CN1216423A

CN1216423A - 图像系统中的彩色校正装置和方法

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Publication number: CN1216423A
Application number: CN98120358A
Authority: CN
Inventors: 金银镇
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 1997-07-10
Filing date: 1998-07-10
Publication date: 1999-05-12
Anticipated expiration: 2018-07-10
Also published as: EP0891078B1; KR100240070B1; CN1144447C; US6320668B1; EP0891078A3; DE69841839D1; EP0891078A2; KR19990009458A

Abstract

一种图像系统中的彩色校正装置和方法,能够通过在存储介质中存储用于评价彩色校正的预定测试图形的有关参考比色数据、然后扫描该评价测试图形,来自动处理彩色校正,以便该彩色校正的执行能使参考数据与扫描该测试图形得到的扫描数据间的误差最小。结果,不使用光密度计或比色计就可以执行彩色校正,并且没有彩色坐标系或彩色信号的知识,也可以执行校正彩色的操作。

Description

图像系统中的彩色校正装置和方法

本发明涉及一种图像系统中的彩色校正装置和方法，更具体地说是涉及一种图像系统中的彩色校正装置和方法，该通信系统能够将用于估计彩色校正的预定测试图形(pattern)的有关参考比色(colorimetric)数据存储到存储媒体中，然后扫描测试图形，以便能够执行彩色校正，使得参考数据和通过扫描该测试图形得到的扫描数据间的误差最小，以此来自动处理彩色校正。

通常，图像系统是指按照一个目的，对图像信号进行采集、处理、输出、转换、发送、改善等的系统。作为该图像系统的示例，有众所周知广泛使用的打印机和扫描器。另外，将打印机和扫描器集成在一起、并执行文件输出功能的多功能机(multifunctional machine)是图像系统的一个好示例。

图1是通常的多功能机的方框图。

如图所示，通常的多功能机包括：中央处理单元(CPU)1，根据一定的程序控制和处理数据；扫描器2，通过根据光学特性将要传输的文件的图形或字符转换为电信号，给CPU1传输数字图像数据；存储器单元3，存储程序数据、协议数据、字符数据和记录的音频数据，根据CPU1存取或存储数据；调制解调器4，在CPU1的控制下，将由CPU1输出的数据调制为模拟格式，解调接收的输入信号，然后将其输出；编码/解码单元5，为了有效地处理向/从调制解调器4输入/输出的数据，在CPU1的控制下编码和解码该数据；网络控制器6，在CPU1的控制下形成电话线通信环路，并接口调制解调器4的信号和电话线的信号；操作面板7，在CPU1的控制下输入各种命令，装备有多个键以及显示装置，并显示状态和各种信息；计算机8，具有主存储器和辅助存储器；打印机9，通过任选的传输线打印原始信息或打印存储在计算机8中的数据。

作为典型彩色图像输入单元的扫描器2是扫描打印数据、相片、图形或手写形成的字符的最普通的装置，它是多功能机、文件翻译机、CAD计算机、传真机和字符识别机的基本部件。

在向目标例如文件发射具有特定发光光谱的照射光以后，扫描器2执行光电转换，该转换在诸如电荷耦合器件(CCD)这类的光电转换器件中将从目标反射的光信息转换为电信号，从而采集到图像信息。

另外，作为典型图像输出装置的打印机9是识别和存储由计算机处理过的数据、然后将该数据输出为文件格式的装置。它是多功能机、个人计算机(PC)、传真机、电子现金出纳机、自动售货机的基本部件。至今，已经开发了菊花轮式打印机、针式打印机、喷墨打印机和激光打印机。特别是当今主要是使用喷墨打印机和激光打印机。

由于有了诸如彩色激光打印机、和彩色喷墨打印机之类的彩色打印机和装备有该打印机作为关键部件的装置，使得打印包括彩色图像数据和字符的文件被逐渐推广。在彩色激光打印机的情况下通过装配多种色料(toners)，和在彩色喷墨打印机的情况下通过装配多个墨盒(ink cartridges)，可以在可打印介质上打印多色的图像。通常，彩色打印机通过YMCK(Yellow,Magenta,Cyan,blacK(黄、品红、青、黑))方法实现多色。换言之，通过使用具有黄、品红、青和黑四色的色料或墨水，可以实现多色打印。

随着彩色打印机供应的增加，高质量或高清晰度的打印受到重视，而不是重视在黑白打印的情况下重视的打印图像的分辨率。

通过彩色分辨率处理可以得到图像系统的彩色图像，该处理从多色可视图像在红、绿和蓝三(3)种波的光谱频段上提取光信息的量值。

彩色图像的彩色再现特性是根据彩色分辨率特性是否与人的光学系统保持线性关系来决定的。这时，当光谱特性，即每三种波的能量比和绝对光通量的量值与人的光学系统视觉特性保持线性关系而与操作条件无关时，可以得到好的彩色再现特性。

由照明光、图像传感器和彩色分辨率滤波器构成的光谱光学系统具有在各特性间产生微小差异的个别偏差。另外，光谱光学系统具有根据诸如操作温度之类的操作条件的变化、由于老化引起的偏差，该偏差中特性随时间而变化。由于这些偏差引起线性彩色再现特性的失真，为了保持好的彩色再现特性，必须适当地控制光通量的光谱特性、个别偏差和老化引起的偏差。

有许多相关技术，采用控制诸如照明光的电流和电压之类的电工作状态和控制光谱特性和光通量以保持适当的色温的装置、和控制图像传感器个别的偏差而增加传感器的电输出信号的装置。

然而，为了使由照明光、图像传感器和彩色分辨率滤波器组成的光谱光学系统的工作状态与人的光学系统的视觉特性保持线性关系，分别控制每个部件是不够的。也就是必须控制整个系统的光谱特性。

按照那些要求，公开了许多图像系统中的常规彩色校正装置和方法的相关技术，它们校正光谱光学系统的光谱特性和光通量的个别偏差。

图2是表示人的光学系统视觉特性和图像系统的光谱特性的波形。这里，虚线构成的波形表示图像系统的光谱特性。实线构成的波形表示根据国际照明委员会(CIE)的规定的参考观察者的可见度。

参见图2，通过使由实线表示的人的光学系统的视觉特性与由虚线表示的图像系统的光谱特性对准或对应来执行彩色校正处理。

通过很复杂的数学运算执行彩色校正处理。这必须使使用者得到方便。根据设定人的光学系统的视觉特性和图像系统的光谱特性间的相互关系的方法，彩色校正处理分为三种方法：线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法。

首先解释线性变换方法。假设波是λ，反射色的光谱特性是C(λ)，图像输入系统的红、绿、蓝色的彩色分辨率滤波器分别是f_R(λ)、f_G(λ)、f_B(λ)，红、绿和蓝的图像传感器的输出S_R、S_G和S_B表示如下。

S_R=∫C(λ)f_R(λ)dλ

S_G=∫C(λ)f_G(λ)dλ

S_B=∫C(λ)f_B(λ)dλ

(1)

这里，积分范围是380nm至780nm的光波带宽、即可见光的范围。假定，红、绿和蓝色的彩色分辨率滤波器的特性是I_R(λ)、I_G(λ)、I_B(λ)，理想的红、绿和蓝色的图像传感器的输出P_R、P_G和P_B表示如下。

P_R=∫C(λ)I_R(λ)dλ

P_G=∫C(λ)I_G(λ)dλ

P_B=∫C(λ)I_B(λ)dλ

(2)

在公式2中，假定I_R(λ)、I_G(λ)、I_B(λ)的估算值是 I _R(λ)、 I _G(λ)、I _B(λ)，该 I _R(λ)、 I _G(λ)、 I _B(λ)表示如下：

I_R=a₁₁f_R(λ)+a₁₂f_G(λ)+a₁₃f_B(λ)

I_G=a₂₁f_R(λ)+a₂₂f_G(λ)+a₂₃f_B(λ)

I_B=a₃₁f_R(λ)+a₃₂f_G(λ)+a₃₃f_B(λ)

(3)

这里，a₁₁、a₁₂、a₁₃、a₂₁、a₂₂、a₂₃、a₃₁、a₃₂、和a₃₃是实数，它们是相关彩色分辨率滤波器的反射增益的系数。这时，估算的图像传感器的输出P _R、 P _G和 P _B表示如下：

P_R=a₁₁∫f_R(λ)C(λ)+a₁₂∫f_G(λ)C(λ)+a₁₃∫f_B(λ)C(λ)

P_G=a₂₁∫f_R(λ)C(λ)+a₂₂∫f_G(λ)C(λ)+a₂₃∫f_B(λ)C(λ)

P_B=a₃₁∫f_R(λ)C(λ)+a₃₂∫f_G(λ)C(λ)+a₃₃∫f_B(λ)C(λ)

(4)

参照公式1，公式4用下面的矩阵表示：

[\begin{matrix} \underline{P_{R}} \\ \underline{P_{G}} \\ \underline{P_{B}} \end{matrix}] = [\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{matrix}] [\begin{matrix} S_{R} \\ S_{G} \\ S_{B} \end{matrix}] - - - (5)

