JP2007074557A - 画像処理方法、画像処理装置、コンピュータプログラム、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 人間が視覚順応する状態に即して色の変換を行う技術を提供する。
【解決手段】 本発明によれば、入力された画像データの色変換を行う画像処理方法であって、入力された前記画像データを第１のパラメータを含む情報に基づいてデバイス非依存の色空間上の画像データに変換する変換工程と、変換された前記画像データを第２のパラメータを含む情報に基づいてデバイス依存の色空間上の画像データ逆変換する逆変換工程と、を備え、更に、入力された前記画像データにおける所定の統計量に基づいて、前記第１及び第２のパラメータの少なくともいずれかを決定する決定工程を備えることを特徴とする画像処理方法が提供される。
【選択図】 図４

Description

本発明は画像処理技術に関し、特に、カラーマッチングを行う画像処理技術に関する。

近年、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション（ＷＳ）等の情報処理装置の普及に伴い、デスクトップ・パブリッシング（ＤＴＰ）やＣＡＤが広く一般に使用されるようになってきた。これに伴い、出力物の色を管理する、カラーマネージメント技術が重要となっている。例えばＤＴＰにおいては、カラーモニタとカラープリンタとを有するコンピュータシステムにおいて、モニタ上にてカラー画像の作成／編集／加工等を行い、カラープリンタで出力する。モニタのデバイス色再現特性とプリンタのカラー特性は一般に異なるため、このようなシステムにおいては、モニタ上のカラー画像の色とプリンタ出力画像の色とを知覚的に一致させるカラーマッチングが要求される。

現在、広く用いられているカラーマッチング手法として、ＩＣＣプロファイル（色に対するデバイスの特性を記述したファイル）を用いたＣＭＳ（Color Management System）が知られている。このＣＭＳにおいてはＩＣＣプロファイルを用いて、デバイス依存色（ＲＧＢ／ＣＭＹＫ等）からデバイス独立色（ＸＹＺ／Ｌ*ａ*ｂ*等）に変換してデバイス間で測色値を一致させる。より詳しく述べると、ソース側（入力側）デバイスでの独立色を（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）とし、ディスティネーション側（出力側）デバイスでの独立色を（Ｘ２、Ｙ２、Ｚ２）としたとき、
Ｘ１＝Ｘ２、Ｙ１＝Ｙ２、Ｚ１＝Ｚ２
とする手法である。この測色値を一致させる手法に拠れば、同一の照明光源下においてソース側デバイスとディスティネーション側デバイスとの両者に包含される色再現範囲内の色を正確に合わせることができる。

しかしながら、それぞれ照明環境等が異なるデバイス間や、白色基準が異なるデバイス間等においては、上述の測色値を一致させるカラーマッチング手法を適用しても、良好な結果が得られないことが知られている。この原因は、人間は照明環境やデバイス白色が変化すると視覚的に順応している状態が変化する、即ち、視覚順応するために、たとえＸＹＺ／Ｌ*ａ*ｂ*上で測色値を一致させても、人間が知覚する色の見え方が異なってしまうからである。

係る問題を解決する為に観察する条件（白色輝度、色度、周囲の環境など）を考慮して、異なる観察条件下においても色が同じように見えるために、色知覚モデル（カラーアピアランスモデル）というモデルに基づく色の変換手法が提案されている。

例えば、ＣＩＥＣＡＭ（CIE Color Appearance Model）０２という色知覚モデルに基づく色の変換手法が知られている。ＣＩＥＣＡＭ０２は、照明光に対する順応の程度や背景による対比効果などの視覚現象を数式でモデル化したものである。ＣＩＥＣＡＭ０２は、ある色の三刺激値ＸＹＺから視環境のパラメータを考慮して、人間の感覚である色の見え方を表す属性（知覚明度Ｊ値、知覚彩度Ｃ値、知覚色相ｈ値）により表現されるアピアランス色空間に変換して得られる。

図８は色知覚モデルＣＩＥＣＡＭ０２の観察条件パラメータを例示的に示した図である。図８のように、ＣＩＥＣＡＭ０２に設定されるパラメータには、順応視野の輝度値、白色三刺激値、背景の相対輝度値、周囲の観察環境を表す係数等が含まれる。

ＣＩＥＣＡＭ０２に基づく色変換においては、ソース側とディスティネーション側とで観察条件のパラメータをそれぞれ設定し、アピアランス色空間上で値が一致するよう、ディスティネーション側へ逆変換を行う。これにより、三刺激値は異なるが同じ見え方を持つ色を求めることができる。

