JP4157446B2 - 情報の重要度とユーザの嗜好とに応じて色変換する色変換方法、色変換装置及びプログラム並びにプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報の重要度とユーザの嗜好とに応じて色変換する色変換方法、色変換装置及びプログラム並びにプログラムを記録した記録媒体に関するものである。

モニタ上の提示画像をプリンタ等の画像出力機器にて出力し、得られる印刷物に対して、ユーザは、出力された印刷物を実際に見てから、印刷物の印象を判断する。印刷物から受ける印象は、ユーザ各々の主観が異なり多様である。従って、ユーザの主観に適する、より好ましい印刷物を提供する画像出力機器、あるいはそのシステムが望まれている。

例えば、「画像処理装置および画像処理方法および記憶媒体およびサーバ装置」なる技術の開示がある。これは、構造化記述言語で記述された文書の「文字又は文字列を標準フォントサイズを指定」して、ユーザの好みに応じたフォントサイズで出力するものである。この従来技術は構造化文書において、特定の文字（例えば、基準となる文字）をユーザの好みに応じて出力することが可能である（例えば、特許文献１参照）。

また、「画像形成装置及び画像形成ネットワークシステム」なる技術の開示がある。これは、個人情報取得手段から受けた個人情報に対応した配色情報を選出し「年齢、性別などをユーザ情報として保持」し、これに対応して文章情報を配色し、出力するものである。この従来技術においては、「ユーザの嗜好解釈手段」を有し、これに対応して構造文書の重要度に応じて配色している（例えば、特許文献２参照）。

一方、「構造化文書処理装置、構造化文書処理方法およびコンピュータに構造化文書処理を実行させるためのプログラム」なる技術の開示がある。この技術は、構造化文書中の各要素の重要度に基づいて、出力スタイルを決定するものである。この重要度は、「構造文書のタグ情報をツリー状に展開」し決定する。つまり、構造文書の重要度に応じて出力スタイルを変更するものであり、非常に有効な技術である（例えば、特許文献３参照）。

ここで構造化文書が、重要度に応じて適当な補正処理が施され、出力される従来例を図１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）を参照して説明する。
図１（ａ）はモニタ提示画面（Ｄｏｃ．ＸＳＬ）であり、図１（ｂ）は構造化文書（Ｄｏｃ．ＸＭＬ）であり、図１（ｃ）はスタイル定義シート（Ｄｏｃ．ＣＳＳ）。

例えば、図１（ｃ）にはＤｏｃ.ＸＳＬがモニタ表示されており、これを紙上に出力する場合を想定する。
表示には、構造化文書のＤｏｃ.ＸＭＬ、および書式情報のＤｏｃ.ＣＳＳの２つの入力データが利用される。モニタ上では、「梶原氏」なるテキストが赤文字で提示されているものとする。これは、Ｄｏｃ．ＸＭＬ（図１（ｂ））において、タグ名＜氏名＞と、このタグ名に対応するＤｏｃ．ｃｓｓの書式情報とを抽出するものである。この場合は、氏名：Ｆｏｎｔ−Ｃｏｌｏｒ：ＦＦ００００（図１（ｃ））がこれに対応しており、ＲＧＢ＝（２５５，０．０）の表示色がモニタに表示される。画像出力時には、モニタ上の表示色を出力デバイスの色信号に書換え、出力する。
特開２００２−１８９５８２号公報 特開２００１−３３９６００号公報 特開２００２−２２９９８６号公報

しかし、特許文献１に記載の技術では、基準となる文字以外はユーザの好みを反映できないという問題があった。
また、特許文献２に記載の技術では、ユーザの好みを逐次反映させるシステムではあるが、ユーザ情報をその都度登録する必要があり実用性に欠けるという問題があった。

さらに、特許文献３に記載の技術では、モニタに表示された提示色を出力する場合、規定の色信号処理を施すよりも、より好ましく出力される可能性が有る。
例えば、赤色に対して、林檎（リンゴ）に代表される赤味が強い赤色を好むユーザにはモニタに提示された赤色を配色することは好ましいが、控えめの臙脂色（エンジ）色の赤を好むユーザに対して、同様の色にて再現する事が適切であるとは限らない。なぜなら、モニタに提示される色はモニタ上での仮想ＲＧＢ空間における色であり、この入力信号ＲＧＢを忠実に再現するとしても、得られる画像は出力機器の影響を受けるからである。

つまり、ある出力機器、あるいは出力方法に則って、規定の赤色の補正処理を施すと得られる赤色はあるユーザの好みに適しているが、果たしてあるユーザの好みには適していない可能性が高い。しかも、モニタ上の表示画像の特定部分の色を変更して印刷する場合、適切に重要度が反映されたか否かを判定する手段を有しておらず、解釈の結果が適切に実行されない場合があった。

そこで、ユーザの主観に適した、より好ましい印刷物を簡易に提供できる精度の高いシステムを提供することが本発明の目的である。

請求項１に記載の発明は、構造化記述言語およびスタイルシートで記述された情報データから、出力データを生成する画像処理方法であって、提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈ステップと、前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析ステップと、前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択ステップと、前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す情報データ補正ステップと、を有することを特徴とする。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、補正された入力画像を出力する際に入力デバイスのガマット情報および出力デバイスのガマット情報を検出する検出ステップと、前記検出結果と、解釈した結果とに応じて、ガマット圧縮条件を変更する第１の変更ステップと、前記変更結果に応じて色補正処理を施す補正処理ステップと、を有することを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２記載の発明において、前記第１の変更ステップは、前記ユーザの性向における、クール・ウォーム度合を算出する第１４の算出ステップと、レッド、グリーン、ブルー、Ｌａｂ表色系におけるＬａｂ値、マンセル空間におけるＶｘ、Ｖｙ、Ｖｚ等の任意の表色系で表される、入力デバイスの入力信号が、出力装置の色再現の範囲内にあるか否かを判定する判定ステップと、前記入力信号が色再現範囲外の場合に、前記算出したクール・ウォーム度合に応じてマッピング方向を変更する第２の変更ステップと、を有することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１から３のいずれか１項記載の発明において、前記第２の変更ステップは、前記クール・ウォーム度合におけるクール度合が所定の閾値よりも大きい場合、略明度保存方向にマッピングすることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１から４のいずれか１項記載の発明において、前記第２の変更ステップは、前記クール・ウォーム度合におけるウォーム度合が所定の閾値よりも大きい場合、略彩度保存方向にマッピングすることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか１項記載の発明において、前記第１の変更ステップは、前記ユーザの性向における、ソフト・ハード度合を算出する第１５の算出ステップと、レッド、グリーン、ブルー、Ｌａｂ表色系におけるＬａｂ値、マンセル空間におけるＶｘ、Ｖｙ、Ｖｚ等の任意の表色系で表される、入力デバイスの入力信号が出力装置の色再現の範囲内にあるか否かを判定する判定ステップと、色再現範囲外の場合に、前記算出したソフト・ハード度合に応じて、特定の色相を抽出する抽出ステップと、前記特定の色相に対するマッピングの圧縮係数を変更する第２の変更ステップと、を有することを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記文書構造解析ステップは、予め定められたユーザ辞書を参照する参照ステップと、前記指定箇所に含まれる単語を抽出する抽出ステップと、前記抽出した単語がタグ情報データに存在する割合を算出する算出ステップと、前記算出結果に応じて、タグ情報の重要度を決定する決定ステップと、を有することを特徴とする。

