(57)【要約】【課題】撮影シーンの輝度に比例した画像データを好ましく見えるように変換して出力すること。【解決手段】入力されたscene-referredな画像データをモニタ３やプリンタ４の出力デバイスに出力する際、scene-referredな画像データに対し、CAM正変換モジュール１０１によってCAM正変換を行い、該CAM正変換後に階調及び／又は色の補正を画像変換モジュール１０４によって行い、該補正後に出力機器に応じた色域マッピング処理をガマットマッピングモジュール１０５によって行い、該色域マッピング処理の後にCAM逆変換モジュール１０６によってCAM逆変換を行う。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であることを特徴とする請求項１〜４のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であることを特徴とする請求項１〜４のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データに付加される色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データの付加情報から特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データから特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記色域マッピング処理は、画像のコントラストを強調する処理を含むことを特徴とする請求項７〜９のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記色域マッピング処理は、画像の彩度を強調する処理を含むことを特徴とする請求項７〜９のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であることを特徴とする請求項１２〜１５のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であることを特徴とする請求項１２〜１５のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記色の見えモデルはCIECAM97sであることを特徴とする請求項１〜１７のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記色の見えモデルはCIECAM02であることを特徴とする請求項１〜１７のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記シーン参照画像データの付加情報はExifファイルフォーマットに含まれる情報であることを特徴とする請求項３、８、１４のうち何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項２１】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項２１に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項２１に記載の画像処理方法。
【請求項２４】
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項２１に記載の画像処理方法。
【請求項２５】
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であることを特徴とする請求項２１〜２４のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２６】
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であることを特徴とする請求項２１〜２４のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２７】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データに付加される色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２８】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データの付加情報から特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２９】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データから特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３０】
前記色域マッピング処理は、画像のコントラストを強調する処理を含むことを特徴とする請求項２７〜２９のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３１】
前記色域マッピング処理は、画像の彩度を強調する処理を含むことを特徴とする請求項２７〜２９のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３２】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３３】
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項３２に記載の画像処理方法。
【請求項３４】
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項３２に記載の画像処理方法。
【請求項３５】
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うことを特徴とする請求項３２に記載の画像処理方法。
【請求項３６】
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であることを特徴とする請求項３２〜３５のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３７】
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であることを特徴とする請求項３２〜３５のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３８】
前記色の見えモデルはCIECAM97sであることを特徴とする請求項２１〜３７のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項３９】
前記色の見えモデルはCIECAM02であることを特徴とする請求項２１〜３７のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項４０】
前記シーン参照画像データの付加情報はExifファイルフォーマットに含まれる情報であることを特徴とする請求項２３、２８、３４のうち何れか一項に記載の画像処理方法。
【請求項４１】
画像処理を行うコンピュータに、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項４２】
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるための請求項４１に記載の画像処理プログラム。
【請求項４３】
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるための請求項４１に記載の画像処理プログラム。
【請求項４４】
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるための請求項４１に記載の画像処理プログラム。
【請求項４５】
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であることを特徴とする請求項４１〜４４のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項４６】
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であることを特徴とする請求項４１〜４４のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項４７】
画像処理を行うコンピュータに、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データに付加される色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項４８】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データの付加情報から特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させるための画像処理プログラム
【請求項４９】
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データから特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項５０】
前記色域マッピング処理は、画像のコントラストを強調する処理を含むことを特徴とする請求項４７〜４９のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５１】
前記色域マッピング処理は、画像の彩度を強調する処理を含むことを特徴とする請求項４７〜４９のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５２】
画像処理を行うコンピュータに、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項５３】
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるための請求項５２に記載の画像処理プログラム。
【請求項５４】
