JP2006197237A - 色処理方法および色処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 色データ群の色分布特徴を把握しやすく表示することを目的とする。
【解決手段】 複数の色データを取得する色データ取得工程と、前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程とを有することを特徴とする。
【選択図】 図6
【解決手段】 複数の色データを取得する色データ取得工程と、前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程とを有することを特徴とする。
【選択図】 図6
Description
本発明は、色分布の主成分分析の分析結果を表示させるものに関する。
パーソナルコンピュータやワークステーションの普及に伴い、デスクトップパブリッシング(DTP)が一般的に用いられるようになってきた。このような中、モニタ上に表示されている画像を、プリンタで再現することが増えてきている。その際、モニタ上のカラー画像とプリンタの出力画像とが一致していることが望ましい。
しかしながら、モニタ上の画像をプリンタで完全に再現することは難しい。モニタとプリンタでは、色再現範囲が異なることが理由の一つである。
モニタとプリンタの色再現範囲の違いに対処する色処理として、ガマットマッピング(色空間圧縮)という手法が提案されている。
従来、様々なガマットマッピングの手法が開発されてきたが、ガマットマッピングの手法が発達するに従い、ガマットマッピングの解析/評価を行う方法が望まれてきた。
特許文献1には、画像と共に、プリンタの色再現範囲を色空間上で擬似三次元表示させ、ガマットマッピングの解析/評価を行う方法が記載されている。
一方、ガマットマッピング以外でも色空間上で行われる処理がある。例えば、測色して得られた色再現範囲の無彩色軸がL軸に対してずれている場合がある。そのため、無彩色軸をL軸に合わせる無彩色軸補正を行う方法が提案されている。また、L*u*v*色空間では、ガマットマッピングを行う際に色相方向にずれが生じてしまうことがある。そのため、色相方向のずれを補償するように、色相方向に補正を行う方法が提案されている。
特開2003−173437号公報
特許文献1では、プリンタの色再現範囲を示す色分布を表示させ、ガマットマッピングの解析/評価を行う方法が記載されている。
しかし、ガマットマッピングや前述した色調整の解析/評価を効率的に行うには、特許文献1の技術では、提示する情報が不十分であり、ガマットマッピングの開発における開発者の負担をより軽減させる新たな技術が必要である。
以上のように、ガマットマッピングを行う際に、色分布を解析する手法が望まれていた。
本発明は、色データ群の色分布特徴を把握しやすく表示することを目的とする。
本発明は、複数の色データを取得する色データ取得工程と、前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程とを有することを特徴とする。
請求項1の発明によれば、複数の色データによる色分布の特徴を把握しやすくすることが出来る。
請求項3の発明によれば、色空間上における色分布と色域との位置関係を把握しやすくすることが出来る。
請求項4の発明によれば、色空間上における複数の色分布の位置関係を把握しやすくすることが出来る。
(実施例)
(色処理装置)
図1は、本実施例に関わる色処理装置1の構成を示す図である。以下に、色処理装置1の各部の説明をする。
103は、色処理装置1の処理結果を、カラーモニタ103に送るためのモニタI/Fである。
104は、各種処理を行うためのプログラムやデータを格納しておくHDDである。
105は、ユーザーからの指示を指示部102から取得する指示I/Fである。
106は、HDDからロードされたプログラムやデータを一時的に格納しておくRAMである。
107は、RAM106に格納されたプログラムやデータを用いて、図2に示す処理を行うCPUである。
(色処理装置)
図1は、本実施例に関わる色処理装置1の構成を示す図である。以下に、色処理装置1の各部の説明をする。
103は、色処理装置1の処理結果を、カラーモニタ103に送るためのモニタI/Fである。
104は、各種処理を行うためのプログラムやデータを格納しておくHDDである。
105は、ユーザーからの指示を指示部102から取得する指示I/Fである。
106は、HDDからロードされたプログラムやデータを一時的に格納しておくRAMである。
107は、RAM106に格納されたプログラムやデータを用いて、図2に示す処理を行うCPUである。
本実施例では、指示部1からユーザーの指示が入力されると、CPU107はHDD104からプログラムやデータをRAM106にロードし、RAM106に格納されたプログラムやデータに基づき、図2に示す処理を行う。処理後、CPU107は、処理結果をカラーモニタ101に表示させる。
(処理フロー)
本実施例では、上記色処理装置を用いて、複数の色データによる色分布を擬似三次元表示すると共に、該色分布の主成分分析の結果を表示する。本実施例における処理結果の例を図5に示す。図5では、L*a*b*色空間上に複数のオブジェクトを表示している。
本実施例では、上記色処理装置を用いて、複数の色データによる色分布を擬似三次元表示すると共に、該色分布の主成分分析の結果を表示する。本実施例における処理結果の例を図5に示す。図5では、L*a*b*色空間上に複数のオブジェクトを表示している。
