JPH0730772A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画質の低下を引き起こすことなく、色補正処
理のために必要な演算量を、後工程の階調数変換処理に
必要な演算量よりも少なくし、色補正処理および階調数
変換処理を高速で行うことのできる画像処理装置を得る
こと。 【構成】 プレ階調数変換部４０は、ポスト階調数変換
部４６より変換可能な階調数が大きくなるよう形成され
ている。そして、プレ階調数変換部４０は、原カラー画
像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの色成分の階調数を色空間
内の最適格子点の階調座標値に変換するプレ階調数変換
を行う。色補正部４２は、プレ階調数変換されたカラー
画像データ１１０に対応した階調補正データを色補正テ
ーブルメモリ３４から読み出し、各色成分Ｒｋ、Ｇｋ、
Ｂｋの階調数を補正し出力する。ポスト階調数変換部４
６は、色補正部４２から得られたデータ１２０を、最終
的に変換したい階調数までポスト階調数変換し、最終カ
ラー画像データ２００として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置、特に、
入力されるカラー画像データに対し、色補正処理を行
い、出力する画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、カラー原稿等を、スキャナ等
の画像入力部を用いて読み取り、読み取られた画像デー
タを、例えばディスプレイや、カラープリンター等を用
いて再生表示させる画像処理装置が知られている。

【０００３】しかし、前記ディスプレイやカラープリン
ターなどの画像出力装置は、それぞれ特有の色再現特性
を有する。このため、スキャナ等を用いて入力したカラ
ー画像の色を良好に再生することは難しいという問題が
あった。

【０００４】このため、使用する画像出力装置の色再現
特性に合わせて色補正処理を行う手法が従来より提案さ
れている。このような色補正手法の一つとして、特開昭
６３−２６６９号公報がある。この従来技術では、レッ
ド（以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、
ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分の全ての組み合わ
せに対応したＲＧＢ３次元の色補正テーブルを用意す
る。そして、全ての３次元座標位置に色補正内容を記憶
しておき、このテーブルを参照することによって色補正
を行うものである。

【０００５】しかし、この色補正手法は、使用する色補
正テーブルの記憶容量が膨大なものとなってしまうた
め、実用的ではなかった。例えば、入力される原カラー
画像データがＲ，Ｇ，Ｂ各色毎に８ビット（２５６階
調）の階調数をもつ場合、色数は２５６の３乗で約１６
７８万色にもなる。色補正後のデータも同じく８ビット
だとすると、Ｒ，Ｇ，Ｂ３色分では４８メガバイトもの
記憶容量が色補正テーブルに必要となる。

【０００６】そこで、前記色補正テーブルの記憶容量を
減らす目的のために、特開平４−１４４４８１号公報、
特開平４−１８５０７５号公報にかかる提案が成されて
いる。これらの提案にかかる装置では、Ｒ，Ｇ，Ｂの全
ての組み合わせに対して、色補正テーブルを用意するの
ではない。Ｒ，Ｇ，Ｂの３次元色空間を適当な間隔で格
子状に分割して形成される各格子点についてのみ、色補
正結果を記憶することによりテーブルメモリの記憶容量
を削減している。そして、格子点上にぴったりと乗らな
い色データについては、近傍の複数の格子点の補正デー
タを参照して、色補間処理を行っている。

【０００７】例えば、前述した特開平４−１８５０７５
号公報には、ＣＩＥ均等色空間表色系を用いてＬ＊，ａ
＊，ｂ＊で表された原カラー画像データに対して色補正
処理を行い、同時にＬ＊，ａ＊，ｂ＊からＣＭＹＫへの
表色系の変換も行う例が述べられている。そこでは、原
カラー画像データのＬ＊，ａ＊，ｂ＊の値を、シアン、
マゼンダ、イエロー、ブラックの各インク量に対応する
Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋに変換するのに、原カラー画像データ近
傍の８つの格子点の補正データを参照し、入力された原
カラー画像データに対する色補間演算を行っている。

【０００８】例えば、Ｙ成分を求める補完演算式は、次
式で示すようになる。 Ｙ＝（1 −γｌ）（1 −γａ）（1 −γｂ）Ｙ（ｌ ，ａ ，ｂ ） ＋ γｌ （1 −γａ）（1 −γｂ）Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ ） ＋（1 −γｌ） γａ （1 −γｂ）Ｙ（ｌ ，ａ＋1 ，ｂ ） ＋（1 −γｌ）（1 −γａ） γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ＋1 ） ＋ γｌ γａ （1 −γｂ）Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ ） ＋ γｌ （1 −γａ） γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ＋1 ） ＋（1 −γｌ） γａ γｂ Ｙ（ｌ ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ） ＋ γｌ γａ γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ） （各変数等についての詳しい説明は省略） 右辺のＹ（ｌ，ａ，ｂ）、……，Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，
ｂ＋1 ）の８つの値は、注目データ近傍の８つの格子点
上について、色補正テーブルを参照した結果得られるＹ
（イエロー）の値である。それらの値に対して、色空間
上の距離に反比例した重みを乗じた平均値を求めること
で、補間演算を行っている。

【０００９】しかし、この従来技術は、色補正テーブル
の容量を減らすことは可能であるが、一つの色成分につ
いての補正演算を行うのに２４回の乗算と、７回の加算
を必要とする。このため、演算量が非常に多くなり処理
時間が長くなるという問題があった。

【００１０】特に、前述した色補正処理に加え、画像出
力装置の階調数に合わせて画像データを階調数変換する
場合には、階調数変換処理に比べ前記色補正処理がはる
かに多い演算量を必要とし、大幅に処理時間が長くなっ
てしまうという問題があった。

【００１１】すなわち、画像出力装置として、カラー画
像データを画素単位で出力可能で、しかも、原カラー画
像データと出力可能な階調数が異なるカラープリンター
や、ディスプレイ等を用いた場合、原カラー画像データ
の階調数を出力可能な階調数Ｎまで減らす階調数変換処
理、すなわち、Ｎ階調化処理を行う必要がある。例え
ば、画像出力装置として、ドット単位での階調制御がで
きないカラープリンターを用いる場合、出力可能な階調
数はＮ＝２である。この場合は、原カラー画像データの
各色成分の階調数をドットのオン／オフに対応した２階
調にまで減らす２値化処理が必要となってくる。

【００１２】Ｎ階調化処理の手法には各種のものがある
が、その中でも最も画質の優れたものとして誤差拡散法
やその仲間の平均誤差最小法が広く知られている。誤差
拡散法や平均誤差最小法は、高解像度で、しかも連続的
な階調再現が可能であるという優れた特徴をもつ。

【００１３】平均誤差最小法は、周辺のＮ値化済みの画
素に生じた量子化誤差の重み付き平均値で、次の画素の
データ値を修正するものである。一方、誤差拡散法は、
ある画素のＮ値化時に生じた量子化誤差を、周辺のまだ
Ｎ値化していない画素に拡散して加えるものである。平
均誤差最小法と、誤差拡散法は、画像端での取り扱いを
除けば全く等価と考えてよい。誤差拡散法による２値化
の例としては、特開平１−２８４１７３号公報の「画像
処理方法および装置」がある。また、Ｎが２つ以上の場
合の多値化の例としては、特開平３−１８１７７号公
報、特開平３−３４７６７号公報、特開平３−８０７６
７号公報、特開平３−１４７４８０号公報等がある。

