JP4252418B2 - 複数のソース画像を処理する方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、複合画像を供給するために複数のソース画像をスペクトル多重化し、その複合画像をレンダリングし、１つ又はそれ以上のソース画像を回復するためにこのような複合画像を逆多重化するための１つ又は複数のシステムに関する。

スペクトル多重化とは、本明細書で使用される時には、複合画像内に複数のソース画像を符号化する処理を意味する。複合画像レンダリングとは、複合画像を物理的な形態にレンダリングする処理をいう。スペクトル逆多重化とは、レンダリングされた複合画像をソース画像を見せるために予め選択された狭帯域発光体に曝すことにより、回復されたソース画像が複合画像から又は複合画像内で区別可能にされるように、符号化されたソース画像のうちの少なくとも１つをレンダリングされた複合画像から回復する処理を意味する。

Ｇ．Ｗｙｓｚｅｃｋｉ及びＷ．Ｓ．Ｓｔｉｌｅｓ著、「カラーサイエンス：概念及び方法、定量的データ及び公式」、第２版、ジョン・ウィリー・アンド・サンズ・インコーポレーテッド、１９８２年 フリードマン著、「現代解析の基礎」、ドーバー出版、１９８２年 Ｆ．Ｇｒｕｍ及びＣ．Ｊ．Ｂａｒｔｌｅｓｏｎ編集、「光放射測定：カラー測定」、第２巻、アカデミック・プレス出版、１９８３年 Ｇ．Ｓｈａｒｍａ及びＨ．Ｊ．Ｔｒｕｓｓｅｌｌ著、「デジタルカラー画像化」、画像処理に関するＩＥＥＥ論文集、第６巻、第７号、９０１〜９３２ページ、１９９７年７月

従って、本発明は、複数のソース画像をスペクトル符号化して、このスペクトル符号化された複数のソース画像を複合画像内に形成し、複合画像を物理的な形態にレンダリングし、又は、回復されたソース画像が区別可能にされるように、レンダリングされた複合画像から少なくとも１つの符号化されたソース画像を回復するための方法及び装置に関する。すなわち、レンダリングされた複合画像が、ソース画像が符号化された対象である狭帯域発光体の１つにより照明を受ける時、ソース画像は、観察者により視覚的に検知可能になる。所定の色素と特に相互作用するように設計された発光体は、補完的であると言われ、また逆も成り立つ。

物を見る普通の照明の下では、目は、反射率が最も高い白紙に通常相当する白色点に適応し、異なる色は、異なる色素の組み合わせで作られたプリントに対して目によって見ることができる。しかし、ＣＲＴモニタ単一電子銃により励起された蛍光体から得られた照明のような比較的狭い帯域の照明の下では、目は、色を区別することができない。従って、狭帯域照明で見た画像は、グレーレベルの変化のみで色度がほとんどないか又は全くないように見える。複数の色素の各々の吸収特性は、異なるスペクトル帯域で異なるので、一連の異なる狭帯域照明を受ける時の各色素のそれぞれの反射率（又は、密度）はまた、グレーレベルが変化するように見えることになる。

本発明は、従って、特定の狭帯域発光体とその対応する（補間的）色素（特に、一般的に印刷に使用される色素）との間の相互作用、及び、狭帯域スペクトルパワー分布を有する発光体で照明された画像を目が検知する方法を探求するものである。本明細書で説明する方法は、任意の数の発光体及び色素に応用されるように一般化することができ、単純化のために、本発明は、カラー印刷用途で一般的に使用されるシアン、マゼンタ、黄色、及び黒色の色素、及び、ＣＲＴベースの光源により一般的に発生する狭帯域の赤色発光体、緑色発光体、及び青色発光体と関連させて説明する。すなわち、本明細書は、「ＣＭＹＫ」原色のような色素のアレーに従って符号化された単色及びカラーソース画像の処理に関するものである。しかし、本発明のスペクトル多重化において使用される代替スペクトルスキームが存在することは、当業者には明らかであると思われる。代替案には、「ＲＧＢ」原色、又は橙色及び緑色のような高忠実度色素を使用するシステムのような、カラー表現に対して「ＣＭＹＫ」以外の原色色素を使用するカラーシステムが含まれるであろう。更に別の代替案には、紫外線又は赤外線光源から発生する発光体に応答する狭帯域色素に対して符号化されたソース画像のような、異なる種類の多重スペクトルデータを処理するシステムにおいて本発明を使用することである。

本発明は、複合画像内に符号化された少なくとも１つのソース画像の多重化又は逆多重化に関するので、複合画像は、スペクトル多重化された（ＳＭ）画像平面に形成することができる。この平面は、任意の数の異なるピクセルパターンを有することができ、その主な特徴は、平面がスペクトル的に多重化されることである。一般に、「ＳＭ」平面の各位置では、１つ又はそれ以上のスペクトル成分を有するピクセル値が存在することができ、どのスペクトル成分が存在するかは、ソース画像平面の１つにおける対応するピクセルのグレーレベルに依存する（本発明はまた、各ピクセルが１つよりも多いソース画像平面からのカラー分離画像データを表すカラー値を含む「ＳＭ」平面に応用することができる）。

本発明の一般的理論は、プリンタのようなカラーハードコピー出力装置の形態のレンダリング装置、及び、従来のカラー画像化で使用されるものと類似の技術用語を使用する数学的フレームワークと関連させて理解することができる。Ｍ個の色素を使用するカラーハードコピー出力装置を考察する。この装置からのプリントは、Ｎ個の異なる発光体｛Ｌ_i｝^N _i=1の下で見られる。Ｋ個の観察灯の下でのプリンタの輝度特性は、所定のピクセル位置でのＭ個の色素の各々について使用される制御値｛Ａ_j｝^M _j=1と、Ｎ個の発光体の各々の下で所定のピクセル位置で生成される輝度との間の関係により与えられる。これは、ｉ＝１，２，．．．Ｎの時に、Ｎ個の関数の組として示すことができる。
ｆ_i（Ａ₁，Ａ₂，．．．Ａ_M）＝ｉ番目の照明Ｌ_iの下での色素制御値Ａ₁，Ａ₂，．．．Ａ_Mを有する領域の輝度

以下の説明では、所定の色素に対する制御値０は、その色素の印刷がないことを表すと仮定される。この約束事は、本発明の要件ではなく、表記法上の簡素化のために使用するに過ぎない。
本明細書での説明は、輝度の特徴付けのみの場合に限定されるが、それは、狭帯域照明の下では、目は、主として輝度の違いを見て、大半の色の違いを区別することができないからである。尚、本明細書で説明する輝度は、概念的には標準的な使用法、すなわち、知覚された光エネルギの尺度としての使用法に一致するものであるが、その定義は、従来の使用法に限定されず、本明細書で同じく説明する特殊な視覚状況を包含するように拡大される。特に、狭帯域照明の下では、特定の視覚的な効果は、ソース画像の知覚に影響を与える。これの特定の事例は、低い光レベルでのスペクトルの青色領域内の感度の増加を引き起すプルキニェ効果であり、一般に、青色光及びＣＲＴ照明の下で物を見ることと特に関連する場合がある。このような状況で必要とされる測光法及び測色法からのいくつかの高度な概念については、例えば、Ｇ．Ｗｙｓｚｅｃｋｉ及びＷ．Ｓ．Ｓｔｉｌｅｓによる「カラーサイエンス：概念及び方法、定量的データ及び公式」、第２版、ジョン・ウィリー・アンド・サンズ出版、１９８２年）に説明されている。

本発明の方法は、複合画像内に符号化されたソース画像の多重化、レンダリング、及び逆多重化を通じた回復に関する。回復される１つ又はそれ以上のソース画像は、発光体の各々の下で目標とされる空間的輝度分布により説明されると仮定される（ただし、代替的には、輝度／密度に変形することができる他の任意の同等な仕様を使用することができる）。従って、指定されたＮ個の画像が存在し、ｘ，ｙを２つの空間座標とすると、Ｙ_i（ｘ，ｙ）は、ｉ番目の発光体Ｌ_iの下で生成したい所望の輝度値である。以下で論じる際の表記法の簡素化のために、空間依存度は、説明内容が各ピクセル位置に独立して適用されると理解して、以下の説明では落とされることがある。

基本的な方法を記号で検証するために、シアン色素及び黄色色素でレンダリングされた複合画像の簡素化された例を考察する。以下の簡素化された例では、「ＲＧＢ」密度の加算性が仮定されている。これは、原則の単純な図示を目的としたのものに過ぎず、本発明を制限することを意図するものではない。この近似が無効であるような状況では、更に精密な仮定を行うことができる。この例では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ、及び、Ｒ、Ｇ、Ｂは、それぞれ、色素及び発光体を示し、上付き文字は発光体、下付き文字は色素を示すことになる。以下のように仮定する。
ｄ^R＝Ｒ照明の下で知覚された画像の密度
ｄ^B＝Ｂの下での画像の密度
ｄ_c ^R＝Ｒの下での密度Ｃ分離
ｄ_c ^B＝Ｂの下での密度Ｃ分離
ｄ_Y ^R＝Ｒの下での密度Ｙ分離
ｄ_Y ^B＝Ｂの下での密度Ｙ分離
Ｒ発光体又はＢ発光体で照明された時、知覚された全密度は、以下のように近似することができる。
ｄ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ_c ^R（ｘ，ｙ）＋ｄ_Y ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ_c ^R（ｘ，ｙ）
ｄ^B（ｘ，ｙ）＝ｄ_c ^B（ｘ，ｙ）＋ｄ_Y ^B（ｘ，ｙ）＝ｄ_Y ^B（ｘ，ｙ）

従って、本方法は、第１の発光体を受ける時には特徴的に低い密度の色素を探求し、第２の異なる発光体を受ける時には、同じ色素により示された特徴的に高い密度の色素を探求する。従って、少なくとも１つの知覚可能に異なるソース画像（特定の色素の使用によりレンダリングされた複合画像内に符号化される）は、第１の発光体を受ける時は、観察者には知覚不能（又は、ほぼ知覚不能）となるが、第２の発光体により照明された時は、観察者には知覚可能に区別可能である。観察者によりソース画像が知覚されると、ソース画像を理解することができ、それにより、複合画像に埋め込まれた情報、又は複合画像自体を容易に理解することができる。
上記で呈示した例では、色素の相互作用は全く無視できると仮定された。この仮定は、大半の実際的な色素に関しては真ではなく、従って、更なる考察が必要とされる。

