JP2016012782A - Image processing apparatus, method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像処理装置、方法及びプログラムに関し、特に、スキャナ等画像読取装置のキャリブレーション(色校正)に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, method, and program, and more particularly, to calibration (color calibration) of an image reading apparatus such as a scanner.
カラーイメージスキャナで電子化されたカラーイメージデータを実際に使用する場合、モニタ、カラープリンタ、印刷機等の出力装置に出力される。このとき、カラーイメージスキャナで読取った原稿を出力したカラープリント等の色味を合わせるために、カラーイメージスキャナの読取データに対して色補正を行う必要がある。この際、高精度に色変換するために、カラーイメージスキャナを構成する部品の特性ばらつきや経時変化を検知し、その影響を除去するように色補正パラメータを調整するキャリブレーションが行われることがある(例えば、特許文献1)。 When color image data digitized by a color image scanner is actually used, it is output to an output device such as a monitor, a color printer, or a printing machine. At this time, it is necessary to perform color correction on the read data of the color image scanner in order to match the color of a color print or the like obtained by outputting a document read by the color image scanner. At this time, in order to perform color conversion with high accuracy, calibration that adjusts color correction parameters so as to detect variations in characteristics and changes with time of components constituting the color image scanner and remove the influence may be performed. (For example, patent document 1).
特許文献1には、原稿画像に対するスキャナ特性の個体差や経時変化による読取値の違いを補正して高精度に色変換するため、複数の色パッチからなる基準チャートのスキャナ読取値と予め記憶された基準データに基づいてスキャナ特性の個体差を複数の色相領域に対して補正することが記載されている。 In Patent Document 1, in order to perform color conversion with high accuracy by correcting individual differences in scanner characteristics with respect to an original image and differences in reading values due to changes over time, scanner reading values of a reference chart made up of a plurality of color patches are stored in advance. Further, it is described that individual differences in scanner characteristics are corrected for a plurality of hue regions based on the reference data.
このように従来のスキャナの色再現性に対するキャリブレーションシステムは、色管理された基準チャートを読み取ることを前提としている。そのため、市場での対応は勿論、製造工程における調整においても、基準チャートの管理や作業時間の増加によりスキャナのキャリブレーションにコストを要する。 As described above, the conventional calibration system for the color reproducibility of the scanner is premised on reading a reference chart managed in color. For this reason, in the adjustment in the manufacturing process as well as in the market, scanner calibration is costly due to the management of the reference chart and the increase in work time.
特許文献2には、基準チャートを不要にすることを目的として、複数のスキャナから入力された画像に基づいて基準画像を生成し、基準画像に基づいて複数のスキャナ毎に補正テーブルを生成することが開示されている。 In Patent Document 2, for the purpose of eliminating the need for a reference chart, a reference image is generated based on images input from a plurality of scanners, and a correction table is generated for each of the plurality of scanners based on the reference image. Is disclosed.
特許文献2に開示されている技術によれば、複数スキャナの相対的な色の読み取りに対するばらつきを抑えることは可能であるかもしれない。しかしながら、原稿画像に対するスキャナ特性の個体差や経時変化による読取値の違いにより、カラープリント等のカラー出力の色味が原稿と合わないという問題は解消できていない。 According to the technique disclosed in Patent Document 2, it may be possible to suppress variations in relative color reading among a plurality of scanners. However, the problem that color output colors such as color prints do not match the original color due to individual differences in scanner characteristics with respect to the original image and differences in reading values due to changes over time cannot be solved.
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、基準チャートを用いず、スキャナ特性の個体差や経時変化があっても、その影響を除去できるような高精度のキャリブレーションを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a high-precision calibration that can eliminate the influence of individual differences and temporal changes in scanner characteristics without using a reference chart. With the goal.
上記目的を達成するために本発明は、画像読取装置のキャリブレーションに用いる補正パラメータを算出する画像処理装置であって、所定の画像形成装置が記録紙上に形成した評価色を、画像読取装置が読み取って生成した画像読取データを取得する画像読取データ取得手段と、複数の画像読取装置の前記画像読取データと、キャリブレーション対象の画像読取装置の前記画像読取データに基づいて、前記キャリブレーション対象の画像読取装置の分光感度特性を推定する分光感度特性推定手段と、前記分光感度特性推定手段により推定された前記分光感度特性に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention provides an image processing apparatus for calculating correction parameters used for calibration of an image reading apparatus, wherein the image reading apparatus displays an evaluation color formed on a recording sheet by a predetermined image forming apparatus. Based on the image reading data acquisition means for acquiring the image reading data generated by reading, the image reading data of a plurality of image reading devices, and the image reading data of the image reading device to be calibrated, Spectral sensitivity characteristic estimation means for estimating the spectral sensitivity characteristic of the image reading device; and correction parameter calculation means for calculating a correction parameter based on the spectral sensitivity characteristic estimated by the spectral sensitivity characteristic estimation means. And
本発明によれば、基準チャートを用いず、スキャナ特性の個体差や経時変化があっても、その影響を除去できるような高精度のキャリブレーションを提供することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to provide a highly accurate calibration that can eliminate the influence of individual differences in scanner characteristics and changes over time without using a reference chart.
