(57)【要約】【課題】バンド間の相関の高いマルチバンド入力装置で入力されたマルチバンド画像データに対して、低工数・省データ容量かつ高精度に被写体の分光特性を再現する画像出力を行うための画像変換を実現する。【解決手段】９０１は入力マルチバンド画像の画素値を入力値とする色分解ＬＵＴの入力空間であるが、一般にマルチバンド画像は各チャンネルの相関の高いため、９０５に示すようにその画素分布は入力６次元空間上の対角線近傍に集中する。そこで本発明では、マルチバンド画像を主成分分析することでバンド間の相関性の低いデータ形式に変換する。そして該変換後の値を入力値として、入力マルチバンド画像の全画素を必要十分に包含するように、色分解ＬＵＴの格子点配置を決定する。９０６が本発明の色分解ＬＵＴの入力空間である。この色分解ＬＵＴを変換後の画像データへ適用して色分解を行う。【選択図】  図２
2011071924.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３＜ＮであるＮ次元の第１の信号形式による画像データを、画像出力装置で使用する各色の色剤量を示す第２の信号形式による画像データに分解する画像処理装置であって、
前記第１の信号形式による入力画像データを取得する画像入力手段と、
前記入力画像データを、３＜Ｍ≦ＮであるＭ次元の第３の信号形式に変換する画像変換手段と、
入力値を前記第３の信号形式とし、出力値を前記第２の信号形式とするＭ次元の色分解ＬＵＴを用いて、前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データを前記第２の信号形式に分解する色分解手段と、を有し、
前記入力画像データにおける画素分布に対し、前記第３の信号形式における各成分の相関が、前記第１の信号形式における各成分の相関よりも低いことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像変換手段は、前記入力画像データを主成分分析して第１乃至第Ｍ主成分を得ることによって、Ｍ次元の前記第３の信号形式への変換を行う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】
次元数Ｍは次元数Ｎに等しい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】
さらに、前記画像出力装置で記録媒体上に出力された色票群の色情報を前記第１の信号形式で取得する色票画像入力手段と、
前記色票群と、前記色票画像入力手段で取得した該色票群の色情報との対応関係を示すプリンタモデルを作成するプリンタモデルの作成手段と、
前記プリンタモデルを用いて、前記色分解ＬＵＴを前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データに基づいて作成するＬＵＴ作成手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ＬＵＴ作成手段は、
前記第３の信号形式による色空間において、少なくとも前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データの全画素を包含するように前記色分解ＬＵＴの格子点配置を決定する格子点配置決定手段と、
前記色分解ＬＵＴの各格子点について、前記第３の信号形式による値を前記第１の信号形式による値に変換する逆変換手段と、
前記逆変換手段で変換された前記第１の信号形式による値に対応する前記第２の信号形式による値を、前記プリンタモデルに基づいて決定する格子点出力値決定手段と、
を有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】
さらに、前記格子点配置決定手段で決定された前記色分解ＬＵＴの各格子点について、前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データに対して該色分解ＬＵＴによる色分解を行った際に該格子点が使用されるか否かを判定する格子点判定手段を有し、
前記逆変換手段は、前記格子点判定手段で使用されると判定された格子点について、前記第３の信号形式による値を前記第１の信号形式による値に変換することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
さらに、色票の分光特性を測定可能な分光特性測定手段と、
前記画像出力装置で記録媒体上に出力された第１の色票群と、前記分光特性測定手段で測定した該第１の色票群の分光特性との対応関係を示すプリンタモデルを作成するプリンタモデルの作成手段と、
第２の色票群の色情報を前記第１の信号形式で取得する色票画像入力手段と、
前記分光特性測定手段で測定した前記第２の色票群の分光特性と、前記色票画像入力手段で取得した該第２の色票群の色情報との対応関係に基づいて、前記第１の信号形式による値を分光反射率に変換するための変換式を算出する算出手段と、
前記プリンタモデルおよび前記変換式を用いて、前記色分解ＬＵＴを前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データに基づいて作成するＬＵＴ作成手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
さらに、色票の分光特性を測定可能な分光特性測定手段と、
前記画像出力装置で記録媒体上に出力された第１の色票群の色情報を前記第１の信号形式で取得する色票画像入力手段と、
前記第１の色票群と、前記分光特性測定手段で測定した該第１の色票群の分光特性との対応関係を示すプリンタモデルを作成するプリンタモデルの作成手段と、
前記分光特性測定手段で測定した第２の色票群の分光特性と、前記色票画像入力手段で取得した該第２の色票群の色情報との対応関係に基づいて、前記第１の信号形式による値を分光反射率に変換するための変換式を算出する算出手段と、
前記プリンタモデルおよび前記変換式を用いて、前記色分解ＬＵＴを前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データに基づいて作成するＬＵＴ作成手段と、
を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記ＬＵＴ作成手段は、
前記第３の信号形式による色空間において、少なくとも前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データの全画素を包含するように前記色分解ＬＵＴの格子点配置を決定する格子点配置決定手段と、
