JPH04288771A - Color image forming device - Google Patents

Color image forming device

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JPH04288771A
JPH04288771A JP3009246A JP924691A JPH04288771A JP H04288771 A JPH04288771 A JP H04288771A JP 3009246 A JP3009246 A JP 3009246A JP 924691 A JP924691 A JP 924691A JP H04288771 A JPH04288771 A JP H04288771A
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color
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masking
original
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Yoshihito Mizoguchi
佳人 溝口
Zengiyoku Gu
具 善玉
Satoshi Fukushima
聡 福島
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Abstract

PURPOSE:To improve color reproducibility to a color frequently distributed in an original image and to obtain a satisfactory image. CONSTITUTION:Original data in respective B, G and R colors read by a CCD are converted to digital data by an A/D conversion circuit 11, transmitted to a LOG transformation circuit 12 and stored in a page memory 23 for the unit of a picture element after LOG transformation. Next, a CPU 20 reads the data on the page memory 23 and calculates the number of accumulated digital data levels concerning all the picture elements for each color. A masking coefficient is decided by using this calculated cumulative number and set to a color correction circuit 14 by the CPU 20. Afterwards, the data in the page memory 23 are transmitted to a UCR 13 and the color correction circuit 14 and after processing the data, the image is formed by a printer 15.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

【0001】0001

【産業上の利用分野】本発明は、色補正機能を有するカ
ラー画像形成装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a color image forming apparatus having a color correction function.

【0002】0002

【従来の技術】カラー画像形成装置は種々知られている
が、その中でも感光体にレーザ光で像露光を行い、それ
を現像して画像を得るレーザプリンタを用いたものが良
く用いられている。このようなレーザプリンタは画像品
質が高く、高速である等の長所を持っており、例えばカ
ラー複写機等の出力装置や通常のプリンタとして広く用
いられている。
2. Description of the Related Art Various color image forming apparatuses are known, among which a laser printer is often used, which exposes a photoreceptor to an image with laser light and develops it to form an image. . Such laser printers have advantages such as high image quality and high speed, and are widely used, for example, as output devices such as color copying machines and as ordinary printers.

【0003】以下、図9及び図10に基づいて従来のカ
ラー画像形成装置を説明する。図9は、カラー画像読取
装置の概略構成図である。同図において、1は原稿、2
は原稿1を置く原稿台ガラスである。3は照明装置であ
り、4は結像素子アレイである。5は赤外カットフィル
タ、6は密着型CCDカラーセンサー(以下、「CCD
」という)、そして、7は光学系ユニットである。
A conventional color image forming apparatus will be described below with reference to FIGS. 9 and 10. FIG. 9 is a schematic configuration diagram of a color image reading device. In the figure, 1 is the original, 2
is the document table glass on which the document 1 is placed. 3 is an illumination device, and 4 is an imaging element array. 5 is an infrared cut filter, and 6 is a contact type CCD color sensor (hereinafter referred to as "CCD").
), and 7 is an optical system unit.

【0004】以上の構成において、まず、カラー原稿の
読取りプロセスを説明する。コピーキー(図示せず)が
押下されると、照明装置3が原稿1を照射し、原稿1か
らの反射光が結像素子アレイ4,赤外カットフィルタ5
を通過してCCD6上に原稿像が結像される。そして、
光学系ユニット7は矢印の方向へ順次原稿1を走査して
いく。CCD6には、図10に示すように、各画素ごと
にレッド(R),グリーン(G),ブルー(B)の各フ
ィルタが規則正しく取付けられている。
In the above configuration, first, the process of reading a color original will be explained. When a copy key (not shown) is pressed, the illumination device 3 illuminates the original 1, and the reflected light from the original 1 is transmitted to the imaging element array 4 and the infrared cut filter 5.
The image of the original is formed on the CCD 6. and,
The optical system unit 7 sequentially scans the original 1 in the direction of the arrow. As shown in FIG. 10, the CCD 6 has red (R), green (G), and blue (B) filters regularly attached to each pixel.

【0005】原稿1の走査にともなって、CCD6から
の電気信号は図11に示す信号処理回路により処理され
る。図11において、6B,6G,6Rは図10に示し
たCCD6上のB,G,R各素子からの信号を表わして
いる。次に、このR,G,Bの各信号はA/D変換回路
11及びLOG変換回路12に導入され、デジタル信号
形態のY1 ,M1 ,C1 信号に変換される。
As the original 1 is scanned, electrical signals from the CCD 6 are processed by a signal processing circuit shown in FIG. In FIG. 11, 6B, 6G, and 6R represent signals from the B, G, and R elements on the CCD 6 shown in FIG. 10. Next, the R, G, and B signals are introduced into the A/D conversion circuit 11 and the LOG conversion circuit 12, and are converted into Y1, M1, and C1 signals in the form of digital signals.

【0006】このY1 ,M1 ,C1 信号は、黒抽
出及びUCR(下色除去)処理を行う回路13に導入さ
れ、次式に示すような演算処理により、Y2 ,M2 
,C2 ,Bk2信号を生成する。
The Y1, M1, and C1 signals are introduced into a circuit 13 that performs black extraction and UCR (undercolor removal) processing, and Y2, M2
, C2, and Bk2 signals are generated.

