(57)【要約】【課題】  サンプルチャートの色分布に偏りがある場合においても、分光色空間内において分光再現精度の偏りがなく均一な精度で分光情報を復元することができる。【解決手段】多チャンネル画像を取得する多チャンネル画像取得手段と、サンプルパッチの分光放射輝度を測定する分光放射輝度測定手段と、上記分光放射輝度から色度情報を算出するための色変換手段と、上記多チャンネル画像から分光情報を推定するための変換マトリクスを算出する変換マトリクス算出手段と、該変換マトリクスを用いて被写体の分光情報を推定する分光情報推定手段と、上記測定した分光情報と、推定した分光情報の誤差を算出する推定誤差算出手段と、該推定誤差を用いて重み係数を算出する重み係数算出手段と、上記推定した分光情報を画像として出力する画像出力手段とを具備する。【選択図】  図２
2006170682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多チャンネル画像を取得する多チャンネル画像取得手段と、サンプルパッチの分光放射輝度を測定する分光放射輝度測定手段と、上記分光放射輝度から色度情報を算出するための色変換手段と、上記多チャンネル画像から分光情報を推定するための変換マトリクスを算出する変換マトリクス算出手段と、該変換マトリクスを用いて被写体の分光情報を推定する分光情報推定手段と、上記測定した分光情報と、推定した分光情報の誤差を算出する推定誤差算出手段と、該推定誤差を用いて重み係数を算出する重み係数算出手段と、上記推定した分光情報を画像として出力する画像出力手段とを具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記多チャンネル画像取得手段は、ＲＧＢ３チャンネルよりも多い、多チャンネル画像を取得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】
上記変換マトリクス算出手段は、Ｗｉｅｎｅｒ推定を用いること特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記推定誤差算出手段は、測定された分光情報と、推定された分光情報のＲＭＳ誤差を算出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５】
上記推定誤差算出手段は、測定された分光情報と、推定された分光情報のΔＥを算出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６】
上記推定誤差算出手段は、測定された分光情報と、推定された分光情報のΔＥ９４を算出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７】
上記重み係数算出手段は、上記推定誤差を更新前の重みに掛け合わせることにより重み係数を更新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８】
上記画像出力手段は、画像データを表示するための表示装置であ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９】
上記画像出力手段は、画像データを印刷するための画像出力装置であ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１０】
上記画像出力手段は、画像データを保存するための記憶装置であ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１１】
多チャンネル画像を取得する多チャンネル画像取得工程と、サンプルパッチの分光放射輝度を測定する分光放射輝度測定工程と、上記分光放射輝度から色度情報を算出するための色変換工程と、上記多チャンネル画像から分光情報を推定するための変換マトリクスを算出する変換マトリクス算出工程と、該変換マトリクスを用いて被写体の分光情報を推定する分光情報推定工程と、上記測定した分光情報と、推定した分光情報の誤差を算出する推定誤差算出工程と、該推定誤差を用いて重み係数を算出する重み係数算出工程と、上記推定した分光情報を画像として出力する画像出力工程とを具備することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
上記多チャンネル画像取得工程は、ＲＧＢ３チャンネルよりも多い、多チャンネル画像を取得することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
上記変換マトリクス算出工程は、Ｗｉｅｎｅｒ推定を用いること特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
上記推定誤差算出工程は、測定された分光情報と、推定された分光情報のＲＭＳ誤差を算出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
