CN1469631A - 图像处理装置和图像处理方法 - Google Patents

Abstract

提供一种可实现“逼真色彩再现”或“最佳色彩再现”、并可抑制表现的颜色数量减少，另外，可抑制发生数据变化不连续(不均匀)的图像处理装置或图像处理方法。在以作为由多个色数据构成的每个象素的图像信息的第1图像数据为输入、算出并输出由多个色数据构成的第2图像数据的图像处理装置和图像处理方法中，对上述第1图像数据进行色变换后，实施抖动处理，求出上述第2图像数据。由此，不舍去地保持彩色变换处理发生的小数点以下的信息。也可在色变换后进行灰度变换，然后进行抖动处理。

Description

图像处理装置和图像处理方法

技术领域

本发明涉及打印机或图象打印机、扫描仪等全色打印关联设备、形成计算机制图图像的图像处理设备或监视器等显示装置等中使用的数据处理，尤其涉及使以红/绿/蓝或黄/蓝绿/品红等3种颜色表现的图像数据适合于使用设备等以进行图像处理的图像处理装置和方法。

背景技术

在打印领域中，作为补偿因墨水颜色不纯引起的混色性或打印图像的非线性产生的画质恶化、并输出具有良好色彩再现性的打印图像的图像处理，彩色变换处理是必需的技术。另外，在监视器等显示装置中，也进行彩色变换处理，作为在显示输入的色数据时、输出(显示)适合使用条件等并具有期望的色彩再现性的图像的图像处理。以前，在上述情况下使用的色变换方式中，有表格变换方式和矩阵运算方式两种。

作为表格变换方式的代表例，有三维查表方式，该方式中，输入由红、绿和蓝(下面记作“R、G、B”。)表现的图像数据，求出事先存储在ROM等存储器中的R、G、B图像数据或黄、品红、蓝绿(下面记作“Y、M、C”)的补色数据，因为可采用任意的变换特性，所以优点在于可执行色彩再现性好的色变换。

但是，在对每个图像数据组合都存储数据的单纯构成中，需要约为400Mbit的大容量存储器。例如，特开昭63-227181号公报中公开了存储器容量的压缩方法，但即便如此也需要5Mbit。因此，在该方式中，因为每个变换特性都需要大容量存储器，所以存在所谓难以LSI化的问题、和所谓难以弹性应对使用条件等变更的问题。

另一方面，矩阵运算方式在例如变换一个图像数据Ri、Gi、Bi以求出其它图像数据Ro、Go、Bo的情况下，下式(1)是基本运算式。 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ro}\\ \mathrm{Go}\\ \mathrm{Bo}\end{array}\right]=\left(\mathrm{Aij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]---\left(1\right)$

式(1)中，i＝1～3，j＝1～3。

在由式(1)的矩阵运算来进行色变换的情况下，具有不必大容量存储器、LSI化容易、可弹性应对使用条件等变更等优点，另一方面，可实现的变换特性由矩阵运算式所限定，与三维查表方式相比，存在所谓变换特性的弹性差的缺点。

在上述色变换方式中，表格变换方式和矩阵运算方式中都各有优缺点。但是，上述两种方式还存在共同的问题。即，进行彩色变换处理导致表现的颜色数量减少，或者发生数据变化不连续(不均匀)。

图27是表示现有图像处理装置构成一例的框图。图中，1为色变换单元。色变换单元1对构成输入图像数据的输入色数据R1、G1、B1实施彩色变换处理，并算出、输出构成输出图像数据的输出色数据R3、G3、B3。R1、G1、B1分别是表示红、绿、蓝的色数据，R3、G3、B3也分别是表示红、绿、蓝的色数据。作为色变换单元1进行的彩色变换处理，有上述表格变换方式和矩阵运算方式两种，在图27的图像处理装置中，由下式(2)的矩阵运算来算出输出色数据R3、G3、B3。 $\left[\begin{array}{c}R3\\ G3\\ B3\end{array}\right]=\left(\mathrm{Aij}\right)\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]---\left(2\right)$

这里，输入色数据R1、G1、B1和输出色数据R3、G3、B3分别是6比特数据，能够表示从0到63的值。另外，就输入色数据R1、G1、B1而言，R1、G1、B1分别取0到63的所有值，从而，输入色数据R1、G1、B1的组合具有64*64*64＝262144个值。换言之，输入色数据R1、G1、B1可表现262144种颜色。

在上式(2)的矩阵运算中，考虑矩阵系数Aij为下式(3)表示的值的情况。 $\left(\mathrm{Aij}\right)=\left[\begin{array}{ccc}1.0& 0.0& 0.0\\ 0.0& 1.0& 0.0\\ 0.2& -0.2& 0.8\end{array}\right]---\left(3\right)$

图28是一张图，它就9个输入色数据的值(数据序号1至9)而言，显示了使用上式(3)的矩阵系数时、输入色变换单元1的输入色数据R1、G1、B1与色变换单元1算出的输出色数据R3、G3、B3的关系的图。图示的9个输入色数据中，R1、G1的值分别固定在40、32，B1从40每次减1，直到32。图中，Ra、Ga、Ba是不考虑输出色数据为6比特的限制情况下、即是理想的输出色数据的值。但是，实际上，因为输出色数据R3、G3、B3为6比特的数据，所以输出色数据R3、G3、B3变为将Ra、Ga、Ba四舍五入为6比特数据的数据。从图28可知，相对R1＝40、G1＝32、B1＝39的输出色数据R3、G3、B3、和相对R1＝40、G1＝32、B1＝38的输出色数据R3、G3、B3都为R3＝40、G3＝32、B3＝32，为相同数据。另外，相对R1＝40、G1＝32、B1＝34的输出色数据R3、G3、B3、和相对R1＝40、G1＝32、B1＝33的输出色数据R3、G3、B3都为R3＝40、G3＝32、B3＝28，为相同数据。

如上所述，由于将多组输入色数据变换为相同的输出色数据，另一方面，不能从单组输入色数据算出多组输出色数据，所以表现的颜色数量变少。即，由输出色数据R3、G3、B3表现的颜色比262144种少。

另外，图29是曲线表示图28所示数据序号与输入色数据的蓝色成分B1、理想输出色数据的蓝色成分的值Ba和输出色数据的蓝色成分B3的关系。从图29可知，输入色数据的蓝色成分B1和理想输出色数据的蓝色成分的值Ba进行平缓数据变化，相反，输出色数据的蓝色成分B3发生不连续(不均匀)的数据变化。

