JP2006157181A - カラー画像処理装置、カラー画像処理方法、プログラム、およびカラー画像評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 視覚特性に基づいた高精度な評価関数を自由に利用することができる色域マッピング処理を実現する。
【解決手段】 複数の多角形で構成され、デバイス非依存色空間にてデバイスの色域を表す外郭情報と、デバイスの色域外の色座標と外郭情報を構成する多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数とを用いて、デバイスの色域外の色座標に関して、評価関数が所定の評価関数値を示す多角形内の色座標を探索する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、入力されたカラー画像信号をカラー画像出力装置の色域に合わせて色変換処理するカラー画像処理装置等に関し、より詳しくは任意の評価関数を利用して入力されたカラー画像信号を対象色域に色変換処理するためのカラー画像処理装置等に関する。

有限の光エネルギーを利用して可視化するためカラープリンタやカラーディスプレイなどのカラー画像出力・表示装置は、限られた範囲の色しか再現できない。その色の再現域は色域（Ｇａｍｕｔ）と呼ばれる。さらに、カラー入力画像データの表現可能な範囲は、カラー画像出力装置が再現できる色域と異なっている場合が殆どである。そのため、入力画像をカラー画像出力装置の色域内に変換する処理、すなわち一般的に色域マッピング処理（ＧＭＡ：Gamut Mapping Algorithm）と呼ばれる、入力画像の色域をカラー画像出力装置の色域内にマッピングする処理が必要になる。
ＧＭＡでは、画像入力装置によって作成されたカラー画像信号は、一旦、ＣＩＥＬＡＢ色空間やＣＩＥＸＹＺ色空間等のような装置に依存しない色空間（デバイス非依存色空間）に変換された後、デバイス非依存色空間から例えばＣＭＹＫ色空間等のカラー画像出力装置に依存した色空間（デバイス色空間）に変換することにより行なわれている。そのため、ＧＭＡを行う場合には、デバイス非依存色空間において、画像入力装置で表現される色域とカラー画像出力装置で再現可能な色域とを予め設定しておき、その両者間での色変換処理を定義している。

ここで、対象デバイスの色域をデバイス非依存色空間における色域として算出する色域算出装置に関する従来技術として、デバイスの色域をデバイス色空間におけるベースポリゴン集合体として最初に構築し、構築されたデバイス色空間におけるベースポリゴン集合体のポリゴンの頂点座標について、それぞれその頂点座標に対応するデバイス非依存色空間における頂点座標に変換するという技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。

したがって、色変換処理においては、例えば特許文献１に記載された色域算出装置により算出されたデバイス非依存色空間における色域を利用して、ＣＩＥＬＡＢ色空間でのべクトル間距離を表すＣＩＥの色差式や、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊単独で重みを設けた簡単な算術による評価関数を用いて色をマッピングすることが可能である。

特開２００３−８９１２号公報(第６-７頁)

ところで、近年、ＣＩＥＬＡＢ色空間が厳密に均等な色空間ではないことに起因して、従来の色差式では色差を高精度に求めることができないという問題が明らかになった。そのため、かかる問題を色差式で解決するために、ＣＩＥ９４色差式やＣＭＣ色差式、またＣＩＥＤＥ２０００等のように演算が複雑な色差式が提案されている。さらには、ＣＩＥＬＡＢ色空間でのべクトル間距離の大きさや、対象とする色票（色の領域）の大きさ等に応じて、複数の色差式を使い分ける手法等も検討されている。
しかしながら、上述した特許文献１に記載された色域算出装置により算出された色域を用いて色域マッピングされた色座標を探索する場合に、このような複雑な演算を伴う色差式を含む評価関数を用いようとすると、色域の全域に亘って複雑な演算を行なうことが必要となる。それにより、処理に時間がかかるとともに、探索する領域に抜けが生じ易いという問題がある。そのため、従来の色域マッピング処理においては、高精度に色差を求めることができる上記した評価関数を効果的に用いることができないという不都合があった。

本発明は、以上のような技術的課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、視覚特性に基づいた高精度な評価関数を自由に利用することができる色域マッピング処理を実現することにある。

かかる目的のもと、本発明のカラー画像処理装置は、デバイスの色域外の色を色域内の色に色変換するカラー画像処理装置であって、複数の多角形で構成される外郭情報であり、デバイス非依存色空間にてデバイスの色域を表す外郭情報を記憶する外郭情報記憶手段と、デバイスの色域外の色座標と外郭情報記憶手段に記憶された多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数を記憶する評価関数記憶手段と、記憶された外郭情報と記憶された評価関数とを用いて、デバイスの色域外の色座標に関して、評価関数が所定の評価関数値を示す多角形内の色座標を探索する探索手段とを備えたことを特徴としている。

