JP4368880B2 - 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、第１の表色系の画像データを第２の表色系の画像データに変換する画像処理装置、画像形成装置、画像処理装置の制御方法、画像処理プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。

従来から、ある色空間で表された入力画像データを、異なる色空間の出力画像データに変換する方法として、ダイレクトマッピングや、補間演算によって色変換処理を行う方法が知られている。

ダイレクトマッピングは入力画像データの色空間のデータと出力画像データの色空間のデータとを対応付けて記憶した３次元のＬＵＴ（Look Up Table，演算用メモリ）を用いて、直接データ変換を行うものである。

しかし、入力画像データに対する出力画像データをすべて記憶すると、必要なメモリが膨大となるため、通常はある程度間引いたデータを３次元ＬＵＴとして持ち、その間引いた点のところは、３次元補間演算により求めるという方法が一般的に行われる。

ところが、上述した３次元補間演算を行う場合、色空間の境界付近においては、色空間外の格子点データを用いる必要があり、色変換の精度が悪いという問題が生じる。

この問題を解決する技術として、以下に示す特許文献１に記載されている技術がある。特許文献１では、立方体もしくは直方体に設定されている色空間内に存在する格子点のみを使って補間を行う。例えば、入力データに対応する格子を構成する８つの格子点がすべて色空間内に存在する場合には、８点補間処理を行い、それ以外の場合には色空間内に含まれる格子点のデータのみを用いた４点補間処理を行う。このように、補間処理の方法を変更する。

しかし、特許文献１のように補間処理の方法を変更すると、メモリへのアクセスの仕方や演算手順が方法毎で大きく相違するため、各補間処理に合わせて補間演算回路が複数必要になり、コストが上がってしまうというデメリットが生じる。

また、特許文献１によれば、格子点間の距離を記憶しておき、色空間の境界付近においては、色空間外に存在する格子点データを用いずに、格子点の位置を等価的にずらして色空間の最外部として補間演算を行うことが示されている。しかし、ガマット（色空間、色域）の形状は複雑であるので、位置を記憶するのに、多くのデータ保持が必要となり、また、そのアクセスも複雑となるというデメリットが生じる。

さらに、画像処理装置の入出力デバイスにおいて取り扱い可能な色域は楕円やフットボールのような球面立体になる傾向があるのに対して、３次元補間の計算に用いられる色空間は立方体もしくは直方体に設定されている。それゆえ、球面立体である上記色域を、立方体や直方体である上記色空間で仮想的に包んでみた場合、上記色域に入らない格子点が多数存在することになり、実際に補間演算に用いられない格子点が上記色空間に多数含まれていることがわかる。つまり、上記色空間のデータを用いて補間演算を行う場合、実際に補間演算に用いられない格子点のデータまでも演算用メモリに保持されているため、メモリ容量が無駄に消費され、画像処理装置の処理能力に悪影響を及ぼすという問題が生じる。
特開２００１−２５７８９９（公開日：２００１年９月２１日） 特開２００５−１６７５０３（公開日：２００５年０６月２３日）

以上示した問題を解決する技術が特許文献２に開示されている。特許文献２には、画像処理装置の入出力デバイスにおいて実際に再現可能な色域の形状に応じた色空間を設定し、当該色空間に含まれる格子点のみをメモリに保持させることによってメモリに展開される格子点数の削減を図ってメモリ容量の無駄な消費を抑制することにより、画像処理装置の処理能力の改善を試みる技術が開示されている。

しかしながら、特許文献２に開示されている色空間は、画像処理装置の入出力デバイスにおいて実際に再現可能な色域に応じて最適化を図ったものに過ぎない。より具体的に説明すると、入力画像について上記色空間を利用した補間処理を行う際、入力画像の色域内の格子点が使用されるが、入力画像の色域は、画像処理装置の入出力デバイスにおいて再現可能な色域内かつこの色域よりも狭いため、特許文献２に開示されている色空間をもってしても、実際に補間処理に用いられない格子点のデータがメモリに保持されていることになり、メモリ容量が無駄に消費されていることになる。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、入力した第１表色系の画像データから第２表色系の画像データを生成する画像処理装置において、メモリ容量の無駄な消費を抑制することによって処理能力の改善を図ることを目的とする。さらに、オブジェクトや原稿に応じて格子点数を変え、また、入力画像データと出力画像データの色空間が異なっている場合でも両者の対応関係を求めることで、最適な色変換処理を行うことを目的とする。

本発明の画像処理装置は、上記目的を達成するために、第１表色系の色空間に設定される格子点に対応する第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、読み出し手段により読み出された第２表色系の画像データを用いて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する補間処理された第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置において、上記入力した第１表色系の画像データに基づいて、上記第１表色系の色空間のなかから、上記補間処理に必要な格子点の分布領域を選択する領域選択手段と、上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点に対応する第２表色系の画像データに変更するデータ変更手段と、上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する位置情報変更手段と、を含むことを特徴とする。

上記構成によれば、メモリから読み出されたデータに基づいて補間処理を行うことになるが、当該メモリには、上記第１表色系の色空間における全格子点のデータが書き込まれているのではなく、上記色空間内における入力画像に応じた領域に含まれる格子点のデータのみが書き込まれていることになる。

それゆえ、入力画像毎に、当該入力画像を補間するにあたって不必要な格子点のデータを上記メモリから除外することが可能になり、一定数の格子点のデータが書き込まれているメモリを参照して補間処理を行っている従来構成よりも、メモリ容量を節約でき、これに伴い、画像処理装置の処理能力（演算速度等）の改善を図ることが可能になるという効果を奏する。

つまり、以上の構成によってメモリ容量を節約できれば、補間処理以外の画像処理に対して上記節約したメモリ容量を割り当てる事が可能になり、画像処理装置全体の処理能力の改善を図ることができるのである。

また、本発明の画像処理装置は、次のように表現してもよい。すなわち、本発明の画像処理装置は、第１表色系の色空間に設定される格子点の第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、読み出し手段に読み出された第２表色系の画像データに基づいて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置において、上記入力した第１表色系の画像データに基づいて、上記第１表色系の色空間のなかから入力画像に対応する格子点の分布領域を選択する領域選択手段と、上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点の第２表色系の画像データに変更するデータ変更手段と、上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する位置情報変更手段と、を含むことを特徴とする。

また、本発明の画像処理装置において、上記領域選択手段は、上記第１表色系の画像データの色域に基づいて、上記補間処理に必要な、上記第１表色系の画像データに対応する格子点とその近傍の格子点とが含まれる、格子点の分布領域を選択することが好ましい。

入力画像に対応する格子点は、上記入力画像の色域内および色域周囲近傍に位置し、それ以外の格子点は補間処理に不要である。それゆえ、上記構成のように、上記入力画像の色域に基づいて上記入力画像に対応する格子点の分布領域を選択すれば、補間処理に不必要な格子点のデータを上記メモリから除外することが容易になる。

また、本発明の画像処理装置において、上記領域選択手段は、上記入力画像の色域に基づいて、上記入力画像に対応する格子点の分布領域を選択することが好ましい、と表現してもよい。

さらに、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、上記第１表色系の画像データに基づき、上記入力画像の特徴を示した特徴データを生成する特徴データ生成手段と、上記特徴データに応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段と、を含むことが好ましい。

単位格子の数（格子点数）の多い色空間ほど高精度の補間処理を実現でき、この単位格子の数（格子点数）が少ない色空間ほど上記メモリに書き込まれる格子点数も減少するためメモリ容量を節約できる。

そこで、上記構成によれば、入力画像の特徴に応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間の単位格子の数を変更している。これにより、高精度の補間処理が要求される画像に対しては上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない画像に対しては上記色空間に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

本発明の画像処理装置において、上記特徴データ生成手段は、上記第１表色系の画像データに対して領域分離処理を実行し、当該領域分離処理の結果を示した領域識別情報を上記特徴データとして上記格子数変更手段に伝達する領域分離処理手段であることが好ましい。

上記構成によれば、入力画像の種類（文字画像，写真画像等の種類）に応じて、上記第１表色系の色空間の単位格子の数を変更することができ、入力画像の種類に適した補間処理を実現することができる。例えば、文字画像については、精度の高い補間処理を行わなくても画質劣化の虞がないため上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約し、写真画像については、精度の高い補間処理を行わなくては画質劣化の虞があるため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を多くして高精度な補間処理を行うことによって画質劣化を抑制するといった制御が可能になる。

本発明の画像処理装置において、上記第１表色系の画像データは原稿から読み取られたデータであり、上記特徴データ生成手段は、上記第１表色系の画像データに基づいて上記原稿の種類を判定し、上記原稿の種類を示した原稿種別情報を上記特徴データとして上記格子数変更手段に伝達する原稿種別判定手段であってもよい。

また、本発明の画像処理装置において、上記第１表色系の画像データは原稿から読み取られたデータであり、利用者によって入力される上記原稿の種類を示した原稿種別情報を取得し、当該原稿種別信号に応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段を含む構成であってもよい。

上記構成によれば、入力画像に対応する原稿の種類（文字原稿，写真原稿等の種類）に応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することができ、原稿の種類に適した補間処理を実現することができる。例えば、文字原稿については、精度の高い補間処理を行わなくても画質劣化の虞がないため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約し、写真原稿については、精度の高い補間処理を行わなくては画質劣化の虞があるため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子数を多くして高精度な補間処理を行うことによって画質劣化を抑制するといった制御が可能になる。

また、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、上記入力画像の品質または上記画像処理装置が出力する出力画像の品質を示した品質データを取得し、当該品質データに応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段を含む構成であってもよい。

色空間内に設定される単位格子数が多いほど高精度の補間処理を実現でき、この単位格子数が少ないほど上記メモリに書き込まれる格子点の数も減少するためメモリ容量を節約できる。

そこで、上記構成によれば、入力画像の品質に応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することを可能にし、入力画像の品質に適した補間処理を実現している。つまり、高精度の補間処理が要求される高品質の画像に対しては上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない低品質の画像に対しては上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

また、上記品質データとは、上記入力画像の解像度または上記出力画像の解像度を示したデータであってもよい。

上記構成によれば、入力画像または出力画像の解像度に応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することができ、画像の解像度に適した補間処理を実現することができる。例えば、解像度の低い画像については、高精度の補間処理を行わなくても画質劣化の虞がないため上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を少なくすることによってメモリ容量を節約し、解像度の高い画像については、精度の高い補間処理を行わなくては画質劣化の虞があるため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を多くすることによって高精度な補間処理を実現するといった制御が可能になる。

さらに、上記品質データとは、上記出力画像のサイズを示したデータであってもよい。

上記構成によれば、出力画像のサイズに応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することができ、出力する画像のサイズに適した補間処理を実現することができる。例えば、サイズの小さな画像を出力する場合、高精度の補間処理を行わなくても画質劣化の虞がないため上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を少なくすることによってメモリ容量を節約し、サイズの大きな画像を出力する場合、精度の高い補間処理を行わなくては画質劣化の虞があるため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子数を多くして高精度な補間処理を実現するといった制御が可能になる。

また、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、上記画像処理装置から出力される出力画像を印刷する印刷装置から、当該印刷装置に設定されている印刷処理モードを示したモード情報を取得し、当該モード情報に応じて、上記領域選択手段に参照される上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段を含む構成であってもよい。

上記構成によれば、印刷処理モードの内容に応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することができ、印刷処理モードに適した補間処理を実現することができる。例えば、画像出力装置の印刷モードとして普通紙を用いて印刷を行う普通紙モードが設定されている場合、画質が重要視されずに処理速度などが重視されるため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子数を少なくすることによってメモリ容量を節約し、特殊用紙を用いて印刷を行う特殊用紙モードが設定されている場合、処理速度よりも画質が重視されるため、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を多くすることによって高精度な補間処理を実現し、画質劣化を抑制するといった制御が可能になる。

さらに、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、利用者によって入力されるコマンドに応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段を含むことが好ましい。

上記構成によれば、利用者の好みに応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することが可能となる。つまり、利用者が処理速度を優先させたい場合、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を少なくすることによってメモリ容量を節約し、利用者が画質を優先させたい場合、上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を多くすることによって高精度な補間処理を実現するといった制御が可能になる。

また、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、前記第１表色系の画像データの構成要素を識別する構成要素情報を取得し、当該構成要素情報に基づいて、上記領域選択手段に参照される上記第１表色系の色空間に含まれる単位格子の数を変更する格子数変更手段を含むことが好ましい。

上記構成によると、前記第１表色系の画像データの構成要素を識別する構成要素情報に応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することが可能となる。ここで、画像データの構成要素とは、文字、図形、写真画像のことである。よって、構成要素情報とは、構成要素が何であるかの情報、具体的には、構成要素が文字であることを示す情報、構成要素が図形であることを示す情報、構成要素が写真画像であることを示す情報、ということである。この構成要素情報は、ページ記述言語で記載された情報であってもよい。

構成要素情報によって単位格子の数を変更することができるので、画像データに含まれている構成要素に応じて、より高度な補間結果を求められるものでは、単位格子数を多くし、それほど高度な補間結果を求められないものには、単位格子を多くしない。このように、画像データに含まれている構成要素によって補間の精度を変更することができるので、色変換処理の最適化が可能となる。

さらに、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、上記第１表色系の画像データは原稿から読み取られたデータであり、上記格子数変更手段は、さらに、上記第１表色系の画像データの原稿種別を示すげん原稿種別情報を取得し、上記構成要素情報加え当該原稿種別情報に基づいて、上記単位格子の数を変更してもよい。

上記構成によると、上記構成要素情報及び第１表色系の画像データの種別を示す種別情報に、応じて上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更することが可能となる。ここで、原稿種別情報とは、入力画像に対応する原稿の種類（文字原稿，写真原稿等の種類）を示す情報である。構成要素情報および原稿種別情報に応じて格子点数を変えることで、より、色変換処理の最適化が可能となる。