【0007】[0007]

【数1】[Math 1]

【0008】ここで、(Y1 ,M1 ,C1 )mi
n は、Y1 ,M1 ,C1 の信号のうち最小の信
号であり、k1 ,k2 ,k3 は係数である。次に
、このY2 ,M2 ,C2 信号は、CCD6の色分
解フィルタやプリンタ15の使用する色材の分光分布を
補正するために色補正回路14に導入され、次式に示さ
れる演算処理を行う。
Here, (Y1, M1, C1) mi
n is the minimum signal among the signals of Y1, M1, and C1, and k1, k2, and k3 are coefficients. Next, these Y2, M2, C2 signals are introduced into the color correction circuit 14 in order to correct the color separation filter of the CCD 6 and the spectral distribution of the coloring material used by the printer 15, and are subjected to the arithmetic processing shown in the following equation. .

【0009】[0009]

【数2】[Math 2]

【0010】ここで、a11〜a33はそれぞれ色補正
のマスキング係数である。そして、上記の係数k1 〜
k3 ,a11〜a33は、ROM(リードオンリメモ
リ)21に格納されており、コピースタート後、CPU
(中央処理回路)20によって回路13,回路14にセ
ットされる。 演算結果であるY3 ,M3 ,C3 ,Bk3 信号
は、カラー感熱転写プリンタ,カラーインクジェットプ
リンタやカラーレーザビームプリンタなどのカラー画像
形成手段(プリンタ17)によって顕像化される。この
画像を顕像化する手段として、レーザプリンタでは、画
像信号の大きさにレーザの発光時間を対応させる変調、
いわゆるパルス幅変調を行って像を形成させる手段がし
ばしば用いられている。
Here, a11 to a33 are masking coefficients for color correction, respectively. And the above coefficient k1 ~
k3, a11 to a33 are stored in the ROM (read only memory) 21, and after copying starts, the CPU
(Central processing circuit) 20 sets the circuits 13 and 14. The Y3, M3, C3, and Bk3 signals that are the calculation results are visualized by a color image forming means (printer 17) such as a color thermal transfer printer, a color inkjet printer, or a color laser beam printer. As a means of visualizing this image, laser printers use modulation that makes the laser emission time correspond to the size of the image signal.
Means for forming images by performing so-called pulse width modulation are often used.

【0011】従来、上述した色補正手段であるマスキン
グ係数は、例えば以下に述べるような演算により決定さ
れている。まず、色度座標の判明している標準カラー原
稿を図10に示す光学系ユニット7により読み取らせ、
図11に示す色補正回路14のY3 ,M3 ,C3 
,Bk3信号が前記色度座標になるように、マスキング
係数を以下の最小2乗法の手順で決定する。
Conventionally, the masking coefficient, which is the above-mentioned color correction means, has been determined, for example, by the following calculation. First, a standard color document whose chromaticity coordinates are known is read by the optical system unit 7 shown in FIG.
Y3, M3, C3 of the color correction circuit 14 shown in FIG.
, Bk3 signals have the above-mentioned chromaticity coordinates, the masking coefficients are determined using the following method of least squares procedure.

【0012】ここで、ある1色の標準カラー原稿に対す
る信号をY′,M′,C′(図1におけるY2 ,M2
 ,C2 )とし、Y,M,Cを目標値としての色度座
標とすると、目標からの各色のズレ量ΔY ,ΔM ,
ΔC は次式となる。
Here, the signals for a standard color document of one color are Y', M', C' (Y2, M2 in FIG.
, C2) and Y, M, C are the chromaticity coordinates as target values, the deviation amount of each color from the target ΔY , ΔM ,
ΔC is expressed by the following formula.

【0013】[0013]

【数3】[Math 3]

【0014】これを、例えば図12に示すような20色
の標準カラー原稿で行い、ズレ量が最小となるように最
小2乗法を適用する。イエロー,マゼンタ,シアンの評
価関数をそれぞれφY ,φM ,φC とおく。する
と、イエローについては、φY はΔY の2乗を20
色について加えたものであり、次のようになる。
[0014] This is carried out using, for example, a standard color original of 20 colors as shown in FIG. 12, and the method of least squares is applied so that the amount of deviation is minimized. Let the evaluation functions of yellow, magenta, and cyan be φY, φM, and φC, respectively. Then, for yellow, φY is ΔY squared by 20
The addition of color is as follows.

【0015】[0015]

【数4】[Math 4]

【0016】ここで、Yi ′,Mi ′,Ci ′は
、i番目の標準カラー原稿に対する信号であり、Yi 
はi番目の標準カラー原稿の色成分のうちのイエローの
目標値を示すものである。上記評価関数に対する偏分が
ゼロであるように係数を定めるので、
Here, Yi ′, Mi ′, Ci ′ are signals for the i-th standard color original, and Yi
represents the target value of yellow among the color components of the i-th standard color document. Since the coefficients are determined so that the deviation with respect to the above evaluation function is zero,

【0017】[0017]

【数5】[Math 5]

【0018】同様にして、マゼンタ,シアンについても
行うと次式のようになる。
Similarly, when magenta and cyan are processed, the following equation is obtained.

