CN102833555B - 颜色处理设备和颜色处理方法 - Google Patents

颜色处理设备和颜色处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102833555B
CN102833555B CN201210206064.8A CN201210206064A CN102833555B CN 102833555 B CN102833555 B CN 102833555B CN 201210206064 A CN201210206064 A CN 201210206064A CN 102833555 B CN102833555 B CN 102833555B
Authority
CN
China
Prior art keywords
color
space
data
data set
point
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201210206064.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102833555A (zh
Inventor
铃木隆广
新原晋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Publication of CN102833555A publication Critical patent/CN102833555A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102833555B publication Critical patent/CN102833555B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/67—Circuits for processing colour signals for matrixing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
    • G01J3/462—Computing operations in or between colour spaces; Colour management systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6058—Reduction of colour to a range of reproducible colours, e.g. to ink- reproducible colour gamut
    • H04N1/6061—Reduction of colour to a range of reproducible colours, e.g. to ink- reproducible colour gamut involving the consideration or construction of a gamut surface
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/68—Circuits for processing colour signals for controlling the amplitude of colour signals, e.g. automatic chroma control circuits

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及颜色处理设备和颜色处理方法。输入表现颜色空间的数据，获取表现多个颜色区域中每一个颜色区域的视觉均匀性的数据集；并且在所述颜色空间上，设置表示包括与所述数据集相对应的多个颜色区域的控制区域的控制点。然后，使用所述控制点和所述数据集，校正缩小所述颜色空间。

Description

颜色处理设备和颜色处理方法
技术领域
本发明涉及一种颜色处理设备和颜色处理方法，尤其涉及一种生成与人类知觉相一致的颜色空间的颜色处理设备和颜色处理方法。
背景技术
作为定量表现颜色所需的颜色系统，可以使用各种颜色空间。例如，CIE(国际照明委员会)所指定的CIELAB空间和CIELUV空间以及CIECAM02中的JCh空间等是典型例子。然而，这些颜色空间对于人类知觉是非均匀颜色空间。
图1示出在CIELAB空间上绘制有分别针对25色的麦克亚当颜色辨别阈值(D.L.MacAdam"Visual sensitivities to colordifferences in daylight"Journal of the Optical Society of America,Vol.32,No.5,pp.247-274,May 1942)的状态。注意，在图1中，将麦克亚当颜色辨别阈值(以下称为麦克亚当椭圆)放大10倍，并且为了简化，在a*b*平面上仅绘制色度信息。
图1所示的每一椭圆图形表示人识别为相同颜色的范围。对于低饱和度颜色，图形的面积相对小。对于高饱和度颜色(尤其对于蓝色和绿色)，图形的面积非常大。也就是说，即使在颜色空间中的距离小时，人也可以辨别低饱和度颜色，但是即使在颜色空间中的距离大时，也不能辨别高饱和度的蓝色和绿色。CIELAB空间与人类知觉不一致。
日本特开2002-150277号公报(文献1)说明了一种用于生成与人类知觉相一致的颜色空间的方法。文献1的方法将诸如CIELUV空间等的相对于人类知觉不均匀的颜色空间(以下称为非均匀颜色知觉空间)分成诸如四面体等的小区域(在二维空间的情况下为三角形)。然后，优化各个四面体的顶点位置，以将诸如麦克亚当颜色辨别阈值等的均匀色差椭圆数据表现为正圆，从而将CIELUV空间校正成对人类知觉均匀的颜色空间(以下称为均匀颜色知觉空间)。
然而，由于专利文献1的方法通过优化来确定通过分割非均匀颜色知觉空间所获得的四面体的顶点的移动位置，所以该方法遇到可能容易发生局部的急剧颜色变化这一问题。文献1说明了一种用于在四面体的顶点的移动位置的优化中在邻近的四面体之间保持连续性的方法和防止反转的方法。然而，由于按每一四面体进行优化，所以在不具有均匀色差椭圆数据的颜色区域或者多个均匀色差椭圆数据相互非常接近的颜色区域中，容易发生急剧变化。此外，利用文献1的发明来生成均匀颜色知觉空间，需要非常长的处理时间。
发明内容
在一个方面，一种颜色处理设备，其包括：输入单元，用于输入表现颜色空间的数据；获取单元，用于获取表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；设置单元，用于在所述颜色空间上设置表示包括与所述数据集相对应的所述多个颜色区域的控制区域的控制点；以及校正单元，用于使用所述控制点和所述数据集来进行校正以缩小所述颜色空间。
在另一方面，一种颜色处理设备，其包括：输入单元，用于输入表现颜色空间的数据；获取单元，用于获取表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；设置单元，用于在所述颜色空间上设置表示控制区域的控制点；以及生成单元，用于使用所述控制点、所述数据集和所述颜色空间的中心，生成将所述颜色空间上的任意点转换成均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数。
在另一方面，一种颜色处理方法，其包括以下步骤：输入表现颜色空间的数据；获取表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；在所述颜色空间上设置表示包括与所述数据集相对应的所述多个颜色区域的控制区域的控制点；以及使用所述控制点和所述数据集来进行校正以缩小所述颜色空间。
在另一方面，一种颜色处理方法，其包括以下步骤：输入表现颜色空间的数据；获取表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；在所述颜色空间上设置表示控制区域的控制点；以及使用所述控制点、所述数据集和所述颜色空间的中心，生成将所述颜色空间上的任意点转换成均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数。
根据这些方面，可以在短时间内生成不存在局部急剧变化的平滑的均匀颜色知觉空间。
通过以下参考附图对典型实施例的说明，本发明的其它特征将显而易见。
附图说明
图1是示出CIELAB空间上绘制的25色的麦克亚当颜色辨别阈值的图。
图2是示出根据实施例的颜色处理设备的结构的框图。
图3是示出根据实施例的颜色处理设备的逻辑结构的框图。
图4是用于说明颜色处理设备所执行的处理的流程图。