使用公式5根据线性变换方法执行彩色校正。

第二，解释多项式变换方法。这个方法在通过形成最佳矩阵执行彩色校正方面类似于前面所述的线性变换方法。线性变换方法只使用红、绿和蓝色图像传感器的输出S_R、S_G和S_B，而多项式变换方法使用该输出S_R、S_G和S_B，它们的平方项S_R ²、S_G ²和S_B ²，它们的相乘项S_RS_G、S_RS_B和S_GS_B，和它们的常数项，从而得到最佳的3×9的矩阵。这些用相关的矩阵公式表示：

第三，解释三维查表方法。这是一种通过在RGB彩色坐标系中将P_R、P_G和P_B对应于每个S_R、S_G和S_B来形成查阅表的方法。在每个R、G和B彩色用8位量化的情况下，该查阅表的规模是2⁸×2⁸×2⁸，即2²⁴，因此需要大量的存储器和需要很多时间形成查阅表。为了解决这个问题，该三维RGB空间划分为小范围的三维空间，并形成与这些点有关的查阅表。然后，对于包括在小范围的三维空间中并排除在该查找表之外的点，已经试用了利用内插来类推的方法。

在彩色校正的精度方面，前述的三种彩色校正方法的优势是按这样的顺序，即三维查表方法、多项式变换方法和线性变换方法估价的。在实现彩色校正的费用方面，其优势是按线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法的顺序估价的。因此，可以根据设计目标和彩色校正环境的技术指标决定彩色校正方法的选择。

通常，由于彩色再现假定人的光学系统和视觉特性没有精确地用具体的函数所规定，将输入映射和视觉特性间的关系映射为1∶1的三维查表方法是最主要的接近方法。相反，线性变换方法和由矩阵变换的多项式方法通过把图像系统的输入/输出特性和视觉特性与具体函数联系来执行彩色校正。由于这两种方法能简单地执行彩色校正，因此被广泛地使用。

线性变换方法和多项式变换方法的精度取决于图像系统的输入/输出特性和对将被校正的彩色坐标系线性变换的可能性。一般说来，当RGB彩色坐标系被线性地相互变换成XYZ彩色坐标系时，可以使用线性变换方法。然而，RGB彩色坐标系变换成YMCK(黄、品红、青和黑)彩色坐标系，该YMCK彩色坐标系是诸如打印机或非线性的CIE L＊a＊b等使用颜料的装置的打印领域的典型的彩色空间，多项式变换方法或三维查表方法通常被使用。

在机械结构方面中，在线性变换方法中需要9个乘法器和3个加法器，在多项式变换方法中需要27个乘法器和27个加法器。在三维查表方法的情况下，当RGB彩色的每一个是8位时，需要2¹⁶字节的存储空间。

作为参考，CIE L＊a＊b是指1976年由CIE推荐的一种等感觉空间(equalperception space)，这是一种在三个参考色之间具有均匀差异的感觉空间。它的正式名字是CIE1976L＊a＊b。

下面，为了更便于理解，解释色别标志系统(color specificationsystem)。

通过对三基色的组合，可以定义满足匹配彩色条件的三基色的数值，它被称为色别标志。

在1931年，为了解决RGB彩色坐标系的不便之处，在RGB彩色坐标系中在440至545nm的波长中红色的值是负(-)的，CIE定义了XYZ彩色坐标系，该系统的三基色为：红色波长为700nm，绿色波长为546.1nm的绿，而蓝色波长为435.8nm。

换言之，该CIE的XYZ彩色坐标系设定新的三基色X、Y和Z，除去了负量值，然后选择三基色，以至新的三基色形成的三角形在它的内部可以包含谱色路径。这里，三基色是虚拟色，X、Y和Z的值习惯称为三色质(tri-stimuli)。

由于在XYZ彩色坐标系中的每个基色是虚拟的，所以设定其满足下面的条件。

首先，通过混合固定量的基色，可以配出所有颜色。也就是由基色X、Y和Z构成的三角形围绕光谱。其次，基色X和Z位于RGB空间其亮度是零的平面上。也就是只有基色Y在亮度上有色质(stimulus)，而基色X和Z只具有颜色和色度。

这时，彩色坐标系的变换公式如下所示。

[\begin{matrix} X \\ Y \\ Z \end{matrix}] = [\begin{matrix} 0.608 & 0.174 & 0.200 \\ 0.299 & 0.587 & 0.114 \\ 0.000 & 0.0662 & 1.112 \end{matrix}] [\begin{matrix} R \\ G \\ B \end{matrix}] - - - (7)

这里，公式Y=0.299R+0.587G+0.114B是RGB信号，它是在与亮度信号Y结合时使用的典型变换公式。

下面，来解释使用测试图形的图像系统中的常规彩色校正装置和方法。

在通过图像输入单元扫描了预定测试图形以后，通过用裸眼比较图像输出装置输出的输出测试图形与预定测试图形，或在用比色计(colorimeter)测试了图形后，比较测试图形的测量结果与输出的测试图形来执行彩色校正。

在用裸眼执行彩色校正的情况下，由于图像系统产生的彩色失真特性是通过裸眼识别的，在确定中包含了主观因素，在发现准确的彩色失真特性中出现了实际的困难。还有，执行彩色校正的操作员应当有很多有关彩色信号的知识。

在用比色计执行彩色校正的情况下，存在着准备昂贵比色计的经济负担。还有，由于在彩色校正过程中不能实施自动化，操作员就要花费许多时间。同样，还有执行彩色校正的操作员应当具有很多有关彩色信号的知识。

虽然根据通常的技术的图像系统中的彩色校正装置和方法包括使用通常的测试图形的彩色校正装置和方法，通过校正光谱光学系统的光谱特性和光通量的各个偏差来完成某些部分的彩色校正。然而，当执行图像系统的彩色校正时，他们不能适当地克服由于操作条件或环境的差异引起的老化产生的变化。

另外，在通常的图像系统中，彩色图像输入单元用于附加到诸如监视器、打印机和通信装置之类具有不同的彩色再现特性的另外的图像装置，而不是分开使用。这时，由于每个图像装置的彩色再现特性是不同的，期望一种能够执行独立的彩色校正的装置的技术。

因此，本发明的一个目的是根据光谱光学系统的光谱特性、老化引起的偏差和光通量的各个变化，自适应地执行彩色校正，以便与光谱光学系统的光谱特性老化引起的偏差和光通量的各个变化无关地进行彩色校正。执行彩色校正使得光谱特性与人的视觉特性具有线性关系。与用于测量彩色校正的测试图形有关的预定的参考比色数据存储在存储介质中，为了使通过扫描测量测试图形得到的扫描数据和参考比色数据间的误差减少到最小，执行彩色校正处理，从而扫描规定的测量测试图形文件。结果，自动地执行彩色校正处理。

本发明的另一个目的是在执行彩色校正以前在能够执行灰度校正的图像系统中提供彩色校正装置和方法，以便得到与RGB彩色的每个光谱有关的灰度特性的线性。

根据本发明的一个方面，图像系统的彩色校正装置包含光电转换单元，用于发射具有一定发光光谱的照射光给目标，并在转换成电信号后输出与从该目标反射的RGB彩色有关的光谱信息，该彩色校正装置包括：参考数据存储单元，通过在数据库系统中累积数据，存储从预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形分别测量的参考灰度数据和参考比色数据；校正系数计算单元，包括彩色校正系数计算单元，用于在接收到通过所述光电转换单元扫描所述彩色测试图形得到的所述比色扫描数据以后，根据某种彩色校正方法，计算将比色扫描数据与所述参考比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵；和彩色校正单元，包括彩色校正处理单元，用于从所述校正系数计算单元接收所述彩色校正系数矩阵，执行将所述彩色校正系数矩阵施加到所述光电转换单元的输出的线性变换，然后在变换为某个彩色坐标系以后输出该结果。

最好，所述校正系数计算单元还包括灰度校正系数计算单元，用于在接收到通过所述光电转换单元扫描所述非彩色测试图形得到的所述灰度扫描数据以后，计算将灰度扫描数据与所述参考灰度数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵。

最好，所述彩色校正单元还包括灰度校正处理单元，用于从所述灰度校正系数计算单元接收所述彩色校正系数矩阵，执行将所述灰度校正系数矩阵施加到所述光电转换单元的输出的线性变换，然后将该输出施加到彩色校正处理单元。

最好，所述参考数据存储单元包括：参考灰度数据存储单元，通过在数据库系统中累积数据，存储通过光密度计从所述非彩色测试图形测量的所述参考灰度数据；和参考比色数据存储单元，通过在数据库系统中累积数据，存储通过比色计从所述彩色测试图形测量的所述参考比色数据。

最好，所述校正系数计算单元还包括彩色校正转换矩阵计算单元，用于通过按所述灰度校正系数矩阵和彩色校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，来计算彩色校正转换矩阵。最好，所述彩色校正单元执行将所述彩色校正转换矩阵施加到所述光电转换单元的输出的线性变换，然后在变换成某个彩色坐标系以后，输出所述光电转换单元的输出。