【0019】[0019]

【数6】[Math 6]

【0020】ここで、上式を[C]・[A]=[D]と
して表すと、[A]=[C−1]・[D]となるのでa
11〜a33の係数が求まる。なお、[C−1]は[C
]の逆行列である。このようにして決定されたマスキン
グ係数が前記ROM21にあらかじめ格納され、このマ
スキング係数により色補正され、原稿の色再現が行われ
る。
[0020] Here, if the above equation is expressed as [C]・[A]=[D], [A]=[C-1]・[D], so a
The coefficients 11 to a33 are found. Note that [C-1] is [C
] is the inverse matrix of The masking coefficients determined in this manner are stored in advance in the ROM 21, and color correction is performed using the masking coefficients to reproduce the colors of the original.

【0021】[0021]

【発明が解決しようとしている課題】しかしながら、上
記従来例では、色再現において、以下のような欠点があ
った。前述した最小二乗法により、マスキング係数を決
定する場合に、例えばイエローの評価関数について、
However, the above conventional example has the following drawbacks in color reproduction. When determining the masking coefficient using the least squares method described above, for example, for the yellow evaluation function,


0022】
[
0022

【数7】[Math 7]

【0023】であるが、上式の第1項は、すなわち図1
2の10番目の色を再現した場合の、色度の誤差であり
、同様に最終項は図12の20番目の色を再現した場合
の色度の誤差である。ここで、1番目から20番目まで
の色度の誤差について、同じ重みで二乗誤差を加えてい
るため、最終的に作成されるマスキング係数は、各色の
再現性の誤差の平均が最小となるようなマスキング係数
となっている。
However, the first term of the above equation is
Similarly, the final term is the chromaticity error when reproducing the 20th color in FIG. 12. Similarly, the final term is the chromaticity error when reproducing the 20th color in FIG. Here, since the squared error is added with the same weight for the chromaticity errors from the 1st to the 20th, the masking coefficients finally created are set so that the average of the reproducibility errors for each color is minimized. It has a masking coefficient.

【0024】従って、このマスキング係数を使用して色
再現を行う場合、原稿の各色はその色度から常にある誤
差を持ち、図13のように再現される。そのため、例え
ば緑系の色の多い原稿を再現する場合にも、上記誤差を
持って再現されるというように、画像によっては必ずし
も色再現性の良い画像が得られないという欠点があった
Therefore, when color reproduction is performed using this masking coefficient, each color of the original always has a certain error from its chromaticity, and is reproduced as shown in FIG. 13. Therefore, for example, even when reproducing an original with many greenish colors, the image is reproduced with the above-mentioned errors, and depending on the image, it is not always possible to obtain an image with good color reproducibility.

【0025】本発明は、上記課題を解決するために成さ
れたもので、原稿画像中に多く分布している色に対して
色再現性を良くすることができ、良好な画像が得られる
カラー画像形成装置を提供することを目的とする。
The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and it is possible to improve color reproducibility for colors that are widely distributed in a document image, and to obtain a color image that is good in quality. The purpose of the present invention is to provide an image forming apparatus.

【0026】[0026]

【課題を解決するための手段及び作用】上記目的を達成
するために、本発明のカラー画像形成装置は、以下の構
成からなる。すなわち、原稿画像を入力し、色補正を行
った後にカラー画像を形成するカラー画像形成装置にお
いて、原稿画像の色情報を生成する生成手段と、該生成
手段での色情報に基づいて演算を行う演算手段と、該演
算手段での結果に応じて原稿画像の色特性を判別する判
別手段とを有し、該判別手段での結果に基づいて前記色
補正の処理係数を決定し、カラー画像を形成することを
特徴とする。
Means for Solving the Problems and Operations In order to achieve the above object, a color image forming apparatus of the present invention has the following configuration. That is, in a color image forming apparatus that inputs an original image, performs color correction, and then forms a color image, there is a generating means for generating color information of the original image, and a calculation is performed based on the color information in the generating means. It has a calculating means and a determining means for determining the color characteristics of the original image according to the result of the calculating means, and determines the processing coefficient of the color correction based on the result of the determining means, and the color image is It is characterized by forming.

【0027】また、前記演算手段とは、前記生成手段の
出力レベルを色ごとに累積する演算を行うことを特徴と
する。さらに、前記演算手段とは、前記生成手段の出力
レベルの度数分布を色ごとに作成する演算を行うことを
特徴とする。
[0027] Furthermore, the arithmetic means is characterized in that it performs an arithmetic operation of accumulating the output level of the generation means for each color. Furthermore, the calculation means is characterized in that it performs calculation to create a frequency distribution of the output level of the generation means for each color.

