JP2024008263A - 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】色縮退をより効果的に低減させるマッピングを実現する画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成手段と、前記色域の変換の結果に基づいて前記変換手段を補正する補正手段とを備える。前記補正手段により前記変換手段が補正された場合、前記生成手段は、補正後の変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する。前記補正後の変換手段により色域の変換が行われた画像データでは、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている。【選択図】図２

Description

本発明は、カラーマッピングを実行可能な画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

所定の色空間で記述されたデジタル原稿を受け取り、その色空間中の各色についてプリンタで再現可能な色域へのマッピングを行い、出力を行う画像処理装置が知られている。特許文献１には、「知覚的」（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ）なマッピングと、「絶対的測色的」（Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ）なマッピングについて記載されている。また、特許文献２には、入力したカラー画像信号に対する、色空間圧縮の有無および圧縮方向の決定について記載されている。

特開２０２０－２７９４８号公報 特開平０７－２０３２３４号公報

デバイスで再現可能な色域外の複数の色について、デバイスで再現可能な色域へのマッピングを行った場合、そのマッピングによって色縮退することがある。そこで、色縮退をより効果的に低減させるマッピングを実現する仕組みが求められる。

本発明は、色縮退をより効果的に低減させるマッピングを実現する画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明に係る画像処理装置は、画像データを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成手段と、前記色域の変換の結果に基づいて前記変換手段を補正する補正手段と、を備え、前記補正手段により前記変換手段が補正された場合、前記生成手段は、補正後の変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成し、前記補正後の変換手段により色域の変換が行われた画像データでは、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されていることを特徴とする。

本発明によれば、色縮退をより効果的に低減させることができる。

画像処理装置の構成を示すブロック図である。 画像処理を示すフローチャートである。 色縮退補正後テーブルの作成処理を示すフローチャートである。 色縮退を説明するための図である。 Ｓ２０２の色縮退判定処理を説明するための図である。 Ｓ２０５の色縮退補正処理を説明するための図である。 明度補正テーブルを示す図である。 Ｓ２０５の色縮退補正処理を説明するための図である。 領域毎に色縮退補正処理を行う処理を示すフローチャートである。 原稿ページを説明するための図である。 領域設定をタイル単位で行う処理を示すフローチャートである。 原稿ページのタイル設定のイメージを示す図である。 領域設定終了後の各タイル領域を示す図である。 記録ヘッド周辺の構成を示す図である。 ＵＩ画面を示す図である。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

［第１実施形態］
本明細書で使用する用語について、あらかじめ以下のように定義する。

（色再現域）
「色再現域」は、色再現範囲、色域、ガマットともいう。一般的には、「色再現域」は、任意の色空間における再現可能な色の範囲のことを指す。また、この色再現域の広さを表す指標として、色域体積がある。色域体積は、任意の色空間での３次元の体積のことである。色再現域を構成する色度点が離散的であることがある。例えば、特定の色再現域をＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊上の７２９点をもって代表させ、その間の点については、四面体補間や立方体補間などの公知の補間演算を用いて求めることがある。このような場合には、対応する色域体積は補間演算方法に対応して、色再現域を構成する四面体や立方体などのＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊上の体積を求めて累積したものを使用することができる。本実施形態における色再現域や色域も特定の色空間に限られるものではないが、本実施形態では、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間での色再現域を一例として説明している。また、本実施形態中での色再現域の数値は、四面体補間を前提としてＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間で累積計算した場合の体積を示している。

（ガマットマッピング）
ガマットマッピングとは、異なる色域間を変換する処理のことであり、例えば、入力色域をプリンタ等のデバイスの出力色域にマッピングすることである。ＩＣＣプロファイルのＰｅｒｃｅｐｔｕａｌ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、Ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｉｃ等が一般的である。マッピング処理は、例えば、３次元ルックアップテーブル（３ＤＬＵＴ）による変換で実現されても良い。また、標準色空間に色空間変換後、マッピング処理を行っても良い。例えば、入力色空間がｓＲＧＢであった場合、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換し、そして、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間上で、出力色域にマッピング処理を行う。マッピング処理は、３ＤＬＵＴによる変換でも良いし、変換式を用いても良い。また、入力時の色空間と出力時の色空間の変換を同時に行っても良い。例えば、入力時はｓＲＧＢ色空間であり、出力時はプリンタ固有のＲＧＢ値またはＣＭＹＫ値に変換しても良い。

（原稿データ）
原稿データとは、処理対象の入力デジタルデータ全体のことをいう。原稿データは、１ページから複数ページを含んで構成されている。各単ページは、画像データとして保持されても良いし、描画コマンドとして表現されても良い。描画コマンドで表現されている場合、レンダリングを行い、画像データに変換してから処理が行われても良い。画像データは、複数の画素が２次元に並んで構成されている。画素は、色空間内の色を表す情報を保持している。色を表す情報としては、例えば、ＲＧＢ値、ＣＭＹＫ値、Ｋ値、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊値、ＨＳＶ値、ＨＬＳ値などがある。

（色縮退）
本実施形態において、任意の２つの色に対して、ガマットマッピングを行う際に、所定の色空間におけるマッピング後の色間の距離がマッピング前の色間の距離より小さくなることを色縮退と定義する。具体的には、デジタル原稿における色Ａと色Ｂがあり、プリンタの色域にマッピングすることで色Ａが色Ｃに、色Ｂが色Ｄに変換されたとする。その場合、色Ｃと色Ｄの色間の距離が色Ａと色Ｂの色間の距離より小さくなっていることを色縮退と定義する。色縮退が起こると、デジタル原稿において異なる色だと認識していたものが、印刷すると同じ色として認識してしまう。例えば、グラフは、異なる項目を異なる色にすることにより異なる項目であることを認識させている。色縮退が起こることにより、異なる色が同じ色と認識され、グラフの異なる項目も同じ項目であると誤認させてしまう可能性がある。ここでの色間の距離を算出する所定の色空間は、任意の色空間で良い。例えば、ｓＲＧＢ色空間、Ａｄｏｂｅ ＲＧＢ色空間、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間、ＣＩＥ－ＬＵＶ色空間、ＸＹＺ表色系色空間、ｘｙＹ表色系色空間、ＨＳＶ色空間、ＨＬＳ色空間などである。

図１は、本実施形態における画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置１０１として、例えば、ＰＣやタブレット、サーバや記録装置が用いられる。図１は、画像処理装置１０１が記録装置１０８と別に構成された一例を示している。ＣＰＵ１０２は、ＨＤＤやＲＯＭなどの記憶媒体１０４に記憶されているプログラムをワークエリアとしてのＲＡＭ１０３に読み出して実行することにより各種画像処理を実行する。例えば、ＣＰＵ１０２は、Ｈｕｍａｎ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｄｅｖｉｃｅ（ＨＩＤ）Ｉ／Ｆ（不図示）を介してユーザからコマンドを取得する。そして、取得したコマンドや、記憶媒体１０４に記憶されているプログラムに従って、各種画像処理を実行する。また、ＣＰＵ１０２は、データ転送Ｉ／Ｆ１０６を介して取得した原稿データに対し、記憶媒体１０４に記憶されているプログラムに従って所定の処理を行う。そして、ＣＰＵ１０２は、その結果や様々な情報をディスプレイ（不図示）に表示し、データ転送Ｉ／Ｆ１０６を介して送信する。

画像処理アクセラレータ１０５は、ＣＰＵ１０２よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ１０５は、ＣＰＵ１０２が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ１０３の所定のアドレスに書き込むことにより起動される。画像処理アクセラレータ１０５は、上記のパラメータとデータを読み込んだ後、そのデータに対して画像処理を実行する。但し、画像処理アクセラレータ１０５は必須な要素ではなく、同等の処理をＣＰＵ１０２で実行するようにしても良い。画像処理アクセラレータは、具体的には、ＧＰＵや専用に設計された電気回路である。上記のパラメータは、記憶媒体１０４に記憶されても良いし、データ転送Ｉ／Ｆ１０６を介して外部から取得しても良い。

記録装置１０８では、ＣＰＵ１１１は、記憶媒体１１３に記憶されているプログラムをワークエリアとしてのＲＡＭ１１２に読み出して実行することにより記録装置１０８を統括的に制御する。画像処理アクセラレータ１０９は、ＣＰＵ１１１よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ１０９は、ＣＰＵ１１１が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ１１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動される。画像処理アクセラレータ１０９は、上記のパラメータとデータを読み込んだ後、そのデータに対して画像処理を実行する。但し、画像処理アクセラレータ１０９は必須な要素ではなく、同等の処理をＣＰＵ１１１で実行するようにしても良い。上記のパラメータは記憶媒体１１３に記憶されても良いし、フラッシュメモリやＨＤＤなどのストレージ（不図示）に記憶されても良い。

ここで、ＣＰＵ１１１または画像処理アクセラレータ１０９が行う画像処理について説明する。画像処理は、例えば、取得した記録データに基づいて、記録ヘッド１１５による各走査でのインクのドット形成位置を示すデータを生成する処理である。ＣＰＵ１１１または画像処理アクセラレータ１０９は、取得した記録データの色変換処理と量子化処理を行う。

色変換処理は、記録装置１０８で扱うインク濃度に色分解する処理である。例えば、取得した記録データには、画像を示す画像データが含まれる。画像データがモニタの表現色であるｓＲＧＢ等の色空間座標で画像を示すデータである場合、そのｓＲＧＢの色座標（Ｒ、Ｇ、Ｂ）で画像を示すデータは、記録装置１０８で扱うインクデータ（ＣＭＹＫ）に変換される。色変換方法は、マトリクス演算処理や３ＤＬＵＴ、４ＤＬＵＴを用いた処理等によって実現される。

本実施形態では、記録装置１０８は、一例として、ブラック（Ｋ）、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）のインクを記録に用いる。そのため、ＲＧＢ信号の画像データは、Ｋ、Ｃ、Ｍ、Ｙの各８ビットの色信号からなる画像データに変換される。各色の色信号は各インクの付与量に対応する。また、インク色の数としてはＫ、Ｃ、Ｍ、Ｙの４色を例に挙げたが、画質向上の為に、蛍光インク（Ｆ）、濃度の薄いライトシアン（Ｌｃ）やライトマゼンタ（Ｌｍ）やグレー（Ｇｙ）のインクなど、他のインク色が用いられても良い。その場合、それらのインクに応じた色信号が生成される。

色変換処理の後、インクデータに対して量子化処理を行う。量子化処理は、インクデータの階調のレベル数を下げる処理である。本実施形態では、各画素についてインクデータの値と比較するための閾値を配列したディザマトリックスを用いて量子化を行う。量子化処理を経て、最終的には、各ドット形成位置にドットを形成するかしないかを示す二値データが生成される。

