(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の各画素の入力分光色データを出力機器に応じた出力色成分データに変換する画像処理装置であって、
前記出力機器のカラープロファイルを入力する入力手段と、
前記入力分光色データを色成分データに変換し、前記出力機器のカラープロファイルを用いて該変換された色成分データを前記出力機器に応じた第１の出力色成分データに変換する第１変換手段と、
出力色成分データから分光色データを算出する算出部を用いて、前記入力分光色データを第２の出力色成分データに変換する第２変換手段と、
前記第１変換手段によって変換された前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合を評価する評価手段と、
各画素の前記評価手段の評価結果に応じて、前記第１の変換手段を機能させて前記第１の出力色成分データを出力するか、または前記第２の変換手段を機能させて前記第２の出力色成分データを出力するかを、各画素毎に制御する制御手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記評価手段は、
前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合いを示す評価値画像を表示する表示手段と、
前記第２の変換手段を機能させて前記第２の出力色成分データを出力させる画素値をユーザに選択させる選択手段と
を有す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】
前記算出部は、出力色成分データから分光色データを推定し、該推定された分光色データと前記入力分光色データとの差分値を繰り返し演算の判定に用い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】
前記算出部は、前記出力機器の出力色成分データとその出力後における分光色データを対応付けたテーブルを含み、前記第２変換手段は、前記テーブルを用いて、前記入力分光色データを前記第２の出力色成分データに変換することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記評価手段は、可視光領域における知覚感度を反映した重み付きＲＭＳ誤差を用いて、前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合を評価することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記評価手段は、複数の光源下における平均色差を用いて、前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合を評価することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記評価手段は、注目画素とその周辺画素との相関関係を用いて、前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合を評価することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記入力分光色データは、マルチバンドカメラによって取得された分光色データであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像中の各画素の入力分光色データを出力機器に応じた出力色成分データに変換する画像処理方法であって、
入力手段が、前記出力機器のカラープロファイルを入力する入力ステップと、
第１変換手段が、前記入力分光色データを色成分データに変換し、前記出力機器のカラープロファイルを用いて該変換された色成分データを前記出力機器に応じた第１の出力色成分データに変換する第１変換ステップと、
前記第２変換手段が、出力色成分データから分光色データを算出する算出部を用いて、前記入力分光色データを第２の出力色成分データに変換する第２変換ステップと、
評価手段が、前記第１変換ステップで変換された前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合を評価する評価ステップと、
