JPH09508768A - カラー・スキャナ信号を測色値に変換する方法および装置 - Google Patents
カラー・スキャナ信号を測色値に変換する方法および装置Info
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Abstract
(57)【要約】
カラー・スキャナの信号から媒体で実現できるスペクトルを再構築する方法および装置は、媒体スペクトルの線形ベクトル表現を使用して最初のスペクトルを得るステップと、媒体スペクトルの対数ベクトル空間表現上に最初のスペクトルを投影して対数ベクトル空間中の最初の1組の座標を得るステップと、解基準が満たされるまで反復収束ループにおいて最初の座標を修正するステップとを含む。得られた座標は次いで、対数ベクトル空間表現を使用してスペクトルに変換され、その後、測色値に変換することができる。したがって、本発明の方法および装置によって、カラー・スキャナ信号のを測色値に変換することができる。これは、既存のスキャナ要素を修正せずに行われる。一実施形態では、この方法は、特定の媒体および特定のスキャナを選択することと、選択した媒体の媒体モデルを構築することと、選択したスキャナのスキャナ・モデルを構築することと、媒体モデルおよびスキャナ・モデルを反復的に使用して色入力のスペクトル関数表現の解を求めることと、スペクトル関数を、色入力を表す測色値に変換することとを含む。この方法は、メモリと、CPUなどのプロセッサと、媒体を受け取り走査して色入力を提供するスキャナと、測色値を再生するプリンタとを含むディジタル処理で実行することができる。
Description
【発明の詳細な説明】
カラー・スキャナ信号を測色値に変換する方法および装置
発明の背景
測色計を使用してCIEベースの測色空間におけるカラー・オリジナルの厳密
な値を得ることによって、走査デンシトメータを使用する従来の方法よりも効果
的にかつ容易に多数の色再生作業を実施することができる。このような作業には
、ソフトプルーフィング、すなわち、ディスプレイ(CRTなど)上での色の再
生、ガマット・マッピング、すなわち、それぞれの異なる媒体全体にわたる色の
範囲の変更、トーン・スケーリング、その他の画像処理プロセスが含まれる。
測色計とは、事前に定義された標準オブザーバの分光感度と色スペクトルを積
分することによって厳密な測色値を算出する装置である。測色の標準化は、19
31年会議や1976年会議など、過去数十年間のCIE委員会の数回の会議に
よって実施された。CIEは主として、標準光源や標準測色オブザーバなどの測
色エンティティの標準化と、様々な色空間における色座標および色差の算出など
の測色手順に取り組んだ。
色を表す際に厳密な測色座標が有用であることは、最近、米国特許第4500
919号で開示されたような装置独立方法を使用する色再生システムが急速に普
及してきたことから分かる。測色走査は通常、測色色合わせ関数またはそのよう
な関数の何らかの線形組合せと同様な分光感度を有する赤フィルタと、緑フィル
タと、青フィルタとを使用することによって実行される。この結果得られるスキ
ャナ信号は、厳密な測色座標によってほぼ最初の色を表す。しかし、そのような
スキャナを構成することは、かなり費用のかかる困難な作業であり、通常、様々
なスキャナ構成要素の慎重な設計および選択を必要とする。そのため、現在のス
キャナは大ざっぱな測色を行うものに過ぎない。
線形変換を使用して大ざっばな測色スキャナの信号を変換すると、最初の色の
真の測色値がより適切に近似される。そのような方法は、Kang,「Colo
r Scanner Calibration」,Journal of Im aging Science and Technology
,第36巻,第2
号,162〜170ページ,1992年3月・4月に記載されている。Kang
が提案した線形変換およびより高いオーダーのその他の変換は、1組の測定カラ
ー・サンプルを使用して、スキャナ信号と厳密な測色値との間の関係を記述する
ようにある関数形を経験的にあてはめることに基づいて行われる。そのような方
法は、カラー・サンプルの選択の影響を受け、訓練セットに存在しない色に対し
てより低い精度を有する傾向がある。
Hung,「Colorimetric Calibration for
Scanners and Media」,Proceedings SPIE
,第1448巻,164〜174ページ,1991年に記載されているような、
経験的に求めたデータをロードした参照テーブルを使用する方法は、内挿技法お
よび外挿技法を使用する共に、同様なカラー・サンプルを訓練セットとして使用
するものである。しかし、この方法は、経験的に求めたデータを使用する参照テ
ーブルをロードする他の方法と同様に、LUTのすべての項目を、経験的に計算
しアドホック技法を使用して連動セットとして処理しなければならない。
おおざっぱな測色を行うスキャナは、真の測色を行うスキャナとは異なり、目
対スキャナ・メタメリズム効果を有する。この効果によって、測色座標は同じで
あるが媒体タイプの異なるカラー・サンプルに対してそれぞれの異なるスキャナ
信号が生成される。したがって、ある媒体タイプに対して開発された適切な変換
が、他の媒体タイプには不適切であることがある。このため、経験的に求めた変
換では、様々な媒体タイプからなるカラー・サンプルの訓練セットを使用しなけ
ればならない。これは場合によっては、骨の折れる複雑な作業である。
最初の媒体のタイプは通常、それを構成する構成要素だけでなく、最初の色を
作成するために使用されるプロセスによっても識別される。たとえば、写真反射
プリントのタイプは、ペーパー・ストック、現像プロセス、仕上げタイプ(たと
えば、光沢または無光沢)によって判定することができる。走査される他の媒体
のタイプは、そのような属性によって識別することも、あるいは異なる属性によ
って識別することもできる。
DunneおよびStockhamは、米国特許第5149960号でフィル
ム・モデリングに基づく変換方法を開示している。この方法では、最初の媒体中
の色を再生するのに必要な1組の着色剤量が算出される。着色剤とは、媒体中の
その量を変化させることによってそれぞれの異なる色の作成に寄与する媒体構成
要素である。たとえば、着色剤は、プレス・プリントのインクでも、あるいは写
真フィルムの層化された染料でもよい。さらに、算出された着色剤量は、厳密な
測色データに変換される。
Dunne/Stockham法は、色スペクトルの構築をシミュレートする
ために個別の媒体着色剤の密度スペクトルの知識を必要とする。この方法は、個
別の媒体着色剤の既知の密度分光分布を合計し、その和に、求めた着色剤の量を
乗じることによって、媒体色の密度スペクトルを算出する。同様な方法が、Ma
ncill,「Digital Color Image Restorati
on」,Ph.D.Dissertation,Unversity of S
outhern California,ロサンゼルス,1975年8月でも提
示された。
個別の着色剤量から媒体の色スペクトルを構築することによってフィルム・ス
トック以外の媒体タイプに対して高い精度が保持される可能性は低く、現在、着
色剤混合モデルは未解決の研究課題である。さらに、様々な基板を有する媒体、
たとえばそれぞれの異なる用紙上に印刷されるインクに関する色スペクトルをど
のように構築するか、様々な仕上げ品質、たとえば無光沢および光沢、およびそ
の他の媒体属性を有する媒体に関する色スペクトルをどのように構築するかは明
確ではない。
Cohen,「Dependency of the Spectral R
eflectance Curves of Munsell Color C
hips」,Psvchonomic Science,第1巻,369〜37
0ページ,1964年では、自然表面の経験的分光反射率関数どうしが強く相関
付けられており、それらの関数をいくつかの基本スペクトル関数のみの線形組合
せとして効率的に表すことができることが示された。この表現は、行列代数で良
く知られているベクトル空間手法に基づくものである。Maloney,「Ev