【００１４】前述した誤差拡散法等を用いた階調数変換
は、階調数変換手法の中では比較的複雑な方に属し、変
換処理に必要とする演算量も多い。

【００１５】しかし、前述した色補正処理、例えば、特
開平４−１８５０７号公報にかかる色補正処理は、誤差
拡散法などを用いた階調数変換処理に比べ、はるかに多
い演算量を必要とする。このため、色補正後に、誤差拡
散法による階調数変換処理を行う従来技術では、色補正
と階調数変換の双方を合わせた処理時間を考慮する必要
があり、大幅に処理時間が長くなってしまうという問題
があった。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、このような
従来の課題に鑑みなされたものであり、その第１の目的
は、色補正テーブルメモリの容量を小さくでき、しかも
複雑な補間演算を必要とせず、高速で高画質な色補正を
行うことのできる画像処理装置を得ることにある。

【００１７】また、本発明の第２の目的は、画質の低下
を引き起こすことなく、色補正処理のために必要な演算
量を、後工程の階調数変換処理に必要な演算量よりも少
なくし、色補正処理および階調数変換処理を高速で行う
ことのできる画像処理装置を得ることにある。

【００１８】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明は、入力されるカラー画像データを画像出力
装置の色再現特性に合わせて色補正し出力する画像処理
装置において、カラー画像データの各色成分に対応した
座標軸をもつ色空間を格子状に分割し、各格子点に、前
記画像出力装置の色再現特性に合わせて各色成分の階調
補正データを格納する色補正テーブルメモリと、入力さ
れるカラー画像データの前記色空間内での座標値を、所
定の階調数変換の手法を用い前記色空間内の最適格子点
の座標値にプレ階調数変換するプレ階調数変換手段と、
プレ階調数変換された座標値に対応した格子点の階調補
正データを、前記色補正テーブルメモリから読みだし、
カラー画像データの各色成分の階調数を補正する色補正
手段と、を含むことを特徴とする。

【００１９】また、請求項２の発明は、請求項１におい
て、前記色補正手段により補正されたカラー画像データ
の各色成分の階調数を、前記画像出力装置に合わせた最
終的な階調数にポスト階調数変換して出力するポスト階
調数変換手段を含み、前記プレ階調数変換手段の変換階
調数が、前記ポスト階調数変換手段の変換階調数より大
きくなるよう形成されたことを特徴とする。

【００２０】また、請求項３の発明は、請求項１，２の
いずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、前記プ
レ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差
最小法を用いることを特徴とする。

【００２１】また、請求項４の発明は、請求項１〜３の
いずれかにおいて、前記ポスト階調数変換手段は、前記
ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均
誤差最小法を用いることを特徴とする。

【００２２】また、請求項５の発明は、請求項１，２の
いずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、前記プ
レ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差
最小法を用いるよう形成され、前記ポスト階調数変換手
段は、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法
または平均誤差最小法を用いるよう形成され、前記プレ
階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より前記
前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散
用または平均誤差用のマトリクスサイズを小さく設定し
たことを特徴とする。

【００２３】また、請求項６の発明は、請求項１，２の
いずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、カラー
画像データの一部の色成分のプレ階調数変換の手法とし
て、組織的ディサ法を用い、他の色成分のプレ階調数変
換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用
いるよう形成されたことを特徴とする。

【００２４】

【作用】本発明の画像処理装置では、入力されるカラー
画像データの色空間内での座標位置を、プレ階調数変換
手段を用い、所定条件を満足する最適格子点の座標位置
にプレ階調数変換している。そして、色補正手段は、プ
レ階調数変換された座標位置に対応した格子点の階調補
正データを、色補正テーブルメモリから読み出しカラー
画像データの各色成分の階調数を補正する。

【００２５】このように、本発明では、カラー画像デー
タをプレ階調数変換することにより、従来必要であった
複数の格子点データを用いた複雑な補完演算を省略する
ことができ、画像出力装置に合わせた色補正演算を高速
で行い、良好な色再生が得られる画像処理装置を得るこ
とができる。

【００２６】ここにおいて、前記プレ階調数変換の手法
として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いること
することが好ましい。

【００２７】また、請求項２の発明によれば、入力され
たカラー画像データの各色成分の階調数と、使用する画
像出力装置の各色成分の階調数とが異なる場合、色補正
された各色成分の階調値を、ポスト階調数変換手段を用
い、画像出力装置に合わせた最終的な階調数に階調数変
換して出力する。

【００２８】このような、ポスト階調数変換処理を行う
と、その変換処理に伴い、量子化ノイズが発生する。請
求項２の発明は、この点に着目し、ポスト階調数変換処
理に伴い生じる量子化誤差に比べ、プレ階調数変換処理
に伴い発生する量子化誤差が小さくなるよう、ポスト階
調数変換手段の変換可能な階調数より、プレ階調数変換
手段の変換可能な階調数が大きくなるように形成されて
いる。この結果、プレ階調数変換処理、すなわち色補正
処理に伴い発生する画質の低下が無視できるレベルにな
る。

【００２９】このようにして、請求項２の発明によれ
ば、画質の低下を抑制しながら、色補正のために必要な
演算量を、後工程のポスト階調数変換処理に必要な演算
量よりも少なくし、色補正処理および階調数変換処理を
高速で行うことができる画像処理装置を得ることができ
る。

【００３０】ここにおいて、前記ポスト階調数変換の手
法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるこ
とが好ましい。

【００３１】また、請求項５の発明によれば、前記プレ
階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より、前
記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用
または平均誤差用のマトリクスサイズが小さく設定され
ている。したがって、プレ階調数変換の演算量をより少
なくでき、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高
速な色補正処理を行うことができる。

【００３２】また、請求項６の発明によれば、プレ階調
数変換の手法として、目の分解能が低い色成分に対して
は演算量が相対的に少ない組織的ディザ法を用い、他の
色成分に対しては得られる画質のよい誤差拡散法または
平均誤差最小法を用いることができ、この結果、画質の
低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を
行うことができる。

【００３３】

【実施例】次に、本発明の画像処理装置の好適な実施例
を、図面に基づき詳細に説明する。 （１）カラー画像処理システム 図１には、本発明のカラー画像処理システムの一例が示
されている。

【００３４】画像入力装置１０から出力される原カラー
画像データ１００は、画像処理装置３０へ入力される。

【００３５】画像処理装置３０は、入力された原カラー
画像データ１００を画像出力装置２０の色再現特性に合
わせて色補正する。さらに、画像入力装置から出力され
るカラー画像データ１００の出力可能な階調数に比べ、
画像出力装置２０の出力可能な階調数が小さい場合に
は、色補正されたカラー画像データを、画像出力装置２
０に合わせた最終的な階調数に階調数変換するポスト階
調数変換処理を行い、これを最終カラー画像データ２０
０として画像出力装置２０へ向け出力する。

【００３６】画像出力装置２０は、このようにして入力
される最終カラー画像データ２００に基づき、原画像に
忠実な色でカラー画像データを再生出力する。

【００３７】図２には、図１に示すカラー画像処理シス
テムの一例が示されている。

【００３８】前記画像入力装置１０は、原稿からカラー
画像を光学的に読み取るスキャナ１２として形成され、
スキャナ１２は、読み取ったカラー画像データを、Ｒ，
Ｇ，Ｂの３色の色成分からなる原カラー画像データ１０
０として出力する。