图5是示出UI的例子的图。
图6是示出基于ΔE所生成的颜色辨别阈值数据集的例子的图。
图7是用于说明对颜色辨别阈值数据的椭圆近似的例子的图。
图8是用于说明颜色辨别阈值数据集的格式例子的表。
图9是示出控制区域和控制点的设置例子的图。
图10是用于说明由转换参数生成单元所生成的LUT的描述例子的表。
图11A和11B是用于说明通过优化控制参数使椭圆近似数据更接近正圆的状态的概念图。
图12是用于详细说明优化单元的处理的流程图。
图13是用于说明控制点和中心之间的关系的图。
图14是用于说明中间点的移动的图。
图15是用于说明颜色辨别阈值数据集的映射的图。
图16是示出根据第二实施例通过UI显示单元所显示的UI的例子的图。
图17是用于详细说明优化单元的处理的流程图。
图18是用于说明根据第三实施例的颜色处理设备的逻辑结构的框图。
图19是用于说明色域转换单元和色域映射单元的处理的流程图。
图20是用于说明均匀颜色知觉空间上的色域映射的图。
图21是用于通过对各观察环境执行优化来生成转换参数的方法的示意图。
图22是示出根据第四实施例的颜色转换参数生成方法的示意图。
图23是用于说明根据第四实施例的颜色处理设备的逻辑结构的框图。
图24是用于说明根据第四实施例的颜色处理设备所执行的处理的流程图。
图25是示出根据第四实施例通过UI显示单元所显示的UI的例子的图。
图26A和26B是示出均匀颜色知觉空间的色相线性的图。
图27是用于说明根据第五实施例的颜色处理设备的逻辑结构的框图。
图28是用于说明色差评价处理的流程图。
图29是示出根据第五实施例通过UI显示单元所显示的UI的例子的图。
图30A和30B是用于说明均匀颜色知觉空间上的色差评价的图。
具体实施方式
下面将参考附图详细说明根据本发明实施例的颜色处理设备和颜色处理方法。
第一实施例
设备结构
下面参考图2所示的框图，说明根据第一实施例的颜色处理设备的结构。CPU(微处理器)201使用诸如RAM(只读存储器)等的主存储器202作为工作存储器，执行存储在ROM(只读存储器)209和HDD(硬盘驱动器)203中的程序，从而经由系统总线206控制下述单元。注意，ROM 209和HDD 203存储为了实现后述颜色处理所需的程序和各种数据。
将诸如键盘和鼠标等的指示输入单元207和诸如USB存储器或存储卡等的记录介质208连接至诸如USB(通用串行总线)或IEEE 1394等的通用I/F(接口)204。另外，监视器205在CPU 201的控制下，显示UI(用户界面)和表示中间处理结果和处理结果的信息。
例如，CPU 201根据经由指示输入单元207输入的用户指示，将存储在ROM 209、HDD 203或记录介质208中的应用程序(AP)装载进主存储器202的预定区域。然后，CPU 201执行该AP，并且根据该AP在监视器205上显示UI。
接着，CPU 201根据用户的UI操作，将存储在HDD 203或记录介质208中的各种数据装载进主存储器202的预定区域。然后，CPU 201根据AP，对被装载进主存储器202的各种数据进行预定计算处理。CPU 201根据用户的UI操作，在监视器205上显示计算处理结果，并且将其存储在HDD 203或记录介质208中。
注意，CPU 201还可以经由与系统总线206连接的网络I/F(未示出)，与网络上的服务器设备交换程序、数据和计算处理结果。
逻辑结构
下面将参考图3所示框图说明根据第一实施例的颜色处理设备101的逻辑结构。注意，在CPU 201执行AP时，实现图3所示的结构。
在颜色处理设备101中，UI显示单元102在监视器205上显示UI。数据获取单元103从HDD 203或记录介质208等获取诸如作为人类颜色可辨别范围的数据的麦克亚当椭圆等的颜色辨别阈值数据集。基准颜色空间获取单元104从HDD 203或记录介质208等获取表现作为均匀颜色知觉空间的生成源所使用的非均匀颜色知觉空间的数据，作为基准颜色空间的数据。
控制点设置单元105在通过基准颜色空间获取单元104所获取的基准颜色空间上设置与控制范围相对应的区域(以下称为控制区域)，并且在控制区域的边界处设置控制点。优化单元106使用优化方法优化控制参数，从而使得表现颜色辨别阈值数据的图形更接近正圆，其中，控制参数包括控制点的移动方向和移动量以及相对于中心的压缩率。
转换参数生成单元107基于优化单元106优化后的控制参数，生成将控制区域中的任意颜色转换成均匀颜色知觉空间上的颜色所需的转换参数。输出单元108将通过转换参数生成单元107所生成的转换参数作为数据文件，输出给HDD 203或记录介质208等。
下面参考图4所示的流程图说明颜色处理设备所执行的处理。
UI显示单元102在监视器205上显示允许用户输入随后的处理所需的信息的UI(步骤S 11)。图5示出UI的例子。用户通过操作输入区域1001，从预先存储在HDD 203或记录介质208等中的多个数据集选择要使用的颜色辨别阈值数据集。注意，可以预先存储仅一个颜色辨别阈值数据集。
除麦克亚当椭圆数据集以外，提出了各种颜色辨别阈值数据(参考以下所述)，并且可以使用这些颜色辨别阈值数据。
Melgosa M,Hita E,Poza AJ,Alman DH,Berns RS"Suprathreshold color-difference ellipsoids for surface colors"Color Research and Application 22,pp.148-155,1997
BFDP  数据集(M.R.Luo    and  B.Rigg"Chromaticity-Discrimination Ellipses for Surface Colours"ColorResearch and Application 11,pp.25-42,1986)
Brown数据集(W.R.J.Brown"Color Discrimination ofTwelve Observers"Journal of the Optical Society of America 47,pp.137-143,1957)
通过根据CIE所指定的色差公式ΔE94和ΔE2000等进行倒算，可以生成和使用颜色辨别阈值数据集。例如，可以通过以任意点为中心按圆周状来搜索ΔE94或ΔE2000取值为“1”的点，生成颜色辨别阈值数据集。图6示出基于ΔE2000生成的D 65光源的CIELAB颜色空间上的颜色辨别阈值数据集的例子。用户可以通过操作输入区域1001来选择一个或多个颜色辨别阈值数据集。
用户通过操作输入区域1002选择要使用的基准颜色空间。例如，输入区域1002具有下拉组合框的形式，并且用户可以通过下拉组合框选择例如CIELAB空间、CIELUV空间或者CIECAM02的JCh空间等。
用户通过操作输入区域1003，输入在保存将非均匀颜色知觉空间转换成均匀颜色知觉空间所需的、由颜色处理设备101所生成的转换参数时所使用的文件名。
在完成对要使用的颜色辨别阈值数据集和要使用的基准颜色空间的选择以及文件名的输入时，用户按下OK按钮1004(步骤S 12)以指示开始处理。在按下OK按钮1004时，数据获取单元103从HDD 203或记录介质208等获取用户所选择的颜色辨别阈值数据集(步骤S 13)。注意，在假定选择了基于ΔE2000所生成的D65光源的CIELAB空间上的颜色辨别阈值数据集的前提下，说明随后的处理。
在本实施例中，HDD 203或记录介质208等预先存储椭圆近似的颜色辨别阈值数据集。下面将参考图7说明颜色辨别阈值数据的椭圆近似的例子。另外，下面将参考图8说明颜色辨别阈值数据集的格式例子。如图7和8所示，例如，总共5个点的数据，即CIEXYZ空间上的椭圆的中心坐标以及长轴和短轴与椭圆相交的四个点(以下称为端点)的坐标形成集合(以下称为椭圆近似数据)。对于多个颜色区域分别准备椭圆近似数据的数据集是颜色辨别阈值数据集。
接着，基准颜色空间获取单元104从HDD 203或记录介质208等获取用户所选择的基准颜色空间的数据(步骤S 14)。注意，在假定选择了CIELAB的前提下说明随后的处理。
控制点设置单元105在作为基准颜色空间的CIELAB空间上定义控制区域，并且在控制区域的边界处设置控制点(步骤S 15)。下面将参考图9说明控制区域和控制点的设置例子。控制区域1101是向均匀颜色知觉空间的转换对象区域，并且控制区域1101外部的数据不能被转换成均匀颜色知觉空间上的数据。因此，优选控制区域1101尽可能地宽，例如，将0≤L*≤100、-150≤a*≤150和-150≤b*≤150定义为控制区域。在控制区域的边界处设置多个控制点。例如，如图9所示，设置总共24个点，即亮度水平L*=0、50和100各自8个点。这24个点的ab坐标值分别为(a*，b*)=(150，0)、(150，150)、(0，150)、(-150，150)、(-150，0)、(-150，-150)、(0，-150)和(150,-150)。