aluation of Linear Models of Surface
Spectral Reflectance with Small Num
bers of Parameters」,Journal of the O ptical Society of Ameriaca A
,第3巻,第10
号,1673〜1683ページ,1986年10月ではさらに、そのようなスペ
クトルが、帯域幅制限関数で構成された線形モデルの範囲内であり、5つないし
7つの基本スペクトル関数しか有さないことが示された。しかし、一意の解を得
るには、最初の色スペクトルの次元を実際上、スキャナ・チャネルの数、通常は
3に制限しなければならない。そうしない場合、無限数の異なる色が、同じスキ
ャナ信号例に対応する可能性がある。
Wandell,「Color Rendering of Camera
Data」,Color Research and Application Supplement
,第11巻,S30−S33,1986年、Vrhel
およびTrussell,「Color Correction Using
Principal Components」,Color Research and Application
,第17巻,第5号,328〜338ページ
,1992年10月などでは、そのような線形ベクトル空間表現を使用して検出
器信号から目標色の推定が行われた。しかし、これらの方法では、検出器信号と
測色信号との間で簡略化された線形変換が行われ、このような変換は、前述の変
換ほど正確なものではなかった。Lee,「Colorimetric Cal
ibration of a Video Digitizing syste
m: Algorithm and Applications」,Color Research and Application
,第13巻,第13号,
180〜186ページ,1988年では、アドホック修正と組み合わされた線形
ベクトル空間表現に基づく同様な方法を使用して経験的偏差が低減された。この
方法は、前述の他のLUT方法と同様な制限を受ける。
現況技術における問題点の克服
本発明の方法および装置は、スキャナの分光感度特性を変更せずにカラー・ス
キャナ信号を正確に測色値に変換できるようにする。そのような変更では、1つ
または複数の適当なスキャナ要素、すなわちランプ、フィルタ、検出器を修正す
る必要がある。さらに、本発明の方法および装置は、そのような変換を設定する
ことができ、スキャナの分光感度の知識しか必要としない。本発明の方法および
装置はまた、媒体のスペクトルを効果的に表す容易に決定されるいくつかの基本
スペクトル関数の知識しか必要としない。これらのスペクトル関数はたとえば、
簡単な統計技法を使用してカラー・サンプルの測定スペクトルから導くことがで
きる。対数媒体スペクトルを効率的に表すことによって、走査中のオリジナルの
スペクトルを正確に再構築することができる。これは、最初の媒体中の個別の着
色剤に関する混合モデルを想定せずに行われる。さらに、従来技術の多数の手法
とは異なり、本発明は、走査中のオリジナルが特定の媒体上に存在する必要なし
に、走査中の値を有効に変換する。
さらに、本発明の方法および装置は、問題の構成要素、すなわちスキャナおよ
び媒体の分析モデル化に基づくものである。これは、アドホック経験技法を使用
する従来型の方法とは対称的である。さらに、本発明の方法および装置によって
、任意のオブザーバ、たとえば2度または10度標準測色オブザーバ、ならびに
任意の光源、たとえばD5000日光またはA標準光源に関する厳密な測色値を
求めることができる。
具体的には、本発明の方法および装置は、各カラー画像画素の実際のスペクト
ルを再構築し、したがって、標準測色方法を使用して所望の光源およびオブザー
バに関するCIE測色値を算出することができる。本発明の方法および装置は、
アドホック内挿技法や関数あてはめ技法を使用せずに、統計特性を使用した走査
装置応答のモデル化と走査中の媒体スペクトルのモデル化に基づいて色変換を分
析的に行う。本発明の方法および装置は、ドラム・スキャナやフラットベッド・
スキャナなど広範囲のスキャナと、スライド、反射、透明画など様々な媒体タイ
プに使用することができる。
発明の概要
本発明によって開示する方法は、既知の分光感度特性を有する感光装置によっ
てカラー・オリジナルを走査するものである。分光感度特性はしばしば、分光感
度とも呼ばれる。感光装置からの出力信号を使用して、信号に対応する元の媒体
のスペクトルが再構築される。さらに、スペクトルを特定の色空間の厳密な測色
データに変換することができる。
走査中の色媒体は多くの場合、反射プリントを形成する基板上のインクの混合
物や、スライド透明画を形成する基板に層化された染料エマルジョンなどの着色
剤の組合せで構成される。個別の着色剤の吸収スペクトルと基板の吸収スペクト
ルは乗算的に相互作用し、複合物の吸収スペクトルを形成する。この観測の後、
本発明の一実施形態によれば、媒体上で実現できるスペクトルを効率的に表すベ
クトル空間モデルとして働く少数の1組のスペクトル関数が求められる。このよ
うに表されたスペクトルは通常、対数スペクトルであり、特定の媒体の媒体モデ
ルを表す。
さらに、本発明の他の実施形態によれば、スキャナ信号からカラー・オリジナ
ルのスペクトルを再構築する方法が開示される。この方法では、スキャナの分光
特性を表しスキャナ・モデルを提供するために使用される第1の1組のスペクト
ル関数と、スペクトル、通常はオリジナルの対数スペクトルに対する基礎ベクト
ルを表す第2の1組のスペクトル関数は既知である。本発明の好ましい方法およ
び装置は、第2の1組のスペクトル関数によってカバーされるベクトル空間の座
標の最初の1組の値を求めるステップと、1組の基準に従って解が満たされるま
で反復収束ループにおいて座標値を処理するステップとを含む。再構築されるス
ペクトルは、反復ループの最後の反復で得られる座標に対応するスペクトルとみ
なされる。本発明の方法および装置は、選択した光源スペクトル内容および選択
したオブザーバ色合わせ関数によって重み付けした再構築したスペクトルの積分
を実行することによって、再構築したスペクトルを測色データに変換するステッ
プを含む。一実施形態では、この方法は、特定の媒体および特定のスキャナを選
択することと、媒体の表現であり、選択した媒体の分光表現を波長の関数として
与え、この媒体に基づく座標系で表される、選択した媒体の媒体モデルを構築す
ることと、選択したスキャナのスキャナ・モデルを構築することと、媒体モデル
およびスキャナ・モデルを反復的に使用してカラー入力を表すスペクトル関数の
値を求めることと、スペクトル関数をカラー入力を表す測色値に変換することと
を含む。この方法は、メモリと、CPUなどのプロセッサと、媒体を受け取り走
査してカラー入力を提供するスキャナと、測色値を再生するプリンタとを含むデ
ィジタル処理システムで実行することができる。
この実施形態によれば、参照テーブル(LUT)を、場合によっては補間器と
共に使用して、スキャナ信号によってアドレスされるLUTの項目に、本発明の
方法および装置によって生成された測色値をロードすることによって、スキャナ
信号を効率的に測色データに変換することができる。別法として、再構築したス
ペクトルの値、または再構築したスペクトルに対応する座標の値をLUTにロー
ドすることができる。
図面の簡単な説明
第1A図は、本発明の方法および装置を実施するシステムの全体的な概略図で
ある。第1B図は、本発明の方法を実施するディジタル・コンピュータ・システ
ムの全体的な概略図である。
第2図は、第1図に輝度に関して示したスキャナの赤チャネル出力、緑チャネ
ル出力、青チャネル出力の線形化関数を表す1組の典型的な曲線を示す図である
。
第3図は、第1図に示したスキャナの赤チャネル、緑チャネル、青チャネルの
、分光感度としても知られる、分光感度特性を表す1組の典型的な曲線を示す図
である。
第4図は、特定の媒体タイプの対数スペクトルを効果的に表すスペクトル関数
の生成を説明するフローチャートである。
第5図は、第4図のフローチャートによって生成された通常のスペクトル関数