制御手段が、各画素の前記評価手段の評価結果に応じて、前記第１の変換手段を機能させて前記第１の出力色成分データを出力するか、または前記第２の変換手段を機能させて前記第２の出力色成分データを出力するかを、各画素毎に制御する制御ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータで実行されることにより、該コンピュータを請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置が有する各手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置および画像処理方法に関し、特に、入力された分光情報を画像出力機器の出力信号値に変換する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、対象物体の色再現を行う色再現技術の分野において、分光的色再現技術の研究開発が進められている。分光的色再現技術は、従来のＸＹＺ値やＬ*ａ*ｂ*値などを一致させ、条件等色により色を合わせる測色的色再現技術とは異なり、対象物体の色の物理情報である分光情報そのものを再現する技術である。つまり、分光的色再現を行えば、対象物体を観察する際の照明環境や人間の視覚特性の個人差等に左右されずに、あたかも対象物体が目の前にあるかのように、対象物体の色を忠実に再現することが可能となる。それゆえに、対象物体の忠実な色再現を必要とする分野、例えば、医学分野、芸術品のデジタルアーカイブ化、インターネットを用いたオンラインショッピング及び工業デザインなどの分野において、広く応用が期待される色再現技術である。
【０００３】
対象物体の分光情報を取得する技術として、４バンド以上のカラーフィルタを用いたマルチバンドカメラの開発が進められている。このマルチバンドカメラを用いて対象物体を撮影することによって、各画素が分光情報を持つ分光画像の取得が可能となる。
【０００４】
一方、上記分光画像を出力する技術として、入力画像の各画素の分光情報に対して最適化を適用して、画像出力機器の出力信号値を算出するものがある（例えば、特許文献１参照）。また、入力画像の分光情報を解析し、該分光情報を保存したまま画像出力機器の出力信号値に変換するルックアップテーブル（ＬＵＴ）を作成する手法もある（例えば、特許文献２参照）。その他にも、従来の測色的色再現における三刺激値情報に分光情報を加えたＬａｂＰＱＲ空間を用いて、色再現を行う手法も提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特表2005-508125号公報
【特許文献２】特開2002-254708号公報
【非特許文献１】Architecture Working Group,"Spectral Colorimetry",ICC Meeting,November 6,2004
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しなしながら、分光画像を画像出力機器の出力信号値に変換し、さらに出力する場合、入力された分光情報の再現精度に加えて、出力信号値に変換するための処理時間が問題となる。
【０００６】
例えば、上記特許文献１に記載された技術のように、各画素に対して最適化処理を行って画像出力機器の出力信号値を算出すれば、分光情報の再現精度は向上する。しかしながらその一方で、最適化処理をすべての画素に対して行うために膨大な処理時間を要してしまう。
【０００７】
また、上記特許文献２に記載された技術によれば、一旦入力画像の分光情報を保持したまま、出力機器の出力信号値に変換するＬＵＴを作成することによって、出力機器の出力信号値への高速変換が可能である。しかしながら、異なる画像が入力された場合には再びＬＵＴを作成しなければならず、結局、ＬＵＴ作成用の処理時間が必要となる。
【０００８】
さらには、上記非特許文献１に記載された技術のように、三刺激値情報に分光情報を加えたＬａｂＰＱＲ空間を用いれば、比較的高速に変換処理を行うことができるが、分光情報の再現精度は低下してしまう。
【０００９】
以上のように、従来の分光的色再現技術によればすなわち、色再現精度と処理時間とはトレードオフの関係にあり、両方ともに向上させることは困難であった。
【００１０】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、入力された分光画像の再現精度を低下させることなく、画像出力機器の出力信号値への変換処理を高速に行う画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。
【００１２】
