(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する画像データ解析装置であって、
前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定手段と、
前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換手段と、
前記色度平面上に変換された前記カラー画像データの座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出手段と、
前記色域三角形の各頂点の中で基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定手段と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定手段と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定手段と
を備える画像データ解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像データ解析装置であって、
前記色域三角形検出手段は、前記色度平面上に予め設定されている基準のＷ（白色）点を包含する前記色域三角形を検出する手段である画像データ解析装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像データ解析装置であって、
前記第２の頂点決定手段、前記第３の頂点決定手段、および前記第４の頂点決定手段は、前記色空間の原点から前記第２の頂点へのベクトルと、前記第３の頂点へのベクトルと、前記第４の頂点へのベクトルとを合成したベクトルが、該色空間内の無彩色軸と一致するように、前記第２の頂点、前記第３の頂点、および前記第４の頂点を、それぞれ決定する手段である画像データ解析装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の画像データ解析装置であって、
前記カラー画像データ変換手段は、前記画素毎のカラー画像データを、ｘｙ色度平面上の座標点に変換する手段である画像データ解析装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の画像データ解析装置であって、
前記第１の頂点決定手段、前記第２の頂点決定手段、前記第３の頂点決定手段、および前記第４の頂点決定手段は、Ｙｃｂｃｒ色空間内で、前記第１の頂点、前記第２の頂点、前記第３の頂点、および前記第４の頂点を、それぞれ決定する手段である画像データ解析装置。
【請求項６】
画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する画像データ解析方法であって、
前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定工程と、
前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換工程と、
前記色度平面上に予め設定されている基準のＲ（赤色）点、Ｇ（緑色）点、Ｂ（青色）点を頂点とする三角形に対して、各辺が平行で、且つ、該色度平面上に変換された前記カラー画像データの全ての座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出工程と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定工程と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定工程と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定工程と
を備える画像データ解析方法。
【請求項７】
画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定機能と、
前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換機能と、
前記色度平面上に予め設定されている基準のＲ（赤色）点、Ｇ（緑色）点、Ｂ（青色）点を頂点とする三角形に対して、各辺が平行で、且つ、該色度平面上に変換された前記カラー画像データの全ての座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出機能と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定機能と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定機能と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定機能と
をコンピュータを用いて実現するプログラム。
【請求項８】
画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する画像データ解析装置であって、
前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定手段と、
前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換手段と、