を表す1組の曲線を示す図である。
第6図は、1組のスキャナ信号および変換された測色値を使用して参照テーブ
ル(LUT)の構築を実施するシステムの概略図である。
第7図は、第6図に従って構築されたLUTを使用してスキャナ信号を測色値
に変換するシステムの概略図である。
第8A図は、LUTを使用せずにスキャナ信号を測色値に変換するシステムの
概略図である。第8B図は、LUTを使用せずにスキャナ信号を測色値に変換す
るディジタル・コンピュータ・システムの概略図である。
第9図は、第1A図のディジタル・プロセッサによって実行される動作を実施
するシステムの概略図である。
第10図は、第9図のモジュール904によって実行される関数を実施して最
初の座標値を求めるシステムの概略図である。
第11図は、第9図のモジュール926によって実行される関数を実施して座
標の修正値を求めるシステムの概略図である。
第12A図は、カラー・スキャナからのカラー信号を、測色値を表す正確な測
色信号に変換する本発明による方法を示すフロー・チャートである。第12B図
は、カラー・スキャナからのカラー信号を、測色値を表す正確な測色信号に変換
する本発明による方法を示すフロー・チャートである。
本発明の詳細な説明
下記の詳細な説明のある部分は、通常はコンピュータ・メモリ内のデータ・ビ
ットに対する演算、またはディジタル・ハードウェアによって処理される演算の
アルゴリズムおよび記号表現に関して提示される。このアルゴリズム記述および
表現は、データ処理技術分野の当業者によって、自己の研究の内容を他の当業者
に最も効果的に伝えるために使用される手段である。
アルゴリズムは、本明細書では、および一般的に、所望の結果に至る首尾一貫
したステップ・シーケンスとみなされる。これらのステップは、物理量の物理的
処理を必要とするステップである。通常、必ずしもそうとは限らないが、このよ
うな数量は、記憶し、転送し、組み合わせ、比較し、その他の方法で処理するこ
とができる電気信号または磁気信号の形をとる。主としてこれらの信号が共通に
使用されるため、時にはこれらの信号をビット、値、ベクトル、要素、記号、文
字、語、数などと呼ぶと好都合であることが分かっている。しかし、すべてのこ
れらの語および同様な語が適当な物理量に関連付けられるものであり、このよう
な物理量に付与される好都合なラベルに過ぎないことに留意されたい。
さらに、実行される処理はしばしば、一般に、人間のオペレータによって実行
される計算に関連する、乗算、加算、比較などの語で呼ばれる。本発明の一部を
形成する、本明細書で説明する演算では大部分の場合、人間のオペレータのその
ような機能は必要とされず、また望ましくもない。すなわち、演算は機械演算で
ある。本発明の演算を実行する有用な機械には、汎用ディジタル・コンピュータ
またはその他の同様な装置と、専用ディジタル・ハードウェアが含まれる。すべ
ての場合に、コンピュータまたは専用ディジタル・ハードウェアを操作する方法
と計算自体の方法との区別に留意されたい。本発明は、電気信号またはその他の
(たとえば、機械的、化学的な)物理信号を処理してその他の所望の物理信号を
生成する際にコンピュータまたはその他のディジタル・ハードウェアを操作する
装置および方法ステップに関するものである。
第1A図は、本発明の好ましい実施形態を概略的に示す。第1A図を参照する
と分かるように、カラー走査装置104は、光源と、分離フィルタと、感光素子
とで構成することができ、カラー・オリジナル102を走査し、走査中の媒体の
各画素の色成分を表す、通常は赤、緑、青の1組の信号を供給する。カラー・オ
リジナル102は通常、反射プリントなどの基板上の着色剤の混合物、または印
画紙や透明画などの基板に保持された層化された染料からなる。1組のスキャナ
信号がディジタル・プロセッサ106に供給され、ディジタル・プロセッサ10
6は、スキャナ信号を、特定の測色色空間の測色値を表す測色信号に変換する。
ディジタル・プロセッサ106は、変換を実行するディジタル・コンピュータま
たは特殊目的ハードウェア回路で構成することができる。ディジタル・プロセッ
サ106によって生成された測色信号は、他の処理回路108に供給することも
、あるいはディスプレイまたはプリンタ(図示せず)などの出力再生装置に供給
することもできる。
第1B図は、全体的に第1A図に示したシステムの典型的なディジタル・コン
ピュータ実施態様を示す。第1B図のディジタル・コンピュータはマイクロプロ
セッサを備える従来型のCPU120と、従来型のメモリ122と、多くの場合
はハード・ディスクまたは光学記憶装置である従来型の大容量メモリ126とを
備える。CPU120とメモリ122と大容量メモリ126はシステム・バス1
24によって相互接続される。大容量メモリ126は、大容量メモリ126との
間のデータの転送を周知の方法で制御するようになされた従来型の入出力制御装
置によってシステム・バス124に接続される。入力装置(たとえば、キーボー
ドまたはマウス128もしくはその他のカーソル位置決め装置、あるいはその組
合せ)やカラー・ディスプレイ130(たとえば、カラーCRTまたはカラーL
CD)など従来型の周辺装置も第1B図のコンピュータ・システムに含まれ、こ
れらの周辺装置はそのそれぞれの従来型の制御装置、すなわち周辺装置をシステ
ム・バス124を介してCPU120およびメモリ122に結合する入力制御装
置127および表示制御装置129によって制御される。第1B図のコンピュー
タ・システムはカラー・スキャナ104と従来型のカラー・プリンタも含み、カ
ラー・スキャナ104および従来型のカラー・プリンタはバス124によってC
PU120およびメモリ122に結合される。別の従来型の制御装置が、スキャ
ナ104とシステム・バス124との間のインタフェースとして働くことができ
、同様に、従来型のプリンタ制御装置がカラー・プリンタ132とシステム・バ
ス124との間のインタフェースとして働くことができる。本発明によって多数
の他の周知のコンピュータ・アーキテクチャを使用できることが理解されよう。
たとえば、CPU120をマルチプロセッサ・システムとして実施することも、
あるいはシステム・バス124を従来型のコンピュータ・ネットワークを介して
ある種の周辺装置に結合することもできる。たとえば、大容量メモリ126、カ
ラー・プリンタ132、カラー・スキャナをコンピュータ・ネットワークを介し
てCPU120およびシステム・バスに結合することができる。コンピュータの
アーキテクチャにかかわらず、このシステムを使用する場合には通常、ユーザが
カラー・スキャナ104にカラー・オリジナル102を走査するように命令し、
それによって、カラー・オリジナル102中の各画素ごとに3つ組信号値が生成
されるようにする必要がある(ユーザは、カラー・オリジナル102の特定の媒
体の識別をシステムに指定する)。各画素ごとに、この3つ組信号値(R,G,
B)は通常、大容量メモリ126とメモリ122のどちらかに記憶され、次いで
、各画素ごとに、本発明のプロセスに従って処理され、CPU120によって各
画素
ごとの測色値を表す測色信号に変換される。次いで、これらの測色信号をメモリ
122または大容量メモリ126に記憶し、さらに従来型の方法で処理すること
も、あるいはカラー・ディスプレイ130上にカラー・オリジナルの画像を表示
するための表示信号を生成するために使用することもできる。さらに、次の処理
を施すか、それとも施さないかにかかわらず、測色信号をカラー・プリンタ13
2に与え、カラー・オリジナル102の複製を生成することができる。
本発明によれば、低次元のベクトル空間モデルが、混合着色剤または層化染料
の組合せからなる特定の媒体の色の対数スペクトルを効果的に表すことができる
ことが分かった。カラー再生の範囲で使用される大多数のカラー・オリジナルを
含む大部分のそのような媒体では、特定の媒体上にレンダリングできる色の対数
スペクトルを正確に表すのに3つのスペクトル関数で十分である。これによって
基本的に、走査プロセスを「反転」させ、すなわち、スキャナ104の対応する
信号からオリジナル102の各画素の色スペクトルを再構築することができる。
