(57)【要約】【課題】  色域の変換処理を高速かつ高品質に行う画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムを提供すること。【解決手段】  所定の変換テーブルにより、入力画像データが有する画素の画素値を、画像出力装置に対応する第１の色域に含まれる画素値に変換する第１の変換手段と、前記入力画像データの画素値の分布に基づいて変換テーブルを生成し、該変換テーブルにより前記入力画像データが有する画素の画素値を前記第１の色域に含まれる画素値に変換する第２の変換手段と、前記入力画像データが有する画素のうち、画素値が前記第１の色域を含む第２の色域に含まれる画素の割合を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された割合に基づいて、前記第１の変換手段及び前記第２の変換手段のうち、何れか一の変換手段を選択する選択手段と、を有する画像処理装置。【選択図】        図４
2009296139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の変換テーブルにより、入力画像データが有する画素の画素値を、画像出力装置に対応する第１の色域に含まれる画素値に変換する第１の変換手段と、
前記入力画像データの画素値の分布に基づいて変換テーブルを生成し、該変換テーブルにより前記入力画像データが有する画素の画素値を前記第１の色域に含まれる画素値に変換する第２の変換手段と、
前記入力画像データが有する画素のうち、画素値が前記第１の色域を含む第２の色域に含まれる画素の割合を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された割合に基づいて、前記第１の変換手段及び前記第２の変換手段のうち、何れか一の変換手段を選択する選択手段と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の色域は、前記第１の変換手段により当該第２の色域の画素値を前記第１の色域に含まれる画素値に変換する際に、階調損失が所定の範囲になる請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の色域の情報及び前記第２の色域の情報は、それぞれポリゴンによって表され、
前記第２の色域の情報を表すポリゴンの数は、前記第１の色域の情報を表すポリゴンの数よりも少ない請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
階調損失の最大値を設定する階調損失設定手段と、
前記階調損失設定手段により設定された最大値を満たす前記第２の色域の範囲を設定する色域設定手段と、
を有する請求項２又は３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色域設定手段は、
前記第２の色域の候補となる候補色域を設定する候補色域設定手段と、
前記候補色域に含まれる画素の画素値を、前記第１の変換手段により変換する場合に、変換後の画素の画素値における階調損失が、前記階調損失設定手段により設定された最大値以内となる候補色域を、前記第２の色域とする色域決定手段と、
を有する請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記階調損失は、前記第１の変換手段により一の画素値に変換される複数の入力画像データの画素の中の明度差の最大値である請求項２ないし５何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力画像データの色空間を、明度、彩度、色相で表される色空間に変換する色空間変換手段を有し、
前記第１の変換手段及び前記第２の変換手段は、前記色空間変換手段により色空間を変換された画像データに対し、画素値の変換を行う請求項１ないし６何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２の色域の情報は、明度、彩度、色相で表される色空間により表される請求項１ないし７何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第２の色域の情報は、ＲＧＢ色空間により表される請求項１ないし７何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
所定の変換テーブルにより、入力画像データが有する画素の画素値を、画像出力装置に対応する第１の色域に含まれる画素値に変換する第１の変換ステップと、
前記入力画像データの画素値の分布に基づいて変換テーブルを生成し、該変換テーブルにより前記入力画像データが有する画素の画素値を前記第１の色域に含まれる画素値に変換する第２の変換ステップと、
前記入力画像データが有する画素のうち、画素値が前記第１の色域を含む第２の色域に含まれる画素の割合を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得された割合に基づいて、前記第１の変換ステップ及び前記第２の変換ステップのうち、何れか一の変換ステップを選択する選択ステップと、
を有する画像処理方法。
【請求項１１】
前記第２の色域の情報は、明度、彩度、色相で表される色空間により表され、
前記入力画像データの色空間を、明度、彩度、色相で表される色空間に変換する色空間変換ステップを有し、
前記取得ステップは、前記色空間変換ステップにおいて色空間が変換された入力画像データにおける、割合を取得する請求項１０記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記第２の色域の情報及び前記入力画像データは、ＲＧＢ色空間により表され、
