(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の色の分光特性を示す分光反射率情報から、画像出力装置が当該色を出力する際に用いる複数の色成分のそれぞれの強度を示す出力情報を算出する色処理装置であって、
前記分光反射率情報を取得する取得手段と、
複数の光源のそれぞれについて、前記複数の光源のそれぞれの分光放射輝度に従って、前記分光反射率情報が示す分光反射率を持つ色を当該光源下で測色した際の色を示す第１の測色値に変換する変換手段と、
前記複数の光源のそれぞれについて、前記画像出力装置が出力しうる色の当該光源下における測色値の範囲を示す色域内に、当該光源についての前記第１の測色値をマッピングして、第２の測色値を求めるマッピング手段と、
前記出力情報に従う前記画像出力装置の出力色をそれぞれの前記光源下で測色して得られる測色値と、当該光源についての前記第２の測色値との誤差が、より小さくなるように前記出力情報を調整することにより、複数の前記第２の測色値から前記出力情報を求める色分解手段と、
前記出力情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする、色処理装置。
【請求項２】
前記複数の光源の全てについて、前記出力情報に従う前記画像出力装置の出力色をそれぞれの前記光源下で測色して得られる測色値が示す色と、対応する光源についての前記第２の測色値が示す色との色差が閾値以内に収まるように、前記色分解手段は前記出力情報を求めることを特徴とする、請求項１に記載の色処理装置。
【請求項３】
前記色分解手段は、前記複数の光源の全てについて、前記出力情報に従う前記画像出力装置の出力色をそれぞれの前記光源下で測色して得られる測色値が示す色と、対応する光源についての前記第２の測色値が示す色との色差が閾値以内に収まるような、前記出力情報を求められない場合、
前記複数の光源から２以上の光源を選択し、
前記選択された光源のそれぞれについて、前記出力情報に従う前記画像出力装置の出力色をそれぞれの前記光源下で測色して得られる測色値が示す色と、対応する光源についての前記第２の測色値が示す色との色差が閾値以内に収まるように、前記出力情報を求めることを特徴とする、請求項１に記載の色処理装置。
【請求項４】
被写体の色の分光特性を示す分光反射率情報から、画像出力装置が当該色を出力する際に用いる複数の色成分のそれぞれの強度を示す出力情報を算出する色処理装置が行う色処理方法であって、
前記色処理装置の取得手段が、前記分光反射率情報を取得する取得工程と、
前記色処理装置の変換手段が、複数の光源のそれぞれについて、前記複数の光源のそれぞれの分光放射輝度に従って、前記分光反射率情報が示す分光反射率を持つ色を当該光源下で測色した際の色を示す第１の測色値に変換する変換工程と、
前記色処理装置のマッピング手段が、前記複数の光源のそれぞれについて、前記画像出力装置が出力しうる色の当該光源下における測色値の範囲を示す色域内に、当該光源についての前記第１の測色値をマッピングして、第２の測色値を求めるマッピング工程と、
前記色処理装置の色分解手段が、前記出力情報に従う前記画像出力装置の出力色をそれぞれの前記光源下で測色して得られる測色値と、当該光源についての前記第２の測色値との誤差が、より小さくなるように前記出力情報を調整することにより、複数の前記第２の測色値から前記出力情報を求める色分解工程と、
前記色処理装置の出力手段が、前記出力情報を出力する出力工程と、
を備えることを特徴とする、色処理方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１乃至３の何れか１項に記載の色処理装置が有する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。
【請求項６】
請求項５に記載のコンピュータプログラムを格納した、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体の色を高い精度で再現する技術に関し、特に様々な光源下で被写体の色を再現する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、画像を出力する際に、被写体の色を忠実に表現したいという要求が増えている。そのために、観察環境として指定された特定の光源下で被写体の色を再現する技術（測色的色再現）が開発されてきた。しかしながら近年、任意の環境条件下、例えば任意の光源下において、被写体の色を再現する技術（分光的色再現）が注目されている。分光的色再現においては、出力画像における被写体の分光反射率と、実際の被写体の分光反射率とが近づくように、画像を出力する。
【０００３】
しかしながら、印刷装置のような画像出力装置が使用可能な色成分の種類は有限である。したがって、すべての可視波長域において被写体の分光反射率を正確に再現することは困難である。このために、所定のいくつかの光源下において、出力画像における被写体の測色値と、実際の被写体の測色値とが近づくように、色を再現する方法が提案されている。
【０００４】
例えば特許文献１及び２に記載の技術においては、所定のいくつかの光源について、ある光源下で観察されるターゲット色と、印刷装置が使用する色材量から推定したその光源下で再現される色と、の色差ΔＥが算出される。そして、各光源についての色差ΔＥを重み付け加算することにより得られた値が小さくなるように、色材量が決定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１７１５５６号公報
【特許文献２】特開２００９−１４７６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
