(57)【要約】【課題】種々の出力デバイスでも鮮やかでかつ高精細な色再現を実現する技術を提供する。【解決手段】画像処理装置１０は、画像入力部１１から入力される画像データに対して、色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う際に、当該色空間圧縮処理を知覚空間上において行い、その知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似して行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う画像処理装置において、
前記色空間圧縮処理が知覚空間上において行われ、当該知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似にして前記色空間圧縮処理を行う画像処理手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記色空間圧縮は、明度ごとの明度−彩度の再現特性が類似である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】
前記画像処理手段は、出力する画像の彩度再現特性が明度ごとに類似であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、明度ごとの色域の大きさに基づいて、出力する画像の彩度再現特性の傾きを変化させることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像処理手段に先立って、前記入力される画像データと当該画像データに係る入力デバイスの色空間に関するデータとに基づいて、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間の画像データへ変換する第１の変換手段と、
前記画像処理手段により色空間圧縮された画像データと出力側のデバイスの色空間に関するデータとに基づいて、出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換する第２の変換手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記色空間圧縮は、色知覚モデルに基づき変換処理された画像データに対して施されるものであり、
前記画像処理手段は、相対的なカラーマッチングモードではＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮を行い、絶対的なカラーマッチングモードではＱＭＨ色空間上で前記色空間圧縮を行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理手段に係る前記色域境界近傍は、中明度から低明度で高彩度の領域であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像処理手段における前記色空間圧縮に係るデータは、低明度側に重点分布したデータから作成することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理手段は、前記色空間圧縮を行う際に、前記入力される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情報、前記入力される画像データの付加情報から特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報、前記入力される画像データから特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報の少なくとも一つ以上を用いて当該色域空間圧縮を行うことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記色の見えモデルはＣＩＥＣＡＭ９７ｓ又はＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記画像処理手段における演算に用いる色空間及び／又は当該画像処理手段から出力する画像の色空間が輝度拡張色空間であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う画像処理方法であって、
前記色空間圧縮処理が知覚空間上において行われ、当該知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似にして前記色空間圧縮処理を行う画像処理ステップを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
前記色空間圧縮は、明度ごとの明度−彩度の再現特性が類似であることを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記画像処理ステップは、出力する画像の彩度再現特性が明度ごとに類似であることを特徴とする請求項１２又は１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記画像処理ステップは、明度ごとの色域の大きさに基づいて、出力する画像の彩度再現特性の傾きを変化させることを特徴とする請求項１２又は１３に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記画像処理ステップに先立って、前記入力される画像データと当該画像データに係る入力デバイスの色空間に関するデータとに基づいて、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間の画像データへ変換する第１の変換ステップと、
前記画像処理ステップにより色空間圧縮された画像データと出力側のデバイスの色空間に関するデータとに基づいて、出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換する第２の変換ステップと、
を更に有することを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記色空間圧縮は、色知覚モデルに基づき変換処理された画像データに対して施されるものであり、
前記画像処理ステップは、相対的なカラーマッチングモードではＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮を行い、絶対的なカラーマッチングモードではＱＭＨ色空間上で前記色空間圧縮を行うことを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１８】
前記画像処理ステップに係る前記色境界近傍は、中明度から低明度で高彩度の領域であることを特徴とする請求項１２〜１７のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記画像処理ステップにおける前記色空間圧縮に係るデータは、低明度側に重点分布したデータから作成することを特徴とする請求項１２〜１８のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記画像処理ステップは、前記色空間圧縮を行う際に、前記入力される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情報、前記入力される画像データの付加情報から特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報、前記入力される画像データから特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報の少なくとも一つ以上を用いて当該色域空間圧縮を行うことを特徴とする請求項１２〜１９のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記色の見えモデルはＣＩＥＣＡＭ９７ｓ又はＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とする請求項１２〜２０のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記画像処理ステップにおける演算に用いる色空間及び／又は当該画像処理ステップで出力する画像の色空間が輝度拡張色空間であることを特徴とする請求項１２〜２１のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項２３】
入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行うコンピュータに、
前記色空間圧縮処理が知覚空間上において行われ、当該知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似にして前記色空間圧縮処理を行う画像処理ステップを実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
前記色空間圧縮は、明度ごとの明度−彩度の再現特性が類似であることを特徴とする請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２５】
前記画像処理ステップは、出力する画像の彩度再現特性が明度ごとに類似であることを特徴とする請求項２３又は２４に記載のプログラム。
【請求項２６】
前記画像処理ステップは、明度ごとの色域の大きさに基づいて、出力する画像の彩度再現特性の傾きを変化させることを特徴とする請求項２３又は２４に記載のプログラム。
【請求項２７】
前記画像処理ステップに先立って、前記入力される画像データと当該画像データに係る入力デバイスの色空間に関するデータとに基づいて、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間の画像データへ変換する第１の変換ステップと、
前記画像処理ステップにより色空間圧縮された画像データと出力側のデバイスの色空間に関するデータとに基づいて、出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換する第２の変換ステップと、
を更に有することを特徴とする請求項２３〜２６のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項２８】
前記色空間圧縮は、色知覚モデルに基づき変換処理された画像データに対して施されるものであり、