例えば、ソース側の観察条件ＶＣ１下でのサンプルのＸＹＺ値を（Ｘ１,Ｙ１,Ｚ１）、ディスティネーション側の観察条件ＶＣ２下でのサンプルのＸＹＺ値を（Ｘ２,Ｙ２,Ｚ２）とするとき、色知覚モデルによれば次の変換が行われる。
（Ｘ１,Ｙ１,Ｚ１）→[ＣＩＥＣＡＭ０２順変換]→（Ｊ,Ｃ,ｈ）→[ＣＩＥＣＡＭ０２逆変換]→（Ｘ２,Ｙ２,Ｚ２）
この様に色知覚モデルを用いることで、人間の知覚による色の見え方をさらに近づけることができる。

なお、特許文献１には、画像の撮像時データを用いて画像の補正内容を決定する技術が開示されている。
特開２０００−１７５２０７号公報

前記色知覚モデルを用いた従来の構成では、観察条件パラメータの順応白色点としてデバイスの白色点を設定するのが一般的であった。例えば、ＣＲＴモニタであればＲＧＢ入力信号をそれぞれ最大とした際に管面上に表示される白色のＸＹＺ値、あるいは印刷物であればＤ５０光源で昭光した際の標準白色板のＸＹＺ値を設定していた。しかしながら、実際の観察環境においては、実際に人間が順応している白色輝度が観察画像の輝度分布に応じて異なる場合がある。さらには観察画像が全体に色かぶりしているような場合には、実際に人間が順応している白色輝度がデバイス白色とは異なる場合がある。なお、順応白色とは、人間の順応視野における白色のことであり、順応視野とは、人間の順応に寄与する視野のことである。

本発明は上記問題に鑑みなされたものであり、人間が視覚順応する状態に即して色の変換を行う技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明による画像処理方法は以下の構成を備える。即ち、
入力された画像データの色変換を行う画像処理方法であって、
入力された前記画像データを第１のパラメータを含む情報に基づいてデバイス非依存の色空間上の画像データに変換する変換工程と、
変換された前記画像データを第２のパラメータを含む情報に基づいてデバイス依存の色空間上の画像データ逆変換する逆変換工程と、を備え、
更に、入力された前記画像データにおける所定の統計量に基づいて、前記第１及び第２のパラメータの少なくともいずれかを決定する決定工程を備える。

本発明によれば、人間が視覚順応する状態に即して色の変換を行う技術を提供することができる。

以下、添付図面を参照して本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまでも例示であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

＜＜第１実施形態＞＞
（画像処理装置の構成）
図１は本実施形態に係る画像処理装置の構成を示したブロック図である。この構成において１０１はＣＰＵ、１０２はメインメモリ、１０３はＳＣＳＩインタフェイス、１０４はＨＤＤ、１０５はＵＳＢコントローラである。また、１０６はプリンタ、１０７はスキャナ、１０８はディジタルカメラ、１０９はグラフィックアクセラレータ、１１０はモニタ、１１１はＰＣＩバスである。本実施形態に係る画像処理装置は、例えば、ＰＣやＷＳ等で実現される。

ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４に格納されているアプリケーションプログラム、オペレーティングシステム（ＯＳ）や制御プログラム等を実行し、メインメモリ１０２にプログラムの実行に必要な情報、ファイル等を一時的に格納する制御を行う。

メインメモリ１０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成される。ＲＯＭは、基本Ｉ／Ｏプログラム等のプログラム、画像処理の際に使用する各種データ等を記憶する読み出し専用メモリである。ＲＡＭは各種データを一時記憶するメモリであり、ＣＰＵ１０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。

ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）インタフェイス１０３は、ＨＤＤ１０４とＰＣＩバスとの間のデータ転送を高速に行うバスである。ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４は大容量メモリとして機能する外部記憶装置であり、アプリケーションプログラム、ＯＳ、制御プログラム、関連プログラム等が格納される。

ＵＳＢ（Universal Serial Bus）コントローラ１０５はＵＳＢインタフェイスによって接続される外部装置とのデータ転送を制御する。

プリンタ１０６は受け取った画像データに基づいて記録用紙に画像を形成する。スキャナ１０７は、例えば、記録用紙等に印刷された画像を光学的に読みとって、画像データを出力する。ディジタルカメラ１０８は撮像光学系により結像された被写体の光学像をＣＣＤユニットで電気信号に変換し、画像データを出力する。

グラフィックアクセラレータ１０９は、受け取った画像データに基づいて描画処理を行い、描画処理後のデータをモニタ１１０に出力する。モニタ１１０は、グラフィックアクセラレータ１０９を経由して入力されたデータに基づいて、所定の描画処理を行う。

