JP2008227958A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】記憶色の範囲に属する画素を迅速かつ正確に抽出することが困難であった。
【解決手段】機器依存色空間によって表現された入力画像データを構成する画素のうち所定の条件に該当する画素を抽出する画像処理装置であって、特定の色域を機器非依存色空間において定義する色域定義情報を取得する色域取得手段と、上記色域定義情報が定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換する色域変換手段と、上記入力画像データを構成する画素のうち上記変換後の色域に属する画素を抽出する抽出手段とを備える構成とした。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像データから所定の条件に基づいて画素を抽出する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。

従来から画像処理の一種として、入力画像データの画素のうち特定の色域に属する画素を抽出し、抽出した画素の値に基づいて統計値を算出したり、当該算出した統計値に基づいて入力画像データを補正する処理が行なわれてきた。

また上記処理に関連する技術として、画像データの各画素の色相値を求め、色相値が特定の記憶色に相当する範囲内の値となるか否か判断し、いずれかの記憶色に相当する範囲内の値の場合に、その画素を該当する記憶色の色相ヒストグラムに加算する色修正装置が知られている（特許文献１参照。）。
特開２００１‐１６９１３５号公報

上記処理においては、特定の色域（記憶色）を定義した情報（色域定義情報）というものを予めデータとして備え、この色域定義情報に基づいて画素を選別する。
従来、色域定義情報は、基本的には画像処理を担う装置が扱う表色系（機器依存色空間とも言う。）で定義されていた。よって、入力画像データが色域定義情報と同じ表色系で表現されたデータであれば、色域定義情報を用いて目的の記憶色の画素を正確に抽出できる。しかし、入力画像データが色域定義情報とは異なる表色系で表現されたデータである場合には、この色域定義情報をそのまま画素の選別に使用しても目的の記憶色の画素を正確には抽出できない。
そのため従来は、表色系が異なる入力画像データのそれぞれから目的の色の画素を抽出するには、上記色域定義情報を各入力画像データに対応する表色系毎に有しておくか、或いは、抽出処理に先立って入力画像データの表色系を色域定義情報の表色系に変換する必要があった。このような状況は、予め用意しておくべき情報量の増加や、画像処理の高速化の阻害要因となっていた。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、処理対象の画像データの表色系の違いによらない正確な画素抽出と、処理の高速化およびメモリ資源の節約とを両立可能な画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明にかかる画像処理装置では、機器依存色空間によって表現された入力画像データを構成する画素のうち所定の条件に該当する画素を抽出する。色域取得手段は、特定の色域を機器非依存色空間において定義する色域定義情報を取得する。ここで言う取得とは、画像処理装置が備える記憶媒体に予め保存された色域特定情報を記憶媒体から読み出す場合や、外部装置から色域特定情報を入力する場合などが該当する。次に、色域変換手段は、色域定義情報が定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換する。そして、抽出手段が、入力画像データを構成する画素のうち上記変換後の色域に属する画素を抽出する。

つまり本発明によれば、機器非依存色空間において色域を定義しておき、これを入力画像データ側の色空間に合わせて変換する。そのため、従来のように入力画像データの表色系を色域定義情報の表色系に色空間変換していた場合と比較して、変換対象となる情報量が圧倒的に少なくなり、画像処理の高速化が大幅に進む。また、色域定義情報を機器非依存色空間にて規定しているため汎用性が高く、入力画像データの表色系の違いによらず正確に特定の色域の画素を抽出でき、また、これまでのように入力画像データの表色系毎に色域定義情報を用意しておく必要も無くなる。