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるための請求項５２に記載の画像処理プログラム。
【請求項５５】
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるための請求項５２に記載の画像処理プログラム。
【請求項５６】
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であることを特徴とする請求項５２〜５５のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５７】
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であることを特徴とする請求項５２〜５５のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５８】
前記色の見えモデルはCIECAM97sであることを特徴とする請求項４１〜５７のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５９】
前記色の見えモデルはCIECAM02であることを特徴とする請求項４１〜５７のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項６０】
前記シーン参照画像データの付加情報はExifファイルフォーマットに含まれる情報であることを特徴とする請求項４３、４８、５４のうち何れか一項に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影された画像を、モニタやプリンタ等の出力デバイスに出力するための画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等の撮像装置により撮影された画像を各種モニタやプリンタ等の出力デバイスに出力する場合、出力結果が好ましく見えるためには、その途中段階で各種の画像処理を行う必要がある。例えば、階調や色を変換する必要がある。
【０００３】
この変換としては、まず、出力デバイス固有の特性を補正するために行う変換がある。例えば、CRT（Cathode Ray Tube）モニタ（以下、単にモニタと総称する。）に出力する場合、モニタには、出力輝度が入力データのべき乗に比例する、デバイスの原理に起因した固有の階調特性がある。一方、デジタルカメラで通常使用する撮像センサCCD（Charge Coupled Device）は、ほぼ輝度に比例した画像データを出力する。このため、CCDで撮像したデータをそのままモニタに出力すると、撮影シーンの輝度のべき乗に比例した輝度を有する画像となり、好ましい特性とはならない。同様に、プリンタには、プリンタ固有の階調特性があり、撮像したデータをそのまま出力して好ましい画像になる可能性は低い。このため、出力に至る途中段階で、出力デバイスの階調特性に合わせて、画像データの階調を変換する必要がある。
【０００４】
色に関しても同様であり、出力デバイスには、使用する色材（モニタの蛍光体、プリンタの色素など）によって決まる固有の再現原色がある。また、ＣＣＤ等の撮像センサには、固有の分光特性があり、撮影した画像データをそのまま出力した場合には、撮影した被写体に近い色再現が得られる可能性は低い。このため、撮像センサの分光特性と出力デバイスの再現原色との関係に応じて画像データを色変換する必要がある。
【０００５】
更に、これら出力デバイス固有の特性に合わせるための変換に加えて、出力デバイスの再現能力の限界に起因した変換処理が必要となる。出力デバイスの再現能力とは、それが待つ階調と色の再現範囲を指す。これらは、多くの場合、撮影シーンの輝度範囲（輝度域）や被写体の色に比較して狭い。例えば、撮影対象となる実際のシーンの輝度域は、屋外では数千：１のオーダーに至ることもしばしば発生する（例えば東京大学出版会「新編色彩科学ハンドブック第２版」日本色彩学会編９２６頁を参照。）。しかし、通常の室内で見られるモニタ表示やプリントで再現できる輝度範囲は、最も広い場合でも数百：１程度である。従って、撮像センサ等の撮像デバイスが取得した情報を出力する際には、輝度についてなんらかの圧縮が必要となる。色についても同様に、出力デバイスの色材により得られる色再現範囲よりも鮮やかな被写体については、出力デバイスの色再現範囲内に圧縮して割り当てる処理が必要となる。出力デバイスの色再現範囲（色域）をガマット（Gamut）と呼び、再現可能な色に割り当てるこの処理をガマットマッピング処理（色域マッピング処理）と呼ぶ。
【０００６】
上記のようなデバイスの特性に合わせるための処理は、当然ながら、デバイス毎に処理内容を変える必要がある。市場には、さまざまな特性のデバイスが存在するが、このような種々のデバイスの組み合わせに対して、適切な処理を行うことをカラーマネジメントと呼び、そのしくみをカラーマネジメントシステムと呼んでいる。最近では、パーソナルコンピュータのオペレーションシステム（ＯＳ；Operation System）レベルで、カラーマネジメントをサポートしており、画像処理アプリケーションソフトウェアは、ＯＳのサービスを利用することで、これらの変換を実行することが出来るようになっている（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００７】
カラーマネジメントには、大きく分けて２つの考え方がある。一つは、入力デバイスと出力デバイスとの間で行われるデータのやりとりを、予め定義した色空間によって行う方法である。すなわち、入力デバイスでは、デバイス固有の特性をその色空間に変換した画像データを出力し、出力デバイスでは、受け取ったデータがその色空間であるとの前提で、デバイス固有特性に合わせる処理を行って出力する。
【０００８】
もう一つは、デバイスの固有特性を記述したデバイスプロファイルと称するデータファイルを用意し、それをカラーマネジメントシステムで読み込み、適切な変換を行う方法である。デバイスプロファイルとしては、ICC（International Color Consortium）により標準化されたフォーマット、ICCプロファイルが使用されることが多い。
【０００９】
デジタルカメラでは、前者の方法をとることが多く、sRGBと呼ぶ平均的なモニタの特性に基づいて標準化した色空間が用いられている（Multimedia Systems and Equipment -Colour Measurment and Management- Part2-1:Colour Management -Default RGB Colour Space- sRGB  IEC61966-2-1を参照。）。すなわち、デジタルカメラ内でsRGBに変換したデータが出力される。
【００１０】
モニタでは、sRGBが平均的なモニタの特性によって決められたものであるため、そのまま出力しても大きな誤差は生じない。より正確な再現を得るためには、ICCプロファイルを用いて、アプリケーションソフトウェアでsRGBからモニタ固有の特性に変換したデータを出力する。また、最近は、モニタ固有の特性をsRGB色空間に合わせてハード的に補正した製品も多く存在し、このようなモニタを使用している場合は、そのまま出力して問題が無い。
【００１１】
プリンタでは、プリンタ側のソフトウェア（プリンタドライバ）で、受け取った画像データをsRGBとして処理する場合もあるが、後者の方法であるICCプロファイルをもちいて、アプリケーションソフトウェアでsRGBからプリンタ特性に合わせて変換されたデータを出力するケースも多い。
【００１２】
このように、デジタルカメラで撮影された画像をプリントする場合のカラーマネジメントは、現状ではsRGBすなわち、平均的なモニタが基準となっている。
【００１３】
ところで、このようにカラーマネジメントシステムによって、モニタに表示する画像とプリント画像とを変換する際、両者が同じように見えるようになるためには、前記のデバイス固有の特性を補正するだけでは不十分な場合がある。それは、両者を見る際の観察条件が異なるために、人間の視覚特性が変化してしまうため、これを補正しなければ、両者が同じように見えないためである。観察条件とは、注目している領域と周辺領域とのコントラストや、モニタ表示の白色とプリントを照明する光源色との違い等を指す。
【００１４】
このような観察条件の違いに起因する視覚特性の違いを補正するためには、カラーアピアランスモデル（CAM；Calor Appearance Model、色の見えモデルともいう。）を用いる。カラーアピアランスモデルとは、種々の観察条件下における「色の見え」を予測することが可能なモデルである。具体的には、測色値から、観察条件を画像変換パラメータ（アピアランスパラメータという。）とする画像変換を行い、指定の観察条件下における「色の見え」を表わす値を算出できるモデルである。
【００１５】
カラーアピアランスモデルには、国際照明委員会（CIE）によって標準モデルとして勧告されたCIECAM97sが良く用いられている。更に、CIECAM97sの発表後、さらなる改良が続けられ、CIECAM02が、CIECAM97sに代わるものとして、間もなく勧告されようとしている。
【００１６】
CIECAMのようなカラーアピアランスモデルを組み込んだカラーマネジメントシステムを使用することにより、モニタ表示とプリントのように異なる観察条件下で、画像が同じように見えるために必要な変換が行える。
【００１７】
以上に説明した変換を経て、デジタルカメラの画像は、モニタ表示や、プリントがなされるが、この際に基準となっている色空間、sRGBには、次のような問題がある。sRGBは、上記したように平均的なモニタに合わせた色空間なので、その色再現範囲は、ほぼモニタと同様な範囲に限定される。ところが、プリンタの色再現範囲には、モニタよりも広い部分がある。例えば、インクジェットプリンタのシアン領域や銀塩写真プリンタの黄色領域にはsRGBでは再現できない領域が存在する（詳細は、例えばコロナ社「ファインイメージングとディジタル写真」（社）日本写真学会出版委員会編４４４頁参照）。このような領域の色は、sRGBを基準とした現状のシステムでは、使われることがない。また、撮影対象となる被写体には、これらの領域に属する色が存在するが、このような色は、プリンタでは再現する能力があるにもかかわらず、sRGBの色再現範囲に圧縮されてしまい、再現が困難となる。
【００１８】