画像処理が行われた後、記録ヘッドコントローラ１１４によって、記録ヘッド１１５へ二値データが転送される。同時に、ＣＰＵ１１１は、記録ヘッドコントローラ１１４を介して、記録ヘッド１１５を動作させるキャリッジモータ（不図示）を動作させ、さらに、記録媒体を搬送する搬送モータを動作させるよう記録制御を行う。記録ヘッド１１５は、記録媒体上を走査し、同時に、記録ヘッド１１５によってインク滴が記録媒体上に吐出されることにより、画像が形成される。

画像処理装置１０１と記録装置１０８との間は、通信回線１０７を介して接続されている。本実施形態では、通信回線１０７の一例としてローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）を説明するが、ＵＳＢハブ、無線のアクセスポイントを用いた無線通信ネットワーク、ＷｉＦｉダイレクト通信機能を用いた接続等であっても良い。

以下、記録ヘッド１１５が、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロ－（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色のカラーインクのノズル列を有するものとして説明する。

図１４は、本実施形態における記録ヘッド１１５を説明するための図である。本実施形態では、１ノズル列分の単位領域に対して、Ｎ回の複数回走査で画像が記録される。記録ヘッド１１５は、キャリッジ１１６と、ノズル列１１５ｋ、１１５ｃ、１１５ｍ、１１５ｙと、光学センサ１１８とを有する。５つのノズル列１１５ｋ、１１５ｃ、１１５ｍ、１１５ｙと光学センサ１１８とを搭載したキャリッジ１１６は、ベルト１１７を介して伝達されるキャリッジモータの駆動力によって、図中Ｘ方向（主走査方向）に沿って往復移動可能である。キャリッジ１１６が、記録媒体に対し相対的にＸ方向に移動するとともに、ノズル列の各ノズルからインク滴が記録デ－タに基づいて重力方向（図中－ｚ方向）に吐出される。これにより、プラテン１１９上に載置された記録媒体に主走査１／Ｎ回分の画像が記録される。１回分の主走査が完了すると、記録媒体は主走査１／Ｎ回分の幅に対応する距離だけ、主走査方向と交差する搬送方向に沿って（図中－ｙ方向）搬送される。これらの動作により、Ｎ回の複数走査で１ノズル列分の幅の画像が記録される。このような主走査と搬送動作とを交互に繰り返すことにより、記録媒体に徐々に画像が形成される。このようにして、所定領域に対する画像記録を完成させるように制御が行われる。

図２は、本実施形態における画像処理装置１０１の画像処理を示すフローチャートである。本実施形態では、図２の処理により、色縮退する色の組み合わせに対して、所定の色空間における色間の距離を大きくすることができる。その結果、色縮退の度合を低減することができる。図２の処理は、例えば、ＣＰＵ１０２が記憶媒体１０４に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０３に読み出して実行することにより実現される。また、図２の処理は、画像処理アクセラレータ１０５により実行されても良い。

Ｓ１０１において、ＣＰＵ１０２は、原稿データを入力する。例えば、ＣＰＵ１０２は、記憶媒体１０４に保存されている原稿データを取得する。また、ＣＰＵ１０２は、データ転送Ｉ／Ｆ１０６を介して原稿データを取得しても良い。ＣＰＵ１０２は、入力された原稿データから色情報を含む画像データを取得する（色情報の取得）。画像データは、所定の色空間で表現された色を表す値を含んでいる。色情報の取得では、色を表す値が取得される。色を表す値には、例えば、ｓＲＧＢデータ、Ａｄｏｂｅ ＲＧＢデータ、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊データ、ＣＩＥ－ＬＵＶデータ、ＸＹＺ表色系データ、ｘｙＹ表色系データ、ＨＳＶデータ、ＨＬＳデータである。

Ｓ１０２において、ＣＰＵ１０２は、記憶媒体１０４に予め記憶された色変換情報を用いて、画像データに対して色変換を行う。本実施形態における色変換情報は、ガマットマッピングテーブルであり、画像データの各画素の色情報に対してガマットマッピングを行う。ガマットマッピング後の画像データは、ＲＡＭ１０３または記憶媒体１０４に記録される。具体的には、ガマットマッピングテーブルは、３ＤＬＵＴである。３ＤＬＵＴによって、入力画素値（Ｒｉｎ，Ｇｉｎ，Ｂｉｎ）の組み合わせに対して、出力画素値（Ｒｏｕｔ，Ｇｏｕｔ，Ｂｏｕｔ）の組み合わせを算出することができる。入力値であるＲｉｎ、Ｇｉｎ、Ｂｉｎがそれぞれ２５６諧調を持つ場合、２５６×２５６×２５６の合計１６，７７７，２１６組の出力値を持つテーブルＴａｂｌｅ１［２５６］［２５６］［２５６］［３］を用いることが好ましい。ＣＰＵ１０２は、ガマットマッピングテーブルを用いて色変換を行う。具体的には、Ｓ１０１において入力された画像データのＲＧＢ画素値で構成される画像の各画素に対して、下記の処理をすることで実現される。

Ｒｏｕｔ＝Ｔａｂｌｅ１［Ｒｉｎ］［Ｇｉｎ］［Ｂｉｎ］［０］ ・・・（１）
Ｇｏｕｔ＝Ｔａｂｌｅ１［Ｒｉｎ］［Ｇｉｎ］［Ｂｉｎ］［１］ ・・・（２）
Ｂｏｕｔ＝Ｔａｂｌｅ１［Ｒｉｎ］［Ｇｉｎ］［Ｂｉｎ］［２］ ・・・（３）
また、ＬＵＴのグリッド数を２５６グリッドから例えば１６グリッドに減らし、複数のグリッドのテーブル値を補間して出力値を決定する等、テーブルサイズを小さくするようにしても良い。

Ｓ１０３において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ１０１で入力された画像データと、Ｓ１０２で行ったガマットマッピング後の画像データと、ガマットマッピングテーブルとを用いて、色縮退補正後テーブルを作成する。色縮退補正後テーブルの形式は、ガマットマッピングテーブルの形式と同様である。Ｓ１０３については後述する。

Ｓ１０４において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ１０３で作成された色縮退補正後テーブルを用いて、Ｓ１０１で入力された画像データに適用（演算）することで、色縮退補正が行われた補正後画像データを生成する。生成された色縮退補正後画像データは、ＲＡＭ１０３または記憶媒体１０４に記憶される。

Ｓ１０５において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ１０４で生成された色縮退補正後画像データをデータ転送Ｉ／Ｆ１０６を介して出力する。ガマットマッピングは、ｓＲＧＢ色空間から記録装置１０８の色再現色域へのマッピングであっても良い。その場合には、記録装置１０８の色再現色域内へのガマットマッピングによる色縮退を抑制することができる。

Ｓ１０３の色縮退補正後テーブル作成処理について、図３を用いて詳細に説明する。図３の処理は、例えば、ＣＰＵ１０２が記憶媒体１０４に記憶されているプログラムをＲＡＭ１０３に読み出して実行することにより実現される。また、図３の処理は、画像処理アクセラレータ１０５により実行されても良い。

Ｓ２０１において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ１０１で入力された画像データが有するユニーク色を検出する。本実施形態において「ユニーク色」の用語は、画像データで使用されている色を表すものとする。例えば、白地で黒字のテキストデータであれば、ユニーク色は、白と黒である。また、例えば、写真等の画像であれば、ユニーク色は、その写真で使用されている色である。ＣＰＵ１０２は、検出結果をＲＡＭ１０３または記憶媒体１０４にユニーク色リストとして記憶する。ユニーク色リストは、Ｓ２０１の開始時に初期化されている。ＣＰＵ１０２は、検出処理を画像データの画素ごとに繰り返し、画像データに含まれる全ての画素について、各画素の色が、それまでに検出されたユニーク色と異なる色であるか否かを判定する。ユニーク色であると判定した場合には、当該色をユニーク色リストにユニーク色として記憶する。

判定方法としては、対象画素の色がそれまでに作成されているユニーク色リストに含まれている色であるか否かを判定し、含まれていないと判定した場合、ユニーク色リストへ色情報を新たに追加することでも良い。こうすることで、画像データに含まれるユニーク色リストを検出することができる。例えば入力画像データがｓＲＧＢデータであった場合、それぞれ２５６諧調を持つため、２５６×２５６×２５６の合計１６，７７７，２１６色のユニーク色が検出される。この場合、色数が膨大になり、処理速度が低下する。そのため、離散的にユニーク色を検出しても良い。例えば、２５６階調を１６階調に減色してからユニーク色を検出しても良い。減色する場合、最も近いグリッドの色に減色しても良い。このように、１６×１６×１６の合計４，０９６色のユニーク色を検出することができ、処理速度を向上させることができる。

Ｓ２０２において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ２０１で検出されたユニーク色リストに基づいて、画像データに含まれるユニーク色の組み合わせの中で、色縮退している色の組み合わせ数を検出する。図４は、色縮退を説明するための図である。色域４０１は、入力画像データの色域である。色域４０２は、Ｓ１０２におけるガマットマッピング後の色域である。言い換えれば、色域４０２は、デバイスの色域に相当する。色４０３と色４０４は、入力画像データ内に含まれる色である。色４０５は、色４０３に対してガマットマッピングを行ったときの色である。色４０６は、色４０４に対してガマットマッピングを行ったときの色である。色４０５と色４０６の色差４０８が、色４０３と色４０４の色差４０７に比べて小さい場合に色縮退していると判定される。ＣＰＵ１０２は、その判定処理をユニーク色リストの色の組み合わせ数分繰り返す。色差の算出方法としては、例えば、色空間におけるユークリッド距離を用いる。本実施形態では、好適な例としてＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるユークリッド距離（以降、色差ΔＥと記載）を用いて説明する。ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は視覚均等な色空間であるため、ユークリッド距離を色の変化量と近似することができる。そのため、人はＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間上のユークリッド距離が小さくなると色が近づいていると知覚し、大きくなると色が離れていると知覚する。ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における色情報は、それぞれＬ＊とａ＊とｂ＊の３軸の色空間で表される。例えば、色４０３は、Ｌ４０３、ａ４０３、ｂ４０３で表される。色４０４は、Ｌ４０４、ａ４０４、ｂ４０４で表される。色４０５は、Ｌ４０５、ａ４０５、ｂ４０５で表される。色４０６は、Ｌ４０６、ａ４０６、ｂ４０６で表される。入力画像データが他の色空間で表されている場合、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換される。色差ΔＥ４０７と色差ΔＥ４０８は、以下の式（４）、（５）により算出される。