前記画像処理ステップは、相対的なカラーマッチングモードではＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮を行い、絶対的なカラーマッチングモードではＱＭＨ色空間上で前記色空間圧縮を行うことを特徴とする請求項２３〜２７のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記画像処理ステップに係る前記色境界近傍は、中明度から低明度で高彩度の領域であることを特徴とする請求項２３〜２８のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記画像処理ステップにおける前記色空間圧縮に係るデータは、低明度側に重点分布したデータから作成することを特徴とする請求項２３〜２９のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３１】
前記画像処理ステップは、前記色空間圧縮を行う際に、前記入力される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情報、前記入力される画像データの付加情報から特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報、前記入力される画像データから特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報の少なくとも一つ以上を用いて当該色域空間圧縮を行うことを特徴とする請求項２３〜３０のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３２】
前記色の見えモデルはＣＩＥＣＡＭ９７ｓ又はＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とする請求項２３〜３１のいずれか一項に記載のプログラム。
【請求項３３】
前記画像処理ステップにおける演算に用いる色空間及び／又は当該画像処理ステップで出力する画像の色空間が輝度拡張色空間であることを特徴とする請求項２３〜３２のいずれか一項に記載のプログラム。
【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やスキャナ等の画像読取装置などから出力された画像データを、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変換を行う画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、カラー写真フィルムのスキャニング画像や、撮影装置で撮影されたデジタル入力画像データは、ＣＤ−Ｒ（CD-Recordable）、フレキシブルディスク、メモリカード等の記憶デバイスやインターネット経由で配信され、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、液晶、プラズマ等のディスプレイモニタや携帯電話の小型液晶モニタの表示デバイスに出力画像として表示されたり、デジタルプリンタ、インクジェットプリンタ、サーマルプリンタ等の出力デバイスを用いてハードコピーの出力画像としてプリントされるなど、その表示・プリント方法は多種多様化してきている。
【０００３】
ところが、各種の表示・プリント機器は、その原理と内部構成により表示できる色域や階調特性が異なり、同一の画像データに対して、各種の表示・プリント方法で見えが異なることが多く発生してきた。こうした見えの相違を少なくするために、多くの努力が図られてきた。例えば、デジタルＲＧＢ信号が表現する色空間を撮像装置特性に依存しない色空間に標準化する試みがあり、現在では多くのデジタル画像データが標準化された色空間として「ｓＲＧＢ」を採用している（例えば、「Multimedia Systems and Equipment-Colour Measurement and Management-Part2-1:Colour Management-Default RGB Colour Space-sRGB」IEC"61966-2-1を参照）。このｓＲＧＢの色空間は標準的なＣＲＴディスプレイモニタの色再現領域に対応して設定されている。
【０００４】
ところが、ＣＲＴディスプレイモニタ等の表示デバイスで表示される画像や、各種プリントデバイスによりプリントされたハードコピー画像は、用いられている蛍光体又は色材の構成によって色再現域が異なる。例えばｓＲＧＢ標準色空間に対応するＣＲＴディスプレイモニタの色再現領域は明るい緑や青の領域が広く銀塩写真プリント・インクジェットプリンタ・印刷等のハードコピーでは再現できない領域があり、逆に印刷・インクジェットのシアン領域や銀塩写真の黄色領域にはsRGB標準色空間に対応するＣＲＴディスプレイモニタでは再現できない領域が存在する（例えば、「ファインイメージングとディジタル写真」，コロナ社，（社）日本写真学会出版委員会編，ｐ．４４４参照）。
【０００５】
こうした問題に対応する方法として、ＩＣＣ( International Color Consortium)が規定するＩＣＣ Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔも良く用いられている。これは、第１の機器での再生を意図して作成した第１の画像データに、第１の機器の第１の色空間情報を添付しておき、第２の機器で画像を再生する際は、第１の画像データを第１の色空間情報に基づき、特定機器に依存しないＰＣＳ(Profile Connection Space)の色空間での第３の画像データに変換し、次に第２の機器の第２の色空間情報に基づき、第３の画像データを第２の機器での再生に適した第２の画像データへ変換するという方法である。
【０００６】
この方法では、出力デバイスの再現能力の限界に起因した変換処理として、階調や色空間圧縮を行い出力デバイスの色材や方式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を行っている。出力デバイスの色再現範囲をガマット（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と呼ぶ。この方法において、測色計で測定される測色値の再生機器間での色再現性はやや向上した。
【０００７】
しかし、測色値を厳密に再現しても、実際の観察者には色の見えが異なることが多いということが知られている。これは、人間の視覚は、絶対的な測色値を感じている訳でなく、観察条件（周囲・背景の明るさ等）に応じた順応状態で、色の見えが変化している為である。例えば、ＣＲＴのような発光表示機器と、プリントのような反射表示物では、一般的な観察条件や順応状態が異なるので、測色的に一致していても見えが一致しないことが多い。
【０００８】
こうした問題に対応するため、色の見えモデルを用いるカラーマネージメントが知られている。色の見えモデルとは、種々の観察条件下における「色の見え」を予測するモデルである。より具体的には、測色値から、観察条件パラメータに基づく変換をおこない、指定の観察条件下における「色の見え」を表わす値を算出する。このような色の見えモデルとしては、たとえば国際照明委員会（ＣＩＥ）によって標準モデルとして勧告されたＣＩＥＣＡＭ９７ｓ（ＣＡＭ：Color  Appearance  Model）や、ＣＩＥＣＡＭ９７ｓに改良を加えたＣＩＥＣＡＭ０２が用いられはじめようとしている。（例えば、非特許文献１参照）
【０００９】
色の見えモデルには、上記以外にも、納谷モデル、Ｈｕｎｔモデル、ＲＬａｂモデル、ＬＬａｂモデル等が発表されている。こうしたモデルで計算に用いる観察条件パラメータの具体例としては、順応視野の輝度・順応白色の３刺激値・背景相対輝度・周囲の影響等が挙げられる。図１９に、ＣＩＥＣＡＭ９７ｓの具体的な観察条件パラメータを示す。例えば、図１９に示すようなＣＩＥＣＡＭ９７ｓの具体的な観察条件パラメータが挙げられる。
【００１０】
こうした色の見えモデルを用いると、例えば第１の観察条件での再生を意図して作成した第１の画像データを、第１の観察条件に対応する第１の観察条件パラメータに基づいて色の見えモデル変換に適用することで、色の見えを表す値に変換し、次に該色の見えを表す値を、第２の観察条件に対応する第２の観察条件パラメータに基づいて色の見えモデル逆変換に適用することで、第２の観察条件での再生を意図した第２の画像データに変換することができる。このような方法で異なる第１及び第２の観察条件での色の見えを一致させることができるのである（例えば特許文献１参照）。
【００１１】
図２０は、一般的なカラーマッチングの概念図である。図２０に示すように、ＲＧＢデータである入力データは、入力プロファイルによりデバイスに依存しない色空間のＸＹＺデータに変換される。出力デバイスの色再現範囲外の色は出力デバイスにより表現することができないため、そのすべて色が出力デバイスの色再現範囲内に収まるように、デバイスに依存しない色空間のデータに変換された入力データに色空間圧縮が施される。そして、色空間圧縮が施された後、入力データはデバイスに依存しない色空間から出力デバイスに依存する色空間のＣＭＹＫデータへ変換される。
【００１２】
カラーマッチングにおいて基準白色点および環境光は固定されている。例えば、ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｌｏｒ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ(ＩＣＣ)によって規定されるプロファイルでは、プロファイルを結び付けるＰｒｏｆｉｌｅＣｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｓｐａｃｅ(ＰＣＳ)がＤ５０基準のＸＹＺ値およびＬａｂ値である。このため、入力原稿やプリント出力はＤ５０特性の光源下で観察する場合に正しい色再現が保証されるが、その他の特性の光源下では正しい色再現が保証されない。
【００１３】
つまり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、図２０に示すように、モニタ表示とプリントのように異なる観察条件下で、図２１に示すような画像が同じように見えるために必要な変換が行える。例えば、カラーアピアランスを用いた色空間圧縮の技術については、特許文献２、特許文献３に、入力画像データに対して選択されたカラーマッチングモードに応じた色空間上で色空間圧縮処理を行う技術が開示されている。
【特許文献１】特開平７−２２２１９６号公報
【特許文献２】特開２００１−３０９１９８号公報
【特許文献３】特開２００２−２８１３３８号公報
【非特許文献１】矢口博久著，「色の見えモデル−CIECAM02の概要と課題」，画像電子学会カラーフォーラム２００３予稿集，２００３，ｐ．５７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかし最近、更に高い色再現が要求されるようになるようにつれ、上記の色空間圧縮のガマットマッピング処理とカラーアピアランスによる見えモデルを単純に適用して、その後に出力画像を得るだけでは問題があることがわかってきた。これは観察光源を、例えばＤ６５（６５００ケルビン）のからＤ５０(５０００ケルビン)の色温度にした場合色域がかわる。例えば、Ｄ６５はＤ５０よりも色温度が高いために青の方向の色相の色域は広がる一方、黄赤の色域は減少する。つまりＤ６５では出力できるがＤ５０では出力できない場合が起こりえるのである。
