JP2003179766A - Device and method for color conversion - Google Patents

Device and method for color conversion

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JP2003179766A
JP2003179766A JP2002322360A JP2002322360A JP2003179766A JP 2003179766 A JP2003179766 A JP 2003179766A JP 2002322360 A JP2002322360 A JP 2002322360A JP 2002322360 A JP2002322360 A JP 2002322360A JP 2003179766 A JP2003179766 A JP 2003179766A
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一也 前嶋
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a color converter and color converting method capable of independently correcting the areas of six inter-hues between red and yellow, yellow and green, green and cyan, cyan and blue, blue and magenta, and magenta and red without using a mass memory. <P>SOLUTION: A first operand effective in an area within adjacent inter-hues of red, yellow, green, cyan, blue and magenta, and a second operand effective in at least any of six hues of red, yellow, green, cyan, blue and magenta are generated by using color components of colors obtained by eliminating achromatic color components from colors represented with first color data. Second color data are outputted by performing a matrix operation using the first and second operands. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、プリンタやビデ
オプリンタ、スキャナ等のフルカラー印刷関連機器、コ
ンピュータグラフィックス画像を作成する画像処理機
器、あるいはモニター等の表示装置等に使用するデータ
処理に関し、中でも赤/緑/青の3色で表現する画像デ
ータを使用機器等に合わせて色変換処理する色変換装置
およびその方法に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to full-color printing-related equipment such as printers, video printers and scanners, image processing equipment for producing computer graphics images, and data processing used for display devices such as monitors. The present invention relates to a color conversion device and method for performing color conversion processing on image data represented by three colors of red / green / blue in accordance with a device to be used.

【0002】[0002]

【従来の技術】印刷における色変換は、インクが純色で
ないことによる混色性や印画の非線形性で発生する画質
劣化を補正し、良好な色再現性を持つ印刷画像を出力す
るために必須の技術である。また、モニター等の表示装
置においても、入力された色信号を表示する際、使用条
件等に合わせ所望の色再現性をもつ画像を出力(表示)
するため、色変換処理が行われている。
2. Description of the Related Art Color conversion in printing is an indispensable technique for correcting a deterioration in image quality caused by color mixing and non-linearity of printing due to the fact that ink is not a pure color, and outputting a printed image with good color reproducibility. Is. Also, when displaying an input color signal, a display device such as a monitor outputs (displays) an image having desired color reproducibility in accordance with usage conditions.
Therefore, the color conversion process is performed.

【0003】従来、上記のような場合での色変換方式に
は、テーブル変換方式とマトリクス演算方式の2系統が
ある。
Conventionally, there are two types of color conversion methods in the above case, a table conversion method and a matrix operation method.

【0004】テーブル変換方式は、赤と緑と青(以下、
「R、G、B」と記す)で表現した画像データを入力
し、ROMなどのメモリに予め記憶しているR、G、B
の画像データあるいはイエローとマゼンタとシアン(以
下、「Y、M、C」と記す)の補色データを求める方法
であり、任意の変換特性を採用できるため、色再現性に
優れた色変換を実行できる長所がある。
The table conversion method uses red, green, and blue (hereinafter,
Image data represented by “R, G, B”) is input, and R, G, B stored in a memory such as a ROM in advance.
Image data or complementary color data of yellow, magenta, and cyan (hereinafter referred to as “Y, M, C”). Since any conversion characteristics can be adopted, color conversion with excellent color reproducibility is performed. There are advantages.

【0005】しかし、画像データの組合せ毎にデータを
記憶させる単純な構成では、約400Mbitの大容量
メモリになる。例えば、特願昭62−60520号公報
には、メモリ容量の圧縮法法を開示しているが、それで
も約5Mbitになる。したがって、この方式には、変
換特性毎に大容量メモリを必要とするため、LSI化が
困難な課題と、使用等の条件変更に柔軟に対応できない
という課題がある。
However, with a simple structure in which data is stored for each combination of image data, a large capacity memory of about 400 Mbit is obtained. For example, Japanese Patent Application No. 62-60520 discloses a method of compressing a memory capacity, but the method is still about 5 Mbit. Therefore, this method requires a large-capacity memory for each conversion characteristic, which makes it difficult to form an LSI and has a problem that it cannot flexibly deal with changing conditions such as use.

【0006】一方、マトリクス演算方式は、例えばR、
G、Bの画像データよりY、M、Cの印刷データを求め
る場合は、下記の(27)式が基本演算式である。
On the other hand, the matrix calculation method is, for example, R,
When obtaining Y, M, and C print data from G and B image data, the following equation (27) is a basic arithmetic equation.

【0007】[0007]

【数18】 [Equation 18]

【0008】ここで、i=1〜3、j=1〜3である。Here, i = 1 to 3 and j = 1 to 3.

【0009】しかし、(27)式の単純な線形演算で
は、印画等の非線形性により良好な変換特性を実現でき
ない。
However, the simple linear operation of the equation (27) cannot realize good conversion characteristics due to the non-linearity of the printing.

【0010】上記の変換特性を改良した方法が、特公平
2−30226号公報の色補正演算装置に開示されてお
り、下記(28)式のマトリクス演算式を採用してい
る。
A method in which the above conversion characteristic is improved is disclosed in the color correction arithmetic unit of Japanese Patent Publication No. 2-30226, and the following matrix arithmetic formula (28) is adopted.

【0011】[0011]

【数19】 [Formula 19]

【0012】ここで、Nは定数、i=1〜3、j=1〜
10である。
Here, N is a constant, i = 1 to 3, j = 1 to 1.
It is 10.

【0013】上記(28)式は、無彩色成分と色成分が
混在する画像データを直接使用するため、演算の相互干
渉が発生する。つまり、係数を1つ変更すると、着目し
ている成分または色相以外にも影響を与え、良好な変換
特性を実現できないという課題がある。
The above equation (28) directly uses image data in which an achromatic color component and a color component are mixed, so that mutual interference of calculation occurs. That is, if one coefficient is changed, there is a problem in that it affects not only the component or the hue of interest but also a good conversion characteristic cannot be realized.

【0014】また、特開平5−260943号公報の色
変換方法は、この解決策を開示している。図29は、特
開平5−260943号公報におけるR、G、B画像デ
ータを印刷データC、M、Yに変換する色変換方法を示
すブロック回路図であり、100は補数器、101はα
β算出器、102は色相データ算出器、103は多項式
演算器、104はマトリクス演算器、105は係数発生
器、106は合成器である。
The color conversion method disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-260943 discloses this solution. FIG. 29 is a block circuit diagram showing a color conversion method for converting R, G, B image data into print data C, M, Y in Japanese Patent Laid-Open No. 5-260943, where 100 is a complementer and 101 is α.
A β calculator, 102 is a hue data calculator, 103 is a polynomial calculator, 104 is a matrix calculator, 105 is a coefficient generator, and 106 is a combiner.

【0015】次に、動作を説明する。補数器100は、
画像データR、G、Bを入力とし、1の補数処理した補
色データCi、Mi、Yiを出力する。αβ算出器10
1は、この補色データの最大値βと最小値αおよび各デ
ータを特定する識別符号Sを出力する。
Next, the operation will be described. Complement device 100
Image data R, G, B are input, and complementary color data Ci, Mi, Yi subjected to 1's complement processing are output. αβ calculator 10
1 outputs the maximum value β and the minimum value α of the complementary color data and the identification code S for specifying each data.

【0016】色相データ算出器102は、補色データC
i、Mi、Yiと最大値βと最小値αを入力とし、r=
β−Ci、g=β−Mi、b=β−Yiおよびy=Yi
−α、m=Mi−α、c=Ci−αの減算処理によっ
て、6つの色相データr、g、b、y、m、cを出力す
る。ここで、これら6つの色相データは、この中の少な
くとも2つがゼロになる性質がある。
The hue data calculator 102 calculates the complementary color data C.
i, Mi, Yi, maximum value β and minimum value α are input, and r =
β-Ci, g = β-Mi, b = β-Yi and y = Yi
Six pieces of hue data r, g, b, y, m, and c are output by the subtraction process of −α, m = Mi−α, and c = Ci−α. Here, at least two of these six hue data have a property of becoming zero.

【0017】多項式演算器103は、色相データと識別
符号を入力とし、r、g、b中でゼロでない2つのデー
タQ1、Q2と、y、m、c中でゼロでない2つのデー
タP1、P2を選択し、それらから多項式データT1=
P1×P2、T3=Q1×Q2およびT2=T1/(P
1+P2)、T4=T2/(Q1+Q2)を演算し、出
力する。
The polynomial calculator 103 receives the hue data and the identification code as input, and has two non-zero data Q1, Q2 in r, g, b and two non-zero data P1, P2 in y, m, c. From the polynomial data T1 =
P1 × P2, T3 = Q1 × Q2 and T2 = T1 / (P
1 + P2) and T4 = T2 / (Q1 + Q2) are calculated and output.

【0018】係数発生器105は、識別信号Sの情報を
もとに、多項式データの演算係数U(Fij)と固定係
数U(Eij)を発生する。マトリクス演算器104
は、色相データy、m、cと多項式データT1〜T4お
よび係数Uを入力とし、下記(29)式の演算結果を色
インクデータC1、M1、Y1として出力する。
The coefficient generator 105 generates an arithmetic coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of polynomial data based on the information of the identification signal S. Matrix calculator 104
Inputs hue data y, m, c, polynomial data T1 to T4, and coefficient U, and outputs the calculation result of the following formula (29) as color ink data C1, M1, Y1.

【0019】[0019]

【数20】 [Equation 20]

【0020】合成器106は、色インクデータC1、M
1、Y1と無彩色データであるαを加算し、印刷データ
C、M、Yを出力する。したがって、印刷データを求め
る演算式は、下記(30)式となる。
The synthesizer 106 uses the color ink data C1, M
1, Y1 and α, which is achromatic data, are added, and print data C, M, and Y are output. Therefore, the arithmetic expression for obtaining the print data is the following expression (30).

【0021】[0021]

【数21】 [Equation 21]

【0022】なお、(30)式では、画素集合に対する
一般式を開示している。
Equation (30) discloses a general equation for a pixel set.

【0023】ここで、図30(A)〜(F)は、赤
(R)、青(G)、緑(B)、イエロー(Y)、シアン
(C)、マゼンタ(M)の6つの色相と色相データy、
m、c、r、g、bの関係を模式的に示した図であり、
各色相データは、3つの色相に関与している。また、図
31(A)〜(F)は、上記6つの色相と乗算項y×
m、r×g、c×y、g×b、m×c、b×rの関係を
模式的に示した図であり、それぞれ6つの色相のうち特
定の色相に関与していることが分かる。
Here, FIGS. 30A to 30F are six hues of red (R), blue (G), green (B), yellow (Y), cyan (C), and magenta (M). And hue data y,
It is the figure which showed typically the relationship of m, c, r, g, and b,
Each hue data is associated with three hues. Further, FIGS. 31A to 31F show the above six hues and the multiplication term y ×.
It is the figure which showed typically the relationship of m, rxg, cxy, gxb, mxc, and bxr, and it turns out that each is concerned with a specific hue among six hues. .

【0024】したがって、(30)式における6つの乗
算項y×m、m×c、c×y、r×g、g×b、b×r
は、それぞれ赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタ
の6つの色相のうち特定の色相にのみ関与し、つまり、
赤に対してはy×m、青に対してはm×c、緑に対して
はc×y、イエローに対してはr×g、シアンに対して
はg×b、マゼンタに対してはb×rのみが有効な乗算
項となる。
Therefore, the six multiplication terms y × m, m × c, c × y, r × g, g × b and b × r in the equation (30).
Are only involved in specific hues of the six hues red, blue, green, yellow, cyan and magenta respectively, that is,
Y × m for red, m × c for blue, c × y for green, r × g for yellow, g × b for cyan, and magenta for magenta. Only b × r is a valid multiplication term.

【0025】また、(30)式における6つの乗除算項
y×m/(y+m)、m×c/(m+c)、c×y/
(c+y)、r×g/(r+g)、g×b/(g+
b)、b×r/(b+r)についても、それぞれ6つの
色相のうち、特定の色相にのみ関与することとなる。
Further, the six multiplication / division terms y × m / (y + m), m × c / (m + c), and c × y / in the equation (30).
(C + y), r × g / (r + g), g × b / (g +
Regarding b) and b × r / (b + r), only the specific hue among the six hues is involved.

【0026】以上より、上述の図29における色変換方
法によると、特定の色相に関与する乗算項および乗除算
項に係る係数を変化させることにより、着目している色
相のみを、他の色相に影響を与えることなく、調整でき
る。
As described above, according to the color conversion method in FIG. 29 described above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue, only the hue of interest is changed to another hue. Can be adjusted without impact.

【0027】また、上記の乗算項は、彩度に対して2次
的な演算となり、乗除算項は、彩度に対して1次的な演
算となる。したがって、乗算項と乗除算項を共に用いる
ことにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正
することができる。
The multiplication term is a quadratic operation for saturation, and the multiplication / division term is a primary operation for saturation. Therefore, by using both the multiplication term and the multiplication / division term, it is possible to correct the non-linearity such as the printing with respect to the saturation.

【0028】但し、この色変換法においても、色相に対
する印画の非線形性は、未解決のままである。また、好
みに応じて、特定の色相の色空間に占める領域の拡大ま
たは縮小が望まれる場合、具体的には、マゼンタ〜赤〜
イエローと変化する色空間において、赤の占める領域の
拡大または縮小が望まれるような場合には、従来のマト
リクス演算型色変換方法は、この要求を満たすことが出
来ない。
However, even in this color conversion method, the non-linearity of printing with respect to hue remains unsolved. Also, if it is desired to enlarge or reduce the area occupied in the color space of a specific hue according to preference, specifically, magenta to red to
When it is desired to enlarge or reduce the area occupied by red in the color space changing from yellow, the conventional matrix operation type color conversion method cannot satisfy this requirement.

【0029】[0029]

【発明が解決しようとする課題】従来の色変換方法また
は色変換装置は、ROMなどのメモリによるテーブル変
換方式で構成されている場合は、大容量メモリが必要に
なり、変換特性を柔軟に変更することができない問題点
があり、また、マトリクス演算方式で構成される場合
は、着目する色相のみを調整できるが、赤、青、緑、イ
エロー、シアン、マゼンタの6つ色相間の変化の度合い
を補正できないため、全色空間において良好な変換特性
を実現できない問題点があった。
When the conventional color conversion method or color conversion device is constituted by a table conversion method using a memory such as a ROM, a large capacity memory is required, and the conversion characteristics can be changed flexibly. However, when the matrix calculation method is used, only the hue of interest can be adjusted, but the degree of change among the six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta. However, there is a problem that good conversion characteristics cannot be realized in all color spaces.

【0030】この発明は上記のような課題を解消するた
めになされたもので、大容量メモリを用いることなく、
赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相
に加え、更に赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シア
ン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の6つの
色相間の領域を独立に補正することが可能な色変換装置
および色変換方法を提供することを目的とする。
The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems, and without using a large capacity memory,
In addition to the six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, the area between the six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red is also added. An object of the present invention is to provide a color conversion device and a color conversion method that can be independently corrected.

【0031】[0031]

【課題を解決するための手段】本発明による色変換装置
は、赤、緑、青、又はシアン、マゼンタ、イエローを表
す第1の色データを第2の色データに変換する色変換装
置において、上記第1の色データにより表される色の色
成分を用いて、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼン
タの隣接する色相間内の領域に有効な第1の演算項を生
成する第1の演算項生成手段と、上記色成分を用いて、
赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの6つの色相
の少なくともいずれかに有効な第2の演算項を生成する
第2の演算項生成手段と、上記第1および第2の演算項
に対して与えられる所定のマトリクス係数を出力するマ
トリクス係数発生手段と、上記マトリクス係数と、上記
第1および第2の演算項とを用いたマトリクス演算を行
うことにより上記第2の色データを出力するマトリクス
演算手段とを備えたものである。
A color conversion device according to the present invention is a color conversion device for converting first color data representing red, green, blue, or cyan, magenta, and yellow into second color data. Using the color components of the color represented by the first color data, a first operation term that is effective for a region between adjacent hues of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta is generated. Using the operation term generation means of and the above color component,
Second operation term generation means for generating a second operation term effective for at least one of the six hues of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta, and for the first and second operation terms Matrix coefficient generating means for outputting a predetermined matrix coefficient given by the above, the matrix coefficient, and a matrix for outputting the second color data by performing a matrix operation using the first and second operation terms. And a calculation means.

【0032】また、本発明による色変換方法は、赤、
緑、青、又はシアン、マゼンタ、イエローを表す第1の
色データを第2の色データに変換する色変換方法におい
て、上記第1の色データにより表される色の色成分を用
いて、上記色相間内の領域に有効な第1の演算項を生成
し、上記色成分を用いて、赤、イエロー、緑、シアン、
青、マゼンタの6つの色相の少なくともいずれかに有効
な第2の演算項を生成し、上記第1および第2の演算項
に与えられる所定のマトリクス係数を出力し、上記第1
および第2の演算項と、上記所定のマトリクス係数を用
いたマトリクス演算により上記第2の色データを出力す
るものである。
Further, the color conversion method according to the present invention is
In a color conversion method for converting first color data representing green, blue, or cyan, magenta, or yellow into second color data, a color component of a color represented by the first color data is used to A first operation term that is effective for the region between the hues is generated, and red, yellow, green, cyan, and
A second operation term effective for at least one of the six hues of blue and magenta is generated, and a predetermined matrix coefficient given to the first and second operation terms is output,
The second color data is output by the matrix calculation using the second calculation term and the predetermined matrix coefficient.

【0033】[0033]

【発明の実施の形態】以下、この発明をその実施の形態
を示す図面に基づいて具体的に説明する。 実施の形態1.図1はこの発明の実施の形態1による色
変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図にお
いて、1は入力された画像データR、G、Bの最大値β
と最小値αを算出し、各データを特定する識別符号を生
成して出力するαβ算出器、2は画像データR、G、B
と上記αβ算出器1からの出力より色相データr、g、
b、y、m、cを算出する色相データ算出器、3は多項
式演算器、4はマトリクス演算器、5は係数発生器、6
は合成器である。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The present invention will be specifically described below with reference to the drawings showing the embodiments thereof. Embodiment 1. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion device according to a first embodiment of the present invention. In the figure, 1 is the maximum value β of the input image data R, G, B
And a minimum value α, and an αβ calculator that generates and outputs an identification code that identifies each data, and 2 is image data R, G, B
And from the output from the αβ calculator 1, the hue data r, g,
Hue data calculator for calculating b, y, m, c, 3 is a polynomial calculator, 4 is a matrix calculator, 5 is a coefficient generator, 6
Is a synthesizer.

【0034】図2は、上記多項式演算器3の一構成例を
示すブロック図である。図において、11は入力された
色相データのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去
器、12a、12bは乗算器、13a、13bは加算
器、14a、14bは除算器、15は上記αβ算出器1
からの識別符号に基づき、演算係数を発生し出力する演
算係数発生器、16a、16bは上記演算係数発生器1
5からの出力が示す演算係数と入力データとの乗算を行
う演算器、17、18は入力されたデータの最小値を選
択し出力する最小値選択器である。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the polynomial calculator 3 described above. In the figure, 11 is a zero remover that removes zero data from the input hue data, 12a and 12b are multipliers, 13a and 13b are adders, 14a and 14b are dividers, and 15 is the αβ calculator. 1
, 16a and 16b are operation coefficient generators for generating and outputting operation coefficients based on the identification code from
An arithmetic unit that multiplies the input data with the arithmetic coefficient indicated by the output from 5, and 17 and 18 are minimum value selectors that select and output the minimum value of the input data.

【0035】次に動作について説明する。入力された画
像データR、G、B(Ri、Gi、Bi)はαβ算出器
1および色相データ算出器2へと送られ、αβ算出器1
は、入力画像データRi、Gi、Biの最大値βと最小
値αを算出して出力するとともに、各データを特定する
識別符号S1を生成し出力する。色相データ算出器2
は、画像データRi、Gi、Biと上記αβ算出器1か
らの出力である最大値βと最小値αを入力とし、r=R
i−α、g=Gi−α、b=Bi−αおよびy=β−B
i、m=β−Gi、c=β−Riの減算処理を行い、6
つの色相データr、g、b、y、m、cを出力する。
Next, the operation will be described. The input image data R, G, B (Ri, Gi, Bi) is sent to the αβ calculator 1 and the hue data calculator 2, and the αβ calculator 1
Calculates and outputs the maximum value β and the minimum value α of the input image data Ri, Gi, Bi, and also generates and outputs the identification code S1 that specifies each data. Hue data calculator 2
Is the image data Ri, Gi, Bi and the maximum value β and minimum value α output from the αβ calculator 1, and r = R
i-α, g = Gi-α, b = Bi-α and y = β-B
i, m = β-Gi, c = β-Ri is subtracted, and 6
Two hue data r, g, b, y, m, c are output.

【0036】このとき、上記αβ算出器1において算出
される最大値β、最小値αは、β=MAX(Ri、G
i、Bi)、α=MIN(Ri、Gi、Bi)であり、
色相データ算出器2において算出される6つの色相デー
タr、g、b、y、m、cは、r=Ri−α、g=Gi
−α、b=Bi−αおよびy=β−Bi、m=β−G
i、c=β−Riの減算処理によって得られているの
で、これら6つの色相データは、この中の少なくとも2
つがゼロになる性質がある。例えば、最大値βがRi、
最小値αがGiである場合(β=Ri、α=Gi)は、
上記の減算処理よりg=0およびc=0となり、また、
最大値βがRi、最小値αがBiである場合(β=R
i、α=Bi)は、b=0およびc=0となる。すなわ
ち、最大、最小となるRi、Gi、Biの組み合わせに
より、r、g、bの中で1つ、y、m、cの中で1つの
合計2つの値がゼロとなることになる。
At this time, the maximum value β and the minimum value α calculated by the αβ calculator 1 are β = MAX (Ri, G
i, Bi), α = MIN (Ri, Gi, Bi),
The six hue data r, g, b, y, m, and c calculated by the hue data calculator 2 are r = Ri-α and g = Gi.
-Α, b = Bi-α and y = β-Bi, m = β-G
Since i, c = β-Ri is obtained by the subtraction process, at least two of these six hue data are included.
One has the property of becoming zero. For example, the maximum value β is Ri,
When the minimum value α is Gi (β = Ri, α = Gi),
From the above subtraction processing, g = 0 and c = 0, and
When the maximum value β is Ri and the minimum value α is Bi (β = R
i, α = Bi), b = 0 and c = 0. That is, the maximum and minimum combinations of Ri, Gi, and Bi result in one of r, g, and b, and one of y, m, and c, that is, two values in total.

【0037】したがって、上記αβ算出器1において
は、6つの色相データのうちゼロとなるデータを特定す
る識別符号S1を生成し出力する。この識別符号S1
は、最大値βと最小値αがRi、Gi、Biのうちどれ
であるかにより、データを特定する6種類の識別符号S
1を生成することができ、図3は識別符号S1とRi、
Gi、Biにおける最大値βと最小値αおよびゼロとな
る色相データの関係を示す図である。なお、図中の識別
符号S1の値はその一例を示すものであり、この限りで
はなく、他の値であってもよい。
Therefore, the αβ calculator 1 generates and outputs the identification code S1 for identifying the data that becomes zero out of the six hue data. This identification code S1
Are six types of identification codes S that specify the data depending on whether the maximum value β or the minimum value α is Ri, Gi, or Bi.
1 can be generated, and FIG. 3 shows the identification codes S1 and Ri,
It is a figure which shows the maximum value (beta) in Gi, Bi, the minimum value (alpha), and the relationship of the hue data used as zero. It should be noted that the value of the identification code S1 in the figure shows an example thereof, and the value is not limited to this and may be another value.

【0038】次に、色相データ算出器2からの出力であ
る6つの色相データr、g、bおよびy、m、cは多項
式演算手段3へと送られ、また、r、g、bについては
マトリクス演算器4へも送られる。多項式演算器3には
上記αβ算出器1から出力される識別符号S1も入力さ
れており、r、g、b中でゼロでない2つのデータQ
1、Q2と、y、m、c中でゼロでない2つのデータP
1、P2を選択して演算を行うのであるが、この動作を
図2に従って説明する。
Next, the six pieces of hue data r, g, b and y, m, c which are the outputs from the hue data calculator 2 are sent to the polynomial calculation means 3, and regarding r, g, b. It is also sent to the matrix calculator 4. The identification code S1 output from the αβ calculator 1 is also input to the polynomial calculator 3, and two non-zero data Q in r, g, and b are input.
1, Q2 and two non-zero data P in y, m, c
The operation is performed by selecting 1 or P2, and this operation will be described with reference to FIG.

