JP4234166B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

この発明は、プリンタやビデオプリンタ、スキャナ等のフルカラー印刷関連機器、コンピュータグラフィックス画像を作成する画像処理機器、あるいはモニター他の表示装置等に使用される画像データ処理に係わり、中でも複数の色データで表現される画像データを使用機器または使用条件に合わせて画像処理する画像処理装置および方法に関する。

従来の画像処理装置および方法の一例が下記の特許文献１に記載されている。この従来の画像処理装置および方法には、入力する画像データに対して選択的に平滑化処理を施す平滑化手段と、入力する画像データから画像の暗部と明部を判別すると共に、暗部に隣接する明部の画像データに施す平滑化処理を選択する制御信号を生成して平滑化手段に送出する画像検出手段と、平滑化手段から出力された画像データに基づいて画像を表示する表示手段とを備えるものである。

特開２００２−４１０２５

従来、複数の色データからなる画像データを用いて画像を入力、出力または表示するに際して、さまざまな理由により画像処理が行われる場合があった。画像処理の内容としては、画像データの空間的または時間的な周波数特性を変換したり、画像データのコントラストを変換したりすることが挙げられる。しかし、従来の画像処理装置または画像処理方法は、色データの色相の情報を用いず、すべての色相の色データに対して同一特性で画像処理を行うため、特定の色相のみ画像処理を行ったり、色相ごとに処理特性を変えて画像処理を行うことが出来ないという問題点があった。

本発明は、
複数の第一の色データからなる画素毎の画像情報である第一の画像データを画像処理して、複数の第二の色データからなる第二の画像データを求める画像処理装置において、
上記第一の画像データに画像処理を施して第三の画像データを求める画像処理手段と、
上記第一の画像データより複数の色相のうちの特定の色相にのみ有効な複数の色相領域データを算出する手段と、
上記色相領域データを用いてデータ混合係数を算出する手段と、
上記データ混合係数を用いて上記第一の画像データと第三の画像データを混合して上記第二の画像データを求める手段
を備えることを特徴とする画像処理装置を提供する。

本発明によれば、第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさを色相毎に制御することが可能になる。

実施の形態１．
図１は、本発明の一実施の形態（実施の形態１）の画像処理装置を示すブロック図である。図１に示される画像処理装置は、画像処理手段１００、色相領域データ発生手段２００、混合係数算出手段３００、及び画像データ混合手段４００を備える。

第１の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１は、画像処理手段１００、色相領域データ発生手段２００および画像データ混合手段４００に入力される。ここで、第１の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１はそれぞれ赤、緑、青を表す色データであり、画像を構成する各画素に対して与えられる。画像処理手段１００は、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１に対して画像処理を施し、得られた第三の画像データＲ３、Ｇ３、Ｂ３を画像データ混合手段４００へと出力する。

画像処理手段１００にて施される画像処理の内容としては、例えば、画像データの空間的または時間的な周波数特性を変換するような処理が考えられ、より具体的には、画像データにおける雑音成分を除去したり、画像を平滑化したりする処理が考えられる。また、画像処理の他の例としては、画像データのコントラストを変換することや、階調特性を変換することが挙げられる。

色相領域データ発生手段２００は、第１の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１を用いて、それぞれが赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの６つの色相のうちの特定の色相にのみ有効となる(ゼロ以外の値を取り得る)色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｇ、ｈ１ｂ、ｈ１ｃ、ｈ１ｍ、ｈ１ｙを算出する。

図２は、色相領域データ発生手段２００の構成の一例を示すブロック図である。図２に示される色相領域データ発生手段２００は、最大最小算出手段２０１、有彩色成分データ算出手段２０２、及び色相領域データ算出手段２０３を備える。第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１は最大最小算出手段２０１および有彩色成分データ算出手段２０２へと入力される。最大最小算出手段２０１は、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値βと最小値αを選択して出力する。出力された最大値βと最小値αは、有彩色成分データ算出手段２０２へと入力される。ここで、最小値αは、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１に含まれる無彩色（グレイ）の成分を表すデータである。

有彩色成分データ算出手段２０２は、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と最大最小算出器手段２０１からの出力である最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝Ｒ１−α、ｇ＝Ｇ１−α、ｂ＝Ｂ１−αおよびｙ＝β−Ｂ１、ｍ＝β−Ｇ１、ｃ＝β−Ｒ１の減算処理を行い、６つの有彩色成分データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。ここで、有彩色成分データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは、色データより無彩色の成分を除いたものであり、色データの色相、彩度の情報に関わるデータである。上記の演算により求められた有彩色成分データにおいて、ｒ、ｇ、ｂのうちの少なくとも１つ、ｙ、ｍ、ｃのうちの少なくとも１つはゼロとなる性質がある。

例えば、最大値βがＲ１、最小値αがＧ１である場合（β＝Ｒ１、α＝Ｇ１）、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また最大値βがＲ１、最小値αがＢ１である場合（β＝Ｒ１、α＝Ｂ１）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。
すなわち、最大、最小となるＲ１、Ｇ１、Ｂ１の組み合わせにより、少なくとも、ｒ、ｇ、ｂの中で１つ、ｙ、ｍ、ｃの中で１つの合計２つの値がゼロとなることになる。

有彩色成分データ算出手段２からの出力である６つの有彩色成分データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは色相領域データ算出手段２０３へと送られる。