根据本发明的另一个方面，一种图像系统的彩色校正方法，通过将彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换来执行彩色校正处理，该彩色校正方法包括如下的步骤：通过分别扫描预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形，产生第一灰度扫描数据和第一比色扫描数据的第一扫描数据；通过从存储预先从所述非彩色测试图形测量的所述参考灰度数据的存储介质读取所述参考灰度数据，计算第一灰度校正系数，用于计算将参考灰度数据与所述第一灰度扫描数据间的误差减少到最小的第一灰度校正系数矩阵；通过将所述第一灰度校正系数矩阵施加到所述第一比色扫描数据的线性变换，来产生第一灰度校正比色数据，以执行第一灰度校正，用于得到有关每个彩色的灰度特性的线性；通过从存储预先从所述彩色测试图形测量的所述参考比色数据的存储介质读取所述参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算第一彩色校正系数，用于计算将参考比色数据与所述第一灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第一校正系数矩阵；和通过按所述第一灰度校正系数矩阵和第一彩色校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算第一彩色校正转换矩阵，并且设定所述第一彩色校正转换矩阵作为所述彩色校正转换矩阵。

所述图像系统的彩色校正还包括如下的步骤：通过由彩色图像输出单元输出把所述第一彩色校正转换矩阵施加到所述第一灰度扫描数据和第一比色扫描数据的线性变换产生的第一彩色校正数据，来产生包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形；通过分别扫描包括在所述输出测试图形中的所述非彩色输出图形和彩色输出图形，产生第二灰度扫描数据和第二比色扫描数据的第二扫描数据；通过从存储所述参考灰度数据的存储介质读取所述参考灰度数据，计算第二灰度校正系数，用于计算将所述参考灰度数据与第二灰度扫描数据间的误差减少到最小的第二灰度校正系数矩阵；通过将所述第二灰度校正系数矩阵施加到所述第二比色扫描数据的线性变换，来产生第二灰度校正比色数据，以执行第二灰度校正，用于得到有关每个彩色的灰度特性的线性；通过从存储所述参考比色数据的存储介质读取所述参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算第二彩色校正系数，用于计算将所述参考比色数据与第二灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第二彩色校正系数矩阵；和通过接所述第二彩色校正系数矩阵，第二灰度校正系数矩阵和所述第一彩色校正转换矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算第二彩色校正转换矩阵，并且设定所述第二彩色校正转换矩阵作为所述彩色校正转换矩阵。

根据本发明的另一个方面，一种图像系统的彩色校正方法，通过将彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换执行彩色校正处理，该彩色校正方法包括如下的步骤：通过分别从存储介质读取预先从预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形测量的参考灰度数据和参考比色数据，并通过彩色图像输出单元输出所述参考灰度数据和参考比色数据，产生包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形；通过彩色图像输入单元分别扫描包括在所述输出测试图形中的所述非彩色输出图形和彩色输出图形，产生灰度扫描数据和比色扫描数据的扫描数据；通过从存储所述参考灰度数据的存储介质读取所述参考灰度数据，计算灰度校正系数，用于计算将所述参考灰度数据与灰度扫描数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵；通过将所述灰度校正系数矩阵施加到所述比色扫描数据的线性变换，来产生灰度校正比色数据，以执行灰度校正，用于得到有关每个彩色的灰度特性的线性；通过从存储所述参考比色数据的存储介质读取所述参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算彩色校正系数，用于计算将所述参考比色数据与灰度校正比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵；和通过按照所述彩色校正系数矩阵和灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵。

最好，所述测试图形包括：所述非彩色测试图形，在其上的某些位置上根据光密度均匀地划分非彩色颜色；和使用Macbeth彩色再现图(Macbethcolor rendition chart)的所述彩色测试图形，在其上的另一些位置上均匀地划分多个彩色颜色。

最好，所述某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。

最好，所述某个彩色坐标系是国际照明委员会(CIE)的XYZ彩色坐标系。

参照附图和结合下面说明书的详细描述可以更好地完全理解本发明，它的许多优点变得显而易见，在附图中相同的符号表示相同的部件，其中：

图1是通常的多功能机的方框图；

图2是表示人的光学系统的视觉特性和图像系统的光谱特性的波形；

图3是表示根据本发明的图像系统中彩色校正装置和方法中采用的测试图形的示意图；

图4是表示本发明图像系统的彩色校正装置的一个实施例的方框图；

图5是表示本发明图像系统的彩色校正装置的一个优选实施例的方框图；

图6是表示执行灰度校正前通常的图像系统的灰度特性的曲线图；

图7是表示理想的灰度校正曲线；

图8A和8B是表示根据本发明图像系统的彩色校正装置的优选实施例的原理图；

图9是表示根据本发明图像系统的彩色校正方法的一个实施例的流程图；

图10是表示根据本发明图像系统的彩色校正方法的另一个实施例的流程图；

图11是表示根据本发明图像系统的彩色校正方法的另一个实施例的流程图；

图12是表示根据本发明图像系统的彩色校正装置的另一个实施例的方框图；

图13A和13B是表示根据本发明图像系统的彩色校正装置的另一个实施例的原理图；和

图14A和14B是表示根据本发明图像系统的彩色校正方法的另一个实施例的流程图。

参考附图通过优选实施例可以更清楚地理解上述本发明的目的、特性和优点。

参照附图解释根据本发明的图像系统中的彩色校正装置和方法。

在解释彩色校正装置和方法以前，为了更好地理解，解释本发明中用于计算彩色校正变换矩阵的测试图形的实施例。

图3是说明根据本发明的图像系统中其彩色校正装置和方法中采用的测试图形的示意图。

如图所示，该测试图形10包括：非彩色测试图形11，在其上的预定位置上根据光密度均匀划分非彩色(achromatic)颜色；和彩色(chromatic)测试图形12，在其上的另一些位置上划分多个彩色颜色。

换言之，该测试图形10包括：非彩色测试图形11，在该非彩色测试图形11上根据反射率(即光密度)逐渐划分的非彩色区是均匀地划分的；和彩色测试图形，在该彩色测试图形12上均匀划分彩色颜色，例如红、绿、蓝、青、品红、黄等等。

在该测试图形10中，非彩色测试图形11用于灰度校正，和彩色测试图形12用于彩色校正。随着颜色数量的增加，校正变得更精确，而在计算校正系数的处理过程中需要更多的时间。

测试图形10的几何安排对在数据库系统中累积用于计算校正系数的测量数据和扫描数据是重要的。在非彩色测试图形11上，具有光密度OD0.0的非彩色颜色位于从测试图形文件的参考开始点(x0,y0)到(x1,y1)的位置。非彩色颜色是按照OD0.1、OD0.2、OD0.3、OD0.4、OD0.5、OD0.6、OD0.7、OD0.8、OD0.9、OD0.10和OD1.1的顺序，在宽度和长度方向保持d1的间隔水平均匀地划分的。

另外，彩色测试图形12包括均匀划分的4行和6列彩色颜色。在从参考开始点(x0,y0)到(x2,y2)的位置，深皮肤色位于第一行和第一列。在第一行接在深皮肤色后面依次是浅皮肤色、蓝天、叶色、蓝色花、和蓝绿色。在第二行依次的颜色是橙色、紫蓝色、适度的红、紫色、黄绿和橙黄。在第三行依次的颜色是蓝、绿、红、品红、青和黄。最后在第四行，颜色依次是白、非彩色(neutral)8、非彩色6.5、非彩色5、非彩色3.5和黑。所有的颜色具有d2的宽度和长度，并均匀地在水平和垂直方向上划分。一般地说，作为彩色颜色，可以使用Macbeth彩色再现图(Macbeth color renditionchart)。

执行本发明的彩色校正有一些前提。第一个前提是具有包括前述的非彩色颜色和彩色颜色的测试图形10。第二个前提是存储作为光密度值的参考灰度数据和作为CIE XYZ彩色坐标系的三色质值的参考比色数据，每一个是通过从测试图形的非彩色测试图形11和彩色测试图形2用光密度计(opticaldensitometer)和比色计测量而得，通过在数据库系统中累积，把这些数据分别存储在存储介质上。

CIE XYZ彩色坐标系，即CIE-XYZ彩色坐标系是作为色度学(chromatics)基础的彩色坐标系。如前所述，CIE-XYZ彩色坐标系执行坐标变换，以至，所有的彩色匹配函数能具有正(+)数值，和提供作为对应CIE的RGB彩色的新虚拟三基色的三色质。将由彩色图像输入单元采用的RGB彩色坐标系变换为CIE-XYZ彩色坐标系的原因在于该CIE-XYZ彩色坐标系提供与设备无关的彩色坐标系。

一般地说，为了执行比色彩色校正，诸如扫描器之类的彩色图像输入单元的彩色分离系统的光谱特性必需接近彩色匹配函数。

换言之，当满足Router条件的Neugebour品质系统(quality factor,QF)接近1时，执行色度彩色校正。在该条件下，在获得彩色图像输入单元的RGB彩色坐标系与CIE-XYZ彩色坐标系间近似的函数关系以后，该近似函数应用到彩色图像输入单元的RGB彩色坐标系，从而，获得与设备无关的CIE-XYZ彩色坐标系。

为了得到可靠性，通过精密光密度计测量参考灰度数据和参考色度据。根据非彩色测试图形11通过光密度计测量所有的非彩色颜色的光密度值，然后累积在数据库系统中。根据彩色测试图形12通过比色计测量所有的彩色的三色质值，然后累积到数据库系统中。

通过将彩色校正变换矩阵施加到通过扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换，执行包括本发明的通常图像系统的彩色校正处理。这时，彩色校正变换矩阵的精度决定彩色校正处理的性能，该处理允许图像系统的光谱特性与人的虚拟特性间的线性化。

