JP3029225B2 - 原画の解析方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は電子的再生技術の分野に
係わるものであって、電子的画像処理用の機器及びシス
テムにて画像セッティング用のセッティングパラメータ
を得るための原画解析方法及び装置に関する。そのよう
な原画解析は画像特性レインジ解析、画像グラデーショ
ン解析、色ばみ（色移り）−解析である。原画とは、白
／黒原画およびカラー原画のことである。

【０００２】電子画像処理は実質的に、ステップ画像入
力、画像処理および画像出力から成る。

【０００３】例えば画像入力装置としてのカラー画像走
査器（スキャナー）を用いた画像入力の際に、光電走査
ユニットを用いた複製すべきカラー原画の３色走査並び
に画素毎および走査線に沿った走査によって、３原色の
色値信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が得られ、その際個々の色値ト
リオは、カラー原画において走査された画素の色成分
“赤”（Ｒ），“緑”（Ｇ）および“青”（Ｂ）を表し
ている。アナログ色値はデジタル色値に変換されかつ引
き続く画像処理のために記憶される。

【０００４】画像処理において色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は通
例まず、減法色混合の法則に従って色分解値（Ｃ，Ｍ，
Ｙ，Ｋ）に変換される。これらは、後の印刷プロセスに
おいて使用される印刷インキ“シアン”（Ｃ），“マゼ
ンタ”（Ｍ），“黄色”（Ｙ）および“黒”（Ｋ）の配
量ないし網点の大きさまたは網目（スクリーン）百分率
に対する尺度である。

【０００５】さらに、画像特性レインジの整合に対する
画像の明るい値および画像の暗い値、色ばみ補正に対す
る色ばみ値または露出過剰および露出不足の補正または
コントラスト補正に対する補正曲線のような別の種々の
画像パラメータが設定される。さらに、カラー画像がに
おいて、画像再生を改善し、欠陥を補償しまたは編集上
の変更を行うために、局所的および選択的な色補正を行
うことができる。

【０００６】画像処理後画像出力は適当な画像出力機
器、例えばフィルム材上への色分解版の網目記録のため
の色分解版露光器を用いて行なわれる。

【０００７】オペレータによる画像パラメータの設定は
大抵、オペレータがまず、オペレータが当該原画のおお
まかな予備分類に基づいてまたは経験から求める標準値
を予め設定することによって始める。画像パラメータの
設定期間にオペレータは次のようにして画像入力装置の
測定関数を使用する。即ちオペレータは、光電走査ユニ
ットによって、原画における特徴的な画素を、画像周
辺、色ばみおよび明度分布に関して測定しかつこの測定
結果を最適な設定値を見つけ出すために使用する。

【０００８】測定結果の解釈および画像セッティングの
ための最適セッティング値への変換には多くの経験が必
要とされ、未熟のオペレータには屡々困難性が起こる。

【０００９】複製すべき原画の自動分析を、画像入力機
器のパラメータ化のため行ないかつ分析結果を画像パラ
メータのセッティングのための画像に依存した予設定値
を求めるために使用することがすでに公知である。それ
によりオペレータは、画像分析の結果を判断しかつ提供
された予設定値を直接画像入力装置に転送するかまたは
測定関数によって修正ないし補正して、最適な設定を行
なうようにすることができる。これによりオペレータ
は、ルーチンワークから解放されかつ、複製品質を改善
するために付加的な全体または選択的な色補正が必要で
ある、原画の処理に集中することができる。

【００１０】原画の分析のための公知の方法は、機器依
存のＲＧＢ色空間の、夫々の画像入力機器により得られ
た色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を基礎としており、その際画像特
性レインジおよび色ばみの解析が、直接的に当該色値
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）により実施され、一方、画像グラデーシ
ョンの解析のため屡々、当該色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から導
出された輝度信号が使用される。

【００１１】原画解析の公知方法の欠点とするところ
は、種々ことなる画像入力機器を接続する際夫々の画像
入力機器の色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の特性に特別に適合され
ねば成らないことである。更に原画解析の公知方法の欠
点とするところは計算ユニットがかかることである、そ
れというのは画像入力機器により課せられた色値（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）が当該解析のため先ず２つの色成分と１つの明
度（輝度）成分とに分解されねばならないことである。

【００１２】

【発明の目的】従って本発明の目的ないし課題とすると
ころは原画の公知解析手法を、もっと簡単、精確かつ高
速に動作するように改良することにある。

【００１３】

【発明の構成】上記課題は請求項１及び２，３の方法の
構成要件により解決される。

【００１４】有利な発展形態は引用請求項の請求項４に
記載されている。

【００１５】画像入力機器を用いて作られた、機器依存
のＲＧＢ色空間の画像値は当該原画の解析実施前に色変
換により相関色空間（この色空間は機器に依存しない視
感特性に従う選択可能なものである）の色値に変換され
る。当該相関色空間の画像値は原画解析のための入力値
であって、また、当該原画解析の結果に基づく、画像セ
ッティングのパラメータ化のための入力値である。視感
特性に従う色空間、例えばＣＩＥＬＡＢ−色空間への色
空間変換により、解析さるべき画像値は既に明度成分Ｌ
＊と、色成分ａ＊，ｂ＊とに別個に分かれて存在し、そ
の結果時間のかかる換算が省かれる。明度成分Ｌ＊を用
いては画像特性レインジおよびグラデーションに対する
解析が実施され、一方、色成分ａ＊，ｂ＊は場合により
存在する色ばみ（色移り）の解析のため用いられる。

【００１６】原画の画像特性レインジの解析の際−当該
原画における変換された画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）の
明度成分（Ｌ＊）の頻度分布（明度ヒストグラム）を求
め、−原画の最大明度の画像明値（最明値）及び最小明
度の画像暗値（最暗値）を、最大及び最小の輝度（明
度）（Ｌ＊）の設定、確定により画像明領域及び暗領域
における頻度分布の特性経過に依存して求める。

【００１７】画像グラデーション解析の場合、明度の明
度分布は有利に画像上重要な（構造化された）、原画の
領域のみから成る。このために原画はまず、部分画像に
分割される。それぞれの部分画像に対して別個に、部分
画像ヒストグラムの形の明度値のヒストグラムが決定さ
れる。部分画像ヒストグラムは統計学的な方法によって
評価されかつ画像にとって重要度の高い部分画像が分類
される。分類された部分画像の部分画像ヒストグラムか
ら、画像にとって重要度の高い原画領域から成る明度値
の頻度分布に相応する和ヒストグラムが計算される。そ
れからこの和ヒストグラムから、ヒストグラム修正の方
法に従った画像グラデーション特性曲線に対する補正曲
線が導出される。

【００１８】色ばみ解析に際してカラー原画における色
ばみを確実に検出するために、分析すべきカラー原画に
おける色値の明度成分Ｌ＊の大きな明度値の領域（画像
の明るい領域）および／または小さな明度値の領域（画
像の暗い領域）を、少なくとも１つの明度領域に分割す
る。色ばみは、それぞれの明度領域において色値の、無
彩色からの平均偏差として、相応の明度領域における色
値の色成分ａ＊およびｂ＊の画素毎の平均化によって決
定される。それから色ばみ分析の評価のために用いるべ
き色ばみが、明度領域に対して求められた色ばみの選択
および／または統合によって形成される。

【００１９】画像特性レインジ、画像グラデーション、
色ばみの解析の際の本発明の手法によっては精度、実施
容易性、高速性に関して当該手法は改善され得る。

【００２０】

【実施例】次に本発明を図示の実施例につき図面を用い
て詳細に説明する。

【００２１】図１には、カラー画像処理システムの概略
がブロックにて示されている。画素毎および走査線に沿
って走査する入力装置はスキャナ１によって示され、面
状に走査する装置はカメラ２によって示され、例えばグ
ラフィック・デザイン・ステーションのようなカラーの
グラフィックデータを発生するための装置はビデオ入力
部３によって示されている。種々の出力装置は、モニタ
４、色分解露光部５またはプルーフレコーダ６によって
示されている。

【００２２】入力装置１，２，３によって発生された、
それぞれの装置に依存した色空間の色値Ｒ，Ｇ，Ｂは入
力側の色変換器７において装置に無関係な相関−色空間
の色値に変換されかつ画像処理ユニット８に供給され
る。装置に依存した色空間の、相関−色空間への色変換
は、基準色系を介して行われる。

【００２３】入力側の色変換器７は例えば、出力色値が
所属の入力色値によってアドレス可能に記憶されている
表メモリ(ＬＵＴ)として形成されている。値表は入力側
９を介して入力側の色変換器７に入力される。色変換の
際に付加的に、色値の入力側の較正が実施される該構成
において、色空間の精確なマッチングが行なわれる。

【００２４】入力側の色変換器７は、図１に示されてい
るように、別個のユニットまたは入力装置１，２，３ま
たは処理ユニット８の構成部分である。

【００２５】画像処理ユニット８において、オペレータ
によって所望される色補正および幾何学的な処理がその
都度利用される写像変換ないし相関−色空間の変換され
た色値に基づいて実施される。このために画像処理ユニ
ット８はオペレータ用の操作端末８ａに接続されてい
る。さらに、画像処理ユニット８は、処理すべき色値が
一時記憶されている写像変換ないし相関処理−ユニット
８ｂに接続されている。

【００２６】さらに、画像処理ユニット８および操作端
末８ａに接続されている原画分析ユニット８ｃが設けら
れている。原画分析ユニット８ｃのプログラム入力側に
おいて、画像グラデーションに関する原画分析が行われ
るべきであるかまたは色ばみおよび／または画像周辺に
関しても原画分析が行われるべきであるかどうかを予め
選択することができる。

【００２７】画像グラデーションの分析の前に、分析す
べきカラー原画はスキャナー１において画素毎および走
査線に沿って、本来の複製に対して必要な分解能（精密
スキャン）より粗い分解能（粗スキャン）によって走査
される。その際得られる色値Ｒ，ＧおよびＢはデジタル
化され、必要に応じて前以て決められた関数（マンセ
ル）に従って予め歪みを与えられ、色変換器７において
選択された相関−色空間１５の色値、例えば色値Ｌ＊，
ａ＊およびｂ＊に変換されかつ最後に相関−ユニット８
ｂにおいて記憶される。

【００２８】それから粗スキャンの色値Ｌ＊，ａ＊およ
びｂ＊が相関−ユニット８ｂから原画分析ユニット８ｃ
にロードされかつそこで数学的および統計学的な方法に
従って画像グラデーションに関して検査される。

【００２９】分析の結果から、コントラスト補正のため
に操作端末８ａに転送される、画像に依存した予設定値
が導出される。オペレータは、提供された予設定値を直
接、画像設定のために画像処理ユニット８に転送するこ
とができるかまたは最適な設定を実現するために、修正
ないし補正することができる。

【００３０】画像処理の後、処理された色値が画像処理
ユニット８から読み出されかつ出力側の色変換器１２に
おいて出力側の色変換によってプロセス色値に変換さ
れ、これらは相応の出力装置４，５，６に供給される。
その際相応の出力側の較正があ行われる。

【００３１】図２には、カラー画像処理システムに対す
る相関−モデルが示されている。基準−色系１３とし
て、肉眼の視感特性に基づいている、ＣＩＥによって正
規化されたＸＹＺ−色値系ＣＩＥＸＹＺが用いられる。
入力装置１，２，３の装置固有のＲＧＢ色空間１４の色
値Ｒ，Ｇ，Ｂは、入力側の較正によって基準−色系１３
に変換される。基準−色系１３の色値Ｘ，Ｙ，Ｚは、数
学的に規定された変換によって選択可能な装置に無関係
の相関−色空間１５の色値に変換され、これらによって
画像グラデーションの分析および画像処理を行うのであ
る。有利には画像グラデーションの分析のために、知覚
的な相関−色空間１５、有利にはＣＩＥＬＡＢ色空間が
使用される。画像処理の後、当該の写像変換ないし相関
処理−色空間１５の処理された色値の、出力装置４，
５，６の装置固有のＲＧＢ色空間１６ないしＣＭＹＫ色
空間１７のプロセス色値への変換が行われる。

【００３２】図３には、近似的に知覚的に等間隔で構成
されている、ＣＩＥＬＡＢ−色空間と略称するＣＩＥ１
９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊−色空間が示されている。ＣＩＥＬ
ＡＢ−色空間の座標には、デカルト表示において、知覚
に従った量、即ち明度Ｌ＊，赤−緑−彩色性（Bunthei
t）ａ＊（Ｒ−Ｇ）および黄−青−彩色性ｂ＊（Ｙ−
Ｂ）が対応付けられている。明度Ｌ＊の値領域は、基準
白に対する１００から絶対黒に対する０に及んでいる。
照明された物体から到来する色（体色）に対する彩色性
ａ＊およびｂ＊の値領域は、約−８０から約＋１２０に
及んでいる。基準白および絶対黒は、彩色性０を有して
いる。ａ＊ｂ＊−彩色性から、導出された量、（全体
の）彩色性ｃ＊（色度）および彩色性の色調角度ｈ（色
相）が計算される。彩色性ｃ＊の値領域は、０（中性ま
たはグレー）と約＋１２０との間にある。彩色性色調角
度ｈは、正のａ＊軸に関して０°と３６０°との間にあ
る。

【００３３】次に、画像値Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊を用いての
画像レインジ、画像グラデーション、色ばみについての
原画−解析の方法を説明する。

【００３４】原画の画像特性レインジの解析、分析の方
法において、原画における変換された画像値Ｌ＊，ａ
＊，ｂ＊の明度成分Ｌ＊の頻度分布（明度ヒストグラ
ム）が求められる。それにひきつづいて当該原画の画像
明値（最明値）及び画像暗値（当該の最暗値）を、最大
及び最小の明度Ｌ＊の設定、確定により画像明領域及び
暗領域における頻度分布の特性経過に依存して求める。