【0028】[0028]

【実施例】以下、添付図面を参照して本発明に係る好適
な一実施例を詳細に説明する。図1は画像形成装置のブ
ロック構成図であり、図11と同様の番号については説
明を省略する。図において、20はCPUであり、後述
するROM21に格納されている処理手順(プログラム
)に従って演算処理を行う。21はROMであり、CP
U20の処理手順を格納している。22はRAMであり
、CPU20の演算結果を格納し、必要に応じてCPU
20がデータを引き出すことのできるものである。23
はページメモリであり、原稿読み取り後のデジタルデー
タをストックするものであり、CPU20によってデー
タ転送が制御される。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A preferred embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a block diagram of an image forming apparatus, and explanations of the same numbers as in FIG. 11 will be omitted. In the figure, 20 is a CPU, which performs arithmetic processing according to a processing procedure (program) stored in a ROM 21, which will be described later. 21 is ROM, CP
Stores the processing procedure of U20. 22 is a RAM, which stores the calculation results of the CPU 20 and stores the calculation results of the CPU 20 as necessary.
20 is the one from which data can be extracted. 23
is a page memory that stores digital data after reading the original, and data transfer is controlled by the CPU 20.

【0029】この構成において、まず、CCDセンサ6
によって読み込まれたB,G,Rの各色原稿データは、
A/D変換回路11でデジタルデータに変換される。次
に、LOG変換回路12へ送られ、LOG変換された後
に、画素単位でページメモリ23に記憶される。ここで
、各画素に対する色分解されたデジタル画像データが例
えば、図2に示す模式図のようであるとき、デジタル画
像データ(8bit)はページメモリ23上にY,M,
Cの順で、かつ画素順にあらかじめ決められたアドレス
へ書き込まれる。
In this configuration, first, the CCD sensor 6
The B, G, and R color original data read by
The A/D conversion circuit 11 converts the data into digital data. Next, the signal is sent to the LOG conversion circuit 12, subjected to LOG conversion, and then stored in the page memory 23 in units of pixels. Here, when the color-separated digital image data for each pixel is as shown in the schematic diagram shown in FIG. 2, the digital image data (8 bits) is stored in Y, M,
The data are written to predetermined addresses in the order of C and in the order of pixels.

【0030】次に、CPU20はページメモリ23上の
データを読み出し、全画素についてデジタルデータレベ
ルの累積数を色ごとに算出する。なお、イエロー,マゼ
ンタ,シアンの各色に対応する累積数をNY ,NM 
,NC とする。ここで、上述の演算結果を用いてマス
キング係数を決定する方法について図3〜図5を参照し
て以下に説明する。
Next, the CPU 20 reads out the data on the page memory 23 and calculates the cumulative number of digital data levels for all pixels for each color. Note that the cumulative numbers corresponding to each color of yellow, magenta, and cyan are NY and NM.
, NC. Here, a method for determining masking coefficients using the above calculation results will be described below with reference to FIGS. 3 to 5.

【0031】ここでは、上述したNY ,NM ,NC
について、NY >NM >NC である場合について
説明する。 まず、図3に示すフローチャートに従って上述のNY 
とNM の差、NM とNCの差の程度を判断する。具
体的には、累積数が中間であるNM に対してNY が
2割以上大きいか否かを調べ(ステップS1)、イエロ
ーとマゼンタとの差の程度を判断する。つまり、YES
であればステップS2と判断し、NOであればステップ
S3と判断する。また、NM に対してNC が2割以
上小さいか否かを調べ(ステップS4)、マゼンタとシ
アンとの差の程度を判断する。つまり、YESであれば
ステップS5と判断し、NOであればステップS6と判
断する。
[0031] Here, the above-mentioned NY, NM, NC
The case where NY > NM > NC will be explained. First, according to the flowchart shown in FIG.
The difference between and NM and the degree of the difference between NM and NC are determined. Specifically, it is checked whether NY is 20% or more larger than NM, which has an intermediate cumulative number (step S1), and the degree of difference between yellow and magenta is determined. In other words, YES
If so, it is determined to be step S2, and if NO, it is determined to be step S3. Also, it is checked whether NC is 20% or more smaller than NM (step S4), and the degree of difference between magenta and cyan is determined. That is, if YES, it is determined to be step S5, and if NO, it is determined to be step S6.

【0032】そして、上述の判断結果に基づいて図4に
示すような原稿の特性を決定する。例えば、S2かつS
5であれば、すなわちイエロー,マゼンタ,シアンの累
積数に大きな差がないので『原稿中には各色が同程度に
分布しているか、又はグレーの分布が多いかのどちらか
である』と決定する。また、S3かつS5であれば、『
原稿中にはイエローの分布が多い。』と決定する。同様
に、S2かつS6であれば、イエロー,マゼンタの累積
数がシアンに比べ、かなり大きいので『原稿中にはレッ
ドの分布が多い。』と決定する。そして、S3かつS6
であれば、『原稿中にはイエローとレッドの分布が多い
。』と決定する。
Then, based on the above-mentioned judgment results, the characteristics of the document as shown in FIG. 4 are determined. For example, S2 and S
If it is 5, that is, there is no big difference in the cumulative numbers of yellow, magenta, and cyan, so it is determined that ``Either each color is distributed to the same degree in the manuscript, or there is a large distribution of gray.'' do. Also, if S3 and S5, '
There is a large distribution of yellow in the manuscript. ” is decided. Similarly, if it is S2 and S6, the cumulative number of yellow and magenta is much larger than that of cyan, so 'red has a large distribution in the document. ” is decided. And S3 and S6
If so, ``There is a large distribution of yellow and red in the manuscript. ” is decided.