前記取得ステップは、ＲＧＢ色空間で表される入力画像データにおける、割合を取得する請求項１０記載の画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１０ないし１２何れか一項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるための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、画像処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、入力デバイスにより表現される色域から、出力デバイスにより表現される色域に変換する色変換方法の技術がある。例えば、特開２００１−３４６０５２号公報（特許文献１）には、モニタの色域からプリンタの色域に変換する際に、色空間を明度、彩度、色相によって表される色空間に変換した後、モニタの色域の各画素の値を、プリンタの色域に含まれる各値に、按分により写像する色変換方法等の発明が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−３４６０５２号公報
【非特許文献１】ＣＩＥ  １５９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に開示の色変換方法は、按分により色変換を行うため、入力デバイスにより表現される色域の範囲によっては、階調損失が目立つことがある。そこで、入力デバイスにより表現される色域の範囲により、色変換処理を異ならせるためには、変換テーブル等を動的に生成する必要がある。しかし、入力デバイスにより表現される色域の範囲毎に変換テーブルを動的に生成したのでは、処理量が増えてしまい、装置等のコストが増大するという課題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、色域の変換処理を高速かつ高品質に行う画像処理装置、画像処理方法、及び、コンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上記問題を解決するために、所定の変換テーブルにより、入力画像データが有する画素の画素値を、画像出力装置に対応する第１の色域に含まれる画素値に変換する第１の変換手段と、前記入力画像データの画素値の分布に基づいて変換テーブルを生成し、該変換テーブルにより前記入力画像データが有する画素の画素値を前記第１の色域に含まれる画素値に変換する第２の変換手段と、前記入力画像データが有する画素のうち、画素値が前記第１の色域を含む第２の色域に含まれる画素の割合を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された割合に基づいて、前記第１の変換手段及び前記第２の変換手段のうち、何れか一の変換手段を選択する選択手段と、を有する。
これにより、色域の変換処理を高速かつ高品質に行う画像処理装置を提供することができる。
本発明は、また、上記画像処理装置が実行する画像処理方法又はその画像処理方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムでもよい。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、色域の変換処理を高速かつ高品質に行う画像処理装置、画像処理方法及びコンピュータプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、本発明の実施の形態に係る画像処理装置の最良な実施の形態を詳細に説明する。
以下の実施の形態において、画像データの色再現範囲を「ガマット」という。
【０００８】
（第一の実施の形態）
本発明の実施の形態の説明に先んじて、画像データの色域を縮小する処理の概略について、説明する。画像データの色域を縮小する処理は、例えば、スキャナやデジタルカメラ等のカラー画像入力装置からの入力データを、電子写真プロセスやインクジェット方式を用いた画像形成装置等のカラー画像出力装置により印字出力する際に行われる。
【０００９】
ここで、カラー画像入力装置の色再現範囲（以下、「入力ガマット」という。）とカラー画像出力装置の色再現範囲（以下、「出力ガマット」という。）とは異なっている。ここで、入力ガマット内の色を出力ガマット内の色に写像する変換処理を、ガマット・マッピング処理といい、入力ガマットを出力ガマットに対応づけで縮小する。
【００１０】
図１は、ガマット・マッピング処理における彩度の圧縮方法を説明する図である。ガマット・マッピング処理は、例えば、ＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  ｌ｀Ｅｃｌａｉｒａｇｅ：国際照明委員会）が推奨する均等色空間であるＣＩＥ１９７６Ｌ＊  ａ＊  ｂ＊  色空間等のデバイスに依存しない色空間内で処理を行う。図１では、彩度の圧縮として、線形圧縮（ａ）、非線形圧縮（ｂ）、区間分割による線形圧縮（ｃ）、あるいは、境界クリッピング（ｄ）が示されている。
【００１１】
しかし、図１の線形圧縮（ａ）を行った場合、特に低彩度部の彩度低下が著しく、色合いが良好な出力画像が得られない。また、境界クリッピング（ｄ）を行った場合には、彩度低下は少ないものの、入力画像に高彩度色が多く含まれているような場合には、階調損失が生じしてしまうという問題がある。
【００１２】
そこで、非線形圧縮（ｂ）や区間分割による線形圧縮（ｃ）を行う例として、入力画像の色分布を解析して、入力画像の色域データをポリゴンで生成し、入力画像の最大彩度と出力プリンタの最大彩度を比較して、非線形ガマット圧縮の変換特性を決定する方法がある。しかし、入力画像の色域データに応じてガマット圧縮の変換特性を決定する方法は、処理が複雑であり、コンピュータの計算負荷が高くなる。
【００１３】
また例えば、入力色再現範囲が出力色再現範囲よりも大きくても、実際に処理を行う画像データが入力色再現領域の一部の領域にしか存在していない場合には、非線形圧縮（ｂ）や区間分割による線形圧縮（ｃ）を行う必要もない。これにより、単純な境界クリッピングを行った場合でも、階調損失が目立つことは少ない。
そこで、入力画像の色分布を解析して、最適なガマット・マッピング処理を選択する方法も提案されている。以下、これらの例について説明する。
【００１４】
（例１）  入力色空間を色相毎にブロックに分けて処理する例