なお、本発明の画像処理装置は、上記構成に加えて、前記上記領域選択手段は、格子状に分割された第１表色系の色空間と、当該色空間の任意の軸に垂直な複数の平面領域に含まれる各格子点に対応して第２表色系の画像データとを記憶している色空間記憶部から、上記分布領域を選択し、前記データ変更手段は、前記色空間記憶部から、前記分布領域に含まれる格子点の第２表色系の画像データを読み出し、上記変更を行う、ようになっていてもよい。

また、本発明の画像処理装置の制御方法は、第１表色系の色空間に設定される格子点に対応する第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、読み出し手段により読み出された第２表色系の画像データを用いて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する補間処理された第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置の制御方法において、上記入力した第１表色系の画像データに基づいて、上記第１表色系の色空間のなかから、上記補間処理に必要な格子点の分布領域を選択する工程と、上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点に対応する第２表色系の画像データに変更する工程と、上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する工程と、を含むことを特徴とする。このようにしても、上述した本発明の画像処理装置の奏する効果と略同一の効果を奏することが可能である。

また、本発明の画像処理装置の制御方法は、次のように表現してもよい。すなわち、本発明の画像処理装置の制御方法は、第１表色系の色空間に設定される格子点の第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、読み出し手段に読み出された第２表色系の画像データに基づいて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置の制御方法において、上記入力した第１表色系の画像データに基づいて、上記第１表色系の色空間のなかから入力画像に対応する格子点の分布領域を選択する工程と、上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点の第２表色系の画像データに変更する工程と、上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する工程と、を含むことを特徴とする。

さらに、以上示した画像処理装置は画像形成装置に備えられていてもよく、このような構成によっても、上述した効果と略同一の効果を奏する。

また、上記画像処理装置は、コンピュータによって実現されてもよく、この場合には、コンピュータを上記各手段として動作させる画像処理プログラム、および、該画像処理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も、本発明の範疇に入る。

本発明の画像処理装置は、以上のように、第１表色系の色空間に設定される格子点の第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、読み出し手段に読み出された第２表色系の画像データに基づいて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置において、上記入力した第１表色系の画像データに基づいて、上記第１表色系の色空間のなかから入力画像に対応する格子点の分布領域を選択する領域選択手段と、上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点の第２表色系の画像データに変更するデータ変更手段と、上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する位置情報変更手段と、を含むことを特徴とする。

それゆえ、入力画像毎に、当該入力画像を補間するにあたって不必要な格子点のデータを上記メモリから除外することが可能になり、一定数の格子点のデータが書き込まれているメモリを参照して補間処理を行っている従来構成よりも、メモリ容量を節約でき、これに伴い、画像処理装置の処理能力（演算速度等）の改善を図ることが可能になるという効果を奏する。

〔実施の形態１〕
本発明の一実施形態について図面に基づいて説明すると以下の通りである。

図２は、本発明の一実施形態に係るカラー画像処理装置を含んだ画像形成装置（デジタルカラー複写機）４の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、カラー画像処理装置１には、カラー画像入力装置２、カラー画像出力装置３および操作パネル５が接続され、全体として画像形成装置４を構成している。なお、以下では、カラー画像入力装置２を画像入力装置２と称し、カラー画像処理装置１を画像処理装置１と称し、カラー画像出力装置３を画像出力装置３と称する。

また、画像処理装置１は、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、領域分離処理部１４、色補正部１５、空間フィルタ処理部１６、出力階調補正部１７、及び階調再現処理部１８を含む構成である。

操作パネル５は、例えば液晶ディスプレイなどの表示部と画像形成装置４全体の動作等を制御する設定ボタン（例えば、コピーを行う原稿種別を表す画像モード（文字モード・文字写真モード・写真モード等）を設定）等から構成される。

画像入力装置（画像読取手段）２は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像を、ＲＧＢ（Ｒ：赤，Ｇ：緑，Ｂ：青）のアナログ信号としてＣＣＤにて読み取って、画像処理装置１に入力するものである。

画像入力装置２にて読み取られたアナログ信号は、画像処理装置１内を、Ａ／Ｄ変換部１１、シェーディング補正部１２、入力階調補正部１３、領域分離処理部１４、色補正部１５、空間フィルタ処理部１６、出力階調補正部１７、及び階調再現処理部１８の順で送られ、ＣＭＹＫ（Ｃ：シアン，Ｍ：マゼンタ，Ｙ：イエロー，Ｋ：黒）のデジタルカラー信号として、画像出力装置３へ出力される。

Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換部１１は、ＲＧＢのアナログ信号をデジタル信号に変換するもので、シェーディング補正部１２は、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、画像入力装置２の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施すものである。

入力階調補正部１３は、シェーディング補正部１２にて各種の歪みが取り除かれたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置１に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施すものである。

領域分離処理部１４は、入力したＲＧＢ信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離するものである。領域分離処理部１４は、分離結果に基づき、画素がどの領域に属しているかを示す領域識別信号（領域識別情報）を、色補正部１５、空間フィルタ処理部１６、及び階調再現処理部１８へと出力すると共に、入力階調補正部１３より入力したＲＧＢ信号をそのまま後段の色補正部１５に出力する。

色補正部１５は、色再現の忠実化実現のために、不要吸収成分を含むＣＭＹ（Ｃ：シアン・Ｍ：マゼンタ・Ｙ：イエロー）色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行うと共に墨生成・下色除去処理を行うものである。本実施形態においては、ＲＧＢ信号より、ＣＭＹ信号に変換する際に補間方法を変更することなく、なおかつ、複雑なアドレス計算をする必要もなく、さらに、メモリの削減を図りながら、色補正を行うことができる。詳細については、後述する。

空間フィルタ処理部１６は、色補正部１５より入力されるＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理するものであって、階調再現処理部１８も、空間フィルタ処理部１６と同様に、ＣＭＹＫ信号の画像データに対して、領域識別信号を基に所定の処理を施すものである。

例えば、領域分離処理部１４にて文字に分離された領域は、特に黒文字或いは色文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部１６による空間フィルタ処理における鮮鋭強調処理で高周波数の強調量が大きくされる。同時に、階調再現処理部１８においては、高域周波数の再現に適した高解像度のスクリーンでの二値化または多値化処理が選択される。

また、領域分離処理部１４にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部１６において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部１７では、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置３の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部１８で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理（中間調生成）が施される。領域分離処理部１４にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。

上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶手段に記憶され、所定のタイミングで読み出されて画像出力装置３に入力される。

画像出力装置３は、画像データを記録媒体（例えば紙等）上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等を挙げることができるが特に限定されるものではない。尚、以上の処理は不図示のＣＰＵ（Central Processing Unit）により制御される。

次に、図３を参照しながら、色補正部１５に関して詳細に説明する。図３に示されるように、色補正部１５は、色変換部（色変換手段）２０１と黒生成・下色除去部２０２とからなる。

色変換部２０１は、入力したＲＧＢの画像データを補間演算によってＣＭＹの画像データに変換し、このＣＭＹの画像データを黒生成・下色除去部２０２へ出力するブロックである。黒生成・下色除去部２０２は、色変換部２０１から入力されたＣＭＹ信号からＫ信号を算出すると共に下色除去処理を施して、空間フィルタ処理部１６へＣＭＹＫ信号（第２の表色系よりなる画像データ）を送るブロックで
ある。

色変換部２０１が行う補間演算の方法としては、４点補間（四面体補間）や８点補間、６点補間等がある。

以下では、四面体補間の方法について説明する。四面体補間は、図５に示すように、３つの座標軸から形成される色空間において、８つの格子点からなる正方形の単位格子Ａを各座標軸に沿って複数設定し、当該単位格子Ａを複数の四面体に分割する（図４参照）。その後、入力した画像データの値の大小によって当該値が上記色空間のうちのいずれの単位格子Ａに属するかを判定した後、その単位格子Ａに含まれるいずれかの四面体を選択し、選択された四面体の４つの頂点（格子点）の値と、入力画像データの下位ビットによって計算された重み付けとの積和を算出し、算出した値を出力画像データ（補間値）とする。なお、上記単位格子Ａから四面体を分割する方法としては、デバイスの入出力空間の非線形性の特性や記憶したい軸を考慮して決定されており、数種類の分割方法が知られている。

図４は、その分割方法の一例を示したものである。ＲＧＢの色空間の場合は、グレー軸（Ｐ_Ｋ（０，０，０）とＰ_Ｗ（１，１，１）を結ぶ軸）が対角線上となり、グレー軸を記憶することで、Ｋ成分の連続性を保つことができるため、画質が落ちないというメリットがある。

図４に示した分割方法では、ＲＧＢの各画像データの大小により、Ｐ_ＫおよびＰ_Ｗ以外に、Ｐ_Ｒ，Ｐ_Ｂ，Ｐ_Ｃ，Ｐ_Ｍ，Ｐ_Ｙ，Ｐ_Ｇ，のなかから、第１の表色系（一次色：Ｒ，Ｇ，Ｂ）の点Ｐ_Ｐとして一点、第２の表色系（二次色：Ｃ，Ｍ，Ｙ）の点Ｐ_Ｓとして一点が選択される。これにより、ＲＧＢの各画像データの大小により、図４（ｂ）から図４（ｇ）のいずれかの四面体が選択されることになる。例えば、入力画像データがＲ＞Ｇ＞Ｂの場合、図４（ｂ）に示したように、点Ｐ_Ｐとして点Ｐ_Ｒが、点Ｐ_Ｓとして点Ｐ_Ｙが選択され、点Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗ，Ｐ_Ｒ，Ｐ_Ｙを頂点とする四面体Ｔ１が選択される。

次に、入力画像データの座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）の上記単位格子Ａに対する相対位置が計算される。図６に示すように、立方体の頂点座標をＰ_Ｋ（ｘ_０，ｙ_０，ｚ_０）、Ｐ_Ｒ（ｘ_１，ｙ_０，ｚ_０）、Ｐ_Ｇ（ｘ_０，ｙ_１，ｚ_０）、Ｐ_Ｂ（ｘ_０，ｙ_０，ｚ_１）、Ｐ_Ｃ（ｘ_０，ｙ_１，ｚ_１）、Ｐ_Ｍ（ｘ_１，ｙ_０，ｚ_１）、Ｐ_Ｙ（ｘ_１，ｙ_１，ｚ_０）、Ｐ_Ｗ（ｘ_１，ｙ_１，ｚ_１）とすると、入力画像データの下位ビットから、座標Ｐにおける各々の値の格子幅（単位格子Ａの幅）に対する比率（分数部）ｆＲ，ｆＧ，ｆＢが以下の式（１）により計算される。

また、選択される四面体と、その重み付けの関係は、表１で表される。

最終的な補間結果Ｐは、次式（２）により算出される。
Ｐ＝ｂＫ×Ｐ_Ｋ＋ｂＰ×Ｐ_Ｐ＋ｂＳ×Ｐ_Ｓ＋ｂＷ×Ｐ_Ｗ …（２）
ここで、（２）式において、Ｐ_Ｐは、点Ｐ_Ｐに対応する画像データを、Ｐ_Ｓは、点Ｐ_ｓに対応する画像データを、Ｐ_Ｋは、点Ｐ_ｋに対応する画像データを、Ｐ_ｗは、点Ｐ_ｗに対応する画像データを表している。また、ｂＫ，ｂＷ，ｂＰ，ｂＳは、それぞれ点Ｐ_Ｋ（Ｋ）、Ｐ_Ｗ（Ｗ）、Ｐ_Ｐ（一次色）、Ｐ_Ｓ（二次色）の重み付けを示し、それらの積和演算から補間結果Ｐが求められる。一般的に、以上のようにして四面体補間が行われる。

本実施形態においては、補間演算として、上述したようなグレー軸を記憶して四面体補間を行うものとして説明するが、これに限られるものではない。例えば、８点補間をおこなってもよい。なお、四面体は３次元空間を形成する最小の立体であり、一度にアクセスする格子点数が４つであることから、計算コストが少なくてすむというメリットがある反面、色空間を細かく分割するために、色空間境界での不連続さが生じる虞もある。したがって、いずれの補間方法を採用するかは、計算コスト、精度、デバイス特性などを考慮し、慎重に決定する必要がある。

つぎに、補間演算において用いられる色空間について説明する。従来から、３次元補間に用いられる色空間は、立方体形状もしくは直方体形状になっている場合が多い。そのため、補間演算を行うにあたり、演算用のメモリには、上記立方体形状もしくは直方体形状の色空間に含まれる全格子点の各々のデータを展開させておく事が一般的である。

しかし、通常、補間演算においては、色空間に含まれる全ての格子点のデータが必要になるわけではなく、また、補間演算に必要な格子点は処理対象の画像によって異なる。この点について図７に基づいて以下説明する。

図７は、画像と、ＲＧＢ色空間における当該画像の画像データの分布範囲（画像の色域）とを示したものである。図７における画像Ａは、空や水などの青色が多い画像であり、ＲＧＢ色空間における画像Ａのデータ分布は、Ｂ（青）の座標軸に偏っている傾向にある。また、画像Ｂは、植物等の緑が多い画像であり、ＲＧＢ色空間における画像Ｂのデータ分布は、Ｇ（緑）の座標軸に偏っている傾向にある。このように、入力画像によって画像データの分布が異なるため、補間演算において必要となってくる格子点も入力画像によって大きく異なることになる。

