(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理装置であって、
画像と観察者の距離、および、前記画像の解像度を入力する入力手段と、
前記入力された距離および解像度から隣接領域の大きさを決定する決定手段と、
前記決定された隣接領域の大きさに応じた、注目画素を囲む隣接領域における最大輝度と最小輝度の差を示す均一度合を算出する算出手段と、
前記算出された均一度合に基づき、前記注目画素に対して、前記人間の色知覚モデルの観察条件パラメータである周囲条件を設定する設定手段と、
前記設定された周囲条件を用いて、前記注目画素の画素データに対して前記人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記隣接領域は正方形領域であることを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
【請求項３】
さらに、前記画像と観察者の距離を計測する測距センサを有することを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
【請求項４】
人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理方法であって、
画像と観察者との距離、および、前記画像の解像度を入力し、
前記入力された距離および解像度から隣接領域の大きさを決定し、
前記決定された隣接領域の大きさに応じた、注目画素を囲む隣接領域における最大輝度と最小輝度の差を示す均一度合を算出し、
前記算出された均一度合に基づき、前記注目画素に対して、前記人間の色知覚モデルの観察条件パラメータである周囲条件を設定し、
前記設定された周囲条件を用いて、前記注目画素の画素データに対して前記人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理装置であって、
注目画素に対して所定の位置関係にある領域内の画素の平均輝度データを算出する算出手段と、
前記平均輝度データに基づき、観察条件パラメータを設定する設定手段と、
前記設定された観察条件パラメータに応じて、前記人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行うカラーマッチング手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記算出手段、前記設定手段および前記カラーマッチング手段の処理を、入力画像の各画素に施すことを特徴とする請求項5に記載された画像処理装置。
【請求項７】
前記設定手段は、順応領域の白色点絶対輝度および周囲領域の絶対輝度を取得し、前記カラーマッチング手段は、前記入力画像に対して、前記順応領域の白色点絶対輝度および前記周囲領域の絶対輝度として同一の値を使用することを特徴とする請求項6に記載された画像処理装置。
【請求項８】
人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理方法であって、
注目画素に対して所定の位置関係にある領域内の画素の平均輝度データを算出し、
前記平均輝度データに基づき、観察条件パラメータを設定し、
前記設定された観察条件パラメータに応じて、前記人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータを請求項1から請求項3、請求項5から請求項7の何れか一項に記載された画像処理装置の各手段として機能させるプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人間の色知覚モデルは、視野角二度の色票が与えられた場合に、人間の色の見えが正しく予測できるように設計されている。図1は人間の視野の定義を示す図で、CIE 1931測色標準観察者は視野角一度から四度の範囲で適用可能なので、この適用可能な領域を視野角二度以内の刺激領域、視野角四度以内の隣接領域、隣接領域から視野角10度までの領域を背景領域、および、背景領域の周囲を周囲領域とする。さらに、それら領域すべてを含む視界領域を順応領域とする。
【０００３】
代表的な色知覚モデルとしてはCIECAM97sがあり、このモデルでは観察条件パラメータとして以下のようなものが設定できる。
La: 順応領域の絶対輝度[cd/m2]
通常、順応領域における白色点絶対輝度の20%
XYZ: 色票の相対XYZ値
XwYwZw: 白色点の相対XYZ値
Yb: 背景領域の相対輝度
周囲条件: Average Surround（色票の視野角四度より大）
