JPH07107315A - カラー変換処理装置及び方法 - Google Patents
カラー変換処理装置及び方法Info
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- JPH07107315A JPH07107315A JP6159462A JP15946294A JPH07107315A JP H07107315 A JPH07107315 A JP H07107315A JP 6159462 A JP6159462 A JP 6159462A JP 15946294 A JP15946294 A JP 15946294A JP H07107315 A JPH07107315 A JP H07107315A
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/603—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer
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- Multimedia (AREA)
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】種々のカラー表示方式の間においてカラー値を
変換する改善されたシステム、大きなルックアップテー
ブルを必要としない変換システム、及び汎用デジタル処
理装置を必要としない変換システムを提供する。 【構成】（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセルとして表わ
されたイメージ４１は、ニューラルネットワークを利用
したイメージ変換器４２によって変換され、ピクセルが
（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）によって表わされる新しいイメージ
４３を形成され、その（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値は、イメー
ジ表示装置４４が、イメージ変換器４２によって形成さ
れた（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値を受け取ったときに、問題の
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセルを形成するように経
験的に選択される。
変換する改善されたシステム、大きなルックアップテー
ブルを必要としない変換システム、及び汎用デジタル処
理装置を必要としない変換システムを提供する。 【構成】（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセルとして表わ
されたイメージ４１は、ニューラルネットワークを利用
したイメージ変換器４２によって変換され、ピクセルが
（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）によって表わされる新しいイメージ
４３を形成され、その（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値は、イメー
ジ表示装置４４が、イメージ変換器４２によって形成さ
れた（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値を受け取ったときに、問題の
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセルを形成するように経
験的に選択される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カラーイメージを表示
又は走査する装置に関し、さらに特定すれば、異なった
表示方式の間で色を変換する改善された処理装置に関す
る。
又は走査する装置に関し、さらに特定すれば、異なった
表示方式の間で色を変換する改善された処理装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】カラーイメージは、典型的にはイメージ
におけるそれぞれのピクセルごとに３つの値を指定する
ことによって表わされる。例えば問題の値は、所望の色
を発生するために必要な原色の強度であってもよい。多
数の代替表示も、当該技術分野において周知である。こ
の議論のために、これらの異なった表示をスペクトル表
示と称する。これらスペクトル表示のうちいずれか１つ
における３つの値が与えられると、その他のいずれかの
表示における対応する３つの値は、閉じた形で記述でき
る適当な変換によって得ることができる。
におけるそれぞれのピクセルごとに３つの値を指定する
ことによって表わされる。例えば問題の値は、所望の色
を発生するために必要な原色の強度であってもよい。多
数の代替表示も、当該技術分野において周知である。こ
の議論のために、これらの異なった表示をスペクトル表
示と称する。これらスペクトル表示のうちいずれか１つ
における３つの値が与えられると、その他のいずれかの
表示における対応する３つの値は、閉じた形で記述でき
る適当な変換によって得ることができる。
【０００３】すべてのディスプレイが、スペクトル表示
で動作するわけではない。インクの３つの色を混合して
動作するカラープリンタは、用紙上にイメージのピクセ
ルを形成すると考えられる。プリンタは、与えられた３
つのインクの強度Ｉ1、Ｉ2及びＩ3が、どのようにして
ピクセルを形成するかを「知っている」。プリンタを使
用する装置は、典型的にはその色を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値と
して記憶する。ピクセルの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）表示から対応
する（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）値への変換は、一般に閉じた形
で記述することはできない。このような場合、変換は、
経験的に判定しなければならない。このことは、既知の
量のそれぞれのインクを混合して得られる色のサンプル
を印刷し、かつそれからスペクトロメータを利用してサ
ンプルの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を測定することによって達成
される。測定値は、プリンタカラー表示（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ
3）から（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値への変換を表している。この
変換の逆は、プリンタ又はプリンタを利用する装置によ
って与えられた（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対して正しいインク
の強度を形成するために使用されるルックアップテーブ
ルに記憶してもよい。
で動作するわけではない。インクの３つの色を混合して
動作するカラープリンタは、用紙上にイメージのピクセ
ルを形成すると考えられる。プリンタは、与えられた３
つのインクの強度Ｉ1、Ｉ2及びＩ3が、どのようにして
ピクセルを形成するかを「知っている」。プリンタを使
用する装置は、典型的にはその色を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値と
して記憶する。ピクセルの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）表示から対応
する（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）値への変換は、一般に閉じた形
で記述することはできない。このような場合、変換は、
経験的に判定しなければならない。このことは、既知の
量のそれぞれのインクを混合して得られる色のサンプル