ここで色域定義情報は、機器非依存色空間において明度と彩度と色相とについて範囲を定義した情報であるとする。そして色域変換手段は、色域定義情報に基づいて入力画像データの色空間に依存する情報であって明度と彩度と色相とについて範囲を規定した情報を生成し、当該生成した情報を上記入力画像データの色空間に依存する色域とする。
入力画像データの例としては、ｓＲＧＢ表色系で表現されたデータ等が想定されるが、ＲＧＢ値からは明度、彩度、色相の各要素を算出することができる。そのため、上記のように、色域定義情報に基づいて入力画像データの色空間に依存する情報であって明度と彩度と色相とについて範囲を規定した情報を生成すれば、この情報と入力画像データの各画素とを容易に比較でき、各画素が上記特定の色域に属するか否かを判断できる。

色域定義情報が定義する色域が、機器非依存空間中のある立体によって表される場合、この立体を縁取る各点を入力画像データの色空間に依存する情報に変換していては、変換処理量が大量となる。そこで本発明の更なる例として、色域変換手段は、色域定義情報が定義する色域の各面における特定位置の座標値をそれぞれ入力画像データの色空間に依存する情報に変換するとともに、この変換後の各情報に基づいて上記入力画像データの色空間に依存する色域を規定する。かかる構成とすれば、色域変換手段は、少量の演算によって色域定義情報が定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換することが可能となる。

色域変換手段は、色域定義情報が定義する色域の各面における略中心位置の座標値をそれぞれ入力画像データの色空間に依存する情報に変換するとしてもよい。上記各面の略中心の座標位置を対象として、入力画像データの色空間に依存する情報（座標）への変換を行なえば、変換後の各座標によって区画される空間は色域定義情報が定義していた色域を高い精度で再現したものとなる。その結果、入力画像データの各画素が上記特定の色域に属するか否かを正確に判断できるようになる。

なおこれまでは、画像処理装置というカテゴリーで本発明にかかる技術的思想を説明したが、上記の画像処理装置が備える各手段にそれぞれ対応した処理工程を備える画像処理方法の発明や、画像処理装置が備える各手段にそれぞれ対応した機能をコンピュータに実行させる画像処理プログラムの発明をも把握可能であることは言うまでも無い。

以下の順序に従って、本発明の実施形態を説明する。
（１）画像処理装置などの概略構成
（２）画素抽出処理
（３）まとめ

（１）画像処理装置などの概略構成
図１は、本発明の一実施形態にかかる画像処理装置と、その周辺機器の概略構成をブロック図により示している。同図においては、画像処理の中心的な役割を果たす画像処理装置としてのコンピュータ２０を示している。コンピュータ２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスク２４などを備える。コンピュータ２０には、各種の画像入力装置としてのスキャナ１１、デジタルスチルカメラ１２や、各種の画像出力装置としてのプリンタ３１、ディスプレイ３２が適宜接続される。

コンピュータ２０においては、ＣＰＵ２１がＲＡＭ２３をワークエリアとして使用しながら、ＲＯＭ２２やハードディスク２４等の所定の記憶媒体に保存されている各種プログラムを実行する。本実施形態では、ＣＰＵ２１はハードディスク２４に記憶されているアプリケーション（ＡＰＬ）２５を読み出して実行する。実行されるＡＰＬ２５は、画像データ取得部２５ａと、画素抽出部２５ｂと、統計データ算出部２５ｃと、補正量計算部２５ｄと、補正部２５ｅとからなる。

画像データ取得部２５ａは、上記画像入力装置から出力される画像データや、ハードディスク２４に予め保存されている画像データを、入力画像データとして取得する。
画素抽出部２５ｂは、入力画像データを構成する画素のうち所定の条件に該当する画素を抽出（サンプリング）する。画素抽出部２５ｂは、特定の色域を機器非依存色空間において定義する色域定義情報２４ａを取得する色域取得部２５ｂ１と、色域定義情報２４ａが定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換する色域変換部２５ｂ２と、入力画像データの画素のうち上記変換後の色域に属する画素を抽出する抽出部２５ｂ３とからなる。画素抽出部２５ｂによる処理については後に詳述する。