图像系统的彩色校正处理粗略地划分为：计算彩色校正变换矩阵的彩色校正变换矩阵计算处理；和通过将彩色校正变换矩阵施加到通过扫描输入目标文件得到的输入数据执行实际彩色校正的彩色校正处理。后者的工作过程是一个简单的计算过程，它将前者的彩色校正变换矩阵施加到输入数据。因此，在彩色校正技术的技术方面或操作方面前者的操作过程是很重要的。通常，当初始化该图像系统时，或当使用者确定根据变化了的操作条件或环境重新执行彩色校正时，执行彩色校正变换矩阵计算处理，而不是每当施加输入数据时执行处理。

下面，结合图4解释根据本发明的图像系统的彩色校正装置的一个实施例。

图4是表示图像系统的彩色校正装置的一个实施例的方框图，它表示了使用作为典型彩色图像输入单元的扫描器的一个示例。

如图4所示，根据图像系统的彩色校正装置的一个实施例，彩色校正装置包括发射具有特定发光光谱的照射光给目标和在变换成电信号以后输出有关从目标反射的RGB彩色光谱信息的光电转换单元20，该彩色校正装置包括：参考比色数据存储单元31，通过在数据库系统中累积，存储从预定测试图形10的彩色测试图形12测量的参考比色数据；彩色校正系数计算单元41，在接收通过光电转换单元20扫描彩色测试图形12得到的比色扫描数据以后，计算彩色校正系数矩阵的彩色校正系数矩阵，以把比色扫描数据与参考比色数据间的误差减少到最小值；和彩色校正处理单元51，接收来自彩色校正系数计算单元41的彩色校正系数，执行将彩色校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出和在变换成特定彩色坐标系以后输出该结果的线性变换。

参照图4解释根据本发明的图像系统的彩色校正装置的一个实施例的操作过程。

彩色校正装置的一个实施例的操作过程是假定提供包括由彩色颜色构成的彩色测试图形12的测试图形10，作为由光密度计从测试图形10的彩色测试图形12测量的光密度值的参考灰度数据存储在参考比色数据存储单元31中。

首先，由装备有作为光电转换单元的电荷耦合器件(CCD)的光电转换单元20向目标发射具有特定的发光光谱的照射光。此后，该光电转换单元20将从目标反射的每个RGB彩色的光谱信息转换为电信号，然后输出该信号。

在接收通过光电转换单元20扫描彩色测试图形12得到的比色扫描数据以后，彩色校正系数计算单元41根据某种彩色校正方法计算将比色扫描数据与参考比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵。这时，通过线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种执行彩色校正方法。

此后，彩色校正处理单元51接收来自彩色校正系数计算单元41的彩色校正系数矩阵，执行将该彩色校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换，然后在变换成作为与设备无关的彩色坐标系的CIE-XYZ彩色坐标系以后输出该结果。

下面，参照图5解释根据本发明的图像系统的彩色校正装置的优选实施例。

图5是粗略地表示图像系统的彩色校正装置的优选实施例的方框图，它表示了使用作为典型的彩色图像输入单元的扫描器的另一个示例。

相同的参考标号分配给执行根据图4的图像系统的彩色校正装置的一个实施例的类似功能的相同部件。

如图5所示，彩色校正装置100包括发射具有特定的发光光谱给目标的和转换成电信号以后输出由目标反射的有关RGB彩色的光谱信息的光电转换单元20的图像系统，该彩色校正装置100包括：参考数据存储单元30，通过在数据库中累积数据，分别存储从预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形测量的参考灰度数据和参考比色数据；校正系数计算单元40，计算减少通过扫描光电转换单元20接收的非彩色测试图形11得到的灰度扫描数据与参考灰度数据间的误差到最小的灰度校正系数矩阵，执行将灰度校正系数矩阵施加到通过光电转换单元20扫描彩色测试图形12得到的比色扫描数据的线性变换，并根据特定的彩色校正方法计算减少比色扫描数据与参考比色数据间的误差为最小的彩色校正系数矩阵；和彩色校正单元50，从校正系数计算单元40接收灰度校正系数矩阵和彩色校正系数矩阵，执行将灰度校正系数矩阵和将彩色校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换，和在变换成一定的彩色坐标系后输出该结果。

这里，参考数据存储单元30包括：参考灰度数据存储单元32，通过在数据库系统中累积数据，存储由光密度计从测试图形10的非彩色测试图形11测量的参考灰度数据；和参考比色数据存储单元31，通过在数据库系统中累积数据，存储由光密度计从测试图形10的彩色测试图形12测量的参考比色数据。

校正系数计算单元40包括：灰度校正系数计算单元42，通过接收光电转换单元20扫描非彩色测试图形11得到灰度扫描数据，计算将灰度扫描数据与参考灰度数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵；和彩色校正系数计算单元41，计算彩色校正系数矩阵，在通过将灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换形成灰度校正比色数据以后，根据特定的彩色校正方法将灰度校正比色数据与参考比色数据间的误差减少到最小。

另外，彩色校正单元50包括：灰度校正处理单元52，从灰度校正系数计算单元42接收灰度校正系数矩阵，并执行将灰度校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换；和彩色校正处理单元51，执行将彩色校正系数矩阵施加到灰度校正处理单元52的输出的线性变换，并在变换成特定彩色坐标系以后输出该结果。

如上所述，测试图形10最好包括：非彩色测试图形11，在其上的一定的位置上根据光密度均等地划分非彩色颜色；和使用Macbeth彩色再现图的彩色测试图形12，在其上的另外的位置上均等地划分多个彩色颜色。

特定彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种。最好，特定彩色坐标系是国际照明委员会(CIE)的XYZ彩色坐标系，它是一种与设备无关的彩色坐标系。

参照附图解释根据本发明的图像系统的彩色校正装置的优选实施例的工作过程。

彩色校正装置的一个实施例的操作是基于这样的假定：测试图形10包括由非彩色颜色构成的非彩色颜色测试图形11和由彩色颜色构成的彩色测试图形12，和每一个是通过光密度计和比色计从测试图形10的非彩色颜色测试图形11和彩色测试图形12测量的作为光密度值的参考灰度数据和作为CIE-XYZ彩色坐标系的三色质的参考比色数据分别存储在参考灰度数据存储单元32和参考比色数据存储单元31。

首先，由装备有作为光电转换元件的电荷耦合器件(CCD)的光电转换单元20向目标发射具有特定发光光谱的照射光。此后，该光电转换单元20将与从目标反射的每一个RGB彩色有关的光谱信息转换为电信号，然后输出这个信号。

此后，校正系数计算单元40的灰度校正系数计算单元42在接收通过光电转换单元20扫描非彩色测试图形11得到的灰度扫描数据以后，计算使得灰度扫描数据与参考灰度数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵。同样，校正系数计算单元40的彩色校正系数计算单元41在通过执行将灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换方法形成灰度校正比色数据以后，根据某种彩色校正方法计算将灰度校正比色数据与参考比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵。

这时，彩色校正方法选择线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种。

在计算彩色校正系数矩阵以前、通过计算灰度校正系数矩阵执行灰度校正处理的原因是具有好的非彩色再现特性，以便得到好的彩色再现特性。另外，也是由于在彩色平衡方面的小的变化对非彩色颜色比对彩色颜色的影响小。

通常的灰度校正解释如下。灰度校正是将灰度再现特性与人的视觉特性相匹配。灰度校正的目的在于控制文件图像的光密度与再现图像的光密度间的梯度在文件的光密度和再现图像的光密度的两个轴上是线性的。这个梯度称为γ曲线或灰度再现曲线。为了具有理想的灰度再现特性，必须执行允许对γ曲线的线性的γ校正。该γ校正是灰度校正的典型的示例。

该灰度再现加强了文件图像的每个RGB彩色信号的光密度与再现图像的光密度间的相似性。同时，彩色再现处理色调(hue)和饱和度，灰度处理亮度的图像再现的能力。

图6是执行灰度校正前通常的图像系统的灰度特性曲线。参照图6，通常的彩色图像输入单元的再现图像的光密度不与文件的光密度匹配，并且根据RGB彩色信号存在特性差别。

图7是理想的灰度校正曲线。实线表示结合诸如扫描器之类通常的图像系统的RGB信号的亮度信号的灰度再现特性，而虚线表示理想的灰度再现特性，它表示文件的光密度和再现图像的光密度为线性关系。换言之，理想的灰度校正是使实线表示的通常图像系统的灰度再现特性与用虚线表示的理想的灰度再现特性匹配。

这里，用光密度OD设定水平轴和垂直轴的参考坐标值的原因是：诸如CCD之类的光电转换元件具有与反射成正比的特性，而人的视觉特性与反射率具有代数函数特性。光密度OD与反射率Г之间的关系用下面的公式8表示：

OD = [- \log \frac{1}{Γ}] - - - - (8)

这意味着人的视觉系统相对亮光的光通量变化不灵敏。相反，人的视觉系统相对暗光的微小变化是灵敏的。

不良色平衡的主要因素是照射光的色温、图像传感器的光谱灵敏度特性、模/数变换器和每个RGB信道的放大器的非线性特性等等。在没有采取适当的措施的情况下，包括浓淡(shading)成分的非彩色的文件的彩色再现特性变得很差。换言之，非彩色图像在再现图像中具有彩色成分。这意味着色调成分在彩色环(color ring)中具有非零度的另外的值。

