(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
色度点で定義されたＲＧＢ色空間のγ値を決定する色処理装置であって、
予め設定されている複数のγ値のそれぞれについて、前記ＲＧＢ色空間内のＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸を均等間隔で分割することにより得られる複数の格子点に対応するＲＧＢデータを、前記色度点に応じた変換式を用いて均等色空間データに変換する変換手段と、
前記複数のγ値のそれぞれに対応する複数の均等色空間データから選択された複数の均等色空間データの対のそれぞれの色差を演算し、前記複数のγ値のそれぞれに対応する該演算された複数の色差から前記複数のγ値のそれぞれについて分散値を演算する演算手段と、
前記演算された複数のγ値それぞれに対する分散値の中で最も低い分散値に対応するγ値を前記ＲＧＢ色空間のγ値として決定する決定手段と、
を有することを特徴とする色処理装置。
【請求項２】
前記変換手段は、前記予め設定されている複数のγ値のそれぞれについて、前記ＲＧＢ各軸上に並んでいる複数のＲＧＢデータを、前記色度点に応じた変換式を用いて複数の均等色空間データに変換し、
前記演算手段は、前記複数のγ値のそれぞれに対応する前記複数の均等色空間データから選択された複数の均等色空間データの対のそれぞれの色差を前記ＲＧＢ各軸上ごとに演算し、前記複数のγ値のそれぞれに対応する該演算された複数の色差から前記複数のγ値のそれぞれについて分散値を前記ＲＧＢ各軸上ごとに演算し、
前記決定手段は、前記ＲＧＢ各軸上ごとに演算された分散値の平均値の中で最も低い分散値に対応するγ値を前記ＲＧＢ色空間のγ値として決定することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記ＲＧＢ各軸上ごとに演算された分散値に重み係数を乗じ、該重み係数を乗じた分散値の平均値の中で最も低い分散値に対応するγ値を前記ＲＧＢ色空間のγ値として決定することを特徴とする請求項２に記載の色処理装置。
【請求項４】
色度点で定義されたＲＧＢ色空間のγ値を決定する色処理方法であって、
予め設定されている複数のγ値のそれぞれについて、前記ＲＧＢ色空間内のＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸を均等間隔で分割することにより得られる複数の格子点に対応するＲＧＢデータを、前記色度点に応じた変換式を用いて均等色空間データに変換する変換工程と、
前記複数のγ値のそれぞれに対応する複数の均等色空間データから選択された複数の均等色空間データの対のそれぞれの色差を演算し、前記複数のγ値のそれぞれに対応する該演算された複数の色差から前記複数のγ値のそれぞれについて分散値を演算する演算工程と、
前記演算された複数のγ値それぞれに対する分散値の中で最も低い分散値に対応するγ値を前記ＲＧＢ色空間のγ値として決定する決定工程と、
を有することを特徴とする色処理方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の色処理装置として機能させるためのプログラムを格納した、前記コンピュータにより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、色度点で定義されたＲＧＢ色空間のγ値を決定するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラープリンタ装置等のようなカラーデータを扱うカラー処理装置では、例えばカラーモニタの表示色とプリンタにおける再生色との間でカラーマッチングを行う際に、基準となる色空間（例えば、標準ＲＧＢ色空間等）を定義し、各カラー処理装置におけるカラーデータの色空間を、その基準となる色空間に合わせるといった方法が一般に取られている。各カラー処理装置は、その固有の特性によりローカルな色空間（デバイスＲＧＢ（輝度空間）、デバイスＣＭＹＫ（濃度空間））を有しているので、前述の基準となる色空間に合わせるには、その装置の色特性に合わせた補正を各装置毎に行う必要がある。
【０００３】
このようなカラー処理装置に固有の色特性は、その装置自身が構造的に抱えてるもので、例えばカラープリンタ装置の場合では、インクやトナー等の色材、紙への転写特性、装置内の電気回路に固有の変動特性等により個々の装置により異なるものである。これら各々の特性は適宜に補正が行われているものの、各要素の特性自身が複雑な上に、それぞれの要素が複雑に影響しあっているため、装置に入力されるデータとその出力結果との相関関係を単純な計算式で表すことは難しい。
