JP2001008047A - 画像データのスペクトルを逆変換させる装置 - Google Patents
画像データのスペクトルを逆変換させる装置Info
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- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 入力カラー値及び媒体識別子に基づいて、画
像のトルー・カラーのスペクトル表現を完全に生成す
る、スペクトル逆変換装置を提供する。 【解決手段】 スペクトル逆変換装置（１００）は、入
力色空間における入力画像の画像データを入力する、画
像データ入力デバイス（１１０）と、入力画像データが
得られた入力画像媒体を識別する、媒体識別デバイス
（１３０）と、入力画像媒体の識別に基づいて、入力画
像データをスペクトル空間における出力画像データに変
換する、スペクトル逆変換デバイス（１２０）とを有す
る。
像のトルー・カラーのスペクトル表現を完全に生成す
る、スペクトル逆変換装置を提供する。 【解決手段】 スペクトル逆変換装置（１００）は、入
力色空間における入力画像の画像データを入力する、画
像データ入力デバイス（１１０）と、入力画像データが
得られた入力画像媒体を識別する、媒体識別デバイス
（１３０）と、入力画像媒体の識別に基づいて、入力画
像データをスペクトル空間における出力画像データに変
換する、スペクトル逆変換デバイス（１２０）とを有す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力カラー値及び
媒体識別子に基づいて、画像のトルー・カラー(true co
lor)のスペクトル表現を完全に生成する、スペクトル逆
変換装置及びその方法に関する。
媒体識別子に基づいて、画像のトルー・カラー(true co
lor)のスペクトル表現を完全に生成する、スペクトル逆
変換装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の走査処理を用いて画像を複写する
場合、得られる複写画像は、原画像の正確な複写ではな
い。これは、走査デバイスが、制限された色空間を用い
るためである。例えば、分光反射値、即ち、画像表面か
ら反射された、又は画像表面を透過した実際のカラー値
は、３６次元のスペクトル空間で表すことができるのに
対し、走査デバイスは、ＣＩＥ ＬａｂやＲＧＢ（レッ
ド、グリーン、ブルー）などのような、３次元の色空間
を用いることに制限されている。従って、３６次元のス
ペクトル空間においては異なる画像値が、同じ３次元色
空間値にマッピングされることとなる。これは、メタメ
リズムとして知られている。
場合、得られる複写画像は、原画像の正確な複写ではな
い。これは、走査デバイスが、制限された色空間を用い
るためである。例えば、分光反射値、即ち、画像表面か
ら反射された、又は画像表面を透過した実際のカラー値
は、３６次元のスペクトル空間で表すことができるのに
対し、走査デバイスは、ＣＩＥ ＬａｂやＲＧＢ（レッ
ド、グリーン、ブルー）などのような、３次元の色空間
を用いることに制限されている。従って、３６次元のス
ペクトル空間においては異なる画像値が、同じ３次元色
空間値にマッピングされることとなる。これは、メタメ
リズムとして知られている。
【０００３】このように、メタメリズムにより、走査デ
バイスで走査された画像は、実際の物理画像を完全には
表していない。さらに、３６次元のスペクトル空間にお
ける画像値の多くが画像の走査中に失われてしまうの
で、複写画像は原画像を完全には表していない。
バイスで走査された画像は、実際の物理画像を完全には
表していない。さらに、３６次元のスペクトル空間にお
ける画像値の多くが画像の走査中に失われてしまうの
で、複写画像は原画像を完全には表していない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、スペクトル
逆変換方法及びその装置に関する。スペクトルインバー
タ（逆変換装置）は、走査入力カラー値のような光学値
を走査デバイスから受信し、この光学値にスペクトル逆
変換方法を適用する。このスペクトル逆変換方法は、走
査画像が形成された媒体を識別する、媒体識別子に基づ
いて選択される。次に、得られたスペクトル空間値は出
力され、画像出力デバイスにより用いられて、走査画像
が複写される。
逆変換方法及びその装置に関する。スペクトルインバー
タ（逆変換装置）は、走査入力カラー値のような光学値
を走査デバイスから受信し、この光学値にスペクトル逆
変換方法を適用する。このスペクトル逆変換方法は、走
査画像が形成された媒体を識別する、媒体識別子に基づ
いて選択される。次に、得られたスペクトル空間値は出
力され、画像出力デバイスにより用いられて、走査画像
が複写される。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明のスペクトル逆変
換装置及びその方法の一例である実施の形態において
は、スペクトルの逆変換は、３つの入力層ノードと、１
０の中間層(hidden layer)ノードと、３６の出力層ノー
ドとを有する、ニューラルネットワークを用いて実施さ
れる。走査デバイスから受信された光学値は、入力層ノ
ードに入力され、中間層ノード及び出力層ノードにより
逆変換されて（即ち、ＲＧＢの３次元の信号が３６次元
のトルーカラーの信号に逆変換されて）、光学値の３６
次元スペクトル空間表現が出力される。ニューラルネッ
トワークにおけるノードの重みは、媒体識別子により識
別された媒体に対応する、格納された重み情報に基づい
て選択される。これらの重みは、学習データ(training
data)を用いたニューラルネットワークの学習に基づい
て、決定することができる。従って、走査画像のそれぞ
れの媒体に依って、異なる重みセットを用いることがで
きる。
換装置及びその方法の一例である実施の形態において
は、スペクトルの逆変換は、３つの入力層ノードと、１
０の中間層(hidden layer)ノードと、３６の出力層ノー
ドとを有する、ニューラルネットワークを用いて実施さ
れる。走査デバイスから受信された光学値は、入力層ノ
ードに入力され、中間層ノード及び出力層ノードにより
逆変換されて（即ち、ＲＧＢの３次元の信号が３６次元
のトルーカラーの信号に逆変換されて）、光学値の３６
次元スペクトル空間表現が出力される。ニューラルネッ