さらに、所望の光源およびオブザーバのスペクトル関数を使用して、再構築した
スペクトルを測色値に変換することができる。このようにして、本発明は、ほぼ
どんなスキャナからでも測色値を生成し、それによって事実上、スキャナからの
出力値を較正する。
走査プロセスを「反転」できるようにするにはまず、その分光感度特性、すな
わち、スキャナ出力信号を生成するためにスキャナ104によって入力色スペク
トルに適用される関数を知る必要がある。科学的および商業的な色再生分野で一
般に使用される走査装置は、その線形化曲線および分光感度によってモデル化さ
れる。線形化曲線は、スキャナ104の元の赤チャネル信号、緑チャネル信号、
青チャネル信号をそれぞれ、輝度スケールに比例する新しい赤信号、緑信号、青
信号にマップするために使用される関数を表す。分光感度曲線は、スキャナ10
4の組み合わされた光学要素の特性(または分光感度)を表す。この曲線は、赤
チャネル、緑チャネル、青チャネルのそれぞれに対応するスペクトル関数の形で
ある。これらのスペクトル関数は、赤信号、緑信号、青信号を生成するために、
スキャナへの色スペクトル入力をどのように積分するかを記述したものである。
スキャナ104の全体的な関数は、分光感度曲線および線形化曲線を縦続接続す
ることによって記述することができる。
スキャナ104の線形化関数および分光感度関数は、当技術分野で良く知られ
ている従来型の技法によって求められる。別法として、特定のスキャナのスキャ
ナ製造業者から供給されるデータからこれらの関数を求めることができる。線形
化関数を求めるために使用される方法は、Kang,「Color Scann
er Calibration」,Journal of Imaging S cience and Technology
,第36巻,第2号,162〜1
70ページ,1992年3月・4月に記載された方法に類似している。それぞれ
、赤チャネル、緑チャネル、青チャネルに関する線形化関数を示す、1組の曲線
202、204、206を第2図に示す。分光感度関数を求めるために使用され
る方法は、PrattおよびMancill,「Spectral Estim
ation Techniques for the Spectral Ca
libration of a Color Image Scanner」,Applied optics
,第15巻,第1号,73〜75ページ,197
6年1月に記載された方法に類似している。前述の、MancillのPh.D
Dissertationをも参照のこと。それぞれ、赤チャネル、緑チャネ
ル、青チャネルの分光感度関数(または分光感度)を示す、典型的な1組の曲線
302、304、306を第3図に示す。線形化関数および分光感度関数がスキ
ャナ104のスキャナ・モデルを構築するための基礎を提供することが理解され
よう。
第4図は、本発明による、任意の媒体に関する適当な1組のスペクトル関数を
求める方法を概略的に示すフローチャートである。この方法は、選択された媒体
の媒体モデルを生成する。このようなスペクトル関数は、カラー・オリジナル1
02を作成するための特定の媒体(たとえは、ある種の印画紙)上にレンダリン
グできる色スペクトルを効果的に表す。まず、第4図にステップ410で示した
ように、選択した媒体102のカラー・サンプルの集合が生成される。通常、こ
の集合はカラー・パッチの集合である。カラー・パッチのサンプルは、市販され
ており、当業者なら容易に入手することができる。一例は、ニューヨーク州ロー
チェスターのイーストマン・コダック社(Eastman Kodak Com
pany)製のQ60色再生ガイドである。様々な再生プロセス、たとえば、シ
アン信号、マゼンタ信号、黄色信号の組合せをカラー・プリンタに供給し、ある
用紙タイプ、すなわち選択した媒体上にカラー・パッチを印刷することによって
、その媒体タイプ上にカラー・パッチの集合を生成することもできる。次に、ス
テップ430で、パッチの集合の分光内容が得られる。たとえば、反射媒体の場
合、反射分光光度計装置を使用して分光反射関数を測定することができる。これ
は通常、分光光度計装置にカラー・パッチを入れ、分光光度計から多数の波長(
λ)での強度読取り値(たとえば、反射率強度)を得ることによって行われる。
たとえば、一実施形態では、選択した媒体上のカラー・パッチに対する分光光度
計による31個の波長での31回の強度読取りによって、この媒体上のこのカラ
ー・パッチに関する分光感度関数のサンプリングが行われる。これは、同じ31
個の波長で同じ媒体(たとえば、紙タイプ)上のいくつかのカラー・パッチに対
して繰り返され、いくつかのカラー・パッチをそのように測定した後ステップ4
30で、それぞれ、31個の分光値を有する、1組のサンプルが生成される。各
サンプルをベクトルとみなすことができる(たとえば、1C1,1C2...1C31
はあるカラー・パッチのあるサンプルを含み、2C1,2C2...2C31は同じ媒
体上の別のパッチの別のサンプルを含む)。次にステップ450で、スペクトル
関数に対数関数(たとえば、好ましい実施形態ではln、すなわち自然対数)が
適用される。すなわち、各スペクトル関数の要素がその対数で置き換えられ、た
とえば、第1のカラー・パッチ1cでは、サンプル値がln(1C1)、ln(1C2
)、..ln(1C31)で置き換えられる。代替実施形態では、対数以外の関数
を使用することができる。最後のステップ470で、この結果得られる1組のス
ペクトル関数に対して線形三次元(3−D)ベクトル部分空間が求められる。3
−D部分空間は、ベクトル部分空間をカバーする3つのスペクトル関数によって
定義される。好ましい実施形態では、求められる部分空間は、オフセット・ベク
トルとして働く他のスペクトル関数も含む。
好ましい実施形態では、周知の主成分分析(PCA)を使用して代表的なスペ
クトル関数が求められる。PCAによって、集合中のスペクトル関数の平均であ
るオフセットスペクトル関数が求められる。3つの全域スペクトル関数は、集合
中の各スペクトル関数からオフセットスペクトル関数を減じた後にスペクトル関
数に周知の特異値分解(SVD)方法を適用することによって得られる。この結
果得られる分解から、ベクトル部分空間を表す最初の3つの特異ベクトルが選択
される。
第4図のフローチャートに概略的に示した方法によってこのように4つのスペ
クトル関数を求めると、S(λ)に関する下記の表現が得られる。次式で、S(
λ)は、選択された媒体102の任意の色スペクトルを示す。
上式で、VM(λ)はオフセットスペクトル関数であり、V1(λ)、V2(λ)
、V3(λ)は基本スペクトル関数であり、“exp”は括弧中の項がe、すな
わちオイラー数の指数であることを示し、a1、a2、a3は対数媒体分光部分空
間の座標として働くスカラである。ベクトルの集合に線形モデルを当てはめる他
の方法が当技術分野で知られており、このような方法をPCAの代わりに使用し
て、媒体102の対数スペクトルの表現に関する基本ベクトルを構築することが
できる。数式1は、ステップ430で(選択した媒体上の様々なカラー・パッチ
を測定することによって)測定された選択した媒体の媒体モデルを表す。選択し
た媒体上の各カラー・パッチから31個のサンプリングが得られる一実施形態で
は、基本スペクトル関数V1(λ)は、それぞれ、λのある特定のサンプリング
値によって指定される、31個の既知の値を有するベクトルである。オフセット
スペクトル関数VM、基本スペクトル関数V2(λ)およびV3(λ)にも同じこ
とが当てはまる。したがって、数式1が、所与のλに関して、3つの[未知の」
変数a1、a2、a3を有することが理解されよう。その所与のλ(たとえば、λ
−λ0)に関しては、数式1を次式のように表すことができる。
上式で、a1、a2、a3を除いて指数中のすべての値が既知である。
座標a1、a2、a3に値例を指定することは基本的に、選択した媒体102
の対応する色スペクトルを指定することと等価である。基本スペクトル関数V1
(λ)、V2(λ)、V3(λ)およびオフセットスペクトル関数VM(λ)が、
選択した媒体の分光反射率によって指定され、a1、a2、a3が「未知の」変数
