JPH066594A - カラー画像処理装置 - Google Patents
カラー画像処理装置Info
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- JPH066594A JPH066594A JP4184334A JP18433492A JPH066594A JP H066594 A JPH066594 A JP H066594A JP 4184334 A JP4184334 A JP 4184334A JP 18433492 A JP18433492 A JP 18433492A JP H066594 A JPH066594 A JP H066594A
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- JP
- Japan
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- color
- color adjustment
- neural network
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 色変換回路を使用することなく、少ないハー
ド量で色補正と色調整を行うことが可能なカラー画像処
理装置を提供する。 【構成】 ニューラルネットワークによって、色補正、
色調整を行う。各入力層ユニットには、濃度データＲＧ
Ｂと色調整指示手段５から指示された色調整量として色
相等が入力される。一方、出力層ユニットからは、色補
正、色調整された濃度データＲ′Ｇ′Ｂ′が出力され
る。この学習にはバックプロパゲーションを使用する。
そして、色調整指示手段５では色相量を０にして、濃度
変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を入力層ユニッ
トに入力し、Ｒ′Ｇ′Ｂ′を得る。この出力値Ｒ′Ｇ′
Ｂ′が撮影時の照明の影響によって、赤みがかったり青
みがかったりした場合、色調整指示手段５から色相量を
与えることで、所望の色が得られる。
ド量で色補正と色調整を行うことが可能なカラー画像処
理装置を提供する。 【構成】 ニューラルネットワークによって、色補正、
色調整を行う。各入力層ユニットには、濃度データＲＧ
Ｂと色調整指示手段５から指示された色調整量として色
相等が入力される。一方、出力層ユニットからは、色補
正、色調整された濃度データＲ′Ｇ′Ｂ′が出力され
る。この学習にはバックプロパゲーションを使用する。
そして、色調整指示手段５では色相量を０にして、濃度
変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を入力層ユニッ
トに入力し、Ｒ′Ｇ′Ｂ′を得る。この出力値Ｒ′Ｇ′
Ｂ′が撮影時の照明の影響によって、赤みがかったり青
みがかったりした場合、色調整指示手段５から色相量を
与えることで、所望の色が得られる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はカラー画像処理装置に係
り、詳細には、カラースキャナ及びカラー複写機におけ
る色補正および色調整を行うカラー画像処理装置に関す
る。
り、詳細には、カラースキャナ及びカラー複写機におけ
る色補正および色調整を行うカラー画像処理装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】近年、カラーファクシミリ装置、カラー
複写機、カラービデオプリンタ等のように、カラーハー
ドコピーを得るためのカラー画像処理装置が広く利用さ
れている。このカラー画像処理装置では、加法混色のＲ
ＧＢ信号で入力されＣＭＹインクで記録されるようにな
っている。このとき、各インクが理想的な分光反射特性
であれば、ＲＧＢとＣＭＹとの間に補色の関係が成立す
るが、実際の各インク成分には不要吸収成分があるの
で、この関係は成立しない。このような、インク混色時
における非線形性を補正する必要があり、従来のカラー
画像処理装置では、ニューラルネットワークによる補正
を行うようにしたものがある。すなわち、記録系をブラ
ックボックス化し、ニューラルネットワークの各入力層
ユニットに原画像のＬ（明度：Lightness ）、Ｓ彩度：
Saturation）、Ｈ（色相：Hue ）を入力し、補正後の理
想的なＬＳＨが各出力層ユニットから出力されるように
学習を行う。
複写機、カラービデオプリンタ等のように、カラーハー
ドコピーを得るためのカラー画像処理装置が広く利用さ
れている。このカラー画像処理装置では、加法混色のＲ
ＧＢ信号で入力されＣＭＹインクで記録されるようにな
っている。このとき、各インクが理想的な分光反射特性
であれば、ＲＧＢとＣＭＹとの間に補色の関係が成立す
るが、実際の各インク成分には不要吸収成分があるの
で、この関係は成立しない。このような、インク混色時
における非線形性を補正する必要があり、従来のカラー
画像処理装置では、ニューラルネットワークによる補正
を行うようにしたものがある。すなわち、記録系をブラ
ックボックス化し、ニューラルネットワークの各入力層
ユニットに原画像のＬ（明度：Lightness ）、Ｓ彩度：
Saturation）、Ｈ（色相：Hue ）を入力し、補正後の理
想的なＬＳＨが各出力層ユニットから出力されるように
学習を行う。
【０００３】そして、色調整を行う場合、各出力層ユニ
ットからＬＳＨが個々に出力されるので、各ユニットに
用いられている関数の変数に対して、それぞれ必要な調