を印刷し、かつそれからスペクトロメータを利用してサ
ンプルの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を測定することによって達成
される。測定値は、プリンタカラー表示（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ
3）から（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値への変換を表している。この
変換の逆は、プリンタ又はプリンタを利用する装置によ
って与えられた（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対して正しいインク
の強度を形成するために使用されるルックアップテーブ
ルに記憶してもよい。
【０００４】ルックアップテーブルのアプローチは、重
大な量のメモリ及び／又は処理装置容量を必要とするこ
とがある。フルカラー表示システムにおいて、表示にお
けるそれぞれの原色ごとにそれぞれの強度に対して典型
的には２５６の可能な値が存在する。したがって対応す
るルックアップテーブルは、１６メガバイトを越えるメ
モリを必要とする。このメモリの要求は、多くの用途に
おいて許容できない。メモリを減少させるために、それ
より小さなテーブルは、トリリニア(tri-linear)補間に
より利用することができる。しかしながらこの時システ
ムは、補間を行なうことができる処理装置容量を必要と
する。このような処理装置は、低コストプリンタのコス
トの重大な部分を表わすことがある。
大な量のメモリ及び／又は処理装置容量を必要とするこ
とがある。フルカラー表示システムにおいて、表示にお
けるそれぞれの原色ごとにそれぞれの強度に対して典型
的には２５６の可能な値が存在する。したがって対応す
るルックアップテーブルは、１６メガバイトを越えるメ
モリを必要とする。このメモリの要求は、多くの用途に
おいて許容できない。メモリを減少させるために、それ
より小さなテーブルは、トリリニア(tri-linear)補間に
より利用することができる。しかしながらこの時システ
ムは、補間を行なうことができる処理装置容量を必要と
する。このような処理装置は、低コストプリンタのコス
トの重大な部分を表わすことがある。
【０００５】類似のカラー変換の問題は、走査装置にも
生じる。すなわちスキャナによって形成されたカラー値
から標準カラー表示の１つへの変換は、経験的に形成
し、かつルックアップテーブルに記憶しなければならな
いからである。
生じる。すなわちスキャナによって形成されたカラー値
から標準カラー表示の１つへの変換は、経験的に形成
し、かつルックアップテーブルに記憶しなければならな
いからである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】広義には、本発明の目
的は、種々のカラー表示方式の間においてカラー値を変
換する改善されたシステムを提供することにある。
的は、種々のカラー表示方式の間においてカラー値を変
換する改善されたシステムを提供することにある。
【０００７】本発明の別の目的は、大きなルックアップ
テーブルを必要としない変換システムを提供ことにあ
る。
テーブルを必要としない変換システムを提供ことにあ
る。
【０００８】本発明のさらに別の目的は、汎用デジタル
処理装置を必要としない変換システムを提供することに
ある。
処理装置を必要としない変換システムを提供することに
ある。
【０００９】本発明のこれら及びその他の目的は、本発
明の詳細な説明及び添付の図面から、当業者には明らか
であろう。
明の詳細な説明及び添付の図面から、当業者には明らか
であろう。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、信号の第１の
集合（ｉ1，ｉ2，・・・ｉM）によって表示される色の
第１のカラー表示から、信号の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，
・・・ＯM'）によって表示される第２のカラー表示へイ
メージのピクセルを変換する処理装置である。ここでは
Ｍ及びＭ’は、２より大きい。処理装置は、信号の第１
の信号を指定する信号を受信する。処理装置は、好まし
くは、入力層、出力層及び選択的に１つ又は複数の中間
層を含むノードの層の配列されたアレイを有すると有利
である。各ノードは、複数の入力、１つの出力及び複数
の重み値を記憶するメモリを有し、各入力に１つの重み
値が対応している。各ノードは、このノードに記憶され
た重みとこのノードへの入力によって決定された出力を
形成する。ノードの入力層は、複数のＭ入力ノードを備
える。入力層における各ノードの入力は、各ノードの第
１の入力がｉ1を受け取り、各ノードの第２の入力がｉ2
を受け取り、かつ以下同様に、信号の第１の集合を受け
取る。ノードの出力層は、Ｍ’のノードを有し、信号の
第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）は、ノードの出力
層の出力に対応している。中間層及び出力層におけるノ
ードの各入力は、前の層のノードの出力、又は信号の第
１の集合の１つのどちらかに接続されている。
集合（ｉ1，ｉ2，・・・ｉM）によって表示される色の
第１のカラー表示から、信号の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，
・・・ＯM'）によって表示される第２のカラー表示へイ
メージのピクセルを変換する処理装置である。ここでは
Ｍ及びＭ’は、２より大きい。処理装置は、信号の第１
の信号を指定する信号を受信する。処理装置は、好まし
くは、入力層、出力層及び選択的に１つ又は複数の中間
層を含むノードの層の配列されたアレイを有すると有利
である。各ノードは、複数の入力、１つの出力及び複数
の重み値を記憶するメモリを有し、各入力に１つの重み
値が対応している。各ノードは、このノードに記憶され
た重みとこのノードへの入力によって決定された出力を
形成する。ノードの入力層は、複数のＭ入力ノードを備
える。入力層における各ノードの入力は、各ノードの第
１の入力がｉ1を受け取り、各ノードの第２の入力がｉ2
を受け取り、かつ以下同様に、信号の第１の集合を受け
取る。ノードの出力層は、Ｍ’のノードを有し、信号の
第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）は、ノードの出力
層の出力に対応している。中間層及び出力層におけるノ
ードの各入力は、前の層のノードの出力、又は信号の第
１の集合の１つのどちらかに接続されている。
【００１１】
【実施例】本発明を、スペクトルカラー表示（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）から（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）によって色が表わされる表
示装置への変換を行なうことに関して説明する。しかし
当業者にとっては、以下の議論から、ここに述べた方法
及び装置が、３つ組(triplet)（ｘ,ｙ,ｚ）によって表
わされる値を経験的に決定された変換によって第２の３
つ組（ｘ’，ｙ’，ｚ’）に変換するその他の変換を行
なうために利用してもよいことは明らかであろう。図１
によれば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセルとして表
わされたイメージ４１は、本発明によるイメージ変換器
４２によって変換され、ピクセルが（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）
によって表わされる新しいイメージ４３を形成する。与
えられた（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対応する（Ｏ1，Ｏ2，
Ｏ3）値は、イメージ表示装置４４が、イメージ変換器