最后，彩色校正单元50通过灰度校正处理单元52从灰度校正系数计算单元42接收灰度校正系数矩阵，执行将灰度校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换，然后输出该结果。以后，彩色校正单元50通过彩色校正处理单元51接收灰度校正处理单元52的输出，执行将彩色校正系数矩阵施加到灰度校正处理单元52的输出的线性变换，然后输出变换成作为与设备无关的彩色坐标系的CIE-XYZ彩色坐标系的结果。

校正系数计算单元40最好还包括彩色校正转换矩阵计算单元(未示出)，它通过按照灰度校正系数矩阵和彩色校正系数矩阵的顺序作矩阵乘法计算彩色校正转换矩阵。当一旦将彩色校正转换矩阵施加到光电转换单元20的输出来执行线性变换、而不是执行使用灰度校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换、然后相继执行施加彩色校正系数矩阵的线性变换时，彩色校正单元50在处理速度方面有优点。

可用执行一次线性变换代替执行两次线性变换，这两种的结果是相同的。

图8A和8B是表示根据本发明的图像系统的彩色校正装置的优选实施例的原理图。图8A是表示不执行彩色校正的彩色图像输入单元的系统模型的方框图；而图8B是表示执行彩色校正的彩色图像输入单元的系统模型的方框图。

如图8A所示，假设彩色图像输入单元200的彩色失真特性表示为矩阵[h]，输入数据的RGB信号表示为[P]=[R G B]^T，当输入数据[P]=[R G B]^T施加到彩色图像输入单元200时，彩色图像输入单元200的输出[S]在下面的方程中表示：[S]=[h][P]。这里的T是指转置矩阵。

假设将其施加以通过除去彩色失真特性获得与输入数据相同的输出的彩色校正转换矩阵是[M]，当满足了如图8B所示的下面的方程[S_CC]=[M][h][P]=[P]时，执行整个彩色校正，其中[S_CC]是彩色被校正的输出。

换言之，这意味着当彩色校正转换矩阵[M]变成彩色失真矩阵[h]的逆矩阵[h]^-1时，可以执行理想的彩色校正。

然而，由于在通过分析彩色失真特性来计算彩色失真矩阵[h]的精确逆矩阵[h]^-1有很多的实际的限制，所以彩色校正处理的实质是在该限制的范围内计算能够最佳接近彩色失真矩阵[h]的逆矩阵[h]^-1的彩色校正转换矩阵。

下面，参照图9解释根据本发明的图像系统的彩色校正方法的一个实施例。

如图9所示，通过将彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换、执行彩色校正处理的图像系统的彩色校正方法包括如下的步骤：通过扫描测试图形10的彩色测试图形12产生比色扫描数据(步骤1)；和计算根据从存储由彩色测试图形12测量得到的参考比色数据的存储介质读取参考比色数据的某种彩色校正方法，将参考比色数据与比色扫描数据间的误差减少到最小的彩色校正转换矩阵(步骤2)。

这里，测试图形10的彩色测试图形12是使用Macbeth彩色再现图的图形，在该Macbeth彩色再现图中在另一些位置上均匀地划分多个彩色颜色。

还有，某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种。

参照图4至9解释根据本发明的图像系统的彩色校正方法的优选实施例的执行过程。

彩色校正方法的执行过程是基于这样的假设，即测试图形10包括由彩色颜色构成的彩色测试图形12，而作为通过光密度计从测试图形10的彩色测试图形12测量的光密度值的参考灰度数据存储在参考比色数据存储单元31中。

首先，在产生扫描数据的步骤1通过光电转换单元20扫描测试图形10的彩色测试图形12产生比色扫描数据以后，将参考比色数据与比色扫描数据间的误差减少到最小的彩色校正转换矩阵，通过在计算彩色校正转换矩阵的步骤2中的线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法，从参考比色数据存储单元31读取参考比色数据来计算。

实际的彩色校正处理是通过将在步骤2计算的彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换执行的。

在这时，在执行将灰度校正矩阵施加到光电转换单元20的输出、并输出该结果的线性变换以后，通过彩色校正处理单元51接收灰度校正处理单元52的输出。在执行将彩色校正系数矩阵施加到灰度校正处理单元52的输出的线性变换后，该结果被变换成作为与设备无关的彩色坐标系的CIE的XYZ彩色坐标系，然后输出。

下面，参照图10解释根据本发明的图像系统的彩色校正方法的优选实施例。

图10是表示彩色校正方法的优选实施例的流程图。

如图所示，通过将彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换、来执行彩色校正处理的图像系统的彩色校正方法包括如下步骤：通过分别扫描预定测试图形10的非彩色测试图形11和彩色测试图形12，产生灰度扫描数据和比色扫描数据的扫描数据(步骤10)；通过从预先存储由非彩色测试图形11测量的参考灰度数据的存储介质读取参考灰度数据，计算将参考灰度数据与灰度扫描数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵(步骤20)；通过将灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换产生灰度校正比色数据，执行用于获得与每种颜色有关的灰度特性的线性的灰度校正(步骤30)；根据从存储由彩色测试图形12预先测量得到的参考比色数据的存储介质读取参考比色数据的某种彩色校正方法，计算彩色校正系数，以计算将参考比色数据与灰度校正比色数据间的误差减少到最小的彩色校正转换矩阵(步骤40)；和通过按照彩色校正系数矩阵和灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，来计算彩色校正转换矩阵(步骤50)。

这里，测试图形10包括：非彩色测试图形11，在其上的某些位置上根据光密度均匀地划分非彩色颜色；和使用Macbeth彩色再现图的彩色测试图形12，在其上的另一些位置上均匀地划分多种彩色颜色。

某种彩色校正方法最好是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。某个彩色坐标系最好是作为与设备无关的彩色坐标系的CIE的XYZ彩色坐标系。

参照图5至10解释根据本发明的图像系统的彩色校正方法的执行过程。

在步骤10，通过光电转换单元20分别扫描测试图形10的非彩色测试图形11和彩色测试图形12产生灰度扫描数据和比色扫描数据。

此后，在步骤20，通过从预先存储由非彩色测试图形11测量的参考灰度数据的参考灰度数据存储单元32读取参考灰度数据，计算将参考灰度数据与灰度扫描数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵。在步骤30，通过将灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换产生灰度校正比色数据，得到每种彩色的灰度特性的线性。

在步骤40，通过从存储由彩色测试图形12预先测量的参考比色数据的参考比色数据存储单元31读取参考比色数据，根据某种彩色校正方法计算将参考比色数据与灰度校正比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵。最后，在步骤50，通过未示出的彩色校正转换矩阵计算单元通过按照彩色校正系数矩阵和灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵。

实际的彩色校正处理是通过将在步骤50计算的彩色校正转换矩阵施加到通过扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换来执行的。

在执行将灰度校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换并输出该结果以后，灰度校正处理单元52的输出通过彩色校正处理单元51接收。类似地，在执行将彩色校正系数矩阵施加到灰度校正处理单元52的输出的线性变换以后，在变换成作为与设备无关的彩色坐标系的CIE的XYZ彩色坐标系以后，该结果被输出。

这里，详细解释计算彩色校正系数的步骤40。步骤40是通过把扫描彩色测试图形12得到的数据和灰度校正比色数据间的关系代入前述的公式5或6、而得到彩色校正系数矩阵的处理，这是在通过计算灰度校正系数矩阵的处理根据RGB通道实际完成图像系统的灰度校正的状态下，即在获得图像系统的RGB彩色的灰度特性的线性状态下进行的。

为了更容易理解，假设作为测试图形10的彩色颜色测量值的参考比色数据在图像系统内的数据库中累积，然后通过将灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换来产生P_Ri、P_Gi和P_Bi以及灰度校正比色数据，即，包括在彩色测试图形12中的每种彩色颜色的扫描值是S_Ri、S_Gi和S_Bi。这里，i是每个彩色颜色的下标值，它具有1、2、3....n的值，n表示彩色颜色的总数。

为了更容易解释，假设某种彩色校正方法采用3×3矩阵的线性变换方法，下面说明计算彩色校正系数矩阵的处理过程。

假设由适当的彩色校正滤色器校正的颜色的估算值在公式5中是P_Ri、P_Gi和P_Bi，通过以减少灰度校正比色数据S_Ri、S_Gi和S_Bi与彩色校正估算值P_Ri、P_Gi和P_Bi间的误差为最小值为条件计算所有的彩色颜色的最小均方误差(LMSE)，可以计算彩色校正系数矩阵。

换言之，灰度校正比色数据S_Ri、S_Gi和S_Bi的最小均方误差和彩色校正估算值P_Ri、P_Gi和P_Bi在下面的公式9中示出。

MIN \underset{i}{Σ} (Δ R_{i}) = MIN \underset{i}{Σ} {(P_{Ri} - \underline{P_{Ri}})}^{2} = MIN \underset{i}{Σ} {P_{Ri} \cdot (a_{11} S_{R} + a_{12} S_{G} - a_{13} + S_{B})}^{2}

