(57)【要約】【課題】  入力側の観察条件と出力側の観察条件とを考慮し、画像中の全ての位置において視覚的に目立つ度合の差が小さくなるように、且つ高速で実用的な色域マッピングを実現するための技術を提供すること。【解決手段】  入力画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第１の顕著性マップを、前記入力側の観察条件に基づいて生成する。複数の色域マッピングのそれぞれを入力画像に対して行うことで得られる複数の画像のそれぞれについて、該画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第２の顕著性マップを、出力側の観察条件に基づいて生成する。第１の顕著性マップと第２の顕著性マップとの差分値と、複数の画像と、に基づいて、入力画像に対する色域マッピング後の画像を生成する。【選択図】  図１
2018137642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力側の色域を出力側の色域に色域マッピングする画像処理装置であって、
入力画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第１の顕著性マップを、前記入力側の観察条件に基づいて生成する第１の生成手段と、
複数の色域マッピングのそれぞれを前記入力画像に対して行うことで得られる複数の画像のそれぞれについて、該画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第２の顕著性マップを、前記出力側の観察条件に基づいて生成する第２の生成手段と、
前記第１の顕著性マップと前記第２の顕著性マップとの差分値と、前記複数の画像と、に基づいて、前記入力画像に対する色域マッピング後の画像を生成する第３の生成手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の生成手段は、前記入力画像が属する色空間のそれぞれの成分に対して空間フィルタを適用することで生成される多重解像度画像に基づいて、前記第１の顕著性マップを生成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】
前記第２の生成手段は、前記複数の画像のそれぞれについて、該画像が属する色空間のそれぞれの成分に対して空間フィルタを適用することで生成される多重解像度画像に基づいて前記第２の顕著性マップを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第３の生成手段は、前記複数の画像のそれぞれを、前記第１の顕著性マップと該画像に対応する前記第２の顕著性マップとの差分値に基づいて重み付けして融合させた画像を、前記入力画像に対する色域マッピング後の画像として生成することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記入力側の観察条件は、入力側の順応領域における白色点の絶対輝度、入力側の画像解像度、入力側の観察距離を含むことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記出力側の観察条件は、出力側の順応領域における白色点の絶対輝度、出力側の画像解像度、出力側の観察距離を含むことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力画像、前記入力画像に対する色域マッピング後の画像は、ＪＣＨ画像であることを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記複数の色域マッピングのそれぞれは異なる色域マッピングアルゴリズムであることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力側の色域を出力側の色域に色域マッピングする画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の第１の生成手段が、入力画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第１の顕著性マップを、前記入力側の観察条件に基づいて生成する第１の生成工程と、
前記画像処理装置の第２の生成手段が、複数の色域マッピングのそれぞれを前記入力画像に対して行うことで得られる複数の画像のそれぞれについて、該画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第２の顕著性マップを、前記出力側の観察条件に基づいて生成する第２の生成工程と、
前記画像処理装置の第３の生成手段が、前記第１の顕著性マップと前記第２の顕著性マップとの差分値と、前記複数の画像と、に基づいて、前記入力画像に対する色域マッピング後の画像を生成する第３の生成工程と
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色域マッピング技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータやコンピュータネットワークに接続されたデジタルカメラ、スキャナ、モニタ、プリンタといった入出力デバイス間の色情報を管理する技術として、色管理システム（カラーマネージメントシステム）が知られている。色管理システムでは、デバイス用のプロファイルを利用して、入出力デバイス間のカラーマッチング、色域外警告、出力プレビュー（ソフトプルーフ）といった色管理が行われている。デバイス用のプロファイルには、デバイスの各種デバイス特性が格納されている。ここで、各種デバイス特性には、デバイス依存色とデバイス非依存色との関係、デバイス固有の色域情報、デバイス非依存色をデバイス固有の色域内のデバイス非依存色へマッピングするための色域マッピングなどが含まれている。
【０００３】
入出力デバイス間のカラーマッチングを行うためには、入力側デバイスにおける色の見えと出力側デバイスにおける色の見えとを一致させる必要がある。図１は、カラーアピアランスモデルにおける人間の視野の定義を示す図である。
【０００４】
カラーアピアランスモデルは、視野角２°の色票が与えられた場合に、人間の色の見えを正しく予測するように設計されている。一般に、CIE1931測色標準観察者は、１°から４°の視野角の範囲で適用可能であり、この視野角領域を２°以内の刺激領域６１、４°以内の隣接領域６２に区別する。そして、隣接領域６２の外側の視野角４°から１０°までの領域を背景領域６３と呼び、背景領域６３の周囲の領域を周囲領域６４と呼ぶ。さらに、刺激領域６１、隣接領域６２、背景領域６３および周囲領域６４をすべて含む視界領域を順応領域と呼ぶ。代表的なカラーアピアランスモデルにCIECAM02があり、このモデルは、以下の観察条件パラメータを設定することができる。
【０００５】
ＬＡ：順応領域の絶対輝度［ｃｄ／ｍ２］（通常、順応領域における白色点の絶対輝度Ｌｗの２０％）
ＸＹＺ：色票の相対ＸＹＺ値、
ＸｗＹｗＺｗ：白色点の相対ＸＹＺ値、
Ｙｂ：背景領域の相対輝度、
周囲条件：平均的(Average Surround)、ほの暗い(Dim Surround)、暗い(Dark Surround)
なお、周囲条件は、周囲領域における相対輝度が、順応領域における白色点の２０％以上ならばAverage、２０％未満ならばDim、殆ど０％ならばDarkになる。カラーアピアランスモデルが単色の色票を利用した実験結果から導出されたことから、複数の色が混在する画像に対して、どのような観察条件パラメータを適用すればよいかは確立されていない。ニュートラルなグレーが白色点の輝度の２０％であることから、順応領域における白色点の絶対輝度Lwの２０％を背景領域の相対輝度Ybとして設定するのが一般的である。
【０００６】
また、画像にカラーアピアランスモデルを適用する場合、全画素に一つの観察条件パラメータを適用するのが一般的である。しかし、全画素に一つの観察条件パラメータを適用すれば、ラスタライズ後の画像上で表現される単色と背景の視覚効果をカラーマッチング結果に反映させることができないという課題も残されている。
【０００７】
言い換えれば、従来では、入力側の画像解像度および観察距離と出力側の画像解像度および観察距離とを考慮した空間的カラーマッチングを行っていたとは言えない。このような課題に対して、入力画像の解像度および観察距離と出力画像の解像度および観察距離とを考慮した空間的カラーマッチングが提案されている（特許文献１）。
【０００８】
一方で、ネットワーク上の複数デバイスを用いて共通の色再現を行うためには、複数デバイスの共通色域が一般的に利用されている。共通色域は、共通な色再現の対象となるデバイス数が増えるほど狭くなる傾向がある。このため、狭い色域に対してもオリジナル画像と同等な色再現を実現できるような色域マッピングが必要となってくる。狭い色域ではオリジナル画像と同じ色を全て再現できないため、何らかの情報を犠牲にする必要がある。ICC（International Color Consortium）プロファイルでは、「知覚的（Perceptual）」、「彩度(Saturation)」、「相対的な色域を維持(Relative Colorimetric)」、「絶対的な色域を維持(Absolute Colorimetric)」のような複数のレンダリング・インテントに基づいた色域マッピングを格納し、ユーザが用途に応じて選択された色域マッピングが利用できるようになっている。色域マッピングの方法としては、色相を固定し、明度を優先（彩度を犠牲）してマッピングする技術や、彩度を優先（明度を犠牲）してマッピングするような技術が知られている。
【０００９】
また、狭い色域に対しては、忠実性と階調性とを両立した色再現が困難なため、色域外の入力画像の色分布に応じてマッピング境界を動的に制御するような技術も知られている（特許文献２）。
【００１０】
更に、空間周波数特性を考慮した色域マッピングとして、「変換前後の差分画像に対して明度成分、色味成分で異なるフィルタリング処理を施した画像全体の２乗ノルム」と「変換前後の色差による色域内外判定結果」の和によって定義された評価関数を最小化するように色域マッピングを最適化する技術も知られている（特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１０−５０７４４号公報
【特許文献２】特開平７−１０７３０６号公報
【特許文献３】特開平１０−２５７２９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、従来技術に基づいた色域マッピングでは、空間周波数特性（周辺画素の影響）を考慮していないものが多く、注目画素の目立つ度合（近傍に比べて目立つ度合）が色域マッピング前後の画像で異なるという課題があった。
【００１３】
また、空間周波数特性が考慮されていたとしても、入力側の観察条件と出力側の観察条件は考慮されていないという課題があった。また、差分画像に対して空間フィルタを２回かけ、しかも最終的な色域マッピング画像を得るために多くの繰り返し演算を必要とするという課題もあった。
