JP2015204523A - 画像処理装置とその制御方法、及びプログラムと記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 従来は、１つの色変換テーブルで階調性の維持と色味変化の抑制の両立を図っているため色味変化の抑制には限界があり、画像データの特徴によっては階調性が低下したり、色味が変化してしまう場合がある。【解決手段】 無彩色の画素をＫの信号値に変換するための格子点を含む色変換テーブルを用いて色変換を行う画像処理装置とその制御方法であって、画像データの特徴量を取得し、その取得した特徴量に基づいて、色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化するかどうかを判定し、平滑化すると判定されると色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化し、その平滑化された色変換テーブルを用いて画像データの色変換を実行し、平滑化しないと判定された場合は、平滑化されない色変換テーブルを用いて画像データの色変換を実行する。【選択図】 図４

Description

本発明は、画像処理装置とその制御方法、及びプログラムと記憶媒体に関するものである。

近年、レーザビームプリンタ等の電子写真方式を用いた画像処理装置では、ＰＣ等から供給されるレッド、グリーン、ブルーで構成されるＲＧＢ画像データをシアン、マゼンタ、イエロー、ブラックのＣＭＹＫ画像データに変換して印刷を行なう。具体的には、画像処理装置のカラーマッチング部は、モニタの色再現域とプリンタの色再現域とを合わせるカラーマッチング処理を行い、色分解部が、ＲＧＢ画像データをプリンタエンジンに適したＣＭＹＫ画像データに変換する処理を行う。またカラーマッチング部と色分解部は、グラフィックス（図形）やテキスト（文字）、イメージ（写真）等のオブジェクト単位で色変換を切り替えられる構成となっている。

色分解部は、注目画素がテキストやグラフィックスの場合はＲ＝Ｇ＝Ｂとなる画素をＫ（黒）単色に色変換し、注目画素がイメージの場合はＲ＝Ｇ＝Ｂとなる画素をＣＭＹＫ４色に色変換する切り替えを行っている。これにより、テキストやグラフィックスのエッジ部が鮮鋭となる画像が得られ、イメージでは、他色とのバランスが良く色再現豊かな画像が得られる。このようなＲ＝Ｇ＝Ｂとなる画素をＫ（黒）単色に色変換して印刷する機能を「グレー補償」と呼び、例えば注目画素を構成するオブジェクトに応じて、グレー補償の有効／無効（オン／オフ）を制御する。例えば上述の例では、テキスト領域ではオン、グラフィックス領域ではオン、イメージ領域ではオフにすることで、所望の結果を得ることができる。以下、Ｒ＝Ｇ＝Ｂとなる画素をＣＭＹＫ４色に色変換するために使用される色分解テーブルを通常色分解テーブルと呼び、Ｒ＝Ｇ＝Ｂとなる画素をＫ単色に色変換するためのテーブルをグレー補償色分解テーブルと呼ぶ。各テーブルは、格子点と呼ばれる入力ＲＧＢ信号値と出力ＣＭＹＫ信号値を対応付けた点を含んでいる。

グレー補償色分解テーブルでは、白色点と黒色点を結ぶライン（以下、グレーライン）は、Ｋの信号値のみで構成される。グレーラインの周辺はＣＭＹＫ４色で構成されるため、グレーラインとその周辺の信号値に乖離が生じ、階調性が低下するという課題があった。

また、グレー補償色分解テーブルを平滑化することで階調性を維持できるが、通常色分解テーブルに対して色味が大きく変化してしまうという課題があった。つまり、階調性の維持と色味変化の抑制はトレードオフの関係にある。このような課題に対して特許文献１では、平滑化を行ったテーブルと元のテーブルの格子点とを比較し、色味差の大きいものは元のテーブル、小さいものは平滑化後のテーブルの格子点を選択し、選択した格子点から新しいテーブルを生成している。これにより、１つのテーブルで、できる限りの、階調性の維持と色味変化の抑制の両立を図っている。

特開２００３−１１６０１２号公報

しかしながら上記特許文献１では、１つのテーブルで階調性の維持と色味変化の抑制の両立を図っているため、色味変化の抑制には限界があり、入力画像データの特徴によっては、階調性が低下したり、色味が変化してしまう場合がある。そのため、様々な画像に対して、色味の変化と階調性の低下をどちらも抑制する技術が求められている。