該色度平面上に変換された前記カラー画像データの全ての座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出手段と、
前記色域三角形の各頂点の中で基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定手段と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定手段と、
前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定手段と
を備える画像データ解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに基づいてカラー画像を出力（表示あるいは印刷など）する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像を出力可能な機器（画像出力機器）としては、今日では、カラーモニタや、プロジェクタ、印刷装置など種々の機器が提供されている。また、カラー画像データを生成する機器（画像データ生成機器）についても、デジタルスチルカメラや、デジタルビデオカメラなど種々の機器が提供されており、更には、各種のアプリケーションプログラムなどを用いてコンピュータ上でカラー画像データを生成することも可能となっている。
【０００３】
ここで、これらの画像出力機器が再現可能な色彩の範囲（以下では、これを「機器の色域」と称することがある）は、必ずしも画像出力機器間で同じではない。また、カラー画像データが取り扱うことのできる色彩の範囲（以下では、これを「画像データの色域」と称することがある）も、画像データ生成機器間あるいはアプリケーションプログラム間で必ずしも同じではない。従って、カラー画像データが表現しようとしている色彩が、ある画像出力機器では再現できない（すなわち、画像出力機器の色域外に存在する）場合が生じ得る。そして、このような場合には、カラー画像データに含まれる色彩の範囲（以下では、これを「画像の色域」と称することがある）が画像出力機器の色域内に収まるように、カラー画像データに変換を加える操作が必要となる。こうした操作は、色域マッピングと呼ばれることがある。
【０００４】
もっとも、カラー画像データも、取り扱うことの可能な色域（すなわち、画像データの色域）の全範囲を常に使用しているわけではない。従って、画像出力機器で再現可能な色域（すなわち、機器の色域）内の色彩のみが用いられているようなカラー画像データも存在する。このようなカラー画像データについては、カラー画像データが表現しようとする色彩を、そのまま再現してやることが望ましい。そこで、カラー画像データを解析して、そのカラー画像データで使用されている色彩の範囲（すなわち、画像の色域）を調べておき、画像の色域と、画像出力機器の色域とを比較することにより、カラー画像データを適切に変換してカラー画像を表示しようとする技術が提案されている。また、カラー画像を迅速に表示可能とするために、予めカラー画像データを解析して画像の色域を求めておき、その結果をメタデータとしてカラー画像データに付加することも提案されている（非特許文献１）。
【０００５】
【非特許文献１】High-Definition Multimedia Interface、Specification Version １．３ａ、November  １０，２００６、Appendix  Ｅ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、カラー画像データを解析して、その画像データで使用されている色彩の範囲（すなわち、画像の色域）を調べるためには、多大な労力が必要になるという問題があった。このため、画像の色域を、カラー画像データに基づいて簡単に決定することの可能な技術の開発が要請されていた。
【０００７】
この発明は、従来の技術が有する上述した課題を解決するためになされたものであり、カラー画像データを解析することによって、カラー画像データで使用されている色彩の範囲（画像の色域）を迅速に決定することが可能な技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の画像データ解析装置は次の構成を採用した。すなわち、画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する画像データ解析装置であって、前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定手段と、前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換手段と、前記色度平面上に変換された前記カラー画像データの座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出手段と、前記色域三角形の各頂点の中で基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定手段と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定手段と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定手段とを備えることを要旨とする。