画像出力装置が出力可能な色域は、観察に用いられる光源によって異なる。しかしながら、特許文献１及び２の技術においては、画像出力装置が出力可能な色域について考慮されていない。したがって、被写体の色が画像出力装置が出力可能な色域外にある場合に、被写体における色の階調が保たれない可能性があった。
【０００７】
本発明は、様々な光源下で被写体の色をより高い品質で再現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の色処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
被写体の色の分光特性を示す分光反射率情報から、画像出力装置が当該色を出力する際に用いる複数の色成分のそれぞれの強度を示す出力情報を算出する色処理装置であって、
前記分光反射率情報を取得する取得手段と、
複数の光源のそれぞれについて、前記複数の光源のそれぞれの分光放射輝度に従って、前記分光反射率情報が示す分光反射率を持つ色を当該光源下で測色した際の色を示す第１の測色値に変換する変換手段と、
前記複数の光源のそれぞれについて、前記画像出力装置が出力しうる色の当該光源下における測色値の範囲を示す色域内に、当該光源についての前記第１の測色値をマッピングして、第２の測色値を求めるマッピング手段と、
前記出力情報に従う前記画像出力装置の出力色をそれぞれの前記光源下で測色して得られる測色値と、当該光源についての前記第２の測色値との誤差が、より小さくなるように前記出力情報を調整することにより、複数の前記第２の測色値から前記出力情報を求める色分解手段と、
前記出力情報を出力する出力手段と、
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
様々な光源下で被写体の色をより高い品質で再現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例２における色処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施例１における色処理装置の構成を示すブロック図。
【図３】実施例１における画像処理方法の流れを示すフローチャート。
【図４】実施例１におけるパッチ画像の一例を示す図。
【図５】図４のパッチ画像を出力するための出力信号の一例を示す図。
【図６】実施例１における色域圧縮処理の流れを示すフローチャート。
【図７】実施例１における色域圧縮処理の一例を説明する図。
【図８】実施例１における色分解処理の流れを示すフローチャート。
【図９】実施例１における最適化処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。尚、以下の実施の形態は本発明の特許請求の範囲を限定するものではなく、また以下の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を構成する上で必須のものとは限らない。本発明を構成する画像出力装置は以下のものに限定されず、分光反射率再現を行うために十分な精度が得られるものであれば、形態はこれに限定されない。
【００１２】
［実施例１］
以下、本発明の実施例１について説明する。図２は、本実施例に係る色処理装置の機能構成を示すブロック図である。本実施例に係る色処理装置１０１は、分光画像２２１（分光反射率情報）を取得し、画像出力装置１０９へと送信する出力信号を生成する。以下の説明においては、本実施例における画像出力装置１０９は、シアンＣ、マゼンタＭ、イエローＹ、ブラックＫ、レッドＲ、グリーンＧ、ブルーＢの７色のインク（色成分）を備えたカラーインクジェットプリンタであるものとする。しかしながら、インクの種類の数は異なっていてもよいし、他の色のインクが用いられてもよい。また、インクジェット方式以外の画像出力方法を用いるものであってもよい。
【００１３】
このカラーインクジェットプリンタには、入力信号として、各画素についてのインク値が入力される。インク値は１６ビットのデータであり、０から６５５３５までの範囲をとるものとする。このインク値は、それぞれの色の出力強度を示す。あるインクのインク値が０である場合は、該当するインクが吐出されないことを示す。よって、本実施例における色処理装置１０１は、分光画像２２１の各画素について、分光反射率を、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｒ，Ｇ，Ｂの各インク値のセットへと変換する。そして色処理装置１０１の画像出力部２１５（後述）は、算出されたインク値のセットを出力信号として画像出力装置１０９へと出力する。
【００１４】
また、本実施例に係る色処理装置１０１は、図１に示されるように、さらにモニタ１０７、分光画像入力装置１０８、分光反射率測定装置１１０、及び分光放射輝度測定装置１１１に接続されていてもよい。もしくは色処理装置１０１は、これらの装置と、例えば記憶媒体を介して、情報をやりとりしてもよい。
【００１５】
モニタ１０７は色処理装置から送信された情報を表示する表示装置である。分光画像入力装置１０８は、画素ごとの分光反射率を記録した分光画像を生成する。分光画像入力装置１０８は例えば、マルチバンドカメラ又はマルチバンドスキャナ等の、被写体の分光反射率を画素ごとに取得する装置でありうる。分光画像入力装置１０８は、分光画像の作成、加工、及び編集のうちの少なくとも１つを行うコンピュータであってもよい。分光反射率測定装置１１０は、画像出力装置１０９により記録媒体上に形成されたパッチ画像の分光反射率を測定する。分光放射輝度測定装置１１１は、光源下での分光放射輝度分布を測定する。