入力色空間を色相ごとに複数のブロックに分け、ブロックごとに出力ガマット外の画素をカウントし、ブロックごとに全画素数に対する出力ガマット外の画素の比率を計算し、１ブロックでも比率が大きい場合には線形または非線形の圧縮を行い、全てのブロックで出力ガマット外の画素の比率が小さい場合には境界マッピングを行う。
【００１５】
しかしながら、この方法は、出力ガマットの内か外かを判定して画素数をカウントしている。そのため、入力画像データが出力ガマットをわずかにはみ出しているのか、それとも大きくはみ出しているのかが正確に判定することが出来ないという問題がある。
【００１６】
この問題について、図２の例を用いて説明する。図２は入力画像の色分布と出力ガマットの関係を示した図である。図２（ａ）の場合、入力画像データの画素が、画像出力装置の色再現範囲、すなわち出力ガマットを大きくはみ出している色領域に多数分布している。一方、図２（ｂ）の場合には、出力ガマット近傍の色領域に、入力画像データの画素が分布している。図２（ｂ）の例では、ガマット圧縮を行っても、ガマット圧縮前後のコントラストはほとんど変化しないため階調劣化は気にならない。従って、非線形圧縮などの複雑な処理を行うよりも単純なクリッピング処理の方が望ましい。
【００１７】
（例２）  クリッピングと非線形圧縮を行う例
また、グレイ軸上の中点からプリンタ境界までの距離とグレイ軸上の中点から入力画像の色度値までの距離との比の平均を求め、その平均値が小さい場合はクリッピングによるガマット圧縮を行い、大きい場合には非線形圧縮方式を行う方法がある。
【００１８】
この場合は、距離の比の平均を用いてガマット圧縮方式を選択するので、入力画像に高彩度色がどの程度含まれているかを判定することができる。しかし、出力ガマットの形状によって階調劣化が目立つ色領域が異なっているにも関わらず、一定の比によってクリッピングと階調圧縮とを選択しているので、適切な判定ができない場合がある。この問題について、図３を用いて説明する。図３は、入力ガマットと出力ガマットとの関係を図示している。図３の斜線部の色領域はガマット圧縮後の色が集中するため階調が潰れやすくなる。しかし、比を用いた方式では、斜線部に入力画素の分布が集中しているか否かについては正しく判定することができない。
【００１９】
これについて、より詳細に説明する。入力画像データの色分布を考慮しない静的なガマット圧縮方式では、入力色の色座標に応じてガマット圧縮を行う方向を決定する。この方向が、圧縮ベクトルであり、図３の矢印線で表される。入力画像データの画素値を、その圧縮ベクトルとガマット境界との交点上の色に写像する方法がある。このような圧縮ベクトルを用いてガマット・マッピング処理を行う方法では、出力ガマットの最高彩度点、すなわち、図３における点（Ｘａ，Ｘｂ）よりも明度が高い入力信号に対しては明度を下げる方向に圧縮され、最高彩度色よりも明度が低い入力色信号に対しては明度を上げる方向に圧縮される。その結果、斜線部で示した最高彩度色近傍の入力信号は最高彩度色に集中して写像されることになり階調損失が目立ってしまう。
【００２０】
また、最高彩度付近に関わらず、ガマット形状は色相ごとにことなるため、色相に応じて色分布評価用ガマットを最適に設計することもできる。例えば、図３の例では、圧縮ベクトルＶ１ｈよりも圧縮ベクトルＶ２ｈの方が垂直に近い圧縮角度になっており、Ｖ２ｈ近傍の色領域の階調の方が失われやすい傾向にある。
【００２１】
そこで、以下の実施の形態では、上記の課題を解決し、入力画像データの色域によらず良好な出力結果を効率よく得られるガマット・マッピング処理を正確かつ高速に選択可能な画像処理装置について、説明する。
【００２２】
（本実施形態の画像処理装置の機能構成の例）
図４は、本実施形態の画像処理装置の機能構成の例を示すブロック図である。図４の画像処理装置２００は、入力画像データの色域を、画像出力装置に対応する色域に変換する。画像処理装置２００は、第１の変換手段２１０、第２の変換手段２２０、取得手段２３０、選択手段２４０、色域設定手段２５０、色空間変換手段２６０、及び、情報保持手段２８０を有する。
【００２３】
第１の変換手段２１０は、入力画像データが有する各画素の画素値を、所定の変換テーブルにより、画像出力装置に対応する色域に含まれる画素値に変換する。変換テーブルは、例えば、線形な変換に対応するものでもよく、また例えば、非線形な変換に対応するものでもよい。
【００２４】
第２の変換手段２２０は、入力画像データが有する各画素の画素値を、画像出力装置に対応する色域に含まれる画素値に変換する。第２の変換手段２２０は、画素値の変換の際に、所定の変換テーブルを用いることなく、画像出力装置に対応する色域と、入力画像データの色域と、に基づいて変換を行う。第２の変換手段２２０は、画像出力装置に対応する色域と入力画像データの色域とに基づいて生成された変換テーブルを用いて変換を行ってもよい。
【００２５】
取得手段２３０は、入力画像データが有する各画素のうち、所定の色域に含まれる画素の割合を取得する。これにより、入力画像データの色域の評価を行う。所定の色域は、例えば、画像出力装置に対応する色域を包含する色域である。所定の色域は、また、その色域に含まれる画素の画素値を、画像出力装置に対応する色域の画素値に変換した場合に、階調損失が所定の範囲になる色域である。所定の色域は、後述する色域設定手段２５０によって設定される。所定の色域は、画像出力装置に対応する色域を包含する色域である。
【００２６】
選択手段２４０は、取得手段２３０により取得された割合に基づいて、第１の変換手段２１０及び第２の変換手段２２０のうち、何れか一の変換手段を選択する。選択手段２４０によって選択された変換手段により、入力画像データの色域の変換が行われる。
【００２７】
色域設定手段２５０は、取得手段２３０が用いる所定の色域を設定する。色域設定手段２５０によって設定される色域は、画像出力装置に対応する色域を包含する色域であり、入力画像データの画素値の分布の評価に用いられる。
【００２８】
色域設定手段２５０は、候補色域設定手段２５１及び色域決定手段２５３を有する。候補色域設定手段２５１は、取得手段２３０が評価に用いる所定の色域の候補を設定する。候補色域設定手段２５１によって設定される候補の色域は、画像出力装置に対応した色域を包含する。
【００２９】
