JP4273976B2 - 色変換装置および色変換方法 - Google Patents

Description

本発明は、カラー画像表示装置、カラープリンタ、カラースキャナ等の印刷関連機器に用いられる画像処理に関し、特にカラー画像を表す色データを、使用するデバイスの特性に合わせて補正する色変換処理に関する。

カラー画像表示装置や、カラープリンタ、カラースキャナ等においては、所望の色再現を得られるようデバイスの特性に応じて色データを補正する色変換処理が行われている。所望の色再現とは、人間の視覚特性や記憶色を考慮した、人間がより好ましいと感じる色再現であり、必ずしも忠実な色再現とは一致しない。人間の記憶色では、空の色や芝の緑などは実際の色よりも鮮やかな、彩度や明度の高い色として記憶される傾向がある。したがって、こうした特定の色成分の明度および彩度を上げる処理がなされる。また、忠実な色再現としても明度や彩度を上げる処理がなされる場合が少なくない。

従来の色変換装置の一例が下記の特許文献１に記載されている。この特許文献１に記載された色変換装置は、カラー画像における、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの６つの色相成分に有効な演算項を用いたマトリクス演算により色変換処理を行うことを特徴とする。上記６つの色相成分に有効な演算項に関わるマトリクス係数を適宜設定することにより、入力された色データを、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの色相成分毎に独立に調整することができる。

特許第３１２８４２９

上記特許文献１に記載の色変換装置によれば、ある特定の色相成分の明度および彩度を上げるマトリクス係数を設定することにより、色データの明度および彩度を高める色変換処理を、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの色相成分毎に行うことができる。

マトリクス演算方式においては、画像表示装置の色再現範囲が狭い場合に、色データの彩度を高めるような処理を行うと彩度の高い色や明るい色において微妙な色の差異がなくなる色つぶれが発生するという問題点があった。例えば、画像表示装置において再現可能な色データの範囲が０〜２５５であるのに対し、彩度の高い色や明るい色を表す色データに対して彩度や明度を高めるような処理を行うことで色データの値が０を下回ったり、２５５を超えると、負の値については０に、２５５を超える値は２５５に制限される。０または２５５に制限された色データは全て同じ色として表されるため、彩度の高い色や明るい色において微妙な色の差異が表現されなくなる。

一方、最近では蛍光体やカラーフィルタ、バックライト等のデバイスを改良することにより、従来の画像表示手段よりも広い色再現範囲を持つ画像表示装置も開発されている。こうした広い色再現範囲を持つ画像表示装置においては、空の色や芝の緑といった色を、彩度および明度の高い好ましい色として表示することが可能となる。その一方で、人間の肌色等の色が濃くなるという問題が生じる。このため、色再現範囲の広い画像表示装置においては、肌色といった、色が濃く表示されることが好ましくない色については彩度を落す処理を行うことが必要となる。

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、画像表示装置等の色再現範囲に応じて入力色データの明度および彩度の調整を行うことが可能な色変換装置および色変換方法を提供することを目的とする。
具体的には、色再現範囲の狭い画像表示装置においては色つぶれを生じることなく特定の色成分の明度および彩度を高め、色再現範囲の広い画像表示装置においては特定の色成分については彩度が高くなりすぎないように調整することが可能な色変換装置および色変換方法を提供することを目的とする。

本発明に係る色変換装置は、 カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換装置であって、
上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求める特性情報算出手段と、
上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表されるカラー画像における特定の色相成分に有効な色相領域データを求める第１の色相領域データ算出手段と、
上記色相領域データの値を上記特性情報に基づいて調整するための変換特性であって、上記特性情報の値の範囲毎に設定される複数の上記変換特性を保持し、当該複数の変換特性に基づいて上記色相領域データの値を調整することにより上記特性情報の値の範囲毎に新たな色相領域データを求める第２の色相領域データ算出手段と、
上記新たな色相領域データについて設定される所定のマトリクス係数を出力するマトリクス係数発生手段と、
上記新たな色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記新たな色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するマトリクス演算手段と、
上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出する色補正手段とを備えたものである。

本発明に係る色変換方法は、カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換方法であって、
上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求め、
上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表されるカラー画像における特定の色相成分に有効な色相領域データを求め、
上記色相領域データの値を上記特性情報の値の範囲毎に設定される複数の変換特性に基づいて調整することにより上記特性情報の値の範囲毎に新たな色相領域データを求め、
上記新たな色相領域データについて設定される所定のマトリクス係数を出力し、
上記新たな色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記新たな色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出し、
上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出するものである。

本発明による色変換装置および色変換方法は、色相領域データの値を特性情報の値の範囲に毎に設定される複数の変換特性に基づいて調整することにより新たな色相領域データを求め、当該新たな色相領域データを演算項として用いるマトリクス演算を行うことにより第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するので、低彩度部や低明度部、また、高彩度部や高明度部においても良好な色再現性を得ることができる。

〔実施例１〕
図１は、本発明に係る色変換装置の一実施例を示すブロック図である。色変換装置に入力される第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉは、色補正量算出手段１および色補正量加算手段２に入力される。色補正量算出手段１は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉから色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出する。色補正量加算手段２は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに色補正量Ｒ，Ｇ１，Ｂ１を加算することにより第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを出力する。

図２は、色補正量算出手段１の内部構成を示すブロック図である。色補正量算出手段１は、αβ算出手段３、有彩色成分データ算出手段４、第１の色相領域データ算出手段５、第２の色相領域データ算出手段６、マトリクス係数発生手段７、マトリクス演算手段８、乗算係数発生手段９を備え、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉはαβ算出手段３、有彩色成分データ算出手段４および乗算係数発生手段９に入力される。

αβ算出手段３は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値βおよび最小値αを選択して出力するとともに、最大値βおよび最小値αとなる色データ、および第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色の色相に関する情報を示す識別符号Ｓ１を出力する。最大値βおよび最小値αは、有彩色成分データ算出手段４に入力され、識別符号Ｓ１は、第１の色相領域データ算出手段５、マトリクス係数発生手段７に入力される。最小値αはまた、マトリクス演算手段８にも入力される。ここで、最小値αは第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに含まれる無彩色（グレイ）成分を表すデータである。

有彩色成分データ算出手段４は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉと、上記αβ算出手段３により出力される最大値βと最小値αに基づいて、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色から無彩色成分を除いた色（有彩色）の、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの各色成分の大きさを表す有彩色データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを算出する。これらの有彩色データは、ｒ＝Ｒｉ−α，ｇ＝Ｇｉ−α，ｂ＝Ｂｉ−α，ｙ＝β−Ｂｉ，ｍ＝β−Ｇｉ，ｃ＝β−Ｒｉの減算処理により求められる。