【００１５】
一方ガマットマッピングは一般的に、色域周辺で特に大きく圧縮をされるのが通常である。そのためアピアランスとガマットマッピングを組み合わせたカラーマッピングでは色域周辺でのマッピング形状が意図しない変化をして劣化するこよがある。つまり観察光源が異なることによって、考慮すべきデバイスの色域が変わり、実際には色域周辺で色再現の精度が大きく劣化してしまうことがわかった。
【００１６】
また、デバイスとＰＣＳの色空間における色変換は正確に行う必要があるが、カラープリンタの出力特性には、強い非線型性があり、単純な今のガマットマッピングでは色処理装置との正確な写像は困難である。そこで一般的にはデジタル化したカラー画像データを正確に再現するためおよび異なるデバイス間の色情報を相互に変換するための技術として、３次元ルックアップテーブル（以下３ＤＬＵＴと記す）や、カラープロファイルを用いた変換法がよく用いられている。３ＤＬＵＴは、ＲＧＢ信号値と出力信号値の対応関係を表わす検索表で、例えばＮ×Ｎ×Ｎ個の格子点について信号値の写像として与えられる。しかし、変換する点が現実的には格子点に当たることは極めてまれなことから、補間方法を工夫する必要があり所望の出力特性が得られるまで試行錯誤的に求めているのが実状である。
【００１７】
特に、ＲＧＢ色立体の末端である高彩度、シャドー、ハイライトの領域は、実在出力系ではデータの精度が低く、更にガマットマッピングの為の色変換定義をカラーアピアランスと組み合わせた場合は、前記の観察光源を変えた場合に、色域外の無い色を使う色変換などが起こりトーンジャンプなどが起こり実用に耐えない。またそれを抑制するために色域を超えないように色変換を定義した場合は、出力デバイスが持つ高彩度領域の色空間を有効に活用できず、高品質な画像を出力できないことがわかった。そして、上述した従来技術では、上記のカラーアピアランスモデルを用いた時のガマットマッピングの問題をなんら解決できていない。
【００１８】
更に最近、より高精細なカラーマネージメントが要求されるようになりつつあり、ｓＲＧＢのようなモニタに合わせた狭い色空間ではなく、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ばれ参照画像データとして分類される。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て最終的に仕上がった画像データは、output-referredな画像データと呼ばれ、観賞用画像データに分類される。これらの参照画像データを鑑賞用画像にする際にも上記のようなことが、カラーアピアランスモデルを用いた時のカラーマッピングで問題になりつつある。
【００１９】
そこで、色々な観察光源下において出力したときにトーンジャンプが抑制され、かつデバイスの色域を十分に使いきることで、鮮やかでかつ高精細な色再現を、種種の出力デバイスで実現するにはどうしたらいいかを検討した。
【００２０】
その結果、上述したようなカラーアピアランスモデルを用いた時のカラーマッピングの問題点があることが判明した。その原因を更に検討したところ、色知覚空間内の色空間圧縮における色域周辺でのカラーマッピングの仕方に問題があり、特には明度と彩度のマッピング、また最大色域の明度での彩度再現と他の明度での彩度再現のマッピング方法に問題のあることが判明した。
【００２１】
それらを解決すべく、更に鋭意検討した結果、驚くべきことに、入力画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う画像変換を行う際に、該色空間圧縮処理が知覚色空間上において行われ、色域境界付近の境界内におけるカラーマッピング（明度-彩度の勾配、非線形性）を明度毎で類似にすることでトーンジャンプが抑制できることが判明した。
【００２２】
また、入力画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う画像変換を行う際に、該色空間圧縮処理が知覚色空間上において行われ、各明度の彩度再現性(傾き、γ)が、出力デバイスの色空間における明度毎の色域の大きさに従って変化するようにすることで、鮮やかでかつ高精細な色再現をすることができることが判明した。
【００２３】
本発明の課題は、上記従来技術の問題点に鑑みてなされたものであって、種々の出力デバイスでも鮮やかでかつ高精細な色再現を実現する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う画像処理装置において、前記色空間圧縮処理が知覚空間上において行われ、当該知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似にして前記色空間圧縮処理を行う画像処理手段を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００２５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、前記色空間圧縮は、明度ごとの明度−彩度の再現特性が類似であることを特徴とする画像処理装置である。
【００２６】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、前記画像処理手段は、出力する画像の彩度再現特性が明度ごとに類似であることを特徴とする画像処理装置である。
【００２７】
請求項４に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、前記画像処理手段は、明度ごとの色域の大きさに基づいて、出力する画像の彩度再現特性の傾きを変化させることを特徴とする画像処理装置である。
【００２８】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理手段に先立って、前記入力される画像データと当該画像データに係る入力デバイスの色空間に関するデータとに基づいて、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間の画像データへ変換する第１の変換手段と、前記画像処理手段により色空間圧縮された画像データと出力側のデバイスの色空間に関するデータとに基づいて、出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換する第２の変換手段と、を更に備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００２９】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の発明において、前記色空間圧縮は、色知覚モデルに基づき変換処理された画像データに対して施されるものであり、前記画像処理手段は、相対的なカラーマッチングモードではＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮を行い、絶対的なカラーマッチングモードではＱＭＨ色空間上で前記色空間圧縮を行うことを特徴とする画像処理装置である。
【００３０】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理手段に係る前記色域境界近傍は、中明度から低明度で高彩度の領域であることを特徴とする画像処理装置である。
【００３１】
請求項８に記載の発明は、請求項１〜７のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理手段における前記色空間圧縮に係るデータは、低明度側に重点分布したデータから作成することを特徴とする画像処理装置である。
【００３２】
請求項９に記載の発明は、請求項１〜８のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理手段は、前記色空間圧縮を行う際に、前記入力される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情報、前記入力される画像データの付加情報から特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報、前記入力される画像データから特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報の少なくとも一つ以上を用いて当該色域空間圧縮を行うことを特徴とする画像処理装置である。
【００３３】
請求項１０に記載の発明は、請求項１〜９のいず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又はＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とする画像処理装置である。
【００３４】
請求項１１に記載の発明は、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理手段における演算に用いる色空間及び／又は当該画像処理手段から出力する画像の色空間が輝度拡張色空間であることを特徴とする画像処理装置である。
【００３５】
請求項１２に記載の発明は、入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う画像処理方法であって、前記色空間圧縮処理が知覚空間上において行われ、当該知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似にして前記色空間圧縮処理を行う画像処理ステップを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００３６】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、前記色空間圧縮は、明度ごとの明度−彩度の再現特性が類似であることを特徴とする画像処理方法である。
【００３７】
請求項１４に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の発明において、前記画像処理ステップは、出力する画像の彩度再現特性が明度ごとに類似であることを特徴とする画像処理方法である。
【００３８】
請求項１５に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の発明において、前記画像処理ステップは、明度ごとの色域の大きさに基づいて、出力する画像の彩度再現特性の傾きを変化させることを特徴とする画像処理方法である。
【００３９】