【０００４】
一般的には、任意の入力に対する正確な出力値は未知となっているが、カラー処理装置における色を制御する上では、基準色空間（標準ＲＧＢ色空間等）から、そのカラー処理装置の固有の色空間へ色変換を正確に行う目的で、入力色信号空間に均等に分布するサンプルデータを（例えば５×５×５＝）１２５点用意し、該サンプルデータを実測し、その実測値より特定の領域の全ての入力信号の組み合わせに対する出力値を補間計算により求め、その算出した出力値の中から当該色変換処理に適するデータを適時選択してメモリテーブル等を作成する等の工夫がなされている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述の基準色空間において、色度点に関しては、各装置の色再現範囲等の観点から適宜決定されているが、そのγ値については特に明確な根拠がなく、適当に定義された状態のものを機械的にそのまま利用していた。よって、その定義された値が妥当なものであるか否かを十分に検討することなく使用していたために、いくつかの不具合も発生していた。例えば、γ値が「１．４」から「１．５」程度で設計されていたＲＧＢ系のカラーシステム（例えば、カラーモニタ、カラープリンタ等）に対して、γ値が「２．２」の標準ＲＧＢ色空間を適用すると、画像そのものが暗い色調になってしまう場合等もあり、またダーク部での階調再現性が悪くなってしまっていた。また、その逆の場合もあり、γ値が「２．２」で設計されたカラーシステムの場合、γ値が「１．４」で設計されていたカラーシステムに接続すると全体的に明るくなり、ハイライト部の色再現が悪くなってしまう等の弊害があった。
【０００７】
本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、色空間の変換処理を行うＲＧＢ色空間に用いるγ値を、より高精度に設定できるようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明の色処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
色度点で定義されたＲＧＢ色空間のγ値を決定する色処理装置であって、
予め設定されている複数のγ値のそれぞれについて、前記ＲＧＢ色空間内のＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸を均等間隔で分割することにより得られる複数の格子点に対応するＲＧＢデータを、前記色度点に応じた変換式を用いて均等色空間データに変換する変換手段と、
前記複数のγ値のそれぞれに対応する複数の均等色空間データから選択された複数の均等色空間データの対のそれぞれの色差を演算し、前記複数のγ値のそれぞれに対応する該演算された複数の色差から前記複数のγ値のそれぞれについて分散値を演算する演算手段と、
前記演算された複数のγ値それぞれに対する分散値の中で最も低い分散値に対応するγ値を前記ＲＧＢ色空間のγ値として決定する決定手段と、を有することを特徴とする。
【００１１】
上記目的を達成するために本発明の色処理方法は以下のような工程を備える。即ち、
色度点で定義されたＲＧＢ色空間のγ値を決定する色処理方法であって、
予め設定されている複数のγ値のそれぞれについて、前記ＲＧＢ色空間内のＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸を均等間隔で分割することにより得られる複数の格子点に対応するＲＧＢデータを、前記色度点に応じた変換式を用いて均等色空間データに変換する変換工程と、
前記複数のγ値のそれぞれに対応する複数の均等色空間データから選択された複数の均等色空間データの対のそれぞれの色差を演算し、前記複数のγ値のそれぞれに対応する該演算された複数の色差から前記複数のγ値のそれぞれについて分散値を演算する演算工程と、
前記演算された複数のγ値それぞれに対する分散値の中で最も低い分散値に対応するγ値を前記ＲＧＢ色空間のγ値として決定する決定工程と、を有することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
例えばスキャナ等から得られるカラー画像信号を表わすＲＧＢ色空間は、ＸＹＺ色空間の線形写像であるので、以下の式等により相互に変換することができる。例えば、色度点が以下の係数で定義されているＲＧＢ色空間の場合、
赤の色度      Ｘr＝０．６４        Ｙr＝０．３３
緑の色度      Ｘg＝０．３０        Ｙg＝０．６０
