JP4677435B2 - 画像処理装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は、基本刺激値と分光補助係数を含む画像データを扱うものに関する。

従来、カラー記録装置の出力画像を形成する記録剤の色は、減法混色の３原色であるシアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）の３色、又はそれらにブラック（Ｋ）を加えた４色である場合が一般的である。この場合、入力画像データのレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の３つの色成分を、Ｃ、Ｍ、Ｙの３色、又はＫを加えた４色に変換し、各色の記録剤によって画像形成を行っている。また、近年では、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの４色の基本色材に加えて、減法混色の３原色以外の色材、すなわち特色としてＲＧＢの３色を色材として追加したカラー記録装置が発売されている。このようなカラー記録装置は、従来の３色或いは４色による画像形成では達成できなかった色再現を実現することが可能である。

また、近年のカラー記録装置の急速な普及に伴い、より高画質への要求が高まってきており、カラー記録装置に与える入力情報として可視光域の分光情報を用いることが提案されている。最近では、画像の分光情報を取得する装置として、５〜６種類程度の感度によるマルチバンドカメラが用いられるようになってきた。このようなマルチバンドカメラでは、従来の３チャンネルのカメラでは実現できなかった、被写体の分光反射率を取得することができる。このマルチバンドカメラと前記の特色インクを搭載したカラー記録装置を組み合わせることで、被写体の分光情報を再現できる色再現システムを構築することが可能となる。

このような分光情報を扱う画像処理（以下、分光画像処理）は、マルチバンドカメラから入力される分光情報に対する分光誤差が最小になるように、カラー記録装置の出力色を決定する必要がある。これにより、出力画像において、環境光源等の観察環境にかかわらず見た目の色を一致させることができる。すなわちメタメリズムを低減できる。

しかしながら、分光画像処理においては、従来のＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される三刺激値と比較して、扱うデータの次元数が著しく増大する。例えば、分光情報を４００ｎｍから７００ｎｍを１０ｎｍ刻みでサンプリングする場合には、得られる分光データは３１次元となる。より簡便な分光画像処理を実施するためには、分光的な特徴を損なうことなく、少ない次元数にするとともに、効果的にデータ圧縮を行うことが重要となる。

分光情報のデータ圧縮法として、入力される分光画像データに対し主成分分析を行い、各主成分に対する重み係数データを保持する手法が示されている（例えば、〔特許文献１〕参照）。この提案によれば、ｓＲＧＢの基本色データと併せて、間引き画像あるいは縮小画像の分光強度データを使用するため、従来型のＲＧＢデータを持つ画像データとして扱うことができる。

その他の分光情報のデータ圧縮法として、６次元のＬａｂＰＱＲという分光色空間を用いた分光情報の圧縮法が提案されている（〔非特許文献１〕）。ＬａｂＰＱＲはＬ＊ａ＊ｂ＊値を含むので、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値が依存する特定の観察条件の下において測色的色再現と同等な色再現をすることができる。更に、ＬａｂＰＱＲは分光情報であるＰＱＲも含むため、メタメリズムを低減することができる。
特開２００５−７８１７１号公報 Ｍ．Ｄｅｒｈａｋ、Ｍ．Ｒｏｓｅｎ、"Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｃｏｌｏｒｉｍｅｔｒｙ Ｕｓｉｎｇ ＬａｂＰＱＲ − Ａｎ Ｉｎｔｅｒｉｍ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｓｐａｃｅ"、「Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ２００４」、アメリカ、Ｉｍａｇｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２００４年１１月、２４６−２５０頁

しかしながら、特許文献１で提案される手法では、分光強度データは、入力分光画像データに対する主成分分析の重み係数で表現されるため、基本色データと分光強度データとの間に情報の冗長性が残る。その結果、分光画像情報を保持するために必要となるデータ次元数が６次元となる場合には、３次元の基本色データと併せて９次元のデータ圧縮法となり、画像処理を行う際に扱うデータ容量が増大する欠点を有する。

更に、非特許文献１で提案される手法では、入力される分光情報を６次元の分光色空間ＬａｂＰＱＲを介してデータ圧縮する際に、分光情報であるＰＱＲ画像について均一な演算処理を行う。よって、非特許文献１で提案される手法は、ＬａｂＰＱＲ画像を保存する際に多くのメモリ容量が必要であるという課題があった。

そこで、本発明は、重要色領域における分光情報の再現性を維持しながら、分光画像データを扱う際に必要となるデータ容量を削減することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有することを特徴とする。

請求項１記載の発明は、画像を示す画像データを入力する入力手段と、前記画像データに対して画像処理を行う画像処理手段とを有し、前記画像データは、基本刺激値と分光補助係数とを有し、前記基本刺激値は特定の環境光源下における三刺激値または前記三刺激値から派生する色彩値であり、前記分光補助係数は前記基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に基づいて決定されており、前記基本刺激値のデータ量は画像領域の位置にかかわらず同一であり、前記分光補助係数のデータ量は画像領域に応じて異なることを特徴とする。

請求項６記載の発明は、画像の分光情報を入力する入力手段と、前記分光情報から基本刺激値および分光補助係数を算出する算出手段と、前記分光補助係数のデータ量を削減する削減手段と、前記算出された基本刺激値と前記削減された分光補助係数とを組み合わせて格納する格納手段とを有し、前記基本刺激値は特定の環境光源下における三刺激値、ＲＧＢ値、又はカラーアピアランスモデル変換された値であり、前記分光補助係数は、前記基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に基づいて決定されており、前記基本刺激値のデータ量は画像領域の位置にかかわらず同一であり、前記分光補助係数のデータ量は画像領域に応じて異なることを特徴とする。

