JP2015527601A - データを変換する方法、ディスプレイデバイス、演算デバイス、およびそれに組み込まれたプログラム、並びに、係数を最適化する方法、最適化デバイス、およびそれに組み込まれたプログラム - Google Patents

Abstract

ソース色域における画像データを、変換後色域における変換後画像データに変換する方法であって、変換後色域における変換後ＲＧＢデータを生成するための多変量の多項式関数を用いて、ソース色域における赤−緑−青（ＲＧＢ；red-green-blue）データを演算するためにプロセッサを使用することを含む方法が提供される。多項式関数は、変換後色域を有するディスプレイデバイスに変換後ＲＧＢデータが表示された場合に、該変換後ＲＧＢデータが入力ＲＧＢデータの知覚的に最適な変換を表す色の見た目を有するように、所定の基準に従って最適化された係数を含む。【選択図】図１０

Description

本発明は、ディスプレイデバイスと共に使用されるか、またはディスプレイデバイスに組み込まれて使用される画像データ処理機能に関する。また、より詳細には、ディスプレイデバイスの色性能（カラーパフォーマンス；colour performance）を制御することを可能にするための、多項式に基づく機能に関する。さらに、本発明は、１または複数の目標とする色特性に従って、ディスプレイデバイスの最適な色性能のための多項式機能を構成する方法に関する。

ディスプレイのタイプが異なることによって、またはデバイスのモデルチェンジによって、さらには、同じタイプのディスプレイデバイスで製造工程が変動することによって、ディスプレイの色特性が変化する問題はよく知られている。異なる表示色標準に従って生成されたか、またはエンコードされた異なる画像コンテンツに関連した、同じディスプレイデバイス上の表示についての問題もよく知られている。図１は、ＲＧＢ原色でのソース色域について、ＣＩＥｘｙ色空間で表された色の組の一例と、同じ入力色が原色Ｒ_ｏｕｔ、Ｇ_ｏｕｔ、およびＢ_ｏｕｔで変換先（デスティネーション；destination）デバイスに表示されたときの位置とを示す。図から分かるように、原色は、対応する出力位置に移動する。そして、他の色（Ｒ、Ｇ、およびＢの線形加算的な組み合わせ）は、その成分の初期値に比例するように変化する。このことは、ソース色域に関して誤った原色の位置を有するディスプレイデバイスが、全ての入力色を、ソースの意図に関して不正確に表示することを意味する。これは、灰色および肌の色調など、「記憶色（メモリーカラー（memory colour））」と呼ばれる薄い色に特有の問題である。それらの色が入力の意図から少しでも変化した場合、画像状況における周囲の色も変化しているのにもかかわらず、人間の視覚機構は、誤りであると知覚する。

所与の標準に従って生成された画像のコンテンツを、非標準のディスプレイ上に正確に表示する（またはその逆）ための解決策は、全色域写像アルゴリズム（ＧＭＡ（gamut mapping algorithm））を利用することである。全色域写像アルゴリズムは、入力画像データ（通常はＲＧＢデータフォーマット、および、典型的には単色あたり８ビットの解像度）を、変換Ｒ_ｏｕｔＧ_ｏｕｔＢ_ｏｕｔデータに変換する。変換Ｒ_ｏｕｔＧ_ｏｕｔＢ_ｏｕｔデータは、ディスプレイデバイスに入力されたとき、所与の標準により入力ＲＧＢデータについて規定された正しい色を生成する。そのような全色域写像アルゴリズムは数多く存在する。また、ソース色域および変換後色域および異なる画像のコンテンツの異なる組み合わせについて、計算のし易さ、および、得られる画像の質の主観的な評価の限界内で異なる利点と欠点とを有する、他の使用技術が見つかっている（Computational Color Technology, Henry R. Kang, Chapter 7.9 (SPIE Press, ISBN-10: 0819461199,15 Jul 2006), Dugay, F., Farup, I. and Hardeberg, J. Y. (2008)）。

ほとんどの色域写像アルゴリズムは、デバイスに依存する色空間（例えば、ＲＧＢデータ）から、デバイスに依存しない色空間（例えば、ＣＩＥ＿ＸＹＺ空間）への変換に関連している。上記色域写像アルゴリズムでは、さらに、色座標をマトリックス変換して、変換後色域と得られた結果の再転換とを、変換先デバイスの色空間へ適合させることが行われる（US 4843573, Tektronix, 1987; US2011/0255101 A1, Eastman Kodak, 2010）。ＧＭＡの主な特徴は、（ｉ）変換先デバイスの色域の外側にあるために、デバイスに表示することができないソース色域における色の扱い方、および、（ｉｉ）ソース色域の外側にあるために、入力ソース色が可能な限り正確に再生される場合には使用されずに残る変換後色域内の領域の扱い方にある。ソース色から同等な変換先色への直接的な変換、および、変換先デバイスが利用可能な範囲にするための出力データ値の切り落としによって、２つの色域が重なる領域のみが利用可能になる。そして、変換後色域の外側の色が、そのデバイスの色域の境界へ移動するので、異なる入力色は同じ出力色になる。この問題は、図２および図３に示されている。図２は、色域において重なっている領域および重なっていない領域を示す。そして、図３は、ＧＭＡが、重なっている色域の領域内における入力色に一致する出力色になるが、デバイスの色域の境界へ転移する色域外入力色に一致する出力色にはならないことを示す。

データの切り落としによる画像の詳細の損失を回避するとともに、変換先デバイスの色域全体を維持することによって、出力画像の見た目の鮮明さを最大化するために、デバイスに依存しない色空間における入力色データの線形的な圧縮または非線形的な圧縮を実行するＧＭＡは、ソースの意図に従って、入力色を正確にすることを可能にするように構成されている。しかしながら、ＧＭＡは、色における多少の相対的差異を残す。そうでなければ、色は消失してしまう（Perceptual evaluation of color gamut mapping algorithms. Color Res. Appl., 33: 470-476. doi: 10.1002/col.20443; US 2011/0255101 A1, Eastman Kodak, 2010; US 6388674 B1, Sony, 1999）。

知覚的に最適化された色域写像アルゴリズムの一つのタイプは、２つの入力データ変換関数を使用する。１つは、入力色を、変換後色域におけるソースの意図する点へ正確に写像する。そして、１つは、変換後色域の全域を維持する。所与の入力色についての出力結果は、これらの２つの可能な出力から選択される。あるいは、２つの混合された組み合わせ、メモリーカラー領域の近傍における関数、または、メモリーカラー領域内における確率として導出される（US 6744534 B1, Xerox, 2000; US 6266165 B1, Lexmark, 1998, US 2010/0194773 A1, Sharp, 2010）。このタイプの方法の関数が図４に示されている。図４は、ソースの意図に正確な出力結果を有する所定のメモリーカラー領域に含まれる入力色、および、変換後色域の端の対応する位置に転移した出力結果を有するソース色域の端の入力色を示す。これらの２つの領域の間にある入力色は、メモリーカラー領域および色域境界領域からの相対的な距離に比例する量だけ部分的に転移した出力位置を有する。特定の色の見た目を、変換先デバイスにとって可能な限りの色度を維持し、かつ、得られる画像の鮮明さを最大化したまま、ソースの意図に忠実に保持することができるので、これらは、特に利点の多い方法であると考えられる。これらの方法は、適用される色の選択的な鮮明さを「増大」させ、それによって、装置の任意の使用状況（例えば、周囲が明るい場合、または、（アイ・キャッチ画像の質は、色の正確さよりも望ましい可能性があるので）小売りされるディスプレイである場合）では、ソースの意図に正確なメモリーカラーを再度保持しながら、いくつかの色の明度または色度を増大させることによって、画像の出力の見た目を高めることができる可能性がある。

これらの混合による複数の変換方法の欠点は、処理力および／またはメモリの要求に関して、コンピュータのリソースに大きく依存し、リソースを多く要求することである。多項式関数のみに基づいた、コンピュータを使用する効果的な色域写像アルゴリズムが提案されている。これらは、書き換え可能な記憶装置内に変数の値を維持するだけで、それらは、異なるタイプのディスプレイまたはディスプレイ間の変化について、多項式の各係数の値を再構成するだけで最適化され得るという利点を有する。また、多項式処理は、ディスプレイ制御手段またはドライバーハードウェアに埋め込まれてもよいという利点を有する。ＵＳ６８２０２９Ｂ１（Hewlett-Packard, 1999）は、自動化されたディスプレイの特性測定法を開示している。特性測定法は、多項式関数の係数を計算することに使用される。多項式関数は、多項式の係数がディスプレイデータチャネル内に記憶された状態で、カラーディスプレイについての所望の電圧転送曲線を提供する。しかしながら、この出版物は、各色素の諧調（「ガンマ」）曲線を個別に制御するための、一変数量の多項式関数の使用法のみを記載している。色域を調整するための色全体の依存性または機能性は記載されていない。