ここで、探索手段は、デバイスの色域外の色座標に関して、評価関数により、外郭情報を構成する多角形の頂点、および多角形の面、さらに必要に応じて多角形を構成する辺を順に調べることで、評価関数が最小評価関数値を示す多角形内の色座標を探索することを特徴とすることができる。特に、探索手段は、多角形の面を調べる際には、多角形の面を含む仮想平面に関して評価関数が最小評価関数値を示す色座標を求め、色座標が仮想平面の多角形の面の領域内に含まれる場合に、多角形の頂点に関する最小評価関数値と多角形の面に関する最小評価関数値との比較により、評価関数が最小評価関数値を示す多角形内の色座標を探索することを特徴とすることもできる。また、探索手段は、多角形の面を含む仮想平面に関して評価関数が最小評価関数値を示す色座標を探索し、色座標が仮想平面の中の多角形の面内に含まれない場合に、多角形を構成する辺を調べて辺に関する最小評価関数値を示す色座標を求め、多角形の頂点に関する最小評価関数値と多角形を構成する辺に関する最小評価関数値との比較により、評価関数が最小評価関数値を示す多角形内の色座標を探索することを特徴とすることもできる。

加えて、探索手段は、評価関数により外郭情報を構成する多角形の頂点を調べ、多角形の頂点を評価関数値の小さなものから順に並べたリストを作成し、リストの上位にランクされた頂点を含む多角形の面、さらには必要に応じて多角形を構成する辺を調べることを特徴とすることもできる。さらに、探索手段は、リストの最上位にランクされた頂点を含む多角形の面、さらには必要に応じて多角形を構成する辺を調べることを特徴とすることもできる。
また、外郭情報記憶手段に記憶された外郭情報に基づき、入力された色信号がデバイスの色域内外のいずれかに存在するかを判定する色域内外判定手段をさらに備えたことを特徴とすることもできる。

また、本発明をカラー画像処理方法として捉え、本発明のカラー画像処理方法は、入力されたカラー画像信号を色変換して所定のデバイスに出力するカラー画像処理方法であって、複数の多角形で構成される外郭情報であり、デバイス非依存色空間にてデバイスの色域を表す外郭情報をメモリから取得する外郭情報取得ステップと、デバイスの色域外の色座標と外郭情報を構成する多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数をメモリから取得する評価関数取得ステップと、外郭情報と評価関数とを用いて、デバイスの色域外の色座標に関して、評価関数が所定の評価関数値を示す多角形内の色座標を探索する探索ステップとを含むことを特徴としている。

ここで、探索ステップは、デバイスの色域外の色座標に関して、評価関数により、外郭情報を構成する多角形の頂点、および多角形の面、さらに必要に応じて多角形を構成する辺を順に調べることで、評価関数が最小評価関数値を示す多角形内の色座標を探索することを特徴とすることができる。また、探索ステップは、２次元シンプレックス法により多角形の面を探索することを特徴とすることもできる。さらに、評価関数取得ステップは、評価関数としてＣＩＥ９４、ＣＩＥＤＥ２０００、ＣＭＣ色差式のいずれかまたは複数を取得することを特徴とすることもできる。

また、本発明をプログラムとして捉え、本発明のプログラムは、コンピュータを制御してデバイスの色域外の色を当該色域内の色に色変換処理するプログラムであって、デバイスの色域外に存在する色の座標を対象色座標として取得する処理と、複数の多角形で構成される外郭情報であり、デバイス非依存色空間にてデバイスの色域を表す外郭情報をメモリから取得する処理と、デバイスの色域外の色座標と外郭情報を構成する多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数をメモリから取得する処理と、外郭情報と評価関数とを用いて、対象色座標に関して、評価関数が所定の評価関数値を示す多角形内の色座標を探索する処理とを含むことを特徴としている。

さらに、本発明をカラー画像評価装置として捉え、本発明のカラー画像評価装置は、デバイスの色域外の色を色域内の色に色変換する際の色再現性および階調性を評価するカラー画像評価装置であって、多角形で構成される外郭情報であり、デバイス非依存色空間にてデバイスの色域を表す外郭情報を記憶する外郭情報記憶手段と、デバイスの色域外の色座標と外郭情報記憶手段に記憶された多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数を記憶する評価関数記憶手段と、記憶された外郭情報と記憶された評価関数とを用いて、デバイスの色域外の色座標に関して、評価関数が所定の評価関数値を示す多角形内の色座標を探索する探索手段と、探索手段によって探索されたデバイスの色域外の１または複数の色座標に関する最小の評価関数値に基づき、色座標の色再現性または階調性を評価する評価手段とを備えたことを特徴としている。

ここで、評価手段は、デバイスの色域外の１の色座標に関する最小の評価関数値の絶対値に基づいて色座標の色再現性を評価することを特徴とすることができる。また、評価手段は、デバイスの色域外の複数の色座標に関する最小の評価関数値の連続性に基づいて色座標の階調性を評価することを特徴とすることもできる。

本発明によれば、視覚特性に基づいた高精度な評価関数を自由に利用することにより、精度の高い色域マッピング処理を行なうことが可能となった。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
[実施の形態１]
図１は本実施の形態が適用されるカラー画像処理装置を示したブロック図である。図１に示すカラー画像処理装置１は、例えば画像出力装置等といった対象デバイスの色域をデバイス非依存空間における多面体（外郭ポリゴン）として記憶する外郭情報記憶手段の一例としての対象外郭ポリゴン設定部３、画像入力装置等からの色座標信号群を受信する色座標信号群受信部２から色座標信号群を順次１つずつ抽出するとともに、この抽出された色座標信号が対象外郭ポリゴン設定部３に記憶された外郭ポリゴンの内部または外部のどちらに存在するかを調べる色域内外判定手段の一例としての色座標信号抽出部４、所定の評価関数を記憶する評価関数記憶手段の一例としての評価関数設定部５、色座標信号抽出部４によって抽出された色座標信号のうちの外郭ポリゴンの外部（色域外）に存在する色座標信号を色域マッピング処理する探索手段の一例としてのマッピング処理部６、マッピング処理部６により処理された色座標信号（色度点）および色座標信号抽出部４によって抽出された色座標信号のうちの外郭ポリゴンの内部（色域内）に存在する色座標信号（色度点）を保存する色度点群保存部７により構成されている。

