JP5156423B2 - 色処理装置および色処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、撮影時の被写体の明るさに応じた色再現を行う色処理装置および色処理方法に関する。

一般に、好ましい色再現は撮影シーン（撮影時の被写体の明るさ）によって異なるため、撮影シーンに応じて色再現を調整する必要がある。撮影シーンに応じた色再現技術として、撮影者が被写体を撮影したときの見えを、観察環境側のプリント上、あるいはモニタ上に印象的に一致するように再現する技術がある。このような技術においては、ＣＩＥで勧告されているＣＩＥＣＡＭ９７ｓ、ＣＩＥＣＡＭ０２等の色知覚モデル（ＣＡＭ）が用いられる（例えば、特許文献１参照）。

ここで、上記色知覚モデルについて簡単に説明する。色知覚モデルの一例であるＣＩＥＣＡＭ０２は、照明光に対する順応の程度や背景による対比効果等の視覚現象を数式でモデル化したものである。具体的には、ある色の三刺激値ＸＹＺから、視環境の観察条件を考慮して、人間の感覚である色の見えを表す属性（知覚明度Ｊ値、知覚彩度Ｃ値、知覚色相ｈ値）により表現される知覚色空間に変換する。この色知覚モデルを利用することで、入力側と再現先側とで観察環境のパラメータをそれぞれ設定し、知覚色空間上で値が一致するよう、入力側からの変換と再現先側への逆変換を行うことにより、三刺激値は異なるものの同じ見えを持つ色を求めることができる。

また近年では、画像適応型の色知覚モデル（iＣＡＭ）がＣＩＥから提案されている。iＣＡＭでは局所的な色順応処理と視覚の周波数特性が考慮されて、ＣＡＭの色処理が拡張されている。このiＣＡＭの局所的な色順応処理としては、観察者の視野領域を定義し、該視野領域に分布する画素データから観察環境パラメータを算出し、画像の各画素に観察環境パラメータを設定して色変換を行う。

ここで図１３に、色知覚モデルの観察環境パラメータの例として、ＣＩＥＣＡＭ０２における観察環境パラメータ、及び各パラメータの推奨値を示す。
特開２００６−０８０９０７号公報

しかしながら、色知覚モデルを用いる上記従来の色再現技術においては、以下のような問題があった。すなわち、ＣＩＥＣＡＭ０２で推奨される観察環境パラメータでは、画像の各画素全てを同じ観察環境パラメータを用いて色変換されるため、必ずしも画像の見えを好適に再現できない場合があった。例えば、観察環境パラメータのひとつである順応視野の輝度としては、被写体の平均的な明るさとして想定される、白色輝度の２０％の輝度値に相当するグレイが設定される。したがって、被写体画像において該グレイよりも明度が高い、または低い領域の画素に対しては、最適な色変換が施されなかった。

また、色知覚モデルとしてiＣＡＭを用いる場合では、画素毎に観察環境パラメータを設定して色変換を行うため、定義する視野領域の見えは好適に再現されるものの、画像全体を見たときの色バランスが好適に再現されない場合があるという問題がある。特に、定義する視野領域が狭い場合には、順応白色点が注目画素値の色度点に近づくため、画像全体の彩度が低下してしまう。

本発明は上述した問題を個々にまたはまとめて解決するためになされたものであり、撮影時の被写体のシーンに応じた好ましい色再現を、画素ごとに可能とする色処理装置および色処理方法を提供することを目的とする。

上記問題を解決するための一手段として、本発明の色処理装置は以下の構成を備える。

すなわち、観察環境パラメータに基づく色変換を行う色知覚モデルを用いて、画像データを知覚色空間上の画像データに変換する色処理装置であって、変換対象となる画像データを取得する画像取得手段と、前記画像データの撮影時における撮影条件の情報を取得する撮影条件取得手段と、前記撮影条件の情報と前記画像データに基づき、前記色知覚モデルにおける観察環境パラメータの候補を予め定められた輝度範囲ごとに算出する観察環境パラメータ算出手段と、前記画像データの画素ごとに、輝度に応じて前記観察環境パラメータの候補のいずれかを設定し、前記色知覚モデルを用いた色変換処理を行う色変換処理手段と、
を有することを特徴とする。

上記構成からなる本発明によれば、入力画像の各画素の明るさに応じた観察環境パラメータを設定して、色知覚モデルによる色変換を行うことにより、撮影時の被写体のシーンに応じた好ましい色再現を画素ごとに行うことが可能となる。

以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

＜第１実施形態＞
●色知覚モデルＣＩＥＣＡＭ０２の変換式
まず、本実施形態を詳細に説明するに先立って、その理解を容易とするために、本実施形態の色処理処理に用いられる色知覚モデル（ＣＩＥＣＡＭ０２）の変換式と、その観察環境パラメータについて説明する。

