(57)【要約】【課題】  マトリクス演算を用いて、特定の色相のみを調整することが可能な色変換装置および色変換方法を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明に関る色変換装置は、カラー画像を表す第１の色データを、画素毎に上記第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換装置であって、上記第１の色データにより表されるカラー画像における複数の色成分の大きさを表す色相データを算出する色相データ算出器と、上記第１の色データにより表される各画素における色の色相を示す識別符号を出力する手段と、上記識別符号に基づいて上記色相データを選択する選択手段と、上記選択手段により選択される上記色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出する多項式演算器と、上記識別符号に基づいて、上記演算項について与えられるマトリクス係数を出力する係数発生器と、上記演算項、および上記マトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第２の色データを出力するマトリクス演算器とを備えたものである。【選択図】      図３０
2004236345.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像を表す第１の色データを、画素毎に上記第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換装置であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像における複数の色成分の大きさを表す色相データを算出する色相データ算出器と、
上記第１の色データにより表される各画素における色の色相を示す識別符号を出力する手段と、
上記識別符号に基づいて上記色相データを選択する選択手段と、
上記選択手段により選択される上記色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出する多項式演算器と、
上記識別符号に基づいて、上記演算項について与えられるマトリクス係数を出力する係数発生器と、
上記演算項、および上記マトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第２の色データを出力するマトリクス演算器とを備えたことを特徴とする色変換装置。
【請求項２】
第１の色データの最小値および最大値を求める手段をさらに備え、
上記最小値および上記最大値に基づいて識別符号を出力することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
【請求項３】
選択手段は、識別符号に基づいて色相データのうち零でないデータを選択することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
【請求項４】
色相データ算出器は、第１の色データにより表されるカラー画像における赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分の大きさを表すデータを色相データとして算出することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
【請求項５】
第１の色データが、赤、緑、青の各成分の大きさを表す色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉからなり、当該色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最小値αおよび最大値βを用いて赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分を表す色相データｒ＝Ｒｉ−α，ｇ＝Ｇｉ−α，ｂ＝Ｂｉ−α，ｙ＝β−Ｂｉ，ｃ＝β−Ｒｉ，ｍ＝β−Ｇｉを算出することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
【請求項６】
第１の色データが、赤、緑、青の各成分の大きさを表す色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉからなり、当該色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉの最小値αおよび最大値βを用いて赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分を表す色相データｒ＝β−Ｃｉ，ｇ＝β−Ｍｉ，ｂ＝β−Ｙｉ，ｙ＝Ｙｉ−α，ｃ＝Ｃｉ−α，ｍ＝Ｍｉ−αを算出することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
【請求項７】
カラー画像を表す第１の色データを、画素毎に上記第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換方法であって、
上記第１の色データにより表される色における複数の色成分の大きさを表す色相データを算出するステップと、
上記第１の色データにより表される各画素における色の色相を示す識別符号を出力するステップと、
上記識別符号に基づいて上記色相データを選択するステップと、
選択された上記色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出するステップと、
上記識別符号に基づいて、上記演算項について与えられるマトリクス係数を出力するステップと、
上記演算項、および上記マトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第２の色データを出力するステップとを備えたことを特徴とする色変換方法。
【請求項８】
第１の色データの最小値および最大値を求めるステップをさらに備え、
上記最小値および上記最大値に基づいて識別符号を出力することを特徴とする請求項７に記載の色変換方法。
【請求項９】
識別符号に基づいて、色相データのうち零でないデータを選択することを特徴とする請求項７に記載の色変換方法。
【請求項１０】
第１の色データにより表されるカラー画像における赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分の大きさを表すデータを色相データとして算出することを特徴とする請求項７に記載の色変換方法。
【請求項１１】
第１の色データが、赤、緑、青の各成分の大きさを表す色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉからなり、当該色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最小値αおよび最大値βを用いて赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分を表す色相データｒ＝Ｒｉ−α，ｇ＝Ｇｉ−α，ｂ＝Ｂｉ−α，ｙ＝β−Ｂｉ，ｃ＝β−Ｒｉ，ｍ＝β−Ｇｉを算出することを特徴とする請求項１に記載の色変換方法。
【請求項１２】
第１の色データが、赤、緑、青の各成分の大きさを表す色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉからなり、当該色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉの最小値αおよび最大値βを用いて赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分を表す色相データｒ＝β−Ｃｉ，ｇ＝β−Ｍｉ，ｂ＝β−Ｙｉ，ｙ＝Ｙｉ−α，ｃ＝Ｃｉ−α，ｍ＝Ｍｉ−αを算出することを特徴とする請求項７に記載の色変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＴＶやＶＴＲ等の映像関連機器、パーソナルコンピュータに代表される画像関連機器、スキャナやプリンタ等の印刷関連機器の映像処理、または画像処理のための方法および装置に関する。
【０００２】
特に、映像データまたは画像データの階調特性を階調演算によって自由に修正する画像変換処理や、赤／緑／青の３色で表現される画像データをイエロー／マゼンタ／シアンの３インク、又はブラックを加えた４インクで表現される印刷データに変換するデータ処理、またはスキャナのセンサデータを赤／緑／青の色分解データに変換するデータ処理等を実行する色変換方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
最初に、コンピュータ等の情報処理装置のディスプレイシステムに従来から使用されている画像情報の処理装置について説明する。
図６１は、下記の特許文献１に示された従来の階調処理装置の一実施例である。１００は画像情報をディジタル値で蓄えるリフレッシュパターンメモリ、１０１はテーブルセレクト回路、１０２は任意の階調補正用情報を記憶するＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、１０３はテーブルセレクト回路１０１とＲＡＭ１０２を制御する制御部である。
【０００４】
この画像情報処理装置は次のように動作する。ＲＡＭ１０２は、複数の補正テーブルを持ち、各テーブルには予め補正用データが格納される。リフレッシュパターンメモリ１００には、一画面を構成する多数の画素データよりなるディジタル量の画像データＸが、図示しない計算機本体から画像濃淡情報として転送されて、逐次に蓄えている。このリフレッシュパターンメモリ１００から読み出した画像データＸは、テーブルセレクト回路１０１で補正特性を選択する機能を持つ合成アドレスデータに変換され、ＲＡＭ１０２のテーブル変換によって画像データＸに対応した被補正データＹが求められる。なお、制御部１０３は、変換特性の選択データなどを発生し、テーブルセレクト回路１０１とＲＡＭ１０２のタイミング制御を行なう。
【０００５】
通常の画像データの構成は、８ビット乃至１０ビットで画像の濃淡が表現される。このため、ひとつの補正特性をテーブル変換によって実行するためには、８ビットであれば２５６バイト（以下、Ｂと略す）の、１０ビットであれば１ＫＢ（キロバイト）のメモリ容量が必要である。したがって、上記リフレッシュパターンメモリ１００は８ビットでは１２００ゲート規模、１０ビットでは３０００ゲート規模のＲＡＭにより実現される。またＲＡＭをＲＯＭに変更すれば、４００ゲートと７００ゲート規模で実現できるが、画像情報に応じて補正特性を変更することはできない。
【０００６】
ここで画像データとは、静止画像を表現するための画像データのみではなく、動画像を表現するための映像データをも含み、以下ではこれらを画像データと総称する。
【０００７】
階調変換方法および装置に関する別の従来例としては、特許文献２にはカラー画像表示方法が、特許文献３にはカラー濃度補正装置が、また上記の特許文献１には画像情報処理装置が、それぞれ開示されている。
【０００８】
図６２は、従来の階調変換装置の一実施例を示すブロック図である。図において、１０４はカラー原稿から読み取られた輝度信号Ｙが入力される濃度テーブル、１０５は濃度補正テーブル、１０６ａ〜ｃはそれぞれ色分離データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が入力される対数変換器、１０７ａ〜ｃはそれぞれ加算器である。
【０００９】
この階調変換装置は、次のように動作する。輝度信号Ｙと原稿濃度の対応表を実験的に予め求めておき、濃度テーブル１０４にこの対応表を格納する。これにより、輝度信号Ｙに対応した入力原稿の濃度データＤｉｎが濃度テーブル１０４から求められる。濃度補正テーブル１０５では、入力原稿の濃度データＤｉｎに対応した補正量αが求められる。
【００１０】
一方、色分離データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、入力原稿を走査して得られるものであって、これらの赤と緑と青に色分離された画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、それぞれ対数変換器１０６ａ〜ｃによって濃度データ（Ｄｒ、Ｄｇ、Ｄｂ）に変換される。これらの濃度データは補正量αと加算器１０７ａ〜ｃにおいて加算され、濃度補正データ（ＤＲ、ＤＧ、ＤＢ）が出力される。
【００１１】
これらの赤と緑と青の画像データもまた、それぞれ８乃至１０ビットであって、ひとつの濃度補正特性をテーブル変換によって実行するためには、濃度補正テーブル１０５は２５６Ｂ乃至１ＫＢのメモリ容量が必要である。
【００１２】
ところでこの種のカラー原稿から得られる画像データに対しては、階調変換処理とともに、最適な画像の印刷を行なうための色変換処理も必要となる。これは、印刷に使用するインクが純色でないことによって生じるインクのスペクトル特性における混色性や、印画の転写特性における非線形性に起因して、画質劣化が発生するからである。そこで色変換の技術は、この画質劣化を補正し、良好な色再現性をもつ印刷画像を印刷機に出力するためには必須となる。
【００１３】
従来から色変換技術には、マトリックス演算方式とテ−ブル変換方式との２系統の方式が開発されている。このうちマトリックス演算方式では、下記の式（２７）が基本演算式として使用される。
【００１４】
【数１】
2004236345.tif 000003
【００１５】
ここで、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３であり、Ｙ，Ｍ，Ｃは印刷データ、Ｒ，Ｇ，Ｂは画像データ、（Ａｉｊ）は色変換係数行列である。
【００１６】
ところで、この式（２７）による単純な線形演算では、印刷データについて印画の転写特性における非線形性を補償するだけの、良好な変換特性は容易に実現することができない。
【００１７】
この色変換特性を改良した方法は、例えば特許文献４の色補整演算装置において開示されており、下記の式（２８）のマトリックス演算式が採用されている。
【００１８】
【数２】
2004236345.tif 000004
【００１９】
ここで、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１０であり、Ｙ，Ｍ，Ｃは印刷データ、Ｒ，Ｇ，Ｂは画像データ、Ｎは定数、（Ｄｉｊ）は色変換係数行列である。
【００２０】
この式（２８）のマトリックス演算では、無彩色成分と色成分が混在する画像データを直接使用するため、演算の相互干渉が発生する。すなわち、色変換係数（マトリックス演算子）を１つ変更することによって、着目している成分または色相以外にも影響が及ぶ。このため、インクの混色性に起因する画質の劣化を補正して、良好な変換特性を実現することが容易ではないという問題があった。
【００２１】
この問題の解決策の一つとして、特許文献５に開示された色変換方法が示されている。図６３は、従来の色変換装置の一例を示すブロック図である。図において、１０８は最小値算出器、１０９は減算器、１１０は係数発生器、１１１はマトリックス演算器、１１２はＲＯＭ、１１３は合成器である。
【００２２】
