JP5037311B2 - カラー再現システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、カラー再現（ｃｏｌｏｒ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ）に係り、相異なるサイズを有するディスプレイ画面間に多様なカラー属性を変更することによって、イメージを再現するカラー再現システム及び方法に関する。

最近、多様な種類のディスプレイ機器が生活の多様な分野で適用されている。ここには、伝統的なＣＲＴディスプレイ機器だけでなく、ＯＬＥＤまたはＬＣＤのようなディスプレイ手段が備えられたモバイルディスプレイ機器がある。

特に、ディスプレイ技術は、モバイルＴＶ、モバイルフォン、ＰＤＡ、ＰＭＰｓ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒｓ）などに適用されており、開発速度も速く進行している。

したがって、関連業界では、このような応用に適用されるように広い色域（ｇａｍｕｔ）でディスプレイ画面の画質を高めうる技術を開発するために、多くの努力を競走して傾けている。

しかし、ディスプレイ画面が広い色域を有しているとしても、機器の特性によってカラーイメージを充実に再現することは非常に難しく、照度のような機器の周辺環境（以下、‘視野条件（ｖｉｅｗｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）’と称する）、あるいは人間の知覚によるカラー移動（ｃｏｌｏｒ ｓｈｉｆｔ）も、カラーイメージの充実な再現を難しくする要因として作用しうる。この際、カラー移動は、１画素のカラーを構成する成分値の変更と理解されうる。

根本的に、ディスプレイのためのカラー生成は、製造社または機器モデルによって変わる。一般的に、ほとんどのディスプレイ画面に採用されなるＲＧＢカラー空間は、相異なる機器間のカラー変更及び視野条件を考慮しない。

つまり、機器特性と視野条件とを考慮せずにＲＧＢカラー空間での色域マッピング（ｇａｍｕｔ ｍａｐｐｉｎｇ）が行われば、同じイメージであるとしても、機器によって異なって見られうる。

したがって、従来のカラー再現方法においては、他の機器と視野条件に対してカラーイメージを再現するために、カラー空間変換モデルが使われた。

例えば、ＧＯＧ（Ｇａｉｎ、Ｏｆｆｓｅｔ、Ｇａｍｍａ）モデルまたはＰＬＣＣ（Ｐｉｅｃｅｗｉｓｅ Ｌｉｎｅａｒ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ａｓｓｕｍｉｎｇ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙ）モデルは、機器に従属的なＲＧＢカラー値を機器に独立的なＣＩＥＸＹＺ色体系でイメージを変換するために用いられる。

すなわち、ＣＩＥＸＹＺ色体系によりＲＧＢ値は３つのカラー属性、すなわち、輝度（ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）、彩度（ｃｈｒｏｍａ）、そして色相（ｈｕｅ）を示す値に変換され、このような属性は、視野条件に対しても独立している。

しかし、機器特性及び視野条件の問題が上のような従来のカラー空間変換モデルにより解決できるにも拘らず、人間の知覚におけるカラー移動は、上記のような従来方法では考慮されていない。

科学的な機器は、ディスプレイパネルの大きさに関係なくイメージのトゥルーカラー（ｔｒｕｅ ｃｏｌｏｒ）を記録するが、人間の場合、ディスプレイパネルの大きさが変われば、同じカラーも異なって認識する。

また、イメージに対するカラー移動もイメージコンテンツによる。例えば、１つのイメージ内に一定のカラーを有する領域が多い場合、カラー移動の効果は非常に重要であり、一定のカラーを有する領域が小さい場合には、カラー移動の効果は、あまり重要ではない。

つまり、人間の知覚システムにおいて、ユーザの目に映じるイメージカラーは、イメージサイズによって異なって見られ、これを‘人間の知覚におけるカラー移動に対するイメージサイズ効果’または‘イメージサイズ効果’と称する。したがって、イメージサイズ効果を補償するための新たなカラー再現方法が提供される必要がある。

特許文献１では、人間の知覚におけるカラー移動を補償するための方法を開示している。さらに具体的に、販売冊子またはカタログにある小さな表面領域で見られるカラーが壁（ｗａｌｌｓ）、天井またはカーテンのような広い表面領域に拡張されて見られる時に発生するカラー移動を補償する方法が開示されている。特に、前記特許文献１では、人間の知覚におけるカラーサイズ効果により発生する輝度値と彩度値との変更を演算する方法を提供している。しかし、このような方法は、次のような理由によってディスプレイ画面間のカラー再現には適用され得ない。