４２によって形成された（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値を受け取
ったときに、問題の（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセル
を形成するように選択されている。（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）
値の集合に対応する（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値が、経験的に測定
されているものと仮定する。この集合の値は、以下の議
論においてトレーニング集合と称する。
Ｂ）から（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）によって色が表わされる表
示装置への変換を行なうことに関して説明する。しかし
当業者にとっては、以下の議論から、ここに述べた方法
及び装置が、３つ組(triplet)（ｘ,ｙ,ｚ）によって表
わされる値を経験的に決定された変換によって第２の３
つ組（ｘ’，ｙ’，ｚ’）に変換するその他の変換を行
なうために利用してもよいことは明らかであろう。図１
によれば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセルとして表
わされたイメージ４１は、本発明によるイメージ変換器
４２によって変換され、ピクセルが（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）
によって表わされる新しいイメージ４３を形成する。与
えられた（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対応する（Ｏ1，Ｏ2，
Ｏ3）値は、イメージ表示装置４４が、イメージ変換器
４２によって形成された（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値を受け取
ったときに、問題の（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を備えるピクセル
を形成するように選択されている。（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）
値の集合に対応する（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値が、経験的に測定
されているものと仮定する。この集合の値は、以下の議
論においてトレーニング集合と称する。
【００１２】出力装置は、問題の（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を形
成することができないかもしれないことに注意する。例
えば、インクべースのプリンタは、すべての（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）値を形成できるわけではない。この場合、問題の値
への最適な近似が形成される。
成することができないかもしれないことに注意する。例
えば、インクべースのプリンタは、すべての（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）値を形成できるわけではない。この場合、問題の値
への最適な近似が形成される。
【００１３】本発明は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から（Ｏ1，
Ｏ2，Ｏ3）へのマッピングを提供するために、ニューラ
ルネットワークを利用している。（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値から
（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値へ変換を行なう簡単なニューラル
ネットワークのハードウエア実施例は、図２に１０で示
されている。ニューラルネットワーク１０は、Ｎ個の３
入力ノード１３からなる入力層１２、及び３個のＮ入力
ノード１５からなる出力層１４を備える。層１２の各出
力は、層１４のノードの入力になる。各ノードは、入力
及び重み値の集合に依存した出力信号を形成し、その場
合、各入力に対応して１つの重み値が存在する。層内の
ｊ番目のノードのｉ番目の入力に利用される重み値は、
ｊｗiによって示される。表記を簡単化するため、特定
のノードに対する重みの全集合は、太字で示し、かつ下
付き文字は省略する。すなわちｊ番目のノードに対応す
る重みのセットは、
Ｏ2，Ｏ3）へのマッピングを提供するために、ニューラ
ルネットワークを利用している。（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値から
（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値へ変換を行なう簡単なニューラル
ネットワークのハードウエア実施例は、図２に１０で示
されている。ニューラルネットワーク１０は、Ｎ個の３
入力ノード１３からなる入力層１２、及び３個のＮ入力
ノード１５からなる出力層１４を備える。層１２の各出
力は、層１４のノードの入力になる。各ノードは、入力
及び重み値の集合に依存した出力信号を形成し、その場
合、各入力に対応して１つの重み値が存在する。層内の
ｊ番目のノードのｉ番目の入力に利用される重み値は、
ｊｗiによって示される。表記を簡単化するため、特定
のノードに対する重みの全集合は、太字で示し、かつ下
付き文字は省略する。すなわちｊ番目のノードに対応す
る重みのセットは、
【００１４】
【数３】
【００１５】によって示される。ニューラルネットワー
ク１０における種々の層は、異なる重みの集合を使用
し、したがって層１４に対応する重みは、その相違を強
調するために、
ク１０における種々の層は、異なる重みの集合を使用
し、したがって層１４に対応する重みは、その相違を強
調するために、
【００１６】
【数４】
【００１７】によって示される。ノードにより行なわれ
る精密な計算は、後でさらに詳細に議論する。
る精密な計算は、後でさらに詳細に議論する。
【００１８】Ｎin入力を備えるノードのもっとも簡単な
形は、次式によって与えられる出力を有する。
形は、次式によって与えられる出力を有する。
【００１９】
【数５】
【００２０】ここではＩiはノードへのｉ番目の入力で
あり、ｗiはその入力に関する重みである。関数Ｆは、
典型的にはシグモイド状の形をしているが、多くの種類
の関数が利用できる。このようなノードは、図３に１０
０で示すように加算増幅器によって構成することができ
る。ノード１００のそれぞれの入力は、抵抗１０６によ
って加算増幅器１０４の入力１０２に接続されている。
抵抗の抵抗値は、問題の入力に対応する重み値に関係す
る。加算増幅器の出力は、電圧スイングを制限するクリ
ッピング回路１１０の入力として使われる。この簡単な
実施例において、定数はｗ0＝０である。ゼロでない定
数が望ましい場合、加算増幅器１０４の出力において電
圧オフセットを提供することができる。このタイプのノ
ードは、当該技術分野において通常のものであり、した
がってここでこれ以上詳細には説明しない。
あり、ｗiはその入力に関する重みである。関数Ｆは、
典型的にはシグモイド状の形をしているが、多くの種類
の関数が利用できる。このようなノードは、図３に１０
０で示すように加算増幅器によって構成することができ
る。ノード１００のそれぞれの入力は、抵抗１０６によ
って加算増幅器１０４の入力１０２に接続されている。
抵抗の抵抗値は、問題の入力に対応する重み値に関係す
る。加算増幅器の出力は、電圧スイングを制限するクリ
ッピング回路１１０の入力として使われる。この簡単な
実施例において、定数はｗ0＝０である。ゼロでない定
数が望ましい場合、加算増幅器１０４の出力において電
圧オフセットを提供することができる。このタイプのノ
ードは、当該技術分野において通常のものであり、した
