(57)【要約】【課題】ＬＵＴのデータ量を増加することなく且つより少ないメモリアクセス回数で良好な精度の補正データを算出することが可能で、パイプライン処理におけるストールの発生を低減することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置１００における色変換部１２を、補正データを参照する第１の格子点を決定する参照格子点決定部１２ａと、第１の格子点に対応する局所座標値を決定する局所座標値決定部１２ｂと、ＬＵＴ１８から第１の格子点及び該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点に対応する補正データを取得し両者の差分値を算出する差分値算出部１２０と、該差分値と局所座標値と補色係数とに基づき補正値を算出する補正値算出部１２２と、該補正値と補正データとに基づきＲＧＢ画像データに対応するＣＭＹＫ画像データを算出する補正値加算部１２４とを含んだ構成とした。【選択図】図２
2008271080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理装置であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
前記画像データの座標値に基づき、前記補正データを参照する第１の格子点を決定する
格子点決定手段と、
前記第１の格子点の座標と、該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点の座
標との間における前記画像データの色成分毎の座標値である局所座標値を決定する局所座
標値決定手段と、
前記局所座標値決定手段で決定した局所座標値と、前記第１の格子点に対応付けて前記
補正データ記憶手段に記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付けて前記
補正データ記憶手段に記憶されている補正データとに基づき、前記画像データに対する補
正データを算出する補正データ算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像データの色空間が２次元又は３次元の空間であるときに、
前記第２の格子点は、前記第１の格子点の対角位置にある格子点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３】
前記画像データの座標値に対応付けて、補正データを参照する第１の格子点のデータを
記憶する格子点データ記憶手段と、
前記画像データの座標値に対応付けて、前記局所座標値を記憶する局所座標値記憶手段
と、を備え、
前記格子点決定手段は、前記画像データの各座標値に対応付けて前記格子点データ記憶
手段に記憶された前記第１の格子点のデータに基づき、前記画像データの座標値に対する
第１の格子点を決定する手段であり、
前記局所座標値決定手段は、前記画像データの座標値に対応付けて前記局所座標値記憶
手段に記憶された前記局所座標値に基づき、前記画像データの座標値に対する前記局所座
標値を決定する手段であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置
。
【請求項４】
前記局所座標値は、前記第１の格子点の色成分毎の座標値と前記第２の格子点の色成分
毎の座標値との間の距離と、前記第１の格子点の色成分毎の座標値と前記画像データの色
成分毎の座標値との間の距離との比であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいず
れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記補正データ算出手段は、前記第１の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出し、該算出した差分値と、前記局
所座標値と、前記差分値の算出において、前記第１の格子点又は前記第２の格子点に対応
する補正データから減じた方の格子点に対応する補正データとに基づき、前記画像データ
に対する補正データを算出する手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいず
れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記補正データ算出手段は、前記算出した差分値に、前記画像データと前記補正データ
に係数を乗じた各色成分の局所座標値の総和を乗じ、該乗算結果に、前記差分値の算出に
おいて、前記第１の格子点又は前記第２の格子点に対応する補正データから減じた方の格
子点に対応する補正データを加算して、前記画像データに対する補正データを算出する手
段であ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】
前記局所座標値にノイズを付与するノイズ付与手段を備え、
前記補正データ算出手段は、前記ノイズを付与後の前記局所座標値に基づき、前記画像
データに対する補正データを算出することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか
１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記補正データ算出手段は、前記第１の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データから前記第２の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データを色成分毎に減じて第１の差分値を算出し、前記第２の格子点
に対応付けて前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データから前記第１の格子点
に対応付けて前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データを色成分毎に減じて第
２の差分値を算出し、該算出した第１の差分値及び第２の差分値に基づき、前記画像デー
タに対する補正データを算出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記補正データ算出手段は、前記ノイズを付与後の局所座標値と、前記第１の差分値と
、該第１の差分値の算出時に減じた方の補正データとに基づき第１の補正データを算出し
、前記ノイズを付与後の局所座標値と、前記第２の差分値と、該第２の差分値の算出時に
減じた方の補正データとに基づき第２の補正データを算出し、前記第１の補正データ及び
前記第２の補正データの算術平均値を算出することで、前記画像データに対する補正デー
タを算出する手段であ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】
前記ノイズ付与手段は、前記局所座標値に代えて、前記差分値に対してノイズを付与す
る手段であり、
前記補正データ算出手段は、前記ノイズを付与後の局所座標値に代えて、前記ノイズを
付与後の差分値に基づき、前記画像データに対する補正データを算出する手段であること
を特徴とする請求項７乃至請求項９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第１の格子点に対応付けて、前記第１の格子点に対応付けられた補正データと、前
記第２の格子点に対応付けられた補正データとの色成分毎の差分値を記憶する差分値記憶
手段を備え、
前記補正データ算出手段は、前記第１の格子点に対応付けて前記差分値記憶手段に記憶
されている前記差分値と、前記局所座標値と、前記差分値の算出において、前記第１の格
子点又は前記第２の格子点に対応する補正データから減じた方の格子点に対応する補正デ
ータとに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する手段であることを特徴と
する請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第２の格子点は、その各色成分の座標値と、前記第１の格子点の各色成分の座標値
との各色成分間の距離が全て等距離となる座標値を有した格子点であることを特徴とする
請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理プログラムであって、
前記画像データの座標値に基づき、前記補正データを参照する第１の格子点を決定する
格子点決定ステップと、
前記第１の格子点の座標と、該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点の座
標との間における前記画像データの色成分毎の座標値である局所座標値を決定する局所座
標値決定ステップと、
前記局所座標値決定ステップで決定した局所座標値と、前記色空間を各次元について分
割することによって得られた格子点の各々に対応付けて、該格子点の座標値が示す画像デ
ータの補正データを記憶する補正データ記憶手段における、前記第１の格子点に対応付け
て前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付け
て前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データとに基づき、前記画像データに対
する補正データを算出する補正データ算出ステップとを有する処理をコンピュータに実行
させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１４】
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理方法であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを記憶する補正データ記憶ステップと
、
前記画像データの座標値に基づき、前記補正データを参照する第１の格子点を決定する
格子点決定ステップと、
前記第１の格子点の座標と、該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点の座
標との間における前記画像データの色成分毎の座標値である局所座標値を決定する局所座
標値決定ステップと、
前記局所座標値決定ステップで決定した局所座標値と、前記第１の格子点に対応付けて
記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付けて記憶されている補正データ
とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを補正する技術に係り、特に、ＬＵＴ（色補正テーブル）を参照
して画像データの色補正処理を行う画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法
に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー原稿をスキャナなどの画像入力部を用いて読み取り、読み取った画像データを、
例えばＣＲＴなどのディスプレイやカラープリンタなどを用いて再生表示させる画像処理
装置が知られている。
これらディスプレイやカラープリンタなどの画像出力装置は、それぞれに特有の色再現
特性を有していることから、スキャナなどを用いて入力したカラー画像の色を、画像出力
装置の特性によらず良好に再現するためには、使用する画像出力装置の色再現特性に合わ
せて色補正処理を行うことが必要となる。こうした色補正を行うための代表的な手法とし
ては、色補正テーブルを用いる技術が提案されている（例えば、特許文献１など）。色補
正テーブルとは、画像データと補正済みの画像データとを対応付けて記憶した数表である
。例えば、画像データがレッド（ 以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、ブ
ルー（以下、Ｂと記す）の３色成分で表現可能なことに着目すると、これら各色成分を直
交３軸に取った色空間を考えることができ、この色空間を格子状に分割して、各格子点に
補正済みの画像データを予め記憶した３次元の数表を作成することができる。画像データ
を補正するときには、色空間上で画像データに対応する座標点と該座標点の周囲にある格
子点とを検出し、周囲の格子点に記憶されている補正データから補間演算を行うことによ
って、画像データに対応する補正データを求めることができる。
【０００３】
色補正処理において、最も精度を良くするための方法としては、各入力について補正デ
ータを全て有するＬＵＴ（色補正テーブル）を持つことである。しかし、例えば、ＲＧＢ
からＣＭＹＫへの色補正処理を行う場合、ＲＧＢの各８ｂｉｔからＣＭＹＫの各８ｂｉｔ
へと色補正を行うためには、「２５６3」個の格子点が必要となり、合計「２５６3×３２
ｂｉｔ」という非現実的なサイズのＬＵＴになってしまう。そのため、「６４3」や「３
２3」、「１６3」などのように格子点の数を減らして、先述したように、ＬＵＴにはない
補正データを四面体補間などの補間法を用いて求めている。しかしながら、四面体補間な
どの補間方法は非常に多くの計算を要する。このような問題を解決する技術として、例え
ば、特許文献１に記載の画像処理装置がある。
【０００４】
特許文献１の画像処理装置は、画像データの１つ画素の座標値に対して、複数の格子点
を対応付け、該対応付けた格子点に対応する補正データを用いて、例えば、算術平均など
の比較的軽い演算処理によって、画像データの座標値に対する補正データを求めるもので
ある。これにより、ＬＵＴのサイズ（格子点の数）を増やすことなく、高速に且つ精度良
く補正データを求めることができる。
【特許文献１】特開平４−１８５０７５号公報
【特許文献２】特開２００３−２８３８５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の従来技術において、補正データの補正精度をより良く
するには対応付ける格子点の数を増やす必要があるため、補正精度を求めるときには、Ｌ
ＵＴから補正データを取得する回数が増えることになる。このことについて、上記特許文
献１の従来技術においては、メモリとのアクセス時間は極短時間であるため問題にならな
いとしている。
【０００６】
しかし、近年では、計算機の性能が向上してきたため、より複雑な処理も短時間で行え
るようになってきた。そのため、今までは顕在化していなかったが、メモリとのアクセス
時間がボトムネックになりつつある。
また、上記特許文献１及び特許文献２の従来技術においては、ＬＵＴを参照する格子点
が不規則に選択されるため、格子点の座標が決定されるまで処理が先に進まなくなり、特
に、パイプライン処理を行う場合に、パイプラインのストールを生じさせる。
【０００７】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたも
のであって、ＬＵＴのデータ量を増加することなく且つより少ないメモリアクセス回数で
良好な精度の補正データを算出することが可能で、パイプライン処理におけるストールの
発生を低減することが可能な画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法を提供
することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
〔形態１〕  上記目的を達成するために、形態１の画像処理装置は、
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理装置であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを記憶する補正データ記憶手段と、
前記画像データの座標値に基づき、前記補正データを参照する第１の格子点を決定する
格子点決定手段と、
前記第１の格子点の座標と、該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点の座
標との間における前記画像データの色成分毎の座標値である局所座標値を決定する局所座
標値決定手段と、
前記局所座標値決定手段で決定した局所座標値と、前記第１の格子点に対応付けて前記
補正データ記憶手段に記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付けて前記
