JP3807883B2 - 色変換装置及び色変換方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、プリンタやビデオプリンタ、スキャナ等のフルカラー印刷関連機器、コンピュータグラフィックス画像を作成する画像処理機器、あるいはモニター等の表示装置等に使用するデータ処理に係わり、中でも赤／緑／青の３色で表現する画像データを使用機器等に合わせて色変換処理する色変換方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷における色変換は、インクが純色でないことによる混色性や印画の非線形性で発生する画質劣化を補正し、良好な色再現性を持つ印刷画像を出力するために必須の技術である。また、モニター等の表示装置においても、入力された色信号を表示する際、使用条件等に合わせ所望の色再現性をもつ画像を出力（表示）するため、色変換処理が行われている。
【０００３】
従来、上記のような場合での色変換方式には、テーブル変換方式とマトリクス演算方式の２種類がある。
【０００４】
テーブル変換方式の代表的な例として三次元ルックアップテーブル方式があるが、この方式は、赤と緑と青（以下、「Ｒ、Ｇ、Ｂ」と記す。）で表現した画像データを入力し、ＲＯＭなどのメモリに予め記憶しているＲ、Ｇ、Ｂの画像データあるいはイエローとマゼンタとシアン（以下、「Ｙ、Ｍ、Ｃ」と記す。）の補色データを求める方法であり、任意の変換特性を採用できるため、色再現性に優れた色変換を実行できる長所がある。
【０００５】
しかし、画像データの組合せ毎にデータを記憶させる単純な構成では、約４００Ｍｂｉｔの大容量メモリになる。例えば、特開昭６３−２２７１８１号公報には、メモリ容量の圧縮法法を開示しているが、それでも約５Ｍｂｉｔになる。したがって、この方式には、変換特性毎に大容量メモリを必要とするため、ＬＳＩ化が困難な課題と、使用条件等の変更に柔軟に対応できないと言う課題がある。
【０００６】
一方、マトリクス演算方式は、例えばＲ、Ｇ、Ｂの画像データよりＹ、Ｍ、Ｃの印刷データを求める場合は、下記の式（２７）が基本演算式である。
【０００７】
【数６】
【０００８】
ここで、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３である。
【０００９】
しかし、式（２７）の単純な線形演算では、印画等の非線形性により良好な変換特性を実現できない。
【００１０】
上記の変換特性を改良した方法が、特公平２−３０２２６号公報の色補正演算装置に開示されており、下記の式（２８）のマトリクス演算式を採用している。
【００１１】
【数７】
【００１２】
ここで、Ｎは定数、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１０である。
【００１３】
上記式（２８）は、無彩色成分と色成分が混在する画像データを直接使用するため、演算の相互干渉が発生する。つまり、係数を１つ変更すると、着目している成分または色相以外にも影響を与え、良好な変換特性を実現できないという課題がある。
【００１４】
また、特開平７−１７０４０４号公報の色変換方法は、この解決策を開示している。図１６は、特開平７−１７０４０４号公報におけるＲ、Ｇ、Ｂ画像データを印刷データＣ、Ｍ、Ｙに変換する色変換方法を示すブロック回路図であり、１００は補数器、１０１はαβ算出器、１０２は色相データ算出器、１０３は多項式演算器、１０４はマトリクス演算器、１０５は係数発生器、１０６は合成器である。
【００１５】
次に、動作を説明する。補数器１００は、画像データＲ、Ｇ、Ｂを入力とし、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉを出力する。αβ算出器１０１は、この補色データの最大値βと最小値αおよび各データを特定する識別符号Ｓを出力する。
【００１６】
色相データ算出器１０２は、補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉと最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝β−Ｃｉ、ｇ＝β−Ｍｉ、ｂ＝β−Ｙｉおよびｙ＝Ｙｉ−α、ｍ＝Ｍｉ−α、ｃ＝Ｃｉ−αの減算処理によって、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。ここで、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。
【００１７】
多項式演算器１０３は、色相データと識別符号を入力とし、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択し、それらから多項式データＴ１＝Ｐ１×Ｐ２、Ｔ３＝Ｑ１×Ｑ２及びＴ２＝Ｔ１／（Ｐ１＋Ｐ２）、Ｔ４＝Ｔ２／（Ｑ１＋Ｑ２）を演算し、出力する。
なお、以下において、積を表すのに、図中にアスターリスク（＊）を用いて表す場合もある。
【００１８】
係数発生器１０５は、識別信号Ｓの情報をもとに、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生する。マトリクス演算器１０４は、色相データｙ、ｍ、ｃと多項式データＴ１〜Ｔ４および係数Ｕを入力とし、下記の式（２９）の演算結果を色インクデータＣ１、Ｍ１、Ｙ１として出力する。
【００１９】
【数８】
【００２０】
合成器１０６は、色インクデータＣ１、Ｍ１、Ｙ１と無彩色データであるαを加算し、印刷データＣ、Ｍ、Ｙを出力する。したがって、印刷データを求める演算式は、式（３０）となる。
【００２１】
【数９】
【００２２】
なお、式（３０）では、画素集合に対する一般式を開示している。
【００２３】
ここで、図１７（Ａ）〜（Ｆ）は、赤（Ｒ）、青（Ｇ）、緑（Ｂ）、イエロー（Ｙ）、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）の６つの色相と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示した図であり、各色相データは、３つの色相に関与している。また、図１８（Ａ）〜（Ｆ）は、上記６つの色相と乗算項ｙ×ｍ、ｒ×ｇ、ｃ×ｙ、ｇ×ｂ、ｍ×ｃ、ｂ×ｒの関係を模式的に示した図であり、それぞれ６つの色相のうち特定の色相に関与していることが分かる。
【００２４】
したがって、式（３０）における６つの乗算項ｙ×ｍ、ｍ×ｃ、ｃ×ｙ、ｒ×ｇ、ｇ×ｂ、ｂ×ｒは、それぞれ赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相のうち特定の色相にのみ関与し、つまり、赤に対してはｙ×ｍ、青に対してはｍ×ｃ、緑に対してはｃ×ｙ、イエローに対してはｒ×ｇ、シアンに対してはｇ×ｂ、マゼンタに対してはｂ×ｒのみが有効な乗算項となる。
【００２５】
また、式（３０）における６つの乗除算項ｙ×ｍ／（ｙ＋ｍ）、ｍ×ｃ／（ｍ＋ｃ）、ｃ×ｙ／（ｃ＋ｙ）、ｒ×ｇ／（ｒ＋ｇ）、ｇ×ｂ／（ｇ＋ｂ）、ｂ×ｒ／（ｂ＋ｒ）についても、それぞれ６つの色相のうち、特定の色相にのみ関与することとなる。
【００２６】
以上より、上述の図１６における色変換方法によると、特定の色相に関与する乗算項および乗除算項に係る係数を変化させることにより、着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく、調整できる。
【００２７】
また、上記の乗算項は、彩度に対して２次的な演算となり、乗除算項は、彩度に対して１次的な演算となる。したがって、乗算項と乗除算項を共に用いることにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正することができる。
【００２８】
但し、この色変換法においても、好みに応じて、特定の色相の色空間に占める領域の拡大または縮小が望まれる場合、具体的には、マゼンタ〜赤〜イエローと変化する色空間において、赤の占める領域の拡大または縮小が望まれるような場合に、この要求を満たすことが出来ない。
【００２９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の色変換方法または色変換装置は、ＲＯＭなどのメモリによる三次元ルックアップテーブルテーブル変換方式で構成されている場合は、大容量メモリが必要になり、変換特性を柔軟に変更することができない問題点があり、また、マトリクス演算方式で構成される場合は、着目する色相のみを調整できるが、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つ色相間の変化の度合いを補正できないため、全色空間において良好な変換特性を実現できない問題点があった。
【００３０】
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法および色変換装置において、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相に加え、更に赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域を独立に補正することにより、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正でき、また変換特性を柔軟に変更でき、しかも３次元ルックアップテーブルのごとき大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることを目的とする。
【００３１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る色変換装置は、カラー画像を表す第１の色データを、当該第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換装置であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータを求め、このデータを用いて当該カラー画像における、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項を生成する手段と、
上記第１および第２の演算項のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相に有効な演算項を用いて、上記隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成する手段と、
上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を記憶する係数記憶手段と、
当該係数記憶手段に対し所定のマトリクス係数を設定する係数設定手段と、
上記第１〜３の演算項と、上記第１〜３の演算項に与えられたマトリクス係数との乗算を含むマトリクス演算により上記第２の色データを求めるマトリクス演算手段とを備え、
上記第１および第２の演算項を生成する手段は、赤、緑、または青の色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項を上記第１の演算項として生成し、イエロー、マゼンタ、またはシアンの色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項を上記第２の演算項として生成するものである。
【００３２】
また、この発明に係る色変換方法は、カラー画像を表す第１の色データを、当該第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換方法であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータを求め、このデータを用いて当該カラー画像における、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項を生成する工程と、
上記第１および第２の演算項のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相に有効な演算項を用いて、上記隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成する工程と、
上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を記憶する係数記憶手段に対し所定のマトリクス係数を設定する工程と、
上記第１〜３の演算項と、上記第１〜３の演算項に与えられたマトリクス係数との乗算を含むマトリクス演算により上記第２の色データを求める工程とを備え、
上記第１の演算項は、赤、緑、または青の色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項からなり、上記第２の演算項は、イエロー、マゼンタ、またはシアンの色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項からなるものである。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施形態による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１は入力された画像データＲ、Ｇ、Ｂの最大値βと最小値αを算出し、各データを特定する識別符号Ｓ１を生成して出力するαβ算出手段、２は画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記αβ算出手段１からの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段、３は多項式演算手段、４はマトリクス演算器、５は係数記憶手段、６は合成手段、１５は、係数設定手段である。
【００３４】
また、図２は、上記多項式演算手段３の一構成例を示すブロック図である。図において、７は入力された色相データのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去手段、８ａ、８ｂは乗算手段、９ａ、９ｂ、９ｃは入力されたデータの最小値を選択し出力する最小値選択手段、１１は上記αβ算出手段１からの識別符号Ｓ１に基づき、係数記憶手段に記憶された係数を選択し出力する演算係数選択手段、１０ａ、１０ｂは上記演算係数選択手段１１から出力される演算係数と、最小値選択手段９ａ及び９ｂの出力との乗算を行う演算手段である。
【００３５】
次に動作について説明する。赤、緑、青の三色に対応した入力信号Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、αβ算出手段１および色相データ算出手段２へと送られ、αβ算出手段１は、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するとともに、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうち最大値となるデータと最小値となるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。色相データ算出手段２は、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉと上記αβ算出手段１からの出力である最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理を行い、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。
【００３６】
このとき、上記αβ算出手段１において算出される最大値β、最小値αは、β＝ＭＡＸ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）、α＝ＭＩＮ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）であり、色相データ算出手段２において算出される６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理によって得られているので、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。例えば、最大値βがＲｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｇｉ）は、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また、最大値βがＲｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。すなわち、最大、最小となるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの組み合わせにより、少なくとも、ｒ、ｇ、ｂの中で１つ、ｙ、ｍ、ｃの中で１つの合計２つの値がゼロとなることになる。
【００３７】
したがって、上記αβ算出手段１においては、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。この識別符号Ｓ１は、最大値βと最小値αがＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号Ｓ１を生成することができる。図３は識別符号Ｓ１とＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉにおける最大値βと最小値αおよびゼロとなる色相データの関係を示す図である。なお、図中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【００３８】