であるので、数式(1)は、媒体モデルを指定する選択した媒体によって定義さ
れる座標空間中の選択した媒体の媒体モデルとみなすことができる。すなわち、
数式1によって表される媒体モデルの座標空間は、ステップ430で測定された
スペクトル関数を生成するために使用される選択した媒体によって定義され指定
される。
実際の実施例では、すべてのスペクトル関数がそれぞれの連続分光信号の離散
バージョンであることに留意されたい。したがって、すべてのスペクトル関数は
有限長ベクトルによって表すことができる。前述の好ましい実施形態では、31
個の要素のベクトルがそれぞれのスペクトル関数の離散バージョンとして使用さ
れる。これらのベクトルは、周波数範囲λ=400ナノメートルないし700ナ
ノメートルのスペクトル関数を10ナノメートル間隔でサンプリングすることに
よって導かれる。
同様に、スペクトル関数間の演算は、行列代数におけるこのような演算の離散
等価物によって実行される。たとえば、スペクトル関数の積分は、内積、すなわ
ち、それぞれのベクトルの要素どうしを乗じ、その積を合計することによって実
行される。
第4図のフローチャートに概略的に示した方法によって求められた選択した媒
体に関する4つのスペクトル関数を示す1組の曲線を第5図に示す。第5図の特
定の例では、4つのスペクトル関数は、各曲線に沿った離散点を連続曲線として
平滑化する周知の曲線近似技法によって、離散関数ではなく連続関数として描か
れている。曲線502は、スペクトル関数VM(λ)を表し、曲線504、50
6、508はそれぞれ、基本関数V1(λ)、V2(λ)、V3(λ)を表す。
次に、第6図を参照すると分かるように、スキャナ104に関する線形化関数
(たとえば、第2図を参照されたい)および分光感度関数(たとえば、第3図を
参照されたい)を求め、媒体102に関する代表的なスペクトル関数(たとえば
、第5図を参照されたい)を求めた後、反復収束ループ630を使用して、シミ
ュ
レートされる各1組のスキャナ信号に関するスペクトル値を生成することができ
る。これらのスペクトル値は次いで、測色変換器650によって測色信号に変換
される。LUT670(参照テーブル670)は、シミュレートされたスキャナ
信号によってアドレスされるテーブル位置に変換済み測色データを記憶すること
ができる。通常、シミュレートされた1組のスキャナ信号が生成され、すべての
可能なLUT信号に関する完全な1組のアドレスが与えられる。
好ましい実施形態では、シミュレートされるスキャナ信号は、増分17で0か
ら255までの範囲であり、すなわち赤チャネル、緑チャネル、青チャネルのそ
れぞれでチャネル当たり16ステップである。これらのスキャナ信号610は、
XYZ色空間中の値を表す信号などの測色信号690を得るために本発明による
反復収束ループ630および測色変換器650によって処理される。測色信号は
、対応するスキャナ信号によってアドレスされるLUT670中のテーブル項目
に記憶される。LUT670にロードする代替方法は、媒体102のカラー・サ
ンプルをスキャナ104によって走査することである。LUT670は、カラー
・サンプルに対応するスキャナ信号によってアドレスされ、変換済み測色信号が
LUT670にロードされる。
LUT670にアドレスする前に対数関数、指数関数、ガンマ関数などの可逆
変換をスキャナ信号に対して使用することが望ましいことがある。これが望まし
いのは、特定のスキャナのスキャナ信号の特定のスケーリングのためである。実
際には、赤信号チャネル、緑信号チャネル、青信号チャネルのそれぞれに別々の
可逆変換を使用することができる。そうするには、指定の参照テーブル・アドレ
スに変換の逆数を適用し、その代わりに反復収束ループ630に逆アドレスを供
給しなければならない。
同様に、測色変換器によって得られた測色信号をLUT670中の項目として
記憶する前に信号に対して可逆変換を使用することが望ましいことがある。たと
えば、ディスプレイ上に表示すべきRGB値をLUT項目にロードする場合、デ
ィスプレイのガンマに合致する指数関数を使用して色を忠実に再生することがで
きる。この場合も、各測色信号チャネルごとに異なる可逆変換を使用することが
できる。そうするには、変換を測色変換器プロセスの最後の追加ステップとして
実施する。
次に第7図を参照すると分かるように、スキャナ104から発信されたスキャ
ナ信号は、一実施形態では、補間器720によって実施される適当な三次元(3
−D)内挿方法と共に、ロードされたLUT670を使用して測色信号に変換さ
れる。3−D内挿技法の例には、通常の三線内挿と、3−D内挿に使用される正
4面体方法またはその他の方法が含まれる。第7図に示した実施形態では、第6
図に関連して説明した方法に従ってLUT670にデータがロードされ、この場
合、シミュレートされたスキャナ信号は、LUT670へのアドレスとして使用
され、かつこのスキャナ信号を使用して、対応するシミュレートされたスキャナ
信号によってアドレスされるLUTの位置に記憶される測色値が反復収束ループ
630および測色変換器650を介して生成される。特定のスキャナおよび媒体
に関するLUT670が生成された後、メモリ126などコンピュータ・システ
ムのどのメモリ装置にもこのLUTを記憶することができ、後で、同じスキャナ
および媒体を使用する際に、検索してメモリ122(たとえば、RAM)に配置
し、CPU120によってスキャナ104からのカラー入力信号を測色値に変換
するために使用できることが理解されよう。参照テーブルを使用する際、参照テ
ーブル項目を導くべき媒体に対して実現できないスキャナ信号を表すテーブル・
アドレスが必然的に不正確になることに留意されたい。さらに、LUT670の
中間アドレスの項目値を厳密には予想できない補間器720によってある種の誤
差が導入されることがある。前述の誤差は、LUT670により多くのステップ
を使用することによって低減させることができる。そのような実施形態では、1
チャネル当たりに32個のステップが使用される。この場合、より多くの項目を
LUTに記憶するためにより多くのメモリが必要である。
他の実施形態として、LUTを使用せずにスキャナ信号を測色信号に変換する
代替方法を第8A図に示す。この場合、スキャナ104から発信されたスキャナ
信号はまず、反復収束ループ630によって処理され、さらに測色変換器650
によって処理され、直接、測色信号が生成される。LUT670を使用して複数
のスキャナ信号を測色信号に変換する方が計算効率が高いが、反復収束ループ6
30を測色変換器650と共に使用する方が正確である。第8B図は、第8A図
の装置の特定のディジタル・コンピュータ実施形態を示し、この特定の実施形態
は第1B図に示したディジタル・コンピュータに類似している。大容量メモリ1
26aは、従来型のハード・ディスクでよく、従来型の入出力制御装置125a
およびバス124aを介してCPU120aに結合される。メモリ122aは、
従来型のシステムDRAMでよく、オペレーティング・システム・プログラムを
記憶するためと、他のプログラムおよびデータのためにCPU120aに結合さ
れる。第8B図に示したように、CPU120aは通常、カラー・スキャナ10
4にカラー・オリジナルを走査させ、それによって、メモリ122aに記憶でき
るスキャナ信号を提供する。(走査された、あるいは走査すべき)選択した媒体
に関する基本スペクトル関数は、メモリ126aからメモリ122aにロードす
ることができる。ユーザが、走査中の媒体のタイプを入力装置によってコンピュ
ータに示し、それによって、適当な基本スペクトル関数によって表された適当な
媒体モデルを大容量メモリ126aからメモリ122aにロードすることができ
るように、第8B図に示したように、大容量メモリ126aが多数の異なる媒体
に関する多数の異なる基本スペクトル関数を含むことができることに留意された
い。CPU120aが、通常はメモリ122aまたはメモリl26a、あるいは
その両方に記憶されている(入力RGB信号や選択した媒体モデルなどの)デー
タおよびプログラムと共に、反復収束ループ630および測色変換器650を提
供するように動作することが理解されよう。