すなわち、画像中の各画素の入力分光色データを出力機器に応じた出力色成分データに変換する画像処理装置であって、前記出力機器のカラープロファイルを入力する入力手段と、前記入力分光色データを色成分データに変換し、前記出力機器のカラープロファイルを用いて該変換された色成分データを前記出力機器に応じた第１の出力色成分データに変換する第１変換手段と、出力色成分データから分光色データを算出する算出部を用いて、前記入力分光色データを第２の出力色成分データに変換する第２変換手段と、前記第１変換手段によって変換された前記第１の出力色成分データの前記入力分光色データに対する一致の度合を評価する評価手段と、各画素の前記評価手段の評価結果に応じて、前記第１の変換手段を機能させて前記第１の出力色成分データを出力するか、または前記第２の変換手段を機能させて前記第２の出力色成分データを出力するかを、各画素毎に制御する制御手段制御手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上の構成からなる本発明によれば、入力画像の分光情報の再現精度を低下させることなく、画像出力機器の出力信号値への変換処理を高速に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１５】
＜第１実施形態＞
●装置構成
図１は、本実施形態に係る一実施形態としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態の画像処理装置は実際には、画像処理システムを構成するサーバ装置やクライアント装置としてのコンピュータ装置が本実施形態の特徴をなすプログラムを読み込んで動作させることによって実現されるものである。なお、本実施形態を実現するサーバ装置やクライアント装置は、それぞれ単一のコンピュータ装置で実現してもよいし、必要に応じた複数のコンピュータ装置に各機能を分散して実現するようにしてもよい。複数のコンピュータ装置で構成される場合は、互いに通信可能なようにLocal Area Network（ＬＡＮ）などで接続されている。
【００１６】
図１において、１は本実施形態の特徴的な動作を行うコンピュータ装置であり、以降、該コンピュータ装置を画像処理装置と称する。
【００１７】
画像処理装置１に対し、システムバス９を介して各種ユニットが通信可能となるように接続される。例えば、２はカメラやスキャナなどの画像入力機器、３は分光情報を測定するための分光測定器、４はハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭ等の外部記憶装置、５はプリンタやプロジェクタなどの画像出力機器である。また、６はディスプレイなどの画像表示装置、７はキーボードやマウスなどの入力インタフェース機器、８はＬＡＮなどの外部ネットワークである。
【００１８】
画像処理装置１において、１０は画像出力機器５に画像データを出力するための出力部である。１１は画像入力機器２で取得した画像データや分光測定器３で取得した分光情報、さらに、外部記憶装置４や外部ネットワーク８からの画像データ及び分光情報を入力するための入力部である。１２は入力部１１にて入力された画像データを記憶するための入力画像記憶部、１３は入力画像記憶部１２に記憶している入力画像を出力信号値画像に変換するための出力信号値画像変換部である。１４は出力信号値画像変換部１３にて変換した出力信号値画像を記憶するための出力信号値画像記憶部、１５は出力信号値画像記憶部１４に記憶している出力信号値画像から画像出力機器５を用いて出力した際の分光情報を推定するための分光情報推定部である。１６は画像出力機器５のカラープロファイルデータを記憶するためのカラープロファイル記憶部、１７は入力画像記憶部１２に記憶している入力画像の分光情報と分光情報推定部１５にて推定した分光情報の評価値を算出するための評価値算出部である。１８は分光情報から出力信号値を算出するための出力信号値算出部、１９はデバイスＲＧＢ値と出力信号値を対応付けたＬＵＴを記憶するための出力信号値ＬＵＴ記憶部である。２０は画像出力機器５の出力信号値とその時出力される分光情報を対応付けたＬＵＴを記憶するための画像出力機器分光情報ＬＵＴ記憶部、２１は光源の分光情報を記憶するための光源分光情報記憶部である。２２は評価値の算出方法を記憶するための評価値算出方法記憶部、２３は目標とする評価値を記憶するための評価値記憶部である。
【００１９】
●画像処理概要
以下、上述した構成からなる本実施形態の画像処理装置１において、入力画像に対して分光的色再現を適用することにより、出力画像に変換する処理について説明する。
【００２０】
まず、図２を用いて、その概要を説明する。なお、以下の説明において画像処理装置１内の各記憶部に格納される各種データは、画像入力機器２、外部記憶装置４及び外部ネットワーク８のいずれかから入力部１１を介して入力されることにより、読み込まれるものであるとする。
【００２１】
まずステップＳ１において、画像出力機器５のカラープロファイルデータを読み込み、カラープロファイル記憶部１６に記憶する。画像出力機器５のカラープロファイルデータは、測色的色再現に基づいて、入力の色空間と画像出力機器のデバイス特性を対応付けたＬＵＴである。該ＬＵＴは例えば、ＩＣＣプロファイルのような形で提供され、ｓＲＧＢやＡｄｏｂｅＲＧＢなどの入力の色空間と、デバイスＲＧＢなどの出力の色空間を対応付けたＬＵＴである。