この色変換装置は、次のように動作する。最小値算出器１０８には、着目画素単位で赤と緑と青の３色で表現される画像データＲ，Ｇ，Ｂが入力され、３つの画像データの最小値αを出力する。減算器１０９は、画像データと最小値との差を減算データＲ１、Ｇ１、Ｂ１として出力する。この最小値αは画像データの無彩色成分に相当し、減算データＲ１、Ｇ１、Ｂ１はそれぞれ色成分に相当する。マトリックス演算器１１１では、減算データと係数発生器１１０で発生した係数とが入力されて、式（２８）に示すマトリックス演算が行なわれ、色インクデータＹａ、Ｍａ、Ｃａを出力する。ＲＯＭ１１２からは、最小値αを入力とするテ−ブル変換によって無彩色インクデータＹｂ、Ｍｂ、Ｃｂを出力する。合成器１１３では、インク毎の色成分と無彩色成分との和が求められるから、Ｙａ＋Ｙｂ，Ｍａ＋Ｍｂ，Ｃａ＋Ｃｂがそれぞれイエローとマゼンタとシアンの印刷データＹ，Ｍ，Ｃとして出力される。
【００２３】
この色変換方法によれば、色成分と無彩色成分の間に発生する演算の相互干渉が除去できる。しかし、色成分内の色相間に発生する演算の相互干渉については、未解決のままである。
【００２４】
他方、図６１、図６２などに示されるようなテ−ブル変換による色変換方式によれば、赤と緑と青で表現された画像データを変換テーブルに入力して、ＲＯＭなどのメモリに予め記憶している印刷データＹ，Ｍ，Ｃを求めることができる。この方法では任意の変換特性を採用できるため、色再現性に優れた色変換を実行できる長所がある。
【００２５】
しかし、変換テーブルとして画像データＲ，Ｇ，Ｂの組合せ毎に印刷データＹ，Ｍ，Ｃを記憶させる単純な構成では、メモリは約４００Ｍビットの大容量を必要とする。そのため、例えば特許文献６に開示された色変換装置では、メモリ容量を圧縮する方法が示されているが、それでもメモリ容量は約５Ｍｂｉｔに及ぶ。したがって、このテーブル変換方式では、変換特性毎に大容量メモリを必要とするため、ＬＳＩ化が困難であり、さらに別インクの使用等、印刷の条件変更にも柔軟に対応できなかった。
【００２６】
【特許文献１】特公昭５７−９０７２号公報
【特許文献２】特公平３−８１３４６号公報
【特許文献３】特公平４−４１５５１号公報
【特許文献４】特公平２−３０２２６号公報
【特許文献５】特開平１−４７１７４号公報
【特許文献６】特公平５−７３３１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
以上のように従来の画像処理方法および装置は、テーブル変換手段に予め格納した特性の階調処理、あるいは色変換処理しかできない。このため、
（Ａ）映像関連機器に固有のガンマ特性処理、
（Ｂ）映像関連機器と画像関連機器と印刷関連機器相互間の階調特性のマッチング（統一化）、
（Ｃ）画像のコントラスト特性や人間の視感度特性や好み等に対応した階調処理、
など多様な要求に対して、階調特性を任意に変更できない問題点があった。
【００２８】
また、多様な階調特性を実現するには、特性の数に比例してメモリ容量が増大し、当該機能をＬＳＩに収納する場合の阻害要因となる問題点もあった。
【００２９】
さらに、ソフトウェアで同一機能を実現しにくい問題点もあった。
【００３０】
同様に、従来の色変換方法または色変換装置では、マトリックス演算方式によっては、それぞれの色相を独立に補正（修整）できない。このため、色相間に演算の相互干渉が発生する問題があり、したがって色変換係数の設定が難しく、全色相において良好な変換特性を実現できないという問題点があった。
【００３１】
一方、テ−ブル変換による色変換方式では、階調補正と同様に大容量メモリが必要になる問題点と、変換特性を柔軟に変更できない問題点があった。
【００３２】
本発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、演算式を用いて最適画像を得る場合に、入力、及び出力画像の特性に柔軟に対応できる画像処理方法を提供することを目的とする。
【００３３】
また、この発明の他の目的は、同時に演算手段、記憶手段の回路規模を増大することなしに、かつ低コストで、多様な種類の入力、及び出力画像を処理できる画像処理装置を提供することである。
【００３４】
とくに、画像データＸを入力とする階調演算によって被演算データＹを出力する場合に、関数演算の係数を変更するだけで、画像の特徴やユーザの好みに応じて任意の階調特性を実現でき、またＬＳＩ化が容易であり、しかもハードウェアとソフトウェアの両方で同一の処理が実行できる画像処理方法および装置を提供することを目的とする。
【００３５】
さらに、赤、緑、青の３色で表現される画像データＲ，Ｇ，Ｂ等を画素ごとに色変換処理して、３乃至４インク色により表現される印刷データＣ，Ｍ，Ｙを出力する場合に、画像データＲ，Ｇ，Ｂおよび印刷データＹ，Ｍ，Ｃの６つの色相領域を独立に補正（修整）でき、またマトリックス演算による変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としないで色変換が実行できる画像処理方法および装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３６】
本発明に関る色変換装置は、カラー画像を表す第１の色データを、画素毎に上記第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換装置であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像における複数の色成分の大きさを表す色相データを算出する色相データ算出器と、
上記第１の色データにより表される各画素における色の色相を示す識別符号を出力する手段と、
上記識別符号に基づいて上記色相データを選択する選択手段と、
上記選択手段により選択される上記色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出する多項式演算器と、
上記識別符号に基づいて、上記演算項について与えられるマトリクス係数を出力する係数発生器と、
上記演算項、および上記マトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第２の色データを出力するマトリクス演算器とを備えたものである。
【００３７】
また、本発明に関る色変換方法は、カラー画像を表す第１の色データを、画素毎に上記第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換方法であって、
上記第１の色データにより表される色における複数の色成分の大きさを表す色相データを算出するステップと、
上記第１の色データにより表される各画素における色の色相を示す識別符号を出力するステップと、
上記識別符号に基づいて上記色相データを選択するステップと、
選択された上記色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出するステップと、
上記識別符号に基づいて、上記演算項について与えられるマトリクス係数を出力するステップと、
上記演算項、および上記マトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第２の色データを出力するステップとを備えたものである。
【発明の効果】
【００３８】
本発明に関る色変換装置および色変換方法によれば、第１の色データにより表される色における複数の色成分の大きさを表す色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出し、当該演算項を用いたマトリクス演算により第２の色データを求めるので、カラー画像における特定の色相を独立に調整することが可能である。
また、第１の色データにより表される色の色相を示す識別符号に基づいて選択される色相データを用いて特定の色相に有効な演算項を算出することで各画素において有効な演算項のみを算出するので、少ない演算量で色変換処理を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
実施例１．
図１はこの発明の一実施例である階調処理装置の構成を示すブロック図である。図において、１は定数発生器、２は第１の乗算器、３は第２の乗算器、４は除算器、５は第１の減算器、６は第１の加算器、７は第２の加算器である。なお、定数発生器１は、そこで発生する定数を外部入力に応じて自由に変更する手段と機能を含むものである。なお、以下の説明では、定数ａ１、ａ２などは単にａ１、ａ２などと記す。
【００４０】
つぎに、図１の階調処理装置の動作について説明する。入力された画像データＸは、第１の乗算器２と第１の減算器５と第１の加算器６に入力される。定数発生器１は、ａ１、ａ２、ａ３を発生し、それぞれ第１の乗算器２と第１の減算器５と第１の加算器６に供給する。第１の乗算器２は、積ａ１・Ｘを出力する。第１の減算器５は、差（Ｘ−ａ２）を出力する。第１の加算器６は、和（Ｘ＋ａ３）を出力する。第２の乗算器３は、積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）を出力する。除算器４は、商ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）／（Ｘ＋ａ３）を出力する。
【００４１】
第２の加算器７は、式（１）によって表現される被演算データＹ１を出力する。
Ｙ１＝Ｘ＋ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）／（Ｘ＋ａ３）                …（１）
【００４２】
式（１）の右辺は、第１項の線形項と第２項の補正項からなる。補正項は線形項からの修整量に関係し、その最大値をａ１が決め、修整量が最大となる入力値を定数ａ３が決める。この修整量は、Ｘ＝０、Ｘ＝ａ２で零になる。
【００４３】
図２は、図１の階調処理装置の入出力特性を示す図である。同図において、横軸は画像データＸの入力濃度値を、縦軸は被演算データＹ１の出力濃度値を示しており、それらの対応関係が入出力の変換曲線として示してある。ここでａ２＝Ｘｍａｘ（画像データＸの最大値）であり、同図（Ａ）はａ３＞０の場合であり、同図（Ｂ）はａ３＜−ａ２の場合である。また、実線はａ１＜０、破線はａ１＞０、直線はａ１＝０の場合である。
【００４４】
図３は、図１の階調処理装置の他の入出力特性を示す図である。これは、被演算データＹ１の最大値をＹ１ｍａｘとしたとき、
Ｙ１＝Ｙ１ｍａｘ・｛（Ｘ／Ｘｍａｘ）のγ乗）｝
の関数演算で表現される入出力特性例であり、いわゆるγ（ガンマ）特性を関数近似したものである。同図において、ａ２＝Ｘｍａｘであり、同図（Ａ）はγ＝１／２．２の場合、同図（Ｂ）はγ＝２．２の場合である。
【００４５】
ここで、実線は式（１）による近似特性、破線は理論値である。画像データＸが８ビットのときａ２＝２５５であり、同図（Ａ）の特性はａ１＝−０．５７、ａ３＝３０を、同図（Ｂ）の特性はａ１＝−７．８、ａ３＝−１８９５の数値を採用している。なお、ガンマ（γ）と「階調」とは、同義語として使用している。
【００４６】
図４は、図１の階調処理装置の更に他の入出力特性を示す図である。この階調処理は、別のガンマ特性を近似した例であって、ａ２＝Ｘｍａｘであり、同図（Ａ）はγ＝１／３．０の場合、同図（Ｂ）はγ＝３．０の場合である。また、実線は式（１）による近似特性、破線は理論値である。各々の近似特性は、ａ２＝２５５、（Ａ）はａ１＝−０．６７、ａ３＝１８を、（Ｂ）はａ１＝−２．５、ａ３＝−５５３の数値を採用している。
【００４７】
ここでは代表的なガンマ特性として、ガンマ補正、逆ガンマ補正に用いられるγ＝１／２．２とγ＝２．２、およびＬ*ａ*ｂ*表色系の明度特性Ｌ*への変換、逆変換に用いられるγ＝１／３とγ＝３を選んで説明した。しかし、さらに式（１）は、上記以外のガンマ特性に対してもａ１、ａ２、ａ３の数値を適宜に使用することにより任意特性への近似を行うことができる。
【００４８】
また、式（１）は、
Ｙ１＝Ｘ・｛１＋ａ１・（Ｘ−ａ２）／（Ｘ＋ａ３）｝          …（２）
と変形できる。
【００４９】
これは、画像データＸと修整係数｛１＋ａ１・（Ｘ−ａ２）／（Ｘ＋ａ３）｝との積が被演算データＹ１であることを示す。この式（２）の関数演算を実現する構成は、図１の階調処理装置を変形することで実現できる。
【００５０】
実施例２．
図５は、この発明の他の実施例である階調処理装置の構成を示すブロック図である。この実施例２において、８は第３の乗算器、９は第２の減算器である。他の構成ブロックは、実施例１の階調処理装置（図１）と同一である。
【００５１】
つぎに、図５の階調処理装置の動作について説明する。入力の画像データＸは、第１の乗算器２と第１の減算器５と第２の減算器９と第１の加算器６に供給される。定数発生器１は、ａ１，ａ２，ａ３，ａ４を発生し、それぞれ第１の乗算器２と第１の減算器５と第２の減算器９と第１の加算器６に供給する。第１の乗算器２は、積ａ１・Ｘを出力する。第１の減算器５と第２の減算器９は、各々差（Ｘ−ａ２）と（Ｘ−ａ３）を出力する。第１の加算器６は、和（Ｘ＋ａ４）を出力する。第２の乗算器３と第３の乗算器８は、各々積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）とａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）を出力する。除算器４は、商ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）／（Ｘ＋ａ４）を出力する。
【００５２】
第２の加算器７は、下記の式（３）によって表現される被演算データＹ２を出力する。
Ｙ２＝Ｘ＋ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）／（Ｘ＋ａ４）  …（３）
【００５３】
この式（３）の右辺は、線形項と補正項からなる。補正項は、線形項からの修整量に関係し、修整量が最大となる入力値をａ４が決め、その最大値をａ１が決める。この修整量は、Ｘ＝０、Ｘ＝ａ２、Ｘ＝ａ３で零となり、ａ２の前後で符号が逆転する。
【００５４】
図６は、図５の階調処理装置の入出力特性を示す図である。この入出力特性は、画像データＸと被演算データＹ２の関係がＳ字型の特性になることを示す。図６において、ａ３＝Ｘｍａｘであり、同図（Ａ）はａ４＞０の場合であり、同図（Ｂ）はａ４＜−ａ３の場合である。また、実線はａ１＞０、破線はａ１＜０、直線はａ１＝０の場合である。
【００５５】
図７は、図５の階調処理装置の他の入出力特性を示す図である。図８は、図５の階調処理装置の更に他の入出力特性を示す図である。これらの入出力特性は、いずれも非Ｓ字型の処理特性を示す。
【００５６】
図７において、同図（Ａ）はａ２＝ａ３＝Ｘｍａｘ、ａ４＞０の場合、同図（Ｂ）はａ２＝ａ３＝Ｘｍａｘ、ａ４＜−ａ３の場合である。図８において、同図（Ａ）はａ２＝０、ａ３＝Ｘｍａｘ、ａ４＞０の場合、同図（Ｂ）はａ２＝０、ａ３＝Ｘｍａｘ、ａ４＜−ａ３の場合である。また、実線はａ１＞０、破線はａ１＜０、直線はａ１＝０の場合である。
【００５７】
このように、式（３）の関数演算によって、複雑な入出力特性を実現できる。
【００５８】
また式（３）は、
Ｙ２＝Ｘ・｛１＋ａ１・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）／（Ｘ＋ａ４）｝…（４）