補正データ記憶手段に記憶されている補正データとに基づき、前記画像データに対する補
正データを算出する補正データ算出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
このような構成であれば、色空間上の座標値として表現された画像データを受け取ると
、該画像データに対する、補正データ記憶手段に記憶された補正データを参照する第１の
格子点の座標値を決定する。次いで、第１の格子点及び第２の格子点の座標値間に含まれ
る画像データの色成分毎の局所座標値を決定する。ここで、第２の格子点のデータは、各
第１の格子点に対して予め決定されているため、第１の格子点が決まれば第２の格子点も
決まる。従って、決定処理を別々に行う必要がない。また、第２の格子点は、第１の格子
点及び第２の格子点を含む所定位置の格子点によって形成される空間内に、対象とする画
像データがあるような位置関係であることが望ましい。第２の格子点としては、例えば、
画像データの色空間が２次元の場合は、４つの格子点が形成する四辺形の一頂点を形成す
る第１の格子点の対角位置にある格子点などが該当し、色空間が３次元の場合は、８つの
格子点が形成する直方体（例えば、立方体）の一頂点を形成する第１の格子点の対角位置
にある格子点などが該当する（以下、画像処理プログラムに関する形態及び画像処理方法
に関する形態において同じである）。また、局所座標値は、画像データの座標値が、例え
ば、第１の格子点の座標値に近いほど値が小さくなり、第２の格子点の座標値に近いほど
値が大きくなるように決定する。こうすることで、局所座標値を、例えば、画像データの
座標値が、第２の格子点の座標値にどれだけ近いかを示す値として表現できる。また、別
の捉え方としては、局所座標値を、例えば、画像データの座標値に対して、第２の格子点
が参照する格子点となる確率を示す値とみなすことができる。（以下、画像処理プログラ
ムに関する形態及び画像処理方法に関する形態において同じである）。
【００１０】
このようにして、局所座標値が決定すると、該局所座標値と、第１の格子点に対応付け
て記憶された補正データと、第２の格子点に対応付けて記憶された補正データとに基づき
、受け取った画像データに対する補正データを算出する。つまり、局所座標値を補正デー
タの算出に用いることで、従来の算術平均を用いる方法と比較して、第１の格子点及び第
２の格子点間における画像データのより正確な位置情報を反映させることができる。
【００１１】
以上より、補正データ記憶手段に対して、第１の格子点に対応する補正データを取得す
るときと、第２の格子点に対応する補正データを取得するときとの計２回のアクセスで画
像データに対する補正データを算出することができる。また、局所座標値を用いて補正デ
ータを算出することができる。
従って、同じアクセス回数において、従来に比してより精度の高い補正データを算出す
ることができるという効果が得られると共に、従来に比してより少ないアクセス回数で精
度の高い補正データを算出できるので、アクセス速度よりも高速な演算速度の計算機との
間のボトムネックを解消できるという効果が得られる。
【００１２】
また、高精度な補正処理が可能になるため、画質を維持しながら格子点数を削減するこ
とができる。これにより、色変換テーブル（ＬＵＴ）の容量を削減することができるため
、高速アクセスメモリ（キャッシュメモリのようなＳＲＡＭ）への格納を容易にし、より
高速な処理が実現できるという効果が得られる。
更に、補正データを参照する第１の格子点及び第２の格子点の座標値を１度に決定する
ことができるので、これらを別々に決定することが原因で、パイプライン処理において発
生するストールを抑えることができるという効果が得られる。
【００１３】
〔形態２〕  更に、形態２の画像処理装置は、形態１に記載の画像処理装置において、
前記画像データの色空間が２次元又は３次元の空間であるときに、
前記第２の格子点は、前記第１の格子点の対角位置にある格子点であることを特徴とす
る。
このような構成であれば、色空間が２次元の場合は、４つの格子点の形成する四辺形の
第１の格子点に対する対角位置の格子点が第２の格子点になる。また、色空間が３次元の
場合は、８つの格子点の形成する直方体（例えば、立方体）の第１の格子点に対する対角
位置の格子点が第２の格子点になる。
従って、受け取った画像データに対して、最も遠くなる格子点が第１の格子点及び第２
の格子点として決定されるのを防ぐことができるので、安定した精度の補正データを算出
することができるという効果が得られる。
【００１４】
〔形態３〕  更に、形態３の画像処理装置は、形態１又は２に記載の画像処理装置にお
いて、
前記画像データの座標値に対応付けて、補正データを参照する第１の格子点のデータを
記憶する格子点データ記憶手段と、
前記画像データの座標値に対応付けて、前記局所座標値を記憶する局所座標値記憶手段
と、を備え、
前記格子点決定手段は、前記画像データの各座標値に対応付けて前記格子点データ記憶
手段に記憶された前記第１の格子点のデータに基づき、前記画像データの座標値に対する
第１の格子点を決定する手段であり、
前記局所座標値決定手段は、前記画像データの座標値に対応付けて前記局所座標値記憶
手段に記憶された前記局所座標値に基づき、前記画像データの座標値に対する前記局所座
標値を決定する手段であることを特徴とする。
【００１５】
このような構成であれば、例えば、受け取った画像データの座標値に対する第１の格子
点の座標値を、格子点データ記憶手段の記憶内容を参照するだけで簡易に決定することが
できるので第１の格子点の決定処理にかかる処理時間を低減することができると共に、受
け取った画像データの座標値に対する局所座標値を、局所座標値記憶手段の記憶内容を参
照するだけで簡易に決定することができるので、局所座標値の決定処理にかかる処理時間
を低減することができるという効果が得られる。
【００１６】
〔形態４〕  更に、形態４の画像処理装置は、形態１乃至３のいずれか１に記載の画像
処理装置において、
前記局所座標値は、前記第１の格子点の色成分毎の座標値と前記第２の格子点の色成分
毎の座標値との間の距離と、前記第１の格子点の色成分毎の座標値と前記画像データの色
成分毎の座標値との間の距離との比であることを特徴とする。
このような構成であれば、局所座標値は、画像データの座標値が、第１の格子点に近い
ほど値が小さくなり、第１の格子点から遠くなるほど値が大きくなる。
従って、このような局所座標値を用いて補正データを算出することで、画像データの座
標値により正確に対応した補正データを算出することができるという効果が得られる。
【００１７】
〔形態５〕  更に、形態５の画像処理装置は、形態１乃至４のいずれか１に記載の画像
処理装置において、
前記補正データ算出手段は、前記第１の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データとの色成分毎の差分値を算出し、該算出した差分値と、前記局
所座標値と、前記差分値の算出において、前記第１の格子点又は前記第２の格子点に対応
する補正データから減じた方の格子点に対応する補正データとに基づき、前記画像データ
に対する補正データを算出する手段であることを特徴とする。
このような構成であれば、第１の格子点又は第２の格子点に対応付けられた各色の補正
データに対して、画像データの各色に対応する局所座標値を的確に反映することができる
ので、受け取った画像データの座標値に対して、より精度の高い補正データを算出するこ
とができるという効果が得られる。
【００１８】
〔形態６〕  更に、形態６の画像処理装置は、形態５に記載の画像処理装置において、
前記補正データ算出手段は、前記算出した差分値に、前記画像データと前記補正データ
に係数を乗じた各色成分の局所座標値の総和を乗じ、該乗算結果に、前記差分値の算出に
おいて、前記第１の格子点又は前記第２の格子点に対応する補正データから減じた方の格
子点に対応する補正データを加算して、前記画像データに対する補正データを算出する手
段であることを特徴とする。
このような構成であれば、各色成分の局所座標値に対して例えば補色に係る係数などを
乗じて補正データを算出することができるので、第１の格子点又は第２の格子点に対応付
けられた各色の補正データに対して、画像データの各色に対応する局所座標値をより的確
に反映することができるので、受け取った画像データの座標値に対して、より精度の高い
補正データを算出することができるという効果が得られる。
【００１９】
〔形態７〕  更に、形態７の画像処理装置は、形態１乃至４のいずれか１に記載の画像
処理装置において、
前記局所座標値にノイズを付与するノイズ付与手段を備え、
前記補正データ算出手段は、前記ノイズを付与後の前記局所座標値に基づき、前記画像
データに対する補正データを算出することを特徴とする。
このような構成であれば、ノイズを付与して局所座標値をばらつかせることができるの
で、画像データと補正データとの間の非線形性による格子点間隔のバラツキによる誤差を
吸収することができるという効果が得られる。
【００２０】
〔形態８〕  更に、形態８の画像処理装置は、形態７に記載の画像処理装置において、
前記補正データ算出手段は、前記第１の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データから前記第２の格子点に対応付けて前記補正データ記憶手段に
記憶されている補正データを色成分毎に減じて第１の差分値を算出し、前記第２の格子点
に対応付けて前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データから前記第１の格子点
に対応付けて前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データを色成分毎に減じて第
２の差分値を算出し、該算出した第１の差分値及び第２の差分値に基づき、前記画像デー
タに対する補正データを算出することを特徴とする。
このような構成であれば、第１の差分値と第２の差分値とを用いて補正データを算出す
ることができるので、例えば、第１の差分値と第２の差分値との平均値を補正データの算
出に用いたり、精度の良い方の算出結果を選択したりすることで、ノイズを付与したこと
による過剰なばらつきを抑制することができるという効果が得られる。
【００２１】
〔形態９〕  更に、形態９の画像処理装置は、形態８に記載の画像処理装置において、
前記補正データ算出手段は、前記ノイズを付与後の局所座標値と、前記第１の差分値と
、該第１の差分値の算出時に減じた方の補正データとに基づき第１の補正データを算出し
、前記ノイズを付与後の局所座標値と、前記第２の差分値と、該第２の差分値の算出時に
減じた方の補正データとに基づき第２の補正データを算出し、前記第１の補正データ及び
前記第２の補正データの算術平均値を算出することで、前記画像データに対する補正デー
タを算出する手段であることを特徴とする。
【００２２】
このような構成であれば、第１の補正データと第２の補正データとの算術平均値を、画
像データに対する補正データとして算出することができるので、ノイズを付与したことに
よる過剰なばらつきを抑制することができるという効果が得られる。
ここで、第１の補正データと第２の補正データを算出する際に、局所座標値に加えるノ
イズは、第１の補正データと第２の補正データとで異なるノイズ（別々に発生させたノイ
ズ）であることが望ましい。
【００２３】
〔形態１０〕  更に、形態１０の画像処理装置は、形態７に記載の画像処理装置におい
て、
前記ノイズ付与手段は、前記局所座標値に代えて、前記差分値に対してノイズを付与す
る手段であり、
前記補正データ算出手段は、前記ノイズを付与後の局所座標値に代えて、前記ノイズを
付与後の差分値に基づき、前記画像データに対する補正データを算出する手段であること
を特徴とする。
【００２４】
このような構成であれば、ノイズを付与して差分値をばらつかせることができるので、
画像データと補正データとの間の非線形性による格子点間隔のバラツキによる誤差を吸収
することができるという効果が得られる。
ここで、第１の補正データと第２の補正データを算出する際に、第１の差分値及び第２
の差分値に加えるノイズは、第１の差分値と第２の差分値とで異なるノイズ（別々に発生
させたノイズ）であることが望ましい。
【００２５】
〔形態１１〕  更に、形態１１の画像処理装置は、形態１乃至９のいずれか１に記載の
画像処理装置において、
前記第１の格子点に対応付けて、前記第１の格子点に対応付けられた補正データと、前
記第２の格子点に対応付けられた補正データとの色成分毎の差分値を記憶する差分値記憶
手段を備え、
前記補正データ算出手段は、前記第１の格子点に対応付けて前記差分値記憶手段に記憶
されている前記差分値と、前記局所座標値と、前記差分値の算出において、前記第１の格
子点又は前記第２の格子点に対応する補正データから減じた方の格子点に対応する補正デ
ータとに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する手段であることを特徴と
する。
【００２６】
このような構成であれば、第１の格子点の補正データと第２の格子点の補正データとの
差分値が予め記憶されているので、第１の格子点及び第２の格子点の決定後において、こ
れら格子点に対応する補正データを参照して差分値を算出する処理を省くことができるの
で、補正データ記憶手段へのアクセス時間及び差分値の算出処理にかかる時間を省くこと
ができる。これにより、画像データに対する補正データが算出されるまでにかかる時間を
より低減することができるという効果が得られる。
【００２７】
〔形態１２〕  更に、形態１２の画像処理装置は、形態１乃至１１のいずれか１に記載
の画像処理装置において、
前記第２の格子点は、その各色成分の座標値と、前記第１の格子点の各色成分の座標値
との各色成分間の距離が全て等距離となる座標値を有した格子点であることを特徴とする
。
このような構成であれば、例えば、画像データが、ＲＧＢの各色の色空間の座標値とし
て表現されている場合に、第２の格子点の座標値に対して、第１の格子点のグレー軸（Ｒ
＝Ｇ＝Ｂの成分）を保つことができるので、色の変化に厳しいグレー軸の精度を確保した
補正データを算出することができるという効果が得られる。
【００２８】
〔形態１３〕  一方、上記目的を達成するために、形態１２の画像処理プログラムは、
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理プログラムであって、
前記画像データの座標値に基づき、前記補正データを参照する第１の格子点を決定する
格子点決定ステップと、
前記第１の格子点の座標と、該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点の座
標との間における前記画像データの色成分毎の座標値である局所座標値を決定する局所座
標値決定ステップと、
前記局所座標値決定ステップで決定した局所座標値と、前記色空間を各次元について分
割することによって得られた格子点の各々に対応付けて、該格子点の座標値が示す画像デ
ータの補正データを記憶する補正データ記憶手段における、前記第１の格子点に対応付け
て前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付け
て前記補正データ記憶手段に記憶されている補正データとに基づき、前記画像データに対
する補正データを算出する補正データ算出ステップとを有する処理をコンピュータに実行
させるのに使用するプログラムを含むことを特徴とする。
【００２９】
コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコン
ピュータが処理を実行すると、形態１の画像処理装置と同等の作用および効果が得られる
。
なお、本形態は、上記形態２乃至形態１２のいずれか１に記載の画像処理装置の各手段
で実現される機能をコンピュータに実行させるプログラムとして記載した構成もとり得る
。
【００３０】
〔形態１４〕  また、上記目的を達成するために、形態１３の画像処理方法は、
１次元以上の色空間における座標値として表現された画像データを受け取り、該画像デ
ータに所定の補正を行って出力する画像処理方法であって、
前記色空間を各次元について分割することによって得られた格子点の各々に対応付けて
、該格子点の座標値が示す画像データの補正データを記憶する補正データ記憶ステップと