これは、彩度移動は、自体的に発光素子を備えてディスプレイ画面に光源が提供される自体光度カラーシステムごとに異なり、一方、前記先行技術でのように物理的なカラーについての色相に対しては独立的であるからである。

また、前記先行技術では、サイズ比（ｓｉｚｅ ｒａｔｉｏ）が固定されており、カラー再現は、ディスプレイ画面の幅に対する視野角度、すなわち、サブテンディング視野角度（ｓｕｂｔｅｎｄｉｎｇ ｖｉｅｗ ａｎｇｌｅ）が２゜〜５０゜である領域に対して行われる。しかし、ディスプレイ画面は、多様な範囲のサイズ、例えば、サブテンディング視野角度が１０゜、１５゜、４０゜、９０゜、１００゜などを有することができ、ディスプレイ画面から現れるイメージコンテンツに対しても考慮していない。しかし、ディスプレイ画面から現れるイメージコンテンツは、一定のカラー形態に存在するものではないために、イメージコンテンツについての考慮が必要である。
国際特許公開ＷＯ２００４−０９７３５３Ａ１号公報

本発明は、前記問題点を改善するために考案されたものであって、同じイメージを相異なる大きさのディスプレイ画面で再現しても、ユーザ立場で見た時、充実なカラー再現を可能ならしめるカラー再現システム及び方法を提供することを目的とする。

本発明の目的は、前述した目的によって制限されず、言及していないさらなる目的は、下の記載から当業者に明確に理解されうる。

前記目的を達成するための本発明の実施例によるカラー再現システムは、入力されたイメージを構成する画素の色相分布を分析するイメージコンテンツ分析ユニットと、前記画素に関する属性情報と前記色相分布及びイメージサイズ情報に基づいてスケーリングパラメータを予測するパラメータ予測ユニット及び前記予測されたパラメータを用いて前記画素の最終輝度と彩度とを決定する輝度−彩度決定ユニットを備える。

また、前記目的を達成するための本発明の実施例によるカラー再現方法は、入力されたイメージを構成する画素の色相分布を分析する（ａ）段階と、前記画素に関する属性情報と前記色相分布及びイメージサイズ情報に基づいてスケーリングパラメータを予測する（ｂ）段階及び前記予測されたパラメータを用いて前記画素の最終輝度と彩度とを決定する（ｃ）段階を含む。

本発明によれば、同じイメージを相異なるサイズのディスプレイ画面で再現しても、ユーザの立場で見た時、充実なカラー再現を可能にする効果がある。

本発明の効果は、以上で言及した効果に制限されず、言及されていないさらなる効果は、特許請求の範囲の記載から当業者に明確に理解されうる。

本発明の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述される実施例を参照すれば明確になる。しかし、本発明は、以下に開示される実施例に限定されるものではなく、相異なる多様な形態に具現されることができ、単に本実施例は、本発明の開示を完全にし、本発明が属する技術分野で当業者に発明の範ちゅうを完全に知らせるために提供されるものであり、本発明は、請求項の範ちゅうにより定義されるだけである。

以下、本発明の実施例によってカラー再現システム及び方法を説明するためのブロック図、またはフローチャートを参考にして本発明について説明する。この際、フローチャートの各ブロックとフローチャートとの組合わせは、コンピュータプログラムインストラクションにより行われることを理解することができる。これらコンピュータプログラムインストラクションは、汎用コンピュータ、特殊用コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備のプロセッサーに搭載されうるので、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備のプロセッサーを通じて行われるそのインストラクションのフローチャートのブロックで説明された機能を行う手段を生成する。これらコンピュータプログラムインストラクションは、特定方式で機能を具現するためにコンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備を指向しうるコンピュータ利用可能メモリ、またはコンピュータ判読可能メモリに保存されることもできるので、そのコンピュータ利用可能メモリ、またはコンピュータ判読可能メモリに保存されたインストラクションは、フローチャートのブロックで説明された機能を行うインストラクション手段を内包する製造品目を生産することも可能である。コンピュータプログラムインストラクションは、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備上にも搭載されうるので、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備上で一連の動作段階が行われてコンピュータで実行されるプロセスを生成してコンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備を行うインストラクションは、フローチャートのブロックで説明された機能を実行するための段階を提供することも可能である。

また、各ブロックは、特定された論理的機能を実行するための１つ以上の実行可能なインストラクションを含むモジュール、セグメントまたはコードの一部を示しうる。また、幾つかの代替実行例では、ブロックで言及された機能が順序を外れて発生することもあるという点に注目せねばならない。例えば、連続して図示されている二つのブロックは、実質的に同時に行われることも可能であり、またはそれらブロックが時々該当機能によって逆順で行われることも可能である。

