JP4116028B2 - 色域境界検出装置、色域境界検出方法及び色域マッピング方法 - Google Patents

Description

本発明は、球座標系及び補間法を用いて色域境界検出、検出された色域を利用して色域マッピングを行う色域境界検出装置及びマッピング方法に関する。

一般に、モニタ、スキャナ、カメラ、プリンタなどのように色を再現するカラー入出力装置は、それぞれの使用分野に応じて互いに異なる色空間（ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅ）、あるいはカラーモデルを使用している。例えば、カラー映像の場合、印刷装置ではＣＭＹ色空間を使用しており、カラーＣＲＴモニタやコンピュータグラフィックデバイスではＲＧＢ色空間を使用しており、色相、彩度、明るさを各々取り扱うべきデバイスではＨＳＩ色空間を使用している。また、いずれのデバイスにおいても正確に再生可能な、いわゆる装置非依存カラーを定義するためにＣＩＥ色空間が使用されているが、代表的には、ＣＩＥ−ＸＹＺ、ＣＩＥ−Ｌａｂ、ＣＩＥ−Ｌｕｖ色空間などがある。

カラー入出力装置は、このような色空間の他にも表現可能な色の範囲、つまり色域が互いに異なる場合がある。このような色域の差のため、同一の映像を互いに異なる入出力装置で観察すれば、その映像は同一でなくなる。よって、入力される色信号とこの入力色信号を再現する装置の色域が異なる場合には、相互の色域がマッチングするように、入力される色信号を適切に変換し、色再現力を向上させる色域マッピングが必要である。

図１は、一般の色域マッピングを説明するための図である。ここで、Ｓ１とＳ２は、各々ソースデバイスの色域とターゲットデバイスの色域を示す。また、Ｘ１とＸ２は、各々ソースデバイスのオリジナル映像とマッピング後の映像を示す。

図１に示すように、まず与えられたソースデバイス（入力系）及びターゲットデバイス（出力系）の色域境界記述子（ＧＢＤ：Ｇａｍｕｔ Ｂｏｕｎｄａｒｙ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）を作製する。図１は、ソースデバイスの色域がターゲットデバイスの色域より広い場合であって、色域境界記述子を利用して色域マッピングを行う際に、ソースデバイスのオリジナル映像がターゲットデバイスの色域内にマッピングされる必要がある。即ち、ソースデバイスのオリジナル映像をターゲットデバイスの色域内にマッピングするとき、ターゲットデバイスの色域外部にあるソースデバイスのＸ１映像をターゲットデバイスの色域境界のＸ２にマッピングする。これは、ターゲットデバイスの外部にあるソースデバイスのオリジナル映像をターゲットデバイスの色域内にマッピングして、ターゲットデバイスにおいて色再現を可能にするものである。

一方、相違するカラー入出力装置間の色のマッピングは、一般に、入力色信号の色空間を変換した後、色相（Ｈｕｅ）を変化させない状態で、明るさと彩度に対する色域マッピングが行われる。具体的には、入力色信号をＲＧＢ、ＣＭＹＫなどのような装置依存色空間（ＤＤＣＳ：Ｄｅｖｉｃｅ Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｌｏｒ Ｓｐａｃｅ）からＣＩＥ−ＸＹＺ、ＣＩＥ−Ｌａｂなどのような装置非依存色空間（ＤＩＣＳ：Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｌｏｒ Ｓｐａｃｅ）に変換した後、装置非依存色空間を再び色相、明るさ、彩度を表すＬＣＨ座標系に変換した後、色相が一定な平面上で、つまりＬＣ平面上で明るさＬと彩度Ｃに対する色域マッピングを行う。ここで、かかる色域マッピングを行うためには、装置非依存色空間またはＬＣＨにおける装置の色域を知っている必要がある。

図２Ａ及び図２Ｂは、従来の色域境界検出法を説明するための図である。図２Ａは、補間法を用いた色域境界検出法を説明するための図である。図２Ｂは、球座標系を用いた色域境界検出法を説明するための図である。