、
前記画像データの座標値に基づき、前記補正データを参照する第１の格子点を決定する
格子点決定ステップと、
前記第１の格子点の座標と、該第１の格子点に対して予め決定された第２の格子点の座
標との間における前記画像データの色成分毎の座標値である局所座標値を決定する局所座
標値決定ステップと、
前記局所座標値決定ステップで決定した局所座標値と、前記第１の格子点に対応付けて
記憶されている補正データと、前記第２の格子点に対応付けて記憶されている補正データ
とに基づき、前記画像データに対する補正データを算出する補正データ算出ステップと、
を含むことを特徴とする。
【００３１】
これにより、形態１に記載の画像処理装置と同等の作用及び効果が得られる。
なお、本形態は、上記形態２乃至形態１２のいずれか１に記載の画像処理装置の各手段
をステップに置き換えた構成も取り得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図１３は、本発明に
係る画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法の第１の実施の形態を示す図で
ある。
まず、本発明に係る画像処理装置の構成を図１に基づき説明する。図１は、本発明に係
る画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。
【００３３】
画像処理装置１００は、図１に示すように、ＲＧＢ画像データの解像度を後述するカラ
ープリンタ２００の解像度に応じて変換する解像度変換部１０と、ＲＧＢ画像データに対
して色変換処理を施す色変換部１２と、格子点テーブル１４と、局所座標値テーブル１６
と、ＬＵＴ（色変換テーブル）１８と、色変換処理後の画像データの階調数を変換する階
調数変換部２０と、階調数の変換された画像データに基づき印刷データを生成する印刷デ
ータ生成部２２とを含んで構成される。
【００３４】
また、図１に示すように、印刷データ生成部２２において生成された印刷データは、カ
ラープリンタ２００に出力される。つまり、画像処理装置１００とカラープリンタ２００
とによって、印刷システムが構成されている。
解像度変換部１０は、後述する入力装置群７４から入力されたＲＧＢ画像データ、また
は後述する記憶装置７０から読み出されたＲＧＢ画像データの解像度を、カラープリンタ
２００の印刷解像度に変換する機能を有している。具体的に、ＲＧＢ画像データの解像度
が印刷解像度よりも低い場合、または、逆に印刷解像度よりも高い場合は、例えば、公知
のニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法などの解像度変換アルゴリ
ズムを用いて、足りないデータを補間したり、過剰なデータを間引いたりすることにより
、画像データの解像度を印刷解像度に変換する。
【００３５】
なお、解像度変換部１０は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおける１
つのモジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムにおいて実行す
ることで、上記機能を実現するようになっている。
色変換部１２は、ＬＵＴ１８（色変換テーブル）を参照して、解像度変換部１０におい
て解像度変換処理を経たＲＧＢ画像データを、ＣＭＹＫ画像データに変換する機能を有し
ている。具体的に、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色階調値で表現された画像データをカラープリンタ２
００が形成可能なドットの色、すなわちシアン（Ｃ）色、マゼンタ（Ｍ）色、イエロ（Ｙ
）色、ブラック（Ｋ）色の各色階調値による画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に変換す
る。なお、以下では、説明の便宜上、カラープリンタ２００に備えられているインクは、
Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のインクのみであるものとして説明するが、これら４色以外にも、
淡シアン（ＬＣ）色、淡マゼンタ（ＬＭ）色などの他のインクが備えられたカラープリン
タにも同様の説明を適用することができる。
【００３６】
また、色変換処理においては、格子点テーブル１４及び局所座標値テーブル１６を参照
して、１つの画素に対してＬＵＴ１８において参照する格子点を２つ決定すると共に、該
決定した格子点に対応する補正データを用いて補間演算を行い、ＲＧＢ画像データに対応
する補正データ（ＣＭＹＫ画像データ）を算出する。
なお、色変換部１２は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおける１つの
モジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムによって実行するこ
とで、上記機能を実現するようになっている。
【００３７】
格子点テーブル１４は、後述する記憶装置７０に記憶保持されたデータテーブルであり
、ＲＧＢ画像データの各色の階調値に対応付けて、予め決定された第１の格子点の格子点
番号のデータが記憶された構成を有するものである。なお、格子点番号と該格子点番号の
格子点の座標値とは同じ値となる。例えば、格子点番号０の座標値（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）
は、（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０，０，０）となる。
【００３８】
また、格子点の座標値は、ＲＧＢ画像データの座標値とは異なり、例えば、ＬＵＴ１８
が、ＲＧＢの各色に対して３２個の格子点を有する場合は、各色に対して「０〜３１」の
座標値を有する。つまり、（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）＝（０〜３１，０〜３１，０〜３１）と
なる。以下、格子点の座標値を前記したように（Ｒｇ，Ｇｇ，Ｂｇ）と表し、ＲＧＢ画像
データの各色の階調値が示す座標値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）と表す。
【００３９】
局所座標値テーブル１６は、後述する記憶装置７０に記憶保持されたデータテーブルで
あり、ＲＧＢ画像データの各色の階調値に対応付けて、第１の格子点の座標及び該第１の
格子点に対して予め決定された第２の格子点の座標との間における、ＲＧＢ画像データに
対する局所的な座標値（以下、局所座標値と称す）が記憶された構成を有するものである
。
【００４０】
ここで、本実施の形態においては、第１の格子点に対して対角位置となる格子点（第１
の格子点の各色成分に対応する格子点番号にそれぞれ＋１した格子点番号の座標値を有す
る格子点）を第２の格子点として予め決定している。また、ＲＧＢの色空間は、いずれの
次元も同じ間隔で分割されており、隣り合う８つの格子点によって形成される直方体の各
辺は同じ長さとなる（立方体となる）。つまり、第２の格子点は、第１の格子点の各座標
値に対して等距離の座標となる。
【００４１】
また、局所座標値は、第１の格子点及び第２の格子点の座標間における画像データの座
標によって値が決まり、第１の格子点の座標と画像データの座標との距離に応じた値とな
る。具体的に、局所座標値は、０以上１未満の範囲の値であり、画像データの座標と第１
の格子点の座標との距離が近ければ近いほど小さな値となり、遠ければ遠いほど大きな値
となる。つまり、局所座標値は、ＲＧＢ画像データの座標が、第２の格子点の座標に近い
ほど大きな値となる。
【００４２】
ＬＵＴ（ 色変換テーブル）１８は、後述する記憶装置７０に記憶保持されたデータテ
ーブルであり、ＲＧＢ色空間を格子状に分割したそれぞれの格子点に対応付けて、各格子
点のＲＧＢ画像データに対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色階調値データ（補正データ）が記
憶された構成を有している。
階調数変換部２０は、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色階調値データ（例えば、階調値０から２５
５の２５６階調を有するデータ）を、カラープリンタ２００が表現可能な階調で表現され
た画像データに変換する機能を有している。本実施の形態においては、カラープリンタ２
００は、「ドットを形成する」、「ドットを形成しない」のいずれかの状態しか採り得な
いこととする。従って、階調数変換部２０は、多階調のＣＭＹＫ画像データを、前記２つ
の状態に対応した２階調のデータへと変換する。
【００４３】
なお、階調数変換部２０は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおける１
つのモジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムによって実行す
ることで、上記機能を実現するようになっている。
印刷データ生成部２２は、階調数の変換された（２値化された）ＣＭＹＫ画像データを
カラープリンタ２００におけるドットの形成順序を考慮した転送順に並び替えた構成の印
刷データを生成する機能を有している。
【００４４】
なお、印刷データ生成部２２は、専用のプログラム（例えば、プリンタドライバにおけ
る１つのモジュール）として構成されており、後述するコンピュータシステムにおいて実
行することで、上記機能を実現するようになっている。
次に、図２に基づき、色変換部１２の詳細な構成を説明する。図２は、色変換部１２の
詳細な構成を示すブロック図である。
【００４５】
色変換部１２は、図２に示すように、参照格子点決定部１２ａと、局所座標値決定部１
２ｂと、補正データ算出部１２ｃとを含んで構成される。
参照格子点決定部１２ａは、ＲＧＢ画像データにおける各画素の画像データの各色階調
値（座標値）に基づき、格子点テーブル１４を参照して、各画素の画像データに対応する
第１の格子点を決定する機能を有している。ここで、格子点テーブルには、ＲＧＢの各階
調値に対応付けて第１の格子点の格子点番号が記憶されている。また、第１の格子点が決
定されると、該第１の格子点に予め対応付けられた第２の格子点（第１の格子点の格子点
番号＋１の格子点）も決定される。
【００４６】
局所座標値決定部１２ｂは、ＲＧＢ画像データにおける各画素の画像データに基づき、
局所座標値テーブル１６を参照して、ＲＧＢ画像データの各色階調値（座標値）に対応す
る局所座標値を決定する機能を有している。
具体的に、各画素に対応するＲＧＢ画像データの各色の階調値に対応する局所座標値（
例えば、Ｒは１／４、Ｇは３／４、Ｂは１／２など）を決定する。
【００４７】
補正データ算出部１２ｃは、第１の格子点に対応する補正データ（以下、第１ＣＭＹＫ
画像データと称す）と、第２の格子点に対応する補正データ（以下、第２ＣＭＹＫ画像デ
ータと称す）と、局所座標値決定部１２ｂで決定した局所座標値とに基づき、対象のＲＧ
Ｂ画像データに対応する補正データ（以下、第３ＣＭＹＫ画像データと称す）を算出する
機能を有している。
【００４８】
具体的に、補正データ算出部１２ｃは、図２に示すように、差分値算出部１２０と、補
正値算出部１２２と、補正値加算部１２４とを含んで構成される。
差分値算出部１２０は、第２ＣＭＹＫ画像データの各色階調値から第１ＣＭＹＫ画像デ
ータの各色階調値を色毎に減算した第１の差分値を算出する機能を有している。また、第
１ＣＭＹＫ画像データの各色階調値から第２ＣＭＹＫ画像データの各色階調値を色毎に減
算した第２の差分値を算出する機能を有している。本実施の形態においては、第１の差分
値及び第２の差分値のいずれか一方のみを用いるので、どちらを用いるのかは予め設定し
ておく。
【００４９】
具体的に、第１ＣＭＹＫ画像データの各色の階調値を（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）とし
、第２ＣＭＹＫ画像データの各色の階調値を（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２）とすると、第１
の差分値（ＣＣ１，ＭＭ１，ＹＹ１，ＫＫ１）及び第２の差分値（ＣＣ２，ＭＭ２，ＹＹ
２，ＫＫ２）は、下式（１）及び（２）から算出することができる。なお、第１の差分値
及び第２の差分値に対して共通の説明部分については、差分値を単に（ＣＣ，ＭＭ，ＹＹ
，ＫＫ）とする。
第１の差分値＝（ＣＣ１，ＭＭ１，ＹＹ１，ＫＫ１）＝（Ｃ２−Ｃ１，Ｍ２−Ｍ１，Ｙ
２−Ｙ１，Ｋ２−Ｋ１）                                              ・・・（１）
第２の差分値＝（ＣＣ２，ＭＭ２，ＹＹ２，ＫＫ２）＝（Ｃ１−Ｃ２，Ｍ１−Ｍ２，Ｙ
１−Ｙ２，Ｋ１−Ｋ２）                                              ・・・（２）
補正値算出部１２２は、局所座標値決定部１２ｂで決定されたＲＧＢの各色成分に対応
した局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）と、ＲＧＢとＣＭＹＫとの補色に係る係数（以下、
補色係数と称す）とに基づき、第１ＣＭＹＫ画像データの補正値を算出する。
【００５０】
補色係数は、０〜１の範囲の値であり、例えば、シアン（Ｃ）であれば、レッド（Ｒ）
が最も関与しているため、Ｒｐに対して大きな値となり、Ｇｐ、Ｂｐについては小さな値
（例えば０）となる。同様に、マゼンタ（Ｍ）であれば、グリーン（Ｇ）が最も関与して
いるため、Ｇｐに対して大きな値となり、Ｒｐ、Ｂｐについては小さな値（例えば０）と
なり、イエロ（Ｙ）であれば、ブルー（Ｂ）が最も関与しているため、Ｂｐに対して大き
な値となり、Ｒｐ、Ｇｐについては小さな値（例えば０）となる。また、ブラック（Ｂ）
については、ＲＧＢのいずれもが均等に関与しているため、Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐに対して平
均の値となる。なお、補色係数は、記憶装置７０に予め決定されたものが記憶されている
。
【００５１】
また、各色に対する補正値の算出は、補色係数を局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）に乗
算し、該乗算後の局所座標値の総和を求め、該総和を差分値に乗じることで行う。
つまり、補正値算出部１２２は、ＣＭＹＫの各色に対する補色係数を（Ｃｃ１，Ｃｃ２
，Ｃｃ３）、（Ｍｃ１，Ｍｃ２，Ｍｃ３）、（Ｙｃ１，Ｙｃ２，Ｙｃ３）、（Ｋｃ１，Ｋ
ｃ２，Ｋｃ３）とすると、ＣＭＹＫの各色の補正値（Ｃｒ，Ｍｒ，Ｙｒ，Ｋｒ）を、下式
（３）〜（６）に従って算出する。
Ｃｒ＝ＣＣ×（Ｃｃ１×Ｒｐ＋Ｃｃ２×Ｇｐ＋Ｃｃ３×Ｂｐ）          ・・・（３）
Ｍｒ＝ＭＭ×（Ｍｃ１×Ｒｐ＋Ｍｃ２×Ｇｐ＋Ｍｃ３×Ｂｐ）          ・・・（４）
Ｙｒ＝ＹＹ×（Ｙｃ１×Ｒｐ＋Ｙｃ２×Ｇｐ＋Ｙｃ３×Ｂｐ）          ・・・（５）
Ｋｒ＝ＫＫ×（Ｋｃ１×Ｒｐ＋Ｋｃ２×Ｇｐ＋Ｋｃ３×Ｂｐ）          ・・・（６）
補正値加算部１２４は、補正値算出部１２２において算出されたＣＭＹＫの各色に対す
る補正値を用いて、第３ＣＭＹＫ画像データを算出する機能を有している。
【００５２】
具体的に、補正値の算出に第１の差分値を用いた場合は、補正値算出部１２２において
算出された各色の補正値に対して、第１ＣＭＹＫ画像データの各色の階調値を加算する。
また、補正値の算出に第２の差分値を用いた場合は、補正値算出部１２２において算出さ
れた各色の補正値に対して、第２ＣＭＹＫ画像データの各色の階調値を加算する。
つまり、第３ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）は、第１の差分値を用い
た場合に下式（７）に従って算出され、第２の差分値を用いた場合に下式（８）に従って
算出される。
（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）＝（Ｃｒ＋Ｃ１，Ｍｒ＋Ｍ１，Ｙｒ＋Ｙ１，Ｋｒ＋Ｋ１）
・・・（７）
（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）＝（Ｃｒ＋Ｃ２，Ｍｒ＋Ｍ２，Ｙｒ＋Ｙ２，Ｋｒ＋Ｋ２）