次に、第9図を参照すると、反復収束ループ630および測色変換器650が
かなり詳しく示されている。第9図は、これらのステップを実施する装置を概略
的に示す。反復収束ループ630は、信号線形化モジュール902と、座標線形
化モジュール904と、加算器922と、スペクトル構築モジュール924と、
座標修正モジュール926とを備える。また、マルチプレクサ932およびラッ
チ942、944、946は、信号S1、L1、L2に従ってループ全体にわた
ってデータの流れを制御する。信号S1によって、マルチプレクサ932はその
入力の一方または他方を出力として選択し、信号L1によって、ラッチ942は
ラッチを行い、信号L2によって、ラッチ944とラッチ946は共にラッチを
行う。これらの信号は、ループ630の現反復が最初の反復であるか、それとも
その後の反復であるかに応じて動作する。
測色変換器650は、乗算モジュール964および966と積分モジュール9
68とを備える。また、ラッチ952は、信号L3に従って測色変換器650へ
の入口点を制御する。この信号は、ループ630が終了するかどうかに応じて動
作し、通常、座標修正モジュール926から提供される。反復収束ループ630
または測色変換器650、あるいはその両方は、コンピュータ・プログラムによ
って実施することも、あるいは電子ハードウェア回路によって実施することも、
あるいはその組合せによって実施することもできる。
反復収束ループ630は、下記の1組のスキャナ観測数式の解法を実施する。
上式で、r、g、bはそれぞれ、スキャナ104の赤信号、緑信号、青信号であ
る。fR、fG、fBはそれぞれ、スキャナ104の赤線形化関数、緑線形化関数
、青線形化関数であり、R(λ)、G(λ)、B(λ)はスキャナ104の赤分
光感度関数、緑分光感度関数、青分光感度関数(時にはスキャナ感度関数と呼ば
れる)であり、S(λ)は未知の媒体スペクトル(たとえば、走査中の画素のス
ペクトル)である。これは、オリジナル中の1つの画素に関するものである。数
式2a、2b、2cは共に、任意のスキャナのスキャナ・モデルを表し、画素の
スペクトル関数S(λ)が与えられ、特定の分光感度関数(たとえば、R(λ)
)が与えられた場合、数式2a、2b、2cはスキャナの出力のモデルを与える
。
本発明によれば、S(λ)は、数式1で説明したように、座標a1、a2、a3
によって一意に表される。好ましい実施形態では、反復収束ループ630によっ
て実行されるステップは、S(λ)のこのパラメータ化表現を使用し、a1座標
、a2座標、a3座標の適切な値を生成することによって反復的に非線形的な
1組の数式2a、2b、2cの解を得る。次に、反復収束ループ630によって
実行される手順について説明する。
スキャナ104からの色成分を定義する3つ組の赤信号、緑信号、青信号がモ
ジュール902によって線形化され、その結果がラッチ942によってラッチさ
れる。さらに、線形化された3つ組の赤信号、緑信号、青信号が、3つ組の信号
によって表される座標a1、a2、a3の最初の近似を得るためにモジュール90
4に渡される。次に、これらの座標信号がマルチプレクサ932に送られる。ル
ープ630の最初の反復時に、マルチプレクサ932によって最初の座標信号が
転送され、ラッチ944によってラッチされる(これは、最初の反復時のみにモ
ジュール904から最初の座標を選択するようにセットされたマルチプレクサ選
択信号として働く信号S1によって決定される)。座標信号はさらに、加算器9
22の非反転入力972へ送られる。この最初の反復時には、加算器922の他
の非反転入力974は零値のものである。加算器922によって生成された座標
信号は、出力976でモジュール924へ送られると共に、入力978でマルチ
プレクサ932へ送られる。モジュール924は次いで、現入力座標信号に対応
する画素スペクトルS(λ)を表すベクトルを生成する。この入力は、座標a1
、a2、a3を表し、モジュール924は、これらの座標a1、a2、a3および数
式1を使用して画素スペクトルS(λ)を表すベクトルを算出する。このベクト
ルはさらにモジュール926へ送られ、モジュール926は3つ組の修正信号を
生成し、これらの信号は反復の終わりにラッチ946によってラッチされる。好
ましい実施形態のモジュール926の動作を第11図に示す。
特定の画素またはLUTアドレスに関するループ630のその後の反復時に、
マルチプレクサ932は、モジュール904からの最初の座標信号ではなく(線
978上で供給された)修正済み座標信号を転送する。マルチプレクサ932に
よって転送されたこの座標信号は次いで、ラッチ944によってラッチされ、さ
らに加算器922の非反転入力972へ送られる。前の反復時にラッチ946に
よってラッチされた3つ組の修正信号は、加算器922の他方の非反転入力97
4に供給され、加算器922は新しい3つ組の修正済み座標信号を生成する。
前述のプロセスは、停止基準が満たされるまで継続する。好ましい実施形態で
は、この手順は、モジュール926によって生成された座標修正信号が、あるし
きい値よりも低くなったときに終了する。この終了は、モジュール926からの
信号L3によって示される。この代わりに、数値分析および最適化の分野で知ら
れている他の停止基準を使用することができる。人間が通常知覚できる色差より
も誤差を小さくする精度を達成するには、ループ630の6回だけ反復させれば
十分であることが分かっている。
ループ630によって実行されるプロセスが終了すると、モジュール924に
よって出力されるベクトルは、特定の画素の供給された3つ組の赤信号、緑信号
、青信号を再生するのに必要な、使用中の特定の媒体のスペクトルを表す。すな
わち、モジュール924によって出力されるベクトルは、数式1、2a、2b、
2cを解くスペクトルS(λ)を表す。このベクトルは通常、n回のλサンプリ
ングでのn個の値を有する。代替実施形態では、本明細書で開示した反復収束ル
ープ630ではなく異なる反復近似手順を使用して、スキャナ観測式2a、2b
、2cの解を得ることができる。再構築すべき元のスペクトルS(λ)は数式1
によって与えられる。
測色変換器650は、次式を使用して、ループ630によって求められた画素
スペクトルS(λ)の測色信号への従来型の周知の変換を実施する。
上式で、x、y、zはCIEXYZ測色値であり、I(λ)は、選択した光源の
スペクトル関数であり、X(λ)、Y(λ)、Z(λ)は、選択した光源の色合
わせ関数である。好ましい実施形態では、選択すべき光源はD50(5000K
)プルーフィング・ライトであり、選択すべきオブザーバは1931CIE2度
標準測色オブザーバである。
測色変換器650によって実行されるプログラミングは下記のように進行する
。再び第9図を参照すると分かるように、ループ630を終了した後にまず、モ
ジュール924によって出力されたスペクトル・ベクトルが、モジュール926
からの信号L3によって示したようにラッチ952によってラッチされる。この
ベクトルはさらに、モジュール964へ送られ、このベクトルに、選択した光源
のスベクトル関数I(λ)が乗じられる。この結果得られるベクトルはモジュー
ル966へ送られ、このベクトルに、選択したオブザーバの色合わせ曲線X(λ
)、Y(λ)、Z(λ)がそれぞれ乗じられる。この結果得られる3つのベクト
ルは、モジュール968へ送られ、積分され、最後の測色信号が与えられる。必
要に応じて、モジュール968によって生成されたXYZ信号をCIELABな
ど異なる色空間に変換することができ、したがって、前述しかつ第6図に示した
ようにLUT670に記憶することができる。
第10図は、第9図に示したモジュール904の関数を実行する好ましい装置
を概略的に説明したものである。このモジュールは、座標信号a1、a2、a3の
最初の値を求める。まず、任意の媒体スペクトルS(λ)に対して、線形ベクト
ル部分空間を含む近似表現が使用される。
上式で、WM(λ)はオフセットスペクトル関数であり、W1(λ)、W2(λ)
、W3(λ)は基本スペクトル関数であり、b1、b2、b3は分光部分空間の座標
として使用されるスカラである。スペクトル関数WM(λ)、W1(λ)、W2(