优化单元106优化控制参数(控制点的移动方向和移动量以及相对于中心的压缩率)来优化基准颜色空间，从而使得表现椭圆近似数据的图形更接近正圆(步骤S16)，如后面所述。
转换参数生成单元107基于优化后的控制参数，生成将控制区域中的任意点转换成均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数(步骤S17)。注意，在假定生成查找表(LUT)作为转换参数的前提下说明随后的处理。
下面将参考图10说明由转换参数生成单元107所生成的LUT的描述例子。转换参数生成单元107生成通过分别将控制区域的L*、a*和b*的范围切片成33个所获得的、包括基准颜色空间的控制区域的网格，并且描述作为各个网格点的转换目标的均匀颜色知觉空间上的颜色空间值。然后，转换参数生成单元107转换网格点的颜色空间值(后面详细说明)，从而生成表现基准颜色空间上的颜色空间值和均匀颜色知觉空间上的颜色空间值之间的对应关系的表。
输出单元108将作为所生成的转换参数的LUT保存在HDD203或记录介质208中，作为具有在输入区域1003中所设置的文件名的数据(步骤S 17)。通过执行查找该LUT的插值计算(例如，四面体插值计算或立方体插值计算)，可以将控制区域中任意点处的颜色空间值转换成均匀颜色知觉空间上的颜色空间值。
优化单元
下面将参考图11A和11B所示的概念图说明通过优化控制参数(控制点的移动和压缩率)使得表现椭圆近似数据的图形更接近正圆的状态。注意，图11A和11B不仅示出控制点，而且为了便于说明，还示出网格点。也就是说，优化单元106移动所设置的各控制点的位置，并且改变各个控制点的相对于中心的压缩率，以缩小表现椭圆近似数据的图形(图11A)从而将其校正为更接近正圆的图形形状(图11B)。
下面将参考图12所示的流程图详细说明优化单元106的处理(步骤S 16)。优化单元106如下将颜色辨别阈值数据集转换成CIELAB空间(基准颜色空间)上的值(步骤S 51)：
其中，Xw、Yw和Zw是白色点的XYZ值。
注意，当已将颜色辨别阈值数据集转换成了基准颜色空间上的值时，可以省略该转换。
作为该计算中所使用的白色点，使用实际要观察颜色的环境(以下称为观察环境)中的白色点。为此，当颜色辨别阈值数据集的生成环境不同于观察环境时，优化单元106优选执行用于将颜色辨别阈值数据集的CIE三刺激值XYZ转换成观察环境下的XYZ值。注意，向观察环境下的XYZ值的转换使用例如VonKries转换公式或Bradford转换公式。
接着，优化单元106使用诸如牛顿方法、阻尼最小二乘法或最速下降法等的优化方法来执行处理。也就是说，优化单元106根据优化方法的规则，确定各个控制点的移动位置(步骤S 52)，并且根据优化方法的规则确定各个控制点相对于中心的压缩率(步骤S53)。
下面参考图13说明控制点和中心之间的关系。如图13所示，中心对应于L*轴上具有与控制点1102的亮度水平相同的亮度水平的非彩色点1103。压缩率是用于相对于控制点1102的移动位置、确定位于各控制点1102和非彩色点1103之间的中间位置的点(以下称为中间点)的移动位置所需的参数。下面将参考图14说明中间点的移动。通过下面的公式确定中间点的移动位置：
x → ′ = ( | x → | / | p → | ) γ ⊂⃒ p → ′ . . . ( 2 )
其中，是中间点1104的位置矢量，
是移动后的中间点1104的位置矢量，
是控制点1102的位置矢量，
是移动后的控制点1102的位置矢量，并且
γ是压缩率(0≤γ≤1)。
接着，优化单元106使用公式(2)和插值计算，将其值被转换成CIELAB空间(基准颜色空间)上的值的颜色辨别阈值数据集映射至均匀颜色知觉空间(步骤S54)。下面将参考图15说明颜色辨别阈值数据集的映射。例如，假定椭圆近似数据1105位于由四个控制点1102a～1102d以及两个非彩色点1103a和1103b所包围的区域中。在这种情况下，将椭圆近似数据1105的a*成分投影至和并且将√(a*+b*)成分投影至和以计算公式(2)。然后，对这些计算结果进行插值计算以获得映射后的椭圆近似数据。注意，插值计算不局限于线性插值或非线性插值，并且可以使用任意方法。
然后，优化单元106根据映射后的颜色辨别阈值数据集计算评价值(步骤S55)。该评价值可以是表示用于表现转换后的椭圆近似数据的图形的正圆相似性的值，并且使用例如下面的公式来进行计算：
E=∑[1-√{(L*c-L*i)2+(a*c-a*i)2+(b*c-b*i)2}]/4...(3)
其中，∑计算范围是i＝1～4，
(L*c，a*c，b*c)是转换后的椭圆近似数据的中心坐标，并且
(L*i，a*i，b*i)是转换后的椭圆近似数据的端点坐标。
在上面的公式中，当表现转换后的椭圆近似数据的图形是正圆时，评价值E取值为0。
优化单元106然后计算所有椭圆近似数据的评价值E的平均值Eave(步骤S 56)，并且判断平均值Eave是否小于预定阈值Eth(步骤S 57)。根据颜色空间的均匀性所要求的精度调整该阈值。如果平均评价值大于阈值(Eave>Eth)，则处理返回到步骤S52，并且重复步骤S52～S56的处理，直到平均评价值变得等于或小于阈值为止(Eave≤Eth)。然后，如果Eave≤Eth，则优化单元106判断为优化收敛。
在优化收敛之后，优化单元106将各个控制点的移动位置(24个点的坐标)以及各个控制点相对于中心的压缩率(24个γ值)作为优化结果保存在主存储器202的预定区域中(步骤S58)。
这样，在非均匀颜色知觉空间上设置控制区域，在控制区域的边界处设置控制点，并且使用控制点的位置和控制点相对于中心的压缩率作为控制参数，使表现颜色辨别阈值数据集的图形更接近正圆，从而构成均匀颜色知觉空间。因此，可以在短时间内生成没有局部急剧变化的平滑的均匀颜色知觉空间。
使用该方法，还可以提高颜色空间相对于视觉的色相线性。图26A和26B是在CIELAB颜色空间和使用通过本实施例的方法获得的转换参数所生成的均匀颜色知觉空间上绘制孟塞尔新标(Munsell renovation)数据的各个色相的视觉均匀色相数据的图。通过图26A可知，在CIELAB颜色空间上，红色和蓝色色相的视觉均匀色相数据弯曲大(图26A中由实线包围的区域)。相反，通过图26B可知，在均匀颜色知觉空间上，这得以改善。在使用本实施例的方法的均匀颜色知觉空间上，确认可以在各色相中在色相差Δh≤3内表现孟塞尔新标数据的均匀色相数据。
在使用诸如由Ebner等所计算出的均匀色相线(参考下面所述)等的通过主观评价实验所生成的其它视觉均匀色相数据来计算色相差时，可以生成色相差Δh≤3度以内的颜色空间。换句话说，均匀知觉颜色空间是在预定色相差内表示诸如视觉均匀色相数据等的颜色数据组的颜色空间，其中，视觉均匀色相数据是人类感知为相同的色相的数据。
Fritz Ebner,and Mark D.Fairchild"Finding constant huesurfaces in color space"SPIE Vol.3300
第二实施例
下面说明根据本发明第二实施例的颜色处理设备和颜色处理方法。注意，第二实施例中相同的附图标记表示与第一实施例中的组件相同的组件，并且不再重复对其的详细说明。
第一实施例说明了下面的处理例子：设置预定控制区域，并且在控制区域上设置控制点，以将非均匀颜色知觉空间转换成均匀颜色知觉空间。第二实施例将说明用于根据更详细的用户指示生成均匀颜色知觉空间的方法。与第一实施例的不同在于UI显示单元102的处理、控制点设置单元105的处理和优化单元106的处理。
图16示出通过第二实施例的UI显示单元102所显示的UI的例子。在第二实施例的UI上，向图5所示的第一实施例的UI添加了控制点设置区域2005和优化设置区域2006。
用户可以通过操作控制点设置区域2005来设置控制区域的形状。在第一实施例中，作为控制区域的例子，定义0≤L*≤100、-150≤a*≤150和-150≤b*≤150的长方体。在第二实施例中，除长方体以外，还可以设置圆柱形状。另外，用户在选择圆柱形状时可以输入半径、或者在选择长方体的控制区域时可以输入色度范围，并且可以自由设置控制区域的大小。
第一实施例示例性说明了设置总共24个控制点，即均匀亮度水平处的8个点×3级的情况。在第二实施例中，用户可以通过操作UI来设置亮度分割的数量和色度分割的数量。控制点设置单元105设置经由UI所指示的控制区域。
另外，用户可以通过操作优化设置区域2006来设置优化中的评价值的阈值Eth、循环计数和针对各个椭圆近似数据的权重等。阈值Eth是优化的结束条件，并且在第一实施例中为例如0.5。然而，在第二实施例中，用户可以任意指定阈值Eth。同样，循环计数也是优化的结束条件。当循环计数达到用户所指定的值时，结束优化。