色座標信号群受信部２は、例えばＣＲＴ等の表示装置やスキャナ等の画像読取装置によって作成された、例えばＲＧＢ色空間等の装置に依存した色空間（デバイス色空間）における色座標信号を受け取る。そして、これを例えばＣＩＥＬＡＢ色空間等の装置に依存しない色空間（デバイス非依存色空間）における色座標信号に変換して色座標信号抽出部４に出力する。なお、以下の説明では、デバイス非依存色空間としてＣＩＥＬＡＢ色空間を想定するが、これに限られるものではない。さらに、色座標信号群受信部２に入力する色空間はシミュレーション上などを目的とした仮想的な色域を示す色座標信号であっても問題はない。

対象外郭ポリゴン設定部３は、例えばカラー画像信号が出力される対象デバイスの一例としてのプリンタの色域（ＣＭＹＫ色空間）をデバイス非依存空間（ＣＩＥＬＡＢ色空間）における多面体（色域外郭ポリゴン）として保存している。ここで、色域外郭ポリゴンの一例を図２に示す。プリンタ等の色域は３次元であるデバイス非依存空間（ＣＩＥＬＡＢ色空間）内の一部を占める領域であるため、これを多面体で表すことができる。そのため、図２の色域外郭ポリゴンでは、ＣＩＥＬＡＢ色空間の一部の空間を三角形のような多角形の集合により形成された多面体で形成している。そして、この多面体によってＣＩＥＬＡＢ色空間内においてプリンタが表現できる色の領域（色域）を表現している。なお、図２では、見易くするため、色域外郭ポリゴンの一部の領域だけを三角形の集合で表したが、全領域が三角形の集合で形成されている。また、多面体を構成する形状は三角形に限られることはなく、四角形等の多角形であればよい。

ここで、対象デバイスの一例としてのプリンタの色域（ＣＭＹ色空間）をデバイス非依存空間（ＣＩＥＬＡＢ色空間）における多面体（色域外郭ポリゴン）に写像する方法の一例について説明する。ここでは、ＣＭＹ色信号の範囲は、Ｃ、Ｍ、Ｙともに［０，１００］であるとする。
まず、ＣＭＹ色空間上において、対象デバイスのＣＭＹ３色で再現可能な色域表面に規則的に配列する頂点集合の座標値を算出する。一般に、３次元の色信号によるデバイス色空間を直交座標系で表現すると、そのデバイス色空間における色域は必ず直方体または立方体となる。したがって、ＣＭＹ色空間上においてＣＭＹ３色で再現できる色域は直方体または立方体となる。すなわち、例えば上述のようにＣ、Ｍ、Ｙともに［０，１００］であるとすると、ＣＭＹ色空間における点（０，０，０）、（１００，０，０）、（０，１００，０）、（０，０，１００）、（１００，１００，０）、（１００，０，１００）、（０，１００，１００）、（１００，１００，１００）の８点から構成される立方体が、ＣＭＹ色空間上においてＣＭＹ３色で再現できる対象デバイスの色域となる。

この立方体形状の色域表面上に、規則的に頂点を配列してゆく。立方体形状の色域表面上に規則的に配列する頂点を算出する方法として、例えば、この立方体形状の色域を各軸に垂直な平面を用いて任意のステップ幅で格子状に区切ってできる色域表面上の格子点を頂点とすることができる。
図３は、ＣＭＹ色空間における立方体形状の色域に規則的に頂点を配列する際の処理の一例を説明する図である。図３に示す例では、Ｃ、Ｍ、Ｙのすべての軸の［０，１００］の範囲を５等分し、色域の表面上に規則的に並ぶ格子点（黒丸）をすべて頂点とした例を示している。もちろん、上述のように５等分でなくてもよいし、デバイス非依存色空間における色域の多面体形状が複雑な場合にはその部分だけ細分化するなどして、立方体の色域を区切る際の格子の幅をデバイス非依存色空間の特性に合わせて変化させるなど、間隔も任意に設定することができる。ここで規則的に配列するというのは、一直線上に並んでいるということではなく、ＣＭＹ色空間においてＣＭＹ３色で再現可能な色域表面を過不足なく覆うポリゴン（三角形または四角形）を容易に決定できるような頂点であることを意味している。したがって、上述のように各軸に垂直な平面を用いて区切るほか、曲面を用いて区切ったり、区切る間隔を任意に調整するなど、種々の方法を用いて頂点を配列することが可能である。