本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解決することにある。

本発明の特徴は、様々な画像データに対して階調性の維持と色味変化の抑制の両立を図ることができる技術を提供することにある。

上記目的を達成するために本発明の一態様に係る画像処理装置は以下のような構成を備える。即ち、
無彩色の画素をＫの信号値に変換するための格子点を含む色変換テーブルを用いて色変換を行う画像処理装置であって、
画像データの特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得した前記特徴量に基づいて、前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化するかどうかを判定する判定手段と、
前記判定手段により平滑化すると判定されると前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化する平滑化手段と、
前記判定手段により平滑化すると判定された場合、前記平滑化手段により平滑化された色変換テーブルを用いて前記画像データの色変換を実行し、前記判定手段により平滑化しないと判定された場合、平滑化されない色変換テーブルを用いて前記画像データの色変換を実行するように制御する制御手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、画像データの特徴量に応じて色変換テーブルを平滑化することにより、様々な画像データに対して階調性の維持と色味変化の抑制の両立を図ることができるという効果がある。

本発明のその他の特徴及び利点は、添付図面を参照とした以下の説明により明らかになるであろう。なお、添付図面においては、同じ若しくは同様の構成には、同じ参照番号を付す。

添付図面は明細書に含まれ、その一部を構成し、本発明の実施の形態を示し、その記述と共に本発明の原理を説明するために用いられる。
本発明の実施形態に係る画像処理装置を含むシステムを、その画像処理装置の構成を中心に説明するブロック図。 本実施形態に係るプリンタ画像処理部の機能構成を説明する機能ブロック図。 実施形態に係る色分解テーブル保持部に保持されている通常色分解テーブルとグレー補償色分解テーブルを模式的に示す図。 本発明の実施形態１に係る色分解部が、画像データの特徴量に応じてグレー補償色分解テーブルを平滑化する処理を説明するフローチャート。 実施形態１に係る、２つの画像の彩度ヒストグラムと平均、標準偏差及びグレー補償色分解テーブルの切換えポイントを表した図。 本発明の実施形態２に係る色分解部によるグレー補償色分解テーブルを入力画像の特徴に応じて平滑化する処理を説明するフローチャート。 実施形態２に係る、３次元でのグレー補償色分解テーブルの模式図とＬａｂ色空間のａ−ｂ平面でのグレー補償色分解テーブルの再現範囲及び平滑化の範囲を表現した図。 実施形態２に係る、２つの画像の明度ヒストグラムと平均、標準偏差を表した図。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る本発明を限定するものでなく、また本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。

図１は、本発明の実施形態に係る画像処理装置１００を含むシステムを、画像処理装置１００の構成を中心に説明するブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置１００としては、例えばデジタル複写機や、別途スキャナが用意されているレーザビームプリンタ、ファクシミリ装置等のカラー又はモノクロの画像データを扱う画像処理装置に対応する。

この画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１，ＲＯＭ１０２，ＲＡＭ１０３，ＨＤＤ１０４、表示部１０５、操作部１０６、スキャナ部１０７、スキャナ画像処理部１０８、ネットワークＩ／Ｆ１０９、プリンタ画像処理部１１０、プリンタ部１１１を有する。これら各部は、システムバス１１２を介してＣＰＵ１０１と接続されている。

コンピュータ（ＰＣ）１１４はモニタ１１３を有し、この画像処理装置１００と有線或いは無線により接続されており、コンピュータ１１４から画像処理装置１００に印刷データを送信して印刷を実行させることができる。

以下、画像処理装置１００の構成を詳しく説明する。ＣＰＵ１０１は、画像処理装置全体の制御及び演算処理等を行う中央処理装置であり、ＲＯＭ１０２に格納されたプログラムに従って後述する各種制御を実行する。ＲＯＭ１０２は読み出し専用メモリで、起動プログラムやスキャナ部１０７及びプリンタ部１１１を制御するプログラム、文字フォントデータや文字コード情報等を記憶している。ＲＡＭ１０３はランダムアクセスメモリで、様々な処理において、ＲＯＭ１０２に格納されているプログラムやデータが、ＣＰＵ１０１によりＲＡＭ１０３に展開されて実行される。またスキャナ部１０７やネットワークＩ／Ｆ１０９から受信した画像データの記憶領域としても利用される。ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４は、ＣＰＵ１０１が実行する処理の結果や、プログラム、各情報ファイル、印刷画像等の格納に利用される。またＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１が処理を実行する際の作業用領域としても利用される。尚、このＨＤＤ１０４は、例えばＳＤメモリ等であっても良い。

表示部１０５は、例えば液晶等の表示部を有し、この装置１００の各種設定状態の表示や確認、ＣＰＵ１０１による各部の処理、及びエラー状態などの表示に使用される。操作部１０６は、ユーザが設定の変更やリセット等の各種指令の入力を行うのに使用される。操作部１０６を介して入力された各種指令の情報はＲＡＭ１０３に格納され、ＣＰＵ１０１による処理に用いられる。また表示部１０５はタッチパネル機能を有しても良い。