ＣＩＥＣＡＭ０２順変換の全体処理フローを、色順応、錐体応答、心理値変換、の３つの変換ブロックに分けて説明する。

色順応部では、下記の式(a)によりＸＹＺ値を錐体の分光感度に変換し、式(c)で各錐体の信号を光源の白色点の値で正規化する。式(c)における順応係数Ｄは、式(d)で算出される。そして式(b)を用いて、観察環境下の光源に対応したＸＹＺ値に変換する。

錐体応答部では、以上のように得られたＸＹＺ値を、式(e)により錐体の分光感度に変換し、さらに式(f)により、目に入る光量の強度に応じた順応後の錐体応答値に変換する。

そして心理値変換部では、以上のように得られた錐体応答値を、まず式(g)，(h)，(i)を用いて、視覚野での無彩色応答と反対色応答の信号値に変換する。そしてさらに式(j)，(k)，(l)を用いて、知覚明度Ｊ値、知覚彩度Ｃ値、知覚色相ｈ値に変換する。

なお、ＣＩＥＣＡＭ０２逆変換時には、観察環境により観察環境パラメータを設定し、順変換の工程で新たに無彩色応答Ａwを計算する。そして、このＡwとＪＣｈ値、かかる係数から順変換部の逆工程を行うことで、ＸＹＺ値への変換が行われる。

ここで図１３に、ＣＩＥＣＡＭ０２において推奨されている観察環境パラメータの例を示す。本実施形態ではこの観察環境パラメータのうち、順応視野の輝度Ｌa、および背景の相対輝度値Ｙbについては、画像内の平均的な値ではなく、画素ごとに、該画素の輝度レベルに応じて設定することを特徴とする。なお、その他の観察環境パラメータについてはＣＩＥＣＡＭ０２の推奨パラメータを使用する。

●装置構成
図１は、本実施形態に係る色処理装置１０１のハードウエア構成を示すブロック図である。同図において、１０２はユーザに変換元画像、撮影条件情報、再現先のデバイス情報および観察環境情報を指定させるためのユーザインタフェースであるＵＩ部である。また、１０３は変換元画像であるＲＧＢ画像を取得する画像取得部、１０４は変換元画像において被写体を撮影した際の撮影条件を取得する撮影条件取得部、１０５は再現先の観察環境を取得する再現先観察環境取得部、である。また、１０６は再現先のデバイス特性を取得する再現先デバイス特性取得部、１０７は色変換処理が施されたＲＧＢ画像データを出力する出力部、１０８は撮影時の入力デバイス特性を取得する入力デバイス特性取得部、である。また、１０９は色知覚モデルに設定する観察環境パラメータを算出する観察環境パラメータ算出部、１１０は色知覚モデルを用いてＲＧＢ画像データを変換する色変換処理部、である。また、１１１は画像データおよび演算処理を行うために一時的に演算結果を保存するバッファメモリである。

●色処理概要
以下、本実施形態の色処理装置１０１における色処理の概要について、図２のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ１において、ＵＩ部１０２が、色変換に必要な情報をユーザに入力してもらうためのユーザインタフェース（ＵＩ）を表示する。ここで図３に、ＵＩ部１０２に表示されるＵＩ例を示す。図３に示すＵＩ例は、変換元画像であるＲＧＢ画像を取得する変換元画像取得ＵＩ部１００１、被写体を撮影したときの撮影条件を取得する撮影条件取得ＵＩ部１００２、入力デバイスの特性を取得する入力デバイス特性取得ＵＩ部１００３、を有する。さらに、再現先の観察環境情報を取得する再現先観察環境情報取得ＵＩ部１００４、再現先のデバイス特性の情報を取得する再現先デバイス特性情報取得ＵＩ部１００５、色変換処理ボタン１００６を有する。

以上のようにステップＳ１でＵＩ部１０２に各種情報が入力されると、次にステップＳ２において、画像取得部１０３が、変換元画像取得ＵＩ部１００１に入力された画像ファイル名をバッファメモリ１１１から参照して、変換元画像データを取得する。この変換元画像データがすなわち、本実施形態における色変換対象となる。

次にステップＳ３において、撮影条件取得部１０４が、撮影条件取得ＵＩ部１００２に入力されたファイルから、被写体を撮影したときの撮影条件の情報を取得し、撮影時の光源の白色輝度を算出してバッファメモリ１１１に保存する。なお、撮影条件取得ＵＩ部１００２により設定されるファイルには、変換元画像データを撮影した際のＩＳＯ感度、レンズ絞り値、露光時間、色空間などのカメラ設定が記述される。なお、このファイルは独立したファイルであっても良いが、本実施形態では、変換元画像取得ＵＩ部１００１から設定された変換元画像データの付加情報であるExifデータを利用するとし、この場合、撮影条件取得ＵＩ部１００２は設定しなくても良い。撮影条件取得部１０４の具体的な処理については後述する。

