(57)【要約】【課題】  人間の視覚特性に適合したカラーアピアランス空間を用いた色域マッピングを取り入れることにより、人間の視覚特性に適合した色域マッピングを行う。【解決手段】  第一の色空間によって表現された色値をCIE三刺激値XYZに変換するXYZ算出手段と、前記XYZ算出手段で算出したXYZ値をカラーアピアランス変換式を用いてアピアランス空間値に変換するカラーアピアランス変換手段と、前記カラーアピアランス変換手段によって得られたアピアランス空間値を第二の色空間によって表現された色値に変換する色変換手段とを有する。【選択図】  図５
2006173825.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の色を合わせるカラーマッチングを行う画像処理装置において、
第一の色空間によって表現された色値をCIE三刺激値XYZに変換するXYZ算出手段と、
前記XYZ算出手段で算出したXYZ値をカラーアピアランス変換式を用いてアピアランス空間値に変換するカラーアピアランス変換手段と、
前記カラーアピアランス変換手段によって得られたアピアランス空間値を第二の色空間によって表現された色値に変換する色変換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】
前記色変換手段は、前記第一の色空間によって表現された色が第二の色空間の色域内か否かを判定する色域内外判定手段と、前記色域内外判定手段によって色域外と判定された場合に、第二の色空間の色域にマッピングする色域マッピング手段と、マッピング後のカラーアピアランス空間値を第二の色空間の色値に変換する色空間値算出手段とを有する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】
前記色域マッピング手段は、前記第一の色空間によって表現された色と第二の色空間内の所定の色とを結ぶ直線と、第二の色空間の色域表面との交点にマッピングすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記カラーアピアランス変換手段におけるカラーアピアランス変換式は、CIECAM02変換式であることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記カラーアピアランス変換手段におけるカラーアピアランス変換式は、CIECAM97s変換式であることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第二の色空間の色域は、色域保持手段に保持されてい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画像処理装置。
【請求項７】
画像の色を合わせるカラーマッチングを行う画像処理方法において、
第一の色空間によって表現された色値をCIE三刺激値XYZに変換するXYZ算出工程と、
前記XYZ算出工程で算出したXYZ値をカラーアピアランス変換式を用いてアピアランス空間値に変換するカラーアピアランス変換工程と、
前記カラーアピアランス変換工程によって得られたアピアランス空間値を第二の色空間によって表現された色値に変換する色変換工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記色変換工程は、前記第一の色空間によって表現された色が第二の色空間の色域内か否かを判定する色域内外判定工程と、前記色域内外判定工程によって色域外と判定された場合に、第二の色空間の色域にマッピングする色域マッピング工程と、マッピング後のカラーアピアランス空間値を第二の色空間の色値に変換する色空間値算出工程とを有することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記色域マッピング工程は、前記第一の色空間によって表現された色と第二の色空間内の所定の色とを結ぶ直線と、第二の色空間の色域表面との交点にマッピングすることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記カラーアピアランス変換工程におけるカラーアピアランス変換式は、CIECAM02変換式であることを特徴とする、請求項７乃至９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記カラーアピアランス変換工程におけるカラーアピアランス変換式は、CIECAM97s変換式であることを特徴とする、請求項７乃至９のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記第二の色空間の色域は、色域保持工程に保持されていることを特徴とする、請求項７乃至請求項１１のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１３】
画像処理プログラムを記録した記録媒体であって、画像の色を合わせるカラーマッチングを行う画像処理において、
第一の色空間によって表現された色値をCIE三刺激値XYZに変換するXYZ算出機能と、
前記XYZ算出機能で算出したXYZ値をカラーアピアランス変換式を用いてアピアランス空間値に変換するカラーアピアランス変換機能と、