【００１４】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、入力側の観察条件と出力側の観察条件とを考慮し、画像中の全ての位置において視覚的に目立つ度合の差が小さくなるように、且つ高速で実用的な色域マッピングを実現するための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一様態は、入力側の色域を出力側の色域に色域マッピングする画像処理装置であって、入力画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第１の顕著性マップを、前記入力側の観察条件に基づいて生成する第１の生成手段と、複数の色域マッピングのそれぞれを前記入力画像に対して行うことで得られる複数の画像のそれぞれについて、該画像における注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化した第２の顕著性マップを、前記出力側の観察条件に基づいて生成する第２の生成手段と、前記第１の顕著性マップと前記第２の顕著性マップとの差分値と、前記複数の画像と、に基づいて、前記入力画像に対する色域マッピング後の画像を生成する第３の生成手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の構成によれば、入力側の観察条件と出力側の観察条件とを考慮し、画像中の全ての位置において視覚的に目立つ度合の差が小さくなるように、且つ高速で実用的な色域マッピングを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】カラーアピアランスモデルにおける人間の視野の定義を示す図。
【図２】画像処理装置のハードウェア構成例及びその周辺機器を示すブロック図。
【図３】ネットワーク環境におけるカラーマッチング処理の構成を示す図。
【図４】CIE 1931色度図の一例を示す図。
【図５】異なる観察条件を考慮したカラーマッチングの概念図例を示すブロック図。
【図６】空間的CAMの順変換５０４を実現する機能構成例を示すブロック図。
【図７】空間的GMA５０８を実現する機能構成例を示すブロック図。
【図８】空間的CAMの逆変換５１２を実現する機能構成例を示すブロック図。
【図９】顕著性マップ生成部７２０の処理の概念図の例を示す図。
【図１０】色相角hとHue quadrature Hの違いを示す図。
【図１１】明度成分と色成分に対する人間の視覚のコントラスト感度関数例の図。
【図１２】２次元周波数平面上のコントラスト感度関数を示した例の図。
【図１３】順応輝度に応じたコントラスト感度関数の変化を示した例の図。
【図１４】異なる観察条件を考慮したカラーマッチングの処理のフローチャート。
【図１５】ステップＳ２０５における処理の詳細を示すフローチャート。
【図１６】ステップＳ２１３における処理の詳細を示すフローチャート。
【図１７】ステップＳ２０６（Ｓ２０９）の処理の詳細を示すフローチャート。
【図１８】ステップＳ１０１を説明する図。
【図１９】ステップＳ１０２を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載した構成の具体的な実施例の１つである。
【００１９】
［第１の実施形態］
先ず、本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成例及びその周辺機器について、図２のブロック図を用いて説明する。なお、図２に示した構成は、以下に説明する色管理処理を実現可能な構成の一例として示したものであって、画像処理装置のハードウェア構成例は、図２に示した構成に限らない。画像処理装置は、例えば、一般のＰＣ（パーソナルコンピュータ）やタブレット端末装置である。
【００２０】
ＣＰＵ１０１は、メインメモリ１０２に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて処理を実行する。これによりＣＰＵ１０１は、画像処理装置全体の動作制御を行うと共に、以下に説明する色管理処理を含む各処理を実行若しくは制御する。ＣＰＵ１０１は、PCI (peripheral component interconnect)バスなどのシステムバス１１４およびシリアルATAインタフェイス（ＳＡＴＡ  Ｉ／Ｆ）１０３を介してＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０５にアクセスする。また、ＣＰＵ１０１は、ネットワークＩ／Ｆ１０４を介してローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などのネットワーク１１５にアクセスする。また、ＣＰＵ１０１は、シリアルバスインタフェイス（Ｉ／Ｆ）１０８とＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４などのシリアルバス１１０に接続された各種のデバイスと通信を行う。これによりＣＰＵ１０１は、例えば、色管理処理対象の画像データを、カードリーダを含む画像入力デバイス１１３から取得したり、画像データをプリンタ１０９に出力したりして、例えばユーザが指示する画像を印刷する。なお、色管理処理対象の画像データの取得元は特定の取得元に限らず、ＨＤＤ１０５やネットワーク１１５上のサーバから読み出してもよい。
【００２１】
また、ＣＰＵ１０１は、様々な処理結果を、グラフィックアクセラレータ１０６を介してモニタ１０７に表示し、ユーザ指示をシリアルバス１１０に接続されたキーボード１１１、マウス１１２を介して入力する。
【００２２】
メインメモリ１０２は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ装置により構成されており、コンピュータプログラムやデータを一時的に格納するためのエリア、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリア、等を提供することができる。
【００２３】
ＨＤＤ１０５には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、以下に説明する色管理処理を含む各処理をＣＰＵ１０１に実行させるためのコンピュータプログラムやデータが保存されている。ＨＤＤ１０５に保存されているデータには、以下の説明において既知のデータとして説明するものや、色管理処理の対象となる画像データなどが含まれている。ＨＤＤ１０５に保存されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ１０１による制御に従って適宜メインメモリ１０２内のＲＡＭにロードされ、ＣＰＵ１０１による処理対象となる。
【００２４】
モニタ１０７はＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、ＣＰＵ１０１による処理結果を画像や文字などでもって表示することができる。プリンタ１０９は、画像や文字を印刷可能な画像出力デバイスの一例である。然るに、プリンタ１０９の代わりに、例えば、複合機などの画像出力デバイスをシリアルバス１１０に接続するようにしても良い。
【００２５】
画像入力デバイス１１３は、画像処理装置に画像データを入力するためのもので、上記のカードリーダであっても良いし、例えば、画像を撮像する撮像装置であっても良い。
【００２６】
キーボード１１１、マウス１１２は、ユーザインターフェースの一例である。なお、ユーザが操作することで各種の指示をＣＰＵ１０１に対して入力することができるユーザインターフェースであれば、キーボード１１１、マウス１１２に加えて若しくは代えて他のユーザインターフェースを採用しても良い。
【００２７】
［ネットワーク環境におけるカラーマッチング処理の構成］
複数のデバイスが接続されたネットワーク環境におけるカラーマッチング処理の構成について、図３を用いて説明する。デバイス用のプロファイルには、変換ベースのICC（International Color Consortium）プロファイルや測色値ベースのWCS（Windows Color System）プロファイルなどが存在する。以下では簡単化のためにICCプロファイルを例として説明する。
【００２８】
図３（ａ）は、各デバイスに対して個別に最適化されたプロファイルを適用した例である。デジタルカメラ２０１、デジタルビデオカメラ２０２、スキャナ２０３といった入力デバイスによって取得された画像はそれぞれ、対応する入力デバイス用のプロファイル２０４〜２０６によってCIE XYZやCIE Labといったデバイス非依存の色空間へ変換される。次に、デバイス非依存の色空間へ変換された画像は、作業色空間用のプロファイル２０７を用いて作業色空間色域内へマッピングされ、作業色空間へ変換される。そして、ユーザは作業色空間上の画像に対して画像編集を行ったり、編集済みの画像を保存したりする。更に、作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７と各モニタデバイス用のプロファイル２１２〜２１５を用いて各モニタ色域内へマッピングされ、各ユーザのモニタ２０８〜２１１へ表示される。同様に、作業色空間上の画像は、作業用色空間用のプロファイル２０７とプロジェクタデバイス用のプロファイル２２０を用いてプロジェクタ色域内へマッピングされ、プロジェクタ２１６へ出力される。同様に、作業色空間上の画像は、作業用色空間用のプロファイル２０７と大判印刷デバイス用のプロファイル２２１を用いて大判印刷デバイス色域内へマッピングされ、大判印刷デバイス２１７へ出力される。同様に、作業色空間上の画像は、作業用色空間用のプロファイル２０７と電子写真デバイス用のプロファイル２２２を用いて電子写真デバイス色域内へマッピングされ、電子写真デバイス２１８へ出力される。同様に、作業色空間上の画像は、作業用色空間用のプロファイル２０７とインクジェットデバイス用のプロファイル２２３を用いてインクジェットデバイス色域内へマッピングされ、インクジェットデバイス２１９へ出力される。
【００２９】
ここで、上記の各デバイス（モニタ２０８〜２１１、プロジェクタ２１６、大判印刷デバイス２１７、電子写真デバイス２１８、インクジェットデバイス２１９）における色再現は、プロファイル２１２〜２１５、２２０〜２２３が対応するデバイスに対して個別に最適化されているため、各デバイスにとって最適な色再現となる。しかし、各デバイスには色域の違いや色域マッピングの違い等があるため、全て異なった色再現となる。
【００３０】
図３（ｂ）は、個別に最適化されたプロファイルを適用する前に表示デバイス、投影デバイス、印刷デバイスといった同種のデバイスに対して共通表示色域マッピング２２４、共通投影色域マッピング２２５、共通印刷色域マッピング２２６を適用した例である。
【００３１】
入力デバイスによって取得された画像を作業色空間上の画像へ変換する方法は図３（ａ）と同じであるため、説明は省略する。作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７によってデバイス非依存な色空間へ変換され、特開平10-79865号公報に示されるような公知の技術によって作成された共通表示色域マッピング２２４を用いてモニタ２０８〜２１１の共通表示色域内へマッピングされる。更に、共通表示色域内へマッピングされた画像は各モニタデバイス用のプロファイル２１２〜２１５を用いてマッピングされ、各ユーザのモニタ２０８〜２１１へ表示される。同様に、作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７、共通投影色域マッピング２２５、プロジェクタデバイス用のプロファイル２２０を用いてマッピングされて、プロジェクタ２１６へ出力される。同様に、作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７、共通印刷色域マッピング２２６、大判印刷デバイス用のプロファイル２２１を用いてマッピングされて、大判印刷デバイス２１７へ出力される。同様に、作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７、共通印刷色域マッピング２２６、電子写真デバイス用のプロファイル２２２を用いてマッピングされて、電子写真デバイス２１８へ出力される。同様に、作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７、共通印刷色域マッピング２２６、インクジェットデバイス用のプロファイル２２３を用いてマッピングされて、インクジェットデバイス２１９へ出力される。
