(57)【要約】【課題】多数の原色により被写体の色を再現するための演算を高速化する。【解決手段】再現色を被写体の色と測色的に一致させる条件の下で、被写体のスペクトルに近似するスペクトルを有する再現色を画像出力装置１２に出力させるための演算に必要なデータを、画像入力装置１０から色再現処理装置１１に入力画像データが送られる以前に、予めデータ記憶部２３に記憶しておく。マトリクス演算部２４は、データ記憶部２３から読み出したマトリクスを用いた演算により、入力画像データを出力画像データに変換する。演算結果判定部２５は、マトリクス演算部２４による演算の結果から、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルで規定される制約条件を満足する最適解を選択する。マトリクス演算部２４は、演算結果判定部２５が選択した最適解を、出力画像データとして画像出力装置１２に供給し、画素ごとに各原色の混色により被写体の色を再現させる。【選択図】　図１
2004086245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力装置により生成されて被写体の色を表すスペクトルに対応する入力画像データを、出力画像データに変換して画像出力装置に供給するための色再現処理装置であって、
前記画像出力装置における各原色の輝度レベルから出力画像のスペクトルを特定するためのスペクトル変換情報とスペクトルデータから測色表示系の値を求めるための測色値変換情報とに基づいて作成される画像データ変換情報であって、被写体のスペクトルに対応する入力画像データから前記画像出力装置における各原色の輝度レベルに対応する出力画像データを生成するための画像データ変換情報を、複数種類記憶する変換情報記憶手段と、
前記画像入力装置により生成された入力画像データ及び前記変換情報記憶手段に記憶されている画像データ変換情報を少なくとも用いた処理によって、出力画像データを生成して前記画像出力装置に供給し、前記画像出力装置に再現色を出力させるデータ処理手段とを備える
ことを特徴とする色再現処理装置。
【請求項２】
前記変換情報記憶手段は、スペクトル変換情報としてのスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換情報としての画像データ変換マトリクスの組を、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応する組と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合それぞれに対応する複数種類の組として、測色値変換情報たる測色値変換マトリクスとともに記憶し、
前記データ処理手段は、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を、測色値変換マトリクスとともに前記変換情報記憶手段から読み出し、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない条件で出力画像データを生成するための第１マトリクス演算を実行し、生成された出力画像データが前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足するか否かを判別し、制約条件を満足する場合に、その出力画像データを前記画像出力装置に供給し、制約条件を満足しない場合に、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組のいずれかを前記変換情報記憶手段から読み出し、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した条件で出力画像データを生成するための第２マトリクス演算を実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の色再現処理装置。
【請求項３】
前記変換情報記憶手段は、スペクトル変換情報としてのスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換情報としての画像データ変換マトリクスの組を、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応する組と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合それぞれに対応する複数種類の組として、測色値変換情報たる測色値変換マトリクスとともに記憶し、
前記データ処理手段は、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算とを、並行して実行し、前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足する出力画像データを選択して前記画像出力装置に供給する
ことを特徴とする請求項１に記載の色再現処理装置。
【請求項４】
前記変換情報記憶手段は、画像データ変換情報としてテーブルを記憶し、
前記データ処理手段は、前記画像入力装置により生成された入力画像データに対応する出力画像データを、前記変換情報記憶手段が記憶しているテーブルを用いて生成し、前記画像出力装置に供給する
ことを特徴とする請求項１に記載の色再現処理装置。
【請求項５】
被写体の色と再現色とが測色的に一致する条件の下で、所定の評価式に基づき被写体のスペクトルに最も近似するとされた再現色のスペクトルが画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らない場合に、前記画像出力装置の出力特性に基づく制約条件の下で前記評価式を最適化するマトリクス演算を実行することにより、前記画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内で被写体のスペクトルに近似する色を再現させる
ことを特徴とする色再現処理装置。
【請求項６】
画像入力装置により生成された入力画像データを入力し、画像出力装置に出力画像データを供給して被写体の色を再現させるためのコンピュータを、
前記画像出力装置における各原色の輝度レベルから出力画像のスペクトルを特定するためのスペクトル変換マトリクスとスペクトルデータから測色表示系の値を求めるための測色値変換マトリクスとに基づいて作成される画像データ変換マトリクスであって、被写体のスペクトルに対応する入力画像データから前記画像出力装置における各原色の輝度レベルに対応する出力画像データを生成するための画像データ変換マトリクスを、複数種類記憶するマトリクス記憶手段と、
前記画像入力装置により生成された入力画像データ、スペクトル変換マトリクス、測色値変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスを用いたマトリクス演算により、出力画像データを生成するマトリクス演算手段として機能させ、
前記マトリクス記憶手段に、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合それぞれに対応する複数種類のスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組とを、測色値変換マトリクスとともに記憶させ、
前記マトリクス演算手段に、
前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を、測色値変換マトリクスとともに前記マトリクス記憶手段から読み出す第１読出処理と、
前記第１読出処理にて読み出したマトリクスを用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算を行う第１演算処理と、