【００１６】
本実施例に係る色処理装置１０１は、図２に示される各部を備える。本実施例においては図２に示される各部は、専用のハードウェアで構成されるものとする。ただし図１に示されるように、図２に示される各部がコンピュータを用いて構成されてもよい（実施例２で述べる）。以下に、色処理装置１０１が備える各部について説明する。画像入力部２０３は、分光画像２２１を取得する（取得手段）。例えば画像入力部２０３は、分光画像入力装置１０８あるいは図示しない記憶装置を制御することにより、分光画像２２１を取得する。
【００１７】
分光画像２２１は、画素ごとの分光反射率をデータとして持つ。分光画像２２１は、例えばマルチバンド画像入力装置のような、被写体の分光反射率を画素ごとに取得することが可能な装置を用いて取得することができる。また分光画像２２１は、分光反射率画像を作成、加工、及び編集することが可能なプログラムを用いて作成することもできる。また、分光画像２２１は、画素毎の分光放射輝度を保持しているデータであってもよい。この場合画像入力部２０３は、分光画像２２１が撮影された際の環境光の分光放射輝度を考慮して、分光放射輝度を分光反射率へと変換することができる。
【００１８】
本実施例において、分光反射率及び分光放射輝度は、分光特性と呼ばれる。本実施例において分光特性データは、380nm〜730nmの範囲について10nm間隔でサンプリングされた36チャンネルのデータであるものとする。すなわち、それぞれの波長についての被写体の光反射率が分光反射率であり、それぞれの波長についての光の強度が分光放射輝度である。しかしながら、分光特性データの形式はこれには限られない。例えば、5nm間隔でサンプリングされたデータであってもよい。また、可視光の波長域を十分に包含しているのであれば、サンプリング範囲が上記と異なっていてもよい。分光特性データのチャンネル数は、３チャンネルを超えることが通常である。分光特性は、波形（ベクトル）の線形結合として表されてもよい。この場合各波形の重みが分光特性データである。
【００１９】
全画素についての分光反射率を直接取得する必要はない。例えば、３原色より多い色情報、例えば６チャンネルから１６チャンネル程度の色情報をもつマルチバンド画像から、分光特性を推定することができる。特開２００２−２２１９３１号公報に記載の技術においては、６種類のカラーフィルタを有する画像入力装置によって、画素ごとに６チャンネルのデータを持つマルチバンド画像が取得される。そして、Ｗｉｅｎｅｒ推定行列等を用いることにより、マルチバンド画像から被写体の分光反射率を推定することができる。Ｗｉｅｎｅｒ推定行列は、あらかじめ実測された複数の色票の分光反射率と、マルチバンド画像の信号値の組み合わせとから導出されうる。マルチバンド画像入力装置はその形態に応じてマルチバンドカメラ、マルチバンドスキャナ等のように呼称される。
【００２０】
光源情報取得部２０４は、本実施例において色再現を行う際に考慮される光源についての情報を取得する。考慮される光源の種類は任意の方法によって決定することができる。例えばユーザの入力に基づいて考慮される光源の種類が決定されてもよい。本実施例においては、Ｄ６５，Ａ，Ｆ２，Ｆ７，Ｆ１１の５種類の光源を考慮して色再現を行うものとする。この場合光源情報取得部２０４は、Ｄ６５，Ａ，Ｆ２，Ｆ７，Ｆ１１の５種類の光源のそれぞれについての分光放射輝度データを、光源情報２２２として取得する。光源の分光放射輝度データは、色処理装置１０１が有する記憶媒体（不図示）に格納されていてもよい。また、光源の分光放射輝度データは、適宜ユーザによって入力されてもよい。さらに、光源情報取得部２０４は、分光放射輝度測定装置１１１を駆動することにより、光源の分光放射輝度データを取得してもよい。
【００２１】
また本実施例において光源情報取得部２０４は、光源の優先度を取得してもよい。本実施例においては、Ｄ６５が最も高い優先度を有し、Ａが２番目の，Ｆ２が３番目の，Ｆ７が４番目の，Ｆ１１が５番目の優先度を有するものとする。光源の優先度の設定方法はこれには限られない。例えば、各光源についての重みを示す係数が予め定められてもよく、この係数を用いて優先度を設定することもできる。また、優先度はユーザ指示に従って決定されてもよい。
【００２２】
色情報変換部２０７は、分光反射率を、デバイス非依存の色情報へと変換する（算出手段）。本実施例においては、デバイス非依存の色情報としてＬａｂ値を用いる。しかしながら、ＸＹＺ値のような他の色情報を用いることもできる。具体的に色情報変換部は、色の分光反射率と、光源の分光放射輝度データとを用いて、その光源下において測定される色の測色値（第１の測色値）を算出する。
【００２３】
画像変換部２０８は、分光画像２２１の各画素の分光反射率を、光源情報取得部２０４が取得した各光源の分光放射輝度に従って、それぞれの光源についてのデバイス非依存の色情報（第１の色情報）へと変換する。第１の色情報は、ある分光反射率を有する物体を指定光源下で測色した際の色を示す。すなわち第１の色情報は、測色的な色情報でありうる。具体的には画像変換部２０８は、各画素の分光反射率を色情報変換部２０７へと送り、変換後の色情報を取得する。本実施例においてはＤ６５，Ａ，Ｆ２，Ｆ７，Ｆ１１の５種類の光源が考慮される。
【００２４】
また本実施例では、デバイス非依存の色情報として均等色空間における色情報が用いられ、特にＣＩＥＬＡＢ色空間におけるＬａｂ値が使用される。したがって画像変換部２０８は、５種類の光源それぞれについてのＬａｂ画像を生成する。もちろん、他のデバイス非依存の色情報、例えばＸＹＺ色空間が用いられてもよい。また、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊色空間又はＣＩＥＣＡＭ０２などに従う色情報が用いられてもよい。
