JP2011109479A - Color control method, and image processing apparatus employing the same - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、例えば、カラープリンタなどによる出力物の色調やモニタ表示の色調を調整する色調整方法及びその方法を用いた画像処理装置に関する。 The present invention relates to a color adjustment method for adjusting the color tone of an output product or a monitor display color tone by a color printer or the like, and an image processing apparatus using the method.
近年、インクジェットプリンタによる画像処理技術はより高性能になってきている。具体的には、記録に用いられるインク液滴のサイズがより小さくなり、記録ヘッドの走査方法の改善がなされ、インクそのものが改良されている等である。このような高性能化に伴い、画像の粒状性や光沢性が向上し、銀塩写真のような高品位な画像を実現することが可能となってきている。 In recent years, image processing techniques using ink jet printers have become more sophisticated. Specifically, the size of ink droplets used for recording is smaller, the scanning method of the recording head is improved, and the ink itself is improved. With such high performance, the granularity and glossiness of images have improved, and it has become possible to realize high-quality images such as silver salt photographs.
そのような高品位な画像が要求される市場の1つとして、ファインアートと呼ばれる市場がある。ファインアート市場では、先述のインクジェットプリンタの技術を用いて、コンピュータによって作成されたデジタルアート画像を記録する。記録された画像は絵画と同様に扱われ、価値のある著作物として取引される。また文化財保護においても、インクジェットプリンタが使用されている。具体的には、価値ある文化財としての絵画、屏風などの複製画(レプリカ)を作成し、美術館や学校等で展示したり保管するなどのことが行なわれている。 One market that requires such high-quality images is a market called fine art. In the fine art market, a digital art image created by a computer is recorded using the above-described ink jet printer technology. The recorded images are treated like paintings and traded as valuable works. Inkjet printers are also used for cultural property protection. Specifically, paintings as valuable cultural properties, replicas such as folding screens (replicas), etc., are exhibited and stored at museums and schools.
従来、この種の複製画の作成方法として、高性能デジタルカメラを用いて原画となる文化財を高精細に撮影し、撮影したデータに対して画像編集ソフトを用いて色調調整を繰り返し、原画の色に近づけた複製画をプリンタで出力する方法が用いられてきた。こうした画像編集ソフトを用いた色調調整は、作業者の力量に左右されることが多く、高度な知識と熟練した技術を要した。その色調調整では、例えば、以下のような工程が実行される。即ち、1.複製画像データをプリンタで印刷して複製物を生成する。2.原画と複製物の色調の違いを主観評価により比較する。3.比較結果から色味の調整方向と調整量を推定する。4.推定した調整を出力画像データに適用する。5.調整した出力画像データを印刷して複製物を生成する。そして、6.色調の差が十分少なくなるまで2〜5の工程を反復する。
Conventionally, as a method of creating this type of duplicate image, a high-quality digital camera is used to photograph the cultural asset that is the original image with high definition, and color adjustment is repeatedly performed on the captured data using image editing software. A method of outputting a duplicate image close to color by a printer has been used. Color tone adjustment using such image editing software often depends on the ability of the operator and requires advanced knowledge and skill. In the color tone adjustment, for example, the following steps are executed. That is: The duplicate image data is printed by a printer to generate a duplicate. 2. Compare the color difference between the original and the reproduction by subjective evaluation. 3. The direction and amount of color adjustment are estimated from the comparison result. 4). Apply the estimated adjustments to the output image data. 5. Print the adjusted output image data to generate a duplicate. And 6.
このような反復型の調整方法では、主観評価に基づき色味の調整方向と調整量を推定必要がある。この推定は色味に関する経験・知識、熟練した技術が必要であり、初心者や経験の浅い作業者には困難であるという問題があった。さらに熟練者であっても反復が必要であり、多くの手間を要するという問題があった。 In such an iterative adjustment method, it is necessary to estimate a color adjustment direction and an adjustment amount based on subjective evaluation. This estimation requires experience and knowledge about color and skill, and is difficult for beginners and inexperienced workers. Furthermore, there is a problem that even a skilled person needs repetition and requires a lot of work.
こうした問題に対応するため、より簡便に色調を調整する方法としてバリエーションプリントと呼ばれる方法が開示されている。例えば、特許文献1に開示されているバリエーションプリントでは、元画像を所定サイズに縮小し、色調を様々に変化させ、1枚の用紙にレイアウト印刷することで、最終出力として最も好ましい色調を容易に選択できるようにしている。また、特許文献2に開示されているバリエーションプリントでは、最終出力に近いイメージで出力を様々な色調に変化させた場合の色調確認を行えるような方法を提案している。これらいずれの方法も、画像の色調を様々に変化させたバリエーションプリントの出力結果から所望の色調を判定するためのものである。
In order to cope with such a problem, a method called variation printing has been disclosed as a method for more easily adjusting the color tone. For example, in the variation print disclosed in
しかしながら上記従来の方法では以下のような問題があった。 However, the conventional method has the following problems.
即ち、画像の色調を段階的に変化させる際、色調調整の調整ステップが大きいと、複数のサンプル出力の中間的な色調が所望の色調となる可能性が高くなる。こうした場合、所望の色調付近でさらに細かな調整ステップを設定し、複数のサンプルを出力して色調を再確認して適切な調整値に絞り込む必要が生じる。この結果、多段階の調整値設定やサンプル出力が必要となり、多くの手間や時間を要してしまう。また、多くの用紙や色材(インクトナー)を消費してしまう。 That is, when the color tone of the image is changed stepwise, if the adjustment step of the color tone adjustment is large, there is a high possibility that an intermediate color tone of a plurality of sample outputs becomes a desired color tone. In such a case, it is necessary to set a finer adjustment step near the desired color tone, output a plurality of samples, reconfirm the color tone, and narrow down to an appropriate adjustment value. As a result, multi-stage adjustment value setting and sample output are required, which requires much effort and time. In addition, a lot of paper and color materials (ink toner) are consumed.
一方、画像の色調を段階的に変化させる際、はじめから色調調整の調整ステップを細かく設定すると非常に多くのサンプル出力を行わなければならず、同様に、その出力や判定に手間や時間を要したり、非常に多くの用紙や色材(インク・トナー)を消費する。 On the other hand, when changing the color tone of an image step by step, if the adjustment steps of the color tone adjustment are set finely from the beginning, a very large number of sample outputs must be performed. Or consumes a large amount of paper and color materials (ink and toner).
また、原画と色調調整サンプルを目視で何度も比較を行なっている間に、主観による比較感覚が徐々に麻痺し、近似した複数のサンプルのうちどれが原画に最も近いのかを正しく判定できなくなってくるという感覚上の問題がある。これは原画に対して色調が近い複数のサンプルを比較する際に特に顕著となり、色調の最終的な絞り込みの際に問題となることが多い。 In addition, while comparing the original image with the color adjustment sample many times visually, the subjective sense of comparison gradually paralyzes, making it impossible to correctly determine which of the approximated samples is closest to the original image. There is a sensory problem of coming. This is particularly noticeable when comparing a plurality of samples whose color tone is close to that of the original image, and often becomes a problem when finally narrowing down the color tone.
