CN101534374A - 颜色处理装置及颜色处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种颜色处理装置和颜色处理方法，该颜色处理装置设置有：转换源颜色数据获取部分，其用于获取第一颜色空间中的转换源颜色数据集；色域存储部分，其用于存储色域；判断部分，其用于判断所述各转换源颜色数据集是否存在于所述色域之内；第一颜色转换处理部分，其利用颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集中的各转换源颜色数据集A进行颜色转换处理，所述转换源颜色数据集A被判断为存在于所述色域之内；以及第二颜色转换处理部分，其用于利用颜色转换对应关系对所述转换源颜色数据集中的各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，所述转换源颜色数据集B被判断为不存在于所述色域之内。

Description

颜色处理装置及颜色处理方法

技术领域

本发明涉及一种颜色处理装置和颜色处理方法。

背景技术

诸如彩色打印机和彩色显示装置等各种彩色图像输出装置具有其自身特定的颜色再现范围(称为色域)。因此，彩色图像输出装置通常进行色域压缩处理(色域映射算法)以将所输入的图像数据转换成该彩色图像输出装置的色域内的颜色数据。

例如日本专利申请公开No.2006-215808披露了一种颜色转换方法，该方法包括：利用标准化的国际色彩联盟(ICC)特性文件生成输出装置的色域信息；判断输入颜色信号是否处在输出装置的色域内；如果输入颜色信号处在色域之外，那么将输入颜色信号映射到代表输出装置的色域边界面的多边形平面上；以及利用映射点的色坐标值和多边形的顶点数据通过进行插值运算来计算输出装置的颜色信号。

通常，色域压缩处理需要进行下述处理：将每条输入的颜色数据映射到代表彩色图像输出装置的输出颜色空间的色域边界面的多边形平面上；以及计算输出颜色空间中与映射点的色坐标值对应的点。于是，存在这样的问题：即，进行颜色转换处理(即，将输入颜色空间中的所有各条颜色数据转换成彩色图像输出装置的输出颜色空间中的各条颜色数据)需要冗长的处理时间。

本发明的目的在于减少进行颜色转换处理(即，将颜色数据转换成彩色图像输出装置的输出颜色空间中的颜色数据)所需的处理时间。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供一种颜色处理装置，包括：转换源颜色数据获取部分，其用于获取第一颜色空间中的转换源颜色数据集；色域存储部分，其用于存储色域；判断部分，其用于判断由所述转换源颜色数据获取部分获取的各转换源颜色数据集是否存在于所述色域存储部分中所存储的色域之内；第一颜色转换处理部分，其用于利用颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集A进行颜色转换处理，其中所述转换源颜色数据集A被所述判断部分判断为存在于所述色域之内，所述颜色转换特性模型限定所述第一颜色空间中的颜色与作为颜色转换处理目的空间的第二颜色空间中的颜色之间的对应关系；以及第二颜色转换处理部分，其利用颜色转换对应关系对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，其中所述转换源颜色数据集B被所述判断部分判断为不存在于所述色域之内，通过所述第一颜色转换处理部分对所述转换源颜色数据集A进行颜色转换处理而得到所述颜色转换对应关系。

根据本发明的第二方面，在第一方面的颜色处理装置中，所述第二颜色转换处理部分利用由所述第一颜色转换处理部分得到的所述颜色转换对应关系通过插值运算对所述转换源颜色数据集B进行颜色转换处理。

根据本发明的第三方面，在第二方面的颜色处理装置中，所述转换源颜色数据获取部分获取L^＊a^＊b^＊颜色空间中的转换源颜色数据集作为所述转换源颜色数据集，并且所述第二颜色转换处理部分利用与一部分转换源颜色数据集A相关的颜色转换对应关系通过插值运算对所述各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，其中所述一部分转换源颜色数据集A位于所述色域内并且具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量。由所述第一颜色转换处理部分得到所述颜色转换对应关系。

根据本发明的第四方面，在第三方面的颜色处理装置中，所述第二颜色转换处理部分计算出所述各转换源颜色数据集B的色相角和位于所述色域内的一部分转换源颜色数据集A的色相角，并且基于所述各转换源颜色数据集B的色相角和位于所述色域内的一部分转换源颜色数据集A的色相角来进行所述插值运算，其中所述一部分转换源颜色数据集A位于所述色域的边界附近并且都具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量。

根据本发明的第五方面，在第一方面的颜色处理装置中，所述色域存储部分是存储有多个色域的存储部分，所述多个色域包括使用颜色转换数据集的装置的色域和覆盖所述色域的至少一个色域，其中通过对由所述转换源颜色数据获取部分获取的转换源颜色数据集进行颜色转换处理而得到所述颜色转换数据集，所述颜色处理装置还包括色域选择部分，所述色域选择部分用于从存储在所述色域存储部分中的多个色域中选择一个色域；并且所述判断部分判断所述各转换源颜色数据集是否存在于由所述色域选择部分选择的所述一个色域之内。

根据本发明的第六方面，提供一种颜色处理方法，包括：获取第一颜色空间中的转换源颜色数据集；判断所述各转换源颜色数据集是否存在于色域之内；利用颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集A进行颜色转换处理，其中所述转换源颜色数据集A被判断为存在于所述色域之内，所述颜色转换特性模型限定所述第一颜色空间中的颜色与作为颜色转换处理目的空间的第二颜色空间中的颜色之间的对应关系；以及利用颜色转换对应关系对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，其中所述转换源颜色数据集B被判断为不存在于所述色域之内，利用所述颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集A进行颜色转换处理而得到所述颜色转换对应关系。

根据本发明的第七方面，在第六方面的颜色处理方法中，利用所述颜色转换对应关系通过插值运算对所述转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，其中利用所述颜色转换特性模型进行颜色转换处理而得到所述颜色转换对应关系。

根据本发明的第八方面，在第七方面的颜色处理方法中，获取L^＊a^＊b^＊颜色空间中的转换源颜色数据集作为所述转换源颜色数据集，并且利用与一部分转换源颜色数据集A相关的颜色转换对应关系通过插值运算对所述各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，其中所述一部分转换源颜色数据集A具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量。利用所述颜色转换特性模型得到所述颜色转换对应关系。