トワークにおけるノードの重みは、媒体識別子により識
別された媒体に対応する、格納された重み情報に基づい
て選択される。これらの重みは、学習データ(training
data)を用いたニューラルネットワークの学習に基づい
て、決定することができる。従って、走査画像のそれぞ
れの媒体に依って、異なる重みセットを用いることがで
きる。
【０００６】媒体識別子は、英数字の識別子にすること
ができ、階層的に並べることができる。従って、媒体の
それぞれのサブカテゴリーを、さまざまなレベルの階層
的媒体識別子により識別することができる。
ができ、階層的に並べることができる。従って、媒体の
それぞれのサブカテゴリーを、さまざまなレベルの階層
的媒体識別子により識別することができる。
【０００７】このようにして、本発明のスペクトル逆変
換装置及びその方法は、走査画像の制限された色空間表
現からスペクトル空間画像値を得ることにより、走査画
像を正確に複写することができる。従って、メタメリズ
ムの影響は、軽減することができる。本発明のこれら
の、及びその他の特徴及び利点を、以下により詳細に説
明する。
換装置及びその方法は、走査画像の制限された色空間表
現からスペクトル空間画像値を得ることにより、走査画
像を正確に複写することができる。従って、メタメリズ
ムの影響は、軽減することができる。本発明のこれら
の、及びその他の特徴及び利点を、以下により詳細に説
明する。
【０００８】
【発明の実施の形態】本発明の例である実施の形態を、
添付の図面を参照しながら詳細に説明する。図面におい
て、同じ参照番号は同じ要素を示す。
添付の図面を参照しながら詳細に説明する。図面におい
て、同じ参照番号は同じ要素を示す。
【０００９】図１は、本発明によるスペクトル逆変換装
置を備えた、複写システム１００の一例である実施の形
態を示している。この例である実施の形態は、画像走査
デバイスに関して説明する。しかし、本発明の概念は、
原画像のカラー値を検出することにより画像を複写する
ものであれば、何れのデバイスに用いてもよい。このよ
うなデバイスとしては、アナログ光複写デバイス、デジ
タル光複写デバイス、デジタルカメラ、コンピュータ、
又は、あらゆるその他の公知の画像複写デバイス、若し
くはこれから開発される画像複写デバイスが挙げられ
る。
置を備えた、複写システム１００の一例である実施の形
態を示している。この例である実施の形態は、画像走査
デバイスに関して説明する。しかし、本発明の概念は、
原画像のカラー値を検出することにより画像を複写する
ものであれば、何れのデバイスに用いてもよい。このよ
うなデバイスとしては、アナログ光複写デバイス、デジ
タル光複写デバイス、デジタルカメラ、コンピュータ、
又は、あらゆるその他の公知の画像複写デバイス、若し
くはこれから開発される画像複写デバイスが挙げられ
る。
【００１０】複写システム１００は、走査デバイス１１
０、スペクトルインバータ１２０、媒体識別デバイス１
３０、及び画像出力デバイス１４０を備える。これらの
要素１１０、１２０、１３０、１４０は、１つのデバイ
スに組み込んでもよいし、複数の異なるデバイスに分散
させてもよい。これらの要素は、本発明が適用されるそ
れぞれの用途に対して有益であれば、何れの様式でグル
ープ化してもよい。例えば、走査デバイス１１０を独立
デバイスとし、スペクトルインバータ１２０、媒体識別
デバイス１３０、及び画像出力デバイス１４０を一体化
させて１つのデバイスにしてもよい。本発明の趣旨及び
範囲を逸脱しなければ、これらの要素１１０、１２０、
１３０、１４０をその他の様式でグループ化してもよ
い。
０、スペクトルインバータ１２０、媒体識別デバイス１
３０、及び画像出力デバイス１４０を備える。これらの
要素１１０、１２０、１３０、１４０は、１つのデバイ
スに組み込んでもよいし、複数の異なるデバイスに分散
させてもよい。これらの要素は、本発明が適用されるそ
れぞれの用途に対して有益であれば、何れの様式でグル
ープ化してもよい。例えば、走査デバイス１１０を独立
デバイスとし、スペクトルインバータ１２０、媒体識別
デバイス１３０、及び画像出力デバイス１４０を一体化
させて１つのデバイスにしてもよい。本発明の趣旨及び
範囲を逸脱しなければ、これらの要素１１０、１２０、
１３０、１４０をその他の様式でグループ化してもよ
い。
【００１１】要素１１０、１２０、１３０、１４０は、
通信リンク１１５、１２５及び１３５を介して接続され
ており、これらの通信リンクによって、要素１１０、１
２０、１３０、１４０間をデータが転送される。これら
の通信リンクは、有線若しくは無線、直列接続若しくは
並列接続、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広
域ネットワーク（ＷＡＮ）、イントラネット、インター
ネット、又は、１つのデバイスからもう１つのデバイス
へデータを転送する方法を提供するものであれば、何れ
のその他の公知の通信リンク若しくはこれから開発され
る通信リンクであってもよい。また、これらの通信リン
ク１１５、１２５及び１３５は、要素１１０、１２０、
１３０、１４０のそれぞれに接続した１つの制御／信号
バスに組み込んでもよい。
通信リンク１１５、１２５及び１３５を介して接続され
ており、これらの通信リンクによって、要素１１０、１
２０、１３０、１４０間をデータが転送される。これら
の通信リンクは、有線若しくは無線、直列接続若しくは
並列接続、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広
域ネットワーク（ＷＡＮ）、イントラネット、インター
ネット、又は、１つのデバイスからもう１つのデバイス
へデータを転送する方法を提供するものであれば、何れ
のその他の公知の通信リンク若しくはこれから開発され
る通信リンクであってもよい。また、これらの通信リン
ク１１５、１２５及び１３５は、要素１１０、１２０、
１３０、１４０のそれぞれに接続した１つの制御／信号
バスに組み込んでもよい。
【００１２】走査デバイス１１０は、画像表面を透過し
た、又は画像表面から反射された光を検出し、その検出
した光から光学値を測定するものであれば、何れの公知
のデバイスであってもよい。例えば、走査デバイス１１
０としては、コンピュータ化スキャナ、光複写装置、デ
ジタルカメラ、分散形ネットワークのノードなどが挙げ
られる。
た、又は画像表面から反射された光を検出し、その検出
