(57)【要約】  ５Ｄ双方向フィルタリングを使用して２つの帯域画像ＩｈｉｇｈおよびＩｌｏｗでの画像分解に基づいて、改良型の空間および色適応の色域マッピングアルゴリズムを実行する方法およびシステムを提供する。低域通過帯域画像Ｉｌｏｗに適用される関数ｇ（）は、色域クリッピングアルゴリズムの後の黒点補正を実行する。Ｉｈｉｇｈに適用される関数ｋ（）は、出力画像の２つの帯域の相対的な成分を維持するための局所的に適応可能な関数である。その後、局所的に適応可能な点別のＧＭＡの２つの群の実装である、圧縮とクリッピングとを使用して、関数ｆ（）によってＩｈｉｇｈとＩｌｏｗとのマージングおよび適応マッピングが実行される。２つの関数ｆ（）が提案されているが、これらは各画素の隣接画素の色特性を考慮するものである。黒点補正は、画像のヒストグラムに基づいて、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第１の閾値より大きい場合に黒点補正を実行し、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第１の閾値と第２の閾値との間にある場合に部分的黒点補正を実行し、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第２の閾値より少ない場合に黒点補正を実行しないことにより適応可能になる。
2010541356.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置内に属し一定の黒点を有する変換先の色域の色部分空間にマッピングし、黒点補正のステップを含む方法であって、黒点補正ステップが、画像の特性に基づいて、特性値が第１の閾値より大きい場合に黒点補正を実行し、特性値が第１の閾値以下である場合に黒点補正を実行しないことにより適応可能であることを特徴とする、方法。
【請求項２】
特性が画像のヒストグラムであること、および特性値が出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第１の閾値より大きい場合に黒点補正を実行するステップが、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第１の閾値と第２の閾値との間にある場合に部分的黒点補正を実行するステップと、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第２の閾値より大きい場合に完全黒点補正を実行するステップとを含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
画像を複数の帯域の画像で分解して少なくとも低域通過画像を生成し、低域通過画像に黒点補正が実行されて黒点補正された低域通過画像を生成するステップと、黒点補正された低域通過画像に適用される色域マッピングのステップとを含むことを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置内に属し一定の黒点を有する変換先の色域の色部分空間にマッピングするためのシステムであって、
原画像を複数の帯域で分解し、少なくとも低域通過画像と高域通過画像とを生成するためのフィルタと、
低域通過画像を入力として取り込み、黒点補正された低域通過画像を出力として送る黒点補正コンポーネントと、
黒点補正された低域通過画像と高域通過画像とのマージングおよびマッピングを行って、出力画像を生成するための適応マージングマッピングコンポーネントとを備える、システム。
【請求項６】
黒点補正コンポーネントが、第１の閾値および第２の閾値により制御され、オペレータによって第１の閾値および第２の閾値を設定するためのユーザインタフェースを備える、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
出力画像を出力するための出力装置をさらに備える、請求項５または６に記載のシステム。
【請求項８】
出力装置がインクジェット印刷システムである、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
出力装置が表示システムである、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
請求項１から４のいずれか一項に記載の原画像を変換元の色域の色部分空間から変換先の色域の色部分空間にマッピングする方法を装置に実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項９に記載のコンピュータプログラムを含む、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置内に属し一定の黒点を有する変換先の色域の色部分空間にマッピングする方法に関し、方法は、黒点補正のステップを含む。本発明はまた、原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置内に属し一定の黒点を有する変換先の色域の色部分空間にマッピングするシステムに関し、システムは、原画像を複数の帯域で分解し、少なくとも低域通過画像と高域通過画像とを生成するためのフィルタと、黒点補正コンポーネントとを備える。本発明はさらに、方法を実行するためのコンピュータプログラムおよびプログラムを記憶するコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
色域マッピングアルゴリズムは、入力装置の色域と出力装置の色域とを考慮するものである。一部の色域マッピングアルゴリズムは、画像タイプ、ヒストグラム、コントラスト、または色域などの画像特性のいくつかも考慮する時に適応可能であると言われる。最近の技術は、画像のレイアウトや空間特徴を考慮する。これらの技術は、空間特徴を把握して、レンダリングプロセスでその特徴を保存しようとする。ＩＣＣワークフローでは、色変換アルゴリズムは、２つの装置（変換元装置および変換先装置）のＩＣＣプロファイルと、ユーザのレンダリングの意図（または意図）とを調べて、変換を実行する。ＩＣＣプロファイルは、最も明るいレベルの白色を変換元装置から変換先装置に変換する方法を指定するが、黒色が変換される方法を指定するものではない。ユーザは、画像内の微妙な黒色または暗い色の空間が変換画像内の等質な黒色または暗い色の空間に変換される時、ＩＣＣプロファイルの欠落した機能性の影響であると考える。画像の暗領域の細部（シャドー部と呼ばれる）は、標準的な色変換では失われる可能性がある。
【０００３】
Ａｄｏｂｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ社は、１つの装置で達成可能な最も暗いレベルの黒色と別の装置で達成可能な最も暗いレベルの黒色との差を調節することによってこの変換の問題に対処するためのＢｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎを実現した。