本実施例において、オブジェクトとは、デバイスの色再現範囲や画像の色分布などを示す。
図5では、入力デバイスの色再現範囲をワイヤーフレーム502で、出力デバイスの色再現範囲を3次元ソリッド503で表示している。このように表示すると、入力デバイスの色再現範囲と出力デバイスの色再現範囲との相対関係を把握しやすい。
また、画像の色分布の点群501を、画像の色分布の主成分分析の分析結果を示す表504と共に表示している。主成分分析の分析結果を共に表示すると、画像の色分布を定量的に把握しやすい。以上が本実施例における処理結果の一例である。
尚、本実施例では、L*a*b*色空間上にオブジェクトを擬似三次元表示したが、L*u*v*などの他の色空間を、本実施例で使用することも可能である。
次に、本実施例における具体的な処理フローを図2を用いて説明する。
本実施例では、処理の開始後(S201)、オブジェクトを擬似三次元表示するために、モニタなどの表示装置に表示するための視点と視線方向の設定が行われる(S202)。
次に、表示するオブジェクトの色座標値を取得する。オブジェクトが画像である場合、図3(A)に示すUIが用いられる。色座標値は画像ファイルに格納されており、ユーザーは301のように画像ファイル名を指定する。画像ファイルには、RGBデータやCMYKデータが格納されている。指定された画像ファイルに格納されている複数の色データは、後のオブジェクト処理で指定された表示方法で擬似三次元表示される。本実施例では、L*a*b*色空間上にオブジェクトを表示するため、RGBデータやCMYKデータを、L*a*b*データに変換する必要がある。そこで、ICCプロファイルを用いて、RGBデータやCMYKデータを、L*a*b*データに変換する。
ICCプロファイルとは、ICC(International color consortium)によって定められたフォーマットに従い、例えば、RGB、CMYKなどのデバイス依存の色データとL*a*b*などのデバイス非依存の色データとの対応関係を表すものである。
302−1、302−2、302−3で、ユーザーは変換用のICCプロファイルを指定する。302−1は、CMYKデータをL*a*b*データに変換するICCプロファイル、302−2はRGBデータをL*a*b*データに変換するICCプロファイル、302−3はSPOTデータをL*a*b*データに変換するICCプロファイルである。
後述するオブジェクト処理で、指定された変換用プロファイルを用いて、指定された画像ファイルに格納されているRGBデータやCMYKデータは、L*a*b*データに変換される。
また、色座標値がデバイスの色再現範囲を示す場合、図3(B)に示すUIを用いて、色座標値が格納されているファイルが指定される。
色座標値は、データファイルに格納されており、ユーザーは307のように、データファイルのファイル名を指定する。
S204では、オブジェクトの表示方法の選択が行われる。本実施例では、オブジェクトの表示方法として、点群と、ワイヤーフレームと、3次元ソリッドとがある。ユーザーは、図3(C)に示すUIを用いて、308にオブジェクトの表示方法を指定する。
本実施例では、複数のオブジェクトを共に表示してもよいため、S205では、表示させるオブジェクトが他にあるか否かを判定する。表示させるオブジェクトが他にもある場合、S203へ戻り、表示させるオブジェクトの色座標値が入力される。
表示させるオブジェクトが他にはない場合、S206に進む。
オブジェクト処理S206では、S202で入力された視点と視線方向と、S203で入力されたオブジェクトの色座標値と、S204で入力されたオブジェクトの表示方法とに基づき、オブジェクトを擬似三次元表示する。
入力されたオブジェクトの色座標値が、RGBデータやCMYKデータである場合、S203で指定されたICCプロファイルを用いて、色座標値をL*a*b*データに変換する。
色座標値をL*a*b*データに変換した後、S204で入力されたオブジェクトの表示方法に従い、オブジェクトを擬似三次元表示させる。オブジェクトの色座標値が、L*a*b*データである場合、変換処理を行わずにS204で入力されたオブジェクトの表示方法に従い、擬似三次元表示させる。図4は、画像データを点群として擬似三次元表示する処理を示したものである。図4(A)に示すように、カラーマッチングモジュールは、ICCプロファイルを取得し、CMYKデータやRGBデータを、L*a*b*データに変換する。変換後、オブジェクトの表示方法として点群が指定されていた場合、図4(B)に示すように点群が擬似三次元表示される。
選択された表示方法が点群でなく、ワイヤーフレームもしくはソリッドである場合は、周知の方法を用いてL*a*b*色座標値群からConvex Hullを作成し、L*a*b*空間上に多面体を生成する。Convex hullとは、与えられた点集合を全て内部に含む最小の凸多面体のことである。
表示方法がワイヤーフレームの場合、生成された多面体上の各特徴点を結ぶことで、ワイヤーフレームを生成する。
一方、表示方法がソリッドの場合、多面体を構成する各平面を用いてソリッドを生成する。オブジェクト処理後の表示結果は、前述した図5のようになる。
オブジェクト処理の後、S207へ進む。
S207では、ユーザーからの指示の入力を待つ。ユーザーからの指示としては、例えば、オブジェクトを表示する視点の変更の指示、点群の主成分分析の実行の指示、オブジェクトの表示/非表示の切り替え指示、評価結果の表示/非表示の切り替え指示などがある。