色相領域データ算出手段２０３は、隣り合う色相において有効な有彩色成分データ間の最小値選択を行うことにより色相領域データを算出する。具体的には、有彩色成分データｒおよびｂの最小値を選択することにより色相領域データｈ１ｍを算出し、有彩色成分データｒおよびｇの最小値を選択することにより色相領域データｈ１ｙを算出し、有彩色成分データｇおよびｂの最小値を選択することにより色相領域データｈ１ｃを算出し、有彩色成分データｙおよびｃの最小値を選択することにより色相領域データｈ１ｇを算出し、有彩色成分データｙおよびｍの最小値を選択することにより色相領域データｈ１ｒを算出し、有彩色成分データｍおよびｃの最小値を選択することにより色相領域データｈ１ｂを算出する。したがって、色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｇ、ｈ１ｂ、ｈ１ｃ、ｈ１ｍ、ｈ１ｙは、下記の式（１Ａ）〜（１Ｆ）にて表される。なお、下記の式（１Ａ）〜（１Ｆ）において、ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）はＡとＢの最小値選択を表す。

ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ） …（１Ａ）
ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ，ｃ） …（１Ｂ）
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ） …（１Ｃ）
ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ） …（１Ｄ）
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｒ，ｂ） …（１Ｅ）
ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ） …（１Ｆ）

式（１Ａ）〜（１Ｆ）の演算により求められた色相領域データは、ｈ１ｒ、ｈ１ｇ、ｈ１ｂのうちの少なくとも２つ、ｈ１ｙ、ｈ１ｍ、ｈ１ｃのうちの少なくとも２つがゼロであると言う性質がある。例えば、上記の例のように、ｇ＝０、ｃ＝０の場合には、ｈ１ｇ＝ｈ１ｂ＝０、ｈ１ｙ＝ｈ１ｃ＝０である。

またこれらの色相領域データｈ１ｒは赤、ｈ１ｇは緑、ｈ１ｂは青、ｈ１ｃはシアン、ｈ１ｍはマゼンタ、ｈ１ｙはイエローの色相にのみ有効となる。すなわち、それぞれが赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの６つの色相のうちの特定の１つの色相においてのみ値がゼロ以外となり得る（該特定の色相以外の色相では必ずゼロとなる）。

図３（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と有彩色成分データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示したものであり、有彩色成分データはそれぞれ３つの色相に関与している。一方、図４（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍの関係を模式的に示したものであり、各色相領域データが特定の色相にのみ関与していることが分かる。なお、図３、図４において、横軸は色相を表し、縦軸は各色相においてデータが取り得る値の最大値を表す。

例えば図４（Ｂ）に示されるように、色相領域データｈ１ｙは赤の中心から緑の中心までの範囲内においてのみ、ゼロ以外の値を取ることができ、イエローの中心において最大の値を取ることができ、赤の中心や緑の中心に近付くほど取り得る値が小さくなる。図４（Ａ）、（Ｃ）〜（Ｆ）に示されるように、他の色相領域データも同様であり、各色相領域データは、一方の側に隣接する色相の中心から他方の側に隣接する色相の中心までの範囲においてのみ、ゼロ以外の値を取ることができ、かつその範囲のうち中心において最大の値を取ることができ、範囲の境界に近いほど取り得る値が小さくなる。

また、Ｗを第１の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１が取り得る値の最大値として、赤（の中心）に対してはｒ＝Ｗ、ｇ＝ｂ＝０なので、ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、また、他の５つの色相領域データは全て０になる。つまり、赤（の中心）に対しては、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）のみが有効な(ゼロ以外の値を取り得る)色相領域データになる。同様に、緑（の中心）にはｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、青（の中心）にはｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、シアン（の中心）にはｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、マゼンタ（の中心）にはｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、イエロー（の中心）にはｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）だけが色相領域データとなる。

色相領域データ算出手段２０３にて算出された色相領域データは、混合係数算出手段３００へと入力される。混合係数算出手段３００には、所定の色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙが記憶されており、これらと色相領域データとの積の総和を算出することにより、データ混合係数ｋを算出する。すなわち、データ混合係数ｋは、下記の式（２）にて表される。なお、色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙは、外部から適宜設定できるように構成しても良い。

ここで、色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙは、それぞれ各色相における第一の画像データと画像処理された第三の画像データを混合する際の比率を表す係数であり、０〜１の値を設定する。
上記の式（２）において、右辺の分母は（β−α）と等しくなる性質があり、データ混合係数ｋは下記の式（３）にて表すこともできる。よって、色相領域データ算出手段２０３で算出される第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値β、最小値αを混合係数算出手段３００へ入力するように構成すれば、データ混合係数ｋを算出するための演算量を幾分削減できる。

式（２）や式（３）の右辺の分子には６つの乗算項があるが、上記のように個々の画素については、ｈ１ｒ、ｈ１ｇ、ｈ１ｂのうちの少なくとも２つがゼロであり、ｈ１ｙ、ｈ１ｃ、ｈ１ｍのうちの少なくとも２つのゼロであるので、実際の計算においては、該分子の計算は、２つ以下の乗算項の加算となる。
例えば、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１で表される各画素の色相がイエローの中心に位置するものである場合のデータ混合係数ｋの値は、
ｋ＝ｋｙ×ｈ１ｙ／ｈ１ｙ＝ｋｙとなり、
イエローに対応する色相別係数ｋｙの値のみによって決定される。同様に、赤、緑、青、シアン、マゼンタの各々の中心におけるデータ混合係数ｋの値は、それぞれ色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍの対応するもののみの値により決定される。各色相の中心以外の場合には、隣り合う２つの色相に対応する２つの色相別混合係数の値を色相の位置に応じた割合で加算した値となる。
式（２）の右辺の分母についても同様で、２つ以下の項（色相領域データ）の加算となる。