前記カラーアピアランス変換機能によって得られたアピアランス空間値を第二の色空間によって表現された色値に変換する色変換機能とを実現するプログラムを記録することを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラーマッチングを行う画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピュータの普及に伴い、デジタルカメラ、カラースキャナなどの画像入力デバイスによって画像を入力し、その画像をCRT、LCDなどの画像表示デバイスを用い画像を表示、確認、さらには、カラープリンタなどの画像出力デバイスによって画像を出力している。この際、入力デバイスと、表示、出力デバイスの色再現域の差による見えの違いを補正するために、カラーマッチング処理(色域マッピング)を行うのが通例である。このカラーマッチング処理を行うことにより、デバイス間の色の見えの差を吸収するのである。色域マッピングの方法の1つに通称Colorimetricと称される処理がある。Colorimetric処理は、入力デバイス色域と出力デバイス色域の共通領域に関してはそのまま表現し、非共通領域に関しては、出力デバイス色域の表面にマッピングするという方法である。マッピングの方法としては、様々な技術が提案されており、例えば、入力された色が対象とする出力デバイスの色域内であるか否かを判定し、色域外の色を出力デバイス色域の最近傍点にマッピングする方法や、色域外の色を明度と色相が同じで、彩度が最大の色にマッピングする方法などが提案されている。しかしながら、前者の方法では、色域外の色の色相が変わってしまう恐れがあり、出力された画像の色に違和感を感じることがある。また、後者の方法は、明度と色相は保たれているものの、圧縮領域によっては、彩度の低下が著しく、これもまた不自然な画像と感じてしまうことがある。また、両者とも出力デバイス色域外の色に関しては階調性を完全に無視してしまっているという問題もある。このような問題を解決するため、例えば、「E.G.Pariser,"An Investiation of Color Gamut Reduction Techniques",IS&T Symp. Elec. Prepress Tech. -Color Printing, pp.105-107(1991)」のように、CIELAB空間上のグレー軸の一点(50,0,0)の方向に向かって色域マッピングしていく方法が提案された。また、CIELAB空間上で色相毎に領域分割を行い、その領域毎に最適な圧縮方向へマッピングを行う手法も提案されている。
【非特許文献１】E.G.Pariser,"An Investiation of Color Gamut Reduction Techniques",IS&T Symp. Elec. Prepress Tech. -Color Printing, pp.105-107(1991)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述したように、現在までにColorimetric手法における色域外のマッピング方法は多数提案されている。特に上述した2つの手法は、色域外の色に関しても色相を保存しており、また、若干ではあるが階調も表現しているため、違和感のない良好な画像を得ることが出来る。しかしながら、前述した手法を用いて色域圧縮した画像を実際に観察してみると、入力画像では同じ色相であった色の色相が曲がっているかのように見えることがある。これは、両手法が、CIELAB空間をもとに行われていることに起因する。CIELAB空間は、人間の視覚特性に適合するように考案されたデバイス非依存色空間であるが、実際には完全に人間の視覚特性には一致しない。例えば、図1に例示するように、人間の視覚で感じる青のグラデーションは、CIELAB空間上では、等色相すなわち、一直線にはならないのである。にもかかわらず、上記の方法では、図2に示すようにCIELAB空間上で等色相にマッピングを行うため、色相が曲がってしまうのである。
【０００４】
さて、近年、色の見えモデルとして、従来のCIELABよりも人間の視覚特性を高精度にモデル化したカラーアピアランスモデルが発表されてきている。このカラーアピアランス空間の色値(例えば、J*a*b*値とする)は、概ねCIE三刺激値XYZから計算することができるようになっている。このJ*a*b*を利用することにより、より人間の視覚特性に適合した色域マッピングを行うことができる。カラーアピアランス空間の色値J*a*b*を得るための変換は、例えば、色順応変換や錐体応答変換、反対色応答変換を行って、値が人間の視覚特性に近付くように変換を行っていく。色順応変換の変換方法は、例えば、式(１)に示すようなマトリクス変換を代表とする線形変換であり、錐体応答変換は、マトリクス変換に加え、式(２)に示すような指数演算も行う。また、反対色応答変換は、錐体応答変換後の値を人間の視覚特性に適合した座標J*a*b*の値とするための変換であり、線形変換、及び三角関数変換が代表的な変換式となる。
【０００５】
【数１】
2006173825.tif 000003