図１は、本発明の一実施例によって２個のディスプレイ画面間にカラーを再現する例を概略的に示す図面である。

ここで、第１ディスプレイ画面１０でのイメージは、本発明によるカラー再現システム１００を通じて第２ディスプレイ画面２０に伝送され、カラー再現システム１００は、第１ディスプレイ画面１０で再現されるイメージの画素値に該当するＲ_ｏ、Ｇ_ｏ、Ｂ_ｏ値を第２ディスプレイ画面２０から出力されるＲ_Ｄ、Ｇ_Ｄ、Ｂ_Ｄ値に変換させる。

図２は、本発明の一実施例によるカラー再現システムの構造を示すブロック図である。
図２を参照すれば、カラー再現システム１００は、イメージスケーリング手段１１０、カラー空間変換手段１３０、イメージサイズ効果補正手段１５０及び逆カラー空間変換手段１７０を備える。また、図３では、イメージサイズ効果補正手段１５０の構造について図示しているが、図３を参照すれば、前記イメージサイズ効果補正手段１５０は、イメージコンテンツ分析ユニット１５２、スケーリングパラメータのＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃを予測するパラメータ予測ユニット１５４、最終輝度と彩度値に該当するＪ_Ｄ、Ｃ_Ｄを決定する輝度−彩度決定ユニット１５６を備える。

図４は、本発明の一実施例によるカラー再現方法を示すフローチャートである。特に、図４で、イメージサイズ効果補正段階（Ｓ４４０）については、図５で具体的に説明される。

以下、本発明によるカラー再現システム及び方法について図２ないし図５を参照して具体的に説明する。

イメージスケーリング手段１１０は、第１ディスプレイ画面でディスプレイされるイメージを構成するカラー信号値、すなわち、イメージを構成する各画素に対するＲ_ｏ、Ｇ_ｏ、Ｂ_ｏ値を入力される（Ｓ４１０）。

第１ディスプレイ画面のサイズと第２ディスプレイ画面のサイズは、互いに異なるためにそれぞれの画面でディスプレイされるイメージの解像度も互いに異なる。したがって、まず原ＲＧＢ信号に対するイメージスケーリングを行わねばならない（Ｓ４２０）。

イメージスケールのために従来の多様な方法が使われうるが、例えば、隣接スケーリング（ｎｅａｒ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｃａｌｉｎｇ）、双一次補間法（ｂｉｌｉｎｅａｒ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）、そして双三次補間法（ｂｉｃｕｂｉｃ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）などがある。

イメージスケーリングが行われる間、細部領域が損失されたことを補償するために鮮明度強化（ｓｈａｒｐｎｅｓｓ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）が適用されうる。イメージスケーリングと鮮明度強化は、ディスプレイ製造社により選択、または開発されており、適切なイメージスケーリング方法が第２ディスプレイ画面の解像度に適するように適用されうる。

イメージスケーリングが行われた後、原Ｒ_ｏ、Ｇ_ｏ、Ｂ_ｏ値は、Ｒ’_ｏ、Ｇ’_ｏ、Ｂ’_ｏ値に変換されるが、変換されたＲ’_ｏ、Ｇ’_ｏ、Ｂ’_ｏ値は、カラー空間変換手段１３０に入力される。この際、機器特性と視野条件を補償するための従来のカラー空間変換方法が行われる（Ｓ４３０）。すなわち、それぞれのカラー画素に対するＲ’_ｏ、Ｇ’_ｏ、Ｂ’_ｏ値は、機器特性と視野条件とに独立した人間の知覚属性（ｈｕｍａｎ’ｓ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）に変換される。

さらに具体的に、カラー空間変換手段１３０は、第１ディスプレイ画面の機器特性に基づいて機器に従属的なカラー値（Ｒ_ｏ、Ｇ_ｏ、Ｂ_ｏ）を機器に独立したＣＩＥＸＹＺ色座標系の値に変換する。このような変換は、従来のＧＯＧモデルとＰＬＣＣモデルとにより行われる。ＧＯＧモデルによる方法は、ＣＲＴディスプレイ機器のように線形または指数ガンマカーブ（ｐｏｗｅｒ ｇａｍｍａ ｃｕｒｖｅ）を有する機器に対して主に使われる。ＰＬＣＣモデルによる方法は、ＬＣＤあるいはＯＬＥＤモバイルディスプレイ機器のように不規則的な色域カーブ（ｉｒｒｅｇｕｌａｒ ｇａｍｕｔ ｃｕｒｖｅ）を有する機器に対して使われうる。

