(57)【要約】【課題】  入力画像と出力画像間での等色変換について、基準観察者と対象観察者間での視覚特性の相違を考慮にいれること。【解決手段】  色情報変換部１は、入力画像の色彩刺激値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）ｉｎを受け入れて原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０に変換し、画像変換処理部６は、上記色情報変換部１から受け入れる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０に基づいて基準観察者に対応する等色性を維持したまま原色混合比を増減し、該増減した原色混合比に基づいて基準観察者が取得する明るさと、他の観察者が取得する明るさとの差を演算し、該演算結果が所定の値を下まわる増減した原色混合比を選択し、該選択した増減した原色混合比を出力色情報（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｏｕｔとして出力する。【選択図】        図１
2005348114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の色彩刺激値を受け入れて原色混合比に変換する色情報変換部と、
該色情報変換部から受け入れる前記原色混合比に基づいて基準観察者に対応する等色性を維持したまま前記原色混合比を増減し、該増減した原色混合比に基づいて前記基準観察者が取得する明るさと、他の観察者が取得する明るさとの差を演算し、該演算結果が所定の値を下まわる前記増減した原色混合比を選択し、該増減した原色混合比を出力色情報として出力する画像変換処理部とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置に於いて、
前記基準観察者の視覚特性を格納する基準観察者の視覚特性格納部と、
前記他の観察者の視覚特性を格納する対象観察者の視覚特性格納部と、
出力画像を再生する出力デバイスの特性情報を格納する出力デバイスの特性情報格納部とを更に備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置に於いて、
前記画像変換処理部は、
前記基準観察者に対応する等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を生成して出力する等色性情報算出部分と、
前記等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を受け入れて前記基準観察者が取得する明るさと、他の観察者が取得する明るさとの明るさの差を演算して出力する評価値算出部分と、
該評価値算出部分の演算結果が所定の値を下まわる前記増減した原色混合比を選択して出力する色情報最適化処理部分とを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置に於いて、
前記等色性情報算出部分は、
前記基準観察者に対応する等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を生成すべく、前記色情報変換部から受け入れる原色混合比に基づいて各原色量を増減して等色性候補原色混合比を生成する出力色情報候補算出手段と、
前記等色性候補原色混合比を受け入れて、基準観察者の視覚特性と、出力デバイス特性情報に基づいて前記等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を選択して出力する等色性評価値算出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項３に記載の画像処理装置に於いて、
前記評価値算出部分は、
前記等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を受け入れて、前記基準観察者の視覚特性に基づいて基準観察者の取得する明るさを算出する第一の刺激値算出処理手段と、
前記等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を受け入れて、前記他の観察者の視覚特性に基づいて他の観察者の取得する明るさを算出する第二の刺激値算出処理手段と、
前記第一の刺激値算出処理手段が算出した明るさと、前記第二の刺激値算出処理手段が算出した明るさとの差を算出して出力する評価値演算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】
請求項３に記載の画像処理装置に於いて、
前記色情報最適化処理部分は、
前記評価値算出部分から受け入れる前記明るさの差の最小値を格納する最小値保持手段と、
前記評価値算出部分から前記明るさの差を受け入れる毎に前記最小値と比較し、より小さい明るさの差で前記最小値保持手段を更新する好適色情報更新手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項３に記載の画像処理装置に於いて、
前記基準観察者の基準色情報と、前記他の観察者の基準色情報とを格納する基準色情報格納部を更に備え、
