(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テーブルを用いて画像処理を行う画像処理装置であって、
入出力画像データの関係を示す複数の格子点データを有するテーブルを格納する格納手段と、
画像データを入力する入力手段と、
前記入力画像データに基づき、前記テーブルに格納されている格子点データからＭ個の格子点データを選択する第１の選択手段と、
前記選択されたＭ個の格子点データの各々に対する前記画像データの相対位置に基づき、該格子点データの各々に対する補間割合を算出する算出手段と、
前記Ｍ個の格子点データから補間割合の高いＮ個（Ｎ＜Ｍ）の格子点データを選択する第２の選択手段と、
前記Ｎ個の格子点データに基づき補間演算を行い、前記入力画像データに対する出力画像データを求める補間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２】
さらに、前記選択されなかったＭ−Ｎ個の格子点データの補間割合に基づき、前記Ｎ個の格子点データの補間割合を補正する補正手段を有し、
前記補間演算手段は、前記補正された補間割合を用いて補間演算を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
さらに、前記入力画像データに対してディザ信号を付加する付加手段を有し、
前記第１の選択手段は、前記ディザ信号が付加された画像データに基づき、前記Ｍ個の格子点データを選択することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
入出力画像データの関係を示す複数の格子点データを有するテーブルを用いて画像処理を行う画像処理方法であって、
入力画像データに基づき、前記テーブルに格納されている格子点データからＭ個の格子点データを選択する第１の選択工程と、
前記選択されたＭ個の格子点データの各々に対する前記画像データの相対位置に基づき、該格子点データの各々に対する補間割合を算出する算出工程と、
前記Ｍ個の格子点データから補間割合の高いＮ個（Ｎ＜Ｍ）の格子点データを選択する第２の選択工程と、
前記Ｎ個の格子点データに基づき補間演算を行い、前記入力画像データに対する出力画像データを求める補間演算工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理を行う画像処理装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、画像入力装置等により入力したカラー情報をカラープリンタ等に出力する際に、デバイスインデペントな色空間から、カラープリンタ固有のデバイスデペントに色成分に変換する色変換技術について様々な提案がされてきている。画像入力装置から入力される色成分はレッド（以下、Ｒとする）、グリーン（以下、Ｇとする）、ブルー（以下、Ｂとする）の３成分であり、出力される色成分はプリンタの色材固有なシアン（以下、Ｃとおく）、マゼンタ（以下、Ｍとおく）、イエロー（以下、Ｙとおく）の３成分であり、また、ＣＭＹ３色では墨を表現するのが困難な時には、ブラック（以下、Ｋとおく）を含めて４成分で表現する。古くより行われてきた、入力ＲＧＢから出力ＣＭＹＫへの信号の流れを図２に示す。図中、入力するＲ、Ｇ、Ｂの各色成分の信号は、例えば、ＮＴＳＣやＰＡＬ等の標準に準拠したＲＧＢでも良いし、また、ＲＧＢ以外にも、均等色空間であるＬ* ，ａ* ，ｂ* 等を用いる方式も考えられる。２０１はｌｏｇ変換、及び入力γ補正を示し、対数をとることによって、補色であるＣＭＹの各成分を作成する（２０１にて作成したＣ、Ｍ、Ｙを、それぞれ、Ｃ０、Ｍ０、Ｙ０、とおく。）。その後、２０２にて下色除去（ＵＣＲ）、及び墨生成を行い、Ｋの成分を作成する。２０３のマスキング手段にて、プリンタ特有の色材に適合させたデバイスデペンドな色空間への変換を行う。この変換は、ブラックボックスモデルを用いた変換係数の算出方法が従来より提案されている。この変換式は、例えば３×３の変換マトリクスによる線形的なものも、また、精度を良くする為に、より高次の項まで含めた非線形的なものも考えられる。
【０００３】
また、Ｋの項をマスキング手段の入力に含める構成も、ＵＣＲ自体をマスキング手段内に含めることも考えられる。２０４は、出力γ補正手段を示し、作成した４色の色成分を、プリンタの特性に合わせて補正する手段である。２０５は、疑似階調処理を示し、プリンタの出力可能な階調数に疑似階調処理され、プリンタエンジンに送信され、出力される。