【0039】多項式演算器3において、色相データ算出
器2からの色相データとαβ算出器からの識別符号S1
はゼロ除去器11へと入力され、ゼロ除去器11では、
識別符号S1に基づき、r、g、b中でゼロでない2つ
のデータQ1、Q2とy、m、c中でゼロでない2つの
データP1、P2を出力する。ここで、上記ゼロ除去器
11から出力されるデータQ1、Q2、P1、P2は、
ゼロとなるデータを除く色相データから、Q1≧Q2、
P1≧P2としてデータQ1、Q2、P1、P2が出力
される。すなわち、図4に示すように、Q1、Q2、P
1、P2を決定し、出力とする。例えば図3、4から、
識別符号S1=0となる場合、r、bからQ1、Q2
が、y、mからP1、P2が得られるのであるが、この
とき、最大値β=Ri、最小値α=Giであるので、r
(=β−α)≧b(=Bi−α)、m(=β−α)≧y
(=β−Bi)となり、Q1=r、Q2=b、P1=
m、P2=yとして出力する。なお、上記図3と同様、
図4中の識別符号S1の値はその一例を示すものであ
り、この限りではなく、他の値であってもよい。
In the polynomial calculator 3, the hue data from the hue data calculator 2 and the identification code S1 from the αβ calculator
Is input to the zero remover 11, and in the zero remover 11,
Based on the identification code S1, two non-zero data Q1, Q2 in r, g, b and two non-zero data P1, P2 in y, m, c are output. Here, the data Q1, Q2, P1 and P2 output from the zero remover 11 are
From the hue data excluding the data that becomes zero, Q1 ≧ Q2,
The data Q1, Q2, P1, and P2 are output as P1 ≧ P2. That is, as shown in FIG. 4, Q1, Q2, P
1 and P2 are determined and are output. For example, from FIGS.
When the identification code S1 = 0, r, b to Q1, Q2
, P1 and P2 are obtained from y and m. At this time, since the maximum value β = Ri and the minimum value α = Gi, r
(= Β-α) ≧ b (= Bi-α), m (= β-α) ≧ y
(= Β-Bi), Q1 = r, Q2 = b, P1 =
Output as m and P2 = y. Note that, as in FIG. 3 above,
The value of the identification code S1 in FIG. 4 shows an example thereof, and the value is not limited to this and may be another value.

【0040】そして、乗算器12aへは上記ゼロ除去器
11からの出力データQ1、Q2が入力され、積T3=
Q1×Q2を算出して出力し、乗算器12bへは上記ゼ
ロ除去器11からの出力データP1、P2が入力され、
T1=P1×P2を算出し出力する。加算器13aと1
3bは、それぞれ和Q1+Q2とP1+P2を出力す
る。除算器14aは上記乗算器12aからのT3と加算
器13aからのQ1+Q2が入力され、T4=T3/
(Q1+Q2)の商を出力し、除算器14bは上記乗算
器12bからのT1と加算器13bからのP1+P2が
入力され、T2=T1/(P1+P2)の商を出力す
る。
The output data Q1 and Q2 from the zero remover 11 are input to the multiplier 12a, and the product T3 =
Q1 × Q2 is calculated and output, and the output data P1 and P2 from the zero remover 11 are input to the multiplier 12b,
Calculate and output T1 = P1 × P2. Adder 13a and 1
3b outputs sums Q1 + Q2 and P1 + P2, respectively. The divider 14a receives T3 from the multiplier 12a and Q1 + Q2 from the adder 13a, and T4 = T3 /
The quotient of (Q1 + Q2) is output, and the divider 14b receives T1 from the multiplier 12b and P1 + P2 from the adder 13b and outputs the quotient of T2 = T1 / (P1 + P2).

【0041】演算係数発生器15には上記αβ算出手段
1からの識別符号S1が入力され、演算器16a、16
bにおいてデータP2およびQ2に対し乗算を行うため
の演算係数aq、apを示す信号を識別符号S1に基づ
き発生し、演算器16aへ演算係数aqを、演算器16
bへは演算係数apを出力する。なお、この演算係数a
q、apはそれぞれの色相データQ2およびP2に対応
した係数が識別符号S1に応じて発生されることとな
り、図4から識別符号S1に対しそれぞれ6種類の演算
係数aq、apが発生される。演算器16aでは上記ゼ
ロ除去器11からのデータQ2が入力され、演算係数発
生器15からの演算係数aqとデータQ2による乗算a
q×Q2を行い、その出力を最小値選択器17へ送り、
演算器16bでは上記ゼロ除去器11からのデータP2
が入力され、演算係数発生器15からの演算係数apと
データP2による乗算ap×P2を行い、その出力を最
小値選択器17へ送る。
The identification code S1 from the αβ calculating means 1 is input to the arithmetic coefficient generator 15, and the arithmetic units 16a and 16a are provided.
b, a signal indicating the operation coefficients aq and ap for multiplying the data P2 and Q2 is generated based on the identification code S1, and the operation coefficient aq is supplied to the operation unit 16a.
The calculation coefficient ap is output to b. Note that this calculation coefficient a
For q and ap, the coefficients corresponding to the respective hue data Q2 and P2 are generated according to the identification code S1, and from FIG. 4, six types of calculation coefficients aq and ap are generated for the identification code S1. The data Q2 from the zero remover 11 is input to the arithmetic unit 16a, and the multiplication a by the arithmetic coefficient aq from the arithmetic coefficient generator 15 and the data Q2.
q × Q2, and send the output to the minimum value selector 17,
In the arithmetic unit 16b, the data P2 from the zero remover 11
Is input, the multiplication coefficient ap from the calculation coefficient generator 15 is multiplied by the data P2, and the output is sent to the minimum value selector 17.

【0042】最小値選択器17では、演算器16aおよ
び16bからの出力の最小値t6=min(aq×Q
2、ap×P2)を選択し、最小値選択器18へと出力
する。最小値選択器18にはゼロ除去器11からの出力
データQ1も入力されており、Q1とt6=min(a
q×Q2,ap×P2)の最小値T5=min(Q1,
min(aq×Q2,ap×P2))を出力する。以
上、上述した多項式データT1、T2、T3、T4、T
5が、多項式演算器3の出力である。そして、この多項
式演算器3の出力はマトリクス演算器4へと送られる。
In the minimum value selector 17, the minimum value t6 = min (aq × Q) of the outputs from the arithmetic units 16a and 16b.
2, ap × P2) is selected and output to the minimum value selector 18. The output data Q1 from the zero remover 11 is also input to the minimum value selector 18, and Q1 and t6 = min (a
q * Q2, ap * P2) minimum value T5 = min (Q1,
min (aq × Q2, ap × P2)) is output. As described above, the above-mentioned polynomial data T1, T2, T3, T4, T
5 is the output of the polynomial calculator 3. The output of the polynomial calculator 3 is sent to the matrix calculator 4.

【0043】一方、図1の係数発生器5は、識別符号S
1に基づき、多項式データの演算係数U(Fij)と固
定係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算器4へと
送る。マトリクス演算器4は、上記色相データ算出器2
からの色相データr、g、bと多項式演算器3からの多
項式データT1〜T5、係数発生器5からの係数Uを入
力とし、下記(19)式の演算結果を画像データR1、
G1、B1として出力する。
On the other hand, the coefficient generator 5 of FIG.
Based on 1, the calculation coefficient U (Fij) and the fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data are generated and sent to the matrix calculator 4. The matrix calculator 4 is the hue data calculator 2
To the hue data r, g, b, the polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculator 3, and the coefficient U from the coefficient generator 5, and the calculation result of the following equation (19) is the image data R1,
Output as G1 and B1.

【0044】[0044]

【数22】 [Equation 22]

【0045】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜5である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 5.

【0046】図5は、上記マトリクス演算器4における
部分的な一構成例を示すブロック図であり、R1を演算
し出力する場合について示している。図において、20
a〜20fは乗算器、21a〜21eは加算器である。
FIG. 5 is a block diagram showing a partial structural example of the matrix calculator 4 and shows a case where R1 is calculated and output. In the figure, 20
a to 20f are multipliers, and 21a to 21e are adders.

【0047】次に、図5の動作を説明する。乗算器20
a〜20fは、色相データrと多項式演算器3からの多
項式データT1〜T5と係数発生器5からの係数U(E
ij)およびU(Fij)を入力とし、それぞれの積を
出力する。加算器21a、21bは、各乗算器20b〜
20eの出力である積を入力とし、入力データを加算
し、その和を出力する。加算器21cは加算器21a、
21bからのデータを加算し、加算器21dは加算器2
1cからの出力と乗算器20fの出力である積を加算す
る。そして加算器21eは加算器21dの出力と乗算器
20aの出力を加算して、総和を画像データR1として
出力する。なお、図5の構成例において、色相データr
をgまたはbに置換すれば、画像データG1、B1を演
算できる。
Next, the operation of FIG. 5 will be described. Multiplier 20
a to 20f are the hue data r, the polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculator 3, and the coefficient U (E from the coefficient generator 5).
ij) and U (Fij) are input, and the product of each is output. The adders 21a and 21b include the multipliers 20b to 20b.
The product that is the output of 20e is input, the input data is added, and the sum is output. The adder 21c is the adder 21a,
21b adds the data, and the adder 21d adds the data to the adder 2
The output from 1c and the output from the multiplier 20f are added. Then, the adder 21e adds the output of the adder 21d and the output of the multiplier 20a, and outputs the sum as image data R1. In the configuration example of FIG. 5, the hue data r
If g is replaced with g or b, the image data G1 and B1 can be calculated.

【0048】蛇足であるが、係数(Eij)と(Fi
j)は、それぞれの色相データr、g、bに対応した係
数が使用される。つまり、図5の構成をr、g、bに対
し並列に3つ使用すれば、高速なマトリクス演算が可能
になる。
Although it is a limb, the coefficients (Eij) and (Fi
For j), the coefficients corresponding to the respective hue data r, g, b are used. That is, if three configurations shown in FIG. 5 are used in parallel for r, g, and b, high-speed matrix calculation becomes possible.

【0049】合成器6は、上記マトリクス演算器4から
の画像データR1、G1、B1と上記αβ算出器1から
の出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、
加算を行い、画像データR、G、Bを出力する。よっ
て、上記図1の色変換方法により色変換された画像デー
タR、G、Bを求める演算式は、下記(1)式となる。
The combiner 6 receives the image data R1, G1, B1 from the matrix calculator 4 and the minimum value α representing the achromatic color data output from the αβ calculator 1,
Addition is performed and image data R, G and B are output. Therefore, the arithmetic expression for obtaining the image data R, G, B color-converted by the color conversion method of FIG. 1 is the following expression (1).

【0050】[0050]

【数23】 [Equation 23]

【0051】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
り、hry=min(aq1×g、ap1×m)、hr
m=min(aq2×b、ap2×y)、hgy=mi
n(aq3×r、ap3×c)、hgc=min(aq
4×b、ap4×y)、hbm=min(aq5×r、
ap5×c)、hbc=min(aq6×g、ap6×
m)であり、aq1〜aq6およびap1〜ap6は、
上記図2における演算係数発生器15において発生され
る演算係数である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18, and hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hr
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m) and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are
These are calculation coefficients generated by the calculation coefficient generator 15 in FIG.

【0052】なお、(1)式の演算項と図1における演
算項の数の違いは、図1における演算項がゼロとなるデ
ータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対し
て、(1)式は画素集合に対する一般式を開示している
点にある。つまり、(1)式の多項式データは、1画素
について、18個のデータを5個の有効データに削減で
き、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達
成している。
It should be noted that the difference in the number of operation terms in the equation (1) and the number of operation terms in FIG. 1 discloses an operation method for each pixel except for data in which the operation terms in FIG. 1 are zero. , (1) discloses a general formula for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (1) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data.

【0053】また、有効データの組合せは、着目画素の
画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多
項式データが有効になる。
The combination of valid data changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0054】図6(A)〜(F)は、6つの色相と色相
データy、m、c、r、g、bの関係を模式的に示した
ものであり、各色相データはそれぞれ3つの色相に関与
している。
FIGS. 6A to 6F schematically show the relationship between six hues and hue data y, m, c, r, g, and b, and each hue data has three hues. Involved in hue.

【0055】図7(A)〜(F)は、6つの色相と乗算
項y×m、r×g、c×y、g×b、m×c、b×rの
関係を模式的に示したものであり、各乗算項が特定の色
相に関与している2次項であることが分かる。例えば、
Wを定数として、赤に対してはr=W、g=b=0なの
で、y=m=W、c=0となる。したがって、y×m=
W×Wとなり、他の5項は全てゼロになる。つまり、赤
に対しては、y×mのみが有効な2次項になる。同様
に、緑にはc×y、青にはm×c、シアンにはg×b、
マゼンタにはb×r、イエローにはr×gだけが有効な
2次項となる。
FIGS. 7A to 7F schematically show the relationship between the six hues and the multiplication terms y × m, r × g, c × y, g × b, m × c, and b × r. It can be seen that each multiplication term is a quadratic term associated with a particular hue. For example,
With W as a constant, for red, r = W and g = b = 0, so that y = m = W and c = 0. Therefore, y × m =
W × W, and the other five terms are all zero. That is, for red, only y × m is a valid quadratic term. Similarly, for green, c × y, for blue, m × c, for cyan, g × b,
Only b × r is effective for magenta and r × g is effective for yellow.

【0056】上記(19)式と(1)式は、各色相の1
つだけに有効な1次の乗除算項を含んでいる。この乗除
算項は、r×g/(r+g)、g×b/(g+b)、b
×r/(b+r)、y×m/(y+m)、m×c/(m
+c)、c×vy/(c+y)の6つであり、1次項の
性質を持つ。例えば、Wを定数として、赤に対してはr
=W、g=b=0なので、y=m=W、c=0となり、
このとき、y×m/(y+m)=W/2であり、他の5
項は全てゼロになる。したがって、赤に対しては、y×
m/(y+m)のみが有効な1次項になる。同様に、緑
にはc×y/(c+y)、青にはm×c/(m+c)、
シアンにはg×b/(g+b)、マゼンタにはb×r/
(b+r)、イエローにはr×g/(r+g)だけが有
効な1次項となる。ここで、分子、分母がゼロの場合
は、1次項をゼロとするものとする。
The above equations (19) and (1) are the same for each hue.
Includes only valid first-order multiplication and division terms. This multiplication / division term is r × g / (r + g), g × b / (g + b), b
Xr / (b + r), yxm / (y + m), mxc / (m
+ C) and c × vy / (c + y), which has the property of a first-order term. For example, let W be a constant and r for red.
= W, g = b = 0, so y = m = W, c = 0,
At this time, y × m / (y + m) = W / 2, and the other 5
The terms are all zero. Therefore, for red, y ×
Only m / (y + m) becomes a valid first-order term. Similarly, c × y / (c + y) for green, mxc / (m + c) for blue,
G × b / (g + b) for cyan and b × r / for magenta
For (b + r) and yellow, only r × g / (r + g) is a valid first-order term. Here, when the numerator and denominator are zero, the first-order term is set to zero.

【0057】次に、1次項と2次項の違いについて説明
する。上述のように、赤に対しては、Wを定数とする
と、y×m=W×Wとなり、他の乗算項は全てゼロにな
る。ここで、定数Wは、色相信号yとmの大きさを表す
ので、定数Wの大きさは、画素における色の鮮やかさ、
彩度に依存する。y×m=W×Wであるので、乗算項y
×mは、彩度に対して2次の関数となる。他の乗算項
も、それらが有効となる色相において、それぞれ彩度に
関して2次の関数となる。したがって、各乗算項が色再
現に与える影響は、彩度の増加に従って、2次的に増加
する。すなわち、乗算項は、色再現において、彩度に対
する2次補正項の役割を果たす2次項となる。
Next, the difference between the first-order term and the second-order term will be described. As described above, for red, if W is a constant, y × m = W × W, and all other multiplication terms are zero. Here, since the constant W represents the magnitudes of the hue signals y and m, the magnitude of the constant W represents the vividness of the color in the pixel,
Depends on saturation. Since y × m = W × W, the multiplication term y
Xm is a quadratic function with respect to saturation. The other multiplication terms are also quadratic functions with respect to saturation in the hues in which they are effective. Therefore, the influence of each multiplication term on the color reproduction increases quadratically as the saturation increases. That is, the multiplication term is a quadratic term that plays the role of a quadratic correction term for saturation in color reproduction.

【0058】一方、赤に対して、Wを定数とすると、y
×m/(y+m)=W/2となり、他の乗除算項は全て
ゼロになる。ここで、定数Wの大きさは、画素における
色の鮮やかさ、彩度に依存する。y×m/(y+m)=
W/2であるので、乗除算項y×m/(y+m)は、彩
度に対して1次の関数となる。他の乗除算項も、それら
が有効となる色相において、それぞれ彩度に関して1次
の関数となる。したがって、各乗除算項が色再現に与え
る影響は、彩度に関して1次の関数となる。すなわち、
乗除算項は、色再現において、彩度に対する1次補正項
の役割を果たす1次項となる。
On the other hand, if W is a constant for red, then y
× m / (y + m) = W / 2, and all other multiplication and division terms become zero. Here, the magnitude of the constant W depends on the vividness and saturation of the color in the pixel. y × m / (y + m) =
Since it is W / 2, the multiplication / division term y × m / (y + m) is a linear function with respect to the saturation. The other multiplication / division terms are also linear functions in terms of saturation in the hues in which they are effective. Therefore, the effect of each multiplication and division term on the color reproduction is a linear function with respect to the saturation. That is,
The multiplication / division term is a primary term that plays the role of a primary correction term for saturation in color reproduction.

【0059】図8(A)〜(F)は、6つの色相と、比
較データを用いた1次演算項min(r,hry)、m
in(g,hgy)、min(g,hgc)、min
(b,hbc)、min(b,hbm)、min(r,
hrm)の関係を模式的に示したものであり、上記
(5)式および(1)式でのhry=min(aq1×
g、ap1×m)、hrm=min(aq2×b、ap
2×y)、hgy=min(aq3×r、ap3×
c)、hgc=min(aq4×b、ap4×y)、h
bm=min(aq5×r、ap5×c)、hbc=m
in(aq6×g、ap6×m)における演算係数aq
1〜aq6およびap1〜ap6の値を1とした場合に
ついて示している。図8のそれぞれより、各比較データ
を用いた1次演算項が赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑
〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の
6つの色相間の中間領域の変化に関与していることが分
かる。つまり、赤〜イエローに対しては、b=c=0で
あり、min(r,hry)=min(r,min
(g、m))を除く他の5項は全てゼロになる。よっ
て、min(r,hry)=min(r,min(g、
m))のみが有効な1次演算項になり、同様に、イエロ
ー〜緑にはmin(g、hgy)、緑〜シアンにはmi
n(g、hgc)、シアン〜青にはmin(b、hb
c)、青〜マゼンタにはmin(b、hbm)、マゼン
タ〜赤にはmin(r、hrm)だけが有効な1次演算
項となる。
FIGS. 8A to 8F show six hues and the primary operation terms min (r, hry), m using the comparison data.
in (g, hgy), min (g, hgc), min
(B, hbc), min (b, hbm), min (r,
hrm) is schematically shown, and hry = min (aq1 × in equation (5) and equation (1) above).
g, ap1 × m), hrm = min (aq2 × b, ap
2 × y), hgy = min (aq3 × r, ap3 ×
c), hgc = min (aq4 × b, ap4 × y), h
bm = min (aq5 × r, ap5 × c), hbc = m
Calculation coefficient aq in (aq6 × g, ap6 × m)
The case where the values of 1 to aq6 and ap1 to ap6 are 1 is shown. From each of FIG. 8, the change of the intermediate area between the six hues of the primary calculation terms using each comparison data is red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red. You can see that they are involved in. That is, for red to yellow, b = c = 0 and min (r, hry) = min (r, min
All other five terms except (g, m)) are zero. Therefore, min (r, hry) = min (r, min (g,
m)) is the only valid primary operation term, and similarly, min (g, hgy) for yellow to green and mi for green to cyan.
n (g, hgc), min (b, hb) for cyan to blue
c), only min (b, hbm) for blue to magenta, and min (r, hrm) for magenta to red are effective primary operation terms.

【0060】図9(A)〜(F)は上記(19)式およ
び(1)式でのhry、hrm、hgy、hgc、hb
m、hbcにおける演算係数aq1〜aq6およびap
1〜ap6を変化させた場合の6つの色相と比較データ
を用いた1次演算項の関係を模式的に示したものであ
り、図中の破線a1〜a6で示す場合は、aq1〜aq
6をap1〜ap6より大きい値とした場合の特性を示
し、破線b1〜b6で示す場合は、ap1〜ap6をa
q1〜aq6より大きい値とした場合の特性を示してい
る。
FIGS. 9A to 9F show hry, hrm, hgy, hgc, hb in the equations (19) and (1).
Calculation coefficients aq1 to aq6 and ap in m and hbc
1 to ap6 are changed, six hues and the relations of the primary operation terms using the comparison data are schematically shown. In the case shown by broken lines a1 to a6 in the figure, aq1 to aq
6 is a value larger than ap1 to ap6, and in the case of broken lines b1 to b6, ap1 to ap6 are a
The characteristic is shown when the value is larger than q1 to aq6.

【0061】すなわち、赤〜イエローに対してはmin
(r,hry)=min(r,min(aq1×g、a
p1×m))のみが有効な1次演算項であるが、例えば
aq1とap1の比を2:1とすると、図9(A)での
破線a1のように、ピーク値が赤よりに関与する演算項
となり、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域に
有効な演算項とすることができる。一方、例えばaq1
とap1の比を1:2とすると、図9(A)での破線b
1のような関係となり、ピーク値がイエローよりに関与
する演算項となり、赤〜イエローの色相間におけるイエ
ローに近い領域に有効な演算項とすることができる。同
様に、イエロー〜緑にはmin(g、hgy)における
aq3、ap3を、緑〜シアンにはmin(g、hg
c)におけるaq4、ap4を、シアン〜青にはmin
(b、hbc)におけるaq6、ap6を、青〜マゼン
タにはmin(b、hbm)におけるaq5、ap5
を、マゼンタ〜赤にはmin(r、hrm)におけるa
q2、ap2を変化させることにより、それぞれの色相
間の領域においても、その有効となる領域を変化させる
ことができる。
That is, for red to yellow, min
(R, hry) = min (r, min (aq1 × g, a
p1 × m)) is the only effective primary operation term, but if the ratio of aq1 to ap1 is 2: 1, the peak value is related to red, as indicated by the broken line a1 in FIG. 9 (A). Can be used as a calculation term that is effective for a region close to red between the hues of red and yellow. On the other hand, for example, aq1
And the ratio of ap1 is 1: 2, the broken line b in FIG.
The relation is as shown in FIG. 1, the peak value is an operation term relating to yellow, and it can be an operation term effective in a region close to yellow between the hues of red and yellow. Similarly, aq3 and ap3 at min (g, hgy) for yellow to green, and min (g, hg) at green to cyan.
aq4 and ap4 in c) are min for cyan to blue
Aq6 and ap6 in (b, hbc) and aq5 and ap5 in min (b, hbm) for blue to magenta.
For magenta to red, a at min (r, hrm)
By changing q2 and ap2, the effective area can be changed even in the areas between the respective hues.

【0062】図10(a)および(b)は、6つの色相
および色相間領域と有効な演算項の関係を示している。
よって、係数発生器5において、調整したい色相または
色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれ
ば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の
度合いをも補正することができる。また、多項式演算器
3における演算係数発生器15での係数を変化させれ
ば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相
に影響することなく変化させることができる。
FIGS. 10A and 10B show the relationship between the six hues and the inter-hue areas and the valid calculation terms.
Therefore, in the coefficient generator 5, if the coefficient relating to the calculation term effective for the hue to be adjusted or the area between hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues can also be corrected. You can Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0063】ここで、上記図1による実施の形態1での
係数発生器5での係数の一例を述べる。下記(17)式
は、上記係数発生器5において発生する係数U(Ei
j)の一例を示している。
Here, an example of the coefficient in the coefficient generator 5 in the first embodiment according to FIG. 1 will be described. The following equation (17) is used to calculate the coefficient U (Ei generated in the coefficient generator 5).
j) shows an example.

【0064】[0064]

【数24】 [Equation 24]

【0065】上記の場合で係数U(Fij)の係数を全
てゼロとすると、色変換を実施しない場合となる。ま
た、下記(18)式では、係数U(Fij)の係数にお
いて、乗算項である2次演算項に係わる係数を全て0と
し、1次演算項である乗除算項と比較データによる演算
項に係わる係数を例えばAr1〜Ar3、Ay1〜Ay
3、Ag1〜Ag3、Ac1〜Ac3、Ab1〜Ab
3、Am1〜Am3、およびAry1〜Ary3、Ag
y1〜Agy3、Agc1〜Agc3、Abc1〜Ab
c3、Abm1〜Abm3、Arm1〜Arm3に示す
値とした場合を示す。
In the above case, if the coefficients of the coefficient U (Fij) are all zero, the color conversion is not performed. Further, in the following expression (18), in the coefficient of the coefficient U (Fij), all the coefficients related to the quadratic operation term which is the multiplication term are set to 0, and the multiplication and division term which is the primary operation term and the operation term by the comparison data are set. Related coefficients are, for example, Ar1 to Ar3 and Ay1 to Ay.
3, Ag1-Ag3, Ac1-Ac3, Ab1-Ab
3, Am1 to Am3, and Ary1 to Ary3, Ag
y1-Agy3, Agc1-Agc3, Abc1-Ab
c3, Abm1 to Abm3, and Arm1 to Arm3 are shown.

