CN100375500C - 图像处理方法及图像处理装置 - Google Patents

Abstract

常规的修正方法具有在两个图像之间进行颜色修正或颜色匹配时，难于匹配两个图像的颜色的问题。本发明的图像处理方法，包括：检测步骤，检测第一图像中的第一多个颜色中的一个颜色和第二图像中的第二多个颜色中的一个颜色之间的对应关系；以及修正步骤，根据所述对应关系修正所述第一多个颜色或所述第二多个颜色。

Description

图像处理方法及图像处理装置

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法、使用该方法的图像处理装置以及使计算机执行该方法的图像处理程序。

背景技术

常规上，当在不同的条件下拍摄同一物体时，可能会因条件的不同而从所拍摄到的数据中产生不同色调的图像，因而技术人员通过操作图像处理软件来执行用于对多个图像的主题的颜色进行匹配的图像处理。

这种常规技术之一涉及采用拍摄环境和拍摄特性不同的装置(例如扫描仪和数字摄像机)拍取同一主题的图像，并进行修正来匹配因拍摄环境和特性不同而可能不同的两个图像的颜色。日本专利公开JP7-121681A公开的技术涉及这种修正，日本专利公开JP9-147098A公开的技术涉及对一幅图像的色彩的修正。

此外，如日本专利JP9-298657A所描述的常规图像处理装置基于操作员手工输入的用于改变色调的参数对多个图像进行色调修正，以匹配具有不同色调的多个图像的色调。

然而，利用日本专利公开JP7-121681A和JP9-147098A所描述的修正技术，虽然在两个图像之间进行了颜色修正或颜色匹配，但很难匹配两幅图像的颜色。

此外，在日本专利公开JP9-298657A中所描述的图像处理装置中，存在着这样的问题：对于该操作不具有专业经验或技术的一般用户不容易匹配该色调，这是因为操作员必须具有通过操作参数对色调进行客观修正或匹配的技巧。

发明内容

(形态1)为了解决上述问题，形态1的图像处理方法包括：检测步骤，检测第一图像中的第一多个颜色中的一个颜色与第二图像中的第二多个颜色中的一个颜色之间的对应关系；以及修正步骤，根据所述对应关系修正所述第一多个颜色或所述第二多个颜色。

由于形态1的图像处理方法包括检测前一种颜色与后一种颜色之间的对应关系的检测步骤以及根据所述对应关系修正所述第一多个颜色和所述第二多个颜色之一的修正步骤，所以其可以简单地使一方的多个颜色与另一方的多个颜色匹配。

(形态2)此外，形态2的图像处理方法是根据形态1的图像处理方法，其中所述检测步骤包括通过从所述第一图像中提取标志所述第一图像的第一多个特征颜色和从所述第二图像中提取标志所述第二图像的第二多个特征颜色来检测所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色之间的多个对应关系。

利用形态1或2的图像处理方法，当例如第一图像的颜色和第二图像的颜色在颜色空间上并不是均等错离(slide)时，可以考虑两个图像之间的颜色错离，通过指定多组对应颜色来修正图像的颜色。

(形态3)此外，形态3的图像处理方法是根据形态2的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：进行第一确定，根据所述第一多个颜色的出现程度确定所述第一多个特征颜色；进行第二确定，根据所述第二多个颜色的出现程度确定所述第二多个特征颜色。

(形态4)此外，形态4的图像处理方法是根据形态3的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：根据第一多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第三多个颜色的出现程度进行所述第一确定；根据第二多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第四多个颜色的出现程度进行所述第二确定。

由于形态3或4的图像处理方法仅处理出现频率比特定阈值大的颜色，所以可以简化处理。

(形态5)此外，形态5的图像处理方法是根据形态3的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：检测所述多个对应关系，从而对于所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色的可能组合，可以使彼此对应的特征颜色之间的色差的总和最小化。

利用形态5的图像处理方法，可以基于特征颜色之间的色差总和自动关联特征颜色。

(形态6)此外，形态6的图像处理方法是根据形态5的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：对所述色差和所述出现程度加权；以及计算色差的加权和以及出现程度的加权和。

利用形态6的图像处理方法，可以通过调节色差和出现频率的权重来改善对应关系的精度。

(形态7)此外，形态7的图像处理方法是根据形态2的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：通过颜色直方图的图案匹配检测所述多个对应关系。

利用形态7的图像处理方法，可以减少对应关系的差错，因为基于直方图进行了最佳对应。

(形态8)此外，形态8的图像处理方法是根据形态1的图像处理方法，其中所述修正步骤包括：参照所述第一多个颜色和所述第二多个颜色之一修正另一多个颜色。

(形态9)此外，形态9的图像处理方法是根据形态1的图像处理方法，其中所述修正步骤包括：基于色相、饱和度和亮度的表色系(colorspecification system)修正色相、饱和度和亮度至少其中之一。

利用形态8或9的图像处理方法，当例如衣服的图像被数字摄像机拍取时，可以根据处理对象在合适的表色系中执行修正处理，不修正与阴影强相关的亮度，而只修正与色彩强相关的色相和饱和度，因为作为表示立体感的信息，图像中衣服的阴影是重要的。

(形态10)此外，形态10的图像处理方法是根据形态2的图像处理方法，其中所述修正步骤包括：基于预定的域或用户指定的域提取所述特征颜色。

利用形态10的图像处理方法，由于对于指定的域进行修正处理，因而通过指定待修正的主题的图像域，可以消除诸如与该主体的图像域上的主题无关的背景的图像域的影响，并且最佳地修正待修正的主题的图像域。

(形态11)为了解决上述问题，形态11的图像处理装置包括：检测部分，检测第一图像中的第一多个颜色中的一个颜色与第二图像中的第二多个颜色中的一个颜色之间的对应关系；以及修正部分，根据所述对应关系修正所述第一多个颜色或所述第二多个颜色。

(形态12)此外，形态12的图像处理装置是根据形态11的图像处理装置，还包括：第一输入部分，用于输入所述第一图像；以及第二输入部分，用于输入所述第二图像。

(形态13)此外，形态13的图像处理装置是根据形态12的图像处理装置，其中所述第一输入部分是扫描仪和数字摄像机中的一个，所述第二输入部分是所述扫描仪和所述数字摄像机中的另一个。

(形态14)此外，形态14的图像处理装置是根据形态11的图像处理装置，其中所述修正部分参照所述第一多个颜色和所述第二多个颜色之一修正另一多个颜色。

(形态15)形态15的图像处理装置是根据形态11的图像处理装置，其中所述修正部分基于色相、饱和度和亮度的表色系修正所述色相、所述饱和度和所述亮度至少其中之一。

(形态16)形态16的图像处理装置是根据形态11的图像处理装置，其中所述检测部分基于预定范围或用户指定的范围提取所述特征颜色。

(形态17)形态17的图像处理装置是根据形态11的图像处理装置，其中所述检测部分通过从所述第一图像中提取标志所述第一图像的第一多个特征颜色和从所述第二图像中提取标志所述第二图像的第二多个特征颜色来检测所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色之间的多个对应关系。