と変形でき、画像データＸと修整係数｛１＋ａ１・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）／（Ｘ＋ａ４）｝の積が被変換データＹ２になることを示す。この式（４）を実現するための構成は、この階調処理装置（図５）を変形することで実現できる。
【００５９】
実施例３．
図９は、この発明の実施例３である階調処理装置の構成を示すブロック図である。この実施例３は、式（１）の関数演算を巡回処理するように構成されている。ここで、１０は演算データを一時記憶するＤＦＦ（Ｄ型フリップフロップ回路）、１１，１２及び１３はそれぞれ第１、第２及び第３の選択器である。他のブロックは、これまでと同一であり、同一符号を付して省略する。
【００６０】
つぎに、図９の階調処理装置の動作について説明する。入力の画像データＸは、第１の加算器６と第２の加算器７と第２の選択器１２に各々供給される。定数発生器１は、ａ１、−ａ２，ａ３を発生し、ａ１を第３の選択器１３に、−ａ２，ａ３を第１の選択器１１に供給する。
【００６１】
まず、第２の選択器１２は画像データＸを出力し、第３の選択器１３はａ１を出力する。第１の乗算器２は、積ａ１・Ｘを出力する。ＤＦＦ１０は、この積を一時記憶する。
【００６２】
つぎに、第２の選択器１２は、ＤＦＦ１０が出力した積ａ１・Ｘを出力する。第１の加算器６は、第１の選択器１１が出力した−ａ２と画像データＸの和（Ｘ−ａ２）を出力する。第３の選択器１３は、この和を出力する。第１の乗算器２は、積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）を出力し、ＤＦＦ１０は、この積を一時記憶する。
【００６３】
さらに、第１の加算器６は、第１の選択器１１が出力したａ３と画像データＸの和（Ｘ＋ａ３）を出力する。除算器４は、積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）と和（Ｘ＋ａ３）の商ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）／（Ｘ＋ａ３）を出力する。第２の加算器７は、画像データＸと商の和を、式（１）によって表現される被演算データＹ１として出力する。
【００６４】
図９の階調処理装置は、実施例１の階調処理装置（図１）よりもハードウエア規模を縮小できる。例えば、乗算器は５００ゲート、除算器は７００ゲート、加算器は５０ゲート、選択器は２０ゲート、ＤＦＦは４０ゲートであり、実施例１では合計１８５０ゲート、実施例３では合計１４００ゲートになる。従って、実施例１の階調処理装置（図１）は高速処理に適し、実施例３の階調処理装置は低価格化に適する。
【００６５】
なお、この実施例３の階調処理装置は、第１の加算器６と第２の加算器７を統合する変形などができる。また、定数発生器１は、マイクロコントローラ（マイコン）やハードロジックで容易に実現できる。
【００６６】
また、この実施例３の階調処理装置では式（１）によって表現される被演算データＹ１を出力する構成について説明したが、式（２），（３），（４）に対応する構成についても、同一概念を適用した設計が可能である。
【００６７】
実施例４．
図１０は、この発明の実施例４を示す階調処理装置の入出力特性図である。この入出力特性は、画像データＸの入力に対して被演算データＹ３の出力が下記の演算式（５）によって表現されるものである。
Ｙ３＝Ｘ＋ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）
＋ａ３・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ４）／（Ｘ＋ａ５）    …（５）
【００６８】
以下では、第１項、第２項、第３項をＹ３１、Ｙ３２、Ｙ３３、そして被演算データＹ３をＹ３＝Ｙ３１＋Ｙ３２＋Ｙ３３として説明を行う。
【００６９】
同図において、Ｙ３１は式（５）の右辺第１項、Ｙ３２は第２項、Ｙ３３は第３項の特性を、Ｙ３は式（５）の総合入出力特性例を示す。画像データＸが８ビットの場合、ａ２＝２５５であり、ここではａ１＝−０．００３、ａ３＝−０．０１、ａ４＝１２８、ａ５＝５０の数値を採用している。
【００７０】
ここで式（５）の右辺は、線形項Ｙ３１と２つの補正項Ｙ３２、Ｙ３３から成り、３項の和が階調特性を決める。補正項Ｙ３２は２次成分を、補正項Ｙ３３は（３次／１次）成分を独立に修整でき、この和（Ｙ３２＋Ｙ３３）が線形項からの修整量となる。これにより式（５）は、一層複雑な入出力特性を実現できる。
【００７１】
なお、式（５）による階調処理は、実施例２の階調処理装置（図５）に２次項の演算手段を付加することや、後述する実施例１３の階調処理方法（図２４）において２次項の演算ステップを付加することなどで、実現できる。
【００７２】
さらに上記の式（５）は、
Ｙ３＝Ｘ・｛１＋ａ１・（Ｘ−ａ２）
＋ａ３・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ４）／（Ｘ＋ａ５）｝      …（６）
と変形ができる。この式（６）の関数演算も、式（５）の関数演算を実現する階調処理装置を変形することで実現できる。
【００７３】
実施例５．
図１１は、この発明の実施例５である階調変換装置の構成を示すブロック図である。図において、１４は第１の前処理器、１は定数発生器、２は第１の乗算器、３は第２の乗算器、１５は第３の乗算器、５は減算器である。
【００７４】
つぎに、この階調処理装置の動作について説明する。画像データＸは、第１の前処理器１４と第２の乗算器３と減算器５に入力される。定数発生器１は、定数ａ１，ａ２，ａ３を発生し、図に示すように他ブロックに供給する。第１の前処理器１４は、差（Ｘ−ａ２），（Ｘ−ａ３）を出力する。第１の乗算器２は、積（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）を出力する。第２の乗算器３は、積ａ１・Ｘを出力する。第３の乗算器１５は、積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）を出力する。
【００７５】
減算器５は、式（７）の関数演算による被変換データＹ４を出力する。
Ｙ４＝Ｘ−ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）                …（７）
【００７６】
この式（７）の右辺は、第１項の線形項と第２項の補正項からなる。補正項は線形項からの修整量に関係し、その最大値を定数ａ１が決める。この修整量は、Ｘ＝０、Ｘ＝ａ２、Ｘ＝ａ３で零になり、その前後で符号が逆転する。
【００７７】
図１２は、図１１の階調変換装置の入出力特性を示す図である。同図は、画像データＸと被変換データＹ４の入出力特性を示しており、Ｓ字型の特性になる。同図において、実線はａ１＞０、破線はａ１＜０、直線はａ１＝０の場合である。
【００７８】
図１３は、図１１の階調変換装置の他の入出力特性を示す図である。これは、非Ｓ字型の変換特性を示しており、同図（Ａ）はａ２＝ａ３＝画像データの最大値の場合であり、同図（Ｂ）はａ２＝０、ａ３＝画像データの最大値の場合である。ここで、実線はａ１＞０、破線はａ１＜０、直線はａ１＝０の場合である。なお、式（７）のＸに実際の画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を代入すれば、被変換データ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を求めることができる。
【００７９】
上記式（７）は、
Ｙ４＝Ｘ・｛1−ａ１・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）｝            …（８）
と分解できる。この式（８）は、修整係数｛1−ａ１・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）｝と画像データＸの乗算によって被変換データＹ４を得ることを示しており、この実施例も回路設計者であれば容易に設計できる。
【００８０】
実施例６．
図１４は、この発明の実施例６である階調変換装置の構成を示すブロック図である。図において、１６は第２の前処理器、１７は第４の乗算器である。他の構成ブロックは、これまでに説明したものと同一である。
【００８１】
階調処理装置の動作について説明する。画像データＸは、第２の前処理器１６と第１の乗算器２および減算器５に入力される。定数発生器１は、定数ａ２，ａ３，ａ４，ａ５を発生し、図示のように各ブロックに供給する。第２の前処理器１６は、第１の前処理器１４に絶対値回路を追加したもので、差（Ｘ−ａ３），（Ｘ−ａ２）と絶対値｜Ｘ−ａ２｜を出力する。第１の乗算器２は、積Ｘ・（Ｘ−ａ３）を出力する。第２の乗算器３は、積ａ４・（Ｘ−ａ２）を出力する。第３の乗算器１５は、積ａ５・｜Ｘ−ａ２｜を出力する。加算器１０３は、ａ４・（Ｘ−ａ２）＋ａ５・｜Ｘ−ａ２｜を出力する。第４の乗算器１７は、積Ｘ・（Ｘ−ａ３）・｛ａ４・（Ｘ−ａ２）＋ａ５・｜Ｘ−ａ２｜｝を出力する。
【００８２】
減算器５は、下記の式（９）の関数演算による被変換データＹ５を出力する。
Ｙ５＝Ｘ−Ｘ・（Ｘ−ａ３）・｛ａ４・（Ｘ−ａ２）＋ａ５・｜Ｘ−ａ２｜｝…（９）
【００８３】
図１５は、図１４の階調変換装置の入出力特性を示す図である。上記被演算データＹ５（式（９））の右辺は、線形項と補正項からなり、
Ｘ≦ａ２のとき、
Ｙ５＝Ｘ−（ａ４−ａ５）・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）
Ｘ＞ａ２のとき、
Ｙ５＝Ｘ−（ａ４＋ａ５）・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）
となる。
【００８４】
したがって、画像データＸと被変換データＹ５の関係は、図１５のように、Ｓ字型の変換特性になる。同図において、Ｘ＜ａ２での修整量とＸ＞ａ２での修整量の比は、（ａ４ーａ５）：（ａ４＋ａ５）であり、ａ４とａ５の比によって変換特性を変更できる。
【００８５】
ところで式（９）は、下記のように、画像データと修整係数に分解できる。
Ｙ５＝Ｘ・［１−（Ｘ−ａ３）・｛ａ４・（Ｘ−ａ２）
＋ａ５・｜Ｘ−ａ２｜｝］…（１０）
【００８６】
この式も、この実施例６の階調処理装置（図１４）を少し変形することで容易に実現できる。
【００８７】
実施例７．
図１６は、この発明の実施例７である階調変換装置の構成を示すブロック図である。図において、１８はしきい値発生器、１９は第３の前処理器、１１と１２と１３は各々第１と第２と第３の選択器であり、他のブロックはこれまでに説明したものと同一である。
【００８８】
つぎに、図１６の階調変換装置の動作について説明する。画像データＸは、第３の前処理器１９と第３の選択器１３と減算器５に入力される。しきい値発生器１８と定数発生器１は、しきい値ｈと変数ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５を発生し、しきい値ｈと変数ａ３，ａ４，ａ５を第３の前処理器１９に、変数ａ１，ａ２を第２の選択器１２に供給する。第３の前処理器１９は、差（Ｘ−ｈ），（Ｘ−ａ３），（Ｘ−ａ４），（Ｘ−ａ５）と比較データＳＬを出力する。比較データＳＬは、Ｘとｈの大小比較結果であり、Ｘ≦ｈで論理Ｌを、Ｘ＞ｈで論理Ｈを出力する。第１の選択器１は、ＳＬ＝ＬでＸ−ｈとＸ−ａ３を、ＳＬ＝ＨでＸ−ａ４とＸ−ａ５を出力する。第１の乗算器２は、積（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ３）又は（Ｘ−ａ４）・（Ｘ−ａ５）を出力する。第２の選択器１２は、ＳＬ＝Ｌでａ１を、ＳＬ＝Ｈでａ２を出力する。第３の選択器１３は、ＳＬ＝ＬでＸを、ＳＬ＝ＨでＸ−ｈを出力する。第２の乗算器３は、積ａ１・Ｘまたはａ２・（Ｘ−ｈ）を出力する。第３の乗算器１５は、積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ３）またはａ２・（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ４）・（Ｘ−ａ５）を出力する。
【００８９】
減算器５は、下記の式（１１），（１２）の関数演算による被変換データＹ６を出力する。
Ｘ≦ｈのとき、
Ｙ６＝Ｘ−ａ１・Ｘ・（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ３）              …（１１）
Ｘ＞ｈのとき、
Ｙ６＝Ｘ−ａ２・（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ４）・（Ｘ−ａ５）    …（１２）
【００９０】
これらの式（１１），（１２）も線形項と補正項からなり、画像データＸと被変換データＹ６の関係は、Ｓ字型の入出力特性になる。式（１１），（１２）において、Ｘ≦ｈでの修整量とＸ＞ｈでの修整量は、各々ａ１とａ２で決まる。
【００９１】
図１７は、図１６の階調変換装置の入出力特性を示す図である。これらの式（１１），（１２）の特徴は、図１７に示すように、ｈとａ１とａ２とａ４を固定しても、ａ３又はａ５の値でＳ字型の形状を自由に変えることができる点にある。同図（Ａ）はａ３＝０、ａ５＝ａ４の場合、（Ｂ）はａ３＝ａ４，ａ５＝０の場合、（Ｃ）はａ３＝ａ５＝ｈの場合である。
【００９２】
実施例８．
図１８は、この発明の実施例８である階調変換装置の構成を示すブロック図である。この実施例８の階調処理装置は、これまでに説明した実施例のうちで最も簡易なブロック構成になっている。各ブロックは、これまでに説明したものと同一である。
【００９３】
つぎに、図１８の階調変換装置の動作について説明する。画像データＸは、第３の前処理器１９と第２の選択器１２及び減算器５に入力される。しきい値発生器１８と定数発生器１は、しきい値ｈと定数ａ１，ａ２，ａ３を発生し、しきい値ｈと定数ａ３を第３の前処理器１９に、定数ａ１，ａ２を第３の選択器１３に供給する。第３の前処理器１９は、差（Ｘ−ｈ），（Ｘ−ａ３）と比較データＳＬを出力する。この比較データＳＬは、図１６の実施例と同一である。第２の選択器１２は、ＳＬ＝ＬでＸを、ＳＬ＝ＨでＸ−ａ３を出力する。第１の乗算器２は、積Ｘ・（Ｘ−ｈ）又は（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ３）を出力する。第３の選択器１３は、ＳＬ＝Ｌでａ１を、ＳＬ＝Ｈでａ２を出力する。第２の乗算器３は、積ａ１・Ｘ・（Ｘ−ｈ）またはａ２・（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ３）を出力する。
【００９４】
減算器５は、下記の式（１３），（１４）の関数演算による被変換データＹ７を出力する。
Ｘ≦ｈのとき、
Ｙ７＝Ｘ−ａ１・Ｘ・（Ｘ−ｈ）                            …（１３）
Ｘ＞ｈのとき、
Ｙ７＝Ｘ−ａ２・（Ｘ−ｈ）・（Ｘ−ａ３）                  …（１４）
【００９５】
図１９は、図１８の階調変換装置の入出力特性を示す図である。これらの式（１３），（１４）の特徴は、図１９に示すように、Ｓ字型の変換特性を有する点にある。これによって、階調変換装置の回路規模の縮小と処理速度の向上が期待できる。
【００９６】
実施例９．