【０００６】
【数２】
2006173825.tif 000004
ただし、a00, a01, a02, a10, a11, a12, a20, a21, a22,b,c,d,e,f,gは定数であり、Aは変換前の値、A'は変換後の値を表す。
【０００７】
このカラーアピアランス空間において、図1と同様に人間の視覚における青のグラデーションを表示すると、図3のようになる。すなわち、上述した色相が曲がって見える現象を改善するには、このカラーアピアランス空間において、等色相にマッピングを行う必要があるのである。
【０００８】
本発明は、上述した問題を解決するためになされたものであり、入力色域を出力デバイス色域に色域マッピングする際に、色域外の色相及び階調の保存を目的とすると共に、人間の視覚特性に適合したカラーアピアランス空間を用いた色域マッピングを取り入れることにより、人間の視覚特性に適合した色域マッピングを行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明は、画像の色を合わせるカラーマッチングを行う画像処理装置において、第一の色空間によって表現された色値をCIE三刺激値XYZに変換するXYZ算出手段と、前記XYZ算出手段で算出したXYZ値をカラーアピアランス変換式を用いてアピアランス空間値に変換するカラーアピアランス変換手段と、前記カラーアピアランス変換手段によって得られたアピアランス空間値を第二の色空間によって表現された色値に変換する色変換手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、入力色域をColorimetric処理を用いて出力デバイス色域にマッピングする際に、明度に重みを持たせ且つ色相を保存したマッピングを行うことにより、出力デバイス色域外の色に対しても良好な色相、及び階調性を持たせることが出来る。さらに、マッピングの際に用いるデバイス非色空間に、従来のCIELAB空間よりも人間の視覚特性に適合したカラーアピアランス空間を用いることにより、従来のように色相が曲がって見える現象を改善することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
（第一の実施例）
図４は、本願第一の実施例に係るハードウエア構成を示すブロック図である。
図４において、１は画像処理装置である。
【００１２】
また、101は画像データを入力する入力手段、102は、前記入力手段101において入力された画像のRGB値をCIE三刺激値XYZ値に変換するXYZ算出手段、103は、前記XYZ算出手段102において算出されたXYZ値からカラーアピアランス変換式を用いてJ*a*b*値を算出するカラーアピアランス変換手段、104は、出力デバイスの色空間値に変換された画像を出力する出力手段、105は、前記カラーアピアランス変換手段103において得られたJ*a*b*値が、色域保持手段108に保持されている出力デバイスの色域内に存在するか否かを判定する色域内外判定手段、106は、前記カラーアピアランス変換手段103において算出されたJ*a*b*を、色域保持手段108に保持されている出力デバイスの色域へ色域マッピングする色域マッピング手段、107は、マッピング後のカラーアピアランス値から出力デバイスの色空間値を算出する色空間値算出手段、108は、出力デバイスの色域を保持する色域保持手段、109は、処理途中の演算結果を一時保存しておくバッファメモリ。
【００１３】
<画像処理装置1における動作>
図５は、画像処理装置１により実行される例示的な処理のフローチャートである。
【００１４】
ステップS1において、データ入力手段101において画像データを入力する。
【００１５】
ステップS2において、XYZ算出手段102は、ステップ１において入力された画像のRGB値をCIE三刺激値XYZ値に変換する。変換式は画像を表現している色空間に固有のものを用いる。本実施例では、画像を表現している色空間を国際標準色空間であるsRGB色空間として以下の処理を説明する。sRGB色空間のXYZへの変換式を式(3)に示す。
【００１６】
【数３】
2006173825.tif 000005
式(3)に示した変換式を用いて入力画像の各画素のRGB値をXYZ値に変換する。得られたXYZ値はバッファメモリ109に保存する。
【００１７】
ステップS3において、カラーアピアランス変換手段103は、ステップS2においてXYZ算出手段102によって算出されたXYZ値をもとに、カラーアピアランス変換式を用いてJ*a*b*値に変換する。カラーアピアランス変換手段103の具体的な処理については後述する。
【００１８】
ステップS4において、色域内外判定手段105は、ステップS3において得られた入力画像の各画素のJ*a*b*値を取得し、各画素の色が色域保持手段108に保持されている出力デバイスの色域内に存在するか否かを判定する。以下、色域内外判定法を説明する。
【００１９】
<色域内外判定法>