【0033】このようにして、原稿中の色分布を判断し
た後に、判断結果に基づいて適切なマスキング係数を決
定することで、適切な色再現を行うことができる。本実
施例においては、マスキング係数の決定をROM21に
あらかじめ格納されている7種類のマスキング係数から
選択又は算出することによって行っている。ここで、7
種類のマスキング係数とは、従来例で用いたマスキング
係数及びイエロー,マゼンタ,シアン,ブルー,グリー
ン,レッドの6色各色の再現性が、特に優れている6種
類のマスキング係数の計7つであり、これらを各々タイ
プ0〜6のマスキング係数とする。
In this manner, after determining the color distribution in the document, appropriate masking coefficients are determined based on the determination results, thereby making it possible to perform appropriate color reproduction. In this embodiment, the masking coefficient is determined by selecting or calculating from seven types of masking coefficients stored in advance in the ROM 21. Here, 7
The types of masking coefficients are a total of seven masking coefficients, including the masking coefficients used in the conventional example and six types of masking coefficients that have particularly excellent reproducibility of each of the six colors: yellow, magenta, cyan, blue, green, and red. , these are assumed to be masking coefficients of types 0 to 6, respectively.

【0034】これら7種類のマスキング係数から図4の
各々に対応するマスキング係数は、図5のように決定さ
れる。例えば、S2かつS5であれば、従来と同様のマ
スキング係数タイプ0を選択し、S3かつS5であれば
、イエローの再現性の特に優れたマスキング係数タイプ
1を選択する。また、S2かつS6であれば、レッドの
再現性の特に優れたマスキング係数タイプ6を選択し、
S3かつS6であれば、イエローの再現性の特に優れた
マスキング係数タイプ1とレッドの再現性の特に優れた
マスキング係数タイプ6との平均をとったマスキング係
数として算出する。
Masking coefficients corresponding to each of FIG. 4 are determined from these seven types of masking coefficients as shown in FIG. 5. For example, if S2 and S5, masking coefficient type 0, which is similar to the conventional one, is selected, and if S3 and S5, masking coefficient type 1, which has particularly excellent yellow reproducibility, is selected. In addition, if it is S2 and S6, select masking coefficient type 6, which has particularly excellent red reproducibility,
If it is S3 and S6, the masking coefficient is calculated as the average of masking coefficient type 1, which has particularly excellent reproducibility for yellow, and masking coefficient type 6, which has particularly excellent reproducibility for red.

【0035】以上の処理によって決定されたマスキング
係数をCPU20が色補正回路14にセットする。その
後、ページメモリ23のデータは、UCR13,色補正
回路14へ送られ、処理された後にプリンタで画像形成
される。次に、あらかじめROM22に格納されている
7種類のマスキング係数の算出方法について述べる。
The CPU 20 sets the masking coefficient determined by the above processing in the color correction circuit 14. Thereafter, the data in the page memory 23 is sent to the UCR 13 and the color correction circuit 14, and after being processed, an image is formed by a printer. Next, a method for calculating seven types of masking coefficients stored in advance in the ROM 22 will be described.

【0036】本実施例では、従来例で説明した最小二乗
法の評価関数の各項に対し、重み付けを行い、その重み
付けのし方を変えることにより、7種類のマスキング係
数を算出している。例えば、イエローの再現性が特に優
れたマスキング係数を得るためには、従来のイエローの
評価関数
In this embodiment, seven types of masking coefficients are calculated by weighting each term of the evaluation function of the least squares method described in the conventional example and changing the weighting method. For example, in order to obtain a masking coefficient with particularly good reproducibility for yellow, it is necessary to use the conventional yellow evaluation function.

【0037】[0037]

【数8】[Math. 8]

【0038】のように、すべての項に同じ重み付けを行
った評価関数を用いるのではなく、図12中の特定の色
(ここではイエロー系の色)に対して大きな重み付けを
行った評価関数を用いればよい。すなわち、図12に示
すマンセル色標で、10Y8/10,5Y6/4,5G
Y6/8,1YR6/4であるところの色に対して重み
付けを行った評価関数
Instead of using an evaluation function that gives the same weight to all terms, as in Just use it. That is, according to the Munsell color standard shown in Figure 12, 10Y8/10,5Y6/4,5G
Evaluation function weighted for the color Y6/8, 1YR6/4

【0039】[0039]

【数9】[Math. 9]

【0040】を使用する。また同様に、φM ,φC 
に関しても第3項,第8項,第9項,第15項にそれぞ
れ重み付けを行った評価関数を用い、マスキング係数を
作成することによってイエローの再現性が特に優れたマ
スキング係数を得ることができる。このマスキング係数
による色補正を行った場合の色再現性は、前述した図1
3に比較して図6に示すようになり、イエローの補色で
あるブルー系の色に対して色再現性が劣っているが、イ
エロー系の色に対しては色再現性が特に優れていること
がわかる。
Use [0040]. Similarly, φM, φC
Also, by creating a masking coefficient using an evaluation function that weights the third, eighth, ninth, and fifteenth terms, it is possible to obtain a masking coefficient with particularly excellent yellow reproducibility. . The color reproducibility when performing color correction using this masking coefficient is shown in Figure 1 above.
3, as shown in Figure 6, the color reproducibility is inferior to blue colors, which are complementary colors of yellow, but the color reproducibility is particularly excellent for yellow colors. I understand that.