ＣＰＵ１０２は、色差ΔＥ４０８が色差ΔＥ４０７に比べ、小さい場合、色縮退していると判定する。さらに、ＣＰＵ１０２は、色差ΔＥ４０８が色差を識別できるだけの大きさが無かった場合、色縮退していると判定する。これは、色４０５と色４０６が、人の視覚特性に基づき、異なる色だと識別できる程度の色差があれば、色差を補正する必要が無いからである。視覚特性上、異なる色だと識別できる色差ΔＥとしては、例えば所定値として２．０が用いられても良い。つまり、色差ΔＥ４０８が色差ΔＥ４０７に比べ小さい場合で且つ色差ΔＥ４０８が２．０より小さい場合に色縮退していると判定するようにしても良い。

Ｓ２０３において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ２０２で色縮退していると判定された色の組み合わせ数がゼロであるか否かを判定する。色縮退していると判定された色の組み合わせ数がゼロであると判定された場合、Ｓ２０４に進み、ＣＰＵ１０２は、色縮退補正が不要な画像データであると判断し、図３及び図２の処理を終了する。その後、ＣＰＵ１０２は、Ｓ１０２で行ったガマットマッピング後の画像データをデータ転送Ｉ／Ｆ１０６を介して出力する。一方、Ｓ２０３で色縮退していると判定された色の組み合わせ数がゼロでないと判定された場合、Ｓ２０５に進み、色縮退補正（色差補正）を行う。

色縮退補正は色が変化することになるため、色縮退していない色の組み合わせに対しても色変化してしまい、不要な色変化となる。そのため、ユニーク色の組み合わせの総数と色縮退している色の組み合わせ数とに基づく割合等を、色縮退補正の必要性を判定する条件としても良い。具体的には、色縮退している色の組み合わせ数が、ユニーク色の組み合わせの総数の過半数の場合に色縮退補正を必要であると判定しても良い。こうすることにより、過剰な色縮退補正による色変化を抑制することができる。

Ｓ２０５において、ＣＰＵ１０２は、入力画像データとガマットマッピング後の画像データとガマットマッピングテーブルとに基づいて、色縮退する色の組み合わせに対して色縮退補正を行う。

色縮退補正を図４を用いて詳細に説明する。色４０３と色４０４は、入力画像データに含まれる入力色である。色４０５は、色４０３をガマットマッピングにより色変換した後色である。色４０６は、色４０４をガマットマッピングにより色変換した後の色である。図４において、色４０３と色４０４の色の組み合わせは、色縮退していることを表している。そこで、色４０５と色４０６を所定の色空間上の色間距離を引き離すことによって、色縮退を補正することができる。具体的には、色４０５と色４０６が、人の視覚特性に基づいて異なる色だと識別できる色間距離以上に、色間距離を大きくする補正処理を行う。視覚特性上、異なる色だと識別できる色間距離は、色差ΔＥが、２．０以上である。より好適には色４０５と色４０６の色差が、色差ΔＥ４０７と同程度であることが望ましい。ＣＰＵ１０２は、色縮退補正の処理を、色縮退する色の組み合わせ数分、繰り返す。色の組み合わせ数分の色縮退補正の結果は、補正前の色情報と補正後の色情報をテーブルで保持する。図４においては、色情報はＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における色情報である。そのため、入力画像データと出力時の画像データの色空間に変換しても良い。その場合、入力画像データの色空間での補正前の色情報と、出力画像データの色空間での補正後の色情報をテーブルで保持する。

次に、色縮退補正の処理について詳細に説明する。色差ΔＥ４０８から色差ΔＥを広げる色差補正量４０９を求める。視覚特性上、異なる色だと認識できる色差ΔＥである２．０と色差ΔＥ４０８との差分が色差補正量４０９である。より好適には、色差ΔＥ４０７と色差ΔＥ４０８との差分が色差補正量４０９である。色４０６から色４０５のＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における延長線上に、色４０５を色差補正量４０９だけ補正した結果が、色４１０である。色４１０は、色４０６から色差ΔＥ４０８と色差補正量４０９を合わせた色差分離れている。上記では色４０６から色４０５の延長線上であったが、本実施形態では、これに限るものではない。色４０６と色４１０の色差ΔＥが、色差ΔＥ４０８と色差補正量４０９を合わせた色差分離れているのであれば、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における、明度方向、彩度方向、色相角方向のどの方向であっても良い。また、一方向だけでなく、明度方向、彩度方向、色相角方向のそれぞれの組み合わせであっても良い。さらに、上記では色４０５を変更することで、色縮退を補正したが、色４０６を変更しても良い。また、色４０５と色４０６の両方を変更しても良い。色４０６を変更する場合、色域４０２の外側に変更することができないため、色４０６は色域４０２の境界面上を移動させて変更する。その場合、不足した色差ΔＥ分については、色４０５を変更することによって色縮退補正を行っても良い。

Ｓ２０６において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ２０５の色縮退補正の結果を用いてガマットマッピングテーブルを変更する。変更前のガマットマッピングテーブルは、入力色である色４０３を出力色である色４０５へ変換するテーブルである。Ｓ２０５の結果により、入力色である色４０３の出力色が色４１０へ変換するテーブルに変更される。このように、色縮退補正後テーブルを作成することができる。ＣＰＵ１０２は、ガマットマッピングテーブルの変更を、色縮退する色の組み合わせ数分、繰り返す。

以上のように、色縮退補正後のガマットマッピングテーブルを入力画像データに適用することで、入力画像データが有するユニーク色の組み合わせに対して、色縮退する色の組み合わせに対して、色間の距離を大きくする補正を行うことができる。その結果、色縮退する色の組み合わせに対して、色縮退を効率的に低減することができる。例えば、入力画像データがｓＲＧＢデータであった場合、ガマットマッピングテーブルが、入力画像データが１６，７７７，２１６色を有することを前提として作成されているとする。この前提のもとに作成されたガマットマッピングテーブルは、実際には入力画像データが有さない色に対してまで、色縮退や彩度を考慮して作成されている。本実施形態では、入力画像データが有する色を検出することにより、入力画像データに対して適応的にガマットマッピングテーブルを補正することができる。そして、入力画像データが有する色を対象としたガマットマッピングテーブルを作成することができる。この結果、入力画像データに対して好適な適応的ガマットマッピングを行うことができるため、色縮退を効率的に低減することができる。

本実施形態では、入力画像データが１ページであった場合の処理を述べた。入力画像データは、複数ページであっても良い。入力画像データが複数ページであった場合、図２の処理フローを全ページに渡って行っても良いし、図２の処理をページ毎に行っても良い。このように、入力画像データが複数ページであった場合でも、ガマットマッピングによる色縮退の度合いを低減することができる。

本実施形態では、色縮退補正後のガマットマッピングテーブルを入力画像データに適用したが、ガマットマッピング後の画像データに対して、色縮退補正を行う補正テーブルを作成しても良い。その場合、Ｓ２０５における色縮退補正の結果に基づいて、補正前の色情報から補正後の色情報へ変換する補正テーブルを生成しても良い。生成された補正テーブルは、図４における色４０５から色４１０へ変換するテーブルである。Ｓ１０５において、ＣＰＵ１０２は、ガマットマッピング後の画像データに対して、生成された補正テーブルを適用する。このように、ガマットマッピング後の画像データを補正することで、ガマットマッピングによる色縮退の度合いを低減することができる。

本実施形態において、色縮退補正処理を実行するか否かの指示をユーザから入力可能としても良い。その場合、画像処理装置１０１または記録装置１０８に搭載されている表示部（不図示）に、図１５のようなＵＩ画面を表示して、ユーザ指示を受付可能なようにしても良い。図１５に示すＵＩ画面においては、ユーザに対して、色補正の種類をトグルボタンによって選択させることが可能である。さらには、本実施形態で説明した処理を示す「適応的ガマットマッピング」を実行するか否かのＯＮとＯＦＦをトグルボタンによって選択させることが可能である。このような格構成により、ユーザの指示に従って、適応的ガマットマッピングを実行するか否かを切り換えることが可能である。その結果、ユーザが色縮退の度合いを低減させたいときに、本実施形態で説明したガマットマッピングを実行することができる。

［第２実施形態］
以下、第１実施形態と異なる点について第２実施形態を説明する。第１実施形態では、単色について色縮退補正を行うことを説明した。そのため、入力画像データが有する色の組み合わせによっては、色縮退の度合いは低減するものの、色味の変化が起こり得る。具体的には、色相角が異なる二つの色に対して、色縮退補正を行う場合、色相角の変化によって色を変化させてしまうと、入力画像データにおける色の色味と異なってしまう。例えば、青色と紫色の色に、色相角の変化による色縮退補正を行った場合、紫色が赤色に変化してしまう。色味が変化すると、ユーザにインクの吐出不良のような装置弊害を想起させてしまう可能性がある。

また、第１実施形態では、入力画像データが有するユニーク色の組み合わせ数に対して色縮退補正を繰り返すことを説明した。そのため、色間の距離を確実に広げることができる。しかしながら、入力画像データが有するユニーク色の数が多くなった場合、色間の距離を大きくするために色を変化させた結果、変化した先で別のユニーク色に対して色間の距離が小さくなってしまうことが起こり得る。そのため、ＣＰＵ１０２は、入力画像データが有するユニーク色の組み合わせの全てにおいて、期待する色間の距離を有するように、Ｓ２０５の色縮退補正を繰り返し実行する必要がある。色間の距離を大きくする処理が膨大な量になるため、処理時間が増大してしまう。

そこで、本実施形態では、所定の色相角毎に、複数のユニーク色を一つの色群として同一方向に色縮退補正を行う。複数のユニーク色を一つの色群として補正するために、本実施形態では、色群の中から基準となるユニーク色（後述）を選択する。また、補正方向を明度方向に限定することで色味の変化を抑制することができる。また、複数のユニーク色を一つの色群として明度方向に補正することで、入力画像データが有する色の組み合わせすべてで処理する必要がなくなり、処理時間を削減することができる。

図５は、本実施形態におけるＳ２０２の色縮退判定処理を説明するための図である。図５は、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における、ａ＊軸とｂ＊軸の２軸を平面で表した図である。色相範囲５０１は、所定の色相角内の複数のユニーク色を一つの色群とする範囲を表している。図５においては、色相角３６０度を６等分しているため、色相範囲５０１は０度から６０度までの範囲を表している。色相範囲は、同一の色として認識できる色相範囲が好ましい。例えば、ＣＩＥ－Ｌ＊Ａ＊Ｂ＊色空間における色相角が３０度からの６０度単位で決定される。６０度単位で決定される場合には、レッド、グリーン、ブルー、シアン、マゼンタ、イエローの６色を切り分けることができる。３０度単位で決定される場合には、６０度単位で切り分けた色と色の間の色でさらに切り分けることができる。色相範囲は、図５のように、固定で決定されても良い。また、入力画像データに含まれるユニーク色によって動的に決定されても良い。

