の各部の説明をする。
１０３は、色処理装置１の処理結果を、カラーモニタ１０３に送るためのモニタＩ／Ｆである。
１０４は、各種処理を行うためのプログラムやデータを格納しておくＨＤＤである。
１０５は、ユーザーからの指示を指示部１０２から取得する指示Ｉ／Ｆである。
１０６は、ＨＤＤからロードされたプログラムやデータを一時的に格納しておくＲＡＭである。
１０７は、ＲＡＭ１０６に格納されたプログラムやデータを用いて、図２に示す処理を行うＣＰＵである。
【００１７】
本実施例では、指示部１からユーザーの指示が入力されると、ＣＰＵ１０７はＨＤＤ１０４からプログラムやデータをＲＡＭ１０６にロードし、ＲＡＭ１０６に格納されたプログラムやデータに基づき、図２に示す処理を行う。処理後、ＣＰＵ１０７は、処理結果をカラーモニタ１０１に表示させる。
【００１８】
（処理フロー）
本実施例では、上記色処理装置を用いて、複数の色データによる色分布を擬似三次元表示すると共に、該色分布の主成分分析の結果を表示する。本実施例における処理結果の例を図５に示す。図５では、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間上に複数のオブジェクトを表示している。
【００１９】
本実施例において、オブジェクトとは、デバイスの色再現範囲や画像の色分布などを示す。
【００２０】
図５では、入力デバイスの色再現範囲をワイヤーフレーム５０２で、出力デバイスの色再現範囲を３次元ソリッド５０３で表示している。このように表示すると、入力デバイスの色再現範囲と出力デバイスの色再現範囲との相対関係を把握しやすい。
【００２１】
また、画像の色分布の点群５０１を、画像の色分布の主成分分析の分析結果を示す表５０４と共に表示している。主成分分析の分析結果を共に表示すると、画像の色分布を定量的に把握しやすい。以上が本実施例における処理結果の一例である。
【００２２】
尚、本実施例では、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間上にオブジェクトを擬似三次元表示したが、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊などの他の色空間を、本実施例で使用することも可能である。
【００２３】
次に、本実施例における具体的な処理フローを図２を用いて説明する。
【００２４】
本実施例では、処理の開始後（Ｓ２０１）、オブジェクトを擬似三次元表示するために、モニタなどの表示装置に表示するための視点と視線方向の設定が行われる（Ｓ２０２）。
【００２５】
次に、表示するオブジェクトの色座標値を取得する。オブジェクトが画像である場合、図３（Ａ）に示すＵＩが用いられる。色座標値は画像ファイルに格納されており、ユーザーは３０１のように画像ファイル名を指定する。画像ファイルには、ＲＧＢデータやＣＭＹＫデータが格納されている。指定された画像ファイルに格納されている複数の色データは、後のオブジェクト処理で指定された表示方法で擬似三次元表示される。本実施例では、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間上にオブジェクトを表示するため、ＲＧＢデータやＣＭＹＫデータを、Ｌ＊ａ＊ｂ＊データに変換する必要がある。そこで、ＩＣＣプロファイルを用いて、ＲＧＢデータやＣＭＹＫデータを、Ｌ＊ａ＊ｂ＊データに変換する。
【００２６】
ＩＣＣプロファイルとは、ＩＣＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｌｏｒ  ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）によって定められたフォーマットに従い、例えば、ＲＧＢ、ＣＭＹＫなどのデバイス依存の色データとＬ＊ａ＊ｂ＊などのデバイス非依存の色データとの対応関係を表すものである。
【００２７】