上記の式（２）または式（３）にて算出されるデータ混合係数ｋは、０〜１の値となる。なお、上記の式（２）または式（３）における除算により、画像データの明度及び彩度のいずれにもよらず、同一の色相に対してはデータ混合係数ｋが同一の値となる。データ混合係数ｋは、画像データ混合手段４００へと入力される。

画像データ混合手段４００では、データ混合係数ｋの値にしたがって、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と第三の画像データＲ３、Ｇ３、Ｂ３を混合して第二の画像データＲ２、Ｇ２、Ｂ２を生成する。第二画像データＲ２、Ｇ２、Ｂ２は、下記の式（４Ａ）〜（４Ｃ）で表される。

Ｒ２＝（１−ｋ）×Ｒ１＋ｋ×Ｒ３ …（４Ａ）
Ｇ２＝（１−ｋ）×Ｇ１＋ｋ×Ｇ３ …（４Ｂ）
Ｇ２＝（１−ｋ）×Ｂ１＋ｋ×Ｂ３ …（４Ｃ）

データ混合係数ｋの値が大きければ、第二の画像データを構成する第三の画像データの比率が大きくなり、結果として、画像処理手段１００による画像処理の効果、影響が第二の画像データにおいて大きくなる。一方、データ混合係数ｋの値が小さければ、第二の画像データを構成する第三の画像データの比率が小さくなり、結果として、画像処理手段１００による画像処理の効果、影響が第二の画像データにおいて小さくなる。また第一の画像データと第三の画像データの混合比率を表すデータ混合係数ｋは、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１で表される各画素の色相に応じて値が変化する。
したがって、色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙの値をそれぞれ適切に設定しておくことにより、各色相における画像処理手段１００による画像処理の効果、影響の大きさを個別に設定することができる。例えば、色相別係数ｋｒの値を大きくすることにより、赤の色相における画像処理の効果を大きくすることができる。

例えば、色相別係数ｋｒの値を大きくすることにより、赤の色相における画像処理の効果を大きくすることができる。

画像処理手段１００における画像処理が行われる目的としては、例えば、画像データに含まれる雑音成分を除去することが挙げられる。画像表示装置などに入力される画像データは、カメラなどの画像データ生成装置で生成された本来の画像データとは必ずしも一致しない。これは、画像データが伝送される過程において、種々の雑音の影響を受けるためである。雑音成分が含まれる画像データをそのまま用いて画像表示を行うと、表示される画像は見づらいものとなる。したがって、この場合には雑音成分を除去するような画像処理が行われる。また、画像データ生成装置で生成された時点ですでに画像データに雑音が含まれている場合もある。雑音成分を除去することを目的として行われる画像処理としては、画像データの空間的または時間的な周波数特性を変換し、画像データの高周波成分を抑制・遮断することが考えられる。

しかし、従来の画像処理装置は、入力される画像データの色相を考慮せず、色相に無関係に処理が行われるため、特定の色相における雑音成分の影響が目立つ場合や、特定の色相における雑音が嫌がられる場合に、その色相における雑音成分のみを除去することが出来ない。例えば、人間の肌色に雑音成分が含まれると嫌がられるが、従来の雑音除去手段によると、人間の肌色に存在する雑音成分を除去するには全ての色相に対して雑音成分の除去を行うこととなる。その結果として、雑音が目立っていない色相を含むすべての色相において、高周波成分が本来の色成分から除去され、結果として画像のボケなどが発生することがあった。

また、例えば、本来の画像において、青の色相の部分は変化が少なく（すなわち低周波成分しか存在せず）、緑の色相の部分は変化が激しい（すなわち高周波成分が存在する）ような場合、青の色相の部分に高周波の雑音成分が存在すると非常に目立つこととなる。この場合、青の色相においてのみ高周波の雑音成分を除去し、緑の色相においては本来の高周波成分を除去しないように雑音除去を行わないことが望ましい。青の色相は、青空などのシーンとして表れることも多いが、通常、青空には急激な変化（細かな模様など）は少ない。一方、芝生や木々の葉など、緑の色相では細かな絵柄（高周波成分）も多く存在する。

また、人間の視感特性として、変化に比較的敏感な色と、さほど敏感でない色とが存在する。画像データは一般に３つの色データで構成されている。３つの色データは、例えばそれぞれ赤、緑、青を表す。したがって、雑音成分もまた３つの色データに対してデータとして付加されることとなる。一方、鑑賞者は、色データをもとに画像表示装置などに表示された色（光）の刺激の組み合わせとして画像を見ることとなる。色データに付加される雑音成分のデータの大きさとしては同じであっても、最終的に鑑賞者が感じる雑音の大きさは、人間の視感特性によりすべての色相で必ずしも同じではなく、雑音を感じやすい色相、感じにくい色相が存在することとなる。したがって、全ての色相において同一の雑音除去を行うことは、必ずしも適切とは言えない。