(形态18)形态18的图像处理装置是根据形态17的图像处理装置，其中所述检测部分进行第一确定，根据所述第一多个颜色的出现程度确定所述第一多个特征颜色；进行第二确定，根据所述第二多个颜色的出现程度确定所述第二多个特征颜色。

(形态19)形态19的图像处理装置是根据形态18的图像处理装置，其中所述检测部分根据第一多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第三多个颜色的出现程度进行所述第一确定；根据第二多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第四多个颜色的出现程度进行所述第二确定。

(形态20)此外，形态20的图像处理装置是根据形态18的图像处理装置，其中所述检测部分检测所述多个对应关系，从而对于所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色的可能组合，可以使彼此对应的特征颜色之间的色差的总和最小化。

(形态21)形态21的图像处理装置是根据形态20的图像处理装置，其中所述检测部分对所述色差和所述出现程度加权；以及计算色差的加权和以及出现程度的加权和。

(形态22)形态22的图像处理装置是根据形态17的图像处理装置，其中所述检测部分通过颜色直方图的图案匹配检测所述多个对应关系。

(形态23)为了解决上述问题，形态23的图像处理程序是用于使计算机能够执行图像处理的图像处理程序，所述计算机具有相互协作以执行图像处理的检测部分和修正部分，其中所述程序包括：检测步骤，使所述检测部分检测第一图像中的第一多个颜色中的一个颜色与第二图像中的第二多个颜色中的一个颜色之间的对应关系；以及修正步骤，使所述修正部分根据所述对应关系修正所述第一多个颜色或所述第二多个颜色。

(形态24)此外，形态24的图像处理程序是根据形态23的图像处理程序，其中所述检测步骤包括通过从所述第一图像中提取标志所述第一图像的第一多个特征颜色和从所述第二图像中提取标志所述第二图像的第二多个特征颜色来检测所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色之间的多个对应关系。

(形态25)此外，形态25的图像处理程序是根据形态24的图像处理程序，其中所述检测步骤包括：进行第一确定，根据所述第一多个颜色的出现程度确定所述第一多个特征颜色；进行第二确定，根据所述第二多个颜色的出现程度确定所述第二多个特征颜色。

(形态26)此外，形态26的图像处理程序是根据形态25的图像处理程序，其中所述检测步骤包括：根据第一多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第三多个颜色的出现程度进行所述第一确定；根据第二多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第四多个颜色的出现程度进行所述第二确定。

(形态27)此外，形态27的图像处理程序是根据形态25的图像处理程序，其中所述检测步骤包括：检测所述多个对应关系，从而对于所述第一多个特征颜色和所述第二多个特征颜色的可能组合，可以使彼此对应的特征颜色之间的色差的总和最小化。

(形态28)此外，形态28的图像处理程序是根据形态27的图像处理程序，其中所述检测步骤包括：对所述色差和所述出现程度加权；以及计算色差的加权和以及出现程度的加权和。

(形态29)此外，形态29的图像处理程序是根据形态24的图像处理程序，其中所述检测步骤包括：通过颜色直方图的图案匹配检测所述多个对应关系。

(形态30)此外，形态30的图像处理程序是根据形态23的图像处理程序，其中所述修正步骤包括：参照所述第一多个颜色和所述第二多个颜色之一修正另一多个颜色。

(形态31)此外，形态31的图像处理程序是根据形态23的图像处理程序，其中所述修正步骤包括：基于色相、饱和度和亮度的表色系修正色相、饱和度和亮度至少其中之一。

(形态32)此外，形态32的图像处理程序是根据形态24的图像处理程序，其中所述检测步骤包括：基于预定的域或用户指定的域提取所述特征颜色。

(形态33)为了解决上述问题，形态33的存储图像处理程序的计算机可读存储介质是存储根据形态23到32任一项所述的图像处理程序的计算机可读存储介质。

从而，可以获得与根据形态23到32任一项所述的图像处理程序相同的行为和效果，并且容易地通过诸如CD-ROM或DVD-ROM MO的记录介质来传送或接收所述图像处理程序。

(形态34)此外，为了解决上述问题，形态34的图像处理方法包括：指定步骤，指定两个图像中的每一个图像中的颜色；以及修正步骤，用于根据所述两个颜色之间的关系修正一个图像中的另一颜色。

利用形态34的图像处理方法，由于修正步骤包括根据在指定步骤中指定的两个颜色之间的关系修正另一个颜色，所以与常规的图像处理方法不同，其无需参数的技术输入操作即可修正一幅图像。

(形态35)此外，为了解决上述问题，形态35的图像处理方法包括：第一指定步骤，在能够指定多个第一域的第一图像中指定一个第一域，所述多个第一域中的每一个域具有表明该域的代表性颜色的域代表性颜色信息；第二指定步骤，在能够指定多个第二域的第二图像中指定一个第二域，所述多个第二域中的每一个域具有域代表性颜色信息，所述第二图像对应于所述第一图像；对应步骤，使所述被指定的一个第一域与所述被指定的一个第二域相关联；以及修正步骤，根据相关联的所述一个第一域的域代表性颜色信息与所述一个第二域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述第二图像的颜色的图像颜色信息。

利用形态35的图像处理方法，在修正步骤中，根据在第一和第二指定步骤指定的所述一个第二域的域代表性颜色信息与所述一个第一域的域代表性颜色信息之间的关系，修正第二图像，与常规图像处理方法不同，其无需参数的技术输入操作即可修正第二图像。

(形态36)此外，形态36的图像处理方法是根据形态35的图像处理方法，其中所述第二指定步骤包括指定两个或更多个第二域，所述修正步骤包括根据所述第二多个域中的每一个的位置与所述两个或更多个第二域中的每一个的位置之间的关系修正所述图像颜色信息。

利用根据形态34到36的任一形态的图像处理方法，由于通过多个域指定一种相应颜色，用于参照的信息量增加，从而可以获得高精度的对应颜色。

(形态37)此外，形态37的图像处理方法是根据形态35的图像处理方法，其中所述第一指定步骤包括指定两个或更多个第一域，所述第二指定步骤包括指定两个或更多个第二域，所述修正步骤包括利用分别根据所述两个或更多个第一域与所述两个或更多个第二域之间的对应关系数目的不同修正方法来修正所述图像颜色信息。

利用形态37的图像处理方法，例如当第一图像的颜色和第二图像的颜色在颜色空间中不是均等错离时，可以通过考虑两个图像之间颜色的错离指定多组对应颜色，来修正图像的颜色。

(形态38)此外，形态38的图像处理方法是根据形态35的图像处理方法，还包括定义步骤，根据表明所述域中包含的小域的代表性颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的所述域代表性颜色信息。

(形态39)此外，形态39的图像处理方法是根据形态38的图像处理方法，其中所述定义步骤包括根据表明所述域中包含的多个小域的代表性颜色的多个小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

利用形态38或39的图像处理方法，由于利用表明小域的代表性颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域代表性颜色信息，所以可以更适当地定义域代表性颜色信息。