次に、色相データ算出手段２からの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段３へと送られ、また、ｒ、ｇ、ｂについてはマトリクス演算手段４へも送られる。多項式演算手段３には上記αβ算出手段１から出力される識別符号Ｓ１も入力されており、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのであるが、この動作を図２に従って説明する。
【００３９】
多項式演算手段３において、色相データ算出手段２からの色相データとαβ算出手段からの識別符号Ｓ１はゼロ除去手段７へと入力される。ゼロ除去手段７では、識別符号Ｓ１に基づき、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２とｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を出力する。Ｑ１、Ｑ２、Ｐ１、Ｐ２は、例えば図４に示すように決定され、出力される。例えば図３、４から、識別符号Ｓ１＝０となる場合、ｒ、ｂからＱ１、Ｑ２が、ｙ、ｍからＰ１、Ｐ２が得られ、Ｑ１＝ｒ、Ｑ２＝ｂ、Ｐ１＝ｍ、Ｐ２＝ｙとして出力する。なお、上記図３と同様、図４中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【００４０】
そして、乗算手段８ａへは上記ゼロ除去手段７からの出力データＱ１、Ｑ２が入力され、積Ｔ３＝Ｑ１×Ｑ２を算出して出力し、乗算手段８ｂへは上記ゼロ除去手段７からの出力データＰ１、Ｐ２が入力され、Ｔ１＝Ｐ１×Ｐ２を算出し出力する。
【００４１】
また、最小値選択手段９ａでは、上記ゼロ除去手段７からの出力データＱ１、Ｑ２のうちの最小値Ｔ４＝ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）を選択して出力し、最小値選択手段９ｂでは、上記ゼロ除去手段７からの出力データＰ１、Ｐ２のうちの最小値Ｔ２＝ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）を選択して出力する。最小値選択手段９ａおよび９ｂから出力されるＴ４およびＴ２が、第１の比較データである。
【００４２】
演算係数選択手段１１には上記αβ算出手段１からの識別符号Ｓ１が入力され、演算手段１０ａ、１０ｂにおいて第１の比較データＴ４およびＴ２に対し乗算を行うための係数記憶手段に記憶された演算係数ａｑ、ａｐを示す信号を識別符号Ｓ１に基づき選択し、演算手段１０ａへ演算係数ａｑを、演算手段１０ｂへは演算係数ａｐを出力する。なお、この演算係数ａｑ、ａｐはそれぞれ識別符号Ｓ１に応じて６種類与えられる。演算手段１０ａでは上記最小値選択手段９ａからの第１の比較データＴ４が入力され、演算係数選択手段１１により選択された演算係数ａｑと第１の比較データＴ４による乗算ａｑ×Ｔ４を行い、その出力を最小値選択手段９ｃへ送り、演算手段１０ｂでは上記最小値選択手段９ｂからの第１の比較データＴ２が入力され、演算係数選択手段１１からの演算係数ａｐと第１の比較データＴ２による乗算ａｐ×Ｔ２を行い、その出力を最小値選択手段９ｃへ送る。
【００４３】
最小値選択手段９ｃでは、演算手段１０ａおよび１０ｂからの出力の最小値Ｔ５＝ｍｉｎ（ａｐ×Ｔ２、ａｑ×Ｔ４）を選択して出力する。最小値選択手段９ｃから出力されるＴ５が、第２の比較データである。以上、上述した多項式データＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５が、多項式演算手段３の出力である。そして、この多項式演算手段３の出力はマトリクス演算手段４へと送られる。
【００４４】
一方、図１の係数記憶手段５は、識別符号Ｓ１に基づき、該係数記憶手段に記憶された多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を出力し、マトリクス演算手段４へと送る。マトリクス演算手段４は、上記色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、係数設定手段５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（６）の演算結果を画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１として出力する。
【００４５】
【数１０】
【００４６】
なお、式（６）において、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【００４７】
ここで、図５は、上記マトリクス演算手段４における部分的な一構成例を示すブロック図であり、Ｒ１を演算し出力する場合について示している。図において、１２ａ〜１２ｆは乗算手段、１３ａ〜１３ｅは加算手段である。
【００４８】
次に、図５の動作を説明する。乗算手段１２ａ〜１２ｆは、色相データｒと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５と係数発生手段５からの係数Ｕ（Ｅｉｊ）およびＵ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力する。加算手段１３ａ、１３ｂは、各乗算手段１２ｂ〜１２ｅの出力である積を入力とし、入力データを加算し、その和を出力する。加算手段１３ｃは加算手段１３ａ、１３ｂからのデータを加算し、加算手段１３ｄは加算手段１３ｃからの出力と乗算手段１２ｆの出力を加算する。そして加算手段１３ｅは加算手段１３ｄの出力と乗算手段１２ａの出力を加算して、総和を画像データＲ１として出力する。なお、図５の構成例において、色相データｒをｇまたはｂに置換すれば、画像データＧ１、Ｂ１を演算できる。
【００４９】
本実施の形態による色変換方法あるいは、色変換装置の演算速度が問題になる場合には、係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）は、それぞれの色相データｒ、ｇ、ｂに対応した係数が使用されるので、図５の構成をｒ、ｇ、ｂに対し並列に３つ使用すれば、より高速なマトリクス演算が可能になる。
【００５０】
合成手段６は、上記マトリクス演算手段４からの画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と上記αβ算出手段１からの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力する。よって、上記図１の色変換方法により色変換された画像データＲ、Ｇ、Ｂを求める演算式は、式（１）となる。
【００５１】
【数１１】
【００５２】
ここで、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、ｈ１ｍ＝
ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、 ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、 ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）であり、ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６は上記図２における演算係数選択手段１１において選択される演算係数である。
【００５３】
なお、式（１）の演算項と図１における演算項の数の違いは、図１における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（１）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（１）の多項式データは、１画素について、１８個のデータを５個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【００５４】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【００５５】
図６（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相（赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ）と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示したものであり、各色相データはそれぞれ３つの色相に関与している。
例えば、図６（Ａ）に示すｙであれば、赤、イエロー、緑の３つの色相に関与する。
【００５６】
図７（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と乗算項ｙ×ｍ、ｒ×ｇ、 ｃ×ｙ、ｇ×ｂ、 ｍ×ｃ、ｂ×ｒの関係を模式的に示したものであり、各乗算項が特定の色相に関与している２次項であることが分かる。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｒ＝Ｗ、
ｇ＝ｂ＝０なので、 ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、ｙ×ｍ＝Ｗ×Ｗとなり、２次の値を持つ。また、他の５項は全てゼロになる。つまり、赤に対しては、ｙ×ｍのみが有効な２次項になる。同様に、緑にはｃ×ｙ、青にはｍ×ｃ、シアンにはｇ×ｂ、マゼンタにはｂ×ｒ、イエローにはｒ×ｇだけが有効な２次項となる。
【００５７】
上記式（６）と式（１）は、各色相の１つだけに有効な第１の比較データを含んでいる。この第１の比較データは、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）の６つである。図８（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と第１の比較データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍの関係を模式的に示したものであり、各第１の比較データが特定の色相に関与していることが分かる。
【００５８】
上記６つの第１の比較データは、１次項の性質を持つ。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｒ＝Ｗ、 ｇ＝ｂ＝０なので、 ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、１次の値を持つ。また、他の５つの第１の比較データは全てゼロになる。つまり、赤に対しては、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）のみが有効な第１の比較データになる。同様に、緑にはｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、青にはｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、シアンにはｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、マゼンタにはｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、イエローにはｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）だけが有効な第１の比較データとなる。
【００５９】
１次項と２次項の違いについて、さらに説明する。上述のように、赤に対しては、Ｗを定数とすると、ｙ×ｍ＝Ｗ×Ｗとなり、他の乗算項は全てゼロになる。ここで、定数Ｗは、色相信号ｙとｍの大きさを表すので、定数Ｗの大きさは、画素における色の鮮やかさ、彩度に依存する。ｙ×ｍ＝Ｗ×Ｗであるので、乗算項ｙ×ｍは、彩度に対して２次の関数となる。他の乗算項も、それらが有効となる色相において、それぞれ彩度に関して２次の関数となる。したがって、各乗算項が色再現に与える影響は、彩度の増加に従って、２次的に増加する。すなわち、乗算項は、色再現において、彩度に対する２次補正項の役割を果たす２次項となる。
【００６０】
一方、赤に対して、Ｗを定数とすると、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、他の第１の比較データは全てゼロになる。ここで、定数Ｗの大きさは、画素における色の鮮やかさ、彩度に依存する。ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗであるので、第１の比較データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）は、彩度に対して１次の関数となる。他の第１の比較データも、それらが有効となる色相において、それぞれ彩度に関して１次の関数となる。したがって、各第１の比較データが色再現に与える影響は、彩度に関して１次の関数となる。すなわち、第１の比較データは、色再現において、彩度に対する１次補正項の役割を果たす１次項となる。
【００６１】
図９（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と、第２の比較データｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｂ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｒ）の関係を模式的に示したものであり、上記式（１）でのｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）における演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６の値を１とした場合について示している。図９のそれぞれより、各第２の比較データが赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の中間領域の変化に関与していることが分かる。つまり、赤〜イエローに対しては、ｂ＝ｃ＝０であり、
ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）＝ ｍｉｎ（ｍｉｎ（ｒ，ｇ）， ｍｉｎ（ｙ、ｍ））を除く他の５項は全てゼロになる。よって、ｈ２ｒｙのみが有効な第２の比較データになり、同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙ、緑〜シアンにはｈ２ｇｃ、シアン〜青にはｈ２ｂｃ、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍ、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍだけが有効な第２の比較データとなる。
【００６２】
また、図１０（Ａ）〜（Ｆ）は上記式（６）および式（１）でのｈｒｙ、ｈｒｍ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｍ、ｈｂｃにおける演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６を変化させた場合の６つの色相と第２の比較データの関係を模式的に示したものであり、図中の破線ａ１〜ａ６で示す場合は、ａｑ１〜ａｑ６をａｐ１〜ａｐ６より大きい値とした場合の特性を示し、破線ｂ１〜ｂ６で示す場合は、ａｐ１〜ａｐ６をａｑ１〜ａｑ６より大きい値とした場合の特性を示している。
【００６３】
すなわち、赤〜イエローに対してはｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ，ａｐ１×ｈ１ｒ）のみが有効な第２の比較データであるが、例えばａｑ１とａｐ１の比を２：１とすると、図１０（Ａ）での破線ａ１のように、ピーク値が赤よりに関与する比較データとなり、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域に有効な比較データとすることができる。一方、例えばａｑ１とａｐ１の比を１：２とすると、図１０（Ａ）での破線ｂ１のような関係となり、ピーク値がイエローよりに関与する比較データとなり、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域に有効な比較データとすることができる。同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙにおけるａｑ３、ａｐ３を、緑〜シアンにはｈ２ｇｃにおけるａｑ４、ａｐ４を、シアン〜青にはｈ２ｂｃにおけるａｑ６、ａｐ６を、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍにおけるａｑ５、ａｐ５を、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍにおけるａｑ２、ａｐ２を変化させることにより、それぞれの色相間の領域においても、その有効となる領域を変化させることができる。
【００６４】
図１１（ａ）および（ｂ）は、６つの色相および色相間領域と有効な演算項の関係を示している。よって、係数記憶手段５において、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。また、多項式演算手段３における演算係数選択手段１１で選択される係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【００６５】