上記推定誤差算出工程は、測定された分光情報と、推定された分光情報のΔＥを算出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
上記推定誤差算出工程は、測定された分光情報と、推定された分光情報のΔＥ９４を算出することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
上記重み係数算出工程は、上記推定誤差を更新前の重みに掛け合わせることにより重み係数を更新することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
上記画像出力工程は、画像データを表示するための表示工程であることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
上記画像出力工程は、画像データを印刷するための画像出力工程であることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
上記画像出力工程は、画像データを保存するための記憶工程であることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は分光情報を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、高速通信網の普及により、高精細な画像を、高速に配信することが可能となっており、遠隔医療、電子美術館などへの応用が期待されている。こうした分野においては、物体の階調性や、色情報を正確に伝えることが重要である。
【０００３】
そこで、被写体の色を、より正確に撮影するための技術として、従来のＲＧＢ３チャンネルよりも多い、多チャンネル画像を撮影し、各チャンネルの輝度値、分光情報を推定するマルチバンドカメラ技術が注目されている。
【０００４】
一般に、多チャンネル画像から分光画像を推定するには、Ｗｉｅｎｅｒ推定（三宅洋一著  ディジタルカラー画像の解析・評価  Ｐ１５４−１５５参照）と呼ばれる行列演算を用いるのが一般的である。
【０００５】
また、特許文献１には、複数の原画像から成るマルチバンド画像の各チャンネル毎に、反射率が既知のチャートを撮影して得られる輝度値を前記反射率と対応させた変換テーブルを予め作成し、被写体を撮影したマルチバンド画像の原画像の輝度値から前記変換テーブルを用いて、反射率に変換することによって、被写体の分光反射率のスペクトルを推定する方法が示されている。
【特許文献１】特開２００１−９９７１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記Ｗｉｅｎｅｒ推定における復元マトリクスの算出、および特許文献１の方法における変換テーブルの作成において、分光情報の再現精度は、復元マトリクス、あるいは変換テーブルを算出する際に用いるチャート（以下サンプルチャートと記す）に依存している。例えば、一般的にサンプルチャートとして用いられているＭａｃｂｅｔｈカラーチェッカーの代わりに、肌色のみのチャートをサンプルチャートとして使用した場合、肌色付近の色再現精度は向上するものの、他の色領域の再現精度は明らかに劣化してしまう。たとえ、Ｍａｃｂｅｔｈカラーチェッカーをサンプルチャートとして用いたとしても、その色分布は図７のようになっており、各色が均等な間隔で並んでいないために、密集している部分の分光再現精度は良く、粗い部分の分光再現精度は悪くなってしまうという問題があった。（ただし、図７は簡単のため、また、直感的に色分布を把握できるように、分光空間での色分布ではなく、Ｄ５０光源下でのａ＊ｂ＊平面内での分布を示した。）
本発明は、以上のような課題に鑑みてなされたものであり、サンプルチャートの色分布に偏りがある場合においても、分光色空間内において分光再現精度の偏りがなく均一な精度で分光情報を復元することができる方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明は、多チャンネル画像を取得する多チャンネル画像取得手段と、サンプルパッチの分光放射輝度を測定する分光放射輝度測定手段と、上記分光放射輝度から色度情報を算出するための色変換手段と、上記多チャンネル画像から分光情報を推定するための変換マトリクスを算出する変換マトリクス算出手段と、該変換マトリクスを用いて被写体の分光情報を推定する分光情報推定手段と、上記測定した分光情報と、推定した分光情報の誤差を算出する推定誤差算出手段と、該推定誤差を用いて重み係数を算出する重み係数算出手段と、上記推定した分光情報を画像として出力する画像出力手段とを具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、サンプルチャートの色分布に偏りがある場合においても、分光色空間内において分光再現精度の偏りがなく均一な精度で分光情報を復元することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