前記第１演算処理の結果生成された出力画像データが前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足するか否かを判別する演算結果判別処理と、
前記演算結果判別処理にて制約条件を満足すると判別された場合に、前記第１演算処理の結果生成された出力画像データを前記画像出力装置に供給するデータとして選択する第１選択処理と、
前記演算結果判別処理にて制約条件を満足しないと判別された場合に、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組のうち、前記第１演算処理の結果に基づいて選んだものを、前記マトリクス記憶手段から読み出す第２読出処理と、
前記第２読出処理にて読み出したマトリクス及び測色値変換マトリクスを用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算を行う第２演算処理と、
前記第２演算処理の結果生成された出力画像データが前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足する場合に、前記第２演算処理の結果生成された出力画像データを前記画像出力装置に供給するデータとして選択する第２選択処理と、
前記第１選択処理又は前記第２選択処理にて選択された出力画像データを前記画像出力装置に供給するデータ供給処理とを実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、被写体の色を画像出力装置における出力画像にて再現させるための色再現処理装置に係り、特に、多数の原色を用いて、被写体のスペクトルに近似した色再現を可能とする色再現処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
被写体の色を正確に再現するために、従来の３バンドによる入力や３原色表示の入出力システムに代わる、より多くのバンド入力や多原色表示の入出力システムが開発されている。
例えば、入力装置のバンド数を増やすことにより、取得する被写体の色情報の精度を向上させる技術や、表示装置で６原色表示を行うことによって、色再現域を従来の３原色表示よりも拡大する技術などが知られている。
こうした多数の原色で被写体の色を再現するための技術は、多原色分解技術と称され、画像を出力する際の色再現域を拡大するために不可欠で重要な技術である。
【０００３】
ここで、３原色を超える多原色（Ｎ原色：Ｎ≧４）を用いて任意の色を再現する場合には、３次元となっている人間の色知覚特性を拘束条件とすることで、特定の観測者に再現色が被写体本来の色と同一色であると知覚させるような表示を行うことができる。これは、分光分布が異なっていても国際照明委員会（ＣＩＥ）が規定するＸＹＺ表示系（ＣＩＥ１９３１表示系）の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚが同じであれば同じ色に見える、というメタメリズム（Ｍｅｔａｍｅｒｉｓｍ）を利用したもので、測色的色再現と称される。ＸＹＺ表示系は、等色実験に基づいて得られた等色関数により求められる三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを使用して、色を色度値として定量的に表現する。ただし、等色関数には個人差があり、ある観測者が同一色と知覚する色であっても、他の観測者にとっては異なる色として知覚されることがある。
【０００４】
一方、Ｎ原色で表示を行う場合には、三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚが同じになるようにしても、Ｎ−３次元の自由度が残っている。この自由度を利用して、Ｎ原色により再現する画素のスペクトルを、当該画素位置において再現しようとしている被写体のスペクトルに近似させることにより、異なる観測者に対しても良好な色再現を行うことができる。
【０００５】
再現色のスペクトルを被写体自身のスペクトルに近似させる手法としては、各々のスペクトル間における最小二乗誤差が最小となる最適解を、例えば縮小勾配法（ｒｅｄｕｃｅｄ　ｇｒａｄｉｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄ）といった近似法を用いて、逐次探索により求めることが考えられる。これにより、被写体のスペクトルに最も近似するスペクトルが画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らない場合でも、画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内で被写体自身のスペクトルに近似するスペクトルを探索して、再現色を出力させることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、逐次探索により最適解を求める場合には、再帰的な演算を繰り返し実行する必要があるため、計算量が増大するという問題があった。特に、多数の画素からなる高画質の表示装置では、各画素について逐次探索を実行すると、１フレームの画像を出力するためのデータを作成するまでに、大変長い時間がかかる。このため、逐次探索により最適解を求める手法は、シミュレーションや簡単なＣＧ作成に使用できるのみで、高精細の静止画像や動画像には使用することができなかった。
【０００７】
この発明は、上記実状に鑑みてなされたものであり、多数の原色により被写体の色を再現するための演算を高速に実行することができる色再現処理装置を、提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点にかかる色再現処理装置は、画像入力装置により生成されて被写体の色を表すスペクトルに対応する入力画像データを、出力画像データに変換して画像出力装置に供給するための色再現処理装置であって、前記画像出力装置における各原色の輝度レベルから出力画像のスペクトルを特定するためのスペクトル変換情報とスペクトルデータから測色表示系の値を求めるための測色値変換情報とに基づいて作成される画像データ変換情報であって、被写体のスペクトルに対応する入力画像データから前記画像出力装置における各原色の輝度レベルに対応する出力画像データを生成するための画像データ変換情報を、複数種類記憶する変換情報記憶手段と、前記画像入力装置により生成された入力画像データ及び前記変換情報記憶手段に記憶されている画像データ変換情報を少なくとも用いた処理によって、出力画像データを生成して前記画像出力装置に供給し、前記画像出力装置に再現色を出力させるデータ処理手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
この発明によれば、画像入力装置により生成された入力画像データを取得する以前の段階で、複数種類の画像データ変換情報をスペクトル変換情報と測色値変換情報とに基づいて作成し、変換情報記憶手段に記憶させておく。
そして、データ処理手段が、画像入力装置により生成された入力画像データ及び変換情報記憶手段から読み出した画像データ変換情報を少なくとも用いた処理を実行することで、出力画像データを生成することができる。データ処理手段により生成された出力画像データは、画像出力装置に供給されて再現色の出力を可能とする。
これにより、多数の原色により被写体の色を再現するための演算を高速に実行することができる。
【００１０】