図２０は、この発明の実施例９である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
この階調変換装置の構成によれば、実施例５における関数演算式（７）を１個の乗算器で実現することができる。図において、１４はデータを一時記憶するＤＦＦである。他のブロックは、これまでに説明したものと同一であり、同一符号を付して省略する。
【００９７】
つぎに、図２０の階調変換装置の動作について説明する。画像データＸは、減算器５に入力される。定数発生器１は、定数ａ１，ａ２，ａ３を発生し、定数ａ１を第２の選択器１２に、定数ａ２，ａ３を第１の選択器１１に供給する。ＤＦＦ１０の記憶データＰは、Ｐ＝０の初期状態に設定する。この条件のもとに減算器５は、画像データＸと第１の選択器１１が選択した記憶データＰを入力し、差Ｂ＝Ｘ−Ｐ＝Ｘを出力する。第２の選択器１２は、ａ１を選択し、被選択データＡ＝ａ１を出力する。第１の乗算器２は、積ａ１・Ｘを出力する。ＤＦＦ１０は、この積をＰとして一時記憶する。
【００９８】
つぎに、第１の選択器１１は、ａ２を出力し、第２の選択器１２は記憶データＰを出力する。このとき、Ａ＝Ｐとなる。減算器５は、Ｂ＝Ｘ−ａ２を出力するので、第１の乗算器２の積は、ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）となる。これもＤＦＦ１０に一時記憶する。
【００９９】
つぎに、第１の選択器１１は、ａ３を出力し、第２の選択器１２は記憶データＰを出力する。減算器５の出力は、Ｂ＝Ｘ−ａ３となり、積はａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）となる。これもＤＦＦ１０に一時記憶する。この記憶データＰは、第１の選択器１１から出力され、減算器５の減算データＢは、Ｂ＝Ｘ−ａ１・Ｘ・（Ｘ−ａ２）・（Ｘ−ａ３）となる。この式は、ＢをＹ４に置換すれば式（７）になる。
【０１００】
一般に、画像用乗算器の回路規模は数百ゲートであるが、実施例５の装置（図１１）が約２Ｋゲート、これに対してこの実施例９の装置では約１Ｋゲートと半分になる。但し、図２０の回路構成は、巡回型演算法によるものであって、処理速度が遅くなる。
【０１０１】
また、この実施例９では、式（７）を実現する構成について説明したが、式（９）と式（１１），（１２）と式（１３），（１４）の演算式についても、それぞれ容易に同一概念の回路が設計できる。
【０１０２】
実施例１０．
図２１は、この発明の実施例１０である階調処理装置の構成を示すブロック図である。この階調変換装置の構成は、階調処理を超高速に実行することができる点に特徴がある。ここで、２４は固定容量のメモリ、２５は双方向バッファ、２６はアドレス発生器、２７は変換データ発生器、２８は制御器である。他はこれまでの説明と同一であり、省略する。
【０１０３】
つぎに、図２１の階調処理装置の動作について説明する。アドレス発生器２６は、データ０を発生し、このデータが第１の選択器１１から出力されてメモリ２４のアドレス端子に供給される。変換データ発生器１７は、画像データＸ＝０に対応する被変換データＹを発生し、双方向バッファ２５を通してメモリ２４のデータ端子に供給する。この状態で、制御器２８はライトパルスをメモリ２４に出力し、アドレス０番地に被変換データＹを書き込む。同様に、アドレス１番地の変換データをメモリ２４に書き込む。同様な処理をアドレス２５５番地まで順次に実行し、メモリ２４に８ビット入力に対応した変換データの収納を終える。
【０１０４】
つぎに、第１の選択器１１は画像データＸを入力するモードに、双方向バッファ２５は被変換データＹを出力するモードに制御器２８によって設定される。この状態で、画像データＸを順次に入力すれば、テーブル変換で被変換データＹを得る。このメモリ２４は超高速動作のＳＲＡＭを使用でき、５０ＭＨｚ以上の処理が可能になる。なお、実施例１の装置（図１）は、汎用のＬＳＩ製造プロセスでは、３０ＭＨｚ程度の処理速度が限界である。
【０１０５】
ここで、変換データ発生器２７は、演算式（１），（２）、あるいは式（３），（４）を使用して被変換データを発生するが、高速な処理は要求されないので実施例３の回路構成（図９）などが採用できる。また、アドレス発生器２６と変換データ発生器２７と制御器２８は、ソフトウエア処理を採用して、マイコンなどでも同じ機能を実現できる。
【０１０６】
実施例１１．
図２２は、この発明の実施例１１である階調変換装置の構成を示すブロック図である。この階調変換装置の構成は、固定容量のメモリを使用して、階調処理を超高速に実行することができる点に特徴がある。ここで、２４はメモリ、２５は双方向バッファ、２６はアドレス発生器、２７は変換データ発生器、２８は制御器である。他のブロックはこれまでに説明したものと同一であり、省略する。
【０１０７】
つぎに、図２２の階調処理装置の動作について説明する。アドレス発生器２６は、まずデータ０を発生する。このデータは、第２の選択器１２ａ乃至１２ｃで選択されて、それぞれメモリ２４ａ乃至２４ｃのアドレス端子に供給される。変換データ発生器２７は、画像データＸ＝０に対応する変換データを発生し、双方向バッファ２５ａ乃至２５ｃを通してそれぞれメモリ２４ａ乃至２４ｃのデータ端子に供給する。この状態で、制御器２８はライトパルスをそれぞれメモリ２４ａ乃至２４ｃに出力し、アドレス０番地の変換データをメモリ２４ａ乃至２４ｃに書き込む。同様に、アドレス１番地の変換データをメモリ２４ａ乃至２４ｃに書き込む。このような処理をアドレス２５５番地まで順次に実行し、それぞれメモリ２４ａ乃至２４ｃに８ビット入力に対応した変換データの収納を終える。
【０１０８】
この後、第２の選択器１２ａ乃至１２ｃは画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を入力するモードに、双方向バッファ２５ａ乃至２５ｃは被変換データ（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）を出力するモードに制御器２８によって設定される。この状態で、画像データを順次に入力すれば、テーブル変換で被変換データ（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）を得る。このメモリ２４ａ乃至２４ｃは、高速なＳＲＡＭであり、数十ＭＨｚ迄のリアルタイム変換処理が可能になる。
【０１０９】
ここで、変換データ発生器２７は、演算式（７）乃至式（１２）を使用して被変換データを発生するが、高速な処理は要求されないので実施例９の回路構成（図２０）などを採用できる。また、アドレス発生器２６と変換データ発生器２７と制御器２８は、ソフトウエア処理を採用して、マイコンなどでも同じ機能を実現できる。
【０１１０】
なお、ＲＧＢの画像データに対して、実施例５の装置（図１１）を適用した場合、約６０００ゲートになる。一方、２５６ＢのＳＲＡＭは１２００ゲート相当であり、この実施例１１の装置では図２０の回路構成を使用することによって約５０００ゲートに、さらに別の機能を実現するために用意しているＣＰＵを使用することによって約４０００ゲートまで回路を圧縮できる。また、変換データ発生器２７の定数を変えれば、任意の変換特性を実現できる。
【０１１１】
実施例１２．
図２３は、この発明の実施例１２である階調処理方法を示すフローチャートである。この図２３を参照して、階調変換プログラムの一例として、式（１）の関数演算をソフトウエアで行う手順を説明する。
【０１１２】
（２３ａ）のステップ（以下、ステップを省略する）では、処理予定の総画素数Ｎを入力する。
（２３ｂ）では、ａ１，ａ２，ａ３を各々のレジスタ（以下、レジスタを省略する）Ｒ１，Ｒ２、Ｒ３にストア（以下、記憶と略す）する。
（２３ｃ）では、画像データＸを入力し、Ｒ０に記憶する。
（２３ｄ）では、Ｒ０−Ｒ２の差をＲ４に記憶する。
（２３ｅ）では、Ｒ０＋Ｒ３の和をＲ５に記憶する。
（２３ｆ）では、Ｒ０＊Ｒ１の積をＲ６に記憶する。
（２３ｇ）では、Ｒ４＊Ｒ６の積をＲ７に記憶する。
（２３ｈ）では、Ｒ７／Ｒ５の商をＲ８に記憶する。
（２３ｉ）では、Ｒ０＋Ｒ８の和をＲ９に記憶する。
（２３ｊ）では、Ｒ９の内容を被演算データＹ１として出力する。
（２３ｋ）では、Ｎ−１の処理を行う。
（２３ｌ）では、処理の続行を判断する。続行のときは（２３ｃ）にジャンプし、続行しないときは処理を終了する。なお、（２３ａ）では、外部入力によって、ａ１，ａ２，ａ３の数値を自由に変更する機能を含む。
【０１１３】
実施例１３．
図２４は、この発明の実施例１３である階調処理方法を示すフローチャートである。この図２４を参照して、階調変換プログラムの一例として、式（３）の関数演算をソフトウエアで行う手順を説明する。
【０１１４】
（２４ａ）では、処理予定の総画素数Ｎを入力する。
（２４ｂ）では、ａ１，ａ２，ａ３，ａ４を各々Ｒ１，Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４に記憶する。
（２４ｃ）では、画像データＸを入力し、Ｒ０に記憶する。
（２４ｄ）では、Ｒ０−Ｒ２の差をＲ５に、Ｒ０−Ｒ３の差をＲ６に、Ｒ０＋Ｒ４の和をＲ７に各々記憶する。
（２４ｅ）では、Ｒ０＊Ｒ１の積をＲ８に、Ｒ５＊Ｒ６の積をＲ９に各々記憶する。
【０１１５】
（２４ｆ）では、Ｒ８＊Ｒ９の積をＲ１０に記憶する。
（２４ｇ）では、Ｒ１０／Ｒ７の商をＲ１１に記憶する。
（２４ｈ）では、Ｒ０＋Ｒ１１の和をＲ１２に記憶する。
（２４ｉ）では、Ｒ１２の内容を被演算データＹとして出力する。
（２４ｊ）では、Ｎ−１の処理を行う。
（２４ｋ）では、処理の続行を判断し、続行のとき（２４ｃ）にジャンプし、続行しないときは処理を終了する。なお、（２４ａ）では、外部入力によって、ａ１，ａ２，ａ３，ａ４の数値を自由に変更する機能を含む。
【０１１６】
また、図２３、図２４において示されている実施例１２、１３は、それぞれ演算式（１）あるいは演算式（３）によるものであるが、演算式（２）或いは（５）についてのフローチャートも、これらの実施例１２、１３を変形することにより、容易に実現できる。
【０１１７】
実施例１４．
図２５は、この発明の実施例１４である階調処理方法を示すフローチャートである。この図２５を参照して、階調変換プログラムの一例として、式（７）の関数演算をソフトウエアで行う手順を説明する。
【０１１８】
（２５ａ）のステップ（以下、ステップを省略する）では、処理予定の総画素数Ｎを入力する。
（２５ｂ）では、定数ａ１，ａ２，ａ３を各々レジスタＲ１，Ｒ２、Ｒ３に一時記憶（以下、記憶と略す）する。
（２５ｃ）では、画像データＸを入力し、レジスタＲ０（以下、レジスタを省略する）に記憶する。
（２５ｄ）では、Ｒ０−Ｒ２の処理結果をＲ４に記憶する。
（２５ｅ）では、Ｒ０−Ｒ３の処理結果をＲ５に記憶する。
【０１１９】
（２５ｆ）では、Ｒ４とＲ５を乗算（以下、＊で示す）し、積をＲ６に記憶する。
（２５ｇ）では、Ｒ０＊Ｒ１の積をＲ７に記憶する。
（２５ｈ）では、Ｒ６＊Ｒ７の積をＲ８に記憶する。
（２５ｉ）では、Ｒ０−Ｒ８の積をＲ９に記憶する。
（２５ｊ）では、Ｒ９の内容を被変換データＹ４として出力する。
（２５ｋ）では、Ｎ−１の処理を行う。
（２５ｍ）では、処理の続行を判断する。続行のときは（２５ｃ）にジャンプし、続行しないときは処理を終了する。
【０１２０】
実施例１５．
図２６は、この発明の実施例１５である階調処理方法を示すフローチャートである。この図２６を参照して、階調変換プログラムの一例として、式（９）の関数演算をソフトウエアで行う手順を説明する。
【０１２１】
（２６ａ）では、処理予定の総画素数Ｎを入力する。
（２６ｂ）では、定数ａ２、乃至、ａ５を各々Ｒ１，乃至、Ｒ４に記憶する。
（２６ｃ）では、画像データＸを入力し、Ｒ０に記憶する。
（２６ｄ）では、Ｒ０−Ｒ１の差をＲ５に、Ｒ５の絶対値をＲ６に、Ｒ０−Ｒ２の差をＲ７にそれぞれ記憶する。
（２６ｅ）では、Ｒ３＊Ｒ５とＲ４＊Ｒ６とＲ０＊Ｒ７の積を各々Ｒ８とＲ９とＲ１０に記憶する。
【０１２２】
（２６ｆ）では、Ｒ８＋Ｒ９の和をＲ１１に記憶する。
（２６ｇ）では、Ｒ１０＊Ｒ１１の積をＲ１２に記憶する。
（２６ｈ）では、Ｒ０−Ｒ１２の差をＲ１３に記憶する。
（２６ｉ）では、Ｒ１３を被変換データＹ５として出力する。
（２６ｊ）では、Ｎ−１の処理を行う。
（２６ｋ）では、処理の続行を判断する。続行のときは（２６ｃ）にジャンプし、続行しないときは処理を終了する。
【０１２３】
実施例１６．
図２７は、この発明の実施例１６である階調処理方法を示すフローチャートである。この図２７を参照して、階調変換プログラムの一例として、式（１１），（１２）の関数演算をソフトウエアで行う手順を説明する。
【０１２４】
（２７ａ）では、しきい値ｈと定数ａ１，乃至、ａ５をＲ１，乃至、Ｒ６に記憶する。
（２７ｂ）では、画像データＸを入力し、Ｒ０に記憶する。
（２７ｃ）では、Ｒ０とＲ１の大小比較を行い、Ｒ０＞Ｒ１のとき（２７ｆ）にジャンプする。
（２７ｄ）では、Ｒ０−Ｒ１とＲ０−Ｒ４の差をＲ７とＲ８に記憶する。
（２７ｅ）では、Ｒ０＊Ｒ２とＲ７＊Ｒ８の積を各々Ｒ１０とＲ１１に記憶する。
【０１２５】
（２７ｆ）では、Ｒ０−Ｒ１とＲ０−Ｒ５とＲ０−Ｒ６の差を各々Ｒ７とＲ８とＲ９に記憶する。
（２７ｇ）では、Ｒ３＊Ｒ７とＲ８＊Ｒ９の積をＲ１０とＲ１１に記憶する。
（２７ｈ）では、Ｒ１０＊Ｒ１１の積をＲ１２に記憶する。
（２７ｉ）では、Ｒ０−Ｒ１２の差をＲ１３に記憶する。
（２７ｊ）では、Ｒ１３を被変換データＹ６として出力する。
（２７ｋ）では、処理の続行を判断する。続行のときは（２７ｂ）にジャンプし、続行しないときは処理を終了する。
【０１２６】
実施例１７．
図２８は、この発明の実施例１７である階調処理方法を示すフローチャートである。この図２８を参照して、階調変換プログラムの一例として、式（１３），（１４）の関数演算をソフトウエアで行う手順を説明する。
【０１２７】
（２８ａ）では、しきい値ｈと定数ａ１，ａ２，ａ３をＲ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４に記憶する。
（２８ｂ）では、画像データＸを入力し、Ｒ０に記憶する。
（２８ｃ）では、Ｒ０−Ｒ１とＲ０−Ｒ４の差をＲ５とＲ６に記憶する。
（２８ｄ）では、Ｒ０とＲ１の大小比較を行い、Ｒ０＞Ｒ１のとき（２８ｆ）にジャンプする。
（２８ｅ）では、Ｒ０＊Ｒ５とＲ２＊Ｒ７の積を各々Ｒ７とＲ８に記憶する。
【０１２８】
（２８ｆ）では、Ｒ５＊Ｒ６とＲ３＊Ｒ７の積を各々Ｒ７とＲ８に記憶する。
（２８ｇ）では、Ｒ０−Ｒ８の差をＲ９に記憶する。
（２８ｈ）では、Ｒ９の内容を被変換データＹ７として出力する。
（２８ｉ）では、処理の続行を判断する。続行のときは（２８ｂ）にジャンプし、続行しないときは処理を終了する。
【０１２９】
これら実施例１２乃至実施例１７では、部分的にステップの順序を入れ換える変形、レジスタ数を削減する変形などができる。例えば、この種の変形は、図２３の実施例における（２３ｆ）のステップを、ステップ（２３ｃ）と（２３ｄ）の間に挿入して部分的にステップの順序を入れ換える変形、レジスタ数を削減する変形などである。また、例えば、分岐命令の前に一部のステップを前処理する変形としては、実施例１６における（２７ｆ）と（２７ｇ）のステップを、（２７ｂ）と（２７ｃ）のステップ間に挿入する等が可能である。また、レジスタ数は、レジスタの多重化使用によって削減できる。
【０１３０】