前記評価値算出部分は、
前記基準観察者が取得する明るさと前記基準観察者の基準色情報との明るさの差と、
前記その他の観察者が取得する明るさと前記他の観察者の基準色情報との明るさの差とを算出し、両明るさの差間での差を出力する部分であることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観察者の視覚特性の違いを考慮に入れて、原色の混合量を算出する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プリンタ等の色変換を行う装置には、入力画像、及び、出力画像の色彩は等色であることが要求される。かかる色変換を行う装置では、画像入力時点で画像情報が光信号から電気信号に変換される。変換された電気信号は、画像処理装置の内部で演算処理され、画像データとなって画像形成装置へ送られる。ここで画像データは、電気信号から光信号に変換される。更に、光信号は、４原色のトナー像に変換され記録媒体上に出力画像として再現される。
【０００３】
以上説明した入力画像を受け入れてから出力画像を再生するまでの間には、非線形な変換部分が多く、入力画像の色彩と出力画像の色彩とを完全に一致させることは難しい。かかる不都合を少しでも改善すべく、優れた改善策の技術開発が急務と成っている。この改善策の一例として色剤の混合量を決定する方法等が公開されている（例えば特許文献１参照）。この技術によって、光信号を４原色のトナー像に変換する際に所定の画質を達成するための最適な墨量を簡便に得ることが可能になった。
【０００４】
しかし、この技術をも含めて、従来の改善策では、観察者間での視覚特性の違いが考慮されていない。そのため、ある観察者（基準観察者）が、入力画像の色彩と出力画像の色彩とが等色であると感じても、その基準観察者と異なる視覚特性をもつ他の観察者（対象観察者）にとっては異なる色彩に感じる場合も発生していた。即ち、入力画像は、上記のように変換処理を経て出力画像として再現されているので、画像処理装置が画像入力装置から受け入れる３原色刺激値（Ｒ、Ｇ、Ｂ、又は、Ｘ、Ｙ、Ｚ）と、画像形成装置へ出力する４原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）とは、線形対応していない。又、３原色刺激値に対して４原色混合比は自由度が一つ多い。このような状況下で、入力画像を基準観察者の視覚特性のみに基づいて出力画像に変換しても、視覚特性の異なる対象観察者にとっては異なる色彩であると感じる場合も発生していた。
【特許文献１】特開２０００−７８４１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明に於いて解決しようとする問題点は、従来の改善策では、基準観察者は、入力画像の色彩と出力画像の色彩とが一致していると感じても、基準観察者と異なる視覚特性をもつ対象観察者にとっては異なる色彩であると感じる場合も発生していた点である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明では、基準観察者の視覚特性に基づいて入力画像の色彩と出力画像の色彩とが等色、即ち、三刺激値が等しい範囲内で原色混合比を増減して得られる複数個の原色混合比の中から、基準観察者が感じる明るさと対象観察者が感じる明るさとの差が最も小さい原色混合比を出力色情報として出力する画像変換処理部を備えることを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
上記画像変換処理部を備えることによって、入力画像と出力画像間での等色変換について、基準観察者と対象観察者間での視覚特性の相違を考慮にいれることが可能になり、複数の観察者にとって、より一層、等色と感じる出力画像の再現が可能になると言う効果を得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
画像変換処理部の各構成部分、及び、各構成手段とを、画像処理装置の内部に備えるＣＰＵ（中央演算処理装置）の制御手段によって構成したので、制御プログラムの変更のみによって実現することが出来た。
【実施例１】
【０００９】
図１は、実施例１による画像形成装置の構成のブロック図である。
図に示すように、実施例１による画像処理装置１０は、色情報変換部１と、色変換テーブル格納部２と、基準観察者の視覚特性格納部３と、対象観察者の視覚特性格納部４と、出力デバイスの特性情報格納部５と、画像変換処理部６とを備える。
【００１０】