ここで、前記変換情報記憶手段は、スペクトル変換情報としてのスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換情報としての画像データ変換マトリクスの組を、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応する組と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合それぞれに対応する複数種類の組として、測色値変換情報たる測色値変換マトリクスとともに記憶し、前記データ処理手段は、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を、測色値変換マトリクスとともに前記変換情報記憶手段から読み出し、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない条件で出力画像データを生成するための第１マトリクス演算を実行し、生成された出力画像データが前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足するか否かを判別し、制約条件を満足する場合に、その出力画像データを前記画像出力装置に供給し、制約条件を満足しない場合に、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組のいずれかを前記変換情報記憶手段から読み出し、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した条件で出力画像データを生成するための第２マトリクス演算を実行してもよい。
【００１１】
あるいは、前記変換情報記憶手段は、スペクトル変換情報としてのスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換情報としての画像データ変換マトリクスの組を、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応する組と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合それぞれに対応する複数種類の組として、測色値変換情報たる測色値変換マトリクスとともに記憶し、前記データ処理手段は、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算とを、並行して実行し、前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足する出力画像データを選択して前記画像出力装置に供給してもよい。
【００１２】
さらに、前記変換情報記憶手段は、画像データ変換情報としてテーブルを記憶し、前記データ処理手段は、前記画像入力装置により生成された入力画像データに対応する出力画像データを、前記変換情報記憶手段が記憶しているテーブルを用いて生成し、前記画像出力装置に供給してもよい。
【００１３】
また、この発明の第２の観点にかかる色再現処理装置は、被写体の色と再現色とが測色的に一致する条件の下で、所定の評価式に基づき被写体のスペクトルに最も近似するとされた再現色のスペクトルが画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らない場合に、前記画像出力装置の出力特性に基づく制約条件の下で前記評価式を最適化するマトリクス演算を実行することにより、前記画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内で被写体のスペクトルに近似する色を再現させることを特徴とする。
【００１４】
この発明によれば、所定の評価式に基づき被写体のスペクトルに最も近似するとされた再現色のスペクトルが画像出力装置にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らない場合でも、逐次探索により最適解を求める手法を用いることなく、当該評価式を最適化するマトリクス演算の実行により、被写体のスペクトルと近似する色を画像出力装置にて再現させることができる。
これにより、多数の原色を用いて画像を出力する画像出力装置にて再現色を出力させるための演算を、高速化することができる。
【００１５】
この発明の第３の観点にかかるプログラムは、画像入力装置により生成された入力画像データを入力し、画像出力装置に出力画像データを供給して被写体の色を再現させるためのコンピュータを、前記画像出力装置における各原色の輝度レベルから出力画像のスペクトルを特定するためのスペクトル変換マトリクスとスペクトルデータから測色表示系の値を求めるための測色値変換マトリクスとに基づいて作成される画像データ変換マトリクスであって、被写体のスペクトルに対応する入力画像データから前記画像出力装置における各原色の輝度レベルに対応する出力画像データを生成するための画像データ変換マトリクスを、複数種類記憶するマトリクス記憶手段と、前記画像入力装置により生成された入力画像データ、スペクトル変換マトリクス、測色値変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスを用いたマトリクス演算により、出力画像データを生成するマトリクス演算手段として機能させ、前記マトリクス記憶手段に、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組と、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合それぞれに対応する複数種類のスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組とを、測色値変換マトリクスとともに記憶させ、前記マトリクス演算手段に、前記画像出力装置における原色をいずれも固定しない場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組を、測色値変換マトリクスとともに前記マトリクス記憶手段から読み出す第１読出処理と、前記第１読出処理にて読み出したマトリクスを用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算を行う第１演算処理と、前記第１演算処理の結果生成された出力画像データが前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足するか否かを判別する演算結果判別処理と、前記演算結果判別処理にて制約条件を満足すると判別された場合に、前記第１演算処理の結果生成された出力画像データを前記画像出力装置に供給するデータとして選択する第１選択処理と、前記演算結果判別処理にて制約条件を満足しないと判別された場合に、前記画像出力装置における原色の少なくとも１つを最小発光又は最大発光に固定した場合に対応するスペクトル変換マトリクス及び画像データ変換マトリクスの組のうち、前記第１演算処理の結果に基づいて選んだものを、前記マトリクス記憶手段から読み出す第２読出処理と、前記第２読出処理にて読み出したマトリクス及び測色値変換マトリクスを用いて出力画像データを生成するためのマトリクス演算を行う第２演算処理と、前記第２演算処理の結果生成された出力画像データが前記画像出力装置における各原色の輝度レベルにより規定される制約条件を満足する場合に、前記第２演算処理の結果生成された出力画像データを前記画像出力装置に供給するデータとして選択する第２選択処理と、前記第１選択処理又は前記第２選択処理にて選択された出力画像データを前記画像出力装置に供給するデータ供給処理とを実行させることを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、この発明の色再現処理装置が適用される色再現システムについて詳細に説明する。
図１は、この発明の実施の形態にかかる色再現処理装置が適用される色再現システムの一構成例を示す図である。
図１に示すように、この色再現システムは、画像入力装置１０と、色再現処理装置１１と、画像出力装置１２とを備えて構成される。
【００１７】