【００２２】
次にステップＳ２では、画像出力機器５の出力の色空間（例えば、デバイスＲＧＢ値）と出力信号値を対応付けたＬＵＴを読み込み、出力信号値ＬＵＴ記憶部１９に記憶する。そしてステップＳ３において、画像出力機器５の分光情報と出力信号値を対応付けたＬＵＴ（以下、画像出力機器分光情報ＬＵＴ）を読み込み、画像出力機器分光情報ＬＵＴ記憶部２０に記憶する。この画像出力機器分光情報ＬＵＴは、画像出力機器５に対して出力信号値を与えた際に出力される色の分光情報を、該出力信号値と対応付けたＬＵＴである。例えば、画像出力機器５が、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラックの４種類の色材を持ち、各色材量を０〜２５５の２５６段階で出力可能なインクジェットプリンタであるとする。この場合に、まず各色材量を任意の間隔で変化させて、画像出力機器５で出力し、該出力画像に対して分光測定器３を用いて分光情報を測定する。そして、得られた分光情報を各色材量と対応付けることによって、画像出力機器分光情報ＬＵＴを作成する。ここで、各色材量を細かい間隔で変化させれば、高精度なＬＵＴを作成することができる。しかしながら、色材の種類が増えた場合にはデータ量も膨大となってしまうため、現実に測定可能なデータ数でかつ、十分な精度を保持することができる段階数で、ＬＵＴを作成することが現実的である。
【００２３】
次にステップＳ４で、光源の分光情報を読み込み、光源分光情報記憶部２１に記憶する。
【００２４】
そしてステップＳ５で、評価値の算出方法を評価値算出方法記憶部２２に記憶し、さらにステップＳ６で、目標とする評価値を評価値記憶部２３に記憶する。これら評価値の算出方法および目標評価値の詳細については後述する。
【００２５】
ステップＳ７では、例えばマルチバンドカメラによって取得された分光画像を、入力画像として入力画像記憶部１２に記憶する。そしてステップＳ８では出力信号値画像変換部１３において、入力画像記憶部１２に記憶している入力画像に対して測色的な色変換を施すことにより、出力信号値画像に変換して出力信号値画像記憶部１４に記憶する。この出力信号値画像への測色的変換処理の詳細については後述する。
【００２６】
次のステップＳ９〜Ｓ１５は、入力画像記憶部１２に記憶された入力画像の各画素についての処理ループである。すなわち、入力画像の全ての画素に対して、ステップＳ９〜Ｓ１５の処理を繰り返す。
【００２７】
まずステップＳ９では分光情報推定部１５において、対応する画素の出力信号値から、画像出力機器５を用いた出力時における分光情報を推定する。すなわち、画像出力機器５を用いて出力される画像について、その分光情報を高精度に推定する。出力信号値から分光情報を高精度に推定する技術としては、Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model（以下、ＣＹＮＳＮモデル）が知られている。ＣＹＮＳＮモデルを用いることにより、画像出力機器分光情報ＬＵＴ記憶部２０に記憶されている画像出力機器のＬＵＴに基づき、出力信号値から出力後の分光情報を高精度に推定することが可能となる。
【００２８】
次にステップＳ１０では評価値算出部１７において、ステップＳ９で推定した分光情報と、入力画像記憶部１２に記憶している入力画像の分光情報との評価値を算出する。次にステップＳ１１では、ステップＳ１０で算出した評価値が、評価値記憶部２３に記憶されている目標評価値以下であるか否かを判定する。目標評価値以下である場合にはステップＳ１４に進み、目標評価値を超えた場合にはステップＳ１２に進む。
【００２９】
ステップＳ１２では出力信号値算出部１８において、入力画素に対応する分光情報から、評価値が最小となるような最適出力信号値を算出するが、その詳細については後述する。そしてステップＳ１３では、ステップＳ１２で算出した最適出力信号値によって、出力信号値画像記憶部１４に記憶している出力信号値画像を更新する。このように本実施形態においては、評価値が目標評価値を超える画素のみについて、出力信号値の更新が行われる。
【００３０】
そしてステップＳ１４において、全ての画素に対する処理が終了したか否かを判定し、全ての画素に対する処理が終了した場合にはステップＳ１６に進むが、未処理の画素がある場合にはステップＳ１５に進んで次の画素の処理に以降する。
【００３１】
ステップＳ１６においては、出力部１０にて出力信号値画像記憶部１４に記憶している出力信号値画像を画像出力機器５に対して出力し、印刷する。
【００３２】
●評価値の算出方法
以下、ステップＳ５において設定される、評価値の算出方法について説明する。
【００３３】