【００２５】
色域情報取得部２０９は、画像出力装置１０９が出力可能な色域を取得する。本実施例において色域情報取得部２０９は、画像出力装置１０９が出力可能な分光反射率の範囲を示す、色域情報２２３を取得する。そして色域情報取得部２０９は、色情報変換部２０７に処理を行わせることによって、分光反射率を５種類の光源それぞれの下でのデバイス非依存の色情報へと変換する。こうして色域情報取得部２０９は、画像出力装置１０９が出力した画像がそれぞれの光源下で表現しうる（デバイス非依存の）色域を算出する。具体的には、本実施例においては、色域情報取得部２０９は５種類の光源それぞれについてのＬａｂ空間における色域を算出する。この際、必要に応じて後述する最適化部２１１を利用してもよい。
【００２６】
本実施例においては色域情報２２３は分光反射率を示すものとした。しかしながら色域情報２２３は、画像出力装置１０９が出力した画像がそれぞれの光源下で表現しうる色域を示してもよい。この場合色域情報取得部２０９は、５種類の光源それぞれについての色域情報２２３を取得すればよい。色域情報２２３は、色処理装置１０１が有する記憶装置（不図示）に格納されていてもよい。また色域情報２２３は、色域情報取得部２０９が適宜作成してもよい。
【００２７】
色域情報２２３は、以下のようにして作成することができる。すなわち、色処理装置１０１内のパッチ画像作成部（不図示）は、画像出力装置１０９の色材構成を元にパッチ画像データを作成する。本実施例においてそれぞれのパッチについてのＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれのインク値は、図５に示すように、最大インク値の０％、２５％、５０％、７５％、１００％のいずれかに設定される。こうして、図５に示されるように７８１２５個のパッチ画像データが生成される。
【００２８】
パッチ画像作成部は、こうして生成された７８１２５個のパッチ画像データを、画像出力部２１５を通じて、画像出力装置１０９に出力させる。この際、画像出力装置が分光画像を出力するために用いる媒体上に、パッチ画像を形成することが好ましい。出力されたパッチ画像の例を図４に示す。次に各パッチの分光反射率が、分光反射率測定装置１１０を使用して測定される。パッチ画像作成部は、各パッチの分光反射率をインク値のセットと対応づけることにより、色域情報２２３を作成する。別の方法としてパッチ画像作成部は、後述するデバイスモデル部２１２を利用することにより、インク値から分光反射率を推定することもできる。
【００２９】
マッピング部２１０は、画像変換部２０８が生成した各光源についてのＬａｂ画像の各画素値（測色値）を、画像出力装置１０９が出力した画像がそれぞれの光源下で表現しうる色域内にマッピングする（マッピング手段）。それぞれの光源についての色域は、画像出力装置１０９が出力しうる色のそれぞれの光源下における測色値の範囲に相当する。このようにマッピング部２１０は、Ｌａｂ画像を色域圧縮することにより、色圧縮画像を生成する。色圧縮画像の各画素は、マッピングにより得られる画素値（第２の測色値）を有する。本実施例においては５種類の光源それぞれについての色圧縮画像が生成される。
【００３０】
本実施例においてマッピング部２１０は、様々なマッピングアルゴリズムを用いることができる。用いられるマッピングアルゴリズムは、例えばユーザが設定することができる。マッピングアルゴリズムとしては、従来から用いられている様々な色域圧縮アルゴリズムを、目的に応じて用いることが可能である。本実施例においてマッピング部２１０が用いるマッピングアルゴリズムにおいては、入力画像の明度が維持され、画像の階調性の維持が重視されるものとする。
【００３１】
例えば入力画像の色を忠実に再現したい場合、又は鮮やかさを保ちたい場合には、画像出力装置１０９が再現できない色のみを、再現可能な色域の外郭にマッピングすることもできる。しかしながら、この手法では画像出力装置１０９が再現できない色の階調がつぶれてしまう。本実施例においては画像の階調性を重視するため、画像出力装置１０９が再現可能な色についても、より低彩度な色へのマッピングを行う。
【００３２】
もっとも、マッピング前後の色差が最小となるようなアルゴリズムを用いることも可能である。また、青空や肌色等を主観的に好ましいとされる色へマッピングする方法（記憶色再現）を用いることも可能である。さらには、色相の維持を重視する方法を用いることも可能である。
【００３３】
以下に、本実施例においてマッピング部２１０が行うマッピングについて説明する。本実施例においては、画像変換部２０８が生成したＬａｂ画像の全ての画素について、色域情報取得部２０９が取得した色域内へと、Ｌａｂ値を変換（マッピング）する。こうして、色再現範囲内にあるＬ’ａ’ｂ’値が得られる。以下、Ｌａｂ画像のＬａｂ値を、画像出力装置１０９の色再現範囲内へとマッピングすることによって得られる値を、Ｌ’ａ’ｂ’値と呼ぶ。すなわち、本実施例におけるマッピング処理により、５種類の光源のそれぞれに対応する５種類の色圧縮画像が生成され、それぞれの色圧縮画像の各画素はＬ’ａ’ｂ’値を有する。
【００３４】
マッピング部２１０は、５種類のＬａｂ画像のそれぞれに対し、対応する色域情報を用いてマッピングを行う。ここでマッピング部２１０は、５種類のＬａｂ画像のそれぞれに対して、共通のマッピングアルゴリズムを用いることが好ましい。こうして、光源の違いに依存する被写体の色の変化を、出力された画像で再現することができる。
【００３５】