【０００４】
図２の従来例は、マスキング手段２０３を、線形、もしくは、非線形の演算に近似して変換する手段について述べたが、昨今では、より精度の良い変換方式には３次元の色補正テーブルを用いる方法が主流になりつつある。例えば、特開昭６３−２６６９号公報には、全ての組み合わせによる色補正テーブルを用いる、いわゆるダイレクトマッピング法により、色変換を行う方法が提案されているし、また、全ての組み合わせを用意するのではなく、量子化された少ない格子点にてテーブルを作成し、格子点以外の入力値には、補間演算により色変換値を算出する方式が、古くから各種提案されている。例えば、最も簡単な形で、立方体の８頂点による補間を考える。図３を用いて説明する。図３はテーブルに格納している各格子点中の、ある１立方体内の各頂点（ａ〜ｈ）を基に入力点（ｉ）を補間する方法を示したものである。テーブル内には、この各頂点の変換情報が格納されていて、その変換をｆとおくと（テーブルに格納されているａ〜ｈの各情報をｆ（ａ）〜ｆ（ｈ）とする。）、変換後のｅの値ｇ（ｅ）は、
0004035176.tif 000002
で算出される。
【０００５】
この方式は少ないテーブル容量で、格子点による立方体内を線形と近似することにより、容易に所望の色変換が実行できる。
【０００６】
また、他の従来例として、特開平７−３０７７２号公報では、疑似階調処理を用いて補間演算をすることなしに疑似的に色変換を行う提案がなされている。この方式では、疑似階調処理を２段回用意し、プレ階調数変換では色変換の格子点以外の入力値をなくす為に、疑似階調処理を用いて最適格子点の座標値に変換している。また、ポスト階調数変換では、プリンタに出力可能な量子化を、再び疑似階調処理により実現している。この提案は、ポスト階調数変換で粗い量子化（例えば２値化）をするのであれば、プレ階調数変換において疑似階調処理により階調数を制限しても画質的に問題ないという思想である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来例には以下に示す問題点がある。色変換処理は、カラーのインクジェットプリンタや、溶融型熱転写、昇華型熱転写方式のプリンタ等では、ホストコンピュータ上でのプリンタドライバソフトにおいて実行されることが多い。昨今、プリンタエンジンの高解像化に伴い、処理する画素数が倍増し、プリンタドライバソフトの処理時間が大幅にかかってしまうという問題点が発生している。その為、色変換処理も精度を落とさずに、実行時間を少しでも短縮することが大きな課題となっている。従来例で示した格子点内の補正値を補間演算により算出する方式では、ｇ（ｅ）の１点を算出するのに２４回の乗算と７回の加算が必要となり莫大な実行時間がかかってしまう問題点がある。
【０００８】
また、特開平７−３０７７２の疑似階調処理を用いて格子点に入力する以前に格子点以外の入力値をなくしてしまうプレ階調変換を用いて方式では、前述の補間演算よりも処理速度は速くなるが、プレ階調数変換の量子化数を数多くとらない（細かい量子化ステップにしない）と、プレ階調数変換の時点で疑似輪郭が発生してしまい、ポスト階調数変換においても画質は劣化したまま変換されてしまう。プレ階調数変換の量子化数を数多くとるということは、それだけテーブル容量が大きくなることに相当し、その為、ホストコンピュータ内のメモリの負荷が増加したり、また、大容量テーブルのアドレス探索の為に、結局は多くの時間がかかったりするという問題点がある。
【０００９】
また、プリンタエンジンが高解像になった場合、処理する対象の画素を少なくする為に入力解像度を低く設定し、色変換後に拡大処理を行う方法や、２値化時に拡大処理を行い出力解像度相当に変換する構成も考えられる。上記の構成の場合、色変換実行時の解像度が低解像状態であればあるほど、色変換の精度の要求も高くなる。前述の従来例では、画質とスピード、また、画質とテーブル容量はトレードオフの関係になっているが、全てを満足できる色変換処理は存在しなかった。
【００１０】
本願発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、良好な画像処理が極めて高速に実現できるようにすることを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本願発明は以下のような構成を有する。
【００１２】