【0066】[0066]

【数25】 [Equation 25]

【0067】上記において、1次演算項である乗除算項
と比較データによる演算項により補正を行うので、線形
的に色相または色相間の領域のみの調整を行え、変化さ
せたい色相または色相間の領域に関する1次演算項に係
わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、その色相ま
たは色相間の領域のみの調整を行える。例えば、赤に関
するm×y/(m+y)に係わる係数Ar1〜Ar3を
設定すれば、赤の色相を変化させ、赤〜イエローの色相
間の割合を変化させるにはmin(r、hry)に係わ
る係数Ary1〜Ary3を用いることとなる。
In the above, since the correction is performed by the multiplication and division term which is the primary operation term and the operation term based on the comparison data, only the hue or the area between the hues can be adjusted linearly and the hue or the hue between the hues to be changed can be adjusted. If a coefficient related to the primary calculation term related to the area is set and the other coefficients are set to zero, only the hue or the area between the hues can be adjusted. For example, if the coefficients Ar1 to Ar3 relating to m × y / (m + y) relating to red are set, it is necessary to set min (r, hry) to change the hue of red and the ratio between the hues of red and yellow. The coefficients Ary1 to Ary3 will be used.

【0068】また、多項式演算器3において、hry=
min(aq1×g、ap1×m)、hrm=min
(aq2×b、ap2×y)、hgy=min(aq3
×r、ap3×c)、hgc=min(aq4×b、a
p4×y)、hbm=min(aq5×r、ap5×
c)、hbc=min(aq6×g、ap6×m)にお
ける演算係数aq1〜aq6およびap1〜ap6の値
を1、2、4、8、…の整数値で変化させれば、演算器
16aおよび16bにおいてビットシフトにより乗算を
行うことができる。
In the polynomial calculator 3, hry =
min (aq1 × g, ap1 × m), hrm = min
(Aq2 × b, ap2 × y), hgy = min (aq3
Xr, ap3xc), hgc = min (aq4xb, a
p4 × y), hbm = min (aq5 × r, ap5 ×
c), if the values of the arithmetic coefficients aq1 to aq6 and ap1 to ap6 in hbc = min (aq6 × g, ap6 × m) are changed by integer values of 1, 2, 4, 8, ... Multiplication can be performed by bit shifting at 16b.

【0069】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項に係る係数を変化させることにより、係数
U(Fij)の係数を独立に補正して、上記6つの色相
間の変化の度合いをも補正できる。また、上記の乗算項
は、彩度に対して2次的な演算となり、乗除算項は、彩
度に対して1次的な演算となり、したがって、乗算項と
乗除算項を共に用いることにより、彩度に対する印画な
どの非線形性をも補正することができる。よって、変換
特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要と
しない色変換装置または色変換方法を得ることができ
る。
From the above, the coefficient of the coefficient U (Fij) is independently corrected by changing the coefficient relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue, and the degree of change between the above six hues. Can also be corrected. Further, the above multiplication term is a quadratic operation for saturation, and the multiplication / division term is a primary operation for saturation. Therefore, by using both the multiplication term and the multiplication / division term, It is also possible to correct non-linearity such as printing for saturation. Therefore, it is possible to obtain a color conversion device or a color conversion method that can flexibly change the conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0070】なお、上記実施の形態1では、入力画像デ
ータR、G、Bをもとに色相データr、g、bおよび
y、m、cと最大値β、最小値αを算出して各色相に係
わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データR、
G、Bを得る場合として説明したが、上記出力画像デー
タR、G、Bを得た後、R、G、Bを補色データC、
M、Yに変換してもよく、上記と同様の効果を奏する。
In the first embodiment, the hue data r, g, b and y, m, c, the maximum value β, and the minimum value α are calculated based on the input image data R, G, B. After obtaining the operation term related to the hue and performing the matrix operation, the image data R,
Although the case where G and B are obtained has been described, after obtaining the output image data R, G and B, the R, G and B are replaced with the complementary color data C,
It may be converted into M and Y, and the same effect as described above is obtained.

【0071】また、上記実施の形態1では、ハードウェ
アにより図1の構成の処理を行う場合について説明して
いるが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様の
処理を行うことができることは言うまでもなく、上記実
施の形態1と同様の効果を奏する。
In the first embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 1 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion device. The same effect as that of the first embodiment is achieved.

【0072】実施の形態2.実施の形態1では、入力画
像データR、G、Bをもとに色相データr、g、bおよ
びy、m、cと最大値β、最小値αを算出して各色相に
係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データ
R、G、Bを得る場合として説明したが、画像データ
R、G、Bを補色データC、M、Yに変換後、入力を補
色データC、M、Yとして色変換を行うように構成する
こともできる。
Embodiment 2. In the first embodiment, the hue data r, g, b and y, m, c and the maximum value β and the minimum value α are calculated on the basis of the input image data R, G, B, and the operation terms relating to each hue are calculated. In the above description, the case where the image data R, G, B are obtained after the matrix calculation has been described. Can be configured to perform color conversion.

【0073】図11はこの発明の実施の形態2による色
変換装置および色変換方法の構成の一例を示すブロック
図である。図において、3〜6は上記実施の形態1の図
1におけるものと同一のものであり、10は補数器、1
bは補色データの最大値βと最小値αおよび色相データ
を特定するための識別符号を生成するαβ算出器、2b
は上記補数器10から補色データC、M、Yとαβ算出
器1からの出力より色相データr、g、b、y、m、c
を算出する色相データ算出器である。
FIG. 11 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion device and a color conversion method according to the second embodiment of the present invention. In the figure, 3 to 6 are the same as those in FIG. 1 of the first embodiment, and 10 is a complementer and 1
b is an αβ calculator that generates an identification code for specifying the maximum value β and the minimum value α of the complementary color data and the hue data, 2b
Is the hue data r, g, b, y, m, c from the complementary color data C, M, Y from the complementer 10 and the output from the αβ calculator 1.
Is a hue data calculator for calculating.

【0074】次に、動作を説明する。補数器10は、画
像データR、G、Bを入力とし、1の補数処理した補色
データCi、Mi、Yiを出力する。αβ算出器1bで
は、この補色データの最大値βと最小値αおよび各色相
データを特定するための識別符号S1を出力する。
Next, the operation will be described. The complementer 10 receives the image data R, G, and B as inputs and outputs complementary color data Ci, Mi, and Yi that have been subjected to 1's complement processing. The αβ calculator 1b outputs the maximum value β and the minimum value α of the complementary color data and the identification code S1 for specifying each hue data.

【0075】色相データ算出器2bは、補色データC
i、Mi、Yiと上記αβ算出器1bからの最大値βと
最小値αを入力とし、r=β−Ci、g=β−Mi、b
=β−Yiおよびy=Yi−α、m=Mi−α、c=C
i−αの減算処理によって、6つの色相データr、g、
b、y、m、cを出力する。ここで、これら6つの色相
データは、この中の少なくとも2つがゼロになる性質が
あり、上記αβ算出器1bから出力される識別符号S1
は、6つの色相データのうちゼロとなるデータを特定す
るものであり、最大値βと最小値αがCi、Mi、Yi
のうちどれであるかにより、データを特定する6種類の
識別符号となる。この6つの色相データのうちゼロとな
るデータと識別符号との関係は上記実施の形態1での説
明と同様であるので、詳細な説明は省略する。
The hue data calculator 2b uses the complementary color data C
i, Mi, Yi and the maximum value β and the minimum value α from the αβ calculator 1b are input, and r = β-Ci, g = β-Mi, b
= Β-Yi and y = Yi-α, m = Mi-α, c = C
By the subtraction process of i-α, six hue data r, g,
b, y, m, c are output. Here, these six hue data have a property that at least two of them are zero, and the identification code S1 output from the αβ calculator 1b.
Specifies the data that is zero among the six hue data, and the maximum value β and the minimum value α are Ci, Mi, Yi.
There are six types of identification codes that specify the data depending on which one of them. Since the relationship between the data that becomes zero out of the six hue data and the identification code is the same as that described in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.

【0076】次に、色相データ算出器2bからの出力で
ある6つの色相データr、g、bおよびy、m、cは多
項式演算手段3へと送られ、また、c、m、yについて
はマトリクス演算器4へも送られる。多項式演算器3に
は上記αβ算出器1bから出力される識別符号S1も入
力されており、r、g、b中でゼロでない2つのデータ
Q1、Q2と、y、m、c中でゼロでない2つのデータ
P1、P2を選択して演算を行うのであるが、この動作
は上記実施の形態1における図2の動作と同一であるの
で、その詳細な説明は省略する。
Next, the six pieces of hue data r, g, b and y, m, c output from the hue data calculator 2b are sent to the polynomial calculation means 3, and regarding c, m, y, It is also sent to the matrix calculator 4. The identification code S1 output from the αβ calculator 1b is also input to the polynomial calculator 3, and two data Q1 and Q2 that are not zero in r, g, and b, and nonzero in y, m, and c. The operation is performed by selecting the two data P1 and P2, but since this operation is the same as the operation of FIG. 2 in the first embodiment, the detailed description thereof will be omitted.

【0077】そして、この多項式演算器3の出力はマト
リクス演算器4へと送られ、係数発生器5は、識別符号
S1に基づき、多項式データの演算係数U(Fij)と
固定係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算器4へ
と送る。マトリクス演算器4は、上記色相データ算出器
2bからの色相データc、m、yと多項式演算器3から
の多項式データT1〜T5、係数発生器5からの係数U
を入力とし、下記の(20)式の演算結果を画像データ
C1、M1、Y1として出力する。
The output of the polynomial calculator 3 is sent to the matrix calculator 4, and the coefficient generator 5 calculates the coefficient U (Fij) of the polynomial data and the fixed coefficient U (Eij) based on the identification code S1. Is generated and sent to the matrix calculator 4. The matrix calculator 4 includes the hue data c, m, y from the hue data calculator 2b, the polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculator 3, and the coefficient U from the coefficient generator 5.
Is input, and the calculation result of the following equation (20) is output as image data C1, M1, and Y1.

【0078】[0078]

【数26】 [Equation 26]

【0079】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜5である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 5.

【0080】なお、マトリクス演算器4における動作
は、上記実施の形態1における図5において、入力され
る色相データをc(またはm、y)とし、C1(または
M1、Y1)を演算し出力する場合であり、同様の動作
を行うので、その詳細な説明は省略する。
In the operation of the matrix calculator 4, the input hue data in FIG. 5 in the first embodiment is c (or m, y), and C1 (or M1, Y1) is calculated and output. Since the same operation is performed in this case, detailed description thereof will be omitted.

【0081】合成器6は、上記マトリクス演算器4から
の補色データC1、M1、Y1と上記αβ算出器1bか
らの出力である無彩色データを示す最小値αが入力さ
れ、加算を行い、画像データC、M、Yを出力する。よ
って、上記図11の色変換方法により色変換された画像
データC、M、Yを求める演算式は、下記(2)式とな
る。
The synthesizer 6 receives the complementary color data C1, M1, Y1 from the matrix calculator 4 and the minimum value α representing the achromatic color data output from the αβ calculator 1b, performs addition, and adds an image. The data C, M and Y are output. Therefore, the arithmetic expression for obtaining the image data C, M, and Y that has been color-converted by the color conversion method of FIG. 11 is the following expression (2).

【0082】[0082]

【数27】 [Equation 27]

【0083】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
り、hry=min(aq1×g、ap1×m)、hr
m=min(aq2×b、ap2×y)、hgy=mi
n(aq3×r、ap3×c)、hgc=min(aq
4×b、ap4×y)、hbm=min(aq5×r、
ap5×c)、hbc=min(aq6×g、ap6×
m)であり、aq1〜aq6およびap1〜ap6は上
記図2における演算係数発生器15において発生される
演算係数である。
In (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18, and hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hr
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m), and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are arithmetic coefficients generated by the arithmetic coefficient generator 15 in FIG.

【0084】なお、(2)式の演算項と図11における
演算項の数の違いは、図11における演算項がゼロとな
るデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対
して、(2)式は画素集合に対する一般式を開示してい
る点にある。つまり、(2)式の多項式データは、1画
素について、18個のデータを5個の有効データに削減
でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して
達成している。
It should be noted that the difference in the number of the operation terms in the equation (2) and the number of the operation terms in FIG. 11 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation terms in FIG. 11 are zero. , (2) is a point that discloses a general formula for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (2) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data.

【0085】また、有効データの組合せは、着目画素の
画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多
項式データが有効になる。
The combination of valid data changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0086】そして、上記(2)式の多項式演算器によ
る演算項は、実施の形態1における(1)式の演算項と
同一であり、したがって、6つの色相および色相間領域
と有効な演算項の関係は図10(a)および(b)に示
す場合と同一となる。よって、実施の形態1と同様、係
数発生器5において、調整したい色相または色相間の領
域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着
目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも
補正することができる。また、多項式演算器3における
演算係数発生器15での係数を変化させれば、色相間領
域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響するこ
となく変化させることができる。
The arithmetic terms of the polynomial arithmetic unit of the above equation (2) are the same as the arithmetic terms of the equation (1) in the first embodiment, and therefore, the six hues and the inter-hue regions and the effective arithmetic terms. Is the same as that shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b). Therefore, as in the first embodiment, in the coefficient generator 5, if the coefficient relating to the calculation term effective for the hue to be adjusted or the area between the hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the change between the hues can be changed. The degree of can also be corrected. Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0087】ここで、上記実施の形態2での係数発生器
5での係数の一例としては、上記実施の形態1の場合と
同様、(17)式による係数U(Eij)となり、係数
U(Fij)の係数を全てゼロとすると、色変換を実施
しない場合となる。また、(18)式に示す係数U(F
ij)の係数において、乗算項である2次演算項に係わ
る係数を全て0とし、1次演算項である乗除算項と比較
データによる演算項に係わる係数により補正を行うこと
で、線形的に色相または色相間の領域のみの調整を行
え、変化させたい色相または色相間の領域に関する1次
演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、
その色相または色相間の領域のみの調整を行える。
Here, as an example of the coefficient in the coefficient generator 5 in the second embodiment, as in the case of the first embodiment, the coefficient U (Eij) by the equation (17) is obtained, and the coefficient U ( When all the coefficients of Fij) are set to zero, the color conversion is not performed. Further, the coefficient U (F
In the coefficient of ij), all the coefficients related to the quadratic operation term that is a multiplication term are set to 0, and correction is performed using the coefficients related to the multiplication and division term that is the first order operation term and the operation term based on the comparison data. If only the hue or the area between the hues can be adjusted, and the coefficient relating to the primary calculation term relating to the hue or the area between the hues to be changed is determined and the other coefficients are set to zero,
Only the hue or the area between the hues can be adjusted.

【0088】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項に係る係数を変化させることにより、赤、
青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相にお
いて着目している色相のみを、他の色相に影響を与える
ことなく調整でき、更に、色相データの比較データを用
いた1次演算項に係る係数を変化させることにより、赤
〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、
青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の6つの色相間の領域を独
立に補正して、上記6つの色相間の変化の度合いをも補
正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して2次的
な演算となり、乗除算項は、彩度に対して1次的な演算
となり、したがって、乗算項と乗除算項を共に用いるこ
とにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正す
ることができる。よって、変換特性を柔軟に変更でき
て、しかも大容量メモリを必要としない色変換装置また
は色変換方法を得ることができる。
From the above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue, red,
Only the hues of interest in the six hues of blue, green, yellow, cyan, and magenta can be adjusted without affecting the other hues, and further, the primary calculation term using the comparison data of the hue data By changing the coefficient, red-yellow, yellow-green, green-cyan, cyan-blue,
The areas between the six hues of blue to magenta and magenta to red can be corrected independently to correct the degree of change between the above six hues. Further, the above multiplication term is a quadratic operation for saturation, and the multiplication / division term is a primary operation for saturation. Therefore, by using both the multiplication term and the multiplication / division term, It is also possible to correct non-linearity such as printing for saturation. Therefore, it is possible to obtain a color conversion device or a color conversion method that can flexibly change the conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0089】なお、上記実施の形態2では、ハードウェ
アにより図11の構成の処理を行う場合について説明し
ているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様
の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記
実施の形態2と同様の効果を奏する。
In the second embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 11 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion device. The same effect as that of the second embodiment is obtained.

【0090】実施の形態3.実施の形態1ではマトリク
ス演算器4における部分的な一構成例を図5に示すブロ
ック図であるとし、(1)式に示すように、色相データ
と各演算項および無彩色データであるR、G、Bの最小
値αを加算して画像データR、G、Bを出力するよう構
成したが、図12に示すように、係数発生器において無
彩色データである最小値αに対する係数を発生すること
により、無彩色成分を調整するよう構成することもでき
る。
Embodiment 3. In the first embodiment, it is assumed that a partial configuration example of the matrix calculator 4 is a block diagram shown in FIG. 5, and as shown in the equation (1), the hue data, each calculation term, and the achromatic color data R, Although the minimum value α of G and B is added to output the image data R, G and B, as shown in FIG. 12, the coefficient generator generates a coefficient for the minimum value α which is achromatic data. Accordingly, the achromatic component can be adjusted.

【0091】図12はこの発明の実施の形態3による色
変換装置および色変換方法の構成の一例を示すブロック
図である。図において、1〜3は上記実施の形態1の図
1におけるものと同一のものであり、4bはマトリクス
演算器、5bは係数発生器である。
FIG. 12 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion device and a color conversion method according to the third embodiment of the present invention. In the figure, 1 to 3 are the same as those in FIG. 1 of the first embodiment, 4b is a matrix calculator, and 5b is a coefficient generator.

【0092】次に動作を説明する。入力データよりαβ
算出器1より最大値β、最小値αおよび識別符号S1を
求め、色相データ算出器2により6つの色相データを算
出し、多項式演算器3において演算項を求める動作は上
記実施の形態1と同一であるのでその詳細な説明は省略
する。
Next, the operation will be described. Αβ from input data
The operation of obtaining the maximum value β, the minimum value α and the identification code S1 from the calculator 1, calculating the six hue data from the hue data calculator 2, and obtaining the calculation term in the polynomial calculator 3 is the same as in the first embodiment. Therefore, detailed description thereof will be omitted.

【0093】図12の係数発生器5bは、識別符号S1
に基づき、多項式データの演算係数U(Fij)と固定
係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算器4bへと
送る。マトリクス演算器4bは、上記色相データ算出器
2からの色相データr、g、bと多項式演算器3からの
多項式データT1〜T5、αβ算出器1からの最小値α
および係数発生器5bからの係数Uを入力とし、演算を
行うのであるが、その演算式は下記(21)式を使用
し、無彩色成分を調整する。
The coefficient generator 5b shown in FIG.
Based on the above, a calculation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data are generated and sent to the matrix calculation unit 4b. The matrix calculator 4b has the hue data r, g, b from the hue data calculator 2, polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculator 3, and the minimum value α from the αβ calculator 1.
The coefficient U from the coefficient generator 5b and the coefficient U are input to perform a calculation. The calculation formula (21) below is used to adjust the achromatic component.

【0094】[0094]

【数28】 [Equation 28]

【0095】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜6である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 6.

【0096】ここで、図13はマトリクス演算器4bの
部分的な構成例を示すブロック図であり、図13におい
て、20a〜20f、21a〜21eは上記実施の形態
1でのマトリクス演算器4と同一のものであり、22は
図1におけるαβ算出器1からの無彩色成分を示す最小
値αと係数発生器5bからの係数Uを入力とし、その乗
算を行う乗算器、23は加算器である。
Here, FIG. 13 is a block diagram showing a partial configuration example of the matrix calculator 4b. In FIG. 13, 20a to 20f and 21a to 21e are the matrix calculator 4 in the first embodiment. 22 is a multiplier for inputting the minimum value α indicating the achromatic component from the αβ calculator 1 in FIG. 1 and the coefficient U from the coefficient generator 5b, and 23 is an adder. is there.

【0097】次に、図13の動作を説明する。乗算器2
0a〜20fは、色相データrと多項式演算器3からの
多項式データT1〜T5と係数発生器5からの係数U
(Eij)およびU(Fij)を入力とし、それぞれの
積を出力し、加算器21a〜21eにおいて、それぞれ
の積および和を加算するのであるが、その動作は実施の
形態1におけるマトリクス演算器4での動作と同一であ
る。乗算器22には、αβ算出器1からの無彩色成分に
相当するR、G、Bデータの最小値αと係数発生器5b
からの係数U(Fij)が入力されて乗算を行い、その
積を加算器23へと出力し、加算器23で上記加算器2
1eからの出力と加算して、総和を画像データRの出力
Rとして出力する。なお、図13の構成例において、色
相データrをgまたはbに置換すれば、画像データG、
Bを演算できる。
Next, the operation of FIG. 13 will be described. Multiplier 2
0a to 20f are the hue data r, the polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculator 3, and the coefficient U from the coefficient generator 5.
(Eij) and U (Fij) are input, the respective products are output, and the respective products and sums are added in the adders 21a to 21e. The operation is performed by the matrix calculator 4 in the first embodiment. Is the same as the operation in. The multiplier 22 includes a minimum value α of R, G, B data corresponding to the achromatic component from the αβ calculator 1 and the coefficient generator 5b.
From which the coefficient U (Fij) is input and multiplication is performed, and the product is output to the adder 23.
The output from 1e is added and the sum is output as the output R of the image data R. In the configuration example of FIG. 13, if the hue data r is replaced with g or b, the image data G,
B can be calculated.

【0098】ここで、係数(Eij)と(Fij)は、
それぞれの色相データr、g、bに対応した係数が使用
され、図13の構成をr、g、bに対し並列に3つ使用
すれば、高速なマトリクス演算が可能になる。
Here, the coefficients (Eij) and (Fij) are
A coefficient corresponding to each hue data r, g, b is used, and if three configurations in FIG. 13 are used in parallel for r, g, b, high-speed matrix calculation becomes possible.

【0099】以上より、マトリクス演算器4bは各演算
項および無彩色データである最小値αに対し係数により
演算を行い、色相データと加算して画像データR、G、
Bを出力し、このときの画像データを求める演算式は、
下記(3)式となる。
As described above, the matrix calculator 4b calculates each coefficient and the minimum value α, which is achromatic color data, by a coefficient, and adds it to the hue data to obtain the image data R, G,
The arithmetic expression for outputting B and obtaining the image data at this time is
It becomes the following formula (3).

【0100】[0100]

【数29】 [Equation 29]

【0101】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0102】なお、(3)式の演算項と図12での演算
項の数の違いは、上記実施の形態1の場合と同様に、図
12の多項式データ演算器における演算項がゼロとなる
データを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対し
て、(3)式は画素集合に対する一般式を開示している
点にある。つまり、(3)式の多項式データは、1画素
について、19個のデータを6個の有効データに削減で
き、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達
成している。
It should be noted that the difference in the number of operation terms of equation (3) and the number of operation terms in FIG. 12 is that the operation terms in the polynomial data operation unit of FIG. 12 are zero, as in the case of the first embodiment. While the calculation method for each pixel excluding data is disclosed, the expression (3) discloses a general expression for a pixel set. That is, the polynomial data of the formula (3) can reduce 19 pieces of data to 6 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data.

【0103】また、有効データの組合せは、着目画素の
画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多
項式データが有効になる。
The combination of valid data changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0104】ここで、上記最小値αに係わる係数を全て
1とすると、無彩色データは変換されず、入力データに
おける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリ
クス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青み
の黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
Here, if all the coefficients relating to the minimum value α are 1, the achromatic color data is not converted and has the same value as the achromatic color data in the input data. Then, by changing the coefficient in the matrix calculation, reddish black, bluish black, or the like can be selected, and the achromatic component can be adjusted.

【0105】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項と、色相間領域に関与する1次演算項それ
ぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、
イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相および6つの
色相間領域において着目している色相のみを、他の色相
に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色
データである最小値αに係わる係数を変化させることに
より、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えること
なく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、
青みの黒等の選択を行うことができる。
From the above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue and the primary operation terms relating to the inter-hue region, red, blue, green,
The coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data, is used to adjust only the hues of interest in the six hues of yellow, cyan, and magenta and the six hue areas, without affecting other hues. By changing, it is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, for example, standard black, reddish black,
It is possible to select bluish black or the like.