【００３２】
ここで、各ユーザのモニタ２０８〜２１１における色再現は、複数のデバイスに共通な共通表示色域、及び共通表示色域マッピング２２４を用いているため、同一色再現となる。また、印刷デバイス（大判印刷デバイス２１７、電子写真デバイス２１８、インクジェットデバイス２１９）における色再現も複数のデバイスに共通な共通印刷色域、及び共通印刷色域マッピング２２６を用いているため、同一色再現となる。但し、各ユーザのモニタ２０８〜２１１における色再現、プロジェクタ２１６における色再現、印刷デバイス（２１６〜２１９）における色再現は、共通表示色域、共通投影色域、共通印刷色域の違いがあるため、モニタ、プロジェクタ、印刷デバイス間では異なった色再現となる。複数のモニタ間の色再現を共通化できるため、共同作業に適している。また、複数の印刷デバイス間の色再現を共通化することによって、同一コンテンツを複数の印刷デバイスで同時に印刷することが可能となり、印刷時間を短縮することができる。
【００３３】
図３（ｃ）は、個別に最適化されたプロファイルを適用する前に、全てのデバイスに共通な全共通色域マッピング２２７を適用した例である。入力デバイスによって取得された画像を作業色空間上の画像へ変換する方法は図３（ａ）と同じであるため、説明は省略する。作業色空間上の画像は、作業色空間用のプロファイル２０７によってデバイス非依存な色空間へ変換され、図３（ｂ）と同様な技術によって作成された全共通色域マッピング２２７を用いて全てのデバイス（モニタ２０８〜２１１、プロジェクタ２１６、大判印刷デバイス２１７、電子写真デバイス２１８、インクジェットデバイス２１９）の全共通色域内へマッピングされる。更に、全共通色域内へマッピングされた画像は各デバイス用のプロファイル２１２〜２１５、２２０〜２２３を用いて変換され、対応するデバイスへ出力される。ここで、各デバイス（モニタ２０８〜２１１、プロジェクタ２１６、大判印刷デバイス２１７、電子写真デバイス２１８、インクジェットデバイス２１９）における色再現は、全デバイスに共通な全共通色域、及び全共通色域マッピング２２７を用いているため、同一色再現となる。全てのデバイスが同一色再現となるため、共同作業に適しているだけでなく、色校正の手間を省くことができる。
【００３４】
なお、デバイス非依存な色空間はCIE XYZやCIE LABに限定されず、CIE LUV、CIECAM97sやCIECAM02で利用されているJCh（またはJCH）やQMh（またはQMH）などの他のデバイス非依存な色空間／観察条件非依存な色空間であっても構わない。また、共通表示色域、共通投影色域、共通印刷色域、全共通色域を決定する際に用いられる複数のデバイスは、対象となる全てのデバイスである必要はなく、一部のデバイスを対象としても構わない。
【００３５】
各種デバイスに採用されている典型的な標準色空間の色域の違いを示したCIE 1931色度図の一例を図４に示す。なお、実際の色域は明度方向を含む３次元形状となるが、本色度図上では各色域の最大彩度の領域が示されている。
【００３６】
モニタ用としては、ＰＣ上でのWeb制作・閲覧、一般ユーザ向けデジタルカメラの画像表示に最適なsRGB色空間（RGB系）、RGB系印刷用途やプロ向けデジタルカメラの画像表示に最適なAdobe RGB色空間（RGB系）などがある。プロジェクタ用としては、デジタルシネマ制作に最適なDCI P3色空間（RGB系）などがある。また、印刷用としてSWOP色空間（CMYK系）などがある。
【００３７】
作業色空間としては、一般的にsRGB色空間が用いられるが、業種や用途によって利用する色空間が異なる。例えば、印刷業界で利用されるSWOP色域にはsRGB色域より広い部分が存在するため、作業色空間としてSWOP色空間をそのまま利用してCMYK編集する場合や、sRGB空間より広いAdobe RGB色空間を利用してRGB編集する場合がある。また、デジタルシネマ制作の場合には、作業色空間としてDCI P3が選択される。その他、放送用としてRec.709色空間（RGB系）、印刷用としてJapan Color色空間（CMYK系）、JMPA Color色空間（CMYK系）、Euroscale色空間（CMYK系）などがある。
【００３８】
作業色空間を利用する利点は、画像編集する色空間を実際の入力デバイスや表示デバイスの色域と独立に設定できる点にある。作業色空間を利用せず、入力画像を入力デバイス色空間上で画像編集すると、作業色空間への変換誤差や色空間の量子化誤差が発生しないという利点があるが、コンテンツの色域が入力デバイスの色域に制限されるという問題が発生する。また、作業色空間を利用せず、入力画像を表示デバイス色空間へ変換して画像編集する場合には、表示する際にカラーマッチングを実行する必要がなく、高速表示できるという利点があるが、同様に、コンテンツの色域が表示デバイスの色域に制限されるという問題が発生する。一方、作業色空間を利用すれば、実際の入力デバイスや表示デバイスの色域より広い色域でコンテンツの画像編集が可能となる。
【００３９】
例えば、図３（ａ）のようなsRGB相当やAdobe RGB相当のモニタしか存在しない作業環境でデジタルシネマ制作を行いたい場合でも、作業色空間としてDCI P3色空間を設定すれば、デジタルシネマ向けの画像編集を行うことができる。図４からわかるように、DCI P3色空間はAdobe RGB色空間と比べて、赤色や緑色の領域が広くなっている。
【００４０】
しかしユーザが編集中の画像の色を確認する際、実際の表示デバイスで表現可能な「色域内の色」については作業色空間上の色と同じ色で確認できるが、実際の表示デバイスで表現できない「色域外の色」については色域マッピング後の色で確認することになる。色域マッピング後の色は色域マッピング前の色と異なるため、作業色空間上の色と同じ色で確認できないという問題が発生する。この傾向は表示デバイスの色域が狭くなるほど顕著であり、例えば、図３（ｂ）、図３（ｃ）のように表示デバイスの色域が複数のデバイスの中で最も狭い色域に制限されてしまう場合、共通表示色域はsRGB相当、全共通色域はSWOP相当になる。このように、共通色域は、共通な色再現の対象となるデバイス数が増えるほど色域が狭くなる傾向があるため、狭い色域に対してもオリジナル画像と同等な色再現を実現できるような色域マッピングが必要となる。
【００４１】
［異なる観察条件を考慮したカラーマッチング］
空間周波数特性（周辺画素の影響）を考慮していない色域マッピングでは、入力色が同じであれば色域マッピング後も同じ色にマッピングされる。このため、色域マッピングの自由度が低くなり、階調性が失われたり、注目画素と周辺画素とのコントラスト比が維持できなくなったりするという問題があった。また、注目画素と周辺画素とのコントラスト比が崩れると、注目画素の目立つ度合（近傍に比べて目立つ度合）の分布も色域マッピング前後の画像で異なってしまうという問題があった。
【００４２】
また、空間周波数特性を考慮したとしても、各画素の色差を最小とするような色域マッピングの最適化方法では、色域マッピング前後の画像において注目画素の目立つ度合が最適化できないという問題や、繰り返し演算によって最適化を行うため処理時間がかかるという問題があった。
【００４３】
この問題を解決するために、本実施形態では、空間周波数特性を考慮して各画素の色差を最小とするような最適化方法ではなく、色域マッピング前後の「顕著性マップ（saliency map）」の差分値が最小となるような最適化を行う。「顕著性マップ（saliency map）」とは、画像中の全ての位置において視覚的に目立つ度合（近傍に比べて目立つ度合）を表現したマップであり、顕著性マップを利用することにより画像上で人間が視覚的注意を向けやすい領域を推定することができる。視線計測に基づいた研究では、画像上において「視線が向いている領域」と「視覚的注意を向けやすい領域」の間に高い相関があることが知られている。色域マッピング前後の顕著性マップの差分値が最小となるような最適化を行うことにより、色域マッピング前後における画像上の「視覚的注意を向けやすい領域」の分布の変化を最小限に抑え、人間の知覚と合った色域マッピングを行うことが可能となる。ここで、顕著性マップは、注目画素が近傍の画素と比べて目立つ度合をマップ化したものであるため、顕著性マップ生成の段階で明度成分、色成分、エッジ方向に対する空間周波数特性も考慮される。
【００４４】
また、本実施形態では、繰り返し演算ではなく、「複数の色域マッピング後の画像に対する顕著性マップ」と「色域マッピング前の画像に対する顕著性マップ」との差分値が小さくなるように重み付けを行い、複数の色域マッピング後の画像を加重平均によって融合させる。これにより、繰り返し演算が必要なくなるため、高速で実用的な色域マッピングが可能となる。ここで、複数の色域マッピング後の画像は対象デバイスの色域内の色であることが保証されているため、加重平均後の「顕著性を考慮した色域マッピング」を適用した画像も対象デバイスの色域内の色となる。
【００４５】
また、「複数の色域マッピング後の画像に対する顕著性マップ」と「色域マッピング前の画像に対する顕著性マップ」との差分値を求める際に観察条件を考慮する必要がある。入力側と出力側とで画像サイズ（または画像の解像度）や観察条件が同じならば、同一の観察条件パラメータを利用して、「複数の色域マッピング後の画像に対する顕著性マップ」と「色域マッピング前の画像に対する顕著性マップ」を生成すればよい。しかし、入力側と出力側とで画像サイズ（または画像の解像度）や観察条件が異なる場合、「複数の色域マッピング後の画像に対する顕著性マップ」を生成するためには出力側の観察条件パラメータを利用し、「色域マッピング前の画像に対する顕著性マップ」を生成するためには入力側の観察条件パラメータを利用する必要がある。
【００４６】
異なる観察条件を考慮したカラーマッチングの概念図の例を図５に示す。まず、作業色空間上の画像（または入力側デバイス空間上の画像）５００は、作業色空間用のプロファイル（または入力側プロファイル）２０７によって入力側のデバイス非依存なＸＹＺデータである画像５０１へ変換される。
【００４７】
次に、入力側のデバイス非依存な画像５０１は、空間的カラーアピアランスモデル（以下、空間的CAM）の順変換５０４によって、入力側のJCH空間上の画像５０５へ変換される（詳細は後述する）。ここで、JはLightness、CはChroma、HはHue quadratureである。空間的CAMの順変換５０４によって算出可能な色相には、色相角（Hue angle）hとHue quadrature Hがある。図１０に色相角（Hue angle）hとHue quadrature Hの違いを示す。R, Y, G, Bは、unique red, unique yellow, unique green, unique blueという４つのユニーク色であり、人間が混色のない純色として知覚する色を示している。色相角（Hue angle）h（図１０（ａ））は０°から３６０°で表現される色相でマンセル表色系の色相に近い値を示す。一方、Hue quadrature H（図１０（ｂ））は０°から４００°で表現される色相（Red:０°または４００°、Yellow:１００°、Green:２００°、Blue:３００°）でNCS表色系の色相に近い値を示す。一般的な画像処理ではCIE Lab表色系やマンセル表色系の色相に近い色相角（Hue angle）hが用いられている。本実施形態では、Redness-Greenness成分とYellowness-Blueness成分という人間の視覚特性における反対色の関係を利用するため、Hue quadrature Hを用いる。なお、空間的CAMの順変換５０４では、以下の入力側の観察条件パラメータ５０２及び５０３を設定することができる。