オブジェクトを表示する視点の変更の指示を入力した場合、S208へ進み、ユーザーの視点変更操作に基づき視点を変更する。そして、変更された視点に基づきS206でオブジェクト処理が行われる。S208で行われる視点変更操作に基づく、オブジェクト処理は、リアルタイムに行われる。
また、点群の主成分分析の実行の指示を入力した場合、S209へ進み、点群の主成分分析を行い、主成分分析の結果をオブジェクト処理に出力する。オブジェクト処理は、主成分分析結果を数値表示する場合は、図5の504のような表をオブジェクトとして生成する。また、図6のように主成分結果を楕円体で表示する場合は、主成分分析結果に基づき楕円体の幾何形状を生成し、生成された幾何形状に基づき楕円体オブジェクトを生成する。主成分分析の詳しい方法は、後述する。
主成分分析以外の他の評価方法としては、例えば、ソリッドの体積の算出、点群の色域内比率などがある。
処理がすべて終わった場合、S210へ進み、ユーザーは終了操作を行い、処理は終了する(S211)。
このように、本実施例によれば、必要な評価結果の表示、必要なオブジェクトの表示、任意視点からのオブジェクト表示など、ユーザーの要求に応じた適切な表示を行うことができる。
(主成分分析)
次に、前述した主成分分析について述べる。一般的に、ビットマップ形式の画像は、多数の画素から構成されており(例えば1024×768の画像の場合は画素の数は786,432個となる)、得られる色分布に含まれる点の数もこれと同じ数となる。こうして得られる色分布は、画像毎に特徴が異なり、この分布の特徴を数学的手法により定量的な値として求めることは、画像の特徴の把握や、その画像の色をよりよく再現するための出力デバイスの選定などに有効である。
次に、前述した主成分分析について述べる。一般的に、ビットマップ形式の画像は、多数の画素から構成されており(例えば1024×768の画像の場合は画素の数は786,432個となる)、得られる色分布に含まれる点の数もこれと同じ数となる。こうして得られる色分布は、画像毎に特徴が異なり、この分布の特徴を数学的手法により定量的な値として求めることは、画像の特徴の把握や、その画像の色をよりよく再現するための出力デバイスの選定などに有効である。
以下に、S209で行われる主成分分析の方法を以下に示す。
S209では、複数の色データをL*a*b*の3次元の値を持つ位置ベクトルの集合として保持し、位置ベクトル集合から主成分分析を行う。
具体的には、まず以下のように得られた複数の色データの位置ベクトルの平均値を求める。各ベクトルに順番をつけ、これを引数としてベクトルを
ここで
次に、共分散行列
の固有ベクトルを算出する。固有ベクトルの算出方法は、周知の方法が提案されているため、ここでは省く。算出された共分散行列
の固有ベクトルは、色分布の主成分を示す主成分ベクトルになる。そして、各固有ベクトルの固有値を全固有値の合計で割った値は、主成分の寄与率になる。寄与率は、各固有ベクトルが色分布の分散にどのくらい寄与しているかを表す。最も寄与率が高い主成分ベクトルは、第一主成分ベクトルである。最後に、ユーザーが色分布の分析結果を把握するため、以上で得られた色分布の平均、主成分、および各主成分の寄与率を表示する。
図5に、前記主成分析結果の表示の一例を示す。図5では、点群501に対し、主成分分析によって得られた数値を表形式で表示する。図5によれば、ユーザーは、定量的に主成分分析結果を把握することが出来る。
また、図6の(A)に色分布の点群を示し、図6の(B)に当該点群の主成分分析結果を示す。矢印604は、算出された第一主成分ベクトルを表し、矢印603は、算出された第二主成分ベクトルを表している。また、矢印604と矢印603の交点は、色分布の平均値を示す。
605は、算出された寄与率に基づく楕円体である。楕円体605の長軸は第一主成分の寄与率を表し、楕円体605の短軸は第二主成分の寄与率を表している。また、第三の主成分ベクトル及び当該寄与率を求め、それを、楕円体605の扁平率で表してもよい。
以上のように、色分布を楕円体で表示することにより、ユーザーは、色分布の主成分分析結果を視覚的に把握することが出来る。
本実施例では、主成分分析結果に基づき、楕円体の幾何形状モデルを定義している。つまり、長軸の姿勢としては第一主成分ベクトルの姿勢を用いて定義し、長軸の長さとしては第一主成分ベクトルの寄与率を用いて定義している。短軸の姿勢としては第二主成分ベクトルの姿勢を用いて定義し、短軸の長さとしては第二主成分ベクトルの寄与率を用いて定義している。S209主成分分析からオブジェクト処理に対して、楕円体の幾何形状を出力することにより、S206オブジェクト処理では、他のオブジェクト(例えば、色域のオブジェクト)と同様に、色分布を示す楕円体を扱うことができ、ユーザーの視点操作に応じてリアルタイムに擬似3次元表示を行うことができる。また、前述したように、本実施例では、複数のオブジェクトを表示させることが出来る。
図7に、第一の色分布の点群702と、第二の色分布の点群703との二つのオブジェクトを表示する場合を示す。
複数の色分布の点群を同時に表示する場合、点群表示では、分布が重なる部分は視覚的に把握しづらくなる。
図7では、第1の色分の点群702の主成分分析結果に基づく楕円体704と第2の色分布の点群703の主成分分析結果に基づく楕円体705とを同時表示している。このように、各色分の点群に対して主成分分析し、寄与率に基づく楕円体を用いて色分布を表示すると、複数の色分布の位置関係を視覚的に把握しやすくなる。
尚、本実施例では、第一の色分布702と第二の色分布703との二つの色分布を表示させたが、三つ以上の色分布を表示させてもよい。