した光から光学値を測定するものであれば、何れの公知
のデバイスであってもよい。例えば、走査デバイス１１
０としては、コンピュータ化スキャナ、光複写装置、デ
ジタルカメラ、分散形ネットワークのノードなどが挙げ
られる。
【００１３】走査デバイス１１０は、画像表面から反射
された、又は画像を透過した光を検出し、従来の方法に
おいて、その検出した光から光学値、例えば走査入力カ
ラー値を測定する。次に、これらの光学値は、通信リン
ク１１５を介してスペクトルインバータ１２０に送られ
る。走査デバイス１１０から得られた光学値と、通信リ
ンク１３５を介して媒体識別デバイス１３０から得られ
た媒体識別子とに基づいて、スペクトルインバータ１２
０は、走査デバイス１１０から得られた光学値を反射
値、即ちスペクトル空間値に逆変換させる。次に、これ
らの反射値は、通信リンク１２５を介して画像出力デバ
イス１４０に送られ、この画像出力デバイス１４０によ
り走査画像の複写が生成される。
された、又は画像を透過した光を検出し、従来の方法に
おいて、その検出した光から光学値、例えば走査入力カ
ラー値を測定する。次に、これらの光学値は、通信リン
ク１１５を介してスペクトルインバータ１２０に送られ
る。走査デバイス１１０から得られた光学値と、通信リ
ンク１３５を介して媒体識別デバイス１３０から得られ
た媒体識別子とに基づいて、スペクトルインバータ１２
０は、走査デバイス１１０から得られた光学値を反射
値、即ちスペクトル空間値に逆変換させる。次に、これ
らの反射値は、通信リンク１２５を介して画像出力デバ
イス１４０に送られ、この画像出力デバイス１４０によ
り走査画像の複写が生成される。
【００１４】媒体識別デバイス１３０は、画像が記録さ
れた媒体の識別子を提供するものであれば、何れのタイ
プのデバイスであってもよい。媒体は、例えば、印画
紙、リソグラフィック紙、ゼログラフィック紙、フィル
ム、透明媒体、又は、画像が形成され得るものであれ
ば、何れのその他のタイプの媒体であってもよい。
れた媒体の識別子を提供するものであれば、何れのタイ
プのデバイスであってもよい。媒体は、例えば、印画
紙、リソグラフィック紙、ゼログラフィック紙、フィル
ム、透明媒体、又は、画像が形成され得るものであれ
ば、何れのその他のタイプの媒体であってもよい。
【００１５】媒体識別デバイス１３０は、画像媒体を識
別し、通信リンク１３５を介して識別子をスペクトルイ
ンバータ１２０に送る。媒体識別デバイス１３０は、複
写システムのオペレータにより設定されるスイッチのよ
うなシンプルなものであってもよいし、ユーザが画像媒
体を入力、又は選択することのできるユーザインタフェ
ースであってもよいし、ユーザが入力することなく自動
的に媒体を判別するデバイスのような複雑なものであっ
てもよい。後者のデバイスの一例については、同一譲受
人で同時係属出願である米国特許出願番号第０９／０４
７，４５３号に記載されており、これは、その全体を参
照することにより本明細書中に援用される。
別し、通信リンク１３５を介して識別子をスペクトルイ
ンバータ１２０に送る。媒体識別デバイス１３０は、複
写システムのオペレータにより設定されるスイッチのよ
うなシンプルなものであってもよいし、ユーザが画像媒
体を入力、又は選択することのできるユーザインタフェ
ースであってもよいし、ユーザが入力することなく自動
的に媒体を判別するデバイスのような複雑なものであっ
てもよい。後者のデバイスの一例については、同一譲受
人で同時係属出願である米国特許出願番号第０９／０４
７，４５３号に記載されており、これは、その全体を参
照することにより本明細書中に援用される。
【００１６】さらに媒体識別デバイス１３０は、バーコ
ードや透かしなどのような媒体上の識別マークに基づい
て媒体を判別することのできる、バーコード読取り機な
どのようなデバイスであってもよい。この場合、媒体識
別デバイス１３０は、走査デバイス１１０から得られた
光学値にアクセスして、この光学値から媒体を識別して
もよい。
ードや透かしなどのような媒体上の識別マークに基づい
て媒体を判別することのできる、バーコード読取り機な
どのようなデバイスであってもよい。この場合、媒体識
別デバイス１３０は、走査デバイス１１０から得られた
光学値にアクセスして、この光学値から媒体を識別して
もよい。
【００１７】画像出力デバイス１４０は、画像を生成す
ることのできるものであれば、何れの公知のデバイスで
あってもよい。例えば、画像出力デバイス１４０として
は、プリンタデバイス、光複写デバイス、コンピュータ
モニタ、テレビジョンデバイス、液晶表示デバイスなど
が挙げられる。
ることのできるものであれば、何れの公知のデバイスで
あってもよい。例えば、画像出力デバイス１４０として
は、プリンタデバイス、光複写デバイス、コンピュータ
モニタ、テレビジョンデバイス、液晶表示デバイスなど
が挙げられる。
【００１８】スペクトルインバータ１２０は、走査デバ
イス１１０から光学値を、また媒体識別デバイス１３０
から媒体識別子を受信する。この媒体識別子に基づい
て、スペクトルインバータ１２０は、走査デバイス１１
０から得られた光学値をスペクトル空間値、即ち反射値
に逆変換させる、逆変換方法を選択する。例えば、スペ
クトルインバータ１２０は、走査デバイス１１０から得
られた３次元色空間光学値を３６次元スペクトル空間値
に逆変換させる、逆変換方法を選択する。
イス１１０から光学値を、また媒体識別デバイス１３０
から媒体識別子を受信する。この媒体識別子に基づい
て、スペクトルインバータ１２０は、走査デバイス１１
０から得られた光学値をスペクトル空間値、即ち反射値
に逆変換させる、逆変換方法を選択する。例えば、スペ
クトルインバータ１２０は、走査デバイス１１０から得
られた３次元色空間光学値を３６次元スペクトル空間値
に逆変換させる、逆変換方法を選択する。
【００１９】次に、これらのスペクトル空間値は、画像
出力デバイス１４０に出力され、ここで原画像を複写す
るのに用いられる。画像出力デバイス１４０が、これら
の３６次元スペクトル空間値を完全に出力することがで
きる場合には、さらなる変換は必要ない。しかし、ほと
んどの画像出力デバイス１４０に関しては、これらの３
６次元スペクトル空間値を、その画像出力デバイス１４
０で使用可能な色空間に変換するために、何らかの変換
が必要である。この場合、変換関数やルックアップテー
ブルなどを用いて、３６次元スペクトル空間値を使用可