次いで、カラー空間変換手段１３０は、ＣＩＥＸＹＺ色座標系の値を人間の知覚属性に変換する。人間の知覚属性は、ホワイトポイント（ｗｈｉｔｅ ｐｏｉｎｔ）、光度、周辺環境のような多様な視野条件に関係のないカラー外観属性（ｃｏｌｏｒ ａｐｐｅａｒａｎｃｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）と理解されうる。

１９９７年に、ＣＩＥは、臨時カラー外観モデルであるＣＩＥＣＡＭ９７を提案したが、ＣＩＥＣＡＭ９７モデルは、カラー外観属性を得るために、対応するカラー外観を予測するためのモデルである。２００２年、ＣＩＥＣＡＭ０２がＣＩＥにより採択されたが、これはＣＩＥＣＡＭ９７が新たに改正されたものであって、カラー外観を予測させる性能を改善させてＣＩＥＣＡＭ９７の構造を単純化したものである。

本発明では、ＣＩＥＸＹＺ色座標系の値を人間の知覚属性に該当するＪ_ｏ、Ｃ_ｏ、Ｈ_ｏ値に変換するためにＣＩＥＣＡＭ０２を利用しうる。ここで、Ｊは、輝度成分（ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を、Ｃは、彩度成分（ｃｈｒｏｍａ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を、Ｈは、色相成分（ｈｕｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を示す。そして、Ｊ_ｏ、Ｃ_ｏ、Ｈ_ｏは、各々第１ディスプレイ画面でディスプレイされるイメージのＪ、Ｃ、Ｈ値を示す。しかし、本発明では、ＣＩＥＬＡＢのような他のカラー空間座標が用いられることもある。

つまり、Ｓ４２０、Ｓ４３０段階が行われた後、原Ｒ_ｏ、Ｇ_ｏ、Ｂ_ｏ信号は、イメージを構成するそれぞれの画素に対する人間の知覚属性を示すＪ_ｏ、Ｃ_ｏ、Ｈ_ｏ値に変換されるものである。

イメージサイズ効果によるカラー移動を補償するために輝度及び彩度属性に対するカラー補正が必要となる。しかし、色相属性は、イメージサイズに影響を受けないために保持されうる。

したがって、Ｓ４４０段階では、イメージサイズ効果補正手段（１５０）が輝度及び彩度属性Ｊ_ｏ、Ｃ_ｏに対するイメージサイズ効果を補正する動作が行われる。

図５では、イメージサイズ効果を補正する過程が具体的に図示されているが、イメージサイズ効果補正方法は、イメージコンテンツ分析段階（Ｓ４４２）、それぞれの色相範囲（ｈｕｅ ｒａｎｇｅ）に対するスケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃを予測する段階（Ｓ４４４）及び最終輝度値Ｊ_Ｄと彩度値Ｃ_Ｄとを決定する段階（Ｓ４４６）を含む。

まず、イメージコンテンツ分析ユニット１５２によってイメージコンテンツに対する分析が行われる（Ｓ４４２）。一定の色相の相対的に広い領域（例えば、青い空、緑の芝）を有するイメージは、一定の色相の相対的に狭い領域よりイメージサイズ効果をさらに大きく受けるために、イメージコンテンツに対するカラー一定性（ｃｏｌｏｒ ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）に対する分析を行わねばならない。

カラー領域の一定性を分析するために、単に色相差（ｈｕｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）のみが適用される。これは、色相成分は、イメージサイズ効果により全く影響を受けないためである。

ＣＩＥＣＡＭ０２モデルでは、次のように４つの色相範囲（ｈｕｅ ｒａｎｇｅ）が提示されている。
Ｈ１（色相範囲１）：０−１００
Ｈ２（色相範囲２）：１００−２００
Ｈ３（色相範囲３）：２００−３００
Ｈ４（色相範囲４）：３００−４００
ここで、それぞれの色相範囲に対応する数字（０−４００）は、任意の画素値に対してマッピングされる数字であって、このようなマッピングは、ＣＩＥＣＡＭ０２モデルで提示されており、さらに具体的な内容については、“ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｏｌｏｕｒ．ｏｒｇ／ｔｃ８−０１／”を参照すれば良い。

したがって、Ｓ４４２段階では、それぞれの色相範囲にある画素の百分率を計算することによって、イメージコンテンツ分析が行われ得る。これにより、それぞれの色相範囲Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３、そしてＨ４に対するそれぞれの４個の百分率値ｐ_１、ｐ_２、ｐ_３、ｐ_４が存在する。