ここで、上記図１による実施の形態１での係数記憶手段５での係数の一例を述べる。式（５）は、上記係数記憶手段５において発生する係数Ｕ（Ｅｉｊ）の一例を示している。
【００６６】
【数１２】
【００６７】
上記の場合で係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数を全てゼロとすると、色変換を実施しない場合となる。また、下記式（７）では、係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数において、乗算項である２次演算項に係わる係数を全て０とし、１次演算項である第１の比較データと第２の比較データに係わる係数を例えばＡｒ１〜
Ａｒ３、Ａｙ１〜 Ａｙ３、Ａｇ１〜 Ａｇ３、 Ａｃ１〜 Ａｃ３、Ａｂ１〜 Ａｂ３、Ａｍ１〜 Ａｍ３、およびＡｒｙ１〜Ａｒｙ３、Ａｇｙ１〜Ａｇｙ３、Ａｇｃ１〜Ａｇｃ３、
Ａｂｃ１〜Ａｂｃ３、Ａｂｍ１〜Ａｂｍ３、Ａｒｍ１〜Ａｒｍ３に示す値とした場合を示す。
【００６８】
【数１３】
【００６９】
上記においては、１次演算項である第１の比較データと第２の比較データにより補正を行うので、線形的に色相または、色相間の領域のみの調整を行え、変化させたい色相または色相間の領域に関する１次演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、その色相または色相間の領域のみの調整を行える。例えば、赤に関するｈ１ｒに係わる係数Ａｒ１〜
Ａｒ３を設定すれば、赤の色相を変化させ、赤〜イエローの色相間の割合を変化させるにはｈ２ｒｙに係わる係数Ａｒｙ１〜Ａｒｙ３を用いることとなる。なお、上述のように線形的な色相または、色相関の領域の調整のみを目的とする場合には、多項式演算手段において、乗算項を算出する必要は無く、乗算手段８ａ、８ｂを省略することも可能である。
【００７０】
また、多項式演算手段３において、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）における演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６の値を１、２、４、８、…の整数値で変化させれば、演算手段１０ａおよび１０ｂにおいてビットシフトにより乗算を行うことができる。
【００７１】
以上より、特定の色相に関与する乗算項、第１の比較データおよび第２の比較データに係る係数を変化させることにより、係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数を独立に補正して、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して２次的な演算となり、第１の比較データおよび第２の比較データは、彩度に対して１次的な演算となり、したがって、乗算項と第１の比較データおよび第２の比較データを共に用いることにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正することができる。よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることができる。
【００７２】
なお、上記実施の形態１では、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂをもとに色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃと最大値β、最小値αを算出して各色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、上記出力画像データＲ、Ｇ、Ｂを得た後、
Ｒ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換してもよく、上記と同様の効果を奏する。
【００７３】
また、上記実施の形態１では、ハードウェアにより図１の構成の処理を行う場合について説明しているが、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態１と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【００７４】
実施の形態２．
実施の形態１では、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂをもとに色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃと最大値β、最小値αを算出して各色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換後、入力を補色データＣ、Ｍ、Ｙとして色変換を行うように構成することもできる。
【００７５】
図１２はこの発明の実施形態２による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、３、４、５、６、１５は上記実施の形態１の図１におけるものと同一のものであり、１４は補数手段、１ｂは補色データの最大値βと最小値αおよび色相データを特定するための識別符号Ｓ１を生成するαβ算出手段、２ｂは上記補数手段１４からの補色データＣ、Ｍ、Ｙとαβ算出手段１ｂからの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段である。
【００７６】
次に、動作を説明する。補数手段１４は、画像データＲ、Ｇ、Ｂを入力とし、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉを出力する。αβ算出手段１ｂでは、この補色データの最大値βと最小値αおよび各色相データを特定するための識別符号Ｓ１を出力する。
【００７７】
色相データ算出手段２ｂは、補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉと上記αβ算出手段１ｂからの最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝β−Ｃｉ、ｇ＝β−Ｍｉ、ｂ＝β−Ｙｉおよびｙ＝Ｙｉ−α、ｍ＝Ｍｉ−α、ｃ＝Ｃｉ−αの減算処理によって、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。ここで、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質があり、上記αβ算出手段１ｂから出力される識別符号Ｓ１は、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定するものであり、最大値βと最小値αがＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号となる。この６つの色相データのうちゼロとなるデータと識別符号Ｓ１との関係は上記実施の形態１での説明と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００７８】
次に、色相データ算出手段２ｂからの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段３へと送られ、また、ｃ、ｍ、ｙについてはマトリクス演算手段４へも送られる。多項式演算手段３には上記αβ算出手段１ｂから出力される識別符号Ｓ１も入力されており、
ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのであるが、この動作は上記実施の形態１における図２の動作と同一であるので、その詳細な説明は省略する。
【００７９】
そして、この多項式演算手段３の出力はマトリクス演算手段４へと送られ、係数発生手段５は、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４へと送る。マトリクス演算手段４は、上記色相データ算出手段２ｂからの色相データｃ、ｍ、ｙと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、係数発生手段５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（８）の演算結果を画像データＣ１、Ｍ１、Ｙ１として出力する。
【００８０】
【数１４】
【００８１】
なお、式（８）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【００８２】
なお、マトリクス演算手段４における動作は、上記実施の形態１における図５において、入力される色相データをｃ（またはｍ、ｙ）とし、Ｃ１（またはＭ１、Ｙ１）を演算し出力する場合であり、同様の動作を行うので、その詳細な説明は省略する。
【００８３】
合成手段６は、上記マトリクス演算手段４からの補色データＣ１、Ｍ１、Ｙ１と上記αβ算出手段１ｂからの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＣ、Ｍ、Ｙを出力する。よって、上記図１２の色変換方法により色変換された画像データＣ、Ｍ、Ｙを求める演算式は、式（２）となる。
【００８４】
【数１５】
【００８５】
ここで、式（２）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、ｈ１ｍ＝
ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、 ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、 ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）であり、ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６は上記図２における演算係数選択手段１１において発生される演算係数である。
【００８６】
なお、式（２）の演算項と図１２における演算項の数の違いは、図１２における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（２）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（２）の多項式データは、１画素について、１８個のデータを５個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【００８７】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【００８８】
そして、上記式（２）の多項式演算手段による演算項は、実施の形態１における式（１）の演算項と同一であり、したがって、６つの色相および色相間領域と有効な演算項の関係は図１１（ａ）および（ｂ）に示す場合と同一となる。よって、実施の形態１と同様、係数発生手段５において、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。また、多項式演算手段３における演算係数選択手段１１での係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【００８９】
ここで、上記実施の形態２での係数記憶手段５での係数の一例としては、上記実施の形態１の場合と同様、式（５）による係数Ｕ（Ｅｉｊ）となり、係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数を全てゼロとすると、色変換を実施しない場合となる。また、式（７）に示す係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数において、乗算項である２次演算項に係わる係数を全て０とし、１次演算項である第１の比較データと第２の比較データに係わる係数により補正を行うことで、線形的に色相または色相間の領域のみの調整を行え、変化させたい色相または色相間の領域に関する１次演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、その色相または色相間の領域のみの調整を行える。
【００９０】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、更に、第２の比較データに係る係数を変化させることにより、赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域を独立に補正して、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して２次的な演算となり、第１の比較データは、彩度に対して１次的な演算となり、したがって、乗算項と第１の比較データを共に用いることにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正することができる。よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることができる。
【００９１】
なお、上記実施の形態２では、ハードウェアにより図１２の構成の処理を行う場合について説明しているが、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態２と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【００９２】
実施の形態３．
実施の形態１ではマトリクス演算手段４における部分的な一構成例を図５に示すブロック図であるとし、式（１）に示すように、色相データと各演算項および無彩色データであるＲ、Ｇ、Ｂの最小値αを加算して画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力するよう構成したが、図１３に示すように、係数発生手段において無彩色データである最小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分を調整するよう構成することもできる。
【００９３】
図１３はこの発明の実施形態３による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１、２、３、１５は上記実施の形態１の図１におけるものと同一のものであり、４ｂはマトリクス演算手段、５ｂは係数記憶手段である。
【００９４】
次に動作を説明する。入力データよりαβ算出手段１において最大値β、最小値αおよび識別符号Ｓ１を求め、色相データ算出手段２により６つの色相データを算出し、多項式演算手段３において演算項を求める動作は上記実施の形態１と同一であるのでその詳細な説明は省略する。
【００９５】
図１３の係数記憶手段５ｂは、識別符号Ｓ１に基づき、該係数記憶手段に記憶された多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を出力し、マトリクス演算手段４ｂへと送る。マトリクス演算手段４ｂは、上記色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、αβ算出手段１からの最小値αおよび係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、演算を行うのであるが、その演算式は下記の式（９）を使用し、無彩色成分を調整する。
【００９６】
【数１６】
【００９７】
なお、式（９）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜６である。
【００９８】
ここで、図１４はマトリクス演算手段４ｂの部分的な構成例を示すブロック図であり、図１４において、１２ａ〜１２ｆ、１３ａ〜１３ｅは上記実施の形態１でのマトリクス演算手段４と同一のものであり、１２ｇは図１におけるαβ算出手段１からの無彩色成分を示す最小値αと係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、その乗算を行う乗算手段、１３ｆは加算手段である。
【００９９】
次に、図１４の動作を説明する。乗算手段１２ａ〜１２ｆは、色相データｒと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５と係数発生手段５ｂからの係数Ｕ（Ｅｉｊ）およびＵ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力し、加算手段１３ａ〜１３ｅにおいて、それぞれの積および和を加算するのであるが、その動作は実施の形態１におけるマトリクス演算手段４での動作と同一である。乗算手段１２ｇには、αβ算出手段１からの無彩色成分に相当するＲ、Ｇ、Ｂデータの最小値αと係数記憶手段５ｂからの係数Ｕ（Ｆｉｊ）が入力されて乗算を行い、その積を加算手段１３ｆへと出力し、加算手段１３ｆで上記加算手段１３ｅからの出力と加算して、総和を画像データＲの出力Ｒとして出力する。なお、図１４の構成例において、色相データｒをｇまたはｂに置換すれば、画像データＧ、Ｂを演算できる。
【０１００】
ここで、係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）は、それぞれの色相データｒ、ｇ、ｂに対応した係数が使用され、図１４の構成をｒ、ｇ、ｂに対し並列に３つ使用すれば、高速なマトリクス演算が可能になる。
【０１０１】