上述の方法により、立方体形状の色域表面上に規則的に頂点を配列したら、その規則的に並ぶ格子点のＣＭＹ色空間の座標を、重複することがないようにリストとして登録する。これによって整列頂点リストを作成することができる。
次に、ＣＭＹ色空間においてＣＭＹ３色で再現可能な色域表面を過不足なく覆うポリゴン（ここでは四角形）を構成する頂点の４つ組を作成する。この４つ組からなる四角形は、すべての辺を他の４つ組からなる四角形と共有し、かつ、他のどの４つ組からなる四角形とも面を共有しないようにする。また、同時にＣＭＹ色空間における４つ組の頂点の重心点の座標を算出して４つ組に関連つけて記憶しておく。
具体的には、ＣＭＹ色空間における立方体形状の色域を格子状に区切ることによって生じる色域表面上の最小単位となるすべての四角形について、その四角形の頂点に対応する整列頂点リストのインデックスの４つ組を登録することにより副ポリゴンリストを作成する。また、この各４つ組に対応する重心点の座標を重心点リストとして登録し、この重心点リストのインデックスを、対応する４つ組と合わせて記憶しておく。例えば図３に示した例では、点線で囲んで示すような４つの頂点に対応する整列頂点リストのインデックスの４つ組を、副ポリゴンリストとして登録する。図３では２組しか示していないが、立方体形状の色域表面を過不足なく覆う四角形について、それぞれ、副ポリゴンリストへの登録を行うことになる。

続いて、ＣＭＹ色空間の頂点座標を、デバイス非依存色空間（Ｌ^* ａ^* ｂ^* 色空間）に写像し、整列頂点リストおよび重心点リストの座標値を更新する。この写像を行なう方法は、例えば、特開平１０−２６２１５７号公報に記載されている方法やニューラルネット、重み付き平均による方法などを用いて求めてもよいし、その他のＣ、Ｍ、ＹからＬ^* 、ａ^* 、ｂ^* を予測することができるどのような方法を用いてもよい。

次に、頂点の４つ組とこれに関連づけられている重心点から、より適切な色域の近似を行うための三角形を構成する頂点の３つ組を作成する。一般的に、１つの四角形を２つの三角形に分割するには、四角形の２つの対角線のどちらを使用するかにより２通りの分割方法がある。したがって、２通りの分割方法で分割した場合の重心点の座標と頂点の４つ組に関連付けられた重心点の座標との距離が小さいほうの対角線を使用して四角形を分割した方が、より高い精度で色域を近似する多面体を構成することができる。
具体的には、副ポリゴンリストに登録されている４つ組から２つの対角線で四角形を分割した場合の重心点の座標を算出し、この２つの座標と元の４つ組に関連付けられている重心点リストの座標との距離を算出する。そして、この距離の小さいほうの対角線で四角形を分割して２つの三角形とし、その２つの三角形の頂点にあたる整列頂点リストのインデックスを２つの３つ組として最適ポリゴンリストに登録する。この処理を、副ポリゴンリストに登録されているすべての４つ組に対して行う。これによって、Ｌ^* ａ^* ｂ^* 色空間で対象デバイスにおける目的のＣＭＹ色空間の色域を近似する多面体を一意に定義する整列頂点リストおよび最適ポリゴンリストを算出することができる。

このようにして、対象のデバイス色空間の色域を表す多面体をデバイス非依存色空間において求めることができる。なお、対象のデバイス色空間がＣＭＹＫ色空間やその他の４色による４次元色空間の場合であっても同様である。
そして、このようにして求められたデバイス非依存色空間における多面体（色域外郭ポリゴン）が対象外郭ポリゴン設定部３に保存されている。

次に、色座標信号抽出部４について述べる。色座標信号抽出部４は、色座標信号群受信部２においてＣＩＥＬＡＢ色空間での色座標信号に変換されて出力されたものの中から、順次１つずつを抽出する。さらに、色座標信号抽出部４は、対象外郭ポリゴン設定部３に保存されている色域外郭ポリゴンのデータ（外郭情報）を入手し、抽出された色座標信号と入手した外郭情報とを対比する。それによって、抽出された色座標信号が色域外郭ポリゴンの内部に存在するか、または色域外郭ポリゴンの外部に存在するかを判定する。
そして、抽出された色座標信号が色域外郭ポリゴンの内部に存在すると判定された場合には、その色座標信号に対しては処理を施さず、色座標信号抽出部４はその色座標信号をそのまま色度点群保存部７に送信し、色度点群保存部７において色度点として保存する。なお、この場合には、カラー画像処理装置１の用途に応じてこの色座標信号を破棄しても問題はない。
一方、抽出された色座標信号が色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された場合には、色座標信号抽出部４はその色座標信号をマッピング処理部６に送信する。

また、評価関数設定部５は、色域外郭ポリゴンの外部（色域外）に存在する色と色域外郭ポリゴン（色域）との関係を評価する評価関数を記憶している。評価関数としては、ＣＩＥ９４、ＣＩＥＤＥ２０００、ＣＭＣ、またはこれらの評価式の複数から構成された評価関数を用いることができる。また、他の色空間での色の見えモデルに準じたＣＩＥＣＡＭ０２を利用してもよい。さらに、組み合わされた評価関数は、１つの色差式でありながら、何らかの条件で評価式を選択して用いることができるような手法を採用することも可能である。なお、評価関数は、その出力が色差の目標値が０に近づくほど所望の値となるような関数の形態が望ましいが、最適特性や所望する特性を記述する形態は様々であり、特に限定するものではない。