色域決定手段２５３は、候補色域設定手段２５１によって設定された候補の色域の評価を行い、取得手段２３０によって用いられる所定の色域を決定する。色域決定手段２５３は、候補の色域に対し、第１の変換手段２１０による色変換を行い、その結果に基づいて、候補の色域の評価を行う。
【００３０】
色域決定手段２５３は、第１の変換手段２１０による色変換を行った場合に、階調損失が所定の範囲になるか否かにより、その色域の評価を行う。階調損失が所定の範囲になる場合には、その候補の色域を、取得手段２３０によって用いる色域として決定する。階調損失は、例えば、一の画素に変換される複数の画素の間の最大明度差により表される。この明度差の範囲は、画像出力装置毎に対応して定められるとよい。
【００３１】
色空間変換手段２６０は、入力画像データに対し、色空間の変換を行う。色空間変換手段２６０は、また第１の変換手段２１０及び第２の変換手段２２０によって変換された画像データに対し、色空間の変換を行ってよい。色空間変換手段２６０は、例えば、ＲＧＢ色空間で表される入力画像データを、明度、彩度、色相で表される色空間に変換する。明度、彩度、色相で表される色空間は、例えば、ＪＣｈ色空間である。
【００３２】
情報保持手段２８０は、取得手段２３０が評価に用いる所定の色域の情報を保持する。所定の色域の情報は、例えば、色域に含まれる画素のうち、サンプリングされた少数の画素により構成されるポリゴンによって表される。所定の色域の情報は、また例えば、色域に含まれる画素のうち、サンプリングされた少数の画素の座標によって表されてもよい。
【００３３】
（本実施形態の画像処理装置を実現するコンピュータの構成の例）
図５は、本実施形態の画像処理装置を実現するコンピュータの構成の例を示すブロック図である。図５では、画像処理システム１は、コンピュータ１００、画像入力装置１１０、コンピュータに接続された画像表示装置１２０、媒体駆動装置１３０、及び、画像出力装置１４０を有する。画像入力装置１１０は、画像データをコンピュータに入力する入力装置であり、デジタルカメラやスキャナ等である。画像表示装置１２０は、例えば、ディスプレイである。媒体駆動装置１３０は、光ディスク等の情報記録媒体のドライブである。画像出力装置１４０は、画像データをプリントアウトするための出力装置であり、カラー・プリンタやカラーファクシミリ等の画像形成装置である。
【００３４】
コンピュータ１００は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ハードディスク装置（以下、「ＨＤＤ」という。）１４、及び、ネットワークコントローラ（以下、「ＮＩＣ」という。）１５を有する。
【００３５】
ＣＰＵ１１は、コンピュータ１００が有する各デバイスとコンピュータ１００に接続されたデバイスとを制御する。ＲＯＭ１２は、例えば、ＣＰＵ１１によって実行される制御プログラムが記憶されている。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１によってワークエリアの記憶領域として用いられる。ＨＤＤ１４は、大容量のデータを格納する。ＮＩＣ１５は、ネットワーク上の機器と通信を行う。
【００３６】
本実施形態の画像処理装置の機能をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムは、例えば、ソフトウェアパッケージの形態を有し、より詳細には、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク（ＣＤ−Ｒ０Ｍ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等）、メモリカード等の情報記録媒体に格納されている。
【００３７】
媒体駆動装置１３０に、情報記録媒体がセットされると、情報記録媒体からコンピュータプログラムが読み出されて、ＨＤＤ１４に格納される。ＨＤＤ１４に格納されたコンピュータプログラムが、ＣＰＵ１１により実行されることにより画像処理装置の機能を実現する。コンピユータ１００により読み出されたコンピュータプログラムが実行されることにより、コンピュータプログラムの指示に基づき、コンビュータ１００上で稼動しているオペレーティングシステムやデバイス・ドライバ等が実際の処理の一部または全部を行ってもよい。
【００３８】
本実施の形態では、例えば、デジタルカメラから入力されたＲＧＢ画像データを画像出力装置用のＣＭＹ画像データへ色変換する例について説明するが、本発明の実施の形態は、これに限定されるものではなく、画像表示装置用のＲＧＢ画像データやＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊成分などのデバイス非依存色空間で記述された画像データから画像出力装置用のＣＭＹ画像データへ色変換する場合や、ＣＲＴモニタ表示用の画像データから液晶モニタ表示用の画像データへ色変換する場合など、あらゆるカラー画像機器間の色変換に利用することができる。
【００３９】
以下の例では、コンピュータ１００上でのソフトウェアにより、色変換装置を実現することを想定しているが、本発明の実施の形態は、これに限定されるわけではなく、例えばＬＳＩ等のハードウェアで実現しても良いし、画像出力装置内に設けられた画像処理装置にて実現してもかまわない。
【００４０】
（本実施形態の画像処理方法の例）
図６は、本実施形態の画像処理方法の概略を示すフロー図である。図６では、入力画像データを、画像出力装置のガマットに対応させる。図６のステップＳ１０１では、ＨＤＤ１４又は媒体駆動装置１３０に挿入された情報記録媒体等に格納されている入力画像データが、コンピュータ１００のワークメモリであるＲＡＭ１３に読み込まれる。
【００４１】
入力画像データは、例えば、画像表示装置１２０であるディスプレイに対応したＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の色成分からなる色信号（以下、「ＲＧＢ」という。）である。入力画像データの読み込みが終了すると、ステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理により、入力画像データを出力画像データへ変換する。