赤色及び緑色発光体の下でその後に照明するために、Ｃ及びＭ色素を使用して生成されるレンダリングされた複合画像の場合を考察する。単純にするために、以下の説明では、赤色、緑色、及び青色帯域密度の加算性を仮定しており、この近似が成り立たない状況に対する一般的な場合はその後で説明される。第１のソース画像は、主として複合画像のシアン成分から回復することができ、第２のソース画像は、主としてマゼンタ成分から回復することができるが、これらの色素による不要な吸収は、観察者により認識できるアーチファクトを回避するために補正されることが好ましい。ピクセル位置（ｘ，ｙ）における赤色照明の下での全密度は、
ｄ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ_c ^R（ｘ，ｙ）＋ｄ_M ^R（ｘ，ｙ）
のように近似することができ、緑色照明の下での全密度は、
ｄ^G（ｘ，ｙ）＝ｄ_M ^G（ｘ，ｙ）＋ｄ_c ^G（ｘ，ｙ）
のようであるが、ここで、ｄ_u ^V（ｘ，ｙ）は、ピクセル位置（ｘ，ｙ）での色素Ｕによる発光体Ｖの下の視覚密度を表す。

表現ｄ_M ^R（ｘ，ｙ）及びｄ_c ^G（ｘ，ｙ）は、不要な吸収を表す。最も単純な場合では、色素のその補完的発光体の下での吸収は、１）所望の画像を回復するため、及び、２）複合画像に存在する１つ又は複数の他の色素による不要な吸収を補正するための２つの目的に使用されると仮定することができる。従って、マゼンタ色素は、緑色照明の下で見られる所望の画像を生成するために、また、シアン色素の不要な吸収を補正するために使用することができ、シアン色素は、赤色照明の下で所望の画像を生成するために、また、赤色照明の下でのマゼンタの不要な吸収を補正するために使用することができる。

不要な吸収を補正するために使用される部分は、それを「消す」ために一定の空間密度をもたらすように、不要な吸収と結合するべきである。以下のように決められるｄ１_c ^R（ｘ，ｙ）が赤色の下でマゼンタの不要な吸収を補正するために使用されるシアン密度の部分を表すものとする。
ｄ１_c ^R（ｘ，ｙ）＋ｄ_M ^R（ｘ，ｙ）＝一定＝ｑ^R
赤色照明の下でのシアンの残り密度による寄与は、ｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ_c ^R（ｘ，ｙ）−ｄ１_c ^R（ｘ，ｙ）である。尚、全密度は、これらの成分を用いて以下のように書くことができる。
ｄ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ_c ^R（ｘ，ｙ）＋ｄ_M ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）＋（ｄ１_c ^R（ｘ，ｙ）＋ｄ_M ^R（ｘ，ｙ））＝ｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）＋ｑ^R
従って、赤色照明の下での全体的な視覚密度は、空間的に変化する密度パターンｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）が重ね合わされたｑ^Rという一定の背景密度に相当する。この空間変動パターンは、赤色照明の下で見られるものであり、従って、赤色照明の下で見られる第１の多重化画像を表すはずである。

同様の方法で、緑色照明の下でのマゼンタの密度の寄与は、
ｄ１_M ^G（ｘ，ｙ）＋ｄ_c ^G（ｘ，ｙ）＝一定＝ｑ^G
で与えられる緑色照明の下でのシアンの不要な吸収を補正するために使用される成分ｄ１_M ^G（ｘ，ｙ）と、
ｄ^G（ｘ，ｙ）＝ｄ_M ^G（ｘ，ｙ）＋ｄ_c ^G（ｘ，ｙ）＝ｄ２_M ^G（ｘ，ｙ）＋ｄ１_M ^G（ｘ，ｙ）＋ｄ_c ^G（ｘ，ｙ）＝ｄ２_M ^G（ｘ，ｙ）＋ｑ^G
を満足する残りの成分、
ｄ２_M ^G（ｘ，ｙ）＝ｄ_M ^G（ｘ，ｙ）−ｄ１_M ^G（ｘ，ｙ）
とに分解することができる。
従って、緑色照明の下での全体的な視覚密度は、ｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）という空間的に変化する密度パターンが重ね合わされたＫ^Gという一定の背景密度に相当する。この空間変動パターンは、赤色照明の下で見られるものであり、従って、緑色照明の下で見られる第２の多重化画像を表すはずである。

表現ｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）及びｄ２_M ^G（ｘ，ｙ）は、２つの多重化画像に対応する密度の視覚的変動を表すことから、それらのダイナミックレンジを最大化することが望まれる。色素は、単に正の密度を付加することができるのみであるから、この要件は、必要な方程式と、色素は単に正の密度を付加することができるのみという物理的な制約とを満足させる条件で、表現ｑ^R及びｑ^Gを最小化することに変形される。従って、上述の方程式が実行可能であるｑ^R及びｑ^Gの最小の実行可能な値を判断することが望まれる。

更に別の解説のために、他の色素の不要な吸収を補正するために追加される色素の量は、それ自体は不要な吸収の無視できる量に寄与するに過ぎない（その値が小さいために）という第１次近似を使用する。この仮定は、シアンの不要な吸収を相殺するために使用されるマゼンタの成分が、緑色の下で不要な吸収に寄与するが無視できるほどであり、また、マゼンタの不要な吸収を相殺するために使用されるシアンの成分が、青色の下での不要な吸収に寄与するが無視できるほどであることを意味する。この仮定は、単に説明のために使用され、実際上は、高次の効果を説明するために適切な量を反復的に判断するか、又は、本開示で後ほど概説するように、適切なモデル／「ＬＵＴ」を使用することができる。この単純化するための仮定を用いて、赤色照明の下での所望の空間変動パターンｄ２_c ^R（ｘ，ｙ）に関して達成可能な範囲は、ｑ^Rとｄ_c ^R（ｘ，ｙ）との間であり、全密度変動又はダイナミックレンジは、ｄ_c ^R（ｘ，ｙ）−ｑ^Rである。同様に、緑色照明の下で利用可能な全密度範囲は、ｄ_M ^G（ｘ，ｙ）−ｑ^Gである。

表現ｑ^R及びｑ^Gに関する一組の実行可能な値は、以下のように決めることができる。
ｑ^R＝ｍａｘ（ｄ_M ^R（ｘ，ｙ））＝ｄ_M ^R（２５５）＝赤色照明の下でのマゼンタに対する最大密度
ｑ^G＝ｍａｘ（ｄ_c ^G（ｘ，ｙ））＝ｄ_c ^G（２５５）＝緑色照明の下でのシアンに対する最大密度
これは、以下のように考えることができる。赤色光の下での背景密度ｑ^Rは、マゼンタから有することができる最大不要密度に等しい。シアン密度成分ｄ１_C ^R（ｘ，ｙ）は、各ピクセルでのシアン及びマゼンタの組合せが密度ｑ^Rを有するように注意深く設計され、これは、マゼンタが１００％の場所（２５５デジタルカウント）にはシアンを置かず、マゼンタが１００％よりも少ないピクセルではｑ^Rまでの密度を構成するのに適切な量のシアンを置くことにより達成することができる。同様の論拠が、赤色照明の下でのシアンの不要な吸収を補正するマゼンタ密度成分ｄ１_M ^G（ｘ，ｙ）に適用される。

先に定義された表記法及び用語を用いて、一般的な多重照明画像化問題は、以下の数学的問題に変えられる。すなわち、
Ｎ個の異なる発光体の下での所望の輝度値に相当するＮ個の輝度値｛Ｙ_i｝^N _i=1が与えられて、ピクセルを印刷する際に使用されるＭ個の色素｛Ｂ_j｝^M _j=1の一組の制御値を、全てのｉ＝１，２，．．．Ｎに対して、
ｆ_i（Ｂ₁，Ｂ₂，．．．Ｂ_M）＝ｉ番目の照明Ｌ_iの下でのピクセルの輝度
＝Ｙ_i （１）
が成り立つように決める。

一般的に、Ｎ＞Ｍ（画像仕様数＞色素数）の場合、システムは、過剰に決められて、発光体多重化画像化の利用性を制限する｛Ｙ_i｝^K _i=1輝度値に関する厳しい制約の下でのみ解を有する。Ｎ≦Ｍ（画像仕様数≦色素数）の場合でさえも、上記の（１）で呈示されたＮ方程式のシステムは、輝度値の限られた範囲でのみ解を有し（実行可能な装置制御値｛Ｂ_j｝^M _j=1に相当する）、これを、以下のスペクトル多重化画像化問題の全領域と呼ぶ。
Ｇ＝発光体多重化画像化に対する達成可能な全領域＝｛システム（１）が実行可能の解を有するような、Ｙ∈Ｒ₊ ^K｝ （２）
ただし、Ｙ＝[Ｙ₁，Ｙ₂，．．．Ｙ_N]は、Ｎ発光体の下での輝度値のベクトルを示し、Ｒ₊は非負の実数の組を示す。全領域Ｇ内の輝度値の指定されたＮ個組については、制御値で印刷されたピクセルが所定の照明の下で所要の輝度値を生成するような一組の実行可能な制御値がある。この逆も同様であり、全領域Ｇの外の輝度値のＮ個組は、いかなる実行可能な制御値を使用しても作成することができない。この状況は、カラー再生において遭遇される制限されたカラー全領域と類似のものである。ソース画像の再生を試行する前にソース画像がシステムの全領域に限定されることを保証するためには、本明細書で説明するスペクトル多重化において全領域マッピング段階を含めることが必要である。全領域マッピングは、画像と独立か、又は画像に依存するとすることができ、画像という用語は、異なる発光体の下で回復可能な所望のソース画像の組を意味するようにが使用される。更に、多重化される画像の組は、全領域制限を考慮し、この全領域制限で最良の結果を生成するように設計することができる。

