JP3488729B2 - カラー画像処理方法および装置 - Google Patents
カラー画像処理方法および装置Info
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- G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Image Processing (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カラー画像入力装置／
カラー画像作成装置から出力される３色信号を、墨を含
んだ４色の画像記録信号に変換するカラー画像処理方法
および装置に関し、特に、多種多様な色信号から所望の
プリント出力を得るためのカラー画像処理方法および装
置に関する。
カラー画像作成装置から出力される３色信号を、墨を含
んだ４色の画像記録信号に変換するカラー画像処理方法
および装置に関し、特に、多種多様な色信号から所望の
プリント出力を得るためのカラー画像処理方法および装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のカラープリンタ／カラー複写機な
どの色変換処理は入力色を限定して、対象とする記録装
置の色再現特性に合わせた色変換処理を行う。例えば、
カラー複写機では入力部が装置内に内蔵されているた
め、特定の原稿色を対象に、入力からプリント出力を実
施し、プリント出力と原稿色が一致するように、入力色
信号から記録色信号への色変換処理が行われる。また、
カラープリンタでは予め、入力色信号を何らかの代表信
号に限定し、その入力色信号が入力されることを想定し
て、記録色信号への色変換処理が設定される。一般的に
はテレビジョンで用いられるＮＴＳＣ ＲＧＢ信号がそ
の代表入力信号であり、ディスプレイとプリント出力の
色一致はＮＴＳＣ ＲＧＢ信号から記録色信号シアン、
マジェンタ、イエロー、ブラックへの変換処理が設定さ
れる。
どの色変換処理は入力色を限定して、対象とする記録装
置の色再現特性に合わせた色変換処理を行う。例えば、
カラー複写機では入力部が装置内に内蔵されているた
め、特定の原稿色を対象に、入力からプリント出力を実
施し、プリント出力と原稿色が一致するように、入力色
信号から記録色信号への色変換処理が行われる。また、
カラープリンタでは予め、入力色信号を何らかの代表信
号に限定し、その入力色信号が入力されることを想定し
て、記録色信号への色変換処理が設定される。一般的に
はテレビジョンで用いられるＮＴＳＣ ＲＧＢ信号がそ
の代表入力信号であり、ディスプレイとプリント出力の
色一致はＮＴＳＣ ＲＧＢ信号から記録色信号シアン、
マジェンタ、イエロー、ブラックへの変換処理が設定さ
れる。
【０００３】しかしながら、現在各種カラー入出力メデ
ィアが多様化し、しかもネットワークを介して相互交換
されるに至り、カラー信号もますます多様化している。
たとえば、その状態はカラー画像情報の編集を行う代表
的なアプリケーションソフトの形式に現れている。図２
には代表的なアプリケーションソフトの色表現仕様を示
す。色空間としては、（１）ＲＧＢ空間、（２）ＲＧＢ
空間からの変形演算で定義されるＨＳＬ，ＨＳＢ空間、
（３）記録色そのものを用いるＣＭＹＫ空間がすべて使
用可能である。一般に、印刷出力を最終出力とするよう
な利用形態ではＣＭＹＫ信号が使われ、印刷の製版スキ
ャナーに送信される。
ィアが多様化し、しかもネットワークを介して相互交換
されるに至り、カラー信号もますます多様化している。
たとえば、その状態はカラー画像情報の編集を行う代表
的なアプリケーションソフトの形式に現れている。図２
には代表的なアプリケーションソフトの色表現仕様を示
す。色空間としては、（１）ＲＧＢ空間、（２）ＲＧＢ
空間からの変形演算で定義されるＨＳＬ，ＨＳＢ空間、
（３）記録色そのものを用いるＣＭＹＫ空間がすべて使
用可能である。一般に、印刷出力を最終出力とするよう
な利用形態ではＣＭＹＫ信号が使われ、印刷の製版スキ
ャナーに送信される。
【０００４】また、上記色空間は同一でも、実際のカラ
ーデータが異なるケースも良く知られている。たとえ
ば、ＲＧＢ信号でもＮＴＳＣ ＲＧＢ信号と一般のカラ
ースキャナーのＲＧＢ信号は異なり、また、複数種のカ
ラースキャナー間でもその分光レスポンスなどの違いに
より差異が生じている。ＣＭＹＫ空間でも同様に、異な
る色材セットでは同じＣＭＹＫ信号を用いても、プリン
ト色は異なる。すなわち、色空間とは別に、カラー信号
がデバイスに依存するか否かという指標が存在する。デ
バイスインデペンデントな信号とは測色的な色座標空間
（ＣＩＥ ＸＹＺ、Ｌ＊ａ＊ｂ＊、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊など）
に公知の定義式を用いて変換可能な信号を指し、ＮＴＳ
Ｃ ＲＧＢ信号はこれにあたる。逆に、デバイスデペン
デントな信号とは、ある特定のデバイスの諸特性を想定
して設定される信号で、ＣＭＹＫ信号やカラースキャナ
ーでのＲＧＢ信号などはこれにあたる。デバイスデペン
デントな信号を他のデバイスで処理する場合は、何らか
の形でデバイスデペンデントな信号とデバイスインデペ
ンデントな信号の対応関係を記述しなければならない。
この対応が図２のカラーマッチングであり、複数のＣＭ
ＹＫ信号に対する色座標値が与えられる。これらは印刷
インクの種類などに対応して図２の如く、複数存在す
る。
ーデータが異なるケースも良く知られている。たとえ
ば、ＲＧＢ信号でもＮＴＳＣ ＲＧＢ信号と一般のカラ
ースキャナーのＲＧＢ信号は異なり、また、複数種のカ
ラースキャナー間でもその分光レスポンスなどの違いに
より差異が生じている。ＣＭＹＫ空間でも同様に、異な
る色材セットでは同じＣＭＹＫ信号を用いても、プリン
ト色は異なる。すなわち、色空間とは別に、カラー信号
がデバイスに依存するか否かという指標が存在する。デ
バイスインデペンデントな信号とは測色的な色座標空間
（ＣＩＥ ＸＹＺ、Ｌ＊ａ＊ｂ＊、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊など）
に公知の定義式を用いて変換可能な信号を指し、ＮＴＳ
Ｃ ＲＧＢ信号はこれにあたる。逆に、デバイスデペン
デントな信号とは、ある特定のデバイスの諸特性を想定
して設定される信号で、ＣＭＹＫ信号やカラースキャナ
ーでのＲＧＢ信号などはこれにあたる。デバイスデペン
デントな信号を他のデバイスで処理する場合は、何らか
の形でデバイスデペンデントな信号とデバイスインデペ
ンデントな信号の対応関係を記述しなければならない。
この対応が図２のカラーマッチングであり、複数のＣＭ
ＹＫ信号に対する色座標値が与えられる。これらは印刷
インクの種類などに対応して図２の如く、複数存在す
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、数多く
の入力色信号を、その種類によらず処理可能でしかも忠
実に再現するための色変換処理は今迄存在しない。もっ
とも、近似的に実現可能な方式は公知のマトリクス型色
変換処理を用いて、その変換係数を相異なる入力色によ
り複数準備し、入力色の種類に応じて係数を切り替えて
使用する方式である。しかしながら、この方式による
と、記録デバイスの非線形特性から充分な色再現精度が
得られないことが知られている。また入力信号がＣＭＹ
Ｋ信号のように４入力の場合、単純に変換を拡張するこ
とができない。より忠実に再現するための色変換処理と
しては、ダイレクトルックアップテーブル型色変換方式
が知られるが、この方式を数多くの入力色信号に適応す
る場合、変換テーブルを入力色の種類分格納する必要が
あり、メモリコストが増大する。また、上記マトリクス
型と同様に、入力信号がＣＭＹＫ信号のように４入力の
場合、メモリ規模と補間演算規模が大きくなり、単純に
変換を拡張することができない。
の入力色信号を、その種類によらず処理可能でしかも忠
実に再現するための色変換処理は今迄存在しない。もっ
とも、近似的に実現可能な方式は公知のマトリクス型色
変換処理を用いて、その変換係数を相異なる入力色によ
り複数準備し、入力色の種類に応じて係数を切り替えて
使用する方式である。しかしながら、この方式による
と、記録デバイスの非線形特性から充分な色再現精度が
得られないことが知られている。また入力信号がＣＭＹ
Ｋ信号のように４入力の場合、単純に変換を拡張するこ
とができない。より忠実に再現するための色変換処理と
しては、ダイレクトルックアップテーブル型色変換方式
が知られるが、この方式を数多くの入力色信号に適応す
る場合、変換テーブルを入力色の種類分格納する必要が
あり、メモリコストが増大する。また、上記マトリクス
型と同様に、入力信号がＣＭＹＫ信号のように４入力の
場合、メモリ規模と補間演算規模が大きくなり、単純に
変換を拡張することができない。
【０００６】本発明は、前記した従来技術の欠点に鑑
み、複数の入力色信号を、その種類によらず処理可能で
しかも忠実に再現するための色変換処理方法および装置
を提供することを目的とする。特に、ＲＧＢ信号ないし
はＲＧＢ信号の変形信号に代表される３入力の色信号の
みならず、ＣＭＹＫ信号のような４入力信号にも対応可
能で、しかも忠実に再現ができる色変換処理方法および
装置を提供することを目的とする。
み、複数の入力色信号を、その種類によらず処理可能で
しかも忠実に再現するための色変換処理方法および装置
を提供することを目的とする。特に、ＲＧＢ信号ないし
はＲＧＢ信号の変形信号に代表される３入力の色信号の
みならず、ＣＭＹＫ信号のような４入力信号にも対応可
能で、しかも忠実に再現ができる色変換処理方法および
装置を提供することを目的とする。
【０００７】また、本発明は、ＵＣＲ率を高く設定して
も正確な色再現が行えるようにすることで、写真画像で
のグレーバランスの向上、黒文字品質の向上を行うカラ
ー画像処理装置を提供することをその目的とする。
も正確な色再現が行えるようにすることで、写真画像で
のグレーバランスの向上、黒文字品質の向上を行うカラ
ー画像処理装置を提供することをその目的とする。
【０００８】さらに、本発明は、デバイスインデペンデ
ントな信号 （測色的な色座標空間）との対応が未定義
な入力色信号に対しても、添付されるカラーマッチング
データを基に、対応関係を学習し、自己増殖的に色変換
係数を生成するカラー画像処理装置を提供することをそ
の目的とする。
ントな信号 （測色的な色座標空間）との対応が未定義
な入力色信号に対しても、添付されるカラーマッチング
データを基に、対応関係を学習し、自己増殖的に色変換
係数を生成するカラー画像処理装置を提供することをそ
の目的とする。
【０００９】さらに、本発明は、一部ないしは全体の演
算を非線形演算ユニットの複数の結合により行うことに
より、上記目的を満足しつつ、回路規模の小さく高速な
カラー画像処理装置を提供することをその目的とする。
算を非線形演算ユニットの複数の結合により行うことに
より、上記目的を満足しつつ、回路規模の小さく高速な
カラー画像処理装置を提供することをその目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明（請求項１）のカ
ラー画像処理方法は、複数種類の相異なる色信号から知
覚的に等歩的な均等色空間上の３変数色信号にそれぞれ
変換する第１の変換ステップと、均等色空間上の３変数
色信号から彩度信号（Ｃ＊）を求め、その彩度信号を次
式の関数に入力してＵＣＲ率（α）を決定し、そのＵＣ
Ｒ率と均等色空間上の３変数色信号から墨を含んだ４色
の画像記録信号に変換する第２の変換ステップを有する
ことを特徴とするものである。 Ｃ＊＜Ｃ＊ １の時 α＝Ａｋ１ Ｃ＊ １≦Ｃ＊＜Ｃ＊ ２の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊ １）／
（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）×（Ａｋ２−Ａｋ１）＋Ａｋ１ Ｃ＊ ２≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ２ ただし、（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）は、
関数の調整可能なパラメータ。
ラー画像処理方法は、複数種類の相異なる色信号から知
覚的に等歩的な均等色空間上の３変数色信号にそれぞれ
変換する第１の変換ステップと、均等色空間上の３変数
色信号から彩度信号（Ｃ＊）を求め、その彩度信号を次
式の関数に入力してＵＣＲ率（α）を決定し、そのＵＣ
Ｒ率と均等色空間上の３変数色信号から墨を含んだ４色
の画像記録信号に変換する第２の変換ステップを有する
ことを特徴とするものである。 Ｃ＊＜Ｃ＊ １の時 α＝Ａｋ１ Ｃ＊ １≦Ｃ＊＜Ｃ＊ ２の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊ １）／