前記色分解ＬＵＴの各格子点について、前記第３の信号形式による値を前記第１の信号形式による値に変換する逆変換手段と、
前記逆変換手段で変換された前記第１の信号形式による値に対し、前記変換式に基づいてその分光反射率を推定する分光反射率の推定手段と、
該推定された分光反射率に対応する前記第２の信号形式による値を、前記プリンタモデルに基づいて決定する格子点出力値決定手段と、
を有することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
３＜ＮであるＮ次元の第１の信号形式による画像データを、画像出力装置で使用する各色の色剤量を示す第２の信号形式による画像データに分解する画像処理方法であって、
前記第１の信号形式による入力画像データを取得する画像入力ステップと、
前記入力画像データを、３＜Ｍ≦ＮであるＭ次元の第３の信号形式に変換する画像変換ステップと、
入力値を前記第３の信号形式とし、出力値を前記第２の信号形式とするＭ次元の色分解ＬＵＴを用いて、前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データを前記第２の信号形式に分解する色分解ステップと、を有し、
前記入力画像データにおける画素分布に対し、前記第３の信号形式における各成分の相関が、前記第１の信号形式における各成分の相関よりも低いことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記画像変換ステップにおいては、前記入力画像データを主成分分析して第１乃至第Ｍ主成分を得ることによって、Ｍ次元の前記第３の信号形式への変換を行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
コンピュータで実行されることにより、該コンピュータを請求項１乃至９のいずれか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プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチバンドカメラで撮影されたマルチバンド画像を画像出力装置に出力するために色分解する画像処理装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像のデジタル化により、デジタルカメラやスキャナ等の画像入力機器で取得された画像を、モニタやプロジェクタ等の画像表示装置で表示したり、インクジェットプリンタやレーザープリンタ等の画像出力装置にて印刷したりする機会が増えている。
【０００３】
一般に、物体の色を再現するための色再現技術において、画像入力機器では、ＲＧＢ３色のフィルタを用いてオリジナルの色を３原色に分解することによって、色情報を取得している。一方、画像表示機器では、ＲＧＢ３色の発光体を用いた加法混色を行うことによってオリジナルの色を再現し、また、インクジェットプリンタやレーザープリンタでは、ＣＭＹＫ４色の色材を用いた減法混色を行うことによってオリジナルの色を再現している。
【０００４】
現在、様々な環境下において、様々なデバイスを用いて画像の入力／出力が行われている。例えば、屋外において、太陽光の下で被写体の画像をデジタルカメラで取得し、室内においてプリントアウトした印刷物を蛍光灯の下で観察する、ということが頻繁に行われている。一方、特にプロカメラマンや、デザイナー等のプロユースの現場において、オリジナルの色を忠実に再現したいという要求が増えている。しかしながら上述したように、入力時のデバイス／環境と、出力時のデバイス／環境が異なる状況下において、オリジナルの色を忠実に再現するためには、色情報を厳密に管理する必要がある。
【０００５】
特に、入力時と出力時の観察光源が異なる場合、例えば色温度5000Ｋ程の太陽光の下で画像を撮影し、室内の色温度3000Ｋ程の電球の下でその印刷物を観察する場合には、オリジナルの色を忠実に再現することは極めて困難である。これは、上記３原色を用いた測色的色再現では、光源の情報も含んだ三刺激値（ＸＹＺ値、あるいはＬａｂ値）を一致させているため、入力時と出力時の光源が異なる場合には等色関係が成り立たなくなってしまうからである。
【０００６】
そこで近年、様々な環境下においてオリジナルの色を忠実に再現するための技術として、分光的色再現という技術が注目されている。分光的色再現とは、物体の色を、三刺激値を一致させて再現するのではなく、光の波長ごとの反射率(分光反射率)も一致させて、任意の光源下においてオリジナルの色を忠実に再現するという技術である。
【０００７】
例えば特許文献１によれば、６種類のフィルタを用いた画像入力装置を用いて６チャンネルの画像を取得し、Wienner推定等で被写体の分光反射率を推定し、該分光反射率に最も近くなるような表示装置のＲＧＢ各チャンネルの信号値に変換する。
【０００８】
また例えば特許文献２によれば、多チャンネルのフィルタを用いて被写体のマルチバンド画像を取得し、各画素の分光反射率を算出して出力装置のＲＧＢ値に変換している。
【０００９】
また、これらの技術から発展したものとして、出力装置にマルチバンドモニタやマルチバンドプロジェクタ、多色プリンタ等を用い、分光反射率を各々の出力装置の信号値に変換する手法も知られている。
【００１０】
一般に、入力装置の各チャンネルに用いられるカラーフィルタには特定のバンド（波長域）のみを透過するバンドパスフィルタが用いられる。バンドパスフィルタの代表的な種類としては、ゼラチンフィルタ、顔料フィルタ、液晶チューナブルフィルタ、干渉フィルタ等が挙げられる。このうち、ゼラチンフィルタや顔料フィルタは相対的に安価であるが透過するバンド幅が広い。一方、液晶チューナブルフィルタや干渉フィルタは透過するバンド幅を狭くすることが可能であるが、ゼラチンフィルタや顔料フィルタと比べて高コストである。
【００１１】
ここで、バンドパスフィルタの透過バンド幅による分光感度への影響について説明する。図１において、(a)はバンド幅の広いフィルタ、(b)はバンド幅の狭いフィルタをそれぞれ用いて、６バンドのマルチバンド入力装置を構築した場合の、各チャンネルの分光感度例を示している。図１に示すようにバンド幅を広く取った場合、隣接するチャンネルの透過バンド域に重複が発生する。チャンネル数の多いマルチバンド入力装置ほど、またバンド幅を広く取るほど、重複領域は大きくなる。一方、図２に示すようにバンド幅を狭くした場合、チャンネル間の分光感度の重複は減るものの、各チャンネルのフィルタの透過光量が小さくなるため、入力画像がノイズの影響を受けやすくなる。
【００１２】
