JP3885344B2 - Color data holding method and color management method - Google Patents
Color data holding method and color management method Download PDFInfo
- Publication number
- JP3885344B2 JP3885344B2 JP07592198A JP7592198A JP3885344B2 JP 3885344 B2 JP3885344 B2 JP 3885344B2 JP 07592198 A JP07592198 A JP 07592198A JP 7592198 A JP7592198 A JP 7592198A JP 3885344 B2 JP3885344 B2 JP 3885344B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- color
- spectral distribution
- spectral
- characteristic data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、色彩データ保持方法およびカラーマネージメント方法に関し、特に、メタメリズムに配慮され、画像機器において最小限のデータで高精度に色彩を扱える方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】
（１）画像データの特性保持手段としては、画像機器の入力データと特定の光源下での三刺激値、ないしは、それらから派生する色空間座標の関係を持つデータを持つようにしていた。
【０００３】
これまでのところ、
・印刷の網点パターンとＬ*ａ*ｂ*の関係を決定するテーブルとして、ＡＮＳＩカラーターゲットIT-8/7.3，
・画像機器の信号値と三刺激値との関係を用いて、カラーマネージメントを行なうものとして、「カラーマネージメントシステムの開発」（洪博哲，KONICA TECHNICAL REPORTF Vol.8(1995)），
・ＩＣＣプロファイルとして、「ICC, ICC Profile format v3.3 http://www.color.org/ (1996)」，
などがある。いずれも、画像機器のシステム値と特定の光源下の三刺激値の関係をテーブルとして持つことが基本になっている。
【０００４】
（２）画像機器の分光データ予測としては、
・ニューラルネットワークを用いる方式として、「ニューラルネットを用いたカラーアピアランス一致のための色変換方法」（荒井佳文・中内茂樹・臼井支郎，日本印刷学会第９８回春期研究発表会講演予稿集，pp161-164(1997)），
・スキャナの出力値を用いて主成分分析を用いる方式として、「Colorimetric characterization of a desktop drum scanner using aspectral model」 Roy S. Berns, M.J. Shyu, Journal of Electronic Imaging 4(4), 360-372(1995)，
などがある。
【０００５】
（３）カラーマネージメント技術としては、米国特許第４５００９１９号があり、分光分布から三刺激値を求め、それにより算出された３つの値（典型的には三刺激値）を用いて、色再現を行なうものがあった。
【０００６】
これを図４に示す。ここでは、測色的な機器特性に基づく順変換により三刺激値を求め、色の見えモデルの順変換により目標となる知覚色を求め、色域マッピングにより修正された知覚色について、色の見えモデルの逆変換により三刺激値を求め、さらに、測色的な機器特性に基づく逆変換により再現機器信号を求めるようにしている。
【０００７】
【解決しようとする課題】
以上説明した従来技術は、それぞれ以下に述べるような問題を有している。
▲１▼分光データではなく、三刺激値との関係を指定するため、光源が変化した場合には対応が取れない問題があった。これは、分光データは３５次元程度のデータであるのに対し、三刺激値はわずか３次元のため、既に分光的な特徴が失われているためである。
【０００８】
また、簡単な拡張として、画像機器信号値に対する出力に対し、それぞれ分光データを持たせることも可能であり、測色計のデータをそのまま保持しているものもある。
【０００９】
この場合、画像機器信号値の組合わせをＮ、次元数をＭとすると、Ｎ3＊Ｍとなり、三刺激値では１７3＊３＝１４７３９（ワード）となる。一方、３５次元の分光データの場合には、１７3＊３５＝１７１９５５（ワード）となり、一桁以上大きなデータが必要であった。
【００１０】
なお、一般的に１ワードは４バイトまたは２バイト必要である。２バイトとした場合、三刺激値では２９４７８バイト、分光データでは３４３９１０バイトのデータになる。
【００１１】
このように、分光データによって分光的な特徴を残すためには、非常に大きなデータが必要になるという問題を有している。
▲２▼機器の分光データ予測として、ニューラルネットワークを用いる方式については、あらかじめ学習操作が必要になるという問題を有する。また、以上の（１）と同様に、少ない次元のデータから推測する場合には精度が良くない問題を有している。
【００１２】
また、特定の機器の色特性を求めるにあたり、上記Bernsらの論文には、主成分分析を用いて、いったん分光分布を求める方法が開示されており、これによれば、３種類程度の分光分布から高精度に求めることが可能である。しかし、この論文ではスライドに限定されており、他のメディアに応用することはできなかった。
【００１３】
また、従来のカラーマネージメントシステムでは、分光分布を求め、光源の分光分布と掛け合わせた後に、いったん三刺激値に変換して求めていた。この場合、三刺激値に変換することにより、メタメリズム（条件等色）の問題が発生する。このため、４色以上の原色を用いるプリンタについては唯一解がなくなり、４色の場合は他の条件（インク量総量条件，黒をできる限り利用して再現するか，黒をできる限り利用しないで再現するか，黒発生が滑らかに行われるか，など）を与えていた。
【００１４】
さらに、いわゆるＨｉＦｉ印刷（６〜８原色）の色を用いて色再現を行なうものがあるが、三刺激値（または、三刺激値から派生する色彩値）を基準に色再現を行なうと、同じ色彩値を表現する原色が無数の組合わせになるため、それらを合理的に選択する手段が存在していなかった。
【００１５】
以上説明したように、従来の手法では、画像機器信号値に対する分光分布の関係を高精度かつ最小限のデータで推測することができなかった。また、メディアが限定されるため、汎用の手法が存在していなかった。さらに、分光データを用いて３を超える原色を用いるシステムに、測色的だけでなく、分光的に決定するための方式が存在しておらず、メタメリズムを解消することができなかった。
【００１６】
本発明の目的は、画像機器信号値に対する分光分布の関係を高精度かつ最小限のデータで推測できる汎用の色彩特性データ保持方法およびカラーマネージメント方法ならびに処理装置を実現することである。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上述の課題を解決する本発明は以下に説明するようなものである。
（１）請求項１記載の発明は、画像機器の色再現特性を所定の複数種類の分光分布を用いて表した色彩特性データを保持する色彩特性データ保持方法であって、この色彩特性データは、少なくとも、前記複数種類の分光分布を表した複数の基礎分光分布データと、画像機器に入力される階調を有した複数の入力信号と前記複数種類の分光分布との組み合わせを表した分光分布寄与データと、を有していることを特徴とする色彩特性データ保持方法である。
【００１８】
この発明では、色彩特性データに基礎分光分布データと分光分布寄与データとを含めることで、分光的な特徴を失なわず、かつ、単純に機器信号値の組合わせに分光データを持たせた場合に比較すると少ないデータで済ませることができる。そして、分光的な特徴を有しているために、再現先において光源が変更されても高精度に画像を再現することができる。
【００１９】
（２）請求項２記載の発明は、画像機器の色再現特性を所定の複数種類の分光分布を用いて表した色彩特性データを保持する色彩特性データ保持方法であって、この色彩特性データは、少なくとも、前記複数種類の分光分布を表した複数の基礎分光分布データと、画像機器に入力される階調を有した複数の入力信号と前記複数種類の分光分布との組み合わせを表し、画像機器の混色特性を線形化する階調変更が施された分光分布寄与データと、を有していることを特徴とする。