根据本发明的第九方面，在第八方面的颜色处理方法中，计算出所述各转换源颜色数据集B的色相角和一部分转换源颜色数据集A的色相角，并且基于所述各转换源颜色数据集B的色相角和所述一部分转换源颜色数据集A的色相角来进行所述插值运算，其中所述一部分转换源颜色数据集A位于所述色域的边界附近并且具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量。

根据本发明的第十方面，在第六方面的颜色处理方法中，所述颜色处理方法还包括：从多个色域中选择一个色域，所述多个色域包括使用颜色转换数据集的装置的色域和覆盖所述色域的至少一个色域，其中通过对所述转换源颜色数据集进行颜色转换处理而得到所述颜色转换数据集；以及判断所述各转换源颜色数据集是否存在于所选择的色域之内。

根据本发明的第一方面，与未采用本发明的情况相比，可以缩短当对颜色数据集进行颜色转换处理以将该颜色数据集转换成彩色图像输出装置的输出颜色空间中的颜色数据集时的处理时间。

根据本发明的第二方面，由于在色域外各转换源颜色数据集的转换后颜色数据集中反映出邻近于色域外各转换源颜色数据集的色域内转换源颜色数据集的转换后颜色数据集，因此与未采用本发明的情况相比，可以抑制色域外的转换源颜色数据集的颜色再现性的劣化。

根据本发明的第三方面，由于在与色域外各转换源颜色数据集具有相同明度的平面内所存在的色域内转换源颜色数据集的转换后颜色数据集用于保持与明度相关的颜色信息，因此与未采用本发明的情况相比，也可以抑制色域外的转换源颜色数据集的颜色再现性的劣化。

根据本发明的第四方面，由于在较大程度上反映出与色域外各转换源颜色数据集具有接近的色差距离的色域内转换源颜色数据集的转换后颜色数据集，因此与未采用本发明的情况相比，可以进一步抑制颜色再现性的劣化。

根据本发明的第五方面，与未采用本发明的情况相比，可以自由地设定需要保持颜色转换精度的区域和通过高速算术处理进行颜色转换的区域。

根据本发明的第六方面，与未采用本发明的情况相比，可以缩短当对颜色数据集进行颜色转换处理以将该颜色数据集转换成彩色图像输出装置的输出颜色空间中的颜色数据集时的处理时间。

根据本发明的第七方面，由于在色域外各转换源颜色数据集的转换后颜色数据集中反映出邻近于色域外各转换源颜色数据集的色域内转换源颜色数据集的转换后颜色数据集，因此与未采用本发明的情况相比，可以抑制色域外的转换源颜色数据集的颜色再现性的劣化。

根据本发明的第八方面，由于在与色域外各转换源颜色数据集具有相同明度的平面内所存在的色域内的转换源颜色数据集的转换后颜色数据集用于保持与明度相关的颜色信息，因此与未采用本发明的情况相比，也可以抑制色域外的转换源颜色数据集的颜色再现性的劣化。

根据本发明的第九方面，由于在较大程度上反映出与色域外各转换源颜色数据集具有接近的色差距离的色域内转换源颜色数据集的转换后颜色数据集，因此与未采用本发明的情况相比，可以进一步抑制颜色再现性的劣化。

根据本发明的第十方面，与未采用本发明的情况相比，可以自由地设定需要保持颜色转换精度的区域和通过高速算术处理进行颜色转换的区域。

附图说明

基于以下各图对本发明的示例性实施例进行详细说明，其中：

图1为显示应用本示例性实施例的颜色处理装置的整体构造的框图；

图2显示了存储在色域存储部分中的色域边界多边形的一个实例；

图3为显示存储在色域存储部分中的三个色域的示意图；

图4为显示第一颜色转换处理部分的功能构造的框图；

图5为显示在第一颜色转换处理部分中生成颜色转换特性模型的处理程序的一个实例的流程图；

图6为显示第二颜色转换处理部分的功能构造的框图；

图7为用于说明从色相角计算部分输出的两个色域内格点及其色相角的说明图；

图8为显示由颜色处理装置进行的颜色转换处理程序的一个实例的流程图；以及

图9为显示本示例性实施例的颜色处理装置的硬件构造的示意图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图对本发明的示例性实施例进行详细说明。

图1为显示应用本示例性实施例的颜色处理装置1的整体构造的框图。图1中所示的颜色处理装置1设置有：格点数据获取部分10，其用于获取设备无关颜色空间例如L^＊a^＊b^＊颜色空间中的格点数据集；色域存储部分20，其用于存储多种色域(颜色再现范围)；色域选择部分30，其用于选择存储在色域存储部分20中的多种色域的任一个；以及色域内外判断部分40，其用于判断格点数据获取部分10所获取的各格点数据集是存在于由色域选择部分30选择的色域的内部(包括色域边界)还是存在于该色域的外部。

另外，颜色处理装置1还设置有第一颜色转换处理部分50和色域内转换后颜色数据输出部分60。第一颜色转换处理部分50对被色域内外判断部分40判断为存在于色域内部(包括色域边界)的格点数据集进行颜色转换处理。色域内转换后颜色数据输出部分60与格点数据获取部分10所获取的格点数据集相关联地输出已经由第一颜色转换处理部分50进行过颜色转换的色域内的转换后颜色数据集(色域内转换后颜色数据集)。

此外，颜色处理装置1还设置有第二颜色转换处理部分70和色域外转换后颜色数据输出部分80。第二颜色转换处理部分70对被色域内外判断部分40判断为存在于色域外部的格点数据集进行颜色转换处理。基于作为颜色转换对应关系的一个实例的色域内转换后颜色数据集进行此颜色转换处理。色域外转换后颜色数据输出部分80与格点数据获取部分10所获取的格点数据集相关联地输出已经由第二颜色转换处理部分70进行过颜色转换的色域外的转换后颜色数据集(色域外转换后颜色数据集)。

此外，颜色处理装置1设置有转换后颜色数据输出部分90，该转换后颜色数据输出部分90用于输出来自色域内转换后颜色数据输出部分60的与格点数据集相关联的色域内转换后颜色数据集，并且输出来自色域外转换后颜色数据输出部分80的与格点数据集相关联的色域外转换后颜色数据集。