そこで、分光データを介することなく、入力信号と出力信号を対応付けることが考えられる。例えば特許文献３においては、出力装置で出力したパッチ画像をマルチバンド撮影し、各画素の入力信号と出力信号を対応づける多次元のルックアップテーブル（以下、ＬＵＴ）を作成する技術が開示されている。これにより、中間データとしての分光反射率を介さずに入力信号を出力信号に変換することで変換処理における誤差の発生を低減するほか、ＬＵＴ処理を行うことで変換処理にかかる計算量を低減することができる。
【００１３】
また、ＬＵＴの各格子点についてWinner推定等で分光反射率の算出を行い、該分光反射率に最も近くなるような出力装置の各チャンネルの信号値に変換する方法も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】特開2002-221931号公報
【特許文献２】特開2000-333186号公報
【特許文献３】特開2006-287585号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上記特許文献１や特許文献２に記載されているように、従来の分光的色再現技術においては、多チャンネルのマルチバンドカメラを用いて取得した画像データについて、一旦、分光反射率を推定し、その後、出力装置の信号値に変換している。しかしながら、例えば分光反射率データを３８０nm〜７３０nmの範囲において１０nm間隔でサンプリングした場合には、１色につき３６次元のデータを扱わなければならない。すると、ＣＰＵの計算時間や使用メモリ容量が膨大になってしまうため、自然画像の分光的色再現は実施が困難であるという問題があった。
【００１６】
また、特許文献３に記載の技術では、マルチバンド入力装置の各チャンネルの信号値を入力値空間とした多次元ＬＵＴを用いているが、入力装置においてノイズ対策用にバンド幅の広いフィルタを用いた場合、隣接するチャンネルの信号の相関が強くなる。仮に入力信号が０〜１に正規化されているとすると、多次元ＬＵＴの「全ての信号が０の格子点」と「全ての信号が１の格子点」を結ぶ対角線の近傍に入力信号が集中する。換言すれば、画素の分布を主成分分析した場合、ＬＵＴの対角線方向に近い第１主成分が得られる。その結果、多次元ＬＵＴの対角線から離れた格子点については、その大部分が画像処理に使用されないにも関わらず、ＬＵＴのデータサイズが非常に膨大なものとなるという欠点があった。またＬＵＴのデータサイズが過大になることにより、ＬＵＴ処理の速度が低下する、あるいは必要な精度を得るために十分な格子点密度が得られなくなる、等の欠点もあった。また、ＬＵＴの各格子点の分光反射率をWinner推定等によって算出する場合、隣接するチャンネルの信号の相関が強いと、相関から外れた入力信号値に基づいて分光反射率を推定した場合に精度が低下してしまう。この場合、０以下や１以上の反射率が算出されてしまうこともある。
【００１７】
このように、入力色空間を入力値とした多次元ＬＵＴにおいては、第１主成分すなわち対角線付近から離れた格子点ほど推定精度が低下する傾向にある。ここで、対角線からｘの距離に位置する入力信号値に対し、各軸の格子点間隔がｄで均一であるＮ次元のＬＵＴ変換を行った場合、最大で対角線と垂直な方向にｘ＋ｄ√Ｎ離れた位置にある格子点を使用することとなる。このように、相対的に分光反射率の推定精度の悪い格子点からＬＵＴ処理を行うことで画像変換の精度が低下してしまうという欠点があった。
【００１８】
他方、入力装置の各チャンネルにバンド幅の狭いフィルタを用いた場合においては、上述したように入力画像がノイズの影響を受けやすくなるため、やはり画像再現精度が低下してしまうという欠点がある。
【００１９】
本発明は上記問題を解決するためになされたもので、以下の機能を有する画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。すなわち、マルチバンド撮影された被写体のＮ次元画像（３＜Ｎ）を高速、高精度かつ小さいメモリ使用量で色分解し、該被写体に忠実な色再現を可能とする。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記目的を達成するための一手段として、本発明は以下の構成を備える。
【００２１】
すなわち、３＜ＮであるＮ次元の第１の信号形式による画像データを、画像出力装置で使用する各色の色剤量を示す第２の信号形式による画像データに分解する画像処理装置であって、前記第１の信号形式による入力画像データを取得する画像入力手段と、前記入力画像データを、３＜Ｍ≦ＮであるＭ次元の第３の信号形式に変換する画像変換手段と、入力値を前記第３の信号形式とし、出力値を前記第２の信号形式とするＭ次元の色分解ＬＵＴを用いて、前記第３の信号形式に変換された前記入力画像データを前記第２の信号形式に分解する色分解手段と、を有し、前記入力画像データにおける画素分布に対し、前記第３の信号形式における各成分の相関が、前記第１の信号形式における各成分の相関よりも低いことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
上記構成からなる本発明によれば、マルチバンド撮影された被写体のＮ次元画像（３＜Ｎ）を高速、高精度かつ小さいメモリ使用量で色分解し、該被写体に忠実な色再現が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】バンド幅の広いフィルタと狭いフィルタを用いた６バンドのマルチバンド入力装置の各チャンネルの分光感度例を示す図、
【図２】第１実施形態における画像処理システムの構成を示すブロック図、
【図３】第１実施形態における画像変換処理を示すフローチャート、
【図４】第１実施形態におけるパッチ画像およびそのインク量の一例を示す図、
【図５】第１実施形態における入力マルチバンド画像のサンプリング点における各成分の相関を示す図、
【図６】第１実施形態において作成される色分解ＬＵＴと一般的な色分解ＬＵＴ、および入力マルチバンド画像の画素分布の関係を示す図、
【図７】第１実施形態において作成される色分解ＬＵＴを説明する図、
【図８】第２実施形態における画像変換システムの構成を示すブロック図、
【図９】第２実施形態における画像変換処理を示すフローチャート、である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施の形態は特許請求の範囲に関る本発明を限定するものではなく、また、本実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００２５】
＜第１実施形態＞
●システム構成