そこで、本実施形態における色変換部２０１では、ＲＧＢの色空間において、入力画像データの色域（入力画像データの分布範囲）を検出し、当該色域に含まれる点（画像データ）を補間によって生成するのに必要な格子点のデータを演算用のメモリに展開し、メモリに展開されているデータを参照して補間演算を行うようにする。このようにすれば、ＲＧＢの色空間における全格子点のデータを演算用メモリに展開している構成よりも、補間演算に割り当てるメモリ容量を削減することができ、削減したメモリ容量を画像処理装置１において実行される他の処理に割り当てることができるため、画像処理装置１全体の性能（処理速度等）を向上させることができる。

以下では、このような色変換部２０１の詳細を図１に基づいて説明する。色変換部２０１は、図１に示すように、重み付け計算部３０１、座標値算出部３０２、アドレス計算部３０３、メモリ３０４、補間演算部３０５、色域選択部３０６、ＬＵＴ書込部３０７、位置情報変更部３０８、色空間記憶部３０９を含む構成である。また、メモリ３０４には、データの書き換え可能なＬＵＴ３０４ａが含まれており、後述する位置情報３０４ｂが書き込まれている。

色空間記憶部３０９は、ＲＧＢの色空間（図５に示すような色空間）と、当該色空間に設定されている格子点に対応するＣＭＹの画像データとを記憶する不揮発性の記憶装置である。なお、本実施形態において、上記ＲＧＢの色空間（第１表色系の色空間）の各座標軸の値は各々０〜２５５であり、一つの座標軸の方向に沿って設定されている単位格子の数は１６、つまり、一つの座標軸の方向に沿って１７個の格子点が設定されているものとする（図５参照）。すなわち、この色空間に含まれる全格子点の数は１７×１７×１７＝４９１３である。

色域選択部（領域選択手段）３０６は、入力したＲＧＢの画像データ（第１表色系の画像データ）に基づき、上記ＲＧＢの色空間のなかから入力画像の色域を選択し、この色域に基づいて、入力画像に対応する各格子点の分布領域を選択する処理を行うブロックである。ここで、上記分布領域とは、入力画像の色域内のデータを補間演算によって生成するのに必要な格子点が分布している領域を意味し、ＲＧＢの色空間よりも狭い領域であって、入力画像の色域と当該色域周囲近傍とを合わせた領域である。

ＬＵＴ書込部（データ変更手段）３０７は、色域選択部３０６によって選択された分布領域に含まれる各格子点に対応するＣＭＹの画像データ（第２表色系の画像データ）を色空間記憶部３０９から読み出してＬＵＴ３０４ａに上書するブロックである。したがって、ＬＵＴ書込部３０７は、ＬＵＴ３０４ａに書き込まれているＣＭＹの画像データを、上記分布領域に含まれる格子点のＣＭＹの画像データに変更していることになる。

より具体的に説明すると、ＬＵＴ書込部（データ変更手段）３０７は、ＲＧＢの色空間内の全格子点のデータをＬＵＴ３０４ａに書き込むのではなく、入力画像の色域と当該色域周囲近傍とを合わせた領域内の全格子点のデータをＬＵＴ３０４ａに書き込む。

位置情報変更部（位置情報変更手段）３０８は、色域選択部３０６に選択された分布領域に含まれる各格子点についての上記ＲＧＢの色空間内の位置に関する位置情報を生成し、当該位置情報をメモリ３０４に上書するブロックである。つまり、位置情報変更部３０８は、メモリ３０４に書き込まれている位置情報３０４ｂの内容を、上記入力画像の色域に含まれる各格子点の位置に関する内容に変更していることになる。

以下では、これら色域選択部３０６，ＬＵＴ書込部３０７，位置情報変更部３０８において実行される処理の流れについて図８のフローチャートに基づいて説明する。

まず、色域選択部３０６にＲＧＢの画像データ（入力画像を示すデータ）が入力され（Ｓ１１０１）、当該画像データを画像処理装置１の処理能力に合わせた画像サイズまでダウンサンプリングする（Ｓ１１０２）。但し、Ｓ１１０２のダウンサンプリングは必ずしも必要ではない。

その後、色域選択部３０６は、ダウンサンプリングした画像データに基づき、ＲＧＢの色空間のなかから入力画像の色域を選択する（Ｓ１１０３）。このＳ１１０３の処理の詳細について以下具体的に説明する。

まず、ＲＧＢの色空間に設定される単位格子の数に応じて入力画像データをビットシフトさせる必要がある。例えば、上記画像データがｍビットのデータであり、上記色空間における一つの座標軸に沿った方向の単位格子数が２^ｎ（ｍ＞ｎ）だとすると、ｍビットの画像データのうちの上位ｎビットによって上記色空間においての上記画像データに対応する格子点の位置を表現できるため、当該画像データをｍ−ｎビットだけビットシフトさせる。つまり、ｍビットの画像データの集合ＲＧＢ_dataに対応する上記格子点の集合ＲＧＢ_indexは、以下に示す式（３）で表現することができる。
ＲＧＢ_index＝ＲＧＢ_data＞＞ｍ−ｎ（ｍ−ｎビット右シフト） ・・・（３）
つまり、色域選択部３０６は、ＲＧＢ_dataを入力画像の色域として求め、さらに、ＲＧＢ_dataからＲＧＢ_indexを求めている。ここで、求めたＲＧＢ_dataが、入力画像に対応する各格子点の分布領域に相当する。

つぎに、ＲＧＢ_indexにおける全格子点において、緑（Ｇ）の値が互いに共通する各格子点を一つのグループとし、当該グループにおける赤（Ｒ）および青（Ｂ）の分布、つまり、当該グループに含まれる全格子点おけるこの二つの色の最大値と最小値を求める（Ｓ１１０４）。なお、このＳ１１０４の処理は、全ての緑（Ｇ）の値について行われる。また、Ｓ１１０４の処理は、以下に示す式（４）によって実現される。

ｗｈｅｎ Ｇ_index＝ａ
Ｒ_{index_max}＝ｍａｘ（Ｒ_index）
Ｂ_{index_max}＝ｍａｘ（Ｂ_index） ・・・（４）
Ｒ_{index_min}＝ｍｉｎ（Ｒ_index）
Ｂ_{index_min}＝ｍｉｎ（Ｂ_index）
つまり、Ｇ_index＝ａのＲＢ平面上においてのＲ_{index_max}，Ｂ_{index_max}，Ｒ_{index_min}，Ｂ_{index_min}に囲まれた領域が、入力画像に対応する各格子点の分布領域の一部に相当する。そして、ＬＵＴ書込部３０７は、ＲＢ平面上のＲ_{index_max}，Ｂ_{index_max}，Ｒ_{index_min}，Ｂ_{index_min}に囲まれた領域に含まれる全格子点を入力画像に対応する格子点として特定し、特定した格子点のＣＭＹの画像データを色空間記憶部３０９から読み出してＬＵＴ３０４ａに書き込む処理を行う。また、ＬＵＴ書込部３０７は、この処理を全てのＧ_indexについて行う。

さらに、位置情報変更部３０８が、各Ｇ_indexの値毎に、ＲＢ平面上においての格子点の開始点（スタートアドレス）と分布幅とを求める（Ｓ１１０５）。なお、上記開始点を[stpnt_Ｒ，stpnt_Ｂ]、上記分布幅を[width_Ｒ，width_Ｂ]とすると、
stpnt_Ｒ＝Ｒ_{index_min}
stpnt_Ｂ＝Ｂ_{index_min}
width_Ｒ＝Ｒ_{index_max}−Ｒ_{index_min}
width_Ｂ＝Ｂ_{index_max}−Ｂ_{index_min}
である。

ここで、位置情報変更部３０８は、各Ｇ_indexの値毎に求めたstpnt_Ｒ、stpnt_Ｂ、width_Ｒ、width_Ｂを、色域選択部３０６によって選択された分布領域に含まれる各格子点の位置（ＲＧＢの色空間内における位置）に関する位置情報３０４ｂとして、メモリ３０４に書き込んでいる。なお、この位置情報３０４ｂについては後で詳述する。

図９は、Ｓ１１０４を実行することによって得られた、Ｇ_indexの値毎のＲＢ平面上におけるＲ_{index_max}，Ｂ_{index_max}，Ｒ_{index_min}，Ｂ_{index_min}に囲まれた領域（つまり、入力画像に対応する各格子点の分布領域）を示した模式図である。また、図９に示した画像Ａおよび画像Ｂについて、上記した位置情報３０４ｂの例を以下の表２に示す。

表２においては、画像Ａ、画像Ｂの各々について、各Ｇ_indexの値毎に、ＲＢ平面上においての格子点の開始点と分布幅とが示されている。表２の内容を検討すると、画像Ａの総格子点数は１８８０になり、画像Ｂの総格子点数は１４７９になり、各々補間処理において必要とされる格子点数が異なることがわかる。なお、表２において、比率は、全格子点数４９１３に対する割合を示している。

また、以上では、各Ｇ_indexの値毎にＲ_{index_max}，Ｂ_{index_max}，Ｒ_{index_min}，Ｂ_{index_min}を求めることによって、入力画像に対応する各格子点を特定しているが、各Ｂ_indexの値毎にＲ_{index_max}，Ｇ_{index_max}，Ｒ_{index_min}，Ｇ_{index_min}を求める手順や、各Ｒ_indexの値毎にＢ_{index_max}，Ｇ_{index_max}，Ｂ_{index_min}，Ｇ_{index_min}を求める手順であってもよい。

座標値算出部３０２は、四面体補間を行う際に用いられる各格子点を選択し、選択した各格子点の座標値を求めるためのものである。座標値算出部３０２は、色変換部２０１に入力されてくるＲＧＢの画像データにおけるＲＧＢの大小関係を判定し、該大小関係を基に、上記表１に従って、四面体の各頂点であるＰ_Ｐ，Ｐ_Ｓ，Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗを選択する。そして、選択したＰ_Ｐ，Ｐ_Ｓ，Ｐ_Ｋ，Ｐ_ＷのＲＧＢ色空間における座標値を算出し、後段のアドレス計算部３０３に出力する。つまり、座標値算出部３０２は、入力したＲＧＢの画像データに対応するＰ_Ｐ，Ｐ_Ｓ，Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗの座標値をアドレス計算部３０３に出力している。

なお、座標値算出部３０２が上記表１に示される情報を利用する方法としては、次のような方法がある。例えば、表１に例示されるように、各Ｒ，Ｇ，Ｂ信号の大小関係と、四面体頂点との対応関係を示す四面体情報を格納するメモリが、座標値算出部３０２に備えられており、座標値算出部３０２が、該メモリに格納された該四面体情報を読み出すことで、四面体頂点Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｓ，Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗを選択してもよい。あるいは、座標値算出部３０２は、各Ｒ，Ｇ，Ｂ信号の大小関係に従って四面体頂点を選択するプログラムを利用してもよい。

また、座標値算出部３０２は、選択したＰ_Ｐ，Ｐ_Ｓ，Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗの座標値を、次のようにして算出する。

点Ｐ_Ｋは、図４で示されるように、入力画像データが属する四面体の各頂点のなかで、最も小さい座標値をもつ点である。そして、本実施形態では、ＲＧＢ色空間は、０〜２５５の値を持つ各軸に沿った方向に１６個の単位格子を設定した空間であり、０〜１６の座標値によって各格子点の位置が特定される。

したがって、座標値算出部３０２は、０〜２５５の値をとり得る入力画像データの上位４ビットを用いて点Ｐ_Ｋの座標値を決定することができる。入力画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を（invec［0］，invec［1］，invec［2］）とすると、座標値算出部３０２は、次式（５）を用いて、点Ｐ_Ｋの座標値（ivec［0］，ivec［1］，ivec［2］）を計算する。
ivec＝invec＞＞４（４ビット右シフト） ・・・（５）
座標値算出部３０２は、上記のようにして求めた点Ｐ_Ｋの座標値を基にして、残りの３点（Ｐ_Ｓ，Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗ）の座標値を算出する。すなわち、図４（ａ）で示されるように、点Ｐ_Ｗの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値における各値に１を加えたものとなり、点Ｐ_Ｒの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値におけるＲ値に１を加えたものとなり、点Ｐ_Ｇの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値におけるＧ値に１を加えたものとなり、点Ｐ_Ｂの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値におけるＢ値に１を加えたものとなり、点Ｐ_Ｃの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値におけるＧ値とＢ値との各々に１を加えたものとなり、点Ｐ_Ｍの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値におけるＲ値とＢ値との各々に１を加えたものとなり、点Ｐ_Ｙの座標値は、点Ｐ_Ｋの座標値におけるＲとＧ値の各々に１を加えたものとなる。

したがって、座標値算出部３０２は、Ｐ_Ｋ格子の座標値（ivec［0］，ivec［1］，ivec［2］）の各値に１を加えて、Ｐ_Ｗの座標値（ivec［0］＋１，ivec［1］＋１，ivec［2］＋１）を計算する。同様にして、座標値算出部３０２は、Ｐ_Ｋ格子の座標値を基に、点Ｐ_Ｐ、点Ｐ_Ｓとして選択した点の座標値を計算する。

以上のように、座標値算出部３０２は、ＲＧＢ信号の各Ｒ，Ｇ，Ｂ信号の大小関係を基に、点Ｐ_Ｐ、点Ｐ_Ｓを選択し、点Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗ，Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｓの座標値を計算して、後段のアドレス計算部３０３へと出力する。

アドレス計算部３０３は、色変換部２０１に入力されたＲＧＢの画像データに対応する格子点のＣＭＹの画像データをＬＵＴ３０４ａから読み出し、読み出したＣＭＹの画像データを補間演算部３０５に引き渡すブロックである。

より具体的に説明すると、アドレス計算部３０３は、座標値算出部３０２から出力された４点の格子点（入力したＲＧＢの画像データに対応する格子点）の座標値と上述した位置情報３０４ｂとに基づいて、ＬＵＴ３０４ａにアクセスすべきアドレスを算出し、ＬＵＴ３０４ａにアクセスして、該アドレスに記憶されているＣＭＹの画像データ（つまり、格子点Ｐ_Ｋ，Ｐ_Ｗ，Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｓに対応するＣＭＹの画像データ）を読み出して、補間演算部３０５に引き渡すためのものである。アドレス計算部３０３のアドレス計算方法については、後で詳細に説明する。