本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、誰でも容易に色調整を行うことができる色調整方法及びその方法を適用した画像処理装置を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above-described conventional example, and an object thereof is to provide a color adjustment method in which anyone can easily perform color adjustment and an image processing apparatus to which the method is applied.
上記目的を達成するために本発明の色調整方法は次のような構成からなる。 In order to achieve the above object, the color adjustment method of the present invention has the following configuration.
即ち、画像処理装置によって画像処理された出力画像の色調を調整する色調整方法であって、前記画像処理装置が色調の調整対象となる前記出力画像の原画の画像データを入力する第1入力工程と、前記出力画像を色調を調整するための複数の調整候補値を設定する設定工程と、前記第1入力工程において入力された画像データに対して、前記設定工程において設定された複数の調整候補値をそれぞれ適用し、前記複数の調整候補値がそれぞれ適用された画像データに基づいて複数のサンプル画像を出力機器に出力する第1出力工程と、作業者による前記原画と前記第1出力工程において出力された前記複数のサンプル画像の比較による色調の主観的判定の結果を入力する第2入力工程と、前記第2入力工程において入力された判定の結果を数値化する数値化工程と、前記数値化工程において数値化された判定の結果に基づいて、色調調整値を算出する算出工程と、前記第1入力工程において入力された画像データに対して、前記算出工程において算出された色調調整値を適用して、前記色調調整値が適用された画像データに基づいて画像を前記出力機器に出力する第2出力工程とを有することを特徴とすることを特徴とする。 That is, a color adjustment method for adjusting the color tone of an output image image-processed by an image processing device, wherein the image processing device inputs image data of an original image of the output image to be color tone adjusted. A setting step for setting a plurality of adjustment candidate values for adjusting the color tone of the output image, and a plurality of adjustment candidates set in the setting step for the image data input in the first input step A first output step of applying each value and outputting a plurality of sample images to an output device based on the image data to which the plurality of adjustment candidate values are applied, respectively, and the original image and the first output step by an operator A second input step of inputting a result of subjective judgment of color tone by comparing the plurality of output sample images; and a result of the determination input in the second input step. For the image data input in the first input step, the calculation step for calculating the tone adjustment value based on the result of the determination converted into a numerical value in the numericalization step, And a second output step of applying the color adjustment value calculated in the calculation step and outputting an image to the output device based on the image data to which the color adjustment value is applied. And
また他の発明によれば、その方法を適用した画像処理装置を備える。 According to another invention, an image processing apparatus to which the method is applied is provided.
従って本発明によれば、最適な色調調整値を求めるために、画像の色調を段階的に変化させる際、複数出力の中間的な色調が所望の色調となる場合であっても、その周辺の判定結果に基づき中間位置に相当する色調調整量を求めることができるという効果がある。 Therefore, according to the present invention, when the color tone of an image is changed stepwise in order to obtain the optimum color tone adjustment value, even if the intermediate color tone of a plurality of outputs becomes a desired color tone, There is an effect that the color tone adjustment amount corresponding to the intermediate position can be obtained based on the determination result.
従って、色調調整幅のステップを細かく設定する必要がなく、色調調整幅のステップが大きくても色調調整値を絞り込むための再出力も不要となる。これにより、判定用のサンプル画像の出力数が減少するので、作業者の判定作業の手間や作業時間を低減できる。 Accordingly, it is not necessary to set the step of the color tone adjustment range in detail, and even if the step of the color tone adjustment range is large, it is not necessary to re-output to narrow down the color tone adjustment value. As a result, the number of output sample images for determination is reduced, so that the labor and time required for the operator's determination work can be reduced.
さらに判定用サンプル画像をプリンタに出力する場合には、出力サンプルの数を減らすことにつながり、用紙や色材(インク・トナー)の消費量を低減することができる。 Further, when the determination sample image is output to the printer, the number of output samples is reduced, and the consumption of paper and color materials (ink / toner) can be reduced.
さらに本発明によれば、原画とサンプル画像との色調の比較判定は主観的な判定でよいので、必ずしも高度な知識や熟練した技術を有していない人が作業をしても容易に調整値を求めることができるという利点がある。 Furthermore, according to the present invention, since the determination of color tone comparison between the original image and the sample image may be a subjective determination, the adjustment value can be easily adjusted even by a person who does not necessarily have advanced knowledge or skill. There is an advantage that can be obtained.
さらに、簡易な主観的判定であれば、サンプルを注視して比較している間に主観による比較感覚が徐々に麻痺し、近似した複数のサンプルのうちどれが原画に最も近いのかを正しく判定できなくなるという感覚上の問題を低減することも可能になる。 Furthermore, with simple subjective judgment, the subjective sense of comparison gradually paralyzes while gazing at the samples, and it is possible to correctly determine which of the approximated samples is closest to the original picture. It is also possible to reduce the sensory problem of disappearance.
以下添付図面を参照して本発明の好適な実施例について、さらに具体的かつ詳細に説明する。なお、以下の実施例で開示する構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described more specifically and in detail with reference to the accompanying drawings. The configurations disclosed in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the illustrated configurations.
図1は本発明の色調調整方法を適用する画像処理システムの構成を示すブロック図である。図1において、101はパーソナルコンピュータ(以下、PC)、102はキーボード、103はディスプレイモニタ、104は高精細カラープリンタ(以下、プリンタ)、105は高精細のデジタルカメラ、106はフラットベットスキャナである。デジタルカメラ105はPC101に接続され、デジタルカメラ105で撮影した画像データはPC101に取り込むことができる。ここで、プリンタやディスプレイモニタ(以下、ディスプレイ)は以下に説明する色調整における画像の出力機器となる。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an image processing system to which the color tone adjustment method of the present invention is applied. In FIG. 1, 101 is a personal computer (hereinafter PC), 102 is a keyboard, 103 is a display monitor, 104 is a high-definition color printer (hereinafter printer), 105 is a high-definition digital camera, and 106 is a flatbed scanner. . The
次に、図1に示すような構成のシステムを用いた2つの実施例について説明する。 Next, two embodiments using the system configured as shown in FIG. 1 will be described.
この実施例では、絵画などの美術品を原画として、カラープリンタで原画の複製物を作成する場合を例に取り、本発明の色調整方法の適用例を説明する。 In this embodiment, an example of application of the color adjustment method of the present invention will be described by taking as an example a case where a copy of an original image is created by a color printer using an artwork such as a picture as an original image.