例えば、図６では、サンプルイメージに対するイメージコンテンツ分析結果のダイアグラムを例示している図面である。

図６で、図示されたように、サンプルイメージのそれぞれの色相範囲に対する百分率値は、次の通りである。
Ｈ１（０−１００）：ｐ_１＝４９．５％
Ｈ２（１００−２００）：ｐ_２＝１８．０％
Ｈ３（２００−３００）：ｐ_３＝２０．２％
Ｈ４（３００−４００）：ｐ_４＝１２．３％
結局、Ｓ４４２段階が行われた後、イメージの各画素は、（Ｊ_ｏ、Ｃ_ｏ、Ｈ_ｏ、ｐ_ｎ）のような４個の属性を有する。ここで、ｐ_ｎは、色相値Ｈ_ｏが属する色相範囲に対する百分率値を示し、インデックスｎの値は、ＣＩＥＣＡＭ０２モデルでの１，２，３，４を示す。

次いで、パラメータ予測ユニット１５４は、それぞれの色相範囲に対する百分率値、原イメージサイズＳ_Ｏそして最終イメージサイズＳ_Ｄなどを基礎として輝度属性に対するスケーリングパラメータＫ_Ｊと彩度属性に対するスケーリングパラメータＫ_Ｃを予測する（Ｓ４４４）。

イメージサイズ効果を識別するために、イメージの絶対的な物理的サイズよりはサブテンディング視野角度が用いられる。これは視野距離（ｖｉｅｗｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ）がイメージサイズ効果に影響を及ぼす重要な要素であるためである。

物理的なイメージサイズが保持されるとしても、人間の知覚は、視野距離の変更によって変更される。

したがって、本発明では、原イメージサイズＳ_ｏと最終イメージサイズＳ_Ｄは、各々第１ディスプレイ画面と第２ディスプレイ画面に対するサブテンディング視野角度とする。

サブテンディング視野角度（Ｓｕｂｔｅｎｄｉｎｇ＿Ａｎｇｌｅ）についての定義は、数学式（１）のように示しうる。
Subtending_Angle=arc tan(size/viewing_distance) (1)
ここで、‘ｓｉｚｅ’は、ディスプレイ画面の幅、長さあるいは半径を示しうる。

ある機器あるいはメディアについては、ディスプレイ産業界によりサブテンディング視野角度がテーブル（１）のように提案される。

輝度及び彩度に対するスケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃは、数学式（２）と数学式（３）により予測しうる。数学式（２）と数学式（３）は、実験的に得られ、これについては後述する。

ここで、ｎ＝１，２，３，４であり、ｐ_ｎは、それぞれの色相範囲に対する百分率値を示し、

である。

輝度スケーリングパラメータＫ_Ｊについて、

は、適用される色相範囲に対して独立的であり、

である。望ましくは、

である。

彩度スケーリングパラメータＫ_Ｃに対して、

は、適用される色相範囲に対して従属的であり、それぞれの色相範囲に対する

の範囲は、テーブル（２）により提供されうる。望ましくは、それぞれの色相範囲に対する

は、テーブル（３）により提供されうる。

したがって、それぞれの画素に対する輝度と彩度とのスケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃは、数学式（２）と数学式（３）とを通じて前記画素が属した色相範囲、原イメージサイズＳ_ｏそして最終イメージサイズＳ_Ｄに基づいて演算されうる。Ｓ４４４段階が行われた後、イメージを構成するそれぞれの画素は、（Ｊ_ｏ、Ｃ_ｏ、Ｈ_ｏ、Ｋ_Ｊ、Ｋ_Ｃ）のような５つの属性を有する。

それぞれの画素に対する最終輝度と彩度値は、Ｋ_Ｊ、Ｋ_Ｃを用いてＪ_ｏ、Ｃ_ｏを調節することによって決定され（Ｓ４４６）、このような動作は、輝度−彩度決定ユニット１５６により行われる。

この際、輝度調節のために数学式（４）のような線形関数を利用しうる。前記線形関数は、基準ホワイト変換（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｗｈｉｔｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のために座標（１００、１００）を通過する。

ここで、Ｊ_Ｄは、最終輝度値を示す。

一方、彩度調節のために数学式（５）のような線形関数が利用しうるが、この時の線形関数は、座標（０、０）を通過する。これは中性カラー（ｎｅｕｔｒａｌ ｃｏｌｏｒ）の彩度は、サイズ効果によって変わらないためである。