【００４８】
XwYwZw：入力側の白色点の相対XYZ値
Surround：入力側の周囲条件（平均的(Average Surround)、ほの暗い(Dim Surround)、暗い(Dark Surround)）
Lw：入力側の順応領域における白色点の絶対輝度[cd／m2]、
R：入力側の画像解像度[ppi]
D：入力側の観察距離[m]
次に、入力側のJCH空間上の画像５０５は、空間的GMA(Gamut Mapping Algorithm)５０８によって出力側の色域内へ色域マッピングされ、出力側のJCH空間上の画像５０９へ変換される（詳細は後述する）。ここで、空間的GMA５０８は、出力側の色域を示す情報である出力側GBD（Gamut Boundary Description）５０７だけでなく、入力側の色域を示す情報である入力側GBD（Gamut Boundary Description）５０６も考慮して色域マッピングを行うことができる。また、入力側GBD５０６として、入力側のJCH空間上の画像５０５の色域、または入力側デバイスの色域を利用することができる。
【００４９】
入力側のJCH空間上の画像５０５の色域に対する入力側GBD５０６は、入力側のJCH空間上の画像５０５の全画素のJCH値に対する三次元凸包(convex hull)を求めることによって作成できる。入力側デバイスの色域に対する入力側GBD５０６は、例えば、次の手順で作成できる。まず、入力側デバイスのデバイス空間（RGBやCMYKなど）を均等にサンプリングしたサンプリング画像を生成する。次に、デバイス空間のサンプリング画像に対して、プロファイル２０７と、入力側観察条件を考慮したCIECAM02等のカラーアピアランスモデルの順変換を適用し、JCH空間のサンプリング画像を取得する。次に、取得されたJCH空間のサンプリング画像に対して三次元凸包を求めれば、入力側GBD５０６を作成することができる。
【００５０】
同様に、出力側デバイスの色域に対する出力側GBD５０７も、次の手順で作成できる。まず、出力側デバイスのデバイス空間（RGBやCMYKなど）を均等にサンプリングしたサンプリング画像を生成する。次に、デバイス空間のサンプリング画像に対して、プロファイル２２１と、出力側観察条件を考慮したCIECAM02等のカラーアピアランスモデルの順変換を適用し、JCH空間のサンプリング画像を取得する。次に、取得されたJCH空間のサンプリング画像に対して三次元凸包を求めれば、出力側GBD５０７を作成することができる。
【００５１】
なお、サンプリング画像は、デバイス空間を均等に分割した色から構成されるとは限らず、デバイス空間を非均等に分割した色や、デバイス空間の境界を表す色を用いても構わない。また、色域の求め方は、三次元凸包に限られるわけではなく、凹部分を考慮した方法であっても構わない。また、カラーアピアランスモデルはCIECAM02に限定されず、CIECAM97s、納谷モデル、Huntモデル、RLABモデルなどの他のカラーアピアランスモデルであっても構わない。本実施形態では、簡単化のためCIECAM02を例として説明する。
【００５２】
更に、空間的GMA５０８では、色域マッピング前後の「顕著性マップ（saliency map）」の差分値が最小となるような最適化が行われるため、入力側の観察条件パラメータ５０３と出力側の観察条件パラメータ５１０が必要となる。
【００５３】
空間的GMA５０８における入力側の観察条件パラメータ５０３は以下の情報を含む。
【００５４】
Lw：入力側の順応領域における白色点の絶対輝度[cd／m2]、
R：入力側の画像解像度[ppi]
D：入力側の観察距離[m]
同様に、空間的GMA５０８における出力側の観察条件パラメータ５１０は以下の情報を含む。
【００５５】
Lw：出力側の順応領域における白色点の絶対輝度[cd／m2]、
R：出力側の画像解像度[ppi]
D：出力側の観察距離[m]
次に、出力側のJCH空間上の画像５０９は、空間的CAMの逆変換５１２によって出力側のデバイス非依存なＸＹＺデータである画像５１３へ変換される（詳細は後述する）。ここで、空間的CAMの逆変換５１２では、以下の出力側の観察条件パラメータ５１０及び５１１を設定することができる。
【００５６】
XwYwZw：出力側の白色点の相対XYZ値、
Surround：出力側の周囲条件（平均的(Average Surround)、ほの暗い(Dim Surround)、暗い(Dark Surround)）
Lw：出力側の順応領域における白色点の絶対輝度[cd／m2]、
R：出力側の画像解像度[ppi]
D：出力側の観察距離[m]
最後に、出力側のデバイス非依存な画像５１３は、大判印刷用のプロファイル（または出力側プロファイル）２２１によって大判印刷デバイス上の画像（または出力側デバイス空間上の画像）５１４へ変換される。
【００５７】
なお、図５では、大判印刷デバイス２１７の色域への色域マッピングを例にとっているが、他のデバイスの色域への色域マッピングを行う場合においても図５の構成は同様に適用できる。
【００５８】
［空間的CAMの順変換５０４］
空間的CAMの順変換５０４を実現する画像処理装置の機能構成例を図６のブロック図に示す。図６に示す各機能部はハードウェアで実装しても良いし、コンピュータプログラムで実装しても良い。以下の説明では、機能部を処理の主体として説明するが、図６に示す各機能部をコンピュータプログラムで実装する場合、ＣＰＵ１０１が該機能部に対応するコンピュータプログラムを実行することで対応する処理が実行されることになる。また、入力側の観察条件パラメータ５０３は上記の通り、視野角に基づいて入力画像上の領域サイズを決定するためのパラメータ（解像度R、観察距離D）を含んでいる。
【００５９】
ローパスフィルタ(Y LOW-PASS)６０７は、入力側の観察条件パラメータ５０３から決定されるローパスフィルタであり、XYZデータとしての画像５０１（輝度画像データ）に対してローパスフィルタ処理を実行する。
【００６０】
空間的CAMの順変換５０４では、画像５０１にローパスフィルタ６０７が出力する輝度画像データ（入力側ローパス画像）と入力側の観察条件パラメータ５０２及び５０３を適用して、画像５０１をJCH空間の画像データ（JCHデータ）である画像５０５に変換する。
【００６１】
算出部６０８は、画像５０１の注目画素と同位置の、ローパスフィルタ６０７が出力する入力側ローパス画像における画素の画素値Yから、入力側背景領域の相対輝度Ybを算出する。
【００６２】
算出部６０９は、入力側の観察条件パラメータ５０３に含まれている白色点の輝度Lwと、入力側背景領域の相対輝度Ybと、から以下の式１により入力側順応領域の絶対輝度LAを算出する。
【００６３】
【数１】
2018137642.tif 000003
【００６４】
算出部６０４は、算出部６０９が求めた絶対輝度LAと、下表に示す入力側の観察条件パラメータ５０２の周囲条件Surroundに対応する順応度合のファクタFと、を用いて、以下の式２により色順応度合ファクタDを算出する。
【００６５】
【表１】
2018137642.tif 000004
【００６６】
算出部６０５は、入力側順応領域の絶対輝度LAから、以下の式３により輝度レベル順応ファクタFLを算出する。
【００６７】
【数２】
2018137642.tif 000005
【００６８】
算出部６０６は、入力側背景領域の相対輝度Ybから、以下の式４により背景誘導ファクタn、誘導ファクタNbbとNcb、基本指数非線形性zを算出する。
【００６９】
【数３】
2018137642.tif 000006
【００７０】
また、算出部６０６は、入力側の観察条件パラメータ５０２の周囲条件Surroundから、下表に示すように周囲効果c、色誘導Ncを決定する。
【００７１】
【表２】
2018137642.tif 000007
【００７２】
色順応変換部６０１は、画像５０１に対して色順応度合ファクタDを使用して、視覚ホワイトバランスに相当するCIECAM02色順応変換の順変換を行う。
【００７３】
錐体応答変換部６０２は、色順応変換部６０１により変換された画像に対して輝度レベル順応ファクタFLを使用して、視覚受容体に相当するCIECAM02錐体応答変換の順変換を行う。
【００７４】
知覚属性変換部６０３は、錐体応答変換部６０２により変換された画像に対して背景誘導ファクタn、誘導ファクタNbbとNcb、基本指数非線形性z、周囲効果c、色誘導Ncを使用して、視覚神経に相当するCIECAM02知覚属性変換の順変換を行う。
【００７５】
つまり、画像５０１中の画素位置(X, Y, Z)における注目画素および入力側の観察条件パラメータ５０２の白色点(Xw, Yw, Zw)は、色順応変換部６０１と錐体応答変換部６０２の順変換を経由して、注目画素の錐体応答(Ra’, Ga’, Ba’)および白色点の錐体応答(Raw’ Gaw’, Baw’)へ変換され、知覚属性変換部６０３へ入力される。そして、知覚属性変換部６０３による順変換結果として、注目画素に対するJCHデータである画像５０５が出力される。
【００７６】
なお、入力側の観察条件パラメータ５０２の白色点(Xw, Yw, Zw)から算出される順変換の中間結果は色順応変換部６０１でも用いられる。また、中間の観察条件パラメータとして利用される入力側背景領域の相対輝度Ybと、入力側順応領域の絶対輝度LAは、画像５０１の全画素に対して固定ではなく、周辺画素の値に応じて変化する。
【００７７】
［異なる観察条件を考慮した空間的GMA５０８］
異なる観察条件を考慮した空間的GMA５０８を実現する画像処理装置の機能構成例を図７のブロック図に示す。図７に示す各機能部はハードウェアで実装しても良いし、コンピュータプログラムで実装しても良い。以下の説明では、機能部を処理の主体として説明するが、図７に示す各機能部をコンピュータプログラムで実装する場合、ＣＰＵ１０１が該機能部に対応するコンピュータプログラムを実行することで対応する処理が実行されることになる。
【００７８】
まず、JCHデータとしての画像５０５は、出力側デバイスに対する複数の色域マッピング７０１〜７０３（それぞれGMA0、GMA1、GMA2）によって、色域マッピング後のJCHデータである画像７１１〜７１３（それぞれG0、G1、G2）へ変換される。ここで、出力側デバイスに対する複数の色域マッピング７０１〜７０３は、入力側GBD５０６と出力側GBD５０７を考慮したJCH空間上の色域マッピングであり、例えば、ICCプロファイルのレンダリング・インテントに基づいた「知覚的（Perceptual）」(GMA0)、「相対的な色域を維持(Relative Colorimetric)」(GMA1)、「彩度(Saturation)」(GMA2）のように異なった色域マッピングアルゴリズムを利用する。なお、複数の色域マッピングの数は３つに限定される必要はなく、２つ以上であれば適用することができる。複数の色域マッピングとして、明度優先から彩度優先に至る複数段階の色域マッピング（色相固定）を利用しても構わない。
【００７９】
次に、色域マッピング前の画像５０５は、入力側の観察条件パラメータ５０３を考慮した顕著性マップ生成部７２０（詳細は後述する）へ入力され、顕著性マップ７３０（S）へと変換される。また、色域マッピング後の画像７１１〜７１３は、出力側の観察条件パラメータ５１０を考慮した顕著性マップ生成部７２０（詳細は後述する）へ入力され、顕著性マップ７３１〜７３３（それぞれS0、S1、S2）へ変換される。