次にステップＳ４において、入力デバイス特性取得部１０８が、入力デバイス特性取得ＵＩ部１００３に入力されたファイルから、入力デバイスの特性を示す入力プロファイルを取得し、バッファメモリ１１１に保存する。ここで、入力プロファイルはデバイス依存色（ＲＧＢ）からデバイス独立色（ＸＹＺ）の変換特性が記述されたファイルである。この変換特性は例えば、ＲＧＢからＸＹＺへのγ＋マトリクス、あるいは変換ルックアップテーブル（ＬＵＴ）として記述される。また、ＲＧＢからＸＹＺへの変換特性が未知の場合、入力プロファイルには入力画像データの付加情報から色空間情報（ｓＲＧＢ、ＡｄｏｂｅＲＧＢなど）が記述され、記述された色空間の変換式に基づいてＲＧＢからＸＹＺへの変換を行う。

次にステップＳ５において、再現先観察環境取得部１０５が、再現先観察環境情報取得ＵＩ部１００４に入力されたファイルから、再現先観察環境情報を取得してバッファメモリ１１１に保存する。尚、再現先観察環境情報取得ＵＩ部１００４に入力されるファイルには、再現先観察環境下における、図１３に例示されるような観察環境パラメータが記述される。

次にステップＳ６において、再現先デバイス特性取得部１０６が、再現先デバイス特性情報取得ＵＩ部１００５に入力されたファイルから、再現先デバイスの特性を取得してバッファメモリ１１１に保存する。尚、再現先デバイス特性情報取得ＵＩ部１００５に入力されるファイルは、デバイス依存色（ＲＧＢ）からデバイス独立色（ＸＹＺ）の変換特性が記述されたファイルであり、本実施形態では、例えば図１４に示すようなＬＵＴ形式のファイルを用いる。なお、図１４に示すＬＵＴでは、階調数として９ステップで記述されたフォーマットを示しているが、この階調数及び測色数になんらかの制限があるものではない。

次にステップＳ７において、観察環境パラメータ算出部１０９が、ステップＳ２で取得したＲＧＢ画像データと、ステップＳ３で取得した撮影条件を用いて、撮影時の観察環境パラメータを算出する。観察環境パラメータ算出部１０９の具体的な処理については、後述する。

そしてステップＳ８において、色変換処理部１１０が、ステップＳ６で算出した観察環境パラメータを色知覚モデルに設定し、ステップＳ２で取得したＲＧＢ画像データを該色知覚モデルにしたがって変換する。色変換処理部１１０の具体的な処理については、後述する。

最後にステップＳ９において、出力部１０７が、ステップＳ８において変換されたＲＧＢ画像データを出力し、処理を終了する。

●撮影条件取得処理（Ｓ３）
ここで、上述したステップＳ３における、撮影条件取得部１０４の具体的な動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ３１において、バッファ１１１から変換元画像データを取得する。そしてステップＳ３２，Ｓ３３，Ｓ３４において、ステップＳ３１で取得した変換元画像データの付加情報（Exifデータ）から、ＩＳＯ感度，レンズ絞り値，露光時間、をそれぞれ取得する。そしてステップＳ３５において、これらＩＳＯ感度、レンズ絞り値、露光時間から、下記の式(1)に基づいて被写体輝度Ｂを算出する。

ＥＶ＝ＳＶ＋ＢＶ＝ＡＶ＋ＴＶ ・・・(1)
ＳＶ＝log₂(ISO/3.125)
ＢＶ＝log₂(Ｂ/Ｎ×Ｋ)
ＡＶ＝２log₂(Ｆ)
ＴＶ＝−log₂(Ｔ)
式(1)において、ＥＶは露光指数、ＳＶはＩＳＯ感度をＡＰＥＸ値に換算した値、ＢＶは、被写体（１８％グレイ）の輝度を示す被写体輝度Ｂ（cd/m2）をＡＰＥＸ値に換算した値（Ｋ／Ｎ：定数）である。ここで、ＡＰＥＸ値は、露光時間、絞り値、感度を同じ単位で取り扱うための数値である。また、ＡＶはレンズ絞りをＡＰＥＸ値に換算した値、ＴＶは露光時間をＡＰＥＸ値に換算した値である。また、ＩＳＯはＩＳＯ感度、ＦはＦ値、Ｔはシャッタースピードを示す。