そこで最近、sRGBのようなモニタに合わせた色空間ではなく、実際の撮影シーンの特性に関連付けた画像データをデジタルカメラから出力する技術が考えられている。すなわち、測色的に定義された色空間に変換した、実際の撮影シーンの輝度に比例した画像データをデジタルカメラから出力する。このようなデータをscene-referredな画像データ、或いは、scene-referredな色空間による画像データと呼ぶ。scene-referredな色空間としては、例えばRIMM RGB、ERIMM RGB（Journal of Imaging Science and Technology 45巻 418〜426頁(2001年)を参照。）、或いは、scRGB(IEC規格61966-2-2)が知られている。一方、従来のsRGBのような出力デバイスに合わせた画像データは、output-referredな画像データと呼ばれる。
【特許文献１】特開２００３−２９９１１６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
scRGBに代表されるscene-referredな画像データをデジタルカメラから出力した場合、アプリケーションソフトウェアによって、出力デバイス上で好ましく見えるoutput-referredな画像に変換する必要がある。このためには、従来からあるカラーマネジメントシステムに対応したアプリケーションソフトウェアが用いられる。図１７に示すような、従来のアプリケーションソフトウェア１ａは、カラーアピアランスモデルによる観察条件の補正処理とガマットマッピング処理の機能を有している。
しかし、このような従来のアプリケーションソフトウェアでは、scene-referred画像をうまくoutput-referred画像に変換できない問題がある。
すなわち、撮影シーンと出力画像の観察条件の違いに起因する視覚特性の違いが十分に補正できないことである。すでに述べたように、このような観察条件の違いを補正するためには、カラーアピアランスモデルを用いるのであるが、通常これらのカラーマネジメントシステムでは、モニタとプリンタとの間の観察条件の違いを補正することを目的としてカラーアピアランスモデルを使用している。
モニタとプリンタの観察条件は、通常、ほぼ一定で大きな変化をすることが無い。このため、従来のカラーマネジメントシステムでは、アピアランスパラメータを通常のオフィス環境下での観察条件に最適化して固定されている場合が多い。また、カラーアピアランスモデルが、OS等で標準的に用意されている場合も、観察条件を自由に設定できない場合もある。
しかし、デジタルカメラで撮影する実際の撮影シーンを見る際の観察条件は、モニタ表示やプリントを見る際の観察条件とは、大きく異なっている。例えば、モニタ表示−プリント間の絶対輝度は、ほぼ同程度であるが、日中屋外のシーンとモニタ表示・プリントとの差は、非常に大きなものになる。
また、デジタルカメラで撮影するようなシーンは、日中の明るいシーンから、夜景のように暗いシーンまで千差万別で、観察条件は撮影シーンに依存して大きく変化する。このような画像データごとに観察条件が変化するような場合も、従来のシステムではうまく対応することができない。
デジタルカメラで作成された画像を出力する場合、撮影シーンと出力環境との差によって生じる、Hunt効果、スティーブンス効果の補正、および出力を観察する際のビューイングフレアのために、画像のコントラストや彩度を強調するような処理が必要である。このような強調処理は、現状では、デジタルカメラの内部で処理されている。デジタルカメラから出力される画像は、sRGBと言っても、sRGBの定義そのままではなく、このような補正を行ったものになっている。そのため、scene-referredな画像データをアプリケーションソフトウェアで処理する場合は、このような強調処理をどこかで行う必要がある。しかし、通常のsRGB画像を処理するようなカラーマネジメントシステムでは、このような変換は考慮されていないため変換を加えることができない。結果として、scene-referredな画像データを好ましく変換して出力することができない。
更に、このような観察条件の違いに起因した補正に加えて、意図的な補正を加えたい場合が存在する。例えば、撮影する被写体によって好まれる階調特性が異なると言う事実がある。例えば、人物を撮影した場合と風景を撮影した場合では、人物の方が相対的に低いコントラストの画像が好まれる。また、人物の画面に占める割合、すなわち撮影倍率によっても好まれる階調特性が異なり、人物の大きさが小さくなるとともに風景に近いコントラストの高い階調特性が好まれる傾向にある。
このような被写体の違いに対する意図的な階調補正処理は、従来、デジタルカメラの内部の処理によって行われて来たのであるが、scene-referredな画像データをデジタルカメラから出力した場合は、このような処理ができないと言う問題があった。
本発明の課題は、撮影シーンの輝度に比例した画像データを好ましく見えるように変換して出力することである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００２１】
更に、請求項２に記載の発明のように、請求項１に記載の発明において、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００２２】
更に、請求項３に記載の発明のように、請求項１に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００２３】
更に、請求項４に記載の発明のように、請求項１に記載の発明において、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００２４】
更に、請求項５に記載の発明のように、請求項１〜４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であるのが好ましい。
【００２５】
更に、請求項６に記載の発明のように、請求項１〜４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であるのが好ましい。
【００２６】
また、上記課題を解決するため、請求項７に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データに付加される色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００２７】
また、上記課題を解決するため、請求項８に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データの付加情報から特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００２８】
また、上記課題を解決するため、請求項９に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データから特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００２９】
更に、請求項１０に記載の発明のように、請求項７〜９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色域マッピング処理は、画像のコントラストを強調する処理を含むのが好ましい。
【００３０】
更に、請求項１１に記載の発明のように、請求項７〜９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色域マッピング処理は、画像の彩度を強調する処理を含むのが好ましい。
【００３１】
また、上記課題を解決するため、請求項１２に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００３２】
更に、請求項１３に記載の発明のように、請求項１２に記載の発明において、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００３３】
更に、請求項１４に記載の発明のように、請求項１２に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００３４】
更に、請求項１５に記載の発明のように、請求項１２に記載の発明において、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００３５】
更に、請求項１６に記載の発明のように、請求項１２〜１５のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であるのが好ましい。
【００３６】
更に、請求項１７に記載の発明のように、請求項１２〜１５のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であるのが好ましい。
【００３７】
更に、請求項１８に記載の発明のように、請求項１〜１７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色の見えモデルはCIECAM97sであるのが好ましい。
【００３８】
更に、請求項１９に記載の発明のように、請求項１〜１７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色の見えモデルはCIECAM02であるのが好ましい。
【００３９】
更に、請求項２０に記載の発明のように、請求項３、８、１４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報はExifファイルフォーマットに含まれる情報であるのが好ましい。
【００４０】
また、上記課題を解決するため、請求項２１に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００４１】
更に、請求項２２に記載の発明のように、請求項２１に記載の発明において、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００４２】
更に、請求項２３に記載の発明のように、請求項２１に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００４３】