当在要生成的均匀颜色知觉空间中存在特别地计算均匀性的区域时，用户可以对椭圆近似数据设置权重。例如，用户在UI的权重设置区域2007上指定他本人关注的颜色区域的椭圆(对应于椭圆近似数据)，并且对该椭圆设置权重(数值)。例如，对于包括设置有权重＝5的椭圆的颜色区域，可以预期是其它区域的5倍的均匀性精度。
优化单元
下面将参考图17的流程图详细说明优化单元106的处理(步骤S 16)。优化单元106使用公式(1)将颜色辨别阈值数据集转换成CIELAB空间(基准颜色空间)上的值(步骤S51)，如第一实施例一样。
优化单元106然后获取UI的优化设置区域2006上的设置(阈值Eth、循环计数和各个椭圆的权重mj)(步骤S61)。注意，权重mj的“j”是表示特定椭圆的下标。然后，优化单元106在计数器i中设置循环计数C(步骤S62)。
步骤S52～S54是与第一实施例中相同的处理，并且不再重复对其的详细说明。
接着，优化单元106如第一实施例中一样，根据颜色辨别阈值数据集计算评价值(步骤S63)。在第二实施例中，优化单元106使用下面的公式：
E=mj·Σ[1-√{(L*c-L*i)2+(a*c-a*i)2+(bc-b*i)2}]/4...(4)
其中，∑计算范围是i＝1～4。
在公式(4)中，与第一实施例的公式(3)的不同在于计算与权重mj的积。通过计算与用户所指定的椭圆的权重的积，获得与权重相对应地使椭圆的均匀性评价值劣化的评价值。然后，与没有设置任何权重的颜色区域相比，更严格地评价包括该椭圆的颜色区域，结果更易于改善均匀性。
然后，优化单元106如第一实施例中一样，计算所有椭圆近似数据的评价值E的平均值Eave(步骤S56)，并且判断平均值Eave是否小于用户所指定的阈值Eth(步骤S57)。如果Eave>Eth，则优化单元106将计数器i减小1(步骤S64)。如果计数器i>0，则处理返回到步骤S52，以重复步骤S52～S56的处理，直到Eave≤Eth或者i=0为止。如果Eave≤Eth或者i=0，则优化单元106结束优化。
在优化结束之后，优化单元106如第一实施例一样，将控制参数(各个控制点的移动位置以及各个控制点相对于中心的压缩率)作为优化结果保存在主存储器202的预定区域中(步骤S58)。基于用户通过操作控制点设置区域2005所设置的条件，确定控制点的数量和压缩率。
这样，用户可以任意设置控制区域和控制点。因此，例如，用户可以通过缩小控制区域和减少控制点的数量，选择处理时间优先的处理。另外，用户可以通过增大控制区域和增加控制点的数量，选择精度优先的处理。此外，例如，当存在用户想要关注其均匀性的区域时，用户可以操控优化参数。
第三实施例
下面说明根据本发明第三实施例的颜色处理设备和颜色处理方法。注意，第三实施例中相同的附图标记表示与第一和第二实施例中的组件相同的组件，并且不再重复对其的详细说明。
第一和第二实施例说明了将非均匀颜色知觉空间转换成均匀颜色知觉空间的处理例子。第三实施例将说明使用均匀颜色知觉空间生成颜色匹配配置文件的处理例子。
下面参考图18所示的框图说明根据第三实施例的颜色处理设备101的逻辑结构。注意，在CPU 201执行AP时，实现图18所示的结构。第三实施例的颜色处理设备101具有向第一实施例的逻辑结构添加了色域转换单元409和色域映射单元410的结构。色域转换单元409和色域映射单元410使用在图4所示的步骤S17生成的转换参数(或者LUT)生成颜色配置文件。
下面参考图19所示的流程图说明色域转换单元409和色域映射单元410的处理。
色域转换单元409使用转换参数(或者LUT)，将用户经由UI所指定的输入装置(例如，扫描器或数字照相机)的色域和输出装置(例如，打印机)的色域转换成均匀颜色知觉空间(步骤S21)。色域映射单元410将输入装置的色域映射至输出装置的色域(步骤S22)。输出单元108输出包括表示输入装置和输出装置的色域之间的对应关系的表的颜色配置文件(步骤S23)。
注意，必须使用与生成转换参数(或LUT)时所使用的基准颜色空间相同的颜色空间来表现输入装置和输出装置的色域。如果使用不同于基准颜色空间的颜色空间表现这些色域中的一个或两者，则仅需要将该色域转换成与基准颜色空间相同的颜色空间。
下面参考图20说明均匀颜色知觉空间上的色域映射。在均匀颜色知觉空间L*'C*'上执行色域映射时，映射非常容易。也就是说，如图20所示，仅需将输入装置的色域边界31映射至具有最小距离的输出装置的色域边界32，从而能够进行与知觉相一致的色域映射。注意，在色域内部，可以通过已知方法来进行映射。
这样，可以使用与知觉相一致的均匀颜色知觉空间来生成颜色配置文件，也就是说，通过非常简单的方法就可以生成使得能够获得与人类知觉相一致的图像的颜色配置文件。
第四实施例
下面说明根据第四实施例的颜色处理设备和颜色处理方法。注意，第四实施例中相同的附图标记表示与第一～第三实施例中的组件相同的组件，并且不再重复对其的详细说明。
第一～第三实施例说明了用于在特定观察环境(D65光源)下通过优化处理来生成将非均匀颜色知觉空间转换成均匀颜色知觉空间所需的转换参数的方法、以及用于使用该参数生成配置文件的方法。第四实施例将说明下面的方法：使用在基准观察环境下通过优化处理所生成的转换参数，实时生成不同观察环境下的转换参数。
由于根据观察环境，颜色空间对于视觉特征以不同方式发生失真，所以将第一～第三实施例所使用的CIELAB空间转换成均匀颜色知觉空间所需的转换参数仅可以对在作为生成转换参数时的基准观察环境的D65光源下的CIELAB值使用。
然而，在现实中假定各种观察环境，诸如作为评价打印颜色时的标准照明的D50光源以及在例如办公室广泛使用的三波长型荧光灯(F10)等。为了计算不同观察环境的转换参数，在第一～第三实施例的方法中，在用于将基准观察环境下的颜色辨别阈值数据集的CIE三刺激值XYZ转换成观察环境下的XYZ值的处理之后，还必须执行优化处理。图21示出该方法的概念图。在假定基准观察环境使用D65、而观察环境使用D50的前提下进行以下说明。
如图21所示，通过优化所设置的输入网格点4002的位置、以使得D 65光源的CIELAB空间上的颜色辨别阈值数据集4001更接近正圆，计算输出网格点4003。输入网格点4002和输出网格点4003之间的对应关系是基准观察环境(D65)下的转换参数4004。
为了计算观察环境的转换参数，将D 65的CIELAB空间上的颜色辨别阈值数据集4001转换成观察环境(D 50)下的颜色辨别阈值数据集4005。向观察环境下的颜色辨别阈值数据集的转换使用例如诸如Von Kries转换公式或者Bradford转换公式等的色度自适应转换公式。使用色度自适应转换公式所计算出的观察环境下的颜色是在观察环境下表现出与基准观察环境下的颜色相同的颜色。作为用于计算观察环境的颜色辨别阈值数据集的方法，说明了用于使用色相自适应转换的方法。可选地，可以使用通过在观察环境下执行例如颜色匹配实验所生成的数据集作为颜色辨别阈值数据集。
对于后一转换，通过以与生成基准观察环境(D65)的转换参数相同的方式，优化所设置的输入网格点4006的位置、以使得颜色辨别阈值数据集4005更接近正圆来计算输出网格点4007。这些网格点之间的对应关系是观察环境(D50)下的转换参数4008。
利用上述方法，可以计算不同观察环境下的转换参数。然而，由于用于计算通过优化输入网格点4006的位置所获得的输出网格点4007的优化处理需要长的时间，所以当针对每一观察环境都执行优化处理时，难以实时生成转换参数。
可以使用用于预先计算多个观察环境下的转换参数、并且从这些转换参数选择相应参数的方法。然而，例如，在生成颜色匹配配置文件时，由于测量在用户的观察环境下的白色点，并且生成与测量出的白色点相对应的配置文件，所以难以预先生成在任意观察环境下的转换参数。
因此，第四实施例将说明下面的方法：仅预先计算基准观察环境下的转换参数，并且在无需执行在观察环境下的优化处理的情况下，计算该观察环境下的转换参数。图22示出该方法的概念图。在假定基准观察环境使用D65、而观察环境使用D50的前提下进行以下说明。
通过上述方法，预先计算用于将基准观察环境(D65)转换成均匀颜色知觉空间的转换参数4004。接着，使用色度自适应转换处理，将基准观察环境的输入网格点4002转换成观察环境的输入网格点4009，并且通过将转换后的输入网格点4009与通过基准观察环境下的优化处理所计算出的输出网格点4003相关联，计算用于将该观察环境转换成均匀颜色知觉空间的转换参数4008。
逻辑结构
下面参考图23所示的框图，说明第四实施例的颜色处理设备101的逻辑结构。注意，在CPU 201执行这些AP时，实现图23所示的结构。