【００３５】画像レインジの解析方法の次のような可能
性が存在する。

【００３６】当該原画における画像グラデーションの解
析の際、解析さるべき原画を幾何学的に複数の部分画像
に細分化する。各部分画像に対して別個に、相応の部分
画像における画像値Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊の明度分布を部分
ヒストグラムとして求める。それにひきつづいて個々の
部分画像の部分画像の部分画像−ヒストグラムを評価
し、当該評価結果を用いて画像グラデーションにとって
画像上重要な部分画像を検出する。当該の画像上重要な
部分画像の部分画像ヒストグラムから、和−ヒストグラ
ムを計算し、該和−ヒストグラムは当該の画像上重要な
部分画像における画像値Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に相応する。
さらに、当該和−ヒストグラムからヒストグラム修正方
式に従って、コントラスト補正を目的として原画の画像
グラデーション−特性曲線の補正のための補正カーブ
（Ｇ＝ｆ（Ｌ））を求める。

【００３７】画像グラデーション解析方法はドイツ連邦
共和国出願Ｐ４２１１４６９．１等に記載されている。

【００３８】カラー原画における色ばみを分析する方法
において、カラー原画における色ばみを検出するため
に、分析すべきカラー原画における色値（Ｌ＊，ａ＊，
ｂ＊）の明度成分（Ｌ＊）の大きな明度値の領域（画像
の明るい領域）および／または小さな明度値の領域（画
像の暗い領域）を少なくとも１つの明度領域（ＢＬ，Ｂ
Ｔ）に分割し、それぞれの明度領域（ＢＬ，ＢＴ）にお
いて場合により存在する色ばみの値を、明度領域（Ｂ
Ｌ，ＢＴ）における色値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）の色成分
（ａ＊，ｂ＊）の平均化によって確定し、かつ色ばみ分
析の評価のために用いるべき色ばみ値を、個々の明度領
域（ＢＬ，ＢＴ）に対して求められた色ばみ値の選択お
よび／または統合によって形成する。

【００３９】さらに付加的に少なくとも１つの明度領域
を、色空間のグレー軸を中心とした彩色性−領域の形成
によって彩色性に関して分析領域に区分設定し、かつ場
合により存在する色ばみを求めるために前記区分設定さ
れた分析領域のみを用いる。

【００４０】色ばみ（色移り）解析の手法はドイツ連邦
共和国出願Ｐ４２１１４５２．７の明細書に記載されて
いる。

【００４１】カラー画像処理用機器及びシステムにて第
１の色空間の色値を、第２色空間の色値に変換する際の
色値の校正方法において、−或る１つの入力機器１，
２，３に配属された第１の色空間［Ｒ，Ｇ，Ｂ］１４か
らは該第１色空間に無関係の（該第１色空間から独立
の）第２色空間１５の、機能上所属する色値［Ｌ＊
_ｊ(ｓ)，ａ＊_ｊ(ｓ)，ｂ＊_ｊ(ｓ)］を、入力機器１，
２，３のスペクトル的及び電気的特性の考慮下で変換テ
ーブルの形で近似的に計算し、記憶するようにし、−上
記第１色空間１４の色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の取出のため、
所定数の試験色を含む試験原画３３をオプトエレクトロ
ニック走査し、その際、上記試験原画３３は入力機器
１，２，３で走査さるべきカラー原画１７と同じ材料特
性を有するものであり、−上記試験色の走査により得ら
れた、第１色空間１４の色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を変換テー
ブルを用いて第２色値空間１５の機能上対応付けられた
色値［Ｌ＊_ｊ(ｓ)，ａ＊_ｊ(ｓ)，ｂ＊_ｊ(ｓ)］に換算
し、−当該試験色の走査及び換算により得られた色値
［Ｌ＊_ｊ(ｓ)，ａ＊_ｊ(ｓ)，ｂ＊_ｊ(ｓ)］を所定の種類
の色光に対して測色的に精確に測定された相応の試験色
の色値［Ｌ＊_ｊ(ｍ)，ａ＊_ｊ(ｍ)，ｂ＊_ｊ(ｍ)］と比較
し、当該試験色の色値［Ｌ＊_ｊ(ｓ)，ａ＊_ｊ(ｓ)，ｂ＊
_ｊ(ｓ)］及び［Ｌ＊_ｊ(ｍ)，ａ＊_ｊ(ｍ)，ｂ＊_ｊ(ｍ)］
の比較により得られた色差値からは上記変換テーブル中
に記憶された色値［Ｌ＊_ｊ(ｓ)，ａ＊_ｊ(ｓ)，ｂ＊
_ｊ(ｓ)］に対する補正色値［δＬ＊_ｒｇｂ，δａ＊
_ｒｇｂ，δｂ＊_ｒｇｂ］を補償平衡方式に従って計算す
るのである。

【００４２】第１色空間１４の画像値Ｒ，Ｇ，Ｂを第２
色空間１５へ変換する際の校正方法はドイツ連邦共和国
出願Ｐ４２１１４５３．５及びＰ４３０５６９３．８の
明細書に記載されている。

【００４３】原画解析は次のステップで経過進行する。

【００４４】先ず、解析さるべきカラー原画がスキャナ
１において、本来の再生に必要な分解能（微細スキャ
ン）より粗い分解能（粗スキャン）を以って点状及び線
状に走査される。その際得られた色値Ｒ，Ｇ，Ｂはデジ
タル化され、場合により、所定の関数（マンセル）に従
って事前にひずみ付与され、色変換器７において選択さ
れた相関色空間１５の色値、例えば、色値Ｌ，ａ，ｂに
変換され、さらに相関ユニット８ｂ（相関的処理ユニッ
ト；以下たんに相関ユニットとも称する）に記憶され
る。

【００４５】しかる後粗スキャンの色値Ｌ，ａ，ｂが原
画解析ユニット８ｃ中にロードされ、そこで、数学的及
び統計的手法に従って、画像レインジ、色ばみおよび／
または画像グラデーションに関してしらべられる。

【００４６】解析結果の評価によって、画像レインジマ
ッチングを目的とした画像明部及び暗部に対する画像依
存のプリセット値、色ばみ補正のための色ばみ値、並び
にコントラスト補正のための画像グラデーション特性曲
線が求められる。

【００４７】プリセット値の求められた後、当該プリセ
ット値を用いての画像セッティングのパラメータ化が行
われ、その際解析結果が表示形成され、ひきつづいての
画像補正が実施され得、そして、最適として見出された
セッティング（状態量）の記憶が、高分解能でのカラー
原画の後続の走査検出（微細スキャン）のため行われ得
る。

【００４８】以下、画像レインジ、色ばみ、画像グラデ
ーションの解析のための手法プロセスについて説明す
る。

【００４９】１．画像レインジの解析 画像レインジの解析においては画像明度値及び画像暗値
の確定が行われ得、このことは色変換を介しての印刷に
おいて、及び原画において最明及び最暗の画像値の対応
付けにとって重要なことである。画像明値及び暗値は原
画における頻度分布及び明度値から求められ、それも、
画像明領域及び暗領域における頻度分布の特性経過に依
存して求められる。

【００５０】画像特性レインジ解析手法の原理 画像色空間はスキャナにより走査検出される原画のすべ
てのＬａｂ色値の分布である。

【００５１】印刷色空間は印刷プロセスのすべての表示
可能な色値（例えばＹＭＣ（Ｋ）−色値）の分布であ
る。

【００５２】色変換は印刷色空間の色値への原画色空間
の色値の変換のことである。

【００５３】ベース色空間はすべてのＬａｂ原画色値
（これらは色変換により印刷色空間の表示可能な色値へ
変換され得る）の分布である。

【００５４】通常の原画の色値分布（原画色空間）によ
っては色変換のベース原画色空間が不完全にしか埋めら
れず、色変換によるそのような原画の再現によっては不
十分な結果しか得られない。一層良好な再現を行い得る
にはそれぞれの原画色空間がレインジ変換により、固定
的に設定されたベース原画色空間に適合されなければな
らない。

【００５５】上記レインジ変換は色再生に対して不都合
な影響を与えてはならず、従って、彩色性（色値）階調
（トーン）の維持のもとで純然たる明度及び彩度（飽和
度）変換からしか成り得ない。

【００５６】レインジ変換又はレインジマッチングは原
画の画像明値及び暗値によって確定される（画像明／暗
部の整合）。レインジマッチングにより原画は最大の明
度及び彩度レインジを以って色変換を介して再現され
る。

【００５７】画像明値及び暗値は近似的に、原画の最明
及び最暗値に相応し、原画の画像レインジの解析により
見出され得る。

【００５８】画像（特性）レインジの解析のための統計
的手法プロセス及び評価は次のような仮定に基づいてい
る。

【００５９】画像レインジ解析における仮定 −原画のＬａｂ−色値分布のレインジは明度レインジに
おいてしか表わされ得ない。画像上重要な色値は自然の
原画の場合明度分布の最小／最大値により検出され得
る。

【００６０】−最大の明度及び彩度−レインジを以って
の原画の再現のため、画像画像明値及び暗値の確定の
際、画像明値と暗値との差をできるだけ小に選定すべき
である（画像の制限による当該の画像情報を失うことな
く）。

【００６１】−明度分布の最小／最大値としての画像明
値及び暗値の視覚的に適正な設定、確定は画像明部及び
暗部における明度分布の局所的及び全体的（グローバル
な）特性経過に依存する。

【００６２】−比較的大きな値領域に亘ってのわずかな
頻度の頻度分布は画像明部においてはハイライト部によ
って惹起され、各型式原画の暗部では適正な暗部ポイン
トなしに惹起される。

【００６３】−ハイライト領域における画像値は画像上
重要な大きな面積の画像領域における画像値より強く制
限され得る−画像暗領域における画像値は画像明領域に
おける画像値より強く制限され得る。

【００６４】画像レインジ解析の実施 原画の画像（特性）レインジの解析のため当該原画のす
べての画像値の明度値の頻度分布が求められる。

【００６５】画像（特性）レインジ解析の評価 原画の画像明値及び暗値の設定、確定は画像明及び暗領
域における明度値の頻度分布（ヒストグラム）の評価に
より行われる。

【００６６】ヒストグラム特性経過を表わすためヒスト
グラム分布におけるコントロールポイントの設定により
形状パラメータ（因子）が計算される。画像明値及び暗
値の設定が、形状パラメータ及びコントロールポイント
の位置状態に依存して行われる。

【００６７】図４は明度ヒストグラムの特性経過から画
像明値及び暗値を求める様子を示す。

【００６８】画像レインジ解析の結果として画像明部及
び暗部に対する設定値が最小／最大明度値として計算さ
れる。

【００６９】画像レインジの解析の実施 画像レインジ解析におけるデータ収集のため、プリスキ
ャン画像データが画点状及びライン状に画像メモリ領域
から読出され、Ｌａｂ画像値の明度成分Ｌから明度値の
頻度分布（頻度ヒストグラム）が求められる。

【００７０】ヒストグラムはデータフィールドＨ［ ］
であり、このデータフィールドの大きさは当該画像値の
明度段階（量子化段階）に相応する。

【００７１】明度値Ｌはヒストグラム−データフィール
ドＨ［Ｌ］に対するインデックスである。ヒストグラム
Ｈ［Ｌ］の１つの成分の内容は明度値Ｌを有する画像デ
ータにおける明度値の数に相応する。

【００７２】画像（特性）レインジ解析の評価 画像レインジ解析におけるデータ評価のため画像明部及
び暗部領域における明度値の頻度分布の経過から画像明
値及び暗値が導出される。

【００７３】最明の当該の画像値としての画像明値の決
定は以下詳述する。最暗の当該の画像値としての画像暗
値の決定は同様に行われる。

【００７４】ヒストグラム経過からの当該画像明値の誘
導 当該画像明値は原画における画像上重要な情報の最も明
るい値である。

【００７５】当該画像明値によっては当該特性レインジ
（範囲）の強さが確定、検出される。当該画像明値より
大の画像値は当該特性レインジマッチングの後はごく著
しく制限されて再生され、ないし再生されない。

【００７６】画像特性レインジの際のデータ評価のため
に、画像明値及び暗値が、画像明（部）領域及び暗領域
における明度値の頻度分布の経過から誘導される。

【００７７】最明の当該の画像値としての画像明値を求
めることについては以下詳述する。最暗の当該の画像値
としての当該画像暗値の決定は同じように行われる。

【００７８】当該画像明値の決定の際の問題点は“ハイ
ライト部”である。これはわずかな頻度分布の画像明領
域であるが、比較的に大きな値領域（明度特性レイン
ジ）を占める。ハイライト領域における画像明値におい
ては当該特性レインジマッチングの際当該の画像情報の
明度レインジが制限される。従って、ハイライト領域は
画像明値の相応の設定により制限されるべきである。特
性レインジマッチングにより画像コントラストを高める
には画像明値は可及的に小に選択すべきである。その場
合、画像値の制限によって当該の画像情報は失われては
ならない。

【００７９】ヒストグラム経過の解析により“ハイライ
ト部”の明度領域は当該の画像情報から分離され得る。

【００８０】＊画像明値に対する明度領域の確定 画像明領域におけるヒストグラム経過から２つのコント
ロールポイントＬ０，Ｌが導出され、これらは当該画像
値に対する明度領域を定める。

【００８１】画像明値に対する最大の明度値は上方のコ
ントロールポイントＬ０により定まる。Ｌ０より大の画
像値は当該の画像情報を含まず（例えば極度のハイライ
ト領域）、従って特性レインジマッチングの際制限され
得る。