画像入力装置１０は、例えば、デジタルカメラやテレビカメラあるいはスキャナなどの撮像装置等を備えて構成され、物体等からの反射又は透過光の分光分布を計測し、所定数のバンドごとの分光感度に基づくマルチスペクトル画像データを生成する。例えば、画像入力装置１０は、人間の可視領域である３８０ｎｍから７８０ｎｍの光波長領域において、ほぼ等間隔の３個、６個あるいは１６個のピーク感度を有する各バンドにおける分光輝度を計測する。ここで、各バンドにおける分光輝度は、第ｊバンド目における撮像装置の分光感度をＳｊ（λ）、照明のスペクトル放射輝度をＬ（λ）、被写体の分光反射率をｒ（λ）とした場合に、数式１に示す画素値νｊとして表される。なお、λは波長を表す。
【００１８】
【数１】
2004086245.tif 000003
【００１９】
分光輝度の計測チャネル数は、物体表面や原画像等の被写体における色の推定精度や撮像装置の性能等に応じて決定することができる。
【００２０】
こうした計測により得られた各バンドの輝度に基づいて、画像入力装置１０においてｎ次元の列ベクトルで被写体のスペクトルを表す画像データが生成される。
そのために、例えば画像入力装置１０は、スペクトル推定部１０ａを備えている。スペクトル推定部１０ａは、マルチスペクトル画像データに所定のスペクトル推定マトリクスを適用（乗算）することにより、被写体のスペクトルを推定した画像データを生成する。
【００２１】
被写体のスペクトルを表す列ベクトルの次元数ｎは、例えば、被写体の色を計測する際のチャネル数と同じであってもよいし、マルチスペクトル画像データから照明光スペクトル等を加味して被写体のスペクトルを表すための任意の次元数であってもよい。
スペクトル推定部１０ａにより生成された画像データは、色再現処理装置１１により所定の変換処理が施される入力画像データとなる。
【００２２】
色再現処理装置１１は、被写体の色を、画像出力装置１２にて画素ごとに再現可能とする処理を実行するものである。
具体的には、色再現処理装置１１は、画像入力装置１０から受けた入力画像データに所定の変換処理を施して出力画像データを生成する。
【００２３】
例えば、色再現処理装置１１は、コンピュータシステムが備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）により所定の記憶装置から読み出したプログラムを実行することで、図１に示すような論理的構成を備える。
図１に示すように、色再現処理装置１１は、色再現特性設定部２０と、等色関数設定部２１と、マトリクス生成部２２と、データ記憶部２３と、マトリクス演算部２４と、演算結果判定部２５とを備えている。
【００２４】
色再現特性設定部２０は、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルと出力画像のスペクトルとの関係を示す情報を設定するためのものである。ここで、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルと出力画像のスペクトルとの関係は、例えば、画像出力装置１２にて出力されたサンプル画像の分光分布を分光光度計などを用いて計測することにより、予め特定することができる。
【００２５】
等色関数設定部２１は、被写体や出力画像のスペクトルからＸＹＺ表示系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを求めるための情報を設定する。ここで、測色表示系であるＸＹＺ表示系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを求めるための情報は、例えば、標準的な観測者に対する等色実験により得られたデータの平均的な特性から求められる等色関数を示す。
【００２６】
マトリクス生成部２２は、色再現特性設定部２０と等色関数設定部２１により設定された情報に基づいて、入力画像データから出力画像データへの変換に使用するマトリクスを生成するためのものである。
具体的には、マトリクス生成部２２は、色再現特性設定部２０により設定された情報に基づいて、マトリクスＰを作成する。マトリクスＰは、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルから出力画像のスペクトルを特定するためのスペクトル変換マトリクスである。
また、マトリクス生成部２２は、等色関数設定部２１により設定された情報に基づいて、マトリクスＡを作成する。マトリクスＡは、被写体や出力画像のスペクトルから三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを求めるための測色値変換マトリクスである。
【００２７】
さらに、マトリクス生成部２２は、マトリクスＰとマトリクスＡに基づいて、マトリクス演算部２４が画像出力装置１２における各原色の輝度レベルを特定するための変換マトリクスＭ、Ｍ’などを作成する。これらのマトリクスＭ、Ｍ’については、後により詳しく説明する。
マトリクス生成部２２により生成された各種のマトリクスは、データ記憶部２３により記憶される。
【００２８】
データ記憶部２３は、マトリクス演算部２４が演算に使用するマトリクスを示すデータ等を記憶するためのものである。
具体的には、データ記憶部２３は、マトリクス生成部２２により作成されたマトリクスＰ、Ａ、Ｍ、Ｍ’などを示すデータを記憶する。
【００２９】
マトリクス演算部２４は、画像入力装置１０から送られた入力画像データに所定の変換処理を施すために、データ記憶部２３から読み出したデータを用いたマトリクス演算を実行するものである。マトリクス演算により変換された画像データは、演算結果判定部２５により所定の制約条件を満足すると判別された場合に、出力画像データとして画像出力装置１２に供給される。
【００３０】
演算結果判定部２５は、マトリクス演算部２４におけるマトリクス演算の結果が、所定の制約条件を満足しているか否かを判別するためのものである。
【００３１】
画像出力装置１２は、プロジェクタやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）ディスプレイ、液晶ディスプレイあるいはＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ　Ｄｉｓｐｌａｙ　Ｐａｎｅｌ）ディスプレイなどといった画像を表示可能に構成された装置等を備え、原色光の混色により出力画像データに応じた色を再現するためのものである。
例えば、画像出力装置１２は、出力画像データが示す各原色の輝度レベルを表示信号に変換するために、表示信号変換部１２ａを備えている。表示信号変換部１２ａは、予め記憶したルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いるなどして出力画像データを表示信号へ変換することにより、トーンカーブに応じた階調補正を施して表示信号を生成することができる。
【００３２】
また、画像出力装置１２は、例えば３原色を超える多原色（Ｎ原色：Ｎ≧４）の混色により、色再現処理装置１１から送られた出力画像データに対応する画像を出力して、被写体の色を画素ごとに再現する。すなわち、画像出力装置１２は、例えば３８０ｎｍから７８０ｎｍの光波長領域においてほぼ等間隔に分布する発光スペクトルのＮ原色を、画素ごとに出力画像データに対応する輝度レベルで発光させる。
【００３３】
以下に、この発明の実施の形態にかかる色再現システムの動作を説明する。
まず、この色再現システムにおいて再現色のスペクトルを被写体自身のスペクトルに近似させる動作の原理について説明する。
【００３４】
被写体のスペクトルは、次元数ｎのベクトルｓを用いて表され、画像出力装置１２におけるＮ原色の輝度レベルは、次元数Ｎのベクトルαを用いて表される。