能な色空間に変換してもよい。
出力デバイス１４０に出力され、ここで原画像を複写す
るのに用いられる。画像出力デバイス１４０が、これら
の３６次元スペクトル空間値を完全に出力することがで
きる場合には、さらなる変換は必要ない。しかし、ほと
んどの画像出力デバイス１４０に関しては、これらの３
６次元スペクトル空間値を、その画像出力デバイス１４
０で使用可能な色空間に変換するために、何らかの変換
が必要である。この場合、変換関数やルックアップテー
ブルなどを用いて、３６次元スペクトル空間値を使用可
能な色空間に変換してもよい。
【００２０】一例である実施の形態においては、観察(v
iewing)イルミナントスペクトルの知識を用いて、画像
をスペクトル空間からＣＩＥ Ｌａｂに変換する。これ
により、出力デバイスは、前記観察イルミナント下にお
いて実際の原画像と一致する、複写を生成することがで
きる。
iewing)イルミナントスペクトルの知識を用いて、画像
をスペクトル空間からＣＩＥ Ｌａｂに変換する。これ
により、出力デバイスは、前記観察イルミナント下にお
いて実際の原画像と一致する、複写を生成することがで
きる。
【００２１】図２は、図１のスペクトルインバータ１２
０の一例であるブロック図である。図２に示されている
ように、スペクトルインバータ１２０は、コントローラ
２１０、走査デバイスインタフェース２２０、媒体識別
デバイスインタフェース２３０、画像出力デバイスイン
タフェース２４０、メモリ２５０、及びスペクトル逆変
換デバイス２６０を備える。これらの要素は、制御信号
バス２７０を介して互いに通じている。この制御信号バ
ス２７０は、適切なものであれば、何れのその他の通信
リンクと置き換えてもよい。
０の一例であるブロック図である。図２に示されている
ように、スペクトルインバータ１２０は、コントローラ
２１０、走査デバイスインタフェース２２０、媒体識別
デバイスインタフェース２３０、画像出力デバイスイン
タフェース２４０、メモリ２５０、及びスペクトル逆変
換デバイス２６０を備える。これらの要素は、制御信号
バス２７０を介して互いに通じている。この制御信号バ
ス２７０は、適切なものであれば、何れのその他の通信
リンクと置き換えてもよい。
【００２２】画像を有する媒体が走査デバイス１１０に
より走査されると、画像表面から反射された又は画像表
面を透過した検出光から測定された光学値が、スペクト
ルインバータ１２０に送信される。スペクトルインバー
タ１２０は、走査デバイスインタフェース２２０を介し
てこれらの光学値を受信し、これらの受信した光学値を
メモリ２５０に格納する。
より走査されると、画像表面から反射された又は画像表
面を透過した検出光から測定された光学値が、スペクト
ルインバータ１２０に送信される。スペクトルインバー
タ１２０は、走査デバイスインタフェース２２０を介し
てこれらの光学値を受信し、これらの受信した光学値を
メモリ２５０に格納する。
【００２３】媒体を走査する前、最中、又は後の何れか
の時において、媒体識別子が、媒体識別デバイス１３０
から媒体識別デバイスインタフェース２３０を介して受
信される。この媒体識別子に基づいて、コントローラ２
１０はメモリ２５０から、この媒体識別子に対応するス
ペクトル逆変換方法を検索する。このスペクトル逆変換
方法としては、ルックアップテーブル、エキスパートシ
ステムのルール１セット、ニューラルネットワークのノ
ードの重み１セット、プログラムパラメータなどを用い
る方法が挙げられる。
の時において、媒体識別子が、媒体識別デバイス１３０
から媒体識別デバイスインタフェース２３０を介して受
信される。この媒体識別子に基づいて、コントローラ２
１０はメモリ２５０から、この媒体識別子に対応するス
ペクトル逆変換方法を検索する。このスペクトル逆変換
方法としては、ルックアップテーブル、エキスパートシ
ステムのルール１セット、ニューラルネットワークのノ
ードの重み１セット、プログラムパラメータなどを用い
る方法が挙げられる。
【００２４】スペクトル逆変換方法がメモリ２５０から
検索されると、コントローラ２１０は、このスペクトル
逆変換方法をスペクトル逆変換デバイス２６０に入力す
る。コントローラ２１０は、走査デバイス１１０から受
信されメモリ２５０に格納された走査画像の光学値も、
スペクトル逆変換デバイス２６０に入力する。スペクト
ル逆変換デバイス２６０は、入力されたスペクトル逆変
換方法に基づいて作動し、光学値を３６次元スペクトル
空間値に変換する。即ち、スペクトルインバータ１２
０、詳細にはスペクトル逆変換デバイス２６０は、受信
された光学値に対して、検索されたスペクトル逆変換方
法を行う。このようにして、原画像が形成されたそれぞ
れの媒体を考慮に入れながら、光学値は、例えば３次元
の色空間から３６次元のスペクトル空間に変換される。
光学値が走査デバイスから受信される前又はそれと同時
に媒体識別子が得られる場合には、光学値をメモリ２５
０に格納する必要はない、ということも認識されるべき
である。
検索されると、コントローラ２１０は、このスペクトル
逆変換方法をスペクトル逆変換デバイス２６０に入力す
る。コントローラ２１０は、走査デバイス１１０から受
信されメモリ２５０に格納された走査画像の光学値も、
スペクトル逆変換デバイス２６０に入力する。スペクト
ル逆変換デバイス２６０は、入力されたスペクトル逆変
換方法に基づいて作動し、光学値を３６次元スペクトル
空間値に変換する。即ち、スペクトルインバータ１２
０、詳細にはスペクトル逆変換デバイス２６０は、受信
された光学値に対して、検索されたスペクトル逆変換方
法を行う。このようにして、原画像が形成されたそれぞ
れの媒体を考慮に入れながら、光学値は、例えば３次元
の色空間から３６次元のスペクトル空間に変換される。
光学値が走査デバイスから受信される前又はそれと同時
に媒体識別子が得られる場合には、光学値をメモリ２５
０に格納する必要はない、ということも認識されるべき
である。
【００２５】次に、得られた３６次元スペクトル空間値
は、画像を複写するために画像出力デバイス１４０に送
られてもよいし、後で用いるために記憶デバイス（図示
せず）に格納されてもよい。画像を複写する場合には、
画像出力デバイス１４０は、その画像出力デバイス１４
０の性能に依って、これらの３６次元スペクトル空間値
を他の色空間に変換して、又は変換しないで用いて、画
像を複写する。
は、画像を複写するために画像出力デバイス１４０に送