以上より、マトリクス演算手段４ｂは各演算項および無彩色データである最小値αに対し係数により演算を行い、色相データと加算して画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力し、このときの画像データを求める演算式は、式（３）となる。
【０１０２】
【数１７】
【０１０３】
ここで、式（３）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９である。
【０１０４】
なお、式（３）の演算項と図１３での演算項の数の違いは、上記実施の形態１の場合と同様に、図１３の多項式データ演算手段における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（３）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（３）の多項式データは、１画素について、１９個のデータを６個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１０５】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１０６】
ここで、上記最小値αに係わる係数を全て１とすると、無彩色データは変換されず、入力データにおける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリクス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青みの黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
【０１０７】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データと、色相間領域に関与する第２の比較データそれぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相および６つの色相間領域において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる。
【０１０８】
なお、上記実施の形態３では、マトリクス演算後画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、上記出力画像データＲ、Ｇ、Ｂを得た後、
Ｒ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換してもよく、マトリクス演算における係数を各色相および色相間領域と無彩色データである最小値αに対して変化できれば、上記と同様の効果を奏する。
【０１０９】
また、上記実施の形態１と同様、実施の形態３においても、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態３と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【０１１０】
実施の形態４．
実施の形態２では式（２）に示すように、色相データと各演算項および無彩色データである最小値αを加算するよう構成したが、図１５に示すように、係数記憶手段5ｂにおいて無彩色データである最小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分を調整するよう構成することもできる。
【０１１１】
図１５はこの発明の実施形態４による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１４、１ｂ、２ｂ、３、１５は上記実施の形態２の図１２におけるものと同一のものであり、４ｂ、５ｂは上記実施の形態３の図１３におけるものと同一のものである。
【０１１２】
次に動作を説明する。入力画像データＲ、Ｇ、Ｂは補数手段１４に入力され、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉが出力され、αβ算出手段１ｂで最大値β、最小値αおよび識別符号Ｓ１を求め、色相データ算出手段２ｂにより６つの色相データを算出し、多項式演算手段３において演算項を求める動作は上記実施の形態２の補色データＣ、Ｍ、Ｙの場合の処理と同一であるので、その詳細な説明は省略する。
【０１１３】
図１５の係数記憶手段５ｂは、識別符号Ｓ１に基づき、該係数記憶手段５ｂに記憶された多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４ｂへと送る。マトリクス演算手段４ｂは、上記色相データ算出手段２ｂからの色相データｃ、ｍ、ｙと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、αβ算出手段１ｂからの最小値αおよび係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、演算を行うのであるが、その演算式は下記の式（１０）を使用し、無彩色成分を調整する。
【０１１４】
【数１８】
【０１１５】
なお、式（１０）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜６である。
【０１１６】
なお、マトリクス演算手段４ｂにおける動作は、上記実施の形態３における図１４において、入力される色相データをｃ（またはｍ、ｙ）とし、Ｃ（またはＭ、Ｙ）を演算し出力する場合であり、同様の動作を行うので、その詳細な説明は省略する。
【０１１７】
以上より、マトリクス演算手段４ｂは各演算項および無彩色データである最小値αに対し係数により演算を行い、色相データと加算して補色データＣ、Ｍ、Ｙを出力し、このときの画像データを求める演算式は、式（４）となる。
【０１１８】
【数１９】
【０１１９】
ここで、式（４）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９である。
【０１２０】
なお、式（４）の演算項と図１５での演算項の数の違いは、上記実施の形態２の場合と同様に、図１５の多項式データ演算手段における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（４）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（４）の多項式データは、１画素について、１９個のデータを６個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１２１】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１２２】
ここで、上記最小値αに係わる係数を全て１とすると、無彩色データは変換されず、入力データにおける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリクス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青みの黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
【０１２３】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データと、色相間領域に関与する第２の比較データそれぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相および６つの色相間領域において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる。
【０１２４】
また、上記実施の形態と同様、実施の形態４においても、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態４と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【０１２５】
以上の実施の形態においては、主に画像出力装置用について述べたが、カメラ、スキャナなどの画像入力装置用としても同様に適用することができ、上述したような効果があることは言うまでもない。
【０１２６】
【発明の効果】
本発明に係る色変換装置および色変換方法によれば、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項、ならびに赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成し、これらの演算項を用いたマトリクス演算により第２の色データを求めるので、上記６つの色相、および色相間内の色成分を独立に調整することができる。
また、上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を設定可能とすることにより、出力デバイスの特性あるいは、使用者の好みの色変換特性などを考慮した色再現性を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】 この発明の実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段３の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】 この発明の実施の形態１による色変換装置における識別符号Ｓ１と最大値βおよび最小値α、０となる色相データの関係の一例を示す図である。
【図４】 この発明の実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段３のゼロ除去手段７の動作を説明するための図である。
【図５】 この発明の実施の形態１による色変換装置におけるマトリクス演算手段４の一部分の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】 ６つの色相と色相データの関係を模式的に示した図である。
【図７】 この発明の実施の形態１による色変換装置における乗算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図８】 この発明の実施の形態１による色変換装置における第１の比較データと色相の関係を模式的に示した図である。
【図９】 この発明の実施の形態１による色変換装置における第２の比較データと色相の関係を模式的に示した図である。
【図１０】 この発明の実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段３の演算係数選択手段１１において、演算係数を変化させた場合の比較データによる演算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図１１】 この発明の実施の形態１による色変換装置において各色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の関係を示した図である。
【図１２】 この発明の実施の形態２による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】 この発明の実施の形態３による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】 この発明の実施の形態３による色変換装置におけるマトリクス演算手段４ｂの一部分の構成の一例を示す図である。
【図１５】 この発明の実施の形態４による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】 従来の色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】 従来の色変換装置における６つの色相と色相データの関係を模式的に示した図である。
【図１８】 従来の色変換装置におけるマトリクス演算器１０４での乗算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【符号の説明】
１、１ｂ αβ算出手段、２、２ｂ 色相データ算出手段、３ 多項式演算手段、４、４ｂ マトリクス演算手段、５、５ｂ 係数記憶手段、６ 合成手段、７ ゼロ除去手段、８ａ、８ｂ 乗算手段、９ａ、９ｂ、９ｃ 最小値選択手段、１０ａ、１０ｂ 演算手段、１１ 演算係数選択手段、１２ａ〜１２ｇ 乗算手段、１３ａ〜１３ｆ 加算手段、１４ 補数手段、１５ 係数設定手段、１００ 補数器、１０１ αβ算出器、１０２ 色相データ算出器、１０３ 多項式演算器、１０４ マトリクス演算器、１０５ 係数発生器、１０６ 合成器。
【発明の属する技術分野】
この発明は、プリンタやビデオプリンタ、スキャナ等のフルカラー印刷関連機器、コンピュータグラフィックス画像を作成する画像処理機器、あるいはモニター等の表示装置等に使用するデータ処理に係わり、中でも赤／緑／青の３色で表現する画像データを使用機器等に合わせて色変換処理する色変換方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷における色変換は、インクが純色でないことによる混色性や印画の非線形性で発生する画質劣化を補正し、良好な色再現性を持つ印刷画像を出力するために必須の技術である。また、モニター等の表示装置においても、入力された色信号を表示する際、使用条件等に合わせ所望の色再現性をもつ画像を出力（表示）するため、色変換処理が行われている。
【０００３】
従来、上記のような場合での色変換方式には、テーブル変換方式とマトリクス演算方式の２種類がある。
【０００４】
テーブル変換方式の代表的な例として三次元ルックアップテーブル方式があるが、この方式は、赤と緑と青（以下、「Ｒ、Ｇ、Ｂ」と記す。）で表現した画像データを入力し、ＲＯＭなどのメモリに予め記憶しているＲ、Ｇ、Ｂの画像データあるいはイエローとマゼンタとシアン（以下、「Ｙ、Ｍ、Ｃ」と記す。）の補色データを求める方法であり、任意の変換特性を採用できるため、色再現性に優れた色変換を実行できる長所がある。
【０００５】
しかし、画像データの組合せ毎にデータを記憶させる単純な構成では、約４００Ｍｂｉｔの大容量メモリになる。例えば、特開昭６３−２２７１８１号公報には、メモリ容量の圧縮法法を開示しているが、それでも約５Ｍｂｉｔになる。したがって、この方式には、変換特性毎に大容量メモリを必要とするため、ＬＳＩ化が困難な課題と、使用条件等の変更に柔軟に対応できないと言う課題がある。
【０００６】
一方、マトリクス演算方式は、例えばＲ、Ｇ、Ｂの画像データよりＹ、Ｍ、Ｃの印刷データを求める場合は、下記の式（２７）が基本演算式である。
【０００７】
【数６】
ここで、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３である。
【０００９】
しかし、式（２７）の単純な線形演算では、印画等の非線形性により良好な変換特性を実現できない。
【００１０】
上記の変換特性を改良した方法が、特公平２−３０２２６号公報の色補正演算装置に開示されており、下記の式（２８）のマトリクス演算式を採用している。
【００１１】
【数７】
ここで、Ｎは定数、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１０である。
【００１３】
上記式（２８）は、無彩色成分と色成分が混在する画像データを直接使用するため、演算の相互干渉が発生する。つまり、係数を１つ変更すると、着目している成分または色相以外にも影響を与え、良好な変換特性を実現できないという課題がある。
【００１４】
また、特開平７−１７０４０４号公報の色変換方法は、この解決策を開示している。図１６は、特開平７−１７０４０４号公報におけるＲ、Ｇ、Ｂ画像データを印刷データＣ、Ｍ、Ｙに変換する色変換方法を示すブロック回路図であり、１００は補数器、１０１はαβ算出器、１０２は色相データ算出器、１０３は多項式演算器、１０４はマトリクス演算器、１０５は係数発生器、１０６は合成器である。
【００１５】
次に、動作を説明する。補数器１００は、画像データＲ、Ｇ、Ｂを入力とし、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉを出力する。αβ算出器１０１は、この補色データの最大値βと最小値αおよび各データを特定する識別符号Ｓを出力する。
【００１６】
色相データ算出器１０２は、補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉと最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝β−Ｃｉ、ｇ＝β−Ｍｉ、ｂ＝β−Ｙｉおよびｙ＝Ｙｉ−α、ｍ＝Ｍｉ−α、ｃ＝Ｃｉ−αの減算処理によって、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。ここで、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。
【００１７】
多項式演算器１０３は、色相データと識別符号を入力とし、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択し、それらから多項式データＴ１＝Ｐ１×Ｐ２、Ｔ３＝Ｑ１×Ｑ２及びＴ２＝Ｔ１／（Ｐ１＋Ｐ２）、Ｔ４＝Ｔ２／（Ｑ１＋Ｑ２）を演算し、出力する。
なお、以下において、積を表すのに、図中にアスターリスク（＊）を用いて表す場合もある。
【００１８】
係数発生器１０５は、識別信号Ｓの情報をもとに、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生する。マトリクス演算器１０４は、色相データｙ、ｍ、ｃと多項式データＴ１〜Ｔ４および係数Ｕを入力とし、下記の式（２９）の演算結果を色インクデータＣ１、Ｍ１、Ｙ１として出力する。