MIN \underset{i}{Σ} (Δ G_{i}) - MIN \underset{i}{Σ} {(P_{Gi} - \underline{P_{Gi}})}^{2} = MIN \underset{i}{Σ} {P_{Gi} - (a_{21} S_{H} + a_{22} S_{G} - a_{23} + S_{B})}^{2}

MIN \underset{i}{Σ} (Δ B_{i}) = MIN \underset{i}{Σ} {(P_{Bi} - \underline{P_{Bi}})}^{2} - MIN \underset{i}{Σ} {P_{Bi} - (a_{31} S_{R} + a_{32} S_{G} - a_{33} + S_{B})}^{2}

(9)

为了满足公式9，在下面的公式10中示出了必要的条件。

\frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ R_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{11}} = 0, \frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ R_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{12}} = 0, \frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ R_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{13}} = 0

\frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ G_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{21}} = 0, \frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ G_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{22}} = 0, \frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ G_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{23}} = 0

\frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ B_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{31}} = 0, \frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ B_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{32}} = 0, \frac{&PartialD; \underset{i}{Σ} {(Δ B_{i})}^{2}}{&PartialD; a_{33}} = 0

(10)

参考公式10，按下面的公式11得到彩色校正系数矩阵：

[\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{matrix}] = [\begin{matrix} S_{R} P_{R} & S_{G} P_{R} & S_{B} P_{R} \\ S_{R} P_{G} & S_{G} P_{G} & S_{B} P_{G} \\ S_{R} P_{B} & S_{G} P_{B} & S_{B} P_{B} \end{matrix}] [\begin{matrix} S_{R} S_{R} & S_{R} S_{R} & S_{R} S_{R} \\ S_{R} S_{G} & S_{G} S_{G} & S_{G} S_{B} \\ S_{R} S_{B} & S_{G} S_{B} & S_{B} S_{B} \end{matrix}]

S_{K} P_{K} = \underset{i}{Σ} (S_{ki} P_{ki}), S_{K} S_{K} = \underset{i}{Σ} (S_{ki} S_{ki})

K=R,G,B,i=1,2,3,...............n

(11)这里的i是每个彩色颜色的下标，而n是所有的彩色颜色的总数。

通过按步骤10、20、30、40和50的顺序重复执行本发明的处理，可以计算更精确的彩色校正转换矩阵，从而使本发明得到了最大的效率。

下面，参照图11解释图像系统的彩色校正方法的另一个实施例。

如图所示，图像系统的彩色校正方法通过将彩色校正转换矩阵施加到通过扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换，执行彩色校正处理，该方法包括如下的步骤：通过分别读取先前从预定测试图形10的非彩色测试图形11和彩色测试图形12测量的参考灰度数据和参考比色数据，产生包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形，并通过彩色图像输出单元输出参考灰度数据和参考比色数据(步骤100)；通过分别扫描包括在输出测试图形中的非彩色输出图形和彩色输出图形，产生灰度扫描数据和比色扫描数据的扫描数据(步骤110)；通过从存储参考灰度数据的存储介质读取参考灰度数据，计算灰度校正系数，用于计算将参考灰度数据与灰度扫描数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵(步骤120)；通过将灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换来产生灰度校正比色数据，以执行灰度校正，用于获得与每个彩色有关的灰度特性的线性(步骤130)；通过从存储参考比色数据的存储介质读取参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算彩色校正系数，用于计算将参考比色数据与灰度校正比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵(步骤140)；和通过按彩色校正系数矩阵和灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵(步骤150)。

测试图形10包括：非彩色测试图形11，在其上的某些位置上根据光密度均匀划分非彩色颜色；使用Macbeth彩色再现图的彩色测试图形12，在其上的另外一些位置上均匀划分多种彩色颜色。

某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。

参照图11至12，解释图像系统的彩色校正方法的另一个实施例的执行过程。

在解释该图像系统的彩色校正方法的处理过程前，参考图12说明根据本发明的图像系统的彩色校正装置的另一个实施例。

图12是图像系统的彩色校正装置的另一个实施例的方框图，它示出了作为典型彩色图像输入单元的扫描器与作为典型彩色图像输出单元的打印机结合在一起的示例的结构。

执行与图5所示的图像系统的彩色校正装置的一个实施例类似的功能的相同的部件指定相同的参考标号。

该图像系统的彩色校正装置包括光电转换单元20，用于发射具有特定发光光谱的照射光给目标，并在变换成电信号以后输出有关从目标反射的RGB彩色的光谱信息，该图像系统的彩色校正装置包括：参考数据存储单元30，通过在数据库系统中累积数据，分别存储从预定测试图形10的非彩色测试图形11和彩色测试图形12测量的参考灰度数据和参考比色数据；彩色图像输出单元110，在从参考数据存储单元30分别读取参考灰度和参考比色数据以后，输出包括非彩色输出图形11a和彩色输出图形12a的输出测试图形10a；校正系数计算单元40，通过接收由光电转换单元20扫描非彩色输出图形11a得到的灰度扫描数据，计算将灰度扫描数据与参考灰度数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵；然后在执行将灰度校正系数矩阵施加到通过光电转换单元20扫描彩色输出图形12a得到的比色扫描数据的线性变换以后，计算将比色扫描数据与参考扫描数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵；和彩色校正单元50，在从校正系数计算单元40接收灰度校正系数矩阵和彩色校正系数矩阵以后，执行将灰度校正系数系数矩阵和彩色校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换，然后在变换成某个彩色坐标系后输出结果。

这里，参考数据存储单元30包括：参考灰度数据存储单元32，通过在数据库系统中累积数据，存储由光密度计从测试图形的非彩色测试图形11测量的参考灰度数据；和参考比色数据存储单元31，通过在数据库系统中累积数据，存储由比色计从测试图形10的彩色测试图形12测量的参考比色数据。

另外，校正系数计算单元40包括：灰度校正系数计算单元42，通过接收由光电转换单元20扫描非彩色输出图形11a得到的灰度扫描数据，计算将灰度扫描数据与参考灰度数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵；和彩色校正系数计算单元41，在由执行将灰度校正系数矩阵施加到通过扫描彩色输出图形12a得到的比色扫描数据的线性变换而形成灰度校正比色数据以后，根据某种彩色校正方法，计算将灰度校正比色数据与参考比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵。

彩色校正单元50包括：灰度校正处理单元52，从灰度校正系数计算单元42接收灰度校正系数矩阵，并执行将灰度校正系数矩阵施加到光电转换单元20的输出的线性变换；和彩色校正处理单元51，执行将彩色校正系数矩阵施加到灰度校正处理单元52的输出的线性变换，并在变换成某个彩色坐标系以后输出结果。

如上所述，测试图形10包括：非彩色测试图形11，在其上预定的位置上根据光密度均匀地划分非彩色颜色；和彩色测试图形12，在其上的另外的位置上划分多种彩色颜色。

另外，某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。最好，某个彩色坐标系是国际照明委员会(CIE)的XYZ坐标系，它是一个与设备无关的彩色坐标系。

参照11和12解释根据本发明的彩色校正方法的另一个实施例的执行处理过程。

首先，在步骤100，通过彩色图像输出单元110从参考数据存储单元30读取参考灰度数据和参考比色数据，产生包括非彩色输出图形11a和彩色输出图形12a的输出测试图形10a。在步骤110，通过光电转换单元20分别扫描包括在输出测试图形10a中的非彩色输出图形11a和彩色输出图形12a，产生灰度扫描数据和比色扫描数据。

此后，在步骤120，通过从存储参考灰度数据的参考灰度数据存储单元32读取参考灰度数据，灰度校正系数计算单元42计算将参考灰度数据与灰度扫描数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵。在步骤130，通过把灰度校正系数矩阵施加到比色扫描数据的线性变换来产生灰度校正比色数据，灰度校正处理单元52得到有关每个彩色的灰度特性的线性。

在步骤140，彩色校正系数计算单元41通过从存储参考比色数据的参考比色数据存储单元31读取参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算将参考比色数据与灰度校正比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵。此后，在步骤150，未示出的彩色校正转换矩阵计算单元通过按照彩色校正系数矩阵和灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵。

这里，详细解释步骤140。这是通过将扫描彩色测试图形12得到的数据与灰度校正比色数据间的关系代入前述的公式5或6而得到彩色校正系数矩阵的处理，这是在通过计算灰度校正系数矩阵的处理根据RGB通道实际完成图像系统的灰度校正的状态下，即在获得图像系统的RGB彩色的灰度特性的线性的状态下进行的。由于步骤140类似于步骤40，所以省略重复的解释。

图13A和13B是根据本发明的图像系统的彩色校正装置的优选实施例的原理图。图13A是表示将没有执行彩色校正的彩色图像输入单元和彩色图像输出单元结合在一起的系统模型的方框图；图13B是表示将执行彩色校正的彩色图像输入单元与彩色图像输出单元结合在一起的系统模型的方框图。

如图13A所示，假设彩色图像输入单元200和彩色图像输出单元110的彩色失真特性分别表示为矩阵[h]和[h′]，输入数据的RGB信号表示为[P]=[R GB]^T，当输入数据[P]=[R G B]^T施加到彩色图像输入单元200时，彩色图像输入单元200的输出[S]表示为方程[S]=[h][P]，而彩色图像输出单元110的输出[S′]表示为方程[S′]=[h′][h][P]。这里，^T意味着转置矩阵。