【００８２】画像明値に対する最小の明度値は下方のコ
ントロールポイントＬにより確定される。Ｌより小の画
像値は当該の画像情報に属し、特性レインジマッチング
の際制限されない。可視的に適性の画像明値は上方と下
方のコントロールポイントＬ，Ｌ０の間の明度領域に位
置する（図５参照）。

【００８３】＊コントロールポイントの決定 コントロールポイントＬ０，Ｌの確定のためには頻度限
界値が設定される。当該コントロールポイントの決定の
ためにはヒストグラム値が、最大明度値から出発して加
算される。当該コントロールポイントは次のような明度
値に相応する、即ち、当該ヒストグラム値の累算が所定
のヒストグラム限界値を越えるような明度値に相応す
る。統計的パラメータとしてのコントロールポイントは
所定の頻度限界値に対して“確率分位値”である。上方
のコントロールポイントＬ０は頻度限界値の設定値によ
り定められ、ここにおいて、当該の画像値が制限されな
い（例えば画像値の０．０１％）ように定められる。下
方のコントロールポイントＬは次のように設定される、
即ち、当該の画像値の制限が丁度視覚的に可視できる
（例えば画像値の０．５％〜１％）ように設定される。

【００８４】＊画像明値の設定 視覚的に適性な画像明値は下方のコントロールポイント
Ｌと上方のコントロールポイントＬ０との間に位置す
る。

【００８５】当該画像明値の設定は画像明領域における
頻度分布の経過に依存して行われる。

【００８６】画像明領域における明度値の頻度分布の経
過の形状は近似的に形状ファクタ（パラメータ）により
表わされ得る。

【００８７】＊画像明領域に対する形状ファクタの決定 画像明領域における明度値のヒストグラム経過から、３
つのコントロールポイントＬ０，Ｌ３，Ｌ４が導出さ
れ、当該コントロールポイントの相互間の位置関係か
ら、次のような形状ファクタが計算される、即ち、それ
の値がヒストグラム経過の粗い分類を可能にする形状フ
ァクタ(パラメータ)が計算される。

【００８８】コントロールポイントＬ０，Ｌ３，Ｌ４の
決定のため、頻度限界値が設定される。その場合、Ｌ３
−Ｌ０，Ｌ４−Ｌ３に対する頻度設定値間の差はほぼ等
しい大きさである（例えばＬ０に対して：画像値の０．
０１％、Ｌ３に対して：６％、Ｌ４に対して１２％）。
コントロールポイントＬ０，Ｌ３，Ｌ４を求めるにはヒ
ストグラムが、最大の明度値から出発に加算される。そ
の場合、所定の頻度限界値を上回る際の明度値Ｌｉが求
められる。

【００８９】形状ファクタはコントロールポイントＬ
０，Ｌ３，Ｌ４の明度値から計算され、当該コントロー
ルポイント相互間の相対的位置関係の尺度を成す。

【００９０】画像明領域における頻度分布の形状ファク
タは次のように算出される。

【００９１】

【数１】

【００９２】コントロールポイントＬ３がＬ０の近くに
ある際はｃＬｆは１のところに値をとる。

【００９３】コントロールポイントＬ３がＬ４の近くに
ある際はｃＬｆは０のところに値をとる。

【００９４】注（留意事項）： ヒストグラムは離散的値から求められ（例えば８ビット
量子化）、ヒストグラム値の累積により、離散的な頻度
値のみが得られる。所定の頻度限界値に対するコントロ
ールポイントを十分精確に決定し得るためには当該コン
トロールポイントの明度値は離散的ヒストグラム値から
補間により計算されねばならない。

【００９５】＊形状ファクタ値領域に従ってのヒストグ
ラム型式の分類 ヒストグラム型式１：形状ファクタ：ｃＬｆ＜０．５
（ｃＬｋ≒１．０） 中間調に向かっての比較的に急峻な上昇の前での短い
“ハイライト部”−末尾（消滅部）、 ヒストグラム型式２：形状ファクタ：ｃＬｆ＞０．５
（ｃＬｋ≒１．０） 比較的大きい明るい画像領域（頻度−ピーク状態）を有
する暗い原画 ヒストグラム型式３ａ：形状ファクタ：ｃＬｆ＝０．５
（ｃＬｋ＝１．０） 際立った“ハイライト部”−末尾のない大きな明るい画
像領域を有する著しく明るい原画 ヒストグラム型式３ｂ：形状ファクタ：ｃＬｆ＝０．５
ｃＬｋ≫１．０ 画像明（部）領域に向かっての長い末尾、消滅部を有す
る著しく暗い原画 ＊形状ファクタの補正 ヒストグラム型式３ａ，３ｂは異なるヒストグラム位置
にも拘わらず形状ファクタｃＬｆに対して等しい値をと
る、それというのは当該コントロールポイントの相対的
位置関係が、形状ファクタの計算に関与しているからで
ある。

【００９６】ヒストグラム型式３ａ，３ｂの識別特徴は
コントロールポイントの絶対的間隔である。

【００９７】当該コントロールポイントの絶対的間隔を
考慮するために当該形状ファクタは補正値ｃＬｋを乗算
される。

【００９８】形状ファクタｃＬｆに対する補正因子ｃＬ
ｋは次の通りである。

【００９９】

【数２】

【０１００】ヒストグラム型式３ａの場合、コントロー
ルポイントは相互に近くに接し合っており、補正因子に
対しては値ｃＬｋ＝１．０となる。

【０１０１】ヒストグラム型式３ｂの場合、コントロー
ルポイントは相互に離れ合っており、補正因子に対して
は 値ｃＬｋ≫０ が得られる。

【０１０２】補正された形状ファクタｃＬに対してはｃ
Ｌ＝ｃＬｆ＊ｃＬｋ ＊形状ファクタに依存しての画像明値の決定 形状ファクタに依存しての画像明値の確定は基本的に次
のステップで行われる。

【０１０３】１．上方及び下方コントロールポイント
０，Ｌの決定による画像明値に対する明度領域の確定 2. ３つのコントロールポイントＬ０，Ｌ３，Ｌ４の決
定、及び画像明領域におけるヒストグラム経過に対する
補正された形状ファクタの計算補正された形状ファクタ
ｃＬ：ｃＬ＝ｃＬｆ＊ｃＬｋ ３． 形状ファクタｃＬを以っての画像明領域Ｌ０の端
点の重み付けによる当該形状ファクタに依存しての画像
明値ＬＭａｘの確定 ＬＭａｘ＝（１−ｃＬ）＊Ｌ＋ｃＬ＊Ｌ０ ＬＭａｘ＝Ｌ÷ｃＬ＊（Ｌ０−Ｌ） 当該画像明値ＬＭａｘはコントロールポイントとＬ０と
の間に位置し、形状ファクタｃＬの値に応じてＬのほう
へより多くシフトされたり、又はＬ０のほうへシフトさ
れる。当該画像明値ＬＭａｘは形状ファクタｃＬに依存
して定められる。

【０１０４】＊異なったヒストグラム型式に対する画像
明値の確定 形状ファクタに依存しての画像明値の決定により、種々
異なるヒストグラム型式において当該画像明値の確定が
所定のように行われ得る。

【０１０５】ヒストグラム型式１：形状ファクタ：ｃＬ
＜０．５（ｃＬｆ＜０．５，ｃＬｋ＞≒１．０）短い
“ハイライト部”末尾消滅部がより一層強く制限され得
る画像明値ＢＬはより多くＬの方向へ確定される：Ｌ＜
−−ＢＬ−−−Ｌ０ ヒストグラム型式２：形状ファクタ：ｃＬ＞０．５（ｃ
Ｌｆ＞０．５，ｃＬｋ＞≒１．０）明るい画像領域は過
度に強く制限されてはいけない画像明値ＢＬはより多く
Ｌ０の方向へ確定される：Ｌ−−−ＢＬ−−＞Ｌ０ ヒストグラム型式３ａ：形状ファクタ：ｃＬ＞０．５
（ｃＬｆ＝０．５，ｃＬｋ＝１．０）明るい画像領域は
過度に強く制限されてはいけない画像明値にＢＬはより
多くＬ０の方向に確定される：Ｌ−−−ＢＬ−−＞Ｌ０ ヒストグラム型式３ｂ：ｃＬ＞０．５（ｃＬｆ＝０．
５，ｃＬｋ＞＞１．０）わずかな頻度の明るい画像領域
は過渡に強く制限されてはいけない（下方コントロール
ポイントＬは当該原画型式の場合通常既に明るい中間調
のところに位置する）。

【０１０６】画像明値ＢＬはより多くＬ０の方向へ確定
される：Ｌ−−−ＢＬ−−＞Ｌ０ ＊画像明値の決定のための修正 画像明値に対する明度領域の確定は下方と上方のコント
ロールポイントＬとＬ０間で行われる。その場合、コン
トロールポイントは固定した（比較的に小さな）頻度限
界値の設定により求められ（決定され）得る 形状ファクタｃＬの計算はコントロールポイントＬ３，
Ｌ４に対する固定した（比較的大きな）頻度限界値の設
定により画像明領域におけるグローバルなヒストグラム
経過から行われる。画像明値はＬＭａｘは形状ファクタ
に直線的に依存して下方と上方コントロールポイントＬ
０とＬ間で定められる。

【０１０７】 ＬＭａｘ＝Ｌ＋ｃＬ＊（Ｌ０−Ｌ） より有利には形状ファクタとの非直線性（例えば２乗特
性）が用いられる。

【０１０８】 ＬＭａｘ＝Ｌ＋（ｃＬ＋ｆ（ｃＬ^２））＊（Ｌ０−Ｌ） よって、著しく小さい形状ファクタを以ってのヒストグ
ラム特性経過（“ハイライト部”末尾消滅部）は比較的
に大きい形状ファクタを有するヒストグラム特性経過よ
り強く制限される。

【０１０９】このことは局部的ヒストグラム経過に依存
しての下方コントロールポイントの確定により行われ得
る。このために、比較的に小さな頻度限界値の設定によ
り２つの別の局所的コントロールポイントＬ１，Ｌ２が
定められ、下方のコントロール点ＬはＬ１とＬ２との間
で形状ファクタｃＬに依存して求められる。

【０１１０】 Ｌ＝（１−ｃＬ）＊Ｌ２＋ｃＬ＊Ｌ１ ＊画像明値の決定のため計算ステップ 次の計算ステップによって、画像明値ＬＭａｘが、画像
明領域における明度値のヒストグラム特性から求められ
る。

【０１１１】１．（比較的小さい）頻度限界値ＮＳｗＬ
０，ＮＳｗＬ１，ＮＳｗＬ２の設定による局所的コント
ロールポイントＬ０，Ｌ１，Ｌ２の確定 ＮＳｗＬ０ → Ｌ０ ＮＳｗＬ１ → Ｌ１ 局所的コントロールポイント ＮＳｗＬ２ → Ｌ２ ２．（比較的大きな）頻度限界値ＮＳｗＬ３，ＮＳｗＬ
４の設定によるグローバルなコントロールポイントの設
定 ＮＳｗＬ３ → Ｌ３ グローバルなコントロールポイント ＮＳｗＬ４ → Ｌ４ ３．コントロールポイントＬ０，Ｌ３，Ｌ４からの補正
された（グローバルな）形状ファクタｃＬｇの計算 ｃＬｇ＝ｃＬｆ＊ｃＬｋ 補正された（グローバル
な）形状ファクタ

【０１１２】

【数３】

【０１１３】４．上方コントロールポイントＬ０と下方
コントロールポイントＬとの間での画像明値に対する値
領域の確定 Ｌ＝（１−ｃＬｇ）＊Ｌ２＋ｃＬｇ＊Ｌ１ 下方コント
ロールポイント（１)５．グローバルな形状ファクタｃ
Ｌｇに依存しての下方コントロールＬと上方コントロー
ルポイントＬ０との間での画像明値ＬＭａｘの確定ＬＭ
ａｘ＝（１−ｃＬｇ）＊Ｌ＋ｃＬｇ＊Ｌ０ 画像明値
（２）注（留意事項）：関係式(１)を（２）に代入する
と画像明値に対して下記の関係性が成立つ。

【０１１４】ＬＭａｘ＝Ｌ２＋(ｃＬｇ÷（ｃＬｇ−ｃ
Ｌｇ^２)＊ｃＬ_１）＊（Ｌ０−Ｌ２) 但し、グローバルな形状ファクタ（補正含めて） ｃＬｇ＝ｃＬｆ＊ｃＬｋ 局所的形
状ファクタ ｃＬ_１＝（Ｌ１−Ｌ２）／（Ｌ０−Ｌ２） それにより、形状ファクタｃＬｇに依存しての所望の非
直線性の関係性が得られる。

【０１１５】＊画像暗値の決定のための計算ステップ画
像暗値の決定は画像明値の決定と同じ計算ステップで行
われる。画像暗部では比較的大の明度限界値が設定され
得、ヒストグラム値の累積によるコントロールポイント
の決定が最小の明度値から出発して行われる。

【０１１６】下記の計算ステップによって、画像暗値
が、画像暗領域における明度値のヒストグラム位置によ
り定められる。

【０１１７】１．（比較的小さな）頻度限界値ＮＳｗＴ
０，ＮＳｗＴ１，ＮＳｗＴ２の設定による局所的コント
ロールポイントＴ０，Ｔ１，Ｔ２の確定 ＮＳｗＴ０ → Ｔ０ ＮＳｗＴ１ → Ｔ１ 局所的コントロールポイント ＮＳｗＴ２ → Ｔ２ ２．（比較的大きな）頻度限界値ＮＳｗＴ３，ＮＳｗＴ
４，の設定によるグローバルなコントロールポイントＴ
３，Ｔ４の確定 ＮＳｗＴ３ → Ｔ３ グローバルなコントロールポイント ＮＳｗＴ４ → Ｔ４ ３．コントロールポイントＴ０，Ｔ３，Ｔ４からの補正
された（グローバルな）形状ファクタｃＴｇの計算 ｃＴｇ＝ｃＴｆ＊ｃＴｋ