実施例１８．
図２９は、この発明の実施例１８を示す階調処理装置の入出力特性図である。ここでは式（１）によって表現される被演算データを、対数演算を応用することによって近似的に実現するときの近似特性例である。
【０１３１】
対数演算式としては、下記の式（２９）を使用した。
Ｙ８＝Ｙｍａｘ・｛ｌｏｇ（Ｘ＋１）／ｌｏｇ（Ｘｍａｘ＋１）｝…（２９）
【０１３２】
ここで、入力データＸと出力データＹ８が８ビットの場合、ａ２＝Ｘｍａｘ＝Ｙｍａｘ＝２５５であり、近似特性はａ１＝−０．７９、ａ３＝１０を採用した。また、図において実線は式（１）による近似特性、破線は式（１２）による理論値を示す。この対数演算は、スキャナ装置内部の色分解データについて実施されることが多い。
【０１３３】
実施例１９．
図３０は、この発明の実施例１９である色変換装置の構成を示すブロック図である。この実施例１９は、従来の色変換装置（図６３）に対応するものであって、図６３と同一符号によってそれぞれ同一部分を示している。
【０１３４】
図において、３０は補数器、３１はαβ算出器、３３は色相データ算出器、３４は多項式演算器、１１０は係数発生器、１１１はマトリックス演算器、１１３は合成器である。
【０１３５】
図３１は、図３０に示す多項式演算器３４の一構成例を示すブロック図である。図において、３５はゼロ除去器、３６，３７は乗算器、３８，３９は加算器、４０，４１は除算器である。
【０１３６】
つぎに、図３０の色変換装置の動作について説明する。
補数器３０は、画像データＲ，Ｇ，Ｂを入力とし、１の補数処理した補色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉを出力する。αβ算出器３１は、この補色データの最大値βと最小値αおよび各データを特定する識別符号Ｓを出力する。このとき、β＝ＭＡＸ（Ｃｉ，Ｍｉ，Ｙｉ）、α＝ＭＩＮ（Ｃｉ，Ｍｉ，Ｙｉ）であり、大小比較回路とセレクタ回路などを使用して容易に構成できる。
【０１３７】
色相データ算出器３３は、補色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉとその最大値αおよび最小値βを入力とし、ｒ＝β−Ｃｉ、ｇ＝β−Ｍｉ、ｂ＝β−Ｙｉおよびｙ＝Ｙｉ−α、ｍ＝Ｍｉ−α、ｃ＝Ｃｉ−αの減算処理によって、６つの色相データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを出力する。これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つが零になる性質がある。
【０１３８】
つぎに、多項式演算器３４の動作を、図３１を用いて説明する。ゼロ除去器３５は、色相データｒ，ｇ，ｂ、ｙ，ｍ，ｃと識別符号Ｓを入力とし、色相データｒ，ｇ，ｂ中で零でない２つのデータをＱ１，Ｑ２として、また色相データｙ，ｍ，ｃ中で零でない２つのデータをＰ１，Ｐ２として出力する。乗算器３６と３７は、それぞれ積Ｔ３＝Ｑ１＊Ｑ２と積Ｔ１＝Ｐ１＊Ｐ２を出力する。加算器３８と３９は、それぞれ和Ｑ１＋Ｑ２と和Ｐ１＋Ｐ２を出力する。除算器４０と４１は、それぞれ商Ｔ４＝Ｔ３／（Ｑ１＋Ｑ２）と商Ｔ２＝Ｔ１／（Ｐ１＋Ｐ２）を出力する。これらの多項式データＴ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４が、多項式演算器３４（図３１）の出力となる。
【０１３９】
一方、図３０において係数発生器１１０では、識別符号Ｓの情報をもとに、多項式データと演算されるマトリックス係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数からなるマトリックス係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生する。ここで、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。マトリックス演算器１１１は、色相データｙ，ｍ，ｃと多項式データＴ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４および係数Ｕを入力としてマトリックス演算を行ない、下記の式（３０）の演算結果を色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１として出力する。
【０１４０】
【数３】
2004236345.tif 000005
【０１４１】
ここで、（Ｅｉｊ）は、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）は、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０１４２】
図３２は、図３０に示すマトリックス演算器１１１の一構成例を示すブロック図である。このマトリックス演算器１１１は、これまでに説明した演算手段と同一、または同一機能の演算ブロックを使用して構成できる。
【０１４３】
このマトリックス演算器１１１は、次のように動作する。乗算器３６，３７，４２乃至４４は、色相データｃと多項式データＴ１乃至Ｔ４と係数（Ｅｉｊ）および（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力する。加算器３８，３９，４５，４６は、これらの積と和を入力とし、総和を色インクデータＣ１として出力する。図３２のマトリックス演算器１１１の構成例において、色相データｃに代えてｍ、ｙを乗算器３６に入力すれば、色インクデータＭ１或いはＹ１のマトリックス演算が実行される。
【０１４４】
なお、係数発生器１１０では、多項式データと演算されるマトリックス係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数のマトリックス係数Ｕ（Ｅｉｊ）には、それぞれの色相データｃ、ｍ或いはｙに対応する係数値が使用される。すなわち、図３２のように構成されるマトリックス演算器を並列に３つ使用すれば、高速なマトリックス演算が可能になる。
【０１４５】
合成器１１３は、色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１と無彩色データαを加算し、印刷データＣ，Ｍ，Ｙを出力する。したがって、これらの印刷データＣ，Ｍ，Ｙを求めるための演算式は、下記の式（１５）によって表現される。
【０１４６】
【数４】
2004236345.tif 000006
【０１４７】
ここで、（Ｅｉｊ）は、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）は、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０１４８】
なお、この式（１５）の各演算項と、従来例のマトリックス演算方式における演算項の数の違いは、従来の方式ではゼロデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（１５）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。このため、上記式（１５）の多項式データのは、１画素について、１２個のデータを４個の有効データに削減できる。この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１４９】
また、有効データの組み合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。１画素の乗算回数は、式（２８）の演算式よりも少ない利点がある。
【０１５０】
図３３は、マトリックス演算式で使用する色相データの模式図である。この図（Ａ）乃至（Ｆ）は、それぞれ６つの色相と色相データｙ，ｍ，ｃ、ｒ，ｇ，ｂの関係を模式的に示したものであり、各色相データは、３つの色相に関与している。
【０１５１】
図３４は、マトリックス演算式で使用する乗算項の模式図である。この図（Ａ）乃至（Ｆ）は、それぞれ６つの色相と乗算項ｒ＊ｇ、ｇ＊ｂ、ｂ＊ｒ、ｙ＊ｍ、ｍ＊ｃ、ｃ＊ｙの関係を模式的に示したものであり、特定の色相に関与していることが分かる。
【０１５２】
例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｙ＝ｍ＝Ｗ，ｃ＝０なので、ｒ＝Ｗ，ｇ＝ｂ＝０となる。したがって、ｙ＊ｍ＝Ｗ＊Ｗとなり、他の５項は全て零になる。すなわち、赤に対しては、ｙ＊ｍのみが有効な２次項になる。同様に、緑にはｃ＊ｙ、青にはｍ＊ｃ、シアンにはｇ＊ｂ、マゼンタにはｂ＊ｒ、イエローにはｒ＊ｇだけが有効な２次項となる。
【０１５３】
上記の式（３０）と式（１５）は、各色相の１つだけに有効な１次の乗除算項を含む。この乗除算項は、ｒ＊ｇ／（ｒ＋ｇ），ｇ＊ｂ／（ｇ＋ｂ），ｂ＊ｒ／（ｂ＋ｒ），ｙ＊ｍ／（ｙ＋ｍ），ｍ＊ｃ／（ｍ＋ｃ），ｃ＊ｙ／（ｃ＋ｙ）の６つであり、１次項の性質をもつ。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｙ＝ｍ＝Ｗ，ｃ＝０なので、ｒ＝Ｗ，ｇ＝ｂ＝０となる。このとき、ｍ＊ｙ／（ｍ＋ｙ）＝Ｗ／２で、他の５項は全て零になる。したがって、赤には、ｍ＊ｙ／（ｍ＋ｙ）だけが有効な１次項となる。他の色相についても１つの乗除算項だけが有効になる。ここで分子、分母が零の場合は、１次項を零とする。
【０１５４】
下記の表１には、６つの色相と有効な演算項の関係を示す。
【０１５５】
【表１】
2004236345.tif 000007
【０１５６】
ここで、この実施例１９の色変換装置を実際の適用例にそって、具体的に説明する。
【０１５７】
図３５は、図３０の色変換装置を昇華染料インクに適用した特性例を説明するｘｙ色度図である。たとえば、カラ−ビデオプリンタに使用する昇華染料のインクデータの算出について、実施例１９の色変換装置を適用した場合の効果がこのｘｙ色度図上に表わされている。同図において、破線は６つの色相の目標特性を表し、実線は印画サンプルについての測定結果を表す。
【０１５８】
図３５（Ａ）は、マトリックス係数（Ｅｉｊ）を下記の式（３１）に示すように設定し、マトリックス係数（Ｆｉｊ）の係数は全て零の数値を使用したときのｘｙ色度図である。この条件は、色変換を実施しない場合に相当する。
【０１５９】
【数５】
2004236345.tif 000008
【０１６０】
図３５（Ｂ）は、マトリックス係数（Ｆｉｊ）の係数に下記の表２に示す数値を使用したときのｘｙ色度図である。
【０１６１】
【表２】
2004236345.tif 000009
【０１６２】
この場合、乗算項に係る係数を全て０にしているので、乗除算項だけで補正を行っている。乗除算項は、色度図上で色相を回転させる作用があり、これによって低彩度部分（中央部分）の補正を行なっている。図３５（Ｂ）では、低彩度部分が目標特性に近づいているが、中彩度から高彩度の部分では目標特性からずれている。
【０１６３】
図３５（Ｃ）のｘｙ色度図は、マトリックス係数（Ｆｉｊ）の各係数値に下記の表３に示す係数値を設定している。すなわち、全ての乗算項及び乗除算項を使用して補正を行なった場合のグラフである。
【０１６４】
【表３】
2004236345.tif 000010
【０１６５】
乗算項は、ｘｙ色度図上での特性の曲がりを補正する作用があり、これによって中〜高彩度部分の補正を行う。図３５（Ｃ）では、６つの色相で目標特性と測定結果がよく一致している。このように、式（３０）と式（１５）は、それぞれの色相を独立に補正できる。式（３０）と式（１５）は２次項を含むので、印画の非線形性も補正できる。
【０１６６】
実施例２０．
図３６は、この発明の実施例２０である色変換装置の構成を示すブロック図である。この色変換装置は、色インクデータに含まれる濁り成分（色インクデータに含まれる無彩色成分）を除去する機能と、無彩色成分のインクデータを微調整する機能を、実施例１９の色変換装置（図３０）に追加したものである。図において、４７はニゴリ演算器、４８は無彩色調整器であり、他の部分については、図３０と同一符号によりそれぞれ対応する回路を示している。
【０１６７】
図３７は、図３６に示すニゴリ演算器の一構成例のブロック図である。ニゴリ演算器４７の各演算手段のうち、これまでに説明したものと同一符号によりそれぞれ対応する演算手段を示しており、５０は演算制御器である。
【０１６８】
この実施例２０の色変換装置は、次のように動作する。式（３０）の演算で求めた色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１は、図３７のニゴリ演算器４７のαβ算出器３２に入力される。そして、色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１の最大値Ｈと最小値Ｌが抽出される。演算制御器５０は、これら最大値と最小値を入力とし、最小値Ｌが正（＞０）のとき、そのままのＬと、Ｌ，Ｈから算出される乗算係数Ｊ（＝Ｈ／（Ｈ−Ｌ））を出力し、Ｌが零または負（≦０）のとき、Ｌ＝０、Ｊ＝１として出力する。
【０１６９】
減算器４９は、色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１と条件付きの最小値Ｌを入力とし、差Ｃ６＝Ｃ１−Ｌ、Ｍ６＝Ｍ１−Ｌ、Ｙ６＝Ｙ１−Ｌを出力する。乗算器３６，３７及び４２は、それぞれ差Ｃ６、Ｍ６、Ｙ６と乗算係数Ｊを入力とし、それぞれの積をニゴリ除去データＣ５、Ｍ５、Ｙ５として出力する。
【０１７０】
このニゴリ演算の一般式は、下記の式（３２）のように表現できる。
【０１７１】
【数６】
2004236345.tif 000011
【０１７２】
なお、画素間に発生するデータの不連続性を許容すれば、乗算係数をＪ＝１に設定することが可能である。その場合、減算器４９の出力である差Ｃ６、Ｍ６、Ｙ６がニゴリ除去データＣ５、Ｍ５、Ｙ５として出力されるから、その結果、３つの乗算器３６，３７及び４２を削除しても、不要な濁り成分を除去できる。
【０１７３】
つぎに、実施例２０の色変換装置における一方の無彩色成分のインクデータを微調整する機能について説明する。無彩色調整器４８は、無彩色データである最小値αと定数Ｕ１（ｄ１，ｄ２，ｄ３、ｄ４、ｄ５、ｄ６）を用いて、下記の式（３３）の演算を行うものである。
【０１７４】
【数７】
2004236345.tif 000012
【０１７５】
この演算結果は、無彩色インクデータＣ２，Ｍ２，Ｙ２として、合成器１１３に出力される。
【０１７６】
図３８は、図３６に示す無彩色演算器４８の一構成例のブロック図である。式（３３）の演算を行うために、無彩色調整器４８に入力する定数Ｕ１は係数発生器１１０により発生される。乗算器３６ａ，３７ａ及び４２ａは、積ｄ４＊α、ｄ５＊α、ｄ６＊αを出力する。加算器３８，３９，４５は、それぞれ和ｄ４＊α＋ｄ１、ｄ５＊α＋ｄ２，ｄ６＊α＋ｄ３を出力する。乗算器４３，４４及び５１は、式（３３）の演算結果を出力し、２次関数の微調整を終える。なお、ｄ４＝ｄ５＝ｄ６＝０の場合には、無彩色インクデータＣ２，Ｍ２，Ｙ２はいずれも１次関数になって、無彩色演算器４８の回路構成を簡単にすることができる。
【０１７７】
この微調整によって、標準の黒、赤みの黒、青みの黒等を選択して印画でき、定数値を少し変えることで使用者の好みにあった印刷画像を出力できる。
【０１７８】
