JPH10243250A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理システム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、および画像処理システム

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JPH10243250A
JPH10243250A JP9089655A JP8965597A JPH10243250A JP H10243250 A JPH10243250 A JP H10243250A JP 9089655 A JP9089655 A JP 9089655A JP 8965597 A JP8965597 A JP 8965597A JP H10243250 A JPH10243250 A JP H10243250A
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隆秀 井上
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斉 小勝
Ryosuke Toho
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 グラデーション部分をグラデーションとして
再現し、同時にフラットな部分の色をフラットカラーに
適した色で再現することができる画像処理装置、画像処
理方法、および画像処理システムを提供する。 【解決手段】 色変換パラメータ作成部１に入力された
画像データの色情報をもとに、ヒストグラム作成部１１
は色空間を分割して各分割色領域に含まれる画素の頻度
を求め、その色傾向からグラデーションかフラットカラ
ーかを領域判別部１２で判別し、グループ作成部１３で
分割色領域をグループ化する。プロファイル作成部１４
は、色再現範囲外の色を、フラットカラーでは他の色と
の色識別性が低下しないように、また、グラデーション
では階調性を保証してグループごとに、色再現範囲内と
なるようにプロファイルを作成する。プロファイルリン
ク部１５で画像出力装置７用のプロファイルと合成し、
ダイレクトルックアップテーブル５に設定する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力されたカラー
画像データに対して、出力する装置（デバイス）の色再
現範囲に収まるように色変換を行なう画像処理装置、画
像処理方法、および画像処理システムに関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】画像処理の一つとして、カラー画像デー
タを具現化する装置（デバイス）の色再現範囲内に収ま
るようにカラー画像データに色変換を行なう色変換処理
がある。例えば、ＣＲＴやプリンタなどにおいてカラー
画像を出力する場合、すべての色を表現することはでき
ず、装置（デバイス）が持つ色再現範囲内の色のみが出
力されることになる。入力されたカラー画像データが色
再現範囲を逸脱する部分を有しているとき、色再現範囲
を逸脱した、再現されない色を再現可能な色に変換する
色変換処理が必要となる。
【０００３】従来より、画像出力装置で再現されない色
をどのように再現するか、という色変換に関して、種々
の方法が考案され、色変換可能なソフトなどにそれらの
機能を有するものもある。このような色変換処理の代表
的な技術として、階調性を保存した変換法、色相を保存
した変換法、明度を保存した変換法の３つがある。
【０００４】階調性を保存した変換法は、色再現範囲外
の色だけでなく、カラー画像データがとる色範囲内の色
もある割合で変化させ、すべての色が色再現範囲内とな
るように圧縮する方法である。この方法では、各色の違
いは保存されるので、グラデーションなどの色の変化は
保存される。そのため、階調性を重視する写真などの画
像に対する色変換としては最適である。しかし、原画像
に対して忠実に再現することができる色再現範囲内の色
の変化が大きい場合など、結果として色の再現性が劣る
場合がある。
【０００５】色相を保存した変換法および明度を保存し
た変換法では、色再現範囲外の色についてのみ、それぞ
れ色相または明度を保存したまま色再現範囲の境界の色
まで色を変化させる。これによって全体的な色の変化は
なくなり、再現できない色のみが変換されることにな
る。しかし、色再現範囲外の色を変更した後の色および
その近傍の色が既に原画像に存在している場合、それら
の色との識別性が劣化するという欠点がある。例えば、
グラデーション部分の一部が色再現範囲外の場合、この
変換によってグラデーションの一部の色が同じ色とな
り、グラデーションが消失してしまう。また、原画では
色が違っていた部分が同じ色になってしまい、色の区別
がなくなってしまう等の不都合が発生する。
【０００６】このように、各変換方法には得失があり、
どのような画像に対しても良好な結果が得られる変換方
法はない。そのため、現在主流の既存の技術では、原稿
の種別から最も好ましいと考えられる変換方法を採用す
る方法が一般に多く用いられている。例えば、写真等の
画像なら階調性を重視し、階調性を保存した変換法を用
い、ビジネス等で用いられるグラフならば明度を重視
し、明度を保存した変換法を用いる。
【０００７】しかし、このように原稿の種別のみで変換
法を選択する場合には、それぞれ選択された変換法の欠
点はそのまま出力画像に反映されてしまうため、ユーザ
が不満を感じる場合がある。例えば、写真などのように
階調性を重視する画像と判定されて階調性を保存した変
換法によって色の変換を行なった場合、再現可能な色ま
で異なる色に変換されてしまうので、色の再現性の点で
問題が残る。また、明度や色相を保持した変換法を選択
して変換を行なった場合には、オリジナル画像では色の
違いがあった色同士が、変換後では色の違いが無くなっ
てしまい、色の区別がつかなくなったという苦情が出
る。例えば、地図を色分けしていたのに変換処理によっ
て色の区別がつかなくなった、あるいは一部にグラデー
ション部分が存在していたはずなのにフラットな色表現
になってしまったなどの不具合が発生する可能性があ
る。これらの問題は、原稿の種類だけで色変換法を選定
していることに起因しており、どのような内容の画像か
を考慮していないところに問題があると考えられる。
【０００８】例えば、特開平５−１６７８３９号公報に
記載されている装置では色再現範囲外の画素数を計数
し、また特開平４−２８７５６９号公報に記載されてい
る装置では色再現範囲内の画素数を計数し、色再現範囲
外の画素数の比率が小さい場合には色相を保存した変換
法によって変換を行ない、色再現範囲内の画素数の比率
が小さい場合には階調性を保存した変換法によって変換
を行なっている。さらに特開平６−１６２１８１号公報
に記載されている装置では、色空間を色相ごとに複数の
ブロックに分割し、各ブロックごとに色再現範囲外の画
素数を計数し、計数値の比率が大きいブロックが存在す
る場合には階調性を保存した変換法を用い、他の場合に
は色相を保存した変換法を用いて変換を行なっている。
これらの装置では、画像中の色に基づいて変換方法を選
択しているので、写真であってもグラデーション部分の
一部がフラットになってしまったり、フラットな部分の
多い画像であっても色再現範囲を逸脱する画素が多いと
元の色が再現されないという問題がある。
【０００９】また、特開平５−２２７４１８号公報に
は、上述の文献と同様に色再現範囲外の画素数を計数し
てヒストグラムを生成し、その９０％の画素が色再現範
囲内となるように階調性を保存した変換法を用いて変換
したり、あるいは対話的に変換のスケーリングを決定す
る方法などが記載されている。この文献に記載されてい
る技術においても、上述の文献と同様の問題が存在す
る。
【００１０】例えば、特開平７−２０３２３４号公報に
記載されているカラー画像変換装置では、均等色空間を
単位領域に分割して、各単位領域ごとに含まれる画素数
を求め、色再現範囲外の単位領域については画素数に応
じて明度一定の他の色の単位領域に写像し、色変換を行
なっている。この技術によれば、色再現範囲外の色が他
の使用している色と同一の色に変換される場合を少なく
しているので、グラデーションの色の変化は異なる色で
表現され、また、オリジナル画像で色が異なれば、変換
後の画像においても異なる色で表現されることになり、
色の識別性の劣化を軽減することができる。さらに、色
再現範囲内の色はほとんどの場合そのままの色で表現さ
れるため、不必要な色の変化を防ぎ、色の再現性も向上
する。しかし、色再現範囲外の単位領域のみについて色
のマッピングを行なうため、例えば、色再現範囲内から
範囲外へ連続したグラデーションについては、色再現範
囲外の部分の色の変更によって色の連続性が損なわれ、
所望のグラデーションが表現できない場合が発生すると
いう問題がある。
【００１１】このように、従来の技術では、グラデーシ
ョン部分をグラデーションとして再現し、同時にフラッ
トな部分の色をフラットな部分に適した再現ができない
場合があり、ユーザから不満がでないような出力画像を
得ることは困難であった。
【００１２】一方、ユーザが入力画像と出力画像の色の
違いを批評する場合、例えば画像の一部を取り出して色
の違いや識別性の低下を論じる場合が多い。色の違いが
論じられる画像部分は、フラットな色調の部分どうしで
ある場合が多く、グラデーション部分の一部の色が相違
する等といった比較はあまりない。逆に、近隣に配され
た相互の色の相違は、多くの場合グラデーション部分で
比較の対象となり、例えばグラデーション部分が識別性
の低下によってほぼフラットな色調となってしまった場
合にはユーザが不満を持つ一因となる。
【００１３】このように、１つの画像の中でもフラット
な色調の部分とグラデーション部分とで評価される尺度
が相違し、同じ色変換を行なっていたのではどちらかが
犠牲にならざるを得ない。フラットな色調の部分とグラ
デーション部分とで色変換の方法を変えるなど、画像の
各部に応じて最適な色変換を行なえばよいと考えられる
が、このような従来技術は存在しないのが現状である。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、グラデーシ
ョン部分をグラデーションとして再現し、同時にフラッ
トな部分の色をフラットに適した処理を行なう等、入力
画像に応じた色処理を行なう画像処理装置、画像処理方
法、および画像処理システムを提供することを目的とす
るものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、画像処理装置において、画像データを入力する入力
手段と、該入力手段により入力された前記画像データの
色空間における色分布および画像空間における位置情報
を認識する色分布認識手段と、該色分布認識手段で認識
された前記色分布および前記位置情報と出力装置の色再
現範囲に基づいて前記画像データの１または複数の色再
現パラメータを決定する色再現パラメータ決定手段を具
備することを特徴とするものである。
【００１６】請求項２に記載の発明は、画像処理装置に
おいて、画像データを入力する入力手段と、該入力手段
により入力された前記画像データの色分布を認識する色
分布認識手段と、該色分布認識手段で認識された色分布
を１または複数のグループにグループ化するグループ化
手段と、該グループ化手段によりグループ分けされたグ
ループと出力装置の色再現範囲に基づいて前記画像デー
タの色再現パラメータを決定する色再現パラメータ決定
手段を具備することを特徴とするものである。
【００１７】請求項３に記載の発明は、画像処理装置に
おいて、画像データを入力する入力手段と、該入力手段
により入力された前記画像データの色空間における色分
布および画像空間における位置情報を認識する色分布認
識手段と、該色分布認識手段で認識された前記位置情報
に基づいて色分布を１または複数のグループにグループ
化するグループ化手段と、該グループ化手段によりグル
ープ分けされたグループと前記位置情報と出力装置の色
再現範囲に基づいて前記画像データの１または複数の色
再現パラメータを決定する色再現パラメータ決定手段を
具備することを特徴とするものである。
【００１８】請求項４に記載の発明は、請求項２または
３に記載の画像処理装置において、前記色分布認識手段
は、色空間を複数の領域に分割し、分割された各領域に
属する画素数を計数し、前記グループ化手段は、前記色
分布認識手段で計数された隣接する領域の計数値に基づ
いて隣接する領域の結合の可否を判定し該判定の結果に
応じて領域をグループ化することを特徴とするものであ
る。
【００１９】請求項５に記載の発明は、請求項２または
３に記載の画像処理装置において、前記色分布認識手段
は、色空間を複数の領域に分割し、分割された各領域に
属する画素数を計数するとともに画素分布情報を認識
し、前記グループ化手段は、前記色分布認識手段で計数
された隣接する領域の計数値および画素分布情報に基づ
いて隣接する領域の結合の可否を判定し該判定の結果に
応じて領域をグループ化することを特徴とするものであ
る。
【００２０】請求項６に記載の発明は、請求項３に記載
の画像処理装置において、前記色分布認識手段は、色空
間を複数の領域に分割し、分割された各領域に属する画
素数を計数するとともに各領域に属する画素の位置情報
を対応づけ、前記グループ化手段は、前記色分布認識手
段で計数された隣接する領域の計数値に基づいて隣接す
る領域の結合の可否を判定するとともに隣接する各領域
に属する画素の位置を判定し、２つの判定の結果に応じ
て色空間上の領域をグループ化することを特徴とするも
のである。
【００２１】請求項７に記載の発明は、請求項２または
３に記載の画像処理装置において、前記グループ化手段
は、色識別性の劣化を生じないと考えられる部分の色分
布を除いてグループ化することを特徴とするものであ
る。
【００２２】請求項８に記載の発明は、画像処理装置に
おいて、画像データを入力する入力手段と、該入力手段
により入力された画像データに基づいて類似色画素から
構成される画像平面上の領域を抽出し抽出した領域に基
づいてクラスタを作成するクラスタ作成手段と、該クラ
スタ作成手段で生成された前記クラスタの色分布を認識
してグループを生成するクラスタ解析手段と、該クラス
タ解析手段で生成された前記グループと出力装置の色再
現範囲に基づいて前記クラスタ作成手段で生成された前
記クラスタごとに前記画像データの色再現パラメータを
決定する色再現パラメータ決定手段を具備することを特
徴とするものである。
【００２３】請求項９に記載の発明は、請求項８に記載
の画像処理装置において、前記クラスタ解析手段で生成
されたグループに基づいて前記クラスタ作成手段で生成
された前記クラスタを再分割および再統合して新たなク
ラスタを作成し該新たなクラスタの色分布を認識して新
たなグループを生成するクラスタ補正手段を有し、前記
色再現パラメータ決定手段は、前記クラスタ補正手段で
生成された前記新たなクラスタおよび前記新たなグルー
プと出力装置の色再現範囲に基づいて前記新たなクラス
タごとに前記画像データの色再現パラメータを決定する
ことを特徴とするものである。
【００２４】請求項１０に記載の発明は、請求項８に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ作成手段は、
前記入力手段より入力された画像データから抽出した１
つ以上の特徴量に基づいたクラスタリングによって画像
空間におけるクラスタを抽出することを特徴とするもの
である。
【００２５】請求項１１に記載の発明は、請求項８に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ作成手段は、
前記入力手段より入力された画像データを画像空間上で
複数のブロックに分割し、該ブロック内の画素値の分散
に応じてブロックの分割および統合を繰り返すことによ
り大局的な類似色領域を抽出し、該大局的な類似色領域
を基にクラスタリングによって詳細なクラスタを抽出す
ることを特徴とするものである。
【００２６】請求項１２に記載の発明は、請求項８に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ作成手段は、
前記入力手段より入力された画像データを画像平面上で
複数のブロックに分割し、該ブロック内の画素値の分散
に応じてブロックの分割および統合を繰り返すことによ
り大局的な類似色領域を抽出し、該大局的な類似色領域
の色分布を調べて位置情報を用いたクラスタ作成が必要
か否かを判断し、該判断の結果に基づいて必要であれば
前記大局的な類似色領域を基にクラスタリングによって
詳細なクラスタを抽出することを特徴とするものであ
る。
【００２７】請求項１３に記載の発明は、請求項８に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ解析手段は、
前記クラスタ作成手段により生成されたクラスタに属す
る画素の分散に基づいて色分布を認識することを特徴と
するものである。
【００２８】請求項１４に記載の発明は、請求項８に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ解析手段は、
前記クラスタ作成手段により生成されたクラスタに属す
る隣接画素の色情報の変化率と該クラスタに属する画素
の分散に基づいて色分布を認識することを特徴とするも
のである。
【００２９】請求項１５に記載の発明は、請求項８に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ解析手段は、
色識別性の劣化を生じないと考えられる部分の色分布を
除いてグループ化することを特徴とするものである。
【００３０】請求項１６に記載の発明は、請求項９に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ補正手段は、
前記クラスタ解析手段で認識したクラスタの代表色およ
びクラスタ内の色分布に基づいてクラスタの統合を行な
うことを特徴とするものである。
【００３１】請求項１７に記載の発明は、請求項９に記
載の画像処理装置において、前記クラスタ補正手段は、
前記クラスタ解析手段で認識したクラスタ内の色分布と
クラスタ内の色情報による多次元ヒストグラムの形状に
応じてクラスタの分割および統合を行なうことを特徴と
するものである。
【００３２】請求項１８に記載の発明は、請求項２，
３，８のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記色再現パラメータ決定手段は、前記グループの色変
化の広がりの大きさを判定する階調判定手段を具備し、
該階調判定手段による判定結果に基づいて前記色再現パ
ラメータを決定することを特徴とするものである。
【００３３】請求項１９に記載の発明は、請求項２，
３，８のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記色再現パラメータ決定手段は、前記グループに含ま
れる色空間上の色部分空間が前記色再現範囲外となる部
分の分布形状に基づき当該グループに対する色圧縮方法
および色圧縮強度を決定することを特徴とするものであ
る。
【００３４】請求項２０に記載の発明は、請求項２，
３，８のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記色再現パラメータ決定手段は、前記グループに含ま
れる色空間上の色部分空間が前記色再現範囲外となる部
分の分布形状およびグループの分布形状に基づき当該グ
ループに対する色圧縮方法および色圧縮強度を決定する
ことを特徴とするものである。
【００３５】請求項２１に記載の発明は、請求項１９ま
たは２０に記載の画像処理装置において、前記色空間は
均等色空間であり、前記分布形状は、前記グループに含
まれる均等色空間上の前記色部分空間における明度方向
の広がり、色相方向の広がり、または、彩度方向の広が
りのいずれか１つまたはそれらの組み合わせに基づいて
判断されることを特徴とするものである。
【００３６】請求項２２に記載の発明は、請求項１，
３，８のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記色再現パラメータ決定手段は、第１の均等色空間か
ら第２の均等色空間への変換パラメータと、当該変換パ
ラメータを適用する画像空間上の位置を示す位置マスク
情報をそれぞれ１つまたは複数作成することを特徴とす
るものである。
【００３７】請求項２３に記載の発明は、請求項２，
３，８のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記色再現パラメータ決定手段は、複数の前記グループ
をまとめたグループ群を生成し、該グループ群に対して
色再現パラメータを決定することを特徴とするものであ
る。
【００３８】請求項２４に記載の発明は、請求項３また
は８に記載の画像処理装置において、前記色再現パラメ
ータ決定手段は、複数の前記グループをまとめたグルー
プ群を生成し、該グループ群に対して第１の均等色空間
から第２の均等色空間への変換パラメータおよび当該変
換パラメータを適用する画像空間上の位置を示す位置マ
スク情報を決定することを特徴とするものである。
【００３９】請求項２５に記載の発明は、画像処理装置
において、画像データを入力する入力手段と、予め設定
される格子点データに基づいて前記入力手段により入力
された画像データの色変換を行なう１または複数の多次
元色変換テーブルと、前記入力手段により入力された前
記画像データの色空間における色分布および画像空間に
おける位置情報を認識する色分布認識手段と、前記色分
布と前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基づいて１
または複数の前記多次元色変換テーブルの前記格子点デ
ータを決定する格子点データ決定手段を具備することを
特徴とするものである。
【００４０】請求項２６に記載の発明は、画像処理装置
において、画像データを入力する入力手段と、予め設定
される格子点データに基づいて前記入力手段により入力
された画像データの色変換を行なう多次元色変換テーブ
ルと、前記入力手段により入力された前記画像データの
色分布を認識する色分布認識手段と、該色分布認識手段
で認識された色分布を１または複数のグループにグルー
プ化するグループ化手段と、該グループ化手段によりグ
ループ分けされたグループと出力装置の色再現範囲に基
づいて前記多次元色変換テーブルの前記格子点データを
決定する格子点データ決定手段を具備することを特徴と
するものである。
【００４１】請求項２７に記載の発明は、画像処理装置
において、画像データを入力する入力手段と、予め設定
される格子点データに基づいて前記入力手段により入力
された画像データの色変換を行なう１または複数の多次
元色変換テーブルと、前記入力手段により入力された前
記画像データの色空間における色分布および画像空間に
おける位置情報を認識する色分布認識手段と、該色分布
認識手段で認識された前記位置情報に基づいて色分布を
１または複数のグループにグループ化するグループ化手
段と、該グループ化手段によりグループ分けされたグル
ープと前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基づいて
１または複数の前記多次元色変換テーブルの前記格子点
データを決定する格子点データ決定手段を具備すること
を特徴とするものである。
【００４２】請求項２８に記載の発明は、請求項２６ま
たは２７に記載の画像処理装置において、前記色分布認
識手段は、色空間を複数の領域に分割し、分割された各
領域に属する画素数を計数し、前記グループ化手段は、
前記色分布認識手段で計数された隣接する領域の計数値
に基づいて隣接する領域の結合の可否を判定し該判定の
結果に応じて領域をグループ化することを特徴とするも
のである。
【００４３】請求項２９に記載の発明は、請求項２６ま
たは２７に記載の画像処理装置において、前記色分布認
識手段は、色空間を複数の領域に分割し、分割された各
領域に属する画素数を計数するとともに画素分布情報を
認識し、前記グループ化手段は、前記色分布認識手段で
計数された隣接する領域の計数値および画素分布情報に
基づいて隣接する領域の結合の可否を判定し該判定の結
果に応じて領域をグループ化することを特徴とするもの
である。