如上所述，在现有的图像处理装置和图像处理方法中，存在所谓由于进行彩色变换处理而导致表现的颜色数量减少的问题。另外，还存在所谓由于进行彩色变换处理发生数据变化不连续(不均匀)的问题。将从图像处理装置输出的色数据输入液晶面板等图像显示单元，作为图像进行显示。例如，尽管图像显示单元可表现262144种颜色，但认为由从图像处理装置输出的色数据R3、G3、B3表现的颜色比262144少。图像处理引起的表现颜色数量减少导致不能充分活用图像显示单元的颜色数量的表现能力。另外，由于数据变化不连续(不均匀)，所以有时发生灰度变化大的部分、小的部分，并且显示于图像显示单元中的再现图像不自然。尤其是一旦数据平缓变化的部分中发生灰度变化不均匀，则产生在不应该存在轮廓的地方也发现存在有轮廓的现象(伪轮廓)。

尤其是色变换单元中进行的处理(变换)的程度越大，上述问题越显著。这里，色彩再现中有“逼真色彩再现”和“最佳色彩再现”。所谓“逼真色彩再现”是逼真于实物颜色的色彩再现，为了逼真再现，必需进行与输入的图像数据的生成方法匹配的色彩再现。具体而言，考虑使用NTSC或sRGB等标准色空间来进行色彩再现。另一方面，所谓“最佳色彩再现”是考虑人的视觉特性或记忆颜色的、人感觉较好的色彩再现，不一定与“逼真色彩再现”一致。

在电视图像等动画显示时的色再现中，多以“最佳色彩再现”为目标。人的记忆色倾向于记忆成天空颜色或草绿等比实际颜色鲜艳、饱和度高的颜色。因此，在实现[最佳色彩再现]时，通常对输入的色数据进行提高色饱和度或亮度等彩色变换处理，进行的彩色变换处理的程度大。另外，即使在“逼真色彩再现”中，进行的彩色变换处理的程度变大的情况也不少。这是因为图像显示装置本来具有的色彩再现范围多比生成图像数据时使用的色空间或标准色空间具有的色彩再现范围窄。

在现有的图像处理装置或图像处理方法中，存在所谓由于进行彩色变换处理而导致表现的颜色数量减少的问题。另外，还存在所谓由于进行彩色变换处理而发生数据变化不连续(不均匀)的问题。将从图像处理装置输出的色数据输入液晶面板等图像显示单元，显示为图像，但图像处理引起的表现颜色数量减少导致不能充分活用图像显示单元的颜色数量的表现能力。另外，由于数据变化不连续(不均匀)，所以还会发生灰度变化大的部分、小的部分，图像显示单元中显示的再现图像不自然。

发明内容

为了消除上述问题而做出本发明，其目的在于提供一种可实现[逼真色彩再现]或[最佳色彩再现]、并可抑制表现的颜色数量减少、另外、可抑制发生数据变化不连续(不均匀)的图像处理装置或图像处理方法。

本申请的一个发明提供一种图像处理装置，具备色变换单元，色变换第1图像数据；和抖动处理单元，对上述色变换单元进行色变换得到的图像数据实施抖动处理，求出第2图像数据。

根据上述构成，通过对在色变换单元中进行色变换得到的图像数据进行抖动处理，可不增加第2图像数据的比特数而模拟表现表示彩色变换处理中产生的小数点之后的数据。从而，通过色变换单元的彩色变换处理，具有如下效果：可在实现“逼真色彩再现”或“最佳色彩再现”的同时，抑制由第2图像数据表现的颜色数量的减少，另外，可抑制第2图像数据的变化不连续(不均匀)的发生。

虽然图像处理引起的表现颜色数量减少导致不能充分活用进行图像显示的LCD等图像显示单元的颜色数量的表现能力，但根据本发明的图像处理装置，可有效活用图像显示单元的颜色数量的表现能力，并还可得到规定的色彩再现特性。另外，通过使数据变化更均匀，可在图像显示单元中显示自然的图像，同时，还可避免在不应该存在轮廓的地方也发现存在有轮廓的现象(伪轮廓)。这些是通过对在彩色变换处理中所得到的数据进行抖动处理，不舍去而保持彩色变换处理产生的小数点之后信息所产生的效果。

上述抖动处理单元最好具备抖动系数发生单元，产生对应于每个上述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法单元，将上述抖动系数加到进行上述色变换得到的图像数据中。

根据上述构成，可得到所谓能以简单构成实现抖动处理的效果。

最好还具备灰度变换单元，对由上述色变换单元进行色变换而得到的图像数据进行灰度变换，

使用对由上述色变换单元进行色变换所得到的图像数据进行抖动处理的单元来作为上述抖动处理单元。

根据上述构成，具有所谓可不增加比特数而模拟表现表示彩色变换处理和灰度变换处理中产生的小数点之后数据的效果。从而，通过色变换单元的彩色变换处理，可实现“逼真色彩再现”或“最佳色彩再现”，并通过灰度变换单元的灰度变换处理来实现期望的灰度特性，同时，可抑制表现的色数的减少，另外，可抑制数据的变化不连续(不均匀)的发生。

上述抖动处理单元最好具备抖动系数发生单元，产生对应于每个上述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法单元，将上述抖动系数加到进行上述灰度变换得到的图像数据中。

根据上述构成，可得到所谓能以简单构成实现抖动处理的效果。

上述抖动系数发生单元最好对每个图像帧改变上述抖动系数。

根据上述构成，通过时间上扩散按各象素位置相加的抖动系数的影响，还可得到所谓能避免将相加的抖动系数识别为图像中固定噪声的效果。

上述色变换单元最好具有系数发生单元，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出单元，算出仅对多个色调中的特定色调有效的多个运算项；和矩阵运算单元，使用上述矩阵系数和仅对上述特定色调有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

根据上述构成，还可得到所谓为了变为期望的色再现而不影响的其它色调、仅调整特定色调的效果。并且，在现有图像处理装置中仅调整特定色调的色彩再现时，有时仅在调整的色调中发生数据变化的不连续(不均匀)，与其它色调相比，非常明显，但在上述构成中，具有所谓可抑制特定色调中数据变化不连续(不均匀)发生的效果。

上述色变换单元最好具有系数发生单元，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出单元，算出仅在多个色调中的特定色调间区域有效的多个运算项；和矩阵运算单元，使用上述矩阵系数和仅对上述特定色调间区域有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

根据上述构成，还可得到所谓为了变为期望色彩再现而不影响的其它色调、仅调整特定色调间区域的效果。并且，在现有图像处理装置中仅调整特定色调区域的色彩再现时，有时仅在调整的区域中发生数据变化的不连续(不均匀)，与其它区域相比，非常明显，但在上述构成中，具有所谓可抑制特定区域中数据变化不连续(不均匀)发生的效果。

上述多个色调最好包含红、绿、蓝、蓝绿、品红、黄等6个色调。

根据上述构成，具有可抑制红、绿、蓝、蓝绿、品红、黄等6个色调中特定色调或色调间区域中的数据变化不连续(不均匀)发生的效果。

本申请的另一发明提供一种图像处理方法，具备色变换步骤，色变换第1图像数据；和抖动处理步骤，对在上述色变换步骤中进行色变换得到的图像数据实施抖动处理，求出第2图像数据。