この実施例２０の色変換装置（図３６）では、合成器１１３から和Ｃ＝Ｃ５＋Ｃ２、Ｍ＝Ｍ５＋Ｍ２、Ｙ＝Ｙ５＋Ｙ２を印刷データＣ，Ｍ，Ｙとして出力する。なお、ニゴリ除去機能と微調整機能とは互いに独立しており、前者の機能だけを使用する場合には、印刷データＣ，Ｍ，ＹはＣ＝Ｃ５＋α、Ｍ＝Ｍ５＋α、Ｙ＝Ｙ５＋αとなり、後者の微調整機能だけを使用する場合には、Ｃ＝Ｃ１＋Ｃ２、Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２、Ｙ＝Ｙ１＋Ｙ２となる。
【０１７９】
実施例２１．
図３９は、この発明の実施例２１である色変換装置の構成を示すブロック図である。ここでは、図３０の色変換装置と同一符号によりそれぞれ対応する回路を示しており、合成器１１３が削除されている他、多項式演算器３４とマトリックス演算器１１１の処理回路を拡張している。これらの点についての詳細は後述する。
【０１８０】
この色変換装置は、下記の式（１８）の関数演算を実現するための構成となっている。
【０１８１】
【数８】
2004236345.tif 000013
【０１８２】
ここで、（Ｅｉｊ）は、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）は、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０１８３】
この式（１８）は、実施例１９の色変換装置（図３０）における式（３０）と式（３３）の機能を統合したものである。
【０１８４】
この演算を実行するには、実施例１９の多項式演算器（図３１）に１個の乗算器を追加して積α＊αを出力し、実施例１９のマトリックス演算器（図３２）に２個の乗算器と２個の加算器を追加して線型項ｄ１＊αと２乗項ｄ４＊α＊αのような積を出力するとともに、全てのデータを加算するように処理回路を拡張すればよい。
【０１８５】
この式（１８）によって、補正（修整）された色インクデータと微調整された無彩色インクデータの和を出力できる。なお、この実施例２１の色変換装置に濁り除去機能を使用することはできない。濁り除去機能が必要な場合は、実施例２０の色変換装置（図３６）を採用するのがよい。
【０１８６】
以上では、画像データから３インクの印刷データを求める色変換を説明した。つぎに、画像データをシアン、マゼンタ、イエローの他にブラック（以下、「Ｋ」という）を含む４インクの印刷データに変換する、４色変換について説明する。
【０１８７】
実施例２２．
図４０は、この発明の実施例２２である色変換装置の構成を示すブロック図である。ここでは、図３０の色変換装置と同一符号によりそれぞれ対応する回路を示しており、５２は分割器である。
【０１８８】
つぎに、この色変換装置の特徴的な処理について説明する。αβ算出器３２は、画像データＲ，Ｇ，Ｂから生成した補色データＣｉ，Ｍｉ，Ｙｉの最小値αを、３色変換の場合と同様に求める。分割器５２は、この最小値αをブラックの印刷データＫと残余データ（α−Ｋ）とに分割する。印刷データＫは、直接出力し、ブラックインクによる印画に使用する。残余データ（α−Ｋ）は無彩色データと等価であり、Ｙ，Ｍ，Ｃの３インクを合成して作る黒の印画に使用し、多項式演算器３４とマトリックス演算器１１１に入力する。多項式演算器３４は、積Ｔ５＝（α−Ｋ）＊（α−Ｋ）を出力する。また、マトリックス演算器１１１は、Ｔ５とα−Ｋを使用して、下記の式（２４）の演算で印刷データＣ，Ｍ，Ｙを求める。これらのＣ，Ｍ，Ｙ、Ｋが印刷データとして出力される。
【０１８９】
【数９】
2004236345.tif 000014
【０１９０】
ここで、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１４である。
【０１９１】
また、実施例１９の色変換装置（図３０）を変形した構成も可能であり、この演算式は、下記の式（２１）となる。
【０１９２】
【数１０】
2004236345.tif 000015
【０１９３】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０１９４】
つぎに、最小値αの分割を、関数演算で行う方法について述べる。
２次関数の分割式は、最小値αと印刷データＫと定数ｎ、ｐを用いて、
Ｋ＝α−ｎ＊α＊（ｐ−α）
の一般式で表現できる。ここで、定数ｎは線形分割からの最大分離量を決定し、ｐは入力データの最大値に等しい。すなわち、右辺の第２項はα＝０とα＝ｎで分離量が零になる。
【０１９５】
３次関数の分割式は、最小値αとインクデータＫと定数ｎ、ｐ、ｑを用いて
Ｋ＝α−ｎ＊α＊（ｐ−α）＊（α＋ｑ）
の一般式で表現できる。
【０１９６】
図４１は、図４０に示す分割器５２の一構成例のブロック図である。図において、３６，３７，４２は乗算器、３８は加算器、４９，５５は減算器、５３は選択器、５４は定数発生器である。
【０１９７】
この分割器５２は、つぎのように動作する。
乗算器３６は、積ｎ＊αを出力する。減算器４９は、差（ｐ−α）を出力する。加算器３８は、和α＋ｑを出力する。乗算器３７は、積ｎ＊α＊（ｐ−α）を出力する。選択器５３は、和α＋ｑと定数発生器５４が発生した数値＝１の２つのデータを入力とし、関数選択信号に対応する、いずれか１つのデータを出力する。
【０１９８】
この選択器５３の出力データが和α＋ｑのとき、乗算器４２は積ｎ＊α＊（ｐ−α）＊（α＋ｑ）を出力する。また、出力データが数値＝１のとき、積ｎ＊α＊（ｐ−α）を出力する。乗算器４２の出力は、α−Ｋである。減算器５５の出力は、Ｋになる。このようにして、印刷データＫと残余データα−Ｋを得る。
【０１９９】
図４２（Ａ），（Ｂ）は、図４０の色変換装置で使用される無彩色データを関数式で分割した特性例を示す図である。選択器５３にその外部から入力する関数選択信号は、２次関数または３次関数の選択信号である。図４２（Ａ）の場合には、２次関数が単調であるのに対し、図４２（Ｂ）の場合には、３次関数は複雑な分割特性を実現できる。
【０２００】
また、計算機類の関数演算で求めた印刷データＫを予めメモリに記憶し、最小値αを入力とするテ−ブル変換でＫを求め、最小値とＫとの差を出力するように構成して、同様に分割器５２が実現できる。この構成によればハ−ドウェアの規模を縮小できる。たとえば、図４１の分割器の構成では約２千ゲ−トが必要となるのに対して、約５百ゲ−トに縮小できる。すなわち、分割特性が３以下の場合は、テ−ブル変換方式が有利である。また、上記の２次関数あるいは３次関数で実現できない複雑な分割特性を実現できる効果もある。
【０２０１】
実施例２３．
図４３は、この発明の実施例２３である色変換装置の構成を示すブロック図である。ここでは、図３６の色変換装置と同一符号によりそれぞれ対応する回路を示しており、５６は変換制御器である。この変換制御器５６は、分割器５２、係数発生器１１０、ニゴリ演算器４７および無彩色調整器４８に接続され、それぞれ所定のデータがそれぞれのブロックに入力あるいは設定される。
【０２０２】
この色変換装置は、色変換の処理モ−ドを自由に選択できる機能を備えており、色変換の処理モ−ドには、下記の（Ａ）乃至（Ｆ）のモ−ドがある。
（Ａ）３色変換と４色変換の選択モード
（Ｂ）ニゴリ除去機能を使用する、または使用しないの選択モード
（Ｃ）無彩色成分を微調整する機能を使用する、または使用しないの選択モード（Ｄ）どのような微調整機能を使用するかの選択モード
（Ｅ）分割関数の選択と対応する定数の設定モード
（Ｆ）複数のインクセットの選択とマトリックス係数の設定モード
【０２０３】
以下、これらのモ−ドの概要について説明する。
（Ａ）は、分割器５２の出力であるブラックの印刷データをＫ≡０と処理すれば３色変換になる。これ以外は、４色変換の動作になる。
（Ｂ）は、実施例２０のニゴリ演算器（図３７）で使用している演算制御器５０の出力をＬ≡０、Ｊ≡１とすればニゴリ除去機能を使用しない処理になる。
（Ｃ）は、係数発生器１１０から出力する係数をｄ１〜ｄ３≡１、ｄ４〜ｄ６≡０に設定すれば調整機能を使用しないモ−ドにできる。
（Ｄ）は、係数発生器１１０から出力する係数を標準の黒の係数、赤みの黒の係数、青みの黒の係数を選択的に設定すれば実現できる。
（Ｅ）は、分割器５２の関数選択信号によって関数の一方を選択できる。また、メモリに任意特性のテ−ブル変換データを予め書込むことによっても実現できる。（Ａ）の機能もこの手法で実現できる。
【０２０４】
（Ｆ）は、変換制御器５６に備えたインク識別器が複数のインクセットの中の１つを特定し、被特定インクセットに対応した係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）の設定を係数発生器に指示すれば、複数インクを自由に選択使用できる。
【０２０５】
インクの識別は、インクリボンに予め加工してある識別マ−クを光学的または磁気的手段等で読み取る方法、あるいは装置と人のインタフェ−ス手段を使用して手動設定する方法などがある。
【０２０６】
このように、変換制御器５６を付加するだけで、多様な機能あるいは所望の性能を簡単に実現でき、色変換の柔軟性を大幅に向上できる。なお、変換制御器５６は、汎用の８ビットＣＰＵで充分であり、大幅なコストアップにはならない。
【０２０７】
実施例２４．
図４４は、この発明の実施例２４である色変換装置の構成を示すブロック図である。この色変換装置は、実施例１９の色変換装置（図３０）における多項式演算器３４とマトリックス演算器１１１の回路規模を縮小したものである。ここでは、図３０の色変換装置および図３１の多項式演算器と同一符号により、それぞれ対応する回路を示しており、５７は第１の多重器、５８は第２の多重器、５９は累積乗算器である。
【０２０８】
この色変換装置に特徴的な動作について説明する。
入力の画像データは、図３０と同様に６つの色相データと無彩色データおよび識別符号Ｓに分解される。ゼロ除去器３５は、有効データＱ１，Ｑ２，Ｐ１，Ｐ２を出力する。第１の多重器５７は、Ｐ１とＰ２またはＱ１とＱ２を時分割多重する。乗算器３６は、積Ｐ１＊Ｐ２またはＱ１＊Ｑ２を出力する。加算器３８は、Ｐ１＋Ｐ２またはＱ１＋Ｑ２を出力する。除算器４０は、Ｐ１＊Ｐ２／（Ｐ１＋Ｐ２）またはＱ１＊Ｑ２／（Ｑ１＋Ｑ２）の乗除算データを出力する。第２の多重器５８は、色相データｃ，ｍ，ｙ、積Ｐ１＊Ｐ２またはＱ１＊Ｑ２、及び除算器４０からの乗除算データを入力とし、それらを時分割多重する。
【０２０９】
図４５は、図４４の色変換装置において時分割演算する概要を説明する図である。同図（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は、それぞれ色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１の演算における多重例である。また図４５（Ｄ）は、係数の多重例である。
【０２１０】
また、第１の多重器５７は、演算が円滑に実行されるように、図示のＺの位置で切り替えられる。累積乗算器５９は、上記実施例１９における式（３０）の関数演算を時分割で行い、色インクデータＣ１を得る。同様な演算で色インクデータＭ１とＹ１を順次求める。合成器１１３は、Ｃ＝Ｃ１＋α、Ｍ＝Ｍ１＋α、Ｙ＝Ｙ１＋αの印刷データを順次出力する。
【０２１１】
また、第２の多重器５８に無彩色データを入力し、係数発生器１１０から対応する乗算係数＝１を発生するように変形すれば、合成器１１３を削除できる。
【０２１２】
このように、多重器を使用して時分割演算を行なうことによって、実施例１９の色変換装置の回路規模は大幅に縮小できる。例えば、乗算器と除算器の回路規模をそれぞれ５百ゲ−トと６百ゲ−トと仮定すれば、実施例１９の色変換装置（図３０）では１万ゲ−ト以上の規模となるが、実施例２４の色変換装置（図４４）では３千ゲ−ト以下にできる。したがって、例えばカラ−ビデオプリンタのようにＹＭＣ面順次印画方式を採用している色変換装置では、この実施例２４の色変換装置（図４４）のような構成が好適である。
【０２１３】
色変換のための演算式には、実施例１９における演算式（３０）や、演算式（１５）に限らず、他の演算式を採用できる。例えば、演算式（３０）などの乗除算項に代えて、下記の表４の乗除算項でもよい。
【０２１４】
【表４】
2004236345.tif 000016
【０２１５】
なお、表４の乗除算項の分母を（ｇ＋ｍ）、あるいは（ｂ＋ｙ）に変更しても、実施例１９における演算式（３０）と等価な式となる。
【０２１６】
また、実施例１９における演算式（３０）の乗除算項に代えて表４の乗除算項を採用した場合には、下記の式（３４）に示す演算式となる。
【０２１７】
【数１１】
2004236345.tif 000017
【０２１８】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０２１９】
この場合、印刷データを求める演算式は、下記の式（１７）に示す演算式となる。
【０２２０】
【数１２】
2004236345.tif 000018
【０２２１】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０２２２】
また、実施例１９における演算式（３０）の乗除算項に代えて乗算項の平方根も採用でき、このときの演算式は、下記の式（３５）となる。
【０２２３】
【数１３】
2004236345.tif 000019
【０２２４】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０２２５】
また、この場合の、印刷データを求める演算式は、下記の式（１６）に示す演算式となる。
【０２２６】
【数１４】
2004236345.tif 000020
【０２２７】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０２２８】
図４６は、図４４の色変換装置におけるマトリックス演算式の演算項の違いを説明する模式図である。同図（Ａ）は、各色相におけるデータｙ＊ｃ／（ｒ＋ｃ）の大きさを模式的に示したものであり、イエロー〜緑と緑〜シアンの領域において線形に変化する。同図（Ｂ）は、データｙ＊ｃ／（ｙ＋ｃ）の大きさを模式的に示したもので、同図（Ａ）に比較してイエロー〜緑、緑〜シアンの領域でデータが大きくなる。すなわち、ｙ＊ｃ／（ｒ＋ｃ）よりｙ＊ｃ／（ｙ＋ｃ）の方が、イエロー〜緑、緑〜シアンの領域に与える影響が大きい。
【０２２９】
また、同図（Ｃ）はデータ√（ｙ＊ｃ）の大きさを模式的に示したものである。ここではイエロー〜緑、緑〜シアンの各領域で、更に大きな値となり、色変換の影響も大きい。したがって、色変換への要求特性に応じた演算項の選択が必要である。
【０２３０】
また、実施例２１における演算式（１８）の乗除算項に代えて、表４の乗除算項を採用すると、印刷データを求める演算式は下記の式（２０）に示す演算式となる。
【０２３１】
【数１５】
2004236345.tif 000021
【０２３２】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１４である。
【０２３３】
また、実施例２２における演算式（２４）の乗除算項に代えて、表４の乗除算項を採用すると、印刷データを求める演算式は下記の式（２６）に示す演算式となる。
【０２３４】
【数１６】
2004236345.tif 000022
【０２３５】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１４である。
