(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の異なるガマットマッピングを実行可能な色処理方法であって、
オリジナル画像を空間周波数解析し、
前記空間周波数解析の結果に基づき、前記オリジナル画像の複数の領域それぞれに適用するガマットマッピングを前記複数の異なるガマットマッピングから選択し、
前記オリジナル画像の各領域を前記選択したガマットマッピングを用いて色処理することを特徴とする色処理方法。
【請求項２】
前記複数のガマットマッピングは、クリッピングガマットマッピングと圧縮ガマットマッピングを含むことを特徴とする請求項1に記載された色処理方法。
【請求項３】
前記空間周波数解析によって導き出される係数に基づき、前記ガマットマッピングを選択することを特徴とする請求項1に記載された色処理方法。
【請求項４】
前記空間周波数解析はウェーブレット変換であることを特徴とする請求項1に記載された色処理方法。
【請求項５】
前記ウェーブレット変換によって得られる各バンドの係数を正規化し、
前記正規化した各バンドの係数から方形化係数を求め、
前記方形化係数を用いて、前記ガマットマッピングを選択することを特徴とする請求項4に記載された色処理方法。
【請求項６】
前記オリジナル画像の画像データを示す各色成分に対して前記空間周波数解析を行い、 前記各色成分に対する前記空間周波数解析の結果の組み合わせを用いて、前記ガマットマッピングを選択することを特徴とする請求項1に記載された色処理方法。
【請求項７】
さらに、前記オリジナル画像にアピアランスモデルを用いる変換を施して、観察条件に依存しない色空間の画像データを求め、
前記観察条件に依存しない色空間の画像データを前記空間周波数解析し、
前記観察条件に依存しない色空間の画像データをガマットマッピングし、
前記ガマットマッピングした画像データに逆アピアランスモデルを用いる変換を施すことを特徴とする請求項1に記載された色処理方法。
【請求項８】
画像処理装置を制御して、請求項1から請求項7の何れかに記載された色処理を実行することを特徴とするプログラム。
【請求項９】
複数の異なるガマットマッピングを実行可能な色処理装置であって、
オリジナル画像を空間周波数解析する解析手段と、
前記空間周波数解析の結果に基づき、前記オリジナル画像の複数の領域それぞれに適用するガマットマッピングを前記複数の異なるガマットマッピングから選択する選択手段と、
前記オリジナル画像の各領域を前記選択したガマットマッピングを用いて色処理する色処理手段とを有することを特徴とする色処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、画像の空間周波数解析に基づき、カラー画像をガマットマッピングする色処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ガマットマッピングは、出力装置により再現不可能であるカラー画像の色を充分な色忠実度および彩度の知覚を維持しつつ再現可能な色にマッピングするための周知の手続きである。
【０００３】
これまでに数多くの異なるガマットマッピングアルゴリズムが提案されていて、ある種のカラー画像については、他のガマットマッピングアルゴリズムよりも幾つかのガマットマッピングアルゴリズムを使用する方が、よりよくガマットマッピングできることがわかっている。例えば、プレゼンテーションで見られるような、僅か数種類の、彩度の高い色を含むコンピュータグラフィック画像の場合、色相を維持するよりも彩度を維持することで、正確にガマットマッピングを行える。これに対し、自然の風景の写真の場合は、色相および色相階調を維持することで、よりよいガマットマッピングの成果が得られる。従って、内容に基づき、異なるガマットマッピングを適用すべき画像または画像の領域を識別するように、画像を全体として解析すること、あるいは、画像中の各領域を解析することが考えられている。
【０００４】
しかし、適切なガマットマッピングアルゴリズムを選択するように、画像またはその領域の内容を識別することは困難である。とくに、画像に含まれるオブジェクトの分類または画像そのものの分類は、多くの場合、人工的規則および/または経験則によって決まる。それらの規則は、試行錯誤を経て、幾つかの画像には当てはまることが判明しているが、すべての画像に当てはまるわけではない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、オリジナル画像の領域ごとに、適切なガマットマッピングを適用することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。