根据上述构成，通过对色变换步骤中进行的色变换所得到的图像数据进行抖动处理，可不增加第2图像数据的比特数而模拟表现表示色变换步骤中发生的小数点之后的数据。从而，通过色变换步骤的彩色变换处理，具有如下效果：可在实现[逼真色彩再现]或[最佳色彩再现]的同时，抑制由第2图像数据表现的色数的减少，另外，可抑制第2图像数据的变化不连续(不均匀)的发生。

虽然图像处理引起的表现色数减少导致不能充分活用进行图像显示的LCD等图像显示单元的色数的表现能力，但根据本发明的图像处理方法，可有效活用图像显示单元的颜色数量的表现能力，并还可得到规定的色彩再现特性。另外，通过使数据变化更均匀，可在图像显示单元中显示自然的图像，同时，还可避免在不应该存在轮廓的地方也发现存在有轮廓的现象(伪轮廓)。这些是通过对彩色变换处理所得到的数据进行抖动处理，不舍去而保持彩色变换处理发生的小数点之后信息所产生的效果。

上述抖动处理步骤最好具备抖动系数发生步骤，产生对应于每个上述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法步骤，将上述抖动系数加到进行上述色变换步骤中进行色变换得到的图像数据中。

根据上述构成，可得到所谓能以简单构成实现抖动处理的效果。

最好还具备灰度变换步骤，对上述色变换步骤中进行色变换所得到的图像数据执行灰度变换，

上述抖动处理步骤对上述色变换步骤进行色变换得到的图像数据进行抖动处理。

根据上述构成，具有所谓可不增加比特数而模拟表现表示彩色变换处理和灰度变换处理中发生的小数点之后数据的效果。从而，通过色变换步骤的彩色变换处理，可实现“逼真色彩再现”或“最佳色彩再现”，并通过灰度变换步骤的灰度变换处理来实现期望的灰度特性，同时，可抑制表现的颜色数量的减少，另外，可抑制数据的变化不连续(不均匀)的发生。

上述抖动处理步骤最好具备抖动系数发生步骤，产生对应于每个上述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法步骤，将上述抖动系数加到上述灰度变换步骤中进行灰度变换得到的图像数据中。

根据上述构成，可得到所谓能以简单构成实现抖动处理的效果。

最好还具有对每个图像帧变化上述抖动系数的步骤。

根据上述构成，通过时间上扩散按各象素位置相加的抖动系数的影响，还可得到所谓能避免将相加的抖动系数识别为图像中固定噪声的效果。

上述色变换步骤最好具有系数发生步骤，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出步骤，算出仅对多个色调中的特定色调有效的多个运算项；和矩阵运算步骤，使用上述矩阵系数和仅对上述特定色调有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

根据上述构成，还可得到所谓为了变为期望色彩再现而不影响的其它色调、仅调整特定色调的效果。并且，在现有图像处理方法中仅调整特定色调的色彩再现时，有时仅在调整的色调中发生数据变化的不连续(不均匀)，与其它色调相比，非常明显，但在上述构成中，具有所谓可抑制特定色调中数据变化不连续(不均匀)发生的效果。

上述色变换步骤最好具有系数发生步骤，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出步骤，算出仅在多个色调中的特定色调间区域有效的多个运算项；和矩阵运算步骤，使用上述矩阵系数和仅对上述特定色调间区域有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

根据上述构成，还可得到所谓为了变为期望色彩再现而不影响的其它色调、仅调整特定色调间区域的效果。并且，在现有图像处理方法中仅调整特定色调区域的色彩再现时，有时仅在调整的区域中发生数据变化的不连续(不均匀)，与其它区域相比，非常明显，但在上述构成中，具有所谓可抑制特定区域中数据变化不连续(不均匀)发生的效果。

上述多个色调最好包含红、绿、蓝、蓝绿、品红、黄等6个色调。

根据上述构成，具有可抑制红、绿、蓝、蓝绿、品红、黄等6个色调中特定色调或色调间区域中的数据变化不连续(不均匀)发生的效果。

附图说明

图1是表示本发明实施例1的图像处理装置构成一例的框图。

图2是表示本发明实施例1的图像处理装置中抖动处理单元2的构成一例的框图。

图3是表示本发明实施例1中的图像处理装置中使用的抖动系数一例的图。

图4是表示从未进行抖动处理的8比特色数据变换为6比特色数据一例的图。

图5是表示从进行抖动处理的8比特色数据变换为6比特色数据一例的图。

图6是表示本发明实施例1的图像处理装置中第1色数据R1、G1、B1与第2色数据R2、G2、B2关系的图。

图7是一张曲线图，表示本发明实施例1的图像处理装置中的数据序号与第1色数据的蓝色成分B1、理想的第2色数据值Ba和第2色数据的蓝色成分B2关系。

图8是表示本发明实施例2的图像处理装置构成一例的框图。

图9是表示本发明实施例2的图像处理装置中抖动处理单元2b的构成一例的框图。

图10是表示本发明实施例2的图像处理装置中抖动系数D(X，Y，V)一例的图。

图11是表示本发明实施例3的图像处理装置构成一例的框图。

图12是表示本发明实施例3的图像处理装置中灰度变换单元6的构成一例的框图。

图13是表示本发明实施例3的图像处理装置处理的图像数据显示中使用的图像显示单元灰度特性一例的图。

图14是表示理想灰度特性的图。

图15是表示实现图14灰度特性的查找表内容的图。

图16在表示使用图15所示内容查找表进行灰度变换后，由图像显示单元显示图13所示灰度特性时的灰度特性的图。

图17是表示本发明实施例4的图像处理装置中的色变换单元1b构成一例的框图。

图18是表示本发明实施例4的图像处理装置中的多项式运算器10的一构成例的框图。

图19是表示本发明实施例4的图像处理装置中的识别码S1与成为最大值β和最小值α、0的色调数据关系一例的图。

图20是说明本发明实施例4的图像处理装置中的多项式运算器10的零去除器13动作的图。

图21是表示本发明实施例4的图像处理装置中矩阵运算器11部分结构的一例的框图。

图22是模式表示6个色调与色调数据关系的图。

图23是模式表示本发明实施例4的图像处理装置中的第1运算项与色调的关系的图。

图24是模式表示本发明实施例4的图像处理装置中的第2运算项与色调的关系的图。

图25是模式表示本发明实施例4的图像处理装置中的多项式运算器10的运算系数发生器16使运算系数变化情况下的第2运算项与色调关系的图。

图26是表示本发明实施例4的图像处理装置中的涉及各色调和色调间区域且有效的运算项关系的图。

图27是表示现有图像处理装置构成一例的框图。

图28是表示现有图像处理装置中的第1色数据R1、G1、B1与算出的第3色数据R3、G3、B3关系的图。

图29是曲线图，表示现有图像处理装置中的数据序号与第1色数据的蓝色成分B1、理想的第3色数据值Ba和第3色数据的蓝色成分B3的关系。

具体实施方式

下面，根据表示实施例的附图来具体说明本发明。

实施例1

图1是表示本发明一实施例的图像处理装置构成一例的框图。该实施例的图像处理装置以由例如3个色数据构成的作为每个象素的图像信息的第1图像数据为输入，算出并输出由例如3个色数据构成的第2图像数据。