られてもよいし、後で用いるために記憶デバイス（図示
せず）に格納されてもよい。画像を複写する場合には、
画像出力デバイス１４０は、その画像出力デバイス１４
０の性能に依って、これらの３６次元スペクトル空間値
を他の色空間に変換して、又は変換しないで用いて、画
像を複写する。
【００２６】このようにして、本発明のスペクトル逆変
換装置は、制限された色空間で表された画像を、実際の
物理画像をより厳密に表すスペクトル空間に変換するこ
とができる。この変換は、それぞれのスペクトル逆変換
方法を選択するために用いられる、媒体識別子を用いる
ことにより可能である。従って、メタメリズムの悪影響
は軽減される。
換装置は、制限された色空間で表された画像を、実際の
物理画像をより厳密に表すスペクトル空間に変換するこ
とができる。この変換は、それぞれのスペクトル逆変換
方法を選択するために用いられる、媒体識別子を用いる
ことにより可能である。従って、メタメリズムの悪影響
は軽減される。
【００２７】上述したように、スペクトルインバータ１
２０は、媒体識別デバイス１３０から、画像が記録され
た媒体を識別する媒体識別子を受信する。媒体識別子
は、例えば、媒体を識別する英数字の識別子であっても
よい。例えば、「Ｍ１」、「１」又は「photographic」で写真
媒体を表し、同様に、「Ｍ２」、「２」又は「xerographic」
でゼログラフィック媒体を表してもよい。
２０は、媒体識別デバイス１３０から、画像が記録され
た媒体を識別する媒体識別子を受信する。媒体識別子
は、例えば、媒体を識別する英数字の識別子であっても
よい。例えば、「Ｍ１」、「１」又は「photographic」で写真
媒体を表し、同様に、「Ｍ２」、「２」又は「xerographic」
でゼログラフィック媒体を表してもよい。
【００２８】さらに、よりいっそう正確に光学値をスペ
クトル空間値に変換するために、媒体識別子を階層的に
並べて、媒体のカテゴリー及びサブカテゴリーを識別し
てもよい。例えば、媒体識別子「１．１．１」又は「photo
graphic.kodak.kodacolor」で、コダカラー（商標）コダ
ック（商標）写真媒体を表してもよい。
クトル空間値に変換するために、媒体識別子を階層的に
並べて、媒体のカテゴリー及びサブカテゴリーを識別し
てもよい。例えば、媒体識別子「１．１．１」又は「photo
graphic.kodak.kodacolor」で、コダカラー（商標）コダ
ック（商標）写真媒体を表してもよい。
【００２９】このような媒体識別子に対して、スペクト
ルインバータ１２０のコントローラ２１０は、メモリ２
５０から、コダカラー（商標）コダック（商標）写真媒
体に対応するスペクトル逆変換方法を検索することがで
きる。そのようなスペクトル逆変換方法が得られない場
合、次にコントローラ２１０は、コダック（商標）写真
媒体スペクトル逆変換方法を検索することができる。さ
らにそのような方法が得られない場合、次にコントロー
ラ２１０は、写真媒体スペクトル逆変換方法を検索する
ことができる。スペクトル逆変換方法が何も得られない
場合には、デフォルト方法をスペクトル逆変換に用いる
ことができる。
ルインバータ１２０のコントローラ２１０は、メモリ２
５０から、コダカラー（商標）コダック（商標）写真媒
体に対応するスペクトル逆変換方法を検索することがで
きる。そのようなスペクトル逆変換方法が得られない場
合、次にコントローラ２１０は、コダック（商標）写真
媒体スペクトル逆変換方法を検索することができる。さ
らにそのような方法が得られない場合、次にコントロー
ラ２１０は、写真媒体スペクトル逆変換方法を検索する
ことができる。スペクトル逆変換方法が何も得られない
場合には、デフォルト方法をスペクトル逆変換に用いる
ことができる。
【００３０】図３は、図２のスペクトル逆変換デバイス
２６０の一例である実施の形態を示している。図３は、
スペクトル逆変換デバイス２６０をニューラルネットワ
ーク３００として示しているが、本発明の趣旨及び範囲
を逸脱しなければ、その他のタイプのスペクトル逆変換
デバイス２６０を用いてもよい。例えば、エキスパート
システム、ファジィ理論システム、１つの又は一連のコ
ンピュータプログラムなどを、図３に示されているニュ
ーラルネットワークの代わりに又はこのニューラルネッ
トワークと共に用いてもよい。
２６０の一例である実施の形態を示している。図３は、
スペクトル逆変換デバイス２６０をニューラルネットワ
ーク３００として示しているが、本発明の趣旨及び範囲
を逸脱しなければ、その他のタイプのスペクトル逆変換
デバイス２６０を用いてもよい。例えば、エキスパート
システム、ファジィ理論システム、１つの又は一連のコ
ンピュータプログラムなどを、図３に示されているニュ
ーラルネットワークの代わりに又はこのニューラルネッ
トワークと共に用いてもよい。
【００３１】図３に示されているように、ニューラルネ
ットワーク３００は、３つの入力ノードｎ1〜ｎ3から成
る入力層３１０と、１０の中間ノードｎ4〜ｎ13から成
る中間層３２０と、３６の出力ノードｎ14〜ｎ49から成
る出力層３４０とを備える。３つの入力ノードｎ1〜ｎ3
は、３つのカラー入力光学値、例えばＣＩＥ Ｌａｂ値
を表し、３６の出力ノードｎ14〜ｎ49は、３６次元スペ
クトル空間値のスペクトル要素を表す。この例である実
施の形態においては、中間ノードｎ4〜ｎ13はそれぞ
れ、数学的に双曲線正接関数で表されているが、本発明
の趣旨及び範囲を逸脱しなければ、その他の公知の関数
又はこれから開発される関数を用いてもよい。
ットワーク３００は、３つの入力ノードｎ1〜ｎ3から成
る入力層３１０と、１０の中間ノードｎ4〜ｎ13から成
る中間層３２０と、３６の出力ノードｎ14〜ｎ49から成
る出力層３４０とを備える。３つの入力ノードｎ1〜ｎ3
は、３つのカラー入力光学値、例えばＣＩＥ Ｌａｂ値
を表し、３６の出力ノードｎ14〜ｎ49は、３６次元スペ
クトル空間値のスペクトル要素を表す。この例である実
施の形態においては、中間ノードｎ4〜ｎ13はそれぞ
れ、数学的に双曲線正接関数で表されているが、本発明
の趣旨及び範囲を逸脱しなければ、その他の公知の関数
又はこれから開発される関数を用いてもよい。
【００３２】上記の配列に関して、入力ノードｎ1〜ｎ3
と中間ノードｎ4〜ｎ13との間の関係は、３×１０のマ
トリックスで表すことができる。中間ノードｎ4〜ｎ13