【0041】上述した重み付けのし方を変えることによ
って、他の色(マゼンタ,シアン,ブルー,グリーン,
レッド)の再現性が特に優れたマスキング係数を得るこ
とができる。なお、本実施例では、デジタルデータの累
積のためにページメモリとCPUを用いたが、加算器を
用いても同様な効果を得ることができる。
By changing the above-mentioned weighting method, other colors (magenta, cyan, blue, green,
It is possible to obtain masking coefficients with particularly excellent reproducibility for red). In this embodiment, a page memory and a CPU are used to accumulate digital data, but the same effect can be obtained by using an adder.

【0042】以上説明したように、本実施例によれば、
原稿画像の色情報から原稿画像中の色分布を判断し、該
判断結果に基き、色補正手段を決定するようにしたので
、原稿画像中に多く分布している色に対する色再現性を
良くすることができ、良好な画像が得られる。また、コ
ピーのコピーというような孫コピーを作成した場合にお
ける色再現のズレに対し可能な限り防止するという効果
もある。
As explained above, according to this embodiment,
The color distribution in the original image is judged from the color information of the original image, and the color correction means is determined based on the judgment result, thereby improving color reproducibility for colors that are widely distributed in the original image. You can obtain good images. It also has the effect of preventing deviations in color reproduction as much as possible when creating a grandchild copy such as a copy of a copy.

【0043】[0043]

【他の実施例】次に、本発明に係る他の実施例を以下に
説明する。この実施例では、前述した実施例において原
稿の色情報から原稿の特性が『原稿中には各色が同程度
に分布しているか、又はグレーの分布が多いかのどちら
かである。』と判断された場合に、さらに、原稿の特性
を上述したどちらの特性であるか判断するものである。
[Other Embodiments] Next, other embodiments according to the present invention will be described below. In this embodiment, the characteristic of the document is determined from the color information of the document in the previously described embodiment: ``Either each color is distributed to the same degree in the document, or there is a large distribution of gray. ”, then it is further determined which of the above-mentioned characteristics the document has.

【0044】なお、装置の構成は図1と同様であり、デ
ータの流れは色分解されたデジタルデータがページメモ
リ23に保管されるまでは、前述の実施例と同様である
ので説明は省略する。この実施例では、ページメモリ2
3のデータをCPU20が読み出し、図7に示すような
画像データのヒストグラムを色ごとに作成する。
The configuration of the device is the same as that shown in FIG. 1, and the data flow is the same as in the previous embodiment until the color-separated digital data is stored in the page memory 23, so the explanation will be omitted. . In this embodiment, page memory 2
The CPU 20 reads out the data of No. 3 and creates a histogram of image data for each color as shown in FIG.

【0045】図8は、CPU20が行う処理手順を示す
フローチャートであり、Y,M,Cの各色ごとに処理が
行われる。まず1画素のデータがページメモリ23から
読み出され(ステップS11)、0〜255のデジタル
データの第nレベルの度数がインクリメントされ(ステ
ップS12)、全ての画像データに対して処理を終了す
ると(ステップS13)、Y,M,Cに対してSY (
n),SM (n),SC(n)が作成される。なお、
必要に応じてRAM22のメモリが使用され、最終的な
度数分布SY (n),SM (n),SC (n)(
n=0〜255)もRAM22に保管される。そして、
その度数分布Si (n)(i=Y,M,C)を用いて
CPU20は、例えば以下の量を色ごとに算出する。 (1)ヒストグラムの最大度数を示すデジタルデータレ
ベル。 (2)全画素についてのデジタルデータレベルの累積数
FIG. 8 is a flowchart showing the processing procedure performed by the CPU 20, in which processing is performed for each color of Y, M, and C. First, data for one pixel is read from the page memory 23 (step S11), the frequency of the nth level of digital data from 0 to 255 is incremented (step S12), and when processing is completed for all image data ( Step S13), SY (
n), SM(n), and SC(n) are created. In addition,
The memory of the RAM 22 is used as necessary, and the final frequency distributions SY (n), SM (n), SC (n) (
n=0 to 255) are also stored in the RAM 22. and,
Using the frequency distribution Si (n) (i=Y, M, C), the CPU 20 calculates, for example, the following amounts for each color. (1) Digital data level indicating the maximum frequency of the histogram. (2) Cumulative number of digital data levels for all pixels.

【0046】ここで、(1)(2)の量を、例えばイエ
ローの信号で説明する。(1)は図7のイエロー(Y)
のヒストグラムよりYmax と算出される。ここで、
CCD出力の低いレベル(0〜32のレベル)において
は、最大度数を検出しないようにしている。これはCC
D出力の低レベル側は原稿の白地部分に相当するので、
これを検出しないようにするものである。
Here, the amounts (1) and (2) will be explained using, for example, a yellow signal. (1) is yellow (Y) in Figure 7
Ymax is calculated from the histogram. here,
At low levels of the CCD output (levels 0 to 32), the maximum frequency is not detected. This is CC
The low level side of the D output corresponds to the white area of the original, so
This is to prevent this from being detected.