【０１１８】

【数４】

【０１１９】４．下方コントロールポイントＴ０と上方
コントロールポイントＴとの間の画像暗値に対する値領
域の確定。当該コントロールポイントＴは局所的コント
ロールポイントＴ１，Ｔ２間でグローバルな形状ファク
タｃＴｇに依存して計算される。

【０１２０】Ｔ＝（１−ｃＴｇ）＊Ｔ２＋ｃＴｇ＊Ｔ１
上方コントロールポイント ５．グローバルな形状ファクタｃＴｇに依存しての下方
コントロールポイントＴ０と上方コントロールポイント
Ｔとの間での画像暗値の確定 ＬＭｉｎ＝（１−ｃＴｇ）＊Ｔ＋ｃＴｇ＊Ｔ０ 画像
暗値 色ばみの分析 色ばみ分析方法の原理オリジナルシーンの写真複製とし
ての原画は時として、大抵は記録およびフィルム技術上
の欠陥によって生じる、オリジナルに対する色偏差を示
す。

【０１２１】スキャナーの基本設定が行なわれる“透明
ガラス上での白調整”原画の走査の際に少なくとも、所
望でない色ばみとしてのフィルム担体材料の色合いが画
像データに含まれている。

【０１２２】色ばみ補正のために、スキャナーのオペレ
ータは視感上の判断によって、原画における正しい白点
（および黒点）を見付けかつ色測定によって色ばみ値を
決定しなければならない。色ばみの測定はしばしば、画
像の明るい値および画像の暗い値の測定と同時に行なわ
れる。

【０１２３】原画の色誤差をオペレータの色知覚なしに
分析するようにしたければ、自動分析ユニットが原画の
色情報を評価しかつ所定の客観的な判断基準に従って、
色ばみが存在するか否かを決定しなければならない。自
動的な分析ユニットは、画像モティーフに関する情報な
いし画像が本来どのように見えるべきものであるかに関
する情報を提供することができないので、判断基準とし
て統計学的なデータを使用しなければならない。

【０１２４】色ばみ分析における仮定 色ばみの識別のために次の規則が導出される： −誤差のない画像の最も明るい箇所は白である −誤差のない画像の最も暗い箇所は黒である −原画の色ばみのあるグレー色調は彩色の画像ディテー
ルより僅かな彩度（または彩色性）を有している −色ばみは画像領域全体にわたって延在し、一方彩色の
画像ディテールは大抵、画像部分しか満たさない −画像の明るい領域および画像の暗い領域において色ば
みは異なっている。

【０１２５】与えられた統計学的なデータの１つまたは
複数が当て嵌まらない数多くの原画がある（例えば日没
の記録または特殊な照明効果による記録において）。こ
の場合自動色ばみ補正は色の歪みを来すことになる。他
方において、まだ補正可能である強い色ばみは誤差とし
て識別されない。というのはそれは彩色の画像ディテー
ルとして解釈されるからである。

【０１２６】色ばみ補正を実施すべきであるかの判定は
ある程度オペレータに任せなければならない（予備的な
パラメータ化）。

【０１２７】色ばみ分析の実施 この分類規則は、原画の色ばみ分析に対する基本とする
ことができる：色ばみ分析は、Ｌａｂ−画像値によって
実施される。ａ−ｂ色成分から彩度に相応する量は導出
されない。しかしａ−ｂ−彩色性により、一層中立な画
像値および一層彩色の画像値からの区別を行なうことが
できる。色値の、明度成分および彩色性成分へのこの分
割は、上述の分類規則に従った色ばみ分析のために有利
である。

【０１２８】原画の色ばみ分析のために、画像値の明度
範囲は明度しきい値について、色ばみに関して相互に別
個に評価される複数の領域に分類される。更に、画像値
は一層の中立(グレー)の色値および一層彩色の色値に分
類される（図９）。これによりすべてのカラーの画像デ
ィテールを色ばみ分析から排除することができる。

【０１２９】明度領域において色ばみが存在するかどう
かを確定するために、その明度がこの明度領域に属しか
つその彩色性が前以て決められた彩色性しきい値より小
さいすべての画像値に対して、無彩色からの平均偏差が
決定される。その際画像全体に及ぶこれら画像値の２つ
の色成分ａおよびｂが平均化のために加算される。色ば
みのない画像のために、２つの色成分の和値は零である
はずである。零とは異なる値が生じると、原画は色ばみ
としてこの明度領域に分類される。

【０１３０】彩度の低い色調に対するこの色値平均化
は、種々異なった明度領域に対して別個に実施される。

【０１３１】色ばみ分析の評価および結果分析された明
度領域における色値平均化の結果として、画像の明るい
領域および画像の暗い領域においてａ−ｂ−色値が生じ
る。

【０１３２】分析された色ばみのａ−ｂ−色値は、画像
の明るさおよび画像の暗さに対して分析された明度値
（画像範囲）とともに、画像設定に対する予設定値であ
る。

【０１３３】色ばみ分析の実施色成分の平均化による色
ばみの分析は、平均化に対する画像値の数が十分大きい
ときしか有効な結果を提供することができない。このこ
とは、方法過程の次の修正によって実現される：−色成
分の平均化は、複数の異なった大きさの明度領域および
彩色性領域において別個に行なわれる。

【０１３４】−分析領域明度の確定は画像に依存して行
なわれる。しかしこのために予め原画の明度範囲を分析
することが必要である。

【０１３５】色ばみ分析のための計算ステップ色ばみ分
析の際にデータ検出は次の個別ステップにおいて実施さ
れる（図１０）： １．分析領域明度の確定 画像の明るい領域および画像の暗い領域はしきい値に関
してそれぞれ２つの明度領域Ｌ１，Ｌ２およびＴ１，Ｔ
２に分割される（明度しきい値の画像に依存した確定は
後で詳しく説明する）。

【０１３６】２．分析領域彩色性の確定 画像の明るい領域および暗い領域においてしきい値を予
め決めることによってそれぞれ２つの彩色性領域Ｓ１お
よびＳ２が確定される。これら彩色性しきい値は種々異
なった大きさの彩色性のグレー階調に相応する。

【０１３７】３．色ばみ分析のデータ検出 色ばみ分析の際のデータ検出のために、予備走査の際の
画像データが走査線および画素毎に画像メモリ領域から
読出されかつそれぞれのＬａｂ−画像値によって次の演
算が実施される：−明度の分類Ｌａｂ−画像値の明度が
明度領域Ｌ１，Ｌ２，Ｔ１またはＴ２に属するとき、ａ
−ｂ−色成分から彩色性が計算される： Ｓａｂ＝√（ａ＊ａ＋ｂ＊ｂ） −彩色性の分類 Ｌａｂ−画像値の彩度が彩色性領域Ｓ１またはＳ２に属
するとき、この画像値はａ−ｂ−色成分の平均化のため
に用いられる。

【０１３８】そうでない場合にはこの画像値はそれ以上
評価されない。

【０１３９】−色成分の平均化 分類されたＬａｂ−画像値のａ−ｂ−色成分が平均化の
ために加算される（累算される）。累算はその都度、個
々の分析領域Ｌ１Ｓ１，Ｌ１Ｓ２，Ｌ２Ｓ１，Ｔ１Ｓ
１，Ｔ１Ｓ２またはＴ２Ｓ１に対して別個に行なわれ
る。

【０１４０】更に、累算された色値の数が個々の分析領
域において検出される。

【０１４１】色ばみ分析の際のデータ検出の結果とし
て、個々の分析領域Ｌ１Ｓ１，Ｌ１Ｓ２，Ｌ２Ｓ１，Ｔ
１Ｓ１，Ｔ１Ｓ２およびＴ２Ｓ１に対して分類された画
像値の累算されたａ−ｂ−色成分並びに個々の分析領域
において累算された色値の数が生じる。

【０１４２】分析領域明度の画像に依存した確定 平均色ばみを決定するために、できるだけ多くの数の画
像値を評価しなければならない。しかしコスト上の理由
からこの数は余り大きすぎてもいけない。

【０１４３】分析領域明度の確定は、明度値の頻度分布
の経過に依存して行なわれる（ヒストグラム）。明度ヒ
ストグラムは原画の予備分析において決定されるかまた
はその前に実施された分析画像範囲から転用される。

【０１４４】画像の明るい領域に対する明度しきい値の
計算 画像の明るい領域における明度分布の経過は、形状ファ
クタｃＬによって表される。形状係数の計算は、ヒスト
グラムにおける監視点Ｌ０，Ｌ１，Ｌ２としての明度値
を介して行われる。監視点Ｌ０，Ｌ１，Ｌ２を決定する
ために、最大画像値から出発して、ヒストグラムの頻度
値が加算されかつその際、前以て決められた頻度しきい
値を上回る明度値Ｌ_ｉが決定される。

【０１４５】形状ファクタＬｃは、次の式： ｃＬ＝（Ｌ１−Ｌ２）／（Ｌ０−Ｌ２） に従って計算される。

【０１４６】その際形状ファクタｃＬは、０．５より小
さい（ｃＬ＜０．５）。

【０１４７】２つの分析領域明度Ｌ１およびＬ２を確定
するためのしきい値は、監視点Ｌ０およびＬ１ないしＬ
１およびＬ２の間の形状ファクタｃＬに依存して次のよ
うに確定される（図１１）： ＳｗＬ１＝（１−ｃＬ）＊Ｌ１＋ｃＬ＊Ｌ０ ＳｗＬ２＝（１−ｃＬ）＊Ｌ１＋ｃＬ＊Ｌ２ 画像の暗い領域に対する明度のしきい値の計算２つの分
析領域明度Ｔ１およびＴ２を確定するためのしきい値
は、監視点Ｔ０およびＴ１ないしＴ１およびＴ２の間の
形状ファクタｃＴに依存して確定される（画像の暗い領
域において監視点に対する頻度しきい値を比較的前以て
大きく決めることができる）。

【０１４８】 ＳｗＴ１＝（１−ｃＴ）＊Ｔ０＋ｃＴ＊Ｔ１ ＳｗＴ２＝（１−ｃＴ）＊Ｔ０＋ｃＴ＊Ｔ２ 色ばみ分析の評価 色ばみ分析におけるデータ評価のために、個々の分析領
域に対する累算されたａ−ｂ−色空間とその都度類算さ
れた色値（分析値）の数とから画像の明るい領域および
画像の暗い領域における平均色ばみが決定される。

【０１４９】平均色ばみの計算 平均色ばみの計算は、平均値計算に対する分析値の数が
十分に大きいとしか有効な結果を提供することができな
い。分析値の数が前以て決められた最小数を下回ると、
色ばみは決定することができず、かつ原画は色ばみなし
として分類される。

【０１５０】分析領域Ｌ１Ｓ１，Ｌ１Ｓ２およびＬ２Ｓ
１から成る画像の明るい領域における平均色ばみの計算
は次のように実行される： ＊分析値の最小数を予め定める 平均色ばみの計算に対する分析値の最小数として、分析
領域Ｌ１における画像値の総数の約１０％が前以て決め
られる ＊色ばみ計算のための分析領域の選択 −分析領域Ｌ１Ｓ１の評価 分析領域Ｌ１Ｓ１における分析値の数が前以て決められ
た最小数より大きいとき、分析領域Ｌ１Ｓ１から平均色
ばみが決定される。

【０１５１】そうでない場合、分析領域Ｌ１Ｓ１および
Ｌ１Ｓ２からａ−ｂ−色成分および分析値の数が加算さ
れる。

【０１５２】−分析領域Ｌ１Ｓ１＋Ｌ１Ｓ２の評価 まとめられた分析領域Ｌ１Ｓ１＋Ｌ１Ｓ２からの分析値
の数が前以て決められた最小数より大きいとき、分析領
域Ｌ１Ｓ１＋Ｌ１Ｓ２からの平均色ばみが決定される。

【０１５３】そうでない場合、分析領域Ｌ１Ｓ１，Ｌ１
Ｓ２およびＬ２Ｓ１のａ−ｂ−色成分および分析値の数
が加算される。

【０１５４】−分析領域Ｌ１Ｓ１＋Ｌ１Ｓ２＋Ｌ２Ｓ１
の評価 まとめられた分析領域Ｌ１Ｓ１＋Ｌ１Ｓ２＋Ｌ２Ｓ１の
分析値の数が前以て決められた最小数より大きいとき、
平均色ばみは分析領域Ｌ１Ｓ１＋Ｌ１Ｓ２＋Ｌ２Ｓ１か
ら決定される。

【０１５５】そうでない場合、色ばみは分析不能であ
り、かつ原画は色ばみなしとして分類される。

【０１５６】＊平均色ばみの計算 累算されたａ−ｂ−色成分を評価された分析領域の分析
値の数で除算することによって、ａ−ｂ−色値における
平均色ばみが生じる。

【０１５７】分析領域Ｔ１Ｓ１，Ｔ１Ｓ２およびＴ２Ｓ
１から成る画像の暗い領域における平均色ばみの決定も
相応に行なわれる。

【０１５８】分析された色ばみのａ−ｂ−色値は、画像
の明るさおよび画像の暗さに対する分析された明度値
（画像範囲の分析）とともに、画像設定に対する予設定
値である。

【０１５９】パラメータ色ばみ低域に対する予設定値の
決定 パラメータ色ばみ低減によって、色ばみ補正の程度を、
最小の色ばみ補正（色ばみ低減＝０、色ばみは維持され
る）と最大の色ばみ補正（色ばみ低減＝１０、完全な色
ばみ補償）との間で確定することができる。