【０００９】
また、上記の画像データ解析装置に対応する本発明の画像データ解析方法は、画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する画像データ解析方法であって、前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定工程と、前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換工程と、前記色度平面上に予め設定されている基準のＲ（赤色）点、Ｇ（緑色）点、Ｂ（青色）点を頂点とする三角形に対して、各辺が平行で、且つ、該色度平面上に変換された前記カラー画像データの全ての座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出工程と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定工程と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定工程と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定工程とを備えることを要旨とする。
【００１０】
かかる本発明の画像データ解析装置および画像データ解析方法においては、カラー画像データを受け取ると、そのカラー画像データが表現している色彩の範囲（色域）を、次のような方法で解析して、色空間内で色域を規定する複数の頂点を決定する。先ず、カラー画像データの画素の中から最も小さな階調値（最小階調値）を検出し、最小階調値に基づいて、色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する。次に、各画素のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換して、それら座標点を包含する色域三角形を検出する。ここで、色域三角形は、その色度平面上で基準のＲ（赤色）点、基準のＧ（緑色）点、基準のＢ（青色）点を結んだ三角形と、各辺が平行になるように設定しておく。また、この基準のＲ点、Ｇ点、Ｂ点としては、カラー画像データの規格で基準として定められたＲ色，Ｇ色，Ｂ色が、その色度平面上で対応する座標点を用いることができる。色度平面上で色域三角形をこのように設定しておけば、色域三角形の各頂点は、そのカラー画像データについての基準のＲ点、Ｇ点、Ｂ点となる。そこで、色度平面上でこれら３つの頂点の座標値を求め、それぞれの座標値に対応する色空間内での３つの頂点（すなわち、第２ないし第４の頂点）を決定する。
【００１１】
このように本発明の画像データ解析装置および画像データ解析方法では、カラー画像データを色度平面上の座標点に変換し、色度平面上で色域を規定する３つの頂点を決定している。色度平面上であれば、色空間の場合に較べて、色域を規定する頂点を遙かに容易に決定することができる。そして、色度平面上で得られた頂点に基づいて、色空間内で色域を規定する頂点を決定しているので、極めて迅速に決定することが可能となる。
【００１２】
また、かかる本発明の画像データ解析装置においては、色度平面上で色域三角形を検出するに際しては、カラー画像データの各画素が変換された座標点だけでなく、色度平面上に予め設定されている基準のＷ（白色）点を包含するような色域三角形を検出するようにしてもよい。
【００１３】
カラー画像データに表現されている色彩が、ある色彩にたまたま極端に偏っていた場合には、たとえ、色度平面上での基準のＲ点、基準のＧ点、基準のＢ点を結んだ三角形と、各辺が平行な色域三角形を検出しても、色域三角形の各頂点を、それぞれＲ点、Ｇ点、Ｂ点としては相応しくない場合も生じ得る。そこで、色域三角形が必ず基準のＷ点を包含するようにしておけば、カラー画像データの表現されている色彩が、ある色彩に極端に偏っていた場合でも、適切な頂点の色域三角形を検出することが可能となる。
【００１４】
また、上述した本発明の画像データ解析装置においては、色域三角形の各頂点の座標から、色空間内での３つの頂点の座標を決定する際に、次の条件を用いてもよい。すなわち、色空間の原点から第２の頂点へのベクトルと、第３の頂点へのベクトルと、第４の頂点へのベクトルとを合成したベクトルが、色空間内の無彩色軸と一致するという条件の下で、第２の頂点、第３の頂点、および第４の頂点を決定してもよい。
【００１５】
色空間内で色域を規定する頂点のうち、Ｒ点、Ｇ点、Ｂ点に対応する３つの頂点は、互いに加法混色が成立するように決定しておくことが便利である。そして、そのためには、上述した条件、すなわち、色空間の原点から第２の頂点へのベクトルと、第３の頂点へのベクトルと、第４の頂点へのベクトルとを合成したベクトルが、色空間内の無彩色軸と一致するようにしておけばよい。従って、色域三角形の各頂点の座標から、色空間内での３つの頂点の座標を決定する際に、このような条件を適用することで、色空間内で色域を規定する頂点を適切に決定することが可能となる。
【００１６】
また、上述した本発明の画像データ解析装置においては、画素毎のカラー画像データを変換する色度平面としては、ｘｙ色度平面を用いてもよい。
【００１７】