多重化されるソース画像が達成可能な全領域Ｇにマップされると、再生の問題は、各ピクセルに対するＭ色素の各々についての制御値の決定に変形される。これは、（１）の方程式システムの逆変換に相当するものであり、カラー較正と類似の方法により、この逆変換は、予め計算して、色素１つにルックアップ表（ＬＵＴ）１つを用いて（又は、代替的に、Ｍ出力を有する単一Ｎ次元ＬＵＴ）、Ｎ次元ＬＵＴに記憶することができるであろう。

実際には、（１）の関数自体は、制御値の異なるＭ個組で幾つかのパッチを印刷し、異なる発光体の下での輝度を得るためにそれらを適切に測定することにより、装置応答の測定を通じて判断する必要がある。パッチの完全なスペクトルは、例えば、異なる発光体のスペクトルパワー分布及び視覚輝度感度関数を使用して輝度を計算することができる分光光度計で測定することができる。視覚輝度感度関数には、プルキニェ効果のような視覚現象を説明する適切な光レベルの調節が組み込まれるであろう。例えば、Ｇ．Ｗｙｓｚｅｃｋｉ及びＷ．Ｓ．Ｓｔｉｌｅｓによる「カラーサイエンス：概念及び方法、定量的データ及び公式」、第２版（米国ニューヨーク州ニューヨーク所在のジョン・ウィリー・アンド・サンズ・インコーポレーテッド出版、１９８２年）の特に４０６〜４０９ページを参照することができる。

幾つかの簡素化を上述の一般的なフレームワークに組み込むことができる。まず、Ｎ＝Ｍ、及び、色素及び光は、色素ｉが発光体Ｌ_iのみを吸収し、他の色素に対しては完全に透明であるような色素及び光であると仮定すると、以下が得られる。
ｆ_i（Ａ₁，Ａ₂，．．．Ａ_M）＝Ａ_iのみの関数＝ｆ_i（０，０，．．．，０，Ａ_i，０，．．０）≡ｇ_i（Ａ_i）、 ｉ＝１，２，．．．Ｎ （３）
次に、（１）の方程式システムは、以下の対応する照明の下での各色素に１つのＭ独立非線型方程式になる。
ｇ_i（Ｂ_i）＝Ｙ_i ｉ＝１，２，．．．Ｎ （４）

達成可能な全領域は、以下のように定義することができる。まず、ｉ＝１，２，．．．Ｎとして以下のように仮定する。

ｈ_i＝｛ｇ_i ^min，ｇ_i ^max｝＝ｇ_i ^minからｇ_i ^maxまでの輝度の区間 （５）
Ｇ₁＝１つの発光体が１つの色素のみに相互作用する仮定に基づく達成可能な全領域＝ｈ₁×ｈ₂×．．．×ｈ_N （６）
換言すると、達成可能な全領域は、これらの個々の輝度区間の積集合である。尚、方程式（６）の仮定は、最大限界と最小限界との間の完全な区間は、物理的な色素で一般的に期待されるようないかなる「隙間」もなく実現することができるということである。（積集合の定義については、例えば、フリードマン著「現代解析の基礎」（米国ニューヨーク州ニューヨーク所在のドーバー出版、１９８２年）を参照することができる。）

１つの発光体が１つの色素のみに相互作用するという仮定の下では、多重化画像化特徴付け問題は大幅に低減される。Ｎ次元ＬＵＴを必要とする代わりに、色素につき１つの一次元ＬＵＴのみが必要とされる。各色素の値は、対応する照明のみの下での輝度により判断することができる。
実際には、１つの発光体が１つの色素のみに相互作用するという仮定は、一般的な色素には適用できない。しかし、最も強力な相互作用がｉ番目の発光体とｉ番目の色素との間であり、他の相互作用がより小さなマグニチュードを有する場合、達成可能な全領域は、Ｇ₁に含まれる低減されたＮ次元領域である。尚、照明用の赤色光、緑色光、及び青色光と共にシアン、マゼンタ、及び黄色を使用する状況はこの場合に相当し、シアンは、赤色と最も相互作用し、マゼンタは緑色、及び、黄色は青色と最も相互作用する。また、（一般的に）全ての発光体をほぼ等しく吸収する黒色色素の使用は、１つの発光体のみとの強い相互作用という要件を満足しない点に注意する必要がある。実際には、これは、黒色色素を付加的な色素とみなすべきであることを意味し、すなわち、１つの色素が黒色である場合には、以下が成り立つ。
Ｎ＝発光体の数＝画像数≦色素数−１＝Ｍ−１
しかし、黒色は、（以下の例で説明するような）特殊な状況において他の色素と共に使用することができ、達成可能な全領域の向上（すなわち、ダイナミックレンジの向上）、計算の簡素化、及び、経費の低減を助けることができる。

先に説明した一般的な技術では、装置制御値のＭ次元入力空間での装置応答の測定が必要とされ、Ｎ次元入力を用いて多重次元ＬＵＴの形で最終的な特徴付けを具体化することができる。いくつかの場合においては、多重発光体カラー画像化に対する測定及び記憶／計算要件は、出力処理の単純なモデルを使用することにより大幅に低減することができる。１つの有益なモデルは、視覚密度が加法モデルに従うと仮定することである。すなわち、以下が成り立つ。

ここで、ｄ_i（Ａ_j）は、以下のようになる。

（従来的に、密度は、底１０に対する対数であると定義されており、実際には他の任意の底もまた、それがスケール因子の分だけ密度を変え、他のいかなる数学的展開にも影響を与えないので使用することができる。）尚、ここでの約束事に従って、制御値｛０，０，．．．，０｝は白紙基体を表し、従って、ｆ_i（０，０，．．．，０）は、ｉ番目の発光体の下での紙基体の輝度を表し、対数項は、紙正規化視覚密度を表す。視覚密度に対する加法モデルは、透明色素材料に対するベール・ブーゲーの法則と、スペクトル密度の加法的性質が上述の近似の有効性を示唆する比較的狭い帯域の照明の仮定とに基づいている。このモデルはまた、多くの場合、仮定が厳密には適用できない中間調媒体について適切な近似をもたらす。（より詳細な背景については、Ｆ．Ｇｒｕｍ及びＣ．Ｊ．Ｂａｒｔｌｅｓｏｎ編集「光放射測定：カラー測定」、第２巻（米国ニューヨーク州ニューヨーク所在のアカデミック・プレス出版、１９８３年）、又は、Ｇ．Ｓｈａｒｍａ及びＨ．Ｊ．Ｔｒｕｓｓｅｌｌ著「デジタルカラー画像化」（画像処理に関するＩＥＥＥ論文集、第６巻、第７号、９０１〜９３２ページ、１９９７年７月）を参照することができる。）モデルの精度を向上させるために、スペクトル密度モデルを使用する完全な計算を必要に応じて実行してもよく、これは、照明光が厳密には狭帯域ではない状況では潜在的に有利であろう。

ｄ_i（Ａ_j）≡ｌｏｇ[ｆ_i（０，０，．．．，Ａ_j，．．．０）／ｆ_i（０，０，．．．０）］の項は、他の色素がなくｊ番目の色素をだけを用いて印刷され、ｊ番目の色素の制御値がＡ_jとして設定されたパッチの紙正規化視覚密度を表す。従って、上記で提案された加法密度モデルにより、個々の色素の制御パッチの視覚密度に基づいて任意のパッチの視覚密度を判断することができる。これにより、必要とされる測定回数が大幅に低減される。個々の色素の「ステップ・ウェッジ」（それに対しては、他の色素が印刷されない）の測定により、完全な装置特徴付け関数を方程式（８）を使用して判断することができる関数ｄ_i（Ａ_j）、ｉ＝１，２，．．．Ｎ、ｊ＝１，２，．．．Ｍを決めることができる。

上述のモデルを使用して、（１）の方程式システムは、以下のように変形される。

（９）の方程式は、Ｍ変数（Ｂ₁，Ｂ₂，．．．Ｂ_M）におけるＫ非線型方程式のシステムを表す。関数ｄ_i（Ａ_j）は、「ステップ・ウェッジ」の測定から利用可能であり、上述の方程式を先に定義された全領域Ｇ内の輝度値に対する制御値Ｂ_jについて解くことができる。全領域の外の点については、近似的な意味で方程式を解くことができ、ある（制御が小さい）形の全領域マッピングをもたらす。

異なるスペクトル帯域での密度が線形関係を有すると仮定すれば、これらの方程式の更なる簡素化が可能である。すなわち、以下が成り立つ。
ｄ_i（Ｃ）＝α_i ^jｄ_j（Ｃ）、ｉ＝１，２，．．．Ｎ （１０）
ただし、α_i ^j＝ｄ_i（Ｃ）／ｄ_j（Ｃ）は、ｉ番目の発光体の下でのｊ番目の色素の視覚密度をｊ番目の発光体の下でのｊ番目の色素の視覚密度と関係づける比例係数であり、色素値Ｃからは独立していると仮定され、また、α_j ^j＝１である。

すなわち、方程式（１０）で使用される約束事は、全ての他の発光体の下でのｊ番目の色素の密度は、ｊ番目の発光体自体の下でのその密度を参照することであり、これは、厳密にはモデルの要件ではないが、代替の約束事も同等に使用することができる表記法の簡素化をもたらすために選ばれる。また、方程式（１０）は、透明色素材料に対するベール・ブーゲーの法則と、比較的狭い帯域の発光体の仮定とに基づいている。（より詳細な背景については、Ｆ．Ｇｒｕｍ及びＣ．Ｊ．Ｂａｒｔｌｅｓｏｎ編集「光放射測定：カラー測定」、第２巻（米国ニューヨーク州ニューヨーク所在のアカデミック・プレス出版、１９８３年）、又は、Ｇ．Ｓｈａｒｍａ及びＨ．Ｊ．Ｔｒｕｓｓｅｌｌ著「デジタルカラー画像化」（画像処理に関するＩＥＥＥ論文集、第６巻、第７号、９０１〜９３２ページ、１９９７年７月）を参照することができる。）いくつかの色素及びマーキング処理がベール・ブーゲーの法則に正確には従わないとしても、実際には、方程式（１０）は、多くの場合に測定データに対する十分に正確な実験的モデルを提供し、本発明の目的に使用することができる。（１０）の簡素化を用いて、（９）の方程式システムは、以下のような方程式の線型システムになる。