ＰＣＩバス１１１は画像処理装置内のデータの流れを司るものである。

（動作概要）
次に、上記構成におけるモニタ１１０と、プリンタ１０６に画像を出力する場合における画像出力の動作について述べる。

まず、ＨＤＤ１０４に格納されている画像処理アプリケーションならびにソフトウェアが、ＣＰＵ１０１からの指令に基づいて起動される。次に、画像処理アプリケーションの処理に応じて、ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４に格納されている画像データが、ＳＣＳＩインタフェイス１０３を介してＰＣＩバス１１１経由によりメインメモリ１０２に転送されるように制御する。そして、メインメモリ１０２に保持されている画像データは、ＣＰＵ１０１からの指令によりＰＣＩバス１１１経由によってグラフィックアクセラレータ１０９に転送される。グラフィックアクセラレータ１０９は、画像データをＤ／Ａ変換した後ディスプレイケーブルを通じてモニタ１１０に送信し、モニタ１１０上に画像データが表示される。

一方、ユーザが、画像処理アプリケーションにてメインメモリ１０２に保持されている画像をプリンタ１０６から出力するよう指令した場合は次の処理を行う。即ち、画像処理アプリケーションは後述する画像処理動作に基づき、ソース側デバイスより取得したＲＧＢ画像をソース側デバイスとディスティネーション側デバイスの観察条件と像順応を考慮した画像変換を施し、ＣＭＹＫ画像に変換する。そして、ＵＳＢコントローラ１０５を介してＣＭＹＫ画像データをプリンタ１０６へ送信する。以上一連の動作の結果として、プリンタ１０６よりＣＭＹＫ画像が記録用紙に形成される。

（初期設定）
次に、上記構成において、画像処理アプリケーションが起動された後に行う初期設定について、図２を参照して説明する。図２はユーザが初期設定をために用いるユーザインタフェースを模式的に示した図である。初期設定には、ソース側、ディスティネーション側のデバイスの選択、並びに、デバイスに対応する入出力プロファイルの選択等が含まれる。なお、プロファイルは後述するように入力装置（デバイス）、又は、出力装置の特性を記述したファイルである。

まず、ＨＤＤ１０４に格納されている画像処理アプリケーションを起動すると、ＣＰＵ１０１は、図２に示すウィンドウ２００をモニタ１１０に表示する。図２のように、ウィンドウ２００には、例えば、ソースデバイス選択ボタン２０１、ディスティネーションデバイス選択ボタン２０２、入力プロファイル読み込みボタン２０３、出力プロファイル読み込みボタン２０４、変換ボタン２０５を表示する。

ソースデバイス選択ボタン２０１は、ユーザがソース側デバイスを選択する為のボタンであり、ディスティネーションデバイス選択ボタン２０２は、ユーザがディスティネーション側デバイスを選択する為のボタンである。ＣＰＵ１０１は、ユーザによりソースデバイス選択ボタン２０１が選択されると、例えば、プルダウンメニュー等のインタフェースを提供してユーザがソースデバイスを選択できるようにに制御する。ディスティネーションデバイス選択ボタン２０２が選択された場合も同様のインタフェースを提供してディスティネーションデバイスの選択を受け付ける。

入力プロファイル読み込みボタン２０３は、ユーザが入力プロファイルを選択して本実施形態に係る構成に読み込ませるためのボタンである。出力プロファイル読み込みボタン２０４は、ユーザが出力プロファイルを選択して本実施形態に係る構成に読み込ませるためのボタンである。入力プロファイル読み込みボタン２０３、又は、出力プロファイル読み込みボタン２０４が選択された場合は、例えば、ファイルシステムを閲覧できるようなインタフェースを提供してユーザがプロファイルを選択できるように制御する。

変換ボタン２０５は画像変換を施す為のボタンである。ユーザにより変換ボタン２０５が選択されると、ＣＰＵ１０１はボタン２０１乃至２０４を介して設定された条件に基づいて後述の変換処理を開始する。

本実施形態では、このウィンドウ上でユーザはソースデバイス選択ボタン２０１を利用してモニタを選択し、ディスティネーションデバイス選択ボタン２０２を利用してプリンタを選択する場合を例示的に考える。デバイス選択後、ユーザは、入力プロファイル読み込みボタン２０３を利用してソースデバイスの特性を記述したプロファイルを読み込ませる。さらに、出力プロファイル読み込みボタン２０４を利用してディスティネーションデバイスの特性を記述したプロファイルを読み込ませる。最後に、変換ボタン２０５を利用して後述するソース側デバイスとディスティネーション側デバイスの観察条件と像順応を考慮した画像変換を行わせる。画像変換後、本実施形態に係る構成は、ディスティネーションデバイス選択ボタン２０２で指定されたディスティネーション側デバイスに変換画像を表示／出力する。