Average Surround（色票の視野角四度以下）
Dim Surround
Dark Surround
Cut-Sheet Transparencies (on viewing box)
【０００４】
ここで、周囲条件は、周囲領域における相対輝度が順応領域における白色点の20%以上ならばAverage、20%より小さいならばDim、ほとんど0%ならばDarkになる。
【０００５】
単色の色票を利用した実験結果から色知覚モデルが導き出されたことから、複数の色が混在する画像に対して、どのような観察条件パラメータを適用すればよいかという点については、未だ確立されていない。つまり、ニュートラルなグレーが白色点の20%であることから、一般に、Ybを20%に設定している。
【０００６】
また、画像に対して色知覚モデルを適用する場合、一般に、全画素に対して一つの観察条件パラメータを利用している。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
全画素に対して一つの観察条件パラメータを適用する場合、ラスタライズ後の画像上で表現される単色と背景との間の視覚効果をカラーマッチング結果に反映させることができない。
【０００８】
また、画像に対して、平均的な観察条件パラメータを均一に適用するため、局所的に精度の高いカラーマッチング結果を得ることができない。
【０００９】
本発明は、上述の問題を解決するためのものであり、画像上で表現される単色と背景との間の視覚効果をカラーマッチング結果に反映させることを目的とする。
【００１０】
さらに、局所的に精度の高いカラーマッチング結果を得ることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
【００１２】
本発明にかかる画像処理は、人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理であって、画像と観察者との距離、および、前記画像の解像度を入力し、前記入力された距離および解像度から隣接領域の大きさを決定し、前記決定された隣接領域の大きさに応じた、注目画素を囲む隣接領域における最大輝度と最小輝度の差を示す均一度合を算出し、前記算出された均一度合に基づき、前記注目画素に対して、前記人間の色知覚モデルの観察条件パラメータである周囲条件を設定し、前記設定された周囲条件を用いて、前記注目画素の画素データに対して前記人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行うことを特徴とする。
【００１３】
また、人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行う画像処理であって、注目画素に対して所定の位置関係にある領域内の画素の平均輝度データを算出し、前記平均輝度データに基づき、観察条件パラメータを設定し、前記設定された観察条件パラメータに応じて、前記人間の色知覚モデルを用いるカラーマッチング処理を行うことを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる一実施形態の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
【００１５】
【第１実施形態】
［カラーマッチングの概念］
図2はカラーマッチングの概念を説明する図である。
【００１６】
図2において、11は入力デバイスに依存するデータを、入力側の環境光の白色点基準に基づくデバイスに依存しない色空間データへ変換するための変換マトリクスまたは変換ルックアップテーブル(LUT)、12は変換LUT11から得られるデータを人間の色知覚色空間JChまたはQMhへ変換するための色知覚モデルの順変換部(CAM)、13は環境光の基準白色に相対的な色知覚空間であるJCh（またはJCH）、14は照度レベルによって大きさの変化する絶対的な色知覚空間であるQMh（またはQMH）、15は人間の色知覚空間JChまたはQMhから出力側の環境光の白色点基準に基づくデバイスに依存しない色空間データへ変換するための色知覚モデルの逆変換部、16は逆変換部15から得られるデータを出力デバイスに依存する色空間データヘ変換するための変換LUT、17は入力側の観察条件パラメータ、18は出力側の観察条件パラメータである。
【００１７】
なお、入力デバイスおよび出力デバイスは、RGBやCMY(K)といった色空間には限定されず、ディジタルスチルカメラ、ディジタルビデオカメラ、モニタ、プリンタといった任意の画像入出力デバイスである。また、カラーマッチング自体を実行する画像処理装置には、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ機器を適用することができるが、入出力デバイスにその機能を与えることも可能である。