(形态40)此外，形态40的图像处理方法是根据形态38的图像处理方法，其中所述定义步骤包括根据所述多个小域代表性颜色信息中的、表明在所述域中具有最高的面积占有百分比的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

利用形态40的图像处理方法，由于对应的颜色是在指定域内具有最大出现频率(面积)的颜色，所以其可以避免所述对应颜色成为被认为是噪声的颜色。

(形态41)此外，形态41的图像处理方法是根据形态38的图像处理方法，其中所述定义步骤包括根据所述多条小域代表性颜色信息中的表明在所述域中的面积占用百分比大于或等于预定比例的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

利用形态41的图像处理方法，当处理在对应颜色的域中具有精细花样(design)的布或衣服的拍摄图像时，以及当多个颜色的出现频率(面积)大于预定比例且色差大于预定比例时，各颜色的代表值是相关颜色，并且对构成该花样的各颜色的对应颜色进行处理，从而可以以更高的精度修正图像。

(形态42)此外，形态42的图像处理方法是根据形态35的图像处理方法，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中至少其中之一包括指定由所述一个指定步骤指定的所述一个域附近的相邻域，所述定义步骤包括根据表明了所述一个域和所述相邻域两者的代表性颜色的相邻域代表性颜色信息来定义所述一个域的域代表性颜色信息。

利用形态42的图像处理方法，当例如由图像上的一点指定对应颜色时，在某些实例中，该点由于输入图像时的混合噪声或灰尘而可能不具有想要的颜色，据此通过指定该域使对应颜色成为该域的代表性颜色，使得可以减少噪声的影响。

(形态43)此外，形态43的图像处理方法是根据形态35的图像处理方法，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中的至少其中之一包括指定由实质上与所述一个指定步骤指定的所述一个域的代表性颜色等价的颜色代表的等价域；并且所述定义步骤包括根据表明了所述一个域和所述等价域两者的代表性颜色的等价域代表性颜色信息定义所述一个域的域代表性颜色信息。

利用形态43所述的图像处理方法，当特定点被指定时，根据从所述指定点起连续的预定范围的色差，使对应颜色成为域的颜色，从而可以自动选择合适的范围，并减少噪声的影响。

(形态44)此外，形态44的图像处理方法是根据形态35的图像处理方法，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中的至少一个包括通过任何绘制指定一个域。

(形态45)为了解决上述问题，形态45的图像处理装置是这样的装置，其用于对能够指定多个分别具有表明域的代表性颜色的域代表性颜色信息的第一域的第一图像和能够指定多个分别具有域代表性颜色信息的第二域的第二图像进行图像处理，该图像处理装置包括：第一指定部分，用于指定一个第一域；第二指定部分，用于指定一个第二域；以及修正部分，根据所述一个第一域的域代表性颜色信息与所述一个第二域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述多个第二图像中每一个的颜色的图像颜色信息。

(形态46)此外，形态46的图像处理装置是根据形态45的图像处理装置，其中第二指定部分指定两个或更多个第二域，所述修正部分根据第二多个域中的每一个的位置与该两个或更多个第二域中每一个的位置之间的关系修正所述图像颜色信息。

(形态47)此外，形态47的图像处理装置是根据形态45的图像处理装置，其中所述第一指定部分指定两个或更多个第一域，所述第二指定部分指定两个或更多个第二域，所述修正部分利用分别取决于所述两个或更多个第一域与所述两个或更多个第二域之间的对应关系的数目的不同修正方法来修正所述图像颜色信息。

(形态48)此外，形态48的图像处理装置是根据形态45的图像处理装置，还包括定义部分，用于根据表明所述域中包含的小域的代表性颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的所述域代表性颜色信息。

(形态49)此外，形态49的图像处理装置是根据形态48的图像处理装置，其中所述定义部分根据表明所述域中包含的多个小域的代表性颜色的多个小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

(形态50)此外，形态50的图像处理装置是根据形态48的图像处理装置，其中所述定义部分根据所述多个小域代表性颜色信息中的、表明在所述域中具有最高的面积占用百分比的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

(形态51)此外，形态51的图像处理装置是根据形态48的图像处理装置，其中所述定义部分根据在所述多条小域代表性颜色信息中表明在所述域中的面积占用百分比大于或等于预定比例的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

(形态52)此外，形态52的图像处理装置是根据形态45的图像处理装置，其中所述第一指定部分和所述第二指定部分中至少其中之一指定由所述一个指定部分指定的所述一个域附近的相邻域，所述定义部分根据表明了所述一个域和所述相邻域两者的代表性颜色的相邻域代表性颜色信息来定义所述一个域的域代表性颜色信息。

(形态53)此外，形态53的图像处理装置是根据形态45的图像处理装置，其中所述第一指定部分和所述第二指定部分中的至少其中之一指定由实质上与所述一个指定部分指定的所述一个域的代表性颜色等价的颜色代表的等价域；并且所述定义部分包括根据表明了所述一个域和所述等价域两者的代表性颜色的等价域代表性颜色信息定义所述一个域的域代表性信息。

(形态54)此外，形态54的图像处理装置是根据形态45的图像处理装置，其中所述第一指定部分和所述第二指定部分中的至少一个通过任何绘制指定一个域。

(形态55)为了解决上述问题，形态55的图像处理程序包括：指定步骤，在与能够指定多个分别具有表明域的代表性颜色的域代表性颜色信息的第一域的第一图像相对应的第二图像中指定一个第二域，所述第二图像能够指定多个分别具有域代表性颜色信息的第二域；以及修正步骤，根据所述一个第二域的域代表性颜色信息与对应于所述一个第二域的所述一个第一域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述第二图像的颜色的图像颜色信息。

(形态56)此外，为了解决上述问题，形态56的图像处理程序用于使计算机能够执行图像处理，所述计算机具有第一输入部分、颜色特性与所述第一输入部分不同的第二输入部分、确定部分、第一指定部分、第二指定部分以及修正部分，这些部分协作执行能够指定多个分别具有表明域的代表性颜色的域代表性颜色信息的第一域的第一图像和能够指定多个分别具有域代表性颜色信息的第二域的第二图像之间的图像处理，所述程序包括：第一指定步骤，使所述第一指定部分指定一个第一域；第二指定步骤，使所述第二指定部分指定一个第二域；以及修正步骤，使所述修正部分根据所述一个第一域的域代表性颜色信息与所述一个第二域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述第二图像的颜色的图像颜色信息。

(形态57)此外，形态57的图像处理程序是根据形态56的图像处理程序，其中第二指定步骤包括指定两个或更多个第二域，所述修正步骤包括根据所述多个第二域中的每一个的位置与所述两个或更多个第二域中的每一个的位置之间的关系修正所述图像颜色信息。

(形态58)此外，形态58的图像处理程序是根据形态56的图像处理程序，其中所述第一指定步骤包括指定两个或更多个第一域，所述第二指定步骤包括指定两个或更多个第二域，所述修正步骤包括利用分别取决于所述两个或更多个第一域与所述两个或更多个第二域之间的对应关系数目的不同修正方法来修正所述图像颜色信息。

