CN1479994A - 色变换装置及色变换方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及色数据的处理，其目的是提供一种可以抑制随着对色数据进行使色度提高的色变换处理而引起的噪声分量影响的增强及彩色失真的发生的色变换装置及色变换方法。为达到上述目的，由乘法系数计算装置(4)根据作为色变换对象的第1色数据的特性信息计算乘法系数，并在第2色校正量计算装置(5)中通过使由第1色校正量计算装置(1)计算出的第1色校正量乘以乘法系数而计算第2色校正量。然后，由色校正量加法运算装置(2)将第2色校正量与第1色数据相加而求得色变换后的第2色数据。由于第2色校正量根据第1色数据的特性信息计算，所以可以抑制随色变换处理而引起的噪声分量影响的增强及彩色失真的发生。

Description

色变换装置及色变换方法

技术领域

本发明涉及在打印机、图象打印机及扫描仪等彩色打印相关设备、生成计算机图形图象的图象处理设备、或监视器之类的显示装置等中使用的色数据的处理，尤其是对色数据进行色变换处理的色变换装置及色变换方法。

背景技术

一般来说，例如，在打印机、图象打印机及扫描器等彩色打印相关设备、生成计算机图形图象的图象处理设备、或监视器之类的显示装置等中，都要对构成输入这些设备的图象数据的色数据进行色变换处理。

打印中的色变换处理，是为了对由于墨水颜色不纯造成的混色性及打印图象的非线性而导致的图象质量恶化进行校正并输出具有良好的彩色再现性的打印图象所需的技术。此外，在监视器等显示装置中，当根据所输入的色数据显示图象时，为使输出(显示)的图象具有预期的与装置使用条件等相适应的彩色再现性而进行着色变换处理。以往，在这种色变换处理的方式中，存在着两种方式，即表变换方式和矩阵运算方式。

作为表变换方式的代表例，有一种三维查询表方式。在这种方式中，例如将与由红、绿和蓝色(以下，有时也记为「 R、G、B 」)表示的作为色变换对象的色数据的值分别对应的已完成色校正的R、G、B的色数据或黄、品红和青色(以下，有时也记为「 Y、M、C 」)的补色数据预先存储在由ROM等存储器构成的查询表内。然后，当输入了作为色变换对象的色数据时，从查询表抽出与其值对应的已完成色变换的色数据或补色数据并将其输出。按照这种方法，由于可以通过对存储在查询表内的色数据或补色数据进行选择、调整而采用任意的变换特性，所以具有能够执行在彩色再现性方面优越的色变换的优点。

但是，在存储与所输入的色数据的每种组合对应的色变换数据的简单结构中，查询表必需使用约400Mbit(兆位)的大容量存储器。例如，在特开昭63 227181号公报中，公开了一种存储容量的压缩法，但尽管如此还是需要约5Mbit的存储器。因此，在这种方式中，由于需要大容量存储器。所以存在着很难使色变换装置LSI(大规模集成)化的问题及很难使存储在存储器内的数据灵活地适应使用条件等的变更的问题。

另一方面，矩阵运算方式，例如当根据作为色变换对象的第1色数据Ri、Gi、Bi的图象数据求取色变换后的第2色数据Ro、Go、Bo时，将下列的式(1)作为基本运算式。 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ro}\\ \mathrm{Go}\\ \mathrm{Bo}\end{array}\right]=\left(\mathrm{Aij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]$ …式(1)

式(1)的Aij为系数矩阵，在Aij中，i＝1～3、j＝1～3。从式(1)可以看出，按照这种方式，可以通过对第1色数据进行矩阵运算而计算第2色数据，所以无需象上述的表变换方式那样存储与所输入的色数据的每种组合对应的数据。因此，可以避免在表变换方式中所看到的因需要大容量存储器而产生的问题。

可是，一般，在基于色变换的所需的彩色再现中，有「忠实的彩色再现」和「最佳的彩色再现」。所谓「忠实的彩色再现」，是忠实于实物颜色的彩色再现，作为其实现方法，可以考虑采用NTSC和sRGB等标准、或标准色空间进行彩色再现。另一方面，所谓「最佳的彩色再现」，是考虑了人们的视觉特性和记忆颜色的彩色再现、亦即使人们感到满意的彩色再现，这种再现不一定与「忠实的彩色再现」一致。

例如，在显示电视图象时的彩色再现中，在大多数情况下进行「最佳的彩色再现」。在人们的记忆颜色中，有一种将天空的颜色和草的绿色等记忆为比实际颜色更加鲜艳的色度高的颜色的倾向。因此，当实现「最佳的彩色再现」时，通常要对所输入的色数据进行使颜色的色度变得更高的色变换处理。此外，即使在忠实的彩色再现中，对所输入的色数据进行使颜色的色度提高的色变换处理的情况也为数不少。

另外，输入到图象显示装置等的色数据，与由摄像机等生成色数据的装置生成的原来的色数据不一定一致。这是因为色数据在传输过程中将会受到各种噪声的影响。

例如，考虑通过传输线路传输由摄像机生成的原来的色数据并输入到图象显示装置的情况。假定从摄像机输出的原来的色数据为Rs、Gs、Bs并分别为表示红、绿、蓝的色数据。这里，假定通过传输线路输入到图象显示装置的色数据为Ri、Gi、Bi。就是说，如果色数据在传输线路上没有受到噪声的影响并且传输时按精确的发送、接收程序进行，则应满足Rs＝Ri、Gs＝Gi、Bs＝Bi。

但是，应考虑到在实际的传输线路中将会受到噪声的影响。此外，还应考虑到在发送、接收时的程序中任何差错都可能产生。假定这时的噪声和差错对红、绿、蓝各色数据产生影响的噪声分量分别为Rn、Gn、Bn，则输入到图象显示装置的色数据为Ri、Gi、Bi可以表示为Ri＝Rs+Rn、Gi＝Gs+Gn、Bi＝Bs+Bn。即，输入到图象显示装置的色数据为Ri、Gi、Bi，是作为原来的色数据分量的Rs、Gs、Bs与作为噪声分量的Rn、Gn、Bn之和。

图24是表示噪声分量小于原来的色数据分量时的原来的色数据分量Rs、Gs、Bs、噪声分量Rn、Gn、Bn及输入到图象显示装置的色数据为Ri、Gi、Bi的一例的图。在该图中，纵轴表示信号的大小。并且，假定表示红、绿、蓝的色数据分量及噪声分量分别用0～255的整数表示。此外，图24(A)表示由摄像机等生成的原来的色数据分量Rs、Gs、Bs的一例，其中，Rs＝192、Gs＝64、Bs＝64。图24(B)表示噪声分量Rn、Gn、Bn的一例，其中，Rn＝8、Gn＝8、Bn＝24。图24(C)表示此时输入到图象显示装置的色数据分量Ri、Gi、Bi。如上所述，图24(C)所示的Ri、Gi、Bi，由图24(A)所示的Rs、Gs、Bs与图24(B)所示的Rn、Gn、Bn之和求得，因此Ri＝200、Gi＝72、Bi＝88。

如图24(A)所示，该例中的原来的色数据Rs、Gs、Bs表示红色。从另一方面可以看到，图24(C)所示的输入到图象显示装置的色数据Ri、Gi、Bi，因噪声分量Rn、Gn、Bn的影响而变成了稍微带点蓝色的红色。

另外，图25是表示噪声分量大于原来的色数据分量时(即，原来的色数据分量小时)的原来的色数据分量Rs、Gs、Bs、噪声分量Rn、Gn、Bn及输入到图象显示装置的色数据为Ri、Gi、Bi的一例的图。在该图中，纵轴也表示信号的大小。此外，图25(A)表示原来的色数据分量Rs、Gs、Bs的一例，其中，Rs＝24、Gs＝8、Bs＝8。图25(B)表示噪声分量Rn、Gn、Bn的一例，与图24(B)相同，Rn＝8、Gn＝8、Bn＝24。图25(C)表示此时输入到图象显示装置的色数据分量Ri、Gi、Bi，并由图25(A)所示的Rs、Gs、Bs与图25(B)所示的Rn、Gn、Bn之和表示，因此Ri＝32、Gi＝16、Bi＝32。

图25(A)所示的原来的色数据分量Rs、Gs、Bs表示红色。另一方面，图25(C)所示的输入到图象显示装置的色数据Ri、Gi、Bi，因噪声分量Rn、Gn、Bn的影响而增强了色数据的蓝色分量，从而变成品红色，因而在色调上发生了很大变化。

通过图24和图25的比较可以看出，当噪声分量变得比原来的色数据分量大时，原来的色数据与输入到图象显示装置的色数据之间因噪声分量的影响而引起的特性(色调、亮度及色度等)变化增大。就是说，当图象暗部的色数据等原来的色数据分量Rs、Gs、Bs的值小时，即当原来的色数据的亮度低时，所受到的噪声分量Rn、Gn、Bn的影响非常强。

这里，考虑为了在图象显示装置中实现「最佳的彩色再现」而对所输入的色数据Ri＝Rs+Rn、Gi＝Gs+Gn、Bi＝Bs+Bn进行基于矩阵运算方式的色变换处理以使颜色的色度提高的情况。在这种情况下，从上述的式(1)可以看出，在对原来的色数据Rs、Gs、Bs进行使色度提高的色变换处理的同时，对噪声分量Rn、Gn、Bn也进行了色变换处理。就是说，当对含有噪声分量Rn、Gn、Bn的色数据Ri、Gi、Bi进行了提高色度的色变换处理时，将使原来的色数据分量Rs、Gs、Bs的色度和噪声分量Rn、Gn、Bn的色度两者都得到提高。

因此，特别是当原来的色数据分量Rs、Gs、Bs小而噪声分量Rn、Gn、Bn相对地较大时，通过这种色变换处理将主要使作为噪声分量的Rn、Gn、Bn的色度得到提高。就是说，通过色变换处理将极大地增强了噪声和差错的影响。其结果是，在基于矩阵运算方式的色变换装置中，存在着噪声的影响及发送接收时的差错的影响在原来的色数据分量Rs、Gs、Bs小的亮度低的部分、即图象的暗部变得非常显著的问题。

如上所述，在对原来的色数据分量小的亮度低的部分的色数据进行的色变换处理中，必须特别注意不能使噪声的影响及发送接收时的差错的影响增强。但是，在由如上所述的式(1)定义的现有的基于矩阵运算方式的色变换处理中，没有考虑输入到图象显示装置的色数据的亮度等特性，因此，不能解决噪声分量的影响在图象的暗部变得显著的问题。

以下，说明现有的基于矩阵运算方式的色变换装置。图26是表示现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的结构的框图。在图26中，101是色校正量计算装置，102是色校正量加法运算装置。

上述式(1)，也可以表示为如下的式(2)，所以，该色变换处理，可以由图26所示的色变换装置的结构实现。 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ro}\\ \mathrm{Go}\\ \mathrm{Bo}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]+\left(A1\mathrm{ij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]+\left(A1\mathrm{ij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]$ …式(2)

在式(2)的系数矩阵A1ij中，i＝1～3、j＝1～3。

作为色变换对象的第1色数据Ri、Gi、Bi，输入到色校正量计算装置101，在色校正量计算装置101中，通过由下列的式(3)所示的线性运算，计算与第1色数据Ri、Gi、Bi对应的色校正量R1a、G1a、B1a，并将其输出到色校正量加法运算装置102。 $\left[\begin{array}{c}R1a\\ G1a\\ B1a\end{array}\right]=\left(A1\mathrm{ij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]$ …式(3)

另外，第1色数据Ri、Gi、Bi，还输入到色校正量加法运算装置102。色校正量加法运算装置102，将色数据Ri、Gi、Bi与色校正量R1a、G1a、B1a相加，并作为色变换后的第2色数据Ro、Go、Bo输出。但是，如上所述，在现有的色变换装置中，当由色校正量计算装置101计算色校正量R1a、G1a、B1a时，没有考虑所输入的第1色数据Ri、Gi、Bi的亮度等特性。

如上所述，在现有的基于矩阵运算方式的色变换装置中，当进行色变换时没有考虑输入到装置内的第1色数据Ri、Gi、Bi的亮度等特性。因此，例如，无论当色数据分量小而所受到的噪声分量的影响非常强时、或当色数据分量大而噪声分量对色数据的影响小时，都进行同样的色变换处理。所以，当进行了提高色数据的色度的色变换处理时，即当进行了色增强处理时，在易受噪声分量影响的图象暗部，其影响将进一步增强。因此，存在着进行色变换处理后不仅没有改进却反而使图象显示装置等所显示的图象看不清楚的问题。

另一个问题是，由于进行色变换处理时没有考虑输入到色变换装置的第1色数据Ri、Gi、Bi的特性，所以有时会发生因该色变换而使明亮的颜色失去微细的色彩差异的所谓彩色失真。以下，通过具体例对这一问题进行说明。在以下的说明中，假定各色数据分量用0～255范围的整数表示，并对矩阵运算结果中的色数据的小数点以后进行四舍五入。

这里，假定由图26所示的色变换装置的色校正量计算装置101进行的运算中的系数矩阵、即上述式(2)和式(3)中的系数矩阵A1ij具有下列的式(4)所示的值。 $\left(A1\mathrm{ij}\right)=\left[\begin{array}{ccc}0.2& -0.1& -0.1\\ -0.1& 0.2& -0.1\\ -0.1& -0.1& 0.2\end{array}\right]$ …式(4)

这时，例如当作为第1色数据输入了Ri＝230、Gi＝20、Bi＝20时，如对第2色数据Ro、Go、Bo的取值范围没有任何限制，则可以得到Ro＝272、Go＝-1、Bo＝-1这样的运算结果。但是，由于Ro、Go、Bo是0～255范围的整数值，所以实际上从色变换装置输出的第2色数据为Ro＝255、Go＝0、Bo＝0。

另外，当输入Ri＝240、Gi＝15、Bi＝15的第1色数据时，如对第2色数据Ro、Go、Bo的取值范围没有任何限制，则应为Ro＝282、Go＝-8、Bo＝-8。但是，由于第2色数据Ro、Go、Bo是0～255范围的整数值，所以实际的值为Ro＝255、Go＝0、Bo＝0。

这样一来，在现有的色变换装置中，输入Ri＝230、Gi＝20、Bi＝20的第1色数据时得到的第2色数据的值与输入Ri＝240、Gi＝15、Bi＝15的第1色数据时得到的第2色数据的值，都是同一个值。就是说，无论在Ri＝230、Gi＝20、Bi＝20的情况下，还是在Ri＝240、Gi＝15、Bi＝15的情况下，在图象显示装置上将显示为相同的色彩，因而不能显示出两者之间原有的颜色差异。

如上例所述，当进行没有考虑输入到图象显示装置的色数据Ri、Gi、Bi的特性的基于矩阵运算方式的色变换处理时，将会发生使亮度高的颜色失去微细的色彩差异的彩色失真。

另外，这种彩色失真，在对原来色度高的色数据进行使颜色的色度进一步提高的色变换处理时也可能发生。以下，通过具体例对这一问题进行说明。

例如，由R、G、B表示的色数据的色度Sat，可以用R、G、B的最大值即MAX(R、G、B)及最小值即MIN(R、G、B)而由下列的式(5)定义。

sat＝(MAX(R，G，B)-MIN(R，G，B))/MAX(R，G，B)…式(5)

假定R、G、B分别用0～255的整数值表示，例如，红的单色由R＝255、G＝0、B＝0表示，则色度Sat＝1。而白色由R＝255、G＝255、B＝255表示，色度Sat＝0。从式(5)还可以看出，为提高色度Sat，可以考虑增大MAX(R、G、B)-MIN(R、G、B)。

因此，输入到图象显示装置的Ri、Gi、Bi的色度Sati，根据式(5)的定义，由下列的式(6)表示。

sati＝(MAX(Ri，Gi，Bi)-MIN(Ri，Gi，Bi))/MAX(Ri，Gi，Bi)…式(6)

同样，通过色变换处理得到的色数据Ro、Go、Bo的色度Sato，由下列的式(7)表示。

sato＝(MAX(Ro，Go，Bo)-MIN(Ro，Go，Bo))/MAX(Ro，Go，Bo)…式(7)

这里，为进一步提高由图26所示的色变换装置进行了色变换后的色数据的色度，将上述的式(2)的系数矩阵A1ij设定为由下列的式(8)所示的值。 $\left(A1\mathrm{ij}\right)=\left[\begin{array}{ccc}0.2& -0.2& -0.2\\ -0.2& 0.2& -0.2\\ -0.2& -0.2& 0.2\end{array}\right]$ …式(8)

在这种情况下，假定例如作为第1色数据对图26所示的变换装置输入了Ri＝255、Gi＝128、Bi＝128。这时，所输出的第2色数据Ro、Go、Bo为Ro＝255、Go＝77、Bo＝77。在这种情况下，第1色数据Ri、Gi、Bi的色度Sati，根据上述的式(6)约为0.5，第2色数据Ro、Go、Bo的色度Sato，根据上述的式(7)为0.7。就是说，通过色变换处理提高了色数据的色度。

另一方面，考虑输入Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26的第1色数据的情况。这时的第1色数据Ri、Gi、Bi的色度Sati为0.9。在这种情况下，第2色数据，如不限制Ro、Go、Bo的取值范围，则为Ro＝296、Go＝-25、Bo＝-25。但是，实际上，由于Ro、Go、Bo是0～255范围的整数值，所以第2色数据输出为Ro＝255、Go＝0、Bo＝0。

进一步，考虑输入Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51的第1色数据的情况。这时的第1色数据Ri、Gi、Bi的色度Sat i为0.8。在这种情况下，第2色数据，如不限制Ro、Go、Bo的取值范围，则为Ro＝286、Go＝0、Bo＝0。但是，实际上，由于Ro、Go、Bo是0～255范围的整数值，所以第2色数据输出为Ro＝255、Go＝0、Bo＝0。

这样，第1色数据为Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26时得到的第2色数据Ro、Go、Bo的值与第1色数据为Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51时得到的第2色数据Ro、Go、Bo的值相同。就是说，无论在Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26的情况下，还是在Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51的情况下，将由图象显示装置显示为相同的色彩，因而不能显示出两者之间原有的颜色差异。

如上例所述，当进行没有考虑输入到图象显示装置的色数据Ri、Gi、Bi的特性的基于矩阵运算方式的色变换处理时，将会发生使色度高的颜色失去微细的色彩差异的彩色失真。

如上所述，在现有的色变换装置中存在着如下的课题。首先，当色变换装置由采用ROM等存储器的表变换方式构成时，需要大容量存储器。所以存在着很难实现LSI化、或不能灵活地变更变换特性等问题。

另一方面，当色变化装置由矩阵运算方式构成时，无需存储大容量的数据，因而可以避免在表变换方式的色变换装置中因需要大容量存储器而产生的问题。但是，当进行了使色度提高的色变换处理时，存在着使噪声分量对亮度低而易受噪声分量影响的色数据的影响进一步增强的问题、及发生使亮度高的颜色或色度高的颜色不能显示微细的色彩差异的彩色失真的问题。

发明内容

本发明是为解决如上所述的问题而开发的，其目的是提供一种当对输入到装置内的色数据进行使色度提高的色变换处理时可以抑制噪声分量对亮度低的颜色的影响的增强及防止亮度高的颜色或色度高的颜色发生彩色失真、且能灵活地变更变换特性的不需要大容量存储器的色变换装置及色变换方法。

本发明的色校正装置的第1形态，是一种通过对第1色数据进行色校正而变换为与上述第1色数据对应的第2色数据的色变换装置，该色变换装置的特征在于：备有根据上述第1色数据按矩阵运算方式计算第1色校正量的第1色校正量计算装置、根据上述第1色数据的特性信息计算乘法系数的乘法系数计算装置、通过使上述第1色校正量乘以上述乘法系数而计算第2色校正量的第2色校正量计算装置、通过将上述第2色校正量与上述第1色数据相加而计算上述第2色数据的色校正量加法运算装置。

本发明的色校正装置的第2形态，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为亮度。

本发明的色校正装置的第3形态，其特征在于：上述亮度与规定值相比越小则由上述乘法系数计算装置计算的上述乘法系数的值越小。

本发明的色校正装置的第4形态，其特征在于：上述亮度与规定值相比越大则由上述乘法系数计算装置计算的上述乘法系数的值越小。

本发明的色校正装置的第5形态，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为色度。

本发明的色校正装置的第6形态，其特征在于：上述色度与规定值相比越大则由上述乘法系数计算装置计算的上述乘法系数的值越小。

本发明的色校正装置的第7形态，其特征在于：还备有根据上述第1色数据计算上述特性信息的特性信息计算装置。

本发明的色校正装置的第8形态，其特征在于：由上述特性信息计算装置计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的各分量乘以规定的系数后的总和计算。

本发明的色校正装置的第9形态，其特征在于：由上述特性信息计算装置计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的分量中的最大值计算。

本发明的色校正装置的第10形态，其特征在于：由上述特性信息计算装置计算的上述特性信息，是上述第1色数据的色度，上述色度，根据上述第1色数据的分量的最大值与上述第1色数据的分量的最小值之差计算。

本发明的色校正装置的第11形态，其特征在于：上述乘法系数计算装置，备有存储了与上述特性信息对应的上述乘法系数的查询表。

本发明的色校正装置的第12形态，其特征在于：上述第1色数据及上述第1色校正量，是分别与红、绿、蓝三基色信号对应的Ri、Gi、Bi及R1、G1、B1，上述第1色校正量计算装置，备有：最大值·最小值计算装置，计算上述第1色数据中的最小值α、最大值β；色调数据计算装置，根据上述第1色数据及由上述最大值·最小值计算装置计算出的上述最小值α、上述最大值β计算分别与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α、y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri；有效运算项计算装置，利用上述色调数据及规定的系数ap1～ap6、aq1～aq6，计算具有h1r＝MIN(y、m)、h1g＝MIN(c、y)、h1b＝MIN(m、c)中的唯一不为零的值或当h1r、h1g、h1b全部为零时取零值的第1有效运算项T2、具有h1y＝MIN(r、g)、h1c＝MIN(g、b)、h1m＝MIN(b、r)中的唯一不为零的值或当h1y、h1c、h1m全部为零时取零值的第2有效运算项T4、具有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)中的唯一不为零的值或当h2ry、h2rm、h2gy、h2gc、h2bm、h2bc全部为零时取零值的第3有效运算项T5；系数发生装置，根据由上述最大值·最小值计算装置计算出的上述最小值α及上述最大值β计算系数矩阵Uij；矩阵运算装置，根据上述运算项计算装置计算出的上述第1有效运算项T2、上述第2有效运算项T4、上述第3有效运算项T5、由上述最大值·最小值计算装置计算出的上述最小值α、及由上述系数计算装置计算出的上述系数矩阵Uij进行如下的矩阵运算，从而计算上述第1色校正量R1、G1、B1。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$

本发明的色校正方法的第13形态，是一种通过对第1色数据进行色校正而变换为与上述第1色数据对应的第2色数据的色变换方法，该色变换方法的特征在于，包括：(a)根据上述第1色数据按矩阵运算方式计算第1色校正量的步骤；(b)根据上述第1色数据的特性信息计算乘法系数的步骤；(c)通过使上述第1色校正量乘以上述乘法系数而计算第2色校正量的步骤及(d)通过将上述第2色校正量与上述第1色数据相加而计算上述第2色数据的步骤。

本发明的色校正方法的第14形态，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为亮度。

本发明的色校正方法的第15形态，其特征在于：上述亮度与规定值相比越小则在上述步骤(b)中计算的上述乘法系数的值越小。

本发明的色校正方法的第16形态，其特征在于：上述亮度与规定值相比越大则在上述步骤(b)中计算的上述乘法系数的值越小。

本发明的色校正方法的第17形态，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为色度。

本发明的色校正方法的第18形态，其特征在于：上述色度与规定值相比越大则在上述步骤(b)中计算的上述乘法系数的值越小。

本发明的色校正方法的第19形态，其特征在于：还包括(e)根据上述第1色数据计算上述特性信息的步骤。

本发明的色校正方法的第20形态，其特征在于：在上述步骤(e)中计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的各分量乘以规定的系数后的总和计算。

本发明的色校正方法的第21形态，其特征在于：在上述步骤(e)中计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的分量中的最大值计算。

本发明的色校正方法的第22形态，其特征在于：在上述步骤(e)中计算的上述特性信息，是上述第1色数据的色度，上述色度，根据上述第1色数据的分量的最大值与上述第1色数据的分量的最小值之差计算。

本发明的色校正方法的第23形态，上述第1色数据及上述第1色校正量，是分别与红、绿、蓝三基色信号对应的Ri、Gi、Bi及R1、G1、B1，上述步骤(c)，包括：(f)计算上述第1色数据中的最小值α、最大值β的步骤；(g)根据上述第1色数据及在上述步骤(f)中计算出的上述最小值α、上述最大值β计算分别与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α、y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri的步骤；(h)利用在上述步骤(g)中计算出的色调数据及规定的系数ap1～ap6、aq1～aq6计算具有h1r＝MIN(y、m)、h1g＝MIN(c、y)、h1b＝MIN(m、c)中的唯一不为零的值或当h1r、h1g、h1b全部为零时取零值的第1有效运算项T2、具有h1y＝MIN(r、g)、h1c＝MIN(g、b)、h1m＝MIN(b、r)中的唯一不为零的值或当h1y、h1c、h1m全部为零时取零值的第2有效运算项T4、具有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)中的唯一不为零的值或当h2ry、h2rm、h2gy、h2gc、h2bm、h2bc全部为零时取零值的第3有效运算项T5的步骤；(i)根据在上述步骤(f)中计算出的上述α及上述β计算系数矩阵Uij的步骤；(j)根据在上述(h)中计算出的上述第1有效运算项T2、上述第2有效运算项T4、上述第3有效运算项T5、在上述步骤(f)计算出的上述最小值α、及在上述步骤(i)中计算出的上述系数矩阵Uij进行如下的矩阵运算从而计算上述第1色校正量R1、G1、B1的步骤。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$

按照本发明的半导体装置的第1形态，由于备有根据第1色数据按矩阵运算方式计算第1色校正量的第1色校正量计算装置、根据第1色数据的特性信息计算乘法系数的乘法系数计算装置、通过使第1色校正量乘以上述乘法系数而计算第2色校正量的第2色校正量计算装置、通过将第2色校正量与第1色数据相加而计算第2色数据的色校正量加法运算装置，所以可以根据第1色数据的特性信息判定噪声分量对该第1色数据的影响程度及因色变换处理而发生彩色失真的可能性。因此，当所输入的第1色数据受到的噪声分量影响很大时，或当进行色变换处理后易于发生彩色失真时，通过将乘法系数设定为较小的值，即可解决现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的课题即随着提高色度的色变换处理而使噪声分量的影响增强的问题及发生彩色失真的问题。

另外，由于第1色校正量的计算按矩阵运算方式进行，所以无须象现有的表变换方式那样必需使用大容量存储器。因此，可以解决现有的基于表变换方式的色变换装置的课题即因需要大容量存储器因而很难实现LSI化或不能灵活地变更变换特性等问题。

按照本发明的色校正装置的第2形态，由于第1色数据的特性信息为亮度，所以可以根据亮度的大小判定噪声分量对该第1色数据的影响程度及因色变换处理而发生彩色失真的可能性。因此，当所输入的第1色数据受到的噪声分量影响很大时，或当进行色变换处理后易于发生彩色失真时，通过将乘法系数设定为较小的值，即可解决现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的课题即随着提高色度的色变换处理而使噪声分量的影响增强的问题及发生彩色失真的问题。

按照本发明的色校正装置的第3形态，由于亮度与规定值相比越小则由乘法系数计算装置计算的乘法系数的值越小，所以当第1色数据的亮度小而所受到的噪声分量的影响大时可以抑制随着提高色度的色变换处理而增强的噪声分量的影响。

按照本发明的色校正装置的第4形态，由于亮度与规定值相比越大则由乘法系数计算装置计算的乘法系数的值越小，所以当第1色数据的亮度高并易于发生彩色失真时可以抑制随着提高色度的色变换处理而发生的彩色失真。

按照本发明的色校正装置的第5形态，由于第1色数据的特性信息为色度，所以可以根据色度的大小判定该第1色数据因色变换处理而发生彩色失真的可能性。因此，当所输入的第1色数据受到的噪声分量影响很大时，或当进行色变换处理后易于发生彩色失真时，通过将乘法系数设定为较小的值，即可解决现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的课题即随着提高色度的色变换处理而使噪声分量的影响增强的问题及发生彩色失真的问题。

按照本发明的色校正装置的第6形态，由于色度与规定值相比越大则由乘法系数计算装置计算的乘法系数的值越小，所以当第1色数据的色度高并易于发生彩色失真时可以抑制随着提高色度的色变换处理而发生的彩色失真。

按照本发明的色校正装置的第7形态，由于还备有根据第1色数据计算特性信息的特性信息计算装置，所以当没有从外部输入特性信息以致必须从第1色数据进行计算时也能够处理。

按照本发明的色校正装置的第8形态，由特性信息计算装置计算的特性信息是第1色数据的亮度，而亮度按上述第1色数据的各分量乘以规定的系数后的总和计算，所以，例如通过将与第1色数据的各分量相乘的系数设定为与人们的视觉特性相适应的值，可以计算出与人们的感觉接近的亮度信息。此外，在希望根据NTSC和sRGB等标准、或标准色空间求取亮度信息等情况下，也能通过改变系数而很容易地处理。

按照本发明的色校正装置的第9形态，由特性信息计算装置计算的特性信息是第1色数据的亮度，而亮度按第1色数据的分量中的最大值计算，所以，在计算亮度时无需进行乘法运算，因而有助于减轻特性信息计算装置的运算负荷，并有助于减小用硬件构成时的电路规模。

按照本发明的色校正装置的第10形态，由特性信息计算装置计算的特性信息是第1色数据的色度，而色度根据第1色数据的分量的最大值与第1色数据的分量的最小值之差计算，所以，通过使用由小的运算负荷求得的最大值及最小值，很容易进行色度的计算，因而有助于减轻特性信息计算装置的运算负荷，并有助于减小用硬件构成时的电路规模。此外，如果按第1色数据的分量的最大值与第1色数据的分量的最小值之差计算色度，则只用减法即可计算色度因而可以使其效果得到进一步提高。

按照本发明的色校正装置的第11形态，由于乘法系数计算装置备有存储了与特性信息对应的乘法系数的查询表，所以通过改写表的内容即可很容易地实现各种各样的特性而无需变更电路结构。

另外，在本发明中，乘法系数计算装置所需的查询表，由仅与第1色数据的特性信息对应的一维查询表实现。就是说，不需要象现有的表变换方式中使用的例如三维查询表那样的大容量查询表。

按照本发明的色校正装置的第12形态，第1色数据及第1色校正量，是分别与红、绿、蓝三基色信号对应的Ri、Gi、Bi及R1、G1、B1，第1色校正量计算装置，备有：最大值·最小值计算装置，计算第1色数据中的最小值α、最大值β；色调数据计算装置，根据第1色数据及由最大值·最小值计算装置计算出的最小值α、最大值β计算分别与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α、y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri；有效运算项计算装置，利用色调数据及规定的系数ap1～ap6、aq1～aq6，计算具有h1r＝MIN(y、m)、h1g＝MIN(c、y)、h1b＝MIN(m、c)中的唯一不为零的值或当h1r、h1g、h1b全部为零时取零值的第1有效运算项T2、具有h1y＝MIN(r、g)、h1c＝MIN(g、b)、h1m＝MIN(b、r)中的唯一不为零的值或当h1y、h1c、h1m全部为零时取零值的第2有效运算项T4、具有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)中的唯一不为零的值或当h2ry、h2rm、h2gy、h2gc、h2bm、h2bc全部为零时取零值的第3有效运算项T5；系数发生装置，根据由最大值·最小值计算装置计算出的最小值α及最大值β计算系数矩阵Uij；矩阵运算装置，根据运算项计算装置计算出的第1有效运算项T2、第2有效运算项T4、第3有效运算项T5、由最大值·最小值计算装置计算出的最小值α、及由系数计算装置计算出的系数矩阵Uij进行如下的矩阵运算，从而计算第1色校正量R1、G1、B1， $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$

所以，能够仅对所关注的色调或色调间的规定区域进行独立的校正，并能以独立的方式校正色调间区域的改变程度，就是说，可以灵活地变更变换特性。

另外，原来根据上述13个多项式数据h1r、h1g、h1b、h1y、h1c、h1m、h2ry、h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm、α进行的矩阵运算，可以通过使用4个有效多项式数据即第1有效运算项T2、第2有效运算项T4、第3有效运算项T5、最小值α的矩阵运算进行。因此，可以大幅度地减小第1色校正量计算装置的运算负荷，特别是当用硬件构成时可以大幅度地减小其电路规模。

按照本发明的色校正方法的第13形态，由于包括：(a)根据第1色数据按矩阵运算方式计算第1色校正量的步骤；(b)根据第1色数据的特性信息计算乘法系数的步骤；(c)通过使第1色校正量乘以乘法系数而计算第2色校正量的步骤及(d)通过将第2色校正量与第1色数据相加而计算上述第2色数据的步骤，所以可以根据第1色数据的特性信息判定噪声分量对该第1色数据的影响程度及因色变换处理而发生彩色失真的可能性。因此，当所输入的第1色数据受到的噪声分量影响很大时，或当进行色变换处理后易于发生彩色失真时，通过将乘法系数设定为较小的值，即可解决现有的基于矩阵运算方式的色变换方法的课题即随着提高色度的色变换处理而使噪声分量的影响增强的问题及发生彩色失真的问题。

另外，由于第1色校正量的计算按矩阵运算方式进行，所以无须象现有的表变换方式那样必需使用大容量存储器。因此，可以解决现有的基于表变换方式的色变换装置的课题即因需要大容量存储器因而很难实现LSI化及不能灵活地变更变换特性等问题。

按照本发明的色校正方法的第14形态，由于第1色数据的特性信息为亮度，所以可以根据亮度的大小判定噪声分量对该第1色数据的影响程度及因色变换处理而发生彩色失真的可能性。因此，当所输入的第1色数据受到的噪声分量影响很大时，或当进行色变换处理后易于发生彩色失真时，通过将乘法系数设定为较小的值，即可解决现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的课题即随着提高色度的色变换处理而使噪声分量的影响增强的问题及发生彩色失真的问题。

按照本发明的色校正方法的第15形态，由于亮度与规定值相比越小则在步骤(b)中计算的乘法系数的值越小，所以当第1色数据的亮度小而所受到的噪声分量的影响大时可以抑制随着提高色度的色变换处理而增强的噪声分量的影响。

按照本发明的色校正方法的第16形态，由于亮度与规定值相比越大则在步骤(b)中计算的乘法系数的值越小，所以当第1色数据的亮度高并易于发生彩色失真时可以抑制随着提高色度的色变换处理而发生的彩色失真。

按照本发明的色校正方法的第17形态，由于第1色数据的特性信息为色度，所以可以根据色度的大小判定该第1色数据因色变换处理而发生彩色失真的可能性。因此，当所输入的第1色数据受到的噪声分量影响很大时，或当进行色变换处理后易于发生彩色失真时，通过将乘法系数设定为较小的值，即可解决现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的课题即随着提高色度的色变换处理而使噪声分量的影响增强的问题及发生彩色失真的问题。

按照本发明的色校正方法的第18形态，由于色度与规定值相比越大则在步骤(b)中计算的乘法系数的值越小，所以当第1色数据的色度高并易于发生彩色失真时可以抑制随着提高色度的色变换处理而发生的彩色失真。

按照本发明的色校正方法的第19形态，由于还包括(e)根据第1色数据计算特性信息的步骤，所以当没有从外部输入特性信息以致必须从第1色数据进行计算时也能够处理。

按照本发明的色校正方法的第20形态，在步骤(e)中计算的上述特性信息是第1色数据的亮度，而亮度按第1色数据的各分量乘以规定的系数后的总和计算，所以，例如通过将与第1色数据的各分量相乘的系数设定为与人们的视觉特性相适应的值，可以计算与人们的感觉接近的亮度信息。此外，在希望根据NTSC和sRGB等标准、或标准色空间求取亮度信息等情况下，也能通过改变系数而很容易地处理。

按照本发明的色校正方法的第21形态，在步骤(e)中计算的特性信息是第1色数据的亮度，而亮度按第1色数据的分量中的最大值计算，所以，在计算亮度时无需进行乘法运算，因而有助于减轻特性信息计算装置的运算负荷，并有助于减小用硬件构成时的电路规模。

按照本发明的色校正方法的第22形态，在步骤(e)中计算的特性信息是第1色数据的色度，而色度根据第1色数据的分量的最大值与第1色数据的分量的最小值之差计算，所以，通过使用由小的运算负荷求得的最大值及最小值，很容易进行色度的计算，因而有助于减轻特性信息计算装置的运算负荷，并有助于减小用硬件构成时的电路规模。此外，如果按第1色数据的分量的最大值与第1色数据的分量的最小值之差计算色度，则只用减法即可计算色度因而可以使其效果得到进一步提高。

按照本发明的色校正方法的第23形态，第1色数据及上述第1色校正量，是分别与红、绿、蓝三基色信号对应的Ri、Gi、Bi及R1、G1、B1，步骤(c)，包括：(f)计算第1色数据中的最小值α、最大值β的步骤；(g)根据第1色数据及在步骤(f)中计算出的最小值α、最大值β计算分别与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α、y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri的步骤；(h)利用在步骤(g)中计算出的色调数据及规定的系数ap1～ap6、aq1～aq6计算具有h1r＝MIN(y、m)、h1g＝MIN(c、y)、h1b＝MIN(m、c)中的唯一不为零的值或当h1r、h1g、h1b全部为零时取零值的第1有效运算项T2、具有h1y＝MIN(r、g)、h1c＝MIN(g、b)、h1m＝MIN(b、r)中的唯一不为零的值或当h1y、h1c、h1m全部为零时取零值的第2有效运算项T4、具有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)中的唯一不为零的值或当h2ry、h2rm、h2gy、h2gc、h2bm、h2bc全部为零时取零值的第3有效运算项T5的步骤；(i)根据在步骤(f)中计算出的α及β计算系数矩阵Ui j的步骤；(j)根据在(h)中计算出的第1有效运算项T2、第2有效运算项T4、第3有效运算项T5、在步骤(f)计算出的最小值α、及在步骤(i)中计算出的系数矩阵Uij进行如下的矩阵运算从而计算第1色校正量R1、G1、B1的步骤， $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$

所以，能够仅对所关注的色调或色调间的规定区域进行独立的校正，并能以独立的方式校正色调间区域的改变程度，就是说，可以灵活地变更变换特性。

另外，原来根据上述13个多项式数据h1r、h1g、h1b、h1y、h1c、h1m、h2ry、h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm、α进行的矩阵运算，可以通过使用4个有效多项式数据即第1有效运算项T2、第2有效运算项T4、第3有效运算项T5、最小值α的矩阵运算进行。因此，可以大幅度地减小第1色校正量计算装置的运算负荷，特别是当用硬件构成时可以大幅度地减小其电路规模。

本发明的目的、特征、涉及方面及优点，根据以下的详细说明及附图可以看得更加清楚。

附图的简单说明

图1是表示实施形态1的色变换装置的结构一例的框图。

图2是表示实施形态1的色变换装置中的第1色校正量计算装置的结构一例的框图。

图3是表示实施形态1的色变换装置中的乘法系数计算装置的结构一例的框图。

图4是表示实施形态1的色变换装置中的亮度信息计算装置的结构一例的框图。

图5是表示实施形态1的色变换装置中的存储在查询表内的乘法系数k与亮度信息V的关系的一例的曲线图。

图6是表示实施形态1的色变换装置中的存储在查询表内的乘法系数k与亮度信息V的关系的一例的曲线图。

图7是表示实施形态2的色变换装置的结构一例的框图。

图8是表示实施形态3的色变换装置中的亮度信息计算装置的结构一例的框图。

图9是表示实施形态4的色变换装置中的存储在查询表内的乘法系数k与亮度信息V的关系的一例的曲线图。

图10是表示实施形态5的色变换装置中的乘法系数计算装置的结构一例的框图。

图11是表示实施形态5的色变换装置中的色度信息计算装置的结构一例的框图。

图12是表示实施形态5的色变换装置中的存储在查询表内的乘法系数k和色度信息SA之间的关系的一例的曲线图。

图13是表示实施形态5的色变换装置中的存储在查询表内的乘法系数k和色度信息SA之间的关系的一例的曲线图。

图14是示意地示出实施形态6中的色调数据r、g、b、y、m、c与6个色调之间的关系的图。

图15是示意地示出实施形态6中的第1运算项h1r、h1y、h1g、h1c、h1b、h1m与6个色调之间的关系的图。

图16是示意地示出实施形态6中的第2运算项hry、hrm、hgy、hgc、hbm、hbc的运算系数aq1～aq6及ap1～ap6全部设定为1时的第2运算项与6个色调之间的关系的图。

图17是示意地示出实施形态6中的第2运算项hry、hrm、hgy、hgc、hbm、hbc的运算系数aq1～aq6及ap1～ap6的值改变时的第2运算项与6个色调之间的关系的图。

图18是示出实施形态6中的6个色调及色调间区域和与其对应的有效运算项之间的对应关系的图。

图19是表示实施形态6的色变换装置中的第1色校正量计算装置的结构一例的框图。

图20是表示实施形态6的色变换装置中的多项式运算器的结构一例的框图。

图21是表示实施形态6中的识别符号S1的值与第1色数据的最大值β、最小值α及等于零的色调数据之间的对应关系的图。

图22是用于说明实施形态6的色变换装置中的零除去器的动作的图。

图23是表示实施形态6的色变换装置中的矩阵运算器的一部分结构的框图。

图24是示出噪声分量小于原来的色数据分量时的原来的色数据分量、噪声分量及输入到图象显示装置的色数据分量的一例的图。

图25是示出噪声分量大于原来的色数据分量时的原来的色数据分量、噪声分量及输入到图象显示装置的色数据分量的一例的图。

图26是表示现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的结构的框图。

发明的具体实施方式

1.实施形态1

图1是表示本发明实施形态1的色变换装置的结构一例的框图。在该图中，1是第1色校正量计算装置，2是色校正量加法运算装置，4是乘法系数计算装置，5是第2色校正量计算装置。第1色校正量计算装置1的结构将在后文中说明，但第1色校正量计算装置1及色校正量加法运算装置2也可以分别具有与图26所示的现有的色变换装置中的色校正量计算装置101，色校正量加法运算装置102相同的结构。

作为色变换处理对象的第1色数据Ri、Gi、Bi，输入到第1色校正量计算装置1、色校正量加法运算装置2、乘法系数计算装置4。在第1色校正量计算装置1中，通过由下列的式(9)所示的线性运算，计算与第1色数据Ri、Gi、Bi对应的第1色校正量R1、G1、B1，并将其输出到色校正量加法运算装置2。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(A1\mathrm{ij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]$ …式(9)

在该式中，A1ij表示系数矩阵，其中，i＝1～3、j＝1～3。

另外，在乘法系数计算装置4中，从第1色数据Ri、Gi、Bi计算乘法系数k，并将其输出到第2色校正量计算装置5。然后，在第2色校正量计算装置5中，通过使第1色校正量R1、G1、B1分别乘以乘法系数k，计算第2色校正量R2、G2、B2，并将其输出到色校正量加法运算装置2。色校正量加法运算装置2，通过将第1色数据Ri、Gi、Bi与第2色校正量R2、G2、B2相加，计算出色变换后的输出数据即第2色数据Ro、Go、Bo。就是说，从色校正量加法运算装置2输出的第2色数据Ro、Go、Bo，由下列的式(10)表示。 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ro}\\ \mathrm{Go}\\ \mathrm{Bo}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]+k\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]$ …式(10)

另外，图2是表示图1所示的第1色校正量计算装置1的一种结构例的框图。在该图中，6a是矩阵运算器，7a是系数发生器。系数发生器7a，产生式(9)的矩阵运算的系数A1ij，并输出到矩阵运算器6a。矩阵运算器6a，利用第1色数据Ri、Gi、Bi及来自系数发生器7a的系数A1ij，通过式(9)的运算而计算第1色校正量R1、G1、B1。此外，式(9)的运算，显然可以很容易地用乘法装置及加法运算装置实现，因此这里将其详细说明省略。

另外，图3是表示图1所示的乘法系数计算装置4的一种结构例的框图。在该图中，8是亮度信息计算装置，9是查询表(LUT)。对乘法系数计算装置4输入的第1色数据Ri、Gi、Bi，输入到亮度信息计算装置8。亮度信息计算装置8，计算表示第1色数据的亮度的信息即亮度信息V，并输出到查询表9。

查询表9，由存储器等构成，预先存储着与亮度信息V的值对应的各乘法系数k的值。查询表9从存储器抽出与所输入的亮度信息V的值对应的乘法系数k并将其输出。例如，如在查询表9的存储器内以亮度信息V为地址存储着分别与亮度信息V的值对应的乘法系数k的值，则通过读出亮度信息V并将其作为地址输入，则可以输出与其对应的乘法系数k。

另外，图4是表示图3所示的亮度信息计算装置8的一种结构例的框图。在该图中，10a、10b、10c是乘法器，11a、11b是加法器。第1色数据Ri、Gi、Bi，与规定的系数kr、kg、kb一起输出到各乘法器10a、10b、10c，并输出各自的乘法运算结果。乘法器10b和10c的输出，输入到加法器11a，并输出其加法运算结果。加法器11a的输出，进一步与乘法器10a的输出一起输入到加法器11b，并将其加法运算结果作为亮度信息V输出。就是说，在图4所示的亮度信息计算装置8中，第1色数据的亮度信息V，由下列的式(11)表示。

V＝kr×Ri+kg×Gi+kb×Bi…式(11)

例如，当第1色数据Ri、Gi、Bi是符合NTSC标准的色数据时，在式(11)中，可以设定为kr＝0.3、kg＝0.59、kb＝0.11。另外，例如，如设kr＝0.25、kg＝0.5、kb＝0.25，则乘法器10a、10b、10c可以通过移位实现，因而可以削减电路。

这里，说明亮度信息V与从查询表9输出的乘法系数k之间的关系。在以下的说明中，假定第1色数据Ri、Gi、Bi为0～255的整数。此外，亮度信息V也假定为0～255的整数，并设kr＝0.25、kg＝0.5、kb＝0.25而由式(11)求取。进一步，假定乘法系数k以0以上、1以下的小数形式给出。

如上所述，当色数据在图象的暗部等的原来的色数据分量Rs、Gs、Bs小时，即当色数据的亮度低时，所受到的噪声分量的影响非常强。因此，当在这种情况下进行使色数据的色度提高的色变换处理、即增强色彩的处理时，将使噪声分量的影响进一步增强，因此，不仅没有改进却反而使图象显示装置所显示的图象看不清楚了。此外，当原来的色数据分量Rs、Gs、Bs小时，输入到装置内的第1色数据Ri、Gi、Bi当然也将变小。因此，在本实施形态中，当第1色数据的亮度低时(即原来的色数据的亮度低时)，可以减小用于提高色数据的色度的色变换的校正量。

图5是表示存储在查询表9内的乘法系数k与亮度信息V的关系的一例的曲线图。当V＝0时k＝0，当V＝255时k＝1，该范围内的乘法系数k的值，相对于亮度信息V呈线性变化。

当存储在查询表9内的乘法系数k与亮度信息V的关系如图5所示时，在例如图24所示的原来的色数据Rs＝192、Gs＝64、Bs＝64、噪声分量Rn＝8、Gn＝8、Bn＝24的例中，第1色数据为Ri＝200、Gi＝72、Bi＝88。与原来的色数据分量Rs、Gs、Bs表示红色不同，第1色数据Ri、Gi、Bi，因噪声分量Rn、Gn、Bn的影响而变成了稍微带点蓝色的红色。这时，由式(11)得到的第1色数据的亮度信息V＝108，根据图5的关系，乘法系数k＝0.42。

另一方面，在图25所示的色数据Rs＝24、Gs＝8、Bs＝8、噪声分量Rn＝8、Gn＝8、Bn＝24的例中，第1色数据为Ri＝32、Gi＝16、Bi＝32。与原来的色数据分量Rs、Gs、Bs表示红色不同，第1色数据Ri、Gi、Bi，因噪声分量Rn、Gn、Bn的影响而变成了品红色，因而在色调上发生了很大变化。这时，亮度信息V＝24，根据图5的关系，乘法系数k＝0.09。

在第2色校正量计算装置5中，通过使第1色校正量R1、G1、B1分别乘以乘法系数k，计算最终的第2色校正量R2、G2、B2。因此，乘法系数k越小，色变换处理的校正量越小。此外，由于存储在查询表9内的乘法系数k与亮度信息V的关系如图5所示，所以如上述的数值例所示，第1色数据的亮度越低则乘法系数k越小。

其结果是，当原来的色数据的亮度小而易受噪声分量的影响时，可以减小色变换处理的校正量。而当原来的色数据的亮度大而所受到的噪声分量的影响不怎么强时，可以通过增大乘法系数k而以接近现有技术的水平进行基于色变换处理的使色彩增强的处理。

因此，可以解决现有的基于矩阵运算方式的色变换装置的课题即当进行了提高色度的色变换处理时使噪声分量对亮度低的色数据的影响进一步增强的问题。

另外，这里，作为从亮度信息V求取乘法系数k的手段虽然使用了查询表，但这里使用的查询表可以由与亮度信息V对应的一维查询表实现。就是说，不需要象现有的表变换方式中使用的与色数据R、G、B对应的三维查询表那样的大容量查询表。

因此，可以解决现有的基于表变换方式的色变换装置的课题即因需要大容量存储器因而很难实现LSI化或不能灵活地变更变换特性等问题。

可是，在图5中，亮度信息V与乘法系数k的关系是比例关系，但本实施形态中的两者的关系并不限定于此，只要是亮度信息V的值小时能使乘法系数k减小的关系，都能取得同样的效果。

例如，图6是存储在查询表9内的乘法系数k与亮度信息V的关系的另一例的曲线图。当第1色数据的亮度低而所受到的噪声分量的影响特别强时(亮度信息V＜30时)，使乘法系数k＝0，从而根本不进行使色彩增强的色变换处理。而当第1色数据的亮度高而所受到的噪声分量的影响不大时(亮度信息V＞122时)，使乘法系数k的值为1，从而与现有技术一样进行使色彩增强的色变换处理。此外，如该图所示，在亮度信息为30＜V＜122的区间，使乘法系数k的值相对于亮度信息V呈线性变化。

在这种情况下，当第1色数据为Ri＝200、Gi＝72、Bi＝88时，亮度信息V＝108、乘法系数k＝0.85，乘法系数k与亮度信息V的关系，与图5的情况相比，可以更有效地进行使色彩增强的色变换处理。而当Ri＝32、Gi＝16、Bi＝32时，亮度信息V＝24、乘法系数k＝0，因此根本不进行使色彩增强的处理。

就是说，当乘法系数k与亮度信息V的关系如图5所示时，可以全面地抑制亮度信息V从小到大时的噪声分量的影响，但使色度增强的效果从总体上说较小。与此不同，在图6的情况下，当亮度信息V小时，可以特意地增大抑制噪声分量影响的效果，而当亮度信息V大时，则可以特意地增大使色度增强的效果。

另外，在本实施形态中，作为从亮度信息V求取对应的乘法系数k的手段使用了查询表，但也可以由运算电路等构成。但是，在使用查询表的结构中，具有通过改写表的内容可以很容易实现各种各样的特性而无需变更电路结构的在采用运算电路的结构中所没有的优点。

如上所述，按照本实施形态的色变换装置及色变换方法，不需要大容量的存储器，而且，进行使色数据的色度提高的处理时，不会使易受噪声分量影响的亮度低的色数据所受到噪声分量影响进一步增强，因而可以实现良好的彩色再现特性。

进一步，在本实施形态中，如图4及式(11)所示，通过使第1色数据Ri、Gi、Bi分别乘以规定的系数并求出其总和而计算亮度信息V。在人们的感觉中，由于视觉特性而使所感受到的亮度因颜色而不同。例如，即使是相同的信号电平，绿色使人感到明亮，而蓝色则使人有暗的感觉。因此，通过由式(11)定义亮度信息，可以计算出与人们的感觉接近的亮度信息V。

另外，第2色校正量，通过使第1色校正量乘以乘法系数k而求得。所以，为求得与第1色数据的亮度信息对应的色校正量(第2色校正量)而应计算的数据，可以只用乘法系数k。例如，在图26所示的现有的色变换装置中，也可以考虑以与第1色数据Ri、Gi、Bi的亮度信息对应的方式计算色校正量R1a、G1a、B1a。但是，如上所述，在图26的结构中，色校正量R1a、G1a、B1a，根据式(3)求取，所以，为使色校正量与第1色数据相对应，必须以与第1色数据的亮度信息对应的方式计算与第1色数据对应的各系数矩阵(A1ij)。就是说，由于在式(3)中i＝1～3、j＝1～3，所以必须计算合计9个系数数据。因此，在本实施形态中，还具有为求得与第1色数据的亮度信息对应的色校正量(第2色校正量)而应计算的数据量少的优点。

另外，在本实施形态中，主要以硬件的结构为前提进行了说明，但也可以用软件实现本实施形态所示的色变换处理的流程。

进一步，在本实施形态中，假定第1色数据由表示红、绿、蓝的3个分量构成，但是，即使第1色数据由4种颜色以上的分量构成时，显然也可以很容易地应用本发明并能取得同样的效果。而在这种情况下，亮度信息V可以根据该4种颜色以上的分量从色数据求得。

2.实施形态2

在实施形态1中，乘法系数计算装置4，备有亮度信息计算装置8，并构成为由亮度信息计算装置8从第1色数据Ri、Gi、Bi计算亮度信息V。但是，当预先已知第1色数据的亮度信息V时，只需根据预先已知的亮度信息V计算乘法系数k即可，而无须由乘法系数计算装置4从第1色数据计算亮度信息。

例如，在电视信号或视频信号等情况下，也可以考虑图象信号不是由R、G、B构成的信号而是由亮度信号和色差信号构成的情况。这时，例如当使色变换装置的输入为R、G、B信号时，必须从亮度信号和色差信号计算第1色数据Ri、Gi、Bi，然后将其输入到色变换装置内。但是，亮度信号，可以直接作为亮度信息V使用。因此，在这种情况下，色变换装置的乘法系数计算装置4，只需根据输入到装置内的亮度信息V(亮度信号)计算乘法系数k即可，而无需备有亮度信息计算装置8。

图7是表示实施形态2的色变换装置的结构一例的框图。在该图中，对与图1相同的要素标以相同的符号，这里将其说明省略。此外，4b是本实施形态的乘法系数计算装置。

乘法系数计算装置4b，输入亮度信息V，并输出与其值对应的乘法系数k。乘法系数计算装置4b，例如，可以由以亮度信息V为地址预先存储了与亮度信息V的各个值对应的乘法系数k的值的查询表构成。此外，也可以用运算电路构成。

如上所述，当第1色数据Ri、Gi、Bi的亮度信息V预先已知时，乘法系数计算装置4b无需备有亮度信息计算装置，因此可以简化电路结构及处理。

3.实施形态3

图8是表示实施形态3的色变换装置中的亮度信息计算装置8的结构一例的框图。如该图所示，亮度信息计算装置8，由最大值计算装置12构成。而本实施形态的色变换装置的除亮度信息计算装置8以外的结构，与实施形态1相同，所以，这里将其详细的说明省略。

对亮度信息计算装置8输入的第1色数据Ri、Gi、Bi，输入到最大值计算装置12，并将Ri、Gi、Bi中的最大值作为亮度信息V输出。就是说，在本实施形态中，将亮度信息定义为V＝MAX(Ri、Gi、Bi)。

在实施形态1中，通过使第1色数据分别乘以规定的系数并求出其总和而计算出与人们的感觉接近的亮度信息V(式11)。但是，第1色数据中所含噪声分量的发生与人们的感觉无关，并且，第1色数据中的噪声分量的影响，随着原来的色数据分量的Rs、Gs、Bs与噪声分量Rn、Gn、Bn的相对大小关系而变化。

例如，无论在将噪声分量Rn＝20、Gn＝20、Bn＝40与原来的色数据分量Rs＝200、Gs＝50、Bs＝50相加的情况下，或将Rn＝20、Gn＝20、Bn＝40与原来的色数据分量Rs＝50、Gs＝200、Bs＝50相加的情况下，噪声分量的影响，在色数据的空间内相等。但是，从实施形态1的亮度信息计算装置计算出的亮度信息，在这两种情况下是不同的。而从本实施形态的亮度信息计算装置计算出的亮度信息，在这两种情况下相同，都是V＝220。这就意味着在本实施形态的色变换装置中可以在色数据的空间中精确地表示出亮度信息受第1色数据中的噪声分量影响的敏感性。

另外，考虑到第1色数据中的噪声分量影响的大小主要取决于其色数据分量的最大值，所以，即使利用亮度信息V＝MAX(Ri、Gi、Bi)求取乘法系数k，也可以取得与实施形态1相同的效果。

进一步，在亮度信息V＝MAX(Ri、Gi、Bi)的计算中，与采用式(11)的亮度信息计算方法不同，不需要进行乘法运算。一般地说，乘法运算的运算负荷大，特别是用硬件构成时存在着其电路规模非常大的缺点。因此，在亮度信息的计算中没有乘法是非常有意义的，可以有助于减轻色变换装置中的亮度信息计算装置的运算负荷并有助于减小电路规模。

4.实施形态4

如采用以上示出的图1或图7的结构，则可以通过改变乘法系数k与亮度信息V的关系而抑制明亮颜色的彩色失真。图9是表示本发明实施形态4的色变换装置中的存储在查询表9内的乘法系数k与亮度信息V的关系的一例的曲线图。在以下的说明中，本实施形态的色变换装置的结构，除乘法系数k与亮度信息V的关系外，与实施形态3(图1和图8)相同。

在第1色校正量计算装置1中，通过由下列的式(12)表示的运算计算第1色校正量R1、G1、B1。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(A1\mathrm{ij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]$ …式(12)

在式(12)中，假定系数矩阵A1ij具有由下列的式(13)给出的系数。 $\left(A1\mathrm{ij}\right)=\left[\begin{array}{ccc}0.2& -0.1& -0.1\\ -0.1& 0.2& -0.1\\ -0.1& -0.1& 0.2\end{array}\right]$ …式(13)

这时，作为第1色数据，考虑输入Ri＝230、Gi＝20、Bi＝20这样的高亮度色数据的情况。这时的亮度信息V为230，因而从图9可知乘法系数k为0.4。而第1色校正量为R1＝42、G1＝-21、Bo＝-21。此外，假定将小数点以后四舍五入。因此，作为色变换装置的输出的第2色数据为Ro＝247、Go＝12、Bo＝12。

另一方面，作为第1色数据，考虑输入Ri＝240、Gi＝15、Bi＝15的情况。这时的亮度信息V为240，因而从图9可知乘法系数k为0.24。而R1＝45、G1＝-23、Bo＝-23。因此，第2色数据为Ro＝251、Go＝9、Bo＝9。

如上所述，在现有的色变换装置中，作为第1色数据输入了Ri＝230、Gi＝20、Bi＝20时得到的Ro、Go、Bo与输入Ri＝240、Gi＝15、Bi＝15的色数据时得到的Ro、Go、Bo相同，因而发生了彩色失真。与此不同，可以看到在本实施形态的色变换装置中不会发生彩色失真。

另外，在本实施形态中，作为亮度信息V采用了第1色数据Ri、Gi、Bi的最大值，但亮度信息V的计算方法并不限定于此，例如也可以如实施形态1所示根据式(11)进行计算。

另外，这里，作为从亮度信息V求取乘法系数k的手段虽然使用了查询表，但这里使用的查询表可以由与亮度信息V对应的一维查询表实现。就是说，不需要象现有的表变换方式中使用的与色数据R、G、B对应的三维查询表那样的大容量查询表。

这里，从亮度信息V求取对应的乘法系数k的手段，也可以由运算电路等构成。但是，在使用查询表的结构中，具有通过改写表的内容可以很容易实现各种各样的特性而无需变更电路结构的在采用运算电路的结构中所没有的优点。

如上所述，按照本实施形态的色变换装置及色变换方法，不需要大容量的存储器，而且，当进行使色数据的色度提高的处理时，可以抑制亮度高的色数据发生彩色失真。

另外，本实施形态中的亮度信息V与乘法系数k的关系，并不限定于图9所示的关系曲线，只要是亮度信息V的值小时能使乘法系数k减小的关系，都能取得同样的效果。

另外，在本实施形态中，主要以硬件的结构为前提进行了说明，但也可以用软件实现本实施形态所示的色变换处理的流程。

进一步，在本实施形态中，假定第1色数据由表示红、绿、蓝的3个分量构成，但是，即使第1色数据由4种颜色以上的分量构成时，显然也可以很容易地应用本发明并能取得同样的效果。而在这种情况下，亮度信息V可以根据该4种颜色以上的分量从色数据求得。

5.实施形态5

图10是表示本发明实施形态5的色变换装置中的乘法系数计算装置4的一种结构例的框图。在该图中，13是色度信息计算装置，9b是查询表(LUT)。乘法系数计算装置4以外的结构，与实施形态1(图1)相同，所以这里将其详细的说明省略。在实施形态1中，构成为将亮度信息用作第1色数据Ri、Gi、Bi的特性信息而计算乘法系数k，但在本实施形态的色变换装置中，将色度信息用作第1色数据Ri、Gi、Bi的特性信息而计算乘法系数k。

对乘法系数计算装置4输入的第1色数据Ri、Gi、Bi，输入到色度信息计算装置13。色度信息计算装置13，计算表示第1色数据Ri、Gi、Bi的色度的信息即色度信息SA，并输出到查询表9b。

查询表9b，由存储器等构成，预先存储着与色度信息SA的值对应的乘法系数k的值。查询表9b从存储器抽出与所输入的色度信息SA的值对应的乘法系数k并将其输出。例如，如在查询表9b的存储器内以色度信息SA为地址存储着分别与色度信息SA的值对应的乘法系数k的值，则通过读出色度信息SA并将其作为地址输入，则可以输出与其对应的乘法系数k。

由乘法系数计算装置4的查询表9b输出的乘法系数k，在第2色校正量计算装置5中，通过使第1色校正量R1、G1、B1分别乘以乘法系数k，计算第2色校正量R2、G2、B2。然后，由色校正量加法运算装置2将第2色校正量R2、G2、B2与第1色数据Ri、Gi、Bi相加，从而计算出第2色数据Ro、Go、Bo。

图11是表示图10所示的色度信息计算装置13的一种结构例的框图。在该图中，12b是最大值计算装置，14是最小值计算装置，15是色度运算装置，第1色数据Ri、Gi、Bi，输入到最大值计算装置12b及最小值计算装置14。最大值计算装置12b，计算第1色数据Ri、Gi、Bi的最大值MAX1并将其输出到色度运算装置15。最小值计算装置14，计算第1色数据Ri、Gi、Bi的最小值MIN1并将其输出到色度运算装置15。根据输入到色度运算装置15的最大值MAX1及最小值MIN1，计算由基于式(5)的下列式(14)表示的色度信息SA。

SA＝(MAX1-MIN1)/MAX1…式(14)

例如，当第1色数据为Ri＝255、Gi＝0、Bi＝0时，色度信息SA＝i.0，当第1色数据为Ri＝128、Gi＝64、Bi＝64时，色度信息SA＝0.5。

以下，说明本实施形态中的存储在查询表9b内的乘法系数k与色度信息SA的关系及其效果。此外，在以下的说明中，假定第1及第2色数据为0～255的整数，并对小数点以后进行四舍五入。

图12是表示存储在查询表9b内的乘法系数k和色度信息SA之间的关系的一例的曲线图。在SA＝0至SA＝0.3之间，乘法系数k＝1.0。而当SA＝1.0时k＝0.0，在SA＝0.3至SA＝1.0之间，k相对于SA呈线性变化。

这里，在第1色校正量计算装置1中，通过由下列式(15)表示的运算计算第1色校正量R1、G1、B1。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(A1\mathrm{ij}\right)\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ri}\\ \mathrm{Gi}\\ \mathrm{Bi}\end{array}\right]$ …式(15)

另外，在上述的式(15)中，假定系数矩阵A1ij具有由下列的式(16)给出的系数。 $\left(A1\mathrm{ij}\right)=\left[\begin{array}{ccc}0.2& -0.2& -0.2\\ -0.2& 0.2& -0.2\\ -0.2& -0.2& 0.2\end{array}\right]$ …式(16)

例如，作为第1色数据，考虑输入Ri＝255、Gi＝128、Bi＝128的情况。该第1色数据的色度Sati为0.5，根据图12，乘法系数k为0.72。此外，根据式(15)、(16)，第1校正量为R1＝0、G1＝-51、Bo＝-51。因此，根据式(9)，作为色变换装置的输出的第2色数据为Ro＝255、Go＝91、Bo＝91。该第2色数据的色度Sato为0.7，可以看出，通过色变换处理，提高了色数据的色度。

这里，作为第1色数据，考虑输入Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26这样的色度高的色数据的情况。该第1色数据的色度Sati为0.9，乘法系数k为0.14。此外，第1校正量为R1＝41、G1＝-51、Bo＝-51。因此，第2色数据为Ro＝255、Go＝19、Bo＝19。该第2色数据的色度Sato为0.93。

另一方面，作为第1色数据，考虑输入Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51的情况。该第1色数据的色度Sati为0.8，乘法系数k为0.29。此外，第1校正量，为R1＝31、G1＝-51、Bo＝＝-51。因此，第2色数据，为Ro＝255、Go＝36、Bo＝36。该第2色数据的色度Sato为0.86。

如上所述，在现有的色变换装置中，作为第1色数据输入Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26时所得到的第2色数据Ro、Go、Bo的值与输入Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51的第1色数据时得到的值相同，因而发生了彩色失真。与此不同，在本实施形态的色变换装置中不会发生彩色失真。

可是，本实施形态中的色度信息SA和乘法系数k之间的关系，并不限定于图12所示的关系，只要是色度信息SA的值大时能使乘法系数k减小的关系，都能取得同样的效果。

图13是表示存储在查询表9b内的乘法系数k和色度信息SA之间的关系的另一例的曲线图。在色度信息SA＝0至SA＝0.7之间，k＝1.0。而当SA＝1.0时k＝0.0，此外，在SA＝0.7至SA＝1.0之间，乘法系数k的值相对于色度信息SA呈线性变化。

在这种情况下，仍同样考虑上述的例。首先，当作为第1色数据输入Ri＝255、Gi＝128、Bi＝128时，第1色数据的色度Sati为0.5，根据图13，乘法系数k为1.0。此外，由于第1校正量为R1＝0、G1＝-51、Bo＝-51，所以第2色数据为Ro＝255、Go＝77、Bo＝77。该第2色数据的色度Sato为0.70，因而通过色变换处理提高了色数据的色度。

接着，当1色数据输入为Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26时，第1色数据的色度Sati为0.9，乘法系数k为0.34.此外，由于第1校正量为R1＝41、G1＝-51、Bo＝-51，所以第2色数据为Ro＝255、Go＝9、Bo＝9。该第2色数据的色度Sa to为0.96

另外，当第1色数据为输入Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51时，第1色数据的色度Sati为0.8，乘法系数k为0.67。此外，由于第1校正量为R1＝31、G1＝-51、Bo＝-51，所以第2色数据为Ro＝255、Go＝17、Bo＝17。该第2色数据的色度Sato为0.93

在这种情况下，第1色数据为Ri＝255、Gi＝26、Bi＝26时与Ri＝255、Gi＝51、Bi＝51时，第2色数据Ro、Go、Bo的值不同，因而也不会发生彩色失真。

从以上的例还可以看出，如将色度信息SA和乘法系数k之间的关系由图12表示的情况与由图13表示的情况进行比较，则在图12方面，第1色数据的色度高时的防止彩色失真的效果大，但色变换处理的使色度增强的效果从总体上说较小。与此不同，在图13的情况下，防止彩色失真的效果较小，但可以加大使色度增强的效果。

另外，这里，作为从色度信息SA求取乘法系数k的手段虽然使用了查询表，但这里使用的查询表可以由与色度信息SA对应的一维查询表实现。就是说，不需要象现有的表变换方式中使用的与色数据R、G、B对应的三维查询表那样的大容量查询表。

进一步，从色度信息SA求取对应的乘法系数k的手段，也可以由运算电路等构成。但是，在使用查询表的结构中，具有通过改写表的内容可以很容易实现各种各样的特性而无需变更电路结构的在采用运算电路的结构中所没有的优点。

如上所述，按照本实施形态的色变换装置及色变换方法，不需要大容量的存储器，而且，当进行使色数据的色度提高的处理时，可以抑制色度高的色数据发生彩色失真。

另外，在本实施形态中，主要以硬件的结构为前提进行了说明，但也可以用软件实现本实施形态所示的色变换处理的流程。

进一步，在本实施形态中，假定第1色数据由表示红、绿、蓝的3个分量构成，但是，即使第1色数据由4种颜色以上的分量构成时，显然也可以很容易地应用本发明并能取得同样的效果。而在这种情况下，色度信息SA可以根据该4种颜色以上的分量从色数据求得。

此外，在本实施形态中，构成为通过上列的式(14)的运算求取色度信息SA，但色度信息SA也可以通过使用第1色数据Ri、Gi、Bi的最大值MAX1及最小值MI N1的另一种运算求得。例如，将色度信息定义为SA＝MAX1-MIN1，显然也可以取得同样的效果，进一步，由于在这种情况下只通过减法运算即可计算色度信息SA，所以能够大幅度地减少运算量，并有助于减小用于计算色度信息SA的运算电路的规模。

另外，在本实施形态中，示出了乘法系数计算装置4备有色度信息计算装置13并由色度信息计算装置13从第1色数据Ri、Gi、Bi计算色度信息SA的结构。但是，当预先已知第1色数据的色度信息SA时，也可以将从装置外部输入的色度信息SA直接输入到查询表9b内并计算乘法系数k。因此，在这种情况下，为达到使电路结构及处理简化的目的，也也可以采用乘法系数计算装置4不具备色度信息计算装置13的结构。

6.实施形态6

在实施形态6中，示出本发明的色变换电路中的第1色校正量计算装置的一例。首先，说明本实施形态的第1色校正量计算装置中的用于求取第1色校正量R1、G1、B1的基本式。

假定输入到第1色校正量计算装置的第1色数据的各分量为表示红、绿、蓝的Ri、Gi、Bi，并设其最小值为β＝MAX(Ri、Gi、Bi)、其最大值为α＝MIN(Ri、Gi、Bi)。这时，与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r、g、b、y、m、c，可以分别表示为r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α及y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri。

图14(A)～(F)是示意地示出上述6个色调与色调数据r、g、b、y、m、c之间的关系的图。如该图所示，各色调数据分别与3个色调有关。

这里，将h1r＝MIN(y、m)、h1y＝MIN(r、g)、h1g＝MIN(c、y)、h1c＝MIN(g、b)、h1b＝MIN(m、c)、h1m＝MIN(b、r)定义为第1运算项。根据图14的关系，这些第1运算项h1r、h1y、h1g、h1c、h1b、h1m与上述6个色调之间的关系，可以分别示意地用图15(A)～(F)表示。从该图可知，各第1运算项只与特定的1个色调有关。

进一步，将h2ry＝MIN(aq1×h1y、ap1×h1r)、h2gy＝MIN(aq3×h1y、ap3×h1g)、h2gc＝MIN(aq4×h1c、ap4×h1g)、h2bc＝MIN(aq6×h1c、ap6×h1b)、h2 bm＝MIN(aq5×h1m、ap5×h1b)、h2rm＝MIN(aq2×h1m、ap2×h1r)定义为第2运算项。各式中的aq1～aq6及ap1～ap6，是规定的运算系数。

首先，为简化起见，在以下的说明中假定aq1～aq6及ap1～ap6全部为1。在这种情况下，第2运算项，分别变为h2ry＝MIN(h1y、h1r)、h2gy＝MIN(h1y、h1g)、h2gc＝MIN(h1c、h1g)、h2bc＝MIN(h1c、h1b)、h2bm＝MIN(h1m、h1b)、h2rm＝MIN(h1m、h1r)。根据图15的关系，这时的第2运算项h2ry、h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm与上述6个色调之间的关系，可以分别示意地用图16(A)～(F)表示。从该图可知，各第2运算项只与特定的色调间的中间区域(色调间区域)有关。就是说，h2ry、h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm，分别与红～黄、黄～绿、绿～青、青～蓝、蓝～品红、品红～红的6个色调间的中间区域的变化有关。

以下，说明第2运算项的运算系数aq1～aq6及ap1～ap6分别具有规定值的情况。图17(A)～(F)是示意地示出各第2运算项hry、hrm、hgy、hgc、hbm、hbc的运算系数aq1～aq6及ap1～ap6的值改变时的6个色调与第2运算项之间的关系的图。该图中的虚线a1～a6，表示出将aq1～aq6分别设定为比ap1～ap6大的值的情况。与此相反，虚线b1～b6，表示出将ap1～ap6设定为比aq1～aq6大的值的情况。在这种情况下，也可以看出，各第2运算项只与特定的色调间的中间区域有关。

例如，在红～黄之间，仅h2ry＝MIN(aq1×h1y、ap1×h1r)是有效的第2运算项，但当例如假定aq1与ap1之比为2∶1时，如图17(A)中的虚线a1所示，变为峰值靠近红色一侧的运算项，因而可以成为在红～黄色调之间靠近红色的区域内特别有效的运算项。另一方面，当例如假定aq1与ap1之比为1∶2时，在图17(A)中为如虚线b1所示的关系，变为峰值靠近黄色一侧的运算项，因而可以成为在红～黄色调之间靠近黄色的区域内特别有效的运算项。按同样方式，通过在黄～绿之间改变h2gy的aq3、ap3、在绿～青之间改变h2gc的aq4、ap4、在青～蓝之间改变h2bc的aq6、ap6、在蓝～品红之间改变h2bm的aq5、ap5、在品红～红之间改变h2rm的aq2、ap2，也可以在各色调间的区域内改变其特别有效的区域。

根据以上所述，可以将6个色调及色调间区域和与其对应的有效运算项之间的对应关系归纳在如图18所示的表内。图18(a)表示6个色调和第1运算项之间的对应关系，图18(b)表示色调间区域和第2运算项之间的对应关系。

这里，本实施形态的色变换电路的第1色校正量计算装置中的用于求取第1色校正量R1、G1、B1的基本式，设定为下列的式(17)。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Fij}\right)\left[\begin{array}{c}h1r\\ h1g\\ h1b\\ h1c\\ h1m\\ h1y\\ h2\mathrm{ry}\\ h2\mathrm{rm}\\ h2\mathrm{gy}\\ h2\mathrm{gc}\\ h2\mathrm{bm}\\ h2\mathrm{bc}\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$ …式(17)

式中，Fij为系数矩阵，i＝1～3、j＝1～13。

通过将第1色校正量的运算式设定为式(17)，如在系数矩阵Fij中改变与对想要调整的色调或色调间区域有效的运算项有关的系数，则可以仅对所关注的色调或色调间的规定区域进行独立的校正。

另外，如改变运算系数aq1～aq6及ap1～ap6的各系数，则可以改变色调间区域中的使各第2运算项特别有效的区域，而不会影响到其他色调。就是说，能以独立的方式校正色调间区域的改变程度。

因此，通过用式(17)进行的运算求取第1色校正量，可以灵活地改变色变换处理中的变换特性。

可是，按照式(17)的定义，必须对包括第1运算项及第2运算项、第1色数据的最小值α在内的13个运算项进行矩阵运算。因此，为实现该矩阵运算必须进行多次乘法运算。如上所述，由于乘法运算负荷大，特别是由硬件构成时其电路规模非常大，所以用于进行式(17)的运算的电路规模将变得很庞大。

因此，在本实施形态中，通过将第1运算项及第2运算项中的其值等于零的数据除去后进行基于式(17)的运算，提供一种可以减轻运算负荷并能减小电路规模的第1色校正量计算装置。

以下，说明其值等于零的第1运算项及第2运算项。首先，考察6个色调。例如，当第1色数据Ri、Gi、Bi表示红色时，如设W为常数，则r＝W、g＝b＝0。因此，y＝m＝W、c＝0。这时，在第1运算项中，h1r＝MIN(y、m)＝W，其他5个第1运算项，如图15所示全部为零。此外，这时，从图17可以看出，第2运算项全部为零，就是说，对红色，有效运算项仅为h1r＝MIN(y、m)。同样，其他色调的有效运算项，对绿色仅为h1g＝MIN(c、y)、对蓝色仅为h1b＝MIN(m、c)、对青色仅为h1c＝MIN(g、b)、对品红色仅为h1m＝MIN(b、r)、对黄色仅为h1y＝MIN(r、g)。

以下，考察6个色调间的中间区域(色调间区域)。例如，对红～黄区域，如图14所示b＝c＝0。因此，在第1运算项中，如图15所示，h1g＝MIN(c、y)、h1c＝MIN(g、b)、h1b＝MIN(m、c)、h1m＝MIN(b、r)为零，仅h1r＝MIN(y、m)、h1y＝MIN(r、g)为有效运算项。其结果是，在第2运算项中，如图17所示，仅h2ry＝MIN(h1y、h1r)为有效运算项，除此以外，其他5项全部为零。同样，其他区域的有效运算项，对黄～绿区域仅为h1y、h1g、h2gy、对绿～青区域仅为h1g、h1c、h2gc、对青～蓝区域仅为h1b、h1c、h2bc、对蓝～品红区域仅为h1b、h1m、h2bm、对品红～红区域仅为h1m、h1r、h2rm。

从以上所述可知，式(17)中同时为有效的运算项，至多也不过是4个，即第1运算项h1r、h1g、h1b中的1个、h1y、h1c、h1m中的1个、第2运算项h2ry、h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm中的1个、第1色数据Ri、Gi、Bi的最小值α。

就是说，通过灵活巧妙地使用色调数据的性质，当只关注每个象素的图象数据时，式(17)的多项式数据(第1运算项、第2运算项、α)，可以减少到13个数据中的4个有效数据。

图19是表示本发明实施形态6的色变换装置中的第1色校正量计算装置1的结构一例的框图。在该图中，16是计算和输出所输入的第1色数据Ri、Gi、Bi的最大值β＝MAX(Ri、Gi、Bi)和最小值α＝MIN(Ri、Gi、Bi)并生成和输出用于特定作为最大值的数据和作为最小值的数据的识别符号S1的αβ计算器、17是根据第1色数据Ri、Gi、Bi和来自αβ计算器16的输出计算色调数据r、g、b、y、m、c的色调数据计算器，18是多项式计算器，6b是矩阵运算器，7b是系数发生器。

另外，图20是表示图9所示的多项式运算器18的一种结构例的框图。在该图中，19是将所输入的色调数据中的等于零的数据除去的零除去器，20a、20b、20c是选择和输出从零除去器19输入的数据的最小值的最小值选择器。22是根据来自αβ计算器16的识别符号S1产生和输出运算系数aq及ap的运算系数发生器，21a、21b是将来自上述运算系数发生器22的运算系数aq及ap与最小值选择器20a、20b的输出进行乘法运算的运算器。

以下，说明上述第1色校正量计算装置的动作。输入到第1色校正量计算装置的第1色数据Ri、Gi、Bi，传送到αβ计算器16及色调数据计算器17。αβ计算器16，计算和输出第1色数据Ri、Gi、Bi的最大值β和最小值α，同时生成和输出用于特定第1色数据Ri、Gi、Bi中的作为最大值的数据和作为最小值的数据的识别符号S1。

色调数据计算器17，将第1色数据Ri、Gi、Bi和来自上述αβ计算器16的输出作为输入，进行r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α及y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri的减法运算处理，并输出6个色调数据r、g、b、y、m、c。

这时，由αβ计算器16计算的最大值β、最小值α，为β＝MAX(Ri、Gi、Bi)、α＝MIN(Ri、Gi、Bi)，由色调数据计算器17计算的6个色调数据r、g、b、y、m、c，通过r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α及y＝β-Bi、m＝β-Gi、c＝β-Ri的减法运算处理求得，所以，这6个色调数据，具有其中至少有2个等于零的性质。

例如，当最大值β为Ri、最小值α为Gi时(β＝Ri、α＝Gi)，根据上述的减法运算处理。可得g＝0及c＝0。而当最大值β为Ri、最小值α为B i时(β＝Ri、α＝Bi)，可得b＝0及c＝0。即，根据作为最大、最小的Ri、Gi、Bi的组合，至少可以使r、g、b中的1个和y、m、c中的1个合计2个的值等于零。

因此，也可以说，由上述αβ计算器16输出的识别符号S1，特定着6个色调数据中的等于零的数据。该识别符号S1，根据最大值β和最小值α是Ri、Gi、Bi中的哪一个，生成6种数值。图21是表示识别符号S1的值与第1色数据Ri、Gi、Bi的最大值β和最小值α及此时等于零的色调数据之间的对应关系的图。图中的识别符号S1的值只表示其一例，并不限于此，也可以是其他的值。

作为色调数据计算器17的输出的6个色调数据r、g、b及y、m、c，传送到多项式运算器18。此外，对多项式运算器18还输入从上述αβ计算器16输出的识别符号S1

这里，根据图20说明多项式运算器18的动作。在多项式运算器18中，来自色调数据计算器17的6个色调数据和来自αβ计算器16的识别符号S1，输入到零除去器19。在零除去器19中，根据识别符号S1，输出r、g、b中不为零的2个数据Q1、Q2和y、m、c中不为零的2个数据P1、P2。Q1、Q2、P1、P2，按图22所示决定。例如，在识别符号S1＝0的情况下，根据图22，输出为Q1＝r、Q2＝b、P1＝m、P2＝y。

另外，与图21一样，图22中的识别符号S1的值仍只是表示其一例，并不限于此，也可以是其他的值。

最小值选择器20a，选择和输出从上述零除去器19输出的数据Q1、Q2中的最小值T4＝MIN(Q1、Q2)，最小值选择器20b，选择和输出从上述零除去器19输出的数据P1、P2中的最小值T2＝MIN(P1、P2)。如上所述，Q1、Q2是r、g、b中不为零的2个数据，因此，T4是式(17)的第1运算项h1y、h1c、h1m中的有效运算项。同样，P1、P2是y、m、c中不为零的2个数据，因此，T2是式(17)的第1运算项h1r、h1g、h1b中的有效运算项。

另外，来自上述αβ计算器1 6的识别符号S1，输入到运算系数发生器22。运算系数发生器22，根据识别符号S1的值生成aq、ap，并将其输出到运算器21a、21b。运算器21a、21b，对有效的第1运算想T4和T2分别进行aq×T4、ap×T2的运算，并将运算结果输出到最小值选择器20c。然后，由最小值选择器20c选择和输出运算器21a及21b的输出中的最小值T5＝MIN(aq×T4、ap×T2)。如上所述，T4和T2是式(17)中的有效的第1运算项，因此，T5＝MIN(aq×T4、ap×T2)是式(17)中的有效的第2运算项。

就是说，由运算系数发生器22输出的aq、ap，对应于在第2运算项h2ry、h2gy、h2gc、h2bc、h2bm、h2rm的计算中使用的运算系数aq1～aq6及ap1～ap6。运算系数发生器22，根据识别符号S1判定有效的第2运算项，并从aq1～aq6及ap1～ap6中抽出与其对应的aq、ap后将其输出。

如上所述，T2、T4、T5，作为多项式数据从多项式运算器18输出。然后，将T2、T4、T5传送到矩阵运算器6b。另外，还将由αβ计算器16得到的第1色数据Ri、Gi、Bi的最小值α输入到矩阵运算器6b。

系数发生器7b，根据识别符号S1判定有效的第1运算项及第2运算项，并通过从式(17)所示的系数矩阵Fij抽出与其对应的元素而生成系数矩阵Uij，然后将其传送到矩阵运算器6b。

矩阵运算器6b。将来自多项式运算器18的多项式数据T2、T4、T5、来自αβ计算器16的第1色数据的最小值α、来自系数发生器7b的系数矩阵Uij作为输入，进行下列的式(18)的运算，并输出第1色校正量R1、G1、B1。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$ …式(18)

对于式(18)，在Uij中，i＝1～3、j＝1～4。

如上所述，式(18)，表示由式(17)中的有效的(不为零)的第1运算项及第2运算项、第1色数据的最小值α和与其对应的系数矩阵元素构成的矩阵运算，可以得到与式(17)相同的运算结果。

这里，图23是表示矩阵运算器6b的一部分结构的框图，示出计算和输出第1色校正量中的R1时的结构。在图中，10d～10g是乘法器，11c～11e是加法器。

乘法器10d～10g，分别将来自多项式运算器18的多项式数据T2、T4、T5、来自αβ计算器16的最小值α、来自系数发生器7b的系数矩阵Uij作为输入，并输出各自的乘积。

加法器11c、11d，将各乘法器10d～10g的输出即乘积作为输入，对输入数据进行加法运算并输出其和。加法器11e，将来自加法器11c、11d的数据相加后，将其和作为第1色校正量R1输出。

从式(18)可以看出，第1色校正量R1、G1、B1，可以分别通过选择系数矩阵Uij的元素而用1个图23的结构进行计算。另一方面，如使用3个图23的结构并通过并行处理进行R1、G1、B1的计算，则可以进行高速的矩阵运算。

如上所述，按照本实施形态的第1色校正量计算装置，可以将式(17)的矩阵运算中的13个多项式数据(第1运算项、第2运算项、第1色数据的最小值α)减少到4个有效的多项式数据，并用式(18)计算出第1色校正量R1、G1、B1。

因此，与进行式(17)的矩阵运算时相比，实际上可以大幅度地减少乘法运算的次数。因此，可以大幅度地减小运算负荷，特别是当用硬件构成时可以大幅度地减小其电路规模。

另外，由于第1色校正量的运算基本上是根据式(17)进行，所以能够仅对所关注的色调或色调间的规定区域进行独立的校正，并能以独立的方式校正色调间区域的改变程度。就是说，可以灵活地变更变换特性。

这里，如上所述，根据第1色数据Ri、Gi、Bi的组合，可以使色调数据r、g、b、y、m、c中的至少2个以上的值等于零。换句话说，在某些情况下可以使6个色调数据中的3个以上的值为零。但是，在图21和图22中，没有给出色调数据中3个以上为零的情况。这时，如色调数据中3个以上为零，则只需按如下方式进行处理即可。

例如，当Ri＞Gi＝Bi时，因β＝Ri、α＝Gi、Bi，所以g＝b＝c＝0，可知这是色调数据中3个以上为零的情况。这时，在图21中，识别符号S1＝0及S1＝1的两种情况与这种情况相对应。但是，这时，无论是S1＝0还是S1＝1，如按图22的Q1、Q2、P1、P2的组合，则在两种情况下运算结果相同，因此都可以得到所需的运算结果T2＝h1r＝MIN(y、m)、T4＝T5＝0。此外，对6个色调数据中3个以上为零的其他组合也是一样。

另外，当Ri＝Gi＝Bi、即6个色调数据全为零时，在图21中，这种情况与S1＝0～5的所有情况相对应。在这种情况下，S1＝0～5的任何一种情况都同样可以得到所需的运算结果T2＝T4＝T5＝0。

就是说，当色调数据中3个以上为零时，只需从与其相符的多个识别符号中选择任意的一种即可。而其选择方法也是任意的。当然，也可以采用设有与色调数据中3个以上为零的情况分别对应的识别符号的结构。

另外，在本实施形态中，主要以硬件的结构为前提进行了说明，但也可以用软件实现本实施形态所示的色变换处理的流程。

至此对本发明进行了详细的说明，但以上所述在所有方面都只是说明例，本发明并不限定于此。只要不脱离本发明的范围，当然可以设想出与说明例不同的无数个变形例。

Claims (23)

1.一种色变换装置，通过对第1色数据进行色校正而变换为与上述第1色数据对应的第2色数据，该色变换装置的特征在于：备有根据上述第1色数据按矩阵运算方式计算第1色校正量的第1色校正量计算装置(1)、根据上述第1色数据的特性信息计算乘法系数的乘法系数计算装置(4)、通过使上述第1色校正量乘以上述乘法系数而计算第2色校正量的第2色校正量计算装置(5)、通过将上述第2色校正量与上述第1色数据相加而计算上述第2色数据的色校正量加法运算装置(2)。

2.根据权利要求1所述的色变换装置，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为亮度。

3.根据权利要求2所述的色变换装置，其特征在于：上述亮度与规定值相比越小则由上述乘法系数计算装置(4)计算的上述乘法系数的值越小。

4.根据权利要求2所述的色变换装置，其特征在于：上述亮度与规定值相比越大则由上述乘法系数计算装置(4)计算的上述乘法系数的值越小。

5.根据权利要求1所述的色变换装置，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为色度。

6.根据权利要求5所述的色变换装置，其特征在于：上述色度与规定值相比越大则由上述乘法系数计算装置(4)计算的上述乘法系数的值越小。

7.根据权利要求1所述的色变换装置，其特征在于：还备有根据上述第1色数据计算上述特性信息的特性信息计算装置(8、13)。

8.根据权利要求7所述的色变换装置，其特征在于：由上述特性信息计算装置(8、13)计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的各分量乘以规定的系数后的总和计算。

9.根据权利要求7所述的色变换装置，其特征在于：由上述特性信息计算装置(8、13)计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的分量中的最大值计算。

10.根据权利要求7所述的色变换装置，其特征在于：由上述特性信息计算装置(8、13)计算的上述特性信息，是上述第1色数据的色度，上述色度，根据上述第1色数据的分量的最大值与上述第1色数据的分量的最小值之差计算。

11.根据权利要求1所述的色变换装置，其特征在于：上述乘法系数计算装置(4)，备有存储了与上述特性信息对应的上述乘法系数的查询表(9、9b)。

12.根据权利要求1所述的色变换装置，其特征在于：上述第1色数据及上述第1色校正量，是分别与红、绿、蓝三基色信号对应的Ri、Gi、Bi及R1、G1、B1，上述第1色校正量计算装置(1)，备有：最大值·最小值计算装置(16)，计算上述第1色数据中的最小值α、最大值β；色调数据计算装置(17)，根据上述第1色数据及由上述最大值·最小值计算装置计算出的上述最小值α、上述最大值β计算分别与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α、y＝β-Ri、m＝β-Gi、c＝β-Ri；有效运算项计算装置(18)，利用上述色调数据及规定的系数ap1～ap6、aq1～aq6，计算具有h1r＝MIN(y、m)、h1g＝MIN(c、y)、h1b＝MIN(m、c)中的唯一不为零的值或当h1r、h1g、h1b全部为零时取零值的第1有效运算项T2、具有h1y＝MIN(r、g)、h1c＝MIN(g、b)、h1m＝MI N(b、r)中的唯一不为零的值或当h1y、h1c、h1m全部为零时取零值的第2有效运算项T4、具有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)中的唯一不为零的值或当h2ry、h2rm、h2gy、h2gc、h2bm、h2bc全部为零时取零值的第3有效运算项T5；系数发生装置(7b)，根据由上述最大值·最小值计算装置计算出的上述最小值α及上述最大值β计算系数矩阵Uij；矩阵运算装置(6b)，根据上述运算项计算装置计算出的上述第1有效运算项T2、上述第2有效运算项T4、上述第3有效运算项T5、由上述最大值·最小值计算装置计算出的上述最小值α、及由上述系数计算装置计算出的上述系数矩阵Uij进行如下的矩阵运算，从而计算上述第1色校正量R1、G1、B1。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$

13.一种色变换方法，通过对第1色数据进行色校正而变换为与上述第1色数据对应的第2色数据，该色变换方法的特征在于，包括：(a)根据上述第1色数据按矩阵运算方式计算第1色校正量的步骤；(b)根据上述第1色数据的特性信息计算乘法系数的步骤；(c)通过使上述第1色校正量乘以上述乘法系数而计算第2色校正量的步骤；(d)通过将上述第2色校正量与上述第1色数据相加而计算上述第2色数据的步骤。

14.根据权利要求13所述的色变换方法，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为亮度。

15.根据权利要求14所述的色变换方法，其特征在于：上述亮度与规定值相比越小则在上述步骤(b)中计算的上述乘法系数的值越小。

16.根据权利要求14所述的色变换方法，其特征在于：上述亮度与规定值相比越大则在上述步骤(b)中计算的上述乘法系数的值越小。

17.根据权利要求13所述的色变换方法，其特征在于：上述第1色数据的特性信息为色度。

18.根据权利要求17所述的色变换方法，其特征在于：上述色度与规定值相比越大则在上述步骤(b)中计算的上述乘法系数的值越小。

19.根据权利要求13所述的色变换方法，其特征在于：还包括(e)根据上述第1色数据计算上述特性信息的步骤。

20.根据权利要求19所述的色变换方法，其特征在于：在上述步骤(e)中计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的各分量乘以规定的系数后的总和计算。

21.根据权利要求19所述的色变换方法，其特征在于：在上述步骤(e)中计算的上述特性信息，是上述第1色数据的亮度，上述亮度，按上述第1色数据的分量中的最大值计算。

22.根据权利要求19所述的色变换方法，其特征在于：在上述步骤(e)中计算的上述特性信息，是上述第1色数据的色度，上述色度，根据上述第1色数据的分量的最大值与上述第1色数据的分量的最小值之差计算。

23.根据权利要求13所述的色变换方法，上述第1色数据及上述第1色校正量，是分别与红、绿、蓝三基色信号对应的Ri、Gi、Bi及R1、G1、B1，上述步骤(c)，包括：(f)计算上述第1色数据中的最小值α、最大值β的步骤；(g)根据上述第1色数据及在上述步骤(f)中计算出的上述最小值α、上述最大值β计算分别与红、绿、蓝、黄、品红和青色有关的6个色调数据r＝Ri-α、g＝Gi-α、b＝Bi-α、y＝β-B i、m＝β-Gi、c＝β-Ri的步骤；(h)利用在上述步骤(g)中计算出的色调数据及规定的系数ap1～ap6、aq1～aq6计算具有h1r＝MIN(y、m)、h1g＝MIN(c、y)、h1b＝MIN(m、c)中的唯一不为零的值或当h1r、h1g、h1b全部为零时取零值的第1有效运算项T2、具有h1y＝MIN(r、g)、h1c＝MIN(g、b)、h1m＝MI N(b、r)中的唯一不为零的值或当h1y、h1c、h1m全部为零时取零值的第2有效运算项T4、具有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)中的唯一不为零的值或当h2ry、h2rm、h2gy、h2gc、h2bm、h2bc全部为零时取零值的第3有效运算项T5的步骤；(i)根据在上述步骤(f)中计算出的上述α及上述β计算系数矩阵Uij的步骤；(j)根据在上述(h)中计算出的上述第1有效运算项T2、上述第2有效运算项T4、上述第3有效运算项T5、在上述步骤(f)计算出的上述最小值α、在上述步骤(i)中计算出的上述系数矩阵Uij进行如下的矩阵运算从而计算上述第1色校正量R1、G1、B1的步骤。 $\left[\begin{array}{c}R1\\ G1\\ B1\end{array}\right]=\left(\mathrm{Uij}\right)\left[\begin{array}{c}T2\\ T4\\ T5\\ \mathrm{\α}\end{array}\right]$

Images