图中，1b是色变换单元，2是抖动处理单元。将构成第1图像数据的第1色数据R1、G1、B1输入色变换单元1b。色变换单元1b根据第1色数据R1、G1、B1算出构成第3图像数据的第3色数据R3、G3、B3，输出到抖动处理单元2。

作为色变换单元1b进行的彩色变换处理，有表格变换方式和矩阵运算方式两种，设图1的图像处理装置中通过下式(2)的矩阵运算来算出第3色数据R3、G3、B3。 $\left[\begin{array}{c}R3\\ G3\\ B3\end{array}\right]=\left(\mathrm{Aij}\right)\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]---\left(2\right)$

这里，第1色数据R1、G1、B1是6比特的数据，能够表示从0到63的值。另外，就第1色数据R1、G1、B1而言，R1、G1、B1分别取0到63的所有值，从而第1色数据R1、G1、B1的组合具有64*64*64＝262144个值。换言之，第1色数据R1、G1、B1可表现262144种颜色。另一方面，第3色数据R3、G3、B3是8比特的数据，能够表示从0到255的值。但是，第3色数据R3、G3、B3的8比特中的第2比特表示小数部分，高6比特表示整数部分。从而，第3色数据R3、G3、B3成为1/4精度的数值。

抖动处理单元2在输入从色变换单元1b输出的第3色数据R3、G3、B3的同时，还输入表示输入的第3色数据在图像中(画面内)的象素位置的数据X、Y。这里，X、Y分别是表示输入的第3色数据在画面内的水平、垂直象素位置的数据，例如，是与第1色数据一起由未图示的外部图像数据供给源提供的。另外，在图像数据中未伴有表示上述象素位置的数据而代之以伴有水平同步信号及垂直同步信号的情况下，也可根据水平同步信号及垂直同步信号，在图像处理装置内部生成表示象素位置的数据。例如，在X＝100、Y＝200的情况下，同时输入的第3色数据变为画面内第200行第100列象素的数据。

图2是表示抖动处理单元2的构成一例的框图。图中，3是抖动系数发生单元，4是抖动系数加法单元，5是比特选择单元。将作为表示象素位置的数据X、Y输入到抖动系数发生单元3。抖动系数发生单元3根据输入的X、Y产生对应于象素位置的抖动系数D(X、Y)。将第3色数据R3、G3、B3和来自抖动系数发生单元3的抖动系数D(X、Y)输入到抖动系数加法单元4。抖动系数加法单元4进行下式(4)的加法运算，算出抖动系数相加后的色数据Rd、Gd、Bd。抖动系数相加后的色数据Rd、Gd、Bd为8比特数据，在第3色数据与抖动系数相加的结果超过255的情况下，输出为255。

Rd＝R3+D(X，Y)

Gd＝G3+D(X，Y)    …(4)

Bd＝B3+D(X，Y)

将抖动系数相加后的色数据Rd、Gd、Bd输入到比特选择单元5。比特选择单元5选择抖动系数相加后的色数据Rd、Gd、Bd各自的高6比特，作为构成第2图像数据的第2色数据R2、G2、B2输出。因此，第2色数据R2、G2、B2变为6比特的数据。

下面描述具体的数值例。色变换单元1b中的上式(2)的矩阵运算的矩阵系数Aij是下式(3)表示的值，考虑抖动系数发生单元3发生的抖动系数D(X、Y)为图3所示值的情况。 $\left(\mathrm{Aij}\right)=\left[\begin{array}{ccc}1.0& 0.0& 0.0\\ 0.0& 1.0& 0.0\\ 0.2& -0.2& 0.8\end{array}\right]---\left(3\right)$

抖动系数发生单元3产生的抖动系数D(X、Y)在与作为表示象素位置的数据X、Y的值为图3所示关系的情况下，在抖动系数相加后进行位选择(抖动处理)的色数据可模拟表示比实际的比特数多2比特的信息。例如，抖动处理的6比特数据可模拟表示相当于8比特的信息。下面，用图4和图5来描述抖动处理的效果。

图4是表示从未进行抖动处理的8比特色数据变换为6比特色数据一例的图。图4(A)的数值表示变换前的8比特色数据的值，图4(B)的数值表示变换后的6比特色数据的值。另外，图4中区分形成的方块表示各色数据存在的象素。为了简化，图4中各象素中仅存在1个色数据。在未进行图4所示抖动处理的情况下，通过单纯舍去8比特色数据的第2比特的数据，变换为6比特的色数据。结果，低2比特的数据完全丢失，8比特色数据中的64、65、66、67这4个值全都被变换为6比特色数据中的16。

图5是表示从进行抖动处理的8比特色数据变换为6比特色数据一例的图。图5(A)的数值表示变换前的8比特色数据的值。另外，图5中区分形成的方块表示各色数据存在的象素。为了简化，图5中各象素中仅存在1个色数据。图5(B)是加到图5(A)的各色数据中的抖动系数，按图3所示规则产生。图5(C)是将图5(A)的8比特色数据与图5(B)的抖动系数相加后的抖动系数相加后色数据，是8比特的数据。图5(D)是通过舍去图5(C)的抖动系数相加后色数据的低2比特的数据，变换为6比特的色数据后的色数据。若以纵向2象素、横向2象素共4象素单位来看图5(D)的变换为6比特的色数据，则还维持已舍去的2比特信息。

如上所述，通过使用图3的抖动系数来进行抖动处理，当以4象素单位看时，可表示比实际比特数多2比特的信息。即，通过使用图3的抖动系数来进行抖动处理，可模拟表示比实际比特数多2比特的信息。在本实施例中，以图3的抖动系数为例进行描述，但也可通过使用各种抖动系数来进行抖动处理，从而可模拟表示比实际比特数多的信息。

图6是表示色变换单元1b在上式(2)的矩阵运算中的矩阵系数Aij为上式(3)所示值、抖动系数发生单元3产生的抖动系数D(X、Y)为图3所示值的情况下，就9个第1色数据的值(数据序号1至9)而言，输入到色变换单元1(b)的第1色数据R1、G1、B1与算出的第2色数据R2、G2、B2的关系的图。图示的9个第1色数据中，R1、G1的值分别固定在40、32，B1从40每次减1，直到32。图中，Ra、Ga、Ba是不考虑构成图像数据的各色数据为6比特的限制情况下、即理想的第2色数据的值。另外，R3、G3、B3为从色变换单元1b输出的第3色数据，它是8比特的色数据。作为从色变换单元输出的8比特色数据的第3色数据由于由抖动处理单元2进行抖动处理后，变换为作为6比特色数据的第2色数据R2、G2、B2，所以第2色数据R2、G2、B2可模拟表示相当于8比特的信息，表示到1/4(0.25)精度。结果，不会发生现有图像处理装置中发现的R1＝40、G1＝32、B1＝39的情况和R1＝40、G1＝32、B1＝38的情况下变换为相同色数据的现象、R1＝40、G1＝32、B1＝34的情况和R1＝40、G1＝32、B1＝33的情况下变换为相同色数据的现象。