本発明によれば、重要色領域における分光情報の再現性を維持しながら、分光画像データを扱う際に必要となるデータ容量を削減することができる。

＜実施形態１＞
＜画像処理装置のハードウェア構成＞
図１は、第１の実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。１０１はＣＰＵで、記録媒体であるＲＯＭ１０２にコンピュータ（ＣＰＵ）が読み取り可能に記録された制御プログラム或いは記憶装置１０４から記録媒体であるＲＡＭ１０３にロードされた制御プログラムに従って、本実施形態にかかる画像処理方法を実現するための各種制御を行う。ＲＯＭ１０２は各種パラメータやＣＰＵ１０１が実行する制御プログラムなどを格納している。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１による各種制御の実行時に作業領域を提供するとともに、ＣＰＵ１０１により実行される制御プログラムを記憶する。１０４はハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の記憶装置である。この記憶装置がハードディスクの場合には、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピー（登録商標）ディスク等からインストールされた各種プログラムや処理される各種データ（画像データ、色変換テーブル等）が記憶される。１０５はＩ／Ｆであり、例えば、カラー記録装置等の各種画像出力装置と接続される。１０６はマウスやキーボード等の各種入力装置である。

＜画像処理装置の構成図＞
図２は、第１の実施形態である画像処理装置にかかる構成を示したブロック図である。２０１は入力画像データであり、各画素の分光情報で構成される分光画像データである。２０２は画像データ作成部であり、分光情報から基本刺激値と分光補助係数から成る画像データを作成する。基本刺激値とはＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される特定の環境光源下における三刺激値、またはそれから派生して算出される色彩値（例えば、ＲＧＢ）である。一方、分光補助係数は基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に応じている。そして、分光補助係数はこの分光誤差を補うために使用される。２０３は前記画像データ作成部で作成された画像データから出力色を算出する画像処理部である。２０４はカラー記録装置によって画像形成を行う画像形成部である。

＜画像データ作成部＞
図３は、画像データ作成部２０２の構成を示したブロック図である。３０１はＣＩＥ等色関数と観察光源の情報を格納するメモリである。３０２はＣＩＥ等色関数と観察光源の情報を用いて、分光情報から三刺激値を算出する三刺激値算出部である。３０３は三刺激値から分光基本刺激を算出するために使用される分光基本刺激算出関数が格納されるメモリである。３０４は、分光基本刺激関数を用いて、三刺激値から分光基本刺激を算出する分光基本刺激算出部である。３０５は三刺激値を均等色空間上の基本刺激値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊）に変換する変換部である。３０６は分光基本刺激値と分光画像データ２０１との分光誤差から分光補助係数を算出するために使用される分光基本刺激算出関数が格納されるメモリである。３０７は分光補助係数算出関数を用いて、分光誤差から分光補助係数（ＰＱＲ）を算出する分光補助係数算出部である。３０８は重要色領域の情報を格納するメモリである。３０９は重要色領域３０８を参照して、分光補助係数が格納される画像（以下、分光補助画像）の次元数を削減する次元数削減部である。３１０は基本刺激値が格納される画像（以下、基本刺激画像）と次元数削減された分光補助画像を構成するデータ合成部である。以下、図３の画像データ作成部において行われる処理について図４のフローチャートを用いて説明する。

まず、入力画像の各画素における分光情報Ｒ（ｉ、ｊ、λ）を入力する（ステップ４０１）。図５は、入力された分光画像データが格納されたメモリ配列の一例である。実施形態１で用いる分光画像は横画素数Ｗ、縦画素数Ｈである。そして、各画素位置には波長λが３８０ｎｍから７３０ｎｍの可視光域を１０ｎｍ毎に刻むことにより得られた分光反射率が格納されている。つまり、各画素は３６次元の分光反射率データを有し、各次元の反射率は０から１までの間で変動する値である。

次に、三刺激値算出部３０２は、画素位置（ｉ、ｊ）における分光反射率から次式によって三刺激値ＣＩＥＸＹＺを算出する（ステップ４０２）。

Ｓ（λ）は環境光源の分光放射輝度である。本実施形態では光源情報としてＣＩＥで定められるＤ５０光源を用いる。

は等色関数である。

次に、分光基本刺激算出部３０４は、三刺激値から分光基本刺激を次式を用いて算出する（ステップ４０３）。
Ｎ（ｉ，ｊ，λ）＝Ｔ×Ｎｃ（ｉ，ｊ），
Ｎｃ（ｉ，ｊ）＝［Ｘ（ｉ，ｊ），Ｙ（ｉ，ｊ），Ｚ（ｉ，ｊ）］^Ｔ
なお、Ｎはサイズ３６×１の分光基本刺激を表す行列である。Ｔはサイズ３６×３の分光基本刺激算出関数３０３を表す行列である。分光基本刺激算出関数３０３は予め用意されている。Ｎｃ（ｉ，ｊ）は画素位置（ｉ，ｊ）における三刺激値で構成される３×１の行列である。

上式の右辺に記載された上付き「Ｔ」は転置行列を意味している。上式から明らかであるように、分光基本刺激算出部３０４は、三刺激値Ｎｃが同値となる分光反射率の組み合わせ（メタメリックペア）に対して、全て同一の分光基本刺激を算出する。