・・・（８）
そして、第３ＣＭＹＫ画像データが、ＲＧＢ画像データに対する色変換後の画像データ
となり、カラープリンタ２００に出力される。
【００５３】
なお、ここでは、画像処理を施すカラー画像データはＲＧＢ画像データであって、色空
間はＲＧＢ各色による３次元色空間であるものとして説明しているが、もちろんこれに限
られるものではない。例えば、画像処理を施す画像データを、ＲＧＢ画像データではなく
、ＣＭＹ画像データ、あるいはこれに黒（ Ｋ ）色や他色を加えたより高次元の画像デー
タであるとして、これらの画像データに本発明を適用することも可能である。また、より
低次元すなわち１次元の画像データ、あるいは２次元の画像データに本発明を適用するこ
とも可能である。また、例えば、ＲＧＢ（３次元）をＣＭＹ（３次元）に色補正したり、
ＲＧＢ（３次元）をＹＵＶ（３次元）に色補正したりするなど、同次元同士の色補正処理
を行う場合にも本発明を適用することが可能である。
【００５４】
また、画像処理装置１００は、前記解像度変換部１０、前記色変換部１２、前記階調数
変換部２０、前記印刷データ生成部２２などの各機能をコンピュータソフトウェア上で実
現するためのコンピュータシステムを備えており、そのハードウェア構成は、図３に示す
ように、演算処理を担う中央演算処理装置であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓ
ｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）６０と、主記憶装置（Ｍａｉｎ  Ｓｔｏｒａｇｅ）を構成するＲＡ
Ｍ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）６２と、読み出し専用の記憶装置であ
るＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）６４との間をＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒ
ａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス等からなる各種内外バス６
８で接続した構成となっている。
【００５５】
更に、バス６８には、入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）６６を介して、前記格子点テ
ーブル１４、前記局所座標値テーブル１６、前記ＬＵＴ１８などを記憶するＨＤＤ（Ｈａ
ｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶装置（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ）
７０、ＣＲＴ、ＬＣＤモニター等の表示装置７２、マウス、キーボード、スキャナ、デジ
タルカメラなどを含む入力装置群７４、カラープリンタ２００、及びネットワーク上の外
部装置と通信するための通信回線に接続するネットワークケーブルＬなどが接続されてい
る。
【００５６】
そして、電源を投入すると、ＲＯＭ６４等に記憶されたＢＩＯＳ等のシステムプログラ
ムが、ＲＯＭ６４に予め記憶された上記各部の機能を実現するための各種専用のコンピュ
ータプログラムをＲＡＭ６２にロードし、ＲＡＭ６２にロードされたプログラムに記述さ
れた命令に従ってＣＰＵ６０が各種リソースを駆使して所定の制御および演算処理を行う
ことで前述したような各機能をソフトウェア上で実現するようになっている。
【００５７】
次に、図４に基づき、カラープリンタ２００の概略構成を説明する。ここで、図４は、
カラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。
カラープリンタ２００は、シアン，マゼンタ，イエロ，ブラックの４色インクのドット
を形成可能なインクジェットプリンタである。もちろん、これら４色のインクに加えて、
染料濃度の低いシアン（淡シアン）インクと染料濃度の低いマゼンタ（淡マゼンタ）イン
クとを含めた合計６色のインクドットを形成可能なインクジェットプリンタを用いること
もできる。尚、以下では場合によって、シアンインク，マゼンタインク，イエロインク，
ブラックインク，淡シアンインク，淡マゼンタインクのそれぞれを、Ｃインク，Ｍインク
，Ｙインク，Ｋインク，ＬＣインク，ＬＭインクと略称するものとする。
【００５８】
カラープリンタ２００は、図４に示すように、キャリッジ２４０に搭載された印字ヘッ
ド２４１を駆動してインクの吐出およびドット形成を行う機構と、このキャリッジ２４０
をキャリッジモータ２３０によってプラテン２３６の軸方向に往復動させる機構と、紙送
りモータ２３５によって印刷用紙Ｐを搬送する機構と、ドットの形成やキャリッジ２４０
の移動および印刷用紙の搬送を制御する制御回路２６０などから構成されている。
【００５９】
キャリッジ２４０には、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク，
Ｍインク，Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３とが装着されてい
る。キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ
内の各インクは図示しない導入管を通じて、印字ヘッド２４１の下面に設けられた各色毎
のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給され、それぞれのインク吐出ヘッド２４４
ないし２４７から各色のインク滴が吐出される。
【００６０】
制御回路２６０は、ＣＰＵ２６１とＲＯＭ２６２とＲＡＭ２６３等から構成されており
、キャリッジモータ２３０と紙送りモータ２３５の動作を制御することによってキャリッ
ジ２４０の主走査と副走査とを制御するとともに、画像処理装置１００から供給される印
刷データに基づいて、各ノズルから適切なタイミングでインク滴を吐出する。こうして、
制御回路２６０の制御の下、印刷媒体上の適切な位置に各色のインクドットを形成するこ
とによって、カラープリンタ２００はカラー画像を印刷することができる。
【００６１】
なお、各色のインク吐出ヘッドからインク滴を吐出する方法には、種々の方法を適用す
ることができる。すなわち、ピエゾ素子を用いてインクを吐出する方式や、インク通路に
配置したヒータでインク通路内に泡（バブル）を発生させてインク滴を吐出する方法など
を用いることができる。また、インクを吐出する代わりに、熱転写などの現象を利用して
印刷用紙上にインクドットを形成する方式や、静電気を利用して各色のトナー粉を印刷媒
体上に付着させる方式のプリンタを使用することも可能である。
【００６２】
更には、吐出するインク滴の大きさを制御したり、あるいは一度に複数のインク滴を吐
出して、吐出するインク滴の数を制御することにより、印刷用紙上に形成されるインクド
ットの大きさを制御可能な、いわゆるバリアブルドットプリンタを使用することもできる
。
図５は、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７におけるインクジェットノズルＮｚの配
列を示す説明図である。図５に示すように、インク吐出ヘッドの底面には、各色毎のイン
クを吐出する４組のノズルアレイが形成されており、各組のノズルアレイには、ノズルＮ
ｚが一定のノズルピッチｋで千鳥状に配列されている。こうしてノズルが千鳥上に配列
されているので、ノズルピッチｋを小さな値に製造することが容易になる。もっとも、こ
れらノズルが、一直線上に配列されていても構わない。
【００６３】
以上のようなハードウェア構成を有するカラープリンタ２００は、キャリッジモータ２
３０を駆動することによって、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７を印刷用紙Ｐ
に対して主走査方向に移動させ、また紙送りモータ２３５を駆動することによって、印刷
用紙Ｐを副走査方向に移動させる。制御回路２６０は、印刷データに従って、キャリッジ
２４０の主走査および副走査を繰り返しながら、適切なタイミングでノズルを駆動してイ
ンク滴を吐出することによって、カラープリンタ２００は印刷用紙上にカラー画像を印刷
している。
【００６４】
次に、図６に基づき、画像処理装置１００における印刷データ生成処理の流れを説明す
る。ここで、図６は、印刷データ生成処理の流れを示すフローチャートである。
印刷データ生成処理は、ＣＰＵ６０が専用のプログラム（プリンタドライバ）を起動す
ることによって開始され、図６に示すように、まずステップＳ１００に移行する。
ステップＳ１００では、解像度変換部１０において、入力装置群７４のいずれかの入力
装置を介して入力されたＲＧＢ画像データ、又は記憶装置７０に記憶されたＲＧＢ画像デ
ータを読み込んで、ステップＳ１０２に移行する。
【００６５】
ステップＳ１０２では、解像度変換部１０において、ステップＳ１００で読み込んだＲ
ＧＢ画像データの解像度をカラープリンタ２００の印刷解像度に変換して、ステップＳ１
０４に移行する。
ステップＳ１０４では、色変換部１２において、ステップＳ１０２で解像度変換処理後
のＲＧＢ画像データに対して色変換処理を施してＣＭＹＫ画像データへと色変換し、ステ
ップＳ１０６に移行する。
【００６６】
ステップＳ１０６では、階調数変換部２０において、ステップＳ１０４の色変換処理に
よって得られたＣＭＹＫ画像データの階調数を、カラープリンタ２００において表現可能
な階調数のデータに変換して、ステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１０８では、印刷データ生成部２２において、ステップＳ１０６で階調数の
変換されたＣＭＹＫ画像データを、カラープリンタ２００におけるドット形成順に基づく
転送順に並び替えた印刷データを生成して、ステップＳ１１０に移行する。
【００６７】
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で生成した印刷データをカラープリンタ２０
０に出力して処理を終了する。
更に、図７に基づき、ステップＳ１０４の色変換処理の流れを説明する。ここで、図７
は、本実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
本実施の形態の色変換処理は、ステップＳ１０４で実行されると、図７に示すように、
まずステップＳ２００に移行し、色変換部１２において、解像度変換後のＲＧＢ画像デー
タにおける色変換処理が未処理の画素の画像データを読み込み、ステップＳ２０２に移行
する。
【００６８】
ステップＳ２０２では、参照格子点決定部１２ａにおいて、ステップＳ２００で読み込
まれた画像データの各色の階調値に基づき、格子点テーブル１４を参照して、該画像デー
タに対する参照格子点（第１の格子点及び第２の格子点）を決定して、ステップＳ２０４
に移行する。
ステップＳ２０４では、局所座標値決定部１２ｂにおいて、読み込まれたＲＧＢ画像デ
ータの各色の階調値に基づき、局所座標値テーブル１６を参照して、各色の階調値に対応
する局所座標値を決定して、ステップＳ２０６に移行する。
【００６９】
ステップＳ２０６では、差分値算出部１２０において、ステップＳ２０２で決定した第
１の格子点の格子点番号に基づき、ＬＵＴ１８を参照し、該ＬＵＴ１８から第１の格子点
に対応する第１ＣＭＹＫ画像データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ステップＳ２
０８に移行する。
ステップＳ２０８では、差分値算出部１２０において、第１の格子点に対して予め決定
している第２の格子点の格子点番号に基づき、ＬＵＴ１８を参照し、該ＬＵＴ１８から第
２の格子点に対応する第２ＣＭＹＫ画像データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ス
テップＳ２１０に移行する。
【００７０】
ステップＳ２１０では、差分値算出部１２０において、ステップＳ２０６及びステップ
Ｓ２０８において取得した第１ＣＭＹＫ画像データ又は第２ＣＭＹＫ画像データの差分値
を算出して、ステップＳ２１２に移行する。
ステップＳ２１２では、補正値算出部１２２において、ステップＳ２０４で決定した局
所座標値と、ステップＳ２１０で算出した差分値と、補色係数とに基づき、ステップＳ２
０６又はステップＳ２０８において取得した第１ＣＭＹＫ画像データ又は第２ＣＭＹＫ画
像データの補正値を算出して、ステップＳ２１４に移行する。
【００７１】
ステップＳ２１４では、補正値加算部１２４において、ステップＳ２１２で算出した補
正値と、ステップＳ２１０において差分値の算出時に減じた方のＣＭＹＫ画像データとに
基づき、第３ＣＭＹＫ画像データを算出して、ステップＳ２１６に移行する。
ステップＳ２１６では、色変換部１２において、全ての画像データに対して色変換処理
が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合(Yes)は、一連の処理を終了して元
の処理に復帰させ、そうでない場合(No)は、ステップＳ２００に移行する。
【００７２】
次に、図８〜図１３に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図８は、格子点テーブル１４の一例を示す図である。また、図９は、Ｒ，Ｇ，
Ｂの各軸が複数の格子で分割されて、色空間が複数の小さな直方体（正六面体を含む）に
細分されている様子を示した図である。また、図１０は、第１の格子点と第２の格子点と
の位置関係を示す図である。また、図１１は、局所座標値テーブル１６の一例を示す図で
ある。また、図１２は、各階調値に対する局所座標値の一例を示す図である。また、図１
３は、読み込んだＲＧＢ画像データに対する抽出点の一例を示す図である。
【００７３】
画像処理装置１００は、印刷データ生成処理を開始すると、先ず初めに、ＲＧＢ画像デ
ータを読み込む（ ステップＳ１００）。次いで、解像度変換部１０において、読み込ん
だＲＧＢ画像データの解像度を、カラープリンタ２００が印刷するための解像度に変換す
る（ステップＳ１０２）。
画像処理装置１００は、解像度変換処理に続いて、色変換部１２において、色変換処理
を行う（ステップＳ１０４）。
【００７４】
色変換処理が開始されると、まず、参照格子点決定部１２ａにおいて、未処理画素の画
像データが読み込まれ（ステップＳ２００）、参照格子点の決定処理が開始される（ステ
ップＳ２０２）。
参照格子点決定処理が開始されると、参照格子点決定部１２ａは、読み込んだＲＧＢ画
像データの座標値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から、図８に示す格子点テーブル１４を参照して、各色
の値に対応する第１の格子点の座標値（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）を決定する（ステップ
Ｓ２０４）。なお、図１０に示す格子点テーブル１４において、ＲＧＢ値とは、例えば、
その値が「０」であれば、ＲＧＢの各色の階調値（座標値）「０」に対応していることを
示す。
【００７５】
なお、ＲＧＢの各色の値が全て「０」の場合は、第１の格子点の座標値は、格子点番号
０の座標値（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）となる。一方、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
＝（１，３，４）であれば、Ｒ，Ｇの第１の格子点の座標値は格子点番号０のＲｇ，Ｇｇ
の座標値、Ｂの第１の格子点の座標値は格子点番号１のＢｇの座標値となる。つまり、（
Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，１）となる。
【００７６】
また、第１の格子点の座標値が（０，０，１）のときの第２の格子点の座標値（Ｒｇ２
，Ｇｇ２，Ｂｇ２）は、第１の格子点の格子点番号＋１の座標値と予め決定されているの
で、Ｒ，Ｇの第２の格子点の座標値は格子点番号１のＲｇ，Ｇｇの座標値、Ｂの第２の格
子点の座標値は格子点番号２のＢｇの座標値となる。つまり、（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２