本実施形態の画像処理システムにおいては、第１の信号形式による入力画像データであるＮ次元のマルチバンド画像データを、画像出力装置で使用する各色の色剤量を示す第２の信号形式による画像データに変換する。図２は、本実施形態における画像処理システムの構成を示すブロック図である。同図において、３０１はマルチバンドカメラ等、被写体の色を多原色フィルタを用いて取得するためのマルチバンド画像取得装置である。３０２はカラーインクジェットプリンタ等、実際に画像の出力を行う画像出力装置である。３０３は本実施形態における画像変換処理を行う画像処理装置である。３０４は画像処理装置３０３が実施した画像変換処理の内容を、再利用可能なデータ形式で保存した画像変換プロファイルである。
【００２６】
以下、画像処理装置３０３の内部構成について説明する。３０５は、マルチバンド画像取得装置３０１あるいは該装置に付随する記憶装置を制御し、画像変換対象となるマルチバンド画像データを入力するマルチバンド画像入力部である。このマルチバンド画像入力部３０５はすなわち、マルチバンド画像取得装置で撮影された、第１の信号形式である６チャンネルのマルチバンド形式の画像データを入力する。
【００２７】
３０６〜３０９は、第１の信号形式によるマルチバンド画像データの直交変換を行って第３の信号形式の画像データを生成するための構成である。３０６は、入力されたマルチバンド画像データを解析し、入力画像の６チャンネルのデータをより相関の低いデータに変換するための直交変換プロファイルを生成するマルチバンド画像分析部である。また３０７は、マルチバンド画像分析部３０６で生成された直交変換プロファイルを一時保存する直交変換プロファイル記憶部である。３０８は、直行変換プロファイルをマルチバンド画像データの各画素に適用する直行変換実行部であり、３０９は、直交変換された第３の信号形式による画像データを一時保存する直交化画像記憶部である。
【００２８】
また３１０は、直交変換後の信号値からマルチバンド画像の信号値を復元する直交変換逆変換実行部である。ここで、直交化画像記憶部３０９を省略し、直交変換された画素データが必要となる都度、直交変換実行部３０８を駆動するようにしても良い。
【００２９】
なお、本実施形態では入力画像を主成分分析することによって得られる直交変換行列を用いて入力画像の変換を行うため、３０７〜３１０の各ブロックの名称および説明に「直交変換」という語を用いている。しかしながら、これはあくまで説明の便宜上のものであり、入力マルチバンド画像データのチャンネル間の相関を低減させることができれば、本発明で用いる変換方法は主成分分析あるいは直交変換に限定されない。したがって、他の変換方法を用いる場合は各ブロックの名称および説明を相応に読み替えれば良い。
【００３０】
３１１〜３１４は、ＬＵＴ作成を行う構成であり、すなわち、直交変換された第３の信号形式の画像データの画素値を入力信号値とし、画像出力装置３０２で使用する第２の信号形式の色分解信号値を出力値とする色分解ＬＵＴを作成する。３１１は、直交変換された画像データから色分解ＬＵＴの格子点数および格子点配置を決定する色分解ＬＵＴ格子点配置決定部である。３１２は、色分解ＬＵＴの各格子点について、入力画像を処理した際に各格子点が１回以上使用されるか否かの判定を行う色分解ＬＵＴ使用格子点判定部である。３１３は、色分解ＬＵＴの各格子点の入力信号値に対応する色分解信号値を決定する色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部であり、３１４は、作成された色分解ＬＵＴを一時保存する色分解ＬＵＴ記憶部である。
【００３１】
そして３１５は、直交変換された第３の信号形式の画像に色分解ＬＵＴを適用して、色分解画像すなわち第２の信号形式による画像データを生成する色分解実行部である。３１６は、色分解画像に印刷制御情報など必要なデータを付加し、画像出力装置３０２で出力可能な形式で出力する色分解画像出力部である。
【００３２】
３１７は、直交変換プロファイルおよび色分解ＬＵＴを、再利用可能な所定形式で外部記憶装置（不図示）に出力する機能と、外部記憶装置に保存された直交変換プロファイルおよび色分解ＬＵＴを読み込む機能を有する画像変換プロファイル入出力部である。読み込んだ直交変換プロファイルは直交変換プロファイル記憶部３０７へ、色分解ＬＵＴは色分解ＬＵＴ記憶部３１４へ、それぞれ一時保存する。
【００３３】
３１８は、色票画像入力を行うパッチ画像入力部であり、マルチバンド画像取得装置３０１あるいは該装置に付随する記憶装置を制御して、パッチ画像の色情報としてのマルチバンドデータを画像処理装置３０３に入力する。３１９は、パッチ画像のマルチバンドデータを解析し、各パッチ領域の平均画素値をチャンネルごとに算出してパッチデータを生成するパッチ画像平均値算出部である。
【００３４】
３２０は、任意のマルチバンド画素値を色分解信号値に変換する色分解信号生成部であり、色予測プリンタモデル３２１とプリンタモデル反転部３２２からなる。色予測プリンタモデル３２１は、所定のパッチデータと、そのマルチバンドデータとの対応関係に基づいて、任意の色分解信号値が再現するマルチバンド画素値を推定する。プリンタモデル反転部３２２は、色予測プリンタモデル３２１を逆関数として繰り返し駆動し、任意のマルチバンド画素値を最もよく再現する色分解信号値を探索する。
【００３５】
●画像変換処理
本実施形態における画像変換処理について説明するに先立ち、本実施形態におけるマルチバンド画像取得装置３０１および画像出力装置３０２の形態について簡単に説明する。
【００３６】
本実施形態ではマルチバンド画像取得装置３０１として、各チャンネルについて図１(a)に示したような分光感度をもつ６チャンネルのマルチバンドカメラを使用するとして、以後の説明を行う。なお、マルチバンド画像取得装置３０１としては、被写体の分光特性の再現を行うに十分なマルチバンドデータの取得が可能であれば、取得チャンネル数は６に限らず、またマルチバンドスキャナ等、カメラ以外の形態を取るものでも構わない。
【００３７】
本実施形態のマルチバンドカメラは、各チャンネルのフィルタに顔料フィルタを使用しており、隣接するチャンネルの透過バンド域に比較的大きな重複が存在する。本実施形態では各チャンネルの信号の相関に着目するため、各チャンネルのフィルタには透過バンド域の幅が広くノイズの影響を受けにくいものを選択することが好ましい。ただし、各チャンネルの信号値が完全に独立しているものでなく、直交変換実行部３０８においてより相関の低い信号に変換することが可能であれば、どのようなフィルタを用いても良い。
【００３８】
なお、マルチバンドカメラで撮影した画像の画素値は被写体の分光反射率だけでなく、照明環境にも大きな影響を受ける。そのため本実施形態においてマルチバンドカメラを用いた撮影を行う場合は、照明環境をはじめ全て同一の条件下で撮影を行うものとする。