【００４２】
ステップＳ１０１に続くステップＳ１０２では、入力画像データのＲＧＢ信号をＣＭＹ信号に変換するための色変換パラメータを生成する。この色変換パラメータは、後述するように入力色信号と出力色信号を対応づけた三次元ルックアップテーブル（以下、「３Ｄ−ＬＵＴ」という。）が一般的に使用される。
【００４３】
ステップＳ１０２に続いてステップＳ１０３に進み、色変換パラメータの生成が終了すると、生成した色変換パラメータを用いて入力画像データをＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）の色成分からなる画像データに色変換する。
【００４４】
ステップＳ１０３に続いてステップＳ１０４に進み、ＢＧ／ＵＣＲ処理によりステップＳ１０３で変換されたＣＭＹ信号をＣＭＹＫ信号に変換する。ＢＧ／ＵＣＲ処理は、インク使用量の削減や画質向上を目的に、ＣＭＹ信号を所定の変換式によりＣＭＹＫ成分に分解する処理であり、例えばＭｉｎ（Ｃ，Ｍ，Ｙ）をＫ信号に置き換えるなどの方式が用いられる。
【００４５】
ステップＳ１０４に続いてステップＳ１０５に進み、ステップＳ１０４でＢＧ／ＵＣＲ処理された後のＣＭＹＫ信号に対し、ハーフトーン処理を行う。ステップＳ１０４でＢＧ／ＵＣＲ処理された後のＣＭＹＫ信号は、８ｂｉｔ以上の多値信号であるが、通常の画像出力装置の場合、８ｂｉｔ以上の階調再現ができない場合が多いので、ハーフトーン処理により少ない階調数の画像データに変換する。ハーフトーン処理の方式は、ディザ処理や誤差拡散処理など各種の提案方式でよく、ここでは詳細な説明は省略する。
【００４６】
ステップＳ１０５に続いてステップＳ１０６に進み、ステップＳ１０５でハーフトーン処理が終了したＣＭＹＫ画像データが、画像出力装置１４０に送信され、プリント出力が行われる。
【００４７】
（色変換処理の概念）
図７は、３Ｄ−ＬＵＴを用いたメモリマップ補間法による色変換処理を説明する図である。図７で説明するメモリマップ補間法による色変換処理は、例えば、図６のステップＳ１０３で実行される。
【００４８】
図７では、入力画像データの色空間を同種類の立体図形に分割している。ここでは、立体図形は、立方体の形状である。入力画像データは、入力信号毎に、その信号を含む立体図形の頂点に対応付けられた出力値を用いて出力値が求められる。この立体図形の頂点に対応付けられた出力値を、格子点出力値という。
【００４９】
例えば、入力座標Ｐ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に対応する出力値を求めるには、入力座標Ｐを含む立方体を選択し、選択された立方体の８点の予め設定した格子点出力値と入力座標Ｐの立方体の中における位置、すなわち、各頂点からの距離に基づいて、線形補間を実施する。
【００５０】
図７の例では、入力色信号は入力Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）信号に相当し、出力Ｐは、Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンダ），Ｃ（シアン）信号などに相当する。また、全ての格子点に対して格子点出力値を対応付けたテーブルを３Ｄ−ＬＵＴと呼ぶ。メモリマップ補間法により色変換処理を行う場合には、図６のステップＳ１０２では３Ｄ−ＬＵＴを作成することになる。
【００５１】
なお、３Ｄ−ＬＵＴの格子点出力値はＹ（イエロー），Ｍ（マゼンダ），Ｃ（シアン）とする他に、ＢＧ／ＵＣＲ処理後のＹ（イエロー），Ｍ（マゼンダ），Ｃ（シアン），Ｋ（ブラック）信号を格子点出力値に設定し、図６のステップＳ１０３とステップＳ１０４の色変換処理を一括して行ってもよい。
【００５２】
また、図７の例では、立方体補間法を説明しているが、３Ｄ−ＬＵＴを用いたメモリマップ補間法としては、４面体補間、三角柱補間、立方体補間等があり、本実施の形態では、これらを含むいずれの方式を用いてもよい。
【００５３】
（色変換パラメータ生成処理の詳細）
次に、本実施形態の特徴である色変換パラメータの生成方法について説明する。本実施形態では、まず、出力ガマットと形状の異なる色分布評価用ガマット・データを予め作成する。そして、入力画像データを色変換する際に、作成した色分布評価用ガマット・データを参照して、色分布評価用ガマットに含まれない画素の出現頻度を求める。そして、出現頻度が高い場合には入力画像データの色分布情報に基づくガマット・マッピング処理を行って色変換パラメータを作成し、出現頻度が低い場合には入力画像データによらない固定の色変換を行って色変換パラメータを作成するようにしている。
【００５４】
［１］色分布評価用ガマット・データの作成
色分布評価用ガマット・データの作成方法について説明する。色分布評価用ガマット・データは、入力画像データを出力ガマットにマッピングした場合に階調損失が許容可能な色再現範囲を定義したガマット・データであり、出力ガマット・データとは別に用意する。ガマット・データのデータ記述形式は、色空間を色相、明度に基づいて細分化し、色相・明度ごとの最大彩度値を記述する方法、ガマット形状を表す多面体（以下、「ポリゴン」という。）で表す等、複数の方法がある。本実施の形態では、ガマット表面のポリゴンを定義する方法（以下、「ポリゴン形式」という。）について説明する。
【００５５】
ポリゴン形式の場合、近年のコンピュータに標準搭載されているＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を使用することで高速に内外判定を行うことができる。なお、ガマット・マッピング処理はデバイス・インディペンデントな色空間で行うため、ガマット・データについてもデバイス・インディペンデントな色信号を色座標値として記述する。
【００５６】
このデバイス・インディペンデントな色信号は、明度（Ｌ）、彩度（Ｃ）、色相（Ｈ）に相当する色成分を有する色信号であればよく、例えば、近年標準化されたＣＩＥＣＡＭ０２  などのカラー・アピアランス・モデルが適している。そこで、以下では、ＣＩＥＣＡＭ０２色空間でガマット・データを記述する例について説明する。ＣＩＥＣＡＭ０２色空間の色信号への色変換方法については、ＣＩＥのテクニカルレポート（ＣＩＥ  １５９）に詳述されているので、ここでは省略する。