【００３９】なお、画像入力装置１０としては、このよ
うなスキャナ１２以外に、例えば、ビデオカメラ、コン
ピュータグラフィック作成用のホストコンピュータ、そ
の他の手段を用いることができる。

【００４０】また、同図に示すシステムでは、画像出力
装置２０として、フルカラー画像データを画素単位で出
力でき、しかも、画素単位での階調制御ができないカラ
ープリンター２２が用いられている。このカラープリン
ター２２では、スキャナ１２カラー出力される原カラー
画像データ１００の各色成分の階調数を、各画素のオン
／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要
となることは前述した。

【００４１】なお、画像出力装置２０としては、これ以
外に、例えばカラーディスプレイ２４等も用いることが
できる。コンピュータ用のカラーディスプレイ２４など
では、通常の家庭用ＴＶに比べ、表示可能な階調数が小
さなものが多い。このようなカラーディスプレイ２４を
用いる場合でも、原カラー画像データ１００の階調数
を、当該ディスプレイ２４に対応した階調数に変換して
やる必要がある。

【００４２】また、同図に示すシステムにおいて、画像
処理装置３０は、コンピュータ３２、補正テーブルメモ
リ３４、メモリ３６を含んで構成されている。

【００４３】前記補正テーブルメモリ３４は、図３に示
すよう、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色から構成される３次元色空間
を格子状に分割した色テーブルを記憶するする。そし
て、この色テーブルの各格子点には、例えばスキャナ１
２などの読み取り用カラー原稿と、例えばカラープリン
ター２２を用いて記録紙上に印字された出力カラー画像
とが等しい色になるように、各格子点のＲＧＢの階調値
データを階調値変換したＲＧＢ色の階調補正データが記
憶されている。

【００４４】なお、その詳細については後述する。

【００４５】コンピュータ３２は、スキャナ１２から入
力される原カラー画像データ１００に対し、補正テーブ
ルメモリ３４内に記憶された補正データを用い補正処理
を行い、さらに色補正されたカラーデータを、例えばカ
ラープリンター２２などの画像出力装置２０の階調数Ｎ
に合わせた最終的な階調数に変換するポスト階調数変換
処理を行う。このようにして変換処理された最終的なカ
ラー画像データ２００は、そのままカラープリンター２
２へ向け出力してもよく、また、メモリ３６内に、一画
面分の最終カラー画像データ２００を記憶し、その後カ
ラープリンターへ出力するようにしてもよい。 （２）画像処理装置 図４には、前記画像処理装置３０の機能ブロック図が示
されている。

【００４６】実施例の画像処理装置３０は、プレ階調数
変換部４０と、色補正部４２と、ポスト階調数変換部４
６と、前述した色補正テーブルメモリ３４とを含んで構
成されている。

【００４７】まず、前記色補正テーブルメモリ３４に記
憶された補正データについて説明する。

【００４８】図３に示すよう、入力される原カラー画像
データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの各色成分に対応した座標軸
をもつ色空間を設定する。各座標軸は、各色成分の階調
数を座標値として設定している。そして、この色空間を
格子状に分割して、各格子点３００毎に、各色成分の階
調数補正データを格納する。

【００４９】色補正テーブルメモリ３４内に格納する補
正値の決定手法にはいろいろある。それを決定し、テー
ブル内に格納する工程に関しては、本発明の本質的部分
ではないので、ここでは詳しく述べない。通常は、ま
ず、対象とする出力系（例えばカラープリンター２２）
にいろいろなＲ，Ｇ，Ｂ値を与えて実際に出力された結
果を色測定する。そして、出力系に与えたＲ，Ｇ，Ｂの
値と、出力結果を測定して得られたＲ，Ｇ，Ｂの値との
対応関係を調べる。

【００５０】次に、その対応関係を逆にみて、対応する
色を得たい場合に必要なＲ，Ｇ，Ｂの各色成分の階調数
補正データを各格子点３００毎に調べ、これを補正デー
タとして補正テーブルメモリ３４内に格納する。

【００５１】このようにして色補正テーブル３６内に
は、各格子点３００毎に対応する色補正結果が記憶され
ることとなる。前記色空間は、分割数が多いほど画質が
向上するが、半面、色補正テーブルメモリ３４の容量が
大きくなるので、色補正テーブルの容量と画質のバラン
スから適当な分割数を決定する。

【００５２】実施例の画像処理装置３０は、このように
して色補正テーブルメモリ３４内に記憶された補正デー
タを用い、原カラー画像データ１００に対する画像処理
を次のようにして行う。

【００５３】まず、プレ階調数変換部４０は、所定の階
調数変換手法を用い、原カラー画像データ１００のＲ，
Ｇ，Ｂの色成分の階調数を、図３に示す色空間内の最適
格子点の階調座標値に変換するプレ階調数変換を行う。
そして、変換されたデータを格子点カラー画像データ１
１０として色補正部４２へ向け出力する。ここでは、原
カラー画像データ１００の各色成分を、ＲがＮｒ階調、
ＧがＮｇ階調、ＢがＮｂ階調になるよう、プレ階調数変
換を行い、その結果を、Ｒｋ、Ｇｋ、ＢＫとして出力す
る。

【００５４】なお、プレ階調数変換手段４０における、
階調数の変換の手法としては、多値の誤差拡散法、平均
誤差最小法や、多値の組織的ディザ法等各種の手法が採
用できる。その詳細については、後述する。

【００５５】色補正部４２は、入力される格子点カラー
画像データ１１０に対応した格子点の階調補正データ
を、色補正テーブルメモリ３４から読み出す。そして、
格子点カラー画像データ１１０の色成分Ｒｋ、Ｇｋ、Ｂ
ｋの階調数を補正し、色補正データ１２０としてポスト
階調数変換部４６へ向け出力する。ここでは、色補正デ
ータ１２０の各色成分のデータをＲc 、Ｇc 、Ｂc と表
す。

【００５６】そして、ポスト階調数変換部４６は、色補
正部４２から得られた色補正データ１２０を、誤差拡散
法または平均誤差最小法によって、最終的に変換したい
階調数までポスト階調数変換し、これを各色データがＲ
p 、Ｇp 、Ｂp で表される最終カラー画像データ２００
として出力する。

【００５７】したがって、この最終カラー画像データ２
００を、例えばカラープリンター２２へ向け出力するこ
とにより、カラープリンター２２は、記録紙上に良好な
色再現性を有するカラー画像をプリントアウトすること
ができる。

【００５８】以上の構成のうち、色空間を格子状に分割
して、各格子点毎に色補正データを記録した色補正テー
ブルメモリ３４を用意することに関しては、従来から知
られている。

【００５９】本発明が、従来例と異なる点は、色補正テ
ーブルメモリ３４を参照する前に、プレ階調数変換部４
０を用い、入力される原カラー画像データ１００が色補
正テーブルメモリ３４の格子点上の色データとなるよう
プレ階調数変換を行うようにした点にある。これによ
り、従来技術で行われていた色補正テーブルを参照する
際の複雑な補間演算を省略し、色補正処理に要する演算
時間を大幅に短縮することができる。 （３）本発明と従来技術との比較 以下に、本発明の装置によって行われる色補正処理を、
従来技術と比較して説明する。