ｘｙ色度平面は、色度平面として最も汎用的な平面であるため、ｘｙ色度平面上で色域三角形を検出しておけば、以降の処理、すなわち、色度平面上の座標値から、色空間内での頂点を決定する処理を容易に実行することが可能となる。
【００１８】
また、上述した本発明の画像データ解析装置においては、色域を規定する色空間として、Ｙｃｂｃｒ色空間を用いることとしても良い。
【００１９】
Ｙｃｂｃｒ色空間は、カラー画像を出力する機器では、汎用的に用いられている色空間である。このため、色域を規定する頂点を、Ｙｃｂｃｒ色空間で決定しておけば、機器側でカラー画像を出力する処理を容易に実施することが可能となる。
【００２０】
また、上述した本発明の画像データ解析方法は、コンピュータの機能を用いて実現することも可能である。従って、本発明の画像データ解析方法は、以下のようなコンピュータプログラムの形態で把握することも可能である。すなわち、本発明のプログラムは、画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定機能と、前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換機能と、前記色度平面上に予め設定されている基準のＲ（赤色）点、Ｇ（緑色）点、Ｂ（青色）点を頂点とする三角形に対して、各辺が平行で、且つ、該色度平面上に変換された前記カラー画像データの全ての座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出機能と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定機能と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定機能と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定機能とをコンピュータを用いて実現することを要旨とする。
【００２１】
こうしたプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各種機能を実現させれば、カラー画像データを解析して、カラー画像データに表現されている色域を規定する頂点を、迅速に決定することが可能となる。
【００２２】
更には、本発明の画像データ解析装置は、次のような形態で把握することも可能である。すなわち、画素毎に三成分を有するカラー画像データを受け取って、所定の色空間内で該カラー画像データが表現している色彩の範囲である色域を検出し、該色空間内で該色域を規定する複数の頂点を決定する画像データ解析装置であって、前記カラー画像データに含まれる画素についての前記三成分の中で最も小さな階調値である最小階調値を検出し、該最小階調値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第１の頂点を決定する第１の頂点決定手段と、前記三成分を有する画素毎のカラー画像データを、所定の色度平面上の座標点に変換するカラー画像データ変換手段と、該色度平面上に変換された前記カラー画像データの全ての座標点を包含する三角形である色域三角形を検出する色域三角形検出手段と、前記色域三角形の各頂点の中で基準のＲ（赤色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第２の頂点を決定する第２の頂点決定手段と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＧ（緑色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第３の頂点を決定する第３の頂点決定手段と、前記色域三角形の各頂点の中で前記基準のＢ（青色）点に最も近い頂点の座標値に基づいて、前記色空間内で色域を規定する第４の頂点を決定する第４の頂点決定手段とを備える画像データ解析装置として把握することも可能である。
【００２３】
このように把握した本発明の画像データ解析装置においても、色度平面上で色域三角形を検出して、色空間内で、それら各頂点に対応する３つの頂点（すなわち、第２ないし第４の頂点）を決定することで、色域を規定する頂点を速やかに決定することができる。このような本発明の画像データ解析装置で検出する色域三角形は、色度平面上で基準のＲ（赤色）点、基準のＧ（緑色）点、基準のＢ（青色）点を結んだ三角形とは無関係に検出することができる。すなわち、カラー画像データが色度平面上に変換された全ての座標点を包含するような色域三角形であれば良く、色域三角形の各辺が、基準のＲ（赤色）点、基準のＧ（緑色）点、基準のＢ（青色）点を結んだ三角形と平行である必要はない。このため、コンパクトな色域三角形を検出することができ、従って、色空間内においても、よりコンパクトな色域を規定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施例を説明する。
Ａ．全体構成：
Ｂ．ガマットＩＤ生成処理：
【００２５】
Ａ．全体構成  ：
図１は、本実施例の画像データ解析装置１００が用いられるシステムの全体構成を示した説明図である。画像データ解析装置１００には、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭなどがバスを介してデータをやり取り可能に設けられている。画像データ解析装置１００は、カラー画像を表すカラー画像データを外部から受け取ると、カラー画像データを解析することによって、そのカラー画像で用いられている色彩の範囲（画像の色域）を検出する。色彩は、色空間内の座標点として表現できるから、画像の色域は、色空間内に設けられた座標点の集まりとなる。また、画像の色域は、全ての座標点を包含するような多面体を想定すれば、多面体の頂点によって規定することができる。