スキャナ部１０７は、原稿に光を照射し、その反射光をＲＧＢのカラーフィルタを備えたＣＣＤ等で電気信号に変換し、パラレル（又はシリアル）ケーブルなどを介して原稿に対応したＲＧＢ画像データを出力する。またスキャナ部１０７は、このＲＧＢ画像データをスキャナ画像処理部１０８へ送信する。スキャナ画像処理部１０８は、スキャナ部１０７で得られた画像データに対してシェーディング処理などの画像処理を施す。ネットワークＩ／Ｆ１０９は、この画像処理装置１００をイントラネットなどのネットワークに接続する。このネットワークＩ／Ｆ１０９を介してコンピュータ１１４からＰＤＬ（ページ記述言語）データが画像処理装置１００に入力される。ＰＤＬは、コンピュータ１１４で作成された文書や画像などを印刷する際に、プリンタで印刷するイメージを記述してプリンタに対して指示する言語である。このＰＤＬの代表的なものとして、Ａｄｏｂｅ ＳｙｓｔｅｍのＰｏｓｔＳｃｒｉｐｔが挙げられる。

プリンタ画像処理部１１０は、スキャナ画像処理部１０８で画像処理が施された画像データ、或いはネットワークＩ／Ｆ１０９を介して受信したＰＤＬデータに対して、プリンタ部１１１に適した画像処理を施す。プリンタ部１１１は、プリンタ画像処理部１１０で処理されたシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４種から成るＣＭＹＫ画像データを露光、潜像、現像、転写、定着の各電子写真プロセスによって紙媒体上に印刷する。システムバス１１２は、上述の構成要素同士を接続し、制御信号やデータ等を伝送する。モニタ１１３とコンピュータ１１４は画像処理装置１００のホストコンピュータである。即ち、コンピュータ１１４は、モニタ１１３に表示される画像などをプリンタ部１１１で印刷するために、印刷のための画像データを保持し、印刷に際してこれを画像処理装置１００に供給する。

図２は、本実施形態に係るプリンタ画像処理部１１０の機能構成を説明する機能ブロック図である。

このプリンタ画像処理部１１０は、画像情報生成部２０１、カラーマッチング部２０２、色分解部２０３、ガンマ補正部２０４、画像形成部２０５、色分解テーブル生成部２０６、色分解テーブル保持部２０７を備えている。これら各モジュール部は、例えばネットワークＩ／Ｆ１０９を介して受信したコンピュータ１１４からの指示をトリガーとして実行される。例えばネットワークＩ／Ｆ１０９を介したプリント動作の指示情報がＣＰＵ１０１に入力されると、ＣＰＵ１０１はプリント動作を開始するためのプログラムをＲＯＭ１０２からＲＡＭ１０３に展開し、そのプログラムに従って各モジュール部が制御される。

以下、各部の構成を詳しく説明する。画像情報生成部２０１は、画像処理装置１００に接続されたコンピュータ１１４からネットワークＩ／Ｆ１０９を経由して受信したＰＤＬデータを処理する。その際、グラフィックス（図形）やテキスト（文字）、イメージ（写真）等のオブジェクト単位で区別できるよう画像情報を生成する。カラーマッチング部２０２は、モニタ１１３の色再現域とプリンタ部１１１の色再現域とを合わせるカラーマッチング処理を行う。具体的には、例えばｓＲＧＢ色空間で定義されたＲＧＢ形式の入力画像データを、ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊やＣＩＥＸＹＺに代表されるデバイス非依存のプロファイル接続空間（Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｓｐａｃｅ、以下ＰＣＳ）に変換する。そして、指定されたマッチング方法に基づいて、デバイス依存の色再現領域へ色域圧縮を行う。このとき、画像情報生成部２０１によって生成された画像情報によって、オブジェクト毎に色域圧縮の方法を変更することも可能である。色域圧縮の代表的な例として以下が挙げられる。
（Ａ）色味優先…色味をモニタ１１３の表示色に近づける。
（Ｂ）色差最小…指定色をプリンタ部１１１の色再現範囲内で正確に出力する。
（Ｃ）鮮やかさ優先…全体的に鮮やかな発色にする。

色分解部２０３は、カラーマッチング部２０２より入力されたＲＧＢ画像データに基づいて色分解テーブル（色変換テーブル（ルックアップテーブル））を参照して格子点データを得る。加えて、その格子点データを用いた補間演算を行うことにより、入力されたＲＧＢデータをプリンタ部１１１に適したＣＭＹＫデータに変換する。このとき、画像情報生成部２０１によって生成されたオブジェクト情報に基づいて、２つの色分解テーブル（通常色分解テーブルとグレー補償色分解テーブル）を切り替えて色変換を行う。本実施形態では、グレー補償色分解テーブルを適用する場合について詳しく説明する。