色情報変換部１は、画像入力装置１１から入力色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）ｉｎを受け入れて、色変換テーブル格納部２に格納されている、色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）に変換する色変換テーブルを用いて、入力色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）ｉｎに対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０に変換して出力するブロックである。ここで画像入力装置１１は、入力画像を受け入れて光信号から電気信号に変換し、一例として（Ｒ、Ｇ、Ｂ）表色系に変換して出力するスキャナ等の撮像装置である。（Ｒ、Ｇ、Ｂ）とは、対象としている画像を、Ｒ（レッド）、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）の３原色刺激値で表した表色系である、又、（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）は、画像形成装置１２に於ける原色混合比を設定すべく、対象としている画像の刺激値をＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４原色の原色混合比で表した表色系である。
【００１１】
色変換テーブル格納部２は、上記（Ｒ、Ｇ、Ｂ）表色系を原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）に変換する変換表が予め格納されているメモリである。
基準観察者の視覚特性格納部３は、基準観察者の視覚特性である分光感度（ｘＡ（λ）、ｙＡ（λ）、ｚＡ（λ））と比視感度ｖＡ（λ）が予め格納されているメモリである。
対象観察者の視覚特性格納部４は、対象観察者の視覚特性である分光感度（ｘＢ（λ）、ｙＢ（λ）、ｚＢ（λ））と比視感度ｖＢ（λ）が予め格納されているメモリである。
【００１２】
ここで、基準観察者とは、対象としている画像を観察する複数の観察者の中から無作為に選択された観察者であり、この基準観察者以外の他の観察者は、全て他の観察者、即ち、対象観察者となる。但し、本発明では、基準観察者１名と対象観察者１名との間での個人差について言及する。即ち、対象観察者が複数名いる場合には、それぞれの対象観察者毎に適用するものとする。
【００１３】
又、分光感度（ｘＡ（λ）、ｙＡ（λ）、ｚＡ（λ））、及び、分光感度（ｘＢ（λ）、ｙＢ（λ）、ｚＢ（λ））は、基準観察者、及び、対象観察者の視覚特性を３個の視覚センサ（ｘ、ｙ、ｚ）の感度特性で近似した場合の、その感度特性曲線を表している。ここでは、一例として、３個の視覚センサを（Ｘ、Ｙ、Ｚ）表色系であらわしているが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、視覚センサを（Ｒ、Ｇ、Ｂ）表色系で表しても良いし、或いは又、人間の目に直接対応する（Ｌ、Ｍ、Ｓ）表色系で表しても良い。
【００１４】
更に、比視感度ｖＡ（λ）、及び、比視感度ｖＢ（λ）は、基準観察者、及び、対象観察者の分光感度を、その最高値で規格化した特性を言う。ここでは、小文字のｘＡ（λ）、ｙＡ（λ）、ｚＡ（λ）は特性曲線を表し、この特性曲線を所定の条件で積分した積分値（刺激値）を大文字Ｘ、Ｙ、Ｚ、で表している。
尚、（Ｘ、Ｙ、Ｚ）表色系と、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）表色系と、（Ｌ、Ｍ、Ｓ）表色系とは、相互に容易に線形変換可能なので、以下の説明では主に（Ｘ、Ｙ、Ｚ）表色系を用いて説明することとする。
【００１５】
出力デバイスの特性情報格納部５は、画像形成装置１２から出力される出力画像における原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）と、分光分布Ｓ（λ）との対応テーブルが予め格納されているメモリである。ここで分光分布Ｓ（λ）とは、出力画像に於ける光波長に対する光強度分布を言う。
【００１６】
画像変換処理部６は、色情報変換部１から入力色情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０を受け入れて、基準観察者に対する等色性を維持したまま、原色混合比を増減し、該増減した原色混合比に基づいて基準観察者が取得する出力画像の明るさと、対象観察者が取得する出力画像の明るさとの差を演算し、該演算結果が最も小さい原色混合比を選択し、該選択した原色混合比を出力色情報として出力するするブロックである。
【００１７】
以下に画像変換処理部６を順を追って細分化し、詳細に説明する。
図２は、実施例１の画像変換処理部のブロック図である。
この図は、画像変換処理部６（図１）の機能を３個の機能部分に分解して表した図である。
【００１８】
図に示すように、画像変換処理部６（図１）は、等色色情報算出部分１３と、評価値算出部分１４と色情報最適化処理部分１５と、３個の機能部分に分解される。
等色色情報算出部分１３は、色情報変換部１（図１）から入力色情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０を受け入れて、基準観察者に対する等色性を維持したまま、原色混合比を増減した出力色情報候補を生成する部分である。
【００１９】
図３は、実施例１の等色色情報算出部分のブロック図である。