請求項８記載の発明は、構造化記述言語およびスタイルシートとで記述された情報データから、出力データを生成する画像処理装置であって、提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈手段と、前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析手段と、前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択手段と、前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す情報データ補正手段と、を有することを特徴とする。

請求項９記載の発明は、コンピュータに、構造化記述言語およびスタイルシートで記述された情報データから、出力データを生成する処理を実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈手順と、前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析手順と、前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択手順と、前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す手順と、を実行させることを特徴とする。

請求項１０記載の発明は、構造化記述言語およびスタイルシートで記述された情報データから、出力データを生成するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記コンピュータに、提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈手順と、前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析手順と、前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択手順と、前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す手順と、を実行させるプログラムを記録したことを特徴とする。

所定の色補正処理を行う場合、ユーザの嗜好を解釈する技術を応用してユーザの色に関する嗜好を解釈して、これを構造化文書の重要度における色補正に活かしたシステムを構築することにより、ユーザに適した、好ましい画像出力機器及びシステムが得られる。
＜発明に至る経緯＞

特定のユーザが特定のデバイス（例えば、ＣＲＴ、液晶モニタ、ＰＤＡ等）に提示された画像を出力する場合、その画像はデバイスに依存する仮の信号を、特定のデバイス（例えば、電子写真方式プリンタ、インクジェットプリンタ、ファックス等）に依存する信号に変換、出力する。
ＣＲＴモニタに提示された画像信号に対して、ｓＲＧＢ環境を想定し（このｓＲＧＢ視環境に則る規定の方式に従い）、ＣＭＹＫ信号に色変換し、これが出力される場合、ｓＲＧＢ信号のイメージを損失しない、モニタに提示された画像と同じ印象に見えるＣＭＹＫ信号に再現し、出力される設計となっている。

しかし、Ｈｕｎｔらによれば、ｓＲＧＢ信号を忠実に再現するよりも、より好ましく出力される色信号が存在すると報告されている。つまり、入力される信号よりもより好ましく補正することができる処理方式が存在する。

一方、ＩＴ化の進展に従って、記録・保存される文書情報はＳＧＭＬ、ＸＭＬ等の構造化文書に対応していることが望まれる。特に今後、政府が地方自治体に義務付けているＳＧＭＬフォーマットが有効となることが予想される。この構造化文書はデータの論理構造を記述するための言語なので、文書にはそれがどんな体裁でブラウザや髪に表示するかを示すレイアウト情報がない。そのため、これを表示、あるいは出力するためには、レイアウト情報を付加したり、表示に直接関係のない部分を取り除いたりして、もとの構造化文書を適切な出力データに変換する必要がある。

図２は構造化文書に応じた処理方法を示す概念図である。
例えば、図２に示すように、入力された情報データ（ＸＭＬデータ）は、プリンタにて出力される場合、紙出力用のスタイルシートを参照して、出力される。同様に、モニタに表示される場合は、モニタ呈示用のスタイルシートを参照して、モニタへ画像が出力される。

しかしモニタ上で提示される画面と、紙上に出力される画像とから受ける印象は厳密には一致しない場合が多い。モニタで表示される色を厳密に紙上で再現するよりも、より好ましい色で紙上に再現した方が、特定のユーザにとっては好ましい場合もありえる。

そこで、前述の仮定を検証した。つまり、「情報の重要度と人間の好みには相関がある」というものである。
ここで、ある重要度を規定した情報データを好みの配色にする評価を実施したところ、個々人は重要な情報に対しては、特定の好みの色で配色する傾向にあった。この結果、モニタ上に提示された画像を忠実に再現するよりも、情報データの重要度に応じて、個々人の好みに応じた特定の配色で出力できる可能性を考えた。

この配色について調査すると、色の好みに関する研究成果として、「カラーリスト」、小林重順著、（株）日本カラーデザイン（１９９７）によると、人間の色に対する好みを、心理物理空間に置換える文献が開示されている。

心理物理空間は、人間の色に対する好みを多次元の尺度で構成したものである。心理尺度軸のＷａｒｍ／Ｃｏｏｌは暖かい、涼しいというイメージを、感性的にとらえることが可能である。例えば、同じ黄色であっても、黄色を該心理尺度軸にプロットすることにより、バナナはウォームな黄色、レモンはクールな黄色であることを示している。さらには、同じ黄色を再現する場合においても、心理物理空間において、Ｗａｒｍを好むユーザは、バナナの黄色に対して、よりＷａｒｍな黄色を嗜好する。つまり、心理物理空間上でクールと判断される被験者に対しては、黄色としてはレモンの黄色（文献中ではマンセル・カラースペースにおける７．５Ｙよりも５Ｙを好む傾向にあるとの意味）をより好むことを提起している。

そこで、所定の色補正処理を行なう場合、ユーザの嗜好を解釈する技術を応用してユーザの色に関する嗜好を解釈して、これを構造化文書の重要度における色補正に活かしたシステムを構築すれば、従来よりもユーザに適した・好ましい画像出力機器、およびシステムが得られるとの本発明に至ったのものである。

ユーザの主観に適した、より好ましい印刷物を簡易に提供できる精度の高いシステムの提供を実現することができる。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる色変換装置、色変換起動方法、色変換プログラム、および色変換プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態について詳細に説明する。
ただし、以下の実施の形態は特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必要であるとは限らない。

（実施の形態１）
――構造文書の解析結果をユーザに提示し、キーワード選択し、結果に応じて色補正処理を施す実施の形態――
本発明に係る一実施の形態として、モニタ上の全体のイメージを変更して印刷する技術を例示する。本実施の形態によれば、簡易な操作によりユーザの好む配色への色変換が可能となる。

画像処理の一連の流れをフローチャートを用いて概説する。次いで、本実施の形態の特徴である構造化文書解析ステップ、およびユーザの嗜好色解釈ステップにおける具体的な処理方式について詳説し、最後に構造化文書の解析結果を色補正処理に反映させる方法について説明する。

（画像処理フローチャート）
図３は、入力された情報データ（構造化文書、スタイル定義シート）の処理の流れを示すフローチャートである。
ここで、本発明に係るユーザの嗜好を解釈するユーザ嗜好色解釈ステップ（ステップＳ３０１）は、例えばプリンタのドライバのインストール時に実施する事が可能である。すなわちユーザが、プリンタドライバのインストールプログラムを起動すると、ユーザの色に関する嗜好を解釈する解釈ステップが実行される。

このユーザ嗜好解釈ステップにおいて、解釈されたユーザの嗜好に関する情報は、所定の記憶手段に格納される。文書入力ステップは、情報データを入力データとして読み込む。情報データは、想定されるあらゆる形態を経由しての入力が可能であり、例えば、インターネット経由、無線ＬＡＮ等が上げられる。また、ローカルディスク、ハードディスク等に格納されているものを読込むことも可能である。