ここで、Ｘ３は補間される色座標値であり、Ｘ４乃至Ｘ６は、Ｘ３の補間に用いられる色座標値である。

図２Ａに示すように、補間法を用いた色域境界検出法は、ＣＩＥ−Ｌａｂ座標系において色座標系を任意に均等に分割する。そして、分割した地点に与えられた一定個数の色サンプルのＬａｂ値、及び分割した地点にＬａｂ値が存在しない場合には、補間法を用いて生成した色座標値を使用して色域境界記述子を作製する。図２Ａで、分割した地点に位置するＸ３値は、分割した地点の周囲に位置するＸ４値、Ｘ５値、Ｘ６値を用いて補間法によって生成した色座標値である。

ところが、かかる補間法を用いた色域境界検出は、補間誤差によって色域境界検出に誤差が生ずる。また、ＣＩＥ−Ｌａｂ色座標系を均等に分割して作製された色域境界記述子にＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）、Ｃ（Ｃｙａｎ）、Ｍ（Ｍａｇｅｎｔａ）、Ｙ（Ｙｅｌｌｏｗ）のような特定の純色が記述されない可能性があるという問題点がある。

図２Ｂに示すように、球座標系（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ Ｓｙｓｔｅｍ）を利用した色域境界検出法は、Ｊａｎ．Ｍｏｒｏｖｉｃ著の「Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ」の２５５ページ乃至２５９ページに記載されている。球座標系を利用した色域境界検出法は、まず、側色機（ｓｐｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｍｅｔｅｒ）で測定した一定個数の色サンプルのＣＩＥ−Ｌａｂ値を球座標系の値に変換する。そして、球座標系の値を均等に分割した後、分割した領域毎に半径が最も大きい色座標値を保存する。このとき、球座標系に変換した値のうち半径が最も大きい色座標値は、色域において境界に該当する値である。よって、分割した領域毎に半径が最も大きいデータを検出することによって、色域境界を検出することができる。

ところが、このような球座標系を利用した色域境界検出法は、分割した領域の中で一部の領域でデータが存在したため、データが保存されない可能性がある。データが保存されないということは、側色された一定個数の色サンプルで色が不足した場合、つまりデータが存在しない場合、あるいはターゲットデバイスで再現できない色であるときに発生する。ここで、側色とは、側色機で測定された色サンプルをいう。データが存在しない領域は、周囲領域のデータと補間法を用いて、その領域でのデータを計算することはできるが、データが存在しない領域が連続して存在する場合には、その領域でのデータを計算し難いという問題点がある。

本発明は、前記のような従来の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、球座標系及び補間法を用いて色域境界検出及び検出された色域境界を利用して色域マッピングを行うことで、正確な色域境界検出及びマッピングが可能な色域境界検出装置、色域境界検出方法及び色域マッピング方法を提供することである。

前述した目的を達成するための本発明に係る色域境界検出装置は、入力される色サンプルの色座標値を球座標系の値（γ、θ、α）に変換する色座標変換部と、前記球座標系を所定個数に均等に分割したセグメントのうち、色座標値が存在しないセグメントが存在する場合、隣接した色座標値を利用して色座標値を追加する補間部と、前記分割したセグメント毎にセグメントに位置する色座標値のうち前記半径γが最も大きい色座標値を検出する判断部と、前記検出した半径γが最も大きい色座標値に基づいて、前記セグメント毎に各セグメントの中心に最も隣接した半径が最も大きい色座標値を検出し、色域境界を検出する色域検出部と、を備える。

前記分割されたセグメント毎に色座標値を保存し、前記判断部で検出した半径が最も大きい色座標値を保存する保存部をさらに備えることが好ましい。

前記色域検出部は、特定角度であるαを有する平面のセグメントのうち、セグメント毎に前記θが中心である点を計算し、セグメント毎に特定角度であるα及び前記θが中心である点を基準に、左右の色座標値のうち誤差が最も小さい色座標値を選定する計算部と、前記選定した色座標値と前記特定角度を有する平面の交点を検出する交点検出部と、を備えることが好ましい。