これは、以下のようにマトリクス・ベクトル表記法で書くことができる。
Ａｄ＝ｔ （１２）
ただし、Ａは、ｉｊ番目の要素がα_i ^jであるＮ×Ｍマトリクス、ｄは、ｊ番目の成分がｄ_j（Ｂ_j）であるＭ×１ベクトル、ｔは、ｉ番目の成分がｌｏｇ（Ｙ_i／Ｙ_i ⁰）であるＮ×１ベクトルである。

線型方程式のシステムは、ｄの値を判断するために解くことができ、これにより、異なる発光体（多重化画像に対応する）の下での所望の輝度値が得られる。ｄの個々の成分、すなわち、ｄ_j（Ｂ_j）値は、その後、ｊ番目の色素、すなわちＢ_jに対応する制御値を判断するために、ｊ番目の発光体の下でのｊ番目の色素に対する視覚密度応答と共に使用することができる。この処理は、１次元ＴＲＣの逆変換に類似したものである。各色素についてこの処理を繰り返すと、異なる発光体の下での輝度値の所望の組を生成する｛Ｂ_j｝^M _j=1により必要とされる色素制御値の完全な組が得られる。

尚、Ｎ＝Ｍの場合、上述の組の方程式は、一般的な色素及び発光体に対して通常当てはまるＡが逆変換可能であることを条件して、固有の解を有する。この場合の解は、単にマトリクスＡを逆変換することにより得られる。更に、色素及び発光体を対応させて並べることができる場合、すなわち、色素ｉが発光体ｉを最も多く吸収し、他の発光体を少なく吸収する場合、全てのｉ＝１，２，．．．Ｎに対して、α_i ^j≦α_j ^j＝１であり、すなわち、マトリクスＡは、対角線に沿った要素が各行に沿って最大である正方行列であり、これは、多くの場合、数値的安定性の観点から望ましいものである。Ｍ＞Ｎの場合、方程式システムは、複数の数学的解を有することになり、特解の選択は、付加的な判断基準に支配されるであろう。複数の数学的解の１つを選択するための判断基準の一例は、実行可能性であり、実行可能な解とは、実行可能な色素制御値の範囲で実現することができる一組の密度値である。

また、達成可能な全領域Ｇに対する適切な近似を判断するために方程式（１２）に固有なモデルを使用することができ、このモデルは、全領域マッピングの実行を助ける可能性がある。一般的に、密度曲線ｄ_j（Ｃ）は、色素制御値Ｃの単調増加関数であり、ｊ番目の発光体の下でのｊ番目の色素の達成可能な密度範囲は、ｄ^min _j＝ｄ_j（０）＝０と、ｄ^max _j＝ｄ_j（Ｃ^max _j）との間であり、ただし、Ｃ^max _jは、ｊ番目の色素の最大制御値である。方程式（１２）のモデルが有効であると仮定して、達成可能な全領域は、
Ｇ_D＝加法密度を仮定しての達成可能な輝度全領域＝｛Ａｄ＝ｌｏｇ（ｙ／ｙ⁰）及び０＝ｄ^min≦ｄ≦ｄ^maxであるｄが存在するようなｙ｝ （１３）
ただし、ｄ^minは、j番目の成分がｄ^min _j＝０であるＭ×１ベクトル、ｄ^maxは、ｊ番目の成分がｄ^max _jであるＭ×１ベクトル、ｙは、ｉ番目の成分がｉ番目の発光体Ｌ_iの下での輝度を表すＮ×１ベクトル、及び、ｙ⁰は、ｉ番目の成分がｉ番目の発光体の下での紙の輝度を表すＮ×１ベクトルである。方程式（１３）の右辺の不等式、割り算、及び対数は、ベクトルに対して項単位で適用可能であると理解される。

Ｎ発光体の下で生成されるＮ画像により、各ピクセル位置に対して、Ｎ発光体の下でのそのピクセル位置での所望の輝度値に対応するＮ個組が得られる。全てのピクセル位置に対応するＮ個組は、画像が所定の色素及び発光体を使用して生成可能であるためには、先に定義された全領域Ｇ内になければならない。多重化に関して指定された画像がこの制約を満足しなかった場合、何らかの形の全領域マッピングが必要である。

単純な画像独立全領域マッピングスキームは、以下のように定義することができる。第１に、異なる発光体の下での輝度値の範囲は、これらの範囲内の全ての可能な値が全領域Ｇ内にあるように決められる。これは、数学的には、一組のＮ区間Ｓ_i＝［Ｙ^min _i，Ｙ^max _i］，ｉ＝１，２，．．．Ｎを、これらの区間の積集合が全領域Ｇ内に含まれるように、すなわち、
Ｓ₁×Ｓ₂×Ｓ₃×．．．×Ｓ_N⊆Ｇ （１４）
であるように決めるということと同等である。

次に、ｉ番目の発光体の下での要求された輝度値の組を、ある（一般的に単調な）関数により区間Ｓ_i＝［Ｙ^min _i，Ｙ^max _i］にマップすることにより、画像独立式に全領域マッピングを実行することができる。区間Ｓ_iにより、ｉ番目の発光体の下で達成される輝度ダイナミックレンジが判断される。方程式（１４）が有効になるような集合｛Ｓ_i｝^N _i=1の複数の選択が一般的に存在するので、区間を選択する１つの方法は、達成可能な最小ダイナミックレンジを最大化する最大／最小最適化を用いることであろう。数学的には、この手法は、以下のように説明することができる。すなわち、ｆ（Ｓ_i）を輝度範囲Ｓ_iに対応して達成されるコントラストを測る何らかの適切に選択された関数として、ｍｉｎ_iｆ（Ｓ_i）が最大化されるように集合｛Ｓ_i｝^N _i=1を選択する。関数ｆ（ ）の適切な選択の例は、単純な輝度比、すなわち、ｆ（Ｓ_i）＝Ｙ^max _i／Ｙ^min _i、又は、密度範囲ｆ（Ｓ_i）＝ｌｏｇ（Ｙ^max _i／Ｙ^min _i）、又は、「ＣＩＥ」明度範囲ｆ（Ｓ_i）＝Ｌ^*（Ｙ^max _i）−Ｌ^*（Ｙ^min _i）であり、ここで、Ｌ^*（ ）は「ＣＩＥ」明度関数である。（例えば、Ｇ．Ｗｙｓｚｅｃｋｉ及びＷ．Ｓ．Ｓｔｉｌｅｓ著「カラーサイエンス：概念及び方法、定量的データ及び公式」、第２版（米国ニューヨーク州ニューヨーク所在のジョン・ウィリー・アンド・サンズ・インコーポレーテッド出版、１９８２年）を参照することができる。）尚、方程式（１３）のモデルと共に、最大／最小最適化における関数としての密度範囲の選択は、数値的最適化スキームを用いて解くことができるボックス制約を有する線型最大／最小最適化問題にモデルを変形する。

上記で提案された方法は、複合画像を作成する際に使用される画像とは独立したものである。しかし、この方法は、最悪の場合の仮定に基づくものであり、回復された画像の何らかのダイナミックレンジを犠牲にする恐れがある。
従って、複合画像の符号化及びレンダリングのための上述の方法はまた、ダイナミックレンジのこのような損失を回避する画像依存マッピングを利用することができる。画像依存的にＫ^R及びＫ^Gの項を判断することによって、回復ソース画像のダイナミックレンジを改良することができる。

特に、複数の発光体の下で暗く見えることを意図している特定のレンダリング複合画像の領域は、ほとんどの場合、不要な吸収に対する補正がほとんど又は全く必要ないことになることが見出されている。従って、複数の発光体の下での暗い領域間の良好な重ね合わせは、ソース画像の適切な設計を通じて、又は、画像を適切にずらすことによって達成することができる。
従って、改善されたダイナミックレンジは、以下を用いて得ることができる。
ｑ^R＝ｍａｘ_(x,y)全体（ｄ_M ^R（ｉ_G（ｘ，ｙ））−ｄ_C ^R（ｉ_R（ｘ，ｙ）），０）
ｑ^G＝ｍａｘ_(x,y)全体（ｄ_C ^G（ｉ_R（ｘ，ｙ））−ｄ_M ^G（ｉ_G（ｘ，ｙ）），０） （２）
ただし、ｉ_R（ｘ，ｙ）は、赤色照明の下で所望される画像のデジタルカウント、ｉ_G（ｘ，ｙ）は、緑色照明の下で所望される画像のデジタルカウント、及び、ｄ_U ^V（ｔ）は、デジタルカウントｔにおける色素Ｕに対する発光体Ｖの下での視覚密度を表す。

尚、方程式（２）のｑ^R及びｑ^Gは、方程式（１）の値よりも小さいことが保証されており、それによって、レンダリングされた複合画像に対応する所望の密度変動ｄ２_C ^R（ｘ，ｙ）及びｄ２_M ^G（ｘ，ｙ）に対するより高いダイナミックレンジ、つまり、重なり合う暗い領域を有するようにレンダリング複合画像を設計するか又は移動し、コントラストの低下を最小にすることができるための画像品質にとって有利であり得る条件が確保される。この空間効果は、方程式（２）で見ることができ、画像ｉの空間変形によって、一定の床密度Ｋを低減することができる。空間的最適化は、計算又は設計によって行うことができる。

上記で展開した議論は、Ｃ／Ｍ、及びＫを使用する画像の場合に拡張することができる。まず、
ｑ_e＝ｍｉｎ（ｑ^R，ｑ^G）
を設定することにより、かつ
Ｋ（ｘ，ｙ）に対応する密度が、
ｄ（Ｋ（ｘ，ｙ））＝ｍａｘ（ｑ_e−ｄ_C ^R（ｉ_R（ｘ，ｙ）），ｑ_e−ｄ_M ^G（ｉ_G（ｘ，ｙ））
であるようなＫ（ｘ，ｙ）の空間値を使用することにより、
Ｋは、不要な吸収に対する責任の一部を受け持ち、目標とする画像に対して利用可能なダイナミックレンジを増大させる。