（画像変換の概要）
次に、本実施形態に係る構成が実行する画像変換の概要について図３を参照して説明する。図３は、画像処理アプリケーションが実行する画像変換処理を示すブロック図である。画像処理アプリケーションは、ソース側デバイスより取得したＲＧＢ画像に対して、ソース側デバイスとディスティネーション側デバイスの観察条件と像順応とを考慮した画像変換を施し、ディスティネーション側デバイスより出力する処理を行う。

図３に示される各ブロックは、図１を参照して上述した画像処理装置のＣＰＵ１０１がメインメモリ１０２にロードされたプログラムを実行し、図１に示される各ハードウェアと協働することによって実現される。もちろん機能ブロックの一部或いは全てが専用のハードウェアで実現されてもよい。

まず、データ作成部３０１では、図２のＵＩ上のボタン２０１で選択されたデバイスからＲＧＢ画像を読み込む。ここで、選択されたデバイスがモニタ１１０の場合には、ＨＤＤ１０４に蓄積されたＲＧＢ画像ファイルを選択する旨の指示を表示して、ユーザが画像を選択させる。選択デバイスがスキャナ１０７の場合にはスキャナ１０７よりＲＧＢ画像をスキャンする。

次に、図２のＵＩ上のボタン２０３で選択された入力プロファイル３０６をＨＤＤ１０４より読み込み、当該入力プロファイル３０６に基づき取得した画像に対してＲＧＢ→ＸＹＺ変換を行う。入力プロファイル３０６はデバイス依存色（ＲＧＢ）からデバイス独立色（ＸＹＺ）の変換特性が記述されたファイルである。変換特性は例えば、ＲＧＢからＸＹＺへのγ＋３×３変換マトリクス、あるいは変換ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Look Up Table）として記述される。なお、本実施形態では変換ＬＵＴを使用するものとする。図９は変換ＬＵＴを例示した図である。図９の変換ＬＵＴには均等格子点に並んだＲＧＢ値とＸＹＺ値との対応関係が記述されている。本実施形態に係る構成は、この対応関係に基づいて四面体補間することでＲＧＢ→ＸＹＺ変換を行う。

次に、順変換部３０２にて、観察条件パラメータ１（３０７）を設定し、色知覚モデル（ＣＩＥＣＡＭ０２）を用いてデバイス独立色から観察条件に依存しない知覚色（ＪＣｈ）に変換する。このときに使用する色知覚モデルの変換式、および観察条件パラメータ１（３０７）の設定については後に詳述する。

次に、ＪＣｈ色空間３０３を通して、逆変換部３０４にて、観察条件パラメータ２（３０８）を設定し、色知覚モデルを用いて知覚色からデバイス独立色に逆変換する。観察条件パラメータ２（３０８）の設定処理については後に詳述する。

次に、データ作成部３０５にて、データ作成部３０１と同様の処理で出力プロファイル３０９を用いてデバイス独立色からデバイス依存色へ変換を行った後、ボタン２０２で設定されたディスティネーションデバイスから画像を表示／印刷する。例えば図２のＵＩ上のボタン２０２で選択されたデバイスがプリンタ１０６であった場合には、まずデバイス独立色（ＸＹＺ）からデバイス依存色（ＣＭＹＫ）への変換を行う。このときに用いる変換ＬＵＴは、ＣＭＹＫ→ＸＹＺの関係から、例えば、反復法などを用いて探索することで得られる。以上の処理によって得られたＣＭＹＫ画像はメインメモリ１０２またはＨＤＤ１０４等の記憶装置に格納された後に、ＵＳＢコントローラ１０５を介してプリンタ１０６に転送されて記録用紙に印刷される。

（ＣＩＥＣＡＭ０２の変換処理）
次に、上記構成における画像処理に用いる色視覚モデル（ＣＩＥＣＡＭ０２）の変換処理について説明する。ここでは、ＣＩＥＣＡＭ０２順変換の全体の処理フローを色順応、錐体応答、心理値変換の３つの変換ブロックに分けて説明する。図１３はＣＩＥＣＡＭ０２の変換処理を示したブロック図である。

［色順応］
色順応部１３０１では、まず、数式１で変換対象の画像に係るＸＹＺ値を錐体の分光感度に変換する。ただし、数式１中のＭ_cat02は数式２の行列である。

[数式１]

[数式２]

次に、次式で各錐体の信号を光源の白色点の値に基づいて正規化する。
Ｒc＝[(ＹwＤ/Ｒw)＋(１−Ｄ)]Ｒ
Ｇc＝[(ＹwＤ/Ｇw)＋(１−Ｄ)]Ｇ
Ｂc＝[(ＹwＤ/Ｂw)＋(１−Ｄ)]Ｂ
ただし、順応係数Ｄは数式３で算出される。また、Ｒw、Ｇw、Ｂwは、原条件における白色のＲ、Ｇ、Ｂ値である。Ｙwは図８のように原条件における白色の輝度成分である。

[数式３]