（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）×（Ａｋ２−Ａｋ１）＋Ａｋ１ Ｃ＊ ２≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ２ ただし、（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）は、
関数の調整可能なパラメータ。
【００１１】また、本発明（請求項２）のラー画像処理
方法は、複数種類の相異なる色信号から知覚的に等歩的
な均等色空間上の３変数色信号にそれぞれ変換する第１
の変換ステップと、均等色空間上の３変数色信号から彩
度信号（Ｃ＊）を求め、その彩度信号を次式の関数に入
力してＵＣＲ率（α）を決定し、そのＵＣＲ率と均等色
空間上の３変数色信号から墨を含んだ４色の画像記録信
号に変換する第２の変換ステップを有することを特徴と
するものである。 α＝Ａｋ２＋（Ａｋ１−Ａｋ２）×［１−ｔａｎｈ（π
／２×（Ｃ＊−ａ）／ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊ １＋Ｃ＊ ２）／２ ｂ＝（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０ ただし、（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）は、
関数の調整可能なパラメータ。
方法は、複数種類の相異なる色信号から知覚的に等歩的
な均等色空間上の３変数色信号にそれぞれ変換する第１
の変換ステップと、均等色空間上の３変数色信号から彩
度信号（Ｃ＊）を求め、その彩度信号を次式の関数に入
力してＵＣＲ率（α）を決定し、そのＵＣＲ率と均等色
空間上の３変数色信号から墨を含んだ４色の画像記録信
号に変換する第２の変換ステップを有することを特徴と
するものである。 α＝Ａｋ２＋（Ａｋ１−Ａｋ２）×［１−ｔａｎｈ（π
／２×（Ｃ＊−ａ）／ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊ １＋Ｃ＊ ２）／２ ｂ＝（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０ ただし、（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）は、
関数の調整可能なパラメータ。
【００１２】本発明のカラー画像処理（請求項３）は、
複数の相異なる色信号から知覚的に等歩的な均等色空間
上の３変数色信号に変換する第１の変換手段（図１の１
〜４）と、均等色空間上の３変数色信号から墨を含んだ
４色の画像記録信号に変換する第２の変換手段（図１の
７）とを基本構成として有する。
複数の相異なる色信号から知覚的に等歩的な均等色空間
上の３変数色信号に変換する第１の変換手段（図１の１
〜４）と、均等色空間上の３変数色信号から墨を含んだ
４色の画像記録信号に変換する第２の変換手段（図１の
７）とを基本構成として有する。
【００１３】前記第１の変換手段は、前記複数の相異な
る色信号と、均等色空間との関係をそれぞれ定義する非
線形の変換特性情報を記憶する記憶手段（図１の３）
と、前記複数の相異なる色信号の何れのデータが入力さ
れるかを判定する入力判定手段（図１の１）と、その入
力判定手段の判定に対応する前記記憶手段の前記非線形
の変換特性情報に基づいて、入力された色信号を前記３
変数色信号に変換する非線形変換手段（図１の４）とを
備えている。
る色信号と、均等色空間との関係をそれぞれ定義する非
線形の変換特性情報を記憶する記憶手段（図１の３）
と、前記複数の相異なる色信号の何れのデータが入力さ
れるかを判定する入力判定手段（図１の１）と、その入
力判定手段の判定に対応する前記記憶手段の前記非線形
の変換特性情報に基づいて、入力された色信号を前記３
変数色信号に変換する非線形変換手段（図１の４）とを
備えている。
【００１４】そして、前記非線形変換手段は、色信号を
入力する複数の入力端子と、それらの複数の入力端子に
接続され、入力された色信号に対して非線形の関数演算
を施す複数の非線形関数演算手段（図５の５１ａ〜５１
ｎ）と、非線形関数演算手段の演算の結果得られた各々
の関数値に対し、それぞれ対応する前記記憶手段に格納
された非線形の変換特性情報としての重み値を乗ずる乗
算手段（図５の５２ａ〜５２ｎ）と、その各々の乗算手
段により得られた各々の結果の和を求め、さらに閾値を
加算することにより変換結果の３変数色信号を出力する
加算手段（図５の５３）とを備えている。
入力する複数の入力端子と、それらの複数の入力端子に
接続され、入力された色信号に対して非線形の関数演算
を施す複数の非線形関数演算手段（図５の５１ａ〜５１
ｎ）と、非線形関数演算手段の演算の結果得られた各々
の関数値に対し、それぞれ対応する前記記憶手段に格納
された非線形の変換特性情報としての重み値を乗ずる乗
算手段（図５の５２ａ〜５２ｎ）と、その各々の乗算手
段により得られた各々の結果の和を求め、さらに閾値を
加算することにより変換結果の３変数色信号を出力する
加算手段（図５の５３）とを備えている。
【００１５】非線形演算ユニットは、ディジタル回路、
アナログ回路の何れによって実現してもよいが、次ぎの
ようなアナログ回路によって構成すれば、回路の簡素
化、高速化の利点がある。即ち、前記非線形関数演算手
段と前記乗算手段の組合をアナログ回路によって構成
し、そのアナログ回路の構成の一例（請求項３）は、１
対の３端子増幅素子（図６Ｑ１，Ｑ２）のそれぞれの第
１端子を互いに結合した差動増幅回路からなり、前記１
対の３端子増幅素子の各第２端子間に前記入力に比例し
た電圧差を供給し、前記第１端子に重み値に比例した電
流を供給することにより、前記差動増幅回路を構成する
３端子増幅素子の各第２端子間の電流の差として出力を
得るものである。
アナログ回路の何れによって実現してもよいが、次ぎの
ようなアナログ回路によって構成すれば、回路の簡素
化、高速化の利点がある。即ち、前記非線形関数演算手
段と前記乗算手段の組合をアナログ回路によって構成
し、そのアナログ回路の構成の一例（請求項３）は、１
対の３端子増幅素子（図６Ｑ１，Ｑ２）のそれぞれの第
１端子を互いに結合した差動増幅回路からなり、前記１
対の３端子増幅素子の各第２端子間に前記入力に比例し
た電圧差を供給し、前記第１端子に重み値に比例した電
流を供給することにより、前記差動増幅回路を構成する
３端子増幅素子の各第２端子間の電流の差として出力を
得るものである。
【００１６】他の例（請求項４）は、そのアナログ回路
が、第１と第２の３端子増幅素子の第１端子を各々結合
して第１の差動増幅回路（図７の要素１）を構成し、第
３と第４の３端子増幅素子の第１端子を各々結合して第
２の差動増幅回路（図７の要素２）を構成し、第１と第
４の３端子増幅素子の各第２端子を結合して第１の入力
端子とし、第２と第３の３端子増幅素子の各第２端子を
結合して第２の入力端子とし、入力に比例した電圧を第
１の入力端子と第２の入力端子間に供給し、第１と第３
の３端子増幅素子の第３端子を接続し第１の出力端子と
し、第２と第４の３端子増幅素子の第３端子を接続し第
２の出力端子とし、重み値に比例した電流差を持つ電流
を第１と第２の差動増幅回路の第１端子に供給すること
により、入力に有界で単調な関数を施して正負何れの値
との乗算に比例した出力電流差を第１と第２の出力端子
に得るものである。
が、第１と第２の３端子増幅素子の第１端子を各々結合
して第１の差動増幅回路（図７の要素１）を構成し、第
３と第４の３端子増幅素子の第１端子を各々結合して第
２の差動増幅回路（図７の要素２）を構成し、第１と第
４の３端子増幅素子の各第２端子を結合して第１の入力
端子とし、第２と第３の３端子増幅素子の各第２端子を
結合して第２の入力端子とし、入力に比例した電圧を第
１の入力端子と第２の入力端子間に供給し、第１と第３
の３端子増幅素子の第３端子を接続し第１の出力端子と
し、第２と第４の３端子増幅素子の第３端子を接続し第
２の出力端子とし、重み値に比例した電流差を持つ電流
を第１と第２の差動増幅回路の第１端子に供給すること
により、入力に有界で単調な関数を施して正負何れの値
との乗算に比例した出力電流差を第１と第２の出力端子
に得るものである。
【００１７】また、本発明（請求項５）は、複数の相異
なる色信号から知覚的に等歩的な均等色空間上の３変数
色信号に変換する第１の変換手段（図１の１〜４）と、
前記第１の変換手段の変換出力に基づいて均等色空間上
の彩度信号を求める彩度決定手段（図１の５）と、その
彩度決定手段により得られた彩度信号からＵＣＲ率を決
定するＵＣＲ率決定手段（図１の６）と、前記ＵＣＲ率
と均等色空間上の前記３変数色信号から墨を含んだ４色
の画像出力信号へ変換する第２の変換手段（図１の７）
とを備える。
なる色信号から知覚的に等歩的な均等色空間上の３変数
色信号に変換する第１の変換手段（図１の１〜４）と、
前記第１の変換手段の変換出力に基づいて均等色空間上
の彩度信号を求める彩度決定手段（図１の５）と、その
彩度決定手段により得られた彩度信号からＵＣＲ率を決
定するＵＣＲ率決定手段（図１の６）と、前記ＵＣＲ率
と均等色空間上の前記３変数色信号から墨を含んだ４色
の画像出力信号へ変換する第２の変換手段（図１の７）
とを備える。
【００１８】そして、前記ＵＣＲ率決定手段は、調整パ
ラメータ（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ2）を入
力する調整パラメータ入力手段と、次式の関数（ａ）ま
たは（ｂ）によりＵＣＲ率を求める演算手段とを有す
る。
ラメータ（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ2）を入
力する調整パラメータ入力手段と、次式の関数（ａ）ま
たは（ｂ）によりＵＣＲ率を求める演算手段とを有す
る。
【００１９】（ａ） 折れ線型関数
Ｃ＊＜Ｃ＊ １の時 α＝Ａｋ１
Ｃ＊ １≦Ｃ＊＜Ｃ＊ ２の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊ １）／
（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）×（Ａｋ２−Ａｋ１）＋Ａｋ１ Ｃ＊ ２≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ２
（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）×（Ａｋ２−Ａｋ１）＋Ａｋ１ Ｃ＊ ２≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ２
【００２０】（ｂ） 単調かつ飽和型の連続関数
α＝Ａｋ２＋（Ａｋ１−Ａｋ２）×［１−ｔａｎｈ（π
／２×（Ｃ＊−ａ）／ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊ １＋Ｃ＊ ２）／２ ｂ＝（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０
／２×（Ｃ＊−ａ）／ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊ １＋Ｃ＊ ２）／２ ｂ＝（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０
【００２１】本発明の一態様によれば、上記発明におい
て、均等色空間の3変数色信号と、複数の相異なる出力
装置に対する、墨を含んだ4色の画像記録信号との関係
をそれぞれ定義する複数の変換特性情報を記憶する記憶
手段を付加し、出力装置の指定に応じて、一つの変換特
性情報が前記記憶手段からロードされることにより、前
記第２の変換手段の変換特性が設定される。
て、均等色空間の3変数色信号と、複数の相異なる出力
装置に対する、墨を含んだ4色の画像記録信号との関係
をそれぞれ定義する複数の変換特性情報を記憶する記憶
手段を付加し、出力装置の指定に応じて、一つの変換特
性情報が前記記憶手段からロードされることにより、前
記第２の変換手段の変換特性が設定される。
【００２２】
【作用】本発明においては、第１の変換手段によりカラ
ー画像入力装置やカラー画像作成装置等から出力される
複数の相異なる入力色信号を知覚的に等歩的な均等色空
間上の３変数色信号に変換する。等歩的な均等色空間上
の３変数色信号は、例えば１９７６ ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊
ｂ＊信号等がこれに相当し、この信号をもとに後述する
記録信号への変換（色修正，墨加刷，下色除去）を行う
ことによって人間の感覚に適合した処理が可能であり、
しかも画像入力装置の特性に依存しない形で処理構成を
一般化することができる。複数の種類の入力の色空間の
色信号（図２参照）に対処できるようにするために本発