本実施例の出力デバイス色域は、色域保持手段108に保持されている。色域保持手段108に保持されている出力デバイス色域の形式を図6に示す。図6に示すように、0≦R,G,B≦255の範囲で9スライスしたRGBデータ(729色)と、それに対応する出力デバイスの出力J*a*b*値を記述したデータが格納されている。このJ*a*b*値は、あらかじめ該9スライスRGBデータをパッチ化し、該出力デバイスで出力、測色器等で測色したデータから算出する。すなわち、本実施例における出力デバイスの色域は、RGBを各9スライスした729点のデータすなわち、512個の六面体から成っている。つまり、色域内外判定を行う場合、入力画素のカラーアピアランス値J,a,bが該512個の六面体のいずれかに入っているか否かを判定すればよい。そこで、1つずつ該六面体の中に入っているか否かを判定する。本実施例では、該六面体をさらに6つの四面体に分割し(図7参照)、各々の四面体について内外判定処理を行うことで、六面体内に入っているか否かを判定する。
【００２０】
以下、図8を用いて四面体の内外判定について説明する。
【００２１】
図8のように、四面体の各点をA、B、C、Dとし、入力データをPとすると、
【００２２】
【数４】
2006173825.tif 000006
と表すことができる。この時、点Pが四面体ABCDの中であれば、以下の式(5)、式(6)が成り立つ。
【００２３】
【数５】
2006173825.tif 000007
【００２４】
【数６】
2006173825.tif 000008
式(5)、式(6)が成り立てば、四面体の中、成り立たなければ四面体の外と判定する。
【００２５】
以上の四面体内外判定を6個の四面体に対して行うことで、六面体の内外判定が出来、さらに、該六面体内外判定を512個の六面体に対して適用することで、出力デバイス色域の内外判定が完了する。
【００２６】
このようにして、ステップS4では、入力画像の画素単位で出力デバイス色域の内外判定を行い、その結果をバッファメモリ109に保存する。
【００２７】
ステップS5において、色域マッピング手段は、入力画像の各画素のJ*a*b*値を出力デバイス色域にマッピングする。色域マッピング手段106の具体的な処理については後述する。
【００２８】
ステップS6において、色空間値算出手段107は、ステップS5においてマッピングされたJ*a*b*値を出力デバイスの色空間値に変換する。色空間値算出手段107の具体的な処理については、後述する。
【００２９】
ステップS7において、出力手段104は、バッファメモリ109に保存されている出力デバイスの色空間値に変換された画像を出力する。
【００３０】
< カラーアピアランス変換手段103の動作 >
ステップS3のカラーアピアランス変換手段103の動作について図9を用いて詳細に説明する。
【００３１】
図9に、ステップS3におけるカラーアピアランス変換手段103の処理の流れを示す。
【００３２】
ステップS31において、カラーアピアランス変換手段103は、バッファメモリ109からXYZ格子点データを取得する。
【００３３】
ステップS32において、カラーアピアランス変換手段103は、ステップS31で取得したXYZ値をカラーアピアランス空間の色値であるJ*a*b*値に変換する。
【００３４】
ステップS33において、カラーアピアランス変換手段103は、ステップS32で計算されたJ*a*b*値をバッファメモリ109に保存する。
【００３５】
ステップS34において、カラーアピアランス変換手段103は、バッファメモリ109に保持されている入力画像の全画素に対し、カラーアピアランス変換を行ったか否かの判定を行う。全ての画素を変換していた場合は、処理を終了する。そうでなかった場合は、ステップS31に戻る。
【００３６】
<色域マッピング手段106の動作>
図10に、ステップS5における色域マッピング手段106の具体的な処理の流れの例を示す。
【００３７】
ステップS51において、色域マッピング手段106は、バッファメモリ109から、入力画像の各画素のJ*a*b*データJi,ai,bi、及び、色域内外判定手段105における判定結果を取得する。
【００３８】
ステップS52において、色域マッピング手段106は、色域保持手段108から、出力デバイスの色域を取得する。
【００３９】
ステップS53において、色域マッピング手段106は、ステップS51において取得した色域内外判定結果を参照する。色域内と判定されていた場合は、Ji,ai,biをマッピング先としてバッファメモリ109に保存し、ステップS55へ進む。色域外と判定されていた場合は、ステップS54に進む。
【００４０】
ステップS54において、色域マッピング手段106は、出力デバイス色域外と判定された入力Ji,ai,biに対し、出力デバイス色域へのマッピング処理を行う。マッピング処理には、例えば図11に示すような方法を用いる。図11のように、出力デバイス色域外の入力Ji,ai,biに対し、カラーアピアランス空間のグレー軸上の点(J*a*b*)=(Jt,0,0)を定義する。そして、図11に示すように、点Ji,ai,biと点Jt,0,0を結ぶ線分と出力デバイス色域の表面との交点にマッピングする。ここで、Jtは、入力点の明度、すなわちJiに依存して決定される値であり、例えば以下の式(7)を用いて算出する。
【００４１】
【数７】
2006173825.tif 000009