青の色度      Ｘb＝０．１５        Ｙb＝０．０６
白色点の色度  Ｘw＝０．３１２７    Ｙw＝０．３２９０
以下の変換式より、ＸＹＺ値とＲＧＢ値の対応が決定される。
【００１６】
［ＸＹＺからＲＧＢへの変換式］
ｒ  ＝  3.2408100×ｘ  −  1.5373070×ｙ  −  0.498586×ｚ
ｇ  ＝  -0.969243×ｘ  ＋  1.8759670×ｙ  ＋  0.041555×ｚ
ｂ  ＝  0.0556380×ｘ  −  0.2040070×ｙ  ＋  1.057126×ｚ
...式（１）
また、ＲＧＢ値で表示される色データは上記行列式の逆行列式により求めることが可能である。上記式（１）のパラメータを以下の式の変数（ａ11，...，ａ33）に代入して逆行列のパラメータ変数（ｘ11，...，ｘ33）を求めることができる。
【００１７】
［逆行列を求める式］
detＡ＝１／（ａ11×ａ22×ａ33＋ａ12×ａ23×ａ31＋ａ13×ａ21×ａ32
−（ａ13×ａ22×ａ31）−（ａ12×ａ21×ａ33）−（ａ11×ａ23×ａ32））；
ｘ11＝detＡ×（ａ22×ａ33−ａ23×ａ32）；
ｘ21＝detＡ×（ａ21×ａ33−ａ23×ａ31）×（-1.0）；
ｘ31＝detＡ×（ａ21×ａ32−ａ22×ａ31）；
ｘ12＝detＡ×（ａ12×ａ33−ａ13×ａ32）×（-1.0）；
ｘ22＝detＡ×（ａ11×ａ33−ａ13×ａ31）；
ｘ32＝detＡ×（ａ11×ａ32−ａ12×ａ31）×（-1.0）；
ｘ13＝detＡ×（ａ12×ａ23−ａ13×ａ22）；
ｘ23＝detＡ×（ａ11×ａ23−ａ13×ａ21）×（-1.0）；
ｘ33＝detＡ×（ａ11×ａ22−ａ12×ａ21）；
...式（２）
［ＲＧＢからＸＹＺへの変換式］
Ｘ  ＝  0.412411×ｒ  ＋  0.357584×ｇ  ＋  0.180454×ｂ
Ｙ  ＝  0.212649×ｒ  ＋  0.715169×ｇ  ＋  0.072182×ｂ
Ｚ  ＝  0.019332×ｒ  ＋  0.119195×ｇ  ＋  0.950393×ｂ
...式（３）
この式（３）に示す変換式により、ＲＧＢの色データをＸＹＺ値へ変換することができ、更にはＬａｂ等の均等色空間へ変換することも可能である。Ｌａｂ色空間は、規定された白色点を（１００，０，０）（＝Ｌ*ａ*ｂ*）にマップしており、各領域での空間距離を色差として扱うことができるので、色差や色の分布状態を解析するのに便利な色空間の一つである。
【００１８】
図１は、図３に示すように、ＲＧＢ色空間におけるＲ軸、Ｇ軸、Ｂ軸のそれぞれを均等間隔で５分割した格子の各点１２５色をＬａｂ均等色空間へプロットした様子を示した図である（ここでは、ＲＧＢ色空間に適用しているγ値は「１．０」となっている）。この状態では、図１からも分かるように、このＬａｂ空間において、各色の点は均一に分布しないことがわかる。そこで、ＲＧＢ値に対して指数関数（Ｙ＝Ｘγ）を適用し、このγ値を適宜変更し、各色の分布状態とγ値の関係を調べる必要がある。
【００１９】
ここではまず最初に、本実施の形態に係る画像処理装置の構成について説明する。
【００２０】
図２は、本実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００２１】
図において、１０１は、この画像処理装置全体の動作を制御するＣＰＵで、メモリ１０２に記憶されたプログラムに従って、後述する各種処理を実行する。メモリ１０２はＲＡＭで構成されており、前述したようにＣＰＵ１０１の制御プログラムを格納しているとともに、ＣＰＵ１０１による各種処理の実行時に、各種データを一時的に保持するためのワークエリアとしても使用される。１０３は表示部で、例えば液晶やＣＲＴ、或いはプラズマディスプレイで構成され、カラー画像を表示することができる。１０４はネットワークインターフェースで、通信回線或いはＬＡＮ等との間でのインターフェースを制御している。１０５はハードディスクやＭＯ等の外部記憶装置で、各種アプリケーションプログラムやドライバ等がインストールされており、これらプログラムの実行時には、メモリ１０２にロードされて実行される。また、この外部記憶装置１０５には、カラー画像データ等の各種データも記憶されている。１０６はキーボードやマウス等のポインティングデバイスを含む入力部で、ユーザにより操作されて各種コマンドやデータ等を入力するのに使用される。１０７はプリンタインターフェース、１０８はカラープリンタで、例えばインクジェットプリンタ、レーザビームプリンタ等である。このような構成により、ネットワークを介して入力されたカラー画像データや外部記憶装置１０５に記憶されているカラー画像データは、表示部１０３に表示されたり、或いはメモリ１０２のプリンタドライバの制御に基に、プリンタインターフェース１０７を介してプリンタ１０８によりカラー記録される。