<全体構成例>
図1に本実施形態に係る画像処理システム1の機能構成を示す。この画像処理システム1の構成を実現するためのハードウェア構成は、例えば、多機能複合機(以下、MFP(Multi-Functional Peripherals))がある。しかしながら、物理的に一体であることは必須ではなく、ひとそろいのスキャナとプリンタなどでも実施できる。
<Example of overall configuration>
FIG. 1 shows a functional configuration of an image processing system 1 according to the present embodiment. A hardware configuration for realizing the configuration of the image processing system 1 is, for example, a multi-function multifunction peripheral (hereinafter, MFP (Multi-Functional Peripherals)). However, it is not essential to be physically integrated, and it can be implemented with a set of scanners and printers.
画像処理システム1は、原稿から画像データを読み取り、該画像データ(アナログ信号)をデジタルデータに変換して出力する画像読取装置110と、読み取った画像データ(デジタルデータ)に各種補正処理等を施す画像処理装置100と、画像処理装置100からの画像データに基づいて記録紙に画像を形成する画像形成装置120を有する。
The image processing system 1 reads image data from a document, converts the image data (analog signal) into digital data, and outputs it, and performs various correction processes on the read image data (digital data). The
<画像形成装置>
本実施形態では、画像読取装置110でR(レッド)・G(グリーン)・B(ブルー)の3色のカラー画像データ(以下、RGBデータと記載する)を読み取る。次に、画像処理装置100でRGBデータをC(シアン)・M(マゼンタ)・Y(イエロー)・Bk(ブラック)の4色のカラー画像データ(以下,CMYKデータと記載する)に色変換する。次に、画像形成装置120でCMYKデータに基づいて記録紙にカラー画像を出力する。
<Image forming apparatus>
In this embodiment, the
また、画像処理装置100は、画像読取装置110向けキャリブレーション用にCMYK版の階調パターン(内部パターン)を含むパッチである「機差補正パッチ121」を生成し、これを画像形成装置120に出力させる。図2に、機差補正パッチ121の一具体例を示す。この機差補正パッチ121に画像形成装置の個体差が出ないようにするために、画像形成装置120は、画像処理システム1にあらかじめ登録されている。
In addition, the
<画像読取装置>
画像読取装置110はスキャナである。本実施形態においては同じ構成のスキャナが複数台存在していることを想定している。画像読取装置110は、光源111、透過光学系112、光電変換素子113、出力手段114を有する。
<Image reading device>
The
光源111は、例えばLED光源などであり、読取対象の記録紙などに光を照射する。透過光学系112は、レンズや赤外カットフィルタなどである。使用しない場合もある。光電変換素子113は、読み取った光をデジタルデータに変換する素子である。出力手段114は、光電変換素子113が出力したデジタルデータを他の装置等に出力する機能ブロックである。
The
本実施形態では、画像読取装置110の具体例として、線順次CISスキャナを想定する。線順次CISスキャナは、3色(RGBに相当する波長)のLED光源と光電変換素子で構成されるCIS(コンタクトイメージセンサー)、A/Dコンバータ、それら駆動させる駆動回路を具備し、前記3色のLED光源を順次に点灯させ、セットされた原稿を線順次に読み取ることで得る原稿の濃淡情報から、RGB各8ビットのデジタル画像データを生成し出力する。
In this embodiment, a line-sequential CIS scanner is assumed as a specific example of the
線順次CISスキャナは、一般的に、もう一つの有力な方式であるCCD方式に比べ、装置が小型・薄型で消費電力が少なく(電源ケーブル不要でUSB給電のみで稼働する機種も多い)、低価格で、ウォームアップ時間が不要ですぐ稼働できるという利点がある。ただし、読み取り速度や色再現性に劣り、開いた本を伏せた場合など浮き上がった原稿や凹凸のある原稿で台から離れた箇所のピントがぼけやすいとされていた。しかし近年では技術開発の進展でこうした欠点も改善され、多くのスキャナで採用されている。 Line-sequential CIS scanners are generally smaller and thinner and consume less power than many other powerful CCD systems (there are many models that do not require a power cable and operate only with USB power supply) and are low in power. It has the advantage of being able to operate immediately without the need for warm-up time. However, it was inferior in reading speed and color reproducibility, and it was said that it was easy to focus on a part away from the table with a raised original or an uneven original such as when an open book was turned down. However, these drawbacks have been improved in recent years due to the progress of technological development, and it has been adopted in many scanners.