【００５７】
（１）出力ガマット・データの作成
図８は、ポリゴン形式で記述した出力ガマット・データの例を説明する図である。図８では、ガマット・データは（ａ）ポリゴンリスト及び（ｂ）頂点リストで構成されている。
【００５８】
（頂点リストの作成）
頂点リストは、出力ガマットの表面上にある頂点のＩＤ，及び対応するＣＭＹ座標値、ＣＩＥＣＡＭ座標値がリスト化されている。出力ガマットの表面上にある頂点とは、具体的には出力色空間が表す立方体表面上の格子点であり、Ｃ，Ｍ，Ｙの３成分のうち２成分が最小値又は最大値であるような出力値の組み合わせを用いればよい。
【００５９】
例えば、Ｃ，Ｍ，Ｙをそれぞれ５分割したＣＭＹ空間の場合、格子点の総数は６ｘ６ｘ６＝２１６個になる。ＣＭＹ色信号のデータ範囲をＣ，Ｍ，Ｙともに［０，２５５］とすると、ＣＭＹデバイス色空間における点（０，０，０），（２５５，０，０），（０，２５５，０），（０，０，２５５），（２５５，２５５，０），（２５５，０，２５５），（０，２５５，２５５），（２５５，２５５，２５５）の８点を頂点として構成される立方体の表面が、出力デバイスの色域を表している。
【００６０】
そこで、立方体表面上にある格子点のみを抽出すると、頂点リストに登録される頂点数は、２１６−４ｘ４ｘ４＝１５２点となる。この１５２点の格子点に対して、ＣＭＹ出力値に対するＣＩＥＣＡＭ座標値を求める。図８（ｂ）の例では、ＣＩＥＣＡＭ座標値はＪ、ａＣ、ｂＣ値に相当する。
【００６１】
ＣＩＥＣＡＭ座標値は、色予測式を用いて求めても良い。色予測式は、画像形成装置の出力特性を数式でモデル化し、計算によって出力色信号からＣＩＥＣＡＭ座標値を求められるようにした数式モデルである。ＣＩＥＣＡＭ座標値は、また、実際に頂点のＣＭＹ座標値をもつ色パッチを画像出力装置で出力し、分光測色計などで測色して求めても良い。
【００６２】
（ポリゴンリストの作成）
頂点リストの作成後、出力デバイスの色空間における立方体形状の色域を過不足なく覆うような複数のポリゴンを決定する。ここでは、ポリゴンは三角形であり、この三角形は、頂点リストに登録されている頂点を３つ用いて定義する。三角形は、ＣＭＹ色空間における立方体形状の色域を格子状に区切ることによって生じる色域表面上の最小単位となるすべての四角形を、対角線で分割したものである。これらの各三角形の頂点に対応する頂点リストのインデックスの３つ組を登録することによりポリゴンリストを作成する。従って、前述したようにＣ，Ｍ，Ｙを５分割している場合、ポリゴンの数は、５ｘ５ｘ６ｘ２＝３００（個）になる。
【００６３】
以上の処理により、ＣＩＥＣＡＭ色空間における画像出力装置のガマット表面上の頂点リストと、頂点リストのインデックスの３つ組で表された対象の画像出力装置の色域を覆うポリゴンリストを得る。
【００６４】
（２）色分布評価用ガマット・データの作成
（１）で作成された出力ガマット・データを参照しながら色分布評価用ガマット・データを作成する。色分布評価用ガマット・データは階調損失が許容可能な色再現範囲を設定するものである。
【００６５】
図３で説明したように、階調損失は色領域によって目立ちやすさが異なることが多い。そのため、ここでは、階調損失が生じやすい色領域を適切に評価できる色分布評価用ガマット・データを作成する。
【００６６】
この色分布評価用ガマット・データは、例えば、多数の画像データをプリント出力し、階調損失が許容できない画像の色分布を分析し、その分析結果に基づいて決定してもよい。しかし、多数の画像データをプリント出力する作業は時間もかかり効率的ではない。そこで、本実施の形態では、出力ガマット・データやオペレータが設定する制御パラメータに基づいて、色分布評価用ガマット・データを作成する。
【００６７】
図９は、色分布評価用ガマット・データの作成法の例を示すフロー図である。色分布評価用ガマット・データは、少数のパラメータを使って生成する。これにより、コンピュータ等による色分布評価用ガマット・データの生成処理を容易に実現することができる。ここでは、階調損失の許容範囲を制御するための制御パラメータとして『保証階調差』を用いる。保証階調差は階調損失を起さないようにする明度差を意味しており、この値が大きいほど階調損失に対する許容範囲が広いということになる。
【００６８】
図９では、オペレータが設定した『保証階調差』に従って色分布評価用ガマット・データを作成するが、『保証階調差』以外の制御パラメータを使ってもよく、複数の制御パラメータを用いてもよい。
【００６９】
図９のステップＳ２０１では、オペレータにより、制御パラメータである保証階調差（Ｊｓ）が設定される。ステップＳ２０１に続いてステップＳ２０２に進み、出力ガマット・データがメモリ上にロードされる。
【００７０】
ステップＳ２０２に続くステップＳ２０３からステップＳ２０７では、出力ガマット・データにリストされている頂点毎に、処理が繰り返される。これらのステップでは、静的な色変換処理を行う場合の階調損失が許容できる色再現範囲が推定され、その推定結果を用いて色分布評価用ガマット・データが作成される。
【００７１】
ステップＳ２０２に続いてステップＳ２０３に進み、処理する頂点が、色空間の範囲を表す立方体の稜線上にあるか否かを判定する。図１０は、色空間の範囲と稜線とを説明する図である。図１０の太線で図示された線が、ＣＭＹ色空間でＣ−Ｇ−Ｙ−Ｒ−Ｍ−Ｂ−Ｃを結んだラインであり、以下の説明で「稜線」という。頂点が稜線上にない場合には、ステップＳ２０４に進み、頂点が稜線上にある場合には、ステップＳ２０６に進む。
【００７２】
ステップＳ２０３に続くステップＳ２０４では、圧縮ベクトルが設定される。図１１は、ステップＳ２０４における圧縮ベクトルの設定を説明する図である。本実施の形態では、出力ガマット・データの同一の頂点に写像される入力色信号を求め、その最大明度差が保障階調差Ｊｓになる色分布評価用ガマットを決定する。そこで、頂点が稜線上にない場合には、頂点に写像される入力色信号はベクトル方向にまず、頂点に対する圧縮ベクトルを設定する。圧縮ベクトルの方向は可能な限り、静的色変換標準のガマット圧縮方向にあうように設定する。