ガンマ補正部２０４は、色分解部２０３で処理されたＣＭＹＫデータに対して、プリンタ部１１１の階調特性を一定に保つための補正処理を施す。画像形成部２０５は、ガンマ補正部２０４で補正されたＣＭＹＫ画像データを、プリンタ部１１１に適したＮ（整数）ビットのハーフトーン画像データに変換してプリンタ部１１１へ送る。尚、ハーフトーン処理は、濃度パターン法、組織的ディザ法、誤差拡散法等さまざまな手法が提案されているが、本発明にはその手法は問わない。色分解テーブル生成部２０６は、後述するように、通常色分解テーブルとグレー補償色分解テーブルとを生成する。色分解テーブル保持部２０７は、色分解部２０３で用いる通常色分解テーブルとグレー補償色分解テーブルを格納する。

図３は、実施形態に係る色分解テーブル保持部２０７に保持されている通常色分解テーブルとグレー補償色分解テーブルを模式的に示す図である。

色分解テーブルはＲ，Ｇ，Ｂ信号によって規定される３次元色空間の立方体であり、図３に示すように、Ｒ，Ｇ，Ｂ各８ビットデータの値に応じて、立方体においてどこに位置するか、即ち、どの色かが定まる。立方体の８つの頂点はそれぞれ、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青），Ｙ（イエロー），Ｍ（マゼンタ），Ｃ（シアン），Ｋ（黒），Ｗ（ホワイト）を示す。また色分解テーブルは、入力データのＲＧＢ値によって規定される立方体における所定の位置（色）を格子点で表わす。加えて、色分解テーブル保持部２０７は、この格子点に対応している格子点データのＣＭＹＫ値をテーブルデータとして格納している。そして色分解部２０３は、入力されたＲＧＢデータによって、所定の格子点を特定し、その格子点及びその周囲の所定の格子点の格子点データを読み出し、それらの格子点データを用いて補間処理を行う。尚、補間方法としては、四面体補間や立方体補間など、知られているどのような補間方法をも用いることができる。ここで、色分解部２０３の入力データのビット数を８とするとき、Ｗ，Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｋの各頂点の座標は以下のようになる。

Ｗ＝（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）であり、この色はホワイト（白色）、即ちプリントシートの下地色を示す。以下、同様に、Ｃ＝（０，２５５，２５５）であり、シアンの原色を示す。Ｍ＝（２５５，０，２５５）であり、マゼンタの原色を示す。Ｙ＝（２５５，２５５，０）であり、イエローの原色を示す。

またＲ＝（２５５，０，０）はレッド（赤）の原色を示し、Ｇ＝（０，２５５，０）、グリーン（緑）の原色を示す。更にＢ＝（０，０，２５５）は、ブルー（青）の原色を示す。またＫ＝（０，０，０）は、ブラック（黒）、即ち、プリンタ部１１１が印刷する最暗点を示す。

［実施形態１］
図４は、本発明の実施形態１に係る色分解部２０３が、画像データの特徴量に応じてグレー補償色分解テーブルを平滑化する処理を説明するフローチャートである。このフローチャートで示す処理は、ＣＰＵ１０１がプリントの指示をネットワークＩ／Ｆ１０９などを介して取得した場合に実行される。尚、この処理は、ＣＰＵ１０１がこの処理を実行するためのプログラムをＲＯＭ１０２からＲＡＭ１０３にロードし、そのプログラムを実行することで実現されるが、ここでは図２の機能ブロックの構成に従って説明する。

先ずＳ４０１で色分解部２０３は、カラーマッチング部２０２から送られてくる画像データの各画素のＲＧＢ画像データを取得する。次にＳ４０２に進み色分解部２０３は、Ｓ４０１で取得した各画素データの彩度のヒストグラムを算出する。この彩度のヒストグラムを算出するにあたっては、まず各画素のＲＧＢ値をＬａｂ値に変換する。Ｌａｂは、デバイス非依存の色空間であり、ＣＩＥ（国際照明委員会）が定めたＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊などがある。本実施形態１では、ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊を単にＬａｂと呼ぶ。このＲＧＢ値からＬａｂ値への変換は、予め用意してあるＲＧＢからＬａｂへの変換テーブルを用いて行う。この変換テーブルは、一般的なＲＧＢからＬａｂへの変換式を用いて作成しても良いし、任意のＲＧＢ信号のパッチをプリンタ部１１１で印刷し、そのパッチを測定して得られたＬａｂ値を用いて作成しても良い。そして、ＲＧＢ値からＬａｂ値への変換テーブルを用いて得られたＬａｂ値を基に、式（１）を用いて彩度を算出する。