ＵＳ８０１４０２８（Canon, 2008）は、色管理システム内で使用される色変換関数の構成に基づく類似の測定を説明している。しかしながら、この開示物では、知覚的な色域の写像機能は提供されているが、色変換モジュールに対して、色域境界計算に基づく詳細な変換を提供するために、単なる多項式の係数ではなく、表示測定データが使用される。そして、そこに記載されているように、色変換モジュールは、いくつかの入力色を変換するとともに、他の色の変換を補正するために、ルックアップテーブル（ＬＵＴ；look-up table）を使用することを要求される。

ＷＯ２００８／０２４７１０Ａ２（Texas Instruments, 2006）は、「ラバーシート」多項式計算に基づく色域写像処理を説明している。しかしながら、そこで開示された処理は、入力ＲＧＢデータを色相−明度−色度空間へ変換することを要求する。そのとき、明度データおよび色度データは、多項式に入力されることによって、一定の色相の色変換を提供する。選択性を提供するように多項式関数を構成するのではなく、分離したＬＵＴ関数を使用して、既知のメモリーカラーの変換を保存する色の外観を提供する方法も開示されている。

特定の標準に従うデバイス上、非標準ディスプレイ上での表示に向いたカラーデータに最適なディスプレイについての上記の色変換関数に加えて、ＧＭＡは、視聴されるコンテンツ、ディスプレイの環境、時刻、またはユーザの好みによって、いくつかの色モードの間で、ユーザがディスプレイデバイスを切り換えることができるように構成可能であってよい。多くの携帯電話は、例えば、「標準」色モードと「ダイナミック」色モードとを、ユーザが切り換えることを許容する。デバイスによって使用されるＧＭＡが、ＬＵＴ内にある多量のデータ容量、または、これらのモードの各々の処理パラメータを要求する場合、選択可能なモードの数を増大させることは、実際的でない可能性がある。

加えて、いくつかの研究によれば、ディスプレイが晩および夜の時間帯に使用された場合、ディスプレイから放射されるブルーライト（ＲＧＢのＤ６５等の標準的なホワイトポイントを提供するために要求される）は、睡眠パターンに悪い影響を与える可能性がある。（Wood, Brittany, et al. "Light level and duration of exposure determine the impact of self-luminous tablets on melatonin suppression." Applied Ergonomics (2012)）。その結果、ユーザが自力でシートまたはフィルムをディスプレイ上に配置することを可能にする「ブルーライトカット」フィルムが市販されてきた。上記のシートまたはフィルムは、放射スペクトルの青側の端において支配的に光を吸収する。これにより、ユーザは、遅い時刻に、ブルーライトによって眠りを妨げられることを懸念することなしに、ディスプレイを使用し続けることができる。しかしながら、ブルーライトの透過率を変化させるために、追加的なフィルムを自力で追加または除去する必要があることは、明らかに煩わしい。そして、画像処理により、ディスプレイのホワイトポイントを、より低い相関色温度（ＣＣＴ；correlated colour temperature）（http://en.wikipedia.org/wiki/Color_temperature）へ転移させることによって、類似の効果を達成することができる。

色データ変換処理は、より複雑で知覚的に最適化された色域写像アルゴリズムによって提供される機能性の一部を用いて、計算の単純化、データの必要な容量の低容量化、および多項式の計算の再構成可能性を提供することが望ましい。データ変換の間、中間デバイスに依存しない色空間へソースＲＧＢデータを変換する必要はない。

ＵＳ４８４３５７３（Tektronix, 1987） ＵＳ２０１１／０２５５１０１Ａ１（Eastman Kodak, 2010） ＵＳ６３８８６７４Ｂ１（Sony, 1999） ＵＳ６７４４５３４Ｂ１（Xerox, 2000） ＵＳ６２６６１６５Ｂ１（Lexmark, 1998） ＵＳ２０１０／０１９４７７３Ａ１（Sharp, 2010） ＵＳ６８２０２９Ｂ１（Hewlett-Packard, 1999） ＵＳ８０１４０２８（Canon, 2008） ＷＯ２００８／０２４７１０Ａ２（Texas Instruments, 2006）

一側面では、ソース色域における画像データを、変換後色域における変換画像データに変換する方法は、多変量の多項式関数を用いて、ソース色域における入力の赤−緑−青（ＲＧＢ；red-green-blue）データを演算することによって、変換後色域における変換後ＲＧＢデータを提供するために、プロセッサを利用することを含む。上記多項式関数は、変換後色域を有するディスプレイデバイスに変換後ＲＧＢデータが表示された場合に、該変換後ＲＧＢデータが知覚的に最適な入力ＲＧＢデータの変換を表す色の外観を有するように、所定の基準に従って最適化された係数を含む。

他の側面によれば、多項式関数による入力ＲＧＢデータの演算により、変換後ＲＧＢデータが生成される。変換後ＲＧＢデータは、（ｉ）メモリーカラーの帯域、（ｉｉ）変換後色域の端における対応する位置にある表示飽和色（ソース色域の端に位置する色）、および、（ｉｉｉ）メモリーカラーの帯域とソース色域における飽和色との間にある色が表示混合された中間出力色について、色の見た目が正確である。

他の側面によれば、多項式関数による入力ＲＧＢデータの演算により、知覚的に最適な入力ＲＧＢデータの変換を表す色の外観を有する変換後ＲＧＢデータが生成されるとともに、入力ホワイトポイントを、変換後色域における異なる所定のホワイトポイントへ追加的に変換される。

本発明の他の側面では、包含されるホワイトポイントの転移は、黄色、または、色域におけるより相関の低い色温度の部分へ、直接的に指向するのに十分な大きさである。これにより、任意の所与の画像コンテンツの表示によって放射されたブルーライトを実質的に低減する。

他の側面では、所定の基準は、（ｉ）ソース色域における入力ＲＧＢデータ値の組について、変換後色域における知覚的に最適な変換後ＲＧＢデータ値を計算すること、および、（ｉｉ）数値的に最適な処理を使用して、多項式関数によって得られた変換後ＲＧＢデータ値と、変換後目標ＲＧＢデータ値との間の差異を最小化することに基づいている。

他の側面では、方法は、ディスプレイデバイスの色性能を切り換えるために、性能選択器の入力に従って、多項式関数の係数を変化させることを含む。

さらに他の側面では、方法は、（ｉ）１次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用して、入力ＲＧＢデータにおける入力Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値の各々を個別に中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値へ変換すること、および、（ｉｉ）それに続いて、中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値を多項式関数に入力することを含む。

他の側面によれば、方法は、ディスプレイデバイスの色性能を切り換えるために、性能選択器の入力に従って、ＬＵＴを変化させることを含む。

さらに他の側面では、方法を実行する駆動回路を備えたディスプレイデバイスが提供される。

他の側面によれば、方法を実現する画像描写プログラムまたは画像データ出力プロセッサのうち少なくとも１つを含む演算デバイスが提供される。

他の側面では、プロセッサに実行されることによって方法を実現するプログラムが記憶されたコンピュータが読み込み可能な媒体が提供される。

他の側面では、多変量の多項式関数の係数を最適化する方法が提供される。上記方法では、多項式を用いて、ソース色域における入力ＲＧＢデータが、変換後色域における変換後ＲＧＢデータへ変換される。上記方法は、変換後色域を有するディスプレイデバイス上に変換後ＲＧＢデータが表示された場合、該変換後ＲＧＢデータが、入力ＲＧＢデータの知覚的に最適な変換を表す色の外観を有するように、プロセッサを用いて、所定の基準に従って係数を最適化することを含む。

さらに他の側面では、所定の基準は、多項式関数によって得られた変換後ＲＧＢデータ値と、変換後目標ＲＧＢデータ値との間の差異を最小化することを含む。

他の側面では、係数の最適化は、（ｉ）１次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いて、入力ＲＧＢデータにおける入力Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値の各々を個別に中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値に変換すること、および（ｉｉ）それに続いて、中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値を多項式関数に入力することを組み合わせて実行される。

他の側面では、ＬＵＴでの値および多項式の係数は、その後のフィードバックループ処理において最適化される。

さらに他の側面では、方法を実行するようにプログラムされたプロセッサを備えた最適化デバイスが提供される。

他の側面では、プロセッサによって実行されることによって方法を実現するプログラムが記憶された、一時的でない、コンピュータ読み込み可能な媒体が提供される。

その先の目的および関連する目的を達成するために、本発明は、以下で十分に説明される特徴、特に請求項に示す特徴を備える。以下の説明および添付図面は、本発明のいくつかの実施例を詳細に示す。これらの実施例は、本発明の主題が採用され得る様々な方法の一部を示す。本発明の他の対象、利点、および新規な特徴は、図面を考慮すれば、以下の本発明の詳細な説明から明らかであろう。