【０２３６】
また、実施例２２における演算式（２１）の乗除算項に代えて、表４の乗除算項を採用すると、印刷データを求める演算式は下記の式（２３）に示す演算式となる。
【０２３７】
【数１７】
2004236345.tif 000023
【０２３８】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０２３９】
また、実施例２１における演算式（１８）の乗除算項に代えて、乗算項の平方根を採用すると、印刷データを求める演算式は下記の式（１９）に示す演算式となる。
【０２４０】
【数１８】
2004236345.tif 000024
【０２４１】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１４である。
【０２４２】
また、実施例２２における演算式（２４）の乗除算項に代えて、乗算項の平方根を採用すると、印刷データを求める演算式は下記の式（２５）に示す演算式となる。
【０２４３】
【数１９】
2004236345.tif 000025
【０２４４】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１４である。
【０２４５】
また、実施例２２における演算式（２１）の乗除算項に代えて、乗算項の平方根を採用すると、印刷データを求める演算式は下記の式（２２）に示す演算式となる。
【０２４６】
【数２０】
2004236345.tif 000026
【０２４７】
ここで、（Ｅｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、また（Ｆｉｊ）では、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１２である。
【０２４８】
実施例２５．
図４７は、この発明の実施例２５である色変換装置の構成を示すブロック図である。図において、実施例２４の色変換装置（図４４）と同一符号によりそれぞれ対応する回路を示しており、１９は平方根器である。この色変換装置は、実施例２０における演算式（３３）を時分割演算で処理するようにしたものである。
【０２４９】
この色変換装置の動作は、平方根器６０の出力√（Ｑ１＊Ｑ２）と√（Ｐ１＊Ｐ２）が実施例２４の色変換装置（図４４）の乗除算項に代わるだけで、他は同様に動作するので説明は省略する。
【０２５０】
また、実施例１９における演算式（１５）の乗除算項に代えて、下記の表５に示すような項を用いてもよい。
【０２５１】
【表５】
2004236345.tif 000027
【０２５２】
図４８（Ａ）乃至（Ｅ）は、図４７の色変換装置におけるマトリックス演算式の演算項の違いを説明する模式図である。
【０２５３】
上記表５の乗除算項は、変数ｓ，ｔの比に応じて、次のような効果を持つ。例えば、緑の色相における乗除算項ｙ＊ｃ／（ｓ２＊ｙ＋ｔ２＊ｃ）は、図４８に示すように、ｓ２とｔ２との比に応じてイエロー〜緑の領域に与える影響と、緑〜シアンの領域に与える影響がそれぞれ異なる。図４８（Ａ）はｓ２：ｔ２＝４：１、図４８（Ｂ）は２：１、図４８（Ｃ）は１：１、図４８（Ｄ）は１：２、図４８（Ｅ）は１：４に、それぞれ設定した場合である。
【０２５４】
他の５項の色相についても同様である。また、この関数式を実現する色変換装置も、実施例１９の色変換装置（図３０）と実施例２４の色変換装置（図４４）などを参考にして容易に実現できる。
【０２５５】
また、ニゴリ演算器４７で用いる演算は、色補正データの最小値Ｈが正の値を持つ場合に、Ｈを用いて色補正データの少なくとも１つのデータが０となるように減算を行うものであれば、どのようなものでもよい。例えば、Ｈ＞０のときに、色補正データの中の最大値Ｌに等しくないデータから最小値Ｈを減算することによっても実用上十分な効果が得られる。
【０２５６】
実施例２６．
図４９から図５２までの各図は、この発明の実施例２６である色変換方法を示すフローチャートである。この色変換プログラムは、ソフトウエアで式（１５）の色変換処理するためのフローチャートとして表現されており、図４９のステップａでは、係数（Ｅｉｊ）をＣＰＵに内蔵のレジスタＲ０乃至Ｒ８に設定している。
【０２５７】
ステップｂでは、係数（Ｆｉｊ）をレジスタＲ９乃至Ｒ４４に設定している。なお、ステップｂにおける係数（Ｆ1 ｃ）などの添字ｃは、１６進数を表示するものである。
ステップｃでは、１画素の画像データＲ，Ｇ，Ｂを、レジスタＲ５０、Ｒ５１，Ｒ５２にそれぞれ記憶する。
ステップｄでは、各画像データＲ，Ｇ，Ｂに対して１の補数化処理を行い、結果を補色データとしてレジスタＲ５３、Ｒ５４、Ｒ５５に記憶する。
【０２５８】
ステップｅでは、補色データの最小値αを求めてレジスタＲ５６に記憶するとともに、最小値を識別してレジスタＲ５７に０、１，２の数値を設定する。この詳細については、後述のサブル−チン（図５３）で説明する。
ステップｆでは、色相データｃ、ｍ、ｙを求め、レジスタＲ５８、Ｒ５９、Ｒ６０に記憶する。
ステップｇでは、最大値βを求めてレジスタＲ６１に記憶するとともに、最大値を識別する数値０、１，２をレジスタＲ６２に設定する。この詳細については、後述のサブル−チン（図５４）で説明する。
【０２５９】
図５０のステップｈでは、色相データｒ，ｇ，ｂを求め、レジスタＲ６３、Ｒ６４、Ｒ６５にそれぞれ記憶する。
ステップｉ１，ｉ２では、レジスタＲ５７の数値によって条件付きジャンプを行う。
ステップｊ１乃至ｊ３では、色相データｃ、ｍ、ｙ中の零を除去したデータをＰ１とＰ２としてレジスタＲ６６とＲ６７に記憶する。
【０２６０】
ステップｋ１，ｋ２では、レジスタＲ６２の数値によって条件付きジャンプを行う。
ステップｌ１乃至ｌ３では、色相データｒ，ｇ，ｂ中の零を除去したデータをＱ１とＱ２としてレジスタＲ６８とＲ６９に記憶する。
ステップｍでは、積Ｐ１＊Ｐ２とＱ１＊Ｑ２および和Ｐ１＋Ｐ２とＱ１＋Ｑ２を演算し、レジスタＲ７０、Ｒ７１，Ｒ７２，Ｒ７３にそれぞれ記憶する。また、この積と和から商Ｔ２とＴ４を求め、レジスタＲ７４とＲ７５に記憶する。
【０２６１】
図５１のステップｎ１，ｎ２では、最小値の識別数値によって条件付きジャンプを行う。
ステップｏ１乃至ｏ３では、それぞれの条件に対応した係数（Ｆｉｊ）をレジスタＲ７６乃至Ｒ８１に記憶する。実際に使用する係数は、色相データによって選択する。
ステップｐ１，ｐ２では、最大値の識別数値によって条件付きジャンプを行う。
ステップｑ１乃至ｑ３では、それぞれの条件に対応した係数（Ｆｉｊ）をレジスタＲ８２乃至Ｒ８７に記憶する。実際に使用する係数は、色相データによって選択する。
【０２６２】
図５２のステップｒでは、係数（Ｅｉｊ）と色相データｃ、ｍ、ｙのマトリックス演算を行い、その結果をレジスタＲ９０、Ｒ９１，Ｒ９２に記憶する。
ステップｓでは、係数（Ｆｉｊ）と乗算項および乗除算項のマトリックス演算を行い、その結果をレジスタＲ９３、Ｒ９４、Ｒ９５に記憶する。
ステップｔでは、ステップｒとｓでの演算結果をそれぞれ加算し、レジスタＲ９６、Ｒ９７、Ｒ９８に色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１として記憶する。
【０２６３】
ステップｕでは、色インクデータＣ１，Ｍ１，Ｙ１のニゴリ補正を行う。この詳細については、後述のサブル−チン（図５５）で説明する。
ステップｖでは、無彩色成分の調整を行う。この詳細については、後述のサブル−チン（図５６）で説明する。
ステップｗでは、最終のインクデータの出力処理を行う。この詳細については、後述のサブル−チン（図５７）で説明する。
ステップｘでは、次画素に同様の処理を実施する場合はＤ点にジャンプする。続行しない場合は、終了となる。
【０２６４】
図５３から図５７までの各図は、それぞれ実施例２６の色変換方法を実行するサブルーチンのフローチャートである。
【０２６５】
図５３は、最小値の符号設定のサブル−チンを詳細に示したものである。レジスタＲ５６に最小値を記憶し、Ｒ５７に識別数値を設定する手順を示している。
ステップｅａでは、補色データをレジスタＲ５６に記憶し、数値（００Ｈ）をレジスタＲ５７に記憶する。
ステップｅｂでは、レジスタＲ５６に記憶した補色データを別の補色データと比較して、条件付きジャンプを行なう。
ステップｅｃでは、別の補色データをレジスタＲ５６に記憶し、数値（０１Ｈ）をレジスタＲ５７に記憶する。
ステップｅｄでは、再びレジスタＲ５６に記憶した補色データを更に別の補色データと比較して、条件付きジャンプを行なう。
ステップｅｅでは、最初の補色データを更に別の補色データと比較して、条件付きジャンプを行なう。
ステップｅｆでは、最小の補色データをレジスタＲ５６に記憶し、数値（０２Ｈ）をレジスタＲ５７に記憶する。
【０２６６】
図５４は、最大値の符号設定のサブル−チンを詳細に示したものである。レジスタＲ６１に最大値を記憶し、Ｒ６２に識別数値を設定する手順を示している。
ステップｇａでは、色相データをレジスタＲ６１に記憶し、数値（００Ｈ）をレジスタＲ６２に記憶する。
ステップｇｂでは、レジスタＲ６１に記憶した色相データを別の色相データと比較して、条件付きジャンプを行なう。
ステップｇｃでは、最初の色相データを更に別の色相データと比較して、条件付きジャンプを行なう。
ステップｇｄでは、別の色相データをレジスタＲ６１に記憶し、数値（０１Ｈ）をレジスタＲ６２に記憶する。
ステップｇｅでは、再びレジスタＲ６１に記憶した色相データを更に別の色相データと比較して、条件付きジャンプを行なう。
ステップｇｆでは、最大の色相データをレジスタＲ６１に記憶し、数値（０２Ｈ）をレジスタＲ６２に記憶する。
【０２６７】
図５５は、ニゴリ補正のサブル−チンを詳細に示したものである。
ステップｕａでは、色インクデータの最小値をレジスタＲ９９に記憶する。
ステップｕｂでは、色インクデータの最大値をレジスタＲ１００に記憶する。
ステップｕｃでは、レジスタＲ１０１，Ｒ１０２，Ｒ１０３に色インクデータを記憶する。なお、このステップは、ニゴリ補正をしない場合のデータを予めレジスタに設定するものであり、フロータの簡素化に効果がある。
ステップｕｄでは、ニゴリ補正をするかどうかを判別している。
ステップｕｅでは、乗算係数Ｊを求め、結果をレジスタＲ１０５に記憶する。
ステップｕｆでは、色インクデータから最小値を減算し、それぞれの結果をレジスタＲ１０６、Ｒ１０７、Ｒ１０８に記憶する。
ステップｕｇでは、ステップｕｅとステップｕｆで記憶したデータを使用してニゴリ補正されたインクデータを求め、レジスタＲ１０１，Ｒ１０２，Ｒ１０３にニゴリ除去データとして記憶する。
【０２６８】
図５６は、無彩色調整のサブル−チンの詳細を示したものである。
ステップｖａでは、１次関数と２次関数の一方を選択し、ジャンプする。
ステップｖｂでは、１次関数の調整係数ｄ１，ｄ２，ｄ３をレジスタＲ１１１，Ｒ１１２，Ｒ１１３に記憶する。
ステップｖｃでは、無彩色データと調整係数の乗算を行い、被調整データをレジスタＲ１２０、Ｒ１２１，Ｒ１２２に記憶する。
ステップｖｄでは、２次関数の調整係数ｄ１，乃至ｄ６をレジスタＲ１１１，乃至Ｒ１１６に記憶する。
ステップｖｅでは、２次関数の調整演算を行い、被調整データをレジスタＲ１２０、Ｒ１２１，Ｒ１２２に記憶する。
このようにして無彩色データを調整し、赤っぽい黒、標準の黒、青っぽい黒等から好みの黒を選択できる。なお、調整しないときは、１次関数を選択し、調整係数をｄ１＝ｄ２＝ｄ３＝１に設定すればよい。
【０２６９】
図５７は、出力処理のサブル−チンの詳細を示したものである。
ステップｗａでは、ニゴリ除去データと無彩色調整データを加算し、和をレジスタＲ１３０、Ｒ１３１，Ｒ１３２に記憶する。
ステップｗｂでは、レジスタＲ１３０、Ｒ１３１，Ｒ１３２のデータを印刷データＣ，Ｍ，Ｙとして所定のポ−トから出力する。
【０２７０】
以上のように、実施例１９の色変換装置において実現される演算式（１５）による色変換は、ソフトウエア処理による演算においても同様に実行できる。また、他の関数演算についてもソフトウエア処理により、同様に実現可能である。
【０２７１】
実施例２７．
図５８は、この発明をスキャナ装置に適用した実施例２７である色変換装置を示すブロック図である。ここでは、図３０の色変換装置と同一符号によりそれぞれ対応する回路を示している。
【０２７２】
この色変換装置は、実施例１９の色変換装置から補数器３０が削除されたもので、スキャナ装置からの色分解データの色変換に適用する場合を想定している。最近のカラ−スキャナ装置は、カラ−フィルタ付きのＣＣＤラインセンサを使用したものが多い。この種のスキャナ装置では、Ｒ用とＧ用とＢ用フィルタを使用したラインセンサが多いが、こうしたカラーフィルタでは光の透過特性を自由に設定できない問題点がある。このため、センサの出力信号を色変換して、表示用の画像信号を得る必要がある。
【０２７３】
そこで、この色変換装置では、センサの出力信号をディジタイズしてセンサデータＲｉｎ、Ｇｉｎ、Ｂｉｎとして入力される。図５８の色変換装置に対する入力としては、この種のデータが想定されている。一方、この色変換装置の出力は、色分解データＲｏｕｔ，Ｇｏｕｔ，Ｂｏｕｔとする。この条件で、実施例１９の色変換装置（図３０）と同様にデータ処理を実行すれば、補正（修整）された色分解データを得る。この色分解データは、画像データそのものである。
【０２７４】
また、カラ−フィルタとして、ＣフィルタとＭフィルタとＹフィルタを使用したセンサもある。この場合には、実施例１９の色変換装置（図３０）を使用し、画像データＲ，Ｇ，Ｂに代えてセンサデータＣｉｎ、Ｍｉｎ、Ｙｉｎを入力し、印刷データＣ，Ｍ，Ｙを色分解データＲｏｕｔ，Ｇｏｕｔ，Ｂｏｕｔとして出力すれば、同様に色変換できる。
【０２７５】
したがって、多様な色変換を実行するには、実施例１９の色変換装置（図３０）の補数器３０に入力データの直接出力モ−ドと反転出力モ−ドを付加し、どちらか一方を選択できるように変形すれば、汎用的な色変換機能が実現できる。こうした色変換装置は、ＥＸ−ＯＲの論理回路等を使用することにより簡単に実現できる。
【０２７６】
本発明の色変換装置は、下記のような種々の変換機能を実現するために広く適用できる。
（１）画像データを印刷データに変換する機能
（２）画像データを表示データに変換する機能
（３）センサデータを色分解データまたは画像データに変換する機能
（４）第１の画像データを第２の画像データに変換する機能
（５）第１の印刷データを第２の印刷データに変換する機能
（６）第１の色分解データを第２の色分解データに変換する機能
（７）色分解データと画像データと印刷データと表示データの少なくとも３つのデータの色再現特性等を統一または合致させる機能
【０２７７】
（１）の機能は、カラ−プリンタまたはカラ−ビデオプリンタに印刷データを出力するのに好適である。（２）の機能は、標準画像モニタ−、液晶型あるいはＣＲＴ型プロジェクタなどに、色再現補正された表示データを出力するのに好適である。（３）の機能は、カラ−スキャナからのセンサデータを色分解データまたは画像データとして出力するのに好適である。（４）の機能は、ＮＴＳＣ画像とハイビジョン画像のデータ変換に好適である。（５）の機能は、業務用印刷機と簡易印刷機のデータ変換に好適である。（６）の機能は、色分解データから良好な色分解データに再度変換する処理に好適である。（７）の機能は、画像処理パソコンや電子出版印刷機等における色再現特性の統一または合致に好適である。また、装置単体に使用するだけでなく、統合システムにも使用可能である。