(形态59)此外，形态59的图像处理程序是根据形态56的图像处理程序，还包括定义步骤，根据表明所述域中包含的小域的代表性颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的所述域代表性颜色信息。

(形态60)此外，形态60的图像处理程序是根据形态59的图像处理程序，其中所述定义步骤包括根据表明所述域中包含的多个小域的代表性颜色的多个小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

(形态61)此外，形态61的图像处理程序是根据形态59的图像处理程序，其中所述定义步骤包括根据所述多个小域代表性颜色信息中的、表明在所述域中具有最高的面积占用百分比的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

(形态62)此外，形态62的图像处理程序是根据形态59的图像处理程序，其中所述定义步骤包括根据在所述多条小域代表性颜色信息中表明在所述域中的面积占用百分比大于或等于预定比例的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

(形态63)此外，形态63的图像处理程序是根据形态56的图像处理程序，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中至少其中之一包括指定由所述一个指定步骤指定的所述一个域附近的相邻域，所述定义步骤包括根据表明了所述一个域和所述相邻域两者的代表性颜色的相邻域代表性颜色信息来定义所述一个域的域代表性颜色信息。

(形态64)此外，形态64的图像处理程序是根据形态56的图像处理程序，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中的至少其中之一包括指定由实质上与所述一个指定步骤指定的所述一个域的代表性颜色等价的颜色代表的等价域；并且所述定义步骤包括根据表明了所述一个域和所述等价域两者的代表性颜色的等价域代表性颜色信息定义所述一个域的域代表性信息。

(形态65)此外，形态65的图像处理程序是根据形态56的图像处理程序，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中的至少一个包括通过任何绘制指定一个域。

(形态66)为了解决上述问题，存储计算机程序的形态66的计算机可读存储介质是存储用于使计算机执行图像处理的图像处理程序的计算机可读存储介质，所述计算机具有第一输入部分、颜色特性与所述第一输入部分的颜色特性不同的第二输入部分、确定部分、第一指定部分、第二指定部分以及修正部分，这些部分协作以执行能够指定多个分别具有表明域的代表性颜色的域代表性颜色信息的第一域的第一图像和能够指定多个分别具有域代表性颜色信息的第二域的第二图像之间的图像处理，所述程序包括：第一指定步骤，使所述第一指定部分指定一个第一域；第二指定步骤，使所述第二指定部分指定一个第二域；以及修正步骤，使所述修正部分根据所述一个第一域的域代表性颜色信息与所述一个第二域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述第二图像的颜色的图像颜色信息。

附图说明

图1是示出了根据本发明的实施例1到3的图像处理装置的结构的图；

图2A和2B是示出了被实施例1的图像处理装置处理之前的两幅图像的视图；

图3B1、3B2和3B3是示出了被实施例1的图像处理装置处理之后的三幅图像的视图；

图4是示出了实施例1的图像处理装置的操作的流程图；

图5A和图5B是用于解释实施例1中的特征颜色的提取的曲线图；

图6是示出了实施例1中的修正部分进行的修正的图；

图7是示出了实施例1的变型例中的修正部分进行的另一修正的图；

图8是示出了实施例1的另一变型例中的修正部分进行的另一修正的图；

图9A和9B是示出了被实施例2的图像处理装置处理之前的两幅图像的视图；

图10A和10B是示出了被实施例2的图像处理装置处理之后的两幅图像的视图；

图11是示出了实施例2的图像处理装置的操作的流程图；

图12是示出了实施例2的修正部分进行的修正的图；

图13A到13C是示出了实施例2的变型例3、4和5中的区域的视图；

图14A和14B是示出了被实施例3的图像处理装置处理过的两幅图像的视图；

图15是示出了由实施例3的修正部分进行的另一修正的视图；

图16是示出了由实施例3的修正部分进行的另一修正的视图；以及

图17A和17B是示出了记录了图像处理程序19的计算机可读记录介质的一个示例的原理图。

具体实施方式

下面将结合附图描述根据本发明的图像处理装置的优选实施例1。

<结构>

图1是示出了根据本发明实施例的图像处理装置的结构的图，图2A和2B示出了被该实施例的图像处理装置处理之前的两幅图像，而图3B1、3B2和3B3示出了被该实施例的图像处理装置处理之后的三幅图像。本实施例的图像处理装置10包括第一输入部分11、第二输入部分12、操作部分13、存储部分14、检测部分15、修正部分16、显示部分17和印刷部分18，用于通过参照第一图像20a修正第二图像30a。

第一输入部分11例如可以是扫描仪，用于扫描印制在诸如打印纸张的印刷介质上的印制内容，并将它们读取为数字格式以产生代表所读取的第一图像20a的第一图像数据20b。

第二输入部分12例如可以是数字摄像机，用于拍取诸如物体的主题的图像，以产生代表所拍取的第二图像30a的第二图像数据30b。

此处，第一输入部分11，即，扫描仪的输入在所输入的第一图像20a的颜色方面具有较高的可靠性，因为其光源和背景的条件是固定的，而第二输入部分12，即数字摄像机的输入在所输入的第二图像30a的颜色方面具有较低的可靠性，因为其光源和背景的条件不是固定的。

虽然在本实施例中，第一输入部分11和第二输入部分12与其他部分13到18一起被集成到图像处理装置10中，但第一输入部分11、第二输入部分12和其他部分(13到18)可以被分立地构建。

如图2A和2B所示，代表布样的第一图像20a由对象21a、21b、21c和21d组成，这些对象是基本纹理、三角形图案、圆形图案和背景；代表使用该布制造的衣服的第二图像30a也由对象31a、31b、31c和31d组成，这些对象是与第一图像20a的对象21a、21b、21c和21d对应的基本纹理、三角形图案、圆形图案和背景。

回到图1，操作部分13例如可以为鼠标或键盘，其用来执行修正第一和第二图像20a和30a所需的操作，例如指定用于提取特征颜色的范围。

存储部分14例如可以是诸如硬盘或软盘的存储介质，其被用于存储由第一输入部分11产生的第一图像数据20b和由第二输入部分12产生的第二图像数据30b。存储部分14还存储用于使图像处理装置10执行用于第一和第二图像20a和30a的图像处理的程序19。

检测部分15例如可以是CPU(中央处理单元)，其从第一图像20a中提取第一多个特征颜色22a、22b和22c(如随后将参照图5A和5B描述)，并从第二图像30a中提取第二多个特征颜色32a、32b和32c(如随后将参照图5A和5B描述)，以使这两方面的特征颜色相关联。

修正部分16可以是CPU，与检测部分15类似，其根据由检测部分15产生的第一多个特征颜色22a、22b、22c和第二多个特征颜色32a、32b、32c之间的对应关系对具有较低可靠性的第二图像30a的颜色进行修正，以与具有较高可靠性的第一图像20a的颜色一致。

显示部分17可以是液晶显示器或CRT(阴极射线管)显示器，其显示修正前的第一图像20a和第二图像30a，以及修正后的第二图像30a1、30a2和30a3，如图2A和2B及图3B1到图3B3所示。