図７を用いて、マッピング部２１０が行うマッピングアルゴリズムについて説明する。図７はａ＊−ｂ＊平面を表す。図７には、画素１及び画素２についてのマッピング処理が示されている。本実施例では５つの光源のそれぞれについてマッピング処理が行われるが、説明を容易とするために、図７にはＤ６５光源およびＡ光源についてのマッピング処理のみが示されている。また図７では、説明を容易とするために、マッピングによるＬ＊値の変化についても省略している。
【００３６】
図７において、７２０ａはＡ光源下における画像出力装置１０９の色再現範囲を、７２０ｄはＤ６５光源下における画像出力装置１０９の色再現範囲を、それぞれ示す。また、７０１ａはＡ光源についてのＬａｂ画像における画素１のＬａｂ値を、７０１ｄはＤ６５光源についてのＬａｂ画像における画素１のＬａｂ値を、それぞれ示す。さらに、７０２ａはＡ光源についてのＬａｂ画像における画素２のＬａｂ値を、７０２ｄはＤ６５光源についてのＬａｂ画像における画素２のＬａｂ値を、それぞれ示す。図７において、Ａ光源とＤ６５光源の双方について、画素１と画素２の双方は画像出力装置１０９の色再現範囲の外にある。また、画素１と画素２とは色相がほぼ等しく、画素１の彩度は画素２よりも高い。
【００３７】
マッピング処理によってＬａｂ画像から色圧縮画像が得られる。７１１ａはＡ光源についての色圧縮画像における画素１のＬ’ａ’ｂ’値を、７１１ｄはＤ６５光源についての色圧縮画像における画素１のＬ’ａ’ｂ’値を、それぞれ示す。さらに、７１２ａはＡ光源についての色圧縮画像における画素２のＬ’ａ’ｂ’値を、７１２ｄはＤ６５光源についての色圧縮画像における画素２のＬ’ａ’ｂ’値を、それぞれ示す。すなわち、７０１ａは７１１ａへとマッピングされる。同様に、７０１ｄは７１１ｄへとマッピングされ、７０２ａは７１２ａへとマッピングされ、７０２ｄは７１２ｄへとマッピングされる。
【００３８】
上述のように、各光源について共通のマッピングアルゴリズムが用いられることが好ましい。本実施例では、階調の維持を重視するアルゴリズムが用いられる。例えば、Ａ光源に関して、７０１ａは７０２ａよりも彩度が高い。したがって、７１１ａが７１２ａよりも彩度が高くなるようにマッピングが行われる。すなわち、７０１ａと７０２ａとの間の相対的な位置関係が、７１１ａと７１２ａとの間の相対的な位置関係に反映される。こうして、出力される画像において階調がつぶれることを回避することができる。
【００３９】
さらに、Ｄ６５光源に関しても、Ａ光源と同様の、階調の維持を重視するアルゴリズムが用いられる。すなわち、７０１ｄは７０２ｄよりも彩度が高いため、７１１ｄは７１２ｄよりも彩度が高くなるようにマッピングが行われる。このように、各光源について共通のマッピングアルゴリズムを用いることにより、相対的な色の位置関係はマッピング後も維持される。例えば、７０１ａ、７０２ａ、７０１ｄ、及び７０２ｄの間の相対的な位置関係は、７１１ａ、７１２ａ、７１１ｄ、及び７１２ｄの間の相対的な位置関係と類似している。こうして、光源の違いに依存する被写体の色の変化を、出力された画像で再現することができる。
【００４０】
マッピング処理に際しては、Ｌａｂ画像に含まれる全ての色が色再現範囲内に圧縮されることが好ましい。Ｌａｂ画像に含まれる色の分布として、全ての画素についての離散的なＬａｂ値を用いてもよい。また、Ｌａｂ画像に含まれる全ての画素のＬａｂ値を内包する立体（入力色域）を各光源について求め、又は取得してもよい。例えば、入力画像の全ての画素のＬａｂ値に基づいて、凸包(convex hull)等の手法でこの入力色域を作成してもよい。また、入力色域として、分光画像入力装置１０８の各光源下における色再現範囲を取得してもよい。
【００４１】
色分解部２１４は、マッピング部２１０が生成した色圧縮画像を、画像出力装置１０９へと送信される出力信号へと変換する（色分解手段）。本実施例において色分解部２１４は、Ｌ’ａ’ｂ’値を持つ５種類の色圧縮画像から、ＣＭＹＫＲＧＢ値を持つ１つの出力信号を生成する。具体的には色分解部２１４は、Ｌ’ａ’ｂ’値からＣＭＹＫＲＧＢ値への変換を、最適化部２１１に行わせる。
【００４２】
最適化部２１１は、Ｌ’ａ’ｂ’値の複数の組み合わせを、ＣＭＹＫＲＧＢ値へと変換する。最適化部２１１はデバイスモデル部２１２とモデル反転部２１３とからなる。デバイスモデル部２１２は、特定のＣＭＹＫＲＧＢ値を有する出力信号に従って画像出力装置１０９が出力した色の、分光反射率を推定する。モデル反転部２１３は、デバイスモデル部２１２及び色情報変換部２０７を繰り返し駆動する。こうしてモデル反転部２１３は、画像出力装置１０９が出力した色が、Ｌ’ａ’ｂ’値の組み合わせのそれぞれをよく再現するように、ＣＭＹＫＲＧＢ値を調整する。このようにしてモデル反転部２１３は、ＣＭＹＫＲＧＢ値を求める。最適化部２１１が行う具体的な処理は後述する。
【００４３】
画像出力部２１５は、色分解部２１４が生成した出力信号（出力情報）を、画像出力装置１０９に送信する（出力手段）。画像出力部２１５は、出力信号に加えて、画像出力装置１０９を制御する種々の制御情報を、画像出力装置１０９へと送信することができる。画像出力装置１０９は、送信された情報に従って、画像出力を行う。画像出力部２１５は、出力信号および制御情報を、図示しない外部記憶装置に保存してもよい。この場合、外部記憶装置から画像出力装置１０９へとデータが転送されうる。
【００４４】