つぎに、情報データ判定ステップは、入力データが構造化文書であるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。本実施の形態においては、構造化文書としてＸＭＬ文書に適用した場合を例示するが、本発明をあらゆる構造化文書へ適用することが可能である。構造化文書としては、ＨＴＭＬ(Hypertext Markup Language) 、ＳＧＭＬ(Standard Generalized Markup Language)、ＸＭＬ(extensible Markup Language)、ｓｅｔｅｘｔなどが挙げられる。

入力データがＸＭＬ文書であると判定された場合は（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、構造化文書、およびこれに対応するスタイル定義シートを読込み、記載された書式情報に基いて出力スタイルを生成する（ステップＳ３０３）。このときの所定の処理は、例えば「特開２００２−１８９５８２号公報」に開示されている。

続いて、構造化文書を構成する要素の中で重要と推定される要素を解釈し（ステップＳ３０４）、この解釈結果を一時的に記憶手段へ記憶する（ステップＳ３０５）。この１次記憶された構造化文書の出力画像、およびユーザの嗜好を画像に適用させた画像をモニタでユーザに提示し（Ｓ３０６）、色補正処理を施すか否かの判断を促す（Ｓ３０７）。このとき、ユーザが規定以外の補正処理を望んだ場合は（ステップＳ３０７：ＹＥＳ）、これに対して色補正処理を施した場合のプレビュー画面を再作成する（Ｓ３０８）。

以上のステップＳ３０４からＳ３０８をユーザが要望する限り繰返す。最後に得られたデータに従って色補正処理を施し（Ｓ３０９）、これを出力機器から出力し（Ｓ３１０）、一連の処理を終了する。

（ユーザ嗜好解釈ステップ）
ここで、前記処理フローにおけるユーザ嗜好解釈ステップについて詳説する。
図４は、ユーザの嗜好解釈ステップで提示される提示画面の一例を示す図である。
ドライバのインストール作業中に、ユーザに提示されるユーザの嗜好を解釈する解釈画面の１例である。提示された画面に対して、ユーザは嗜好する配色パターンを配色パターン選択用のボタンＮｏ．１、Ｎｏ．２、Ｎｏ．３、…、Ｎｏ．４８の中から好みの配色パターンを選択する。

尚、図示していないが利用者は入力装置としてマウスを用い、選択ボタンの上へカーソルを移動させ、ラジオボタンにクリック動作を行うこと（以下、クリックとする）で選択を行う。例えば、ユーザがＮｏ．２をクリックすると、ユーザの嗜好する配色パターンとして、そのパターンの番号と心理座標とが記憶部に記憶される。このとき、ユーザに対しては、でき得る限り多くの配色パターンを提示することが望ましいが、ユーザの負担や、アプリケーション等のメモリ節減、ハードウェア等の制約条件に応じて、適当な配色パターンを複数を提示することが望ましい。

本実施の形態ではユーザに対して、４８種類の配色パターンを提示した場合について記載する。なお、このユーザの色に関する嗜好を解釈するステップは、印刷出力する直前作業として実施することも可能であるし、ユーザが要求するに時期に応じて適宜実施することも可能である。

図５はユーザの嗜好解釈するために用いられる配色パターン、および特性値のデータテーブルの一例を示す図である。
同図は前述したユーザの嗜好を解釈するために用いられる種々の配色パターン、およびそのリストの一例であり、配色パターン、およびその特性値にて構成される。その構成は、配色パターンの名義上の識別番号（Ｎｏ１、Ｎｏ２、…）に対応して、色の多次元空間における心理座標値を２次元のＬＵＴで格納している。特性値とは心理空間における座標値がこれに対応する。

ここで心理座標空間について説明する。
前述した心理座標空間とは、個々の色彩を色調、色相の視点からその色彩がどのような印象、即ち心理的効果を与えるかについて色のイメージ調査を行ない、その調査データをもとに因子分析を実施し、この基本イメージを尺度として多次元空間を作り、これに色彩を心理的に差別化して個々の色彩の位置付けを行ない、新たな心理的立体空間を作ることにより得られた仮想空間である（特公昭５６−４６０８２号公報参照）。

図６は心理座標空間の具体例を示す図であり、画像のタグ情報も併記されている。同図において、横軸はＣｏｏｌ／Ｗａｒｍ軸であり、縦軸はＳｏｆｔ／Ｈａｒｄ軸である。

前述の心理座標空間は、そのＲ，Ｇ，Ｂ値が定義された２^N色の色票を、同図に示すように、基本イメージである暖かさ（ウォーム：Ｗａｒｍ）と冷たさ（クール：Ｃｏｏｌ）の度合を表すウォーム−クール（Ｗａｒｍ−Ｃｏｏｌ）軸と柔らかさ（ソフト：Ｓｏｆｔ）と堅さ（ハード：Ｈａｒｄ）の度合を表すソフト−ハード（Ｓｏｆｔ−Ｈａｒｄ）軸の２軸上にプロットしたマップである。

図７は心理座標空間と心理表示用語の具体例を示す図である（特公昭５６−４６０８２号公報参照）。同図において、横軸はＣｏｏｌ／Ｗａｒｍ軸であり、縦軸はＳｏｆｔ／Ｈａｒｄ軸である。
さらに、上記心理言語座標空間は、図７に示すように、色座標マップと同じ基本イメージ尺度上に予め選定された所定の心理表示言語をマップ化した空間でもある。これらのマップを組み合せて用いることにより、色から心理表示言語へ、あるいは心理表示言語から色への等価な変換を行なうことが可能である。この心理座標を適用して、本実施の形態１から３に係るユーザの色に関する嗜好を解釈する解釈方法について、心理物理空間の図６および図７を参照に説明する。

まず、ユーザに配色パターンを提示し、ユーザは好みの配色パターンを選択する（図４参照）。このときユーザは予め所定の数（本実施の形態では４つ）の配色パターンを選択する。
本実施の形態では、ユーザが配色パターンのＮｏ．０２、１６、１９、２５を選択する。つぎに、各配色パターンの心理空間における空間位置を算出する。すなわち、図５に示した配色パターンに対応する特性値のリストから、各配色パターンの心理空間における空間位置を読出し、表１に示す値を得る。

このとき、Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ軸の値は、＋の場合Ｗａｒｍである割合を示し、一方、Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ軸の値は、＋の場合Ｓｏｆｔである割合を示す。さらに、心理空間位置における各心理物理空間における平均（ａｖｅ：Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅ、Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅ）を算出し、これらをユーザの嗜好に対する特性値とする。

Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅ＝＋０．８６３
Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅ＝＋０．７８３
最後に、前記算出した心理空間座標を用いて、図７に示す心理表示用語を抽出する。本実施の形態では、Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅが＋０．８６３であり、Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅが＋０．７８３であるから、「少女っぽい」画像を好むユーザと解析され、このときのユーザを代表する心理空間座標値：Ｕ（Ｘ，Ｙ）＝（＋０．８６３，＋０．７８３）が一時記憶される。

（文書構造解析ステップ）
次に前記処理フローにおける、構造化文書解析ステップについて説明する。入力されたＸＭＬ文書は、ＸＭＬ宣言、文書型エンティティ宣言、文書インスタンスの３ブロックが順に記載されている。
ここで、ＸＭＬ文書の構造例を図８に示す。