【００６０】まず、プレ階調数変換部４０での、プレ階
調数変換処理に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用
いた場合を例にとり説明する。

【００６１】いま、画像入力装置１０から入力される原
画像データ１００中に、Ｒ＝１２、Ｇ＝２０、Ｂ＝２４
という階調をもった色領域が一定面積連続すると仮定す
る。そして、この色領域のカラーデータが、画像処理装
置３０へ入力される場合を想定する。

【００６２】図５には、この原カラー画像データ１００
の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点が示さ
れている。各格子点は、図５に示す立方体の各頂点に位
置し、その座標位置は次式で表されるとする。 （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，１６，１６） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，１６，１６） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，２４，１６） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，２４，１６） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，１６，３２） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，１６，３２） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，２４，３２） （Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，２４，３２） そして、色補正テーブルメモリ３４内には、各格子点３
００の色データに対する、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の色補
正値が用意されている。

【００６３】従来技術（特開平４−１８５０７５号公
報）を用いて色補正処理を行う場合には、原画像データ
１００の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点
における色データの補正値を参照する。そして、参照し
た８個の色補正値を用い、原カラー画像データ１００の
座標位置と各格子点との距離に応じた重み付き平均を求
める補間演算処理を実行し、色補正処理を行っている。
図５に示す例では、原画像データ１００の座標位置か
ら、各格子点までは等距離に設定したので、補間演算で
は、８個の格子点の色補正値を単純平均し、Ｒ，Ｇ，Ｂ
の各色成分の補正データを求めることになる。

【００６４】これに対し、本発明の色補正処理は、次の
ような手順で行われる。

【００６５】まず、プレ階調数変換部４０は、入力され
た原カラー画像データ１００が、８つの格子点上のいず
れかの色データになるように、誤差拡散法や平均誤差最
小法を用いて、プレ階調数変換を行う。

【００６６】次に、色補正部４２は、色補正テーブルメ
モリ３４を参照し、色補正処理を行う。

【００６７】実施例のプレ階調数変換部４０で用いる誤
差拡散法や平均誤差最小法は、「この色領域の局所的な
平均値がなるべく原画像データに等しくなるように、一
つ一つのデータを近傍の格子点のデータ値に変換してい
く」ように働く。したがって、原画像データの座標位置
が各格子点に対し等距離となる図５の例では、プレ階調
数変換を行った結果は、８個の格子点データそれぞれが
ほぼ８分の１ずつの等しい割合で混在した色領域が得ら
れる。この結果、プレ階調数変換処理された色データ
に、色補正テーブルを参照した色補正を行った結果、８
個の格子点色の色補正値がほぼ等しい確率で混在した色
領域が得られることになる。

【００６８】このように、従来の補間演算を行った色補
正処理と、本発明の色補正処理とにより得られた結果
は、「適当な画像面積での平均値」をとって比べた場合
には、ほぼ等しくなる。すなわち、本発明の色補正部４
２では、各画素単位ではプレ階調数変換することによっ
て生じる量子化ノイズが加わることになるが、それにも
かかわらず、局所的な平均値をとってみた場合には、従
来の補間演算を行った場合と、ほとんど同等の色補正結
果が得られることになる。

【００６９】なお、画像出力装置２０の表現可能な階調
数が十分に多い場合には、前述したプレ階調数変換処理
によって生じた量子化ノイズによる画質低下が問題とな
る。本発明の場合は、さらにこのプレ階調数変換処理の
後に、ポスト階調数変換部４６を用い、色補正された画
像データを、画像出力装置２０の表現可能な階調数に対
応した最終的な階調数まで変換するポスト階調数変換処
理を行うので、ここでも、階調数変換に伴う量子化ノイ
ズが発生する。したがって、前処理段階でのプレ階調数
変換で生じる量子化ノイズを、最終段階でのポスト階調
数変換で生じる量子化ノイズに比べ、十分に小さくでき
れば、実用上は問題にならないことになる。このため、
実施例の装置では、プレ階調数変換部４０の変換可能な
階調数が、ポスト階調数変換部４６の変換可能な階調数
よりも、十分大きくなるよう形成され、これにより、プ
レ階調数変換処理に伴う画質の低下を防止するように形
成されている。

【００７０】特に、本実施例では、ポスト階調数変換部
４６での階調数変換に、誤差拡散法または平均誤差最小
法を用いるため、プレ階調数変換、ポスト階調数変換の
双方を通じて、「領域の局所的な平均値」を取った場合
の誤差を最小にしようとする機構が働くことになる。こ
のため、プレ階調数変換処理における変換可能な階調数
を、実施例のようにポスト階調数変換処理における変換
可能な階調数より十分に大きく取ることにより、色補正
テーブルの複数の格子点を参照し、補間演算を行う従来
の要り補正処理に比べ、全く遜色のない画質を得ること
ができる。

【００７１】実際に、原画像データ１００の各色成分が
２５６階調の場合に、プレ階調数変換部４０での変換可
能な階調数を各色成分とも３２，ポスト階調数変換部４
６での変換可能な階調数を各色成分とも２とし、色補正
および階調数変換を行った結果、従来のように、補間演
算を行って色補正を行った後に、２階調化した結果と全
く識別することができない程度の、良好な再生画像を得
られることが確認された。さらに、プレ階調数変換処理
での変換可能な階調数を８階調位まで減らしても、実用
上問題のない画質が得られることが確認された。

【００７２】前述したように、プレ階調数変換処理にお
ける変換階調数を小さくするほど、色補正テーブルメモ
リ３４のメモリ容量は小さくできる。例えば、色補正部
４２での色補正後の出力データが、色成分数で３、各色
成分ごとに８ビット（１バイト）のデータでったとする
と、色補正テーブルメモリ３４に必要なメモリ容量は、
プレ階調数変換処理での変換可能な階調数が各色３２階
調（５ビット）である場合には、次式で表される。

【００７３】２＾（５［ｂｉｔ］×３［原画像色成分
数］）×３［出力色成分数］×８［出力データビット
幅］＝（９８３４０×８）［ｂｉｔ］＝９８Ｋ［ｂｙｔ
ｅ］ （＾はべき乗の演算子） 同様にして、プレ階調数変換可能な階調数が各色とも１
６階調の場合、８階調の場合のそれぞれについて、色補
正テーブルのメモリ容量を計算すると、１６階調の場合
は、１２キロバイト、８階調の場合は１．５キロバイト
という少ないメモリ容量で済むことになる。

【００７４】以上の説明では、プレ階調数変換部４０で
の階調数変換の手法に、誤差拡散法や、平均誤差最小法
を用いた場合を例にとり説明したが、プレ階調数変換部
４０は、これ以外に、例えば組織的ディザ法等、他の手
法を用いて階調数変換をすることもできる。