印刷部分18例如可以是喷墨打印机，与显示部分17类似，其打印修正前的第一图像20a和第二图像30a，以及修正后的第二图像30a1、30a2和30a3，如图2A和2B及图3B1到图3B3所示。

<操作>

图4是示出了本实施例的图像处理装置的操作的流程图。下面将结合图4的流程图描述本实施例的图像处理装置的操作。此处，本实施例中的程序19包括对应于图4的步骤S4和S5的检测步骤，和对应于图4的步骤S6的修正步骤。

步骤S1：第一输入部分11通过扫描图2A所示的图像20a将其读取，以产生代表该图像20a的内容的第一图像数据20b。接着，第二输入部分12拍取主题的图像以产生作为获取结果的、代表如图2B所示的第二图像30a的第二图像数据30b。

步骤S2：第一和第二输入部分11和12将第一和第二图像数据20b和30b输出到存储部分14，存储部分14存储第一和第二图像数据20b和30b。

步骤S3：检测部分15从存储部分14中读取存储在存储部分14中的第一和第二图像数据20b和30b，并将它们显示在显示部分17上。

步骤S4：检测部分15从第一图像20a中提取特征颜色22a、22b和22c，并从第二图像30a中提取特征颜色32a、32b和32c。

图5A和5B是用于解释特征颜色的提取的图。在图5A和图5B所示的颜色直方图中，横轴代表色相，纵轴代表出现频率。图5A沿纵轴示出了出现频率，对于沿横轴表示的各色相，该出现频率等于组成如图2A所示的第一图像20a的要素的总数或面积的总和。类似地，图5B沿纵轴示出了出现频率，对于沿横轴表示的各色相，该出现频率等于组成如图2B所示的第二图像30a的要素的总数或面积的总和。此处，要素数或面积例如表示位图数据中的像素数目或矢量数据中的闭域的面积。

检测部分15选择出现频率最高(峰值)的色相处的代表性颜色23a、23b和23c，或者更精确地，从图5A的颜色直方图中选择色相的最大值，作为第一图像20a的特征颜色22a、22b和22c。检测部分15可以直接选择具有比阈值Th高的色相出现频率的代表性颜色组24a、24b和24c，或其平均值、中值或众值(mode)，而替代前面的选择，以避免由于低出现频率的色相而产生的负面影响，以提高修正的精度。

检测部分15按照与选择第一图像20a的代表性颜色23a、23b和23c或代表性颜色组24a、24b和24c的相同方式选择第二图像30a的特征颜色32a、32b和332c。在后一选择中，检测部分15可以采用阈值Th以外的任何其他阈值。

图5A和图5B的横轴可以采用表色系(一维或二维或更多维)，例如RGB、CMY、色相-饱和度-亮度、或CIE(国际照明委员会)的L^*a^*b，从而可以不比考虑亮度而在拍摄时的照明条件(亮度)有很大的不同两个图像之间进行充分修正。

代替上面使用颜色直方图的提取，检测部分15例如可以提取代表由用户在操作部分13上指定的范围或域的特征颜色。

步骤S5：检测部分15使第一图像20的特征颜色22a、22b和22c与第二图像30a的特征颜色32a、32b和32c相关联。检测部分15将特征颜色22a、22b和22c与特征颜色32a、32b和32c相关联，从而例如特征颜色22a、22b和22c中的一个特征颜色22x(x是a、b或c)与特征颜色32a、32b和32c中的一个特征颜色32y(y是a、b或c)之间的差的总和，或者，换句话说，第一特征颜色22a、22b和22c与第二特征颜色32a、32b和32c的可能组合中的相互对应的特征颜色22x和32y之间的色差的总和，可以最小化。

在计算色差的总和(总差)时，检测部分15可以对特征颜色22x与32y之间的各色差以及各特征颜色22x和32y的出现频率进行加权，并计算加权的色差和加权的出现频率的加权和。

作为对应关系的结果，如图5A和5B所示，作为第一图像20a的特征颜色22a的代表性颜色23a与作为第二图像30a的特征颜色32a的对应颜色35a被相关联，作为第一图像20a的特征颜色22b的代表性颜色23b与作为第二图像30a的特征颜色32b的对应颜色35b被相关联，作为第一图像20a的特征颜色22c的代表性颜色23c与作为第二图像30a的特征颜色32c的对应颜色35c被相关联。

取代基于色差的总和的对应，检测部分15可以使用常规的众所周知的图案匹配方法来进行对应，这些图案匹配方法例如是利用动态统计方法优化评估函数来使曲线图(节点)相关联的DP匹配、曲线图匹配或DLA(动态连接结构)。由于通过采用图案匹配方法可以在图5A和图5B所示的整个直方图上进行最佳对应，因此，以较高的精度进行了特征颜色22a、22b和22c与特征颜色32a、32b和32c之间的对应。

步骤S6：修正部分16通过参照上述对应关系，基于第一图像20a修正第二图像30a的色调。

图6示出了由本实施例的修正部分进行的修正。如图6所示，修正部分16将如图2B所示的第二图像30a的特征颜色32a、32b和32c转换成如图2A所示的第一图像20a的特征颜色22a、22b和22c，并基于特征颜色22a、22b和22c与特征颜色32a、32b和32c之间的对应关系修正第二图像30a的特征颜色32a、32b和32c以外的其他颜色，从而在进行修正之后，产生了如图3B1所示的第二图像30a1。

此处，如果修正没有基于检测部分15所检测到的对应关系来进行，则与上述修正不同，如图3B2和3B3所示，修正极其依赖于三角形图案21b和31b的色相、或圆形图案21c和31c的色相，产生与图3B1所示的第二图像30a1很不同的第二图像30a2和30a3。

<效果>

利用上述的本实施例的图像处理装置10，检测部分15从第一图像20a中提取特征颜色22a、22b和22c，从第二图像30a中提取特征颜色32a、32b和32c，并进一步将特征颜色22a、22b和22c与特征颜色32a、32b和32c相关联，并且修正部分16基于第一图像20a、通过参照该对应关系修正第二图像30a，从而可以容易地进行第二图像30a的色调与第一图像20a的色调的匹配。

(第二实施例)

图7示出了修正部分进行的另一修正。修正部分16可以进行如图7所示的修正来代替如图6所示的修正，实现与上面相同的效果。具体地，假定仅有特征颜色22a和32a相关联，则如图7所示，在表色系L^*a^*b^*中，修正部分16将特征颜色32a的色相C(32a)修正为特征颜色22a的色相C(22a)，并基于该修正进一步将特征颜色32c的色相C(32c)修正为特征颜色22c的色相C(22c)。

更具体地，修正部分16将色相C(32c)修正为色相C(22c)，从而色相C(32c)与色相C(22c)之间的夹角Dc可以等于色相C(32a)与色相C(22a)之间的夹角Da，并且色相C(32c)与原点O之间的距离r(32c)和色相C(22c)与原点O之间的距离r(22c)之间的关系可以等于色相C(32a)与原点O之间的距离r(32a)和色相C(22a)与原点O之间的距离r(22a)之间关系。