【００１９】
【数８】
合成器１０６は、色インクデータＣ１、Ｍ１、Ｙ１と無彩色データであるαを加算し、印刷データＣ、Ｍ、Ｙを出力する。したがって、印刷データを求める演算式は、式（３０）となる。
【００２１】
【数９】
なお、式（３０）では、画素集合に対する一般式を開示している。
【００２３】
ここで、図１７（Ａ）〜（Ｆ）は、赤（Ｒ）、青（Ｇ）、緑（Ｂ）、イエロー（Ｙ）、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）の６つの色相と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示した図であり、各色相データは、３つの色相に関与している。また、図１８（Ａ）〜（Ｆ）は、上記６つの色相と乗算項ｙ×ｍ、ｒ×ｇ、ｃ×ｙ、ｇ×ｂ、ｍ×ｃ、ｂ×ｒの関係を模式的に示した図であり、それぞれ６つの色相のうち特定の色相に関与していることが分かる。
【００２４】
したがって、式（３０）における６つの乗算項ｙ×ｍ、ｍ×ｃ、ｃ×ｙ、ｒ×ｇ、ｇ×ｂ、ｂ×ｒは、それぞれ赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相のうち特定の色相にのみ関与し、つまり、赤に対してはｙ×ｍ、青に対してはｍ×ｃ、緑に対してはｃ×ｙ、イエローに対してはｒ×ｇ、シアンに対してはｇ×ｂ、マゼンタに対してはｂ×ｒのみが有効な乗算項となる。
【００２５】
また、式（３０）における６つの乗除算項ｙ×ｍ／（ｙ＋ｍ）、ｍ×ｃ／（ｍ＋ｃ）、ｃ×ｙ／（ｃ＋ｙ）、ｒ×ｇ／（ｒ＋ｇ）、ｇ×ｂ／（ｇ＋ｂ）、ｂ×ｒ／（ｂ＋ｒ）についても、それぞれ６つの色相のうち、特定の色相にのみ関与することとなる。
【００２６】
以上より、上述の図１６における色変換方法によると、特定の色相に関与する乗算項および乗除算項に係る係数を変化させることにより、着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく、調整できる。
【００２７】
また、上記の乗算項は、彩度に対して２次的な演算となり、乗除算項は、彩度に対して１次的な演算となる。したがって、乗算項と乗除算項を共に用いることにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正することができる。
【００２８】
但し、この色変換法においても、好みに応じて、特定の色相の色空間に占める領域の拡大または縮小が望まれる場合、具体的には、マゼンタ〜赤〜イエローと変化する色空間において、赤の占める領域の拡大または縮小が望まれるような場合に、この要求を満たすことが出来ない。
【００２９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の色変換方法または色変換装置は、ＲＯＭなどのメモリによる三次元ルックアップテーブルテーブル変換方式で構成されている場合は、大容量メモリが必要になり、変換特性を柔軟に変更することができない問題点があり、また、マトリクス演算方式で構成される場合は、着目する色相のみを調整できるが、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つ色相間の変化の度合いを補正できないため、全色空間において良好な変換特性を実現できない問題点があった。
【００３０】
この発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法および色変換装置において、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相に加え、更に赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域を独立に補正することにより、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正でき、また変換特性を柔軟に変更でき、しかも３次元ルックアップテーブルのごとき大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることを目的とする。
【００３１】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る色変換装置は、カラー画像を表す第１の色データを、当該第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換装置であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータを求め、このデータを用いて当該カラー画像における、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項を生成する手段と、
上記第１および第２の演算項のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相に有効な演算項を用いて、上記隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成する手段と、
上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を記憶する係数記憶手段と、
当該係数記憶手段に対し所定のマトリクス係数を設定する係数設定手段と、
上記第１〜３の演算項と、上記第１〜３の演算項に与えられたマトリクス係数との乗算を含むマトリクス演算により上記第２の色データを求めるマトリクス演算手段とを備え、
上記第１および第２の演算項を生成する手段は、赤、緑、または青の色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項を上記第１の演算項として生成し、イエロー、マゼンタ、またはシアンの色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項を上記第２の演算項として生成するものである。
【００３２】
また、この発明に係る色変換方法は、カラー画像を表す第１の色データを、当該第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換方法であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータを求め、このデータを用いて当該カラー画像における、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項を生成する工程と、
上記第１および第２の演算項のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相に有効な演算項を用いて、上記隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成する工程と、
上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を記憶する係数記憶手段に対し所定のマトリクス係数を設定する工程と、
上記第１〜３の演算項と、上記第１〜３の演算項に与えられたマトリクス係数との乗算を含むマトリクス演算により上記第２の色データを求める工程とを備え、
上記第１の演算項は、赤、緑、または青の色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項からなり、上記第２の演算項は、イエロー、マゼンタ、またはシアンの色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項からなるものである。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施形態による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１は入力された画像データＲ、Ｇ、Ｂの最大値βと最小値αを算出し、各データを特定する識別符号Ｓ１を生成して出力するαβ算出手段、２は画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記αβ算出手段１からの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段、３は多項式演算手段、４はマトリクス演算器、５は係数記憶手段、６は合成手段、１５は、係数設定手段である。
【００３４】
また、図２は、上記多項式演算手段３の一構成例を示すブロック図である。図において、７は入力された色相データのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去手段、８ａ、８ｂは乗算手段、９ａ、９ｂ、９ｃは入力されたデータの最小値を選択し出力する最小値選択手段、１１は上記αβ算出手段１からの識別符号Ｓ１に基づき、係数記憶手段に記憶された係数を選択し出力する演算係数選択手段、１０ａ、１０ｂは上記演算係数選択手段１１から出力される演算係数と、最小値選択手段９ａ及び９ｂの出力との乗算を行う演算手段である。
【００３５】
次に動作について説明する。赤、緑、青の三色に対応した入力信号Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉは、αβ算出手段１および色相データ算出手段２へと送られ、αβ算出手段１は、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するとともに、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうち最大値となるデータと最小値となるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。色相データ算出手段２は、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉと上記αβ算出手段１からの出力である最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理を行い、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。
【００３６】
このとき、上記αβ算出手段１において算出される最大値β、最小値αは、β＝ＭＡＸ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）、α＝ＭＩＮ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）であり、色相データ算出手段２において算出される６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理によって得られているので、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。例えば、最大値βがＲｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｇｉ）は、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また、最大値βがＲｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。すなわち、最大、最小となるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの組み合わせにより、少なくとも、ｒ、ｇ、ｂの中で１つ、ｙ、ｍ、ｃの中で１つの合計２つの値がゼロとなることになる。
【００３７】
したがって、上記αβ算出手段１においては、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。この識別符号Ｓ１は、最大値βと最小値αがＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号Ｓ１を生成することができる。図３は識別符号Ｓ１とＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉにおける最大値βと最小値αおよびゼロとなる色相データの関係を示す図である。なお、図中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【００３８】
次に、色相データ算出手段２からの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段３へと送られ、また、ｒ、ｇ、ｂについてはマトリクス演算手段４へも送られる。多項式演算手段３には上記αβ算出手段１から出力される識別符号Ｓ１も入力されており、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのであるが、この動作を図２に従って説明する。
【００３９】
多項式演算手段３において、色相データ算出手段２からの色相データとαβ算出手段からの識別符号Ｓ１はゼロ除去手段７へと入力される。ゼロ除去手段７では、識別符号Ｓ１に基づき、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２とｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を出力する。Ｑ１、Ｑ２、Ｐ１、Ｐ２は、例えば図４に示すように決定され、出力される。例えば図３、４から、識別符号Ｓ１＝０となる場合、ｒ、ｂからＱ１、Ｑ２が、ｙ、ｍからＰ１、Ｐ２が得られ、Ｑ１＝ｒ、Ｑ２＝ｂ、Ｐ１＝ｍ、Ｐ２＝ｙとして出力する。なお、上記図３と同様、図４中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【００４０】
そして、乗算手段８ａへは上記ゼロ除去手段７からの出力データＱ１、Ｑ２が入力され、積Ｔ３＝Ｑ１×Ｑ２を算出して出力し、乗算手段８ｂへは上記ゼロ除去手段７からの出力データＰ１、Ｐ２が入力され、Ｔ１＝Ｐ１×Ｐ２を算出し出力する。
【００４１】
また、最小値選択手段９ａでは、上記ゼロ除去手段７からの出力データＱ１、Ｑ２のうちの最小値Ｔ４＝ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）を選択して出力し、最小値選択手段９ｂでは、上記ゼロ除去手段７からの出力データＰ１、Ｐ２のうちの最小値Ｔ２＝ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）を選択して出力する。最小値選択手段９ａおよび９ｂから出力されるＴ４およびＴ２が、第１の比較データである。
【００４２】
演算係数選択手段１１には上記αβ算出手段１からの識別符号Ｓ１が入力され、演算手段１０ａ、１０ｂにおいて第１の比較データＴ４およびＴ２に対し乗算を行うための係数記憶手段に記憶された演算係数ａｑ、ａｐを示す信号を識別符号Ｓ１に基づき選択し、演算手段１０ａへ演算係数ａｑを、演算手段１０ｂへは演算係数ａｐを出力する。なお、この演算係数ａｑ、ａｐはそれぞれ識別符号Ｓ１に応じて６種類与えられる。演算手段１０ａでは上記最小値選択手段９ａからの第１の比較データＴ４が入力され、演算係数選択手段１１により選択された演算係数ａｑと第１の比較データＴ４による乗算ａｑ×Ｔ４を行い、その出力を最小値選択手段９ｃへ送り、演算手段１０ｂでは上記最小値選択手段９ｂからの第１の比較データＴ２が入力され、演算係数選択手段１１からの演算係数ａｐと第１の比較データＴ２による乗算ａｐ×Ｔ２を行い、その出力を最小値選択手段９ｃへ送る。
【００４３】
最小値選択手段９ｃでは、演算手段１０ａおよび１０ｂからの出力の最小値Ｔ５＝ｍｉｎ（ａｐ×Ｔ２、ａｑ×Ｔ４）を選択して出力する。最小値選択手段９ｃから出力されるＴ５が、第２の比較データである。以上、上述した多項式データＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５が、多項式演算手段３の出力である。そして、この多項式演算手段３の出力はマトリクス演算手段４へと送られる。
【００４４】
一方、図１の係数記憶手段５は、識別符号Ｓ１に基づき、該係数記憶手段に記憶された多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を出力し、マトリクス演算手段４へと送る。マトリクス演算手段４は、上記色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、係数設定手段５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（６）の演算結果を画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１として出力する。
【００４５】
【数１０】
なお、式（６）において、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【００４７】
ここで、図５は、上記マトリクス演算手段４における部分的な一構成例を示すブロック図であり、Ｒ１を演算し出力する場合について示している。図において、１２ａ〜１２ｆは乗算手段、１３ａ〜１３ｅは加算手段である。
【００４８】