図に示すように、等色性情報算出部分１３は、基準観察者に対応する等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を生成すべく、色情報変換部１（図１）から受け入れる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０に基づいて各原色量を増減して等色原色混合比候補を生成する出力色情報候補算出手段１３−１と、等色原色混合比候補を受け入れて、基準観察者の視覚特性と、出力デバイス特性情報に基づいて等色性が所定の範囲内の増減した原色混合比を選択して出力する等色性評価値算出手段１３−２とを有する
【００２０】
出力色情報候補算出手段１３−１は、入力色情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０を受け入れて、所定のアルゴリズムに従って、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの比率を変化させて、等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝を生成して等色性評価値算出手段１３−２へ送出する手段である。
【００２１】
等色性評価値算出手段１３−２は、出力色情報候補算出手段１３−１から等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝を次々と受け入れて、等色性を評価し、等色性有りと判断出来た原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃＩのみを選択して評価値算出部分１４（図２）へ送出する手段である。ここで原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉは通常複数個（ｉ＝ｋ〜ｍ）選択される。
【００２２】
図４は、実施例１の等色性評価算出手段の処理説明図である。
この図は、等色性評価値算出手段１３−２（図３）の処理内容を表す図である。
図に示すように、等色性評価値算出手段１３−２は、分光分布算出処理１３−２ａと等色性評価処理１３−２ｂとを実行する手段である。
【００２３】
分光分布算出処理１３−２ａは、出力色情報候補算出手段１３−１から等色原色混合比候補（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃαを次々と受け入れて、対応する出力画像の分光分布Ｓ（λ）ｃαを求める処理である。ここでｃαは、α＝１〜ｎまでの総称である。この処理は、出力デバイスの特性情報格納部５に予め格納されている色情報（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）と出力画像の分光分布Ｓ（λ）の対応テーブルに基づいて実行される。
【００２４】
等色性評価処理１３−２ｂは、分光分布算出処理１３−２ａによって求められた分光分布Ｓ（λ）ｃαと基準観察者の視覚特性格納部３に格納されている、基準観察者の分光感度（ｘＡ（λ）、ｙＡ（λ）、ｚＡ（λ））から基準観察者の色彩刺激値（ＸＡ、ＹＡ、ＺＡ）ｃｉを求め、        ｜ＸＡ（ｃα）−ＸＡ（ｃ０）｜≦Δ・・・・（１式）
｜ＹＡ（ｃα）−ＹＡ（ｃ０）｜≦Δ・・・・（２式）
｜ＺＡ（ｃα）−ＺＡ（ｃ０）｜≦Δ・・・・（３式）の三式をそれぞれ満足する色彩刺激値（ＸＡ、ＹＡ、ＺＡ）ｃｉを基準観察者にとって等色の範囲として選択し、その原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉを評価値算出部分へ送出する機能部分である。ここで原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉは、等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝の内で、基準観察者が等色と感じる原色混合比｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｋ〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｍ｝の総称である。
【００２５】
又、ＸＡは、ＸＡ＝&#643;Ｓ（λ）ｃα・ｘＡ（λ）・ｄλとして求められる。
同様にしてＹＡは、ＹＡ＝&#643;Ｓ（λ）ｃα・ｙＡ（λ）・ｄλとして求められる。
更に、ＺＡは、ＺＡ＝&#643;Ｓ（λ）ｃα・ｚＡ（λ）・ｄλとして求められる。
尚、動作の開始時点では、分光分布算出処理１３−１ａは、等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝に代えて、入力色情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０を受け入れることになる。このときの刺激値ＸＡ（ｃ０）、ＹＡ（ｃ０）、ＺＡ（ｃ０）が、上記（１式）、（２式）、（３式）の基準となり、更に、印刷媒体の種類、トナーの種類などによってΔが予め定められている。
【００２６】
再度図２に戻って、評価値算出部分１４は、基準観察者が等色と感じる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉを、原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｋ〜原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｍまで、次々と受け入れて、基準観察者が取得する明るさと、他の観察者が取得する明るさとの差を演算し、その結果を出力する機能部分である。