图8示出了修正部分进行的另一修正。假定只有特征颜色22a和32a、以及特征颜色22b和32b是关联的，则如图8所示，在表色系L^*a^*b^*中，修正部分16将域32a中的色相C(32a)修正为色相C(22a)，将色相C(32b)修正为色相C(22b)，并进一步通过根据色相C(32c)与色相C(32a)之间的颜色值的差和色相C(32c)与色相C(32b)之间的颜色值的差，加权色相C(32a)与色相C(22a)之间的第一关系和色相C(32b)与色相C(22b)之间的第二关系，将色相C(32c)修正为色相C(22c)。

在L^*c^*h^*表色系中，通过不操作与阴影强相关的L^*的量，而操作主要与色彩相关的c^*、h^*的量，来取代上述表色系L^*a^*b^*中对a^*、b^*的量的操作，可以取得与上面相同的效果。

此处，本实施例的图像处理装置具有与用于实施例1的图1所示的结构相同的结构，并将通过再次参照图1进行描述。在本实施例中，图2中的实施例1的第一图像20a和第二图像30a对应于图9A和9B所示的第一图像20a和第二图像30a。因而，在本实施例中，在图9A和图9B、图10A和图10B、图12以及图13A到13C中，与实施例1相同的标记可能会指示与图1的实施例不同的部件。此外，在本实施例中，图11是示出了实施例1中的图4的图像处理装置10的操作的流程图。

<结构>

图9A和9B示出了被本实施例的图像处理装置处理之前的两幅图像，图10A和10B示出了被本实施例的图像处理装置处理之后的两幅图像。本实施例的图像处理装置10包括第一输入部分11、第二输入部分12、操作部分13、存储部分14、处理部分15、修正部分16、显示部分17和印刷部分18，用于通过参照第一图像20a修正第二图像30a。

第一输入部分11例如可以是扫描仪，用于扫描印制在诸如打印纸张的印刷介质上的印制内容，并以数字的格式读取它们以产生代表所读取的第一图像20a的第一图像数据20b。

第二输入部分12例如可以是数字摄像机，用于获取诸如物体的主题的图像，以按照与上述相同的方式产生代表所拍取的第二图像30a的第二图像数据30b。

虽然在本实施例中，第一输入部分11和第二输入部分12与其他部分13到18一起被集成到图像处理装置10中，但第一输入部分11、第二输入部分12和其他部分(13到18)可以分立地构建。

如图9A和9B所示，第一图像20a由多条像素数据P11到Pmn(m、n是2或更大的整数)组成，第二图像30a由多条像素数据Q11到Qmn组成。各像素数据P11到Pmn以及Q11到Qmn具有表明三颜色要素或色相、饱和度和亮度的颜色信息。此外，第一图像20a由例如天空、地面和树木的对象21a、21b、21c和21d组成，第二图像30a也由对象31a、31b、31c和31d组成。

回到图1，用作指定部分的操作部分13例如可以为鼠标或键盘，其用来执行修正第一和第二图像20a和30a所需的操作。可以采用操作部分13来指定域，以使如图9A和图9B所示的第一图像20a的域22a到22d与第二图像30a的域32a到32d相关联。

更具体地，对于第一图像20a和第二图像30a，可以采用操作部分13通过如图9A和图9B所示进行任何绘制使第一图像20a的所需域22a与第二图像30a的所需域32a相关联，来指定域22a、32a的位置、形状和大小。类似地，可以采用操作部分13指定第一图像20a的其他所需域22b、22c和22d以及第二图像30a的其他所需域32b、32c和32d。下面，表明域22a到22d和域32a到32d中各域的代表性颜色的信息被称为“域代表性颜色信息”。

回到图1，存储部分14例如可以是诸如硬盘或软盘的存储介质，其被用于存储由第一输入部分11产生的第一图像数据20b和由第二输入部分12产生的第二图像数据30b。存储部分14还存储用于使图像处理装置10执行用于第一和第二图像20a和30a的图像处理的程序19。

处理部分15例如可以是CPU(中央处理单元)，用于控制图像处理装置10的全部操作，并定义域22a到22d和32a到32d的域代表性颜色信息。

修正部分16可以是CPU，与处理部分15类似，其根据由操作部分13指定的一个域22a与一个域32a之间的色相关系，修正第二图像30a的色相。

显示部分17可以是液晶显示器或CRT(阴极射线管)显示器，其显示修正前和修正后的第一图像20a和第二图像30a，如图9A和9B、图10A和图10B所示。

印刷部分18例如可以是喷墨打印机，与显示部分17类似，其打印修正前和修正后的第一图像20a和第二图像30a，如图9A和9B、图10A和图10B所示。

<操作>

图11是示出了实施例2的图像处理装置的操作的流程图。下面将结合图11的流程图描述实施例2的图像处理装置的操作。此处，本实施例的程序19包括对应于图11的步骤S10的第一指定步骤和第二指定步骤，以及对应于图11的步骤S11的修正步骤。

步骤S7：第一输入部分11通过扫描图9A所示的图像20a将其读取，以产生代表该图像20a的内容的第一图像数据20b。接着，第二输入部分12拍取主题的图像以产生作为获取结果的、代表如图9B所示的第二图像30a的第二图像数据30。

步骤S8：第一和第二输入部分11和12将第一和第二图像数据20b和30b输出到存储部分14，存储部分14存储第一和第二图像数据20b和30b。

步骤S9：处理部分15从存储部分14中读取存储在存储部分14中的第一和第二图像数据20b和30b，并将它们显示在显示部分17上。

步骤S10：用户使用操作部分13指定第一图像20a的任一域(例如域22a)并使用操作部分13指定第二图像30a的任一域(例如域32a)，这些被指定的域22a和32a被称为“指定域22a”和“指定域32a”，由此将该指定域22a与指定域32a相关联。此处，当用户通过操作操作部分13指定域时，处理部分15通过显示信息等提示用户指定第一或第二图像20a、30a的任一域。

步骤S11：修正部分16根据域22a和域32a之间的对应关系修正第二图像数据30b。此处，修正部分16基于修正前的域22a的色相(用“斑点”抽象的色相)和修正前的域32a的色相(用“无颜色”抽象的色相)之间的关系，即如图9A和图9B所示的“斑点”和“无颜色”之间的对应关系，调节整个第二图像30a的色相，或如图10B所示提供带有“斑点”的整个第二图像30a。

图12示出了修正部分进行的修正。如图12所示，修正部分16将修正前的第二图像30a的色相修正为代表图10B所示的修正后第二图像30a的修正后的第二图像数据30b′。更具体地，修正部分16基于修正前的第二图像数据30b中的指定域32a的色相C(32a)与修正后的色相C′(32a)(其为第一图像数据20b中的指定域22a的色相C(22a))之间的关系，将作为第二图像数据30b中的指定域32a、域32b、域32c和域32d的域代表性颜色信息的色相C(32a)、C(32b)、C(32c)和C(32d)修正为色相C′(32a)、C′(32b)、C′(32c)和C′(32d)，并另外按照相同的方式修正指定域32a和域32b到32d之外的其他范围。简单的说，修正部分16根据指定域32a的色相C(32a)和指定域22a的色相C(22a)之间的色相关系，修正整个第二图像30a的色相。