格点数据获取部分10是用于获取待进行颜色转换的转换源颜色数据集的转换源颜色数据获取部分的一个实例，并且获取例如在L^＊a^＊b^＊颜色空间(设备无关颜色空间)中规则排列的颜色数据集作为转换源颜色数据集。该规则排列的颜色数据集通常称为“格点”。在本说明书中，这些格点中的每一个的色坐标称为“格点数据集”。

例如，在三维L^＊a^＊b^＊颜色空间中，将明度L^＊的坐标值设定在0～100的范围内，并且将色度a^＊和b^＊的坐标值分别设定在-128～127的范围内。将每个坐标轴分割成任意的段数(例如16段)，并且将所分割的坐标轴上的坐标值的所有组合作为L^＊a^＊b^＊颜色空间中的格点数据集。

如上所述，格点数据获取部分10例如获取L^＊a^＊b^＊颜色空间中的格点的色坐标作为格点数据集。然后，格点数据获取部分10将所得到的格点数据集发送到色域内外判断部分40。

色域存储部分20是色域存储部分的一个实例，并且用于存储各种色域，每种色域都是L^＊a^＊b^＊颜色空间中的多面体(色域边界多边形)。这里，图2显示了存储在色域存储部分20中的色域边界多边形的一个实例。由于色域是占据三维L^＊a^＊b^＊颜色空间中的一部分的区域，因此可使用多面体来表达色域。为了表达各种类型的色域，如图2所示，色域存储部分20利用包括一组诸如三角形等多边形(多边形平面)在内的多面体在L^＊a^＊b^＊颜色空间的一部分中形成空间区域。该多面体在L^＊a^＊b^＊颜色空间中限定出色域(颜色再现范围)。顺便提及，为了简化绘图，图2显示了仅表达其中一个色域的色域边界多边形。另外，图2显示了仅将色域边界多边形的局部区域表达为一组多边形平面，但色域边界多边形的整个区域是由一组多边形平面形成的。

本示例性实施例的色域存储部分20存储有例如以下三个色域作为上述多种类型的色域：诸如彩色打印机等图像输出装置(对象装置)的色域(第一色域)，例如对该图像输出装置将格点数据获取部分10获取的格点数据集进行颜色转换；包括第一色域外部的区域并且对于图像数据(颜色数据)的颜色再现而言是重要的区域的色域(第二色域)，其中该图像数据例如来自与图像输出装置相连的显示装置等输入装置(输入设备)；以及作为例如通用图像输出装置的颜色再现范围的色域(第三色域)。

图3为显示存储在色域存储部分20中的三个色域的示意图。图3显示了在L^＊a^＊b^＊颜色空间中设定色度b^＊＝0的情况下在L^＊a^＊平面内存储在色域存储部分20中的三个色域。这三个存储在色域存储部分20中的色域都是利用颜色转换特性模型预先对各装置进行转换而得到的L^＊a^＊b^＊颜色空间中的色域。以与例如后述的第一颜色转换处理部分50进行颜色转换处理所使用的颜色转换特性模型相同的方式生成该颜色转换特性模型。

色域选择部分30是色域选择部分的一个实例，并且根据例如来自操作输入部分(图中未示出)的指示信号来选择存储在色域存储部分20中的多种色域的任一个，该操作输入部分用于接收用户所输入的操作。然后，色域选择部分30指示色域存储部分20将与所选择的色域相关的信息(色域信息)发送到色域内外判断部分40中。例如，当用户要求不仅对颜色转换对象装置而且还要对通用图像输出装置进行颜色转换处理以另外使用通用图像输出装置时，根据用户所输入的操作选择第三色域。否则，当用户要求对如下色域进行颜色转换处理时，即：对于来自输入设备的图像数据(颜色数据)的颜色再现而言重要的色域，此时根据用户所输入的操作选择第二色域。作为另一种选择，当用户要求仅对颜色转换对象装置进行颜色转换处理时，根据用户所输入的操作选择第一色域。

注意到，色域选择部分30可构造成根据格点数据获取部分10所获取的格点数据集的数量或L^＊a^＊b^＊颜色空间内部的格点数据集的范围等来自动选择多种色域中的任一个，从而取代将色域选择部分30构造成根据用户所输入的操作来选择多种色域中的任一个。

色域内外判断部分40是判断部分的一个实例。色域内外判断部分40从格点数据获取部分10获取格点数据集，并且还从存储在色域存储部分20中的多个色域中获取由色域选择部分30选择的与色域相关的信息(色域信息)。然后，色域内外判断部分40对L^＊a^＊b^＊颜色空间中的各格点数据集与色域信息进行比较，并且判断所获得的各格点数据集是存在于所选择的色域的色域边界多边形之内(或者在色域边界多边形的表面上)还是存在于色域边界多边形之外。

然后，色域内外判断部分40将被判断为存在于色域边界多边形之内的格点数据集发送到第一颜色转换处理部分50中。另外，色域内外判断部分40将被判断为存在于色域边界多边形之外的格点数据集发送到第二颜色转换处理部分70中。

第一颜色转换处理部分50是第一颜色转换处理部分的一个实例并且生成颜色转换特性模型。颜色转换特性模型用公式表示并定义L^＊a^＊b^＊颜色空间(第一颜色空间)中的颜色数据集与CMYK颜色空间(第二颜色空间)中的颜色数据集之间的对应关系，该对应关系用于将L^＊a^＊b^＊颜色空间中的格点数据集转换成CMYK颜色空间中的颜色数据集。然后，第一颜色转换处理部分50从色域内外判断部分40获取被判断为存在于色域之内的格点数据集，并且基于所生成的颜色转换特性模型对所获取的格点数据集进行颜色转换处理。

图4为显示第一颜色转换处理部分50的功能构造的框图。第一颜色转换处理部分50设置有实际数据对输入部分51、实际数据对存储部分52、权重生成部分53、颜色转换特性模型计算部分54以及颜色转换部分55。

实际数据对输入部分51获取一对颜色数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)和(y_1i，y_2i，y_3i)作为实际数据对。颜色数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)表征基于CMYK颜色空间中的色坐标值的各种组合所生成的各颜色样本(色标)，并且通过对L^＊a^＊b^＊颜色空间中的各色标进行实际测定(测色)而得到颜色数据集(y_1i，y_2i，y_3i)。