【０００４】
線形ＸＹＺスケーリングとも呼ばれるＢｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ（ＢＰＣ）は、元の黒点をＣＩＥＸＹＺ色空間の変換先の黒点にマッピングし、中間の色値をスケーリングする。
【０００５】
あるいは、明度のスケーリング、再スケーリング、または再マッピングとも呼ばれるＬｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＬＣＡ）が、ＣＩＥＬＡＢ色空間内の画像に適用され得る。線形、多項式のＳ字関数のＬＣＡが先行技術で提案され、点別（すなわち、空間方向でない）のカラーワークフローで実施されてきた。実験の結果から、Ｓ字関数のスケーリングの成果は色域差の大きさに依存し、画像依存であり得ることがわかる。ＸＹＺスケーリングは、合理的に同じ出力関連の変換元媒体と変換先媒体とのための基準色の再レンダリングと考えられる。ほとんどの点別のＩＣＣワークフローの実装は、線形ＣＩＥＸＹＺスケーリング（例えば、Ａｄｏｂｅ）を適用する。
【０００６】
また、明度のスケーリングは、既存の空間色域マッピングアルゴリズム、例えば、ログ領域内の低域空間周波数帯域または任意のＳ字関数の最も低い空間周波数帯域への線形圧縮でも提案されている。また、Ｈｉｇｈ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｇｅ（ＨＤＲ）画像をレンダリングするのに同様の技術が使用されてきた。ＨＤＲ画像では、ｒｇｂ画素値のログ領域内のスケール係数を使用して基準層の範囲が圧縮されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
先行技術のシステムでは、ユーザが画像の変換の時にＢＰＣを選択するか、または選択しないかを決めることが知られている。ＢＰＣは、色域圧縮アルゴリズムと見なされることができる。そのため、ＢＰＣはほとんど飽和（ｓａｔｕｒａｔｅｄ）されていない画像を生成する。この不飽和状態は、常に望ましいことであるとは限らない、および／または必要であるとは限らない。効果は、画像の実成分および変換先装置の色域の実成分に依存する。このことは、ユーザが画像の印刷を望む都度、特定の画像の変換がＢＰＣを使用すればよりきれいに見えるか、またはＢＰＣを使用しないでよりきれいに見えるかを決定しなければならないということを意味する。ＢＰＣは装置依存であるので、ユーザは画像の印刷を見た後でしかこの判断をすることができない。画面のプレビューでさえ役に立たない。これが面倒である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述の問題を克服するために、前文の方法は、黒点補正のステップは、画像の特性に基づいて、特性値が第１の閾値より大きい場合は黒点補正を実行し、特性値が第１の閾値以下である場合は黒点補正を実行しないことで適応可能であることを特徴とする。このように、画像の特性を評価し、その特性を適切な閾値と比較することで、実画像および装置の所与の黒点に黒点補正が必要であるか否かを判断することが可能である。
【０００９】
次の実施形態は、特性は画像のヒストグラムであること、および特性値が出力装置の黒点のレベルに満たない画素の数であることを特徴とする。
【００１０】
ヒストグラムを使用することによって、画像のヒストグラムに基づいてＢＰＣを適用するか否かを自動的に判断することができる：
・数個（あるいはそれ以下）の画素の色のみが出力装置の黒点のレベルに満たない場合、ＢＰＣは必要ではない。
・画像の全ての画素の色が出力装置の黒点のレベルに満たない場合、ＢＰＣは絶対に必要である。
【００１１】
本発明によれば、画像の大部分が出力装置の黒点のレベルに大幅に満たない場合のみ、ＢＰＣは画像ベース上の画像に適用される。
【００１２】
ヒストグラムは方向依存とすることができ、また局所的ヒストグラムとすることもできる。
【００１３】
次の実施形態では、方法はさらに、出力装置の黒点のレベルに満たない画素の数が第１の閾値より多い場合に黒点補正を実行するステップは、出力装置の黒点のレベルに満たない画素の数が第１の閾値と第２の閾値との間である場合に部分的黒点補正を実行するステップと、出力装置の黒点のレベルに満たない画素の数が第２に閾値より多い場合に完全黒点補正を実行するステップとを含むという点で、改良されている。
【００１４】
これは、中間の場合に備えるもので、このような場合、部分的ＢＰＣが適用される。部分的ＢＰＣは無ＢＰＣとＢＰＣとの間の線形結合として実装され得る。しかしながら、非線形結合も可能である。
【００１５】
さらに有利な実施形態では、方法はさらに、画像を複数の帯域の画像で分解して、少なくとも低域通過画像を生成するステップであって、低域通過画像で黒点補正のステップが実行され、その結果、黒点補正された低域通過画像を生成するステップと、黒点補正された低域通過画像に適用される色域マッピングのステップとを含む。
【００１６】
ＣＩＥＸＹＺにおけるＢＰＣは低域通過画像の色域を縮小するので、黒点補正された画像の色域境界は変換先の色域により近く、次の色域マッピングにおけるクリッピングは最終の結果にあまり影響を与えないことになる。例えば、ＨＰＭｉｎΔＥによるこのクリッピングは、飽和度を保存するのに適している。ＢＰＣはレンダリングワークフローの一部であるので、上述の内容は、色域マッピングの前にＢＰＣを適用することが有利であることを示している。つまり、ＢＰＣは画像の暗くてコントラストのない値のその後のクリッピングを避ける。
【００１７】
本発明はさらに、原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置内に属し一定の黒点を有する変換先の色域の色部分空間にマッピングするためのシステムに関し、システムは：
原画像を複数の帯域で分解し、少なくとも低域通過画像と高域通過画像とを生成するためのフィルタと、
低域通過画像を入力として取り込み、黒点補正された低域通過画像を出力として送る黒点補正コンポーネントと、
黒点補正された低域通過画像と高域通過画像とのマージングおよびマッピングを行って、出力画像を生成するための適応マージングマッピングコンポーネントとを備える。
【００１８】
本発明はまた、原画像を変換元の色域の色部分空間から、一定の出力装置内に属し一定の黒点を有する変換先の色域の色部分空間にマッピングするための方法に関し、方法は黒点補正のステップを含み、黒点補正ステップは、画像のヒストグラムに基づいて、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第１の閾値より大きい場合に黒点補正を実行し、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第１の閾値と第２の閾値との間にある場合に部分的黒点補正を実行し、出力装置の黒点のレベルに達しない画素の数が第２の閾値より少ない場合に黒点補正を実行しないことにより適応可能であることを特徴とする。