在颜色处理设备101中，UI显示单元102在监视器205上显示UI。基准观察环境转换参数获取单元503从HDD 203或记录介质208等获取通过第一或第二实施例的方法预先生成的转换参数(LUT)，该转换参数是为了执行向基准观察环境下的均匀颜色知觉空间的转换所需的。注意，以下把用于将基准观察环境转换成均匀颜色知觉空间的转换参数称为“基准观察环境转换参数”。
基准观察环境获取单元504从UI获取在生成由基准观察环境转换参数获取单元503所获取的基准观察环境转换参数时所使用的基准观察环境的数据。期望观察环境获取单元505从UI获取用户所指定的、并且需要其转换参数的观察环境的数据。注意，以下将需要其转换参数的观察环境称为“期望观察环境”。
输入网格点转换单元506使用色度自适应转换公式，将基准观察环境的输入网格点转换成期望观察环境的输入网格点。也就是说，输入网格点转换单元506将表示如下的观察环境下的颜色的网格点设置为转换后的输入网格点，该观察环境下的颜色表现与输入网格点相同的颜色。
期望观察环境转换参数生成单元507通过将由输入网格点转换单元506的转换所获得的期望观察环境的输入网格点和由基准观察环境转换参数获取单元503所获取的基准观察环境转换参数(LUT)相关联，生成将观察环境下的任意颜色转换到均匀颜色知觉空间所需的转换参数(LUT)。输出单元108将由观察环境转换参数生成单元507所生成的转换参数作为数据文件，输出给HDD 203或记录介质208等。
颜色处理
下面将参考图24所示的流程图说明颜色处理设备101所执行的处理。
UI显示单元102在监视器205上显示允许用户输入后续处理所需的信息的UI(步骤S 71)。图25示出通过UI显示单元102所显示的UI的例子。用户通过操作输入区域3001，从预先存储在HDD 203或记录介质208等中的多个数据中选择基准观察环境转换参数。注意，可以预先存储仅一组基准观察环境转换参数。
用户通过操作输入区域3002，选择在计算要使用的基准观察环境转换参数时所使用的基准观察环境。例如，输入区域3002具有下拉组合框的形式，并且用户可以通过下拉组合框选择例如“D65”光源、“D50”光源、或“A”光源等。
用户通过操作输入区域3003，输入期望观察环境的白色点的CIE三刺激值XYZ值。在本实施例中，作为期望观察环境的信息来输入白色点的XYZ值。可选地，可以根据预定光源来选择这类信息。
用户通过操作输入区域3004，输入在保存将非均匀颜色知觉空间转换成均匀颜色知觉空间所需的、由颜色处理设备101所生成的转换参数时所使用的文件名。
在完成要使用的基准观察环境转换参数的选择、基准观察环境的选择、期望观察环境的输入(或选择)和文件名的输入之后，用户按下OK按钮3005(步骤S72)以指示开始处理。
在按下OK按钮3005时，基准观察环境转换参数获取单元503从HDD 203或记录介质208等获取用户所选择的基准观察环境转换参数(步骤S73)。
接着，基准观察环境获取单元504从HDD 203或者记录介质208等获取在生成用户所选择的基准观察环境转换参数时所使用的基准观察环境的数据(步骤S74)。注意，在假定选择“D65”作为基准观察环境的前提下说明随后的处理。
第四实施例示例性说明下面的情况：分开配置基准观察环境转换参数获取单元503和基准观察环境获取单元504。可选地，可以在获取基准观察环境转换参数时一起获取基准观察环境信息，并且可以省略基准观察环境获取单元504。例如，基准观察环境转换参数可以描述基准观察环境信息，并且可以据此获取基准观察环境的数据。此时，UI显示单元102显示去除了基准观察环境的输入区域3002、并且包括输入区域3001、3003和3004和OK按钮3005的UI。
期望观察环境获取单元505从HDD 203或者记录介质208等获取用户输入的期望观察环境的数据(步骤S75)。注意，在假定输入“D50”作为期望观察环境的前提下说明随后的处理。
输入网格点转换单元506使用诸如Von Kries转换公式或者Bradford转换公式等的色相自适应转换公式，将在生成基准观察环境转换参数时所使用的基准颜色空间的控制区域上所设置的输入网格点转换成期望观察环境上的颜色空间值(步骤S 76)。
接着，期望观察环境转换参数生成单元507通过将被转换成期望观察环境的颜色空间值的输入网格点与基准观察环境转换参数相关联，生成期望观察环境向均匀颜色知觉空间的转换参数(步骤S77)。注意，以下将期望观察环境向均匀颜色知觉空间的转换参数称为“期望观察环境转换参数”。
输出单元108将作为所生成的期望观察环境转换参数的LUT保存在HDD 203或记录介质208等中，作为具有在输入区域3004所输入的文件名的数据(步骤S78)。通过执行查找该LUT的插值计算(例如，四面体插值计算或者立方体插值计算)，可以将期望观察环境下的控制区域中的任意点处的颜色空间值转换成均匀颜色知觉空间上的值。
例如，当在第三实施例中的步骤S21，将输入装置和输出装置的色域转换成均匀颜色知觉空间时，即使在观察环境对于输入装置和输出装置不同时，也可以使用本实施例的方法实时生成各个观察环境的转换参数，并且可以容易地生成不同观察环境的颜色配置文件。
如上所述，可以实时生成与用户所指定的观察环境相对应的转换参数，并且可以针对用户的观察环境实时生成最佳的均匀颜色知觉空间。
第五实施例
下面将说明根据本发明第五实施例的颜色处理设备和颜色处理方法。注意，第五实施例中相同的附图标记表示与第一～第四实施例中的组件相同的组件，并且不再重复对其的详细说明。
第一、第二和第四实施例说明了将非均匀颜色知觉空间转换成均匀颜色知觉空间所需的参数的生成处理，并且第三实施例说明了用于使用均匀颜色知觉空间生成颜色匹配配置文件的处理。第五实施例将说明用于使用均匀颜色知觉空间评价颜色的处理。
下面参考图27所示的框图，说明第五实施例的颜色处理设备101的逻辑结构。注意，当CPU 201执行AP时，实现图27所示的结构。
第五实施例的颜色处理设备101具有下面的结构：向第一实施例的逻辑结构添加了颜色转换单元609和色差评价单元610。颜色转换单元609和色差评价单元610使用在图4所示的步骤S17生成的转换参数(或LUT)进行颜色评价。注意，可以预先生成该转换参数(或LUT)。
下面参考图28所示的流程图，说明颜色转换单元609和色差评价单元610的处理。
颜色转换单元609使用转换参数(或者LUT)，将用户经由UI所指定的基准颜色的颜色值(例如，颜色样本的测量值)和样本颜色的颜色值(例如，打印物的测量值)转换成均匀颜色知觉空间(步骤S81)。色差评价单元610计算基准颜色和样本颜色之间的色差，并且判断色差是否等于或小于允许值(步骤S82)。输出单元108输出对基准颜色和样本颜色之间的色差的判断结果。
图29示出通过第五实施例的UI显示单元102所显示的UI的例子。在第五实施例的UI上，向图5所示的第一实施例的UI添加基准颜色设置区域5005、样本颜色设置区域5006、允许值设置区域5007、评价按钮5008、判断结果显示区域5009和颜色分布显示区域5010。
用户可以通过操作基准颜色设置区域5005和样本颜色设置区域5006来设置要评价的基准颜色和样本颜色。另外，当用户在允许值设置区域5007中设置了允许值，并且按下评价按钮5008时，在判断结果显示区域5009上显示判断结果。注意，第五实施例示例性说明将判断结果显示在UI上的情况，但是可以将判断结果作为文件输出。
当用户使用鼠标等选择判断结果显示区域5009中的特定行时，将基准颜色和样本颜色的颜色分布显示在颜色分布显示区域5010上。黑点表示基准颜色，标记×表示样本颜色，并且虚线圆表示允许值范围。
注意，应该使用与生成转换参数(或者LUT)时所使用的基准颜色空间相同的颜色空间来表现基准颜色和样本颜色的颜色值。如果使用不同于基准颜色空间的颜色空间表现这些颜色值中的一个或者两者，则仅需将该颜色值转换成与基准颜色空间相同的颜色空间。
下面将参考图30A和30B说明均匀颜色知觉空间上的色差评价。在图30A和30B中，每一黑点5101和5105都表示基准颜色，每一标记×5102、5103、5106和5107都表示样本颜色，并且虚线圆5104表示允许值范围。图30A示出a*'b*'平面上的基准颜色和样本颜色的颜色分布，并且图30B示出L*'a*'平面上的基准颜色和样本颜色的颜色分布。在均匀颜色知觉空间L*'a*'b*'上执行色差评价时，评价非常容易。
在均匀颜色知觉空间上，如图30A和30B所示，即使对于低饱和度范围内的基准颜色5101和高饱和度范围内的基准颜色5105，也可以使用相同的允许值来进行评价。另外，不必通过在L*′、a*'和b*'方向进行加权来计算色差。仅通过判断基准颜色和样本颜色之间的三维距离是否等于或小于允许值，就可以获得与感知评价相一致的评价结果。注意，可以根据评价标准来设置评价值。例如，设置允许值＝1.0来判断邻接的基准颜色和样本颜色是否具有几乎不能检测到其差的水平(人不能感知的水平)，并且设置允许值＝3.0来判断基准颜色和样本颜色是否具有在印象水平上可被当作为相同颜色的水平。