図８は構造化文書の一例を示す図である（インターネット＜ＵＲＬ：http://www6.airnet.ne.jp/^manyo）。
ＸＭＬ宣言領域、文書型エンティティ宣言領域、文書インスタンス領域は、それぞれ、１〜２、３〜５、６行目以降が対応している。
ここで、情報データの出力形式等が記載された、名前空間（一般名称はＮａｍｅ Ｓｐａｃｅなので、以下では指定ＮＳと称する）を文書エンティティ宣言領域から抽出する（図８がこれに対応する）。

次いで、指定ＮＳのタグ情報と入力されたＸＭＬ文書とから情報データを各要素のタグデータ、および要素の内容に分離し、得られたタグデータを一時記憶部に記憶する。

ここで、色表現情報とは、情報をモニタ等に提示する際の色情報であり、ＲＧＢ（レッド、グリーン、ブルー）信号を任意の色数を表現することが可能である。例えば、白色を各色信号が８「ｂｉｔ」×８「ｂｉｔ」の２５６×２５６色を１６進数にて表現した場合、ＲＧＢ信号値はそれぞれＦＦなので、総じてＦＦＦＦＦＦなる値を示す。

また、表２に示された構造情報とは、指定ＮＳ中のタグ情報の構造をメモリ上へ展開し、展開した形態に応じてタグ情報に点数付けするものである。例えば、図９に示すツリー構造を有する構造化文書について、タグ情報の重要度が最も高い項目を１とし、重要度が下がるに従って、２、３、…と絶対値を高く算出する。このときには、図９に示すとおり、最上位のタグ情報を１とし、下位に１つ降下するに従い、その点数を１つ上昇させる。名前空間に使用された全てのタグ情報に対して、これらの処理を所定回数繰返し、画像の特性値を色特性情報ごとに算出しておく。この詳細については、後述の（ユーザ提示、判断ステップ）にて説明する。なお、図９は構造化文書をメモリ上にツリー状に展開した展開例を示す図である。また、同図において点数は実施の形態１における点数を示し、囲み書きの点数は実施の形態２における点数を示す。

（ユーザ提示、判断ステップ）
ここでは、ユーザに印刷される印刷物の画像をＣＲＴ等のモニタにてプレビュー画面を提示するステップである。はじめにユーザに提示されるプレビューは規定の画像処理を施したプレビュー画面が提示される。本実施の形態においては、プレビュー画面が提示されると同時にユーザに提示する入力画像データに対して、入力画像データの特性を示す心理表示用語を算出し、これを提示する（図１０（ａ）参照）。

図１０（ａ）は実施の形態１におけるプレビュー画面を示す図である。
すなわち、前文書構造解析ステップにより抽出された重要度が高いと算出されたタグ情報を心理言語座標にプロットし（図６参照）、これに対応する心理表示用語と、その空間座標を取得する。具体的には、色座標空間上へプロットした座標値ｑｉ（ｘｉ，ｙｉ）を代表する心理表示言語を、心理表示言語の座標値ｘｊ，ｙｊ（ただしｘｊ，ｙｊはｊ番目の心理表示言語のＷａｒｍ―Ｃｏｏｌ軸、Ｓｏｆｔ―Ｈａｒｄ軸上の座標値を表す）との距離を式（１）にて算出し、距離の最も小さい心理表示言語を抽出する（図７参照）。また、画像全体の印象を示す心理表示用語も次式（２）で算出した座標値にて抽出する。

表３にこれらの結果を示す。

上述のステップにて算出された入力画像データを代表する心理表示言語Ｑ（Ｘ，Ｙ）がプレビュー画面において、ユーザに提示される。その心理表示用語が図１０（ａ）のＶ１０に例示されている。入力された画像データは、図７に示した心理座標空間において、「安定した」イメージであることを表している。

一方、ユーザ嗜好解釈ステップにて解釈されたユーザの色に対する嗜好を示す心理空間座標値：Ｕ（Ｘ，Ｙ）＝（＋０．８６３，＋０．７８３）であり、少女っぽい画像を好むユーザであることが記憶されている。
そこで、補正画像の候補として、オリジナル画像をＶ２０ａに、補正後の画像をＶ２０ｂに提示する。このプレビュー画面において、色の補正を施すか否かをユーザに促し、ユーザの嗜好に適合するように式（３ａ）を用いて、Ｑ（Ｘ，Ｙ）に補正処理を施してＱ’（Ｘ’，Ｙ’）にする。この補正処理の候補として、図７に示す心理表示言語をＶ１０に示すようにユーザに提示し、ユーザがこれをクリックすると、補正後画像Ｖ２０ｂが変化する構成にすると、ユーザは容易に好みの画像を選択できるため望ましい。

またこのとき心理空間上の元の座標：Ｘを関数ｆ１にてＸｕに変換することが可能であるが、この補正の度合を図１０のＶ３０のスライドバーと対応させて、ユーザが適宜補正の度合を制御することも可能である。
得られたＱ’（Ｘ，Ｙ）を心理空間上にプロットし、「安定した」イメージを「少女っぽい」イメージに変換して、ユーザに対して提示する。このユーザ提示〜ユーザ判断〜再度補正の一連の操作をユーザが好みの画像になるまで繰返す。

これらの動作により、入力情報データの重要度に応じて、ユーザの嗜好に適した画像が得られることになる。本実施例では、ユーザはオリジナル画像よりも、「少女っぽい」イメージの画像の出力を要求したので、これを適用し出力データを得る。

尚、本実施の形態では、入力画像データの特徴を心理表示言語に変換し、これをユーザに提示した例を示したが、本発明はこれに限定されるものではなく、タグ名別に心理表示用語を提示し、この補正方式をユーザが選択することにより、よりユーザの好みに適した画像を出力することが可能である。

ｄ＝√｛（ｘｊ―ｘｉ）² ＋（ｙｊ―ｙｉ）² ｝ …（１）
Ｘ＝Σｘｉ，Ｙ＝Σｙｉ …（２）
Ｘ’＝ｆ１（Ｘ，Ｘｕ）、Ｙ’＝ｆ２（Ｙ，Ｙｕ） …（３ａ）
（色補正処理ステップ）

ユーザ判断ステップにて得られたＲＧＢ信号を規定の色変換方式にて画像出力装置固有の色信号に変換する。このときの変換方式には、公知の技術を適用することが可能である。例えば、入力されたＲＧＢ信号をＣＭＹＫへの信号変換には下式（４）から（６）を用いることが可能である。

このときのＲＧＢ信号から、３刺激値のＸＹＺ値に変換した後、ＣＩＥ ＴＣ８−０１で標準化された変換に従って、ＸＹＺ値をＬａｂに変換し、ついで知覚空間上のＬａｂ上の点をＣＭＹＫに変換する。なおＬａｂからＣＭＹＫへの変換はマトリックス演算、補間演算などの公知の方式を適用する。