続いて、色処理装置が行う処理の流れを、図３のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３０１で色域情報取得部２０９は、色域情報２２３を取得する。ステップＳ３０２で、画像入力部２０３は、分光画像２２１を取得する。ステップＳ３０３でマッピング部２１０は、マッピング条件を設定する。例えばマッピング部２１０は、マッピング条件を指定するユーザ入力を取得してもよい。本実施例では上述のように、入力画像の明度が維持され、画像の階調性の維持が重視されるアルゴリズムが用いられる。ステップＳ３０３ではさらに、考慮される光源の種類が設定される。本実施例では上述のように、Ｄ６５，Ａ，Ｆ２，Ｆ７，Ｆ１１の５種類の光源が考慮される。ステップＳ３０４では、ステップＳ３０３で設定されたマッピング条件に従って、分光画像２２１から色圧縮画像が生成される。
【００４５】
ステップＳ３０４の処理について、図６のフローチャートを参照して詳しく説明する。ステップＳ６０１でマッピング部２１０は、上述の５種類の光源のうち１つを選択する。ステップＳ６０２で画像変換部２０８は、分光画像２２１を、ステップＳ６０１で選択された光源についての光源情報２２２に従って、Ｌａｂ画像へと変換する。ステップＳ６０３でマッピング部２１０は、ステップＳ６０１で選択された光源についての色域情報２２３を取得する。
【００４６】
ステップＳ６０４でマッピング部２１０は、ステップＳ３０３で設定されたマッピング条件に従って、ステップＳ６０２で得られたＬａｂ画像の各画素値を、色域情報２２３が示す色域内にマッピングする。こうしてマッピング部２１０は、ステップＳ６０１で選択された光源についての色圧縮画像を生成する。ステップＳ６０５でマッピング部２１０は、ステップＳ６０１でまだ選択されていない光源があるか否かを判定する。まだ選択されていない光源があれば、処理はステップＳ６０１に戻り、次の光源が選択される。全ての光源が選択されていれば、処理はステップＳ３０５に進む。本実施例では各光源についてマッピング処理が順に行われる。しかしながら、各光源についてのマッピング処理は並列に行われてもよい。
【００４７】
ステップＳ３０５で色分解部２１４は、各光源についての色圧縮画像から、出力信号を生成する。ステップＳ３０５における処理について、図８のフローチャートを参照して詳しく説明する。ステップＳ８０１で色分解部２１４は、出力信号を生成するために使用される光源の組み合わせを選択する。色分解部２１４は、ステップＳ３０３で設定された光源の全部又は一部を、出力信号を生成するために使用する光源として選択する。本実施例では、ステップＳ３０５の処理を開始してから最初に行われるステップＳ８０１においては、ステップＳ３０３で設定された光源の全部が選択される。
【００４８】
一方で、後述する分岐Ｓ８０５に続けてステップＳ８０１が実行される場合、ステップＳ３０３で設定された光源の一部が選択される。ステップＳ８０１で選択された全ての光源下では色を閾値以上の精度で再現できないと判断された場合に、処理はステップＳ８０５からステップＳ８０１に戻る。この場合本実施例においては、上述の優先順位が低い光源を、１つずつ選択から外すものとする。もっとも、光源の組み合わせの選択方法はこれに限られない。例えば、分岐Ｓ８０５から処理が戻った際に、前回と同数であって異なる組み合わせの光源を選択してもよい。たとえば、Ｄ６５，Ａ，Ｆ２，Ｆ７の組み合わせを選択した後、Ｄ６５，Ａ，Ｆ２，Ｆ１１の組み合わせを選択してもよい。また、Ｓ８０１の処理が実行されるごとに、光源の組み合わせを示すユーザ入力を受け取ってもよい。色分解部２１４は、２以上の光源の組み合わせを選択することが好ましい。
【００４９】
ステップＳ８０３で色分解部２１４は、それぞれの画素位置についての出力信号値を決定する。具体的には色分解部２１４は、ステップＳ８０１で選択された光源に対応する色圧縮画像のそれぞれから、分光画像２２１中の１つの画素に対応するそれぞれの画素値を取得する。そして色分解部２１４は、取得された画素値を用いて出力信号における画素値を決定する。この処理を分光画像２２１中のそれぞれの画素について繰り返すことにより、分光画像２２１に対応する出力信号が生成される。もっとも、色分解部２１４は、分光画像２２１中のそれぞれの画素についての処理を並列に行ってもよい。
【００５０】
このようにステップＳ８０３で色分解部２１４は、Ｓ８０１で選択された全ての光源の下で、ステップＳ３０４で求められたＬ’ａ’ｂ’値の組み合わせを良好に再現する出力信号を導出する。具体的には色分解部２１４は、出力信号に従う画像出力装置１０９の出力色をそれぞれの光源下で測色して得られる測色値と、それぞれの光源についてのＬ’ａ’ｂ’値との誤差がより小さくなるように、出力信号を調整する。
【００５１】
図９のフローチャートを参照して、以下でステップＳ８０３の処理について詳しく説明する。以下では説明のために、分光画像２２１中の１つの画素についての出力信号を導出する場合について説明する。以下の処理を分光画像２２１中のそれぞれの画素について行うことにより、分光画像２２１のそれぞれの画素についての出力信号を導出することができる。
【００５２】
ステップＳ９０１で色分解部２１４は、ステップＳ８０１で選択された各光源についてのＬ’ａ’ｂ’値を、色圧縮画像から取得する。ステップＳ９０２で色分解部２１４は、信号値の初期値を設定する。初期値としてはどのような値を用いてもよいが、本実施例では{C,M,Y,K,R,G,B} = {0,0,0,0,0,0,0}とする。
【００５３】
次にモデル反転部２１３は、ステップＳ９０３からステップＳ９０６を繰り返すことにより、信号値の算出と信号値の評価とを繰り返す。これらの処理によって、モデル反転部２１３は出力信号値（インク値）を最適化する。モデル反転部２１３は、算出された信号値についての評価値を求める。そしてモデル反転部２１３は、それまでに評価した中で最も評価値が高い信号値を暫定解として保持し、さらに暫定解についての評価値を保持する。上述のように本実施例では信号値の初期値として{C,M,Y,K,R,G,B} = {0,0,0,0,0,0,0}が設定され、評価値の初期値としては無限大あるいは十分に大きい値が設定される。