最後に数式４を用いて（Ｒc，Ｇc，Ｂc）を観察環境下の光源に対応したＸＹＺ値（Ｘ'Ｙ'Ｚ'）に変換する。ただし、数式４中のＭ_cat02 ^-1は数式５の行列である。また、図８のように、Ｆは順応度合いを表すファクタ、Ｌaは順応視野の輝度値をそれぞれ示している。

[数式４]

[数式５]

［錐体応答］
錐体応答部１３０２では、数式６でＸ'Ｙ'Ｚ'値を錐体の分光感度Ｒ'Ｇ'Ｂ'に変換する。

[数式６]

ただし、数式７中のＭ_HPEは数式７の行列である。

[数式７]

そして、数式８乃至１０で、錐体の分光感度Ｒ'Ｇ'Ｂ'を、目に入る光量の強度に応じた順応後の錐体応答値Ｒa'Ｇa'Ｂa'に変換する。

[数式８]

[数式９]

[数式１０]

ただし、輝度順応ファクタである、ｋ、Ｆ_Lは以下の通りである。
ｋ＝１／(５Ｌa＋１)
Ｆ_L＝０．２ｋ^４(５Ｌa)＋０．１(１−ｋ^４)^２(５Ｌa)^１/３
［心理値変換］
心理値変換部１３０３では、まず、以下の式を用いて錐体応答値を、視覚野での無彩色応答の信号値Ａと反対色応答の信号値ａ、ｂに変換する。
Ａ＝[２Ｒa'＋Ｇa'＋(１/２０)Ｂa'−０．３０５]Ｎbb
ａ＝Ｒa'−１２Ｇa'/１１＋Ｂa'/１１
ｂ＝(１/９)(Ｒa'＋Ｇa'−２Ｂa')
ただし、ａは赤緑反対色応答、ｂは黄青反対色応答である。また、Ｎbbは次式で表される背景誘導ファクタである。
Ｎbb＝Ｎcb＝０．７２５(１/ｎ)^０．２
次に、信号値Ａ、ａ、ｂを以下の式を用いて知覚明度Ｊ値、知覚彩度Ｃ値、知覚色相ｈ値に変換する。
Ｊ＝１００(Ａ/Ａw)^cz
[数式１１]

ｈ＝tan^-1(ｂ/ａ)
ただし、Ａwは原条件における白色の無彩色応答である。また、図８のように、Ｎcは色誘導ファクタ、ｃは周辺の影響を表す係数である。また、ｚは次式で表される非線形変換の指数である。

[数式１２]

ただし、ｎは次式で表される輝度順応ファクタである。
ｎ＝Ｙb/Ｙw
また、ｔは次式で表される。

[数式１３]

ただし、ｅ^tは次式で表される。

[数式１４]

なお、ＣＩＥＣＡＭ０２逆変換部では観察環境により観察条件パラメータを設定し、順変換の工程で新たに無彩色応答Ａwを計算し、このＡwとＪＣｈ値、かかる係数から順変換部の逆の処理を行うことで、ＸＹＺ値への変換が行われる。

（パラメータ設定処理）
次に、色知覚モデルの観察条件パラメータの設定処理について図４を参照して説明する。図４は観察条件パラメータの設定処理の流れを示したフローチャートである。ここでは、ソースデバイスについての観察条件パラメータ１（３０７）と、ディスティネーションデバイスについての観察条件パラメータ２（３０８）を算出して、それぞれ順変換部３０２、逆変換部３０４に設定する処理を行う。以下、観察条件パラメータ１（３０７）の算出、設定の後、観察条件パラメータ２（３０８）の算出、設定を行う場合について述べる。

まず、ステップＳ４０１において、観察条件パラメータ１（３０７）と観察条件パラメータ２（３０８）に設定するパラメータを初期化する。初期化に用いるパラメータは図８に示すＣＩＥＣＡＭ０２で推奨するパラメータを設定する。

次に、ステップＳ４０２において、変換対象の画像の輝度分布を示すヒストグラムを作成する。ヒストグラムの作成は図５を用いて後に詳述する。

次に、ステップＳ４０３において、ステップＳ４０２で作成したヒストグラムから観察条件パラメータを算出する。観察条件パラメータの算出処理は図６を用いて後に詳細に説明する。

次に、ステップＳ４０４において、ステップＳ４０３で算出した観察条件パラメータを観察条件パラメータ１（３０７）に設定する。

次に、ステップＳ４０５において、Ｓ４０２、Ｓ４０３と同様の処理を用いて観察条件パラメータを観察条件パラメータ２（３０８）に設定する。

（ヒストグラム作成処理）
次に、図４のステップＳ４０２で実行するヒストグラムの作成処理について、図５を用いて説明する。図５はヒストグラム作成処理の流れを示したフローチャートである。