【００２０】
この発明では、混色特性を線形化することにより、精度を保ちながら、多次元マトリクスのサイズを減らしたり、基礎分光分布データの数を減らすことができ、結果としてデータ容量や処理量の削減になる。
【００２１】
（３）請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の色彩特性データ保持方法において、前記基礎分光分布データのデータ数は、使用する色数をＮとしたとき、２のＮ乗個であることを特徴とする。
【００２２】
この発明では、２Nの混色が原色となるため、これらについて分光分布特性の精度の劣化なく伝達することが可能になる。
（４）請求項４記載の発明は、請求項１または２記載の色彩特性データ保持方法において、画像機器が入力装置であるとき、前記基礎分光分布データは、被写体の種類により変更可能にすることを特徴とする。
【００２３】
この発明では、被写の種類に応じて最適なデータの伝達が可能になる。
（５）請求項５記載の発明は、請求項１または２記載の色彩特性データ保持方法において、画像機器が入力装置であるとき、前記基礎分光分布データは、複数のメディアに関するデータのいずれかから選択することを特徴とする。
【００２４】
この発明では、被写体の種類に合わせ、分光分布に代表的なもの記号として決定しておくことにより、全データを送付せずに、記号を送信することで、受信側での解釈ができ、伝達するデータ量を削減することができる。
【００２５】
（６）請求項６記載の発明は、請求項１または２記載の色彩特性データ保持方法において、前記基礎分光分布データが存在しない場合には、あらかじめ決定されている分光データを基礎分光分布データとして用いることを特徴とする。
【００２６】
この発明では、一般的に用いられる分光分布では、基礎分光分布データを省略し、あらかじめ決定されているデータを用いることで、データ量を大幅に削減することができる。
【００２７】
（７）請求項７記載の発明は、請求項１または２記載の色彩特性データ保持方法において、前記色彩特性データを、画像データの一部に組み込むことを特徴とする。
この発明では、画像データに分光的な特徴を組み込むようにしているため、光源が変化した場合でも、再現側では見た目の色再現が可能である。
【００３０】
（８）請求項８記載の発明は、画像機器の色再現特性を分光分布により表した色彩特性データによって再現機器における画像再現のための信号値を求めるカラーマネージメント方法であって、目標機機からの信号値の組み合わせに対応する分光分布を求める工程と、求めた分光分布と、再現機器への信号値の組み合わせに対応する分光分布とを比較して、再現機器の信号値の組み合わせに対する画像再現における画像再現のための信号値の組み合わせを求める工程と、を有するカラーマネージメント方法である。
【００３１】
この発明では、画像機器の分光色彩特性を示すデータを用いて色再現を行なうため、目標とするメディアと再現するメディアが同一光源下にある場合、メタメリズムの問題が低減される。また、３色を超える原色を用いるプリント（ハイファイプリント）の場合、従来の三刺激値を用いた方式では解が複数発生したが、本発明では精度の面から最適解を求めることができる。
【００３２】
（９）請求項９記載の発明は、請求項８記載のカラーマネージメント方法において、前記分光色彩特性データとして、該分光色彩特性データに光源の分光分布を掛け合わせたものを利用する、ことを特徴とする。
【００３３】
この発明では、光源の分光分布を掛け合わせることにより、より最適化された色再現が可能である。
（１０）請求項１０記載の発明は、請求項８または９記載のカラーマネージメント方法において、前記分光色彩特性データの近似度として、あらかじめ分光色彩特性データの波長に重み係数を掛けて算出する、ことを特徴とする。
【００３４】
この発明では、重み係数を用いることで、人間の視覚を考慮しつつ分光色彩特性データを計算することができる。
（１１）請求項１１記載の発明は、請求項８記載のカラーマネージメント方法において、再現する画像機器の色域内に収まるように、あらかじめ対応付けた画像機器のシステム値に変更する、ことを特徴とする。
（１２）請求項１２記載の発明は、画像機器に入力される入力信号を、画像機器の色再現特性に応じて、画像再現のための信号に変換する処理装置であって、色再現特性は、少なくとも複数の基礎分光分布データと各基礎分光分布データの重み付けを規定した分光分布寄与データによって表現されており、入力信号を画像機器の混色特性を線形化する階調変更手段と、階調変更された入力信号に応じた分光分布寄与データを出力する出力手段と、前記出力手段から出力された各分光分布寄与データを各基礎分光分布データに乗算する乗算手段と、乗算して得られた結果に基づいて、画像再現のための信号を出力する出力手段と、を有する処理装置である。
この発明では、画像機器に入力される入力信号を、少なくとも複数の基礎分光分布データと各基礎分光分布データの重み付けを規定した分光分布寄与データによって表現された画像機器の色再現特性に応じて、画像再現のための信号に変換する際に、入力信号を画像機器の混色特性を線形化する階調変更を施し、階調変更された入力信号に応じた分光分布寄与データを出力し、出力された各分光分布寄与データを各基礎分光分布データに乗算し、この乗算して得られた結果に基づいて、画像再現のための信号を出力する。
【００３５】
この発明では、あらかじめ、再現する画像機器の色域内に収まるように制御することで、色相が大きくずれることないカラーマネージメントが可能になる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態例の色彩データ保持方法およびカラーマネージメント方法について、図面を参照しつつ説明を行なう。
【００３７】
まず、図１を参照して、本発明の実施の形態例の色彩データ保持方法ならびにカラーマネージメント方法全体について説明を行なう。
図１は本発明の実施の形態例に用いる処理装置の一例であり、分光データを復元するブロックダイヤグラムを表している。
【００３８】
ここで、１００は分光色彩特性データを復元する分光データ復元手段であり、目標機器からの入力信号の階調変換を行なう第１変換手段である入力階調変換部１１０と、第２変換手段である多次元ＬＵＴ１２０と、重み付け加算を行なう第３変換手段である分光データ乗算・加算部１３０と、真数への階調変換を行なう第４変換手段である真数階調変換部１４０と、から構成されている。
【００３９】
ここで、図外の画像機器の原色の数をＮ、基礎となる分光分布を意味するデータ（基礎分光分布データ）の数をＭ、分光データの波長数をＬ、とすると、入力階調変換部１１０は階調変換のための１次元ＬＵＴ（入力Ｎ１、出力１バイト程度）であり、多次元ＬＵＴ１２０はＮ次元ＬＵＴ（格子数ＮＴ、出力２バイト程度）であり、乗算・加算部１３０はＭ個の分光データ（出力は２バイト）と多次元ＬＵＴ１２０からのデータとを乗算した後加算するものであり、真数階調変換部１４０は階調変換のための１次元のＬＵＴ（入力Ｎ２、出力２バイト程度）である。なお、それぞれのＬＵＴは補間処理を組合わせるものとし、データ量の削減が可能である。
【００４０】
また、１５０は光源の分光分布に応じたデータを発生する光源分光分布データ発生手段であり、１６０は分光データ復元手段１００からの分光色彩特性データに、光源の分光分布を掛け合わせる乗算部であり、１７０は光源の分光分布と掛け合わされた分光色彩特性データについて等色関数とのコンボリューション演算を行なって三刺激値を出力するコンボリューション演算部である。
【００４１】
なお、この図１では分光データ復元手段１００内に４つの変換手段を備えているが、以下に説明するように、全てを使用するものではなく、必要なものだけを使用すればよい。
【００４２】
＜画像機器の色彩特性データ保持方法＞
ここで、以上の図１を参照して、分光データを持つ色彩データ保持方法の発明について説明する。
【００４３】
（１）ＣＲＴ表示装置を用いる場合：
ＣＲＴ表示装置あるいはＣＲＴ用画像の場合は、真数領域での加法混色がよく成立するため、原色数Ｎ＝３，基礎分光分布データ数Ｍ＝３で構成される。
【００４４】
この場合、入力階調変換部１１０のＬＵＴにより、入力信号（目標とする画像機器のシステム値）は真数に変換される。そして、多次元ＬＵＴ１２０は不要であり、白色点の微調整には、基礎となる分光分布の振幅をあらかじめ調整しておくことで実現できる。なお、ＣＲＴ用の画像データはガンマ変換されているため、これを真数に戻す作業に前述の入力階調変換部１１０を使用する。したがって、多次元ＬＵＴ１２０と真数階調変換部１４０は不要である。
【００４５】
この場合の、分光分布寄与データのデータ数Ｄは、階調データとしてＮ１＝３３としたとき、