シアン及び黄色の色素を使用するレンダリング複合画像と、シアン、黄色、及び黒色の色素を使用するレンダリング複合画像との生成に関連したこのようなダイナミックレンジの判断は、シアン及びマゼンタの色素を使用するレンダリング複合画像と、シアン、マゼンタ、及び黒色の色素を使用するレンダリング複合画像とに対する上述の判断と類似の方法で展開することができる。シアン及び黄色の色素を使用するレンダリング複合画像の生成に対する判断は、黄色の不要な吸収を無視することができるために、より単純にすることができる。

図３は、複合画像を形成するために複数のソース画像をスペクトル多重化する第１のモードか、複合画像をレンダリングする第２のモードか、又は、観察者により有利に見られるように複数のソース画像のうちの少なくとも１つを回復するためにスペクトル多重化された複合画像を逆多重化する第３のモードで作動可能なシステム１００を示す。
図３に示すように、複数の異なるソース画像アレー１１−１，１１−２，．．．１１−Ｎがスペクトル多重化システム１０１の画像入力装置２０に表されている。画像入力装置２０は、複数の単色画像、又は、単色及び多色画像の組合せを受信するように装備することができる。画像入力装置２０は、ランダムアクセスメモリに結合されたデジタルスキャナのような画像捕捉装置か、又は、コンピュータメモリ又は磁気又は光学式記録媒体のような記憶手段に結合された任意の種類のアナログ又はデジタルカメラを含むことができる。画像入力装置２０はまた、ランダムアクセスメモリ、ビデオテープ、又はレーザ符号化ディスクなどに先に記憶された画像を受信するか、又は、コンピュータ画像発生装置により作成された画像、又は適切なフォーマットで符号化されてネットワーク上で送信された画像を受信するための手段を含むことができる。

この例において画像入力装置２０により受信されたそれぞれの画像アレー内の複数のソース画像の例示的な図には、第１のソース画像アレー１１−１で表された第１のソース画像１２−１、及び、第２のソース画像アレー１１−２で表された第２のソース画像１２−２が含まれている。システム１０１は、任意選択的に、それぞれの画像アレーに表されたＮソース画像を受信することができる。本発明のこの例示的な実施形態では、異なる絵によるソース画像が使用されており、複数のソース画像のうちの少なくとも１つは、複合画像からの最終的な回復（スペクトル逆多重化を通じて）を目的としたものである。

ソース画像データが画像入力装置２０において受信されると、それは、スペクトルマルチプレクサ３０に呈示され、スペクトルマルチプレクサ３０は、複合画像３２をスペクトル多重化（ＳＭ）画像平面上に供給するために、少なくとも第１及び第２のソース画像の複合画像のデータ表示を符号化する。このような符号化は、一実施形態では、各ソース画像に位置する対応する各ピクセルの符号化に必要な情報を多重化するために、複合画像３２への各ピクセル位置に対するマッピングを行うか、又は、特定のピクセルではなく局所的領域でのマッピングにより進めることができる。

次に、複合画像レンダリングシステム１０２の作動に従って、複合画像を表すデータは、電子情報を送信又は記憶する様々な適切な手段のいずれか１つによりスペクトルマルチプレクサ３０に接続することができるレンダリング装置４０に供給される。レンダリング装置４０は、レンダリング複合画像４２を形成するために、所定の狭帯域色素アレーを使用して基体４４上に複合画像３２を記録する。レンダリング複合画像４２は、それによって基体４４上に固定される。

レンダリング複合画像４２は、観察者７０が周囲光で見るのに利用可能である。レンダリング複合画像４２は、本発明の方法を使用してスペクトル多重化平面に符号化されたデータを表すが、レンダリング複合画像４２は、一般的に、従来の周囲照明条件では混乱した外観を呈し、すなわち、ソース画像１２−１や１２−２などの少なくとも１つは、従来の周囲照明条件の下では区別することが困難か又は不可能である。特定のソース画像は、所望のソース画像を現わすのに十分な方法で複合画像４２を選択的に照明するようにデマルチプレクサ５０が作動するまで区別するのが困難か又は不可能な状態になっている。代替的に、ソース画像の１つ又はそれ以上は、視覚的な混乱を回避することにより、レンダリング複合画像が周囲又は広帯域照明を受けた時にはそれがレンダリング複合画像において視覚的に明らかであり、レンダリング複合画像が補完的狭帯域発光体を受けた時には混乱するか又は検出し難くなるように符号化することができる。

スペクトル逆多重化システム１０３の作動に従って、特定のソース画像（図３に示すように、ソース画像１２−１）を回復して複合画像４２内で区別可能なもにすることができる。図３に示す実施形態では、デマルチプレクサ５０の出力は、本発明の方法を用いて観察者７０に向けられる。次に、回復された画像は、画像入力装置２０に始めに供給された特定のソース画像１２−１と実質的に同一か、又はその良好な近似として観察者７０によって区別することができる。

特定のソース画像の回復は、一般的に、以下の要領でスペクトル逆多重化システム１０３の例示的な実施形態に従って進行することが理解されるであろう。デマルチプレクサ５０が発生させる狭帯域発光体が複合画像４２を照明してレンダリング複合画像４２内の色素のアレーが選択された発光体を受けるように、基体４４は、デマルチプレクサ５０内で作動可能な光源に対して配置される。レンダリング複合画像４２がこのように少なくとも１つの発光体により制御可能かつ選択的に照明される結果として、次に、所望のソース画像が検出可能になる。図示した実施形態においては、所望のソース画像は、観察者７０に対して視覚的に区別可能にされる。ここで回復された所望のソース画像１２−１は、それにより観察者７０が理解するようになる。
従って、色素とその対応する発光体の上述の相互作用により、及び、この特定の相互作用に対する観察者７０の視覚的な応答により、符号化された各ソース画像は、逆多重化作動の目的により混乱した又は区別可能な画像として存在することができる。

図４は、それぞれ、スペクトル多重化、レンダリング、及びスペクトル逆多重化の方法６１、６２、及び６３の例示的な実施形態の簡素化した概略図である。複数のソース画像を多重化する段階６１において、第１のソース画像７１及び第２のソース画像７２がマルチプレクサ３０に供給され、マルチプレクサ３０は、複合画像データファイルをレンダリング装置４０に出力する。レンダリング装置４０の出力は、複合画像９２を組み込んだ基体９０である。元のソース画像７１は、第１の色素を使用して、パターンとしてレンダリングされ、図示の実施形態では、シアンインク又はトナーが選択される。第２のソース画像７２は、第２の色素を使用して、パターンとしてレンダリングされ、図示の実施形態においては、マゼンタインク又はトナーが選択される。（実際の狭帯域色素間では、一般的に吸収帯域内に何らかの重なりがあるので、複合画像を生成するために複数の色素が利用された時に発生することになる吸収に対処するために、２つのソース画像は、段階７１で符号化されることが好ましい。）

レンダリング段階６２においては、複合画像は、基体９０上で相応にレンダリングされるシアン色素及びマゼンタ色素のパターンを特定し、レンダリン複合画像９２を形成する。当業者は、２つのパターンの特定の部分は同じ位置に配置することができ、他の部分は比較的に空間的に別々であることを理解するであろう。それでも尚、本発明のいくつかの実施形態においては、複合画像内のソース画像のうちの少なくとも１つの視覚的認識は、複合画像内に符号化されたソース画像間の混乱により困難か又は不可能にされる場合がある。

レンダリングされた複合画像９２を逆多重化する段階６３において、レンダリング複合画像９２が固定されている基体９０は、デマルチプレクサ５０により照明される。基体９０の照明は、第１の照明モード５１に従って制御されるので、第１のソース画像７１は、複合画像の残りに対して特定レベルの密度を達成し、従って、第１のソース画像７１は、基体９０上で検出可能になる。代替的に、基体９０の照明が第２の照明モード５２に従って制御されると、第２のソース画像７２が、同様に基体９０上で検出可能にされる。従って、図示の実施形態においては、第１のソース画像７１及び第２のソース画像７２は、基体９０上で選択的に区別することができる。

図５は、画像処理ユニット１３０、及び、関連周辺装置及びサブシステムが使用されている、図３のスペクトル多重化システム１０１の簡素化した概略図である。画像入力端末１２０は、スキャナ、デジタルカメラ、又は画像センサアレーのような画像捕捉装置１２２、コンピュータ画像発生装置１２４又は二次元データを画像に変換する類似の装置、又は、半導体メモリ又は磁気、光学、又は磁気光学データ記憶装置のような画像記憶装置１２６を含むことができる。画像入力端末１２０は、例えば、複数の単色画像ファイルの形でデジタル画像データを導出するか又は供給し、各画像の画像要素又は「ピクセル」は、あるグレー値で定義される。例えば、入力端末１２０は、一般的にｍビット／ピクセルで形成されたピクセルを用いて、装置の物理的特性に関連したフォーマットで文書又は写真の電子的表現を画像捕捉装置１２２から得るために使用することができる。カラー文書の場合、画像は、２つ又はそれ以上の分離ビットマップを用いて、通常は同一の解像度及びピクセル深度で形成される。入力端末１２０からの画像データは、符号化して複合画像を作成するために、処理用の画像処理ユニット（ＩＰＵ）１３０に向けられる。１つ又はそれ以上のソース画像を表すデータは、その後のレンダリングに適切な複合画像を表す二次画像データが得られるように、画像処理ユニット１３０によりスペクトル符号化されることが認識されるであろう。

画像処理ユニット１３０は、入力画像データを画像入力端末１２０から、又は、適切にプログラムされた汎用コンピュータ（図示せず）のような別の適切な画像データ供給装置から受信し、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような適切な装置に入力画像データを記憶する画像メモリ１３２を含むことができる。画像処理ユニット１３０は、一般にプロセッサ１３４を含む。入力画像データは、本発明に従ってそれぞれのソース画像平面上で形成された複数のソース画像を表す画像データをもたらすように、プロセッサ１３４を通じて処理することができる。例えば、「ＲＧＢ」又は白黒（Ｂ／Ｗ）画像の形の画像データ信号を処理することができ、そこから得られた輝度情報を使用して、ソース画像を表すデータをもたらすことができる。他のフォーマットで示された画像データ信号も同様に処理され、例えば、Ｌ^*ａ^*ｂフォーマットの画像データ信号は、ソース画像を表すデータを明度チャンネルから取得するように処理することができる。グレースケールで既にフォーマット化されている画像データ信号は、一般的に、更に処理しなくても使用可能である。