【００８０】
次に、顕著性マップ差分算出部７９９によって、色域マッピング後の画像７１１〜７１３に対する顕著性マップ７３１〜７３３（S0、S1、S2）から色域マッピング前の画像５０５に対する顕著性マップ７３０（S）の差分画像（それぞれD0、D1、D2）を算出する。
【００８１】
次に、最適化部７４０によって、色域マッピング前後の顕著性マップの差分値が最小となるような色域マッピングの最適化を行う。複数の色域マッピング後の画像７１１〜７１３（G0、G1、G2）から顕著性を考慮した色域マッピング後のJCHデータとしての画像５０９（Gx）を求めるための一般式は、以下のようになる。
【００８２】
【数４】
2018137642.tif 000008
【００８３】
なおＡ（ｘ、ｙ）は、画像Ａ中の画素位置（ｘ、ｙ）における画素値を表す。ここで、差分画像（D0、D1、D2）の画素値がゼロの場合、顕著性を考慮した色域マッピング後の画像５０９（Gx）は、以下のようになる。
【００８４】
【数５】
2018137642.tif 000009
【００８５】
同様に、上記の「複数の色域マッピング」の数が２つの場合には、顕著性を考慮した色域マッピング後の画像５０９（Gx）は以下の式によって求めることができる。
【００８６】
【数６】
2018137642.tif 000010
【００８７】
ここで、差分画像（D0、D1）の画素値がゼロの場合、顕著性を考慮した色域マッピング後の画像５０９（Gx）は、以下のようになる。
【００８８】
【数７】
2018137642.tif 000011
【００８９】
本実施形態では、複数の色域マッピング後の画像を全て利用して、顕著性マップの差分値の絶対値の逆数による加重平均で融合を行っている。しかし、複数の色域マッピングの中から顕著性マップの差分値が規定値よりも小さくなるような色域マッピングを複数選択し、選択された色域マッピング後の画像と重み付けによって加重平均による融合を行っても構わない。
【００９０】
［空間的CAMの逆変換］
空間的CAMの逆変換５１２を実現する画像処理装置の機能構成例を図８のブロック図に示す。図８に示す各機能部はハードウェアで実装しても良いし、コンピュータプログラムで実装しても良い。以下の説明では、機能部を処理の主体として説明するが、図８に示す各機能部をコンピュータプログラムで実装する場合、ＣＰＵ１０１が該機能部に対応するコンピュータプログラムを実行することで対応する処理が実行されることになる。なお、出力側の観察条件パラメータ５１０は、視野角に基づいて出力画像上の領域サイズを決定するためのパラメータ（解像度R、観察距離D）を含んでいる。
【００９１】
解像度変換部８０６は、入力側の観察条件パラメータ５０３と出力側の観察条件パラメータ５１０が示す解像度に基づき、画像５０１（輝度画像データ）を、XYZデータである画像５１３の解像度（出力側解像度）の輝度画像データに変換する。
【００９２】
ローパスフィルタ(Y LOW-PASS)６０７は、出力側の観察条件パラメータ５１０から決定されるローパスフィルタであり、解像度変換部８０６によって出力側解像度に変換された輝度画像データに対してローパスフィルタ処理を実行する。
【００９３】
解像度変換部８０１は、解像度変換部８０６と同等の解像度変換によって、JCHデータである画像５０９を拡大または縮小処理して出力側解像度に合わせたJCHデータである画像８０２を生成する。空間的CAMの逆変換５１２では、画像５０９にローパスフィルタ６０７が出力する輝度画像データと出力側の観察条件パラメータ５１０および５１１を適用して、画像５０９を画像５１３に変換する。
【００９４】
算出部６０８は、解像度変換部８０１が出力するJCHデータとしての画像８０２の注目画素と同位置の、ローパスフィルタ６０７が出力する出力側解像度の輝度画像データ（出力側ローパス画像）の画素値から、出力側背景領域の相対輝度Ybを算出する。
【００９５】
算出部６０９は、出力側の観察条件パラメータ５１０の白色点の輝度Lwと、出力側背景領域の相対輝度Ybから、上記の式（１）により出力側順応領域の絶対輝度LAを算出する。
【００９６】
算出部６０６は、出力側背景領域の相対輝度Ybから、上記の式（４）により背景誘導ファクタn、誘導ファクタNbbとNcb、基本指数非線形性zを算出する。さらに算出部６０６は、上記の表２を用いて、出力側の観察条件パラメータ５１１の周囲条件Surroundから周囲効果c、色誘導Ncを決定する。
【００９７】
算出部６０５は、出力側順応領域の絶対輝度LAから、上記の式（３）により輝度レベル順応ファクタFLを算出する。
【００９８】
算出部６０４は、上記の表１に示す出力側の観察条件パラメータ５１１の周囲条件Surroundに対応する順応度合のファクタFを用いて、上記の式（２）により色順応度合ファクタDを算出する。
【００９９】
知覚属性変換部８０３は、画像８０２に対して、背景誘導ファクタn、誘導ファクタNbbとNcb、基本指数非線形性z、周囲効果c、色誘導Ncを使用して、視覚神経に相当するCIECAM02知覚属性変換の逆変換を行う。
【０１００】
錐体応答変換部８０４は、知覚属性変換部８０３により逆変換された画像に対して輝度レベル順応ファクタFLを使用して、視覚受容体に相当するCIECAM02錐体応答変換の逆変換を行う。
【０１０１】
色順応変換部８０５は、錐体応答変換部８０４により逆変換された画像に対して色順応度合ファクタDを使用して、視覚ホワイトバランスに相当するCIECAM02色順応変換の逆変換を行う。
【０１０２】
つまり、空間的CAMの順変換５０４と空間的GMA５０８とによって得られた画像５０９は、解像度変換部８０１によって出力側の画像８０２へ変換される。そして、画像８０２の注目画素(J, C, H)は、知覚属性変換部８０３と錐体応答変換部８０４の逆変換を経由して、注目画素の錐体逆応答(X’, Y’, Z’)へ変換され、色順応変換部８０５へ入力される。この際、出力側の観察条件パラメータ５１１の白色点(Xw, Yw, Zw)から色順応変換部６０１の順変換によって得られた錐体逆応答(Xw’, Yw’, Zw’)も入力される。そして、色順応変換部８０５の逆変換結果として注目画素に対する出力側デバイス非依存データであるXYZデータとしての画像５１３が出力される。
【０１０３】
なお、出力側の観察条件パラメータ５１０の白色点(Xw, Yw, Zw)から算出される順変換の中間結果は知覚属性変換部８０３でも用いられる。また、中間の観察条件パラメータとして利用される出力側背景領域の相対輝度Ybと、出力側順応領域の絶対輝度LAは、出力側の画像８０２の全画素に対して固定ではなく、周辺画素の値に応じて変化する。
【０１０４】
［観察条件を考慮した顕著性マップの生成］
以下では、観察条件を考慮した顕著性マップの生成について説明する。入力画像から顕著性マップを生成する例は、以下に示す文献１や文献２などが知られている。しかし、従来の顕著マップ生成はRGB画像の入力を前提としているため、デバイス非依存な画像（XYZデータ）５０１や観察条件を考慮した画像（JCHデータ、ＪＣＨ画像）５０５には対応できない。
【０１０５】
文献１…Itti, Koch ＆ Niebur, “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis”, IEEE PAMI, Vol.20, No.11, pp.1254-1259 (1998)
文献２…J. Harel, C. Koch, and P. Perona, "Graph-Based Visual Saliency", NIPS, Vol.19, pp.545-552 (2006)
ここで、上記の文献１は、網膜神経節細胞の受容野の構造であるcenter-surround構造に基づいたモデルに係るものであり、文献２は、視覚的特徴上にマルコフ連鎖を定義したグラフベースモデルに係るものである。
【０１０６】
観察条件を考慮した顕著性マップ生成部７２０の処理の概念図の例を図９に示す。まず、空間的CAMの順変換５０４によって変換された画像５０５は、以下のように明度成分（Lightness）と色成分（Redness-Greenness、Yellowness-Blueness）へ分解される。
【０１０７】
【数８】
2018137642.tif 000012
【０１０８】
次に、視覚的特徴の抽出を行うために、画像５０５に対して空間フィルタリング９１０を行って多重解像度画像９２０を生成し、特徴量マップ９３０を生成する。人間の視覚の空間特性として、明度成分（Lightness）に対してはバンドパスの特性、色成分（Redness-Greenness、Yellowness-Blueness）に対してはローパスの特性を示すことが知られている。
【０１０９】
明度成分と色成分に対する人間の視覚のコントラスト感度関数（Contrast Sensitivity Functions）の例を図１１に示す。図１１（ａ）は、Lightness成分に対するコントラスト感度関数を示しており、バンドパスの特性を示している。ここで、横軸は空間周波数[cycles per degree]、縦軸はコントラスト感度を示している。各空間周波数において、コントラスト感度関数よりコントラスト感度が高い領域は明るさの空間的変化を視覚が区別できない領域を示し、コントラスト感度よりコントラスト感度が低い領域は明るさの空間的変化を視覚が区別できることを示している。同様に、図１１（ｂ）はRedness-Greenness成分に対するコントラスト感度関数、図１１（ｃ）はYellowness-Blueness成分に対するコントラスト感度関数、をそれぞれ示しており、それぞれローパスの特性を示している。人間の視覚のコントラスト感度関数は、Lightness成分、Redness-Greenness成分、Yellowness-Blueness成分に対して異なっているだけでなく、順応輝度や観察距離などに対しても特性が変化することが知られている。例えば、Lightness成分に対するコントラスト感度を様々なパラメータで表現したDalyのモデルは、放射状空間周波数をρ[cycles per degree]、方向をθ[degrees]、順応輝度をl[cd／m2]、画像サイズをi2[visual degrees]、観察距離をd[m]、離心率をeとすれば、以下の式によって示される。
【０１１０】
【数９】
2018137642.tif 000013
【０１１１】
ここで、Pはコントラスト感度関数の絶対的なピーク感度である。ra、re、rθは遠近調節、離心率、方向に起因する変化であり、以下の式によって示される。
【０１１２】
【数１０】
2018137642.tif 000014
【０１１３】
関数S1は画像サイズと順応輝度の効果であり、以下の式によって示される。
【０１１４】
【数１１】
2018137642.tif 000015
【０１１５】
式（１４）を適用し、２次元周波数平面上のコントラスト感度関数を示した例を図１２に示す。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）の２次元周波数平面の垂直軸を反転させた図である。２次元周波数平面上のコントラスト感度関数は、水平方向と垂直方向でコントラスト感度が高くなる異方性バンドパス特性を示していることがわかる。
【０１１６】
式（１４）を適用し、順応輝度に応じたコントラスト感度関数の変化を示した例を図１３（ａ）に示す。順応輝度が大きくなるほどコントラスト感度が高くなることがわかる。同様に、式（１４）を適用し、観察距離に起因する遠近調節に応じたコントラスト感度関数の変化を示した例を図１３（ｂ）に示す。観察距離が大きくなると僅かにコントラスト感度が高くなることがわかる。