整量となる正負の定数を加えることによって、色調整を
行っている。一方、色相の調整を行う場合、調整したい
色を中心にその周りに対して、連続的に調整度が減るよ
うにする必要がある。そこで、正規曲線を用いて、色相
の値により調整量に重み付けをしている。明度と彩度に
関しても同様に重み付けをすれば特定の色の明度、彩度
を滑らかに変化させることができる。
ットからＬＳＨが個々に出力されるので、各ユニットに
用いられている関数の変数に対して、それぞれ必要な調
整量となる正負の定数を加えることによって、色調整を
行っている。一方、色相の調整を行う場合、調整したい
色を中心にその周りに対して、連続的に調整度が減るよ
うにする必要がある。そこで、正規曲線を用いて、色相
の値により調整量に重み付けをしている。明度と彩度に
関しても同様に重み付けをすれば特定の色の明度、彩度
を滑らかに変化させることができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来のニューラルネットワークを使用したカラー画像処理
装置では、各出力層ユニットの出力がＬＳＨであるた
め、カラーハードコピーを行うためにはこれらのＬＳＨ
の各信号を、ＲＧＢまたはＣＭＹに変換する色変換回路
が必要であった。また、これらの変換は非線形であるの
で、変換回路のハード量が増え、色補正を行うニューラ
ルネットワークと、色調整を行うための色変換回路の２
つのハードが必要になるっていた。さらに、色調整量を
自由に変更することもできなかった。
来のニューラルネットワークを使用したカラー画像処理
装置では、各出力層ユニットの出力がＬＳＨであるた
め、カラーハードコピーを行うためにはこれらのＬＳＨ
の各信号を、ＲＧＢまたはＣＭＹに変換する色変換回路
が必要であった。また、これらの変換は非線形であるの
で、変換回路のハード量が増え、色補正を行うニューラ
ルネットワークと、色調整を行うための色変換回路の２
つのハードが必要になるっていた。さらに、色調整量を
自由に変更することもできなかった。
【０００５】一方、インク混色時における非線形性を補
正するためにニューラルネットワークを使用したカラー
画像処理装置も存在している。このカラー画像処理装置
では、記録系をブラックボックス化して、ニューラルネ
ットワークの各入力層ユニットにＣＭＹを入力し、各出
力層ユニットから補正後の理想的なＣ’Ｍ’Ｙ’が出力
されるように学習を行っている。しかし、このようなカ
ラー画像処理装置でも、色調整を行うためにニューラル
ネットの学習をやり直すか、または別に色調整回路が必
要になっていた。
正するためにニューラルネットワークを使用したカラー
画像処理装置も存在している。このカラー画像処理装置
では、記録系をブラックボックス化して、ニューラルネ
ットワークの各入力層ユニットにＣＭＹを入力し、各出
力層ユニットから補正後の理想的なＣ’Ｍ’Ｙ’が出力
されるように学習を行っている。しかし、このようなカ
ラー画像処理装置でも、色調整を行うためにニューラル
ネットの学習をやり直すか、または別に色調整回路が必
要になっていた。
【０００６】このように、カラースキャナ等により入力
される写真、印刷物に於いて色調に関する画質が問題に
なり、色調整の対象となるものには、撮影時の照明が
暗く露光不足のもの、撮影時の照明の影響で赤みがが
ったり青みががったりしてカラーバランスの崩れたも
の、色あせが起こり画像全体に彩度が不足するものが
考えられる。本発明では、このような原画像に対して、
色変換回路を使用することなく、少ないハード量で色補
正と色調整を行うことが可能なカラー画像処理装置を提
供することを目的とする。
される写真、印刷物に於いて色調に関する画質が問題に
なり、色調整の対象となるものには、撮影時の照明が
暗く露光不足のもの、撮影時の照明の影響で赤みがが
ったり青みががったりしてカラーバランスの崩れたも
の、色あせが起こり画像全体に彩度が不足するものが
考えられる。本発明では、このような原画像に対して、
色変換回路を使用することなく、少ないハード量で色補
正と色調整を行うことが可能なカラー画像処理装置を提
供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、原画像を色分解して読み取る画像読取手段と、この
原稿読取手段の出力データをシェーディング補正するシ
ェーディング補正手段と、色調整を指示する色調整指示
手段と、前記シェーディング補正回路の出力データに対
する色補正処理と、前記色調整指示手段の指示出力に応
じて色調整処理を行い、所望の色信号を得るニューラル
ネットワークとを、カラー画像処理装置に具備させて、
前記目的を達成する。請求項２記載の発明では、請求項
１記載のカラー画像処理装置において、ニューラルネッ
トワークによりイエロー、マゼンタ、シアンの各色信号
を得る。請求項３記載の発明では、請求項１記載のカラ
ー画像処理装置において、ニューラルネットワークによ
りイエロー、マゼンタ、シアンブラックの各色信号を得
る。請求項４ないし請求項６記載のの発明では、請求項
１ないし請求項３記載のカラー画像処理装置において、
色調整指示手段により、明度、色相、明度のそれぞれを
指示する。
は、原画像を色分解して読み取る画像読取手段と、この
原稿読取手段の出力データをシェーディング補正するシ
ェーディング補正手段と、色調整を指示する色調整指示
手段と、前記シェーディング補正回路の出力データに対
する色補正処理と、前記色調整指示手段の指示出力に応