請求項１６に記載の発明は、請求項１２〜１５のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップに先立って、前記入力される画像データと当該画像データに係る入力デバイスの色空間に関するデータとに基づいて、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間の画像データへ変換する第１の変換ステップと、前記画像処理ステップにより色空間圧縮された画像データと出力側のデバイスの色空間に関するデータとに基づいて、出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換する第２の変換ステップと、を更に有することを特徴とする画像処理方法である。
【００４０】
請求項１７に記載の発明は、請求項１２〜１６のいずれか一項に記載の発明において、前記色空間圧縮は、色知覚モデルに基づき変換処理された画像データに対して施されるものであり、前記画像処理ステップは、相対的なカラーマッチングモードではＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮を行い、絶対的なカラーマッチングモードではＱＭＨ色空間上で前記色空間圧縮を行うことを特徴とする画像処理方法である。
【００４１】
請求項１８に記載の発明は、請求項１２〜１７のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップに係る前記色境界近傍は、中明度から低明度で高彩度の領域であることを特徴とする画像処理方法である。
【００４２】
請求項１９に記載の発明は、請求項１２〜１８のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップにおける前記色空間圧縮に係るデータは、低明度側に重点分布したデータから作成することを特徴とする画像処理方法である。
【００４３】
請求項２０に記載の発明は、請求項１２〜１９のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップは、前記色空間圧縮を行う際に、前記入力される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情報、前記入力される画像データの付加情報から特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報、前記入力される画像データから特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報の少なくとも一つ以上を用いて当該色域空間圧縮を行うことを特徴とする画像処理方法である。
【００４４】
請求項２１に記載の発明は、請求項１２〜２０のいず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又はＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とする画像処理方法である。
【００４５】
請求項２２に記載の発明は、請求項１２〜２１のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップにおける演算に用いる色空間及び／又は当該画像処理ステップで出力する画像の色空間が輝度拡張色空間であることを特徴とする画像処理方法である。
【００４６】
請求項２３に記載の発明は、入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行うコンピュータに、前記色空間圧縮処理が知覚空間上において行われ、当該知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似にして前記色空間圧縮処理を行う画像処理ステップを実行させることを特徴とするプログラムである。
【００４７】
請求項２４に記載の発明は、請求項２３に記載の発明において、前記色空間圧縮は、明度ごとの明度−彩度の再現特性が類似であることを特徴とするプログラムである。
【００４８】
請求項２５に記載の発明は、請求項２３又は２４に記載の発明において、前記画像処理ステップは、出力する画像の彩度再現特性が明度ごとに類似であることを特徴とするプログラムである。
【００４９】
請求項２６に記載の発明は、請求項２３又は２４に記載の発明において、前記画像処理ステップは、明度ごとの色域の大きさに基づいて、出力する画像の彩度再現特性の傾きを変化させることを特徴とするプログラムである。
【００５０】
請求項２７に記載の発明は、請求項２３〜２６のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップに先立って、前記入力される画像データと当該画像データに係る入力デバイスの色空間に関するデータとに基づいて、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間の画像データへ変換する第１の変換ステップと、前記画像処理ステップにより色空間圧縮された画像データと出力側のデバイスの色空間に関するデータとに基づいて、出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換する第２の変換ステップと、を更に有することを特徴とするプログラムである。
【００５１】
請求項２８に記載の発明は、請求項２３〜２７のいずれか一項に記載の発明において、前記色空間圧縮は、色知覚モデルに基づき変換処理された画像データに対して施されるものであり、前記画像処理ステップは、相対的なカラーマッチングモードではＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮を行い、絶対的なカラーマッチングモードではＱＭＨ色空間上で前記色空間圧縮を行うことを特徴とするプログラムである。
【００５２】
請求項２９に記載の発明は、請求項２３〜２８のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップに係る前記色境界近傍は、中明度から低明度で高彩度の領域であることを特徴とするプログラムである。
【００５３】
請求項３０に記載の発明は、請求項２３〜２９のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップにおける前記色空間圧縮に係るデータは、低明度側に重点分布したデータから作成することを特徴とするプログラムである。
【００５４】
請求項３１に記載の発明は、請求項２３〜３０のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップは、前記色空間圧縮を行う際に、前記入力される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情報、前記入力される画像データの付加情報から特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報、前記入力される画像データから特定する色域マッピング用のパラメータに基づいた情報の少なくとも一つ以上を用いて当該色域空間圧縮を行うことを特徴とするプログラムである。
【００５５】
請求項３２に記載の発明は、請求項２３〜３１のいず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又はＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とするプログラムである。
【００５６】
請求項３３に記載の発明は、請求項２３〜３２のいずれか一項に記載の発明において、前記画像処理ステップにおける演算に用いる色空間及び／又は当該画像処理ステップで出力する画像の色空間が輝度拡張色空間であることを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【００５７】
本発明によれば、入力される画像データに対して色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行って種々の出力デバイスで再現する際に、当該種々の出力デバイスにおいて鮮やかでかつ高精細な色再現を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５８】
先ず、本実施形態における用語について説明する。本実施形態における色空間圧縮は、例えばＣＩＥＣＡＭ９７ｓのような人間の色知覚空間ＱＭＨ（またはＪＣＨ）を利用して変換する方法である。ここで、ＱＭＨのＱはbrightness、Ｍはcolourfulness、Ｈはhuequadratureまたはhueangleを表し、ＪＣＨのＪはlightness、Ｃはchroma、Ｈはhuequadratureまたはhueangleを表す。
【００５９】
色空間圧縮は、入力デバイスの色空間に依存する入力データを、入力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換し、その後に、そのデータを人間の色知覚色空間のデータへ変換した後に行われ、空間圧縮を行う。そして圧縮されたデータを逆変換により出力側の観察条件に基づくデバイスに依存しない色空間のデータへ変換し、そのデータを出力デバイスに依存する色空間の出力データヘ変換する工程を含むものが好ましい。
【００６０】
色知覚モデルは、相対的なカラーマッチングモードが選択された場合は前記ＪＣＨ色空間上で前記色空間圧縮処理が行われ、絶対的なカラーマッチングモードが選択された場合は前記ＱＭＨ色空間上が好ましい。
【００６１】
明度、彩度とは、相対的なカラーマッチングモードであるときは、それぞれＪ、Ｃをさし、絶対的なカラーマッチングモードで行われるときは、それぞれＱとＭをそれぞれさす。それぞれの算出方法は詳細に後述する。
【００６２】
色域とは、明度に対しての彩度をプロットしたときの彩度の範囲をいう。図１６に本発明の色空間圧縮の色知覚空間を示す。図１６（ａ）は色空間圧縮のＪＣＨ色知覚空間を示す概念図であり、図１６（ｂ）は、色空間圧縮のＱＭＨ色知覚空間を示す概念図である。破線は入力デバイスの色再現領域を、実線は出力デバイスの色再現領域をそれぞれ示している。ＪＣＨ色知覚空間においては、Ｊ(lightness)の大きさが異なる入力と出力の観察条件の光源白色点によってそれぞれ正規化される。一方、ＱＭＨ色知覚空間においては、Ｑ(brightness)の大きさが入力と出力のそれぞれの照度レベルによって変化する。従って、相対的カラーマッチングＪＣＨでは入力白色点がそのまま出力の白色点になる。一方、絶対的カラーマッチングＱＭＨでは、（入力の照度レベル）＞（出力の照度レベル）の場合には入力の白色点が出力の白色点ヘマッピングされる。また、（入力の照度レベル）＜（出力の照度レベル）の場合には入力の白色点が出力の白色点より低いのでグレーとして出力される。
【００６３】