假设，将其施加以通过除去彩色失真特性来获得与输入数据相同的输出的彩色校正转换矩阵是[M]，当满足下面的方程[S′_CC]=[M][h][h′][P]=[P]时，执行了完整的彩色校正，如图13B中所示，其中[S′_CC]是其彩色被校正的输出。

换言之，这意味着当彩色校正转换矩阵[M]变成彩色图像输入单元200和彩色图像输出单元110的彩色失真矩阵的逆矩阵[h′]^-1[h]^-1时，可以执行理想的彩色校正。

然而，由于在通过精确分析彩色失真特性来计算彩色失真矩阵的精确逆矩阵[h′]^-1[h]^-1时有很多实际的限制，所以彩色校正处理实质上是在该限制的范围内，计算能够最佳地接近彩色图像输入单元200和彩色图像输出单元110的彩色失真矩阵的逆矩阵[h′]^-1[h]^-1的彩色校正转换矩阵[M]。

在根据本发明的图像系统的彩色校正装置的实施例中，通过从参考数据存储单元30读取参考灰度数据和参考比色数据，彩色图像输出单元110产生输出测试图形。这里，还可以通过在执行类似于参考数据存储单元30的功能的彩色图像输出单元110中定位存储介质，来产生输出测试图形。

如上所述，根据本发明的优选实施例的图像系统的彩色校正装置减少了管理和保持测试图形的负担。另外，在一旦执行彩色校正以后，通过重复地执行将从彩色图像输出单元110输出的彩色校正后的输出测试图形施加给彩色图像输入单元200的操作，可以执行更精确的彩色校正处理。

换言之，通过重复执行按步骤110、120、130、140和150的顺序执行的本发明的处理过程，可以计算更精确的彩色校正转换矩阵，从而使得本发明的效率最大化。

下面，参照图14A和14B解释图像系统的彩色校正方法的另一个实施例。

如图所示，图像系统的彩色校正方法通过将彩色校正转换矩阵施加到通过扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换，执行彩色校正处理，该图像系统的彩色校正方法包括如下的步骤：通过扫描测试图形10的非彩色测试图形11和彩色测试图形12，产生第一灰度扫描数据和第一比色扫描数据的第一扫描数据(步骤200)；通过从存储预先从非彩色测试图形11测量的参考灰度数据的存储介质扫描参考灰度数据，计算第一灰度校正系数，用于计算将参考灰度数据与第一灰度数据间的误差减少到最小的第一灰度校正系数矩阵(步骤210)；通过将第一灰度校正系数矩阵施加到第一比色扫描数据的线性变换，来产生第一灰度校正比色数据，以执行第一灰度校正，用于获得与每个彩色有关的灰度特性的线性(步骤220)；通过从存储由彩色测试图形12预先测量的参考比色数据的存储介质读取参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算第一校正系数，用于计算将参考比色数据与第一灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第一彩色校正系数矩阵(步骤230)；通过由彩色图像输出单元输出经过将第一彩色校正系数矩阵施加到第一灰度校正数据的线性变换而产生的第一彩色校正数据，产生包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形(步骤240)；通过分别扫描包括在输出测试图形中的非彩色输出图形和彩色输出图形，产生第二灰度扫描数据和第二比色扫描数据的第二扫描数据(步骤250)；通过从存储参考灰度数据的存储介质读取参考灰度数据，计算第二灰度校正系数，用于计算将参考灰度数据和第二灰度扫描数据间的误差减少到最小的第二灰度校正系数矩阵(步骤260)；通过将第二灰度校正系数矩阵施加到第二比色扫描数据的线性变换而产生第二灰度校正比色数据，执行第二灰度校正，用于获得与每个彩色有关的灰度特性的线性(步骤270)；通过从存储参考比色数据的存储介质读取参考比色数据，根据某个彩色校正方法，计算第二彩色校正系数，用于计算将参考比色数据和第二灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第二灰度校正系数矩阵(步骤280)；和通过按第二彩色校正系数矩阵、第二灰度校正系数矩阵、第一彩色校正系数矩阵和第一灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵(步骤290)。

这里，测试图形10包括：非彩色测试图形11，在其中的某个位置上根据光密度均匀地划分非彩色颜色；和使用Macbeth彩色再现图的彩色测试图形12，在其上另外的位置上均匀划分多种彩色颜色。

某种彩色校正方法最好是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。

参照图12至14解释根据本发明的图像系统的彩色校正方法的另一个实施例。

首先，在步骤200，通过光电转换单元20分别扫描测试图形10的非彩色测试图形11和彩色测试图形12，形成第一灰度扫描数据和第一比色扫描数据。随后，在步骤210，通过从存储从非彩色测试图形11先前测量的参考灰度数据的参考灰度数据存储单元32a读取参考灰度数据，灰度校正系数计算单元42计算将参考灰度数据与第一灰度扫描数据间的误差减少到最小的第一灰度校正系数矩阵。在步骤220，通过将第一灰度校正系数矩阵施加到第一比色扫描数据的线性变换，来产生第一灰度校正比色数据，以得到有关每种颜色的灰度特性的线性。获得灰度特性的线性就是通过除去由彩色图像输入单元产生的灰度失真特性，获得与人的视觉特性的线性。

此后，在步骤230，通过从存储从彩色测试图形12先前测量的参考比色数据的参考比色数据存储单元31读取参考比色数据，计算将参考比色数据与第一灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第一彩色校正系数矩阵。

在步骤240，通过彩色图像输出单元110分别从参考数据存储单元31读取参考灰度数据和参考比色数据，形成包括非彩色输出图形11a和彩色输出图形12a的输出测试图形10a。在步骤250，通过光电转换单元20分别扫描输出测试图形10a的非彩色输出图形11a和彩色输出图形12a，产生第二灰度扫描数据和第二比色扫描数据。

此后，在步骤260，通过从存储参考灰度数据的参考灰度数据存储单元32读取参考灰度数据，灰度校正系数计算单元32计算将参考灰度数据与第二灰度扫描数据间的误差减少到最小的第二灰度校正系数矩阵。在步骤270，通过将第二灰度校正系数矩阵施加到第二比色扫描数据的线性变换，来产生第二灰度校正比色数据，以得到有关每种颜色的灰度特性的线性。这里，获得灰度特性的线性就是通过除去由彩色图像输出单元产生的灰度失真特性，来获得与人的视觉特性的线性。

在步骤280，彩色校正系数计算单元33通过从存储参考比色数据的参考比色数据存储单元31读取参考比色数据，计算将参考比色数据与第二灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第二彩色校正系数矩阵。此后，在步骤290，未示出的彩色校正转换矩阵计算单元按照第二彩色校正系数矩阵、第二灰度校正系数矩阵、第一彩色校正系数矩阵和第一灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵。

这里，详细解释分别计算第一和第二系数的步骤230和280。每个步骤是通过将通过扫描彩色测试图形12得到的数据与灰度校正比色数据间的关系代入前述的公式5或6而得到彩色校正系数矩阵的处理过程，该过程是在通过计算灰度校正系数矩阵的处理根据RGB通道实际完成图像系统的灰度校正的状态下，即在获得图像系统的RGB彩色的灰度特性的线性状态下进行的。由于步骤230和280的处理类似于步骤140，所以省略重复解释。

参照图13A和13B，更适当地解释根据本发明的彩色校正装置的另一个实施例的整体概念。

根据图像系统的彩色校正装置的另一个实施例，在通过彩色图像输出单元110输出的输出测试图形通过彩色图像输入单元200扫描的情况下，形成有关输入/输出的反馈环。因此，一旦执行了彩色校正以后，通过重复将从彩色图像输出单元110输出的彩色校正了的输出测试图形施加到彩色图像输入单元200，可以执行更加精确的彩色校正处理过程。

通过反复执行按步骤200、210、220、230、240、250、260、270、280和290的顺序执行的本发明的处理，可以计算更加精确的彩色校正转换矩阵，从而使本发明的效率最大化。

在本发明的上述的优选实施例中，最好是在转换为与设备无关的彩色坐标系的CIE的XYZ彩色坐标系以后，通过输出执行有关光电转换单元20的输出的彩色校正处理得到的输出，执行与设备无关的彩色校正。最好是彩色图像输出单元接收该结果，并在变换成CMYK彩色坐标系以后输出它们。

当图像输入单元单个地使用或彩色图像输入单元和彩色图像输出单元二者被使用时，根据工作类型的安排，可以遇到各种情况。另外，可加入另一种新的单元，以取代彩色图像输入单元和彩色图像输出单元。在根据本发明的彩色校正处理中，很容易除去加入的装置产生的彩色失真特性。

在本发明中，以执行输入/输出的单元作为示例来解释。还可以使用另一种图像输入/输出单元和彩色处理单元，也就是说，监视器、打印机、通信单元和摄像机很容易应用到本发明中。

如上所述，根据本发明的图像系统的彩色校正装置和方法，为了执行与光谱光学系统的光谱特性、老化引起的变化、和光通量的各自变化无关的彩色校正处理，根据3波长带宽，用灰度校正来线性化图像传感器的输出。此后，从测量彩色校正的测试图形先前测量的参考比色数据被存储在存储介质中，执行彩色校正处理，以使通过扫描测量测试图形得到的扫描数据与参考比色数据间的误差可以最小化。因此，不使用光密度计或比色计，可以执行彩色校正，没有彩色坐标系或彩色信号的知识，也可以执行校正彩色的操作。