本発明にかかる色処理は、複数の異なるガマットマッピングを実行可能で、オリジナル画像に対して空間周波数解析を行い、前記空間周波数解析の結果に基づき、前記オリジナル画像の複数の領域それぞれにおけるガマットマッピングを前記複数の異なるガマットマッピングから選択し、前記オリジナル画像の各領域を前記選択したガマットマッピングを用いて色処理することを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の色処理は、複数の異なるガマットマッピングアルゴリズムの少なくとも一つを使用してオリジナル画像を色処理する際に、オリジナル画像の空間周波数コンテントを解析し、その解析結果に基づき、オリジナル画像の複数の領域それぞれを複数のガマットマッピングアルゴリズムの一つと関連付け、一つのガマットマッピングアルゴリズムに関連付けられた各領域を、そのガマットマッピングアルゴリズムを使用して色処理し、オリジナル画像の色処理画像を生成する。
【０００８】
好ましくは、空間周波数解析に基づき、オリジナル画像の複数の領域をビジー領域およびスムーズ領域に区別することで、画像の各領域を複数のガマットマッピングアルゴリズムの一つと関連付ける。スムーズ領域に対する色処理は第一のガマットマッピングアルゴリズム（クリッピングアルゴリズムなど）によって実行され、ビジー領域に対する色処理は第二のガマットマッピングアルゴリズム（圧縮アルゴリズムなど）によって実行される。多くの場合、第一のアルゴリズムによって色処理する際に複数の領域をマスクし、かつ、第二のアルゴリズムによって色処理する際に複数の領域をマスクする一つ以上の空間周波数マスクを構成してもよい。
【０００９】
空間周波数解析は、離散余弦変換(DCT)、離散フーリエ変換(DFT)または離散ウェーブレット変換(DWT)などの周知の解析ツール、または、今後開発される解析ツールにより実行すればよい。オリジナル画像の各領域は、そのような変換から得られる係数に基づき、複数のガマットマッピングアルゴリズムの一つと関連付けられる。さらに、オリジナル画像は、CIEL*a*b*のような知覚色空間または（CIECAM97sで定義される）Jch色空間のような表示条件に依存しない色空間など、ガマットマッピング解析に、より適する色空間に変換されてもよい。
【００１０】
オリジナル画像のコンテントの空間周波数解析に基づき、異なるガマットマッピングアルゴリズムと、オリジナル画像の異なる領域とが関連付けられるので、オリジナル画像の特定の空間周波数コンテントに対して、より正確にチューンされたガマットマッピングアルゴリズムを選択することが可能である。従って、空間周波数解析が数学でより具体的に定義され、さらに有益なガマットマッピング結果を得ることができ、また、従来の技術のようにオブジェクト分類という人工的規則に依存することも少なくなる。とくに、空間周波数解析により領域が定義され、そこからマスクも構成されるため、領域は画像中のオブジェクトまたはオブジェクトの境界の予想される認識に従う必要がない。例えば、従来の画像分類は自然の風景の写真画像中の人物画像を申し分なく識別し、人物画像を別個のオブジェクトとして区別すると考えられる。これに対し、本発明は髪（テクスチャ化される）、顔（スムーズである）、衣服などの人物画像中の幾つかの異なる領域を識別し、異なる領域に異なるガマットマッピングを適用することになるであろう。
【００１１】
本発明の性質をすぐに理解できるように簡単な要約を提示したが、添付する図面と関連させながら、以下の本発明の好ましい実施形態の詳細な説明を参照することで、本発明をより完全に理解することができる。
【００１２】
図1は、本発明によるカラーガマットマッピングを実行する典型的なコンピュータ機器10の外観を示す図である。コンピュータ機器10は、Microsoft Ｗindows（登録商標）(R)、Xwindows(R)またはMacintosh(R)のオペレーティングシステムなどのウィンドウイングオペレーティングシステムを有するのが好ましい、パーソナルコンピュータ（以下「PC」と略す）であるホストプロセッサ11を含む。コンピュータ機器10には、表示画面14を含むカラーモニタ12、テキストデータおよびユーザ指令を入力するためのキーボード15、並びに、指示装置16が設けられている。指示装置16は、表示画面14に表示されるオブジェクトを指示し、選択しかつ操作するためのマウスであることが好ましい。
【００１３】