）＝（１，１，２）となる。
【００７７】
ここで、ＬＵＴ（色変換テーブル）１８は、図９に示すように、色空間を細分して発生
させた各格子点に、格子点の座標値に対応するＣＭＹＫの各色の階調値を記憶した数表で
ある。従って、ＲＧＢ画像データＤｘが入力されたとして、ＲＧＢ色空間上で該画像デー
タに対応する座標点を考えると、こうした座標点は、図１０に示すように、色空間を細分
している複数の直方体の中の、いずれかの直方体に包含されることになる。
【００７８】
図１０に示すように、画像データＤｘに対して、第１の格子点が座標（Ｒｇ１，Ｇｇ１
，Ｂｇ１）＝（Ｘ，Ｙ，Ｚ）として決定されると、第２の格子点の座標（Ｒｇ２，Ｇｇ２
，Ｂｇ２）は、図１０中の一点鎖線で示すように、第１の格子点の対角にある格子点（Ｘ
＋１，Ｙ＋１，Ｚ＋１）となる。
なお、図８に示す、ＲＧＢ値に対応する第１の格子点の格子点値は、ＬＵＴ１８の各格
子点の座標値に対応して設定されている。
【００７９】
第１及び第２の格子点が決定されると、局所座標値決定部１２ｂは、読み込んだＲＧＢ
画像データの座標値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から、図１１に示す局所座標値テーブル１６を参照し
て、各色の値に対応する局所座標値を決定する（ステップＳ２０４）。なお、図１１に示
す局所座標値テーブル１６において、ＲＧＢ値とは、格子点テーブル１４と同様に、例え
ば、その値が「０」であれば、ＲＧＢの各色の階調値（座標値）「０」に対応しているこ
とを示す。なお、ＲＧＢの各色の値が全て「０」の場合は、局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂ
ｐ）＝（０，０，０）となる。
【００８０】
また、図１２に示すように、ＲＧＢ画像データの４階調おきにＬＵＴ１８に対応する格
子点が存在する。なお、図１２は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色階調値「０〜３」に対する局所座標
値を示したものである。図１２においては、Ｒ，Ｇ，Ｂのうちいずれか一色に対する局所
座標値を１次元的に示しているが、いずれの色についても同様となる。つまり、各色の局
所座標値は、階調値が「０」のときは「１／４」、「１」のときは「２／４」、「２」の
ときは「３／４」と「１／４」刻みで変化する。そして、図１２に示すように、階調値（
座標値）が、格子点１（第２の格子点に対応）に近いほど局所座標値は大きな値となる。
【００８１】
なお、図１２に示す例では、参照確率値が「１／４」刻みで変化しているが、このよう
に等間隔で変化させる構成に限らず、異なる間隔で変化させる構成としても良い。
いま、読み込んだＲＧＢ画像データの座標値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であり
、第１の格子点の座標値が（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）、第２の格子点
の座標値が（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）＝（１，１，１）、各色の局所座標値が（Ｒｐ，
Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／４，１／４）と決定されたとする。
【００８２】
第１の格子点及び第２の格子点が決定すると、差分値算出部１２０は、ＬＵＴ１８から
第１の格子点に対応する補正データ（第１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１
））を取得し（ステップＳ２０６）、引き続き、ＬＵＴ１８から第２の格子点に対応する
補正データ（第２ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２））を取得する（ステッ
プＳ２０８）。これにより、ＬＵＴ１８の記憶された記憶装置７０に対して２回のメモリ
アクセスが生じる。
【００８３】
そして、上式（１）に従って、色毎に、第２ＣＭＹＫ画像データから第１ＣＭＹＫ画像
データを減じて、両者の差分値（ＣＣ１，ＭＭ１，ＹＹ１，ＫＫ１）＝（Ｃ２−Ｃ１，Ｍ
２−Ｍ１，Ｙ２−Ｙ１，Ｋ２−Ｋ１）を算出する（ステップＳ２１０）。つまり、ここで
は、第１の差分値を算出する。
第１の差分値が算出されると、次に、該第１の差分値と、局所座標値と、補色係数とに
基づき、第１ＣＭＹＫ画像データの補正値を算出する（ステップ２１２）。
【００８４】
ここで、補色係数は、ＣＣ１に対しては（１，０，０）、ＭＭ１に対しては（０，１，
０）、ＹＹ１に対しては（０，０，１）、ＫＫ１に対しては（１／３，１／３，１／３）
であるとする。
従って、シアン色に対する補正値Ｃｒは、「Ｃｒ＝ＣＣ１×（１／４×１＋２／４×０
＋１／４×０）＝（ＣＣ１）／４」と算出される。同様に、マゼンタ色に対する補正値Ｍ
ｒは、「Ｍｒ＝ＭＭ１×（１／４×０＋２／４×１＋１／４×０）＝２（ＭＭ１）／４」
と算出され、イエロ色に対する補正値Ｙｒは、「Ｙｒ＝ＹＹ１×（１／４×０＋２／４×
０＋１／４×１）＝（ＹＹ１）／４」と算出される。また、ブラック色に対する補正値Ｋ
ｒは、「Ｋｒ＝ＫＫ１×（１／４×１／３＋２／４×１／３＋１／４×１／３）＝（ＫＫ
１）／３」と算出される。
【００８５】
以上より、各色に対する補正値は、（Ｃｒ，Ｍｒ，Ｙｒ，Ｋｒ）＝（（ＣＣ１）／４，
２（ＭＭ１）／４，（ＹＹ１）／４，（ＫＫ１）／３）となる。
このようにして、補正値が算出されると、補正値加算部１２４は、上式（７）に従って
、第３ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）を算出する（ステップＳ２１４）
。
【００８６】
具体的に、上記算出した補正値を用いると、第３ＣＭＹＫ画像データは、「（Ｃ３，Ｍ
３，Ｙ３，Ｋ３）＝（Ｃ１＋（ＣＣ１）／４，Ｍ１＋２（ＭＭ１）／４，Ｙ１＋（ＹＹ１
）／４，Ｋ１＋（ＫＫ１）／３）と算出される。
これにより、例えば、図１３に示すように、読み込まれたＲＧＢ画像データの座標（図
１３中「☆」印）に対して、図１３中の一点鎖線上にある「●」印に示す位置の座標に対
応する第３ＣＭＹＫ画像データが算出される。本来ならば「☆」印の座標値となる第３Ｃ
ＭＹＫ画像データが算出されるのが望ましいが、従来の算術平均を用いた方法（図１３中
の「×」印）と比較すると、より近い座標値となる第３ＣＭＹＫ画像データを求めること
ができている。
【００８７】
上記一連の色変換処理を、読み込んだＲＧＢ画像データの全ての画素の画像データに対
して行うことで（ステップＳ２１６の「Ｙｅｓ」の分岐）、ＲＧＢ画像データの色変換処
理が完了する。
補正データ算出部１２ｃは、色変換処理が完了すると、算出した第３ＣＭＹＫ画像デー
タを階調数変換部２０に出力する。
【００８８】
階調数変換部２０は、補正データ算出部１２ｃから第３ＣＭＹＫ画像データが入力され
ると、階調数変換処理を開始する（ ステップＳ１０６）。
ここで、ＣＭＹＫ画像データにおける各色の階調データは、階調値０から２５５の２５
６階調を有するデータであるとする。階調数変換部２０は、２５６階調を有する各色の階
調データを、カラープリンタ２００が表現可能な２階調で表現された画像データに変換す
る。
【００８９】
階調数変換処理が終了すると、画像処理装置１００は、印刷データ生成部２２において
、印刷データ生成処理を開始する（ ステップＳ１０８）。
印刷データ生成部２２は、ドットの形成有無に対応する２階調のデータに変換された画
像データを、ドットの形成順序を考慮しながらカラープリンタ２００に転送すべき順序に
並べ替えた構成の印刷データを生成する。印刷データ生成部２２は、印刷データ生成処理
を行って最終的に得られた印刷データを、カラープリンタ２００に出力する（ステップＳ
１１０）。
【００９０】
一方、カラープリンタ２００は、印刷データに従って、各色のインクドットを印刷媒体
上に形成する。その結果、画像データに対応したカラー画像が印刷媒体上に印刷される。
このようにして、本実施の形態の画像処理装置１００は、色変換部１２の参照格子点決
定部１２ａにおいて、格子点テーブル１４を参照することにより、第１の格子点及び第２
の格子点を決定することが可能である。
【００９１】
また、色変換部１２の局所座標値決定部１２ｂにおいて、ＲＧＢ画像データの座標値（
階調値）に対応する局所座標値を局所座標値テーブル１６を参照して決定することが可能
である。
また、補正データ算出部１２ｃの差分値算出部１２０において、ＬＵＴ１８から第１の
格子点に対応する第１ＣＭＹＫ画像データを取得し、ＬＵＴ１８から第２の格子点に対応
する第２ＣＭＹＫ画像データを取得し、該取得した第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭ
ＹＫ画像データの差分値を算出することが可能である。
【００９２】
また、補正データ算出部１２ｃの補正値算出部１２２において、差分値と、局所座標値
と、補色係数とに基づき、第１ＣＭＹＫ画像データ又は第２ＣＭＹＫ画像データに対する
補正値を算出することが可能である。
また、補正値加算部１２４において、第１ＣＭＹＫ画像データ又は第２ＣＭＹＫ画像デ
ータにの各色の階調値に、上記算出した補正値を加算することで、読み込んだＲＧＢ画像
データに対する第３ＣＭＹＫ画像データを算出することが可能である。
【００９３】
以上より、従来の、１つの画素のＲＧＢ画像データに２つの格子点を対応付けて、これ
ら格子点に対応するＣＭＹＫ画像データの算術平均を、前記ＲＧＢ画像データに対するＣ
ＭＹＫ画像データとして算出する従来技術と比較して、より高精度なＣＭＹＫ画像データ
を算出することができる。
また、高精度な補正処理が可能になるため、画質を維持しながら格子点数を削減するこ
とができる。これにより、ＬＵＴ１８の容量を削減することができるため、ＬＵＴ１８を
高速アクセスメモリ（キャッシュメモリのようなＳＲＡＭ）に容易に格納することができ
る。これにより、高速な処理が実現できる。
【００９４】
例えば、ＲＧＢ各色６４個の格子点を持ったＬＵＴの場合、ＲＧＢの格子点が各６４個
になり、格子点のデータはＣＭＹＫ各色８[bit]とすると、６４×６４×６４×４[Byte]
＝１[MByte]となる。同様に３２個の格子点を持ったＬＵＴの場合は、３２×３２×３２
×４[Byte]＝１２８[KByte]、１６個の格子点を持ったＬＵＴの場合は、１６×１６×１
６×４[Byte]＝１６[KByte]となる。このように、格子点数を減らしていくことで（例え
ば、最終的に、ＬＵＴの容量を８分の１などに削減）、ＬＵＴの容量を、高速アクセスメ
モリに格納できるサイズにすることができる。
【００９５】
また、第２の格子点を、第１の格子点に対して対角の位置とし、且つ第１の格子点の座
標に対して等距離の座標の格子点としたので、これにより、第１の格子点に対して、第２
の格子点が、抽出すべき点から最も遠い位置の格子点となることを防ぐことができる。
また、第１の格子点が決定すると、第２の格子点も決定するようになっているので、パ
イプライン処理によって各処理を実行する場合に、第１の格子点に対応するＣＭＹＫ画像
データと、第２の格子点に対応するＣＭＹＫ画像データを連続して取得できるので、差分
値の算出においてパイプラインのストールが発生するのを防ぐことができる。
【００９６】
例えば、第１の格子点が決定した後に、第２の格子点を決定するまでに時間がかかると
、第１の格子点が決定し、第１ＣＭＹＫ画像データが取得できているのに、第２ＣＭＹＫ
画像データが取得できず、差分値の算出処理において、パイプライン処理にストールが発
生する。一方、本発明においては、第１の格子点に対して第２の格子点が予め決定されて
いるので、第１の格子点が決定すると、すぐに第２の格子点が決定するので、差分値の算
出処理において、パイプライン処理にストールが発生しない。
【００９７】
上記第１の実施の形態において、参照格子点決定部１２ａは、形態１又は３に記載の格
子点決定手段に対応し、局所座標値決定部１２ｂは、形態１又は３に記載の局所座標値決
定手段に対応し、補正データ算出部１２ｃは、形態１、５及び６のいずれか１に記載の補
正データ算出手段に対応する。
また、上記第１の実施の形態において、記憶装置７０に記憶された格子点テーブル１４
は、形態３に記載の格子点データ記憶手段に対応し、記憶装置７０に記憶された局所座標
値テーブル１６は、形態３に記載の局所座標値記憶手段に対応する。
【００９８】
また、上記第１の実施の形態において、ステップＳ２０２は、形態１３又は１４に記載
の格子点決定ステップに対応し、ステップＳ２０４は、形態１３又は１４に記載の局所座
標値決定ステップに対応し、ステップＳ２０６〜Ｓ２１４は、形態１３又は１４に記載の
補正データ算出ステップに対応する。
【００９９】
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を図面に基づき説明する。図１４〜図１５は、本発明
に係る画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法の第２の実施の形態を示す図
である。
本実施の形態は、補正値の算出に用いる局所座標値にノイズを付与する点と、第１の差
分値及び第２の差分値を両方とも算出し、該算出した第１及び第２の差分値を両方とも用
いて第３ＣＭＹＫ画像データを算出する点とが上記第１の実施の形態と異なる。
【０１００】
なお、本実施の形態は、色変換部１２にノイズ付与部１２ｄが追加されるだけで、それ
以外は、上記第１の実施の形態の画像処理装置１００と同様の構成となる。従って、以下
、上記第１の実施の形態の画像処理装置１００と同様の構成部には同じ符号を付して適宜
説明を省略し、異なる点のみを詳細に説明する。
【０１０１】
まず、図１４に基づき、本実施の形態の色変換部１２の詳細な構成を説明する。ここで
、図１４は、本実施の形態における色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
色変換部１２は、図１４に示すように、参照格子点決定部１２ａと、局所座標値決定部
１２ｂと、ノイズ付与部１２ｄと、補正データ算出部１２ｃとを含んで構成される。
ノイズ付与部１２ｄは、公知の乱数発生アルゴリズム（例えば、線形合同法、ＭＴ法な
ど）を用いて発生した乱数をノイズとして、該ノイズを、局所座標値決定部１２ｂで決定
された局所座標値に加算（付与）する機能を有している。ここで、第１の格子点に対応す
る第１ＣＭＹＫ画像データに対する補正値（以下、第１補正値と称す）の算出処理に用い
る局所座標値に付与するノイズ（以下、第１のノイズと称す）と、第２の格子点に対応す
る第２ＣＭＹＫ画像データに対する補正値（以下、第２補正値と称す）の算出処理に用い
る局所座標値に付与するノイズ（以下、第２のノイズと称す）とは、それぞれ別々に発生
したものを用いる。
【０１０２】
差分値算出部１２０は、参照格子点決定部１２ａにおいて決定された第１及び第２の格
子点に対応する第１及び第２ＣＭＹＫ画像データをＬＵＴ１８を参照して取得し、上記第
１の実施の形態における式（１）及び式（２）に従って、第１の差分値及び第２の差分値
を算出する。
補正値算出部１２２は、第１のノイズの付与された第１局所座標値（ｎＲｐ１，ｎＧｐ
１，ｎＢｐ１）及び第２のノイズの付与された第２局所座標値（ｎＲｐ２，ｎＧｐ２，ｎ
Ｂｐ２）と、第１の差分値及び第２の差分値と、補色係数とに基づき、上記第１の実施の
形態における式（３）〜式（６）に従って、第１ＣＭＹＫ画像データに対する第１補正値
（ｎＣｒ１，ｎＭｒ１，ｎＹｒ１，ｎＫｒ１）と、第２ＣＭＹＫ画像データに対する第２
補正値（ｎＣｒ２，ｎＭｒ２，ｎＹｒ２，ｎＫｒ２）とを算出する。つまり、上式（３）
〜（６）における局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）の代わりに、第１のノイズの付与され
た局所座標値（ｎＲｐ１，ｎＧｐ１，ｎＢｐ１）を用いた結果が第１補正値（ｎＣｒ１，
ｎＭｒ１，ｎＹｒ１，ｎＫｒ１）となり、第２のノイズの付与された局所座標値（ｎＲｐ
２，ｎＧｐ２，ｎＢｐ２）を用いた結果が第２補正値（ｎＣｒ２，ｎＭｒ２，ｎＹｒ２，
ｎＫｒ２）となる。
【０１０３】
補正値加算部１２４は、第１補正値（ｎＣｒ１，ｎＭｒ１，ｎＹｒ１，ｎＫｒ１）と、