Ｘ＝０．４１２４×Ｒ＋０．３５７６×Ｇ＋０．１８０５×Ｂ
Ｙ＝０．２１２６×Ｒ＋０．７１５２×Ｇ＋０．０７２２×Ｂ
Ｚ＝０．０１９３×Ｒ＋０．１１９２×Ｇ＋０．９５０５×Ｂ …（４）
Ｌ＊＝１１６（Ｙ／Ｙ０）−１６ ：Ｙ／Ｙ０＞０．００８８５６
＝９０３．２９（Ｙ／Ｙ０） ：Ｙ／Ｙ０＞０．００８８５６
ａ＊＝５００｛（Ｘ／Ｘ０）^1/3 −（Ｙ／Ｙ０）^1/3 ｝
ｂ＊＝２００｛（Ｙ／Ｙ０）^1/3 −（Ｚ／Ｚ０）^1/3 ｝
（但し、Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０は基準反射面の値） …（５）

（実施の形態２）
――ユーザ辞書を解析し、構造文書の重要度を判定し、結果に応じた色補正処理を施す実施の形態――
本発明に係る実施の形態２として、ユーザにプレビュー画像を提示する際、構造文書、およびユーザが予め指定したユーザ辞書とからデータの重要度を解析して、この文書のタグ名とユーザの色の嗜好に応じて色補正を施す技術を例示する。

なお、本実施の形態にかかる一連の画像処理の処理フローは、実施の形態１における処理形態と同様であるため省略する。また、ユーザの嗜好解釈ステップ、色補正処理ステップについても同様であり、説明は省略する。以下では、文書構造解析ステップ、およびユーザ提示、判断ステップについて詳説する。
（第２の文書構造解析ステップ）

次に前記処理フローにおける、構造化文書解析ステップについて説明する。入力されたＸＭＬ文書は、ＸＭＬ宣言、文書型エンティティ宣言、文書インスタンスの３ブロックが順に記載されている。
ここで、ＸＭＬ文書の構造例を図８に示す。ＸＭＬ宣言領域、文書型エンティティ宣言領域、文書インスタンス領域は、それぞれ、１〜２、３〜５、６行目以降が対応している。

ここで、情報データの出力形式等が記載された、名前空間（一般名称はＮａｍｅ Ｓｐａｃｅなので、以下では指定ＮＳと称する）を文書エンティティ宣言領域から抽出する（インターネット＜ＵＲＬ：http://www6.airnet.ne.jp/^manyo＞：図８参照）。

次いで、指定ＮＳのタグ情報と入力されたＸＭＬ文書とから情報データを各要素のタグデータ、および要素の内容に分離し、得られたタグデータを一時記憶部に記憶する。表２に示される通り、タグ名、色表現情報、構造情報等に分離し、これらを記憶する。

ここで、表２に示された構造情報についてユーザの嗜好をより反映させるため、ユーザ辞書を用いたタグ情報の重要性を変更した例について説明する。
ユーザ辞書は、所定の記憶領域に保持しているものを適用することができる。例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）９８においては、Ｗｉｎｄｏｗｓ（Ｒ）￥ＩＭＥ￥ＩＭＥＪＰ９８￥ＵＳＲＤＩＣＳのｍｓｉｍｅ９８．ｄｉｃなどがこれにあたる。このユーザ辞書の格納場所をユーザが適宜指定することによって、よりユーザの好みを反映することが可能となる。上記ユーザ辞書をメモリ上に展開し、このタグ名とその使用頻度情報が高い使用頻度の対応表を作成する（表４）。

例えば、ユーザ辞書に登録された単語の中から参照頻度が高い所定個の単語を抽出する。抽出された単語が使用されたタグ名を抽出し、この単語の出現回数を算出する。この出現回数に応じてタグ情報に点数付けし、タグ情報の重要度を定義する。本実施の形態では、“玉藻（たまも）”という単語がユーザ辞書に登録してあり、この使用頻度が３０回と最も高いタグ名である＜意味＞に、重みが付加される。

本実施の形態では、出現頻度と論理構造に応じた重み付けを算出した。すなわち、図９に示すツリー構造を有する構造化文書について、タグ情報の重要度が最も高い項目の評価点を３点とし、論理構造が下位に下がるに従って、２、１、…と絶対値を低く設定する。設定した評価点と使用頻度の積を算出し、名前空間に使用された全てのタグ情報に対して、これらの処理を所定回数繰返して、タグ名とその重要度の対応表を生成する。つまり、重要度＝使用頻度ｘ評価点で、下記重要度を算出した。

（第２のユーザ提示、判断ステップ）
ここでは、ユーザに印刷される印刷物の画像をＣＲＴ等のモニタにてプレビュー画面を提示するステップである。はじめにユーザに提示されるプレビューは規定の画像処理を施したプレビュー画面が提示される。本実施の形態においては、プレビュー画面が提示されると同時にユーザに提示する入力画像データに対して、入力画像データの特性を示す心理表示用語を算出し、これを提示する（図１０（ｂ）参照）。

すなわち、前文書構造解析ステップにより抽出された重要度が高いと算出されたタグ情報を心理言語座標にプロットし（図６参照）、これに対応する心理表示用語と、その空間座標を取得する。具体的には、色座標空間上へプロットした座標値ｑｉ（ｘｉ，ｙｉ）を代表する心理表示言語を、心理表示言語の座標値ｘｊ，ｙｊ（ただしｘｊ，ｙｊはｊ番目の心理表示言語のＷａｒｍ―Ｃｏｏｌ軸,Ｓｏｆｔ―Ｈａｒｄ軸上の座標値を表す）との距離を前出の式（１）にて算出し、距離の最も小さい心理表示言語を抽出する（図７参照）。また、画像全体の印象を示す心理表示用語も前出の式（２）で算出した座標値にて抽出する。
これらの結果を表５に示す。

上述のステップにて算出されたタグ名に対応する心理表示言語ｑ（ｘｉ，ｙｉ）がプレビュー画面において、ユーザに提示される。その心理表示用語が図１０（ｂ）のＶ４０に例示されている。入力された画像データを代表するタグ名の“読み”は、図７の心理座標空間において、「ハードな」イメージであることを表している。

一方、ユーザ嗜好解釈ステップにて解釈されたユーザの色に対する嗜好を示す心理空間座標値：Ｕ（Ｘ，Ｙ）＝（＋０．８６３，＋０．７８３）であり、少女っぽい画像を好むユーザであることが記憶されている。そこで、補正画像の候補として、オリジナル画像をＶ５０ａに、補正後の画像をＶ５０ｂに提示する。このプレビュー画面において、色の補正を施すか否かをユーザに促し、これをユーザの嗜好に適合するように式（３ｂ）を用いて、ｑ（ｘｉ，ｙｉ）をｑ’（ｘｉ’，ｙｉ’）に補正処理を施す。このとき補正に用いるタグは、図１０（ｂ）のＶ４０に示す通り、重視するタグをユーザが選択することも可能である。

尚、図１０（ｂ）は実施の形態２におけるプレビュー画面である。
また心理空間上の元の座標：Ｘを関数ｇ１にてＸｕに変換することが可能であるが、この補正の度合を図１０（ｂ）のＶ６０のスライドバーと対応させて、ユーザが適宜補正の度合を制御することも可能である。
得られたｑ’（ｘｉ’，ｙｉ’）を心理空間上にプロットし、「ハードな」イメージを「清潔な」イメージに変換して、ユーザに対して提示する。このユーザ提示〜ユーザ判断〜再度補正の一連の操作をユーザが好みの画像になるまで繰返す。これにより、入力情報データの重要度に応じて、ユーザの嗜好に適した画像が得られることになる。本実施例では、ユーザは意味のタグに対して、「ハードな」イメージから「清潔な」イメージへの補正を要求したので、これを適用し出力データを得た。