前記検出した色域境界を利用してソースデバイスの色域をターゲットデバイスの色域にマッピングするマッピング部を備えることが好ましい。

本発明に係る色域境界検出方法は、（ａ）入力される色サンプルの色座標値を球座標系の値（γ、θ、α）に変換するステップと、（ｂ）前記球座標系を所定個数に均等に分割したセグメントのうち、色座標値が存在しないセグメントが存在する場合、隣接した色座標値を利用して色座標値を追加して補間するステップと、（ｃ）前記分割されたセグメント毎にセグメントに位置する色座標値のうち前記半径γが最も大きい色座標値を検出するステップと、（ｄ）前記検出した半径が最も大きい色座標値に基づいて、前記セグメント毎に各セグメントの中心に最も隣接した前記半径が最も大きい色座標値を検出し、色域境界を検出するステップと、を含む

前記入力色サンプルの色座標値がＬａｂ色座標値である場合、式（２）によって色座標変換することが好ましい。

ここで、γ、θ、αは球座標系の値を示し、Ｌ、ａ、ｂはＬａｂ座標系の値を示し、Ｌ_E、ａ_E、ｂ_EはＬａｂ座標系の任意の基準値を示す。

前記分割したセグメントの色座標値を保存し、前記検出した最も大きい半径を有する色座標値を保存するステップをさらに含むことが好ましい。

前記（ｄ）ステップは、特定角度であるαを有する平面のセグメントのうちセグメント毎にθが中心である値を計算し、セグメント毎に前記特定角度であるα及び前記θが中心である点を基準に、左右の色座標値のうち誤差が最も小さい色座標値を選定するステップと、前記選定した色座標値と特定角度を有する平面の交点を検出するステップと、を含むことが好ましい。

本発明の色域マッピング方法は、本発明に係る色域境界検出方法で検出した色域境界を利用して、ソースデバイスの色域をターゲットデバイスの色域にマッピングさせる。

前記ソースデバイスのオリジナル映像を、前記特定角度であるαを有する平面の中心と前記ソースデバイスのオリジナル映像を通る直線と前記検出された色域境界との交点にマッピングさせることが好ましい。

以下、図面を参照して、実施形態を説明する。
なお、色を再現するカラーデバイスであるターゲットデバイスは、プリンタを例にして説明する。

図３は、本実施形態に係る色域境界検出及び色域マッピング装置を示すブロック図である。
図３に示すように、色域境界検出及びマッピング装置は、色座標変換部１００、補間部２００、判断部３００、色域検出部４００、マッピング部５００及び保存部６００を備える。色域検出部４００は、計算部４０１及び交点検出部４０３を備える。

まず、色座標変換部１００は、側色機で測定した入力色サンプルの色座標系値を球座標系の値に変換し、色座標系を所定個数のセグメントに分割してセグメントを初期化する。即ち、Ｎ×Ｎ×Ｎの入力色サンプルを用意し、この入力色サンプルをターゲットデバイスであるプリンタで出力した後、側色機で測定する。

測定した色サンプルのＣＩＥ−Ｌａｂ座標系の値を、球座標系変換式を利用して球座標系の値に変換する。そして、球座標系形式γ、θ、αに変換した色座標値を所定個数のセグメントに分割し、分割したセグメントの球座標系値のうち半径γを０にし、セグメントを初期化する。ここで、セグメントの分割は、θ、α値を基準に分割する。

補間部２００は、補間法を用いて入力色サンプルを拡張する。即ち、分割したセグメントに色座標値が存在しない場合、そのセグメントに色座標値を追加する補間を行う。色域境界を検出するために、入力色サンプルから色域境界サンプルを検出するが、入力色サンプルから色域境界サンプルを検出できない領域では、周囲の色座標系値を利用して色域境界サンプルを検出する補間を行う。