デバイスの色域とは、ＣＲＴなどの加法混色方式の出力デバイスにおいては出力デバイスのＲ,Ｇ,Ｂ光源の各々の色度から算出してもいいし、また実際に各信号の色に対して測定することで求めることが出来る。一方プリンタなどの減法混色方式の出力デバイスにおいては、上記同様に実際に各信号の色に対して測定することで求めることができる。
【００６４】
また、入力信号の色域は、ｓＲＧＢ,  ｓｃＲＧＢ等については前記で述べた資料の定義から算出したり、ＩＣＣ ＰｒｏｆｉｌｅＦｏｒｍａｔである場合などにおいてはその定義に従い色域を算出することができる。
【００６５】
カラーマッピングの明度−彩度の勾配は、各明度に対して彩度が増大するにつれて色域に近づく際に明度が変化することで描く明度−彩度カーブである。明度毎での類似性とは、色域境界近傍におけるカラーマッピングの明度−彩度の勾配の類似性を示す。そして、明度毎に類似であるとは、各明度で彩度が増大するにつれて色域に近づく際に明度が変化することで描く明度-彩度カーブの末端側の形状が類似であることをいう。
【００６６】
知覚色空間上において行われ、色域境界付近の境界内におけるカラーマッピングが明度毎で類似ということは、具体的には、色空間圧縮処理前の明度に対して処理後の明度をそれぞれ、ＪＡ、ＪＢとしたときに、その差をΔＪ（ＡＢ）＝ＪＢ-ＪＡとすると、ΔＪ(ＡＢ)の符号が各明度で同じ場合か否かである。これは、最大色域を出す明度を境にして高い側で一様、低い側で一様で、高い側でΔＪが負で、低い側でΔＪが正であってもいい。また誤差による部分は±０とし異なるとは定義しない。特に好ましくは全明度領域でΔＪが負であるのが好ましい。
【００６７】
また同様に、明度毎で類似ということは、処理後の明度-彩度カーブの高彩度の色域境界側の形状の凹凸が一様に同じであるか否かである。これは、最大色域を出す明度を境にして高い側で一様に高彩度になるにつれ明度が低下し凸形状、低い側では一様に高彩度になるにつれ明度が上昇して凹形状であってもいい。また誤差による部分は異なると形状とは定義しない。特に好ましくは全明度領域で明度低下しながら凸型で、更に好ましくは非常な低明度になるにつれて徐々に凸がフラットになっていくというような凸形状変化が好ましい。
【００６８】
また同様に、明度毎で類似ということは、明度-彩度カーブの、各明度における高彩度の末端の座標間の距離が近似するか否かである。これは、座標をそれぞれ（ＪＡ,ＣＡ）,(ＪＢ,ＣＢ)としたときにそれからベクトルの距離を算出してその距離が各明度で算出しても近似であることが好ましい。
【００６９】
また同様に、明度毎で類似ということは、カラーマッピングデータを二次、三次などの高次の曲線に近似し各明度でなんらかの相関をもつことである。これは、例えば明度ＪＡ,ＪＢでの、ある彩度Ｃ０のカラーマッピングデータをそれぞれ、
ｆ（ＪＡ,Ｃ０）
ｆ（ＪＢ,Ｃ０）
としたときに、
Ａ,Ｂを両隣とした中間の明度（Ａ+Ｂ）/２の明度をＪＣ
つまり、
ＪＣ=（ＪＡ+ＪＢ）/２
とし、そのときのカラーマッピングデータをｆ（ＪＡ,Ｃ０）としたときに
例えばｆ（ＪＡ,Ｃ０）＜ｆ（ＪＢ,Ｃ０）であったとすると、
（ｆ（ＪＡ,Ｃ０）+ｆ（ＪＢ,Ｃ０））/４≦ｆ（ＪＡ,Ｃ０）≦（ｆ（ＪＡ,Ｃ０）+ｆ（ＪＢ,Ｃ０））３/４  
の座標の領域範囲にはいる類似性を持つのが描写性から、更に好ましい。
【００７０】
また同様に、明度毎で類似ということは、カーブ形状だけでなくそのカーブの非線形性が類似であっても良く、この場合には、カラーマッピングデータを二次、三次などの高次の曲線に近似するなどで、相関する曲線を算出することでも判断できる。なお、明度毎で類似ということは、上述した特性をひとつ以上満たしていればよく。好ましくは二つ以上、特に好ましくは三つ以上である。
【００７１】
特に、好ましくは、上記類似性を保持しつつ更に最大色域へのクリッピングにおいて明度を落としながら色域を広げていく色空間圧縮方法で、かつその色境界付近でのカラーマッピングが類似であることが、より鮮やかでかつカラーマッチングが可能で描写から好ましい。
【００７２】
彩度再現とは、入力の各明度における画像の彩度に対しての出力の彩度との再現性をいい、関係をプロットしたときのカーブの明度ごとの彩度再現を６０以下の領域で計測、または算出することで類似性や傾きを算出できる。
【００７３】
各明度において該処理前に対する処理後の彩度再現特性の傾きが出力デバイスの色空間における明度毎の色域の大きさに従って変化するとは、彩度が最大である最大色域の明度から離れるにつれて色域が減少する、つまり彩度が減少する場合にはそれにしたがって彩度再現特性の傾きも減少するような彩度再現であることをいう。具体的には、入力をＸとし出力をＹとしたときの再現カーブの傾きとして彩度６０以下で線形近似したときの傾きを求めてγとした場合、各明度での彩度が減少する場合にはそれにしたがってγも減少する彩度再現をいう。
【００７４】
更に好ましくは、明度が最大色域の明度から離れた際の彩度減少分と同様に、γにおける彩度分の割合が減少することが好ましい。具体的には、明度が最大色域の明度から離れた際の彩度減少分と同様に彩度分の割合が減少するとは、最大色域の明度をＪ１、そのときの彩度をＣ１、再現カーブの傾きをγ１とし、その最大明度から離れて彩度が減少した時の明度をＪ２、そのときの彩度をＣ２、再現カーブの傾きをγ２としたときに、γ２/γ１≒Ｊ２/Ｊ１であることを言う。特に、γ２/γ１とＪ２/Ｊ１をそれぞれ％で算出したときに、その差の絶対値が２５％以内の色空間圧縮方法であることが、より鮮やかでかつカラーマッチングが可能で描写から好ましい。
【００７５】
また、処理前に対する処理後の彩度再現特性が明度毎で類似であるというのは、前述した彩度再現のグラフをプロットした際に、処理後の彩度再現カーブの高彩度側のグラフ形状の凹凸が一様に同じであることを含む。これは、最大色域を出す明度を境にして低い側では一様に高彩度になるにつれ低下して凸形状であるのが好ましく、また誤差による部分は異なると形状とは定義しない。特に好ましくは、低明度になるにつれて徐々に凸がフラットになっていくというような凸形状変化の類似性を持つことである。
【００７６】
また、処理前に対する処理後の彩度再現特性が明度毎で類似であるというのは、同様に彩度再現のグラフをプロットした際に、処理後の彩度再現カーブの変曲点の彩度が最大色域にしたがって変化することを含む。具体的には、最大色域の明度をＪ１としたとき、そのカーブの直線との接点である変曲点の彩度をＣ１とする。そして、その明度から離れるにつれて色域が減少する場合、つまり彩度が減少する場合には、それにしたがって変曲点の彩度も減少するような彩度再現をいう。
【００７７】
本実施の形態における彩度再現の類似性とは、これらの特性をひとつ以上満たしていればよく、好ましくは二つ以上である。
【００７８】
また、中明度〜低明度のシャドーとは、明度５０が以下、さらには明度５０〜１０程度のシャドー領域をいい、かつ高彩度とは６０以上の領域が特に好ましい領域として具体的に挙げることができる。また色知覚空間ＱＭＨの場合は、明度についてはＪをＱに、彩度についてはＣをＭに置き換えた場合で同様に説明される。
【００７９】
また、本実施の形態において色空間圧縮の際の変換に際して用いる色変換定義データは、シャドー側に重点分布したデータから作成するのが好ましい。この色変換定義データは、図１７、１８に示すように例えば８ｂｉｔ単位の入力画像を９ｘ９ｘ９のデータを出力し、測定した後に通常作成される。特には、図１８（ｃ）に示すような上述のシャドー領域において更に詳細な２ｂｉｔのデータ、もしくは１ｂｉｔ毎の詳細なデータを更に求めて、このデータを用いて算出することが更に好ましい。
【００８０】
また、入力画像としては、参照画像データとして、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であってもよい。
【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&amp;  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、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。
【００８４】
本実施の形態では、色空間圧縮を行うに際に、入力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情報、入力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情報、入力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情報の少なくともひとつ以上を用いて色空間圧縮処理を行うのが好ましく、必要に応じて、シーン解析による輝度、彩度、色相情報、白色点などのホワイトバランスを検出するなどして更に情報を得て本発明の効果を得ることもできる。
【００８５】
また、本実施の形態において、画像処理の演算に用いる色空間と、画像を出力する色空間とは、輝度拡張色空間を用いるのが好ましい。ここで、この輝度拡張色空間について説明する。現在ＤＳＣ画像で普遍的に用いられているｓＲＧＢ色空間は、ＩＥＣ(International Electrotechnical Commission)によりＩＥＣ６１９６６-２-１として規格定義されている。
【００８６】
例えばＤＳＣ（デジタルスチルカメラ）で撮影したＲａｗデータを画像データに変換する際には、表示・印刷の際に白色表示したいシーン輝度に白色点に割りつける際に該白色点より撮影輝度値が高く、白色点以上の画素値は記録できないため、該領域を白く塗りつぶすことになる場合がある。
【００８７】
これに対して、白色点を超える輝度値の記録を可能にした色空間が、たとえばＩＥＣ６１９６６-２-２が規定するｓｃＲＧＢ,ｓｃＲＧＢ-ｎｌ,ｓｃＹＣＣ-ｎｌや、ＡＮＳＩ/Ｉ３Ａ ＩＴ１０.７４６６が規定するＲＩＭＭ ＲＧＢ,ＥＲＩＭＭ ＲＧＢが例として挙げられる。こうした色空間は「輝度拡張色空間」と呼ばれるが、これらの広い色空間では上記のような領域が白く塗りつぶされるなどの弊害が起こりにくく好ましい。
【００８８】
本実施形態の画像処理の演算に用いる色空間と、鑑賞画像を表す画像データを出力する色空間とに、上記の輝度拡張色空間を用いると、鑑賞画像において白色表示すべき領域よりもシーン輝度が高かった領域のデータを、白色点にクリッピングせず、白色点以上の輝度として記録しておくことができる。こうしておくと、本実施形態の画像処理において作成した鑑賞画像を表す画像データを、別の表示装置・プリント装置が受け取り、鑑賞画像が意図する観察条件とは異なる観察条件に対応する画像データへ変換する際に、白色点付近の潰れや擬似輪郭の発生を防止することができる。
【００８９】