【０１１７】
以下、明度、色、エッジ方向の特徴に対する特徴量マップの生成について説明する。人間の視覚の空間特性から、明度に対する特徴量マップ９３１にはバンドパスの特性を有するDoG（Difference of Gaussians）フィルタが有効であり、色に対する特徴量マップ９３２にはローパスの特性を有するGaussianフィルタが有効であることがわかる。また、エッジ方向に対する特徴量マップ９３３には、Gaborフィルタとcenter-surround構造を考慮したDifference of Gaborsフィルタが有効であることがわかる。ここで、Gaborフィルタは、正弦波とGaussian関数の積によって定義される。
【０１１８】
明度に対する特徴量マップ９３１を生成するためには、次のような処理を行う。即ち、Lightness成分に対してスケールの異なるGaussianフィルタ９１１を適用して明度に対する多重解像度画像９２１を生成し、スケールの異なる多重解像度画像９２１の差分からDoG（Difference of Gaussians）フィルタを適用した特徴量マップ９３１を生成する。
【０１１９】
色に対する特徴量マップ９３２を生成するためには、次のような処理を行う。即ち、Redness-Greenness成分とYellowness-Blueness成分に対してスケールの異なるGaussianフィルタ９１２を適用して、Redness-Greennessに対する多重解像度画像９２２、Yellowness-Bluenessに対する多重解像度画像９２２をそれぞれ生成する。色に対する特徴量マップ９３２はローパス特性であることから、Redness-Greennessに対する多重解像度画像９２２、Yellowness-Bluenessに対する多重解像度画像９２２をそれぞれ、Redness-Greennessに対する特徴量マップ９３２、Yellowness-Bluenessに対する特徴量マップ９３２としてそのまま利用する。
【０１２０】
エッジ方向に対する特徴量マップ９３３を生成するためには、次のような処理を行う。即ち、Lightness成分に対してスケールの異なるGaborフィルタ９１３（θ∈｛０°，４５°，９０°，１３５°｝）を適用してエッジ方向に対する多重解像度画像９２３を生成し、スケールの異なる多重解像度画像９２３の差分からDifference of Gaborsフィルタを適用した各方向の特徴量マップ９３３を生成する。
【０１２１】
ここで、人間の視覚特性に基づいた特徴量マップを生成するために、Lightness成分に対するDoGフィルタ、Redness-Greenness成分とYellowness-Blueness成分に対するGaussianフィルタ、Lightness成分に対するGaborフィルタといった各空間フィルタは、空間周波数領域においてLightness成分、Redness-Greenness成分、およびYellowness-Blueness成分に対するコントラスト感度関数を上限とする空間フィルタ特性となるように各パラメータを設定する。各特徴量マップを生成するためのフィルタは１つに限定されることはなく、複数のフィルタから構成されていても構わない。つまり、Lightness成分に対するDoGフィルタは、Lightness成分に対するコントラスト感度関数を上限とするという条件を満たしていれば、パラメータの異なる複数のDoGフィルタを利用しても構わない。同様に、Redness-Greenness成分とYellowness-Blueness成分に対するGaussianフィルタ、Lightness成分に対するGaborフィルタについても、パラメータの異なる複数のフィルタを利用することができる。
【０１２２】
次に、スケールの異なる特徴量マップ９３０から特徴別マップ９４０を生成する。明度に対する特徴量マップ９３１はスケールの異なるDoGフィルタを適用した複数のマップから構成されるため、各マップを正規化し、画素毎に算術平均を求めることにより、明度に対する特徴別マップ９４１を生成することができる。
【０１２３】
色に対する特徴量マップ９３２（Redness-Greenness、およびYellowness-Blueness）はスケールの異なるGaussianフィルタを適用した複数のマップから構成されるため、各マップを正規化し、画素毎に算術平均を求めることにより、色に対する特徴別マップ９４２を生成することができる。
【０１２４】
同様に、エッジ方向に対する特徴量マップ９３３（θ∈｛０°，４５°，９０°，１３５°｝）はスケールの異なるDifference of Gaborsフィルタを適用した複数のマップから構成されるため、各マップを正規化し、画素毎に算術平均を求めることにより、エッジ方向に対する特徴別マップ９４３を生成することができる。
【０１２５】
次に、特徴別マップ９４０から顕著性マップ７３０を生成する。明度に対する特徴別マップ９４１、色に対する特徴別マップ９４２、エッジ方向に対する特徴別マップ９４３は特徴毎に１つのマップになっているため、画素毎に算術平均を求めることにより、顕著性マップ７３０を生成することができる。ここで、顕著性マップ７３０は、特徴別マップの算術平均によって生成することに限らず、他の方法を採用しても良い。例えば、特徴別マップに異なる重み付けを行って加重平均を求めることで顕著性マップ７３０を生成するようにしても良い。
【０１２６】
なお、本実施形態では、明度、色、エッジ方向の３つの特徴から顕著性マップを生成する例を示したが、特徴の種類は明度、色、エッジ方向に限定されるものではなく、運動方向、フリッカなどを含んでいても構わない。また、色に対する特徴量マップ９３２については、Redness-Greenness成分とYellowness-Blueness成分に分解して各特徴量マップを求めたが、空間フィルタを適用した際に各色成分が無彩色を超えて反対色成分になる可能性がある場合には、Redness-Greenness成分をRedness成分とGreenness成分、Yellowness-Blueness成分をYellowness成分とBlueness成分へ分解して空間フィルタを適用しても構わない。
【０１２７】
［異なる観察条件を考慮したカラーマッチングの処理の流れ］
異なる観察条件を考慮したカラーマッチングの処理について、該処理のフローチャートを示す図１４を用いて説明する。
【０１２８】
ステップＳ２０１では、ＣＰＵ１０１は、色変換の対象となる画像５００をメインメモリ１０２に取得する。以下では画像５００を含め、データの取得元については特定の取得元に限らず、ＨＤＤ１０５から取得しても良いし、画像入力デバイス１１３から取得しても良いし、ネットワークＩ／Ｆ１０４を介して外部の装置から取得しても良い。
【０１２９】
ステップＳ２０２では、ＣＰＵ１０１は、画像５００に関連付けられたプロファイル（ソースプロファイル）２０７、出力する対象デバイスに関連付けられたプロファイル（デスティネーションプロファイル）を取得する。ここで、ソースプロファイルにはデバイス用のプロファイル、標準色空間が使用される作業色空間用のプロファイルなどが指定される。
【０１３０】
次に、ステップＳ２０３では、ＣＰＵ１０１は、入力側の観察条件パラメータ５０２及び５０３、出力側の観察条件パラメータ５１０及び５１１を取得する。ステップＳ２０４では、ＣＰＵ１０１は、画像５００をステップＳ２０２で取得したプロファイル２０７によってデバイス非依存な画像５０１へ変換する。
【０１３１】
ステップＳ２０５では、ＣＰＵ１０１は、入力側の観察条件パラメータ５０２及び５０３を考慮して、デバイス非依存な画像５０１を観察条件非依存な画像５０５へ変換（空間的CAMの順変換５０４）する。
【０１３２】
ステップＳ２０６では、ＣＰＵ１０１は、入力側の観察条件パラメータ５０３を考慮して、画像５０５から顕著性マップ７３０（Ｓ）を生成する（詳細は後述する）。ステップＳ２０７では、ＣＰＵ１０１は、対象となるデバイスに対する複数の色域マッピング７０１〜７０３を取得する。ここで、対象となるデバイスに対する複数の色域マッピング７０１〜７０３は、対象となるデバイスの色域に対して適用される異なった色域マッピングである。複数の色域マッピングの数は２つ以上であれば幾つであっても構わない。例えば、対象となるデバイスのICCプロファイルのレンダリング・インテントに基づいて格納されている「知覚的（Perceptual）」（GMA0）、「相対的な色域を維持(Relative Colorimetric)」（GMA1）、「彩度(Saturation)」（GMA2）などに相当するJCH空間上での色域マッピングアルゴリズムが利用される。
【０１３３】
ステップＳ２０８では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０７で取得した複数の色域マッピング（GMA0、GMA1、GMA2）のうち未選択のうちの１つを選択する。そしてＣＰＵ１０１は、選択した色域マッピングを画像５０５に対して適用することで、色域マッピング後の画像を生成する。
【０１３４】
ステップＳ２０９では、ＣＰＵ１０１は、出力側の観察条件パラメータ５１０を考慮して、ステップＳ２０８で生成した色域マッピング後の画像から顕著性マップを生成する（ステップＳ２０６と同じ処理であり、詳細は後述する）。
【０１３５】
ステップＳ２１０では、ＣＰＵ１０１は、色域マッピング後の画像に対する顕著性マップと、色域マッピング前の画像５０５に対する顕著性マップ７３０と、の差分画像を算出する。
【０１３６】
ステップＳ２１１では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０７で取得した複数の色域マッピングの全てをステップＳ２０８で選択したか否かを判断する。この判断の結果、ステップＳ２０７で取得した複数の色域マッピングの全てをステップＳ２０８で選択した場合には、処理はステップＳ２１２に進み、未選択の色域マッピングが残っている場合には、処理はステップＳ２０８に戻る。ステップＳ２１２に処理が進んだ時点で、色域マッピング後の画像７１１〜７１３（G0、G1、G2）、画像７１１〜７１３（G0、G1、G2）に対応する顕著性マップ７３１〜７３３（S0、S1、S2）、画像７１１〜７１３に対する顕著性マップ７３１〜７３３と画像５０５に対する顕著性マップ７３０との差分画像（D0、D1、D2）が得られている。
【０１３７】
ステップＳ２１２でＣＰＵ１０１は、画像７１１〜７１３（G0、G1、G2）と差分画像（D0、D1、D2）とを用いて上記の式（５）〜（７）（または式（８）〜（１０））を計算することで、異なる観察条件を考慮した空間的GMA適用後の画像５０９（Gx）を算出する。
【０１３８】
ステップＳ２１３では、ＣＰＵ１０１は、出力側の観察条件パラメータ５１０及び５１１を考慮して、異なる観察条件を考慮した空間的GMA適用後の画像５０９をデバイス非依存な画像５１３へ変換する。ステップＳ２１４では、ＣＰＵ１０１は、対象となるデバイスのプロファイルを適用し、デバイス非依存な画像５１３を対象デバイスに依存した画像５１４へ変換する。
【０１３９】
［空間的CAM順変換の処理の流れ］
上記のステップＳ２０５における処理の詳細について、図１５のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１０１では、入力画像と、入力側の観察条件パラメータ５０３から観察者の距離Dと、を入力する。例えば、図１８に示すように、モニタ画面や印刷物と観察者との距離は０．４から０．７ｍであるが、ユーザは、任意の距離Dを入力することができる。ここでは、D＝０．５ｍを用いる。また、後述するように、画像と観察者との距離は、入力側と出力側とで異なる値を設定することができる。