判断部３００は、各セグメントに対し、保存しているγ値と、球座標系変換式によって計算したγ`値を比較し、γ`値がγ値より大きい場合には、γ`を保存部６００に保存する。ここで、各セグメントに対し、保存している初期のγ値は、色座標変換部１００でのセグメント初期化によって０になる。

詳しくは、判断部３００は、セグメント毎に存在するデータのうち、保存部６００に保存している半径と球座標系形式に変換した値のうちの半径を相互比較する。即ち、色座標変換部１００で変換した球座標系の値からθ、α値を基準に分割した各セグメントのうちの特定セグメントを選択し、選択したセグメントγと計算したγ`を比較して大きい値を保存する。これにより、判断部３００は、各セグメントで最も大きい半径を有する球座標系の値を保存する。

色域検出部４００は、計算部４０１及び交点検出部４０３を備えており、補間部２００で検出する色域境界の色座標値を利用して、ターゲットデバイスの色域をＬＣＨ色座標に変換する。

計算部４０１は、検出した色域境界色座標値からα値を計算し、αを含むセグメントでセグメント毎にθの中心であるθ_cを計算する。
なお、計算部４０１は、セグメント毎にα、θ_cを中心に左右のデータのうち最小の誤差を有するデータを検出する。

交点検出部４０３は、計算部４０１で計算した最初の誤差を有するデータと、計算したα平面との交点を検出する。この交点検出部４０３で検出した交点は、ＬＣＨ色空間において色相が一定である色域境界値に該当する。即ち、検出した交点は、ＬＣ平面上における色域境界値に該当する。

マッピング部５００は、ＬＣＨ色域空間において、交点検出部４０３で検出した交点などを連結した平面、つまりα平面を利用してソースデバイスのオリジナル映像などをマッピングする。ソースデバイスのオリジナル映像がターゲットデバイスの色域境界の外側にある場合、α平面の中心とソースデバイスのオリジナル映像を通る直線とターゲットデバイスの色域境界の交点にソースデバイスのオリジナル映像をマッピングする。

保存部６００は、判断部３００でセグメント毎に検出した最も大きい半径γを有する球座標系の値を保存する。詳しくは、保存部６００は、色座標変換部１００で分割したセグメントを初期化した値を保存し、保存部６００に保存された半径γの値と球座標系変換式を利用して計算した半径γの値を比較して大きい方を保存部６００に保存する。

図４は、本実施形態に係る色域境界検出及び色域マッピング装置によって検出された色域を示す図である。

図４は、入力色サンプルの色座標値を球座標系形式に変換して所定個数のセグメントに分割した後、補間法を用いてデータが存在しないセグメントにデータを追加して、検出された色域境界を示す。

図５Ａ及び図５Ｂは、各々本発明の一実施形態に係る色域境界検出及び色域マッピングデバイスの色域検出部及びマッピング部の動作を説明するための図である。

図５Ａは、本実施形態に係る色域検出部の動作を説明するための図である。図５Ｂは、本実施形態に係るマッピング部の動作を説明するための図である。

ここで、Ｄ１はターゲットデバイスの色域の外側に位置するソースデバイスのオリジナル映像であり、Ｄ２は、Ｄ１をターゲットデバイスの色域境界にマッピングした映像である。また、Ｄ３はＬＣ平面上におけるα_c平面の中心を示す。

図５Ａに示すように、色域検出部４００は、色座標変換部１００、補間部２００及び判断部３００で検出したターゲットデバイスの色域境界をＬＣＨ色空間のＬＣ平面に表示する。

まず、色域検出部４００の計算部４０１は、検出したターゲットデバイスの色域境界でα値を計算する。このとき計算したα値をα_cという。そして、α_cを含む各々のセグメントでθが中心である点を検出する。ここで、θが中心である点をθ_cという。セグメント毎にα_cとθ_cを基準に左右のデータのうちα_c及びθ_cと誤差が最も小さいデータを検出する。これは、ＬＣ平面においてターゲットデバイスの色域境界記述子セグメントの中心と誤差が小さいデータを検出して色域境界を記述することによって、正確な色域境界を記述するためである。