【００１９】
適切な事例で使用される画像の概念は、値を有する画素のセットのことであり、画素の各値は色部分空間からの値を有する。
【００２０】
本出願で使用される変数の表記に関して、以下に説明する：
【数１】
2010541356.tif 000003
は、ＩｌｏｗＭとしても表わされ、
【数２】
2010541356.tif 000004
ＩｈｉｇｈＭとしても表わされ、
通常は、下付き文字の上の水平バーは、変数がマッピングされたことを示す「Ｍ」の拡張に対応し、
Ｌ、Ｃ、ｈは、アステリスク＊付きでも示され、
変数に関しては、下付き文字および上付き文字は、場合によっては変換の主要文字の次は通常の文字で示される、例えば、ＩｌｏｗはＩｌｏｗと同じである。
【００２１】
添付の図面を参照して、本発明を詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明による色域マッピングのシステムを示す図である。
【図２】本発明の方法の一実施形態を示すフロー図である。
【図３】適応ＢＰＣのフロー図である。
【図４】第１の実施形態によるマッピングの説明図である。
【図５】第２の実施形態によるマッピングの説明図である。
【図６】マッピングの改良を示す図である。
【図７】適用されるマッピングにおけるさらなる改良を示す図である。
【図８】本発明と接続して使用する印刷装置のコンポーネントの概略図である。
【図９】本発明が適用できるインクジェットプリンタの主要部品を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
フレームワーク
図１は、本発明の適応色域マッピングのためのフレームワークを構成する多数のコンポーネントを備えるシステム１００を示す。フレームワークでは、１つのコンポーネントから別のコンポーネントに移る画像は、隅が折られた矩形で示されている。モジュールとも呼ばれるコンポーネントは、コンピュータ上の特定のオペレーティングシステムの下で実行するソフトウェアコンポーネントとして具現化され得る、または、ＦＰＧＬＡなどの専用回路としてハードウェア内で具現化され得る。図２は、本発明の方法の一実施形態を示すフロー図である。図１および図２は、典型的には、特定のコンポーネントが方法の特定のステップを実行するという意味では、関連している。
【００２４】
コンポーネント１０２により実行されるステップＳ１では、原画像Ｉｏｒ（１０１）が、無条件に入力ＩＣＣプロファイルを使用して、Ｉｉｎ（１０３）を生成するＣＩＥＬＡＢの色空間に変換される。
【００２５】
コンポーネント１０４により実行される次のステップＳ２では、低域通過帯域画像Ｉｌｏｗ（１０５）が双方向（Ｂｉｌａｔｅｒａｌ）フィルタリングによりＩｉｎから取得される。このステップでは、各隣接画素が重み付けされる加重局所平均が算出される。重みは、中心画素に対する幾何学的距離と測色値ΔＥａｂ距離との関数である。この平均は、５Ｄ双方向フィルタリングアルゴリズムを使用して算出される。得られる低域通過帯域画像Ｉｌｏｗ（１０５）はこれらの加重局所平均を含み、重みは中心画素に対する幾何学的距離と測色値ΔＥａｂ距離との関数である。
【００２６】
コンポーネント１０６により実行されるステップＳ３では、局所変化を含む高域通過帯域画像Ｉｈｉｇｈ（１０７）は、ＩｉｎとＩｌｏｗとの差を利用して決定される。
【００２７】
ステップＳ４でまとめて示されるステップＳ２とＳ３とにおいて、モジュール１０８でまとめて示されるモジュール１０４と１０６とに対応するが、画像を複数の帯域で効果的に分解する。上述の実施形態では、画像は、局所平均を含む帯域と局所変化を含む帯域との２つの帯域で分解される。
【００２８】
モジュール１０９に対応する次のステップＳ５では、Ｉｌｏｗがクリッピングによって変換先の色域ＤｅｓｔＧａｍｕｔにマッピングされ、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎが適用される。また、この変換は、ｇ（）で示される。クリッピングによる劣化は、大抵、複数の画素が近い色値を有する隣接画素で発生することに留意されたい。しかしながら、ステップＳ２における前の双方向フィルタリングはこの劣化を防ぎ、このような隣接画素はフィルタによってぼかされ、局所変化がＩｈｉｇｈで安全に保存されることになる。このステップは、出力ＩｌｏｗＭ（１１０）として提供する。
【００２９】
モジュール１１１に対応するステップＳ６では、Ｉｈｉｇｈにおいて変換ｋ（）が実行され、ＩｈｉｇｈＭ（１１２）が得られる。
【００３０】
モジュール１１３に対応するステップＳ７では、空間および色適応の色域マッピングアルゴリズムが適用され、ｆ（）で示される。ステップＳ２で実行された双方向フィルタリングにより、各画素の隣接画素は、画素の色値と隣接画素間の関係とが保存されるように考慮に入れられる。これにより、Ｉｏｕｔ（１１４）が生成される。
【００３１】
最後に、モジュール１１５に対応するステップＳ８では、Ｉｏｕｔは、関連するＩＣＣプロファイルの相対的な測色法を使用して、出力プリンタのＣＭＹＫ符号化に変換される。これにより、Ｉｄｅｓｔ（１１６）が生成される。
【００３２】
印刷システムにおけるこのフレームワークのアプリケーションは、以下で説明する。ここで、本発明によるフレームワークを詳細に説明する。
【００３３】
色空間
ステップＳ１において、ＣＩＥＬＡＢへの変換が実行される。空間的色域マッピングアルゴリズムが適用される色空間が重要であることに留意されたい。示された実施形態では、ＣＩＥＬＡＢが選択されているが、ＣＩＥＸＹＺも使用される。
【００３４】
画像分解
モジュール１０８で実行される分解の目的は、画像の局所平均と局所細部とを分解して、それらを別個に処理にし、得られる画像に局所平均と局所細部との両方をできる限り保存することである。示されたフレームワークは、画像を２つの帯域で分解するが、モジュール１０８を変更することで、フレームワークはｎ個の帯域に適合できる。ＢＰＣおよびＳＣＡＧＭＡの改良型も、複数の帯域に適用されるのに適している。
【００３５】
低域通過フィルタリング
低域通過フィルタリングを行うためにＧａｕｓｓｉａｎフィルタを使用すると、ハロー現象が生じる。ハロー現象の発生を避けるために、５Ｄ双方向フィルタリング（ＢＦ）を使用するエッジ保存フィルタによって分解が行われる。フィルタのサイズは極めて重要なパラメータであるので、ここで簡単に説明する。ここでは、分解の際の周波数帯域は２つであるが、２超でもよく、最大値は計算時間のコストによってのみ制限される。
【００３６】
ＣＩＥＬＡＢ空間における５Ｄ双方向フィルタリング（ＢＦ）は、空間領域と色範囲とが組み合わされたフィルタリングである。ＬＢＦ＝ＢＦ（Ｌ）、ａＢＦ＝ＢＦ（ａ）、ｂＢＦ＝ＢＦ（ｂ）は、フィルタリングされた画像の３つのチャネルを示す。画素ｉのＬＢＦであるＬｉＢＦは、以下のように求められ得る（ａｉＢＦおよびｂｉＢＦの式も同様である）：
【数３】