明では、その入力の種類毎に、変換関係を予め定義し、
その定義された変換情報を記憶手段３に保持しておく。
変換に際しては、入力情報の種類を入力判定手段により
判別し、その判別した種類に対応する変換情報を記憶手
段から読み出して非線形変換手段に設定する。未定義な
入力色信号については入力色信号に先だって入力される
複数組の対応データをもとに変換係数を自己学習して自
動生成し、逐次増殖していく。このように構成すること
により、あらかじめ予定した複数種類の入力色信号を取
り扱うことができるばかりでなく、将来的に発生する新
規なカラー画像デバイスとの相互接続においても本発明
の色変換処理方法および装置は対応可能である。第２の
変換手段は、均等色空間上の３変数色信号から墨を含む
４色の画像記録信号に変換するものであればどのような
ものを用いても上述の利点は得られるが、彩度信号を基
に得られるＵＣＲ率を変換の入力を加えた４入力４出力
の構成とすることにより以下に述べるようなさらなる利
点をもあわせ持つことができる。
ー画像入力装置やカラー画像作成装置等から出力される
複数の相異なる入力色信号を知覚的に等歩的な均等色空
間上の３変数色信号に変換する。等歩的な均等色空間上
の３変数色信号は、例えば１９７６ ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊
ｂ＊信号等がこれに相当し、この信号をもとに後述する
記録信号への変換（色修正，墨加刷，下色除去）を行う
ことによって人間の感覚に適合した処理が可能であり、
しかも画像入力装置の特性に依存しない形で処理構成を
一般化することができる。複数の種類の入力の色空間の
色信号（図２参照）に対処できるようにするために本発
明では、その入力の種類毎に、変換関係を予め定義し、
その定義された変換情報を記憶手段３に保持しておく。
変換に際しては、入力情報の種類を入力判定手段により
判別し、その判別した種類に対応する変換情報を記憶手
段から読み出して非線形変換手段に設定する。未定義な
入力色信号については入力色信号に先だって入力される
複数組の対応データをもとに変換係数を自己学習して自
動生成し、逐次増殖していく。このように構成すること
により、あらかじめ予定した複数種類の入力色信号を取
り扱うことができるばかりでなく、将来的に発生する新
規なカラー画像デバイスとの相互接続においても本発明
の色変換処理方法および装置は対応可能である。第２の
変換手段は、均等色空間上の３変数色信号から墨を含む
４色の画像記録信号に変換するものであればどのような
ものを用いても上述の利点は得られるが、彩度信号を基
に得られるＵＣＲ率を変換の入力を加えた４入力４出力
の構成とすることにより以下に述べるようなさらなる利
点をもあわせ持つことができる。
【００２３】即ち、その第２の変換手段では、彩度決定
手段により、色度信号から定義式に従って彩度信号Ｃ＊
（例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号の場合、Ｃ＊＝（ａ＊2＋
ｂ＊2）1/2で定義される）を生成し、ＵＣＲ率決定手段
により予め調整可能に設定された関数を介してＵＣＲ率
を決定する。一般には、肌色、草の緑、空の青といった
記憶色が位置する中間彩度領域に墨が入ると画像に荒れ
が発生しやすいため、この色領域でのＵＣＲ率は０に制
限されるべきである。また、記録装置の不安定性によっ
てグレイが色づくことを防止するためにはグレイが墨一
色で再現される必要があり、ＵＣＲ率は１００％とする
ことが望ましい。従って、一般にはＵＣＲ率は彩度に対
して単調減少に設定される。
手段により、色度信号から定義式に従って彩度信号Ｃ＊
（例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号の場合、Ｃ＊＝（ａ＊2＋
ｂ＊2）1/2で定義される）を生成し、ＵＣＲ率決定手段
により予め調整可能に設定された関数を介してＵＣＲ率
を決定する。一般には、肌色、草の緑、空の青といった
記憶色が位置する中間彩度領域に墨が入ると画像に荒れ
が発生しやすいため、この色領域でのＵＣＲ率は０に制
限されるべきである。また、記録装置の不安定性によっ
てグレイが色づくことを防止するためにはグレイが墨一
色で再現される必要があり、ＵＣＲ率は１００％とする
ことが望ましい。従って、一般にはＵＣＲ率は彩度に対
して単調減少に設定される。
【００２４】また、ＵＣＲ率は入力画像の種類によって
も変化させる必要がある。例えば、入力画像が静物で精
細な画像の場合、ＵＣＲ率を全体に多く設定することで
質感を高めることができる。一方、ポートレートのよう
に人物を中心とする画像の場合、ＵＣＲ率は少なくして
荒れを押さえる再現が重要となる。従って、ＵＣＲ率の
決定関数は画一的に設定されるものでなく、調整可能に
しておくことが必要となる。この際、調整が簡便に行え
るよう調整パラメータは制限される。
も変化させる必要がある。例えば、入力画像が静物で精
細な画像の場合、ＵＣＲ率を全体に多く設定することで
質感を高めることができる。一方、ポートレートのよう
に人物を中心とする画像の場合、ＵＣＲ率は少なくして
荒れを押さえる再現が重要となる。従って、ＵＣＲ率の
決定関数は画一的に設定されるものでなく、調整可能に
しておくことが必要となる。この際、調整が簡便に行え
るよう調整パラメータは制限される。
【００２５】次に、第２の変換部ではＵＣＲ率と標準色
信号（例えばＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号）から４色、シ
アン、マジェンタ、イエロー、ブラックの画像出力信号
が決定される。この演算は４入力−４出力での演算とな
り、４色出力信号は一意に決定される。これにより、入
力色に対して墨を含む４色の出力信号は測色的な忠実再
現を満足するものとなり、３色出力信号を決定した後に
墨加刷，下色除去を行う従来方法および装置のようにそ
の配分によって忠実再現が崩れてしまうという欠点を除
去する。また、本方法および装置では４色出力信号を並
列に演算可能であり、記録装置側が４色信号を並列に記
録するタンデム方式（現在、インクジェット、電子写真
記録方式で発表されている）であっても適用可能であ
る。
信号（例えばＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号）から４色、シ
アン、マジェンタ、イエロー、ブラックの画像出力信号
が決定される。この演算は４入力−４出力での演算とな
り、４色出力信号は一意に決定される。これにより、入
力色に対して墨を含む４色の出力信号は測色的な忠実再
現を満足するものとなり、３色出力信号を決定した後に
墨加刷，下色除去を行う従来方法および装置のようにそ
の配分によって忠実再現が崩れてしまうという欠点を除
去する。また、本方法および装置では４色出力信号を並
列に演算可能であり、記録装置側が４色信号を並列に記
録するタンデム方式（現在、インクジェット、電子写真
記録方式で発表されている）であっても適用可能であ
る。
【００２６】以上要するに、本発明では複数の相異なる
入力色信号に対応した色変換処理が可能となり、特に、
色座標系との対応が未定義な入力色信号に対しても自己
学習にて対応可能に構成されているため、現在および将
来にわたり、幅広い技術分野で実用化される種々のカラ
ー画像デバイスとの相互接続が可能となり、種々のカラ
ー画像デバイスが要求する所望の色再現を実現できる。
また、本発明では記録装置の特性を考慮した画質向上
（質感向上、グレイ再現安定化、記憶色の粒状感低減、
など）をも考慮したＵＣＲ調整をおこなうため、色再現
の忠実性を保証するのみならず、出力画像の品質自体を
高める効果を発揮する。また、知覚的に等歩的な均等色
空間上の３変数色信号を介在させることにより、一連の
処理がすべてデバイス・インデペンデントに構成され、
かつ、人間の感性にマッチした知覚的に等歩度な輝度・
色度分離信号のもとに実行されることから、本発明は画
像記録方法および装置に依存することなく適用可能であ
り、かつ、必要な調整は人間の感性と良く一致した形で
実現される。
入力色信号に対応した色変換処理が可能となり、特に、
色座標系との対応が未定義な入力色信号に対しても自己
学習にて対応可能に構成されているため、現在および将
来にわたり、幅広い技術分野で実用化される種々のカラ
ー画像デバイスとの相互接続が可能となり、種々のカラ
ー画像デバイスが要求する所望の色再現を実現できる。
また、本発明では記録装置の特性を考慮した画質向上
（質感向上、グレイ再現安定化、記憶色の粒状感低減、
など）をも考慮したＵＣＲ調整をおこなうため、色再現
の忠実性を保証するのみならず、出力画像の品質自体を
高める効果を発揮する。また、知覚的に等歩的な均等色
空間上の３変数色信号を介在させることにより、一連の
処理がすべてデバイス・インデペンデントに構成され、
かつ、人間の感性にマッチした知覚的に等歩度な輝度・
色度分離信号のもとに実行されることから、本発明は画
像記録方法および装置に依存することなく適用可能であ
り、かつ、必要な調整は人間の感性と良く一致した形で
実現される。
【００２７】
【実施例】以下、図面を参照しながら実施例に基づいて
本発明の特徴を具体的に説明する。図１は本発明を実施
するためのカラー画像処理装置の一例を示すものであ
る。入力画像信号は図２に示すようなカラーワークステ
ーション、パソコンのアプリケーションを想定する。そ
の時、入力信号は、４入力までのカラー画像信号（Ｄ1
〜Ｄ4）、カラーデータの種類（Ｄflg）、およびデバイ
ス・インデペンデントな信号との間の対応関係を示す参
照データ（Ｔdat）からなり、４入力までのカラー画像
信号（Ｄ1〜Ｄ4）に先だって、カラーデータの種類（Ｄ
flg）、およびデバイス・インデペンデントな信号との
間の対応関係を示す参照データ（Ｔdat）が本発明の入
力判定手段１に入力される。入力判定手段１はカラーデ
ータの種類（Ｄflg）を予め設定された入力信号リスト
と照合し、合致する番号が見つかった場合は、合致する
番号をアドレスとする重みメモリ３の内容を非線形変換
回路４にセットする。合致する番号が見つからなかった
場合は、参照データ（Ｔdat）を学習回路２に入力し、
後述する非線形変換のための重み係数を学習し、重みメ
モリ３にカラーデータの種類（Ｄflg）、重み係数を新
たに登録すると同時に、その重みを非線形変換回路４に
セットする。
本発明の特徴を具体的に説明する。図１は本発明を実施
するためのカラー画像処理装置の一例を示すものであ
る。入力画像信号は図２に示すようなカラーワークステ
ーション、パソコンのアプリケーションを想定する。そ
の時、入力信号は、４入力までのカラー画像信号（Ｄ1
〜Ｄ4）、カラーデータの種類（Ｄflg）、およびデバイ
ス・インデペンデントな信号との間の対応関係を示す参
照データ（Ｔdat）からなり、４入力までのカラー画像
信号（Ｄ1〜Ｄ4）に先だって、カラーデータの種類（Ｄ
flg）、およびデバイス・インデペンデントな信号との
間の対応関係を示す参照データ（Ｔdat）が本発明の入
力判定手段１に入力される。入力判定手段１はカラーデ
ータの種類（Ｄflg）を予め設定された入力信号リスト
と照合し、合致する番号が見つかった場合は、合致する
番号をアドレスとする重みメモリ３の内容を非線形変換
回路４にセットする。合致する番号が見つからなかった
場合は、参照データ（Ｔdat）を学習回路２に入力し、
後述する非線形変換のための重み係数を学習し、重みメ
モリ３にカラーデータの種類（Ｄflg）、重み係数を新
たに登録すると同時に、その重みを非線形変換回路４に
セットする。
【００２８】非線形変換回路４は４入力までのカラー画
像信号（Ｄ1〜Ｄ4）を知覚的に等歩度な輝度・色度分離
信号に変換する。具体的には１９７６ ＣＩＥ Ｌ＊ａ
＊ｂ＊信号がこれに相当し、本実施例ではＬ＊ａ＊ｂ＊
信号を非線形変換回路４の出力信号として用いる。非線
形変換回路４から出力される｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号
のうち、｛ａ＊，ｂ＊｝信号は彩度決定手段５に入力さ
れ、定義式に基づく演算 Ｃ＊＝（ａ＊2＋ｂ＊2）1/2 （１） により、彩度信号Ｃ＊が出力される。
像信号（Ｄ1〜Ｄ4）を知覚的に等歩度な輝度・色度分離
信号に変換する。具体的には１９７６ ＣＩＥ Ｌ＊ａ
＊ｂ＊信号がこれに相当し、本実施例ではＬ＊ａ＊ｂ＊
信号を非線形変換回路４の出力信号として用いる。非線
形変換回路４から出力される｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号
のうち、｛ａ＊，ｂ＊｝信号は彩度決定手段５に入力さ
れ、定義式に基づく演算 Ｃ＊＝（ａ＊2＋ｂ＊2）1/2 （１） により、彩度信号Ｃ＊が出力される。
【００２９】彩度信号Ｃ＊はＵＣＲ率関数演算手段６に
入力され、外部から供給されるパラメータ群との演算に
よってＵＣＲ率αが決定される。図３にパラメータ群の
構成を示す。パラメータはＣ＊−α座標系において、