【００２６】
このような多面体としては、原理的にはどのような多面体を用いることもできるが、ここでは次のような六面体、すなわち、色空間内で赤色を代表する頂点（Ｒ点）、緑色を代表する頂点（Ｇ点）、青色を代表する頂点（Ｂ点）、黒色を代表する頂点（Ｂｋ点）、および白色を代表する頂点（Ｗ点）の５つの頂点によって形成される六面体を使用する。また、このうちのＷ点については、加法混色の条件、すなわちＲ点、Ｇ点、Ｂ点への合成ベクトルがＷ点へのベクトルとなる条件によって定められることにすると、結局、Ｒ点、Ｇ点、Ｂ点、Ｂｋ点の座標を用いて、画像の色域を規定することができる。
【００２７】
本実施例の画像データ解析装置１００は、受け取ったカラー画像データを解析することによって、そのカラー画像データが表す画像の色域を検出して、画像の色域を規定するＲ点、Ｇ点、Ｂ点、Ｂｋ点の４つの頂点を決定する。そして、これら頂点の座標を、画像の色域を規定する特性値（ガマットＩＤ）として、カラー画像データとともに画像出力装置に供給する。画像出力装置としては、カラーモニタ１０や、カラープリンタ２０など、種々の装置を用いることができる。もちろん、画像データ解析装置１００から直接に供給する場合に限らず、カラー画像データおよびガマットＩＤを記録媒体に一旦記憶しておき、記録媒体を介して供給しても良い。また、これらの画像出力装置で再現可能な色彩の範囲（機器の色域）は、それぞれの装置毎に異なっているが、ガマットＩＤを参照して画像の色域が、それぞれの機器の色域に収まっていれば、各装置間の色域の違いに影響されることなく、同じ色彩を再現することができる。
【００２８】
ここで、本実施例の画像データ解析装置１００は、カラー画像データを解析してガマットＩＤを生成する際に、特別な方法を用いているため、十分に実用的な精度に保ったまま、ガマットＩＤを迅速に生成することが可能となっている。以下、本実施例の画像データ解析装置１００が、カラー画像データを解析してガマットＩＤを生成する処理について説明する。
【００２９】
Ｂ．ガマットＩＤ生成処理  ：
図２は、本実施例の画像データ解析装置１００がカラー画像データからガマットＩＤを生成する処理の流れを示したフローチャートである。ガマットＩＤ生成処理では、先ず始めに解析しようとするカラー画像データの読み込みを行う（ステップＳ１００）。カラー画像データとしては、種々の形式の画像データを用いることができるが、ここでは、画素毎にＲＧＢ各成分の階調値が記述されたＲＧＢ画像データを読み込むものとする。
【００３０】
続いて、読み込んだ全画素についてのＲＧＢ各成分の中で、最も小さな階調値である最小階調値を検出し（ステップＳ１０２）、最小階調値に基づいてガマットＩＤのＢｋ点を算出する（ステップＳ１０４）。図３は、ＲＧＢ画像データの最小階調値からガマットＩＤのＢｋ点を算出する方法を示した説明図である。図３（ａ）には、最小階調値ＲＧＢmin を求めるための算出式が示されている。今、カラー画像データがｎ個の画素からなっており、０番目の画素のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を、それぞれＲ0 、Ｇ0 、Ｒ0 とし、１番目の画素のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を、それぞれＲ1 、Ｇ1 、Ｒ1 とする。以下、同様にして、ｎ−１番目の画素のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を、それぞれＲn-1 、Ｇn-1 、Ｒn-1 とすると、これら全ての成分の中で最も小さな階調値が、最小階調値ＲＧＢmin となる。
【００３１】
こうして最小階調値ＲＧＢmin が得られたら、ＲＧＢの全ての成分が階調値ＲＧＢmin となる座標点を、画像の色域を規定するＢｋ点とする。このＢｋ点の座標値は、ＲＧＢ色空間内の座標点として得られているが、ここでは、ガマットＩＤをＹｃｂｃｒ色空間内の座標値で表現するものとする。ＲＧＢ色空間の座標値から、Ｙｃｂｃｒ色空間の座標値への変換は、図３（ｂ）に示した変換式によって行うことができる。図２に示したステップＳ１０２およびステップＳ１０４では、以上のようにして、ガマットＩＤのＢｋ点を決定する。
【００３２】
ガマットＩＤのＢｋ点が得られたら、今度は、ガマットＩＤのＲ点、Ｇ点、Ｂ点を決定する処理を開始する。他のガマットＩＤを決定するに際しては、先ず始めに、各画素のＲＧＢ画像データを、ＸＹＺ色空間の座標値に変換する（ステップＳ１０６）。ここで、ＸＹＺ色空間とは、国際照明委員会（ＣＩＥ）によって定められた色空間であり、ＲＧＢ色空間の座標値から、ＸＹＺ色空間の座標値への変換は、予め定められた変換式によって行うことができる。
【００３３】