【0106】なお、上記実施の形態3では、マトリクス
演算後画像データR、G、Bを得る場合として説明した
が、上記出力画像データR、G、Bを得た後、R、G、
Bを補色データC、M、Yに変換してもよく、マトリク
ス演算における係数を各色相および色相間領域と無彩色
データである最小値αに対して変化できれば、上記と同
様の効果を奏する。
In the third embodiment, the case where the matrix-calculated image data R, G, B are obtained has been described. However, after the output image data R, G, B are obtained, R, G, B are obtained.
B may be converted into complementary color data C, M, and Y, and if the coefficient in the matrix calculation can be changed with respect to each hue and inter-hue area and the minimum value α that is achromatic color data, the same effect as above can be obtained.

【0107】また、上記実施の形態1と同様、実施の形
態3においても、上記の処理を色変換装置におけるソフ
トウェアにより同様の処理を行うことができることは言
うまでもなく、上記実施の形態3と同様の効果を奏す
る。
Further, it is needless to say that in the third embodiment as well as the first embodiment, the same processing can be performed by the software in the color conversion device, as in the third embodiment. Produce an effect.

【0108】実施の形態4.実施の形態2では(2)式
に示すように、色相データと各演算項および無彩色デー
タである最小値αを加算するよう構成したが、図14に
示すように、係数発生器において無彩色データである最
小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分
を調整するよう構成することもできる。
Fourth Embodiment In the second embodiment, as shown in the equation (2), the hue data is added to each operation term and the minimum value α which is the achromatic color data. However, as shown in FIG. It is also possible to adjust the achromatic component by generating a coefficient for the minimum value α which is the data.

【0109】図14はこの発明の実施の形態4による色
変換装置および色変換方法の構成の一例を示すブロック
図である。図において、10、1b、2bおよび3は上
記実施の形態2の図11におけるものと同一のものであ
り、4b、5bは上記実施の形態3の図12におけるも
のと同一のものである。
FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion device and a color conversion method according to the fourth embodiment of the present invention. In the figure, 10, 1b, 2b and 3 are the same as those in FIG. 11 of the second embodiment, and 4b and 5b are the same as those in FIG. 12 of the third embodiment.

【0110】次に動作を説明する。画像データR、G、
Bは補数器10に入力され、1の補数処理した補色デー
タCi、Mi、Yiが出力され、αβ算出器1bで最大
値β、最小値αおよび識別符号S1を求め、色相データ
算出器2bにより6つの色相データを算出し、多項式演
算器3において演算項を求める動作は上記実施の形態2
の補色データC、M、Yの場合の処理と同一であるの
で、その詳細な説明は省略する。
Next, the operation will be described. Image data R, G,
B is input to the complement calculator 10, 1's complement-processed complementary color data Ci, Mi, Yi are output, the αβ calculator 1b obtains the maximum value β, the minimum value α and the identification code S1, and the hue data calculator 2b calculates The operation of calculating the six hue data and obtaining the calculation term in the polynomial calculator 3 is the same as in Embodiment
Since it is the same as the processing for the complementary color data C, M, and Y, detailed description thereof will be omitted.

【0111】図14の係数発生器5bは、識別符号S1
に基づき、多項式データの演算係数U(Fij)と固定
係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算器4bへと
送る。マトリクス演算器4bは、上記色相データ算出器
2bからの色相データc、m、yと多項式演算器3から
の多項式データT1〜T5、αβ算出器1bからの最小
値αおよび係数発生器5bからの係数Uを入力とし、演
算を行うのであるが、その演算式は下記(22)式を使
用し、無彩色成分を調整する。
The coefficient generator 5b shown in FIG.
Based on the above, a calculation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data are generated and sent to the matrix calculation unit 4b. The matrix calculator 4b receives the hue data c, m, y from the hue data calculator 2b, the polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculator 3, the minimum value α from the αβ calculator 1b, and the coefficient generator 5b. The calculation is performed by using the coefficient U as an input. The calculation formula (22) below is used to adjust the achromatic component.

【0112】[0112]

【数30】 [Equation 30]

【0113】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜6である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 6.

【0114】なお、マトリクス演算器4bにおける動作
は、上記実施の形態3における図13において、入力さ
れる色相データをc(またはm、y)とし、C(または
M、Y)を演算し出力する場合であり、同様の動作を行
うので、その詳細な説明は省略する。
In the operation of the matrix calculator 4b, in FIG. 13 in the third embodiment, the input hue data is c (or m, y) and C (or M, Y) is calculated and output. Since the same operation is performed in this case, detailed description thereof will be omitted.

【0115】以上より、マトリクス演算器4bは各演算
項および無彩色データである最小値αに対し係数により
演算を行い、色相データと加算して補色データC、M、
Yを出力し、このときの画像データを求める演算式は、
下記(4)式となる。
From the above, the matrix calculator 4b calculates each coefficient and the minimum value α, which is achromatic color data, by a coefficient and adds it to the hue data to obtain complementary color data C, M,
The arithmetic expression for outputting Y and obtaining the image data at this time is
It becomes the following formula (4).

【0116】[0116]

【数31】 [Equation 31]

【0117】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
In (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0118】なお、(4)式の演算項と図14での演算
項の数の違いは、上記実施の形態2の場合と同様に、図
14の多項式データ演算器における演算項がゼロとなる
データを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対し
て、(4)式は画素集合に対する一般式を開示している
点にある。つまり、(4)式の多項式データは、1画素
について、19個のデータを6個の有効データに削減で
き、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達
成している。
It should be noted that the difference in the number of operation terms of the equation (4) and the number of operation terms in FIG. 14 is that the operation term in the polynomial data operation unit of FIG. 14 is zero, as in the case of the second embodiment. While the calculation method for each pixel excluding data is disclosed, the formula (4) discloses a general formula for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (4) can reduce 19 pieces of data to 6 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data.

【0119】また、有効データの組合せは、着目画素の
画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多
項式データが有効になる。
The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0120】ここで、上記最小値αに係わる係数を全て
1とすると、無彩色データは変換されず、入力データに
おける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリ
クス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青み
の黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
Here, if all the coefficients relating to the minimum value α are 1, the achromatic color data is not converted and has the same value as the achromatic color data in the input data. Then, by changing the coefficient in the matrix calculation, reddish black, bluish black, or the like can be selected, and the achromatic component can be adjusted.

【0121】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項と、色相間領域に関与する1次演算項それ
ぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、
イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相および6つの
色相間領域において着目している色相のみを、他の色相
に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色
データである最小値αに係わる係数を変化させることに
より、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えること
なく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、
青みの黒等の選択を行うことができる。
From the above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue and the primary operation terms relating to the inter-hue region, red, blue, green,
The coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data, is used to adjust only the hues of interest in the six hues of yellow, cyan, and magenta and the six hue areas, without affecting other hues. By changing, it is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, for example, standard black, reddish black,
It is possible to select bluish black or the like.

【0122】また、上記実施の形態と同様、実施の形態
4においても、上記の処理を色変換装置におけるソフト
ウェアにより同様の処理を行うことができることは言う
までもなく、上記実施の形態3と同様の効果を奏する。
Further, it is needless to say that similar to the above-described embodiment, the above-described processing can be performed by the software in the color conversion device also in the fourth embodiment, and the same effect as in the above-mentioned third embodiment is obtained. Play.

【0123】実施の形態5.実施の形態1〜4では多項
式演算器3の一構成例を図2に示すブロック図であると
し、(1)式〜(4)式にあるような多項式データを演
算して出力するよう構成したが、図15に示すような多
項式データを演算するよう構成することもできる。
Embodiment 5. FIG. In the first to fourth embodiments, it is assumed that one example of the configuration of the polynomial calculator 3 is a block diagram shown in FIG. 2, and it is configured to calculate and output the polynomial data represented by the formulas (1) to (4) However, it can be configured to calculate polynomial data as shown in FIG.

【0124】図15は多項式演算器3の他の一構成例を
示すブロック図である。図において、11〜17は上記
図2における多項式演算器のものと同一のものである。
18bは入力されたデータの最小値を選択し出力する最
小値選択器である。
FIG. 15 is a block diagram showing another example of the configuration of the polynomial calculator 3. In the figure, 11 to 17 are the same as those of the polynomial calculator in FIG.
Reference numeral 18b is a minimum value selector for selecting and outputting the minimum value of the input data.

【0125】次に、図15の動作を説明する。なお、ゼ
ロ除去器11の動作、乗算器12a、12b、加算器1
3a、13b、除算器14a、14bによりT3=Q1
×Q2、T4=T3/(Q1+Q2)、T1=P1×P
2、T2=T1/(P1+P2)を出力する動作、およ
び演算係数発生器15、演算器16a、16b、最小値
選択器17によりt6=min(aq×Q2、ap×P
2)を出力するまでの動作は、上記実施の形態における
図2での動作と同一であるので、その詳細な説明は省略
する。
Next, the operation of FIG. 15 will be described. The operation of the zero remover 11, the multipliers 12a and 12b, and the adder 1
3a, 13b, T14 = Q1 by the dividers 14a, 14b
× Q2, T4 = T3 / (Q1 + Q2), T1 = P1 × P
2, T2 = T1 / (P1 + P2) is output, and t6 = min (aq × Q2, ap × P) by the arithmetic coefficient generator 15, arithmetic units 16a and 16b, and minimum value selector 17.
The operation up to the output of 2) is the same as the operation in FIG. 2 in the above-described embodiment, and thus detailed description thereof will be omitted.

【0126】最小値選択器17からの出力t6=min
(aq×Q2、ap×P2)は、最小値選択器18bへ
と出力され、最小値選択器18bにはゼロ除去器11か
らの出力データP1も入力されており、P1とt6=m
in(aq×Q2,ap×P2)の最小値T5’=mi
n(Q1,min(aq×Q2,ap×P2))を出力
する。したがって、多項式データT1、T2、T3、T
4、T5’が、図15における多項式演算器の出力とな
り、この多項式演算器の出力はマトリクス演算器4また
は4bへと送られる。
Output from the minimum value selector 17 t6 = min
(Aq × Q2, ap × P2) is output to the minimum value selector 18b, the output data P1 from the zero remover 11 is also input to the minimum value selector 18b, and P1 and t6 = m
The minimum value of in (aq × Q2, ap × P2) T5 ′ = mi
n (Q1, min (aq × Q2, ap × P2)) is output. Therefore, the polynomial data T1, T2, T3, T
4, T5 'become the output of the polynomial calculator in FIG. 15, and the output of this polynomial calculator is sent to the matrix calculator 4 or 4b.

【0127】以上より、上記図15による多項式演算器
3によれば、上記実施の形態1における図1の色変換方
法により色変換された画像データR、G、Bを求める演
算式は、下記(5)式となる。
As described above, according to the polynomial arithmetic unit 3 in FIG. 15, the arithmetic expression for obtaining the image data R, G, B color-converted by the color conversion method of FIG. It becomes the formula 5).

【0128】[0128]

【数32】 [Equation 32]

【0129】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
り、hry=min(aq1×g、ap1×m)、hr
m=min(aq2×b、ap2×y)、hgy=mi
n(aq3×r、ap3×c)、hgc=min(aq
4×b、ap4×y)、hbm=min(aq5×r、
ap5×c)、hbc=min(aq6×g、ap6×
m)であり、aq1〜aq6およびap1〜ap6は上
記図15における演算係数発生器15において発生され
る演算係数である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18, and hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hr
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m), and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are calculation coefficients generated by the calculation coefficient generator 15 in FIG.

【0130】なお、(5)式の演算項と図15における
演算項の数の違いは、図15における演算項がゼロとな
るデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対
して、(5)式は画素集合に対する一般式を開示してい
る点にあり、つまり、(5)式の多項式データは、1画
素について、18個のデータを5個の有効データに削減
でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して
達成している。また、有効データの組合せは、着目画素
の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての
多項式データが有効になる。
It should be noted that the difference in the number of operation terms in the equation (5) and the number of operation terms in FIG. 15 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation terms in FIG. 15 are zero. , Equation (5) discloses a general equation for a pixel set, that is, the polynomial data of equation (5) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel. The reduction is achieved by skillfully utilizing the nature of the hue data. The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0131】ここで、図16(A)〜(F)は、6つの
色相と、上記比較データを用いた1次演算項min
(y,hry)、min(y,hgy)、min(c,
hgc)、min(c,hbc)、min(m,hb
m)、min(m,hrm)の関係を模式的に示したも
のである。なお、図中の破線a1〜a6およびb1〜b
6で示す場合は、hry、hrm、hgy、hgc、h
bm、hbcにおける演算係数aq1〜aq6およびa
p1〜ap6を変化させた場合の特性を示しており、実
線は演算係数aq1〜aq6およびap1〜ap6の値
を1とした場合について示している。図16のそれぞれ
より、各比較データを用いた1次演算項が赤〜イエロ
ー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼ
ンタ、マゼンタ〜赤の6つの色相間の中間領域の変化に
関与していることが分かる。つまり、赤〜イエローに対
しては、b=c=0であり、min(y,hry)を除
く他の5項は全てゼロになる。よって、min(y,h
ry)のみが有効な1次演算項になり、同様に、イエロ
ー〜緑にはmin(y、hgy)、緑〜シアンにはmi
n(c、hgc)、シアン〜青にはmin(c、hb
c)、青〜マゼンタにはmin(m、hbm)、マゼン
タ〜赤にはmin(m、hrm)だけが有効な1次演算
項となる。
Here, in FIGS. 16A to 16F, six hues and the primary operation term min using the above comparison data.
(Y, hry), min (y, hgy), min (c,
hgc), min (c, hbc), min (m, hb
m) and min (m, hrm) are schematically shown. The broken lines a1 to a6 and b1 to b in the figure
When 6 is shown, hry, hrm, hgy, hgc, h
Calculation coefficients aq1 to aq6 and a in bm and hbc
The characteristics when p1 to ap6 are changed are shown, and the solid line shows the case where the values of the arithmetic coefficients aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are 1. From each of FIGS. 16A and 16B, the change in the intermediate region between the six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red is the primary calculation item using each comparison data. You can see that they are involved in. That is, for red to yellow, b = c = 0, and all five terms except min (y, hry) are zero. Therefore, min (y, h
Only ry) is a valid primary operation term, and similarly, min (y, hgy) for yellow to green and mi for green to cyan.
n (c, hgc), min (c, hb) for cyan to blue
c), min (m, hbm) for blue to magenta, and min (m, hrm) for magenta to red are the only effective primary operation terms.

【0132】図17(a)および(b)は、6つの色相
および色相間領域と有効な演算項の関係を示している。
よって、係数発生器において、調整したい色相または色
相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれ
ば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の
度合いをも補正することができる。また、多項式演算器
3における演算係数発生器15での係数を変化させれ
ば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相
に影響することなく変化させることができる。
FIGS. 17A and 17B show the relationship between the six hues and the inter-hue regions and the valid arithmetic terms.
Therefore, in the coefficient generator, if the coefficient relating to the calculation term effective for the hue to be adjusted or the area between hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues can be corrected. it can. Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0133】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項に係る係数を変化させることにより、赤、
青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相にお
いて着目している色相のみを、他の色相に影響を与える
ことなく調整でき、更に、色相データの比較データを用
いた1次演算項に係る係数を変化させることにより、赤
〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、
青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の6つの色相間の領域を独
立に補正して、上記6つの色相間の変化の度合いをも補
正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して2次的
な演算となり、乗除算項は、彩度に対して1次的な演算
となり、したがって、乗算項と乗除算項を共に用いるこ
とにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正す
ることができる。よって、変換特性を柔軟に変更でき
て、しかも大容量メモリを必要としない色変換装置また
は色変換方法を得ることができる。
From the above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue, red,
Only the hues of interest in the six hues of blue, green, yellow, cyan, and magenta can be adjusted without affecting the other hues, and further, the primary calculation term using the comparison data of the hue data By changing the coefficient, red-yellow, yellow-green, green-cyan, cyan-blue,
The areas between the six hues of blue to magenta and magenta to red can be corrected independently to correct the degree of change between the above six hues. Further, the above multiplication term is a quadratic operation for saturation, and the multiplication / division term is a primary operation for saturation. Therefore, by using both the multiplication term and the multiplication / division term, It is also possible to correct non-linearity such as printing for saturation. Therefore, it is possible to obtain a color conversion device or a color conversion method that can flexibly change the conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0134】また、上記実施の形態5では、ハードウェ
アにより図15の構成の処理を行う場合について説明し
ているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様
の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記
実施の形態5と同様の効果を奏する。
In the fifth embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 15 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion device. The same effect as that of the fifth embodiment is obtained.

【0135】実施の形態6.また、上記実施の形態5に
おける図15による多項式演算器3によれば、上記実施
の形態2における図11の色変換方法により色変換され
た画像データC、M、Yを求める演算式は、下記(6)
式となる。
Sixth Embodiment Further, according to the polynomial arithmetic unit 3 in FIG. 15 in the above-mentioned Embodiment 5, the arithmetic expression for obtaining the image data C, M, Y color-converted by the color conversion method in FIG. (6)
It becomes an expression.

【0136】[0136]

【数33】 [Expression 33]

【0137】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
り、hry=min(aq1×g、ap1×m)、hr
m=min(aq2×b、ap2×y)、hgy=mi
n(aq3×r、ap3×c)、hgc=min(aq
4×b、ap4×y)、hbm=min(aq5×r、
ap5×c)、hbc=min(aq6×g、ap6×
m)であり、aq1〜aq6およびap1〜ap6は上
記図15における演算係数発生器15において発生され
る演算係数である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18, and hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hr
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m), and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are calculation coefficients generated by the calculation coefficient generator 15 in FIG.

【0138】なお、(6)式の演算項と図15における
演算項の数の違いは、図15における演算項がゼロとな
るデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対
して、(6)式は画素集合に対する一般式を開示してい
る点にある。つまり、(6)式の多項式データは、1画
素について、18個のデータを5個の有効データに削減
でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して
達成している。また、有効データの組合せは、着目画素
の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての
多項式データが有効になる。
It should be noted that the difference in the number of operation terms in the equation (6) and the number of operation terms in FIG. 15 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation terms in FIG. 15 are zero. , (6) discloses a general formula for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (6) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0139】そして、上記(6)式の多項式演算器によ
る演算項は、実施の形態5における(5)式の演算項と
同一であり、したがって、6つの色相および色相間領域
と有効な演算項の関係は図17(a)および(b)に示
す場合と同一となる。よって、実施の形態5と同様、係
数発生器において、調整したい色相または色相間の領域
に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目
する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補
正することができる。また、多項式演算器3における演
算係数発生器15での係数を変化させれば、色相間領域
での演算項が有効となる領域を他の色相に影響すること
なく変化させることができる。
The operation terms by the polynomial operator of the above equation (6) are the same as the operation terms of the equation (5) in the fifth embodiment, and therefore, the six hues and the inter-hue regions and the valid operation terms are 17 is the same as that shown in FIGS. 17 (a) and 17 (b). Therefore, as in the fifth embodiment, if the coefficient relating to the calculation term effective in the hue to be adjusted or the area between hues is changed in the coefficient generator, only the hue of interest can be adjusted, and the change in hue The degree can also be corrected. Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0140】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項に係る係数を変化させることにより、赤、
青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相にお
いて着目している色相のみを、他の色相に影響を与える
ことなく調整でき、更に、色相データの比較データを用
いた1次演算項に係る係数を変化させることにより、赤
〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、
青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の6つの色相間の領域を独
立に補正して、上記6つの色相間の変化の度合いをも補
正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して2次的
な演算となり、乗除算項は、彩度に対して1次的な演算
となり、したがって、乗算項と乗除算項を共に用いるこ
とにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正す
ることができる。よって、変換特性を柔軟に変更でき
て、しかも大容量メモリを必要としない色変換装置また
は色変換方法を得ることができる。
From the above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue, red,
Only the hues of interest in the six hues of blue, green, yellow, cyan, and magenta can be adjusted without affecting the other hues, and further, the primary calculation term using the comparison data of the hue data By changing the coefficient, red-yellow, yellow-green, green-cyan, cyan-blue,
The areas between the six hues of blue to magenta and magenta to red can be corrected independently to correct the degree of change between the above six hues. Further, the above multiplication term is a quadratic operation for saturation, and the multiplication / division term is a primary operation for saturation. Therefore, by using both the multiplication term and the multiplication / division term, It is also possible to correct non-linearity such as printing for saturation. Therefore, it is possible to obtain a color conversion device or a color conversion method that can flexibly change the conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0141】実施の形態7.また、上記実施の形態5に
おける図15による多項式演算器3によれば、上記実施
の形態3における図12の色変換方法により色変換され
た画像データR、G、Bを求める演算式は、下記(7)
式となる。
Seventh Embodiment Further, according to the polynomial arithmetic unit 3 of FIG. 15 in the above-mentioned Embodiment 5, the arithmetic expression for obtaining the image data R, G, B color-converted by the color conversion method of FIG. 12 in the above-mentioned Embodiment 3 is as follows. (7)
It becomes an expression.

【0142】[0142]

【数34】 [Equation 34]

【0143】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0144】なお、(7)式の演算項と図15での演算
項の数の違いは、図15の多項式データ演算器における
演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開
示しているのに対して、(7)式は画素集合に対する一
般式を開示している点にある。つまり、(7)式の多項
式データは、1画素について、19個のデータを6個の
有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質
を巧みに活用して達成している。また、有効データの組
合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像
データでは全ての多項式データが有効になる。
It should be noted that the difference in the number of operation terms in the equation (7) and the number of operation terms in FIG. 15 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation term in the polynomial data operation unit in FIG. 15 is zero. On the other hand, the expression (7) discloses a general expression for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (7) can reduce 19 pieces of data to 6 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0145】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項と、色相間領域に関与する1次演算項それ
ぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、
イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相および6つの
色相間領域において着目している色相のみを、他の色相
に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色
データである最小値αに係わる係数を変化させることに
より、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えること
なく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、
青みの黒等の選択を行うことができる。
As described above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to a specific hue and the primary operation terms relating to the inter-hue region, red, blue, green,
The coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data, is used to adjust only the hues of interest in the six hues of yellow, cyan, and magenta and the six hue areas, without affecting other hues. By changing, it is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, for example, standard black, reddish black,
It is possible to select bluish black or the like.

【0146】実施の形態8.また、上記実施の形態5に
おける図15による多項式演算器3によれば、上記実施
の形態3における図14の色変換方法により色変換され
た補色データC、M、Yを求める演算式は、下記(8)
式となる。
Eighth Embodiment Further, according to the polynomial arithmetic unit 3 of FIG. 15 in the above-mentioned Embodiment 5, the arithmetic expression for obtaining the complementary color data C, M, Y which has been color-converted by the color conversion method of FIG. 14 in the above-mentioned Embodiment 3 is as follows: (8)
It becomes an expression.

【0147】[0147]

【数35】 [Equation 35]

【0148】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0149】なお、(8)式の演算項と図15での演算
項の数の違いは、図15の多項式データ演算器における
演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開
示しているのに対して、(8)式は画素集合に対する一
般式を開示している点にある。つまり、(8)式の多項
式データは、1画素について、19個のデータを6個の
有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質
を巧みに活用して達成している。また、有効データの組
合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像
データでは全ての多項式データが有効になる。
It should be noted that the difference between the number of operation terms in the equation (8) and the number of operation terms in FIG. 15 is to disclose the operation method for each pixel except the data in which the operation term in the polynomial data operation unit in FIG. 15 is zero. On the other hand, the expression (8) discloses the general expression for the pixel set. That is, the polynomial data of the equation (8) can reduce 19 pieces of data to 6 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0150】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび乗除算項と、色相間領域に関与する1次演算項それ
ぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、
イエロー、シアン、マゼンタの6つの色相および6つの
色相間領域において着目している色相のみを、他の色相
に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色
データである最小値αに係わる係数を変化させることに
より、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えること
なく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、
青みの黒等の選択を行うことができる。
As described above, by changing the coefficients relating to the multiplication term and the multiplication / division term relating to the specific hue and the primary operation terms relating to the inter-hue region, red, blue, green,
The coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data, is used to adjust only the hues of interest in the six hues of yellow, cyan, and magenta and the six hue areas, without affecting other hues. By changing, it is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, for example, standard black, reddish black,
It is possible to select bluish black or the like.

【0151】実施の形態9.図18はこの発明の実施の
形態9による色変換装置および色変換方法の他の構成例
を示すブロック図である。図において、1、2および6
は上記実施の形態1における図1の符号と同一のもので
ある。3bは多項式演算器、4cはマトリクス演算器、
5cは係数発生器である。
Ninth Embodiment FIG. 18 is a block diagram showing another configuration example of the color conversion device and the color conversion method according to the ninth embodiment of the present invention. In the figure, 1, 2 and 6
Is the same as the reference numeral in FIG. 1 in the first embodiment. 3b is a polynomial calculator, 4c is a matrix calculator,
5c is a coefficient generator.