重み付け計算部３０１は、補間演算部３０５が補間演算を行う際に用いられ、かつ、入力画像データに対応する重み付けを算出し、補間演算部３０５に送るためのものである。重み付け計算部３０１は、色変換部２０１に入力されてくるＲＧＢの画像データに基づいて上記分数部ｆＲ、ｆＧ，ｆＢを、上記式（１）に従って計算する。さらに、重み付け計算部３０１は、Ｒ，Ｇ，Ｂ各信号の大小関係を判定し、算出した分数部ｆＲ、ｆＧ，ｆＢおよび表１を基にして、重み付け係数ｂｋ，ｂＷ，ｂＰ，ｂＳを決定する。重み付け計算部３０１は、決定した重み付け係数ｂｋ，ｂＷ，ｂＰ，ｂＳを補間演算部３０５に渡す。

補間演算部（補間手段）３０５は、ＬＵＴ３０４ａから読み出されたＣＭＹの画像データに基づいて補間処理を行うことによって、色変換部２０１に入力されたＲＧＢの画像データに対応するＣＭＹの画像データを出力するものである。

より具体的に説明すると、補間演算部３０５は、重み付け計算部３０１から入力された重み付け係数と、ＬＵＴ３０４ａから読み出されたＣＭＹの画像データとを基に、補間演算を行う。具体的に、上記式（２）のＰ_Ｋ，Ｐ_Ｗ，Ｐ_Ｐ，Ｐ_Ｓに、各々の点に対応するＣＭＹの画像データを代入することによって四面体補間演算を行う。補間演算部３０５は、演算結果Ｐを、色変換部２０１に入力されたＲＧＢの画像データに対応するＣＭＹの画像データとして、後段の黒生成・下色除去部２０２に出力する。

以上の構成によれば、補間演算部３０５は、ＬＵＴ３０４ａから読み出されたデータに基づいて補間処理を行うことになるが、当該ＬＵＴ３０４ａには、ＲＧＢの色空間に含まれる全格子点のデータが書き込まれているのではなく、入力画像の色域に含まれる点（画像データ）を補間演算によって生成できるように、入力画像に対応する格子点の分布領域内のデータが書き込まれている（つまり、入力画像の色域内の格子点と当該色域周囲近傍の格子点のデータとが書き込まれている）。

それゆえ、入力画像毎に、当該入力画像を補間するにあたって不必要な格子点のデータをＬＵＴ３０４ａから除外することが可能になり、一定数の格子点のデータが書き込まれているメモリを参照して補間処理を行っている構成よりも、メモリ容量を節約でき、これに伴い、画像処理装置１の処理能力（演算速度等）の改善を図ることが可能になる。

また、入力画像に対応する格子点は、上記入力画像の色域内および色域周囲近傍に位置し、それ以外の格子点は補間処理に不要である。それゆえ、上記構成のように、上記入力画像の色域に基づいて上記入力画像に対応する格子点の分布領域を選択すれば、補間処理に不必要な格子点のデータを上記メモリから除外することが容易になる。

つぎに、入力画像に対応する格子点の分布領域に含まれる各格子点のＣＭＹの画像データがＬＵＴ３０４ａにおいてどのように書き込まれているのかについて説明する。

図１０に示すように、ＬＵＴは、Ｇ＝０、１６、…２５５の順に、各Ｇ値におけるＲＢ平面領域に含まれる格子点に対応するＣＭＹ信号データを記憶する。また、各Ｇ値の中では、Ｒ＝０、１６、…２５５の順で、格子点に対応するＣＭＹ信号データを記憶している。さらに、各Ｒ値の中では、Ｂ＝０、１６、…２５５の順で、格子点に対応するＣＭＹ信号データを記憶しているような構成をとる。図１０は、すべての格子点を記憶していた従来法のＬＵＴに格納に対する一例である。図１１は、本実施形態において、入力画像に対応する各格子点の分布領域に含まれる格子点のみを、ＬＵＴ３０４ａが記憶する場合の一例である。図１１で示されるように、本実施形態におけるＬＵＴ３０４ａは、アドレス計算部３０３のアクセスを容易にするために、アドレス０〜２７３５に対応するデータを線形に格納している。

つぎに、アドレス計算部３０３におけるアドレス算出の方法について説明する。

表２に示すように、位置情報変更部３０８によって生成されてメモリ３０４に書き込まれている位置情報３０４ｂは、入力画像に対応する各格子点の分布領域に含まれる全格子点の位置（ＲＧＢの色空間内における位置）に関する情報であって、Ｇ値毎の各ＲＢ平面における格子点の開始点[stpnt_Ｒ，stpnt_Ｂ]、ＲＢ平面における分布幅[width_Ｒ，width_Ｂ]で定義されている。つまり、当該位置情報は、各ＲＢ平面に対して、Ｒ方向とＢ方向の分布範囲の開始点と、Ｒ方向とＢ方向の格子点の分布幅を示している。また、当該位置情報３０４ｂにおいて示される各格子点に対応するＣＭＹの画像データは、ＬＵＴ３０４ａに書き込まれている。

例えば、表２に示す画像Ａの位置情報について、Ｇ＝８０のときのＲＢ平面に注目すると、開始点はＲ方向が１、Ｂ方向が１であるため、格子点はＲ＝１６、Ｂ＝１６の点から、各格子点に対応するＣＭＹ画像データがＬＵＴ３０４ａに書き込まれている。また、Ｒ方向の分布幅が１３、Ｂ方向の分布幅が１１であるため、ＬＵＴ３０４ａは、それぞれＲ＝２０８、Ｇ＝１７６の格子点まで、ＣＭＹ信号データを記憶している。

メモリ３０４が上記した位置情報３０４ｂを記憶することにより、アドレス計算部３０３がＬＵＴ３０４ａへアクセスする際にも、アドレス計算が容易となるメリットがある。

つぎに、位置情報３０４ｂを用いたアドレス計算部３０３のアドレス計算の方法について詳細に説明する。

アドレス計算部（読み出し手段）３０３は、上述したように、座標値算出部３０２から、四面体頂点である各格子点の座標値を取得する。例えば、入力画像データのＲＧＢ信号の大小関係がＲ＞Ｇ＞Ｂの場合、アドレス計算部３０３は、Ｐ_Ｋ座標値（ivec［0］，ivec［1］，ivec［2］），Ｐ_Ｗ座標値（ivec［0］＋１，ivec［1］＋１，ivec［2］＋１），Ｐ_Ｒ座標値（Ｐ_Ｐ座標値にあたる）（ivec［0］＋１，ivec［1］，ivec［2］），Ｐ_Ｙ座標値（Ｐ_Ｓ座標値にあたる）（ivec［0］＋１，ivec［1］＋１，ivec［2］）を取得する。以下では、アドレス計算部３０３がＰ_Ｋ点に対応するアドレスを計算する場合について説明するが、他の点であっても同様の方法により、アドレス計算部３０３は、対応アドレスを計算できる。

次に、取得した座標値を有する格子点がいずれのＲＢ平面に属しているのかを求めるために、アドレス計算部３０３は、取得した座標値からアドレスstp1を計算する。アドレス計算部３０３は、以下の計算式（６）を、ｉが０から（ivec［1］−１）まで積和計算を行うことでアドレスstp1を求めることができる。この時、アドレス計算部３０３は、メモリ３０４に格納されている位置情報３０４ｂ（具体的には、表２のように表される）を参照して計算を行う。

ここで、width_R(i)は、位置情報３０４ｂ（表２参照）中の格子点幅（Ｒ方向）を示し、width_B(i)は、格子点幅（Ｂ方向）を示す。また、stp_adressは、ＬＵＴ３０４ａのスタートアドレスを示す。図１１を使って考えると、invec［1］が１６〜３１（２進数表示で０００１００００〜０００１１１１１。上位４ビットを抽出、すなわち、４ビット右シフトを行うと「１」である）の場合は、ivec［1］は１となり、stp1は、図１１中のａ矢印で示したアドレスとなり、式（６）の第２項は、図１１中ｃの幅を計算していることになる。すなわち、この場合、格子点は、Ｇ＝１６のＲＢ平面に属していることがわかる。

次に、アドレス計算部３０３は、上記で求めたＧの格子点が持つデータ群の中で、何番目のアドレスにあるかの計算を行う。アドレス計算部３０３は、ＲＢ平面が四角形であることを利用し、アドレスstp1を用いてさらに計算を行う。アドレス計算部３０３は、該アドレスstp2を以下の計算式（７）に従って、求める。

ここで、stpnt_R(i)は、位置情報（表２参照）中の開始点（Ｒ方向）を示し、stpnt_Ｂ(i)は、開始点（Ｂ方向）を示している。図１１を使って考えると、invec［0］が３２〜４７までの場合、つまり、ivec［0］が２の場合、アドレス計算部３０３は、式（６）の第２項を計算することで、図１１中のｅの幅を計算していることになる。また、invec［2］が４８〜５３の場合、つまり、ivec［2］が３の場合、アドレス計算部３０３は、式（６）の第３項を計算することで、図１１中のｆの幅を計算していることになる。アドレス計算部３０３は、最終的なアドレスとして、これらを足し合わせて図１１中のｄが示すアドレスを計算する。

つまり、アドレス計算部３０３は、格子点Ｐ_Ｋの座標値のうちのＧ信号値および位置情報３０４ｂより、入力画像データが、Ｇ＝０，１６，・・・，２５５の各値毎の各ＲＢ平面のうち、どのＲＢ平面にあるのかを先ず決定する。次に、アドレス計算部３０３は、格子点Ｐ_Ｋの座標値のうちのＲ信号値およびＢ信号値、ならびに位置情報３０４ｂを用いて、そのＲＢ平面内のどの位置に格子点Ｐ_Ｋがあるのかを計算し、最終的なアドレスを計算する。

そして、アドレス計算部３０３は、格子点Ｐ_Ｋに対応する最終的なアドレスを指定して、３次元ＬＵＴ３０４ａにアクセスし、該当するアドレスに格納されているＣＭＹデータを補間演算部３０５に引き渡す。同様に、点Ｐ_Ｗ、Ｐ_Ｐ、Ｐ_Ｓに対応するＣＭＹデータを補間演算部３０５に引き渡す。

〔実施の形態２〕
実施の形態１では、入力画像の色域に含まれる格子点をＬＵＴに書き込む点について説明したが、本実施の形態では、様々な条件に応じて、色空間に設定される単位格子の数を変更する点について説明する。

まず、本実施の形態に係る色変換部２０１ａの構成について詳細に説明する。図１２は、本実施形態の色変換部２０１ａの構成を示したブロック図である。同図に示すように、色変換部２０１ａは、重み付け計算部３０１、座標値算出部３０２、アドレス計算部３０３、メモリ３０４、補間演算部３０５、色域選択部３０６、ＬＵＴ書込部３０７、位置情報変更部３０８、色空間記憶部３０９、格子数変更部（格子数変更手段）３１２を備える構成である。

重み付け計算部３０１、座標値算出部３０２、アドレス計算部３０３、メモリ３０４、補間演算部３０５、色域選択部３０６、ＬＵＴ書込部３０７、位置情報変更部３０８、色空間記憶部３０９は、各々、実施の形態１にて説明したものと同様の構成であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

格子数変更部３１２は、入力画像や出力画像の品質を示した品質データを外部から取得し、取得した品質データに応じて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間の座標軸の分割数２^ｎを決定する（例えば、８，１６，３２，６４等）。そして、格子数変更部３１２は、決定した分割数２^ｎで上記色空間（色空間記憶部３０９に記憶されているＲＧＢの色空間）の各々の座標軸を分割し、この分割によって形成される各格子点に対応するＣＭＹの画像データを算出し、算出したＣＭＹの画像データを各格子点と対応付けて色空間記憶部３０９に記憶する処理を行う。

つまり、実施の形態１では、各座標軸の分割数が１６の色空間のみを使用しているが、本実施の形態では、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間において、上記品質データに応じて上記分割数２^ｎを変更でき、この変更によって当該色空間における単位格子の幅、当該色空間に占める単位格子の数を変更できる。

なお、以下では、格子数変更部３１２が取得する品質データとしては、入力画像の解像度を示した解像度情報を例にして説明する。入力画像の解像度は、画像形成装置４の操作パネル５や端末装置の入力手段（キーボードやマウス）を用いて、画像入力装置（スキャナ）２の読み取り条件として利用者によって選択されるものである。したがって、格子数変更部３１２が取得する解像度情報とは、画像形成装置４の操作パネル５等から入力されたものである。

また、解像度とは、画像のきめ細かさや画質の滑らかさを表す尺度のことであり、単位幅をいくつの点の集合として表現するかを示したパラメータである。プリンタやスキャナの場合は、一般的に一インチあたりのドット数で表現され、単位としてdpi(dots per inch)が用いられる。この解像度が高いほど、より自然に近い高画質な画像になり、解像度が低いと、画像や文字の滑らかさが失われ、画質は悪くなる。このため、入力画像の解像度が低ければ（例えば、３００ｄｐｉや６００ｄｐｉ）、高画質な画像ではないと判断できるため、高精度な補間を必要としない。逆に解像度が高い場合には（例えば、１２００ｄｐｉや２４００ｄｐｉ）、高画質な画像（つまり、高精度の補間）が要求される。