図３（Ａ）〜（Ｆ）は、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの６つの色相における有彩色成分データｙ，ｍ，ｃ，ｒ，ｇ，ｂの大きさを模式的に示す図である。図３に示すように、有彩色成分データは、上記６つの色相のうち３つの色相において最大となり、残りの３つの色相においてはゼロとなる。例えば、有彩色成分データｃは、緑、シアン、青の色相において最大となり、緑からイエローの色相、青からマゼンタの色相にかけて大きさが減少し、赤、イエロー、マゼンタの色相においてはゼロとなる。

以上のようにして求められる有彩色成分データは、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Ｒｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ，α＝Ｇｉ）、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Ｒｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。つまり、最大、最小となるＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの組合せにより、少なくとも、ｒ，ｇ，ｂのいずれか１つ、ｙ，ｍ，ｃのいずれか１つの合計２つの値がゼロとなる。

図４は、αβ算出手段３により出力される識別符号Ｓ１の値と、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにおいて最大値βおよび最小値αとなる色データ、ならびにゼロとなる有彩色成分データとの関係を示す図である。先に述べたように、最大値βおよび最小値αとなるＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの組合せにより、少なくとも、ｒ，ｇ，ｂのいずれか１つ、ｙ，ｍ，ｃのいずれか１つの合計２つの値がゼロとなる。第１の色データのうち、最大値βおよび最小値αがそれぞれＲｉおよびＢｉである場合、有彩色成分データｂ，ｃがゼロとなるが、このとき識別符号Ｓ１として１が出力される。同様に、最大値βおよび最小値αとなる色データの組合せに応じて、図４に示す関係に基づいて識別符号Ｓ１が出力される。なお、最大または最小となる色データが２つ以上存在する場合は、例えば、Ｓ１の値のより小さいものを割り当てる。つまり、ＲｉおよびＢｉの両方が最大値βとなり、Ｂｉが最小値αとなる場合、対応する識別符号Ｓ１は１または３となるが、値の小さい１を識別符号Ｓ１として出力する。また、図４に示す識別符号Ｓ１の値は一例であり、他の値を設定してもよい。

図５は、識別符号Ｓ１の値と、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色の色相との関係を示す図である。図５に示すように、最大値βおよび最小値αが、それぞれＲｉおよびＢｉである場合、識別符号Ｓ１は１となるが、このとき第１の色データは赤〜イエローの色相の色を表す。同様に、Ｓ１＝３の場合はイエロー〜緑、Ｓ１＝２の場合は緑〜シアン、Ｓ１＝４の場合はシアン〜青、Ｓ１＝５の場合は青〜マゼンタ、Ｓ１＝０の場合はマゼンタ〜赤の色相の色を表す。このように、識別符号Ｓ１は、最大値βおよび最小値αとなる色データとともに、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色の色相の情報を表す。

有彩色成分データ算出手段４により出力される６つの有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃは、第１の色相領域データ算出手段５に送られる。図６は、第１の色相領域データ算出手段５の内部構成の一例を示すブロック図である。第１の色相領域データ算出手段５は、有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去器１０と、入力される２つのデータのうち小さい方を選択して出力する最小値選択器１１ａ，１１ｂにより構成される。ゼロ除去器１０は、識別符号Ｓ１に基づいて、６つの有彩色成分データのうちゼロとなるデータを特定し、有彩色データｒ，ｇ，ｂのうちゼロでない２つのデータをＱ１，Ｑ２とし、ｙ，ｍ，ｃのうちゼロでない２つのデータをＰ１，Ｐ２として最小値選択器１１ａ，１１ｂにそれぞれ出力する。

図７は、ゼロ除去器１０から最小値選択器１１ａ，１１ｂのそれぞれに入力されるデータＱ１，Ｑ２、およびＰ１，Ｐ２と、識別符号Ｓ１との関係の一例示す図である。図７に示すように、識別符号Ｓ１＝１の場合、ゼロ除去器１０は有彩色成分データｒ，ｇをＱ１，Ｑ２として最小値選択器１１ａに出力し、ｙ，ｍをＰ１，Ｐ２として最小値選択器１１ｂにそれぞれ出力する。ここで、有彩色成分データｒ，ｇ，ｂの２つ以上が０となる場合、Ｑ１，Ｑ２の少なくとも一方はゼロとなり、有彩色成分データｙ，ｍ，ｃの２つ以上が０となる場合は、Ｐ１，Ｐ２の少なくとも一方はゼロとなるが、こうした場合も図７に示す関係に基づいて選択された有彩色成分データが最小値選択器１１ａ，１１ｂにそれぞれ出力される。

最小値選択器１１ａはＱ１，Ｑ２のいずれか小さい方の値を選択して得られる最小値ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）を色相領域データｈ１ｐとして出力し、最小値選択器１１ｂはＰ１，Ｐ２のいずれか小さい方を選択することにより得られる最小値ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）を色相領域データｈ１ｑとして出力する。ここで、図７に示す有彩色成分データと、Ｑ１，Ｑ２、およびＰ１，Ｐ２との関係より、色相領域データｈ１ｑは、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）のいずれかとなり、色相領域データｈ１ｐは、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）のいずれかとなる。

図８に、識別符号Ｓ１と色相領域データｈ１ｑ，ｈ１ｐとの関係を示す。図８に示すように、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑは、識別符号Ｓ１＝０のときマゼンタおよび赤に有効なデータｈ１ｍ，ｈ１ｒとなり、識別符号Ｓ１＝１のときイエローおよび赤に有効なデータｈ１ｙ，ｈ１ｒとなり、識別符号Ｓ１＝２シアンおよび緑に有効なデータｈ１ｃ，ｈ１ｇ、識別符号Ｓ２＝３のときイエローおよび緑に有効なデータｈ１ｙ，ｈ１ｇとなり、識別符号Ｓ２＝４のときシアンおよび青に有効なデータｈ１ｃ，ｈ１ｂとなり、識別符号Ｓ２＝５のときマゼンタおよび青に有効なデータｈ１ｍ，ｈ１ｂとなる。

図９は、色相領域データと、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相との関係を模式的に示す図である。図９（Ａ）〜（Ｆ）に示すように、有彩色成分データの最小値を選択することにより得られる色相領域データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）は、それぞれ赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ、イエローの色相において最大となり、他の色相においてはその大きさが０となっている。つまり、色相領域データは、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表されるカラー画像における赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ、イエローの色相成分に有効なデータといえる。

例えば、Ｗを定数として、第１の色データがＲｉ＝Ｗ，Ｇｉ＝０，Ｂｉ＝０の場合、当該第１の色データは赤の色相の色を表す。このとき、有彩色成分データは、ｒ＝Ｗ，ｇ＝ｂ＝０，ｙ＝ｍ＝Ｗ，ｃ＝０となる。したがって、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、他のｈ１ｇ，ｈ１ｂ，ｈ１ｙ，ｈ１ｍ，ｈ１ｃは、全て０になる。つまり、赤の色相成分に対しては、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）のみが有効な色相領域データになる。同様に、緑の色相成分にはｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、青の色相成分にはｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、シアンの色相成分にはｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、マゼンタの色相成分にはｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、イエローの色相成分にはｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）がそれぞれ有効な色相領域データとなる。