2010541356.tif 000005
【数４】
2010541356.tif 000006
ここで、Ｉｉｎは原画像であり、ｄ（ｘｉ，ｘｊ）は画素ｉの位置ｘｉと隣接画素ｊの位置ｘｊとの間の幾何学的な近さを示す。ｒ（ｐｉ，ｐｊ）は画素ｉおよびｊの色（Ｌｉ，ａｉ，ｂｉ）と色（Ｌｊ，ａｊ，ｂｊ）との間の測色の類似度を示す。ここでは、ｄ（ｘｉ，ｘｊ）およびｒ（ｐｉ，ｐｊ）はそれらの引数間のユークリッド距離のガウス関数である：
【数５】
2010541356.tif 000007
ここで、２つのスケールパラメータσｄおよびσｒは、フィルタの動作で重要な役割を果たす。これらを簡単に説明する。同様に、パラメータδｄおよびδｒはフィルタの特性化に使用される場合があることに留意されたい。
【００３７】
本発明に従って２つの帯域で分解するために、まず、元のＣＩＥＬＡＢ画像が極座標表現であるＣＩＥＬＣＨ、すなわち、明度（ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）、彩度、色相に変換される。低域通過帯域画像Ｉｌｏｗを計算するために、原画像Ｉｉｎの２つのチャネルＬｉｎとＣｉｎのみが５Ｄ双方向フィルタリングを使用してフィルタリングされる。これは、図３に示されている。ｈｉｎチャネルはフィルタリングされないで、提案されているＳＧＭＡにより変更されていない色相を維持する。それにもかかわらず、５Ｄ双方向フィルタがΔＥａｂ距離を伴うので、色相はＬｉｎとｃｉｎチャネルのフィルタリングの際に十分に考慮に入れられる。
【００３８】
したがって、低域通過帯域画像Ｉｌｏｗは、以下のように定義される：
Ｉｌｏｗ＝（ＬＢＦ，ｃＢＦ，ｈｉｎ）
ここで、ＬＢＦ＝ＢＦ（Ｌｉｎ）かつｃＢＦ＝ＢＦ（ｃｉｎ）である。
【００３９】
フィルタパラメータ、空間フィルタサイズ
従来のガウスフィルタリングでは、ガウスフィルタの幅（σｄで設定）が、低域通過帯域に進む低周波成分（局所平均と見なされる）と高域通過帯域に進む高周波成分（局所細部）との境界を決定する。σｄの適切な値を設定するのは、ささいな作業ではない。この選択は、「局所細部」（すなわち、特定の領域における小さなまたは微細な要素）の定義付けに関連する。この定義付けは、再生画像のサイズや解像度、再生装置の変調伝達関数、視野条件、可視化の距離、人間の視覚システムの動作などの複数のパラメータに依存する。当該技術分野では、人間の視覚ステムを３つ以上（通常は５つまで）の帯域のマルチスケール分解によってモデル化することが知られている。ここでは、本発明のフレームワークにこれを適用することで、異なるサイズの細部の複数のカテゴリの定義付けが可能になる。示された実施形態では、画像分解は２つの帯域に制限されている。この実施形態のσｄおよびσｒの適切な値は、以下で説明する。
【００４０】
５Ｄ双方向フィルタのフィルタサイズ
５Ｄ双方向フィルタでは、中心画素と隣接画素との間のΔＥａｂの色距離も考慮に入れられる。このことにより、ハロー現象を避け、局所の同じ画素間の局所遷移を具体的に処理することができる。小さいΔＥａｂ距離にある（すなわち、同じとみなされる）隣接画素がフィルタリングされる。ΔＥａｂ距離がσｒに比べて大きくなるにつれて、画素はフィルタリングされなくなる。したがって、σｒが小さいΔＥａｂを大きいΔＥａｂと区別する基準を決定する。小さいΔＥａｂ値は知覚色差と十分に相互関係があるが、ΔＥａｂ値が大きいと見なされることのできる閾値σｒを定義付けするのはより難しい。ＳＣＡＧＭＡの１つの目的は、色域マッピングアルゴリズムにより変換先の色域の同じ色にマッピングされてしまう色差を保存することである。したがって、σｒを入力色域と変換先の色域との間の平均距離に設定することが考えられる。色間の小さい距離を維持する出力装置の機能も考慮に入れられる。
【００４１】
「局所細部」や「同色」の簡単な定義付けがなければ、先行技術を再検討して、画像分解時のσｄおよびσｒの値の効果を評価することを提案する。
【００４２】
発明者により実行された実験が以下の見解を引き出した。大きい値のσｄは画像領域におけるフィルタの幅がより広いことを意味し、したがって、より大きな周波数成分のセットがフィルタリングされる。実際に、画像を上から下まで見た時に上から下まで動くσｄが増加した画像の列を見ると、Ｉｌｏｗはぼかしを行い、Ｉｈｉｇｈはより細部を表わすことがわかる。大きい値のσｒは色領域におけるフィルタがより大きいことを意味し、したがって、より大きな範囲の色遷移がフィルタリングされる。σｒが非常に大きい時、双方向フィルタはフィルタリングされた領域の色成分により調整されず、結果として生じる画像のぼかしは、二次元のガウスフィルタのぼかしと同じになる。また、強いエッジの近くにハロー現象が発生する。σｒが増加した画像の行を見ると、Ｉｈｉｇｈではより多くの色成分が見られる。
【００４３】
ここで、σｄとσｒとの関係について考える。小さい値のσｒは任意のσｄに対して画像のぼかしを非常にわずかな色遷移に厳しく限定する。小さい値のσｄは任意のσｒに対して画像のぼかしを高周波成分に限定する。σｄとσｒとの両方が非常に大きな値である時、Ｉｌｏｗは飽和領域に囲まれた不飽和領域で彩度を大きく引き上げることによっていくらかの色ずれを示す。色ずれは、色域マッピング処理で不具合を発生させるが、これはσの値が非常に大きい場合にのみ発生する。
【００４４】
この見解に基づいて、値σｒ＝２０ΔＥａｂ、σｄ＝２０画素（すなわち、対角線の約１．５％）がこれらのアルゴリズムや適切な画像のセットに適する最適な妥協点であることがわかる。
【００４５】
δｄおよびδｒをパラメータと考えると、δｄの設定は画像サイズおよび可視化の条件に依存しなければならないと言える。前述の実験では、値を（１５０ｄｐｉ、サイズ９ｃｍ−１５ｃｍから１２ｃｍ−２０ｃｍまで印刷され、６０ｃｍ離れて見る画像に対して）δｄ＝画像対角線の１％、δｒ＝２５ΔＥに設定した。
【００４６】
特定の実施形態では、これらのパラメータは、上述したように、ユーザインタフェースを使用してユーザによって、またはジョブおよびシステムの状態や設定に基づく制御プログラムによって設定される場合がある。
【００４７】
高域通過フィルタリング
次に、高域通過帯域画像Ｉｈｉｇｈは、図１のモジュール１０６により実行されるステップＳ３で、Ｉｉｎと低域通過Ｉｌｏｗとの差を利用して計算される：
Ｉｈｉｇｈ＝Ｉｉｎ−Ｉｌｏｗ＝（Ｌｉｎ−ＬＢＦ，ｃｉｎ−ｃＢＦ，０）
これは、図４に示されている。
【００４８】
低域通過帯域に適用される関数ｇ（）
低域通過帯域に関数ｇ（）を適用するステップ（モジュール１０９により実行されるステップＳ５）をさらに詳細に説明する。
【００４９】
関数ｇ（）は、Ｉｌｏｗに含まれる入力画像Ｉｉｎの局所平均に影響する。その目的は、色相、明度、彩度などの色属性をできる限り保存すると同時にＩｌｏｗの色域を変換先の色域ＧａｍｕｔＤｅｓｔｉｎａｔｉｏｎにマッピングすることである。さらに、広範囲のレンダリングを保存する必要がある。
【００５０】