【００２２】
図４は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置における処理を説明するフローチャートで、ここではγ（γ＝ｌｏｇX Ｙ）値を変化させながら、Ｂ軸方向の各色の色差を計算し、色空間全体での色差の平均と、その分散値を求める処理の概要を示している。尚、この処理を実行するプログラムは、予めＣＤ−ＲＯＭ等から外部記憶装置１０５にインストールされており、実行に際してはメモリ１０２にロードされて実行される。
【００２３】
まずステップＳ１１では、平均色差を求める変数（メモリ１０２に設けられる）のリセット等、演算用の変数（メモリ１０２に設けられる）の初期化処理を行う。次にステップＳ１２に進み、γ値を設定し、繰り返し処理によってその値を、「１．０」から「２．５」まで「０．１」ごとに変更するよう構成しておく。そしてステップＳ１３に進み、ＲＧＢ空間における格子点データを順次生成し、その格子点におけるＲＧＢ値をＸＹＺ値へ変換し、更にＬａｂ値に変換する。
【００２４】
次にステップＳ１４に進み、Ｂ軸方向に並んでいる各格子点の色差を計算し、同時に全体での平均値と、分散を求めるための計算処理を実行する。ステップＳ１５では、全ての格子点（１２５点）に対するデータ処理が全て終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ１３に戻り、前述の処理を実行する。
【００２５】
こうしてステップＳ１５で、あるγ値における、全ての格子点のデータ処理が終了したかを調べ、終了した場合にはステップＳ１６に進み、γ値が終了値（ここでは「２．５」）を越えたか否かを判定し、「２．５」以下であればステップＳ１８に進み、γ値を＋０．１してステップＳ１２に進み、新たに次のγ値をセットする。こうしてステップＳ１６でγ値が「２．５」を越えるとステップＳ１７に進み、各変数に保持されたデータ、平均色差やその分散値等を記録し、全体の処理を終了させる。
【００２６】
以下は、本実施の形態のＲＧＢ色空間において、γ値を変化させた場合のＢ軸方向の各色の色差の平均と、その分散値を計算した結果例である。
【００２７】
0004497764.tif 000002
この結果により、γ値が「２．０」の場合に最も分散値（４．７３１０）が低いという結果が得られた。Ｌａｂ色空間において色差平均に対する分散値が低いということは、色分布が均一に近い状態であると考えられる。理想的なＲＧＢ色空間を考えた場合に、色の偏りが少ない方が精度的にも有利になるので、より好適である。よって本実施の形態では、分散値が最も低くなるγ値「２．０」を各カラー処理装置におけるＲＧＢ色空間に採用する。
【００２８】
図５は、γ＝２．０を採用したＲＧＢ色空間であって、上記同様に各１２５の格子点の各色をＬａｂ均等色空間へプロットした様子を示したものである。図５からも明らかなように、前述の図１に比べて、プロットされた点の均一性が高くなっていることのが分かる。
【００２９】
［実施の形態２］
前述の実施の形態１では、各色のＢ軸方向の色差しか計算しなかったが、Ｒ、Ｇ、Ｂの各軸方向の各々の平均色差の分散を計算し、各軸の分散値の平均によってγ値を決定しても良い。
【００３０】
図６は、本発明の実施の形態２に係る処理を説明するフローチャートで、ここではγ値を「１．０」から「２．２」まで「０．１」単位で変化させながら、Ｒ，Ｇ，Ｂの各軸方向の色差を計算し、色空間全体での色差の平均と、その分散値を求める処理の概要を示している。
【００３１】
まずステップＳ２１で、平均色差を求める変数（メモリ１０２に設けられる）のリセット等、演算用の変数（メモリ１０２に設けられる）の初期化処理を行う。次にステップＳ２２に進み、最初はγ値を初期値「１．０」にセットし、繰り返し処理によってその値を「１．０」から「２．２」まで「０．１」毎に変更するよう構成しておく。そしてステップＳ２３では、ＲＧＢ色空間における格子点データを順次生成し、そのデータをＲＧＢ値からＸＹＺ値に変換し、更にＬａｂ値に変換する。そしてステップＳ２４に進み、各軸方向に並んでいる各格子点の色差を計算する。そしてステップＳ２５に進み、全体での平均値と、分散を求めるための計算処理を実行する。そしてステップＳ２６に進み、全ての格子点のデータ処理が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ２３に戻り、前述の処理を実行する。