Ｓ＝√（ａ２＋ｂ２） …式（１）
ここでＳは彩度、ａ及びｂは、Ｌａｂデータのａとｂの値である。こうして算出された画素データごとの彩度の頻度を求めてヒストグラムを算出する。

次にＳ４０３に進み色分解部２０３は、Ｓ４０２で求めた彩度ヒストグラムから、彩度の平均値と標準偏差を算出する。この平均値及び標準偏差は、式（２）及び式（３）を用いて算出する。

μ＝（１／Ｎ）×ΣＳｉ …式（２）
σ＝√（（１／Ｎ）×Σ（Ｓｉ−μ）２） …式（３）
ここでμは彩度の平均値、Ｓｉは各画素の彩度、Ｎは全画素数であり、σは標準偏差である。ΣＳｉは、全画素数（Ｎ）の彩度の合計を示す。

次にＳ４０４に進み色分解部２０３は、Ｓ４０３で算出した彩度の平均値と標準偏差とを用いて、入力画像の彩度分布の中にグレー補償色分解テーブルのＫの切換えポイントが含まれるかを判定する。このグレー補償色分解テーブルのＫの切換えポイントとは、ＣＭＹＫ４色で構成される格子点群と、グレーラインを含む主にＫで構成される格子点群（無彩色の画素をＫの信号値に変換するための格子点群）との境界のことである。この境界を挟んでＣＭＹとＫの比率が大きく変わるため、階調の段差が発生し易いポイントである。ここで切換えポイントは彩度で表現される。この切換えポイントは平滑化前のグレー補償色分解テーブルをどう作成するかで決まり、例えば色味を重視する場合は彩度が低い位置に切換えポイントが存在し、階調性を重視する場合は彩度が高い位置に切換えポイントが存在する。

本実施形態１では、平滑化前のグレー補償色分解テーブルは、図５に示すように、色味を重視したテーブルであることを前提とし、切換えポイントがグレーラインに近い位置に存在するものとして説明する。具体的には、通常色分解テーブルのグレーラインのみをＫで表現したテーブルに対し、グレーライン周辺のみを平滑化したグレー補償色分解テーブルを前提とする。切換えポイントの彩度の算出は、切換えポイント付近の格子点のＣＭＹＫ値をＬａｂ値に変換し、Ｌａｂ値に対して式（１）を適用することで行う。ここで切換えポイント付近の格子点は複数存在するため、１つの格子点を任意に抽出する。例えば各切換えポイント付近の格子点の内、彩度が一番大きい格子点を抽出して、その彩度を切換えポイントの彩度として用いればよい。

またＣＭＹＫからＬａｂへの変換は、ＣＭＹＫからＬａｂへ変換するテーブルを用いて行う。この変換テーブルは、一般的なＣＭＹＫからＬａｂへの変換式を用いて作成しても良く、或いは、任意のＣＭＹＫ信号のパッチをプリンタ部１１１で印刷し、そのパッチを測定して得られたＬａｂの値を用いて作成しても良い。

こうして切換えポイントの彩度を算出すると、Ｓ４０３で求めた彩度の平均値及び標準偏差を用いて、その画像データの彩度分布の中に切換えポイントが存在するかどうかを判定する。

図５（Ａ）（Ｂ）は、実施形態１に係る、２つの画像データの彩度ヒストグラムと平均値、標準偏差及びグレー補償色分解テーブルの切換えポイントを説明する図である。

図５（Ａ）の画像１は、彩度の分布が低彩度域に集まっている画像データのヒストグラム例を示し、図５（Ｂ）の画像２は、彩度の分布が中間から高彩度域に集まっている画像データのヒストグラム例を示す。画像１のように、その画像１の彩度の平均値を中心とし、その平均値から標準偏差を足し引きした範囲に切換えポイント５０１が含まれる場合は、切換えポイントありと判定する。また画像２のように、その画像２の彩度の平均値を中心とし、その平均値に標準偏差を足し引きした範囲に切換えポイント５０１が含まれない場合は、切換えポイントなしと判定する。ここで切換えポイントなしと判定された場合、色分解部２０３はＳ４０６で、元のグレー補償色分解テーブルを用いて色分解処理を行う。つまり、通常色分解テーブルのグレーラインのみをＫで表現したテーブルに対し、グレーライン周辺のみを平滑化したグレー補償色分解テーブルを用いて、ＲＧＢデータからＣＭＹＫデータへ変換する。

一方、Ｓ４０４で色分解部２０３が切換えポイントありと判定した場合はＳ４０５に進み、グレー補償色分解テーブルの複数の格子点の出力値を平滑化する。このグレー補償色分解テーブルの平滑化は、例えばガウシアンフィルタなどの一般的な平滑化フィルタを用いて、グレーライン上の格子点を中心として、周囲の格子点に広がるように行う。