【００４６】
（２）濃度変調プリンタの場合：
混色は濃度領域が線形のため、入力階調変換部１１０または多次元ＬＵＴ１２０で入力信号を一旦対数変換する。
【００４７】
この対数変換された入力信号を重み係数として、乗算・加算部１３０で、基礎となる分光分布（基礎分光分布データ）を対数領域加算し、真数階調変換部１４０の１次元ＬＵＴで真数に戻す。
【００４８】
この場合に、基礎となる分光分布Ｍは４つが適当であり、白地の分光分布および、色素の種類（たとえば、Ｙ，Ｍ，Ｃ）により決定される分光分布である。なお、この場合に、第１変換手段である入力階調変換部１１０を省略することができる。
【００４９】
この場合の分光分布寄与データのデータ数Ｄは、階調データとしてＮ１＝１７、Ｎ２＝３３、としたとき、
【００５０】
（３）面積変調プリンタの場合：
２次色（Ｙ＋Ｍ，Ｍ＋Ｃ，Ｃ＋Ｙなど、２種類の原色が重なるもの）では、Ｎ色プリントの際には、２N個の分光データを持つことが望まれる。すなわち、使用する色数をＮとしたとき、基礎分光分布データのデータ数は、Ｎ個〜２のＮ乗個のいずれかであるものとする。この発明では、２Nの混色が原色となるため、これらについて分光分布特性の精度の劣化なく伝達することが可能になる。ただし、低精度の場合には、３〜４の分光データであっても構わない。
【００５１】
この場合に、第２変換手段である多次元ＬＵＴ１２０と、重み付け加算を行なう第３変換手段である分光データ乗算・加算部１３０とで処理が可能であり、第１変換手段である入力階調変換部１１０と、第４変換手段である真数階調変換部１４０と、を省略することができる。
【００５２】
この場合の分光分布寄与データのデータ数Ｄは、階調データとしてＮＴ＝１７とした場合、
【００５３】
なお、以上の（１）〜（３）の例において、第１変換手段である入力階調変換部１１０と、第２変換手段である多次元ＬＵＴ１２０とは、ニューラルネットに置き換えることも可能である。また、入力階調変換部１１０と多次元ＬＵＴ１２０ではマトリクス演算および階調変換の関数を用いることができ、多次元ＬＵＴ１２０と分光データ乗算・加算部１３０ではノイゲバウア方程式を用いることもできる。
【００５４】
そして、乗算部１６０おいて、以上のようにして推定された分光分布（分光色彩特性データ）と、光源分光分布データ発生手段１５０で保持された光源の分光分布データとを掛け合わせる。
【００５５】
さらに、以上の光源の分光分布データを掛け合わされた分光色彩特性データについて、コンボリューション演算部１７０において、等色関数のコンボリューション演算により積分された値が三刺激値として出力される。なお、等色関数については、CIE Publication15.2にて定義されている。これにより、三刺激値が計算され、デバイス・インディペンデントな値となる。
【００５６】
そして、この三刺激値からは、Ｌ*ａ*ｂ*やＬ*ｕ*ｖ*などの均等色空間、Hunt,Nayataniなどの色の見えモデルの色空間、CIEで定義した色の見えモデルの色空間(CIECAM97s)などに変換することができる。これにより、デバイス・観察環境・インディペンデントな値となる。
【００５７】
なお、図２に分光データ復元手段１００の変形例を示す。図１の場合と同様に図外の画像機器の原色の数をＮ、分光データの波長数をＬとする。そして、この図２の分光データ復元手段１００は、階調変換のための１次元ＬＵＴ（入力Ｎ１、出力１バイト程度）の入力階調変換部１１０と、分光データを単純に多数持つＮ次元Ｌ出力ＬＵＴの多次元ＬＵＴ１２０で構成することができる。
【００５８】
この場合の分光分布寄与データのデータ数Ｄは、格子点ＮＴが上述の場合と変わらないとすると、
【００５９】
たとえば、ＮＴ＝９とする
【００６０】
＜カラーマネージメント方法＞
ここで、カラーマネージメント方法の発明について説明する。
以上の色彩データ保持方法の発明に示したように分光データを有している場合、入力信号に対する分光分布の関係を求めることができる。ここで分光分布が与えられたとき対応する入力信号の組合わせは、たとえば、以下のような手順で求めることができる。
【００６１】
▲１▼目標機器の特定信号値の組合わせによる分光分布を求める。すなわち、目標となる分光分布を計算する。
▲２▼再現機器側の分光分布と比較評価して、もっとも誤差評価関数が低くなる再現機器の信号値を求める。この場合の評価方法としては、たとえば、以下の式を利用する。ここで、Ｌtar(λ)は目標とする分光分布、Ｌdest(λ)は再現する側の分光分布である。また、Ｗ(λ)は重み係数であり、たとえば、３つの等色関数の和を利用する。
【００６２】
【数１】
▲３▼これらをを複数求める。
▲４▼最小二乗法によりデータを求める。なお、求める方法はいくつかあるが、具体的な方法は以下のとおりである。なお、ここではＮ＝３を仮定しているが、それ以上の値であっても構わず、これが本発明の利点の一つである。なお、理論的には分光データの個数までは可能である。これに、上述の重み係数Ｗ(λ)を掛けることも可能である。
【００６４】
ここで、目標とする分光感度Ｌtarは、
【００６５】
【数２】
また、目標とする分光感度Ｌtar近傍を示す再現機器の信号値による分光分布Ｌdestは、
【００６７】
【数３】
で示されるとき、以下のＡ
【００６９】
【数４】
を計算することで、目標分光分布に近い再現機器の値に対する重み係数が求められる。すなわち、
【００７１】
【数５】
により、最適な再現機器の信号の組合わせを求めることができる。
▲４▼以上の重み係数を用いて、最も近い点を探す。
▲５▼以上の▲１▼の入力信号の値を変えて、繰り返すようにする。なお、ここで、上記▲１▼の入力信号の値とは、５3〜３３3の信号値の組合わせである。
【００７３】
以上の▲１▼〜▲５▼のように、分光データの情報をもって、目標機器の信号値を再現する機器の信号値に変換する。なお、この処理を大まかに示せば、図３のフローチャートで示すことができる。すなわち、目標機器の信号値から、目標となる分光分布を計算し（図３Ｓ１）、この分光分布について再現機器側の分光分布と比較して近似を行って近似分光分布を求め（図３Ｓ２）、この近似分光分布から再現機器の信号値を求めるようにする（図３Ｓ３）。
【００７４】
＜カラーマネージメント方法の変形例＞
なお、ここで、カラーマネージメント方法の変形例について説明する。
▲１▼あらかじめ色域を圧縮するには、従来のカラーマネージメントの考え方により圧縮を行っておき、その時の機器信号値に対応する分光分布を利用するようにする。これにより、色相を保ったカラーマネージメントが可能になる。逆に、これを行わない場合には、どのような色相の色に圧縮されるか予想がつかない状態になる。
【００７５】
▲２▼観察の白色点が異なる場合には、
・反射物の場合、仮想的に光源の色温度を変えて白色点を合致させた上で計算を行なう。
【００７６】
・ＣＲＴなどの自己発光体と反射物の場合には、反射物側の光源の色温度を仮想的に変えて、白色点を合致させた上で計算を行なう。
▲３▼基礎となる分光分布（基礎分光分布データ）がない場合には、それをあらかじめ登録した分光分布のデータを用いることで、より一層のデータ量の削減が図れる。
【００７７】
たとえば、Ａは印画紙，Ｂはインクジェット，…などのように、被写体の種類（メディア）をあらかじめ登録しておく。そして、被写体の種類に合わせ、分光分布に代表的なもの記号として決定しておくことにより、全データを送付せずに、記号を送信することで、受信側での解釈ができ、伝達するデータ量を削減することができる。
【００７８】
▲４▼なお、この実施の形態例での分光データは、分光データそのものだけではなく、線形変換などされた等価的なものを含むものとする。
＜実施の形態例による効果＞
以上詳細に説明した、色彩データ保持方法とカラーマネージメント方法との実施の形態例によれば、以下のような効果が得られる。
【００７９】
・画像機器の色彩特性を示す色彩特性データに、基礎分光分布データと、分光分布寄与データとを含めるようにしたことで、データ量の大幅な削減を図ることができる。たとえば、Ｎ＝１７，分光データの波長数Ｌ＝３５，分光分布データＭが３色のとき、単純に分光データを持つ場合には１７3＊２＊３５＝３４３９１０バイトとなるところが、
本実施の形態例によれば１７3＊３＊２＋３５＊３＊２＋３３＊２＝２９７５４バイトで済むようになり、従来の三刺激値で色特性を保持するのと大差ないデータ量でありながら、高精度に分光色彩特性の演算が可能になる。
【００８０】
・少なくともいくつかの色では、ニューラルネットワークの場合と異なり、特定色（原色など）の分光分布が完全に再現されることを保証することができ、高い精度を保つことができる。
【００８１】