【0047】(2)は図7のイエロー(Y)のヒストグ
ラムより、
(2) is based on the yellow (Y) histogram in FIG.

【0048】[0048]

【数10】[Math. 10]

【0049】として求められる。同様にして、Nmax
 ,Cmax ,NM ,NC を発生する。次に、上
述の算出結果を用いてマスキング係数を決定する方法に
ついて以下に説明する。前述した実施例と同様な方法で
、NY ,NM ,NC の差の程度を判断し、『原稿
中には、各色が同程度に分布しているか、又はグレーの
分布が多いかのどちらかである。』と判断された場合、
Ymax ,Mmax ,Cmax の値を判断する。
It is obtained as follows. Similarly, Nmax
, Cmax, NM, and NC are generated. Next, a method of determining masking coefficients using the above calculation results will be described below. The degree of difference between NY, NM, and NC is determined using the same method as in the above-mentioned embodiment. be. ” If it is determined that
Determine the values of Ymax, Mmax, and Cmax.

【0050】この判断は、図3に示す処理手順と類似し
た処理で行う。すなわち、Ymax ,Mmax ,C
max の中間の値に対し、他の2つの値が比較的に近
い値であるかどうかを判断するものであり、その結果、
Ymax ,Mmax ,Cmax の各値が等しいか
近似の場合、上述した判断結果をさらに狭めて『原稿中
にはグレーの分布が多い。』と判断し、またYmax 
,Mmax Cmax が比較的、大小関係に大きな差
がある場合、『原稿中には各色が同程度に(バラバラ)
分布している。』と判断する。
This determination is performed using a process similar to the process shown in FIG. That is, Ymax, Mmax, C
It determines whether the other two values are relatively close to the intermediate value of max, and as a result,
If the values of Ymax, Mmax, and Cmax are equal or approximate, the above judgment result is further narrowed down to ``There is a large distribution of gray in the manuscript.'' ”, and also Ymax
, Mmax Cmax is relatively large, and there is a large difference in size.
It is distributed. ”.

【0051】そして、上述の結果に基づいてマスキング
係数を選択する。つまり、前者であれば、特にグレーの
色再現性の優れたマスキング係数を選択し、後者であれ
ば、従来例で説明したものと同じマスキング係数を選択
するようにする。ここで、グレーの再現性が特に優れた
マスキング係数を得るためには、前述の実施例と同様に
、最小二乗法の評価関数の項でグレーの色に対して大き
な重み付けを行い、マスキング係数を決定すればよい。 すなわち、図12中のグレーは明度で示してあるY=8
5%,Y=50%,Y=30%,Y=15%,Y=5%
の5色であり、これらの色に対して重み付けを行った評
価関数を用いてマスキング係数を決定すればよい。
Masking coefficients are then selected based on the above results. That is, if it is the former, a masking coefficient with particularly excellent gray color reproducibility is selected, and if it is the latter, the same masking coefficient as described in the conventional example is selected. Here, in order to obtain a masking coefficient with particularly excellent gray reproducibility, as in the previous embodiment, a large weight is given to the gray color in the evaluation function term of the least squares method, and the masking coefficient is All you have to do is decide. That is, the gray in FIG. 12 is indicated by brightness, Y=8.
5%, Y=50%, Y=30%, Y=15%, Y=5%
The masking coefficients can be determined using an evaluation function that weights these colors.

【0052】以上のようなマスキング係数を使用するこ
とによって、原稿画像中にグレーの分布が多いカラー原
稿、例えば黒文字原稿の1部にカラー写真などを貼った
原稿に対しても作成される画像中の文字に色味の含まれ
ない良好なグレー再現の画像を得ることができる。 <変形例>次に、色ごとの累積数をNY ,NM ,N
C とし、以下のような演算により原稿の色分布を判断
する場合を説明する。
[0052] By using the above masking coefficients, the image created for a color document with a large distribution of gray in the document image, for example, a document with a color photograph pasted on a portion of a black text document, can be improved. It is possible to obtain an image with good gray reproduction without any tint in the text. <Modified example> Next, set the cumulative numbers for each color as NY, NM, N
C, and the case where the color distribution of the document is determined by the following calculation will be explained.

【0053】まず、色ごとの累積数NY ,NM ,N
C の合計をNall とし、Nall =NB +N
G +NR を算出する。次に、原稿中のB,G,Rの
色成分の度合をaB ,aG,aR とすると、aB 
=NB /Nall ,aG =NG /Nall ,
aR /Nall となり、aB +aG +aR =
1である。これは原稿中の色成分の比がブルー:グリー
ン:レッド=aB :aG :aR であるということ
を示している。
First, the cumulative numbers NY, NM, N for each color
Let the sum of C be Nall, Nall =NB +N
Calculate G +NR. Next, if the degrees of B, G, and R color components in the original are aB, aG, and aR, then aB
=NB/Nall,aG=NG/Nall,
aR /Nall, and aB +aG +aR =
It is 1. This indicates that the ratio of color components in the original is blue:green:red=aB:aG:aR.