まず、ステップＳ５０１において、観察条件パラメータ１（３０７）を設定する場合は入力プロファイル３０６を、観察条件パラメータ２（３０８）を設定する場合は出力プロファイル３０９を、それぞれＨＤＤ１０４から読み込む。

次に、ステップＳ５０２において、ＨＤＤ１０４の画像バッファから変換対象の画像データを１画素分ずつ取り出す。

次に、ステップＳ５０３において、ステップＳ５０１で読み込んだプロファイルを用いて画像データのＲＧＢ値をＸＹＺ値に変換し、このＹ値を当該画素の輝度とする。この変換は、例えば、ＬＵＴの参照やマトリックス演算によって行う。

次に、ステップＳ５０４において、ヒストグラム保持部（不図示）に格納されているヒストグラムを更新する。ただし、ヒストグラム保持部は、例えば、ＨＤＤ１０４等の所定の記憶装置に設定される。ヒストグラム保持部は、上記計算した輝度ＹのヒストグラムHistYを保持している。初期状態ではすべて０である。ヒストグラムは下記の式に従って更新する。
HistY[Ｙ]＝HistY[Ｙ]＋１
ステップＳ５０５において、ステップＳ５０２乃至Ｓ５０４の処理を全画素について終了したか否かを判定する。終了している場合（ステップＳ５０５でＹＥＳ）はヒストグラム作成処理を終了し、図４のステップＳ４０３へ進む。終了していない場合（ステップＳ５０５でＮＯ）はステップＳ５０２に戻り更に処理を継続する。

図７はステップＳ５０１乃至Ｓ５０５の処理によって作成される、輝度ＹのヒストグラムHistYを例示的に示した図である。図７において、横軸は輝度Ｙの値、縦軸は対応する輝度を有する画素の度数（出現頻度）を示している。

（観察条件パラメータ算出処理）
次に、ヒストグラムから観察条件パラメータを算出する処理について、図６を用いて説明する。図６は、図４のステップＳ４０３において実行する観察条件パラメータ算出処理の流れを詳細に示したフローチャートである。

まず、ステップＳ６０１において、作成したヒストグラムから順応輝度値AdpYを求める。順応輝度値AdpYは、所定の値以上の輝度値Ｙであって、ヒストグラムHistYにおいて出現頻度の最も高いものである。例えば、ヒストグラムHistYの輝度値の値が高い上位５％の領域における、出現頻度の最も高い輝度値Ｙを順応輝度値AdpYとする。

次に、ステップＳ６０２において、順応輝度値AdpYから観察条件パラメータを算出する。本実施形態では、図４のステップＳ４０１で初期化されている観察条件パラメータの中で順応視野の輝度と白色三刺激値についてパラメータの更新を行う。順応視野の輝度のパラメータは順応輝度値AdpYに基づいて算出する。例えば、順応輝度値AdpYの２０％の値とする。白色三刺激値ＸwＹwＺwはＹwが順応輝度値AdpYと同値になるようにスケーリングを行い算出する。

以上のように、本実施形態に係る構成においては、変換に係る画像における輝度分布（ヒストグラム）を調べ、当該分布に基づいて観察条件パラメータ（色知覚モデルの順応視野の輝度と白色三刺激値のパラメータ値等）を算出する。これにより、人間が視覚順応している状態をより実際に則して表現し、よりアピアランスとして一致する変換を行うことができる。つまり、人間が視覚順応している状態に即して色の変換を行うことができる。

＜＜第２実施形態＞＞
（ヒストグラムの作成処理）
第１実施形態における図５のヒストグラムの作成処理において、演算コストを低減するために次のような構成にすることができる。

例えば、Ｓ５０２で画像バッファから画像データを取得する際に、変換に係る画像のサイズが所定値以上の場合は画素を間引いてサンプリングするようにしてもよい。例えば変換に係る画像のサイズが３００万画素値以上の場合は１０分の１の３０万画素値に間引くようにしてもよい。これにより演算のコストを低減することができる。

また、Ｓ５０３で輝度値Ｙの計算において、プロファイルを用いずに近似式を用いて演算コストを低減することができる。例えば、下記の式のように近似的に算出することができる。
Ｙ＝(３×Ｒ+６×Ｇ+１×Ｂ)／１０。

＜＜第３実施形態＞＞
（順応輝度値AdpYの算出処理）
第１実施形態では、Ｓ６０１において、順応輝度値AdpYとして、ヒストグラム上側５％において出現頻度の最も高い輝度値Ｙを用いる例を挙げたが、これに限られるわけではない。例えば、ヒストグラムの最大輝度値、ヒストグラム上側５％における平均輝度値等にしてもよい。また、ヒストグラム分布に応じて閾値を設けて、閾値以下のヒストグラム上側１％における平均輝度値または最大輝度値を順応輝度値AdpYとするように構成してもよい。用途や目的に応じて順応輝度値AdpYの算出を適切に選択することで、人間が視覚順応している状態により即した色の変換を行うことができる。