図2は本発明の実施例1に従う色調調整処理を示すフローチャートである。図1に示すパーソナルコンピュータ101上で動作するプログラムが図2のフローチャートに示す処理を実行する。
FIG. 2 is a flowchart showing the color tone adjustment processing according to the first embodiment of the present invention. A program operating on the
ステップS10では、デジタルカメラ105により絵画などの原画(不図示)を撮影することにより得られた画像データをPC101に入力する(第1入力)。PC101に入力された画像データは公知のカラーマッチング技術により、概ね原画に近い色味に色変換されて、出力用画像データの準備が完了する。こうしたカラーマッチング技術では、原画を撮影する際の照明の条件やデジタルカメラの色設定にあわせて、あらかじめ適切なカラープロファイル(色変換テーブル)しておく。このカラープロファイルにより画像データを変換することにより、概ね適切な色味に調整された画像データを生成するのが一般的である。
In step S10, image data obtained by photographing an original image (not shown) such as a picture with the
なお、デジタルカメラで撮影した被写体とプリンタで出力した出力物の色味を近似させるためのカラープロファイル作成方法として、様々な公知技術や市販のツールがある。しかし、実際に被写体とプリンタ出力物の色味が、上記カラーマッチング技術で満足のいくレベルに達することは少なく、実際には作業者による色味の微調整が必要になることが多い。 Note that there are various known techniques and commercially available tools as color profile creation methods for approximating the color of a subject photographed with a digital camera and the color of an output output by a printer. However, the color tone of the subject and the printer output actually does not reach a satisfactory level with the above color matching technology, and in fact, the operator often needs to finely adjust the color tone.
ステップS20では、複数の色調調整候補値の設定を行う。色調調整候補値とは、ある色調整を行う色空間において、調整対象の画像の色調を変化させるための数値の組み合わせである。色調調整を行う色空間としては、単純にRGBを使用しても良いが、より好適にはCIE(国際照明委員会)が定めたCIE CAM97やCIE LAB、CIE LUVなどが人間の知覚特性に近く好ましい。従って、この実施例ではCIE LABを採用した場合を説明する。 In step S20, a plurality of color tone adjustment candidate values are set. The color tone adjustment candidate value is a combination of numerical values for changing the color tone of an image to be adjusted in a color space in which a certain color adjustment is performed. As a color space for color tone adjustment, RGB may be simply used, but CIE CAM97, CIE LAB, CIE LUV, etc. defined by the CIE (International Commission on Illumination) are more suitable for human perception characteristics. preferable. Therefore, in this embodiment, a case where CIE LAB is adopted will be described.
CIE LABの場合、各色成分を表す3つの軸L*,a*,b*のそれぞれについて色調調整範囲と色調調整ステップを設定する。例えば、以下のような数値を設定する。 In the case of CIE LAB, a color tone adjustment range and a color tone adjustment step are set for each of the three axes L *, a *, and b * representing each color component. For example, the following numerical values are set.
L*の調整範囲を−4〜+4、L*の調整ステップを2とし、
a*の調整範囲を−4〜+4、a*の調整ステップを2とし、
b*の調整範囲を−4〜+4、b*の調整ステップを2とする。
The adjustment range of L * is -4 to +4, the adjustment step of L * is 2,
The adjustment range of a * is -4 to +4, the adjustment step of a * is 2,
The adjustment range of b * is −4 to +4, and the adjustment step of b * is 2.
これは(L*,a*,b*)に対する調整量(dL*,da*,db*)からなる調整色空間を想定した場合、図3に示すような立方体として調整範囲を設定することになる。図3において、黒丸で示した格子点の位置が色調調整候補値となる。この場合、
(L*調整段数)×(a*調整段数)×(b*調整段数)=5×5×5=125
のように、125通りの色調調整候補値が設定される。多くの場合、この例のようにL*,a*,b*の各軸で±4の範囲で調整を行えば、微妙な色調調整としては十分である。
This assumes that an adjustment range is set as a cube as shown in FIG. 3 assuming an adjustment color space consisting of adjustment amounts (dL *, da *, db *) with respect to (L *, a *, b *). Become. In FIG. 3, the position of the grid point indicated by a black circle is a color tone adjustment candidate value. in this case,
(L * number of adjustment steps) × (a * number of adjustment steps) × (b * number of adjustment steps) = 5 × 5 × 5 = 125
As described above, 125 color tone adjustment candidate values are set. In many cases, if the adjustment is performed in the range of ± 4 on each of the L *, a *, and b * axes as in this example, it is sufficient for fine color adjustment.
また、明度方向の調整が必要ない場合にはL*は変化させる必要がない。この場合には
(L*調整段数)×(a*調整段数)×(b*調整段数)=1×5×5=25
のように、図4に示すような25通りが色調調整候補値となる。
Further, L * does not need to be changed when adjustment in the brightness direction is not required. In this case, (L * number of adjustment steps) × (a * number of adjustment steps) × (b * number of adjustment steps) = 1 × 5 × 5 = 25
As shown in FIG. 4, 25 color tone adjustment candidate values as shown in FIG.
図4に示すような色調調整範囲は、ステップS10でのカラープロファイルの精度や完成度、プリンタやデジタルカメラの変動特性、照明の変動特性、プリンタで使用するインクと作品の色材の分光特性の違いなどの様々なファクタに応じて異なる場合がある。従って、状況に応じて色調調整範囲と色調調整ステップをユーザがキーボード102を介して直接入力できるようにしても良い。この場合、キーボード102を介して入力される情報をPC101で入力処理するプログラムが、色調調整候補値設定の処理を担当する。
The color tone adjustment range as shown in FIG. 4 includes the accuracy and completeness of the color profile in step S10, the fluctuation characteristics of the printer and digital camera, the fluctuation characteristics of illumination, the spectral characteristics of the ink used in the printer and the color material of the work. May vary depending on various factors such as differences. Accordingly, the user may be able to directly input the color tone adjustment range and the color tone adjustment step via the
ステップS30では、ステップS20で設定した複数の色調調整候補値をステップS10で生成した画像データに適用する。 In step S30, the plurality of color tone adjustment candidate values set in step S20 are applied to the image data generated in step S10.