【００１８】
一般に、観察条件における環境光の白色点は、カラーターゲットやカラーパッチなどの色票を測色した際の標準光源の白色点とは異なる。例えば、測色の際に使用される標準光源はD50やD65であるが、実際に画像を観察する場合の環境光はライトブースのD50やD65とは限らず、白熱電球や蛍光灯などの照明光であったり、照明光と太陽光とが混合した光になる場合が多い。以下の説明では、簡単化のために、観察条件における環境光の光源特性をD50、D65およびD93とするが、実際にはメディア上の白色点のXYZ値を白色点として設定する。
【００１９】
色知覚モデルとして、例えばCIECAM97sを適用する場合、入力側の観察条件パラメータ17および出力側の観察条件パラメータ18は以下のようになる。
La: 順応領域の絶対輝度[cd/m2]
XYZ: 色票の相対XYZ値
XwYwZw: 白色点の相対XYZ値
Yb: 背景領域の相対輝度
周囲条件: Average Surround（平均的、色票の視野角四度より大）
Average Surround（平均的、色票の視野角四度以下）
Dim Surround（薄暗い）
Dark Surround（暗い）
Cut-Sheet Transparencies (on viewing box)
【００２０】
入力デバイスに依存するデータである画像データは、変換LUT 11によって入力側の環境光下の相対XYZ値へ変換される。
【００２１】
［処理構成］
図3は実施形態の処理構成の一例を示すフローチャートである。なお、処理構成を実現する具体的なハードウェア構成は説明しないが、処理構成に対応するプログラムをパーソナルコンピュータなどに供給することで実現される。
【００２２】
まず、画像と観察者との距離Dがユーザにより入力される(S21)。図4に一例を示すように、モニタ画面や印刷物と観察者との距離は0.4mから0.7mであるが、ユーザ入力によって任意の距離Dを設定することができる。ここでは、例えばD=0.5mを用いる。なお、画像と観察者との距離Dは、入力側と出力側とで異なる値を設定できる。
【００２３】
次に、画像と観察者との距離Dから刺激領域、隣接領域および背景領域の直径を求める(S22)。図5に示されるように、視線と画像の表面は、ほぼ垂直に交わると考えることができるので、視野角二度以内の刺激領域の直径Da、視野角四度以内の隣接領域の直径Dp、および、視野角10度以内の背景領域の直径Dbはそれぞれ下のようになる。
Da = 2×D×tan(1°)
Dp = 2×D×tan(2°)
Db = 2×D×tan(5°)
【００２４】
仮に、D=0.5mであればDa=17mm、Dp=35mm、Db=87mmである。
【００２５】
次に、画像の解像度R(pixels/inch)がユーザにより入力される(S23)。例えば、モニタに表示された画像であれば72ppi、プリントアウトされた画像であればプリンタ解像度の400ppiのようになる。実際は、アプリケーションやデバイスドライバによって指定される解像度またはズーム比率に依存する。なお、入力側と出力側の解像度Rには同じ値を用いる。
【００２６】
次に、刺激画素領域、隣接画素領域および背景画素領域それぞれの直径に対応する画像上のピクセル数を算出する(S24)。刺激領域の直径ピクセル数Dap、隣接領域の直径ピクセル数Dppおよび背景領域の直径ピクセル数Dbpはそれぞれ下のようになる。
Dap = Da×R/0.0254
Dpp = Dp×R/0.0254
Dbp = Db×R/0.0254
【００２７】
仮に、D=0.5m、R=72ppiならば、Dap=48.2、Dpp=99.0、Dbp=246.6になる。ここで簡略化のため、図6のように、各辺が2n+1画素（nは正の整数）になる正方形領域を仮定する。円形領域の面積と正方形領域の面積が等しくなるように正方形領域の一辺の長さLを算出すれば、L=√π×D/2=0.886×Dより、各領域の一辺の長さはLap=43画素、Lpp=87画素、Lbp=219画素になる。なお、入力側のDと出力側のDとが異なる場合は、各領域に対する一辺の長さに対応する画素数が入力側と出力側とで独立に計算すればよい。
【００２８】
次に、計測器などの指示値に基づき、順応領域の白色点絶対輝度Law[cd/m2]および周囲領域の絶対輝度Ls[cd/m2]がユーザにより入力される(S25)。
【００２９】