本実施形態における評価値とは、対象となる二つの色がどの程度同じ色であるか、すなわち一致の度合いを示す値であり、該評価値が小さいほど、一致の度合いが高くなる。例えば、分光的な波形の近さを評価する方法として、光の波長の可視光領域（３８０ｎｍ〜７３０ｎｍ）において、Root Mean Square誤差（以下、ＲＭＳ誤差）を評価する方法がある。また、知覚する色の評価方法として、ＣＩＥΔＥ、ＣＩＥΔＥ９４、ＣＩＥΔＥ２０００などの色差を利用する方法がある。
【００３４】
しかしながら、上記ＲＭＳ誤差による評価方法と色差による評価方法には、以下のような問題がある。まずＲＭＳ誤差では、対象となる二つの色のＲＭＳ誤差を小さくしたとしても、色差が小さくなるとは限らない。つまり、ＲＭＳ誤差は、人間が知覚する誤差とは必ずしも相関が高くない。また、色差による評価方法には、対象となる二つの色が同一光源下で観察されることが前提となる。そのため、ある光源下において色差が最小であったとしても、他の光源下においても色差が最小であるとは限らない。
【００３５】
そこで本実施形態においてはこのような問題を解消するために、二つの色における分光的な近さと、知覚される色差とを両立するような評価方法を用いる。例えば、対象となる二つの色に対して、光の波長の可視光領域において、知覚感度が高い領域のＲＭＳ誤差を重点的に算出する等、知覚感度を反映した重み付ＲＭＳ誤差による評価方法や、複数の光源下における平均色差を用いる評価方法、等が考えられる。また、一般に人間が画像を見る場合、注目画素のみを注視しているわけではなく、その周囲にある周辺画素との相関関係から画像を認識している。そこで、人間の視覚特性を利用したＳ−ＣＩＥＬＡＢ評価法を用いることで、より画像に対して効果的な評価を行うことができる。
【００３６】
本実施形態のステップＳ５では、用途に応じて、以上説明したような評価方法のうち、最適な評価方法（すなわち評価値の算出方法）を設定する。すなわち、画像用途や画像特徴に応じて最適な評価方法を設定すればよい。例えば、評価方法を予め固定的に設定しても良いし、所定のＵＩ画面を用いて適宜設定可能としても良い。また、画像特徴の解析結果に基づいて最適な評価方法を自動設定することも可能である。
【００３７】
●目標評価値
以下、ステップＳ６において設定される目標評価値について説明する。
【００３８】
本実施形態における目標評価値としては、ステップＳ５で設定した評価値の算出方法に応じて適切な値を設定する。例えば、ステップＳ５で設定された評価値の算出方法が、様々な光源下での平均色差を算出する方法であった場合を考える。この場合、一般的に色差が３より小さければ、二つの色はある程度同じ色であるとみなせるため、一般的に十分な再現精度を目標とするのであれば、目標評価値を３に設定する。さらに高精度な色再現を行うのであれば、人間が色の差を区別できない程度として、色差は１より小さくなる必要があるため、この場合には目標評価値を１に設定する。この目標評価値についても、予め固定的に設定しても良いし、所定のＵＩ画面を用いて適宜設定可能としても良い。また、画像特徴の解析結果に基づいて最適な目標評価値を自動設定することも可能である。
【００３９】
●出力信号値画像変換（Ｓ８）
ここで、ステップＳ８における出力信号値画像への測色的変換処理について、図３のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４０】
まずステップＳ１７において、入力画像記憶部１２に記憶している分光画像である入力画像を、光源分光情報記憶部２１に記憶している光源分光情報を用いてＲＧＢ画像に変換する。以下の式群に、入力画像の分光情報と光源分光情報を用いて、ｓＲＧＢ（Ｒ'，Ｇ'，Ｂ'）への変換を行う具体例を示す。なお、ｓＲＧＢにおける光源はＣＩＥ標準の光Ｄ６５であるため、以下の式群におけるＥ(λ)は、ＣＩＥ標準の光Ｄ６５の分光放射輝度となる。
【００４１】
0004974030.tif 000002
【００４２】
Ｒ＝ 3.5064X−1.7400Y−0.5441Z
Ｇ＝-1.0690X＋1.9777Y＋0.0352Z
Ｂ＝ 0.0563X−0.1970Y＋1.0511Z
Ｒ’=Ｒ1/2.2
Ｇ’=Ｇ1/2.2
Ｂ’=Ｂ1/2.2
次にステップＳ１８では、ステップＳ１７で変換したＲＧＢ画像を、カラープロファイル記憶部１６に記憶しているカラープロファイルを用いて、画像出力機器５のデバイスＲＧＢ画像に変換する。そしてステップＳ１９では、ステップＳ１８で変換したデバイスＲＧＢ画像を、出力信号値ＬＵＴ記憶部１９に記憶している出力信号値ＬＵＴを用いて、出力信号値画像に変換する。そしてステップＳ２０では、ステップＳ１９で変換した出力信号値画像を、出力信号値画像記憶部１４に記憶する。
【００４３】
●最適出力信号値の算出（Ｓ１２）