（第一の実施例）
以下、一実施例について、添付の図面を参照して詳細に説明する。
図１は本実施例である画像処理装置の構成を示したブロック図である。１は画像処理装置。２は分光放射輝度計等、サンプルチャートの分光放射輝度や光源の分光分布を測定するための分光放射輝度測定部。３は分光放射輝度測定部２にて測定された分光放射輝度を画像処理装置１に読み込むための分光情報入力部。４はサンプルチャートの分光放射輝度から、サンプルチャートのＸＹＺ値やＬａｂ値を算出するための色変換部。５は多チャンネル画像を取得するための多チャンネル画像取得装置。６は多チャンネル画像取得装置５にて取得された多チャンネル画像を画像処理装置１に読み込むための画像入力部。７は画像入力部６にて入力された多チャンネル画像に対し、色変換部４にて求めたサンプルチャートのＸＹＺ値を用いて、多チャンネル画像の画素値が輝度リニアになるよう変換するためのγ補正部。８はγ補正部７にて補正された多チャンネル画像と、分光情報入力部３にて入力された分光情報を用いて、変換マトリクスを算出するための変換マトリクス算出部。９は変換マトリクス算出部８にて算出された変換マトリクスを用いてサンプルチャートの分光情報を推定するための分光情報推定部。１０は分光情報推定部９にて算出された分光情報と、色変換部４にて変換されたサンプルチャートの色情報との誤差を算出する推定誤差算出部。１１は推定誤差算出部１０にて算出された誤差を基に、変換マトリクスを算出する際に用いる重み係数を算出する重み係数算出部。１２は、γ補正部７にて補正された多チャンネル画像と、変換マトリクス算出部８にて算出された変換マトリクスを用いて、分光推定画像を作成する推定画像作成部。１３は、分光画像作成部１２にて作成された推定画像を出力するための画像出力部。１４はＣＲＴディスプレイ等、画像出力部１３にて出力された分光画像を出力するための画像表示装置である。
【００１０】
＜全体処理＞
ここで図２は、画像処理装置１にて行われる画像処理のフローチャートである。以下、本発明にかかる一実施例を、図面を用いて詳細に説明する。まず、Ｓ２０１では、多チャンネル画像取得装置５にて、所望の被写体、およびサンプルチャートの多チャンネル画像を取得し、画像入力部６にて画像処理装置１に多チャンネル画像を入力する。次にＳ２０２では、分光放射輝度測定部２にて、Ｓ２０１にて多チャンネル画像を撮影したサンプルチャートの分光放射輝度を測定する。Ｓ２０３では、分光情報入力部３にて、Ｓ２０２にて測定したサンプルチャートの分光放射輝度を画像処理装置１に読み込み、色変換部４にてＸＹＺ値、およびＬａｂ値を算出する。Ｓ２０４では、色変換部４にて変換されたサンプルパッチの分光放射輝度から算出された輝度値を用いて、画像入力部６にて入力された多チャンネル画像中のサンプルパッチの画素値が輝度リニアになるように、γ補正部７にてγ変換を行う（詳細は後述）。Ｓ２０５では、後に算出する変換マトリクス算出のための重み係数の初期値を全て１．０に設定する。Ｓ２０６ではγ補正部７にてγ変換された多チャンネル画像データと、分光情報入力部３にて入力されたサンプルパッチの分光放射輝度とを用いて、変換マトリクスを算出する（詳細は後述）。Ｓ２０７では、γ補正部７にてγ変換された多チャンネル画像データと、変換マトリクス算出部８にて算出された変換マトリクスとを用いて、サンプルパッチの分光放射輝度を推定する。Ｓ２０８では、推定誤差算出部１０にて、分光情報推定部９にて推定されたサンプルパッチの分光放射輝度と、色変換部４にて変換されたサンプルパッチの色情報との誤差を算出する。Ｓ２０９では、推定誤差算出部１０にて算出された誤差の最大値が、予め定めた閾値よりも小さいかどうかを判定し、最大誤差の方が小さければＳ２１２に進み、最大誤差の方が大きければＳ２１０に進む。Ｓ２１０では、Ｓ２０８にて算出した誤差が改善されていればＳ２１１に進み、改善されていなければＳ２１２に進む。Ｓ２１１では、変換マトリクス算出の際の重み係数を更新し（詳細は後述）、Ｓ２０６に戻る。Ｓ２１２では、推定画像作成部１２にて、γ補正部７にてγ補正された多チャンネル画像と、変換マトリクス算出部８にて算出された変換マトリクスとを用いて、分光推定画像を作成する。Ｓ２１３では、推定画像作成部にて作成された分光推定画像を画像出力部１３から出力し、画像表示装置１４に表示する。
【００１１】
＜γ変換＞
ここでは、ステップＳ２０４であるγ変換について詳細に説明する。
【００１２】
前述の変換マトリクス演算では、センサ応答から分光反射率への変換を線形マトリクス演算にて行っているため、センタ応答は、分光反射率に対して線形に変化するようにするのが望ましい。しかしながら、用いる撮像素子や撮像システムによっては、上記線形関係が保たれておらず、図３（ａ）のようになっている場合がある。そこで、各チャンネルのサンプルパッチの画素値が、色変換部５にて算出されたＹ値に対し、線形に変化するようなガンマ変換を行うことにより、図３（ｂ）のような変換結果を得ることができる。
【００１３】