そして、マトリクスＰは、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルから出力画像のスペクトルを特定するためのスペクトル変換マトリクスである。また、マトリクスＡは、被写体や出力画像のスペクトルを示すｎ次元ベクトルから測色表示系であるＸＹＺ表示系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを求めるための測色値変換マトリクスである。
このとき、Ｎ原色の画像出力装置１２にて再現された色が、被写体自身の色と測色的に一致する場合、数式２に示す関係が成立する。
【００３５】
【数２】
2004086245.tif 000004
【００３６】
ここで、ベクトルαの各成分は画像出力装置１２における各原色の最大発光時に対する相対輝度レベルを示し、ベクトルαの各成分α１、α２、…、αＮについて、数式３に示す関係が成立するものとする。すなわち、数式３は、画像出力装置１２の出力特性に基づく制約条件を示す。
【数３】
０≦αｉ≦１　（ｉ＝１，２，…，Ｎ）
【００３７】
数式２、３に示される条件の下、画像出力装置１２にて出力される画素のスペクトル（原色スペクトル）を被写体のスペクトルに近似させるには、一例として、数式４で示される関数Ｅ（α）を最小にするベクトルαを求めればよい。この関数Ｅ（α）はユークリッド二乗距離を求める目的関数であり、数式４は被写体のスペクトルに近似した再現色を特定するためのスペクトル近似評価式の１つである。
【００３８】
【数４】
2004086245.tif 000005
【００３９】
ここで、解となるベクトルαの可能領域は、画像出力装置１２の色再現域に対応し、数式２が線形であり、数式３が凸集合であることから、凸集合である。また、目的関数である数式４に示された関数Ｅ（α）は、凸関数である。
従って、数式４で示された関数Ｅ（α）を最小とするための最適化問題にあっては、局所的最適解が大域的最適解となる。
【００４０】
そこでまず、数式３の制約がないものとして考える。
この際、ラグランジュの未定乗数法を適用し、数式２、４に基づいて、数式５で示される関数Ｆを定義する。
【００４１】
【数５】
2004086245.tif 000006
ここで、ηはラグランジュ乗数を示す３次元の列ベクトルであり、ｔは転置を示す。
【００４２】
数式５で示されるＦの勾配は、数式６で示す条件を満たすときに０となる。
【００４３】
【数６】
2004086245.tif 000007
【００４４】
数式２と数式６で示される関係を整理すると、数式７の関係が成立することとなる。なお、数式７では、部分マトリクスの集まりとしてマトリクス全体を表し、以下、他の数式でも同様とする。
【００４５】
【数７】
2004086245.tif 000008
【００４６】
従って、数式８に基づくマトリクス演算を実行することにより、解となるベクトルαを求めることができる。
【００４７】
【数８】
2004086245.tif 000009
【００４８】
こうして求められたベクトルαが数式３の制約条件を満足していれば、それが最適解となる。この場合、再現色を被写体の色と測色的に一致させる条件の下で、被写体のスペクトルに最も近似した再現色のスペクトルが、画像出力装置１２にて出力可能なスペクトルの範囲内に入っていることとなる。
【００４９】
ここで、数式８の右辺におけるマトリクス演算で使用され、数式９で示される画像データ変換マトリクスとしてのマトリクスＭは、マトリクスＰとマトリクスＡに基づいて、被写体のスペクトルを表すベクトルｓが決まる以前に予め作成することができる。
【００５０】
【数９】
2004086245.tif 000010
【００５１】
一方、数式８に基づくマトリクス演算で求められたベクトルαが数式３の制約条件を満たしていない場合には、再現色を被写体の色と測色的に一致させる条件の下で、被写体のスペクトルに最も近似した再現色のスペクトルが、画像出力装置１２にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らないこととなる。この場合、数式３で示される制約条件の下、数式４で示される関数Ｅ（α）を最小とする最適解は、数式３で示される領域の境界に存在することとなる。
【００５２】
そこで、数式８に基づくマトリクス演算で求められたベクトルαが数式３の制約条件を満たしていない場合には、ベクトルαの可能領域境界において、数式４で示される関数Ｅ（α）を最小にする最適解を、ラグランジュの未定乗数法を適用したマトリクス演算により求める。
【００５３】
ベクトルαの可能領域境界では、ベクトルαの成分α１、α２、…、αＮの少なくともいずれか１つが”０”又は”１”となっている。これは、画像出力装置１２におけるＮ原色のいずれかが”最小発光”又は”最大発光”となっていることに対応する。
【００５４】
こうした状況において関数Ｅ（α）を最小にする最適解を求めるために、ベクトルαの成分のいずれかを予め”０”又は”１”に固定して、ラグランジュの未定乗数法を適用する。
【００５５】
ここで、マトリクスＰ０を、画像出力装置１２におけるＮ原色のうちで”最小発光”又は”最大発光”に固定した原色についてのスペクトル変換マトリクスとし、マトリクスＰ１を、固定しない原色についてのスペクトル変換マトリクスとする。
また、ベクトルαＤが、画像出力装置１２におけるＮ原色のうちで”最小発光”又は”最大発光”に固定した原色の輝度レベルを表すものとし、ベクトルαＦが、固定しない原色の輝度レベルを表すものとする。すなわち、ベクトルαＤでは、固定する原色に対応する成分が、その輝度レベル（”最小発光”又は”最大発光”）に対応して”０”又は”１”に設定されている。
【００５６】
以上を前提とすると、数式１０に基づくマトリクス演算を実行して解となるベクトルαＦを求めることで、画像出力装置１２におけるＮ原色のうちの少なくともいずれか１つを”最小発光”又は”最大発光”に固定した場合において関数Ｅ（α）を最小にする最適解を求めることができる。
【００５７】
【数１０】
2004086245.tif 000011
ここで、η１はラグランジュ乗数である。
【００５８】
また、画像出力装置１２におけるＮ原色のうちで”最小発光”又は”最大発光”に固定するものを選択する組合せ数ｃについては、数式１１に示す関係が成立する。
【００５９】
【数１１】
2004086245.tif 000012
【００６０】
例えば、画像出力装置１２におけるＮ原色のうちで”最小発光”又は”最大発光”に固定するものの組合せを全て取り上げて関数Ｅ（α）を最小にする最適解を求めるとしても、数式１１で示される組合せ数ｃと同じ回数だけ数式１０に基づくマトリクス演算を実行すればよいことになる。
こうして各組合せに対応して求めたベクトルαＦの各成分が、数式３と同様の制約条件を満足しているか否かを判別し、満たしていれば、その最適解（局所最適解）がベクトルαの可能領域全体における最適解（大域的最適解）となる。
【００６１】
ここで、マトリクスＰ０とマトリクスＰ１は、固定する原色の組合せに対応して予め作成することができる。
従って、数式１０の右辺におけるマトリクス演算で使用され、数式１２で示される画像データ変換マトリクスとしてのマトリクスＭ’は、マトリクスＰ１とマトリクスＡに基づいて、被写体のスペクトルを表すベクトルｓが決まる以前に予め作成することができる。
【００６２】
【数１２】
2004086245.tif 000013
【００６３】
次に、色再現処理装置１１の動作について説明する。
色再現処理装置１１は、上述したマトリクスＰ、Ｐ０、Ｐ１、Ａ、Ｍ、Ｍ’及びベクトルαＤ等を示すデータを、ベクトルｓにより被写体のスペクトルを表す入力画像データが画像入力装置１０から送られる以前に、予めデータ記憶部２３に記憶しておく。そして、画像入力装置１０から入力画像データを取得すると、数式８あるいは数式１０に基づくマトリクス演算を実行して、数式３の制約条件を満足している解を特定する。これにより、画像出力装置１２の画素ごとにおける各原色の輝度レベルを決定して再現色を出力させるための演算を高速に実行することができる。