＜＜第４実施形態＞＞
第１乃至第３実施形態に係る構成においては、画像を構成する画素毎の、順応視野の輝度値の分布（ヒストグラム）に基づいて観察条件パラメータを算出したが、これに限られない。本実施形態では、画像を構成する画素毎の、順応白色点の三刺激値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の分布（ヒストグラム）に基づいて観察条件パラメータを算出する。

そこで、第１実施形態の構成と相違する、図４のＳ４０２におけるヒストグラムの作成処理と、図４のＳ４０３におけるヒストグラムから観察条件パラメータを算出する処理について説明する。特に言及しない限り、他の構成要素は第１乃至第３実施形態に係る構成と同様である。

（ヒストグラムの作成処理）
図４のＳ４０２におけるヒストグラムの作成処理の変更点について図１０を用いて説明する。図１０は本実施形態におけるヒストグラム作成処理の流れを示したフローチャートである。

まず、ステップＳ１００１において、ＨＤＤ１０４より観察条件パラメータ１（３０７）を設定する場合は入力プロファイル３０６を、観察条件パラメータ２（３０８）を設定する場合は出力プロファイル３０９を読み込む。

次に、ステップＳ１００２において、ＨＤＤ１０４の画像バッファから変換する画像データを１画素分ずつ取り出す。

次に、ステップＳ１００３において、ヒストグラム保持部（不図示）に格納されているヒストグラムを更新する。ヒストグラム保持部は、画素毎の、順応白色点の三刺激値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）のヒストグラムHistR[Ｒ]、HistG[Ｇ]、HistB[Ｂ]を保持している。初期状態はすべて０である。ヒストグラムの更新は下記の式に従う。
HistR[Ｒ]＝HistR[Ｒ]＋Ｒ
HistG[Ｇ]＝HistG[Ｇ]＋Ｇ
HistB[Ｂ]＝HistB[Ｂ]＋Ｂ。

次に、ステップＳ１００４において、ステップＳ１００２、Ｓ１００３の処理を全画素について終了したか否かを判定する。終了している場合（ステップＳ１００４でＹＥＳ）はヒストグラム作成処理を終了し、図４のステップＳ４０３へ進む。終了していない場合（ステップＳ１００４でＮＯ）はステップＳ１００２へ戻り更に処理を継続する。

図１２はステップＳ１００１乃至Ｓ１００４の処理によって作成される、ＲＧＢのヒストグラムHistR[Ｒ]、HistG[Ｇ]、HistB[Ｂ]を例示的に示した図である。図１２において、（ａ）はヒストグラムHistR[Ｒ]、（ｂ）はヒストグラムHistG[Ｇ]、（ｃ）はヒストグラムHistB[Ｂ]をそれぞれ例示している。図１２の（ａ）（ｂ）（ｃ）それぞれについて、横軸は順応白色点の刺激値、縦軸は対応する刺激値を有する画素の度数（出現頻度）を示している。

（観察条件パラメータ算出処理）
次に、上記作成したヒストグラムから観察条件パラメータを算出する処理について図１１を用いて説明する。これは、図４のＳ４０３の変更された処理内容、即ち、本実施形態における観察条件パラメータ算出処理の流れを示したフローチャートである。

まず、ステップＳ１１０１において、作成したヒストグラムから順応白色画素値AdpＲＧＢを求める。順応白色画素値AdpＲＧＢは、刺激値が所定の値以上の領域におけるヒストグラムの分布から求めることができる。例えば、所定の値以上の刺激値であってヒストグラムにおいて出現頻度の最も高いもの、或いは、ヒストグラムの、刺激値が所定の値以上の領域における刺激値の平均値とすることができる。前者の一例としては、ヒストグラムHistR[Ｒ]、HistG[Ｇ]、HistB[Ｂ]のそれぞれについて、刺激値の値が高い上位５％の領域における、出現頻度の最も高い刺激値Ｒ、Ｇ、Ｂを順応白色画素値AdpＲＧＢとすることができる。後者の一例としては、ヒストグラムHistR[Ｒ]、HistG[Ｇ]、HistB[Ｂ]のそれぞれについて、刺激値の値が高い上位５％の領域における、刺激値の平均値とすることができる。

次に、ステップＳ１１０２において、ステップＳ１００１で読み込んだプロファイルを用いて、順応白色画素値AdpＲＧＢから順応白色点の三刺激値AdpＸwＹwＺwを算出する。この変換は、例えば、ＬＵＴの参照やマトリックス演算によって行う。以上の処理で算出した順応白色点の三刺激値を観察条件パラメータの白色三刺激値ＸwＹwＺwに設定し、色知覚モデルＣＩＥＣＡＭ０２の変換を行う。