画像データのソース色の意図と、結果として得られたＣＩＥ１９３１ｘｙカラーダイアグラムにおける変換先ディスプレイの性能との差異を示す。 画像データのソース色の意図と、結果として得られたＣＩＥ１９３１ｘｙカラーダイアグラムにおける変換先ディスプレイの性能との差異をさらに示す。 従来の方法に従って、ソースデータの意図に近似するように補正された変換先ディスプレイの色性能を示す。 従来の他の方法に従って、ソースデータの意図に近似するように補正された変換先ディスプレイの色性能を示す。 本発明の実施例の処理で使用される多項式の例である。 （ａ）、（ｂ）、（ｃ）、および（ｄ）は、ソースデータから、ソースの色相とは異なる色相を有する変換先デバイスへ入力されるデータへの計算例を表す。 本発明の実施例の画像データ処理の流れである。 本発明の処理で使用される多項式の係数の組の一例である。 図８の係数を使用した本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 図８の係数を使用した本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 図８の係数を使用した本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 本発明の他の実施例の画像データ処理の流れを示す。 データ値の一例と、本発明の色性能の実施例がソースの意図として使用することが可能なディスプレイの輝度の応答との関係を示すプロットである。 （ａ）および（ｂ）は、Ｐｒｅ−ＬＵＴデータの組および得られる入力データの例と、本発明の一実施例の輝度性能との関係を示すプロットの組を表す。 本発明の処理で使用される多項式の係数の組の一例である。 図１３の係数、および、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴデータの組を使用した本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 図１３の係数、および、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴデータの組を使用した本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 図１３の係数、および、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴデータの組を使用した本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 データ値と、図１３の係数、および、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴデータの組を使用した本発明の一実施例の性能を示す輝度応答との関係を示すプロットである。 データ値と、図１３の係数、および、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴデータの組を使用した本発明の一実施例の性能を示す輝度応答とのプロットである。 入力テスト色データ値の組、および、本発明の一実施例で使用した目標変換後データ値の一例である。 本発明の多項式係数最適化方法の実施例で使用した処理の流れの図である。 本発明の多項式係数最適化方法の実施例で使用した処理の流れの図である。 本発明の多項式係数最適化手段の実施例で使用した処理の流れの図である。 本発明の多項式係数最適化手段の実施例で使用した処理の流れの図である。 本発明の多項式係数最適化手段の実施例で使用した処理の流れの図である。 （ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、本発明の一実施例で使用した変換先デバイスの色性能測定結果の例である。 （ａ）、（ｂ）、および（ｃ）は、本発明の一実施例で使用したソースの意図する色性能値の例である。 本発明の多項式係数最適化方法の実施例の一部で使用した処理の流れの図である。 本発明の多項式係数最適化方法の実施例の一部で使用した処理の流れの図である。 ここで説明される画像データ変換処理と結合する画像プロセッサの例の図である。 前述した多項式関数の係数を最適化する最適化デバイスの一例を表す。 異なるホワイトポイントを有する入力データから得られた、色度の面で適合した変換先色位置データの計算の一例を表す。 図２９の方法によって計算されたホワイトポイントの転移を生成する本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 図２９の方法によって計算されたホワイトポイントの転移を生成する本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。 図２９の方法によって計算されたホワイトポイントの転移を生成する本発明の一実施例の性能を示すＣＩＥｘｙダイアグラムの組である。

本発明の一実施例では、簡単な３次多項式関数は、入力ＲＧＢデータおよび出力変換後ＲＧＢデータとしての画像における各ピクセルについて、ソースＲＧＢデータを有する。入力ＲＧＢデータおよび出力変換後ＲＧＢデータとしての画像は、変換後色域の端における対応する位置に飽和色（ソース色域の端の色）を表示し、かつ、ソース色域における２つの領域の間にある色を混合された中間出力色にする一方、メモリーカラーの帯域については、色の見た目が正確になる。

さらなる一実施例では、非飽和色またはメモリーカラーのソースデータの意図に従って、正確さを維持しながら、同じ多項式関数は、中程度の輝度の飽和色にまで、輝度を増大させるように再構成される。それにより、演算多項式パラメータの単純な切り換えによって、変換先ディスプレイが「鮮明な」または「動的な」モードに切り換えられることを可能にする。

さらなる一実施例では、前述したいずれかの簡単な多項式関数は、より少ない数の項、すなわち２次の簡単な多項式に、入力Ｒ、Ｇ、およびＢの積算による３次の項を加えたもので構成されてもよい。

さらなる一実施例では、「鮮明な」モードは、有効なデータ値と、他の色のチャネルに適用されるデータ値に依存してそれぞれ異なるＲ、Ｇ、およびＢチャネルについての輝度との関係を示す（「ガンマ」）曲線になる。そのため、予備的なＬＵＴ変換は、Ｒ、Ｇ、Ｂデータに個別に適用されることによって、ソースガンマ曲線を、完全に飽和（すなわち、他のチャネルの入力値がゼロ）している各色チャネルについての変換後目標ガンマ曲線と、完全に非飽和（すなわち、ＲＧＢ入力値が全て等しい）である各色チャネルについての変換後目標ガンマ曲線との間のいくつかの中間形式に変化させる。

一実施例では、前述した実施例の多項式関数の最適な係数を計算する方法を提供することも望ましい。上記方法は、最初の実施例および後の実施例の機能を提供するために、ソースデバイスおよび変換先デバイスの性能において、（ｉ）原色の位置の差異、（ｉｉ）ホワイトポイント、（ｉｉｉ）各Ｒ、Ｇ、Ｂチャネルのガンマ曲線の形状、および（ｉｖ）輝度を伴う原色の色度の変化し易さを計算することができる。本発明のさらに別の実施例では、（ｉ）変換先デバイスの一連の色測定を行い、（ｉｉ）遺伝アルゴリズムまたは他の数多くの最適なツールを用いることによって、多項式の係数を探す方法が提供される。上記係数は、テスト色の組の入力ＲＧＢデータを、集合的に、これらの色について予め計算された目標出力ＲＧＢ値に最適に変換する。

本発明の主な実施例では、通常のＲＧＢ色画像データが、画素から画素の変換に基づいて、図５に示すタイプの簡単な３次多項式関数に入力される。図に示すように、この関数は、その入力として、各ＲＧＢデータの三重項を取る。また、この関数は、出力として生成した変換後データ値Ｒ_ｏｕｔ、Ｇ_ｏｕｔ、Ｂ_ｏｕｔの各々についての多項式の各項に適用するための係数の組（例えば、ｒ１_{ｔｈｒｕ２０}、ｇ１_{ｔｈｒｕ２０}、ｂ１_{ｔｈｒｕ２０}）を有する。係数ｒ、ｇ、ｂは、変換後色域の端における対応する位置に飽和色（ソース色域の端の色）を表示し、ソース色域における２つの領域の間にある色については、混合された中間出力色にしながら、メモリーカラーの帯域について、変換後Ｒ_ｏｕｔ、Ｇ_ｏｕｔ、Ｂ_ｏｕｔデータ値の色の見た目が正確になるように選択される。

増大された機能の度合いを示すために、従来の色変換処理を考えることが役に立つ。そのような処理の計算ステップが、図６に概略的に示されている。これは、ソースデータＲｓ、Ｇｓ、Ｂｓの画像画素データ値が、デバイスに依存しないＣＩＥ＿ＸＹＺ空間等の色空間に変換され得ることを示す。まず、ＬＵＴまたは何らかの関数ｆ-_１のいずれかによって、線形的な輝度の増大（「逆ガンマ変換」）を有するように、Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓ値の各々を変換する。線形化されたソースデータ値Ｒｓ´Ｇｓ´Ｂｓ´は、次に、マトリクスＭ_１で予備的に積算されることによって、ＸＹＺ値（図６（ａ））を生成してもよい。図６（ｂ）の等式は、変換先デバイスのデータ値Ｒ_Ｄ−Ｇ_Ｄ−Ｂ_Ｄから同じＸＹＺ空間への類似する変換が、第２の変換マトリクスＭ_２を用いて達成されることを示す。ソースデータ値および変換後データ値が同じ色を生成する場合、これらの変換によって生成されるＸＹＺ値は同じである。そのため、図６（ａ）および（ｂ）の等式は、図６（ｃ）に示すように組み合わされることによって、線形化されたどのソースデータ値とも同じ色を生成する線形化された変換後ＲＧＢ値の直接計算を可能にしてもよい。完全な色域写像処理は、図６（ｄ）に示すようになり得る。関数ｆ_２は、線形化された変換後データ値にガンマ関数を適用するために使用される。変換マトリクスＭ_Ｃは、Ｍ_２にＭ_１の逆関数が予め積算された結果である。ｆ_１は、逆ガンマ関数を適用することによって非線形ソースデータ値を線形化する。変換後色域から外れたいずれの値も除去するために切り落とすことによって、この処理は、図３に示すような色空間の変換を可能にする。図３では、全ての入力ソースデータ値は、出力変換後データ値に写像される。出力変換後データ値は、ソース色域と変換後色域とが重なる色域領域において、同じ色を生成する。