じて色調整処理を行い、所望の色信号を得るニューラル
ネットワークとを、カラー画像処理装置に具備させて、
前記目的を達成する。請求項２記載の発明では、請求項
１記載のカラー画像処理装置において、ニューラルネッ
トワークによりイエロー、マゼンタ、シアンの各色信号
を得る。請求項３記載の発明では、請求項１記載のカラ
ー画像処理装置において、ニューラルネットワークによ
りイエロー、マゼンタ、シアンブラックの各色信号を得
る。請求項４ないし請求項６記載のの発明では、請求項
１ないし請求項３記載のカラー画像処理装置において、
色調整指示手段により、明度、色相、明度のそれぞれを
指示する。
【０００８】
【実施例】以下、本発明のカラー画像処理装置における
一実施例を図１ないし図１１を参照して詳細に説明す
る。図１は、カラー画像処理装置における第一の実施例
の構成を表したものである。この図において、１は、原
画像が存在する原稿を色分解してｒ、ｇ、ｂのアナログ
信号を得、これをＲＧＢのデジタル信号に変換して出力
するＣＣＤ（ChargeCoupled Device ）センサである。
２は、シェーディング補正を行うシェーディング補正回
路で、露光光源の配光分布、ＣＣＤセンサ１のばらつき
を補正するようになっている。３は、ＣＣＤセンサ１で
読み込まれた反射光データを濃度データに変換する濃度
変換回路である。４は、色補正、色調整を行うニューラ
ルネットワークである。５は、ニューラルネットワーク
４に色調整の指示を与える、色調整指示手段である。
一実施例を図１ないし図１１を参照して詳細に説明す
る。図１は、カラー画像処理装置における第一の実施例
の構成を表したものである。この図において、１は、原
画像が存在する原稿を色分解してｒ、ｇ、ｂのアナログ
信号を得、これをＲＧＢのデジタル信号に変換して出力
するＣＣＤ（ChargeCoupled Device ）センサである。
２は、シェーディング補正を行うシェーディング補正回
路で、露光光源の配光分布、ＣＣＤセンサ１のばらつき
を補正するようになっている。３は、ＣＣＤセンサ１で
読み込まれた反射光データを濃度データに変換する濃度
変換回路である。４は、色補正、色調整を行うニューラ
ルネットワークである。５は、ニューラルネットワーク
４に色調整の指示を与える、色調整指示手段である。
【０００９】図２は、ニューラルネットワークの構成を
表したものである。各入力層ユニットには、濃度変換回
路３の出力である濃度データＲ、Ｇ、Ｂと色調整指示手
段５から指示された色調整量が入力される。この実施例
において、色調整指示手段５からは、色相量が指示され
る。一方、出力層ユニットからは、色補正、色調整され
た濃度データＲ’、Ｇ’、Ｂ’が出力されるようになっ
ている。
表したものである。各入力層ユニットには、濃度変換回
路３の出力である濃度データＲ、Ｇ、Ｂと色調整指示手
段５から指示された色調整量が入力される。この実施例
において、色調整指示手段５からは、色相量が指示され
る。一方、出力層ユニットからは、色補正、色調整され
た濃度データＲ’、Ｇ’、Ｂ’が出力されるようになっ
ている。
【００１０】ここで、このニューラルネットワークによ
る学習時の説明をする。階層ネットワークを学習させる
アルゴリズムとして、バックプロパゲーションを使用す
る。すなわち、各入力層ユニットに，濃度変換回路３か
ら出力される原画像のＲＧＢの濃度値を入力すると共
に、色調整指示手段５から色相量０（ゼロ）を入力し、
出力層ユニットには補正後の理想的なＲＧＢ濃度値が出
力されるように学習させる。また、各入力層ユニット
に、原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から色
相量とを入力し、出力層ユニットにその色相量に応じた
理想的なＲＧＢ濃度値が出力されるように学習させる。
る学習時の説明をする。階層ネットワークを学習させる
アルゴリズムとして、バックプロパゲーションを使用す
る。すなわち、各入力層ユニットに，濃度変換回路３か
ら出力される原画像のＲＧＢの濃度値を入力すると共
に、色調整指示手段５から色相量０（ゼロ）を入力し、
出力層ユニットには補正後の理想的なＲＧＢ濃度値が出
力されるように学習させる。また、各入力層ユニット
に、原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から色
相量とを入力し、出力層ユニットにその色相量に応じた
理想的なＲＧＢ濃度値が出力されるように学習させる。
【００１１】次に、カラー画像処理装置による色補正お
よび色調整の動作について説明する。通常、色調整指示
手段５では色相量を０にして、濃度変換回路３の出力値
であるＲＧＢの濃度を、図２に示すニューラルネットワ
ーク４に入力し、その出力値Ｒ′Ｇ′Ｂ′を得る。ここ
で、この出力値Ｒ′Ｇ′Ｂ′が撮影時の照明の影響によ
って、赤みがかったり青みがかったりした場合、色調整
指示手段５から色相量を与えることで、所望の色が得ら
れる。
よび色調整の動作について説明する。通常、色調整指示
手段５では色相量を０にして、濃度変換回路３の出力値
であるＲＧＢの濃度を、図２に示すニューラルネットワ
ーク４に入力し、その出力値Ｒ′Ｇ′Ｂ′を得る。ここ
で、この出力値Ｒ′Ｇ′Ｂ′が撮影時の照明の影響によ
って、赤みがかったり青みがかったりした場合、色調整
指示手段５から色相量を与えることで、所望の色が得ら
れる。
【００１２】図３は、第２の実施例の構成を表したもの
である。なお、説明を簡単にするため、この図におい