図４は、ＲＧＢ色空間の座標値を、ＸＹＺ色空間の座標値へ変換する方法が示されている。先ず、ＲＧＢ画像データは、モニタなどの特性を考慮してガンマ補正が施されているので、逆ガンマ補正を行って、ガンマ補正前のＲＧＢ画像データに変換する。ここでは、ガンマ補正前のＲＧＢ画像データのＲＧＢ各成分を、Ｒ'、Ｇ'、Ｂ'と表すものとする。こうしてＲ'、Ｇ'、Ｂ'が得られたら、国際照明委員会（ＣＩＥ）が定めた図４（ｂ）に示す変換式に従って、ＲＧＢ色空間の座標値を、ＸＹＺ色空間の座標値へ変換することができる。図２のステップＳ１０６では、このようにしてＲＧＢ画像データの各画素を、ＸＹＺ色空間の座標点に変換する。
【００３４】
次に、ＸＹＺ色空間の原点を、ガマットＩＤのＢｋ点に移動させて、新たな色空間（Ｘ'Ｙ'Ｚ'）を設定し、ＲＧＢ画像データの各画素に対応する座標点を、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内の座標点に変換する（ステップＳ１０８）。図５は、ＲＧＢ画像データの各画素に対応する座標点を、ガマットＩＤのＢｋ点を原点とする新たな色空間の座標点に変換する方法を示した説明図である。図３を用いて前述したように、ガマットＩＤのＢｋ点は、ＲＧＢ色空間では、ＲＧＢの各成分が最小階調値ＲＧＢmin を有する座標点である。従って、ＸＹＺ色空間の座標値（Ｘbk、Ｙbk、Ｚbk）は、図５（ａ）に示す算出式によって求めることができる。そして、ＸＹＺ色空間から、この座標値を原点とするＸ'Ｙ'Ｚ'色空間への変換は、図５（ｂ）に示す変換式によって行うことができる。図２のステップＳ１０８では、以上のようにして、ＸＹＺ色空間での座標点を、ガマットＩＤのＢｋ点を原点とするＸ'Ｙ'Ｚ'色空間での座標点に変換する処理を行う。
【００３５】
次に、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間での各画素の座標点を、二次元のｘｙ色度平面上の座標値に変換する（ステップＳ１１０）。かかる変換には、ＸＹＺ座標値から、ｘｙ座標値への変換式をそのまま使用する。図６は、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間での各画素の座標点を、二次元のｘｙ色度平面上の座標値に変換する様子を示した説明図である。図６（ａ）には、ｘｙ色度平面上の座標値に変換するために用いた変換式が示されている。また、図６（ｂ）には、ＲＧＢカラー画像データの各画素に対応する座標点が、小さな黒丸で表示されている。尚、ここでは、カラー画像データの全ての画素を、ｘｙ色度平面上の座標点に変換するものとして説明するが、必ずしも全ての画素を変換する必要はなく、数画素おきに間引いて変換するようにしても良い。このようにすれば、処理すべき画素数が少なくなるので、その分だけ処理を迅速に行うことが可能となる。
【００３６】
こうして、各画素のカラー画像データをｘｙ色度平面上の座標点に変換したら、これら座標点を包含するような三角形（色域三角形）を検出する（ステップＳ１１２）。本実施例では、色域三角形として、次のような三角形を使用する。先ず、色域三角形の各辺は、基準のＲ点、Ｇ点、Ｂ点を頂点とする三角形の各辺と平行であるものとする。ここで、基準のＲ点、とは、ＲＧＢカラー画像データを表現するための基準として定められているＲ色を、ｘｙ色度平面上で表現したときの座標点である。同様に、基準のＧ点とは、ＲＧＢカラー画像データを表現するための基準として定められているＧ色を、ｘｙ色度平面上で表現したときの座標点であり、基準のＢ点とは、ＲＧＢカラー画像データを表現するための基準として定められているＢ色を、ｘｙ色度平面上で表現したときの座標点である。次に、色域三角形は、基準のＷ点を包含するものとする。ここで、基準のＷ点とは、ｘｙ色度平面上で白色に対応する点として定められている座標点である。
【００３７】
このような色域三角形は、次のようにして決定することができる。先ず、基準のＲ点、基準のＧ点、基準のＢ点の座標は分かっているから、これら３つの点を結ぶ直線の傾きは容易に求めることができる。ここでは、基準のＢ点と基準のＲ点とを結ぶ直線の傾きをＡbrとし、基準のＢ点と基準のＧ点とを結ぶ直線の傾きをＡbg、基準のＧ点と基準のＲ点とを結ぶ直線の傾きをＡgrとする。これらの傾きが、色域三角形の三辺の傾きとなる。そこで、色域三角形の各辺の中で、基準のＢ点と基準のＲ点とを結ぶ直線に平行な辺を決定する。この辺を表す直線の方程式を、ｙ＝Ａbr・ｘ＋Ｂbr  とおいて、この直線が、全ての画素の座標点およびＷ点の下側を通るようなＢbrの中で、最も大きな値を、Ｂbrとして採用する。
【００３８】
次に、色域三角形の各辺の中で、基準のＢ点と基準のＧ点とを結ぶ直線に平行な辺を決定する。この辺を表す直線の方程式を、ｙ＝Ａbg・ｘ＋Ｂbg  とおいて、この直線が、全ての画素の座標点およびＷ点の上側を通るようなＢbgの中で、最も小さな値を、Ｂbgとして採用する。最後に、色域三角形の各辺の中で、基準のＧ点と基準のＲ点とを結ぶ直線に平行な辺を決定する。この辺を表す直線の方程式を、ｙ＝Ａgr・ｘ＋Ｂgr  とおいて、この直線が、全ての画素の座標点およびＷ点の上側を通るようなＢgrの中で、最も小さな値を、Ｂgrとして採用する。
【００３９】