【０１４０】
ステップＳ１０２では、ＣＰＵ１０１は、視野角に基づき入力側領域を算出する。つまり、入力画像と観察者との距離Dから刺激領域６１、隣接領域６２、背景領域６３の直径を計算する。図１９に示すように、視線は画像の表面にほぼ垂直に交わると考えることができる。従って、刺激領域６１、隣接領域６２、背景領域６３の直径を以下の式によって計算する。なお、Ｄ＝０．５［ｍ］の場合、Ｄａ＝１７［ｍｍ］、Ｄｐ＝３５［ｍｍ］、Ｄｂ＝８７［ｍｍ］である。
【０１４１】
【数１２】
2018137642.tif 000016
【０１４２】
ステップＳ１０３では、ＣＰＵ１０１は、入力側の観察条件パラメータ５０３から入力画像の解像度Ｒ［ｐｐｉ］を入力する。入力画像が、例えば、モニタに表示された画像（以下、モニタ画像）であればＲ＝７２ｐｐｉ、印刷画像であればプリンタの解像度Ｒ＝４００ｐｐｉなどである。実際には、アプリケーションやデバイスドライバが指定する解像度、または、ズーム比率に依存する。
【０１４３】
ステップＳ１０４では、ＣＰＵ１０１は、以下の式により、刺激領域６１、隣接領域６２、背景領域６３の直径に相当する画像上の画素数を算出して、入力側のローパスフィルタ(Y LOW-PASS)６０７を設定する。つまり、入力側のローパスフィルタ６０７の通過範囲に関する画素数を計算する。
【０１４４】
【数１３】
2018137642.tif 000017
【０１４５】
Ｄ＝０．５ｍ、Ｒ＝７２ｐｐｉの場合、Ｄａｐ＝４８．２ｐｉｘｅｌｓ、Ｄｐｐ＝９９．０ｐｉｘｅｌｓ、Ｄｂｐ＝２４６．６ｐｉｘｅｌｓになるが、ここでは、簡略化のため、背景領域６３の直径画素数Ｄｂｐが以下の式の２σに等しくなるように入力側のローパスフィルタ６０７の関数ｆ（ｘ，  ｙ）を動的に決定する。なお、２σ＝Ｄｂｐにするが、σは距離Ｄと解像度Ｒによって変化し、入力側と出力側で異なる値を設定することができる。
【０１４６】
【数１４】
2018137642.tif 000018
【０１４７】
ステップＳ１０５では、ＣＰＵ１０１は、入力側の観察条件パラメータ５０２及び５０３を入力する。入力側の観察条件パラメータは、シリアルバスＩ／Ｆ１０８に接続された計測器（不図示）の指示値を入力してもよいし、ユーザがキーボード１１１やマウス１１２を用いて入力してもよい。
【０１４８】
入力する入力側の観察条件パラメータは、順応領域の白色点のXYZ値(Xw, Yw, Zw)、順応領域の白色点の絶対輝度Lw[cd／m2]、周囲領域６４の絶対輝度Ls[cd／m2]である。順応領域の白色点は、モニタ画像の場合はモニタ白色点であり、印刷物の場合は印刷物の下地の白色のXYZ値と、（印刷物上の照度［ｌｕｘ］／π）によって計算する。
【０１４９】
一方、周囲領域６４の絶対輝度Lsは、厳密に言えば、注目画素に対して視野角１０度の外側の領域の絶対輝度であるが、簡単化のため、モニタ画像の場合はモニタ周囲の絶対輝度、印刷物の場合は印刷物周囲の絶対輝度にする。なお、絶対輝度は、入力側と出力側の観察条件に応じて異なる値を設定することができる。
【０１５０】
ステップＳ１０６では、ＣＰＵ１０１は、入力側の周囲条件を決定する。周囲条件の決定は、例えば、以下に従う。
【０１５１】
if (0.2 ≦ Ls／Lw) Average Surround；
if (0.06 ＜ Ls／Lw ＜ 0.2) Dim Surround；
if (Ls／Lw ≦ 0.06) Dark Surround；
なお、LsとLwが入力側と出力側で異なる場合は、周囲条件を入力側と出力側で独立に決定する。また、周囲条件が既知の場合、ユーザのキーボード１１１やマウス１１２を用いたマニュアル入力によって、直接、周囲条件を指定することができる。
【０１５２】
ステップＳ１０７では、ＣＰＵ１０１は、画像５００から、ソース側のICCプロファイルやWCSプロファイルから作成したデバイスモデルの順変換により入力側の画像５０１を生成する。ステップＳ１０８では、ＣＰＵ１０１は、画像５０１のY成分（輝度成分）に、ローパスフィルタ６０７によるフィルタ処理を施して、入力側ローパス画像を生成する。
【０１５３】
ステップＳ１０９では、ＣＰＵ１０１は、画像５０１において未選択の画素を注目画素に設定する。画素の選択順については特定の選択順に限らないが、例えばラスタスキャン順に画素を選択するようにしても良い。
【０１５４】
ステップＳ１１０では、ＣＰＵ１０１は、入力側ローパス画像における注目画素の輝度値Yを取得し、上記の式（１）により、注目画素に対する背景領域６３の相対輝度Ybと、順応領域の絶対輝度Laを算出する。
【０１５５】
ステップＳ１１１では、ＣＰＵ１０１は、上記の算出部６０４、６０５、６０６が行うものとして説明した各処理を実行することで、空間的CAMの順変換５０４に用いるパラメータを算出する。ステップＳ１１２では、ＣＰＵ１０１は、空間的CAMの順変換５０４で行うものとして説明した各処理を実行することで、画像５０１の注目画素のXYZ値をJCH値に順変換する。
【０１５６】
ステップＳ１１３では、ＣＰＵ１０１は、画像５０１における全ての画素を注目画素として設定したか否かを判断する。この判断の結果、画像５０１における全ての画素を注目画素として設定した場合には、図１５のフローチャートに従った処理は完了する。一方、画像５０１における画素のうち注目画素として設定していない未選択の画素が残っている場合には、処理はステップＳ１０９に戻る。図１５のフローチャートに従った処理が完了すると、JCHデータとしての画像５０５が完成する。なお、入力側観察距離、入力側解像度、入力側観察条件は、入力側プロファイルから取得してもよい。
【０１５７】
［空間的CAM逆変換の処理の流れ］
上記のステップＳ２１３における処理の詳細について、図１６のフローチャートを用いて説明する。なお、図１６のフローチャートは、入力側デバイスと同じ解像度のJCHデータを、解像度が異なる出力画像データに変換する処理を示している。
【０１５８】
まず、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の処理と同様に、出力画像と観察者の距離Dを入力し（ステップＳ１１４）、視野角に基づき出力側領域を算出し（ステップＳ１１５）、出力画像の解像度Ｒ［ｐｐｉ］を入力する（ステップＳ１１６）。そして、出力側のローパスフィルタ(Y LOW-PASS)６０７を設定し（ステップＳ１１７）、出力側の観察条件パラメータ５１０及び５１１を入力し（ステップＳ１１８）、出力側の周囲条件を決定する（ステップＳ１１９）。なお、距離D、解像度R、出力側順応領域の各パラメータは、入力側と出力側で異なる値を設定することができる。
【０１５９】
ステップＳ１２０では、ＣＰＵ１０１は上記の解像度変換部８０６として機能し、画像５０１の解像度を出力側解像度に変換する。ＣＰＵ１０１は、画像５０１の注目画素のY値と入力側ローパス画像の注目画素のY値を比較して解像度の変換方法を変更する。例えば、画像５０１のY値と入力側ローパス画像のY値とが等しい場合はニアレストネイバ法を用い、それらY値が異なる場合はバイキュービック法を用いて、処理の高速化と、解像度変換後の画像の画質向上を図る。解像度変換方法の組み合わせは、ニアレストネイバ法とバイキュービック法に限らず、バイリニア法などの他の解像度変換方法を組み合わせても構わないし、上記のY値の比較を行わず、単一の解像度変換方法を用いても構わない。
【０１６０】
ステップＳ１２１では、ＣＰＵ１０１は、解像度変換部８０６が出力するものとして説明した画像のY成分（輝度成分）に、ローパスフィルタ６０７によるフィルタ処理を施して、出力側ローパス画像を生成する。
【０１６１】
ステップＳ１２２では、ＣＰＵ１０１は解像度変換部８０１として機能し、解像度変換部８０６が使用した解像度変換方法と同じ解像度変換方法を用いて、画像５０９の解像度を出力側解像度に変換した画像８０２を生成する。
【０１６２】
ステップＳ１２３ではＣＰＵ１０１は、画像８０２において未選択の画素を注目画素に設定する。画素の選択順については特定の選択順に限らないが、例えばラスタスキャン順に画素を選択するようにしても良い。
【０１６３】
ステップＳ１２４ではＣＰＵ１０１は算出部６０８、６０９として機能し、出力側ローパス画像における注目画素の輝度値Yを取得して、式（１）により、注目画素に対する背景領域６３の相対輝度Ybと、順応領域の絶対輝度Laを算出する。
【０１６４】
ステップＳ１２５ではＣＰＵ１０１は算出部６０４、６０５、６０６として機能し、逆変換に用いるパラメータを算出する。そしてステップＳ１２６ではＣＰＵ１０１は、空間的CAMの逆変換５１２で行うものとして説明した各処理を実行することで、画像８０２の注目画素のJCH値をXYZ値に逆変換する。
【０１６５】
ステップＳ１２７では、ＣＰＵ１０１は、画像８０２における全ての画素を注目画素として設定したか否かを判断する。この判断の結果、画像８０２における全ての画素を注目画素として設定した場合には、図１６のフローチャートに従った処理は完了する。一方、画像８０２における画素のうち注目画素として設定していない未選択の画素が残っている場合には、処理はステップＳ１２３に戻る。図１６のフローチャートに従った処理が完了すると、XYZデータとしての画像５１３が完成する。
【０１６６】
［顕著性マップ生成の処理の流れ］
上記のステップＳ２０６（Ｓ２０９）における処理の詳細について、図１７のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１３０１では、対象画像（入力側の場合は画像５００、出力側の場合は画像５１４）に対する観察条件（順応輝度、白色点、背景輝度、周囲光レベル、解像度、観察距離）を取得する。ここで、対象画像に対する観察条件がプロファイルに予め格納されている場合には、プロファイルから観察条件を取得してもよい。
【０１６７】
ステップＳ１３０２ではＣＰＵ１０１は、観察条件に基づいたコントラスト感度関数を決定する。ここで、コントラスト感度関数は順応輝度や観察距離に応じて変化するものとする。
【０１６８】
ステップＳ１３０３ではＣＰＵ１０１は、画像５０５において未選択の画素を選択画素として選択する。そしてＣＰＵ１０１は、選択画素のJCH値を上記の式（１１）〜（１３）に基づいてLightness成分、Redness-Greenness成分、Yellowness-Blueness成分へ分解する。
【０１６９】
ステップＳ１３０４ではＣＰＵ１０１は、画像５０５の全ての画素を選択画素として選択したか否かを判断する。この判断の結果、画像５０５の全ての画素を選択画素として選択した場合には、分解されたLightness成分、Redness-Greenness成分、Yellowness-Blueness成分から明度に対する特徴別マップ、色に対する特徴別マップ、エッジ方向に対する特徴別マップを生成するために、処理をステップＳ１３０８、Ｓ１３１２、Ｓ１３１６、Ｓ１３２２のそれぞれに進める。一方、選択画素として選択していない画素が残っている場合には、処理はステップＳ１３０３に戻る。
【０１７０】