<效果>

利用上述实施例2的图像处理装置10，修正部分16将作为操作部分13指定的指定域32a的域代表性颜色信息的色相C(32a)修正为作为与该域对应的指定域22a的域代表性颜色信息的色相C(22a)或色相C′(32a)，并另外将作为其他域32b到32d的域代表性颜色信息的色相C(32b)、C(32c)、C(32d)修正为色相C′(32b)、C′(32c)和C′(32d)，从而修正整个第二图像30a的色相，由此可以进行修正，而无需像常规地所需要的那样输入技术参数。

在如上所述的实施例2的图像处理装置中，通过在修正时直接指定第一和第二图像20a、30a中的颜色本身，来取代指定第一所述域22a、32a的颜色或由部位或范围(例如第一和第二图像20a、30a中的域22a、32a)中的域代表性颜色信息所定义的颜色，可以取得与上述相同的效果。

(实施例2的变型例1)

代替如上指出的一组域32a、22a，可以指定两组或更多组的域，例如域32a和域22a以及域32b和22b，通过根据域32c与用于域32c的域32a之间的域代表性颜色信息的差(或颜色值的差)以及域32c与域32b之间的域代表性颜色信息的差(或颜色值的差)来对域32a与域22a之间的第一关系和域32b与域22b之间的第二关系进行加权，来修正作为域32c的域代表性颜色信息的色相C(32c)，从而获得与上述相同的效果。此处，“颜色值”是代表坐标中的理论色度的数值。

(实施例2的变型例2)

通过根据指定的域组(例如域32a和32b)的数目进行加权，代替变型例1中那样根据颜色值的差进行加权，可以不同地进行上述修正，更具体地，当指定一组域时可以通过一种常规的已知的修正方法对色相进行修正，当指定两组域时通过另一种常规的已知的修正方法进行修正，从而获得与上述相同的效果。

(实施例2的变型例3、4、5)

图13A到图13C示出了变型例3、4和5中的三个域。如图13A所示，在变型例3中，域22a包括多个小域22-1、22-2、22-3、...、22-i(i是任意整数)，它们等同于像素数据P11到Pmn。处理部分15采用作为多个小域22-1到22-i的颜色信息的小域代表性颜色信息，从平均、中值和众值的角度，精确地确定域22a的域代表性颜色信息。

处理部分15根据该多个小域22-1到22-i中的一个或更多个小域的小域代表性颜色信息来定义域22a的域代表性颜色信息。更具体地，处理部分15根据多个小域22-1到22-i中的、在域22a中具有最大的面积占有百分比的一个或更多个小域的小域代表性颜色信息来进行定义。更理想地，处理部分15根据在域22a中面积占有百分比大于或等于预定比例(三分之一或一半等)的小域的小域代表性颜色信息来进行定义。处理部分15以相同的方式定义其他域22b到22d以及域32a到32d。

在变型例4中，如图13B所示，处理部分15可以根据相邻域代表性颜色信息来定义域22a的域代表性颜色信息，该相邻域代表性颜色信息是代表了域22a和域22a周围的域22a′两者的颜色信息，域22a周围的域22a′由与域22a的轮廓线(实线)分开一定距离的轮廓线(虚线)定义。

在变型例5中，如图13C所示，处理部分15可以根据等价域代表性颜色信息来定义域22a的域代表性颜色信息，该等价域代表性颜色信息是代表了域22a和等价域22a″两者的颜色信息，从颜色的观点(例如色相、饱和度和亮度)看，等价域22a″被认为是与域22a实质上等价的。

(实施例3)

<结构>

下面将描述本实施例的图像处理装置。本实施例的图像处理装置具有与实施例2的图1中所示的结构相同的结构，但修正的方式与实施例2不同。

图14A和14B示出了被实施例3的图像处理装置处理过的两幅图像。本实施例的图像处理装置处理如图14A所示的第一图像40a和第二图像50a，取代了图9A和图9B中所示的第一图像20a和第二图像30a。第一图像40a从为扫描仪的第一输入部分11输入，第二图像50a从为数字摄像机的第二输入部分12输入。扫描仪的输入在输入的第一图像40a的颜色方面具有高的可靠性和稳定性，因为其光源和背景的条件是固定的，而数字摄像机的输入在输入的第二图像50a的颜色方面具有低的可靠性和稳定性，因为其光源和背景的条件是不固定的。实施例3的图像处理装置执行与图11的步骤S7到S10相同的处理，并且与实施例2类似，在步骤S11，参照第一图像40a修正第二图像50a，但修正的方式与实施例2的不同。

<操作>

图15示出了修正部分进行的修正。对于图14A和图14B所示的实施例3中的第一图像40a和第二图像50a，与实施例2中的第一图像20a和第二图像30a类似，可以由操作部分13指定域42a、42b以及域52a到52c。处理部分15使域42a与域52a相关联，并使域42b与域52b相关联。

如图15所示，在常规的众所周知的CIE(国际照明委员会)的表色系L^*a^*b^*中，修正部分16将作为域52a的域代表性特征颜色信息的色相C(52a)修正为C′(52a)(其为域42a的色相C(42a))，另外，根据色相C(52a)与色相C′(52a)之间的关系，将域52c的色相C(52c)修正为色相C′(52c)。更具体地，修正部分16将色相C(52c)修正为色相C′(52c)，从而色相C(52c)与色相C′(52c)之间的夹角Dc可以等于色相C(52a)与色相C′(52a)之间的夹角Da，并且色相C(52c)与原点O之间的距离r(52c)和色相C′(52c)与原点O之间的距离r′(52c)之间关系可以等价于色相C(52a)与原点O之间的距离r(52a)和色相C′(52a)与原点O之间的距离r′(52a)之间关系。

图16示出了修正部分进行的另一修正。如图16所示，在表色系L^*a^*b^*中，修正部分16将域52a的色相C(52a)修正为色相C′(52a)(为域42a的色相C(42a))，将域52b的色相C(52b)修正为色相C′(52b)(为域42b的色相C(42b))，并进一步通过根据色相C(52a)与色相C′(52a)之间的第一关系以及色相C(52b)与色相C′(52b)之间的第二关系将色相C(52c)修正为色相C″(52c)。更具体地，修正部分16通过根据色相C(52c)与色相C(52a)之间的颜色值的差以及色相C(52c)与色相C(52b)之间的颜色值的差对所示第一关系和第二关系进行加权并将它们反映到该修正中，来将色相C(52c)修正为色相C″(52c)。

<效果>

利用上述实施例3的图像处理装置，在表色系L^*a^*b^*中，根据从为扫描仪的第一输入部分11输入的第一图像40a对从为数字摄像机的第二输入部分12输入的第二图像50a进行修正，从而可以无需输入图像处理用的复合参数来对第二图像50a进行修正，这比常规方法简单很多。