コンピュータ機器10は、固定ディスク17、フロッピディスクドライブ19および/またはCD-ROMドライブ20など、コンピュータが読取可能な記憶媒体およびそのドライブを含む。そのようなコンピュータが読取可能な記憶媒体により、コンピュータ機器10は、リムーバブルな記憶媒体および固定ディスク17などの記憶媒体に格納されている画像データ、コンピュータ実行可能なプロセスステップ、アプリケーションプログラムなどの情報にアクセスすることができる。さらに、ネットワークアクセス21により、コンピュータ機器10は、ローカルエリアネットワークまたはインターネットなどの他の情報源から、あるいはディジタルカメラまたはディジタルビデオカメラから情報、画像およびアプリケーションプログラムを収集することができる。
【００１４】
スキャナ22は、コンピュータ機器10に画像情報を提供するために、オリジナルカラー写真またはカラー文書などのオリジナル画像を走査する。プリンタ24は、インクジェットプリンタまたはカラーレーザビームプリンタなどのカラー出力装置である。
【００１５】
図2は、PC 11の内部構造を示す詳細なブロック図である。図2に示すように、PC 11は、コンピュータバス26とインタフェイスする中央処理装置(CPU)25を含む。固定ディスク17、ネットワークアクセス21のためのネットワークインタフェイス27、主メモリとして使用するためのランダムアクセスメモリ(RAM)29、読取専用メモリ(ROM)30、フロッピディスクインタフェイス31、CD-ROMインタフェイス32、モニタ12に対応するディスプレイインタフェイス34、キーボード15に対応するキーボードインタフェイス36、指示装置16に対応するマウスインタフェイス37、スキャナ22に対応するスキャナインタフェイス39、並びに、プリンタ24に対応するプリンタインタフェイス40もコンピュータバス26に接続されている。
【００１６】
主メモリ29は、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラムおよびデバイスドライバなどのソフトウェアプログラムの実行中に、RAMの記憶内容をCPU 25に提供するようにコンピュータバス26とインタフェイスする。さらに詳細には、CPU 25は、固定ディスク17または他の記憶媒体からコンピュータが実行可能なプロセスステップを主メモリ29の一部領域にロードし、その後、ソフトウェアプログラムを実行するために、主メモリ29に格納されているプロセスステップを実行する。カラー画像などのデータを主メモリ29に格納することが可能で、プロセスステップの実行中に、CPU 25は、データをアクセスすることができる。
【００１７】
また、図2に示すように、固定ディスク17は、ウィンドウオペレーティングシステム41、カラー画像を操作し取得し印刷するアプリケーションプログラムなどのアプリケーションプログラム42、プリンタドライバ45などのデバイスドライバ44、並びに、本実施形態のカラーガマットマッピング47を含む色管理モジュール(CMM)46を含む。
【００１８】
本実施形態のカラーガマットマッピング47は、色管理モジュール46に従って実現されるのが好ましい。色管理モジュール46は、独立型ソフトウェアアプリケーションプログラムとして実現されてもよいが、プリンタドライバ45などの出力デバイスドライバの一部として実現されるのが好ましい。また、本実施形態のカラーガマットマッピング47を含む色管理モジュール46をダイナミックリンクライブラリ(DLL)として、またはAdobe Photoshop (R)のような画像操作プログラムなどの他のアプリケーションプログラムへのプラグインとして実現することも可能である。
【００１９】
図3は、色管理モジュール46で具現化されるカラーガマットマッピングの好ましい実現形態を示すブロック図である。図3に示すように、ソース画像データが色管理モジュール46に提供され、色管理モジュール46は、ソース画像データ50を処理して、デスティネーション画像データ51を生成する。ソース画像データ50は、スキャナ22からのRGB画像データなど、入力装置に依存する座標（色空間）の画像データである。デスティネーション画像データ51は、プリンタ24に対応するCMYK座標などの出力装置に依存する座標（色空間）の画像データである。色管理モジュール46は、ソース画像データ50を順方向変換52のソース装置変換によって変換し、CIE XYZまたはCIE L*a*b*空間など、観察条件に依存しない色空間の画像データを生成する。変換済み画像データは、Jch色空間などの知覚色空間またはその他のプロファイル結合空間における画像データを得るように、アピアランスモデル54によって変換される。知覚色空間にある間に、画像データは、ガマットマッピング55を受ける。その後、ガマットマッピング済み画像データは逆アピアランスモデル56を経て変換され、観察条件に依存しない色空間における画像データを生成し、その後、デスティネーション装置に対応する逆変換57によって変換されて、デスティネーション装置座標の画像データになる。