図１０は、乗算係数発生手段９の内部構成を示すブロック図である。図１０に示すように、乗算係数発生手段９は、特性情報算出手段１２、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）１６を備えている。特性情報算出手段１２には、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉが入力され、当該第１の色データの明度および彩度に関する特性情報ＣＨが算出され、ルックアップテーブル１６に出力される。

特性情報算出手段１２は、明度情報算出手段１３、彩度情報算出手段１４、特性情報演算手段１５により構成される。明度情報算出手段１３は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明るさを表す明度情報Ｖを算出する。一方、彩度情報算出手段１４は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの鮮やかさを表す彩度情報ＳＡを算出する。

図１１は、明度情報算出手段１３の内部構成の一例を示すブロック図である。最大値算出手段１７は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値を明度情報Ｖとして出力する。このとき、明度情報Ｖは、下記の式（１）により表すことができる。

図１２は、明度情報算出手段１３の内部構成の他の例を示すブロック図である。乗算器１８ａ，１８ｂ，１８ｃは、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに、予め設定される係数ａｒ，ａｇ，ａｂをそれぞれ乗じる。加算器１９ａは、乗算器１８ｂおよび１８ｃの出力を加算する。加算器１９ｂは、乗算器１８ａおよび加算器１９ａの加算結果を明度情報Ｖとして出力する。図１２に示す明度情報算出手段１３により算出される明度情報Ｖは下記の式（２）により表される。

図１２に示す明度情報算出手段１３において、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，ＢｉがＮＴＳＣに準拠した色データである場合には、係数をａｒ＝０．３，ａｇ＝０．５９，ａｂ＝０．１１とすることで、人間の視覚特性に適合した明度情報Ｖが算出される。この場合、係数をａｒ＝０．２５，ａｇ＝０．５，ａｂ＝０．２５と近似することにより、乗算器１９ａ，１９ｂ，１９ｃにおける演算をビットシフトにより実現でき、演算を簡略化するとともに回路構成を簡素化することができる。

図１３は、彩度情報算出手段１４の内部構成の一例を示すブロック図である。最大値算出手段２１は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値ＭＡＸ１を出力し、最小値算出手段２２は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最小値ＭＩＮ１を出力する。彩度演算手段２３は最大値ＭＡＸ１および最小値ＭＩＮ１を用いて、下記の式（３）により彩度情報ＳＡを算出する。

上記式（３）によれば、明度情報を表す最大値ＭＡＸ１による除算を行うことで、彩度情報ＳＡを明度の大きさに影響されずに算出することができる。なお、より簡易な彩度情報ＳＡの算出方法として、下記の式（４）を用いてもよい。

明度情報算出手段１３、および彩度情報算手段１４により算出された明度情報Ｖ、および彩度情報ＳＡは特性情報演算手段１５に送られる。特性情報演算手段１５は、明度情報Ｖ、および彩度情報ＳＡを用いて以下の式（５）により特性情報ＣＨを算出する。

上記式（５）で表される特性情報ＣＨは、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度、および彩度の大きさを表す。ここで、式（５）においては、明度情報Ｖ、および彩度情報ＳＡの和を２で除算しているが、両者の和を特性情報ＣＨとして用いてもよい。

図１０に示すように、特性情報ＣＨは、ルックアップテーブル１６に入力される。ルックアップテーブル１６はメモリ等により構成され、あらかじめ特性情報ＣＨに対応する第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４が特性情報ＣＨの各値をアドレスとして格納されている。よって、ルックアップテーブル１６に特性情報ＣＨの値を読み出しアドレスとして入力することにより、対応する第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４が出力される。ここで、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４は、その和が１となるように設定される。ルックアップテーブル１６により出力される乗算係数ｋ１〜ｋ４は、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑとともに第２の色相領域データ算出手段６に入力される。

第２の色相領域データ算出手段６は、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑ、および第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４を用いて第１〜４の色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ４，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ４を算出する。図１４は、第２の色相領域データ算出手段６の内部構成の一例を示すブロック図である。第２の色相領域データ算出手段６は、色相領域データｈ１ｐ，１ｈｑに第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４をそれぞれ乗じる乗算器２４ａ〜２４ｈにより構成される。乗算器２４ａ，２４ｂは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに第１の乗算係数ｋ１を乗じた乗算値を第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１として出力する。同様に、乗算器２４ｃ，２４ｄは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに第２の乗算係数ｋ２を乗じた乗算値を第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２として出力し、乗算器２４ｅ，２４ｆは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに第３の乗算係数ｋ３を乗じた乗算値を第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３として出力し、乗算器２４ｇ，２４ｈは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに第４の乗算係数ｋ４を乗じた乗算値を第４の色相領域データｈ１ｐ４，ｈ１ｑ４として出力する。

上記のようにして第２の色相領域データ算出手段６により算出される第１〜４の色相領域データは、以下の式により表される。

先に述べたように、色相領域データｈ１ｐは赤、緑、青の各色相成分に有効なデータｈ１ｒ，ｈ１ｇ，ｈ１ｂのいずれかであり、ｈ１ｑはイエロー、シアン、マゼンタの各色相成分に有効なデータｈ１ｙ，ｈ１ｃ，ｈ１ｍのいずれかであるので、第１の色相領域データｈ１ｑ１は、ｋ１×ｈ１ｙ，ｋ１×ｈ１ｍ，ｋ１×ｈ１ｃのいずれかとなり、第１の色相領域データｈ１ｐ１は、ｋ１×ｈ１ｒ，ｋ１×ｈ１ｇ，ｋ１×ｈ１ｂのいずれかとなる。また、第２の色相領域データｈ１ｑ２は、ｋ２×ｈ１ｙ，ｋ２×ｈ１ｍ，ｋ２×ｈ１ｃのいずれかとなり、第２の色相領域データｈ１ｐ２は、ｋ２×ｈ１ｒ，ｋ２×ｈ１ｇ，ｋ２×ｈ１ｂのいずれかとなる。また、第３の色相領域データｈ１ｑ３は、ｋ３×ｈ１ｙ，ｋ３×ｈ１ｍ，ｋ３×ｈ１ｃのいずれかとなり、第３の色相領域データｈ１ｐ３は、ｋ３×ｈ１ｒ，ｋ３×ｈ１ｇ，ｋ３×ｈ１ｂのいずれかとなる。また、第４の色相領域データｈ１ｑ４は、ｋ４×ｈ１ｙ，ｋ４×ｈ１ｍ，ｋ４×ｈ１ｃのいずれかとなり、第１の色相領域データｈ１ｐ４は、ｋ４×ｈ１ｒ，ｋ４×ｈ１ｇ，ｋ４×ｈ１ｂのいずれかとなる。