ＣＰＵ１０２は、色相範囲５０１内で、入力画像データが有するユニーク色の組み合わせに対して、第１実施形態と同様に、色縮退している色の組み合わせ数を検出する。図５における、色５０４、色５０５、色５０６、色５０７は、入力色を表している。その場合、ＣＰＵ１０２は、色５０４、色５０５、色５０６、色５０７の４つの色の組み合わせに対して、色縮退しているか否かを判定する。そして、ＣＰＵ１０２は、この処理をすべての色相範囲で繰り返す。このようにして、色相範囲毎に色縮退している色の組み合わせ数を検出する。

図５においては、例えば、色の組み合わせ数が６個検出される。本実施形態では、色相角度が６０度ごとに色相範囲が決定されているが、これに限られない。例えば、色相角度が３０度ごとに色相範囲が決定されても良いし、等分せずに色相範囲が決定されても良い。好適には、視覚均等となるように色相角度の範囲を色相範囲として決定する。そのような構成により、同一色群内の色が、視覚的に同じ色として知覚されるため、同じ色に対して色縮退補正を行うことができる。さらに、色相範囲毎に隣接した２つの色相範囲を含めた色相範囲で色縮退している色の組み合わせ数の検出を行っても良い。

図６は、本実施形態におけるＳ２０５の色縮退補正処理を説明するための図である。図６は、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間におけるＬ＊軸とＣ＊軸の２軸を平面で表した図である。Ｌ＊は明度、Ｃ＊は彩度を表している。図６では、色６０１、色６０２、色６０３、色６０４は、入力色である。色６０１、色６０２、色６０３、色６０４は、図５における色相範囲５０１の範囲内に含まれる色を表している。そして、色６０５は、色６０１をガマットマッピングにより色変換した後の色である。色６０６は、色６０２をガマットマッピングにより色変換した後の色である。色６０７は、色６０３をガマットマッピングにより色変換した後の色である。色６０４は、ガマットマッピングによる色変換後の色が同じ色であることを表している。

まず、ＣＰＵ１０２は、色相範囲毎に色縮退補正処理の基準となるユニーク色（基準色）を決定する。本実施形態では、最大明度色と最低明度色と最大彩度色を基準色として決定する。図６では、色６０１が最大明度色、色６０２が最小明度色、色６０３が最大彩度色である。

次に、ＣＰＵ１０２は、色相範囲毎に対象となる色相範囲における、ユニーク色の組み合わせ数と色縮退している色の組み合わせ数とから、補正率Ｒを算出する。好適な算出式を以下に示す。

補正率Ｒ＝色縮退している色の組み合わせ数／ユニーク色の組み合わせ数
補正率Ｒは、色縮退している色の組み合わせ数が少ないほど小さくなり、多いほど大きくなる。このように、色縮退している色の組み合わせ数が多いほど、強く色縮退補正をかけることができる。図６では、図５における色相範囲５０１の範囲内に４色あることを表している。そのため、ユニーク色の組み合わせ数は６通りある。例えば、６通りのうち色縮退している色の組み合わせは、４通りであるとする。その場合の補正率は、０．６６７である。図６では、全ての組み合わせでガマットマッピングによって色縮退している例を示している。しかしながら、ガマットマッピングによる色変換後であっても、識別可能な最小色差より大きい場合には色縮退している色の組み合わせとしない。そのため、色６０４と色６０３、色６０４と色６０２の組み合わせは色縮退している色の組み合わせとしない。ここで、識別可能な最小色差ΔＥは、例えば２．０である。

次に、ＣＰＵ１０２は、色相範囲毎に補正率Ｒと、最大明度色、最小明度色、最大彩度色の色情報とから補正量を算出する。ＣＰＵ１０２は、補正量として、最大彩度色より明るい側の補正量Ｍｈと最大彩度色より暗い側の補正量Ｍｌをそれぞれ算出する。第１実施形態と同様に、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における色情報は、それぞれＬ＊とａ＊とｂ＊の３軸の色空間で表される。最大明度色である色６０１は、Ｌ６０１、ａ６０１、ｂ６０１と表す。最小明度色である色６０２は、Ｌ６０２、ａ６０２、ｂ６０２と表す。最大彩度色である色６０３は、Ｌ６０３、ａ６０３、ｂ６０３と表す。好適な補正量Ｍｈは、最大明度色と最大彩度色の色差ΔＥに補正率Ｒを乗算した値である。好適な補正量Ｍｌは最大彩度色と最小明度色の色差ΔＥに補正率Ｒを乗算した値である。補正量Ｍｈと補正量Ｍｌは、以下の式（６）、（７）により算出される。

このように、ガマットマッピング後に保持すべき色差ΔＥを算出する。ガマットマッピング後に保持すべき色差ΔＥは、ガマットマッピング前の色差ΔＥである。図６では、補正量Ｍｈは色差６０８に補正率Ｒを乗算した値であり、補正量Ｍｌは色差ΔＥ６０９に補正率Ｒを乗算した値である。また、ガマットマッピング前の色差ΔＥが識別可能な最小色差より大きい場合、保持すべき色差ΔＥは、識別可能な最小色差ΔＥより大きければよい。このように処理を行うことで、ガマットマッピングによって低下した色差ΔＥを、識別可能な色差ΔＥまで回復することができる。さらに、保持すべき色差ΔＥは、ガマットマッピング前の色差ΔＥであっても良い。この場合は、ガマットマッピング前の識別しやすさに近づけることができる。さらに、保持すべき色差ΔＥは、ガマットマッピング前の色差より大きくても良い。この場合は、ガマットマッピング前より識別しやすくすることができる。

次に、ＣＰＵ１０２は、色相範囲毎に明度補正テーブルを生成する。明度補正テーブルは、最大彩度色の明度、補正量Ｍｈと補正量Ｍｌに基づき、明度方向に色間の明度を拡張するためのテーブルである。図６において、最大彩度色の明度は、色６０３の明度Ｌ６０３である。補正量Ｍｈは、色差ΔＥ６０８と補正率Ｒに基づく値である。補正量Ｍｌは、色差ΔＥ６０９と補正率Ｒに基づく値である。明度方向に明度を拡張するための明度補正テーブルの作成方法を以下で説明する。

明度補正テーブルは、１ＤＬＵＴである。１ＤＬＵＴにおいては、入力明度は補正前の明度であり、出力明度は補正後の明度である。補正後の明度は、補正後の最小明度、ガマットマッピング後の最大彩度色の明度、補正後の最大明度の３点に基づく特性で決定される。補正後の最大明度は、ガマットマッピング後の最大彩度色の明度に補正量Ｍｈを加算した明度である。補正後の最小明度は、ガマットマッピング後の最大彩度色の明度から補正量Ｍｌを減算した明度である。明度補正テーブルでは、補正後の最小明度とガマットマッピング後の最大彩度色の明度との間はリニアに変化する特性として規定される。また、ガマットマッピング後の最大彩度色の明度と補正後の最大明度との間はリニアに変化する特性として規定される。図６においては、補正前の最大明度は、最大明度色である色６０５の明度Ｌ６０５である。補正前の最小明度は、最小明度色である色６０６の明度Ｌ６０６である。ガマットマッピング後の最大彩度色の明度は、色６０７の明度Ｌ６０７である。補正後の最大明度は、明度Ｌ６０７に補正量Ｍｈである色差ΔＥ６０８を加算した明度Ｌ６１０である。言い換えれば、最大明度色と最大彩度色との間の色差を明度差に変換したものといえる。補正後の最小明度は、明度Ｌ６０７から補正量Ｍｌである色差６０９を減算した明度Ｌ６１１である。言い換えれば、最小明度色と最大彩度色との間の色差を明度差に変換したものといえる。

図７は、図６における明度方向に明度を拡張するための明度補正テーブルの一例を示す図である。本実施形態では、色差ΔＥを明度差に変換することで色縮退補正を行っている。視覚特性上、明度差は感度が高い。そのため、彩度差も明度差に変換することで、視覚特性上、小さな明度差であっても色差ΔＥが付いたように感じさせることができる。また、ｓＲＧＢ色域と記録装置１０８の色域の関係上、明度差は彩度差に比べて小さい。そのため、明度差に変換することで、狭い色域を有効に活用することができる。また、本実施形態では、最大彩度色の明度は変化させない。本実施形態では、最も彩度の高い色の明度を変化させることがないため、最大彩度色の明度を維持したまま色差ΔＥを補正することができる。最大明度より大きい値と最小明度未満の値の補正については、入力画像データに含まれていないため不定としても良い。また、明度補正テーブルを補完しても良く、その場合は、図７に示すように、リニアな変化になるように値を補完しても良い。このように、明度補正テーブルのグリッド数を少なくすることが可能となって容量を削減することができ、明度補正テーブルの転送にかかる処理時間を削減することができる。

また、補正後の最大明度が、ガマットマッピング後の色域の最大明度を超える場合、ＣＰＵ１０２は、最大値クリップ処理を行う。最大値クリップ処理は、補正後の最大明度とガマットマッピング後の色域の最大明度の差分を明度補正テーブル全体で減算する処理である。言い換えれば、明度補正テーブル全体を、ガマットマッピング後の色域の最大明度を補正後の最大明度となるまで、低明度方向にシフトさせる。この場合、ガマットマッピング後の最大彩度色の明度も低明度側に移動させる。このように、入力画像データが有するユニーク色が高明度側に偏っていた場合、低明度側の明度階調域を利用することで、色差ΔＥを向上させて色縮退を低減させることができる。一方、補正後の最小明度が、ガマットマッピング後の色域の最小明度を下回る場合、ＣＰＵ１０２は、最小値クリップ処理を行う。最小値クリップ処理は、補正後の最小明度とガマットマッピング後の色域の最小明度の差分を明度補正テーブル全体で加算する。言い換えれば、明度補正テーブル全体を、ガマットマッピング後の色域の最小明度を補正後の最小明度となるまで、高明度方向にシフトさせる。このように、入力画像データが有するユニーク色が低明度側に偏っていた場合、高明度側の明度階調域を利用することで、色差ΔＥを向上させて色縮退を低減させることができる。

次に、ＣＰＵ１０２は、色相範囲毎に作成した明度補正テーブルをガマットマッピングテーブルに適用する。まず、ＣＰＵ１０２は、ガマットマッピングの出力値が有する色情報から、どの色相角の明度補正テーブルを適用するかを決定する。例えば、ガマットマッピングの出力値の色相角が２５度の場合、図５における色相範囲５０１の明度補正テーブルを適用すると決定する。そして、ＣＰＵ１０２は、ガマットマッピングテーブルの出力値に、決定した明度補正テーブルを適用して補正する。ＣＰＵ１０２は、補正後の色情報を、新たなガマットマッピング後の出力値とする。例えば図６でいえば、ＣＰＵ１０２は、ガマットマッピングテーブルの出力値である色６０５に、決定した明度補正テーブルを適用し、色６０５の明度を補正する。そして、ＣＰＵ１０２は、補正後の色６１２の明度を、新たなガマットマッピング後の出力値とする。

