JP5306110B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、出力装置の色域内に色をマッピングする技術に関する。

色を出力デバイスで出力する際には、出力デバイスの出力色域内（出力可能範囲内）へのマッピングを行って色補正する必要がある。しかしながら、出力を希望する色について、従来の均等色空間であるＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間の色情報以外の情報が与えられることがある。例えば、出力を希望する色の分光分布と、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間の色情報との誤差を示す、分光誤差（ＰＱＲ値）が与えられることがある。この場合、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間の色情報のみを従来技術に従って補正するだけでは、階調を保って色補正を行うことができない。

非特許文献１には、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間の色情報と、分光誤差とからなる６次元情報の補正を行う方法が開示されている。非特許文献１に記載の方法では、まず、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間の色情報について、出力デバイスの出力可能範囲内の色となるように補正する。次に、
補正後のデータから印刷データを生成する。この時、出力デバイスが印刷データを出力して得られる色を予測し、予測した色と補正後の色との間でのΔＥ＋ｋ・ΔＰＱＲが最小となるように、印刷データを調整する。ΔＥは、均等色空間におけるＣＩＥ１９７６ΔＥ等の色差であり、ΔＰＱＲは、ＰＱＲ空間におけるユークリット距離である。

Shohei Tsutsumi、"Spectral Gamut Mapping using LabPQR"、「Journal of Imaging Science and Technology」、Society for Imaging Science and Technology、2007、51(6):473-485

しかしながら従来技術で述べた方法では、ＰＱＲ値については特に補正処理を行わないままΔＥ＋ｋ・ΔＰＱＲの最小化処理を行う。すなわち、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間での色補正の結果が反映されていないＰＱＲ値を用いて印刷データを生成する。補正後のＬ＊ａ＊ｂ＊空間の色情報とＰＱＲ値との間に乖離が生じたまま印刷データを生成することで、階調が良好に保存されない可能性が高くなっていた。

本発明によれば、分光誤差情報を含む色情報を、階調を保存しながら、画像出力装置の出力色域内の色を示すように補正することができる。

本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
４チャンネル以上の入力色情報を取得する取得手段と、
前記入力色情報を、各チャンネルの分光感度に基づいて分光分布データに変換する、第１の変換手段と、
前記分光分布データから、等色関数に基づく３チャンネルの基本色情報と、前記基本色情報とは分光感度特性が異なる１チャンネル以上の追加色情報とを求める、第２の変換手段と、
前記基本色情報が示す色を出力装置の色域内にマッピングすることにより、該基本色情報を補正する補正手段と、
前記補正前の基本色情報と前記追加色情報とから、前記補正後の基本色情報との演算を行って前記補正後の基本色情報に対応する補正後の追加色情報を求めるためのマトリクスを、決定する第１の決定手段と、
前記補正後の前記基本色情報と、前記マトリクスとの演算を行い、前記補正後の追加色情報を求める第２の決定手段と、
前記補正後の基本色情報と、前記補正後の追加色情報とから、前記出力装置に送る印刷色情報を生成する生成手段とを備えることを特徴とする。

分光誤差情報を含む色情報を、階調を保存しながら、画像出力装置の出力色域内の色を示すように補正する。

色補正処理部203の構成を示すブロック図。 第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図。 ベクトルｘｙｚｐｑｒの特性を示す図。 第１の実施形態に係る処理を示すフローチャート。 色材色変換部204が行う処理を示すフローチャート。 第３の実施形態に係るコンピュータの構成を示すブロック図。 ＸＹＺターゲット決定部602が行う処理を示すフローチャート。 ステップS702で行う補正での圧縮特性を示す図。 色補正による分光分布の変化を説明する図。 ステップS703における補正方法を説明する図。 ステップS704における補正方法を説明する図。 色補正処理部203が行う処理を示すフローチャート。 ＰＱＲ推定処理決定部604が行う処理を示すフローチャート。

本発明では、まず３刺激値と等価な情報（例えばＸＹＺ、又は明度、彩度、色相角）に対して色補正を行うこととした。このため、従来の均等色空間を用いた複雑な色補正処理の知見が適用できるため、階調を維持しつつ、色相や彩度の調整された好ましい出力画像を獲得することができる。また、３刺激値と等価な情報（例えばＸＹＺ）から分光誤差情報（例えば本明細書におけるＰＱＲ）を推定するよう構成したため、出力を希望する色の分光分布を維持した好ましい色情報を出力することができる。

図９は、この効果を説明するための図である。図９において、903の示す特性は、出力を希望する色の、すなわち入力されたデータの分光分布の例を示している。901及び902の特性の色を得るためにまず、903の特性の色を、３刺激値ＸＹＺがプリンタの色再現範囲内に収まるように色補正する。901と902との特性とではＸＹＺ値は同じ値となる。901の特性の色は、さらに本発明の第２の実施形態と同様の方法で色補正することによって得られる。すなわち、任意の教師データ（色とその分光分布）についてＸＹＺ値からＰＱＲ値を求めるのに最適なマトリクスを用いて、補正後のＸＹＺ値からＰＱＲ値を推定する。そして、推定したＸＹＺＰＱＲ値から得た分光分布が901である。一方902の特性の色は、任意の教師データについてＸＹＺ値のみから分光誤差（ＲＭＳ誤差）が最小となるように分光分布を推定する最適な方法を用いて、補正後のＸＹＺ値から分光分布を推定することによって得られる。