本願請求項１記載の発明は、テーブルを用いて画像処理を行う画像処理装置であって、入出力画像データの関係を示す複数の格子点データを有するテーブルを格納する格納手段と、画像データを入力する入力手段と、前記入力画像データに基づき、前記テーブルに格納されている格子点データからＭ個の格子点データを選択する第１の選択手段と、前記選択されたＭ個の格子点データの各々に対する前記画像データの相対位置に基づき、該格子点データの各々に対する補間割合を算出する算出手段と、前記Ｍ個の格子点データから補間割合の高いＮ個（Ｎ＜Ｍ）の格子点データを選択する第２の選択手段と、前記Ｎ個の格子点データに基づき補間演算を行い、前記入力画像データに対する出力画像データを求める補間演算手段とを有することを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明にかかるシステムの概略の１例をブロック図を図１３に示す。
【００１６】
システムは、ホストコンピュータ１０とカラープリンタ２０で構成されている。
【００１７】
画像データ発生部１１は、例えばＤＴＰソフト等により、ユーザによって原稿となる画像を生成する。色処理部１２は、生成されたＲＧＢＭ値をカラープリンタ２０のインク特性等を考慮したデータであるプリンタデバイスに依存したＣ1 Ｍ1 Ｙ1 Ｋ1 Ｍ値に変換する。疑似階調処理部１３は、色処理されたＣ2 Ｍ2 Ｙ2 Ｋ2 Ｍ値に対して疑似階調処理を行い、カラープリンタ２０の記録部が画像形成することができるＮ値（Ｎ＜Ｍ）に変換する。疑似階調処理としては、例えば、濃度保存型の誤差拡散法や、ディザ法等がある。転送部１４はカラープリンタ２０の処理に同期してＣ2 Ｍ2 Ｙ2 Ｋ2 Ｎ値を転送する。
【００１８】
上述の各処理部は、ＣＰＵバス１５を介して接続されているＣＰＵ１６によって制御されている。ＣＰＵ１６はＲＯＭ１７に格納されているプログラムに基づき、ＲＡＭ１８をワークメモリとして用いることにより各処理部を制御する。
【００１９】
カラープリンタ２０は受信したＣ2 Ｍ2 Ｙ2 Ｋ2 Ｎ値データに基づき、ＣＭＹＫの各色ヘッドを駆動させ、記録媒体上に画像形成する。
【００２０】
本システムでは、カラープリンタ２０のヘッドで再現できる１画素における階調数がＮ値と限られている。
【００２１】
該カラープリンタ２０で（入力原稿を高品位に再現できるように）、Ｃ1 Ｍ1 Ｙ1 Ｋ1 Ｎ値に疑似階調処理によって、複数画素を用いて、入力原稿の色を高品位に再現できるようにする。
【００２２】
以下、本発明にかかる色処理部１２を具体的に各実施形態で説明する。
【００２３】
（実施形態１）
図１は、本発明にかかる実施形態１を示す要部ブロック図である。本実施形態では、入力したデバイス非依存なＲＧＢの２４ビット情報を、プリンタデバイスに依存したＣＭＹＫ３２ビット情報に変換する例について述べる。１０１はｌｏｇ変換手段を示し、ＲＧＢの対数変換をすることで、補色であるＣＭＹの情報を作成している。当然、このＣＭＹはデバイス非依存な色成分である。この時に図２の従来例と同様、入力γ補正を施しても良い。作成したＣＭＹ信号は、ディザ信号発生部１０２から発生されたディザ信号を加算器１０３において、それぞれ付加する。付加するディザ信号は、簡易的には、各色同一信号であっても良いが、ＣＭＹの各軸に各々振らせた３次元的なディザ信号が好ましい。すなわち、色立体中の、或る１点の原信号を考えた場合、前者はディザ信号の大小にかかわらず、ディザ付加信号が直線上に乗るのに対し、後者はディザ付加信号が３次元空間中に分散される。各々付加された後の信号（ディザ付加信号）は８ビットのビット長にクリップ（不図示）された後、量子化部１０４に入力される。量子化部１０４では、ディザ付加信号を上位Ｍビット分（１≦Ｍ＜７）以外をマスクし、各々Ｍビット分、すなわち、ＣＭＹ３色で（Ｍ×３）ビット分の情報を得る。ディザ信号発生部１０２は複数画素に対応する所定エリアの各画素ごとに加算値が設定されているディザマトリクスを格納し、入力画像データの位置に応じたディザ付加信号を出力する。Ｍの値は、ホストコンピュータ内に格納できるテーブル容量、画質、処理スピード等により実験的に決定するのが良い。１０５はＬＵＴ（ルックアップテーブル）を示し、従来例と同様、各量子化点毎に出力装置特有の色再現特性に適合させたＣＭＹＫの補正値が格納されている。
【００２４】
ＬＵＴ１０５のアドレスは（（２＾Ｍ＋１）＾３）ほど必要になる。（ａ＾ｂはａのｂ乗を意味する）。
【００２５】