ここで、ＣＤは、目的彩度値を示す。

イメージサイズ効果を補正する段階が行われた後、それぞれのイメージ画素に対する最終輝度値Ｊ_Ｄと最終彩度値Ｃ_Ｄとが生成され、Ｈ_Ｄ値は原Ｈ_ｏとして維持される。

次いで、それぞれの画素に対する（Ｊ_Ｄ、Ｃ_Ｄ、Ｈ_Ｄ）値は、逆カラー空間変換のために逆カラー空間変換手段１７０に入力される。
逆カラー空間変換手段１７０は、人間の知覚属性をＲＧＢデジタル信号に変換する（Ｓ４５０）。

人間の知覚属性をＣＩＥＸＹＺ色座標系の値に変換するために第２ディスプレイ画面に対する視野条件が逆ＣＩＥＣＡＭ０２に適用されうる。

第２ディスプレイ画面の機器特性は、ＣＩＥＸＹＺ色座標系の値をＲ_Ｄ、Ｇ_Ｄ、Ｂ_Ｄ値に変換するために逆カラー空間変換モデルに適用される。この際、Ｒ_Ｄ、Ｇ_Ｄ、Ｂ_Ｄ値は、第２ディスプレイ画面に出力される。

最終的に、精神物理学の評価実験（ｐｓｙｃｈｏｐｈｙｓｉｃａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ）が本発明によるカラー再現方法及びシステムを評価するために用いられる。

本実験では、カラーイメージが４個のカラー再現システムを通じて第１ディスプレイ画面から第２ディスプレイ画面に変換された。

ここで、第１システムは、輝度Ｊと彩度Ｃに対するいかなる補正もなされていない伝統的なカラーシステムであり、第２システムは、Ｋ_Ｊを用いて輝度Ｊを補正したカラー再現システムであり、第３システムは、Ｋ_Ｃを用いて彩度Ｃを補正したカラー再現システムであり、第４システムは、Ｋ_Ｊ、Ｋ_Ｃを用いて各々輝度Ｊと彩度Ｃとを補正したカラー再現システムである。

スケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃは、Ｓ４４４段階での動作により計算され、

、そして望ましく、

は、テーブル（３）を参照しうる。

５０゜のサブテンディング視野角度を有するＬＣＤ ＴＶのディスプレイ画面が第１ディスプレイ画面として使われ、１０゜のサブテンディング視野角度を有するモバイルＬＣＤディスプレイ機器の画面が第２ディスプレイ画面として使われた。

複数の実験者により第１ディスプレイ画面で見られる原イメージと第２ディスプレイ画面で見られる最終イメージとが観察された。ここで、４個の最終イメージが各々４個のカラー再現システムで再現された。次いで、実験者は、原イメージと比較して４個の最終イメージに対する再現の正確度を評価した。

そして、全体的な過程は、４個のテストイメージに対して反復された。最終的に、正確な評価データは、対比較技術（ｐａｉｒ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）を用いて要約されたが、対比較技術は、１９２７年Ｔｈｕｒｓｔｏｎｅ Ｌ．Ｌにより提案された“ａ Ｌａｗ ｏｆ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｊｕｄｇｍｅｎｔ”と“Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌ Ｒｅｖｉｅｗ”を例として挙げられる。

図７は、上記のような対比較技術に基づいた実験結果を示しているが、ここで、縦軸は正確度レベルを示しており、横軸の４ポイントは、各々第１ないし第４カラー再現システムを示している。

確かにＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃを用いて各々輝度Ｊと彩度Ｃとを補正した第４カラー再現システムが高い正確度レベルを有することが分かる。したがって、本発明によるカラー再現システムは、相異なるサイズのディスプレイ画面間にカラー再現品質を改善できるものである。
以下、数学式（２）と数学式（３）とを得るための実験について説明する。

まず、それぞれの一定の色相に対するスケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃは、“Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ｍａｔｃｈｉｎｇ”実験技術を用いて予測される。“Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ ｍａｔｃｈｉｎｇ”実験技術は、１９９５年にＦａｉｒｃｈｉｌｄ Ｍ．Ｄ．により発表された“Ｔｅｓｔｉｎｇ Ｃｏｌｏｒ−Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ Ｍｏｄｅｌｓ：Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ”を参照しうる。

一定のカラーの自体光度パネルは、４個の色相範囲（Ｈ_１、Ｈ_２、Ｈ_３、Ｈ_４）を有する４個のグループに分けられる。次いで、それぞれのグループで相異なるサイズ比率（ｓｉｚｅ ｒａｔｉｏ）Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６を有する６対が存在して、本実験では、総２４対の自体光度サンプルが使われる。