画像処理ユニット１３０の作動は、ソース画像データを上述のような複合画像ファイルに符号化するために、１つ又はそれ以上の画像処理関数１３８及び１３９に従って進めることができる。処理には、必要であれば３成分カラー表示を特定プリンタ用の４つ又はそれ以上の成分のカラー表示に変換するために実行することができる色変換を含めることができ、また、ｃ及びｄを整数値であるとして、ｃビットデジタル画像信号を特定プリンタの駆動に適切なｄビットデジタル画像信号に変換するハーフトナーを含めることができる。いくつかの実施形態においては、更に別の関数には、色空間変換、色補正、全領域マッピング、及びアンダー・カラー・リムーバル（ＵＣＲ）／グレー成分置換（ＧＣＲ）関数のうちの１つ又はそれ以上を含めることができる。制御信号及び複合画像出力データは、画像処理ユニット１３０からの出力のためにインタフェース１３６に供給される。

画像処理ユニット１３０は、内蔵プロセッサとして、又は、汎用コンピュータの一部として具体化することができる。それは、デジタル信号処理を達成するためなどの特殊目的のハードウェアを含むことができ、又は、単に汎用コンピュータ上で実行される適切なプログラムを表すことができる。それはまた、遠隔コンピュータ上で実行される１つ又はそれ以上の特殊目的プログラムを表す場合がある。

図６は、１つ又はそれ以上の回復されたソース画像１７１及び１７２を呈示するためにコントローラと関連周辺装置及びサブシステムとが使用されている、図３のスペクトル逆多重化システム１０３の簡素化された概略図である。図６は、基体４４上の複合画像４２を第１及び第２の所定の発光体１６１及び１６２に当てるように作動可能な光源１６０に接続されたコントローラ１５０を示す。第１に、基体４４上のレンダリング複合画像４２に関して図示するように、従来の周辺照明の下で、かつ発光体１６１及び１６２がない場合には、複合画像４２のみが区別可能であり、ソース画像は検出されない。しかし、第１の所定の発光体１６１が得られるように光源１６０が作動されると、回復ソース画像１７１は、観察者１７０にとって検出可能になる。代替的に、光源１６０の作動モードは、第２の所定の照明１６２が得られるように切り替えることができ、その時点で、複合画像４２は、代わりに第２の発光体１６２に当てられ、回復ソース画像１７２が検出可能になる。

コントローラ１５０は、その最も単純な形において、手動操作可能な発光体セレクタスイッチとして構成することができる。代替的に、図示するように、コントローラ１５０は、光源１６０の作動のプログラム可能な制御を提供する、光源１６０に接続されたインタフェース１５６を有するコンピュータベースの制御装置の形で設けることができる。すなわち、コントローラ１５０は、照明１６２の１つ又はそれ以上の選択された場をもたらすために、光源１６０の選択的作動及び停止を生じさせるように操作することができる。このような制御は、例えば、人間のオペレータによるか、又は、コンピュータ又は類似の手段によるプログラム可能な制御による光源１６０の手動操作を通じて達成することができる。

コントローラ１５０は、光源１６０の作動、停止、又は順序付け、及び、発光体強度や発光体周波数の設定のようなタスクを達成するように作動可能である。コントローラ１５０の実施形態は、標準的なメモリ１５２及びプロセッサ１５４を備えたプログラム可能制御システムの作動からの恩典を受ける。コントローラ１５０は、例えば、均一な「Ｒ」又は「Ｇ」又は「Ｂ」画面画像をインタフェース１５６に供給し、光源１６０がＣＲＴモニタの形で構成された場合に、その後に光源１６０上で表示するために使用することができる。

コントローラ１５０による光源１６０の作動は、特定の順序付けられた制御関数に従って進めることができ、それによって、例えば、光源１６０の制御された作動を提供し、選択された狭帯域発光体、又は選択された狭帯域発光体の強度の制御された作動の連続的な作動及び停止のような選択的な特性に従って、又は、発光体の特定のシーケンス、強度、又は持続時間のオペレータによる介入に従った対話型制御によって変動する照明の場が提供される。上述の通り、レンダリング複合画像は、そこに符号化された複数のソース画像を有するように、例えば、それぞれの第１及び第２の色素の少なくとも第１及び第２のパターンを有するように構成することができる。レンダリング複合画像には、それぞれの第１及び第２の狭帯域発光体による照明の時間的シーケンスを受けさせることができ、その結果、第１及び第２の回復ソース画像１７１及び１７２のそれぞれが連続的に区別可能であることを可能にする。

上述のように、光源１６０は、レンダリング複合画像４２を照明するための十分な所要の照明の場を発生させるために、基体４４に対して位置決め可能な画面を有するＣＲＴモニタの形で設けることができる。一例として、以下の説明では、「マイクロソフト」の「ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ」のような文書プレゼンテーションアプリケーションを使用するデスクトップコンピュータの制御の下でＣＲＴモニタから制御された照明場を発生させるための制御設定の例を示す。風景のページの範囲を完全に覆う矩形のオブジェクトが、空白のスライド上に作成される。メニュー選択を使用して、ユーザは、「Ｆｏｒｍａｔ ＡｕｔｏＳｈａｐｅ」、次に「Ｃｏｌｏｒｓ ａｎｄ Ｌｉｎｅｓ」を選ぶ。特別なスライドカラーを指定してもよい。例えば、赤色のスライドを作成するためには、「赤」を２５５に、「緑」を０に、「青」を０に設定する。緑色のスライドを作成するためには、「赤」を０に、「緑」を２５５に、「青」を０に設定する。青色のスライドを作成するためには、「赤」を０に、「緑」を０に、「青」を２５５に設定する。

異なる色素に共通の区域においてそれらの補完的発光体を受けた時に、回復された画像の暗い部分に対してグレー成分置換技術を適用することができる。例えば、複合画像を構成かつレンダリングする時に、赤色光の下で現れる共通の暗い部分の区域におけるシアン色素の一部分、及び、青色光の下で現れる共通の暗い部分の区域における黄色色素を置き換えるのに黒色を使用することができる。この黒色の成分で生成された画像の共通の暗い部分は、シアン発光体又は黄色発光体による照明の下で観察される暗い部分と比較すると、白色光の下でより知覚可能になることになる。複合画像の符号化及びレンダリングにおいて「ＧＣＲ」を含めることは、白色光の下でより混乱した見かけを有するレンダリング複合画像をもたらすことになる。

この慣例の別の態様では、複合画像内の混乱の所望のレベルを更に増減するために、この処理で使用された「ＧＣＲ」の一部分を空間的に調節することができる。
更に、付加的な低解像度ソース画像を複合画像内に符号化するために、この処理で使用された「ＧＣＲ」の一部分を空間的に調節することができる。得られるレンダリング複合画像を白色光の照明に当てた時、付加的な低解像度ソース画像が視覚的に識別可能である。

上記のシアン／黄色色素の例を使用して、白色光照明の問題を以下のように書くことができる。
ｄ^W（ｘ，ｙ）＝ｄ_C ^W（ｘ，ｙ）＋ｄ_Y ^W（ｘ，ｙ）＝ｄ_C ^W（ｘ，ｙ） （３）
シアンは、白色光の下での黄色の密度と比較すると、白色光の下ではるかに高い密度を有し、従って、シアン画像は、白色光の下でのレンダリング複合画像の見かけを支配すると理解することができる。
一般的な「ＧＣＲ」技術では、同じ発光体の下で色素の共通の密度が使用されるが、複合画像の符号化及びレンダリングにおいて「ＧＣＲ」を実行するための想定される方法では、異なる発光体の下で色素の共通の密度が使用される。この共通の密度は、本明細書では、発光体間・共通密度であると考えられる。

シアン／黄色色素の例を続けると、黒色（Ｋ）の付加と、シアン及び黄色（Ｃ，Ｙ）の除去とのために使用されることになる部分的（ｆｒａｃ）な量の共通密度を選択することができる。密度、色素量、及び補完的発光体の下での色素の密度において同じように線形化されたプリンタを仮定する。以下のように仮定する。
ｄ_K（ｘ，ｙ）＝ｆｒａｃ^*ｍｉｎ［ｄ_CR（ｘ，ｙ），ｄ_YB（ｘ，ｙ）］ （４）
この密度の量は、ｄ_CRから引かれてｄ_CR-GCRになり、ｄ_YBから引かれてｄ_YB-GCRになることになり、Ｋ分離が複合画像に加えられることになる。１次近似では、知覚された画像の密度は以下の通りである。
ｄ^R（ｘ，ｙ）＝ｄ_C ^R _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_Y ^R−_GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_K（ｘ，ｙ）≒ｄ_C ^R _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_K（ｘ，ｙ）＝ｄ_C ^R（ｘ，ｙ） （５）
ｄ^B（ｘ，ｙ）＝ｄ_C ^B _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_Y ^B _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_K（ｘ，ｙ）≒ｄ_Y ^B _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_K（ｘ，ｙ）＝ｄ_Y ^B（ｘ，ｙ） （６）
ｄ^W（ｘ，ｙ）＝ｄ_C ^W _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_Y ^W _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_K-GCR（ｘ，ｙ）≒ｄ_C ^W _-GCR（ｘ，ｙ）＋ｄ_K（ｘ，ｙ） （７）

尚、白色光の下では、発光体間・共通密度ｄ_Kの比がここで現れる。この追加の成分によって、方程式（３）で説明された画像よりも混乱して見える白色光画像が得られる。図７に示す例は、図８において８０％「ＧＣＲ」（ｆｒａｃ＝０．８）を用いて繰り返される。図８は、図７に示す非「ＧＣＲ」画像と比較すると、「ＧＣＲ」画像においては、白色光の下での密度が赤色光密度の画像から更に異なることを示す。この密度効果に加えて、「ＧＣＲ」で符号化及びレンダリングされた複合画像は、図７及び図８では示されていない更に別の色合い効果を有する。すなわち、白色光の下では、異なる量のシアン、マゼンタ、及び黒色を伴う領域は、異なる色合いも示し、すなわち、これが混乱に付加される。