（Ｃ＊1，Ａｋ1）、（Ｃ＊2，Ａｋ2）の２点で与えられ
る。一般にＡｋ1＞Ａｋ2であり、グレイを墨一色で再現
するためにはＡｋ1＝１とするのが望ましい。Ｃ＊1は入
力信号でのグレイ読みとり精度を考慮して設定され、特
に画像中の黒細線を｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝への変換を行
ったときのＣ＊誤差から決定される。Ｃ＊2は墨の使用
を制限するためのパラメータであり、人肌を代表とする
記憶色の彩度分布を考慮して決定される。これは、人肌
の再現に墨が使用され、粒状感が発生することを防止す
るものである。従って、Ａｋ2はＡｋ2＝０とするのが望
ましい。このような観点から本実施例では、デフォルト
のパラメータとして Ｃ＊1＝１０ Ａｋ1＝１ Ｃ＊2＝３０ Ａｋ2＝０ （２） を設定した。このように、本実施例におけるＵＣＲ調整
パラメータは２組の座標点のみで決定されるため、その
座標点を０≦Ａｋ≦１、０≦Ｃ＊の範囲で独立に調整す
るのみで簡便に調整可能である。一般には、濃度 ／
色調整、シャープネス調整などの調整機構と連動して使
用され、特に、原稿の種類に応じた再現画像の質感調整
に効果的である。
入力され、外部から供給されるパラメータ群との演算に
よってＵＣＲ率αが決定される。図３にパラメータ群の
構成を示す。パラメータはＣ＊−α座標系において、
（Ｃ＊1，Ａｋ1）、（Ｃ＊2，Ａｋ2）の２点で与えられ
る。一般にＡｋ1＞Ａｋ2であり、グレイを墨一色で再現
するためにはＡｋ1＝１とするのが望ましい。Ｃ＊1は入
力信号でのグレイ読みとり精度を考慮して設定され、特
に画像中の黒細線を｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝への変換を行
ったときのＣ＊誤差から決定される。Ｃ＊2は墨の使用
を制限するためのパラメータであり、人肌を代表とする
記憶色の彩度分布を考慮して決定される。これは、人肌
の再現に墨が使用され、粒状感が発生することを防止す
るものである。従って、Ａｋ2はＡｋ2＝０とするのが望
ましい。このような観点から本実施例では、デフォルト
のパラメータとして Ｃ＊1＝１０ Ａｋ1＝１ Ｃ＊2＝３０ Ａｋ2＝０ （２） を設定した。このように、本実施例におけるＵＣＲ調整
パラメータは２組の座標点のみで決定されるため、その
座標点を０≦Ａｋ≦１、０≦Ｃ＊の範囲で独立に調整す
るのみで簡便に調整可能である。一般には、濃度 ／
色調整、シャープネス調整などの調整機構と連動して使
用され、特に、原稿の種類に応じた再現画像の質感調整
に効果的である。
【００３０】関数型としては２種類の方式が考えられ
る。第１の方式は図３に示すような折線型の関数型であ
る。このとき、調整パラメータ（Ｃ＊1，Ａｋ1）、（Ｃ
＊2，Ａｋ2）を用いてＵＣＲ率αは、 Ｃ＊＜Ｃ＊1の時 α＝Ａｋ1 Ｃ＊1≦Ｃ＊＜Ｃ＊2の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊1）／（Ｃ＊2−Ｃ＊1）×（Ａｋ2−Ａｋ1）＋Ａｋ1 Ｃ＊2≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ2 （３） となる。第２の方式は図４の実線で示すように単調かつ
飽和型の連続関数を用いる方式である。このとき、調整
パラメータ（Ｃ＊1，Ａｋ1）、（Ｃ＊2，Ａｋ2）を用い
てＵＣＲ率αは、 α＝Ａｋ2＋（Ａｋ1−Ａｋ2）×［１−ｔａｎｈ（π／２×（Ｃ＊−ａ）／ ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊1＋Ｃ＊2）／２ ｂ＝（Ｃ＊2−Ｃ＊1）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０ （４） となる。一般に、どちらの関数型が望ましいかは次工程
の非線形変換回路７の構成に依存する。第１の方式は通
常ダイレクトルックアップテーブル方式と呼ばれる色変
換回路に向いている。それは、ダイレクトルックアップ
テーブル方式が色空間内の代表点についてその変換出力
を予めテーブル形式で保持し、任意入力に対して近傍代
表点の線形補間演算により出力値を決定する、色空間内
での折線近似型変換であるためである。第２の方式は後
述する本発明の非線形変換回路７に向いている。それ
は、後述する非線形変換回路が連続でかつ微分連続性を
有する変換素子の組合せによって表現されるためであ
り、その場合にはＵＣＲ率も連続でかつ微分連続性を有
する形で定義する方が望ましい。以上のような理由か
ら、本実施例では式（４）をＵＣＲ率関数演算手段６と
して用いたが、本発明は必ずしもこの関数型に制約され
るものではなく、任意の関数型は適用可能である。
る。第１の方式は図３に示すような折線型の関数型であ
る。このとき、調整パラメータ（Ｃ＊1，Ａｋ1）、（Ｃ
＊2，Ａｋ2）を用いてＵＣＲ率αは、 Ｃ＊＜Ｃ＊1の時 α＝Ａｋ1 Ｃ＊1≦Ｃ＊＜Ｃ＊2の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊1）／（Ｃ＊2−Ｃ＊1）×（Ａｋ2−Ａｋ1）＋Ａｋ1 Ｃ＊2≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ2 （３） となる。第２の方式は図４の実線で示すように単調かつ
飽和型の連続関数を用いる方式である。このとき、調整
パラメータ（Ｃ＊1，Ａｋ1）、（Ｃ＊2，Ａｋ2）を用い
てＵＣＲ率αは、 α＝Ａｋ2＋（Ａｋ1−Ａｋ2）×［１−ｔａｎｈ（π／２×（Ｃ＊−ａ）／ ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊1＋Ｃ＊2）／２ ｂ＝（Ｃ＊2−Ｃ＊1）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０ （４） となる。一般に、どちらの関数型が望ましいかは次工程
の非線形変換回路７の構成に依存する。第１の方式は通
常ダイレクトルックアップテーブル方式と呼ばれる色変
換回路に向いている。それは、ダイレクトルックアップ
テーブル方式が色空間内の代表点についてその変換出力
を予めテーブル形式で保持し、任意入力に対して近傍代
表点の線形補間演算により出力値を決定する、色空間内
での折線近似型変換であるためである。第２の方式は後
述する本発明の非線形変換回路７に向いている。それ
は、後述する非線形変換回路が連続でかつ微分連続性を
有する変換素子の組合せによって表現されるためであ
り、その場合にはＵＣＲ率も連続でかつ微分連続性を有
する形で定義する方が望ましい。以上のような理由か
ら、本実施例では式（４）をＵＣＲ率関数演算手段６と
して用いたが、本発明は必ずしもこの関数型に制約され
るものではなく、任意の関数型は適用可能である。
【００３１】式（４）で表されるＵＣＲ率関数演算手段
６から出力されるＵＣＲ率αと、非線形変換回路４から
出力される｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号は非線形変換回路
７に入力され、シアン、マジェンタ、イエロー、ブラッ
ク４色の出力色信号に変換される。その際、この変換は
４入力−４出力の変換であり一意に変換される。以上の
工程により、様々な色定義の異なる画像入力信号はその
測色的再現を保存しながら記録系の４色出力信号へと変
換される。また、この過程で墨信号は出力画像の品質を
最も高めるように制御される。
６から出力されるＵＣＲ率αと、非線形変換回路４から
出力される｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号は非線形変換回路
７に入力され、シアン、マジェンタ、イエロー、ブラッ
ク４色の出力色信号に変換される。その際、この変換は
４入力−４出力の変換であり一意に変換される。以上の
工程により、様々な色定義の異なる画像入力信号はその
測色的再現を保存しながら記録系の４色出力信号へと変
換される。また、この過程で墨信号は出力画像の品質を
最も高めるように制御される。
【００３２】以下では、本発明の実施例に用いる非線形
変換回路４，７の構成についてさらに詳しく述べる。非
線形変換回路４，７は基本的には同一の構成を取りえる
ので、説明では同一のものとして扱うが本発明はそれに
限定されるものではない。なお、ここで例示する非線形
変換回路は、本出願人が先に別途出願した特願平５−８
５１５７号「非線形演算ユニットおよびそれによる情報
処理装置」において開示した技術によるものである。非
線形変換回路４，７は図５に示す非線形演算ユニットを
複数個、互いに結合して構成される。図５に示す非線形
演算ユニットは、１つ以上の入力があり、その各入力
（ｕj）に非線形の関数（ｇ（ｕj））の演算を施す非線
形演算手段（５１ａ〜５１ｎ）と、それらの非線形演算
手段の演算の結果得られた各々の関数値に対し、それぞ
れ重み値（ｗji）を乗ずる乗算手段５２ａ〜５２ｎと、
その各々の乗算手段により得られた結果の和を求め、さ
らに閾値を加算する加算手段５３とを備える。なお、閾
値（ιi）を０として、そのための加算部を省略しても
よい。このとき、非線形演算ユニットの出力（ｕi）は ｕi＝Σj｛ｗji・ｇ（ｕj）｝＋ιi （５） で表される。通常、神経回路網理論において、各々の神
経ｉの出力ｘiは、神経ｉの内部電位ｕiに対して、 ｘi＝ｇ（ｕi） （６） であり、神経ｉの内部電位ｕiは、神経ｊの出力ｘj、神
経ｊから神経ｉへの結合の強さｗji、神経細胞ｉの閾値
ιiを用いて、 ｕi＝Σj｛ｗji・ｘj｝＋ιi （７） で表現される。したがって、従来の神経回路網の細胞を
模擬する回路構成は、式（６）、式（７）を計算するも
のであり、入力ｘjと重み値ｗjiとの乗算部、乗算結果
の総和を求める加算部、および加算部出力に対して非線
形演算ｇ（ｕi）を施し、出力を得るものである。本実
施例の非線形変換回路４，７は非線形演算ユニット自体
は従来の神経回路網の細胞を模擬する回路構成と異なる
ものでありながら、複数個、互いに結合してネットワー
クとして構成するとき、神経回路網全体の動作と同等の
動作を行うものである。このような本発明の非線形演算
ユニットの構成はディジタル回路、アナログ回路ともに
実現可能であるが、特にアナログ回路で実現する場合
に、従来の神経回路網の細胞を模擬する回路構成に比べ
て回路を簡素化し、更に、温度変化や回路に起因する誤
差を改善し、さらには処理を高速化できるという利点を
有する。従って、本実施例では、アナログ回路で非線形
演算ユニットを実現する場合について述べる。
変換回路４，７の構成についてさらに詳しく述べる。非
線形変換回路４，７は基本的には同一の構成を取りえる
ので、説明では同一のものとして扱うが本発明はそれに
限定されるものではない。なお、ここで例示する非線形
変換回路は、本出願人が先に別途出願した特願平５−８
５１５７号「非線形演算ユニットおよびそれによる情報
処理装置」において開示した技術によるものである。非
線形変換回路４，７は図５に示す非線形演算ユニットを
複数個、互いに結合して構成される。図５に示す非線形
演算ユニットは、１つ以上の入力があり、その各入力
（ｕj）に非線形の関数（ｇ（ｕj））の演算を施す非線
形演算手段（５１ａ〜５１ｎ）と、それらの非線形演算
手段の演算の結果得られた各々の関数値に対し、それぞ
れ重み値（ｗji）を乗ずる乗算手段５２ａ〜５２ｎと、
その各々の乗算手段により得られた結果の和を求め、さ
らに閾値を加算する加算手段５３とを備える。なお、閾
値（ιi）を０として、そのための加算部を省略しても
よい。このとき、非線形演算ユニットの出力（ｕi）は ｕi＝Σj｛ｗji・ｇ（ｕj）｝＋ιi （５） で表される。通常、神経回路網理論において、各々の神
経ｉの出力ｘiは、神経ｉの内部電位ｕiに対して、 ｘi＝ｇ（ｕi） （６） であり、神経ｉの内部電位ｕiは、神経ｊの出力ｘj、神
経ｊから神経ｉへの結合の強さｗji、神経細胞ｉの閾値
ιiを用いて、 ｕi＝Σj｛ｗji・ｘj｝＋ιi （７） で表現される。したがって、従来の神経回路網の細胞を
模擬する回路構成は、式（６）、式（７）を計算するも
のであり、入力ｘjと重み値ｗjiとの乗算部、乗算結果
の総和を求める加算部、および加算部出力に対して非線
形演算ｇ（ｕi）を施し、出力を得るものである。本実
施例の非線形変換回路４，７は非線形演算ユニット自体
は従来の神経回路網の細胞を模擬する回路構成と異なる
ものでありながら、複数個、互いに結合してネットワー
クとして構成するとき、神経回路網全体の動作と同等の
動作を行うものである。このような本発明の非線形演算
ユニットの構成はディジタル回路、アナログ回路ともに
実現可能であるが、特にアナログ回路で実現する場合
に、従来の神経回路網の細胞を模擬する回路構成に比べ
て回路を簡素化し、更に、温度変化や回路に起因する誤
差を改善し、さらには処理を高速化できるという利点を
有する。従って、本実施例では、アナログ回路で非線形
演算ユニットを実現する場合について述べる。
