JPH0695723B2 - 色修正装置 - Google Patents

色修正装置

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JPH0695723B2
JPH0695723B2 JP1062528A JP6252889A JPH0695723B2 JP H0695723 B2 JPH0695723 B2 JP H0695723B2 JP 1062528 A JP1062528 A JP 1062528A JP 6252889 A JP6252889 A JP 6252889A JP H0695723 B2 JPH0695723 B2 JP H0695723B2
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武彦 志田
美恵 斉藤
邦夫 吉田
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Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、カラーの中間調を持った、いわゆる自然画の
画像を記録するカラープリンタやカラー複写機等の記録
装置または、カラーディスプレイ等の表示装置に対する
色修正装置に関するものである。
従来の技術 カラー複写機やカラープリンタでは、第４図に示すよう
に原画14をスキャナ等の入力装置15により読み取り、色
分解信号20にして色修正装置16に入力し、色修正処理を
施し、色修正後の色分解信号21にして、プリンタ等の出
力装置17に記録信号として送出して複製画18を作成す
る。従来、色修正装置16では、線形項または非線形項を
含む多項式の演算、または色修正マスキング処理の演算
結果をメモリに格納し、そのメモリをテーブル方式で引
き出すような色修正マスキング処理を行なっているもの
が多い。（参考文献：小寺、“ディジタルプリントにお
ける色再現”、画像電子学会誌、14、５、1985）つま
り、限定された色見本のシアン（ｃ）、マゼンタ
（ｍ）、イエロー（ｙ）の３色分解信号を入力として、
望ましい３色分解信号をシアン（cd）、マゼンタ（m
d）、イエロー（yd）になるように、定まった多項式Ｆ
の色修正パラメータ（aij）を重回帰モデルにより求め
る方法である。下式はその多項式の色修正マスキング処
理を示すものである。c0、m0、y0は、色修正演算後の出
力である。
発明が解決しようとする課題 しかし、前記従来技術においては、関数Ｆは予め定めら
れた多項式であり、システムの非線形結合を色見本の色
度が存在する色空間中の点すべてにわたって平均的に近
似しているために、ミクロの部分での色のマッチングに
は、必ずしも最適な解を与えてないという課題があっ
た。
本発明は上記課題に鑑み、システムの状態に全色空間に
わたって適応型の非線形色修正系が構成でき最適な色修
正ができるとともに、色見本の数が少ないために生ずる
階調再現の歪等の現像を減少できる色修正装置を提供す
るものである。
課題を解決するための手段 本発明は、中間調を含むカラー画像信号の色修正処理の
際に、原画像の色分解信号を、修正後の色を推定し出力
するとともに、色修正処理を施す前に、限定された個数
の色見本と前記の色見本の色分解信号と前記色見本の色
修正後の色分解信号を同時に与え、色修正パラメータを
適応的に学習最適化させる神経回路網模式手段と、前記
色修正パラメータを格納するメモリとを設けたものであ
る。
作用 本発明は、上記構成の神経回路網に対し、色見本の色分
解信号と色見本の理想的な色修正後の色分解信号を同時
に与えてその内部パラメータを適応的に学習最適化させ
ているため、その後に色修正処理をすることにより、上
記目的を達成し得る。
実施例 以下に、図面を用いて本発明の一実施例を説明する。第
１図は、第４図の色修正装置16に対する本発明の具体的
詳細ブロック構成図である。原画像１の色分解信号1a
は、神経回路網模式手段２に入力され、神経回路網模式
手段２の内部で色修正処理を施され、色修正後の色分解
信号４として出力される。色修正用のパラメータはパラ
メータ蓄積装置３に格納されていて、色修正処理の時に
神経回路網模式手段２のパラメータ５として読みだされ
る。第２図は、その神経回路網模式手段２の学習時の基
本構成である。色見本６の色分解信号７は、階層型の神
経回路網８に入力される。また色見本６の色修正後の理
想的なデータ11の色分解信号10も同時に神経回路網模式
手段８に入力され最適な色修正のパラメータ12を算出
し、そのパラメータ12は、パラメータ蓄積装置13（第１
図のパラメータ蓄積装置３と同一）に格納される。この
神経回路網８の学習アルゴリズムは、各種の方法がある
が、例えばバックプロパゲーションのアルゴリズム（参
考文献：〔ランメルハート他「パラレス ディストリュ
ビュート プロセスイング」イクスプロレーション イ
ン ザ マイクロ ストラクチャー オブ コンニット
1,2巻〕 Run melhart,D.E and McClelland,J.L.（Eds.），“Par
allel Distributed Proce-ssing",Exploration in the
Microstructure of Cogniti-on.Vol.1,2,MIT Press,Cam
mbridge（1986）の最降下法にて最適解をもとめる。学
習時により最適な色修正パラメータを算出するために
は、色の３属性である色相、彩度、明度のうち１つまた
は、２つの属性に関して、色修正を施す原画像の出現頻
度の高いものの色見本についてもあわせる必要がある。
第２図の神経回路網８は、神経疑似素子９を多数組合せ
て構成されており、第２図では階層型で４層の構成で神
経疑似素子は16個用いて神経回路網の例である。具現化
方法としては、ハードウエアでも、ソフトウエアでも、
実現できる。第３図に神経疑似素子の構成例を示す。こ
の神経疑似素子ｊは、入力x1,x2,……,xiを内部状態パ
ラメータw1j,w2j,……,wijとの積をとった結果を累積
し、非線形の関数Ｆ（ ）を施した結果ｙを出力する。
発明の効果 本発明は以上の様な構成の色修正装置により、システム
の状態に全色空間にわたって適応型の非線形色修正系が
構成でき、最適な色修正ができるとともに、色見本の数
が少ないために生ずる階調再現の歪等の現像を減少でき
る。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の一実施例における色修正装置の要部ブ
ロック結線図、第２図は第１図の要部における学習時の
基本ブロック結線図、第３図は第２図の神経疑似素子の
基本構成図、第４図は従来からの色修正処理の一般的な
ブロック結線図である。 １……原画像、２……神経回路網模式手段、3,13……パ
ラメータ蓄積装置、６……色見本、11……理想的デー
タ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 斉藤 美恵 神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１ 号 松下技研株式会社内 (72)発明者 吉田 邦夫 神奈川県川崎市多摩区東三田３丁目10番１ 号 松下技研株式会社内

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】中間調を含むカラー画像信号の色修正処理
    の際に、原画像の色分解信号を、修正後の色を推定し出
    力するとともに、色修正処理を施す前に、限定された個
    数の色見本と前記の色見本の色分解信号と前記色見本の
    色修正後の色分解信号を同時に与え、色修正パラメータ
    を適応的に学習最適化させる神経回路網模式手段と、前
    記色修正パラメータを格納するメモリとを有する色修正
    装置。
  2. 【請求項２】神経回路網模式手段が、階層型の神経回路
    網であることを特徴とする請求項１記載の色修正装置。
  3. 【請求項３】神経回路網模式手段に色見本により適応的
    に学習最適化させた色修正パラメータの書換え可能なメ
    モリに格納し、色修正処理を施す時に前記メモリより読
    みだして処理を実行することを特徴とする請求項１記載
    の色修正装置。
  4. 【請求項４】色の３属性の色相、彩度、および明度のう
    ちの１つ、または２つの属性を、色修正処理を施す原画
    像に多く出現する頻度に色見本をあわせることを特徴と
    する請求項１記載の色修正装置。
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