画像の暗くてコントラストのない（ｌｏｗ−ｋｅｙ）値の結果として生じるクリッピングを避けるために、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ（ＢＰＣ）がＩｌｏｗに適用される。
【００５１】
以下の節では、本発明によるフレームワークおよび方法に含まれるアルゴリズムを提案する。
【００５２】
線形ＸＹＺスケーリングとも呼ばれるＢｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ（ＢＰＣ）は、変換元の黒点をＣＩＥＸＹＺ色空間の変換先の黒点にマッピングし、中間の色値にスケーリングする。Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎは、色域圧縮アルゴリズムと考えられることができることに留意されたい。このために、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎはほとんど飽和されていない画像を生成する。この不飽和状態は、常に望ましいことであるとは限らない、および／または必要であるとは限らない。提案されている方法は、この不利点を克服するものである。ＢＰＣの方法は、図５を参照して説明する。図５は、図２のステップ５を詳細に示したものである。第１のステップＳ５１で、Ｉｌｏｗが白点＝［１，１，１］の正規化されたフラットなＸＹＺ符号化に変換される。次のステップＳ５２で、Ｉｌｏｗのヒストグラムが構成される。ヒストグラムのＸ軸に沿って、ＩｌｏｗのＹ値が動く。ヒストグラムのＹ軸に沿って、所与のＹ値を有する画素の数が示される。さらに、横軸には、変換先の装置の最小のＹ値であるＹｍｉｎＤｅｓｔが示される。ヒストグラムから、Ｙ値がＹｍｉｎＤｅｓｔより下の画素の総数＃が決定される。この数が第１に閾値Ｔｈ１より上であれば（ステップＳ５３、Ｙ）、次のステップＳ５４で、さらにこの数が第２の閾値Ｔｈ２より上であるか否かがチェックされる。この場合、Ｔｈ２＞Ｔｈ１である。この数が第２の閾値Ｔｈ２より上である場合（ステップＳ５４、Ｙ）、完全ＢＰＣが実行される（ステップＳ５５）。
【００５３】
完全ＢＰＣでは、画素ｉのＹｌｏｗＢＰＣ値、ＹｉｌｏｗＢＰＣは、以下のように求められる（ＸｉｌｏｗＢＰＣおよびＺｉｌｏｗＢＰＣも同様の式）：
【数６】
2010541356.tif 000008
ここで、ＹｉｌｏｗＢＰＣは変換先画素ｉのスケーリングされたＹ値であり、Ｙｉｌｏｗは元の画素ｉのＹ値であり、Ｙｍｉｎｌｏｗは画像の最小のＹ値であり、ＹｍｉｎＤｅｓｔは変換先の装置の最小のＹ値である。
【００５４】
ステップＳ５４で＃＞Ｔｈ２が適用できないことがわかれば（Ｎ）、部分的ＢＰＣが実行される（ステップＳ５６）。この場合、部分的ＢＰＣは、以下の式に従う、無ＢＰＣと完全ＢＰＣとの間の線形結合である：
ＩｌｏｗＢＰＣａｄａｐｔｉｖｅ＝ｑ＊Ｉｌｏｗ＋（１−ｑ）＊ＩｌｏｗＢＰＣ
ここで、ｑ＝＃／（Ｔｈ２−Ｔｈ１）である。
【００５５】
ステップＳ５３で＃＞Ｔｈ１が適用できない（Ｎ）、つまり、数個の画素あるいはそれ以下の画素の色のみが出力装置の黒点のレベルに達しないことがわかれば、ＢＰＣは全く必要なく、実行されないことになる。閾値Ｔｈ１およびＴｈ２は、装置のユーザインタフェースを使用してオペレータによって設定されることのできるパラメータである。
【００５６】
方法は、ステップＳ５６を実行した後もステップＳ５５を実行した後も行われるように、ステップＳ５７を継続する。この場合、得られる画像はＣＩＥＬＣＨに変換される。
【００５７】
この変換の後、方法はステップＳ５８を継続し、得られた低域通過帯域がさらに処理される。
【００５８】
ＢＰＣは、色域外にある画素の数および色域とこれらの画素との間の距離を大きく減少させる。ＣＩＥＸＹＺにおけるＢＰＣはＩｌｏｗの色域を縮小するので、ＩｌｏｗＢＰＣの色域境界は変換先の色域により近く、最初のクリッピングの選択は最終の結果にあまり影響を与えない。前の実験では、いくつかのカラフルな画像のクリッピングのアーチファクトは顕著に表れた。これらのアーチファクトは、ＨＰＭｉｎΔＥａｂを使用する最初のクリッピングによるものであった。しかしながら、このようなアーチファクトは、最初にＢＰＣを適用すると問題ではなくなり、ＨＰＭｉｎΔＥａｂは飽和度を保存するのに適している。Ｉｌｏｗ＝ＨＰＭｉｎＨＰＭｉｎΔＥ（ＩＬｏｗＢＰＣ）。
【００５９】
関数ｇ（）の第２のステップは、低域通過帯域の色域マッピングである。このマッピングの目的は、Ｉｌｏｗ内の各画素の色をできる限り保存することである。
【００６０】
隣接画素間の色距離を保存することは、Ｉｉｎ全体をマッピングする時ほど重要ではない。それは、分解された画像の重要な細部のほとんどが５Ｄ双方向フィルタによりフィルタリングされており、Ｉｈｉｇｈ内にあるからである。これらの制約によりＢＰＣの後でＨＰＭｉｎΔＥを使用することになり、クリッピング画像ＩｌｏｗＭが得られる。ここで、
ＩｌｏｗＭ＝ＨＰＭｉｎΔＥ（ＩｌｏｗＢＰＣ）＝ｇ（Ｉｌｏｗ）
ｇ＝ＨＰＭｉｎΔＥ・ＢＰＣ
【００６１】
色相チャネルはＨＰＭｉｎΔＥにより変更されないままである点に留意されたい：ｈｌｏｗＭ＝ｈｌｏｗ＝ｈｉｎ。ＣＩＥＸＹＺにおけるＢＰＣはＩｌｏｗの色域を縮小するので、ＩｌｏｗＢＰＣの色域境界は変換先の色域により近く、最初のクリッピングの選択は最終の結果にあまり影響を与えない。ＨＰＭｉｎΔＥａｂは飽和度を保存し、色相を一定に保つので、色域マッピングにＨＰＭｉｎΔＥａｂを選択するのは適切である。
【００６２】
しかしながら、この空間色適応ＧＭＡの別の実施形態（ＳＣＡＣＯＭＰバージョン）では（以下の関数ｆ（）を参照）、均一な局所適応的圧縮を適用するために、ＨＰＭｉｎΔＥａｂは５０％グレー点にクリッピングする別のクリッピングアルゴリズムＳＣＬＩＰで置き換えられる。この圧縮は、ＨＰＭｉｎΔＥａｂを使用した場合は均一でない：
ＩｌｏｗＭ＝ＳＣＬＩＰ（ＩｌｏｗＢＰＣ）＝ｇ（Ｉｌｏｗ）
ｇ＝ＳＣＬＩＰ・ＢＰＣ
【００６３】
高域通過帯域に適用される関数ｋ（）
ここで、図１のモジュール１１１により実行される図２のステップＳ６の適応スケーリングのステップをさらに考察する。Ｉｌｏｗの画像領域がクリッピングによってＩｌｏｗＭに大きく修正された時、ＩｌｏｗＭ内の局所エネルギーはＩｌｏｗ内の局所エネルギーに比べてかなり低減される可能性がある。ＩｌｏｗおよびＩｈｉｇｈの両方が大きな局所エネルギーを有するが、ＩｌｏｗＭが局所エネルギーの一部を損失してしまった場合の画像領域では、Ｉｈｉｇｈのエネルギーを低減してＩｈｉｇｈＭを形成し、２つの帯域の画像ＩｌｏｗＭおよびＩｈｉｇｈＭからの寄与の平衡率をＩｌｏｗおよびＩｈｉｇｈの場合の平衡率と同様に保つことが賢明である場合がある。したがって、各画素ｉでマージする時に、ＩｌｏｗＭに加えられるＩｈｉｇｈのエネルギーの量に影響を与える局所変数α（ｉ，Ｉｌｏｗ，ＩｌｏｗＭ）を取り入れる：
ＩｈｉｇｈＭ＝α・Ｉｈｉｇｈ
または、同様に、
【数７】
2010541356.tif 000009
【数８】