続いて、マッピング処理部６において実行される色域マッピング処理について説明する。
マッピング処理部６は、色座標信号抽出部４によって色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された色座標信号を、色域外郭ポリゴンの表面上における最小の評価関数値を示す色座標に変換するマッピング処理を実行する。
ここで、マッピング処理部６において実行されるマッピング処理は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）によって実行される。また、マッピング処理は、各種ＰＣや画像形成装置などの各種コンピュータに実行されるプログラムとして提供される場合がある。このプログラムは、コンピュータが有するＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの各種メモリに格納されている。このプログラムは、コンピュータに対して、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの各種リムーバブルメモリに格納された状態で提供される場合の他、インターネット等のネットワークを介してダウンロードされる場合がある。

次に、マッピング処理部６が実行するマッピング処理の流れを述べる。図４および図５は、マッピング処理部６が実行するマッピング処理の流れを説明するフローチャートである。なお、ここでは、デバイス非依存色空間としてＣＩＥＬＡＢ色空間を用いて説明するが、好ましい色空間は、ＣＩＥＬＡＢ色空間のほか、ＣＩＥＸＹＺ色空間、ＣＩＥＣＡＭ０２色空間、ＬＭＳ色空間等のように色覚と関係するデバイス非依存色空間である。しかし、名目上はデバイス色空間であっても、ｓＲＧＢ（ｓＹＣＣ）色空間、Ｊａｐａｎ Ｃｏｌｏｒ（Ｅｕｒｏ Ｃｏｌｏｒ、ＳＷＯＰ）等のようにＣＩＥ、ＩＳＯ／ＪＩＳ等の標準規格や、Ａｄｏｂｅ ＲＧＢのように規格化した色空間であれば、デバイス非依存色空間として扱うことができる。

図４および図５に示すフローチャートを順に説明する。まず、図４のフローチャートにおいて、マッピング処理部６は、色座標信号抽出部４によって色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された色座標信号を取得する（Ｓ１）。さらに、マッピング処理部６は、対象外郭ポリゴン設定部３に保存されている色域外郭ポリゴンの色座標データ（外郭情報）を取得する（Ｓ２）。
ここで、色域外郭ポリゴンの一部領域を図６に示す。図６に示したように、色域外郭ポリゴンを構成する要素としては、頂点と、頂点と頂点とを結んだ辺と、３つの辺から形成される三角形の面（ポリゴン）とからなり、かかる面が組み合わされて色域外郭ポリゴンの全体を構成している。そして、頂点は色座標と同じであって、ＣＩＥＬＡＢ色空間上での座標（Ｌ^＊,ａ^＊,ｂ^＊）に対応している。

続いて、評価関数設定部５に記憶されている評価関数を用いて、ステップＳ１で取得した色座標信号について、評価関数値が最小となる色域外郭ポリゴン表面上の座標を探索する作業を行なう。
そこで、第１の段階として、色域外郭ポリゴン上の頂点を探索する。すなわち、図７に示すように、色域外郭ポリゴン上の全ての頂点を評価関数で評価し、ステップＳ１で取得した色座標信号（評価座標）との関係における評価関数値を算出する。その際に、全頂点の中で、最小の評価関数値となった頂点の色座標、およびその最小評価関数値Ｅｎを保存しておく（Ｓ３）。なお、ステップＳ３において、最小評価関数値Ｅｎ＝０となる頂点が探索された場合には、以後のステップを行なわず、かかる頂点をマッピング処理した色座標として色度点群保存部７に出力することもできる。

第２の段階として、色域外郭ポリゴン上の面を探索する。この段階では、まず、ステップＳ３で探索した全頂点の評価関数値を小さい順に並べたリストを作成する（Ｓ４）。さらに、ステップＳ４で作成されたリストの上位にランクされている１または複数の頂点を抽出し、かかる頂点を含む面（ポリゴン群）を抽出する（Ｓ５）。そして、ステップＳ５で抽出されたポリゴン群の中で評価座標位置からその外表面を見ることができるポリゴン、すなわち、ポリゴンの外表面が評価座標の方に向けて位置するものだけを再度抽出し、リストを作成する（Ｓ６）。

次に、ステップＳ６で作成されたリストの中から１つのポリゴン（対象ポリゴン）を抽出し、この対象ポリゴンが含まれる平面（仮想平面）を想定する（Ｓ７）。そして、図８に示したように、この仮想平面を評価関数で評価する。その際には、２次元シンプレックス（Simplex）法を用いることによって、評価座標との関係における評価関数値が最小となる色座標と、その最小評価関数値とを探索する（Ｓ８）。
続いて、図５のフローチャートに移り、ステップＳ８で探索した最小評価関数値Ｅｆを示す色座標が、仮想平面上における対象ポリゴンの領域内に存在するか否かを判定する（Ｓ９）。
ステップＳ９において、最小評価関数値Ｅｆを示す色座標が、仮想平面上における対象ポリゴンの領域内に存在する場合（図８中の点Ａの場合）には、評価関数値が最小となる色座標、およびその最小評価関数値Ｅｆを保存する（Ｓ１１）。