色域選択部３０６，ＬＵＴ書込部３０７，位置情報変更部３０８は、格子数変更部３１２による処理の終了を検知すると、実施の形態１における処理（図８のＳ１１０１〜Ｓ１１０５）と同様の処理を行う。但し、色域選択部３０６は、Ｓ１１０３の処理において、格子数変更部３１２によって決定された分割数２^ｎに応じて、ｍビットの入力画像データをｍ−ｎビットシフトさせることになる。

これにより、色域選択部３０６は、格子数変更部３１２によって分割数２^ｎが定められたＲＧＢ色空間を色空間記憶部３０９から参照し、当該色空間の中から入力画像に対応する色域を選択することになる。そして、ＬＵＴ書込部３０７は、当該ＲＧＢ色空間において色域選択部３０６に選択された色域に含まれる各格子点についてのＣＭＹデータを色空間記憶部３０９から読み出し、ＬＵＴ３０４ａに書き込む処理を行うことになる。したがって、実施の形態２の構成によれば、ＬＵＴ３０４ａに書き込まれる各格子点のデータは、格子数変更部３１２によって定められた分割数２^ｎのＲＧＢ色空間に含まれる格子点のデータとなる。

なお、座標値算出部３０２は、格子数変更部３１２によって決定された分割数２^ｎに応じて、点Ｐ_Ｋの座標値（ivec［0］，ivec［1］，ivec［2］）を以下の（５）´式に基づいて計算する。
ivec＝invec＞＞ｎ（ｎビット右シフト） （５）´
さらに、重み付け計算部３０１は、格子数変更部３１２によって決定された分割数２^ｎに応じて、式（１）における（ｘ_１−ｘ_０），（ｙ_１−ｙ_０），（ｚ_１−ｚ_０）を当該分割数２^ｎに応じた値に変更した上で、重み付けを算出する。

そして、補間演算部３０５が、ＬＵＴ３０４ａに書き込まれている格子点のデータに基づいて補間演算を実行することとなる。

つぎに、格子数変更部３１２について、さらに詳しく説明する。上述したように、格子数変更部３１２は、入力画像の解像度を示した解像度情報に応じて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数２^ｎを変更している。

具体的には、格子数変更部３１２には、画像の解像度を示した解像度情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルが備えられている。なお、このテーブルにおいては、解像度と上記分割数２^ｎとが正の相関関係になるように、上記解像度情報と上記分割数とが対応付けられている事が好ましい。そして、格子数変更部３１２は、操作パネル５等から入力画像の解像度を示した解像度情報を取得すると、取得した解像度情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更している（単位格子の幅も変更される）。

ここで、上記分割数を増加させると、色空間内における単位格子の数が増加し（単位格子の幅が狭くなり）、単位空間当たりの格子点数が増加し、高精度の補間処理を実現できる。これに対し、上記分割数を減少させると、色空間内における単位格子の数が減少し（単位格子の幅が広くなり）、単位空間当たりの格子点数が減少し、これに伴い上記メモリに書き込まれる格子点の数も減少するため、メモリ容量を節約できる。

つまり、上記構成によれば、解像度等の入力画像の品質を示した情報に応じて、色空間に設定される単位格子の数を変更することを可能にし、入力画像の品質に適した補間処理を実現している。具体的には、高精度の補間処理が要求される高解像度の画像に対しては、上記分割数を増やすことによって上記色空間内に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない低解像度の画像に対しては、上記分割数を減らすことによって上記色空間内に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

なお、以上の構成によれば、格子数変更部３１２は、画像形成装置４の操作パネル５等から入力される解像度情報を取得しているが、この解像度情報は、画像入力装置２におけるスキャナの解像度が切り換えられた場合や、新しく画像入力装置２が接続される場合に、サービスマンやユーザによって操作パネル５から入力されるものである。

さらに、本実施形態において、画像の解像度を示した解像度情報と上記分割数２^ｎとの関係はテーブルに記憶されているが、このテーブルの内容は、適宜、利用者によって書き換えられるようになっていてもよい。また、画像の解像度と上記分割数２^ｎとの関係は上記テーブルに保持されているのではなく、画像の解像度に対しての好ましい上記分割数２^ｎを示した推奨値を操作パネル５に表示し、その推奨値のなかからサービスマンやユーザが上記分割数２^ｎを選択するようにしてもよい。

また、入力画像がネットワークを介してダウンロードしたものであっても、格子数変更部３１２は、上記解像度情報を取得することができる。たとえば、業界で一般的に使用されている画像フォーマットであるTIFF（Tagged Image File Format）には、ヘッダーに解像度の情報が記載されているため、ヘッダーの情報より解像度情報を得ることができる。

なお、以上の実施形態によれば、格子数変更部３１２は、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間の座標軸の分割数２^ｎを変更することによって当該色空間に設定される格子点数を変更するようにしているが、このような形態に限定されるものではない。また、上記色空間の座標軸の分割数も２の累乗に限定されない。

例えば、色空間における単位格子の幅を変更することなく、色空間の格子点数を変更するような処理を行うことも可能である。より具体的に、格子数変更部３１２は、色空間記憶部３０９に記憶されているＲＧＢの色空間における単位格子の幅を一定にすると共に、座標軸に沿った方向の格子点数を任意値に変更することが可能である。

この点について図１４に基づいて説明する。図１４（ａ）において、太線に囲まれた部分は、各座標軸のとり得る数値範囲が０〜２５５に設定されていると共に各座標軸に沿った方向の格子点数が１７（分割数２^４＝１６）に設定されているＲＧＢの色空間である。例えば、この太線に囲まれた部分の色空間を基準にして、Ｇ座標軸に沿った方向に単位格子を一つ追加することによって、Ｇ座標軸に沿った方向の格子点数を１７から１８（分割数１７）に増加させ、Ｇ座標軸のとり得る数値範囲を０〜２７１に設定すると、単位格子の幅を変えずに色空間の格子点数を増加させることができる。また、例えば、Ｂ座標軸に沿った方向に二つ単位格子を追加することによって、Ｂ座標軸に沿った方向の格子点数を１７から１９（分割数１８）に増加させ、Ｂ座標軸のとり得る数値範囲を０〜２８７に設定すると、単位格子の幅を変えずに色空間の格子点数を増加させることができる。

さらに、格子点数を増加させるだけでなく減少させることも可能である。例えば、図１４（ｂ）に示すように、Ｒ座標軸に沿った方向において単位格子を一つ削減することによって、Ｒ座標軸に沿った方向の格子点数を１７から１６（分割数１５）に減少させ、Ｒ座標軸のとり得る数値範囲を０〜２３９に設定すると、単位格子の幅を変えずに色空間の格子点数を減少させることができる。

つまり、格子数変更部３１２は、入力画像の解像度を示した解像度情報に応じて、上記色空間において座標軸に沿った方向に単位格子を追加または削減する処理を行っても、色空間の格子点数を変更することができる。

例えば、格子数変更部３１２は、画像の解像度を示した解像度情報と、座標軸に沿った方向の格子点数（例えば１０〜３２の範囲における任意の整数値）を座標軸毎に示した格子点数データとを対応付けたテーブルを保持しておく。そして、格子数変更部３１２は、操作パネル５等から取得した解像度情報に対応付けられている格子点数データを上記テーブルから読み出す。さらに、格子数変更部３１２は、ＲＧＢ色空間における各座標軸に沿った方向の格子点数がテーブルから読み出した格子点数データに示される各座標軸の格子点数になるよう、ＲＧＢ色空間における各座標軸方向に対して単位格子の追加または削減を行う。このようにすれば、色空間における単位格子の幅を変更することなく、入力画像の解像度に応じて色空間の格子点数を変更することが可能になる。

但し、このような構成を採用する場合、入力画像データのとり得る数値範囲とＲＧＢ色空間における各座標軸の数値範囲とを整合させる必要がある。したがって、色変換部２０１の前段において、入力画像データのとり得る数値範囲とＲＧＢ色空間における各座標軸の数値範囲とが一致するように、色変換部２０１に入力する入力画像データのとり得る数値範囲を変換する数値範囲変換部を備える必要がある。

例えば、入力画像データが０〜２５５の値をとる８ビットデータであって、格子数変更部３１２が、図１４（ａ）に示すように、Ｂ座標軸に沿った方向の格子点数を１９に変更し、Ｂ座標軸の数値範囲を０〜２８７に変更した場合、ビット数変換部は、図１５（ａ）に示すようなテーブルを用いて、Ｂの入力画像データのビット数を８ビットから９ビットに変換することによって当該入力画像データのとり得る数値範囲を０〜２８７に変換すればよい。

また、入力画像データが０〜２５５の値をとる８ビットデータであって、図１４（ｂ）に示すように、Ｒ座標軸に沿った方向の格子点数を１６に変更し、Ｒ座標軸のとり得る数値範囲を０〜２３９に変更した場合、０〜２３９の範囲は８ビットのデータで表現可能であるため、ビット数変換部は、図１５（ｂ）に示すようなテーブルを用いて、入力画像データのビット数を変更せず、Ｒの入力画像データのとり得る数値範囲を０〜２３９に変換すればよい。

なお、以上示した実施形態２では、入力画像の解像度に応じて、色空間に設定される単位格子の数を変更しているが、他の条件に応じて色空間に設定される単位格子の数を変更することも可能であり、以下では、他の条件に応じて上記単位格子数を変更する形態について説明する。

(画像サイズに応じて変更)
最終的に印刷される画像が大きくなるほど高精度な補間処理を行わないと、印刷画像の画質が劣化する虞がある。

そこで、格子数変更部３１２は、画像処理装置１が出力する画像データのサイズ（出力画像のサイズ）を示したサイズ情報を上記品質データとして取得する。さらに、格子数変更部３１２には、画像サイズを示したサイズ情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルを備える。また、このテーブルにおいて、画像サイズと上記分割数２^ｎとが正の相関関係になるように、上記サイズ情報と上記分割数とを対応付けて記憶することが好ましい。

これにより、格子数変更部３１２は、画像処理装置１が出力する画像データのサイズを示したサイズ情報を取得すると、取得したサイズ情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更し、単位格子の幅を変更できる。

このようにすれば、出力画像のサイズに応じて、上記色空間に占める単位格子の数を変更していることになる。これにより、出力画像のサイズに適した補間処理を実現することが可能になる。具体的には、高精度の補間処理が要求される大サイズの画像に対しては、分割数２^ｎを増やすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない小サイズの画像に対しては、分割数２^ｎを減らすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

なお、出力画像のサイズは、入力画像の画素数（入力画像のサイズ）と出力機器の解像度とから計算することができる。例えば、入力画像の縦と横の画素が１２００個および６００個であり、出力機器の解像度が３００ＤＰＩの場合、１２００/３００＝４インチ、６００/３００＝２インチとなり、出力画像のサイズは縦４インチ、横２インチとなる。また、出力機器の解像度が６００である場合は、１２００/６００＝２インチ、６００/６００＝１インチとなり、出力画像のサイズは縦２インチ、横１インチとなる。このように、出力機器の解像度と、入力画像の画素数がわかれば出力画像のサイズを計算できる。

それゆえ、画像処理装置１において、入力画像の画素数と画像出力装置３に設定されている解像度とから出力画像サイズを示したサイズ情報を生成するサイズ計算部（不図示）を備え、格子数変更部３１２は、このサイズ計算部から、出力画像サイズを示したサイズ情報を取得すればよい。

（画像出力装置の印刷解像度に応じて変更）
また、色空間に設定される単位格子の数は、画像処理装置１に接続されている画像出力装置３の印刷解像度に応じて変更してもよい。例えば、画像出力装置３の印刷解像度が低く高精度な画質がそれほど要求されないような場合、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約し、逆に、画像出力装置３の印刷解像度が高く高精度な画質が要求される場合、上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現するようにすればよい。

具体的構成としては、格子数変更部３１２は、画像出力装置３に設定されている印刷解像度を示した解像度情報（品質データ）を取得する。なお、印刷解像度は、例えば、画像処理装置１の操作パネル５や入力手段（キーボードやマウス）を用いて、画像出力装置（印刷装置）３の印刷条件として利用者によって選択されるものである。したがって、格子数変更部３１２が取得する解像度情報とは、画像処理装置１の操作パネル５等から入力された解像度情報である。

また、格子数変更部３１２において、上記印刷解像度を示した解像度情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルを備える。また、このテーブルにおいて、印刷解像度と上記分割数２^ｎとが正の相関関係になるように、上記解像度情報と上記分割数とが対応付けられていることが好ましい。

そして、格子数変更部３１２は、画像出力装置３に設定されている印刷解像度を示した解像度情報を取得すると、取得した解像度情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更し、単位格子の幅を変更している。

このようにすれば、画像出力装置３の印刷解像度に応じて、上記色空間に占める単位格子の数を変更していることになる。これにより、印刷解像度に適した補間処理を実現することが可能になる。具体的には、高精度の補間処理が要求される高印刷解像度の画像に対しては、分割数２^ｎを増やすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない低印刷解像度の画像に対しては、分割数２^ｎを減らすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

（領域識別情報に応じて変更）
また、入力画像が文字領域からなる画像の場合、一般的に色の数が余り多くなく、高精度な補間がほとんど必要ない場合が多いため、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約すればよい（色空間における一つの座標軸あたりの分割数または単位格子数を８（格子点数は９）程度まで減らすことができる）。

逆に、入力画像が写真領域からなる画像の場合、高精度な補間が必要となるため、上記色空間に設定される単位格子の数を増やすことが好ましい（例えば、一つの座標軸あたりの分割数または単位格子数を３２（格子点数は３３）程度まで増やすことが望ましい。

そこで、格子数変更部３１２は、入力画像の画像領域を示した領域識別情報（入力画像の特徴を示した特徴データ）を領域分離処理部１４から取得し、取得した領域識別情報に応じて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間の座標軸の分割数２^ｎを変更するようにしてもよい。