这样，可以使用与知觉相一致的均匀颜色知觉空间来评价颜色，并且可以通过非常简单的方法获得与人的感知评价结果相一致的评价结果。
实施例的变形例
在上述实施例中，以通过CIE所指定的几个类型的颜色空间作为生成均匀颜色知觉空间所使用的基准颜色空间的例子。然而，基准颜色空间不局限于这些颜色空间，并且可以使用AdobeRGB空间、sRGB空间或者YCbCr空间。因此，可以使用任意颜色空间，只要针对这些颜色空间定义了根据CIE三刺激值XYZ的转换方法即可。
在上述实施例中，示例性说明了将各控制点相对于中心的压缩率设置为伽马系数的情况。然而，压缩率不局限于伽马系数。例如，可以给出多个点作为线性表，并且可以根据该表来控制压缩率。此外，中心的数量不局限于上述例子，并且可以使用颜色空间的原点。
在上述实施例中，示例性说明了使用LUT作为转换参数的情况。然而，可以使用矩阵公式等作为转换参数。可以通过近似图10所示的对应关系来生成矩阵。可选地，可以使用由优化单元106所计算出的控制点的位置和压缩率作为转换参数，直接计算转换后的颜色空间值。当然，可以选择性地使用LUT和直接计算。也就是说，当要加速处理时，可以使用LUT，当关注精度时，可以使用直接计算。
在上述实施例中，使用下面的结构：从已提出的数个类型的数据集或者利用色差公式所求出的数据集，选择颜色辨别阈值数据。然而，可以使用其它现有数据集和通过执行唯一颜色匹配实验等所生成的数据集作为颜色辨别阈值数据。
在上述实施例中，示例性说明了从多个数据集选择一个颜色辨别阈值数据集的情况。然而，要选择的数据集的数量不局限于一个，而且可以选择多个数据集。另外，不用说，可以根据颜色区域来改变要使用的数据集。
在上述实施例中，使用颜色辨别阈值数据生成均匀颜色知觉空间。然而，本发明不局限于颜色辨别阈值数据，而且本发明可应用于人类感觉到相同色差的知觉均匀性数据集。在这种情况下，将在优化单元106中用于计算评价值所使用的公式改变成：
E=Σ[D-√{(L*c-L*i)2+(a*c-a*i)2+(b*c-b*i)2}]/4...(5)
其中，∑计算范围是i＝1～4，以及
D是与色差相对应的值。
另外，可以使用通过对亮度或者色度值进行加权所获得的评价值，例如，可以对于各项如下设置权重mL、ma和mb：E=Σ[1-√{mL(L*c-L*i)2+ma(a*c-a*i)2+mb(b*c-b*i)2}]/4...(6)
其中，∑计算范围是i＝1～4。
在上述实施例中，示例性说明了下面的情况：数据获取单元103获取CIE三刺激值XYZ的颜色辨别阈值数据，并且控制点设置单元105将颜色辨别阈值数据转换成基准颜色空间上的值。然而，不用说，可以预先准备基准颜色空间的颜色辨别阈值数据。
在上述实施例中，示例性说明了将颜色辨别阈值数据近似成椭圆数据、并且使用包括椭圆中心的5个点进行评价。可选地，在评价中可以直接使用颜色辨别阈值数据。
在使用公式(3)和(4)执行评价时，当椭圆中心和各个端点之间的距离变得太小时，可以进行加权以劣化评价结果。这样，可以有效防止发生颜色空间崩溃。
在第二实施例中，示例性说明了用户使用图16所示的UI来指定控制区域和控制点的情况。然而，例如，当在UI上三维(3D)显示基准颜色空间时，用户可以任意指定控制区域，并且可以在控制区域的边界处指定任意控制点。
其它实施例
还可以利用读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能的系统或设备的计算机(或者CPU或MPU等装置)和通过下面的方法实现本发明的方面，其中，利用系统或设备的计算机通过例如读出并执行记录在存储器装置上的程序以进行上述实施例的功能来进行上述方法的步骤。为此，例如，通过网络或者通过用作存储器装置的各种类型的记录介质(例如，计算机可读介质)将该程序提供给计算机。
尽管参考典型实施例说明了本发明，但是应该理解，本发明不局限于所公开的典型实施例。所附权利要求书的范围符合最宽的解释，以包含所有修改、等同结构和功能。

Claims (17)

1.一种颜色处理设备，其包括：
输入单元，用于输入表现颜色空间的数据；
获取单元，用于获取指定了人能够辨别的范围的颜色辨别阈值数据集，作为表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；
设置单元，用于在所述颜色空间上设置表示包括与所述数据集相对应的所述多个颜色区域的控制区域的控制点；以及
校正单元，用于使用所述控制点和所述数据集来进行校正以缩小所述颜色空间，
其中，所述设置单元在所述控制区域的边界处设置所述控制点。
2.根据权利要求1所述的颜色处理设备，其特征在于，所述设置单元针对所述颜色空间上的多个亮度水平设置所述控制区域和所述控制点。
3.一种颜色处理设备，其包括：
输入单元，用于输入表现颜色空间的数据；
获取单元，用于获取指定了人能够辨别的范围的颜色辨别阈值数据集，作为表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；
设置单元，用于在所述颜色空间上设置表示包括与所述数据集相对应的所述多个颜色区域的控制区域的控制点；以及
生成单元，用于使用所述控制点、所述数据集和所述颜色空间的中心，生成将所述颜色空间上的任意点转换成均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数，
其中，所述设置单元在所述控制区域的边界处设置所述控制点。
4.根据权利要求3所述的颜色处理设备，其特征在于，所述颜色空间是作为生成所述均匀颜色知觉空间时的基准所使用的基准颜色空间，并且所述均匀颜色知觉空间是相对人类知觉而言均匀的颜色空间。
5.根据权利要求4所述的颜色处理设备，其特征在于，所述设置单元设置所述控制区域，并且在所述基准颜色空间上的所述控制区域的边界处设置多个控制点。
6.根据权利要求4所述的颜色处理设备，其特征在于，还包括计算单元，所述计算单元用于计算使得表现在所述基准颜色空间上的所述数据集的各个数据的图形的形状更接近正圆所需的、并且表示移动后的多个控制点的位置的控制参数，
其中，所述生成单元使用所述计算的结果，生成将所述基准颜色空间上的任意点转换成所述均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数。
7.根据权利要求6所述的颜色处理设备，其特征在于，所述计算单元使用优化方法，计算所述控制点的移动方向和移动量、以及所述控制点相对于具有对所述控制点所设置的亮度水平的非彩色点的压缩率，作为所述控制参数。
8.根据权利要求7所述的颜色处理设备，其特征在于，所述压缩率指定所述控制点和所述非彩色点之间的中间点的移动位置。
9.根据权利要求3所述的颜色处理设备，其特征在于，还包括：
转换单元，用于使用所述转换参数，将输入装置的色域和输出装置的色域转换成所述均匀颜色知觉空间；以及
映射单元，用于生成将转换后的所述输入装置的色域映射至转换后的所述输出装置的色域所使用的表。
10.根据权利要求3所述的颜色处理设备，其特征在于，还包括：
转换器，用于将表现所述颜色空间的数据转换成表现其它观察环境下的颜色空间的数据；以及
生成器，用于基于表现转换后的颜色空间的数据与转换中所使用的转换参数之间的对应关系，生成将所述其它观察环境下的颜色空间上的任意点转换成均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数。
11.根据权利要求3所述的颜色处理设备，其特征在于，所述均匀颜色知觉空间是在预定色相差内表现视觉均匀色相数据的颜色空间。
12.根据权利要求11所述的颜色处理设备，其特征在于，所述预定色相差是3度。
13.根据权利要求11所述的颜色处理设备，其特征在于，所述视觉均匀色相数据是基于主观评价实验所生成的、人感知为相同色相的颜色数据组。
14.根据权利要求11所述的颜色处理设备，其特征在于，所述视觉均匀色相数据是孟塞尔新标数据的各色相的均匀色相数据。
15.根据权利要求3所述的颜色处理设备，其特征在于，还包括：
转换器，用于使用所述转换参数，将基准颜色的颜色值和样本颜色的颜色值转换成所述均匀颜色知觉空间上的颜色值；以及
评价器，用于通过计算转换后的基准颜色的颜色值和转换后的样本颜色的颜色值之间的色差、并且将所述色差与允许值进行比较，来评价色差。
16.一种颜色处理方法，其包括以下步骤：
输入表现颜色空间的数据；
获取指定了人能够辨别的范围的颜色辨别阈值数据集，作为表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；