１と２の特性を比較すると、分光誤差（ＲＭＳ誤差）は、903と901とで約８％、903と902で約７％であり、902の特性の方が誤差は小さい。しかしながら、902の特性の形状を見ると、長波長側（600〜700[nm]）で分光反射率が増加していることがわかる。このような形状の特性は、一般に長波長成分の多い光源下で観察すると色が赤く転びやすい特性といえ、これは出力を希望する色である903の特性と傾向が異なってしまっているといえる。一方で902の特性は、903の特性との相似性が比較的高い。本発明の各実施形態の方法によれば、ＸＹＺ値を変更した後にＰＱＲ値を推定することで、入力された分光分布の傾向を変えることなく、より好ましい色を補正の結果として与えることがわかる。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。ただし、発明の範囲は以下の実施例に限定されるものではない。以下の各実施形態では、ＲＧＢαβγの６チャンネルからなる色情報を取得し、３１次元の分光情報に変換し、さらにＸＹＺＰＱＲ値に変換してから色補正を行う。しかしながら、ＸＹＺＰＱＲ値を取得してこれに対して色補正を行えば、本発明の目的は達成できる。

＜第１の実施形態＞
本実施形態における画像出力装置であるプリンタ本体は、Ｃ（Cyan）、Ｍ（Magenta）、Ｙ（Yellow）、Ｋ（Black）、Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の色材を有するものと想定する。ただし、プリンタが有する色材構成は７色に限定されるものではなく、任意の色材構成に適用可能である。例えばＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋの基本色４色でもよいし、Ｃ、Ｍの濃度を薄めたＰＣ（Photo Cyan）、ＰＭ（Photo Magenta）の２色を上記の７色に加えた９色でもよい。

本実施形態に係る画像処理装置は、分光画像データ（画像情報）を取得し、色変換を行ってから、変換後のデータを画像出力装置に送って画像出力を行わせる。本実施形態に係る分光画像データは、各画素について、従来の３刺激値に対応するＲＧＢ３チャンネル８ビットからなる色情報を持つ。さらに、本実施形態に係る分光画像データは、分光色再現のためのα、β、γの３チャンネル８ビットの色情報を備え、計６チャンネルの色情報を有しているものとする。

このようなＲＧＢαβγの６チャンネルの色情報を有する分光画像データは、例えばマルチバンドカメラを使用することにより取得可能である。すなわち、αチャンネルに対応したカラーフィルターを用いることにより、αチャンネルの画像データを得ることができる。β及びγチャンネルについても同様である。逆に、フィルタの特性を参照することで、ＲＧＢαβγの色情報から、ＲＧＢチャンネルのみを用いるよりもよりよい精度で、被写体の色の分光分布を再現することができる。αβγチャンネルに対応する光の波長は任意に定めることができる。しかしながら、ＲＧＢチャンネルでは表すことが難しい波長の強度をαβγチャンネルで表せるようにすることが、光の分光分布を再現するためには好ましい。具体的には、所望の波長の強度を測定できるように、マルチバンドカメラのカラーフィルターを選択して、αβγチャンネルの情報を取得すればよい。

図２は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。以下、図４のフローチャートを用いて本実施形態に係る処理を説明する。本実施形態では、図２の各部は画像データに対し処理を行い、処理後の画像データを他部に渡すものとする。しかしながら、各部は画像の１画素についての色情報を処理し、処理後の１画素についての色情報を他部に渡すものとしてもよい。まず画像信号入力部201（取得手段）は、分光画像データ200を取得する(S401)。分光画像データとは、各画素毎に、ＲＧＢαβγの６チャンネルからなる色情報を有する画像である。次に、ＸＹＺＰＱＲ変換部202（第１の変換手段）は、各画素毎に、ＲＧＢαβγの６チャンネルからなる色情報を、４００[nm]〜７００[nm]、１０[nm]ステップの３１次元分光情報に変換する(S402)。具体的には、以下の式（１）を用いて変換処理を行い、各画素毎に３１次元分光情報を有する画像を得る。

ベクトルＲは被写体の分光情報（分光分布データ、分光放射輝度又は分光反射率）を示すベクトルであり、３１次元（４００[nm]〜７００[nm]、１０[nm]ステップの場合）の大きさを持つ。マトリクスＦは、各チャンネルの分光感度を示している。この変換処理を行うためのパラメータ、すなわちマトリクスＦは、例えばＸＹＺＰＱＲ変換部２０２が有するメモリに格納されていればよい。また、マトリクスＦは分光画像データのヘッダ部に格納されていてもよい。