て、図１に示す第１の実施例と同一の部分には、同一の
符号を付して、その説明を適宜省略することとする。こ
の第２の実施例では、ニューラルネットワーク４からＣ
ＭＹを出力するようになっており、このニューラルネッ
トワークの出力値ＣＭＹに基づいて、紙に記録するプリ
ンタ６が接続されている。このプリンタ６の記録方式と
しては、昇華性染料熱転写記録、電子写真記録、インク
ジェット記録などがある。
である。なお、説明を簡単にするため、この図におい
て、図１に示す第１の実施例と同一の部分には、同一の
符号を付して、その説明を適宜省略することとする。こ
の第２の実施例では、ニューラルネットワーク４からＣ
ＭＹを出力するようになっており、このニューラルネッ
トワークの出力値ＣＭＹに基づいて、紙に記録するプリ
ンタ６が接続されている。このプリンタ６の記録方式と
しては、昇華性染料熱転写記録、電子写真記録、インク
ジェット記録などがある。
【００１３】図５は、この第２の実施例のニューラルネ
ットワークの構成を表したものである。この図に示すよ
うに、入力層ユニットには、濃度変換回路３の出力であ
る濃度データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量
が入力される。そして、本実施例では色調整指示手段５
からＣＭＹの濃度値を指示する。出力層ユニットには色
補正、色調整された濃度データＧＭＹが出力される。色
調整指示手段５から指示されるＣＭＹの調整量はニュー
ラルネットワーク４の出力層ユニットに用いられている
シグモイド関数の変数に与える。ここで、シグモイド関
数Ｆ（ｘ）は、は次の式（１）で示される。 Ｆ（ｘ）＝１／〔１＋Exp(−ｘ＋ｄｘ）〕 ……（１） この式（１）において変数ｄｘを変化させると、シグモ
イド関数Ｆ（ｘ）は、図１１のように変化する。
ットワークの構成を表したものである。この図に示すよ
うに、入力層ユニットには、濃度変換回路３の出力であ
る濃度データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量
が入力される。そして、本実施例では色調整指示手段５
からＣＭＹの濃度値を指示する。出力層ユニットには色
補正、色調整された濃度データＧＭＹが出力される。色
調整指示手段５から指示されるＣＭＹの調整量はニュー
ラルネットワーク４の出力層ユニットに用いられている
シグモイド関数の変数に与える。ここで、シグモイド関
数Ｆ（ｘ）は、は次の式（１）で示される。 Ｆ（ｘ）＝１／〔１＋Exp(−ｘ＋ｄｘ）〕 ……（１） この式（１）において変数ｄｘを変化させると、シグモ
イド関数Ｆ（ｘ）は、図１１のように変化する。
【００１４】次に、このニューラルネットワーク４の学
習およびカラー画像処理装置による色補正および色調整
の動作について説明する。入力層ユニットに原画像のＰ
ＧＢの濃度値（濃度変換回路３の出力値）と色調整指示
手段５からＣＭＹの調整量を０（ｄｘ＝０）として入力
し、出力層ユニットには補正後の理想的なＣＭＹ濃度値
が出力されるように学習させる。色補正、色調整を行う
場合、通常、色調整指示手段５からＣＭＹの調整量を０
にし、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図
５のニューラルネットワークに４入力し、その出力値を
得る。ここで、この出力値が撮影時の照明の影響によっ
て、赤みがかったり青みがかったりした場合、色調整指
示手段５からＣＭＹの調整量を与えることで、所望の色
を得ることができる。
習およびカラー画像処理装置による色補正および色調整
の動作について説明する。入力層ユニットに原画像のＰ
ＧＢの濃度値（濃度変換回路３の出力値）と色調整指示
手段５からＣＭＹの調整量を０（ｄｘ＝０）として入力
し、出力層ユニットには補正後の理想的なＣＭＹ濃度値
が出力されるように学習させる。色補正、色調整を行う
場合、通常、色調整指示手段５からＣＭＹの調整量を０
にし、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図
５のニューラルネットワークに４入力し、その出力値を
得る。ここで、この出力値が撮影時の照明の影響によっ
て、赤みがかったり青みがかったりした場合、色調整指
示手段５からＣＭＹの調整量を与えることで、所望の色
を得ることができる。
【００１５】図４は、第３の実施例におけるカラー画像
処理装置の構成を表したものである。この図において
も、図１と同一の部分には同一の符号を付して、適宜そ
の説明を省略することとする。この第３の実施例では、
ニューラルネットワーク４から、ＣＭＹＫ（シアン、マ
ゼンタ、イエロー、ブラック）を出力するようになって
おり、プリンタ６は、このニューラルネットワークの出
力値ＣＭＹＫに基づいて紙に記録するようになってい
る。
処理装置の構成を表したものである。この図において
も、図１と同一の部分には同一の符号を付して、適宜そ
の説明を省略することとする。この第３の実施例では、
ニューラルネットワーク４から、ＣＭＹＫ（シアン、マ
ゼンタ、イエロー、ブラック）を出力するようになって
おり、プリンタ６は、このニューラルネットワークの出
力値ＣＭＹＫに基づいて紙に記録するようになってい
る。
【００１６】図６は、この第３の実施例におけるニュー
ラルネットワーク４の構成を表したものである。このニ
ューラルネットワーク４の各入力層ユニットは、濃度変
換回路３の出力である濃度データＲＧＢと色調整指示手
段５からの色調整量が入力される。本実施例では色調整