【００２７】
図５は、実施例１の評価値算出部分のブロック図である。
この図は、評価値算出部分１４（図２）の機能の詳細について説明する説明図である。
図に示すように評価値算出部分１４は、等色性が所定の範囲内の原色混合比を受け入れて、基準観察者の視覚特性に基づいて基準観察者の取得する明るさを算出する第一の刺激値算出処理手段１４−１と、等色性が所定の範囲内の原色混合比を受け入れて、対象観察者の視覚特性に基づいて対象観察者の取得する明るさを算出する第二の刺激値算出処理手段１４−２と、第一の刺激値算出処理手段１４−１が算出した明るさと、第二の刺激値算出処理手段１４−２が算出した明るさとの差を算出して出力する評価値演算手段１４−３とを有する部分である。
【００２８】
即ち、評価値算出部分１４は、基準観察者が等色と感じる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉを受け入れて、基準観察者が取得する明るさＶＡｃｉを算出する第一の刺激値算出処理手段１４−１と、基準観察者が等色と感じる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉを受け入れて、他の観察者が取得する明るさ刺激値ＶＢｃｉを算出する第二の刺激値算出処理手段１４−２と、第一の刺激値算出処理手段が算出した明るさと、第二の刺激値算出処理手段が算出した明るさとの差Ｑ（ｃｉ）＝|ＶＢｃｉ−ＶＡｃｉ|を算出し、この差Ｑ（ｃｉ）と、その時の原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉとを出力する評価値演算手段１４−３とを有する機能部分である。
【００２９】
基準観察者が取得する明るさは、ＶＡｃｉ＝ｋＡ&#643;Ｓ（λ）ｃｉ・ｖＡ・ｄλ、として算出される（ｋＡは常数）。ここでｖＡは、基準観察者の視覚特性格納部３に格納されている比視感度ｖＡ（λ）曲線であり、Ｓ（λ）ｃｉは、出力デバイスの特性情報格納部５に格納されている、原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉに対応する出力画像の分光分布曲線である。
【００３０】
同様に他の観察者が取得する明るさは、ＶＢｃｉ＝ｋＢ&#643;Ｓ（λ）ｃｉ・ｖＢ・ｄλとして算出される（ｋＢは常数）。ここでｖＢは、対象観察者の視覚特性格納部４に格納されている比視感度ｖＢ（λ）曲線であり、Ｓ（λ）ｃｉは、出力デバイスの特性情報格納部５に格納されている、原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉに対応する出力画像の分光分布曲線である。
【００３１】
再度図２に戻って、色情報最適化処理部分１５は、基準観察者が等色と感じる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉ（ｉ＝ｋ〜ｍ）の内から基準観察者と対象観察者間での明るさの差が最も小さい原色混合比を選択し、出力色情報として画像形成装置１２（図１）へ送出する部分である。
【００３２】
図６は、実施例１の色情報最適化処理部分のブロック図である。
この図は、色情報最適化処理部分１５（図２）の機能を詳細に説明する図である。
図に示すように色情報最適化処理部分１５は、評価値算出部分１４（図２）から受け入れる明るさの差Ｑ（ｃｉ）の最小値Ｑ（ｍｉｎ）を格納する最小値保持レジスタ１５−１と、評価値算出部分１４（図２）から明るさの差Ｑ（ｃｉ）を受け入れる毎に最小値Ｑ（ｍｉｎ）と比較し、より小さい明るさの差で最小値保持レジスタ１５−１を更新する好適色情報更新手段１５−２とを有している。
【００３３】
最小値保持レジスタ１５−１は、対象時点までに於ける基準観察者と対象観察者との最小明るさの差Ｑ（ｍｉｎ）と、そのときの原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉとが一時保持されるレジスタである。更に、所定の時間経過後に、即ち、ｉ＝ｋ〜ｎまで、全ての明るさの差Ｑ（ｃｉ）についての処理が終わると、その時格納されている（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｊを出力色情報として画像形成装置１２（図１）へ送出する手段でもある。
【００３４】
即ち、動作開始時点では、入力色情報に基づく原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０と、そのときの、基準観察者と対象観察者との明るさの差Ｑ（ｃ０）＝|ＶＢｃ０−ＶＡｃ０|とが格納される。その後は、そのときまでに格納されている明るさの差Ｑ（ｍｉｎ）と、受け入れた明るさの差Ｑ（ｃｉ）との内、小さな方が最小明るさの差Ｑ（ｍｉｎ）として原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉと共に格納されることになる。
【００３５】