本実施形態１では、平滑化を行う範囲は、グレーラインの中心から切換えポイントまでの距離の２倍の範囲に対して行う。この範囲に限定することにより、過剰な平滑化を抑え、色味の低下を抑制することができる。もちろん２倍という値は、これに限られるものではなく、任意の値を設定できる。こうしてＳ４０５を実行するとＳ４０６に進み色分解部２０３は、Ｓ４０５で生成された平滑化後のグレー補償色分解テーブルを用いて色分解処理を行う。

以上説明したように本実施形態１によれば、様々な画像データに対して、階調性の維持と色味変化の抑制の両立を図ることができる。尚、本実施形態１では、画像データの特徴量と切換えポイントとの関係の判定を、その画像データの彩度分布と彩度の平均値、標準偏差を用いて行ったが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、切換えポイントをＬａｂ値で算出し、そのＬａｂの周辺領域に、入力画像データの各画素データのＬａｂ値が、全体の画素数に対してどの程度の割合で分布しているかを算出して、その画像データと切換えポイントとの関係を判定しても良い。

また平滑化前のグレー補償色分解テーブルを、通常色分解テーブルのグレーラインのみをＫで表現したテーブルに対し、グレーライン周辺のみを平滑化したグレー補償色分解テーブルとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。

［実施形態２］
上述の実施形態１では、入力画像の彩度分布とグレー補償色分解テーブルの切換えポイントからテーブルに平滑化を行うかどうかを判定した。これにより、平滑化を行うかどうかの判定を彩度の解析のみで行えるため、比較的簡易な処理で実現できる。しかし、例えば入力画像の彩度が低彩度から高彩度まで平均的に分布し、彩度分布にあまり特徴がない場合などは、彩度だけでなく、それ以外の情報を利用することで、より最適な平滑化を行うことができる。

そこで実施形態２では、彩度だけでなく、明度や解像度などの情報も利用し、その判定の組み合わせに応じて平滑化量を変えることで、より最適な平滑化を行う方法について説明する。尚、実施形態２に係る画像処理装置１００の構成及びプリンタ画像処理部１１０等の構成は、前述の実施形態１と同様であるため、その説明を省略する。

図６は、本発明の実施形態２に係る色分解部２０３によるグレー補償色分解テーブルを入力画像の特徴に応じて平滑化する処理を説明するフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ１０１がプリントの指示をネットワークＩ／Ｆ１０９などを介して取得した場合に実行される。尚、図６のフローチャートで示す処理は、ＣＰＵ１０１がこの処理を実行するためのプログラムをＲＯＭ１０２からＲＡＭ１０３にロードし、そのプログラムを実行することで実現されが、ここでは図２の機能ブロックの構成に従って説明する。

先ずＳ６０１で色分解部２０３は、カラーマッチング部２０２から送られてくるＲＧＢ画像データを取得する。次にＳ６０２に進み色分解部２０３は、入力画像の解像度及び出力時の画像の解像度を取得し、その２つの解像度から拡大率を算出する。この拡大率は、以下の式（４）を用いて算出する。

Ｅｐ＝Ｏｄ/Ｉｄ …式（４）
ここでＥｐは拡大率、Ｏｄは出力時の解像度、Ｉｄは入力画像の解像度である。

次にＳ６０３に進み色分解部２０３は、取得した画像データの彩度及び明度のヒストグラムを算出する。彩度のヒストグラムの求め方は、前述の実施形態１と同様であるため、その説明を省略する。明度のヒストグラムは、ＲＧＢ値から変換したＬａｂ値のＬ値に対して、彩度の場合と同様に画素ごとの頻度を求めることで算出する。次のＳ６０４及びＳ６０５の処理は、前述の実施形態１の図４のＳ４０３とＳ４０４と同様であるため、その説明を省略する。Ｓ６０５で色分解部２０３が切換えポイントなしと判定した場合はＳ６０９に進み、元のグレー補償色分解テーブルを用いて、ＲＧＢデータからＣＭＹＫデータへの変換して、この処理を終了する。尚、この実施形態２においても、通常色分解テーブルのグレーラインのみをＫで表現したテーブルに対し、グレーライン周辺のみを平滑化したグレー補償色分解テーブルを前提とする。

一方、色分解部２０３はＳ６０５で切換えポイントありと判定した場合はＳ６０６に進み、拡大率を判定する。ここで拡大率が大きいほど画像のブロックが目立つため、階調性が低下しやすい。そこで実施形態２では、Ｓ６０２で算出した拡大率が２（所定値）を超えている（つまり画像サイズが２倍以上）と、拡大率が大きいと判定する。Ｓ６０６で拡大率が大きいと判定した場合はＳ６１０に進み色分解部２０３は、グレー補償色分解テーブルに対し、グレーライン上の格子点を中心にテーブルの格子点の全てを平滑化する。この平滑化の方法は、前述の実施形態１と同様に、例えばガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタを用いて行う。こうしてグレー補償色分解テーブルを平滑化するとＳ６０９に進み、そのグレー補償色分解テーブルを用いてＲＧＢデータからＣＭＹＫデータへの変換して、この処理を終了する。