指示手段５からＣＭＹＫの濃度値を指示する。出力層ユ
ニットには色補正、色調整された濃度データＣＭＹＫが
出力される。色調整指示手段５からＣＭＹＫの調整量は
ニューラルネットの出力層ユニットに用いられているシ
グモナイド関数の変数に与える。このシグモナイド関数
は、前記式（１）で与えられ、変数ｄｘを変化させると
図１１のように変化する。
ラルネットワーク４の構成を表したものである。このニ
ューラルネットワーク４の各入力層ユニットは、濃度変
換回路３の出力である濃度データＲＧＢと色調整指示手
段５からの色調整量が入力される。本実施例では色調整
指示手段５からＣＭＹＫの濃度値を指示する。出力層ユ
ニットには色補正、色調整された濃度データＣＭＹＫが
出力される。色調整指示手段５からＣＭＹＫの調整量は
ニューラルネットの出力層ユニットに用いられているシ
グモナイド関数の変数に与える。このシグモナイド関数
は、前記式（１）で与えられ、変数ｄｘを変化させると
図１１のように変化する。
【００１７】次に、このニューラルネットワーク４の学
習およびカラー画像処理装置による色補正および色調整
の動作について説明する。各入力層ユニットに濃度変換
回路３から出力される原画像のＲＧＢの濃度値と、色調
整指示手段５からＣＭＹＫの調整量を０（ｄｘ＝０）と
して入力し、各出力層ユニットには補正後の理想的なＣ
ＭＹＫ濃度値が出力されるように学習を行う。色補正、
色調整を行う場合、通常、色調整指示手段５ではＣＭＹ
Ｋの調整量を０にして、濃度変換回路３の出力値である
ＲＧＢの濃度を、図６に示すニューラルネットワーク４
に入力し、その出力値を得る。もしこの出力値が撮影時
の照明の影響で赤みがかったり青みがかったりした場
合、色調整指示手段５からＣＭＹＫの調整量を与えて所
望の色を得ることができる。
習およびカラー画像処理装置による色補正および色調整
の動作について説明する。各入力層ユニットに濃度変換
回路３から出力される原画像のＲＧＢの濃度値と、色調
整指示手段５からＣＭＹＫの調整量を０（ｄｘ＝０）と
して入力し、各出力層ユニットには補正後の理想的なＣ
ＭＹＫ濃度値が出力されるように学習を行う。色補正、
色調整を行う場合、通常、色調整指示手段５ではＣＭＹ
Ｋの調整量を０にして、濃度変換回路３の出力値である
ＲＧＢの濃度を、図６に示すニューラルネットワーク４
に入力し、その出力値を得る。もしこの出力値が撮影時
の照明の影響で赤みがかったり青みがかったりした場
合、色調整指示手段５からＣＭＹＫの調整量を与えて所
望の色を得ることができる。
【００１８】図７は、第４の実施例で使用されるニュー
ラルネットワークの構成を表したものである。なお、こ
の第４の実施例の全体構成は図３と共通である。このニ
ューラルネットワーク４の入力層ユニットには、濃度デ
ータＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量として明
度量が入力される。出力層ユニットには色補正、色調整
された濃度データＣＭＹが出力される。このニューラル
ネットワークの学習時には、各入力層ユニットに原画像
のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から明度量を０
（ゼロ）として入力し、出力層ユニットには補正後の理
想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように、また、入力層
ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５
から明度量を入力し、出力層ユニットにその明度量に応
じた理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように学習させ
る。通常、色調整指示手段５では明度量を０にして、濃
度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図７のニュ
ーラルネットワークに入力し、その出力値としてＣＭＹ
濃度を得る。もしこの出力値が、撮影時の照明で暗く露
光不足である場合、色調整指示手段５から明度量を与え
て所望の色を得ることができる。
ラルネットワークの構成を表したものである。なお、こ
の第４の実施例の全体構成は図３と共通である。このニ
ューラルネットワーク４の入力層ユニットには、濃度デ
ータＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量として明
度量が入力される。出力層ユニットには色補正、色調整
された濃度データＣＭＹが出力される。このニューラル
ネットワークの学習時には、各入力層ユニットに原画像
のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から明度量を０
（ゼロ）として入力し、出力層ユニットには補正後の理
想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように、また、入力層
ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５
から明度量を入力し、出力層ユニットにその明度量に応
じた理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように学習させ
る。通常、色調整指示手段５では明度量を０にして、濃
度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図７のニュ