【００３９】
さらに本発明の画像出力装置３０２としては、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）、ブラック（Ｋ）の７色の色剤を備えたカラーインクジェットプリンタを使用するものとして、以後の説明を行う。画像出力装置３０２は、画像処理装置３０３が出力するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋの７色の色分解信号に基き、予め指定された記録媒体上に画像を出力する。無論、画像の分光特性の再現が可能であれば画像出力装置３０２の搭載する色剤の数および組み合わせはこれに限定されるものではなく、また出力装置の形態もカラーインクジェットプリンタに限定されない。画像出力装置３０２として電子写真プリンタや昇華型プリンタを用いても良いし、色分解信号をもとに印刷のための版を作成するものであっても良い。
【００４０】
なお、本実施形態において出力対象となる被写体としては、縦横の幅がおよそ２５cm×２３cmの水彩画を想定する。
【００４１】
以下、本実施形態における画像変換処理について、図３のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４２】
まずＳ４０１で、色分解信号生成部３２０においてプリンタモデル構築処理を行う。すなわち、パッチ画像データに基づいて、色予測プリンタモデル３２１を以下のように構築する。まず、画像出力装置３０２を使用して、所定の色票群からなるカラーパッチ画像を出力する。ここで図４の(a)に、このカラーパッチ画像例を示し、(b)に各カラーパッチの色材量を示す。すなわち、(a)におけるNo.１〜No.７８１２５の矩形部分には、(b)に示すように各色色材を最大使用量の２５%ずつ変化させた全ての組み合わせのカラーパッチ（色票）の出力が行われる。
【００４３】
次に、マルチバンド画像取得装置３０１を使用して、出力したカラーパッチ画像を撮影する。撮影されたマルチバンド画像データは、各画素について６チャンネル１６ビットのデータを有し、パッチ画像入力部３１８を介して画像処理装置３０３に読み込まれる。読み込まれた画像データは、パッチ画像平均値算出部３１９において７８１２５個のカラーパッチそれぞれについて、６チャンネルの平均画素値データに変換される。
【００４４】
色予測プリンタモデル３２１は、パッチ画像平均値算出部３１９が算出したデータに基づき、画像出力装置３０２が任意の色剤量の組み合わせを出力し、それをマルチバンド画像取得装置３０１で撮影した際に得られるマルチバンド画素値を推定して構築される。この推定にはセル化ノイゲバウアーの式を用いる。なお、プリンタモデルの構築に用いる色予測手法はセル化ノイゲバウアーに限らない。またカラーパッチの数や構成についても上記図４に示す例に限らす、採用するプリンタモデルの構築方法に応じて変更可能である。
【００４５】
以上のようにプリンタモデルが構築されると、次にＳ４０２においてマルチバンド画像の入力処理を行う。すなわち、マルチバンド画像取得装置３０１を使用し、画像変換処理の対象となるマルチバンド画像データを取得する。上述したように、この撮影はＳ４０１におけるパッチ画像の撮影と同一の条件下で行われる。撮影された６チャンネル１６ビットのマルチバンド画像データは、マルチバンド画像入力部３０５を介して画像処理装置３０３へと入力される。
【００４６】
次にＳ４０３において、マルチバンド画像分析部３０６で入力画像の分析処理、すなわち、入力されたマルチバンド画像データに対する直交変換プロファイルの生成を以下のように行う。まず、マルチバンド画像データの各チャンネルついて全画素の平均値を算出する。次に、画像の一部あるいは全ての画素の信号値から各チャンネルの平均値を減算し、減算後の画像データの共分散行列を算出する、いわゆる主成分分析を行う。この共分散行列は６×６の行列であり、減算後のマルチバンド画像データのチャンネル間の相関を失わせる直交変換行列として使用することができる。なお、サンプリングの点数については、直交変換プロファイル算出の計算負荷と変換精度とのトレードオフを考慮して、精度向上を図る場合は計算機の処理能力に応じてサンプリング数を増やすか、全画素のデータをもとに共分散行列を算出することが望ましい。算出された各チャンネルの平均値と共分散行列の組み合わせは、直交変換プロファイル記憶部３０７に保存される。
【００４７】
次にＳ４０４において、直交変換実行部３０８で入力画像の直交変換処理を行う。すなわち、直交変換プロファイル記憶部３０７に記憶された各チャンネルの平均値および共分散行列をマルチバンド画像に適用して、直交変換された画像データを生成する。これにより、第１主成分から第６主成分までの画像データが得られる。その後、各主成分ごとに全画素中で最低の信号値を減算し、各主成分の信号値の最低値が０になるよう主成分空間の原点位置を調整する。生成された画像データは直交化画像記憶部３０９に保存される。また原点調整時に各軸に加算された値は、原点調整ベクトルとして直交変換プロファイル記憶部３０７に保存される。この原点調整ベクトルの各成分の値は、各主成分の最低値の正負を反転したものに等しい。
【００４８】
本実施形態では、入力マルチバンド画像からおよそ１cm間隔で縦２５点、横２３点の格子状に並んだ５７５点をサンプリングし、この５７５点の画素データをもとに共分散行列の算出を行った。図５の(a)に、このようにサンプリングした５７５点における、直交変換前のチャンネル１とチャンネル２の信号値の相関をプロットした例を示し、(b)に、同じく直交変換後の第１主成分と第２主成分の値の相関をプロットした例を示す。(a)によれば、マルチバンド画像における各画素の分布は入力６次元空間の対角線方向に長く伸びた状態となってチャンネル間での強い相関を示し、その第１主成分は入力６次元空間の対角線に近い成分を有していることが分かる。従ってこの場合、入力色空間の全領域に亙って色分解ＬＵＴを作成すると、実際に使用される格子点は該第１主成分に対応する僅かな領域がほとんどであり、使用されない領域が大半を占めてしまう。そこで本実施形態では以下のＳ４０５〜Ｓ４０７において、(b)に示すような直交変換後の第１主成分に対して、色分解ＬＵＴを作成する。これにより、使用されない領域を削減した効率的な色空間においてＬＵＴを作成することができる。
【００４９】
Ｓ４０５では色分解ＬＵＴ格子点配置決定部３１１で、直交変換された画像の全ての画素を入力値として処理可能な色分解ＬＵＴの格子点数および格子点配置を決定する。この色分解ＬＵＴ格子点配置決定処理の詳細については後述する。
【００５０】