３０２−１、３０２−２、３０２−３で、ユーザーは変換用のＩＣＣプロファイルを指定する。３０２−１は、ＣＭＹＫデータをＬ＊ａ＊ｂ＊データに変換するＩＣＣプロファイル、３０２−２はＲＧＢデータをＬ＊ａ＊ｂ＊データに変換するＩＣＣプロファイル、３０２−３はＳＰＯＴデータをＬ＊ａ＊ｂ＊データに変換するＩＣＣプロファイルである。
【００２８】
後述するオブジェクト処理で、指定された変換用プロファイルを用いて、指定された画像ファイルに格納されているＲＧＢデータやＣＭＹＫデータは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊データに変換される。
【００２９】
また、色座標値がデバイスの色再現範囲を示す場合、図３（Ｂ）に示すＵＩを用いて、色座標値が格納されているファイルが指定される。
【００３０】
色座標値は、データファイルに格納されており、ユーザーは３０７のように、データファイルのファイル名を指定する。
【００３１】
Ｓ２０４では、オブジェクトの表示方法の選択が行われる。本実施例では、オブジェクトの表示方法として、点群と、ワイヤーフレームと、３次元ソリッドとがある。ユーザーは、図３（Ｃ）に示すＵＩを用いて、３０８にオブジェクトの表示方法を指定する。
【００３２】
本実施例では、複数のオブジェクトを共に表示してもよいため、Ｓ２０５では、表示させるオブジェクトが他にあるか否かを判定する。表示させるオブジェクトが他にもある場合、Ｓ２０３へ戻り、表示させるオブジェクトの色座標値が入力される。
【００３３】
表示させるオブジェクトが他にはない場合、Ｓ２０６に進む。
【００３４】
オブジェクト処理Ｓ２０６では、Ｓ２０２で入力された視点と視線方向と、Ｓ２０３で入力されたオブジェクトの色座標値と、Ｓ２０４で入力されたオブジェクトの表示方法とに基づき、オブジェクトを擬似三次元表示する。
【００３５】
入力されたオブジェクトの色座標値が、ＲＧＢデータやＣＭＹＫデータである場合、Ｓ２０３で指定されたＩＣＣプロファイルを用いて、色座標値をＬ＊ａ＊ｂ＊データに変換する。
【００３６】
色座標値をＬ＊ａ＊ｂ＊データに変換した後、Ｓ２０４で入力されたオブジェクトの表示方法に従い、オブジェクトを擬似三次元表示させる。オブジェクトの色座標値が、Ｌ＊ａ＊ｂ＊データである場合、変換処理を行わずにＳ２０４で入力されたオブジェクトの表示方法に従い、擬似三次元表示させる。図４は、画像データを点群として擬似三次元表示する処理を示したものである。図４（Ａ）に示すように、カラーマッチングモジュールは、ＩＣＣプロファイルを取得し、ＣＭＹＫデータやＲＧＢデータを、Ｌ＊ａ＊ｂ＊データに変換する。変換後、オブジェクトの表示方法として点群が指定されていた場合、図４（Ｂ）に示すように点群が擬似三次元表示される。
【００３７】
選択された表示方法が点群でなく、ワイヤーフレームもしくはソリッドである場合は、周知の方法を用いてＬ＊ａ＊ｂ＊色座標値群からＣｏｎｖｅｘ  Ｈｕｌｌを作成し、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間上に多面体を生成する。Ｃｏｎｖｅｘ  ｈｕｌｌとは、与えられた点集合を全て内部に含む最小の凸多面体のことである。
【００３８】
表示方法がワイヤーフレームの場合、生成された多面体上の各特徴点を結ぶことで、ワイヤーフレームを生成する。
【００３９】
一方、表示方法がソリッドの場合、多面体を構成する各平面を用いてソリッドを生成する。オブジェクト処理後の表示結果は、前述した図５のようになる。
【００４０】
オブジェクト処理の後、Ｓ２０７へ進む。
【００４１】
Ｓ２０７では、ユーザーからの指示の入力を待つ。ユーザーからの指示としては、例えば、オブジェクトを表示する視点の変更の指示、点群の主成分分析の実行の指示、オブジェクトの表示／非表示の切り替え指示、評価結果の表示／非表示の切り替え指示などがある。
【００４２】