マトリックスＭｃの要素に等しい係数ｒ_２からｒ_４、ｇ_２からｇ_４、およびｂ_２からｂ_４の項だけで構成される多項式の処理は、仮に、ガンマ関数および逆ガンマ関数ｆ_１、ｆ_２および出力の切り落としと組み合わされた場合、前述した従来の変換の関数を提供するのに十分であろう。しかしながら、多項式の残りの項のいくつかまたは全てを用いて、関数ｆ_１、ｆ_２の効果を近似する（例えば、既に考慮された係数についての変換値を組み合わせる）ことができる場合、関数ｆ_１、ｆ_２について処理が実行される必要がないので、この手法は利点がある可能性がある。全ての多項式の項を組み合わせて使用することによって、（ｉ）色域外の色についての、さらに複雑な多項式の写像の効果、および、（ｉｉ）メモリーカラーと飽和色の領域または他の所定の色の領域との間における混合の効果を生成することに、さらなる利点が得られる可能性がある。この場合、多項式の係数を注意深く選択することによって、図７に示す単純な処理フローを用いて、さらに複雑な知覚的色域写像アルゴリズムの全機能が達成される可能性がある。

図８は、ｓＲＧＢ標準に従って記述されたソースデータから、非標準ディスプレイ上に表示される出力データへの最適な変換のための、多項式の係数の例を示す。図９（ａ）は、ｓＲＧＢ色域に則ったＣＩＥｘｙダイアグラム上における非標準ディスプレイの色域を示す。上記の図は、ｓＣＩＥｘｙ空間においてＲＧＢソースデータが意図する位置を有する色位置（空の矩形）と、非標準ディスプレイへ入力された場合に得られる位置（塗りつぶされた円）との組の例も示す。上記の図から、ディスプレイの色域領域がｓＲＧＢ色域領域よりも小さいこと、および、ディスプレイのＲ、Ｇ、Ｂ原色が誤って位置付けられていることに加えて、ディスプレイのホワイトバランスが誤っていることが分かる。青の原色が過剰な輝度を有することを原因として、ほとんどの色が青の原色の位置に近すぎる色位置に表示される。図９（ｂ）は、図８のパラメータを用いた多項式処理に従う変換の後におけるテスト色の同じ組のＣＩＥｘｙ位置を示す。上記の図によれば、飽和色の例は、ｓＲＧＢ色域の境界から、非標準ディスプレイ色域の境界上の対応する位置へ変換される一方、色域領域の中央近傍における非飽和色の例は、ソースの意図に一致するように補正される。図９（ｃ）は、多項式処理による変換の後における非標準ディスプレイ上のサンプル色（塗りつぶされた円）の同じ組のＣＩＥｘｙ位置と、混合された知覚的色域写像アルゴリズムに従う理想的な目標位置（空の矩形）とを示す。サンプル色について、非標準ディスプレイ上における出力結果と、予め計算された理想的な目標結果とが近似的に一致していることが分かる。

このことは、中間デバイスに依存しない色空間へのどのような変換も、複雑なマトリクスに基づく計算や混合計算も行わずに、多項式関数が、前記した変換先ディスプレイの色の誤りの全てを計算することができるとともに、全ての色について、知覚的に最適化された色域の変換で計算された出力色の値に近似的に一致させることができることを示す。

各サンプル入力についての、理想的な目標と得られた色との間における差異の標準的な測定は、ＣＩＥ（デルタ）Ｅ２_０００色差測定法を用いて測定し得る。非標準ディスプレイの例では、理想的な目標と結果との間の差異の（デルタ）Ｅ２_０００の平均値は、７００を超えるサンプル入力テスト色の組について、多項式関数を適用することによって、７．９８から１．２９に改善された。

なお、図９におけるサンプル色のいくつかについての、理想的な目標、および出力結果、ＣＩＥ１９３１ｘｙ位置は、非標準パネル色域の三角形の境界の外側である。これは、図に示すパネルの色域が、最大輝度の３つの表示原色の位置によって規定されるという事実による。非標準パネル上では、原色のＣＩＥ１９３１ｘｙ位置は、輝度とともに変化することが示された。そのため、中程度の輝度の入力色のいくつかについて、最大輝度入力よりも大きな度合の飽和が達成され得る。図から、多項式処理は、この原色位置の変化、および、中程度の輝度の入力色から目標色位置への最適な正確さを維持することと、中程度の輝度の色がソースの意図する飽和に出来うる限り近似的に一致可能にすることとの両者を計算に入れることが可能であることが分かる。

本発明のさらなる一実施例では、Ｒ、Ｇ、Ｂ入力データを個別に中間的なデータレベルへ変換するために、画素から画素へを基礎として、通常のＲＧＢカラー画像が１次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）へ入力される。中間的なデータレベルは、次に、主な実施例で説明されたタイプの簡単な３次多項式関数に入力される。“Ｐｒｅ−ＬＵＴ”変換と組み合わされたこの処理が、図１０に示されている。

Ｐｒｅ−ＬＵＴ関数に含まれる利点の一つは、ＲＧＢデータチャネルについてのガンマ曲線を、多項式処理へ入力される前に変換することができることである。この変換についての１つの特有の使用法は、特定のチャネルのガンマ曲線についての望ましい出力形状が、灰色の入力色（すなわちＲＧＢデータレベルが全て等しい）の望ましい出力形状とは異なる場合に、中間形状のガンマ曲線を生成可能にすることである。ディスプレイが、非飽和色（例えば、灰色）の標準的輝度を維持しながら、飽和した入力色（例えば、中程度の輝度の原色）の輝度を増大させることによって、画像の知覚された鮮明さを増大させるように設計されたモードで動作することを要求される場合に、このことはあり得る。

図１１は、Ｒ、Ｇ、Ｂチャネルの各々のデータ値−輝度（ガンマ）曲線、および、灰色（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ）のデータ入力のガンマ曲線を示す。各曲線は、それぞれ最大値に正規化されており、ユーザが選択可能な「動的な」色モードで動作するテレビジョンパネル上で測定される。緑色のデータレベルのみがゼロよりも大きい場合、緑のチャネルのガンマ曲線は、周知のべき法則の形状を追跡することが分かる。輝度は、２５５に分割されたデータ値に近似的に比例しており、ｓＲＧＢ標準で特定された輝度と同様に、べき（ガンマ）＝２．２に上昇する。入力データＲＧＢ値が全て等しい場合、ガンマ曲線もべき法則の形状を追跡するが、その指数は少し小さい（（ガンマ）（近似的に等しい）２．０）。しかしながら、ＲチャネルのみまたはＢチャネルのみがゼロよりも大きい場合、ガンマ曲線は、中程度の値のデータレベルについて、輝度の上昇を示すようになり、出力輝度は、最大値２５５よりもかなり低い入力データレベルで飽和する。

この実施例のディスプレイが、このタイプの色性能に近いモードで動作する必要がある場合、（ｉ）他の色チャネルがゼロのデータ値を有する場合におけるそのデータ値の輝度と、（ｉｉ）他のチャネルが一致する入力データ値を有する場合にそのチャネルによって生成された輝度、との間の輝度を有する中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値を生成するために、Ｐｒｅ−ＬＵＴ関数を使用することが利益になる可能性がある。前述した例（図９）で使用された同じ非標準ディスプレイについて計算されたそのようなＰｒｅ−ＬＵＴの例が、図１２に示されている。図１２（ａ）は、Ｐｒｅ−ＬＵＴの入力データ値対出力データ値のプロットを示す。そして、図１２（ｂ）は、ディスプレイによって生成され、Ｐｒｅ−ＬＵＴによって処理された入力値の輝度を示す。ＲチャネルおよびＢチャネルについて、中程度のレベルの輝度値は、ｓＲＧＢの規定値とＴＶ「ダイナミックモード」の規定値との中間値まで増大する。Ｇチャネルおよび灰色の値についてのｓＲＧＢの規定値とＴＶ「ダイナミックモード」の規定値とは、それほど異なっていないので、Ｐｒｅ−ＬＵＴで処理された値の輝度は、ｓＲＧＢの規定値にさらに近い。

図１３は、多項式の係数の例を示す。上記多項式の係数は、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴと組み合わされて使用された場合、「ダイナミックモード」にある測定対象のテレビジョンパネルの色性能に近い応答をする前述の例の同じ非標準パネルの色性能を示す。