ステップＳ９において、最小評価関数値Ｅｆを示す色座標が、仮想平面上における対象ポリゴンの領域内に存在しない場合（図８中の点Ｂの場合）には、第３の段階として、図９に示すように、この仮想平面上における対象ポリゴンを構成する辺（図９中、辺Ｃ、Ｄ、Ｅ）を評価関数で評価する。その際には、２分探索法を用いることによって、評価座標との関係における評価関数値が最小となる色座標と、その最小評価関数値とを探索する（Ｓ１０）。この場合、対象ポリゴンを構成する２つの頂点（Ｌ^＊,ａ^＊,ｂ^＊）間で、最大変化量を示す値を要素とする。そして、評価関数値が最小となる色座標、およびその最小評価関数値Ｅｅを保存する（Ｓ１１）。
そして、対象ポリゴンの領域内で最小評価関数値Ｅｆを示す色座標およびその最小評価関数値Ｅｆ、さらに仮想平面上における対象ポリゴンの領域内に存在しない場合には、対象ポリゴンを構成する辺内で最小評価関数値Ｅｆを示す色座標およびその最小評価関数値Ｅｆを探索する工程（ステップＳ７〜Ｓ１１）を、ステップＳ６でリスト化されたポリゴンの全てについて行なう。
その後、ステップＳ３で得られた最小評価関数値Ｅｎと、ステップＳ７〜Ｓ１１で探索された全てポリゴンにおける最小評価関数値Ｅｆまたは最小評価関数値Ｅｅとを比較する（Ｓ１２）。そして、その中で最小値を示す最小評価関数値を選択して、その最小値を示す色座標をマッピング処理した色座標として色度点群保存部７に出力する（Ｓ１３）。さらには、色度点群保存部７に保存された色座標は、画像形成装置等に出力される。

このように、本実施の形態のカラー画像処理装置１では、色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された色座標信号を、色域外郭ポリゴンの表面上における最小の評価関数値を示す色座標に変換するマッピング処理を行うに際して、まず色域外郭ポリゴンの頂点位置において最小評価関数値を示す色座標を探索する。次に、色域外郭ポリゴンを構成する１つのポリゴンが含まれる仮想平面内において最小評価関数値を示す色座標を探索する。さらには、仮想平面内において最小評価関数値を示す色座標が色域外郭ポリゴンを構成するポリゴンの領域内に存在しない場合には、ポリゴンを構成する辺において最小評価関数値を示す色座標を探索する。そして、これらの頂点位置に関する最小評価関数値Ｅｎと、ポリゴン面内に関する最小評価関数値Ｅｆまたはポリゴンを構成する辺に関する最小評価関数値Ｅｅとを比較して、最小の評価関数値となる色座標をマッピング処理した色座標に設定している。それにより、本実施の形態では、頂点、面、辺といった限定された領域毎に順次、最小評価関数値を算出するので、複雑な演算を効率的に行うことができ、かつ色域外郭ポリゴンの表面上において抜けのない探索を行うことができることとなる。そのため、視覚特性に基づいた高精度な評価関数が複雑な演算を有するものであっても自由に利用することが可能となり、より高精度な色域マッピングを行なうことができる。また、まず色域外郭ポリゴンの頂点位置において最小評価関数値を示す色座標を探索し、その最小評価関数値を示す頂点の近傍に位置する面から順に探索すればよいので、色域外郭ポリゴンを構成するポリゴンを全て探索する必要は無くなり、マッピング処理を高速で行うことができる。

なお、この場合に用いる色域外郭のデータ保存形式としては、本実施の形態で用いたポリゴンのように、３次元である色空間を２次元以下で表現したものであれば、いずれの形式に限定されるものではない。例えば、２次元で記述した面、１次元で表現した辺や頂点の何れかで表現してあればよい。

以上説明したように、本実施の形態のカラー画像処理装置１では、色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された色座標信号を、色域外郭ポリゴンの表面上における最小の評価関数値を示す色座標に変換するマッピング処理を行うに際して、色域外郭ポリゴンの表面上の頂点、面、辺といった限定された領域毎に順次、最小評価関数値を算出するので、最小評価関数値を算出する際の演算が複雑であっても、これを効率的に行うことができ、かつ色域外郭ポリゴンの表面上において抜けのない最小評価関数値の探索を行うことができる。それにより、視覚特性に基づいた高精度な評価関数が複雑な演算を有するものであっても自由に利用することが可能となり、より高精度な色域マッピングを行なうことができる。また、まず色域外郭ポリゴンの頂点位置において最小評価関数値を示す色座標を探索し、その最小評価関数値を示す頂点の近傍に位置する面から順に探索すればよいので、色域外郭ポリゴンを構成するポリゴンを全て探索する必要は無くなり、高速なマッピング処理を実現することができる。

[実施の形態２]
実施の形態１では、色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された色座標信号を、視覚特性に基づいた高精度な評価関数を利用することで、高精度でありかつ高速なマッピング処理を行なうことが可能であるカラー画像処理装置１について説明した。実施の形態２では、実施の形態１のカラー画像処理装置１において求められた最小評価関数値を用い、任意の色票に対して対象デバイスが作り出す色空間がどの程度の色再現性または階調性を有するかを定量的に算出することが可能であるカラー画像評価装置について説明する。尚、実施の形態１と同様な構成については同様な符号を用い、ここではその詳細な説明を省略する。