2010541356.tif 000010
ここで、εは、ｐｊｌｏｗ＝ｐｉｌｏｗであり、ｗｊＢＦが画像の分解で使用される双方向フィルタの重みである場合、０で割るのを避けるための小さい一定値である。
【００６４】
好ましくは、ε＝０．００１．ｍａｘ（｜ｐｌｏｗ｜）である。
【００６５】
αは、ＳＣＡＣＯＭＰおよびＳＣＡＣＬＩＰの修正バージョンにおいて考慮される。αは、Ｂｌａｃｋ  Ｐｏｉｎｔ  ＣｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎがＩｌｏｗに適用される時にはあまり重要ではないことに留意されたい。それは、この時は低域通過帯域の局所構造はより十分に保存され、αは１に近いことが多いためである。
【００６６】
特定の状況では、α＝１であり、Ｉｈｉｇｈ＝ＩｈｉｇｈＭである。
【００６７】
２つの帯域の適応マージングおよびマッピングの関数ｆ（）
２つの帯域の画像ＩｌｏｗおよびＩｈｉｇｈはそれぞれｇ（）およびｋ（）により修正され、この時点でＩｌｏｗＭとＩｈｉｇｈＭとがマージされ、その後マッピングされることができる（ステップＳ７、モジュール１１３）。
【００６８】
このステップでは、マッピングされる低域通過帯域画像ＩｌｏｗＭと高域通過帯域画像ＩｈｉｇｈＭとがマージされる。
【００６９】
マージオペレータは、分解オペレータと同様に簡単な足し算である：
Ｉｔｅｍｐ＝ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ
【００７０】
より精巧なマージングも可能であるが、関数ｋは適応マージングの場合と同様に局所依存の重みとして機能するので、提示されるフレームワークにはマージングの簡単な足し算で十分である。
【００７１】
Ｉｔｅｍｐ内の色は変換先の色域ＧａｍｕｔＤｅｓｔ外にある場合があるので、第２の色域マッピングが必要である。Ｉｌｏｗのマッピングとは異なって、このマッピングは細部を保存する必要があり、したがって、Ｉｔｅｍｐの成分に適合させなければならない。
【００７２】
双方向フィルタ（モジュール１０４、ステップＳ２）は、小さい色変化をフィルタリングして、大きな色変化（すなわち、強いエッジ）を保つ。これらの特性によれば、ＩｈｉｇｈＭに含められる局所空間的変化は小さい色変化のみを示す。したがって、各画素とその隣接画素とは、ｆ（）がクリッピングＧＭＡである場合、色域境界の同じ小さな領域に投射されやすい。このことにより、Ｉｈｉｇｈ内にある変化を急激に減少させることになる。この状況を避けるために、ｆ（）およびｋ（）は、得られる画像Ｉｏｕｔの画素ｐｏｕｔに対して以下の目的を有する局所適応的関数とすることができる：
・ｐｏｕｔは、Ｉｉｎのｐｉｎにできる限り近い、
・ｐｏｕｔの隣接画素との色変化とは、ｐｉｎの隣接画素との色変化に最も近い、
【数９】
2010541356.tif 000011
【００７３】
最初の２つの要件は拮抗する場合もあるので、ｐｏｕｔは妥協点の画素となる。ここで、加重和が使用される：
【数１０】
2010541356.tif 000012
ここで、ｗ∈［０，１］は重みであり、Δ１、Δ２は距離メトリックである（この状況では複数のメトリックが利用可能である）。
・ｗ＝１の場合、ｋは最小のΔ１のクリッピングとなる（Δ＝ΔＥ＊ａｂの場合、ｋ＝ＨＰＭｉｎΔＥ）。
・ｗ＝０の場合、画素の値ではなく、画素と隣接画素との間の色変化のみが保存される。
・その中間の場合、つまりｗ∈］０，１［の場合は、結果は最適化アルゴリズムによって得られる場合がある。
【００７４】
妥当なレベルの計算時間を維持するために、高速のソリューションが展開できる。結果の画質に対する計算時間のトレードオフの関係が考慮されなければならない。次の節では、最適に近い結果画像が得られる２つの代替の速い実施形態が提案されている。これらは、５Ｄ双方向フィルタリングを使用して２つの帯域の画像ＩｈｉｇｈおよびＩｌｏｗで分解し、その後、低域通過帯域画像ＩｌｏｗをＩｌｏｗＭにクリッピングし、ＩｈｉｇｈをＩｈｉｇｈＭに局所適応的スケーリングする、同じフレームワークに基づくものである。その後、ＩｈｉｇｈＭとＩｌｏｗＭとは、局所適応的な２つの群の点別ＧＭＡである圧縮とクリッピングとを使用して、マージされ、適応的にマッピングされる。
【００７５】
空間色適応圧縮（ＳＣＡＣＯＭＰ）
特定の実施形態によれば、ＩｈｉｇｈＭに含められる隣接画素間の色変化を保存する適応圧縮アルゴリズムが使用される。概念は、ＧａｍｕｔＤｅｓｔの範囲外にある各画素を、その隣接画素に依存する色域の多少内側深くの中心に向かって投射することである（図６）。
【００７６】
まず、ＩｈｉｇｈＭがＩｌｏｗＭに足され、合計のＩｔｅｍｐがＳＣＬＩＰを使用してマッピングされる：
Ｉｓ＝ＳＣＬＩＰ（Ｉｔｅｍｐ）＝ＳＣＬＩＰ（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）
【００７７】
次に、Ｉｓと新規に構成された画像との間の差Ｉｏｆｆｓｅｔを計算する：
Ｉｔｅｍｐ＝（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）
Ｉｏｆｆｓｅｔ＝Ｉｓ−Ｉｔｅｍｐ＝Ｉｓ−（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）
【００７８】
各隣接画素ｊに対する所与の空間位置ｘｉでは、ｐｊｏｆｆｓｅｔの色ベクトルをｐｉｏｆｆｓｅｔの方向に投射する。結果がノルム
【数１１】
2010541356.tif 000013
より大きい場合、ｐｊが考慮に入れられ、ｐｊはｐｉｓ∈ＩｓをＧａｍｕｔＤｅｓｔの５０％グレー点に向ける（図６）。画素ｉのシフトに対する各隣接画素の寄与は、双方向フィルタＢＦによって定義されたｗｊＢＦによって重み付けされる：
【数１２】
2010541356.tif 000014
および
【数１３】
2010541356.tif 000015
ここで、
【数１４】
2010541356.tif 000016
であり、
ここで、「・」は、スカラー積を示す。ｗｉｓｈｉｆｔは１以上であり、したがって、得られる色値が確実に色域境界とＧａｍｕｔＤｅｓｔの５０％グレー点との間の色域にあることになる。
【００７９】
ＳＣＡＣＯＭＰの実施形態の変形例では、各隣接画素の寄与はｗｉｓｈｉｆｔによって制御される：
【数１５】
2010541356.tif 000017
ここで、ｐｉｕは、５０％グレー点に向かう単にベクトルである。
【数１６】
2010541356.tif 000018
【数１７】
2010541356.tif 000019
ここで、「・」は、スカラー積を示す。
【００８０】
ｗｉｓｈｉｆｔ≧０の時、得られる色値は色域境界とＧａｍｕｔＤｅｓｔの５０％グレー点との間の色域内にある。この変形例は、｜ｐｏｆｆｓｅｔ｜が極めて小さい値であるために生じる可能性がある数字の不正確さを防ぐ。
【００８１】
空間色適応クリッピング（ＳＶＡＣＬＩＰ）