实际数据对存储部分52存储实际数据对输入部分51所得到的实际数据对。具体而言，实际数据对存储部分52存储n对表征CMYK颜色空间中的色标的实际数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)和L^＊a^＊b^＊颜色空间中对应于各实际数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)的实际数据集(y_1i，y_2i，y_3i)。这里，n和i为整数，其中i＝1～n。

权重生成部分53生成权重，当例如利用实际数据集通过诸如回归分析等统计处理来计算颜色转换特性模型时，将权重分配给实际数据集。

通过诸如回归分析等统计处理，颜色转换特性模型计算部分54计算出颜色转换特性模型，其中该颜色转换特性模型用公式表示并定义L^＊a^＊b^＊颜色空间中的颜色数据集与CMYK颜色空间(对象装置的输出颜色空间)中的颜色数据集之间的对应关系。更确切地说，颜色转换特性模型计算部分54从色域内外判断部分40获取色域内格点数据集、从实际数据对存储部分52获取实际数据对并且从权重生成部分53获取权重。此时，将所获取的待分配给预定实际数据集的权重设定成根据该预定实际数据集与格点数据集之间的色差距离来取值。然后，颜色转换特性模型计算部分54将权重生成部分53所生成的权重分配给从实际数据对存储部分52获取的实际数据集，并且利用加权后的实际数据集进行线性回归分析。于是，颜色转换特性模型计算部分54计算出颜色转换特性模型，该颜色转换特性模型定义了L^＊a^＊b^＊颜色空间中的色域内颜色(格点数据集)和CMYK颜色空间中与L^＊a^＊b^＊颜色空间中各颜色相对应的颜色(转换后颜色数据集)之间的对应关系。然后，颜色转换特性模型计算部分54将计算出的颜色转换特性模型发送到颜色转换部分55中。

在下文中，将说明第一颜色转换处理部分50中的颜色转换特性模型的生成。第一颜色转换处理部分50生成颜色转换特性模型以将三维L^＊a^＊b^＊颜色空间中的颜色数据集(L^＊，a^＊，b^＊)转换成四维CMYK颜色空间中的颜色数据集(C，M，Y，K)。

在格点数据获取部分10所获取的格点数据集是L^＊a^＊b^＊颜色空间(第一颜色空间)中的三维数据集(y_1j，y_2j，y_3j)而将要通过颜色转换部分55的颜色转换而得到并输出的转换后颜色数据集是CMYK颜色空间(第二颜色空间)中的四维数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)的情况下，进行计算以求解以下包括有常数项的式(1)。然而，在这种情况下，因为在式(1)中将要受到颜色转换的转换源颜色由三维格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)来表达，而转换后颜色由四维的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)来表达，由于缺少已知值而造成式(1)的解不是唯一确定的。因此，这里采用以下计算方法：事先利用格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)计算出CMYK颜色空间中的“K”(＝x_4j)；将计算出的(x_4j)设定为转换源颜色；然后通过计算式(1)得到剩余的转换后颜色数据段例如(x_1j，x_2j，x_3j)。具体而言，通过计算以下包括有常数项的式(2)得到转换后颜色数据段(x_1j，x_2j，x_3j)。

$\left(\begin{array}{c}{x}_{1j}\\ x_{2j}\\ x_{3j}\\ x_{4j}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}{m}_{11}& m_{12}& m_{13}& m_{14}\\ m_{21}& m_{22}& m_{23}& m_{24}\\ m_{31}& m_{32}& m_{33}& m_{34}\\ m_{41}& m_{42}& m_{43}& m_{44}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{y}_{1j}\\ y_{2j}\\ y_{3j}\\ 1\end{array}\right)\·\·\·\left(1\right)$

$\left(\begin{array}{c}{x}_{1j}\\ x_{2j}\\ x_{3j}\\ x_{4j}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ccccc}{m}_{11}& m_{12}& m_{13}& m_{14}& m_{15}\\ m_{21}& m_{22}& m_{23}& m_{24}& m_{25}\\ m_{31}& m_{32}& m_{33}& m_{34}& m_{35}\\ m_{41}& m_{42}& m_{43}& m_{44}& m_{45}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{y}_{1j}\\ y_{2j}\\ y_{3j}\\ x_{4j}\\ 1\end{array}\right)\·\·\·\left(2\right)$

图5为显示在第一颜色转换处理部分50中生成颜色转换特性模型的处理程序的一个实例的流程图。如图5所示，在第一颜色转换处理部分50中的颜色转换特性模型的生成处理中，执行权重生成处理(步骤101)、矩阵元素计算处理(步骤102)以及转换值计算处理(步骤103)。

[权重生成处理]

首先，第一颜色转换处理部分50进行在权重生成部分53中生成权重W_ij的权重生成处理(步骤101)。权重生成部分53从色域内外判断部分40获取表征转换源颜色的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)。另外，权重生成部分53从实际数据对存储部分52获取L^＊a^＊b^＊颜色空间中的实际数据集(y_1i，y_2i，y_3i)，并且对色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)中与实际数据集(y_1i，y_2i，y_3i)中的各对信号分量之间的差值进行归一化。然后，权重生成部分53生成第一权重W_1ij，该第一权重W_1ij随着与这些被归一化的差值分量所组成的归一化信号相关的欧几里得距离而单调递减。具体而言，将第一权重W_1ij设定为下式(3)中所示的第一函数Fij。

另外，权重生成部分53从色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)计算出(x_4j)。然后，权重生成部分53从实际数据对存储部分52中获取CMYK颜色空间中与L^＊a^＊b^＊颜色空间中的实际数据集(y_1i，y_2i，y_3i)对应的实际数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)，并且对所计算出的(x_4j)与实际数据段(x_4i)的各对信号分量之间的差值进行归一化。然后，权重生成部分53生成第二权重W_2ij，该第二权重W_2ij随着与这些被归一化的差值分量所组成的归一化信号相关的欧几里得距离而单调递减。具体而言，将第二权重W_2ij设定为下式(4)中所示的第二函数G_ij。