一方、狭い帯域のピーク周波数を持つLED光源で構成されている為、光源のピーク波長にズレがあると、白色のシェーディング板等でRGB出力のグレーバランスを調整しても、特定の分光反射率を持つ色の読取り値が変わってしまう。 On the other hand, because it consists of LED light sources with a narrow band peak frequency, if there is a deviation in the peak wavelength of the light source, even if the gray balance of RGB output is adjusted with a white shading plate etc., a specific spectral reflectance Will change the reading of the color with.
特に、本例のような、RGBに対応する波長のLED光源を順次点灯させて原稿を読取る線順次CISスキャナ方式では、光源のピーク波長のズレがRGBに対応する各波長で独立に発生するため、白色のLED光源と比較しても、色原稿に対するRGB読取りデータのばらつきが大きくなりやすく、色度の管理も困難になる。 In particular, in the line-sequential CIS scanner method in which an LED light source having a wavelength corresponding to RGB is sequentially turned on and a document is read as in this example, a deviation of the peak wavelength of the light source occurs independently at each wavelength corresponding to RGB. Even when compared with a white LED light source, variation in RGB read data for a color original tends to be large, and chromaticity management becomes difficult.
図3に、線順次CISスキャナのLED光源の各々が持つ分光放射特性に、ばらつきがあることを例示する。光源111のみならず、光電変換素子113の各々にも分光感度特性にばらつきがある。また、レンズや赤外カットフィルタなどの透過光学系112にも分光透過特性にばらつきがある。これらの特性の総合的な違いから、画像読取装置110の個体差(機差)が生じる。
FIG. 3 illustrates that the spectral radiation characteristics of each LED light source of the line-sequential CIS scanner vary. Not only the
また、同じ画像読取装置110であっても、経時劣化等によりこれらの以前の特性と現在の特性には違いが生じる場合がある。本明細書では、これらの特性の総合的な特性を「総合分光特性」と呼ぶ。なお、画像読取装置110の総合分光感度特性は、ばらつきが発生する条件がいくつか存在する。
Even in the same
画像読取装置110において、原稿に光源111により光があてられ、原稿からの反射光を透過光学系112を通して光電変換素子113に集める。光電変換素子113は、画像読取装置110の分解能に応じた原稿上の各点における、RGBそれぞれの濃度を画像信号として出力手段114に出力する。出力手段114は、画像信号にフィルタ処理などを施してRGBデータとして後段の機器に出力する。本例では説明の簡略化のため、文字領域や画像領域などの領域判定や判定結果に応じた処理は行わないこととする。
In the
<画像処理装置>
出力手段114が出力するRGBデータは、本実施形態では、画像処理装置100がCMYKデータに変換する。これを色変換と呼び、色変換手段106が実行する。図1に示すように、画像処理装置100は、機能ブロックとして画像読取データ取得手段101、主成分スコア解析手段102、分光感度特性推定手段103、補正パラメータ算出手段104、データ記憶部105、色変換手段106、補正手段107を有する。
<Image processing device>
In this embodiment, the RGB data output by the
色変換手段106は、あらかじめ定めた特性に統一するために、RGBデータの色相成分を算出して、色相毎に分割した領域毎に設定されたマスキング係数を用いて線形変換する。RGBデータに対する色相の分割は、図4に示すように三次元のRGB色空間全体に対し、無彩色軸(Dr=Dg=Db)を中心として放射状に拡がる平面で分割をおこなう。 The color conversion means 106 calculates a hue component of the RGB data and unifies it linearly using a masking coefficient set for each area divided for each hue in order to unify the predetermined characteristics. As shown in FIG. 4, the hue is divided into RGB data by dividing the entire three-dimensional RGB color space by a plane extending radially around the achromatic color axis (Dr = Dg = Db).
色変換では、入力色であるRGBデータを「スキャナベクタ」、出力色であるCMYKデータを「プリンタベクタ」とし、スキャナベクタからプリンタベクタへの線形変換を行っている。ここで、変換前のスキャナベクタに対して、キャリブレーションにより算出された補正パラメータを用いて修正することで、あらかじめ定めた特性に統一される。このスキャナベクタの補正は、補正手段107が実行する。 In color conversion, RGB data as an input color is “scanner vector”, CMYK data as an output color is “printer vector”, and linear conversion from the scanner vector to the printer vector is performed. Here, the scanner vector before the conversion is corrected by using the correction parameter calculated by the calibration, so that the characteristics are unified. The correction unit 107 executes the correction of the scanner vector.