次に、ステップＳ１２における最適出力信号値の算出処理について、図４のフローチャートを用いて詳細に説明する。この処理は、出力信号値算出部１８において行われる。
【００４４】
まずステップＳ２１において、入力画像記憶部１２に記憶している入力画像の該当する画素の分光情報を入力する。
【００４５】
次のステップＳ２２〜Ｓ２５は、評価値を最小値に収束させるための処理ループである。すなわち、ステップＳ２２〜Ｓ２５の処理を、算出した評価値が最小値に収束するまで繰り返す。
【００４６】
まずステップＳ２２で出力信号値を更新する。この更新方法としては、Ｎｅｗｔｏｎ法や線形計画法、ＤＬＳ法等の最適化手法を適用することによって、比較的短時間で、評価値を最小とする出力信号値を得ることができる。
【００４７】
次にステップＳ２３で分光情報推定部１５において、該更新した出力信号値に基づいて分光情報を推定する。そしてステップＳ２４では評価値算出部１７において、ステップＳ２３で推定した分光情報と、入力した分光情報との評価値を算出する。
【００４８】
ステップＳ２６では、ステップＳ２３〜Ｓ２５の処理を繰り返し、評価値が最小値に収束した場合にはステップＳ２７に進む。なお、ここでの収束判定は、ステップＳ２２の更新に適用される最適化手法に基づいて行われる。
【００４９】
そしてステップＳ２７では、ステップＳ２２〜Ｓ２５のループ処理によって算出された、評価値を最小とする最適な出力信号値を出力する。
【００５０】
以上説明したように本実施形態によれば、まずＩＣＣプロファイル等を用いた従来の測色的色再現によって入力画像を変換した後、出力後の分光情報を推定する。そして、入力の分光情報との評価値が大きい場合のみ、出力信号値を再演算して最適化する。すなわち、分光情報が大きく異なる箇所についてのみ再演算を行うことによって、全体としての演算量を大幅に減らすことが可能となり、高速な処理と高精度な色再現を両立させることができる。
【００５１】
＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。第２実施形態においては、入出力画像間における分光情報の評価値を可視化することによって、ユーザが評価値の大きく異なる箇所を直接指定して、第１実施形態と同様に出力値の再演算を行うことを特徴とする。
【００５２】
●装置構成
図５は、第２実施形態に係る画像処理装置１００を備えるシステムの構成を示すブロック図である。同図において、上述した第１実施形態で図１に示した構成と共通する部分については同一番号を付し、説明を省略する。すなわち以下では、第１実施形態を示す図１と異なる構成についてのみ、説明する。
【００５３】
図５に示す画像処理装置１００において、２４はユーザインタフェースを画像表示装置６に表示するためのＵＩ部であり、２５は評価値算出部１７にて算出した評価値を画像として記憶するための評価値分布画像記憶部である。画像処理装置１００におけるその他の構成は、上述した第１実施形態における画像処理装置１と同様である。
【００５４】
●ユーザインタフェース
図６に、ＵＩ部２４によって画像表示装置６に表示されるユーザインタフェースの一例を示す。図６において、３０１は入力画像表示部であり、入力画像記憶部１２に記憶している入力画像のサムネイルを表示する。３０２は評価値分布画像表示部であり、評価値分布画像記憶部２５に記憶している評価値分布画像のサムネイルを表示する。ここで評価値分布画像とは、入力画像記憶部１２に記憶している入力画像の各画素に対して、評価値算出部１７にて評価値を算出し、該評価値をその大小によってグレイスケール画像に変換したものである。第２実施形態では、この評価値分布画像のサムネイル上において、ユーザが所望の画像位置（領域）をマウス等を用いて選択・指示することができ、該選択された画像領域について、出力信号値の再演算が行われる。
【００５５】
３０３は分光情報比較表示部であり、ユーザによる評価値分布画像表示部３０２上での選択・指示を受け、選択された画像位置における入力と出力の分光情報をグラフ化して表示する。３０４は評価値表示部であり、ユーザによる評価値分布画像表示部３０２上での選択・指示を受け、選択された画像位置について、評価値算出部１７にて算出された評価値を表示する。３０５は評価値算出方法選択部であり、評価値の算出方法を表示している。ここでは、選択可能な評価値算出方法の一例として、「ΔＥ」，「ΔＥ９４」，「ΔＥ２０００」，「Ｓ−ＣＩＥＬＡＢ」，「ＲＭＳ」及び「重み付ＲＭＳ」が表示されている。
【００５６】
３０６は選択光源表示部であり、評価値を算出する際に用いる光源が選択可能なように表示されている。ここでは代表的な光源例として、ＣＩＥ標準の補助光「Ｄ５０」，ＣＩＥ標準の光「Ｄ６５」，ＣＩＥ標準の光「Ａ」，代表的な蛍光ランプ「Ｆ３」，「Ｆ８」及び「Ｆ１０」が表示されている。これらの光源表示は、入力インタフェース機器７であるポインティングデバイスやキーボードにより、その複数を選択することが可能である。