【００７３】
ステップＳ２０４に続いてステップＳ２０５に進み、圧縮ベクトルのライン上に色座標値を設定する。本実施例では明度差を保証する仕組みを導入しているため、圧縮ベクトル上で明度差が設定値に一致する点を求める。図１１は、明度差の保証を説明する図である。図１１において、色分布評価用ガマットの色座標Ｇと出力ガマット上の頂点Ｐとの明度差ΔＪが保障階調差Ｊｓに一致するとよい。
【００７４】
一方、ステップＳ２０３に続くステップＳ２０６及びステップＳ２０７では、出力ガマット・データの稜線上に位置している場合の処理が行われる。ステップＳ２０６では、圧縮ベクトルの設定が行われる。図１２は、ステップＳ２０６における圧縮ベクトルの設定を説明する図である。図１２において、頂点が稜線上にある場合、すなわち、出力ガマット・データの点Ｐに写像される場合には、圧縮ベクトルが１つに決められないという問題が生じる。そこで、ハイライト領域に対する圧縮ベクトルＶｐｈとシャドー領域に対する圧縮ベクトルＶｐｓを設定する。
【００７５】
ステップＳ２０６に続いてステップＳ２０７に進み、ステップＳ２０６で設定されたＶｐｈ及びＶｐｓに対しそれぞれ色分布評価用ガマットの座標値Ｇｈ及びＧｓを計算し、ＧｈとＧｓの中間点Ｇをガマット座標値として設定する。このとき、ハイライト領域に設定した色分布評価用ガマットの座標値（Ｇｈ）とシャドー領域に設定した色分布評価用ガマットの座標値（Ｇｓ）との明度差が保証階調差Ｊｓになるように色分布評価用ガマットの最終的な座標値Ｇを決める。これにより、稜線近傍の彩度範囲をより厳しく設定することができる。
【００７６】
ステップＳ２０５又はステップＳ２０７に続いてステップＳ２０８に進み、出力ガマット・データの全ての頂点に対し、処理が終了したか否かの判断がなされる。全ての頂点に対し、処理が終了している場合には、ステップＳ２０９に進み、処理が終了していない頂点がある場合には、ステップＳ２０３に進む。
【００７７】
ステップＳ２０８に続くステップＳ２０９では、ステップＳ２０３からステップＳ２０８において求められた全ての頂点に対する変換座標値が、ガマット・データとして、ＨＤＤに格納される。
【００７８】
以上の手順により、出力ガマット・データと類似の色域の形状を有する色分布評価用のガマット・データが取得できる。本実施の形態では、ガマットの色空間は、例えば、ＣＩＥＣＡＭである。
【００７９】
（出力ガマット・データと色分布評価用ガマット・データの頂点の例）
図１３は、出力ガマット・データと色分布評価用ガマット・データの、それぞれにおける、頂点を示す図である。図９のフローでは、出力ガマット・データと色分布評価用ガマット・データは同じ頂点数にしている。しかし、色分布評価用ガマット・データの頂点数を減らすことにより、ガマット・データの中又は外にあるか否かの評価の処理を簡易にし、処理の高速化を図ることができる。
【００８０】
ガマットは、ＣＭＹ色立体の表面であるので６面存在するが、図１３はＣ（シアン）成分とＭ（マゼンタ）成分を軸とする面のみを抜き出して表示している。図１３（ａ）は、出力ガマットの頂点を●で示している。図１３（ａ）の例では、シアン軸、マゼンタ軸をそれぞれ６分割しており、その格子点が頂点となっている。
【００８１】
図１３（ｂ）は、色分布評価用ガマットの例である。図１３（ｂ）の色分布評価用ガマットは、階調損失が目立ちにくい中央部分の頂点を減らし、階調損失が比較的目立ちやすい４隅に頂点を集中して配置している。このような頂点の配置を取ることで、ポリゴン数を大幅に減らせるため、高速に入力画像データのガマット内外判定を行うことができる。
【００８２】
なお、本実施の形態では色分布評価用ガマットをポリゴン・データで記述しているが、ガマット内外判定を更に高速化するために、上述したポリゴン・データに基づいて色相、彩度ごとに彩度範囲を記述する形式に変換して使用してもよい。
【００８３】
［２］３Ｄ−ＬＵＴの作成
図１４は、３Ｄ−ＬＵＴの作成手順を説明するフロー図である。図１４に基づいて、色分布評価用ガマット・データを用いて入力画像に適した３Ｄ−ＬＵＴを作成または選択する方法について説明する。
【００８４】
図１４のステップＳ３０１では、作成済みの色分布評価用ガマット・データがメモリに読み出される。ステップＳ３０１に続くステップＳ３０２では、入力画像データ、即ち、ＲＧＢ信号が、画素毎にガマット・マッピング処理用の色空間であるＣＩＥＣＡＭ色信号に変換される。なお、図中「ＬＣＨ」は、ＣＩＥＣＡＭ色空間を表す。
【００８５】
ステップＳ３０２に続いてステップＳ３０３に進み、変換された入力画像データの各画素が、色分布評価用ガマット・データの色再現範囲の内か否かを判定し、入力画像データの全体における色再現範囲の外の画素の出現頻度を求める。
【００８６】
色再現範囲内か外かの判定方法としては、例えば、特許第３７１９９１１号公報に開示されているように、入力された画素のＣＩＥＣＡＭ座標値と中心点からの距離Ｄ１と、この中心点と入力された画素のＣＩＥＣＡＭ座標値とを結ぶ直線が色分布評価用ガマット・データを表すポリゴンと交わる点との間の距離Ｄ２をそれぞれ計算し、その大小関係を比較すればよい。
【００８７】
ステップＳ３０３に続いてステップＳ３０４に進み、入力画像データのすべての画素について内外判定が終了したか否かの判断がなされる。終了している場合には、ステップＳ３０５に進み、終了していない場合には、ステップＳ３０２に戻って処理を繰り返す。
【００８８】
ステップＳ３０４に続いてステップＳ３０５に進み、静的なガマット・マッピング処理を用いるか、動的なガマット・マッピング処理を行うかを決定する。より詳細には、例えば、色分布評価用ガマット外の画素数が全画素数の所定の割合（＝Ｔｈ％）以下である場合には、高彩度の色が少ないため階調の損失は許容できるものとして簡単なクリッピング処理を用いる静的なガマット・マッピング処理を行う。色分布評価用ガマット外の画素数が所定の割合より大きい場合には、許容できない階調損失が発生する可能性があるため画像の色分布を詳細に分析してガマット・マッピング処理を行うようにする。
【００８９】
以下、静的なガマット・マッピング処理及び動的なガマット・マッピング処理の例について簡単に説明する。
【００９０】