【００５４】
ステップＳ９０３でモデル反転部２１３は、デバイスモデル部２１２に、信号値から分光反射率を推定させる。本実施例においてデバイスモデル部２１２は、セル化ユールニールセン分光ノイゲバウアーの式を用いて分光反射率の推定を行う。もっとも、分光反射率の算出方法はこれに限定されない。分光反射率の推定のために必要なパラメータは、例えば色域情報取得部２０９が取得することができる。さらにステップＳ９０３でモデル反転部２１３は、色情報変換部２０７に、推定された分光反射率から各光源下でのデバイス非依存の色情報を算出させる。具体的には色情報変換部２０７は、ステップＳ８０１で選択された光源のそれぞれについての光源情報を用いて、それぞれの光源下でのＬａｂ値を算出する。
【００５５】
ステップＳ９０４でモデル反転部２１３は、ステップＳ９０３で算出されたＬａｂ値を評価する。本実施例においてモデル反転部２１３は、ステップＳ９０１で取得したＬ’ａ’ｂ’値と、ステップＳ９０３で算出されたＬａｂ値との違いを評価する。具体的にはモデル反転部２１３は、ステップＳ８０１で選択されたそれぞれの光源について、ステップＳ９０１で取得したＬ’ａ’ｂ’値と、ステップＳ９０３で算出されたＬａｂ値との色差ΔＥを算出する。
【００５６】
そしてモデル反転部２１３は、ステップＳ８０１で選択されたそれぞれの光源について算出された色差ΔＥのうち、最も大きいものを信号値についての評価値とする。本実施例においては、色差ΔＥが小さいほど、すなわち評価値が小さいほど、信号値の評価は高い。そしてモデル反転部２１３は、信号値の評価値と暫定解の評価値とを比較し、信号値の評価が暫定解の評価よりも高い場合、暫定解と評価値の更新を行う。具体的には、本実施例においては、信号値の評価値が暫定解の評価値よりも小さい場合、信号値を新たな暫定解とし、信号値の評価値を新たな暫定解の評価値とする。
【００５７】
本実施例においては色差ΔＥを評価値として用いたが、他の方法によって評価値を求めても良い。このとき、分光画像２２１と光源情報２２２とから求められる各光源下での色（Ｌ’ａ’ｂ’値）と、信号値と光源情報２２２とから求められる各光源下での色（ステップＳ９０３で算出される色）とが似ている場合に、高い評価が得られるべきである。また、本実施例では各光源について求められた色差ΔＥのうち最も小さいものを評価値としたが、他の統計的な方法で求められた値、例えば色差ΔＥの平均を評価値としてもよい。
【００５８】
ステップＳ９０５でモデル反転部２１３は、最適化が完了したか否かを判定する。最適化を継続する場合、ステップＳ９０６でモデル反転部２１３はパラメータ（信号値）を修正する。そして処理はステップＳ９０３へ戻り、モデル反転部２１３は再度信号値の評価を行う。本実施例において、ステップＳ９０５における最適化完了の判定および、ステップＳ９０６におけるパラメータの修正は、ニュートンの反復法に基づいて行われる。もっとも、他の種々の最適化手法、探索手法を用いることができる。例えばシンプレックス法又は粒子群最適化手法などを用いてもよい。いずれの方法を用いる場合であっても、本発明の範囲に含まれる。
【００５９】
ステップＳ９０５において最適化が完了したと判断された場合、処理はＳ９０７へ進む。ステップＳ９０７でモデル反転部２１３は、その時点での暫定解を、ステップＳ９０１で取得したＬ’ａ’ｂ’値の組み合わせを最もよく再現する信号値であると判断する。そしてモデル反転部２１３は、その時点での暫定解を、出力信号値として色分解部２１４に出力する。またモデル反転部２１３はさらに、暫定解についての評価値を、色分解部２１４に出力する。入力画像のそれぞれの画素についてステップＳ８０３の処理を行うことにより、それぞれの画素についての出力信号値（すなわち出力信号）と、出力信号値についての評価値とが決定される。
【００６０】
ステップＳ８０４で色分解部２１４は、ステップＳ８０３で生成された出力信号の評価を行う。ステップＳ８０５で色分解部２１４は、ステップＳ８０４での評価に基づいて、ステップＳ８０３で生成された出力信号を出力するか否かを判定する。ステップＳ８０４における評価は、自動的に行われてもよいし、ユーザから取得してもよい。評価を自動的に行う場合、評価はステップＳ８０３で決定された出力信号値についての評価値を用いることができる。
【００６１】
例えば色分解部２１４は、各画素についての評価値を用いて、出力信号全体についての評価を行うことができる。具体的には色分解部２１４は、全ての又は所定の数の画素についての評価値が閾値よりも低い場合に、出力信号の精度が高いものと判定し、出力信号を出力することを決定してもよい。上述のように、評価値が各光源についての色差ΔＥのうち最も大きいものである場合、評価値が閾値以内であることは、全ての光源について色差ΔＥが閾値以内であることを意味する。また、評価をユーザが行う場合、色分解部２１４は、出力信号に従って画像出力装置１０９が出力した画像の、各光源下における見えを推定してもよい。推定された見えはモニタ１０７を通じてユーザへと提示されうる。提示を受けたユーザは、出力信号を出力するか否か示す指示を色処理装置１０１へと入力しうる。
【００６２】
ステップＳ８０５で色分解部２１４が、出力信号を出力することを決定すると、処理はステップＳ３０６に進む。ステップＳ３０６において画像出力部は、画像出力装置１０９に対して、ステップＳ８０３で生成された出力信号を出力する。ステップＳ８０５で色分解部２１４が、出力信号を出力しないことを決定すると、処理はステップＳ８０１へ戻る。処理がステップＳ８０１に戻ると、前述のように、光源の異なる組み合わせが選択され、再度出力信号が生成される。