図１４（ａ）は、「ダイナミックモード」にあるＴＶ上における測定位置（空の矩形）、および、非標準ディスプレイへ入力された位置（塗りつぶされた円形）を有するサンプル色の位置の組のＣＩＥ１９３１ｘｙプロットを示す。非標準ディスプレイパネルのかなり小さい色域の領域に大きく依存して、サンプル色の大部分が、ソースの意図よりも低すぎる飽和（色域領域の中央に近過ぎる）で表示される。図１４（ｂ）は、図１２のＰｒｅ−ＬＵＴ、および、図１３のパラメータを使用する多項式による処理後の同じデータを示す。飽和サンプル色は、ＴＶ色域の境界から、非標準ディスプレイ色域の境界上の対応する位置へ転移する一方、色域領域の中央に近い非飽和サンプル色は、「ダイナミックモード」にあるＴＶについて測定された同じ色の位置にほぼ一致するように補正される。図１４（ｃ）は、多項式処理によって変換された後の、非標準ディスプレイ上におけるサンプル色の同じ組のＣＩＥｘｙ位置（塗りつぶされた円形）を、混合された知覚的色域写像アルゴリズムに従う理想的な目標位置（空の矩形）とともに示す。サンプル色について、非標準ディスプレイ上における出力結果と、予め計算された目標結果とがほぼ一致していることが分かる。この例では、４５０を超えるサンプル入力テスト色の組について、理想的な目標とＰｒｅ−ＬＵＴおよび多項式処理の結果との間の差異の（デルタ）Ｅ_２０００の平均値は、７．４から０．９４に向上している。サンプル色の理想的な目標位置は、一般的に、パネルの色域の境界により近いことが分かる。そして、そのために、目標位置がｓＲＧＢ標準によって決定される図９の結果と比較して、目標色性能がＴＶ「ダイナミックモード」である構成における目標色性能は、より飽和している。これは、得られる画像の見た目まで、意図した「明瞭さの増大」という効果が達成されることを示す。このことは、ガンマ曲線、または、処理に入力されたＲ、Ｇ、Ｂデータおよびグレーデータを試験することによって確認される。これらの曲線が、図１５に示されている。これらの曲線は、図１１に示すダイナミックモードにあるＴＶ上で測定された同等の曲線とほぼ一致することが分かる。中程度の輝度の飽和色に適用される輝度の増大中におけるスムーズな混合の効果に加えて、非飽和色への同じ増大の欠如が、図１６に示されている。図１６は、異なる飽和の赤色について、最大データ値に規格化された輝度を示す。中程度のレベルの輝度の増大は、飽和によって増大することが分かる。

これらの結果は、選択された色について、変換が、飽和に依存する輝度の増大を含む場合であっても、中間デバイスに依存しない色空間へのどのような変換も、基礎となる複雑なマトリクス、または、混合計算の要求もなしに、Ｐｒｅ−ＬＵＴと組み合わされた多項式関数が、前掲した変換先ディスプレイの色の誤りを計算可能であること、また、知覚的に最適化された色域の変換によって計算された全色の出力色値をほぼ一致させることを示す。

さらに他の実施例では、最適な多項式の係数を計算する手段が提供される。サンプルテスト色（ＲＧＢデータの組み合わせ）の所与の組について、変換後ＲＧＢデータ値の対応する組が発見されるかまたは計算され得る。そして、変換後ＲＧＢデータ値の対応する組は、変換先デバイスに入力されたときに、各サンプル色の色の見た目が、そのサンプル色のソースの意図する、変換先デバイス色域への知覚的に最適な変換に、可能な限り近くなる。これは、サンプル色ＲＧＢの組み合わせの組と、それに対応する理想的な目標ＲＧＢの組み合わせの組とを提供する。前述の例の非標準ディスプレイ上で表示されるｓＲＧＢ入力色の変換（図９に示す変換）について、Ｇｒｅｔａｇ−Ｍａｃｂｅｔｈチャート色値を含む、５０のサンプル色の組の例および目標変換色が、図１７に示されている。サンプル入力および目標変換色のリストが生成されたならば、多項式の処理についての係数が発見されるかまたは計算され得る。使用される全ての色について、上記係数は、入力サンプルＲＧＢの組み合わせから、目標変換後ＲＧＢの組み合わせへの変換に可能な限り近い。入力サンプルＲＧＢの組み合わせの組の各々について、知覚的色域写像アルゴリズムを用い、そして次に、コンピュータプロセッサによって実行される数値的な最適化を用いて、目標変換後ＲＧＢデータの組と得られた変換後ＲＧＢデータの組との間の差異を最小化する多項式の係数を生成することによって、目標ＲＧＢの組み合わせを計算する処理が、図１８に示されている。前述したＰｒｅ−ＬＵＴステップが多項式処理と組み合わされて使用される同様の処理が、図１９に示されている。

各入力サンプルの組み合わせについて、目標変換後ＲＧＢデータの組み合わせを計算する処理は、最初、ソースの意図に従って、各サンプル色についてのＣＩＥ＿ＸＹＺ値および／またはＬ＊ａ＊ｂ＊値を計算してもよい。ソースの意図は、ｓＲＧＢ等の色標準であってよい。この場合、ＲＧＢデータ値から、意図されたＸＹＺ値を発見するための計算は周知である。あるいは、既知のディスプレイ上における現在の色性能であってよい。この場合、ソースディスプレイ上における各サンプル色によって生成されたＸＹＺ値は、ソースディスプレイ上にサンプル色を表示し、調整された色彩計を用いてＸＹＺ値および／またはＬ＊ａ＊ｂ＊値を計測することによって測定されてもよい。この場合の処理フローが図２０に示されている。

各サンプルＲＧＢの組み合わせについて、ソースデータの意図が取得されたか、または計算された後、処理は、次に、各入力サンプル色について、目標変換後ＲＧＢデータ値を検索または計算してもよい。各入力サンプル色は、ソースディスプレイに入力された場合に、ソースが意図する各サンプル色のＸＹＺ値またはＬ＊ａ＊ｂ＊値に可能な限り一致するＣＩＥ＿ＸＹＺ値またはＬ＊ａ＊ｂ＊値を生成する。変換後ＲＧＢ値は、ＸＹＺ値において最小の絶対値の差異を生成するものであってもよいし、最小の（デルタ）Ｅ_２０００色の差異を生成するものであってもよい。

これらの目標変換後ＲＧＢデータ値は、変換先デバイスの色の測定値の組を使用して計算されてもよいし、その後、他の色のＸＹＺ値および／またはＬ＊ａ＊ｂ＊値を予測するために使用されてもよい。あるいは、変換先デバイス上にテスト色を逐次表示し、ＸＹＺ値またはＬ＊ａ＊ｂ＊値を測定するためのフィードバックまたはトライ＆エラー法によって、自動測定システムを用いて、変換後ＲＧＢ値を発見してもよい。これにより、ＸＹＺ値またはＬ＊ａ＊ｂ＊値から、ソースの意図との最適な一致を与える変換後ＲＧＢ値の発見が得られる。この可能な処理が図２１に示されている。

入力サンプル色ＲＧＢデータ値を、全てのサンプル色について同時に目標変換後ＲＧＢデータ値へ変換するために最適な多項式の係数は、コンピュータプロセッサによって実行される数値解析アルゴリズム（数値解析機）であって、目標変換後ＲＧＢデータ値と、多項式の処理によって生成される変換後ＲＧＢデータ値との間の差異の総和を最小化することを目標とする数値解析アルゴリズムによって生成されてもよい。数値的解析機は、（ｉ）これらの差異の自乗の総和、（ｉｉ）重み付けした差異およびその自乗の総和、または（ｉｉｉ）他の任意の適切な所定の基準を最小化することを目標としていてもよい。数値的解析機は、進化または遺伝アルゴリズムタイプであってよい。数値的解析機は、各色チャネルについて、それぞれ、最適なパラメータを解析してもよい（例えば、係数ｒ_１からｒ_２０について、次にｇ_１からｇ_２０について、次にｂ_１からｂ_２０について、係数の最適値を発見する）。あるいは、数値的解析機は、全てのパラメータを同時に解析してもよい。多項式によって得られる各テスト用変換後ＲＧＢデータ値の組の各々について、ＣＩＥ＿ＸＹＺまたはＬ＊ａ＊ｂ＊に基づく計算を使用することによって、色の差異測定方法を発見し、目標変換後ＲＧＢデータ値と、得られたＲＧＢデータ値との間における色の差異を最小化することを解決してもよい。