<キャリブレーション>
キャリブレーションの際は、ユーザが機差補正パッチ121をキャリブレーション対象の画像読取装置110に読み取らせる。すると、既に説明したプロセスを経て、機差補正パッチ121を読み取った画像読取データであるRGBデータが画像処理装置100に入力される。このRGBデータを用いて、キャリブレーションが画像読取データ取得手段101、主成分スコア解析手段102、分光感度特性推定手段103、補正パラメータ算出手段104、データ記憶部105により実行される。
<Calibration>
At the time of calibration, the user causes the
画像読取データ取得手段101は、画像読取装置110の出力手段114からRGBデータを取得する。主成分スコア解析手段102は、プロセスカラーの階調パターンが含まれる機差補正パッチ121を読み取ったときに、階調パターンに対して主成分解析を行う。
The image reading
分光感度特性推定手段103は、複数の画像読取装置110の画像読取データと、キャリブレーション対象の画像読取装置110の画像読取データに基づいて、キャリブレーション対象の画像読取装置110の分光感度特性を推定する。補正パラメータ算出手段104は、分光感度特性推定手段103により推定されたキャリブレーション対象の画像読取装置110の分光感度特性に基づいて補正パラメータを算出する。
The spectral sensitivity
本実施形態の主成分スコア解析手段102は、キャリブレーション対象の画像読取装置110において総合分光感度特性のばらつきが発生すると想定される条件下で機差補正パッチ121を読み取って得られるRGBデータと、そのようなばらつきが発生しないと想定される標準条件下で機差補正パッチ121を読み取って得られるRGBデータとの差分に対する固有ベクトルを求める。
The principal component
<画像読取装置110の読取特性の算出>
分光感度特性推定手段103は、画像読取装置110の分光感度特性(SRGB[λ])を、光源111の分光放射特性(E[λ])、光電変換素子113の分光感度特性(CRGB[λ])、レンズ(L[λ])及び赤外カットフィルタ(F[λ]:使用時)等の透過光学系112の分光透過特性の積(下記数1)に基づいて、推定する。ここで、各種分光特性は、380〜780nm,5nmピッチで取り扱い、データの過不足は積分、補間と外挿で補うものとする。
<Calculation of Reading Characteristics of
The spectral sensitivity characteristic estimation means 103 uses the spectral sensitivity characteristic (S RGB [λ]) of the
なお、LED光源の分光放射特性は色度ばらつきに応じて変化する。また、他の装置や過去の装置の光源111の分光放射特性(E[λ])、光電変換素子113の分光感度特性(CRGB[λ])、レンズ(L[λ])及び赤外カットフィルタ(F[λ]:使用時)等のデータは、データ記憶部105が記憶している。
Note that the spectral radiation characteristics of the LED light source change according to the chromaticity variation. In addition, the spectral emission characteristic (E [λ]) of the
次に、補正パラメータ算出手段104は、画像読取装置110の出力ゲイン(GRGB)を、ユニット調整目標に準じて、機差補正パッチ121の目標値(WRGB)とその分光反射率(R[λ])に基づいて算出する(下記数2)。本実施形態においては、出力ゲイン(GRGB)が補正パラメータである。
Next, the correction
次に、補正手段107は、画像読取装置110の読取値としてのRGBデータ(ORGB)を、ゲイン調整した分光感度特性と機差補正パッチ121の分光反射率(T[λ])の積和により算出する(下記数3)。
Next, the correction unit 107 adds the product of the spectral sensitivity characteristic obtained by adjusting the gain of RGB data (O RGB ) as a reading value of the
上記式(数1)を参照すると明らかなように、キャリブレーション対象の画像読取装置110の総合分光感度特性(SRGB[λ])は、複数の画像読取装置110の「分光放射特性、分光感度特性、分光透過特性の積」(このデータには、他の装置のデータや自装置の過去のデータも含まれる)と、キャリブレーション対象の画像読取装置110の「分光放射特性、分光感度特性、分光透過特性の積」とに基づいて、推定される。
As is apparent from the above equation (Equation 1), the total spectral sensitivity characteristic (S RGB [λ]) of the
このようにして推定された総合分光感度特性に基づいて、キャリブレーション対象の画像読取装置110の出力ゲインが調整される(数2)。これにより、算出された読取値であるRGBデータ(ORGB)は、画像読取装置110の機差や経時変化による影響を除去した値となる。したがって、本実施形態によれば、スキャナ特性の個体差や経時変化があっても、その影響を除去できるような高精度のキャリブレーションを提供することができる。
Based on the total spectral sensitivity characteristic estimated in this way, the output gain of the
上述した画像処理装置100の各機能は、例えばコンピュータに実行させるソフトウェアプログラムにより実現することができる。
Each function of the
1 画像処理システム
100 画像処理装置
101 画像読取データ取得手段
102 主成分スコア解析手段
103 分光感度特性推定手段
104 補正パラメータ算出手段
105 データ記憶部
106 色変換手段
110 画像読取装置
111 光源
112 透過光学系
113 光電変換素子
114 出力手段
120 画像形成装置
121 機差補正パッチ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (6)
所定の画像形成装置が記録紙上に形成した評価色を、画像読取装置が読み取って生成した画像読取データを取得する画像読取データ取得手段と、
複数の画像読取装置の前記画像読取データと、キャリブレーション対象の画像読取装置の前記画像読取データに基づいて、前記キャリブレーション対象の画像読取装置の分光感度特性を推定する分光感度特性推定手段と、
前記分光感度特性推定手段により推定された前記分光感度特性に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
を備えることを特徴とする、画像処理装置。 An image processing apparatus that calculates correction parameters used for calibration of an image reading apparatus,
Image reading data acquisition means for acquiring image reading data generated by the image reading device reading the evaluation color formed on the recording paper by the predetermined image forming device;