交点検出部４０３は、計算部４０１で検出した誤差が最も小さいデータとα_c平面の交点を検出し、ＬＣＨ色空間のＬＣ平面上でα_c平面を記述する。このように、色域検出部４００は、色座標変換部１００、判断部３００及び補間部２００で検出した色域境界の色座標値を利用してターゲットデバイスの色域境界がＬＣ平面で正確に記述されるようにする。

図５Ｂに示すように、マッピング部５００は、ＬＣＨ色空間で記述される色域境界において、ソースデバイスのオリジナル映像Ｄ１とα_c平面の中心Ｄ３を通る直線の方程式を計算する。そして、計算した直線の方程式を利用して直線上に存在するα_c平面の境界の値にソースデバイスのオリジナル映像をマッピングさせる。つまり、ソースデバイスのオリジナル映像であるＤ１は、Ｄ１とα_c平面の中心であるＤ３を連結する直線とα_c平面の境界の交点であるＤ２にマッピングされる。

図６は、本発明の一実施形態に係る色域境界検出方法を説明するフローである。

図６に示すように、まず用意した任意の色域サンプルのＬａｂ値を球座標系の値に変換する（Ｓ６０１）。用意した任意の色サンプルをターゲットデバイスであるプリンタで出力し、出力した色サンプルを側色機によってＬａｂ値を測定する。なお、測定したＬａｂ値を球座標系形式（γ、θ、α）に変換する。ここで、入力色サンプルのＬａｂ値は、式（３）によって球座標系形式に変換される。

式（３）において、γ、θ、αは球座標系の値を示し、Ｌ、ａ、ｂはＬａｂ座標系の値を示す。なお、Ｌ_E、ａ_E、ｂ_EはＬａｂ座標系の任意の基準値であって、ここでは、Ｌ_E、ａ_E、ｂ_Eを５０，０，０とする。

次に、変換した球座標系を所定個数のセグメントに分割し、分割したセグメントを初期化する（Ｓ６０３）。所定個数に分割した色サンプルのセグメントのγ値である半径を０とし、セグメントを初期化する。このように初期化したセグメントの球座標系の値は保存部６００に保存される。このような色サンプルの球座標系形式への変換、セグメントへの分割及びセグメントの初期化は色座標変換部１００で行われる。

次に、データが存在しないセグメントがあるか否かを判断する（Ｓ６０５）。

次に、色座標値に対するデータが存在しないセグメントがあると判断した場合（ステップＳ６０５で「Ｙ」）には、様々な補間法を用いてデータが存在しないセグメントのデータを生成する（Ｓ６０７）。セグメントにデータが存在しない場合、周りに位置するデータを使用して様々な補間法を用いてデータを生成する。このとき生成されるデータはＬａｂ色座標値である。

補間法によって生成したデータを有するセグメントを含む色サンプルを再びターゲットデバイスであるプリンタで出力して側色機でＬａｂ値を測定し、測定したＬａｂ値を入力色サンプルで追加するデータとして使用する（Ｓ６０９）。

次に、球座標系形式に変換した色サンプルのθ、α値を基準に分割した各セグメントのうちの特定セグメントを選択し、選択した特定セグメントで一定条件に従って保存部６００に保存されたセグメントの色座標値を更新する（Ｓ６１１）。そして、選択した特定セグメントに存在する色座標値を球座標系形式に変換する際に、保存部６００に保存された特定セグメントのγ値と、特定セグメントに存在する色座標値のうちの式（３）を用いて変換したγ`値を比較する。γ値とγ`値を比較した結果、γ`値がγ値より大きい場合には、大きい値であるγ`を保存部６００に保存する。そして、特定セグメントに他の色座標値が存在する場合には、再び式（３）を用いて変換した色座標値のうちのγ``値を保存部６００に既に保存されているγ`値と比較する。γ``値がγ`値より大きい場合、特定セグメントの半径をγ``値に更新して保存部６００に保存する。即ち、特定セグメントに存在する色座標値のうち最も大きい半径を有する色座標値を保存部６００に保存する。