ただし、上記ガンマ変換に用いるサンプルパッチは、画像取得に用いるフィルタの分光特性に依存しないように、Ｍａｃｂｅｔｈカラーチェッカーにおけるグレイパッチのように、分光的にフラットなパッチを用いるのが望ましい。
【００１４】
＜変換マトリクス算出＞
ここでは、ステップＳ２１１である重み係数の更新について詳細に説明する。
【００１５】
上述のマルチバンドカメラにおいて、ＣＣＤ等、撮像素子のセンサ応答が、多チャンネル画像の画素値となるが、該センサ応答ｖ＝［ｖ１，ｖ２，．．．，ｖｎ］ｔ（ｎはフィルタの数）は、（数式１）にて表される。
【００１６】
ｖ＝Ｆｏ    （数式１）
ただし、Ｆはフィルタの分光透過率、光源の分光分布、レンズの分光透過率、センサの分光特性を掛け合わせたものである。
【００１７】
ここで、物体の分光反射率ｏは、上記（数式１）において、Ｆの擬似逆行列Ｇを用いて、（数式２）のように表すことができる。
【００１８】
ｏ＝Ｇｖ
Ｇ＝ＲｏｖＲｖｖ−１＝＜ｏｖｔ＞＜ｖｖｔ＞−１    （数式２）
ここで、擬似逆行列Ｇに対して、（数式３）に表されるような重み係数ｗをかけることにより、重み係数の大きな色ほど、誤差を小さくするように変換マトリクスを算出することができる。
【００１９】
【数１】
2006170682.tif 000003
ただし、ｗｓは、ｓ番目のサンプルパッチに対する重みである
＜重み係数更新＞
ここでは、ステップＳ２１１である重み係数の更新について詳細に説明する。
【００２０】
本発明においては、サンプルパッチの中で、推定誤差が大きなパッチの推定精度を向上させることが目的である。そこで、下記（数式４）によって、推定誤差の大きなパッチの重み係数が大きくなるように重み係数を更新していき、繰り返し処理を行うことにより、上記目的を達成できる。
【００２１】
ｗｓｎ＝ｗｓｎ−１・ｅｓ    （数式４）
ただし、ｗｓｎはｓ番目のサンプルパッチの更新された重み係数、ｗｓｎ−１はｓ番目のサンプルパッチの更新前の重み係数、ｅｓはｓ番目のサンプルパッチの推定誤差である。
【００２２】
＜誤差算出＞
ここでは、ステップＳ２０８である誤差算出について詳細に説明する。
上記実施例で算出するサンプルパッチの測定値と推定値との誤差は、ユーザが求める推定精度を達成できるものであれば特に限定するものではないが、一般的には、下記（数式５）で表されるＲＭＳ誤差や、（数式６）で表されるΔＥ、あるいは（数式７）で表されるΔＥ９４を用いるのが望ましい。
【００２３】
【数２】
2006170682.tif 000004
ただし、Ｒｍは測定値、Ｒｅは推定値、ｎは波長のサンプリング数である。
【００２４】
【数３】
2006170682.tif 000005
ただし、Ｌｍ，  ａｍ，ｂｍは測定値、Ｌｅ，ａｅ，ｂｅは推定値である。
【００２５】
【数４】
2006170682.tif 000006
ただし、
【００２６】
【数５】
2006170682.tif 000007
である。
【００２７】
＜サンプルパッチの画素値＞
上記実施例において、多チャンネル画像中のサンプルパッチの画素値を用いる場合には、ノイズの低減を図るためにも、図４に示すような、参照領域中の画素のの平均画素値を用いるのが望ましい。
【００２８】
＜画像出力装置＞
上記実施例では、画像出力装置は、ＣＴＲディスプレイ等としているが、これらに限られるものではない。例えば、ＣＲＴ以外の、液晶ディスプレイやプロジェクタ、および分光的色再現が可能な多原色ディスプレイや多原色プロジェクタでも良いし、また、インクジェットプリンタ等の印刷装置でも良い。
【００２９】
以上説明したように上記第一の実施例によれば、サンプルチャートの色分布に偏りがある場合においても、分光色空間内において分光再現精度の偏りがなく均一な精度で分光情報を復元することができる。
【００３０】
（第二の実施例）
以下、本発明に係る一実施例について、添付の図面を参照して詳細に説明する。
【００３１】
図５は本発明の第二の実施例である画像処理装置の構成を示したブロック図である。５０１は本発明の実施例である画像処理装置。５０２は分光放射輝度計等、サンプルチャートの分光放射輝度や光源の分光分布を測定するための分光放射輝度測定部。５０３は分光放射輝度測定部５０２にて測定された分光放射輝度を画像処理装置５０１に読み込むための分光情報入力部。５０４はサンプルチャートの分光放射輝度から、サンプルチャートのＸＹＺ値やＬａｂ値を算出するための色変換部。５０５は多チャンネル画像を取得するための多チャンネル画像取得装置。５０６は多チャンネル画像取得装置５０５にて取得された多チャンネル画像を画像処理装置５０１に読み込むための画像入力部。５０７は画像入力部５０６にて入力された多チャンネル画像に対し、色変換部５０４にて求めたサンプルチャートのＸＹＺ値を用いて、多チャンネル画像の画素値が輝度リニアになるよう変換するためのγ補正部。５０８はγ補正部５０７にて補正された多チャンネル画像と、分光情報入力部５０３にて入力された分光情報を用いて、変換マトリクスを算出するための変換マトリクス算出部。