【００７５】この場合には，プレ階調数変換部４０で
は、「領域の局所的な平均値」をとった場合の誤差を最
少にしようとする機構が働かなくなるので、画質の劣化
が生じる可能性がある。これは、原画像データの階調数
が２５６であるのを８階調まで減らすような大幅な階調
数変換を行うような場合に問題となる可能性がある。し
かし、原画像データの表現に用いられる階調数と、プレ
階調数変換部４０での変換可能な階調数との差があまり
大きくない場合、例えば、原画像データの階調数が６４
であるのを、プレ階調数変換処理で３２階調や１６階調
に減らすような場合には、ここで生じる量子化ノイズの
影響はそれ程大きくない。このような場合には、誤差拡
散法の変わりに、組織的ディザ法などのより簡易な階調
数変換手法を採用してもよい。 （４）画像処理装置のより具体的な実施例 次に、本発明の画像処理装置のより具体的な実施例を説
明する。

【００７６】ここでは、図２に示すスキャナ１２から、
Ｒ，Ｇ，Ｂ各色が８ビット、２５６階調の原画像データ
１００が画像処理装置３０へ入力され、画像処理装置３
０は、この原画像データ１００を画像処理して、最終カ
ラー画像データ２００をカラープリンタ２２へ出力する
場合を想定する。ここで使用されるカラープリンタ２２
は、シアンＣ，マゼンダＭ，イエローＹの３色インクを
用いて各色ドットのオン（ドット有り）／オフ（ドット
なし）の２階調で印字するものを用いる。

【００７７】図６には、この場合に使用される画像処理
装置３０の具体的なブロック図が示されている。

【００７８】プレ階調数変換部４０、色補正部４２は、
入力される原カラー画像データ１００を色補正し、さら
にＲ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへ表色系を変換し、色補正
データ１２０として出力する。そして、前記色補正デー
タ１２０を、ポスト階調数変換部４６を用いプリンタ２
２の表示可能な階調数に対応して２値化し、最終カラー
画像データ２００として出力する。

【００７９】ここにおいて、前記色補正テーブルメモリ
３４には、補正データが次のようにして設定されてい
る。

【００８０】補正データの決定のために、まず、図６の
画像処理装置からポスト階調数変換部４６のみを取り出
して、対象となるカラープリンタ２２を組み合わせた系
を構成する。そして、いろいろなＣ，Ｍ，Ｙ値をポスト
階調数変換部４６に与えて２値化した後、対象とするカ
ラープリンタ２２に出力した結果を色測定する。そし
て、ポスト階調数変換部４６に与えたＣ，Ｍ，Ｙ値と、
カラープリンタ２２の出力結果を測定したＲ，Ｇ，Ｂ値
の対応関係を調べる。

【００８１】次に、その対応関係を逆にみて、色空間内
の格子点色データに対応するＲ，Ｇ，Ｂ値の色を得たい
場合に必要なＣ，Ｍ，Ｙ値を求め、それを色補正データ
として色補正テーブルメモリ３４内に設定する。

【００８２】そして、プレ階調数変換部４０は、入力さ
れる原画像データ１００のＲ０，Ｇ０，Ｂ０の各色成分
を、ＲおよびＧは１６階調、Ｂは８階調に階調数変換
し、格子点カラー画像データ１１０としてＰk ，Ｇk ，
Ｂk の各色成分を出力する。これは、図４に示す実施例
におけるＮr ，Ｎg がそれぞれ１６、Ｎb が８の場合の
例となる。このために本実施例では、誤差拡散法または
平均誤差最小法による多値化を行うが、この多値化工程
自体は既存の手法を用いればよい。

【００８３】多値化の具体例 次に、多値化の具体例を、Ｂ成分を８階調化する場合を
例にとり説明する。

【００８４】いま、原カラー画像データ１００のＢ成分
が０〜２５５までの２５６階調の対応をもち、これをプ
レ階調変換部４０を用い、次に示す８種類の値ｐｒｅ＿
Ｂに８値化する場合を想定する。

【００８５】ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］，
…，ｐｒｅ＿Ｂ［７］ 具体的には、原カラー画像データ１００のＢ成分は次の
ようにプレ階調数変換されるものとする。この具体例で
は、８個の値はほぼ等間隔であるが、必ずしもそうであ
る必要はない。

【００８６】 ｐｒｅ＿Ｂ［０］＝０； ｐｒｅ＿Ｂ［１］＝３６； ｐｒｅ＿Ｂ［２］＝７３； ｐｒｅ＿Ｂ［３］＝１０９； ｐｒｅ＿Ｂ［４］＝１４６； ｐｒｅ＿Ｂ［５］＝１８２； ｐｒｅ＿Ｂ［６］＝２１９； ｐｒｅ＿Ｂ［７］＝２５５； また、プレ階調処理のために用いる７種類のしきい値を
次のように定義する。

【００８７】ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］，ｓｌｓｈ＿Ｂ
［１］，…，ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］ そして、各しきい値を、次のように設定する。

【００８８】ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＜ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＜
ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］ （ｉ＝０，１，２，…，６）前記しきい値は、次のよう
に設定することが多い。

【００８９】 ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＋ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］）／２ この場合、前記各しきい値は次のようになる。

【００９０】 ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］＝１８； ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］＝５４； ｓｌｓｈ＿Ｂ［２］＝９１； ｓｌｓｈ＿Ｂ［３］＝１２７； ｓｌｓｈ＿Ｂ［４］＝１６４； ｓｌｓｈ＿Ｂ［５］＝２００； ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］＝２３６； また、画像処理装置３０へ画像データとして入力される
原カラー画像データ１００は、通常、画像の左上隅の画
素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に入力さ
れる。そして、一行分の画素が入力された後、一画素下
の行の左端に移り、同様に右端に向って後のデータが入
力される。このような画像入力動作が繰り返し行われる
ことによって、一画面分の画像データの入力が行われる
ことになる。

【００９１】このため、前記プレ階調数変換部４０によ
るプレ階調処理、すなわち、原カラー画像データ１００
を８値化していく順序は、このような画像データの入力
順に合わせて行われる。すなわち、画像の左上隅の画素
を起点画素として左端画素から右端画素へ順に８値化作
業を行い、一行分の画素の８値化が終了したら、一画素
下の行の左端に移り、同様に右端に向って８値化してい
くという作業を繰り返して行い、一画面分の画像データ
の８値化を行うことになる。

【００９２】この場合、図７に示すよう、注目画素４０
０の上方の全画素、同ラインの左側の画素は既に多値化
の終了した画素である。そして、注目画素４００の下方
の全画素および同ラインの右側の画素はまだ多値化を行
っていない画素ということになる。

【００９３】前述したプレ階調処理すなわち８値化の処
理を行う手法として、例えば図８（ａ）に示す誤差拡散
の重みマトリクスを用いる場合について考える。

【００９４】この重みマトリクスは、図８（ａ）中の注
目画素４００に生じた画素を、右隣の画素に２、下の画
素に１、右下の画素に１の割合で分散することを示すも
のである。

【００９５】図９には、プレ階調数変換部４０が、誤差
拡散法を用いて行う８値化処理（プレ階調変換処理）の
フローチャートが示されている。

【００９６】ここにおいては、ｐ行ｑ列目の画素に着目
する。そして、この画素のＢ成分の原カラー画像データ
１００をｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］で表し、これを８値化
する場合について考える。なお、ｐ行ｑ列目の画素の８
値化によって生じる量子化誤差は、ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］
と表す。