【００２０】
図4は、本実施形態によるガマットマッピングを説明するための詳細なフローチャートである。簡単にいえば、図4に示すプロセスステップは、オリジナル画像の空間周波数コンテントを解析し、空間周波数コンテントの解析に基づき、オリジナル画像の複数の領域それぞれを複数のガマットマッピングアルゴリズムの一つに関連付け、オリジナル画像のガマットマッピング済み画像を生成するように、関連付けられたガマットマッピングアルゴリズムを使用して一つのガマットマッピングアルゴリズムと関連するそれぞれの領域をガマットマッピングするように機能する。加えて、図4に示すプロセスステップは、空間マスクの構成を表している。空間マスクは、空間マスクの値に対する閾値テストに基づき、第一のガマットマッピングアルゴリズムによるガマットマッピングの際は、オリジナル画像の幾つかの領域をマスクし、第二のガマットマッピングアルゴリズムによるガマットマッピングの際は、オリジナル画像の幾つかの領域をマスクする。
【００２１】
さらに詳細には、ステップS401は、オリジナル画像の変換が必要であれば、オリジナル画像を知覚均等空間に変換する。とくに、図示されている実施形態では、色管理モジュール46との関連でカラーガマットマッピング55を示しているが、本実施形態を独立したガマットマッピングとして実現することも可能である。そのような状況においては、入力画像を知覚均等色空間に変換するのが好ましい。Jch色空間が好ましいが、CIE L*a*b*空間などの他の均等色空間も許容される。
【００２２】
図5は、ステップS401の変換を説明するための図である。図5に示すように、この例では512×640画素の大きさであるオリジナル画像58を、ステップS501で、RGB空間からXYZ空間に変換する。ステップS502は、L*a*b*空間への変換であり、これにより、L*チャネル色成分59aと、a*チャネル色成分59bと、b*チャネル色成分59cを得る。
【００２３】
画像を知覚均等色空間に変換した後、オリジナル画像の空間周波数コンテントを解析する。本実施形態に関して言えば、ステップS402は、変換後の画像の各成分に対してウェーブレット分解を実行することで、空間周波数コンテントを解析する。すなわち、ステップS401で入力画像がCIE L*a*b*空間に変換された状況において、ステップS402で、変換画像のL*、a*およびb*の各成分に対してウェーブレット分解を実行する。
【００２４】
図6はウェーブレット分解をさらに詳細に示す。チャネル59a、59b、59cのそれぞれについて、画像データに対してサブサンプリングフィルタを実行することにより作成される画像の再帰的表現が得られるようにウェーブレット分解を実行する。好ましい実施形態では、6レベルのウェーブレットデータを取得する。データは、画像コンテントに従い、0から232までの値をとる。六つのレベルはレベル0からレベル5までである。レベル5のデータの分解は、N×Mの大きさのオリジナル画像に対して、それぞれがN/2×M/2の大きさである四つのバンドのうち三つから構成される。図6に示すように、それら三つのバンドは、図に符号60で示すHHとラベル付けされたL*a*b*、符号61で示すLH、および、符号62で示すHLである。「H」および「L」は、それらのバンドを作成するフィルタについて垂直方向の高域または低域、水平方向の高域または低域を表す。さらに、符号63で示される第四のLLバンドはレベル4からレベル0のすべてのデータから構成される。従って、図6からわかるように、レベル4のデータは、N/4×M/4の大きさであり、かつ、それぞれHH、LHおよびHLとラベル付けされたL*a*b*である四つのバンドのうち三つから構成される。LLバンドは、さらにレベル3のデータからレベル0のデータに分解される。レベル3のデータも、それより上のレベルと同様、さらに分割されるが、図を明瞭にするため、図6にはレベル2以下のデータは示さない。
【００２５】
図4に戻ると、ステップS403およびS404は、オリジナル画像の複数の領域を、複数の異なるガマットマッピングアルゴリズムのうち、それぞれ異なるアルゴリズムによるガマットマッピングのためにマスクする空間マスクを構成するように機能する。まず、ステップS403では、ステップS402で実行されたウェーブレット分解による係数を正規化し、次に、それらの係数を行と列の順にプロットすることで、係数を方形化する。これを図7および図8にさらに詳細に示す。
【００２６】