以下、色再現処理装置１１の動作について、図２のフローチャートを参照して、より詳細に説明する。
【００６４】
図２のフローチャートに示す処理を開始すると、まず、色再現特性設定部２０が、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルと出力画像のスペクトルとの関係を示す情報を設定することにより、画像出力装置１２における色再現特性を設定する（ステップＳ１）。
より具体的には、色再現特性設定部２０は、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルと出力画像のスペクトルとの関係を示すデータファイルを読み取り、マトリクス生成部２２へ転送するなどして、画像出力装置１２における色再現特性を設定してもよい。
【００６５】
また、等色関数設定部２１は、被写体や出力画像のスペクトルからＸＹＺ表示系における三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを求めるための情報を設定することで、等色関数を設定する（ステップＳ２）。
より具体的には、等色関数設定部２１は、ｎ次元のスペクトルデータから三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを求めるための変換式を示すデータファイルを読み取り、マトリクス生成部２２へ転送するなどして、等色関数を設定してもよい。
【００６６】
この後、マトリクス生成部２２は、色再現特性設定部２０と等色関数設定部２１により設定された情報に基づいて、上述したマトリクスＰ、Ｐ０、Ｐ１、Ａ、Ｍ、Ｍ’やベクトルαＤなどを作成し、データ記憶部２３に記憶させる（ステップＳ３）。これにより、画像入力装置１０から色再現処理装置１１に入力画像データが送られる以前の段階で、マトリクス演算に必要なデータを準備することができる。
ここで、マトリクス生成部２２は、マトリクスＡとともに、画像出力装置１２における各原色のうちで”最小発光”又は”最大発光”に固定するものの組合せに対応して決まるマトリクスＰ０、Ｐ１、Ｍ’及びベクトルαＤを、固定する原色及び”最小発光”に固定するか”最大発光”に固定するかの組合せごとに、互いに関連づけてデータ記憶部２３に記憶させてもよい。すなわち、例えば図３に示すように、１組のマトリクスＰとマトリクスＭとの組合せ（Ｐ，Ｍ）と、ｃ組のマトリクスＰ０とマトリクスＰ１とマトリクスＭ’及びベクトルαＤとの組合せ（Ｐ０ｋ，Ｐ１ｋ，Ｍ’ｋ，αＤｋ）が、マトリクスＡとともにデータ記憶部２３に予め記憶される。なお、ｋ＝１，２，…，ｃである。
また、数式８あるいは数式１０に基づくマトリクス演算に備えて、マトリクスＰ、Ｐ１の転置を２倍したものを、予めデータ記憶部２３に記憶するようにしてもよい。
【００６７】
マトリクス演算部２４は、画像入力装置１０にて生成された入力画像データを取得すると（ステップＳ４）、データ記憶部２３に記憶されているデータを読み出して、数式８あるいは数式１０に基づくマトリクス演算を実行する（ステップＳ５）。ここで、このマトリクス演算の処理としては、いくつかの手順を適用することができる。例えば、図４のフローチャートに示す第１の演算処理あるいは図５のフローチャートに示す第２の演算処理を、マトリクス演算のための処理として適用することができる。
以下に、上記ステップＳ５におけるマトリクス演算のための処理として適用可能な第１及び第２の演算処理について、それぞれ図４、５のフローチャートを参照して説明する。
【００６８】
図４のフローチャートに示す第１の演算処理を実行する場合、マトリクス演算部２４が、数式８に基づくマトリクス演算と、数式１０に基づくマトリクス演算とを並行して実行し、ベクトルαと、複数種類（組合せ数ｃと同数）のベクトルαＤ、αＦの組合せとを、求める（ステップＳ１０）。
【００６９】
演算結果判定部２５は、マトリクス演算部２４での演算により得られたベクトルα及び複数種類のベクトルαＤ、αＦの組合せのうちから、数式３の制約条件を満足する最適解を選択する（ステップＳ１１）。ここで、演算結果判定部２５は、数式８に基づくマトリクス演算で得られたベクトルαが数式３の制約条件を満足する場合には、ベクトルαＤ、αＦの組合せよりも優先的に、ベクトルαを最適解として選択する。
【００７０】
こうして演算結果判定部２５による最適解の選択が完了すると、図４のフローチャートに示す第１の演算処理は終了し、図２のフローチャートに示す処理にリターンする。
【００７１】
また、図５のフローチャートに示す第２の演算処理を実行する場合には、マトリクス演算部２４が、まず、数式８に基づくマトリクス演算を実行するために、データ記憶部２３からマトリクスＰ、Ａ、Ｍに対応するデータなどを読み出す（ステップＳ２０）。対応するデータを読み出したマトリクス演算部２４は、数式８に基づくマトリクス演算、すなわち画像出力装置１２における原色を固定しない条件でベクトルαを求めるマトリクス演算を実行する（ステップＳ２１）。こうして得られたベクトルαは、演算結果判定部２５により、各成分が数式３の制約条件を満足しているか否かが判定される（ステップＳ２２）。
【００７２】
ベクトルαの全成分が数式３の制約条件を満足している場合（ステップＳ２２にてＹｅｓ）、演算結果判定部２５によりベクトルαが最適解として選択される（ステップ２３）。
【００７３】
一方、ベクトルαのいずれかの成分が数式３の制約条件を満足していない場合（ステップＳ２２にてＮｏ）、求められたベクトルαにおける各成分の値に基づいて、固定する原色に関するデータ設定が実施される（ステップＳ２４）。
【００７４】
例えば、マトリクス演算部２４は、数式８に基づくマトリクス演算により求められたベクトルαの各成分のうち、負（０未満）の成分を０とし、１を超える成分を１とした場合に対応するベクトルαＤを特定する。次に、マトリクス演算部２４は、特定したベクトルαＤと関連づけられてデータ記憶部２３に記憶されているマトリクスＰ０、Ｐ１、Ｍ’を、マトリクスＡとともに読み出す。
【００７５】
マトリクス演算部２４は、こうしてベクトルαにおける各成分の値に基づいて設定したベクトルαＤ及びデータ記憶部２３から読み出したマトリクスＰ０、Ｐ１、Ａ、Ｍ’を用いて、数式１０に基づくマトリクス演算を実行する。すなわち、マトリクス演算部２４は、画像出力装置１２における原色を固定した条件でベクトルαＦを求めるマトリクス演算を実行する（ステップＳ２５）。こうして求められたベクトルαＤ、αＦの組合せは、ベクトルαに近似する可能性が高いため、最適解となる場合が多い。その場合、演算結果判定部２５は、上記ステップＳ２５のマトリクス演算にて求められたベクトルαＤ、αＦの組合せが数式３の制約条件を満足すると判別し、最適解として選択する（ステップＳ２６）。
【００７６】
演算結果判定部２５による最適解の選択が完了すると、図５のフローチャートに示す第２の演算処理は終了し、図２のフローチャートに示す処理にリターンする。
【００７７】
このように、第１あるいは第２の演算処理がマトリクス演算のための処理として実行されることにより、被写体のスペクトルに最も近似した再現色のスペクトルが画像出力装置１２にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らない場合でも、ラグランジュの未定乗数法を適用したマトリクス演算を実行できる。そして、画像出力装置１２にて出力可能なスペクトルの範囲内で被写体のスペクトルに近似する再現色に対応した最適解を、逐次探索によることなく、求めることができる。これにより、再現色を被写体の色と測色的に一致させるとともに被写体の色にスペクトルまで近似させるための演算を、高速に実行することができる。