【００９７】第１の工程；８値化工程（ステップＳ１〜
Ｓ６） まず、注目画素データをしきい値と比較する（Ｓ１，Ｓ
２，Ｓ３）ことによって８値化し、格子点色データｐｒ
ｅＢを得る（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６）。ただし、図９に示す
ｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、注目画素データそのもので
はなく、近傍の既に８値化された画素カラーの誤差拡散
を受けて補正されたデータである。誤差拡散法について
は、第３の工程で説明する。

【００９８】第２の工程；誤差計算工程（ステップＳ
７） ８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］
［ｑ］を求める。

【００９９】第３の工程；誤差拡散工程（ステップＳ
８） 誤差を、近傍のまだ８値化を行っていない画素に拡散す
る。ここでは、図８（ａ）の重みマトリクスに従い、誤
差の１／２を右、１／４を下、１／４を右下の隣接する
画素に拡散し、その原カラー画像データ１００に加えて
いる。

【０１００】前述した第１の工程で用いる注目画素デー
タｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、このようにして誤差拡散
を受けた後のデータである。

【０１０１】以上は、誤差拡散法による８値化の例であ
ったが、これを平均誤差最小法によって行う具体例を次
に説明する。

【０１０２】図１０は、平均誤差最小法を用いた８値化
処理のフローチャート図である。

【０１０３】第１の工程；誤差補正工程（ステップＳ
１） この工程では、近傍の既に８値化された画素に生じた８
値化誤差で、注目画素データを補正する。

【０１０４】第２の工程；８値化工程（ステップＳ２〜
Ｓ７） この工程は、図９に示すステップＳ１〜Ｓ６と同様であ
るので、その説明は省略する。

【０１０５】第３の工程；誤差計算（ステップＳ８） この工程では、８値化によって注目画素に生じた誤差ｅ
ｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。詳細は、図９に示したステ
ップＳ７と全く同様である。

【０１０６】図９に示す誤差拡散法と、図１０に示す平
均誤差最小法との違いは、誤差拡散作業を誤差計算が終
了した直後に行うか、注目画素をＮ値化する直前に行う
かのみの違いであり、画像端での取り扱いを除けば、両
者は等価となる。

【０１０７】なお、誤差拡散法の重みマトリクスについ
ては、図８（ａ）の外に、よりマトリクスサイズを大き
くした図８（ｂ）の例や、逆により簡略化した図８
（ｃ）、（ｄ）の例等、必要に応じて各種のものを採用
することが可能である。図８（ｄ）は、最も簡略化した
例であり、誤差の拡散対象が右隣の一画素だけになって
いる。

【０１０８】多値誤差拡散法の例としては、特開平３−
１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開
平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公
報等があり、必要に応じて各種の手法を採用することが
できる。

【０１０９】なお、以上は原カラー画像データ１００に
含まれるＢ成分をプレ階調変換部４０を用いて８階調に
変換処理する場合について述べたが、原カラー画像デー
タ１００に含まれる他の色成分、すなわち、Ｒ成分やＧ
成分も同様な手法によって１６階調にプレ階調数変換さ
れる。

【０１１０】その結果、プレ階調数変換部４０に入力さ
れる原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの各成分は
次式に示すよう、格子点カラー画像データ１１０へ、プ
レ階調数変換されることになる。 Ｒ成分は、ｐｒｅ＿Ｒ［０］，ｐｒｅ＿Ｒ［１］…ｐｒ
ｅ＿Ｒ［１５］の１６値 Ｇ成分は、ｐｒｅ＿Ｇ［０］，ｐｒｅ＿Ｇ［１］…ｐｒ
ｅ＿Ｇ［１５］の１６値 Ｂ成分は、ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］…ｐｒ
ｅ＿Ｇ［７］の８値色補正処理の具体例 色補正手段４２は、多値化（プレ階調処理）された格子
点色データに対し、色補正処理を行うとともに、Ｒ，
Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換作業を行う。す
なわち本実施例では、図４に示す実施例とは異なり、色
補正部４２で色補正のほかに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，
Ｙへの表色系の変換をも同時に行っている。

【０１１１】以下に、色補正部４２および色補正テーブ
ルメモリ３４を、ソフトウェア的に形成した場合と、ハ
ードウェア的に形成した場合の２つの場合を例にとり説
明する。

【０１１２】図１１（ａ）は、色補正テーブルメモリ３
４をＣ言語の表記を用いてソフト的に実現する場合の実
施例である。Ｃ，Ｍ，Ｙ各色成分用の色補正テーブル
は、それぞれ３次元の配列Ｃ＿ｔａｂｌｅ，Ｍ＿ｔａｂ
ｌｅ，Ｙ＿ｔａｂｌｅとなる。この例では，ｕｎｓｉｇ
ｎｅｄ ｃｈａｒタイプの配列としたので、色補正結果
としては８ビット、０〜２５５の範囲のデータが格納可
能である。

【０１１３】図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の３次元色
補正テーブルを参照して、Ｒがｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］，Ｇが
ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］，Ｂがｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］の格子点デー
タを、インク量に対応するＣＭＹ値に変換する色補正部
４２の実施例である。単に図１１（ａ）で宣言した配列
を参照するだけで、色補正後のＣ，Ｍ，Ｙ値が得られ
る。

【０１１４】次に図１２に、色補正テーブルメモリ３４
をハードウェアにより実現した場合の例として、半導体
メモリに格納した色補正テーブルを用いた例を示す。Ｃ
用ＲＯＭ３４Ｃ、Ｍ用ＲＯＭ３４Ｍ、Ｙ用ＲＯＭ３４Ｙ
は、それぞれＣ，Ｍ，Ｙ各色成分の色補正結果が格納さ
れたＲＯＭであり、アドレスデータとして格子点色デー
タに応じて決まる値を与えれば、それに対応する補正後
のシアンデータ、マゼンタデータ、イエローデータが出
力される。

【０１１５】図１３は、図１２のＣ用ＲＯＭ３４Ｃのよ
り詳細な実施例で、アドレスバスがＡ０〜Ａ１０の１１
ビット、データバスがＤ０〜Ｄ７の８ビットのＲＯＭを
用いた例である。格子点色データｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］、ｐ
ｒｅ＿Ｇ［ｊ］、ｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］に対応して、ｉ，
ｊ，ｋ値をそれぞれ２進数化した値が、それぞれアドレ
スバスの上位（Ａ０〜Ａ３）ビット、中位（Ａ４〜Ａ１
０）ビットに与えられている。

【０１１６】本実施例の場合は、 ０≦ｉ≦１５，０≦ｊ≦１５，０≦ｋ≦７ なので、ｉ用には４ビット、ｊ用には４ビット、ｋ用に
は３ビット割り当てれば足りる。データバスからはそれ
に対応するシアンの色補正データが、０〜２５５の間の
値をとる８ビット値としてデータバスに出力される。

【０１１７】図１２の実施例では、ＣＭＹ各成分毎に３
個の別々のＲＯＭを用意したが、アドレスバスのビット
数を増やし、そこに色選択信号を加えるようにすれば、
より容量の大きいＲＯＭ１個ですませることも可能であ
る。また、ＲＯＭではなく、書き込みも可能なＲＡＭを
用いると、テーブルの内容を自由に書き替え可能な構成
にもできる。