と出力ノードｎ14〜ｎ49との間の関係は、１０×３６の
マトリックスで表すことができる。３×１０のマトリッ
クス及び１０×３６のマトリックスのエントリを決定し
て、メリット関数を最小化する。この例である実施の形
態においては、メリット関数は、加重２乗平均平方根
（ＲＭＳ）スペクトル誤差であり、以下の式で定義され
る。
と中間ノードｎ4〜ｎ13との間の関係は、３×１０のマ
トリックスで表すことができる。中間ノードｎ4〜ｎ13
と出力ノードｎ14〜ｎ49との間の関係は、１０×３６の
マトリックスで表すことができる。３×１０のマトリッ
クス及び１０×３６のマトリックスのエントリを決定し
て、メリット関数を最小化する。この例である実施の形
態においては、メリット関数は、加重２乗平均平方根
（ＲＭＳ）スペクトル誤差であり、以下の式で定義され
る。
【数１】 ここで、合計は、全ての３６スペクトルサンプル及び全
ての学習サンプルにわたるものであり、λi，ｉ＝１，
２，・・・，３６はサンプリング波長であり、Ｑはメリッ
ト関数であり、Ｒdesired(λi)及びＲoutput(λi)は、
所望の出力及び実際の出力の分光反射率であり、ｗ
(λi)は重みである。この重みｗ(λi)は、例えば以下の
関数により得ることができる。 ｗ(λi)＝ｘ(λi)＋ｙ(λi)＋ｚ(λi) (２) ここで、ｘ(λi)、ｙ(λi)及びｚ(λi)は、さまざまな
色波長に対する人間の目の色感度に適切に対応したＣＩ
Ｅ ＸＹＺ等色関数である。本発明の趣旨及び範囲を逸
脱しなければ、その他の公知の又はこれから開発される
メリット関数及び重み関数を用いてもよい。例えば、式
(２)の代わりに、メリット関数ｗ(λi)＝ｍａｘ(ｘ
(λi)＋ｙ(λi)＋ｚ(λi))などを用いてもよい。
ての学習サンプルにわたるものであり、λi，ｉ＝１，
２，・・・，３６はサンプリング波長であり、Ｑはメリッ
ト関数であり、Ｒdesired(λi)及びＲoutput(λi)は、
所望の出力及び実際の出力の分光反射率であり、ｗ
(λi)は重みである。この重みｗ(λi)は、例えば以下の
関数により得ることができる。 ｗ(λi)＝ｘ(λi)＋ｙ(λi)＋ｚ(λi) (２) ここで、ｘ(λi)、ｙ(λi)及びｚ(λi)は、さまざまな
色波長に対する人間の目の色感度に適切に対応したＣＩ
Ｅ ＸＹＺ等色関数である。本発明の趣旨及び範囲を逸
脱しなければ、その他の公知の又はこれから開発される
メリット関数及び重み関数を用いてもよい。例えば、式
(２)の代わりに、メリット関数ｗ(λi)＝ｍａｘ(ｘ
(λi)＋ｙ(λi)＋ｚ(λi))などを用いてもよい。
【００３３】さまざまな異なる媒体に対する最適なニュ
ーラルネットワーク重みは、学習データをニューラルネ
ットワークに入力し、出力ノード値と所望の出力値との
比較に基づいて重みを調整する、学習工程を経て得るこ
とができる。例えば、出力ノードから得られた出力スペ
クトル値を、ＣＩＥ Ｌａｂ値に変換し、次に入力ＣＩ
Ｅ Ｌａｂ値と比較して、誤差を測定することができ
る。次に、この誤差を用いて、ノードの重みを調整する
ことができる。
ーラルネットワーク重みは、学習データをニューラルネ
ットワークに入力し、出力ノード値と所望の出力値との
比較に基づいて重みを調整する、学習工程を経て得るこ
とができる。例えば、出力ノードから得られた出力スペ
クトル値を、ＣＩＥ Ｌａｂ値に変換し、次に入力ＣＩ
Ｅ Ｌａｂ値と比較して、誤差を測定することができ
る。次に、この誤差を用いて、ノードの重みを調整する
ことができる。
【００３４】図４は、本発明のスペクトル逆変換方法の
一例である実施の形態を略述している、フローチャート
である。ステップ４００において開始すると、制御はス
テップ４１０に進み、ここで走査画像の光学値が受信さ
れる。次にステップ４２０において、媒体識別子が受信
される。このステップ４１０及び４２０は、何れの順序
で行われてもよいし、同時に行われてもよい、というこ
とは認識されるべきである。次にステップ４３０におい
て、スペクトル逆変換方法が、この媒体識別子に基づい
て選択される。次に、制御はステップ４４０に進む。
一例である実施の形態を略述している、フローチャート
である。ステップ４００において開始すると、制御はス
テップ４１０に進み、ここで走査画像の光学値が受信さ
れる。次にステップ４２０において、媒体識別子が受信
される。このステップ４１０及び４２０は、何れの順序
で行われてもよいし、同時に行われてもよい、というこ
とは認識されるべきである。次にステップ４３０におい
て、スペクトル逆変換方法が、この媒体識別子に基づい
て選択される。次に、制御はステップ４４０に進む。
【００３５】ステップ４４０において、この選択された
スペクトル逆変換方法が、受信された光学値に対して適
用される。次にステップ４５０において、得られたスペ
クトル空間値が出力される。次にステップ４６０におい
て、スペクトル逆変換動作が終了する。
スペクトル逆変換方法が、受信された光学値に対して適
用される。次にステップ４５０において、得られたスペ
クトル空間値が出力される。次にステップ４６０におい
て、スペクトル逆変換動作が終了する。
【００３６】上に略述したスペクトル逆変換装置及びそ
の方法に関して、走査画像のスペクトル空間値は、画像
の制限された色空間表現から測定してもよい。これによ
り、メタメリズムの影響は軽減され、走査画像のより正
確な表現及び複写が得られる。
の方法に関して、走査画像のスペクトル空間値は、画像
の制限された色空間表現から測定してもよい。これによ
り、メタメリズムの影響は軽減され、走査画像のより正
確な表現及び複写が得られる。
【００３７】上述したスペクトルインバータ１２０は、
ソフトウェアにおいて実施してもよいし、ハードウェア
において実施してもよい。例えば、スペクトルインバー
タ１２０は、走査デバイス又はその他のタイプの複写デ
バイスに挿入することのできる、「プラグイン」タイプ
のデバイスであってもよい。
ソフトウェアにおいて実施してもよいし、ハードウェア
において実施してもよい。例えば、スペクトルインバー
タ１２０は、走査デバイス又はその他のタイプの複写デ
バイスに挿入することのできる、「プラグイン」タイプ
のデバイスであってもよい。
【００３８】さらに、本発明は媒体識別子に関して上述
したが、この媒体識別子の代わりに又はこの媒体識別子
に加えて、その他のタイプの識別子を用いてもよい。例
えば、モニタ校正、プリンタモデル、スキャナモデルな