本実施の形態では、入力画像データの特定のタグを心理表示言語に変換し、これをユーザに提示し、補正した例を示したが、本発明はこれに限定されず、画像全体のイメージを心理表示言語で提示し、この補正をユーザが選択することにより、よりユーザの好みに適した画像を出力することが可能である。

Ｘ’＝ｇ１（Ｘ，Ｘｕ）、Ｙ’＝ｇ２（Ｙ，Ｙｕ） …（３ｂ）

（実施の形態３）
――ユーザの嗜好条件に応じてガマット圧縮方式を変更する実施の形態――
本発明に係る実施の形態３として、Ｃｏｏｌな画像を嗜好すると解釈されたユーザに対して、好適な出力物を供する技術を例示する。つまり、コントラストが強い画像を嗜好する傾向に対応する実施の形態であって、得られる印刷物は、白地に配置された赤文字のテキスト画像がより、くっきりと鮮明に出力されることになる。
（画像処理装置の動作）

ここでは、上記構成を有する画像処理装置の動作について図１１を参照して説明する。
図１１は本発明の色変換方法を適用した画像処理装置の装置構成を示す一例である。
まず、図１１に示すコンピュータ１１００は、コンピュータ内部の画像データを画像出力装置１１０２を用いてプリントアウトするために画像データを出力する。この画像データは、通常ディスプレイで表示するためにＲ、Ｇ、Ｂ（レッド、グリーン、ブルー）の色成分からなる色信号である。コンピュータ１１００が送信したＲＧＢ信号は、色変換装置１３００における色空間変換部１１０３へ送信され、ガマット変換処理部１２００で採用する色信号に変換される。

ガマット変換処理部で採用する色信号は、ＣＩＥ（国際証明委員会）で標準化されている色成分を有する色信号であることが必要である。例えば、ＣＩＥで標準化されているＬＣＨ信号のように明度、彩度、色相に相当する色信号、あるいは、Ｌａｂ信号のように、明度、赤緑方向の色成分、黄青方向の色成分に相当する色信号を適用することが可能であり、本実施の形態では、Ｌａｂ信号に適用した例を記述する。

色空間変換部１１０３では、入力ＲＧＢ信号を明度Ｌ、色調の赤緑成分ａ、色調の黄青成分ｂ、Ｐｉ（Ｌ，ａ，ｂ）へ変換し出力する。上記Ｐｉ（Ｌ，ａ，ｂ）信号は、ＲＧＢ色信号から生成された色信号であるため、そのままでは画像出力装置が再現できないような色信号が含まれている。
ガマット変換処理部１２００では、後述する手段を用いてＰｉ（Ｌ，ａ，ｂ）を画像出力装置が再現可能な色信号Ｐｏ（Ｌ’，ａ’，ｂ’）に変換する。

色空間変換部１１０４では、ガマット変換処理部１２００から出力されたＰｏ（Ｌ’，ａ’，ｂ’）をＣＭＹ信号やＣＭＹＫ信号などの画像出力装置が処理可能な色信号に変換してコンピュータ１１００へ送信する。なお、この際の一連の色変換の処理フローについては、後述の色変換フローチャートにて詳説する。

――色変換フローチャート――
図１２は、色変換装置１が行う色変換方法による色変換の処理方法について説明するためのフローチャートである（ステップＳ１２０２とステップＳ１２０３との間の記号はループ始端を示し、ステップＳ１２０５とステップＳ１２０６との間の記号はループ終端を示す。また、画像データの画素が０〜画像サイズ−１「ｐｉｘ」である。）。但し、本発明の請求項５の場合は、図１２に示した処理のみ行われる。
ステップＳ１２０１において、予め定められた［補間演算処理］に従い、ＲＧＢ信号はＬａｂ信号に変換される。

ステップＳ１２０２において、予め定められた入出力条件パラメータが設定され、入出力デバイスの色再現範囲（ガマット）を作成、あるいは、入出力条件に対応したガマット範囲が記憶部から読出される。
ステップＳ１２０３において、入力値の（Ｌａｂ）と、出力値（Ｌ’ａ’ｂ’）とを比較し、入力値が出力ガマット範囲内に存在するかどうかを判定する。
ここで、入力値の（Ｌａｂ）が前記入力値が出力ガマット範囲内に存在する場合は、ステップＳ１２０４において、所定の変換方式に従って、ガマット処理を施す。

また、入力値の（Ｌａｂ）が前記入力値が出力ガマット範囲外に存在する場合は、ステップＳ１２０５において、ユーザの嗜好に応じたガマット処理を施す。
ステップＳ１２０４およびＳ１２０５のガマット処理をすべての入力データ（Ｌａｂ）に対して実施する。ステップＳ１２０６において、Ｌａｂ色空間上にある代表のＬａｂ値に対応する出力ＣＭＹＫ信号値を３次元ルックアップテーブル（以下、ＬＵＴと称する）に記憶させておき、色変換処理は、該３次元ＬＵＴから複数の出力値を読み出して補間演算を行う。

つまり、３次元色空間であるＬａｂの階調データから、出力色成分Ｃ（Ｃｙａｎ）、Ｍ（Ｍａｚｅｎｔａ）、Ｙ（Ｙｅｌｌｏｗ）、Ｋ（ｂｌａｃＫ）データへの変換は、メモリマップ補間でＣＭＹＫに色変換し、これを画像出力装置に出力する。

ここで、メモリマップ補間とは、図１３に示すように、Ｌａｂ空間を入力色空間とした場合、Ｌａｂ空間を同種類の立体図形（ここでは立方体）に分割し、入力の座標（Ｌａｂ）おける出力値Ｐを求めるには、前記入力の座標を含む立方体を選択し、この選択された立方体の８点の予め設定した頂点上の出力値と前記入力の前記立方体の中における位置（各頂点からの距離）に基づいて、点Ｐで分割された８個の小直方体の体積Ｖ１〜Ｖ８の加重平均による線形補間を実施するものである。このように、ユーザの嗜好に応じた色補正処理が施された画像信号が出力されることになる。なお、図１３は色変換方式（メモリマップ補間）の概略図である。

以下では、ユーザの嗜好の解釈結果に応じた、ガマット圧縮処理について説明する。（１）ユーザの嗜好解釈、（２）入力信号のガマット範囲作成（３）出力範囲のガマット範囲作成、および（４）ユーザの嗜好に応じたガマット圧縮の順に説明する。

（１）ユーザ嗜好解釈
ここで、ユーザの嗜好を解釈するが、その基本動作は、実施例１と同様であり、ここではその計算概要説明するにとどめる。ユーザが配色パターンのＮｏ．０２、１６、１９、２５を選択する。