具体的構成としては、格子数変更部３１２は、画像領域の種類を示した領域識別情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルを備える。また、このテーブルにおいて、文字領域を示す領域識別情報に対応付けられている上記分割数２^ｎは、写真領域を示す領域識別情報に対応付けられている上記分割数２^ｎよりも少なく設定することが好ましい。

そして、格子数変更部３１２は、領域分離処理部１４から領域識別情報を取得すると、取得した領域識別情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更し、単位格子の幅を変更する。

このようにすれば、入力画像の種類（文字画像、写真画像等）に応じて、上記色空間に占める単位格子数を変更することができる。これにより、入力画像の種類に適した補間処理を実現することが可能になる。具体的には、高精度の補間処理が要求される写真画像に対しては、分割数２^ｎを増やすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない文字画像に対しては、分割数２^ｎを減らすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

なお、以下では、領域分離処理部（特徴データ生成手段，領域分離処理手段）１４における具体的処理内容について詳細に説明する。領域分離処理としては、例えば、特開２００２−２３２７０８に記載の方法を用いる。この方法は、注目画素を中心としたｎ×ｍのブロック（例えば、１５×１５）における最小濃度値と最大濃度値の差分である最大濃度差と、隣接する画素の濃度差の絶対値の総和である総和濃度繁雑度を算出し、予め定められる複数の閾値と比較することにより下地領域・印画紙（写真）領域と文字エッジ領域・網点領域に分離するものである。領域分離は、下記の（Ａ）〜（Ｄ）の考え方に基づいて行われる。
（Ａ) 下地領域の濃度分布は、通常、濃度変化が少ないので最大濃度差及び総和濃度繁雑度ともに非常に小さくなる。
（Ｂ) 印画紙写真領域の濃度分布は、滑らかな濃度変化をしており、最大濃度差及び総和濃度繁雑度はともに小さく、かつ、下地領域よりは多少大きくなる。
（Ｃ) 網点領域の濃度分布は、最大濃度差は網点によりさまざまであるが、総和濃度繁雑度が網点の数だけ濃度変化が存在するので、最大濃度差に対する総和濃度繁雑度の割合が大きくなる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値（上記複数の閾値の１つ）との積よりも総和濃度繁雑度が大きい場合には、網点画素であると判別することが可能である。
（Ｄ) 文字領域の濃度分布は、最大濃度差が大きく、それに伴い総和濃度繁雑度も大きくなるが、網点領域よりも濃度変化が少ないため、網点領域よりも総和濃度繁雑度は小さくなる。したがって、最大濃度差と文字・網点判定閾値との積よりも総和濃度繁雑度が小さい場合には、文字エッジ画素であると判別することが可能である。

具体的には、以下の（Ｅ）〜（Ｇ）のようにして領域分離が行われる。
（Ｅ) 算出された最大濃度差と最大濃度差閾値、及び、算出された総和濃度繁雑度と総和濃度繁雑度閾値の比較を行う。そして、最大濃度差が最大濃度差閾値よりも小さく、かつ、総和濃度繁雑度が総和濃度繁雑度閾値よりも小さいと判断されたときは、注目画素は下地・印画紙領域であると判定し、そうでない場合は、文字・網点領域であると判定する。
（Ｆ) 上記下地・印画紙領域であると判断された場合、算出された最大濃度差と下地・印画紙判定閾値との比較を行い、最大濃度差の方が小さければ下地領域であると判定し、最大濃度差の方が大きければ印画紙領域であると判定する。
（Ｇ) 上記文字・網点領域であると判断された場合、算出された総和濃度繁雑度と最大濃度差に文字・網点判定閾値を掛けた値との比較を行い、総和濃度繁雑度の方が小さければ文字エッジ領域であると判定し、総和濃度繁雑度の方が大きければ、網点領域であると判定する。

（原稿種別に応じて変更）
以上では、領域分離処理部１４から取得される領域識別情報に応じて色空間に占める単位格子の数を変更する点について説明したが、入力画像が原稿から読み取られた画像である場合、当該原稿の種類に応じて上記単位格子の数を変更するようにしてもよい。

なお、原稿の種類の判別方法としては、例えば、操作パネル５から、ユーザが原稿種別を選択し入力するようにする方法が挙げられる。この場合、原稿種別の判別はユーザの入力に基づいてＣＰＵにより判別が行われ、ＣＰＵが当該原稿の種類を示す原稿種別情報（原稿種別判定信号）を生成し、格子数変更部３１２が当該原稿種別情報を取得するようにすればよい。

また、原稿の種類の判別は、ユーザによるマニュアル入力ではなく、原稿種別判定部（特徴データ生成手段）を設けて原稿の特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて原稿の種類を判別するようにしても良い。この場合の画像処理装置１ａの構成例を図１３に示す。この図１３に示す構成の場合、図１の構成と比べて異なる点は、シェーディング補正部と入力階調補正部との間に原稿種別判定部１９が設けられていることである。なお、図１３の構成においては、シェーディング補正部１２ａ、入力階調補正部１３ａの処理内容が図１の構成と異なるのみで他の処理部の処理は同様である。以下に異なる箇所のみ説明する。

シェーディング補正部１２ａは、Ａ／Ｄ変換部１１より送られてきたデジタルのＲＧＢ信号に対して、画像入力装置２の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。また、シェーディング補正部１２ａではカラーバランスの調整を行う。

原稿種別判定部（原稿種別判定手段，特徴データ生成手段）１９は、シェーディング補正部１２ａにて各種の歪みが取り除かれカラーバランスの調整がなされたＲＧＢ信号（ＲＧＢの反射率信号）を濃度信号など画像処理装置１ａに採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換すると共に、入力された原稿画像が、文字原稿、印刷写真写原稿、印画紙写真であるか、あるいはそれらを組み合わせた文字／印刷写真原稿であるかなど原稿の種類の判別を行い、当該原稿の種類を示した原稿種別情報（原稿種別判定信号，入力画像の特徴を示した特徴データ）を格子数変更部３１２に入力する。

入力階調補正部１３ａは、下地濃度の除去やコントラストなどの画質調整処理が施される。

ここで、原稿種別判定部１９における原稿種別の判定方法としては、例えば、特開２００２−２１８２３２の方法を用いれば良い。この方法は、プレスキャンを行い、濃度ヒストグラムより、予め定められる閾値より小さい低度数濃度区分の数、第１の最大度数の濃度区分、第１の最大度数の濃度区分に隣接する濃度区分以外で最大度数値をもつ第２の最大度数の濃度区分を求め、第１の最大度数値の総画素数に対する割合、（第１の最大度数値−第２の最大度数値）の総画素数に対する割合を算出する。これらの値を予め定められる第１の閾値・第２の閾値・第３の閾値と比較することにより、原稿を文字、写真、文字／写真の何れかに分類する。また、写真と判断された場合、入力画像データを２値化し、注目画素を含む複数の画素よりなるマスクを設定し、主走査方向・副走査方向での「０」から「１」、「１」から「０」への変化点数の和を求めて（高速化のために主走査方向の変化点数だけでも良い）、予め定められる閾値以上ならば印刷写真（印刷写真の場合、局所領域における画像信号の変動が大きい。）、閾値未満ならば印画紙写真に判別する。

原稿種別の判定は上記にようにプレスキャンを行って判定しても良く、シェーディング補正後の画像データをハードディスクなどの記憶媒体に格納しておき、格納されている画像データを読み出して行っても良い。

なお、図１３では、原稿種別の判定結果である原稿種別情報を色補正部１５のみにフィードバックしているが、入力階調補正部１３ａ・領域分離処理部１４・空間フィルタ処理部１６・階調再現処理部１８に入力するようにしても良い。

格子数変更部３１２は、以上のように、原稿種別判定部１９によって生成される原稿種別情報、または利用者によって入力される原稿種別情報を取得し、当該原稿種別情報に応じて、上記色空間に占める単位格子数を変更する。

具体的には、入力画像が文字原稿から読み取られた画像の場合、一般的に色の数が余り多くなく、高精度な補間がほとんど必要ない場合が多いため、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約すればよい（色空間における一つの座標軸あたりの分割数または単位格子数を８（格子点数は９）程度まで減らすことができる）。

逆に、入力画像が写真原稿から読み取られた画像の場合、高精度な補間が必要となるため、上記色空間に設定される単位格子の数を増やすことが好ましい（例えば、一つの座標軸あたりの分割数または単位格子数を３２（格子点数は３３）程度まで増やすことが望ましい。

そこで、格子数変更部３１２には、原稿の種類を示した原稿種別情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルを備える。また、このテーブルにおいて、文字原稿を示す原稿種別情報に対応付けられている上記分割数２^ｎは、写真原稿を示す原稿種別情報に対応付けられている上記分割数２^ｎよりも少なく設定する。

そして、格子数変更部３１２は、原稿種別判定部１９等から原稿種別情報（特徴データ）を取得すると、取得した原稿種別情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更し、単位格子の幅を変更する。

このようにすれば、原稿の種類に応じて、上記色空間に設定される単位格子の数を変更していることになる。これにより、原稿の種類に適した補間処理を実現することが可能になる。具体的には、高精度の補間処理が要求される写真原稿から読み取られた入力画像に対しては、分割数２^ｎを増やすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現し、高精度の補間処理の要求されない写真原稿から読み取られた入力画像に対しては、分割数２^ｎを減らすことによって上記色空間に設定される単位格子の数を減少させてメモリ容量を節約するといった制御が可能になる。

（画像出力装置の印刷処理モードに応じて変更）
さらに、色空間に設定される単位格子の数は、画像出力装置（印刷装置）３において設定される印刷処理モードに応じて切り換えられてもよい。なお、この印刷処理モードとは、ドラフトや高画質などの処理モードや、メディア（画像形成を行う紙などの記録材）ごとの印字モード等を意味する。

例えば、画像出力装置３の処理モードとしてドラフトモードが選択されている場合、画質より画像処理速度のほうが重視されるため、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約することが好ましい。逆に、画像出力装置３の処理モードとして高画質モードが選択されている場合、上記色空間に設定される単位格子の数を多くして高精度な補間処理を実現することが好ましい。

また、例えば、画像出力装置３の処理モードとして普通紙を用いて印刷を行う普通紙モードが選択されている場合、画質が重要視されずに印刷速度などが重視されるため、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約することが好ましい。逆に、表面に特殊加工がされている写真のように印刷ができる特殊用紙（例えば、光沢紙）を用いて印刷を行う特殊用紙モードが選択されている場合、画像処理速度よりも画質が重視されるため、上記色空間に設定される単位格子の数を多くして高精度な補間処理を実現することが好ましい。

具体的構成としては、格子数変更部３１２において、画像出力装置３の印刷処理モードを示したモード情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルを備える。そして、格子数変更部３１２は、画像出力装置３において現在設定されている印刷処理モードを示したモード情報を取得し、取得したモード情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更し、単位格子の幅を変更する。

このようにすれば、画像出力装置３において現在設定されている印刷モードに応じて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間に設定される単位格子の数を変更することができ、選択されている印刷モードに適した補間処理を実現することが可能になる。

なお、画像出力装置３に設定する印刷モードは、画像出力装置３に備えられている操作パネルなどから利用者によって選択されるか、コンピュータの画面に表示される印刷設定条件（プリンタドライバの設定条件）において、キーボードやマウスを用いて、プルダウンのメニューより選択されるものである。それゆえ、格子数変更部３１２が取得するモード情報とは、画像出力装置３の操作パネルやコンピュータにおいて選択されている印刷モードに応じてＣＰＵ等によって生成される情報である。

（ユーザの好みに応じて変更）
また、色空間に設定される単位格子の数は、画像処理装置１のユーザによって入力されるコマンドに応じて変更されてもよい。これにより、ユーザの希望によって、上記色空間に設定される単位格子の数を変更することができる。

ユーザが色補正処理より画質改善処理などの他の処理を優先したい場合や、画像処理にかかる時間などを減らしたい場合には、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくしてメモリ容量を節約することが好ましい。逆に、色補正処理を重視している場合や、画像処理時間を考慮しない場合には、上記色空間に設定される単位格子の数を多くして高精度な補間処理を実現することができる。

具体的には、格子数変更部３１２において、画像処理モード（高速モード，高画質モード等）を示したモード情報と上記分割数２^ｎとを対応付けたテーブルを備える。

そして、格子数変更部３１２は、操作パネル５を介して利用者によって画像処理モードを示したモード情報（コマンド）が入力されると、入力されたモード情報に対応付けられている分割数２^ｎを上記テーブルから読み出して、読み出した分割数２^ｎに基づいて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間における各座標軸の分割数を変更し、これにより色空間内に設定される単位格子の数を変更し、単位格子の幅を変更する。

このようにすれば、利用者に選択される画像処理モードに応じて、色空間に設定される単位格子の数を変更することができ、選択されている画像処理モードに適した補間処理を実現することが可能になる。具体的に、高速処理モードが選択されている場合、上記色空間に設定される単位格子の数を少なくして高速な画像処理を実現し、高画質モードが選択されている場合、上記色空間に設定される単位格子の数を増加させて高精度な補間処理を実現できる。

〔実施の形態３〕
カラープリンタ（カラー画像形成装置）には、大きく二つの形態が存在する。プリンタにページ記述言語（ＰＤＬ：Ｐａｇｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述されたデータを処理する機能を搭載し、プリンタ側で印刷データ生成処理を行う構成のハイエンドタイプと、プリンタ側では印刷処理のみを行い、ホスト側で印刷データ生成処理を行う構成のローエンドタイプの二種類である。