【００７８】
第１あるいは第２の演算処理といったマトリクス演算の処理が終了し、図２のフローチャートの処理にリターンすると、マトリクス演算部２４は、演算結果判定部２５により選択された最適解を、出力画像データとして画像出力装置１２に供給する（ステップＳ６）。
【００７９】
この後、マトリクス演算部２４は、全入力画像データの変換処理が完了したか否かを判別する（ステップＳ７）。そして、入力画像データの変換処理が完了していないと判別されると（ステップＳ７にてＮｏ）、上述のステップＳ４にリターンする。すなわち、上述のステップＳ４からステップＳ７の処理は、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルを画素ごとに特定するために、例えば１フレームの被写体画像に対応する出力画像データが生成されるまで繰り返し実行される。
【００８０】
一方、全入力画像データの変換処理が完了したと判別されると（ステップＳ７にてＹｅｓ）、図２のフローチャートに示す処理が終了する。
【００８１】
こうして色再現処理装置１１から出力画像データを供給された画像出力装置１２は、画素ごとに出力画像データに対応する輝度レベルで各原色を発光させ、その混色により、被写体のスペクトルに近似した再現色の画像を出力することができる。
【００８２】
以上説明したように、この発明によれば、数式４に示すようなスペクトル近似評価式に基づき被写体のスペクトルに最も近似するとされた再現色のスペクトルが画像出力装置１２にて出力可能なスペクトルの範囲内に入らない場合でも、ラグランジュの未定乗数法を適用したマトリクス演算を実行する。このマトリクス演算を実行することで、被写体のスペクトルに近似した再現色を特定するための演算を、高速化することができる。
これにより、高精細の静止画像や動画像にも使用可能となって、被写体のスペクトルに近似させた色再現を、高速に実現できるようになる。
【００８３】
なお、上記実施の形態において、数式８は、数式１３のようにも書ける。
【００８４】
【数１３】
2004086245.tif 000014
【００８５】
ここで、数式１３の右辺におけるマトリクス演算で使用され、数式１４で示されるマトリクスＱは、マトリクスＰとマトリクスＡに基づいて、被写体のスペクトルを表すベクトルｓが決まる以前に予め作成することができる。そこで、このマトリクスＱを画像データ変換マトリクスとしてデータ記憶部２３に記憶しておいてもよい。
【００８６】
【数１４】
2004086245.tif 000015
【００８７】
この場合、マトリクス演算部２４は、画像入力装置１０にて生成された入力画像データを取得した際に、データ記憶部２３に記憶されたマトリクスＱのみを読み出すことにより、数式１３すなわち数式８に基づくマトリクス演算を実行することができる。
データ記憶部２３に数式１３で示されるマトリクスＱが記憶されている場合の処理について、以下に説明する。
【００８８】
具体的には、図２のフローチャートに示す処理のステップＳ５にて、マトリクス演算のための処理として図５のフローチャートに示す第２の演算処理を実行するものとする。
データ記憶部２３に上述したマトリクスＱが記憶されている場合、図５のフローチャートに示す第２の演算処理におけるステップＳ２０にて、マトリクス演算部２４はデータ記憶部２３からマトリクスＱに対応するデータのみを読み出せばよい。そして、図５のフローチャートに示す第２の演算処理におけるステップＳ２２にて、ベクトルαの全成分が数式３の制約条件を満足していると判別された場合、入力画像データとマトリクスＱのみを用いて出力画像データを生成できたことになる。
【００８９】
以上の説明のように、マトリクス演算部２４は、画像入力装置１０にて生成された入力画像データと、データ記憶部２３に記憶されている画像データ変換マトリクスとを少なくとも用いたマトリクス演算により、出力画像データを生成することができる。
【００９０】
また、上記実施の形態では、データ記憶部２３に記憶された各種のマトリクスを用いて、入力画像データから出力画像データを生成するものとして説明した。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、予め作成したテーブルを参照することにより、入力画像データに対応する出力画像データを特定して画像出力装置１２に供給するようにしてもよい。
以下に、テーブル参照方式により出力画像データを特定して画像出力装置１２に供給するこの発明の変形例について説明する。
【００９１】
図６に示す色再現処理装置３０は、予め作成されたテーブルを参照して、入力画像データに対応する出力画像データを画像出力装置１２に供給する装置である。なお、図６において、図１と同一の構成には同一の符号が付されている。
この色再現処理装置３０は、色再現特性設定部２０と、等色関数設定部２１のほか、テーブル生成部４０と、テーブル記憶部４１と、データ処理部４２とを備えている。
【００９２】
テーブル生成部４０は、色再現特性設定部２０と等色関数設定部２１により設定された情報に基づいて、入力画像データから出力画像データを特定するための処理に使用するテーブルを生成する。例えば、テーブル生成部４０は、画像出力装置１２における原色をいずれも固定しない場合と、原色の少なくともいずれか１つを”最小発光”又は”最大発光”に固定した場合のそれぞれに対応して、数式４で示されるスペクトル近似評価式の最適解を求めるためのテーブルを複数種類生成し、テーブル記憶部４１に記憶させる。また、テーブル生成部４０は、画像出力装置１２の出力特性に基づく数式３の制約条件も加味して、入力画像データから出力画像データを一意に特定可能なテーブルを生成し、テーブル記憶部４１に記憶させてもよい。
【００９３】
テーブル記憶部４１は、例えば全ての入力画像データに対応して決定されるアドレスに、予め求められた出力画像データをそれぞれ記憶することにより、入力画像データに対応する出力画像データを特定可能としたテーブルを、画像データ変換情報として記憶する。
【００９４】
データ処理部４２は、画像入力装置１０にて生成された入力画像データを取得すると、例えば入力画像データに対応するテーブル記憶部４１のアドレスから出力画像データを読み出すなどの処理を実行して、出力画像データを生成する。すなわち、データ処理部４２は、画像入力装置１０にて生成された入力画像データと、テーブル記憶部４１に記憶された画像データ変換情報としてのテーブルとを少なくとも用いた処理により、出力画像データを生成することができる。
データ処理部４２により生成された出力画像データは、画像出力装置１２に供給される。
【００９５】
このようなテーブル参照方式を用いて出力画像データを特定すれば、色再現特性設定部２０により設定された画像出力装置１２の色再現特性や、等色関数設定部２１により設定された等色関数が、非線形性を有する場合に、マトリクス演算によることなく適切な出力画像データを短時間で特定して、画像出力装置１２に供給することができる。
【００９６】
上記実施の形態では、色再現処理装置１１が備えるマトリクス演算部２４において、被写体のスペクトルを表す入力画像データから、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルを示す出力画像データが生成されるものとして説明した。しかしながら、この発明はこれに限定されず、例えば画像入力装置１０にて生成されたマルチスペクトル画像データから被写体のスペクトルを推定する処理や、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルを表示信号に変換する処理を、色再現処理装置が実行するようにしてもよい。
【００９７】