順応領域の白色点絶対輝度は、モニタの場合はモニタ白色点の絶対輝度[cd/m2]、印刷物の場合には（印刷物上の照度[lux]/π）によって求めることができる。また、周囲領域の絶対輝度は、厳密には注目画素に対して視野角10度より広い領域の絶対輝度になるが、ここでは簡単化のためにモニタの場合はモニタ周囲の絶対輝度、印刷物の場合には印刷物周囲の絶対輝度にする。なお、各絶対輝度は、入力側と出力側との観察条件に応じて、異なる値を設定することができる。
【００３０】
次に、周囲条件を例えば以下の条件で決定する(S26)。
0.2≦Ls/LawならばAverage Surround
0.06＜Ls/Law＜0.2ならばDim Surround
Ls/Law≦0.06ならばDark Surround
【００３１】
なお、LsおよびLawが入力側と出力側とで異なる場合、周囲条件は入力側と出力側とで独立に決定される。
【００３２】
次に、入力画像に対する注目画素を設定し(S27)、例えば、画像の左上から右下までの全画素に対して以下の処理を施す。
【００３３】
まず、入力側または出力側の周囲条件がAverage Surroundか否かを判断し(S28)、Average Surroundであれば隣接領域における均一度合Spを算出する(S29)。
【００３４】
つまり、図6に示されるような一辺の長さがLppの隣接領域内（注目画素および刺激領域を含む）について、各画素のXYZ値から最大および最小のY値YmaxおよびYminを求める。そして、均一度合Sp=(Ymax - Ymin)/100を算出し、例えばSp≦0.01の場合は、隣接領域が均一領域だとみなす。隣接領域が均一領域とみなされる場合は周囲条件としてAverage Surround（色票の視野角四度より大）を適用し、均一でない場合はAverage Surround（色票の視野角四度以下）を適用する。なお、入力側の距離Dと出力側の距離Dとが異なる場合は隣接領域の範囲が異なるため、入力側と出力側とは独立に計算される。
【００３５】
次に、図6に示されるような一辺の長さがLbpの背景領域（注目画素、刺激領域および隣接領域を含まない）について、各画素に対するXYZ値からYの平均的相対輝度Ybを求める(S30)。なお、入力側の距離Dと出力側の距離Dとが異なる場合は背景領域の範囲が異なるため、入力側と出力側とは独立に計算される。
【００３６】
次に、入力側および出力側の観察条件パラメータを設定する(S31)。例えば、入力側がsRGBモニタ（D65、Law=80[cd/m2]、Ls=4.074[cd/m2]）、出力側が典型的なオフィス環境（D50、Law=238.7[cd/m2]、Ls=47.74[cd/m2]）であり、画像と観察者との距離Dが入出力側ともに0.5m、解像度が72ppiであれば、観察条件パラメータは下のようになる。
入力側の観察条件パラメータ:
La = Law×0.2 = 80×0.2 = 16[cd/m2]
XwYwZw = D65
Yb = 各注目画素に対する入力側背景領域（一辺219画素）の平均Y
周囲条件: Dark Surround (Ls/Law = 4.074/80 = 0.051)
出力側の観察条件パラメータ:
La = Law×0.2 = 238.7×0.2 = 47.74[cd/m2]
XwYwZw＝D50
Yb = 各注目画素に対する出力側背景領域（一辺219画素）の平均Y
周囲条件：Average Surround (Ls/Law = 47.74/238.7 = 0.2)
【００３７】
出力側の平均的相対輝度Ybは、出力側のXYZ値から算出されるべきである。しかし、この段階で出力側のXYZ値は推定不可能なため、ここでは入力側のXYZ値を用いて出力側の平均的相対輝度Ybを近似する。また、出力側の周囲条件は、Average Surroundであるため、ステップS29と同様の処理、つまり隣接領域内の部分画像の均一度合によって「色票の視野角四度より大」または「色票の視野角四度以下」の観察条件パラメータが設定される。
【００３８】
次に、入力側および出力側の観察条件パラメータを用いてCAMによるカラーマッチングを行い(S32)、入力側のXYZ値に対応する出力側のXYZ値を算出し、ステップS33の判定により、画像のすべての画素に対して同様の処理を行うまでステップS27からS32を繰り返し、画像全体に対するカラーマッチングを行う。
【００３９】
［画像の縁の処理］
図7に示すように、画像の縁近傍に注目画素が設定される場合は、ステップS29の処理において刺激領域および隣接領域の画素が欠落する。同様に、ステップS30においても背景領域の画素が欠落する。このような場合、欠落分の画素を処理対象外とし、有効な画素からYmax、YminおよびYbを求める。
【００４０】