さらに、雑音成分が少ない場合においても、例えば肌色に関しては高周波成分の適当量を遮断し、あえて画像にボケを発生させるような画像処理が行われることもある。これは、人間の肌に関しては滑らかな画像再現が好まれる場合も多いためである。またこの処理により、画像の顔の部分などに発生する階調の不連続を抑制することも可能となる。この場合においても、肌色以外の色相においては高周波成分の遮断は行われないことが望ましい。肌色は赤の色相の近傍に位置する場合が多い。一方で、上述のように緑の色相では高周波成分が多く存在することが多く、緑の色相に対しては高周波成分を強調する処理を行うことで、より先鋭感の増した、くっきりした印象の画像とすることもできる。

本実施の形態の画像処理装置においては、色相別係数の値をそれぞれ適切に設定することにより、各色相における画像処理手段１００による画像処理の効果・影響の大きさを個別に設定することができる。すなわち、第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさを色相毎に制御することが可能となる。したがって、特定の色相における雑音成分の影響が目立つ場合や、特定の色相における雑音が嫌がられる場合に、その色相における雑音成分のみを除去することが可能となる。また、使用目的や使用者の好みなどにより、特定の色相に対して高周波成分を抑制することも可能であり、逆に高周波成分を強調することも可能となる。

以上では、画像処理手段１００による画像処理の例として、画像データの空間的または時間的な周波数特性を変換する処理を挙げて述べたが、画像処理手段１００による画像処理はこれに限定されるものではない。画像処理手段１００による画像処理としては、画像データのコントラストの変換や、階調特性の変換なども考えられる。コントラストや階調特性の変換を行うことにより、特定の色相におけるコントラスト感を向上させることが可能となる。一方で、特定の色相におけるコントラスト感を低下させることで、階調差が小さくなり、平滑化などの効果を得ることも考えられる。

実施の形態２．
図５は、本発明の他の実施の形態（実施の形態２）の画像処理装置を示すブロック図である。図５に示される画像処理装置は、画像処理手段１００、第一の色相領域データ発生手段２００、混合係数算出手段３００ｂ、画像データ混合手段４００、色相間領域データ発生手段５００、及び第二の色相領域データ発生手段６００を備える。画像処理手段１００、色相領域データ発生手段２００及び画像データ混合手段４００は、図１に同じ符号で示されたブロックと同一の構成を有し、同様に動作するものであるので、以下ではこれらについての説明を省略する。
なお、以下の説明では、第二の色相領域データ発生手段６００との区別のため、色相領域データ発生手段２００を「第一の色相領域データ域発生手段」と呼び、同様に後述の第二の色相領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙとの区別のため、色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍを「第一の色相領域データ」と呼ぶ。

色相間領域データ発生手段５００には、第一の色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍが入力される。色相間領域データ発生手段５００は、第一の色相領域データのうち、隣接する色相に有効な第一の色相領域データ間の最小値選択を行うことにより色相間領域データを算出する。第一の色相領域データｈ１ｒおよびｈ１ｙの最小値を選択することにより色相間領域データｈｒｙを算出し、第一の色相領域データｈ１ｇおよびｈ１ｙの最小値を選択することにより色相間領域データｈｇｙを算出し、第一の色相領域データｈ１ｇおよびｈ１ｃの最小値を選択することにより色相間領域データｈｇｃを算出し、第一の色相領域データｈ１ｂおよびｈ１ｃの最小値を選択することにより色相間領域データｈｂｃを算出し、第一の色相領域データｈ１ｂおよびｈ１ｍの最小値を選択することにより色相間領域データｈｂｍを算出し、第一の色相領域データｈ１ｒおよびｈ１ｍの最小値を選択することにより色相間領域データｈｒｍを算出する。したがって、色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍは、下記の式（５Ａ）〜（５Ｆ）にて表される。なお、下記の式（５Ａ）〜（５Ｆ）において、ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）はＡとＢの最小値選択を表す。

ｈｒｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｒ，ｈ１ｙ） …（５Ａ）
ｈｇｙ＝ｍｉｎ（ｈ１ｇ，ｈ１ｙ） …（５Ｂ）
ｈｇｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｇ，ｈ１ｃ） …（５Ｃ）
ｈｂｃ＝ｍｉｎ（ｈ１ｂ，ｈ１ｃ） …（５Ｄ）
ｈｂｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｂ，ｈ１ｍ） …（５Ｅ）
ｈｒｍ＝ｍｉｎ（ｈ１ｒ，ｈ１ｍ） …（５Ｆ）

式（５Ａ）〜（５Ｆ）の演算により求められた色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍは、そのうち少なくとも５つがゼロであると言う性質がある。例えば、式（１Ａ）〜（１Ｆ）の演算に関する説明の例のように、ｇ＝ｃ＝０で、ｈ１ｇ＝ｈ１ｂ＝０、ｈ１ｙ＝ｈ１ｃ＝０であれば、ｈｒｙ＝ｈｇｙ＝ｈｇｃ＝ｈｂｃ＝ｈｂｍ＝０である。

このように生成された色相間領域データｈｒｙは赤〜イエロー、ｈｇｙは緑〜イエロー、ｈｇｃは緑〜シアン、ｈｂｃは青〜シアン、ｈｂｍは青〜マゼンタ、ｈｒｍは赤〜マゼンタの色相間領域にのみ有効となる。すなわち、それぞれが赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの６つの色相のうちの隣接する色相の間の領域の１つにおいてのみ値がゼロ以外の値となり得る。

図６（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍの関係を模式的に示したものであり、各色相間領域データが特定の色相間領域にのみ関与していることが分かる。なお、図６において、横軸は色相を表し、縦軸は各色相においてデータが取り得る値の最大値を表す。