以上のように、本実施形態では、基準色によって作成した明度補正テーブルを色相範囲５０１内の基準色以外の色にも適用する。そして、明度補正後の色、例えば色６１２について、後述するように、色相を変化させないように色域６１６へのマッピングが行われる。つまり、色相範囲５０１においては、色縮退補正の方向が明度方向に限定される。そのような構成により、色味の変化を抑制することができる。さらに、入力画像データが有するユニーク色の組み合わせすべてで色縮退補正処理を行う必要がなく、処理時間を低減することができる。

さらに、ガマットマッピングの出力値の色相角によって、隣接する色相範囲の明度補正テーブルを合成しても良い。例えば、ガマットマッピングの出力値の色相角がＨｎ度の場合、色相範囲５０１の明度補正テーブルと、色相範囲５０２の明度補正テーブルを合成する。具体的には、ガマットマッピング後の出力値の明度値を、色相範囲５０１の明度補正テーブルで補正して明度値Ｌｃ５０１を得る。また、ガマットマッピング後の出力値の明度値を、色相範囲５０２の明度補正テーブルで補正して明度値Ｌｃ５０２を得る。その際、色相範囲５０１の中間色相角の角度は、色相角Ｈ５０１であり、色相範囲５０２の中間色相角の角度は、色相角Ｈ５０２である。この場合、補正後明度値Ｌｃ５０１と補正後明度値Ｌｃ５０２を補完することによって、補正後の明度値Ｌｃを算出する。補間後の明度値Ｌｃは、以下の式（８）により算出される。

このように、色相角によって、適用する明度補正テーブルを合成することにより、色相角の変化での補正強度の急峻な変化を抑制することができる。

補正後の色情報の色空間が、ガマットマッピング後の出力値の色空間と異なっている場合、色空間を変換してガマットマッピング後の出力値とする。例えば、補正後の色情報の色空間が、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間であった場合、ガマットマッピング後の出力値となるように以下の探索を行う。

明度補正後の値が、ガマットマッピング後の色域を超えていた場合、ガマットマッピング後の色域へのマッピングを行う。例えば、図６の色６１２は、ガマットマッピング後の色域６１６を超えている。その場合、色６１２から色６１４へのマッピングが行われる。ここで用いられるマッピング方法は、明度と色相を重視した色差最小マッピングである。明度と色相を重視した色差最小マッピングでは、以下式によって色差ΔＥが算出される。ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間において、ガマットマッピング後の色域を超えた色の色情報をＬｓ、ａｓ、ｂｓとする。ガマットマッピング後の色域内の色の色情報をＬｔ、ａｔ、ｂｔとする。明度差をΔＬとし、彩度差をΔＣとし、色相差をΔＨとする。明度の重みをＷｌ、彩度の重みをＷｃ、色相角の重みをＷｈとし、重みづけ色差をΔＥｗとする。

ΔＨ=ΔＥ-(ΔＬ＋ΔＣ) ・・・（１２）
ΔＥｗ=Ｗｌ×ΔＬ＋Ｗｃ×ΔＣ＋Ｗｈ×ΔＨ ・・・（１３）
明度方向に色差ΔＥを変換して拡張したため、明度を彩度より重視してマッピングする。つまり、明度の重みＷｌは、彩度の重みＷｃより大きい。さらに、色相は色味に対する影響が大きいため、色相は、明度及び彩度より重視してマッピングする方が補正前後で色味の変化を最小限に抑えることができる。つまり、色相の重みＷｈは、明度の重みＷｌ以上であり、且つ、彩度の重みＷｃより大きい。このように、本実施形態では、色味を維持しつつ色差ΔＥを補正することができる。

さらに、色差最小マッピングを行う際に色空間を変換しても良い。ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間は、彩度方向の色変化が等色相となっていないことが知られている。そのため、色相の重みを大きくすることで色相角の変化を抑えると、等色相の色にマッピングされない。そのため、彩度方向の色変化が等色相になるように色相角を曲げた色空間に変換しても良い。このように、重みづけによる色差最小マッピングを行うことで、色味の変化を抑制することができる。

図６においては、色６０１のガマットマッピング後である色６０５は、明度補正テーブルによって、色６１２に補正される。色６１２は、ガマットマッピング後の色域６１６を超えているため、色域６１６へのマッピングが行われる。即ち、色６１２は、色６１４へマッピングされる。結果、本実施形態において、補正後のガマットマッピングテーブルは、入力が色６０１であった場合、出力は色６１４となる。

本実施形態では、色相範囲一つずつについて明度補正テーブルを作成することを説明した。しかしながら、隣接する色相範囲と合わせて明度補正テーブルを作成しても良い。具体的には、図５における色相範囲５０１と色相範囲５０２を合わせた色相範囲において、色縮退した色の組み合わせ数を検出する。次に、色相範囲５０２と色相範囲５０３を合わせた色相範囲において、色縮退した色の組み合わせ数を検出する。つまり、一つの色相範囲をオーバーラップして検出を行っていくことにより、色相範囲を跨いだ時の色縮退している色の組み合わせ数の急峻な変化を抑制することができる。この場合の好適な色相範囲は、二つの色相範囲を合わせて、同一の色として認識できる色相角範囲が好ましい。例えば、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における色相角が３０度である。つまり、一つの色相角範囲は１５度となる。こうすることで、色相範囲を跨いで色縮退の補正強度が急峻に変化することを抑制することができる。

本実施形態では、複数のユニークな色を一つの群として明度方向に色差ΔＥを補正することを説明した。視覚特性として、彩度によって明度差の感度が異なることが知られており、低彩度の明度差は高彩度の明度差より感度が高くなる。そのため、明度方向の補正量を彩度値によって制御してもよい。つまり、低彩度では、明度方向の補正量が小さくなるように制御し、高彩度では、上述した明度方向の補正量で補正を行う。具体的には、明度補正テーブルによる明度の補正を行う際に、補正前の明度値Ｌｎと補正後の明度値Ｌｃを、彩度補正率Ｓで内分する。彩度補正率Ｓは、ガマットマッピング後の出力値の彩度値Ｓｎと、ガマットマッピング後の出力値の色相角におけるガマットマッピング後の色域の最大彩度値Ｓｍとに基づいて以下の式により算出される。

Ｓ＝Ｓｎ／Ｓｍ ・・・（１４）
Ｌｃ'＝Ｓ×Ｌｃ＋（１－Ｓ）×Ｌｎ ・・・（１５）
つまり、ガマットマッピング後の色域の最大彩度値Ｓｍに近いほど、彩度補正率Ｓは１に近くなり、Ｌｃ‘は、明度補正テーブルにより得られる補正後の明度値Ｌｃに近づく。一方、ガマットマッピング後の出力値の彩度値Ｓｎが低彩度となるほど、彩度補正率Ｓは０に近くなり、Ｌｃ’は、補正前の明度値Ｌｎに近づく。言い換えれば、ガマットマッピング後の出力値の彩度値Ｓｎが低彩度となるほど、明度の補正量は小さくなる。また、低彩度の色域においては補正量をゼロにしても良い。このような構成により、グレー軸付近の色変化を抑えることができる。また、視覚感度に合わせた色縮退補正を行うことができるため、過補正を抑制することができる。

［第３実施形態］
以下、第１及び第２実施形態と異なる点について第３実施形態を説明する。入力画像データが有する色が異なる色相角である場合、ガマットマッピング後の識別性が低下することがある。例えば、高彩度で補色関係にある色のように、色相角が十分に異なることで十分な色間の距離を保っていたとしても、ガマットマッピング後に明度差が低下することがある。また、低彩度側にマッピングされる場合には、明度差の低下による識別性の低下が顕著になることが想定される。本実施形態では、ガマットマッピング後の明度差が所定色差ΔＥ以下に低下している場合、明度差を大きくする補正を行う。そのような構成によって、識別性の低下を抑制することができる。

本実施形態におけるＳ２０２の色縮退判定処理を説明する。Ｓ２０２においてＣＰＵ１０２は、Ｓ２０１で検出されたユニーク色リストに基づいて、画像データに含まれるユニーク色の組み合わせの中で、明度縮退している色の組み合わせ数を検出する。図８の模式図を用いて説明する。

図８における縦軸は、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における明度Ｌである。横軸は、任意の色相角面に射影したものである。色域８０１は、入力画像データの色域である。色域８０２は、Ｓ１０２におけるガマットマッピング後の色域である。色８０３と色８０４は、入力画像データ内に含まれる色である。色８０５は、色８０３をガマットマッピングにより色変換した後の色である。色８０６は、色８０４をガマットマッピングにより色変換した後の色である。ＣＰＵ１０２は、色８０５と色８０６の明度差８０８が、色８０３と色８０４の明度差８０７に比べて小さい場合に、明度差が低下していると判断する。ＣＰＵ１０２は、画像データに含まれるユニーク色の組み合わせ数分、上記の検出処理を繰り返す。好適には、ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における明度差が縮退している色の組み合わせ数を検出する。ＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間における色情報は、それぞれＬ＊とａ＊とｂ＊の３軸の色空間で表される。色８０３は、Ｌ８０３、ａ８０３、ｂ８０３で表される。色８０４は、Ｌ８０４、ａ８０４、ｂ８０４で表される。色８０５は、Ｌ８０５、ａ８０５、ｂ８０５で表される。色８０６は、Ｌ８０６、ａ８０６、ｂ８０６で表される。入力画像データが他の色空間で表されている場合、既知の技術を用いてＣＩＥ－Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換するようにしても良い。明度差ΔＬ８０７と明度差ΔＬ８０８の算出式は、下記である。

ＣＰＵ１０２は、明度差ΔＬ８０８が明度差ΔＥ８０７に比べ、小さい場合に明度差が低下していると判断する。さらに、ＣＰＵ１０２は、明度差ΔＬ８０８が色差を識別可能な大きさで無かった場合、色縮退していると判断する。これにより、色８０５と色８０６の明度差が人の視覚特性上、異なる色であると識別可能な明度差であれば、明度差を補正する処理を行わなくてすむ。視覚特性上、異なる色であると識別可能な明度差ΔＬとしては、２．０があげられる。つまり、明度差ΔＬ８０８が明度差ΔＬ８０７に比べ小さい場合でかつ、明度差ΔＬ８０８が２．０より小さい場合、ＣＰＵ１０２は、明度差が低下していると判断しても良い。

次に、本実施形態におけるＳ２０５の色縮退補正処理を図８を用いて説明する。ＣＰＵ１０２は、入力画像データにおけるユニーク色の組み合わせ数と明度差が低下している色の組み合わせ数とから、補正率Ｔを算出する。好適な算出式を下記に示す。