すなわち、第１〜４の色相領域データｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ４も色相領域データｈ１ｑと同様に、イエロー、マゼンタ、シアンのいずれかの色相成分に有効なデータとなり、第１〜４の色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ４も色相領域データｈ１ｐと同様に、赤、緑、青のいずれかの色相成分に有効なデータとなる。また、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４の総和は１であるので、第１〜４の色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｑ４，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ４のそれぞれの総和は色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑと等しくなる。

マトリクス係数発生手段７は、識別符号Ｓ１の値に基づいて、あらかじめ記憶されたマトリクス係数Ｕ（Ｆｉｊ）をマトリクス演算手段８に出力する。マトリクス係数発生手段７には、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタのそれぞれの色相成分に有効な第１〜４の色相領域データｈ１ｒ１〜ｈ１ｒ４，ｈ１ｇ１〜ｈ１ｇ４，ｈ１ｂ１〜ｈ１ｂ４，ｈ１ｙ１〜ｈ１ｙ４，ｈ１ｍ１〜ｈ１ｍ４，ｈ１ｃ１〜ｈ１ｃ４の各々に対して与えられるマトリクス係数が記憶されている。マトリクス係数発生手段７は、識別符号Ｓ１の値に基づいて、第１〜４の色相領域データｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ４，ｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ４が有効となる色相成分に対応するマトリクス係数を選択して出力する。例えば、識別符号Ｓ１＝０のとき、第１〜４の色相領域データはｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ４＝ｈ１ｍ１〜ｈ１ｍ４，ｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ４＝ｈ１ｒ１〜ｈ１ｒ４となるので、マトリクス係数発生手段７は、マゼンタ、および赤の色相成分に有効なデータに対して与えられるマトリクス係数を出力する。

図１５は、マトリクス演算手段８の内部構成の一例を示すブロック図である。乗算器１８ｄ〜１８ｋは、第１〜４の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１，ｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２，ｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３，ｈ１ｐ４，ｈ１ｑ４に、マトリクス係数発生手段１０により出力されるマトリクス係数係数Ｕ（Ｆｉｊ）に乗じる。また、乗算器１８ｌは、第１の色データの最小値αにマトリクス係数係数Ｕ（Ｆｉｊ）を乗じる。
加算器１９ｃは乗算器１８ｄ，１８ｅの出力を加算し、加算器１９ｄは乗算器１８ｆ，１８ｇの出力を加算し、加算器１９ｅは乗算器１８ｈ，１８ｉの出力を加算し、加算器１９ｆは乗算器１８ｊ，１８ｋの出力を加算する。
加算器１９ｇは加算器１９ｃおよび加算器１９ｄの出力を加算し、加算器１９ｈは加算器１９ｅおよび乗算器１９ｆの出力を加算する。さらに、加算器１９ｉは加算器１９ｇおよび加算器１９ｈの出力を加算し、加算器１９ｊは加算器１９ｉおよび乗算器１８ｌの出力を加算し、その加算値を色補正量Ｒ１として出力する。
色補正量Ｇ１，Ｂ１についても同様に算出することができる。ここで、マトリクス係数Ｕ（Ｆｉｊ）は、マトリクス演算手段８において算出される色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１に対応して選択され、乗算器１８ｄ〜１８ｌに入力される。

なお、図１５に示すマトリクス演算手段８の構成を、色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１のそれぞれに対し、並列に３つ使用すれば、高速なマトリックス演算が可能になる。図１５に示すマトリクス演算手段８における色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１の算出は、以下の式（７）により表される。なお、式（７）において、（Ｆｉｊ）は、ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜９のマトリクス係数である。

上記式（７）は、各画素における色補正データＲ１，Ｇ１，Ｂ１を算出する際のマトリクス演算式を表している。フルカラー画像を表す画素集合のそれぞれに対する色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を求める一般式は、以下の式（８）により表される。なお、式（８）において、（Ｅｉｊ）は、ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜２５のマトリクス係数である。

上記式（８）に示す演算項のうち、ｈ１ｒ１，ｈ１ｇ１，ｈ１ｂ１は第１の色相領域データｈ１ｐ１に対応し、ｈ１ｃ１，ｈ１ｍ１，ｈ１ｙ１は第１の色相領域データｈ１ｐ１に対応する。同様に、ｈ１ｒ２〜ｈ１ｒ４，ｈ１ｇ２〜ｈ１ｇ４，ｈ１ｂ２〜ｈ１ｂ４は第２〜４の色相領域データｈ１ｐ２〜ｈ１ｐ４にそれぞれ対応し、ｈ１ｙ２〜ｈ１ｙ４，ｈ１ｃ２〜ｈ１ｃ４，ｈ１ｍ２〜ｈ１ｍ４は第２〜４の色相領域データｈ１ｐ２〜ｈ１ｐ４にそれぞれ対応する。

画素毎に色変換を行う際は、式（８）中のｈ１ｒ１，ｈ１ｇ１，ｈ１ｂ１、およびｈ１ｙ１，ｈ１ｃ１，ｈ１ｍ１の３つの演算項のうち２つがゼロとなる。同様に、ｈ１ｒ２〜ｈ１ｒ３，ｈ１ｇ２〜ｈ１ｇ４，ｈ１ｂ２〜ｈ１ｂ４、およびｈ１ｙ２〜ｈ１ｙ４，ｈ１ｃ２〜ｈ１ｃ４，ｈ１ｍ２〜ｈ１ｍ４の３組の演算項についても１つの組において、それぞれ２つの演算項がゼロとなる。つまり、単位画素に注目すると、第１〜４の色相領域データのそれぞれにおける６つの演算項を２つに削減することができる。本実施例におけるマトリクス演算手段８においては、式（７）に示すように、６つの演算項のうちゼロとなるものを除いた２つの演算項をそれぞれ用い、全体で２４の演算項を８に削減することにより回路構成を簡素化している。

マトリクス演算手段８により算出された色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１は、色補正量加算手段２に入力される。色補正量加算手段２は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を加算することにより第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを算出する。

本発明に関わる色変換装置においては、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相成分に有効な第１〜４の色相領域データを演算項として用いるマトリクス演算により色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を求めるので、第１の色データの色相、明度、および／または彩度を上記色相成分毎に独立に調整することが可能である。さらに、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４の値を調整することで、以下に述べるように、第１の色データの明度および彩度の大きさに応じて色変換特性を変化させることができる。