第１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）とに基づき、上記第１の実施の形態
における式（７）に従って、第３_１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ４，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）を
算出する。つまり、上式（７）における補正値（Ｃｒ１，Ｍｒ１，Ｙｒ１，Ｋｒ１）の代
わりに、第１補正値（ｎＣｒ１，ｎＭｒ１，ｎＹｒ１，ｎＫｒ１）を用いて算出した結果
が、第３_１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ４，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）となる。
【０１０４】
更に、第２補正値（ｎＣｒ２，ｎＭｒ２，ｎＹｒ２，ｎＫｒ２）と、第２ＣＭＹＫ画像
データ（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２）とに基づき、上記第１の実施の形態における式（８）
に従って、第３_２ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ５，Ｍ５，Ｙ５，Ｋ５）を算出する。つまり
、上式（８）における補正値（Ｃｒ２，Ｍｒ２，Ｙｒ２，Ｋｒ２）の代わりに、第２補正
値（ｎＣｒ２，ｎＭｒ２，ｎＹｒ２，ｎＫｒ２）を用いた結果が、第３_２ＣＭＹＫ画像
データ（Ｃ５，Ｍ５，Ｙ５，Ｋ５）となる。
【０１０５】
そして、本実施の形態においては、下式（９）に従って、最終的な補正データである第
３ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）を算出する。
（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）＝（（Ｃ４＋Ｃ５）／２，（Ｍ４＋Ｍ５）／２，（Ｙ４＋
Ｙ５）／２，（Ｋ４＋Ｋ５）／２）                                    ・・・（９）
つまり、第３_１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ４，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）の各色階調値と、第
３_２ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ５，Ｍ５，Ｙ５，Ｋ５）の各色階調値との平均値を、最終
的な補正データ（第３ＣＭＹＫ画像データ）として算出する。
【０１０６】
更に、図１５に基づき、ステップＳ１０４の色変換処理の流れを説明する。ここで、図
１５は、本実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
本実施の形態の色変換処理は、ステップＳ１０４で実行されると、図１５に示すように
、まずステップＳ３００に移行し、色変換部１２において、解像度変換後のＲＧＢ画像デ
ータにおける色変換処理が未処理の画素の画像データを読み込み、ステップＳ３０２に移
行する。
【０１０７】
ステップＳ３０２では、参照格子点決定部１２ａにおいて、ステップＳ３００で読み込
まれた画像データの各色の階調値に基づき、格子点テーブル１４を参照して、該画像デー
タに対する参照格子点（第１の格子点及び第２の格子点）を決定して、ステップＳ３０４
に移行する。
ステップＳ３０４では、局所座標値決定部１２ｂにおいて、読み込まれたＲＧＢ画像デ
ータの各色の階調値に基づき、局所座標値テーブル１６を参照して、各色の階調値に対応
する局所座標値を決定して、ステップＳ３０６に移行する。
【０１０８】
ステップＳ３０６では、ノイズ付与部１２ｄにおいて、公知の乱数発生アルゴリズムを
用いて乱数を発生し、該発生した乱数（第１のノイズ）を、ステップＳ３０４で決定され
た局所座標値に付与（加算）して第１局所座標値を算出すると共に、公知の乱数発生アル
ゴリズムを用いて乱数を発生し、該発生した乱数（第２のノイズ）を、ステップＳ３０４
で決定された局所座標値に付与（加算）して第２局所座標値を算出して、ステップＳ３０
８に移行する。
【０１０９】
ステップＳ３０８では、差分値算出部１２０において、ステップＳ３０２で決定した第
１の格子点の格子点番号に基づき、ＬＵＴ１８を参照し、該ＬＵＴ１８から第１の格子点
に対応する第１ＣＭＹＫ画像データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ステップＳ３
１０に移行する。
ステップＳ３１０では、差分値算出部１２０において、第１の格子点に対して予め決定
している第２の格子点の格子点番号に基づき、ＬＵＴ１８を参照し、該ＬＵＴ１８から第
２の格子点に対応する第２ＣＭＹＫ画像データ（ＣＭＹＫ各色の階調値）を取得して、ス
テップＳ３１２に移行する。
【０１１０】
ステップＳ３１２では、差分値算出部１２０において、ステップＳ３０８及びステップ
Ｓ３１０において取得した第１ＣＭＹＫ画像データに基づき第１の差分値を算出して、ス
テップＳ３１４に移行する。
ステップＳ３１４では、差分値算出部１２０において、ステップＳ３０８及びステップ
Ｓ３１０において取得した第２ＣＭＹＫ画像データに基づき第２の差分値を算出して、ス
テップＳ３１６に移行する。
【０１１１】
ステップＳ３１６では、補正値算出部１２２において、ステップＳ３０６で算出した第
１局所座標値及び第２局所座標値と、ステップＳ３１２で算出した第１の差分値と、ステ
ップＳ３１４で算出した第２の差分値と、補色係数とに基づき、ステップＳ３０８及びス
テップＳ３１０において取得した補正データに対する第１補正値及び第２補正値を算出し
て、ステップＳ３１８に移行する。
【０１１２】
ステップＳ３１８では、補正値加算部１２４において、ステップＳ３１６で算出した第
１補正値と、ステップＳ３０８で取得した第１ＣＭＹＫ画像データと、ステップＳ３１６
で算出した第２補正値と、ステップＳ３１０で取得した第２ＣＭＹＫ画像データとに基づ
き、第３ＣＭＹＫ画像データを算出して、ステップＳ３２０に移行する。
ステップＳ３２０では、色変換部１２において、全ての画像データに対して色変換処理
が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合(Yes)は、一連の処理を終了して元
の処理に復帰させ、そうでない場合(No)は、ステップＳ３００に移行する。
【０１１３】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
局所座標値を決定するまでの処理（ステップＳ３００〜ステップＳ３０４）は、上記第
１の実施の形態と同様となるので、ノイズ付与処理から説明する。
ここで、読み込んだＲＧＢ画像データの座標値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であ
り、第１の格子点の座標値が（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）、第２の格子
点の座標値が（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）＝（１，１，１）、各色の局所座標値が（Ｒｐ
，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／４，１／４）と決定されたとする。
【０１１４】
局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）が決定すると、ノイズ付与部１２ｄにおいて、乱数発
生アルゴリズムを用いて乱数を発生し、該発生した乱数を第１のノイズ（ｎｒ１，ｎｇ１
，ｎｂ１）として、該第１のノイズを局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）に加算して、第１
のノイズの付与された第１局所座標値「（ｎＲｐ１，ｎＧｐ１，ｎＢｐ１）＝（Ｒｐ＋ｎ
ｒ１，Ｇｐ＋ｎｇ１，Ｂｐ＋ｎｂ１）」を算出する。引き続き、乱数発生アルゴリズムを
用いて乱数を発生し、該発生した乱数を第２のノイズ（ｎｒ２，ｎｇ２，ｎｂ２）として
、該第２のノイズを局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）に加算して、第２のノイズの付与さ
れた第２局所座標値「（ｎＲｐ２，ｎＧｐ２，ｎＢｐ２）＝（Ｒｐ＋ｎｒ２，Ｇｐ＋ｎｇ
２，Ｂｐ＋ｎｂ２）」を算出する（ステップＳ３０６）。
【０１１５】
ここでは、第１のノイズを加算したことにより、「（ｎＲｐ１，ｎＧｐ１，ｎＢｐ１）
＝（２／４，３／４，１／４）」となり、第２のノイズを加算したことにより、「（ｎＲ
ｐ２，ｎＧｐ２，ｎＢｐ２）＝（１／４，３／４，２／４）」となったとする。
第１局所座標値（ｎＲｐ１，ｎＧｐ１，ｎＢｐ１）及び第２局所座標値（ｎＲｐ２，ｎ
Ｇｐ２，ｎＢｐ２）が算出されると、差分値算出部１２０は、ＬＵＴ１８から、第１の格
子点に対応する第１ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）を取得し（ステップ
Ｓ３０８）、引き続き、ＬＵＴ１８から第２の格子点に対応する第２ＣＭＹＫ画像データ
（Ｃ２，Ｍ２，Ｙ２，Ｋ２）を取得する（ステップＳ３１０）。
【０１１６】
第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭＹＫ画像データを取得すると、差分値算出部１２
０は、上記第１の実施の形態における式（１）に従って、色毎に、第２ＣＭＹＫ画像デー
タから第１ＣＭＹＫ画像データを減じて、第１の差分値（ＣＣ１，ＭＭ１，ＹＹ１，ＫＫ
１）＝（Ｃ２−Ｃ１，Ｍ２−Ｍ１，Ｙ２−Ｙ１，Ｋ２−Ｋ１）を算出する（ステップＳ３
１２）。
【０１１７】
更に、上記第１の実施の形態における式（２）に従って、色毎に、第１ＣＭＹＫ画像デ
ータから第２ＣＭＹＫ画像データを減じて、第２の差分値（ＣＣ２，ＭＭ２，ＹＹ２，Ｋ
Ｋ２）＝（Ｃ１−Ｃ２，Ｍ１−Ｍ２，Ｙ１−Ｙ２，Ｋ１−Ｋ２）を算出する（ステップＳ
３１４）。
第１の差分値及び第２の差分値が算出されると、補正値算出部１２２は、第１の差分値
と、第１局所座標値と、補色係数とに基づき、第１ＣＭＹＫ画像データの補正値（第１補
正値）を算出する。更に、第２の差分値と、第２局所座標値と、補色係数とに基づき、第
２ＣＭＹＫ画像データの補正値（第２補正値）を算出する（ステップＳ３１６）。
【０１１８】
ここで、補色係数は、ＣＣ１及びＣＣ２に対しては（１，０，０）、ＭＭ１及びＭＭ２
に対しては（０，１，０）、ＹＹ１及びＹＹ２に対しては（０，０，１）、ＫＫ１及びＫ
Ｋ２に対しては（１／３，１／３，１／３）であるとする。
従って、シアン色に対する第１補正値Ｃｒ１は、「Ｃｒ１＝ＣＣ１×（２／４×１＋３
／４×０＋１／４×０）＝２（ＣＣ１）／４」と算出される。一方、シアン色に対する第
２補正値Ｃｒ２は、「Ｃｒ２＝ＣＣ２×（１／４×１＋３／４×０＋１／４×０）＝（Ｃ
Ｃ２）／４」と算出される。
【０１１９】
また、マゼンタ色に対する第１補正値Ｍｒ１は、「Ｍｒ１＝ＭＭ１×（２／４×０＋３
／４×１＋２／４×０）＝３（ＭＭ１）／４」と算出され、一方、マゼンタ色に対する第
２補正値Ｍｒ２は、「Ｍｒ２＝ＭＭ２×（１／４×０＋３／４×１＋２／４×０）＝３（
ＭＭ２）／４」と算出される。
また、イエロ色に対する第１補正値Ｙｒ１は、「Ｙｒ１＝ＹＹ１×（２／４×０＋３／
４×０＋１／４×１）＝（ＹＹ１）／４」と算出され、一方、イエロ色に対する第２補正
値Ｙｒ２は、「Ｙｒ２＝ＹＹ２×（１／４×０＋３／４×０＋２／４×１）＝２（ＹＹ２
）／４」と算出される。
【０１２０】
また、ブラック色に対する第１補正値Ｋｒ１は、「Ｋｒ１＝ＫＫ１×（２／４×１／３
＋３／４×１／３＋１／４×１／３）＝（ＫＫ１）／２」と算出され、一方、ブラック色
に対する第２補正値Ｋｒ２は、「Ｋｒ２＝ＫＫ２×（１／４×１／３＋３／４×１／３＋
２／４×１／３）＝（ＫＫ２）／２」と算出される。
以上より、第１ＣＭＹＫ画像データの各色に対する第１補正値は、（Ｃｒ１，Ｍｒ１，
Ｙｒ１，Ｋｒ１）＝（２（ＣＣ１）／４，３（ＭＭ１）／４，（ＹＹ１）／４，（ＫＫ１
）／２）となり、第２ＣＭＹＫ画像データの各色に対する第２補正値は、（Ｃｒ２，Ｍｒ
２，Ｙｒ２，Ｋｒ２）＝（（ＣＣ２）／４，３（ＭＭ２）／４，２（ＹＹ２）／４，（Ｋ
Ｋ２）／２）となる。
【０１２１】
このようにして、第１補正値及び第２補正値が算出されると、補正値加算部１２４は、
まず、第１補正値と、第１ＣＭＹＫ画像データとに基づき、上記第１の実施の形態におけ
る式（７）に従って、第４ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ４，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）を算出する。
具体的に、上記算出した第１補正値を用いると、第４ＣＭＹＫ画像データは、「（Ｃ４
，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）＝（Ｃ１＋２（ＣＣ１）／４，Ｍ１＋３（ＭＭ１）／４，Ｙ１＋（
ＹＹ１）／４，Ｋ１＋（ＫＫ１）／２）と算出される。
【０１２２】
また、上記算出した第２補正値を用いると、第５ＣＭＹＫ画像データは、「（Ｃ５，Ｍ
５，Ｙ５，Ｋ５）＝（Ｃ２＋（ＣＣ２）／４，Ｍ２＋３（ＭＭ２）／４，Ｙ２＋２（ＹＹ
２）／４，Ｋ２＋（ＫＫ２）／２）と算出される。
第４ＣＭＹＫ画像データ及び第５ＣＭＹＫ画像データを算出すると、補正値加算部１２
４は、更に、上式（９）に従って、両者の平均値を最終的な補正データ（第３ＣＭＹＫ画
像データ）として算出する（ステップＳ３１８）。
【０１２３】
具体的に、「（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）＝（（Ｃ４＋Ｃ５）／２，（Ｍ４＋Ｍ５）／
２，（Ｙ４＋Ｙ５）／２，（Ｋ４＋Ｋ５）／２）」と算出される。
上記一連の色変換処理を、読み込んだＲＧＢ画像データの全ての画素の画像データに対
して行うことで（ステップＳ３２０の「Ｙｅｓ」の分岐）、ＲＧＢ画像データの色変換処
理が完了する。
【０１２４】
以降の、階調数変換処理、印刷データ生成処理及び印刷処理については、上記第１の実
施の形態と同様となるので説明を省略する。
このようにして、本実施の形態の画像処理装置１００は、ノイズ付与部１２ｄにおいて
、ＲＧＢ画像データの座標値（階調値）に対応する局所座標値に対して、乱数発生アルゴ
リズムを用いて発生させた第１のノイズと、該第１のノイズとは別に発生させた第２のノ
イズとを付与することが可能である。
【０１２５】
また、補正データ算出部１２ｃの差分値算出部１２０において、ＬＵＴ１８から第１の
格子点に対応する第１ＣＭＹＫ画像データを取得し、ＬＵＴ１８から第２の格子点に対応
する第２ＣＭＹＫ画像データを取得し、該取得した第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭ
ＹＫ画像データに基づき第１の差分値及び第２の差分値を算出することが可能である。
また、補正データ算出部１２ｃの補正値算出部１２２において、第１の差分値と、第１
のノイズを付与した局所座標値である第１局所座標値と、補色係数とに基づき、第１ＣＭ
ＹＫ画像データに対する第１補正値を算出することが可能であり、第２のノイズを付与し
た局所座標値である第２局所座標値と、補色係数とに基づき、第２ＣＭＹＫ画像データに
対する第２補正値を算出することが可能である。
【０１２６】
また、補正値加算部１２４において、第１ＣＭＹＫ画像データの各色の階調値に、上記
算出した第１補正値を加算することで、第４ＣＭＹＫ画像データを算出し、第２ＣＭＹＫ
画像データの各色の階調値に、上記算出した第２補正値を加算することで、第５ＣＭＹＫ
画像データを算出し、これらの平均をとることで、読み込んだＲＧＢ画像データに対する
第３ＣＭＹＫ画像データを算出することが可能である。
【０１２７】
以上より、第１のノイズ及び第２のノイズを付与することで、第４ＣＭＹＫ画像データ
及び第５ＣＭＹＫ画像データの算出に用いる局所座標値（第１局所補正値及び第２局所補