図７は、スペクトル推定や表示信号変換を行う色再現処理装置５０を備えた、この発明の変形例を示す図である。なお、図７において、図１と同一の構成には同一の符号が付されている。ただし、画像入力装置１０により生成される入力画像データはマルチスペクトル画像データであり、画像出力装置１２に供給される出力画像データはプロジェクタ等の表示装置における表示信号となるデータである。
この色再現処理装置５０は、図１に示す色再現処理装置１１が備える各部位のほか、推定情報設定部６０と、スペクトル推定部６１と、変換情報設定部６２と、表示信号変換部６３とを備えている。
【００９８】
推定情報設定部６０は、画像入力装置１０により生成されたマルチスペクトル画像データとしての入力画像データから被写体のスペクトルを推定するための情報を設定する。ここで、マルチスペクトル画像から被写体のスペクトルを推定するための情報は、照明光スペクトルや被写体の反射率などに基づいて、予め設定することができる。
【００９９】
スペクトル推定部６１は、図１に示すスペクトル推定部１０ａと同様に構成されており、画像入力装置１０により生成された入力画像データを取得すると、推定情報設定部６０により設定された情報に基づくマトリクス演算を実行するなどして、被写体のスペクトルを推定する。スペクトル推定部６１により推定されたスペクトルを表すデータは、マトリクス演算部２４に送られ、上記実施の形態と同様にしてマトリクス演算に供される。
【０１００】
変換情報設定部６２は、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルと各原色単色の表示信号値との関係を示す情報を設定するためのものである。ここで、画像出力装置１２における各原色の輝度レベルと各原色単色の表示信号値との関係は、画像出力装置１２における階調特性（トーンカーブ）などに基づいて、予め設定することができる。
【０１０１】
表示信号変換部６３は、図１に示す表示信号変換部１２ａと同様に構成され、マトリクス演算部２４でのマトリクス演算により生成された各原色の輝度レベルを示すデータを、画像出力装置１２における各原色単色の表示信号値を示す出力画像データに変換する。
表示信号変換部６３による変換処理で生成された出力画像データは、画像出力装置１２に供給される。
こうして色再現処理装置５０は、マルチスペクトル画像データとしての入力画像データから、表示信号値を示す出力画像データを生成し、画像出力装置１２に供給することができる。
【０１０２】
上記実施の形態では、被写体のスペクトルに近似する再現色を特定するためのスペクトル近似評価式として数式４に示す評価式を採用し、ユークリッド二乗距離を求める関数Ｅ（α）を目的関数として使用した。しかしながら、この発明はこれに限定されるものではなく、凸関数となる任意のスペクトル近似評価式を用いて、当該評価式を最適化するマトリクス演算を実行するものであってもよい。
例えば数式１５に示す関数Ｇ（α）のような他の距離関数を目的関数とし、マトリクス演算部２４が当該関数Ｇ（α）の最適解を求めるためのマトリクス演算を実行するようにしてもよい。
【０１０３】
【数１５】
2004086245.tif 000016
ここで、Ｔは正則な任意の行列である。
【０１０４】
また、スペクトル近似評価式を最適化する演算は、ラグランジュの未定乗数法を適用したマトリクス演算に限定されず、画像出力装置１２の出力特性（各原色の輝度レベル等）に基づく制約条件の下で所定のスペクトル近似評価式を最適化する任意の演算方式であってもよい。
【０１０５】
色再現処理装置１１に供給される入力画像データは、画像入力装置１０から直接提供されるものでなくてもよく、例えば所定の記録媒体に記録された入力画像データを色再現処理装置１１が読み出すようにしてもよい。さらに、色再現処理装置１１が出力する出力画像データも、画像出力装置１２に直接供給される必要はなく、例えば所定の記録媒体に一旦記録した後、画像出力装置１２が当該出力画像データを読み出すようにしてもよい。
【０１０６】
上記実施の形態では、被写体の色と出力画像の色を測色的に一致させるために、三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚを用いるものとして説明したが、これに限定されず、例えば、ＸＹＺ表示系に基づいた均等色空間であるＣＩＥＬＡＢ表示系における表色値などを用いてもよい。
【０１０７】
この発明の色再現処理装置は、専用の装置として構成することなく、通常のコンピュータシステムを用いて実現することができる。例えば、コンピュータシステムに上述の動作を実行するためのプログラムを記録した記録媒体（例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＩＣメモリー等）から該プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行する色再現処理装置を構成することができる。インストールによって、当該プログラムは、コンピュータシステム内のハードディスク等の記憶装置に記憶され、ＣＰＵ等によって読み出されて実行に供される。
【０１０８】
また、インターネット等の通信ネットワーク上に設けたＦＴＰ（Ｆｉｌｅ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）サーバ上のファイルシステムに当該プログラムを登録し、ＦＴＰクライアントとなるコンピュータシステムにネットワークを介して配信するなどしてもよい。このプログラムをコンピュータシステムにて起動し、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）の制御下において実行することにより、上述の構成及び処理を実現することができる。さらに、通信ネットワークを介してプログラムを転送しながら起動実行してもよい。この発明の色再現処理装置は、１台のコンピュータシステムで実現する場合に限定されず、分散配置された複数のコンピュータシステムが協働することにより、上述の構成及び処理を実現するものとしてもよい。
【０１０９】
【発明の効果】
この発明によれば、被写体の色を再現するための演算に要する時間を、短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態にかかる色再現処理装置を適用した色再現システムの一構成例を示す図である。
【図２】色再現処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】データ記憶部の記憶内容を例示する図である。
【図４】第１の演算処理を示すフローチャートである。
【図５】第２の演算処理を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態にかかる色再現処理装置の変形例における構成を示す図である。
【図７】この発明の実施の形態にかかる色再現処理装置の変形例における構成を示す図である。
【符号の説明】
１０　　画像入力装置
１０ａ、６１　　スペクトル推定部
１１、３０、５０　　色再現処理装置
１２　　画像出力装置
１２ａ、６３　　表示信号変換部
２０　　色再現特性設定部
２１　　等色関数設定部
２２　　マトリクス生成部
２３　　データ記憶部
２４　　マトリクス演算部
２５　　演算結果判定部
４０　　テーブル生成部
４１　　テーブル記憶部
６０　　推定情報設定部
６２　　変換情報設定部
【図１】
2004086245.tif 000017
【図２】
2004086245.tif 000018
【図３】
2004086245.tif 000019
【図４】
2004086245.tif 000020
【図５】
2004086245.tif 000021
【図６】
2004086245.tif 000022
【図７】
2004086245.tif 000023