オブジェクトを表示する視点の変更の指示を入力した場合、Ｓ２０８へ進み、ユーザーの視点変更操作に基づき視点を変更する。そして、変更された視点に基づきＳ２０６でオブジェクト処理が行われる。Ｓ２０８で行われる視点変更操作に基づく、オブジェクト処理は、リアルタイムに行われる。
【００４３】
また、点群の主成分分析の実行の指示を入力した場合、Ｓ２０９へ進み、点群の主成分分析を行い、主成分分析の結果をオブジェクト処理に出力する。オブジェクト処理は、主成分分析結果を数値表示する場合は、図５の５０４のような表をオブジェクトとして生成する。また、図６のように主成分結果を楕円体で表示する場合は、主成分分析結果に基づき楕円体の幾何形状を生成し、生成された幾何形状に基づき楕円体オブジェクトを生成する。主成分分析の詳しい方法は、後述する。
【００４４】
主成分分析以外の他の評価方法としては、例えば、ソリッドの体積の算出、点群の色域内比率などがある。
【００４５】
処理がすべて終わった場合、Ｓ２１０へ進み、ユーザーは終了操作を行い、処理は終了する（Ｓ２１１）。
【００４６】
このように、本実施例によれば、必要な評価結果の表示、必要なオブジェクトの表示、任意視点からのオブジェクト表示など、ユーザーの要求に応じた適切な表示を行うことができる。
【００４７】
（主成分分析）
次に、前述した主成分分析について述べる。一般的に、ビットマップ形式の画像は、多数の画素から構成されており（例えば１０２４×７６８の画像の場合は画素の数は７８６，４３２個となる）、得られる色分布に含まれる点の数もこれと同じ数となる。こうして得られる色分布は、画像毎に特徴が異なり、この分布の特徴を数学的手法により定量的な値として求めることは、画像の特徴の把握や、その画像の色をよりよく再現するための出力デバイスの選定などに有効である。
【００４８】
以下に、Ｓ２０９で行われる主成分分析の方法を以下に示す。
【００４９】
Ｓ２０９では、複数の色データをＬ＊ａ＊ｂ＊の３次元の値を持つ位置ベクトルの集合として保持し、位置ベクトル集合から主成分分析を行う。
【００５０】
具体的には、まず以下のように得られた複数の色データの位置ベクトルの平均値を求める。各ベクトルに順番をつけ、これを引数としてベクトルを
【００５１】
【数１】
2006197237.tif 000003
と表し、その平均値を
【００５２】
【数２】
2006197237.tif 000004
、位置ベクトルの総数をＮとすると、
【００５３】
【数３】
2006197237.tif 000005
と表される。さらに、以下のように共分散行列
【００５４】
【数４】
2006197237.tif 000006
を求める。
【００５５】
【数５】
2006197237.tif 000007
【００５６】
ここで
【００５７】
【数６】
2006197237.tif 000008
、
【００５８】
【数７】
2006197237.tif 000009
は縦ベクトルとする。
【００５９】
次に、共分散行列
【００６０】
【数８】
2006197237.tif 000010
【００６１】
の固有ベクトルを算出する。固有ベクトルの算出方法は、周知の方法が提案されているため、ここでは省く。算出された共分散行列
【００６２】
【数９】
2006197237.tif 000011
【００６３】
の固有ベクトルは、色分布の主成分を示す主成分ベクトルになる。そして、各固有ベクトルの固有値を全固有値の合計で割った値は、主成分の寄与率になる。寄与率は、各固有ベクトルが色分布の分散にどのくらい寄与しているかを表す。最も寄与率が高い主成分ベクトルは、第一主成分ベクトルである。最後に、ユーザーが色分布の分析結果を把握するため、以上で得られた色分布の平均、主成分、および各主成分の寄与率を表示する。
【００６４】
図５に、前記主成分析結果の表示の一例を示す。図５では、点群５０１に対し、主成分分析によって得られた数値を表形式で表示する。図５によれば、ユーザーは、定量的に主成分分析結果を把握することが出来る。