【0054】一方、変形例では、あらかじめ保管されて
いるマスキング係数は、ブルー,グリーン,レッドの再
現性が特に優れたマスキング係数の3種類であり、これ
らをタイプ1,2,3とする。上記色成分の比aB ,
aG ,aR 及びマスキング係数より算出されるマス
キング係数(M)は、   (M)=aB ・(タイプ1)+aG ・(タイプ
2)+aR ・(タイプ3)として算出される。
On the other hand, in the modified example, there are three types of masking coefficients stored in advance, which are masking coefficients with particularly excellent reproducibility for blue, green, and red, and these are designated as types 1, 2, and 3. Ratio aB of the above color components,
The masking coefficient (M) calculated from aG, aR and the masking coefficient is calculated as (M)=aB・(Type 1)+aG・(Type 2)+aR・(Type 3).

【0055】上述した方法で、マスキング係数を決定す
ることにより、複雑な判断を必要とせず、また、基本と
なるマスキング係数が半分以下であるためにROMのメ
モリ容量を節約できる。
By determining the masking coefficient using the method described above, complicated judgment is not required, and since the basic masking coefficient is less than half, the memory capacity of the ROM can be saved.

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
原稿画像中に多く分布している色に対して色再現性を良
くすることができ、良好な画像を得ることができる。
[Effects of the Invention] As explained above, according to the present invention,
Color reproducibility can be improved for colors that are widely distributed in the original image, and a good image can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図1】本実施例での画像処理ブロック図である。FIG. 1 is an image processing block diagram in this embodiment.

【図2】色分解された原稿を画素単位で示した模式図で
ある。
FIG. 2 is a schematic diagram showing a color-separated document in units of pixels.

【図3】各色ごとの累積数を比較するフローチャートで
ある。
FIG. 3 is a flowchart for comparing cumulative numbers for each color.

【図4】原稿特性を決定するための図である。FIG. 4 is a diagram for determining document characteristics.

【図5】原稿特性に応じたマスキング係数を決定するた
めの図である。
FIG. 5 is a diagram for determining masking coefficients according to document characteristics.

【図6】イエローの再現性が特に優れたマスキング係数
による色再現を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing color reproduction using masking coefficients with particularly excellent yellow reproducibility.

【図7】各色ごとの度数分布の図である。FIG. 7 is a diagram of frequency distribution for each color.

【図8】度数分布を作成するフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart for creating a frequency distribution.

【図9】原稿読取系の構成を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing the configuration of a document reading system.

【図10】CCDセンサーの拡大模式図である。FIG. 10 is an enlarged schematic diagram of a CCD sensor.

【図11】従来のの画像処理ブロック図である。FIG. 11 is a conventional image processing block diagram.

【図12−1】,[Figure 12-1],

【図12−2】,[Figure 12-2],

【図12−3】従来の色パッチ及びマンセル色標との対
応を示す図である。
FIG. 12-3 is a diagram showing the correspondence between conventional color patches and Munsell color standards.

【図13】従来のマスキング係数による色再現を示す図
である。
FIG. 13 is a diagram showing color reproduction using conventional masking coefficients.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

6    CCD 11  A/D変換回路 12  LOG変換回路 13  黒抽出及びUCR回路 14  色補正回路 15  カラープリンタ 20  CPU 21  ROM 22  RAM 23  ページメモリ 6 CCD 11 A/D conversion circuit 12 LOG conversion circuit 13 Black extraction and UCR circuit 14 Color correction circuit 15 Color printer 20 CPU 21 ROM 22 RAM 23 Page memory

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】原稿画像を入力し、色補正を行った後にカ
ラー画像を形成するカラー画像形成装置において、原稿
画像の色情報を生成する生成手段と、該生成手段での色
情報に基づいて演算を行う演算手段と、該演算手段での
結果に応じて原稿画像の色特性を判別する判別手段とを
有し、該判別手段での結果に基づいて前記色補正の処理
係数を決定し、カラー画像を形成することを特徴とする
カラー画像形成装置。
Claims: 1. A color image forming apparatus that inputs a document image and forms a color image after performing color correction, comprising: a generation means for generating color information of the document image; comprising a calculating means for performing calculations and a determining means for determining color characteristics of the original image according to the results of the calculating means, and determining processing coefficients for the color correction based on the results of the determining means; A color image forming apparatus characterized by forming a color image.
【請求項2】前記演算手段とは、前記生成手段の出力レ
ベルを色ごとに累積する演算を行うことを特徴とする請
求項1のカラー画像形成装置。
2. A color image forming apparatus according to claim 1, wherein said calculation means performs a calculation of accumulating the output level of said generation means for each color.
【請求項3】前記演算手段とは、前記生成手段の出力レ
ベルの度数分布を色ごとに作成する演算を行うことを特
徴とする請求項1のカラー画像形成装置。
3. A color image forming apparatus according to claim 1, wherein said calculation means performs calculation for creating a frequency distribution of output levels of said generation means for each color.
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