また、画像の縁近傍において画素の欠落の有無を判定することによる処理速度の低下を防ぐために、他の方法として、欠落画素に対してY=100、Y=20または周囲領域の相対輝度のような値を、仮定される画像の枠や周囲の状況に応じて（欠落分の画素として）設定することにより、欠落画素がない状態にして処理することもできる。
【００４１】
このように、第1実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1) 画像と観察者との距離Dおよび画像の解像度Rを利用することにより、画像上で注目画素に対する各視野角（二度、四度、10度など）の領域を定義することができる。
(2) 画像において、視野角に対する円形領域を正方形領域で近似することにより、領域内の処理を高速化することができる。
(3) 画像において、視野角四度以内の均一度合Spを求めることにより、Average Surroundの観察条件パラメータとして「色票の視野角四度より大」を利用するのか、「色票の視野角四度以下」を利用するのかを判断することができる。
(4) 画像において、注目画素に対する背景領域の平均相対輝度Ybを求めることにより、その値を注目画素に対する観察条件パラメータとして設定することができる。
(5) 画像の縁近傍の処理において、隣接領域内の欠落画素および背景領域の欠落画素に特定の値（例えばY=100、Y=20または周囲領域の相対輝度など）を設定することにより、縁近傍の処理を高速化することができる。
【００４２】
【第２実施形態】
以下、本発明にかかる第2実施形態の画像処理装置を説明する。なお、本実施形態において、第1実施形態と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００４３】
第1実施形態においては、主に画像オブジェクトまたはラスタライズ後の画像について説明したが、第2実施形態では、ラスタライズ前のグラフィカルオブジェクトに上記のカラーマッチングを適用する例を説明する。
【００４４】
なお、背景領域に関しては、オブジェクトの重なり順を解析し、オブジェクトのサイズに応じて、オブジェクト内の色や、背景のオブジェクトの色を参照することにより、背景領域の平均相対輝度Ybを得ることができる。ここでは、Average Surroundの場合に「色票の視野角四度より大」か否かを判断する方法を例として説明する。
【００４５】
図8は第2実施形態の処理構成の一例を示すフローチャートである。
【００４６】
まず、モニタに表示する、または、プリント出力するベクタ画像を入力し(S71)、入力されたオブジェクトのタイプを認識する(S72-S75)。なお、何れのオブジェクトとしても認識されない場合はエラーメッセージを表示して処理を終える(S76)。
【００４７】
●テキストオブジェクトや閉ループオブジェクトの場合
この場合、初期設定(S77)において図3に示すステップS21からS26に相当する処理を行い、視野角四度に相当する領域（隣接領域）や周囲条件などを予め決定する。
【００４８】
続いて、周囲条件がAverage Surroundか否かを判断し(S78)、Average Surroundであれば、簡単化のためにオブジェクトを包含する矩形を算出し、その矩形が視野角四度の領域より大きいか否かを判断する。つまり、オブジェクトを包含する矩形を抽出し(S79)、視野角四度の正方形（D=0.5m、R=72ppiの場合、Lpp=87画素相当）と包含矩形との比較を行い、オブジェクトに対する観察条件パラメータを最適化する(S80)。
【００４９】
ステップS80の処理は、具体的には、包含矩形の各辺が縦横ともにLppより大きい場合は「視野角四度より大」とみなす。また、縦横のどちらか一辺が短い場合はさらに解析を進め、例えば包含矩形の短辺≧0.8×Lpp、かつ、面積が視野角四度の領域(Lpp/m2)より大きければ「視野角四度より大」、それら以外は「視野角四度以下」とみなす。ただし、この判断はテキストや閉ループが単色で塗り潰されている場合のみ適用可能である。また、より精度の高い判断を行うために、包含矩形領域において実際に塗り潰されている領域が占める面積（占有率）を求めることも考えられる。
【００５０】
●画像オブジェクトの場合
この場合は、図3に示すステップS21からS31に相当する処理により観察条件パラメータの最適化が行われる(S81)。
【００５１】
●線オブジェクトの場合
この場合は「色票の視野角四度より大」の可能性が低いため、観察条件パラメータを最適化する処理をスキップする。
【００５２】