補正率Ｔ＝明度差が低下している色の組み合わせ数／ユニーク色の組み合わせ数
補正率Ｔは、明度差が低下している色の組み合わせ数が少ないほど小さくなり、多いほど大きくなる。このように、明度差が低下している色の組み合わせ数が多いほど、強く色縮退補正をかけることができる。

次に、補正率Ｔとガマットマッピング前の明度に基づいて明度差補正を行う。明度差補正後の明度Ｌｃは、ガマットマッピング前の明度Ｌｍとガマットマッピング後の明度Ｌｎの間を補正率Ｔで内分した値となる。即ち、明度Ｌｍは色８０４の明度であり、明度Ｌｎは色８０６の明度である。計算式は下記である。

Ｌｃ＝Ｔ×Ｌｍ＋（１－Ｔ）×Ｌｎ
ＣＰＵ１０２は、上記の明度差補正を入力画像データにおけるユニーク色数分、繰り返す。図８においては、色８０３の明度Ｌ８０３と色８０５の明度Ｌ８０５を補正率Ｔで内分するように明度差補正を行う。明度差補正の結果、色８０９となる。また、色８０９は、ガマットマッピング後の色域の外側であれば、第２実施形態で説明した探索を行い、ガマットマッピング後の色域内の色８１０へのマッピングが行われる。色８０４に対しても、上記と同様の処理が行われる。

以上のように、本実施形態によれば、画像データに含まれる色に対して、明度差を広げるように補正したガマットマッピングを行うことができ、ガマットマッピングによる色縮退の度合いを低減させることができる。

本実施形態では、色８０３と色８０４について説明した。色８０３と色８０４についての明度差補正処理を他の色について適用するようにしても良い。例えば、本実施形態の明度差補正処理を、色縮退補正処理の基準色に対して行うようにし、他の色についても適用するようにしても良い。例えば、色８０３と色８０４についての明度差補正処理を、色８０３が含まれる所定の色相範囲の色と、色８０４が含まれる所定の色相範囲の色とについて適用するようにしても良い。このように、ガマットマッピングによる色縮退の低減と明度差の低下を低減させるとともに、色味の変化も低減させることができる。

［第４実施形態］
以下、第１～第３実施形態と異なる点について第４実施形態を説明する。入力画像データに含まれる色において、同じ色であっても異なる意味を持つ色がある。例えば、グラフに使われている色とグラデーションの一部として使われている色では、識別における意味が異なっている。グラフに使われている色であれば、グラフ内の別の色との識別が重要になる。そのため、色縮退補正を強く行う必要がある。一方、グラデーションの一部として使われている色であれば、周囲の画素の色との階調性が重要になる。そのため、色縮退補正を弱く行う必要がある。それらの二つの色が同じ色であり、かつ、同時に色縮退補正を行うことを想定する。その場合、グラフ内の色の色縮退補正を重視して入力画像データにおいて一律に行うとすると、グラデーションについて色縮退補正が強くかかり、グラデーション内の階調性が損なわれてしまう。一方、グラデーション内の階調性を重視してグラデーションについての色縮退補正を入力画像データにおいて一律に行うとすると、グラフについて色縮退補正が弱くかかり、グラフ内の色の識別性が損なわれてしまう。さらには、ユニーク色の組み合わせ数が多くなり、色縮退の低減効果が低下してしまう。以上のことは、入力画像データが複数ページであり、複数ページ全体で色縮退補正処理を一律に行う場合でも、入力原稿データが１ページでありページ内の全体で色縮退補正処理を一律に行う場合であっても、同様である。

本実施形態では、入力画像データが複数ページであっても１ページであっても、複数領域を設定することで、領域毎に独立して色縮退補正処理を行う。その結果、色縮退補正処理を、周囲の色に合わせて、領域ごとの適切な補正強度で行うことができる。例えば、グラフ内の色は識別性を重視して補正することができ、グラデーション内の色は階調性を重視して補正することができる。

図９は、本実施形態における、単一ページに対して領域を設定した後、領域毎に色縮退補正処理を行う処理を示すフローチャートである。

Ｓ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０７は、図２のＳ１０１、Ｓ１０２、Ｓ１０５における説明と同じであるので、それらの説明を省略する。即ち、入力画像データに複数の領域が含まれているとしても、一旦、入力画像データ全体に対してガマットマッピングが行われる。

Ｓ３０３において、ＣＰＵ１０２は、入力画像データに領域を設定する。Ｓ３０４において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ３０３で設定された領域毎に、上述した色縮退補正後のガマットマッピングテーブルの作成処理を行う。即ち、領域ごとに用いられているユニーク色の数が異なるので、図３の処理により作成される色縮退補正後のガマットマッピングテーブルは領域ごとに異なることになる。色縮退補正後のガマットマッピングテーブルは、各領域について第１～第３実施形態で説明したように作成される。

Ｓ３０５において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ３０４で作成された色縮退補正後のガマットマッピングテーブルを領域毎に適用していく。Ｓ３０６において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ３０３で設定された領域に対して、Ｓ３０４及びＳ３０５の処理が行われたか否かを判定する。全ての領域で行われていないと判定された場合、Ｓ３０４及びＳ３０５の処理が行われていない領域に着目し、Ｓ３０４からの処理を行う。全ての領域で行われていると判定された場合、Ｓ３０７へ移行する。

Ｓ３０３の領域設定処理について、詳細に説明する。図１０は、本実施形態における、図９のＳ３０１で入力された画像データ（以下、原稿データとよぶ）のページの一例を説明するための図である。ここで、文書データはＰＤＬで記述されているものとする。ＰＤＬとはページ記述言語（Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）の略であり、ページ単位で描画命令の組から構成される。描画命令の種類は、ＰＤＬ仕様毎に定義されているが、本実施形態では一例として以下の３種類を用いる。

命令１）ＴＥＸＴ描画命令（Ｘ１，Ｙ１，色，フォント情報，文字列情報）
命令２）ＢＯＸ描画命令（Ｘ１，Ｙ１，Ｘ２，Ｙ２，色，塗り形状）
命令３）ＩＭＡＧＥ描画命令（Ｘ１，Ｙ１，Ｘ２，Ｙ２，画像ファイル情報）
他にも、点を描くＤＯＴ描画命令、線を描くＬＩＮＥ描画命令、円弧を描くＣＩＲＣＬＥ描画命令等、用途に応じて適宜描画命令が用いられる場合がある。例えば、Ａｄｏｂｅ社提案のＰｏｒｔａｂｌｅＤｏｃｕｍｅｎｔＦｏｒｍａｔ（ＰＤＦ）や、ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ社提案のＸＰＳ、ＨＰ社提案のＨＰ－ＧＬ／２等の一般的なＰＤＬが用いられても良い。

図１０の原稿ページ１０００が原稿データの１ページを表し、一例として、画素数は、横幅６００画素、縦幅８００画素とする。以下、図１０の原稿ページ１０００の文書データに対応するＰＤＬの例を示す。

＜ＰＡＧＥ＝００１＞
＜ＴＥＸＴ＞５０，５０，５５０，１００，ＢＬＡＣＫ，ＳＴＤ－１８，“ＡＢＣＤＥＦＧＨＩＪＫＬＭＮＯＰＱＲ”＜／ＴＥＸＴ＞
＜ＴＥＸＴ＞５０，１００，５５０，１５０，ＢＬＡＣＫ，ＳＴＤ－１８，“ａｂｃｄｅｆｇｈｉｊｋｌｍｎｏｐｑｒｓｔｕｖ”＜／ＴＥＸＴ＞
＜ＴＥＸＴ＞５０，１５０，５５０，２００，ＢＬＡＣＫ，ＳＴＤ－１８，“１２３４５６７８９０１２３４５６７８９”＜／ＴＥＸＴ＞
＜ＢＯＸ＞５０，３５０，２００，５５０，ＧＲＡＹ，ＳＴＲＩＰＥ＜／ＢＯＸ＞
＜ＩＭＡＧＥ＞２５０，３００，５８０，７００，“ＰＯＲＴＲＡＩＴ．ｊｐｇ”＜／ＩＭＡＧＥ＞
＜／ＰＡＧＥ＞
１行目の＜ＰＡＧＥ＝００１＞は、本実施形態におけるページ数を表すタグである。通常、ＰＤＬは、複数ページを記述可能に設計されているので、ＰＤＬ中にページの区切りを示すタグが記述されている。本例では、＜／ＰＡＧＥ＞までが１ページ目であることを表す。本実施形態では、図１０の原稿ページ１０００に相当する。２ページ目が存在する場合には、上記ＰＤＬに続いて＜ＰＡＧＥ＝００２＞が記述されることとなる。

２行目の＜ＴＥＸＴ＞から３行目の＜／ＴＥＸＴ＞までが描画命令１であり、図１０の領域１００１の１行目に相当する。最初の２座標が描画領域左上である座標（Ｘ１，Ｙ１）を示し、続く２座標が描画領域右下である座標（Ｘ２，Ｙ２）を示す。続いて、色はＢＬＡＣＫ（黒色：Ｒ＝０，Ｇ＝０，Ｂ＝０）で、文字のフォントが”ＳＴＤ”（標準）であること、その文字サイズが１８ポイントであること、記述すべき文字列が”ＡＢＣＤＥＦＧＨＩＪＫＬＭＮＯＰＱＲ”であること、が記述されている。

４行目の＜ＴＥＸＴ＞から５行目の＜／ＴＥＸＴ＞までが描画命令２であり、図１０の領域１００１の２行目に相当する。最初の４座標及び２つの文字列はそれぞれ、命令１と同様に、描画領域、文字色及び文字のフォントを表し、記述すべき文字列が”ａｂｃｄｅｆｇｈｉｊｋｌｍｎｏｐｑｒｓｔｕｖ”であること、が記述されている。

６行目の＜ＴＥＸＴ＞から７行目の＜／ＴＥＸＴ＞までが描画命令３であり、図１０の領域１００１の３行目に相当する。最初の４座標及び２つの文字列はそれぞれ、描画命令１及び描画命令２と同様に、描画領域、文字色及び文字のフォントを表し、記述すべき文字列が”１２３４５６７８９０１２３４５６７８９”であること、が記述されている。

８行目の＜ＢＯＸ＞から＜／ＢＯＸ＞までが描画命令４であり、図１０の領域１００２に相当する。最初の２座標が描画開始点である左上座標（Ｘ１，Ｙ１）を示し、続く２座標が描画終了点である右下座標（Ｘ２，Ｙ２）を示す。続いて、色はＧＲＡＹ（灰色：Ｒ＝１２８，Ｇ＝１２８，Ｂ＝１２８）で、塗り形状は縞模様であるＳＴＲＩＰＥ（縞模様）が指定されている。本実施形態では、縞模様の向きについては右下方向への線としたが、線の角度や周期等をＢＯＸ命令中で指定可能であっても良い。