明度に対する特徴別マップは、Lightness成分から生成される。ステップＳ１３０６ではＣＰＵ１０１は、Lightness成分に対してスケールの異なるDoG（Difference of Gaussians）フィルタを適用し、予め定められたスケール数の特徴量マップを生成する。ここで、DoGフィルタを適用した特徴量マップは、Gaussianフィルタの多重解像度画像を利用し、スケールの異なる多重解像度画像の差分から生成しても構わない。尚、DoGフィルタを適用した結果D(x,y,c,s)は、Gaussianフィルタの標準偏差をσ、GaussianフィルタをG(x, y, σ)、適用する画像をI(x, y)、適用する画像とGaussianフィルタの畳み込みをL(x, y, σ)、DoGフィルタのcenter-surround構造におけるcenter側の標準偏差をc、DoGフィルタのcenter-surround構造におけるsurround側の標準偏差をsとすれば、以下の式（２１）〜（２３）によって定義される。
【０１７１】
【数１５】
2018137642.tif 000019
【０１７２】
スケールの異なるDoGフィルタは、空間周波数領域において上限が図１１（ａ）（または図１２、図１３）のLightness成分に対するコントラスト感度関数を超えない１つまたは複数のDoGフィルタで構成されるものとする。ここで、コントラスト感度関数は空間周波数[cycles per degree]に対する特性として定義されることから、DoGフィルタのcenter-surround構造におけるcenter側の標準偏差c、DoGフィルタのcenter-surround構造におけるsurround側の標準偏差sは「対象画像（入力側の場合は画像５００、出力側の場合は画像５１４）と観察者の間の距離（観察距離）」と「対象画像の解像度」に基づいて決定される。図１１（ａ）のLightness成分に対するコントラスト感度関数は、空間周波数をf[cycles per degree]とすれば、例えば、以下の式によって定義される。
【０１７３】
【数１６】
2018137642.tif 000020
【０１７４】
ここで、各パラメータは（a, b, c）=（75, 0.2, 0.8）である。次に、ステップＳ１３０７ではＣＰＵ１０１は、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３０６の処理を実行したか否かを判断する。この判断の結果、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３０６の処理を実行した場合には、処理はステップＳ１３０８に進む。一方、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３０６の処理を実行していない場合には、処理はステップＳ１３０６に戻る。
【０１７５】
ステップＳ１３０８ではＣＰＵ１０１は、スケールの異なるDoGフィルタを適用した特徴量マップが生成されるため、各マップを正規化する。そしてステップＳ１３０９ではＣＰＵ１０１は、画素毎に算術平均を求めることにより、明度に対する特徴別マップを生成する。
【０１７６】
色に対する特徴別マップは、Redness-Greenness成分とYellowness-Blueness成分から生成される。ステップＳ１３１２ではＣＰＵ１０１は、Redness-Greenness成分に対してスケールの異なるGaussianフィルタを適用し、予め定められたスケール数の特徴量マップを生成する。ここで、Gaussianフィルタを適用した結果は式（１１）によって定義される。スケールの異なるGaussianフィルタは、空間周波数領域において上限が図１１（ｂ）のRedness-Greenness成分に対するコントラスト感度関数を超えない１つまたは複数のGaussianフィルタで構成されるものとする。ここで、コントラスト感度関数は空間周波数[cycles per degree]に対する特性として定義されることから、Gaussianフィルタの標準偏差σは「対象画像（入力側の場合は画像５００、出力側の場合は画像５１４）と観察者の間の距離（観察距離）」と「対象画像の解像度」に基づいて決定される。図１１（ｂ）のRedness-Greenness成分に対するコントラスト感度特性は、空間周波数をf[cycles per degree]とすれば、例えば、以下の式によって定義される。
【０１７７】
【数１７】
2018137642.tif 000021
【０１７８】
ここで、各パラメータは（a1, b1, c1, a2, b2, c2）=（109.1413, 0.00038, 3.4244, 93.5971, 0.00367, 2.1677）である。次に、ステップＳ１３１３ではＣＰＵ１０１は、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３１２の処理を実行したか否かを判断する。この判断の結果、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３１２の処理を実行した場合には、処理はステップＳ１３１４に進む。一方、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３１２の処理を実行していない場合には、処理はステップＳ１３１２に戻る。ステップＳ１３１４ではＣＰＵ１０１は、スケールの異なるGaussianフィルタを適用した特徴量マップが生成されるため、各マップを正規化する。
【０１７９】
同様に、ステップＳ１３１６ではＣＰＵ１０１は、Yellowness-Blueness成分に対してスケールの異なるGaussianフィルタを適用し、予め定められたスケール数の特徴量マップを生成する。ここで、Gaussianフィルタを適用した結果は式（２２）によって定義される。スケールの異なるGaussianフィルタは、空間周波数領域において上限が図１１（ｃ）のYellowness-Blueness成分に対するコントラスト感度関数を超えない１つまたは複数のGaussianフィルタで構成されるものとする。ここで、コントラスト感度関数は空間周波数[cycles per degree]に対する特性として定義されることから、Gaussianフィルタの標準偏差σは「対象画像（入力側の場合は画像５００、出力側の場合は画像５１４）と観察者の間の距離（観察距離）」と「対象画像の解像度」に基づいて決定される。図１１（ｃ）のYellowness-Blueness成分に対するコントラスト感度関数は、式（２５）によって定義される。ここで、各パラメータは（a1, b1, c1, a2, b2, c2）=（7.0328, 0.000004, 4.2582, 40.6910, 0.10391, 1.6487）である。
【０１８０】
ステップＳ１３１７ではＣＰＵ１０１は、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３１６の処理を実行したか否かを判断する。この判断の結果、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３１６の処理を実行した場合には、処理はステップＳ１３１８に進む。一方、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３１６の処理を実行していない場合には、処理はステップＳ１３１６に戻る。ステップＳ１３１８ではＣＰＵ１０１は、スケールの異なるGaussianフィルタを適用した特徴量マップが生成されるため、各マップを正規化する。
【０１８１】
ステップＳ１３１９ではＣＰＵ１０１は、Redness-Greenness成分に対して得られた正規化特徴量マップとYellowness-Blueness成分に対して得られた正規化特徴量マップとに対して、画素毎に算術平均を求めることにより、色に対する特徴別マップを生成する。
【０１８２】
エッジ方向に対する特徴別マップは、Lightness成分から生成される。ステップＳ１３２２ではＣＰＵ１０１は、Lightness成分に対してスケールの異なるDifference of Gaborsフィルタを適用し、予め定められたスケール数の特徴量マップを生成する。ここで、Difference of Gaborsフィルタを適用した特徴量マップは、Gaborフィルタの多重解像度画像を利用し、スケールの異なる多重解像度画像の差分から生成しても構わない。尚、Difference of Gaborsフィルタを適用した結果O(x, y, λ, θ, ψ, c, s, γ) は、正弦関数ファクタの波長をλ、Gaborフィルタの縞模様の方向をθ、位相オフセットをψ、Gaussianフィルタの標準偏差をσ、空間アスペクト比をγ、適用する画像をI(x, y)、適用する画像とGaborフィルタの畳み込みをLa(x, y, λ, θ, ψ, σ, γ)、Difference-of-Gaborsフィルタのcenter-surround構造におけるcenter側の標準偏差c、 Difference-of-Gaborsフィルタのcenter-surround構造におけるsurround側の標準偏差をsとすれば、以下の式（２６）〜（２９）によって定義される。
【０１８３】
【数１８】
2018137642.tif 000022
【０１８４】
ここで、Gaborフィルタの縞模様の方向θは簡単化のためθ∈｛０°，４５°，９０°，１３５°｝としているが４つに限定されるものではなく、中間値を含んでいても構わない。また、Gaussianフィルタの標準偏差σは「対象画像（入力側の場合は画像５００、出力側の場合は画像５１４）と観察者の間の距離（観察距離）」と「対象画像の解像度」に基づいて決定される。
【０１８５】
ステップＳ１３２３ではＣＰＵ１０１は、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３２２の処理を実行したか否かを判断する。この判断の結果、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３２２の処理を実行した場合には、処理はステップＳ１３２４に進む。一方、予め定められたスケール数に対してステップＳ１３２２の処理を実行していない場合には、処理はステップＳ１３２２に戻る。ステップＳ１３２４ではＣＰＵ１０１は、スケールの異なるDifference of Gaborsフィルタを適用した特徴量マップが生成されるため、各マップを正規化する。そしてステップＳ１３２５ではＣＰＵ１０１は、画素毎に算術平均を求めることにより、エッジ方向に対する特徴別マップを生成する。
【０１８６】
ステップＳ１３２７ではＣＰＵ１０１は、明度に対する特徴別マップ、色に対する特徴別マップ、エッジ方向に対する特徴別マップを画素毎に算術平均することにより、顕著性マップを生成する。ここで、顕著性マップ生成は特徴別マップの算術平均だけに限定されるものではなく、特徴別マップに異なる重み付けを行って加重平均を求めても構わない。
【０１８７】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、画像処理装置は１つの装置により構成されているものとして説明したが、複数台の装置により構成されても良い。例えば、図５に示した色域マッピングの処理を複数の部分処理に分割し、該複数の部分処理を複数台の装置によって実行するようにしても良い。
【０１８８】
以上説明した構成によれば、異なる観察条件（画像の解像度および観察距離を含む）を考慮した色域マッピングにおいて、色域マッピング前後の「顕著性マップ（saliency map）」の差分値が最小となるような最適化を行うことにより、人間の知覚と合った色域マッピングを行うことが可能となる。
【０１８９】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【０１９０】
１０１：ＣＰＵ  １０２：メインメモリ
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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