好適色情報更新手段１５−２は、評価値算出部分１４（図２）から明るさの差Ｑ（ｃｉ）を受け入れる、その時点で最小値保持レジスタ１５−１に格納されている明るさの差Ｑ（ｃｋ）を取り込んで比較し、値の小さい方を最小明るさ差Ｑ（ｍｉｎ）として最小値保持レジスタ１５−１を更新し、更に、その時の原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉで最小値保持レジスタ１５−１を更新する手段である。
【００３６】
以上説明した画像変換処理部６（図１）の機能によって、基準観察者の視覚特性に基づいて入力画像の色彩と出力画像の色彩とが等色、即ち、三刺激値が等しい範囲内で原色混合比を増減して得られる複数個の原色混合比の中から、基準観察者と対象観察者間での明るさの差が最も小さい原色混合比が出力色情報として画像形成装置１２（図１）へ出力されることになる。
【００３７】
次に、実施例１における画像変換処理部（図２）の動作について等色色情報算出部分１３に原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０が入力され、評価値算出部分１４を通って、色情報最適化処理部分１５から出力色情報が出力されるまでの動作について説明する。
【００３８】
一例として、等色色情報算出部分１３（図２）へ入力色情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０として８ビット２５６階調で（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０が入力された仮定する。この入力色情報は、出力色情報候補算出手段１３−１（図３）へ入力されたと仮定する。
【００３９】
出力色情報候補算出手段１３−１（図３）は、入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０を受け入れて、所定のアルゴリズムに従って、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの比率を変化させて、等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝を生成し、入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０を先頭にし、以下に等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝を順番に等色性評価値算出手段１３−２（図３）へ送出する。
【００４０】
等色性評価値算出手段１３−２（図３）は、最初に入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０に対して分光分布算出処理１３−２ａ（図４）を実行する。ここでは、出力デバイスの特性情報格納部５（図４）に格納されている変換テーブルに基づいて（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０が、出力に再生された場合における出力画像の分光分布Ｓ（λ）ｃ０を生成して等色性評価処理１３−２ｂ（図４）へ送る。
【００４１】
等色性評価値算出手段１３−２（図３）は、等色性評価処理１３−２ｂ（図４）によって                ＸＡ＝&#643;Ｓ（λ）ｃα・ｘＡ（λ）・ｄλ
ＹＡ＝&#643;Ｓ（λ）ｃα・ｙＡ（λ）・ｄλ
ＺＡ＝&#643;Ｓ（λ）ｃα・ｚＡ（λ）・ｄλ
の数式を用いて、基準観察者の視覚特性格納部３（図４）に格納されている基準観察者の分光感度（ｘＡ（λ）、ｙＡ（λ）、ｚＡ（λ））をＳ（λ）ｃα基づいてα＝０の場合における、基準観察者の刺激値（ＸＡ、ＹＡ、ＺＡ）ｃ０を求める。
【００４２】
このときの刺激値は、（ＸＡ、ＹＡ、ＺＡ）ｃ０＝（１７．３、１７．８、１４．４）ｃ０と求まったものとする。次に等色原色混合比候補（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ１について同様の処理を実行し刺激値（ＸＡ、ＹＡ、ＺＡ）ｃ１を求める。
【００４３】
更に、α＝１の場合における｜ＸＡ（ｃα）−ＸＡ（ｃ０）｜≦Δ
｜ＹＡ（ｃα）−ＹＡ（ｃ０）｜≦Δ
｜ＺＡ（ｃα）−ＺＡ（ｃ０）｜≦Δの三式をそれぞれ満足するかどうかを判断し、満足する場合には等色原色混合比候補基準観察者の視覚特性に基づく等色範囲内の原色混合比として評価値算出部分１４（図２）へ送出する。以下、等色原色混合比候補｛（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ２〜（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｎ｝の全てについて同様の処理を実行する。その結果、等色色情報算出部分１３（図２）から評価値算出部分１４（図２）へは、基準観察者の視覚特性に基づいて、入力画像情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０と等色範囲内の原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉのみが送出されることになる。