图7是曲线表示图6所示数据序号与第1色数据的蓝色成分B1、理想的第2色数据的蓝色成分值Ba和第2色数据的蓝色成分B2关系的图。从图7可知，第2色数据的蓝色成分B2是非常接近理想的第2色数据的蓝色成分值Ba的值，数据平缓变化。

如上所述，根据本发明的图像处理装置，通过对色变换单元中进行的色变换所得到的图像数据进行抖动处理，可不增加比特数而模拟表现表示彩色变换处理中产生的小数点之后的数据。从而，通过色变换单元的彩色变换处理，具有如下效果：可在实现[逼真色彩再现]或[最佳色彩再现]的同时，抑制表现的颜色数量的减少，另外，可抑制数据的变化不连续(不均匀)的发生。

虽然图像处理引起的表现颜色数量减少导致不能充分活用进行图像显示的LCD等图像显示单元的颜色数量的表现能力，但根据本发明的图像处理装置，可有效活用图像显示单元的颜色数量的表现能力，并还可得到规定的色彩再现特性。另外，通过使数据变化更均匀，可在图像显示单元中显示自然的图像，同时，还可避免在不应该存在轮廓的地方也发现存在有轮廓的现象(伪轮廓)。这些是通过对彩色变换处理所得到的数据进行抖动处理，不舍去地保持彩色变换处理发生的小数点之后信息所产生的效果。

在本实施例中，虽针对硬件进行说明，但也可通过同样的处理流程，利用软件来实现。并且，在本实施例中，第1色数据设为表示红、绿、蓝的3个色数据，但即使在由4个以上颜色的色数据构成的情况下也一样。

另外，在本实施例中，描述了第1色数据、第2色数据都为6比特数据的情况、即第1色数据、第2色数据的比特数相同的情况，但第1色数据与第2色数据的比特数也不必一定相同。例如，也可是第1色数据为8比特的数据，第2色数据为6比特的数据。此时，可由第2色数据来模拟表现第1色数据具有的256*256*256＝约1678万种颜色信息。

实施例2

在本发明的图像处理装置和图像处理方法中，可使抖动处理单元使用的抖动系数在每个图像帧中变化。

图8是表示本发明实施例2的图像处理装置构成一例的框图。图中，1b与上述实施例1的图1中的相同，2b是本实施例中的抖动处理单元。

图9是表示抖动处理单元2b的构成一例的框图。图中，4、5与上述实施例1的图2中的相同，3b是本实施例中的抖动系数发生单元。

在本实施例的图像处理装置中，与上述实施例1的不同之处在于抖动处理单元2b中的抖动系数发生单元3b的构成。实施例1中的抖动系数发生单元3构成为根据作为表示水平、垂直象素位置数据的X、Y来产生抖动系数D(X、Y)。另一方面，本实施例中的抖动系数发生单元3b构成为除作为表示水平、垂直象素位置数据的X、Y外，还使用作为表示色数据存在帧的切换的数据及信号V(例如由垂直同步信号构成，与第1色数据一起由未图示的图像数据供给源提供)来产生抖动系数D(X、Y、V)。

图10是表示抖动系数发生单元3b产生的抖动系数D(X，Y，V)一例的图。在初始状态下，抖动系数发生单元3b产生图10(A)表示的抖动系数。之后，响应作为表示帧切换的数据的V的输入，变化为产生(B)、(C)、(D)、(A)、(B)、…的抖动系数。

在使用的抖动系数与图像帧无关而固定的情况下，构成简单，但有时存在将抖动处理相加的抖动系数看作为图像中的固定噪声的情况。另一方面，在本实施例的图像处理装置中，按各象素位置相加的抖动系数在每帧中都变化，通过时间扩散其影响，可避免被认为是固定噪声。

在本实施例中，虽针对硬件进行说明，但也可通过同样的处理流程，利用软件来实现。并且，在本实施例中，第1色数据设为表示红、绿、蓝的3色数据，但即使在由4色以上的色数据构成的情况下也一样。

实施例3

图11是表示本发明实施例3的图像处理装置构成一例的框图。图中，1b、2b与上述实施例2的图8中的相同，6为灰度变换单元。将构成第1图像数据的第1色数据R1、G1、B1输入到色变换单元1b。色变换单元1b根据第1色数据R1、G1、B1算出构成第3图像数据的第3色数据R3、G3、B3，输出到灰度变换单元6。

作为色变换单元1b中进行的彩色变换处理，有表格变换方式和矩阵运算方式两种，但图11的图像处理装置中，通过下式(2)的矩阵运算来算出第3色数据R3、G3、B3。 $\left[\begin{array}{c}R3\\ G3\\ B3\end{array}\right]=\left(\mathrm{Aij}\right)\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]---\left(2\right)$

这里，第1色数据R1、G1、B1是6比特数据，能够表示从0到63的值。另外，就第1色数据R1、G1、B1而言，R1、G1、B1分别取0到63的所有值，从而，第1色数据R1、G1、B1的组合具有64*64*64＝262144个值。换言之，第1色数据R1、G1、B1可表现262144种色彩。另一方面，第3色数据R3、G3、B3是8比特数据，可表示从0到255的值。但是，第3色数据R3、G3、B3的8比特中的低2比特表示小数部分，高6比特表示整数部分。从而，第3色数据R3、G3、B3成为1/4精度的数值。

灰度变换单元6通过对输入的第3色数据进行灰度变换，算出构成第4图像数据的第4色数据R4、G4、B4，并输出。第4色数据R4、G4、B4是8比特数据，能够表示从0到255的值。与第3色数据R3、G3、B3一样，第4色数据R4、G4、B4的8比特中的低2比特表示小数部分，高6比特表示整数部分。灰度变换单元6所进行的灰度变换目的在于补偿使用的图像显示单元具有的灰度特性不适合或实现对应于使用者喜好或使用环境的灰度特性。例如，液晶模块多具有S字型的灰度特性，另一方面，提供的图像多作为图像显示单元具有用幂函数所表示的灰度特性来生成。此时，若不进行灰度变换，则图像显示装置的灰度特性与图像生成时假设的不同，显示的图像也与希望的不同。