またＳ６０６で色分解部２０３が拡大率が所定値以下と判定した場合はＳ６０７に進み、色分解部２０３は彩度の平均及び標準偏差で表される彩度の分布幅が所定値以上かどうかを判定する。この分布幅は、Ｓ６０５で切換えポイントを含むかどうかを判定した際に使用した彩度の平均と標準偏差の範囲と同じものである。ここで彩度の分布幅が広いほど階調性が低下しやすい低彩度部と、色味の変化が起きやすい高彩度部の両方に広く分布していることになる。よって、彩度の分布幅が、彩度が取り得る全範囲の幅の半分以上である場合は、彩度の分布幅が所定値以上であると判定する。実施形態２では、彩度が取り得る全範囲は０〜１８０の範囲とし、その幅は１８０となる。つまり、彩度の分布幅が９０以上であれば、所定値以上であると判定する。こうしてＳ６０７で色分解部２０３が、彩度の分布幅が所定値以上であると判定した場合はＳ６１１に進み、色分解部２０３は、グレー補償色分解テーブルに対し、グレーライン上の格子点を中心に、テーブルの格子点を中領域で平滑化する（図７（Ｂ））。

図７は、実施形態２に係る、３次元でのグレー補償色分解テーブルの模式図と、Ｌａｂ色空間のａ−ｂ平面でのグレー補償色分解テーブルの再現範囲及び平滑化の範囲を表現した図である。

図７（Ａ）は、前述の実施形態１で説明した小領域での平滑化を説明する図で、平滑化を行う範囲を、グレーラインの格子点の中心から切換えポイントまでの距離の２倍の範囲としている。

図７（Ｂ）は、中領域での平滑化を説明する図で、平滑化を行う範囲を、グレーラインの格子点の中心から、グレー補償色分解テーブルの再現範囲の最大彩度の半分の彩度までの範囲としている。

また図７（Ｃ）は、大領域での平滑化を説明する図で、平滑化を行う範囲を、グレーラインの格子点の中心から、グレー補償色分解テーブルの再現範囲の最大彩度の３／４の彩度までの範囲としている。

またＳ６０７で色分解部２０３が、分布の幅が所定値未満であると判定した場合はＳ６０８に進み、色分解部２０３は、Ｓ６０３で取得した明度のヒストグラムから、明度が明るい側に分布しているか判定する。グレー補償色分解テーブルは、グレーラインをＫのみで構成している特性上、グレーラインの最低明度が通常色分解テーブルよりも高くなるため、暗い側の表現できる範囲（ダイナミックレンジ）が狭くなる。そのため、明度が明るい側に分布しているほど階調性の低下が目に付きにくく、暗い側に分布しているほど階調性の低下が目に付きやすくなる。このような明度の分布を判定するため、彩度と同様に、明度の平均と標準偏差を求める。そして、明度の平均から標準偏差を足し引きした範囲が、明度が取り得る範囲（０〜１００）のどの位置にあるかを判定する。

図８（Ａ）（Ｂ）は、実施形態２に係る、２つの画像の明度ヒストグラムと平均、標準偏差を表した図である。

図８（Ａ）の画像１のように、明度の平均と標準偏差から求められる範囲が、０〜５０の範囲に収まっていれば、明度が暗い側に分布していると判定する。また図８（Ｂ）の画像２のように、明度の平均と標準偏差から求められる範囲が、５０〜１００の範囲に収まっていれば、明度が明るい側に分布していると判定する。

図８（Ｂ）のように、明るい側に分布していると判定された場合は、色分解部２０３はＳ６１２に進み、グレー補償色分解テーブルに対し、グレーライン上の格子点を中心に、テーブルの格子点を小領域での平滑化を行う。ここで小領域とは、図７（Ａ）に示すように、グレーラインの中心から切換えポイントまでの距離の２倍の範囲のことである。

また色分解部２０３が、Ｓ６０８で明るい側に分布していないと判定した場合はＳ６１３に進み、色分解部２０３はグレー補償色分解テーブルに対し、グレーライン上の格子点を中心に、テーブルの格子点を大領域での平滑化を実行する。ここで大領域とは、図７（Ｃ）に示すように、グレーラインの中心から、グレー補償色分解テーブルの持つ最大彩度の３／４の彩度までの範囲のことである。