正値）をバラつかせることができるので、ＲＧＢ画像データと補正データ（ＣＭＹＫ画像
データ）との間の非線形性による格子点間隔のバラツキによって発生する誤差を吸収する
ことができる。従って、より精度の高い補正データを算出することができる。
【０１２８】
上記第２の実施の形態において、参照格子点決定部１２ａは、形態１又は３に記載の格
子点決定手段に対応し、局所座標値決定部１２ｂは、形態１又は３に記載の局所座標値決
定手段に対応し、補正データ算出部１２ｃは、形態１、７、８及び９のいずれか１に記載
の補正データ算出手段に対応し、ノイズ付与部１２ｄは、形態７のノイズ付与手段に対応
する。
【０１２９】
また、上記第２の実施の形態において、記憶装置７０に記憶された格子点テーブル１４
は、形態３に記載の格子点データ記憶手段に対応し、記憶装置７０に記憶された局所座標
値テーブル１６は、形態３に記載の局所座標値記憶手段に対応する。
また、上記第２の実施の形態において、ステップＳ３０２は、形態１３又は１４に記載
の格子点決定ステップに対応し、ステップＳ３０４は、形態１３又は１４に記載の局所座
標値決定ステップに対応し、ステップＳ３０８〜Ｓ３２０は、形態１３又は１４に記載の
補正データ算出ステップに対応する。
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を図面に基づき説明する。図１６〜図１７は、本発明
に係る画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法の第３の実施の形態を示す図
である。
【０１３０】
本実施の形態は、補正値の算出に用いる、第１の差分値及び第２の差分値にノイズを付
与する点が上記第２の実施の形態と異なる。
なお、本実施の形態は、補正データ算出部１２ｃにノイズ付与部１２６が追加されるだ
けで、それ以外は、上記第１の実施の形態の画像処理装置１００と同様の構成となる。従
って、以下、上記第１の実施の形態の画像処理装置１００と同様の構成部には同じ符号を
付して適宜説明を省略し、異なる点のみを詳細に説明する。
【０１３１】
まず、図１６に基づき、本実施の形態の色変換部１２の詳細な構成を説明する。ここで
、図１６は、本実施の形態における色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
色変換部１２は、図１６に示すように、参照格子点決定部１２ａと、局所座標値決定部
１２ｂと、補正データ算出部１２ｃ’とを含んで構成される。
補正データ算出部１２ｃ’は、差分値算出部１２０と、ノイズ付与部１２６と、補正値
算出部１２２と、補正値加算部１２４とを含んで構成される。
【０１３２】
ノイズ付与部１２６は、公知の乱数発生アルゴリズム（例えば、線形合同法、ＭＴ法な
ど）を用いて発生した乱数をノイズとして、該ノイズを、差分値算出部１２０で算出した
第１の差分値及び第２の差分値に対して加算（付与）する機能を有している。
ここで、第１の格子点に対応する第１ＣＭＹＫ画像データに対する第１補正値の算出処
理に用いる差分値（以下、第１差分値と称す）に付与する第１のノイズと、第２の格子点
に対応する第２ＣＭＹＫ画像データに対する第２補正値の算出処理に用いる差分値（以下
、第２差分値と称す）に付与する第２のノイズとは、上記第２の実施の形態と同様に、そ
れぞれ別々に発生したものを用いる。
【０１３３】
具体的に、ＣＭＹＫの各色に対する第１のノイズを（ｎｃ１，ｎｍ１，ｎｙ１，ｎｋ１
）とし、第２のノイズを（ｎｃ２，ｎｍ２，ｎｙ２，ｎｋ２）とすると、ノイズ付与後の
第１の差分値（ｎＣＣ１，ｎＭＭ１，ｎＹＹ１，ｎＫＫ１）は、下式（１０）で算出でき
る。
（ｎＣＣ１，ｎＭＭ１，ｎＹＹ１，ｎＫＫ１）＝（ＣＣ１＋ｎｃ１，ＭＭ１＋ｎｍ１，
ＹＹ１＋ｎｙ１，ＫＫ１＋ｎｋ１）                                  ・・・（１０）
同様に、ノイズ付与後の第２の差分値（ｎＣＣ２，ｎＭＭ２，ｎＹＹ２，ｎＫＫ２）は
、下式（１１）で算出できる。
（ｎＣＣ２，ｎＭＭ２，ｎＹＹ２，ｎＫＫ２）＝（ＣＣ２＋ｎｃ２，ＭＭ２＋ｎｍ２，
ＹＹ２＋ｎｙ２，ＫＫ２＋ｎｋ２）                                  ・・・（１１）
補正値算出部１２２は、局所座標値（Ｒｐ，Ｇｐ，Ｂｐ）と、第１のノイズの付与され
た第１の差分値（ｎＣＣ１，ｎＭＭ１，ｎＹＹ１，ｎＫＫ１）及び第２のノイズの付与さ
れた第２の差分値（ｎＣＣ２，ｎＭＭ２，ｎＹＹ２，ｎＫＫ２）と、補色係数とに基づき
、上記第１の実施の形態における式（３）〜式（６）に従って、第１ＣＭＹＫ画像データ
に対する第１補正値（ｎＣｒ１，ｎＭｒ１，ｎＹｒ１，ｎＫｒ１）と、第２ＣＭＹＫ画像
データに対する第２補正値（ｎＣｒ２，ｎＭｒ２，ｎＹｒ２，ｎＫｒ２）とを算出する。
【０１３４】
つまり、上式（３）〜（６）における、第１の差分値（ＣＣ１，ＭＭ１，ＹＹ１，ＫＫ
１）の代わりに、第１のノイズの付与された第１の差分値（ｎＣＣ１，ｎＭＭ１，ｎＹＹ
１，ｎＫＫ１）を用い、第２の差分値（ＣＣ２，ＭＭ２，ＹＹ２，ＫＫ２）の代わりに、
第２のノイズの付与された第２の差分値（ｎＣＣ２，ｎＭＭ２，ｎＹＹ２，ｎＫＫ２）を
用いて、第１補正値（ｎＣｒ１，ｎＭｒ１，ｎＹｒ１，ｎＫｒ１）及び第２補正値（ｎＣ
ｒ２，ｎＭｒ２，ｎＹｒ２，ｎＫｒ２）を算出する。
【０１３５】
更に、図１７に基づき、ステップＳ１０４の色変換処理の流れを説明する。ここで、図
１７は、本実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
なお、ステップＳ４００〜ステップＳ４０８までの処理は、上記第１の実施の形態にお
けるステップＳ２００〜Ｓ２０８と同様の処理となり、ステップＳ４１０〜Ｓ４１２の処
理は、上記第２の実施の形態のステップＳ３１２〜Ｓ３１４の処理と同様となるので説明
を省略する。
【０１３６】
ステップＳ４１４では、ノイズ付与部１２６において、公知の乱数発生アルゴリズムを
用いて乱数を発生し、該発生した乱数（第１のノイズ）を、ステップＳ４１０で算出した
第１の差分値に付与（加算）すると共に、公知の乱数発生アルゴリズムを用いて乱数を発
生し、該発生した乱数（第２のノイズ）を、ステップＳ４１２で算出した第２の差分値に
付与して、ステップＳ４１６に移行する。
【０１３７】
ステップＳ４１６では、補正値算出部１２２において、ステップＳ４０４で決定した局
所座標値と、ステップＳ４１４で第１のノイズを付与した第１の差分値及び第２のノイズ
を付与した第２の差分値と、補色係数とに基づき、ステップＳ４０６及びステップＳ４０
８で取得した第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭＹＫ画像データに対する第１補正値及
び第２補正値を算出して、ステップＳ４１８に移行する。
【０１３８】
ステップＳ４１８では、補正値加算部１２４において、ステップＳ４１６で算出した第
１補正値及び第２補正値と、ステップＳ４０６及びステップＳ４０８で取得した第１ＣＭ
ＹＫ画像データ及び第２ＣＭＹＫ画像データとに基づき、第３ＣＭＹＫ画像データを算出
して、ステップＳ４２０に移行する。
ステップＳ４２０では、色変換部１２において、全ての画像データに対して色変換処理
が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合(Yes)は、一連の処理を終了して元
の処理に復帰させ、そうでない場合(No)は、ステップＳ４００に移行する。
【０１３９】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
第２ＣＭＹＫ画像データを取得するまでの処理（ステップＳ４００〜ステップＳ４０８
）は、上記第１の実施の形態のステップＳ２００〜Ｓ２０８と同様となり、差分値の算出
処理（ステップＳ４１０〜Ｓ４１２）は、上記第２の実施の形態のステップＳ３１２〜Ｓ
３１４と同様となるので、以下、ノイズ付与処理（ステップＳ４１４）から説明する。
【０１４０】
ここで、読み込んだＲＧＢ画像データの座標値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であ
り、第１の格子点の座標値が（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）、第２の格子
点の座標値が（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）＝（１，１，１）、各色の局所座標値が（Ｒｐ
，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／４，１／４）と決定されたとする。
第１の差分値及び第２の差分値が算出されると、ノイズ付与部１２６において、乱数発
生アルゴリズムを用いて乱数を発生し、該発生した乱数（第１のノイズ）を、第１の差分
値に加算して、第１のノイズの付与された第１の差分値（ｎＣＣ１，ｎＭＭ１，ｎＹＹ１
，ｎＫＫ１）を算出し、引き続き、乱数発生アルゴリズムを用いて乱数を発生し、該発生
した乱数（第２のノイズ）を、第２の差分値に加算して、第２のノイズの付与された第２
の差分値（ｎＣＣ２，ｎＭＭ２，ｎＹＹ２，ｎＫＫ２）を算出する（ステップＳ４１４）
。
【０１４１】
第１の差分値及び第２の差分値にノイズが付与されると、補正値算出部１２２は、第１
のノイズが付与された第１の差分値と、局所座標値と、補色係数とに基づき、第１ＣＭＹ
Ｋ画像データの補正値（第１補正値）を算出する。更に、第２のノイズの付与された第２
の差分値と、局所座標値と、補色係数とに基づき、第２ＣＭＹＫ画像データの補正値（第
２補正値）を算出する（ステップＳ４１６）。
【０１４２】
ここで、補色係数は、ｎＣＣ１及びｎＣＣ２に対しては（１，０，０）、ｎＭＭ１及び
ｎＭＭ２に対しては（０，１，０）、ｎＹＹ１及びｎＹＹ２に対しては（０，０，１）、
ｎＫＫ１及びｎＫＫ２に対しては（１／３，１／３，１／３）であるとする。
従って、シアン色に対する第１補正値Ｃｒ１は、「（ｎＣＣ１）／４」と算出され、同
様に、シアン色に対する第２補正値Ｃｒ２は、「（ｎＣＣ２）／４」と算出される。また
、マゼンタ色に対する第１補正値Ｍｒ１は、「２（ｎＭＭ１）／４」と算出され、同様に
、マゼンタ色に対する第２補正値Ｍｒ２は、「２（ｎＭＭ２）／４」と算出される。また
、イエロ色に対する第１補正値Ｙｒ１は、「（ｎＹＹ１）／４」と算出され、同様に、イ
エロ色に対する第２補正値Ｙｒ２は、「（ｎＹＹ２）／４」と算出される。また、ブラッ
ク色に対する第１補正値Ｋｒ１は、「（ｎＫＫ１）／３」と算出され、同様に、ブラック
色に対する第２補正値Ｋｒ２は、「（ｎＫＫ２）／３」と算出される。
【０１４３】
以上より、第１ＣＭＹＫ画像データの各色に対する第１補正値は、（Ｃｒ１，Ｍｒ１，
Ｙｒ１，Ｋｒ１）＝（（ｎＣＣ１）／４，２（ｎＭＭ１）／４，（ｎＹＹ１）／４，（ｎ
ＫＫ１）／３）となり、第２ＣＭＹＫ画像データの各色に対する第２補正値は、（Ｃｒ２
，Ｍｒ２，Ｙｒ２，Ｋｒ２）＝（（ｎＣＣ２）／４，２（ｎＭＭ２）／４，（ｎＹＹ２）
／４，（ｎＫＫ２）／３）となる。
【０１４４】
このようにして、第１補正値及び第２補正値が算出されると、補正値加算部１２４は、
まず、第１補正値と、第１ＣＭＹＫ画像データとに基づき、上記第１の実施の形態におけ
る式（７）に従って、第４ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ４，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）を算出する。
具体的に、上記算出した第１補正値を用いると、第４ＣＭＹＫ画像データは、「（Ｃ４
，Ｍ４，Ｙ４，Ｋ４）＝（Ｃ１＋（ｎＣＣ１）／４，Ｍ１＋２（ｎＭＭ１）／４，Ｙ１＋
（ｎＹＹ１）／４，Ｋ１＋（ｎＫＫ１）／３）と算出される。
【０１４５】
また、上記算出した第２補正値を用いると、第５ＣＭＹＫ画像データは、「（Ｃ５，Ｍ
５，Ｙ５，Ｋ５）＝（Ｃ２＋（ｎＣＣ２）／４，Ｍ２＋２（ｎＭＭ２）／４，Ｙ２＋（ｎ
ＹＹ２）／４，Ｋ２＋（ｎＫＫ２）／３）と算出される。
第４ＣＭＹＫ画像データ及び第５ＣＭＹＫ画像データを算出すると、補正値加算部１２
４は、更に、上記第２の実施の形態における式（９）に従って、両者の平均値を最終的な
補正データ（第３ＣＭＹＫ画像データ）として算出する（ステップＳ４１８）。
【０１４６】
つまり、「（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ３，Ｋ３）＝（（Ｃ４＋Ｃ５）／２，（Ｍ４＋Ｍ５）／２
，（Ｙ４＋Ｙ５）／２，（Ｋ４＋Ｋ５）／２）」と算出される。
上記一連の色変換処理を、読み込んだＲＧＢ画像データの全ての画素の画像データに対
して行うことで（ステップＳ４２０の「Ｙｅｓ」の分岐）、ＲＧＢ画像データの色変換処
理が完了する。
【０１４７】
以降の、階調数変換処理、印刷データ生成処理及び印刷処理については、上記第１の実
施の形態と同様となるので説明を省略する。
このようにして、本実施の形態の画像処理装置１００は、ノイズ付与部１２６において
、第１の差分値に対して、乱数発生アルゴリズムを用いて発生させた第１のノイズを付与
することが可能であり、第２の差分値に対して第１のノイズとは別に発生させた第２のノ
イズを付与することが可能である。
【０１４８】
また、補正データ算出部１２ｃ’の補正値算出部１２２において、第１のノイズの付与
された第１の差分値と、局所座標値と、補色係数とに基づき、第１ＣＭＹＫ画像データに
対する第１補正値を算出することが可能であり、第２のノイズの付与された第２の差分値
と、局所座標値と、補色係数とに基づき、第２ＣＭＹＫ画像データに対する第２補正値を
算出することが可能である。
【０１４９】
また、補正値加算部１２４において、第１ＣＭＹＫ画像データの各色の階調値に、上記
算出した第１補正値を加算することで、第４ＣＭＹＫ画像データを算出し、第２ＣＭＹＫ
画像データの各色の階調値に、上記算出した第２補正値を加算することで、第５ＣＭＹＫ
画像データを算出し、これらの平均をとることで、読み込んだＲＧＢ画像データに対する
第３ＣＭＹＫ画像データを算出することが可能である。
【０１５０】
以上より、第１のノイズ及び第２のノイズを付与することで、第４ＣＭＹＫ画像データ
及び第５ＣＭＹＫ画像データの算出に用いる第１の差分値及び第２の差分値をバラつかせ
ることができるので、ＲＧＢ画像データと補正データ（ＣＭＹＫ画像データ）との間の非
線形性による格子点間隔のバラツキによって発生する誤差を吸収することができる。従っ
て、より精度の高い補正データを算出することができる。
【０１５１】
上記第３の実施の形態において、参照格子点決定部１２ａは、形態１又は３に記載の格
子点決定手段に対応し、局所座標値決定部１２ｂは、形態１又は３に記載の局所座標値決
定手段に対応し、補正データ算出部１２ｃ’は、形態１又は１０に記載の補正データ算出
手段に対応し、ノイズ付与部１２ｄは、形態１０のノイズ付与手段に対応する。
また、上記第３の実施の形態において、記憶装置７０に記憶された格子点テーブル１４
は、形態３に記載の格子点データ記憶手段に対応し、記憶装置７０に記憶された局所座標
値テーブル１６は、形態３に記載の局所座標値記憶手段に対応する。
【０１５２】
また、上記第３の実施の形態において、ステップＳ４０２は、形態１３又は１４に記載
の格子点決定ステップに対応し、ステップＳ４０４は、形態１３又は１４に記載の局所座
標値決定ステップに対応し、ステップＳ４０６〜Ｓ４２０は、形態１３又は１４に記載の
補正データ算出ステップに対応する。
〔第４の実施の形態〕
次に、本発明の第４の実施の形態を図面に基づき説明する。図１８〜図２０は、本発明
に係る画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法の第４の実施の形態を示す図
である。
【０１５３】
本実施の形態は、第１の差分値及び第２の差分値を、第１の格子点の座標に対応付けて
第１の差分値及び第２の差分値が記憶された差分値テーブルから取得する点が上記第１の
実施の形態と異なる。従って、以下、上記第１の実施の形態の画像処理装置１００と同様
の構成部には同じ符号を付して適宜説明を省略し、異なる点のみを詳細に説明する。
なお、本実施の形態は、差分値テーブル２４を追加し、補正データ算出部１２ｃの差分
値算出部１２０に代えて、差分値取得部１２８を追加しただけで、それ以外は、上記第１