ーラルネットワークに入力し、その出力値としてＣＭＹ
濃度を得る。もしこの出力値が、撮影時の照明で暗く露
光不足である場合、色調整指示手段５から明度量を与え
て所望の色を得ることができる。
【００１９】図８は、第５の実施例で使用されるニュー
ラルネットワークの構成を表したものである。なお、こ
の第５の実施例の全体構成も図３と共通である。このニ
ューラルネットワーク４の各入力層ユニットには、濃度
データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量として
色相量が入力される。一方、出力層ユニットには、色補
正、色調整された濃度データＣＭＹが出力される。この
ニューラルネットワークの学習時には、入力層ユニット
に原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から色相
量を０（ゼロ）として入力し、出力層ユニットには補正
後の理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように、また、
入力層ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示
手段５から色相量を入力し、出力層ユニットにその色相
量に応じた理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように学
習させる。通常、色調整指示手段５では色相量を０にし
て、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図８
のニューラルネットワークに入力し、その出力値として
ＣＭＹ濃度値を得る。もしこの出力値が撮影時の照明の
影響で赤みがかったり青みがかったりした場合、色調整
指示手段５から色相量を与えて所望の色を得ることがで
きる。
ラルネットワークの構成を表したものである。なお、こ
の第５の実施例の全体構成も図３と共通である。このニ
ューラルネットワーク４の各入力層ユニットには、濃度
データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量として
色相量が入力される。一方、出力層ユニットには、色補
正、色調整された濃度データＣＭＹが出力される。この
ニューラルネットワークの学習時には、入力層ユニット
に原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から色相
量を０（ゼロ）として入力し、出力層ユニットには補正
後の理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように、また、
入力層ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示
手段５から色相量を入力し、出力層ユニットにその色相
量に応じた理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように学
習させる。通常、色調整指示手段５では色相量を０にし
て、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図８
のニューラルネットワークに入力し、その出力値として
ＣＭＹ濃度値を得る。もしこの出力値が撮影時の照明の
影響で赤みがかったり青みがかったりした場合、色調整
指示手段５から色相量を与えて所望の色を得ることがで
きる。
【００２０】図９は、第６の実施例で使用されるニュー
ラルネットワークの構成を表したものである。なお、こ
の第６の実施例の全体構成も図３と共通である。このニ
ューラルネットワーク４の各入力層ユニットには、濃度
データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量として
彩度量が入力される。出力層ユニットには色補正、色調
整された濃度データ、Ｃ、Ｍ、Ｙが出力される。このニ
ューラルネットワークの学習時には、入力層ユニットに
原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から彩度量
を０（ゼロ）として入力し、出力層ユニットには補正後
の理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように、また、入
力層ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手
段５から彩度量を入力し、出力層ユニットにその彩度量
に応じた理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように学習
させる。通常、色調整指示手段５では彩度量を０にし
て、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図９
のニューラルネットワークに入力し、その出力値として
ＣＭＹ濃度値を得る。もしこの出力値が、色あせ、画像
全体に彩度が不足する場合、色調整指示手段５から彩度
量を与えて所望の色を得ることができる。
ラルネットワークの構成を表したものである。なお、こ
の第６の実施例の全体構成も図３と共通である。このニ
ューラルネットワーク４の各入力層ユニットには、濃度
データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量として