・分光分布を用いて評価を行なうことで再現機器側の信号値を求めるようにしているため、メタメリズムが発生し難くなる。
・分光分布を用いて評価を行なうことで再現機器側の信号値を求めるようにしているため、４色以上を用いるハイファイプリントの場合にも最適値の決定が可能になる。
【００８２】
【発明の効果】
以上詳細に説明した本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）以上の発明では、色彩特性データに基礎分光分布データと分光分布寄与データとを含めることで、分光的な特徴を失なわず、かつ、単純に機器信号値の組合わせに分光データを持たせた場合に比較すると少ないデータで済ませることができる。そして、分光的な特徴を有しているために、再現先において光源が変更されても高精度に画像を再現することができる。
【００８３】
（２）以上の発明では、混色特性を線形化することにより、精度を保ちながら、多次元マトリクスのサイズを減らしたり、基礎分光分布データの数を減らすことができ、結果としてデータ容量や処理量の削減になる。
【００８４】
（３）以上の発明では、２Nの混色が原色となるため、これらについて分光分布特性の精度の劣化なく伝達することが可能になる。
（４）以上の発明では、画像機器が入力装置であるとき、前記基礎分光分布データは、被写体の種類により変更可能にするため、被写体の種類に応じて最適なデータの伝達が可能になる。
【００８５】
（５）以上の発明では、被写体の種類に合わせ、分光分布に代表的なもの記号として決定しておくことにより、全データを送付せずに、記号を送信することで、受信側での解釈ができ、伝達するデータ量を削減することができる。
【００８６】
（６）以上の発明では、一般的に用いられる分光分布では、基礎分光分布データを省略し、あらかじめ決定されているデータを用いることで、データ量を大幅に削減することができる。
【００８７】
（７）以上の発明では、画像データに分光的な特徴を組み込むようにしているため、光源が変化した場合でも、再現側では見た目の色再現が可能である。
【００８８】
（８）以上の発明では、画像機器の信号値から、三刺激値またはこの三刺激値から派生する色彩値に変換することで、測色学を基本にしたカラーマネージメントシステムとの整合がとれるようになる。
【００８９】
（９）以上の発明では、画像機器の分光色彩特性を示すデータを用いて色再現を行なうため、目標とするメディアと再現するメディアが同一光源下にある場合、メタメリズムの問題が低減される。また、３色を超える原色を用いるプリント（ハイファイプリント）の場合、従来の三刺激値を用いた方式では解が複数発生したが、本発明では精度の面から最適解を求めることができる。
【００９０】
（１０）以上の発明では、前記分光色彩特性データとして、該分光色彩特性データに光源の分光分布を掛け合わせたものを利用する、ことにより、より最適化された色再現が可能である。
【００９１】
（１１）以上の発明では、分光色彩特性データの近似度として、あらかじめ分光色彩特性データの波長に重み係数を掛けて算出する、ことにより、人間の視覚を考慮しつつ分光色彩特性データを計算することができる。
【００９２】
（１２）以上の発明では、再現する画像機器の色域内に収まるように、あらかじめ対応付けた画像機器のシステム値に変更する、ことにより、色相が大きくずれることないカラーマネージメントが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態例の色彩データ保持方法およびカラーマネージメント方法で使用する装置の電気的構成を機能ブロックごとに示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態例の色彩データ保持方法およびカラーマネージメント方法で使用する装置の変形例の電気的構成の主要部を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態例で使用する色彩データ保持方法およびカラーマネージメント方法の動作状態を示すフローチャートである。
【図４】従来の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００ 分光データ復元手段
１１０ 入力階調変換部
１２０ 多次元ＬＵＴ
１３０ 乗算・加算部
１４０ 真数階調変換部
１５０ 光源分光分布発生部
１６０ 乗算部
１７０ コンボリューション演算部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a color data holding method and a color management method, and more particularly, to a method capable of handling colors with high accuracy with minimal data in an imaging device in consideration of metamerism.
[0002]
[Prior art]
(1) Image data characteristic holding means has data having a relationship between input data of an imaging device and tristimulus values under a specific light source or color space coordinates derived therefrom.
[0003]
So far,
-ANSI color target IT-8 / 7.3 as a table for determining the relationship between halftone dot pattern and L * a * b *
・ "Color management system development" (Hongbo Satoshi, KONICA TECHNICAL REPORTF Vol.8 (1995)), which performs color management using the relationship between signal values of image equipment and tristimulus values
・ As ICC profile, “ICC, ICC Profile format v3.3 http://www.color.org/ (1996)”,
and so on. In any case, it is fundamental to have a table showing the relationship between the system values of the image equipment and the tristimulus values under a specific light source.
[0004]
(2) As spectroscopic data prediction of image equipment,
・ As a method using a neural network, “Color conversion method for color appearance matching using a neural network” (Yoshifumi Arai, Shigeki Nakauchi, Shiro Usui, Proceedings of the 98th Annual Meeting of the Japan Printing Society, pp161-164 (1997)),
・ `` Colorimetric characterization of a desktop drum scanner using aspectral model '' Roy S. Berns, MJ Shyu, Journal of Electronic Imaging 4 (4), 360-372 (1995) ),
and so on.
[0005]
(3) As a color management technique, there is U.S. Pat. No. 4,500,909. Tristimulus values are obtained from a spectral distribution, and color reproduction is performed using three values (typically, tristimulus values) calculated thereby. There was something to do.