図7に代表的な一つの画像について示すように、ウェーブレット分解の結果、符号64で示すHHバンド60の係数データ、符号65で示すLHバンド61の係数データ、および、符号66で示すHLバンド62の係数データが得られている。符号64、65および66で示す係数プロットのそれぞれは、垂直軸に水平軸の係数番号の関数としての係数値を示す。この例では、オリジナル画像の大きさは640×512画素である。従って、HHバンド60、LHバンド61およびHLバンド62は、それぞれ256×320の大きさだから各バンドには、符号64、65および66のプロットが示すように、81920個の係数がある。図8では、これらのプロットそれぞれにおけるデータが、線形マッピングを使用して、他の二つのプロットとは無関係に正規化されている。線形マッピングの結果、最小係数値は0の値にマッピングされ、最大係数値は255の値にマッピングされることになる。正規化を容易にするために、ヒストグラム解析を利用してもよい。正規化の後、係数を、問題のバンドの大きさに合わせて大きさを規定された、行列アレイにプロットすることで、係数データを方形化する。従って、レベル5のデータを考慮すべきであるので、係数データを256×320の大きさのアレイにプロットすることになり、その結果、それぞれ符号67、68および69で示すような方形化係数が得られる。このような方形化係数データをレベル0からレベル5までデータのレベルごとに、また、成分ごとに（すなわち、ステップS401におけるCIE L*a*b*空間への画像変換の場合はL*成分、a*成分およびb*成分について）取得する。
【００２７】
図4に戻ると、ステップS404は、画像マスクを構成するように各レベルからの方形化係数データを組み合わせる。このプロセスを図9にさらに詳細に示す。図9は、CIEL*a*b*空間におけるL*成分の方形化係数データを示す。図9は、先に図8に関連して説明したようなレベル5のHHデータ、LHデータおよびHLデータに対する方形化成分67、68および69をそれぞれ示す。さらに、図9は、レベル5のLLデータ70の方形化係数データも示すが、先に図6に関連して説明したように、これは、それぞれ累進的に画像サイズが小さくなるレベル4からレベル0のデータのすべてから構成されている。空間マスク71はこれらの方形化係数データから構成される。空間マスクはオリジナル画像と同じ大きさ（M×N）であり、従って、この例では、空間マスクは512×640画素の大きさである。空間マスクを構成するために、レベル5のHH、LHおよびHLの各データからの一つの画素をHH、LHおよびHL方形化係数データにおけるそれぞれ対応する画素位置から取り出し、各画素を空間マスクの対応する位置の小さな2×2格子72の四つの画素のうち三つに挿入する。2×2格子の第四の画素は、レベル5のバンドLLのデータ70のレベル0データから始めて、レベル1からレベル4までのそれぞれを経過することにより得られ、これにより、2×2格子の第四の画素の値を取得する。空間マスク71のそれぞれ対応する2×2画素格子ごとに繰り返す。
【００２８】
この実施形態では、レベル5のバンドLLの係数70についてレベル0のデータからレベル4のデータに至るまで処理することにより、2×2格子の第四の画素を取得するが、第四の画素を取得する際は、異なる方法によっても許容し得る結果が得られている。そのような方法の一つは、LLバンド70からのすべてのデータを無視しつつ、HH、HLおよびLHの各バンドからの正規化係数データの単純平均を求めることからなる。許容し得る結果を提供することがわかっている他の方法は、レベル4からレベル0のデータのすべてを無視する方法と、レベル4からレベル0のデータのすべてを使用する方法という、二つの極端な方法を組み合わせたものである。
【００２９】
（CIE L*a*b*空間の場合に）L*成分、a*成分およびb*成分のそれぞれについて、図9に関して説明した手続きに従って取得した空間マスクを組み合わせることにより、最終空間マスクを得る。この組み合わせは、次に説明するような加重ユークリッド距離公式により実行される。マスクを作成するために使用される図9のアレイ72のそれぞれの値Vは、実際にはL*、a*およびb*ウェーブレット係数値（先に説明したように方形化され、かつ、正規化されている）の加重二乗の和の平方根の結果である。公式は次のとおりである。
V = √{(λL*)2 + (αa*)2 + (βb*)2}
【００３０】
式中、L*、a*およびb*は、実際にはL*、a*およびb*入力データから得られたレベル/バンド正規化係数であり、定数λ、αおよびβは0から1の間であり、それらの値は画像クラスに従って調整される。例えば、自然の風景写真を含む画像クラスの場合、適切な値はλ=1、α=1およびβ=1である。画像クラス規則が採用されない場合の三つの定数すべてのデフォルト値は1である。