がってここでこれ以上詳細には説明しない。
【００２１】さらに複雑なノード関数Ｆは、デジタル形
式でノード計算を行なう通常のデータ処理回路を利用し
て実行することができる。この場合、個々のノード計算
は、ニューラルネットワークシミュレーションプログラ
ムにおいて一時に１つずつ行なわれる。このタイプの例
としてのニューラルネットワークは、図４に２５０に示
される。重みは、メモリ２６０に記憶されている。入力
２５２は、Ａ／Ｄ変換器２５４によってデジタル形式に
変換される。中央処理ユニット（ＣＰＵ）２５６は、種
々のニューラルネットワーク計算を実行し、かつデジタ
ル形式の出力を形成する。これら出力は、その後Ｄ／Ａ
変換器２５８によってアナログ形式に変換できる。ＣＰ
Ｕ２５６は、対応する重みと入力値の掛算によって種々
のノードをシミュレートする。結果として得られた値
は、その後、対応する出力関数Ｆを計算するサブルーチ
ンに入力される。入力及び出力がデジタルの性質を有す
るシステムにおいては、Ａ／Ｄ及びＤ／Ａ変換器が省略
できることは、当業者には明らかであろう。
式でノード計算を行なう通常のデータ処理回路を利用し
て実行することができる。この場合、個々のノード計算
は、ニューラルネットワークシミュレーションプログラ
ムにおいて一時に１つずつ行なわれる。このタイプの例
としてのニューラルネットワークは、図４に２５０に示
される。重みは、メモリ２６０に記憶されている。入力
２５２は、Ａ／Ｄ変換器２５４によってデジタル形式に
変換される。中央処理ユニット（ＣＰＵ）２５６は、種
々のニューラルネットワーク計算を実行し、かつデジタ
ル形式の出力を形成する。これら出力は、その後Ｄ／Ａ
変換器２５８によってアナログ形式に変換できる。ＣＰ
Ｕ２５６は、対応する重みと入力値の掛算によって種々
のノードをシミュレートする。結果として得られた値
は、その後、対応する出力関数Ｆを計算するサブルーチ
ンに入力される。入力及び出力がデジタルの性質を有す
るシステムにおいては、Ａ／Ｄ及びＤ／Ａ変換器が省略
できることは、当業者には明らかであろう。
【００２２】ニューラルネットワークに関連する適当な
重みは、トレーニング集合（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値をニューラ
ルネットワークの入力として使用するとき、所望の出力
をもっとも近接して再現する重み値を探す「トレーニン
グ」プロトコルによって得られる。トレーニング集合
は、表示装置の対応する出力をトレーニング集合におけ
るそれぞれの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対する装置の出力のス
ペクトログラフィー測定を実行することによって測定す
るディスプレイ装置の入力（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）iの集合を
定義することによって形成される。すなわち（Ｉ1，
Ｉ2，Ｉ3）iに対応する（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値は、ｉのそれ
ぞれの値に対して測定される。この測定値は、M（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）iによって示す。トレーニングプロトコルの目
的は、M（Ｒ，Ｇ，Ｂ）iがニューラルネットワークに入
力されたとき、ニューラルネットワークの出力が
（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）iであるような重みを選択することに
ある。トレーニング集合の出力の全集合にわたる最小二
乗誤差を最小にする重みを探すアルゴリズムは、ニュー
ラルネットワークの当業者には周知であり、したがって
これらアルゴリズムの詳細についてはここでは議論しな
い。
重みは、トレーニング集合（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値をニューラ
ルネットワークの入力として使用するとき、所望の出力
をもっとも近接して再現する重み値を探す「トレーニン
グ」プロトコルによって得られる。トレーニング集合
は、表示装置の対応する出力をトレーニング集合におけ
るそれぞれの（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値に対する装置の出力のス
ペクトログラフィー測定を実行することによって測定す
るディスプレイ装置の入力（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）iの集合を
定義することによって形成される。すなわち（Ｉ1，
Ｉ2，Ｉ3）iに対応する（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値は、ｉのそれ
ぞれの値に対して測定される。この測定値は、M（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）iによって示す。トレーニングプロトコルの目
的は、M（Ｒ，Ｇ，Ｂ）iがニューラルネットワークに入
力されたとき、ニューラルネットワークの出力が
（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）iであるような重みを選択することに
ある。トレーニング集合の出力の全集合にわたる最小二
乗誤差を最小にする重みを探すアルゴリズムは、ニュー
ラルネットワークの当業者には周知であり、したがって
これらアルゴリズムの詳細についてはここでは議論しな
い。
【００２３】図２に示すニューラルネットワークは、所
望のマッピングを提供するが、本発明の好適実施例では
ない。図２に示した形のニューラルネットワークは、使
用したノードが数５によって記述される場合、問題のマ
ッピング機能を達成するためにきわめて多数のノードを
必要とすることが、経験的にわかった。満足すべきマッ
ピングを達成するために、ノード１３が、数５に示され
た計算を実施する場合、層１２内に１００より著しく多
くのノードが必要である。ニューラルネットワークを構
成するために必要なハードウエアのコストは、ノードの
数に依存するので、ノードの数を減少させるニューラル
ネットワークデザインを選択することは有利である。同
様な考えは、汎用計算ハードウエアにおいて実行される
本発明の実施例にも当てはまることに注意されたい。
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値に変換するた
めに必要な時間は、ニューラルネットワークにおけるノ
ードの数に依存する。
望のマッピングを提供するが、本発明の好適実施例では
ない。図２に示した形のニューラルネットワークは、使
用したノードが数５によって記述される場合、問題のマ
ッピング機能を達成するためにきわめて多数のノードを
必要とすることが、経験的にわかった。満足すべきマッ
ピングを達成するために、ノード１３が、数５に示され
た計算を実施する場合、層１２内に１００より著しく多
くのノードが必要である。ニューラルネットワークを構
成するために必要なハードウエアのコストは、ノードの
数に依存するので、ノードの数を減少させるニューラル
ネットワークデザインを選択することは有利である。同
様な考えは、汎用計算ハードウエアにおいて実行される
本発明の実施例にも当てはまることに注意されたい。
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値を（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値に変換するた
めに必要な時間は、ニューラルネットワークにおけるノ
ードの数に依存する。
【００２４】それ故に本発明の好適実施例は、図１に示
すような構造を利用したとき、第１の層における種々の
計算関数を利用する。ノード１３をアナログハードウエ
ア内に構成すべき場合、異なった形式の計算が望まし
い。三次元空間における２つの点間の距離のベル型関数