図１６は、乗算係数発生手段９のルックアップテーブル１６により出力される第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４の特性を示す図である。ここで、式（５）に示す特性情報ＣＨにおける明度情報Ｖは式（１）により、彩度情報ＳＡは式（３）により算出されるものとする（なお、特性情報ＣＨは、８ビットの整数で与えられるものとしている。）。
図１６に示すように、特性情報がＣＨ＝０のとき、第１の乗算係数はｋ１＝１となり、他の乗算係数ｋ２〜ｋ４は全て０となる。
特性情報が１≦ＣＨ≦６３の領域においては第１および２の乗算係数ｋ１，ｋ２が０〜１の間の値をとり、他の乗算係数ｋ３，ｋ４は０となる。このとき特性情報ＣＨが１から６３に増加するに従い第１の乗算係数ｋ１は１から０に向かって減少し、反対に第２の乗算係数ｋ２は０から１に向かって増加する。
特性情報が６４≦ＣＨ≦９６の領域においては第２の乗算係数ｋ２が常に１となり他の乗算係数ｋ１〜ｋ３は０となる。
特性情報が９７≦ＣＨ≦１５９の領域においては、第２および３の乗算係数ｋ２，ｋ３が０〜１の間の値をとり、他の乗算係数ｋ１，ｋ４は０となる。このとき特性情報ＣＨが９７から１５９に増加するに従い第２の乗算係数ｋ２は１から０に向かって減少し、反対に第３の乗算係数ｋ３は０から１に向かって増加する。
特性情報が１６０≦ＣＨ≦１９２の領域においては、第３の乗算係数ｋ３が常に１となり他の乗算係数ｋ１，ｋ２，ｋ４は０となる。
特性情報が１９３≦ＣＨ≦２５５の領域においては、第３および４の乗算係数ｋ３，ｋ４が０〜１の間の値をとり、他の乗算係数ｋ１，ｋ２は０となる。このとき特性情報ＣＨが１９３から２５５に増加するに従い第３の乗算係数ｋ３は１から０に向かって減少し、反対に第４の乗算係数ｋ４は０から１に向かって増加する。
特性情報がＣＨ＝２５６のとき、第４の乗算係数はｋ４＝１となり、他の乗算係数ｋ１〜ｋ３は全て０となる。

上記のように、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４は、特性情報ＣＨの値に応じていずれか１つまたは２つが１以下の非ゼロの値をとり他は０となる。したがって、第１〜４の色相領域データのうち１組または２組の演算項が有効（非ゼロ）となる。例えば、特性情報ＣＨが０のとき各乗算係数はｋ１＝１，ｋ２＝ｋ３＝ｋ４＝０となるので、第１の色相領域データのみが有効となる。また、特性情報が１≦ＣＨ≦６３の領域においては各乗算係数が０＜ｋ１＜１，０＜ｋ２＜１，ｋ３，ｋ４＝０となるので、第１および第２の色相領域データが有効となる。

つまり、明度・彩度の低い領域では第１および第２の色相領域データが有効となり、中間の領域では第２および第３の色相領域データが有効となる。さらに、明度・彩度の高い領域では第３および第４の色相領域データが有効となる。したがって、式（７）のマトリクス係数（Ｆｉｊ）のうち、第１〜４の色相領域データにかかるマトリクス係数を適宜設定することで、明度・彩度の大きさに応じて色変換特性を変化させることができる。例えば、第１〜３の色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ３，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ３にかかるマトリクス係数については明度および彩度を上げる係数とし、第４の色相領域データｈ１ｐ４，ｈ１ｑ４にかかるマトリクス係数については明度および彩度を抑える係数としてもよい。これにより、カラー画像の低明度部および低彩度部においては明度・彩度を高め、高彩度部および高明度部においては色つぶれを防ぐことができる。

なお、色再現範囲の広い画像表示装置においては、人間の肌色といった濃くなり過ぎると好まれない色については彩度を落すような色変換処理が必要となる。その一方で、空の色や芝の緑といった色については彩度を高く維持することが望ましい。こうした場合、特性情報ＣＨとして第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの彩度情報ＳＡを用い、低彩度領域において有効となる色相領域データと、中間彩度領域において有効となる色相領域データ、高彩度領域において有効となる色相データにかかるマトリクス係数を適宜設定することにより、肌色の彩度が高くなりすぎる領域については彩度を抑え、空の色や芝の緑については彩度が高く維持することが可能となる。

なお、本実施例による色変換装置においては、特性情報を第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度情報および彩度情報から算出したが、これに限らず明度情報または彩度情報のいずれか一方を用いて特性情報を算出してもよい。また、乗算係数の発生手段としてルックアップテーブルを用いたが、演算回路を用いて乗算係数を算出することも可能である。

また、本実施例による色変換装置は第１〜４の４組の色相領域データを演算項として用いる構成としたが、これに限らず、３組以下、または５組以上の色相領域データを算出してマトリクス演算の演算項として用いる構成としてもよい。つまり、第１〜Ｎの乗算係数ｋ１〜ｋＮを発生し、これを色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑにそれぞれ乗じることにより算出される第１〜Ｎの色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐＮ、ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑＮを演算項とし、ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜２Ｎ＋１のマトリクス係数Ｅｉｊを用い、以下の式により表されるマトリクス演算を行って色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出してもよい。

また、以下に示す式（１０）は、上記式（９）をフルカラー画像を表す画素集合のそれぞれに対する色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を求める一般式として表したものである。式（１０）において、（Ｅｉｊ）は、ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜６Ｎ＋１のマトリクス係数である。

以上説明したように、本発明に係る色変換装置によれば、カラー画像における、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの色相成分を独立に調整する際、色データの彩度および／または明度の大きさに応じて色変換特性を変化させることが可能であり、画像の低彩度部や低明度部、また、高彩度部や高明度部においても良好な色再現性を得ることができる。

〔実施例２〕
図１７は、色補正量算出手段１の他の構成を示すブロック図である。図１７に示す色補正量算出手段１ａにおいては、乗算係数発生手段９ａに第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉとともに識別符号Ｓ１が乗算係数発生手段９ａに入力され、第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３が出力される。

図１８は、乗算係数算出手段９ａの内部構成を示すブロック図である。図１８に示すように、乗算係数発生手段９ａは、特性情報算出手段１２、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）１６を備えている。特性情報算出手段１２の構成は図１０に示すものと同一であり、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度および彩度の大きさを表す特性情報ＣＨを出力する。

ルックアップテーブル１６ａには、例えば図１６に示す第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３が特性情報ＣＨの各値に対応して格納される。よって、ルックアップテーブル１６ａに特性情報ＣＨの値を読み出しアドレスとして入力することにより、対応する第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３が出力される。第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３は色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑとともに、第２の色相領域データ算出手段６ａに入力される。第２の色相領域データ算出手段６ａは、第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３、および色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑから第１〜４の色相領域データを以下のようにして算出する。