【００３２】
ステップＳ２６で、全ての格子点データに対する処理が終了するとステップＳ２７に進み、γ値が終了値（ここでは「２．２」）を越えたかどうかを判定し、越えていない時はステップＳ２９に進み、γ値を＋０．１してステップＳ２２に戻り、新たにγ値を設定して前述の処理を実行する。一方、ステップＳ２７で、γ値が「２．２」を越えた場合はステップＳ２８に進み、各変数に保持されたデータ、平均色差やその分散値等を記録し、全体の処理を終了させる。
【００３３】
以下は、本実施の形態２において、ＲＧＢ色空間においてγ値を変化させた場合の各軸方向の各色の色差の平均と、その分散値を計算した結果である。
【００３４】
0004497764.tif 000003
この結果により、γ値が「１．９０」の場合に最も分散値（５．７３３４）が最も低いという結果が得られた。Ｌａｂ色空間において各色の色差平均に対する分散値が低いということは、各色の分布が均一に近い状態であると考えられる。理想的なＲＧＢ色空間を考えた場合に色の偏りが少ない方が精度的にも有利になる。
【００３５】
本実施の形態１，２では、色の均一性を考慮したＲＧＢ色空間を定義するために、γ値を変化させながら均等色空間等にＲＧＢの各色をプロットし、該プロットしたデータ間の色差の平均及びその分散を求めることにより、その分散が最も低くなるγ値を求めることを特徴としている。より理想的なγ値を求めるために、均一性を評価する関数が本実施の形態以外のもの、例えば各色軸方向の分散値に重み係数等を適用した場合でも同様な結果を得ることができる。更には、計算で求められたγ値に近い値を予め設定（例えばデフォルト設定等）している場合も、本実施の形態と同じ効果が得られる。
【００３６】
図７は、本実施の形態に係るγ値の決定及びその設定処理を説明するフローチャートである。
【００３７】
まずステップＳ３１で、例えば前述の図４或いは図６のフローチャートで示すように、所定の範囲のγ値に対して、基準ＲＧＢ色空間の色を均等色空間にプロットする。次にステップＳ３２に進み、各γ値に対する分散値を求める。そしてステップＳ３３に進み、これら各γ値に対して求められた分散値の中で最も小さい分散値を求め、その分散値に対応するγ値を求める。次にステップＳ３４に進み、そのγ値を、前述の画像処理装置に接続されている表示部１０３やプリンタ１０８、スキャナ（不図示）等のＲＧＢ色空間におけるγ値として設定する。
【００３８】
以上説明したように本実施の形態１，２によれば、色空間変換処理を行う色処理装置のＲＧＢ色空間に用いるγ値をより高精度に設定することが可能となり、従来よりも高精度の色変換処理を提供できる。
【００３９】
［実施の形態３］
次に本発明の実施の形態３に係る処理について説明する。ここでは前述の実施の形態１と同様に、γ値を変化させながらＢ軸方向の各色の色差を計算し、色空間全体での色差の平均と、その分散値を求める。この処理のフローチャートは前述の図４に示すフローチャートと同じである。
【００４０】
但し、この実施の形態３では、ステップＳ１４において、Ｂ軸方向に並んでいる各格子点の色差（ｄＥ９４）を以下の式により求める。
【００４１】
［色さ(dE94)を求める式］
２点の色をＬａｂ値１(ｘ1,ｙ1,ｚ1)、Ｌａｂ値２(ｘ2,ｙ2,ｚ2)として、
dE＝√((ｘ1−ｘ2)2＋(ｙ1−ｙ2)2＋(ｚ1−ｚ2)2)；
E1＝√(ｙ22＋ｚ22)；
dL＝ｘ1−ｘ2；
dC＝√(ｙ12＋ｚ12)−√(ｙ22＋ｚ22)；
dH＝dE2−dL2L−dC2；
dH＝(dH＜0.0)  ?  (0.0):  (dH)；
dH＝√(dH)；
Hcmp＝dH/(1.0＋0.015×E1)；
Ccmp＝dC/(1.0＋0.045×E1)；
Lcmp＝dL；
dE94＝√(Lcmp2＋Ccmp2＋Hcmp2)；
...式（４）
同時に全体での平均値と、分散を求める為の計算処理を実行する。そしてステップＳ１５では、全ての格子点データに対する処理が終了したか否かを判定し、そうでない時はステップＳ１３へ戻る。全ての格子点データに対する処理が終了するとステップＳ１６に進み、γ値が終了値（ここでは「２．５」）を越えたか否かを判定し、越えていない時はステップＳ１８に進んでγ値を＋０．１してステップＳ１２へ戻り、越えた場合にはステップＳ１７へ進み、各変数に保持されたデータ、平均色差やその分散値等を記録し、全体の処理を終了させる。
【００４２】
以下は、本実施の形態３において、ＲＧＢ色空間においてγ値を変化させた場合のＢ軸方向の各色の色差の平均と、その分散値を計算した結果例である。