随后，权重生成部分53生成如式(5)所示的第一权重W_1ij与第二权重W_2ij彼此结合的权重W_ij。

注意到式(3)中的y₁₀、y₂₀和y₃₀以及式(4)中的x₄₀为根据欧几里得距离来限定第一权重W_1ij的宽度和第二权重W_2ij的宽度的归一化常数。

W_1ij＝F_ij(((y_1i-y_1j)/y₁₀)²+((y_2i-y_2j)/y₂₀)²+((y_3i-y_3j)/y₃₀)²)            …(3)

W_2ij＝G_ij(((x_4i-x_4j)/x₄₀)²)        …(4)

W_ij＝H(W_1ij，W_2ij)          …(5)

这样，在权重生成处理(步骤101)中，利用随着两个颜色数据集(色坐标)之间的欧几里得距离而单调递减的两个函数即第一函数F_ij和第二函数G_ij来设定权重W_ij。根据此设定，对于与颜色空间中的各格点数据集相距的距离的差值(色差距离)大的实际数据集，将权重W_ij设定为小以使得该实际数据集产生较小影响。另一方面，对于与格点数据集相距的距离的色差小的实际数据集，将权重W_ij设定为大以将该实际数据集处理为重要的数据集。

[矩阵元素计算处理]

在权重生成处理(步骤101)之后的矩阵元素计算处理(步骤102)中，颜色转换特性模型计算部分54进行求出式(2)中的矩阵中的所有元素m₁₁，m₁₂，m₁₃，m₁₄，...的处理。

颜色转换特性模型计算部分54从色域内外判断部分40获取色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)，并且从实际数据对存储部分52获取CMYK颜色空间中的实际数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)和L^＊a^＊b^＊颜色空间中的对应实际数据集(y_1i，y_2i，y_3i)。此外，颜色转换特性模型计算部分54获取从权重生成部分53生成的权重W_ij。

然后，颜色转换特性模型计算部分54在使平方和E_j(如下式(7)所示)最小化的条件下通过作为线性回归分析一个实例的最小二乘法求出式(2)中的矩阵中的所有元素m₁₁，m₁₂，m₁₃，m₁₄，...。确切地说，平方和E_j是用由下式(6)计算出的输出转换值(x′_1i，x′_2i，x′_3i，x′_4i)与CMYK颜色空间中的实际数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)之间的欧几里得距离乘以在权重生成处理(步骤101)中所生成的权重W_ij而得到的数值。这里，CMYK颜色空间中的实际数据集(x_1i，x_2i，x_3i，x_4i)与用于基于式(6)来计算输出转换值(x′_1i，x′_2i，x′_3i，x′_4i)的L^＊a^＊b^＊颜色空间中的实际数据集(y_1i，y_2i，y_3i)相对应。

$\left(\begin{array}{c}{x}_{1i}^{\′}\\ x_{2i}^{\′}\\ x_{3i}^{\′}\\ x_{4i}^{\′}\end{array}\right)\left(\begin{array}{ccccc}{m}_{11}& m_{12}& m_{13}& m_{14}& m_{15}\\ m_{21}& m_{22}& m_{23}& m_{24}& m_{25}\\ m_{31}& m_{32}& m_{33}& m_{34}& m_{35}\\ m_{41}& m_{42}& m_{43}& m_{44}& m_{45}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{y}_{1j}\\ y_{2j}\\ y_{3j}\\ x_{4j}\\ 1\end{array}\right)\·\·\·\left(6\right)$

$E_j=\underset{i=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(W_{\mathrm{ij}}^2({(x_{1i}^{\′}-x_{1i})}^2+{(x_{2i}^{\′}-x_{2i})}^2+{(x_{3i}^{\′}-x_{3i})}^2+{(x_{4i}^{\′}-x_{4i})}^2)\right)\·\·\·\left(7\right)$

[转换值计算处理]

在矩阵元素计算处理(步骤102)之后的转换值计算处理(步骤103)中，利用分别表征转换源颜色的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)和从格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)所计算出的(x_4j)来计算转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j)。通过将在矩阵元素计算处理(步骤102)中已经求出的所有矩阵元素m₁₁，m₁₂，m₁₃，m₁₄，...代入式(2)来进行转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j)的计算。

此外，颜色转换特性模型计算部分54将计算出的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j)发送到权重生成部分53。权重生成部分53参照由颜色转换特性模型计算部分54计算出的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j)来调整归一化常数y₁₀，y₂₀，y₃₀，x₄₀，进而重新计算权重W_ij。然后，利用重新计算的权重W_ij，颜色转换特性模型计算部分54得到使式(7)中的E_j最小化的矩阵元素m₁₁，m₁₂，m₁₃，m₁₄，...所组成的矩阵。另外，颜色转换特性模型计算部分54利用矩阵元素m₁₁，m₁₂，m₁₃，m₁₄，...重新计算转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j)。颜色转换特性模型计算部分54通过重复执行从步骤101的权重生成处理到步骤103的转换值计算处理的处理来使转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j)收敛，从而得到具有高精度的矩阵。

然后，颜色转换特性模型计算部分54将所得到的式(2)中由矩阵元素m₁₁，m₁₂，m₁₃，m₁₄，...组成的矩阵设定为颜色转换部分55中的颜色转换特性模型。基于具有所设定的矩阵的式(2)，颜色转换部分55根据从色域内外判断部分40所获取的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)计算出转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)。这里，转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)是对象装置的输出颜色空间中的颜色数据集。

颜色转换部分55在使转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)与色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)相关联的同时将所计算出的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)发送到色域内转换后颜色数据输出部分60。然后，色域内转换后颜色数据输出部分60将与色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)相关联的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)发送到第二颜色转换处理部分70和转换后颜色数据输出部分90。

要注意到，本示例性实施例的第一颜色转换处理部分50既可使用前述利用加权的实际数据集进行线性回归分析的统计处理方法，也可使用利用已经从加权的实际数据集进行过学习的神经网络的其它统计处理方法或等效方法来作为生成颜色转换特性模型的方法。