彩度量が入力される。出力層ユニットには色補正、色調
整された濃度データ、Ｃ、Ｍ、Ｙが出力される。このニ
ューラルネットワークの学習時には、入力層ユニットに
原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から彩度量
を０（ゼロ）として入力し、出力層ユニットには補正後
の理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように、また、入
力層ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手
段５から彩度量を入力し、出力層ユニットにその彩度量
に応じた理想的なＣＭＹ濃度値が出力されるように学習
させる。通常、色調整指示手段５では彩度量を０にし
て、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図９
のニューラルネットワークに入力し、その出力値として
ＣＭＹ濃度値を得る。もしこの出力値が、色あせ、画像
全体に彩度が不足する場合、色調整指示手段５から彩度
量を与えて所望の色を得ることができる。
【００２１】図１０は、第７の実施例で使用されるニュ
ーラルネットワークの構成を表したものである。なお、
この第７の実施例の全体構成も図３と共通である。この
ニューラルネットワーク４の各入力層ユニットには、濃
度データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量とし
て明度量、色相量、彩度量が入力される。出力層ユニッ
トには色補正、色調整された濃度データＣＭＹが出力さ
れる。このニューラルネットワークの学習時には、入力
層ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段
５から明度量、色相量、彩度量をそれぞれ０（ゼロ）と
して入力し、出力層ユニットには補正後の理想的なＣＭ
Ｙ濃度値が出力されるように、また、入力層ユニットに
原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から明度
量、色相量、彩度量を入力し、出力層ユニットにそれぞ
れの明度量、色相量、彩度量に応じた理想的なＣＭＹ濃
度値が出力されるように学習させる。通常、色調整指示
手段５では明度量、色相量、彩度量をそれぞれ０にし
て、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図１
０のニューラルネットワークに入力し、その出力値ＣＭ
Ｙ濃度値を得る。もしこの出力値が撮影時の照明で暗
く露光不足になる、撮影時の照明の影響で赤みがかっ
たり青みがかったりしてカラーバランスの崩れる色あ
せが起こり画像自体に彩度が不足する場合、色調整指示
手段５から明度量、色相量、彩度量を与えて所望の色を
得ることができる。
ーラルネットワークの構成を表したものである。なお、
この第７の実施例の全体構成も図３と共通である。この
ニューラルネットワーク４の各入力層ユニットには、濃
度データＲＧＢと色調整指示手段５からの色調整量とし
て明度量、色相量、彩度量が入力される。出力層ユニッ
トには色補正、色調整された濃度データＣＭＹが出力さ
れる。このニューラルネットワークの学習時には、入力
層ユニットに原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段
５から明度量、色相量、彩度量をそれぞれ０（ゼロ）と
して入力し、出力層ユニットには補正後の理想的なＣＭ
Ｙ濃度値が出力されるように、また、入力層ユニットに
原画像のＲＧＢの濃度値と色調整指示手段５から明度
量、色相量、彩度量を入力し、出力層ユニットにそれぞ
れの明度量、色相量、彩度量に応じた理想的なＣＭＹ濃
度値が出力されるように学習させる。通常、色調整指示
手段５では明度量、色相量、彩度量をそれぞれ０にし
て、濃度変換回路３の出力値であるＲＧＢの濃度を図１
０のニューラルネットワークに入力し、その出力値ＣＭ
Ｙ濃度値を得る。もしこの出力値が撮影時の照明で暗
く露光不足になる、撮影時の照明の影響で赤みがかっ
たり青みがかったりしてカラーバランスの崩れる色あ
せが起こり画像自体に彩度が不足する場合、色調整指示
手段５から明度量、色相量、彩度量を与えて所望の色を
得ることができる。
【００２２】
【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、ニューラ
ルネットワークで色補正ならびに色調整を行うので、少
ないハード量で色補正と色調整を行うことができる。請
求項２記載の発明によれば、ニューラルネットワークで
色補正ならびに色調整を行うので、理想的なＣＭＹ色信
号を得ることができる。請求項３記載の発明によれば、
ニューラルネットワークで色補正ならびに色調整を行う
ので、理想的なＣＭＹＫ色信号を得ることができる。請
求項４記載の発明によれば、色調整を指示する手段に明
度を指示するので、明度調整が可能になる。請求項５記
載の発明によれば、色調整を指示する手段に色相を指示
するので、色相調整が可能になる。請求項６記載の発明
によれば、色調整を指示する手段に彩度を指示するの
で、彩度調整が可能になる。
ルネットワークで色補正ならびに色調整を行うので、少
ないハード量で色補正と色調整を行うことができる。請
求項２記載の発明によれば、ニューラルネットワークで
色補正ならびに色調整を行うので、理想的なＣＭＹ色信
号を得ることができる。請求項３記載の発明によれば、