例えば、Ｍ＝３の場合について説明する。Ｍ＝３の場合には、各色３ビット分割になる為、状態数は８になる。補間の為には、各状態数の前後に補正値が必要な為、分割数＋１である９点の補正値が必要である。図４に１次元の分割の例を示す。Ｍ＝３である為、５ビット毎の量子化ステップになり、８ビット信号の最大値である“２５５”にも補正値を格納しておく。１次元で９点の補正値を格納する為、３次元では９＾３である７２９色分の補正値を格納することになる。
【００２６】
ＬＵＴ１０５からは、入力した（Ｍ×３）ビットの情報を基に、色立体中に分割された、どこの立方体内に入っているかを判断する。分割されている立方体の数は状態数（Ｍ＾３）と一致し、対象と判断された立方体を以後、適合立方体と称する。ＬＵＴ１０５からは、補間に必要となる適合立方体の各頂点である８格子点分の補正値を出力し、８格子点格納部１０６に格納する。
【００２７】
一方、量子化部によりマスクされた下位ビットのうち、上位（Ｍ＋１）ビット目の各色１ビット、計３ビット情報は、補正値の格納されている立方体内で、いかなる相対的な位置にあるかを判定する情報である。絶対的な位置である適合立方体の８格子点に格納された補正値と、立方体内での相対的な位置関係の前述３ビット情報により、近似値算出部１０７にて、注目画素の補正値が算出される。
【００２８】
本実施形態の特徴である、近似値算出部１０７の処理内容を図５、及び図６のフローチャートを基に説明する。
【００２９】
図５中の最も大きい立方体は、適合立方体を示している。●印の各頂点は適合立方体の各頂点を示し、各頂点には、デバイス非依存な色空間からデバイス依存の色空間への変換補正値が格納されている。各頂点の補正値をＬＵＴＤＡＴＡ〔ｉ〕（０≦ｉ≦７）と称する。○印の各頂点は●印の補正値から補間する点を示し、○印による立方体を補間立方体と称する。本従来例の思想は、高速に色変換を実行する為に、高速演算の可能な相対位置のみを補間し、それ以外の相対位置に関しては疑似階調を用いることによって、その相対位置に近似する方法である。すなわち、この補間立方体の各頂点のみが補間の対象である。
【００３０】
図６のフローチャートを基に説明する。Ｓ６０１は、適合立方体でいかなる相対位置にあるかを算出するステップである。ここでは、相対位置を“ｐｏｉｎｔ”という変数で表現する。また、各色の（Ｍ＋１）ビット目の１ビット情報をＣ成分はｃｌｏｗ，Ｍ成分はｍｌｏｗ，Ｙ成分はｙｌｏｗと表現している。Ｓ６０１では、Ｃ成分を３ビット目、Ｍ成分を２ビット目、Ｙ成分を１ビット目に配置して３ビット情報として扱う。Ｓ６０２からＳ６０８までは、３ビット情報の“ｐｏｉｎｔ”変数が、いかなる値かを判定し、その相対位置に応じた補間演算を実行する。
【００３１】
Ｓ６０２に適合すると、補間する補正値をＩＰＤＡＴＡとすると、相対位置がＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕と同位置である為に、ＩＰＤＡＴＡ＝ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕とする（Ｓ６０９）。
【００３２】
Ｓ６０３に適合すると、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕とＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕の中間点である為に、ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕）＞＞１（“＞＞ｎ”は右方向にｎビットシフトを示す。１／（２＾ｎ）と等価。）とする（Ｓ６１０）。
【００３３】
Ｓ６０４に適合すると、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕とＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕の中間的である為に、ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕）＞＞１とする（Ｓ６１１）。
【００３４】
Ｓ６０５に適合すると、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔３〕の４点から等距離になる為に、
ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔３〕）＞＞２とする（Ｓ６１２）。