在下文中，将对第二颜色转换处理部分70进行说明。第二颜色转换处理部分70是第二颜色转换处理部分的一个实例，并且对从色域内外判断部分40获取的被判断为存在于色域之外的格点数据集进行颜色转换处理。基于色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)及由第一颜色转换处理部分50生成的对应转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)进行第二颜色转换处理部分70的该颜色转换处理，并且各对色域内格点数据集与转换后颜色数据集是颜色转换对应关系的一个实例。

图6为显示第二颜色转换处理部分70的功能构造的框图。第二颜色转换处理部分70设置有色域内转换后颜色数据获取部分71、色域内转换后颜色数据存储部分72、色相角计算部分73以及颜色转换部分74。

色域内转换后颜色数据获取部分71从色域内转换后颜色数据输出部分60获取与色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)相关联的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)。色域内转换后颜色数据存储部分72将色域内转换后颜色数据获取部分71所获取的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)和与色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)相关联的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)成对存储起来。

色相角计算部分73从色域内外判断部分40获取被判断为存在于色域之外的格点数据集(y_1q，y_2q，y_3q)。这里为了算出角度(色相角)，考虑L^＊a^＊b^＊颜色空间中的特定平面，即，将明度轴(L^＊轴)设定在原点的a^＊b^＊平面。色相角计算部分73计算出a^＊b^＊平面内任一色度轴(例如a^＊轴)与连接原点和色域外格点数据集(y_1q，y_2q，y_3q)的坐标点(格点)Q的连线之间的夹角(色相角)。

此外，色相角计算部分73从色域内转换后颜色数据存储部分72获取色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)。此外，色相角计算部分73从所获取的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)中提取出存在于a^＊b^＊平面内部的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)，其中该a^＊b^＊平面与从色域内外判断部分40获取的色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)所在的a^＊b^＊平面相同。更具体而言，如此提取出的色域内格点数据集是与从色域内外判断部分40获取的格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)具有相同明度(L^＊＝y_1q)的数据集(y_1j(＝y_1q)，y_2j，y_3j)。此外，色相角计算部分73从提取出的同一明度平面内的色域内格点数据集(y_1q，y_2j，y_3j)中提取出该平面内位于色域外边界附近的格点数据集(y_1q，y_2j，y_3j)。

然后，色相角计算部分73计算出与同一a^＊b^＊平面内色域外边界附近的格点数据集(y_1q，y_2j，y_3j)的各坐标点(格点)相关的色相角。

此外，色相角计算部分73从与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)处于同一a^＊b^＊平面内的色域外边界附近的格点(y_1q，y_2j，y_3j)中选择出两个色域内格点。所选择的这两个点是色相角紧邻地大于色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的色相角的色域内格点、以及色相角紧邻地小于色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的色相角的色域内格点。

随后，色相角计算部分73将与所选择的两个色域内格点及其色相角相关的信息、以及与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)及其色相角相关的信息输出到颜色转换部分74中。

这里，图7为示出用于说明从色相角计算部分73输出的两个色域内格点及其色相角的说明图。图7显示了L^＊a^＊b^＊颜色空间中与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)具有相同的L^＊值的平面(a^＊b^＊平面)。

如图7所示，色相角计算部分73首先计算出与从色域内外判断部分40获取的色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)相关的色相角θ。然后，色相角计算部分73从自色域内转换后颜色数据存储部分72获取的色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)中提取出色域内格点(y_1q，y_2j，y_3j)，该色域内格点(y_1q，y_2j，y_3j)存在于与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)具有相同明度(L^＊＝y_1q)的平面的内部。然后，从所提取的各色域内格点中提取出在该平面(L^＊＝y_1q)内色域外边界附近的格点G1，G2，...，G14。然后，色相角计算部分73计算出分别与格点G1，G2，...，G14相关的色相角θ1，θ2，...，θ14。

接下来，色相角计算部分73从具有计算出的色相角θ1，θ2，...，θ14的格点G1，G2，...，G14中选择出格点G2，该格点G2的色相角θ2紧邻地大于色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的色相角θ。色相角计算部分73还选择出格点G1，该格点G1的色相角θ1紧邻地小于色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的色相角θ。然后，将与所选择的两个色域内格点G1、G2及其色相角θ1、θ2相关的信息以及与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)及其色相角θ相关的信息输出到颜色转换部分74中。

颜色转换部分74从色相角计算部分73中获取与所选择的两个色域内格点G1、G2及其色相角θ1、θ2相关的信息以及与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)及其色相角θ相关的信息。另外，颜色转换部分74从色域内转换后颜色数据存储部分72中获取第一颜色转换处理部分50计算出的与所获取的两个色域内格点G1、G2相对应的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)。

然后，颜色转换部分74基于两格点G1、G2的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)计算出色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)。更确切地说，利用格点G1、G2的色相角θ1、θ2以及格点Q的色相角θ进行插值运算，从而对连接两格点G1、G2的两转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)的线段进行内分。于是，颜色转换部分74计算出与色域外格点Q相关的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)，该转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)是对象装置的输出颜色空间中的颜色数据集。

更确切地说，颜色转换部分74计算出格点G2的色相角θ2与格点Q的色相角θ之间的差值(θ2-θ)、以及格点G1的色相角θ1与格点Q的色相角θ之间的差值(θ-θ1)。然后，颜色转换部分74利用差值(θ2-θ)和差值(θ-θ1)对连接格点G1、G2的两转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)的线段进行内分。具体而言，通过下式(8)计算出格点Q的转换后颜色数据集q(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)：

$q=\frac{(\mathrm{\θ}2-\mathrm{\θ})X1+(\mathrm{\θ}-\mathrm{\θ}1)X2}{\mathrm{\θ}2-\mathrm{\θ}1}\·\·\·\left(8\right)$

其中，X1和X2分别表示格点G1、G2的转换后颜色数据集。

利用式(8)计算出的转换后颜色数据集q(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)与坐标点H的转换后颜色数据集相当，其中该坐标点H按照(θ2-θ)：(θ-θ1)的比率对连接格点G1和G2的线段进行内分。相应地，色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的转换后颜色数据集q(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)是与色域外部的格点相关的转换后颜色数据集，但是其中却反映出色域外格点Q附近的色域内转换后颜色数据集。此外，利用存在于与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)具有相同明度(L^＊＝y_1q)的平面上的色域内转换后颜色数据集，可使转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)保持相同的与明度相关的颜色信息，并且具有与色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)相同的色相角。这样即使对于色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)也可抑制颜色再现性的劣化。