を計算するアナログ処理装置は、従来技術において周知
である（例えばミード他の米国特許第５１２０９９６号
及び第５１２６６８５号明細書を参照）。すなわち
すような構造を利用したとき、第１の層における種々の
計算関数を利用する。ノード１３をアナログハードウエ
ア内に構成すべき場合、異なった形式の計算が望まし
い。三次元空間における２つの点間の距離のベル型関数
を計算するアナログ処理装置は、従来技術において周知
である（例えばミード他の米国特許第５１２０９９６号
及び第５１２６６８５号明細書を参照）。すなわち
【００２５】
【数６】
【００２６】ここでＦ（ｘ）は、単調に減少するｘの関
数である。重みは、前記のようにトレーニング集合上で
ニューラルネットワークの特性を最適化することによっ
て選択される。その代わりに重みは、種々の判定基準に
したがってあらかじめ選択してもよい。例えば重みは、
可能な（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）値にわたって均等に分配され
るように選択してもよい。同様に重みは、可能な
（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値にわたって均等に分配されるよう
に選択してもよい。このタイプのニューラルネットワー
クは約１００のノードを有する満足すべきマッピング回
路を提供することが、経験的にわかった。ノードの精密
な数は、重みを決定する様式に依存する。あらかじめ選
択された重みが利用される場合、それより多くのノード
が必要である。重みがトレーニング集合から判定される
場合、それよりわずかなノードしか必要としない。
数である。重みは、前記のようにトレーニング集合上で
ニューラルネットワークの特性を最適化することによっ
て選択される。その代わりに重みは、種々の判定基準に
したがってあらかじめ選択してもよい。例えば重みは、
可能な（Ｉ1，Ｉ2，Ｉ3）値にわたって均等に分配され
るように選択してもよい。同様に重みは、可能な
（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）値にわたって均等に分配されるよう
に選択してもよい。このタイプのニューラルネットワー
クは約１００のノードを有する満足すべきマッピング回
路を提供することが、経験的にわかった。ノードの精密
な数は、重みを決定する様式に依存する。あらかじめ選
択された重みが利用される場合、それより多くのノード
が必要である。重みがトレーニング集合から判定される
場合、それよりわずかなノードしか必要としない。
【００２７】上記のように、本発明は、ニューラルネッ
トワークをシミュレートする汎用計算機において構成し
てもよい。このような構成において、目的は、変換を実
行するために必要なメモリの量を最小にすることにあ
る。図５の５００に、好ましくは汎用デジタル計算機で
構成される本発明によるニューラルネットワークの実施
例を示す。ニューラルネットワーク５００は、４層のノ
ード、すなわち１つの入力層５０２、２つの中間層５０
６及び５０８、及び１つの出力層５１０を備えるものと
考えることができる。
トワークをシミュレートする汎用計算機において構成し
てもよい。このような構成において、目的は、変換を実
行するために必要なメモリの量を最小にすることにあ
る。図５の５００に、好ましくは汎用デジタル計算機で
構成される本発明によるニューラルネットワークの実施
例を示す。ニューラルネットワーク５００は、４層のノ
ード、すなわち１つの入力層５０２、２つの中間層５０
６及び５０８、及び１つの出力層５１０を備えるものと
考えることができる。
【００２８】入力層５０２は、さらに２つの層５０３及
び５０４に分割されている。これらサブ層におけるノー
ドにより実施される計算機能は、種々のサブ層において
異なっている。サブ層５０３のノードは、数５に記述し
たタイプの加算計算を実行する。典型的なこのようなノ
ードは５１２に示されている。このタイプのノードは、
以下の説明において加算ノードと称する。サブ層５０４
におけるノードは、次の形の計算を行なう。
び５０４に分割されている。これらサブ層におけるノー
ドにより実施される計算機能は、種々のサブ層において
異なっている。サブ層５０３のノードは、数５に記述し
たタイプの加算計算を実行する。典型的なこのようなノ
ードは５１２に示されている。このタイプのノードは、
以下の説明において加算ノードと称する。サブ層５０４
におけるノードは、次の形の計算を行なう。
【００２９】
【数７】
【００３０】ここでＯはノードの出力信号、Ｉiはノー
ドの入力、かつｗiはノードに対応する重みである。こ
のタイプのノードは、以下の説明において積ノードと称
する。
ドの入力、かつｗiはノードに対応する重みである。こ
のタイプのノードは、以下の説明において積ノードと称
する。
【００３１】中間層５０６は、ノード５１６が典型的な
ものである加算ノードから構成されている。中間層５０
６は、好適実施例において、サブ層５０４だけに接続さ
れている。中間層５０６及びサブ層５０４の組み合わせ
は、多項式近似により良好に再現される変換をモデル化
する手段を提供する。中間層５０８も、ノード５１８が
典型的な加算ノードから構成されている。
ものである加算ノードから構成されている。中間層５０
６は、好適実施例において、サブ層５０４だけに接続さ
れている。中間層５０６及びサブ層５０４の組み合わせ
は、多項式近似により良好に再現される変換をモデル化
する手段を提供する。中間層５０８も、ノード５１８が
典型的な加算ノードから構成されている。
【００３２】出力層５１０は、出力関数Ｆが線型であり
かつｗ0がゼロである３つの加算ノードから構成されて
いる。このタイプの加算ユニットは、以下の説明におい
て線型ユニットと称する。
かつｗ0がゼロである３つの加算ノードから構成されて
いる。このタイプの加算ユニットは、以下の説明におい
て線型ユニットと称する。
【００３３】プリンタ変換のためのスペクトルの満足す
べき近似は、５０より少ないノードを有するニューラル
ネットワーク５００によって示された。この例におい
て、層５０４は、２０の加算ノードと１０の積ノードを
含む。層５０６は、１０の加算ノードを含み、かつ層５
０８は、１５の加算ノードを含む。
べき近似は、５０より少ないノードを有するニューラル
ネットワーク５００によって示された。この例におい
て、層５０４は、２０の加算ノードと１０の積ノードを
含む。層５０６は、１０の加算ノードを含み、かつ層５
０８は、１５の加算ノードを含む。
【００３４】本発明の前記実施例を、スペクトル表示を
カラープリンタのような出力装置で使用されるカラー表
示へ変換することに関連して説明してきた。しかしなが
ら、本発明がスキャナのような入力装置の出力をデータ
処理システムにおいて処理するためのスペクトル表示に
変換するために利用できることは、当業者には明らかで
あろう。一般に本発明は、色を値の第１の３つ組
（ｉ1，ｉ2，ｉ3）によって表わされる第１のカラー表
示を、色を値の第２の３つ組（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）によっ
て表わされる第２のカラー表示へ変換するために利用す
ることができる。
カラープリンタのような出力装置で使用されるカラー表
示へ変換することに関連して説明してきた。しかしなが
ら、本発明がスキャナのような入力装置の出力をデータ
処理システムにおいて処理するためのスペクトル表示に
変換するために利用できることは、当業者には明らかで
あろう。一般に本発明は、色を値の第１の３つ組
（ｉ1，ｉ2，ｉ3）によって表わされる第１のカラー表
示を、色を値の第２の３つ組（Ｏ1，Ｏ2，Ｏ3）によっ
て表わされる第２のカラー表示へ変換するために利用す
ることができる。
【００３５】本発明の前記実施例を、３つの色を利用し
たカラー表示に関連して説明してきた。しかしながら３
つより多くの色を利用するカラー表示も存在する。例え
ばある種のカラープリンタは、４色を有する表示を利用
する。本発明をこのような冗長カラー方式によって利用