【０２７８】
実施例２８．
図５９は、この発明の実施例２８である画像処理装置の構成を示すブロック図である。以下では、入力される画像データのガンマ特性をΓｉｎ、階調処理をγ、出力機器のガンマ特性をΓｏｕｔと定義して説明する。
【０２７９】
同図（Ａ）は、Γｉｎ＝１の画像データを出力する画像機器の場合、同図（Ｂ）はΓｉｎ＝１／２．２の画像データを出力する映像機器の場合に、それぞれ分類されている。
【０２８０】
ＮＴＳＣ方式の映像データの伝送では、ＣＲＴ表示器の固有特性Γｏｕｔ＝２．２を補償するため、Γｉｎ＝１／２．２のガンマ特性による補償が送像側で実施される。すなわち、同図の代表的な画像機器にスキャナ装置があり、代表的な映像機器にＴＶ装置がある。
【０２８１】
図において、６１は画像機器、６２は映像機器、６３は階調処理装置、６４はＣＲＴ表示器、６５はＰＤＰ（プラズマ・ディスプレイ・パネル）表示器、６６はＬＣＤ表示器、６７乃至７１は第１乃至第５の階調特性を有する階調処理装置である。
【０２８２】
同図（Ａ）のＣＲＴ表示器６４は、Γｉｎ＊γ＊Γｏｕｔ＝１となるγ＝１／２．２の階調処理装置６７が必要である。ＰＤＰ表示器６５は、Γｏｕｔ＝１であり、直接表示できる。ＬＣＤ表示器６６は、図示のように、非線形な階調処理装置６９を必要とする。
【０２８３】
同図（Ｂ）のＣＲＴ表示器６４は、Γｉｎ＊γ＊Γｏｕｔ＝１となるため直接表示できる。ＰＤＰ表示器６５は、γ＝２．２の階調処理装置７０が必要である。また、ＬＣＤ表示器６６は、階調処理装置７１が必要である。
【０２８４】
なお、他の種類の画像出力装置としてはビデオプリンタ装置があり、これはΓｏｕｔ＝１の階調特性で設計されることが多く、ＰＤＰ表示器６５と同様な階調処理となる。
【０２８５】
以上の説明では、総合階調特性Γｉｎ＊γ＊Γｏｕｔ＝１、即ち、忠実な画像伝達を前提にした画像処理装置の場合であるが、これ以外の総合階調特性も要求される場合がある。
【０２８６】
例えば、人間の視感度特性を考慮した明度特性に、国際照明委員会（ＣＩＥ）が１９７６年に勧告したＬ*ａ*ｂ*表色系があり、最も人間の感覚に合致する。この明度Ｌ*は、映像データの輝度成分を表現するγ＝１の輝度データの１／３乗に比例し、γ＝１／３の階調特性を持つ。
【０２８７】
従って、このような視感度特性を考慮した総合階調特性では、Γｉｎ＊γ＊Γｏｕｔ＝１／３とすれば、実在感のあるリアルな画像が表示、または印刷できることになる。なお、Γｉｎ＝１／２．２のガンマ補正された輝度データの場合には、階調処理としてγ＝２．２／３＝１／１．３６の演算が要求される。
【０２８８】
図６０は、この発明の実施例２８である画像処理装置の変形された構成を示すブロック図である。ここでは、γ＝１／６．６、γ＝１／３、γ＝２．２／３およびＬＣＤ表示器６６への高次な階調処理が必要になる。
同図（Ａ）は、Γｉｎ＝１の画像データを出力する画像機器の場合、同図（Ｂ）はΓｉｎ＝１／２．２の画像データを出力する映像機器の場合に、それぞれ分類されている。同図において、７２乃至７６は第６乃至第１０の階調処理装置である。他は、これまでの説明と同一であり、その詳細は省略する。
【０２８９】
同図（Ａ）のＣＲＴ表示器６４は、Γｉｎ＊γ＊Γｏｕｔ＝１／３となるγ＝１／６．６の階調処理装置７２が必要である。ＰＤＰ表示器６５は、γ＝１／３の階調処理装置７３が必要である。ＬＣＤ表示器６６は、非線形な階調処理装置７４を必要とする。
【０２９０】
同図（Ｂ）のＣＲＴ表示器６４は、γ＝１／３の階調処理装置７３が必要である。ＰＤＰ表示器６５はγ＝２．２／３の階調処理装置７５が必要であり、ＬＣＤ表示器６６は階調処理装置７６が必要である。
【０２９１】
ただし、γ＝１／６．６などの演算は、２５６階調の入力画像データに対して、多くの不出現データを発生させて偽輪郭となり、画品質を劣化させる。そこで、視感度特性と画像データの入力ビット数を調和させた階調処理が要求される。
【０２９２】
また、Ｓ字特性の階調処理は、コントラスト特性を増大させ、視覚的に良好な画像を出力できる特長がある。この階調処理には、演算式（４）が有効である。
【０２９３】
ところで、ＣＲＴ表示器のガンマ特性は、１．５＜Γｏｕｔ＜４の範囲であるとの学会報告があり、リニアな総合階調特性の実現には１／４＜γ＜１／１．５あるいは２．２／４＜γ＜２．２／１．５の階調特性が必要である。
【０２９４】
さらに、画像関連機器と映像関連機器と印刷関連機器相互間の階調再現性や色再現性を課題にしたカラーマッチングも問題になりつつあり、各々の機器の階調特性を一元化するための処理が必要である。
【０２９５】
以上のように、様々な階調処理の要求に対応するには、関数演算による階調処理方式が有効であり、本発明は１つの解決策を提供するものである。
【０２９６】
また、機器に固有の入出力特性に応じて、階調処理を柔軟に実行できるため、どのようなシステム構成にも、適正な階調処理を実行できる。なお、複数の関数演算式を目的に応じて同一機器内で選択使用することもできる。
【０２９７】
さらに、本発明は、パーソナルコンピュータなどに採用されるＲＧＢ表色系の画像データ、映像機器に採用される輝度データと色差データ、印刷機器に使用されるイエローＹ／マゼンタＭ／シアンＣ／ブラックＢｋ表色系のインクデータなどの階調処理に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０２９８】
【図１】この発明の一実施例である階調処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図１の階調処理装置の入出力特性を示す図である。
【図３】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図１の階調処理装置の他の入出力特性を示す図である。
【図４】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図１の階調処理装置の更に他の入出力特性を示す図である。
【図５】この発明の他の実施例である階調処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図５の階調処理装置の入出力特性を示す図である。
【図７】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図５の階調処理装置の他の入出力特性を示す図である。
【図８】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図５の階調処理装置の更に他の入出力特性を示す図である。
【図９】この発明の実施例３である階調処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】この発明の実施例４を示す階調処理装置の入出力特性図である。
【図１１】この発明の実施例５である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】図１１の階調変換装置の入出力特性を示す図である。
【図１３】（Ａ），（Ｂ）はそれぞれ図１１の階調変換装置の他の入出力特性を示す図である。
【図１４】この発明の実施例６である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】図１４の階調変換装置の入出力特性を示す図である。
【図１６】この発明の実施例７である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】（Ａ）乃至（Ｃ）はそれぞれ図１６の階調変換装置の入出力特性を示す図である。
【図１８】この発明の実施例８である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】図１８の階調変換装置の入出力特性を示す図である。
【図２０】この発明の実施例９である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】この発明の実施例１０である階調処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】この発明の実施例１１である階調変換装置の構成を示すブロック図である。
【図２３】この発明の実施例１２である階調処理方法を示すフローチャートである。
【図２４】この発明の実施例１３である階調処理方法を示すフローチャートである。
【図２５】この発明の実施例１４である階調処理方法を示すフローチャートである。
【図２６】この発明の実施例１５である階調処理方法を示すフローチャートである。
【図２７】この発明の実施例１６である階調処理方法を示すフローチャートである。
【図２８】この発明の実施例１７である階調処理方法を示すフローチャートである。
【図２９】この発明の実施例１８を示す階調処理装置の入出力特性図である。
【図３０】この発明の実施例１９である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図３１】図３０に示す多項式演算器の一構成例を示すブロック図である。
【図３２】図３０に示すマトリックス演算器の一構成例を示すブロック図である。
【図３３】（Ａ）乃至（Ｆ）はそれぞれマトリックス演算式で使用する色相データの模式図である。
【図３４】（Ａ）乃至（Ｆ）はそれぞれマトリックス演算式で使用する乗算項の模式図である。
【図３５】（Ａ）乃至（Ｃ）は図３０の色変換装置を昇華染料インクに適用した特性例を説明するｘｙ色度図である。
【図３６】この発明の実施例２０である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図３７】図３６に示すニゴリ演算器の一構成例を示すブロック図である。
【図３８】図３６に示す無彩色演算器の一構成例を示すブロック図である。
【図３９】この発明の実施例２１である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図４０】この発明の実施例２２である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図４１】図４０に示す分割器の一構成例を示すブロック図である。
【図４２】（Ａ），（Ｂ）は図４０の色変換装置で使用される無彩色データを関数式で分割した特性例を示す図である。
【図４３】この発明の実施例２３である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図４４】この発明の実施例２４である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図４５】（Ａ）乃至（Ｄ）は図４４の色変換装置により時分割演算する概要を説明する図である。
【図４６】（Ａ）乃至（Ｃ）は図４４の色変換装置におけるマトリックス演算式の演算項の違いを説明する模式図である。
【図４７】この発明の実施例２５である色変換装置の構成を示すブロック図である。
【図４８】（Ａ）乃至（Ｅ）は図４７の色変換装置におけるマトリックス演算式の演算項の違いを説明する模式図である。
【図４９】この発明の実施例２６である色変換方法を示すフローチャートの一部分である。
【図５０】この発明の実施例２６である色変換方法を示すフローチャートの一部分である。
【図５１】この発明の実施例２６である色変換方法を示すフローチャートの一部分である。
【図５２】この発明の実施例２６である色変換方法を示すフローチャートの一部分である。
【図５３】実施例２６の色変換を実行するサブルーチンのフローチャートである。
【図５４】実施例２６の色変換を実行する他のサブルーチンのフローチャートである。
【図５５】実施例２６の色変換を実行する更に他のサブルーチンのフローチャートである。
【図５６】実施例２６の色変換を実行する別のサブルーチンのフローチャートである。
【図５７】実施例２６の色変換を実行する更に別のサブルーチンのフローチャートである。
【図５８】この発明をスキャナ装置に適用した実施例２７である色変換装置を示すブロック図である。
【図５９】この発明の実施例２８である画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６０】この発明の実施例２８である画像処理装置の変形された構成を示すブロック図である。
【図６１】従来の階調処理装置の一例を示す図である。
【図６２】従来の階調変換装置の他の例を示す図である。
【図６３】従来の色変換装置の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２９９】
１  定数発生器、  ２  第１の乗算器、  ３  第２の乗算器、  ４  除算器、  ５  第１の減算器、  ６  第１の加算器、  ７  第２の加算器、  ８  第３の乗算器、  ９  第２の減算器、  １０  ＤＦＦ（Ｄ型フリップフロップ回路）、  １１  第１の選択器、  １２  第２の選択器、  １３  第３の選択器、  １４  第１の前処理器、  １５  第３の乗算器、  １６  第２の前処理器、  １７  第４の乗算器、  １８  しきい値発生器、  １９  第３の前処理器、  ２４  メモリ、  ２５  双方向バッファ、  ２６  アドレス発生器、  ２７  変換データ発生器、  ２８  制御器、  ３０  補数器、  ３１，３２  αβ算出器、  ３３  色相データ算出器、  ３４  多項式演算器、  ３５  ゼロ除去器、  ３６，３７，４２，４３，４４，５１  乗算器、  ３８，３９，４５，４６  加算器、  ４０，４１  除算器、  ４７  ニゴリ演算器、  ４８  無彩色調整器、  ４９，５５  減算器、  ５０  演算制御器、  ５２  分割器、  ５３  選択器、  ５４  定数発生器、  ５６  変換制御器、  ５７  第１の多重器、  ５８  第２の多重器、  ５９  累積乗算器、  ６０  平方根器、  ６１  画像機器、  ６２  映像機器、  ６３  階調処理装置、  ６４  ＣＲＴ（カソード・レイ・チューブ）表示器、  ６５  ＰＤＰ（プラズマ・ディスプレイ・パネル）表示器、  ６６  ＬＣＤ（リキッド・クリスタル・ディスプレイ）表示器、  ６７  第１の階調処理装置、  ６８  第２の階調処理装置、  ６９  第３の階調処理装置、  ７０  第４の階調処理装置、  ７１  第５の階調処理装置、  ７２  第６の階調処理装置、  ７３  第７の階調処理装置、  ７４  第８の階調処理装置、  ７５  第９の階調処理装置、  ７６  第１０の階調処理装置、  １００  リフレッシュパターンメモリ、  １０１  テーブルセレクト回路、  １０２  ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、  １０３  制御部、  １０４  濃度テーブル、  １０５  濃度補正テーブル、  １０６  対数変換器、  １０７  加算器、  １０８  最小値算出器、  １０９  減算器、  １１０  係数発生器、  １１１  マトリックス演算器、  １１２  ＲＯＭ、  １１３  合成器。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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