此外，第二颜色转换处理部分70利用第一颜色转换处理部分50所计算出的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)通过诸如插值运算等的算术运算计算出色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)。因此，与利用如同第一颜色转换处理部分50的颜色转换特性模型、利用色域压缩处理(色域映射算法)或利用其它类似技术来计算色域外格点Q(y_1q，y_2q，y_3q)的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)的情况相比，第二颜色转换处理部分70可以用更短的时间计算出转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)。

然后，颜色转换部分74将所计算出的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)与色域外格点数据集(y_1q，y_2q，y_3q)相关联地发送到色域外转换后颜色数据输出部分80中。然后，色域外转换后颜色数据输出部分80将与色域外格点数据集(y_1q，y_2q，y_3q)相关联的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)发送到转换后颜色数据输出部分90。

转换后颜色数据输出部分90从色域内转换后颜色数据输出部分60获取与色域内格点数据集(y_1j，y_2j，y_3j)相关联的转换后颜色数据集(x_1j，x_2j，x_3j，x_4j)，并且从色域外转换后颜色数据输出部分80获取与色域外格点数据集(y_1q，y_2q，y_3q)相关联的转换后颜色数据集(x_1q，x_2q，x_3q，x_4q)。然后，转换后颜色数据输出部分90输出由各对色域内、色域外格点数据集及其对应的转换后颜色数据集组成的数据群，其中通过颜色转换处理分别从各格点数据集得到与其对应的转换后颜色数据集。此数据群用于称为直接查找表(DLUT)的颜色转换表中，其中当诸如彩色打印机等彩色图像形成装置或其它类似装置对从诸如个人计算机(PC)等外部设备输入的图像数据进行颜色转换处理时使用该直接查找表。

这里，图8为显示由颜色处理装置1执行的颜色转换处理程序的一个实例的流程图。如图8所示，在颜色处理装置1中，格点数据获取部分10获取格点数据集(步骤201)，然后将所获取的格点数据集发送到色域内外判断部分40(步骤202)。与此同时，色域选择部分30选择出存储在色域存储部分20中的多种色域中的任一个(步骤203)。色域内外判断部分40获取与由色域选择部分30从存储在色域存储部分20中的多个色域中所选择的色域相关的信息(色域信息)(步骤204)。

随后，色域内外判断部分40对所获取的格点数据集与色域信息进行比较，进而判断出所获取的各格点数据集存在于所选择的色域之内(或者在色域边界多边形的表面上)还是存在于该色域之外(步骤205)。色域内外判断部分40将被判断为存在于所选择的色域之内(或者在色域表面上)的各格点数据集发送到第一颜色转换处理部分50中(步骤206)。另一方面，色域内外判断部分40将被判断为存在于所选择的色域之外的各格点数据集发送到第二颜色转换处理部分70中(步骤207)。

已经获取色域内格点数据集的第一颜色转换处理部分50通过利用颜色转换特性模型对色域内格点数据集进行颜色转换处理来计算出转换后颜色数据集(步骤208)。然后，第一颜色转换处理部分50将所计算出的转换后颜色数据集分别与各色域内格点数据集相关联地发送到第二颜色转换处理部分70中(步骤209)。

第二颜色转换处理部分70获取色域内格点数据集和由第一颜色转换处理部分50计算出的转换后颜色数据集(步骤210)。然后，第二颜色转换处理部分70利用色域内格点数据集和由第一颜色转换处理部分50计算出的转换后颜色数据集通过诸如插值运算等算术运算计算出各色域外格点数据集的转换后颜色数据集(步骤211)。

然后，转换后颜色数据输出部分90输出由色域选择部分30选择的色域内、外的格点数据集与通过颜色转换处理得到的对应的转换后颜色数据集成对组成的数据群(步骤212)。这样，颜色处理装置1对色域选择部分30所选择的色域内、外的格点数据集进行颜色转换处理。

接下来，图9为显示本示例性实施例的颜色处理装置1的硬件构造的示意图。如图9所示，颜色处理装置1设置有：CPU 101，其作为根据预先设定的处理程序来执行数字算术运算以便执行颜色转换处理的算术单元的一个实例；RAM 102，其中存储有由CPU 101执行的处理程序等；ROM 103，其中存储有由CPU 101执行的处理程序等所使用的诸如设定值等数据；诸如EEPROM或闪存等非易失性存储器104，其是可重写的并且即使当中断电源供应时也可保持数据；以及接口105，其对从与颜色处理装置1相连接的各部分输入的信号及输出到各部分的信号进行控制。

此外，外部存储装置100与颜色处理装置1连接。在该外部存储装置100中存储有由颜色处理装置1执行的处理程序。颜色处理装置1读出处理程序，由此在本示例性实施例的颜色处理装置1中执行颜色转换处理。

应该注意的是，这里的“存储部分”包括诸如硬盘驱动器和存储器等装置。

换句话说，从外部存储装置100中读出用于实现上述格点数据获取部分10、色域选择部分30、色域内外判断部分40、第一颜色转换处理部分50、色域内转换后颜色数据输出部分60、第二颜色转换处理部分70、色域外转换后颜色数据输出部分80以及转换后颜色数据输出部分90的各功能的程序，以将该程序载入颜色处理装置1的RAM 102中。然后，CPU 101基于载入RAM 102的处理程序执行各种处理。例如可以通过将存储在作为外部存储装置100实例的硬盘、DVD-ROM等中的处理程序载入RAM 102中来提供该处理程序。另外，作为提供处理程序的另一方面，可预先将处理程序存储在ROM103中，然后再将该处理程序从ROM 103载入RAM 102。此外，当设置有诸如EEPROM等可重写ROM 103时，可以在颜色处理装置1的组装完成之后将处理程序提供给ROM 103，进而将程序从ROM103载入RAM 102。另外，可通过诸如互联网等网络将处理程序发送到颜色处理装置1，然后将处理程序安装在颜色处理装置1的RAM102中。