可以定义YUV表色系(即其中根据亮度信号(Y)、亮度信号与红色分量之间的差(U)、和亮度信号与蓝色分量之间的差(V)的信息来表示颜色的系统的颜色空间)中的该坐标的色度，来代替在诸如表色系L^*a^*b^*的颜色空间中定义该坐标的颜色值中的色相。

图17A和图17B示出了CD-ROM(或DVD-ROM)，其是计算机可读的存储介质R1和R2之一。用于实现本发明的实施例1的图像处理程序19存储在存储介质R1中，并且用于实现本发明的实施例2的图像处理程序19存储在存储介质R2中。图像处理程序19可以很容易地通过诸如CD-ROM或DVD-ROM的计算机可读存储介质R1或R2提供给需要该图像处理程序19的用户。

Claims (26)

1.一种图像处理方法，包括：

检测步骤，检测一个对象的第一图像中的第一多个颜色中的一个颜色与另一对象的第二图像中的第二多个颜色中的一个颜色之间的对应关系；以及

修正步骤，根据所述对应关系修正所述第一多个颜色或所述第二多个颜色，

其中，所述检测步骤包括通过从所述第一图像中提取标志所述第一图像的第一多个特征颜色和从所述第二图像中提取标志所述第二图像的第二多个特征颜色来检测所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色之间的多个对应关系。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：进行第一确定，根据所述第一多个颜色的出现程度确定所述第一多个特征颜色；进行第二确定，根据所述第二多个颜色的出现程度确定所述第二多个特征颜色。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：根据所述第一多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第三多个颜色的出现程度进行所述第一确定；根据所述第二多个颜色中的其出现程度比预定出现程度高的第四多个颜色的出现程度进行所述第二确定。

4.根据权利要求2所述的图像处理方法，其中所述检测步骤包括检测所述多个对应关系，以使得对于所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色的可能组合，可以使彼此对应的特征颜色之间的色差的总和最小化。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其中所述检测步骤包括：对所述色差和所述出现程度加权；以及计算色差的加权和以及出现程度的加权和。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中所述检测步骤包括通过颜色直方图的图案匹配检测所述多个对应关系。

7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中所述修正步骤包括参照所述第一多个颜色和所述第二多个颜色之一修正另一多个颜色。

8.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中所述修正步骤包括：基于色相、饱和度和亮度的表色系修正色相、饱和度和亮度至少其中之一。

9.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中所述检测步骤包括基于预定的域或用户指定的域提取特征颜色。

10.一种图像处理装置，包括：

检测部分，检测一个对象的第一图像中的第一多个颜色中的一个颜色与另一个对象的第二图像中的第二多个颜色中的一个颜色之间的对应关系；以及

修正部分，根据所述对应关系修正所述第一多个颜色或所述第二多个颜色，其中

所述检测部分通过从所述第一图像中提取标志所述第一图像的第一多个特征颜色和从所述第二图像中提取标志所述第二图像的第二多个特征颜色来检测所述第一多个特征颜色与所述第二多个特征颜色之间的多个对应关系。

11.根据权利要求10所述的图像处理装置，还包括：第一输入部分，用于输入所述第一图像；以及第二输入部分，用于输入所述第二图像。

12.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述第一输入部分是扫描仪和数字摄像机中的一个，所述第二输入部分是所述扫描仪和所述数字摄像机中的另一个。

13.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中所述修正部分参照所述第一多个颜色和所述第二多个颜色之一修正另一多个颜色。

14.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中所述修正部分基于色相、饱和度和亮度的表色系修正所述色相、所述饱和度和所述亮度至少其中之一。

15.根据权利要求10所述的图像处理装置，其中所述检测部分基于预定范围或用户指定的范围提取所述特征颜色。

16.一种图像处理方法，包括：

第一指定步骤，在能够指定多个第一域的第一图像中指定一个第一域，所述多个第一域中的每一个域具有表明该域的代表性颜色的域代表性颜色信息；

第二指定步骤，在能够指定多个第二域的第二图像中指定一个第二域，所述多个第二域中的每一个域具有域代表性颜色信息，所述第二图像对应于所述第一图像；

对应步骤，使被指定的一个第一域与被指定的一个第二域相关联；以及

修正步骤，根据相关联的所述一个第一域的域代表性颜色信息与所述一个第二域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述第二图像的颜色的图像颜色信息。

17.根据权利要求16所述的图像处理方法，其中所述第二指定步骤包括指定两个或更多个第二域，所述修正步骤包括根据所述多个第二域中的每一个的位置与所述两个或更多个第二域中的每一个的位置之间的关系修正所述图像颜色信息。

18.根据权利要求16所述的图像处理方法，其中所述第一指定步骤包括指定两个或更多个第一域，所述第二指定步骤包括指定两个或更多个第二域，所述修正步骤包括利用分别取决于所述两个或更多个第一域与所述两个或更多个第二域之间的对应关系数目的不同修正方法来修正所述图像颜色信息。

19.根据权利要求16所述的图像处理方法，还包括定义步骤，根据表明域中包含的小域的代表性颜色的小域代表性颜色信息来定义域的域代表性颜色信息。

20.根据权利要求19所述的图像处理方法，其中所述定义步骤包括根据表明所述域中包含的多个小域的代表性颜色的多个小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

21.根据权利要求19所述的图像处理方法，其中所述定义步骤包括根据所述多个小域代表性颜色信息中的、表明在所述域中具有最高面积占有百分比的颜色的小域代表性颜色信息来定义所述域的域代表性颜色信息。

22.根据权利要求19所述的图像处理方法，其中所述定义步骤包括根据在所述多条小域代表性颜色信息中表明在所述域中的面积占有百分比大于或等于预定比例的颜色的小域代表性颜色信息，来定义所述域的域代表性颜色信息。

23.根据权利要求16所述的图像处理方法，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中至少其中之一包括指定由一个指定步骤指定的一个域附近的相邻域，所述定义步骤包括根据表明了所述一个域和所述相邻域两者的代表性颜色的相邻域代表性颜色信息来定义所述一个域的域代表性颜色信息。

24.根据权利要求16所述的图像处理方法，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中的至少其中之一包括指定由实质上与所述一个指定步骤指定的所述一个域的代表性颜色等价的颜色代表的等价域；并且所述定义步骤包括根据表明了所述一个域和所述等价域两者的代表性颜色的等价域代表性颜色信息来定义所述一个域的域代表性颜色信息。

25.根据权利要求16所述的图像处理方法，其中所述第一指定步骤和所述第二指定步骤中的至少一个包括通过任何绘制指定一个域。

26.一种图像处理装置，用于对能够指定多个分别具有表明域的代表性颜色的域代表性颜色信息的第一域的第一图像和能够指定多个分别具有域代表性颜色信息的第二域的第二图像进行图像处理，该图像处理装置包括：

第一指定部分，用于指定一个第一域；

第二指定部分，用于指定一个第二域；以及

修正部分，根据所述一个第一域的域代表性颜色信息与所述一个第二域的域代表性颜色信息之间的关系，修正表明所述第二图像的颜色的图像颜色信息。

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