【００４３】
0004497764.tif 000004
この結果により、γ値が「１．６」の場合に最も低い分散値（6.1512）が得られた。Ｌａｂ色空間において色差平均に対する分散値が低いということは、色分布が均一に近い状態であると考えられる。理想的なＲＧＢ色空間を考えた場合に色の偏りが少ない方が精度的にも有利になるので好適である。
【００４４】
よって本実施の形態３では、分散値が最も低くなるγ値「１．６」を各カラー処理ユニットのＲＧＢ色空間として採用する。
【００４６】
［実施の形態４］
前述の実施野形態３では、各色のＢ軸方向の色差しか計算しなかったが、この実施の形態４では、Ｒ，Ｇ，Ｂ各々の平均色差の分散を計算し、各軸の分散値の平均によってγ値を決定する。この場合は前述の図６のフローチャートで示すように、γ値を変化させながら、Ｒ，Ｇ，Ｂ各軸方向の色差を計算させ、色空間全体での色差の平均と、その分散値を求めればよい。
【００４７】
但し、この実施の形態４において、ステップＳ２４で各軸方向に並んでいる各格子点の色差(dE94)を計算し、同時に全体での平均値と、分散を求めるための計算処理を実行する。そしてステップＳ２５に進み、全体での平均値と、分散を求めるための計算処理を実行する。そしてステップＳ２６に進み、全ての格子点のデータ処理が終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ２３に戻り、前述の処理を実行する。
【００４８】
ステップＳ２６で、全ての格子点データに対する処理が終了するとステップＳ２７に進み、γ値が終了値（ここでは「２．２」）を越えたかどうかを判定し、越えていない時はステップＳ２９に進み、γ値を＋０．１してステップＳ２２に戻り、新たにγ値を設定して前述の処理を実行する。一方、ステップＳ２７で、γ値が「２．２」を越えた場合はステップＳ２８に進み、各変数に保持されたデータ、平均色差やその分散値等を記録し、全体の処理を終了させる。
【００４９】
以下は本実施の形態４により、ＲＧＢ色空間においてγ値を変化させた場合の各軸方向の各色の色差の平均と、その分散値を計算した結果例である。
【００５０】
0004497764.tif 000005
この結果により、γ値が「１．６６」の場合に最も低い分散値（5.4734）が得られた。Ｌａｂ色空間において各色の色差平均に対する分散値が低いということは、各色の分布が均一に近い状態であると考えられる。理想的なＲＧＢ色空間を考えた場合に色の偏りが少ない方が精度的にも有利になる。
【００５１】
本実施の形態４では、色の均一性を考慮したＲＧＢ色空間を定義するために、γ値を変化させながら均等色空間等にＲＧＢの各色をプロットし、該プロットしたデータ間の色差の平均、およびその分散を求めることにより、分散が最も低くなるγ値をより正確に求めることを特徴としている。尚、より理想的なγ値を求めるために、均一性を評価する関数が本実施の形態以外のもの、例えば各色軸方向の分散値に重み係数等を適用したものでも同様な結果を得ることが出来る。更には、計算で求められたγ値に近い値を予め設定（例えばデフォルト設定等）している場合も、同じ効果が得られる。図８は、本実施の形態３において、γ＝１．６６を採用したＲＧＢ色空間であって、上記同様に各点１２５色をＬａｂ均等色空間へプロットした様子を示した図である。図からも明らかなように点の均一性が高くなっていることがわかる。
【００５２】
以上説明したように本実施の形態３，４によれば、色空間変換処理を行う色処理装置のＲＧＢ色空間に用いるγ値をより高精度に設定することが可能となり、従来よりも高精度の色変換処理を提供できる。
【００５３】
［実施の形態５］
ＲＧＢ色空間はＸＹＺ色空間の線形写像であるので、以下の式などにより相互に変換することができる。例えば、色度点が以下の係数で定義されているＲＧＢ色空間の場合、
赤の色度              （0.7018, 0.2873）
緑の色度              （0.2742, 0.6591）
青の色度              （0.0507, 0.0209）
白色点の色度          （0.3127, 0.3290）
以下の変換式より、ＸＹＺ値とＲＧＢ値の対応が決定される。
【００５４】
［ＸＹＺからＲＧＢへの変換式］
ｒ  ＝  3.2408100×ｘ  −  1.5373070×ｙ  −  0.498586×ｚ
ｇ  ＝  -0.969243×ｘ  ＋  1.8759670×ｙ  ＋  0.041555×ｚ
ｂ  ＝  0.0556380×ｘ  −  0.2040070×ｙ  ＋  1.057126×ｚ