次に、入力された分光画像データである分光情報Ｒ（ｉ、ｊ、λ）と分光基本刺激Ｎ（ｉ，ｊ，λ）との分光誤差を次式を用いて算出する（ステップ４０４）。
Ｂ（ｉ，ｊ，λ）＝Ｒ（ｉ，ｊ，λ）−Ｎ（ｉ，ｊ，λ）
続いて、分光補助係数算出部３０７は、分光補助係数算出関数３０６を用いて、画素位置（ｉ，ｊ）における分光補助係数Ｎｐｑｒ（ｉ，ｊ）を次式により算出する（ステップ４０５）。
Ｎｐ（ｉ，ｊ）＝Ｖ^Ｔ×Ｂ（ｉ，ｊ，λ）
ここで、Ｖはサイズ３６×３の分光補助係数算出関数を表す行列である。実施形態１では、分光補助係数Ｎｐ（ｉ，ｊ）は次式の通り３つの係数で構成され、各係数をＰ、Ｑ、Ｒと呼ぶことにする。
Ｎｐ（ｉ，ｊ）＝［Ｎ１（ｉ，ｊ），Ｎ２（ｉ，ｊ），Ｎ３（ｉ，ｊ）］^Ｔ
なお、分光情報に与える影響度の高さは、Ｎ１＞Ｎ２＞Ｎ３とする。

このように、ステップ４０２で算出した三刺激値Ｎｃから分光補助係数Ｎｐを求める一方で、均等色空間への変換部３０５は三刺激値Ｎｃから均等色空間における基本刺激値を算出する（ステップ４０６）。実施形態１ではＣＩＥＬＡＢを均等色空間として用いる。三刺激値ＮｃからＬ＊ａ＊ｂ＊値の変換は次式に従って行われる。
Ｌ^＊＝１１６（ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−１６／１１６），
ａ^＊＝５００（ｆ（Ｘ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙ／Ｙｎ）），
ｂ^＊＝２００（ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚ／Ｚｎ））
ここで、関数ｆ（ｘ）は
ｆ（ｘ）＝ｘ＾（１／３） （ｘ＞０．００８８５６）
ｆ（ｘ）＝７．７８７ｘ＋１６／１１６ （ｘ≦０．００８８５６）
にて定義される。また、Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎは光源情報における基準白色の三刺激値である。実施形態１では、ＣＩＥで定められるＤ５０光源の基準白の三刺激値を使用する。

次に、着目画素（ｉ，ｊ）が重要色領域に該当するか否かを判定する（ステップＳ４０７）。重要色領域はメタメリズムの低減が特に必要となる色領域とする。本実施形態１ではメタメリズムの低減が特に必要となる領域をグレイ領域、肌色領域、空色領域、緑色領域と定め、以下のように設定する。
グレイ領域：０≦Ｌ＊≦１００、−１６≦ａ＊≦１６、−１６≦ｂ＊≦１６、
肌色領域：３７．５≦Ｌ＊≦６８．７５、０≦ａ＊≦３２、０≦ｂ＊≦３２、
空色領域：２５≦Ｌ＊≦５６．２５、−１６≦ａ＊≦３２、−６４≦ｂ＊≦−１６、
緑色領域：３７．５≦Ｌ＊≦７５、−４８≦ａ＊≦０、１６≦ｂ＊≦６４、
本実施形態１では、これらの色領域を重要色領域と呼ぶことにする。該着目画素が重要色領域に該当しない場合には、分光補助係数Ｎｐ（ｉ，ｊ）の次元数を削減する（ステップＳ４０８）。分光補助係数の次元数削減は、分光情報に寄与する影響度を考慮し、３次元のＮｐを次式のように２次元に変換する。
Ｎｐ（ｉ，ｊ）＝［Ｎ１（ｉ，ｊ），Ｎ２（ｉ，ｊ）］^Ｔ
次に、全ての画素に対して分光補助係数ＮｐとＬ＊ａ＊ｂ＊値の算出が完了したか否かを判定する（ステップＳ４０９）。そして、未処理の画素がある場合にはステップＳ４０１に戻り、ステップ４０１からステップ４０８までの処理を繰り返し行う。

最後に、次元数変換された分光補助画像データＮｐと基本刺激画像データとを合成し（ステップＳ４１０）、分光補助関数と併せ画像データとして出力する（ステップＳ４１１）。分光補助関数は基本刺激画像データと分光補助画像データから分光情報を再構成する際に用いられる関数であり、より具体的には、分光基本刺激算出関数３０３と分光補助係数導出関数３０６が分光補助関数に該当する。

以上の処理により、画像データが作成される。

実施形態１ではＬ＊ａ＊ｂ＊値とＰＱＲ値を併せ持つ６次元の色空間をＬａｂＰＱＲと呼ぶことにする。

＜画像データの構成＞
図６に、非重要画像領域において次元数の削減を実施した分光補助画像と基本刺激画像データが保持される画像データの一例を示す。実施形態１では、３次元の分光補助画像データ（Ｐ画像データ、Ｑ画像データ、Ｒ画像データ）に対して、重要色に該当する画像領域については第１から第３の分光補助係数を保持する一方、非重要色に該当する画像領域については第１から第２の分光補助係数を保持する画像データの構成である。このように、分光補助画像に対しては次元数削減を実施する一方で、基本刺激画像に対しては次元数削減を実施しない。

図７には、画像データを格納したメモリ配列の構成を表す一例である。画像データの先頭部には画像サイズ、各画素のビット数等を記述するヘッダが格納され、基本刺激画像データ、分光補助関数、重要画像領域指定ポインタ、分光補助画像データが続いて格納される構成である。分光補助画像データには、Ｐ画像データ、Ｑ画像データ、Ｒ画像データが順序格納されている。

＜分光基本刺激算出関数、分光補助係数算出関数＞
分光基本刺激算出関数３０３と分光補助係数算出関数３０６の決定方法について以下、図８のフローチャートに従って詳細に説明する。

まず、該二つの関数を決定するにあたり複数のサンプル色の分光反射率を含むデータ群を用意する（ステップ８０１）。

実施形態１では、サンプル色として、画像形成部２０４で形成され、ＣＩＥＬＡＢ空間にランダムに分布する７２９色の異なる色のプリントパッチを使用する。なお、パッチとは一様な色分布を成す色票である。そして、分光反射率データとして、これらのパッチを測定することにより得られた分光反射率データを使用する。