ただし、本実施形態に係る画像処理装置が処理する分光画像データの色情報は６チャンネルに限定されない。上述の分光情報に変換可能なものであればどのようなフォーマットでもよく、例えば分光画像データは４００[nm]〜７００[nm]の分光情報を１０[nm]ステップで持った３１チャンネルの画像データでもよい。また、分光画像データは１６チャンネルの画像データなど、さまざまな形態をとることが可能である。また、分光画像データには３刺激値に対応するＲＧＢ３チャンネルの情報を含むこととしたが、これに限られることもない。分光画像データの色情報から分光情報への変換式も式１に限定されない。例えば、ＲＧＢαβγの他にＲ×Ｒ、Ｒ×Ｇ、Ｒ×Ｂ、Ｒ×α、Ｒ×β、Ｒ×γ、Ｇ×Ｇ、Ｇ×Ｂ、Ｇ×α、Ｇ×β、Ｇ×γ、Ｂ×Ｂ、Ｂ×α、Ｂ×β、Ｂ×γ、α×α、α×β、α×γ、β×β、β×γ、γ×γの２１項を加える。こうして拡張した計２８次元のベクトルを生成し、３１×２８の大きさのマトリクスＦをかけることによっても、６チャンネルからなる画像データを３１次元からなる分光情報に変換することができる。

次に、ＸＹＺＰＱＲ変換部202（第２の変換手段）は、ステップS402で得た分光情報に対し次式の演算を行い、画素毎にＸＹＺ値（基本色情報）及びＰＱＲ値（追加色情報）からなる６次元色情報を有する画像を得る(S403)。

ここで、ベクトルｘ_λ、ｙ_λ、ｚ_λは例えば４００[nm]〜７００[nm]、１０[nm]ステップの３１次元のＣＩＥ−ＸＹＺ表色系における等色関数である。この関数は、図３に示す特性を有する。すなわち、ＸＹＺはＣＩＥ−ＸＹＺ表色系におけるＸＹＺ値を示す。また、ベクトルｐ_λ、ｑ_λ、ｒ_λは以下のように得られる。すなわち、任意の複数の分光情報を教師データとする。教師データについて、ＣＩＥ−ＸＹＺ表色系の３刺激値ＸＹＺを求める。そして、この３刺激値ＸＹＺから最小二乗法により教師データ（分光情報）を推定する。推定値と教師データの真値との残差の固有ベクトル（固有値の大きいもの３つに対する固有ベクトル）をとり、ベクトルｐ_λ、ｑ_λ、ｒ_λとする。これらのベクトルｐ_λ、ｑ_λ、ｒ_λの特性の例を図４に示す。これらのベクトルｘ_λ、ｙ_λ、ｚ_λ、ｐ_λ、ｑ_λ、ｒ_λは、あらかじめＸＹＺＰＱＲ変換部202等が有するメモリ等に格納されている。もっとも、ベクトルｐ_λ、ｑ_λ、ｒ_λは上記に示すものであることが好ましいが、異なるベクトルを用いてもよい。どのようなベクトルｐ_λ、ｑ_λ、ｒ_λに基づくＰＱＲ値を用いても、ＸＹＺ値のみによるよりも精度良く分光分布を再現することが可能だからである。

次に、色補正処理部203（補正手段）は、画素毎にＸＹＺＰＱＲの６次元色情報を有する画像をＸＹＺＰＱＲ変換部202から取得し、画素毎に色補正処理を行う(S404)。この処理の詳細は後述する。色補正処理部203が色補正した画素毎の色情報は、色材色変換部204（生成手段）が色材情報（印刷色情報）に変換する(S405)。より具体的には、ＸＹＺＰＱＲの６チャンネルからなる色情報を、プリンタの各色材色（ＣＭＹＫＲＧＢ）に対応する７チャンネル８ビットの色材情報に変換する。この変換処理の例を図５に示す。図５の処理は、特に示されない限り色材色変換部204が行う。

まず、色材情報に任意の初期値を設定する(S501)。次に設定した色材情報を画像出力装置に入力した場合に、画像出力装置が出力する色情報を予測する(S502)。例えば、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルを適用することで、入力する色材情報から、画像出力装置が出力した画像の分光情報を予測できる。この処理は、文献「Y.Chen,R.S.Berns and L.A.Taplin,’Six Color Printer Characterization Using an Optimized Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer Model’,J.Imaging Sci. Tech. Vol.48, No.6 , pp.519-528(2004)」などで紹介されている。さらにステップS502では、予測した分光情報を式２を用いてＸＹＺＰＱＲ値に変換する。

ステップS503では、ステップS502にて予測したＸＹＺＰＱＲ値と、出力する目標値（色材色変換部204に入力されたＸＹＺＰＱＲ値）との差を算出し、評価値Ｅｇを求める。この評価値Ｅｇは、たとえば式３で求めることが望ましい。
Ｅｇ ＝ ΔＥ ＋ ｋ・ΔＰＱＲ ・・・（３）
ここで、

Ｌ^＊ _１、ａ^＊ _１、ｂ^＊ _１は、ステップS502にて予測したＸＹＺ値をＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊におけるＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換したものである。また、Ｐ_１、Ｑ_１、Ｒ_１は、ステップS502にて予測したＰＱＲ値である。また、Ｌ^＊ _２、ａ^＊ _２、ｂ^＊ _２は、出力する目標値のＸＹＺをＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊におけるＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換したものである。Ｐ_２、Ｑ_２、Ｒ_２は、出力する目標値のＰＱＲ値である。ｋは定数であり、ｋを適度に調整することにより分光誤差と色差とのバランスがとれた印字結果を得ることが可能となる。