こうして色域三角形の三辺を表す直線の方程式（すなわち、ｙ＝Ａbr・ｘ＋Ｂbr、ｙ＝Ａbg・ｘ＋Ｂbg、ｙ＝Ａgr・ｘ＋Ｂgr）が得られたら、これらの交点を求めることによって、それぞれ色域三角形のＲ点、Ｇ点、Ｂ点とする。尚、こうして求めたＲ点、Ｇ点、Ｂ点を、基準のＲ点、基準のＧ点、基準のＢ点と区別するために、色域のＲ点、色域のＧ点、色域のＢ点と称することがあるものとする。また、以下では、色域のＲ点の座標値は（ｘｒ、ｙｒ）であり、色域のＧ点の座標値は（ｘｇ、ｙｇ）であり、色域のＢ点の座標値は（ｘｂ、ｙｂ）であるものとする。図２のステップＳ１１２では、以上のようにして、色域三角形の３つの頂点の座標値を算出する処理を行う。
【００４０】
次に、色域三角形の３つの頂点の座標値から、ガマットＩＤのＲ点、Ｇ点、Ｂ点を決定する（ステップＳ１１４）。すなわち、ｘｙ色度平面上の二次元の座標値から、Ｙｃｂｃｒ色空間内の三次元の座標値を決定するのである。図７は、色域三角形の３つの頂点からガマットＩＤを決定する方法の大まかな手順を示した説明図である。以下では、図７に従って、ガマットＩＤを決定する方法について説明する。
【００４１】
図７に示されているように、ｘｙ色度平面上で得られたＲ点、Ｇ点、Ｂ点を、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点（Ｘ'r，Ｙ'r，Ｚ'r）、Ｇ点（Ｘ'g，Ｙ'g，Ｚ'g）、Ｂ点（Ｘ'b，Ｙ'b，Ｚ'b）に変換する。ここで、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点、Ｇ点、Ｂ点とは、次のような点である。図６を用いて前述したように、ｘｙ色度平面上の座標値は、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内の三次元の座標値を、図６（ａ）の変換式を用いて変換したものであった。従って、ｘｙ色度平面上のＲ点、Ｇ点、Ｂ点についても、図６（ａ）の変換式を用いて、それらの点に変換されるような、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内の座標点を考えることができる。Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点、Ｇ点、Ｂ点とは、このような座標点である。これらＸ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点（Ｘ'r，Ｙ'r，Ｚ'r）、Ｇ点（Ｘ'g，Ｙ'g，Ｚ'g）、Ｂ点（Ｘ'b，Ｙ'b，Ｚ'b）は、次のようにして決定することができる。
【００４２】
図８は、色域三角形の各頂点の座標値から、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内の座標値を決定する方法を示した説明図である。先ず、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点（Ｘ'r，Ｙ'r，Ｚ'r）が、図６（ａ）の変換式によって、ｘｙ色度平面上のＲ点（ｘｒ，ｙｒ）に変換されたのであるから、図８（ａ）が成り立っている筈である。同様に、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＧ点（Ｘ'g，Ｙ'g，Ｚ'g）が、ｘｙ色度平面上のＧ点（ｘｇ，ｙｇ）に変換されたのであるから、図８（ｂ）が成り立っている。更に、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＢ点（Ｘ'b，Ｙ'b，Ｚ'b）が、ｘｙ色度平面上のＢ点（ｘｂ，ｙｂ）に変換されたのであるから、図８（ｃ）が成り立つ。加えて、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点、Ｇ点、Ｂ点の間にも加法混色が成り立つ（すなわち、原点からＲ，Ｇ，Ｂ各点への合成ベクトルが、Ｗ点を向く）と仮定すると、図８（ｄ）が成り立つ。今、未知の変数は、Ｘ'r、Ｙ'r、Ｚ'r、Ｘ'g、Ｙ'g、Ｚ'g、Ｘ'b、Ｙ'b、Ｚ'bの９つであり、図８（ａ）ないし図８（ｄ）に示した９つの方程式が得られているから、これらの方程式を解くことによって、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点（Ｘ'r，Ｙ'r，Ｚ'r）、Ｇ点（Ｘ'g，Ｙ'g，Ｚ'g）、Ｂ点（Ｘ'b，Ｙ'b，Ｚ'b）を決定することができる。図７に示したステップ１の変換では、以上のようにして、ｘｙ色度平面上で求めた色域三角形の頂点の座標から、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間内のＲ点、Ｇ点、Ｂ点の座標値を算出する処理を行う。
【００４３】
次に、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間の座標値を、ＸＹＺ色空間の座標値に変換する。すなわち、図５を用いて前述したように、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間は、カラー画像毎に定まるＢｋ点に原点を設定した色空間であるから、これを一般的なＸＹＺ色空間に変換する。この変換には、図９に示した変換式を用いることができる。尚、図９に示した変換式は、図５（ｂ）の逆変換を行う式となっている。図７に示したステップ２の変換では、このようにして、Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間でのＲ点、Ｇ点、Ｂ点の座標値を、ＸＹＺ色空間の座標値に変換する処理を行う。
【００４４】