第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４はｋ１＋ｋ２＋ｋ３＋ｋ４＝１となるよう設定されているので、第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３の総和を１から減算した値は第４の乗算係数ｋ４に等しくなる。したがって、以下の式（１１）に示すように、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑから第１〜３の乗算係数を減算することにより第４の色相領域データを求めることができる。

図１９は、第２の色相領域データ６ａの内部構成を示すブロック図である。第２の色相領域データ６ａは、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３をそれぞれ乗じることにより、第１〜３の色相領域データを算出する乗算器２４ａ〜２４ｆ、および減算器２５ａ〜２５ｆから構成される。減算器２５ａ，２５ｂは、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑから乗算器２５ｅ，２５ｆにより出力される第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１を減算する。減算器２４ｃ，２４ｄは、減算器２５ａ，２５ｂの出力から乗算器２４ｃ，２４ｄにより出力される第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２を減算する。減算器２５ｅ，２５ｆは、減算器２５ｃ，２５ｄの出力から乗算器２４ａ，２４ｂにより出力される第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１を減算することにより第４の色相領域データｈ１ｐ４，ｈ１ｑ４を出力する。
以上のようにして算出された第１〜４の色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ４，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ４は、マトリクス演算手段８に出力される。マトリクス演算手段８は、第１〜４の色相領域データを演算項として用いるマトリクス演算（式（７））を行うことにより色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出する。

本変形例によれば、第１〜３の乗算係数ｋ１〜ｋ３をルックアップテーブル１６ａに記憶し、これらの乗算係数から算出される第１〜３の色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐ３，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑ３を用いた減算処理により第４の色相領域データｈ１ｐ４，ｈ１ｑ４を求めるので、ルックアップテーブル１６ａの容量を削減することができる。また、第４の色相領域データを減算処理により算出することにより乗算回数を削減しているので、高速な演算が可能となる。

〔実施例３〕
図２０は、色補正手段１の他の構成を示すブロック図である。図２０に示す色補正量算出手段１ｂにおいては、乗算係数発生手段９ｂから、後述する係数ｋａ，ｋｂ、および係数識別符号Ｓ２が出力される。また、第２の色相領域データ算出手段６ｃからは乗算後色相領域データｈ１ｐａ，ｈ１ｑａ，ｈ１ｐｂ，ｈ１ｑｂが出力される。

図２１は、乗算係数算出手段９ｂの内部構成を示すブロック図である。図２１に示すように、乗算係数発生手段９ｂは、特性情報算出手段１２、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）１６を備えている。特性情報算出手段１２の構成は図１０に示すものと同様であり、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度および彩度の大きさを表す特性情報ＣＨが算出される。

ルックアップテーブル１６ｂには特性情報ＣＨの各値に対応する第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４が格納されている。ルックアップテーブル１６ｂは特性情報ＣＨの値に基づき、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４のいずれかを選択して係数ｋａ，ｋｂとして出力するとともに、選択された乗算係数を示す係数識別符号Ｓ２を出力する。

図２３は、特性情報ＣＨの値と係数識別符号Ｓ２との関係を示す図である。図２３に示すように、特性情報がＣＨ＝０のとき係数識別符号Ｓ２＝０、特性情報が１≦ＣＨ≦６３のとき係数識別符号Ｓ２＝１、特性情報が６４≦ＣＨ≦９６のとき係数識別符号Ｓ２＝２、特性情報が９７≦ＣＨ≦１５９のとき係数識別符号Ｓ２＝３、特性情報が１６０≦ＣＨ≦１９２のとき識別符号Ｓ２＝４、特性情報が１９３≦ＣＨ≦２５５のとき係数識別符号Ｓ２＝５、特性情報がＣＨ＝２５６のとき係数識別符号Ｓ２＝６が出力される。

ここで、特性情報ＣＨ＝０（係数識別符号Ｓ２＝１）のとき、第１の乗算係数ｋ１のみが非ゼロ、つまり有効となり、他の乗算係数は全て０となる。また、特性情報１≦ＣＨ≦６３（係数識別符号Ｓ２＝３）のとき、第１および第２の乗算係数ｋ１，ｋ２が有効となり、他の乗算係数は０となる。つまり、第１〜４の乗算係数のうち１つ、または２つの乗算係数が有効となり、他の乗算係数は全て０となる。ルックアップテーブル１６ｃは、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４のうち２つが有効となる場合、その２つの乗算係数を係数ｋａ，ｋｂとして出力し、１つが有効となる場合は係数ｋａ，ｋｂの一方を当該非ゼロの乗算係数とし、他方を０として出力する。

図２２は、係数識別符号Ｓ２と、係数ｋａ，ｋｂ、および第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４との関係を表す表である。図２２において、「＝０」は乗算係数の値が０であることを示し、「≠０」は乗算係数の値が非ゼロ（有効）であることを示す。先述したように、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４は、特性情報ＣＨの値に応じて１つまたは２つが非ゼロとなり、他の乗算係数は０となる。ルックアップテーブル１６ｂは図２２に示すように、第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４のうち有効な乗算係数をｋａ，ｋｂとして出力するとともに、係数ｋａ，ｋｂとして出力される乗算係数を示す係数識別符号Ｓ２を出力する。

乗算係数発生手段９ｂにより出力される係数識別符号Ｓ２はマトリクス係数発生手段７ｂに入力される。一方、係数ｋａ，ｋｂは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑとともに第２の色相領域データ算出手段６ｂに入力される。図２４は、第２の色相領域データ算出手段６ｂの内部構成を示すブロック図である。図２４に示すように、本変形例における第２の色相領域データ算出手段６ｂは、色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに係数ｋａ，ｋｂを乗じる乗算器２４ｇ〜２４ｆにより構成される。乗算器２４ｇ，２４ｈは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに係数ｋａを乗じることにより乗算後色相領域データｈ１ｐａ，ｈ１ｑａを出力し、乗算器２４ｉ，２４ｊは色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑに係数ｋｂを乗じることにより乗算後色相領域データｈ１ｐｂ，ｈ１ｑｂを出力する。

係数ｋａは、図２２に示すように、０かまたは第１および第３の乗算係数ｋ１，ｋ３のいずれかであるので、乗算後色相領域データｈ１ｐａ，ｈ１ｑａは、０かまたは第１および第３の色相領域データのいずれかとなる。同様に、乗算係数ｋｂは、０かまたは第２および第４の乗算係数ｋ２，ｋ４のいずれかであるので、乗算後色相領域データｈ１ｐｂ，ｈ１ｑｂは、０かまたは第２および４の色相領域データのいずれかとなる。