【００４４】
図７は、画像変換処理部の動作説明図である。
（ａ）は、上記等色色情報算出部分１３（図２）が入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０を受け入れて基準観察者の視覚特性に基づいて、入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０と等色範囲内の原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉとして選択した５個の増減した原色混合比を表している図である。（ｂ）は、その評価を表している図である。
【００４５】
図（ａ）より、系列０は、入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０を表し、系列ａから系列ｅは、選択された５個の等色範囲内の増減した原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉを表している。
【００４６】
第一の刺激値算出処理手段１４−１（図５）及び第二の刺激値算出処理手段１４−２（図５）に最初に入力色情報（１５３、１３８、１１７、０）ｃ０が入力される。
第一の刺激値算出処理手段１４−１（図５）は、基準観察者の視覚特性格納部３（図５）に格納されている基準観察者の比視感度特性ｖＡ（λ）と出力デバイスの特性情報格納部５（図５）に格納されている出力画像の分光分布Ｓ（λ）とに基づいて基準観察者が取得する明るさ、ＶＡｃｉ＝ｋＡ&#643;Ｓ（λ）ｃ０・ｖＡ・ｄλ、を算出する。
第二の刺激値算出処理手段１４−２（図５）は、対象観察者の視覚特性格納部４（図５）に格納されている対象観察者の比視感度特性ｖＢ（λ）と出力デバイスの特性情報格納部５（図５）に格納されている出力画像の分光分布Ｓ（λ）とに基づいて対象観察者が取得する明るさ、ＶＢｃｉ＝ｋＡ&#643;Ｓ（λ）ｃ０・ｖｂ・ｄλ、を算出する。
【００４７】
評価値演算手段１４−３（図５）は、基準観察者が取得する明るさＶＡｃｉと、対象観察者が取得する明るさＶＡｃｉとの差Ｑ（ｃｉ）を算出して出力する。図７（ｂ）の系列０よりＶＡｃ０は、１７．８２であり、ＶＢｃ０は、１９．７６なので、Ｑ（ｃ０）＝１．９４となる。同様にして系列ａではＱ（ｃａ）＝１．５２、系列ｂではＱ（ｃｂ）＝０．８６、系列ｃではＱ（ｃｃ）＝０．８１、系列ｄではＱ（ｃｄ）＝０．２６、系列ｅではＱ（ｃｅ）＝０．０９となる。これらの評価値は、色情報最適化処理部分１５（図２）へ送出される。
【００４８】
色情報最適化処理部分１５（図２）の好適色情報更新手段１５−２（図６）は、評価値算出部分１４（図２）からＱ（ｃ０）＝１．９４を受け入れると、この値を最小値保持レジスタ１５−１（図６）に保持する。次にＱ（ｃａ）＝１．５２を受け入れると、最小値保持レジスタ１５−１（図６）からＱ（ｃ０）＝１．９４を読み出して、Ｑ（ｃａ）＝１．５２と比較する。ここではＱ（ｃａ）＝１．５２の方が小さいので、このＱ（ｃａ）＝１．５２で最小値保持レジスタ１５−１（図６）を更新する。以下同様の動作をくり返すことによって、最小値保持レジスタ１５−１（図６）には、系列ｅではＱ（ｃｅ）＝０．０９が保持されることになる。その後所定の時間内に他の入力が無ければ、最小値保持レジスタ１５−１（図６）から、Ｑ（ｃｅ）＝０．０９における原色混合比（１８、０、５、１７６）ｃｅが、出力色情報（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｊとして出力される。
【００４９】
以上説明したように、本実施例では、上記画像変換処理部６（図１）を備えることによって、入力画像と出力画像間での等色再現性について、基準観察者と対象観察者間での視覚特性の相違を考慮にいれることが可能になり、複数の観察者にとって、より一層、等色と感じる出力画像の再現が可能になると言う効果を得る。
【実施例２】
【００５０】
図８は、実施例２による画像形成装置の構成のブロック図である。
図に示すように、実施例２による画像処理装置２０は、色情報変換部１と、色変換テーブル格納部２と、基準観察者の視覚特性格納部３と、対象観察者の視覚特性格納部４と、出力デバイスの特性情報格納部５と、画像変換処理部２６と、基準色情報格納部２１とを備える。以下に実施例１との相違部分のみについて説明する。尚、実施例１と同様の部分には実施例１と同様の符号が付されている。
【００５１】
基準色情報格納部２１は、基準観察者の明るさ変化の評価基準となる基準観察者の基準色情報ＶＡ０と、対象観察者の明るさ変化の評価基準となる対象観察者の基準色情報ＶＢ０とを予め格納するメモリである。尚、この基準色情報ＶＡ０と、基準色情報ＶＢ０とは、特定の色彩（例えば赤色など）に固定しても良い。
【００５２】