できることは、当業者には明らかであろう。この場合、
入力又は出力の色の数のどちらか又はこれら両方の数は
３つより多い。すなわち本発明は、Ｍを第１の表示の色
の数として、信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・ｉ
M）を受け入れ、かつＭ’を第２の表示の色の数とし
て、信号値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）を出
力する。ここにおいてＭ及びＭ’は、２より大きくなけ
ればならない。
たカラー表示に関連して説明してきた。しかしながら３
つより多くの色を利用するカラー表示も存在する。例え
ばある種のカラープリンタは、４色を有する表示を利用
する。本発明をこのような冗長カラー方式によって利用
できることは、当業者には明らかであろう。この場合、
入力又は出力の色の数のどちらか又はこれら両方の数は
３つより多い。すなわち本発明は、Ｍを第１の表示の色
の数として、信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・ｉ
M）を受け入れ、かつＭ’を第２の表示の色の数とし
て、信号値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）を出
力する。ここにおいてＭ及びＭ’は、２より大きくなけ
ればならない。
【００３６】前記説明及び添付図面から、当業者には本
発明の種々の変形が明らかであろう。したがって本発明
は、特許請求の範囲の権利範囲によってのみ限定される
ものとする。
発明の種々の変形が明らかであろう。したがって本発明
は、特許請求の範囲の権利範囲によってのみ限定される
ものとする。
【００３７】以上、本発明の実施例について詳述した
が、以下、本発明を各実施態様毎に列挙する。 （１）． 信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・
ｉM）によって表示される第１のカラー表示から、信号
値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）によって表示
される第２のカラー表示へイメージのピクセルを変換す
る処理装置において、処理装置が、前記信号値の第１の
集合からなる信号を受信する手段を有し、処理装置が、
ノードの入力層、ノードの出力層及び選択的にノードの
１つ又は複数の中間層を含むノードの層の配列されたア
レイを有し、それぞれの前記層が、複数のノードを有
し、それぞれの前記ノードが、複数の入力、１つの出力
及び複数の重みを記憶する手段を有し、それぞれの前記
入力に１つの前記重みが対応しており、それぞれのノー
ドの集合が、前記ノードへの入力と前記ノードに記憶さ
れた前記重みに依存して前記出力に出力信号を発生し、
その場合、ノードの前記入力層が、複数のＭ入力ノード
を有し、前記入力層におけるそれぞれの前記ノードの入
力が、前記信号受信手段に接続されており、それぞれの
前記ノードの第１の入力がｉ1を受信し、それぞれの前
記ノードの第２の入力がｉ2を受信し、かつそれぞれの
前記ノードのＭ番目の入力がｉMを受信するようになっ
ており、ノードの前記出力層が、Ｍ’のノードを有し、
信号の前記第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）が、ノ
ードの前記出力層の前記出力に対応しており、かつその
際、前記中間層及び出力層における前記ノードのそれぞ
れの前記入力が、前の層のノードの出力、又は前記受信
手段に接続されていることを特徴とするピクセルを変換
する処理装置。 （２）． 前記入力層における前記ノードの少なくとも
１つによって発生される出力信号と前記ノードの前記入
力との間の関係が、次式によって与えられ、
が、以下、本発明を各実施態様毎に列挙する。 （１）． 信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・
ｉM）によって表示される第１のカラー表示から、信号
値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）によって表示
される第２のカラー表示へイメージのピクセルを変換す
る処理装置において、処理装置が、前記信号値の第１の
集合からなる信号を受信する手段を有し、処理装置が、
ノードの入力層、ノードの出力層及び選択的にノードの
１つ又は複数の中間層を含むノードの層の配列されたア
レイを有し、それぞれの前記層が、複数のノードを有
し、それぞれの前記ノードが、複数の入力、１つの出力
及び複数の重みを記憶する手段を有し、それぞれの前記
入力に１つの前記重みが対応しており、それぞれのノー
ドの集合が、前記ノードへの入力と前記ノードに記憶さ
れた前記重みに依存して前記出力に出力信号を発生し、
その場合、ノードの前記入力層が、複数のＭ入力ノード
を有し、前記入力層におけるそれぞれの前記ノードの入
力が、前記信号受信手段に接続されており、それぞれの
前記ノードの第１の入力がｉ1を受信し、それぞれの前
記ノードの第２の入力がｉ2を受信し、かつそれぞれの
前記ノードのＭ番目の入力がｉMを受信するようになっ
ており、ノードの前記出力層が、Ｍ’のノードを有し、
信号の前記第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）が、ノ
ードの前記出力層の前記出力に対応しており、かつその
際、前記中間層及び出力層における前記ノードのそれぞ
れの前記入力が、前の層のノードの出力、又は前記受信
手段に接続されていることを特徴とするピクセルを変換
する処理装置。 （２）． 前記入力層における前記ノードの少なくとも
１つによって発生される出力信号と前記ノードの前記入
力との間の関係が、次式によって与えられ、
【数８】 ここで、Ｏは前記出力信号、Ｉiは前記ノードへのｉ番
目の入力、かつｗiは前記ノードのｉ番目の前記入力に
対応する重みであることを特徴とする、請求項１記載の
処理装置。 （３）． 前記入力層における前記ノードの少なくとも
１つによって発生される出力信号と前記ノードの前記入
力との間の関係が、次式によって与えられ、
目の入力、かつｗiは前記ノードのｉ番目の前記入力に
対応する重みであることを特徴とする、請求項１記載の
処理装置。 （３）． 前記入力層における前記ノードの少なくとも
１つによって発生される出力信号と前記ノードの前記入
力との間の関係が、次式によって与えられ、
【数９】 ここで、Ｏは前記出力信号、Ｉiは前記ノードへのｉ番
目の入力、かつｗiは、前記ノードのｉ番目の前記入力
に対応する重みであることを特徴とする、請求項１記載
の処理装置。 （４）． Ｍ＝Ｍ’＝３であることを特徴とする、請求
項１記載の処理装置。 （５）． 信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・
ｉM）によって表示される色の第１のカラー表示から、
信号値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）によって
表示される色の第２のカラー表示へイメージのピクセル
を変換するデータ処理システムの動作方法において、前
記方法が、受信手段が、信号値の前記第１の集合を受信
し、ノードの入力層、ノードの出力層及び選択的にノー
ドの１つ又は複数の中間層を含むノードの層の配列され
たアレイをシミュレートし、それぞれの前記層が複数の
ノードを有し、それぞれの前記ノードが複数の入力、１
つの出力及び複数の重みを記憶する手段を有し、それぞ
れの前記入力に１つの前記重みが対応しており、ノード
のそれぞれの集合が前記ノードへの入力と前記ノードに
記憶された前記重みに依存して前記出力に出力信号を発
生し、その場合、ノードの前記入力層が複数のＭ入力ノ
ードを有し、前記入力層におけるそれぞれの前記ノード
の前記入力が、前記信号受信手段に接続されており、そ
れぞれの前記ノードの第１の入力がｉ1を受信し、それ
ぞれの前記ノードの第２の入力がｉ2を受信し、かつそ