在所述颜色空间上设置表示包括与所述数据集相对应的所述多个颜色区域的控制区域的控制点；以及
使用所述控制点和所述数据集来进行校正以缩小所述颜色空间，
其中，在所述控制区域的边界处设置所述控制点。
17.一种颜色处理方法，其包括以下步骤：
输入表现颜色空间的数据；
获取指定了人能够辨别的范围的颜色辨别阈值数据集，作为表现多个颜色区域各自的视觉均匀性的数据集；
在所述颜色空间上设置表示包括与所述数据集相对应的所述多个颜色区域的控制区域的控制点；以及
使用所述控制点、所述数据集和所述颜色空间的中心，生成将所述颜色空间上的任意点转换成均匀颜色知觉空间上的点所需的转换参数，
其中，在所述控制区域的边界处设置所述控制点。
CN201210206064.8A 2011-06-17 2012-06-18 颜色处理设备和颜色处理方法 Active CN102833555B (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011135695 2011-06-17
JP2011-135695 2011-06-17
JP2012112687A JP5973780B2 (ja) 2011-06-17 2012-05-16 色処理装置およびその方法
JP2012-112687 2012-05-16

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102833555A CN102833555A (zh) 2012-12-19
CN102833555B true CN102833555B (zh) 2015-04-29

Family

ID=47336488

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201210206064.8A Active CN102833555B (zh) 2011-06-17 2012-06-18 颜色处理设备和颜色处理方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9020249B2 (zh)
JP (1) JP5973780B2 (zh)
CN (1) CN102833555B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5863424B2 (ja) 2011-12-01 2016-02-16 キヤノン株式会社 色処理装置およびその方法
WO2014071302A1 (en) * 2012-11-02 2014-05-08 Variable, Inc. Computer-implemented system and method for color sensing, storage and comparison
US9830881B2 (en) * 2013-01-18 2017-11-28 Adobe Systems Incorporated Method and apparatus for quantifying color perception
JP6305049B2 (ja) 2013-12-18 2018-04-04 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法ならびにプログラム
JP6512884B2 (ja) 2015-03-20 2019-05-15 キヤノン株式会社 色変換処理装置および色変換処理方法
US9906676B2 (en) 2015-03-26 2018-02-27 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and image processing method
US9910633B2 (en) * 2016-05-11 2018-03-06 TCL Research America Inc. Scalable storage-loss optimized framework based method and system for color gamut mapping
US10319268B2 (en) * 2016-06-24 2019-06-11 Nanosys, Inc. Ambient light color compensating device
JP7187158B2 (ja) 2018-03-12 2022-12-12 キヤノン株式会社 画像処理装置、表示装置、画像処理装置の制御方法、プログラム
KR102531616B1 (ko) * 2018-07-31 2023-05-12 삼성디스플레이 주식회사 색 보상 장치, 이를 갖는 전자 장치 및 전자 장치의 색 보상 방법
US10746599B2 (en) 2018-10-30 2020-08-18 Variable, Inc. System and method for spectral interpolation using multiple illumination sources
EP4340350A1 (en) * 2022-09-15 2024-03-20 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image processing method, and program

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5243414A (en) * 1991-07-29 1993-09-07 Tektronix, Inc. Color processing system
US5608824A (en) * 1993-01-22 1997-03-04 Olympus Optical Co., Ltd. Image processing apparatus in which filters having different filtering characteristics can be switched among themselves
JP2959385B2 (ja) * 1993-08-23 1999-10-06 ブラザー工業株式会社 カラー出力用データの色値データ変換装置
US6434266B1 (en) * 1993-12-17 2002-08-13 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method and apparatus for converting colors in a color image
US7728845B2 (en) * 1996-02-26 2010-06-01 Rah Color Technologies Llc Color calibration of color image rendering devices
WO1998037690A1 (fr) * 1997-02-21 1998-08-27 Sony Corporation Dispositif et procede de transmission, dispositif et procede de reception, systeme et procede de traitement d'images, dispositif et procede de traitement de donnees images et support de distribution
JPH10308879A (ja) * 1997-05-08 1998-11-17 Canon Inc 色信号処理方法及び装置及び記憶媒体
US6724507B1 (en) * 1998-07-02 2004-04-20 Fuji Xerox Co., Ltd. Image processing method and image processing apparatus
US7071950B2 (en) * 2000-09-01 2006-07-04 Ricoh Co., Ltd. Super imposed image display color selection system and method
JP3676664B2 (ja) * 2000-11-10 2005-07-27 日本電信電話株式会社 均等色空間構成方法および当該構成のための装置および当該方法を記録した記録媒体