【０１６０】通常の色ばみのある原画において一般に、
色ばみ低減の平均値によって、部分的な色ばみ補正のみ
が実施される。

【０１６１】分析された色ばみに対して、分析データの
評価の際に、色ばみ低減に対する予設定値が決定され
る：−小さな分析領域（例えばＢＬ１Ｃ１）からの色ば
み分析の結果は、より大きな分析領域ＢＬＣからの結果
より一層信頼性がある。

【０１６２】−色ばみの強度にも、ある程度の不確かさ
が付随している。小さな色ばみは、大きな色ばみよりも
尤もらしい。

【０１６３】それ故に、色ばみ低減の画像に依存した確
定は、 −分析された色ばみの評価領域 −分析された色ばみの強度 に依存して、次の分類パターンに従って行なわれる：

【０１６４】

【表１】

【０１６５】この分類の結果として、分析された色ばみ
値に対して、パラメータ色ばみ低減に対する予設定値が
生じる。

【０１６６】原画の種類（反射式／透過式）に応じて、
異なったパラメータ値が上記分類パターンにおいて予め
与えられている。

【０１６７】 画像グラデーションの分析 画像グラデーションの分析方法の原理 原画の満足できる複製は大抵、 −画像の明るさ／暗さの正しい調整（画像レインジの分
析） −色ばみ補正（色ばみの分析） −標準グラデーションを予め定めること（ジョブ−パラ
メータ化）によって既に実現される。

【０１６８】申し分ない複製品質のためにはさらに別の
改善が必要である。画像にとって重要なディテールは、
相応の階調値領域において選択的に増幅によってコント
ラスト増強によって強調しなければならない。しかしこ
のことは、画像にとって重要でない階調値領域（画像前
景または画像背景）のコントラストの低減を犠牲にして
しか行うことができない。

【０１６９】このコントラスト補正は、原画の画像内容
に整合された、グラデーション補正の特性曲線経過によ
って行われる： −グラデーション特性曲線が比較的急峻：→コントラス
ト増強 −グラデーション特性曲線が比較的平坦：→コントラス
ト緩和 申し分ないコントラスト補正のために重要なのは、画像
にとって重要な階調値領域と画像にとって重要でない階
調値領域との正しい区別および補正グラデーション特性
曲線経過の適当な確定である。

【０１７０】原画分析は、原画の明度分布を、コントラ
ストは低いが画像にとって重要な領域に関して評価し、
このコントラストの低い画像ディテールの階調値領域の
場所を局限しかつそこから、原画に整合されたコントラ
ストを高めるグラデーション補正を導出することができ
る。

【０１７１】ヒストグラム修正の方法は基本的に、この
グラデーション補正の自動決定のために申し分なく適し
ている。というのは統計学的な画像分析およびコントラ
スト知覚に関するモデル紹介に基づいて自立して、固有
の原画に整合された、コントラスト補正のための特性曲
線経過が計算されるからである。

【０１７２】ヒストグラム修正の原理（図１２） ヒストグラム修正の方法においてコントラスト変更は画
像値の頻度分布（ヒストグラム）に基づいて実施され
る。オリジナル画像の画像値は変換を介して、処理され
た画像のヒストグラムが所定の経過をとるように分類し
直される。

【０１７３】“等頻度化”の方法のシーケンス １．画像値の頻度分布の決定 ２．変換特性曲線の計算 変換特性曲線は、頻度分布の和頻度に相応しかつヒスト
グラム値の累算によって計算される。

【０１７４】３．変換特性曲線を介する画像値の変換 グラデーションとしての変換特性曲線による画像値の変
換後、処理された画像のヒストグラムは変化された経過
を示す（図１２）。

【０１７５】画像値（連続的な画像値）の非常に小さな
段階付け（量子化）の理想の場合、ヒストグラムは正確
に均一に分布されている。

【０１７６】画像値の非常に大まかな量子化の場合（離
散的な画像値）、画像値段の再分布によって画像値の均
一分布は得られないが、頻度ピークは拡幅されかつ著し
く扁平化される。

【０１７７】“等頻度化”の結果 “等頻度化”の方法に従って決定されたグラデーション
特性曲線は、 −頻度の高い画像値の階調値領域における画像値段階の
拡張によってコントラスト増強作用し（→急峻な特性曲
線経過）、 −頻度の低い画像値の階調値領域における画像値段階の
まとめによってコントラスト緩和作用をする（→平坦な
特性曲線経過）。

【０１７８】注： “等頻度化”の方法を、Ｌａｂ−色値の知覚的に等間隔
の明度値に使用することにより、原画の知覚された画像
値の均一分布が得られる。このことは、視感上の知覚に
整合された、“ヒストグラム−誇張”の方法に相応す
る。

【０１７９】画像グラデーション分析における仮定 原画の画像にとって重要な階調値領域は、グラデーショ
ン補正によってコントラスト（“図面”）を強調すべき
である。

【０１８０】コントラスト補正は色値の明度補正であ
る。それ故にコントラストは低いが、画像にとって重要
な画像領域の階調値領域は、明度値の頻度分布（明度ヒ
ストグラム）の経過から決定される。

【０１８１】ヒストグラム修正の方法に従ったコントラ
ストを高めるグラデーション補正の計算は次の仮定に基
づいている： −ヒストグラムにおける頻度ピーク（局所的な最大値）
は僅かなコントラストを有する原画領域から呼出され
る。

【０１８２】−頻度ピークに相応する階調値領域は、コ
ントラストを強調すべき画像にとって重要なディテール
を含んでいる。（→補正グラデーションの急峻な特性曲
線経過）−あまり頻度の高くない階調値領域は画像にと
って重要でなく、それ故にコントラストを緩和すること
ができる。（→補正グラデーションの平坦な特性曲線経
過）頻度ピークに相応する階調値領域は大抵、画像の前
景および背景の比較的コントラストの低い画像領域また
は画像にとって重要でなくかつ、コントラストを強調す
る必要がない面状の画像ディテールに属している。

【０１８３】それ故に明度値の頻度分布は、画像にとっ
て重要な原画領域からのみ決定するようにしてよい。

【０１８４】原画の、画像に重要な領域および画像にと
って重要でない領域への分割は、統計学的な仮定に基づ
いて部分画像セグメンテーションによって行なわれる： −ストラクチャを有する原画領域は画像にとって重要で
ある。

【０１８５】−ストラクチャは、明度ヒストグラムから
統計学的なパラメータによって導出される。

【０１８６】画像グラデーション分析の実施 画像にとって重要な原画領域から明度値の頻度分布を決
定するために、原画は幾何学的に部分画像マトリクス
（例えば１６×１６の部分画像）に分割される。

【０１８７】それぞれの部分画像に対して、明度のヒス
トグラムが別個に決定される（部分画像ヒストグラ
ム）。

【０１８８】画像グラデーション分析の評価および結果 部分画像ヒストグラムが統計学的な方法によって評価さ
れ、かつ画像にとって重要な部分画像が分類される。分
類された部分画像の部分ヒストグラムから、画像にとっ
て重要な原画領域からの明度値の頻度分布に相応する和
ヒストグラムが計算される（図１３）。和ヒストグラム
から、グラデーション補正の経過の導出がヒストグラム
修正の方法に従って行なわれる。

【０１８９】コントラスト補正の強度は補正係数を介し
て設定可能である。補正強度は画像に依存して確定され
る。

【０１９０】明度ヒストグラムから決定されたコントラ
スト補正は純明度補正として、色画像値における中立グ
ラデーション変化を介して計算される。グラデーション
特性曲線に対して、画像の明るい値と画像の暗い値との
間の基準ないし支持値が決定される。

【０１９１】画像グラデーション分析の実施 画像グラデーション分析の際にデータ検出のために原画
は、規則的に配置された部分画像に分割される（例えば
１６×１６の同じ大きさの矩形の画像部分の部分画像マ
トリクス）。

【０１９２】予備走査時の画像データが画像メモリ領域
から走査線および画素毎に読出されかつそれぞれの部分
画像に対してＬａｂ−画像値の明度成分から別個に明度
値の頻度分布（部分ヒストグラム）が決定される。

【０１９３】画像グラデーション分析の評価 画像グラデーション分析の際のデータ評価は、 −画像にとって重要な部分画像の分類 −分類された部分画像の部分画像ヒストグラムからの和
ヒストグラムの決定 −明度値の和ヒストグラムからのグラデーション補正の
特性曲線経過の導出 画像にとって重要な部分画像の分類 画像にとって重要な画像部分および画像にとって重要で
ない部分画像の決定は、統計学的なヒストグラムパラメ
ータ“ばらつき”（標準偏差）と、“最も頻度の高い画
像値の相対的な面積成分”の分類によって行われる。

【０１９４】ヒストグラム−パラメータ“ばらつき”
（標準偏差） パラメータ“ばらつき”は、画像値の、ヒストグラム分
布の平均値からの平均偏差に対する尺度である。

【０１９５】パラメータ“ばらつき”の小さい値を有す
る部分画像はおそらく僅かなストラクチャを含んでお
り、従って画像にとって重要でない。パラメータ“ばら
つき”の大きな値を有する部分画像はおそらく数多くの
ストラクチャを含んでおり、従って画像にとって重要で
ある。

【０１９６】画像にとって重要な領域と画像にとって重
要でない領域との分類は、パラメータ“ばらつき”のし
きい値を介して行われる。部分画像のパラメータ“ばら
つき”の値が前以て決められたしきい値より小さけれ
ば、部分画像はストラクチャ少ないものとして分類され
る。

【０１９７】パラメータ“ばらつき”の大きな値から、
例えば異なった明度の（２つの）ストラクチャの少ない
大面積の画像領域を有する画像において（“２モード”
のヒストグラム分布）、部分画像における数多くのスト
ラクチャが一義的に推測されない。このような形式の画
像を識別するために、パラメータ“相対面積成分”が用
いられる。

【０１９８】ヒストグラムパラメータ“最も頻度の高い
画像値の相対面積成分” パラメータ“相対面積成分”は、原画の平坦性ないし単
調さ、即ち部分画像におけるストラクチャの少ない画像
領域の成分に対する尺度である。パラメータ“相対面積
成分”は、部分画像における画像値の総数に関して最も
頻度の高い画像値の相対成分を表している。

【０１９９】パラメータ“相対面積成分”の大きな値を
有する部分画像はおそらく、少ないストラクチャを含ん
でおり、従って画像にとって重要でない。パラメータ
“相対面積成分”の小さな値を有する部分画像はおそら
く、数多くのストラクチャを含んでおり、従って画像に
とって重要である。

【０２００】画像にとって重要な領域および画像にとっ
て重要でない領域への分類も、パラメータ“相対面積成
分”のしきい値ＳｗＦｌＡｎｔを介して行われる。“最
も頻度の高い画像値の相対面積成分”が前以て決められ
たしきい値より大きければ、この部分画像はストラクチ
ャの少ないものとして分類される。

【０２０１】部分画像の分類の実施 すべての部分画像に対する統計学的なヒストグラム−パ
ラメータの決定 −ＳＤｅｖ：パラメータ“ばらつき”（標準偏差） −ＦｌＡｎｔ：パラメータ“最も頻度の高い画像値の相
対面積成分” ヒストグラム−パラメータの定義： ヒストグラム−パラメータに対するしきい値の確定 −ＳｗＳＤｅｖ：パラメータ“ばらつき”（標準偏差） −ＳｗＦｌＡｎｔ：パラメータ“最も頻度の高い画像値
の相対面積成分” パラメータ“ばらつき”および“相対面積成分”から画
像にとって重要な部分画像を次の分類パターンに従って
決定：

【０２０２】

【表２】

【０２０３】部分画像は、パラメータ“ばらつき”の値
が前以て決められたしきい値より大きくかつパラメータ
“相対面積分”の値が前以て決められたしきい値より小
さいときにのみストラクチャを含んでおり、従って画像
にとって重要として分類される。

【０２０４】ヒストグラム−パラメータ“ばらつき”
（標準偏差） 部分画像の、多くのストラクチャを有する画像にとって
重要な部分画像および僅かなストラクチャしか有しない
画像にとって重要でない部分画像への分類は、ヒストグ
ラムパラメータ“ばらつき”に対するしきい値を介して
行なわれる。２つの類への分割は、しきい値の確定に依
存している。明度ヒストグラムを決定するために十分な
数の、画像にとって重要な部分画像を得るために、しき
い値は画像に依存して確定しなければならない。

【０２０５】多くのストラクチャを有する原画の場合
（多数の部分画像がストラクチャを含んでいる）、しき
い値は比較的大きく選択することができる。

【０２０６】僅かなストラクチャを有する原画の場合
（僅かな数の部分画像しかストラクチャを含んでいな
い）、しきい値は比較的小さく選択しなければならな
い。

【０２０７】しきい値の画像に依存した確定のために、
個々の部分画像のパラメータ“ばらつき”の値の頻度分
布が用いられる。

【０２０８】しきい値の画像に依存した確定の原理 しきい値Ｓは、頻度分布を２つの部分に分け（図１
４）、これらは別個の頻度分布と見做される。

【０２０９】この２つの分布に対して“情報内容”（エ
ントロピー）が計算される。エントロピー関数Φ（Ｓ）
は、しきい値Ｓに依存して２つの個別の分布のエントロ
ピーの和として定義される。

【０２１０】しきい値の確定のための判断基準 しきい値は、エントロピー関数Φ（Ｓ）が最大になる、
ないし最大値の９０％に達する所の値Ｓである。

【０２１１】ヒストグラムパラメータ“最も頻度の高い
画像値の相対面積成分” パラメータ“相対面積成分”のしきい値に対して固定値
が前以て決められる。しかし相対面積成分の計算の際
に、最も頻繁に累算すべき画像値の数が画像範囲（明度
の最小／最大値）に依存して決定される。