これは、各セグメントで最も大きい半径を保存し、色域境界に近接した色座標値を検出して、色域境界を検出するためである。

一方、色座標値に対するデータが存在しないセグメントがないと判断した場合（ステップＳ６０５で「Ｎ」）には、補間を行い、データを追加する必要がない。従って、特定セグメントに存在する色座標値のうち最も大きい半径を有する色座標値を保存部６００に保存する（ステップＳ６１１）。

次に、色サンプルのα値を計算し、計算したα値を含むセグメント毎にθ値の中心点を選定する（Ｓ６１３）。このとき、計算したαをα_cといい、セグメント毎にθが中心である点をθ_cという。

次に、α値を含むセグメント毎にα_c及びθ_cを中心に左右のデータのうちの誤差が最も小さいデータを検出する（Ｓ６１５）。これは、誤差が最も小さいデータを使用して、ターゲットデバイスの色域境界をＬＣＨ色空間に記述するためである。

次に、検出した誤差が最も小さいデータとα_c平面の交点を検出する（Ｓ６１７）。検出した誤差が最も小さいデータとα_c平面の交点を検出することによってＬＣＨ色空間のＬＣ平面でα_c平面を記述する。

図７は、本発明の一実施形態に係る色域マッピング方法を説明するためのフローである。

図７に示すように、検出したターゲットデバイスの色域境界を利用してソースデバイスの色域をターゲットデバイスの色域にマッピングすることができる。まず、検出した色域の中心、つまりα_c平面の中心とα_c平面上にないソースデバイスのオリジナル映像とを通る直線の方程式を計算する（Ｓ７０１）。

次に、α_c平面の境界と計算した直線の交点を検出する（Ｓ７０３）。

次に、α_c平面上にないソースデバイスのオリジナル映像を検出した交点にマッピングさせる（Ｓ７０５）。ソースデバイスのオリジナル映像がα_c平面上にない場合には、ソースデバイスのオリジナル映像がターゲットデバイスで再現できるようにオリジナル映像をターゲットデバイスの色域にマッピングする必要がある。α_c平面上にないソースデバイスのオリジナル映像を、α_c平面の中心方向にターゲットデバイスの色域境界にマッピングさせる。

図８は、本実施形態に係る色域境界検出方法が適用された結果を示す図である。

図８は、球座標系の値に変換された色サンプルを１６×１６個数のセグメントに分割した場合、セグメントに存在する色サンプルを示している。入力色サンプルを球座標系の値に変換した後、色サンプルを有しない色域境界に該当するセグメントに補間法を用いてデータを追加し、入力色サンプルが拡張された場合である。その結果、色域境界に該当するセグメントに複数のデータが存在するようになり、正確な色域境界を検出することができる。

なお、上記実施形態は、本願発明を限定するものではなく、本願発明の技術的範囲は、特許請求の範囲の記載により定めなければならない。

本発明によれば、色域境界検出装置、色域境界検出方法及び色域マッピング方法を利用して、色域境界検出を正確に行うことができる。

一般の色域マッピングを説明するための図である。 補間法を用いた色域境界検出法を説明するための図である。 球座標系を用いた色域境界検出法を説明するための図である。 従来の色域境界検出法を説明するための図である。 本実施形態に係る色域境界検出及び色域マッピング装置を示すブロック図である。 本実施形態に係る色域境界検出及び色域マッピング装置によって検出された色域を示す図である。 本実施形態に係る色域検出部の動作を説明するための図である。 本実施形態に係るマッピング部の動作を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る色域境界検出方法を説明するフローである。 本発明の一実施形態に係る色域マッピング方法を説明するためのフローである。 本実施形態に係る色域境界検出方法が適用された結果を示す図である。