如上所述，本示例性实施例的颜色处理装置1利用在颜色转换时得到具有高精度的转换后颜色数据集的颜色转换特性模型对色域选择部分30所选择的色域内的各颜色数据集(格点数据集)进行颜色转换处理。另一方面，本示例性实施例的颜色处理装置1利用色域内转换后颜色数据集通过诸如插值运算等高速执行的算术运算对色域选择部分30所选择的色域外部的各颜色数据集(格点数据集)进行颜色转换处理。

因此，以下述方式对颜色空间中的颜色数据集进行颜色转换处理：即，在保持高颜色转换精度的情况下对颜色空间中就颜色转换处理而言重要的区域进行颜色转换，而通过预计可实现较高速度运算的颜色转换处理对相对不太重要的区域进行颜色转换。这样，预计可加速整个颜色转换处理。此外，由于色域选择部分30选择出针对颜色转换处理的重要区域，因此可自由设定需要保持高颜色转换精度的区域以及适于在颜色转换处理中进行高速算术运算的区域。

以上提供了对本发明示例性实施例的说明，其目的在于举例和说明。这并不意味上述实施例为穷举的或将本发明局限于所公开的确切形式。显然，很多变型和变更对于本领域的普通技术人员来说是显而易见的。选择和说明上述示例性实施例旨在更好地解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例以及适用于预期的特定应用的各种变型。本发明的范围由所附权利要求书及其等同内容限定。

Claims (10)

1.一种颜色处理装置，包括：

转换源颜色数据获取部分，其用于获取第一颜色空间中的转换源颜色数据集；

色域存储部分，其用于存储色域；

判断部分，其用于判断由所述转换源颜色数据获取部分获取的各转换源颜色数据集是否存在于所述色域存储部分中所存储的色域之内；

第一颜色转换处理部分，其用于利用颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集A进行颜色转换处理，所述转换源颜色数据集A被所述判断部分判断为存在于所述色域之内，所述颜色转换特性模型限定所述第一颜色空间中的颜色与作为颜色转换处理目的空间的第二颜色空间中的颜色之间的对应关系；以及

第二颜色转换处理部分，其利用颜色转换对应关系对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，所述转换源颜色数据集B被所述判断部分判断为不存在于所述色域之内，通过所述第一颜色转换处理部分对所述转换源颜色数据集A进行颜色转换处理而得到所述颜色转换对应关系。

2.根据权利要求1所述的颜色处理装置，其中，

所述第二颜色转换处理部分利用由所述第一颜色转换处理部分得到的所述颜色转换对应关系通过插值运算对所述转换源颜色数据集B进行颜色转换处理。

3.根据权利要求2所述的颜色处理装置，其中，

所述转换源颜色数据获取部分获取L^＊a^＊b^＊颜色空间中的转换源颜色数据集作为所述转换源颜色数据集，并且

所述第二颜色转换处理部分利用与一部分转换源颜色数据集A相关的颜色转换对应关系通过插值运算对所述各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，所述一部分转换源颜色数据集A位于所述色域内并且具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量，并且由所述第一颜色转换处理部分得到所述颜色转换对应关系。

4.根据权利要求3所述的颜色处理装置，其中，

所述第二颜色转换处理部分计算出所述各转换源颜色数据集B的色相角和位于所述色域内的一部分转换源颜色数据集A的色相角，并且基于所述各转换源颜色数据集B的色相角和位于所述色域内的一部分转换源颜色数据集A的色相角来进行所述插值运算，所述一部分转换源颜色数据集A位于所述色域的边界附近并且都具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量。

5.根据权利要求1所述的颜色处理装置，其中，

所述色域存储部分是存储有多个色域的存储部分，所述多个色域包括使用颜色转换数据集的装置的色域和覆盖所述色域的至少一个色域，通过对由所述转换源颜色数据获取部分获取的转换源颜色数据集进行颜色转换处理而得到所述颜色转换数据集，

所述颜色处理装置还包括色域选择部分，所述色域选择部分用于从存储在所述色域存储部分中的多个色域中选择一个色域；并且

所述判断部分判断所述各转换源颜色数据集是否存在于由所述色域选择部分选择的所述一个色域之内。

6.一种颜色处理方法，包括：

获取第一颜色空间中的转换源颜色数据集；

判断所述各转换源颜色数据集是否存在于色域之内；

利用颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集A进行颜色转换处理，所述转换源颜色数据集A被判断为存在于所述色域之内，所述颜色转换特性模型限定所述第一颜色空间中的颜色与作为颜色转换处理目的空间的第二颜色空间中的颜色之间的对应关系；以及

利用颜色转换对应关系对所述转换源颜色数据集中所包括的各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，所述转换源颜色数据集B被判断为不存在于所述色域之内，利用所述颜色转换特性模型对所述转换源颜色数据集A进行颜色转换处理而得到所述颜色转换对应关系。

7.根据权利要求6所述的颜色处理方法，其中，

利用所述颜色转换对应关系通过插值运算对所述转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，利用所述颜色转换特性模型进行颜色转换处理而得到所述颜色转换对应关系。

8.根据权利要求7所述的颜色处理方法，其中，

获取L^＊a^＊b^＊颜色空间中的转换源颜色数据集作为所述转换源颜色数据集，并且

利用与一部分转换源颜色数据集A相关的颜色转换对应关系通过插值运算对所述各转换源颜色数据集B进行颜色转换处理，所述一部分转换源颜色数据集A具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量，并且利用所述颜色转换特性模型得到所述颜色转换对应关系。

9.根据权利要求8所述的颜色处理方法，其中，

计算出所述各转换源颜色数据集B的色相角和一部分转换源颜色数据集A的色相角，并且基于所述各转换源颜色数据集B的色相角和所述一部分转换源颜色数据集A的色相角来进行所述插值运算，所述一部分转换源颜色数据集A位于所述色域的边界附近并且具有与所述各转换源颜色数据集B的明度分量相同的明度分量。

10.根据权利要求6所述的颜色处理方法，还包括：

从多个色域中选择一个色域，所述多个色域包括使用颜色转换数据集的装置的色域和覆盖所述色域的至少一个色域，通过对所述转换源颜色数据集进行颜色转换处理而得到所述颜色转换数据集；以及

判断所述各转换源颜色数据集是否存在于所选择的色域之内。

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