【００３３】以下、本実施例の非線形変換回路４，７に
おける非線形演算ユニットをアナログ・バイポーラトラ
ンジスタ回路で実現する場合を詳述する。その際のアナ
ログ回路は互いに第１端子（エミッタ）を結合した１対
のバイポーラトランジスタによる差動増幅回路によって
構成され、各差動増幅回路を構成する１対の３端子増幅
素子の第２端子（ベース）間に入力に比例した電圧差を
供給し、第１端子（エミッタ）に適宜、乗算のための重
み値に比例した電流を供給することにより、第３端子
（コレクタ）間に回路の電流差として出力を得る構成の
ものである。
おける非線形演算ユニットをアナログ・バイポーラトラ
ンジスタ回路で実現する場合を詳述する。その際のアナ
ログ回路は互いに第１端子（エミッタ）を結合した１対
のバイポーラトランジスタによる差動増幅回路によって
構成され、各差動増幅回路を構成する１対の３端子増幅
素子の第２端子（ベース）間に入力に比例した電圧差を
供給し、第１端子（エミッタ）に適宜、乗算のための重
み値に比例した電流を供給することにより、第３端子
（コレクタ）間に回路の電流差として出力を得る構成の
ものである。
【００３４】具体例として、バイポーラトランジスタを
用いた場合を図６に示す。各トランジスタのコレクタ電
流ＩC1とＩC2の差ＩC1−ＩC2は ＩC1−ＩC2＝ＩE・ｔａｎｈ｛（ＶB1−ＶB2）／２ＶT｝ （８） で表される。すなわち、この回路は、入力電圧差ＶB1−
ＶB2にロジスチック関数ｔａｎｈを施し、その関数値に
重み値ＩEを乗じた値に比例する出力電流差ＩC1−ＩC2
を得ている。この特性は、前述の、各入力に非線形関数
を施し、適当な重み値と乗算する機能を有する。
用いた場合を図６に示す。各トランジスタのコレクタ電
流ＩC1とＩC2の差ＩC1−ＩC2は ＩC1−ＩC2＝ＩE・ｔａｎｈ｛（ＶB1−ＶB2）／２ＶT｝ （８） で表される。すなわち、この回路は、入力電圧差ＶB1−
ＶB2にロジスチック関数ｔａｎｈを施し、その関数値に
重み値ＩEを乗じた値に比例する出力電流差ＩC1−ＩC2
を得ている。この特性は、前述の、各入力に非線形関数
を施し、適当な重み値と乗算する機能を有する。
【００３５】正負の符号を考慮する場合は、図６を基本
構成要素として非線形演算ユニットの構成は図７の如く
なる。要素−１の素子１と素子２の３端子増幅素子の第
１端子（エミッタ）を結合し、要素−２の素子１と素子
２の３端子増幅素子の第１端子（エミッタ）を結合し、
差動増幅回路（要素−１、要素−２）を形成する。次
に、要素−１の素子１と要素−２の素子２の３端子増幅
素子の第２端子（ベ−ス）を結合し、入力ＶIN1とす
る。また、要素−１の素子２と要素−２の素子１の３端
子増幅素子の第２端子（ベース）を結合し、入力ＶIN2
とする。さらに、要素−１の素子１と要素−２の素子１
の３端子増幅素子の第３端子（コレクタ）を接続し、第
１の出力端子ＩOUT1と、要素−１の素子２と要素−２の
素子２の３端子増幅素子の第３端子（コレクタ）を接続
し、第２の出力端子ＩOUT2とする。以上により、入力に
比例する電圧ＶIN1、ＶIN2と、重み値に比例する電流差
ＩE1−ＩE2を供給することにより、入力に有界で単調な
関数を施し、正負のいずれの値との乗算に比例した出力
電流差ＩOUT1−ＩOUT2を得ることができる。その際、出
力電流差ＩOUT1−ＩOUT2は ＩOUT1−ＩOUT2＝（ＩE1−ＩE2）・ｔａｎｈ｛（ＶIN1−ＶIN2）／２ＶT｝ （９） で表される。
構成要素として非線形演算ユニットの構成は図７の如く
なる。要素−１の素子１と素子２の３端子増幅素子の第
１端子（エミッタ）を結合し、要素−２の素子１と素子
２の３端子増幅素子の第１端子（エミッタ）を結合し、
差動増幅回路（要素−１、要素−２）を形成する。次
に、要素−１の素子１と要素−２の素子２の３端子増幅
素子の第２端子（ベ−ス）を結合し、入力ＶIN1とす
る。また、要素−１の素子２と要素−２の素子１の３端
子増幅素子の第２端子（ベース）を結合し、入力ＶIN2
とする。さらに、要素−１の素子１と要素−２の素子１
の３端子増幅素子の第３端子（コレクタ）を接続し、第
１の出力端子ＩOUT1と、要素−１の素子２と要素−２の
素子２の３端子増幅素子の第３端子（コレクタ）を接続
し、第２の出力端子ＩOUT2とする。以上により、入力に
比例する電圧ＶIN1、ＶIN2と、重み値に比例する電流差
ＩE1−ＩE2を供給することにより、入力に有界で単調な
関数を施し、正負のいずれの値との乗算に比例した出力
電流差ＩOUT1−ＩOUT2を得ることができる。その際、出
力電流差ＩOUT1−ＩOUT2は ＩOUT1−ＩOUT2＝（ＩE1−ＩE2）・ｔａｎｈ｛（ＶIN1−ＶIN2）／２ＶT｝ （９） で表される。
【００３６】以上、バイポーラトランジスタによる回路
構成で、本発明の非線形変換回路４，７における非線形
演算ユニットの構成例を説明したが、一般に平衡変調器
として動作する電界効果トランジスタ、リモートカット
オフ特性をもつ電子管および、バリアブルミュー特性を
もつ電子管など、非線形特性をもつ３端子以上の増幅素
子によっても、単調で有界な関数と乗算を含む特性が得
られる。
構成で、本発明の非線形変換回路４，７における非線形
演算ユニットの構成例を説明したが、一般に平衡変調器
として動作する電界効果トランジスタ、リモートカット
オフ特性をもつ電子管および、バリアブルミュー特性を
もつ電子管など、非線形特性をもつ３端子以上の増幅素
子によっても、単調で有界な関数と乗算を含む特性が得
られる。
【００３７】上記、非線形演算ユニットをネットワーク
状に配置し、非線形変換回路４，７の中枢変換部の実施
例を示すのが図８および図９である。このネットワーク
の入力は非線形変換回路４の場合、ワークステーション
等から送信されるカラー画像信号をディジタル−アナロ
グ変換した信号である。また、非線形変換回路７の場
合、ＵＣＲ率関数演算手段６から出力されるＵＣＲ率α
と｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号を、ディジタル−アナログ
変換した信号である。出力は、非線形変換回路４の場
合、｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号であり、残りの１出力は
ダミー信号となる。非線形変換回路７の場合の出力信号
はシアン、マジェンタ、イエロー、ブラック４色のアナ
ログ色信号である。ネットワークの構成は中間層２層
で、中間細胞数は各層４素子である。図８はその構成を
示し、要素８１は図７で説明した非線形演算ユニット
を、要素８２は各ユニット間の接続を示す。図９は図８
を実現する回路の例で、要素９１は図７で説明した非線
形演算ユニットを表し、要素９２は図１０に示す電流差
／電圧変換回路であり、要素９３は図１１に示す閾値回
路である。本ネットワークはあらかじめ非線形演算ユニ
ットの重み値と閾値を後述する方法で最適化することに
より、全体で非線形でかつ連続な所望の入出力変換を行
うことができる。
状に配置し、非線形変換回路４，７の中枢変換部の実施
例を示すのが図８および図９である。このネットワーク
の入力は非線形変換回路４の場合、ワークステーション
等から送信されるカラー画像信号をディジタル−アナロ
グ変換した信号である。また、非線形変換回路７の場
合、ＵＣＲ率関数演算手段６から出力されるＵＣＲ率α
と｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号を、ディジタル−アナログ
変換した信号である。出力は、非線形変換回路４の場
合、｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号であり、残りの１出力は
ダミー信号となる。非線形変換回路７の場合の出力信号
はシアン、マジェンタ、イエロー、ブラック４色のアナ
ログ色信号である。ネットワークの構成は中間層２層
で、中間細胞数は各層４素子である。図８はその構成を
示し、要素８１は図７で説明した非線形演算ユニット
を、要素８２は各ユニット間の接続を示す。図９は図８
を実現する回路の例で、要素９１は図７で説明した非線
形演算ユニットを表し、要素９２は図１０に示す電流差
／電圧変換回路であり、要素９３は図１１に示す閾値回
路である。本ネットワークはあらかじめ非線形演算ユニ
ットの重み値と閾値を後述する方法で最適化することに
より、全体で非線形でかつ連続な所望の入出力変換を行
うことができる。
【００３８】この際、本発明の非線形変換回路４，７の
中枢変換部は、前述のような単純な非線形演算ユニット
の結合で構成されるため、高速に処理することが可能で
あるとともに、複数の並列出力処理を小規模の回路構成
で実現できる。また、従来のマトリクス型色変換方式に
比べると、パラメータの自由度の点で飛躍的に変換精度
が向上する。また、ダイレクトルックアップテーブル方
式と呼ばれる、色空間内の代表点についてその変換出力
を予めテーブル形式で保持し、任意入力に対して近傍代
表点の線形補間演算により出力値を決定する、色空間内
での折線近似型変換と比較すると、回路構成が簡便であ
るとともに、入出力変換に連続性と微分連続性が保証さ
れる点が優れる。
中枢変換部は、前述のような単純な非線形演算ユニット
の結合で構成されるため、高速に処理することが可能で
あるとともに、複数の並列出力処理を小規模の回路構成
で実現できる。また、従来のマトリクス型色変換方式に
比べると、パラメータの自由度の点で飛躍的に変換精度
が向上する。また、ダイレクトルックアップテーブル方
式と呼ばれる、色空間内の代表点についてその変換出力
を予めテーブル形式で保持し、任意入力に対して近傍代
表点の線形補間演算により出力値を決定する、色空間内
での折線近似型変換と比較すると、回路構成が簡便であ
るとともに、入出力変換に連続性と微分連続性が保証さ
れる点が優れる。
【００３９】このような入出力変換部を非線形変換回路
４，７の中枢変換部として、非線形変換回路４，７全体
は各々図１２および図１３のように、構成される。非線
形変換回路４，７は前述した非線形ネットワーク１２
２、１３２（図８）を中心に、その前段にＤ／Ａ変換−
非線形レンジ変換部１２１、１３２と、その後段にＡ／
Ｄ変換−非線形レンジ変換部１２３、１３３とを備え、
非線形変換回路４では｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号を出力
し、非線形変換回路７では記録装置に対する４色記録信
号を供給する。ただし、後段のＡ／Ｄ変換−非線形レン
ジ変換部１３３は、記録装置がレーザーなどのアナログ
パルス幅変調手段を備える場合には必ずしも必要なく、
省略することも可能である。
４，７の中枢変換部として、非線形変換回路４，７全体
は各々図１２および図１３のように、構成される。非線
形変換回路４，７は前述した非線形ネットワーク１２
２、１３２（図８）を中心に、その前段にＤ／Ａ変換−
非線形レンジ変換部１２１、１３２と、その後段にＡ／
Ｄ変換−非線形レンジ変換部１２３、１３３とを備え、
非線形変換回路４では｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝信号を出力
し、非線形変換回路７では記録装置に対する４色記録信
号を供給する。ただし、後段のＡ／Ｄ変換−非線形レン
ジ変換部１３３は、記録装置がレーザーなどのアナログ
パルス幅変調手段を備える場合には必ずしも必要なく、
省略することも可能である。
【００４０】次に、非線形変換回路４，７の重み値と閾
値の設定方法について述べる。非線形変換回路４におけ
る重み値の設定方法と非線形変換回路７における方法と
は、基本的に同一手段を用いることができる。最適化手
段としては、一般に、神経回路網理論で知られるバック
プロパゲーション法などが用いうる。バックプロパゲー
ション法においては、あらかじめ、入力に対する所望の
出力を教師信号として与え、実際の出力と教師信号の差
を関数変換したものをエネルギーとし、所定の出力セッ
トにおいてエネルギーが減少し、エネルギーが０もしく
は飽和するまで、重み値と閾値の変更を行う。このエネ
ルギーは各重み値と閾値の関数となっており、その変換
過程の各工程は全て、連続な関数と乗算、加算により構
成されるため、各重み値と閾値を変数としてエネルギー
関数を微分することができる。この微分関数を用いて、
各重み値と閾値をエネルギー関数が減少するように変更
していくことにより、エネルギー関数を減少させること
ができる。
値の設定方法について述べる。非線形変換回路４におけ
る重み値の設定方法と非線形変換回路７における方法と
は、基本的に同一手段を用いることができる。最適化手
段としては、一般に、神経回路網理論で知られるバック
プロパゲーション法などが用いうる。バックプロパゲー
ション法においては、あらかじめ、入力に対する所望の
出力を教師信号として与え、実際の出力と教師信号の差
を関数変換したものをエネルギーとし、所定の出力セッ
トにおいてエネルギーが減少し、エネルギーが０もしく