どを示す識別子を用いて、適切なスペクトル逆変換方法
を選択してもよい。
したが、この媒体識別子の代わりに又はこの媒体識別子
に加えて、その他のタイプの識別子を用いてもよい。例
えば、モニタ校正、プリンタモデル、スキャナモデルな
どを示す識別子を用いて、適切なスペクトル逆変換方法
を選択してもよい。
【００３９】走査画像の複写に加え、さらなる効果を、
スペクトル逆変換方法に基づいて複写画像に加えてもよ
い。例えば、媒体識別子は、得られる複写画像にもたら
されるさまざまな効果を表す、さらなる階層的識別子を
含んでいてもよい。例えば、特別な照射効果やフィルタ
リング効果などが、得られる複写画像に加えられること
を示す識別子を、媒体識別子に付加してもよい。
スペクトル逆変換方法に基づいて複写画像に加えてもよ
い。例えば、媒体識別子は、得られる複写画像にもたら
されるさまざまな効果を表す、さらなる階層的識別子を
含んでいてもよい。例えば、特別な照射効果やフィルタ
リング効果などが、得られる複写画像に加えられること
を示す識別子を、媒体識別子に付加してもよい。
【００４０】本発明のスペクトル逆変換装置及びその方
法は、３次元の入力色空間及び３６次元の出力スペクト
ル空間に関して述べたが、本発明はこのような表現に限
定されない。それどころか、本発明の趣旨及び範囲を逸
脱しなければ、何れの入力色空間及び出力スペクトル空
間を用いてもよい。
法は、３次元の入力色空間及び３６次元の出力スペクト
ル空間に関して述べたが、本発明はこのような表現に限
定されない。それどころか、本発明の趣旨及び範囲を逸
脱しなければ、何れの入力色空間及び出力スペクトル空
間を用いてもよい。
【００４１】さらに、上記のスペクトル逆変換装置及び
その方法は、画像の複写に関して述べたが、画像の実際
の複写は、本発明の不可欠な要素ではない。例えば、光
学値のスペクトル逆変換を行って、このスペクトル空間
値をメモリに格納し、計算デバイスによって内部使用し
てもよい。例えば、走査画像の実際の複写を目的とせ
ず、認証目的や識別目的などに、このスペクトル空間値
を用いてもよい。
その方法は、画像の複写に関して述べたが、画像の実際
の複写は、本発明の不可欠な要素ではない。例えば、光
学値のスペクトル逆変換を行って、このスペクトル空間
値をメモリに格納し、計算デバイスによって内部使用し
てもよい。例えば、走査画像の実際の複写を目的とせ
ず、認証目的や識別目的などに、このスペクトル空間値
を用いてもよい。
【００４２】図１及び図２に示したように、スペクトル
インバータ１２０は、汎用コンピュータにおいて実施し
てもよいし、専用コンピュータにおいて実施してもよ
い。しかし、このスペクトルインバータ１２０は、プロ
グラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントロ
ーラ及び周辺集積回路エレメント、ＡＳＩＣ又はその他
の集積回路、例えば離散的エレメント回路のようなハー
ドウェア電子回路又は論理回路、例えばＰＬＤ、ＰＬ
Ａ、ＥＰＧＡ若しくはＰＡＬのようなプログラム可能な
論理デバイスなどにおいて、実施することもできる。通
常、図４に示されたフローチャートを実施することので
きる有限状態機械を備えたものであれば、何れのデバイ
スを用いても、本発明のスペクトルインバータ１２０を
実施することができる。
インバータ１２０は、汎用コンピュータにおいて実施し
てもよいし、専用コンピュータにおいて実施してもよ
い。しかし、このスペクトルインバータ１２０は、プロ
グラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントロ
ーラ及び周辺集積回路エレメント、ＡＳＩＣ又はその他
の集積回路、例えば離散的エレメント回路のようなハー
ドウェア電子回路又は論理回路、例えばＰＬＤ、ＰＬ
Ａ、ＥＰＧＡ若しくはＰＡＬのようなプログラム可能な
論理デバイスなどにおいて、実施することもできる。通
常、図４に示されたフローチャートを実施することので
きる有限状態機械を備えたものであれば、何れのデバイ
スを用いても、本発明のスペクトルインバータ１２０を
実施することができる。
【００４３】本発明を、その具体的な実施の形態に関し
て述べてきたが、当業者には、多数の代替物、修正物、
及び変更物が明らかであろう、ということは明白であ
る。従って、本明細書中に述べたような本発明の好適な
実施の形態は、例示であって、限定を意図しない。本発
明の趣旨及び範囲を逸脱しなければ、さまざまな変更を
行ってもよい。
て述べてきたが、当業者には、多数の代替物、修正物、
及び変更物が明らかであろう、ということは明白であ
る。従って、本明細書中に述べたような本発明の好適な
実施の形態は、例示であって、限定を意図しない。本発
明の趣旨及び範囲を逸脱しなければ、さまざまな変更を
行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のスペクトル逆変換装置を備える複写シ
ステムを例示した、ブロック図である。
ステムを例示した、ブロック図である。
【図２】図１のスペクトルインバータを例示した、ブロ
ック図である。
ック図である。
【図３】図２のスペクトル逆変換デバイスのニューラル
ネットワーク実施形態を例示した、図である。
ネットワーク実施形態を例示した、図である。
【図４】本発明のスペクトル逆変換方法の例示的実施形
態を略述した、フローチャートである。
態を略述した、フローチャートである。
１００ 複写システム １１５、１２５、１３５ 通信リンク ２７０ 制御信号バス ３００ ニューラルネットワーク ３１０ 入力層 ３２０ 中間層 ３４０ 出力層
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ゴーラヴ シャーマ アメリカ合衆国 14580 ニューヨーク州 ウェブスター ウッドローズ ドライブ ３
Claims (1)
- 【請求項１】 入力色空間における入力画像の画像デー
タを入力する、画像データ入力デバイスと、 前記入力画像データが得られた入力画像媒体を識別す
る、媒体識別デバイスと、 前記入力画像媒体の識別に基づいて、前記入力画像デー
タをスペクトル空間における出力画像データに変換す
る、スペクトル逆変換デバイスと、 を有する、画像データのスペクトルを逆変換させる装
置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US313735 | 1999-05-18 | ||