即ち、デジタルカメラ105で撮影した画像データがRGBデータである場合、公知の演算によりRGBからCIE LAB空間で表現される画像データに変換する。次に、ステップS20で設定した色調調整候補値の一つを、CIE LAB色空間上で画像データに加算する。例えば、色調調整候補値(dL*,da*,db*)の一つが(−4,−4,−4)であれば、画像データの全画素のL*,a*,b*成分各値から4を減算する。次に、CIE LAB空間で表現された画像データを公知の演算によりRGB空間で表現される画像データに変換して、一つの色調調整候補画像データが生成される。こうした処理を、全ての色調調整候補値に対して行い、複数の色調調整候補画像データを生成する。色調調整候補値が75通りの場合には、75組の画像データが生成されることになる。もちろん色調調整値が(0,0,0)となる場合には画像データの変換を行う必要はない。
That is, when the image data captured by the
ステップS40では、ステップS30で生成した複数の色調調整候補画像データの全てをプリンタ104で出力する(第1出力)。色調調整候補値が75通りの場合には、75枚のサンプル画像が出力されることになる。作業者は出力された全ての出力サンプル(出力画像)と原画を目視比較して、その近似度を判定する。この際、その近似度を厳密に判定する必要はなく、簡易な主観的な判定でよい。例えば、“異なる”/“近い”の2段階、あるいは、“異なる”/“近い”/“かなり近い”の3段階などである。例えば、図5に示すようなマークシートを予め用意しておき、マークを塗りつぶすことで、各画像に対する判定結果を記録しておくのである。 In step S40, all of the plurality of tone adjustment candidate image data generated in step S30 are output by the printer 104 (first output). When there are 75 color tone adjustment candidate values, 75 sample images are output. The operator visually compares all output samples (output images) and the original image to determine the degree of approximation. At this time, it is not necessary to strictly determine the degree of approximation, and simple subjective determination may be used. For example, there are two stages “different” / “close” or three stages “different” / “close” / “pretty close”. For example, a mark sheet as shown in FIG. 5 is prepared in advance, and the determination result for each image is recorded by painting the mark.
ステップS50では作業者の判定結果をPC101に入力する(第2入力)。この実施例では、例えば、図5に示したようなマークシートに記録した判定結果を、フラットベットスキャナ106で画像データとして読み取る。この画像データはPC101に入力され、PC101で動作する判定結果入力プログラムによりマークシート画像を解析する。
In step S50, the operator's determination result is input to the PC 101 (second input). In this embodiment, for example, the determination result recorded on the mark sheet as shown in FIG. 5 is read as image data by the
なお、システム構成としてフラットベットスキャナを備えない場合は、作業者は目視比較した判定結果を、その都度キーボード102からPC101に入力しても良い。この場合、PC101上で動作するキーボード入力を処理するプログラムが判定結果入力の処理を担当する。
When the system configuration does not include a flat bed scanner, the operator may input the result of visual comparison from the
なお、色調の判定をより正確に行う方法として次のような方法もある。即ち、色調判定を行う出力サンプルの順番を、ランダム、疑似ランダム、或は、判定順序で前後となる画像を色調調整値の相関が少ない順番とする方法である。この背景には、ランダムではなく段階的に色調が変化する順番で色調判定を繰り返していくと、判定に対して感覚的なヒステリシスが発生し、判定結果が全体にわずかにシフトしてしまうという問題が発生することが挙げられる。従って、判定を行うサンプル画像の出力順序を、ランダム、疑似ランダム、或は、判定順序で前後となる画像を色調調整値の相関が少ない順番とすると、このような感覚的なヒステリシスの影響を防止することができる。 There are the following methods for more accurately determining the color tone. In other words, the order of output samples for color tone determination is random, pseudo-random, or an image that precedes and follows the determination sequence in order of little correlation of color tone adjustment values. Against this background, there is a problem that if the tone judgment is repeated in an order that changes the tone gradually instead of random, a sensory hysteresis occurs for the judgment, and the judgment result slightly shifts to the whole. Is generated. Therefore, if the output order of the sample images to be judged is random, pseudo-random, or the order of the order in which the correlation of the color tone adjustment values is low in the order of the judgment order, such sensory hysteresis is prevented. can do.
この場合、作業上の負荷やミスを低減するため、順番の入れ替えはPC101内部で実施するのが望ましい。即ち、PC101において、色調調整候補画像をプリンタから印刷する順番をランダム、疑似ランダム、或は、判定順序で前後となる画像を色調調整値の相関が少ない順番に並べ替えて出力する。そして、作業者は出力されたそのままの順番で判定を行い、マークシートには判定したそのまま順番で結果を記録する。次に、PC101ではマークシートから結果を読み取った複数の判定結果に対して、プリンタ出力時の並べ替えを元に戻すように並べ替える。このようにすることにより、作業者の負担やミスを防止しつつ、感覚的なヒステリシスの問題を低減することができる。
In this case, in order to reduce work load and mistakes, it is desirable that the order change be performed inside the
ステップS60では、判定結果の各段階に対して後の計算に用いる重み値を設定する。例えば、判定の段階数が“異なる”/“近い”のような2段階であれば、重み値はそれぞれ0と1で良い。また、判定の段階数が“異なる”/“近い”/“かなり近い”のような3段階であれば、重み値は、異なるを0、近いを1、かなり近いを3といった値に設定する。 In step S60, a weight value used for later calculation is set for each stage of the determination result. For example, if the number of determination levels is “different” / “close”, the weight values may be 0 and 1, respectively. Further, if the number of determination stages is three stages such as “different” / “close” / “pretty close”, the weight value is set to a value such as 0 for different, 1 for close, and 3 for fairly close.
ここで、“異なる”以外の各判定段階に対する重み値の設定比率を検討する。この比率は判断の際の程度を表現する“近い”、“かなり近い”などの感覚的な印象に概ね比例した値となるのが望ましい。ただし、感覚を数値化するのは一般的に困難であるので、ある程度の実証実験に基づき最適な値を求めておくのが現実的である。 Here, the setting ratio of the weight value for each determination stage other than “different” is examined. This ratio is preferably a value that is roughly proportional to a sensory impression such as “close” or “substantially close” that expresses the degree of judgment. However, since it is generally difficult to quantify the sensation, it is realistic to obtain an optimal value based on some demonstration experiment.
発明者の検討によれば、“近い”と“かなり近い”という用語に基づく判定に対する重み付け比率として、1:2、或は、1:3程度の値を設定しておくと、概ね良好な判定結果が得られている。この重み値は、PC101で動作するプログラムとして予め登録された値を用いても良いし、キーボード102を介して作業者が重み値を調整できるようにしても良い。この場合、重み値のキーボード入力を処理するプログラムが、重み設定の処理を担当する。
According to the inventor's study, if a value of 1: 2 or about 1: 3 is set as a weighting ratio for the determination based on the terms “close” and “substantially close”, the determination is generally good. The result is obtained. As this weight value, a value registered in advance as a program operating on the
ステップS70では色調調整値を算出する。色調調整値は、ステップS50で入力された判定結果とステップS60で設定された重み値とに基づき、数1、数2、数3の式を用いて計算する。 In step S70, a color tone adjustment value is calculated. The color tone adjustment value is calculated using the formulas (1), (2), and (3) based on the determination result input in step S50 and the weight value set in step S60.