図１０は、本実施の形態が適用されるカラー画像評価装置を示したブロック図である。図１０に示すカラー画像評価装置１０は、図１に示したカラー画像処理装置１の構成に加えて、マッピング処理部６により処理された色座標信号（色度点）、およびその際に算出された最小評価関数値を入力し、かかる色度点における最小評価関数値に基づいて、色再現性および階調性を評価する評価手段の一例としての評価部８を備えている。
本実施の形態のカラー画像評価装置１０では、マッピング処理部６が、色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された評価対象の色票（色座標）に関してマッピング処理を行なう際に、最小評価関数値を高精度に算出する。そして、評価部８は、このマッピング処理部６によって算出された最小評価関数値をその色票における色再現指数として定義し、最小評価関数値によってその対象デバイスの色再現性を評価する。具体的には、評価部８は、例えば、最小評価関数値（色再現指数）が小さければ、評価対象の色票と再現される色度点との色差が小さいので、評価対象の色票に関する色再現性は高いと評価する。一方、最小評価関数値が大きければ、評価対象の色票と再現される色度点との色差が大きいので、評価対象の色票に関する色再現性は低いと評価する。このように、任意の色票に関して色再現性を定量的に評価することができる。この評価された色再現指数は、不図示の表示部によってユーザに表示される。

特に、本実施の形態のカラー画像評価装置１０においては、評価関数としてＣＩＥ色差式を設定した場合には、任意の色票を表現できるデバイスの性能を表すこととなる。したがって、例えば、デバイスの性能評価としてマイクロソフト社が推奨しているＷｉｎｃｏｌｏｒ評価、ＤＩＣ、さらには東洋インク社で実施している標準色認定等の評価に利用することが可能となる。

次に、本実施の形態のカラー画像評価装置１０では、任意の色票群に対して対象デバイスが有する色域外郭ポリゴンによって作り出される階調性をも定量的に算出することが可能である。
すなわち、本実施の形態のカラー画像評価装置１０では、評価部８は、マッピング処理部６により色域外郭ポリゴンの外部に存在すると判定された色票群に含まれる複数の色票に関して算出された最小評価関数値を用い、この複数の色票に関する最小評価関数値の連続性を評価することで、階調性を高精度に算出することができる。その際に、階調性を定量化する方法として、複数の色票に関する最小評価関数値の変化量を利用して、連続する最小評価関数値の滑らかさを評価する方法や、複数の色票に関する最小評価関数値の周波数特性等に基づいて評価する方法等を用いることができる。
なお、ここでは、実施の形態１のカラー画像処理装置１が任意の色票に関する色再現性および階調性を評価する手段（本実施の形態のカラー画像評価装置１０）に適用できる場合を説明したが、実施の形態１のカラー画像処理装置１では、任意の評価関数に基づいた色変換座標を探索することを特徴とするため、色再現性および階調性の評価に際しては、最小評価関数値および色座標のいずれを利用する構成であっても原理は同じとなる。

このように、本実施の形態のカラー画像評価装置１０では、実施の形態１のカラー画像処理装置１において求めた最小評価関数値を利用することで、任意の色票に対して対象デバイスが作り出す色空間がどの程度の色再現性、および階調性を有するかを定量的に算出することが可能である。それにより、入力された色票が、カラー画像出力装置や画像表示装置等によってどの程度の色再現性をもって表現されるか、およびどの程度の階調性を持つかを容易に把握することが可能となる。

本発明の活用例として、画像信号をカラー画像として出力するプリンタ、複写機等の画像形成装置、さらにはＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の画像表示装置等への適用がある。

本発明のカラー画像処理装置を示したブロック図である。 色域外郭ポリゴンの一例を示した図である。 ＣＭＹ色空間における立方体形状の色域に規則的に頂点を配列する際の処理の一例を説明する図である。 マッピング処理部が実行するマッピング処理を説明するフローチャートである。 マッピング処理部が実行するマッピング処理を説明するフローチャートである。 色域外郭ポリゴンの一部領域を示した図である。 色域外郭ポリゴン上の頂点を探索する場合を示した図である。 対象ポリゴンが含まれる仮想平面を探索する場合を示した図である。 対象ポリゴンを構成する辺を探索する場合を示した図である。 本発明のカラー画像評価装置を示したブロック図である。

符号の説明

１…カラー画像処理装置、２…色座標信号群受信部、３…対象外郭ポリゴン設定部、４…色座標信号抽出部、５…評価関数設定部、６…マッピング処理部、７…色度点群保存部、８…評価部

Claims (15)