は飽和するまで、重み値と閾値の変更を行う。このエネ
ルギーは各重み値と閾値の関数となっており、その変換
過程の各工程は全て、連続な関数と乗算、加算により構
成されるため、各重み値と閾値を変数としてエネルギー
関数を微分することができる。この微分関数を用いて、
各重み値と閾値をエネルギー関数が減少するように変更
していくことにより、エネルギー関数を減少させること
ができる。
【００４１】以上の手法を用いて、非線形変換回路７で
の｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝からＣＭＹＫへの変換のための
重み値と閾値設定方法を説明し、次に非線形変換回路４
での入力色ｖｓ｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝変換の重み値と閾
値設定方法を述べる。以下、図１４を参照しながら、本
実施例における非線形変換回路７での最適化の手順を述
べる。Ｓｔｅｐ．１ Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＫとＬ＊ａ＊ｂ＊の変換
対を作成する。対象とする記録装置に既知の４色記録色
信号（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を供給し、実際にカラープリン
トサンプルを得て、市販の色彩計、ないしは本発明にお
ける入力装置のうち、Ｌ＊ａ＊ｂ＊との対応が既知のも
ので測色し、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号を得る。この対を記録装
置の非線形性を考慮した形でＮ組（たとえば、Ｎ＝Ｐ4
組）を作成する。Ｓｔｅｐ．２ Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊の変換
をエネルギー関数をＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊ ΔＥとして
学習する。Ｓｔｅｐ．１で得られたＮ組の変換対の内、
Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋを入力、Ｌ＊ａ＊ｂ＊測色値を出力教師
信号として、バックプロパゲーション法により学習す
る。この際、エネルギー関数ＥとしてはＣＩＥ Ｌ＊ａ
＊ｂ＊ ΔＥを用いて、 Ｅ＝Σ｛（Ｌ＊−Ｌ＊’）2＋（ａ＊−ａ＊’）2＋（ｂ＊ −ｂ＊’）2｝1 /2 （１０） により、定義する。ここで、Ｌ＊’、ａ＊’、ｂ＊’は
予測出力値すなわち非線形である。Ｓｔｅｐ．３ Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＫとＬ＊ａ＊ｂ＊の変換
対のサブセットを用いて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊→Ｋｍａｘを学
習する。Ｓｔｅｐ．１で得られたＣ，Ｍ，Ｙ，ＫとＬ＊
ａ＊ｂ＊の変換対のうち、Ｃ，Ｍ，Ｙの少なくとも１つ
が０であるもののみ抽出し、サブセットとする。そのサ
ブセットにおいて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊を入力、Ｋ信号を出力
教師信号として、バックプロパゲーション法により学習
を行う。このサブセットにおけるＫ信号はすべて、ＵＣ
Ｒ率１００％で再現するときの信号となっていることか
ら、この変換は与えられたＬ＊ａ＊ｂ＊信号を測色的に
保存しながら、設定可能なＫ信号の最大値Ｋｍａｘを得
ることになる。この際、エネルギー関数Ｅとしては、Ｋ
ｍａｘ’を予測出力値とすると、 Ｅ＝Σ｛（Ｋ−Ｋｍａｘ’）2｝1/2 （１１） 若しくは、Ｓｔｅｐ．２により Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋｍａｘ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊と、Ｃ，Ｍ，Ｙ，
Ｋｍａｘ’→Ｌ＊ａ＊ｂ＊’を求め、色差空間上の距離 Ｅ＝Σ｛Ｌ＊−Ｌ＊’）2＋（ａ＊−ａ＊’）2＋（ｂ＊−ｂ＊’）2｝1/2 （１２） により、定義する。Ｓｔｅｐ．４ Ｓｔｅｐ．３のＫｍａｘとＳｔｅｐ．
１の変換対のＫをもとにＵＣＲ率αを算出し、Ｌ＊ａ＊
ｂ＊α →Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ変換を学習する。Ｌ＊ａ＊ｂ
＊に対して、まずＳｔｅｐ．３で得られる変換を用い、
Ｋｍａｘを得る。一方、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の変換対である
Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＫのＫ信号を参照し、ＵＣＲ率αを α＝Ｋ／Ｋｍａｘ （１３） で算出する。本操作をＳｔｅｐ．１でのＮ組の変換対全
てに適用することにより、新たにＬ＊ａ＊ｂ＊α Ｃ，
Ｍ，Ｙ，Ｋ変換対を形成する。Ｓｔｅｐ．５ Ｌ＊ａ＊ｂ＊α→Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ変換
対を学習し、その結果えられる重み値と閾値を非線形変
換回路７の最適値に設定する。この際、エネルギー関数
Ｅとしては、Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’，を予測出力値と
すると、 Ｅ＝Σ｛（Ｃ−Ｃ’）2＋（Ｍ−Ｍ’）2＋（Ｙ−Ｙ’）2＋（Ｋ−Ｋ’）2｝1/ 2 （１１） 若しくは、Ｓｔｅｐ．２により得られた変換より、Ｃ，
Ｍ，Ｙ，Ｋｍａｘ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊と、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋｍ
ａｘ’→Ｌ＊’ａ＊’ｂ＊’を求め、色差空間上の距離 Ｅ＝Σ｛Ｌ＊−Ｌ＊’）2＋（ａ＊−ａ＊’）2＋（ｂ＊−ｂ＊’）2｝1/2 （１２） により、定義する。Ｌ＊ａ＊ｂ＊αを入力、Ｃ，Ｍ，
Ｙ，Ｋを出力教師信号として、バックプロパゲーション
法により学習を行う。エネルギー関数を式（１２）とし
た場合、式（１０）のエネルギー関数Ｅを極小化する最
適な重み値と閾値を非線形変換回路７の最適値に設定す
る。また、同様に（１１）より後者を近似することも可
能である。
の｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝からＣＭＹＫへの変換のための
重み値と閾値設定方法を説明し、次に非線形変換回路４
での入力色ｖｓ｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝変換の重み値と閾
値設定方法を述べる。以下、図１４を参照しながら、本
実施例における非線形変換回路７での最適化の手順を述
べる。Ｓｔｅｐ．１ Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＫとＬ＊ａ＊ｂ＊の変換
対を作成する。対象とする記録装置に既知の４色記録色
信号（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を供給し、実際にカラープリン
トサンプルを得て、市販の色彩計、ないしは本発明にお
ける入力装置のうち、Ｌ＊ａ＊ｂ＊との対応が既知のも
ので測色し、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号を得る。この対を記録装
置の非線形性を考慮した形でＮ組（たとえば、Ｎ＝Ｐ4
組）を作成する。Ｓｔｅｐ．２ Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊の変換
をエネルギー関数をＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊ ΔＥとして
学習する。Ｓｔｅｐ．１で得られたＮ組の変換対の内、
Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋを入力、Ｌ＊ａ＊ｂ＊測色値を出力教師
信号として、バックプロパゲーション法により学習す
る。この際、エネルギー関数ＥとしてはＣＩＥ Ｌ＊ａ
＊ｂ＊ ΔＥを用いて、 Ｅ＝Σ｛（Ｌ＊−Ｌ＊’）2＋（ａ＊−ａ＊’）2＋（ｂ＊ −ｂ＊’）2｝1 /2 （１０） により、定義する。ここで、Ｌ＊’、ａ＊’、ｂ＊’は
予測出力値すなわち非線形である。Ｓｔｅｐ．３ Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＫとＬ＊ａ＊ｂ＊の変換
対のサブセットを用いて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊→Ｋｍａｘを学
習する。Ｓｔｅｐ．１で得られたＣ，Ｍ，Ｙ，ＫとＬ＊
ａ＊ｂ＊の変換対のうち、Ｃ，Ｍ，Ｙの少なくとも１つ
が０であるもののみ抽出し、サブセットとする。そのサ
ブセットにおいて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊を入力、Ｋ信号を出力
教師信号として、バックプロパゲーション法により学習
を行う。このサブセットにおけるＫ信号はすべて、ＵＣ
Ｒ率１００％で再現するときの信号となっていることか
ら、この変換は与えられたＬ＊ａ＊ｂ＊信号を測色的に
保存しながら、設定可能なＫ信号の最大値Ｋｍａｘを得
ることになる。この際、エネルギー関数Ｅとしては、Ｋ
ｍａｘ’を予測出力値とすると、 Ｅ＝Σ｛（Ｋ−Ｋｍａｘ’）2｝1/2 （１１） 若しくは、Ｓｔｅｐ．２により Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋｍａｘ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊と、Ｃ，Ｍ，Ｙ，
Ｋｍａｘ’→Ｌ＊ａ＊ｂ＊’を求め、色差空間上の距離 Ｅ＝Σ｛Ｌ＊−Ｌ＊’）2＋（ａ＊−ａ＊’）2＋（ｂ＊−ｂ＊’）2｝1/2 （１２） により、定義する。Ｓｔｅｐ．４ Ｓｔｅｐ．３のＫｍａｘとＳｔｅｐ．
１の変換対のＫをもとにＵＣＲ率αを算出し、Ｌ＊ａ＊
ｂ＊α →Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ変換を学習する。Ｌ＊ａ＊ｂ
＊に対して、まずＳｔｅｐ．３で得られる変換を用い、
Ｋｍａｘを得る。一方、Ｌ＊ａ＊ｂ＊の変換対である
Ｃ，Ｍ，Ｙ，ＫのＫ信号を参照し、ＵＣＲ率αを α＝Ｋ／Ｋｍａｘ （１３） で算出する。本操作をＳｔｅｐ．１でのＮ組の変換対全
てに適用することにより、新たにＬ＊ａ＊ｂ＊α Ｃ，
Ｍ，Ｙ，Ｋ変換対を形成する。Ｓｔｅｐ．５ Ｌ＊ａ＊ｂ＊α→Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ変換
対を学習し、その結果えられる重み値と閾値を非線形変
換回路７の最適値に設定する。この際、エネルギー関数
Ｅとしては、Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’，を予測出力値と
すると、 Ｅ＝Σ｛（Ｃ−Ｃ’）2＋（Ｍ−Ｍ’）2＋（Ｙ−Ｙ’）2＋（Ｋ−Ｋ’）2｝1/ 2 （１１） 若しくは、Ｓｔｅｐ．２により得られた変換より、Ｃ，
Ｍ，Ｙ，Ｋｍａｘ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊と、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋｍ
ａｘ’→Ｌ＊’ａ＊’ｂ＊’を求め、色差空間上の距離 Ｅ＝Σ｛Ｌ＊−Ｌ＊’）2＋（ａ＊−ａ＊’）2＋（ｂ＊−ｂ＊’）2｝1/2 （１２） により、定義する。Ｌ＊ａ＊ｂ＊αを入力、Ｃ，Ｍ，
Ｙ，Ｋを出力教師信号として、バックプロパゲーション
法により学習を行う。エネルギー関数を式（１２）とし
た場合、式（１０）のエネルギー関数Ｅを極小化する最
適な重み値と閾値を非線形変換回路７の最適値に設定す
る。また、同様に（１１）より後者を近似することも可
能である。
【００４２】以上の工程を経ることにより、非線形変換
回路７の重み値と閾値は決定され、図１に示される本発
明の構成にて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号が所望の記録色信号に
変換される。本最適化過程をどのように行うかは記録装
置の安定性などに依存する。記録装置が非常に安定であ
れば、上記工程は、あくまで実験的に実施し、そこで得
られた重み値と閾値を固有の値として記憶するのみでよ
い。記録装置が不安定である場合、以上の学習機能の一
部ないし全部を本発明のカラー画像処理方法を内蔵する
カラー複写装置の機能として組み込むこともできる。例
えば、装置の特定モードにて既知の４色記録色信号
（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を装置内のメモリに格納し、装置の