ここで、Nは色調調整候補の総数(出力サンプル数)、j(i)はi番目の色調調整出力サンプルに対する判定結果を数値で表したものであり、例えば、“異なる”には1を、“近い”には2を、“かなり近い”には3を割り当てる。w(n)は各判定結果に対する重み値であり、先の設定例を反映させる場合、w(1)=0、w(2)=1、w(3)=3を割り当てる。また、dL*(i)はi番目の色調調整出力サンプル生成時のL*の調整量、da*(i)はi番目の色調調整出力サンプル生成時のa*の調整量、db*(i)はi番目の色調調整出力サンプル生成時のb*の調整量である。 Here, N is the total number of color tone adjustment candidates (number of output samples), j (i) is a numerical value representing the determination result for the i th color tone adjustment output sample. Assign 2 to “close” and 3 to “close”. w (n) is a weight value for each determination result, and w (1) = 0, w (2) = 1, and w (3) = 3 are assigned to reflect the previous setting example. DL * (i) is the adjustment amount of L * when the i th color adjustment output sample is generated, da * (i) is the adjustment amount of a * when the i th color adjustment output sample is generated, and db * (i ) Is the adjustment amount of b * when the i th color tone adjustment output sample is generated.
数1、数2、数3で得られる色調調整値は、色調調整色空間において各判定結果に対応した重み値を各調整座標に分布させた場合の重心に相当する。図6はa*,b*の2次元平面上での調整量の算出を説明する図である。図6において、各色調調整候補値に対応する座標上に、判定結果の例を白丸、黒丸(小)、黒丸(大)としてプロットしている。ここで、白丸、黒丸(小)、黒丸(大)はそれぞれ、“異なる”、“近い”、“かなり近い”を表す。
The color tone adjustment values obtained by
これらの判定結果、“異なる”、“近い”、“かなり近い”に対して、それぞれ重み値として、0、1、3を割り当てる。そして、数1、数2の計算を適用すると、“近い”、“かなり近い”で表現される略円形の重心位置となる点Aの座標(da*Adj,db*Adj)が、(1.2, 0.9)のように算出される。なお、a*, b*方向などの二次元空間において調整を行う場合には、最低でも“異なる”以外の判定結果が3つ以上必要になる。色調調整空間が2次元であって、“異なる”以外の判定結果が2つ以下の場合には、適切な判定結果が得られていない可能性があるためエラーとして処理するのが望ましい。
As a result of these determinations, 0, 1, and 3 are assigned as weight values to “different”, “close”, and “substantially close”, respectively. Then, by applying the calculations of
図6はda*−db*の2次元平面で色調調整を行う場合を説明したものである。これをL*軸方向に拡張する。この場合、“近い”、“かなり近い”で表現される略球体の重心位置の座標(dL*Adj,da*Adj,db*Adj)は、数1、数2、数3により算出される。このように算出された重心位置の座標が、最終的な色調調整値となる。 FIG. 6 illustrates a case where color tone adjustment is performed on a two-dimensional plane of da * -db *. This is expanded in the L * axis direction. In this case, the coordinates (dL * Adj , da * Adj , db * Adj ) of the center of gravity of the substantially spherical body expressed as “near” and “substantially close” are calculated by equations 1, 2, and 3. The coordinates of the gravity center position calculated in this way become the final color tone adjustment value.
なお、この実施例では厳密に重心位置を求める例を説明したが、例えば、判定を“異なる”/“近い”などの2段階で表現する場合に、“近い”という判定の分布範囲の中心座標を調整位置として求めても良い。この場合、重心位置を求める場合よりも精度は落ちる可能性があるが、計算は簡略化できるという利点がある。また、概ね重心や中心位置を求めることが可能なら、その計算は厳密に数1、数2、数3に従う必要はない。
In this embodiment, an example in which the position of the center of gravity is strictly determined has been described. For example, when the determination is expressed in two stages such as “different” / “close”, the center coordinates of the distribution range of determination “close” May be obtained as the adjustment position. In this case, the accuracy may be lower than when the center-of-gravity position is obtained, but there is an advantage that the calculation can be simplified. Further, if it is possible to obtain the center of gravity and the center position in general, the calculation does not need to strictly follow the
ステップS80では、ステップS70で求めた色調調整値をステップS10で生成した画像データに適用する。デジタルカメラ105で撮影した画像データがRGB画像データである場合、公知の演算によりRGB画像データをCIE LAB空間で表現されるLAB画像データに変換する。そして、ステップS70で求めた色調調整値(dL*Adj,da*Adj,db*Adj)をLAB画像データに加算する。その後、再びLAB画像データを公知の演算によりRGB画像データに変換して、色調調整画像データが生成される。
In step S80, the color tone adjustment value obtained in step S70 is applied to the image data generated in step S10. When the image data captured by the
最後に、ステップS90で、ステップS80で生成した色調調整画像データをプリンタ104に出力する(第2出力)。このようにして、色調調整された出力結果(出力画像)が得られ、これが原画の複製物となる。 Finally, in step S90, the color tone adjusted image data generated in step S80 is output to the printer 104 (second output). In this way, an output result (output image) whose color tone has been adjusted is obtained, which becomes a duplicate of the original image.
以上説明した実施例によれば、複数出力の中間的な色調が所望の色調となる場合であってもその周辺の判定結果に基づき中間位置に相当する色調調整量を求めることができる。従って、色調調整幅のステップを細かく設定する必要がなく、色調調整幅のステップが大きくても色調調整値を絞り込むための再出力も不要である。これにより、判定用出力の数を削減でき、作業者の判定作業の手間や作業時間を低減することができる。さらに、判定用出力サンプルの出力数を減らすことにつながり、用紙や色材(インクやトナー)の消費量を低減することが可能となる。 According to the embodiment described above, even when the intermediate color tone of a plurality of outputs becomes a desired color tone, the color tone adjustment amount corresponding to the intermediate position can be obtained based on the peripheral determination result. Accordingly, it is not necessary to set the step of the color tone adjustment range in detail, and even if the step of the color tone adjustment range is large, there is no need for re-output to narrow down the color tone adjustment value. Thereby, the number of outputs for determination can be reduced, and the labor and time of determination work of an operator can be reduced. In addition, the number of output samples for determination is reduced, and the consumption of paper and color materials (ink and toner) can be reduced.
さらに、この実施例によれば、色味の目視比較の判定は簡易な主観的判定でよいので、必ずしも高度な知識や熟練した技術を有していない人であっても容易に作業を行うことができる。つまり、誰でも調整値を求めることが可能になる。さらに、複数の画像の判定順序を変更することで、サンプルの比較中に主観による比較感覚が徐々に麻痺し、近似した複数のサンプルのうちどれが原画に最も近いのかを正しく判定できなくなるという感覚上の問題を低減することも可能になる。 Furthermore, according to this embodiment, since the judgment of visual comparison of the colors may be a simple subjective judgment, even a person who does not necessarily have advanced knowledge or skill can easily work. Can do. That is, anyone can obtain the adjustment value. Furthermore, by changing the judgment order of multiple images, the subjective sense of comparison gradually paralyzes during sample comparison, making it impossible to correctly determine which of the approximated samples is closest to the original image. It is also possible to reduce the above problem.