こうして一般的なＸＹＺ色空間での座標値が得られたら、これをＹｃｂｃｒ色空間での座標値に変換することによって、ガマットＩＤを算出する。この変換には、国際照明委員会（ＣＩＥ）で定められた変換式を用いることができる。すなわち、図１０（ａ）に示す変換式によって、ＸＹＺ色空間での座標値を、ＲＧＢ色空間での座標値に変換する。次に、得られたＲＧＢ色空間での座標値を、図１０（ｂ）に示す変換式によって、Ｙｃｂｃｒ色空間での座標値に変換することができる。このようにして、Ｒ点、Ｇ点、Ｂ点のＸＹＺ色空間での座標値を、Ｙｃｂｃｒ色空間の座標値に変換することによって、それぞれガマットＩＤのＲ点（Ｙr ，Ｃbr，Ｃrr）、Ｇ点（Ｙg ，Ｃbg，Ｃrg）、Ｂ点（Ｙb ，Ｃbb，Ｃrb）を決定することができる。図７に示したステップ３の変換では、このようにして、ＸＹＺ色空間でのＲ点、Ｇ点、Ｂ点の座標値から、ガマットＩＤのＲ点、Ｇ点、Ｂ点を算出する。そして、ガマットＩＤのＲ点、Ｇ点、Ｂ点が得られたら（図２のステップＳ１１４）、先に求めたガマットＩＤのＢｋ点と併せて全てのガマットＩＤが求められたことになるので、図２のガマットＩＤ生成処理を終了する。
【００４５】
以上に説明したように、本実施例の画像データ解析装置１００では、カラー画像データを受け取ると、そのカラー画像データのガマットＩＤを迅速に生成することができる。以下では、この点について補足して説明する。
【００４６】
図１１は、本実施例の画像データ解析装置１００がカラー画像データからガマットＩＤを生成する処理の大まかな流れを示した説明図である。本実施例の画像データ解析装置１００は、前述したようにカラー画像データを受け取ると、各画素の画像データを、二次元の色度平面上の座標点に変換する。図１１の中段には、ｘｙ色度平面上で座標点が分布する範囲を、斜線で囲って表されている。次に、座標点の分布を包含するような三角形（色域三角形）を決定する。そして、こうして色域三角形を決定した後は、各頂点を、色空間内（ここでは、Ｙｃｂｃｒ色空間）の座標点に変換して、ガマットＩＤを生成する。
【００４７】
カラー画像データを二次元の色度平面上の座標点に変換する処理は、多数の画素について行わなければならないが、所詮は三次元の座標を二次元の座標に落とす処理であるため、迅速に実施することができる。そして、二次元の色度平面上で色域三角形を決定した後は、各画素の画像データではなく、色域三角形の３つの頂点の座標を、色空間の座標点に変換すれば良いので、極めて迅速にガマットＩＤを生成することが可能となるのである。
【００４８】
以上、本実施例の画像データ解析装置について説明したが、本発明は上記すべての実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。
例えば図２におけるガマットＩＤ生成処理のフローチャートのステップＳ１０２において読み込んだ全画素についてのＲＧＢ各成分の中で、最も小さな階調値である最小階調値を検出するとなっているが、必ずしも全画素である必要はなく、数画素おきに間引いた画素、読み込んだ全画素のうちの一部の画素のＲＧＢ各成分の中で最小階調値を検出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本実施例の画像データ解析装置が用いられるシステムの全体構成を示した説明図である。
【図２】本実施例の画像データ解析装置がカラー画像データからガマットＩＤを生成する処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】ＲＧＢ画像データの最小階調値からガマットＩＤのＢｋ点を算出する方法を示した説明図である。
【図４】ＲＧＢ色空間の座標値をＸＹＺ色空間の座標値へ変換する方法を示した説明図である。
【図５】ＲＧＢ画像データの各画素に対応する座標点をガマットＩＤのＢｋ点を原点とする新たな色空間の座標点に変換する方法を示した説明図である。
【図６】Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間での各画素の座標点を二次元のｘｙ色度平面上の座標値に変換する様子を示した説明図である。
【図７】色域三角形の３つの頂点からガマットＩＤを決定する方法の大まかな手順を示した説明図である。
【図８】色域三角形の各頂点の座標値からＸ'Ｙ'Ｚ'色空間内の座標値を決定する方法を示した説明図である。
【図９】Ｘ'Ｙ'Ｚ'色空間でのＲ点、Ｇ点、Ｂ点の座標値を、ＸＹＺ色空間の座標値に変換する方法を示した説明図である。
【図１０】ＸＹＺ色空間でのＲ点、Ｇ点、Ｂ点の座標値から、ガマットＩＤのＲ点、Ｇ点、Ｂ点を算出する方法を示した説明図である。
【図１１】本実施例の画像データ解析装置がカラー画像データからガマットＩＤを生成する処理の大まかな流れを示した説明図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０…カラーモニタ、    ２０…カラープリンタ、    １００…画像データ解析装置。
【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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【図１１】
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