以上のように、本実施形態に係る構成においては変換に係る画像における三刺激値のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムに基づいて観察条件パラメータを算出する。これにより、人間が視覚順応している状態をより実際に則して表現し、よりアピアランスとして一致する変換を行うことができる。つまり、人間が視覚順応している状態に即して色の変換を行うことができる。

＜＜その他の実施形態＞＞
以上、本発明の実施形態例について詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様を取ることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明の技術的範囲に含まれる。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含む。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、次のものが含まれる。即ち、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）等が含まれる。

その他、プログラムの供給形態としては、次のようなものも考えられる。即ち、クライアント装置のブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明に係るコンピュータプログラム、或いは、圧縮され自動インストール機能を含むファイルをＨＤ等の記録媒体にダウンロードする形態も考えられる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、次のような供給形態も考えられる。即ち、まず、本発明に係るプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布する。そして、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報の使用により暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて本発明に係る構成を実現する。このような供給形態も可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他次のような実現形態も想定される。即ち、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づいも前述した実施形態の機能が実現される。即ち、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

画像処理装置の構成を示したブロック図である。 ユーザが初期設定をために用いるユーザインタフェースを模式的に示した図である。 画像処理アプリケーションが実行する画像変換処理を示すブロック図である。 観察条件パラメータの設定処理の流れを示したフローチャートである。 ヒストグラム作成処理の流れを示したフローチャートである。 観察条件パラメータ算出処理の流れを詳細に示したフローチャートである。 輝度ＹのヒストグラムHistYを例示的に示した図である。 色知覚モデルＣＩＥＣＡＭ０２の観察条件パラメータを例示的に示した図である。 変換ＬＵＴを例示した図である。 ヒストグラム作成処理の流れを示したフローチャートである。 第４実施形態における観察条件パラメータ算出処理の流れを示したフローチャートである。 ＲＧＢのヒストグラムHistR[Ｒ]、HistG[Ｇ]、HistB[Ｂ]を例示的に示した図である。 ＣＩＥＣＡＭ０２の変換処理を示したブロック図である。

Claims (10)

1. 入力された画像データの色変換を行う画像処理方法であって、
   入力された前記画像データを第１のパラメータを含む情報に基づいて知覚色空間上の画像データに変換する変換工程と、
   変換された前記画像データを第２のパラメータを含む情報に基づいてデバイス独立色空間上の画像データ逆変換する逆変換工程と、を備え、
   更に、入力された前記画像データにおける所定の統計量に基づいて、前記第１及び第２のパラメータの少なくともいずれかを決定する決定工程を備えることを特徴とする画像処理方法。
2. 前記所定の統計量は入力された前記画像データにおける所定の画像情報の分布を示すヒストグラムであり、
   入力された前記画像データに基づいて前記ヒストグラムを作成する作成工程と、
   作成された前記ヒストグラムに基づいて順応白色点におけるパラメータを導出する導出工程と、を更に備え、
   前記決定工程は、前記第１及び第２のパラメータの少なくともいずれかを、導出された前記パラメータを含むように決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記導出工程において導出される、前記順応白色点におけるパラメータは、順応視野の輝度及び白色三刺激値の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項２に記載の画像所処理方法。
4. 前記導出工程は、前記ヒストグラムの、前記所定の画像情報が予め定められた閾値以上の領域内における、前記所定の画像情報の、最大値、平均値、最出頻度のいずれかに基づいて前記パラメータを導出することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像所処理方法。
5. 前記閾値は、前記領域に含まれる前記画像情報の度数が、前記ヒストグラムの全体に含まれる前記画像情報の度数に対して、予め定められた割合を占めるように設定されることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記所定の画像情報は、入力された前記画像データにおける順応視野の輝度値、又は、入力された前記画像データにおける順応白色点の三刺激値であることを特徴とする請求項２乃至５のいずれか１項に記載の画像所処理方法。
7. 前記デバイス非依存の色空間はＪＣｈ色空間であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理方法。
8. 入力された画像データの色変換を行う画像処理装置であって、
   入力された前記画像データを第１のパラメータを含む情報に基づいてデバイス非依存の色空間上の画像データに変換する変換手段と、
   変換された前記画像データを第２のパラメータを含む情報に基づいてデバイス依存の色空間上の画像データ逆変換する逆変換手段と、を備え、
   更に、入力された前記画像データにおける所定の統計量に基づいて、前記第１及び第２のパラメータの少なくともいずれかを決定する決定手段を備えることを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
10. 請求項９に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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