画像変換処理部２６は、色情報変換部１から入力色情報に対応する原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃ０を受け入れて、基準観察者に対する等色性を維持したまま、原色混合比を増減し、該増減した原色混合比に基づく出力画像から基準観察者が取得する刺激値ＶＡｃｉと、基準色情報格納部２１に格納されている基準観察者の基準色情報ＶＡ０との明るさの差｜ＶＡｃｉ−ＶＡ０｜を演算する。又、対象観察者が当該出力画像から取得する刺激値ＶＢｃｉと、基準色情報格納部２１に格納されている対象観察者の基準色情報ＶＢ０との明るさの差｜ＶＢｃｉ−ＶＢ０｜を演算する。更に、明るさの差｜ＶＡｃｉ−ＶＡ０｜と、明るさの差｜ＶＢｃｉ−ＶＢ０｜との差を演算し、その演算結果が最も小さい原色混合比を選択し、該選択した原色混合比を出力色情報として出力するするブロックである。
【００５３】
以下に画像変換処理部２６における実施例１との相違部分について順を追って細分化し、詳細に説明する。
図９は、実施例２の画像変換処理部のブロック図である。
この図は、画像変換処理部２６（図８）の機能を３個の機能部分に分解して表した図である。
【００５４】
図に示すように、画像変換処理部２６（図８）は、等色色情報算出部分１３と、評価値算出部分２４と、色情報最適化処理部分１５と、３個の機能部分に分解される。
評価値算出部分２４は、基準観察者が等色と感じる原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｉを、原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｋ〜原色混合比（Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ）ｃｍまで、次々と受け入れて、基準観察者が取得する、出力画像に対する明るさと基準観察者の基準色情報との明るさの差、及び、対象観察者が取得する出力画像に対する明るさと対象観察者の基準色情報との明るさの差を演算し、更に両明るさの差間の差を演算し、該演算結果が最も小さい原色混合比を選択し、該選択した原色混合比を出力色情報として出力するするブロックである。
【００５５】
図１０は、実施例２の評価値算出部分のブロック図である。
この図は、評価値算出部分２４（図９）の機能の詳細について説明する説明図である。
図に示すように評価値算出部分２４は、等色性が所定の範囲内の原色混合比を受け入れて、基準観察者の視覚特性に基づいて基準観察者の取得する明るさを算出する第一の刺激値算出処理手段１４−１と、等色性が所定の範囲内の原色混合比を受け入れて、対象観察者の視覚特性に基づいて対象観察者の取得する明るさを算出する第二の刺激値算出処理手段１４−２と、第一の刺激値算出処理手段１４−１が算出した明るさＶＡｃｉ及び、基準色情報格納部２１に格納されている基準観察者の基準色情報ＶＡ０との明るさの差｜ＶＡｃｉ−ＶＡ０｜を算出し、第二の刺激値算出処理手段１４−２が算出した明るさＶＢｃｉ及び、基準色情報格納部２１に格納されている対象観察者の基準色情報ＶＢ０との明るさの差｜ＶＢｃｉ−ＶＢ０｜を算出し、更に、明るさの差｜ＶＢｃｉ−ＶＢ０｜と、明るさの差｜ＶＡｃｉ−ＶＡ０｜との差を算出して出力する評価値演算手段２４−３とを有する部分である。
【００５６】
本実施例では、以上説明した基準色情報格納部２１と、評価値演算手段２４−３とを有することによって、明るさの差｜ＶＢｃｉ−ＶＢ０｜と、明るさの差｜ＶＡｃｉ−ＶＡ０｜との差が最小になる出力色情報が画像形成装置へ出力されることになる。その結果、基準色との明るさのコントラストが重要な画像の色再現において、実施例１に比して、より一層正確な色再現が可能になるという効果を得る。更に、例えば基準観察者が正常な視覚特性を有し、視覚特性に障害を持つ対象観察者がこの障害によって基準色と入力色との判別が困難であるような場合には、対象観察者にとってより判別しやすい色再現を行える等の効果を得る。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
以上の説明では、本発明を印刷装置に適合させた場合について説明したが、本発明は、この例に限定されるものではない。即ち、ファクシミリ装置や、複写機などにも適合可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】実施例１による画像形成装置の構成のブロック図である。
【図２】実施例１の画像変換処理部のブロック図である。
【図３】実施例１の等色色情報算出部分のブロック図である。
【図４】実施例１の等色性評価算出手段の処理説明図である。
【図５】実施例１の評価値算出部分のブロック図である。
【図６】実施例１の色情報最適化処理部分のブロック図である。
【図７】画像変換処理部の動作説明図である。
【図８】実施例２による画像形成装置の構成のブロック図である。
【図９】実施例２の画像変換処理部のブロック図である。
【図１０】実施例２の評価値算出部分のブロック図である。
【符号の説明】
【００５９】
１    色情報変換部
２    色変換テーブル格納部
３    基準観察者の視覚特性格納部
４    対象観察者の視覚特性格納部
５    出力デバイスの特性情報格納部
６    画像変換処理部
１０    画像処理装置
１１    画像入力装置
１２    画像形成装置
【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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