この実施例の一実行例では、２００ＲＧＢと１０００ＲＧＢとの組み合わせの間で、図２２から図２４に示す処理、および、それらの図に示された下側の数値で注釈されているステップが、入力サンプル色の組（１）において使用されている。加えて、Ｒ、Ｇ、Ｂのみの入力についての変換先ディスプレイによって生成されたＣＩＥ＿ＸＹＺ値（すなわち、Ｒ（ＧおよびＢはゼロ）、Ｇ（ＲおよびＢはゼロ）、Ｂ（ＲおよびＧはゼロ））は、１から３２までのステップにおいて、色彩計を使用して、０から２５５まで測定される。入力データ値の増大が１よりも大きい場合、残りの値は、測定値が補間されることによって、変換先ＲＧＢ値からＸＹＺデータ値（２）への完全な組を生成してもよい。前述の実施例の非標準ディスプレイ上で測定された、ＲＧＢデータ値からＸＹＺデータ値へ切り落とされた組が、図２３に図示されている。この図の表記では、Ｘ_ＤＲｎは、データｎの純粋な赤の入力から変換先デバイスによって生成されたＣＩＥ１９３１Ｘ値を示す。同様に、Ｙ_ＤＧｎは、データｎの純粋な緑の入力から変換先デバイスによって生成されたＣＩＥ１９３１Ｙ値を示す。

入力サンプル色の組（１）に含まれるのは、変換先デバイスのＲＧＢからＸＹＺデータへの組を生成するために使用される色に対応するテスト色である。テスト色は、対応するソースＲＧＢからＸＹＺデータの組（３）が計算されることを可能にする。ソースＲＧＢからＸＹＺデータテーブルへの組の例が、ｓＲＧＢ標準ソースデータに従って計算された値とともに、図２４に示されている。これらのデータの組は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各々について個別に生成されたＸＹＺ値を総和することによって、変換先デバイス上における任意のＲＧＢ入力のＣＩＥ＿ＸＹＺ値を推定することを可能にする。例えば、［ａ，ｂ，ｃ］のＲＧＢ入力は、以下のＸＹＺ値を生成すると推定される。

次のステップ（４）では、ソースの意図する輝度曲線のデータ値に一致するように、ＲＧＢからＸＹＺデータ値が「ガンマ補正」される。ＣＩＥ１９３１Ｙ値は輝度に対応するので、これは、ｎの全ての値に以下の計算が適用されることによって達成されてよい。

これらのガンマ補正された変換先ＲＧＢからのＸＹＺデータ値（４）は、次に、サンプルの組（５）における全てのＲＧＢの組み合わせについて、ガンマ補正された変換先ＸＹＺ値を計算するために使用される。

次に、最も高い輝度値を発見するために、ガンマ補正された変換先ＲＧＢからのＸＹＺデータ値（４）が、ソースのホワイトポイントのＣＩＥｘｙ値の所与の差異の範囲におけるＣＩＥｘｙ値とともに使用される。ソースのホワイトポイントのＣＩＥｘｙ位置は、以下で与えられる。

そして、変換先デバイスへ入力される任意のＲＧＢ入力のＣＩＥｘｙ位置は、変換先ＲＧＢデータからのＸＹＺデータ（２）について、同じ等式を用いることによって発見することができる。この例では、変換先デバイスへ入力されるＲＧＢの組み合わせ入力について、最も輝度の高い結果として、＋／−０．０００５の範囲でソースのホワイトポイントｘｙ値に一致するＣＩＥ１９３１ｘｙ値が発見され得る。変換先ディスプレイの最大の可能な輝度値と、ソースのホワイトポイントの輝度との間における比率で、このデータの組における全ての値を積算することによって、ソースの意図するサンプルの組のＸＹＺ値をスケーリングするために、ソースのホワイトポイントにおける変換先ディスプレイの最大の可能な輝度値が使用される。これは、輝度でスケーリングされたソースの意図するＸＹＺサンプルデータの組（６）を生成する。

次のステップ（７）では、サンプルの組における各色の飽和に基づいて、サンプルの組のガンマ補正後の変換先ＸＹＺ値（５）が、ホワイトポイントの輝度でスケーリングされたサンプルの組のソースの意図するＸＹＺ値（６）と混合される。これは、サンプルの組における各色のＲＧＢ値に従って、以下のように計算される。

これは、０から１までの値を与える。色のよりよい選択を確実にするために、純粋な灰色のみが飽和値０に起因する。そして、そのために、混合処理から、ソースの意図するＸＹＺ値に一致する目標ＸＹＺ値を生成する。この飽和測定値は、以下の等式に従って修正されてもよい。

ここで、ｆは０から１までの間（典型的には０．７）の因子である。ｆは、飽和値０から１までの間におけるスムーズな混合を維持しながら、飽和０に起因するＲＧＢ値の比を決定する。サンプルの組における各ＲＧＢの組み合わせは、次に、以下の等式に従って計算された、混合された目標ＸＹＺ値を有する。

これらは、入力サンプルの組（９）における各ＲＧＢの組み合わせについて、混合された目標ＸＹＺ値を計算するために使用される。これらの混合された目標ＸＹＺ値は、次に、混合された目標Ｌ＊ａ＊ｂ＊サンプルの組の値（１０）を生成するように、周知の変換を用いて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値に変換されてもよい。この変換は、参照するためのホワイトＸＹＺ値の組を必要とする。ホワイトＸＹＺ値の組は、輝度でスケーリングされたソースのホワイトポイントについてのＸＹＺ値の組であるべきである。

これらの混合された目標Ｌ＊ａ＊ｂ＊サンプルの組の値（１０）は、次に、図２５に示すトライ＆エラー処理において使用される。トライ＆エラー処理では、サンプルの組（１）の各ＲＧＢの組み合わせについて、試行用の組み合わせが変換先デバイス上で生成すると予測されるＸＹＺ値を発見するために、等式１ａ〜１ｃを変換先ＲＧＢｔｏＸＹＺデータ（２）と組み合わせて使用することによって、一連の試行用変換後ＲＧＢの組み合わせ（１１）が試験される。予測されたＸＹＺ値は、その後、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値（１２）に変換されてもよい。試行用変換後ＲＧＢ値によって生成された予測変換後Ｌ＊ａ＊ｂ＊値と、サンプルの組の色の混合された目標Ｌ＊ａ＊ｂ＊値との間における色差異（デルタ）Ｅ_２０００が、続いて発見される。混合された目標Ｌ＊ａ＊ｂ＊値からの色差異（デルタ）Ｅ_２０００が最小になる試行用変換後ＲＧＢ値が記録される。そして、処理は、サンプルの組における各色について繰り返される。そして、記録された値は、目標変換後ＲＧＢデータ値のサンプルの組（１３）を完成させる。

目標変換後ＲＧＢデータ値のサンプルの組（１３）および入力サンプル色の組（１）は、次に、図２６の多項式係数最適化処理で使用される。この処理では、サンプルの組の各色のＲＧＢ値から中間ＲＧＢ値への変換についてのＰｒｅ−ＬＵＴ値は、Ｒ、Ｇ、Ｂ値のいずれかの平均を取ることによって、各入力チャネルの０から２５５までの各入力について計算される。ガンマ補正されたＲＧＢｔｏＸＹＺデータの組において、中間ＲＧＢ値は、変換先ディスプレイ上で、（ｉ）その入力がガンマ補正されたＸＹＺ値への最近似、および、（ｉｉ）その入力に等しいＲＧＢ値を有する全ての灰色に対応する目標変換後ＲＧＢサンプルの組からのＲＧＢ値を提供する。例えば、入力レベルが１６１である場合、ガンマ補正されたＲＧＢｔｏＸＹＺデータの組（４）における入力［０，１６１，０］についてのガンマ補正されたＸＹＺ値に最も一致するＲＧＢｔｏＸＹＺデータの組（２）におけるＲＧＢ入力は、［０，１５０，０］である。一方、サンプルの組（１３）における入力［１６１，１６１，１６１］に対応する目標変換後ＲＧＢ値は［１６７，１３８，１０６］である。そして、Ｇ＝１６１が代入される場合についてのＧのＰｒｅ−ＬＵＴ出力は、（１５０＋１３８）／２＝１４４になる。

次に、サンプルの組（１）における全ての入力ＲＧＢの組み合わせについて、変換後ＲＧＢデータ値を計算するために、試行用の多項式の係数と組み合わせて、Ｐｒｅ−ＬＵＴが使用される。目標変換後データ値の組への入力の組の全てのＲＧＢの組み合わせを変換する目的において、これらの得られた変換後ＲＧＢ値（１４）は、目標変換後ＲＧＢ値（１３）と比較されることによって、Ｐｒｅ−ＬＵＴと多項式処理との組み合わせの正確さの測定値を生成する。この測定値は、単純に、入力および目標変換後サンプルの組における各Ｒ、Ｇ、Ｂ値の各組合せについての差異の絶対値の総和であってもよいし、これらの差異の自乗であってもよい。