次にステップＳ３６において、ステップＳ３５で算出した被写体輝度Ｂから、光源の白色輝度ＬＹを下記の式(2)より算出する。

ＬＹ＝Ｂ×１００／１８ ・・・(2)
そしてステップＳ３７において、ステップＳ３６で算出した光源の白色輝度ＬＹをバッファメモリ１１１に保存する。

●観察環境パラメータ算出処理（Ｓ７）
次に、上述したステップＳ７における、観察環境パラメータ算出部１０９の具体的な動作について、図５のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ７１において、バッファメモリ１１１から、ステップＳ３で算出した撮影時の光源白色輝度ＬＹを取得する。そしてステップＳ７２において、バッファメモリ１１１から、変換元画像データを１画素分取得し、ステップＳ７３において、ステップＳ７２で取得した画像データのＲＧＢ値から、当該画素の輝度値Ｙを計算する。ここでの輝度の計算は、簡易的に以下の式(3)の近似式より算出される。

Ｙ＝ＬＹ×（３×Ｒ＋６×Ｇ＋１×Ｂ）／１０ ・・・(3)
次にステップＳ７４において、バッファメモリ１１１のヒストグラム保持部（不図示）に格納されているヒストグラムを更新する。このヒストグラム保持部は、画図データの輝度分布を示すヒストグラム、すなわち、上述した式(3)によって算出された輝度値ＹのヒストグラムＨｉｓｔＹを保持している。なお、ＨｉｓｔＹの初期状態はすべて０であり、以下の式(4)にしたがって更新される。

ＨｉｓｔＹ[Ｙ]＝ＨｉｓｔＹ[Ｙ]＋１ ・・・(4)
次にステップＳ７５において、ヒストグラムの更新が全画素終了したか否かを判断し、全てのヒストグラムの更新が終了していれば処理を終了する。全てのヒストグラムの更新が終了していない場合は、ステップＳ７２に戻って処理を続ける。

次にステップＳ７６において、ステップＳ７４で作成したヒストグラムから、観察環境パラメータである順応視野の輝度値、及び背景の相対輝度値の候補を算出する。ここで、順応視野の輝度値、及び背景の相対輝度値は、画像の輝度レベルに応じて算出される。本実施形態では、輝度レベルをヒストグラム上側２５％の上側領域と、ヒストグラム上側２５〜７５％の中間領域と、ヒストグラム下側２５％の下側領域、の３領域（３つの輝度範囲）に分割する。そして、それぞれの領域における平均輝度値を、順応視野の輝度値Ｌa、および背景の相対輝度値Ｙbの候補として用意する。本実施形態では、後段の色変換処理において、画素ごとの観察環境パラメータを設定する際に、例えば画素の輝度がヒストグラムの上側領域にあれば、該上側領域の平均輝度値を、順応視野の輝度値Ｌa、および背景の相対輝度値Ｙbとして採用する。すなわち、画素の輝度に応じて、設定される観察環境パラメータが異なってくる。尚、観察環境パラメータ設定時において、白色点を相対値で設定する場合には、上記算出した背景の相対輝度値を白色の輝度値で規格化する必要がある。

そしてステップＳ７７において、ステップＳ７６で算出した観察環境パラメータ（順応視野の輝度値および背景の相対輝度値）の候補を、バッファメモリ１１１に保存する。

●色変換処理（Ｓ８）
次に、上述したステップＳ８における、色変換処理部１１０の具体的な動作について、図６のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ８１において、バッファ１１１から画像データを１画素分取得する。そしてステップＳ８２において、バッファ１１１から入力プロファイルを取得し、当該画素のＲＧＢデータをＸＹＺ値に変換する。

次にステップＳ８３において、画素の輝度レベルに応じて観察環境パラメータを設定する。具体的には、まずステップＳ７で算出した観察環境パラメータ（順応視野の輝度値および背景の相対輝度値）の候補をバッファ１１１から取得し、該候補のなかから、画素の輝度レベルに応じて適切な値を選択して設定する。本実施形態ではすなわち、色知覚モデル（本実施形態ではＣＩＥＣＡＭ０２）の観察環境パラメータのうち、順応視野の輝度値Ｌa、背景の相対輝度値Ｙbについては、ステップＳ７で算出した、画素の輝度レベルに応じたパラメータを設定する。そして、それ以外の白色点（白色三刺激値）や周囲の条件（viewing parameter）については、ＣＩＥＣＡＭ０２の推奨パラメータを設定する。したがって、特に順応白色点パラメータについては、変換元画像データの全画素において同一値を用いることとなる。具体的には、撮影時の光源白色輝度を用いればよい。

次にステップＳ８４において、ステップＳ８２で算出したＸＹＺ値を、ステップＳ８３で観察環境パラメータが設定された色知覚モデルに基づいて、ＪＣｈ値に変換する。そしてステップＳ８５においてさらに、ステップＳ５で取得した再現先観察環境パラメータに応じた色知覚モデルに基づき、ＪＣｈ値をＸＹＺ値に変換する。そしてステップＳ８６においてさらに、ステップＳ６で取得した再現先デバイス特性情報を用いて、ＸＹＺ値をＲＧＢ値に変換する。