各パネルのカラーに対するＣＩＥＸＹＺ色座標系での値を科学的な特定を用いて計測しうる。次いで、Ｊ、Ｃ、Ｈ値は、所定の視野条件下でＣＩＥＣＡＭ０２モデルにより演算しうる。パネルの各対に対して輝度とチャンネル値（Ｊ_ｏ、Ｃ_ｏ）、（Ｊ_Ｄ、Ｃ_Ｄ）は、Ｋ_ＪとＫ_Ｃ値を得るために各々数学式（４）と数学式（５）とに適用されうる。

この際、Ｋ_ＪとＫ_Ｃは次の通り表現されうる。

それぞれの色相範囲グループに対する輝度のＫ_Ｊスケーリングパラメータは、非常に似ていることが分かる。図８Ａは、Ｋ_Ｊと１つの色相範囲に対するサイズ比との関係を示すグラフである。図８Ａに基づいて、数学式（６）のような関係が得られる。

ここで、

であり、望ましくは、実線で表示されるカーブに基づいて

である。

しかし、それぞれの色相範囲グループに対する彩度のスケーリングパラメータＫ_Ｃは互いに異なる。図８Ｂないし図８Ｅは、Ｋ_Ｃと各色相範囲に対するサイズ比との関係を示すグラフである。図８Ｂないし図８Ｅに基づいて、数学式（７）のような関係が得られる。

ここで、

についての範囲と望ましい値は、図８Ｂないし図８Ｅに基づいて各々テーブル（２）と（３）に示されている。

したがって、それぞれの色相範囲に対する輝度移動Ｋ_Ｊのサイズは、単にイメージサイズの変化にのみ影響を受け、適用された色相範囲には独立している。一方、彩度Ｋ_Ｃ変化のサイズは、色相範囲によって異なる。例えば、Ｈ４での彩度変化は、Ｈ１での彩度変化よりさらに大きい。

一定の色相範囲パネルで輝度と彩度とに対するスケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃは、上のような数学式を通じて予測されうる。また、相対的に一定の色相の領域が広く分布されたイメージは、小さく分布された領域よりサイズ効果がさらに重要に作用され、それぞれの色相範囲に対する百分率値は、４個の色相範囲を有するイメージに対するスケーリングパラメータＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃを予測する時、考慮されねばならない。

本発明では、それぞれの色相範囲に対する百分率値を次のような式に適用することによって、それぞれの色相範囲に対するＫ_Ｊ、Ｋ_Ｃを修正した。

ここで、ｎ＝１，２，３，４であり、ｐ_ｎは、各色相範囲に対する百分率を示し、

である。

また、本明細書で言及される「ユニット」という用語は、ソフトウェアまたはＦＰＧＡまたはＡＳＩＣのようなハードウェア構成要素を意味し、「ユニット」は所定の役割を行う。しかし、「ユニット」は、ソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではない。「ユニット」は、アドレッシング可能な記録媒体に位置させてもよく、１つまたはそれ以上のプロセッサーを再現させるように構成されても良い。したがって、一例として、「ユニット」は、ソフトウェアの構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバー、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、及び変数を含む。構成要素と「ユニット」内で提供される機能は、さらに少数の構成要素及び「ユニット」で結合されるか、追加的な構成要素と「ユニット」とにさらに分離されうる。

以上、添付された図面を参照して本発明の実施例を説明したが、本発明が属する技術分野で当業者ならば、本発明がその技術的思想や必須な特徴を変更せずとも、他の具体的な形態に実施されうるということを理解できるであろう。したがって、前述した実施例は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的なものではないという点を理解せねばならない。

本発明は、カラー再現システム及び方法に関連した技術分野に好適に適用されうる。

本発明の一実施例によって２個のディスプレイ画面間にカラー再現の例を概略的に示す図である。 本発明の一実施例によるカラー再現システムの構造を示すブロック図である。 図２に示されたイメージサイズ効果補正手段の具体的な構造を示すブロック図である。 本発明の一実施例によるカラー再現方法を示すフローチャートである。 図４に示されたイメージサイズ効果補正段階をさらに具体的に示す図である。 サンプルイメージに対するイメージコンテンツ分析結果のダイアグラムを例示している図である。 本発明の一実施例によって対比較技術を基礎とした実験結果を示す図である。 本発明の一実施例によるサイズ比に対するスケーリングパラメータを示すグラフである。 本発明の一実施例によるサイズ比に対するスケーリングパラメータを示すグラフである。 本発明の一実施例によるサイズ比に対するスケーリングパラメータを示すグラフである。 本発明の一実施例によるサイズ比に対するスケーリングパラメータを示すグラフである。 本発明の一実施例によるサイズ比に対するスケーリングパラメータを示すグラフである。