ステップS504では、色材情報の最適化がなされたか判定をする。より具体的には、評価値Ｅｇが極小値に収束した、又はステップS505のループ処理を所定回数繰り返した場合に、最適化がなされたと判定する。このステップS504にて最適化がなされたと判定した場合には、ステップS506に分岐し、最適化された結果である色材情報を階調補正部205に送る。ステップS504にて最適化がなされていないと判定した場合は、ステップS505にて色材情報を更新し、ステップS502〜S504の処理を繰り返す。ステップS505の色材情報の更新は、例えば準ニュートン法や勾配法等、様々な方法によって行うことができる。

なお、色材色変換部204の処理は上述した処理に限定するものではない。例えば、ＸＹＺＰＱＲの各値を適当な間隔でとった格子点を形成する。格子点ごとに色材情報を記載したルックアップテーブルをあらかじめ保持しておき、このルックアップテーブルを参照することで任意のＸＹＺＰＱＲに対応する色材情報を求める構成としてもよい。

最後に階調補正部205は、色材色変換部204が得た、画素毎の色材情報を持つ画像データを、画像出力装置で印刷可能な２値のデータに変換する(S406)。この階調補正方法としては、例えばベイヤー型の１６×１６のマトリクスを、処理対象の色材情報の、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれにあてがう方法がある。画像上の画素値が対応するマトリクスの要素値よりも大きい場合には１、対応するマトリクスの要素値以下の場合には０とすることによって、この処理を実現できる。また、このハーフトーニング手法としては、誤差拡散法等を用いることもできる。画像出力部206は、階調補正部205が変換して得た出力データ207を画像出力装置に送り、画像出力装置に画像出力を生成させる(S407)。

＜色補正処理部203の説明＞
図１は、色補正処理部203の構成を示すブロック図である。以下、図１２のフローチャートを参照して、ステップS404の処理を詳細に説明する。まず、ＸＹＺＰＱＲ入力部601は、画素毎にＸＹＺＰＱＲの６次元色情報を有する画像を、ＸＹＺＰＱＲ変換部202から取得する(S1201)。以降、色補正処理部203を構成する各部は各画素毎に処理を行う。１つの画素について取得したＸＹＺＰＱＲそれぞれの色情報を、Ｘin、Ｙin、Ｚin、Ｐin、Ｑin、Ｒinとする。次に、ＸＹＺターゲット決定部602は、ＸＹＺＰＱＲ入力部601から３刺激値に対応するＸin、Ｙin、Ｚinを取得し、画像出力装置が出力する色が３刺激値レベルでより好ましく再現されるように変換する(S1202)。ＸＹＺターゲット決定部602の詳しい処理については後述する。ステップS1202での変換後の３刺激値を、以降Ｘ’、Ｙ’、Ｚ’と表記する。

次に、ＰＱＲ推定処理決定部604（第１の決定手段）は、Ｘ’Ｙ’Ｚ’値に対応した、３刺激値以外の色情報であるＰＱＲ値を求めるためのマトリクスＭを決定する(S1203)。ステップS1203の詳しい処理については後述する。次に、ＰＱＲ推定部603（第２の決定手段）は、ステップS1202で求めたＸ’Ｙ’Ｚ’値と、ステップS1203で決定したマトリクスＭとを用いて、３刺激値以外の色情報であるＰＱＲ値を求める(S1204)。ステップS1204で求めたＰＱＲ値を、以降Ｐ’Ｑ’Ｒ’と表記する。具体的には、式（６）を用いてＰ’Ｑ’Ｒ’値を求める。

最後にＸＹＺＰＱＲ出力部605は、ステップS1202で求めたＸ’Ｙ’Ｚ’値と、ステップS1204で求めたＰ’Ｑ’Ｒ’値の各値を結合する。そして、各画素についての色情報を統合し、色補正後の画像として色材色変換部204に出力する(S1205)。

以上のように、３刺激値ＸＹＺの示す色を、画像出力装置が印刷可能な範囲に収めるように補正する。また、ＰＱＲ値についても、ＸinＹinＺinと、ＰinＱinＲinとの間の関係を用いて、Ｘ’Ｙ’Ｚ’値を反映する値に変換する。このことにより、分光画像データを正しく画像出力装置の印刷可能範囲に収め、さらには画像出力装置の出力において階調を潰すことなく維持することができる。すなわち、入力された分光画像データの分光情報を高精度に保持した好ましいプリントを取得することが可能となる。このことは、照明光源が変化した場合の印刷画像の色の変化が、分光画像データに含まれる情報を忠実に反映することを意味している。これらの処理によって、分光画像データを、画像出力装置によって出力される色が好ましくなるように変換し、高画質なプリントを獲得することができる。

＜ＸＹＺターゲット決定部602の説明＞
次に、ＸＹＺターゲット決定部602が行う処理(S1203)の詳細を説明する。図７は、ＸＹＺターゲット決定部602が行う処理の流れを示すフローチャートである。以降、図７に沿ってＸＹＺターゲット決定部602が行う処理を説明する。まず、ＸＹＺＰＱＲ入力部601から取得したＸinＹinＺinを、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊に従うＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換する。さらには、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値を式７及び式８に従ってＬ＊Ｃ＊Ｈ＊値に変換する(S701)。

ここで、Ｌ＊は明度、Ｃ＊は彩度、Ｈ＊は色相角である。以降、ステップS701で求めた補正前の明度、彩度、色相角を、それぞれＬin、Ｃin、Ｈinと表記する。本実施形態で扱う色空間はＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊に限られず、明度、彩度、及び色相角からなる色情報であれば以下の処理を行うことができる。しかしながら、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊のような人間の知覚量に均等な色空間で処理することで、以降の処理が単純化され、より好ましいＸＹＺのターゲットを決定することが可能になる。なお、ＣＩＥＣＡＭ０２等の他の均等色空間を使ってもよい。

次に、明度圧縮を行う(S702)。この明度圧縮は、広い明度レンジをもった分光画像データの明度Ｌ＊を、画像出力装置の明度再現レンジ内、すなわち画像出力装置で再現可能な最小明度Ｌminと最大明度Ｌmaxとの間にマッピングするものである。この明度圧縮処理は、シグモイド関数や、１次元のルックアップテーブル処理で容易に行うことができる。明度圧縮に用いる変換式のパラメータ又はルックアップテーブルは、ＸＹＺターゲット決定部602が有するメモリ等の格納装置に格納されていればよい。また、使用する画像出力装置に従って異なるパラメータ又はルックアップテーブルを用いてもよい。本実施形態においては、図８に示すＳ字形状の圧縮特性に従って画像圧縮を行う。ここで、横軸はステップS701で得たＬin値であり、縦軸は、明度圧縮処理後のＬ＊値である。以降、ステップS702の明度圧縮処理後のＬ＊値（マッピング点）をＬcと表記する。

次に、色相角Ｈ＊を変換（シフト）する(S703)。変換後のＨ＊値は例えば、彩度Ｃin、色相角Ｈinに対し図１０(a)に示す２次元ルックアップテーブルを参照することによって求められる。この２次元ルックアップテーブルは対象とする画像出力装置で再現可能なＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間での色範囲、及び人間の記憶色を考慮し、あらかじめ設定されている。このルックアップテーブルは、ＸＹＺターゲット決定部602が有するメモリ等の格納装置に記憶されていればよい。この処理によって得られたシフト後のＨ＊値を、以下ではＨ’と表記する。

図１０(b)は、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面への投影図である。図１０(b)は、画像出力装置が、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間上において、何れかの明度について出力可能な色範囲（以降、出力色域と称す）と、色相角Ｈ＊の変換特性との関係を模式的に示している。図１０(b)において、色相角がＨ＊である入力色は、破線で示す直線上に位置することになる。図１０(a)に示すルックアップテーブルは、破線上に位置する色が、実線上に移動するように、色相角Ｈ＊の変換を定義する。彩度Ｃ＊に応じて、色相角Ｈ＊のシフト量は変えられる。図１０(a)のルックアップテーブルは、再現可能な彩度範囲が広くなるように、色相Ｈ＊を所定の色相角範囲内でシフトするように設定されている。そして、彩度Ｃ＊が大きくなるほど、色相Ｈ＊のシフト量は大きくなる。このように色相Ｈ＊を変換することにで、低彩度の色情報は色相のシフト量を小さくして色相に忠実にする。また、高彩度な色情報は色相のシフト量を大きくし、再現可能な彩度範囲を広げることであざやかさに重みを置く。こうして、より好ましい出力結果を獲得することができる。

次に、彩度Ｃin及び明度Ｌinを圧縮し、出力色域内に収まるよう調整する(S704)。図１１は、このステップ７０４における処理を説明する説明図であり、ステップS703にて変換した色相角Ｈ’における、彩度Ｃ＊と明度Ｌ＊との関係を図式化したものである。
図１１において、Ｌcuspは、色相角Ｈ’において出力色域の彩度Ｃ＊が最大となる時の明度Ｌ＊値である。明度ＬcがＬcuspを超過する時は、図１１(a)に示すように圧縮処理を行う。すなわち、座標（Ｃin，Ｌin）の点とＬ＊軸上の点（０，Ｌcusp）とを結ぶ線分（線分ｌとする）を引き、線分上（線分ｌ上）で出力色域内の座標（Ｃ’，Ｌ’）を圧縮後のＣ＊、Ｌ＊とすることにより、色を出力色域内にマッピングする。また、明度ＬcがＬcuspの明度以下の値をとる時は、図１１(b)に示すようにマッピング処理を行う。すなわち、座標（Ｃin，Ｌin）の点とＬ＊軸上の点（０，Ｌc）とを結ぶ線分ｌを引き、線分ｌ上で出力色域内の座標（Ｃ’，Ｌ’）を圧縮後のＣ＊、Ｌ＊とする。このようにＬcとＬcuspとの大小関係に従って処理を変更することにより、明度と彩度とが高い色については、図１１(a)に示すように、明度を落とすことで彩度を高く保つことができる。また、明度は低いが彩度が高い色については、できるだけ明度を維持する。

この時、圧縮は図１１(c)に示す特性に従って行う。図１１(c)において、横軸の入力ｄは、線分ｌとＬ＊軸との交点と、座標（Ｃin，Ｌin）の点との間のユークリット距離である。また、縦軸の出力ｄは、線分ｌとＬ＊軸との交点と、座標（Ｃ’，Ｌ’）の点との間のユークリット距離である。ｄmaxは、線分ｌとＬ＊軸との交点と、線分ｌと出力色域の境界線との交点との間のユークリット距離である。図１１(c)の圧縮特性に従うと、入力ｄがｄmaxの７０％以内である時は、出力ｄと入力ｄが等しくなり、Ｌ＊Ｃ＊値は変更されない。また、入力ｄがｄmaxの７０％より大きい時は、入力ｄが階調を維持するように圧縮される。本実施形態で用いられる圧縮特性は図１１(c)に示すものには限られず、色を出力色域内に圧縮可能なものであればよい。この時、階調を維持するように、すなわち入力ｄの大小関係が出力ｄにおいても反映されるように圧縮をすることが好ましい。

最後に、ステップS703で得た色相角Ｈ’、及びステップS704で得たＣ’、Ｌ’を、ＸＹＺ値に変換する(S705)。より具体的には、式７、式８の連立方程式を解くことによりａ＊ｂ＊値を求め、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊の定義にしたがってＸＹＺに変換する。このように、３刺激値ＸＹＺ、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値、又はＬ＊Ｃ＊Ｈ＊値に対して色変換を行うことで、視覚特性にあった高度な色変換処理を行うことが可能となる。この変換処理に従うと、分光画像データを出力する場合であっても、視覚的に好ましい色を有する高画質なプリントを獲得することができる。なお、ＸＹＺターゲット決定部602の処理は、上記で説明した処理に限定されない。例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値の入力と出力との関係を３次元ルックアップテーブルとしてあらかじめ保持しておき、この３次元ルックアップテーブルを参照することで色を色域内に変換することもできる。

＜ＰＱＲ推定処理決定部604の説明＞
上述のように、ＰＱＲ推定処理決定部604は、Ｘ’Ｙ’Ｚ’値から、Ｐ’Ｑ’Ｒ’値を求めるためのマトリクスＭを決定する(S1203)。マトリクスＭは、Ｘin、Ｙin、ＺinとＰin、Ｑin、Ｒinとの関係から決定する。Ｘin、Ｙin、ＺinとＰin、Ｑin、Ｒinとは、ＰＱＲ推定処理決定部604がＸＹＺＰＱＲ入力部601から取得する。図１３は、ＰＱＲ推定処理決定部604が行うステップS1203の処理の流れを示すフローチャートである。以降、図１３に沿ってＰＱＲ推定処理決定部604における処理の詳細を説明する。

本実施形態においては、ＰＱＲ推定処理決定部604は、自身の有する又は外部に存在するメモリ等の記憶媒体に、ＸＹＺからＰＱＲを推定するのに用いるマトリクスＭの候補を複数パターンあらかじめ保持している。この複数パターンのマトリクス候補から最適なものを選択する処理が図１３に示す処理である。以降では、複数パターンのマトリクス候補を識別するため、ｉ番目のマトリクス候補をＭiと添字を付けて表す。本実施形態では、全部でＮ個のマトリクスから最適なものを選択することとする。

まず、ｉ番目のマトリクスＭiを取得し、Ｍiを式６におけるマトリクスＭとして、式６に従ってＸinＹinＺinからＰＱＲ値を求める(S1301)（推定手段）。求めたＰＱＲ値は、それぞれＰe、Ｑe、Ｒe（推定色情報）とする。次に、Ｐin、Ｑin、Ｒinと、ステップS1301にて求めたＰe、Ｑe、Ｒeとを用いて、式５に従ってΔＰＱＲを求める。次に、ステップS1302で求めたΔＰＱＲが、i番目までの添字のマトリクスＭを用いて求めたΔＰＱＲの中で、最小であるか否かを判定する(S1303)。具体的には、最小のΔＰＱＲをΔminとして、自身の有する又は外部のメモリ等の記憶媒体に格納しておき、ΔＰＱＲがΔminよりも小さい時に最小であると判定する。

ステップS1303にて最小と判定した場合は、ステップS1304でマトリクスＭiをマトリクスＭminとして自身の有する又は外部のメモリ等の記憶媒体に格納し、さらにΔＰＱＲをΔminとして格納する。全てのマトリクスＭiについてステップS1301〜S1304のループ処理を実行し終えた後、マトリクスＭminをＰＱＲ推定に使用するマトリクスＭとして、ＰＱＲ推定部に与える(S1305)。こうして、Ｎ個のマトリクスの中でΔＰＱＲが最小となるマトリクスであるＭminを決定することができる（第３の決定手段）。すなわち、Ｘin、Ｙin、Ｚinから最も精度良くＰin、Ｑin、Ｒinを与えるマトリクスとして、Ｍminを選択できる。

以上のステップS1203の処理により選択されたマトリクスを用いて、ステップS1204のＰ’Ｑ’Ｒ’決定処理を行うことで、Ｘ’Ｙ’Ｚ’値に対応したＰ’Ｑ’Ｒ’値を精度良く得ることができる。ＰＱＲ推定部603の行う処理は式６に限るものではない。例えばニューラルネット等、学習で得られた非線形な関数により、Ｘ’Ｙ’Ｚ’値からＰ’Ｑ’Ｒ’値を決定することも可能である。この場合は、ＰＱＲ推定処理決定部６０４が、Ｘin、Ｙin、ＺinとＰin、Ｑin、Ｒinとの関係から、非線形な関数のパラメータや種類を決定すればよい。

＜第２の実施形態＞
本実施形態においては、出力する画像データを複数の領域に分割し、ＰＱＲ推定部６０３はそれぞれの画像領域について最適なマトリクスＭを用いてＰ’Ｑ’Ｒ’値を求める。また、ＰＱＲ推定処理決定部604は、画素毎にあらかじめ用意された複数パターンのマトリクスＭから最適なものを選択するのではなく、領域毎に最小二乗法によって最適なマトリクスＭを生成する。以下、本実施形態に係る色補正処理部203の処理について説明する。基本的な構成及び処理は第１の実施形態と同様であり、以下では異なる部分についてのみ説明する。

ステップS1201において、ＸＹＺＰＱＲ入力部601は、画素毎にＸＹＺＰＱＲの６次元色情報を有する画像を、ＸＹＺＰＱＲ変換部202から取得し、さらにこの画像を領域分割する。領域分割には、例えば顔認識等の既存のアルゴリズムを用い、画像を人物の顔領域や背景領域等、複数の領域に分割する。ステップS1202〜ステップS1204の処理は、ステップS1201で分割して得た領域毎に行う。

ステップS1203でＰＱＲ推定処理決定部604は、各領域毎に、ＸＹＺ値から推定したＰＱＲ値と、真のＰＱＲ値との誤差が最も小さくなるマトリクスＭを決定する。決定には、当業者に知られているように、式９を用いて、最小二乗法によって行えばよい。
Ｍ＝Ｎ_ｐ・Ｎ_ｃ ^Ｔ・（Ｎ_ｃ・Ｎ_ｃ ^Ｔ）^−１ ・・・（９）
ここで、Ｎｐは領域に含まれる画素のＰＱＲ信号値を並べたマトリクスであり、３行（ＰＱＲ）×（領域に含まれる画素数）列の大きさをもつ。また、Ｎｃは領域に含まれる画素のＸＹＺ値を並べたマトリクスであり、例えばＰＱＲ値の決定に式（６）を用いる場合には、７行（Ｘ，Ｙ，Ｚ，ＸＹ，ＸＺ，ＹＺ，ＸＹＺ）×（領域に含まれる画素数）列の大きさをもつ。すなわち、式（９）は、領域に含まれるＰ値と、Ｐ値に対応するＸＹＺ値から式（６）を用いて推定したＰ値との間の、領域中の全てのＰ値についての誤差の二乗和が最小となるように、マトリクスＭを決定する。もちろん、Ｑ値とＲ値についても誤差の二乗和が最小となるように、マトリクスＭを決定する。

ＰＱＲ推定部603は、処理する領域に応じて、ＰＱＲ推定処理決定部604で決定したマトリクスＭを選択し、領域内の各画素についてＸＹＺ値からＰＱＲ値を決定する。このように領域分割を行い、領域ごとに最適なマトリクスＭを決定するため、同じ領域内では同じマトリクスを用いることで均質な結果を得ることができる。

＜第３の実施形態＞
本実施形態では、上述の各実施形態に係る処理をコンピュータにより行わせる。図６はコンピュータの基本構成を示す図である。例えばこのコンピュータにおいて、全ての機能を実行する場合、各機能構成をプログラムにより表現し、このコンピュータに読み込ませる。こうして、このコンピュータで上述の実施形態の全ての機能を実現することができる。この場合、図６をはじめとする構成要素の各々は関数、若しくはＣＰＵ108が実行するサブルーチンで機能させればよい。

また、通常、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納されている。この記憶媒体を、コンピュータが有する読み取り装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ等）（不図示）にセットし、システムにコピー若しくはインストールすることで実行可能になる。従って、係るコンピュータが読み取り可能な記憶媒体も本発明の範疇にあることは明らかである。

本実施形態において出力画像データを印刷出力する時には、ＣＰＵ108が制御するアプリケーション101からＯＳ102に印刷出力要求を行ない、描画命令群をＯＳ102に発行する。ＣＰＵ108が制御するＯＳ102はアプリケーション101の出力要求を受け、プリンタ105に対応するプリンタドライバ103に描画命令群を発行する。ＣＰＵ108が制御するプリンタドライバ103は、ＯＳ102から取得した印刷要求と描画命令群とを処理してプリンタ105で印刷可能な印刷データを作成し、プリンタ105に転送する。

＜その他の実施形態＞
上述の各実施形態では、３刺激値ＸＹＺから推定した分光情報と、真の分光情報との分光誤差を表す情報として、ＰＱＲの３次元情報を用いたが、これに限るものではない。例えば、Ｐのみの１次元、ＰＱＲ＋αの４次元等、すなわちＸＹＺの３チャンネルの情報とは分光感度特性が異なる１チャンネル以上の情報で分光誤差を表してもよい。同様に、ＲＧＢαβγデータについても、ＲＧＢ＋１チャンネルのデータであってもよく、もっと単純には４チャンネル以上の色データであればよい。また、各実施形態において、色空間としてＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊を用いたが、これに限るものでなく、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊の代わりにＣＩＥＣＡＭ０２等を用いて演算を行ってもよい。さらには、実施形態の画像データは各色８ビットのデータとして説明したが、もちろん４ビット、１６ビット等の任意のビット数であってよい。

また上述の実施形態では、説明のため、ＲＧＢαβγで表される画像データを、ＸＹＺＰＱＲの６次元情報に変換してから各処理をおこなうこととしたが、これに限るものではない。例えば、ＲＧＢαβγ等で表される６チャンネルの入力画像をＸＹＺＰＱＲに変換せず、直接、実施形態における各処理の入力色情報として用いてもよい。特にＲＧＢが３刺激値と同等の意味をもつ情報であって、αβγが分光誤差情報と同等の意味を持つ画像データが入力される場合には、各実施形態で説明したＰＱＲ推定部６０３は、ＲＧＢからαβγの信号を推定するように構成できる。

上述の各実施形態では、図２に示す各部を画像処理装置が有し、出力データ207を画像出力装置に送る構成としている。しかしながら、図２に示す各部のうちの一部は画像出力装置が有していてもよい。例えば、画像出力装置が階調補正部205を有し、画像処理装置の色材色変換部204は、生成した出力データを、画像出力装置の階調補正部205に送る。そして、画像出力装置が以降の処理を行ってもよい。また、画像処理装置が画像出力機構を含んでもよく、この場合画像出力部206が生成した出力データ207を用いて画像処理装置の画像出力機構が画像出力を行う。

本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

Claims (8)

1. ４チャンネル以上の入力色情報を取得する取得手段と、
   前記入力色情報を、各チャンネルの分光感度に基づいて分光分布データに変換する、第１の変換手段と、
   前記分光分布データから、等色関数に基づく３チャンネルの基本色情報と、前記基本色情報とは分光感度特性が異なる１チャンネル以上の追加色情報とを求める、第２の変換手段と、
   前記基本色情報が示す色を出力装置の色域内にマッピングすることにより、該基本色情報を補正する補正手段と、
   前記補正前の基本色情報と前記追加色情報とから、前記補正後の基本色情報との演算を行って前記補正後の基本色情報に対応する補正後の追加色情報を求めるためのマトリクスを、決定する第１の決定手段と、
   前記補正後の前記基本色情報と、前記マトリクスとの演算を行い、前記補正後の追加色情報を求める第２の決定手段と、
   前記補正後の基本色情報と、前記補正後の追加色情報とから、前記出力装置に送る印刷色情報を生成する生成手段とを備えることを特徴とする、画像処理装置。
2. 前記第１の決定手段は、
   前記補正前の基本色情報と、マトリクス候補のそれぞれとの演算を行い、複数の推定色情報を求める推定手段と、
   前記追加色情報と前記推定色情報の誤差を最小にするマトリクス候補を、前記マトリクスとして決定する第３の決定手段とを備えることを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記取得手段は、画像情報の画素ごとに前記入力色情報を取得し、
   前記第１の決定手段は、各画素における前記補正前の追加色情報と前記補正後の追加色情報の誤差の和を最小にする前記マトリクスを決定することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記取得手段は、画像情報が表す画像の画素ごとに前記入力色情報を取得し、
   前記第１の決定手段は、前記画像情報が表す画像を複数の領域に分割した領域ごとに、各画素における前記補正前の追加色情報と前記補正後の追加色情報の誤差の和を最小にする前記マトリクスを決定し、
   前記第２の決定手段は、前記領域ごとに、前記決定されたマトリクスを使用して前記補正後の追加色情報を求めることを特徴とする、請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記補正手段は、
   前記基本色情報が示す色の明度、彩度、色相角を求める手段と、
   前記出力装置が出力可能な最大明度と最小明度との間に、前記明度のマッピング点を決定する手段と、
   前記色相角を、前記色相角において前記出力装置が出力可能な彩度より高い彩度の出力が可能な、所定の色相角範囲の色相角にシフトする手段と、
   前記シフト後の色相角について、前記出力装置が出力可能な彩度が最大になる明度を判定する手段と、
   前記マッピング点が前記判定した明度以下の場合は、前記明度、前記シフト後の色相角、前記彩度が示す色を、前記色と前記マッピング点を結ぶ線分上、かつ、前記出力装置の色域内にマッピングし、前記マッピング点が前記判定した明度を超過する場合は、前記明度、前記シフト後の色相角、前記彩度が示す色を、前記色と前記判定した明度を結ぶ線分上、かつ、前記出力装置の色域内にマッピングする手段と、
   を備えることを特徴とする、請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 画像処理装置が行う画像処理方法であって、
   ４チャンネル以上の入力色情報を取得する取得工程と、
   前記入力色情報を、各チャンネルの分光感度に基づいて分光分布データに変換する、第１の変換工程と、
   前記分光分布データから、等色関数に基づく３チャンネルの基本色情報と、前記基本色情報とは分光感度特性が異なる１チャンネル以上の追加色情報とを求める、第２の変換工程と、
   前記基本色情報が示す色を出力装置の色域内にマッピングすることにより、該基本色情報を補正する補正工程と、
   前記補正前の基本色情報と前記追加色情報とから、前記補正後の基本色情報との演算を行って前記補正後の基本色情報に対応する補正後の追加色情報を求めるためのマトリクスを、決定する第１の決定工程と、
   前記補正後の前記基本色情報と、前記マトリクスとの演算を行い、前記補正後の追加色情報を求める第２の決定工程と、
   前記補正後の基本色情報と、前記補正後の追加色情報とから、前記出力装置に送る印刷色情報を生成する生成工程とを備えることを特徴とする、画像処理方法。
7. コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置が有する各手段として機能させるための、コンピュータプログラム。
8. 請求項７に記載のコンピュータプログラムを格納した、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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