图12是表示灰度变换单元6的构成一例的框图。图中，7a、7b、7c是查找表。查找表7a、7b、7c分别以输入数据作为读取地址，即在由输入的数据指定的地址(存储位置)中事先存储对应的第4色数据R4、G4、B4的值。向查找表7a输入第3色数据的红色成分R3，读取并输出作为第3色数据的红色成分R3读取地址的、所存储的第4色数据的红色成分R4。另外，向查找表7b输入第3色数据的绿色成分G3，读取并输出作为第3色数据的绿色成分G3读取地址的、所存储的第4色数据的绿色成分G4。另外，向查找表7c输入第3色数据的蓝色成分B3，读取并输出作为第3色数据的蓝色成分B3读取地址的、所存储的第4色数据的蓝色成分B4。

图13至图16是表示灰度变换单元6进行的灰度变换内容一例的图。图13是表示本实施例的图像处理装置处理的图像数据显示中使用的图像显示单元的灰度特性一例的图。图中，横轴为输入数据的大小，纵轴为标准化的画面上的显示亮度。从图中可知，本例的图像显示单元具有S字型的灰度特性。另外，为了说明方便，在描述灰度变换的内容中，设图像显示单元可显示8比特的数据。图14是表示理想灰度特性的图。图中，横轴为输入数据的大小，纵轴为标准化的画面上的显示亮度。现在，作为图像显示装置的灰度特性，以作为标准CRT的灰度特性的用幂函数表示的灰度特性作为标准。

图15是表示实现图14灰度特性的查找表内容的图。图中，横轴为读取地址，纵轴为存储的读取数据。图16在表示使用图15所示内容查找表进行灰度变换后，由图像显示单元显示图13所示灰度特性时的灰度特性、即图15所示查找表的灰度特性与图13所示图像显示单元的灰度特性的组合灰度特性的图。图中，横轴为灰度变换前的输入数据，纵轴为显示在图像显示单元画面上的亮度。实现非常接近理想灰度特性的灰度特性。

将灰度变换单元6灰度变换后的第4色数据R4、G4、B4输出到抖动处理单元2b。抖动处理单元2b输入从灰度变换单元6输出的第4色数据R4、G4、B4，同时，输入作为表示输入的第4色数据在图像中(画面内)的水平、垂直象素位置数据X、Y、和作为表示色数据存在帧的切换的数据V。

抖动处理单元2b产生抖动系数D(X、Y、V)，在与第4色数据R4、G4、B4相加后，进行比特选择，生成构成第2图像数据的第2色数据R2、G2、B2。上述动作与上述实施例2中描述的一样。第2色数据R2、G2、B2是6比特的数据，但是通过抖动处理的效果，模拟具有相当于8比特的信息。

如上所述，根据本发明的图像处理装置，通过对色变换单元的彩色变换处理和灰度变换单元的灰度变换处理得到的色数据进行抖动处理，可不增加比特数而模拟表现表示彩色变换处理和灰度变换处理中产生的小数点之后数据。从而，通过色变换单元的彩色变换处理，可实现[逼真色彩再现]或[最佳色彩再现]，并通过灰度变换单元的灰度变换处理来实现期望的灰度特性，同时，可抑制表现的颜色数量的减少，另外，可抑制数据的变化不连续(不均匀)的发生。

在本实施例中，虽针对硬件进行说明，但也可通过同样的处理流程，利用软件来实现。并且，在本实施例中，第1色数据设为表示红、绿、蓝的3色数据，但即使在由4色以上的色数据构成的情况下也一样。

实施例4

图17是表示本发明实施例4的图像处理装置中的色变换单元1b构成一例的框图。图中，8是算出并输出第1色数据R1、G1、B1的最大值β和最小值α的同时、生成并输出表示色调数据中哪个为零的识别码的αβ算出器，9是根据第1色数据R1、G1、B1和来自上述αβ算出器8的输出来算出色调数据r、g、b、y、m、c的色调数据算出器，10是多项式运算器，11是矩阵运算器，12是系数发生器。色变换单元1b以外的构成与上述实施例1、上述实施例2或上述实施例3中的相同。

图18是表示上述多项式运算器10的一构成例的框图。图中，13是去除输入色调数据中变为零的数据的零去除器，14a、14b、14c是选择并输出输入数据的最小值的最小值选择器，16是根据来自上述αβ算出器1的识别码，发生并输出运算系数的运算系数发生器，15a、15b是对表示来自于上述运算系数发生器16的输出的运算系数和最小值选择器14a及14b的输出进行乘法的乘法器。

下面说明动作。将输入的第1色数据R1、G1、B1发送到αβ算出器8和色调数据算出器9，αβ算出器8算出并输出第1色数据R1、G1、B1的最大值β和最小值α的同时、生成并输出表示特定第1色数据R1、G1、B1中变为最大值的数据和变为最小值的数据的识别码S1。

色调数据算出器9将第1色数据R1、G1、B1和作为上述αβ算出器8输出的最大值β和最小值α作为输入，进行

r＝R1-α、

g＝G1-α、

b＝B1-α    以及

y＝β-B1、

m＝β-G1、

c＝β-R1

的减法处理，输出6个色调数据r、g、b、y、m、c。

此时，上述αβ算出器8算出的最大值β、最小值α是β＝MAX(R1、G1、B1)、α＝MIN(R1、G1、B1)，由于通过

r＝R1-α、

g＝G1-α、

b＝B1-α    以及

y＝β-B1、

m＝β-G1、

c＝β-R1

的减法处理得到色调数据算出器1 6算出的6个色调数据r、g、b、y、m、c，所以这6个色调数据具有其中至少两个为零的性质。

例如，在R1最大、G1最小的情况下(β＝R1、α＝G1)，通过上述减法处理，为g＝0和c＝0，另外，在R1最大、B1最小的情况下(β＝R1、α＝B1)，为b＝0和c＝0。

即，r、g、b中至少一个为零，y、m、c中至少一个为零，共计至少两个为零，哪个为零取决于成为R1、G1、B1中最大的与成为其中最小的组合。

上述αβ算出器8生成并输出特定6个色调数据中变为零的数据的识别码S1。

识别码S1根据R1、G1、B1中哪个最大、哪个最小来取6个值中的一个值。

图19是表示识别码S1与R1、G1、B1中成为最大值β和最小值α、以及成为0的色调数据关系的图。

另外，图中的识别码S1的值表示一例，不限于此，也可是其它值。

下面，将作为色调数据算出器9的输出的6个色调数据r、g、b和y、m、c发送到多项式运算单元10。还向多项式运算器10中输入从上述αβ算出器8输出的识别码S1，选择r、g、b中不为零的两个数据Q1、Q2和y、m、c中不为零的两个数据P1、P2，并进行运算。

多项式运算器10将来自色调数据算出器9的色调数据和来自αβ算出器8的识别码S1输入到零去除器13。零去除器13根据识别码S1，输出r、g、b中不为零的两个数据，作为Q1、Q2，输出y、m、c中不为零的两个数据，作为P1、P2。例如图20所示决定、输出Q1、Q2、P1、P2。