【００３５】
Ｓ６０６に適合すると、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕とＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕の中間的である為に、ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕）＞＞１とする（Ｓ６１３）。
【００３６】
Ｓ６０７に適合すると、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔５〕の４点から等距離になる為に、
ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔５〕）＞＞２とする（Ｓ６１４）。
【００３７】
Ｓ６０８に適合すると、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕、ＬＵＴＤＡＴＡ〔６〕の４点から等距離になる為に、
ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔６〕）＞＞２とする（Ｓ６１５）。
【００３８】
Ｓ６０２〜Ｓ６０８全てに適合しない場合、すなわちｐｏｉｎｔ＝７の場合には、ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕〜ＬＵＴＤＡＴＡ〔７〕の８点の中心になる為に、
ＩＰＤＡＴＡ＝（ＬＵＴＤＡＴＡ〔０〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔１〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔２〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔３〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔４〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔５〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔６〕＋ＬＵＴＤＡＴＡ〔７〕）＞＞３とする（Ｓ６１６）。
【００３９】
以上が、本実施形態に用いる補間演算であるが、Ｓ６０９〜Ｓ６１６の補間演算から明らかなように、乗算は全く用いていない。最も演算子の多いＳ６１６の処理においても、７回の加算とビットシフトのみで算出することができる。高解像度プリンタにおいては、処理する画素数が従来よりも大量に増加する為、１画素の変換の時間差が僅かでも画像全体では大きな差となって表われてくる。本実施形態との差異は、入力点ｉに対する要求する色変換補正情報ｇ（ｉ）をいかに求めるかという点にある。本実施形態では色変換の近似に大きな特徴がある。すなわちＬＵＴを用いる従来例で補間演算を使うものは、上位ビット格子点の補正情報から、下位ビット全てを用いて、線形的にｇ（ｉ）を積和演算に算出するものであり、また、ＬＵＴに入力する以前に格子点分の階調数にプレ階調変換する従来例は、ｆ（ａ）やｆ（ｂ）といった格子点の補正結果をもってｇ（ｉ）の代用にしている。
【００４０】
両者の違いは、下位ビットをいかに用いるかであって、前者では、ＬＵＴ後の補間演算、後者はＬＵＴ入力前の最適格子点探索に用いている。
【００４１】
それらの従来例に比べ、本実施形態の思想は、積和演算が必要な補間演算をする代わりに、加算とビットシフトにて演算できる相対位置に近似している点が大きな特徴である。つまり、本実施形態は、前者の従来例よりは、遥かに高速に処理が実行でき、また後者の従来例に比べ、テーブル容量は等しく、かつ、処理速度をほとんど増加させずに各色１ビット分量子化ビット数を増加させたものに近づくことになる（但し、適合立方体内では非線形性は取り除けない）。
【００４２】
図７は、２つの従来例と、本発明の思想の違いを簡単に２次元のモデルを用いて示したものである。図７（１）は補間演算によるもので、座標値の補正値を算出している。そのため、所望の座標値（×印）は移動しない。図７（２）はプレ階調変換によるもので、格子点による補正値にて代用している。そのため、所望の座標値の移動（量子化誤差）が大きい。図７（３）は本発明によるもので、量子化誤差を（２）の１／２にすることにより、求めたい補正値を格子点以外にも容易に近似することが可能になる。