式(7)によれば、該グレー軸上の点Jt,0,0は入力点Ji,ai,biの明度Ji ( 0≦Ji≦100 )によって、kから100-kの間を移動する。kが大きい場合、Jt,0,0はグレー軸上の広い範囲を動くようになり、一方、kが小さい場合は、Jt,0,0はグレー軸上の狭い範囲を動くことになる。このように定数kを用いるのは、明度に重みを持たせたマッピングを行うことが目的であり、これにより出力デバイス色域外の色の明度と彩度のトレードオフの解決を図ることが出来、さらに、良好な階調性を得ることが出来る。なお、定数kは自由に設定することができ、用途によって使い分けることが出来る。
【００４２】
次に、図11に示すように、点Ji,ai,biと点Jt,0,0を結ぶ線分を定義し、出力デバイス色域の表面との交点Jj,aj,bjを算出する。交点演算の方法を以下に示す。
【００４３】
<交点演算方法>
交点演算に際し、まず、色域保持手段108から、出力デバイス色域の表面データを取得する。表面データは、RGBのいずれかが0、あるいは255を持つデータである。また、表面データは、図12に示すように、Rが255の表面(以下、R255表面)、Gが255の表面(以下、G255表面)、Bが255の表面(以下、B255表面)、Rが0の表面(以下、R0表面)、Gが0の表面(以下、G0表面)、Bが0の表面(以下、B0表面)の６つに分けられる。各表面は81個の格子点、すなわち128個の三角形パッチで構成されており、これらの三角形パッチをJ*a*b*値に変換したデータ(色域保持手段108に保持されている)を各表面ごとに取得する。
【００４４】
次に、各表面の128個の三角形に対し、直線との交点を計算する。交点は、各三角形の平面の方程式と、直線の方程式から容易に求めることが出来る。そして、交点が三角形内にあるか否かを判定する。この内外判定法は、前述した四面体の内外判定方法の2次元版である。すなわち、図13のように、三角形パッチの各点をA、B、Cとし、交点をPとすると、
【００４５】
【数８】
2006173825.tif 000010
と表すことができる。この時、点Pが三角形ABCの中であれば、以下の式(9)、式(10)が成り立つ。
【００４６】
【数９】
2006173825.tif 000011
【００４７】
【数１０】
2006173825.tif 000012
このようにして各表面の三角形パッチ128個に対し、内外判定を行う。交点が三角形の中に入っている点が出力デバイス色域と直線の交点Jj,aj,bjとなる。
【００４８】
ステップS54では、以上のようにして得た交点Jj,aj,bjをマッピング先として、バッファメモリ109に保存する。
【００４９】
ステップS55において、色域マッピング手段106は、全画素のマッピングが終了したか否かを判定する。全画素のマッピングが終了していた場合は、処理を終了する。そうでない場合は、ステップS62に戻る。
【００５０】
<色空間値算出手段107の動作>
図14に、ステップS6における色空間値算出手段107の具体的な処理の流れの例を示す。
【００５１】
ステップS61において、色空間値算出手段107は、バッファメモリ109から、色域マッピング手段106によって出力デバイス色域にマッピングされた入力画像の一画素のJ*a*b*値を取得する。
【００５２】
ステップS62において、色空間値算出手段107は、色域保持手段108から出力デバイス色域を取得する。
【００５３】
ステップS63において、色空間値算出手段107は、出力デバイス色域を構成する四面体のうち、ステップS61で取得したマッピング後データJm,am,bmを包含する四面体を探索する。包含する四面体の探索方法は、前述した四面体内外判定と同様であるので、説明は省略する。
【００５４】
ステップS64において、色空間値算出手段107は、マッピング後データJm,am,bmに対応する出力デバイスの色空間値を補完演算により算出する。色空間値算出法の例を図8を用いて説明する。前述したように、四面体内の点は、式(4)のように表すことができ、且つ式(5)、式(6)を満たす。そこで、式(4)におけるs,t,uを用いて、以下の式(11)を用いることで、対応する出力デバイスの色空間値を得ることが出来る。
【００５５】
【数１１】
2006173825.tif 000013
ただし、RA,GA,BAは点Aに対応する出力デバイス色空間値、RB,GB,BBは点Bに対応する出力デバイス色空間値、RC,GC,BCは点Cに対応する出力デバイス色空間値、RD,GD,BDは点Dに対応する出力デバイス色空間値であり、それぞれステップS62において取得している。
【００５６】
上記のように求めたマッピング後データJm,am,bmに対応する出力デバイス色空間値をバッファメモリ109に保存する。
【００５７】
ステップS65において、色域マッピング手段106は、入力画像の全画素について処理が終了したか否かを判定する。全画素の処理が完了していた場合は、処理を終了する。全画素の処理が完了していなかった場合は、ステップS61に戻る。
【００５８】