【０１１８】以上の図１１や図１２の実施例では、色補
正部４２がソフト的あるいはハード的に３次元テーブル
メモリ３４を参照することで、色補正が行われる。

【０１１９】ポスト階調数変換の具体例 色補正の後、最後にポスト階調数変換部４６が、色補正
部４２で色補正されたＣＭＹ各データを誤差拡散法また
は平均誤差最小法によって２値化する。この部分は既存
の手法をそのまま適応すればよい。誤差拡散法による２
値化工程は、図９で示したプレ階調数変換部４０での多
値化工程とほとんど同じで、８値化が２値化に変わるだ
けである。図９のステップＳ１〜Ｓ６の８値化を２値化
に変更し、ｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］をｄａｔａ＿Ｃ
［ｐ］［ｑ］に置き換え、図１４に示すように２値化を
行えばよい。ここでは，シアンデータが２５５に２値化
された場合は、シアンのドット有り、０に２値化された
場合はドットなしとする。以降の誤差計算や、誤差拡散
の工程は図９のステップＳ７，ステップＳ８と同様なの
でその説明は省略する。

【０１２０】ただし、この２値化工程では誤差拡散重み
マトリクスのサイズを小さくし過ぎると、画質劣化につ
ながる特有のドットパターンが生じやすくなる。このた
め、プレ階調数変換での多値化時に用いたものよりもや
や大きめのサイズのマトリクス（例えば図８（ｂ）に示
したもの）を用いたほうがよい。

【０１２１】また、誤差拡散法の代わりに、図１０の実
施例の平均誤差最小法による多値化を２値化に変更した
ものを用いてもよい。

【０１２２】以上の実施例における大きな特徴の一つ
は、プレ階調数変換部４０における多値化で用いる誤差
拡散重みマトリクスのサイズが、図８（ａ）〜（ｄ）の
ような、非常に小さなサイズのものでも十分な高画質が
得られるところにある。通常、２値化処理を行う場合に
は、図８（ｃ）のように、誤差拡散対象が隣接する２画
素だけ、というような小さなマトリクスで誤差拡散を行
うと、ドットが線状に連なって現れる誤差拡散特有のパ
ターンが目立ちやすくなり画質低下を引き起こす。しか
し、本発明のプレ階調数変換部４０のように、変換する
階調数が十分に多い場合には、図８（ｃ）のように誤差
拡散マトリクスサイズを小さくしてもそれ程の画質低下
は生じない。このため、プレ階調数変換部４０では、後
段のポスト階調数変換部４６で用いる誤差拡散マトリク
スよりも、小さなサイズのマトリクスを用いてよい。誤
差拡散処理での演算量のほとんどを占めるのは、図９の
ステップＳ８のような誤差拡散工程であり、その演算量
はほぼ誤差拡散重みマトリクスのサイズに比例する。こ
のため、プレ階調数変換部４０での多値化処理は、ポス
ト階調数変換部４６での２値化処理に比べるとずっと少
ない演算量で行うことができる。さらに、本発明の色補
正部４２での色補正単に色補正テーブルメモリ３４の内
容を参照するだけであるから、プレ階調数変換部４０お
よび色補正部４２でのトータルのデータ処理量が、後段
のポスト階調数変換部４６でのデータ処理量よりもずっ
と少なくすることが可能となる。

【０１２３】また、本発明の図１１や図１２の色補正部
４２、色補正テーブルメモリ３４の実施例では、色補正
と同時にＲＧＢからＣＭＹへの変換を行ったが、ＣＭＹ
３色の外に黒インクＫも用いるプリンタ用に、ＣＭＹＫ
の４色成分への変換を行ってもよい。例えば図１１
（ａ）の実施例の色補正テーブルメモリ３４を４色のテ
ーブルに拡張した場合は、図１５のようになる。このよ
うに、用意する色補正テーブルを増やせば、色補正によ
って必要な色成分の数が増加する場合にも対応できる。

【０１２４】また、以上の実施例では、原カラー画像デ
ータ１００がＲＧＢの３色成分からなる場合について述
べたが、原カラー画像データ１００は、例えばＣＭＹや
ＣＩＥのＬ* ａ* ｂ* 、ＸＹＺ等どのような表色系によ
るものを用いても良く、また図６の実施例のように、カ
ラー画像データを色補正部４２で別の表色系による表現
に変換するようにしてもよい。

【０１２５】組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換部
４０の実施例 以上の実施例では、プレ階調数変換手段で誤差拡散法ま
たは平均誤差最小法を用いる例について説明したが、組
織的ディザ法等の階調数変換手法を用いることもでき
る。

【０１２６】図１６に組織的ディザ法を用いたプレ階調
数変換部４０の実施例を示す。

【０１２７】ここでは、原カラー画像データ１００のＢ
成分が０から６３までの６４階調の値をもつ場合に、こ
れを組織的ディザ法をもちいたプレ階調数変換部４０に
より１７階調化する場合を想定する。ディザマトリクス
には２×２のサイズのものを用いる。縦横両方向ともに
２画素周期で変化する組織的ディザノイズをデータに加
えた後（Ｓ１）、しきい値との比較により（Ｓ２〜Ｓ
４）、 ０，１，２，…１６ の１７階調の値に階調数変換する（Ｓ５〜Ｓ７）。

【０１２８】すなわち、１６個のしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ
［ｉ］を、 ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｉ＋１）×４−２ （ｉ＝
０，１，…，１５） のように設定し、次に画素位置ｐ，ｑによって一意的に
決まる組織的ディザノイズ（ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ
［ｐ％２］［ｑ％２］）を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ
［ｐ］［ｑ］に加える（Ｓ１）。％は余剰演算子で、ｐ
％２は「ｐを２で割った時の余り」の意味になり、ｑが
偶数なら０、奇数なら１となる。ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉ
ｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］の値は、例えば、 ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［０］＝１ ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［１］＝−１ ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［０］＝−２ ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［１］＝０ のように設定する。その後、データをしきい値ｓｌｓｈ
＿Ｂ［ｉ］と比較することにより１７階調化し（Ｓ２〜
Ｓ４）、格子点色データのブルー成分ｐｒｅＢを得る
（Ｓ５〜Ｓ７）。

【０１２９】図１０に示した平均誤差最小法による８階
調化の例と比較すると、平均誤差最小法では周辺の２値
化済み画素から拡散される誤差を注目画素データｄａｔ
ａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加えたが、本実施例では注目画素
の位置によって一意的に決まる周期的ノイズｄｉｔｈｅ
ｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］を加えるようにし
た点のみが、両者の本質的な違いである。それに伴い、
図１６の実施例では図１０の誤差計算工程に相当する部
分Ｓ８が不要になっている。図１６のような組織的ディ
ザ法を用いた場合を、平均誤差最小法や誤差拡散法と比
較すると、誤差拡散計算が不要となるため、より一層高
速化される上に、誤差記憶のためのメモリー等が不必要
になりハードウェア資源が節約されるという大きなメリ
ットがある。

【０１３０】その一方で、誤差拡散法における「領域の
局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようと
する機構は働かなくなり、連続的な階調再現性が補償さ
れなくなる。このため、プレ階調数変換手段であまり大
幅に階調数を減らし過ぎると、次のの問題が生じ、
画質が劣化するおそれがある。 マトリクスサイズが小さくすると、再現可能階調数が
減少し、疑似輪郭が発生する可能性がある。 マトリクスサイズを大きくして再現可能階調数を増や
しても、解像度が低下する。