JP3956091B2 (ja) * 2001-03-26 2007-08-08 セイコーエプソン株式会社 色変換プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、色変換テーブルの作成方法、色変換テーブルデータを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、色変換装置、色変換プログラム、色変換方法および色変換テーブル
JP4223708B2 (ja) * 2001-03-26 2009-02-12 セイコーエプソン株式会社 色変換プログラムを記録した媒体、色変換プログラム、色変換テーブルの作成方法、色変換装置および色変換方法
US6552495B1 (en) * 2001-12-19 2003-04-22 Koninklijke Philips Electronics N.V. Adaptive control system and method with spatial uniform color metric for RGB LED based white light illumination
JP3930343B2 (ja) * 2002-02-27 2007-06-13 日本電信電話株式会社 均等色空間構成処理方法、処理装置、この処理方法を実行する処理プログラムおよび当該処理プログラムを記録した記録媒体
JP4155049B2 (ja) * 2003-02-14 2008-09-24 富士ゼロックス株式会社 ドキュメント処理装置
CN1754391B (zh) * 2003-02-27 2010-05-26 精工爱普生株式会社 利用特定颜色空间的图像再生装置及方法
JP3826931B2 (ja) 2003-10-30 2006-09-27 村田機械株式会社 カラー画像処理装置
JP4343752B2 (ja) 2004-03-31 2009-10-14 キヤノン株式会社 色処理装置およびその方法
JP4721398B2 (ja) 2004-03-31 2011-07-13 キヤノン株式会社 色処理装置およびその方法
TWI313362B (en) * 2005-07-28 2009-08-11 Alpha Imaging Technology Corp Image capturing device and its image adjusting method
JP4533287B2 (ja) 2005-09-07 2010-09-01 キヤノン株式会社 色処理方法およびその装置
JP2007074557A (ja) * 2005-09-08 2007-03-22 Canon Inc 画像処理方法、画像処理装置、コンピュータプログラム、記憶媒体
JP2007274584A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Canon Inc 色処理方法およびその装置
KR100801086B1 (ko) * 2006-05-22 2008-02-11 삼성전자주식회사 영상 기기의 화질 보정을 위한 장치, 및 방법
JP2008141237A (ja) 2006-11-29 2008-06-19 Canon Inc 色処理装置およびその方法
CN101364401B (zh) 2007-08-07 2014-01-22 群创光电股份有限公司 颜色管理系统及其驱动方法
JP5408906B2 (ja) 2008-05-28 2014-02-05 キヤノン株式会社 画像処理装置
EP2338404B1 (en) 2008-10-17 2014-10-01 Olympus Corporation Imaging device and imaging system
JP2010118923A (ja) 2008-11-13 2010-05-27 Canon Inc 画像処理装置
JP2011015341A (ja) * 2009-07-06 2011-01-20 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体
US8478053B2 (en) * 2009-07-15 2013-07-02 Nikon Corporation Image sorting apparatus
JP5465145B2 (ja) * 2010-10-05 2014-04-09 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、および画像記録装置
JP5863424B2 (ja) * 2011-12-01 2016-02-16 キヤノン株式会社 色処理装置およびその方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20120321177A1 (en) 2012-12-20
CN102833555A (zh) 2012-12-19
US9020249B2 (en) 2015-04-28
JP5973780B2 (ja) 2016-08-23
JP2013021679A (ja) 2013-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102833555B (zh) 颜色处理设备和颜色处理方法
CN103139443B (zh) 色彩处理装置、色彩处理方法及配置文件生成方法
JP3890211B2 (ja) 画像処理方法、画像処理装置、プログラム、記憶媒体
JP5968070B2 (ja) 色処理装置および色調整方法
JP6349707B2 (ja) 色変換装置、ルックアップテーブル生成方法、及び、ルックアップテーブル生成装置
JP5188082B2 (ja) 画像出力機器の色変換定義の作成方法、作成装置及びそのプログラム
US8559710B2 (en) Color processing apparatus and method thereof for color conversion using ambient light parameter
US8427696B2 (en) Color processing method and apparatus thereof
US9076369B2 (en) Image modulation apparatus, method, and program
CN105493489B (zh) 色域映射系统及方法
JP2014165656A (ja) カラープロファイル生成装置、画像処理装置、画像処理システム、カラープロファイルの生成方法およびプログラム
JP2008022140A (ja) 色変換係数作成装置、色変換係数作成方法、及び色変換係数作成プログラム
JP5782804B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP5341734B2 (ja) 色処理装置およびその方法、並びに、画像形成装置
KR100834766B1 (ko) 색 관리 장치 및 방법
US8115978B2 (en) Information processing method and information processing apparatus for simulating a result output from a first output device based on input data represented in a color space that is dependent on the input device by a second output device
JP6349708B2 (ja) ルックアップテーブル生成方法、及び、ルックアップテーブル生成装置
JP6780442B2 (ja) 色処理装置、色処理方法、色処理システムおよびプログラム
JP5966817B2 (ja) 色変換テーブル作成装置及びプログラム
JPWO2013133336A1 (ja) 色再現方法、色再現システム、色再現プログラムおよび色再現装置
JP4023417B2 (ja) Ｌｕｔを用いて行う画像処理
JP2015139097A (ja) 装置、方法、及びプログラム
JP2016025635A (ja) 画像処理装置およびその方法
JP2016058765A (ja) 画像処理装置、表示制御装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム
JP3930343B2 (ja) 均等色空間構成処理方法、処理装置、この処理方法を実行する処理プログラムおよび当該処理プログラムを記録した記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant