JP2000350050A - 空間比較を用いた色域内画像の再現 - Google Patents

空間比較を用いた色域内画像の再現

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JP2000350050A
JP2000350050A JP2000132401A JP2000132401A JP2000350050A JP 2000350050 A JP2000350050 A JP 2000350050A JP 2000132401 A JP2000132401 A JP 2000132401A JP 2000132401 A JP2000132401 A JP 2000132401A JP 2000350050 A JP2000350050 A JP 2000350050A
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John J Mccann
ジョン・ジェイ・マックキャン
Paul M Hubel
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Abstract

(57)【要約】 【課題】色域マッピング技術を用いて、カラーデジタル
画像形成における再現品質を向上させる。 【解決手段】取込まれたまたは生成された原画像（１３
０）に対する方法であって、ここで、該原画像（１３
０）は、関連するオリジナルの色域を含むカラーデジタ
ル画像であり、前記原画像内の空間比較に基づいて、結
果として得られる画像内の複数の画素値を調整すること
により、少なくとも１つの目標色域内で前記結果として
得られる画像（１６０）を形成するステップを含む、前
記方法を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル画像処理
に関し、特に、カラーデジタル画像に対する色域マッピ
ングに関する。
【０００２】
【従来の技術】現代の技術により、カラー画像を印刷ま
たは表示することが容易となっている。かかる画像は、
一般に、コンピュータによって生成されるか、走査され
て取込まれるか、あるいはデジタルカメラまたはビデオ
カメラによって取込まれる。しかしながら、再現された
画像は、人が好ましいと感じるほど視覚的に満足のいく
ものではないことが多い。再現された画像に失望する原
因の１つは、原画像の色域(color gamut)が、出力装置
が生成することのできる色域の範囲外の色を有する画素
を含む場合に発生する。
【０００３】図１は、ＣＩＥＬＡＢ空間における、ある
画像の色域外（out-of-gamut）問題を概略的に説明する
図である。図１において、画像色域、すなわち入力色域
１１０が出力色域１２０と一致していないことが分る。
簡単に言えば、入力画像（入力色域１１０）に、出力色
域１２０に含まれていないために出力装置が再現するこ
とのできない色がある。そのため、入力画像を修正する
多くの方法があり、それによって、特定の出力装置の色
域を用いて入力画像を再現することができる。かかる技
術は、当技術分野において周知であり、一般に「色域マ
ッピング(gamutmapping)」または「色域圧縮(gamut com
pression)」技術と呼ばれる。簡単のために、これら技
術のすべてを説明するための総称的な用語として、以
下、「色域マッピング」という語を使用する。しかしな
がら、別に指摘がない限りは、色域マッピング技術につ
いて述べる場合は色域圧縮技術も含んでいる、というこ
とは理解すべきである。一般的な色域マッピング技術の
概説は、Jan Morovicの博士論文「To Develop a Univer
sal Gamut Mapping Algorithm」（University of Derb
y, １９９８年１０月発行、第７〜６４頁）（縮約形式
版）の第２章に見ることができる。
【０００４】簡単に述べると、再現画像を原画像と同じ
ように見せるための一般的な従来からの方法は、画素毎
に色を比色定量的に一致させるというものである。再現
媒体の色域が原画像の色域より小さい場合、すべての画
素を一致させることは不可能である。しかし、色域外(e
xtra-gamut)の画素もすべて、個々に色空間にマッピン
グしなければならない。画素毎のマッピングを行うアル
ゴリズムでは、２つの適切ではない選択肢の一方を選択
しなければならない。すなわち、すべての色域外の画素
を、それに最も近い色域内（in-gamut）の色にマッピン
グする場合、原画像の多くの異なる色が同じ色にマッピ
ングされることとなり、それによって、再現画像におい
て詳細が失われ、視覚的に明白に誤った詳細が生成され
るようになる。代りに、それら色域外の色を色域内の色
の異なる色分布にマッピングすると、画像中のマッチン
グしていない、変成した画素の数が実質的に増大する。
いずれの選択においても、再現は不十分である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】このように、色域マッ
ピング技術が、カラーデジタル画像形成処理装置に対し
てカラー画像再現品質を制限し、多くの用途においてこ
れらの装置の使用を妨げている、ということが分る。
【０００６】従って、カラーデジタル画像に対応付けら
れた色域を、視覚的に満足のいくように特定の装置の色
域に迅速、正確かつ頑強にマッピングすることにより、
カラーデジタル画像形成における再現品質を向上させる
ことができる色域マッピング技術が必要であり、それは
まだ解決されていない。
【０００７】
【課題を解決するための手段】カラーデジタル画像に対
応付けられた色域を、視覚的に満足がいくように特定の
装置の色域に迅速、正確かつ安定的にマッピングするこ
とにより、カラーデジタル画像形成における再現品質を
向上させる方法および装置を開示する。
【０００８】色域内（in-gamut）再現画像のみばえの改
善は、人間の視覚系によって用いられるものと同様の計
算、すなわち空間比較法を用いることに基づく。この新
たな方法では、画素マッチングではなく空間比較に基づ
いて新たな再現画像を合成する。
【０００９】１つの実施の形態として、本方法は、媒体
Ａの原画像の色を３次元色空間で記述することから開始
する。次に、ＧＯＡＬ画像と呼ばれる。理想的には、そ
れは、Ｌａｂ等のような等方性空間である。第２に、第
２の媒体Ｂに同じ色空間で描かれた再現画像がある。媒
体Ｂの色域は媒体Ａの色域より小さいため、この画像
は、小さい方の色域の範囲内で可能な最もよくマッチし
た画像である。媒体Ｂにおいて、元の媒体Ａの色に最も
近い色をマッチングするよう、画素毎に計算が行われ
る。この中間画像は、ＢＥＳＴ画像と呼ばれる。
【００１０】上記計算では、人間の視覚モデルを使用す
る。１つの実施の形態では、（元の）ＧＯＡＬ画像およ
びＢＥＳＴ画像をそれらのｒ、ｇ、ｂ（すなわち、赤、
緑、青）の色分解チャンネルに変換することから開始す
る。なお、代りに、ＹｕｖまたはＬａｂ輝度クロミナン
スチャンネル等、異なるチャンネルを使用することも可
能である。そして、赤チャンネルのＧＯＡＬ画像、Ｇｏ
ａｌｒにおける異なる領域間で、空間比較を行う。例え
ば、２つの異なる位置、ｘ，ｙおよびｘ’，ｙ’におい
て、強度の比を求める。次に、その画像に亙ってこれら
の空間比較を積分する。これは、例えば、x，ｙにおけ
るＢｅｓｔｒ（赤チャンネルＢＥＳＴ画像）の古い値に
比（Ｇｏａｌｒx',y'／Ｇｏａｌｒx,y）を掛けてｘ’，
ｙ’における新たな積を求めることにより、行われる。
そして、その結果は、正規化（リセット）される。種々
の空間積分の結果は、平均化される。
【００１１】これらの空間比較は、まず、大きい（粗
い）空間分割（すなわち、最小のマルチ解像度画像）を
もって行われ、その出力を補間して、その次により小さ
い空間分割画像（マルチ解像度画像）に対する古い値を
求める。この空間分割（画像サイズ）において古い中間
画像を計算するために、比、積、リセット、平均化、サ
イズ変更の計算が行われる。このプロセスは、空間解像
度が１．０（完全な解像度）となるまで継続する。この
古い画像は、最終出力分割である。そして、ｇおよびｂ
の分割に対しても、比、積、リセット、平均化、サイズ
変更のステップを繰返す。そして、これらｒ、ｇ、ｂの
最終的な分割を再び組立てると、カラーの新たなＢＯＵ
Ｔ画像が得られる。
【００１２】あるいは、マルチスカラ画像を使用せず
に、画像内で徐々に距離を小さくするようにして、単一
解像度画像から比を計算する。
【００１３】本発明の重要な態様は、シーンの中で感知
される放射輝度から画像の外観を計算する代りに、ＧＯ
ＡＬ画像とＢＥＳＴ画像の両方を使用して、媒体Ｂの色
域内で媒体Ａの原画像と同じ空間比較を有する、結果と
して得られる新たな画像を計算することができる、とい
うことである。また、ＧＯＡＬ画像（原画像）およびＢ
ＥＳＴ画像を用いるこの技術は、ダイナミックレンジが
制限されている画像に対する従来の空間比較法に適用す
る場合にも有用である。
【００１４】本発明により、ユーザは、完全に異なる比
色定量値を有する別の画像であるかのように見えるよ
う、ある画像内のすべての画素に対して新たな値を計算
することができる。
【００１５】添付図面と共に以下の詳細な説明により、
本発明は容易に理解されよう。なお、図面において同じ
参照番号は同じ構造上の要素を示している。
【００１６】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を、図１乃至
図１１を参照して以下に説明する。本発明は、これら限
定された実施の形態の範囲を超えるものであるため、当
業者は、これらの図面に関連してここに示す詳細な説明
が説明の目的のためのものであることを容易に認めるで
あろう。
【００１７】図２は、本発明による色域内画像再現のた
めの空間比較法１５０を有するデジタル画像形成システ
ム１００（以下、単にシステム１００とする）を示すブ
ロック図である。ここに示すように、図２は、本発明の
１つの実施の形態の全体図である。システム１００は、
原画像（ＧＯＡＬ画像１３０）から第２の再現画像（Ｂ
ＥＳＴＯＵＴ画像１６０）を計算する。このＢＥＳＴＯ
ＵＴ画像１６０は、色域が異なる媒体によって描かれて
いるされるにも関わらず、原画像に可能な限り近く見え
る画像である。元のＧＯＡＬ画像１３０は、計算に対し
入力データを提供する。また、再現媒体に関する色域情
報１４０も、プロセス１５０に対して入力データを提供
する。プロセス１５０は、再現媒体の色域を記述するこ
のデータを使用して、結果としてのＢＥＳＴＯＵＴ画像
１６０（色域内画像）を計算する。
【００１８】システム１００は、単一の集積化した装置
でもよく、あるいは、別々の構成要素から個々にまたは
組合せて形成されていてもよい。原画像１３０の画像取
込は、デジタルカメラ（スチルまたはビデオ）あるいは
スキャナ等、広範な種類の画像取込装置のうちの任意の
ものによって行うことができる。ここで用いられている
ように、「取込む(capture)」という語は、広く意味を
もつ。例えば、スプレッドシートグラフで生成された色
が、ディスプレイに表示した場合は明瞭に見えるが、ス
ライド上に印刷した時は、空間比較法を使用して処理し
なければ識別が困難である、といった場合がある。この
ため、例えば、この説明のコンテキスト内では、原画
像、すなわちＧＯＡＬ画像１３０は、１つまたは複数の
コンピュータによって生成されたソースを用いて形成さ
れたコンピュータ生成画像とすることができる。同じく
本明細書で用いられているように、「原（元の、オリジ
ナルの）（original）」という語は、広い意味を有す
る。例えば、デジタルカメラによって取込まれた画像
が、「原」画像となる前にデジタル写真処理技術によっ
て変更される場合がある。同様に、結果として得られる
再現画像、すなわちＢＥＳＴＯＵＴ画像１６０の画像再
現は、格納、表示、印刷等のための装置を含む広範な種
類の画像再現装置の任意のものによって行うことができ
る。
【００１９】別の例として、プロセス１５０が画像取込
装置または再現装置、あるいはそれら両方から分離して
いる場合もある。そのような場合、実際の再現装置（お
よびその関連する色域）は未知であってもよい。この状
態は、例えば、インターネットで送信する画像を用意す
る場合に起こり得る。かかる場合、再現画像、すなわち
ＢＥＳＴＯＵＴ画像１６０は、目標再現装置の目標色域
を予測するために汎用色域を使用して生成することがで
きる。
【００２０】更に別の例では、装置ＲＧＢ空間から標準
ＲＧＢ空間（例えば、ｓＲＧＢ）等、ある色空間から別
の色空間に変換するために使用することも可能である。
このような場合、標準の変換が実行される時、例えばク
リッピングのために、一方の空間から他方の空間への変
換中にデータ損失が発生する可能性がある。しかしなが
ら、この損失は、空間比較を用いるマッピングにより避
けることが可能である。
【００２１】本発明によれば、原画像、すなわちＧＯＡ
Ｌ画像１３０を処理して、目標再現装置の目標色域内の
色域を有する再現画像、すなわちＢＥＳＴＯＵＴ画像１
６０が提供される。この処理には、入力取込装置内部ま
たは外部の（例えば、ホストコンピュータ内、または出
力装置内）、マイクロプロセッサまたはデジタル信号プ
ロセッサ等のプログラム可能な装置によって実行するこ
とができる、画像データの数学的操作が含まれる。更
に、システム１００の構成要素は、デジタル画像形成シ
ステム内の特定の機能を実行する装置の例として示され
ている。従って、デジタル画像形成装置内で実行される
ものとして述べられている機能は、特定の機能を実行す
ることができるあらゆる装置によって実行が可能であ
る。例えば、プロセス１５０は、マイクロプロセッサ、
特定用途向け集積回路、離散回路、または状態機械等、
ここで、述べられている機能を実行することができる回
路または構成要素であれば何でもよい。
【００２２】図３は、従来のプロセスと本発明の実施の
形態とによる色域内再現画像の計算を説明する図であ
る。本発明の１つの実施の形態では、プロセスは画像の
位置Ｉ（例えば座標ｘ，ｙを有する）に対する応答を位
置ＩＩ（例えば座標ｘ’，ｙ’を有する）に対する応答
と比較することによって、原画像であるＧＯＡＬ画像に
おける空間比較を使用する。上記比較は、再現画像を評
価および修正するために使用される。再現画像は、原画
像からの空間比較情報を用いて、より原画像に似たもの
となるように修正される。
【００２３】本プロセスは、原画像と再現画像との両方
で空間比較を用いることで、色域マッピング問題に対す
る従来の解決方法とは区別される。一般に、従来のプロ
セスでは、１つの画素から光強度値（ＸＹＺまたはＬａ
ｂ）を測定し、再現画像においてその画素にマッチさせ
るよう試みる。より詳細に後述するように、本発明で
は、人間の視覚処理を模倣した空間比較を使用すること
により、１画素方式に改良を加えている。
【００２４】図４は、本発明の実施の形態による色域内
再現画像の計算を説明する図である。図４内で、プロセ
スブロック１５０’は、図１のプロセス１５０のマルチ
解像度の実施の形態を示している。本動作は、ＧＯＡＬ
画像（原画像）１３０および色域情報１４０から初期の
ＢＥＳＴ色域内中間画像を形成することで開始する。図
６に関連してより詳細を後述するように、これは、例え
ば、画素毎に入力画像データを読み出しその入力が再現
媒体の色域内にあるか否かを評価する、多くの技術のう
ちのいずれかを使用して行うことができる。色域外であ
る場合、ＢＥＳＴ色域内画像への関連画素入力値は、色
域内の値によって置換される。
【００２５】プロセス１５０’の計算の反復レイヤ(ite
rative layer)により、マルチスケール空間比較１３
０’がもたらされる。原画像であるＧＯＡＬ画像１３０
が繰返しサンプリングされることにより、マルチスケー
ル空間比較１３０’が得られる。この空間ＧＯＡＬ情報
がＢＥＳＴ色域内画像と組合されることにより、新たな
ＢＥＳＴ色域内中間画像が形成される。この動作がＮ回
繰返されることにより、出力画像であるＢＥＳＴＯＵＴ
画像１６０（ＮｅｗＢＥＳＴn）が生成される。中間レ
イヤ(intermediate layer)計算により、原画像であるＧ
ＯＡＬ画像１３０から空間比較によって変更されたＮｅ
ｗＢＥＳＴI(I=1,2,3,…,N)画像に、繰返し色域制限
（ＢＥＳＴ色域内画像）が課される。
【００２６】図５は、図４の実施の形態による色域内再
現画像のマルチスケール空間解像度計算を更に説明する
図である。図５では、図４のプロセスブロック１５０’
がブロック１５０’’に拡張されることにより、３つの
解像度に対して反復されるプロセスの動作が示されてい
る。画像１３０Ａ，１３０Ｂ，１３０Ｃは、ＧＯＡＬ画
像（原画像）１３０の解像度スケールが異なるバージョ
ンを示す。画像１３０Ａは、ＧＯＡＬ画像１３０の最低
（最も粗い）解像度のバージョンである。色域情報１４
０を用いて、ＧＯＡＬ画像１３０の初期色域内バージョ
ンが形成される。（最低解像度の）画像１３０Ａから導
出される空間比較がＧＯＡＬ画像１３０の原色域内バー
ジョンに適用されることにより、中間ＢＥＳＴ色域内画
像1が形成される。図７に関連して後に詳述するよう
に、色域情報１４０をＢＥＳＴ色域内画像1に適用する
ことによってＲＥＳＥＴ（リセット）動作もまた実行さ
れる。これにより、空間比較が採用された時に色域外と
なったＢＥＳＴ色域内画像1のいかなる画素も、色域内
に戻される。
【００２７】（次に最も低い解像度の）画像１３０Ｂか
ら導出される次の空間比較が、中間ＢＥＳＴ色域内画像
1（形成されたばかりのもの）に適用されることによ
り、ＢＥＳＴ色域内画像2が作成される。再び、ＢＥＳ
Ｔ色域内画像2に色域情報１４０を適用することによ
り、ＲＥＳＥＴ動作が実行される。これにより、画像１
３０Ｂからの空間比較が適用された時に色域外となった
ＢＥＳＴ色域内画像2のいかなる画素も、色域内に戻さ
れる。
【００２８】このプロセスは、最高（最も細かい）解像
度の画像１３０Ｃに達するまで、連続して解像度レベル
を上げながら繰返される。最終ステップにおいて、（最
高解像度の）画像１３０Ｃから導出された空間比較が中
間ＢＥＳＴ色域内画像n-1に適用されることにより、Ｂ
ＥＳＴ色域内画像nが作成される。上述した場合と同様
に、色域情報１４０をＢＥＳＴ色域内画像nに適用する
ことにより、ＲＥＳＥＴ動作が実行される。これによ
り、画像１３０Ｃからの空間比較が適用された時に色域
外となったＢＥＳＴ色域内画像nのいかなる画素も、色
域内に戻される。そして、中間ＢＥＳＴ色域内画像が、
結果得られるＢＥＳＴＯＵＴ画像１６０'になる。
【００２９】図６は、本発明の色域境界を計算する別の
方法を説明する図である。先に示したように、本発明の
プロセス中に、画像に出力媒体の色域を与えるよう中間
画像が調整される機会がある。かかる機会の１つは、Ｇ
ＯＡＬ画像１３０の初期色域内バージョンを形成する反
復プロセスの始めである。他のこのような機会は、ＲＥ
ＳＥＴ動作中の各反復の最後に発生する。ブロック１７
０は、画像を既知の色域に調整する「ブラックボック
ス」を示す。ブロック１７０は、本技術分野において周
知のあらゆる技術のうちの任意のものを用いて本プロセ
スを実行することができる、という意味で、ブラックボ
ックスである。ブロック１７０内のサブブロック１７
２、１７４、１７６、１７８は、このタスクを実行する
ために使用することができる技術の系統を表している。
【００３０】１つの系統は、ＬＵＴ（ルックアップテー
ブル）１７２の系統である。例えば、画素の色が３タプ
ル（組）として表されている場合、このＬＵＴは、一般
に３次元ＬＵＴとして実現される。対象となっている各
画素について、その画素の３タプル色値は、ＬＵＴの値
に移る。画素の色が媒体の色域内にある場合、ＬＵＴの
値は、単に画素の色となる。しかしながら、画素の色が
媒体の色域内に無い場合、ＬＵＴの値はその画素に対す
る色域内の色となる。
【００３１】他の系統は、最小／最大画像１７４の系統
である。画像は、画素単位でＧＯＡＬ画像の最小および
最大色域内バージョンの一方または両方と比較される。
対象となっている各画素について、その画素の色値が、
その画素に対して予め計算された最小または最大値と比
較される。画素の色が媒体の色域内（すなわち、最小お
よび最大の範囲内）にある場合、その画素の色の値は変
化しない。しかしながら、画素の色が媒体の色域内に無
い場合、その画素の色の値は、適当な最小または最大の
色域内の値に設定される。
【００３２】系統１７６は、Jan Morovicの博士論文「T
o Develop a Universal Gamut Mapping Algorithm」（U
niversity of Derby、１９９８年１０月発行、第７〜６
４頁）（縮約形式版）の第２章にある色域マッピング技
術の概説に記述されているような標準の画素単位の色域
マッピング技術のセットである。
【００３３】系統１７８は、Spaulding等による「Metho
d and Associated Apparatus for Transforming Input
Color Values in an Input Color Space to Output Col
or Values in an Output Color Space」と題された米国
特許第５，５３９，５４０号、または、Ellson等による
「Method for Cross-Device Color Calibration andEnh
ancement using Explicit Constraints」と題された米
国特許第５，５８３，６６６号に記載されているような
カラーモーフィング技術のセットである。
【００３４】なお、画像の一部をリセットして、例えば
ある部分を特定のスポットカラー（原色域内でも外でも
よい）に固定する（anchor）することも可能である。例
えば、会社のロゴは、原色域の一部ではないが目標色域
内にある場合のある（もしくは、少なくとも、目標色域
内に非常に近いものがある）色を有する場合がある。か
かる場合、周知の色を再現することが望ましい。実際に
は、スポットカラーが原色域内にある場合でさえ、目標
色域において正確に一致させるようスポットカラーをリ
セットすることが有益である場合がある。従って、スポ
ットカラー（１つまたは複数）に対するリセットによ
り、結果として得られる画像が視覚的に満足したものに
見えることが保証される。スポットカラーリセットは、
他のリセット動作の後でも前でも実行することができ、
複数回実行することも可能である。スポットカラーに対
するリセットは、インターネットを介する商品の販売に
おいて色が重要である場合に適用することができる。な
お、中間画像に、複数の独立した色域制限（色域情報１
４０）を適用することも可能である。例えば、これらの
制限は、第１の色空間におけるスポットカラーデータ、
第２の色空間のＬａｂデータ、および第３の色空間のｓ
ＲＧＢデータから導出することができる。これらはすべ
て、結果として得られる画像の同じ反復計算において使
用される。更に、スポットカラーは、実際には、制限さ
れた色域範囲とすることができる。これは、例えば、ポ
ートレート画像の顔（例えば、顔認識アルゴリズムによ
って認識された）を、肌の色素の色の範囲を含む自然な
肌の色合いの色域内に固定する場合に有用である。
【００３５】図７は、ダイナミックレンジが制限された
画像に対する本発明と従来の空間比較法との違いを説明
する図である。色域内再現の外観の改善は、人間の視覚
系によって用いられるものと同様の計算、すなわち空間
比較の使用に基づいている。この新たなアルゴリズムの
目的は、画素マッチングではなく空間比較に基づいて新
たな再現画像を合成することである。文献における実験
によれば、空間比較は画素毎のマッチングより重要であ
ることが示されている（McCann,J.J.によるColor Theor
y and Color Imaging Systems: Past, Present and Fut
ure, J.I.S.T.,42, 70, 1998を参照）。
【００３６】本プロセスは、媒体Ａの原画像の色を３次
元色空間で記述することから開始する。これは、ＧＯＡ
Ｌ画像または原画像と呼ばれる。理想的には、Ｌａｂ等
のような等方性空間である。次に、同じ色空間で描かれ
た再現画像がある。媒体Ｂの色域は媒体Ａの色域より小
さいため、この画像は、小さい方の色域の範囲内で可能
な最も一致した画像である。媒体Ｂにおいて媒体Ａの原
画像の色に最も近いものを求めるように、画素毎に計算
する。これは、ＢＥＳＴ画像と呼ばれる。
【００３７】本計算は、LandおよびMcCannによって述べ
られている人間の視覚のモデルを使用する（Land, E.H.
およびMcCann,J.J.による米国特許第３，５５３，３６
０号（１９７１年１月）、Land, E. H.、Ferrari, L.、
Kagan, S.およびMcCann, J.J.による米国特許第３，６
５１，２５２号（１９７２年３月）、Frankle,J.および
McCann,J.J.による米国特許４，３８４，３３６号（１
９８３年５月）を参照）。
【００３８】FrankleおよびMcCannによって述べられて
いるこのモデルは、図７の左側に示されている。それら
技術の目的は、シーンから得られる放射輝度から画像の
外観を計算するということであった。ここで、図７の右
側に異なるプロセスが示されている。本発明は、２つの
画像、すなわちＧＯＡＬおよびＢＥＳＴを使用すること
ができる。また、本発明は、先の技術で述べられている
比、積、リセット、平均化のステップも使用するが、色
域マッピングの問題を解決するため、これら先の技術と
は目的、入力およびリセットが異なっている。
【００３９】１つの実施の形態では、色域マッピング
は、入力２１０に対しＧＯＡＬ画像およびＢＥＳＴ画像
をそれらのｒ、ｇ、ｂ（すなわち、赤、緑、青）の色分
解チャンネルに変換することによって開始する。そし
て、Ｇｏａｌｒ画像（すなわち、赤チャンネルのＧＯＡ
Ｌ画像）における異なる領域間で空間比較を行う。例え
ば、２つの異なる位置、すなわちｘ，ｙおよびｘ’，
ｙ’で強度の比２２０を求める。次に、画像に亙ってこ
れら空間比較を積分する。例えば、ｘ，ｙのＢｅｓｔｒ
（すなわち、赤チャンネルのＢＥＳＴ画像）の古い値に
比（Ｇｏａｌｒx',y'／Ｇｏａｌｒx,y）を掛けることに
より、ｘ’，ｙ’における新たな積２３０を求める。そ
して、この結果は正規化される（リセット２４０）。種
々の空間積分の結果は、平均化される（２５０）。
【００４０】これら空間比較は、まず、大きい空間分割
（または最小のマルチ解像度画像）において行われ、そ
の出力が補間されて次に小さい空間分割画像（マルチ解
像度画像）に対する古い値が求められる。この空間分割
（画像サイズ）において古い画像を計算するために、
比、積、リセット、平均化、サイズ変更の計算が行われ
る。このプロセスは、空間解像度が１．０に等しくなる
（完全な解像度）まで続く。この古い画像は、最終出力
２６０分割である。ｇおよびｂの分割に対して、比、
積、リセット、平均化、サイズ変更のステップが繰返さ
れる。そして、ｒ、ｇ、ｂの最終分割が組立てられ、そ
の結果、色において新たなＢＯＵＴ画像が得られる。
【００４１】本発明と従来技術との重要な区別は、ステ
ップ２３０である。ここで、Ｂｅｓｔx,yに、Ｇｏａｌ
x,y／Ｇｏａｌx',y'という比が乗算されている。このた
め、古い積および比は、異なる画像から得られる。ま
た、それらは、ステップ２４０においてリセットされる
方法も異なっている。
【００４２】なお、対数空間において実行することによ
り、乗法演算を加法で実行することができ、それによっ
て計算の速度が向上する。
【００４３】また、この方式は、画素毎の調整とは異な
る一方で、また、Voicu等による「Practical considera
tions on color image enhancement using homomorphic
filtering」（Journal of Electronic Imaging, Janua
ry 1997, vol. 6(1), pp. 108-113）に記載されている
もの等、準同形フィルタリングとも異なっている。この
違いは、本発明の空間比較の非線形特性が明白に非準同
形であるということから容易に分る。
【００４４】本発明の新規な態様は、画像の外観をシー
ンから分る放射輝度から計算する代りに、ＧＯＡＬ画像
およびＢＥＳＴ画像を用いて、媒体Ｂの色域内で媒体Ａ
の原画像と同じ空間比較を有する新たな画像を計算する
ことができる、ということである。このため、１つの実
施の形態は、以下のようになる。 Ｏｌｄ＝Ｂｅｓｔ Ｎｅｗx',y'＝ｏｌｄx,y＊（ｇｏａｌx',y'／ｇｏａｌ
x,y） Ｎｅｗx',y'＝ｍｉｎ（ｎｅｗx',y'，ｂｅｓｔx',y'） Ｎｅｗx',y'＝ｍａｘ（ｎｅｗx',y'，０） Ｏｌｄx',y'＝（ｓｕｍ（ｎｅｗn=1,…,NN）／ＮＮ）
【００４５】上記式において、ＮＮは、特定の画素の最
近傍の数であり、解像度によって変化する可能性があ
る。例えば、粗い解像度では、２×３アレイで動作した
場合、ＮＮは５に等しくなる。一方、細かい解像度で
は、４×６アレイで動作した場合、ＮＮは８に等しくな
る。
【００４６】このＧＯＡＬおよびＢＥＳＴ画像を用いる
技術は、ダイナミックレンジが制限されている画像に対
する従来の空間比較法に採用する場合にも有用である。
環境によっては、ＧＯＡＬ画像は、非常に広範囲の放射
輝度を有するシーンからの放射輝度の記録である。ＢＥ
ＳＴ画像は、反射印刷等の低放射輝度範囲の媒体によっ
て制限されている。制限された印刷の範囲を用いること
により、ＢＥＳＴ画像を計算することができる。ＧＯＡ
Ｌ画像からの空間比較を使用して、ＢＥＳＴ画像の範囲
でＧＯＡＬ画像の詳細をすべて表示するＢＥＳＴＯＵＴ
画像を有効に計算することができる。従って、例えば、
ＧＯＡＬ画像が０〜２５５のダイナミックレンジを有す
る一方で、ディスプレイが、そのサイズの半分のダイナ
ミックレンジを有する場合がある。かかる場合、ＧＯＡ
Ｌ画像からその画像に含まれる値が０〜１２８の範囲と
なるように形成されたＢＥＳＴ画像によって、処理を開
始することができる。
【００４７】色域マッピングに戻ると、図８は、本発明
の他の実施の形態による色域内再現画像の計算を説明す
る図である。図８において、原画像は常に完全な解像度
である。広く分割され（１３０Ａ）、それより小さく分
割され（１３０Ｂ）、更にそれより近接して分割された
（１３０Ｃ）個々の画素間で、空間比較が行われる。こ
れは、マルチスケール空間比較を行う非常に多くの技術
のうちの１つの例である。それらのうちのいずれも、本
プロセスで使用することができる。
【００４８】
【結果】本発明の原理は、以下の実験を行うことによっ
て立証される。図９のＢｅｓｔＩｎ画像は、３５ｍｍス
ライドを走査することによって生成されたものである。
これは、印刷用に走査された一般的な画像を表してい
る。
【００４９】図１０のＧｏａｌＩｎ画像は、２１３，１
１２，１１５等の赤のパッチ走査値の代りに値２５５，
０，０をペーストすることにより、Photoshop（登録商
標）によってＢｅｓｔＩｎ画像から生成されたものであ
る。
【００５０】図１１のＢＯＵＴ画像は、以下のステップ
を用いて計算されたものである。 １．マルチ解像度ＢｅｓｔＩｎ生成 ２．マルチ解像度ＧｏａｌＩｎ生成 ３．ｒ、ｇ、ｂチャンネル分解 ４．ｘ，ｙの値をｘ’，ｙ’の値と比較 ５．次の解像度へ移る ６．結果の分割が完全な解像度の出力を形成
【００５１】これらの図を比較することから分るよう
に、ＢＯＵＴ画像は、ＢｅｓｔＩｎ画像の色域を有する
にも関わらずＧｏａｌＩｎ画像のように見える。
【００５２】本発明により、ユーザは、ある画面のすべ
ての画素に対して新たな値を計算することにより、その
画像が完全に異なる比色分析値を有する別の画像に見え
るようにすることができる。かかる画像は、２つの媒体
の色域が異なる場合に必要である。
【００５３】本発明の多くの特徴および利点は、ここに
書かれた説明から明らかであり、従って、添付の特許請
求の範囲により、本発明のかかる特徴および利点が網羅
されるよう企図されている。更に、当業者には、多くの
変更態様および変形態様が容易に思い付くものであろう
ことから、本発明は、説明し述べられているような厳密
な構成および作用に限定されることは望ましくない。こ
のように、すべての適切な変更態様および代替態様が、
本発明の範囲内にあるものとしてみることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像の色域外問題を説明する図である。
【図２】本発明による色域内画像再現のための空間比較
プロセッサを有するデジタル画像形成システムを説明す
るブロック図である。
【図３】従来のプロセスと、本発明の実施の形態とによ
る、色域内再現画像の計算を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態による色域内再現画像の計
算を説明する図である。
【図５】図４の実施の形態による色域内再現画像のマル
チスケール空間解像度計算を説明する図である。
【図６】本発明の色域制限を計算する別の方法を説明す
る図である。
【図７】ダイナミックレンジが制限された画像に対し、
本発明と従来の空間比較法との違いを説明する図であ
る。
【図８】本発明の別の実施の形態による色域内再現画像
の計算を説明する図である。
【図９】印刷用に走査された一般的なＢｅｓｔＩｎ画像
を示す図である。
【図１０】ＢｅｓｔＩｎ画像から生成されたＧｏａｌＩ
ｎ画像を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態によって計算された色域
内再現画像ＢＯＵＴを示す図である。
【符号の説明】
１００．デジタル画像形成システム １１０．入力色域 １２０．出力色域 １３０．ＧＯＡＬ画像 １４０．色域情報 １５０．プロセス １６０．ＢＥＳＴＯＵＴ画像 １７０．ブロック １７２．サブブロック １７４．サブブロック １７６．サブブロック １７８．サブブロック
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ポール・エム・ヒューベル アメリカ合衆国カリフォルニア州94040, マウンテン・ビュー， クエスタ・ドラ イブ 956

Claims (35)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 取込まれたまたは生成された原画像に対
    する方法であって、ここで、該原画像は、関連するオリ
    ジナルの色域を含む、カラーデジタル画像であり、 前記原画像内の空間比較に基づいて、結果として得られ
    る画像内の複数の画素値を調整することにより、少なく
    とも１つの目標色域内で前記結果として得られる画像を
    形成するステップを含む、前記方法。
  2. 【請求項２】 前記原画像を用いて、前記目標色域内に
    おいて中間画像を形成することと、前記空間比較をその
    中間画像に適用することによって前記結果として得られ
    る画像を形成することとを特徴とする、請求項１記載の
    方法。
  3. 【請求項３】 前記空間比較は前記原画像のマルチ解像
    度のバージョンに基づいており、反復して適用されるこ
    とを特徴とする、請求項１記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記空間比較を、前記原画像の徐々に解
    像度を高くしたバージョンを用いて反復して適用するこ
    とを特徴とする、請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記空間比較を適用するステップは、 前記原画像内の比を計算するステップと、 該比を前記中間画像に適用するステップと、 を含む、請求項２記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記空間比較を適用した後に、前記中間
    画像を前記目標色域内へリセットするステップを更に含
    む、請求項２記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記空間比較を適用した後に、ルックア
    ップテーブルを用いて、前記中間画像を前記目標色域内
    へリセットすることを特徴とする、請求項６記載の方
    法。
  8. 【請求項８】 前記空間比較を適用した後に、画素毎の
    マッピングを用いて、前記中間画像を前記目標色域内へ
    リセットすることを特徴とする、請求項６記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記空間比較を適用した後に、モーフィ
    ングを用いて、前記中間画像を前記目標色域内へリセッ
    トすることを特徴とする、請求項６記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記空間比較を適用した後に、最小ま
    たは最大画像を用いて、前記中間画像を前記目標色域内
    へリセットすることを特徴とする、請求項６記載の方
    法。
  11. 【請求項１１】 前記空間比較は、前記原画像内のマル
    チ間隔が空けられた比較に基づいており、反復して適用
    されることを特徴とする、請求項１記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記空間比較を、前記原画像内の徐々
    に間隔を小さくした比較を用いて反復して適用すること
    を特徴とする、請求項１１記載の方法。
  13. 【請求項１３】 前記原画像を複数のチャンネル画像に
    分割し、該チャンネル画像の少なくとも１つを空間的に
    調整した後にそのチャンネル画像を組合せることによ
    り、前記結果として得られる画像を生成することを特徴
    とする、請求項１記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記原画像を取込みまたは生成するス
    テップとを含む、請求項１記載の方法。
  15. 【請求項１５】 前記目標色域に対応する出力色域を有
    する出力装置を用いて、前記結果として得られる画像を
    出力するステップを含む、請求項１記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記原画像は第１の色空間にあり、前
    記結果として得られる画像は第２の色空間にあることを
    特徴とする、請求項１記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記空間比較を適用した後に、前記中
    間画像の少なくとも一部を少なくとも１つのスポットカ
    ラーにリセットするステップを更に含む、請求項２記載
    の方法。
  18. 【請求項１８】 取込まれたまたは生成された原画像の
    ためのプロセッサであって、ここで、該原画像は、関連
    するオリジナルの色域を有するカラーデジタル画像であ
    り、 画素値が少なくとも１つの目標色域内にあるか否かを判
    断する手段と、 前記原画像内で空間比較を決定する手段と、 前記原画像内の空間比較に基づいて、結果として得られ
    る画像内の複数の画素値を調整することにより、少なく
    とも１つの目標色域内で前記結果として得られる画像を
    形成する手段と、 を含む前記プロセッサ。
  19. 【請求項１９】 前記原画像を用いて、前記目標色域内
    にある中間画像を形成することと、前記空間比較を前記
    中間画像に適用することによって前記結果として得られ
    る画像を形成することとを特徴とする、請求項１８記載
    のプロセッサ。
  20. 【請求項２０】 前記空間比較は前記原画像のマルチ解
    像度のバージョンに基づいており、該空間比較を反復し
    て適用することを特徴とする、請求項１８記載のプロセ
    ッサ。
  21. 【請求項２１】 前記空間比較を、前記原画像の徐々に
    解像度を高くしたバージョンを用いて反復して適用する
    ことを特徴とする、請求項２０記載のプロセッサ。
  22. 【請求項２２】 前記空間比較を適用する際、前記原画
    像内の比を計算するステップと、該比を前記中間画像に
    適用するするステップとを含むことを特徴とする、請求
    項１９記載のプロセッサ。
  23. 【請求項２３】 前記空間比較を適用した後に、前記中
    間画像を前記目標色域内へリセットする手段を更に含
    む、請求項１９記載のプロセッサ。
  24. 【請求項２４】 前記空間比較を適用した後に、ルック
    アップテーブルを用いて、前記中間画像を前記目標色域
    内へリセットすることを特徴とする、請求項２３記載の
    プロセッサ。
  25. 【請求項２５】 前記空間比較を適用した後に、画素毎
    のマッピングを用いて、前記中間画像を前記目標色域内
    へリセットすることを特徴とする、請求項２３記載のプ
    ロセッサ。
  26. 【請求項２６】 前記空間比較を適用した後に、モーフ
    ィングを用いて、前記中間画像を前記目標色域内へリセ
    ットすることを特徴とする、請求項２３記載のプロセッ
    サ。
  27. 【請求項２７】 前記空間比較を適用した後に、最小ま
    たは最大画像を用いて、前記中間画像を前記目標色域内
    へリセットすることを特徴とする、請求項２３記載のプ
    ロセッサ。
  28. 【請求項２８】 前記空間比較は、前記原画像内のマル
    チの間隔が空けられた比較に基づいており、該空間比較
    を反復して適用することを特徴とする、請求項１８記載
    のプロセッサ。
  29. 【請求項２９】 前記空間比較を、前記原画像内の徐々
    に間隔を小さくした比較を用いて反復して適用すること
    を特徴とする、請求項２８記載のプロセッサ。
  30. 【請求項３０】 前記原画像を複数のチャンネル画像に
    分割し、それらチャンネル画像の少なくとも１つを空間
    的に調整した後にそのチャンネル画像を組合せることに
    より、前記結果として得られる画像を形成することを特
    徴とする、請求項１８記載のプロセッサ。
  31. 【請求項３１】 前記原画像を取込みまたは生成する画
    像取込装置を含む、請求項１８記載のプロセッサ。
  32. 【請求項３２】 出力装置は、前記目標色域に対応する
    出力色域を有し、前記結果としての画像を出力する前記
    出力装置を含む、請求項１８記載のプロセッサ。
  33. 【請求項３３】 前記原画像は第１の色空間にあり、前
    記結果として得られる画像は第２の色空間にあることを
    特徴とする、請求項１８記載のプロセッサ。
  34. 【請求項３４】 前記空間比較を適用した後に、前記中
    間画像の少なくとも一部を少なくとも１つのスポットカ
    ラーにリセットする手段を更に含む、請求項１９記載の
    プロセッサ。
  35. 【請求項３５】 取込まれたまたは生成された原画像に
    対する方法であって、ここで、該原画像は、関連するオ
    リジナルのダイナミックレンジを有するデジタル画像で
    あり、 前記方法は、前記原画像内の空間比較に基づいて、結果
    として得られる画像内の複数の画素値を調整することに
    より、目標ダイナミックレンジ内で結果として得られる
    画像を形成するステップを含み、 前記原画像を用いて前記目標ダイナミックレンジ内にあ
    る中間画像を形成することと、前記空間比較をその中間
    画像に適用して前記結果として得られる画像を形成する
    こととを特徴とする前記方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100565810B1 (ko) 2004-06-16 2006-03-29 삼성전자주식회사 색신호 처리장치 및 방법
JP2009521840A (ja) * 2005-12-21 2009-06-04 トムソン ライセンシング 色空間における制限されたカラーパレット
US8994744B2 (en) 2004-11-01 2015-03-31 Thomson Licensing Method and system for mastering and distributing enhanced color space content

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7280251B1 (en) 1996-02-26 2007-10-09 Rah Color Technologies System and method for calibrating color printers
US6943915B1 (en) * 1999-09-14 2005-09-13 Fuji Photo Film Co., Ltd. Color conversion method, color conversion apparatus and color conversion definition storage medium
JP3999432B2 (ja) * 2000-02-08 2007-10-31 富士フイルム株式会社 画像処理方法および装置並びに記録媒体
US6822760B1 (en) * 2000-04-05 2004-11-23 Eastman Kodak Company Method of processing and paying for an extended color gamut digital image
US6937362B1 (en) * 2000-04-05 2005-08-30 Eastman Kodak Company Method for providing access to an extended color gamut digital image and providing payment therefor
US6381343B1 (en) * 2000-04-07 2002-04-30 Lotsadots, Inc. Remote print press proofing system
US7102648B1 (en) 2000-04-11 2006-09-05 Rah Color Technologies Llc Methods and apparatus for calibrating a color display
JP2002232908A (ja) * 2000-11-28 2002-08-16 Monolith Co Ltd 画像補間方法および装置
US7545532B2 (en) * 2001-06-07 2009-06-09 Fujifilm Corporation Image processing apparatus and image processing program storage medium
US6961477B2 (en) * 2001-07-12 2005-11-01 Canon Kabushiki Kaisha Image-based selection of gamut mapping
US20090051790A1 (en) * 2007-08-21 2009-02-26 Micron Technology, Inc. De-parallax methods and apparatuses for lateral sensor arrays
EP2120448A1 (en) 2008-05-14 2009-11-18 Thomson Licensing Method of processing of a compressed image into a gamut mapped image using spatial frequency analysis
US8265387B2 (en) * 2009-04-24 2012-09-11 Xerox Corporation Adaptive spatial gamut mapping via dynamic thresholding
US10979601B2 (en) 2016-04-04 2021-04-13 Dolby Laboratories Licensing Corporation High precision gamut mapping
EP3429180B1 (en) 2017-07-14 2021-09-15 Universitat Pompeu Fabra Method and system for color gamut mapping

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69132760T2 (de) 1990-11-15 2002-07-11 Canon K.K., Tokio/Tokyo Farbbildverarbeitungsgerät und -verfahren
US5883632A (en) 1992-05-04 1999-03-16 Hewlett-Packard Company Coordinating color produced by two devices--using a hue-controlled machine color space, or surface scaling
US5528261A (en) * 1992-06-09 1996-06-18 Apple Computer, Inc. Operating system software architecture and methods for supporting color processing
DE69320702T2 (de) 1992-06-19 1999-01-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd., Kadoma, Osaka Farbbilderzeugungsverfahren und -gerät
EP0675638A3 (en) * 1994-03-31 1996-01-24 Canon Kk Color image processing method and device using the same.
US5699491A (en) 1995-06-15 1997-12-16 Canon Information Systems, Inc. Printer driver having gamut-mapped colors
JP3376194B2 (ja) * 1995-12-15 2003-02-10 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法
US6043909A (en) * 1996-02-26 2000-03-28 Imagicolor Corporation System for distributing and controlling color reproduction at multiple sites
US6256412B1 (en) * 1996-03-04 2001-07-03 Ricoh Company, Ltd. Image recognition method and apparatus using image rotation information
JP3639405B2 (ja) * 1997-03-07 2005-04-20 東洋インキ製造株式会社 色再現域圧縮方法および装置
US6154217A (en) * 1997-04-15 2000-11-28 Software Architects, Inc. Gamut restriction of color image
US6204939B1 (en) * 1998-03-30 2001-03-20 Seiko Epson Corporation Color matching accuracy inside and outside the gamut
JPH11341296A (ja) * 1998-05-28 1999-12-10 Sony Corp 色域変換方法及び色域変換装置
US6335983B1 (en) * 1998-09-28 2002-01-01 Eastman Kodak Company Representing an extended color gamut digital image in a limited color gamut color space
US6282313B1 (en) * 1998-09-28 2001-08-28 Eastman Kodak Company Using a set of residual images to represent an extended color gamut digital image

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100565810B1 (ko) 2004-06-16 2006-03-29 삼성전자주식회사 색신호 처리장치 및 방법
US8994744B2 (en) 2004-11-01 2015-03-31 Thomson Licensing Method and system for mastering and distributing enhanced color space content
JP2009521840A (ja) * 2005-12-21 2009-06-04 トムソン ライセンシング 色空間における制限されたカラーパレット
KR101421185B1 (ko) * 2005-12-21 2014-07-22 톰슨 라이센싱 컬러 공간에서의 강제된 컬러 팔레트
JP2015122804A (ja) * 2005-12-21 2015-07-02 トムソン ライセンシングＴｈｏｍｓｏｎ Ｌｉｃｅｎｓｉｎｇ 色空間における制限されたカラーパレット
US9219898B2 (en) 2005-12-21 2015-12-22 Thomson Licensing Constrained color palette in a color space

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