【００４３】
また、本実施形態では、いかなる相対位置にあっても予め適合立方体の８点の補正情報をＬＵＴから取りだし格納している例について述べたが、８点の情報を用いる相対位置は補間立方体の一頂点のみ（前述の例では“ｐｏｉｎｔ＝７”）である為、当然、相対位置に応じて、適合立方体の必要となる頂点の補正情報のみをＬＵＴから取り出す様にしても良い。
【００４４】
（実施形態２）
図８は、実施形態２を示す要部ブロック図である。本実施形態は、図１に示す実施形態１と一部が異なるだけであり、同一部には同一番号を付して異なっている点を説明する。図中８０１は量子化部を示し、各色上位Ｍビットと下位Ｎビットに分離される。例えば、各色８ビットであれば、Ｍ＋Ｎ≦８になる。各色、下位Ｎビットは、補間係数発生部８０２に送信され、適合立方体の各頂点の比率を発生する。この補間係数の発生が本実施形態の特徴であるが、詳細は後述する。補間係数に基づき設定される補間に必要な格子点は格子点決定部８０３に送信され、適合立方体のいかなる頂点のアドレスをＬＵＴ１０５に入力するかが決定される。ＬＵＴ１０５は、図１の実施形態１と同様、上位ビットによるデバイス非依存のＣＭＹからデバイス依存のＣＭＹＫの変換値が格納されている。近似値算出部８０４はＬＵＴ１０５からの各頂点の変換補正値、補間係数発生部８０２からの各頂点の補間係数を基に、補間演算を実行し、近似値を算出する。
【００４５】
次に、図９のフローチャートを基に補間演算を説明する。
【００４６】
図中にＳ９０１は初期化を表し、適合立方体の各頂点（０〜７）の頂点番号の変数をｉで表し、非零の補間係数をカウントするカウンタ変数をｃで表す。ＩＰＤＡＴＡは図１の実施形態１同様、入力点デバイス依存のＣＭＹＫ補正情報を表す。
【００４７】
Ｓ９０２は、頂点ｉにおける補間係数ｐ（ｉ）が非零か否かを判断している。もし、ｐ（ｉ）＝０の場合には、Ｓ９０３にてｉを更新し、次の頂点に進む。もし、ｐ（ｉ）が非零であった時のみＳ９０４にて非零の補間係数のカウンタ変数ｃを１だけ加算する。
【００４８】
非零の補間係数を有する頂点では、Ｓ９０５にて格子点である入力アドレスを決定する。すなわち、適合立方体の頂点ｉの絶対位置をＬＵＴに送信することになる。Ｓ９０６では、送信されたアドレスに格納されているエンジン依存のＣＭＹＫ補正値（ＬＵＴＤＡＴＡ〔ｉ〕とおく）を出力する。Ｓ９０７では、補間係数ｐ（ｉ）と、補正値ＬＵＴＤＡＴＡ〔ｉ〕との積和演算を行なう。積和結果は新たにＩＰＤＡＴＡに加算されていく。Ｓ９０８で、非零のカウンタ変数ｃが予め設定している規定回数ｎ（ｎ＜８）に達したか、もしくは、頂点が７（最終頂点）まで達したか否かを判断している。もし、どちらかの変数が達していた場合には終了し、達していない場合には、Ｓ９０３にて次の頂点に移行する。
【００４９】
図９のフローチャートでも明らかな様に補間係数が０である頂点の数が多ければ多いほど処理速度は速くなる。すなわち、本実施例では、Ｓ９０８の規定回数ｎの値によって速度を制御することになる。言い換えれば、適合立方体の８頂点のうち、ｎ点の頂点のみを補間演算に用いることによって積和演算の回数を減少させている。
【００５０】
従来例でも説明したように通常の８頂点による補間演算は２４回の乗算と７回の加算によって算出できる。本実施形態では、補間係数の発生を少し工夫することによって、ｎ回の演算と（ｎ−１）回の加算で代用させることができる。当然、立方体内での相対位置点と補間係数が一致しない入力点が発生するが、前段でディザ信号を付加している為、複数画素を面積的に見れば色変換誤差はほとんど問題ない。
【００５１】
次に、補間係数発生部８０２で行われる、予め、非零の補間係数をｎ点以内に抑え込む動作手順の一例を図１０に示す。
【００５２】
まず、Ｓ１００１において、各頂点の相対位置に見合った正しい補間割合を整数比にて算出する。Ｓ１００２では、補間割合が非零である頂点の数をカウントし、その数が、予め設定した規定回数ｎ以下になっているか否かを判断する。もし、はじめからｎ以下であれば、各頂点の正確な補間割合を補間係数として設定することができる（Ｓ１００３）。もし、非零の頂点の数がｎを越えていたら、Ｓ１００４にて、非零である頂点の中で補間割合を基にソートを実行する。ソートした後の最小の補間割合である頂点の割合をｋとすると、Ｓ１００５にて補間割合ｋを０に置き換える。ｋを０に置き換えた分だけ係数が余ってしまう為、Ｓ１００６にてｋの値を消費する。すなわち、最大補間割合である頂点から順にｋ回分だけを＋１ずつ加算していく。もし、非零の全頂点に＋１ずつ加算してもｋの値が消費できない場合には、また、最大補間割合である頂点に戻り、再び、＋１ずつ加算していく。このＳ１００４、Ｓ１００５、Ｓ１００６の動作を非零の頂点がｎ以下になるまで繰り返す（ソート順位を記憶しておけばソートの動作は毎回実行しなくても構わない）。