統計データ算出部２５ｃは、画素抽出部２５ｂによって抽出された画素の値に基づいて統計データ２４ｃを算出する。本実施形態では、画素抽出部２５ｂによって、肌色や、空色や、緑色といった、画像の中でも特に重要とされる記憶色の画素が抽出される。そこで、統計データ算出部２５ｃでは、記憶色毎に抽出された画素群からＲＧＢ毎のヒストグラムを生成するとともに、各ヒストグラムの平均値や最大値や最小値などを求め、それらを統計データ２４ｃとする。統計データ算出部２５ｃは、ハードディスク２４に統計データ２４ｃを保存する。

補正量計算部２５ｄは、ハードディスク２４から統計データ２４ｃを読み出すとともに、補正目標値２４ｂを取得して、補正用ＬＵＴ（ルックアップテーブル）を生成する。補正目標値２４ｂとは、各統計データ２４ｃの理想値であり、ハーディスク２４に予め保存されていたり、外部から入力される。補正量計算部２５ｄは、各統計データ２４ｃと各統計データ２４ｃに対応する補正目標値２４ｂとの差分を計算し、この差分に基づいたトーンカーブを生成し、このトーンカーブを補正用ＬＵＴとする。補正用ＬＵＴは、例えば、記憶色毎かつＲＧＢ毎に生成される。

補正部２５ｅは、画像データ取得部２５ａから入力画像データを受け取るとともに、上記のように生成された各補正用ＬＵＴを用いて入力画像データを１画素ずつ補正し、各画素を補正し終えた画像データを出力する。当該補正は、例えば、補正対象の画素の色に応じて各補正用ＬＵＴの適用の度合いを調整して行なうことができる。例えば、肌色らしい画素であれば、肌色の画素群の統計データ２４ｃに基づいて得られた補正用ＬＵＴの適用度合いを他の記憶色にかかる補正用ＬＵＴの適用度合いよりも高めて補正を行う。

コンピュータ２０では、ＡＰＬ２５はオペレーティングシステム２６に組み込まれて実行され、オペレーティングシステム２６には、プリンタドライバ２７およびディスプレイドライバ２８も組み込まれている。ディスプレイドライバ２８はディスプレイ３２への画像表示を制御するドライバであり、ＡＰＬ２５の補正部２５ｅから出力された補正後の画像データに基づいて、画像をディスプレイ３２に表示させることが可能である。また、プリンタドライバ２７は、ＡＰＬ２５の補正部２５ｅから出力された補正後の画像データに対して、インク色（例えば、シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）表色系への色変換処理やハーフトーン処理やラスタライズ処理などを実行して印刷データを生成するとともに、この印刷データをプリンタ３１に出力することにより、プリンタ３１に印刷データに基づく画像の印刷を実行させることが可能である。なお、本実施形態で説明するコンピュータ２０が実行する処理は、その全て或いは一部を、上記画像入力装置の側で実行するとしてもよいし、上記画像出力装置の側で実行するとしてもよい。

（２）画素抽出処理
図２は、コンピュータ２０がＡＰＬ２５に従って実行する上記画像処理の一部であって、画素抽出部２５ｂに従って実行する処理をフローチャートにより示している。
ステップＳ（以下、ステップの記載を省略する）１００では、コンピュータ２０は、入力画像データがいずれの色空間によって表現されているかを判別する。画像データ取得部２５ａから受け渡される入力画像データは、ＲＧＢの各要素色を複数階調で表現して各画素の色を規定したドットマトリクス状のデータである。ＲＧＢ色空間としては、ｓＲＧＢ色空間が一般的であるが、ＡｄｏｂｅＲＧＢ（ＡｄｏｂｅはＡｄｏｂｅ ｓｙｓｔｅｍｓ社の登録商標。）色空間など、ｓＲＧＢ色空間よりも広い色再現範囲を有する色空間も存在する。従って、デジタルスチルカメラ１２などの画像入力装置から入力する画像データは、ｓＲＧＢ色空間で表された画像データであったり、ｓＲＧＢ色空間とは異なる色空間によって表された画像データであったりする。