実施例2では、絵画などの美術品を原画として、ディスプレイモニタ上に原画の複製を正確に出力する場合を例にとり、本発明の色調整方法の適用する例を説明する。なお、この実施例ではディスプレイモニタ103への表示に基づいて色調調整を行うので、ディスプレイモニタ103は市販のキャリブレーションツールなどを用いて、適切にキャリブレーションされているのが望ましい。また、ディスプレイモニタ103の脇に原画を配置しておき、モニタ表示と原画を並べて比較できるようにしておく。
In the second embodiment, an example in which the color adjustment method of the present invention is applied will be described, taking as an example a case where a copy of an original image is accurately output on a display monitor using a work such as a picture as an original image. In this embodiment, since the color tone adjustment is performed based on the display on the
図7は本発明の実施例2に従う色調調整処理を示すフローチャートである。図1に示すパーソナルコンピュータ101上で動作するプログラムが図7のフローチャートに示す処理を実行する。
FIG. 7 is a flowchart showing a color tone adjustment process according to the second embodiment of the present invention. A program operating on the
ステップS101では、デジタルカメラ105により絵画などの原画(不図示)を撮影することにより得られた画像データをPC101に入力する。この点については、実施例1と同じであるので、重複する説明は省略する。なお、デジタルカメラによる撮影で得られた画像データをディスプレイモニタで表示される画像と近似させるためのカラープロファイル作成方法として、様々な公知技術や市販のツールがある。しかし、実際に被写体とディスプレイモニタ出力の色味が、上記カラーマッチング技術で満足のいくレベルに達することは少なく、実際には作業者による色味の微調整が必要になることが多い。
In step S <b> 101, image data obtained by photographing an original image (not shown) such as a picture with the
ステップS102では、複数の色調調整候補値の設定を行なう。色調調整候補値は、ある色調整を行う色空間において、対象画像の色調を変化させるための数値の組み合わせである。色調調整を行う色空間として、ここでは多くのデジタルカメラやディスプレイモニタで用いられるRGB色空間を使用する。 In step S102, a plurality of tone adjustment candidate values are set. The color tone adjustment candidate value is a combination of numerical values for changing the color tone of the target image in a color space in which a certain color adjustment is performed. Here, the RGB color space used in many digital cameras and display monitors is used as a color space for color tone adjustment.
RGBの場合、各色成分を表す3つの軸R,G,Bのそれぞれについて色調調整範囲と色調調整ステップを設定する。例えば、以下の条件を満たす範囲の調整値を設定する。 In the case of RGB, a color tone adjustment range and a color tone adjustment step are set for each of the three axes R, G, and B representing each color component. For example, an adjustment value in a range that satisfies the following conditions is set.
r=16とし、
Rの調整範囲を−r〜+r、Rの調整ステップを4とし、
Gの調整範囲を−r〜+r、Gの調整ステップを4とし、
Bの調整範囲を−r〜+r、Bの調整ステップを4とし、
条件: √(dR*dR+dG*dG+dB*dB)≦rとする。
r = 16,
The R adjustment range is -r to + r, the R adjustment step is 4,
The adjustment range of G is -r to + r, the adjustment step of G is 4,
The adjustment range of B is -r to + r, the adjustment step of B is 4,
Condition: √ (dR * dR + dG * dG + dB * dB) ≦ r.
これは(R,G,B)に対する調整量(dR,dG,dB)からなる調整色空間を想定した場合、dR,dG,dB各軸において±16の範囲内で4ステップごとに構成される格子点のうち、原点からの距離が16以内に収まる格子点を調整量と定めている。これを分かりやすいように、dB=0であるときのdR−dG平面で示したものが図8である。図8において黒丸で示した格子点の位置が色調調整候補値となる。dB=0であるときのdR−dG平面上では、色調調整候補値は49個である。これを(dR,dG,dB)の立体空間に拡張した場合には、色調調整候補値は257個となる。 When an adjustment color space consisting of adjustment amounts (dR, dG, dB) with respect to (R, G, B) is assumed, this is configured every 4 steps within a range of ± 16 on each axis of dR, dG, dB. Among the lattice points, the lattice point whose distance from the origin is within 16 is defined as the adjustment amount. For easy understanding, FIG. 8 shows a dR-dG plane when dB = 0. In FIG. 8, the positions of the grid points indicated by black circles are the color tone adjustment candidate values. On the dR-dG plane when dB = 0, there are 49 color tone adjustment candidate values. When this is expanded to a three-dimensional space of (dR, dG, dB), there are 257 tone adjustment candidate values.
こうした色調調整範囲や色調調整ステップはユーザがキーボード102を介して直接入力しても良い。この場合、PC101上で動作するキーボード入力を処理するプログラムが、色調調整候補値設定の処理を担当する。
Such a color tone adjustment range and a color tone adjustment step may be directly input by the user via the
ステップS103では、PC101内部において複数の色調調整候補値を、ランダム、疑似ランダム、或は、判定順序で前後となる画像を色調調整値の相関が少ない順序に並べ替える。ステップS104では、ステップS103で並べ替えた順番で色調調整候補値をステップS101で生成した画像データに適用する。例えば、色調調整候補値(dR,dG,dB)が(−4,0,−8)であれば、画像データの全画素のRに−4を、Gに0を、Bに−8を加算する。もちろん色調調整値が(0,0,0)となる場合には画像データの変換を行う必要はない。
In step S103, a plurality of tone adjustment candidate values are rearranged in a random order, pseudo-random, or an image before and after in the order of determination in the
ステップS105では、ステップS104で色調調整を行った画像データをモニタ103に表示する。そして、作業者は原画とモニタ103に表示された画像の色調を比較し判定を行う。この際、その近似度を厳密に判定する必要はなく簡易な主観的な判定でよい。例えば、“異なる”/“近い”の2段階、或は、“異なる”/“やや近い”/“近い”の3段階などである。
In step S <b> 105, the image data that has been subjected to the color tone adjustment in step S <b> 104 is displayed on the
ステップS106では、作業者は目視比較した判定結果を、その都度キーボード102を介してPC101に入力する。この場合、PC101上で動作するキーボード入力を処理するプログラムが、判定結果入力の処理を担当する。ステップS107では、すべての色調調整候補値に対する判定が完了したかどうかを調べる。ここで、判定が完了していない色調調整値があると判断されれば、処理はステップS104に戻り、次の色調調整候補値に対する判定を行う。これに対して、すべての色調調整値に対する判定が完了したと判定されれば、処理はステップS108に進む。
In step S <b> 106, the worker inputs the result of the visual comparison to the
ステップS108では、判定結果の各段階に対して、後の計算に用いる重み値を設定する。例えば、判定が“異なる”/“近い”のような2段階判定であれば、重み値はそれぞれ0と1で良い。また、判定が“異なる”/“やや近い”/“近い”のような3段階判定であれば、例えば、重み値は異なるを0に、やや近いを1に、近いを2に設定する。 In step S108, a weight value used for later calculation is set for each stage of the determination result. For example, if the determination is two-step determination such as “different” / “close”, the weight values may be 0 and 1, respectively. Further, if the determination is three-step determination such as “different” / “slightly close” / “close”, for example, different weight values are set to 0, slightly close to 1, and close to 2.