続いて、９行目及び１０行目のＩＭＡＧＥ命令が、図１０の領域１００３に相当する。ここでは、当該領域に存在する画像のファイル名が”ＰＯＲＴＲＡＩＴ．ｊｐｇ”である旨が記載されており、これは、一般的に普及している画像圧縮フォーマットであるＪＰＥＧファイルであることを表す。そして、１１行目に記載の＜／ＰＡＧＥ＞で当該ページの描画が終了したことを示す。

実際のＰＤＬファイルとしては、上記の描画命令群に加えて、”ＳＴＤ”フォントデータ、”ＰＯＲＴＲＡＩＴ．ｊｐｇ”画像ファイルを含めて一体となっているケースがある。これは、フォントデータや画像ファイルを別にして管理する場合、描画命令だけでは文字部分と画像部分が形成できず、図１０の画像を形成するのに情報が不十分となるからである。また、図１０中の領域１００４は、描画命令の存在しない領域であり、空白となる。

図１０の原稿ページ１０００のようにＰＤＬで記述された原稿ページの場合、図９のＳ３０３における領域設定処理は、上記のＰＤＬを解析することによって実現可能である。具体的には、各描画命令は、描画Ｙ座標の始点と終点がそれぞれ以下のようであり、領域的に連続している。

描画命令 Ｙ始点 Ｙ終点
第一ＴＥＸＴ命令 ５０ １００
第二ＴＥＸＴ命令 １００ １５０
第三ＴＥＸＴ命令 １５０ ２００
ＢＯＸ命令 ３５０ ５５０
ＩＭＡＧＥ命令 ３００ ７００
また、ＢＯＸ命令とＩＭＡＧＥ命令は、いずれもＴＥＸＴ命令とはＹ方向に１００画素離れていることが分かる。

次に、ＢＯＸ命令とＩＭＡＧＥ命令では、描画Ｘ座標の始点と終点がそれぞれ以下のようであり、Ｘ方向に５０画素離れていることが分かる。

描画命令 Ｘ始点 Ｘ終点
ＢＯＸ命令 ５０ ２００
ＩＭＡＧＥ命令 ２５０ ５８０
以上のことから、以下のように３つの領域が設定可能である。

領域 Ｘ始点 Ｙ始点 Ｘ終点 Ｙ終点
第一領域 ５０ ５０ ５５０ ２００
第二領域 ５０ ３５０ ２００ ５５０
第三領域 ２５０ ３００ ５８０ ７００
上記のようにＰＤＬを解析して領域設定する構成の他、描画結果を用いて領域設定するように構成しても良い。以下、その構成について説明する。

図１１は、Ｓ３０３における領域設定処理をタイル単位で行う処理を示すフローチャートである。Ｓ４０１において、ＣＰＵ１０２は、原稿ページを単位タイルに分割して設定する。本実施形態では、原稿ページを縦横いずれも３０画素のタイルに分割して設定するとする。ここで、まず、各タイルに対して領域番号を設定する変数をＡｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［２０］［２７］として設定する。本原稿ページは、前述の通り６００×８００画素としている。よって、縦横各３０画素で構成されるタイルは、Ｘ方向に２０個、Ｙ方向に２７個存在することとなる。

図１２は、本実施形態における原稿ページのタイル分割のイメージを示す図である。図１２の原稿ページ１２００が原稿ページ全体を表す。図１２の領域１２０１はＴＥＸＴ描画された領域、領域１２０２はＢＯＸ描画された領域、領域１２０３はＩＭＡＧＥ描画された領域、領域１２０４はいずれも描画されていない領域である。

Ｓ４０２において、ＣＰＵ１０２は、タイル毎に空白タイルか否かを判定する。これは、上述のように、描画命令のＸＹ座標の始点と終点に基づいて判定しても良いし、実際の単位タイル内の画素値が全てＲ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５であるタイルを検出しても良い。描画命令に基づいて判定するかもしくは画素値に基づいて判定するかは、処理速度と検出精度に基づいて決定されるようにしても良い。

Ｓ４０３において、ＣＰＵ１０２は、以下のように、各値の初期値を設定する。

・Ｓ４０２で空白タイルとして判定されたタイルに対して領域番号「０」を設定
・上記以外（非空白）のタイルに対して領域番号「－１」を設定
・領域番号最大値に「０」を設定
具体的には、以下のように設定する。

空白タイル（ｘ１，ｙ１） ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ１］［ｙ１］＝０
非空白タイル（ｘ２，ｙ２） ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ１］［ｙ１］＝－１
領域番号最大値 ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ＝０
即ち、Ｓ４０３の処理の完了時点では、全てのタイルに「０」または「－１」が設定される。

Ｓ４０４において、ＣＰＵ１０２は、領域番号が「－１」であるタイルを検索する。具体的には、ｘ＝０～１９、ｙ＝０～２６の範囲に対して、以下のように判定が行われる。

ｉｆ（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ］［ｙ］＝－１） →検出された
ｅｌｓｅ →検出されない
最初に領域番号が「－１」のエリアが検出された時点でＳ４０５へ進む。その際、Ｓ４０５において、ＣＰＵ１０２は、領域番号「－１」のタイルが存在していると判定し、Ｓ４０６へ進む。全てのエリアの領域番号が「－１」でない場合に、Ｓ４０５で領域番号「－１」のタイルが存在していないと判定する。この場合は、Ｓ４１０へ進む。

Ｓ４０６において、ＣＰＵ１０２は、領域番号最大値を＋１インクリメントし、当該タイルの領域番号を、更新された領域番号最大値に設定する。具体的には、検出されたエリア（ｘ３，ｙ３）に対して、以下のように処理する。

ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ＋１
ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ３］［ｙ３］＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ
例えば、ここでは、初めてＳ４０６の処理が実行されて初めて検出が行われた領域であるので領域番号最大値は「１」となり、よって当該タイルの領域番号を「１」とする、ということである。以後、再びＳ４０６を処理する度に、１ずつ領域数が増えていく。以降、Ｓ４０７～Ｓ４０９で、連続する非空白領域を同じ領域として拡張する処理を行う。

Ｓ４０７において、ＣＰＵ１０２は、領域番号が領域番号最大値のタイルの隣接タイルであり、且つ領域番号「－１」のタイルを検索する。具体的には、ｘ＝０～１９、ｙ＝０～２６の範囲に対して、以下の判定が行われる。

ｉｆ （ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ］［ｙ］＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ）
ｉｆ（（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ－１］［ｙ］＝－１）ｏｒ
（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ＋１］［ｙ］＝－１）ｏｒ
（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ］［ｙ－１］＝－１）ｏｒ
（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ］［ｙ＋１］＝－１）） →検出された
ｅｌｓｅ →検出されない
最初に領域番号「－１」である隣接エリアが検出された時点で、Ｓ４０８において、ＣＰＵ１０２は、領域番号「－１」である隣接エリアが検出されたと判定し、Ｓ４０９に進む。一方、全てのエリアの領域番号が「－１」でない場合には、Ｓ４０８において、ＣＰＵ１０２は、領域番号「－１」である隣接エリアが検出されなかったと判定し、Ｓ４０５に進む。

Ｓ４０９において、ＣＰＵ１０２は、隣接タイルで領域番号「－１」のタイルの領域番号を領域番号最大値に設定する。具体的には、検出された隣接タイルに対して、注目タイル位置を(ｘ４，ｙ４)として、以下のように処理することで実現される。

ｉｆ（（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４－１］［ｙ４］＝－１）
ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４－１］［ｙ４］＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ
ｉｆ（（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４＋１］［ｙ４］＝－１）
ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４＋１］［ｙ４］＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ
ｉｆ（（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４］［ｙ４－１］＝－１）
ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４］［ｙ４－１］＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ
ｉｆ（（ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４］［ｙ４＋１］＝－１）
ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ［ｘ４］［ｙ４＋１］＝ｍａｘ＿ａｒｅａ＿ｎｕｍｂｅｒ
Ｓ４０９で隣接タイルの領域番号の更新が行われると、Ｓ４０７へ戻り、他に隣接している非空白タイルが存在するかの検索が続けられる。そして、非空白の隣接タイルが存在しない状況になると、つまり当該最大領域番号を付与すべきタイルが存在しなくなれば、Ｓ４０４へ戻る。

全てのエリアの領域番号が「－１」でない状態、つまり全てのエリアが空白エリアであるか、いずれかの領域番号が設定された場合には、領域番号「－１」のタイルが存在していないと判定する。Ｓ４０５において、ＣＰＵ１０２は、領域番号「－１」のタイルが存在していないと判定した場合、Ｓ４１０に進む。

Ｓ４１０において、ＣＰＵ１０２は、領域番号最大値を領域数として設定する。すなわち、これまでに設定した領域番号最大値が当該原稿ページに存在する領域数となる。以上により、当該原稿ページ内の領域設定処理を終了する。

図１３は、領域設定終了後の各タイル領域を示す図である。図１３の原稿ページ１３００が原稿ページ全体を表す。図１３の領域１３０１は、ＴＥＸＴ描画された領域、領域１３０２はＢＯＸ描画された領域、領域１３０３はＩＭＡＧＥ描画された領域、領域１３０４はいずれの描画もされていない領域である。よって、領域設定の結果は以下のようになる。

・領域数＝３
・領域番号＝０ 空白領域１３０４
・領域番号＝１ テキスト領域１３０１
・領域番号＝２ ボックス領域１３０２
・領域番号＝３ イメージ領域１３０３
図１３に示すように、それぞれの領域は少なくとも１つの空白タイルを介して空間的に離間している。言い換えれば、１つの空白タイルをも介さない複数タイル同士は隣接しているとして、同一領域として処理される。

人間の視覚は、空間的に隣接、若しくは極めて近い場所に存在する２色の違いは相対的に知覚され易いが、空間的に離間している場所に存在する２色の違いは相対的に知覚されにくいという特性を持つ。つまり、上記の「異なる色で出力される」結果は、空間的に隣接、または極めて近い場所に存在する同一色に対して行われる場合には知覚され易く、空間的に離間している場所に存在している同一色に対して行われる場合には知覚されにくいこととなる。

本実施形態では、異なる領域とみなす領域間が、紙面上に所定の距離以上に離れていることとなる。言い換えれば、背景色を挟んで紙面上に所定の距離未満の画素が同一領域とみなされる。ここで、背景色の例としては、白色、黒色、グレー色である。また、原稿データ内に定義されている背景色の場合もある。好適にはＡ４サイズの用紙に対して印刷された場合、例えば０．７ｍｍ以上である。印刷される用紙サイズによって、好適な距離を変えても良い。また、想定される観察距離によっても変えても良い。さらに、紙面上で所定の距離分離れていなかったとしても、異なるオブジェクトであれば、異なる領域としても良い。例えば、イメージ領域とボックス領域が所定の距離分離れていなかったとしても、オブジェクト種類が異なるため、異なる領域として設定しても良い。