第２の実施形態によれば、Ｉｈｉｇｈの成分を維持するために、投射方向が変数として設定され、各画素に対して、最適なマッピング方向は局所変化が最適に維持されるように選択される。
【００８２】
より速く結果画像を得るために、選択は１組の方向に限定される。提案されている第２の実施形態では、マッピング方向は当該技術分野で知られている方向、すなわち、ｆ１＝ＨＰＭｉｎΔＥ、ｆ２＝ＣＵＳＰ、ｆ３＝ＳＣＬＩＰの中で選択される。最初に、ＩｈｉｇｈＭがＩｌｏｗＭに足され、３つのマッピングｆｎ，ｎ∈｛１，２，３｝が実行される（図７参照）。次に、それぞれのマッピングに対して、マッピングの結果とＩｌｏｗＭとの間の差Ｉｈｉｇｈ＿ｎＭが計算される。この差は、ＩｈｉｇｈＭのマッピングの結果と見なされることができる：
Ｉｈｉｇｈ＿ｎＭ＝ｆｎ（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ）−ＩｌｏｗＭ，ｎ∈｛１，２，３｝
【００８３】
Ｉｈｉｇｈにおいて、画素ｉの隣接画素ｊのｐｊｈｉｇｈのノルムの加重和に相当するエネルギーＥｉｈｉｇｈを計算し、同様にそれぞれのＩｈｉｇｈ＿ｎのエネルギーＥｉｎを計算する：
【数１８】
2010541356.tif 000020
【数１９】
2010541356.tif 000021
ここで、ｗｊＢＦは画像の分解に使用される双方向フィルタの重みである。処理は画素ごとに画像を走査するので、隣接のいくつかの画素ｐｊｏｕｔがすでに処理されている。これらの画素に対して、ｐｊｈｉｇｈ＿ｎＭはＥｉｎの計算の結果ｐｊｏｕｔに置き換えられる：
【数２０】
2010541356.tif 000022
【００８４】
したがって、前の決定が考慮に入れられ、Ｉｏｕｔは画素の処理順序によって決まる。誤差拡散ハーフトーン化アルゴリズムは、同様の手法を有する。最適化ツールを伴う他のオプションも可能である。
【００８５】
ＥｉｎがＥｉｈｉｇｈに最も近い投射方向が画素ｉのために選択される：
ｐｉｏｕｔ＝ｆｓｅｌｅｃｔ（ｐｉｌｏｗ＋ｐｉｈｉｇｈ）
ｓｅｌｅｃｔ＝ａｒｇｍｉｎｎ（｜Ｅｉｎ−Ｅｉｈｉｇｈ｜），ｎ∈｛１，２，３｝
【００８６】
ＳＣＡＣＬＩＰにおける修正エネルギー最小化
上述の実施形態の変形例では、保存するエネルギーの数式を変更することにより、ＳＣＡＣＬＩＰがさらに最適化される。
【００８７】
ＩｈｉｇｈＭとＩｌｏｗＭとがマージされ、３つのマッピングｆｎ，ｎ∈｛１，２，３｝が実行される：
Ｉｆｎ＝ｆｎ（ＩｌｏｗＭ＋ＩｈｉｇｈＭ），ｎ∈｛１，２，３｝
ＳＣＡＣＬＩＰのこの変形例では、エネルギーは以下のように定義される：
【数２１】
2010541356.tif 000023
【００８８】
ここで、Ｉｈｉｇｈに対して前に定義されたように、Ｉｉｎに同じ低減αを適用して、ＩｌｏｗＭに比べてＩｌｏｗＭの局所エネルギーの可能な低減を補正する。エネルギーのこの新しい定義付けの主な改良点は、隣接画素内の局所的色変化の方向を考慮するが、元の第２の実施形態のエネルギーはこれらの変化の振幅を考慮した点である。次に、Ｅｉｎが最も小さい投射方向が画素ｉのために選択される（図８参照）：
ｓｅｌｅｃｔ＝ａｒｇｍｉｎｎ（Ｅｉｎ），ｎ∈｛１，２，３｝
ｐｉｏｕｔ＝ｆｓｅｌｅｃｔ（ｐｉｌｏｗＭ＋ｐｉｈｉｇｈＭ）
【００８９】
提案されている変形例は、原画像と得られる画像との局所差がより適切に最小化されるという利点がある。
【００９０】
上述の新規のＳＣＡＧＭＡを当該技術分野で知られているＳＣＡＧＭＡと比較すると、以下のことがわかる：
・本明細書で示されたシステムおよび方法において、画像を分解するエッジ保存フィルタが使用される。このフィルタにより、ハロー現象を避けることができる。より特有の５Ｄ双方向フィルタがＩｉｎ−ＧＭＡ（Ｉｉｎ）に適用されて、Ｉｈｉｇｈを形成し、その後これはＧＭＡ（Ｉｉｎ）に単純に足される。
・提案された実施形態によれば、関数ｋ（）を使用して得られたＩｈｉｇｈを適応調整するエッジ保存のマルチスケールな分解が使用される。このことで、以下のような先行技術の欠点を克服する：
（ａ）Ｇａｕｓｓｉａｎベースのマルチレベルの分解での適応調整はハロー現象を避けることができない。
（ｂ）ＺｏｌｌｉｋｅｒおよびＳｉｍｏｎによるＳＧＭＡでの調整は画像内に不均衡な周波数成分を発生させることになる。
・提案された実施形態によれば、方法は局所適応関数ｋ（）を使用する。先行技術では、一定のスケーリングの関数ｋ（）のみが知られている。
・提案された実施形態によれば、複数のマッピングの代替形態を比較して、エネルギーを計算することにより入力画像内の局所の色差の歪みを最小にする局所適応マッピング（ＳＣＡＣＬＩＰ）が適用される。
・利点は、得られる画像内の周波数成分が変換先の色域ＧａｍｕｔＤｅｓｔ内にある画像領域およびＧａｍｕｔＤｅｓｔ外にある画像領域の周波数成分と同じである点である。当該技術分野で知られているＳＧＭＡはこの点に欠ける。
【００９１】
上述したＳＣＡＣＯＭＰおよびＳＣＡＣＬＩＰの実施形態は共に、同じフレームワークで構築され、したがって、同じ挙動をする。それでもこれらの出力された画像間にはある程度の差が認められる。以下で、これらの差について考察し、既存のＧＭＡの代替形態を有する２つのアルゴリズムを比較する。出力された画像の画質を評価するための試験が行われた。
【００９２】
ＳＣＡＣＯＭＰによって生成された画像は、ＳＣＡＣＬＩＰの画像よりわずかに飽和度が少なく、くっきりしていないが、アーチファクトが発生しない可能性が高いと認識されている。これらのアルゴリズムの差は出力画像の差につながる：
・最初のマッピングは異なる。ＳＣＡＣＬＩＰのＨＰＭｉｎΔＥに対してＳＣＡＣＯＭＰではＳＣＬＩＰである。この差は得られる画像の知覚飽和度に影響を与える。
・適応マッピングの結果も異なり、ＳＣＡＣＬＩＰによる出力画像における局所コントラストは、ＳＣＡＣＯＭＰによる出力画像の場合より、より十分に認められる。また、ＳＣＡＣＬＩＰは、可能な３方向に制限するために局所的アーチファクトがより発生しやすい。この制限により、滑らかな変化領域において色の急激な変化が生じ、これが顕著なアーチファクトを発生させる可能性がある。
【００９３】
ワークフローにおいてＩｌｏｗのマッピングの前にＢＰＣが適用されると、得られる画像間の差は小さくなる。
【００９４】
これは、図２で示される方法のステップＳ７の説明となる。
【００９５】
最後に、ステップＳ８では、Ｉｏｕｔは、ＩＣＣプロファイルの相対的な測色法を使用して出力プリンタのＣＭＹＫ符号化に変換される。
【００９６】
提案された色域マッピングアルゴリズムは、スキャナやデジタルカメラにより取り込まれた画像の高品質レンダリングには特に有効である。
【００９７】
次の発明を、図７を参照して説明する。
【００９８】
提案されているＣｏｎｔｅｎｔ  Ａｄａｐｔｅｄ  Ｍａｐｐｉｎｇアルゴリズムは、色域拡張トピックに関する。先行技術では、色域拡張アルゴリズムが変換先の色域よりも狭い変換元の色域の強化を行うことは知られている。Ａｄａｐｔｅｄ  Ｍａｐｐｉｎｇは、凡例を有する衛星画像などの広い色域の画像を考慮する。実際に、衛星画像内の凡例は飽和色を含み、このことでプリンタの色域よりも広い色域になる。これらの特定の画像に対して、プリンタの色域外にある画素の彩度を変更せず、プリンタの色域内の画素の拡張を実行する色域拡張アルゴリズムを実行する。