更に、請求項２４に記載の発明のように、請求項２１に記載の発明において、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００４４】
更に、請求項２５に記載の発明のように、請求項２１〜２４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であるのが好ましい。
【００４５】
更に、請求項２６に記載の発明のように、請求項２１〜２４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であるのが好ましい。
【００４６】
また、上記課題を解決するため、請求項２７に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データに付加される色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００４７】
また、上記課題を解決するため、請求項２８に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データの付加情報から特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００４８】
また、上記課題を解決するため、請求項２９に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データから特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００４９】
更に、請求項３０に記載の発明のように、請求項２７〜２９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色域マッピング処理は、画像のコントラストを強調する処理を含むのが好ましい。
【００５０】
更に、請求項３１に記載の発明のように、請求項２７〜２９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色域マッピング処理は、画像の彩度を強調する処理を含むのが好ましい。
【００５１】
また、上記課題を解決するため、請求項３２に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力することを特徴とする。
【００５２】
更に、請求項３３に記載の発明のように、請求項３２に記載の発明において、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００５３】
更に、請求項３４に記載の発明のように、請求項３２に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００５４】
更に、請求項３５に記載の発明のように、請求項３２に記載の発明において、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行うのが好ましい。
【００５５】
更に、請求項３６に記載の発明のように、請求項３２〜３５のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であるのが好ましい。
【００５６】
更に、請求項３７に記載の発明のように、請求項３２〜３５のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であるのが好ましい。
【００５７】
更に、請求項３８に記載の発明のように、請求項２１〜３７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色の見えモデルはCIECAM97sであるのが好ましい。
【００５８】
更に、請求項３９に記載の発明のように、請求項２１〜３７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色の見えモデルはCIECAM02であるのが好ましい。
【００５９】
更に、請求項４０に記載の発明のように、請求項２３、２８、３４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報はExifファイルフォーマットに含まれる情報であるのが好ましい。
【００６０】
また、上記課題を解決するため、請求項４１に記載の発明は、
画像処理を行うコンピュータに、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させる。
【００６１】
更に、請求項４２に記載の発明のように、請求項４１に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００６２】
更に、請求項４３に記載の発明のように、請求項４１に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００６３】
更に、請求項４４に記載の発明のように、請求項４１に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００６４】
更に、請求項４５に記載の発明のように、請求項４１〜４４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であるのが好ましい。
【００６５】
更に、請求項４６に記載の発明のように、請求項４１〜４４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であるのが好ましい。
【００６６】
また、上記課題を解決するため、請求項４７に記載の発明は、
画像処理を行うコンピュータに、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データに付加される色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させる。
【００６７】
また、上記課題を解決するため、請求項４８に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データの付加情報から特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させる。
【００６８】
また、上記課題を解決するため、請求項４９に記載の発明は、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理と同時にシーン参照画像データから特定した色域マッピング用のパラメータに基づいた階調及び／又は色の補正とを行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させる。
【００６９】
更に、請求項５０に記載の発明のように、請求項４７〜４９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色域マッピング処理は、画像のコントラストを強調する処理を含むのが好ましい。
【００７０】
更に、請求項５１に記載の発明のように、請求項４７〜４９のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色域マッピング処理は、画像の彩度を強調する処理を含むのが好ましい。
【００７１】
また、上記課題を解決するため、請求項５２に記載の発明は、
画像処理を行うコンピュータに、
入力されたシーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する機能を実現させる。
【００７２】
更に、請求項５３に記載の発明のように、請求項５２に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データに付加される補正用パラメータに基づいて、前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００７３】
更に、請求項５４に記載の発明のように、請求項５２に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データの付加情報から補正用パラメータを特定し、該特定した補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００７４】
更に、請求項５５に記載の発明のように、請求項５２に記載の発明において、
前記コンピュータに、
前記シーン参照画像データから補正用パラメータを特定し、該補正用パラメータに基づいて前記階調及び／又は色の補正を行う機能を更に実現させるのが好ましい。
【００７５】
更に、請求項５６に記載の発明のように、請求項５２〜５５のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像のコントラストを強調する補正であるのが好ましい。
【００７６】
更に、請求項５７に記載の発明のように、請求項５２〜５５のうち何れか一項に記載の発明において、
前記階調及び／又は色の補正は、画像の彩度を強調する補正であるのが好ましい。
【００７７】
更に、請求項５８に記載の発明のように、請求項４１〜５７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色の見えモデルはCIECAM97sであるのが好ましい。
【００７８】
更に、請求項５９に記載の発明のように、請求項４１〜５７のうち何れか一項に記載の発明において、
前記色の見えモデルはCIECAM02であるのが好ましい。
【００７９】
更に、請求項６０に記載の発明のように、請求項４３、４８、５４のうち何れか一項に記載の発明において、
前記シーン参照画像データの付加情報はExifファイルフォーマットに含まれる情報であるのが好ましい。
【００８０】
ここで、上記請求項に記載のシーン参照画像データとは、scene-referredのimage stateに属する画像データ及び、scene-referredのimage stateに属する画像データへ変換可能なデータを意味する。
【００８１】