【0152】また、図19は、上記多項式演算器3bの
一構成例を示すブロック図である。図において、11、
12aおよび12b、15〜18は上記実施の形態1に
おける図2の多項式演算器3内のものと同一のものであ
る。30a、30bは入力されたデータの最小値を選択
し出力する最小値選択器である。
FIG. 19 is a block diagram showing a configuration example of the polynomial calculator 3b. In the figure, 11,
Reference numerals 12a and 12b, 15 to 18 are the same as those in the polynomial calculator 3 of FIG. 2 in the first embodiment. Reference numerals 30a and 30b are minimum value selectors for selecting and outputting the minimum value of the input data.

【0153】次に、動作を説明する。図18におけるα
β算出器1、色相データ算出器2における動作は上記実
施の形態1における動作と同一であるので、その詳細な
説明は省略する。多項式演算器3bにおいては、αβ算
出器1から出力される識別符号S1に基づき、r、g、
b中でゼロでない2つのデータQ1、Q2と、y、m、
c中でゼロでない2つのデータP1、P2を選択して演
算を行うのであるが、この動作を図19に従って説明す
る。
Next, the operation will be described. Α in FIG.
The operations of the β calculator 1 and the hue data calculator 2 are the same as the operations in the above-described first embodiment, and thus detailed description thereof will be omitted. In the polynomial calculator 3b, based on the identification code S1 output from the αβ calculator 1, r, g,
Two non-zero data Q1, Q2 in b and y, m,
Two pieces of data P1 and P2 which are not zero in c are selected and the operation is performed. This operation will be described with reference to FIG.

【0154】多項式演算器3bでは、入力された色相デ
ータr、g、bおよびy、m、cと識別符号S1はゼロ
除去器11へと送られ、識別信号S1に基づき、r、
g、b中でゼロでない2つのデータQ1、Q2とy、
m、c中でゼロでない2つのデータP1、P2を出力す
る。乗算器12aへは上記ゼロ除去器11からの出力デ
ータQ1、Q2が入力され、積T3=Q1×Q2を算出
して出力し、乗算器12bへは上記ゼロ除去器11から
の出力データP1、P2が入力され、T1=P1×P2
を算出し出力する。ここまでの動作は上記実施の形態1
における図2の動作と同一であり、また、演算係数発生
器15および演算器16a、16bと最小値選択器1
7、18での動作も上記実施の形態1における動作と同
一であるので、その詳細な説明は省略する。
In the polynomial calculator 3b, the input hue data r, g, b and y, m, c and the identification code S1 are sent to the zero remover 11, and based on the identification signal S1, r, g
Two non-zero data Q1, Q2 and y in g, b,
Two non-zero data P1 and P2 in m and c are output. The output data Q1, Q2 from the zero remover 11 is input to the multiplier 12a, the product T3 = Q1 × Q2 is calculated and output, and the output data P1 from the zero remover 11 is output to the multiplier 12b. P2 is input and T1 = P1 × P2
Is calculated and output. The operation up to this point is the same as in the first embodiment.
2 and the operation coefficient generator 15 and the operation units 16a and 16b and the minimum value selector 1
The operations in 7 and 18 are also the same as those in the first embodiment, and therefore detailed description thereof will be omitted.

【0155】最小値選択器30aへは上記ゼロ除去器1
1からの出力データQ1、Q2が入力され、最小値T7
=min(Q1、Q2)を選択して出力し、最小値選択
器30bへは上記ゼロ除去器11からの出力データP
1、P2が入力され、最小値T6=min(P1、P
2)を選択し出力する。以上の多項式データT1、T
3、T5、およびT6、T7が、多項式演算器3bの出
力となり、この多項式演算器3bの出力はマトリクス演
算器4cへと送られる。
The zero remover 1 is connected to the minimum value selector 30a.
Output data Q1 and Q2 from 1 are input, and the minimum value T7
= Min (Q1, Q2) is selected and output, and output data P from the zero remover 11 is output to the minimum value selector 30b.
1, P2 are input, and the minimum value T6 = min (P1, P2
Select 2) and output. The above polynomial data T1, T
3, T5, T6, and T7 become the output of the polynomial calculator 3b, and the output of this polynomial calculator 3b is sent to the matrix calculator 4c.

【0156】そして、図18の係数発生器5cは、識別
符号S1に基づき、多項式データの演算係数U(Fi
j)と固定係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算
器4cへと送る。マトリクス演算器4cは、上記色相デ
ータ算出器2からの色相データr、g、bと多項式演算
器3bからの多項式データT1、T3、T5、T6、T
7と係数発生器5からの係数Uを入力とし、下記の(2
3)式の演算結果を画像データR、G、Bとして出力す
る。
Then, the coefficient generator 5c of FIG. 18 uses the identification code S1 to calculate the operation coefficient U (Fi
j) and a fixed coefficient U (Eij) are generated and sent to the matrix calculator 4c. The matrix calculator 4c has hue data r, g, b from the hue data calculator 2 and polynomial data T1, T3, T5, T6, T from the polynomial calculator 3b.
7 and the coefficient U from the coefficient generator 5 are input, and the following (2
The calculation result of equation 3) is output as image data R, G, and B.

【0157】[0157]

【数36】 [Equation 36]

【0158】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜5である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 5.

【0159】ここで、図20は、上記マトリクス演算器
4cにおける部分的な一構成例を示すブロック図であ
り、R1を演算し出力する場合について示している。図
において、20a〜20fおよび21a〜21eは図5
におけるものと同一のものを示している。
FIG. 20 is a block diagram showing a partial configuration example of the matrix calculator 4c, showing the case where R1 is calculated and output. In the figure, 20a to 20f and 21a to 21e are shown in FIG.
Shows the same as in.

【0160】次に、図20の動作を説明する。乗算器2
0a〜20fは、色相データrと多項式演算器3bから
の多項式データT1、T3、T5、T6、T7と係数発
生器5cからの係数U(Eij)およびU(Fij)を
入力とし、それぞれの積を出力する。加算器21a、2
1bは、各乗算器20b〜20eの出力である積を入力
とし、入力データを加算し、その和を出力する。加算器
21cは加算器21a、21bからのデータを加算し、
加算器21dは加算器21cからの出力と乗算器20f
の出力である積を加算する。そして加算器21eは加算
器21dの出力と乗算器20aの出力を加算して、総和
を画像データR1として出力する。なお、図20の構成
例において、色相データrをgまたはbに置換すれば、
画像データG1、B1を演算できる。
Next, the operation of FIG. 20 will be described. Multiplier 2
0a to 20f are input with the hue data r, the polynomial data T1, T3, T5, T6, T7 from the polynomial calculator 3b and the coefficients U (Eij) and U (Fij) from the coefficient generator 5c. Is output. Adders 21a, 2
1b receives the product output from each of the multipliers 20b to 20e as an input, adds the input data, and outputs the sum. The adder 21c adds the data from the adders 21a and 21b,
The adder 21d outputs the output from the adder 21c and the multiplier 20f.
Add the products that are the output of. Then, the adder 21e adds the output of the adder 21d and the output of the multiplier 20a, and outputs the sum as image data R1. In the configuration example of FIG. 20, if the hue data r is replaced with g or b,
The image data G1 and B1 can be calculated.

【0161】蛇足であるが、係数(Eij)と(Fi
j)は、それぞれの色相データr、g、bに対応した係
数が使用される。つまり、図20の構成をr、g、bに
対し並列に3つ使用すれば、高速なマトリクス演算が可
能になる。
Although it is an extraordinary thing, the coefficients (Eij) and (Fi
For j), the coefficients corresponding to the respective hue data r, g, b are used. That is, if three configurations of FIG. 20 are used in parallel for r, g, and b, high-speed matrix calculation becomes possible.

【0162】合成器6は、上記マトリクス演算器4cか
らの画像データR1、G1、B1と上記αβ算出器1か
らの出力である無彩色データを示す最小値αが入力さ
れ、加算を行い、画像データR、G、Bを出力する。よ
って、上記図18の色変換方法により色変換された画像
データR、G、Bを求める演算式は、下記(9)式とな
る。
The combiner 6 receives the image data R1, G1, B1 from the matrix calculator 4c and the minimum value α representing the achromatic color data output from the αβ calculator 1 and adds them to obtain an image. The data R, G, B are output. Therefore, the arithmetic expression for obtaining the image data R, G, B color-converted by the color conversion method of FIG. 18 is the following expression (9).

【0163】[0163]

【数37】 [Equation 37]

【0164】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
る。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18.

【0165】なお、(9)式と図18での演算項の数の
違いは、図18の多項式演算器3bにおける演算項がゼ
ロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示している
のに対して、(9)式は画素集合に対する一般式を開示
している点にある。つまり、(9)式の多項式データ
は、1画素について、18個のデータを5個の有効デー
タに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに
活用して達成している。また、有効データの組合せは、
着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データで
は全ての多項式データが有効になる。
The difference between the equation (9) and the number of operation terms in FIG. 18 discloses an operation method for each pixel except for data in which the operation term in the polynomial operation unit 3b in FIG. 18 is zero. On the other hand, the expression (9) discloses a general expression for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (9) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. Also, the combination of valid data is
It changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid in all image data.

【0166】図21(A)〜(F)は、6つの色相と比
較データによる演算項min(y、m)、min(r、
g)、min(c、y)、min(g、b)、min
(m、c)、min(b、r)の関係を模式的に示した
ものであり、各演算項は1次項の性質を持つ。例えば、
Wを定数として、赤に対してはr=W、g=b=0なの
で、y=m=W、c=0となり、このとき、min
(y、m)=Wであり、他の5項は全てゼロになる。こ
こで、定数Wの大きさは、画素における色の鮮やかさ、
彩度に依存し、min(y、m)=Wであるので、mi
n(y、m)は彩度に対して1次の関数となる。したが
って、赤に対しては、min(y、m)のみが有効な1
次項になる。同様に、他の比較データによる演算項も、
それらが有効となる色相において、それぞれ彩度に関し
て1次の関数となり、緑にはmin(c、y)、青には
min(m、c)、シアンにはmin(g、b)、マゼ
ンタにはmin(b、r)、イエローにはmin(r、
g)だけが有効な1次項となる。
21A to 21F, the calculation terms min (y, m), min (r,
g), min (c, y), min (g, b), min
The relationship between (m, c) and min (b, r) is schematically shown, and each operation term has the property of a first-order term. For example,
With W as a constant, for red, r = W and g = b = 0, so that y = m = W and c = 0. At this time, min
(Y, m) = W, and the other five terms are all zero. Here, the magnitude of the constant W is the vividness of the color in the pixel,
Since it depends on the saturation and min (y, m) = W, mi
n (y, m) is a linear function with respect to saturation. Therefore, for red, only min (y, m) is valid 1
It will be the next section. Similarly, the calculation terms based on other comparison data
In the hues in which they are effective, they become first-order functions in terms of saturation, and min (c, y) for green, min (m, c) for blue, min (g, b) for cyan, and magenta for magenta. Is min (b, r), yellow is min (r,
Only g) is the valid first order term.

【0167】図22(a)および(b)は、上記図18
における多項式演算器3bより得られる演算項に対し、
6つの色相および色相間領域と有効な演算項の関係を示
している。よって、係数発生器5cにおいて、調整した
い色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数
を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色
相間の変化の度合いをも補正することができる。また、
多項式演算器3bにおける演算係数発生器15での係数
を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領
域を他の色相に影響することなく変化させることができ
る。
22 (a) and 22 (b) are the same as FIG.
For the arithmetic term obtained from the polynomial arithmetic unit 3b in
The relationship between the six hues and the inter-hue areas and the valid calculation terms is shown. Therefore, in the coefficient generator 5c, if the coefficient relating to the calculation term effective for the hue to be adjusted or the area between hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues can also be corrected. You can Also,
By changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3b, it is possible to change the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid without affecting other hues.

【0168】ここで、上記実施の形態9での係数発生器
5での係数の一例としては、上記実施の形態1の場合と
同様、(17)式による係数U(Eij)となり、係数
U(Fij)の係数を全てゼロとすると、色変換を実施
しない場合となる。また、(18)式に示す係数U(F
ij)の係数において、乗算項である2次演算項に係わ
る係数を全て0とし、1次演算項である乗除算項と比較
データによる演算項に係わる係数により補正を行うこと
で、線形的に色相または色相間の領域のみの調整を行
え、変化させたい色相または色相間の領域に関する1次
演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、
その色相または色相間の領域のみの調整を行える。
Here, as an example of the coefficient in the coefficient generator 5 in the ninth embodiment, as in the case of the first embodiment, the coefficient U (Eij) by the equation (17) is obtained, and the coefficient U ( When all the coefficients of Fij) are set to zero, the color conversion is not performed. Further, the coefficient U (F
In the coefficient of ij), all the coefficients related to the quadratic operation term that is a multiplication term are set to 0, and correction is performed using the coefficients related to the multiplication and division term that is the first order operation term and the operation term based on the comparison data. If only the hue or the area between the hues can be adjusted, and the coefficient relating to the primary calculation term relating to the hue or the area between the hues to be changed is determined and the other coefficients are set to zero,
Only the hue or the area between the hues can be adjusted.

【0169】なお、上記実施の形態1〜8における1次
の乗除算項T4=Q1×Q2/(Q1+Q2)、T2=
P1×P2/(P1+P2)と、実施の形態9における
比較データによる1次項T7=min(Q1、Q2)、
T6=min(P1、P2)とは関与する色相はそれぞ
れ同一であるが、実施の形態9における比較データによ
る演算項の場合は、各色相データの最小値選択のみによ
り特定の色相に有効となる1次項を得ることができ、上
記乗除算により演算項を求める場合よりも処理を簡単に
でき、処理速度も早くできる。
The first-order multiplication / division terms T4 = Q1 × Q2 / (Q1 + Q2) and T2 = in the first to eighth embodiments.
P1 × P2 / (P1 + P2) and the first-order term T7 = min (Q1, Q2) according to the comparison data in the ninth embodiment,
T6 = min (P1, P2) is related to the same hue, but in the case of the operation item based on the comparison data in the ninth embodiment, it becomes effective for a specific hue only by selecting the minimum value of each hue data. The first-order term can be obtained, and the processing can be simplified and the processing speed can be increased as compared with the case where the operation term is obtained by the multiplication and division.

【0170】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データの比較データを用いた1次演算項に係る
係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、
シアン、マゼンタの6つの色相において着目している色
相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、
更に、色相間領域に関与する1次演算項それぞれに係る
係数を変化させることで、赤〜イエロー、イエロー〜
緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ
〜赤の6つの色相間の領域を独立に補正して、上記6つ
の色相間の変化の度合いをも補正できる。よって、変換
特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要と
しない色変換装置または色変換方法を得ることができ
る。
From the above, by changing the coefficients related to the primary operation term using the multiplication term relating to a specific hue and the comparison data of the hue data, red, blue, green, yellow,
It is possible to adjust only the hue of interest in the six hues of cyan and magenta without affecting other hues,
Furthermore, by changing the coefficients related to each of the primary calculation terms related to the inter-hue region, red to yellow, yellow to
It is also possible to independently correct the regions between the six hues of green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red, and also to correct the degree of change between the above six hues. Therefore, it is possible to obtain a color conversion device or a color conversion method that can flexibly change the conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0171】なお、上記実施の形態9では、入力画像デ
ータR、G、Bをもとに色相データr、g、bおよび
y、m、cと最大値β、最小値αを算出して各色相に係
わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データR、
G、Bを得る場合として説明したが、上記出力画像デー
タR、G、Bを得た後、R、G、Bを補色データC、
M、Yに変換してもよく、6つの色相データおよび最大
値β、最小値αを得て、図22に示されるような各演算
項を算出でき、マトリクス演算における係数を各色相お
よび色相間領域に対して変化できれば、上記と同様の効
果を奏する。
In the ninth embodiment, the hue data r, g, b and y, m, c, the maximum value β, and the minimum value α are calculated based on the input image data R, G, B, respectively. After obtaining the operation term related to the hue and performing the matrix operation, the image data R,
Although the case where G and B are obtained has been described, after obtaining the output image data R, G and B, the R, G and B are replaced with the complementary color data C,
It may be converted into M and Y, and the six hue data and the maximum value β and the minimum value α are obtained, and each operation term as shown in FIG. 22 can be calculated, and the coefficient in the matrix operation is calculated for each hue and between hues. If it can be changed with respect to the region, the same effect as described above can be obtained.

【0172】なお、上記実施の形態9では、ハードウェ
アにより図18の構成の処理を行う場合について説明し
ているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様
の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記
実施の形態9と同様の効果を奏する。
In the ninth embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 18 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion device. The same effect as that of the ninth embodiment is obtained.

【0173】実施の形態10.上記実施の形態9では、
入力画像データR、G、Bをもとに色相データr、g、
bおよびy、m、cと最大値β、最小値αを算出して各
色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像デ
ータR、G、Bを得る場合として説明したが、画像デー
タR、G、Bを補色データC、M、Yに変換後、入力を
補色データC、M、Yとして色変換を行うように構成す
ることもできる。
Embodiment 10. FIG. In the ninth embodiment,
Based on the input image data R, G, B, the hue data r, g,
The description has been made assuming that b, y, m, and c and the maximum value β and the minimum value α are calculated to obtain the operation terms related to each hue, and the image data R, G, and B are obtained after the matrix operation. It is also possible to convert R, G, B into complementary color data C, M, Y, and then perform color conversion with the input as complementary color data C, M, Y.

【0174】図23はこの発明の実施の形態10による
色変換装置および色変換方法の構成の一例を示すブロッ
ク図である。図において、1b、2b、10、6は上記
実施の形態2の図11におけるものと、3b、4c、5
cは上記実施の形態9の図18におけるものと同一のも
のである。
FIG. 23 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion device and a color conversion method according to the tenth embodiment of the present invention. In the figure, 1b, 2b, 10 and 6 are the same as those in FIG.
c is the same as that in FIG. 18 of the ninth embodiment.

【0175】次に、動作を説明する。補数器10は、画
像データR、G、Bを入力とし、1の補数処理した補色
データCi、Mi、Yiを出力する。αβ算出器1bで
は、この補色データの最大値βと最小値αおよび各色相
データを特定するための識別符号S1を出力する。
Next, the operation will be described. The complementer 10 receives the image data R, G, and B as inputs and outputs complementary color data Ci, Mi, and Yi that have been subjected to 1's complement processing. The αβ calculator 1b outputs the maximum value β and the minimum value α of the complementary color data and the identification code S1 for specifying each hue data.

【0176】色相データ算出器2bは、補色データC
i、Mi、Yiと上記αβ算出器1bからの最大値βと
最小値αを入力とし、r=β−Ci、g=β−Mi、b
=β−Yiおよびy=Yi−α、m=Mi−α、c=C
i−αの減算処理によって、6つの色相データr、g、
b、y、m、cを出力する。ここで、これら6つの色相
データは、この中の少なくとも2つがゼロになる性質が
あり、上記αβ算出器1bから出力される識別符号S1
は、6つの色相データのうちゼロとなるデータを特定す
るものであり、最大値βと最小値αがCi、Mi、Yi
のうちどれであるかにより、データを特定する6種類の
識別符号となる。この6つの色相データのうちゼロとな
るデータと識別符号との関係は上記実施の形態1での説
明と同様であるので、詳細な説明は省略する。
The hue data calculator 2b uses the complementary color data C
i, Mi, Yi and the maximum value β and the minimum value α from the αβ calculator 1b are input, and r = β-Ci, g = β-Mi, b
= Β-Yi and y = Yi-α, m = Mi-α, c = C
By the subtraction process of i-α, six hue data r, g,
b, y, m, c are output. Here, these six hue data have a property that at least two of them are zero, and the identification code S1 output from the αβ calculator 1b.
Specifies the data that is zero among the six hue data, and the maximum value β and the minimum value α are Ci, Mi, Yi.
There are six types of identification codes that specify the data depending on which one of them. Since the relationship between the data that becomes zero out of the six hue data and the identification code is the same as that described in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.

【0177】次に、色相データ算出器2bからの出力で
ある6つの色相データr、g、bおよびy、m、cは多
項式演算手段3bへと送られ、また、c、m、yについ
てはマトリクス演算器4cへも送られる。多項式演算器
3bには上記αβ算出器1bから出力される識別符号S
1も入力されており、r、g、b中でゼロでない2つの
データQ1、Q2と、y、m、c中でゼロでない2つの
データP1、P2を選択して演算を行うのであるが、こ
の動作は上記実施の形態9における図19の動作と同一
であるので、その詳細な説明は省略する。
Next, the six pieces of hue data r, g, b and y, m, c which are the outputs from the hue data calculator 2b are sent to the polynomial calculation means 3b, and regarding c, m, y, It is also sent to the matrix calculator 4c. The identification code S output from the αβ calculator 1b is input to the polynomial calculator 3b.
1 is also input, and two non-zero data Q1, Q2 in r, g, b and two non-zero data P1, P2 in y, m, c are selected and the operation is performed. Since this operation is the same as the operation of FIG. 19 in the ninth embodiment, detailed description thereof will be omitted.

【0178】そして、この多項式演算器3bの出力はマ
トリクス演算器4cへと送られ、係数発生器5cは、識
別符号S1に基づき、多項式データの演算係数U(Fi
j)と固定係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算
器4cへと送る。マトリクス演算器4cは、上記色相デ
ータ算出器2bからの色相データc、m、yと多項式演
算器3bからの多項式データT1、T3、T5、および
T6、T7、係数発生器5cからの係数Uを入力とし、
下記(24)式の演算結果を画像データC1、M1、Y
1として出力する。
The output of the polynomial arithmetic unit 3b is sent to the matrix arithmetic unit 4c, and the coefficient generator 5c calculates the arithmetic coefficient U (Fi) of the polynomial data based on the identification code S1.
j) and a fixed coefficient U (Eij) are generated and sent to the matrix calculator 4c. The matrix calculator 4c calculates the hue data c, m, y from the hue data calculator 2b and the polynomial data T1, T3, T5 and T6, T7 from the polynomial calculator 3b, and the coefficient U from the coefficient generator 5c. As input,
The calculation result of the following equation (24) is used as the image data C1, M1, Y
Output as 1.

【0179】[0179]

【数38】 [Equation 38]

【0180】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜5である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 5.

【0181】なお、マトリクス演算器4cにおける動作
は、上記実施の形態9における図20において、入力さ
れる色相データをc(またはm、y)とし、C1(また
はM1、Y1)を演算し出力する場合であり、同様の動
作を行うので、その詳細な説明は省略する。
In the operation of the matrix calculator 4c, the hue data to be input is c (or m, y) in FIG. 20 in the ninth embodiment, and C1 (or M1, Y1) is calculated and output. Since the same operation is performed in this case, detailed description thereof will be omitted.

【0182】合成器6は、上記マトリクス演算器4cか
らの補色データC1、M1、Y1と上記αβ算出器1b
からの出力である無彩色データを示す最小値αが入力さ
れ、加算を行い、画像データC、M、Yを出力する。よ
って、上記図23の色変換方法により色変換された画像
データC、M、Yを求める演算式は、下記(10)式と
なる。
The synthesizer 6 includes the complementary color data C1, M1, Y1 from the matrix calculator 4c and the αβ calculator 1b.
The minimum value α indicating the achromatic color data, which is the output from, is input, addition is performed, and the image data C, M, and Y are output. Therefore, the arithmetic expression for obtaining the image data C, M and Y color-converted by the color conversion method of FIG. 23 is the following expression (10).

【0183】[0183]

【数39】 [Formula 39]

【0184】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
る。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18.

【0185】なお、(10)式の演算項と図23におけ
る演算項の数の違いは、図23における演算項がゼロと
なるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに
対して、(10)式は画素集合に対する一般式を開示し
ている点にある。つまり、(10)式の多項式データ
は、1画素について、18個のデータを5個の有効デー
タに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに
活用して達成している。また、有効データの組合せは、
着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データで
は全ての多項式データが有効になる。
Note that the difference in the number of operation terms in the equation (10) and the number of operation terms in FIG. 23 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation terms in FIG. 23 are zero. , (10) discloses a general formula for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (10) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. Also, the combination of valid data is
It changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid in all image data.