また、本実施形態で出力する鑑賞画像を表す画像データを出力する色空間に、上記の輝度拡張色空間を採用し、更に本実施形態の画像処理において実施した画像変換条件を、鑑賞画像を表す画像データに添付して出力しても良い。このようにしておくと、鑑賞画像ファイルを受けとった別の画像処理装置は、鑑賞画像を表す画像データを作成する時に使用した色の見えモデルとは互換性の無い別の色の見えモデルを使用したい時に、鑑賞画像を表す画像データからシーン輝度を表す画像データを逆算し、改めて別の色の見えモデルに基づく画像変換を行うことができるようになる。
【００９０】
なお、ｓｃＲＧＢは輝度値と一次式の関係にある整数を記録するため、ファイルに記録した時のサイズが大きくなる。そこで、ファイルに記録したり、他の画像処理装置・表示装置・プリンタにデータを送る際には、ｓｃＲＧＢより小さいサイズで記録できる輝度拡張色空間にデータを変換してもよい。こうした色空間としては、ＩＥＣ６１９６６-２-２ Ａｎｎｅｘ Ｂが規定するｓｃＲＧＢ-ｎｌ,ｓｃＹＣＣ-ｎｌや、ＡＮＳＩ/Ｉ３Ａ ＩＴ１０.７４６６が規定するＲＩＭＭ ＲＧＢが挙げられる。逆にデータサイズが問題にならない場合は、整数値のｓｃＲＧＢの代わりに、前記の浮動少数点表記のデータをファイルに記録したり、他の画像処理装置・表示装置・プリンタにデータ転送する態様も考えられる。このように具体的な輝度拡張色空間の選択は、本実施の形態を応用する装置の仕様に基づき任意に決めることができる。
【００９１】
次に、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。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、スキャナなどの画像読み込み部５、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのモニタ３、電子写真方式、インクジェット方式、熱昇華方式などの方式で紙などの記録媒体に画像を形成するプリンタ４が接続されている。
【００９２】
画像処理装置１０は、特に図示しないＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などで実行することで、デジタルカメラ２や画像読み込み部５から入力される画像ファイル６や画像ファイル７を画像処理してモニタ３やプリンタ４に出力するプログラムとしてのアプリケーションソフトウエア１を、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）などの記憶媒体に有する。デジタルカメラ２や画像読み込み部５は、アプリケーションソフトウエア１と組み合わせて使用するデータである読み込みＩＣＣプロファイル２１を画像ファイル６や画像ファイル７に付加して出力する。同様にアプリケーションソフトウエア１と組み合わせて使用するデータとしては、モニタ３やプリンタ４にから出力される、それぞれの出力特性を記述したモニタＩＣＣプロファイル３１やプリンタＩＣＣプロファイル４１がある。
【００９３】
デジタルカメラ２や画像読み込み部５における出力色空間としては、ｓｃＲＧＢ、ｓＲＧＢ、そしてＲａｗ等が選択可能である。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、撮像素子であるＣＣＤ（Charge Coupled Devices）固有の色空間で出力する。
【００９４】
なお、アプリケーションソフトウエア１では、通常のＥｘｉｆ情報（Exchangeable Image File Format）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。
【００９５】
次に、画像処理装置１０でアプリケーションソフトウエア１を実行することで機能する画像処理に係る機能部について説明する。前述したアプリケーションソフトウエア１を実行することで、画像処理装置１０は、図２に示すように、変換ＬＵＴ１０１、ＣＡＭ正変換モジュール１０２、ガマットマッピングモジュール１０３、色変換定義データ１０４、ＣＡＭ逆変換モジュール１０５、変換ＬＵＴ１０６としての機能を有する。すなわち、前述した図２０に示す従来の画像処理に対し、ＣＡＭ変換をはさんだ色知覚空間内で色空間圧縮を行う。なお、ガマットマッピングモジュール１０３の前や後に、更にシーン解析、撮影データ解析、及び、画像変換を追加して、画像の階調及び／又は色の補正が行われるような構成であってもよい。なお、図中の画像入力部１１は前述のデジタルカメラ２、画像読み込み部５の総称であり、画像出力部１２はモニタ３、プリンタ４の総称である。
【００９６】
次に、アプリケーションソフトウエア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、前述した画像処理装置１０のＣＰＵがアプリケーションソフトウエア１を実行することにより行われる。
【００９７】
先ず、画像処理装置１０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Ｓ１１）。次いで、特に図示しない操作部から入力されるユーザの指示に応じて画像入力部１１から画像データが読み込まれる（ステップＳ１２）。次いで、この読み込まれた画像データにカラーアピアランスに関する情報が含まれているか否か、つまり、読み込みＩＣＣプロファイル２１にカラーアピアランスに関する情報が含まれているか否かが判定され（ステップＳ１３）、含まれている場合はステップＳ１４に移行し、含まれていない場合はステップＳ１５に移行する。
【００９８】
ステップＳ１４では、当該画像データにカラーマッピング情報が付加されているか否か、つまり、読み込みＩＣＣプロファイル２１にカラーマッピング情報が含まれているか否かが判定され、付加されている場合はステップＳ１６に移行し、付加されていない場合にはステップＳ１５に移行する。ステップＳ１５では、付加されていないカラーアピアランスに関する情報やカラーマッピングに関する情報に予め設定されてＲＯＭなどに格納されたデフォルト条件を読み出して設定する。
【００９９】
次いで、ＣＡＭ正変換モジュール１０２によって、画像データがカラーアピアランスモデルに従ってＣＡＭ正変換される（ステップＳ１６）。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環境条件の差異を補正するためのものであり、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。
【０１００】
次いで、ガマットマッピングモジュール１０３を用いたガマットマッピング処理が行われ（ステップＳ１７）、ＣＡＭ逆変換モジュール１０５を用いたカラーアピアランスモデルに基づくＣＡＭ逆変換が行われて（ステップＳ１８）、当該ＣＡＭ逆変換後の出力としての画像データが画像出力部１２に出力される。
【０１０１】
次に、ＣＡＭ正変換モジュール１０２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、図７を参考にして詳細に説明する。本実施の形態では、先ず、アピアランスモデルとしてＣＩＥＣＡＭ９７ｓを用いた説明を行う。この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、見えを予測したい色の３刺激値であるＸ、Ｙ、Ｚと入力画像に関する観察条件パラメータである。この観察条件パラメータには、順応視野領域における白色の３刺激値であるＸｗ、Ｙｗ、Ｚｗ、順応視野領域の平均輝度であるＬＡ、背景領域の相対輝度であるＹｂ、周辺領域条件により決定する定数であるｃ、Ｎｃ、ＦＬＬ、Ｆなどがある。
【０１０２】
図４に示すように、ステップＳ２０１では、入力画像データの各画素のＲＧＢ値を３刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚ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。
【０１０３】
【数１】
2007312313.tif 000003
【０１０４】
また、ｓＲＧＢの場合は、次式を使用する。
【０１０５】
【数２】
2007312313.tif 000004
【０１０６】
また、Ｒａｗデータの場合には、画像入力部１１の特性を記述した読み込みＩＣＣプロファイル２１を用いて変換する。具体的には、読み込みＩＣＣプロファイル２１内に記述されている３×３マトリクス情報を用いて、上記と同様の変換を実行する。
【０１０７】
次に、ステップＳ２０２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。
【０１０８】
【数３】
2007312313.tif 000005
【０１０９】
次に、ステップＳ２０３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。先ず、次式により、Ｘ、Ｙ、Ｚを
【０１１０】
【数４】
2007312313.tif 000006
【０１１１】
に変換する（以下、文章中では、それぞれ、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１と表現する）。
【０１１２】
【数５】
2007312313.tif 000007
【０１１３】
ここで、変換マトリクスＭBとして、以下を使用する。
【０１１４】
【数６】
2007312313.tif 000008
【０１１５】
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。
【０１１６】
【数７】
2007312313.tif 000009
【０１１７】
ここで、Ｒｗ、Ｇｗ、Ｂｗは、順応白色の３刺激値をマトリクスＭBによって変換したものである。
【０１１８】
次に、ステップＳ２０４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錯体の応答Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’に変換する。先ず、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。
【０１１９】
【数８】
2007312313.tif 000010
【０１２０】
次に、ステップＳ２０５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。
【０１２１】
【数９】
2007312313.tif 000011
【０１２２】
最後に、ステップＳ２０６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。
【０１２３】
【数１０】
2007312313.tif 000012
【０１２４】
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。
【０１２５】
【表１】
2007312313.tif 000013
【０１２６】
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Ｓ２０２以後の処理を以下に示すように変更する。