そしてステップＳ８７において、色知覚モデルを用いた色変換が全画素について終了したか否かを判断し、全画素について終了していればステップＳ８８に進んで処理を終了するが、未終了であればステップＳ８１に戻り、処理を続行する。

最後にステップＳ８８では、ステップＳ８１からステップＳ８７で変換されたＲＧＢデータをバッファメモリ１１１に保存する。

ここで、本実施形態による効果を図１６に例示する。図１６では、所定の色データを、従来のように同一のＣＡＭパラメータで変換した場合と、本実施形態により被写体の明るさに応じて設定したＣＡＭパラメータで変換した場合とを比較して示している。同図によれば、同一ＣＡＭパラメータで変換した場合には、シーンに依らず彩度再現が同一となるが、被写体の明るさに応じたＣＡＭパラメータで変換した場合には、シーンに応じて彩度再現が適応的に変化することが分かる。したがって、被写体の明るさに応じたＣＡＭパラメータで変換した場合の方が、同一ＣＡＭパラメータで変換した場合よりも良好な画像再現が得られる。

以上説明したように本実施形態によれば、色知覚モデルの観察環境パラメータである順応視野の輝度値と背景の相対輝度値として、撮影画像の画素ごとに画素の明るさに応じた値を設定して、色変換を行う。これにより、撮影時の被写体のシーンに応じた好ましい色再現が得られる。

＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。

上述した第１実施形態では、撮影画像の画素ごとの輝度に応じて、色知覚モデルの観察環境パラメータを直接設定し、色変換を行う例を示した。第２実施形態では撮影画像の画素ごとの彩度に応じて、色変換テーブルを補正することを特徴とする。

●装置構成
図７は、第２実施形態に係る色処理装置２０１のハードウエア構成を示すブロック図である。同図において、２０２はユーザに変換元画像、撮影条件情報、再現先のデバイス情報および観察環境情報、色変換テーブルを指定させるためのユーザインタフェースであるＵＩ部である。また、２０３は変換元画像であるＲＧＢ画像を取得する画像取得部、２０４は被写体を撮影したときの撮影条件を取得する撮影条件取得部、２０５は再現先の観察環境を取得する再現先観察環境取得部、である。また、２０６は再現先のデバイス特性を取得する再現先デバイス特性取得部、２０７は色変換処理が施されたＲＧＢ画像データを出力する出力部、２０８は画像を変換するための色変換テーブルを取得する色変換テーブル取得部、である。また、２０９は該取得した色変換テーブルを撮影条件に応じて補正する色変換テーブル補正部、２１０は色変換テーブル補正部２０９で補正した色変換テーブルを用いてＲＧＢ画像データを変換する色変換処理部、である。また、２１１は画像データおよび演算処理を行うために一時的に演算結果を保存するバッファメモリである。

●色処理概要
以下、第２実施形態の色処理装置２０１における色処理の概要について、図８のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ１１において、ＵＩ部２０２が、色変換に必要な情報をユーザに入力してもらうためのユーザインタフェース（ＵＩ）を表示する。ここで図９に、ＵＩ部２０２に表示されるＵＩ例を示す。図９に示すＵＩ例は、変換元画像であるＲＧＢ画像を取得する変換元画像取得ＵＩ部２００１、被写体を撮影したときの撮影条件を取得する撮影条件取得ＵＩ部２００２、を有する。さらに、ユーザが予め想定するターゲット環境にて色設計した色変換テーブルを取得する色変換テーブル取得ＵＩ部２００３、再現先の観察環境情報を取得する再現先観察環境情報取得ＵＩ部２００４、を有する。さらに、再現先のデバイス特性の情報を取得する再現先デバイス特性情報取得ＵＩ部２００５、色変換テーブル補正ボタン２００６、色変換処理ボタン２００７、を有する。

以上のようにステップＳ１１でＵＩ部２０２に各種情報が入力されると、次にステップＳ１２において、画像取得部２０３が、変換元画像取得ＵＩ部２００１に入力された画像ファイル名をバッファメモリ２１１から参照して、変換元画像データを取得する。

次にステップＳ１３において、撮影条件取得部２０４が、撮影条件取得ＵＩ部２００２に入力されたファイルから、被写体を撮影したときの撮影条件の情報を取得し、撮影時の光源の白色輝度を算出してバッファメモリ２１１に保存する。なお、撮影条件取得ＵＩ部１００２により設定されるファイルには、画像を撮影したときのＩＳＯ感度、レンズ絞り値、露光時間、色空間などのカメラ設定が記述される。尚、撮影条件取得部２０４における具体的な処理については、上述した第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。