この「ＧＣＲ」法で符号化及びレンダリングされた複合画像について、以下の実施例１及び実施例２で論じるが、実施例１では、上述の１次近似の説明と類似の方法でシアン及び黄色が使用され、実施例２では、シアン及びマゼンタが使用される。
上述の「ＧＣＲ」法は、黒色（Ｋ）色素を使用して付加的な低解像度ソース画像を符号化及びレンダリングするために実行することができる。その場合は、部分的「ＧＣＲ」成分「ｆｒａｃ」には、付加的な低解像度ソース画像に従って空間依存性が与えられる。実施例３では、適用された「ＧＣＲ」の一部分に従って符号化されたこのような低解像度画像が説明される。
考察すべき重要な点は、色素が、非補完的発光体から何らかの光を吸収することになり、従って、その発光体の下でいくらか識別可能になるということである。残留画像の見かけを効果的に抑えるために、各色素及び発光体について知覚された密度を較正することができ、また、このような見かけの吸収を補正するようにソース画像を符号化することができる。

図９は、赤色及び青色照明の下で見えるようにそれぞれ設計された２つのソース画像がシアン及び黄色で符号化されたレンダリング複合画像である。この画像は、青色領域におけるシアン（Ｃ）による不要な吸収を補正するために少量の黒色（Ｋ）を使用する（シアン画像を青色照明の下で識別可能以下にするために、また、黄色発光体がある場合にソース画像を回復するために）。Ｋの使用によって、ソース画像を符号化するのに利用可能なダイナミックレンジが大幅に大きくなる。尚、このレンダリング複合画像を白色光の下で見た時、シアン（Ｃ）の画像は、他の混乱した画像に優越し、黄色（Ｙ）で符号化されたソース画像はほとんど見えない。

図１０は、「ＧＣＲ」８０％の割合で作成されたレンダリング複合画像であり、赤色及び青色照明の下でのレンダリング複合画像の見かけは、図９で与えられたレンダリング複合画像の見かけと実質的に同一であるが、白色光の下での図１０のレンダリング複合画像の方が、「ＧＣＲ」の適用のために混乱している。また、単一画像として直ちに明らかではない密度及び色合いの変化するパターンを識別することができる。

マゼンタ色素は、緑色光（例えば、Ｄ_MG（２５５）＝１．３８）の下で最高の密度を有するが、緑色光の下ではシアン密度も高く（例えば、Ｄ_CG（２５５）＝０．５３）、それを緑色光の下で識別可能にする。一方、青色光の下でのマゼンタ密度は、緑色光の下におけるよりもわずかに低いが（例えば、ｄ_MB（２５５）＝０．９８）、青色光の下でのシアン密度は、緑色光の下におけるよりもはるかに低い（例えば、ｄ_CB（２５５）＝０．２４）。従って、符号化されたソース画像を表すためにシアン色素を使用するレンダリング複合画像は、赤色光の下でそのソース画像を回復することになり、同様に、マゼンタ色素で表された符号化されたソース画像は、青色光の下で最も効果的に回復される。それぞれのソース画像を青色光の下でより認識可能でないようにするために、小さな割合の黒色色素をシアン色素に加えることができる。また、それぞれのソース画像を赤色光の下でより認識可能でないようにするために、小さな割合の黒色色素をマゼンタ色素に加えることができる。従って、図１１及び図１２は、それぞれ、赤色及び青色発光体の下での回復が意図された第１及び第２のソース画像が符号化されたレンダリング複合画像である。図１１は、「ＧＣＲ」の適用なしにシアン及びマゼンタ色素でレンダリングされたものである。図１２は、「ＧＣＲ」を適用してシアン、マゼンタ、及び黒色色素でレンダリングされたものである。白色光の下で図１１及び図１２を比較した場合、図１１のレンダリング複合画像と比べて、図１２のレンダリング複合画像の方が白色光の下で混乱して見えることがわかる。

図１３は、シアン及び黄色の色素で複合画像をレンダリングするのに「ＧＣＲ」が利用された、青色及び赤色照明の下での回復が意図された第１及び第２のソース画像が符号化され、また、白色光の下での回復のために複合画像内に符号化された第３のソース画像を有する複合画像である。「ＧＣＲ」の量は、第３のソース画像の画像コンテントに従って空間的に変動している。図１３のレンダリング複合画像では、第３のソース画像の画像コンテントは、「デジタルＸ」（ゼロックス・コーポレーションの登録商標）の形状でのバイナリパターンであり、８０％「ＧＣＲ」の部分が、第３のソース画像の画像コンテントに対応する複合画像の領域で使用され、複合画像の残りの領域では「ＧＣＲ」は実行されなかった。この画像を赤色又は青色の光に当てた時、第１及び第２のソース画像のそれぞれが回復される。白色光の下では、第３のソース画像が識別可能である。

代替実施形態においては、想定された第３のソース画像には、主に又は専ら自動化機器によって検出されるように符号化された画像コンテントが含まれるか、又はそれに制限することができる（すなわち、人間読取可能ではなく機械読取可能であるように設計された画像コンテント）。
更に他の実施形態では、第３のソース画像は、適切な中間調技術を使用してグレースケール画像として符号化することができる。

図１４は、想定された「ＧＣＲ」技術の更なる適用を例示するレンダリング複合画像であり、「ＧＣＲ」の割合が正方形ブロックのピクセルに亘って０から８０％まで不規則に変えられたものである。尚、得られたレンダリング複合画像は、赤色及び青色発光体による照明の下で符号化されたソース画像を現わすことになるが、画像の混乱は、白色光を受けた時にレンダリング複合画像において明らかである。画像の混乱のレベルは、「ＧＣＲ」技術の特定の適用に対して画像の位置合わせを選択することにより更に最適化することができる。画像の混乱は、「ＧＣＲ」の周波数コンテントが優勢な画像の周波数コンテントに適合し、また、２つの符号化された画像内の暗い領域が「ＧＣＲ」の選択された量の変化を可能にするように位置合わせされた時に増加する場合がある。

図１５は、レンダリング複合画像が、少なくとも第１及び第２のソース画像を含み、第１のソース画像が、複数の意図された照明モードの間に基体上で識別可能な「背景」ソース画像であり、かつ狭帯域色素を使用して符号化及びレンダリングされた少なくとも第２の狭帯域ソース画像であるように黒色（Ｋ）色素で符号化される、レンダリング複合画像の実施形態を例示する。この背景ソース画像は、複数の意図された照明モードの間、特に白色光照明モードの間に識別可能である。

図１５に示すように、狭帯域ソース画像の画像コンテントは、背景ソース画像の画像コンテントとは空間的に別個のものである。特定の狭帯域照明が開始されると、第２のソース画像は、背景画像のコントラスト又は基体のコントラストと実質的に等しいコントラストを示すようにされる。すなわち、狭帯域ソース画像の画像コンテントは、それぞれ、背景画像の画像コンテントと平行して明らかになるか、又は、狭帯域発光体の特定の強度によって背景画像の画像コンテントよりも識別可能ではなくなる。

本発明の別の態様においては、複合画像をレンダリングするために選択される色素は、レンダリング複合画像が狭帯域発光体の照明モードが開始される前でさえも観察者に対して視覚的な興味を与えるように、レンダリング複合画像に白色光の下で「薄く色を付けた」又は「手で色を付けた」見かけを付与するように選ぶことができる。更に、図１５に示すように、第３のソース画像が、更なる視覚的興味のために付加的な狭帯域ソース画像の形で任意選択的に含まれる。

図１５によって表されるように、黄色の色素は、白色発光体の下で黄色の色合いとして、また、青色発光体の下で無色として現れるように期待されることになる。黄色の色合いが付けられた背景画像の実際的な例は、以下の考慮に従って黄色及び黒色のトナーを使用して構成することができる。すなわち、
黄色の色合いが付けられた画像＝Ｙ_B（ｉ，ｊ）＋Ｋ_Y（ｉ，ｊ）
シアン色素は、白色発光体の下でシアンの色合いとして、また、赤色発光体の下で無色として現れるように期待されることになる。シアンの色合いが付けられた背景画像の実際的な例は、以下の考慮に従ってシアン及び黒色のトナーを使用して構成することができる。
シアンの色合いが付けられた画像＝Ｃ_R（ｉ，ｊ）＋Ｋ_C（ｉ，ｊ）
ただし、Ｃ_Rは赤色発光体の下でＣ密度であり、Ｋ_Cは、Ｃ_DmaxRを赤色発光体の下でのシアンの最大密度として、密度Ｃ_DmaxR−Ｃ_R（ｉ，ｊ）により設定される。
図示の例において、黒色（Ｋ）は、背景画像の色素として使用されるが、背景画像を発生させるのに他の色素を複合画像での使用のために選択することができるので、この例は限定的ではない。

その有利な使用は、オフセット平板印刷、活版印刷、グラビア印刷、乾燥印刷、写真、及び、通常３つ又は４つの所定数の色素を様々な混合物の形で使用する他の任意のカラー再生処理を含む様々な処理によるカラー印刷において予想される。レンダリングシステム１０２の実施形態には、色素のアレーがそれに入射する選択された狭帯域発光体の選択的反射又は透過を受けるように、複合画像に従って基体内に所定の色素アレーを堆積するか又は組み込むことができる装置が含まれる。例えば、複合画像は、透明フィルム上でレンダリングすることができ、所望のソース画像は、基体が適切な狭帯域発光体によって背面照明された時に回復させることができる。例としては、インクジェットプリンタ、昇華型プリンタ、及び乾燥印刷プリンタ、石版印刷システム、シルクスクリーンシステム、及び、写真印刷装置のようなハードコピー複写装置と、塗料、薬品、及びフィルム堆積システムのような基体表面上に個々の量の色を画像単位で堆積させるシステムと、織物捺染システムのような基体の露出表面に色素材料を組み込むシステムとが含まれる。
例示的な基体の実施形態には、以下に限定されるものではないが、紙、段ボール、及び、他のパルプベース及び印刷包装用製品のような材料と、ガラスと、プラスチックと、積層又は繊維状組成物と、織物とが含まれる。基本的な「ＣＭＹＫ」色素以外の狭帯域色素も本発明に使用することができる。