例えば図６（Ａ）に示されるように、色相間領域データｈｒｙは赤の中心から緑の中心までの範囲内においてのみ、ゼロ以外の値を取ることができ、赤〜イエローの色相間領域の中心において最大の値を取ることができ、赤の中心やイエローの中心に近付くほど取り得る値が小さくなる。図６（Ｂ）〜（Ｆ）に示されるように、他の色相間領域データも同様であり、各色相間領域データは、各色相間領域の一方の側に位置する色相の中心から他方の側に位置する色相の中心までの範囲においてのみ、ゼロ以外の値を取ることができ、かつその範囲内の中心（色相間領域の中心）において最大の値を取ることができ、範囲の境界（両側に位置する色相の中心）に近いほど取り得る値が小さくなる。また、各色相間領域データが取り得る値の最大値は、第一の色相領域データが取り得る値の最大値の１／２である。

色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍは、第二の色相領域データ発生手段６００および画像データ混合手段４００へと入力される。

第二の色相領域データ発生手段６００には、第一の色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍおよび色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍが入力される。第二の色相領域データ発生手段６００は、各色相に有効な第一の色相領域データおよび当該色相に隣接する色相間領域に有効な２つの色相間領域データを用いて、第二の色相領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙを算出する。第二の色相領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙは、下記の式（６Ａ）〜（６Ｆ）にて表される。

ｈ２ｒ＝ｈ１ｒ−ｈｒｙ−ｈｒｍ …（６Ａ）
ｈ２ｇ＝ｈ１ｇ−ｈｇｙ−ｈｇｃ …（６Ｂ）
ｈ２ｂ＝ｈ１ｂ−ｈｂｃ−ｈｂｍ …（６Ｃ）
ｈ２ｃ＝ｈ１ｃ−ｈｇｃ−ｈｂｃ …（６Ｄ）
ｈ２ｍ＝ｈ１ｍ−ｈｒｍ−ｈｂｍ …（６Ｅ）
ｈ２ｙ＝ｈ１ｙ−ｈｒｙ−ｈｇｙ …（６Ｆ）

式（６Ａ）〜（６Ｆ）の演算により求められた第二の色相間領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙは、そのうちの少なくとも５つがゼロであると言う性質がある。例えば、式（１Ａ）〜（１Ｆ）、式（５Ａ）〜（５Ｆ）の演算に関する説明の例のように、ｇ＝ｃ＝０で、ｈ１ｇ＝ｈ１ｂ＝０、ｈ１ｙ＝ｈ１ｃ＝０で、ｈｒｙ＝ｈｇｙ＝ｈｇｃ＝ｈｂｃ＝ｈｂｍ＝０であれば、ｈ２ｇ＝ｈ２ｂ＝ｈ２ｃ＝ｈ２ｙ＝０であり、残りのｈ２ｒ、ｈ２ｍ（上記の条件下ではそれぞれｈ２ｒ＝ｈ１ｒ−ｈｒｍ、ｈ２ｍ＝ｈ１ｍ−ｈｒｍで与えられる）のいずれかがゼロある。これは、赤〜マゼンタ色相間領域のうち、その中心よりも赤寄りの部分においては、ｈ１ｍ＝ｈｒｍであるので、ｈ２ｍ＝０となり、赤〜マゼンタ色相間領域のうち、その中心よりもマゼンタ寄りの部分においては、ｈ１ｒ＝ｈｒｍであるので、ｈ２ｍ＝０となるためである。

このように生成された第二の色相領域データｈ２ｒは赤、ｈ２ｇは緑、ｈ２ｂは青、ｈ２ｃはシアン、ｈ２ｍはマゼンタ、ｈ２ｙはイエローにのみ有効となる。すなわち、それぞれが赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの６つの色相のうちの特定の色相においてのみ値がゼロ以外の値となり得る。

図７（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と第二の色相領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙの関係を模式的に示したものであり、第二の色相領域データの各々が特定の色相にのみ関与しており、また第一の色相領域データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍと比較して、それぞれが有効となる(ゼロ以外の値を取り得る)領域が狭いことが分かる。図７において、横軸は色相を表し、縦軸は各色相においてデータが取り得る値の最大値を表す。

例えば図７（Ｂ）に示されるように、第二の色相領域データｈ２ｙは赤〜イエローの色相間領域の中心からイエロー〜緑の色相間領域の中心までの範囲内においてのみ、ゼロ以外の値を取ることができ、イエローの中心において最大の値を取ることができ、赤〜イエローの色相間領域の中心や、イエロー〜緑の色相間領域の中心に近付くほど取り得る値が小さくなる。図７（Ａ）、（Ｃ）〜（Ｆ）に示されるように、他の第二の色相領域データも同様であり、第二の色相領域データの各々は、各色相の一方の側に位置する色相間領域の中心から他方の側に位置する色相間領域の中心までの範囲においてのみ、ゼロ以外の値を取ることができ、かつその範囲内の中心（色相の中心）において最大の値を取ることができ、範囲の境界（両側に位置する色相間領域の中心）に近いほど取り得る値が小さくなる。また、第二の色相領域データの各々が取り得る値の最大値は、第一の色相領域データが取り得る値の最大値と等しい。