符号の説明

１００ 色座標変換部
２００ 補間部
３００ 判断部
４００ 色域検出部
４０１ 計算部
４０３ 交点検出部
５００ マッピング部
６００ 保存部

Claims (10)

1. 入力される色サンプルの色座標値を球座標系の値（γ、θ、α）に変換する色座標変換部と、
   前記球座標系を所定個数に均等に分割したセグメントのうち、色座標値が存在しないセグメントが存在する場合、隣接した色座標値を利用して色座標値を追加する補間部と、
   前記分割したセグメント毎にセグメントに位置する色座標値のうち前記半径γが最も大きい色座標値を検出する判断部と、
   前記検出した半径γが最も大きい色座標値に基づいて、前記セグメント毎に各セグメントの中心に最も隣接した半径γが最も大きい色座標値を検出し、色域境界を検出する色域検出部と、
   を備えることを特徴とする色域境界検出装置。
2. 前記分割したセグメント毎に色座標値を保存し、前記判断部で検出した半径が最も大きい色座標値を保存する保存部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の色域境界検出装置。
3. 前記色域検出部は、特定角度であるαを有する平面のセグメントのうち、セグメント毎に前記θが中心である点を計算し、セグメント毎に特定角度であるα及び前記θが中心である点を基準に、左右の色座標値のうち誤差が最も小さい色座標値を選定する計算部と、
   前記選定した色座標値と前記特定角度を有する平面の交点を検出する交点検出部と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の色域境界検出装置。
4. 前記検出した色域境界を利用してソースデバイスの色域をターゲットデバイスの色域にマッピングするマッピング部を備えることを特徴とする請求項１に記載の色域境界検出装置。
5. （ａ）入力される色サンプルの色座標値を球座標系の値（γ、θ、α）に変換するステップと、
   （ｂ）前記球座標系を所定個数に均等に分割したセグメントのうち、色座標値が存在しないセグメントが存在する場合、隣接した色座標値を利用して色座標値を追加して補間するステップと、
   （ｃ）前記分割したセグメント毎にセグメントに位置する色座標値のうち前記半径γが最も大きい色座標値を検出するステップと、
   （ｄ）前記検出した半径が最も大きい色座標値に基づいて、前記セグメント毎に各セグメントの中心に最も隣接した前記半径が最も大きい色座標値を検出し、色域境界を検出するステップと、
   を含むことを特徴とする色域境界検出方法。
6. 前記入力色サンプルの色座標値がＬａｂ色座標値である場合、式（１）によって色座標変換することを特徴とする請求項５に記載の色域境界検出方法。
   

   

   ここで、γ、θ、αは球座標系の値を示し、Ｌ、ａ、ｂはＬａｂ座標系の値を示し、Ｌ_E、ａ_E、ｂ_EはＬａｂ座標系の任意の基準値を示す。
7. 前記分割したセグメントの色座標値を保存し、前記検出した最も大きい半径γを有する色座標値を保存するステップをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の色域検出方法。
8. 前記（ｄ）ステップは、
   特定角度であるαを有する平面のセグメントのうちセグメント毎にθが中心である値を計算し、セグメント毎に前記特定角度であるα及び前記θが中心である点を基準に、左右の色座標値のうち誤差が最も小さい色座標値を選定するステップと、
   前記選定した色座標値と特定角度を有する平面の交点を検出するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項５に記載の色域境界検出方法。
9. 請求項５の色域境界検出方法で検出した色域境界を利用して、ソースデバイスの色域をターゲットデバイスの色域にマッピングさせる色域マッピング方法。
10. 前記ソースデバイスのオリジナル映像を、前記特定角度であるαを有する平面の中心と前記ソースデバイスのオリジナル映像を通る直線と前記検出された色域境界との交点にマッピングさせることを特徴とする請求項９に記載の色域マッピング方法。

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