image stateとは、「画像データのレンダリング状態」を示す概念として近年定着している用語である（その用語の詳細な定義は、例えば、”Requirements for Unambiguous Specification of a Color Encoding ISO 22028-1”、Kevin Spaulding、in Proc. Tenth Color Imaging Conference: Color Science and Engineering Systems、Technologies、Applications、IS&T、Springfield、VA, p. 106-111 (2002)に示されている。）。
【００８２】
scene-referredとは、デジタルカメラ等の撮像装置で撮影される、実際の撮影シーンの特性に関連付けた画像データを意味し、測色的に定義された色空間に変換され、シーンの輝度に比例した画像データを指す。更に、輝度に比例した画像データでなくとも、意図的な補正・強調等を加えない状態の画像データで、簡単な数式で記述可能な変換により、シーンの輝度・色度値を変換可能なものは、scene-referredに含まれる。例えば、デジタルカメラで一般的に用いられているRawデータは、撮像素子の特性を表わすマトリックス演算を施すことで、シーンの測色値に変換が可能であり、scene-referredに含まれる。
【００８３】
すなわち、上記請求項に記載のシーン参照画像データとは、具体的には、前記デジタルカメラによるRawデータや、該データを変換方法が測色的に定義された色空間に変換したもので、意図的な補正・強調等を加えていない画像データがこれに相当する。画素の輝度値とシーン輝度の関係は、一次直線の関係に限定されず、OECF（光電変換特性、ISO14524で定義されている。）、階調変換特性等が既知であればよい。
【発明の効果】
【００８４】
本発明によれば、入力されたシーン参照画像データを出力デバイス等に出力する際、１）シーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する、或いは、２）シーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後にと同時に階調及び／又は色の補正を行い、該色域マッピング処理の後に前記画像変換の逆変換を行って出力する、或いは、３）シーン参照画像データに対し、色の見えモデルに基づく画像変換を行い、該画像変換の後に出力機器に応じた色域マッピング処理を行い、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正を行い、該補正の後に前記画像変換の逆変換を行って出力するので、色の見えモデルに基づく画像変換が、階調及び／又は色の補正と共に行える。このため、シーン参照画像データのように撮影シーンの輝度に比例した輝度を有する画像データが入力された場合であっても、好適な出力用画像データが常に作成可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８５】
まず、図１を参照して、本実施の形態における画像処理装置１０と各種機器との接続関係を説明する。
【００８６】
図１に示すように、画像処理装置１０には、デジタルカメラ２、ＣＲＴ等のモニタ２、プリンタ４が接続されている。
【００８７】
画像処理装置１０は、入力される各種画像ファイルを画像処理するプログラムとしてのアプリケーションソフトウェア１を有する。デジタルカメラ２は、アプリケーションソフトウェア１と組み合わせて使用するデータを付加した画像ファイル６を出力する。アプリケーションソフトウェア１は、画像ファイル６を読み込んで処理し、モニタ３、プリンタ４に出力する。また、アプリケーションソフトウェア１は、デジタルカメラ２以外の一般のデジタルカメラで撮影された画像ファイル７の処理も可能となっている。デジタルカメラ２、モニタ３、プリンタ４には、それぞれの特性を記述したデジタルカメラICCプロファイル２１、モニタICCプロファイル３１、プリンタICCプロファイル４１がそれぞれ用意されている。
【００８８】
次に、図２を参照して、デジタルカメラ２の内部構成を説明する。
CPU２０１は、デジタルカメラ２の動作を統括的に制御する。光学系２０２は、ズームレンズであり、被写体像を撮像センサ部２０３にあるCCDイメージセンサ上に結像させる。撮像センサ部２０３は、光学像をCCDによって光電変換し、A/D変換して出力する。出力された画像データは、AF演算部２０４、WB演算部２０５、AE演算部２０６、画像処理部２０８に入力される。AF演算部２０４は、画面内９ヶ所に設けられたAFエリアの距離を求め出力する。距離の判定は画像のコントラスト判定により行う。CPU２０１は、この中の最も近距離にある値を選択し、被写体距離とする。WB演算部２０５は、画像のホワイトバランス評価値を出力する。ホワイトバランス評価値とは、撮影時の光源下で、ニュートラルな被写体のRGB出力値を一致すさせるために必要なゲイン値で、Gチャネルを基準としてR/G、B/Gの比として算出する。当該算出された評価値は、画像処理部２０８に入力され、画像のホワイトバランスが調整される。AE演算部２０６は、画像データから適正露出値を求め出力する。CPU２０１は、当該算出された適正露出値と現在の露出値が一致するような絞り値とシャッター速度値を算出する。絞り値は、レンズ制御部２０７に出力され対応する絞り径が設定される。シャッター速度値は、撮像センサ部２０３に出力され、対応するCCD積分時間が設定される。画像処理部２０８は、ホワイトバランス処理、CCDフィルター配列の補間処理、色変換、階調変換、シャープネス補正、JPEG圧縮などの一連の画像処理を実行する。JPEG圧縮された画像データは、表示部２０９と記録データ作成部２１０に出力される。表示部２０９は、撮像画像を液晶ディスプレイに表示するとともに、CPU２０１の指示による各種情報を表示する。記録データ作成部２１０は、JPEG圧縮された画像データと、CPU２０１から入力された各種撮影データをExifファイルにフォーマットし、記録メディア２１１に記録する。
【００８９】
デジタルカメラ２は、ユーザ設定により撮影シーンモードを切り替えることができる。すなわち、撮影シーンモードとして、通常モード、ポートレートモード、風景モードの３つが選択可能で、ユーザは、シーンモード設定キー２１２を操作して、被写体が人物である場合はポートレートモード、風景の場合は風景モードに切り替えることによって、それぞれに適した画像を得ることが出来る。更に、デジタルカメラ２は、選択した撮影シーンモードの情報を画像データファイルに付加して記録する。画像データは、デジタルカメラで標準となっているExifファイルフォーマットのJPEG形式で記録されるが、その中には、各メーカーが自由な情報を書き込めるスペースとして、メーカーノートと呼ばれる部分があり、そこに撮影シーンモード情報を記録しておく。なお、撮影シーンを自動的に判定して撮影シーンモードを切り替えるようなデジタルカメラを構成することも可能である（例えば、特開２００３−１８４３３を参照。）。
【００９０】
また、デジタルカメラ２は、被写体として選択したAFエリアの位置情報と使用しているCCDサイズ情報とを同様に画像ファイルに記録する。
【００９１】
更に、デジタルカメラ２は、色空間設定キー２１３によって、出力色空間のユーザ設定が可能になっている。出力色空間としては、scene-referredな色空間であるscRGB、output-referredな色空間であるsRGB、そしてRawの何れかが選択可能である。sRGBが選択された場合、従来のデジタルカメラと同様、カメラ内で各種の画像処理を施したsRGB色空間に変換した画像を出力する。この処理については、従来のデジタルカメラと同様である。scRGB色空間が選択された場合は、IEC規格（IEC61966-2-2）に基づいて変換を行い出力する。Rawが選択された場合は、CCD固有の色空間で出力する。
【００９２】
なお、アプリケーションソフトウェア１では、上記した撮影シーンモードの切り替えが可能で、その情報を画像データに記録して出力するデジタルカメラ以外にも、通常のExif情報を記録するデジタルカメラ、または、画像データのみを記録し、付加的な情報を記録しないデジタルカメラのいずれの組み合わせでも使用できる。
【００９３】
次に、図３を参照して、アプリケーションソフトウェア１の機能について説明する。
【００９４】
アプリケーションソフトウェア１は、カラーアピアランスモデルによるCAM正変換モジュール１０１、シーン解析モジュール１０２、撮影データ解析モジュール１０３、画像変換モジュール１０４、ガマットマッピングモジュール１０５、カラーアピアランスモデルによるCAM逆変換モジュール１０６等によって構成される。すなわち、アプリケーションソフトウェア１は、図１７に示す従来のアプリケーションソフトウェア１ａに対し、シーン解析モジュール１０２、撮影データ解析モジュール１０３及び画像変換モジュール１０４が追加されていることを特徴とする。ここで、画像変換モジュール１０４は、画像の階調及び／又は色の補正（コントラスト強調、彩度強調）を行う。
【００９５】
なお、図４に示すアプリケーションソフトウェア１１のように、ガマットマッピングモジュール１０５で階調及び／又は色の補正が行われるような構成であってもよい。この場合、アプリケーションソフトウェア１における画像変換モジュール１０４とガマットマッピングモジュール１０５とが、アプリケーションソフトウェア１１においてはガマットマッピングモジュール１０５として一つのモジュールに統合される。当該アプリケーションソフトウェア１１のガマットマッピングモジュール１０５は、ガマットマッピングのためのクロマ圧縮処理の前に、アプリケーションソフトウェア１における画像変換モジュール１０４と同様にコントラストと彩度の変換を実行する。
【００９６】
また、図５に示すアプリケーションソフトウェア１２のように、ガマットマッピングモジュール１０５によるガマットマッピング処理後に階調及び／又は色の補正が行われるような構成であってもよい。この場合、画像変換モジュール１０４が、ガマットマッピングモジュール１０５の後段に設けられる。すなわち、アプリケーションソフトウェア１とアプリケーションソフトウェア１２とは、互いに処理順序が異なるだけで、処理内容は同様である。
【００９７】
次に、図６を参照して、アプリケーションソフトウェア１による処理内容を詳細に説明する。ここで説明する処理内容は、画像処理装置１０の図示しないCPUがアプリケーションソフトウェア１を実行することにより行われる。
【００９８】
まず、ステップ＃００１では、使用する変数やフラグのリセット等の初期化を行う。ステップ＃００２では、ユーザの指示に応じてデジタルカメラ２からscene-referredな画像データを読み込む。次に、ステップ＃００３では、当該scene-referredな画像データにデジタルカメラ２の撮影シーンモード情報が含まれているかどうかを判定し、当該情報が含まれている場合には（ステップ＃００３；Ｙｅｓ）、ステップ＃００７に移行し、含まれていない場合には（ステップ＃００３；Ｎｏ）、ステップ＃００４に移行する。ステップ＃００４では、当該scene-referredな画像データにExif情報が付加されていているかどうかを判定し、付加されている場合には（ステップ＃００４；Ｙｅｓ）、ステップ＃００６に移行し、撮影データ解析モジュール１０３によって、Exif情報から撮影シーンを特定する。ステップ＃００４の段階で、scene-referredな画像データにExif情報が付加されていない場合には（ステップ＃００４；Ｎｏ）、ステップ＃００５に移行し、シーン解析モジュール１０２によって、このscene-referredな画像データを解析して撮影シーンの特定を行う。ステップ＃００７では、CAM正変換モジュール１０１によって、画像データをカラーアピアランスモデルに従ってCAM正変換する。なお、このカラーアピアランスモデルは、平均的なオフィス環境下におけるモニタとプリンタの観察条件の差異を補正するためのもので、CAM正変換に使用するアピアランスパラメータは、変更することができない。次に、ステップ＃００８では、当該変換した画像データを画像変換モジュール１０４によって階調及び／又は色の補正を行った後、ステップ＃００９に移行し、ガマットマッピングモジュール１０５によって、ガマットマッピング処理を行う。最後に、ステップ＃０１０では、CAM逆変換モジュール１０６によって、当該カラーアピアランスモデルに基づくCAM逆変換を行い、ステップ＃０１１では、当該CAM逆変換後のoutput image（output-referredな画像データ。）を出力デバイスに出力する。
【００９９】
次に、図７を参照して、撮影データ解析モジュール１０３による処理内容を詳細に説明する。
【０１００】
撮影データ解析モジュール１０３が実行されることにより、Exif情報として記録された、輝度、レンズ焦点距離、撮影距離の情報を用いて撮影シーンが特定される。
【０１０１】
まず、ステップ＃１０１では、ポートレート度合いPを算出する。ここで、ポートレート度合いは、Exif情報に記録されている輝度Bvとレンズ焦点距離ｆ’の情報及びレンズ焦点距離と撮影距離Dから算出した撮影倍率β（＝ｆ’／D）の情報を用いて、図８に示すメンバーシップ関数から算出する。メンバーシップ関数とは、例えば、レンズ焦点距離に対するポートレートシーンの度合い（確からしさ）を表わしたもので、判別対象シーンにおける使用頻度を表わしたものと考えればよい。輝度に対するポートレート度合いPBvを図８（ａ）のグラフから、焦点距離に対するポートレート度合いPf'を図８（ｂ）から、撮影倍率に対するポートレート度合いPβを図８（ｃ）からそれぞれ求め、次式によりPを算出する。
【０１０２】
【数１】
2005210495.tif 000003
【０１０３】
同様に、ステップ＃１０２では、風景度合いLを算出する。
【０１０４】
【数２】
2005210495.tif 000004
【０１０５】
次に、ステップ＃１０３では、PとLが等しいかどうかを判定し、等しい場合には（ステップ＃１０３；Ｙｅｓ）、本処理を終了し、等しくない場合には（ステップ＃１０３；Ｎｏ）、ステップ＃１０４に移行して、PがLよりも大きいかどうかを判定する。PがLより大きい場合には（ステップ＃１０４；Ｙｅｓ）、ステップ＃１０５に移行し、人物フラグをセットして本処理を終了する。PがLより大きくない場合には（ステップ＃１０４；Ｎｏ）、ステップ＃１０６に移行し、風景フラグをセットして本処理を終了する。
【０１０６】
次に、図９を参照して、CAM正変換モジュール１０１によるカラーアピアランスモデルに基づくCAM正変換処理について詳細に説明する。本実施の形態では、まずアピアランスモデルとしてCIECAM97sを用いた説明を行う。
【０１０７】
当該アピアランスモデルへの入力データとして必要なものは、次のデータである。
・見えを予測したい色の３刺激値  X、Y、Z
・入力画像に関する観察条件パラメータ
順応視野領域における白色の３刺激値  Xw、Yw、Zw
順応視野領域の平均輝度  LA
背景領域の相対輝度  Yb
周辺領域の条件により決定する定数  c、Nc、FLL、F
【０１０８】
ステップ＃２０１では、入力画像データの各画素のRGB値を、３刺激値XYZに変換する。画像データがscRGBで記載されている場合には、次式に基づいて色の３刺激値X、Y、Zに変換される。
【０１０９】
【数３】
2005210495.tif 000005
【０１１０】
また、ｓRGBの場合は、次式を使用する。
【０１１１】
【数４】
2005210495.tif 000006
【０１１２】
また、Rawデータの場合には、デジタルカメラ２の特性を記述したデジタルカメラICCプロファイル２１を用いて変換する。具体的には、デジタルカメラICCプロファイル２１内に記述されている3×3マトリックス情報を用いて、上記と同様の変換を実行する。
【０１１３】
次に、ステップ＃２０２では、設定されたアピアランスパラメータから、後の計算で使用する以下の値を計算する。
【０１１４】
【数５】
2005210495.tif 000007
【０１１５】
次に、ステップ＃２０３では、画像データに対して色順応変換を行う。色順応変換は、フォンクリースタイプの色順応変換を改良したもので、観察条件下での白色に対する順応度合いが考慮されている。まず、次式により、X、Y、Zを
【０１１６】
【数６】
2005210495.tif 000008
【０１１７】
に変換する（以下、文章中では、それぞれ、R1、G1、B1と表現する。）。
【０１１８】
【数７】
2005210495.tif 000009
【０１１９】
ここで、変換マトリックスＭBとして、以下を使用する。
【０１２０】
【数８】
2005210495.tif 000010
【０１２１】
上記のようにして変換したR1、G1、B1から、次式によって色順応変換した応答、Rc、Gc、Bcを算出する。
【０１２２】
【数９】
2005210495.tif 000011
【０１２３】
ここで、Rw、Gw、Bwは、順応白色の３刺激値をマトリックスＭBによって変換したものである。
【０１２４】
次に、ステップ＃２０４では、色順応処理を行った画像データを人間の視覚系のセンサに相当する錐体の応答R'、G'、B'に変換する。まず、上記したマトリックスによる変換の逆変換を行い、それからHunt-Pointer-Estevez変換と呼ばれる3×3マトリックスをかける。
【０１２５】
【数１０】
2005210495.tif 000012
【０１２６】
次に、ステップ＃２０５では、錐体応答に変換された画像データを、視覚系の非線形応答に対応した以下の変換を行う。
【０１２７】
【数１１】
2005210495.tif 000013
【０１２８】
最後に、ステップ＃２０６では、色の見えを予測する数値、色相角：h、明度：J、クロマ：Cをそれぞれ次式に従って算出する。
【０１２９】
【数１２】
2005210495.tif 000014
【０１３０】
h1、h2、e1、e2については、以下の表から検索する。h＜h1の場合はh'＝h＋360、それ以外はh'＝hとし、下記表でhi≦h'＜hi+1を満たすiを求め、h1＝hi、h2＝hi+1、e1＝ei、e2=ei+1として使用する。
【０１３１】
【表１】
2005210495.tif 000015
【０１３２】
カラーアピアランスモデルとして、CIECAM02を使用した場合には、ステップ＃２０２以後の処理を以下に示すように変更する。
【０１３３】
すなわち、ステップ＃２０２では、設定されたアピアランスパラメータから、後の計算で使用する以下の値を計算する。
【０１３４】
【数１３】
2005210495.tif 000016
【０１３５】
次に、ステップ＃２０３では、画像データに対して色順応変換を行う。色順応変換は、フォンクリースタイプの色順応変換を改良したもので、観察条件下での白色に対する順応度合いが考慮されている。まず、次式により、X、Y、ZをR1、G1、B1に変換する。
【０１３６】
【数１４】
2005210495.tif 000017
【０１３７】
ここで、変換マトリックスMCAT02として、次式を使用する。
【０１３８】
【数１５】
2005210495.tif 000018
【０１３９】
上記変換したR1、G1、B1から、次式によって色順応変換した応答、Rc、Gc、Bcを算出する。
【０１４０】
【数１６】
2005210495.tif 000019
【０１４１】
ここで、Rw、Gw、Bwは、順応白色の３刺激値をマトリックスMCAT02によって変換したものである。
【０１４２】
次に、ステップ＃２０４では、色順応処理を行った画像データを人間の視覚系のセンサに相当する錐体の応答R'、G'、B'に変換する。まず、上記したマトリックスによる変換の逆変換を行い、それからHunt-Pointer-Estevez変換と呼ばれる3×3マトリックスをかける。
【０１４３】
【数１７】
2005210495.tif 000020
【０１４４】
次に、ステップ＃２０５では、錐体応答に変換された画像データを、視覚系の非線形応答に対応した以下の変換を行う。
【０１４５】
【数１８】
2005210495.tif 000021
【０１４６】
最後に、ステップ＃２０６では、色の見えを予測する数値、色相角：h、明度：J、クロマ：Cをそれぞれ次式に従って算出する。
【０１４７】
【数１９】
2005210495.tif 000022
【０１４８】
以上の変換により、画像データのRGB値は、「色の見え」を表わしたJ、C、hの値となる。
【０１４９】
次に、図１０を参照して、シーン解析モジュール１０２による処理内容を詳細に説明する。
【０１５０】
シーン解析モジュール１０２は、カラーアピアランスモデルによって、視覚的な「見え」のデータに変換された画像を解析し、画像データに肌色に相当する部分が含まれるかどうかを判定する。これによって、人物を撮影した画像かどうかを判定する。また、その面積を測定することにより人物の大きさを特定する。