【００６５】
また、図６の（Ａ）に色分布の点群を示し、図６の（Ｂ）に当該点群の主成分分析結果を示す。矢印６０４は、算出された第一主成分ベクトルを表し、矢印６０３は、算出された第二主成分ベクトルを表している。また、矢印６０４と矢印６０３の交点は、色分布の平均値を示す。
【００６６】
６０５は、算出された寄与率に基づく楕円体である。楕円体６０５の長軸は第一主成分の寄与率を表し、楕円体６０５の短軸は第二主成分の寄与率を表している。また、第三の主成分ベクトル及び当該寄与率を求め、それを、楕円体６０５の扁平率で表してもよい。
【００６７】
以上のように、色分布を楕円体で表示することにより、ユーザーは、色分布の主成分分析結果を視覚的に把握することが出来る。
【００６８】
本実施例では、主成分分析結果に基づき、楕円体の幾何形状モデルを定義している。つまり、長軸の姿勢としては第一主成分ベクトルの姿勢を用いて定義し、長軸の長さとしては第一主成分ベクトルの寄与率を用いて定義している。短軸の姿勢としては第二主成分ベクトルの姿勢を用いて定義し、短軸の長さとしては第二主成分ベクトルの寄与率を用いて定義している。Ｓ２０９主成分分析からオブジェクト処理に対して、楕円体の幾何形状を出力することにより、Ｓ２０６オブジェクト処理では、他のオブジェクト（例えば、色域のオブジェクト）と同様に、色分布を示す楕円体を扱うことができ、ユーザーの視点操作に応じてリアルタイムに擬似３次元表示を行うことができる。また、前述したように、本実施例では、複数のオブジェクトを表示させることが出来る。
【００６９】
図７に、第一の色分布の点群７０２と、第二の色分布の点群７０３との二つのオブジェクトを表示する場合を示す。
【００７０】
複数の色分布の点群を同時に表示する場合、点群表示では、分布が重なる部分は視覚的に把握しづらくなる。
【００７１】
図７では、第１の色分の点群７０２の主成分分析結果に基づく楕円体７０４と第２の色分布の点群７０３の主成分分析結果に基づく楕円体７０５とを同時表示している。このように、各色分の点群に対して主成分分析し、寄与率に基づく楕円体を用いて色分布を表示すると、複数の色分布の位置関係を視覚的に把握しやすくなる。
【００７２】
尚、本実施例では、第一の色分布７０２と第二の色分布７０３との二つの色分布を表示させたが、三つ以上の色分布を表示させてもよい。
【００７３】
また、図８に、色分布の点群８０１とデバイスの色域の三次元ソリッド８０２とを表示する場合を示す。色分布の主成分ベクトルの寄与率は、前述した楕円体８０３で示される。図８に示すように、寄与率に基づく楕円体とデバイスの色域の三次元ソリッドを共に表示すると、色分布とデバイスの色域との色空間上の位置関係を把握しやすい。
【００７４】
また、本実施例では、デバイスの色域を三次元ソリッドで表示させたが、ワイヤーフレームなど他の表示方法で表示させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】実施例における色処理装置の構成を示す図
【図２】実施例における処理フローを示す図
【図３】複数の色データが格納されたファイルと、オブジェクトの表示方法を指定するＵＩを示す図
【図４】複数の色データを点群として表示させる工程を示す図
【図５】実施例の処理結果を示す図
【図６】色分布の主成分分析結果を示す図
【図７】複数のオブジェクトを表示させた図
【図８】色分布の点群とデバイスの色域の３次元ソリッドを表示させた図
【図１】
2006197237.tif 000012
【図２】
2006197237.tif 000013
【図３】
2006197237.tif 000014
【図４】
2006197237.tif 000015
【図５】
2006197237.tif 000016
【図６】
2006197237.tif 000017
【図７】
2006197237.tif 000018
【図８】
2006197237.tif 000019