次に、図５の動作を説明する。乗算手段１２ａ〜１２ｆは、色相データｒと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５と係数発生手段５からの係数Ｕ（Ｅｉｊ）およびＵ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力する。加算手段１３ａ、１３ｂは、各乗算手段１２ｂ〜１２ｅの出力である積を入力とし、入力データを加算し、その和を出力する。加算手段１３ｃは加算手段１３ａ、１３ｂからのデータを加算し、加算手段１３ｄは加算手段１３ｃからの出力と乗算手段１２ｆの出力を加算する。そして加算手段１３ｅは加算手段１３ｄの出力と乗算手段１２ａの出力を加算して、総和を画像データＲ１として出力する。なお、図５の構成例において、色相データｒをｇまたはｂに置換すれば、画像データＧ１、Ｂ１を演算できる。
【００４９】
本実施の形態による色変換方法あるいは、色変換装置の演算速度が問題になる場合には、係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）は、それぞれの色相データｒ、ｇ、ｂに対応した係数が使用されるので、図５の構成をｒ、ｇ、ｂに対し並列に３つ使用すれば、より高速なマトリクス演算が可能になる。
【００５０】
合成手段６は、上記マトリクス演算手段４からの画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と上記αβ算出手段１からの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力する。よって、上記図１の色変換方法により色変換された画像データＲ、Ｇ、Ｂを求める演算式は、式（１）となる。
【００５１】
【数１１】
ここで、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、ｈ１ｍ＝
ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、 ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、 ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）であり、ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６は上記図２における演算係数選択手段１１において選択される演算係数である。
【００５３】
なお、式（１）の演算項と図１における演算項の数の違いは、図１における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（１）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（１）の多項式データは、１画素について、１８個のデータを５個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【００５４】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【００５５】
図６（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相（赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ）と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示したものであり、各色相データはそれぞれ３つの色相に関与している。
例えば、図６（Ａ）に示すｙであれば、赤、イエロー、緑の３つの色相に関与する。
【００５６】
図７（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と乗算項ｙ×ｍ、ｒ×ｇ、 ｃ×ｙ、ｇ×ｂ、 ｍ×ｃ、ｂ×ｒの関係を模式的に示したものであり、各乗算項が特定の色相に関与している２次項であることが分かる。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｒ＝Ｗ、
ｇ＝ｂ＝０なので、 ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、ｙ×ｍ＝Ｗ×Ｗとなり、２次の値を持つ。また、他の５項は全てゼロになる。つまり、赤に対しては、ｙ×ｍのみが有効な２次項になる。同様に、緑にはｃ×ｙ、青にはｍ×ｃ、シアンにはｇ×ｂ、マゼンタにはｂ×ｒ、イエローにはｒ×ｇだけが有効な２次項となる。
【００５７】
上記式（６）と式（１）は、各色相の１つだけに有効な第１の比較データを含んでいる。この第１の比較データは、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）の６つである。図８（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と第１の比較データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍの関係を模式的に示したものであり、各第１の比較データが特定の色相に関与していることが分かる。
【００５８】
上記６つの第１の比較データは、１次項の性質を持つ。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｒ＝Ｗ、 ｇ＝ｂ＝０なので、 ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、１次の値を持つ。また、他の５つの第１の比較データは全てゼロになる。つまり、赤に対しては、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）のみが有効な第１の比較データになる。同様に、緑にはｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、青にはｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、シアンにはｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、マゼンタにはｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、イエローにはｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）だけが有効な第１の比較データとなる。
【００５９】
１次項と２次項の違いについて、さらに説明する。上述のように、赤に対しては、Ｗを定数とすると、ｙ×ｍ＝Ｗ×Ｗとなり、他の乗算項は全てゼロになる。ここで、定数Ｗは、色相信号ｙとｍの大きさを表すので、定数Ｗの大きさは、画素における色の鮮やかさ、彩度に依存する。ｙ×ｍ＝Ｗ×Ｗであるので、乗算項ｙ×ｍは、彩度に対して２次の関数となる。他の乗算項も、それらが有効となる色相において、それぞれ彩度に関して２次の関数となる。したがって、各乗算項が色再現に与える影響は、彩度の増加に従って、２次的に増加する。すなわち、乗算項は、色再現において、彩度に対する２次補正項の役割を果たす２次項となる。
【００６０】
一方、赤に対して、Ｗを定数とすると、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、他の第１の比較データは全てゼロになる。ここで、定数Ｗの大きさは、画素における色の鮮やかさ、彩度に依存する。ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗであるので、第１の比較データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）は、彩度に対して１次の関数となる。他の第１の比較データも、それらが有効となる色相において、それぞれ彩度に関して１次の関数となる。したがって、各第１の比較データが色再現に与える影響は、彩度に関して１次の関数となる。すなわち、第１の比較データは、色再現において、彩度に対する１次補正項の役割を果たす１次項となる。
【００６１】
図９（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と、第２の比較データｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｂ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｒ）の関係を模式的に示したものであり、上記式（１）でのｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）における演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６の値を１とした場合について示している。図９のそれぞれより、各第２の比較データが赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の中間領域の変化に関与していることが分かる。つまり、赤〜イエローに対しては、ｂ＝ｃ＝０であり、
ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）＝ ｍｉｎ（ｍｉｎ（ｒ，ｇ）， ｍｉｎ（ｙ、ｍ））を除く他の５項は全てゼロになる。よって、ｈ２ｒｙのみが有効な第２の比較データになり、同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙ、緑〜シアンにはｈ２ｇｃ、シアン〜青にはｈ２ｂｃ、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍ、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍだけが有効な第２の比較データとなる。
【００６２】
また、図１０（Ａ）〜（Ｆ）は上記式（６）および式（１）でのｈｒｙ、ｈｒｍ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｍ、ｈｂｃにおける演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６を変化させた場合の６つの色相と第２の比較データの関係を模式的に示したものであり、図中の破線ａ１〜ａ６で示す場合は、ａｑ１〜ａｑ６をａｐ１〜ａｐ６より大きい値とした場合の特性を示し、破線ｂ１〜ｂ６で示す場合は、ａｐ１〜ａｐ６をａｑ１〜ａｑ６より大きい値とした場合の特性を示している。
【００６３】
すなわち、赤〜イエローに対してはｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ，ａｐ１×ｈ１ｒ）のみが有効な第２の比較データであるが、例えばａｑ１とａｐ１の比を２：１とすると、図１０（Ａ）での破線ａ１のように、ピーク値が赤よりに関与する比較データとなり、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域に有効な比較データとすることができる。一方、例えばａｑ１とａｐ１の比を１：２とすると、図１０（Ａ）での破線ｂ１のような関係となり、ピーク値がイエローよりに関与する比較データとなり、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域に有効な比較データとすることができる。同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙにおけるａｑ３、ａｐ３を、緑〜シアンにはｈ２ｇｃにおけるａｑ４、ａｐ４を、シアン〜青にはｈ２ｂｃにおけるａｑ６、ａｐ６を、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍにおけるａｑ５、ａｐ５を、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍにおけるａｑ２、ａｐ２を変化させることにより、それぞれの色相間の領域においても、その有効となる領域を変化させることができる。
【００６４】
図１１（ａ）および（ｂ）は、６つの色相および色相間領域と有効な演算項の関係を示している。よって、係数記憶手段５において、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。また、多項式演算手段３における演算係数選択手段１１で選択される係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【００６５】
ここで、上記図１による実施の形態１での係数記憶手段５での係数の一例を述べる。式（５）は、上記係数記憶手段５において発生する係数Ｕ（Ｅｉｊ）の一例を示している。
【００６６】
【数１２】
上記の場合で係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数を全てゼロとすると、色変換を実施しない場合となる。また、下記式（７）では、係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数において、乗算項である２次演算項に係わる係数を全て０とし、１次演算項である第１の比較データと第２の比較データに係わる係数を例えばＡｒ１〜
Ａｒ３、Ａｙ１〜 Ａｙ３、Ａｇ１〜 Ａｇ３、 Ａｃ１〜 Ａｃ３、Ａｂ１〜 Ａｂ３、Ａｍ１〜 Ａｍ３、およびＡｒｙ１〜Ａｒｙ３、Ａｇｙ１〜Ａｇｙ３、Ａｇｃ１〜Ａｇｃ３、
Ａｂｃ１〜Ａｂｃ３、Ａｂｍ１〜Ａｂｍ３、Ａｒｍ１〜Ａｒｍ３に示す値とした場合を示す。
【００６８】
【数１３】
上記においては、１次演算項である第１の比較データと第２の比較データにより補正を行うので、線形的に色相または、色相間の領域のみの調整を行え、変化させたい色相または色相間の領域に関する１次演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、その色相または色相間の領域のみの調整を行える。例えば、赤に関するｈ１ｒに係わる係数Ａｒ１〜
Ａｒ３を設定すれば、赤の色相を変化させ、赤〜イエローの色相間の割合を変化させるにはｈ２ｒｙに係わる係数Ａｒｙ１〜Ａｒｙ３を用いることとなる。なお、上述のように線形的な色相または、色相関の領域の調整のみを目的とする場合には、多項式演算手段において、乗算項を算出する必要は無く、乗算手段８ａ、８ｂを省略することも可能である。
【００７０】
また、多項式演算手段３において、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）における演算係数ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６の値を１、２、４、８、…の整数値で変化させれば、演算手段１０ａおよび１０ｂにおいてビットシフトにより乗算を行うことができる。
【００７１】
以上より、特定の色相に関与する乗算項、第１の比較データおよび第２の比較データに係る係数を変化させることにより、係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数を独立に補正して、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して２次的な演算となり、第１の比較データおよび第２の比較データは、彩度に対して１次的な演算となり、したがって、乗算項と第１の比較データおよび第２の比較データを共に用いることにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正することができる。よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることができる。
【００７２】
なお、上記実施の形態１では、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂをもとに色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃと最大値β、最小値αを算出して各色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、上記出力画像データＲ、Ｇ、Ｂを得た後、
Ｒ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換してもよく、上記と同様の効果を奏する。
【００７３】
また、上記実施の形態１では、ハードウェアにより図１の構成の処理を行う場合について説明しているが、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態１と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【００７４】
実施の形態２．
実施の形態１では、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂをもとに色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃと最大値β、最小値αを算出して各色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換後、入力を補色データＣ、Ｍ、Ｙとして色変換を行うように構成することもできる。
【００７５】