ここで、ＰＤＬデータを処理する機能を搭載したハイエンドカラープリンタの簡略化した構成を図１６に示す。ホスト１０１内にあるアプリケーション１０２から受けた印刷命令を、ホスト１０１内のＯＳ１０３がプリンタドライバ１０４へ描画命令を出す。プリンタドライバ１０４内のＰＤＬ変換部１０５は、ＯＳ１０４からの描画命令に基づいてホスト１０１内でアプリケーション１０２により作成されたデータをＰＤＬに変換する。その後、ホスト１０１は、そのＰＤＬデータをプリンタ１０６へ送信する。プリンタ１０６は、受信したＰＤＬデータを、印刷データ生成部１０７で印刷データに変換し、印刷制御部１０８で印刷データに基づき印刷を行う。

また、図１７には、ローエンドプリンタの例を示す。ローエンドプリンタの場合も、ホスト２０１内にあるアプリケーション１２２から受けた印刷命令を、ホスト内のＯＳ１２３がプリンタドライバ１２４へ描画命令を出す。ローエンド向けプリンタドライバ１２４内には、ＯＳの命令をうけ、印刷データを生成する印刷データ生成部１２５があり、ここで印刷用のデータを生成する。そのままデータを送ると、印刷用データは容量が大きいため、データ圧縮部１２６で圧縮する。その後、ホスト１２１は、その圧縮された印刷データをプリンタ１２７に送付し、プリンタ１２７は、プリンタ内にあるデータ伸張部１２８でデータを伸張しもとの印刷データにもどし、そのデータを印刷制御部１２９に送り印刷データに基づき印刷を行う。

なお、ＰＤＬとは、プリンタにおいて印刷イメージを記述するための言語である。このＰＤＬは、各社が開発しており、ＨＰ（ヒューレットパッカード）社のＰＣＬ（Ｐｒｉｎｔｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ），Ａｄｏｂｅ社のＰＳ（Ｐｏｓｔ Ｓｃｒｉｐｔ（登録商標））などが主流である。日本国内ではＥＰＳＯＮ社のＥＳＣ／Ｐａｇｅ（登録商標），Ｃａｎｏｎ社のＬｉｐｓがある。ここで、Ａｄｏｂｅ社のＰＳを例にとってＰＤＬがどのように画像内の図形や文字を描画するかを簡単に説明する。ＰＳファイルの中は、テキストで記述されている。図形の描画に関しては、いくつかコマンドがあらかじめ用意されてあり、それらのひとつ、もしくは組み合わせで描画を行っていく。用意されているコマンドの一例としては、線を引く、弧を引く、などのコマンドがある。これらを組み合わせて、複雑な図形を描画していく。設定内容は、描画位置、描画方法、色、線幅、塗りつぶしなどであり、それらをあらかじめ決められたコマンドで指定する。文字に関しても同様に、フォントと描画位置、描画色、文字列を指定し、きめられたフォーマットで記述する。ＰＳ対応プリンタは、これらのＰＳファイルを受け取ると、内部の印刷データ形成部で、プリンタ固有のデータに変換し、プリンタエンジン（印刷制御部）に送る。

ＰＤＬデータを用いた印刷データの生成は、例えば次ぎのように行う。図１８は、ＰＤＬデータを用いた印刷データ生成を行う印刷データ生成部１０７の構成を示すブロック図である。ＰＤＬの一つであるＰＳでは、各図形、各文字に対して、色を指定できる。色空間に関しても、デバイス（プリンタ）のＲＧＢやＣＩＥ（Commission International de l’Eclairage）の定義された色空間や、独自の色空間を、指定することができる。印刷データ生成部１０７内の画像生成部１３１では、上記のように指定されたデータをもとに、画像データを生成する。その後、印刷データ変換部１３２へデータを送付し、印刷制御部１０８での印刷用の印刷データへ変換する。

画像データの生成は、例えば次ぎのように行う。図１９は、画像データ生成を行う画像生成部１３１の構成を示すブロック図である。画像生成部１３１では、描画命令を受け取ると、データ計算部４０１において、入力されたデータに記載されている情報から、それぞれの画素位置の値（画素の色空間における位置）を計算する。このデータ計算部４０１は、実施の形態１で図１を用いて説明した座標値算出部３０２と同じ機能を有する。この算出される画素位置の値には、データで指定されている色空間のものが用いられる。なお、データの色空間は、スキャナなどの画像読取装置で画像を読み込む際に設定される。あるいは、アプリケーション・ソフトウェアで変更、設定することもできる。その後、色変換部４０２において、プリンタ内部に設けられているカラープロファイルを用いて、ＰＤＬもしくはＯＳ印刷命令に記載されている色空間からデバイス色空間（プリンタの色空間）への色変換を行う。デバイス色空間へ変換された画像データは、墨生成部４０３で墨生成下色除去処理、ＨＴ（ハーフトーン）部４０４で中間調の処理がなされ、印刷データ変換部１３２に送付されて印刷用データへ変換される。

次に、色変換部４０２の構成は、実施の形態２で図１２を用いて説明した構成と同じである。図１２に示すように、色変換部４０２は、重み付け計算部３０１、座標値算出部３０２、アドレス計算部３０３、メモリ３０４、補間演算部３０５、色域選択部３０６、ＬＵＴ書込部３０７、位置情報変更部３０８、色空間記憶部３０９、格子数変更部（格子数変更手段）３１２ａを備える構成である。実施の形態２と同様に、重み付け計算部３０１、座標値算出部３０２、アドレス計算部３０３、メモリ３０４、補間演算部３０５、色域選択部３０６、ＬＵＴ書込部３０７、位置情報変更部３０８、色空間記憶部３０９は、各々、実施の形態１にて説明したものと同様の構成である。

本実施形態では、格子数変更部３１２ａは、取得した判別情報（以下で説明する、オブジェクトの情報やプリンタドライバで設定される画像の種別（原稿種別））に応じて、色空間記憶部３０９に記憶されている色空間の座標軸の分割数２^ｎを決定する（例えば、８，１６，３２，６４等）。そして、格子数変更部３１２ａは、決定した分割数２^ｎで上記色空間（色空間記憶部３０９に記憶されているＲＧＢの色空間）の各々の座標軸を分割する。他方で、色域選択部３０６は、格子数変更部３１２ａによって分割数２^ｎが定められたＲＧＢ色空間を色空間記憶部３０９から参照し、当該色空間の中から入力画像に対応する色域を選択し、この色域に基づいて、入力画像に対応する各格子点の分布領域を選択する処理を行う。さらに、格子数変更部３１２ａは、色域選択部３０６にて選択された上記分布領域に含まれる格子点であり、かつ、上記分割によって形成された格子点に対応するＣＭＹの画像データを算出する。この算出は、以下で説明する、ＰＤＬデータの色変換にて行う。

そして、ＬＵＴ３０４ａは、算出されたＣＭＹの画像データを、メモリ３０４のＬＵＴ３０４ａに書き込む。また、位置情報変換部３０８は、色域選択部３０６にて選択された上記分布領域に含まれる格子点であり、かつ、上記分割によって形成された格子点の位置情報を、変更してメモリ３０４に書き込む。

このように、実施の形態３の構成によれば、ＬＵＴ３０４ａに書き込まれる各格子点のデータは、格子数変更部３１２ａによって定められた分割数２^ｎのＲＧＢ色空間に含まれる格子点のデータとなる。

以下に、ＰＤＬデータの色変換について説明する。ＰＤＬデータの色変換は、一般的に図２０に示すような形で行われる。上記のように、判定情報（オブジェクトの情報やプリンタドライバで設定される画像の種別（原稿種別））に基づいて、格子点の数が決定されている。この格子点の数を用いて、入力画像データの色空間が、入力色空間変換部５０１にて、入力色変換データをもとに中間の色空間に変換される。その後、出力色空間変換部５０３で出力色変換データを用いて、出力の色空間へ変換される。なお、ここでは、上記格子数変更部３１２ａが、入力色空間変換部５０１および出力色空間変換部５０３として働くことになる。

例えば、ＰＳの場合は、中間の色空間としては、ＣＩＥ ＸＹＺを用いる。ここで、ＣＩＥ ＸＹＺとは、国際照明委員会ＣＩＥが定めたＸＹＺ表色系の等色関数を用いて求めた三刺激値ＸＹＺの色空間のことである。また、入力色変換データはＣＳＡ（Color Space Array）と呼ばれ、出力色変換データはＣＲＤ（Color Rendering Dictionary）と呼ばれている。

入力画像データの色空間としては、ｓＲＧＢや、ＡｄｏｂｅＲＧＢ、またスキャナなどのＲＧＢが選択できるようになっている。これらの色空間の選択は、プリンタドライバを使ってユーザが行う場合や、印刷データにあらかじめ指定されている（プリンタで処理を行う色空間が決められている）場合などがある。

プリンタの出力色空間は、基本的に出力デバイスの持つ色空間になる。その出力デバイスの特性と、描画特性（例えば、写真や自然画像向けに階調を重視した知覚重視の描画特性や、ビジネスグラフィックなどの彩度を重視した彩度重視の描画特性、また色差を最小にするように調整した描画特性など）に合わせた数種類の出力テーブルが用意されている。この出力色空間も、印刷するときにプリンタドライバでユーザが選択できるようになっている。

ここで、入力色変換データの一例として、ＰＳのＣＳＡについて説明する。ＣＳＡは、入力画像データの色空間をいくつかサポートできる構成を取っており、サポートする色空間で多少保持するデータが変わるが、代表的なものは、ＣＩＥｂａｓｅｄＡＢＣと呼ばれる色空間からＣＩＥ ＸＹＺへ変換するパスがある。この場合は、図２１に示すような構成をとる。まず、入力された値は、第１レンジ指定部にて行うRangeABC（６０１）というステップで、入力されるデータの有効範囲を指定する。入力されたデータは、下記の式（８）の範囲内に収められる。

次にＡＢＣの値を、第１変換部にて行うDecodeABC（６０２）で、任意の関数を用いて変換する。この関数は、以下の式（９）の数式で定義される場合もあれば、一次元ＬＵＴで定義されている場合もある。

次に、第１マトリクス変換部にて行うMatrixABC（６０３）で、以下の式（１０）を用いてマトリックス変換される。このマトリックス変換された値ＬＭＮは、ＸＹＺへ変換する前の中間的な値である。

次に、第２レンジ指定部にて行なうRangeLMN（６０４）で、ＬＭＮのデータの有効範囲を指定する。入力されたデータは、以下の式（１１）の範囲内に収められて、次に渡される。

次に、第２変換部にて行うDecodeLMN（６０５）でも、DecodeABC（６０２）と同様に任意の関数を用いて変換する。この関数は、以下の式（１２）の数式で定義される場合もあれば、一次元ＬＵＴで定義されている場合もある。

最後に、第２マトリクス変換部で行うMatrixLMN（６０６）で、以下の式（１３）を用いてマトリックス変換されて、ＣＩＥ ＸＹＺとなる。

ＰＳのＣＳＡは、あらかじめＰＳデータの中に用意されている場合もあるし、ＩＣＣ（International Color Consortium）プロファイルから、作成する場合もある。

次に、出力色変換データの一例として、ＰＳのＣＲＤについて説明する。ＣＲＤは以下で図２２を用いて説明する変換を行うのが一般的である。ただし、プリンタによっては一部の処理を省略する場合もある。

まず、入力された値は、第１マトリクス変換部で行うMatrixPQR（７０１）と呼ばれるステップで、以下の式（１４）を用いて、マトリックス変換される。このマトリックス変換された値ＰＱＲは、ＸＹＺへ変換する前の中間的な値である。ここでＰ_ｓ，Ｑ_ｓ，Ｒ_ｓは、出力のレンジへ変換される前のＰＱＲを表している。

次に、第１変換部で行うTransformPQR（７０２）と呼ばれるステップで、ＰＱＲを以下の式（１５）を用いて出力のレンジへ変換する。この変換部は、入力及び出力の白色点（WhitePoint）と黒色点（BlackPoint）を用いて出力の範囲へ変換する。式は、入力及び出力の白色点と黒色点を用いた関数で定義されている。ここで、Ｐ_ｄ，Ｑ_ｄ，Ｒ_ｄは、出力のレンジの変換されるＰＱＲを表している。

次に、第１レンジ指定部で行うRangePQR（７０３）で、変換されたＰＱＲについてデータの有効範囲を指定する。入力されたデータは、以下の式（１６）の範囲内に収められて、次に渡される。

次に、第１マトリクス逆変換部にて行うInverseMatrixPQR（７０４）で、ＰＱＲは以下の式（１７）に示す逆変換マトリックスを用いて変換されて、ＣＩＥ ＸＹＺに戻る。

次に、ＸＹＺを、第２マトリクス変換部にて行うMatrixLMN（７０５）と第２変換部にて行うEncodeLMN（７０６）とで、以下の式（１８）を用いたマトリックス変換を含む変換を行い、ＬＭＮとする。このＬＭＮは、ＸＹＺから変換される中間的な値である。

次に、第２レンジ指定部にて行うRangeLMN（７０７）で、ＬＭＮの有効範囲を指定する。入力されたデータは、以下の式（１９）の範囲内に収められて、次に渡される。

第３マトリクス変換部で行うMatrixABC（７０８）及び第３変換部で行うEncodeABC（７０９）でも、MatrixLMN（７０５）及びEncodeLMN（７０６）と同様に、以下の式（２０）に示す任意のマトリクス変換を含む変換を用いて変換する。

さらにＡＢＣは、第３レンジ指定部にて行うRangeABC（７１０）で、有効範囲が指定される。ＡＢＣは以下の式（２１）に示す範囲内に収められる。

最後に、ＡＢＣは、テーブル変換部にて行うRenderTable（７１１）で、指定された三次元のＬＵＴを用いて最終的なデバイスの値に変換される。テーブル変換は、プリンタが用意しているテーブル補間方法に基づいて変換される。代表的なものには四面体補間が挙げられる。