まず、ステップ＃３０１では、画素のカウントに使用する画素カウント値を0にリセットする。次に、ステップ＃３０２では、L*a*b*値に変換した各画素の値が、予め設定された肌色領域に属するかどうかを判定し、肌色領域に属している場合には（ステップ＃３０２；Ｙｅｓ）、ステップ＃３０３に移行して肌色画素カウント値を１加算し、その後ステップ＃３０４に移行する。肌色領域に属していない場合には（ステップ＃３０２；Ｎｏ）、ステップ＃３０４に移行する。ステップ＃３０４では、上記画素カウント値を１加算し、ステップ＃３０５では、画素カウント値と全画素数とを比較し、全ての画素に対する処理が終了したかどうか判定する。終了していない場合には（ステップ＃３０５；Ｎｏ）、ステップ＃３０２に戻って上記ステップ＃３０２〜＃３０５の処理を繰り返す。全画素に対する処理が終了している場合には（ステップ＃３０５；Ｙｅｓ）、ステップ＃３０６に移行し、肌色画素カウント値を全画素カウント値で除算した肌色割合の値が閾値THよかり大きいか否かを判定し、THより大きいい場合には（ステップ＃３０６；Ｙｅｓ）、ステップ＃３０７に移行し、被写体が人物であることを表わす人物フラグをセットして本処理を終了する。肌色割合の値がTH以下の場合には（ステップ＃３０６；Ｎｏ）、ステップ＃３０８に移行し、人物フラグをリセットして本処理を終了する。
【０１５１】
次に、図１１を参照して、画像変換モジュール１０４による処理内容を詳細に説明する。
【０１５２】
まず、ステップ＃４０１では、デジタルカメラ２によって記録されたExif情報が存在するかどうかを判定する。Exif情報が存在する場合には（ステップ＃４０１；Ｙｅｓ）、ステップ＃４０２に移行し、制御Ｂvから記録されている輝度値（階調及び／又は色の補正用のパラメータ）を読み出して輝度値LBVに設定する。ここで、上記輝度値は、デジタルカメラ２の露出制御で用いられるAPEXシステムの制御Bv値によって記録されている。
【０１５３】
なお、輝度値が直接記録されていない場合でも、シャッター速度値と絞り値とISO感度値のAPEX値であるTv値、Av値、Sv値が記録されている場合には、次式によってBv値が算出可能なので、これによって求めたBv値から輝度値LBVを求めても良い。
【０１５４】
【数２０】
2005210495.tif 000023
【０１５５】
Exif情報が存在しない場合には（ステップ＃４０１；Ｎｏ）、ステップ＃４０３に移行し、撮影シーンが一般的に最も頻度が高い日中の屋外シーンであると仮定し、その平均的な輝度値Bv=9（デフォルト値）を輝度値LBVに設定する。
【０１５６】
ステップ＃４０４では、コントラストの強調を行うための変換LUT（Look Up Table）と、彩度を強調するためのアピアランス補正係数とを設定する。カラーアピアランスモデルのCAM正変換（図６に示すステップ＃００７を参照。）において、観察条件として想定されているのは、通常のオフィス環境に置かれたsRGBモニタである。sRGBモニタの輝度値は80cd/m2である。画像変換モジュール１０４には、撮影シーンの輝度値LBvと標準条件として設定された輝度値との差に応じて、異なったコントラストの強調を行う変換LUTが予め設定されている（図１５を参照。）。
【０１５７】
上記輝度値LBvの値によって、次のように変換LUTを設定する。
【０１５８】
【数２１】
2005210495.tif 000024
【０１５９】
更に、彩度の強調を行うために、クロマの値を補正する係数ｆを設定する。
【０１６０】
次に、撮影シーンに応じた階調補正を行うため、ステップ＃４０５では、人物被写体フラグがセットされているかどうかを判定し、人物被写体フラグがセットされている場合はには（ステップ＃４０５；Ｙｅｓ）、ステップ＃４０６に移行し、人物用のLUTを設定し、人物被写体フラグがセットされていない場合には（ステップ＃４０５；Ｎｏ）、ステップ＃４０７に移行し、通常用のLUTを設定する。そして、ステップ＃４０８では、アピアランス補正用のLUTとシーン補正用のLUTとを画像データの明度：Jに適用して階調変換を行い、更に、次式によって係数ｆによるクロマ：Cを補正して本処理を終了する。
【０１６１】
【数２２】
2005210495.tif 000025
【０１６２】
次に、図１２、図１３を参照して、ガマットマッピングモジュール１０５に係る処理内容を詳細に説明する。
【０１６３】
ガマットマッピングの方法として最も単純な方法は、記録可能な色域の外にある色度点を最寄りの色域境界上へマッピングしてしまうクリッピングであるが、これでは色域外のグラデーションが潰れてしまい、鑑賞時に違和感を覚える画像になってしまう。このため本実施例では、適当な閾値以上にクロマが高い領域の色度点をクロマの大きさに従って滑らかに圧縮する非線形圧縮を用いる。すなわち、カラーアピアランスモデルによって算出されたクロマ値：Cを用いて、クロマ値がしきい値：Cth以上の領域では、図１２に示す圧縮を行う（色域のマッピング方法についての詳細は、例えばコロナ社「ファインイメージングとディジタル写真」（社）日本写真学会出版委員会編４４７頁を参照。）。
【０１６４】
まず、ステップ＃５０１では、入力側色空間におけるR、G、B、C、M、Yの主要６原色について、それぞれ測色値Xin(i)、Yin(i)、Zin(i)を算出する（i=R、G、B、C、M、Y）。すなわち、例えば8bitデータなら、R、G、Bの値が255、0、0をR、0、255、0をGとして、順次算出する。測色値への変換は、カラーアピアランスモデルによる変換のステップ＃５０１で説明した方法を用いる。
【０１６５】
更に、ステップ＃５０２では、算出したXYZの値から、カラーアピアランスモデルを用いてクロマ値：Cin(i)を算出する（i=R、G、B、C、M、Y）。
【０１６６】
次に、ステップ＃５０３では、同様に出力デバイスの色空間において、R、G、B、C、M、Yの主要６原色について、それぞれ測色値Xout(i)、Yout(i)、Zout(i)を算出する（i=R、G、B、C、M、Y）。測色値への変換には、ガマットマッピング（色域マッピング）用のパラメータとしてモニタICCプロファイル３１、プリンタICCプロファイル４１を使用する。通常のICCプロファイルは、多次元ルックアップテーブル方式で変換方法が記述してある場合は、プロファイル作成時にガマットマッピングしたテーブルを作成するのであるが、本実施例では、プロファイル作成時には、圧縮せずに出力デバイスのガマット外には、ガマット外であることが判断できるデータを書き込んだ専用のプロファイルを使用する。
【０１６７】
更に、ステップ＃５０４では、算出したXYZの値から、ステップ＃５０２と同様にクロマ値：Cout(i)を算出する（i=R、G、B、C、M、Y）。
【０１６８】
次に、ステップ＃５０５では、次式によりCout(i)／Cin(i)の最小値からkの値を算出する。また、このkを算出した色をmincolorとしてＲＡＭ等のメモリに記憶する。
【０１６９】
【数２３】
2005210495.tif 000026
【０１７０】
ただし、ｋ＞１のときは、ｋ＝１に制限する。
【０１７１】
次に、ステップ＃５０６では、画素のカウントに使用するカウント値をリセットする。
【０１７２】
次に、ステップ＃５０７では、JChに変換した各画素の値のクロマ：Cの値を次式により圧縮した値C’に変換する。圧縮を開始する閾値Cthは、kの値の80%とし、次式で算出する。
【０１７３】
【数２４】
2005210495.tif 000027
【０１７４】
次に、ステップ＃５０８では、画素カウント値と全画素値を比較し、全ての画素に対する処理が終了したかどうかを判定する。処理が終了した場合には（ステップ＃５０８；Ｙｅｓ）、本処理を終了する。処理が終了していない場合には（ステップ＃５０８；Ｎｏ）、ステップ＃５０７に戻り、ステップ＃５０７、＃５０８の処理を繰り返す。
【０１７５】
なお、ガマットマッピングの手法は、ここで述べた手法以外にも多数の手法が存在し、それらの多くが使用可能である。
【０１７６】
次に図１４のフローチャートに従って、CAM逆変換モジュール１０６によるカラーアピアランスモデルに基づくCAM逆変換について詳細に説明する。
【０１７７】
まず、ステップ＃６０１では、出力画像に関係した第２のアピアランスパラメータ、Xw'、Yw'、Zw'、LA'、Yb'、c'、Nc'、FLL'、F'から下記変数を算出する。
【０１７８】
【数２５】
2005210495.tif 000028
【０１７９】
また、図９のステップ＃２０３〜＃２０６の演算をXw'、Yw'、Zw'に適用して、Aw'を算出しておく。
【０１８０】
次に、ステップ＃６０２では、色の見えを表わすパラメータJ'、C'、hから非線形応答値Ra'、Ga'、Ba'を算出する。まず、J'、C'から、以下の式によりAとｓを求める。
【０１８１】
【数２６】
2005210495.tif 000029
【０１８２】
次に、次式によりa、bを求める。
【０１８３】
【数２７】
2005210495.tif 000030
【０１８４】
h1、h2、e1、e2については、以下の表から検索する。h＜h1の場合はh'＝h＋360、それ以外はh'＝hとし、下記表でhi≦h'＜hi+1を満たすiを求め、h1＝hi、h2＝hi+1、e1＝ei、e2=ei+1として使用する。
【０１８５】
【表２】
2005210495.tif 000031
【０１８６】
Ra'、Ga'、Ba'は、以下の式から算出される。
【０１８７】
【数２８】
2005210495.tif 000032
【０１８８】
次に、ステップ＃６０３では、非線形応答値Ra'、Ga'、Ba'を逆変換し錐体応答R'、G'、B'を求める。
【０１８９】
【数２９】
2005210495.tif 000033
【０１９０】
ここで、Ra'-1＜0の場合は、次式を使用する。Ga'、Ba'についても同様である。
【０１９１】
【数３０】
2005210495.tif 000034
【０１９２】
更に、ステップ＃６０４では、錐体応答を逆変換し、Rc・Y、Gc・Y、Bc・Y（以下、単に、RcY、GcY、BcYと表す。）を算出する。
【０１９３】
【数３１】
2005210495.tif 000035
【０１９４】
次に、ステップ＃６０５では、色順応逆変換を行って測色値に戻す。まず、次式によってYcを算出する。
【０１９５】
【数３２】