画像データ取得部２５ａが取得する入力画像データには、その画像データに関する各種付属情報を記述したヘッダが付加されており、かかるヘッダに入力画像データの色空間を示した情報が記述されている。コンピュータ２０は、このヘッダに記述された色空間の情報に基づいて、入力画像データの色空間を判別する。本実施形態では説明を容易とするため、入力画像データの色空間は、ｓＲＧＢ色空間とｓＲＧＢ色空間よりも色再現範囲の広い特定の色空間（ｗＲＧＢ色空間）とのいずれかであるとして説明を行なう。ｓＲＧＢ色空間とｗＲＧＢ色空間とはいずれも機器依存色空間である。

Ｓ１１０では、コンピュータ２０は、ハードディスク２４に予め保存されている色域定義情報２４ａを読み出す。ただし、コンピュータ２０は色域定義情報２４ａをコンピュータ２０外部から入力するようにしてもよい。色域定義情報２４ａは、機器非依存色空間において記憶色の範囲を定義した情報である。本実施形態では、色域定義情報２４ａは国際照明委員会（ＣＩＥ）で規定されたＬ^*ａ^*ｂ^*色空間において、明度（Ｌ^*）、彩度（Ｃ^*）、色相（ｈ^*）の各範囲を定義したものである（以下、「^*」は省略）。

図３は、ある記憶色（例えば、肌色）の色域定義情報２４ａによって定義された色域Ａの一例をＬａｂ色空間中に示している。同図に示すように、色域Ａは、明度Ｌ、彩度Ｃ、色相ｈの各範囲、
Ｌ_s≦Ｌ≦Ｌ_e
Ｃ_s≦Ｃ≦Ｃ_e
ｈ_s≦ｈ≦ｈ_e
によって区画された立体にて表現される。同図では、ａｂ平面上へ色域Ａの投影図もハッチングを施して併せて示している。
Ｓ１２０では、コンピュータ２０は、色域Ａの各面において変換基準点Ｐを設定する。変換基準点Ｐとは、色域Ａの外郭上の座標のうち入力画像データの色空間に依存する情報への変換対象となる座標値を意味する。

図４に示すように、コンピュータ２０は、色域Ａの各面において１つずつ変換基準点Ｐ（Ｐ１〜Ｐ６）を設定する。変換基準点Ｐの位置を各面のどこにするかは種々の考えを採用できるが、本実施形態では各面の中心位置をそれぞれ変換基準点Ｐ１〜Ｐ６としている。ここで、変換基準点Ｐ１は、色域Ａのうち色相角が最も小さい面上の点であり、変換基準点Ｐ２は、色域Ａのうち色相角が最も大きい面上の点であり、変換基準点Ｐ３は、色域Ａのうち彩度が最も低い面上の点であり、変換基準点Ｐ４は、色域Ａのうち彩度が最も高い面上の点であり、変換基準点Ｐ５は、色域Ａのうち明度が最も低い面上の点であり、変換基準点Ｐ６は、色域Ａのうち明度が最も高い面上の点である。

Ｓ１３０では、コンピュータ２０は、変換基準点Ｐの座標データＬａｂを入力画像データの色空間に依存する情報に変換する。まず、コンピュータ２０は上記Ｓ１００で判別済みの入力画像データの色空間の種別に応じたＩＣＣプロファイルをハードディスク２４等の所定の記憶媒体から取得し、当該ＩＣＣプロファイルを参照して各変換基準点Ｐの座標データＬａｂをＲＧＢデータに変換する。入力画像データの色空間がｓＲＧＢ色空間である場合には、Ｌａｂ色空間の複数の参照点についてそのＬａｂデータとｓＲＧＢ色空間におけるＲＧＢデータとの変換対応関係を規定したＩＣＣプロファイルを取得し、そのプロファイルを参照することにより、各変換基準点ＰのＬａｂデータをＲＧＢデータに変換する。