図１２はこの発明の実施形態２による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、３、４、５、６、１５は上記実施の形態１の図１におけるものと同一のものであり、１４は補数手段、１ｂは補色データの最大値βと最小値αおよび色相データを特定するための識別符号Ｓ１を生成するαβ算出手段、２ｂは上記補数手段１４からの補色データＣ、Ｍ、Ｙとαβ算出手段１ｂからの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段である。
【００７６】
次に、動作を説明する。補数手段１４は、画像データＲ、Ｇ、Ｂを入力とし、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉを出力する。αβ算出手段１ｂでは、この補色データの最大値βと最小値αおよび各色相データを特定するための識別符号Ｓ１を出力する。
【００７７】
色相データ算出手段２ｂは、補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉと上記αβ算出手段１ｂからの最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝β−Ｃｉ、ｇ＝β−Ｍｉ、ｂ＝β−Ｙｉおよびｙ＝Ｙｉ−α、ｍ＝Ｍｉ−α、ｃ＝Ｃｉ−αの減算処理によって、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。ここで、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質があり、上記αβ算出手段１ｂから出力される識別符号Ｓ１は、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定するものであり、最大値βと最小値αがＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号となる。この６つの色相データのうちゼロとなるデータと識別符号Ｓ１との関係は上記実施の形態１での説明と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【００７８】
次に、色相データ算出手段２ｂからの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段３へと送られ、また、ｃ、ｍ、ｙについてはマトリクス演算手段４へも送られる。多項式演算手段３には上記αβ算出手段１ｂから出力される識別符号Ｓ１も入力されており、
ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのであるが、この動作は上記実施の形態１における図２の動作と同一であるので、その詳細な説明は省略する。
【００７９】
そして、この多項式演算手段３の出力はマトリクス演算手段４へと送られ、係数発生手段５は、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４へと送る。マトリクス演算手段４は、上記色相データ算出手段２ｂからの色相データｃ、ｍ、ｙと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、係数発生手段５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（８）の演算結果を画像データＣ１、Ｍ１、Ｙ１として出力する。
【００８０】
【数１４】
なお、式（８）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【００８２】
なお、マトリクス演算手段４における動作は、上記実施の形態１における図５において、入力される色相データをｃ（またはｍ、ｙ）とし、Ｃ１（またはＭ１、Ｙ１）を演算し出力する場合であり、同様の動作を行うので、その詳細な説明は省略する。
【００８３】
合成手段６は、上記マトリクス演算手段４からの補色データＣ１、Ｍ１、Ｙ１と上記αβ算出手段１ｂからの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＣ、Ｍ、Ｙを出力する。よって、上記図１２の色変換方法により色変換された画像データＣ、Ｍ、Ｙを求める演算式は、式（２）となる。
【００８４】
【数１５】
ここで、式（２）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、ｈ１ｍ＝
ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、 ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、 ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、 ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）であり、ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６は上記図２における演算係数選択手段１１において発生される演算係数である。
【００８６】
なお、式（２）の演算項と図１２における演算項の数の違いは、図１２における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（２）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（２）の多項式データは、１画素について、１８個のデータを５個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【００８７】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【００８８】
そして、上記式（２）の多項式演算手段による演算項は、実施の形態１における式（１）の演算項と同一であり、したがって、６つの色相および色相間領域と有効な演算項の関係は図１１（ａ）および（ｂ）に示す場合と同一となる。よって、実施の形態１と同様、係数発生手段５において、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。また、多項式演算手段３における演算係数選択手段１１での係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【００８９】
ここで、上記実施の形態２での係数記憶手段５での係数の一例としては、上記実施の形態１の場合と同様、式（５）による係数Ｕ（Ｅｉｊ）となり、係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数を全てゼロとすると、色変換を実施しない場合となる。また、式（７）に示す係数Ｕ（Ｆｉｊ）の係数において、乗算項である２次演算項に係わる係数を全て０とし、１次演算項である第１の比較データと第２の比較データに係わる係数により補正を行うことで、線形的に色相または色相間の領域のみの調整を行え、変化させたい色相または色相間の領域に関する１次演算項に係わる係数を定め、他の係数をゼロとすれば、その色相または色相間の領域のみの調整を行える。
【００９０】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、更に、第２の比較データに係る係数を変化させることにより、赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域を独立に補正して、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正できる。また、上記の乗算項は、彩度に対して２次的な演算となり、第１の比較データは、彩度に対して１次的な演算となり、したがって、乗算項と第１の比較データを共に用いることにより、彩度に対する印画などの非線形性をも補正することができる。よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることができる。
【００９１】
なお、上記実施の形態２では、ハードウェアにより図１２の構成の処理を行う場合について説明しているが、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態２と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【００９２】
実施の形態３．
実施の形態１ではマトリクス演算手段４における部分的な一構成例を図５に示すブロック図であるとし、式（１）に示すように、色相データと各演算項および無彩色データであるＲ、Ｇ、Ｂの最小値αを加算して画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力するよう構成したが、図１３に示すように、係数発生手段において無彩色データである最小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分を調整するよう構成することもできる。
【００９３】
図１３はこの発明の実施形態３による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１、２、３、１５は上記実施の形態１の図１におけるものと同一のものであり、４ｂはマトリクス演算手段、５ｂは係数記憶手段である。
【００９４】
次に動作を説明する。入力データよりαβ算出手段１において最大値β、最小値αおよび識別符号Ｓ１を求め、色相データ算出手段２により６つの色相データを算出し、多項式演算手段３において演算項を求める動作は上記実施の形態１と同一であるのでその詳細な説明は省略する。
【００９５】
図１３の係数記憶手段５ｂは、識別符号Ｓ１に基づき、該係数記憶手段に記憶された多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を出力し、マトリクス演算手段４ｂへと送る。マトリクス演算手段４ｂは、上記色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、αβ算出手段１からの最小値αおよび係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、演算を行うのであるが、その演算式は下記の式（９）を使用し、無彩色成分を調整する。
【００９６】
【数１６】
なお、式（９）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜６である。
【００９８】
ここで、図１４はマトリクス演算手段４ｂの部分的な構成例を示すブロック図であり、図１４において、１２ａ〜１２ｆ、１３ａ〜１３ｅは上記実施の形態１でのマトリクス演算手段４と同一のものであり、１２ｇは図１におけるαβ算出手段１からの無彩色成分を示す最小値αと係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、その乗算を行う乗算手段、１３ｆは加算手段である。
【００９９】
次に、図１４の動作を説明する。乗算手段１２ａ〜１２ｆは、色相データｒと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５と係数発生手段５ｂからの係数Ｕ（Ｅｉｊ）およびＵ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力し、加算手段１３ａ〜１３ｅにおいて、それぞれの積および和を加算するのであるが、その動作は実施の形態１におけるマトリクス演算手段４での動作と同一である。乗算手段１２ｇには、αβ算出手段１からの無彩色成分に相当するＲ、Ｇ、Ｂデータの最小値αと係数記憶手段５ｂからの係数Ｕ（Ｆｉｊ）が入力されて乗算を行い、その積を加算手段１３ｆへと出力し、加算手段１３ｆで上記加算手段１３ｅからの出力と加算して、総和を画像データＲの出力Ｒとして出力する。なお、図１４の構成例において、色相データｒをｇまたはｂに置換すれば、画像データＧ、Ｂを演算できる。
【０１００】
ここで、係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）は、それぞれの色相データｒ、ｇ、ｂに対応した係数が使用され、図１４の構成をｒ、ｇ、ｂに対し並列に３つ使用すれば、高速なマトリクス演算が可能になる。
【０１０１】
以上より、マトリクス演算手段４ｂは各演算項および無彩色データである最小値αに対し係数により演算を行い、色相データと加算して画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力し、このときの画像データを求める演算式は、式（３）となる。
【０１０２】
【数１７】
ここで、式（３）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９である。
【０１０４】
なお、式（３）の演算項と図１３での演算項の数の違いは、上記実施の形態１の場合と同様に、図１３の多項式データ演算手段における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（３）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（３）の多項式データは、１画素について、１９個のデータを６個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１０５】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１０６】
ここで、上記最小値αに係わる係数を全て１とすると、無彩色データは変換されず、入力データにおける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリクス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青みの黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
【０１０７】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データと、色相間領域に関与する第２の比較データそれぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相および６つの色相間領域において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる。
【０１０８】
なお、上記実施の形態３では、マトリクス演算後画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、上記出力画像データＲ、Ｇ、Ｂを得た後、
Ｒ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換してもよく、マトリクス演算における係数を各色相および色相間領域と無彩色データである最小値αに対して変化できれば、上記と同様の効果を奏する。
【０１０９】
また、上記実施の形態１と同様、実施の形態３においても、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態３と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【０１１０】
実施の形態４．
実施の形態２では式（２）に示すように、色相データと各演算項および無彩色データである最小値αを加算するよう構成したが、図１５に示すように、係数記憶手段5ｂにおいて無彩色データである最小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分を調整するよう構成することもできる。
【０１１１】
図１５はこの発明の実施形態４による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１４、１ｂ、２ｂ、３、１５は上記実施の形態２の図１２におけるものと同一のものであり、４ｂ、５ｂは上記実施の形態３の図１３におけるものと同一のものである。
【０１１２】
次に動作を説明する。入力画像データＲ、Ｇ、Ｂは補数手段１４に入力され、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉが出力され、αβ算出手段１ｂで最大値β、最小値αおよび識別符号Ｓ１を求め、色相データ算出手段２ｂにより６つの色相データを算出し、多項式演算手段３において演算項を求める動作は上記実施の形態２の補色データＣ、Ｍ、Ｙの場合の処理と同一であるので、その詳細な説明は省略する。
【０１１３】
図１５の係数記憶手段５ｂは、識別符号Ｓ１に基づき、該係数記憶手段５ｂに記憶された多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４ｂへと送る。マトリクス演算手段４ｂは、上記色相データ算出手段２ｂからの色相データｃ、ｍ、ｙと多項式演算手段３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、αβ算出手段１ｂからの最小値αおよび係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、演算を行うのであるが、その演算式は下記の式（１０）を使用し、無彩色成分を調整する。
【０１１４】
【数１８】
なお、式（１０）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜６である。
【０１１６】
なお、マトリクス演算手段４ｂにおける動作は、上記実施の形態３における図１４において、入力される色相データをｃ（またはｍ、ｙ）とし、Ｃ（またはＭ、Ｙ）を演算し出力する場合であり、同様の動作を行うので、その詳細な説明は省略する。