次にＳ４０６において、色分解ＬＵＴ使用格子点判定部３１２が、直交変換された画像の全ての画素をＬＵＴに入力した場合に、ＬＵＴの各格子点について１回以上使用されるか否かを判定する。
【００５１】
そしてＳ４０７において、色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部３１３が、Ｓ４０６で１回以上使用すると判定された全ての格子点に対し、出力信号値である色分解信号値を以下のように決定する。すなわち、色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部３１３はまず、直交変換逆変換実行部３１０を駆動して、格子点の入力信号値からマルチバンド画素値を算出する。この逆変換は、格子点の信号値に対して直交変換プロファイル記憶部３０７から読み出した原点調整ベクトルを減算し、直交変換行列の逆行列による変換を行い、各チャンネルの平均値を加算することによって行われる。その後、色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部３１３は、色分解信号生成部３２０を駆動し、算出されたマルチバンド画素値を最もよく再現する色分解信号値を導出する。この処理は、ニュートンの反復法に基き、プリンタモデル反転部３２２が色予測プリンタモデル３２１を繰り返し駆動することで行われる。なお、プリンタモデルの反転手法はニュートンの反復法に限らず、種々の最適化手法、探索手法を適用することが可能であり、例えば、シンプレックス法や粒子群最適化手法などを用いても良い。なお、Ｓ４０６において１回も使用しないと判定された格子点については、計算負荷低減のため色分解信号値の探索は行わず、出力信号値の設定が行われていない旨を示すダミーの値を設定する。以上のように生成された色分解ＬＵＴは、色分解ＬＵＴ記憶部３１４に一時保存される。
【００５２】
以上のように色分解ＬＵＴが作成されると、次にＳ４０８で色分解実行部３１５において、直交変換された画像データに対して色分解ＬＵＴを適用し、各画素について６チャンネルの色分解信号を持つ色分解画像を生成する。そしてＳ４０９で色分解画像出力部３１６が、画像出力装置３０２に対し色分解画像および必要な印刷制御情報を送信する。これにより画像出力装置３０２において、入力マルチバンド画像の分光特性を再現する画像が出力される。なお、色分解画像および必要な印刷制御情報を外部記憶装置（不図示）に保存し、該外部記憶装置から画像出力装置３０２にデータを送信するようにしても良い。
【００５３】
そしてＳ４１０において、画像変換プロファイル入出力部３１７が、直交変換プロファイルおよび色分解ＬＵＴを、再利用可能な所定形式で外部記憶装置（不図示）に出力する。すなわち、直交変換プロファイル記憶部３０７に保存されている各チャンネルの平均値、共分散行列、原点調整ベクトルと、色分解ＬＵＴ記憶部３１４に保存されている色分解ＬＵＴと、を画像変換プロファイル３０４として外部記憶装置に保存する。
【００５４】
このように、直交変換プロファイルと色分解ＬＵＴを画像変換プロファイル３０４として保存しておくことにより、以後、同一の画像の出力を行う場合には、該保存された画像変換プロファイル３０４を読み込んで利用することができる。すなわち、画像変換プロファイル入出力部３１７により、画像変換プロファイル３０４を直交変換プロファイル記憶部３０７および色分解ＬＵＴ記憶部３１４に読み込む。これにより、同画像に対しては上記Ｓ４０３，Ｓ４０５〜Ｓ４０７による直交変換プロファイルおよび色分解ＬＵＴの作成処理が不要となるため、低工数で画像出力を行うことができる。
【００５５】
また、入力画像に修正が施されている場合には、Ｓ４０６において修正部分で新たに使用される格子点を抽出し、Ｓ４０７で該新たな格子点に対する出力信号値を決定する。これにより、色分解ＬＵＴの更新を低工数で行い、修正された入力画像の変換を行うことができる。具体的には、色分解ＬＵＴ使用格子点判定部３１２で、修正された画像を用いて１回以上使用する格子点を抽出し、該抽出点のうち、読み込まれた色分解ＬＵＴにダミーの出力信号値が設定されている格子点についてのみ、出力値の計算とＬＵＴの更新を行う。このように既存の画像変換プロファイルを読み込む場合においても、上記Ｓ４０３による直交変換プロファイルの作成およびＳ４０５による色分解ＬＵＴ格子点配置決定処理を省略することができるため、低工数化が実現される。ただし、入力画像への修正が主成分分析の結果が大きく変化するほど大きい場合には、変換精度の観点から通常処理を行うことが望ましい。
【００５６】
●色分解ＬＵＴ格子点配置決定処理
以下、上記Ｓ４０５における色分解ＬＵＴ格子点配置決定処理について、詳細に説明する。図６に、入力マルチバンド画像の画素値を入力値とする一般的な色分解ＬＵＴと、直交変換された画像の画素値を入力値とする本実施形態の色分解ＬＵＴの関係を模式的に示す。同図において、９０１は一般的な色分解ＬＵＴの入力空間、９０２〜９０４は入力マルチバンド画像のチャンネル１〜３に対応するＬＵＴの各入力軸を示しており、チャンネル４〜６に対応する軸については図面上では省略している。９０５は、入力マルチバンド画像の画素の分布領域を示している。上述したように、各チャンネルの相関の高いマルチバンド画像の画素分布は、入力６次元空間上の対角線近傍に集中する傾向にあり、一般的な色分解ＬＵＴ９０１の大半の空間は画素の存在しないエリアとなる。
【００５７】
９０６は、直交変換された画像の画素値を入力値とする、本実施形態の色分解ＬＵＴの入力空間を示しており、９０７〜９０９は直交変換後の第１〜第３主成分に対応するＬＵＴの各入力軸を示している。なお、第４〜第６主成分に対応する軸については省略している。
【００５８】
本実施形態では、図中の９０６に示されるように、直交変換後の各主成分を入力軸とし、少なくとも入力マルチバンド画像の全画素を包含するように、言い換えれば入力マルチバンド画像の全画素を包含するように、色分解ＬＵＴの格子点配置を決定する。
【００５９】
ここで図７(a)に、一般的な色分解ＬＵＴの各軸のダイナミックレンジと格子点数、格子点間隔を示す。各チャンネル１６ビットの入力画素値に対して９グリッドの格子点を配置し、格子点同士の間隔は8192である。この場合、総格子点数は９の６乗で531441点となる。それに対し図７(b)に、本実施形態で生成する色分解ＬＵＴの各軸のダイナミックレンジと格子点数、格子点間隔を示す。本実施形態における格子点は、各入力軸ごとに、格子間隔が一般的なＬＵＴの格子間隔8192よりも小さい均等間隔となるように設定され、格子点数が最も少なくなる値に設定される。各格子点の信号値は、直交変換後の入力画像の各主成分の最大値および最小値を両端の格子点とし、整数値で等間隔に配置される。例えば、第１主成分の最小値は0、最大値は104147.3であり、必要な格子点数は14点である。したがって、格子点の間隔は104148を13で除して8011.38となり、第１主成分軸の各格子点の入力信号値は、0，8011，16023，24034，…，104148、の各値に設定される。