例如，从图19、图20可知，在识别码S1＝0的情况下，将r、b用作Q1、Q2，将y、m用作P1、P2，输出为Q1＝r、Q2＝b、P1＝m、P2＝y。

与上述图19相同，图20中的识别码S1的值也只显示了一个例子，并不限于此，也可以取其它值。

最小值选择器14a选择并输出来自上述零去除器13的输出数据Q1、Q2中的最小值T4＝min(Q1、Q2)，最小值选择器14b选择并输出来自上述零去除器13的输出数据P1、P2中的最小值T2＝min(P1、P2)。从最小值选择器14a和14b输出的T4和T2为第1运算项。

向运算系数发生器16输入来自上述αβ算出器8的识别码S1，根据识别码S1产生表示乘法器15a、15b对第1运算项T4和T2进行乘法用的运算系数aq、ap的信号，向乘法器15a输出运算系数aq，向乘法器15b输出运算系数ap。

运算系数aq、ap的值分别响应识别码S1来变化。即，因为从图20可知，识别码S1具有6个值，所以与之对应，运算系数aq、ap分别具有6个值。乘法器15a输入来自上述最小值选择器14a的第1运算项T4，进行来自运算系数发生器16的运算系数aq与第1运算项T4的乘法aq×T4，将其输出发送给最小值选择器14c，乘法器15b输入来自上述最小值选择器14b的第1运算项T2，进行来自运算系数发生器16的运算系数ap与第1运算项T2的乘法ap×T2，将其输出发送给最小值选择器14c。

最小值选择器14c中选择并输出来自乘法器15a和15b的输出的最小值T5＝min(ap×T2、aq×T4)。从最小值选择器14c输出的T5是第2运算项。上述多项式数据T2、T4、T5是多项式运算器10的输出。另外，将多项式运算器10的输出发送给矩阵运算器11。

另一方面，图17的系数发生器12根据识别码S1，产生多项式数据的运算系数U(Fij)，发送到矩阵运算器11。

矩阵运算器11以第1色数据R1、G1、B1、来自多项式运算器10的多项式数据T2、T4、T5、来自αβ算出器8的最小值α、来自系数发生器12的系数U作为输入，利用下式(5)进行矩阵运算，输出运算结果，作为第3色数据R3、G3、B3。 $\left[\begin{array}{c}R3\\ G3\\ B3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]+\left(\mathrm{Fij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]---\left(5\right)$

另外，式(5)中，(Fij)中i＝1～3，j＝1～4。

这里，图21是表示上述矩阵运算器11中部分构成一例的框图，表示运算并输出R3的情况。图中，17a～17d是乘法器，18a～18d是加法器。

下面，说明图21所示电路的动作。乘法器17a～17d将来自多项式运算器10的多项式数据T2、T4、T5、来自αβ算出器8的最小值α和来自系数发生器12的系数U(Fij)作为输入，输出各自的积。

加法器18a、18b将作为各乘法器17a～17d输出的积作为输入，将输入数据相加，输出其和。加法器18c将来自加法器18a、18b的数据相加，输出其和。加法器18d将第1色数据R1与来自加法器18c的数据相加，输出和，作为第3色数据R3。

通过与图21同等的构成，可计算第3色数据的绿色成分G3和蓝色成分B3。

顺便提及，系数(Fij)使用分别对应于第3色数据R3、G3、B3的系数。即，若相对R3、G3、B3并行使用3个图21的构成，则可进行高速矩阵运算。

由此，由上述图17的色变换单元求出第3色数据R3、G3、B3的运算式为下式(6)。

这里，(Fij)中i＝1～3，j＝1～13，为

h1r＝min(m、y)、

h1g＝min(y、c)、

h1b＝min(c、m)、

h1c＝min(g、b)、

h1m＝min(b、r)、

h1y＝min(r、g)、

h2ry＝min(aq1×h1y、ap1×h1r)、

h2rm＝min(aq2×h1m、ap2×h1r)、

h2gy＝min(aq3×h1y、ap3×h1g)、

h2gc＝min(aq4×h1c、ap4×h1g)、

h2bm＝min(aq5×h1m、ap5×h1b)、

h2bc＝min(aq6×h1c、ap6×h1b)，aq1～aq6和ap1～ap6是上述图18中的运算系数发生器16发生的运算系数。

式(5)的运算项与式(6)中的运算项数量不同在于式(5)中的运算项公开去除变为零的数据的每个象素的运算方法，相反，式(6)公开对象素集合的一般式。

即，式(6)的多项式数据(第1运算项、第2运算项)若仅分别着眼于1个象素时，则可将13个数据削减为4个有效数据，可灵活活用色调数据的性质来完成该削减。

另外，有效数据的组合根据着眼象素的图像数据而变化，在包含全色的全图像数据中，所有多项式数据有效。

图22(A)-(F)模式表示6个色调与色调数据r、g、b、y、m、c的关系，各色调数据分别涉及3个色调。

上式(6)包含仅对各色调的1个有效的第1运算项。该第1运算项为如下6个。

h1r＝min(y，m)、

h1y＝min(r，g)、

h1g＝min(c，y)、

h1c＝min(g，b)、

h1b＝min(m，c)、

h1m＝min(b，r)

图23(A)～(F)模式表示6个色调与第1运算项h1r、h1y、h1g、h1c、h1b、h1m的关系，可知各第1运算项涉及特定的色调。例如，设W为常数，则对红色而言，有r＝W、g＝b＝0，所以y＝m＝W、c＝0。

因此，有h1r＝min(y，m)＝W，另外，其它5个第1运算项全部为零。即，对红色而言，仅h1r＝min(y，m)为有效的第1运算项。同样，对绿色而言，仅h1g＝min(c，y)为有效的第1运算项，对蓝色而言，仅h1b＝min(m，c)为有效的第1运算项，对蓝绿色而言，仅h1c＝min(g，b)为有效的第1运算项，对品红而言，仅h1m＝min(b，r)为有效的第1运算项，对黄色而言，仅h1y＝min(r，g)为有效的第1运算项。另外，h1r＝min(y，m)是仅对红色有效的运算项，同样，h1g＝min(c，y)、h1b＝min(m，c)、h1c＝min(g，b)、h1m＝min(b，r)、h1y＝min(r，g)分别是仅对绿色、蓝色、蓝绿色、品红、黄色有效的运算项。

图24(A)～(F)模式表示6个色调与第2运算项h2ry＝min(h1y，h1r)、h2gy＝min(h1y、h1g)、h2gc＝min(h1c、h1g)、h2bc＝min(h1c、h1b)、h2bm＝min(h1m、h1b)、h2rm＝min(h1m、h1r)的关系，表示设上式(6)中的h2ry＝min(aq1×h1y、ap1×h1r)、h2gy＝min(aq3×h1y、ap3×h1g)、h2gc＝min(aq4×h1c、ap4×h1g)、h2bc＝min(aq6×h1c、ap6×h1b)、h2bm＝min(aq5×h1m、ap5×h1b)、h2rm＝mim(aq2×h1m、ap2×h1r)中运算系数aq1-aq6和ap1-ap6的值为1的情况。

