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
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Description
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)。
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。
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。
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。
<発明に至る経緯>
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。
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。
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。
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。
――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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。
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(図8がこれに対応する)。
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)。
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。
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。
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。
X=Σxi,Y=Σyi …(2)
X’=f1(X,Xu)、Y’=f2(Y,Yu) …(3a)
(色補正処理ステップ)
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)
――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。
(第2の文書構造解析ステップ)
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。
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)。
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)。
これらの結果を表5に示す。
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。
――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)
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。
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。
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。
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。
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)
Warm・Cool,ave=−0.865
Warm・Cool,std=+0.056
Soft・Hard,ave=−0.065
Soft・Hard,std=+0.606
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。
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。
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。
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)
H*=Arctan(b/a) :Arctan(b/a)>0
=360−Arctan(b/a) :Arctan(b/a)<0
…(10)
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。
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。
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。
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。
ΔE=√{(L’-L)2 (a’-a)2 (b’-b)2 } …(11)
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)
- 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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。 - 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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