変換基準点Ｐの座標値を入力画像データの色空間に依存する情報に変換すると言った場合、最も単純には、上記のように変換して得られたＲＧＢデータ自体が上記入力画像データの色空間に依存する情報に該当する。しかし本実施形態では、このように変換したＲＧＢデータを更にＨＳＶ形式の情報に変換する。Ｈ（Hue）は色相、Ｓ（Saturation）は彩度、Ｖ（Value）は明度を意味する。ＲＧＢからＨＳＶへの変換は、公知の変換式により実行可能である。

かかる処理の結果、図４に示した変換基準点Ｐ１〜Ｐ６は、
Ｐ１（Ｌ₁，ａ₁，ｂ₁）→Ｐ１´（Ｈ₁，Ｓ₁，Ｖ₁）
Ｐ２（Ｌ₂，ａ₂，ｂ₂）→Ｐ２´（Ｈ₂，Ｓ₂，Ｖ₂）
Ｐ３（Ｌ₃，ａ₃，ｂ₃）→Ｐ３´（Ｈ₃，Ｓ₃，Ｖ₃）
Ｐ４（Ｌ₄，ａ₄，ｂ₄）→Ｐ４´（Ｈ₄，Ｓ₄，Ｖ₄）
Ｐ５（Ｌ₅，ａ₅，ｂ₅）→Ｐ５´（Ｈ₅，Ｓ₅，Ｖ₅）
Ｐ６（Ｌ₆，ａ₆，ｂ₆）→Ｐ６´（Ｈ₆，Ｓ₆，Ｖ₆）
というように変換されたことになる。

このようなＨＳＶの値は変換元のＲＧＢの数値によって決まる値であるため、入力画像データの色空間に依存する情報と言える。むろん、入力画像データの色空間がｗＲＧＢ色空間である場合には、コンピュータ２０はＬａｂ色空間からｗＲＧＢ色空間への変換対応関係を規定したＩＣＣプロファイルを参照して各変換基準点ＰのＬａｂデータをＲＧＢデータに変換し、この変換後のＲＧＢデータをＨＳＶ形式で表現する。

なおコンピュータ２０は、上記のようにＬａｂデータをＲＧＢデータに変換し、これをＨＳＶデータに変換するという２段階の変換作業を行なうのではなく、入力画像データの色空間の種別毎にＬａｂデータとＨＳＶデータとの変換対応関係を規定したＬＵＴを予め生成してハードディスク２４等の所定の記憶媒体に保持しておくとしてもよい。つまり、Ｌａｂ色空間からｓＲＧＢ色空間への変換対応関係を規定するＩＣＣプロファイルにおける各ＲＧＢデータをＨＳＶデータに変換するとともに、この変換によって得た各ＨＳＶデータを、変換元のＲＧＢデータに対応するＬａｂデータに対応付けることにより、ＬａｂデータをｓＲＧＢ色空間に依存したＨＳＶデータに変換可能なＬＵＴ（ｓＲＧＢ用変換ＬＵＴと呼ぶ。）を生成する。同様に、Ｌａｂ色空間からｗＲＧＢ色空間への変換対応関係を規定するＩＣＣプロファイルにおける各ＲＧＢデータをＨＳＶデータに変換するとともに、この変換によって得た各ＨＳＶデータを、変換元のＲＧＢデータに対応するＬａｂデータに対応付けることにより、ＬａｂデータをｗＲＧＢ色空間に依存したＨＳＶデータに変換可能なＬＵＴ（ｗＲＧＢ用変換ＬＵＴと呼ぶ。）を生成する。

上記Ｓ１３０では、コンピュータ２０は、このように生成したｓＲＧＢ用変換ＬＵＴとｗＲＧＢ用変換ＬＵＴとのいずれかを入力画像データの色空間の種別に応じて選択して参照することにより、各変換基準点ＰのＬａｂデータをＨＳＶデータに変換するとしてもよい。