在本发明的输入/输出反馈环的情况下，计算彩色校正系数不必执行分别的外部操作。由于操作处理还在图像系统内部执行，所以可以实现既容易又有效率的彩色校正性能。

虽然在相关技术中随时执行彩色校正，以适当地处理因工作条件或环境变化造成的图像的基于老化的变化，但是根据本发明的彩色校正仅通过彩色图像输入单元扫描规定的测试图形就可以执行。

另外，由于可以执行与设备无关的彩色校正，当图像系统通过通信网络相互联接时，可以实现效率最大化。

虽然已经图示和描述了被认为是本发明的优选实施例，本技术领域的普通技术人员应该理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以作出各种变化和改进，也可以进行元件的等同替换。另外，可以作出很多改进，以将本发明的教导适用于具体情况，而不脱离本发明的中心范围。因此，本发明并不限定于作为实施本发明的最好的方式而披露的具体实施例，而是本发明包括落入所附权利要求范围内的所有的实施例。

Claims

1．一种图像系统的彩色校正装置，该图像系统包括光电转换单元，用于向目标发射具有特定发光光谱的照射光，并在将有关从所述目标反射的每个RGB彩色的光谱信息转换为电信号以后输出该信息，该彩色校正装置包括：

第一参考数据存储单元，通过在数据库系统中累积数据，存储从预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形分别测量的参考灰度数据和参考比色数据；

校正系数计算单元，包括彩色校正系数计算单元，用于在接收到通过所述光电转换单元扫描所述彩色测试图形得到的所述比色扫描数据以后，根据某种彩色校正方法，计算将比色扫描数据与所述参考比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵；和

彩色校正单元，包括彩色校正处理单元，用于从所述校正系数计算单元接收所述彩色校正系数矩阵，执行将所述彩色校正系数矩阵施加到所述光电转换单元的输出的线性变换，然后在变换为某个彩色坐标系以后输出该结果。

2．根据权利要求1所述的装置，其中所述校正系数计算单元还包括灰度校正系数计算单元，用于在接收到通过所述光电转换单元扫描所述非彩色测试图形得到的所述友度扫描数据以后，计算将灰度扫描数据与所述参考灰度数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵，并且所述彩色校正单元还包括灰度校正处理单元，用于从所述灰度校正系数计算单元接收所述彩色校正系数矩阵，执行将所述灰度校正系数矩阵施加到所述光电转换单元的输出的线性变换，然后将该输出施加到彩色校正处理单元。

3．根据权利要求2所述的装置，其中所述校正系数计算单元还包括彩色校正转换矩阵计算单元，用于通过按所述灰度校正系数矩阵和彩色校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，来计算彩色校正转换矩阵，并且所述彩色校正单元执行将所述彩色校正转换矩阵施加到所述光电转换单元的输出的线性变换，然后在变换成某个彩色坐标系以后，输出所述光电转换单元的输出。

4．根据权利要求1所述的装置，还包括彩色图像输出单元，用于分别从所述第一参考数据存储单元读取所述参考灰度数据和参考比色数据，并输出包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形。

5．根据权利要求1所述的装置，还包括彩色图像输出单元，用于在定位了作为与所述第一参考数据存储单元类似的存储介质的所述第二参考数据存储单元以后，从第二参考数据存储单元读取所述参考灰度数据和参考比色数据，并输出包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形。

6．根据权利要求1所述的装置，其中所述第一参考数据存储单元包括：

参考灰度数据存储单元，通过在数据库系统中累积数据，存储通过光密度计从所述非彩色测试图形测量的所述参考灰度数据；和

参考比色数据存储单元，通过在数据库系统中累积数据，存储通过比色计从所述彩色测试图形测量的所述参考比色数据。

7．根据权利要求1所述的装置，其中所述测试图形包括：所述非彩色测试图形，在其上的某些位置上根据光密度均匀地划分非彩色颜色；和使用Macbeth彩色再现图(Macbeth color rendition chart)的所述彩色测试图形，在其上的另一些位置上均匀地划分多个彩色颜色。

8．根据权利要求1所述的装置，其中所述某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。

9．根据权利要求1所述的装置，其中所述某个彩色坐标系是国际照明委员会(CIE)的XYZ彩色坐标系。

10．一种图像系统的彩色校正方法，通过将彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换来执行彩色校正处理，该彩色校正方法包括如下的步骤：

通过分别扫描预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形，产生第一灰度扫描数据和第一比色扫描数据的第一扫描数据；

通过从存储预先从所述非彩色测试图形测量的所述参考灰度数据的存储介质读取所述参考灰度数据，计算第一灰度校正系数，用于计算将参考灰度数据与所述第一灰度扫描数据间的误差减少到最小的第一灰度校正系数矩阵；

通过将所述第一灰度校正系数矩阵施加到所述第一比色扫描数据的线性变换，来产生第一灰度校正比色数据，以执行第一灰度校正，用于得到有关每个彩色的灰度特性的线性；

通过从存储预先从所述彩色测试图形测量的所述参考比色数据的存储介质读取所述参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算第一彩色校正系数，用于计算将参考比色数据与所述第一灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第一校正系数矩阵；和

通过按所述第一灰度校正系数矩阵和第一彩色校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算第一彩色校正转换矩阵，并且设定所述第一彩色校正转换矩阵作为所述彩色校正转换矩阵。

11．根据权利要求10所述的方法，还包括如下的步骤：

通过由彩色图像输出单元输出把所述第一彩色校正转换矩阵施加到所述第一灰度扫描数据和第一比色扫描数据的线性变换产生的第一彩色校正数据，来产生包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形；

通过分别扫描包括在所述输出测试图形中的所述非彩色输出图形和彩色输出图形，产生第二灰度扫描数据和第二比色扫描数据的第二扫描数据；

通过从存储所述参考灰度数据的存储介质读取所述参考灰度数据，计算第二灰度校正系数，用于计算将所述参考灰度数据与第二灰度扫描数据间的误差减少到最小的第二灰度校正系数矩阵；

通过将所述第二灰度校正系数矩阵施加到所述第二比色扫描数据的线性变换，来产生第二灰度校正比色数据，以执行第二灰度校正，用于得到有关每个彩色的灰度特性的线性；

通过从存储所述参考比色数据的存储介质读取所述参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算第二彩色校正系数，用于计算将所述参考比色数据与第二灰度校正比色数据间的误差减少到最小的第二彩色校正系数矩阵；和

通过按所述第二彩色校正系数矩阵，第二灰度校正系数矩阵和所述第一彩色校正转换矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算第二彩色校正转换矩阵，并且设定所述第二彩色校正转换矩阵作为所述彩色校正转换矩阵。

12．根据权利要求11所述的方法，其中所述测试图形包括：所述非彩色测试图形，在其上的某些位置上根据光密度均匀地划分非彩色颜色；和使用Macbeth彩色再现图的所述彩色测试图形，在其上的另一些位置上均匀地划分多个彩色颜色。

13．根据权利要求11或12所述的方法，其中所述某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。

14．根据权利要求11所述的方法，其中通过将所述彩色校正转换矩阵施加到所述输入数据的线性变换而彩色校正的数据在变换成国际照明委员会(CIE)的XYZ彩色坐标系以后被输出。

15．一种图像系统的彩色校正方法，通过将彩色校正转换矩阵施加到扫描输入目标文件得到的输入数据的线性变换执行彩色校正处理，该彩色校正方法包括如下的步骤：

通过分别从存储介质读取预先从预定测试图形的非彩色测试图形和彩色测试图形测量的参考灰度数据和参考比色数据，并通过彩色图像输出单元输出所述参考灰度数据和参考比色数据，产生包括非彩色输出图形和彩色输出图形的输出测试图形；

通过彩色图像输入单元分别扫描包括在所述输出测试图形中的所述非彩色输出图形和彩色输出图形，产生灰度扫描数据和比色扫描数据的扫描数据；

通过从存储所述参考灰度数据的存储介质读取所述参考灰度数据，计算灰度校正系数，用于计算将所述参考灰度数据与灰度扫描数据间的误差减少到最小的灰度校正系数矩阵；

通过将所述灰度校正系数矩阵施加到所述比色扫描数据的线性变换，来产生灰度校正比色数据，以执行灰度校正，用于得到有关每个彩色的灰度特性的线性；

通过从存储所述参考比色数据的存储介质读取所述参考比色数据，根据某种彩色校正方法，计算彩色校正系数，用于计算将所述参考比色数据与灰度校正比色数据间的误差减少到最小的彩色校正系数矩阵；和

通过按照所述彩色校正系数矩阵和灰度校正系数矩阵的顺序进行矩阵乘法，计算彩色校正转换矩阵。

16．根据权利要求15所述的方法，其中所述某种彩色校正方法是线性变换方法、多项式变换方法和三维查表方法中的一种方法。

17．根据权利要求15所述的方法，其中通过将所述彩色校正转换矩阵施加到所述输入数据的线性变换而彩色校正的数据在变换为国际照明委员会(CIE)的XYZ彩色坐标系以后输出。