【００６３】
一般に、選択されている光源の数が少ないほど拘束条件が緩くなる。したがって、選択される光源の数を減らすことにより、選択されている光源下での色再現精度を向上させることができる。選択する光源の数を十分に減らしても十分な精度の出力信号が得られない場合、色分解部２１４はユーザに対してこのことを通知してもよい。また、色分解部２１４は画像出力の中止を決定してもよいし、得られた出力信号を用いて画像出力を行うことを決定してもよい。いずれを選択するのかは、色処理装置１０１が自動的に決定してもよいし、ユーザの指示に従って決定してもよい。ステップＳ８０３で生成された複数の出力信号のうち、どの出力信号を出力するのかは、ユーザの指示に従って決定されてもよい。また、色分解部２１４は各画素についての評価値に従って出力信号全体についての評価を決定し、最も評価の高い出力信号を出力してもよい。
【００６４】
以上、本実施例に係る色処理装置１０１及びその処理について説明した。本実施例によれば、出力された画像において、各光源下での色の相対的な違いを再現することができる。さらには、入力分光画像が示す色の一部が出力装置の再現範囲外となる場合においても、入力分光画像が示す色の色相、階調性、画像の好ましさ等を保ちながら、画像を出力することができる。
【００６５】
本実施例に係る処理方法は、様々な形態において実現できる。例えば、本実施例に係る方法は、例えば画像出力装置、コンピュータプログラム、又はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体等を用いて、実現することもできる。さらには、複数の機器から構成されるシステムを用いて本実施例に係る処理方法（又は本実施例に係る色処理装置）を実現してもよい。
【００６６】
また、本実施例に係る色処理装置は、分光画像の生成が可能であってもよいし、記録媒体への画像出力が可能であってもよい。さらには、本実施例に係る色処理装置は、分光反射率測定装置１１０と同等の機能を備えてもよい。この場合本実施例に係る色処理装置は、自ら色域情報２２３を取得することができる。
【００６７】
本実施例においては分光画像２２１が入力された。すなわち、複数の画素についての色情報が入力され、複数の画素についての出力信号値が画像出力装置１０９へと送られた。しかしながら本実施例に係る色処理装置１０１は、１つの色情報を入力し、その色情報に対応する出力信号を出力することも可能である。
【００６８】
［実施例２］
以下に、本発明の実施例２について説明する。本実施例においては、色処理装置１０１を汎用のコンピュータを用いて実現する。本実施例に係る色処理装置１０１のハードウェア構成について、図１を参照して説明する。本実施例に係る色処理装置１０１は汎用のコンピュータであり、ＣＰＵ１０２と、メインメモリ１０３と、ＨＤＤ１０４と、汎用インターフェイス１０５と、バス１０６とを備える。
【００６９】
本実施例に係る色処理装置１０１では汎用ＯＳが動作する。この汎用ＯＳ上で、色処理アプリケーションを動作させることにより、実施例１と同様の動作を本実施例に係る色処理装置１０１に行わせることができる。すなわち、色処理アプリケーションプログラムに基づいて、ＣＰＵ１０２がコンピュータの各部の動作を制御することにより、本実施例に係る色処理装置１０１を実現できる。色処理アプリケーションプログラムは、本実施例においてはＨＤＤ１０４に格納されている。しかしながら、他の格納媒体、例えばＣＤ、ＤＶＤなどに色処理アプリケーションプログラムが格納されていてもよい。当業者ならば、本願の開示に従えば、本実施例に係る汎用ＯＳ、及び色処理アプリケーションを具体的に設計できるだろう。よって、画像処理アプリケーションを汎用ＯＳ上で動作させるための具体的な方法については、説明を省略する。
【００７０】
本実施例においては、ＨＤＤ１０４に格納されている色処理アプリケーションプログラムが、ＣＰＵ１０２からの指令により起動される。色処理アプリケーションプログラムは、メインメモリ１０３に展開される。色処理アプリケーションプログラムに基づくＣＰＵ１０２の制御に従って、モニタ１０７に画面が表示されてもよい。続いて、色処理アプリケーションに基づいて、ＨＤＤ１０４に格納されているデータ、又は分光反射率測定装置１１０若しくは分光放射輝度測定装置１１１から入力される測定値が、バス１０６経由でメインメモリ１０３に転送される。
【００７１】
分光反射率測定装置１１０は、ＣＰＵ１０２の制御に基づいて画像出力装置１０９によって出力された画像を測定しうる。同様に、分光放射輝度測定装置１１１はＣＰＵ１０２の制御に基づいて光源の分光放射輝度を測定しうる。さらに、色処理アプリケーションに基づいて、ＣＰＵ１０２は、メインメモリ１０３に格納されているデータを用いて演算を行う。演算結果は、バス１０６を介してモニタ１０７上に表示してもよいし、ＨＤＤ１０４に格納してもよい。
【００７２】
［他の実施形態］
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する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【図１】
0005693192.tif 000002
【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】
0005693192.tif 000007
【図７】
0005693192.tif 000008
【図８】
0005693192.tif 000009
【図９】
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