【００６０】
このように本実施形態で生成される色分解ＬＵＴは、入力画像を最低限に包含する形状となるとともに、生成されるＬＵＴの総格子点数は25200点となり、一般的なＬＵＴの531441点に比べてデータ容量が約1/21に削減される。また、この色分解ＬＵＴの格子点間隔は一般的なＬＵＴと同等かより狭く設定されているため、変換精度の面でも有利である。
【００６１】
このように本実施形態においては、色分解ＬＵＴのデータサイズの縮小により画像変換装置に必要なメモリ容量を減らすことが可能となり、またＬＵＴへのアクセスが容易となるため画像変換処理を高速化することができる。なお、メモリ容量や処理速度に十分な余裕が発生した場合には、ＬＵＴの格子点数を増やして変換精度を向上させることが望ましい。
【００６２】
なお、本実施形態では各入力軸ごとに格子点間隔が均等となるように格子点を設定する例を示したが、直交変換後の入力画像の画素の分布の偏りを解析し、格子点間隔が不均等になるようなＬＵＴを生成することも好適である。例えば、画素が密なＬＵＴ領域の格子点間隔は狭く設定し、画素が疎なＬＵＴ領域の格子点間隔は広く設定することで、入力画像の主要な部分に対して高精度な変換を行うことが可能となる。
【００６３】
また、低位の主成分のダイナミックレンジが想定する格子点間隔に対し十分に小さく、分光特性の再現精度への影響が小さいと判断される場合、その主成分の値を固定値であるものとして色分解ＬＵＴの次元数を低下させても良い。例えば、第６主成分のダイナミックレンジが格子点間隔の閾値である8192の1/8以下である場合、第６主成分の値を全画素の平均値をもつ固定値として扱い、第１〜第５主成分に対応した入力軸をもつ５次元の色分解ＬＵＴを作成しても良い。なお、複数の主成分のダイナミックレンジが十分に小さい場合には、それら全ての主成分軸を省略することも可能であるが、その結果としてＬＵＴの次元数が極端に低下してしまう場合、マルチバンド画像変換装置として十分な性能が得られなくなる恐れがある。例えばＬＵＴの次元数が３次元まで低下するような場合、通常のＲＧＢ色空間における色変換との差別化が困難となることが予想される。従って、本実施形態における入力マルチバンド画像データをＮ次元、主成分分析後の画像データを第１乃至第Ｍ主成分からなるＭ次元とすると、次元数Ｎは３＜Ｎ、次元数Ｍは３＜Ｍ≦Ｎとすべきである。
【００６４】
以上説明したように本実施形態によれば、Ｎ（３＜Ｎ）次元の入力マルチバンド画像データを主成分分析によりバンド間の相関性の低いＭ（３＜Ｍ≦Ｎ）次元のデータ形式に変換し、該変換された画像データを入力値とした色分解ＬＵＴを作成する。この色分解ＬＵＴを変換された画像データへ適用して色分解画像を生成することにより、被写体を撮影したマルチバンド画像の分光特性を印刷物上に忠実に再現することが可能となる。また、この色分解ＬＵＴを、入力画像の全画素を包含する最低限のサイズで構築することにより、より少ないメモリ容量で高速かつ高精度に、マルチバンド画像の分光的色再現を行うことが可能となる。
【００６５】
＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、カラーパッチ画像のマルチバンド撮影データに基づいて色分解ＬＵＴを作成する例を示したが、第２実施形態では、この色分解ＬＵＴをカラーパッチ画像の分光特性に基づいて作成する例を示す。
【００６６】
●システム構成
図８は、第２実施形態における画像変換システムの構成を示すブロック図である。同図において、１２０１〜１２１７までの各ブロックの機能は、上述した第１実施形態で時１に示した３０１〜３１７までの各ブロックと同様であるため、説明を省略する。
【００６７】
１２１８は、色票の分光特性を測定可能な分光特性測定装置である。１２１９は、分光特性測定装置１２１８あるいは該装置に付随する記憶装置を制御し、測定された第１の色票群からなるカラーパッチの分光特性データを画像処理装置１２０３に入力するためのパッチ分光特性入力部である。１２２０は、任意の分光特性を色分解信号値に変換する色分解信号生成部であり、色予測プリンタモデル１２２１とプリンタモデル反転部１２２２からなる。色予測プリンタモデル１２２１は、パッチデータから任意の色分解信号値が再現する分光特性を推定する。プリンタモデル反転部１２２２は、色予測プリンタモデル１２２１を逆関数として繰り返し駆動し、任意の分光特性を最もよく再現する色分解信号値を探索する。
【００６８】
１２２３は、マルチバンド画像取得装置１２０１あるいは該装置に付随する記憶装置を制御し、第２の色票群からなるチャート画像の色情報としてのマルチバンドデータを画像処理装置１２０３に入力するチャート画像入力部である。このチャート画像のマルチバンドデータは、後述するマルチバンド画像の分光特性推定に用いられる。１２２４は、チャート画像のマルチバンドデータを解析し、各色票領域の平均画素値をチャンネルごとに算出して各色票のマルチバンド画素値データを生成するチャート画像平均値算出部である。１２２５は、分光特性測定装置１２１８あるいは該装置に付随する記憶装置を制御し、チャート画像入力部１２２３から入力するチャート画像の各色票の分光特性データを画像処理装置１２０３に入力するためのチャート分光特性入力部である。１２２６は、マルチバンド画像の画素データから分光特性を推定するマルチバンド画像分光特性推定部である。
【００６９】
なお、第２実施形態では所定の色票群として、色予測プリンタモデルを生成するための第１の色票群と、マルチバンド画像の画素値を分光反射率に変換するための変換式を生成するための第２の色票群を用いる。以下、これらを区別するために便宜上、第１の色票群をカラーパッチ、第２の色票群をカラーチャートと称する。第２実施形態ではこれら第１の色票群と第２の色票群を異なるものとして説明するが、これらは同じ色票群であっても良い。
●画像変換処理
以下、第２実施形態における画像変換処理について、図９のフローチャートを用いて詳細に説明する。なお、第２実施形態で使用するマルチバンド画像取得装置１２０１および画像出力装置１２０２は、上述した第１実施形態の図２中で使用したものと同様の仕様であるとして、以後の説明を行う。なお第２実施形態においても第１実施形態と同様に、これら入力装置および出力装置の形態はこの例に限定されるものではない。