最適な係数を発見するために、遺伝アルゴリズムが使用される。遺伝アルゴリズムは、多項式の係数の組を、相互的に、比較エラー測定値を最小化するように変換する。

この例の実施例および図２２から図２６に示された特定の詳細は、知覚的色域写像アルゴリズムを提供する完全な方法、および、図１９の数値的最適化処理を形成する。また、図７のタイプのディスプレイ色変換処理について、上記実施例および上記特定の詳細は、ディスプレイ上におけるサンプル色の組のＣＩＥ１９３１ＸＹＺ測定、および、第２の色の組のＸＹＺ値の計算値または測定値の一方のみに基づいて、既知の標準に従って、またはソースの意図するディスプレイ上で、Ｐｒｅ−ＬＵＴ値および多項式係数を最適化する方法を提供する。

この処理は、（ｉ）図９に示す性能を提供するために計算されたｓＲＧＢソースの意図する入力、および、（ｉｉ）図１４および図１５に示す性能を生成する「ダイナミックモード」にあるＴＶパネル上で測定されたソースの意図する入力と組み合わせて、前述の例の非標準ディスプレイに使用されていた。

前述した処理は、さらなる「ブルーライトカット」機能を提供するために使用された。それらは、他の性能モードに加えてユーザが選択可能である、多項式の係数のさらなる組および／またはＬＵＴ値として実行されてもよい。「ブルーライトカット」機能を提供するために、入力サンプル組における各色についてのソースの意図するＣＩＥ＿ＸＹＺ値が変換されることによって、ホワイトポイントを、色域の青領域から、より低い相関色温度（ＣＣＴ；correlated colour temperature）またはより黄色の位置へ転移させる。これは、サンプルの組における各色のソースの意図するＣＩＥ＿ＸＹＺ値の簡単な関係の計測とともに行われてもよい（例えば、全てのＺを０．６で積算することによって、青成分を低減する）。また、これは、ソースの意図するＣＩＥ＿ＸＹＺ値に対して色度適合マトリクスを適用することによって、得られたホワイトポイントを直接的に制御しながら、かつ、サンプルの組の全ての色について比例的に実行されてもよい。そのような色度適合マトリクスは、初期の目標ホワイトポイントＣＩＥ＿ＸＹＺ値、および、例えばブラッドフォード（Bradford）マトリクス（http://www.brucelindbloom.com/）を用いて変換された目標ホワイトポイントＣＩＥ＿ＸＹＺ値を用いて計算されてもよい。図２９は、（ｉ）元の（Ｘ_ＷＯ，Ｙ_ＷＯ，Ｚ_ＷＯ）および新しい目標（Ｘ_ｗｔ，Ｙ_ｗｔ，Ｚ_ｗｔ）のホワイトポイントのＣＩＥ＿ＸＹＺ値から、ブラッドフォードマトリクスおよびその逆関数を用いて、色度適合マトリクスＭ_ｃａの詳細がどのように計算されるかを示すとともに、（ｉｉ）元のホワイトポイントデータから、色度的に適合したＸＹＺ値であるＸ_ｃａ、Ｙ_ｃａ、Ｚ_ｃａ、および、サンプル色についてのＸＹＺ値がどのように計算されるかを示す。

図３０は、Ｄ６５からＤ４０への目標ホワイトポイントの色度適合転移によって生成されるサンプル色の組における転移を示す。図３０（ａ）は、Ｄ６５からＤ４０への色度適合マトリクスの適用によって、サンプルのテスト色の組の目標位置において誘導された転移を示す。これは、ディスプレイの色域の端から離れた薄い色の色位置についての転移が大きい一方、さらなる飽和色も、ホワイトポイントから色域の端までの距離に比例するより小さい量で転移し、このことは、色の変換の全体を制限する可能性があることを示す。図３０（ｂ）は、Ｐｒｅ−ＬＵＴ、および、同じＤ４０に適合した目標位置に関係する多項式処理によるサンプル色の出力の位置を示す。これは、多項式処理が、ホワイトポイントが転移した出力にほぼ一致することが可能であることを明確に示す。同じ色の目標色位置からＤ４０ホワイトポイントへの転移は、スムーズかつ比例的な画像の見た目を維持しながら、図３０（ｃ）におけるそのようなフィルムを使用して行われた比較測定によって示されているように、外部のブルーライトカットフィルムの適用と同じぐらい、ブルーライトの放射量における十分に大きな低減を提供する。図３０（ｂ）から、色域の青−緑の端における飽和色は、色域の端から移動して、飽和が少なくなることが分かる。これは、所与の画像によって生成されるブルーライトの量が低減される点で望ましい可能性がある。また、飽和に基づく混合要素を除去することによって、処理の目標ＸＹＺ計算部分に到達してもよい。あるいは、ディスプレイの使用可能な色域の全体を維持することが好ましい可能性がある。混合要素は、前述したように、ホワイトポイントの転移と組み合わせて使用されてもよい。

最適化された多項式の係数が発見された後、Ｐｒｅ−ＬＵＴ値の変換を可能にする反復処理によって、最初に計算されたＰｒｅ−ＬＵＴの値と組み合わせて、Ｐｒｅ−ＬＵＴおよび多項式の係数も最適化され得る。これは、得られた変換後ＲＧＢサンプルの組を、目標変換後サンプルの組とより一致させるための、現在の最適化された多項式処理と組み合わせて機能する変換後Ｐｒｅ−ＬＵＴ値を発見するために、類似する数値的最適化処理を用いてもよい。続いて、新たに修正されたＰｒｅ−ＬＵＴ値等と組み合わせて機能するさらに最適な多項式の係数を発見するために、数値的最適化処理を再度用いたさらなる反復が適用されてもよい。

あるいは、計算時間を節約するために、このフィードバックループのＰｒｅ−ＬＵＴ変換部分は、サンプルの組における全ての入力について、多項式の係数を再び最適化する前に、同じ組における純粋な灰色の入力（全て等しいＲ、Ｇ、Ｂ値）のみを考慮することができる。

あるいは、Ｐｒｅ−ＬＵＴ値自体は、単一の処理において同時に最適化されるように、多項式の係数とともに、試行用パラメータに含まれていてもよい。

図８のｓＲＧＢソースの意図によって、および、図１３におけるＴＶ「ダイナミックモード」ソースの意図によって動作する非標準ディスプレイの例について与えられた最適な多項式パラメータにおいて、全ての多項式パラメータｒ_１２からｒ_２０、ｇ_１２からｇ_２０、およびｂ_１２からｂ_２０は、０に設定されていてもよい。これは、Ｐｒｅ−ＬＵＴおよび多項式処理が、出力値におけるこれらの多項式の項に影響される必要なしに、十分な非標準ディスプレイの色性能を達成することができるためである。この場合、計算処理出力およびメモリは、項１~１１を有する多項式処理を実行するだけで節約し得る。

なお、ディスプレイデバイスの画像データフローにおける前述の方法を実行するために必要な追加的画像データ処理ステップは、ディスプレイデバイスにおける現在の画像操作処理によって補助されてもよい。例えば、ほとんどのＬＣＤディスプレイデバイスは、デジタル−アナログ変換器（ＤＡＣ；digital-to-analogue converter）において、ＬＵＴ関数を使用する。デジタル−アナログ変換器は、入力デジタル画像データをアナログ電圧に変換することによって、各画素電極へ適用する。この変換は、通常、（ｉ）ＬＣＤの電圧−輝度の応答、および、（ｉｉ）意図するデータと期待されるソースデータの意図する輝度曲線との関係、を考慮に入れるように構成されている。さらに改善した色性能を可能にするために、本発明のＰｒｅ−ＬＵＴおよび多項式処理と組み合わされて動作するように構成されていてもよい。

図２７は、ここで説明される画像データ変換処理の例を示す。入力ＲＧＢデータのソースは、例えば、カメラ、ビデオカメラ、放送信号、画像レンダリングソフトウェア等を含む画像データのソースの任意のタイプであってよい。画像プロセッサは、デジタルプロセッサ（例えば、１つまたは複数のＣＰＵ）を含む。上記デジタルプロセッサは、一時的でない、コンピュータ読み込み可能な媒体（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、光学ディスク、など）に記憶されたプログラムを実行することによって、ここで説明された機能を実現する。画像プロセッサは、ソースから、入力ＲＧＢデータを受信する。そして、プロセッサは、ここで説明されたように、入力ＲＧＢデータ上で動作して、多項式関数を実行することによって、画像プロセッサから出力される変換後ＲＧＢデータを生成する。変換後ＲＧＢデータが、変換後色域を表す色域を有する変換先ディスプレイデバイスに出力される。ディスプレイデバイスは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ；liquid crystal display）、プラズマディスプレイ、有機発光デバイス（ＯＬＥＤ；organic light emitting device）ディスプレイ、ブラウン管（ＣＲＴ；cathode ray tube）ディスプレイ等の、任意のタイプのディスプレイデバイスであってよい。