以上の処理により、各オブジェクトに対する観察条件パラメータが設定されると、CAMによるカラーマッチングが行われ(S82)、ステップS83の判定によりすべてのオブジェクトに対する処理が終わるまで、ステップS72からS82の処理が繰り返され、ベクタ画像全体のカラーマッチングが終了する。
【００５３】
このように、オブジェクトを認識することにより、ラスタ画像だけでなく、ベクタ画像に対しても視野角に対する処理を行うことができる。
【００５４】
【第３実施形態】
以下、本発明にかかる第3実施形態の画像処理装置を説明する。なお、本実施形態において、第1実施形態と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００５５】
図3のステップS21において、ユーザにより画像と観察者との距離Dが入力されるが、測距センサを用いることにより自動化を図ることができる。例えば、赤外線の反射時間から距離を測定する測距センサをモニタや観察ボックスの上へ設置すればよい（図9参照）。
【００５６】
測距センサの設置が困難な場合や、ホストに接続されていない場合は、マニュアル操作によって距離Dを設定することができる。勿論、測距センサがオフライン（ホストマシンに接続されていない）の場合に、測距センサに表示された数値（距離）を入力してもよい。
【００５７】
また、画像の縁近傍の処理における欠落画素に対する相対輝度値の設定も図10に示されるユーザインタフェイスによって行うことができる。デフォルト値は20%であるが、背景が白の場合には100%、縁なし画像の場合は周囲の相対輝度値が設定できる。また、実際の相対輝度値が得られる場合にはカスタム値の入力も可能である。
【００５８】
このように、測距センサを用いれば、ユーザと、原稿、モニタまたは印刷物との距離Dを自動的に正確に入力することができる。
【００５９】
【変形例】
上述した各実施形態においては画像を変倍しない場合を説明したが、ズーム倍率Zに応じた観察条件パラメータの設定を行うこともできる。例えば、画像と観察者との距離D、画像の解像度Rが与えられたとき、等倍画像に対する刺激領域、隣接領域および背景領域の一辺がそれぞれLap、LppおよびLbpであれば、ズーム倍率Zに対する各領域の一辺は、距離Dが固定の場合、オリジナル画像上で下のようになる。この値を上述した処理で使用することで、画像を変倍する場合に対応することができる。
Lap' = Lap×(1/Z)
Lpp' = Lpp×(1/Z)
Lbp' = Lbp×(1/Z)
【００６０】
【他の実施形態】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００６１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６２】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６３】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像上で表現される単色と背景との間の視覚効果をカラーマッチング結果に反映させることができる。
【００６５】
さらに、局所的に精度の高いカラーマッチング結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】人間の視野の定義を示す概念図、
【図２】  CAMによるカラーマッチングの概念を説明する図、
【図３】第1実施形態の処理構成の一例を示すフローチャート、
【図４】モニタ画面や印刷物と観察者との距離を説明する図、
【図５】画像と観察者との距離Dから刺激領域、隣接領域および背景領域の直径を求める方法を説明する図、
【図６】画像における注目画素と各視野角に対する領域を示す図、
【図７】画像の縁近傍の処理における画素の欠落を示す図、
【図８】第2実施形態の処理構成の一例を示すフローチャート、
【図９】測距センサをモニタや観察ボックス上へ設置した例を示す図、
【図１０】画像の縁近傍の処理における欠落画素に対する相対輝度値の設定を行うユーザインタフェイスを示す図である。
【図１】
0004652535.tif 000002
【図２】
0004652535.tif 000003
【図３】
0004652535.tif 000004
【図４】
0004652535.tif 000005
【図５】
0004652535.tif 000006
【図６】
0004652535.tif 000007
【図７】
0004652535.tif 000008
【図８】
0004652535.tif 000009
【図９】
0004652535.tif 000010
【図１０】
0004652535.tif 000011