λ)、W3(λ)は第4図に示したフローチャートと同じ手順を使用して算出さ
れる。ただし、対数関数を適用するステップ450は省略され、したがってこれ
らの関数は、モジュール904に入力される線形基本スペクトル関数である。ス
キャナ観測式2a、2b、2c中のS(λ)を数式4の右辺で置き換えると、3
つの未知数b1、b2、b3における1組の3つの1次方程式がもたらされる。こ
れらの未知数は、行列代数で良く知られている1次方程式解法を使用して解かれ
、次いで、スペクトS(λ)が数式4を使用して算出される。好ましい実施
形態では、b1、b2、b3の値は、次式を使用して線形化スキャナ信号r’、g
’、h’から得られる。
上式で、行列Mは次式によって算出される。
最後に、次式を使用して、座標a1、a2、a3の最初の値が生成される。
次に、第10図を参照すると分かるように、まずスキャナ信号r、g、bが線形
化され、それぞれ、線形化スキャナ信号r’、g’、b’が生成される。これら
の線形化スキャナ信号1001、r’、g’、b’はモジュール1003へ送ら
れ、3×1ベクトルが得られる。
モジュール1005は、3×3行列Mの9つの要素の計算を行う。行列Mは、
モジュール1007を使用して反転され、さらにモジュール1009を使用して
行列Mに3×1ベクトルが乗じられ、前述の数式5に従ってスカラb1、b2、b3
が得られる。このスカラは次いで、モジュール1011へ送られ、前述の数式
4に従って近似スペクトルS(λ)が算出される。さらに、このスペクトルがモ
ジュール1013へ送られ、モジュール1013は、前述の数式7a、7b、7
cに従って最初の座標信号1015を算出する。
好ましい実施形態では、3×3行列Mとその逆数は1度しか計算されない。新
しい1組の線形化スキャナ信号1001が装置に供給されるたびに再計算を行う
必要はない。同様に、モジュール1003のエンティティ∫λWM(λ)R(λ
)dλ、∫λWM(λ)G(λ)dλ、∫λWM(λ)B(λ)dλおよびモジュ
ール1013のエンティティ∫λVM(λ)V1(λ)dλ、∫λVM(λ)V2(
λ)dλ、∫λVM(λ)V3(λ)dλは1度しか計算されない。
第11図は、座標a1、a2、a3に関する修正信号を得、すなわち、第9図の
モジュール926の機能を実行する好ましい装置を概略的に示す。この装置は、
当技術分野でニュートン・ラフソン技法として知られる技法を使用して修正記号
△a1、△a2、△a3をそれぞれ生成する。、この信号により、次式に従って各
反復ステップで座標a1、a2、a3がそれぞれ修正される。
上式で、a1 new、a2 new、a3 newはそれぞれ、この反復中に求められるa1、a2
、a3の新しい値である。修正信号は次式に従って生成される。
上式で、r’、g’、b’は線形化スキャナ信号であり、行列Nは次式によって
算出される。
第11図を参照すると分かるように、S(λ)つまり(モジュール924から
得た)現在推定されているスペクトル1101がモジュール1103へ送られ、
3×3行列Nの9つの要素が得られる。線形化スキャナ信号1105、r’、g
’、b’がスペクトルと共にモジュール1107へ送られ、数式10の右辺で3
×1ベクトルが得られる。さらに、モジュール1109によって行列Nが反転さ
れ、モジュール1111によってこの結果に3×1ベクトルが乗じられ、座標修
正信号1113が得られる。
次に、第12Aおよび第12B図に示したフローチャートに鑑みて本発明を説
明する。このフローチャートは、本発明の前述の実施形態によって実施される典
型的なプロセスを記述したものであり、このプロセスは、たとえば第9図の装置
などのディジタル・コンピュータまたはディジタル・ハードウェアによって実施
することができる。第12Aおよび第12B図のプロセスは、ステップ1201
で開始し、媒体およびスキャナ104の選択が行われる。これは通常、スキャナ
のユーザが、カラー・オリジナルを走査するために使用される(または使用され
た)、特定の媒体(たとえば、ある製造業者の印画紙上の反射プリント)および
特定のスキャナを本発明の装置に識別することによって行われる。通常、本発明
の装置は、様々な特定の媒体およびスキャナに関する情報のデータベースを有す
る。このデータベースは、媒体モデル、または媒体モデルを構成する実際の基本
スペクトル関数を定義する特性を含み、さらにスキャナ・モデルに寄与する特性
(たとえば、線形化関数および分光感度関数)を含む。ユーザは、特定の媒体お
よび特定のスキャナを選択することによって、ステップ1205および1211
に示したように、装置に適当な媒体モデル(すでに構築されている場合)および
適当なスキャナ・モデルを得させる。厳密な媒体モデルまたはスキャナ・モデル
が得られない場合、ユーザは、走査中の実際の媒体に最も類似している利用可能
な媒体を選択することができる。ただし、得られる結果は、所望の媒体の媒体モ
デルを実際に第4図に従って得た場合ほど正確なものではない。媒体モデルが(
たとえば、第4図に従って基本スペクトル関数を求めることによって)構築され
ていない場合には、前述のように求められる。通常、媒体モデルおよびスキャナ
・モデルを表すデータは、第1B図のCPU120によって処理するために、た
とえばメモリ122などのメモリにロードされる。
ステップ1215で、システムは、(第8図の実施形態の場合と同様に)スキ
ャナ104で走査中の現画素と、第6図の実施形態の場合と同様にLUTアドレ
スを表すシミュレートされたスキャナ信号とのどちらかに関するr信号、g信号
、
b信号を得る。次いでステップ1221で、システムはこれらのr信号、g信号
、b信号を線形化する。これは通常、特定のチャネルの信号(たとえば、r1)
を使用し、チャネルの線形化関数(たとえば、第2図の曲線202)を使用して
対応する輝度を見つけることによって行われる。第9図の実施形態に示したよう
に、この動作はモジュール902によって実行される。
ステップ1225で、システムは、反復収束ループにおける現画素またはLU
Tアドレスに関する最初の反復の座標a1、a2、a3の最初の値を求める。第9
図の実施形態に示したように、この動作はモジュール904によって実行される
。次にステップ1231で、システムは、現画素またはLUTアドレスの現a1
、a2、a3組の値に関するS(λ)を表すベクトルを求める。通常、このベクト
ルは、所望の波長(λ)にわたるn回のサンプリングでのn個のサンプルである
。n=31回のサンプリングである通常の実施形態では、このベクトルは前述の
数式1によって求められる31個の要素S1,S2...S31を有する。第9図の
実施形態では、このベクトルはモジュール924によって求められる。
ステップ1235で、システムは、媒体モデルを使用することによってスキャ
ナ・モデルを解く際の誤差を求めようとする。実際上、この誤差は、ステップ1
231から得られたS(λ)を表すベクトルが与えられた場合、(たとえば、第
2図やモジュール902やステップ1221から得た)線形化関数の所与の値と
数式2a、2b、2cの求められた値との間の差とみなすことができる。ステッ
プ1235は、座標a1、a2、a3に対する修正信号(△a、△a2、△a3
)も求める。第9図の実施形態では、この演算はモジュール926によって実行
される。ステップ1241で、システムは、ステップ1235で与えられた修正
信号に従って座標a1、a2、a3の新しい値を求める。第9図の実施形態では、
この演算はモジュール976によって実行される。次いでステップ1245で、
システムは、現画素またはLUTアドレスに対する別の反復が必要かどうかを判
定する。第9図の実施形態では、これはモジュール926によって実行される。
次の反復が必要である(と前述のように判定された)場合、プロセスはステップ
1231にループバックしそこから継続する。次の反復が必要ではない場合、処
理はステップ1251へ進み、周知の技法を使用して、現画素またはLUTアド
レスを表す(たとえば第9回のモジュール924からの)分光ベクトルS(λ)
が、測色値を表す測色信号に変換される。第9図の実施形態では、ステップ12