Spectral sensitivity characteristic estimation means for estimating spectral sensitivity characteristics of the calibration target image reading device based on the image reading data of a plurality of image reading devices and the image reading data of the calibration target image reading device;
Correction parameter calculation means for calculating a correction parameter based on the spectral sensitivity characteristic estimated by the spectral sensitivity characteristic estimation means;
An image processing apparatus comprising:
前記キャリブレーション対象の画像読取装置の過去の画像読取データを含むことを特徴とする、請求項1又は2に記載の画像処理装置。 The image reading data of the plurality of image reading devices is:
The image processing apparatus according to claim 1, further comprising past image reading data of the calibration target image reading apparatus.
前記キャリブレーション対象の画像読取装置ではない他の画像読取装置の過去の画像読取データを含むことを特徴とする、請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The image reading data of the plurality of image reading devices is:
The image processing apparatus according to claim 1, comprising past image reading data of another image reading apparatus that is not the image reading apparatus to be calibrated.
所定の画像形成装置が記録紙上に形成した評価色を、画像読取装置が読み取って生成した画像読取データを取得する画像読取データ取得ステップと、
複数の画像読取装置の前記画像読取データと、キャリブレーション対象の画像読取装置の前記画像読取データに基づいて、前記キャリブレーション対象の画像読取装置の分光感度特性を推定する分光感度特性推定ステップと、
前記分光感度特性推定ステップにより推定された前記分光感度特性に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、
を含むことを特徴とする、画像処理方法。 A computer-based image processing method for calculating correction parameters used for calibration of an image reading apparatus,
An image reading data acquisition step of acquiring image reading data generated by the image reading device reading the evaluation color formed on the recording paper by the predetermined image forming device;
A spectral sensitivity characteristic estimation step for estimating a spectral sensitivity characteristic of the calibration target image reading device based on the image reading data of a plurality of image reading devices and the image reading data of the calibration target image reading device;
A correction parameter calculation step for calculating a correction parameter based on the spectral sensitivity characteristic estimated by the spectral sensitivity characteristic estimation step;
An image processing method comprising:
所定の画像形成装置が記録紙上に形成した評価色を、画像読取装置が読み取って生成した画像読取データを取得する画像読取データ取得処理と、
複数の画像読取装置の前記画像読取データと、キャリブレーション対象の画像読取装置の前記画像読取データに基づいて、前記キャリブレーション対象の画像読取装置の分光感度特性を推定する分光感度特性推定処理と、
前記分光感度特性推定処理により推定された前記分光感度特性に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出処理と、
を実行させるための画像処理プログラム。 On the computer,
An image reading data acquisition process for acquiring the image reading data generated by the image reading device reading the evaluation color formed on the recording paper by the predetermined image forming device;
Spectral sensitivity characteristic estimation processing for estimating spectral sensitivity characteristics of the calibration target image reading device based on the image reading data of a plurality of image reading devices and the image reading data of the calibration target image reading device;
A correction parameter calculation process for calculating a correction parameter based on the spectral sensitivity characteristic estimated by the spectral sensitivity characteristic estimation process;
An image processing program for executing
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