れぞれの前記ノードのＭ番目の入力がｉMを受信するよ
うになっており、ノードの前記出力層が、Ｍ’のノード
を有し、信号の前記第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・
ＯM'）が、ノードの前記出力層の前記出力に対応してお
り、かつその際、前記中間層及び出力層における前記ノ
ードのそれぞれの前記入力が、前の層のノードの出力、
又は前記受信手段に接続されているステップを有するこ
とを特徴とするデータ処理システムの動作方法。
目の入力、かつｗiは、前記ノードのｉ番目の前記入力
に対応する重みであることを特徴とする、請求項１記載
の処理装置。 （４）． Ｍ＝Ｍ’＝３であることを特徴とする、請求
項１記載の処理装置。 （５）． 信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・
ｉM）によって表示される色の第１のカラー表示から、
信号値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）によって
表示される色の第２のカラー表示へイメージのピクセル
を変換するデータ処理システムの動作方法において、前
記方法が、受信手段が、信号値の前記第１の集合を受信
し、ノードの入力層、ノードの出力層及び選択的にノー
ドの１つ又は複数の中間層を含むノードの層の配列され
たアレイをシミュレートし、それぞれの前記層が複数の
ノードを有し、それぞれの前記ノードが複数の入力、１
つの出力及び複数の重みを記憶する手段を有し、それぞ
れの前記入力に１つの前記重みが対応しており、ノード
のそれぞれの集合が前記ノードへの入力と前記ノードに
記憶された前記重みに依存して前記出力に出力信号を発
生し、その場合、ノードの前記入力層が複数のＭ入力ノ
ードを有し、前記入力層におけるそれぞれの前記ノード
の前記入力が、前記信号受信手段に接続されており、そ
れぞれの前記ノードの第１の入力がｉ1を受信し、それ
ぞれの前記ノードの第２の入力がｉ2を受信し、かつそ
れぞれの前記ノードのＭ番目の入力がｉMを受信するよ
うになっており、ノードの前記出力層が、Ｍ’のノード
を有し、信号の前記第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・
ＯM'）が、ノードの前記出力層の前記出力に対応してお
り、かつその際、前記中間層及び出力層における前記ノ
ードのそれぞれの前記入力が、前の層のノードの出力、
又は前記受信手段に接続されているステップを有するこ
とを特徴とするデータ処理システムの動作方法。
【００３８】
【発明の効果】以上のように、本発明を用いると、種々
のカラー表示方式の間においてカラー値を変換する改善
されたシステム、大きなルックアップテーブルを必要と
しない変換システム、及び汎用デジタル処理装置を必要
としない変換システムを提供する効果がある。
のカラー表示方式の間においてカラー値を変換する改善
されたシステム、大きなルックアップテーブルを必要と
しない変換システム、及び汎用デジタル処理装置を必要
としない変換システムを提供する効果がある。
【図１】本発明によるイメージ変換器を利用するシステ
ムを示すブロック図である。
ムを示すブロック図である。
【図２】スペクトル表示から色を値の３つ組（Ｏ1，
Ｏ2，Ｏ3）によって表わされる別の表示へカラー値を変
換するニューラルネットワークを示す図である。
Ｏ2，Ｏ3）によって表わされる別の表示へカラー値を変
換するニューラルネットワークを示す図である。
【図３】本発明によるノードの一実施例を示すブロック
図である。
図である。
【図４】本発明によるニューラルネットワークの実施例
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図５】本発明による好適実施例を示すブロック図であ
る。
る。
１０：ニューラルネットワーク １１：入力 １２：入力層 １３：３入力ノード １４：出力層 １５：Ｎ入力ノード １７：出力 ４１：イメージ ４２：イメージ変換器 ４３：イメージ ４４：イメージ表示装置 ４５：イメージ １００：ノード １０２：入力 １０４：加算増幅器 １０６：抵抗 １１０：クリッピング回路 ２５０：ニューラルネットワーク ２５２：入力 ２５４：Ａ／Ｄ変換器 ２５６：中央処理ユニット ２５８：Ｄ／Ａ変換器 ２６０：メモリ ２６２：出力 ５００：ニューラルネットワーク ５０２：入力層 ５０３：サブ層 ５０４：サブ層 ５０６：中間層 ５０８：中間層 ５１０：出力層 ５１２：ノード ５１４：ノード ５１６：ノード ５１８：ノード ５２０：ノード
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/46
Claims (5)
- 【請求項１】信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・ｉ
M）によって表示される第１のカラー表示から、信号値
の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）によって表示さ
れる第２のカラー表示へイメージのピクセルを変換する
処理装置において、 処理装置が、前記信号値の第１の集合からなる信号を受
信する手段を有し、 処理装置が、ノードの入力層、ノードの出力層及び選択
的にノードの１つ又は複数の中間層を含むノードの層の
配列されたアレイを有し、それぞれの前記層が、複数の
ノードを有し、それぞれの前記ノードが、複数の入力、
１つの出力及び複数の重みを記憶する手段を有し、それ
ぞれの前記入力に１つの前記重みが対応しており、それ
ぞれのノードの集合が、前記ノードへの入力と前記ノー
ドに記憶された前記重みに依存して前記出力に出力信号
を発生し、その場合、 ノードの前記入力層が、複数のＭ入力ノードを有し、前
記入力層におけるそれぞれの前記ノードの入力が、前記
信号受信手段に接続されており、それぞれの前記ノード
の第１の入力がｉ1を受信し、それぞれの前記ノードの
第２の入力がｉ2を受信し、かつそれぞれの前記ノード
のＭ番目の入力がｉMを受信するようになっており、 ノードの前記出力層が、Ｍ’のノードを有し、信号の前
記第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）が、ノードの前
記出力層の前記出力に対応しており、かつその際、前記
中間層及び出力層における前記ノードのそれぞれの前記
入力が、前の層のノードの出力、又は前記受信手段に接
続されていることを特徴とするピクセルを変換する処理
装置。 - 【請求項２】前記入力層における前記ノードの少なくと
も１つによって発生される出力信号と前記ノードの前記
入力との間の関係が、次式によって与えられ、 【数１】 ここで、Ｏは前記出力信号、Ｉiは前記ノードへのｉ番
目の入力、かつｗiは前記ノードのｉ番目の前記入力に
対応する重みであることを特徴とする、請求項１記載の
処理装置。 - 【請求項３】前記入力層における前記ノードの少なくと
も１つによって発生される出力信号と前記ノードの前記
入力との間の関係が、次式によって与えられ、 【数２】 ここで、Ｏは前記出力信号、Ｉiは前記ノードへのｉ番
目の入力、かつｗiは、前記ノードのｉ番目の前記入力
に対応する重みであることを特徴とする、請求項１記載
の処理装置。 - 【請求項４】Ｍ＝Ｍ’＝３であることを特徴とする、請
求項１記載の処理装置。 - 【請求項５】信号値の第１の集合（ｉ1，ｉ2，・・・ｉ
M）によって表示される色の第１のカラー表示から、信
号値の第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）によって表
示される色の第２のカラー表示へイメージのピクセルを
変換するデータ処理システムの動作方法において、前記
方法が、 受信手段が、信号値の前記第１の集合を受信し、 ノードの入力層、ノードの出力層及び選択的にノードの
１つ又は複数の中間層を含むノードの層の配列されたア
レイをシミュレートし、それぞれの前記層が複数のノー
ドを有し、それぞれの前記ノードが複数の入力、１つの