の実施の形態の画像処理装置１００と同様の構成となる。従って、以下、上記第１の実施
の形態の画像処理装置１００と同様の構成部には同じ符号を付して適宜説明を省略し、異
なる点のみを詳細に説明する。
【０１５４】
まず、差分値テーブル２４は、記憶装置７０に記憶保持されたデータテーブルであり、
第１の格子点の座標値に対応付けて、第１の差分値及び第２の差分値が記憶された構成を
有している。つまり、第１の格子点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に対して、予め第２の格子点（Ｘ＋１
，Ｙ＋１，Ｚ＋１）が決定されているので、事前に、ＬＵＴ１８に記憶された補正データ
から第１の差分値及び第２の差分値を算出しておき、データテーブルとして保持したもの
である。
【０１５５】
次に、図１８に基づき、本実施の形態の色変換部１２の詳細な構成を説明する。ここで
、図１８は、本実施の形態における色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
色変換部１２は、図１８に示すように、参照格子点決定部１２ａと、局所座標値決定部
１２ｂと、補正データ算出部１２ｃ’’とを含んで構成される。
補正データ算出部１２ｃ’’は、差分値取得部１２８と、補正値算出部１２２と、補正
値加算部１２４とを含んで構成される。
【０１５６】
差分値取得部１２８は、参照格子点決定部１２ａにおいて、第１の格子点が決定すると
、差分値テーブル２４を参照して、該第１の格子点に対応する第１の差分値又は第２の差
分値を取得する機能を有している。
補正値加算部１２４は、ＬＵＴ１８を参照して、差分値取得部１２８で取得した差分値
が第１の差分値であれば、第１の格子点に対応する第１ＣＭＹＫ画像データを取得し、一
方、第２の差分値であれば、第２の格子点に対応する第２ＣＭＹＫ画像データを取得する
。そして、該取得した第１又は第２ＣＭＹＫ画像データに、補正値算出部１２２で算出し
た補正値を加算して第３ＣＭＹＫ画像データを算出する。
【０１５７】
更に、図１９に基づき、ステップＳ１０４の色変換処理の流れを説明する。ここで、図
１９は、本実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
なお、ステップＳ５００〜Ｓ５０４までの処理は、上記第１の実施の形態のステップＳ
２００〜Ｓ２０４と同様の処理となるので説明を省略する。
ステップＳ５０６では、差分値取得部１２８において、ステップＳ５０２で決定した第
１の格子点の座標値に基づき、差分値テーブル２４を参照し、該差分値テーブル２４から
第１の格子点に対応する第１の差分値又は第２の差分値を取得して、ステップＳ５０８に
移行する。
【０１５８】
ステップＳ５０８では、補正値算出部１２２において、ステップＳ５０４で決定した局
所座標値と、ステップＳ５０６で取得した第１の差分値又は第２の差分値と、補色係数と
に基づき、第１ＣＭＹＫ画像データ又は第２ＣＭＹＫ画像データに対する補正値を算出し
て、ステップＳ５１０に移行する。
ステップＳ５１０では、補正値加算部１２４において、ＬＵＴ１８を参照して、第１の
格子点及び第２の格子点に対応する第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭＹＫ画像データ
のうち、ステップＳ５０６で取得した差分値に対応するＣＭＹＫ画像データを取得し、ス
テップＳ５１２に移行する。
【０１５９】
ステップＳ５１２では、補正値加算部１２４において、ステップＳ５０８で算出した補
正値に、ステップＳ５１０において取得したＣＭＹＫ画像データとに基づき、第３ＣＭＹ
Ｋ画像データを算出して、ステップＳ５１４に移行する。
ステップＳ５１４では、色変換部１２において、全ての画像データに対して色変換処理
が終了したか否かを判定し、終了したと判定した場合(Yes)は、一連の処理を終了して元
の処理に復帰させ、そうでない場合(No)は、ステップＳ５００に移行する。
【０１６０】
次に、図２０に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図２０は、差分値テーブルの一例を示す図である。
なお、局所座標値の決定処理までは（ステップＳ５００〜Ｓ５０４）、上記第１の実施
の形態におけるステップＳ２００〜Ｓ２０４の処理と同様となるので説明を省略する。以
下、差分値の取得処理（ステップＳ５０６）から説明する。
【０１６１】
ここで、読み込んだＲＧＢ画像データの座標値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１，２，１）であ
り、第１の格子点の座標値が（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，０，０）、第２の格子
点の座標値が（Ｒｇ２，Ｇｇ２，Ｂｇ２）＝（１，１，１）、各色の局所座標値が（Ｒｐ
，Ｇｐ，Ｂｐ）＝（１／４，２／４，１／４）と決定されたとする。
第１の格子点が決定すると、差分値取得部１２８は、差分値テーブル２４から、第１の
格子点の座標値に対応する第１の差分値又は第２の差分値を取得する（ステップＳ５０６
）。
【０１６２】
差分値テーブル２４は、例えば、図２０に示すように、第１の格子点の座標値（０，０
，０）、（１，１，１）、（２，２，２）、・・・に対応付けて、第１の差分値及び第２
の差分値が記憶された構成を有している。従って、第１の格子点の座標値が決まると、該
座標値から差分値テーブル２４を参照し、補正値算出部１２２で用いる差分値を取得する
ことができる。ここでは、第１の格子点の座標値が（Ｒｇ１，Ｇｇ１，Ｂｇ１）＝（０，
０，０）となっているので、差分値テーブル２４からは、（ＣＣ１1，ＭＭ１1，ＹＹ１1
，ＫＫ１1）又は（ＣＣ２1，ＭＭ２1，ＹＹ２1，ＫＫ２1）が取得される。
【０１６３】
これにより、第１ＣＭＹＫ画像データ及び第２ＣＭＹＫ画像データの差分値を算出する
処理を省くことができる。
ここでは、第１の差分値を取得したこととして、以下、説明を続ける。
第１の差分値（ＣＣ１1，ＭＭ１1，ＹＹ１1，ＫＫ１1）が取得されると、補正値算出部
１２２は、第１の差分値と、補色係数とに基づき、上記第１の実施の形態における式（３
）〜（６）に従って、第１ＣＭＹＫ画像データの補正値を算出する（ステップ５０８）。
【０１６４】
ここで、補色係数は、ＣＣ１1に対しては（１，０，０）、ＭＭ１1に対しては（０，１
，０）、ＹＹ１1に対しては（０，０，１）、ＫＫ１1に対しては（１／３，１／３，１／
３）であるとする。
従って、シアン色に対する補正値Ｃｒは、「（ＣＣ１1）／４」と算出される。同様に
、マゼンタ色に対する補正値Ｍｒは、「２（ＭＭ１1）／４」と算出され、イエロ色に対
する補正値Ｙｒは、「（ＹＹ１1）／４」と算出され、ブラック色に対する補正値Ｋｒは
、「（ＫＫ１1）／３」と算出される。
【０１６５】
以上より、各色に対する補正値は、（Ｃｒ，Ｍｒ，Ｙｒ，Ｋｒ）＝（（ＣＣ１1）／４
，２（ＭＭ１1）／４，（ＹＹ１1）／４，（ＫＫ１1）／３）となる。
このようにして、補正値が算出されると、補正値加算部１２４は、まず、ＬＵＴ１８を
参照して、第１の差分値に対応する第１の格子点に対応付けられた第１ＣＭＹＫ画像デー
タ（Ｃ１，Ｍ１，Ｙ１，Ｋ１）を取得する（ステップＳ５１０）。
【０１６６】
第１ＣＭＹＫ画像データを取得すると、次に、該第１ＣＭＹＫ画像データと、上記算出
した補正値とに基づき、上式（７）に従って、第３ＣＭＹＫ画像データ（Ｃ３，Ｍ３，Ｙ
３，Ｋ３）を算出する（ステップＳ５１２）。
具体的に、上記算出した補正値を用いると、第３ＣＭＹＫ画像データは、「（Ｃ３，Ｍ
３，Ｙ３，Ｋ３）＝（Ｃ１＋（ＣＣ１1）／４，Ｍ１＋２（ＭＭ１1）／４，Ｙ１＋（ＹＹ
１1）／４，Ｋ１＋（ＫＫ１1）／３）と算出される。
【０１６７】
上記一連の色変換処理を、読み込んだＲＧＢ画像データの全ての画素の画像データに対
して行うことで（ステップＳ５１４の「Ｙｅｓ」の分岐）、ＲＧＢ画像データの色変換処
理が完了する。
以降の、階調数変換処理、印刷データ生成処理及び印刷処理については、上記第１の実
施の形態と同様となるので説明を省略する。
【０１６８】
このようにして、本実施の形態の画像処理装置１００は、差分値取得部１２８において
、第１の格子点の座標値に対応した第１の差分値及び第２の差分値を、差分値テーブル２
４から取得することが可能である。
これにより、ＬＵＴ１８のアクセスを１回に減らすと共に、差分値の算出処理を省くこ
とができるので、色変換処理にかかる時間を低減することができる。
【０１６９】
また、パイプライン処理を行った場合に、差分値の算出処理によるストールの発生を防
ぐことができる。
上記第４の実施の形態において、参照格子点決定部１２ａは、形態１又は３に記載の格
子点決定手段に対応し、局所座標値決定部１２ｂは、形態１又は３に記載の局所座標値決
定手段に対応し、補正データ算出部１２ｃ’’は、形態１又は１０に記載の補正データ算
出手段に対応し、ノイズ付与部１２ｄは、形態１０のノイズ付与手段に対応する。
【０１７０】
また、上記第４の実施の形態において、記憶装置７０に記憶された格子点テーブル１４
は、形態３に記載の格子点データ記憶手段に対応し、記憶装置７０に記憶された局所座標
値テーブル１６は、形態３に記載の局所座標値記憶手段に対応し、記憶装置７０に記憶さ
れた差分値テーブル２４は、形態１１に記載の差分値記憶手段に対応する。
また、上記第４の実施の形態において、ステップＳ５０２は、形態１３又は１４に記載
の格子点決定ステップに対応し、ステップＳ５０４は、形態１３又は１４に記載の局所座
標値決定ステップに対応し、ステップＳ５０６〜Ｓ５１４は、形態１３又は１４に記載の
補正データ算出ステップに対応する。
【０１７１】
なお、本発明は上記実施の形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲に
おいて種々の態様で実施することができる。
例えば、上記第１〜第４の実施の形態においては、ＲＧＢ表色系で表現された画像デー
タを、ＣＭＹＫ表色系による画像データに変換する場合について説明したが、このように
異なる表色系のデータへの変換に限られるものではない。すなわち、同じ表色系同士で、
画像データの補正を行う場合にも適用することができる。
【０１７２】
また、上記第１〜第４の実施の形態においては、色変換する画像データはＲＧＢの各成
分を有する３次元データであるものとして説明したが、変換する画像データは３次元のデ
ータに限られるものではない。例えば、画像データがＮ次元のデータの場合でも、Ｎ次元
の変換テーブルを使用し各成分毎に上述した処理を行うことによって、任意のＮ次元デー
タに容易に拡張することができる。
【０１７３】
また、上記第４の実施の形態においては、上記第１の実施の形態の画像処理装置１００
において、差分値テーブル２４を追加すると共に、差分値算出部１２０に代えて、差分値
取得部１２８を追加した構成としたが、これに限らず、上記第２〜第４の実施の形態に、
上記第４の実施の形態の構成とを適用しても良い。
また、本発明は、インクジェット方式のカラープリンタだけに限らず、レーザー／熱転
写／昇華型／インパクトドットなどの様々な形態のカラープリンタに対しても適用するこ
とが可能となっている。
【０１７４】
また、上記第１〜第４の実施の形態においては、ＲＯＭ６４に記憶された各種専用のコ
ンピュータプログラムをＲＡＭ６２にロードしてＣＰＵ６０により実行する構成としたが
、この構成に限らず、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等
の記憶媒体を介して記憶装置７０にインストールされたもの、あるいはインターネット等
の通信ネットワークを介して記憶装置７０にインストールされたものを、ＲＡＭ６２にロ
ードしてＣＰＵ６０により実行する構成としても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本発明に係る画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態の色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】本発明に係る画像処理装置１００のコンピュータシステムのハードウェア構成を示す図である。
【図４】カラープリンタ２００の概略構成を示す説明図である。
【図５】インク吐出ヘッド２４４ないし２４７におけるインクジェットノズルＮｚの配列を示す説明図である。
【図６】印刷データ生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】第１の実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】格子点テーブル１４の一例を示す図である。
【図９】Ｒ，Ｇ，Ｂの各軸が複数の座標値で分割されて、色空間が複数の小さな直方体（正六面体を含む）に細分されている様子を示した図である。
【図１０】第１の格子点と第２の格子点との位置関係を示す図である。
【図１１】局所座標値テーブル１６の一例を示す図である。
【図１２】各階調値に対する局所座標値の一例を示す図である。
【図１３】読み込んだＲＧＢ画像データに対する抽出点の一例を示す図である。
【図１４】第２の実施の形態における色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１５】第２の実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】第３の実施の形態における色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１７】第３の実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】第４の実施の形態における色変換部１２の詳細な構成を示すブロック図である。
【図１９】第４の実施の形態における色変換処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】差分値テーブルの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１７６】
１００…画像処理装置、１０…解像度変換部、１２…色変換部、１４…格子点テーブル、
１６…局所座標値テーブル、１８…ＬＵＴ、２０…階調数変換部、２２…印刷データ生成
部、２４…差分値テーブル、１２ａ…参照格子点決定部、１２ｂ…局所座標値決定部、１
２ｃ，１２ｃ’，１２ｃ’’…補正データ算出部、１２ｄ，１２６…ノイズ付与部、１２
０…差分値算出部、１２２…補正値算出部、１２４…補正値加算部、１２８…差分値取得
部、６０…ＣＰＵ、６２…ＲＡＭ、６４…ＲＯＭ、６６…インターフェース、７０…記憶
装置、７２…出力装置、７４…入力装置、２００…カラープリンタ、２３０…キャリッジ
モータ、２３５…紙送りモータ、２３６…プラテン、２４０…キャリッジ、２４１…印字
ヘッド、２４２，２４３…インクカートリッジ、２４４…インク吐出ヘッド、２６０…制
御回路、２６１…ＣＰＵ、２６２…ＲＯＭ、２６３…ＲＡＭ
【図１】
2008271080.tif 000003
【図２】
2008271080.tif 000004
【図３】
2008271080.tif 000005
【図４】
2008271080.tif 000006
【図５】
2008271080.tif 000007
【図６】
2008271080.tif 000008
【図７】
2008271080.tif 000009
【図８】
2008271080.tif 000010
【図９】
2008271080.tif 000011
【図１０】
2008271080.tif 000012
【図１１】
2008271080.tif 000013
【図１２】
2008271080.tif 000014
【図１３】
2008271080.tif 000015
【図１４】
2008271080.tif 000016
【図１５】
2008271080.tif 000017
【図１６】
2008271080.tif 000018
【図１７】
2008271080.tif 000019
【図１８】
2008271080.tif 000020
【図１９】
2008271080.tif 000021
【図２０】
2008271080.tif 000022