【００７０】
第２実施形態で使用する分光特性測定装置１２１８は、各カラーパッチの波長ごとの反射率を３８０nmから７３０nmまで１０nm刻みに測定し、３６次元の分光反射率データとして出力するとして以後の説明を行う。なお分光特性測定装置１２１８についても、その測定手法や分光反射率データの形式はこの例に限定されない。
【００７１】
図８は、画像処理装置１２０３にて行われる画像変換処理を示すフローチャートである。
【００７２】
まずＳ１３０１で、色分解信号生成部１２２０においてプリンタモデル構築処理を行う。すなわち、カラーパッチの分光特性データに基づいて、色予測プリンタモデル１２２１を以下のように構築する。まず、画像出力装置１２０２を使用して所定のカラーパッチ画像を出力する。ここで出力されるカラーパッチ画像は、上述した第１実施形態のＳ４０１と同様である。次に、分光特性測定装置１２１８を使用して、出力したカラーパッチ画像を測定する。測定された分光反射率データは、パッチ分光特性入力部１２１９を介して、分光特性データとして画像処理装置３０３に読み込まれる。
【００７３】
色予測プリンタモデル１２２１は、読み込まれたパッチ分光特性データに基づき、画像出力装置１２０２が任意の色剤量の組み合わせを出力した際の分光反射率を推定して構築される。この推定には、例えばセル化ノイゲバウアーの式を用いる。
【００７４】
以上のようにプリンタモデルが構築されると、次にＳ１３０２において、マルチバンド画像の画素値から分光特性を推定する変換行列として、分光特性推定行列を生成する。ここでは、所定の色票群（チャート画像）についてマルチバンド画像取得装置１２０１による撮影と分光特性測定装置１２１８による測定を行う。各々の測定データはチャート画像入力部１２２３およびチャート分光特性入力部１２２５を介してマルチバンド画像分光特性推定部１２２６に送られる。マルチバンド画像分光特性推定部１２２６では、各色票のマルチバンド画素値データと分光反射率データとを対応づけ、Winner推定によりマルチバンド画像の画素値を分光反射率に変換するための変換式として、分光特性推定行列を生成する。
【００７５】
なお、ここでは色票群として９６色の色票を備えたカラーチャートを使用するとするが、分光特性の推定が十分な精度で行えるのであれば他の形態の色票群を使用しても良い。また、カタログデータ等から各色票の分光反射率を取得可能な場合は、その値をデータとして読み込んでも良い。さらに推定の手法もWinner推定あるいは行列変換に限られるものではなく、他の手法を用いてマルチバンド画素値データから分光特性を推定しても良い。  次に、Ｓ１３０３〜Ｓ１３０７においては、上述した第１実施形態の４０２〜Ｓ４０６と同様の処理を行うため、ここでは詳細な説明を省略する。すなわち、変換対象となるマルチバンド画像の入力処理、入力画像分析処理、入力画像直交変換処理、色分解ＬＵＴ格子点配置決定処理、および色分解ＬＵＴ使用格子点判定処理、を行う。
【００７６】
そしてＳ１３０８において、色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部１２１３が、Ｓ１３０７で１回以上使用すると判定された全ての格子点に対し、出力信号値である色分解信号値を以下のように決定する。すなわち、色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部１２１３はまず、直交変換逆変換実行部１２１０を駆動して、格子点の入力信号値からマルチバンド画素値を算出する。この逆変換は、格子点の信号値に対して直交変換プロファイル記憶部１２０７から読み出した直交変換行列の逆行列による変換を行い、その後同様に読み出した各チャンネルの平均値を加算することで行われる。そして色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部１２１３は次に、マルチバンド画像分光特性推定部１２２６を駆動し、Ｓ１３０２で生成された分光特性推定行列に基づいて、算出されたマルチバンド画素値から分光反射率を算出する。その後、色分解ＬＵＴ格子点出力値決定部１２１３は、色分解信号生成部１２２０を駆動し、算出された分光反射率を最もよく再現する色分解信号値を導出する。この処理は、第１実施形態のＳ４０７と同様に、プリンタモデル反転部１２２２が色予測プリンタモデル１２２１を繰り返し駆動することで行われる。なお、Ｓ１２０７において１回も使用しないと判定された格子点については、計算負荷低減のため色分解信号値の探索は行わず、出力信号値の設定が行われていない旨を示すダミーの値を設定する。以上のように生成された色分解ＬＵＴは、色分解ＬＵＴ記憶部１２１４に一時保存される。
【００７７】
以降のＳ１３０９〜Ｓ１３１１においては、上述した第１実施形態の４０８〜Ｓ４１０と同様の処理を行うため、ここでは詳細な説明を省略する。すなわち、色分解画像生成処理、画像出力処理、および画像変換プロファイル出力処理を行う。
【００７８】
第２実施形態においても第１実施形態と同様に、出力された画像変換プロファイルを保持しておくことで、同一画像の再出力を低工数で行うことができる。また入力画像に修正が施されている場合にも、第１実施形態と同様に、Ｓ１３０４による直交変換プロファイルの作成およびＳ１３０４による色分解ＬＵＴ格子点配置決定処理を省略することができ、低工数化が実現される。
【００７９】
なお、Ｓ１３１１の色分解プロファイル出力処理において、出力する画像変換プロファイルにマルチバンド画像分光特性推定部１２２６で生成された分光反射率を推定するための変換式を含めることも有効である。これにより、修正された入力画像を用いて画像の変換を行う際に、以前に作成された変換式を用いて分光特性の推定を行い、Ｓ１３０２の分光特性推定行列生成処理を省略することができる。
【００８０】
以上説明したように第２実施形態によれば、色分解ＬＵＴを各格子点の分光特性に基づいて構築することにより、上述した第１実施形態と同様の効果に加えて、等色関数など種々の分光的な視覚・光学特性を加味したマッチングが可能となる。さらに、色分解ＬＵＴの格子点が入力画像の各主成分と平行に配置され、また格子間隔を密に設定することが可能となるため、より第１主成分に近い位置のＬＵＴ格子点を処理に使用できるようになる。そのため、格子点入力信号値から分光特性を推定する際の誤差を低減することができ、より高精度な画像変換が可能となる。
【００８１】
＜その他の実施形態＞
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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