【０２１２】グラデーション補正の特性曲線経過の決定 分類された画像にとって重要な部分画像の部分画像ヒス
トグラムから、同じ画像値に属する頻度値の加算によっ
て和ヒストグラムが計算される。

【０２１３】この和ヒストグラムは、画像にとって重要
な原画領域の明度値の頻度分布を表わしている。

【０２１４】補正グラデーションの特性曲線経過Ｇ
（Ｌ）の決定（図１６）は、和ヒストグラムＨ（ｉ）の
ヒストグラム値の累算によってヒストグラム修正の方法
に従って行なわれる：

【０２１５】

【数５】

【０２１６】 ただしＬ ：明度値 領 域：Ｈ Ｍｉｎ…Ｈ Ｍａｘ Ｇ(Ｌ)：補正された明度値 その際ヒストグラム値の累算は、原画の明度範囲の分析
された最小値および最大値（画像の明るい値および画像
の暗い値）の間でのみ実施される。

【０２１７】特性曲線Ｇ（Ｌ）の平滑化は、方法“平滑
化平均値”に従って低域フィルタリングによって行なわ
れる： その際平滑化された特性曲線値は、隣接する平滑化され
ない値からの重み付けされた和として計算される。重み
付け係数の特別な選択によって、平均化間隔において
（５つの値）最適な平滑化が最小偏差を有する３次の多
項式によって二乗偏差において実現される： 重み付け係数は次の表に示されている

【０２１８】

【表３】

【０２１９】コントラスト補正のための特性曲線経過
（グラデーション補正）は、制限された数の基準ないし
支持値(例えば１６個の基準値)によって表わされる。平
滑化された特性曲線値からの基準値の選択は、できるだ
け視感上等間隔に行なわれる。

【０２２０】コントラスト補正の可変設定 コントラスト補正は、その経過が明度ヒストグラムから
ヒストグラム−修正の方法に従って導出されるグラデー
ション特性曲線を介して行なわれる。このグラデーショ
ンを直接使用すると大抵、視感上強すぎる補正が生じ
る。

【０２２１】それ故に付加的なコントラスト補正の強度
は、パラメータ補正係数を介して最小補正（０％）から
最大補正（１００％）まで設定可能である。

【０２２２】補正係数を介するコントラスト補正の可変
設定 明度ヒストグラムからヒストグラム−修正の方法に従っ
て補正グラデーションＨＧ（ヒストグラムグラデーショ
ン）が決定される（図１７）。

【０２２３】ヒストグラムグラデーションの使用は１０
０％補正に相応する。線形グラデーションＬＧにより付
加的な補正は生じない（０％補正）。

【０２２４】原画に対する可変のコントラスト補正は、
その特性曲線経過がヒストグラムグラデーションＨＧの
成分と線形グラデーションＬＧの成分とから組合わされ
ている補正グラデーションＫＧを介して行われる。

【０２２５】ヒストグラムグラデーションＨＧの、補正
グラデーションＫＧにおける相対成分を、補正係数Ｋが
表わしている。

【０２２６】補正係数Ｋ： ＫＧ＝ｋ＊ＨＧ＋（１−ｋ）＊ＬＧ 補正係数Ｋの大きさに対して、ヒストグラム分布の統計
学的なパラメータから提案が導出される。

【０２２７】補正係数の画像に依存した確定 コントラスト補正の強度は補正係数を介して最小の補正
から最大の補正まで設定可能である。

【０２２８】計算されたグラデーション経過（最大の補
正）の、線形のグラデーション経過（最小の補正）から
の平均二乗偏差は、コントラスト補正の“視感上の”強
度に対する尺度である。（ＲＭＳ値は、視感上等間隔の
明度−画像値Ｌから決定される。）大きなＲＭＳ−値は
強いコントラスト補正に相応する。

【０２２９】小さなＲＭＳ−値は僅かなコントラスト補
正に相応する。

【０２３０】しかしコントラスト補正のために計算され
たグラデーション経過のＲＭＳ−値は一般には視感上必
要な補正に相応しない。

【０２３１】コントラスト補正の必要な強度は一般に、
明度値の頻度分布の経過に依存している。著しく偏った
（著しく明るい／著しく暗い）ヒストグラム経過を有す
る原画は大抵、比較的強い補正を要求する。比較的一様
なヒストグラム経過を有する原画は大抵、比較的僅かな
または小さな補正を要求する。

【０２３２】ヒストグラム分布が比較的一様であるかま
たは強く偏っているかは、統計学的なヒストグラムパラ
メータ“歪度”および“尖度”から導出される。

【０２３３】パラメータ“歪度”（対称性係数）は、ヒ
ストグラム分布の枝の不均質性を表す。パラメータ“尖
度”は、ヒストグラム分布の経過（平坦である／尖って
いる）に対する尺度である。

【０２３４】ヒストグラムパラメータの定義： それ故に補正係数の確定は −計算されたコントラスト補正の強度（ＲＭＳ−値）お
よび −明度分布の経過（“歪度”／“尖度”） に依存して次のステップに従って行なわれる： ヒストグラムグラデーションのＲＭＳ−値の計算（ＲＭ
Ｓ−実際値） コントラスト補正のために計算されたグラデーション特
性曲線のＲＭＳ−実際値（ヒストグラムグラデーショ
ン）は、ヒストグラムグラデーションの、線形グラデー
ションからの平均二乗偏差として決定される（図１
８）。

【０２３５】ヒストグラムグラデーション（ＨＧ）のＲ
ＭＳ−実際値（ＲＭＳ_ｇｒｄ）の計算は次式に従って行
われる：

【０２３６】

【数６】

【０２３７】ただし δ_ｉ＝補正された画像値（ヒストグラムグラデーション
ＨＧ）の、補正されない画像値ｉ（線形グラデーション
ＬＧ）からの偏差 Ｎ ＝偏差δ_ｉの数 コントラスト補正のＲＭＳ−予設定値の決定（ＲＭＳ−
目標値） 分類された画像にとって重要な部分画像の明度ヒストグ
ラムから、統計学的なパラメータ“歪度”および“尖
度”が計算され、かつヒストグラム経過は、パラメータ
“歪度”（絶対値）および“尖度”のしきい値を介して
３つの領域“均衡がとられている”，“偏っている”お
よび“著しく偏っている”へ分類される。

【０２３８】

【表４】

【０２３９】この表において補正に対するＲＭＳ−予設
定値が示されている。

【０２４０】 Ｒｍｓ１ 弱い Ｒｍｓ２ 弱い Ｒｍｓ３ 中間 Ｒｍｓ４ 中間 Ｒｍｓ５ 強い ＫＳｗ１，ＫＳｗ２：パラメータ“尖度”のしきい値 ＳＳｗ１，ＳＳｗ２：パラメータ“歪度”のしきい値 分類の結果として、原画分析から導出された必要なコン
トラスト補正に対するＲＭＳ予設定値Ｒｍｓ_ｉが生じ
る。

【０２４１】補正係数の計算 計算された補正グラデーションのＲＭＳ−予設定値（Ｒ
ＭＳ−目標値）とＲＭＳ−実際値との比較から、補正係
数の必要な値が次式に従って計算される：

【０２４２】

【数７】

【０２４３】補正係数の値は、０．０（最小補正）と
１．０（最大補正）との間にある。補正係数の計算が
１．０より大きな値を生じると、値は１．０に制限され
る。

【０２４４】ヒストグラムの統計学的な評価 画像値の頻度分布（ヒストグラム） 画像は、一連の画像値：ｘ_ｉ，…，ｘ_Ｎから成ってい
る。

【０２４５】ただしＮ＝画像値ｘ_ｉ：１，…Ｍの値領域
における画像値の総数 ヒストグラム：Ｈ（ｉ），ｉ＝１，…，Ｍ Ｈ（ｉ）は、値ｉを有する画像値ｘの数である。

【０２４６】ヒストグラム分布の統計学的なパラメー
タ：画像値の数Ｎは次式に従って表わされる：

【０２４７】

【数８】

【０２４８】平均値Ｍｅａｎは次式に従って表わされ
る：

【０２４９】

【数９】

【０２５０】頻度分布の平均値は、分布の別の画像値が
平均してその回りに集まる所の画像値である。

【０２５１】分散Ｖａｒは次式に従って表わされる：

【０２５２】

【数１０】

【０２５３】標準偏差：ＳＤｅＶ＝√Ｖａｒ “ばら
つき” 標準偏差ないし分散は、画像値の、分布の平均値からの
平均偏差に対する尺度である。

【０２５４】この標準偏差が小さければ、画像値は平均
して平均値の近傍にある（狭い頻度分布）。

【０２５５】標準偏差が大きければ、画像値の、平均値
からの比較的大きな偏差が比較的頻繁に生じる（広い頻
度分布）。

【０２５６】パラメータ“最も頻度の高い画像値の相対
面積成分” パラメータ“最も頻度の高い画像値の相対面積成分”を
決定するために、ヒストグラム値Ｈ（ｉ）が、下降する
順序において分類される→Ｈｓ（ｉ）。累算すべきヒス
トグラム値Ｈｓ（ｉ）の数Ｓを予め定めることによっ
て、次のように“相対面積成分”ＦｌＡｎｔ（Ｓ）が計
算される：

【０２５７】

【数１１】

【０２５８】相対面積成分は、画像値の総数に関連した
Ｓ個の最も頻度の高い画像値の相対性分Ｓを表わしてお
りかつ原画の“平坦さないし単調さ”に対する、即ち原
画におけるストラクチャの少ない画像領域の成分に対す
る尺度である。

【０２５９】歪度Ｓｋｅｗは次式に従って表わされる：

【０２６０】

【数１２】

【０２６１】尖度Ｋｕｒｔは次式に従って表わされる：

【０２６２】

【数１３】

【０２６３】パラメータ“歪度”（対称性係数）は、分
布の枝の不均質性、即ち画像値の、平均値からの正の偏
差および負の偏差の差を表わす。

【０２６４】対称性係数は、頻度分布が大きな値に向か
って長い枝を有しているとき、正である。頻度分布が小
さな値に向かって長い枝を有しているとき、対称係数は
負である。

【０２６５】対称的な頻度分布に対して、対称性係数は
近似的に零である。

【０２６６】パラメータ“尖度”は、頻度分布の、正規
分布に対して相対的な経過（平坦である／尖っている）
に対する尺度である（図１９）。

【０２６７】パラメータ“尖度”が小さいないし負であ
るとき、頻度分布は平坦な経過を示す（幅広の頻度分
布）。

【０２６８】パラメータ“尖度”が大きいとき、頻度分
布は尖った経過を示す（狭い頻度分布）。

【０２６９】

【数１４】

【０２７０】上式で表わされる、頻度分布ｈに対する分
位数Ｑ（ｈ）（０＜ｈ＜１）は、累算された頻度が値ｈ
をとる画像値Ｑである。（ｈ＝０．５→中間、ｈ＝０．
２５およびｈ＝０．７５→下側／上側の分位数）図２０
は、実例として反射性の原画または透過性の原画を点ご
とに走査するカラー画像スキャナーが示されている。光
源２１，２２は、任意に位置決め可能な原画２３を走査
する。原画を透過したないし反射した光は、カラーフィ
ルタ２５を備えたビームスプリッタブロック２４におい
て種々異なるスペクトル成分の３つの部分ビームに分解
される。一般に赤、緑および青で呼ばれる色成分は、光
電受光器２６においてアナログ形式の色測定値に変換さ
れ増幅される。アナログ信号のダイナミックレンジは約
１０の３〜４乗になる。視覚的な明度感覚に整合された
事前の信号歪曲化（ひずみ付与）により、必要に応じて
このダイナミックレンジをディジタル形式の画像信号処
理において支配的に用いられている信号分解能に、例え
ば８ビットの信号分解能に整合させることができる（２
７）。

【０２７１】次に、上記のアナログ信号はアナログ／デ
ィジタル変換され（２８）、個所に依存する色値信号Ｒ
（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）として適切な
形式で記憶される。この場合、ディジタル化は、ディジ
タル値０が絶対黒（透過率または反射率０．０）に相応
するようにし、ディジタル値２５５が基準白（透過率ま
たは反射率１．０）に相応するように行われる。しか
し、白にオーバーフローレンジを設けるようにした別の
対応づけも可能である。カラー原画の透過率からディジ
タル階調への伝達関数が既知であることから、補間法に
より上記のディジタル値から透過率値を逆に求めること
ができる。

【０２７２】図２１には、３次元の色空間変換器の構成
が示されている。このユニットはテーブルメモリ（LUT;
Look-up-Tabelle）として構成されており、このメモリ
内には、関数にしたがって対応づけられた入力値により
アドレス指定できるように、算出された出力値が記憶さ
れている。出力値の算出は、本来の動作の前に設定調整
時相中または較正時相中において行われる。この算出は
入力色空間の理論的に可能なすべての色値に対して、ま
たは有利にはまず始めに粗く段階づけられた色値の補間
値支持基準値枠に対してのみ行われ、その際、実際に必
要とされるすべての色値は３次元の補間計算により求め
られる。

【０２７３】出力色値は、所定の入力または出力ユニッ
トに対して特有のものである。ユニットを交換する際に
は、あるいはユニットにおいて変更を行なう際には、こ
れらの出力値を新たに求める必要がある。

【０２７４】入力値はレジスタ４１に一時記憶され、以
降の動作のためにそれぞれ５つの最上位ビット（ＭＳ
Ｂ）と３つの最下位ビット（ＬＳＢ）へ分解される。用
いられる補間法に応じてシーケンサ４６を用いることに
より加算器４２を介して、粗く段階づけられた３次元の
ＬＵＴ４３の次に位置する補間点が呼び出され、これに
合わせて補間値のための相応の評価係数が呼び出される
（４７）。乗算器／累算器４４において、補間値の重み
付けされた和の形成が行われる。この結果は出力レジス
タ４５内に格納される。