マトリクス係数発生手段７ｂは、識別符号Ｓ１および係数識別符号Ｓ２の値に基づいて予め記憶されたマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜２５）から乗算後色相領域データｈ１ｐａ，ｈ１ｑａ，ｈ１ｐｂ，ｈ１ｑｂの各々に対応するマトリクス係数Ｕ（Ｈｉｊ）をマトリクス演算手段８ｂに出力する。例えば、識別符号Ｓ１＝０、乗算係数識別符号Ｓ２＝１の場合、マトリクス係数は以下のようにして選択される。
識別符号Ｓ１＝０のとき、図８に示すように色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑはマゼンタおよび赤の色相成分に有効なｈ１ｍ，ｈ１ｒとなる。また、係数識別符号Ｓ２＝１のとき、図２２に示すように第１および第２の乗算係数ｋ１，ｋ２が係数ｋａ，ｋｂとして選択されるので、乗算後色相領域データはｈ１ｐａ＝ｋ１×ｈ１ｒ＝ｈ１ｒ１，ｈ１ｑａ＝ｋ１×ｈ１ｍ＝ｈ１ｍ１，ｈ１ｐｂ＝ｋ２×ｈ１ｒ＝ｈ１ｒ２，ｈ１ｐｂ＝ｋ１×ｈ１ｍ＝ｈ１ｍ２となる。したがって、マトリクス係数発生手段７からは、赤およびマゼンタの色相成分に有効な第１の色相領域データｈ１ｒ１，ｈ１ｍ１、および同色相成分に有効な第２の色相領域データｈ１ｒ２，ｈ１ｍ２に対応するマトリクス係数が出力される。

マトリクス演算手段８ｂは、乗算後色相領域データｈ１ｐａ，ｈ１ｑａ，ｈ１ｐｂ，ｈ１ｑｂ、および最小値αを演算項とし、マトリクス係数Ｈｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜５）を用いるマトリクス演算により色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を求める。
図２５は、マトリクス演算手段８ｂの内部構成を示すブロック図である。乗算器１８ｍ〜１８ｑは、乗算後色相領域データｈ１ｐａ，ｈ１ｑａ，ｈ１ｐｂ，ｈ１ｑｂ、および第１の色データの最小値αにマトリクス係数発生手段７ｂにより出力されるマトリクス係数Ｕ（Ｈｉｊ）をそれぞれ乗じる。加算器１９ｋは乗算器１８ｍおよび乗算器１８ｎの出力を加算し、加算器１９ｌは乗算器１８ｏ，１８ｐの出力を加算し、加算器１９ｍは加算器１９ｋおよび加算器１９ｌの出力を加算する。加算器１９ｎは加算器１９ｍおよび乗算器１８ｑの出力を加算することにより色補正量Ｒ１を算出する。
色補正量Ｇ１，Ｂ１についても同様に算出することができる。マトリクス係数演算手段８ｂにおける色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１の算出は、下記の式により表すことができる。

本変形例によれば、特性情報ＣＨの値に基づいて有効な乗算係数のみを係数ｋａ，ｋｂとして出力し、第１〜４の色相領域データのうち有効なデータからなる乗算後色相領域データを演算項として算出するので、第２の色相領域データにおける乗算の回数を削減することができる。また、演算項を５つに削減することにより、マトリクス演算手段８ｂにおける乗算の回数についても削減することができる。このように、乗算の回数を大幅に削減することで高速な演算が可能となる。

本発明による色変換装置の一実施例を示すブロック図である。 色補正量算出手段の内部構成を示すブロック図である。 赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの６つの色相と有彩色成分データｙ，ｍ，ｃ，ｒ，ｇ，ｂとの関係を模式的に示す図である。 識別符号Ｓ１と第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値β、最小値αおよびゼロとなる有彩色成分データの関係を示す図である。 識別符号Ｓ１の値と第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの色相との関係を示す図である。 第１の色相領域データ算出手段の内部構成を示すブロック図である。 第１の色相領域データの算出方法について説明するための図である。 識別符号Ｓ１と色相領域データｈ１ｑ，ｈ１ｐとの関係を示す図である。 赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの６つの色相と色相領域データｈ１ｒ，ｈ１ｙ，ｈ１ｇ，ｈ１ｃ，ｈ１ｂ，ｈ１ｍとの関係を模式的に示す図である。 乗算係数発生手段の内部構成を示すブロック図である。 明度情報算出手段の内部構成の一例を示すブロック図である。 明度情報算出手段の内部構成の一例を示すブロック図である。 彩度情報算出手段の内部構成の一例を示すブロック図である。 第２の色相領域データ算出手段の内部構成を示すブロック図である。 マトリクス演算手段の内部構成のを示すブロック図である。 乗算係数の特性の一例を示す図である。 色補正量算出手段の内部構成を示すブロック図である。 乗算係数発生手段の内部構成を示すブロック図である。 第２の色相領域データ算出手段の内部構成を示すブロック図である。 色補正量算出手段の内部構成を示すブロック図である。 乗算係数発生手段の内部構成を示すブロック図である。 係数識別符号Ｓ２と係数ｋａ，ｋｂとの関係を示す図である。 特性情報ＣＨ、係数識別符号Ｓ２、および第１〜４の乗算係数ｋ１〜ｋ４の関係を示す図である。 第２の色相領域データ算出手段の内部構成を示すブロック図である。 マトリクス演算手段の内部構成のを示すブロック図である。

符号の説明

１ 色補正量算出手段、２ 色補正量加算手段、３ αβ算出手段、４ 有彩色成分データ算出手段、５ 第１の色相領域データ算出手段、６，６ａ，６ｂ 第２の色相領域データ算出手段、７ マトリクス係数発生手段、８ マトリクス演算手段、９，９ａ，９ｂ 乗算係数発生手段、１０ ゼロ除去器、１１ａ，１１ｂ 最小値選択器、１２ 特性情報算出手段、１３ 明度情報算出手段、１４ 彩度情報算出手段、１５ 特性情報演算手段、１６ ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、１７ 最大値算出手段、１８ａ〜１８ｑ 乗算器、１９ａ〜１９ｈ 加算器、２１ 最小値算出手段、２２ 最小値算出手段、２３ 彩度演算手段、２４ａ〜２４ｊ 乗算器、２５ａ〜２５ｆ 減算器

Claims (12)

1. カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換装置であって、
   上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求める特性情報算出手段と、
   上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表される色から無彩色成分を除いた色の、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分の大きさを表す有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを求め、上記有彩色成分データを用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色相成分に有効な色相領域データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ），ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）を求める第１の色相領域データ算出手段と、
   上記特性情報の値の範囲毎に設定される複数の変換特性を保持し、各色相成分に有効な色相領域データｈ１ｒ，ｈ１ｇ，ｈ１ｂ，ｈ１ｙ，ｈ１ｃ，ｈ１ｍの各値を当該複数の変換特性に基づいて調整することにより、第１〜Ｎの色相領域データからなる新たな色相領域データｈ１ｒ１，ｈ１ｇ１，ｈ１ｂ１，ｈ１ｙ１，ｈ１ｃ１，ｈ１ｍ１…ｈ１ｒＮ，ｈ１ｇＮ，ｈ１ｂＮ，ｈ１ｙＮ，ｈ１ｃＮ，ｈ１ｍＮを出力する第２の色相領域データ算出手段と、
   上記新たな色相領域データについて設定される所定のマトリクス係数を出力するマトリクス係数発生手段と、
   上記新たな色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記新たな色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するマトリクス演算手段と、
   上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出する色補正手段とを備えたことを特徴とする色変換装置。
2. マトリクス係数発生手段は、上記第１〜Ｎの色相領域データ、および第１の色データにより表されるカラー画像における無彩色成分の大きさを表す無彩色データαの各々について設定されるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜６Ｎ＋１）を出力し、
   マトリクス演算手段は、上記無彩色データαを演算項として含む以下のマトリクス演算式により第１の色データの赤、緑、青の各成分の大きさに対する補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出することを特徴とする請求項１に記載の色変換装置。
   

   
3. カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換装置であって、
   上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求める特性情報算出手段と、
   上記第１の色データにより表される各画素の色の色相に関する情報を表す識別符号Ｓ１を出力する手段と、
   上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表される色から無彩色成分を除いた色の、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分の大きさを表す有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを求め、上記有彩色成分データを用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色相成分に有効な色相領域データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ），ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）を求め、上記識別符号Ｓ１に基づいて、上記ｈ１ｒ，ｈ１ｇ，ｈ１ｂ，ｈ１ｙ，ｈ１ｍ，ｈ１ｃから、マゼンタおよび赤、イエローおよび赤、シアンおよび緑、イエローおよび緑、シアンおよび青、マゼンタおよび青の組合せのうち、いずれかの組合せの２つの色相成分のそれぞれに有効な色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑをさらに求める第１の色相領域データ算出手段と、
   上記特性情報の値の範囲毎に設定される複数の変換特性を保持し、上記２つの色相成分のそれぞれに有効な色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑの各値を当該複数の変換特性に基づいて調整することにより、第１〜Ｎの色相領域データからなる新たな色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐＮ，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑＮを出力する第２の色相領域データ算出手段と、
   上記新たな色相領域データについて設定される所定のマトリクス係数を出力するマトリクス係数発生手段と、
   上記新たな色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記新たな色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するマトリクス演算手段と、
   上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出する色補正手段とを備えたことを特徴とする色変換装置。
4. マトリクス係数発生手段は、上記識別符号Ｓ１に基づいて、上記第１〜Ｎの色相領域データ、および上記各画素における無彩色成分の大きさを表す無彩色データαの各々について設定されるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜２Ｎ＋１）を出力し、
   マトリクス演算手段は、上記無彩色データαを演算項として含む以下のマトリクス演算式により第１の色データの赤、緑、青の各成分の大きさに対する補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出することを特徴とする請求項３に記載の色変換装置。
   

   
5. 第２の色相領域データ算出手段は、特性情報に基づいて、色相領域データの値を調整するための第１〜Ｎの複数の乗算係数を出力する乗算係数発生手段を備え、
   上記乗算係数の各々を上記色相領域データに乗じることにより第１〜Ｎの色相領域データからなる新たな色相領域データを求めることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の色変換装置。
6. 特性情報算出手段は、第１の色データの明度に関する特性情報を、第１の色データにより表される赤、緑、青の各色成分の最大値に基づいて求めることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の色変換装置。
7. 特性情報算出手段は、第１の色データの彩度に関する特性情報を、第１の色データにより表される赤、緑、青の各色成分の最大値および最小値に基づいて求めることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の色変換装置。
8. カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換方法であって、
   上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求め、
   上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表される色から無彩色成分を除いた色の、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分の大きさを表す有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを求め、
   上記有彩色成分データを用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色相成分に有効な色相領域データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ），ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）を求め、
   上記特性情報の値の範囲毎に設定される複数の変換特性に基づいて上記色相領域データｈ１ｒ，ｈ１ｇ，ｈ１ｂ，ｈ１ｙ，ｈ１ｃ，ｈ１ｍの各値を調整することにより、上記特性情報の値の範囲毎に第１〜Ｎの色相領域データからなる新たな色相領域データｈ１ｒ１，ｈ１ｇ１，ｈ１ｂ１，ｈ１ｙ１，ｈ１ｃ１，ｈ１ｍ１…ｈ１ｒＮ，ｈ１ｇＮ，ｈ１ｂＮ，ｈ１ｙＮ，ｈ１ｃＮ，ｈ１ｍＮを求め、
   上記新たな色相領域データについて設定される所定のマトリクス係数を出力し、
   上記新たな色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記新たな色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出し、
   上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出することを特徴とする色変換方法。
9. カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換方法であって、
   上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求め、
   上記第１の色データにより表される各画素の色の色相に関する情報を表す識別符号Ｓ１を求め、
   上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表される色から無彩色成分を除いた色の、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色成分の大きさを表す有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを求め、
   上記有彩色成分データを用いて、赤、緑、青、イエロー、シアン、マゼンタの各色相成分に有効な色相領域データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ），ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）を求め、
   上記識別符号Ｓ１に基づいて、上記ｈ１ｒ，ｈ１ｇ，ｈ１ｂ，ｈ１ｙ，ｈ１ｍ，ｈ１ｃから、マゼンタおよび赤、イエローおよび赤、シアンおよび緑、イエローおよび緑、シアンおよび青、マゼンタおよび青の組合せのうち、いずれかの組合せの２つの色相成分のそれぞれに有効な色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑを求め、
   上記特性情報の値の範囲毎に設定される複数の変換特性に基づいて上記２つの色相成分のそれぞれに有効な色相領域データｈ１ｐ，ｈ１ｑの各値を調整することにより、上記特性情報の値の範囲毎に第１〜Ｎの色相領域データからなる新たな色相領域データｈ１ｐ１〜ｈ１ｐＮ，ｈ１ｑ１〜ｈ１ｑＮを求め、
   上記新たな色相領域データについて設定される所定のマトリクス係数を出力し、
   上記新たな色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記新たな色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出し、
   上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出することを特徴とする色変換方法。
10. 特性情報に基づいて、色相領域データの値を調整するための第１〜Ｎの複数の乗算係数を出力し、
    上記乗算係数の各々を上記色相領域データに乗じることにより第１〜Ｎの色相領域データからなる新たな色相領域データを求めることを特徴とする請求項８または９に記載の色変換方法。
11. 第１の色データの明度に関する特性情報を、第１の色データにより表される赤、緑、青の各色成分の最大値に基づいて求めることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載の色変換方法。
12. 第１の色データの彩度に関する特性情報を、第１の色データにより表される赤、緑、青の各色成分の最大値および最小値に基づいて求めることを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の色変換方法。

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