つぎに、各配色パターンの心理空間における空間位置を算出する。すなわち、表６に示される値を得る。

このとき、Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ軸の値は、＋の場合Ｗａｒｍである割合を示し、一方、Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ軸の値は、＋の場合Ｓｏｆｔである割合を示す。

さらに、心理空間位置における各心理物理空間における平均（ａｖｅ）、および分散（ｓｔｄ）を、次式（７）に従って算出する。本実施例における、各配色パターンに対応する心理物理空間の座標値はそれぞれ、次の通りである。

Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅ＝Σ｛ｗａｒｍ・ｃｏｏｌ（ｉ）／ｎ｝
Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅ＝Σ｛ｓｏｆｔ・ｈａｒｄ（ｉ）／ｎ｝
Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ｓｔｄ＝Σ｛ｗａｒｍ・ｃｏｏｌ（ｉ）−Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅ｝² ／ｎ
Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ｓｔｄ＝Σ｛ｓｏｆｔ・ｈａｒｄ（ｉ）−Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅ｝² ／ｎ
（ここで、ｉは１から４の整数、ｎはユーザが選択した好みの配色パターンの数である。） …（７）

なお、本実施例におけるこれらの値は、以下の通りである。
Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅ＝−０．８６５
Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ｓｔｄ＝＋０．０５６
Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅ＝−０．０６５
Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ｓｔｄ＝＋０．６０６

最後に、前記算出した心理距離と分散の値とを、予め定めた所定値とを比較し、ユーザの嗜好を解釈する。本実施の形態では、ユーザの嗜好が絶対値０．６以上の場合、その嗜好が有意であると判断している。本実施の形態の場合については、Ｗａｒｍ・Ｃｏｏｌ，ａｖｅが−０．６よりも小さいので、「Ｃｏｏｌの嗜好が強いユーザである」と解釈される。かつ、また同様にして、Ｓｏｆｔ・Ｈａｒｄ，ａｖｅは−０．６〜０．６の範囲に存在するので「Ｓｏｆｔ、Ｈａｒｄに関しての嗜好は弱いユーザである」と解釈される。

（２）入力デバイスのガマット情報
入力デバイスのガマット情報について説明する。
入力デバイスのガマット情報は、図１４に示すような代表の色相Ｈと明度Ｌに対応した最大彩度値を記述したデータテーブルである。
図１４は色変換方法におけるガマット情報の内容を示す一例である。
この場合、予めデータテーブルを作成し、各印刷条件に適合した入力デバイスのガマット条件をＲＯＭなどのメモリに記憶させておき、参照する色相と明度に対応する最大彩度値を補間演算等により算出する。図１４の例では、名義上、色相角５（ｄｅｇ）、明度１０毎のステップにおける最高彩度値を表したが、ステップ幅は更に細かくすることも可能であり、これとは逆に更に粗くすることも可能である。

また、ステップ幅は均等である必要性はなく、特定の範囲内のステップ幅は細かくし、それ以外の範囲のステップ幅は粗くするなどのように、範囲毎にステップ幅を不均等とすることも可能である。
つぎに、上記ガマット情報の作成方法の具体例について、入力色信号ＲＧＢがｓＲＧＢ信号と仮定して説明する。前述した最大彩度色は、図１５の太線で示す軌跡上に存在する。

図１５は色変換方法におけるＲＧＢ空間上の最大彩度の軌跡を表した説明図である。
この軌跡（Ｒ−Ｍ−Ｂ−Ｃ−Ｇ−Ｙ−Ｒ）上の点は、Ｒ、Ｇ、Ｂ（レッド、グリーン、ブルー）成分のうち一つの色成分が０で、もうひとつの色成分が２５５、残りの成分が０〜２５５で表される色信号である。たとえば、点ＳのＲＧＢ値は、（２５５，０，１２８）で与えられる。

前記、軌跡上の各ＲＧＢ信号に対するＬＣＨを順次計算してデータテーブルを構築する。このときのＲＧＢ信号からＬＣＨ信号の変換は、ＩＥＣ ６１９６６−２−１で標準化されている変換式に従ってＲＧＢから、３刺激値のＸＹＺ値に変換した後、ＣＩＥ ＴＣ８−０１で標準化された変換に従って、ＸＹＺ値をＬＣＨに変換することにより実施する。なおこの際、変換に用いる式は以下（８）から（１０）である。

Ｘ＝０．４１２４×Ｒ＋０．３５７６×Ｇ＋０．１８０５×Ｂ
Ｙ＝０．２１２６×Ｒ＋０．７１５２×Ｇ＋０．０７２２×Ｂ
Ｚ＝０．０１９３×Ｒ＋０．１１９２×Ｇ＋０．９５０５×Ｂ …（８）
Ｌ＊＝１１６（Ｙ／Ｙ０）−１６ ：Ｙ／Ｙ０＞０．００８８５６
＝９０３．２９（Ｙ／Ｙ０） ：Ｙ／Ｙ０＞０．００８８５６
ａ＊＝５００｛（Ｘ／Ｘ０）＾１／３−（Ｙ／Ｙ０）＾１／３｝
ｂ＊＝２００｛（Ｙ／Ｙ０）＾１／３−（Ｚ／Ｚ０）＾１／３｝
（但し、Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０は基準反射面の値） …（９）

Ｃ＊＝√｛（ａ² ）＋（ｂ² ）｝
Ｈ＊＝Ａｒｃｔａｎ（ｂ／ａ） ：Ａｒｃｔａｎ（ｂ／ａ）＞０
＝３６０−Ａｒｃｔａｎ（ｂ／ａ） ：Ａｒｃｔａｎ（ｂ／ａ）＜０
…（１０）

また、入力デバイスのＲＧＢ信号特性がｓＲＧＢ信号以外の場合には、それぞれの色特性に合わせた色変換するが、例としては、Ｂｒａｄｆｏｒｄ変換にて白色点を変更することを適用することが挙げられる。

（３）出力デバイスのガマット情報
入力デバイスのガマット情報と同様にして、代表の色相Ｈと明度Ｌに対応した最大彩度値を記述したデータテーブルを予め記憶させ、参照する色相と明度に対応する最大彩度値を補間演算により算出する。このとき用いるデータテーブルの作成法として、
（Ａ）予め種々の（ＣＭＹＫ）を入力値として、出力した複数の代表色のパッチの（ＸＹＺ）値を測色し、その対応関係をメモリマップ補間して作成する、
かあるいは、
（Ｂ）多層のニューラルネットワークや多項式にＣＭＹＫとＸＹＺの関係を学習させて近似する方法等を適用することが可能である。

（４）嗜好に応じたガマット圧縮
ここでユーザの嗜好に応じたガマット圧縮方法について記載する。
図１６は均等色空間において、ユーザの嗜好を反映させたガマット圧縮方向を示す概念図であり、明度と彩度との色再現域の対応を模式的に示す。また図中では、色相がマンセル・バリューが５Ｒである色相を例示しており、図の斜線部は出力値の色再現範囲を示している。

なお、本実施の形態において、テキスト部分の文字色をユーザの嗜好に適合するように出力する例について記載する。
そこで、図１６に示した通常のガマット圧縮では、入力値（Ｌａｂ）に対して、式（１１）で定義される色差最小方向、つまり、図１６の矢印（あ）が示す最外郭の色にマッピングされることになる。これに対して、前記ユーザ解釈ステップによりＣｏｏｌと解釈されたユーザに対しては、よりコントラストが強調された画像を嗜好すると判断されるため、図１６の矢印（い）が示す最外郭の色にマッピングされることになる。