また、サンプル色としては、色空間内に分布するデータ群であれば、この限りではない。例えば、ＧｒｅｔａｇＭａｃｂｅｔｈ社製のＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒ、ＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒＤＣ、或いはＭｕｎｓｅｌｌ Ｂｏｏｋ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ等を用いることができる。

次に、各プリントパッチの入力分光反射率から三刺激値Ｎｃを算出する（ステップ８０２）。分光反射率からＮｃの算出方法については前述の通りである。

次に、三刺激値から入力の分光反射率を推定するための擬似逆行列を算出し（ステップ８０３）、分光基本刺激算出関数Ｔとして保持する（ステップ８０４）。
Ｔ＝Ｒ×ｐｉｎｖ（Ｎｃ）
本実施形態におけるＲは行方向に分光反射率を格納するサイズ３６×７２９の分光反射率群から成る行列である。同様に、本実施形態におけるＮｃはサイズ３×７２９の該三刺激値群から成る行列である。ｐｉｎｖ（）は入力行列の擬似逆行列を求める関数である。図９は、７２９色のプリントパッチから導出した行列Ｔの各波長に対応する係数をプロットしたグラフである。

分光基本刺激算出関数Ｔと三刺激値Ｎｃを使用することにより、入力の分光反射率を次式で推定することができる。
Ｎ＝Ｔ×Ｎｃ
なお、Ｎは前述の分光基本刺激に該当する。

しかしながら、先にも述べたように、一組の三刺激値Ｎｃに対して一意に分光反射率を決定するため、上式ではメタメリックペアを分別できる分光推定を実現できない。

メタメリックペアを識別するためには、三刺激値以外に分光情報を加味した補助的な指標が新たに必要である。そこで、入力された分光情報Ｒと分光基本刺激Ｔとの分光誤差を次式により算出する（ステップ８０５）。
Ｂ＝Ｒ−Ｎ
なお、行列Ｂには７２９色のプリントパッチの分光誤差が全て格納されており、行列サイズは３６×７２９となる。

次に、分光誤差行列Ｂの主成分ベクトルｖｉを算出し（ステップ８０６）、第１から第３までの低次の主成分ベクトルを、分光補助算出関数Ｖとして以下のように保持する（ステップ８０７）。
Ｖ＝（ｖ１、ｖ２、ｖ３）
ｖ１は第１主成分ベクトル、ｖ２は第２主成分ベクトル、ｖ３は第３主成分ベクトルである。各主成分ベクトルは３６×１のサイズである。図１０はサンプル色から導出した行列Ｖの各波長に対応する係数をプロットした図である。

主成分ベクトルの算出について説明する。まず、分光誤差行列Ｂの共分散行列を次式の通り算出する。
Ｗ＝Ｂ×Ｂ^Ｔ
その後、次式を解くことによって該共分行列の固有値λｉ、固有ベクトルｖｉ（ｉはベクトルの次元数）を求める。そして、固有ベクトルを分光補助係数算出関数として扱う。
Ｗ×ｖｉ＝λｉ×ｖｉ
以上の処理により、分光基本刺激算出関数Ｔと分光補助係数算出関数Ｖを決定する。

このように算出された分光基本刺激算出関数Ｔを用いることにより、分光誤差に応じた分光補助係数を算出することができる。そして、この分光補助係数によって、従来の測色的色再現では同一の刺激値として扱われていたメタメリックペアについても分光的な差異を求めることができる。分光反射率から基本刺激値Ｎｃと分光補助係数Ｎｐを導出する処理は、画像データ作成部２０２で行われる。三刺激値Ｎｃと分光補助係数Ｎｐから対応する分光反射率を再構築することも可能である。分光再構築に用いる変換式は次の式の通りである。
Ｒ’＝Ｎ＋Ｂ
＝Ｔ×Ｎｃ＋Ｖ×Ｎｐ
Ｒ’は再構築された分光反射率である。上式の右辺、第二項がメタメリックペアにおける分光的な差異を表している。

＜分光補助係数の分布＞
図１１は、分光基本刺激算出関数Ｔと分光補助係数算出関数Ｖによって算出されたサンプル色の分光補助係数Ｎｐ、すなわちＰＱＲ値のヒストグラムである。なお、Ｐ、Ｑ、Ｒはそれぞれ第１、第２、第３主成分ベクトルに対する重み係数である。図１１に示すヒストグラムには、７２９色のプリントパッチの他に、ＧｒｅｔａｇＭａｃｂｅｔｈ社製のＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒ（２４色）、ＣｏｌｏｒＣｈｅｃｋｅｒＤＣ（２４０色）、Ｍｕｎｓｅｌｌ Ｂｏｏｋ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ 光沢版（１６００色）、塗料パッチ（１２０色）と人肌、植物、空などの自然界における重要色を包含した物体の分光反射率（１７０色）を加えている。つまり、このヒストグラムは代表的な物体の分光反射率を網羅していると考えられる。このヒストグラムから、ＰＱＲ値の変動範囲はＰ＞Ｑ＞Ｒとなることが分かる。このような特徴が得られる理由は、Ｐ値に対応する第１主成分ベクトルｖ１が分光誤差のばらつき範囲の中で最も分散が大きい方向に設定されるためである。Ｑ値、Ｒ値はそれぞれ、第２主成分ベクトルｖ２、第３主成分ベクトルｖ３に対応するため、ＰＱＲ値の変動範囲はＰ＞Ｑ＞Ｒとなる。後に詳しく述べるが、画像処理部２０３で使用する色変換テーブルは該ＰＱＲ値に関する特徴に着目して構築される。