次にステップＳ１４において、再現先観察環境取得部２０５が、再現先観察環境情報取得ＵＩ部２００４に入力されたファイルから、再現先観察環境情報を取得してバッファメモリ２１１に保存する。尚、再現先観察環境情報取得ＵＩ部２００４に入力されるファイルは、上述した第１実施形態と同様に図１３に例示される形式である。

次にステップＳ１５において、再現先デバイス特性取得部２０６が、再現先デバイス特性情報取得ＵＩ部２００５に入力されたファイルから、再現先デバイスの特性を取得してバッファメモリ２１１に保存する。尚、再現先デバイス特性情報取得ＵＩ部２００５に入力されるファイルは、上述した第１実施形態と同様のＬＵＴ形式である。

次にステップＳ１６において、色変換テーブル取得部２０８が、色変換テーブル取得ＵＩ部２００３に入力されたファイルから、色変換情報が記述された色変換テーブルを取得する。ここで、本実施形態における色変換テーブルの形式を、図１５に例示する。同図に示すように色変換テーブルは、該テーブルを作成する際にターゲットとした、基準環境のシーンの明るさを考慮した観察環境パラメータが記述されている。さらに、デバイスＲＧＢ値をターゲット環境下で好適な絵作りが反映されたＲ'Ｇ'Ｂ'値へと変換するためのデータ（入力色と出力色との対応関係）が記述されている。

次にステップＳ１７において、色変換テーブル補正部２０９が、ステップＳ１３で取得した撮影条件に応じて、ステップＳ１６で取得した色変換テーブルを補正する。色変換テーブル補正部２０９における具体的な処理については、後述する。

そしてステップＳ１８において、色変換処理部２１０が、ステップＳ１２で取得したＲＧＢ画像に対して、ステップＳ１７で作成した補正済の色変換テーブルを用いた色変換を施す。最後にステップＳ１９において、出力部２０７が、該色変換がなされたＲＧＢ画像データを出力し、処理を終了する。

●色変換テーブル補正処理（Ｓ１７）
ここで、上述したステップＳ１７における、色変換テーブル補正部２０９の具体的な動作について、図１０のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ１７１において、バッファメモリ２１１から、図１５に示す形式からなる色変換テーブルを取得する。し、次にステップＳ１７２で、バッファメモリ２１１から被写体を撮影した条件下での光源の白色輝度を取得する。そしてステップＳ１７３において、バッファメモリ２１１から再現先観察環境の情報を取得し、ステップＳ１７４で、バッファメモリ２１１から再現先デバイス特性の情報を取得する。

次にステップＳ１７５において、ステップＳ１７２で取得した撮影条件下での光源白色輝度から、彩度の補正係数を作成する。なお、この彩度補正係数の作成方法の詳細については後述する。

次にステップＳ１７６において、ステップＳ１７５で作成した彩度の補正係数を用いて、色変換テーブルを補正する。尚、色変換テーブルの補正方法の詳細については後述する。

そしてステップＳ１７７において、ステップＳ１７６で補正された色変換テーブルをバッファメモリ２１１に保存する。

●彩度補正係数の作成方法（Ｓ１７５）
以下、上述したステップＳ１７５における、彩度補正係数の作成方法について、図１１のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ１７５１において、ＣＩＥＣＡＭ０２におけるＪＣｈ色空間上の均等データを作成する。第２実施形態では均等データとして、明度３種（Ｊ＝２５、５０、７５）、彩度Ｃ＝１２、色相１５°刻みの同心円データを用いる。

次にステップＳ１７５２において、ステップＳ１７１で取得した色変換テーブルに記載された基準環境下における観察環境パラメータ、およびステップＳ１７４で取得した再現先デバイス特性の情報から、基準環境下でのＸＹＺ値、及びＪＣｈ値を算出する。

次にステップＳ１７５３において、ステップＳ１７５２で算出した基準環境下でのＪＣｈ値と、色変換テーブルのＲ'Ｇ'Ｂ'データの対応関係から、ステップＳ１７５１で作成した均等データに対応するＲＧＢ値を算出する。この算出は、四面体補間などの補間演算によって行われる。そしてさらに、このＲＧＢ値に対するＸＹＺ値を、ステップＳ１７４で取得した再現先のデバイス特性の情報から算出する。

次にステップＳ１７５４において、ステップＳ１７５３で算出したＸＹＺ値を、ステップＳ１７１で取得した色変換テーブルに記載された基準環境下でのパラメータを用いてＪＣｈ値に変換する。そしてステップＳ１７５５では、ステップＳ１７５３で算出したＸＹＺ値を、ステップＳ１７２で取得した撮影条件下のパラメータを用いてＪＣｈ値に変換する。