【００５７】
３０７は画像入力ボタンであり、入力画像記憶部１２に画像を読み込むように指示するボタンである。３０８は評価値分布画像表示ボタンであり、評価値分布画像記憶部２５に記憶されている評価値分布画像を、評価値分布画像表示部３０２に表示する旨を指示するボタンである。３０９は出力信号算出ボタンであり、評価値分布画像表示部３０２上でユーザーが選択・指示した画像位置に対して、出力信号値算出処理の開始を指示するボタンである。３１０は印刷ボタンであり、画像出力機器５に対して、出力信号値画像記憶部１４に記憶している出力信号値画像の印刷を指示するボタンである。
【００５８】
●画像処理概要
以下、上述した構成からなる第２実施形態の画像処理装置１００において、入力画像に対して分光的色再現を適用することにより、出力画像に変換する処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００５９】
まずステップＳ４０１において、画像出力機器５のカラープロファイルデータを読み込み、カラープロファイル記憶部１６に記憶する。次にステップＳ４０２では、画像出力機器５のデバイスＲＧＢ値と出力信号値を対応付けたＬＵＴを読み込み、出力信号値ＬＵＴ記憶部１９に記憶する。そしてステップＳ４０３において、画像出力機器５の分光情報と出力信号値を対応付けたＬＵＴ（以下、画像出力機器分光情報ＬＵＴ）を読み込み、画像出力機器分光情報ＬＵＴ記憶部２０に記憶する。
【００６０】
そしてステップＳ４０４において、画像入力ボタン６０７が押下されるのを待つ。すなわち、入力インタフェース機器７であるポインティングデバイスやキーボードにより、画像入力ボタン６０７がクリックされた、或は指定されたか否かを判定するものである。以下、図６に示すＵＩ画面における各ボタンに対する押下指示は、この画像入力ボタン６０７と同様な操作によりなされるものとする。
【００６１】
画像入力ボタン３０７が押下されるとステップＳ４０５に進み、入力部１１にて、画像入力機器２，外部記憶装置４または外部ネットワーク８のいずれかから、ユーザが指定した画像を入力し、入力画像記憶部１２に格納する。そしてステップＳ４０６においては第１実施形態のステップＳ８と同様に、入力画像記憶部１２に記憶した入力画像を、出力信号値画像変換部１３にて出力信号値画像に変換し、出力信号値画像記憶部１４に記憶する。
【００６２】
次にステップＳ４０７において、選択光源表示部３０６で少なくとも１つの光源がユーザによって選択されるのを待つ。光源が選択されるとステップＳ４０８に進み、入力部１１にて、画像入力機器２、外部記憶装置４、または外部ネットワーク８から、ユーザが指定した光源の分光情報を読み込み、光源分光情報記憶部２１に記憶する。なお、ステップＳ４０７で複数の光源が選択された場合には、選択された全ての光源の分光情報を光源分光情報記憶部２１に記憶する。
【００６３】
次にステップＳ４０９において、評価値算出方法選択部３０５で評価値算出方法がユーザによって選択されるのを待ち、選択された評価値算出方法を評価値算出方法記憶部２２に記憶する。そして次にステップＳ４１０において、評価値分布画像表示ボタン３０８が押下されるのを待つ。これが押下されるとステップＳ４１１に進み、上述した第１実施形態のステップＳ９と同様に、分光情報推定部１５にて出力後の分光画像を推定する。
【００６４】
そしてステップＳ４１２において、評価値算出部１７にて、ステップＳ４１１で推定した分光画像と、入力画像記憶部１２に記憶している入力画像との評価値を算出し、これを評価値分布画像をとして評価値分布画像記憶部２５に記憶する。そしてステップＳ４１３において、評価値分布画像記憶部２５に記憶された評価値分布画像を、評価値分布画像表示部３０２に表示する。
【００６５】
次にステップＳ４１４では、評価値分布画像表示部３０２においてユーザにより画像位置が選択されるのを待つ。画像位置が選択されるとステップＳ４１５において、該選択された画像位置の評価値を、評価値表示部３０４に表示する。さらにステップＳ４１６では、ステップＳ４１４で選択された画像位置について、その入力の分光情報と、分光情報推定部１５で算出される分光情報とをグラフ化し、分光情報比較表示部３０３に表示する。
【００６６】
次に、ステップＳ４１７において、出力信号値算出ボタン３０９が押下されるのを待つ。出力信号値算出ボタン３０９が押下されるとステップＳ４１８に進み、第１実施形態のステップＳ１２と同様に、出力信号値算出部１８にて、評価値が最小となるような最適出力信号値を算出する。そしてステップＳ４１９において、ステップＳ４１８で算出した最適出力信号値を用いて、出力信号値画像記憶部１４に記憶している出力信号値画像を更新する。