1. デバイスの色域外の色を当該色域内の色に色変換するカラー画像処理装置であって、
   複数の多角形で構成され、デバイス非依存色空間にて前記デバイスの色域を表す外郭情報を記憶する外郭情報記憶手段と、
   前記デバイスの色域外の色座標と前記外郭情報記憶手段に記憶された前記多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数を記憶する評価関数記憶手段と、
   記憶された前記外郭情報と記憶された前記評価関数とを用いて、前記デバイスの色域外の色座標に関して、当該評価関数が所定の評価関数値を示す前記多角形内の色座標を探索する探索手段と
   を備えたことを特徴とするカラー画像処理装置。
2. 前記探索手段は、前記デバイスの色域外の色座標に関して、前記評価関数により、前記外郭情報を構成する前記多角形の頂点、および当該多角形の面、さらに必要に応じて当該多角形を構成する辺を順に調べることで、当該評価関数が最小評価関数値を示す当該多角形内の色座標を探索することを特徴とする請求項１記載のカラー画像処理装置。
3. 前記探索手段は、前記多角形の面を調べる際には、当該多角形の面を含む仮想平面に関して前記評価関数が最小評価関数値を示す色座標を求め、当該色座標が当該仮想平面の当該多角形の面の領域内に含まれる場合に、前記多角形の頂点に関する最小評価関数値と当該多角形の面に関する最小評価関数値との比較により、当該評価関数が最小評価関数値を示す当該多角形内の色座標を探索することを特徴とする請求項２記載のカラー画像処理装置。
4. 前記探索手段は、前記多角形の面を含む仮想平面に関して前記評価関数が最小評価関数値を示す色座標を探索し、当該色座標が当該仮想平面の中の当該多角形の面内に含まれない場合に、当該多角形を構成する辺を調べて当該辺に関する最小評価関数値を示す色座標を求め、前記多角形の頂点に関する最小評価関数値と当該多角形を構成する辺に関する最小評価関数値との比較により、当該評価関数が最小評価関数値を示す当該多角形内の色座標を探索することを特徴とする請求項２記載のカラー画像処理装置。
5. 前記探索手段は、前記評価関数により前記外郭情報を構成する前記多角形の頂点を調べ、当該多角形の頂点を評価関数値の小さなものから順に並べたリストを作成し、当該リストの上位にランクされた当該頂点を含む当該多角形の面、さらには必要に応じて当該多角形を構成する辺を調べることを特徴とする請求項２記載のカラー画像処理装置。
6. 前記探索手段は、前記リストの最上位にランクされた前記頂点を含む前記多角形の面、さらには必要に応じて当該多角形を構成する辺を調べることを特徴とする請求項５記載のカラー画像処理装置。
7. 前記外郭情報記憶手段に記憶された前記外郭情報に基づき、入力された色信号が前記デバイスの色域内外のいずれかに存在するかを判定する色域内外判定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載のカラー画像処理装置。
8. 入力されたカラー画像信号を色変換して所定のデバイスに出力するカラー画像処理方法であって、
   複数の多角形で構成され、デバイス非依存色空間にて前記デバイスの色域を表す外郭情報をメモリから取得する外郭情報取得ステップと、
   前記デバイスの色域外の色座標と前記外郭情報を構成する前記多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数をメモリから取得する評価関数取得ステップと、
   前記外郭情報と前記評価関数とを用いて、前記デバイスの色域外の色座標に関して、当該評価関数が所定の評価関数値を示す前記多角形内の色座標を探索する探索ステップと
   を含むことを特徴とするカラー画像処理方法。
9. 前記探索ステップは、前記デバイスの色域外の色座標に関して、前記評価関数により、前記外郭情報を構成する前記多角形の頂点、および当該多角形の面、さらに必要に応じて当該多角形を構成する辺を順に調べることで、当該評価関数が最小評価関数値を示す当該多角形内の色座標を探索することを特徴とする請求項８記載のカラー画像処理方法。
10. 前記探索ステップは、２次元シンプレックス法により前記多角形の面を探索することを特徴とする請求項９記載のカラー画像処理方法。
11. 前記評価関数取得ステップは、前記評価関数としてＣＩＥ９４、ＣＩＥＤＥ２０００、ＣＭＣ色差式のいずれかまたは複数を取得することを特徴とする請求項８記載のカラー画像処理方法。
12. コンピュータを制御してデバイスの色域外の色を当該色域内の色に色変換処理するプログラムであって、
    前記デバイスの色域外に存在する色の座標を対象色座標として取得する処理と、
    複数の多角形で構成され、デバイス非依存色空間にて前記デバイスの色域を表す外郭情報をメモリから取得する処理と、
    前記デバイスの色域外の色座標と前記外郭情報を構成する前記多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数をメモリから取得する処理と、
    前記外郭情報と前記評価関数とを用いて、前記対象色座標に関して、当該評価関数が所定の評価関数値を示す前記多角形内の色座標を探索する処理と
    を含むことを特徴とするプログラム。
13. デバイスの色域外の色を当該色域内の色に色変換する際の色再現性および階調性を評価するカラー画像評価装置であって、
    任意の数の多角形で構成され、デバイス非依存色空間にて前記デバイスの色域を表す外郭情報を記憶する外郭情報記憶手段と、
    前記デバイスの色域外の色座標と前記外郭情報記憶手段に記憶された前記多角形内の色座標との関係をデバイス非依存色空間にて評価するための評価関数を記憶する評価関数記憶手段と、
    記憶された前記外郭情報と記憶された前記評価関数とを用いて、前記デバイスの色域外の色座標に関して、当該評価関数が所定の評価関数値を示す前記多角形内の色座標を探索する探索手段と
    前記探索手段によって探索された前記デバイスの色域外の１または複数の色座標に関する最小の評価関数値に基づき、当該色座標の色再現性または階調性を評価する評価手段と
    を備えたことを特徴とするカラー画像評価装置。
14. 前記評価手段は、前記デバイスの色域外の１の色座標に関する最小の評価関数値の絶対値に基づいて当該色座標の色再現性を評価することを特徴とする請求項１３記載のカラー画像評価装置。
15. 前記評価手段は、前記デバイスの色域外の複数の色座標に関する最小の評価関数値の連続性に基づいて当該色座標の階調性を評価することを特徴とする請求項１３記載のカラー画像評価装置。

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