| US09/313,735 US6647140B1 (en) | 1999-05-18 | 1999-05-18 | Spectrum inverter apparatus and method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001008047A true JP2001008047A (ja) | 2001-01-12 |
Family
ID=23216919
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000142947A Pending JP2001008047A (ja) | 1999-05-18 | 2000-05-16 | 画像データのスペクトルを逆変換させる装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6647140B1 (ja) |
| EP (1) | EP1054560B1 (ja) |
| JP (1) | JP2001008047A (ja) |
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| US6987567B2 (en) | 2002-05-10 | 2006-01-17 | Canon Kabushiki Kaisha | Color evaluation apparatus and method |
| US7433102B2 (en) | 2002-05-10 | 2008-10-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Reproduction color prediction apparatus and method |
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| US7742927B2 (en) * | 2000-04-18 | 2010-06-22 | France Telecom | Spectral enhancing method and device |
| US7295703B2 (en) * | 2004-06-18 | 2007-11-13 | Xerox Corporation | Method for scanner characterization for color measurement of printed media having four or more colorants |
| DE102004059951A1 (de) * | 2004-08-17 | 2006-02-23 | Giesecke & Devrient Gmbh | Vorrichtung zur Untersuchung von Dokumenten |
| US8749861B2 (en) * | 2007-09-28 | 2014-06-10 | Xerox Corporation | L*a*b* scanning using RGB-clear |
| US8290205B2 (en) | 2009-06-25 | 2012-10-16 | Eastman Kodak Company | Dating images from scanned watermarks |
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| US8821012B2 (en) | 2011-08-31 | 2014-09-02 | Semiconductor Components Industries, Llc | Combined device identification and temperature measurement |
| US8810267B2 (en) | 2011-08-31 | 2014-08-19 | Truesense Imaging, Inc. | Device identification and temperature sensor circuit |
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| JP2978615B2 (ja) * | 1991-11-21 | 1999-11-15 | 支朗 臼井 | カラーバランス調整装置及び方法 |
| US5754184A (en) | 1993-01-06 | 1998-05-19 | Eastman Kodak Company | Digital color system and method which provides a visual match across different input and output viewing conditions |
| US5543940A (en) * | 1994-02-02 | 1996-08-06 | Electronics For Imaging | Method and apparatus for converting color scanner signals into colorimetric values |
| JP3287177B2 (ja) | 1995-05-17 | 2002-05-27 | 東洋インキ製造株式会社 | カラーイメージング方法および装置 |
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1999
- 1999-05-18 US US09/313,735 patent/US6647140B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-05-16 JP JP2000142947A patent/JP2001008047A/ja active Pending
- 2000-05-17 EP EP00110515A patent/EP1054560B1/en not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP1054560B1 (en) | 2012-02-29 |
| EP1054560A2 (en) | 2000-11-22 |
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