【0186】そして、上記(10)式の多項式演算器に
よる演算項は、実施の形態9における(9)式の演算項
と同一であり、したがって、6つの色相および色相間領
域と有効な演算項の関係は図22(a)および(b)に
示す場合と同一となる。よって、実施の形態9と同様、
係数発生器5cにおいて、調整したい色相または色相間
の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、そ
の着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合い
をも補正することができる。また、多項式演算器3bに
おける演算係数発生器15での係数を変化させれば、色
相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響
することなく変化させることができる。
The arithmetic terms of the above polynomial arithmetic unit of the equation (10) are the same as the arithmetic terms of the equation (9) in the ninth embodiment, and therefore, the six hues and the inter-hue regions and the effective arithmetic terms are used. 22 is the same as that shown in FIGS. 22 (a) and 22 (b). Therefore, as in the ninth embodiment,
In the coefficient generator 5c, if the coefficient relating to the calculation term effective for the hue to be adjusted or the area between hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues can also be corrected. . Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3b, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0187】ここで、上記実施の形態10での係数発生
器5での係数の一例としては、上記実施の形態1の場合
と同様、(17)式による係数U(Eij)となり、係
数U(Fij)の係数を全てゼロとすると、色変換を実
施しない場合となる。また、(18)式に示す係数U
(Fij)の係数において、乗算項である2次演算項に
係わる係数を全て0とし、1次演算項である乗除算項と
比較データによる演算項に係わる係数により補正を行う
ことで、線形的に色相または色相間の領域のみの調整を
行え、変化させたい色相または色相間の領域に関する1
次演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれ
ば、その色相または色相間の領域のみの調整を行える。
Here, as an example of the coefficient in the coefficient generator 5 in the tenth embodiment, as in the case of the first embodiment, the coefficient U (Eij) by the equation (17) is obtained, and the coefficient U ( When all the coefficients of Fij) are set to zero, the color conversion is not performed. Further, the coefficient U shown in the equation (18)
In the coefficient of (Fij), all the coefficients related to the quadratic calculation term that is a multiplication term are set to 0, and correction is performed by the coefficients related to the multiplication / division term that is a primary calculation term and the calculation term based on the comparison data. The hue or the area between the hues can be adjusted, and the hue or the area between the hues to be changed
If the coefficients relating to the next calculation term are determined and the other coefficients are set to zero, only the hue or the area between the hues can be adjusted.

【0188】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データの比較データを用いた1次演算項に係る
係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、
シアン、マゼンタの6つの色相において着目している色
相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、
更に、色相データの比較データを用いた1次演算項に係
る係数を変化させることにより、赤〜イエロー、イエロ
ー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼ
ンタ〜赤の6つの色相間の領域を独立に補正して、上記
6つの色相間の変化の度合いをも補正できる。また、上
記の乗算項は、彩度に対して2次的な演算となり、乗除
算項は、彩度に対して1次的な演算となり、したがっ
て、乗算項と乗除算項を共に用いることにより、彩度に
対する印画などの非線形性をも補正することができる。
よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メ
モリを必要としない色変換装置または色変換方法を得る
ことができる。
As described above, by changing the coefficients relating to the multiplication term relating to a specific hue and the primary operation term using the comparison data of the hue data, red, blue, green, yellow,
It is possible to adjust only the hue of interest in the six hues of cyan and magenta without affecting other hues,
Further, by changing the coefficient relating to the primary calculation item using the comparison data of the hue data, six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red are obtained. It is possible to correct the areas between the six hues by independently correcting the areas between them. Further, the above multiplication term is a quadratic operation for saturation, and the multiplication / division term is a primary operation for saturation. Therefore, by using both the multiplication term and the multiplication / division term, It is also possible to correct non-linearity such as printing for saturation.
Therefore, it is possible to obtain a color conversion device or a color conversion method that can flexibly change the conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0189】なお、上記実施の形態10では、ハードウ
ェアにより図23の構成の処理を行う場合について説明
しているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同
様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上
記実施の形態10と同様の効果を奏する。
In the tenth embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 23 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion device. The same effect as that of the tenth embodiment is obtained.

【0190】実施の形態11.上記実施の形態9ではマ
トリクス演算器4cにおける部分的な一構成例を図20
に示すブロック図であるとし、(9)式に示すように構
成したが、図24に示すように、係数発生器において無
彩色データである最小値αに対する係数を発生すること
により、無彩色成分を調整するよう構成することもでき
る。
Eleventh Embodiment In the ninth embodiment, a partial configuration example of the matrix calculator 4c is shown in FIG.
The block diagram shown in FIG. 24 is used, and the configuration is as shown in equation (9). However, as shown in FIG. 24, the coefficient generator generates a coefficient for the minimum value α, which is the achromatic color data. Can also be configured to adjust.

【0191】図24はこの発明の実施形態11による色
変換装置および色変換方法の構成の一例を示すブロック
図である。図において、1、2、3bは上記実施の形態
9の図18におけるものと同一のものであり、4dはマ
トリクス演算器、5dは係数発生器である。
FIG. 24 is a block diagram showing an example of the arrangement of a color conversion device and a color conversion method according to the eleventh embodiment of the present invention. In the figure, reference numerals 1, 2, 3b are the same as those in FIG. 18 of the ninth embodiment, 4d is a matrix calculator, and 5d is a coefficient generator.

【0192】次に動作を説明する。入力データからαβ
算出器1により最大値β、最小値αおよび識別符号S1
を求め、色相データ算出器2により6つの色相データを
算出し、多項式演算器3bにおいて演算項を求める動作
は上記実施の形態9と同一であるのでその詳細な説明は
省略する。
Next, the operation will be described. From input data αβ
The maximum value β, the minimum value α, and the identification code S1 are calculated by the calculator 1.
And the calculation of the six hue data by the hue data calculator 2 and the calculation term in the polynomial calculator 3b are the same as those in the ninth embodiment, and the detailed description thereof will be omitted.

【0193】図24の係数発生器5dは、識別符号S1
に基づき、多項式データの演算係数U(Fij)と固定
係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算器4dへと
送る。マトリクス演算器4dは、上記色相データ算出器
2からの色相データr、g、bと多項式演算器3bから
の多項式データT1、T3、T5、T6、T7およびα
β算出器1からの最小値αおよび係数発生器5dからの
係数Uを入力とし、演算を行うのであるが、その演算式
は下記(25)式を使用し、無彩色成分を調整する。
The coefficient generator 5d shown in FIG.
Based on the above, a calculation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data are generated and sent to the matrix calculator 4d. The matrix calculator 4d has hue data r, g, b from the hue data calculator 2 and polynomial data T1, T3, T5, T6, T7 and α from the polynomial calculator 3b.
The minimum value α from the β calculator 1 and the coefficient U from the coefficient generator 5d are input, and the calculation is performed. The calculation formula uses the following formula (25) to adjust the achromatic component.

【0194】[0194]

【数40】 [Formula 40]

【0195】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜6である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 6.

【0196】ここで、図25はマトリクス演算器4dの
部分的な構成例を示すブロック図であり、図25におい
て、20a〜20f、21a〜21eは上記実施の形態
9でのマトリクス演算器4cと同一のものであり、2
2、23は上記実施の形態3における図13のマトリク
ス演算器4bでのものと同一のものである。
FIG. 25 is a block diagram showing a partial configuration example of the matrix calculator 4d. In FIG. 25, 20a to 20f and 21a to 21e are the matrix calculator 4c in the ninth embodiment. The same, 2
Reference numerals 2 and 23 are the same as those in the matrix calculator 4b of FIG. 13 in the third embodiment.

【0197】次に、図25の動作を説明する。乗算器2
0a〜20fは、色相データrと多項式演算器3bから
の多項式データT1、T3、T5およびT6、T7と係
数発生器5dからの係数U(Eij)およびU(Fi
j)を入力とし、それぞれの積を出力し、加算器21a
〜21eにおいて、それぞれの積および和を加算するの
であるが、その動作は実施の形態におけるマトリクス演
算器4および4cでの動作と同一である。乗算器22に
は、αβ算出器1からの無彩色成分に相当するR、G、
Bデータの最小値αと係数発生器5dからの係数U(F
ij)が入力されて乗算を行い、その積を加算器23へ
と出力し、加算器23で上記加算器21eからの出力と
加算して、総和を画像データRの出力Rとして出力す
る。なお、図25の構成例において、色相データrをg
またはbに置換すれば、画像データG、Bを演算でき
る。
Next, the operation of FIG. 25 will be described. Multiplier 2
0a to 20f are the hue data r, the polynomial data T1, T3, T5 and T6 and T7 from the polynomial calculator 3b, and the coefficients U (Eij) and U (Fi) from the coefficient generator 5d.
j) as an input, each product is output, and the adder 21a
21e, the respective products and sums are added, but the operation is the same as the operation in the matrix calculators 4 and 4c in the embodiment. In the multiplier 22, R, G corresponding to the achromatic color component from the αβ calculator 1,
The minimum value α of B data and the coefficient U (F
ij) is input, multiplication is performed, the product is output to the adder 23, and the product is added to the output from the adder 21e, and the sum is output as the output R of the image data R. Note that, in the configuration example of FIG.
Alternatively, the image data G and B can be calculated by substituting b.

【0198】ここで、係数(Eij)と(Fij)は、
それぞれの色相データr、g、bに対応した係数が使用
され、図25の構成をr、g、bに対し並列に3つ使用
すれば、高速なマトリクス演算が可能になる。
Here, the coefficients (Eij) and (Fij) are
A coefficient corresponding to each hue data r, g, b is used, and if three configurations in FIG. 25 are used in parallel for r, g, b, high-speed matrix calculation becomes possible.

【0199】以上より、マトリクス演算器4dは各演算
項および無彩色データである最小値αに対し係数により
演算を行い、色相データと加算して画像データR、G、
Bを出力し、このときの画像データを求める演算式は、
下記(11)式となる。
From the above, the matrix computing unit 4d performs computation by each coefficient with respect to the minimum value α which is the achromatic color data and adds it to the hue data to obtain the image data R, G,
The arithmetic expression for outputting B and obtaining the image data at this time is
It becomes the following formula (11).

【0200】[0200]

【数41】 [Formula 41]

【0201】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
In (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0202】なお、(11)式の演算項と図24での演
算項の数の違いは、上記実施の形態1の場合と同様に、
図24の多項式データ演算器における演算項がゼロとな
るデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対
して、(11)式は画素集合に対する一般式を開示して
いる点にある。つまり、(11)式の多項式データは、
1画素について、19個のデータを6個の有効データに
削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用
して達成している。また、有効データの組合せは、着目
画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全
ての多項式データが有効になる。
Note that the difference in the number of operation terms in equation (11) and the number of operation terms in FIG. 24 is the same as in the first embodiment.
While the calculation method for each pixel excluding the data in which the calculation term in the polynomial data calculator in FIG. 24 is zero is disclosed, the expression (11) discloses a general expression for a pixel set. . That is, the polynomial data of equation (11) is
For one pixel, 19 pieces of data can be reduced to 6 pieces of effective data, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of hue data. The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0203】ここで、上記最小値αに係わる係数を全て
1とすると、無彩色データは変換されず、入力データに
おける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリ
クス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青み
の黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
If all the coefficients relating to the minimum value α are set to 1, the achromatic color data is not converted and has the same value as the achromatic color data in the input data. Then, by changing the coefficient in the matrix calculation, reddish black, bluish black, or the like can be selected, and the achromatic component can be adjusted.

【0204】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データの比較データを用いた1次演算項と、色
相間領域に関与する1次演算項それぞれに係る係数を変
化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、
マゼンタの6つの色相および6つの色相間領域において
着目している色相のみを、他の色相に影響を与えること
なく調整できるのみならす、無彩色データである最小値
αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分の
みのを色相成分に影響を与えることなく調整することが
でき、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を
行うことができる。
As described above, by changing the coefficients of the primary operation term using the multiplication term relating to a specific hue and the comparison data of the hue data, and the primary operation term relating to the inter-hue region, , Blue, green, yellow, cyan,
Only the hues of interest in the six hues of magenta and the inter-hue area can be adjusted without affecting other hues. By changing the coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data. It is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, and it is possible to select standard black, reddish black, bluish black, or the like.

【0205】なお、上記実施の形態11では、マトリク
ス演算後画像データR、G、Bを得る場合として説明し
たが、上記出力画像データR、G、Bを得た後、R、
G、Bを補色データC、M、Yに変換してもよく、マト
リクス演算における係数を各色相および色相間領域と無
彩色データである最小値αに対して変化できれば、上記
と同様の効果を奏する。
In the eleventh embodiment, the case has been described in which the image data R, G, B after matrix calculation are obtained, but after the output image data R, G, B are obtained, R, G, B are obtained.
G and B may be converted into complementary color data C, M and Y, and if the coefficient in the matrix calculation can be changed with respect to each hue and inter-hue area and the minimum value α which is achromatic color data, the same effect as above can be obtained. Play.

【0206】また、上記実施の形態と同様、実施の形態
11においても、上記の処理を色変換装置におけるソフ
トウェアにより同様の処理を行うことができることは言
うまでもなく、上記実施の形態11と同様の効果を奏す
る。
As in the case of the eleventh embodiment, needless to say, the same processing as the above-described processing can be performed by software in the color conversion apparatus. Play.

【0207】実施の形態12.実施の形態10では(1
0)式に示すように、色相データと各演算項および無彩
色データである最小値αを加算するよう構成したが、図
26に示すように、係数発生器において無彩色データで
ある最小値αに対する係数を発生することにより、無彩
色成分を調整するよう構成することもできる。
Twelfth Embodiment In the tenth embodiment, (1
As shown in the equation (0), the hue data and each operation term and the minimum value α which is the achromatic color data are added. However, as shown in FIG. 26, the coefficient generator generates the minimum value α which is the achromatic color data. It can also be configured to adjust the achromatic component by generating a coefficient for.

【0208】図26はこの発明の実施形態12による色
変換装置および色変換方法の構成の一例を示すブロック
図である。図において、10、1b、2bおよび3bは
上記実施の形態10の図23におけるものと同一のもの
であり、4d、5dは上記実施の形態11の図24にお
けるものと同一のものである。
FIG. 26 is a block diagram showing an example of the arrangement of a color conversion device and a color conversion method according to the twelfth embodiment of the present invention. In the figure, 10, 1b, 2b and 3b are the same as those in FIG. 23 of the tenth embodiment, and 4d and 5d are the same as those in FIG. 24 of the eleventh embodiment.

【0209】次に動作を説明する。画像データR、G、
Bは補数器10に入力され、1の補数処理した補色デー
タCi、Mi、Yiが出力され、αβ算出器1bで最大
値β、最小値αおよび識別符号S1を求め、色相データ
算出器2bにより6つの色相データを算出し、多項式演
算器3bにおいて演算項を求める動作は上記実施の形態
10の補色データC、M、Yの場合の処理と同一である
ので、その詳細な説明は省略する。
Next, the operation will be described. Image data R, G,
B is input to the complement calculator 10, 1's complement-processed complementary color data Ci, Mi, Yi are output, the αβ calculator 1b obtains the maximum value β, the minimum value α and the identification code S1, and the hue data calculator 2b calculates The operation of calculating the six hue data and obtaining the calculation term in the polynomial calculator 3b is the same as the processing in the case of the complementary color data C, M, and Y of the tenth embodiment, and thus the detailed description thereof is omitted.

【0210】図26の係数発生器5dは、識別符号S1
に基づき、多項式データの演算係数U(Fij)と固定
係数U(Eij)を発生し、マトリクス演算器4dへと
送る。マトリクス演算器4dは、上記色相データ算出器
2bからの色相データc、m、yと多項式演算器3から
の多項式データT1、T3、T5〜T7とαβ算出器1
bからの最小値αおよび係数発生器5dからの係数Uを
入力とし、演算を行うのであるが、その演算式は下記
(26)式を使用し、無彩色成分を調整する。
The coefficient generator 5d shown in FIG.
Based on the above, a calculation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data are generated and sent to the matrix calculator 4d. The matrix calculator 4d includes the hue data c, m, y from the hue data calculator 2b and the polynomial data T1, T3, T5 to T7 from the polynomial calculator 3 and the αβ calculator 1.
The minimum value α from b and the coefficient U from the coefficient generator 5d are input, and the calculation is performed. The calculation formula uses the following formula (26) to adjust the achromatic component.

【0211】[0211]

【数42】 [Equation 42]

【0212】なお、(Eij)ではi=1〜3、j=1
〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜6である。
In (Eij), i = 1 to 3 and j = 1.
˜3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 6.

【0213】なお、マトリクス演算器4dにおける動作
は、上記実施の形態11における図25において、入力
される色相データをc(またはm、y)とし、C(また
はM、Y)を演算し出力する場合であり、同様の動作を
行うので、その詳細な説明は省略する。
The operation in the matrix calculator 4d is the same as that in FIG. 25 of the eleventh embodiment, where the input hue data is c (or m, y) and C (or M, Y) is calculated and output. Since the same operation is performed in this case, detailed description thereof will be omitted.

【0214】以上より、マトリクス演算器4dは各演算
項および無彩色データである最小値αに対し係数により
演算を行い、色相データと加算して補色データC、M、
Yを出力し、このときの画像データを求める演算式は、
下記(12)式となる。
As described above, the matrix calculator 4d calculates each coefficient and the minimum value α, which is achromatic color data, by a coefficient, and adds the calculated value to the hue data to obtain complementary color data C, M,
The arithmetic expression for outputting Y and obtaining the image data at this time is
It becomes the following formula (12).

【0215】[0215]

【数43】 [Equation 43]

【0216】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0217】なお、(12)式の演算項と図26での演
算項の数の違いは、上記実施の形態の場合と同様に、図
26の多項式データ演算器における演算項がゼロとなる
データを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対し
て、(12)式は画素集合に対する一般式を開示してい
る点にある。つまり、(12)式の多項式データは、1
画素について、19個のデータを6個の有効データに削
減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用し
て達成している。また、有効データの組合せは、着目画
素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全て
の多項式データが有効になる。
The difference in the number of operation terms of the equation (12) and the number of operation terms in FIG. 26 is the same as in the case of the above-described embodiment, when the data in the polynomial data operation unit of FIG. The calculation method for each pixel except for is disclosed, whereas the expression (12) discloses a general expression for a pixel set. That is, the polynomial data of equation (12) is 1
For each pixel, 19 pieces of data can be reduced to 6 pieces of effective data, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of hue data. The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data are valid in all image data.

【0218】ここで、上記最小値αに係わる係数を全て
1とすると、無彩色データは変換されず、入力データに
おける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリ
クス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青み
の黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
Here, if all the coefficients relating to the minimum value α are 1, the achromatic color data is not converted and has the same value as the achromatic color data in the input data. Then, by changing the coefficient in the matrix calculation, reddish black, bluish black, or the like can be selected, and the achromatic component can be adjusted.

【0219】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データの比較データを用いた1次演算項と、色
相間領域に関与する1次演算項それぞれに係る係数を変
化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、
マゼンタの6つの色相および6つの色相間領域において
着目している色相のみを、他の色相に影響を与えること
なく調整できるのみならす、無彩色データである最小値
αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分の
みのを色相成分に影響を与えることなく調整することが
でき、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を
行うことができる。
As described above, by changing the coefficients of the primary operation term using the multiplication term relating to the specific hue and the comparison data of the hue data and the primary operation term relating to the inter-hue region, , Blue, green, yellow, cyan,
Only the hues of interest in the six hues of magenta and the inter-hue area can be adjusted without affecting other hues. By changing the coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data. It is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, and it is possible to select standard black, reddish black, bluish black, or the like.

【0220】また、上記実施の形態と同様、実施の形態
12においても、上記の処理を色変換装置におけるソフ
トウェアにより同様の処理を行うことができることは言
うまでもなく、上記実施の形態3と同様の効果を奏す
る。
Further, it is needless to say that similar to the above-described embodiment, the above-described processing can be performed by the software in the color conversion device in the twelfth embodiment as well. Play.

【0221】実施の形態13.実施の形態9〜12では
多項式演算器3bの一構成例を図19に示すブロック図
であるとし、(9)式〜(13)式にあるような多項式
データを演算して出力するよう構成したが、図27に示
すような多項式データを演算するよう構成することもで
きる。
Thirteenth Embodiment In the ninth to twelfth embodiments, it is assumed that one example of the configuration of the polynomial calculator 3b is a block diagram shown in FIG. However, it can be configured to calculate polynomial data as shown in FIG.

【0222】図27は多項式演算器3bの他の一構成例
を示すブロック図である。図において、11、12a、
12b、15〜17および30a、30bは上記実施の
形態9の図19における多項式演算器のものと同一のも
のであり、18bは上記実施の形態5での図15におけ
るものと同一の最小値選択器である。
FIG. 27 is a block diagram showing another example of the configuration of the polynomial calculator 3b. In the figure, 11, 12a,
12b, 15 to 17 and 30a, 30b are the same as those of the polynomial calculator in FIG. 19 of the ninth embodiment, and 18b is the same minimum value selection as in FIG. 15 of the fifth embodiment. It is a vessel.

【0223】次に、図27の動作を説明する。なお、ゼ
ロ除去器11の動作、乗算器12a、12bによりT3
=Q1×Q2、T1=P1×P2を出力する動作、最小
値選択器30a、30bによりT7=min(Q1、Q
2)、T6=min(P1、P2)を出力する動作、そ
して、演算係数発生器15、演算器16a、16b、最
小値選択器17によりt6=min(aq×Q2、ap
×P2)を出力するまでの動作は、上記実施の形態にお
ける図19での動作と同一であるので、その詳細な説明
は省略する。
Next, the operation of FIG. 27 will be described. The operation of the zero remover 11 and the multipliers 12a and 12b cause T3
= Q1 × Q2, T1 = P1 × P2 is output, and T7 = min (Q1, Q by the minimum value selectors 30a and 30b).
2), the operation of outputting T6 = min (P1, P2), and t6 = min (aq × Q2, ap by the arithmetic coefficient generator 15, the arithmetic units 16a and 16b, and the minimum value selector 17).
The operation up to the output of × P2) is the same as the operation in FIG. 19 in the above-described embodiment, and thus detailed description thereof will be omitted.

【0224】最小値選択器17からの出力t6=min
(aq×Q2、ap×P2)は、最小値選択器18bへ
と出力され、最小値選択器18bにはゼロ除去器11か
らの出力データP1も入力されており、P1とt6=m
in(aq×Q2、ap×P2)の最小値T5’=mi
n(P1、min(aq×Q2、ap×P2))を出力
する。したがって、多項式データT1、T3、T6、T
7およびT5’が、図27における多項式演算器の出力
となり、この多項式演算器の出力はマトリクス演算器4
cまたは4dへと送られる。
Output from minimum value selector 17 t6 = min
(Aq × Q2, ap × P2) is output to the minimum value selector 18b, the output data P1 from the zero remover 11 is also input to the minimum value selector 18b, and P1 and t6 = m
The minimum value T5 ′ = mi of in (aq × Q2, ap × P2)
n (P1, min (aq × Q2, ap × P2)) is output. Therefore, the polynomial data T1, T3, T6, T
7 and T5 'become the output of the polynomial calculator in FIG. 27, and the output of this polynomial calculator is the matrix calculator 4
sent to c or 4d.

【0225】以上より、上記図27による多項式演算器
3bによれば、上記実施の形態9における図18の色変
換方法により色変換された画像データR、G、Bを求め
る演算式は、下記(13)式となる。
As described above, according to the polynomial arithmetic unit 3b shown in FIG. 27, the arithmetic expression for obtaining the image data R, G, B color-converted by the color conversion method of FIG. Equation 13) is obtained.

【0226】[0226]

【数44】 [Equation 44]

【0227】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
り、hry=min(aq1×g、ap1×m)、hr
m=min(aq2×b、ap2×y)、hgy=mi
n(aq3×r、ap3×c)、hgc=min(aq
4×b、ap4×y)、hbm=min(aq5×r、
ap5×c)、hbc=min(aq6×g、ap6×
m)であり、aq1〜aq6およびap1〜ap6は上
記図27における演算係数発生器15において発生され
る演算係数である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18, and hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hr
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m), and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are arithmetic coefficients generated by the arithmetic coefficient generator 15 in FIG.

【0228】なお、(13)式の演算項と図27におけ
る演算項の数の違いは、図27における演算項がゼロと
なるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに
対して、(13)式は画素集合に対する一般式を開示し
ている点にあり、つまり、(13)式の多項式データ
は、1画素について、18個のデータを5個の有効デー
タに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに
活用して達成している。また、有効データの組合せは、
着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データで
は全ての多項式データが有効になる。
It should be noted that the difference in the number of operation terms in the equation (13) and the number of operation terms in FIG. 27 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation terms in FIG. 27 are zero. , Eq. (13) discloses a general formula for a pixel set, that is, the polynomial data of Eq. (13) can reduce 18 data to 5 effective data for one pixel. The reduction is achieved by skillfully utilizing the nature of the hue data. Also, the combination of valid data is
It changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid in all image data.

【0229】ここで、6つの色相と、上記比較データを
用いた1次演算項min(y,hry)、min(y,
hgy)、min(c,hgc)、min(c,hb
c)、min(m,hbm)、min(m,hrm)の
関係は、上記実施の形態5における図16(A)〜
(F)に示した場合と同一となり、各比較データを用い
た1次演算項が赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シア
ン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の6つの
色相間の中間領域の変化に関与していることが分かる。
つまり、赤〜イエローに対しては、min(y,hr
y)のみが有効な1次演算項になり、同様に、イエロー
〜緑にはmin(y、hgy)、緑〜シアンにはmin
(c、hgc)、シアン〜青にはmin(c、hb
c)、青〜マゼンタにはmin(m、hbm)、マゼン
タ〜赤にはmin(m、hrm)だけが有効な1次演算
項となる。
Here, six hues and the primary operation terms min (y, hry), min (y,
hgy), min (c, hgc), min (c, hb
The relationship between c), min (m, hbm), and min (m, hrm) is shown in FIG.
It is the same as the case shown in (F), and the primary operation terms using each comparison data are six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red. It can be seen that it is involved in changes in the intermediate region of.
That is, for red to yellow, min (y, hr
Only y) is a valid primary operation term, and similarly, min (y, hgy) for yellow to green and min for green to cyan.
(C, hgc), min (c, hb) for cyan to blue
c), min (m, hbm) for blue to magenta, and min (m, hrm) for magenta to red are the only effective primary operation terms.

