JP5491073B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、デバイスが出力する色を補正する技術に関する。

画像出力装置は、輝度変調（濃度変調）型出力装置と、面積変調型出力装置に大別できる。輝度変調型出力装置においては様々な方式のものがあるが、その代表例として、多ビット出力対応のＣＲＴ、液晶ディスプレイ、昇華型プリンタがある。一方、面積変調型出力装置においても様々な方式のものがあるが、その代表例としてインクジェットプリンタ、電子写真プリンタがある。

輝度変調型出力装置は、各画素の輝度の大小によって濃淡を表現する。輝度変調型出力装置の各画素は隣接画素と重ならず、また、輝度の大小によって画素面積が変化しにくいよう設計される。画素面積の重なりが生じたり、画素面積が輝度に応じて変化したりすると、輝度特性が非線形となることが知られている。輝度変調型出力装置は、画像データの平均画素値が同じ場合、輝度パターン（空間周波数特性）が変化した場合でも出力輝度特性は変化しにくいといえる。

一方、面積変調型出力装置は、各画素の面積率によって濃淡を表現する。その中でも特に、インクジェットプリンタや電子写真プリンタにおいては、画素に対応するインクやトナードットは出力解像度よりも大きめに設計されることが多い。大きめに設定されたドットは、ドットが重なりやすい傾向になる。ドットが重なると輝度特性は一般に非線形となることが知られているため、原理上、インクジェットプリンタや電子写真プリンタでは、画像データの平均画素値が同じでも、ドットパターン（空間周波数特性）が変わると出力輝度特性が変化しやすい。

近年、面積変調型出力装置の色を、輝度変調型出力装置の色と合わせる（カラーマッチング）ための補正技術が提案されている。また、逆に輝度変調型出力装置の色を面積変調型出力装置の色とあわせるための補正技術、面積変調型出力装置の色を理想的な色と合わせるための補正技術も提案されている。例えば、上述したプリンタなどの面積変調型出力装置を用いて、色補正を行う技術が、特許文献１で開示されている。特許文献１に記載の発明は、印刷特性が異なる複数種類のドットを使用して印刷する場合に、画像信号の階調特性をドットゲイン特性に応じて補正する。

特開平７−３３３８２２号公報

特許文献１に開示された発明は、入力画像の空間周波数がほぼ０である画像領域に対しては好適な色補正精度を保つ。しかしながら、画像が高周波成分を持ち、画素値分布（コントラスト、平均値、ヒストグラム等）が変化する場合には、色補正精度が極端に低下してしまうという課題があった。

例えば、図１（ａ）に輝度変調型出力装置である液晶ディスプレイで出力された画像を示す。図中の１００１と１００２は、入力画像がＸ方向で異なる空間周波数となっている。図１（ａ）の例では、１００１は入力画像の空間周波数が１２．５ｄｐｉであり、１００２は入力画像の空間周波数が１００ｄｐｉである。この時の平均輝度をそれぞれ図１（ｂ）の１１０１、１１０２に示す。図１（ｂ）より、空間周波数が異なっても平均輝度は変化しないことがわかる。また、図１（ａ）の１００３と１００４は、入力画像がＹ方向で異なる空間周波数となっている。１００３は、１００１と同様に入力画像の空間周波数が１２．５ｄｐｉであるが、１００４は１００２と同様に入力画像の空間周波数が１００ｄｐｉである。この時も、図１（ｂ）より空間周波数が異なっても平均輝度は変化しないことがわかる。

図２（ａ）には面積変調型出力装置であるインクジェットプリンタで出力された画像を示す。なお、図２（ａ）はハーフトーンとして誤差拡散法を用い、誤差拡散法に好適なγテーブルを用いた従来の処理を施している。図中の１２０１と１２０２は、図１（ａ）と同様、入力画像が主走査方向（Ｘ方向）で異なる空間周波数を持っている。図２（ａ）の例では、１２０１は入力画像の空間周波数が１８．７５ｄｐｉであり、１２０２は入力画像の空間周波数が６００ｄｐｉである。この時の平均輝度をそれぞれ図２（ｂ）の１３０１、１３０２に示す。図２（ｂ）より、入力画像の空間周波数が異なると平均輝度が変化し、特に入力画像が高周波になると出力画像が暗くなっていることがわかる。

さらに、図２（ａ）の１２０３、１２０４は入力画像が副走査方向（Ｙ方向）で異なる周波数を持っている。この時の平均輝度をそれぞれ図２（ｂ）の１３０３、１３０４に示す。図２（ｂ）より副走査方向（Ｙ方向）に対しても、入力画像の空間周波数が異なると平均輝度が変化し、特に入力画像が高周波数になると出力画像が暗くなっている。また、主走査方向（Ｘ方向）の輝度特性とは異なることも分かる。

以上の原因として、上述の手法で用いるγテーブルが、複数のカラーパッチに対して測色計等を用いて測定したデータをもとに生成されることが考えられる。すなわち、入力画像の空間周波数がほぼ０である領域において好適な補正をしているに過ぎないためである。この結果、入力画像そのものの空間周波数や方向、画素値分布（コントラスト、平均値、ヒストグラム、最小値、最大値等）が変化すると極端に色補正精度が悪化してしまうことになる。

本発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、空間周波数成分を持つ入力画像データを出力する際の色補正精度を向上させることを目的とする。

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、
着目画素についてフィルタ演算を行って得られるコントラスト特徴量と、該着目画素における空間周波数とを算出する算出手段と、
空間周波数とコントラスト特徴量とのセットのそれぞれに対応する補正パラメータを保持する保持手段と、
前記算出手段により算出された空間周波数とコントラスト特徴量とに対応する補正パラメータを、前記着目画素に対する補正パラメータとして、前記保持手段から取得する取得手段と、
前記着目画素に対する補正パラメータを用いて、前記着目画素の画素値を補正する補正手段とを備え、
前記補正手段は、前記コントラスト特徴量が大きいほど前記着目画素の画素値が明るくなるよう補正することを特徴とする。

本発明は、空間周波数成分を持つ入力画像データを出力する際の色補正精度を向上させることができる。すなわち、あるデバイスが出力する高精細画像の色を、他のデバイスが出力する色に合うよう、補正して出力することができる。また、デバイスが出力する高精細画像の色を、理想的な色へ補正することができる。

輝度変調型出力装置である液晶ディスプレイの出力を示す。 面積変調型出力装置であるインクジェットプリンタの出力を示す。 第２の実施形態における画像処理装置の電気的構成を示すブロック図である。 ステップＳ４０２で平均画素値を算出するのに用いるフィルタの例である。 第１の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。 測定チャート出力モードの処理を示すフローチャートである。 測定チャート出力モードで使用する画像の例である。 画像処理部１３の構成を示すブロック図である。 ステップＳ１０３の画像処理の詳細を示すフローチャートである。 ステップＳ２０４における二値化処理を示す模式図である。 入力画像データと、出力画像データとの関係を示す模式図である。 測定データ減衰率を求める処理で得られるデータの例を示す表である。 ターゲットデータのフォーマットを示す表である。 観察者と補正出力と目標デバイスとの位置関係を示す模式図である。 補正パラメータ算出部４２が算出した補正パラメータの例を示す表である。 補正出力モードの処理を示すフローチャートである。 ステップＳ３０３の画像処理の詳細を示すフローチャートである。 ステップＳ４０２で周波数を算出するのに用いるフィルタの例である。 ステップＳ４０２で用いるフィルタの特性を示すグラフである。

以下、添付の図面を参照して、好適な実施形態の１例を説明する。
＜第１の実施形態＞
図５は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示したブロック図である。図５において、１は画像補正装置、２は出力装置、３は測定装置、４は補正パラメータ演算装置を示す。

画像補正装置１は例えば一般的なパーソナルコンピュータにインストールされたプリンタドライバによって実現され得る。その場合、以下に説明する画像補正装置１の各部は、コンピュータが所定のプログラムを実行することにより実現されることになるが、詳しくは後で述べる。また、別の構成としては、例えば、出力装置２が画像補正装置１を含む構成としてもよい。

本実施形態に係る画像処理装置の概略を以下に述べる。画像補正装置１においては、まず、出力モード設定部１１が、ユーザーの指示を取得し、ユーザの指示に従って出力モードを選択する。具体的には、「測定チャート出力モード」か、「補正出力モード」かの出力モードを選択する。「測定チャート出力モード」と「補正出力モード」とでは、本実施形態に係る各装置は異なる処理を行うが、詳細は後述する。画像データ取得部１２は、画像データを取得し、格納する。

画像処理部１３は、出力モード設定部１１が選択した出力モードが「測定チャート出力モード」の時は、補正パラメータ保持部１４が保持する補正パラメータは使用しないで、基準画像データに対して画像処理を実施する。逆に、「補正出力モード」の時は、補正パラメータ保持部１４の補正パラメータを使用して、画像データ取得部１２が保持する画像データに対して画像処理を実施し、補正後画像データを生成する。

出力装置２において、処理後画像データ保持部２１は、補正後画像データを取得、格納する。出力部２２は、処理後画像データ保持部２１が格納した補正後画像データを出力する。測定装置３において測定データ取得部３１は、出力部２２が出力した画像を測定し、測定データとして取得する。

補正パラメータ演算装置４において、ターゲットデータ・測定データ保持部４１は、測定データ取得部３１が測定した測定データを取得、保持する。また、ターゲットデータ・測定データ保持部４１は、理想的な出力を示すターゲットデータ（設定値）を保持する。ターゲットデータはあらかじめターゲットデータ保持部４３が保持していてもよく、また基準画像データの取得に伴ってターゲットデータ保持部４３が取得してもよい。なお、ターゲットデータの詳細については後述する。補正パラメータ算出部４２は、ターゲットデータ・測定データ保持部４１が保持するターゲットデータと測定データとから補正パラメータを算出する。補正パラメータとは、出力デバイス（出力部２２）に与える前に画像における特定の特徴量に対応する領域を構成する各画素の輝度値を補正するための補正パラメータである。さらに、補正パラメータ算出部４２は、算出した補正パラメータを画像補正装置１の補正パラメータ保持部１４へ転送する。補正パラメータ保持部１４は、転送された補正パラメータを保持する。例えば、補正パラメータ保持部１４が有するメモリに補正パラメータを格納しておけばよい。
［測定チャート出力］
次に、上述した機能構成を備えた本実施形態の画像処理装置における「測定チャート出力モード」について、図６のフローチャートを用いて説明する。まず、出力モード設定部１１は、ユーザの指示を取得し、出力モードを測定チャート出力モードに設定する（ステップＳ１０１）。

次に、画像データ取得部１２は、画像データを基準画像データとして取得し、格納する（ステップＳ１０２）。測定チャート出力モードにおいては、取得する基準画像データは、図７のような特徴量（空間周波数、方向、画素値分布）が既知のデータである。本実施形態では、特徴量として、空間周波数、方向、平均値及びコントラストを用いる。特徴量の詳細については後述する。ステップＳ１０２において、この既知な特徴量を、ターゲットデータ保持部４３が取得してもよい。また、この既知な特徴量は、あらかじめターゲットデータ保持部４３が保持しており、ターゲットデータ保持部４３が保持している特徴量に対応する基準画像データを取得するようにしてもよい。

例として挙げる図７（ａ）に示す画像（１４０１）は、Ｙ方向の空間周波数０．３６９［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］、平均画素値１２８、コントラスト２５５の画像である。この画像に対して、特徴量や、波の方向を変化させた、特徴量が既知な画像を、画像データ取得部１２は取得する。例えば、（ｂ）のように空間周波数を変更した画像（１４０２）や、（ｃ）のようにコントラストを変更した画像（１４０３）、（ｄ）のように平均画素値を変更させた画像（１４０４）、（ｅ）のように方向を変更した画像（１４０５）等である。

次に、画像データ取得部１２が格納した基準画像データに対して、画像処理部１３は画像処理を行う（ステップＳ１０３）。以下、本実施形態における、測定チャート出力モード時の画像処理部１３の詳細動作について、図８のブロック図、図９のフローチャートを用いて説明する。

図８は、画像処理部１３を構成する各部を示している。出力モード設定部１１は、ユーザから取得した設定を元に、処理切り替え部１３１の設定を行う（ステップＳ２０１）。なお、処理切り替え部１３１の設定が測定チャート出力モードの場合は、特徴量算出部１３８、補正処理部１３９を経由せずに、直接、色変換処理部１３２が画像データを取得する。処理切り替え部１３１の設定が補正出力モードの場合は、特徴量算出部１３８が画像データを取得し、補正処理部１３９を経由して色変換処理部１３２へとデータを送る。ここでは、設定は測定チャート出力モードなので、特徴量算出部１３８、補正処理部１３９の動作については説明しない。

次に色変換処理部１３２は、ＲＧＢデータとして取得した画像データを、色変換ＬＵＴ１３３を参照して次式の通りに、Ｒ’Ｇ’Ｂ’データへ変換する（ステップＳ２０２）。 Ｒ’＝Ｒ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（１）
Ｇ’＝Ｇ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（２）
Ｂ’＝Ｂ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ，Ｇ，Ｂ） ・・・（３）
ここで、式（１）〜（３）の右辺に定義される各関数が、色変換ＬＵＴ１３３の内容に該当する。以上の処理により、本実施形態における色変換処理が完了する。

次に、色分解処理部１３４は、色変換処理部１３２が生成したＲ’Ｇ’Ｂ’データを、色分解用ＬＵＴ１３５を参照して次式の通りに、ＣＭＹＫデータへ変換する（ステップＳ２０３）。
Ｃ＝Ｃ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’） ・・・（４）
Ｋ＝Ｍ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’） ・・・（５）
Ｙ＝Ｙ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’） ・・・（６）
Ｋ＝Ｋ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’） ・・・（７）
ここで、式（４）〜（７）の右辺に定義される各関数が、色分解用ＬＵＴ１３５の内容に該当する。色分解用ＬＵＴ１３５はレッド、グリーン、ブルーの３入力値からの、各インク色の出力値への変換方法を定める。本実施形態では、ＣＭＹＫの４色を出力に使用する構成をとるため、３入力値から４出力値を得るＬＵＴ構成となる。ただし、上記４つのインク色に限定されるものではなく、例えばＣＭＹＫＬｃＬｍや、ＣＭＹＫＲＧＢのように、その他のインク色の組み合わせであってもよい。以上の処理により、本実施形態における色分解処理が完了する。

次に、ハーフトーン処理部１３６は、色分解処理部１３４が生成したデータに対して、ハーフトーンＬＵＴ１３７を用いて二値化を行う（ステップＳ２０４）。本実施形態ではディザ処理による２値化を行うが、誤差拡散法等の二値化法を用いてもよい。一例として、図１０に二値化前のデータＣ（１５０１）、二値化後のデータＣｂ（１５０２）、及びしきい値マトリクス１５０３を示す。しきい値マトリクス（１５０３）は、ハーフトーンＬＵＴの操作を示すものである。

すなわち、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋ各色のディザ処理のドット配置を決めるしきい値マトリクスをそれぞれ、Ｔｈ＿Ｃ、Ｔｈ＿Ｍ、Ｔｈ＿Ｙ、Ｔｈ＿Ｋとすると、ハーフトーン処理部の処理は、以下（８）〜（１５）のように表すことができる。
Ｃ＜Ｔｈ＿Ｃの時、 Ｃ＿ｂ＝０ ・・・（８）
Ｔｈ＿Ｃ≦Ｃの時、 Ｃ＿ｂ＝１ ・・・（９）
Ｍ＜Ｔｈ＿Ｍの時、 Ｍ＿ｂ＝０ ・・・（１０）
Ｔｈ＿Ｍ≦Ｍの時、 Ｍ＿ｂ＝１ ・・・（１１）
Ｙ＜Ｔｈ＿Ｙの時、 Ｙ＿ｂ＝０ ・・・（１２）
Ｔｈ＿Ｙ≦Ｙの時、 Ｙ＿ｂ＝１ ・・・（１３）
Ｋ＜Ｔｈ＿Ｋの時、 Ｋ＿ｂ＝０ ・・・（１４）
Ｔｈ＿Ｋ≦Ｋの時、 Ｋ＿ｂ＝１ ・・・（１５）
以上で、本実施形態における測定チャート出力モードの画像処理部１３の動作が完了する。

図６に戻り、画像処理（ステップＳ１０３）後の処理を説明する。出力装置２において、処理後画像データ保持部２１は画像処理部１３が処理した補正後画像データを取得、格納する。（ステップＳ１０４）出力部２２は、処理後画像データ保持部２１が格納する画像データを、出力する。（ステップＳ１０５）

ここで、測定装置３において、測定データ取得部３１は、出力部２２が出力した画像の輝度値を測定して測定データとして得る。本実施形態では、出力部２２が出力した画像の平均輝度を、画像の輝度として利用する。しかし測定データとしては、画像の輝度、すなわち色を反映する値なら何を使用してもよい。本実施形態では、具体的には出力部２２が出力した画像を測定画像データとして取得し、測定画像データの平均画素値を算出して平均輝度とする。（ステップＳ１０６）本実施形態では測定装置としてはディジタルカメラを用いた測定を実施するが、もちろんその他の測定装置であってもよい。ただし、出力部２２による高周波の出力を、十分な精度で測定できる測定装置が必要である。

基準画像データと測定画像データとの関係についての模式図を図１１に示す。１６０１は空間周波数０［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の基準画像データであり、１６０２は１６０１に対応する測定画像データである。また、１６０３は空間周波数１１．８［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］の基準画像データであり、１６０４は１６０３に対応する測定画像データである。

図１１におけるＩＭａｘ、ＩＭｉｎはそれぞれ、最大値、最小値を示す。ここで、最大値及び最小値とは、Ｒ、Ｇ、又はＢの画素値の最大値及び最小値であり、ＲＧＢのそれぞれについて独立な値となる。もっとも、以下の計算では、１つだけ、例えばＧについてだけの値を求め、Ｒ及びＢも同じ値を持つものとしてもよいし、ＲＧＢの混合値を求めてもよい。

図１１において、Ａｖｅ、ｃｔは、平均値、コントラストを示し、以下の式（１６）（１７）によって計算される。
Ａｖｅ＝ （ＩＭａｘ ＋ ＩＭｉｎ）／２ ・・・（１６）
ｃｔ＝ ＩＭａｘ − ＩＭｉｎ ・・・（１７）
本実施形態では、以上の空間周波数及び空間周波数の方向、平均値及びコントラストを特徴量として採用する。

Ａｖｅｏｕｔは測定画像データの平均画素値であり、Ａｖｅと同様に計算される。すなわち、測定画像データについて最大の画素値と最小の画素値を求め、最大の画素値と最小の画素値との平均をＡｖｅｏｕｔとする。なお、測定画像データの画素値の加重平均等の統計値をＡｖｅｏｕｔとし、出力部２２が出力した画像の測定データとしてもよい。

ターゲットデータ・測定データ保持部４１は、測定データ取得部３１が求めた測定データ、すなわち測定データ平均値Ａｖｅｏｕｔを保持する（ステップＳ１０７）。ターゲットデータ・測定データ保持部４１はあらかじめ基準画像データの特徴量を保持しているか、あるいはステップＳ１０２で基準画像データの特徴量を取得している。ステップＳ１０７でターゲットデータ・測定データ保持部４１は、基準画像データの特徴量と、測定データとをセットにして保持する。本実施形態では、基準画像データ周波数、基準画像データ周波数方向、基準画像データ平均値、基準画像データコントラスト、及び以上の特徴量を持つ基準画像データを出力して得た測定データを、セットにして保持する。

ステップＳ１０８で、補正パラメータ算出部４２は、全ての基準画像データの測定を行ったかどうかを判断する。測定されるべき基準画像データが予め定められていてもよいし、測定されるべき残りの基準画像データがあるかどうかをユーザに確認してもよい。まだ基準画像データが残っている場合には、ステップＳ１０２に戻って次の基準画像データを読み込む。全ての基準画像データの測定を行っている場合は、ステップＳ１０９に進む。

続いて、補正パラメータ算出部４２は、補正パラメータＨ＿ｙ、Ｈ＿ｘを算出する（ステップＳ１０９）。この時、ターゲットデータ・測定データ保持部４１が保持している、ターゲットデータと測定データとを用いる。補正パラメータは、特定の周波数（周波数ｘ）で表現される基準画像データの平均画素値と他の周波数（周波数ｙ）で表現される基準画像データとの間の変化量と、ターゲットデータ（設定値）との差異を極小化するように算出する。

補正パラメータ算出部４２はまず、ターゲットデータ・測定データ保持部４１から、特徴量と測定データとのセットを取得する（設定値取得）。
測定データ及び基準画像データの特徴量を取得する。本実施形態では、基準画像データ周波数ω、基準画像データ周波数方向（Ｘ又はＹ）、基準画像データ平均値Ａｖｅ、基準画像データコントラストｃｔ、及び測定データ平均値Ａｖｅｏｕｔを取得する。以下で、Ｘ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合の測定データ平均値をＡｖｅｏｕｔ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。また、Ｙ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合の測定データ平均値をＡｖｅｏｕｔ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。

このデータを用い、補正パラメータ算出部４２は次に、Ｙ方向測定データ減衰率、及びＸ方向測定データ減衰率を求める。その計算式を式（１８）（１９）に示す。測定データ減衰率とは、特定の周波数（周波数ｘ）で表現される基準画像データ（画像ｘ）の平均画素値と他の周波数（周波数ｙ）で表現される基準画像データ（画像ｙ）との間の変化量を示す数値である。本実施形態では、周波数０のＡｖｅｏｕｔに対する、周波数ωのＡｖｅｏｕｔの強さの比を示す。具体的には、特徴量がＡである基準画像データに対応する測定データ平均値を、周波数が０であって周波数以外の特徴量がＡに等しい基準画像データに対応する測定データ平均値で除した数値を、特徴量Ａに対応する測定データ減衰率とする。本実施形態では特徴量に周波数方向が含まれるため、測定データ減衰率は、Ｙ方向とＸ方向についてそれぞれ求められる。

Ｒｆ＿ｍ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）＝
Ａｖｅｏｕｔ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）／Ａｖｅｏｕｔ＿ｙ（０，ｃｔ，Ａｖｅ）
・・・（１８）
Ｒｆ＿ｍ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）＝
Ａｖｅｏｕｔ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）／Ａｖｅｏｕｔ＿ｘ（０，ｃｔ，Ａｖｅ）
・・・（１９）
ここで、Ｒｆ＿ｍ＿ｙ、Ｒｆ＿ｍ＿ｘは、それぞれＹ方向測定データ減衰率、Ｘ方向測定データ減衰率である。すなわち、補正パラメータ算出部４２は、基準画像データ周波数ω、基準画像データコントラストｃｔ、基準画像データ平均値Ａｖｅのセットに対して、測定データ減衰率Ｒｆ＿ｍ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）及びＲｆ＿ｍ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）を算出する。Ｘ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合の測定データ減衰率をＲｆ＿ｍ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。また、Ｙ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合の測定データ減衰率をＲｆ＿ｍ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。この処理で実際に求められるデータのフォーマットを図１２に示す。図１２において、１７０１はＹ方向のデータ、１７０２はＸ方向のデータである。

続いて、補正パラメータ算出部４２は、ターゲットデータ・測定データ保持部４１が保持しているターゲットデータを取得する。ここで、ターゲットデータとは、基準画像データの理想的な出力における減衰率を、基準画像データの特徴量とセットにしたものである。測定画像データがターゲットデータに近づくように補正処理を行うことで、出力画像を理想的な色に近づけることができる。

ここでは、カラーマッチングの目標が例えば液晶ディスプレイの場合のターゲットデータは、以下を記述したデータである。すなわち、液晶ディスプレイのＸＹ２方向それぞれに対しての、「基準画像データ周波数ω」「基準画像データコントラストｃｔ」「基準画像データ平均画素値Ａｖｅ」「ターゲット減衰率Ｒｆ＿ｔ」。また、色再現の目標が、デバイスを限定しない理想的な色の場合のターゲットデータは、以下を記述したデータである。すなわち、理想的なＸＹ２方向それぞれに対しての「基準画像データ周波数ω」「基準画像データコントラストｃｔ」「基準画像データ平均画素値Ａｖｅ」「ターゲット減衰率Ｒｆ＿ｔ」。ターゲットデータのフォーマットを図１３に示す。なお、図１３において、１８０１はＹ方向のターゲットデータ、１８０２はＸ方向のターゲットデータである。Ｘ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合のターゲット減衰率をＲｆ＿ｔ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。また、Ｙ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合のターゲット減衰率をＲｆ＿ｔ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。なお、ターゲット減衰率は測定データ減衰率と同様に計算される。すなわち、特徴量がＡである基準画像データに対応する理想的な出力における平均輝度（目標輝度値ｙ）を得る。この平均輝度を、周波数が０であって周波数以外の特徴量がＡに等しい基準画像データに対応する理想的な出力における平均輝度（目標輝度値ｘ）で除した数値を特徴量Ａに対応するターゲット減衰率とする。

また、目標とする特定デバイスの出力に合うように画像を補正することを目的とする場合は、目標デバイスの出力と観察者との間の平均的な観察距離Ｄ＿ｔを使用する。また、補正パラメータ算出部４２が算出するパラメータを用いて補正を行った出力と観察者との間の平均的な観察距離、すなわち後述の補正出力モードによる出力と観察者との間の平均的な観察距離Ｄ＿ｍも使用する。補正パラメータ算出部４２は、Ｄ＿ｔ及びＤ＿ｍを取得し、距離比ｄＲａｔｉｏ＝Ｄ＿ｔ／Ｄ＿ｍを計算して、補正パラメータの算出に用いる。距離比ｄＲａｔｉｏを示した模式図を図１４に示す。

図１４の１９０１は観察者を示し、１９０２は被補正デバイス、すなわち出力部２２又は出力部２２と同種の装置の出力であり、１９０３はカラーマッチングの目標となるデバイスの出力である。ここで言う観察距離Ｄ＿ｔ、Ｄ＿ｍとは、前述の測定時における、出力部と測定装置との距離ではない。すなわち、実際の応用例でこれらのデバイスからの出力が観察される時の、観察者と出力との距離である。理想的な色に画像を補正することを目的とする場合は、観察距離は関係ないので、ｄＲａｔｉｏ＝１とすればよい。

そして、補正パラメータ算出部４２は、測定データ減衰率Ｒｆ＿ｍ＿ｙとターゲット減衰率Ｒｆ＿ｔ＿ｙとから、Ｙ方向の画像周波数に対する補正パラメータＨ＿ｙを求める。また、測定データ減衰率Ｒｆ＿ｍ＿ｘとターゲット減衰率Ｒｆ＿ｔ＿ｘから、Ｘ方向の画像周波数に対する補正パラメータＨ＿ｘを求める。補正パラメータＨ＿ｙ、Ｈ＿ｘの算出には以下の式（２０）、（２１）を用いる。
Ｈ＿ｙ（ω、ｃｔ、Ａｖｅ）＝（Ｒｆ＿ｔ＿ｙ（ω×ｄＲａｔｉｏ、ｃｔ、Ａｖｅ）／Ｒｆ＿ｍ＿ｙ（ω、ｃｔ、Ａｖｅ））
・・・（２０）
Ｈ＿ｘ（ω、ｃｔ、Ａｖｅ）＝（Ｒｆ＿ｔ＿ｘ（ω×ｄＲａｔｉｏ、ｃｔ、Ａｖｅ）／Ｒｆ＿ｍ＿ｘ（ω、ｃｔ、Ａｖｅ））
・・・（２１）

すなわち、ターゲット減衰率を測定データ減衰率で除した数値を、補正パラメータとして取得する。ここで、Ｘ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合の補正パラメータをＨ＿ｘ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。また、Ｙ方向の基準画像データ周波数がω、基準画像データ平均値がＡｖｅ、基準画像データコントラストがｃｔである場合の補正パラメータをＨ＿ｙ（ω，ｃｔ，Ａｖｅ）と表す。

式（２１）及び（２２）では、ターゲットデータＲｆ＿ｔ＿ｙ、及びＲｆ＿ｔ＿ｘの周波数ωに関する引数にｄＲａｔｉｏを掛けている。これは、カラーマッチングの目標と、被補正デバイスとの距離が異なるため、双方の出力の周波数が同一であっても、観察者に見える目標からの出力の周波数は、観察者に見える被補正デバイスの出力の周波数のｄＲａｔｉｏ倍になるためである。すなわち、この乗算は双方の周波数スケールを合わせることを目的としている。

周波数ωに関する補正パラメータＨ＿ｘ、Ｈ＿ｙの計算には、周波数ω×ｄＲａｔｉｏに関するターゲットデータＲｆ＿ｔ＿ｙ、Ｒｆ＿ｔ＿ｘを用いるが、このデータはターゲットデータ・測定データ保持部４１が保持していない場合がある。この時は、近い周波数のＲｆ＿ｔ＿ｙ、Ｒｆ＿ｔ＿ｘから線形補間等の推定方法を使用して算出する。すなわち、周波数ｙ１の画像ｙ１に関するターゲットデータ（設定値ｙ１）及び周波数ｙ２の画像ｙ２に関するターゲットデータ（設定値ｙ２）を用いて、周波数ｙに関するターゲットデータを線形補間で得ればよい。補正パラメータ算出部４２が算出した補正パラメータを図１５に示す。なお、図１５において、２００１はＹ方向の補正パラメータ、２００２はＸ方向の補正パラメータである。

最後に、補正パラメータ算出部４２は、算出した補正パラメータを画像補正装置１の補正パラメータ保持部１４へ転送する。（ステップＳ１１０）
以上で、「測定チャート出力モード」についての処理が終了する。これにより、補正パラメータ保持部１４に補正パラメータが格納され、画像の色補正のための準備が整ったことになる。

［補正出力］
以下、補正パラメータを用いて、画像を補正して出力することを目的とする、補正出力モードについて記述する。本実施形態の画像処理装置における「補正出力モード」について、図１６のフローチャートを用いて説明する。まず、出力モード設定部１１は、ユーザの指示を取得し、出力モードを補正出力モード出力モードに設定する（ステップＳ３０１）。

次に、画像データ取得部１２は、入力画像を画像データとして取得し、格納する（ステップＳ３０２）。補正出力モードにおいては、取得する画像データは任意の画像である。画像データ取得部１２に格納した画像データに対して、画像処理部１３は画像処理を行う（ステップＳ３０３）。以下、本実施形態における補正出力モードの画像処理部１３の詳細動作について、図８のブロック図、図１７のフローチャートを用いて説明する。

出力モード設定部１１は、ユーザ１１から取得した設定を元に、処理切り替え部１３１の設定を行う（ステップＳ４０１）。出力モード設定部１１が補正出力モードの場合は、特徴量算出部１３８、補正処理部１３９を経由したデータを色変換処理部１３２は取得する。特徴量算出部１３８は、画像データ取得部１２が格納した画像データが示す入力画像中の１画素に着目し、着目画素に対して複数の空間フィルタを用いて、着目画素周辺の特徴量を算出する。この算出処理を繰り返して、画像中のそれぞれの画素について、特徴量を算出する（ステップＳ４０２）。本実施形態では、特徴量として空間周波数、コントラスト、平均画素値を求める。

本実施形態では１例として、空間周波数とコントラスト算出のための空間フィルタをＸ方向、Ｙ方向それぞれ６セット、平均画素値算出のための空間フィルタをＸ方向、Ｙ方向それぞれ１セット定義する。もちろん、フィルタの個数は違ってもよい。また、本実施形態では、Ｘ方向、Ｙ方向の１次元フィルタを定義するが、その他斜め方向の１次元フィルタを定義してもよいし、２次元フィルタを定義してもよい。

本実施形態の空間周波数とコントラスト算出のための空間フィルタをＦ＿Ｘ（ｎ）、Ｆ＿Ｙ（ｎ）（１≦ｎ≦６）と定義すると、空間周波数とコントラスト算出のための式は以下の（２２）〜（２７）と記述できる。なお、（２５）〜（２７）の左辺の引数に６が加算されていることについては後述する。
Ｒ＿ｃ（ｎ） ＝ Ｒ ＊ Ｆ＿Ｘ（ｎ） ・・・（２２）
Ｇ＿ｃ（ｎ） ＝ Ｇ ＊ Ｆ＿Ｘ（ｎ） ・・・（２３）
Ｂ＿ｃ（ｎ） ＝ Ｂ ＊ Ｆ＿Ｘ（ｎ） ・・・（２４）
Ｒ＿ｃ（ｎ＋６） ＝ Ｒ ＊ Ｆ＿Ｙ（ｎ） ・・・（２５）
Ｇ＿ｃ（ｎ＋６） ＝ Ｇ ＊ Ｆ＿Ｙ（ｎ） ・・・（２６）
Ｂ＿ｃ（ｎ＋６） ＝ Ｂ ＊ Ｆ＿Ｙ（ｎ） ・・・（２７）
（なお、１≦ｎ≦６、＊はコンボリューションを示す）

本実施形態における空間周波数、コントラスト特徴量算出の空間フィルタのうち、代表的なフィルタ２セットを図１８に示す。また、本実施形態における６セットの空間フィルタの空間周波数特性を図１９に示す。もちろん、他の数値、空間周波数特性を持つフィルタを使う実施形態も考えられる。

図１８（ａ）の２１０１は、Ｘ方向の最も低周波側の空間周波数、コントラストを抽出するフィルタＦ＿Ｘ（１）であり、本実施例では０．３６９ｃｙｃｌｅ／ｍｍの空間周波数、すなわち図１９の２３０１に対応する。図１９（ｂ）の２１０２は、Ｘ方向の最も高周波側の空間周波数、コントラストを抽出するフィルタＦ＿Ｘ（６）であり、図１９の２３０６に対応する。本実施例で用いる６セットのフィルタは、それぞれ０．３６９ × Ｐｏｗｅｒ（２，ｎ−１）（１≦ｎ≦６）の周波数に対応する。

同様に、図１８（ｃ）の２１０３は、Ｙ方向の最も低周波側、０．３６９ｃｙｃｌｅ／ｍｍの空間周波数、コントラストを抽出するフィルタＦ＿Ｙ（１）である。図１８（ｄ）の２１０４は、Ｙ方向の最も高周波側の空間周波数、コントラストを抽出するフィルタＦ＿Ｙ（６）である。

また、本実施形態の平均画素値算出のための空間フィルタをＦａ＿Ｘ、Ｆａ＿Ｙと定義すると、平均画素値算出のための式は以下の（２８）〜（３３）と記述できる。
Ｒ＿ａｖｅＸ ＝ Ｒ ＊ Ｆａ＿Ｘ ・・・（２８）
Ｇ＿ａｖｅＸ ＝ Ｇ ＊ Ｆａ＿Ｘ ・・・（２９）
Ｂ＿ａｖｅＸ ＝ Ｂ ＊ Ｆａ＿Ｘ ・・・（３０）
Ｒ＿ａｖｅＹ ＝ Ｒ ＊ Ｆａ＿Ｙ ・・・（３１）
Ｇ＿ａｖｅＹ ＝ Ｇ ＊ Ｆａ＿Ｙ ・・・（３２）
Ｂ＿ａｖｅＹ ＝ Ｂ ＊ Ｆａ＿Ｙ ・・・（３３）
（なお、＊はコンボリューションを示す）
本実施形態における平均画素値算出のための空間フィルタを図４に示す。図４（ａ）（２２０１）は、Ｘ方向の平均画素値を抽出するフィルタＦａ＿Ｘである。また、図４（ｂ）（２２０２）は、Ｙ方向の平均画素値を抽出するフィルタＦａ＿Ｙである。

補正処理部１３９は、画像データが示す画像中の１画素に着目し、着目画素について特徴量算出部１３８にて算出された特徴量に対応する、補正パラメータ保持部１４に格納された補正パラメータを選択する（パラメータ取得）。選択した補正パラメータと着目画素値とを用いて、補正後の画素値（補正画素値）を算出する。この処理を画像データが示す画像中のそれぞれの画素について行い、補正後画像データを取得する（ステップＳ４０３）。

補正パラメータの選択には、先に示した特徴量Ｒ＿ｃ（ｎ）、Ｇ＿ｃ（ｎ）、Ｂ＿ｃ（ｎ）、Ｒ＿ｃ（ｎ＋６）、Ｇ＿ｃ（ｎ＋６）、Ｂ＿ｃ（ｎ＋６）、Ｒ＿ａｖｅＸ、Ｇ＿ａｖｅＸ、Ｂ＿ａｖｅＸ、Ｒ＿ａｖｅＹ、Ｇ＿ａｖｅＹ、Ｂ＿ａｖｅＹを用いる。本実施形態ではＲ，Ｇ，Ｂのうち、Ｇの補正パラメータ選択について説明するが、Ｒ、Ｂにおいても同様に処理してもよいし、Ｇで算出した補正パラメータをＲ、Ｂに適用してもよい。

まず、Ｇ＿ｃ（ｍ）が最大となるｍの値を求め、周波数特徴量Ｍ＿ｇを決定する。次式（３４）のＭａｘ＿ｍ（Ｇ＿ｃ（ｍ））は、Ｇ＿ｃ（ｍ）が最大値となるｍを返す。また、１≦ｍ≦１２とするのは、式（２３）（２６）にも示したように、Ｘ、Ｙ双方向の特徴量を算出するためである。。

Ｍ＿ｇ ＝Ｍａｘ＿ｍ（Ｇ＿ｃ（ｍ）） （１≦ｍ≦１２） ・・・（３４）
上述のＭ＿ｇは、実際の空間周波数を示しているわけではないので、実際の空間周波数Ｍ＿ｆｇに変換する必要がある。本実施形態においては、実際の空間周波数Ｍ＿ｆｇは以下の式より算出される。なお、０．３６９［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］は図１９に示したとおり、６セットあるフィルタの内の最低周波数をとるフィルタの中心周波数である。
１≦Ｍ＿ｇ≦６の場合
Ｍ＿ｆｇ ＝ ０．３６９ × Ｐｏｗｅｒ（２，Ｍ＿ｇ−１）・・・（３５）
７≦Ｍ＿ｇ≦１２の場合
Ｍ＿ｆｇ ＝ ０．３６９ × Ｐｏｗｅｒ（２，Ｍ＿ｇ−７）・・・（３６）

次に、Ｇ＿ｃ（ｍ）の最大値を算出し、コントラスト特徴量Ｍ＿ｃｇを決定する。ここで、次式（３７）の右辺Ｍａｘ＿Ｇ＿ｃ（Ｇ＿ｃ（ｍ））は、Ｇ＿ｃ（ｍ）の最大値が返り値となる。
Ｍ＿ｃｇ＝ Ｍａｘ＿Ｇ＿ｃ（Ｇ＿ｃ（ｍ））（１≦ｍ≦１２）・・・（３７）
さらに、式（３４）のＭ＿ｇから、Ｘ方向の平均画素値を求めるか、Ｙ方向の平均画素値を求めるかを判定し、方向に応じた平均値Ａｖｅ＿ｍｇを決定する。例えば
１≦Ｍ＿ｇ≦６の場合
Ａｖｅ＿ｍｇ ＝ Ｇ＿ａｖｅＸ ・・・（３８）
７≦Ｍ＿ｇ≦１２の場合
Ａｖｅ＿ｍｇ ＝ Ｇ＿ａｖｅＹ ・・・（３９）
と算出できる。

以上の演算をもとに算出された、周波数特徴量Ｍ＿ｆｇ、コントラスト特徴量Ｍ＿ｃｇ、平均値Ａｖｅ＿ｍｇを用いて、補正パラメータ保持部１４の保持するパラメータＨ＿ｘ、Ｈ＿ｙから目的の補正パラメータＨ＿ｐｇを選択する。具体的には、
１≦Ｍ＿ｇ≦６の場合
Ｈ＿ｐｇ ＝ Ｈ＿ｘ（Ｍ＿ｆｇ、Ｍ＿ｃｇ、Ａｖｅ＿ｍｇ）・・・（４０）
７≦Ｍ＿ｇ≦１２の場合
Ｈ＿ｐｇ ＝ Ｈ＿ｙ（Ｍ＿ｆｇ、Ｍ＿ｃｇ、Ａｖｅ＿ｍｇ）・・・（４１）
として選択し、この補正パラメータに従って画素値を補正する補正処理を実施する。選択の際、周波数Ｍ＿ｆｇ、コントラストＭ＿ｃｇ、平均画素値Ａｖｅ＿ｍｇ、を引数として持つＨ＿ｘ又はＨ＿ｙを、補正パラメータ保持部１４が保持していない場合がある。この時は、周波数Ｍ＿ｆｇ、コントラストＭ＿ｃｇ、平均値Ａｖｅ＿ｍｇを、あらかじめ用意されている最も近い値に置換したうえで引数とする。そして、補正パラメータＨ_ｘ、Ｈ_ｙを求める。他の方法としては、補正パラメータ保持部１４にあらかじめ保持している周波数ω、コントラストｃｔ、平均値Ａｖｅ、補正パラメータＨ_ｙ及びＨ_ｘを線形補間する。こうして、周波数Ｍ＿ｆｇ、コントラストＭ＿ｃｇ、平均画素値Ａｖｅ＿ｍｇの場合の補正パラメータ値Ｈ_ｘ及びＨ_ｙを求めてもよい。

補正処理は以下の式で表される。
Ｇ＿ｐ ＝ Ｇ × Ｈ＿ｐｇ ・・・（４２）
以上により、ＲＧＢのうちＧに対する補正処理が完了する。前述の通り、Ｒ、Ｂについても補正処理を行い、補正信号Ｒ＿ｐ、Ｇ＿ｐ、Ｂ＿ｐを生成する。もっとも、周波数特徴量Ｍ＿ｆｇ、コントラスト特徴量Ｍ＿ｃｇ、及び平均値Ａｖｅ＿ｍｇに対応する補正パラメータを、補正パラメータ保持部１４が持っていない場合も考えられる。その場合は、これらの特徴量に対応する補正パラメータを、取得可能な補正パラメータを用いて推定してもよい。例えば、周波数特徴量Ｍ＿ｆｇに対応する複数の補正パラメータから、補間処理によって補正パラメータを取得してもよい。

本実施形態では、特徴量算出部１３８及び補正処理部１３９は、画像データが示す画像中の全ての画素について画素周辺の特徴量を算出し、補正処理を行う。しかし、指定範囲内の画素の画素値のみを補正することも可能であるし、画像中の指定範囲全体の特徴量を計算し、その結果得られる１つのパラメータを用いて指定範囲内の画素を補正することも可能である。

次に、色変換処理部１３２は、補正後画像データＲ＿ｐ、Ｇ＿ｐ、Ｂ＿ｐを、色変換ＬＵＴ１３３を参照して次式の通りに、Ｒ’Ｇ’Ｂ’データへ変換する。（ステップＳ４０３）
Ｒ’＝Ｒ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ＿ｐ，Ｇ＿ｐ，Ｂ＿ｐ） ・・・（４３）
Ｇ’＝Ｇ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ＿ｐ，Ｇ＿ｐ，Ｂ＿ｐ） ・・・（４４）
Ｂ’＝Ｂ＿ＬＵＴ＿３Ｄ（Ｒ＿ｐ，Ｇ＿ｐ，Ｂ＿ｐ） ・・・（４５）
ここで、式（４３）〜（４５）の右辺に定義される各関数が、色変換ＬＵＴ１３３の内容に該当する。

以上の処理により、本実施形態における色変換処理が完了する。以下、色分解処理（ステップＳ４０５）、ハーフトーン処理（ステップＳ４０６）はそれぞれステップＳ２０３、ステップＳ２０４と同じなので詳細は省略する。以上で、本実施形態における補正出力モードの画像処理部１３の詳細動作が完了する。なお、本実施形態では、補正対象信号をＲ，Ｇ，Ｂとしたが、色分解後のＣＭＹＫデータに対して補正するように構成してもよいことは言うまでもない。

処理後画像データ保持部２１は、画像処理部１３が処理した画像データを取得、格納する（ステップＳ３０４）。表示・出力部２２は、処理後画像データ保持部２１が格納する画像データを出力する（ステップＳ３０５）。以上で、「補正出力モード」についての処理が終了する。これにより、画像データ取得部１２が取得した画像データに対して、補正パラメータ保持部１４が保持する補正パラメータを用いて、画像処理部１３が補正した画像が出力される。

以上説明したように本実施形態によれば、着目画素周辺の空間周波数、空間周波数の方向、画素値分布に応じて切り替えた色補正のパラメータを用いて、着目画素の色補正を行うことで、高精細画像のカラーマッチング精度を向上する。その結果、あるデバイスが出力する高精細画像の色を、他のデバイスが出力する色に合うよう、補正して出力することが可能となる。さらには、デバイスが出力する高精細画像の色を、理想的な色へ補正することが可能となる。本実施形態においては、特徴量として、空間周波数、周波数方向、コントラスト、及び平均画素値を用いたが、例えば画素値の最頻値、中央値、最小値、最大値等の他の特徴量を用いてもよい。

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態では、図５に示した各装置を構成する各部はハードウェアで実装しているものとしているが、ソフトウェアで実装してもよい。この場合、係るソフトウェアは、コンピュータが有する各種記憶装置内に保持されており、ＣＰＵがこのソフトウェアを実行することで、コンピュータは、図５に示した各部の機能を実現することになる。

図３は、本実施形態適用可能なコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ２１０１は、一般に普及しているパーソナルコンピュータ等の汎用の情報処理装置である。コンピュータ２１０１の内部では、バス２１０７により後述する各ブロックが接続され、種々のデータの受け渡しが可能である。

なお、本コンピュータ２１０１を適用する装置によっては、図３に示した全ての構成要素は必須なものではないので、適宜省略してもよい。また、同種の機能を有するハードウェアで置換してもよいし、複数のコンピュータ機体によってコンピュータ２１０１が構成されていてもよい。

図３において２１０２はＣＰＵで、主記憶装置２１０３にロードされているプログラムやデータを用いて本コンピュータ２１０１全体の制御を行うとともに、本コンピュータ２１０１を適用した画像処理装置が行う上述の各処理を実行する。２１０３はＲＡＭに代表される主記憶装置である。主記憶装置２１０３は、各種記憶装置から読み込んだプログラムやデータを一時的に記憶する為のエリアを有する。記憶装置には、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２１０４、ＣＤドライブ２１０９、ＤＶＤドライブ２１１０、ＦＤＤ（フロッピー（登録商標）ディスクドライブ）２１１１等を含む。さらに主記憶装置２１０３は、スキャナ２１１７から、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２１５を介して取得した画像のデータを一時的に記憶するためのエリアも有する。さらに主記憶装置２１０３は、ＣＰＵ２１０２が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアも有する。以上を含め、主記憶装置２１０３は、各種の情報記録場所を適宜提供することができる。

２１０４はＨＤＤで、ここにはＯＳ（オペレーティングシステム）や、各種の画像（文書画像を含む）を保持している。さらにＨＤＤ２１０４には、図３が示す各部の機能をＣＰＵ２１０２に制御させるための、あるいはコンピュータ２１０１を適用した装置が行う上述の各処理をＣＰＵ２１０２に実行させるためのプログラムやデータも保存されている。ＨＤＤ２１０４が保持しているプログラムやデータは、ＣＰＵ２１０２による制御に従って主記憶装置２１０３に適宜ロードされ、ＣＰＵ２１０２による処理対象となる。なお、主記憶装置２１０３に記憶するものとして説明した情報の幾つかについてはＨＤＤ２１０４に保存するようにしてもよい。

２１０５はビデオコントローラで、主記憶装置２１０３やＨＤＤ２１０４等から受けた画像データや文字データといった表示データを信号としてモニタ２１０６に送出するものである。モニタ２１０６はＣＲＴや液晶画面等により構成されており、ビデオコントローラ２１０５から受けた信号に基づいた画像や文字等を表示する。

２１０８は、コンピュータ２１０１にプリンタ２１１６を接続するためのＩ／Ｆである。コンピュータ２１０１はこのＩ／Ｆ２１０８を介してプリンタ２１１６に対して印刷データを送信し、プリンタ２１１６が送信するプリンタ２１１６の状態情報を受信できる。２１０９はＣＤドライブで、記憶媒体としてのＣＤに記録されているプログラムやデータを読み出し、読み出したプログラムやデータをＨＤＤ２１０４や主記憶装置２１０３等に送出する。

２１１０はＤＶＤドライブで、記憶媒体としてのＤＶＤに記録されているプログラムやデータを読み出し、読み出したプログラムやデータをＨＤＤ２１０４や主記憶装置２１０３等に送出する。２１１１はＦＤＤで、記憶媒体としてのフロッピー（登録商標）ディスクに記録されているプログラムやデータを読み出し、読み出したプログラムやデータをＨＤＤ２１０４や主記憶装置２１０３等に送出する。

２１１３、２１１４はそれぞれ、操作入力装置としてのマウス、キーボードである。本コンピュータ２１０１のユーザは、このマウス２１１３やキーボード２１１４を操作することで、各種の指示をＣＰＵ２１０２に対して入力することができる。２１１２は、キーボード２１１４、マウス２１１３をバスに接続するためのＩ／Ｆである。マウス２１１３やキーボード２１１４からユーザが入力した操作指示は信号としてＩ／Ｆ２１１２を介してＣＰＵ２１０２に送出される。

２１１５は、原稿やフィルム等を読み取ることで画像データを生成するスキャナ２１１７を本コンピュータ２１０１に接続するためのものである。スキャナ２１１７が生成した画像データはこのＩ／Ｆ２１１５を介してＨＤＤ２１０４や主記憶装置２１０３等に送出される。２１１８は、他のコンピュータ等の電子機器との情報をやりとりするためのＩ／Ｆである。ＣＰＵ２１０２の指示によりネットワーク２１１９から取得された画像データを含む情報は、このＩ／Ｆ２１１８を介してＨＤＤ２１０４や主記憶装置２１０３等に送出される。

＜他の実施形態＞
また、本発明は、上述した実施例の機能（例えば、図６、図１６のフローチャートにより示される機能）を実現するソフトウェアのコンピュータプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）がコンピュータが読み取り可能に記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施例の機能を実現する。

Claims (11)

1. 着目画素についてフィルタ演算を行って得られるコントラスト特徴量と、該着目画素における空間周波数とを算出する算出手段と、
   空間周波数とコントラスト特徴量とのセットのそれぞれに対応する補正パラメータを保持する保持手段と、
   前記算出手段により算出された空間周波数とコントラスト特徴量とに対応する補正パラメータを、前記着目画素に対する補正パラメータとして、前記保持手段から取得する取得手段と、
   前記着目画素に対する補正パラメータを用いて、前記着目画素の画素値を補正する補正手段とを備え、
   前記補正手段は、前記コントラスト特徴量が大きいほど前記着目画素の画素値が明るくなるよう補正することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記算出手段は、前記着目画素の縦方向と横方向とのそれぞれについて前記空間周波数と前記コントラスト特徴量とを算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記補正手段による補正前後の画素値の差は、前記着目画素における空間周波数が高いほど大きくなることを特徴とする、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置の保持手段が保持する補正パラメータを生成する画像処理装置であって、
   周波数ｘを有する画像ｘと、周波数ｙ（ｙ＞ｘ）を有する画像ｙと、を取得する手段と、
   前記画像ｙの周波数と、前記画像ｙのコントラスト特徴量とを含む、前記画像ｙの特徴量を取得する手段と、
   前記画像ｘを出力デバイスに出力させることで得られる出力画像の輝度値ｘを取得するとともに、前記画像ｙを当該出力デバイスに出力させることで得られる出力画像の輝度値ｙを取得する手段と、
   前記画像ｘと前記画像ｙと間の輝度値の変化量について予め設定された理想的な出力を表すターゲット値を取得する設定値取得手段と、
   画像を前記出力デバイスに与える前に、当該画像における前記画像ｙの特徴量に対応する領域に含まれる各画素の輝度値を補正するための補正パラメータとして、前記出力画像の前記輝度値ｘと前記輝度値ｙとの間の変化量と、前記ターゲット値との差異を小さくするような補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
   前記補正パラメータ算出手段が算出した補正パラメータと、前記画像ｙの特徴量とのセットをメモリに登録する手段と、
   を備えることを特徴とする、画像処理装置。
5. 前記補正パラメータ算出手段は、
   前記輝度値ｙを前記輝度値ｘで除した数値を、輝度値ｘと輝度値ｙとの間の変化量として取得する手段と、
   前記ターゲット値を前記輝度値ｘと輝度値ｙとの間の変化量で除した数値を、前記補正パラメータとして算出する手段と、
   を備えることを特徴とする、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記設定値取得手段は、周波数ｙ１を有する画像ｙ１と前記画像ｘとの間の輝度値の変化量について予め設定されたターゲット値を周波数ｙ１に対するターゲット値ｙ１として取得し、周波数ｙ２を有する画像ｙ２と前記画像ｘとの間の輝度値の変化量について予め設定されたターゲット値を周波数ｙ２に対するターゲット値ｙ２として取得して、前記周波数ｙを有する画像ｙに対するターゲット値を当該ターゲット値ｙ１及びターゲット値ｙ２を用いる線形補間で得ることを特徴とする、請求項４又は５に記載の画像処理装置。
7. 前記周波数ｘが０であることを特徴とする、請求項４乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
8. 異なる周波数を有する複数の前記画像ｙについて前記補正パラメータを求めることを特徴とする、請求項４乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
9. 画像処理装置が行う画像処理方法であって、
   着目画素についてフィルタ演算を行って得られるコントラスト特徴量と、該着目画素における空間周波数とを算出する算出工程と、
   空間周波数とコントラスト特徴量とのセットのそれぞれに対応する補正パラメータを保持する保持部から、前記算出工程で算出された空間周波数とコントラスト特徴量とに対応する補正パラメータを、前記着目画素に対する補正パラメータとして取得する取得工程と、
   前記着目画素に対する補正パラメータを用いて、前記着目画素の画素値を補正する補正工程とを有し、
   前記補正工程では、前記コントラスト特徴量が大きいほど前記着目画素の画素値が明るくなるよう補正することを特徴とする画像処理方法。
10. 請求項９に記載の画像処理方法で用いる補正パラメータを生成する画像処理装置が行う画像処理方法であって、
    周波数ｘを有する画像ｘと、周波数ｙ（ｙ＞ｘ）を有する画像ｙと、を取得する工程と、
    前記画像ｙの周波数と、前記画像ｙのコントラスト特徴量とを含む、前記画像ｙの特徴量を取得する工程と、
    前記画像ｘを出力デバイスに出力させることで得られる出力画像の輝度値ｘを取得するとともに、前記画像ｙを当該出力デバイスに出力させることで得られる出力画像の輝度値ｙを取得する工程と、
    前記画像ｘと前記画像ｙとの間の輝度値の変化量について予め設定された理想的な出力を表すターゲット値を取得する設定値取得工程と、
    画像を前記出力デバイスに与える前に、当該画像における前記画像ｙの特徴量に対応する領域を構成する各画素の輝度値を補正するための補正パラメータとして、前記出力画像の前記輝度値ｘと前記輝度値ｙとの間の変化量と、前記ターゲット値との差異を小さくするような補正パラメータを算出する補正パラメータ算出工程と、
    前記補正パラメータ算出工程で算出した補正パラメータを、前記画像ｙの特徴量とセットにしてメモリに登録する工程と、
    を有することを特徴とする、画像処理方法。
11. コンピュータを、請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置の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。