第二の色相領域データ発生手段６００にて算出された第二の色相領域データは、混合係数算出手段３００ｂへと入力される。
混合係数算出手段３００ｂには、所定の色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙおよび色相間領域別係数ｋｒｙ、ｋｇｙ、ｋｇｃ、ｋｂｃ、ｋｂｍ、ｋｒｍが記憶されており、これらと第二の色相領域データ、色相間領域データをとの積の総和を算出することにより、データ混合係数ｋを算出する。すなわち、データ混合係数ｋは、下記の式（７Ａ）にて表される。なお、色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙおよび色相間領域別係数ｋｒｙ、ｋｇｙ、ｋｇｃ、ｋｂｃ、ｋｂｍ、ｋｒｍは、外部から適宜設定できるように構成しても良い。
ｋ＝（ｋ１＋２×ｋ２）／（ｈｓｕｍ１＋２×ｈｓｕｍ２） …（７Ａ）

式（７Ａ）において、ｋ１、ｋ２、ｈｓｕｍ１、ｈｓｕｍ２はそれぞれ以下の式（７Ｂ）〜（７Ｆ）で与えられる。
ｋ１＝ｋｒ×ｈ２ｒ＋ｋｇ×ｈ２ｇ＋ｋｂ×ｈ２ｂ
＋ｋｃ×ｈ２ｃ＋ｋｍ×ｈ２ｍ＋ｋｙ×ｈ２ｙ …（７Ｂ）
ｋ２＝ｋｒｙ×ｈｒｙ＋ｋｇｙ×ｈｇｙ＋ｋｇｃ×ｈｇｃ
＋ｋｂｃ×ｈｂｃ＋ｋｂｍ×ｈｂｍ＋ｋｒｍ×ｈｒｍ …（７Ｃ）
ｈｓｕｍ１＝ｈ２ｒ＋ｈ２ｇ＋ｈ２ｂ＋ｈ２ｃ＋ｈ２ｍ＋ｈ２ｙ …（７Ｄ）
ｈｓｕｍ２＝ｈｒｙ＋ｈｇｙ＋ｈｇｃ＋ｈｂｃ＋ｈｂｍ＋ｈｒｍ …（７Ｅ）

ここで、色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙは、それぞれ各色相における第一の画像データと画像処理された第三の画像データを混合する際の比率を表す係数であり、０〜１の値を設定する。
また、色相間領域別係数ｋｒｙ、ｋｇｙ、ｋｇｃ、ｋｂｃ、ｋｂｍ、ｋｒｍは、それぞれ各色相間領域における第一の画像データと画像処理された第三の画像データの混合比率を表す係数であり、０〜１の値を設定する。

上記の式（７Ａ）のｋを求める式において、ｋ２に２を掛けた上でｋ１と加算するのは、ｋ２を求めるのに用いられる色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍの最大値が、ｋ１を求めるのに用いられる第二の色相領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙの最大値の１／２であるためであり、同様に、ｈｓｕｍ２に２を掛けた上でｈｓｕｍ１と加算するのは、ｈｓｕｍ２を求めるのに用いられる色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍの最大値が、ｈｓｕｍ１を求めるのに用いられる第二の色相領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙの最大値の１／２であるためである。

また、上記の式（７Ａ）のｋを求める式において、右辺の分母は（β−α）と等しくなる性質があり、データ混合係数ｋは下記の式（８）にて表すこともできる。よって、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値β、最小値αを混合係数算出手段３００ｂへ入力するように構成すれば、データ混合係数ｋを算出するための演算量を幾分削減できる。
ｋ＝（ｋ１＋２×ｋ２）／（β−α） …（８）
式（８）において、ｋ１、ｋ２はそれぞれ式（７Ｂ）、（７Ｃ）で与えられるものである。

式（７Ｂ）の右辺は６つの乗算項の総和を求める演算となっているが、上記のように個々の画素については、第二の色相間領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙは、そのうちの少なくとも５つがゼロであると言う性質があるので、実際の計算においては、１つの乗算の結果または０が右辺の計算結果となる。
また、式（７Ｃ）の右辺は６つの乗算項の総和を求める演算となっているが、上記のように個々の画素については、色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍは、そのうち少なくとも５つがゼロであると言う性質があるので、実際の計算においては、１つの乗算の結果または０が右辺の計算結果となる。

また、式（７Ｄ）の右辺には６つの項の総和を求める演算となっているが、上記のように個々の画素については、第二の色相間領域データｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙは、そのうちの少なくとも５つがゼロであると言う性質があるので、実際の計算においては、１つの項それ自体または０が右辺の計算結果となる。
同様に、式（７Ｅ）の右辺には６つの項の総和を求める演算となっているが、上記のように個々の画素については、色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍは、そのうちの少なくとも５つがゼロであると言う性質があるので、実際の計算においては、１つの項それ自体または０が右辺の計算結果となる。

例えば、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１で表される各画素の色相がイエローの中心に位置するものである場合は、式（７Ｂ）〜（７Ｅ）はそれぞれ、
ｋ１＝ｋｙ×ｈ２ｙ …（７Ｂｙ）
ｋ２＝０ …（７Ｃｙ）
ｈｓｕｍ１＝ｈ２ｙ …（７Ｄｙ）
ｈｓｕｍ２＝０ …（７Ｅｙ）
となり、式（７Ａ）は、
ｋ＝ｋｙ×ｈ２ｙ／ｈ２ｙ＝ｋｙ …（７Ａｙ）
となり、データ混合係数ｋの値は、色相別係数ｋｙの値のみによって決定される。同様に、赤、緑、青、シアン、マゼンタの各々の中心におけるデータ混合係数ｋの値は、それぞれ色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍの対応するもののみの値により決定される。