本実施形態では、以上のように領域分割を行うことによって、色縮退補正処理の対象となる色の組み合わせ数を領域ごとに検出することができる。色の組み合わせ数を領域ごとに検出することにより、異なる領域それぞれについて、各色分布に応じた色縮退補正が行われることになる。一方、色の組み合わせ数を領域ごとに検出することにより、異なる領域であっても、同じ色分布となっている領域には、同じ色縮退補正が行われることになる。その結果、例えば、領域として離れているが同じ色分布であるグラフについての色縮退補正処理の結果を同じ補正結果にすることができる。

さらに、色縮退補正処理の対象となる色の組み合わせ数を領域ごとに検出することによって、ユニーク色の組み合わせ数が多くなることでの色縮退の低減効果が低下してしまうことを防ぐことができる。

以上のように、本実施形態では、同一の原稿ページ内であっても、空間的に離間している部分を別領域として設定し、それぞれに適したガマットマッピングを行うことで、階調性の低下と色縮退補正の低下の両方を防ぐことができる。

本実施形態では、原稿データの１ページにおいて複数の領域を設定する例を説明したが、原稿データの複数ページに含まれるページ群を本実施形態において説明した「領域」として、本実施形態の動作を適用しても良い。即ち、Ｓ３０３における「領域」を、複数ページのうちのページ群としても良い。なお、ここでのページ群とは、複数ページのみならず、単体のページを含むものとする。

印刷対象となる原稿データは、複数ページから構成される文書データとする。その複数ページに対してどのようなまとまりを、上述した色縮退補正後のガマットマッピングテーブルの作成対象とするかを考える。例えば、文書データが第１ページから第３ページで構成されているとする。各ページを色縮退補正後のガマットマッピングテーブルの作成対象とするのであれば、第１ページ、第２ページ、第３ページのそれぞれが作成対象となる。また、第１ページ及び第２ページのまとまりを作成対象とし、第３ページを他の作成対象としても良い。また、作成対象は、文書データに含まれるページ単位でのまとまりに限られない。例えば、第１ページの一部分の領域を作成対象としても良い。Ｓ３０３では、予め定められたまとまりに従って、原稿データを複数の作成対象に設定しても良い。なお、作成対象となるまとまりはユーザにより指定可能であっても良い。

このように、本実施形態では、複数ページ内であっても、ページ群を作成対象として設定し、作成対象ごとに色縮退補正後のガマットマッピングテーブルを適用することで、階調性の低下と色縮退補正の低下の両方を防ぐことができる。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

本実施形態の開示は、以下の画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを含む。
（項目１）
画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成手段と、
前記色域の変換の結果に基づいて前記変換手段を補正する補正手段と、
を備え、
前記補正手段により前記変換手段が補正された場合、前記生成手段は、補正後の変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成し、
前記補正後の変換手段により色域の変換が行われた画像データでは、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている、
ことを特徴とする画像処理装置。
（項目２）
前記色差の拡張の方向は、明度の方向であることを特徴とする項目１に記載の画像処理装置。
（項目３）
前記色差の拡張の方向は、彩度の方向であることを特徴とする項目１又は２に記載の画像処理装置。
（項目４）
前記色差の拡張の方向は、色相角の方向であることを特徴とする項目１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（項目５）
前記補正手段は、前記色域の変換の結果が条件を満たす場合、前記変換手段を補正することを特徴とする項目１に記載の画像処理装置。
（項目６）
前記条件は、前記入力手段により入力された画像データの第１色情報と第２色情報について前記変換手段を用いて色域の変換が行われた画像データの第３色情報と第４色情報との間の色差が、所定値より小さいことを含むことを特徴とする項目５に記載の画像処理装置。
（項目７）
前記入力手段により入力された画像データに含まれる色情報を取得する取得手段、をさらに備え、
前記第１色情報と前記第２色情報は、前記取得手段により取得された色情報である、
ことを特徴とする項目６に記載の画像処理装置。
（項目８）
前記補正手段は、前記色域の変換が前記条件を満たさない場合、前記変換手段を補正しないことを特徴とする項目５乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（項目９）
前記補正手段は、前記変換手段の補正において、前記第３色情報の明度を補正した第４色情報を特定し、前記第４色情報を前記デバイスの色域にマッピングした第５色情報を特定し、前記第１色情報と前記第５色情報を対応づけるように前記変換手段を補正することを特徴とする項目６に記載の画像処理装置。
（項目１０）
明度を補正する明度補正手段、をさらに備え、
前記明度補正手段により前記第３色情報の明度が補正されることにより、前記第４色情報が特定される、
ことを特徴とする項目９に記載の画像処理装置。
（項目１１）
前記明度補正手段は、ルックアップテーブルであり、
前記ルックアップテーブルは、前記入力手段により入力された画像データの最大明度、最小明度、最大彩度の色情報に基づいて作成される、
ことを特徴とする項目１０に記載の画像処理装置。
（項目１２）
前記ルックアップテーブルの出力明度の範囲は、前記最大明度の色情報と前記最大彩度の色情報との間の色差と、前記最小明度の色情報と前記最大彩度の色情報との間の色差とに基づいて規定されることを特徴とする項目１１に記載の画像処理装置。
（項目１３）
前記明度補正手段による明度の補正の程度は、前記条件を満たす色の組み合わせの数が少ないほど小さくなることを特徴とする項目１０に記載の画像処理装置。
（項目１４）
前記明度補正手段による明度の補正の程度は、彩度が低いほど小さくなることを特徴とする項目１０に記載の画像処理装置。
（項目１５）
前記第４色情報の前記デバイスの色域へのマッピングは、前記デバイスの色域との色差を最小とする色差最小マッピングに基づいて行われることを特徴とする項目９乃至１４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（項目１６）
前記色差最小マッピングでは、明度、彩度、色相、のそれぞれについて重みが設定されており、明度と色相の重みは、彩度の重みより大きく設定されていることを特徴とする項目１５に記載の画像処理装置。
（項目１７）
前記第１色情報、前記第２色情報は、所定の色相角に含まれる色情報であることを特徴とする項目９乃至１６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（項目１８）
画像データを入力する入力工程と、
前記入力工程において入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力工程において入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成工程と、
前記色域の変換の結果に基づいて前記変換手段を補正する補正工程と、
を有し、
前記補正工程において前記変換手段が補正された場合、前記生成工程では、補正後の変換手段を用いて、前記入力工程において入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成し、
前記補正後の変換手段により色域の変換が行われた画像データにおいて、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている、
ことを特徴とする画像処理方法。
（項目１９）
項目１乃至１７に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
（項目２０）
画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成手段と、
前記色域の変換の結果に基づいて前記生成手段により生成された画像データを補正する補正手段と、
を備え、
前記補正手段により補正された画像データでは、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている、
ことを特徴とする画像処理装置。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、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、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１０１ 画像処理装置： １０８ 記録装置： １０２、１１１ ＣＰＵ： １０３、１１２ ＲＡＭ： １０４、１１３ 記憶媒体

Claims (20)

1. 画像データを入力する入力手段と、
   前記入力手段により入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成手段と、
   前記色域の変換の結果に基づいて前記変換手段を補正する補正手段と、
   を備え、
   前記補正手段により前記変換手段が補正された場合、前記生成手段は、補正後の変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成し、
   前記補正後の変換手段により色域の変換が行われた画像データでは、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記色差の拡張の方向は、明度の方向であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記色差の拡張の方向は、彩度の方向であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記色差の拡張の方向は、色相角の方向であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記補正手段は、前記色域の変換の結果が条件を満たす場合、前記変換手段を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 前記条件は、前記入力手段により入力された画像データの第１色情報と第２色情報について前記変換手段を用いて色域の変換が行われた画像データの第３色情報と第４色情報との間の色差が、所定値より小さいことを含むことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記入力手段により入力された画像データに含まれる色情報を取得する取得手段、をさらに備え、
   前記第１色情報と前記第２色情報は、前記取得手段により取得された色情報である、
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記補正手段は、前記色域の変換が前記条件を満たさない場合、前記変換手段を補正しないことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
9. 前記補正手段は、前記変換手段の補正において、前記第３色情報の明度を補正した第４色情報を特定し、前記第４色情報を前記デバイスの色域にマッピングした第５色情報を特定し、前記第１色情報と前記第５色情報を対応づけるように前記変換手段を補正することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
10. 明度を補正する明度補正手段、をさらに備え、
    前記明度補正手段により前記第３色情報の明度が補正されることにより、前記第４色情報が特定される、
    ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記明度補正手段は、ルックアップテーブルであり、
    前記ルックアップテーブルは、前記入力手段により入力された画像データの最大明度、最小明度、最大彩度の色情報に基づいて作成される、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記ルックアップテーブルの出力明度の範囲は、前記最大明度の色情報と前記最大彩度の色情報との間の色差と、前記最小明度の色情報と前記最大彩度の色情報との間の色差とに基づいて規定されることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記明度補正手段による明度の補正の程度は、前記条件を満たす色の組み合わせの数が少ないほど小さくなることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
14. 前記明度補正手段による明度の補正の程度は、彩度が低いほど小さくなることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
15. 前記第４色情報の前記デバイスの色域へのマッピングは、前記デバイスの色域との色差を最小とする色差最小マッピングに基づいて行われることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
16. 前記色差最小マッピングでは、明度、彩度、色相、のそれぞれについて重みが設定されており、明度と色相の重みは、彩度の重みより大きく設定されていることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記第１色情報、前記第２色情報は、所定の色相角に含まれる色情報であることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
18. 画像データを入力する入力工程と、
    前記入力工程において入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力工程において入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成工程と、
    前記色域の変換の結果に基づいて前記変換手段を補正する補正工程と、
    を有し、
    前記補正工程において前記変換手段が補正された場合、前記生成工程では、補正後の変換手段を用いて、前記入力工程において入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成し、
    前記補正後の変換手段により色域の変換が行われた画像データにおいて、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている、
    ことを特徴とする画像処理方法。
19. 請求項１８に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
20. 画像データを入力する入力手段と、
    前記入力手段により入力された画像データの色域を、当該画像データを出力するデバイスの色域に変換する変換手段を用いて、前記入力手段により入力された画像データから色域の変換が行われた画像データを生成する生成手段と、
    前記色域の変換の結果に基づいて前記生成手段により生成された画像データを補正する補正手段と、
    を備え、
    前記補正手段により補正された画像データでは、前記変換手段により色域の変換が行われた画像データにおける色差が拡張されている、
    ことを特徴とする画像処理装置。

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