特定モードにてそれらをテストプリントし、それを、カ
ラー記録装置内の出力色検出部で読みとり、Ｌ＊ａ＊ｂ
＊信号をえる。以下、Ｓｔｅｐ．５までの操作を装置内
のソフトウエアで実行し、所定のメモリに再格納する。
このように構成すれば、記録装置の環境などによる特性
変動を必要なタイミングで補償し、常に安定したカラー
プリントを提供することも可能である。
回路７の重み値と閾値は決定され、図１に示される本発
明の構成にて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊信号が所望の記録色信号に
変換される。本最適化過程をどのように行うかは記録装
置の安定性などに依存する。記録装置が非常に安定であ
れば、上記工程は、あくまで実験的に実施し、そこで得
られた重み値と閾値を固有の値として記憶するのみでよ
い。記録装置が不安定である場合、以上の学習機能の一
部ないし全部を本発明のカラー画像処理方法を内蔵する
カラー複写装置の機能として組み込むこともできる。例
えば、装置の特定モードにて既知の４色記録色信号
（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）を装置内のメモリに格納し、装置の
特定モードにてそれらをテストプリントし、それを、カ
ラー記録装置内の出力色検出部で読みとり、Ｌ＊ａ＊ｂ
＊信号をえる。以下、Ｓｔｅｐ．５までの操作を装置内
のソフトウエアで実行し、所定のメモリに再格納する。
このように構成すれば、記録装置の環境などによる特性
変動を必要なタイミングで補償し、常に安定したカラー
プリントを提供することも可能である。
【００４３】次に、非線形変換回路４の重み値と閾値の
最適化方法について述べる。非線形変換回路４では任意
の入力色ｖｓ｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝変換の重み値と閾値
が重みメモリ３内に設定される。その設定形態は、カラ
ーデータ種類（Ｄflg）が既知の場合と未知の場合との
２種類に分けられる。カラーデータ種類（Ｄflg）が既
知の場合は、重み値と閾値の最適化方法はオフラインで
実施すればよく、前述したバックプロパゲーション法に
基づく処理を実行した結果のみを重みメモリ３内に設定
しておけばよい。この場合は図１５に示す手順をオフラ
インで実行することで結果は得られる。例えば、図２の
アプリケーションでのカラーマッチングがＤＩＣで、色
空間がＣＭＹＫである色入力（ＤＩＣ認定とよばれる）
では、１０００色強の印刷標準色見本が定義されてい
る。従って、それらを教師データとして予め学習し、そ
の学習結果を重みメモリ３内に設定しておけば、対応可
能である。次に、カラーデータ種類（Ｄflg）が未知の
場合について述べる。この場合は、参照データ
（Ｔdat）を学習回路２でオンラインで重み値と閾値の
最適化を行う。その手順は図１５に示す、カラーデータ
種類（Ｄflg）が既知の場合と同様の手順で実施され
る。また、最適化方法としてもバックプロパゲーション
法が使用可能であるが、他の公知な学習方法によって効
率的に実施することも可能である。また、実際に学習を
行う過程では、先に述べたエネルギー関数を微分すると
計算が煩雑になるために、入力信号と教師信号の各々の
対ごとに教師信号とのエネルギーが減少するように学習
を行うことが一般的である。また、バックプロパゲーシ
ョン 法では誤差が最小値とはならず、極少値となるこ
とがある。学習過程において、各重みや閾値に適宜のノ
イズを加えることによりこの現象に効果的であることが
知られている。以上、バックプロパゲーション学習を用
いたものについて述べたが、一般に教師付学習が可能な
神経回路網理論に基づく系であれば本発明の非線形変換
回路として用いることが可能である。
最適化方法について述べる。非線形変換回路４では任意
の入力色ｖｓ｛Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊｝変換の重み値と閾値
が重みメモリ３内に設定される。その設定形態は、カラ
ーデータ種類（Ｄflg）が既知の場合と未知の場合との
２種類に分けられる。カラーデータ種類（Ｄflg）が既
知の場合は、重み値と閾値の最適化方法はオフラインで
実施すればよく、前述したバックプロパゲーション法に
基づく処理を実行した結果のみを重みメモリ３内に設定
しておけばよい。この場合は図１５に示す手順をオフラ
インで実行することで結果は得られる。例えば、図２の
アプリケーションでのカラーマッチングがＤＩＣで、色
空間がＣＭＹＫである色入力（ＤＩＣ認定とよばれる）
では、１０００色強の印刷標準色見本が定義されてい
る。従って、それらを教師データとして予め学習し、そ
の学習結果を重みメモリ３内に設定しておけば、対応可
能である。次に、カラーデータ種類（Ｄflg）が未知の
場合について述べる。この場合は、参照データ
（Ｔdat）を学習回路２でオンラインで重み値と閾値の
最適化を行う。その手順は図１５に示す、カラーデータ
種類（Ｄflg）が既知の場合と同様の手順で実施され
る。また、最適化方法としてもバックプロパゲーション
法が使用可能であるが、他の公知な学習方法によって効
率的に実施することも可能である。また、実際に学習を
行う過程では、先に述べたエネルギー関数を微分すると
計算が煩雑になるために、入力信号と教師信号の各々の
対ごとに教師信号とのエネルギーが減少するように学習
を行うことが一般的である。また、バックプロパゲーシ
ョン 法では誤差が最小値とはならず、極少値となるこ
とがある。学習過程において、各重みや閾値に適宜のノ
イズを加えることによりこの現象に効果的であることが
知られている。以上、バックプロパゲーション学習を用
いたものについて述べたが、一般に教師付学習が可能な
神経回路網理論に基づく系であれば本発明の非線形変換
回路として用いることが可能である。
【００４４】なお、以上の実施例の説明においては、複
数の相異なる入力信号を一つの出力装置の画像記録信号
に変換する例を挙げたが、非線形変換回路７を複数種の
異なる出力装置に対応するように変更実施することがで
きる。即ち、図１の破線で示す重みメモリ９を設け、Ｌ
＊，ａ＊，ｂ＊，αからＹｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｃｏｕ
ｔ，Ｋｏｕｔへの変換を定義する情報を接続される複数
の出力装置に対応する数だけ用意し、重みメモリ９に保
持しておく。外部からの所望の出力装置を選択する信号
Ｐselによって、対応する変換の定義情報を重みメモリ
９から読み出して非線形変換回路７に設定する。これに
より複数の異なる特性の出力装置、例えばプリンタを選
択して出力することが可能となる。
数の相異なる入力信号を一つの出力装置の画像記録信号
に変換する例を挙げたが、非線形変換回路７を複数種の
異なる出力装置に対応するように変更実施することがで
きる。即ち、図１の破線で示す重みメモリ９を設け、Ｌ
＊，ａ＊，ｂ＊，αからＹｏｕｔ，Ｍｏｕｔ，Ｃｏｕ
ｔ，Ｋｏｕｔへの変換を定義する情報を接続される複数
の出力装置に対応する数だけ用意し、重みメモリ９に保
持しておく。外部からの所望の出力装置を選択する信号
Ｐselによって、対応する変換の定義情報を重みメモリ
９から読み出して非線形変換回路７に設定する。これに
より複数の異なる特性の出力装置、例えばプリンタを選
択して出力することが可能となる。
【００４５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
複数の相異なる入力色信号に対応した色変換処理が可能
となり、特に、色座標系との対応が未定義な入力色信号
に対しても自己学習にて対応可能にした構成では、現在
および将来にわたり、幅広い技術分野で実用化される種
々のカラ、ー画像デバイスとの相互接続が可能となり、
種々のカラー画像デバイスが要求する所望の色再現を実
現できる。
複数の相異なる入力色信号に対応した色変換処理が可能
となり、特に、色座標系との対応が未定義な入力色信号
に対しても自己学習にて対応可能にした構成では、現在
および将来にわたり、幅広い技術分野で実用化される種
々のカラ、ー画像デバイスとの相互接続が可能となり、
種々のカラー画像デバイスが要求する所望の色再現を実
現できる。
【００４６】また、本発明では記録装置の特性を考慮し
た画質向上（質感向上、グレイ再現安定化、記憶色の粒
状感低減、など）をも考慮したＵＣＲ調整をおこなう構
成とした場合に、色再現の忠実性を保証するのみなら
ず、出力画像の品質自体を高める効果を発揮する。
た画質向上（質感向上、グレイ再現安定化、記憶色の粒
状感低減、など）をも考慮したＵＣＲ調整をおこなう構
成とした場合に、色再現の忠実性を保証するのみなら
ず、出力画像の品質自体を高める効果を発揮する。
【００４７】また、本発明によれば、知覚的に等歩的な
均等色空間上の３変数色信号を介在させることにより、
一連の処理がすべてデバイス・インデペンデントに構成
され、かつ、人間の感性にマッチした知覚的に等歩度な
輝度・色度分離信号のもとに実行されることから、本発
明は画像記録方式に依存することなく適用可能であり、
かつ、必要な調整は人間の感性と良く一致した形で実現
される。
均等色空間上の３変数色信号を介在させることにより、
一連の処理がすべてデバイス・インデペンデントに構成
され、かつ、人間の感性にマッチした知覚的に等歩度な
輝度・色度分離信号のもとに実行されることから、本発
明は画像記録方式に依存することなく適用可能であり、
かつ、必要な調整は人間の感性と良く一致した形で実現
される。
【００４８】また、本発明は、前述のような単純な非線
形演算ユニットの結合で構成される非線形変換回路を備
えるため、高速に処理することが可能であるとともに、
４色の並列出力処理を小規模の回路構成で実現できる。
また、従来のマトリクス型色変換方式に比べると、パラ
メータの自由度の点で飛躍的に変換精度が向上する。ま
た、ダイレクトルックアップテーブル方式と呼ばれる、
色空間内の代表点についてその変換出力を予めテーブル
形式で保持し、任意入力に対して近傍代表点の線形補間
演算により出力値を決定する、色空間内での折線近似型
変換と比較すると、複数の入力色信号に対する変換係数
メモリが非常に小さいとともに、入出力変換に連続性と
微分連続性が保証されるために、コンピューターグラフ
ィックスのような微妙な色のグラデーションが含まれる
画像を再現するさいに疑似輪郭を生じない点が優れる。
形演算ユニットの結合で構成される非線形変換回路を備
えるため、高速に処理することが可能であるとともに、
４色の並列出力処理を小規模の回路構成で実現できる。
また、従来のマトリクス型色変換方式に比べると、パラ
メータの自由度の点で飛躍的に変換精度が向上する。ま
た、ダイレクトルックアップテーブル方式と呼ばれる、
色空間内の代表点についてその変換出力を予めテーブル
形式で保持し、任意入力に対して近傍代表点の線形補間
演算により出力値を決定する、色空間内での折線近似型
変換と比較すると、複数の入力色信号に対する変換係数
メモリが非常に小さいとともに、入出力変換に連続性と
微分連続性が保証されるために、コンピューターグラフ
ィックスのような微妙な色のグラデーションが含まれる
画像を再現するさいに疑似輪郭を生じない点が優れる。
【００４９】このようなことから、本発明に係わるカラ
ー画像処理装置は印刷スキャナー、ビデオプリンタ、デ
ィジタルカラーコピー、カラープルーフシステムなどの
広範囲な分野での画像処理装置として極めて好適であ
る。
ー画像処理装置は印刷スキャナー、ビデオプリンタ、デ
ィジタルカラーコピー、カラープルーフシステムなどの
広範囲な分野での画像処理装置として極めて好適であ
る。
【図１】 本発明のカラー画像処理装置の実施例の全体
構成図
構成図
【図２】 ワークステーションでのアプリケーションソ
フトで扱われるカラー画像信号の種類を表す説明図
フトで扱われるカラー画像信号の種類を表す説明図
【図３】 ＵＣＲ率関数のパラメータの説明図
【図４】 ＵＣＲ率関数の関数型の説明図
【図５】 非線形演算回路内の非線形演算ユニットの構
成図
成図
【図６】 非線形演算回路内の非線形演算ユニットの符
号を考慮しない場合の実現例の一例を示す図
号を考慮しない場合の実現例の一例を示す図
【図７】 非線形演算回路内の非線形演算ユニットの符
号を考慮する場合の実現例の一例を示す図
号を考慮する場合の実現例の一例を示す図
【図８】 非線形演算回路の中枢となる非線形演算ネッ
トワークの構成の一例を示す図
トワークの構成の一例を示す図
【図９】 図８の非線形演算ネットワークのハードウェ
アとしての実現例を示す図
アとしての実現例を示す図
【図１０】 （ａ）は非線形演算ネットワークに用いら
れる電流電圧変換回路の例、（ｂ）はその記号表現を示
す図
れる電流電圧変換回路の例、（ｂ）はその記号表現を示
す図
【図１１】 （ａ）は非線形演算回路の中枢となる非線
形演算ネットワークで用いられる閾値回路の例、（ｂ）