Ｓ１４０ではコンピュータ２０は、Ｓ１３０の変換処理によって得られた、入力画像データの色空間に依存する情報に基づいて、画素抽出のための色域を決定する。
本実施形態においては変換基準点Ｐ１〜Ｐ６の変換結果として、座標値Ｐ１´〜Ｐ６´が得られているので、コンピュータ２０はこれら座標値Ｐ１´〜Ｐ６´に基づいて画素抽出のための色域Ａ´を決定する。座標値Ｐ１´は上記色域Ａのうち色相角が最も小さい面上の変換基準点Ｐ１を変換した結果であり、座標値Ｐ２´は色域Ａのうち色相角が最も大きい面上の変換基準点Ｐ２を変換した結果であるため、座標値Ｐ１´の色相Ｈ₁と座標値Ｐ２´の色相Ｈ₂とによって挟まれる範囲を色域Ａ´の色相範囲とする。

また、座標値Ｐ３´は色域Ａのうち彩度が最も低い面上の変換基準点Ｐ３を変換した結果であり、座標値Ｐ４´は色域Ａのうち彩度が最も高い面上の変換基準点Ｐ４を変換した結果であるため、座標値Ｐ３´の彩度Ｓ₃と座標値Ｐ４´の彩度Ｓ₄とによって挟まれる範囲を色域Ａ´の彩度範囲とする。
また、座標値Ｐ５´は色域Ａのうち明度が最も低い面上の変換基準点Ｐ５を変換した結果であり、座標値Ｐ６´は色域Ａのうち明度が最も高い面上の変換基準点Ｐ６を変換した結果であるため、座標値Ｐ５´の明度Ｖ₅と座標値Ｐ６´の明度Ｖ₆とによって挟まれる範囲を色域Ａ´の明度範囲とする。

図５は、色域Ａ´をＨＳＶ表色空間において示している。同図に示すように、色域Ａ´は、
Ｈ₁≦Ｈ≦Ｈ₂
Ｓ₃≦Ｓ≦Ｓ₄
Ｖ₅≦Ｖ≦Ｖ₆
によって区画された立体にて表現される。
このようにＳ１００〜Ｓ１４０の処理によって、色域定義情報２４ａが定義する色域（色域Ａ）を入力画像データの色空間に依存する色域（色域Ａ´）に変換することができる。また、変換後の色域についても明度と彩度と色相の各範囲によって定義することで、変換前の色域と変換後の色域との形状の類似性を保つことができる。

Ｓ１５０ではコンピュータ２０は、入力画像データを構成する画素のうち、上記変換後の色域に属する画素を抽出する。この場合、各画素についてそのＲＧＢデータをＨＳＶデータで表現した上で上記変換後の色域に属するか否かを判断し、属する画素のみ抽出する。抽出された画素群は上述の統計データ算出部２５ｃに受け渡され、統計データ２４ｃの算出元のデータとなる。なお図３，４では、１つの色域定義情報２４ａにかかる色域のみを図示しているが、記憶色の種類毎に色域定義情報２４ａは存在し、コンピュータ２０は、色域定義情報２４ａ毎にそれらの色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換し、変換後の色域毎に画素抽出を行なう。

（３）まとめ
このように本発明によれば、記憶色の範囲を機器非依存色空間において定義した色域定義情報２４ａを保持しておき、入力画像データから画素抽出を行なう際に、色域定義情報２４ａが定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換する。つまり、入力画像データの色空間がｓＲＧＢ色空間やｗＲＧＢ色空間のように異なる状況においても、ある記憶色について定義された色域定義情報２４ａを入力画像データの色空間に合わせた色域に変換する。そのため、入力画像データの色空間の違いに依らず常に記憶色に該当する画素を正確に抽出することができる。またその結果、補正部２５ｅにおいて、記憶色に対する補正する場合でも、入力画像データの色空間の違いによらず正確な補正を行なうことができる。また本発明によれば、従来のように入力画像データが採用し得る色空間毎に色域定義情報を予め用意しておく必要もなくなる。