【０１２７】
すなわち、ステップＳ２０２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。
【０１２８】
【数１１】
2007312313.tif 000014
【０１２９】
次に、ステップＳ２０３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。
【０１３０】
【数１２】
2007312313.tif 000015
【０１３１】
ここで、変換マトリックスＭCAT02として、次式を使用する。
【０１３２】
【数１３】
2007312313.tif 000016
【０１３３】
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。
【０１３４】
【数１４】
2007312313.tif 000017
【０１３５】
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。
【０１３６】
次に、ステップＳ２０４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。
【０１３７】
【数１５】
2007312313.tif 000018
【０１３８】
次に、ステップＳ２０５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。
【０１３９】
【数１６】
2007312313.tif 000019
【０１４０】
最後に、ステップＳ２０６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。
【０１４１】
【数１７】
2007312313.tif 000020
【０１４２】
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。
【０１４３】
次に、本実施の形態における色空間圧縮に用いるガマットマッピングの処理を図５で詳細に説明する。まず、ステップＳ２１では、各パラメータや、それを記憶する領域、メモリー等が初期化される。次いで、ステップＳ２２で設定パラメータとして、明度-彩度の類似性のモード、パラメータ、そして必要であれば彩度の類似性、指定のパラメータが読み込まれる。
【０１４４】
次いで、ステップＳ２３で明度-彩度の類似性のモード又はパラメータの有無が判定され、そのモードやパラメータの設定がある場合はそれに従った条件が設定され、ない場合はステップＳ２５で予め設定してＲＯＭなどに格納されたデフォルト条件が条件式として設定される。また、ステップＳ２３に次いでステップＳ２４で彩度再現の類似性のモード又はパラメータの有無が判定され、そのモードやパラメータの設定がある場合はそれに従った条件が設定され、ない場合はステップＳ２５で予め設定しておいたデフォルト条件が条件式として設定される。
【０１４５】
次に、ステップＳ２６では入力側のデータＲ、Ｇ、Ｂに対応する色域とＪＣＨの値とを前記の図４のフローに従い算出する。このとき２５６ｂｉｔの画像などの場合は、１Ｂｉｔ単位で全て計算するのが難しい場合、８ｂｉｔ単位の粗い格子点についてそれぞれ算出し、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で説明した方法を用いる。色域については詳細に算出する等行うことが好ましく、更に黒、白や高彩度の領域については格子点を更に分割してＪＣＨを算出しておいても構わない。
【０１４６】
次に、ステップＳ２７では出力側のデータＲ、Ｇ、Ｂに対応する測色値を読み込む。実際に図１７のＲＧＢ出力信号値に対しての出力した後に測定した図１８のようなパッチを測定して得られた測色値を使うか、またその関係を含めた記述データを読み込んでも良い。またはプロファイルやルックアップテーブルなどで記述された出力信号値とそのデバイスの測色値の関係から必要に応じて補間などを用い、同様の測色値を算出して読み込んでも良い。
【０１４７】
次に、ステップＳ２８では上記で得られた出力側の測色値を、前記の図４のフローに従い色域とＪＣＨの値を算出する。このとき出力のＪＣＨは限定するわけではない。つまり、２５６ｂｉｔの画像などの場合や、１ｂｉｔ単位とか、全て計算するのが難しい場合などは、必要に応じて８ｂｉｔ単位の粗い格子点についてそれぞれ算出し、色域とＪＣＨの分布を求めてもよい。更に出力においても色域については詳細に算出する等行うことが好ましく、更に黒、白や高彩度の領域については格子点を更に分割してＪＣＨを算出しておいても構わない。
【０１４８】
次に、ステップＳ２９では、各明度毎のＪの変化量であるΔＪが算出され、ステップＳ３０では、各明度毎のγ値、圧縮率、変曲点が算出される。つまり、このステップＳ２９、Ｓ３０では、前述で求めた、入力側のＪＣＨと、出力側のＪＣＨを用い、ステップＳ２０３、Ｓ２０４で設定されたパラメータに従い、仮の色変換定義、もしくはカラーマッピングが算出される。
【０１４９】
次いで、ステップＳ３１では、設定した類似性にしたがっているか、例えば、ΔＪ、γ変化、グラフ形状、変曲点がＲＯＭなどに予め設定されている値と比較され、実際の色域の形状により、各明度での不整合が許容内か否か、つまり予め設定された類似性に従っているか否かが判定される。許容内であり問題なければ（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、前述の設定パラメータが色変換定義、カラーマッピングとして確定され（ステップＳ３３）、ＲＡＭなどに格納される。
【０１５０】
許容外と判定された場合（ステップＳ３１：ＮＯ）は、設定パラメータが修正される（ステップＳ３２）。この設定パラメータの修正については、特に限定されないが、γ変化がうまく色域の広さと相関しない場合などは、不整合の明度で圧縮率を見直すか、無理の無いように全体の圧縮率や変局点のポイントの修正を行う。同様に明度についても、ΔJの量を変える、最大色域に対しての変化ΔJの割合を変える、変局点を変える、ΔJの末端形状の変局率を変えるなどの修正を行う。そしてそのパラメータを更新した新たな類似性パラメータとして設定する。そして、設定パラメータが修正された場合は、ステップＳ２６〜Ｓ３１までの処理が再度行われる。つまり、ステップＳ３１で許容内であると判定されるまで繰り返し設定パラメータが修正されることで、類似性を満たすための色変換定義データが作成される。
【０１５１】
次いで、ステップＳ３３で設定パラメータが色変換定義、カラーマッピングが確定後、その色変換定義、カラーマッピングを用いて画像データが変換され（ステップＳ３４）、終了する。なお、ガマットマッピングの手法は、この実施形態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。
【０１５２】
ここで、図７〜図１５を参照して、ガマットマッピングモジュール１０３に係る処理の結果を説明する。従来の色空間圧縮をしてトーンジャンプを起こしてしまった結果を図７（ａ）に示す。同様に、明度ごとの類似性を考慮しないで出力してトーンジャンプを起こしてしまった結果を図７（ｂ）に示す。本実施の色知覚空間内での色空間圧縮としてガマットマッピングを施した結果を図８、９に示す。図１０は、従来の彩度再現を例示するグラフである。図１１〜図１３は、本実施の形態における彩度再現の一例を示すグラフである。図１４は明度と彩度の圧縮の一例を示す図であり、図１４（ａ）は明度と彩度の圧縮の一例を示すグラフであり、図１４（ｂ）は明度と彩度の圧縮におけるΔＬの設定例を示すグラフである。同様に、図１５は明度と彩度の圧縮の一例を示す図であり、図１５（ａ）は明度と彩度の圧縮の一例を示すグラフであり、図１５（ｂ）は明度と彩度の圧縮におけるΔＬの設定例を示すグラフである。
【０１５３】
本実施例では、図８に示すように、色域境界付近の境界内におけるカラーマッピングが明度毎での類似性として、色空間圧縮処理前の明度に対して処理後の明度をそれぞれ、例えばＪＡ、ＪＢとしたときの差をΔＪ（ＡＢ）＝ＪＢ-ＪＡの符号が各明度で同じ符合になるように、最大色域の明度の上側では明度を落とす（ΔＪが負）、最大色域の下の明度ではΔＪが正になる。
【０１５４】
実際は図１４にあるように、ΔＪ最大量を量を決めて、最大色域のところでクリッピングさせてΔＪが０になるように設定し、その変局点は最大彩度について予め設定した割合を決めておいてそこから明度変化が起きるように設定している。具体的には、最大色域を出す明度を境にして高い側で一様に高彩度になるにつれ明度が低下する凸形状、低い側では一様に高彩度になるにつれ明度が上昇する凹形状に設定している。このため、処理後の明度-彩度カーブの高彩度の色域境界側の形状の凹凸が、図７（ａ）に示すようにつぶれることがない。また、図７（ｂ）に示すように、凹凸が混在したグラフ形状ではなく、一様に同じなグラフ形状となる。
【０１５５】
また、図１５にあるように、ΔＪ最大量を決めて、最大色域のところでクリッピングさせて、ただしΔＪが０になる明度はシャドーのＬｓｈｄｗで設定した以外は同様にして色圧縮してもよい。この場合の結果が図９に示すグラフである。このグラフでは、処理後の明度-彩度カーブの高彩度の色域境界側のグラフ形状の凹凸が一様に同じ形状である。この図９のグラフでは、本発明の明度毎での類似性として最大色域を出す明度を境にして高い側で一様に高彩度になるにつれ明度が低下し凸形状、低い側でも同様に一様に高彩度になるにつれて凸形状とすることで非常に良好な結果が得られた。
【０１５６】
次に彩度再現について説明する。なお、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、クロマ値が閾値：Ｃｔｈ以上の領域では、圧縮を行う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ている。
【０１５７】
従来の画像変換による彩度再現は、図１０に示すように、色域ごとのグラフ形状の凹凸が一様ではないためトーンジャンプを引き起こす要因となっていた。しかしながら、本実施の形態の画像変換による彩度再現は、図１１に示すように、色域ごとのグラフの凹凸が一様であり、トーンジャンプのない、鮮やかで高精細な彩度再現を実現できる。また、図１２に示すように、彩度再現の変曲点は色域に応じて変化するため、違和感のない自然な彩度再現を実現できる。また、図１３に示すように、各色域ごとのグラフの曲率が類似しているため、トーンジャンプのない高精細な彩度再現を実現できる。
【０１５８】
次に、図６のフローチャートに従ったＣＡＭ逆変換モジュール１０５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。
【０１５９】
まず、ステップＳ６０１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。
【０１６０】
【数１８】