出力及び複数の重みを記憶する手段を有し、それぞれの
前記入力に１つの前記重みが対応しており、ノードのそ
れぞれの集合が前記ノードへの入力と前記ノードに記憶
された前記重みに依存して前記出力に出力信号を発生
し、その場合、 ノードの前記入力層が複数のＭ入力ノードを有し、前記
入力層におけるそれぞれの前記ノードの前記入力が、前
記信号受信手段に接続されており、それぞれの前記ノー
ドの第１の入力がｉ1を受信し、それぞれの前記ノード
の第２の入力がｉ2を受信し、かつそれぞれの前記ノー
ドのＭ番目の入力がｉMを受信するようになっており、 ノードの前記出力層が、Ｍ’のノードを有し、信号の前
記第２の集合（Ｏ1，Ｏ2，・・・ＯM'）が、ノードの前
記出力層の前記出力に対応しており、かつその際、前記
中間層及び出力層における前記ノードのそれぞれの前記
入力が、前の層のノードの出力、又は前記受信手段に接
続されているステップを有することを特徴とするデータ
処理システムの動作方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US8002593A | 1993-06-18 | 1993-06-18 | |
| US080,025 | 1993-06-18 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07107315A true JPH07107315A (ja) | 1995-04-21 |
| JP3694333B2 JP3694333B2 (ja) | 2005-09-14 |
Family
ID=22154777
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15946294A Expired - Lifetime JP3694333B2 (ja) | 1993-06-18 | 1994-06-17 | カラー変換処理装置及び方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5577178A (ja) |
| EP (1) | EP0630150B1 (ja) |
| JP (1) | JP3694333B2 (ja) |
| DE (1) | DE69412185T2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6993512B2 (en) * | 2001-06-05 | 2006-01-31 | Basf Corporation | System and method for converting a color formula using an artificial intelligence based conversion model |
| US6999615B2 (en) | 2001-06-05 | 2006-02-14 | Basf Corporation | Color management and solution distribution system and method |
| EP1594321A3 (en) * | 2004-05-07 | 2006-01-25 | Dialog Semiconductor GmbH | Extended dynamic range in color imagers |
| EP1608183A1 (en) * | 2004-06-14 | 2005-12-21 | Dialog Semiconductor GmbH | Matrix circuit for imaging sensors |
| GB2453263A (en) * | 2006-05-16 | 2009-04-01 | Douglas S Greer | System and method for modeling the neocortex and uses therefor |
| CN109478557B (zh) | 2016-08-03 | 2023-07-28 | 株式会社半导体能源研究所 | 摄像装置、摄像模块、电子设备及摄像系统 |
| IL254078A0 (en) | 2017-08-21 | 2017-09-28 | Advanced Vision Tech A V T Ltd | Method and system for creating images for testing |
| US20210256615A1 (en) | 2017-09-27 | 2021-08-19 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Implementing Machine Learning For Life And Health Insurance Loss Mitigation And Claims Handling |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5120996A (en) * | 1989-03-10 | 1992-06-09 | Synaptics, Incorporated | Synaptic element and array |
| JPH0695723B2 (ja) * | 1989-03-15 | 1994-11-24 | 松下電器産業株式会社 | 色修正装置 |
| US5103405A (en) * | 1989-06-12 | 1992-04-07 | Westinghouse Electric Corp. | Digital probabilistic reasoning element |
| US5073867A (en) * | 1989-06-12 | 1991-12-17 | Westinghouse Electric Corp. | Digital neural network processing elements |
| JP2575215B2 (ja) * | 1989-10-30 | 1997-01-22 | 富士写真フイルム株式会社 | カラー画像形成装置 |
| US5167006A (en) * | 1989-12-29 | 1992-11-24 | Ricoh Company, Ltd. | Neuron unit, neural network and signal processing method |
| JP2763182B2 (ja) * | 1990-06-28 | 1998-06-11 | 株式会社東芝 | ニューラル・ネットワークの学習方法 |
| JP2521843B2 (ja) * | 1990-10-04 | 1996-08-07 | 大日本スクリーン製造株式会社 | セットアップパラメ―タ決定特性を修正する方法及び自動セットアップ装置 |
| US5097141A (en) * | 1990-12-12 | 1992-03-17 | Motorola, Inc. | Simple distance neuron |
| US5126685A (en) * | 1990-12-18 | 1992-06-30 | Synaptics, Incorporated | Circuits for linear conversion between voltages and currents |
| US5386496A (en) * | 1991-02-15 | 1995-01-31 | Toyo Ink Mfg. Co., Ltd. | Method and device for nonlinear transformation of colour information by neural network |
| IL98622A (en) * | 1991-06-25 | 1996-10-31 | Scitex Corp Ltd | Method and device for using neural networks in figure work |
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