【００６７】
次に、ステップＳ４２０において、印刷ボタン３１０が押下されるのを待ち、押下されるとステップＳ４２１に進み、出力信号値画像記憶部１４に記憶している出力信号値画像を出力部１０より出力し、画像出力機器５を用いて記録用紙上に印刷する。
【００６８】
以上説明した様に第２実施形態によれば、ユーザが評価値算出方法と光源を選択し、処理画像を評価しながら、必要と思われる箇所のみについて、最適化を施すことができる。  なお、図７に示したフローチャートにおいては、図６に示すＵＩ画面において、複数のイベント待機処理（Ｓ４０４，Ｓ４０７，Ｓ４０９，Ｓ４１０，４１４，Ｓ４１７，Ｓ４１２）を行う。これら各イベント待機処理は必ずしも該フローチャート通りのタイミングで行われるものではなく、任意のイベント発生のタイミングにより随時、当該処理箇所に処理が移動する。
【００６９】
＜他の実施形態＞
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００７０】
尚本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。なお、この場合のプログラムとは、コンピュータ読取可能であり、実施形態において図に示したフローチャートに対応したプログラムである。
【００７１】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００７２】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【００７３】
プログラムを供給するための記録媒体としては、以下に示す媒体がある。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD-ROM，DVD-R)などである。
【００７４】
プログラムの供給方法としては、以下に示す方法も可能である。すなわち、クライアントコンピュータのブラウザからインターネットのホームページに接続し、そこから本発明のコンピュータプログラムそのもの(又は圧縮され自動インストール機能を含むファイル)をハードディスク等の記録媒体にダウンロードする。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。
【００７５】
また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせることも可能である。すなわち該ユーザは、その鍵情報を使用することによって暗号化されたプログラムを実行し、コンピュータにインストールさせることができる。
【００７６】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７７】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボ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き込まれた後、実行されることによっても、前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、該プログラムの指示に基づき、その機能拡張ボ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または全部を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明に係る一実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態において入力画像を出力信号値に変換する処理を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態における出力信号値画像への測色的変換処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態における最適出力信号値の算出処理を示すフローチャートである。
【図５】第２実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２実施形態におけるユーザインタフェースの一例を示す図である。
【図７】第２実施形態において入力画像を出力信号値に変換する処理を示す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７】
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【図６】
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