【００３１】
また、L*成分のみに従って単独で構成される空間マスク、または、L*成分、a*成分およびb*成分について得られた値の数学的画素ごとの平均から構成される空間マスクを採用することによっても許容し得る結果が得られている。
【００３２】
図4に戻ると、ステップS406は、空間マスクを使用して、オリジナル画像の各領域を複数のガマットマッピングアルゴリズム(GMA)の一つと関連付ける。この実施形態では、クリッピングGMAと、圧縮GMAという二つのGMAを使用する。クリッピングGMAは、詳細を損ねることはあるが、色相と彩度をできる限り維持するため、低い空間周波数コンテントを含む画像の領域に、より適している。これに対し、圧縮GMAは、色の点では「褪せた」印象を与えるが、高いレベルで詳細を維持する傾向があるため、高い空間周波数コンテントを含む画像の領域に、より適している。従って、ステップS406では、空間マスクの値に対して画素ごとの検査を実行する。予め設定された閾値を超える空間マスクの画素に対しては、それが低い空間周波数コンテントを示すので、オリジナル画像の対応する画素をクリッピングGMAに関連付ける。これに対し、値が予め設定された閾値を超えない空間マスクの画素に対しては、高い空間周波数コンテントを示すので、オリジナル画像の対応する画素を圧縮GMAに関連付ける。次に、一つのGMAに関連付けられたオリジナル画像の各画素に対して、関連付けられたGMAを使用してガマットマッピングを実行し、オリジナルのガマットマッピング画像を生成する。
【００３３】
ステップS406は、僅か二つのGMAの一方を選択するために空間マスクを使用するが、三つ以上のGMAも選択可能である。例えば、空間マスクの画素の値の範囲に基づき、三つ以上のGMAの中から選択することもでき、その場合、GMAは、それぞれ空間周波数コンテントの特定の範囲に適合される。
【００３４】
同様に、上述した実施形態は、オリジナル画像の各画素をそれぞれ、一つのGMAに厳密に関連付けるが、ある特定の空間周波数範囲内にある画素が全くガマットマッピングされないように動作するよう、ステップS406を変形することも可能である。
【００３５】
本発明を特定の実施形態に関して説明したが、本発明が上述の実施形態に限定されないこと、および、当業者により本発明の趣旨から逸脱せずに様々な変更や変形を実施できることを理解されるべきである。
【００３６】
【他の実施形態】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００３７】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３８】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カ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込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カ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い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３９】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００４０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、オリジナル画像の領域ごとに、適切なガマットマッピングを適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】コンピュータ機器の外観を示す図、
【図２】コンピュータ機器の詳細なブロック図、
【図３】ガマットマッピングの選択を実現する色管理モジュールを示す機能ブロック図、
【図４】色処理を説明するための詳細なフローチャート、
【図５】色空間変換を説明するための図、
【図６】ウェーブレット分解を説明するための図、
【図７】ウェーブレット係数の正規化および正規化係数の方形化を説明するための図、
【図８】ウェーブレット係数の正規化および正規化係数の方形化を説明するための図、
【図９】空間マスクの構成を説明するための図である。
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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