【0230】図28(a)および(b)は、6つの色相
および色相間領域と有効な演算項の関係を示している。
よって、係数発生器において、調整したい色相または色
相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれ
ば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の
度合いをも補正することができる。また、多項式演算器
3bにおける演算係数発生器15での係数を変化させれ
ば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相
に影響することなく変化させることができる。
FIGS. 28 (a) and 28 (b) show the relationship between the six hues and the inter-hue regions and the valid calculation terms.
Therefore, in the coefficient generator, if the coefficient relating to the calculation term effective for the hue to be adjusted or the area between hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues can be corrected. it can. Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3b, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0231】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データの比較データを用いた1次演算項に係る
係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、
シアン、マゼンタの6つの色相において着目している色
相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、
更に、色相データの比較データを用いた1次演算項に係
る係数を変化させることにより、赤〜イエロー、イエロ
ー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼ
ンタ〜赤の6つの色相間の領域を独立に補正して、上記
6つの色相間の変化の度合いをも補正できる。よって、
変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必
要としない色変換装置または色変換方法を得ることがで
きる。
As described above, by changing the coefficients relating to the multiplication term relating to a specific hue and the primary calculation term using the comparison data of the hue data, red, blue, green, yellow,
It is possible to adjust only the hue of interest in the six hues of cyan and magenta without affecting other hues,
Further, by changing the coefficient relating to the primary calculation item using the comparison data of the hue data, six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red are obtained. It is possible to correct the areas between the six hues by independently correcting the areas between them. Therefore,
It is possible to obtain a color conversion device or color conversion method that can flexibly change conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0232】また、上記実施の形態13では、ハードウ
ェアにより図27の構成の処理を行う場合について説明
しているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同
様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上
記実施の形態13と同様の効果を奏する。
In the thirteenth embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 27 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion device. The same effect as that of the thirteenth embodiment is obtained.

【0233】実施の形態14.また、上記実施の形態1
3における図27による多項式演算器3bによれば、上
記実施の形態10における図23の色変換方法により色
変換された画像データC、M、Yを求める演算式は、下
記(14)式となる。
Fourteenth Embodiment In addition, the first embodiment
According to the polynomial arithmetic unit 3b in FIG. 27 in FIG. 3, the arithmetic expression for obtaining the image data C, M, Y color-converted by the color conversion method in FIG. .

【0234】[0234]

【数45】 [Equation 45]

【0235】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)ではi=1〜3、j=1〜18であ
り、hry=min(aq1×g、ap1×m)、hr
m=min(aq2×b、ap2×y)、hgy=mi
n(aq3×r、ap3×c)、hgc=min(aq
4×b、ap4×y)、hbm=min(aq5×r、
ap5×c)、hbc=min(aq6×g、ap6×
m)であり、aq1〜aq6およびap1〜ap6は上
記図27における演算係数発生器15において発生され
る演算係数である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1 to 3 and (Fij), i = 1 to 3 and j = 1 to 18, and hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hr
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m), and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are arithmetic coefficients generated by the arithmetic coefficient generator 15 in FIG.

【0236】なお、(14)式の演算項と図27におけ
る演算項の数の違いは、図27における演算項がゼロと
なるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに
対して、(14)式は画素集合に対する一般式を開示し
ている点にある。つまり、(14)式の多項式データ
は、1画素について、18個のデータを5個の有効デー
タに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに
活用して達成している。また、有効データの組合せは、
着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データで
は全ての多項式データが有効になる。
Note that the difference in the number of operation terms in the equation (14) and the number of operation terms in FIG. 27 discloses the operation method for each pixel except the data in which the operation terms in FIG. 27 are zero. , (14) discloses a general formula for a pixel set. That is, the polynomial data of the equation (14) can reduce 18 pieces of data to 5 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. Also, the combination of valid data is
It changes depending on the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid in all image data.

【0237】そして、上記(14)式の多項式演算器に
よる演算項は、実施の形態13における(13)式の演
算項と同一であり、したがって、6つの色相および色相
間領域と有効な演算項の関係は図28(a)および
(b)に示す場合と同一となる。よって、実施の形態1
3と同様、係数発生器において、調整したい色相または
色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれ
ば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の
度合いをも補正することができる。また、多項式演算器
3bにおける演算係数発生器15での係数を変化させれ
ば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相
に影響することなく変化させることができる。
The arithmetic terms of the equation (14) by the polynomial arithmetic unit are the same as the arithmetic terms of the equation (13) in the thirteenth embodiment, and therefore, six hues and inter-hue regions and effective arithmetic terms. 28 is the same as that shown in FIGS. 28 (a) and 28 (b). Therefore, the first embodiment
As in the case of 3, in the coefficient generator, if the coefficient relating to the calculation term that is effective for the hue to be adjusted or the area between hues is changed, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues is also corrected. be able to. Further, by changing the coefficient in the calculation coefficient generator 15 in the polynomial calculator 3b, the area in which the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.

【0238】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データによる比較データを用いた演算項に係る
係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、
シアン、マゼンタの6つの色相において着目している色
相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、
更に、色相データの比較データを用いた1次演算項に係
る係数を変化させることにより、赤〜イエロー、イエロ
ー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼ
ンタ〜赤の6つの色相間の領域を独立に補正して、上記
6つの色相間の変化の度合いをも補正できる。よって、
変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必
要としない色変換装置または色変換方法を得ることがで
きる。
From the above, by changing the coefficients relating to the multiplication term relating to a specific hue and the calculation term using the comparison data by the hue data, red, blue, green, yellow,
It is possible to adjust only the hue of interest in the six hues of cyan and magenta without affecting other hues,
Further, by changing the coefficient relating to the primary calculation item using the comparison data of the hue data, six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red are obtained. It is possible to correct the areas between the six hues by independently correcting the areas between them. Therefore,
It is possible to obtain a color conversion device or color conversion method that can flexibly change conversion characteristics and does not require a large capacity memory.

【0239】実施の形態15.また、上記実施の形態1
3における図27による多項式演算器3bによれば、上
記実施の形態11における図24の色変換方法により色
変換された画像データR、G、Bを求める演算式は、下
記(15)式となる。
Fifteenth Embodiment In addition, the first embodiment
According to the polynomial arithmetic unit 3b in FIG. 27 in FIG. 3, the arithmetic expression for obtaining the image data R, G, B color-converted by the color conversion method of FIG. 24 in the eleventh embodiment is the following Expression (15). .

【0240】[0240]

【数46】 [Equation 46]

【0241】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0242】なお、(15)式の演算項と図27での演
算項の数の違いは、図27の多項式データ演算器におけ
る演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を
開示しているのに対して、(15)式は画素集合に対す
る一般式を開示している点にある。つまり、(15)式
の多項式データは、1画素について、19個のデータを
6個の有効データに削減でき、この削減は、色相データ
の性質を巧みに活用して達成している。また、有効デー
タの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、
全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
The difference in the number of operation terms of the equation (15) and the number of operation terms in FIG. 27 is that the operation method for each pixel except the data in which the operation term in the polynomial data operation unit of FIG. 27 is zero is disclosed. On the other hand, the expression (15) discloses the general expression for the pixel set. That is, the polynomial data of the equation (15) can reduce 19 pieces of data to 6 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. Also, the combination of effective data changes depending on the image data of the pixel of interest,
All polynomial data are valid for all image data.

【0243】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データによる比較データを用いた演算項と、色
相間領域に関与する1次演算項それぞれに係る係数を変
化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、
マゼンタの6つの色相および6つの色相間領域において
着目している色相のみを、他の色相に影響を与えること
なく調整できるのみならす、無彩色データである最小値
αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分の
みのを色相成分に影響を与えることなく調整することが
でき、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を
行うことができる。
From the above, red and blue can be obtained by changing the coefficients relating to the multiplication term relating to a specific hue and the comparison term using the comparison data based on the hue data, and the primary computation term relating to the inter-hue region. , Green, yellow, cyan,
Only the hues of interest in the six hues of magenta and the inter-hue area can be adjusted without affecting other hues. By changing the coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data. It is possible to adjust only the achromatic component without affecting the hue component, and it is possible to select standard black, reddish black, bluish black, or the like.

【0244】実施の形態16.また、上記実施の形態1
3における図27による多項式演算器3bによれば、上
記実施の形態12における図26の色変換方法により色
変換された補色データC、M、Yを求める演算式は、下
記(16)式となる。
Sixteenth Embodiment In addition, the first embodiment
According to the polynomial arithmetic unit 3b of FIG. 27 in FIG. 3, the arithmetic expression for obtaining the complementary color data C, M, Y which is color-converted by the color conversion method of FIG. .

【0245】[0245]

【数47】 [Equation 47]

【0246】ここで、(Eij)ではi=1〜3、j=
1〜3、(Fij)i=1〜3、j=1〜19である。
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j =
1-3, (Fij) i = 1-3, j = 1-19.

【0247】なお、(16)式の演算項と図27での演
算項の数の違いは、図27の多項式データ演算器におけ
る演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を
開示しているのに対して、(16)式は画素集合に対す
る一般式を開示している点にある。つまり、(16)式
の多項式データは、1画素について、19個のデータを
6個の有効データに削減でき、この削減は、色相データ
の性質を巧みに活用して達成している。また、有効デー
タの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、
全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
The difference in the number of operation terms of the equation (16) and the number of operation terms in FIG. 27 is that the operation method for each pixel except the data in which the operation term in the polynomial data operation unit of FIG. 27 is zero is disclosed. On the other hand, the expression (16) discloses the general expression for the pixel set. That is, the polynomial data of the equation (16) can reduce 19 pieces of data to 6 pieces of effective data for one pixel, and this reduction is achieved by skillfully utilizing the property of the hue data. Also, the combination of effective data changes depending on the image data of the pixel of interest,
All polynomial data are valid for all image data.

【0248】以上より、特定の色相に関与する乗算項お
よび色相データによる比較データを用いた演算項と、色
相間領域に関与する1次演算項それぞれに係る係数を変
化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、
マゼンタの6つの色相および6つの色相間領域において
着目している色相のみを、他の色相に影響を与えること
なく調整できるのみならす、無彩色データである最小値
αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分の
みを色相成分に影響を与えることなく調整することがで
き、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行
うことができる。
From the above, red and blue can be obtained by changing the coefficients associated with the multiplication term relating to a specific hue and the comparison term using the comparison data based on the hue data, and the primary computation term relating to the inter-hue region. , Green, yellow, cyan,
Only the hues of interest in the six hues of magenta and the inter-hue area can be adjusted without affecting other hues. By changing the coefficient relating to the minimum value α, which is achromatic color data. It is possible to adjust only the achromatic color component without affecting the hue component, and it is possible to select, for example, standard black, reddish black, bluish black, or the like.

【0249】[0249]

【発明の効果】本発明による色変換装置および色変換方
法は、第1の色データにより表される色の色成分を用い
て、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接す
る色相間内の領域に有効な第1の演算項、および赤、イ
エロー、緑、シアン、青、マゼンタの6つの色相の少な
くともいずれかに有効な第2の演算項を生成し、上記第
1および第2の演算項と所定のマトリクス係数とを用い
たマトリクス演算を行うことにより第2の色データを算
出するので、大容量のメモリを必要とすることなく、上
記色相および上記色相間内の領域の色を独立に変換する
ことができる。
As described above, the color conversion device and the color conversion method according to the present invention use the color components of the colors represented by the first color data to convert between adjacent hues of red, yellow, green, cyan, blue and magenta. The first and second effective terms that are effective for at least one of the six hues of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta, Since the second color data is calculated by performing a matrix calculation using the calculation term and the predetermined matrix coefficient, the hue and the color of the area within the hue can be obtained without requiring a large capacity memory. Can be converted independently.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 この発明の実施の形態1による色変換装置の
構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】 実施の形態1による色変換装置における多項
式演算器の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a configuration of a polynomial calculator in the color conversion device according to the first embodiment.

【図3】 実施の形態1による色変換装置における識別
符号S1と最大値βおよび最小値α、0となる色相デー
タの関係の一例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a relationship between the identification code S1 and the hue data having the maximum value β and the minimum value α, 0 in the color conversion device according to the first embodiment.

【図4】 実施の形態1による色変換装置における多項
式演算器のゼロ除去器の動作を説明するための図であ
る。
FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the zero remover of the polynomial calculator in the color conversion device according to the first embodiment.

【図5】 実施の形態1による色変換装置におけるマト
リクス演算器の一部分の構成の一例を示すブロック図で
ある。
FIG. 5 is a block diagram showing an example of a configuration of part of a matrix calculator in the color conversion device according to the first embodiment.

【図6】 6つの色相と色相データの関係を模式的に示
した図である。
FIG. 6 is a diagram schematically showing a relationship between six hues and hue data.

【図7】 実施の形態1による色変換装置における乗算
項と色相の関係を模式的に示した図である。
FIG. 7 is a diagram schematically showing a relationship between a multiplication term and a hue in the color conversion device according to the first embodiment.

【図8】 実施の形態1による色変換装置における比較
データによる演算項と色相の関係を模式的に示した図で
ある。
FIG. 8 is a diagram schematically showing a relationship between a calculation term and a hue based on comparison data in the color conversion device according to the first embodiment.

【図9】 実施の形態1による色変換装置における多項
式演算器の演算係数発生器15において、演算係数を変
化させた場合の比較データによる演算項と色相の関係を
模式的に示した図である。
FIG. 9 is a diagram schematically showing the relationship between the calculation term and the hue based on the comparison data when the calculation coefficient is changed in the calculation coefficient generator 15 of the polynomial calculator in the color conversion apparatus according to the first embodiment. .

【図10】 実施の形態1による色変換装置において各
色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の
関係を示した図である。
FIG. 10 is a diagram showing the relationship of the calculation terms that are effective in relation to each hue and a region between hues in the color conversion device according to the first embodiment.

【図11】 この発明の実施の形態2による色変換装置
の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 11 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a second embodiment of the present invention.

【図12】 この発明の実施の形態3による色変換装置
の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 12 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a third embodiment of the present invention.

【図13】 実施の形態3による色変換装置におけるマ
トリクス演算器の一部分の構成の一例を示す図である。
FIG. 13 is a diagram showing an example of a configuration of a part of a matrix calculator in the color conversion device according to the third embodiment.

【図14】 この発明の実施の形態4による色変換装置
の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 14 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a fourth embodiment of the present invention.

【図15】 この発明の実施の形態5による色変換装置
における多項式演算器の他の構成の一例を示すブロック
図である。
FIG. 15 is a block diagram showing another example of the configuration of the polynomial calculator in the color conversion device according to the fifth embodiment of the present invention.

【図16】 実施の形態5による色変換装置における比
較データによる演算項と色相の関係を模式的に示した図
である。
FIG. 16 is a diagram schematically showing a relationship between a calculation term and a hue based on comparison data in the color conversion device according to the fifth embodiment.

【図17】 実施の形態5による色変換装置において各
色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の
関係を示した図である。
FIG. 17 is a diagram showing a relationship of effective arithmetic terms involved in each hue and a region between the hues in the color conversion device according to the fifth embodiment.

【図18】 この発明の実施の形態9による色変換装置
の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 18 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a ninth embodiment of the present invention.

【図19】 実施の形態9による色変換装置における多
項式演算器の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 19 is a block diagram showing an example of the configuration of a polynomial calculator in the color conversion device according to the ninth embodiment.

【図20】 実施の形態9による色変換装置におけるマ
トリクス演算器の一部分の構成の一例を示すブロック図
である。
FIG. 20 is a block diagram showing an example of a configuration of a part of a matrix calculator in a color conversion device according to a ninth embodiment.

【図21】 実施の形態9による色変換装置における比
較データによる演算項と色相の関係を模式的に示した図
である。
FIG. 21 is a diagram schematically showing a relationship between a calculation term and hue based on comparison data in the color conversion device according to the ninth embodiment.

【図22】 実施の形態9による色変換装置において各
色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の
関係を示した図である。
FIG. 22 is a diagram showing a relationship of effective arithmetic terms that are involved in each hue and a region between the hues in the color conversion device according to the ninth embodiment.

【図23】 この発明の実施の形態10による色変換装
置の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 23 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a tenth embodiment of the present invention.

【図24】 この発明の実施の形態11による色変換装
置の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 24 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to an eleventh embodiment of the present invention.

【図25】 実施の形態11による色変換装置における
マトリクス演算器の一部分の構成の一例を示す図であ
る。
FIG. 25 is a diagram showing an example of a configuration of part of a matrix calculator in the color conversion apparatus according to the eleventh embodiment.

【図26】 この発明の実施の形態12による色変換装
置の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 26 is a block diagram showing an example of a configuration of a color conversion device according to a twelfth embodiment of the present invention.

【図27】 この発明の実施の形態13による色変換装
置における多項式演算器の他の構成の一例を示すブロッ
ク図である。
FIG. 27 is a block diagram showing another example of the configuration of the polynomial calculator in the color conversion device according to the thirteenth embodiment of the present invention.

【図28】 実施の形態13による色変換装置において
各色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項
の関係を示した図である。
FIG. 28 is a diagram showing the relationship of the calculation terms that are effective in relation to each hue and the area between the hues in the color conversion device according to the thirteenth embodiment.

【図29】 従来の色変換装置の構成の一例を示すブロ
ック図である。
FIG. 29 is a block diagram showing an example of a configuration of a conventional color conversion device.

【図30】 従来の色変換装置における6つの色相と色
相データの関係を模式的に示した図である。
FIG. 30 is a diagram schematically showing a relationship between six hues and hue data in a conventional color conversion device.

【図31】 従来の色変換装置におけるマトリクス演算
器での乗算項と色相の関係を模式的に示した図である。
FIG. 31 is a diagram schematically showing a relationship between a multiplication term and a hue in a matrix calculator in a conventional color conversion device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1,1b αβ算出器、2,2b 色相データ算出器、
3,3b 多項式演算器、4,4b〜4d マトリクス
演算器、5,5b〜5d 係数発生器、6 合成器、1
0 補数器、11 ゼロ除去器、12a,12b 乗算
器、13a,13b 加算器、14a,14b 除算
器、15 演算係数発生器、16a,16b 演算器、
17 最小値選択器、18,18b 最小値選択器、2
0a〜20f 乗算器、21a〜21e 加算器、22
乗算器、23 加算器、30a,30b 最小値選択
器。
1,1b αβ calculator, 2,2b hue data calculator,
3,3b polynomial calculator, 4,4b-4d matrix calculator, 5,5b-5d coefficient generator, 6 combiner, 1
0 complementer, 11 zero remover, 12a, 12b multiplier, 13a, 13b adder, 14a, 14b divider, 15 arithmetic coefficient generator, 16a, 16b arithmetic unit,
17 minimum value selector, 18, 18b minimum value selector, 2
0a to 20f multiplier, 21a to 21e adder, 22
Multiplier, 23 Adder, 30a, 30b Minimum value selector.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 幡野 喜子 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 杉浦 博明 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 前嶋 一也 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 (72)発明者 岡元 崇 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 Fターム(参考) 5B057 AA11 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CE17 CE18 CH03 CH09 5C077 LL19 MP08 PP31 PP32 PP33 PQ12 PQ18 PQ23 5C079 HB01 HB03 HB12 LB02 MA04 MA11 NA03 NA11    ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continued front page    (72) Inventor Yoshiko Hatano             2-3 2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Ryo Electric Co., Ltd. (72) Inventor Hiroaki Sugiura             2-3 2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Ryo Electric Co., Ltd. (72) Inventor Kazuya Maejima             2-3 2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Ryo Electric Co., Ltd. (72) Inventor Takashi Okamoto             2-3 2-3 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo             Inside Ryo Electric Co., Ltd. F-term (reference) 5B057 AA11 CA01 CA08 CA12 CA16                       CB01 CB08 CB12 CB16 CE17                       CE18 CH03 CH09                 5C077 LL19 MP08 PP31 PP32 PP33                       PQ12 PQ18 PQ23                 5C079 HB01 HB03 HB12 LB02 MA04                       MA11 NA03 NA11