[0006]
This is shown in FIG. Here, tristimulus values are obtained by forward conversion based on colorimetric device characteristics, target perceptual colors are obtained by forward conversion of the color appearance model, and color appearance is corrected for the perceived colors corrected by gamut mapping. Tristimulus values are obtained by inverse transformation of the model, and reproduced device signals are obtained by inverse transformation based on colorimetric device characteristics.
[0007]
[Problems to be solved]
Each of the conventional techniques described above has the following problems.
(1) Since the relationship with tristimulus values, not spectral data, is specified, there is a problem that it is impossible to cope with changes in the light source. This is because the spectral data is about 35 dimensions, whereas the tristimulus values are only 3 dimensions, and thus the spectral characteristics are already lost.
[0008]
Further, as a simple extension, it is possible to provide spectral data for the output corresponding to the image device signal value, and there are some which hold the data of the colorimeter as they are.
[0009]
In this case, if the combination of image equipment signal values is N and the number of dimensions is M, NThree* M, 17 for tristimulus valuesThree* 3 = 14739 (word). On the other hand, in the case of 35-dimensional spectral data, 17Three* 35 = 171955 (words), and data larger than one digit was necessary.
[0010]
In general, one word requires 4 bytes or 2 bytes. In the case of 2 bytes, the data is 29478 bytes for tristimulus values and 343910 bytes for spectral data.
[0011]
As described above, in order to leave spectroscopic features by spectroscopic data, there is a problem that very large data is required.
(2) A method using a neural network for prediction of spectral data of equipment has a problem that a learning operation is required in advance. Similarly to the above (1), there is a problem that the accuracy is not good when estimating from data of a small number of dimensions.
[0012]
In addition, in determining the color characteristics of a specific device, the above-mentioned Berns et al. Discloses a method for obtaining a spectral distribution once using principal component analysis. According to this, about three types of spectral distribution are disclosed. Can be obtained with high accuracy. However, this paper was limited to slides and could not be applied to other media.
[0013]
Further, in the conventional color management system, the spectral distribution is obtained, multiplied by the spectral distribution of the light source, and then once converted into tristimulus values. In this case, a problem of metamerism (conditional color) occurs by converting to tristimulus values. For this reason, there is no single solution for printers that use four or more primary colors, and in the case of four colors, reproduction is performed using other conditions (total ink amount condition, black as much as possible, or not using black as much as possible. Reproducible or whether black generation is performed smoothly).
[0014]
Furthermore, there are some which perform color reproduction using colors of so-called HiFi printing (6 to 8 primary colors), but when color reproduction is performed based on tristimulus values (or color values derived from tristimulus values), the same Since the primary colors expressing the color values are innumerable combinations, there has been no means for rationally selecting them.
[0015]
As described above, with the conventional method, the relationship between the spectral distribution and the image equipment signal value cannot be estimated with high accuracy and minimum data. In addition, since the media is limited, there is no general-purpose method. Furthermore, in a system using more than three primary colors using spectral data, there is no method for determining not only colorimetrically but also spectrally, and metamerism cannot be eliminated.
[0016]
An object of the present invention is to provide a general-purpose color that can estimate the relationship of spectral distribution to image equipment signal values with high accuracy and minimum data.CharacteristicData retention method and color management methodAnd processing equipmentIs to realize.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
The present invention for solving the above-described problems is as described below.
(1) The invention described in claim 1A color characteristic data holding method for holding color characteristic data representing color reproduction characteristics of an imaging device using a predetermined plurality of types of spectral distributions, wherein the color characteristic data represents at least the plurality of types of spectral distributions. A plurality of basic spectral distribution data, and a plurality of input signals having gradations input to the imaging device and spectral distribution contribution data representing combinations of the plurality of types of spectral distributions.Color characterized byCharacteristicData retention method.
[0018]
In the present invention, the basic spectral distribution data and the spectral distribution contribution data are included in the color characteristic data so that the spectral characteristics are not lost and the spectral data is simply given to the combination of the instrument signal values. Compared to, less data is required. And since it has a spectral characteristic, even if a light source is changed in the reproduction destination, an image can be reproduced with high accuracy.
[0019]
(2) The invention described in
[0020]
In this invention, by linearizing the color mixing characteristics, the size of the multidimensional matrix and the number of basic spectral distribution data can be reduced while maintaining accuracy, resulting in a reduction in data capacity and processing amount. .
[0021]
(3Claim3The invention described in claim 1Or 2Listed colorsCharacteristicIn the data holding method, the number of data of the basic spectral distribution data is 2 to the Nth power, where N is the number of colors used.
[0022]
In this invention, 2NTherefore, it is possible to transmit these without deterioration in the accuracy of the spectral distribution characteristics.
(4Claim4The invention described in claim 1Or 2Listed colorsCharacteristicIn the data holding method, when the image device is an input device, the basic spectral distribution data can be changed depending on the type of the subject.
[0023]
According to the present invention, it is possible to transmit optimal data according to the type of object.
(5Claim5The invention described in claim 1Or 2Listed colorsCharacteristicIn the data holding method, when the image device is an input device, the basic spectral distribution data is selected from any of data related to a plurality of media.
[0024]
According to the present invention, the symbol is determined as a representative symbol in the spectral distribution according to the type of the subject, so that the symbol can be transmitted and transmitted on the receiving side without sending all the data. Data amount to be reduced.
[0025]
(6Claim6The invention described in claim 1Or 2Listed colorsCharacteristicIn the data holding method, when the basic spectral distribution data does not exist, predetermined spectral data is used as the basic spectral distribution data.
[0026]
In the present invention, in the spectral distribution that is generally used, the basic spectral distribution data is omitted, and data determined in advance can be used to greatly reduce the amount of data.
[0027]
(7Claim7The invention described in claim 1Or 2Listed colorsCharacteristicIn the data holding method, the color characteristic data is incorporated into a part of the image data.
In the present invention, since spectral features are incorporated into image data, even if the light source changes, the color reproduction on the reproduction side is possible.
[0030]
(8Claim8The described inventionA color management method for obtaining a signal value for image reproduction in a reproduction device by using color characteristic data representing a color reproduction characteristic by a spectral distribution, a step of obtaining a spectral distribution corresponding to a combination of signal values from a target machine, and Comparing the obtained spectral distribution with the spectral distribution corresponding to the combination of signal values to the reproduction device to obtain a combination of signal values for image reproduction in image reproduction with respect to the combination of signal values of the reproduction device; , HaveColor management method.
[0031]
In the present invention, since color reproduction is performed using data indicating the spectral color characteristics of the imaging device, the problem of metamerism is reduced when the target medium and the reproduced medium are under the same light source. In the case of printing using more than three primary colors (high-fidelity printing), a plurality of solutions are generated in the conventional method using tristimulus values, but in the present invention, an optimal solution can be obtained from the viewpoint of accuracy.
[0032]
(9Claim9The described invention is claimed.8In the described color management method, the spectral color characteristic data obtained by multiplying the spectral color characteristic data by a spectral distribution of a light source is used.
[0033]
In the present invention, more optimized color reproduction is possible by multiplying the spectral distribution of the light source.
(10Claim10In the color management method according to claim 8 or 9, the degree of approximation of the spectral color characteristic data is calculated in advance by multiplying the wavelength of the spectral color characteristic data by a weighting factor.
[0034]
In the present invention, the spectral color characteristic data can be calculated by using the weighting factor while taking human vision into consideration.
(11Claim11The described invention is claimed.8In the described color management method, the system value of the image device associated in advance is changed so as to be within the color gamut of the image device to be reproduced.