画像プロセッサは、ここで説明したように、様々なユーザ制御またはデバイス制御を実行するように、性能選択器から入力を受信するように構成されていてもよい。例えば、性能選択器は、ユーザの入力またはデバイスインターフェースであり、該ユーザの入力またはデバイスインターフェースによって、ディスプレイデバイスの色性能を切り換えるように、ｐｒｅ−ＬＵＴおよび／または多項式の係数が変更されてもよい。

画像プロセッサは、独立したデバイスであってもよいし、入力ＲＧＢデータについてのソース内に組み込まれていてもよいし、またはディスプレイデバイスそのものであってもよい。例えば、画像プロセッサは、ディスプレイデバイスのドライバ回路に含まれていてもよい。あるいは、画像プロセッサ機能は、画像レンダリングプログラムまたは画像データ出力処理の一部として、演算デバイスに含まれていてもよい。

一時的でない、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み込み可能な媒体であって、プロセッサによって実行された場合、該プロセッサが、ここに記載された別の実施例を表す画像処理機能を実現するコンピュータ読み取り可能な媒体は、さらなる実施例を表す。

図２８は、上述した技術のいずれかに従って多項式関数の係数を最適化する最適化デバイスの例を表す。最適化デバイスは、デジタルプロセッサ（１つまたは複数のＣＰＵ）を含む。上記デジタルプロセッサは、一時的でない、コンピュータ読み込み可能な媒体（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードドライブ、ソリッドステートドライブ、光学ディスク等）に記憶されたプログラムを実行することによって、ここで説明された最適化機能（例えば、図１８〜２２、および２６）を実現する。最適化デバイスは、変換後目標値を受信し、ここで説明したように、プロセッサは、数値的最適化法等を用いて、多項式関数の係数を最適化する。そして、最適化された係数は出力される。

一時的でない、コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な媒体であって、プロセッサによって実行された場合、該プロセッサに、ここに記載された別の実施例を表す最適化デバイス機能を実現するコンピュータ読み取り可能な媒体は、さらなる実施例を表す。

本発明の１つあるいは複数の実施例に関して、開示および説明してきたが、当業者であれば、本明細書および添付の図面を読んで理解することによって、均等な変更および修正に想到し得る。特に、前述の素子（構成要素、アセンブリ、デバイス、合成品）によって実行される様々な機能に関して、そのような要素を説明するために使用される用語（「手段」の参照を含む）は、指示されていない場合、構造的には、ここで開示した本発明の１つまたは複数の実施例における機能を実行する構成と均等ではないとしても、説明された素子の特定の機能を実行する任意の素子（すなわち、機能的に均等な素子）に対応することを意図している。加えて、ただ１つまたは複数の実施例に関して、本発明の特定の特徴を説明したが、そのような特徴は、任意の所与のまたは特定の適用例について、所望の通りに、または、利点があるように、１つまたは複数の他の特徴と組み合わせることができる。

ここで説明した本発明は、電話機、タブレット、およびポータブルＰＣ、テレビジョン、および公共情報ディスプレイ等の携帯デバイスに使用されるディスプレイに適用可能である。ディスプレイの色性能は、本来的には、所与の標準に従わなくてよい。または、ディスプレイに入力されるデータのソースの意図は、異なる使用例のシナリオにおいて、または、ディスプレイが様々な色モードで動作することが要求される場合に、異なっていてもよい。

１ 入力サンプル色の組
２ 変換先デバイスのＲＧＢｔｏＸＹＺデータ
３ ソースの意図するＲＧＢｔｏＸＹＺデータ
４ ガンマ補正された変換後ＲＧＢｔｏＸＹＺ値
５ サンプルの組のガンマ補正された変換後ＸＹＺ値
６ ホワイトポイント輝度でスケーリングされたソースの意図するＸＹＺ値
７ 飽和に基づくソースおよび変換後ＸＹＺ混合処理
８ サンプルの組の色度計算
９ サンプルの組の混合された目標ＸＹＺ値
１０ サンプルの組の混合された目標Ｌ＊ａ＊ｂ＊値
１１ 試行用変換後ＲＧＢデータ値
１２ 変換先デバイスによって試行用変換後ＲＧＢデータ値から生成された予測ＸＹ値および予測Ｌ＊ａ＊ｂ＊値
１３ サンプルの組の目標変換後ＲＧＢデータ値
１４ サンプルの組が達成した変換後ＲＧＢデータ値

Claims (17)

1. ソース色域における画像データを、変換後色域における変換画像データに変換する方法であって、
   多変量の多項式関数を用いて、上記ソース色域における入力ＲＧＢ（ｒｅｄ−ｇｒｅｅｎ−ｂｌｕｅ）データを演算することによって、上記変換後色域における変換後ＲＧＢデータを生成するプロセッサ使用ステップを含み、
   上記多項式関数は、上記変換後ＲＧＢデータが、上記変換後色域を有するディスプレイデバイス上に表示された場合に、上記入力ＲＧＢデータを知覚的に最適化する変換を表す色の見た目となるように、所定の基準に従って最適化された係数を含むことを特徴とする方法。
2. 上記入力ＲＧＢデータの上記多項式関数の演算により、
   （ｉ）メモリーカラー、
   （ｉｉ）上記変換後色域の端の対応する位置での表示飽和色（上記ソース色域の端の色）、および
   （ｉｉｉ）上記ソース色域において、上記メモリーカラーの帯域と上記飽和色との間の色が表示混合された中間出力色、
   の帯域について、色の見た目が正確である変換後ＲＧＢデータが生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 上記のＲＧＢデータを知覚的に最適化する変換には、ディスプレイのホワイトポイントの変換と、その結果として得られる、ディスプレイの色域における他の全ての色の比例変換とが含まれることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. ディスプレイのホワイトポイントの変換の結果として得られる上記変換は、十分な等級を有しており、黄色、または、色域におけるより低い相関色温度の部分に向かって移動することによって、任意の所与の画像コンテンツの表示によって放射されるブルーライトを実質的に低減させることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 上記所定の基準は、
   （ｉ）上記ソース色域における入力ＲＧＢデータ値の組から、上記変換後色域における知覚的に最適化された変換後目標ＲＧＢデータ値を計算すること、および
   （ｉｉ）上記多項式関数によって得られた上記の修正後のＲＧＢデータ値と上記変換後目標ＲＧＢデータ値との差異を最小化するための数値的最適化処理を用いること、
   に基づいていることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
6. 上記ディスプレイデバイスの色性能を切り換えるために、性能選択器の入力に従って上記多項式関数の係数を変更するステップを含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
7. 上記入力ＲＧＢデータにおける入力Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値の各々を個別に中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値へ変換するために、１次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）を使用するステップと、
   それに続いて、上記中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値を上記多項式関数に入力するステップと、を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
8. 上記ディスプレイデバイスの色性能を切り換えるために、性能選択器の入力に従って上記ＬＵＴを変更するステップを含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
9. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法を実行する駆動回路を備えたディスプレイデバイス。
10. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法を実行する画像レンダリングプログラムまたは画像データ出力プロセッサのうち少なくとも１つを含む演算デバイス。
11. プロセッサによって実行された場合に、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法を実現するプログラムが記憶された一時的でないコンピュータ読み込み可能な媒体。
12. 多変量の多項式関数の係数を最適化する方法であり、上記多項式関数を用いて、ソース色域における入力ＲＧＢデータを変換後色域における変換後ＲＧＢデータに変換する方法であって、
    上記変換後色域を有するディスプレイデバイスに表示された場合に、上記変換後ＲＧＢデータが上記入力ＲＧＢデータの知覚的に最適化された変換を表す色の見た目となるように、プロセッサを用いて、所定の基準に従い上記係数を最適化するステップを含むことを特徴とする方法。
13. 上記所定の基準は、上記多項式関数によって得られた変換後ＲＧＢデータ値と変換後目標ＲＧＢデータ値との差異を最小化するステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
14. 上記の係数の最適化は、１次元のルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いて、上記入力ＲＧＢデータにおける入力Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値の各々を個別に中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値へ変換し、それに続いて、上記中間Ｒ、Ｇ、Ｂデータ値を上記多項式関数へ入力して実行されることを特徴とする請求項１０または１１に記載の方法。
15. 上記ＬＵＴの値および上記多項式の係数は、フィードバックループ処理において連続的に最適化されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
16. 請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法を実行するようにプログラムされたプロセッサを備えた最適化デバイス。
17. プロセッサによって実行された場合に請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の方法を実行するプログラムが記憶された一時的でないコンピュータ読み込み可能な媒体。

Images