また本発明による色域の変換処理は、色域定義情報２４ａが定義する色域の外郭上の所定数の座標を入力画像データの色空間に依存する情報に変換するだけなので、入力画像データについて全画素を色域定義情報の表色系への変換を行なっていた場合と比較して、演算処理量が格段に減少し、画素抽出に要する時間を大きく短縮することができる。特に、色域定義情報２４ａが定義する色域を構成する面毎に１つの座標点を入力画像データの色空間に依存する情報に変換するだけなので、演算処理量は非常に少ない。
また、ある色空間で定義した色域を他の色空間に変換して表現する場合、変換後の色域の形状が大きく歪んでしまうことが有り得るが、本実施形態では、変換対象となる変換基準点Ｐを、色域定義情報２４ａの色域を構成する面毎の中心位置としている。そのため、変換後の座標点によって区画される色域に大きな歪みが生じることが防止され、その結果、記憶色にかかる画素のより正確な抽出が実現できる。

本発明の一実施形態にかかる画像処理装置などを示したブロック図。 画素抽出処理の内容を示したフローチャート。 色域定義情報が定義する色域をＬａｂ色空間に示した図。 色域定義情報が定義する色域に変換基準点を設定した様子を示した図。 変換後の色域をＨＳＶ表色空間において示した図。

符号の説明

２０…コンピュータ、２１…ＣＰＵ、２２…ＲＯＭ、２３…ＲＡＭ、２４…ハードディスク、２４ａ…色域定義情報、２４ｂ…補正目標値、２４ｃ…統計データ、２５…ＡＰＬ、２５ａ…画像データ取得部、２５ｂ…画素抽出部、２５ｂ１…色域取得部、２５ｂ２…色域変換部、２５ｂ３…抽出部、２５ｃ…統計データ算出部、２５ｄ…補正量計算部、２５ｅ…補正部

Claims (6)

1. 機器依存色空間によって表現された入力画像データを構成する画素のうち所定の条件に該当する画素を抽出する画像処理装置であって、
   特定の色域を機器非依存色空間において定義する色域定義情報を取得する色域取得手段と、
   上記色域定義情報が定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換する色域変換手段と、
   上記入力画像データを構成する画素のうち上記変換後の色域に属する画素を抽出する抽出手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 上記色域定義情報は、明度と彩度と色相とについて範囲を定義した情報であり、上記色域変換手段は、色域定義情報に基づいて入力画像データの色空間に依存する情報であって明度と彩度と色相とについて範囲を規定した情報を生成し、当該生成した情報を上記入力画像データの色空間に依存する色域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記色域変換手段は、色域定義情報が定義する色域の各面における特定位置の座標値をそれぞれ入力画像データの色空間に依存する情報に変換するとともに、この変換後の各情報に基づいて上記入力画像データの色空間に依存する色域を規定することを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像処理装置。
4. 上記色域変換手段は、各面の略中心位置の座標値をそれぞれ変換対象とすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 機器依存色空間によって表現された入力画像データを構成する画素のうち所定の条件に該当する画素を抽出する画像処理方法であって、
   特定の色域を機器非依存色空間において定義する色域定義情報を取得し、上記色域定義情報が定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換し、上記入力画像データを構成する画素のうち上記変換後の色域に属する画素を抽出することを特徴とする画像処理方法。
6. 機器依存色空間によって表現された入力画像データを構成する画素のうち所定の条件に該当する画素を抽出する処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
   特定の色域を機器非依存色空間において定義する色域定義情報を取得する色域取得機能と、
   上記色域定義情報が定義する色域を入力画像データの色空間に依存する色域に変換する色域変換機能と、
   上記入力画像データを構成する画素のうち上記変換後の色域に属する画素を抽出する抽出機能とを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

Images