＜画像処理部＞
図１２は、画像処理部２０３の構成を示したブロック図である。１２０１は画像データに含まれる基本刺激（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）画像データと分光補助（ＰＱＲ値）画像データとを分解するデータ分解部である。１２０２は次元数削減部３０６によって削減された分光補助画像データの次元数を再び、元の分光補助係数の次元数に戻す次元数再変換部である。該画像サイズ再変換により、全画像領域に渡り均一な次元数を有する分光補助画像データとなる。具体的には、画像データに格納される重要画像領域指定ポインタを参照し、注目画素が重要色を含む画像領域に該当するか否かを判定し、非該当である場合には、分光補助係数Ｎｐ（ｉ，ｊ）の次元数を次式のように再変換する。
Ｎｐ（ｉ，ｊ）＝［Ｎ１（ｉ，ｊ），Ｎ２（ｉ，ｊ）、０］^Ｔ
重要画像領域における第３の分光補助係数は全てゼロとする次元数の再変換である。１２０３は基本刺激データと分光補助データに対する基本画像形成部２０４の出力色との関係を表す色変換テーブルである。１２０４は出力色算出部であり、色変換テーブル１２０３を参照して、基本画像形成部の出力色を決定する。より具体的には、着目点の近傍にある色変換テーブルの格子点に格納された出力色を用い、多次元の補間処理によって出力色を決定する。多次元の補間処理としてはキュービック補間、四面体補間などがある。

色変換テーブル１２０３は前述のＬａｂＰＱＲの分光空間で構成され、その次元数は６次元とする。Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における格子数は１７×１７×１７とし、各軸に対して以下のように均等にサンプリングを行う。
Ｌ＊＝０，６．２５，１２．５，・・・，９３．７５，１００，
ａ＊＝−１２８，−１１２，−９６，・・・，１１２，１２８，
ｂ＊＝−１２８，−１１２，−９６，・・・，１１２，１２８
ＰＱＲ空間の格子点の設定は図１１のＰＱＲ値のヒストグラムを参考にして、各軸に対して以下のように均等にサンプリングを行う。
Ｐ＝−１．２，−１．０，・・・，１．０，１．２，
Ｑ＝−０．８，−０．６，・・・，０．６，０．８，
Ｒ＝−０．６，−０．４，・・・，０．４，０．６，
よって、ＰＱＲ空間の格子点は１３×９×７となる。

図１３には、上記の均等サンプリングによって形成される色変換テーブルの一例を示した。実際は６次元の色変換テーブルであるが、説明の都合上、２つの３次元の色変換テーブルに分割し描画した。ＣＩＥＬＡＢ空間における各格子点が固有のＰＱＲ空間に対応する色変換テーブルを保持する形態である。

以上説明したように、第１の実施形態によれば、多次元の分光空間ＬａｂＰＱＲを基調とした多次元の画像データを使用して出力色を決定することで、メタメリズムを低減できる出力画像を得ることが可能である。更に、多次元の画像データの作成時に避け難いデータ容量の増大という課題に対して、画像領域に応じて分光補助画像の次元数を削減することでデータ容量を抑え、且つ色再現精度を損なうことのない画像処理を実現するこが可能である。

＜実施形態２＞
第１の実施形態では、ＣＩＥＬＡＢに付随する分光空間の次元数に関して、重要色領域における分光補助係数は３次元、非重要色領域における分光補助係数は２次元となる形態であった。本実施形態２では、分光情報に与える影響度を考慮して画像領域を複数段階に分別し、分光補助係数の次元数を設定する構成とする。

図１４には、重要色が含まれる画像領域を第１重要画像領域、第２重要画像領域に分割し、分光補助係数の次元数を削減した分光補助画像と基本刺激画像データが保持される画像データの一例を示した。実施形態２では、３次元の分光補助画像データ（Ｐ画像データ、Ｑ画像データ、Ｒ画像データ）に対して、第１の重要色に該当する画像領域については第１から第３の分光補助係数を保持し、第２の重要色に該当する画像領域については第１から第２の分光補助係数を保持する。非重要画像領域については、第１の分光補助係数を保持する画像データの構成である。このように、分光補助画像に対しては、画像領域の重要度に応じて次元数削減を実施する一方で、基本刺激画像に対しては次元数削減を実施しない。なお、本実施形態２では、第１重要画像領域をグレイ領域と肌色領域、第２重要画像領域を空色領域と緑色領域と定める。

以上説明したように、第２の実施形態によれば、分光補助係数の次元数を、分光情報に与える影響度を考慮して段階的に変化させることで、色再現精度の低減を抑制しつつ画像データの容量を更に抑えることが可能である。

＜実施形態３＞
第１、第２の実施形態では、分光補助係数（ＰＱＲ値）の各画素のデータ容量は、ＰＱＲ画像の全てについて同一の容量となる形態であった。本実施形態３では、分光補助係数の各画素のビット数が画像領域に応じて異なる構成とする。

図１５は、本実施形態における画像データ作成部２０２の構成を示したブロック図である。図３の画像データ作成部に対し、次元数削減部３０９を削除し、ビット削減部１５０１を追加した。

図１６は、図１５の画像データ作成部の動作について説明するフローチャートである。図４の画像データ作成部のフローチャート対し、分光補助係数画像の次元数削減（ステップ４０８）を削除し、分光補助係数画像のビット削減（ステップ１６０１）を追加した。
分光補助係数画像のビット削減は次式の通り行う。
Ｂｉｔ＿Ｎｐ’＝Ｂｉｔ＿Ｎｐ＞＞Ｓ
ここで、Ｂｉｔ＿Ｎｐはビット削減前の分光補助係数のビット数である。Ｂｉｔ＿Ｎｐ’はビット削減後の分光補助係数である。Ｓは分光補助係数のビット削減量を示している。なお、上式の＞＞は右方向へのビットシフトを表す記号である。