以上、説明した技術によれば、入力された画像をColorimetric処理を用いて出力デバイス色域にマッピングする際に、明度に重みを持たせ且つ色相を保存したマッピングを行うことにより、出力デバイス色域外の色に対しても良好な色相、及び階調性を持たせることが出来る。さらに、マッピングの際に用いるデバイス非依存色空間に、従来のCIELAB空間よりも人間の視覚特性に適合したカラーアピアランス空間を用いることにより、従来のように色相が曲がって見える現象を改善することが出来る。
【００５９】
（他の実施の形態）
前記実施例においては、入力された画像の表現色空間を国際標準色空間であるsRGB色空間としたが、本発明は、特にsRGB色空間に限定されるものではなく、どのような色空間で表現されていてもかまわない。
【００６０】
また、前記実施例においては、データ入力手段101で画像を読み込むようにしていたが、入力データは画像のみならず、単なるRGBデータであっても良い。これは、例えば、本実施例で説明した技術を用いて色変換LookUpTableを作成する時等に用いる。
【００６１】
また、前記実施例においては、出力デバイスの色域を色域保持手段108にあらかじめ保持しておいたが、入力手段101において画像データと共に読み込むようにしても良いことは言うまでもない。その際、読み込むデータは、カラーアピアランス値J*a*b*でなくてもよく、CIE三刺激値XYZ値でもかまわない。その場合、出力デバイス色域のカラーアピアランス値J*a*b*は、カラーアピアランス変換手段102で変換することになる。
【００６２】
また、前記実施例においては、出力デバイス色域をRGB各9スライスしたデータのカラーアピアランス値J*a*b*としたが、特に9スライスに限定せず、出力デバイスの色域がわかる程度のスライス数であれば何でもよい。例えば計算量を減らすためにスライス数を5や7に減らしてもよいし、精度を上げるために12や17に増やしてもよく、用途によって使い分けることが出来る。
【００６３】
また、前記実施例における色域マッピング手段においては、色域マッピングの際に、カラーアピアランス空間のグレー軸上に、マッピング元の明度に重みを持たせた点を式(7)を用いて定義し、マッピングに用いる直線を得ていたが、特に式(7)に限定せず、明度や彩度、色相に応じて重みを持たせるようにしてもかまわない。また、定義する点は特にグレー軸上に限らず、出力デバイスの色域内であれば、どこであってもかまわない。
【００６４】
また、本発明において、人間の視覚特性を高精度にモデル化したカラーアピアランス空間を用いたが、本発明におけるカラーアピアランス空間の例としては、例えばCIEで推奨されているCIECAM97s、CIECAM02等のカラーアピアランス空間がある。
【００６５】
また、本発明は、複数の機器(例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど)から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置(例えば、複写機、ファクシミリ装置など)に適用しても良い。
【００６６】
また、本発明の目的は、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUまたはMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成されることは言うまでもない。
【００６７】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００６８】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどを用いることが出来る。
【００６９】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００７０】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】人間の視覚における青のグラデーションをCIELAB空間のa*b*平面に投影した例を示す図。
【図２】人間の視覚における青のグラデーションをCIELAB空間上で出力デバイス色域にマッピングした例を示す図。
【図３】人間の視覚における青のグラデーションをカラーアピアランス空間のa*b*平面に投影した例を示す図。
【図４】本願の実施例のブロック図。
【図５】画像処理装置１における例示的な処理の流れを示す図。
【図６】出力デバイスの色域データの例を示す図。
【図７】六面体を６つの四面体に分割する例を示す図。
【図８】四面体と入力データの関係の例を示す図。
【図９】カラーアピアランス変換手段１０３における例示的な処理の流れを示す図。
【図１０】色域マッピング手段１０６における例示的な処理の流れを示す図。
【図１１】色域マッピング手段１０６における色域マッピングの概念図。
【図１２】出力デバイス色域の表面データをＲＧＢ空間において示した図。
【図１３】三角形パッチと交点の関係の例を示した図。
【図１４】色空間値算出手段１０７における例示的な処理の流れを示す図。
【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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