５０９は変換マトリクス算出部５０８にて算出された変換マトリクスを用いてサンプルチャートの分光情報を推定するための分光情報推定部。５１０は分光情報推定部５０９にて算出された分光情報と、色変換部５０４にて変換されたサンプルチャートの色情報との誤差を算出する推定誤差算出部。５１１は推定誤差算出部５１０にて算出された誤差を基に、変換マトリクスを算出する際に用いる重み係数を算出する重み係数算出部。５１２は、γ補正部５０７にて補正された多チャンネル画像と、変換マトリクス算出部５０８にて算出された変換マトリクスを用いて、分光推定画像を作成する推定画像作成部。５１３は、分光画像作成部５１２にて作成された推定画像を出力するための画像出力部。５１４はハードディスクや、ＣＤ−Ｒ等、画像出力部５１３にて出力された画像を記憶するための画像記憶部である。
【００３２】
＜全体処理＞
ここで図６は、画像処理装置５０１にて行われる画像処理のフローチャートである。以下、本発明にかかる一実施例を、図面を用いて詳細に説明する。まず、Ｓ６０１では、多チャンネル画像取得装置５０５にて、所望の被写体、およびサンプルチャートの多チャンネル画像を取得し、画像入力部５０６にて画像処理装置５０１に多チャンネル画像を入力する。次にＳ６０２では、分光放射輝度測定部５０２にて、Ｓ６０１にて多チャンネル画像を撮影したサンプルチャートの分光放射輝度を測定する。Ｓ６０３では、分光情報入力部５０３にて、Ｓ６０２にて測定したサンプルチャートの分光放射輝度を画像処理装置５０１に読み込み、色変換部５０４にてＸＹＺ値、およびＬａｂ値を算出する。Ｓ６０４では、上記第一の実施例と同様に、色変換部５０４にて変換されたサンプルパッチの分光放射輝度から算出された輝度値を用いて、画像入力部５０６にて入力された多チャンネル画像中のサンプルパッチの画素値が輝度リニアになるように、γ補正部５０７にてγ変換を行う。Ｓ６０５では、後に算出する変換マトリクス算出のための重み係数の初期値を全て１．０に設定する。Ｓ６０６では、上記第一の実施例と同様に、γ補正部５０７にてγ変換された多チャンネル画像データと、分光情報入力部５０３にて入力されたサンプルパッチの分光放射輝度とを用いて、変換マトリクスを算出する。Ｓ６０７では、γ補正部５０７にてγ変換された多チャンネル画像データと、変換マトリクス算出部５０８にて算出された変換マトリクスとを用いて、サンプルパッチの分光放射輝度を推定する。Ｓ６０８では、推定誤差算出部５１０にて、分光情報推定部５０９にて推定されたサンプルパッチの分光放射輝度と、色変換部５０４にて変換されたサンプルパッチの色情報との誤差を算出する。Ｓ６０９では、推定誤差算出部５１０にて算出された誤差の最大値が、予め定めた閾値よりも小さいかどうかを判定し、最大誤差の方が小さければＳ６１２に進み、最大誤差の方が大きければＳ６１０に進む。Ｓ６１０では、Ｓ６０８にて算出した誤差が改善されていればＳ６１１に進み、改善されていなければＳ６１２に進む。Ｓ６１１では、上記第一の実施例と同様に、変換マトリクス算出の際の重み係数を更新し、Ｓ６０６に戻る。Ｓ６１２では、推定画像作成部５１２にて、γ補正部５０７にてγ補正された多チャンネル画像と、変換マトリクス算出部５０８にて算出された変換マトリクスとを用いて、分光推定画像を作成する。Ｓ６１３では、推定画像作成部にて作成された分光推定画像を画像記憶部５１４に記憶する。
【００３３】
以上説明したように上記第二の実施例によれば、サンプルチャートの色分布に偏りがある場合においても、分光色空間内において分光再現精度の偏りがなく均一な精度で分光情報を復元し、分光画像を保存することができる。
【００３４】
（他の実施例）
なお、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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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】
【００４０】
【図１】第一の実施例の画像処理装置を示すブロック図。
【図２】第一の実施例の画像処理装置における処理の流れを説明するフローチャート。
【図３】ガンマ変換処理を説明するための図。
【図４】平均画素値算出のための参照領域を説明するための図。
【図５】第二の実施例の画像処理装置を示すブロック図。
【図６】第二の実施例の画像処理装置における処理の流れを説明するフローチャート。
【図７】Ｍａｃｂｅｔｈカラーチェッカーのａ＊ｂ＊平面内での色分布を示す図。
【図１】
2006170682.tif 000008
【図２】
2006170682.tif 000009
【図３】
2006170682.tif 000010
【図４】
2006170682.tif 000011
【図５】
2006170682.tif 000012
【図６】
2006170682.tif 000013
【図７】
2006170682.tif 000014