【０２７５】図２２には、カラー画像スキャナーに対す
る近似解の形式で粗く段階づけられたＬＵＴの補間値を
算出する様子が示されている。ＬＵＴを制御するための
５つの最上位ビットを選択することにより、３つのすべ
ての入力値に対する８段階のテーブルの段階づけが行な
われる。したがってすべての組み合わせに対する色値
｛Ｒ，Ｇ，Ｂ｝＝｛０，８，１６，．．．２４８｝を算
出する必要がある。

【０２７６】この目的で、色値Ｒ，Ｇ，Ｂは、まず始め
に逆の事前の歪曲化（ひずみ付与）（等化）により線形
化される。このようして得られた原画の透過率値または
反射率値は、マトリクス化、スケール化ならびに色空間
変換によって所望の出力色空間の色値に変換され、適切
な量子化の後、ＬＵＴ内に記憶される。この計算につい
ては以下で詳細に説明する。

【０２７７】図２３には、カラー画像スキャナーの実例
における入力較正の方法シーケンスが示されている。図
２０において実例として示されたカラー画像スキャナー
を用い、そこに示された方法にしたがって適切なカラー
原画６１の色の測定が行われる。色値は近似解により所
望の内部色空間に変換される（６２）。走査ユニットの
スペクトル特性は理想的ではないので、色測定値は一般
的に誤ったものであり、したがって複製技術で要求され
る品質で原画走査を行なうことはできない。変換テーブ
ルを補間点ごとに補正するのが好適であると判明してい
る。その際、種々異なる色素により生じるメタメリーの
問題を考慮することができる。

【０２７８】さらにカラー原画はスペクトル光度計によ
り測定される。これにより得られた標準色値（Ｘ，Ｙ，
Ｚ）は精確な換算により内部色空間に変換され（６
４）、近似解の値と比較される（６５）。このようにし
て算出されたエラーベクトル全体から、後述の方法にし
たがって補正テーブルが算出される（６３）。近似なら
びに補正テーブルは１つの新たなテーブルに計算しなお
され、この新たなテーブルはカラー画像走査に対して決
定的なものとなる。必要に応じてこの補正プロセスは、
品質をさらに改善する目的で近似として上記の新たなテ
ーブルを用いて反復することができる。

【０２７９】この補正方法は、色素および担持材料のス
ペクトル特性を正しく考慮できるようにするために、そ
れぞれの重要な原画材料に対して実施する必要がある。

【０２８０】テスト原画として、例えばコダック社の色
テーブル（Ｑ６０−Ａ，−Ｂ，Ｃ）のような例えば複数
の色領域を有する色テーブルを用いることができる。複
数の色領域およびその頻度分布は、この方法に対して適
切に選択する必要がある。これらの色領域は視覚的に均
等に分割されて原画の色空間をカバーすべきであって、
著しく彩色された色よりも僅かに彩色された色が頻繁に
生じるときには、この領域を比例関係以上にカバーする
ようようにすべきである。

【０２８１】計算法 近似解法 カラー画像スキャナーの走査ユニットにおいて、色値の
測定は一般的に３領域法にしたがって行われる。走査ユ
ニットのスペクトル値関数は、１９３１年のＣＩＥの標
準オブザーバのスペクトル値関数に、またはこれによる
適切な線形の組み合わせに相応しなければならない。こ
のスペクトル値関数（ｒ，ｇ，ｂ）は、以下のようにし
て得られる： 式１ ｒ（λ）＝ｃ_ｒ × Ｓ（λ）× π_ｒ（λ）× Ｒ（λ） ｇ（λ）＝ｃ_ｇ × Ｓ（λ）× π_ｇ（λ）× Ｒ（λ） ｂ（λ）＝ｃ_ｂ × Ｓ（λ）× π_ｂ（λ）× Ｒ（λ） ｒ（），ｇ（），ｂ（）＝走査ユニットのスペクトル値
関数 ｃ_ｒ ，ｃ_ｇ ，ｃ _ｂ ＝装置の定数（増幅係数） π_ｒ ，π_ｇ ，π_ｂ ＝カラーフィルタのスペク
トル透過曲線 Ｓ（），Ｒ（） ＝光源および受光器のスペクト
ル値関数 式１を用いることにより、色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）はカラー
原画の色刺激関数の積分によりスペクトル値曲線の畳み
込みにしたがって得られる。

【０２８２】

【数１５】

【０２８３】この場合、Φ（λ）＝原画の色刺激関数で
ある。

【０２８４】そして次のステップにおいて、色値（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）は通常、事前の歪曲化により人間の目の視覚感
度に適合化されてから、ディジタル化され伝送される。
したがって上記の事前の歪曲化は、１９３１年のＣＩＥ
ＸＹＺ 標準色空間への変換の前に元に戻さなければな
らない。この変換はマトリクス化により行われる： 式３ Ｘ ａ_１１ ａ_１２ ａ_１３ Ｒ Ｙ ＝ ａ_２１ ａ_２２ ａ_２３ × Ｇ Ｚ ａ_３１ ａ_３２ ａ_３３ Ｂ マトリクス化係数の決定は、走査ユニットのスペクトル
関数が既知であれば適合化計算により行なうことができ
る。このスペクトル関数が既知でなければ、上記の係数
は比色により規定された色テーブルの色領域を測定する
ことにより実験的に求めなければならない。

【０２８５】この実施例の場合、マトリクス係数の算出
はスペクトル値関数の適合化により行われ、この場合、
この適合化は、スペクトル補間点の大多数に関する２乗
誤差の和が最小になるように行われる。この算出は以下
の式にしたがって行われる。

【０２８６】式４ Σ_ｉ（ａ₁₁×ｒ_i＋ａ₁₂×ｇ_i＋ａ₁₃×ｂ_i−ｘ_i）²＝ Ｍｉｎ Σ_ｉ（ａ₂₁×ｒ_i＋ａ₂₂×ｇ_ｉ＋ａ₂₃×ｂ_i−ｙ_ｉ）²＝ Ｍｉｎ Σ_ｉ（ａ₃₁×ｒ_i＋ａ₃₂×ｇ_ｉ＋ａ₃₃×ｂ_i−Ｘ_i）²＝ Ｍｉｎ この場合、 ｒ_ｉ，ｇ_ｉ，ｂ_ｉ＝ カラー画像スキャナーのスペクト
ル値関数の補間値 ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ＝ １９３１年のＣＩＥ ＸＹＺ の標
準スペクトル値関数の補間値 ｉ ＝ １０ｎｍのインターバルを有する８０ｎｍ〜７
８０ｎｍの範囲におけるスペクトル補間点 である。

【０２８７】マトリクス化係数の算出は数値的に簡単で
あり、係数の変更により行われる。この場合これに続い
て、Ｒ，Ｇ，Ｂ＝１．０に対し標準色値Ｘ，Ｙ，Ｚ＝
１．０になるように正規化が行われる。基準白において
等しい信号レベルへの色値の整合により、エネルギース
ペクトルの色光の種類Ｅに関連づけられた標準色値が算
出される。複製技術において一般的な色光の種類が白色
基準として所望される場合には、色調変更のために文献
により公知の”フォン クリース（von Kries）”変換に
よってこのことを行なう必要がある。このことはＸＹＺ
−色値の新たなマトリクス化により行われる。このマト
リクスは、式３に記載されたマトリクスといっしょに算
出できる。

【０２８８】さらに次のステップにおいて、ＸＹＺ−値
から所望の内部的な表現への変換が行われる。この変換
はここでは、１９７６年のＣＩＥのＣＩＥＬＡＢ−色空
間の実例において説明する。他の色空間に対しても以下
の計算は等価的に行われる。

【０２８９】式５ Ｌ＊ ＝ １１６ × ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−１６ ａ＊ ＝ ５００ × [ｆ（Ｘ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙ／Ｙｎ）] ｂ＊ ＝ ２００ × [ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚ／Ｚｎ）] ここにおいて、 ｆ（Ｘ／Ｘｎ）＝（Ｘ／Ｘｎ）の（１／３）乗（Ｘ／Ｘｎ＞０．００８８５６に 対し） ＝７．７８７×（Ｘ／Ｘｎ）＋１６／１１６（Ｘ／Ｘｎ＜０．０ ０８８５６に対し） ｆ（Ｙ／Ｙｎ）＝（Ｙ／Ｙｎ）の（１／３）乗（Ｙ／Ｙｎ＞０．００８８５６に 対し） ＝７．７８７×（Ｙ／Ｙｍ）＋１６／１１６（Ｙ／Ｙｎ＜０．０ ０８８５９に対し） ｆ（Ｚ／Ｚｎ）＝（Ｚ／Ｚｎ）の（１／３）乗（Ｚ／Ｚｎ＞０．００８８５６に 対し） ＝７．７８７×（Ｚ／Ｚｎ）＋１６／１１６（Ｚ／Ｚｎ＜０．０ ０８８５６に対し） さらにＸｎ，Ｙｎ，Ｚｎは所望の光形式の白色基準であ
る。

【０２９０】式５にしたがって算出された色値Ｌ＊，ａ
＊およびｂ＊は、内部的な表現の既存のディジタル階調
で表わす必要がある。明度Ｌ＊の値の範囲は０と１００
の間であり、主要色の彩色性ａ＊およびｂ＊の値の範囲
は−１００と＋１００の間である。内部分解能が８ビッ
トないし２５６ビットのディジタル階調である場合、上
述の値の範囲はこのディジタル階調で表わす必要があ
る。

【０２９１】明度Ｌ＊は、スケーリングファクタを用い
ることによりディジタル階調の完全な範囲で表わすこと
ができる。彩色性ａ＊およびｂ＊の場合、もっぱら正の
値で作業する目的で、色空間変換器の補間ステップの手
法に応じてゼロ点のシフトが必要である。可能な量子化
は次の式で表わされている。

【０２９２】式６ Ｌ_ｑ ＝ ［Ｌ_ｆ×Ｌ＊］ ａ_ｑ ＝ ［ａ_ｆ×ａ＊］ ＋ ａ_ｎ ｂ_ｑ ＝ ［ｂ_ｆ×ｂ＊］ ＋ ｂ_ｎ この場合、 Ｌ_ｑ ，ａ_ｑ ，ｂ_ｑ ＝ＣＩＥＬＡＢ−色値 Ｌ_ｆ ，ａ_ｆ ，ｂ_ｆ ＝量子化係数 ａ_ｎ ，ｂ_ｎ ＝ゼロ点オフセット ［ ．．］ ＝次の整数への丸め関数 であり、さらに、 Ｌ_ｆ ＝２５５／１００，ａ_ｆ ，ｂ_ｆ ＝１００／１２
８，ａ_ｎ ，ｂ_ｎ ＝１２８である。

【０２９３】算出法 較正 色空間補間における色値に対する３２×３２×３２＝３
２７６８個の補間点を有する補間値支持構成の場合、比
較的僅かな個数の色値による補償法にしたがって入力較
正を行なうと好適である。このことを以下の方法におい
て説明する。

【０２９４】適切なテストテーブルの平均化されたＲＧ
Ｂ色値は、前述の方法にしたがって色空間変換によりＣ
ＩＥＬＡＢ色値に換算される。上記のテストテーブルを
用いた場合、色空間において近似的に等しい間隔で分割
された２３６個の色値が得られる。さらにこのテストテ
ーブルの色領域は、例えばＤ６５のような所望の内部の
光形式において比色計により測定され、その明度範囲に
おいて近似解により得られた範囲の領域に整合される。
好適にはこのことは原画の最も明るい色領域で行われ
る。整合ファクタは絶対的な原画色値を算出するために
記憶することができる。次に、近似解の色値とスケール
化された精確な色値の差によりテストテーブルに対する
色空間変換のエラーが再現される。色変換の品質に対す
る指標としての平均値および標準偏差を、公知の方法に
より算出することができる。

【０２９５】変換テーブルの補間点に対する補正値の算
出は、すべての色値の差を重み付けして加算することに
より行われる。この場合、重み付け関数は、実際の補間
点近傍のテスト原画の色領域をいっそう隔たった色領域
よりも強く考慮する。重み付け関数の選択によりこの方
法の品質ならびに近似現象が定まる。この場合、４次の
逆間隔関数は著しく有用であることが判明した。

【０２９６】式７ Ｌ＊_ｒｇｂ ＜−Ｌ＊_ｒｇｂ ＋ δＬ＊_ｒｇｂ ａ＊_ｒｇｂ ＜−ａ＊_ｒｇｂ ＋ δａ＊_ｒｇｂ ｂ＊_ｒｇｂ ＜−ｂ＊_ｒｇｂ ＋ δｂ＊_ｒｇｂ ここにおいて重み付けられたエラーは、 δＬ＊_ｒｇｂ ＝ Σ_ｉ（ｆ（ｒｇｂ，ｉ）×（Ｌ＊_ｉ（ｍ）−Ｌ＊_ｉ（ｓ））） ／Σ_ｉ（ｆ（ｒｇｂ，ｉ）） δａ＊_ｒｇｂ ＝ Σ_ｉ（ｆ（ｒｇｂ，ｉ）×（ａ＊_ｉ（ｍ）−ａ＊_ｉ（ｓ））） ／Σ_ｉ（ｆ（ｒｇｂ，ｉ）） δｂ＊_ｒｇｂ ＝ Σ_ｉ（ｆ（ｒｇｂ，ｉ）×（ｂ＊_ｉ（ｍ）−ｂ＊_ｉ（ｓ））） ／Σ_ｉ（ｆ（ｒｇｂ，ｉ）） であり、さらに間隔関数は、 ｆ（ｒｇｂ，ｉ） ＝１／（（Ｌ＊_ｒｇｂ−Ｌ＊ｉ（ｍ））^２ ＋（ａ＊_ｒｇｂ−ａ＊ｉ（ｍ））^２ ＋（ｂ＊_ｒｇｂ−ｂ＊ｉ（ｍ））^２）^２ である。