从图24可知，各第2运算项涉及红、黄、绿、蓝绿、蓝及品红等6个色调中彼此相邻的相互间域内的中间区域、换言之、位于红-黄、黄-绿、绿-蓝绿、蓝绿-蓝、蓝-品红、品红-红等6个色调间域中的一个色调间域内的中间区域变化。即，对红-黄而言，b＝c＝0，除h2ry＝min(h1y，h1r)＝min(min(r，g)，min(y，m))外的其它5项全部为零。

从而，仅h2ry为有效的第2运算项，同样，对黄-绿、绿-蓝绿、蓝绿-蓝、蓝-品红、品红-红而言，分别仅有h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm变为有效的第2运算项。另外，h2ry是仅对红-黄有效的运算项，同样，h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm分别是仅对黄-绿、绿-蓝绿、蓝绿-蓝、蓝-品红、品红-红有效的运算项。

另外，图2 5(A)～(F)模式表示使上式(6)中的hry、hrm、hgy、hgc、hbm、hbc中运算系数aq1～aq6和ap1～ap6变化情况下的6个色调与第2运算项的关系，在图中虚线a1～a6所示情况表示aq1～aq6为比ap1～ap6大的值的情况下的特性，虚线b1～b6所示情况表示ap1～ap6是比aq1～aq6大的值的情况下的特性。

即，对红-黄而言，仅h2ry＝min(aq1 *h1y，ap1*h1r)为有效的第2运算项，例如，若设aq1与ap1的比为2∶1，则如图25(A)中虚线a1所示，变为峰值更涉及红色的运算项，在红-黄的色调间域中接近红的区域中为有效的运算项。另一方面，若设aq1与ap1的比为1∶2，则变为图25(A)中虚线b1的关系，变为峰值更涉及黄色的运算项，在红-黄的色调间域中接近黄的区域中为有效的运算项。同样，通过在黄-绿域中使h2gy中的aq3、ap3变化、在绿-蓝绿域中使h2gc中的aq4、ap4变化、在蓝绿-蓝域中使h2bc中的aq6、ap6变化、在蓝-品红域中使h2bm中的aq5、ap5变化、在品红-红域中使h2rm中的aq2、ap2变化，即使在各个色调间域中也可使有效的区域变化。

图26(a)和(b)表示6个色调和色调间域与有效运算项的关系。从而，系数发生器12不使有关想调整的色调或色调间域内的区域中有效的运算项的系数变化，可仅调整着眼的色调，可补偿色调间域内的变化程度。另外，若使多项式运算器10中的运算系数发生器16的系数变化，则可不影响其它色调地使色调间域中的运算项有效的区域变化。

如上所述，若使用本实施例的色变换单元，则通过使涉及特定色调的第1运算项和关于涉及特定色调间域的第2运算项的系数变化，可独立补偿红、绿、蓝、黄、品红、蓝绿等6个色调、和上述6个色调间域的变化程度。由此，可弹性变更变换特性。

在上述实施例4中，虽对由硬件进行处理的情况进行说明，但不用说，也可由软件来进行同样的处理，实现与上述实施例4一样的效果。

Claims (15)

1.一种图像处理装置，以作为由多个色数据构成的每个象素的图像信息的第1图像数据为输入，算出并输出由多个色数据构成的第2图像数据，其特征在于具备：

色变换单元，对所述第1图像数据进行色变换；和

抖动处理单元，对利用所述色变换单元进行色变换所得到的图像数据实施抖动处理，求出所述第2图像数据。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

所述抖动处理单元具备抖动系数发生单元，用于产生对应于每个所述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法单元，将所述抖动系数加到进行所述色变换所得到的图像数据中。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

还具备灰度变换单元，对通过由所述色变换单元进行色变换所得到的图像数据进行灰度变换，

所述抖动处理单元对由所述灰度变换单元进行灰度变换所得到的图像数据进行抖动处理。

4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其特征在于：

所述抖动处理单元具备抖动系数发生单元，产生对应于每个所述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法单元，将所述抖动系数加到进行灰度变换所得到的图像数据中。

5.根据权利要求2或4所述的图像处理装置，其特征在于：

所述抖动系数发生单元对每个图像帧变化所述抖动系数。

6.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

所述色变换单元具有系数发生单元，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出单元，算出仅对多个色调中的特定色调有效的多个运算项；和矩阵运算单元，使用所述矩阵系数和仅对所述特定色调有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于：

所述色变换单元具有系数发生单元，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出单元，算出仅在多个色调中的特定色调间区域有效的多个运算项；和矩阵运算单元，使用所述矩阵系数和仅对所述特定色调间区域有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

8.根据权利要求6或7所述的图像处理装置，其特征在于：

所述多个色调包含红、绿、蓝、蓝绿、品红、黄等6个色调。

9.一种图像处理方法，以作为由多个色数据构成的每个象素的图像信息的第1图像数据为输入，算出并输出由多个色数据构成的第2图像数据，其特征在于具备：

色变换步骤，对所述第1图像数据进行色变换；和

抖动处理步骤，对在所述色变换步骤中执行的色变换所得到的图像数据实施抖动处理，求出所述第2图像数据。

10.根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于：

所述抖动处理步骤具备抖动系数发生步骤，发生对应于每个所述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法步骤，将所述抖动系数加到通过执行所述色变换所得到的图像数据中。

11.根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于：

还具备灰度变换步骤，对通过在所述色变换步骤中进行的色变换所得到的图像数据进行灰度变换，

所述抖动处理步骤对在所述灰度变换步骤中执行的灰度变换所得到的图像数据进行抖动处理。

12.根据权利要求11所述的图像处理方法，其特征在于：

所述抖动处理步骤具备抖动系数发生步骤，用于产生对应于每个所述第1图像数据象素位置的抖动系数；和抖动系数加法步骤，将所述抖动系数加到进行所述灰度变换所得到的图像数据中。

13.根据权利要求10或12所述的图像处理方法，其特征在于：

还具有对每个图像帧变化所述抖动系数的步骤。

14.根据权利要求9或11所述的图像处理方法，其特征在于：

所述色变换步骤具有系数发生步骤，用于产生规定的矩阵数据；运算项算出步骤，算出仅对多个色调中的特定色调有效的多个运算项；和矩阵运算步骤，使用所述矩阵系数和仅对所述特定色调有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

15.根据权利要求9或11所述的图像处理方法，其特征在于：

所述色变换步骤具有系数发生步骤，产生规定的矩阵数据；运算项算出步骤，算出仅在多个色调中的特定色调间区域有效的多个运算项；和矩阵运算步骤，使用所述矩阵系数和仅对所述特定色调间区域有效的多个运算项，进行矩阵运算，算出色变换后的图像数据。

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