(12) The invention according to claim 12 is a processing device for converting an input signal input to an image device into a signal for image reproduction according to the color reproduction characteristic of the image device, wherein the color reproduction characteristic is A gradation changing means for linearizing the color mixing characteristics of the imaging device, and the gradation changing means, which are expressed by at least a plurality of basic spectral distribution data and spectral distribution contribution data defining weighting of each basic spectral distribution data Output means for outputting spectral distribution contribution data according to the input signal, multiplication means for multiplying each basic spectral distribution data by each spectral distribution contribution data output from the output means, and a result obtained by multiplication Output processing means for outputting a signal for image reproduction based on the above.
In this invention, according to the color reproduction characteristics of the image device, the input signal input to the image device is expressed by at least a plurality of basic spectral distribution data and spectral distribution contribution data that defines the weighting of each basic spectral distribution data. When converting to a signal for image reproduction, the input signal is subjected to gradation change that linearizes the color mixing characteristics of the imaging equipment, and spectral distribution contribution data corresponding to the input signal whose gradation has been changed is output and output. Each spectral distribution contribution data is multiplied by each basic spectral distribution data, and a signal for image reproduction is output based on the result obtained by the multiplication.
[0035]
According to the present invention, by performing control so as to fall within the color gamut of the image device to be reproduced in advance, color management that does not greatly shift the hue becomes possible.
[0036]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
A color data holding method and a color management method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0037]
First, a color data holding method and a color management method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
FIG. 1 is an example of a processing apparatus used in an embodiment of the present invention, and represents a block diagram for restoring spectral data.
[0038]
Here, reference numeral 100 denotes spectral data restoration means for restoring spectral color characteristic data. The input
[0039]
Here, assuming that the number of primary colors of an image device not shown in the figure is N, the number of data (basic spectral distribution data) meaning the basic spectral distribution is M, and the number of wavelengths of spectral data is L, the input gradation conversion The
[0040]
[0041]
In FIG. 1, four conversion means are provided in the spectral data restoration means 100. However, as described below, not all of them are used, and only necessary ones may be used.
[0042]
<Color characteristics data retention method of image equipment>
Here, the invention of the color data holding method having spectral data will be described with reference to FIG.
[0043]
(1) When using a CRT display device:
In the case of a CRT display device or a CRT image, additive color mixing in the true number region is often established, and therefore, the number of primary colors is N = 3 and the number of basic spectral distribution data is M = 3.
[0044]
In this case, the input signal (target system value of the image device) is converted to a true number by the LUT of the input
[0045]
In this case, the number D of spectral distribution contribution data is N1 = 33 as gradation data.
[0046]
(2) For density modulation printer:
Since the mixed color has a linear density region, the input
[0047]
Using the logarithmically transformed input signal as a weighting factor, the multiplication / addition unit 130 adds the base spectral distribution (basic spectral distribution data) to the logarithmic region, and the true number is converted by the one-dimensional LUT of the true number
[0048]
In this case, four of the basic spectral distributions M are appropriate, and are spectral distributions determined by the spectral distribution of the white background and the type of pigment (for example, Y, M, C). In this case, the input
[0049]
The number D of spectral distribution contribution data in this case is N1 = 17 and N2 = 33 as gradation data.
[0050]
(3) For area modulation printer:
For secondary colors (Y + M, M + C, C + Y, etc., where two primary colors overlap), when printing N colors, 2NIt is desirable to have individual spectral data. That is, when the number of colors to be used is N, the number of data of the basic spectral distribution data is any one of N to 2 to the Nth power. In this invention, 2NTherefore, it is possible to transmit these without deterioration in the accuracy of the spectral distribution characteristics. However, in the case of low accuracy, 3 to 4 spectral data may be used.
[0051]
In this case, processing can be performed by the
[0052]
In this case, the number D of spectral distribution contribution data is NT = 17 as gradation data.
[0053]
In the above examples (1) to (3), the input
[0054]
Then, the
[0055]
Further, with respect to the spectral color characteristic data multiplied by the spectral distribution data of the light source described above, the
[0056]
From these tristimulus values, uniform color spaces such as L * a * b * and L * u * v *, color spaces of color appearance models such as Hunt and Nayatani, and color appearance models defined by CIE It can be converted into color space (CIECAM97s). Thereby, it becomes a device, an observation environment, and an independent value.
[0057]
FIG. 2 shows a modified example of the spectral data restoration unit 100. As in the case of FIG. 1, the number of primary colors of an image device not shown is N, and the number of wavelengths of spectral data is L. The spectral data restoring means 100 in FIG. 2 includes an input
[0058]
In this case, the number D of spectral distribution contribution data is assumed that the lattice point NT is not different from the above case.
[0059]
For example, NT = 9
[0060]
<Color management method>
Here, the invention of the color management method will be described.
As described in the invention of the color data holding method, when the spectral data is included, the relationship of the spectral distribution with respect to the input signal can be obtained. Here, a combination of input signals corresponding to a given spectral distribution can be obtained by the following procedure, for example.
[0061]
(1) A spectral distribution is obtained by combining specific signal values of target devices. That is, the target spectral distribution is calculated.
{Circle around (2)} The signal value of the reproduction device having the lowest error evaluation function is obtained by comparison with the spectral distribution on the reproduction device side. As an evaluation method in this case, for example, the following formula is used. Here, Ltar (λ) is the target spectral distribution, and Ldest (λ) is the spectral distribution to be reproduced. W (λ) is a weighting coefficient and uses, for example, the sum of three color matching functions.
[0062]
[Expression 1]
(3) Obtain a plurality of these.
(4) Obtain data by the method of least squares. There are several methods to obtain, but the specific method is as follows. Although N = 3 is assumed here, a value larger than this is possible, and this is one of the advantages of the present invention. Theoretically, the number of spectral data is possible. It is also possible to multiply this by the above-mentioned weighting factor W (λ).
[0064]
Here, the target spectral sensitivity Ltar is
[0065]
[Expression 2]
In addition, the spectral distribution Ldest by the signal value of the reproduction device indicating the vicinity of the target spectral sensitivity Ltar is
[0067]
[Equation 3]
The following A
[0069]
[Expression 4]
Is calculated to obtain a weighting factor for the value of the reproduction device close to the target spectral distribution. That is,
[0071]
[Equation 5]
Thus, it is possible to obtain the optimum combination of signals from the reproduction device.
{Circle around (4)} Find the closest point using the weighting factor above.
(5) The value of the input signal of (1) above is changed and repeated. Here, the value of the input signal (1) is 5Three~ 33ThreeIs a combination of signal values.
[0073]
As described in (1) to (5) above, with the spectral data information, the signal value of the target device is converted into the signal value of the device to be reproduced. In addition, if this process is roughly shown, it can be shown with the flowchart of FIG. That is, the target spectral distribution is calculated from the signal value of the target device (FIG. 3S1), and this spectral distribution is compared with the spectral distribution on the reproduction device side to obtain an approximate spectral distribution (FIG. 3S2). The signal value of the reproduction device is obtained from this approximate spectral distribution (S3 in FIG. 3).
[0074]
<Variation of color management method>
Here, a modified example of the color management method will be described.
{Circle around (1)} In order to compress the color gamut in advance, compression is performed according to the conventional color management concept, and the spectral distribution corresponding to the instrument signal value at that time is used. This makes it possible to perform color management while maintaining hue. On the other hand, if this is not done, it will be impossible to predict what hue color will be compressed.
[0075]
(2) If the white point of observation is different,
In the case of a reflector, the calculation is performed after the color temperature of the light source is virtually changed to match the white point.
[0076]
In the case of a self-luminous body such as a CRT and a reflector, the color temperature of the light source on the reflector is virtually changed, and the calculation is performed after matching the white point.