【０２９７】この場合、 Ｌ＊_ｒｇｂ ，ａ＊_ｒｇｂ ，ｂ＊_ｒｇｂ ＝補間点ＲＧＢに対する色値 δＬ＊_ｒｇｂ ，δａ＊_ｒｇｂ ，δｂ＊_ｒｇｂ ＝補間点ＲＧＢに対する補正値 Ｌ＊_i（ｍ），ａ＊_i（ｍ），ｂ＊_i（ｍ）＝ｉ番目の色領域に対する精確な測定 値 Ｌ＊_ｉ（ｓ），ａ＊_ｉ（ｓ），ｂ＊_ｉ（ｓ）＝ｉ番目の色領域に対する近似値 である。

【０２９８】和ｉはすべての色領域にわたって有効であ
る。式７に記載されたアルゴリズムは、色空間変換テー
ブルのすべての補間点に対して実施される。そして原画
のＲＧＢ−色値はこの新たなテーブルを用いて変換でき
る。この時点で生じた差から、平均化されたエラーを新
たに求め標準偏差を求めることができる。使用するため
にそれらのエラーが過度に大きければ、変換における所
望のエラーに達するまで、つまり所望のエラーを下回る
まで、近似解として上記の新たなテーブルを用いて較正
を繰り返すことができる。

【０３００】参考文献 Richter, M. Einfuehrung in die Farbmetrik deGruy
ter-Verlag Berlin 1981Hunt, R.W.G Measurting Col
orJ.Wiley & Sons 1989CIE-Publikation No.15.2 (198
6) ColorimetryCentral Bureau of the CIE, Wien

【図面の簡単な説明】

【図１】カラー画像処理システムの概略を示す線図であ
る。

【図２】カラー画像処理システムに対する相関処理モデ
ルを示す線図である。

【図３】ＣＩＥＬＡＢ−色空間を示す線図である。

【図４】ヒストグラムの特性経過からの画像明値及び暗
値決定の様子を示す図である。

【図５】画像明値ＬＭａに対する明度領域の確定、設定
の様子を示す図である。

【図６】ヒストグラム経過分類および画像明値ＬＭａｘ
確定、設定の様子を示す図である。

【図７】形状ファクタＣＬに直線的関係性および非直線
的関係性を以てのＬＯとＬとの間での画像明値ＬＭａｘ
の決定の様子を示す図である。

【図８】ヒストグラム経過に依存しての画像明値の確
定、設定の様子を示す図である。

【図９】分類領域明度および彩色正を有するＬａｂ−色
空間を示す線図である。

【図１０】色ばみの分析の際のデータ検出を説明する図
である。

【図１１】分析領域明度Ｌ１／Ｌ２に対するしきい値が
確定されている典型的なヒストグラム経過を示す線図で
ある。

【図１２】連像的な画像値および離散的な画像値を有す
る“等頻度化”方法の原理を示す線図である。

【図１３】画像とって重要な部分画像の分類が行われな
いヒストグラムの経過（ａ）および画像にとって重要な
部分画像の分類が行われたヒストグラムの経過（ｂ）を
示す線図である。

【図１４】僅かなストラクチャを有する原画および多く
のストラクチャを有する原画におけるパラメータ（ばら
つき）の頻度分布を示す線図である。

【図１５】確定されたしきい値を有するエントロピー−
関数Φ（Ｓ）の典型的な経過を示す線図である。

【図１６】グラデーション補正の特性曲線経過を決定す
る方法を説明する線図である。

【図１７】コントラスト補正の可変の設定を説明する線
図である。

【図１８】ヒストグラム−グラデーションのＲＭＳ−値
を示す線図である。

【図１９】ヒストグラム−パラメータ“歪度”および
“劣度”の異なったヒストグラム分布および値を示す線
図である。

【図２０】カラー画像スキャナの構成図である。

【図２１】３次元ＬＵＴを有する色空間変換器の構成図
である。

【図２２】近似解計算を示す図である。

【図２３】画像入力較正方法のシーケンス図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (73)特許権者 390009232 Ｋｕｒｆｕｅｒｓｔｅｎ−Ａｎｌａｇｅ 52−60，Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，Ｆｅ ｄｅｒａｌ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｇｅｒｍａｎｙ (72)発明者 クルト ヘルフリート ヴィンケルマン ドイツ連邦共和国 キール 14 オーバ ーストコッペラー ヴェーク 10 ツェ ー (56)参考文献 特開 昭61−288662（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−307953（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−297269（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−51979（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−214865（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−196971（ＪＰ，Ａ)

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 再現すべき原画の解析方法であって、画像を取込む 入力機器の特性に依存した入力色空間の画
   像値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、複合的３次元の色空間変換を用
   いて、当該入力機器の特性に依存しない視感特性的に等
   距離間隔の入力色空間ないし均等色空間Ｌａｂに変換
   し、画像処理用の機器及びシステムにて入力機器を用い
   て原画の点状及び線状の３色走査により得られた画像値
   の評価により、当該原画解析を行なう方法において、 上記の入力機器（１，２，３）が出力する第１のＲＧＢ
   色空間（１４）の画像値を、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊＝ｆ
   （Ｒ，Ｇ，Ｂ）の関係に従って、入力機器の特性に依存
   しない表色系の視感特性に従う第２のＣＩＥＸＹＺ−色
   空間（１５）の画像値Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に変換し、 画像処理用のセッティング値を求めるための原画の自動
   解析を上記第２色空間(１５)の変換されたＬ＊，ａ＊，
   ｂ＊画像値を用いて実施し、当該原画の解析を画像特性
   レインジ、原画グラデーションおよび／又は色ばみに関
   して実施するようにし、原画の画像特性レインジの解析
   手順を以下のように行う方法であって、明度ヒストグラ
   ムとして求められる、当該原画の取込まれたＬａｂ画像
   値（Ｌ，ａ，ｂ）の明度値（Ｌ＊）の頻度分布（Ｈ
   （Ｌ））に依存して 原 画の最大の明度値Ｌｏ及び原画の最小の明度値Ｔｏを
   求めて明度領域を確定し、画像明値（Ｌｍａｘ）を求め
   るための形状ファクタＣＬを、コントロールポイント
   Ｌ，Ｌ０により表わされる画像明領域のまわりの拡大さ
   れた明度領域内での頻度分布（Ｈ（Ｌ））の特性経過か
   ら計算し、画像暗値（Ｌｍｉｎ）を求めるための形状フ
   ァクタＣＴｇを、コントロールポイントＴ０，Ｔにより
   表わされる画像暗値領域のまわりの拡大された明度領域
   （Ｔ０，Ｔ４）の頻度分布（Ｈ（Ｌ））の特性経過から
   計算し、画像明値（Ｌｍａｘ）及び画像暗値（Ｌｍｉ
   ｎ）をそれぞれＬｏに対する任意の％値として定義付け
   得る下方のコントロールポイント（Ｌ，Ｔ０）における
   明度値と、上方、下方コントロールポイント（Ｌ０，
   Ｌ）；（Ｔ，Ｔ０）における明度値間の差値から形状フ
   ァクタを考慮して生成した値 とを加えることにより算出
   し、 前記画像暗値（Ｌｍｉｎ）と画像明値（Ｌｍａｘ）との
   間に、再生さるべき原画の明度値が存在するように対応
   づけるようにしたことを特徴とする原画の解析方法。
2. 【請求項２】 再現すべき原画の解析方法であって、 画像を取込む入力機器の特性に依存した入力色空間の画
   像値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、複合的３次元の色空間変換を用
   いて、当該入力機器特性に依存しない視感特性的に等距
   離間隔の入力色空間ないし均等色空間Ｌａｂに変換し、
   画像処理用の機器及びシステムにて入力機器を用いて原
   画の点状及び線状の３色走査により得られた画像値の評
   価により、当該原画解析を行なう方法において、 上記の入力機器（１，２，３）が出力する第１のＲＧＢ
   色空間（１４）の画像値を、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊＝ｆ
   （Ｒ，Ｇ，Ｂ）の関係に従って、入力機器の特性に依存
   しない表色系の視感特性に従う第２のＣＩＥＸＹＺ−色
   空間（１５）の画像値Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に変換し、 画像処理用のセッティング値を求めるための原画の自動
   的解析を上記第２色空間(１５)の変換された画像値Ｌ
   ＊，ａ＊，ｂ＊を用いて実施し、当該原画の解析を原画
   グラデーションに関して実施するようにし、 画像処理用
   の装置およびシステムにおいて入力装置を用いて画素毎
   および走査線に沿った光電走査によって得られた画像値
   ないし色値の評価によって原画の画像グラデーションを
   補正する手順を以下のように行う方法であって、 解析すべき原画を幾何学的にある数の部分画像マトリク
   スに分割し、 それぞれの部分画像に対して別個に、相応の部分画像に
   おける画像値ないし色値の明度成分の頻度分布を部分画
   像ヒストグラムとして決定し、 個々の部分画像の部分画像ヒストグラムをヒストグラム
   パラメータを用いて評価し、その際ヒストグラムパラメ
   ータはストラクチャの豊富な部分画像またはストラクチ
   ャの少ない部分画像に対する尺度となるものであり、 上記評価の際求められたストラクチャの豊富な部分画像
   を画像グラデーションに対して画像にとって重要と分類
   し、 画像にとって重要な部分画像の部分画像ヒストグラムか
   ら、画像にとって重要な部分画像における画像値ないし
   色値の明度成分の頻度分布に相応する和ヒストグラムを
   計算し、 前 記和ヒストグラムからヒストグラム修正の方法に従っ
   て、コントラスト補正の目的で原画の画像グラデーショ
   ンに対する補正曲線を求めることを特徴とする原画の解
   析方法。
3. 【請求項３】 再現すべき原画の解析方法であって、 画像を取込む入力機器の特性に依存した入力色空間の画
   像値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、複合的３次元の色空間変換を用
   いて、当該入力機器の特性に依存しない視感特性的に等
   距離間隔の入力色空間ないし均等色空間Ｌａｂに変換
   し、画像処理用の機器及びシステムにて入力機器を用い
   て原画の点状及び線状の３色走査により得られた画像値
   の評価により、当該原画解析を行なう方法において、 上記の入力機器（１，２，３）が出力する第１のＲＧＢ
   色空間（１４）の画像値を、Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊＝ｆ
   （Ｒ，Ｇ，Ｂ）の関係に従って、入力機器の特性に依存
   しない表色系の視感特性に従う第２のＣＩＥＸＹＺ−色
   空間（１５）の画像値Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊に変換し、 画像処理用のセッティング値を求めるための原画の自動
   的解析を上記第２色空間(１５)の変換された画像値Ｌ
   ＊，ａ＊，ｂ＊を用いて実施し、当該原画の解析を色ば
   みに関して実施するようにし、 画像処理の機器及びシス
   テムにて、再現さるべき彩色原画における色ばみを解析
   する手順を以下のように行う方法であって、入力機器を
   用いて彩色原画の点状及びライン状の３色走査により取
   込んだＲＧＢ信号をＬａｂ信号に変換し、色値（Ｌ＊，
   ａ＊，ｂ＊）を生成し、 色値(Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊)の明度成分（Ｌ＊）の値領域を
   各明度領域に細分化し、解析さるべき彩色原画の色値
   （Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）と、個々の明度領域との対応関係
   を検出し、 個々の明度領域に属する色値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）の色
   成分（ａ＊，ｂ＊）から相応の色ばみ値を平均化により
   算出するようにし、ここで、上記の色ばみ解析のための
   プロセスにて、 ａ）画像明領域（大きな明度値の領域）及び／又は画像
   暗領域（小さな明度値の領域）にて各明度領域（ＢＬ，
   ＢＴ）への細分化を行い、 ｂ）明度領域（ＢＬ，ＢＴ）を、付加的に彩色性に関し
   て、解析領域（ＢＬＣ，ＢＴＣ）に対して、色空間のグ
   レー軸のまわりの彩色性領域の形成により、彩色性に関
   して分析領域に区分設定し、この分析領域のみを場合に
   より存在する色ばみについてチェックし、 ｃ）或１つの解析領域（ＢＬＣ，ＢＴＣ）内にて色ばみ
   値を求めるため、評価さるべき色値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ
   ＊）の最小数を設定し、 ｄ）解析領域（ＢＬＣ，ＢＴＣ）にて色ばみの存在した
   とき、当該の解析領域（ＢＬＣ，ＢＴＣ）内にて利用可
   能な色値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）が、設定された最小値よ
   り大であるか否かが調べられ、そして、次のような場合
   のみ当該の解析領域（ＢＬＣ，ＢＴＣ）の色ばみ値が色
   成分（ａ＊，ｂ＊）の平均化により計算され、即ち、利
   用可能な色値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）が、設定された最小
   数より大である場合のみ計算され、そして、 ｅ）色ばみ解析の評価に使用されるべき色ばみ値は、個
   々の解析領域（ＢＬＣ，ＢＴＣ）に対して計算された色
   ばみ値の選択及び／又はまとめにより求められるように
   したことを特徴とする原画の解析方法。
4. 【請求項４】少なくとも１つの明度領域を色値ないし彩
   色性に関して、色空間のグレー軸のまわりの色値ないし
   彩色性領域の形成により１つの解析領域に制限し、 場合により存在する色ばみ（色移り）を求めるため当該
   の制限された解析領域のみを使用する請求項３記載の方
   法。