符号の説明

１００ カラー再現システム
１１０ イメージスケーリング手段
１３０ カラー空間変換手段
１５０ イメージサイズ効果補正手段
１５２ イメージコンテンツ分析ユニット
１５４ パラメータ予測ユニット
１５６ 輝度−彩度決定ユニット
１７０ 逆カラー空間変換手段

Claims (20)

1. 入力されたイメージを構成する画素の色相分布を分析するイメージコンテンツ分析ユニットと、
   前記画素に関する属性情報と前記色相分布及びイメージサイズ情報に基づいてスケーリングパラメータを予測するパラメータ予測ユニットと、
   前記予測されたパラメータを用いて前記画素の最終輝度と彩度を決定する輝度−彩度決定ユニットを備えるカラー再現システム。
2. 前記属性情報は、前記画素の輝度、彩度及び色相情報を含む請求項１に記載のカラー再現システム。
3. 前記属性情報は、前記イメージをディスプレイする機器に独立的なカラー情報を含む請求項１に記載のカラー再現システム。
4. 前記入力されたイメージは、前記入力されたイメージがディスプレイされるディスプレイ画面に適するようにスケールされたイメージである請求項１に記載のカラー再現システム。
5. 前記イメージコンテンツ分析ユニットは、ＣＩＥＣＡＭ０２モデルを適用して前記色相分布を分析する請求項１に記載のカラー再現システム。
6. 前記イメージサイズ情報は、サブテンディング視野角度情報を含む請求項１に記載のカラー再現システム。
7. 前記輝度−彩度決定ユニットは、線形関数を用いて最終輝度を決定する請求項１に記載のカラー再現システム。
8. 前記線形関数は、
   

   

   のように表現され、Ｋ_Ｊは、輝度補正のための前記予測されたスケーリングパラメータであり、Ｊ_Ｏは、前記入力されたイメージを構成する画素の輝度成分であり、Ｊ_Ｄは、補正された最終輝度である請求項７に記載のカラー再現システム。
9. 前記輝度−彩度決定ユニットは、線形関数を用いて最終彩度を決定する請求項１に記載のカラー再現システム。
10. 前記線形関数は、
    

    

    のように表現され、Ｋ_Ｃは、彩度補正のための前記予測されたスケーリングパラメータであり、Ｃ_Ｏは、前記入力されたイメージを構成する画素の彩度成分であり、ＣＤは、補正された最終彩度である請求項９に記載のカラー再現システム。
11. 入力されたイメージを構成する画素の色相分布を分析する（ａ）段階と、
    前記画素に関する属性情報と前記色相分布及びイメージサイズ情報に基づいてスケーリングパラメータを予測する（ｂ）段階と、
    前記予測されたパラメータを用いて前記画素の最終輝度と彩度とを決定する（ｃ）段階と、を含むカラー再現方法。
12. 前記属性情報は、前記画素の輝度、彩度及び色相情報を含む請求項１１に記載のカラー再現方法。
13. 前記属性情報は、前記イメージをディスプレイする機器に独立的なカラー情報を含む請求項１１に記載のカラー再現方法。
14. 前記入力されたイメージは、前記入力されたイメージがディスプレイされるディスプレイ画面に適するようにスケールされたイメージである請求項１１に記載のカラー再現方法。
15. 前記（ａ）段階は、ＣＩＥＣＡＭ０２モデルを適用して前記色相分布を分析する段階を含む請求項１１に記載のカラー再現方法。
16. 前記イメージサイズ情報は、サブテンディング視野角度情報を含む請求項１１に記載のカラー再現方法。
17. 前記（ｃ）段階は、線形関数を用いて最終輝度を決定する段階を含む請求項１１に記載のカラー再現方法。
18. 前記線形関数は、
    

    

    のように表現され、Ｋ_Ｊは、輝度補正のための前記予測されたスケーリングパラメータであり、Ｊ_Ｏは、前記入力されたイメージを構成する画素の輝度成分であり、Ｊ_Ｄは、補正された最終輝度である請求項１７に記載のカラー再現方法。
19. 前記（ｃ）段階は、線形関数を用いて最終彩度を決定する段階を含む請求項１１に記載のカラー再現方法。
20. 前記線形関数は、
    

    

    のように表現され、Ｋ_Ｃは、彩度補正のための前記予測されたスケーリングパラメータであり、Ｃ_Ｏは、前記入力されたイメージを構成する画素の彩度成分であり、ＣＤは、補正された最終彩度である請求項１９に記載のカラー再現方法。

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