また、ＲＧＢ値で表示される色データは上記行列式の逆行列式により、前述の実施の形態１（式（２））で説明したようにして求めることができる。
【００５５】
［ＲＧＢからＸＹＺへの変換式］
Ｘ  ＝  0.5893×ｒ  ＋  0.3962×ｇ  ＋  0.0510×ｂ
Ｙ  ＝  0.2412×ｒ  ＋  0.7362×ｇ  ＋  0.0226×ｂ
Ｚ  ＝  0.0092×ｒ  ＋  0.0745×ｇ  ＋  1.0053×ｂ
上記変換式により、ＲＧＢの色データをＸＹＺ値へ変換することができ、更にはＬａｂ等の均等色空間へ変換することも可能である。このように，赤、緑、青、及び白のＸＹ色度点が定義されていればＲＧＢ値をＸＹＺ値へ変換する変換式を直ちに求めることができる。しかしながら、この時点では、γ値は決定されておらず、従来では、例えば、一意に「２．２」等のように、適当に決められていただけである。
【００５６】
本実施の形態５では、定義されたＲＧＢ空間それぞれに適当なγ値を決定するために、その値を変化させながら、ＲＧＢの各軸方向の色差を計算し、色空間全体での色差の平均と、その分散値を求め、更にその分散値を正規化した後、その平均値を算出し、最も分散値が低い時のγ値を最適なγ値として決定するようにしている。
【００５７】
図９は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置における処理を説明するフローチャートで、ここではγ（γ＝ｌｏｇX Ｙ）値を変化させながら、Ｂ軸方向の各色の色差を計算し、色空間全体での色差の平均と、その分散値を求める処理の概要を示している。尚、この処理を実行するプログラムは、予めＣＤ−ＲＯＭ等から外部記憶装置１０５にインストールされており、実行に際してはメモリ１０２にロードされて実行される。
【００５８】
まずステップＳ４１では、平均色差を求める変数（メモリ１０２に設けられる）のリセット等、演算用の変数（メモリ１０２に設けられる）の初期化処理を行う。次にステップＳ４２に進み、γ値を設定し、繰り返し処理によってその値を、「１．０」から「２．５」まで「０．１」ごとに変更するよう構成しておく。そしてステップＳ４３に進み、ＲＧＢ空間における格子点データを順次生成し、その格子点におけるＲＧＢ値をＸＹＺ値へ変換し、更にＬａｂ値に変換する。
【００５９】
次にステップＳ４４に進み、各軸方向に並んでいる各格子点の色差（ｄＥ９４）を上述した計算式（４）により求める。そしてステップＳ４５に進み、全体での平均色差値と、分散を求めるための計算処理を実行する。次にステップＳ４６に進み、全ての格子点（１２５点）に対するデータ処理が全て終了したか否かを判定し、終了していない場合はステップＳ４３に戻り、前述の処理を実行する。
【００６０】
こうしてステップＳ４６で、あるγ値における、全ての格子点のデータ処理が終了したかを調べ、終了した場合にはステップＳ４７に進み、γ値が終了値（ここでは「２．５」）を越えたか否かを判定し、「２．５」以下であればステップＳ５０に進み、γ値を＋０．１してステップＳ４２に進み、新たに次のγ値をセットする。こうしてステップＳ４７でγ値が「２．５」を越えるとステップＳ４８に進み、γ値が「１．０」の時の分散値を基に、各分散値の正規化処理を実行する。そしてステップＳ４９に進み、各変数に保持されたデータ、平均色差やその分散値等を記録し、全体の処理を終了させる。
【００６１】
この計算処理の結果により、上記の色度点の係数に対してはγ値が「２．１０９」の場合に最も低い分散値が得られた。Ｌａｂ色空間において色差平均に対する分散値が低いということは、色分布が均一に近い状態であると考えられる。理想的なＲＧＢ色空間を考えた場合に色の偏りが少ない方が精度的にも有利になるので、好適である。よって、本実施の形態４では、分散値が最も低くなるγ値「２．１０９」を基準色空間のγ値として採用する。
【００６２】
［実施の形態６］
前述の実施の形態４では、定義された各ＲＧＢ色空間それぞれに最適なγ値を求めるために、ＲＧＢ各軸方向の色差を計算し、色空間全体での色差の平均とその分散を求め、更に、その分散値を正規化し、最も分散値が低い時のγ値を最適なγ値として決定していた。この処理を応用した実施の形態５として、色度プロファイルを入力プロファイルとし、前記決定されたγ値を持つ基準ＲＧＢ色空間を出力プロファイルとして設定し、前記画像データの色を適宜変換するシステムなどが挙げられる。
【００６３】
図１０は、本実施の形態５に係る処理の概要を示すフローチャートである。
【００６４】