以上のように、ＰＤＬは入力色変換データと出力色変換データを用いて色変換を行うが、変換ステップが多いため、入力色変換データと出力色変換データを使って、新しく３次元ＬＵＴを作成して、それを用いて色変換を行う場合もある。

以上では、ＰＤＬとしてＰＳの例を用いて説明したが、ＰＤＬが変わると、入力色変換データおよび出力色変換データが変わるため、図２０の入力色空間変換部、出力色空間変換部の構成が変わる。そこで、使用されるＰＤＬに応じた処理ブロックを設けておき、ＰＤＬに応じて処理を行うブロックを選択するようにしてもよい。

次に、上記格子数を変更する形態について説明する。

（オブジェクトに応じて変更）
画像データに含まれる構成要素を識別する情報（構成要素情報、オブジェクト情報）に応じて上記単位格子の数を変更するようにしてもよい。ＰＤＬデータは、文字、図形、画像（写真画像）の３種類のオブジェクトによって構成されている。それの判別は、ＰＤＬデータに含まれるオブジェクト情報により行われ、各々違うプロファイルを用いて色変換することができる。出力プロファイルの選択の一例としては、オブジェクトが文字や図形の場合は、色変換部４０２では、ＬＵＴ３０４ａとして、彩度重視で作成した出力テーブルを用い、オブジェクトが画像の場合は、階調重視で作成した出力テーブルを用いたりする。

本実施の形態では、格子数変更部３１２ａは、ＰＤＬデータに含まれるオブジェクト情報を上記判別情報として取得し、オブジェクトごとに格子点の数を変更する。例えば、オブジェクトが文字である場合は、一般的に色の数が余り多くなく、高精度な補間がほとんど必要ない場合が多いため、保持する格子点の数を、例えば、一つの軸あたり９点程度まで減らすことができる。オブジェクトが画像や図形である場合は、高精度な補間が必要となるため、保持する格子点の数を、例えば、一つの軸あたり３３点程度まで増やし、高精度な補間を行うことができる。

このように、オブジェクト情報に基づいて、補間処理を最適化することができる。

（原稿種別に応じて変更）
入力画像が原稿から読み取られた画像である場合、当該原稿の種類に応じて上記単位格子の数を変更するようにしてもよい。プリンタでは、プリンタドライバの設定画面において、原稿種別をユーザが自由に設定し出力できるものが多い。その際、原稿種別が選択されると、原稿種別に応じて、あらかじめ文字、図形、画像の最適な色情報が決まる。

色変換部４０２では、格子数変更部３１２ａが、プリンタドライバからの入力画像の原稿種別判定信号を受信したら、入力された画像の原稿種別毎に、格子点の数を変更することができる。ここでは、ユーザの設定（入力）に基づいてＣＰＵにより原稿種別の判別が行われ、ＣＰＵが当該原稿の種類を示す原稿種別情報（原稿種別判定信号）を生成し、格子数変更部３１２ａが当該原稿種別情報を上記判別情報として取得するようにすればよい。なお、実施の形態２と同様、原稿種別を判定する原稿種別判定部を設けてもよい。

例えば、入力画像が文字原稿の場合は、一般的に使用されている色数が多くなく、高精度な補間がほとんど必要ない場合が多いため、保持する格子点の数を減らすことができる。入力画像が写真原稿の場合は、色数が多く、高精度な補間が必要となるため、保持する格子点の数を例えば、一つの軸あたり３３点程度まで増やすことで、高精度な補間を行うことができる。

（原稿種別およびオブジェクトに応じて変更）
さらに、格子数変更部３１２ａは、原稿種別情報とオブジェクト情報とを組み合わせて、最適な分割数を決定することもできる。

例えば、原稿が文字原稿だった場合には、入力された原稿はほぼ文字で構成されていると考えられる。文字原稿の場合は、文字オブジェクトの色の分布範囲が十分小さければ、格子点数を減らし、文字オブジェクトの色の分布範囲が大きければ、格子点数を減らさない、等の原稿情報とオブジェクト情報とにあった画像処理を行うことができる。

ところで、以上の実施の形態にて示した画像処理装置に含まれる各部の奏する機能は、プロセッサなどの演算回路が、ＲＯＭやＲＡＭなどの記憶手段に記憶されたプログラムを実行し、各種周辺回路等を制御することによっても実現することができる。したがって、以上の演算回路，周辺回路等を有するコンピュータが、上記プログラムを記録した記録媒体を読み取り、当該プログラムを実行するだけで、本実施形態の画像処理装置の各種機能および各種処理を実現することができる。また、上記プログラムをリムーバブルな記録媒体に記録することにより、任意のコンピュータ上で上記の各種機能および各種処理を実現することができる。

上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。

また、上記プログラムを組み込んだプリンタドライバをコンピュータやプリンタに設けてもよいし、上記プログラムを組み込んだスキャナドライバをスキャナに設けることにしてもよい。

また、本実施形態の画像処理装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムを、通信ネットワークを介して画像処理装置に供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。

また、本実施形態の画像形成装置は、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像読取装置，上記プログラムがロードされることによって画像処理が行われるコンピュータ，コンピュータの処理結果を表示するディスプレイ（ＬＣＤまたはＣＲＴ）などの画像表示装置、および、コンピュータにて処理された画像データに応じて画像を紙に出力するプリンタより構成される画像形成システムとしてもよい。さらには、ネットワークを介してサーバーなどに接続するための通信手段としてのネットワークカードやモデムなどが備えられていてもよい。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本発明は、画像処理機能を有するカラー複写機，カラープリンタ，モノクロ複写機，モノクロプリンタ，ＭＦＰ（Multi Function printer），スキャナ，パーソナルコンピュータ等に適用できる。

本発明の一実施形態の画像処理装置に備えられる色変換部の概略構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態の画像処理装置を備える画像形成装置を示すブロック図である。 図２に示した画像処理装置に備えられる色補正部の概略構成を示すブロック図である。 ＲＧＢ空間における単位格子を示す図であり、（ａ）は、単位格子の各頂点座標を表しており、（ｂ）〜（ｇ）は、四面体補間の入力値の大小による四面体選択の一例を示している。 ＲＧＢの色空間を示す概念図である。 四面体補間における入力画像データに対する分数部を示す図である。 入力画像と、ＲＧＢ色空間における当該入力画像の分布範囲とを示す図である。 図１に示した色変換部に含まれる格子点決定部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。 入力画像と、ＲＧＢ色空間に含まれる各ＲＢ平面における入力画像の分布範囲とを示す図である。 従来技術に基づいた格子点データをメモリに格納する一例を示す図である。 本発明の実施形態に基づいて選択した格子点データをメモリに格納する一例を示す図である。 本発明の他の実施形態における色変換部の概略構成を示すブロック図である。 本発明の他の実施形態における画像処理装置を備える画像形成装置を示すブロック図である。 単位格子の幅を変えずに格子点数を変更可能なＲＧＢの色空間を示す概念図である。 入力画像データのとり得る数値範囲を変換するためのテーブルを示す模式図である。 本発明の他の実施形態における画像処理装置であるハイエンドカラープリンタの概略構成を示すブロック図である。 ローエンドプリンタの概略構成を示すブロック図である。 上記ハイエンドカラープリンタに含まれる印刷データ生成部の構成を示すブロック図である。 上記印刷データ生成部に含まれる画像生成部の構成を示すブロック図である。 ＰＤＬデータの色変換を説明する図である。 入力色変換データの一例であるＣＳＡの変換について説明する図である。 出力色変換データの一例であるＣＲＤの変換について説明する図である。

符号の説明

１・１ａ 画像処理装置
２ 画像入力装置
３ 画像出力装置（印刷装置）
４ 画像形成装置
５ 操作パネル
１４ 領域分離処理部（領域分離処理手段，特徴データ生成手段）
１９ 原稿種別判定部（原稿種別判定手段，特徴データ生成手段）
２０１・２０１ａ・４０２ 色変換部
３０１ 重み付け計算部
３０２ 座標値算出部
３０３ アドレス計算部（読み出し手段）
３０４ メモリ
３０４ａ ＬＵＴ
３０４ｂ 位置情報
３０５ 補間演算部（補間手段）
３０６ 色域選択部（領域選択手段）
３０７ ＬＵＴ書込部（データ変更手段）
３０８ 位置情報変更部（位置情報変更手段）
３０９ 色空間記憶部
３１２・３１２ａ 格子数変更部（格子数変更手段）

Claims (18)

1. 第１表色系の色空間に設定される格子点に対応する第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、
   上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力画像のデータである入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、
   読み出し手段により読み出された第２表色系の画像データを用いて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する補間処理された第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置において、
   上記入力した第１表色系の画像データの色域に基づき、上記第１表色系の色空間のなかから、上記補間処理に必要な、上記入力した第１表色系の画像データに対応する格子点とその近傍の格子点とが含まれる分布領域を選択する領域選択手段と、
   上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点に対応する第２表色系の画像データに変更するデータ変更手段と、
   上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する位置情報変更手段と、を含み、
   上記領域選択手段は、上記第１表色系の色空間と、当該色空間に設定される格子点に対応する第２表色系の画像データとを記憶している色空間記憶部から、上記分布領域を選択し、
   上記データ変更手段は、上記色空間記憶部から、上記分布領域に含まれる格子点に対応する第２表色系の画像データを読み出し、上記変更を行うことを特徴とする画像処理装置。
2. 上記入力した第１表色系の画像データに基づき、上記入力画像の特徴を示した特徴データを生成する特徴データ生成手段と、
   上記特徴データに応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段と、
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 上記特徴データ生成手段は、上記入力した第１表色系の画像データに対して領域分離処理を実行し、当該領域分離処理の結果を示した領域識別情報を上記特徴データとして上記格子数変更手段に伝達する領域分離処理手段であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 上記入力した第１表色系の画像データは原稿から読み取られたデータであり、
   上記特徴データ生成手段は、上記入力した第１表色系の画像データに基づいて上記原稿の種類を判定し、上記原稿の種類を示した原稿種別情報を上記特徴データとして上記格子数変更手段に伝達する原稿種別判定手段であることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 上記入力した第１表色系の画像データは原稿から読み取られたデータであり、
   利用者によって入力される上記原稿の種類を示した原稿種別情報を取得し、当該原稿種別情報に応じて、上記領域選択手段に参照される上記第１表色系の色空間に含まれる単位格子の数を変更する格子数変更手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 上記入力画像の品質または上記画像処理装置が出力する出力画像の品質を示した品質データを取得し、当該品質データに応じて、上記領域選択手段に参照される上記第１表色系の色空間に含まれる単位格子の数を変更する格子数変更手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 上記品質データとは、上記入力画像の解像度または上記出力画像の解像度を示したデー
   タであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 上記品質データとは、上記出力画像のサイズを示したデータであることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
9. 上記画像処理装置から出力される出力画像を印刷する印刷装置から、当該印刷装置に設定されている印刷処理モードを示したモード情報を取得し、当該モード情報に応じて、上記領域選択手段に参照される上記第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 利用者によって入力されるコマンドに応じて、上記領域選択手段に参照される第１表色系の色空間に設定される単位格子の数を変更する格子数変更手段を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
11. 上記入力した第１表色系の画像データの構成要素を表す構成要素情報を取得し、当該構成要素情報に基づいて、上記領域選択手段に参照される上記第１表色系の色空間に含まれる単位格子の数を変更する格子数変更手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
12. 上記構成要素情報は、文字、図形、写真画像を識別する、ページ記述言語で記載された情報であることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 上記入力した第１表色系の画像データは原稿から読み取られたデータであり、
    上記格子数変更手段は、さらに、上記第１表色系の画像データの原稿種別を示す原稿種別情報を取得し、上記構成要素情報および当該原稿種別情報に基づいて、上記単位格子の数を変更することを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記色空間記憶部は、格子状に分割された上記第１表色系の色空間と、当該色空間の任意の軸に垂直な複数の平面領域に含まれる各格子点に対応して第２表色系の画像データとを記憶していることを特徴とする請求項１項に記載の画像処理装置。
15. 請求項１〜１４のいずれか１項に記載の画像処理装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
16. 第１表色系の色空間に設定される格子点に対応する第２表色系の画像データが書き込まれているメモリと、
    上記第１表色系の色空間における上記格子点の位置に関する位置情報を参照して、入力画像のデータである入力した第１表色系の画像データに対応する格子点の第２表色系の画像データを上記メモリから読み出す読み出し手段と、
    読み出し手段により読み出された第２表色系の画像データを用いて補間処理を行うことによって、当該入力した第１表色系の画像データに対応する補間処理された第２表色系の画像データを生成する補間手段と、を備えた画像処理装置での画像処理方法において、
    上記入力した第１表色系の画像データの色域に基づいて、上記第１表色系の色空間のなかから、上記補間処理に必要な、上記入力した第１表色系の画像データに対応する格子点とその近傍の格子点とが含まれる分布領域を選択する工程と、
    上記メモリに書き込まれている上記第２表色系の画像データを、上記分布領域に含まれる格子点に対応する第２表色系の画像データに変更する工程と、
    上記位置情報の内容を、上記分布領域に含まれる格子点の位置に関する内容に変更する
    工程と、を含み、
    上記分布領域を選択する工程では、上記第１表色系の色空間と、当該色空間に設定される格子点に対応する第２表色系の画像データとを記憶している色空間記憶部から、上記分布領域を選択し、
    上記第２表色系の画像データに変更する工程では、上記色空間記憶部から、上記分布領域に含まれる格子点に対応する第２表色系の画像データを読み出し、上記変更を行うことを特徴とする画像処理方法。
17. 請求項１〜１４のいずれか１項に記載の画像処理装置を動作させる画像処理プログラムであって、コンピュータを上記各手段として機能させる画像処理プログラム。
18. 請求項１７に記載の画像処理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。