【０１１７】
以上より、マトリクス演算手段４ｂは各演算項および無彩色データである最小値αに対し係数により演算を行い、色相データと加算して補色データＣ、Ｍ、Ｙを出力し、このときの画像データを求める演算式は、式（４）となる。
【０１１８】
【数１９】
ここで、式（４）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９である。
【０１２０】
なお、式（４）の演算項と図１５での演算項の数の違いは、上記実施の形態２の場合と同様に、図１５の多項式データ演算手段における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（４）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、式（４）の多項式データは、１画素について、１９個のデータを６個の有効データに削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１２１】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１２２】
ここで、上記最小値αに係わる係数を全て１とすると、無彩色データは変換されず、入力データにおける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリクス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青みの黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
【０１２３】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データと、色相間領域に関与する第２の比較データそれぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相および６つの色相間領域において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる。
【０１２４】
また、上記実施の形態と同様、実施の形態４においても、ソフトウェアなどにより同様の処理を行う色変換方法としても効果的であるは言うまでもなく、上記実施の形態４と同様の効果を奏する。上記係数記憶手段に関して、その構成は、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ、いわゆるレジスタなど、所期の値の係数を設定できるものであれば、その種類、構成はいずれであっても良い。
【０１２５】
以上の実施の形態においては、主に画像出力装置用について述べたが、カメラ、スキャナなどの画像入力装置用としても同様に適用することができ、上述したような効果があることは言うまでもない。
【０１２６】
【発明の効果】
本発明に係る色変換装置および色変換方法によれば、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項、ならびに赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成し、これらの演算項を用いたマトリクス演算により第２の色データを求めるので、上記６つの色相、および色相間内の色成分を独立に調整することができる。
また、上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を設定可能とすることにより、出力デバイスの特性あるいは、使用者の好みの色変換特性などを考慮した色再現性を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】 この発明の実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段３の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】 この発明の実施の形態１による色変換装置における識別符号Ｓ１と最大値βおよび最小値α、０となる色相データの関係の一例を示す図である。
【図４】 この発明の実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段３のゼロ除去手段７の動作を説明するための図である。
【図５】 この発明の実施の形態１による色変換装置におけるマトリクス演算手段４の一部分の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】 ６つの色相と色相データの関係を模式的に示した図である。
【図７】 この発明の実施の形態１による色変換装置における乗算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図８】 この発明の実施の形態１による色変換装置における第１の比較データと色相の関係を模式的に示した図である。
【図９】 この発明の実施の形態１による色変換装置における第２の比較データと色相の関係を模式的に示した図である。
【図１０】 この発明の実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段３の演算係数選択手段１１において、演算係数を変化させた場合の比較データによる演算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【図１１】 この発明の実施の形態１による色変換装置において各色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の関係を示した図である。
【図１２】 この発明の実施の形態２による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】 この発明の実施の形態３による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】 この発明の実施の形態３による色変換装置におけるマトリクス演算手段４ｂの一部分の構成の一例を示す図である。
【図１５】 この発明の実施の形態４による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】 従来の色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】 従来の色変換装置における６つの色相と色相データの関係を模式的に示した図である。
【図１８】 従来の色変換装置におけるマトリクス演算器１０４での乗算項と色相の関係を模式的に示した図である。
【符号の説明】
１、１ｂ αβ算出手段、２、２ｂ 色相データ算出手段、３ 多項式演算手段、４、４ｂ マトリクス演算手段、５、５ｂ 係数記憶手段、６ 合成手段、７ ゼロ除去手段、８ａ、８ｂ 乗算手段、９ａ、９ｂ、９ｃ 最小値選択手段、１０ａ、１０ｂ 演算手段、１１ 演算係数選択手段、１２ａ〜１２ｇ 乗算手段、１３ａ〜１３ｆ 加算手段、１４ 補数手段、１５ 係数設定手段、１００ 補数器、１０１ αβ算出器、１０２ 色相データ算出器、１０３ 多項式演算器、１０４ マトリクス演算器、１０５ 係数発生器、１０６ 合成器。
Claims (11)
- カラー画像を表す第１の色データを、当該第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換装置であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータを求め、このデータを用いて当該カラー画像における、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項を生成する手段と、
上記第１および第２の演算項のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相に有効な演算項を用いて、上記隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成する手段と、
上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を記憶する係数記憶手段と、
当該係数記憶手段に対し所定のマトリクス係数を設定する係数設定手段と、
上記第１〜３の演算項と、上記第１〜３の演算項に与えられたマトリクス係数との乗算を含むマトリクス演算により上記第２の色データを求めるマトリクス演算手段とを備え、
上記第１および第２の演算項を生成する手段は、赤、緑、または青の色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項を上記第１の演算項として生成し、イエロー、マゼンタ、またはシアンの色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項を上記第２の演算項として生成することを特徴とする色変換装置。 - 上記第１および第２の演算項を生成する手段は、上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータとして、上記第１の色データにより表されるカラー画像から無彩色成分を除いた画像の、赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの各色成分の大きさを表す色相データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを求める色相データ算出手段を備え、
上記色相データを用いて上記第１および第２の演算項を生成することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。 - 上記第１の色データが赤、緑、青の各成分の大きさを表す色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉからなり、
上記色相データ算出手段は、上記色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉ、および上記色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最小値αおよび最大値βを用いて各色相データｒ＝Ｒｉ−α，ｇ＝Ｇｉ−α，ｂ＝Ｂｉ−α，ｙ＝β−Ｂｉ，ｍ＝β−Ｇｉ，ｃ＝β−Ｒｉを算出することを特徴とする請求項２に記載の色変換装置。 - 上記第１および第２の演算項を生成する手段は、上記色相データを用いて、赤、緑、または青の色相に有効な演算項ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ，ｙ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ，ｃ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ，ｍ）を上記第１の演算項として生成し、イエロー、シアン、またはマゼンタの色相に有効な演算項ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）を上記第２の演算項として生成することを特徴とする請求項２または３に記載の色変換装置（ｍｉｎ（ａ，ｂ）はａ，ｂのうち最小となるものの値を表す）。
- 上記第３の演算項を生成する手段は、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの隣接する色相間内における特定の領域を指定するための係数ａｐ１〜ａｐ６，ａｑ１〜ａｑ６を発生する係数発生手段を備え、互いに隣接する色相に有効な第１の演算項ｈ１ｒ，ｈ１ｇ，ｈ１ｂ、および第２の演算項ｈ１ｙ，ｈ１ｃ，ｈ１ｍの各々に上記係数を乗じた乗算値を用いて、上記色相間内の上記特定の領域において最大となる第３の演算項ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｒ，ａｐ１×ｈ１ｙ），ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ，ａｐ２×ｈ１ｒ），ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ，ａｐ３×ｈ１ｇ），ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ，ａｐ４×ｈ１ｇ），ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ，ａｐ５×ｈ１ｂ），ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ，ａｐ６×ｈ１ｂ）を生成することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の色変換装置（ｍｉｎ（ａ，ｂ）はａ，ｂのうち最小となるものの値を表す）。
- 上記マトリクス演算手段は、上記第１〜３の演算項に対して与えられるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１８）、および上記色相データｒ，ｇ，ｂに対して与えられるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜３）をそれぞれ発生し、上記第１〜３の演算項、上記マトリクス係数、および上記第１の色データの最小値αを用いた以下のマトリクス演算式（１）により赤、緑、および青を表す色データＲ，Ｇ，Ｂからなる第２の色データを生成することを特徴とする請求項５に記載の色変換装置。
- 上記マトリクス演算手段は、上記第１〜３の演算項に対して与えられるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１８）、および上記色相データｃ，ｍ，ｙに対して与えられるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜３）をそれぞれ発生し、上記第１〜３の演算項、上記マトリクス係数、および上記第１の色データの最小値αを用いた以下のマトリクス演算式（２）によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色データＣ，Ｍ，Ｙからなる第２の色データを生成することを特徴とする請求項５に記載の色変換装置。
- 上記マトリクス演算手段は、上記第１〜３の演算項、および上記第１の色データの最小値αに対して与えられるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１９）、および上記色相データｒ，ｇ，ｂに対して与えられるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜３）をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式（３）により赤、緑、および青を表す色データＲ，Ｇ，Ｂからなる第２の色データを生成することを特徴とする請求項５に記載の色変換装置。
- 上記マトリクス演算手段は、上記第１〜３の演算項、および上記第１の色データの最小値αに対して与えられるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１９）、および上記色相データｃ，ｍ，ｙに対して与えられるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜３）をそれぞれ発生し、以下のマトリクス演算式（４）によりシアン、マゼンタ、およびイエローを表す色データＣ，Ｍ，Ｙからなる第２の色データを生成することを特徴とする請求項５に記載の色変換装置。
- 上記マトリクス演算手段は、上記色相データｒ，ｇ，ｂ、または上記色相データｃ，ｍ，ｙに対して以下の式（５）に示すマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜３）を出力することを特徴とする請求項６〜９のいずれか１項に記載の色変換装置。
- カラー画像を表す第１の色データを、当該第１の色データに対応する第２の色データに変換する色変換方法であって、
上記第１の色データにより表されるカラー画像を構成する複数の色成分の大きさを表すデータを求め、このデータを用いて当該カラー画像における、赤、緑、または青の色相に有効な第１の演算項、およびイエロー、マゼンタ、またはシアンの色相に有効な第２の演算項を生成する工程と、
上記第１および第２の演算項のうち、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの互いに隣接する２つの色相に有効な演算項を用いて、上記隣接する２つの色相間内の領域に有効な第３の演算項を生成する工程と、
上記第１〜３の演算項に与えられるマトリクス係数を記憶する係数記憶手段に対し所定のマトリクス係数を設定する工程と、
上記第１〜３の演算項と、上記第１〜３の演算項に与えられたマトリクス係数との乗算を含むマトリクス演算により上記第２の色データを求める工程とを備え、
上記第１の演算項は、赤、緑、または青の色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項からなり、上記第２の演算項は、イエロー、マゼンタ、またはシアンの色相の彩度に対して１次の関数となる演算項、および当該彩度に対して２次の関数となる演算項からなることを特徴とする色変換方法。
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