はその記号表現を示す図
形演算ネットワークで用いられる閾値回路の例、（ｂ）
はその記号表現を示す図
【図１２】 非線形演算回路４の全体構成図
【図１３】 非線形演算回路７の全体構成図
【図１４】 非線形演算回路７の重み値、閾値を決定す
るための手順を示すフローチャートである。
るための手順を示すフローチャートである。
【図１５】 非線形演算回路４の重み値、閾値を決定す
るための手順を示すフローチャートである。
るための手順を示すフローチャートである。
１……入力手段、２…学習手段、３…重みメモリ、４…
非線形変換回路、５…彩度決定手段、６…ＵＣＲ率関数
演算手段、７…非線形変換回路、８…出力装置、９…重
みメモリ。
非線形変換回路、５…彩度決定手段、６…ＵＣＲ率関数
演算手段、７…非線形変換回路、８…出力装置、９…重
みメモリ。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 村井 和昌
神奈川県海老名市本郷2274番地 富士ゼ
ロックス株式会社内
(56)参考文献 特開 平５−14696（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−49774（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
H04N 1/00
G06T 1/00
H04N 1/46
Claims (7)
- 【請求項１】 複数種類の相異なる色信号から知覚的
に等歩的な均等色空間上の３変数色信号にそれぞれ変換
する第１の変換ステップと、均等色空間上の３変数色信
号から彩度信号（Ｃ＊）を求め、その彩度信号を次式の
関数に入力してＵＣＲ率（α）を決定し、そのＵＣＲ率
と均等色空間上の３変数色信号から墨を含んだ４色の画
像記録信号に変換する第２の変換ステップを有すること
を特徴とするカラー画像処理方法。 Ｃ＊＜Ｃ＊ １の時 α＝Ａｋ１ Ｃ＊ １≦Ｃ＊＜Ｃ＊ ２の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊ １）／
（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）×（Ａｋ２−Ａｋ１）＋Ａｋ１ Ｃ＊ ２≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ２ ただし、（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）は、
関数の調整可能なパラメータ。 - 【請求項２】 複数種類の相異なる色信号から知覚的
に等歩的な均等色空間上の３変数色信号にそれぞれ変換
する第１の変換ステップと、均等色空間上の３変数色信
号から彩度信号（Ｃ＊）を求め、その彩度信号を次式の
関数に入力してＵＣＲ率（α）を決定し、そのＵＣＲ率
と均等色空間上の３変数色信号から墨を含んだ４色の画
像記録信号に変換する第２の変換ステップを有すること
を特徴とするカラー画像処理方法。 α＝Ａｋ２＋（Ａｋ１−Ａｋ２）×［１−ｔａｎｈ（π
／２×（Ｃ＊−ａ）／ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊ １＋Ｃ＊ ２）／２ ｂ＝（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０ ただし、（Ｃ＊ １，Ａｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）は、
関数の調整可能なパラメータ。 - 【請求項３】 複数種類の相異なる色信号から知覚的
に等歩的な均等色空間上の３変数色信号に変換する第１
の変換手段と、均等色空間上の３変数色信号から墨を含
んだ４色の画像記録信号に変換する第２の変換手段とを
有し、 前記第１の変換手段は、前記複数の相異なる色信号と、
均等色空間との関係をそれぞれ定義する非線形の変換特
性情報を記憶する記憶手段と、前記複数の相異なる色信
号の何れのデータが入力されるかを判定する入力判定手
段と、その入力判定手段の判定に対応する前記記憶手段
の前記非線形の変換特性情報に基づいて、入力された色
信号を前記３変数色信号に変換する非線形変換手段とを
備えたものであり、 前記第１の変換手段における非線形変換手段または前記
第２の変換手段のいずれか一方または両方は、非線形演
算ユニットを神経細胞として複数個互いに結合して構成
した神経回路網を模擬する多層のネットワーク回路であ
り、 前記多層のネットワーク回路は少なくとも入力層と出力
層を含み、 第１の変換手段の非線形変換手段においては、入力層に
入力色信号を入力し、出力層からは均等色空間上の３変
数色信号を出力し、 第２の変換手段においては、入力層に均等色空間上の３
変数色信号を入力し、出力層からは墨を含んだ４色の画
像記録信号を出力するものであり、 前記各非線形演算ユニットは、色信号を入力する複数の
入力端子と、それらの複数の入力端子に接続され、入力
された色信号に対して非線形の関数演算を施す複数の非
線形関数演算手段と、非線形関数演算手段の演算の結果
得られた各々の関数値に対し、それぞれ対応する前記記
憶手段に格納された非線形の変換特性情報としての重み
値を乗ずる乗算手段と、その各々の乗算手段により得ら
れた各々の結果の和を求め、さらに閾値を加算すること
により変換信号を出力する加算手段とを備えたものであ
って、 前記非線形関数演算手段と前記乗算手段の組合せをアナ
ログ回路によって構成し、そのアナログ回路が１対の３
端子増幅素子のそれぞれの第１端子を互いに結合した差
動増幅回路からなり、前記１対の３端子増幅素子の各第
２端子間に前記入力に比例した電圧差を供給し、前記第
１端子に重み値に比例した電流を供給することにより、
前記差動増幅回路を構成する３端子増幅素子の各第３端
子間の電流の差として出力を得るものであることを特徴
とするカラー画像処理装置。 - 【請求項４】 複数種類の相異なる色信号から知覚的に
等歩的な均等色空間上の３変数色信号に変換する第１の
変換手段と、均等色空間上の３変数色信号から墨を含ん
だ４色の画像記録信号に変換する第２の変換手段とを有
し、 前記第１の変換手段は、前記複数の相異なる色信号と、
均等色空間との関係をそれぞれ定義する非線形の変換特
性情報を記憶する記憶手段と、前記複数の相異なる色信
号の何れのデータが入力されるかを判定する入力判定手
段と、その入力判定手段の判定に対応する前記記憶手段
の前記非線形の変換特性情報に基づいて、入力された色
信号を前記３変数色信号に変換する非線形変換手段とを
備えたものであり、 前記第１の変換手段における非線形変換手段または前記
第２の変換手段のいずれか一方または両方は、非線形演
算ユニットを神経細胞として複数個互いに結合して構成
した神経回路網を模擬する多層のネットワーク回路であ
り、 前記多層のネットワーク回路は少なくとも入力層と出力
層を含み、 第１の変換手段の非線形変換手段においては、入力層に
入力色信号を入力し、出力層からは均等色空間上の３変
数色信号を出力し、 第２の変換手段においては、入力層に均等色空間上の３
変数色信号を入力し、出力層からは墨を含んだ４色の画
像記録信号を出力するものであり、 前記各非線形演算ユニットは、色信号を入力する複数の
入力端子と、それらの複数の入力端子に接続され、入力
された色信号に対して非線形の関数演算を施す複数の非
線形関数演算手段と、非線形関数演算手段の演算の結果
得られた各々の関数値に対し、それぞれ対応する前記記
憶手段に格納された非線形の変換特性情報としての重み
値を乗ずる乗算手段と、その各々の乗算手段により得ら
れた各々の結果の和を求め、さらに閾値を加算すること
により変換信号を出力する加算手段とを備えたものであ
って、 前記非線形関数演算手段と前記乗算手段の組合せをアナ
ログ回路によって構成し、そのアナログ回路が、 第１と第２の３端子増幅素子の第１端子を各々結合して
第１の差動増幅回路を構成し、 第３と第４の３端子増幅素子の第１端子を各々結合して
第２の差動増幅回路を構成し、 第１と第４の３端子増幅素子の各第２端子を結合して第
１の入力端子とし、 第２と第３の３端子増幅素子の各第２端子を結合して第
２の入力端子とし、 入力に比例した電圧を第１の入力端子と第２の入力端子
間に供給し、 第１と第３の３端子増幅素子の第３端子を接続し第１の
出力端子とし、 第２と第４の３端子増幅素子の第３端子を接続し第２の
出力端子とし、 重み値に比例した電流差を持つ電流を第１と第２の差動
増幅回路の第１端子に供給することにより、入力に有界
で単調な関数を施して正負何れの値との乗算に比例した
出力電流差を第１と第２の出力端子に得るものであるこ
とを特徴とするカラー画像処理装置。 - 【請求項５】 複数の相異なる色信号から知覚的に等歩
的な均等色空間上の３変数色信号に変換する第１の変換
手段と、 前記第１の変換手段の変換出力に基づいて均等色空間上
の彩度信号を求める彩度決定手段と、 その彩度決定手段により得られた彩度信号からＵＣＲ率
を決定するＵＣＲ率決定手段と、 前記ＵＣＲ率と均等色空間上の前記３変数色信号から墨
を含んだ４色の画像出力信号へ変換する第２の変換手段
とを備えたカラー画像処理装置であって、 前記ＵＣＲ率決定手段は、調整パラメータ（Ｃ＊ １，Ａ
ｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）を入力する調整パラメータ
入力手段と、次式の関数によりＵＣＲ率を求める演算手
段とを含むことを特徴とするカラー画像処理装置。 Ｃ＊＜Ｃ＊ １の時 α＝Ａｋ１ Ｃ＊ １≦Ｃ＊＜Ｃ＊ ２の時 α＝（Ｃ＊−Ｃ＊ １）／
（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）×（Ａｋ２−Ａｋ１）＋Ａｋ１ Ｃ＊ ２≦Ｃ＊の時 α＝Ａｋ２ - 【請求項６】 複数の相異なる色信号から知覚的に等歩
的な均等色空間上の３変数色信号に変換する第１の変換
手段と、 前記第１の変換手段の変換出力に基づいて均等色空間上
の彩度信号を求める彩度決定手段と、 その彩度決定手段により得られた彩度信号からＵＣＲ率
を決定するＵＣＲ率決定手段と、 前記ＵＣＲ率と均等色空間上の前記３変数色信号から墨
を含んだ４色の画像出力信号へ変換する第２の変換手段
とを備えたカラー画像処理装置であって、 前記ＵＣＲ率決定手段は、調整パラメータ（Ｃ＊ １，Ａ
ｋ１）、（Ｃ＊ ２，Ａｋ２）を入力する調整パラメータ
入力手段と、次式の関数によりＵＣＲ率を求める演算手
段とを含むことを特徴とするカラー画像処理装置。 α＝Ａｋ２＋（Ａｋ１−Ａｋ２）×［１−ｔａｎｈ（π
／２×（Ｃ＊−ａ）／ｂ）］／２ ここで、ａ＝（Ｃ＊ １＋Ｃ＊ ２）／２ ｂ＝（Ｃ＊ ２−Ｃ＊ １）／２ α＞１の時、α＝１ α＜０の時、α＝０ - 【請求項７】 均等色空間の３変数色信号と、複数の相
異なる出力装置に対する、墨を含んだ４色の画像記録信
号との関係をそれぞれ定義する複数の変換特性情報を記
憶する記憶手段を付加し、出力装置の指定に応じて、一
つの変換特性情報が前記記憶手段からロードされること
により、前記第２の変換手段の変換特性が設定されるこ
とを特徴とする請求項５または６記載のカラー画像処理
装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24847693A JP3488729B2 (ja) | 1993-09-10 | 1993-09-10 | カラー画像処理方法および装置 |
| US08/667,883 US5636290A (en) | 1993-09-10 | 1996-06-20 | Color image processing |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24847693A JP3488729B2 (ja) | 1993-09-10 | 1993-09-10 | カラー画像処理方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0787347A JPH0787347A (ja) | 1995-03-31 |
| JP3488729B2 true JP3488729B2 (ja) | 2004-01-19 |
Family
ID=17178721
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24847693A Expired - Fee Related JP3488729B2 (ja) | 1993-09-10 | 1993-09-10 | カラー画像処理方法および装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5636290A (ja) |
| JP (1) | JP3488729B2 (ja) |
Cited By (1)
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