図１７には、非重要画像領域でのビット数を削減した分光補助画像の一例を示した。実施形態３では、ビット削減後における分光補助画像ＰＱＲのビット数が４となる構成である。

図１８は、本実施形態における画像処理部２０３の構成を示したブロック図である。図１２のブロック図に対して、次元数再変換部１２０２を削除し、分光補助係数計算部１８０１を追加した構成である。

分光補助係数計算部１８０１では、非重要画像領域に対してビット削減部１５０１で削減されたデータから分光補助係数を、以下の式を用いて再計算する。
Ｂｉｔ＿Ｎｐ’’＝Ｂｉｔ＿Ｎｐ’＜＜Ｓ
なお、上式の＜＜は左方向へのビットシフトを表す記号である。その後、出力色算出部１２０４にて色変換テーブル１２０３を参照して、基本画像形成部の出力色を決定する。

実施形態３では、ビット削減処理を行った後の分光補助係数のビット数を４としたが、分光補助係数のビット数の設定はこの限りではない。非重要画像領域のビット数が重要画像領域よりも少ないビット数であれば、本実施形態３は実現可能であることは言うまでもない。

また、実施形態３では、分光補助係数の次元数に関し、重要画像領域では高次元、非重要画像領域では低次元となる形態であったが、図１９に例示するように、分光情報に与える影響度を考慮して画像領域を複数段階に分別し、分光補助係数の次元数を設定する構成でも、本実施形態３は実現可能であることは言うまでもない。分光補助係数の次元数が第１重要画像領域では高次元、第２重要画像領域では中次元、非重要画像領域では低次元となるように設定しても差し支えない。

以上説明したように、第３の実施形態によれば、分光補助係数の各画素のビット数を画像領域に応じて削減することで、分光画像の解像度を損なうことなく、分光画像の次元数を維持しながらデータ容量を低減した画像処理方法を提供することが可能となる。

＜実施形態４＞
第１から第３の実施形態では、分光補助係数（ＰＱＲ値）の解像度は、ＰＱＲ画像の全てについて均一となる形態であった。本実施形態４では、分光補助係数の解像度が画像領域に応じて異なる構成とする。

図２０は、本実施形態における画像データ作成部２０２の構成を示したブロック図である。図３の画像データ作成部に対し、次元数削減部３０９を削除し、解像度変換部２００１を追加した。

図２１は、図２０の画像データ作成部の動作について説明するフローチャートである。図４の画像データ作成部のフローチャート対し、分光補助係数画像の次元数削減（ステップ４０８）を削除し、分光補助係数画像の解像度変換（ステップ２１０１）を追加した。

非重要色に該当する画像領域の注目画素（ｉ、ｊ）の分光補助係数画像Ｎｐ（ｉ、ｊ）に対する解像度変換は、ｉとｊが共に偶数値ならば、近傍画素の分光補助係数を用い次式の通り行う。
Ｎｐ’（ｉｉ、ｊｊ）＝（Ｎｐ（ｉ、ｊ）＋Ｎｐ（ｉ−１、ｊ）＋Ｎｐ（ｉ、ｊ−１）＋Ｎｐ（ｉ−１、ｊ−１））／４
ｉｉ＝ｉ／２
ｊｊ＝ｊ／２
なお、Ｎｐ’は解像度変換後の分光補助係数である。

図２２には、非重要画像領域における解像度が低下した分光補助画像の一例を示した。実施形態４では、解像度変換後の分光補助画像ＰＱＲのサンプリング間隔が解像度変換を実施しない重要画像領域の２倍となる構成である。

図２３は、本実施形態における画像処理部２０３の構成を示したブロック図である。図１２のブロック図に対して、次元数再変換部１２０２を削除し、解像度再変換部２３０１を追加した構成である。

解像度再変換部２３０１では、非重要画像領域に対して解像度変換部２００１で解像度変換された分光補助画像を、以下の式を用いて再変換する。
Ｎｐ’’（ｉ、ｊ） ＝Ｎｐ’（ｉｉ、ｊｊ）
Ｎｐ’’（ｉ−１、ｊ） ＝Ｎｐ’（ｉｉ、ｊｊ）
Ｎｐ’’（ｉ、ｊ−１） ＝Ｎｐ’（ｉｉ、ｊｊ）
Ｎｐ’’（ｉ−１、ｊ−１） ＝Ｎｐ’（ｉｉ、ｊｊ）
なお、Ｎｐ’は解像度再変換後の分光補助係数である。その後、出力色算出部１２０４にて色変換テーブル１２０３を参照して、基本画像形成部の出力色を決定する。

実施形態４では、解像度変換を行った後の分光補助係数のサンプリングを、解像度変換を実施しない重要画像領域の２倍となる構成したが、分光補助係数のサンプリング間隔の設定はこの限りではない。非重要画像領域の解像度が重要画像領域の解像度より低い設定であれば、本実施形態４は実現可能であることは言うまでもない。

また、実施形態４では、分光補助係数のサンプリング間隔に関し、重要画像領域では密な間隔、非重要画像領域では疎な間隔でサンプリングしたが、図２４に例示するように、分光情報に与える影響度を考慮して画像領域を複数段階に分別し、分光補助係数のサンプリング間隔を設定する構成でも、本実施形態４は実現可能であることは言うまでもない。分光補助係数の次元数が第１重要画像領域では高解像度、第２重要画像領域では中解像度、非重要画像領域では低解像度となるように設定しても差し支えない。

以上説明したように、第４の実施形態によれば、分光補助係数の解像度を画像領域に応じて変更することで、分光画像の次元数とビット数を同時に維持しながら、色再現精度の低減を抑制できる画像処理方法を提供することが可能となる。

＜実施形態５＞
第１から第４の実施形態の画像データ作成部２０２では、分光補助係数（ＰＱＲ値）に対して、次元数削減部３０９、ビット削減部１５０１、解像度変換部２００１のうち一機能を保持する形態であった。本実施形態５では、次元数削減部、ビット削減部、解像度変換部のうち複数機能を同時に保持する構成とする。

図２５は、本実施形態における画像データ作成部２０２の構成を示したブロック図である。図３の画像データ作成部に対し、ビット削減部１５０１、解像度変換部２００１を追加した構成である。

図２６は、図２５の画像データ作成部の動作について説明するフローチャートである。図４の画像データ作成部のフローチャート対し、分光補助係数画像ビット削減（ステップ１６０１）、解像度変換（ステップ２１０１）を追加した。なお、分光補助係数画像のビット削減は第３の実施形態で実施した手法に順ずる。また、分光補助係数画像の解像度変換は第４の実施形態で実施した手法に順ずる。

本実施形態の画像データ作成部２０２では、一例として分光補助係数の次元数を次元数削減部３０９で削減した後、ビット削減部１５０１でビット数を削減し、最後に解像度変換部２００１で解像度を変換する構成としているが、次元数削減、ビット削減、解像度変換の処理手順が異なる構成であっても差し支えない。

図２７には、分光補助画像に対し次元数削減、ビット削減、解像度変換を実施した画像データの一例を示した。同画像データにおいて重要画像領域を二段階に分別した。第１重要画像領域は３次元の分光補助係数を有し、各ビット数は８ビットであり、その解像度は基本刺激画像データと同じく高解像度である。第２重要画像領域は２次元の分光補助係数を有し、各ビット数は６ビットであり、その解像度は基本刺激画像データよりもサンプリング間隔が大きい中程度の解像度である。非重要画像領域は１次元の分光補助係数を有し、各ビット数は４ビットであり、その解像度は第２重要画像領域よりもサンプリング間隔が大きい低解像度である。

図２８は、本実施形態における画像処理部２０３の構成を示したブロック図である。図１２のブロック図に対して、分光補助係数計算部１８０１、解像度再変換部２３０１を追加した構成である。分光補助係数計算部１８０１と解像度再変換部２３０１の動作については前述の通りである。分光補助画像データに実施する処理の手順としては、解像度の再変換を行い、分光補助係数の計算を実施した後、次元数の再変換を行う。同処理手順が異なっても本実施形態は実行可能であることは言うまでもない。

なお、本実施形態５では、分光補助係数が保持される画像データに対し、次元数削減、ビット削減、解像度変換を全て行う形態であったが、これらデータ容量の削減処理のうち、任意のふたつの処理で構成される構成であっても差し支えない。

以上説明したように、第５の実施形態によれば、画像領域に応じて分光補助係数の次元数、ビット数、解像度を柔軟に変更することで、色再現精度の低減を抑制しながら、更にデータ容量を低減した画像処理方法を提供することが可能となる。

＜実施形態６＞
第１から第５の実施形態では、重要色が格納される画像領域と、分光補助係数が保持される画像の次元数、ビット数、解像度は予め規定された構成であった。本実施形態６では、ユーザーインタフェイスを介して、ユーザーが重要画像領域と分光補助画像の次元数、ビット数、解像度を指定可能な構成である。

図２９には、分光補助画像のサイズと各画素のビット数を指定するためのユーザーインタフェイスの一例である。該ユーザーインターフェイスでは、重要画像領域と分光補助画像の次元数、ビット数、解像度を指定することが可能である。該ユーザーインターフェイスから与えられる、次元数、ビット数、解像度に応じて、画像データ作成部２０２にて画像データを作成する。

以上説明したように、第６の実施形態によれば、重要画像領域と分光補助画像の次元数、ビット数、解像度をユーザーが指定することにより、ユーザーの好みに応じた画像データの作成、並びに画像処理を実現するこが可能である。

＜実施形態７＞
第１から第６の実施形態にて使用する画像データ（図７）には、分光基本刺激算出関数と分光補助係数導出関数から構成される分光補助関数が含まれる構成としたが、画像処理部にて、基本刺激画像データと分光補助画像データから分光情報を再構成する必要がない場合には、画像データに分光補助関数を格納しなくても差し支えない。ヘッダ、基本刺激画像データ、重要画像領域指定ポインタ、分光補助画像データが格納される構成であっても、第１から第６の実施形態は実行可能である。

第１から第６の実施形態では、色空間の一例として６次元のＬａｂＰＱＲを用いて説明したが、ＣＩＥＬＡＢに付随する分光空間の次元数は３次元に限定されるものではない。第１主成分ベクトルに対応するＰ値とＣＩＥＬＡＢで構成される４次元の色空間、第１主成分ベクトルと第２主成分ベクトルに対応するＰＱ値とＣＩＥＬＡＢで構成される５次元の色空間であっても差し支えない。更には、第４主成分ベクトル以降も加味した７次元以上の色空間を用いた場合にも第１から第６の実施形態は実行可能である。

第１から第６の実施形態では、基本刺激値から分光基本刺激を算出する分光基本刺激算出関数３０３を決定するにあたりプリント物等の分光反射率を含むデータ群を使用したが、分光基本刺激算出関数の決定方法は上記の手法に限定されるものではない。特定のデータ群を使用せず、等色関数と環境光源等を用いて分光基本刺激算出関数を算出しても差し支えない。

第１から第６の実施形態では、基本刺激値としてＣＩＥＬＡＢと用いて説明したが、その他の基本刺激を用いても差し支えない。例えば、ＣＩＥＬＵＶ、ＣＩＥＸＹＺ等に代表される特定の環境光源下における三刺激値、またはそれから派生して算出される色彩値（例えば、ＲＧＢ）である。更には、見えの影響を加味したＣＩＥＣＡＭ９７、ＣＩＥＣＡＭ０２等のカラーアペアランスモデルを基本刺激値として採用した場合にも、本実施形態１から６は実行可能である。

第１の実施形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。 第１の実施形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態にかかる図２の画像データ作成部の構成を示すブロック図である。 図３の画像データ作成部の動作を示すフローチャートである。 分光画像が格納されるメモリ配列の一例である。 第１の実施形態としての画像データの一例である。 画像データが格納されるメモリ配列の一例である。 図３の分光基本刺激算出関数と分光補助係数算出関数の決定方法を示すフローチャートである。 ７２９色のプリントパッチから導出した分光基本刺激算出関数である。 プリントパッチから導出した分光補助係数算出関数である。 プリントパッチのから算出した分光基本刺激算出関数と分光補助係数算出関数によって導かれるＰＱＲ値のヒストグラムである。 第１の実施形態にかかる図２の画像処理部の構成を示すブロック図である。 ６次元の色変換テーブルの一例である。 第２の実施形態としての画像データの一例である。 第３の実施形態にかかる図２の画像データ作成部の構成を示すブロック図である。 図１５の画像データ作成部の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態としての画像データの一例である。 第３の実施形態にかかるの図２の画像処理部の構成を示すブロック図である。 第３の実施形態としての画像データのその他の例である。 第４の実施形態にかかる図２の画像データ作成部の構成を示すブロック図である。 図２０の画像データ作成部の動作を示すフローチャートである。 第４の実施形態としての画像データの一例である。 第４の実施形態にかかるの図２の画像処理部の構成を示すブロック図である。 第４の実施形態としての画像データのその他の例である。 第５の実施形態にかかる図２の画像データ作成部の構成を示すブロック図である。 図２５の画像データ作成部の動作を示すフローチャートである。 第５の実施形態としての画像データの一例である。 第５の実施形態にかかるの図２の画像処理部の構成を示すブロック図である。 重要画像領域と分光補助画像の次元数、ビット数、解像度を指定するためのユーザーインタフェイスの一例である。

Claims (13)

1. 画像を示す画像データを入力する入力手段と、
   前記画像データに対して画像処理を行う画像処理手段とを有し、
   前記画像データは、基本刺激値と分光補助係数とを有し、
   前記基本刺激値は特定の環境光源下における三刺激値、ＲＧＢ値、又はカラーアピアランスモデル変換された値であり、前記分光補助係数は前記基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に基づいて決定されており、
   前記基本刺激値のデータ量は画像領域の位置にかかわらず同一であり、
   前記分光補助係数のデータ量は画像領域に応じて異なることを特徴とする画像処理装置。
2. 重要色を含む画像領域の前記分光補助係数のデータ量が、重要色を含まない画像領域の位置の前記分光補助係数のデータ量に比べて多いことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記基本刺激値は画像領域の位置にかかわらず３次元であり、
   前記分光補助係数の次元数は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記基本刺激値の解像度は画像領域の位置にかかわらず同一であり、
   前記分光補助係数の解像度は画像領域に応じて異なることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記基本刺激値のビット数は画像領域の位置にかかわらず同一であり、
   前記分光補助係数のビット数は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 画像の分光情報を入力する入力手段と、
   前記分光情報から基本刺激値および分光補助係数を算出する算出手段と、
   前記分光補助係数のデータ量を削減する削減手段と、
   前記算出された基本刺激値と前記削減された分光補助係数とを組み合わせて格納する格納手段とを有し、
   前記基本刺激値は特定の環境光源下における三刺激値、ＲＧＢ値、又はカラーアピアランスモデル変換された値であり、前記分光補助係数は、前記基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に基づいて決定されており、
   前記基本刺激値のデータ量は画像領域の位置にかかわらず同一であり、前記分光補助係数のデータ量は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする画像処理装置。
7. 前記基本刺激値は画像領域の位置にかかわらず３次元であり、
   前記分光補助係数の次元数は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
8. 前記基本刺激値は画像領域の位置にかかわらず解像度は同一であり、
   前記分光補助係数の解像度は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
9. 前記基本刺激値のビット数は画像領域の位置にかかわらず同一であり、
   前記分光補助係数のビット数は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
10. 前記画像領域の位置は、ユーザーインタフェイスを介してユーザーが指定することを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 請求項１乃至１０のいずれかに記載の画像処理装置をコンピュータを用いて実現するために、コンピュータが読み取り可能に記録媒体に記録されたプログラム。
12. 画像を示す画像データを入力し、
    前記画像データに対して画像処理を行う画像処理方法であり、
    前記画像データは、基本刺激値と分光補助係数とを有し、
    前記基本刺激値は特定の環境光源下における三刺激値、ＲＧＢ値、又はカラーアピアランスモデル変換された値であり、前記分光補助係数は前記基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に基づいて決定されており、
    前記基本刺激値のデータ量は画像領域の位置にかかわらず同一であり、
    前記分光補助係数のデータ量は画像領域の位置に応じて異なることを特徴とする画像処理方法。
13. 画像の分光情報を入力し、
    前記分光情報から基本刺激値および分光補助係数を算出し、
    前記分光補助係数のデータ量を削減し、
    前記算出された基本刺激値と前記削減された分光補助係数とを組み合わせて格納する画像処理方法であり、
    前記基本刺激値は特定の環境光源下における三刺激値、ＲＧＢ値、又はカラーアピアランスモデル変換された値であり、前記分光補助係数は、前記基本刺激値から分光情報を推定した際の分光誤差に基づいて決定されており、
    前記基本刺激値のデータ量は画像領域の位置にかかわらず同一であり、前記分光補助係数のデータ量は画像領域に応じて異なることを特徴とする画像処理方法。

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