Claims (41)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 赤、緑、青、又はシアン、マゼンタ、イ
エローを表す第1の色データを第2の色データに変換す
る色変換装置において、上記第1の色データにより表さ
れる色の色成分を用いて、赤、イエロー、緑、シアン、
青、マゼンタの隣接する色相間内の領域に有効な第1の
演算項を生成する第1の演算項生成手段と、上記色成分
を用いて、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの
6つの色相の少なくともいずれかに有効な第2の演算項
を生成する第2の演算項生成手段と、上記第1および第
2の演算項に対して与えられる所定のマトリクス係数を
出力するマトリクス係数発生手段と、上記マトリクス係
数と、上記第1および第2の演算項とを用いたマトリク
ス演算を行うことにより上記第2の色データを出力する
マトリクス演算手段とを備えたことを特徴とする色変換
装置。
1. A color conversion device for converting first color data representing red, green, blue, or cyan, magenta, and yellow into second color data, wherein the color represented by the first color data is Using the color components, red, yellow, green, cyan,
By using the first operation term generating means for generating the first operation term effective for the area between the adjacent hues of blue and magenta, and the color components, the red, yellow, green, cyan, blue and magenta Second operation term generation means for generating a second operation term effective for at least one of the six hues, and a matrix coefficient for outputting a predetermined matrix coefficient given to the first and second operation terms A color comprising: a generating means, a matrix calculating means for outputting the second color data by performing a matrix operation using the matrix coefficient, and the first and second operation terms. Converter.
【請求項2】 第1の演算項生成手段は、第1の色デー
タにより表される色から無彩色成分を除いた色の色成分
のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの隣
接する色相間内の少なくともいずれかの領域において最
小となる上記色成分を用いて第1の演算項を生成するこ
とを特徴とする請求項1に記載の色変換装置。
2. The first operation term generating means includes red, yellow, green, cyan, blue and magenta of color components of colors obtained by removing achromatic color components from the color represented by the first color data. The color conversion device according to claim 1, wherein the first operation term is generated by using the color component that is the minimum in at least one of the regions between adjacent hues.
【請求項3】 第1および第2の演算項生成手段は、第
1の色データにより表される色から無彩色成分を除いた
色の、赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの各色
成分の大きさを表す色相データr,g,b,y,m,c
を求める色相データ算出手段を備え、上記色相データの
値に基づいて第1および第2の演算項を生成することを
特徴とする請求項2に記載の色変換装置。
3. The first and second calculation term generation means are each of red, green, blue, cyan, magenta, and yellow of colors obtained by removing achromatic color components from the color represented by the first color data. Hue data r, g, b, y, m, c representing the size of the component
The color conversion device according to claim 2, further comprising: a hue data calculation unit that obtains the first and second calculation terms based on the value of the hue data.
【請求項4】 色相データ算出手段は、第1の色データ
を構成する赤、緑、青を表す色データR,G,B、およ
び上記色データの最小値αおよび最大値βを用いて各色
相データr=R−α,g=G−α,b=B−α,y=β
−B,m=β−G,c=β−Rを算出することを特徴と
する請求項3に記載の色変換装置。
4. The hue data calculating means uses the color data R, G, B representing red, green and blue, which form the first color data, and the minimum value α and the maximum value β of the color data. Hue data r = R-α, g = G-α, b = B-α, y = β
The color conversion device according to claim 3, wherein -B, m = β-G and c = β-R are calculated.
【請求項5】 色相データ算出手段は、第1の色データ
を構成するマゼンタ、シアン、イエローを表す色データ
M,C,Y、および上記色データの最小値αおよび最大
値βを用いて各色相データr=β−C,g=β−M,b
=β−Y,y=Y−α,m=M−α,c=C−αを算出
することを特徴とする請求項3に記載の色変換装置。
5. The hue data calculating means uses each of the color data M, C, and Y representing magenta, cyan, and yellow, which form the first color data, and the minimum value α and the maximum value β of the color data. Hue data r = β-C, g = β-M, b
4. The color conversion device according to claim 3, wherein: .beta.-Y, y = Y-.alpha., M = M-.alpha., C = C-.alpha. Are calculated.
【請求項6】 マトリクス係数発生手段は、第1の色デ
ータにより表される色の無彩色成分の大きさを表す無彩
色データαに対して与えられる所定のマトリクス係数を
出力し、マトリクス演算手段は、上記無彩色データα
と、上記マトリクス係数とをさらに含むマトリクス演算
を行うことにより第2の色データを出力することを特徴
とする請求項1に記載の色変換装置。
6. The matrix coefficient generating means outputs a predetermined matrix coefficient given to the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data, and matrix calculating means. Is the achromatic color data α
2. The color conversion device according to claim 1, wherein the second color data is output by performing a matrix operation that further includes: and the matrix coefficient.
【請求項7】 第2の演算項生成手段は、第2の演算項
として、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの少
なくともいすれかの彩度に対して1次の関数となる演算
項、および上記彩度に対して2次の関数となる演算項を
生成することを特徴とする請求項1に記載の色変換装
置。
7. The second operation term generation means is an operation that becomes a first-order function for at least one of saturations of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta as the second operation term. The color conversion device according to claim 1, wherein the color conversion device generates a term and a calculation term that is a quadratic function with respect to the saturation.
【請求項8】 第2の演算項生成手段は、色相データを
用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの彩
度に対して1次の関数となる演算項m×y/(m+
y),y×c/(y+c),c×m/(c+m),r×
g/(r+g),g×b/(g+b),b×r/(b+
r)を算出することを特徴とする請求項7に記載の色変
換装置。
8. The second operation term generating means uses the hue data to provide an operation term m × y / (which is a linear function with respect to saturation of red, green, blue, yellow, cyan, and magenta. m +
y), y × c / (y + c), c × m / (c + m), r ×
g / (r + g), g × b / (g + b), b × r / (b +
The color conversion device according to claim 7, wherein r) is calculated.
【請求項9】 第2の演算項生成手段は、色相データを
用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの彩
度に対して1次の関数となる演算項min(m,y),
min(y,c),min(c,m),min(r,
g),min(g,b),min(b,r)(min
(a,b)はa,bのうち最小となるものの値を表す)
を算出することを特徴とする請求項7に記載の色変換装
置。
9. The second operation term generation means uses the hue data to provide an operation term min (m, y) which is a linear function with respect to saturations of red, green, blue, yellow, cyan and magenta. ),
min (y, c), min (c, m), min (r,
g), min (g, b), min (b, r) (min
(A, b) represents the value of the smallest of a and b)
The color conversion device according to claim 7, wherein
【請求項10】 第2の演算項生成手段は、色相データ
を用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの
彩度に対して2次の関数となる演算項m×y,y×c,
c×m,r×g,g×b,b×rを算出することを特徴
とする請求項7に記載の色変換装置。
10. The second operation term generation means uses the hue data and becomes an operation term m × y, y which is a quadratic function with respect to saturations of red, green, blue, yellow, cyan and magenta. × c,
The color conversion device according to claim 7, wherein c × m, r × g, g × b, and b × r are calculated.
【請求項11】 第1の演算項生成手段は、赤、イエロ
ー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接する色相間内にお
ける特定の領域を指定するための係数aq1〜aq6,
aq1〜aq6を発生する係数発生手段を備え、色相デ
ータの各々に上記係数を乗じた乗算値にを用いて比較デ
ータhry=min(aq1×g,ap1×m),hr
m=min(aq2×b,ap2×y),hgy=mi
n(aq3×r,ap3×c),hgc=min(aq
4×b,ap4×y),hbm=min(aq5×r,
ap5×c),hbc=min(aq6×g,ap6×
m)を算出し、上記比較データを用いて第1の演算項を
生成することを特徴とする請求項3に記載の色変換装置
(min(a,b)はa,bのうち最小となるものの値
を表す)。
11. The first operation term generation means is a coefficient aq1 to aq6 for designating a specific region between adjacent hues of red, yellow, green, cyan, blue and magenta.
Comparing data hry = min (aq1 * g, ap1 * m), hr is provided by using coefficient generation means for generating aq1 to aq6, and using the multiplied value obtained by multiplying each of the hue data by the above coefficient.
m = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = mi
n (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq
4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5 × r,
ap5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m) is calculated, and the first operation term is generated using the comparison data. The color conversion device (min (a, b) according to claim 3 is the smallest of a and b. Represents the value of things).
【請求項12】 第1の演算項生成手段は、赤、イエロ
ー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接する色相間内にお
ける特定の領域を指定するための係数aq1〜aq6,
aq1〜aq6を発生する係数発生手段を備え、色相デ
ータの各々に上記係数を乗じた乗算値を用いて比較デー
タhry=min(aq1×g,ap1×m),hrm
=min(aq2×b,ap2×y),hgy=min
(aq3×r,ap3×c),hgc=min(aq4
×b,ap4×y),hbm=min(aq5×r,a
p5×c),hbc=min(aq6×g,ap6×
m)を算出し、上記比較データを用いて第1の演算項を
生成し、第2の演算項生成手段は、上記色相データを用
いて赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相
の彩度に対して1次の関数となる演算項m×y/(m+
y),y×c/(y+c),c×m/(c+m),r×
g/(r+g),g×b/(g+b),b×r/(b+
r)、および上記彩度に対して2次の関数となる演算項
m×y,y×c,c×m,r×g,g×b,b×rを算
出することを特徴とする請求項3に記載の色変換装置
(min(a,b)はa,bのうち最小となるものの値
を表す)。
12. The first arithmetic term generation means is a coefficient aq1 to aq6 for designating a specific area between adjacent hues of red, yellow, green, cyan, blue and magenta.
The comparison data hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hrm is provided by using coefficient generation means for generating aq1 to aq6, and using a multiplication value obtained by multiplying each of the hue data by the above coefficient.
= Min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = min
(Aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq4
Xb, ap4xy), hbm = min (aq5xr, a
p5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m) is calculated, the first calculation term is generated using the comparison data, and the second calculation term generation means uses the hue data to calculate each hue of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. The calculation term m × y / (m +
y), y × c / (y + c), c × m / (c + m), r ×
g / (r + g), g × b / (g + b), b × r / (b +
r) and the operation terms m × y, y × c, c × m, r × g, g × b, b × r that are quadratic functions with respect to the saturation. Item 3. The color conversion device according to item 3 (min (a, b) represents the value of a or b that is the smallest).
【請求項13】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データr,
g,bに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表す無
彩色データαを用いた以下のマトリクス演算式(1)に
より赤、緑、および青を表す色データR,G,Bからな
る第2の色データを生成することを特徴とする請求項1
2に記載の色変換装置。 【数1】
13. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data r,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3, j = 1 to 3), respectively, and represents the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data. The second color data composed of color data R, G, B representing red, green, and blue is generated by the following matrix calculation formula (1) using the color data α.
2. The color conversion device according to item 2. [Equation 1]
【請求項14】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データc,
m,yに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表す無
彩色データαを用いた以下のマトリクス演算式(2)に
よりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色データ
C,M,Yからなる第2の色データを生成することを特
徴とする請求項12に記載の色変換装置。 【数2】
14. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data c,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3, j = 1 to 3), respectively, and represents the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data. 13. The second color data composed of color data C, M, Y representing cyan, magenta, and yellow is generated by the following matrix calculation formula (2) using the color data α. Color conversion device. [Equation 2]
【請求項15】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データr,g,bに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(3)
により赤、緑、および青を表す色データR,G,Bから
なる第2の色データを生成することを特徴とする請求項
12に記載の色変換装置。 【数3】
15. The matrix calculation means provides the first calculation term, the second calculation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19) and the matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data r, g, b.
3) is generated respectively, and the following matrix calculation formula (3) is generated.
13. The color conversion device according to claim 12, wherein the second color data composed of color data R, G, B representing red, green, and blue is generated by. [Equation 3]
【請求項16】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データc,m,yに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(4)
によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色デー
タC,M,Yからなる第2の色データを生成することを
特徴とする請求項12に記載の色変換装置。 【数4】
16. The matrix calculation means provides the first calculation term, the second calculation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19), and matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data c, m, and y.
3) is generated respectively, and the following matrix operation formula (4) is generated.
13. The color conversion device according to claim 12, wherein the second color data composed of color data C, M, and Y representing cyan, magenta, and yellow is generated by. [Equation 4]
【請求項17】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データr,
g,bに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表すα
を用いた以下のマトリクス演算式(5)により赤、緑、
および青を表す色データR,G,Bからなる第2の色デ
ータを生成することを特徴とする請求項12に記載の色
変換装置。 【数5】
17. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data r,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3) and j = 1 to 3) respectively, and α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data.
By the following matrix calculation formula (5) using
The color conversion device according to claim 12, wherein second color data including color data R, G, and B representing blue and blue is generated. [Equation 5]
【請求項18】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データc,
m,yに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表すα
を用いた以下のマトリクス演算式(6)によりシアン、
マゼンタ、およびイエローを表す色データC,M,Yか
らなる第2の色データを生成することを特徴とする請求
項12に記載の色変換装置。 【数6】
18. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data c,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3) and j = 1 to 3) respectively, and α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data.
By the following matrix calculation formula (6) using
13. The color conversion device according to claim 12, wherein second color data including color data C, M and Y representing magenta and yellow is generated. [Equation 6]
【請求項19】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データr,g,bに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(7)
により赤、緑、および青を表す色データR,G,Bから
なる第2の色データを生成することを特徴とする請求項
12に記載の色変換装置。 【数7】
19. The matrix calculation means provides the first calculation term, the second calculation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19) and the matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data r, g, b.
3) are generated respectively, and the following matrix calculation formula (7) is generated.
13. The color conversion device according to claim 12, wherein the second color data composed of color data R, G, B representing red, green, and blue is generated by. [Equation 7]
【請求項20】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データc,m,yに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(8)
によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色デー
タC,M,Yからなる第2の色データを生成することを
特徴とする請求項12に記載の色変換装置。 【数8】
20. The matrix calculation means provides the first calculation term, the second calculation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19), and matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data c, m, and y.
3) is generated respectively, and the following matrix calculation formula (8) is generated.
13. The color conversion device according to claim 12, wherein the second color data composed of color data C, M, and Y representing cyan, magenta, and yellow is generated by. [Equation 8]
【請求項21】 第1の演算項生成手段は、赤、イエロ
ー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接する相間内におけ
る特定の領域を指定するための係数aq1〜aq6,a
q1〜aq6を発生する係数発生手段を備え、色相デー
タの各々に上記係数を乗じた乗算値を用いて比較データ
hry=min(aq1×g,ap1×m),hrm=
min(aq2×b,ap2×y),hgy=min
(aq3×r,ap3×c),hgc=min(aq4
×b,ap4×y),hbm=min(aq5×r,a
p5×c),hbc=min(aq6×g,ap6×
m)を算出し、上記比較データを用いて第1の演算項を
生成し、第2の演算項生成手段は、上記色相データを用
いて赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相
の彩度に対して1次の関数となる演算項min(m,
y),min(y,c),min(c,m),min
(r,g),min(g,b),min(b,r)、お
よび上記彩度に対して2次の関数となる演算項m×y,
y×c,c×m,r×g,g×b,b×rを算出するこ
とを特徴とする請求項3に記載の色変換装置。
21. The first operation term generation means is a coefficient aq1 to aq6, a for designating a specific region in the adjacent phases of red, yellow, green, cyan, blue and magenta.
The comparison data hry = min (aq1 × g, ap1 × m), hrm = is provided by using a coefficient generation unit for generating q1 to aq6, and using a multiplication value obtained by multiplying each of the hue data by the above coefficient.
min (aq2 × b, ap2 × y), hgy = min
(Aq3 × r, ap3 × c), hgc = min (aq4
Xb, ap4xy), hbm = min (aq5xr, a
p5 × c), hbc = min (aq6 × g, ap6 ×
m) is calculated, the first calculation term is generated using the comparison data, and the second calculation term generation means uses the hue data to calculate each hue of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. The operation term min (m,
y), min (y, c), min (c, m), min
(R, g), min (g, b), min (b, r), and an operation term m × y, which is a quadratic function with respect to the saturation.
The color conversion device according to claim 3, wherein y × c, c × m, r × g, g × b, and b × r are calculated.
【請求項22】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データr,
g,bに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表すα
を用いた以下のマトリクス演算式(9)により赤、緑、
および青を表す色データR,G,Bからなる第2の色デ
ータを生成することを特徴とする請求項21に記載の色
変換装置。 【数9】
22. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data r,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3) and j = 1 to 3) respectively, and α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data.
By the following matrix calculation formula (9) using
22. The color conversion device according to claim 21, wherein second color data composed of color data R, G, and B representing blue and blue is generated. [Equation 9]
【請求項23】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データc,
m,yに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表すα
を用いた以下のマトリクス演算式(10)によりシア
ン、マゼンタ、およびイエローを表す色データC,M,
Yからなる第2の色データを生成することを特徴とする
請求項21に記載の色変換装置。 【数10】
23. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data c,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3) and j = 1 to 3) respectively, and α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data.
Using the following matrix calculation formula (10), the color data C, M, and C representing cyan, magenta, and yellow are represented.
22. The color conversion device according to claim 21, wherein the second color data of Y is generated. [Equation 10]
【請求項24】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データr,g,bに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(1
1)により赤、緑、および青を表す色データR,G,B
からなる第2の色データを生成することを特徴とする請
求項21に記載の色変換装置。 【数11】
24. The matrix calculation means gives the first calculation term, the second calculation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19) and the matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data r, g, b.
3) are generated respectively, and the following matrix calculation formula (1
Color data R, G, B representing red, green, and blue according to 1)
22. The color conversion device according to claim 21, wherein the color conversion device is configured to generate the second color data. [Equation 11]
【請求項25】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データc,m,yに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(1
2)によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色
データC,M,Yからなる第2の色データを生成するこ
とを特徴とする請求項21に記載の色変換装置。 【数12】
25. The matrix calculation means provides the first calculation term, the second calculation term, and achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19), and matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data c, m, and y.
3) are generated respectively, and the following matrix calculation formula (1
22. The color conversion device according to claim 21, wherein second color data including color data C, M, and Y representing cyan, magenta, and yellow is generated according to 2). [Equation 12]
【請求項26】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データr,
g,bに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表すα
を用いた以下のマトリクス演算式(13)により赤、
緑、および青を表す色データR,G,Bからなる第2の
色データを生成することを特徴とする請求項21に記載
の色変換装置。 【数13】
26. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data r,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3) and j = 1 to 3) respectively, and α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data.
By the following matrix calculation formula (13) using
22. The color conversion device according to claim 21, which generates second color data composed of color data R, G, B representing green and blue. [Equation 13]
【請求項27】 マトリクス演算手段は、第1および第
2の演算項に対して与えられるマトリクス係数Fij
(i=1〜3,j=1〜18)、および色相データc,
m,yに対して与えられるマトリクス係数Eij(i=
1〜3,j=1〜3)をそれぞれ発生し、上記第1およ
び第2の演算項、上記マトリクス係数、および第1の色
データにより表される色の無彩色成分の大きさを表す無
彩色データαを用いた以下のマトリクス演算式(14)
によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色デー
タC,M,Yからなる第2の色データを生成することを
特徴とする請求項21に記載の色変換装置。 【数14】
27. The matrix calculation means is a matrix coefficient Fij given to the first and second calculation terms.
(I = 1 to 3, j = 1 to 18), and hue data c,
The matrix coefficient Eij (i =
1 to 3, j = 1 to 3), respectively, and represents the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first and second operation terms, the matrix coefficient, and the first color data. The following matrix calculation formula (14) using the coloring data α
22. The color conversion device according to claim 21, wherein the second color data composed of color data C, M, and Y representing cyan, magenta, and yellow is generated by. [Equation 14]
【請求項28】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データr,g,bに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(1
5)により赤、緑、および青を表す色データR,G,B
からなる第2の色データを生成することを特徴とする請
求項21に記載の色変換装置。 【数15】
28. The matrix calculation means gives to the first calculation term, the second calculation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19) and the matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data r, g, b.
3) are generated respectively, and the following matrix calculation formula (1
Color data R, G, B representing red, green, and blue according to 5)
22. The color conversion device according to claim 21, wherein the color conversion device is configured to generate the second color data. [Equation 15]
【請求項29】 マトリクス演算手段は、第1の演算
項、第2の演算項、および第1の色データにより表され
る色の無彩色成分の大きさを表す無彩色データαに対し
て与えられるマトリクス係数Fij(i=1〜3,j=
1〜19)、および色相データc,m,yに対して与え
られるマトリクス係数Eij(i=1〜3,j=1〜
3)をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式(1
6)によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色
データC,M,Yからなる第2の色データを生成するこ
とを特徴とする請求項21に記載の色変換装置。 【数16】
29. The matrix operation means gives the first operation term, the second operation term, and the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data. Matrix coefficient Fij (i = 1 to 3, j =
1 to 19), and matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 1) given to the hue data c, m, and y.
3) are generated respectively, and the following matrix calculation formula (1
22. The color conversion device according to claim 21, wherein the second color data consisting of color data C, M, and Y representing cyan, magenta, and yellow is generated according to 6). [Equation 16]
【請求項30】 マトリクス演算手段は、色相データ
r,g,b、または色相データc,m,yに対して以下
の式(5)に示すマトリクス係数Eij(i=1〜3,
j=1〜3)を出力することを特徴とする請求項13〜
20,22〜29のいずれか1項に記載の色変換装置。 【数17】
30. The matrix calculation means, for the hue data r, g, b or the hue data c, m, y, a matrix coefficient Eij (i = 1 to 3,
j = 1 to 3) is output.
The color conversion device according to any one of 20, 22 to 29. [Equation 17]
【請求項31】 赤、緑、青、又はシアン、マゼンタ、
イエローを表す第1の色データを第2の色データに変換
する色変換方法において、上記第1の色データにより表
される色の色成分を用いて、上記色相間内の領域に有効
な第1の演算項を生成し、上記色成分を用いて、赤、イ
エロー、緑、シアン、青、マゼンタの6つの色相の少な
くともいずれかに有効な第2の演算項を生成し、上記第
1および第2の演算項に与えられる所定のマトリクス係
数を出力し、上記第1および第2の演算項と、上記所定
のマトリクス係数を用いたマトリクス演算により上記第
2の色データを出力する色変換方法。
31. Red, green, blue, or cyan, magenta,
In a color conversion method for converting first color data representing yellow into second color data, the color components of the colors represented by the first color data are used to determine effective first color data in the area between the hues. 1 is generated, and the color component is used to generate a second calculation term that is effective for at least one of the six hues of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. A color conversion method of outputting a predetermined matrix coefficient given to a second operation term and outputting the second color data by a matrix operation using the first and second operation terms and the predetermined matrix coefficient. .
【請求項32】 第1の色データにより表される色から
無彩色成分を除いた色の色成分のうち、赤、イエロー、
緑、シアン、青、マゼンタの隣接する色相間内の少なく
ともいずれかの領域において最小となる上記色成分を用
いて、上記色相間内の領域に有効な第1の演算項を生成
することを特徴とする請求項31に記載の色変換方法。
32. Among the color components of the color represented by the first color data excluding the achromatic component, red, yellow,
A feature that a first operation term effective for an area within the hue is generated by using the color component that is the minimum in at least one area between adjacent hues of green, cyan, blue, and magenta. The color conversion method according to claim 31.
【請求項33】 第1の色データにより表される色から
無彩色成分を除いた色の、赤、緑、青、シアン、マゼン
タ、イエローの各色成分の大きさを表す色相データr,
g,b,y,m,cを求め、上記色相データを用いて、
第1および第2の演算項を生成することを特徴とする請
求項32に記載の色変換方法。
33. Hue data r, which represents the size of each color component of red, green, blue, cyan, magenta, and yellow, which is obtained by removing the achromatic component from the color represented by the first color data.
g, b, y, m, c are obtained, and using the above hue data,
The color conversion method according to claim 32, wherein the first and second arithmetic terms are generated.
【請求項34】 第1の色データを構成する赤、緑、青
を表す色データR,G,B、および上記色データの最小
値αおよび最大値βを用いて各色相データr=R−α,
g=G−α,b=B−α,y=β−B,m=β−G,c
=β−Rを算出することを特徴とする請求項33に記載
の色変換方法。
34. Hue data r = R− using the color data R, G, B representing red, green, and blue, which form the first color data, and the minimum value α and maximum value β of the color data. α,
g = G-α, b = B-α, y = β-B, m = β-G, c
34. The color conversion method according to claim 33, wherein = β−R is calculated.
【請求項35】 第1の色データを構成するマゼンタ、
シアン、イエローを表す色データM,C,Y、および上
記色データの最小値αおよび最大値βを用いて各色相デ
ータr=β−C,g=β−M,b=β−Y,y=Y−
α,m=M−α,c=C−αを算出することを特徴とす
る請求項33に記載の色変換方法。
35. Magenta forming the first color data,
Hue data r = β-C, g = β-M, b = β-Y, y using the color data M, C, Y representing cyan and yellow, and the minimum value α and the maximum value β of the color data. = Y-
34. The color conversion method according to claim 33, wherein α, m = M−α and c = C−α are calculated.
【請求項36】 第1の色データにより表される色の無
彩色成分の大きさを表す無彩色データαを求め、当該無
彩色データαに与えられる所定のマトリクス係数を出力
し、上記無彩色データαと、上記マトリクス係数とをさ
らに含むマトリクス演算を行うことにより第2の色デー
タを出力することを特徴とする請求項31に記載の色変
換方法。
36. The achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component of the color represented by the first color data is obtained, and a predetermined matrix coefficient given to the achromatic color data α is output to obtain the achromatic color. The color conversion method according to claim 31, wherein the second color data is output by performing a matrix operation that further includes the data α and the matrix coefficient.
【請求項37】 第2の演算項として、赤、イエロー、
緑、シアン、青、マゼンタの少なくともいすれかの彩度
に対して1次の関数となる演算項、および上記彩度に対
して2次の関数となる演算項を生成することを特徴とす
る請求項31に記載の色変換方法。
37. As the second arithmetic term, red, yellow,
It is characterized in that an operation term that is a linear function for at least one of saturations of green, cyan, blue, and magenta, and an operation term that is a quadratic function for the saturations are generated. The color conversion method according to claim 31.
【請求項38】 色相データを用いて、赤、緑、青、イ
エロー、シアン、マゼンタの彩度に対して1次の関数と
なる演算項m×y/(m+y),y×c/(y+c),
c×m/(c+m),r×g/(r+g),g×b/
(g+b),b×r/(b+r)を算出することを特徴
とする請求項37に記載の色変換方法。
38. Using the hue data, the arithmetic terms m × y / (m + y) and y × c / (y + c) which are linear functions with respect to the saturations of red, green, blue, yellow, cyan, and magenta. ),
c × m / (c + m), r × g / (r + g), g × b /
38. The color conversion method according to claim 37, wherein (g + b), b * r / (b + r) is calculated.
【請求項39】 色相データを用いて、赤、緑、青、イ
エロー、シアン、マゼンタの彩度に対して1次の関数と
なる演算項min(m,y),min(y,c),mi
n(c,m),min(r,g),min(g,b),
min(b,r)(min(a,b)はa,bのうち最
小となるものの値を表す)を算出することを特徴とする
請求項37に記載の色変換方法。
39. Using the hue data, arithmetic terms min (m, y), min (y, c), which are first-order functions for saturations of red, green, blue, yellow, cyan, and magenta, mi
n (c, m), min (r, g), min (g, b),
38. The color conversion method according to claim 37, wherein min (b, r) (min (a, b) represents the minimum value of a and b) is calculated.
【請求項40】 色相データを用いて、赤、緑、青、イ
エロー、シアン、マゼンタの彩度に対して2次の関数と
なる演算項m×y,y×c,c×m,r×g,g×b,
b×rを算出することを特徴とする請求項37に記載の
色変換方法。
40. Using the hue data, arithmetic terms m × y, y × c, c × m, r × which are quadratic functions with respect to saturations of red, green, blue, yellow, cyan and magenta. g, g × b,
38. The color conversion method according to claim 37, wherein b * r is calculated.
【請求項41】 赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼ
ンタの隣接する色相間内における特定の領域を指定する
ための係数aq1〜aq6,aq1〜aq6を出力し、
色相データの各々に上記係数を乗じた乗算値を用いて比
較データhry=min(aq1×g,ap1×m),
hrm=min(aq2×b,ap2×y),hgy=
min(aq3×r,ap3×c),hgc=min
(aq4×b,ap4×y),hbm=min(aq5
×r,ap5×c),hbc=min(aq6×g,a
p6×m)を算出し、上記比較データを用いて第1の演
算項を生成することを特徴とする請求項33に記載の色
変換方法(min(a,b)はa,bのうち最小となる
ものの値を表す)。
41. Coefficients aq1 to aq6 and aq1 to aq6 for designating specific regions in adjacent hues of red, yellow, green, cyan, blue and magenta are output,
The comparison data hry = min (aq1 × g, ap1 × m), which is obtained by multiplying each of the hue data by the above coefficient,
hrm = min (aq2 × b, ap2 × y), hgy =
min (aq3 × r, ap3 × c), hgc = min
(Aq4 × b, ap4 × y), hbm = min (aq5
Xr, ap5xc), hbc = min (aq6xg, a
34. The color conversion method (min (a, b) is the minimum of a and b) according to claim 33, characterized in that p6 * m) is calculated and the first operation term is generated using the comparison data. Represents the value of that).
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