2005210495.tif 000036
【０１９６】
そして、次式によって、(Y/YC)R、(Y/YC)G、(Y/YC)1/pBを算出する。
【０１９７】
【数３３】
2005210495.tif 000037
【０１９８】
ここで、（Y/Yc）<0の場合は、(Y/YC)1/pBの値を負にする。
【０１９９】
そして、次式によってY'を算出する。
【０２００】
【数３４】
2005210495.tif 000038
【０２０１】
ここで、３刺激値X''、Y''、Z''は、次式によって算出される。
【０２０２】
【数３５】
2005210495.tif 000039
【０２０３】
以上により、色の見えを表す値と、第２の観察環境パラメータから、該環境で指定された見えに相当する色の３刺激値X"、Y"、Z"が算出される。
【０２０４】
この値は、ステップ＃６０６では、出力機器の色空間に変換されて出力される。具体的には、モニタ３、プリンタ４の各特性を記述したモニタICCプロファイル３１、プリンタICCプロファイル４１に記述されている3×3マトリックス情報、若しくは、３次元ルックアップテーブルを用いて変換される。
【０２０５】
また、カラーアピアランスモデルとしてCIECAM02を用いた場合のCAM逆変換は、以下に示すような処理内容となる。
【０２０６】
まず、ステップ＃６０１では、第２のアピアランスパラメータから下記変数を算出する。
【０２０７】
【数３６】
2005210495.tif 000040
【０２０８】
また、順応視野領域における白色の３刺激値Xw'、Yw'、Zw'について第２のアピアランスパラメータを用いて、上記したCAM変換に係るステップ＃２０３〜＃２０６の演算を適用して、Aw'を算出しておく。
【０２０９】
次に、色の見え値からの非線形応答算出を説明する（ステップ＃６０２）。まず、色相角ｈの入力値を下記表で検索し、hi≦h'＜hi+1を満たすiを求める。
【０２１０】
【表３】
2005210495.tif 000041
【０２１１】
上記iと色の見えの色相成分Hの入力値とを用いて、次式を計算する。
【０２１２】
【数３７】
2005210495.tif 000042
【０２１３】
ここでh'＞360の場合は360を減じた値とする。
【０２１４】
次に、色の見えのクロマを表すＣ'と明度を表すJ'の入力値を用いて下記変数を計算する。
【０２１５】
【数３８】
2005210495.tif 000043
【０２１６】
次に、
【０２１７】
【数３９】
2005210495.tif 000044
【０２１８】
が満たされる場合には、次式を計算する。
【０２１９】
【数４０】
2005210495.tif 000045
【０２２０】
また、
【０２２１】
【数４１】
2005210495.tif 000046
【０２２２】
が満たされる場合には、次式を計算する。
【０２２３】
【数４２】
2005210495.tif 000047
【０２２４】
そして、次の計算を行う。
【０２２５】
【数４３】
2005210495.tif 000048
【０２２６】
次に、非線形応答逆変換の計算を説明する（ステップ＃６０３）。
【０２２７】
【数４４】
2005210495.tif 000049
【０２２８】
ここで、sign(x)は、x＞0で1、x＝0で0、x＜0で-1の値をとる関数である。
【０２２９】
次に、錐体応答逆変換の計算を説明する（ステップ＃６０４）。
【０２３０】
【数４５】
2005210495.tif 000050
【０２３１】
次に、色順応逆変換の計算を説明する（ステップ＃６０５）。
【０２３２】
【数４６】
2005210495.tif 000051
【０２３３】
なお、カラーアピアランスモデルには、本実施の形態で用いたCIECAM97s、CIECAM02以外にも、納谷モデル、Huntモデル、RLabモデル、LLabモデルなど、いくつも発表されている。これらをCIECAM97s、CIECAM02に替えて用いることも可能である。
【０２３４】
以上説明したように、入力されたscene-referredな画像データをモニタ３やプリンタ４の出力デバイスに出力する際、１）scene-referredな画像データに対し、CAM正変換モジュール１０１によってCAM正変換が行われ、該CAM正変換後に階調及び／又は色の補正が画像変換モジュール１０４によって行われ、該補正後に出力機器に応じた色域マッピング処理がガマットマッピングモジュール１０５によって行われ、該色域マッピング処理の後にCAM逆変換モジュール１０６によってCAM逆変換が行われる、或いは、２）scene-referredな画像データに対し、CAM正変換モジュール１０１によってCAM正変換が行われ、該CAM正変換後に出力機器に応じた色域マッピング処理がガマットマッピングモジュール１０５によって行われ、該色域マッピング処理の後にCAM逆変換モジュール１０６によってCAM逆変換が行われる、或いは、３）scene-referredな画像データに対し、CAM正変換モジュール１０１によってCAM正変換が行われ、該CAM正変換後に出力機器に応じた色域マッピング処理がガマットマッピングモジュール１０５によって行われ、該色域マッピング処理の後に階調及び／又は色の補正が画像変換モジュール１０４によって行われ、該補正後にCAM逆変換モジュール１０６によってCAM逆変換行われるので、色の見えモデルに基づく画像変換が、階調及び／又は色の補正と共に常に行える。このため、シーン参照画像データのように撮影シーンの輝度に比例した輝度を有する画像データが入力された場合であっても、好適な出力用画像データが常に作成可能となる。
【０２３５】
なお、本実施の形態における記述は、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムの一例を示すものであり、これに限定されるものではない。本実施の形態における画像処理装置１０の細部構成および詳細動作に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２３６】
【図１】本発明を適用した画像処理装置と外部機器との接続関係を示す図である。
【図２】本発明を適用したデジタルカメラの内部構成を示す図である。
【図３】本発明を適用した画像処理装置が有するアプリケーションソフトウェアの機能を説明する図である。
【図４】本発明を適用した画像処理装置が有するアプリケーションソフトウェアの機能を説明する図である。
【図５】本発明を適用した画像処理装置が有するアプリケーションソフトウェアの機能を説明する図である。
【図６】図３〜５に示すアプリケーションソフトウェアによる処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図７】図３〜５に示す撮影データ解析モジュールによる処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図８】（ａ）〜（ｃ）は、図３〜５に示す撮影データ解析モジュールによって用いられるメンバーシップ関数を示す図である。
【図９】図３〜５に示すＣＡＭ正変換モジュールによるCIECAM97s（CIECAM02）に基づくCAM正変換の処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図３〜５に示すシーン解析モジュールによる処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図３、図５に示す画像変換モジュール１０４による処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図１２】クロマ圧縮を示すグラフである。
【図１３】図３〜５に示すガマットマッピングモジュールによる処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図３〜５に示すＣＡＭ逆変換モジュールによるCIECAM97s（CIECAM02）に基づくCAM逆正変換の処理内容を説明するためのフローチャートである。
【図１５】アピアランス補正用のLUTの一例を示す図である。
【図１６】（ａ）、（ｂ）は、シーン補正用のLUTの一例を示す図である。
【図１７】従来のアプリケーションソフトウェアの機能を説明する図である。
【符号の説明】
【０２３７】
１、１１、１２  アプリケーションソフトウェア
１０  画像処理装置
１０１  CAM正変換モジュール
１０２  シーン解析モジュール
１０３  撮影データ解析モジュール
１０４  画像変換モジュール
１０５  ガマットマッピングモジュール
１０６  CAM逆変換モジュール
２  デジタルカメラ
２０１  CPU
２０２  光学系
２０３  撮像センサ部
２０４  AF演算部
２０５  WB演算部
２０６  AE演算部
２０７  レンズ制御部
２０８  画像処理部
２０９  表示部詞
２１  デジタルカメラICCプロファイル
２１０  記録データ作成部
２１１  記録メディア
２１２  シーンモード設定キー
２１３  色空間設定キー
２１４  レリーズボタン
２１５  その他操作キー
３  モニタ
３１  モニタICCプロファイル
４  プリンタ
４１  プリンタICCプロファイル
６、７  画像ファイル
【図１】
2005210495.tif 000052
【図２】
2005210495.tif 000053
【図３】
2005210495.tif 000054
【図４】
2005210495.tif 000055
【図５】
2005210495.tif 000056
【図６】
2005210495.tif 000057
【図７】
2005210495.tif 000058
【図８】
2005210495.tif 000059
【図９】
2005210495.tif 000060
【図１０】
2005210495.tif 000061
【図１１】
2005210495.tif 000062
【図１２】
2005210495.tif 000063
【図１３】
2005210495.tif 000064
【図１４】
2005210495.tif 000065
【図１５】
2005210495.tif 000066
【図１６】
2005210495.tif 000067
【図１７】
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