レンダリングされた複合画像を照明するための照明場は、手動制御又は発光体ソース制御信号によるプログラム制御に応答する狭帯域光源を含む様々な光源によって準備することができる。様々な狭帯域光源には、濾過日光、濾過白熱光、又は濾過蛍光を供給する装置と、半導体レーザ又はレーザダイオードなどの干渉性光源と、陰極線管（ＣＲＴ）、平面パネルディスプレイ（ＦＰＤ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ、又は、発光ダイオード（ＬＥＤ）及び有機発光（ＯＬＥＤ）アレーを組み込むものなどの投影又は画像ディスプレイ装置とを挙げることができる。陰極線管を組み込む光源は、それらが、十分に狭くかつ一般的な「ＣＭＹ」色素に対して補完的である安定で十分に理解されたスペクトル特性を示す燐光体を有するという点で有利である。更に、このようなディスプレイは、広く利用可能である。

染料昇華型プリンタで作動可能な白紙基体と、シアン、マゼンタ、黄色、及び黒色染料（１００％密度における）の形態での色素とに対する反射スペクトルを示す図である。 典型的なブラウン管（ＣＲＴ）により発生した赤、緑、青の三原色の相対放射輝度スペクトルを示す図である。 複数のソース画像のスペクトル多重化及び逆多重化のため、及び少なくとも１つの符号化されたソース画像を有する複合画像をレンダリングするための本発明に従って構成されたシステムのブロック図である。 複合画像内に第１及び第２のソース画像をスペクトル多重化し、それぞれの第１及び第２の色素を使用して複合画像をレンダリングし、レンダリングされた複合画像を逆多重化するための図３のシステムで作動可能な方法の簡素化された概略図である。 画像処理ユニット、及び、関連周辺装置及びサブシステムが使用される図３のスペクトル多重化システムの簡素化された概略図である。 コントローラ、及び、関連周辺装置及びサブシステムが使用される図３のスペクトル逆多重化システムの簡素化された概略図である。 白色光による照明を受けたシアン画像の優勢を示す概略図である。 白色光を受けた時のシアン画像の密度を赤色光を受けた時のシアン画像の密度と比較して上げることができるような、レンダリングされた複合画像の生成におけるグレー成分置換（ＧＣＲ）の操作を示す概略図である。 第１及び第２のソース画像が複合画像内に符号化され、複合画像はシアン及び黄色の色素でレンダリングされており、第１及び第２のソース画像は、それぞれ赤色及び青色発光体を受けた時にその後の回復を意図したものであるようなレンダリングされた複合画像を示す図である。 赤色及び青色発光体の下でのレンダリング複合画像の見かけが図９で与えられたレンダリング複合画像の見かけと実質的に同一であり、白色光の下ではレンダリング複合画像がより混乱して見えるような、８０％「ＧＣＲ」の部分で作成されたレンダリング複合画像を示す図である。 シアン及びマゼンタ色素でレンダリングされた複合画像の形成において、「ＧＣＲ」を使用してレンダリングされたレンダリング複合画像を示す図である。 シアン及びマゼンタ色素でレンダリングされた複合画像の形成において、「ＧＣＲ」を使用してレンダリングされたレンダリング複合画像を示す図である。 青色及び赤色照明の下での回復を意図した第１及び第２のソース画像に加えて、白色光照明の下での回復を意図した第３のソース画像を組み込むために「ＧＣＲ」が利用されたレンダリング複合画像を示す図である。 「ＧＣＲ」の割合で０から８０％までの不規則な変動がピクセルの正方形ブロックの上で実行されたレンダリング複合画像を示す図である。 背景画像を含むレンダリング複合画像を示す図である。

符号の説明

１１−１ 第１のソース画像アレー
１２−１ 第１のソース画像
２０ 画像入力装置
３０ スペクトルマルチプレクサ
３２ 複合画像
４０ レンダリング装置
４２ レンダリング複合画像
４４ 基体
５０ デマルチプレクサ
７０ 観察者
１０１ スペクトル多重化システム
１０２ 複合画像レンダリングシステム
１０３ スペクトル逆多重化システム

Claims (6)

1. 複合画像としてレンダリングするために符号化された１つ又はそれ以上のソース画像の構成を変更するために多重発光体「ＧＣＲ」が使用される、複数のソース画像を複合画像内に符号化する段階と、
   複数の色素を使用して該複合画像を基体上にレンダリングする段階と、
   前記ソース画像を現わすように予め選択された狭帯域発光体に前記レンダリングされた複合画像を当てることにより、回復したソース画像が区別可能にされるように少なくとも１つの前記符号化されたソース画像を該レンダリングされた複合画像から回復させる段階とを含み、
   前記複数のソース画像を符号化する段階が、意図された照明の複数のモードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する背景画像となるように符号化される少なくとも第１のソース画像と、意図された照明の単一モードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する狭帯域画像となるように符号化される第２のソース画像とを符号化する段階を含み、
   更に、回復された第１及び第２のソース画像が、該第２のソース画像を現わすために予め選択された狭帯域発光体に前記レンダリングされた複合画像を当てることによって区別可能にされるように、かつ、該第２のソース画像の画像コンテントが、識別可能であり、従って前記第１のソース画像に対して視覚的優勢を達成するように、第１及び第２の符号化されたソース画像を前記レンダリングされた複合画像から回復させる段階、
   を含むことを特徴とする、複数のソース画像を処理する方法。
2. 前記複数のソース画像を符号化する段階は、少なくとも１つの回復されたソース画像に最大の使用可能コントラストをもたらすために、画像依存ダイナミックレンジの判断に従って、前記複数のソース画像を複合画像内に符号化する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 複数のソース画像を表す画像データを受信し、該ソース画像を複合画像内に符号化するために該画像データを処理し、その場合に複合画像としてレンダリングするために符号化された１つ又はそれ以上のソース画像の構成を変更するために多重発光体「ＧＣＲ」が使用され、更に、複合画像データ信号を準備するためのスペクトルマルチプレクサと、
   該複合画像データ信号を受信し、該複合画像を基体上にレンダリングするための、前記スペクトルマルチプレクサに応答する画像レンダリング装置と、
   少なくとも１つの前記符号化されたソース画像が前記レンダリングされた複合画像から回復されるように、前記基体上の前記レンダリングされた複合画像を、選択されたスペクトルパワー分布を有する狭帯域発光体による照明に当てるためのデマルチプレクサと、
   前記複数のソース画像を符号化することが、意図された照明の複数のモードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する背景画像となるように符号化される少なくとも第１のソース画像と、意図された照明の単一モードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する狭帯域画像となるように符号化される第２のソース画像とを符号化することを含み、
   前記回復された第１及び第２のソース画像が、該第２のソース画像を現わすために予め選択された狭帯域発光体に前記レンダリングされた複合画像を当てることによって区別可能にされるように、かつ、該第２のソース画像の画像コンテントが、識別可能であり、従って前記第１のソース画像に対して視覚的優勢を達成するように、第１及び第２の符号化されたソース画像を前記レンダリングされた複合画像から回復させる、
   ことを特徴とする画像化システム。
4. 複合画像としてレンダリングするために符号化された１つ又はそれ以上のソース画像の構成を変更するために多重発光体「ＧＣＲ」が使用され、混乱を増大させるために該多重発光体「ＧＣＲ」におけるグレー成分置換部分が空間的に調節される、複数のソース画像を複合画像内に符号化する段階と、
   複数の色素を使用して該複合画像を基体上にレンダリングする段階と、
   前記ソース画像を現わすように予め選択された狭帯域発光体に前記レンダリングされた複合画像を当てることにより、回復したソース画像が区別可能にされるように少なくとも１つの前記符号化されたソース画像を該レンダリングされた複合画像から回復させる段階とを含み、
   前記複数のソース画像を符号化する段階が、意図された照明の複数のモードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する背景画像となるように符号化される少なくとも第１のソース画像と、意図された照明の単一モードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する狭帯域画像となるように符号化される第２のソース画像とを符号化する段階を含み、
   更に、回復された第１及び第２のソース画像が、該第２のソース画像を現わすために予め選択された狭帯域発光体に前記レンダリングされた複合画像を当てることによって区別可能にされるように、かつ、該第２のソース画像の画像コンテントが、識別可能であり、従って前記第１のソース画像に対して視覚的優勢を達成するように、第１及び第２の符号化されたソース画像を前記レンダリングされた複合画像から回復させる段階、
   を含むことを特徴とする、複数のソース画像を処理する方法。
5. 複合画像としてレンダリングするために符号化された１つ又はそれ以上のソース画像の構成を変更するために多重発光体「ＧＣＲ」が使用され、白色光による照明の下での回復が意図された付加的な低解像度ソース画像を符号化するために該多重発光体「ＧＣＲ」におけるグレー成分置換部分が実施される、複数のソース画像を複合画像内に符号化する段階と、
   複数の色素を使用して該複合画像を基体上にレンダリングする段階と、
   白色光発光体、及び前記ソース画像を現わすように予め選択された狭帯域発光体のうちの少なくとも一方に、前記レンダリングされた複合画像を当てることにより、回復したソース画像が区別可能にされるように少なくとも１つの前記符号化されたソース画像を該レンダリングされた複合画像から回復させる段階と、
   前記複数のソース画像を符号化する段階が、意図された照明の複数のモードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する背景画像となるように符号化される少なくとも第１のソース画像と、意図された照明の単一モードの間に前記基体上で視覚的に識別可能である画像コンテントを有する狭帯域画像となるように符号化される第２のソース画像とを符号化する段階を含み、
   更に、回復された第１及び第２のソース画像が、該第２のソース画像を現わすために予め選択された狭帯域発光体に前記レンダリングされた複合画像を当てることによって区別可能にされるように、かつ、該第２のソース画像の画像コンテントが、識別可能であり、従って前記第１のソース画像に対して視覚的優勢を達成するように、第１及び第２の符号化されたソース画像を前記レンダリングされた複合画像から回復させる段階、
   を含むことを特徴とする、複数のソース画像を処理する方法。
6. 前記複数のソース画像を符号化する段階は、少なくとも１つの回復されたソース画像に最大の使用可能コントラストをもたらすために、画像依存ダイナミックレンジの判断に従って、前記複数のソース画像を複合画像内に符号化する段階を更に含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の方法。

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