赤〜イエローの色相間領域の場合には、第二の色相領域ｈ２ｒ、ｈ２ｇ、ｈ２ｂ、ｈ２ｃ、ｈ２ｍ、ｈ２ｙのうちの一つと、一つの色相間領域データｈｒｙ、ｈｇｙ、ｈｇｃ、ｈｂｃ、ｈｂｍ、ｈｒｍの一つとこれらを含む乗算項のみの計算となる。
例えば、赤〜イエローの色相間領域の中心とイエローの中心までの領域では、ｈ２ｙとｈｒｙのみがゼロ以外の値を取り得るので、これらとこれらを含む乗算項のみの計算、即ち、
ｋ＝｛（ｋｙ×ｈ２ｙ）＋２×（ｋｒｙ×ｈｒｙ）｝／｛ｈ２ｙ＋２×ｈｒｙ｝
…（７Ａｒｙｙ）
となる。

上記の式（７Ａ）または式（８）にて算出されるデータ混合係数ｋは、０〜１の値となる。データ混合係数ｋは、画像データ混合手段４００へと入力される。

画像データ混合手段４００では、データ混合係数ｋの値にしたがって、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と第三の画像データＲ３、Ｇ３、Ｂ３を混合して第二の画像データＲ２、Ｇ２、Ｂ２を生成する。

本実施の形態の画像処理装置においては、色相別係数および色相間領域別係数の値をそれぞれ適切に設定することにより、各色相および色相間領域における画像処理手段１００による画像処理の効果、影響の大きさを個別に設定することができる。すなわち、第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさを色相、色相間領域毎に制御することが可能となり、より細やかな設定が可能となる。

なお、本実施の形態の画像処理装置においては、色相間領域データは色相領域データを用いて生成し、第二の色相領域データは色相間領域データおよび第一の色相領域データを用いて生成するように構成したが、これは重複する演算を削減し、演算規模の縮小を図るための構成である。色相間領域データおよび第二の色相領域データをそれぞれ第一の画像データから生成するように、色相間領域データ発生手段および第二の色相領域データ発生手段を構成することもできる。この場合、例えば図５の第一の色相領域データ発生手段２００と同じ構成のものと色相間領域データ発生手段５００と同じ構成のものを組合せたもので、色相間領域データ発生手段が構成され、第一の色相領域データ発生手段２００と同じ構成のものと第二の色相領域データ発生手段６００と同じ構成のものを組合せたもので第二の色相領域データ発生手段が構成される。

実施の形態３．
図８は、本発明の他の実施の形態（実施の形態３）の画像処理装置を示すブロック図である。図８に示され画像処理装置は、図５に示される画像処理装置と概して同じであるが、特性情報算出手段７００が追加され、混合係数算出手段３００ｃでは、特性情報算出手段７００にて算出される特性情報ＣＨをも用いてデータ混合係数ｋを算出する点で異なる。
特性情報算出手段７００、混合係数算出手段３００ｃ以外の構成・動作は、実施の形態２に関し図５を参照してたのと同様であるので、以下ではこれらについての説明を省略する。

図９は、特性情報算出手段７００の構成の一例を示すブロック図である。図９に示す構成において、特性情報算出手段７００は、明度情報算出手段７０１、彩度情報算出手段７０２、特性情報出力手段７０３から構成される。特性情報算出手段７００には、第一の画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と特性情報選択信号ＳＥＬが入力される。明度情報算出手段７０１は、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１の明るさを表す情報である明度情報Ｖを算出して出力する。例えば、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値を求め、明度情報Ｖとして出力する。一方、彩度情報算出手段７０２は、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１の鮮やかさを表す情報である彩度情報ＳＡを算出して出力する。例えば、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値および最小値を求め、（最大値−最小値）／最大値を算出し、彩度情報ＳＡとして出力する。より簡易的には、（最大値−最小値）を彩度情報ＳＡとして出力することも考えられる。

特性情報出力手段７０３は、明度情報Ｖおよび彩度情報ＳＡより特性情報ＣＨを決定して出力する。この際、特性情報選択信号ＳＥＬも参照する。特性情報選択信号ＳＥＬは、外部から与えられる制御信号である。例えば、特性情報選択信号ＳＥＬの内容にしたがって、特性情報出力手段７０３は明度情報Ｖのみ、彩度情報ＳＡのみ、または明度情報Ｖと彩度情報ＳＡの和のいずれかを選択し、特性情報ＣＨとして出力する。特性情報ＣＨは、混合係数算出手段３００ｃへと入力される。

混合係数算出手段３００ｃには、所定の色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙおよび色相間領域別係数ｋｒｙ、ｋｇｙ、ｋｇｃ、ｋｂｃ、ｋｂｍ、ｋｒｍが記憶されており、これらと第二の色相領域データ、色相間領域データとの積の総和を算出することにより、基本データ混合係数ｋｐを算出する。すなわち、基本データ混合係数ｋｐは、下記の式（９）にて表される。なお、色相別係数ｋｒ、ｋｇ、ｋｂ、ｋｃ、ｋｍ、ｋｙおよび色相間領域別係数ｋｒｙ、ｋｇｙ、ｋｇｃ、ｋｂｃ、ｋｂｍ、ｋｒｍは、外部から適宜設定できるように構成しても良い。

ｋｐ＝（ｋ１＋２×ｋ２）／（ｈｓｕｍ１＋２×ｈｓｕｍ２） …（９）
式（９）において、ｋ１、ｋ２、ｈｓｕｍ１、ｈｓｕｍ２は、上記の式（７Ｂ）〜（７Ｅ）により与えられるものである。