ニューラルネットワークで色補正ならびに色調整を行う
ので、理想的なＣＭＹＫ色信号を得ることができる。請
求項４記載の発明によれば、色調整を指示する手段に明
度を指示するので、明度調整が可能になる。請求項５記
載の発明によれば、色調整を指示する手段に色相を指示
するので、色相調整が可能になる。請求項６記載の発明
によれば、色調整を指示する手段に彩度を指示するの
で、彩度調整が可能になる。
【図１】本発明の第１の実施例におけるカラー画像処理
装置の構成図である。
装置の構成図である。
【図２】同上、第１の実施例におけるニューラルネット
ワークの構成図である。
ワークの構成図である。
【図３】同上、第２の実施例におけるカラー画像処理装
置の構成図である。
置の構成図である。
【図４】同上、第３の実施例におけるカラー画像処理装
置の構成図である。
置の構成図である。
【図５】同上、第２の実施例におけるニューラルネット
ワークの構成図である。
ワークの構成図である。
【図６】同上、第３の実施例におけるニューラルネット
ワークの構成図である。
ワークの構成図である。
【図７】同上、第４の実施例におけるニューラルネット
ワークの構成図である。
ワークの構成図である。
【図８】同上、第５の実施例におけるニューラルネット
ワークの構成図である。
ワークの構成図である。
【図９】同上、第６の実施例におけるニューラルネット
ワークの構成図である。
ワークの構成図である。
【図１０】同上、第７の実施例におけるニューラルネッ
トワークの構成図である。
トワークの構成図である。
【図１１】同上、ニューラルネットワークの出力層ユニ
ットに用いられているシグモイド関数の、変数ｄｘによ
る変化を説明するための図である。
ットに用いられているシグモイド関数の、変数ｄｘによ
る変化を説明するための図である。
１ ＣＣＤセンサ ２ シェーディング補正回路 ３ 濃度変換回路 ４ ニューラルネットワーク ５ 色調整指示手段 ６ プリンタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/46 9068−5Ｃ
Claims (6)
- 【請求項１】 原画像を色分解して読み取る画像読取手
段と、 この画像読取手段の出力データをシェーディング補正す
るシェーディング補正手段と、 色調整を指示する色調整指示手段と、 前記シェーディング補正回路の出力データに対する色補
正処理と、前記色調整指示手段の指示出力に応じて色調
整処理を行い、所望の色信号を得るニューラルネットワ
ークとを具備することを特徴とするカラー画像処理装
置。 - 【請求項２】 所望の色がシアン、マゼンタ、イエロー
の各色信号であることを特徴とする請求項１記載のカラ
ー画像処理装置。 - 【請求項３】 所望の色がシアン、マゼンタ、イエロ
ー、ブラックの各色信号であることを特徴する請求項１
記載のカラー画像処理装置。 - 【請求項４】 色調整指示手段は、明度を指示すること
を特徴とする請求項１ないし請求項３記載のカラー画像
処理装置。 - 【請求項５】 色調整指示手段は、色相を指示すること
を特徴とする請求項１ないし請求項３記載のカラー画像
処理装置。 - 【請求項６】 色調整指示手段は、彩度を指示すること
を特徴とする請求項１ないし請求項３記載のカラー画像
処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4184334A JPH066594A (ja) | 1992-06-18 | 1992-06-18 | カラー画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4184334A JPH066594A (ja) | 1992-06-18 | 1992-06-18 | カラー画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH066594A true JPH066594A (ja) | 1994-01-14 |
Family
ID=16151494
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4184334A Pending JPH066594A (ja) | 1992-06-18 | 1992-06-18 | カラー画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH066594A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6075621A (en) * | 1996-08-12 | 2000-06-13 | Apls Electric Co., Ltd. | Image sensing apparatus and shading correction method |
-
1992
- 1992-06-18 JP JP4184334A patent/JPH066594A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6075621A (en) * | 1996-08-12 | 2000-06-13 | Apls Electric Co., Ltd. | Image sensing apparatus and shading correction method |
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