(3) If there is no basic spectral distribution (basic spectral distribution data), the data amount can be further reduced by using the spectral distribution data registered in advance.
[0077]
For example, the subject type (media) is registered in advance, such as A for photographic paper, B for ink-jet,. Then, by determining the symbol as a representative symbol in the spectral distribution according to the type of subject, the data can be interpreted and transmitted by transmitting the symbol without sending all the data. The amount can be reduced.
[0078]
(4) It should be noted that the spectral data in this embodiment includes not only the spectral data itself but also equivalent data obtained by linear transformation or the like.
<Effects of Embodiment>
According to the embodiment of the color data holding method and the color management method described in detail above, the following effects can be obtained.
[0079]
-Since the basic spectral distribution data and the spectral distribution contribution data are included in the color characteristic data indicating the color characteristics of the imaging device, the data amount can be greatly reduced. For example, when N = 17, the number of spectral data wavelengths L = 35, and the spectral distribution data M is three colors, the spectral data is simply 17Three* 2 * 35 = 343910 bytes
According to this embodiment, 17Three* 3 * 2 + 35 * 3 * 2 + 33 * 2 = 29754 bytes, which is a data amount that is not much different from the conventional tristimulus value that maintains the color characteristics, but allows the calculation of spectral color characteristics with high accuracy. become.
[0080]
-At least for some colors, unlike a neural network, it can be guaranteed that the spectral distribution of a specific color (primary color, etc.) is completely reproduced, and high accuracy can be maintained.
[0081]
-Since the signal value on the reproduction device side is obtained by performing evaluation using the spectral distribution, metamerism is difficult to occur.
Since the signal value on the reproduction device side is obtained by evaluating using the spectral distribution, the optimum value can be determined even in the case of hi-fi printing using four or more colors.
[0082]
【The invention's effect】
According to the present invention described in detail above, the following effects can be obtained.
(1)more thanIn the present invention, the basic spectral distribution data and the spectral distribution contribution data are included in the color characteristic data so that the spectral characteristics are not lost, and the spectral data is simply given to the combination of the instrument signal values. Compared to, less data is required. And since it has a spectral characteristic, even if a light source is changed in the reproduction destination, an image can be reproduced with high accuracy.
[0083]
(2)more thanIn this invention, by linearizing the color mixing characteristics, it is possible to reduce the size of the multidimensional matrix and the number of basic spectral distribution data while maintaining accuracy, resulting in a reduction in data capacity and processing amount. .
[0084]
(3)more thanIn the invention of 2,NTherefore, it is possible to transmit these without deterioration in the accuracy of the spectral distribution characteristics.
(4)more thanIn this invention, when the imaging device is an input device, the basic spectral distribution data can be changed according to the type of the subject, so that optimal data can be transmitted according to the type of the subject.
[0085]
(5)more thanIn this invention, the symbol is determined as a representative symbol in the spectral distribution according to the type of subject, so that it can be interpreted on the receiving side by transmitting the symbol without sending all data. Data amount to be reduced.
[0086]
(6)more thanIn the present invention, the basic spectral distribution data is omitted from the generally used spectral distribution, and the data amount can be significantly reduced by using data determined in advance.
[0087]
(7)more thanIn this invention, spectral features are incorporated into the image data, so that even if the light source changes, the reproduction side can reproduce the apparent color.
[0088]
(8)more thanIn the present invention, the signal value of the image device is converted into a tristimulus value or a color value derived from the tristimulus value, thereby matching with a color management system based on colorimetry.
[0089]
(9)more thanIn this invention, since color reproduction is performed using data indicating the spectral color characteristics of the imaging device, the problem of metamerism is reduced when the target medium and the reproduced medium are under the same light source. In the case of printing using more than three primary colors (high-fidelity printing), a plurality of solutions are generated in the conventional method using tristimulus values, but in the present invention, an optimal solution can be obtained from the viewpoint of accuracy.
[0090]
(10)more thanIn this invention, by using the spectral color characteristic data obtained by multiplying the spectral color characteristic data by the spectral distribution of the light source, more optimized color reproduction is possible.
[0091]
(11)more thanIn this invention, the spectral color characteristic data can be calculated in consideration of human vision by preliminarily calculating the wavelength of the spectral color characteristic data by multiplying the wavelength of the spectral color characteristic data by a weighting factor.
[0092]
(12)more thanIn this invention, color management is performed in which the hue does not greatly deviate by changing to the system value of the image device associated in advance so as to be within the color gamut of the image device to be reproduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an electrical configuration of a device used in a color data holding method and a color management method according to an embodiment of the present invention for each functional block.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a main part of an electrical configuration of a modified example of the apparatus used in the color data holding method and the color management method according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing an operation state of a color data holding method and a color management method used in the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart showing a conventional processing procedure.
[Explanation of symbols]
100 Spectral data restoration means
110 Input gradation converter
120 Multidimensional LUT
130 Multiply / Add section
140 True gradation converter
150 Light source spectral distribution generator
160 Multiplier
170 Convolution calculator
Claims (12)
この色彩特性データは、少なくとも、前記複数種類の分光分布を表した複数の基礎分光分布データと、画像機器に入力される階調を有した複数の入力信号と前記複数種類の分光分布との組み合わせを表した分光分布寄与データと、を有していることを特徴とする色彩特性データ保持方法。 A color characteristic data holding method for holding color characteristic data representing color reproduction characteristics of an imaging device using a plurality of predetermined spectral distributions,
The color characteristic data is a combination of at least a plurality of basic spectral distribution data representing the plurality of types of spectral distributions, a plurality of input signals having gradations input to the imaging device, and the plurality of types of spectral distributions. And a spectral distribution contribution data representing the color characteristic data holding method.
この色彩特性データは、少なくとも、前記複数種類の分光分布を表した複数の基礎分光分布データと、画像機器に入力される階調を有した複数の入力信号と前記複数種類の分光分布との組み合わせを表し、画像機器の混色特性を線形化する階調変更が施された分光分布寄与データと、を有していることを特徴とする色彩特性データ保持方法。 A color characteristic data holding method for holding color characteristic data representing color reproduction characteristics of an imaging device using a plurality of predetermined spectral distributions,
The color characteristic data is a combination of at least a plurality of basic spectral distribution data representing the plurality of types of spectral distributions, a plurality of input signals having gradations input to the imaging device, and the plurality of types of spectral distributions. And a spectral distribution contribution data subjected to gradation change for linearizing the color mixing characteristics of the image device, and a color characteristic data holding method.
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の色彩特性データ保持方法。 The number of data of the basic spectral distribution data is 2 N, where N is the number of colors used.
3. The color characteristic data holding method according to claim 1, wherein the color characteristic data is stored.
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の色彩特性データ保持方法。When the imaging device is an input device, the basic spectral distribution data can be changed according to the type of subject.
3. The color characteristic data holding method according to claim 1, wherein the color characteristic data is stored.
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の色彩特性データ保持方法。 When the imaging device is an input device, the fundamental spectral distribution data is selected from any of data related to a plurality of media.
3. The color characteristic data holding method according to claim 1, wherein the color characteristic data is stored.
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の色彩特性データ保持方法。 When the basic spectral distribution data does not exist, the spectral data determined in advance is used as the basic spectral distribution data.
3. The color characteristic data holding method according to claim 1, wherein the color characteristic data is stored.
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の色彩特性データ保持方法。 3. The color characteristic data holding method according to claim 1, wherein the color characteristic data is stored.