ここで、“異なる”以外の各判定段階に対する重み値の設定比率を検討する。 Here, the setting ratio of the weight value for each determination stage other than “different” is examined.
この比率は実施例1と同様に、判断の程度を表現する“やや近い”、“近い”などの感覚的な印象に概ね比例した値となるのが望ましい。ただし、感覚を数値化するのは一般的に困難なので、ある程度の実証実験に基づき最適な値を求めておくのが現実的である。発明者の検討によれば、“やや近い”と“近い”という用語に基づく判定に対する重み付け比率として、1:2、或は、1:3程度の値を設定しておくと、概ね良好な判定結果が得られている。 As in the first embodiment, this ratio is desirably a value that is generally proportional to a sensory impression such as “slightly close” or “close” that expresses the degree of determination. However, since it is generally difficult to quantify the sensation, it is realistic to obtain an optimal value based on some demonstration experiment. According to the inventor's study, if a value of 1: 2 or about 1: 3 is set as the weighting ratio for the determination based on the terms “slightly close” and “close”, the determination is generally good. The result is obtained.
この重み値は、PC101で動作するプログラムとして予め登録された値を用いても良いし、キーボード102を介して作業者が重み値を調整できるようにしても良い。この場合、PC101上で動作するキーボード入力を処理するプログラムが、重み設定の処理を担当する。
As this weight value, a value registered in advance as a program operating on the
ステップS109では色調調整値を算出する。色調調整値(dRadj,dGadj,dBadj)は、ステップS106で入力された判定結果とステップS108で設定された重み値に基づき数4、数5、数6を用いて計算する。
In step S109, a color tone adjustment value is calculated. The color tone adjustment values (dRadj, dGadj, dBadj) are calculated using
ここで、Nは色調調整候補の総数(出力サンプル数)、j(i)はi番目の色調調整出力サンプルに対する判定結果を数値で表したものであり、例えば、“異なる”には1を、“やや近い”には2を、“近い”には3を割り当てる。w(n)は各判定結果に対する重み値であり、先の設定例を反映させる場合w(1)=0、w(2)=1、w(3)=2を割り当てる。dR(i)はi番目の色調調整出力サンプル生成時のRの調整量、dG(i)はi番目の色調調整出力サンプル生成時のGの調整量、dB(i)はi番目の色調調整出力サンプル生成時のBの調整量である。 Here, N is the total number of color tone adjustment candidates (number of output samples), j (i) is a numerical value representing the determination result for the i th color tone adjustment output sample. 2 is assigned to “slightly close” and 3 is assigned to “close”. w (n) is a weight value for each determination result, and w (1) = 0, w (2) = 1, and w (3) = 2 are assigned to reflect the previous setting example. dR (i) is the R adjustment amount when generating the i th color adjustment output sample, dG (i) is the G adjustment amount when generating the i th color adjustment output sample, and dB (i) is the i th color adjustment. This is the adjustment amount of B when generating the output sample.
数4、数5、数6で得られる色調調整値は、色調調整色空間において各判定結果に対応した重み値を各調整座標に分布させた場合の重心に相当する。図9は説明を容易にするためR,Gの2次元平面を例にとり調整量の算出を説明するための図である。図9では、各色調調整候補値に対応する座標上に、判定結果の例を白丸、黒丸(小)、黒丸(大)としてプロットしている。
The color tone adjustment values obtained by
白丸、黒丸(小)、黒丸(大)はそれぞれ、“異なる”、“やや近い”、“近い”を表し、判定の結果、“異なる”、“やや近い”、“近い”に対して、それぞれ重み値として0,1,2を割り当てる。そして、数4、数5を適用すると、“やや近い”、“近い”で表現される略円形の重心位置となる点Aの座標(dRadj,dBadj)が、(−1.2,−6.3) のように算出される。
White circles, black circles (small), and black circles (large) represent “different”, “slightly close”, and “close”, respectively, and as a result of judgment, “different”, “slightly close”, and “close” 0, 1, 2 are assigned as weight values. Then, when
図9はdR−dBの2次元平面を例に説明しているが、これをdG軸方向に拡張すると、“やや近い”、“近い”で表現される略球体の重心位置の座標(dRadj,dGadj,dBadj)が数4、数5、数6により算出されることになる。このように算出された重心位置の座標が色調調整値となる。なお、概ね重心や中心位置を求めることが可能なら、その計算は厳密に数4、数5、数6に従う必要はない。
FIG. 9 illustrates a two-dimensional plane of dR-dB as an example. When this is expanded in the dG axis direction, the coordinates of the center of gravity of the substantially spherical body expressed as “slightly close” or “close” (dRadj, dGadj, dBAdj) is calculated by
ステップS110では、ステップS109で求めた色調調整値をステップS101で生成した画像データに適用する。即ち、デジタルカメラ105で撮影した画像データのRGB値に対して、ステップS109で求めた色調調整値(dRadj,dGadj,dBadj)を加算して、色調調整画像データを生成する。
In step S110, the color tone adjustment value obtained in step S109 is applied to the image data generated in step S101. That is, the color tone adjustment image data is generated by adding the color tone adjustment values (dRadj, dGadj, dBadj) obtained in step S109 to the RGB values of the image data captured by the
ステップS111では、ステップS110で生成した色調調整画像データをディスプレイモニタ103に出力する。ステップS112では、原画とディスプレイモニタ103に表示された画像の色調を比較する。ここで、表示された画像の色調がOKであれば作業は終了となる。
In step S111, the color tone adjusted image data generated in step S110 is output to the
これに対して、色調調整が不十分であれば、その旨をPC101に入力すると、処理はステップS102に戻り、先に求めた色調調整値(dRadj,dGadj,dBadj)を中心としてその周辺に色調調整候補の範囲を設定する。すでに最適な色調への十分な絞込みは行われているので、色調設定範囲を十分に狭め、色調調整ステップは細かく設定してよい。その後、再設定した複数の色調調整候補値に基づきステップS103〜S111までを再実行する。このように色調調整値の再調整が必要になった場合でも、所望の色調調整値に近い調整値が一回の処理で得られているため、その絞込みに必要な色調調整範囲は大幅に狭めることができる。以上の処理により、ディスプレイモニタ表示の色調を原画に厳密にあわせ込むことができる。
On the other hand, if the color tone adjustment is insufficient, when this is input to the
以上説明したようにこの実施例によれば、複数出力の中間的な色調が所望の色調となる場合であっても、その周辺の判定結果に基づき中間位置に相当する色調調整量を求めることが可能である。従って、色調調整幅のステップを細かく設定する必要がなく、色調調整幅のステップが大きくても良い。また、色調調整値をさらに絞り込む必要が生じた場合でも色調調整範囲を狭め判定負荷を低減することができる。 As described above, according to this embodiment, even when the intermediate color tone of a plurality of outputs becomes a desired color tone, the color tone adjustment amount corresponding to the intermediate position can be obtained based on the determination result in the vicinity. Is possible. Therefore, it is not necessary to set the step of the color tone adjustment range in detail, and the step of the color tone adjustment range may be large. Further, even when it is necessary to further narrow down the color tone adjustment value, it is possible to narrow the color tone adjustment range and reduce the determination load.