まずステップＳ６１で、平均色差を求める変数（メモリ１０２に設けられる）のリセット等、演算用の変数（メモリ１０２に設けられる）の初期化処理を行う。次にステップＳ６２に進み、赤、緑、青、及び白の各色度点の入力を行う。そしてステップＳ６３に進み、ステップＳ６２で入力された各色度点から行列のパラメータ等を生成する。次にステップＳ６４に進み、前述したようにして、各軸方向に並んでいる各格子点の色差（ｄＥ９４）を計算し、全体での平均値と分散を求めるための計算処理を実行し、最適なγ値を決定する。
【００６５】
次にステップＳ６５に進み、画像データに埋め込まれている（又はシステムで設定されているデフォルトプロファイル等）を読み出し、それを入力プロファイルとして設定する。そしてステップＳ６６に進み、ステップＳ６３で計算された行列と、ステップＳ６４で得られたγ値を持つＲＧＢ色空間から出力側プロファイルを生成し、入力プロファイルとこれを合成し、その合成されたプロファイルを用いて色変換処理を実行する。そしてステップＳ６７では、作業のために使用した資源を解放し、全体の処理を終了させる。
【００６６】
以上説明したように本実施の形態５によれば、色空間変換処理を行う色処理装置のＲＧＢ色空間に用いるγ値をより高精度に設定することが可能となり、従来よりも高精度の色変換処理を提供できる。
【００６７】
なお本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インターフェース機器、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。
【００６８】
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（又は記録媒体）を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又は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又は全部を行い、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。
【００６９】
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又は全部を行い、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。
【００７０】
以上説明したように本実施の形態によれば、色空間変換処理を行う色処理装置のＲＧＢ色空間に用いるγ値をより高精度に設定することが可能となり、従来よりも高精度の色変換処理を提供できるようになった。
【００７２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、色空間の変換処理を行うＲＧＢ色空間に用いるγ値を、より高精度に設定できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＲＧＢ色空間におけるＲＧＢ軸のそれぞれを５分割した格子１２５点（γ＝１．０）の色をＬａｂ均等色空間上にプロットした様子を示した図である。
【図２】本実施の形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を説明するブロック図である。
【図３】ＲＧＢ色空間におけるＲＧＢ軸のそれぞれを５分割した格子点を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係るγ値の決定処理を説明するフローチャートである。
【図５】本実施の形態１における結果として、ＲＧＢ色空間における格子１２５点（γ＝２．０）をＬａｂ均等色空間にプロットした様子を示した図である。
【図６】本発明の実施の形態２に係るγ値の決定処理を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る、γ値をＲＧＢ色空間への設定処理を説明するフローチャートである。
【図８】本実施の形態３における結果として、ＲＧＢ色空間における格子１２５点（γ＝１．６８）をＬａｂ均等色空間にプロットした様子を示した図である。
【図９】本発明の実施の形態４に係るγ値の決定処理を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態５に係るγ値の決定処理を説明するフローチャートである。
【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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