静的なガマット・マッピング処理とは、入力画像によらず同一のガマット・マッピングを行う処理であり、例えば、クリッピング処理がある。クリッピング処理は、入力色信号が出力ガマットの内側にある場合には何も変換せず、出力ガマットの外側にある場合には出力ガマットの境界面上にその画素の座標を移動させる。座標を境界面上へ移動させるには、出力ガマットの内側に圧縮目標点を設定し、その圧縮目標点と入力色信号を結ぶ線分と出力ガマットの境界面との交点を求めるとよい。また、最初に、入力色信号の色相をシフトする等した後、画素の座標を出力ガマットの境界面上に移動させてもよい。いずれのクリッピング処理も入力画像データの画素値の分布に依存しないので、静的なガマット・マッピング処理に含まれる。
【００９１】
一方、動的なガマット・マッピング処理では、入力画像データの色分布に応じて異なるガマット・マッピング処理が行われる。入力画像データの色分布に応じてガマット・マッピング処理を行う方法も多数の方式があり、いずれの方式であってもよい。例えば、入力画像データの明度、彩度の色分布と出力ガマットの大きさに基づいて非線形圧縮及び線形圧縮の圧縮率やクリッピング処理の圧縮方向を異ならせるとよい。
【００９２】
ステップＳ３０５に続いてステップＳ３０６に進み、静的ガマット・マッピング処理又は動的なガマット・マッピング処理を行って、３Ｄ−ＬＵＴの各格子点に対する画像出力装置が再現可能なＣＩＥＣＡＭ座標値が求まると、次にＣＩＥＣＡＭ座標値を出力色信号であるＣＭＹ信号に変換する。この変換には前述した色予測式の逆変換を行えばよい。そして、求めたＣＭＹ信号を３Ｄ−ＬＵＴの格子点出力値に設定することにより色変換パラメータである３Ｄ−ＬＵＴの作成が終了する。
【００９３】
なお、上記の説明では、色分布評価用ガマット外の画素数が全画素数のＴｈ％以下である場合、静的なガマット圧縮を行ったが、静的なガマット処理は画像データに依存しないので、画像データが入力される毎に静的なガマット処理を繰り返す必要はない。従って、一度静的なガマット・マッピング処理を行って作成した色変換パラメータを保持すれば、入力画像データの色変換時には登録済みの色変換パラメータを読み出して色変換するだけで良いため、一層の高速化が可能である。
【００９４】
また、上記の説明では、色分布評価用ガマットの外の画素数の全画素数に対する割合により、判定を行ったが、色分布評価用ガマットの内の画素数の全画素数に対する割合により、判定を行ってもよい。
【００９５】
（第二の実施の形態）
第一の実施の形態では、色分布評価用のガマット・データを画像出力デバイス毎に異なる色空間で定義するようにしていた。しかし、入力画像の各画素に対して、ＲＧＢ色空間からＪＣｈ色空間への変換を行うのは演算量が多くなる。そこで、色分布評価用のガマット・データをＲＧＢ色空間で定義し、ＲＧＢ信号を用いて色分布評価用ガマットの内か外かを直接判定してもよい。
【００９６】
色分布評価用のガマット・データをＲＧＢ色空間で定義するには、第二の実施の形態と同じ手順でＣＩＥＣＡＭ色空間上のガマット・データを作成し、そのＣＩＥＣＡＭ座標値をＲＧＢに変換すればよい。例えば、入力ＲＧＢ信号が代表的なｓＲＧＢ信号であるならば、ＪＣｈをｓＲＧＢ用の環境パラメータを用いてＸＹＺ信号に変換し、次に、ｓＲＧＢの定義に従ってＸＹＺ信号をＲＧＢ信号に変換すればよい。
【００９７】
ＲＧＢ座標値で色分布評価用ガマット・データを記述することにより、入力画像データの各画素をデバイス・インディペンデント・カラーに変換することなく、色分布評価用ガマットに含まれるか否かを判定できるため判定処理を高速化できる。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】ガマット・マッピング処理における彩度の圧縮方法を説明する図である。
【図２】入力画像の色分布と出力ガマットの関係を示した図である。
【図３】入力ガマットと出力ガマットとの関係を示す図である。
【図４】本実施形態の画像処理装置の機能構成の例を示すブロック図である。
【図５】本実施形態の画像処理装置を実現するコンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【図６】本実施形態の画像処理方法の概略を示すフロー図である。
【図７】３Ｄ−ＬＵＴを用いたメモリマップ補間法による色変換処理を説明する図である。
【図８】ポリゴン形式で記述した出力ガマット・データの例を説明する図である。
【図９】色分布評価用ガマット・データの作成法の例を示すフロー図である。
【図１０】色空間の範囲と稜線とを説明する図である。
【図１１】明度差の保証を説明する図である。
【図１２】圧縮ベクトルの設定を説明する図である。
【図１３】出力ガマット・データと色分布評価用ガマット・データの、それぞれにおける、頂点を示す図である。
【図１４】３Ｄ−ＬＵＴの作成手順を説明するフロー図である。
【符号の説明】
【００９９】
１００  コンピユータ
１１０  画像入力装置
１２０  画像表示装置
１３０  媒体駆動装置
１４０  画像出力装置
２００  画像処理装置
２１０  変換手段
２２０  変換手段
２３０  取得手段
２４０  選択手段
２５０  色域設定手段
２５１  候補色域設定手段
２５３  色域決定手段
２６０  色空間変換手段
２８０  情報保持手段
【図１】
2009296139.tif 000003
【図２】
2009296139.tif 000004
【図３】
2009296139.tif 000005
【図４】
2009296139.tif 000006
【図５】
2009296139.tif 000007
【図６】
2009296139.tif 000008
【図７】
2009296139.tif 000009
【図８】
2009296139.tif 000010
【図９】
2009296139.tif 000011
【図１０】
2009296139.tif 000012
【図１１】
2009296139.tif 000013
【図１２】
2009296139.tif 000014
【図１３】
2009296139.tif 000015
【図１４】
2009296139.tif 000016