次にステップＳ１７５６において、ステップＳ１７５４で算出した基準環境下での彩度Ｃと、ステップＳ１７５５で算出した撮影条件下での彩度Ｃ'から、彩度の補正係数ｋ（ｋ＝Ｃ'／Ｃ）を算出する。なお、彩度補正係数は明度ごと（Ｊ＝２５、５０、７５）に算出し、彩度補正係数を算出する際の彩度値は、色相２４種の平均値から算出する。

そしてステップＳ１７５７において、ステップＳ１７５６で算出した彩度補正係数をバッファメモリ２１１に保存する。

●色変換テーブルの補正方法（Ｓ１７６）
以下、上述したステップＳ１７６における、色変換テーブルの補正方法について、図１２のフローチャートを用いて説明する。

まずステップＳ１７６１において、ステップＳ１７５で作成された彩度補正係数ｋをバッファメモリ２１１から取得する。

次にステップＳ１７６２において、ステップＳ１７１で取得した色変換テーブルと、ステップＳ１７４で取得した再現先デバイス特性の情報から、基準環境下でのＪＣｈ値を算出する。

次にステップＳ１７６３において、ステップＳ１７６２で算出した基準環境下での彩度Ｃを、ステップＳ１７６１で取得した彩度補正係数ｋを用いて、彩度Ｃ_a（Ｃ_a＝ｋ＊Ｃ）に変換する。尚、明度Ｊ＝２５、５０、７５以外の彩度補正係数については、入力明度に応じた線形補間により算出する。

次にステップＳ１７６４で、ステップＳ１７１で取得した色変換テーブルと、ステップＳ１７３で取得した再現先観察環境の情報、およびステップＳ１７４で取得した再現先デバイス特性の情報から、再現先環境下におけるデバイスのＪＣｈ値を算出する。

次にステップＳ１７６５において、ステップＳ１７６３で彩度が補正された基準環境下でのＪＣｈ値を、ステップＳ１７６４で算出された再現先環境下でのＪＣｈ値に色域圧縮する。

そしてステップＳ１７６６において、ステップＳ１７６５で色域圧縮されたＪＣｈ値から、対応するデバイスＲＧＢ値を算出する。この算出は、再現先環境下におけるＪＣｈ値とＲＧＢ値との対応関係に基づき、四面体補間等の補間演算により行われる。そして、該算出されたデバイスＲＧＢ値を、補正後の色変換テーブルＲ'Ｇ'Ｂ'データとしてバッファメモリ２１１に保存することにより、第２実施形態における色変換テーブルの補正が終了する。

以上説明したように第２実施形態によれば、予め想定したターゲット環境下で好適な色再現を得る色変換ＬＵＴに対し、撮影条件に応じて彩度補正を施すことにより、撮影時の被写体のシーンに応じた好適な色再現を実現するＬＵＴを作成することができる。

＜変形例＞
以下、上述した第１および第２実施形態に対する変形例について説明する。

●撮影条件の情報の取得方法
上述した第１および第２実施形態では、撮影条件の取得方法として撮影画像データの付加情報（Exifデータ）から、絞り値、ＩＳＯ感度、露光時間を参照して光源の白色輝度を推定する例を示した。しかしながら本発明はこの例に限定されるものではなく、撮影時に光源の白色輝度を分光放射輝度計または照度計等の測定器により測定し、測定値を画像ファイルに対応付ける等、撮影時の撮影条件が取得できれば、どのような方法を用いても良い。

●画像データの輝度値の算出方法
また、上述した第１実施形態では、画像データの輝度値の算出方法として、撮影時における光源の白色輝度と入力画像データのＲＧＢ値から式(3)を用いて輝度値Ｙを算出する例を示した。しかしながら本発明はこの例に限定されるものではなく、入力デバイス特性取得部１０８で取得する入力プロファイルにおいて入力デバイスの特性が既知の場合には、入力画像データのＲＧＢ値に対応する輝度値を入力プロファイルから算出しても良い。

●順応視野の輝度値、背景の相対輝度値の算出方法
また、上述した第１実施形態では、順応視野の輝度値、及び背景の相対輝度値を算出する際に、入力画像の輝度ヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを３領域に分割し、該３領域における平均輝度値を算出する例を示した。しかしながら本発明はこの例に限定されるものではなく、領域の分割数は制限しない。また、ヒストグラムの各領域における平均輝度値を利用する例を示したが、各領域内の最頻値等を利用してもよい。また、ヒストグラムを作成せずに、入力画像データのＲＧＢ値から輝度値を算出し、これを入力画像データの画素ごとに順応視野の輝度値、及び背景の相対輝度値として用いても良い。

●彩度補正係数の作成方法
また、上述した第２実施形態では、彩度の補正係数を作成する際にＪＣｈ色空間上で均等データを作成する例を示したが、本発明における均等データの形式は制限されない。例えば、値やデータ数等において他の明度別の同心円データを使用しても良い。また、彩度の補正係数としても、第２実施形態では明度Ｊ＝２５、５０、７５における補正係数を算出し、他の明度における彩度補正係数は該補正係数の対応関係から線形補間で算出する例を示したが、本発明における明度の設定数や補間形式は制限されない。

＜他の実施形態＞
本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体(記録媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮影装置、webアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。なお、この場合のプログラムとは、実施形態において図に示したフローチャートに対応したコンピュータ可読のプログラムである。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、OSに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、以下に示す媒体がある。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD-ROM，DVD-R)などである。

プログラムの供給方法としては、以下に示す方法も可能である。すなわち、クライアントコンピュータのブラウザからインターネットのホームページに接続し、そこから本発明のコンピュータプログラムそのもの(又は圧縮され自動インストール機能を含むファイル)をハードディスク等の記録媒体にダウンロードする。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせることも可能である。すなわち該ユーザは、その鍵情報を使用することによって暗号化されたプログラムを実行し、コンピュータにインストールさせることができる。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、実行されることによっても、前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、該プログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行うことが可能である。

本発明に係る一実施形態における色処理装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態における色処理の概要を示すフローチャートである。 本実施形態におけるＵＩ例を示す図である。 本実施形態における撮影条件取得処理を示すフローチャートである。 本実施形態における観察環境パラメータ算出処理を示すフローチャートである。 本実施形態における色変換処理を示すフローチャートである。 本発明に係る第２実施形態における色処理装置の構成を示すブロック図である。 第２実施形態における色処理の概要を示すフローチャートである。 第２実施形態におけるＵＩ例を示す図である。 第２実施形態における色変換テーブル補正処理を示すフローチャートである。 第２実施形態における彩度補正係数の算出処理を示すフローチャートである。 第２実施形態における彩度補正補正処理を示すフローチャートである。 ＣＩＥＣＡＭ０２における観察環境パラメータ及びその推奨値を示す図である。 本実施形態におけるデバイスプロファイルの形式例を示す図である。 第２実施形態における色変換テーブルのファイル形式例を示す図である。 本実施形態による色再現例を示す図である。

Claims (10)

1. 観察環境パラメータに基づく色変換を行う色知覚モデルを用いて、画像データを知覚色空間上の画像データに変換する色処理装置であって、
   変換対象となる画像データを取得する画像取得手段と、
   前記画像データの撮影時における撮影条件の情報を取得する撮影条件取得手段と、
   前記撮影条件の情報と前記画像データに基づき、前記色知覚モデルにおける観察環境パラメータの候補を予め定められた輝度範囲ごとに算出する観察環境パラメータ算出手段と、
   前記画像データの画素ごとに、輝度に応じて前記観察環境パラメータの候補のいずれかを設定し、前記色知覚モデルを用いた色変換処理を行う色変換処理手段と、
   を有することを特徴とする色処理装置。
2. 前記観察環境パラメータ算出手段は、前記画像データの輝度分布に基づいて、前記観察環境パラメータの候補を予め定められた輝度範囲ごとに算出することを特徴とする請求項１に記載の色処理装置。
3. 前記観察環境パラメータ算出手段は、前記観察環境パラメータとして、順応視野の輝度値および背景の相対輝度値の少なくともいずれかについて、前記候補を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の色処理装置。
4. 前記色変換処理手段は、前記観察環境パラメータとしての白色点の情報については、前記画像データの全画素において同一値を用いることを特徴とする請求項３に記載の色処理装置。
5. 前記撮影条件取得手段は、前記撮影条件の情報として、撮影時における光源白色のＸＹＺ値を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の色処理装置。
6. 前記撮影条件取得手段は、前記撮影条件の情報を前記画像データの付加情報から取得することを特徴とする請求項５に記載の色処理装置。
7. 前記色知覚モデルは、ＣＩＥＣＡＭ０２であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の色処理装置。
8. 観察環境パラメータに基づく色変換を行う色知覚モデルを用いて、画像データを知覚色空間上の画像データに変換する色処理方法であって、
   変換対象となる画像データを取得する画像取得ステップと、
   前記画像データの撮影時における撮影条件の情報を取得する撮影条件取得ステップと、
   前記撮影条件の情報と前記画像データに基づき、前記色知覚モデルにおける観察環境パラメータの候補を予め定められた輝度範囲ごとに算出する観察環境パラメータ算出ステップと、
   前記画像データの画素ごとに、輝度に応じて前記観察環境パラメータの候補のいずれかを設定し、前記色知覚モデルを用いた色変換処理を行う色変換処理ステップと、
   を有することを特徴とする色処理方法。
9. コンピュータを請求項１乃至７のいずれか１項に記載の色処理装置として機能させるためのプログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ可読な記録媒体。

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