こうしてＳ６１０，Ｓ６１１，Ｓ６１２，Ｓ６１３のいずれかの平滑化を行った後Ｓ６０９に進み、色分解部２０３は、平滑化後のグレー補償色分解テーブルを用いて色分解処理を行う。

以上説明したように実施形態２によれば、前述の実施形態１よりも処理量が増えるものの、画像データの特徴量に応じて、より最適なグレー補償色分解テーブルを適用できるようになる。

尚、各判定の結果に応じた平滑化の範囲は、前述の値に限定されるものではなく、画像の特徴に応じて任意に設定できる。例えば、切換えポイントと画像の彩度分布を比較し、その比較結果に応じて各判定結果に対応する平滑化の量を変更しても良い。

（その他の実施形態）
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いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又は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。

本発明は上記実施の形態に制限されるものではなく、本発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、本発明の範囲を公にするために、以下の請求項を添付する。

１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＯＭ、１０５…表示部、１０６…操作部、２０３…色分解部、２０６…色分解テーブル生成部、２０７…色分解テーブル保持部

Claims (14)

1. 無彩色の画素をＫの信号値に変換するための格子点を含む色変換テーブルを用いて色変換を行う画像処理装置であって、
   画像データの特徴量を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得した前記特徴量に基づいて、前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化するかどうかを判定する判定手段と、
   前記判定手段により平滑化すると判定されると前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化する平滑化手段と、
   前記判定手段により平滑化すると判定された場合、前記平滑化手段により平滑化された色変換テーブルを用いて前記画像データの色変換を実行し、前記判定手段により平滑化しないと判定された場合、平滑化されない色変換テーブルを用いて前記画像データの色変換を実行するように制御する制御手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像データの特徴量は、前記画像データの画素の彩度の平均値と、前記画素の彩度の標準偏差で表されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記画像データの特徴量は、前記画像データの画素の彩度の平均値と、前記画素の彩度の標準偏差、及び拡大率で表されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記画像データの特徴量は、前記画像データの画素の彩度の平均値と、前記画素の彩度の標準偏差、及び明度の分布で表されることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記判定手段は、前記画像データの画素の彩度の平均値と前記画素の彩度の標準偏差で表される前記画像データの彩度分布が、前記色分解テーブルのＣＭＹＫ４色で構成される格子点群とグレーラインを含むＫで構成される格子点群との境界を含むかどうかにより、前記色変換テーブルを平滑化するかどうかを判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記判定手段は、前記画像データの画素のＬａｂ値が、前記色分解テーブルのＣＭＹＫ４色で構成される格子点群と、グレーラインを含むＫで構成される格子点群との境界の周辺領域に分布している割合に基づいて、前記色変換テーブルを平滑化するかどうかを判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記平滑化手段は、平滑化フィルタを用いて前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化す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装置。
8. 前記平滑化手段は、前記色分解テーブルのＣＭＹＫ４色で構成される格子点群とグレーラインを含むＫで構成される格子点群との境界と、前記グレーラインの中心との間の距離の２倍の範囲の格子点群のデータを平滑化することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記平滑化手段は、前記拡大率が所定値以上の場合は、前記色変換テーブルの全ての格子点のデータを平滑化することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
10. 前記平滑化手段は、前記明度の分布が明度が明るい側に分布しているときは、前記色分解テーブルのＣＭＹＫ４色で構成される格子点群と前記グレーラインを含むＫで構成される格子点群との境界と、前記グレーラインの中心との間の距離の２倍の範囲の格子点群のデータを平滑化することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
11. 前記平滑化手段は、彩度の分布幅が所定値以上であるときは、前記グレーラインの中心から前記色変換テーブルの再現範囲である最大彩度の半分の格子点群のデータを平滑化することを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。
12. 無彩色の画素をＫの信号値に変換するための格子点を含む色変換テーブルを用いて色変換を行う画像処理装置を制御する制御方法であって、
    画像データの特徴量を取得する取得工程と、
    前記取得工程で取得した前記特徴量に基づいて、前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化するかどうかを判定する判定工程と、
    前記判定工程で平滑化すると判定されると前記色変換テーブルの格子点の出力値を平滑化する平滑化工程と、
    前記判定工程で平滑化すると判定された場合、前記平滑化工程で平滑化された色変換テーブルを用いて前記画像データの色変換を実行し、前記判定工程で平滑化しないと判定された場合、平滑化されない色変換テーブルを用いて前記画像データの色変換を実行するように制御する制御工程と、
    を有することを特徴とする画像処理装置の制御方法。
13. コンピュータを、請求項１乃至１１のいずれか１項に記載された画像処理装置として機能させるためのプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムを格納した、コンピュータにより読み取り可能な記憶媒体。

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