さらに、この実施例に従えば、原画と色調調整出力との色味の目視比較の判定は、簡易な主観的な判定、例えば、“異なる”/“近い”の2段階判定、或は、“異なる”/“やや近い”/“近い”の3段階判定などで良い。こうした判定であれば、必ずしも高度な知識や熟練した技術を有していない人であっても容易に作業可能であり、誰でも調整値を求めることが可能である。 Further, according to this embodiment, the determination of the visual comparison of the tint between the original image and the color tone adjustment output is a simple subjective determination, for example, a two-step determination of “different” / “close”, or “ A three-step determination such as “different” / “slightly close” / “close” is sufficient. With such a determination, even a person who does not necessarily have advanced knowledge or skill can easily work, and anyone can obtain an adjustment value.
さらに、さらに、複数の画像の判定順序を変更することで、サンプルを注視した比較中に主観による比較感覚が徐々に麻痺し、近似した複数のサンプルのうちどれが原画に最も近いのかを正しく判定できなくなるという感覚上の問題を低減することが可能である。 Furthermore, by changing the judgment order of multiple images, the subjective sense of comparison gradually becomes paralyzed during the comparison of the samples, and it is correctly determined which of the approximated samples is closest to the original picture. It is possible to reduce the sensory problem of being unable to do so.
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或は装置に供給し、そのシステム或は装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。 The present invention can also be realized by executing the following processing. That is, software (program) that realizes the functions of the above-described embodiments is supplied to a system or apparatus via a network or various storage media, and the computer (or CPU, MPU, etc.) of the system or apparatus executes the program. It is a process to read and execute.
Claims (6)
前記画像処理装置が
色調の調整対象となる前記出力画像の原画の画像データを入力する第1入力工程と、
前記出力画像の色調を調整するための複数の調整候補値を設定する設定工程と、
前記第1入力工程において入力された画像データに対して、前記設定工程において設定された複数の調整候補値をそれぞれ適用し、前記複数の調整候補値がそれぞれ適用された画像データに基づいて複数のサンプル画像を出力機器に出力する第1出力工程と、
作業者による前記原画と前記第1出力工程において出力された前記複数のサンプル画像の比較による色調の主観的判定の結果を入力する第2入力工程と、
前記第2入力工程において入力された判定の結果を数値化する数値化工程と、
前記数値化工程において数値化された判定の結果に基づいて、色調調整値を算出する算出工程と、
前記第1入力工程において入力された画像データに対して、前記算出工程において算出された色調調整値を適用して、前記色調調整値が適用された画像データに基づいて画像を前記出力機器に出力する第2出力工程とを有することを特徴とする色調整方法。 A color adjustment method for adjusting the color tone of an output image image-processed by an image processing apparatus,
A first input step in which the image processing apparatus inputs image data of an original image of the output image to be adjusted in color tone;
A setting step for setting a plurality of adjustment candidate values for adjusting the color tone of the output image;
A plurality of adjustment candidate values set in the setting step are respectively applied to the image data input in the first input step, and a plurality of adjustment values are applied based on the image data to which the plurality of adjustment candidate values are respectively applied. A first output step of outputting a sample image to an output device;
A second input step for inputting a result of subjective judgment of color tone by comparing the original image by the operator and the plurality of sample images output in the first output step;
A quantification step for quantifying the determination result input in the second input step;
A calculation step of calculating a color tone adjustment value based on the result of the determination digitized in the digitization step;
Applying the color tone adjustment value calculated in the calculation step to the image data input in the first input step, and outputting an image to the output device based on the image data to which the color tone adjustment value is applied And a second output process.
色調の調整対象となる前記画像処理装置からの出力画像の原画の画像データを入力する第1入力手段と、
前記出力画像の色調を調整するための複数の調整候補値を設定する設定手段と、
前記第1入力手段によって入力された画像データに対して、前記設定手段によって設定された複数の調整候補値をそれぞれ適用し、前記複数の調整候補値がそれぞれ適用された画像データに基づいて複数のサンプル画像を出力機器に出力する第1出力手段と、
作業者による前記原画と前記第1出力手段によって出力された前記複数のサンプル画像の比較による色調の主観的判定の結果を入力する第2入力手段と、
前記第2入力手段によって入力された判定結果を数値化する数値化手段と、
前記数値化手段によって数値化された判定結果に基づいて、色調調整値を算出する算出手段と、
前記第1入力手段によって入力された画像データに対して、前記算出手段によって算出された色調調整値を適用して、前記色調調整値が適用された画像データに基づいて画像を前記出力機器に出力する第2出力手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that adjusts the color tone of an image and outputs the image,
First input means for inputting image data of an original image of an output image from the image processing apparatus to be subjected to color tone adjustment;
Setting means for setting a plurality of adjustment candidate values for adjusting the color tone of the output image;
A plurality of adjustment candidate values set by the setting unit are respectively applied to the image data input by the first input unit, and a plurality of adjustment values are applied based on the image data to which the plurality of adjustment candidate values are respectively applied. First output means for outputting a sample image to an output device;
Second input means for inputting a result of subjective judgment of color tone by comparison of the original image by the operator and the plurality of sample images output by the first output means;
Quantification means for quantifying the determination result input by the second input means;
A calculation unit that calculates a color tone adjustment value based on the determination result digitized by the digitization unit;
Applying the color tone adjustment value calculated by the calculation unit to the image data input by the first input unit, and outputting an image to the output device based on the image data to which the color tone adjustment value is applied And a second output means.
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JP (1) | JP2011109479A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101292440B1 (en) | 2011-11-23 | 2013-08-07 | (주)엘지하우시스 | Color matching apparatus for coner of window frame and color matching method thereof |
JP2013239971A (en) * | 2012-05-16 | 2013-11-28 | Canon Inc | Color processing device and color adjustment method |
-
2009
- 2009-11-18 JP JP2009263343A patent/JP2011109479A/en not_active Withdrawn
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