【００５３】
実際の補間割合と補間係数の設定の例について図１１、図１２を基に説明する。図１１は適合立方体を示し、説明を容易にする為、各頂点をａ〜ｈの記号で表している。量子化した上位ビットが各６ビット、マスクされた下位ビットが各２ビットと仮定し、補間係数算出部へは各２ビットの３色分で６ビット情報が入力されるとする。いま、入力された情報の適合立方体内の相対位置が図１１のｉの位置と仮定する。立方格子内のｉの相対位置は、立方体の１辺の長さを１に正規化し、下位ビットで形成する相対的な立方体の各頂点をａ〜ｈとすると、頂点ａから３軸ともに１／４だけ離れた距離にあるものとする（各軸２ビットの為、００、０１、１０、１１の入力が可能であり、頂点ａの座標を（００、００、００）とすると、ｉの座標は（０１、０１、０１）とする。）いま、ｉの座標を各頂点から補間しようとすると、３次元の線形補間では体積比となる為、図１２の“補間割合”の欄に記載されている比率によって補間演算がなされる。（各割合を積和して、６４で割る（６ビットシフト）。）この補間割合では、８頂点全てに係数がかかってしまう為、積和回数が増加してしまう。（予め補間割合を演算しておいて積和演算を行なっても８回の乗算と７回の加算になる）そこで、積和回数を減少させる為に、図１０のフローチャートを用いてｎ＝４に設定して非零の係数を減らした結果が“補間係数”の欄に記載した値である。ｎ＝４の為、４回の乗算と３回の加算で補間（近似）が実行できる。
【００５４】
なお、図９のフローチャートでも補間係数が、１で正規化していないで、合計が２のべき乗である整数比にしている場合には、積和演算の後にビットシフトをして除算しなくてはならない。
【００５５】
また、設定されたｎの値で処理時間及び補間精度が変わるので、ｎの値をユーザが用途に応じて設定できるようにしても構わない。
【００５６】
また、補間係数発生部は、前述したｎ点以内に抑えこんだ補間係数をＬＵＴの形で格納しても良いし、勿論、他の構成でも構わない。
【００５７】
また、図１及び図８においてＬＵＴ入力以前にｌｏｇ変換を実行しているが、当然ｌｏｇ変換をＬＵＴ内部に入れてしまう構成も考えられる。
【００５８】
上述の各実施形態における色処理をホストコンピュータ１０の色処理部１２に適用することにより、良好な色処理を高速に行うことができる。
【００５９】
特に、図１３に示すシステムの場合、カラープリンタ２０の各記録部がＨレベルしか忠実に再現することができません。
【００６０】
したがって、色処理において上述のような近似を適用することにより画質にはほとんど影響を与えずに高速に処理することができる。
【００６１】
【発明の効果】
本願請求項１記載の発明によれば、簡単な構成で高速にテーブルに格納されている出力画像データから入力画像データに対応する出力画像データを算出することができる。
【００６２】
本願請求項７記載の発明によれば、補間処理にかかる積和演算の処理回数を制限することができ、補間処理にかかる時間を短縮することができる。
【００６３】
また、高速にかつ近似精度が高い画像処理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１を示す要部ブロック図。
【図２】従来例を示す要部ブロック図。
【図３】従来例の補間を示す図。
【図４】第１の量子化を示す図。
【図５】実施形態１の適合立方体の説明図。
【図６】実施形態１の近似値算出の動作手順を示すフローチャート。
【図７】実施形態１と従来例との思想の比較。
【図８】実施形態２を示す要部ブロック図。
【図９】実施形態２の近似値算出の動作手順を示すフローチャート。
【図１０】実施形態２の補間係数の設定手順を示すフローチャート。
【図１１】補間係数の設定例を示す適合立方体の説明図。
【図１２】補間係数の発生例を示す図。
【図１３】本願発明にかかるシステムの１例を示す概略図。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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