51はモジュール650によって実行される。これらの値はたとえば、LUT6
70の対応するLUTアドレスに記憶することができる。次いでシステムはステ
ップ1255で、次の画素またはLUTアドレスが本発明による処理を必要とす
るかどうかを判定する。そうである場合、処理はステップ1215へ進み、そこ
から処理が継続する。そうでない場合、この方法は完了する。
オリジナルの特定の媒体に通常用いられる対数スペクトルに関するベクトル部
分空間として働く1組の分光基本関数を導くことによって、スライド、透明画、
反射プリントなど様々なタイプのカラー・オリジナルに本発明の方法および装置
を使用することができる。
スキャナまたは装置の分光感度特性が知られているかぎり、本発明の方法およ
び装置は、透過スキャナ、反射スキャナ、その他の感光装置など様々なタイプの
スキャナと共に使用することができる。本発明の方法および装置は、3つの(た
とえば、赤、緑、青)信号チャネル以外のチャネルを有するスキャナと共に使用
することもできる。これは、数式1で異なる適当な数の分光基本関数および座標
を使用して、走査中の媒体の対数スペクトルを表すことによって行われる。一般
に、本発明の方法および装置は、座標の数がスキャナ信号チャネルの数を超えな
いときにはいつでも使用することができる。スキャナ信号チャネルの数が使用中
の座標の数に等しいときには最大精度が期待される。
当業者には、上記の説明に鑑みて本発明の多数の修正例および代替実施形態が
明らかであろう。したがって、この説明は単なる例示的なものと解釈すべきもの
であり、かつ本発明を実施する最良の態様を当業者に教示するためのものである
。本発明の趣旨から逸脱せずに構造の細部を大幅に変更することができ、添付の
請求の範囲内のすべての修正例の独占的な使用が留保される。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(81)指定国 EP(AT,BE,CH,DE,
DK,ES,FR,GB,GR,IE,IT,LU,M
C,NL,PT,SE),OA(BF,BJ,CF,CG
,CI,CM,GA,GN,ML,MR,NE,SN,
TD,TG),AP(KE,MW,SD,SZ),AM,
AT,AU,BB,BG,BR,BY,CA,CH,C
N,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,GB,GE
,HU,JP,KE,KG,KP,KR,KZ,LK,
LR,LT,LU,LV,MD,MG,MN,MW,M
X,NL,NO,NZ,PL,PT,RO,RU,SD
,SE,SI,SK,TJ,TT,UA,UZ,VN
【要約の続き】
方法は、メモリと、CPUなどのプロセッサと、媒体を
受け取り走査して色入力を提供するスキャナと、測色値
を再生するプリンタとを含むディジタル処理で実行する
ことができる。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1.スキャナからの出力を表す信号を、測色値を表す信号に変換する方法であっ て、 媒体を選択しスキャナを選択し、 前記選択された媒体によって画定された座標空間を有する前記媒体、すなわち 選択された媒体の媒体モデルを生成し、 前記選択されたスキャナのスキャナ・モデルを生成し、 前記媒体モデルを使用して前記スキャナ・モデルを解き、スキャナ・モデルが 、前記選択された媒体によって画定された座標空間で解かれることを特徴とする 方法。 2.前記スキャナ・モデルが解かれ、前記スキャナからの出力を表す前記信号の 変換を表す分光信号が得られることを特徴とする請求項1に記載の方法。 3.前記分光信号がさらに、1組の測色値に変換されることを特徴とする請求項 2に記載の方法。 4.前記媒体モデルが前記選択された媒体の非線形表現であり、前記媒体モデル が、前記選択された媒体の分光表現を波長の関数として提供することを特徴とす る請求項3に記載の方法。 5.前記スキャナ・モデルが反復収束ループにおいて反復的に解かれ、前記反復 収束ループが、前記選択された媒体によって画定された前記座標空間中の一連の 値を生成することを特徴とする請求項3に記載の方法。 6.前記スキャナからの出力を表す前記信号が、参照テーブルへのアドレスを表 すシミュレートされたスキャナ信号であることを特徴とする請求項3に記載の方 法。 7.前記非線形表現が対数関数の形であり、前記スキャナ・モデルが反復収束ル ープにおいて反復的に解かれ、前記反復収束ループが、前記選択された媒体によ って画定された前記座標空間中の一連の値を生成することを特徴とする請求項4 に記載の方法。 8.前記スキャナからの出力を表す前記信号が、参照テーブルへのアドレスを表 すシミュレートされたスキャナ信号であることを特徴とする請求項7に記載の方 法。 9.前記1組の測色値が、前記アドレスに対応する前記参照テーブル中の位置に 記憶されることを特徴とする請求項8に記載の方法。 10.前記測色値がXYZ色空間にあることを特徴とする請求項3に記載の方法 。 11.前記媒体モデルが、主成分分析の使用を含むプロセスによって生成される ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 12.前記媒体モデルが、主成分分析の使用を含むプロセスによって生成される ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 13.前記媒体モデルが、前記選択された媒体の前記非線形表現に対して主成分 分析を使用することを含むプロセスによって生成されることを特徴とする請求項 4に記載の方法。 14.スキャナからの出力を表す信号を、測色値を表す信号に変換する装置であ って、 媒体を選択しスキャナを選択し、人力装置を備える手段と、 前記選択された媒体によって画定された座標空間を有する前記媒体の媒体モデ ルを生成するために前記選択手段に結合された手段と、 前記選択されたスキャナのスキャナ・モデルを生成する手段と、 前記媒体モデルを使用して前記スキャナ・モデルを解くために、スキャナ・モ デルを生成する前記手段に結合された手段とを含み、スキャナ・モデルが、前記 選択された媒体によって画定された座標空間で解かれることを特徴とする装置。 15.スキャナからの出力を表す信号を、測色値を表す信号に変換する装置であ って、 入力装置と、 バスに結合されたメモリと、 前記入力装置および前記メモリに結合されたディジタル・プロセスとを備え、 前記メモリが、選択された媒体に関する媒体の表現を記憶し、前記媒体表現が、 前記選択された媒体によって画定された座標空間を有し、前記選択された媒体の 分光表現を波長の関数として与え、前記メモリが、選択されたスキャナに関する スキャナの表現を記憶し、前記ディジタル・プロセッサが、前記選択された媒体 に関する前記媒体表現を使用して前記スキャナ表現の解を生成し、前記解が、前 記選択された媒体によって画定された座標空間で生成されることを特徴とする装 置。 16.前記入力装置が、前記選択された媒体および前記選択されたスキャナを選 択するために使用されることを特徴とする請求項15に記載の装置。 17.前記解が、前記スキャナからの出力を表す前記信号の変換を表す分光信号 を与えることを特徴とする請求項15に記載の装置。 18.前記分光信号が、前記ディジタル・プロセッサによってさらに、1組の測 色値に変換されることを特徴とする請求項17に記載の装置。 19.さらに、前記ディジタル・プロセッサに結合されたスキャナを備えること を特徴とする請求項18に記載の装置。 20.さらに、前記ディジタル・プロセッサに結合されたカラー・プリンタを備 えることを特徴とする請求項19に記載の装置。 21.前記解が反復収束ループにおいて反復的に生成され、前記反復収束ループ が、前記選択された媒体によって画定された前記座標空間中の一連の値を生成す ることを特徴とする請求項19に記載の装置。 22.前記スキャナからの出力を表す前記信号が、参照テーブルへのアドレスを 表すシミュレートされたスキャナ信号であることを特徴とする請求項21に記載 の装置。
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