また、図8に、色分布の点群801とデバイスの色域の三次元ソリッド802とを表示する場合を示す。色分布の主成分ベクトルの寄与率は、前述した楕円体803で示される。図8に示すように、寄与率に基づく楕円体とデバイスの色域の三次元ソリッドを共に表示すると、色分布とデバイスの色域との色空間上の位置関係を把握しやすい。
また、本実施例では、デバイスの色域を三次元ソリッドで表示させたが、ワイヤーフレームなど他の表示方法で表示させてもよい。
Claims (8)
- 複数の色データを取得する色データ取得工程と、
前記複数の色データを主成分分析する主成分分析工程と、
前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示工程と
を有することを特徴とする色処理方法。 - 前記表示工程は、前記分析結果として、長軸が前記色分布の第一主成分の寄与率を示し、短軸が前記色分布の第二主成分の寄与率を示す楕円体を表示させることを特徴とする請求項1に記載の色処理方法。
- 更に、前記表示された主成分分析の結果の内、ユーザーの指示に基づき選択された主成分分析の結果を表示しない非表示工程を有することを特徴とする請求項1に記載の色処理方法。
- 前記取得工程は、前記複数の色データに加え、デバイスの色域を示す色域情報を取得し、
前記表示工程は、前記分析結果と、前記デバイスの色域とを比較できるように表示させることを特徴とする請求項1又は2に記載の色処理方法。 - 前記取得工程は、第一の複数の色データと、第二の複数の色データとを取得し、
前記主成分分析工程は、前記第一の複数の色データと、前記第二の色データとを主成分分析し、
前記表示工程は、前記第一の複数の色データ分析結果と、前記第二の複数の色データ分析結果とを比較できるように表示させることを特徴とする請求項1又は2に記載の色処理方法。 - 前記表示工程は、前記主成分分析結果を擬似三次元表示させることを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の色処理方法。
- 前記請求項1乃至5までいずれかの色処理方法をコンピュータにて実施させるためのプログラム。
- 複数の色データを取得する色データ取得手段と、
前記複数の色データを主成分分析する主成分分析手段と、
前記複数の色データの色分布と共に、前記色分布の主成分分析の分析結果を表示させる表示手段と
を有することを特徴とする色処理装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005006562A JP2006197237A (ja) | 2005-01-13 | 2005-01-13 | 色処理方法および色処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2005006562A JP2006197237A (ja) | 2005-01-13 | 2005-01-13 | 色処理方法および色処理装置 |
Publications (1)
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JP2006197237A true JP2006197237A (ja) | 2006-07-27 |
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ID=36802955
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2005006562A Withdrawn JP2006197237A (ja) | 2005-01-13 | 2005-01-13 | 色処理方法および色処理装置 |
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JP (1) | JP2006197237A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018044894A (ja) * | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社東芝 | 気象データ処理装置、システム、気象データ処理方法及びプログラム |
-
2005
- 2005-01-13 JP JP2005006562A patent/JP2006197237A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2018044894A (ja) * | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社東芝 | 気象データ処理装置、システム、気象データ処理方法及びプログラム |
TWI671544B (zh) * | 2016-09-15 | 2019-09-11 | 日商東芝股份有限公司 | 氣象資料處理裝置、包含氣象資料處理裝置之系統、氣象資料處理方法及氣象資料處理程式 |
US10712473B2 (en) | 2016-09-15 | 2020-07-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Weather data processing apparatus and method using weather radar |
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