【００９９】
非線形マッピング関数を使用して、変換元画像の各々の彩度Ｃ０が彩度Ｃ１にマッピングされる。色域拡張は、輝度値および色相値を変更せずに実行される。実際に、Ｌ０（彩度Ｃ０の画素の輝度）でプリンタの色域の最大彩度値がＣ０ｍである場合、正規化値ＣＮ＝Ｃ０／Ｃ０ｍが以下の非線形関数を使用してマッピングされる：
【数２２】
2010541356.tif 000024
ここで、γは非線形の度合いを示す定数である（γ＜１）であり、Ｃｐは最小彩度値であり、彩度値はそこから拡張される、
０＝＜Ｃｐ＝＜１
次に、拡張された彩度Ｃ１は：
Ｃ１＝ｆ（ＣＮ）・Ｃ０ｍ      但し、０≦ＣＮ≦１
によって得られる。
【０１００】
この方法の利点は、不飽和色は彩度値が強化されるが、変換先の色域領域外にある過飽和の色は変更されない点である。
【０１０１】
このＡｄａｐｔｅｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ処理は、図９に示されている。Ｃｐ＝０．２およびγ＝０．７を使用して適用された適合マッピングアルゴリズムが衛星写真に見られる結果を示す。強化画像（Ｂ）は、飽和度を上げることで原画像（Ａ）よりもより多くの細部を示す。適応マッピングにより飽和度を上げるのは、２つのパラメータ値γとＣｐに対して選択された値によって決まる。
【０１０２】
提案されている適応マッピングは、プリンタの色域よりも広い色域が必要なラベル付き衛星画像および飽和色をほとんど含まない全体的に不飽和状態の画像に適用されることができる。
【０１０３】
図８は、上述した本発明が適用されるデジタルプリンタの最も重要な部分の概略図である。この装置は、ユーザインタフェース６５と、例えばネットワーク６７経由で他の場所で作られたデジタル画像を受信するための入力ユニット６６とを備えて、プリンタとして使用される。
【０１０４】
装置はさらに、記録画像（例えば、写真）をデジタル画像に変換する素子を有するスキャナ６１と、デジタル画像を記憶するためのメモリ６２と、デジタル画像を処理するための処理ユニット６３と、処理されたデジタル画像を紙または任意の適切な媒体に印刷するための印刷ユニット６４とを備える。また、装置は、コピー機としての使用にも適している。デジタルカラー画像を印刷するために、印刷ユニット６４は、各々が基準色を印刷する多数のカラー印刷サブユニットを含む。例えば、４色カラー印刷サブユニットは、インクまたはトナーの形式で基準着色剤のシアン、イエロー、マジェンタ、ブラックを使用する。色は、ディザリングまたは誤差拡散などのラスタ技術を使用してレンダリングされる。
【０１０５】
スキャナ６１または入力ユニット６６からの入力画像は、色値が本発明の一実施形態により変換されるカラー画像である。入力ユニットは、デジタル記録カメラにより他の場所で取られた写真の画像データを入力するのに使用されることができる。印刷するために、処理ユニット６３は、本発明による方法を実行する手段を備える。
【０１０６】
処理ユニット６３は、ユーザインタフェースであるオペレーティングユニット６５に接続される。オペレータインタフェース６５は、例えば、スライドまたはボタンにより色域マッピング関数のパラメータを手動で設定する設定手段を備える。
【０１０７】
本発明がネットワーク環境にあるプリンタで使用される時、例えば、ユーザは自分のワークステーションのプリンタドライバを使用して、パラメータとして所望の値を考慮してカラー画像が自分の嗜好に応じて変換され、印刷されなければならないことを示すことができる。この場合、プリンタの処理装置は、デジタルカラー画像を本発明による変換先の色域にマッピングされたデジタルカラー画像に変換し、変換された画像を印刷する。
【０１０８】
さらに、変換された画像は、変換の結果を視覚制御するために表示装置６８上に表示され得る。
【０１０９】
また、別のコンピュータ、例えば、ユーザのワークステーションで色域マッピング方法のステップを実行し、中間画像をプリンタに送信し、ここでマッピングを完了させる追加のステップが実行される、または、中間画像を記憶し、その後印刷するために大容量記憶装置に送信することも可能である。
【０１１０】
画像のレンダリングは、図９で部分的に示されているような印刷装置で実行されることができる。そこに示されているように、インクジェットプリンタは、画像記録媒体となる紙シート４２を搬送するために矢印Ａの方向に回転するために駆動されるプラテン４０を備える。プリントヘッド４４は、ガイドレール４８上に案内されるキャリッジ４６上に取り付けられ、プラテン４０に沿って矢印Ｂの方向に往復して紙シート４２を走査する。プリントヘッド４４は、４つのノズルヘッド５０を備え、各々がイエロー、マジェンタ、シアン、ブラックの基準色のそれぞれに対応する。インクは、インク容器（図示せず）からパイプを通してノズルヘッド５０に供給される。シート４２に面する側には、各ノズルヘッド５０は線形配列のノズル５２を有する。ノズルヘッド５０は、シート４２上に印刷される画像の画像情報に従って付勢される。信号は、キャリッジ４６上に取り付けられたコネクタ（図示せず）を介してプリントヘッド４４に送信される。印刷データによる信号は、コネクタ（図示せず）を介してプリントヘッド４４に接続された制御ユニットによって生じる。それぞれのノズル５２は、シート４２上の対応する画素位置でドットを形成するインク液滴を噴射するように別個に付勢されることができる。このように、プリントヘッド４４がプラテン４０に沿って１回のストロークを行うと、各ノズル５２が付勢されて目的の画像の１つの画素ラインを描くことができる。その結果、キャリッジ４６の前後ストロークの時に、プリントヘッド４４は画像のスワス（ｓｗａｔｈ）またはバンド（ｂａｎｄ）を印刷し、スワスの画素ラインの数は各ノズルアレイにあるノズル５２の数に対応する。図９では、ノズルヘッド５０ごとに８個のノズル５２のみが示されているが、実際には、ノズルの数はそれよりもかなり多い。
【０１１１】
取り込まれた画像データの変換は、向上された色品質でレンダリングされた画像を取得するのに必要とされる場合がある。
【０１１２】
本発明を上述の例示の実施形態を参照して説明してきたが、この実施形態に限定されるわけではない。当業者には、請求項の範囲内であれば他の実施形態も可能であることは明らかである。
【図１】
2010541356.tif 000025
【図２】
2010541356.tif 000026
【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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【国際調査報告】
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