2007312313.tif 000021
【０１６１】
また、図４のステップステップＳ２０３〜Ｓ２０６の演算をＸｗ'、Ｙｗ'、Ｚｗ'に適用して、Ａｗ'を算出しておく。
【０１６２】
次に、ステップＳ６０２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。
【０１６３】
【数１９】
2007312313.tif 000022
【０１６４】
次に、次式によりａ、ｂを求める。
【０１６５】
【数２０】
2007312313.tif 000023
【０１６６】
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。
【０１６７】
【表２】
2007312313.tif 000024
【０１６８】
Ｒａ'、Ｇａ'、Ｂａ'は、以下の式から算出される。
【０１６９】
【数２１】
2007312313.tif 000025
【０１７０】
次に、ステップＳ６０３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。
【０１７１】
【数２２】
2007312313.tif 000026
【０１７２】
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。
【０１７３】
【数２３】
2007312313.tif 000027
【０１７４】
更に、ステップＳ６０４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。
【０１７５】
【数２４】
2007312313.tif 000028
【０１７６】
次に、ステップＳ６０５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。
【０１７７】
【数２５】
2007312313.tif 000029
【０１７８】
そして、次式によって、(Ｙ/ＹＣ)Ｒ、(Ｙ/ＹＣ)Ｇ、(Ｙ/ＹＣ)1/pＢを算出する。
【０１７９】
【数２６】
2007312313.tif 000030
【０１８０】
ここで、（Ｙ/Ｙｃ）＜０の場合は、(Ｙ/ＹＣ)1/pＢの値を負にする。
【０１８１】
そして、次式によってＹ’を算出する。
【０１８２】
【数２７】
2007312313.tif 000031
【０１８３】
ここで、３刺激値Ｘ''、Ｙ''、Ｚ''は、次式によって算出される。
【０１８４】
【数２８】
2007312313.tif 000032
【０１８５】
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ＸＹＺが算出される。
【０１８６】
この値は、ステップＳ６０６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、画像出力部１２におけるモニタ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。
【０１８７】
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。
【０１８８】
まず、ステップＳ６０１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。
【０１８９】
【数２９】
2007312313.tif 000033
【０１９０】
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Ｓ２０３〜Ｓ２０６の演算を適用して、Ａｗ'を算出しておく。
【０１９１】
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Ｓ６０２）。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。
【０１９２】
【表３】
2007312313.tif 000034
【０１９３】
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。
【０１９４】
【数３０】
2007312313.tif 000035
【０１９５】
ここでｈ'＞３６０の場合は３６０を減じた値とする。
【０１９６】
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。
【０１９７】
【数３１】
2007312313.tif 000036
【０１９８】
次に、
【０１９９】
【数３２】
2007312313.tif 000037
【０２００】
が満たされる場合には、次式を計算する。
【０２０１】
【数３３】
2007312313.tif 000038
【０２０２】
また、
【０２０３】
【数３４】
2007312313.tif 000039
【０２０４】
が満たされる場合には、次式を計算する。
【０２０５】
【数３５】
2007312313.tif 000040
【０２０６】
そして、次の計算を行う。
【０２０７】
【数３６】
2007312313.tif 000041
【０２０８】
次に、非線形応答逆変換の計算を説明する（ステップＳ６０３）。
【０２０９】
【数３７】
2007312313.tif 000042
【０２１０】
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。
【０２１１】
次に、錐体応答逆変換の計算を説明する（ステップＳ６０４）。
【０２１２】
【数３８】
2007312313.tif 000043
【０２１３】
次に、色順応逆変換の計算を説明する（ステップＳ６０５）。
【０２１４】
【数３９】
2007312313.tif 000044
【０２１５】
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。
【０２１６】
以上のように、画像処理装置１０は、画像入力部１１から入力される画像データに対して、色の見えモデルに基づいて色空間圧縮処理を行う際に、当該色空間圧縮処理を知覚空間上において行い、その知覚空間上における色域境界近傍であって境界内におけるカラーマッピングを明度ごとに類似して行う構成である。
【０２１７】
このため、画像処理装置１０は、画像入力部１１から入力される画像に色空間圧縮を行って、種々の出力デバイスである画像出力部１２で再現する際に、鮮やかでかつ高精細な色再現を実現することができる。
【０２１８】
なお、本実施の形態における記述は、本発明の一例を示すものであり、これに限定するものではない。本実施の形態における構成及び動作に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２１９】
【図１】本発明である画像処理装置１０と各種機器との接続関係を例示する概念図である。
【図２】画像処理装置１０における画像処理に係る機能部を模式的に示すブロック図である。
【図３】画像処理装置１０でアプリケーションソフトウエア１を実行した際の処理内容を示すフローチャートである。
【図４】画像処理装置１０におけるＣＡＭ正変換処理を示すフローチャートである。
【図５】画像処理装置１０におけるガマットマッピングの処理を示すフローチャートである。
【図６】画像処理装置１０におけるＣＡＭ逆変換処理を示すフローチャートである。
【図７】（ａ）は、従来の色空間圧縮の一例を示すグラフであり、（ｂ）は、明度ごとの類似性をしない従来の色空間圧縮の一例を示すグラフである。
【図８】本実施の形態における色知覚空間内での色空間圧縮の一例を示すグラフである。
【図９】本実施の形態における色知覚空間内での色空間圧縮の一例を示すグラフである。
【図１０】従来の彩度再現を示すグラフである。
【図１１】本実施の形態における彩度再現の一例を示すグラフである。
【図１２】本実施の形態における彩度再現の一例を示すグラフである。
【図１３】本実施の形態における彩度再現の一例を示すグラフである。
【図１４】（ａ）は、明度と彩度の圧縮の一例を示すグラフであり、（ｂ）は、明度と彩度の圧縮におけるΔＬの設定例を示すグラフである。
【図１５】（ａ）は、明度と彩度の圧縮の一例を示すグラフであり、（ｂ）は、明度と彩度の圧縮におけるΔＬの設定例を示すグラフである。
【図１６】（ａ）は、色空間圧縮のＪＣＨ色知覚空間を例示する概念図であり、（ｂ）は、色空間圧縮のＱＭＨ色知覚空間を示す概念図である。
【図１７】ＲＧＢ色立体の格子点を例示する概念図である。
【図１８】（ａ）は、色空間に均等分布する格子点データ群のパッチ例(９ｘ９ｘ９)を例示する概念図であり、（ｂ）は、色空間に均等分布する格子点データの一例を示す表であり、（ｃ）は、色空間に均等分布する格子点データのシャドウ領域で詳細な一例を示す表である。
【図１９】ＣＩＥＣＡＭ９７ｓの具体的な観察条件パラメータを例示する概念図である。
【図２０】従来の一般的なカラーマッチングを示す概念図である。
【図２１】従来の一般的なカラーマッチングによる変換を例示するグラフである。
【符号の説明】
【０２２０】
１  アプリケーションソフトウエア
２  デジタルカメラ
２１  読み込みＩＣＣプロファイル
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
５  画像読み込み部
６  画像ファイル
７  画像ファイル
１０  画像処理装置
１０１  変換ＬＵＴ
１０２  ＣＡＭ正変換モジュール（第１の変換手段）
１０３  ガマットマッピングモジュール
１０４  色変換定義データ
１０５  ＣＡＭ逆変換モジュール（第２の変換手段）
１０６  変換ＬＵＴ
１１  画像入力部
１２  画像出力部
【図１】
2007312313.tif 000045
【図２】
2007312313.tif 000046
【図３】
2007312313.tif 000047
【図４】
2007312313.tif 000048
【図５】
2007312313.tif 000049
【図６】
2007312313.tif 000050
【図７】
2007312313.tif 000051
【図８】
2007312313.tif 000052
【図９】
2007312313.tif 000053
【図１０】
2007312313.tif 000054
【図１１】
2007312313.tif 000055
【図１２】
2007312313.tif 000056
【図１３】
2007312313.tif 000057
【図１４】
2007312313.tif 000058
【図１５】
2007312313.tif 000059
【図１６】
2007312313.tif 000060
【図１７】
2007312313.tif 000061
【図１８】
2007312313.tif 000062
【図１９】
2007312313.tif 000063
【図２０】
2007312313.tif 000064
【図２１】
2007312313.tif 000065