式（９）の右辺は、式（７Ａ）の右辺と同じであり、実施の形態２のデータ混合係数ｋと等しいものが、実施の形態３では、基本データ混合係数ｋｐとして求められる。
混合係数算出手段３００ｃはまた、特性情報ＣＨから補正係数ｋｑを算出する。データ混合係数ｋは、基本データ混合係数ｋｐと補正係数ｋｑとの乗算により求められる。すなわち、データ混合係数ｋは、下記の式（１０）にて表される。
ｋ＝ｋｐ×ｋｑ …（１０）

補正係数ｋｑは０〜１の値であり、これを用いることにより第一の画像データの彩度情報及び明度情報のいずれか一方又は双方に応じてデータ混合係数の大きさを制御することが可能となり、結果として、第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさを色相、色相間領域毎に制御することが可能となるのに加え、彩度情報及び明度情報のいずれか一方又は双方に応じて制御することも可能となる。なお、特性情報ＣＨから補正係数ｋｑを算出する手段としては、例えば特性情報ＣＨをアドレスとしたルックアップテーブルを構成し、あらかじめ適切なテーブル値を記憶させておくことが考えられる。図１０は、特性情報ＣＨに対する補正係数ｋｑの関係の一例を示す図である。図において横軸は正規化された特性情報ＣＨの値、縦軸は補正係数ｋｑの値を表す。図１０の例では、特性情報ＣＨが中間程度の大きさの場合（すなわち明度または彩度が中間程度の大きさの場合）に補正係数ｋｑが大きくなり、第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさが大きくなる。

以上、本実施の形態の画像処理装置においては、第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさを色相、色相間領域毎に個別に制御することができる。さらに、画像データの明度または彩度の大きさに応じて第一の画像データに施す画像処理の効果の大きさを調整することもできる。例えば、肌色は比較的低い彩度の領域に位置する場合が多い。本実施の形態の画像処理装置によれば、例えば、赤の色相または赤〜イエローの色相間領域でかつ中〜低彩度の部分において平滑化処理の効果が大きくなるように設定することで、肌色に平滑化を行いながらも、彩度の高い赤やオレンジの領域で画像のボケが発生するのを抑えることもできる。

本発明の実施の形態１の画像表示装置を示すブロック図である。 図１の色相領域データ発生手段２００の構成の一例を示すブロック図である。 ６つの色相と有彩色成分データの関係を模式的に示した図である。 ６つの色相と色相領域データの関係を模式的に示した図である。 本発明の実施の形態２の画像表示装置を示すブロック図である。 ６つの色相と色相間領域データの関係を模式的に示した図である。 ６つの色相と第二の色相領域データの関係を模式的に示した図である。 本発明の実施の形態３の画像表示装置を示すブロック図である。 特性情報算出手段の構成の一例を示すブロック図である。 特性情報に対する補正係数の関係の一例を示す図である。

符号の説明

１００ 画像処理手段、 ２００ 色相領域データ発生手段、 ２０１ 最大最小算出手段、 ２０２ 有彩色成分データ算出手段、 ２０３ 色相領域データ算出手段、 ３００、３００ｂ、３００ｃ 混合係数算出手段、 ４００ 画像データ混合手段、 ５００ 色相間領域データ発生手段、 ６００ 第二の色相領域データ発生手段、 ７００ 特性情報算出手段、 ７０１ 明度情報算出手段、 ７０２ 彩度情報算出手段、 ７０３ 特性情報出力手段。

Claims (7)

1. 複数の第一の色データからなる画素毎の画像情報である第一の画像データを画像処理して、複数の第二の色データからなる第二の画像データを求める画像処理装置において、
   上記第一の画像データに画像処理を施して第三の画像データを求める画像処理手段と、
   上記第一の画像データより複数の色相のうちの特定の色相にのみ有効な複数の色相領域データを算出する手段と、
   上記色相領域データを用いてデータ混合係数を算出する手段と、
   上記データ混合係数を用いて上記第一の画像データと第三の画像データを混合して上記第二の画像データを求める手段
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 複数の色相のうちの特定の隣接する色相の間の領域にのみ有効な複数の色相間領域データを上記第一の画像データから算出する手段をさらに備え、
   上記データ混合係数を算出する手段は、上記色相間領域データをも参照して上記データ混合係数を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記複数の色相は、赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの６つの色相を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 上記第一の画像データの明度及び彩度の少なくとも一方の大きさを表す特性情報を求める手段をさらに備え、
   上記データ混合係数を算出する手段は、上記特性情報をも参照して上記データ混合係数を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 上記画像処理手段は、上記第一の画像データの空間的または時間的な周波数特性を変換し、上記第三の画像データを算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 上記画像処理手段は、上記第一の画像データのコントラストを変換し、上記第三の画像データを算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 複数の第一の色データからなる画素毎の画像情報である第一の画像データを画像処理して、複数の第二の色データからなる第二の画像データを求める画像処理方法において、
   上記第一の画像データに画像処理を施して第三の画像データを求める画像処理ステップと、
   上記第一の画像データより複数の色相のうちの特定の色相にのみ有効な複数の色相領域データを算出するステップと、
   上記色相領域データを用いてデータ混合係数を算出するステップと、
   上記データ混合係数を用いて上記第一の画像データと第三の画像データを混合して上記第二の画像データを求めるステップ
   を備えることを特徴とする画像処理方法。

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