【０１３１】しかし、図１６の実施例のように、原画像
データの階調数を約１／４に減らす程度の場合には、２
×２という小さなマトリクスサイズでも疑似輪郭等が発
生することはなく、解像度の低下も最小限に押さえら
れ、メリットが大きい。

【０１３２】一般には、処理速度、必要なメモリ容量、
画質の兼ね合いで最適なプレ階調数変換手法を採用すれ
ばよい。例えば、次のような観点から、採用するプレ階
調数変換手法を決定してもよい。 ・最終的な出力装置の解像度が十分に高く、プレ階調数
変換での多少の解像度低下が問題にならない場合には、
大きめのマトリクスサイズの組織的ディザ法 ・もともと原画像データの階調数が多くなく、プレ階調
数変換であまり大幅に階調数を減少させる必要のない場
合には、小さめのマトリクスサイズの組織的ディザ法 ・画質最優先の場合や、プレ階調数変換で大幅に階調数
を減らして色補正テーブルの容量を小さくしたい場合に
は誤差拡散法 もちろん、誤差拡散法や組織的ディザ法以外の階調数変
換手法を用いてもよい。

【０１３３】また、Ｂ成分のみ組織的ディザ法、Ｒ、Ｇ
成分は誤差拡散法でプレ階調数変換を行う等の構成にし
てもよい。一般に、Ｂ成分に対する人間の目の分解能は
ＲやＧに比べると低くなるので、このような構成も効果
的である。

【０１３４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
プレ階調数変換手段により、カラー画像データを色補正
テーブルの格子点上のデータにプレ階調数変換するよう
構成したため、その後の色補正工程は、色補正テーブル
を参照するだけで済むようになり、色補正テーブルの容
量を増やすことなく、非常に高速で高画質な色補正処理
ができる画像処理装置を提供できるという効果がある。

【０１３５】また、請求項２の発明によれば、プレ階調
数変換手段での変換階調数が、ポスト階調数変換手段で
の変換階調数より大きくなるよう形成したため、プレ階
調数変換によって生じる量子化ノイズが、ポスト階調数
変換によって生じる量子化ノイズよりも小さくなり、プ
レ階調数変換での画質劣化が無視できるようになる。

【０１３６】さらに、請求項３，４の発明によれば、プ
レ階調数変換手段での座標変換の手法として、誤差拡散
法または平均誤差最小法を用いているため、画素単位で
はプレ階調数変換処理で階調数変換したことによって生
じる誤差、すなわち、量子化ノイズが加わっているが、
局所的な平均値をとってみた場合には、良好な色補正結
果を得ることができるという効果がある。

【０１３７】また、請求項５の発明によれば、前記プレ
階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より、前
記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用
または平均誤差用のマトリクスサイズが小さく設定され
ている。したがって、プレ階調数変換の演算量をより少
なくでき、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高
速な色補正処理を行うことができる。

【０１３８】また、請求項６の発明によれば、プレ階調
数変換の手法として、目の分解能が低い色成分に対して
は演算量が相対的に少ない組織的ディザ法を用い、他の
色成分に対しては得られる画質のよい誤差拡散法または
平均誤差最小法を用いることができ、この結果、画質の
低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を
行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理システムの概略を示すブロッ
ク図である。

【図２】図１に示す画像処理システムの具体例のブロッ
ク図である。

【図３】格子状に分割された色空間の説明図である。

【図４】図１に示す画像処理装置の機能ブロック図であ
る。

【図５】カラー画像データと、近傍の格子点色データ
の、色空間内における位置を示す説明図である。

【図６】画像出力装置としてカラープリンタを想定した
場合における画像処理装置の機能ブロック図である。

【図７】画像データの階調数変換処理の概略説明図であ
る。

【図８】階調数変換処理を誤差拡散法を用いて行う場合
の重みマトリクスの説明である。

【図９】プレ階調数変換手段で誤差拡散法を用いた実施
例のフローチャート図である。

【図１０】プレ階調数変換手段で平均誤差最小法を用い
た実施例のフローチャート図である。

【図１１】色補正テーブルをソフト的に構成する場合の
実施例の説明図である。

【図１２】色補正テーブルをハード的に構成する場合の
説明図である。

【図１３】図１２に示すＣ用ＲＯＭのより詳細な実施例
の説明図である。

【図１４】ポスト階調数変換手段の実施例の説明図であ
る。

【図１５】４色成分を階調数変換する場合に用いる色補
正テーブルの実施例の説明図である。

【図１６】プレ階調数変換手段で組織的ディザ法を用い
た実施例のフローチャート図である。

【符号の説明】

２０ 画像出力装置 ２２ カラープリンタ ３０ 画像処理装置 ３４ 色補正テーブルメモリ ４０ プレ階調数変換部 ４２ 色補正部 ４６ ポスト階調数変換部 １００ 原カラー画像データ １１０ 格子点カラー画像データ １２０ 色補正データ ２００ 最終カラー画像データ

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 1/60 9191−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/68 ３１０ Ａ 4226−5Ｃ Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｄ

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力されるカラー画像データを画像出力
   装置の色再現特性に合わせて色補正し出力する画像処理
   装置において、 カラー画像データの各色成分に対応した座標軸をもつ色
   空間を格子状に分割し、各格子点に、前記画像出力装置
   の色再現特性に合わせて各色成分の階調補正データを格
   納する色補正テーブルメモリと、 入力されるカラー画像データの前記色空間内での座標値
   を、所定の階調数変換の手法を用い前記色空間内の最適
   格子点の座標値にプレ階調数変換するプレ階調数変換手
   段と、 プレ階調数変換された座標値に対応した格子点の階調補
   正データを、前記色補正テーブルメモリから読みだし、
   カラー画像データの各色成分の階調数を補正する色補正
   手段と、 を含むことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 前記色補正手段により補正されたカラー画像データの各
   色成分の階調数を、前記画像出力装置に合わせた最終的
   な階調数にポスト階調数変換して出力するポスト階調数
   変換手段を含み、 前記プレ階調数変換手段の変換階調数が、前記ポスト階
   調数変換手段の変換階調数より大きくなるよう形成され
   たことを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１，２のいずれかにおいて、 前記プレ階調数変換手段は、 前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平
   均誤差最小法を用いることを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかにおいて、 前記ポスト階調数変換手段は、 前記ポスト階調数変換の手法として、 誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴と
   する画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項１，２のいずれかにおいて、 前記プレ階調数変換手段は、 前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平
   均誤差最小法を用いるよう形成され、 前記ポスト階調数変換手段は、 前記ポスト階調数変換の手法として、 誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成さ
   れ、 前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段
   より前記前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる
   誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズを小さ
   く設定したことを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 請求項１，２のいずれかにおいて、 前記プレ階調数変換手段は、 カラー画像データの一部の色成分のプレ階調数変換の手
   法として、組織的ディサ法を用い、 他の色成分のプレ階調数変換の手法として、誤差拡散法
   または平均誤差最小法を用いるよう形成されたことを特
   徴とする画像処理装置。