目標機機からの信号値の組み合わせに対応する分光分布を求める工程と、
求めた分光分布と、再現機器への信号値の組み合わせに対応する分光分布とを比較して、再現機器の信号値の組み合わせに対する画像再現における画像再現のための信号値の組み合わせを求める工程と、
を有するカラーマネージメント方法。 A color management method for obtaining a signal value for image reproduction in a reproduction device by color characteristic data representing a color reproduction characteristic of the image device by a spectral distribution,
Obtaining a spectral distribution corresponding to a combination of signal values from the target machine;
Comparing the obtained spectral distribution and the spectral distribution corresponding to the combination of signal values to the reproduction device to obtain a combination of signal values for image reproduction in image reproduction with respect to the combination of signal values of the reproduction device;
A color management method comprising:
ことを特徴とする請求項８記載のカラーマネージメント方法。 Utilizing the spectral color characteristic data multiplied by the spectral distribution of the light source as the spectral color characteristic data,
Color management method according to claim 8, wherein you, characterized in that.
ことを特徴とする請求項８または請求項９のいずれかに記載のカラーマネージメント方法。 The degree of approximation of the spectral color characteristic data is calculated by multiplying the wavelength of the spectral color characteristic data by a weighting factor in advance.
10. The color management method according to claim 8, wherein the color management method is performed.
ことを特徴とする請求項８記載のカラーマネージメント方法。 The color management method according to claim 8, wherein:
色再現特性は、少なくとも複数の基礎分光分布データと各基礎分光分布データの重み付けを規定した分光分布寄与データによって表現されており、 The color reproduction characteristics are expressed by spectral distribution contribution data that defines at least a plurality of basic spectral distribution data and weighting of each basic spectral distribution data.
入力信号を画像機器の混色特性を線形化する階調変更手段と、 Gradation changing means for linearizing the color mixing characteristics of the image device with the input signal;
階調変更された入力信号に応じた分光分布寄与データを出力する出力手段と、 Output means for outputting spectral distribution contribution data corresponding to the input signal whose gradation has been changed;
前記出力手段から出力された各分光分布寄与データを各基礎分光分布データに乗算する乗算手段と、 Multiplication means for multiplying each fundamental spectral distribution data by each spectral distribution contribution data output from the output means;
乗算して得られた結果に基づいて、画像再現のための信号を出力する出力手段と、 Output means for outputting a signal for image reproduction based on the result obtained by multiplication;
を有する処理装置。 A processing apparatus.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07592198A JP3885344B2 (en) | 1998-03-24 | 1998-03-24 | Color data holding method and color management method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07592198A JP3885344B2 (en) | 1998-03-24 | 1998-03-24 | Color data holding method and color management method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11275376A JPH11275376A (en) | 1999-10-08 |
| JP3885344B2 true JP3885344B2 (en) | 2007-02-21 |
Family
ID=13590268
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07592198A Expired - Lifetime JP3885344B2 (en) | 1998-03-24 | 1998-03-24 | Color data holding method and color management method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3885344B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8174730B2 (en) | 2007-12-21 | 2012-05-08 | Seiko Epson Corporation | Printing control device, printing system and printing control program |
| US8199367B2 (en) | 2007-12-21 | 2012-06-12 | Seiko Epson Corporation | Printing control device, printing system and printing control program |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7053910B2 (en) | 2001-07-30 | 2006-05-30 | Canon Kabushiki Kaisha | Reducing metamerism in color management systems |
| JP2004145773A (en) * | 2002-10-28 | 2004-05-20 | Japan Science & Technology Agency | Method for reproducing color of merchandise image through communication network |
| US6942723B2 (en) | 2003-05-13 | 2005-09-13 | Seiko Epson Corporation | Water-base ink and ink set using the same |
| JP4646681B2 (en) * | 2005-04-13 | 2011-03-09 | キヤノン株式会社 | Color processing apparatus and method |
| US7830568B2 (en) * | 2007-03-29 | 2010-11-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Color processing apparatus and color processing method |
| JP5196840B2 (en) * | 2007-04-26 | 2013-05-15 | キヤノン株式会社 | Information processing apparatus and method |
| JP4677435B2 (en) | 2007-10-30 | 2011-04-27 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus and method |
| JP4677434B2 (en) | 2007-10-30 | 2011-04-27 | キヤノン株式会社 | Image processing apparatus and method |
| JP2009147632A (en) | 2007-12-13 | 2009-07-02 | Ricoh Co Ltd | Image processing apparatus and method, program, and recording medium |
| JP5518167B2 (en) * | 2012-12-11 | 2014-06-11 | キヤノン株式会社 | Information processing apparatus and method |
| EP3779872A4 (en) | 2018-04-05 | 2021-05-19 | Koito Manufacturing Co., Ltd. | Operation processing device, object identifying system, learning method, automobile, and lighting appliance for vehicle |
-
1998
- 1998-03-24 JP JP07592198A patent/JP3885344B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8174730B2 (en) | 2007-12-21 | 2012-05-08 | Seiko Epson Corporation | Printing control device, printing system and printing control program |
| US8199367B2 (en) | 2007-12-21 | 2012-06-12 | Seiko Epson Corporation | Printing control device, printing system and printing control program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH11275376A (en) | 1999-10-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7206100B2 (en) | Image processing method and apparatus | |
| Vrhel et al. | Color device calibration: A mathematical formulation | |
| US7385739B2 (en) | Image processing method and apparatus for color conversion accommodating device non-linearity | |
| US5333069A (en) | Technique for use in conjunction with an imaging system for providing an appearance match between two images and for calibrating the system thereto | |
| US5748858A (en) | Method of and system for predicting reproduced color image | |
| KR100278431B1 (en) | A system, method and program for converting an externally defined four dimensional colorant (cmyk) into an equivalent four dimensional colorant defined in terms of the four inks (c'm'y'k') that are associated with a given printer | |
| JP3885344B2 (en) | Color data holding method and color management method | |
| JP3403157B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| KR19990009458A (en) | Color Correction Apparatus and Method of Imaging System | |
| WO2006109859A1 (en) | Color processing method and apparatus | |
| US7652806B2 (en) | Optimal node placement for multi-dimensional profile luts for arbitrary media and halftones using parameterized minimization | |
| Iino et al. | Building color-management modules using linear optimization I. Desktop color system | |
| US7595910B2 (en) | Method for making a dot for dot proof | |
| JP4910557B2 (en) | Color conversion apparatus, color conversion method, color conversion program, color conversion coefficient creation apparatus, color conversion coefficient creation method, and color conversion coefficient creation program | |
| US7843600B2 (en) | Information processing apparatus | |
| JP4400715B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing program, and storage medium | |
| JP3803441B2 (en) | Color conversion method | |
| US7515300B2 (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| WO2004012442A1 (en) | Image processing system, apparatus, and method, and color reproduction method | |
| JP3908007B2 (en) | Color conversion definition creation method, color conversion definition creation device, and color conversion definition creation program | |
| JP4139052B2 (en) | Color processing method, color processing apparatus, and color processing program storage medium | |
| JP2007081742A (en) | Method for processing color and device therefor | |
| JP4062397B2 (en) | Image processing apparatus, color conversion definition generation apparatus, image processing method, color conversion definition generation method, storage medium | |
| JP4545995B2 (en) | Image processing method and image processing apparatus | |
| JP4400734B2 (en) | Color conversion coefficient calculation apparatus, color conversion coefficient calculation method, image processing apparatus, color conversion coefficient calculation processing program, image processing program, and storage medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20051202 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051220 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060220 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060516 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060718 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20061031 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20061113 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101201 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111201 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121201 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131201 Year of fee payment: 7 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |