JP5924091B2 - 画像処理装置、画像処理システム、プログラム - Google Patents

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Description

本発明は、第一の画像出力機器が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力機器が原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置等に関する。
印刷機やディスプレイなどの画像出力機器では、原稿の画素値に従って印刷されていることが要求される。このため、原稿の画素値と、例えば測色機が印刷物から計測した画素値を比較して、画像出力機器のカラープロファイルを更新する作業が行われることがある。カラープロファイルの更新時には、画像出力機器が、画素値が既知のカラーチャートを出力し、そのカラーチャートをスキャナなどの測色機で測色して、両者を比較し比較結果に基づき画像出力機器のカラープロファイルを更新する方法が広く用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
このような作業には大きく次の２つのパターンが考えられる。印刷機を例にして説明する。
a) 標準のカラーチャートに色調を合わせるパターン
標準として規定されたカラーチャートを画像出力機器により印刷し、カラーチャートを構成する各カラーパッチを測色機により測色して、画像出力機器等が、得られた測色値と期待される値との差が所定の範囲に収まるように画像出力機器のプリンタ・プロファイルを更新する。
ｂ）基準の画像出力機器に色調を合わせるパターン
一例として、プルーファ（色調の校正機又は校正機と同等の出力物が得られる印刷機）の出力の色調を、画像出力機器の出力の色調に一致させるケースが挙げられる。この場合、カラーチャートをプルーファと画像出力機器とによりそれぞれ印刷し、ユーザは印刷された２つのカラーチャートの各カラーパッチを測色計により測色する。ユーザは、得られた測色値の差が所定の範囲に収まるようにプルーファのプリンタ・プロファイルを更新する。
しかしながら、従来のカラープロファイルの更新方法は、基準のカラーチャートの印刷物が得られない状況下では遂行できないという問題があった。これは、上述したようにある画像出力機器の出力の色調を別の画像出力機器の色調に合わせる場合、双方が同じカラーチャートを出力する必要があるためである。しかし、現実には、基準となる画像出力機器がカラーチャートを出力できないケースや基準となる画像出力機器がカラーチャートを印刷した印刷物を、カラープロファイルを更新する側の画像出力機器が入手できないケースがある。
このケースの一例としては、印刷業者が顧客から印刷業務を受注した際に、顧客のプリンタの出力結果に色調を合わせるように要求されるケースが挙げられる。顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていれば、印刷業者はこの様な条件下でも顧客の要求に応えることは可能である。しかしながら、顧客がカラーマネージメントに精通していないケースも少なくない。カラーマネージメントが適切に行われている例としては、画像出力機器のキャリブレーションが定期的に行われていることや、画像データの色がＩＣＣ（インターナショナル・カラー・コンソーシアム ）プロファイルなど標準化された仕組みに基づいて管理されている場合が挙げられる。
カラーチャートが利用できず、また、顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていない状況下では、印刷業者は手作業により色合わせを行わなければならない。この作業は試行錯誤で行うため、多大な時間を要すると共に、作業者の経験と勘に依存することから熟練が必要とされる。さらに、色合わせの結果は逐次印刷して確認するため、大量の紙を浪費し、印刷業者が損失を被っている（廃棄される紙は「損紙」と呼ばれる）。
ところで、印刷業者等が適切な手法で、顧客のプリンタの出力結果に色調を合わせたとしても、色調を合わせる際の色空間が適切でないと、色調がうまく一致しない場合がある。
例えば、上記の不都合を解決するため、原稿画像を基準となる画像出力機器で出力した結果と同じ色調の出力結果が得られるように、対象となる画像出力機器に与える原稿画像に色調変換をかけることが考えられる。つまり、対象となる画像出力機器の入力となる原稿画像に色調変換を行うことによって、最終的に得られる出力結果を一致させることが考えられる（詳しくは後述する図５等にて説明する）。
しかしながら、色調変換を行う色空間が、出力結果を一致させる上で適切でないと、結局、出力結果を適切に一致させることが困難になる。
すなわち、色合わせを行う際には、この色の差を適切に表現できる色空間を用いることが必要である。例えば、ある色空間において画像中の色の分布が狭い範囲に固まっていた場合、データ数が少ない階調の範囲の色の差を適切に抽出することが困難となるおそれがある。
換言すると、画像中の色の分布が広い範囲に分散している色空間が利用できれば、どのような色に差が生じているのかを階調の全範囲で検出できるため、より高精度な色合わせが可能になると期待できる。
したがって、色調変換する上では、色の分布が広い範囲に散らばるような色空間を選択することが重要になる。画像中の色の分布が狭い範囲に固まってしまう色空間を採用すると、その範囲内では高い精度で推定できまるが、範囲外になると誤差が乗りやすくなってしまう。また、データ数が少ない階調の範囲で、色の差が現れず、色調変換を施すと色の差が潰れてしまうおそれがある。
本発明は、色調変換に適切な色空間を用いて、色調変換することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
本発明は、第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、前記原稿画像データ、読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データ、又は、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データの少なくとも１つを用いて、色調変換に適した色空間を決定する色空間決定手段と、前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を、前記色空間決定手段が決定した前記色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、変換後第二出力画像データ、及び、変換後原稿画像データを生成する色空間変換手段と、前記変換後第一出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付け手段と、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素値が同じになる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定手段と、前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換手段と、を有することを特徴とする。
色調変換に適切な色空間を用いて、色調変換することができる画像処理装置を提供することができる。
本実施形態の色調変換パラメータ生成システムの概略的な特徴を説明する図の一例である。 色調変換の概略を模式的に説明する図の一例である。 色調変換を模式的に説明する図の一例である。 色調変換パラメータ生成システムの構成図の一例である。 色調変換パラメータの生成の概念図の一例である 画素値の出現頻度のヒストグラムを用いた色調変換に最適な色空間の選択方法を説明する図の一例である。 色調変換パラメータ生成システムのハードウェア構成図の一例である。 コンピュータのハードウェア構成図の一例である。 色調変換パラメータ生成システムを一台のＭＦＰで実現した場合の、ＭＦＰのハードウェア構成図の一例を示す 色調変換パラメータ生成システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である。 画像読取部が基準印刷物とユーザ印刷物を読み取り、色調再現特性推定部等が色調再現特性データを生成する手順を示すフローチャート図の一例である。 頻度分布による評価を説明する図の一例である 累積頻度分布による評価を説明する図の一例である。 対応づけマトリックスによる評価について説明する図の一例である。 分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。 各階調に属する画素値の頻度のヒストグラムを作成し、極小となる階調e、f、gで分割する方法を説明する図の一例である。 色調変換パラメータ生成システム又はＭＦＰが色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である。 色調変換の変換前後で画像データが変化しない色調変換パラメータの一例を示す図である。 色調変換パラメータ生成システムの構成図の一例である（実施例２）。 色調変換パラメータ生成システム又はＭＦＰが色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である（実施例２）。
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本実施形態の色調変換パラメータ生成システムの概略的な特徴を説明する図の一例である。原稿画像データ、基準画像データ又はユーザ画像データについては後述するが、原稿画像データを異なる印刷機（又は時間が経過した同じ印刷機）で印刷しスキャナ等で読み取った際の画像データが基準画像データとユーザ画像データである。
色調変換パラメータ生成システムは、例えば、基準画像データを用いて、任意のいくつかの色空間における画素値のヒストグラム（頻度）を評価する。図の例では、色空間Ａでは階調が低い領域に画素値が多く、色空間Ｂでは階調が低い領域と大きい領域で画素値が多い。
基準画像データにユーザ画像データの色調が合うように色調変換する場合、階調の全域で十分な数のデータがあることで、階調の広い範囲に渡って、基準画像データにユーザ画像データの色調が一致する色調変換が可能になると考えられる。
そこで、本実施形態の色調変換パラメータ生成システムは、階調に対し画素値が均一に分布する色空間Ｃのような色空間を、色調変換するための色空間として選択することが特徴の１つとなっている。
なお、基準画像データ又はユーザ画像データは原稿画像データを印刷したものなので、階調に対する画素値の分布は、原稿画像データ、基準画像データ及びユーザ画像データの間でそれほど変化しないと考えられる。このため、色空間の選択には原稿画像データ、基準画像データ又はユーザ画像データのいずれを用いてもよい。しかし、特に理由がなければオリジナルの画像データである原稿画像データを用いるものとする。
〔色調変換の該略について〕
まず、本実施形態で使用するいくつかの用語を定義する。
・第一の画像出力機器の色調再現特性をP1(x)、
・第二の画像出力機器の色調再現特性をP2(x)、
・画像読取装置の色調再現特性をS(x)、
・第一の色調再現特性はS(P1(x))、
・第二の色調再現特性はS(P2(x))、
と表すことができる。ここで"ｘ"は色又は画素値である。同じ色空間内では画素値＝色となる。
P1(x)は、第一の画像出力機器が画素値ｘを印刷した場合の色であり、S(P1(x))は画像読取装置が色P1(x)を読み取った場合の階調である。P2(x)は、第二の画像出力機器が画素値ｘを印刷した場合の色であり、S(P2(x))は画像読取装置が色P2(x)を読み取った場合の階調である。
第一の画像出力機器が印刷する画素値ｘと、第二の画像出力機器が印刷する画素値ｘとが同じ場合、色調再現特性P(x)が互いに異なるので、S(P1(x))＝S(P2(x))とはならない。一方、第一の画像出力機器が印刷する画素値と、第二の画像出力機器が印刷する画素値が同じでない場合でも、印刷対象の画像データ（後述する原稿画像データ）には、S(P1(a))=S(P2(b))となる色(a,b)の組み合わせが存在することが期待できる（S(P1(a))とS(P2(b))は完全に一致しなくてもよい）。
本実施形態の色調変換パラメータ生成システムは、S(P1(a))=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を1つ以上求める。すなわち、第二の画像出力機器が、画素値ｂを印刷してS(P2(b)が得られるのであるから、ａをｂとみなす変換を行うことで第二の画像出力機器が画素値aを印刷する際に、実際には画素値ｂを印刷するので、第二の画像出力機器は第一の画像出力機器と同じ色調で印刷することができる。
図２は、色調変換の概略を模式的に説明する図の一例である。第一の画像出力機器と第二の画像出力機器は、共に同じ画像データを印刷する。この画像データを原稿画像データという。
第一の画像出力機器は画素値ａを印刷するとスキャナで読み取った際にｓの階調となる第一の出力物を印刷する。第二の画像出力機器は画素値ｂを印刷するとスキャナで読み取った際にＳの階調となる第二の出力物を印刷する。第二の画像出力機器の色調再現特定を第一の画像出力機器にあわせる場合、第二の画像出力機器は画素値ａがｓになるように（読み取った際にｓとなるように）印刷するべきであることが分かる。したがって、第二の画像出力機器は原稿画像データの画素値ａをｂにて置き換える。この色変換を行うことで、第二の画像出力機器は第一の画像出力機器と同等の色調にて印刷することが可能になる。
概念説明図を用いてこの色調再現特性について詳細に説明する。なお、ここでは画像出力機器としてプリンタを、画像読取装置としてスキャナを例として用いることとする。
図３（ａ）（ｂ）は、色調変換を模式的に説明する図の一例である。第一の画像出力機器の色調再現特性は、第一の画像出力機器が入力された原稿画像データのある色をどの階調に割り当てるか、と換言することができる。したがって、図３（ａ）のように、横軸に画像データの色を、縦軸に印刷物の階調を採れば、色調再現性は図３（ａ）の実線のように表すことができる。
なお、破線は原稿画像データの色と印刷物の階調が等しくなる仮想的な色調再現性を表している。破線と実線を比較すると、図３（ａ）では原稿画像データの暗い部分が明るい部分よりも多く印刷物の階調に割り当てられることになる。
第二の画像出力機器の色調再現特性についても、第一の画像出力機器とほぼ同様であり、図３（ｂ）の実線のように表すことができる。図３（ｂ）においても原稿画像データの暗い部分が明るい部分よりも多く印刷物の階調に割り当てられるが、図３（ａ）と比較すると図３（ｂ）の方が原稿画像データの明るい部分が暗い部分よりも多く印刷物の階調に割り当てられる。
これに対し、画像読取装置の色調再現特性は、入力された印刷物の画像データのある階調が、どの色に割り当てられるか、と換言することができる。したがって、横軸に印刷物の階調を、縦軸に読み取られる画像データの色を採れば、図３（ｃ）の実線のように表すことができる。図３（ｃ）では、画像データにおいて、印刷物の暗い部分と明るい部分により多くの画素値が割り当てられ、中間部分の画素値が圧縮されることが分かる。
プリンタ・プロファイルやスキャナ・プロファイルが提供されれば、上記色調再現特性を知ることができる。提供されなくても、プリンタでカラーチャートを印刷し、印刷結果を測色計により測色することによりプリンタ・プロファイルを求めることができる。スキャナ・プロファイルについても、カラーチャートを読み取り、測色値と照らし合わせることにより求めることができる。
本実施形態では、画像出力機器のうち少なくとも一方は、プリンタ・プロファイルが提供されず、カラーチャートを印刷することもできない状況で、色調再現特性の推定を行うことを可能にする。
なお、色の差は、色の差の数値だけでなく、「推定された色調再現特性同士の差」で代替することも可能である。以降の説明では基本的に、色の差は「推定された色調再現特性同士の差」によって表す。「色調再現特性同士の差」を検出するためには、色調再現特性を精度よく推定する必要がある。
図４は、色調変換パラメータ生成システム６００の構成図の一例を示す。色調変換パラメータの生成の概略を詳細に説明する。第一と第二の画像出力機器間の色調を合わせるために原稿画像データに色調変換をかける流れを説明する。機器や画像データを以下のように定義する。
・第一の画像出力機器：プリンタ （「基準プリンタ」と呼ぶ）
・第二の画像出力機器：プリンタ （「ユーザプリンタ」と呼ぶ）
・画像読取装置 ：スキャナ
また、以降で使用する用語を以下のように定義する。
・基準プリンタ：第一の画像出力機器に対応し、色調が合わせられる目標となるプリンタ
・ユーザプリンタ：第二の画像出力機器に対応し、基準プリンタ４００に色調を合わせたいプリンタ
・スキャナ：画像読取装置に対応
・原稿画像データ：プリンタが印刷物を出力する際に用いる画像データ
・基準印刷物： 原稿画像データを基準プリンタ４００で出力した、色調合わせの目標とされる印刷物
・基準画像データ：基準印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
・ユーザ印刷物：原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力した、基準印刷物に色調を合わせたい印刷物
・ユーザ画像データ：ユーザ印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
本実施形態では、基準印刷物とユーザ印刷物とを用い、ユーザプリンタ２００に与える原稿画像データに色調変換を行うことによって、基準印刷物の色調と同等の色調のユーザ印刷物が得られるようにする。
色調変換を行う装置は、第二の画像出力機器でもスキャナ３００でもよいし、これらとは別体のコンピュータ１００でもよい。本実施形態では、コンピュータ１００が色調変換パラメータを生成するものとして説明する。色調変換パラメータの生成手順は以下のようになる。
図５は、下記の（１）〜（３）までの手順の概念図の一例である。
（１）第一の色調再現特性の推定
まず、基準プリンタ４００とスキャナ３００を併せた（基準プリンタだけの色調再現特性を取り出すことは困難なため）基準色調再現特性S(P1(x))を以下の手順で推定する。
(1-1) 基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
(1-2) 原稿画像データと基準画像データとの位置、傾き、大きさを合わせる
(1-3) 原稿画像データと基準画像データの対応する位置にある画素の色を対応付けて記憶する
(1-4) 画素値の対応付けから原稿画像データのある画素値が基準画像データのどの色に対応付くかを求める
（２）第二の色調再現特性の推定
次に、ユーザプリンタ２００とスキャナ３００を併せたユーザ色調再現特性S(P2(x))を以下の手順で推定する。
(2-1) 原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力し、ユーザ印刷物を得る
(2-2) ユーザ印刷物をスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
(2-3) 原稿画像データとユーザ画像データとの位置、傾き、大きさを合わせる
(2-4) 原稿画像データとユーザ画像データとの対応する位置にある画素の色を対応付けて記憶する
(2-5) 画素値の対応付けから原稿画像データのある画素値がユーザ画像データのどの色に対応付くかを求める
（３）色調変換パラメータの推定
基準色調再現特性とユーザ色調再現特性から色調変換パラメータを求める。
(3-1) 基準色調再現特性から、原稿画像データの色aが対応付く基準画像データの色s= S(Pa(a))を得る
(3-2) ユーザ色調再現特性から、ユーザ画像データの色s=S(P2(b))が対応付く原稿画像データの色bを得る
(3-3) 基準画像データの色sに対応付く原稿画像データの色aと、ユーザ画像データの同じ色sに対応付く原稿画像データの色bとを対応付ける （i.e. S(P1(a))=s=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を求める）
(3-4) 対応付く原稿画像データの二つの色(a, b)から色調変換パラメータを導出する
（４）原稿画像データの色調変換
最後に、色調変換パラメータを用いて原稿画像データに色調変換を施し、原稿画像データを更新する。
（１）〜（４）を行うと、ユーザプリンタ２００が原稿画像データに色調変換を施して印刷するユーザデータは、基準画像データとほぼ同じ色調になる。1回だけではユーザ画像データが基準画像データとほぼ同じ色調にならない場合、（１）〜（４）までの手順を、基準画像データとユーザ画像データの色調の差が所定の範囲に収まるようになるまで繰り返し行ってもよい。その場合には、ユーザプリンタ２００の色調再現特性を推定する際に用いる原稿画像データとして色調変換後の原稿画像データを用いる。
図５は、
・第一象限に図３（ａ）を、
・第二象限に図３（ｃ）の左右を反転させたものを、
・第三象限に図３（ｃ）を180度回転させたものを、
・第四象限に図３（ｂ）の上下を反転させたものを、
それぞれ配置して構成されている。
上記の手順（１）から（３）までの手順を、図５と対応付けると、
・手順(1)で基準色調再現特性を推定する過程が、第一象限と第二象限を求めることに、
・手順(2)でユーザ色調再現特性を推定する過程が、第三象限と第四象限を求めることに、
・手順(3)で色調変換パラメータを推定する過程が、S(P1(a))=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を図中の矢印に従って求めていくことに、それぞれ相当する。
なお、上記手順（１）と（２）ではプリンタとスキャナ３００の特性を併せて推定しているが、図５では便宜上各々の特性を分けて図示している。
〔色空間における画素値の分布〕
図３や図５に示すように、基準印刷物とユーザ印刷物の色調を一致させるには、原稿画像データ、基準画像データ及びユーザ画像データの画素値が色空間に広く分布している方が色調再現特性の精度がよくなる。つまり、原稿画像データ、基準画像データ及びユーザ画像データの画素値が色空間に偏りなく均一に分布していることが望ましい。画素値が広い範囲に均等に分布していると、色調再現特性を階調の全域に渡って精度良く推定することが可能となる。逆に、画素値が狭い範囲に集まっていると、データの密度が高い範囲では推定精度が向上するが、データの密度が低い範囲では推定精度が悪化する。
データ密度の低い範囲で色調再現特性の推定精度が悪化しても影響を受ける画素数は相対的に少ないが、少数の画素であっても大きな誤差を生じれば、その箇所において画像の劣化が目立ってしまう恐れがある。また、色調再現特性の推定に際して、色調再現特性の階調間の連続性を確保する目的で平滑化を行うことがあるが、データ密度の低い範囲の平滑化による誤差が他の階調に伝播する懸念もある。
色空間における画素値の分布を分析する方法として、画素値の出現頻度のヒストグラムを作成する方法がある。図６は、画素値の出現頻度のヒストグラムを用いた、色調変換に最適な色空間の選択方法を説明する図の一例である。
図６（ａ）〜（ｃ）は階調に対する画素の出現頻度のヒストグラムを説明する図の一例である。図６（ａ）〜（ｃ）では、横軸が階調、縦軸が各階調に該当する画素の出現頻度である。図６（ａ）では、階調の低い側でその画素値を取る画素（以下、データという）の密度が高く、高い側で密度が低いため、色調再現特性の推定精度は前者の範囲で相対的に良く、後者の範囲で相対的に悪くなる。
図６（ｂ）では、階調の低い側と高い側でデータの密度が高く、中央で密度が低くなっており、色調再現特性の推定精度は前者の範囲で相対的に良く、後者の範囲で相対的に悪くなる。
図６（ｃ）では、全ての階調について画素値の頻度がほぼ一定である。理想的には図６（ｃ）のようになることが望ましく、このようなケースであれば色調再現特性の推定精度は全階調に渡ってほぼ等しくなる。これにより大きな誤差の発生を抑制し、安定かつ高精度な色調変換が可能となる。
なお、データ密度が全階調に渡って一定であると、特定の階調に固まっている場合と比較すると、データが固まった特定の階調において、データ密度が相対的に低くなる。データ密度が相対的に低くなれば色調再現特性の推定精度も相対的に低下することが予想されるが、データ密度が「相対的に」低くても、「絶対的に」低くなければ推定精度は十分に確保できる。
一方、データ密度が特定の階調に固まっていると、その階調から外れた階調のデータ密度は「絶対的に」低くなるおそれがある。したがって、十分な画素数を持つ画像においてデータが均一に分布していれば、絶対的なデータ密度を十分に確保できることが期待できる。このため、均一な画素値のヒストグラムほど好ましいといえる。
本実施形態では、データが均一な分布を持つように、色空間を適応的に選択することが特徴の１つとなっている。具体的には、画像を表現する色空間によってヒストグラムの軸が異なるため、画素値のヒストグラムの形状も異なる特性を利用している。
データが均一な分布を持つ色空間を選択することで、色調再現特性の推定に最も適した色空間を選択することができ、色調再現特性の推定精度を最大化し、安定かつ高精度な色合わせを実現することができる。
〔構成例〕
図４に示した色調変換パラメータ生成システム６００は、ネットワーク５００を介して接続された、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００を有する。ユーザプリンタ２００の代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用いてもよく、また、スキャナ３００の変わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。基準プリンタ４００は、色調変換パラメータ生成システム６００のユーザ側に存在しないことを想定しているためネットワークに接続されていないが、接続されていてもよい。色調変換パラメータ生成システム６００のユーザは、基準プリンタ４００が基準画像データを出力した基準印刷物をすでに取得しているか、取得することができる。
ネットワークは、社内ＬＡＮ、広域ＬＡＮ（ＷＡＮ）、ＩＰ−ＶＮＰ（Virtual Private Network）、インターネットＶＰＮ、又は、インターネットなどである。これらが組み合わされたネットワーク等、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００が通信可能であればよい。一部に電話回線を含んでいてもよく、また、有線接続か無線接続は問わない。
なお、同じ一台のプリンタで過去と現在の色調を合わせる場合など、基準プリンタ４００とユーザプリンタ２００はそれぞれ異なる装置である必要はない。また、基準プリンタ４００及びユーザプリンタ２００は、プリンタ機能を有していれば、スキャナ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。同様に、スキャナ３００は、スキャナ機能を有していれば、プリンタ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。複数の機能を有する装置はＭＦＰ（Multifunction Peripheral）と称されることがある。
また、コンピュータ１００は、基準プリンタ４００が基準印刷物の出力に使用した原稿画像データ、基準印刷物をスキャナ３００が読み取った基準画像データ、及び、ユーザプリンタ２００が原稿画像データを出力したユーザ印刷物をスキャナ３００が読み取ったユーザ画像データ、の３つの画像データから色調変換パラメータを推定する。原稿画像データは、ユーザプリンタ２００が予め記憶しておいてもよいし、基準プリンタ４００から取得してもよい。コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００は一台のＭＦＰに搭載することもできる。
図７は、色調変換パラメータ生成システム６００のハードウェア構成図の一例を示す。色調変換パラメータ生成システム６００は、画像入力部６０１、画像出力部６０２、画像記憶部６０３、画像解析部６０４、パラメータ記憶部６０５、及び、画像処理部６０６を有する。
画像入力部６０１は、画像出力機器により出力された画像を入力するものであり、図４ではスキャナ３００が相当する。画像記憶部６０３は、画像入力部６０１が入力を受け付けた画像データを記憶するものであり、図４ではコンピュータ１００が相当する。画像解析部６０４は、基準画像データ、ユーザ画像データ、及び、原稿画像データを解析して色調変換パラメータを生成するもので、図４ではコンピュータ１００が相当する。パラメータ記憶部６０５は、画像を解析して得られた色調変換パラメータを記憶するもので、図４ではコンピュータ１００が相当する。画像処理部６０６は、得られた色調変換パラメータに基づいて画像データを色調変換するもので、図４ではユーザプリンタ２００が相当する。画像出力部６０２は、色調変換された画像を出力するもので、図４ではユーザプリンタ２００が相当する。
図８は、コンピュータ１００のハードウェア構成図の一例を示す。コンピュータ１００はそれぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、記憶媒体装着部１０４、通信装置１０５、入力装置１０６、描画制御部１０７、及び、ＨＤＤ１０８を有する。ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やプログラムをＨＤＤ１０８から読み出して実行することで種々の機能を提供すると共に、色調変換パラメータの生成処理を行う。
ＲＡＭ１０２はＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際に必要なデータを一時保管する作業メモリ（主記憶メモリ）になり、ＲＯＭ１０３はＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＯＳを起動するためのプログラム、静的なデータが記憶されている。
記憶媒体装着部１０４には記憶媒体１１０が着脱可能であり、記憶媒体１１０に記録されたデータを読み込み、ＨＤＤ１０８に記憶させる。また、記憶媒体装着部１０４は、ＨＤＤ１０８に記憶されたデータを記憶媒体１１０に書き込むこともできる。記憶媒体１１０は例えば、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等である。プログラム１１１は、記憶媒体１１０に記憶された状態や不図示のサーバからダウンロードすることで配布される。
入力装置１０６は、キーボードやマウス、トラックボールなどであり、コンピュータ１００へのユーザの様々な操作指示を受け付ける。
ＨＤＤ１０８は、ＳＳＤ等の不揮発メモリでもよく、ＯＳ、プログラム、画像データなどの各種のデータが記憶されている。
通信装置１０５は、インターネットなどのネットワーク３０１に接続するためのＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）であり、例えば、イーサネット（登録商標）カードである。
描画制御部１０７は、ＣＰＵ１０１がプログラム１１１を実行してグラフィックメモリに書き込んだ描画コマンドを解釈して、画面を生成しディスプレイ１０９に描画する。
図９は、色調変換パラメータ生成システム６００を一台のＭＦＰで実現した場合の、ＭＦＰ７００のハードウェア構成図の一例を示す。ＭＦＰ７００は、コントローラ３０、操作パネル３１、ファックス制御ユニット３２、プロッタ３３、スキャナ３４、及び、その他ハードウェアリソース３５を有する。コントローラ３０は、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＮＢ（ノースブリッジ）１３、ＡＳＩＣ１６，ＭＥＭ−Ｃ１４，ＨＤＤ１５（Hard Disk Drive）、及び、ＰＣＩバスを介してＮＢ１３と接続された周辺機器１７を有する。
コントローラ３０において、ＡＳＩＣ１６にはＭＥＭ−Ｃ１４、ＨＤＤ１５、及び、ＮＢ１３が接続されると共に、ＮＢ１３にはＣＰＵ１１とＭＥＭ−Ｐ１２が接続されている。ＮＢ１３はＣＰＵチップセットの1つであり、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＡＳＩＣ１６，及び、周辺機器を接続するためのブリッジである。
ＡＳＩＣ１６は、画像処理用途向けのＩＣであり各種の画像処理を行う。ＡＳＩＣ１６は、ＡＧＰ、ＨＤＤ１５、及び、ＭＥＭ−Ｃ１４をそれぞれ接続するブリッジの役割も果たす。ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ７００の全体制御を行うと共にＭＦＰ７００に実装されている各種アプリケーションを起動して実行させる。
ＭＥＭ−Ｐ１２は、ＭＦＰ７００のシステムが使用するシステムメモリであり、ＭＥＭ−Ｃ１４は、画像処理中の画像データのバッファとして用いられるローカルメモリである。
ＨＤＤ１５は、大容量のストレージであり、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などを用いてもよい。ＨＤＤ１５には、ＯＳ、各種のアプリケーション、フォントデータ等が記憶される。また、ＨＤＤ１５には色調変換パラメータの生成処理を行うプログラム２３が記憶されている。プログラム２３は、記憶媒体１８に記憶された状態や不図示のサーバを介して配布される。
周辺機器１７は、シリアルバス、ＮＩＣ、ＵＳＢホスト、IEEE802.11a/b/g/n、ＩＥＥＥ１３９４、及び、メモリカードＩ／Ｆである。シリアルバスには、例えばセントロニクスケーブルが接続される。ＮＩＣはネットワークを介した通信を制御する。ＵＳＢホストにはＵＳＢケーブルを介して機器が接続される。IEEE802.11a/b/g/nはこれらの規格に従った無線ＬＡＮ用のインタフェースであり、無線ＬＡＮによる通信を制御する。ＩＥＥＥ１３９４は、高速なシリアル通信を制御するインタフェースである。メモリカードＩ／Ｆには各種のメモリカードが装着され、データの読み書きを行う。メモリカードは、例えば、ＳＤカード、マルチメディアカード、ｘＤカード等である。
操作パネル３１は、ハード的なキーボードと液晶などの表示手段とを有する。操作パネル３１は、ユーザからの入力操作の受け付け、ユーザに向けた各種の画面の表示をおこなう。操作パネル３１はタッチパネルを搭載しており、表示したソフトキーからユーザ操作を受け付けることもできる。
ファックス制御ユニット３２は、ＮＣＵ（Network Control Unit）を介して公衆通信網に接続し、例えばＧ３、Ｇ４規格のファクシミリに対応した通信手順（通信プロトコル）等に従いファクシミリの送受信を行う。ファックス制御ユニット３２は、画像データにデータ圧縮や変調等の信号処理を施して送信すると共に、相手先から受信した画像データにデータの伸長やエラー訂正等を施し画像データを復元する。
プロッタ３３は、例えば、電子写真方式による白黒プロッタ又はカラープロッタであり、印刷対象データやスキャナ３４が読み取った画像データに基づき、１ページ毎の画像を形成し、用紙に転写する。例えば、レーザービームを用いた電子写真プロセスを使って、感光ドラム等に形成したトナー画像を用紙に転写し、定着装置により熱と圧力により定着して出力する。また、インク液滴を塗布する形態で印刷してもよい。
スキャナ３４は、コンタクトガラスに載置された原稿を光学的に走査して、その反射光をＡ／Ｄ変換して公知の画像処理を施し所定の解像度のデジタルデータに変換し画像データを生成する。
図９のＭＦＰでは、図４の画像入力部６０１はスキャナ３４が相当し、画像出力部６０２はプロッタ３３が相当し、画像記憶部６０３はＨＤＤ１５が相当し、画像解析部６０４はＣＰＵ１１が相当し、パラメータ記憶部６０５はＨＤＤ１５が相当し、画像処理部６０６はＡＳＩＣ１６が相当する。
図１０は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００は、画像読取部４１、色空間選択部４２、色空間変換部４３、画素値対応付け部４４、色成分値対応付け部４５、色調再現特性推定部４６、色調変換パラメータ決定部４７、及び、色調変換部４８、を有する。
画像読取部４１は原稿画像データの出力結果である基準印刷物及びユーザ印刷物を読み取り、基準画像データ及びユーザ画像データを生成する。
色空間選択部４２は、原稿画像データ、基準画像データ、又は、ユーザ画像データの少なくとも１つを用いて、階調に対し画素値が均一に分布する色空間を選択する。
色空間変換部４３は、色空間選択部４２が選択した色空間に、原稿画像データ、基準画像データ及びユーザ画像データの色空間を変換する。
画素値対応付け部４４は、原稿画像データの画素に対応する位置の基準画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。同様に、原稿画像データの画素に対応する位置のユーザ画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
色成分値対応付け部４５は画素値対応付けデータから、原稿画像データの各色成分の値と基準画像データの各色成分の対応する値を求め、また、原稿画像データの各色成分の値とユーザ画像データの各色成分の対応する値を求め、それらの色成分の値を対応付けて色成分値対応付けデータを作成する。
色調再現特性推定部４６は、色成分値対応付けデータを用いて、色調再現特性データを推定する。
色調変換パラメータ決定部４７は、色調再現特性データを用いて、色調変換パラメータを決定する。
色調変換部４８は、色調変換パラメータを用いて、原稿画像データに色調変換を施す。
〔処理手順〕
図１１は、画像読取部４１が基準印刷物とユーザ印刷物を読み取り、色調再現特性推定部４６等が色調再現特性データを生成する手順を示すフローチャート図の一例である。この処理は、後述する色調変換パラメータを生成する動作手順の中で行われる。なお、以下では、基準印刷物とユーザ印刷物を並列に説明するが、実際にはそれぞれ順番に処理される。
画像読取部４１は、基準印刷物とユーザ印刷物を読み取り、基準画像データとユーザ画像データを生成する（Ｓ１０１）。なお、図１１の手順では、基準画像データとユーザ画像データを出力画像データと総称する場合がある。
色空間選択部４２が、原稿画像データ、基準画像データ、及び、原稿画像データの少なくとも１つを用いて、色調変換する色空間を選択する（Ｓ１０２）。選択肢となる色空間に制限はなく、その例としては、RGB、XYZ、L*a*b*、又は、CMYK等が挙げられる。
最適な色空間は、図６にて説明したように階調に対し画素数が均一になる色空間である。この条件を満たすか否かの判断方法のいくつかの例を以下に示す。なお、ここでは利用する画像データ（原稿画像データ又は出力画像データ）を選択肢となる色空間に変換した上で妥当性を判断することを前提として説明する。
ａ）頻度分布による評価
画像データ（原稿画像データ及び出力画像データ）における画素値の出現頻度分布を、ヒストグラムとして色チャンネルごとに作成して利用する方法である。色チャンネルは、例えばＲＧＢ色空間では、Ｒ、Ｇ又はＢのそれぞれをいい、色空間の各要素である。
作成したヒストグラムから統計量を求めて所定の基準に照らし合わせることにより、色チャンネルごとの評価値を求めることができる。統計量とその評価基準の例を以下に示す。
・分散や標準偏差が、所定の値よりも大きいこと
・平均値が、所定の範囲に収まっていること
・中央値が、所定の範囲に収まっていること
・最頻値が、所定の範囲に収まっていること
これらの評価基準はいずれも、ヒストグラムの中央部を中心として左右に均等に、均一な分布を持つことを最も好ましいとする観点から設定している。
上記に基づいて色チャンネルごとに評価値を算出して加工し、最終的な色空間の妥当性を判断する。加工方法としては平均値を求める方法や最大値を利用する方法などが挙げられる。例えば次のような妥当性の判断方法が考えられる。
・色チャンネルごとにヒストグラムの標準偏差を求め、その平均値が最も大きくなる色空間を採用する
・色チャンネルごとにヒストグラムの平均を求め、その値が所定の範囲内に収まっている色チャンネル数が最も多い色空間を採用する
図１２は、頻度分布による評価を説明する図の一例である。図１２（ａ）では色チャンネルを１〜３の３つとしている。上段の判断方法では、色チャンネルごとヒストグラムa１〜ａｎの標準偏差１〜３を求め、標準偏差１〜３の平均値が最も大きくなる色空間を特定すればよい。下段の判定方法では、色チャンネルごとヒストグラムa１〜ａｎの平均を求め、平均が予め定めた所定範囲に入っているか否かを判定する。所定の範囲内に収まっている色チャンネル数が最も多い色空間を特定すればよい。色空間の間で差が出ない場合には、所定範囲を狭めてもよい。
なお、統計量に関して基準を設定する際に留意すべきは、色空間ごとにヒストグラムのスケールが異なってくる点である。例えば、RGB色空間のRの値域は256階調であれば0から255だが、L*a*b*色空間のL*の値域は0から100である。したがって、色空間を跨ぐ比較を行なう際には、スケールを一致させるような工夫が必要である。
ｂ）累積頻度分布による評価
a)で作成した画素値の出現頻度分布を用いて累積頻度分布を作成し、その特徴から色空間の妥当性を評価する方法である。累積頻度分布の特徴とその評価基準の例としては以下のものが挙げられる。
図１３は累積頻度分布による評価を説明する図の一例である。図１３（ａ）は累積頻度分布４１１を、図１３（ｂ）は累積頻度分布の１次微分４１５の一例をそれぞれ示す。累積頻度分布の１次微分４１５は、傾きを示すと共に、頻度を示す。
・図１３（ａ）のような累積頻度分布４１１が得られた場合、傾き１の直線（図の点線４１２）からの最大距離４１３が、所定の範囲内に収まっていること。
・図１３（ａ）のような累積頻度分布４１１が得られた場合、傾き１の直線４１２からの二乗誤差の合計又は最大距離４１３が、所定の値よりも小さいこと
・図１３（ｂ）のような累積頻度分布４１１の一次微分４１５の最大値が、所定の値（閾値４１４）よりも小さいこと
a)にて説明したように、頻度分布がヒストグラムの中央部を中心として左右に均等に、均一な分布を持つことが最も好ましい。この条件を満たす頻度分布から累積頻度分布を作成すれば、累積頻度分布は傾き１の直線に等しくなる。このため、傾き１の直線からのズレが小さいほど良いという観点で評価基準を設定できる。
この考え方に基づき、色チャンネルごとに評価値を算出して加工し、最終的な色空間の妥当性を判断する。判断方法としては次のようなものが考えられる。
・色チャンネルごとに累積頻度分布の傾き1の直線４１２からの最大距離４１３を求め、その最大値が最も小さくなる色空間を採用する
・色チャンネルごとに累積頻度分布の傾き1の直線４１２からの二乗誤差を求め、その平均値が最も小さくなる色空間を採用する
ｃ）対応付けマトリックスによる評価
原稿画像データと出力画像データとの画素値をマトリックス形式で対応付け、このマトリックスの特徴から色空間の妥当性を評価する。このマトリックスの作成方法はＳ１０４の「ｂ） マトリクス形式で記録する方法」において詳述する。マトリックスの特徴や評価基準の例として以下のものが挙げられる。
図１４は対応づけマトリックスによる評価について説明する図の一例である。図１４（ａ）の楕円４０２はマトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布を示す。すなわち、楕円４０２内に投票のあるセルが分布している。図１４（ｂ）はマトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布を傾き１，傾き−１の直線に投影したヒストグラムである。
・マトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布の、傾き１の直線４０１からの二乗誤差の平均又は最大値が、所定の値よりも小さいこと
・マトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布の、水平方向４０３、鉛直方向４０５、傾き-1の直線に沿った方向４０４のいずれかにおけるセルの分布の最大幅が、所定の値よりも小さいこと
・マトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布を、傾き１の直線４０１に射影したヒストグラム４０７の分散や標準偏差が、所定の値よりも大きいこと
・マトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布を傾き-1の直線に射影したヒストグラム４０６の分散や標準偏差が、所定の値よりも小さいこと
この考え方に基づき、色チャンネルごとに評価値を算出して加工し、最終的な色空間の妥当性を判断する。判断方法としては次のようなものが考えられる。
・色チャンネルごとにマトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布の、傾き１の直線４０１からの二乗誤差を求め、その平均値が最も小さくなる色空間を採用する
・色チャンネルごとにマトリックス内で一定数以上の投票のあるセルの分布、を傾き１の直線４０１に射影したヒストグラム４０７の標準偏差を求め、その平均値が最も大きくなる色空間を採用する
以上のようにして、色空間選択部４２が色空間を選択すると、色空間変換部４３が、原稿画像データと出力画像データを選択した色空間に変換する（Ｓ１０３）。なお、ステップＳ１０２の選択時に、選択肢となる色空間に画像データが変換されているので、その画像データを記憶しておくことで、色空間への変換ステップは省略できる。
次に、画素値対応付け部４４は、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）との同じ位置の画素値を対応付ける （Ｓ１０４）。すなわち、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）の二つの画像データにおいて、対応する画素の画素値を取得し、これらを対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
なお、画像データを幾何学変換して位置合わせを行ってもよい。画像データを幾何学変換しない場合には、座標変換によって同じ座標値となる位置を「同じ位置」とし、その位置に存在する画素を「対応する画素」と見なす。
画素値を対応付けて記録する方法の例としては、リスト形式で記録する方法や、マトリックス形式で記録する方法がある。原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）が両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるケースを想定して説明する。
a) リスト形式で記録する方法
色成分値のリストへの記録は次の手順で行う。
a-1）リストを３枚用意する
a-2）原稿画像データのある座標を選択する
a-3) a-2で選択された原稿画像データの画素のＲ成分値と、基準画像データ（又はユーザ画像データ）の対応する画素のＲ成分値とを対応づけてＲ成分用のリストに追加する
a-4）同様に、Ｇ成分値はＧ成分用のリストに、Ｂ成分値はＢ成分用のリストに、それぞれ追加する
a-5）これを原稿画像データの全ての座標について繰り返す
これらのリストは必要に応じて昇順や降順に並び替えてもよい。
ｂ） マトリクス形式で記録する方法
色成分値の対応関係のマトリクスへの投票は次の手順で行う。ここでは原稿画像データの値を縦軸に、基準画像データ（又はユーザ画像データ）の値を横軸に採るものとする。
b-1）256行256列のマトリクスを3枚用意する
b-2）原稿画像データのある座標を選択する
b-3）Ｒ成分用のマトリクスにおいて、原稿画像データのa-2)で選択された画素のＲ成分値の行、基準画像データ（又はユーザ画像データ）の対応する画素のＲ成分値の列とが交差する場所に一票投票する
b-4）同様に、Ｇ成分値の対応関係をＧ成分用のマトリクスに、Ｂ成分値の対応関係をＢ成分用のマトリクスに、それぞれ投票する
b-5)これを原稿画像の全ての座標について繰り返す
具体的には、原稿画像データのある座標の画素の画素値がＲＧＢの順に(128, 130, 132)で、基準画像データ（又はユーザ画像データ）の対応する画素の画素値が(132, 130, 126)であれば、上記3枚のマトリクスのうちＲ成分に対応するマトリクスを選び、その128行132列に一票を投じるという具合である。同様に、Ｇ成分に対応するマトリクスの130行130列に一票を、Ｂ成分に対応するマトリクスの132行126列に一票を、それぞれ投じる。なお、原稿画像データの値と基準画像データ（又はユーザ画像データ）の値のどちらを縦軸に割り当て、どちらを横軸に割り当てるかは必要に応じて決定すればよい。
リスト形式で記録する方法でも、マトリクス形式で記録する方法でも、処理を簡略化するために、原稿画像データの全ての座標について繰り返すのではなく、特定の範囲に限定したり、所定の刻み幅で座標を移動したりしてもよい。
次に、色成分値対応付け部４５は、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）で対応する色成分の値を対応付ける (Ｓ１０５)。すなわち、画素値対応付けデータを用いて、原稿画像データのある色成分値と基準画像データ（又はユーザ画像データ）のどの色成分値とが対応付くかを求め、色成分値対応付けデータを作成する。
ステップＳ１０４と同様に原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）が両方ともＲＧＢ画像で各色成分が256階調であるケースを例に説明する。
a) 画素値対応付けデータがリスト形式である場合
画素値対応付けデータがリストとして記録されている場合には、次の手順で行う。
a-1）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
a-2）a-1で選択された色成分に対応するリストを取得する
a-3）a-2で得られたリストから、a-1）で選択された値に対応するレコードを全て取得する
a-4）a-3で取得された全レコードの基準画像データ（又はユーザ画像データ）の色成分値を合成する
a-5）a-1で選択された原稿画像データの色成分値と、a-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する。
a-6）これを各色成分の各値について繰り返す
ステップa-3)において取得されたレコードが一つのみであれば、色成分値対応付け部４５はa-4)において、取得されたレコードの値をそのまま利用する。a-3)において取得されたレコードが複数あれば、基準画像データ（又はユーザ画像データ）側の値を合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例としては、平均値を採用する方法、最頻値を採用する方法、中央値を採用する方法が挙げられる。
b) 画素値対応付けデータがマトリクス形式である場合
画素値対応付けデータがマトリクスとして記録されている場合には、次の手順で行う。
b-1) 原稿画像データのある色成分のある値を選択する
b-2) b-1で選択された色成分に対応するマトリクスを取得する
b-3） b-2で得られたマトリクスから、b-1で選択された値に対応する行を抽出する
b-4) b-3で抽出された行において投票されている列の値を合成する
b-5) 選択された原稿画像データの色成分値と、b-4で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する
b-6）これを各色成分の各値について繰り返す
b-4において抽出された行で投票が一つの列のみに存在する場合には、その列番号を合成された値として採用する。b-4)において投票が複数の列に存在する場合には、合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例は、a)と同様である。但し、投票数は列番号の出現回数として使用する。
仮に原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在した場合には、その旨が判別できるように記録しておくことが望ましい。（ここで記録した情報は次ステップで利用することができる）
次に、色調再現特性推定部４６は色調再現特性を推定する (Ｓ１０６)。すなわち、色成分値対応付けデータのデータ系列を用いて色調再現特性を推定する。色調再現特性は色成分値対応付けデータをそのまま利用してもよいし、色成分値対応付けデータを加工して利用してもよい。データを加工する目的は、極端な値の変動の抑制や、特性曲線の安定性向上である。
色成分値対応付けデータを加工して利用する方法の例としては、次のようなものが挙げられる。
a) 移動平均をかける
データ系列において注目するデータとその前後のデータとを加重平均する方法である。前後のデータの参照範囲はデータ系列の値に対する滑らかさの要求に応じて決定すればよい。より滑らかにするためには参照範囲を広く取る必要がある。また、加重平均に用いる重みは全てのデータに対して一定であってもよいし、注目するデータからの距離に反比例させてもよい。
移動平均をかける前に、データ系列を昇順か降順に並び替える必要がある。また、原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在すると、並べ替えた際にデータ系列の要素が欠落するが、この欠落した要素が他のデータに影響を与えないように加重平均から除外する必要がある。要素が欠落しているか否かは、データが連続しているかどうかを確認したり、前ステップで記録した使用されていない色成分値の情報を利用したりすることにより把握できる。
b) 直線や曲線で近似する
データ系列を一次関数、二次関数、スプライン関数、指数関数などを用いて近似する方法である。
c) 階調数を削減した上で直線や曲線で補間や近似する
色成分値対応付けデータのデータ系列の階調数を削減する方法としては、次のような例が考えられる。
ア) 階調の値域を等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
分割数や分割幅は予め決定しておいてもよいし、動的に決定してもよい。
ア−１）分割数や分割幅を予め決定するケース
図１５（a）は、分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。図１５（ａ）では、０〜２５５までの２５６階調を、予め与えられた分割数４で等間隔に分割した例である。０〜６３、６４〜１２７、１２８〜１９１、１９２〜２５５という４つの領域に分割することにより、それぞれ６４階調が1つの階調に削減される（１つの変換特性に統合される）ことになる。なお、分割数でなく分割幅を与えても同じ効果が得られる。
ア−２）分割数や分割幅を動的に決定するケース
等間隔に分割するケースで、分割数や分割幅を動的に決定する方法の例としては、画素数に比例させる方法がある。例えば、画素数を経験的に決められた所定の数で割った値を分割数とする、などの決定方法が考えられる。
イ−１) 階調の値域を不等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
各階調に対応する画素値対応付けデータにおける投票数を用いて、合成される階調の得票数が、所定の数となるように分割幅を適応的に決定する。
図１５（ｂ）は、０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割した例である。0から(a-1)、aから(b-1)、bから(c-1)、cから255という四つの領域に分割されるが、それぞれ1つの階調に削減される。なお、階調a、b、cをその階調を挟むどちらの階調に統合するかは任意である。
不等間隔で分割する際に、統合する階調数を決定する方法の例としては、各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で分割する方法や、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを用いる方法が挙げられる。
i)各階調に属する画素数の累積頻度を用いる方法
各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で区切り、区切り位置に対応する階調で分割する方法である。
図１５（ｃ）は０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割する例である。縦軸の累積頻度の最大値を1.0としたときに、区切り位置として0.25、0.50、0.75となる階調を求めることにより、分割位置を決定する。この例では、累積頻度が0.25となる階調a、0.50となる階調b、0.75となる階調cが求まり、上述した四つの領域が決定できる。このような区切り方によれば、各区分でデータ数が同じなので各変換特性が与えられる画素数を等しくできる。
ii)各階調に属する画素数の頻度分布を用いる方法
図１６（ａ）は、各階調に属する画素値の頻度のヒストグラムを作成し、極小となる階調e、f、gで分割する方法である。このような区切り方によれば、変換特性が切り替わる画素数を小さくできる。
以上のようにして、階調数を削減したら、元の階調数まで戻るように、統合された階調の間を補間したり、統合されたデータを元に直線や曲線で近似したりする。
図１６（ｂ）は、削減された階調数を直線近似や曲線近似により元の階調数まで戻す例を示す。丸が統合されたデータ、実線の直線が直線近似の例、実線の曲線が曲線近似の例である。近似に利用する関数は、統合されたデータの傾向に合わせて選択することが望ましい。このように補間したり、直線や曲線で近似したりすることで、推定される変換特性から少ない画素数に起因する特異的な変換を除外できる。
〔色調変換パラメータの決定〕
図１７は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００が色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である。
まず、ステップＳ１１０の「基準プリンタの色再現特性の推定」、Ｓ１５０の「ユーザプリンタの色調再現特性の推定」は、図１１の手順で説明した。なお、Ｓ１１０，Ｓ１５０は1回だけ実行すればよい。仮に複数回実行する場合、Ｓ１１０，Ｓ１５０で使用する原稿画像データはオリジナルのものを用い、色調変換後のものを用いないことに留意する必要がある。
次に、例えばユーザはユーザプリンタ２００で原稿画像データを印刷する（Ｓ１２０）。ユーザプリンタ２００を用いて原稿画像データを印刷することにより、ユーザ印刷物を得る。ユーザはユーザ印刷物をスキャナ３４，３００（以下、単にスキャナ３００という）を用いて読み取る。
色調変換パラメータ決定部４７は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１３０）。そして、ユーザ印刷物と基準印刷物とを比較してユーザ印刷物の品質を評価する（Ｓ１４０）。
ユーザ印刷物の品質が十分であれば（Ｓ１４０のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ(Ｓ１４０のＮｏ)、次ステップＳ１５０に進む。
ユーザ印刷物の品質を評価する方法の例としては、基準印刷物との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。なお、品質の評価は目視で行ってもよい。
a) 色差を用いる評価方法
色差とは、L*a*b*色空間やL*u*v*色空間における二つの色の距離である。本実施例は画像出力機器としてプリンタを用いていることからL*a*b*色空間を用いて説明する。
L*a*b*色空間の色差ΔE* abは以下の式で定義される。
Figure 0005924091
ここで、(ΔL*, Δa* ,Δb*)はL*a*b*色空間における２色の色度差である。
基準印刷物とユーザ印刷物の色差を求める手順の一例を以下に示す。
（１) 基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）デバイス非依存の色空間に変換された基準画像データとユーザ画像データとをL*a*b*色空間に変換する
（５）上式により画素ごとの色差を求める
基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナ３００で読み取るとしているが、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる条件の元で、二つの印刷物を別々のスキャナ３００で読み取ってもよい。
スキャナ３００を一台のみ使用する場合には、カラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではない。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ印刷物の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。
品質が十分であるか否かの判断は、
・平均色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・最大色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・分散が所定の値以内に収まっているか否か、
などの基準で判断することができる。なお、ユーザ印刷物の品質を評価する際には、画像データのコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、
・後の処理で必要な位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であること、
・プリンタによって輪郭部分の再現性が異なること （色味やシャープなど）
などの理由から、輪郭部分で大きな色差が出現する可能性があるためである。
輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色調の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。
輪郭部分を検出する方法の例としては、二値化を用いる方法や、エッジ検出を用いる方法が挙げられる。二値化を用いる方法の一例としては、画像データを所定の閾値で白黒に二値化し、白い領域と黒い領域とが隣接する箇所を輪郭部分として判断する方法がある。エッジ検出を用いる方法の一例としては、画像データからSobel法などを用いてエッジ画像を作成し、これを所定の閾値で二値化して閾値以上の画素を輪郭部分として判断する方法がある。
輪郭部分を除去せずに、上記課題を緩和する方法もある。例えば、画像データを平滑化して輪郭部分を滑らかにし、輪郭部分で出現する色差を低減するというものである。平滑化には、平均化フィルタやローパスフィルタなど従来技術を用いればよい。
ｂ）色相差を用いる評価方法
L*a*b*色空間の色相差ΔH* abは次式で定義される。
Figure 0005924091
ここで、ΔE* abは色差、(ΔL*, Δa* ,Δb*)は２色の色度差、ΔC* abはクロマの差ある。クロマC* abは次式で定義される。
Figure 0005924091
基準印刷物とユーザ印刷物の色相差を求める手順は色差を求める手順と同じであるが、色差ではなく色相差を算出する。また統計的な分析方法や品質の判定方法も同様である。
ｃ）各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
所定の色空間において、基準印刷物とユーザ印刷物との各色成分の差の絶対値を取り、評価を行う方法である。ＲＧＢ色空間を例に取れば、Ｒ成分値の絶対値の差、Ｇ成分値の絶対値の差、Ｂ成分値の絶対値の差を用いる。
基準印刷物とユーザ印刷物の各色成分の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
２）ユーザ印刷物を1)と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
４）変換後の色空間において、画素ごとに各色成分値の差の絶対値を求める。
なお、色差のケースと同様に、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではなく、スキャナ３００のデバイス依存の色空間で直接差の絶対値を求めてもよい。また、統計的な分析方法や品質の判定方法は色差のケースと同様である。
次のステップＳ１５０のユーザプリンタ２００の色調再現特性の推定は図１１にてすでに説明した。
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを求める（Ｓ１６０）。すなわち、基準プリンタ４００の色調再現特性データとユーザプリンタ２００の色調再現特性データとを組み合わせて色調変換パラメータを求める。色調変換パラメータを求める手順の一例を以下に示す。
（１）原稿画像データのある色成分のある値aを選択する
（２）基準プリンタ４００の色調再現特性データから、選択された色成分の値aに対応する基準画像データの値sを取得する
（３）ユーザプリンタ２００の色調再現特性データから、上記で取得された基準画像データの値sに対応する原稿画像データの値bを取得する
（４）二つの値(a, b)を対応付けて記録する
（５）これを原稿画像データの各色成分の各値について繰り返す
上記手順で対応付けられた値を直接利用するか、加工して利用することにより色調変換パラメータを求めることができる。
a) 直接利用するケース
対応付けられた値のペアをルック・アップ・テーブル（ＬＵＴ）として扱い、このテーブルを色調変換パラメータとして利用する。
ｂ）加工して利用するケース
変換特性を推定する際に利用した、移動平均、直線や曲線近似、階調削減などにより加工した上で利用する。加工した結果の値をルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)として扱い、a)と同様にこのテーブルを色調変換パラメータとして利用する。また、直線や曲線近似をしたケースでは、その関数式の係数を色調変換パラメータとして利用してもよい。また、曲線近似と類するが、色調変換としてガンマ補正を採用する際には、対応付けられた値を用いてガンマ値を求め、このガンマ値を色調変換パラメータとしてもよい。
色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを評価し、妥当か否かを判定する（Ｓ１７０，Ｓ１８０）。
色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当でなければ（Ｓ１８０のＮｏ）、処理を終了する。
色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当であれば（Ｓ１８０のＹｅｓ）、次の処理が実行される。
ステップＳ１８０の色調変換パラメータの妥当性を判断する基準の例としては、色調変換において入出力が一致するパラメータからどれだけ離れているかが挙げられる。
この離れ具合を測る尺度の例としては、色調変換をグラフで表したと仮定すれば、
a)入出力の差の絶対値を累積した値
b)入出力の差の二乗を累積した値
c)入出力の差の絶対値の最大値
d)グラフの傾きの絶対値の最大値
などが挙げられる。
これらの尺度で計測して得られる評価値が予め決められた所定の範囲内に存在することを以って、色調変換パラメータが妥当であると判断することができる。
色調変換パラメータが妥当か否かを判断するのは、このパラメータで色調変換を実行することに意味があるか否かを判断するためであり、色調変換の収束判定と換言することもできる。このため、ステップＳ１８０は必要に応じて省略してもよい。色調変換を実行する意味がない例としては、次のようなものが挙げられる。
a) 色調変換の変換前後で画像データが変化しないケース
図１８（ａ）は、色調変換の変換前後で画像データが変化しない色調変換パラメータの一例を示す図である。図１８（ａ）では、色調変換パラメータをグラフで表したときに、入出力が等しいy=x の線とほぼ一致している。色調変換がガンマ補正であれば、ガンマ値が1.0にほぼ一致するケースである。このような場合、色調変換を実行する意味がない。
ｂ）色調変換の変換前後で画像データが極端に変化するケース
図１８（ｂ）（ｃ）は色調変換の変換前後で画像データが極端に変化する色調変換パラメータの一例を示す図である。図１８（ｂ）では、色調変換をグラフで表したときに、入出力が等しくなるy=x の線から大幅に離れてしまっている。このような色調変換はユーザ印刷物の色調を大きく変化させるので変換しないことが好ましい。また、図１８（ｃ）では、y=x の線に対し、変換線が激しく波打ったり、不連続となったりしている。このような色調変換はユーザ印刷物の色調を不連続に変化させるので変換しないことが好ましい。色調変換がガンマ補正であれば、ガンマ値が０に近い、又は、１よりも非常に大きいケースが前者に相当する。
なお、基本的に図１８（ｃ）のように、複数の入力値に対して一つの出力値が対応付くケースや、不連続となる点が存在するケースは望ましくはないものの、程度に応じて許容してもよい。
また、図１８（ｄ）のように、色調変換パラメータがｙ＝ｘに対し所定の範囲内に入っていることから色調変換の変換前後で画像データが極端に変化しないと判定することもできる。すなわち、色調変換パラメータの入力値毎に、出力値が入力値の±ｄ％又は画素値Ｄに入っているか否かを判定する。
色調変換パラメータが妥当な場合、色調変換部４８は、原稿画像データを色調変換する（Ｓ１９０）。色調変換パラメータを用いて、原稿画像データに色調変換を施し、原稿画像データを更新する。
以上で、一連の処理が終了する。色調変換の例としては、先述したガンマ補正やルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)による変換が挙げられる。
色調変換は、予め定められた所定の回数だけ繰り返し行われる。よって、色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、処理は終了する。色調変換は１回だけ実行されても、十分な色調変換が実現できると考えらえるが複数回実行することで色合わせの精度を向上できる。
継続する場合（Ｓ２００のＮｏ）、色合わせ済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷（Ｓ１１０）、同様の処理を行う。なお、次のループで用いる原稿画像データは全て色調変換済みのものである。
図１７の手順では、終了条件の判定が３つ設定されているが、これら全てを設定する必要はない。必要に応じて適宜省略してもよいが、何れか１つは少なくとも設定されることが望ましい。
色調変換が終了したら、色空間変換部４３は原稿画像データの色空間を元の色空間に戻す。原稿画像データは階調に対しデータが均一に分布した色空間で色調が変換されているので、元の色空間において、基準画像データと高精度に色合わせされていることになる。
本実施例では第一の画像出力機器としてディスプレイを、第二の画像出力機器としてプロジェクタを、画像読取部４１としてデジタルカメラを用いる例について説明する。なお、本実施例では二つの画像出力機器は共にユーザの管理下にあるため、カラーチャートを表示するなどしてカラープロファイルを得ることができる。しかし、本実施例の方法を用いることで、カラープロファイルを使わずに色合わせすることができる。
図１９は、本実施例の色調変換パラメータ生成システム６００の構成図の一例を示す。本実施例の色調変換パラメータ生成システム６００は、ネットワークを介して接続された、コンピュータ１００、プロジェクタ８００、及び、デジタルカメラ９００を有する。
図１９と図４を比較すると、
ａ）ディスプレイ１０９が基準プリンタ４００に対応し
ｂ）ディスプレイ１０９の基準表示画面が基準印刷物に対応し
ｃ）プロジェクタ８００がユーザプリンタ２００に対応し
ｄ）プロジェクタ８００が投影したユーザ表示画面がユーザ印刷物に対応し、
ｅ）デジタルカメラ９００がスキャナ３００に対応する。
なお、機能ブロック図は実施例１と同様なので省略する。
図２０は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００が色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である。図２０の手順は図１７とほぼ同様であり、登場する機器が異なっている。図２０において図１７と同等の処理は説明を簡略化する。
色調再現特性推定部４６などが、ディスプレイ１０９の色調再現特性を推定する （Ｓ３１０）。すなわち、ディスプレイ１０９で出力された基準表示画面と、原稿画像データからディスプレイ１０９の色調再現特性を推定する。
次に、ユーザはプロジェクタ８００で原稿画像データを投影する（Ｓ３２０）。プロジェクタ８００を用いて原稿画像データを投影することにより、ユーザ表示画面を得る。
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、ユーザ表示画面を評価する（Ｓ３３０）。すなわち、ユーザ表示画面と基準表示画面とを比較してユーザ表示画面の品質を評価する（Ｓ３４０）。ユーザ表示画面の品質が十分であれば（Ｓ３４０のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ（Ｓ３４０のＮｏ）、次ステップＳ３５０に進む。
ユーザ表示画面の品質を評価する方法の例としては、基準表示画面との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。なお、品質の評価は目視で行ってもよい。品質の評価方法は実施例１とほぼ同じである。
a)色差を用いる評価方法
色差とは、L*a*b*色空間やL*u*v*色空間における二つの色の距離である。本実施例は画像出力機器としてディスプレイやプロジェクタ８００を用いていることからL*u*v*色空間を用いて説明する。
L*u*v*色空間の色差ΔE* uvは以下の式で定義される。
Figure 0005924091
ここで、(ΔL*, Δu* ,Δv*)はL*u*v*色空間における２色の色度差である。
基準表示画面とユーザ表示画面の色差を求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準表示画面をデジタルカメラ９００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ表示画面を（1)と同じデジタルカメラ９００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをデジタルカメラ９００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換する（一般的にはXYZ色空間）
（４）デバイス非依存の色空間に変換された基準画像データとユーザ画像データとをL*u*v*色空間に変換する
（５）上式により画素ごとの色差を求める
基準表示画面とユーザ表示画面を同じデジタルカメラ９００で読み取るとしているが、デジタルカメラ９００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる条件の元で、二つの表示を別々のデジタルカメラ９００で読み取ってもよい。
デジタルカメラ９００を一台のみ使用する場合には、カラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではない。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ表示画面の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。
品質が十分であるか否かの判断は、
・平均色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・最大色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・分散が所定の値以内に収まっているか否か、
などの基準で判断することができる。
なお、ユーザ表示画面の品質を評価する際には、画像データのコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、
・後述する位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であること
・ディスプレイによって輪郭部分の再現性が異なること （色味やシャープなど）
などの理由から、輪郭部分で大きな色差が出現する可能性があるためである。輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色調の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。
a) 色相差を用いる評価方法
L*u*v*色空間の色相差ΔH* uvは次式で定義される。
Figure 0005924091
ここで、ΔE* uvは色差、(ΔL*, Δu* ,Δv*)は２色の色度差、ΔC* uvはクロマの差ある。クロマC* uvは次式で定義される。
Figure 0005924091
基準表示画面とユーザ表示画面の色相差を求める手順は色差を求める手順と同じであるが、色差ではなく色相差を算出する。また統計的な分析方法や品質の判定方法も同様である。
ｂ）各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
所定の色空間において、基準表示画面とユーザ表示画面との各色成分の差の絶対値を取り、評価を行う方法である。ＲＧＢ色空間を例に取れば、Ｒ成分値の絶対値の差、Ｇ成分値の絶対値の差、Ｂ成分値の絶対値の差を用いる。
基準表示画面とユーザ表示画面の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準表示画面をデジタルカメラ９００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ表示画面を（１）と同じデジタルカメラ９００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをデジタルカメラ９００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換する
（４）変換後の色空間において、画素ごとに各色成分値の差の絶対値を求める。
なお、色差のケースと同様に、デジタルカメラ９００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではなく、デジタルカメラ９００のデバイス依存の色空間で直接差の絶対値を求めてもよい。また、統計的な分析方法や品質の判定方法は色差のケースと同様である。
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、プロジェクタ８００の色調再現特性を推定する （Ｓ３５０）。プロジェクタ８００で出力されたユーザ表示画面のユーザ画像データと原稿画像データからプロジェクタ８００の色調再現特性を推定する。
色調変換パラメータ決定部４７は色調変換パラメータを求める（Ｓ３６０）。すなわち、ディスプレイ１０９の色調再現特性とプロジェクタ８００の色調再現特性とを組み合わせて色調変換パラメータを求める。色調変換パラメータを求める手順の一例を以下に示す。
（１）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
（２）ディスプレイ１０９の色調再現特性データから、選択された色成分の値aに対応する基準画像データの値sを取得する
（３）プロジェクタ８００の色調再現特性データから、上記で取得されたユーザ画像データの値sに対応する原稿画像データの値bを取得する
（４）二つの値(a, b)を対応付けて記録する
（５）これを原稿画像データの各色成分の各値について繰り返す
上記手順で対応付けられた値を直接利用するか、加工して利用することにより色調変換パラメータを求めることができる。
a)直接利用するケース
対応付けられた値のペアをルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)として扱い、このテーブルを色調変換パラメータとして利用する。
ｂ）加工して利用するケース
変換特性を推定する際に利用した、移動平均、直線や曲線近似、階調削減などにより加工した上で利用する。加工した結果の値をルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)として扱い、a)と同様にこのテーブルを色調変換パラメータとして利用してもよいし、直線や曲線近似をしたケースでは、その関数式の係数を色調変換パラメータとして利用してもよい。また、曲線近似と類するが、色調変換としてガンマ補正を採用する際には、対応付けられた値を用いてガンマ値を求め、このガンマ値を色調変換パラメータとしてもよい。
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを評価する（Ｓ３７０）。色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当であれば（Ｓ３８０のＹｅｓ）、次ステップが処理され、妥当でなければ（Ｓ３８０のＮｏ）、処理を終了する。
色調変換パラメータが妥当か否かを判断するのは、このパラメータで色調変換を実行することに意味があるか否かを判断するためである。色調変換の収束判定と換言することもできる。このため、Ｓ３７０は必要に応じて省略してもよい。色調変換を実行する意味がない例は実施例１と同様である
色調変換パラメータが妥当な場合（Ｓ３８０のＹｅｓ）、色調変換部４８は原稿画像データを色調変換する（Ｓ３９０）。すなわち、色調変換パラメータを用いて原稿画像データに色調変換を施し、原稿画像データを更新する。これによって一連の流れが完了する。この後、色空間変更部が原稿画像データの色空間を元に戻す。
４１ 画像読取部
４２ 色空間選択部
４３ 色空間変換部
４４ 画素値対応付け部
４５ 色成分値対応付け部
４６ 色調再現特性推定部
４７ 色調変換パラメータ決定部
４８ 色調変換部
１００ コンピュータ
２００ ユーザプリンタ
３００ スキャナ
４００ 基準プリンタ
５００ ネットワーク
６００ 色調変換パラメータ生成システム
６０１ 画像入力部
６０２ 画像出力部
６０３ 画像記憶部
６０４ 画像解析部
６０５ パラメータ記憶部
６０６ 画像処理部
７００ ＭＦＰ
８００ プロジェクタ
９００ デジタルカメラ
特開２００９−１７７７９０号公報

Claims (10)

  1. 第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、
    前記原稿画像データ、読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データ、又は、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データの少なくとも１つを用いて、色調変換に適した色空間を決定する色空間決定手段と、
    前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を、前記色空間決定手段が決定した前記色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、変換後第二出力画像データ、及び、変換後原稿画像データを生成する色空間変換手段と、
    前記変換後第一出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付け手段と、
    前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素値が同じになる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定手段と、
    前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記色空間決定手段は、
    前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、又は、前記第二の出力画像データの少なくとも１つにおいて、画素値が階調に対し均一に分布する色空間を色調変換に適した色空間に決定する、ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  3. 前記色空間決定手段は、
    前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、又は、前記第二の出力画像データの少なくとも１つにおいて、画素値の出現頻度分布を求め、
    画素値の出現頻度が均一な前記色空間を、色調変換に適した色空間に決定する、
    ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
  4. 前記色空間決定手段は、
    前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、又は、前記第二の出力画像データの少なくとも１つにおいて、画素値の累積出現頻度分布を求め、
    前記累積出現頻度分布が出現頻度に比例して増大する前記色空間を、色調変換に適した色空間に決定する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
  5. 前記色空間決定手段は、色チャンネル毎に、前記出現頻度分布の各出現頻度の標準偏差を求め、該標準偏差の平均値が最も大きくなる色空間、又は、
    色チャンネル毎に、前記出現頻度分布の各出現頻度の平均を求め、該平均の値が所定の範囲内に収まっている色チャンネル数が最も多い色空間、を色調変換に適した色空間に決定する、ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
  6. 前記色空間決定手段は、前記累積出現頻度分布の傾き１からの最大距離を求め、該最大距離の最大値が最も小さくなる色空間、又は、
    前記累積出現頻度分布の傾き１からの距離の二乗誤差を求め、該二乗誤差の平均値が最も小さくなる色空間、を色調変換に適した色空間に決定する、
    ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
  7. 前記色空間決定手段は、
    行方向と列方向にセルを有し、行と列にそれぞれ画素値の値域を対応させたマトリックスを用意し、
    前記原稿画像データの画素の画素値で行を、前記第一の出力画像データの前記原稿画像データに対応する位置の画素の画素値で列をそれぞれ特定し、行と列が交差するセルに投票する第一のマトリックス、又は、
    前記原稿画像データの画素の画素値で行を、前記第二の出力画像データの前記原稿画像データに対応する位置の画素の画素値で列をそれぞれ特定し、行と列が交差するセルに投票する第二のマトリックスと、の少なくとも一方を作成し、
    前記第一のマトリックスと前記第二のマトリックスの少なくとも一方を用いて前記色空間を決定する、ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
  8. 前記色空間決定手段は、
    前記第一のマトリックス又は前記第二のマトリックスのセルで閾値以上の投票があるセルの、傾き１の直線からの距離の二乗誤差を求め、該二乗誤差の平均値が最も小さくなる色空間、又は、
    前記第一のマトリックス又は前記第二のマトリックスのセルで閾値以上の投票があるセルを、傾き１の直線に射影したヒストグラムの標準偏差を求め、該標準偏差の平均値が最も大きくなる色空間、を色調変換に適した色空間に決定する、
    ことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
  9. 第一の画像出力手段が第一の出力結果として出力した原稿画像データを、第二の出力結果として出力する第二の画像出力手段と、前記第一の出力結果及び前記第二の出力結果を読み取る読み取り装置と、前記第二の出力結果の色調を前記第一の出力結果の色調に近づける色調変換パラメータを生成する情報処理装置と、を有する画像処理システムであって、
    前記原稿画像データ、前記読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データ、又は、前記読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データの少なくとも１つを用いて、色調変換に適した色空間を決定する色空間決定手段と、
    前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を、前記色空間決定手段が決定した前記色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、変換後第二出力画像データ、変換後原稿画像データを生成する色空間変換手段と、
    前記変換後第一出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付け手段と、
    前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素値が同じになる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための前記色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定手段と、
    前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換手段と、を有することを特徴とする画像処理システム。
  10. 第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する情報処理装置に、
    前記原稿画像データ、読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データ、又は、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データの少なくとも１つを用いて、色調変換に適した色空間を決定する色空間決定ステップと、
    前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を、前記色空間決定ステップにより決定された前記色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、変換後第二出力画像データ、変換後原稿画像データを生成する色空間変換ステップと、
    前記変換後第一出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付けステップと、
    前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素値が同じになる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定ステップと、
    前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換ステップと、を実行させるプログラム。
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