すなわち、ある入力値（Ｌａｂ）は、略彩度保存の方向に向って、最外郭の位置にマッピング処理が施される本実施の形態のガマット圧縮は、画像のコントラストが、通常のガマット処理よりも、より強調される圧縮処理であることに相当する。
従って、得られる出力画像においては、白地に配置された赤文字のテキスト画像がより、くっきりと鮮明に出力されることになる。

なお本実施例では、ユーザの「Ｃｏｏｌ」度合が所定値の０．６以上であるため、彩度強調のガマット圧縮処理を施した。本実施の形態と同じく、前記ユーザの解釈結果の「Ｃｏｏｌ」度合に応じて彩度圧縮の度合、すなわち図１６の矢印（い）の垂線に対する傾き：θを制御することによって、よりユーザの嗜好を反映させた色補正処理を提供することが可能である。
ΔＥ＝√｛（Ｌ’-Ｌ）² （ａ’-ａ）² （ｂ’-ｂ）² ｝ …（１１）

従来技術の説明図であり、構造化文書の１例であり、（ａ）はモニタ提示画面、（ｂ）は構造化文書、（ｃ）はスタイル定義シートを示す。 構造化文書に応じた処理方式を示す概念図である。 本発明に係る実施例１から３における、色変換方法のフローチャートである。 本発明に係るユーザの嗜好を解釈する際に、ユーザに提示される提示画面の１例である。 本発明に係るユーザの嗜好を解釈するために用いられる配色パターン、および特性値のデータテーブルの１例である。 本発明に係る心理座標空間の具体例であり、ユーザの嗜好をプロットした図である。 本発明に係る心理座標空間と心理表示用語の具体例である（特公昭５６−４６０８２号公報）。 本発明に係る構造化文書の1例である。 本発明に係る構造化文書をメモリ上へツリー上に展開した展開例である。 本発明に係る提示、判断ステップで提示されるユーザインタフェースの１例であり、（ａ）は実施の形態１におけるプレビュー画面、（ｂ）は実施の形態２におけるプレビュー画面を示す。 本発明の実施の形態３に係る色変換方法を適用した画像処理装置の装置構成を示す１例である。 発明の実施の形態３に係る色変換の処理方法について説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態３に係る色変換方式（メモリマップ補間）を説明する図である。 本発明の実施の形態３に係る色変換方法におけるガマット情報の内容を示す説明図である。 本発明の実施の形態３に係る色変換方法におけるＲＧＢ空間上での最大彩度の軌跡を表した説明図である。 本発明の実施の形態３に係る均等色Ｌａｂ空間において、ユーザの嗜好を反映させたガマット圧縮処理の圧縮方向を示す概念図である。

符号の説明

１１００ コンピュータ
１１０１ ディスプレイ
１１０２ 画像出力装置
１１０３、１１０４ 色空間変換部
１２００ ガマット変換処理部
１３００ 色変換装置

Claims (10)

1. 構造化記述言語およびスタイルシートで記述された情報データから、出力データを生成する画像処理方法であって、
   提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈ステップと、
   前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析ステップと、
   前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択ステップと、
   前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す情報データ補正ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
2. 補正された入力画像を出力する際に入力デバイスのガマット情報および出力デバイスのガマット情報を検出する検出ステップと、
   前記検出結果と、解釈した結果とに応じて、ガマット圧縮条件を変更する第１の変更ステップと、
   前記変更結果に応じて色補正処理を施す補正処理ステップと、
   を有することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記第１の変更ステップは、
   前記ユーザの性向における、クール・ウォーム度合を算出する第１４の算出ステップと、
   レッド、グリーン、ブルー、Ｌａｂ表色系におけるＬａｂ値、マンセル空間におけるＶｘ、Ｖｙ、Ｖｚ等の任意の表色系で表される、入力デバイスの入力信号が、出力装置の色再現の範囲内にあるか否かを判定する判定ステップと、
   前記入力信号が色再現範囲外の場合に、前記算出したクール・ウォーム度合に応じてマッピング方向を変更する第２の変更ステップと、
   を有することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
4. 前記第２の変更ステップは、
   前記クール・ウォーム度合におけるクール度合が所定の閾値よりも大きい場合、
   略明度保存方向にマッピングすることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載の画像処理方法。
5. 前記第２の変更ステップは、
   前記クール・ウォーム度合におけるウォーム度合が所定の閾値よりも大きい場合、
   略彩度保存方向にマッピングすることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載の画像処理方法。
6. 前記第１の変更ステップは、
   前記ユーザの性向における、ソフト・ハード度合を算出する第１５の算出ステップと、
   レッド、グリーン、ブルー、Ｌａｂ表色系におけるＬａｂ値、マンセル空間におけるＶｘ、Ｖｙ、Ｖｚ等の任意の表色系で表される、入力デバイスの入力信号が出力装置の色再現の範囲内にあるか否かを判定する判定ステップと、
   色再現範囲外の場合に、前記算出したソフト・ハード度合に応じて、特定の色相を抽出する抽出ステップと、
   前記特定の色相に対するマッピングの圧縮係数を変更する第２の変更ステップと、
   を有することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載の画像処理方法。
7. 前記文書構造解析ステップは、
   予め定められたユーザ辞書を参照する参照ステップと、
   前記指定箇所に含まれる単語を抽出する抽出ステップと、
   前記抽出した単語がタグ情報データに存在する割合を算出する算出ステップと、
   前記算出結果に応じて、タグ情報の重要度を決定する決定ステップと、
   を有することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
8. 構造化記述言語およびスタイルシートとで記述された情報データから、出力データを生成する画像処理装置であって、
   提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈手段と、
   前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析手段と、
   前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択手段と、
   前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す情報データ補正手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
9. コンピュータに、構造化記述言語およびスタイルシートで記述された情報データから、出力データを生成する処理を実行させるプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈手順と、
   前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析手順と、
   前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択手順と、
   前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す手順と、
   を実行させることを特徴とするプログラム。
10. 構造化記述言語およびスタイルシートで記述された情報データから、出力データを生成するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記コンピュータに、
    提示した複数の配色パターンの中からユーザによって少なくとも１つ選択された配色パターンに基づいて該配色パターンの心理座標空間における空間位置を算出し、該算出された空間位置の統計情報に基づいてユーザの嗜好に対する特性値を算出し、該算出されたユーザの嗜好に対する特性値を記憶する解釈手順と、
    前記情報データからタグ情報データを検出し、得られたタグ情報データの構造を展開した形態に基づいて各タグ情報データに重要度を付与する文書構造解析手順と、
    前記重要度が高いタグ情報データから心理空間座標を算出し、該算出した心理空間座標を前記解釈ステップによって算出されたユーザの嗜好に対する特性値が示す心理空間座標の方向へ変換する補正処理を選択する補正処理選択手順と、
    前記補正処理選択ステップによる選択結果に応じて、前記情報データに補正処理を施す手順と、
    を実行させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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