【００４４】請求項３０に記載の発明は、請求項２６ま
たは２７に記載の画像処理装置において、前記グループ
化手段は、色識別性の劣化を生じないと考えられる部分
の色分布を除いてグループ化することを特徴とするもの
である。
【００４５】請求項３１に記載の発明は、請求項２６ま
たは２７に記載の画像処理装置において、前記格子点デ
ータ決定手段は、前記グループに含まれる色空間上の色
部分空間が前記色再現範囲外となる部分の分布形状に基
づき当該グループに対する色圧縮方法および色圧縮強度
を決定することを特徴とするものである。
【００４６】請求項３２に記載の発明は、請求項２６ま
たは２７に記載の画像処理装置において、前記格子点デ
ータ決定手段は、前記グループに含まれる色空間上の色
部分空間が前記色再現範囲外となる部分の分布形状およ
びグループの分布形状に基づき当該グループに対する色
圧縮方法および色圧縮強度を決定することを特徴とする
ものである。
【００４７】請求項３３に記載の発明は、請求項２７に
記載の画像処理装置において、前記格子点データ決定手
段は、前記グループ化手段によりグループ化された各グ
ループに対応する位置マスク情報を決定する位置マスク
情報決定手段と、前記位置マスク情報決定手段により決
定された位置マスク情報に対応する前記格子点データの
ファイルを作成して記憶する記憶手段を具備し、前記記
憶手段から前記位置マスク情報に基づいて格子点データ
を読み出すことにより格子点データを決定することを特
徴とするものである。
【００４８】請求項３４に記載の発明は、画像処理装置
において、画像データを入力する入力手段と、予め設定
される格子点データに基づいて前記入力手段により入力
された画像データの色変換を行なう１または複数の多次
元色変換テーブルと、前記入力手段により入力された画
像データに基づいて類似色画素から構成される画像空間
上の領域を抽出し抽出した領域に基づいてクラスタを作
成するクラスタ作成手段と、該クラスタ作成手段で作成
されたクラスタの色分布を認識してグループを生成する
クラスタ解析手段と、該クラスタ作成手段で作成したク
ラスタと前記クラスタ解析手段で生成したグループと出
力装置の色再現範囲に基づいて１または複数の前記多次
元色変換テーブルの前記格子点データを決定する格子点
データ決定手段を具備することを特徴とするものであ
る。
【００４９】請求項３５に記載の発明は、画像処理方法
において、入力された画像データの色空間における色分
布および画像空間における位置情報を認識する工程と、
前記色分布と前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基
づいて前記画像データの１または複数の色再現パラメー
タを決定する工程を有することを特徴とするものであ
る。
【００５０】請求項３６に記載の発明は、画像処理方法
において、入力された画像データの色分布を認識する工
程と、認識された色分布を１または複数のグループにグ
ループ化する工程と、該グループと出力装置の色再現範
囲に基づいて前記画像データの色再現パラメータを決定
する工程を有することを特徴とするものである。
【００５１】請求項３７に記載の発明は、画像処理方法
において、入力された画像データの色空間における色分
布および画像空間における位置情報を認識する工程と、
認識された前記位置情報に基づいて前記色分布を１また
は複数のグループにグループ化する工程と、該グループ
と前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基づいて前記
画像データの１または複数の色再現パラメータを決定す
る工程を有することを特徴とするものである。
【００５２】請求項３８に記載の発明は、請求項３６ま
たは３７に記載の画像処理方法において、前記色分布を
認識する工程では、色空間を複数の領域に分割し、分割
された各領域に属する画素数を計数し、前記グループ化
する工程では、前記色分布を認識する工程で計数された
隣接する領域の計数値に基づいて隣接する領域の結合の
可否を判定し、該判定の結果に応じて領域をグループ化
することを特徴とするものである。
【００５３】請求項３９に記載の発明は、請求項３６ま
たは３７に記載の画像処理方法において、前記色分布を
認識する工程では、色空間を複数の領域に分割し、分割
された各領域に属する画素数を計数するとともに画素分
布情報を認識し、前記グループ化する工程では、前記色
分布を認識する工程で計数された隣接する領域の計数値
および画素分布情報に基づいて隣接する領域の結合の可
否を判定し、該判定の結果に応じて領域をグループ化す
ることを特徴とするものである。
【００５４】請求項４０に記載の発明は、請求項３６ま
たは３７に記載の画像処理方法において、前記グループ
化する工程では、色識別性の劣化を生じないと考えられ
る部分の色分布を除いてグループ化することを特徴とす
るものである。
【００５５】請求項４１に記載の発明は、請求項３６ま
たは３７に記載の画像処理方法において、前記色再現パ
ラメータを決定する工程は、前記グループに含まれる色
空間上の色部分空間が前記色再現範囲外となる部分の分
布形状に基づき当該グループに対する色圧縮方法および
色圧縮強度を決定する工程を含むことを特徴とするもの
である。
【００５６】請求項４２に記載の発明は、請求項３６ま
たは３７に記載の画像処理方法において、前記色再現パ
ラメータを決定する工程は、前記グループに含まれる色
空間上の色部分空間が前記色再現範囲外となる部分の分
布形状およびグループの分布形状に基づき当該グループ
に対する色圧縮方法および色圧縮強度を決定する工程を
含むことを特徴とするものである。
【００５７】請求項４３に記載の発明は、請求項３５ま
たは３７に記載の画像処理方法において、前記色再現パ
ラメータを決定する工程は、第１の均等色空間から第２
の均等色空間への変換パラメータと、当該変換パラメー
タを適用する画像空間上の位置を示す位置マスク情報を
それぞれ１つまたは複数作成する工程を含むことを特徴
とするものである。
【００５８】請求項４４に記載の発明は、画像処理方法
において、入力された画像データに基づいて類似色画素
から構成される画像空間上の領域を抽出してクラスタを
作成する工程と、該クラスタの色分布を認識してグルー
プを作成する工程と、前記クラスタと前記グループと出
力装置の色再現範囲に基づいて前記画像データの１また
は複数の色再現パラメータを決定する工程を有すること
を特徴とするものである。
【００５９】請求項４５に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置により画像処理を施したカラー画像
データを出力する画像出力装置を含む画像処理システム
において、前記画像処理装置は、前記カラー画像データ
の色空間における色分布および画像空間における位置情
報を認識する色分布認識手段と、前記色分布と前記位置
情報と前記画像出力装置の色再現範囲に基づいて前記カ
ラー画像データの色再現パラメータを決定する色再現パ
ラメータ決定手段と、該色再現パラメータ決定手段によ
り決定された色再現パラメータと前記位置情報に基づい
て前記カラー画像データに色再現処理を施して前記画像
出力装置に変換カラー画像データを出力する変換手段を
具備し、前記画像出力装置は、前記画像処理装置から出
力された前記変換カラー画像データに基づいてカラー画
像を出力することを特徴とするものである。
【００６０】請求項４６に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置により画像処理を施したカラー画像
データを出力する画像出力装置を含む画像処理システム
において、前記画像処理装置は、前記カラー画像データ
の色分布を認識する色分布認識手段と、該色分布認識手
段で認識された色分布を１または複数のグループにグル
ープ化するグループ化手段と、該グループ化手段により
グループ分けされたグループと前記画像出力装置の色再
現範囲に基づいて前記カラー画像データの色再現パラメ
ータを決定する色再現パラメータ決定手段と、該色再現
パラメータ決定手段により決定された色再現パラメータ
に基づいて前記カラー画像データに色再現処理を施して
前記画像出力装置に変換カラー画像データを出力する変
換手段を具備し、前記画像出力装置は、前記画像処理装
置から出力された前記変換カラー画像データに基づいて
カラー画像を出力することを特徴とするものである。
【００６１】請求項４７に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置により画像処理を施したカラー画像
データを出力する画像出力装置を含む画像処理システム
において、前記画像処理装置は、前記カラー画像データ
の色空間における色分布および画像空間における位置情
報を認識する色分布認識手段と、該色分布認識手段で認
識された前記位置情報に基づいて前記色分布を１または
複数のグループにグループ化するグループ化手段と、該
グループ化手段によりグループ分けされたグループと前
記位置情報と前記画像出力装置の色再現範囲に基づいて
前記カラー画像データの色再現パラメータを決定する色
再現パラメータ決定手段と、該色再現パラメータ決定手
段により決定された色再現パラメータと前記位置情報に
基づいて前記カラー画像データに色再現処理を施して前
記画像出力装置に変換カラー画像データを出力する変換
手段を具備し、前記画像出力装置は、前記画像処理装置
から出力された前記変換カラー画像データに基づいてカ
ラー画像を出力することを特徴とするものである。
【００６２】請求項４８に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置による画像処理の指示に基づいて前
記カラー画像データに対して画像処理を施してカラー画
像を出力する画像出力装置を含む画像処理システムにお
いて、前記画像処理装置は、前記カラー画像データの色
空間における色分布および画像空間における位置情報を
認識する色分布認識手段と、前記色空間と前記位置情報
と前記画像出力装置の色再現範囲に基づいて前記カラー
画像データの色再現パラメータを決定する色再現パラメ
ータ決定手段を具備し、前記画像出力装置は、前記画像
処理装置から出力された前記色再現パラメータおよび前
記位置情報に基づいて前記カラー画像データに色変換処
理を施してカラー画像を出力することを特徴とするもの
である。
【００６３】請求項４９に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置による画像処理の指示に基づいて前
記カラー画像データに対して画像処理を施してカラー画
像を出力する画像出力装置を含む画像処理システムにお
いて、前記画像処理装置は、前記カラー画像データの色
分布を認識する色分布認識手段と、該色分布認識手段で
認識された色分布を１または複数のグループにグループ
化するグループ化手段と、該グループ化手段によりグル
ープ分けされたグループと前記画像出力装置の色再現範
囲に基づいて前記カラー画像データの色再現パラメータ
を決定する色再現パラメータ決定手段を具備し、前記画
像出力装置は、前記画像処理装置から出力された前記色
再現パラメータに基づいて前記カラー画像データに色変
換処理を施してカラー画像を出力することを特徴とする
ものである。
【００６４】請求項５０に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置による画像処理の指示に基づいて前
記カラー画像データに対して画像処理を施してカラー画
像を出力する画像出力装置を含む画像処理システムにお
いて、前記画像処理装置は、前記カラー画像データの色
空間における色分布および画像空間における位置情報を
認識する色分布認識手段と、該色分布認識手段で認識さ
れた前記位置情報に基づいて前記色分布を１または複数
のグループにグループ化するグループ化手段と、該グル
ープ化手段によりグループ分けされたグループと前記位
置情報と前記画像出力装置の色再現範囲に基づいて前記
カラー画像データの色再現パラメータを決定する色再現
パラメータ決定手段を具備し、前記画像出力装置は、前
記画像処理装置から出力された前記色再現パラメータお
よび前記位置情報に基づいて前記カラー画像データに色
変換処理を施してカラー画像を出力することを特徴とす
るものである。
【００６５】請求項５１に記載の発明は、カラー画像デ
ータを入力する画像入力装置と、該画像入力装置から入
力したカラー画像データに画像処理を施す画像処理装置
と、該画像処理装置による画像処理の指示に基づいて前
記カラー画像データに対して画像処理を施してカラー画
像を出力する画像出力装置を含む画像処理システムにお
いて、前記画像処理装置は、前記カラー画像データに基
づいて類似色画素から構成される画像空間上の領域を抽
出して抽出した領域に基づいてクラスタを作成するクラ
スタ作成手段と、該クラスタ作成手段で作成されたクラ
スタの色分布を認識してグループを生成するクラスタ解
析手段と、前記クラスタ作成手段で作成されたクラスタ
と前記クラスタ解析手段で生成されたグループと前記画
像出力装置の色再現範囲に基づいて前記カラー画像デー
タの色再現パラメータを決定する色再現パラメータ決定
手段を具備し、前記画像出力装置は、前記画像処理装置
から出力された前記色再現パラメータおよび前記位置情
報に基づいて前記カラー画像データに色変換処理を施し
てカラー画像を出力することを特徴とするものである。
【００６６】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の画像処理システ
ムの第１の実施の形態を示すブロック図である。図中、
１は色変換パラメータ作成部、２は画像入力装置、３は
入力側色変換部、４は画像保持部、５はダイレクトルッ
クアップテーブル、６は補間器、７は画像出力装置、１
１はヒストグラム作成部、１２は領域判別部、１３はグ
ループ作成部、１４はプロファイル作成部、１５はプロ
ファイルリンク部、８１，８２は保持部である。なお、
この画像処理システムは本発明の画像処理装置を含み、
また本発明の画像処理方法を実現する構成を示してい
る。
【００６７】画像入力装置２は、画像を読み取って入力
画像データとして出力する。ここでは画像データはＲＧ
Ｂデータとして取り込まれるものとする。なお、予め読
み込まれて記憶装置などに記憶している画像データや、
ネットワークなどを介して送られてくる画像データを入
力画像データとしてもよい。また、例えばグラフィック
システム等で作成された画像を入力画像データとしても
よい。
【００６８】入力側色変換部３は、入力画像データの表
色系と内部の処理において用いる表色系との間の色変換
を行なう。この例では内部処理においてＬ* Ｃ* Ｈ゜表
色系を用いるので、ＲＧＢ空間からＬ* Ｃ* Ｈ゜空間へ
の変換処理を行なう。なお、以下の説明ではＬ* Ｃ* Ｈ
゜を単にＬＣＨと表記する。
【００６９】画像保持部４は、入力側色変換部３で色変
換された入力画像データを保持する。ダイレクトルック
アップテーブル５は、入力画像データに応じて色変換パ
ラメータ作成部１によって内容が変化するため、ダイレ
クトルックアップテーブル５の内容が設定されるまで色
変換後の入力画像データを保持し、ダイレクトルックア
ップテーブル５の内容が設定された後、保持している入
力画像データをダイレクトルックアップテーブル５に入
力する。
【００７０】ダイレクトルックアップテーブル５は、色
変換パラメータ作成部１で設定される内容を保持するメ
モリであり、色再現範囲への色情報の圧縮と、画像出力
装置７の色空間への変換を同時に行なう。画像保持部４
から与えられる入力画像データを基に、複数のテーブル
値を出力する。例えば、ＬＣＨ各軸を１６個に分割する
場合、各軸に１７個の点が格子点ができる。この各軸の
格子点の組は、１７3＝４９１３個である。ダイレクト
ルックアップテーブル５は、この４９１３個の格子点に
ついて変換後の値が保持される。もちろん、各軸の分割
数などは任意であり、分割数に応じた格子点の値を保持
する。また、このようなテーブルを用いるほか、関数式
を与えて演算を行なうなど、種々の構成が可能である。
この例では、内部の処理をＬＣＨ空間において行なって
おり、画像出力装置７がＹＭＣＫ表色系を用いているた
め、ＬＣＨ→ＹＭＣＫへの変換を行なっている。これに
限らず、画像保持部４に保持される入力画像データの表
色系に合わせた変換処理を行なえばよく、例えば、画像
保持部４にＬ* ａ* ｂ* 表色系（以下、Ｌ* ａ* ｂ* を
Ｌａｂと表記する）の入力画像データが保持されている
場合には、Ｌａｂ→ＹＭＣＫへの変換を行なえばよい。
また、色変換処理を分割し、例えば、色再現範囲に圧縮
するためのＬＣＨ→ＬＣＨの変換を行なった後に、色空
間の変換であるＬＣＨ→ＹＭＣＫの変換を行なうように
構成してもよい。
【００７１】補間器６は、ダイレクトルックアップテー
ブル５から出力される複数のテーブル値の補間を行な
い、出力画像データを出力する。
【００７２】画像出力装置７は、例えばプリンタやＣＲ
Ｔなど、カラー画像を出力可能な機器である。補間器６
からの出力画像データをもとに画像を出力する。また、
実際に出力しなくても、例えば記憶装置などに保管した
り、ネットワークやバスなどを介して他の装置へ転送、
入力するような構成であってもよい。
【００７３】保持部８は、色変換パラメータ作成部１で
必要とする各種の設定値や作成された色変換パラメータ
によるダイレクトルックアップテーブル５の設定値等を
保持する。保持部８１は主に色変換パラメータ作成部１
で必要とする各種の設定値を保持し、保持部８２は主に
色変換パラメータ作成部１で作成されたダイレクトルッ
クアップテーブル５の設定値等を保持する。
【００７４】色変換パラメータ作成部１は、入力側色変
換部３で色変換された入力画像データをもとに、ダイレ
クトルックアップテーブル５の格子点のデータを作成し
て設定する。色変換パラメータ作成部１は、ヒストグラ
ム作成部１１、領域判別部１２、グループ作成部１３、
プロファイル作成部１４、プロファイルリンク部１５を
有している。なおこの例では、色変換パラメータ作成部
１はＬＣＨ空間において処理を行なっているが、本発明
はこれに限るものではなく、例えばＬａｂ等、他の表色
系を用いてもよい。
【００７５】ヒストグラム作成部１１は、ＬＣＨ空間で
のヒストグラムを作成する。ＬＣＨ空間をどのように分
割してヒストグラムを作成するかは、分割情報として保
持部８１から読み込むものとする。望ましくは、プロフ
ァイルリンク部１５で使用するＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレ
クトルックアップテーブルプロファイルのアドレス値ご
とにヒストグラムをとるようにすれば都合がよい。ここ
では、ＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクトルックアップテーブ
ルプロファイルのＬＣＨアドレス値ごとにヒストグラム
を作成するものとする。もちろん、ＬＣＨ空間を細かく
分割すればそれだけ正確に分布を把握することができる
が処理時間がかかる。分割の細かさと処理時間はトレー
ドオフの関係になる。なお、ＬＣＨ空間を分割した各部
分空間を分割色領域と呼ぶことにする。
【００７６】ヒストグラムをとる具体例として、ＬＣＨ
→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルがＬ軸、Ｃ
軸、Ｈ軸の各軸が１６個に分割されている場合、すなわ
ち各軸の格子点が１７個である場合に、入力画像データ
（ここではＬ，Ｃ，Ｈ各８ｂｉｔのデータであるとす
る）の上位５ｂｉｔまたは５ｂｉｔ以上をみて、どの分
割色領域にはいるかを判断する。そして、分割色領域ご
とにその中に入る画素数をカウントしてゆく。これによ
りヒストグラムが生成される。
【００７７】ヒストグラム作成部１１が各分割色領域ご
とに画素数をカウントする際には、分割色領域の中心か
らどれくらい離れた色がどれくらい存在するかといっ
た、分割色領域内での分布を示す領域内分布情報も保持
する。領域内分布情報は入力画像の下位４ｂｉｔで判断
できる。なお、処理の高速化のために入力画像を間引い
て間引き後画像に対してヒストグラムをとってもよい。
【００７８】領域判別部１２は、まず、ヒストグラム作
成部１１で作成した各分割色領域ごとのヒストグラムを
もとに、各分割色領域の代表点が色再現範囲内であるか
否かを判定する。各分割色領域の代表点が色再現範囲内
であれば、色再現範囲への色の圧縮処理は原則として不
要であると判断する。色再現範囲外の色が存在する場合
には、各分割色領域における領域内分布情報をもとに各
軸方向の分散を計算し、各分割色領域の分散ベクトルを
求める。そして、分散値をもとに分割色領域における色
の広がりを判定し、ほぼ一様な色が用いられているフラ
ットカラーの部分か、類似した色を段階的に用いている
グラデーションの部分かを判別する。
【００７９】グラデーションの場合、本来は隣接してい
る色が類似の色であって、徐々に色の変化が存在する部
分であるので、グラデーションか否かの判断は位置情報
を使用してないと分からないのであるが、ここでは便宜
上、分散値が小さく、色空間における広がりが小さいと
フラットカラー、分散値が大きく、色空間における広が
りが大きいとグラデーションと判断することとした。も
ちろん、他の判断方法を用いてもよい。
【００８０】グループ作成部１３は、領域判別部１２に
おいてグラデーションの部分であると判定された分割色
領域について、各分割色領域ごとに求められた分散ベク
トルをもとに、隣接する分割色領域を結合してグループ
化する。グループ化とは、隣の分割色領域との結合度合
いが強い場合に、それらをまとめて一つのグループにす
ることを示す。隣接する分割色領域とは、色空間では３
次元的に見て隣り合った上下、左右、前後、斜め方向に
存在する分割色領域を示す。ただし、色空間の分割を小
さな単位で行なったときには、隣接の概念を大きくし、
ある分割色領域から見て隣り合っていなくてもある範囲
内に存在する分割領域を隣接する分割色領域と定義して
もよい。グループは、２以上の分割色領域が結合された
場合も、ただ１つの分割色領域のみでもグループと呼ぶ
ことにする。
【００８１】隣接する分割色領域をグループ化するか否
かは、分散ベクトルの一致度を見る。例えば、分散ベク
トルの内積を計算して基準値と比較し、内積の値が基準
値より大きい場合、つまり分散ベクトルが同じような傾
向を示し、同じような向きに色が広がっていると判断さ
れる場合に２つの分割色領域を結合してグループ化す
る。
【００８２】プロファイル作成部１４は、色再現範囲外
の色を色再現範囲内に収めるように圧縮するためのプロ
ファイルを作成する。ここでは、フラットカラーとグラ
デーションとで別々にプロファイルを作成する。基本的
には、フラットカラーなら、色再現範囲外の色を色再現
範囲の外郭への張り付ける色再現範囲への圧縮処理（以
下、Ｓａｔ的圧縮処理と呼ぶ）を行なう。グラデーショ
ンの場合には、グループ中の色再現範囲外の部分の分布
を見て、色再現範囲への圧縮方法を判断するようにす
る。例えば、彩度方向への広がりが大きい場合には階調
性を保存した変換法（以下、Ｐｅｒ的圧縮処理と呼ぶ）
を用い、色相方向への広がりが大きい場合にはＳａｔ的
圧縮処理を行なう。この広がりの判断基準は、例えば分
散値を閾値と比較すればよい。
【００８３】このような判断により、フラットカラーは
Ｓａｔ的圧縮処理によって色再現範囲内へ色を圧縮し、
また、グラデーションの場合はＳａｔ的圧縮処理かＰｅ
ｒ的圧縮処理のいずれかを行なうことになる。そして、
Ｓａｔ的圧縮処理、Ｐｅｒ的圧縮処理によって色変換パ
ラメータを求める。具体的には、ダイレクトルックアッ
プテーブル５に格納可能な初期値が設定された色再現範
囲圧縮用初期設定プロファイルを予め用意しておき、こ
れを書き換えてゆくことによって最適な色再現範囲圧縮
用プロファイルを得る。色再現範囲圧縮用初期設定プロ
ファイルは、色再現範囲内に対してはアドレス値とデー
タ値が同一であり、色再現範囲外に対してはアドレス値
に対する最適と思われる色再現範囲外郭へのマッピング
先データの値を予め保持させている。色再現範囲圧縮用
プロファイルによる色変換処理はＬＣＨ→ＬＣＨへの変
換であるので、ＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップ
テーブルプロファイルと呼ぶことがある。
【００８４】プロファイルリンク部１５では、色再現範
囲圧縮用のＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテー
ブルプロファイルと、画像出力装置７用のプロファイ
ル、例えばＬＣＨ→ＣＭＹＫへの色空間の変換を行なう
ダイレクトルックアップテーブルプロファイルとを合成
して、ＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクトルックアップテーブ
ルプロファイルを作成する。このプロファイルは、色再
現範囲への圧縮と、色空間の変換を行なうプロファイル
になっている。このプロファイルをダイレクトルックア
ップテーブル５に格納し、画像保持部４に保持されてい
るＬＣＨ空間の入力画像データを変換することによっ
て、とりうる色空間の範囲を画像出力装置７の色再現範
囲に圧縮した画像データを得ることができる。
【００８５】次に、本発明の画像処理システムの第１の
実施の形態における動作の一例について説明する。ま
ず、全体の動作の一例について概要を説明する。画像入
力装置２で画像が読み取られ、ＲＧＢ空間における入力
画像データが得られる。得られた入力画像データは、入
力側色変換部３でＬＣＨ信号に変換される。ＬＣＨ信号
は色変換パラメータ作成部１に入力され、色再現範囲外
の色に対する処理を含む色変換パラメータを作成し、作
成した色変換パラメータをダイレクトルックアップテー
ブル５にセットする。
【００８６】画像入力装置２で読み取られ、入力側色変
換部３で色変換された入力画像データは、画像保持部４
で保持されている。色変換パラメータ作成部１でダイレ
クトルックアップテーブル５に色変換パラメータがセッ
トされた後、画像保持部４に保持されている入力画像デ
ータがダイレクトルックアップテーブル５に入力され、
その色情報が色再現範囲内となるように色変換が行なわ
れる。それとともに、画像出力装置７の表色系に合わせ
た色空間の変換もダイレクトルックアップテーブル５に
よって行なわれる。ダイレクトルックアップテーブル５
から読み取られた出力画像データは、補間器６によって
補間処理が行なわれ、画像出力装置７へ送出され、出力
される。
【００８７】図２は、本発明の画像処理システムの第１
の実施の形態における色変換パラメータ作成部１の動作
の一例の説明図である。図２では、各処理部とともに使
用する保持部８１内のデータについても示している。
【００８８】画像入力装置２から入力された画像データ
は、入力側色変換部３においてＲＧＢ→ＬＣＨへの色空
間の変換処理が行なわれ、色変換パラメータ作成部１に
入力される。まず、ヒストグラム作成部１１において、
分割情報を用いて色空間を分割し、各分割色領域ごとに
その分割色領域に含まれる色情報を有する画素数を計数
する。ここでは上述のように、予め値が設定されている
初期設定用あるいはプロファイル作成部１４で作成され
るＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルプロ
ファイルの各格子点が中心点となるように分割色領域を
設定してカウントする。また、例えば分割領域の中心か
らどれくらい離れた色がどれくらいあるか等といった分
割色領域内での分布を示す領域内分布情報も保持してお
く。
【００８９】図３は、色空間の分割の説明図である。図
３（Ａ）は格子点の説明図、図３（Ｂ）は分割色領域の
説明図である。ＬＣＨ空間は円筒座標系であるが、以降
の説明では便宜上、直交座標系で表示する。この図３で
もＬＣＨ空間を直交座標系として表示している。
【００９０】図３では各軸を３分割した例を示してお
り、図３（Ａ）における実線が各軸を分割した平面を示
している。この３軸の分割平面の交点がそれぞれ格子点
である。３分割したので分割平面はそれぞれ４面存在
し、交点は４3 ＝６４個である。図３（Ａ）では外郭の
数点についてのみ、黒丸によって格子点を示している。
これらの格子点が中心点となるように、図３（Ｂ）に破
線で示すように分割色領域を設定する。このように設定
された分割色領域ごとに、その分割色領域に色情報が含
まれる画素数を計数する。各分割色領域においては、代
表する色は格子点における色であり、格子点における頻
度が保持されることになる。
【００９１】図２に戻り、次に領域判別部１２におい
て、各分割色領域の判別処理を行なう。図４は、本発明
の画像処理システムの第１の実施の形態における領域判
別部の処理の一例を示すフローチャートである。以下の
説明において、色空間を分割色領域に分割し、ヒストグ
ラムをとった場合、頻度がある閾値以上である分割色領
域を対象分割色領域と呼ぶ。また、対象分割色領域のう
ち、フラットカラーと判断される分割色領域を有効色領
域と呼び、対象分割色領域のうち、階調性を持つ、すな
わちグラデーションと判断される分割色領域を着目色領
域と呼ぶ。ヒストグラム作成部１１から、各分割色領域
ごとの頻度と領域内分布情報が渡される。
【００９２】Ｓ１０１において、分割色領域ごとにヒス
トグラムの頻度を調べ、対象分割色領域を選出する。対
象分割色領域か否かは、その分割色領域の頻度がある閾
値以上か否かで判断することができる。
【００９３】次にＳ１０２において、Ｓ１０１で対象分
割色領域であると判定された分割色領域が、より詳しく
はその分割色領域の中心点である格子点が、色再現範囲
内か外かを調べ、分割色領域ごとに色再現範囲内か否か
を示すフラグデータを付与する。この処理をすべての対
象分割色領域について行なう。
【００９４】Ｓ１０３において、Ｓ１０２での色再現範
囲内か外かの判断をもとに、すべての対象分割色領域が
色再現範囲内か否かを調べる。すべてが色再現範囲内な
らば色再現範囲の圧縮処理を行なわなくてよいため、予
め設定されている色再現範囲圧縮用初期設定プロファイ
ルをＬＣＨ→ＬＣＨプロファイルとする。この判断によ
って以下の処理を省略し、高速処理を可能にしている。
【００９５】色再現範囲外の対象分割色領域が存在する
ならば、Ｓ１０４において、対象分割色領域の領域内分
布情報をもとに、各対象分割色領域に対するＬ方向、Ｃ
方向、Ｈ方向の分散を求め、それぞれσＬ，σＣ，σＨ
とする。
【００９６】Ｓ１０５において、Ｓ１０４で得られた各
軸方向の分散値を評価する。ここでは、３つの分散値
が、すべて基準値以下か否かを判定する。３つの分散値
がすべて基準値以下であれば、各軸方向の広がりが小さ
いと判断してその対象分割色領域を有効色領域とし、Ｓ
１０６において画像種類をフラットカラーとする。この
場合、色再現範囲内か外かを示すフラグは保持し、分散
値は保持しない。３つの分散値のうち基準値を超えるも
のが存在する場合には、その対象分割色領域を着目色領
域とし、Ｓ１０７において画像種類をグラデーションと
する。また、算出した分散値は分散ベクトル（σＬ，σ
Ｃ，σＨ）として保持する。さらに、色再現範囲内外を
示すフラグもそのまま保持する。
【００９７】このようにして、頻度がある程度以上存在
する対象分割色領域を抽出するとともに、その対象分割
色領域の画像の種類を判別し、有効色領域と着目色領域
とに分類することができる。対象分割色領域の抽出は、
その後の処理を軽減し、処理を高速化するために行なわ
れるものであり、すべての分割色領域について分類処理
を行なってもよい。
【００９８】図５は、本発明の画像処理システムの第１
の実施の形態におけるグループ作成部の処理の一例を示
すフローチャートである。この処理は、図４に示す領域
判別部１２の判別処理によって着目色領域であると判定
された分割色領域についてのみ行なわれる。以下の説明
において、注目している着目色領域に分散ベクトルの方
向に隣接する分割色領域、すなわち、着目色領域の色が
なだらかに連続していると判断される領域を連結対象領
域と呼ぶ。連結対象領域は、隣接する着目色領域と結合
される可能性のある分割色領域である。
【００９９】Ｓ１１１において、着目色領域をピックア
ップし、頻度の大きい順番に並べ替える。Ｓ１１２にお
いて、頻度の大きい方から未処理の着目色領域を取り出
し、取り出した着目色領域を処理着目領域とする。
【０１００】Ｓ１１３において、その処理着目領域の分
散ベクトルを参照し、分散ベクトル（σＬ，σＣ，σ
Ｈ）の方向（Ｌ方向、Ｃ方向、Ｈ方向）にある分割色領
域を連結対象領域として選択する。例えば分散ベクトル
（σＬ，σＣ，σＨ）＝（１，１，１）であれば偏りに
特徴がないため、Ｌ，Ｃ，Ｈのすべての方向に隣接する
分割色領域を連結対象領域とする。また、分散ベクトル
（σＬ，σＣ，σＨ）＝（２，０．５，０．５）であれ
ば、Ｌ方向の分散が大きいため、Ｌ方向に隣接する分割
色領域を連結対象領域とする。
【０１０１】Ｓ１１４において、連結対象領域が着目色
領域か否かを調べる。着目色領域ではない連結対象領域
に対しては処理を行なわない。連結対象領域が着目色領
域である場合には、さらにＳ１１５において、その連結
対象領域の分散ベクトルＰｊと処理着目領域の分散ベク
トルＰとの内積をとり、内積の値が基準値以上か否かを
調べる。基準値より小さい場合には、分散の特徴が合致
しないということであり、処理着目領域と連結対象領域
の連結を行なわない。分散ベクトルの内積Ｐ・Ｐｊの値
が基準値以上の場合には、２つの領域の分散ベクトルが
同じような傾向を示している、すなわち同じような向き
に色が広がっていると判断し、Ｓ１１６において処理着
目領域と連結対象領域を連結して、新たなグループを作
成あるいはグループを拡大する。そして、Ｓ１１７にお
いてすべての着目色領域について処理したか否かを判定
し、未処理の着目色領域が残っている場合には、その着
目色領域について処理すべく、Ｓ１１２へ戻る。
【０１０２】図６は、本発明の画像処理システムの第１
の実施の形態のグループ作成部における処理着目領域と
連結対象領域の連結処理の一例の説明図である。図６に
おいて、中心の分割色領域が処理着目領域であり、分散
ベクトルはＰであるとする。ここでは、分散ベクトルＰ
が２つの方向に対して大きな値を有しており、上下、左
右及びななめに隣接する分割色領域が連結対象領域とな
っているとする。このうち実線で示されている分割色領
域が着目色領域である。着目色領域は、それぞれ、分散
ベクトルＰ１〜Ｐ３を有するものとする。図５のＳ１１
５では、処理着目領域と連結対象領域の分散ベクトルの
内積を計算する。すなわち、内積Ｐ・Ｐ１，Ｐ・Ｐ２，
Ｐ・Ｐ３を計算する。そして、それぞれの内積を基準値
と比較する。ここで、内積Ｐ・Ｐ１の値が基準値よりも
大きいとすると、分散ベクトルＰ１を有する上に隣接し
た連結対象領域と処理着目領域を連結する。連結は、連
結する連結対象領域と処理着目領域に同じグループ番号
を付与することによって実現できる。次にＳ１１２で処
理着目領域を指定する際には、連結した分散ベクトルＰ
１を有する分割色領域を処理着目領域に指定して順次処
理を進めてゆく。
【０１０３】図５に戻り、Ｓ１１８において、Ｓ１１７
までの連結処理によって生成されたグループについて、
分散ベクトルを計算する。また、グループに対する色再
現範囲内外フラグとして、グループ中の分割色領域の１
つでも色再現範囲外である場合には、グループの色再現
範囲内外フラグは色再現範囲外とする。グループ中のす
べての分割色領域が色再現範囲内のときには、グループ
の色再現範囲内外フラグは色再現範囲内とする。
【０１０４】このような処理を行なうことにより、着目
色領域についてグループ化が行なわれる。この時、頻度
の大きい着目色領域から処理を行なっているため、先に
処理される頻度の大きい着目色領域が含まれるグループ
に、後で処理される頻度の小さい着目色領域が統合され
てゆくような処理経過をたどり、次第にグループ化され
てゆくことになる。
【０１０５】なお、この処理の一例では、グループ化し
た後にグループの分散ベクトルの計算等を行なっている
が、連結した時点でグループの分散ベクトルなどを計算
し、グループを処理着目領域として処理を進めてゆくこ
ともできる。また、図４の着目色領域に対して、分散ベ
クトルとともに分散の中心値を持てば、Ｓ１１３におけ
る連結対象色領域設定の判断をより正確にできる。
【０１０６】プロファイル作成部１４では、フラットカ
ラーならＳａｔ的圧縮処理を行ない、グラデーションの
場合にはＰｅｒ的圧縮処理とＳａｔ的圧縮処理のいずれ
かを行なう。以下、フラットカラーの場合とグラデーシ
ョンの場合に分けて動作を説明する。
【０１０７】まず、フラットカラーに対する圧縮処理に
ついて説明する。図７は、本発明の画像処理システムの
第１の実施の形態のプロファイル作成部におけるフラッ
トカラーに対する処理の一例を示すフローチャートであ
る。この処理は、領域判別部１２において有効色領域と
判別された分割色領域に対して行なう。
【０１０８】まずＳ１２１において、有効色領域をすべ
てピックアップする。Ｓ１２２において、色再現範囲外
である有効色領域に対して、色再現範囲の外郭へ張り付
けを行なった場合のＬＣＨの値を求め、色差を計算す
る。具体的には、色再現範囲圧縮用初期設定プロファイ
ルを利用して、色再現範囲外の有効色領域を変換し、変
換前のアドレス値と変換後のデータ値との差を色差とし
て求める。もちろん他の方法を用いてもよく、色再現範
囲の外郭へ張り付けを行なった場合のＬＣＨの値を、色
再現範囲外の格子点に対してあらかじめ色再現範囲外郭
へのマッピング先データとして決めておき、色差を取り
出すようにしてもよい。
【０１０９】色差の計算は、変換前をＬ* ，Ｃ* ，Ｈ
゜、変換後をＬ*'，Ｃ*'，Ｈ゜'としたとき、色差△Ｅ
は、 △Ｅ＝｛（△Ｌ* ）2 ＋（△Ｃ* ）2 ＋（△Ｈ* ）2 ｝1/2 … ただし、 △Ｌ* ＝Ｌ* −Ｌ*' △Ｃ* ＝Ｃ* −Ｃ*' △Ｈ* ＝（π／１８０）（Ｃ* ・Ｃ*'）1/2 （Ｈ゜−Ｈ
゜'） で算出することができる。
【０１１０】Ｓ１２３において、Ｓ１２２で求められた
色差に基づいて小さい方からソートし、有効色領域を並
べておく。Ｓ１２４において、未処理の有効色領域を色
差の小さい方から１つ選択する。
【０１１１】Ｓ１２５において、選択した有効色領域の
変換後の色、すなわち色再現範囲の外郭の色から色差△
Ｅth以内に存在するフラットカラーの分割色領域を選択
する。選択されたフラットカラーの分割色領域の数をＮ
とし、選択した有効色領域の変換後の色とそのフラット
カラーの分割色領域ｊの色との色差を△Ｅ1jとする。
【０１１２】Ｓ１２６において、Ｎ＝０か否かを判定す
る。Ｎ＝０の場合には選択した有効色領域の変換後の色
が他のフラットカラーとの識別性を低下させることはな
いので、そのまま変換を行なってもほかに影響を与えな
い。そのため、以下の色識別性向上のための処理は行な
わない。
【０１１３】Ｎ＝０でないとき、色差△Ｅth以内となる
フラットカラーの分割色領域との間で、色識別性を向上
させるための処理を行なう。Ｓ１２７において、これら
の色差△Ｅth以内のＮ個のフラットカラーの分割色領域
について、変位ベクトル方向に色差が△Ｅthとなるよう
に移動させた場合を考え、移動先の色を算出する。ここ
で、変位ベクトルとは、Ｓ１２４で選択した有効色領域
を色再現範囲の外郭にマッピングするときの変換元の色
から変換後の色へのベクトルである。ここでは、選択し
た有効色領域の色の変換と同方向にフラットカラーの色
を変更してみる。
【０１１４】Ｓ１２８において、移動先の色から色差△
Ｅ1j以内にあるフラットカラーの分割色領域が存在する
か否かを調べる。移動先の色から色差△Ｅ1j以内に他の
フラットカラーの分割色領域が１つでも存在する場合、
この移動は他のフラットカラーとの間で移動前よりも色
識別性を劣化させるため、この移動を行なわないことと
する。すなわち、色再現範囲外の有効色領域についての
み、色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルどおりの変
換を行なうものとする。移動先の色から色差△Ｅ1j以内
に他のフラットカラーの分割色領域が存在しない場合、
この移動によって色識別性を向上させることができる。
そのため、色再現範囲外の有効色領域について色再現範
囲圧縮用初期設定プロファイルどおりの変換を行なうと
ともに、その変換後の色から色差△Ｅth以内のフラット
カラーの色を移動先に変換するものとする。そのため
に、Ｓ１２９において、色を変更するフラットカラーに
ついて、色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルの内容
を書き換える。
【０１１５】Ｓ１３０において、すべての色再現範囲外
の有効色領域に対して処理を行なったか否かを判定し、
未処理の有効色領域が残っているときはＳ１２４へ戻
り、処理を続ける。また、すべての色再現範囲外の有効
色領域について処理が終了した時点で、Ｓ１３１におけ
るフラットカラーに対するプロファイルを決定する。
【０１１６】図８は、本発明の画像処理システムの第１
の実施の形態のプロファイル作成部におけるフラットカ
ラーに対する処理の一例の説明図である。図７のフロー
チャートに示す処理を、例を用いて説明する。図８にお
いて曲線が色再現範囲の外郭を示しており、曲線の下側
が色再現範囲内、曲線の上側が色再現範囲外である。有
効色領域Ｐ１は色再現範囲外のフラットカラーである。
Ｓ１２４においてこの有効色領域Ｐ１を選択したとす
る。この有効色領域Ｐ１を色再現範囲圧縮用初期設定プ
ロファイルに従って色再現範囲の外郭の色に変換したと
きの変換先をＰ１’とする。
【０１１７】Ｓ１２５において、変換先Ｐ１’から色差
△Ｅth以内にあるフラットからを探す。すると、△Ｅth
以内の△Ｅ12の色差のフラットカラーＰ２が存在してい
る。Ｓ１２７において、このフラットカラーＰ２を、有
効色領域Ｐ１をＰ１’に変換したときのベクトルと同じ
向きに、Ｐ１’との色差が△Ｅthとなるように移動して
みる。この移動先をＰ２’とする。図８に示した例は、
△Ｅth以内のフラットカラーが１つであるため図７のＳ
１２６でＮ＝１の場合に該当するが、Ｎ≧２の場合も同
様に考えられる。
【０１１８】そして、Ｓ１２８において、Ｐ２’から色
差△Ｅ12以内に他のフラットカラーが存在しているか否
かを判定する。Ｐ２’から最も近いフラットカラーとの
色差を判定してみればよい。Ｐ２’から最も近いフラッ
トカラーがＰ３であるとし、Ｐ２’とＰ３の色差を△Ｅ
23とする。色差△Ｅ23がＰ１’とＰ２との色差△Ｅ12よ
りも小さいとき、Ｐ２をＰ２’へ移動することによっ
て、Ｐ２’とＰ３との間の色識別性は、Ｐ１’とＰ２の
間の色識別性の劣化よりもさらに劣化することになる。
そのため、Ｐ２をＰ２’へ移動することはせず、Ｐ１を
Ｐ１’へ変換するにとどめる。また、色差△Ｅ23がＰ
１’とＰ２との色差△Ｅ12よりも大きいとき、Ｐ２をＰ
２’へ移動することによってＰ１の変換による色識別性
の劣化を回復することができる。そのため、Ｐ１をＰ
１’へ変換するとともに、Ｐ２をＰ２’へ変換すればよ
い。
【０１１９】なお、ここでは、Ｐ３の移動は考えていな
いが、Ｐ２のＰ２’への移動を容認し、Ｐ３の移動を考
えるように構成してもよい。
【０１２０】次に、グラデーションに対する圧縮処理に
ついて説明する。図９は、本発明の画像処理システムの
第１の実施の形態のプロファイル作成部におけるグラデ
ーションに対する処理の一例を示すフローチャートであ
る。この処理は、領域判別部１２において着目色領域と
判別された分割色領域について行なう。
【０１２１】まず、Ｓ１４１において色再現範囲内外フ
ラグが色再現範囲外であるグループをすべて取り出す。
Ｓ１４２において、未処理の色再現範囲外のグループの
内の１つを選択する。Ｓ１４３において、選択したグル
ープがすべて色再現範囲内となるような圧縮処理を施
す。まず、グループに含まれる各分割色領域について、
色再現範囲の外郭への張り付けを行なってみる。具体的
には、色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルを利用し
て、グループ内の各分割色領域を変換し、変換前と変換
後の色差の差分ベクトル△ＥINT を求める。この処理
は、色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルに与えるア
ドレス値と、得られたデータ値から、各軸成分の差分を
とることにより求められる。分割色領域ｉの色差の差分
ベクトルを△ＥiINTとし、グループ内の分割色領域の差
分ベクトルの大きさ｜△ＥiINT｜のうち最大のものを△
ＥmaxINTとする。また、グループの分散ベクトルＤの差
分ベクトル△ＥmaxINT方向成分の長さをＮ、グループの
彩度の小さい方の端点から色再現範囲の外郭までの分散
ベクトルＤの方向の距離をＭとする。さらに、差分ベク
トルが△ＥmaxINTとなる点から見たグループ内の距離を
ｉとする。差分ベクトルが△ＥmaxINTの分割色領域では
ｉ＝０であり、他端ではｉ＝Ｎとなる。これらの長さ
Ｎ、距離Ｍ、距離ｉはいずれも分割色領域の個数で示す
ものとする。
【０１２２】このとき、グループ内の分割色領域ｉ（す
なわち、差分ベクトルが最大の分割色領域からの距離が
ｉである分割色領域）における修正変化量△Ｅi は、Ｍ
が閾値より小さいとき、 △Ｅi ＝△ＥiINT＋α×｛ｉ／（Ｎ＋Ｍ）｝×△Ｅ
maxINT Ｍが閾値以上のとき、 △Ｅi ＝△ＥiINT により求める。なお、閾値は例えば１０程度とすること
ができる。また、αは次の内積から求まり、 α＝Ｄ・△ＥmaxINT／｜△ＥmaxINT｜2 である。α＞１のときはα＝１とする。すなわち、０≦
α≦１である。
【０１２３】このようにして求められた修正変化量△Ｅ
i によって、色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルの
内容を書き換える。すなわち、分割色領域の値を（Ｌ，
Ｃ，Ｈ）とするとき、これに対応するマッピング後の値
として（Ｌ＋△Ｅi （Ｌ），Ｃ＋△Ｅi （Ｃ），Ｈ＋△
Ｅi （Ｈ））を書き込む。ここで、△Ｅi （Ｌ），△Ｅ
i （Ｃ），△Ｅi （Ｈ）は、それぞれ△Ｅi のＬ，Ｃ，
Ｈ成分である。
【０１２４】Ｓ１４４において、色再現範囲外のグルー
プについてすべて処理が終了したか否かを判定し、未処
理のグループが存在する場合にはＳ１４２へ戻ってそれ
らの処理を行なう。すべて処理が終わった時点で、修正
されたグラデーションのプロファイルが得られる。
【０１２５】図１０は、本発明の画像処理システムの第
１の実施の形態のプロファイル作成部におけるグラデー
ションに対する処理の一例においてグループ内の分割色
領域が色再現範囲内に圧縮される様子の一例を示す説明
図である。図中、破線の矢印は分散ベクトルを示してい
る。また、黒丸は各分割色領域中の格子点である。さら
に、白丸はグループの彩度の小さい方の端点から色再現
範囲の外郭までの分散ベクトルＤの方向に並ぶ格子点を
示しており、白丸の数がＭである。
【０１２６】いくつかの具体例を用いてグループの色再
現範囲内への圧縮の様子を説明する。まず、図１０
（Ａ）に示す例では、グループ内に２つの分割色領域が
存在し、すべて色再現範囲外である場合を示している。
このグループの分散ベクトルはそれぞれの色差の差分ベ
クトル△ＥiINTとほぼ平行である。上述のようにグルー
プ作成部１３では分散ベクトルの方向にグループ化した
ので、グループ内の分割色空間の並び方向と分散ベクト
ルの方向はほぼ揃っている。この場合、外側の格子点に
おける差分ベクトルが△ＥmaxINTである。また、Ｍ＝
２，Ｎ＝１，α≒０．６である。色再現範囲から遠い格
子点はｉ＝０であるから、△Ｅ0INT＝△ＥmaxINTだけ移
動させる。色再現範囲に近い格子点（ｉ＝１）は、上述
の修正変化量△Ｅi の式から、△Ｅi ＝△ＥiINT＋△Ｅ
maxINT／３となり、色再現範囲の外郭よりも△ＥmaxINT
／３だけ内側にマッピングされる。
【０１２７】図１０（Ｂ）に示す例では、グループ内の
４つの分割色領域の内、１つのみが色再現範囲外であ
る。また、分散ベクトルの方向と△ＥmaxINTの方向はほ
ぼ平行であり、α≒１とする。Ｍ＝１，Ｎ＝３である。
色再現範囲外の格子点については、修正変化量△Ｅ0 ＝
△Ｅ0INT＝△ＥmaxINTである。また、色再現範囲内の格
子点については、△ＥiINT＝０であるので、修正変化量
△Ｅi ＝ｉ・△ＥmaxINT／４ずつ色再現範囲内へ押し込
むことになる。
【０１２８】図１０（Ｃ）に示した例では、色差の差分
ベクトル△ＥmaxINTと分散ベクトルＤとがほぼ直交して
いる例である。この場合、２つのベクトルの内積はほぼ
０となり、Ｍは無限大となる。また、α＝０となる。こ
の場合、上述の修正変化量△Ｅi の２つ目の式を採用
し、△Ｅi ＝△ＥiINTとする。すなわち、各格子点にお
ける差分ベクトル△ＥiINTがそれぞれの修正変化量△Ｅ
i となる。そのため、各分割色領域は色再現範囲の外郭
にマッピングされる。
【０１２９】図１０（Ｄ）に示した例では、図１０
（Ａ）と図１０（Ｃ）の場合を合わせた例であり、Ｎ＝
３，Ｍ＝２，α≒０．６である。このとき、修正変化量
△Ｅi ＝△ＥiINT＋０．６ｉ・△ＥmaxINT／５となる。
最大の差分ベクトル△ＥmaxINTを有する分割色領域は色
再現範囲の外郭にマッピングされ、他の分割色領域につ
いては修正変化量△Ｅi の式の第２項の分だけ色再現範
囲内に押し込まれる。
【０１３０】このようにして、各グループの分割色領域
は、色の変化を保ったまま色再現範囲内の色に変換され
るような、修正変化量△Ｅi が得られることになる。ま
た、色再現範囲内に押し込まれる量は、それぞれの位置
によってα・△ＥmaxINT／（Ｎ＋Ｍ）だけ異なり、色再
現範囲の内部へゆくに従って変化量が減少するように構
成している。
【０１３１】修正変化量△Ｅi の算式は上述のものに限
らない。例えば、グループ内の各分割色領域の色差の差
分ベクトル△ＥiINTの平均値のベクトルを△Ｑとする。
そして、 △Ｅi ＝△ＥiINT＋（１−ＥＸＰ（−ｒi ））×（△Ｅ
maxINT−△ＥiINT） ｒi ＝｜Ｐi ・△Ｑ｜／｜Ｐi ｜２ によって修正変化量△Ｅｉ を算出することができる。
ここでｒi は分割色領域ｉに対する加重パラメータであ
る。
【０１３２】図１１は、本発明の画像処理システムの第
１の実施の形態のプロファイル作成部において計算する
別の修正変化量△Ｅi の計算の説明図である。上述の修
正変化量△Ｅi の式は、加重パラメータｒi が非負の値
であるので、△ＥiINTから△ＥmaxINTまでの値をとる関
数である。加重パラメータｒi の値に応じて、修正変化
量△Ｅi は図１１（Ａ）に示すような値となる。また、
グループ内には色再現範囲内の分割色領域も色再現範囲
外の分割色領域も含まれているが、色再現範囲内の分割
色領域については色差の差分ベクトル△ＥiINTは０であ
る。そのため、グループ内に色再現範囲内の分割色領域
が含まれている場合には、修正変化量△Ｅi の最小値は
０となり、修正変化量△Ｅi のグラフは加重パラメータ
ｒi に応じて図１１（Ｂ）に示すようになる。
【０１３３】上述の修正変化量△Ｅi の計算式におい
て、第１項の△ＥiINTは、上述のように分割色領域ｉに
対する色差の差分ベクトルである。また、第２項の（１
−ＥＸＰ（−ｒi ））×（△ＥmaxINT−△ＥiINT）は、
色再現範囲外の分割色領域については、色再現範囲の外
郭からどのくらい内部に押し込むかを表わし、色再現範
囲内の分割色領域については、その色からどのくらい内
部に押し込むかを表わしている。押し込む程度は図１１
に示すように加重パラメータｒi による。
【０１３４】加重パラメータｒi は、分割色領域ｉの分
散ベクトルＰi と色差の差分ベクトル△ＥiINTの平均値
ベクトル△Ｑとの内積の関数である。すなわち、差分ベ
クトルの平均値ベクトル△Ｑの大きさと分散ベクトルＰ
i の△Ｑ方向の大きさとで加重パラメータｒi が決定さ
れる。そのため、加重パラメータｒi は、色差の差分ベ
クトルの平均値ベクトル△Ｑの向きと分散ベクトルＰi
の向きが等しいほど大きな値となる。また、色再現範囲
内に存在する分割色領域が多いほど△Ｑが小さくなり、
加重パラメータｒi も小さな値となる。
【０１３５】このようにして、色の変化を保ったまま色
再現範囲内の色に変換されるような、修正変化量△Ｅi
が得られることになる。このほかにも種々の修正変化量
△Ｅi の算出式が考えられ、本発明は上述の各計算式に
限定されるものではない。
【０１３６】なお、上述の処理ではグループ間の処理や
フラットカラーとの間の処理については記載していない
が、上述のような圧縮処理によって他のグループやフラ
ットカラーとの間で色の識別性が低下する場合、近隣の
グループやフラットカラーについて、さらに色再現範囲
の内部へ変換するような処理を追加してもよい。
【０１３７】図２に戻り、プロファイル作成部１４にお
いてプロファイルが作成されると、プロファイルリンク
部１５が画像出力装置７用の色座標系の変換を行なうプ
ロファイルとの合成を行なう。図１２は、本発明の画像
処理システムの第１の実施の形態におけるプロファイル
リンク部の処理の一例を示すフローチャートである。プ
ロファイル作成部１４までの処理において、フラットカ
ラーの場合とグラデーションの場合と別々にプロファイ
ルを作成した。Ｓ１６１ではこれらのプロファイルを合
成し、色再現範囲圧縮用プロファイル（ＬＣＨ→ＬＣＨ
用ダイレクトルックアップテーブルプロファイル）を作
成する。さらに、Ｓ１６２において、画像出力装置７の
表色系に合わせた色空間の変換を行なうためのプロファ
イルを合成し、最終的なプロファイル（ＬＣＨ→ＹＭＣ
Ｋ用ダイレクトルックアップテーブルプロファイル）に
変換する。このプロファイルは、色再現範囲への圧縮処
理を考慮したプロファイルになっている。
【０１３８】上述の実施の形態では、自動的に変換パラ
メータを作成する構成になっているが、例えばユーザー
の指示を受けるようにし、ユーザーの指示に従って色再
現範囲圧縮を考慮したプロファイルを作成するように構
成してもよい。
【０１３９】また、この実施の形態では、色再現範囲圧
縮用ＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルプ
ロファイルを作成した後でＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクト
ルックアップテーブルプロファイルと合成しているが、
画像出力装置７が数種類ある場合に対処するため、色再
現範囲圧縮用ＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテ
ーブルプロファイル自体を保持しておくように構成して
もよい。
【０１４０】図１３は、本発明の画像処理システムの第
２の実施の形態を示すブロック図である。図中、図１と
同様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。１６
はグループ判別部である。この第２の実施の形態では、
フラットカラーかグラデーションかの判定を、グループ
を作成した後に行なう例を示している。また、この実施
の形態では、分散ベクトルを用いない方法について示し
ている。そのほかは第１の実施の形態と同様である。
【０１４１】この第２の実施の形態における色変換パラ
メータ作成部１は、ヒストグラム作成部１１、グループ
作成部１３、グループ判別部１６、プロファイル作成部
１４、プロファイルリンク部１５を有している。
【０１４２】ヒストグラム作成部１１は、ＬＣＨ空間で
のヒストグラムを作成する。ＬＣＨ空間をどのように分
割してヒストグラムを作成するかは、分割情報として保
持部８１から読み込むものとする。この実施の形態で
は、ヒストグラム作成部１１は色空間の各分割色領域ご
とに画素数をカウントするのみである。
【０１４３】グループ作成部１３は、ヒストグラム作成
部１１で作成した各分割色領域ごとのヒストグラムをも
とに、隣接する分割色領域を結合してグループ化する。
まず、ヒストグラム作成部１１で作成したヒストグラム
をもとに、色再現範囲外の分割色領域に頻度値が存在す
るか否かを判定する。すべての画素の色情報が色再現範
囲内であれば以下の処理を行なわなくてもよい。このと
き、色再現範囲外の色情報を有する画素数が所定値以下
の場合には、例えば、従来より行なわれているような標
準的な色変換パラメータ（色再現範囲圧縮用初期設定プ
ロファイル）を用いることとして、以下の処理を打ち切
るように構成してもよい。
【０１４４】隣接する分割色領域をグループ化するか否
かは、分割色領域間で頻度を比較し、頻度がある条件を
満足する場合にグループ化する。一例として、分割色領
域１での頻度をＡ、分割色領域２での頻度をＢとした場
合、Ａ／ＢあるいはＢ／Ａの値を閾値と比較して判定す
ることができる。値が１に近い場合には同程度の頻度で
あると判定できるので両者を結合し、値が非常に大きい
あるいは非常に小さい場合には頻度が大きく異なるもの
と判断し、結合しないとすることができる。あるいは差
分を用いる方法もある。
【０１４５】また、別の方法として、次の２つの式のう
ちのいずれかを満足すれば結合度合いが強いと判断して
グループ化する方法もある。 ｍａｘ（Ａ，Ｂ）＞ｔｈ１ かつ ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）＞
ｔｈ３ Ａ＞ｔｈ２ かつ Ｂ＞ｔｈ２ ここで、ｔｈ１〜ｔｈ３は閾値であり、ｔｈ１＞ｔｈ２
＞ｔｈ３の関係を満たし、また、ｍａｘ（Ａ，Ｂ）は
Ａ，Ｂのうち大きい方を、またｍｉｎ（Ａ，Ｂ）はＡ，
Ｂのうち小さい方を示す。ｔｈ１〜ｔｈ３は予め設定し
ておいてもよいし、あるいは他の隣接する分割色領域あ
るいは周辺の分割色領域の結合具合を見て算出してもよ
い。閾値を算出する場合は、頻度の大きい分割色領域か
ら周辺へと結合していき、グループを構成する分割色領
域の個数や結合されている方向などに応じて閾値の大き
さを制御する方法も考えられる。また、色によっても判
断値は変化すると考えられるため、色に対して判断基準
値をもつなどの方法も考えられる。
【０１４６】このほかにも種々の手法を用いて分割色領
域の結合度合いを判定し、結合の強い分割色領域を結合
してゆくことができる。このようにして結合された複数
の分割色領域及び結合されなかった分割色領域をそれぞ
れグループとする。
【０１４７】グループ判別部１６は、各グループがフラ
ットカラーかグラデーションかを判断する。判断方法は
グループの大きさ（ＬＣＨ色空間での広がり）によって
決める。例えば、あるグループの色空間における広がり
が小さいとすると、同じような色が局所的に集中してい
たり、あるいは各所に散在している場合がある。このよ
うな２通りの場合も含めて、便宜上、フラットカラーと
呼ぶことにする。また、色空間におけるグループの広が
りが大きい場合は、そのグループ内の色が徐々に変化し
ているような部分が存在していることを示し、そのよう
な場合を便宜上、グラデーションと呼ぶ。このようにし
て、各グループがフラットカラーかグラデーションかを
判断する。
【０１４８】グラデーションの場合、本来は隣接してい
る色が類似の色であって、徐々に色の変化が存在する部
分であるので、位置情報を使用してないと分からないの
であるが、この実施の形態においても便宜上、色空間に
おける広がりが小さいとフラットカラー、色空間におけ
るグループの広がりが大きいとグラデーションと判断す
ることとした。もちろん、他の判断方法を用いてもよ
い。
【０１４９】この実施の形態では、格子点ごとにヒスト
グラムを作成しているので、グループに属する格子点の
数（以下Ｎとする）を数えて、Ｎ＝１の場合はフラット
カラー、Ｎ≧２の場合はグラデーションなどの分類をす
る方法が考えられる。しかしこの場合は、色空間の分割
の細かさによっても影響を受け、分割のしかたが細かい
と、フラットカラーもグラデーションも色空間における
２つ以上の分割色領域に所属することがありうる。適切
に分類するため、分類のための閾値を適宜設定すればよ
い。
【０１５０】プロファイル作成部１４では、まず色再現
範囲外の色情報を有する画素を基準値以上（あるいはグ
ループの大きさなどから算出される閾値以上）含むグル
ープを選択する。選ばれた各グループに対してＳａｔ的
圧縮処理を行なう。グループがグラデーションの場合に
は、グループ中の色再現範囲外の部分の分布を見て、色
再現範囲への圧縮方法を判断するようにする。例えば、
彩度方向への広がりが大きい場合にはＰｅｒ的圧縮処理
を用い、色相方向への広がりが大きい場合にはＳａｔ的
圧縮処理を行なうなどとすればよい。この広がりの判断
基準は、色によってもかなりの違いがあると考えられる
ので、例えば色領域ごとに判断の閾値をデータベースの
形で持っていてもよい。
【０１５１】この実施の形態では、格子点ごとにヒスト
グラムを作成しているので、グループ内の格子点の重
心、重心を中心とした場合の明度、彩度、色相方向の広
がり具合（格子点何個分の広がりか等）などを求め、そ
れらの値により分布の状況を判断して色再現範囲への圧
縮手法を選択すればよい。
【０１５２】このような判断により、フラットカラーは
Ｓａｔ的圧縮処理によって色再現範囲内へ色を圧縮し、
また、グラデーションの場合はＳａｔ的圧縮処理かＰｅ
ｒ的圧縮処理のいずれかを行なうことになる。以下、Ｓ
ａｔ的圧縮処理の場合、Ｐｅｒ的圧縮処理の場合と分け
て処理を行なう。そして、それぞれの圧縮処理によって
色変換パラメータを求める。具体的には、ダイレクトル
ックアップテーブル５に格納可能な初期値が設定された
色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルを予め用意して
おき、これを書き換えてゆくことによって最適な色再現
範囲圧縮用プロファイルを得る。
【０１５３】プロファイルリンク部１５における処理
は、上述の第１の実施の形態と同様であるので説明を省
略する。
【０１５４】次に、本発明の画像処理システムの第２の
実施の形態における動作の一例について説明する。全体
の動作については、上述の第１の実施の形態における動
作と同様である。色変換パラメータ作成部１内の動作が
異なるのみである。図１４は、本発明の画像処理システ
ムの第２の実施の形態におけるグループ作成部までの動
作の一例を示すフローチャートである。図１４では、各
処理部とともに使用する保持部８１内のデータについて
も示している。画像入力装置２から入力された画像デー
タは、入力側色変換部３においてＲＧＢ→ＬＣＨへの色
空間の変換処理が行なわれ、色変換パラメータ作成部１
に入力される。まずＳ１７１において、ヒストグラム作
成部１１は、色空間上の各分割色領域ごとにその分割色
領域に含まれる色情報を有する画素数を計数する。
【０１５５】次に、Ｓ１７２において、グループ作成部
１３は、隣接する分割色領域を見て、頻度をもとに分割
色領域をグループ化する。図１５は、本発明の画像処理
システムの第２の実施の形態におけるグループ作成部の
処理の一例の説明図である。ここでは、上述の ｍａｘ（Ａ，Ｂ）＞ｔｈ１ かつ ｍｉｎ（Ａ，Ｂ）＞
ｔｈ３ または、 Ａ＞ｔｈ２ かつ Ｂ＞ｔｈ２ という条件を用いてグループを作成することにする。こ
の条件は、隣接する分割色領域の頻度がある程度あれば
グループ化するとともに、頻度の大きい分割色領域に隣
接する頻度の小さい分割色領域もグループに含めようと
するものである。
【０１５６】図１５（Ｂ）は、図１５（Ａ）のＬＣＨ空
間の一部について破線で分割色領域を示したものであ
る。図１５（Ｂ）に示す例では、例えば黒丸１つを１０
画素とし、それぞれ４０，３０，２０，１０画素のカウ
ント値を有する分割色領域を示している。ここで、ｔｈ
１＝３５，ｔｈ２＝２０，ｔｈ３＝１２とすると、４０
画素の分割色領域に隣接する３０画素、２０画素の分割
色領域はこの条件を満たし、結合度合いが強いと判断さ
れる。また、３０画素と２０画素の分割色領域について
も結合度合いが強いと判断される。しかし、２０画素と
１０画素の分割色領域は上述の条件を満たさず、結合度
合いが弱いと判断される。また、３０画素と１０画素の
分割色領域についても結合度合いが弱いと判断される。
図１５（Ｃ）において、結合度合いが強いと判断される
部分に○を、結合度合いが弱いと判断される部分に×を
付して示している。このような判断によって、図１５
（Ｃ）に点線で囲んで示した分割色領域が１つのグルー
プとなる。なお、上述の閾値は、例えば保持部８１から
判断基準値として与えられるものとする。
【０１５７】このような判断を各格子点について行なえ
ば、結合度合いが強い格子点同士が集まったグループが
何個か出来上がる。また、他のいずれの格子点とも結合
度合いが弱い格子点については１つのみでグループとす
ればよい。
【０１５８】結合の手法としては上述の手法のほかにも
種々存在する。この例は隣接する格子点のみを見ての判
断であったが、複数の格子点の頻度を見てその頻度分布
から判断をおこなう手法も適用可能である。
【０１５９】図１６は、本発明の画像処理システムの第
２の実施の形態におけるグループ判別部からプロファイ
ル作成部の途中までの動作の一例を示すフローチャー
ト、図１７は、それ以降の動作の一例を示すフローチャ
ートである。グループ作成部１３においてグループ分け
の処理が終わると、次にＳ１７３において、グループ判
別部１６は、各グループがグラデーションかフラットカ
ラーかの判別を行なう。グループ判別部１６は、グルー
プに属する格子点の数Ｎに基づいて、Ｎ＝１の場合はフ
ラットカラー、Ｎ≧２の場合はグラデーションなどの分
類を行なう。この分類に用いる閾値は、保持部８１から
広がり判断値として与えられるものとする。
【０１６０】続いてプロファイル作成部１４においてプ
ロファイルを作成する。プロファイル作成部１４では、
まずＳ１７４において、色再現範囲外の色情報を有する
画素を基準値以上（あるいはグループの大きさなどから
算出される閾値以上）含むグループを選択する。色再現
範囲外の画素数が少ない場合、その画素数がそれなりに
再現されれば良いと考えられ、画像に与える影響が少な
いであろうと考えられる。よって、ある基準値を用い
て、色再現範囲外画素が基準値以上の場合にのみ色再現
範囲圧縮処理を行なうようにしている。もちろん、すべ
てのグループを選択してもよい。
【０１６１】グループの選択の際に、色再現範囲内か範
囲外を含むかを示す色再現範囲内外フラグを付与する。
色再現範囲外の色情報を基準値以上含まない、すなわち
ほとんどの画素が色再現範囲内のグループについては、
そのグループがフラットカラーであれば色再現範囲内フ
ラットカラーとし、そのグループがグラデーションの場
合には色再現範囲内グラデーションとしてその後の処理
を行なう。また、色再現範囲外の色情報を有する画素を
基準値以上含むフラットカラーのグループについては、
色再現範囲外フラットカラーとして、以後の処理でＳａ
ｔ的圧縮処理を行なう。
【０１６２】色再現範囲外の色情報を有する画素を基準
値以上含むグラデーションのグループの場合には、グル
ープ中の色再現範囲外の部分の分布を見て、色再現範囲
への圧縮方法を判断するようにする。例えば、彩度方向
への広がりが大きい場合にはＰｅｒ的圧縮処理を用い、
色相方向への広がりが大きい場合にはＳａｔ的圧縮処理
を行なうなどとする。この広がりの判断基準は、色によ
ってもかなりの違いがあると考えられるので、例えば色
領域ごとに判断の閾値をデータベースの形で持っていて
もよい。
【０１６３】この実施の形態では、格子点ごとにヒスト
グラムを作成しているので、Ｓ１７５において、グルー
プ内の格子点の重心、重心を中心とした場合の明度、彩
度、色相方向の広がり具合（格子点何個分の広がりか
等）などを求め、Ｓ１７６において、それらの値により
分布の状況を判断して色再現範囲への圧縮手法を選択す
る。このような判断により、グラデーションの場合はＳ
ａｔ的圧縮処理かＰｅｒ的圧縮処理のいずれかを行なう
ことになる。
【０１６４】１つのグループ内に、色再現範囲外の部分
が複数に分かれて存在する場合もありうる。例えば、グ
ループＧに対してＡ，Ｂ２つの色再現範囲外の部分が存
在するとする。この場合、グループＧのＡなる色再現範
囲外の部分が存在するとして処理するとともに、グルー
プＧにＢなる色再現範囲外の部分が存在するとしても処
理を行なう。
【０１６５】以下、Ｓａｔ的圧縮処理の場合、Ｐｅｒ的
圧縮処理の場合と分けて処理を行なう。まず、フラット
カラーに対するＳａｔ的圧縮処理について説明する。色
再現範囲外であるフラットカラーに対して、Ｓ１７７に
おいてマッピング先が近いグループに対する処理を行な
う。この処理は、色再現範囲外の格子点を色再現範囲外
郭へ張り付けた場合、他のグループとの色識別性が低下
してしまう場合があり、このような色識別性の低下を防
ぐために行なわれる。
【０１６６】まず、色再現範囲の外郭へ張り付けを行な
った場合のＬＣＨの値を調べる。色再現範囲の外郭へ張
り付けを行なった場合のＬＣＨの値は、色再現範囲外の
格子点に対してあらかじめ色再現範囲外郭へのマッピン
グ先データを決めておいてもよいし、あるいは、その都
度色再現範囲外郭へのマッピングを行なってＬＣＨ値を
算出してもよい。さらには、初期設定用の色変換パラメ
ータ（色再現範囲圧縮用初期設定プロファイル）を用
い、それらの値に応じてマッピングを行なってもよい。
以下の説明では、フラットカラーには格子点１点のみが
属するものとし、色再現範囲外のフラットカラー（格子
点１点）に対するマッピングを考えるとする。
【０１６７】図１８は、本発明の画像処理システムの第
２の実施の形態のプロファイル作成部におけるフラット
カラーのＳａｔ的圧縮処理の一例の説明図である。色再
現範囲外の格子点を色再現範囲の外郭へ張り付けた場
合、張り付け後の格子点間の色差（例えば上述の式で
定義した色差）が、ある基準値より小さい格子点の組を
捜す。これらの格子点は色の識別性が小さくなってい
る。これらの格子点のマッピング前の色差（例えば上述
の式で定義した色差）をＥ１、マッピング後の色差を
Ｅ２とすれば、Ｅ２が基準値以下の場合かつＥ１が基準
値以上の場合、すなわち色再現範囲へ圧縮前には色識別
性があったのに色再現範囲への圧縮後では識別性が劣化
する場合には、例えばＥ１／Ｅ２に比例する大きさだけ
彩度が小さい格子点をさらに色再現範囲内にマッピング
するようにする。
【０１６８】例えば、図１８（Ａ）に示すように、格子
点Ｐ１，Ｐ２が色再現範囲外に存在するとき、この格子
点を色再現範囲の外郭へ張り付けたときの点をＰ１’，
Ｐ２’とする。これらの格子点Ｐ１とＰ２を色再現範囲
の外郭へ張り付けると、マッピング後の点Ｐ１’とＰ
２’の色差Ｅ２は非常に小さくなる。このような場合、
例えば格子点Ｐ２の方が彩度が小さいとすると、格子点
Ｐ２をＰ２’よりもさらに色再現範囲内に押し込み、Ｐ
２”にマッピングする。このようにして、マッピング前
の色の識別性をなるべく劣化させないようにしている。
【０１６９】もし、複数のグループ間（格子点間）で、
色識別性の劣化がおこった場合には、彩度が大きいグル
ープ（格子点）から上述の処理を繰り返して行なえばよ
い。
【０１７０】フラットカラーに対する色識別性を保つた
め、Ｓ１７８において、色再現範囲内に存在するフラッ
トカラーと、色再現範囲外の格子点をマッピングした後
のフラットカラー間の識別性が劣化しているか否かも考
える。処理は上述と全く同様である。例えば、図１８
（Ｃ）に示すように、マッピング前の２つの格子点Ｐ
１，Ｐ２間の色差Ｅ１が基準値以上であり、マッピング
後のＰ１’，Ｐ２’間の色差Ｅ２が基準値以下である場
合、図１８（Ｄ）に示すように、Ｅ２／Ｅ１に比例する
大きさだけ、彩度が小さい格子点Ｐ２を彩度が小さい方
向にマッピングしなおせばよい。ここで、格子点Ｐ２は
色再現範囲内であり、色再現範囲圧縮用初期設定プロフ
ァイルによるマッピング後の色は変化しない。そのた
め、格子点Ｐ２は色再現範囲内でありながらプロファイ
ルを変更し、色の変換が行なわれることになる。
【０１７１】さらに格子点Ｐ２を移動したことによって
他の格子点Ｐ３との色の識別性が劣化することも考えら
れる。その場合には、格子点Ｐ３についても移動を考え
る。この時の移動距離は、格子点Ｐ２の移動距離よりも
小さくする。また、移動方向は、例えば、格子点Ｐ２の
移動方向に動かせばよい。このようにして順次格子点を
移動させてゆけばよい。移動距離を変化させることによ
り収束する。移動距離や方向は、格子点間の位置関係や
頻度などによって変化させることも可能である。
【０１７２】上述の処理は、色再現範囲外のフラットカ
ラーどうしの色識別性を考慮し、その後に色再現範囲内
のフラットカラーとの色識別性を考慮するというように
２つに処理を分けて考えたが、分けて処理する必要性は
なく、最初から色再現範囲内、色再現範囲外を問わず色
識別性が劣化するフラットカラーの組に対して処理を行
なうようにしてもよい。
【０１７３】また、フラットカラーに対してはＳａｔ的
圧縮処理を行なうとしたが、上述のように色識別性の劣
化を防ぐために彩度が小さい色をさらにマッピングしな
おすという処理を行なっている。この処理は、ある意味
ではＰｅｒ的圧縮処理と似ており、従来の色相や明度を
保存した変換法をそのまま適用しているわけではない。
【０１７４】次に、グラデーションに対するＳａｔ的圧
縮処理について説明する。色再現範囲外である格子点を
含むグラデーションのグループに対しても、フラットカ
ラーと同様にＳ１７７においてマッピング先が近いグル
ープに対する処理を行なう。グラデーションと判断され
たグループは複数の格子点を含むと考え、複数の格子点
に対するマッピングを考える。仮にＧ１，Ｇ２というグ
ループが存在するとして考える。グループＧ１に含まれ
る格子点数がｇ１、グループＧ２に含まれる格子点数が
ｇ２とし、グループＧ１，Ｇ２の中で、色再現範囲外の
格子点を色再現範囲の外郭にマッピングした場合、マッ
ピング前には色識別性があったのにマッピング後には色
識別性が劣化する格子点の組み合わせがｍ通りあるとす
る。その場合、例えば、ｍ／ｇ１，ｍ／ｇ２などの値
が、ある閾値以上になるならば、Ｇ１とＧ２とも大きな
範囲を占める領域が同じような色になると判断して、彩
度が小さいグループの各格子点に対して、上述のフラッ
トカラーに対するＳａｔ的圧縮処理と同様の処理を行な
えばよい。
【０１７５】次に、グラデーションに対するＰｅｒ的圧
縮処理について説明する。Ｐｅｒ的圧縮処理の場合、色
再現範囲内にまで影響が及ぶため、影響を受ける格子点
数が多くなる。また、どのような範囲を対象に色再現範
囲の圧縮を行なうかも問題になる。ここではまず、同一
処理を行なうグループをまとめ、後述の処理を簡便にで
きるようにしている。
【０１７６】Ｐｅｒ的圧縮処理を行なうグループがたく
さんある場合、色再現範囲の外郭へのマッピング先がほ
とんど同じ（または重なる範囲が大きい）グループが存
在する可能性がある。Ｐｅｒ的圧縮処理は、階調性を保
持するために広い範囲に処理を及ぼすことになるので、
このような場合には影響を与える範囲が近いグループを
まとめて処理をする方が都合がよい。まとめて処理を行
なう方が都合の良いグループをまとめて１つと考え、
「関連グラデーショングループ群」と呼ぶことにする。
【０１７７】図１９は、本発明の画像処理システムの第
２の実施の形態のプロファイル作成部における関連グラ
デーショングループ群の一例の説明図である。図１９に
は、関連グラデーショングループ群としてまとめるグル
ープの例をいくつか示している。図１９（Ａ）に示す例
では、グループ１とグループ２を色再現範囲の外郭へマ
ッピングしたとき、その範囲が完全に重なる例を示して
いる。また、図１９（Ｂ）に示す例では、さらにグルー
プ１とグループ２を、階調性を保持して圧縮した際に、
グループ３と共通する部分が発生する場合を示してい
る。これらの場合には、グループ１、グループ２、さら
にはグループ３を関連グラデーショングループ群として
まとめる。
【０１７８】図１９（Ｃ）では、グループ４のマッピン
グ先をハッチングで示している。この領域の外周からグ
レー軸の方向に向かって線を引き、その範囲内に含まれ
る領域を色再現範囲圧縮対象領域と呼ぶ。この色再現範
囲圧縮対象領域内のグループ５は、グループ４とともに
関連グラデーショングループ群を構成する。
【０１７９】この第２の実施の形態では、図１７のＳ１
７９において上述のような関連グラデーショングループ
群の作成を行なう。そして、Ｓ１８０において、関連グ
ラデーショングループ群またはグループをＰｅｒ的圧縮
処理を行なう対象とし、各関連グラデーショングループ
群またはグループごとに、圧縮の大きさを決定してプロ
ファイルを作成する。
【０１８０】図２０は、本発明の画像処理システムの第
２の実施の形態のプロファイル作成部におけるグラデー
ションのＰｅｒ的圧縮処理の一例における圧縮率の説明
図である。図２０（Ａ）に示すように、色再現範囲の外
郭からグループの重心までの距離をａ、グループの彩度
方向の広がりをｂとした場合、色再現範囲の圧縮後の彩
度方向の広がりｂ’を、例えば、ｂ／（ａ＋ｂ）に比例
した値と定める。これは、グループの色再現範囲外の度
合いが大きい場合には、圧縮後の彩度方向の広がりを小
さくするように作用する。ただし、圧縮後の彩度方向の
広がりが広くなる場合のように、色再現範囲外の部分を
含むグループが色再現範囲内に入り込む割合に制限をつ
けたい場合には、そのような制限をつけられるように構
成してもよい。例えば、色再現範囲の７０％以内には入
り込まないようにしたい等といった制限を設けることが
できる。図２０（Ｂ）では、そのまま圧縮を行なった場
合には圧縮後の彩度方向の広がりが大きくなりすぎるの
で、ｂ’のように制限している。
【０１８１】このＰｅｒ的圧縮処理では、グラデーショ
ンのグループの最大彩度部分が色再現範囲の外郭にマッ
ピングされるようにしている。また、彩度方向の広がり
ｂはｂ’となるように圧縮している。グループの最大彩
度部分以外の格子点は、色再現範囲の外郭からｂ’の範
囲内にマッピングすればよい。図２０（Ｃ）に示すよう
に、グループの最大彩度から大きさｐだけ離れた距離に
ある格子点は、色再現範囲外郭から、さらにｐ×ｂ’／
ｂの大きさだけ色再現範囲内に押し込めるようにする。
方向は色再現範囲外の分割色領域に色再現範囲圧縮用初
期設定プロファイルを適用した場合の変移ベクトルの平
均単位ベクトルを求め、色再現範囲内の格子点に対して
はその方向に圧縮すればよい。色相方向に広がりのある
グラデーションに対しては、ある色相間隔ごとに方向ベ
クトル（単位ベクトル）を求めればよい。
【０１８２】図２１は、本発明の画像処理システムの第
２の実施の形態のプロファイル作成部における関連グラ
デーショングループ群に対するＰｅｒ的圧縮処理の一例
における圧縮率の説明図である。関連グラデーショング
ループ群に対しては、それらを包含する領域を占める１
つのグループが存在するものとして、上記と同様の処理
を行なう。例えば、図２１（Ａ）に楕円で示す２つのグ
ループが関連グラデーショングループ群である場合、図
２１（Ｂ）に示すように１つのグループとして圧縮を行
なう。これによって、図２１（Ａ）に示すように、２つ
のグループそれぞれが圧縮されたことになる。しかも、
２つのグループの関係は保持される。
【０１８３】上述のように関連グラデーショングループ
群を一つのグループとして上述のような一律的な圧縮を
行なうほか、関連グラデーショングループ群を構成する
各グループの特徴量、例えば彩度方向の広がり、頻度の
分布等を用いて圧縮率を変えてもよい。
【０１８４】図１７に戻り、Ｓ１８１において、プロフ
ァイルリンク部１５では、フラットカラーから作成した
ＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルプロフ
ァイルとグラデーションから作成したＬＣＨ→ＬＣＨダ
イレクトルックアップテーブルプロファイルを合成して
色再現範囲圧縮用のＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックア
ップテーブルプロファイルを作成し、さらに、画像出力
装置７用の例えばＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクトルックア
ップテーブルプロファイルと合成して、ＬＣＨ→ＣＭＹ
Ｋダイレクトルックアップテーブルプロファイルを作成
する。このプロファイルは、色再現範囲圧縮を考慮した
プロファイルになっている。
【０１８５】なお、フラットカラー、グラデーションと
別々に作成した色再現範囲圧縮用ＬＣＨ→ＬＣＨダイレ
クトルックアップテーブルプロファイルをまとめて、Ｌ
ＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルプロファ
イルを作成するとき、色再現範囲内の格子点で、かつフ
ラットカラー、グラデーションそれぞれの処理でデータ
値が変更されたために、データ値に食い違いが出る場合
がある。その場合は、どちらかを優先させる、または２
つの中間値をとるなど、何らかの方法によって調整する
必要がある。
【０１８６】この第２の実施の形態では、グループ化し
た後に色再現範囲の内外判定をしている。そのために、
もし入力画像に色再現範囲外の部分が存在しないなら
ば、無駄なグループ化の処理を行なうことになる。この
意味では、上述の第１の実施の形態の方が無駄な処理は
少ない。しかし、この第２の実施の形態の方が分散値な
どの演算時間の長い処理を行なわないので、全体として
の処理量及び使用メモリ量を少なくすることも可能であ
る。なお、第１の実施の形態における各種の変形は、こ
の第２の実施の形態においても適用可能である。
【０１８７】図２２は、本発明の画像処理システムの第
３の実施の形態を示す構成図である。図中、図１と同様
の部分には同じ符号を付して説明を省略する。９は色変
換パラメータ作成部、１０はセレクタ、５１〜５Ｎはダ
イレクトルックアップテーブル、９１は位置空間分割
部、９２はヒストグラム作成部、９３は色領域判別部、
９４はグループ作成部、９５はグループ合成部、９６は
プロファイル・マスク作成部、９７はプロファイルリン
ク部である。この第３の実施の形態は、上述の第１の実
施の形態において、画像の位置情報をさらに用いるよう
にした例である。
【０１８８】システムの全体構成及び全体の動作の概要
は上述の第１の実施の形態とほぼ同じである。色変換パ
ラメータ作成部９は第１の実施の形態の色変換パラメー
タ作成部１に相当する。この第３の実施の形態では、ダ
イレクトルックアップテーブルを複数有している。セレ
クタ１０は、入力側色変換部３で色空間の変換が行なわ
れた画像を保持する機能を有している。そして、保持し
ている画像のｘｙ位置空間における位置領域ごとに画像
を出力するダイレクトルックアップテーブルを切り換え
る。これにより、画像のｘｙ位置空間における位置に応
じた色変換処理が可能となる。例えば、画像の一部にグ
ラデーション部分があり、また、平坦なフラットカラー
部が存在する場合、グラデーション部分の画像について
はその部分のグラデーションに適したプロファイルを用
いて変換し、フラットカラー部はその部分に応じたプロ
ファイルによって変換を行なう。そのため、画像のｘｙ
位置空間上の位置が異なれば、同じ色が使用されていて
も別のプロファイルを使用可能である。
【０１８９】色変換パラメータ作成部９は、画像のｘｙ
位置空間を分割し、ある位置領域ごとに色変換パラメー
タを作成する。それぞれの位置領域ごとに作成した色変
換パラメータを、それぞれダイレクトルックアップテー
ブル５１〜５Ｎにセットする。
【０１９０】色変換パラメータ作成部９は、位置空間分
割部９１、ヒストグラム作成部９２、色領域判別部９
３、グループ作成部９４、グループ合成部９５、プロフ
ァイル・マスク作成部９６、プロファイルリンク部９７
を有している。ヒストグラム作成部９２、色領域判別部
９３、グループ作成部９４、プロファイル・マスク作成
部９６、プロファイルリンク部９７は、それぞれ、上述
の第１の実施の形態におけるヒストグラム作成部１１、
領域判別部１２、グループ作成部１３、プロファイル作
成部１４、プロファイルリンク部１５と対応する。これ
らの各部については、相違点のみ説明する。
【０１９１】位置空間分割部９１は、入力画像のｘｙ位
置空間を分割する。分割されたｘｙ位置空間の部分空間
を分割位置領域と呼ぶ。ｘｙ位置空間の分割は、まず初
期方法によって分割後、色の平均値と分散値を求める。
分散値が閾値以下の場合には分割位置領域内はほぼ同一
色であると考えられるので、その分割位置領域の色を平
均値で代表させる。分散値が閾値よりも大きい場合に
は、その分割位置領域では色の変化が激しい部分である
ので、さらに分割を行なう。細分後は同様に色の平均値
と分散値を求める。すべての分割位置領域において分散
値が閾値以下となるまで、分散値が閾値より大きい分割
位置領域の分割を行なう。このようにしてすべての分割
位置領域について、その分散値を閾値以下とし、それぞ
れの分割位置領域の代表色を平均値とする。また、各分
割位置領域はそれぞれｘｙ位置情報を有するものとす
る。もちろん、初期方法による分割のみとしたり、各１
画素を分割位置領域とすることも可能である。
【０１９２】ヒストグラム作成部９２は、Ｌ* ，Ｃ* ，
Ｈ゜，ｘ，ｙの５次元空間でのヒストグラムをとる。実
際の処理系でヒストグラムを作成することを考えれば、
ＬＣＨ空間を分割し、分割された分割色領域内でｘｙ位
置情報ごとにヒストグラムをとる。または、ｘｙ位置空
間における分割位置領域内でＬＣＨヒストグラムを作成
する。ここでは一例として、ＬＣＨ空間を分割し、分割
された分割色領域内でｘｙ位置情報ごとにヒストグラム
をとる前者の方法を用いることにする。
【０１９３】色領域判別部９３およびグループ作成部９
４は、上述の第１の実施の形態における領域判別部１
２、グループ作成部１３と同様である。グループ作成部
９４で作成する色空間上のグループは、ｘｙ位置空間上
のグループと区別するため、以下の説明では色グループ
と呼ぶことにする。
【０１９４】グループ合成部９５は、各色グループごと
にｘｙ位置空間上の分布を調べ、隣接する分割位置領域
の頻度が閾値以上の場合に分割位置領域をグループ化す
る。この分割位置領域のグループを位置グループと呼
ぶ。そして、逆に位置グループがどのような色を含むか
を調べ、位置グループに対応した分割色領域を新たな色
グループとして定義し直す。このとき、含まれる分割色
領域が完全に同一である色グループが複数できる可能性
がある。この場合、それらの色グループをまとめて１つ
の色グループとするとともに、位置グループをまとめて
１つにする。また、上記の方法で再色グループ化する場
合、１つの色グループ内に隣接しない分割色領域が存在
する場合も出てくる。この場合、さらに色グループを分
ける方法も考えられるが、この実施の形態では隣接しな
い分割色領域を含んでいる場合も１つの色グループとし
て認識するものとする。このようにして位置グループと
色グループを対応づけ、Ｌ* ，Ｃ* ，Ｈ゜，ｘ，ｙの５
次元空間でのグループ化を行なうことができる。
【０１９５】プロファイル・マスク作成部９６は、対応
する色グループ、位置グループごとに、ダイレクトルッ
クアップテーブルに設定するプロファイルを作成する。
プロファイルの作成は、上述の第１の実施の形態と同
様、フラットカラーかグラデーションかに応じてそれぞ
れの処理を行なう。また、そのプロファイルを使用する
ｘｙ位置空間上の領域を示す位置マスクも、位置グルー
プに応じて作成する。
【０１９６】プロファイルリンク部９７は、上述の第１
の実施の形態と同様、プロファイル・マスク作成部９６
で作成されたプロファイルと、画像出力装置７に出力す
るためのプロファイルを合成する。プロファイル・マス
ク作成部９６では、複数のプロファイルが作成されるの
で、作成されたプロファイルごとに合成を行なう。ま
た、各プロファイルと位置マスクを対応させて保持部８
２に保持させる。
【０１９７】次に、本発明の画像処理システムの第３の
実施の形態における動作の一例について説明する。全体
の動作は、上述の第１の実施の形態とほぼ同様である。
画像入力装置２で画像が読み取られ、得られた入力画像
データは、入力側色変換部３でＲＧＢ空間からＬＣＨ空
間に変換される。ＬＣＨ信号は色変換パラメータ作成部
９に入力されるとともに、セレクタ１０に保持される。
【０１９８】色変換パラメータ作成部９で入力画像デー
タから、色再現範囲外の色に対する処理を含む色変換パ
ラメータをｘｙ位置領域ごとに作成するとともに、その
色変換パラメータを適用するｘｙ位置領域を示す位置マ
スクを作成する。作成した色変換パラメータをダイレク
トルックアップテーブル５１〜５Ｎにセットする。
【０１９９】ＬＣＨ画像をＣＭＹＫ画像に変換する処理
は、処理する画素の位置に応じてマスク情報を参照し、
使用する色変換パラメータが設定されているダイレクト
ルックアップテーブルをセレクタ１０で選択する。使用
するパラメータの種類がメモリの数より大きい場合に
は、パラメータの読みかえなどの処理を行なって選択す
る。画素の値に応じて、選択されたダイレクトルックア
ップテーブル５１〜５Ｎのいずれかから複数のテーブル
値を読み取り、補間器６により補間を行ない、ＣＭＹＫ
信号を画像出力装置７へ送信する。これにより画像出力
装置７から画像が出力される。
【０２００】図２３は、本発明の画像処理システムの第
３の実施の形態における色変換パラメータ作成部９の動
作の一例の説明図である。図２３では、各処理部ととも
に使用する保持部８１内のデータについても示してい
る。
【０２０１】画像入力装置２から入力された画像データ
は、入力側色変換部３においてＲＧＢ→ＬＣＨへの色空
間の変換処理が行なわれ、色変換パラメータ作成部１に
入力される。まず、位置空間分割部９１において、ｘｙ
位置空間における分割を行なう。図２４は、本発明の画
像処理システムの第３の実施の形態における位置空間分
割部９１の動作の一例を示すフローチャートである。ま
ず、Ｓ１９１において、初期設定方法を用いて入力画像
をｘｙ位置空間で分割する。初期設定方法としては、例
えば、ｘ方向に５０画素、ｙ方向に５０画素ずつに分割
するなどとすればよい。分割した各領域を分割位置領域
とする。
【０２０２】Ｓ１９２において、各分割位置領域ごとに
色の平均値ＬＣＨave および分散｛σＬ，σＣ，σＨ｝
を求める。Ｓ１９３において分散値を閾値と比較する。
すなわち、閾値を｛ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ３｝とすると
き、σＬ≦ｔｈ１かつσＣ≦ｔｈ２かつσＨ≦ｔｈ３で
あるか否かを判定する。分散値が閾値以下でない場合に
は、Ｓ１９４においてその分割位置領域を細分割し、Ｓ
１９２以降の処理を細分割した各分割位置領域ごとに行
なう。
【０２０３】分散値が閾値以下の場合には、その分割位
置領域の色の変化は少ないので、それ以上の分割は行な
わない。Ｓ１９５においてすべての分割位置領域につい
て処理が終了したか否かを判定し、未処理の分割位置領
域が残っている場合にはその分割位置領域についての処
理を行なうべくＳ１９２へ戻る。すべての分割位置領域
について分散値が閾値以下となった時点で処理は終了す
る。このとき、各分割位置領域ごとに、Ｓ１９２で計算
した色の平均値ＬＣＨave をその分割位置領域の代表色
とする。
【０２０４】図２５は、本発明の画像処理システムの第
３の実施の形態における位置空間分割部の動作の一例の
説明図である。上述のフローチャートを、具体例を用い
て説明する。いま、図２５（Ａ）に示すような画像が入
力されたものとする。図示の都合上、色の変化している
部分にハッチングを施して示している。また、図２５
（Ａ）において縦横の線がＳ１９１において行なった初
期設定方法による分割線である。この縦横の線で区切ら
れた各領域が初期設定方法で分割された分割位置領域で
ある。各分割位置領域において、色の平均値と分散値を
求め、閾値と比較する。ここでは、図２５（Ａ）に示し
たハッチング部分の色が大きく変化しているので、図２
５（Ｂ）にハッチングで示した分割位置領域の分散値が
閾値以下とはならない。そのため、この分割位置領域に
ついては、図２５（Ｃ）に示すように細分割し、それぞ
れの分割位置領域において色の平均値と分散値を求め
る。このようにして、すべての分割位置領域において色
の分散値が閾値以下となるように細分割を繰り返す。す
べての分割位置領域の色の分散値が閾値以下となったと
ころで分割をやめる。各分割位置領域は、その分割位置
領域を特定するためのｘｙ位置情報と、代表色として色
の平均値を持つ。
【０２０５】図２３に戻り、ヒストグラム作成部９２
は、分割情報を用いて色空間を分割し、各分割色領域ご
とにその分割色領域に含まれる色情報を有する画素数
を、分割位置領域ごとに計数する。そのため、各分割色
領域ごとに、分割位置領域の情報であるｘｙ位置情報と
それぞれのカウント値を保持することになる。なお、分
割色領域の分割方法は、上述の第１の実施の形態と同様
である。
【０２０６】次に色領域判別部９３において、各分割色
領域の判別処理を行なう。そして、グラデーションの領
域であると判定された分割色領域について、グループ作
成部９４において色グループを作成する。これらの分割
色領域の判別処理及び色グループの作成処理は、上述の
第１の実施の形態と同様であり、それぞれ図４、図５に
示すフローチャートに従った処理が行なわれる。
【０２０７】図２６は、本発明の画像処理システムの第
３の実施の形態におけるグループ合成部の動作の一例を
示すフローチャートである。Ｓ２０１において、未処理
の色グループを１つ指定する。その色グループがｘｙ位
置空間のどこに分布しているかを調べるため、Ｓ２０２
において、指定した色グループに属するすべての分割色
領域について、分割位置領域ごとのヒストグラムを取得
する。このヒストグラムはヒストグラム作成部９２にお
いて作成されている。Ｓ２０３において、取得したヒス
トグラムからすべての分割位置領域で頻度が基準値以下
か否かを判定する。すべての分割位置領域で頻度が基準
値以下の場合には、その色グループは散在している色で
あるため、グラデーションとしての処理は必要ないと判
断する。そのため、Ｓ２０４において色グループとして
のグループ化を解除する。
【０２０８】１以上の分割位置領域で頻度が基準値を上
回っていれば、その分割位置領域ではグラデーションと
しての処理が必要である可能性がある。Ｓ２０５におい
て、頻度が基準値を上回っている分割位置領域につい
て、ｘｙ位置空間上で隣接しているものをグループ化
し、位置グループを作成する。ここでいう隣接とは、上
下、左右、斜め方向に隣り合っているものをいう。
【０２０９】この位置グループは、１つの色グループに
ついて複数作成されることもある。Ｓ２０６において１
つの色グループについて１つの位置グループが作成され
たか否かを判定する。１つのみである場合には、Ｓ２０
７において位置グループと色グループとを対応づける。
【０２１０】１つの色グループについて複数の位置グル
ープが作成された場合には、Ｓ２０８において各位置グ
ループについて再色グループ化の処理を行なう。すなわ
ち、各位置グループがどのような色を含むかを調べ、各
位置グループごとに含んでいる色に対応する分割色領域
を調べ、グループ化する。このとき、位置空間分割部９
１において各分割位置領域ごとに代表色を選定している
ので、位置グループを構成する各分割位置領域ごとにこ
の代表色がどの分割色領域に含まれるかを調べればよ
い。位置グループを構成する分割位置領域ごとに得られ
た分割色領域を新たな色グループとして定義し直す。そ
して、Ｓ２０９において新たな色グループについて、色
グループの分散値等を計算する。
【０２１１】新たな色グループをそれぞれの位置グルー
プで作成した後、さらにＳ２１０において、すべての色
グループのうちで同じ分割色領域をメンバとする色グル
ープを求め、同じ分割色領域をメンバとする色グループ
を１つにまとめるとともに、対応する位置グループをま
とめて１つにする。この処理は以降の処理を効率的に行
なうための処理であり、この処理を行なわなくても構成
可能である。
【０２１２】Ｓ２１１において、すべての色グループに
対して処理が終了したか否かを判定し、未処理の色グル
ープが残っている場合にはその色グループについての処
理を行なうべく、Ｓ２０１へ戻る。すべての色グループ
についての処理が終了すると、色グループと位置グルー
プの対応がとれる。
【０２１３】図２７は、本発明の画像処理システムの第
３の実施の形態におけるグループ合成部の動作の一例の
説明図である。図２６に示したグループ合成部の動作の
一例をさらに説明する。いま、図２７（Ａ）に示すよう
に、分割色領域α〜δが１つの色グループにまとめられ
ているとする。図２７（Ａ）における各立方体が１つの
分割色領域を示している。
【０２１４】この色グループに属する分割色領域につい
て、分割位置領域ごとに画素数をカウントしたヒストグ
ラムを取得する。そして、頻度が基準値以上の分割位置
領域が存在する場合に、隣接する分割位置領域を連結し
て位置グループを作成する。このとき、例えば、図２７
（Ｂ）にハッチングを施して示すように、図２７（Ｂ）
に示した色グループに対応する位置グループが１つの場
合と、図２７（Ｃ）に示すように、不連続な位置に散在
する複数の位置グループに分かれる場合がある。図２７
（Ｂ）に示すように１つの位置グループのみが作成され
た場合には、色グループと位置グループとの対応がとれ
るので、その色グループについての処理を終了する。
【０２１５】また、図２７（Ｃ）に破線の楕円で示すよ
うに複数の位置グループが作成される場合には、再色グ
ループ化の処理を行なう。図２７（Ｃ）では、ハッチン
グを施している分割位置領域ａ〜ｅが１つの色グループ
に含まれているものとする。隣接する分割位置領域を連
結して位置グループを作成すると、これらの分割色領域
は破線の楕円で示すように３つの位置グループにまとめ
ることができる。各位置グループに含まれる各分割位置
領域ごとに、代表色がどの分割色領域に含まれるかを調
べる。図２７（Ｃ）において、ハッチングを分けて示し
たように、分割位置領域ａ，ｂ，ｄの代表色が同じ分割
色領域に含まれ、含まれる分割色領域をβとする。ま
た、分割色領域ｃ，ｅの代表色は同じ分割色領域に含ま
れ、含まれる分割色領域をγとする。
【０２１６】分割位置領域ａ，ｂ，ｃからなる位置グル
ープにおいては、分割位置領域ａ，ｃの代表色が分割色
領域βに含まれ、分割位置領域ｂの代表色が分割色領域
γに含まれるので、分割色領域βとγを１つの色グルー
プとする。分割位置領域ｄからなる位置グループにおい
ては、その代表色が分割色領域γに含まれるので、分割
色領域γを１つの色グループとする。さらに、分割位置
領域ｅからなる位置グループも、その代表色が分割色領
域γに含まれるので、分割色領域γを１つの色グループ
とする。このようにして、それぞれの位置グループにつ
いて対応する色グループが求められる。このようにして
求められた色グループについて、それぞれ分散ベクトル
が算出される。
【０２１７】ここで、分割位置領域ｄと分割位置領域ｅ
に対応する色グループはともに分割色領域γのみを要素
とするグループである。そのため、これらを１つの色グ
ループにおよび位置グループにまとめる。これにより、
分割色領域γからなる色グループと、分割位置領域ｄ，
ｅからなる位置グループとが対応づけられる。
【０２１８】図２３に戻り、プロファイル・マスク作成
部９６は、フラットカラーとグラデーションに分け、グ
ラデーションでは各位置グループごとに、プロファイル
を作成する。また、そのプロファイルを適用するｘｙ位
置空間上の領域を示すマスク情報も作成する。フラット
カラーに対するプロファイルの作成処理は、上述の第１
の実施の形態と同様であり、例えば、図７に示すフロー
チャートに従って作成することができる。このとき、フ
ラットカラーに対応するプロファイルを適用するｘｙ位
置座標空間上の領域を示すマスク情報を作成することも
できる。このマスク情報は、フラットカラーであると判
定された分割色領域に対応する分割位置領域を連結する
ことによって作成できるが、グラデーションに対してマ
スク情報を用意する場合、それらのマスク情報の適用範
囲外の部分にフラットカラー用のプロファイルを適用す
るならばフラットカラー用のマスク情報を特別作る必要
はない。
【０２１９】グラデーションのプロファイルは、各位置
グループごとに作成する。そのため、図９に示した上述
の第１の実施の形態におけるグラデーションに対するプ
ロファイル作成処理の一部が変更される。図２８は、本
発明の画像処理システムの第３の実施の形態のプロファ
イル・マスク作成部におけるグラデーションに対するプ
ロファイル作成処理の一例を示すフローチャートであ
る。図中、図９と同じ処理については同じ符号を付して
説明を省略する。この第３の実施の形態では、Ｓ２２
１，Ｓ２２２の処理が追加されている。
【０２２０】Ｓ１４２において色グループが選択される
と、その色グループ用の色再現範囲圧縮用プロファイル
をセットする。このプロファイルとしては、色再現範囲
圧縮用初期設定プロファイルを利用すればよい。そし
て、Ｓ１４３において、選択した色グループに属する分
割色領域のマッピング先を変更する。変更されたプロフ
ァイルは、Ｓ２２２において、色グループ、位置グルー
プと対応づけられる。
【０２２１】このような処理を各色グループごとに行な
うことによって、色グループの個数だけのプロファイル
が作成され、色グループ、位置グループと対応づけられ
る。また、各位置グループに属する分割位置領域のｘｙ
位置情報に従い、それらの分割位置領域を含むｘｙ位置
空間上の領域を処理領域とするためのマスク情報を作成
する。このマスク情報も色グループ、位置グループ、プ
ロファイルと対応づけられる。
【０２２２】なお、マスク情報は各プロファイルごとに
作成するほか、どのプロファイルかを示す例えば数値を
各分割位置領域ごとに保持するような１つのマスク情報
にまとめてもよい。
【０２２３】図２９は、本発明の画像処理システムの第
３の実施の形態におけるプロファイルリンク部の動作の
一例を示すフローチャートである。プロファイルリンク
部９７では、フラットカラーから作成したＬＣＨ→ＬＣ
Ｈダイレクトルックアップテーブルプロファイルとグラ
デーションから作成した複数のＬＣＨ→ＬＣＨダイレク
トルックアップテーブルプロファイルに対し、それぞ
れ、Ｓ２３１あるいはＳ２３２において、画像出力装置
７用の例えばＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクトルックアップ
テーブルプロファイルと合成して、ＬＣＨ→ＣＭＹＫダ
イレクトルックアップテーブルプロファイルを作成す
る。このＬＣＨプロファイルは、色再現範囲圧縮を考慮
したプロファイルになっている。
【０２２４】このようにして作成されたフラットカラー
用の１つのＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクトルックアップテ
ーブルプロファイルと、グラデーション用の複数のＬＣ
Ｈ→ＣＭＹＫダイレクトルックアップテーブルプロファ
イルは、保持部８２に保持され、ダイレクトルックアッ
プテーブル５１〜５Ｎに設定される。また、各ＬＣＨ→
ＣＭＹＫダイレクトルックアップテーブルプロファイル
に対応するマスク情報も保持部８２に保持され、セレク
タ１０に送られる。セレクタ１０は、マスク情報に従
い、画素を入力するダイレクトルックアップテーブルを
選択し、その画素の色情報を送出する。ダイレクトルッ
クアップテーブル５１〜５Ｎのいずれかから得られる複
数のテーブル値を補間器６で補間し、画像出力装置７へ
送り、画像が形成される。
【０２２５】図３０は、本発明の画像処理システムの第
４の実施の形態を示すブロック図である。図中、図２２
と同様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。９
８はグループ判別部、９９はプロファイル・マスク合成
部である。この第４の実施の形態では、上述の第３の実
施の形態においてフラットカラーかグラデーションかの
判定を、グループを作成した後に行なう例を示してい
る。また、上述の第２の実施の形態において、上述の第
３の実施の形態と同様にｘｙ位置情報を用いる例を示し
ている。
【０２２６】この第４の実施の形態における色変換パラ
メータ作成部９は、ヒストグラム作成部９２、グループ
作成部９４、グループ判別部９８、プロファイル・マス
ク作成部９６、プロファイル・マスク合成部９９、プロ
ファイルリンク部９７を有している。
【０２２７】この第４の実施の形態では、入力画像は上
述の第３の実施の形態における初期方法によってのみ分
割する。そのため、改めて位置空間分割部９１を設けて
いないが、ヒストグラム作成部９２で分割情報に従って
分割位置領域へのｘｙ位置空間の分割を行なう。ヒスト
グラム作成部９２は、色空間の分割も行ない、各分割色
領域ごとに、分割位置空間ごとにヒストグラムを作成す
る。
【０２２８】グループ作成部９４は、色空間及びｘｙ位
置空間ともに隣接するものを結合してグループ化する。
Ｌ* ，Ｃ* ，Ｈ゜，ｘ，ｙの５次元で考えることになる
が、上述の第３の実施の形態と同様、ＬＣＨ色空間とｘ
ｙ位置空間とで分けて考える。色空間についてのグルー
プ化するか否かの判断は、上述の第２の実施の形態と同
様、各分割色領域の頻度に応じて行なう。また、ｘｙ位
置空間についてのグループ化も同様の判断基準により判
定できる。ここでは説明のため、色空間における分割色
領域をグループ化したものを色グループとし、ｘｙ位置
空間における分割位置領域をグループ化したものを位置
グループとする。ここで、色グループと位置グループは
１対１に対応するものとする。
【０２２９】このようなグループ化の処理によって、同
じ分割色領域に対応する分割位置領域であっても別の位
置グループに属する場合があり、このような場合には１
つの分割色領域が複数の色グループに含まれることにな
る。逆に１つの分割位置領域に異なる類似色でない複数
の分割色領域に含まれる色が存在する場合、この分割位
置領域は複数の位置グループに含まれることになる。１
つの分割位置領域に複数の分割色領域あるいは複数の色
グループが対応する場合には、実際の色変換処理で不都
合を生じる場合が出る可能性が高い。そのような懸念に
対しては、位置グループの分割の細かさを最初から小さ
くしておくか、あるいは１つの分割位置領域に複数の分
割色領域または色グループが対応する分割位置領域をさ
らに細分割するなどの方法が考えられる。
【０２３０】グループ判別部９８は、各色グループにつ
いて、フラットカラーかグラデーションかを判別する。
判別方法は、上述の第２の実施の形態と同様に、色グル
ープに含まれる分割色領域の数によって判別することが
できる。あるいは、ｘｙ位置空間上での広がりをも考慮
するように構成することができる。例えば、ｘｙ位置空
間での広がりが小さければフラットカラー、大きければ
グラデーションといった判断を行なうことも考えられな
いわけではない。
【０２３１】グループ合成部９５は、色グループが重な
る場合に、それらのグループをまとめて１つのグループ
とする。グループ作成部９４では、色は似ているがｘｙ
位置が違うという場合に別グループと判断しているた
め、同じ色であっても違う色グループとなる場合が発生
する。このような場合、ＬＣＨ色空間で色グループの分
布を見れば、色グループが同じ場所に重なって存在する
ことがわかるので、これらの色グループを合成する。こ
れに応じて、対応する位置グループも合成する。まとめ
たグループに対し、フラットカラーに対しては有効フラ
ットカラーグループ、グラデーションに対しては有効グ
ラデーショングループと呼ぶことにする。グループをま
とめることにより、同じようなグループに対して似たよ
うな処理が繰り返されるのを防ぐことができる。
【０２３２】プロファイル・マスク作成部９６では、上
述の第２の実施の形態におけるプロファイル作成部１４
と同様にしてフラットカラーとグラデーションとに分け
てプロファイルを作成するとともに、マスク情報を作成
する。また、グラデーションに対応するプロファイル
は、それぞれの色グループに対応した別々のプロファイ
ルを作成する。
【０２３３】プロファイル・マスク合成部９９では、フ
ラットカラー用のプロファイルとグラデーション用のプ
ロファイルを合成する。このとき、同一色（同一格子
点）に対するフラットカラー用のプロファイルとグラデ
ーション用のプロファイルのテーブル値が違う場合に
は、グラデーション用のプロファイルはマスク情報とと
もにフラットカラーのプロファイルとは別のプロファイ
ルとして持つ。もし、フラットカラー用のプロファイル
とグラデーション用のプロファイルのテーブル値がそれ
ほど違わなければ、フラットカラー用のプロファイルと
グラデーション用のプロファイルを分ける必要がないの
で合成する。この段階で、最終的に必要な色再現範囲圧
縮用ＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルプ
ロファイルが１または複数（複数の場合はマスク情報を
含む）決定される。
【０２３４】プロファイルリンク部９７は、プロファイ
ル・マスク合成部９９で合成した色再現範囲圧縮用ＬＣ
Ｈ→ＬＣＨダイレクトルックアップテーブルプロファイ
ルと、画像出力装置７用の例えばＬＣＨ→ＣＭＹＫダイ
レクトルックアップテーブルプロファイルと合成して、
ＬＣＨ→ＣＭＹＫダイレクトルックアップテーブルプロ
ファイルを作成する。
【０２３５】次に、本発明の画像処理システムの第４の
実施の形態における動作の一例について説明する。図３
１は、本発明の画像処理システムの第４の実施の形態に
おけるヒストグラム作成部およびグループ作成部の処理
の一例を示すフローチャートである。画像入力装置２か
ら入力された画像データは、入力側色変換部３において
ＲＧＢ→ＬＣＨへの色空間の変換処理が行なわれ、色変
換パラメータ作成部９に入力される。まずＳ２４１にお
いて、ヒストグラム作成部９２は、色空間を分割し、分
割された各分割色領域ごとに、その分割色領域に含まれ
る色情報を有する画素数を分割位置領域ごとに計数す
る。
【０２３６】次にグループ作成部９４において、分割色
領域及び分割位置領域が近いものを集めてグループ化す
る。Ｓ２４２において、各分割色領域において、分割位
置領域に対するヒストグラムをもとに、上下、左右、斜
めに隣接する分割位置領域を位置グループとしてまとめ
る。
【０２３７】どのような条件によってグループ化してい
くかは、種々の方法を用いることができる。例えば、上
述の第２の実施の形態と同様に、閾値ｔｈ１〜ｔｈ３
（ｔｈ１＞ｔｈ２＞ｔｈ３）を定めて、隣接する分割色
領域あるいは分割位置領域での頻度をＡ，Ｂとしたとき ｍａｘ（Ａ，Ｂ）＞ｔｈ１かつｍｉｎ（Ａ，Ｂ）＞ｔｈ
３ Ａ＞ｔｈ２かつＢ＞ｔｈ２ の両式のうち、どちらか一方を満足すれば結合度合いが
強いと判断して１つのグループにまとめる。ここで、ｍ
ａｘ（Ａ，Ｂ）はＡ，Ｂのうち大きいほうを示し、ｍｉ
ｎ（Ａ，Ｂ）はＡ，Ｂのうち小さいほうを示す。このよ
うな判断を各領域について行なえば、結合度合いが強い
領域同士が集まったグループが何個か出来上がる。この
例は隣接する領域のみを見て判断したが、複数の領域の
頻度を見て、その頻度分布をみて、何らかの判断のもの
と分けていく、という手法もある。
【０２３８】次に、Ｓ２４３において、隣接する分割色
領域間で位置グループ同士を結合する。この場合、位置
グループが重なる（共通の分割位置領域を持つ）、ある
いは隣接する場合に位置グループを連結し拡大する方法
など、いろいろ方法がある。色が近いか否かは、上述の
第２の実施の形態と同様、色グループに含まれる分割色
領域の数等によって判断することができる。
【０２３９】図３２は、本発明の画像処理システムの第
４の実施の形態におけるグループ判別部からプロファイ
ル・マスク作成部の途中までの処理の一例を示すフロー
チャートである。Ｓ２４４において、グループ判別部９
８は、各色グループについてフラットカラーかグラデー
ションかを判別する。方法としては、例えば、色グルー
プに属する分割色領域の数を数えて、１の場合はフラッ
トカラー、２以上の場合はグラデーションなどと分類す
ればよい。
【０２４０】次にグループ合成部９５は、後の処理を簡
単にするために、グループをまとめる。例えば、同色で
位置が違うフラットカラーは別の色グループとなる。し
かし、フラットカラーに対しては、位置情報の違いによ
って色再現性を変える必要性が小さいと判断されるた
め、このようなグループはＳ２４５において、有効フラ
ットカラーグループとして１つにまとめる。また、Ｓ２
４６において、同様の処理をグラデーションに対して行
なって有効グラデーショングループを作成する。例え
ば、同じような色で、位置が違う色グループでは、同じ
色変換を用いて問題ないからである。
【０２４１】プロファイル・マスク作成部９６は、まず
Ｓ２４７において、色グループの中から色再現範囲外の
画素を含む色グループを選び出し、それぞれの処理を行
なう。なお、色再現範囲外の画素数が少ない場合、その
画素数がそれなりに再現されれば良く、画像に与える影
響が少ないであろうと考えられる。よって、ある基準値
を用いて、色再現範囲外の画素数が基準値以上の場合に
のみ色再現範囲の圧縮処理を行なうようにしてもよい。
【０２４２】フラットカラーについては、色再現範囲外
と判断されたグループに対してはＳａｔ的色再現範囲圧
縮を実施するものとする。色再現範囲外の画素を含むグ
ラデーションと判断されたグループに対しては、次以降
のステップで色再現範囲圧縮方法を決定する。なお、１
つの色グループ内に、色再現範囲外部分が複数に分かれ
て存在する場合もありうる。例えば、色グループＧにた
いしてＡ，Ｂ２つの色再現範囲外部分が存在するとす
る。この場合、色グループＧのＡなる色再現範囲外部分
が存在するとしたときの処理と、色グループＧにＢなる
色再現範囲外部分が存在するとしたときの処理を行な
う。
【０２４３】色再現範囲外の分割色領域を含むグラデー
ションと判断されたグループについては、Ｓ２４８にお
いて色再現範囲外の分割色領域群がどのような分布をし
ているかを示す特徴量を計算する。具体的には、色再現
範囲外の分割色領域群のＬ，Ｃ，Ｈ方向の分散を求め
る、あるいは分割色領域何個分の広がりかを調べる等、
広がり具合を求め、Ｓ２４９においてそれらの値により
分布の状況を判断して、グラデーションに対するＳａｔ
的圧縮処理またはＰｅｒ的圧縮処理のいずれかを選択す
る。
【０２４４】分布状況を判断する場合、色によってその
判断基準を変えたい場合もありうるであろう。そのよう
な場合には、広がり判断データのような、色に応じた基
準値を含めたようなデータを保持部８１に保持させてお
き、特徴量の計算の際に用いてもよい。
【０２４５】上述のようにして、プロファイル・マスク
作成部９６における前半の処理によって色再現範囲内の
フラットカラーとグラデーション、色再現範囲外のフラ
ットカラーとグラデーションに分類され、色再現範囲外
のグラデーションについてはさらにＳａｔ的圧縮処理を
行なうグループとＰｅｒ的圧縮処理を行なうグループに
分類できた。
【０２４６】図３３は、本発明の画像処理システムの第
４の実施の形態におけるプロファイル・マスク作成部の
途中から最後までの処理の一例を示すフローチャートで
ある。まずＳａｔ的圧縮処理について説明する。このＳ
ａｔ的圧縮処理は上述の第２の実施の形態と同様であ
る。Ｓ２５０，Ｓ２５１の処理は、図１７におけるＳ１
７７，Ｓ１７８の処理と同じである。
【０２４７】次にＰｅｒ的圧縮処理について説明する。
このＰｅｒ的圧縮処理も上述の第２の実施の形態とほぼ
同様であり、Ｓ２５２，Ｓ２５４は図１７のＳ１７９，
Ｓ１８０に対応している。Ｓ２５２において、関連グラ
デーショングループ群を作成する。ここで作成した関連
グラデーショングループ群が、実際にＰｅｒ的圧縮処理
を行なう対象になる。この段階まで、グラデーションに
対しては位置情報を保持している。これは同じ色であっ
ても、Ｓａｔ的処理、Ｐｅｒ的処理の両方の処理をうけ
る色が存在する場合を考えてのことである。Ｓ２５３で
は、本当に位置情報が必要な関連グラデーショングルー
プ群が存在するか否かを調べる。
【０２４８】方法としては、Ｓａｔ的圧縮処理で影響が
およぶ分割色領域と、Ｐｅｒ的圧縮処理で影響がおよぶ
分割色領域が重なるか否かで判断すればよい。基本的に
は、分割色領域が重なる場合には、Ｐｅｒ的圧縮処理
は、後の色変換時にマスク情報を用いて処理を行なうた
め、別のプロファイルを持つようにすればよい。重なる
分割色領域の割合がある閾値以下の場合には、分割色領
域が重ならないとしてマスク情報を捨ててもよい。この
ように、マスク情報が必要なグループと不要なグループ
に分類し、マスク情報が不要のグループに対しては、位
置情報を消去してもよい。
【０２４９】Ｓ２５４では、関連グラデーショングルー
プ群またはグループをＰｅｒ的圧縮処理を行なう対象と
し、各関連グラデーショングループ群またはグループご
とに、圧縮の大きさを決定してプロファイルを作成す
る。このとき、Ｓ２５３でマスク情報を使用するとされ
た関連グラデーショングループ群またはグループについ
ては、それぞれ別のプロファイルを作成する。また、マ
スク情報が必要ないとされた関連グラデーショングルー
プ群またはグループについては、１つのプロファイルに
まとめられる。
【０２５０】このようにして、フラットカラーおよびＳ
ａｔ的圧縮処理が可能なグラデーションについてはフラ
ットカラー用のプロファイルを作成し、Ｐｅｒ的圧縮処
理を行なうグラデーションについてはマスク情報を用い
ないグラデーション用のプロファイルとマスク情報を用
いる１以上のグラデーション用のプロファイルが作成さ
れる。
【０２５１】なお、マスク情報を用いる場合、複数のプ
ロファイルのすべてを持つ必要はない。マスク無しプロ
ファイルの差分として必要な部分だけ持つように構成し
てもよい。
【０２５２】図３４は、本発明の画像処理システムの第
４の実施の形態におけるプロファイル・マスク合成部か
らプロファイルリンク部までの処理の一例を示すフロー
チャートである。プロファイル・マスク合成部９９で
は、Ｓ２５５において、Ｓａｔ的圧縮処理で作成したフ
ラットカラー用のダイレクトルックアップテーブルプロ
ファイルと、Ｐｅｒ的圧縮処理で作成したマスク情報を
用いないグラデーション用のダイレクトルックアップテ
ーブルプロファイルは重なる部分が無いので、これらを
合成して１つにまとめる。
【０２５３】さらに、合成したダイレクトルックアップ
テーブルプロファイルとマスク情報を有するグラデーシ
ョン用のダイレクトルックアップテーブルプロファイル
の合成を試みる。すなわち、マスク情報が必要なグラデ
ーション用のダイレクトルックアップテーブルプロファ
イルに対し、本当にマスク情報が必要かの判断を行な
う。例えば、Ｓ２５３でマスク情報が必要とされたけれ
ども、実際に出来上がったダイレクトルックアップテー
ブルプロファイルを比較した場合、マスク情報無しのダ
イレクトルックアップテーブルプロファイルとほとんど
変わらない場合もありうる。そのような場合にはダイレ
クトルックアップテーブルプロファイルをまとめて、マ
スク情報を消去する。
【０２５４】Ｓ２５７において、Ｓ２５６でマスク情報
が必要であると判定されたグラデーション用のダイレク
トルックアップテーブルプロファイルについて、対応す
るマスク情報からビットマップ形式のマスクデータを作
成する。あるいは、複数のマスク情報をもとに、いずれ
のダイレクトルックアップテーブルプロファイルを用い
るかを選択する例えば数値情報を画素ごとに作成したマ
スクデータを作成する。
【０２５５】このようにして、マスクデータの必要がな
いダイレクトルックアップテーブルプロファイルと、マ
スクデータが必要なグラデーション用のダイレクトルッ
クアップテーブルプロファイルが作成される。マスクデ
ータが必要なグラデーション用のダイレクトルックアッ
プテーブルプロファイルは複数作成されることがある。
【０２５６】プロファイル・マスク合成部９９で作成さ
れたマスクデータの必要がないダイレクトルックアップ
テーブルプロファイルと、マスクデータが必要なグラデ
ーション用のダイレクトルックアップテーブルプロファ
イルは、Ｓ２５８において、プロファイルリンク部９７
で画像出力装置７の色空間に応じた色変換を行なうため
のプロファイルと合成される。例えば、プロファイル・
マスク合成部９９でＬＣＨ→ＬＣＨダイレクトルックア
ップテーブルプロファイルを作成し、画像出力装置７で
はＣＭＹＫ色空間を用いるとすれば、画像出力装置７用
に保持されている色空間の変換のためのＬＣＨ→ＣＭＹ
Ｋダイレクトルックアップテーブルプロファイルと、プ
ロファイル・マスク合成部９９で作成したＬＣＨ→ＬＣ
Ｈダイレクトルックアップテーブルプロファイルとを合
成して、色再現範囲圧縮処理を含むＬＣＨ→ＣＭＹＫダ
イレクトルックアップテーブルプロファイルを作成す
る。このような画像出力装置７用のプロファイルとの合
成は、プロファイル・マスク合成部９９から複数のプロ
ファイルが出力される場合には、それぞれのプロファイ
ルに対して行なわれる。
【０２５７】このようにして、合成された１以上のプロ
ファイルは、ダイレクトルックアップテーブル５１〜５
Ｎに設定される。また、マスクデータがセレクタ１０に
入力され、マスクデータに従ってダイレクトルックアッ
プテーブル５１〜５Ｎのいずれかを選択して、入力画像
データを選択したダイレクトルックアップテーブルに入
力する。これにより、入力画像データに対して色再現範
囲の圧縮処理を施し、さらに画像出力装置７用の色空間
に変換された色情報が取り出されることになる。
【０２５８】図３５は、本発明の画像処理システムの第
５の実施の形態を示す構成図である。図中、図２２と同
様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。９０１
はクラスタ作成部、９０２はクラスタ解析部である。こ
の第５の実施の形態は、上述の第３の実施の形態と同様
に色情報とともに位置情報を用いてグループ分けを行な
うが、ここでは画素単位に画素値を用いて位置グループ
を構成する。これによって、より適応的なグループを作
成可能にしている。第３の実施の形態における分割位置
領域と区別するため、ここでは画素単位の位置グループ
をクラスタと呼ぶことにする。
【０２５９】システム全体の構成および全体の動作の概
要は、第３の実施の形態とほぼ同じである。この第５の
実施の形態における色変換パラメータ作成部１００は、
クラスタ作成部９０１、クラスタ解析部９０２、プロフ
ァイル・マスク作成部９６、プロファイルリンク部９７
を有している。
【０２６０】クラスタ作成部９０１は、入力画像から類
似する特徴を持つ画素から構成される画像空間における
クラスタを抽出する。クラスタ解析部９０２は、クラス
タ作成部９０１で抽出されたクラスタごとにそのクラス
タ内の色分布を認識して色グループを生成する。プロフ
ァイル・マスク作成部９６は、クラスタ作成部９０１で
抽出されたクラスタごとにクラスタ解析部９０２で生成
した色グループに基づいてダイレクトルックアップテー
ブル５１〜５Ｎに設定するプロファイルを作成する。プ
ロファイルリンク作成部９７は、プロファイル・マスク
作成部９６で作成されたプロファイルと、画像出力装置
７に出力するためのプロファイルと合成して、各クラス
タごとに新たなプロファイルを作成する。
【０２６１】図３６は、本発明の画像処理システムの第
５の実施の形態における色変換パラメータ作成部１００
の動作の一例の説明図である。図３６では、各処理部と
ともに使用する保持部８１内のデータについても示して
いる。
【０２６２】画像入力装置２から入力された画像データ
は、入力側色変換部３においてＲＧＢ色空間からＬＣＨ
色空間への変換処理が行なわれ、色変換パラメータ作成
部１００に入力される。ここでは、ＲＧＢ色空間からＬ
ＣＨ色空間へ変換したため、以下で用いる画像データお
よび画素値はＬ，Ｃ，Ｈの３つの要素から構成される。
【０２６３】クラスタ作成部９０１は、類似する特徴を
持つ画素の集合をクラスタとして抽出する。ここで用い
る特徴は、色空間における各座標値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）と位
置空間における各座標値（Ｘ，Ｙ）の５つである。本発
明では使用する特徴をこれらの５つ（Ｌ，Ｃ，Ｈ，Ｘ，
Ｙ）に限定するものではなく、これらの特徴は色に関す
る特徴を含んでいればどのような特徴をいくつ用いても
よい。
【０２６４】この類似する特徴を持つ画素集合を抽出す
る処理は、クラスタリングにより実現できる。例えば、
画像解析ハンドブック（東京大学出版会）ｐ．６４８−
６５１に示されている非階層的クラスタリング、いわゆ
るＫ−ｍｅａｎ法を用いることができる。ここでは、Ｋ
−ｍｅａｎ法を用いた例について説明するが、本発明は
これに限定するものではなく、画像平面上において類似
する特徴を持つ画素の集合を抽出できる方法であれば、
どんな方法を用いても良い。
【０２６５】図３７は、本発明の画像処理システムの第
５の実施の形態におけるクラスタ作成部９０１の動作の
一例を示すフローチャートである。まず、Ｓ３０１で
は、初期クラスタを生成する。ここでは、あらかじめ保
持部８１に登録されている初期分割情報を用いて、初期
クラスタを生成する。例えば、１辺が１０画素の正方形
の初期クラスタを生成することができる。初期クラスタ
を生成した際に、画素の再配置に用いるクラスタ中心を
算出しておく。クラスタ中心を算出する方法もメディア
ン法や重心法など種々の方法が存在し、いずれを採用し
てもよいが、ここでは一例として、各クラスタに属する
画素の色空間における各座標値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）と位置空
間における各座標値（Ｘ，Ｙ）の平均値をクラスタ中心
とした。
【０２６６】Ｓ３０２では、すべての画素について、ど
のクラスタに属するかを調べて、クラスタを再構成す
る。ここでは、各画素がどのクラスタに属するかを調べ
るために、Ｌ，Ｃ，Ｈ，Ｘ，Ｙの５次元からなる特徴空
間において注目画素と全てのクラスタ中心との重み付き
距離を算出する。ここで、処理の効率化のため、全ての
クラスタではなく、対象画素の近傍に存在するクラスタ
中心についてのみ調べて重み付き距離を算出してもよ
い。
【０２６７】対象画素ＴとクラスタＴとクラスタ中心Ｍ
ｉ（１≦ｉ≦クラスタの総数）との重み付き距離Ｄｉ
は、 Ｄｉ＝√（ａ（ＬT −ＬMi）2 ＋ｂ（ＣT −ＣMi）2 ＋
ｃ（ＨT −ＨMi）2＋ｄ（ＸT −ＸMi）2 ＋ｅ（ＹT −
ＹMi）2 ） で算出できる。ここで、（ＬT ，ＣT ，ＨT ，ＸT ，Ｙ
T ）は対象画素ＴのＬ，Ｃ，Ｈ，Ｘ，Ｙの５次元からな
る特徴空間上の座標であり、（ＬMi，ＣMi，ＨMi，
ＸMi，ＹMi）はクラスタ中心ＭｉのＬ，Ｃ，Ｈ，Ｘ，Ｙ
の５次元からなる特徴空間上の座標である。また、ａ，
ｂ，ｃ，ｄ，ｅはそれぞれＬ，Ｃ，Ｈ，Ｘ，Ｙに対する
重み係数である。この重み係数を適当に定めることで、
生成されるグループを調節することができる。例えば、
ｃを比較的大きくして、ｄとｅを比較的小さめに設定す
れば、色相が近ければ位置空間上における距離が少々遠
くても１つのグループとして構成することができる。
【０２６８】この重み付き距離が最も小さいクラスタに
対象画素が属するようにクラスタを再構成する。さら
に、ある画素とクラスタ中心との最も小さい重み付き距
離があらかじめ設定された閾値よりも大きい場合には、
より適切なグループを作成するために、その画素１つか
らなるクラスタを新たに生成してもよい。
【０２６９】Ｓ３０３では、Ｓ３０２で再構成されたク
ラスタのクラスタ中心を算出する。このクラスタ中心の
算出方法は、Ｓ３０１で用いた方法と同様である。
【０２７０】Ｓ３０４では、Ｓ３０２で行なわれたクラ
スタの再構成でクラスタが変更されたか否かを調べて、
変更されていなければ、再構成は収束したものとみなし
て、Ｓ３０５の処理へ進む。変更されている場合には、
Ｓ３０２に戻って処理を繰り返す。
【０２７１】Ｓ３０５では、隣接しているクラスタ同士
のクラスタ中心が、あらかじめ設定された閾値よりも小
さい場合に、これらのクラスタを統合する。このように
して得られたクラスタから、ユニークなクラスタ番号お
よびクラスタ番号に対応するクラスタに属する画素集合
のマスク情報を生成して、クラスタ解析部９０２に渡
す。これらの情報は直接渡すのではなく、一時的な作業
用の保持装置を介して間接的に渡すように構成すること
もできる。
【０２７２】図３６に戻り、クラスタ解析部９０２は、
クラスタ作成部９０１で作成されたクラスタ内の色分布
を認識して色グループを生成する。この例では、あるク
ラスタ内の画素が色空間上において分散しているか集中
しているかにより、それぞれ、グラデーションかフラッ
トカラーかの２つに分類する。色空間上において分散し
ているか集中しているかの判定は、クラスタ内の画素値
（Ｌ，Ｃ，Ｈ）の分散があらかじめ設定された色分布の
閾値よりも大きいか否かを調べることにより行なうこと
ができる。また、クラスタ内の画素値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）が
色空間上で占める凸包空間の大きさがあらかじめ設定さ
れた閾値よりも大きいか否かを調べることによっても実
現できる。さらに、クラスタ作成部９０１で作成された
クラスタごとに色再現範囲外の画素を含むか否かを調べ
て、含むならば、色再現範囲外の画素を含むという情報
をクラスタに対して付加する。
【０２７３】図３８は、本発明の画像処理システムの第
５の実施の形態におけるクラスタ解析部９０２の動作の
一例を示すフローチャートである。まず、Ｓ３１１で
は、色分布が認識されていないクラスタを対象クラスタ
として選択する。以降のＳ３１２からＳ３１７までの処
理はこの選択されたクラスタが対象となる。
【０２７４】Ｓ３１２では、対象のクラスタに属する画
素の画素値（ここではＬ，Ｃ，Ｈ）の分散を算出し、分
散ベクトルの絶対値Ｖを求める。Ｓ３１３では、Ｓ３１
２で算出された分散ベクトルの絶対値Ｖをあらかじめ設
定された色分布の閾値と比較して、分散ベクトルの絶対
値Ｖの方が小さいならば対象のクラスタ内の色分布はフ
ラットカラー、大きいならばグラデーションとみなし
て、それぞれ、Ｓ３１４、Ｓ３１５の処理に分岐する。
Ｓ３１４では、対象のクラスタにフラットカラーという
属性を与え、Ｓ３１５では、グラデーションという属性
を与える。
【０２７５】Ｓ３１６では、保持部８１にあらかじめ設
定されている色再現範囲内外データを用いて色再現範囲
外に属する画素がクラスタ内に存在するか否かを調べ
て、色再現範囲外の画素を含んでいるならば、Ｓ３１７
において対象のクラスタに色再現範囲外という属性を付
加する。含んでいない場合は、Ｓ３１７の処理を行なわ
ない。Ｓ３１８では、全てのクラスタに対して処理を行
なったか否かを調べて、まだ未処理のクラスタが残って
いれば、Ｓ３１１に戻り、処理を繰り返す。全てのクラ
スタに対しての処理が完了していれば、クラスタ解析部
９０２における処理を終了する。
【０２７６】図３６に戻り、プロファイル・マスク作成
部９６は、クラスタ解析部９０２で認識されたクラスタ
内の色分布がフラットカラーであるかグラデーションで
あるかにより、対象となるクラスタに適したプロファイ
ルを作成する。フラットカラーという属性が付加された
クラスタに対するプロファイルの作成処理は、第１の実
施の形態と同様であり、例えば図７に示したフローチャ
ートにしたがって作成することができる。ここでは、フ
ラットカラーという属性が付加されたすべてのクラスタ
に共通のプロファイルを作成することとする。また、グ
ラデーションという属性が付加されたクラスタに対する
プロファイルの作成処理についても、第１の実施の形態
と同様であり、例えば図９に示されるフローチャートに
したがって各クラスタごとに作成することができる。
【０２７７】また、上述の第３の実施の形態と同様、各
プロファイルに対応するマスク情報も作成する。各クラ
スタごとにプロファイルが作成される場合には、クラス
タ作成部９０１で作成したマスク情報をそのまま使用し
てもよい。また、例えばフラットカラーの部分のように
共通したプロファイルを用いる場合には、クラスタ作成
部９０１で作成したマスク情報から各プロファイルに対
応したマスク情報を作成し、出力する。
【０２７８】プロファイルリンク部９７は、上述の第３
の実施の形態と同様、プロファイル・マスク作成部９６
においてフラットカラーから作成したプロファイルとグ
ラデーションから作成したクラスタごとの複数のプロフ
ァイルに対して、個別に、画像出力用のプロファイルと
合成して、最終的なプロファイルを作成する。このプロ
ファイルリンク部９７における処理については、第３の
実施の形態と同様であり、例えば図２９に示したフロー
チャートにしたがって作成することができる。
【０２７９】このようにして作成されたフラットカラー
用の１つのプロファイルと、グラデーション用の複数の
プロファイルは保持部８２に保持され、ダイレクトルッ
クアップテーブル５１〜５Ｎに設定される。また、各プ
ロファイルに対応する位置空間におけるマスク情報も保
持部８２に保持され、セレクタ１０に送られる。セレク
タ１０は、マスク情報にしたがって画素を入力するダイ
レクトルックアップテーブルを選択し、その画素値
（Ｌ，Ｃ，Ｈ）を送出する。ダイレクトルックアップテ
ーブル５１〜５Ｎのいずれかが得られる複数のテーブル
値を補間器６で補間し、画像出力装置７へ送り、画像が
形成される。
【０２８０】図３９は、本発明の画像処理システムにお
ける第６の実施の形態を示す構成図である。図中、図３
５と同様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。
９０３はクラスタ補正部である。この第６の実施の形態
は、第５の実施の形態と同様にクラスタを構成した後、
クラスタをより適切な画素集合に補正する処理を加えた
例である。システム全体の構成及び全体の動作の概要
は、第５の実施の形態とほぼ同じである。色変換パラメ
ータ作成部１００は、クラスタ作成部９０１、クラスタ
解析部９０２、クラスタ補正部９０３、プロファイル・
マスク作成部９６、プロファイルリンク部９７を有して
いる。
【０２８１】クラスタ補正部９０３は、クラスタ解析部
９０２で解析された結果とクラスタ間の色分布の関係を
用いてクラスタ作成部９０１で作成されたクラスタを補
正する。プロファイル・マスク作成部９６は、クラスタ
補正部９０３で補正したクラスタごとにそれぞれの色分
布に基づいてダイレクトルックアップテーブル５１〜５
Ｎに設定するプロファイルを作成する。
【０２８２】図４０は、本発明の画像処理システムの第
６の実施の形態における色変換パラメータ作成部１００
の動作の一例の説明図である。図４０では、各処理部と
ともに使用する保持部８１内のデータについても示して
いる。画像入力装置２から入力された画像データは、入
力側色変換部３においてＲＧＢ色空間からＬＣＨ色空間
への変換が行なわれ、色変換パラメータ作成部１００に
入力される。
【０２８３】クラスタ作成部９０１は、類似する特徴を
持つ画素集合を抽出してクラスタを作成する。このクラ
スタを作成する処理は、上述の第５の実施の形態と同様
でもよいが、ここでは効率化のため、分離統合法により
生成した領域を初期分割領域としてＫ−ｍｅａｎ法を用
いて、類似する特徴を持つ画素の集合を抽出する例を示
す。またこの例を上述の第５の実施の形態に適用するこ
とも可能である。この例で用いる特徴は、色空間におけ
る各座標値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）と画像平面における各座標値
（Ｘ，Ｙ）の５つとするが、これ以外でもよい。
【０２８４】図４１は、本発明の画像処理システムの第
６の実施の形態におけるクラスタ作成部９０１の動作の
一例を示すフローチャートである。図中、後半のＫ−ｍ
ｅａｎ法を用いる部分は図３７と同様であるので、同じ
符号を付して説明を省略する。まず、Ｓ３２１では、初
期分割情報を用いて入力画像を分割し、初期分割領域を
生成する。例えば、初期分割情報として１６分割という
値が保持部８１に設定してあると仮定すると、ここで
は、入力画像を縦横方向にそれぞれ１６分割して、計２
５６個の長方形の初期分割領域を生成することができ
る。
【０２８５】Ｓ３２２では、各分割領域内の画素の値
（Ｌ，Ｃ，Ｈ）の平均と分散を求めて、分散があらかじ
め定められたクラスタリングの閾値よりも大きい場合に
はこの分割領域をさらに分割する。また、隣接する分割
領域同士の平均の差があらかじめ定められた閾値よりも
小さい場合にはこれらの分割領域を合わせた分散を算出
し、この分散があらかじめ定められた閾値よりも小さい
場合にこれらの分割領域を統合する。
【０２８６】Ｓ３２３では、Ｓ３２２の処理により分割
領域の統合も分割も起こらなくなり、収束したか否かを
調べる。収束した場合はＳ３０２の処理を行なう。分割
領域の統合もしくは分割が発生しているならば、Ｓ３２
２の処理を繰り返す。また、Ｓ３２２で行なう分割領域
の分割は、分割領域の大きさにより制限を設けてもよ
い。これにより、極端に小さな分割領域の生成を避ける
ことができ、収束する速度を向上させることができる。
【０２８７】Ｓ３０２〜Ｓ３０５では、Ｓ３２２で生成
された複数の分割領域を初期クラスタとみなして、以
降、上述の第５の実施の形態において図３７で述べたＫ
−ｍｅａｎ法と同様の処理を行なう。
【０２８８】Ｓ３２４では、Ｓ３０５で生成されたクラ
スタのうち、クラスタに属する画素の数があらかじめ設
定されたクラスタリングの閾値よりも小さい場合に、こ
のクラスタを削除する。クラスタに属する画素の数が少
ないということは、入力画像においてこのクラスタに属
する画素が与える影響が小さいとみなすことができるた
め、これらのクラスタを削除することにより、本発明に
おける効果を削除することなく処理を効率化できる。削
除したクラスタに含まれていた画素については以降の処
理によるプロファイルは作成せず、他のクラスタで作成
されたプロファイルあるいはデフォルトのプロファイル
によって色変換されることになる。
【０２８９】図４０に戻り、クラスタ解析部９０２は、
クラスタ作成部９０１で抽出されたクラスタごとにその
内部の色分布を認識し、色グループを生成する。色分布
の認識は上述の第５の実施の形態と同様、分散の度合い
によって判定することもできるが、ここでは、クラスタ
に属する画素の分散とクラスタに属する画素の間の画素
値の変化率を用いてクラスタ内の色分布を認識する。例
えば、クラスタに属する画素の分散があらかじめ設定さ
れた色分布の閾値よりも小さいならば、そのクラスタは
ほぼ均一な色をしたフラットカラーの領域であると推測
できる。また、クラスタに属する任意の画素間の画素値
の変化率があらかじめ定められた色分布の閾値よりも小
さいならば、そのクラスタはクラスタ内の隣接した画素
値の変化が緩やかなグラデーション領域であると推定で
きる。このような手法を上述の第５の実施の形態に適用
してもよい。また、クラスタ補正部９０３で行なう処理
に必要なクラスタに属する画素値によるヒストグラムを
算出しておく。このヒストグラムは必要に応じて正規化
しておいてもよい。
【０２９０】図４２は、本発明の画像処理システムの第
６の実施の形態におけるクラスタ解析部９０２の動作の
一例を示すフローチャートである。図中、図３８に示し
た第５の実施の形態におけるクラスタ解析部９０２の動
作の一例と同様の部分には同じ記号を付して説明を簡略
化する。
【０２９１】まず、Ｓ３１１からＳ３１４までは上述の
第５の実施の形態と同様であり、未処理のクラスタを以
降の処理対象として１つ選択し、対象のクラスタに属す
る画素値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）の分散ベクトルを調べて、この
分散ベクトルの絶対値（大きさ）があらかじめ設定され
た色分布の閾値よりも小さい場合にはフラットカラーと
いう属性を選択されたクラスタに付加する。この分散ベ
クトルの絶対値があらかじめ設定された閾値よりも大き
い場合は、さらに詳細な解析のために、Ｓ３３１の処理
を行なう。
【０２９２】Ｓ３３１では、対象のクラスタに属する画
素から適当な２点を選択して、この２点を結ぶ直線上で
かつ対象クラスタに属する画素の列を抽出する。そし
て、連続する画素値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）の変化率の絶対値を
算出して、その変化率の絶対値の最大値をそれぞれ、Ｒ
L ，ＲC ，ＲH とする。図４３は、本発明の画像処理シ
ステムの第６の実施の形態においてクラスタ解析部９０
２の色分布の認識処理における具体例の説明図、図４４
は、同じく具体例の画素値のグラフである。例えば図４
３に示すようなクラスタが対象となっているとき、その
クラスタに属する画素から適当な２点Ｐ１とＰ２を選択
する。そして、この２点を結ぶ直線上でかつ対象クラス
タに属する画素の列、すなわち線分Ｐ１Ｑ１および線分
Ｑ２Ｐ２上の画素の並びを抽出する。図４４のグラフ
は、画素値をＬ，Ｃ，Ｈごとに画素の並びの順にグラフ
化した例である。連続する画素値（Ｌ，Ｃ，Ｈ）の変化
率の絶対値を算出して、その変化率の絶対値の最大値を
それぞれ、ＲL ，ＲC ，ＲH とする。図４４に示したグ
ラフ上の任意の点の接線の傾きがその点の変化率とな
る。なお、２点Ｐ１，Ｐ２の選択は、ある規則に従って
選択したり、あるいはランダムに選択することができ
る。また、複数組選択し、各組から得られる変化率から
絶対値の最大のものを得るように構成してもよい。
【０２９３】Ｓ３３２では、Ｓ３３１で算出された
ＲL ，ＲC ，ＲH があらかじめ設定された閾値よりも小
さければ、このクラスタ内の隣接画素の色は滑らかに変
化していると判定し、Ｓ３１５において、対象クラスタ
にグラデーションという属性を付加する。ＲL ，ＲC ，
ＲH があらかじめ設定された閾値よりも大きい場合には
クラスタ内の隣接画素の色の変化が大きいことが分か
り、Ｓ３３３においてランダムという属性を与える。
【０２９４】Ｓ３１６及びＳ３１７においては、上述の
第５の実施の形態と同様に、対象クラスタが色再現範囲
を含むか否かを調べ、含むならば、Ｓ３１７で色再現範
囲外という属性を付加する。
【０２９５】Ｓ３３４では、対象クラスタ内の画素値の
ヒストグラムを算出する。このヒストグラムは、クラス
タ補正部９０３で使用される。この例では、色相（Ｈ
゜）の１次元のヒストグラムを算出する。また、ここで
ヒストグラムを算出するのではなく、クラスタ補正部９
０３で使用する際にヒストグラムを算出するように構成
してもよい。
【０２９６】そして、Ｓ３１８において、まだ解析を行
なっていないクラスタが残っているか否かを調べて、残
っているならば、Ｓ３１１に戻って処理を繰り返す。残
っていないならば、クラスタ解析部９０２の処理を終了
する。
【０２９７】図４０に戻り、クラスタ補正部９０３は、
クラスタ作成部９０１で作成されたクラスタをクラスタ
解析部９０２で認識された色分布に基づいて、再統合お
よび再分割する。クラスタ作成部９０１で行なったクラ
スタリングは、位置空間における位置情報を加味して行
なっているため、類似した色分布を持つ複数のクラスタ
が生成される可能性がある。したがって、プロファイル
・マスク作成部９６以降の処理を効率化するために、離
れた位置に存在する類似した色分布を１つのクラスタに
統合する。
【０２９８】例えば、クラスタの代表色が類似していて
かつクラスタに付加されている色分布が同じならばこの
２つのクラスタを統合するように構成することができ
る。また、クラスタ解析部９０２で算出されたクラスタ
のヒストグラムを用いてある２つのヒストグラムの相関
値があらかじめ定められた閾値よりも大きい場合にこの
２つのクラスタを統合するように構成することもでき
る。さらに、クラスタ作成部９０１のクラスタの再構成
で用いる重みつき距離の重み係数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅの
値によっては、クラスタ内部の色分布に偏りを生じる場
合もある。したがって、クラスタに属する画素値のヒス
トグラムの形状、例えば、複数のピークを持っているか
否かを調べて、複数のピークを持っているならば、ピー
ク部分の値を基にクラスタを再分割することができる。
【０２９９】図４５は、本発明の画像処理システムの第
６の実施の形態におけるクラスタ補正部９０３の動作の
一例を示すフローチャートである。このフローチャート
は、Ｓ３４１〜Ｓ３４６のクラスタ再分割処理とＳ３５
１〜Ｓ３５７のクラスタ再統合処理から構成されてい
る。まず、Ｓ３４１では、クラスタ作成部９０１で生成
されたクラスタからクラスタ再分割処理が行なわれてい
ないクラスタを１つ選択する。
【０３００】Ｓ３４２では、クラスタ解析部９０２で算
出された対象のクラスタのヒストグラムのピークを抽出
する。図４６は、本発明の画像処理システムの第６の実
施の形態においてクラスタ解析部９０２で算出された対
象のクラスタの色相（Ｈ゜）についてのヒストグラムの
一例を示すグラフである。図４６（Ａ）は、極大値を１
つだけ持つヒストグラムの例であり、図４６（Ｂ）は極
大値を２つ持つヒストグラムの例である。図４６（Ａ）
に示すヒストグラムでは、ピーク値を持つ色相値として
Ｈ0 のみを算出することができる。一方、図４６（Ｂ）
に示すヒストグラムのように複数の極大値を持つ場合に
は、その複数の極大値がピーク値として有効であるか否
かの検証を行なう。例えば、Ｈ1 とＨ2 との値がある程
度離れており、Ｈ1 とＨ2 との間にある頻度の谷がはっ
きりしていれば、Ｈ1 とＨ2 とを異なるピーク値とみな
すことができる。これは例えば以下の条件式 ｜Ｈ2 −Ｈ1 ｜≧Ｔｈ１ Ｍｉｎ（Ｎ1 ，Ｎ2 ）−Ｎ3 ≧Ｔｈ２ を満たすか否かを調べることにより、検証することがで
きる。ここで、Ｈ1 ，Ｈ2 は隣合う極大値を持つ色相値
であり、Ｎ1 ，Ｎ2 は、それぞれ、Ｈ1 とＨ2 に対応す
る色相値の頻度であり、Ｎ3 は、Ｈ1 ，Ｈ2 の間に存在
する頻度の極小値である。また、Ｔｈ1 ，Ｔｈ2 は、あ
らかじめ定められた閾値である。Ｍｉｎ（Ｎ1 ，Ｎ2 ）
は、Ｎ1 とＮ2 のうち小さい方の値である。
【０３０１】そして、条件を満たした場合はそれぞれの
極大値をピーク値として算出する。例えば、図４６
（Ｂ）においては、ピーク値Ｈ1 ，Ｈ2 を算出すること
ができる。条件を満たさなかった場合には、例えば、頻
度の大きい方の極大値で２つの極大値を代表させて１つ
のピーク値を算出することができる。例えば、図４６
（Ｂ）において条件を満たさなかった場合には、頻度が
大きなＨ1 のみがピーク値として算出される。
【０３０２】Ｓ３４３においては、Ｓ３４２で抽出した
ピーク値が複数存在するか否かを調べて、複数存在する
場合には、対象のクラスタはさらに分割が可能であると
判断して、Ｓ３４４とＳ３４５のクラスタ再分割処理を
行なう。Ｓ３４４では、ピーク値に基づいてクラスタを
再分割する。ここでは、ピーク値を算出するために色相
のヒストグラムを用いたので、ピーク値の総数の初期ク
ラスタにピーク値に等しいクラスタ中心を考えて色相値
による画素の再配置を繰り返すことにより、クラスタの
再分割を行なう。この方法は、Ｋ−ｍｅａｎ法であり、
既に図３７において説明したので、詳細な説明は省略す
る。また、この例ではＳ３４２において色相だけのヒス
トグラムを用いてピーク値を算出したが、多次元のヒス
トグラム、例えば、（Ｌ，Ｃ，Ｈ）の３次元ヒストグラ
ムを作成してピーク値を算出し、Ｌ，Ｃ，Ｈの３つの特
徴によるクラスタの再分割を行なってもよい。Ｓ３４５
では、Ｓ３４４において再分割されたクラスタの色分布
を解析する。この解析手法は、クラスタ解析部９０２で
説明した方法と同様である。
【０３０３】Ｓ３４６では、再分割処理がまだ行なわれ
ていないクラスタが存在するか否かを判定し、存在すれ
ばＳ３４１にもどって処理を繰り返す。全てのクラスタ
についての処理が完了したら、Ｓ３５１からＳ３５６の
クラスタの再統合処理を行なう。
【０３０４】Ｓ３５１では、前述のクラスタ再分割処理
で生成されたクラスタを含む全てのクラスタから再統合
処理が行なわれていないクラスタを１つ選択する。Ｓ３
５２では、対象のクラスタの代表色に類似する代表色を
持つクラスタを抽出して類似色リストを作成する。これ
は、対象のクラスタの代表色と他の全てのクラスタの代
表色との差を算出して、この差があらかじめ設定された
閾値よりも小さいクラスタを類似色リストに加えていく
ことで実現できる。
【０３０５】Ｓ３５３からＳ３５５では、作成した類似
色リストの中から対象のクラスタの色分布と同じ色分布
を持つクラスタを抽出して、対象のクラスタと統合す
る。この結果、位置空間上で離れた位置に存在するクラ
スタでも代表色および色分布が類似していれば１つのク
ラスタとして扱うことが可能になる。代表色について
は、類似色リストの中からクラスタを選ぶことによって
類似性が保証されている。色分布の類似性については、
ここでは、クラスタ解析部９０２で認識した属性、すな
わちフラットカラー、グラデーション、もしくはランダ
ムのいずれかを色分布とし、この属性が一致していれば
色分布が類似しているものとして、クラスタを統合す
る。
【０３０６】Ｓ３５６では、統合されたクラスタの色分
布を解析する。クラスタ内の色分布は同じ色分布のクラ
スタを統合したものであるから、統合されたクラスタの
色分布も統合する前の各クラスタの色分布と同じはずで
ある。したがって、ここでは、代表色を計算し直す処理
のみを行なう。この処理が必要なければ、この解析を省
略することもできる。
【０３０７】Ｓ３５７では、再統合処理が行なわれてい
ないクラスタが存在するか否かを調べて、まだ未処理の
クラスタが残っているならば、Ｓ３５１に戻って処理を
繰り返す。残っていないならば、クラスタ補正処理９０
３を終了する。
【０３０８】プロファイル・マスク作成部９６は、クラ
スタ解析部９０２で認識されたクラスタ内部の色分布が
ランダムであるかフラットカラーであるかグラデーショ
ンであるかにより、対象となるクラスタに適したプロフ
ァイルを作成する。ここでは、ランダムという属性が付
加されているクラスタについては階調性および色識別性
ともに考慮する必要がないとみなして、このプロファイ
ル・マスク作成部９６では処理対象から外す。具体的に
は、ランダムという属性が付加されたクラスタに対する
プロファイルの作成処理は、色再現範囲圧縮用初期設定
プロファイルそのものを出力する。
【０３０９】なお、フラットカラーという属性が付加さ
れたクラスタに対するプロファイルの作成処理は、第１
の実施の形態と同様であり、例えば図７に示したフロー
チャートにしたがって作成することができる。また、グ
ラデーションという属性が付加されたクラスタに対する
プロファイルの作成処理についても、第１の実施の形態
と同様であり、例えば図９に示したフローチャートにし
たがって作成することができる。
【０３１０】プロファイルリンク部９７は、プロファイ
ル・マスク作成部９６においてフラットカラーから作成
したプロファイルとグラデーションから作成したクラス
タごとの複数のプロファイルに対して、個別に、画像出
力用のプロファイルと合成して、最終的なプロファイル
を作成する。このプロファイルリンク部９７における処
理については、上述の第３あるいは第５の実施の形態と
同様であり、例えば、図２９に示したフローチャートに
したがって作成することができる。
【０３１１】このようにして作成されたフラットカラー
用（グラデーション以外を意味し、この例の場合はラン
ダムという属性が与えられたクラスタも含む。）の１つ
のプロファイルと、グラデーション用の複数のプロファ
イルは保持部８２に保持され、ダイレクトルックアップ
テーブル５１〜５Ｎに設定される。また、各プロファイ
ルに対応する位置空間におけるマスク情報も保持部８２
に保持され、セレクタ１０に送られる。セレクタ１０
は、マスク情報にしたがって画素を入力するダイレクト
ルックアップテーブルを選択し、その画素値（Ｌ，Ｃ，
Ｈ）を送出する。ダイレクトルックアップテーブル５１
〜５Ｎのいずれかから得られる複数のテーブル値を補間
器６で補間し、画像出力装置７へ送り、画像が形成され
る。
【０３１２】次に、本発明の画像処理システムの第７の
実施の形態について説明する。上述の第１の実施の形態
では、領域判別部１２において分割色領域のうち頻度が
ある閾値以上であるものを対象分割色領域として抽出
し、以後の処理をこの対象分割色領域について行なうこ
とで高速化している。しかし、対象分割色領域の中に
は、プロファイル作成部１４における処理において色再
現範囲外の対象分割色領域を色再現範囲内に収める際に
全く影響を受けない色再現範囲内の分割色領域も多数含
まれている。これらの分割色領域については結果的に何
の処理も行なわれないため、グループ作成部１３におけ
るグループ化の処理やプロファイル作成部１４における
色差の判定処理などに無駄な時間を費やすことになる。
また、不要な対象分割色領域の情報を保持しているた
め、多くのメモリ領域が必要となる。この第７の実施の
形態では、プロファイル作成部１４において処理対象と
なる可能性の高いグループのみをグループ作成部１３で
作成するために、領域判別部１２で不必要な対象分割色
領域を排除する処理を行ない、以降の処理を高速化した
例を示す。なお、この第７の実施の形態では、上述の第
１の実施の形態と比べ、領域判別部１２の処理が異なる
のみであり、他の処理部における処理内容は第１の実施
の形態と同一であるため、以下では領域判別部１２の処
理についてのみ説明する。
【０３１３】図４７は、本発明の画像処理システムの第
７の実施の形態における領域判別部１２の処理の一例を
示すフローチャートである。図４に示す第１の実施の形
態における領城判別部４の処理と同様の処理について
は、図４と同じ符号を付して説明を省略する。Ｓ１０１
において、分割色領域ごとにヒストグラムの頻度を調
べ、頻度が閾値以上であるものを対象分割色領域として
選出する。Ｓ１０２において、Ｓ１０１で対象分割色領
域と判定された分割色領域が色再現範囲内か外かを調
ベ、分割色領域ごとに色再現範囲内か外かを示すフラグ
データを付与する。Ｓ１０３において、Ｓ１０２での判
定結果をもとに、すべての対象分割色領域が色再現範囲
内か否かを調べる。色再現範囲外の分割色領域が存在す
る場合には、Ｓ３６１以降の処理を行なう。
【０３１４】Ｓ３６１において、すべての対象分割色領
域を、色再現範囲外フラグを持つ対象分割色領域と、色
再現範囲内フラグを持つ対象分割色領域の２つに分類す
る。Ｓ３６２では、処理対象エリアを決定する。この処
理対象エリアは、プロファイル作成部１４において有効
色領域（フラットカラーの分割色領域）に対して例えば
図７に示す処理を行なうことで、移動する可能性のある
色領域を示す。移動する可能性のある色領域は、例え
ば、色再現範囲外の色を色再現範囲内に移動させたとき
に類似する色再現範囲内の色の領域である。処理対象エ
リアの決定は、具体例としては処理対象エリアであるか
否かを判断する判定条件を設定すればよい。判定条件の
設定については後述する。
【０３１５】Ｓ３６３において、色再現範囲内の対象分
割色領域のうち、Ｓ３６２で決定した処理対象エリア内
に存在する対象分割色領域のみを選択する。色再現範囲
内の対象分割色領域のうち、Ｓ３６２で決定した処理対
象エリア外にある対象分割色領域の情報は、後の処理で
は使用しないため、この段階で消去してもよい。色再現
範囲外の対象分割色領域と、色再現範囲内の対象分割色
領域のうちＳ３６２で決定した処理対象エリア内に存在
する分割色領域を有効対象分割色領域と表現することに
する。
【０３１６】Ｓ３６４において、Ｓ３６３で選択された
有効対象分割色領域に対して、対象分割色領域内の分布
をもとに、各有効対象分割色領域に対するＬ方向、Ｃ方
向、Ｈ方向の分散を求め、それぞれσＬ，σＣ，σＨと
する。Ｓ１０５において、各有効対象分割色領域に対し
て、Ｓ３６４で得られた分散値がすべて基準値以下か否
かを判定し、すべて基準値以下の場合にはＳ１０６にお
いて画像種類をフラットカラーとし、それ以外の場合に
はＳ１０７で画像種類をグラデーションとする。
【０３１７】以降の処理については、有効対象分割色領
域のみを対象として、第１の実施の形態と全く同様に処
理を行なう。処理対象が有効対象分割色領域のみである
ので、グループ作成部１３におけるグループ化の処理
や、プロファイル作成部１４における類似色の判定処理
等の処理対象が減少し、以降の処理を高速化することが
できる。
【０３１８】図４８は、処理対象エリアの決定処理の一
例の説明図、図４９は、同じくＣ*−Ｈ゜平面の処理対
象エリアの一例の説明図、図５０は、同じくＬ* −Ｃ*
平面の処理対象エリアの一例の説明図である。図４９、
図５０において、色再現範囲の境界を太線で示してお
り、太線よりもＣ* の値が小さい側が色再現範囲である
とする。図４８ないし図５０においては色再現範囲外に
ある分割色領域を２つ示しており、それぞれ領域ａ、領
域ｂとする。
【０３１９】色再現範囲外の色を色再現範囲内の色で再
現する場合、色再現範囲外の色の色相（Ｈ゜）を保持
し、彩度（Ｃ* ）、明度（Ｌ* ）の一方または両方を変
化させて色再現範囲内の色にするのが一般的である。色
相を変化させる場合ももちろんあるが、大きく色相を変
化させる場合はほとんど無い。彩度、明度を変化させる
方法の代表例としては、明度を一定に保って彩度のみを
変化させる方法や、ある目標点（色空間内のある点）に
向かうように明度、彩度とも変化させる方法がある。
【０３２０】例えば色相を保持する場合の処理対象エリ
アとして、図４９、図５０に示した例では、色相につい
ては図４９に示すように分割色領域を含むエリアとし、
明度については図５０に示すように分割色領域を含みか
つＬ* ＝５０までのエリア、彩度についてはＣ* ＝０か
ら分割色領域を含むエリアを選び、色再現範囲外の各分
割色領域に対して対象処理エリアを設定している。な
お、明度のエリアを規定するＬ* ＝５０の数値は任意に
設定することができる。また、それぞれのエリアの設定
には、幾分かの余裕をもたせることができる。
【０３２１】実際の処理対象エリアは、図４９及び図５
０において粗いハッチングを施した部分を組み合わせた
３次元空間上の領域である。この例では、色再現範囲外
の分割色領域が２つ（領域ａと領域ｂ）存在するので、
それぞれ、領域ａによる処理対象エリアと領域ｂによる
処理対象エリアの２つができる。例えば領域ａが色相Ｈ
1 〜Ｈ2 、明度Ｌ1 〜Ｌ2 、彩度Ｃ1 〜Ｃ2 であるとす
るとき、処理対象エリアとしては、色相Ｈ1 −αH1〜Ｈ
2 ＋αH2、明度５０〜Ｌ2 ＋αL 、彩度０〜Ｃ2 ＋αC
の領域として決定することができる。
【０３２２】図５１は、処理対象エリアの決定処理の別
の例の説明図である。図４８ではＬＣＨの３次元色空間
において直方体形状の領域として処理対象エリアを決定
したが、他の方法によって処理対象エリアを決定しても
よい。例えば、図５１（Ａ）に示すように、色相を保存
し、彩度及び明度が所定の目標値に向かうような三角柱
状の領域を設定したり、図５１（Ｂ）に示すように、色
相、彩度、明度とも目標点に向かうような円錐形の領域
を設定することも可能である。このとき、目標値や目標
点は色ごとに適宜に設定してもよい。
【０３２３】さらに別の方法として、色再現範囲圧縮用
初期設定プロファイルを用いる方法もある。この色再現
範囲圧縮用初期設定プロファイルは、色再現範囲外の色
に対する最適と思われる色再現範囲外郭のマツピング先
データを予め設定したものであり、プロファイル作成部
１４で用いるものと同一のものを利用することができ
る。この色再現範囲圧縮用初期設定プロファイルから色
再現範囲外の分割色領域を色再現範囲外郭へマッピング
する方向（べクトル）を読み取り、その方向に対して、
種々の形状のエリアを設定することも可能である。
【０３２４】このようにして、色再現範囲外にある各分
割色領域に対して、処理対象エリアを決定することがで
きる。図４７のＳ３６２では、色再現範囲外にあるすべ
ての分割色領域から求まる処理対象エリアをまとめ、処
理対象エリアとして決定する。このとき、近傍の処理対
象エリアを適宜一つに統合して処理対象エリアの数を減
らしてもよい。Ｓ３６３では、色再現範囲内の対象分割
色領域に対して、このようにして決定されたいずれの処
理対象エリアにも入ってないものについては、以降の処
理において処理対象とならない領域であるとして、保持
していたデータを破棄する。
【０３２５】Ｓ３６２における処理は、処理対象エリア
を設けて必要ないデータをＳ３６３で削除することによ
って、以降の処理の高速化するものであるが、処理対象
エリアを求めるために処理時間がかかったのでは全体の
処理効率が向上しない。そのため、処理対象エリアの決
定及び不要な情報の削除は、なるべく簡単に行なえるこ
とが望ましい。上述の例では、ＬＣＨの各軸の値を制限
するだけで条件の設定を行なうことができるので、非常
に簡単に処理対象エリアの決定と不要な情報の削除を行
なうことができる。逆に、この処理では必要ない分割色
領域を大まかに分類できればよいため、処理対象エリア
の決定方法は、簡単な処理を採用すればよい。
【０３２６】なお、この例では内部処理のための座標系
としてＬＣＨ座標系を用いているため、上述のように簡
単な条件設定によって処理対象エリアを決定できた。他
の座標系でも同様に条件設定を行なうことができる。例
えばＬａｂ座標系では、色相を保持した領域は、ａ−ｂ
平面においてＬ軸を中心とする扇形状の領域として設定
することができる。このときの条件は、２本の直線式と
して設定できる。このような式で処理対象エリアを決定
する場合、作成された式をまとめて式の数を減らすこと
ができる。なお、直交座標系であるＬａｂ色空間を円筒
座標系に変換することによって、ＬＣＨ座標系に変換す
ることができ、いずれの座標系で処理対象エリアの決定
処理を行なってもよい。他の座標系についても同様であ
る。
【０３２７】このように、この第７の実施の形態では、
色再現範囲外の色を色再現範囲内の色にマッピングする
場合に、全く色識別性の劣化を生じない色再現範囲内の
分割色領域をあらかじめ排除しておき、処理に必要な分
割色領域のみを取リ出すことができるため、その後の工
程の処理を高速化できるとともに、無駄なデータを保持
しないため、メモリ等の容量を節約することができる。
【０３２８】なお、上述の各実施の形態においては、色
変換パラメータ作成部１または９はＬＣＨ色空間におい
て色再現範囲の圧縮処理を行なっているが、本発明はこ
れに限るものではなく、例えば均等知覚色空間であるＬ
ａｂ色空間や、Ｌ* ｕ* ｖ*色空間、あるいはその他の
色空間においても同様の処理を行なうことができる。ま
た、画像入力装置２および画像出力装置７の色空間につ
いてもＢＧＲ色空間やＣＭＹＫ色空間に限らず、種々の
色空間であってよい。
【０３２９】図５２は、本発明の画像処理システムの第
１の実施の形態における変形例を示すブロック図であ
る。図５２に示した構成では、入力として印刷用のＹＭ
ＣＫ色空間で表現された画像ファイルとし、内部処理を
行なう色空間としてＬａｂ色空間としている。また、出
力装置としてＣＲＴを想定し、出力する画像の色空間を
ＢＧＲ色空間とした例を示している。
【０３３０】この例の場合、入力側色変換部３ではＹＭ
ＣＫ→Ｌａｂ色変換を行ない、ヒストグラム作成部１
１、領域判別部１２、グループ作成部１３はＬａｂ色空
間上で処理を行ない、プロファイル作成部１４はＬａｂ
→Ｌａｂ色変換を行なう色再現範囲圧縮用初期設定プロ
ファイルを用いてプロファイルを作成する。またプロフ
ァイルリンク部１５は、プロファイル作成部１４で作成
されたＬａｂ色空間上のプロファイルとＬａｂ→ＢＧＲ
色変換用のプロファイルをリンクさせて、ダイレクトル
ックアップテーブル５に設定するプロファイルを作成す
る。このプロファイルを用いてＬａｂ色空間からＢＧＲ
色空間への色変換を行ない、ＣＲＴ等の画像出力装置７
へと出力することになる。
【０３３１】この図５２に示した例のほかにも、入力色
空間としてＹＣｂＣｒ等の色信号を用いるなど、入力色
空間や出力色空間、内部処理のための色空間は任意の色
座標系を用いることが可能である。入力色空間及び内部
処理のための色空間として用いた色座標系に応じて、入
力側色変換部３を変更すればよいし、内部処理のための
色空間として用いた色座標系に応じて色変換パラメータ
作成部１の処理を変更すればよいし、出力色空間に応じ
てプロファイルリンク部１５でリンクするプロファイル
を変更すればよい。また、内部処理のための色空間と出
力色空間が同じであれば、プロファイルリンク部１５は
不要である。
【０３３２】この例では画像入力装置２の代わりに画像
ファイルとしたように、画像出力装置７に出力しない構
成であってもよく、記憶装置に記憶させたり、ネットワ
ークなどによって他のシステムに転送したり、あるいは
他のソフトウェアの入力とすることが可能である。ま
た、変換パラメータ作成部１に入力される画像は、入力
画像を間引いたものでもよく、この場合には処理を高速
化することができる。
【０３３３】なお、図５２は上述の第１の実施の形態に
おける構成について、各色空間を変更した例を示してい
るが、他の第２ないし７の実施の形態についても同様の
変形が可能である。
【０３３４】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、入力された画像データに応じて色分布をグル
ープ化し、グループごとに色再現範囲内となるように色
再現パラメータを決定しているので、画像全体の色が変
化することはなく、また色再現範囲外の色を変化させた
ことによる色識別性の低下も防ぐことができ、グラデー
ション部分はグラデーションとして再現し、同時にフラ
ットな部分の色をフラットカラーに適した色で再現する
ことができる。
【０３３５】さらに、画像データのｘｙ位置空間におけ
る位置情報を用いることによって、部分的な色再現パラ
メータの使用が可能となり、例えば、グラデーション部
分の色の変化を保証しながら同じ色のフラットカラー部
分の色を忠実に再現するなど、グラデーション部分の階
調性とフラットカラー部分に適した色の再現を両立させ
ることができる。このとき、クラスタリングによりグル
ープを作成することで、生成されるグループをパラメー
タによって自由に調節でき、グループ内の色分布を詳細
に解析することで、各部の色分布にさらに適した色再現
範囲内への圧縮が実現できる。また、色情報と位置情報
を同時に使用してグループ（クラスタ）を作成し、得ら
れたグループ（クラスタ）を内部およびグループ（クラ
スタ）間の色分布に基づいて補正することにより、グル
ープ（クラスタ）ごとに適応的に色再現範囲内へ変換す
るための色再現パラメータを効率的に決定することがで
きるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態を示すブロック図である。
【図２】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態における色変換パラメータ作成部１の動作の一例の説
明図である。
【図３】 色空間の分割の説明図である。
【図４】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態における領域判別部の処理の一例を示すフローチャー
トである。
【図５】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態におけるグループ作成部の処理の一例を示すフローチ
ャートである。
【図６】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態のグループ作成部における処理着目領域と連結対象領
域の連結処理の一例の説明図である。
【図７】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態のプロファイル作成部におけるフラットカラーに対す
る処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態のプロファイル作成部におけるフラットカラーに対す
る処理の一例の説明図である。
【図９】 本発明の画像処理システムの第１の実施の形
態のプロファイル作成部におけるグラデーションに対す
る処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】 本発明の画像処理システムの第１の実施の
形態のプロファイル作成部におけるグラデーションに対
する処理の一例においてグループ内の分割色領域が色再
現範囲内に圧縮される様子の一例を示す説明図である。
【図１１】 本発明の画像処理システムの第１の実施の
形態のプロファイル作成部において計算する別の修正変
化量△Ｅi の計算の説明図である。
【図１２】 本発明の画像処理システムの第１の実施の
形態におけるプロファイルリンク部の処理の一例を示す
フローチャートである。
【図１３】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態を示すブロック図である。
【図１４】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態におけるグループ作成部までの動作の一例を示すフ
ローチャートである。
【図１５】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態におけるグループ作成部の処理の一例の説明図であ
る。
【図１６】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態におけるグループ判別部からプロファイル作成部の
途中までの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１７】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態におけるプロファイル作成部の途中以降の動作の一
例を示すフローチャートである。
【図１８】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態のプロファイル作成部におけるフラットカラーのＳ
ａｔ的圧縮処理の一例の説明図である。
【図１９】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態のプロファイル作成部における関連グラデーション
グループ群の一例の説明図である。
【図２０】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態のプロファイル作成部におけるグラデーションのＰ
ｅｒ的圧縮処理の一例における圧縮率の説明図である。
【図２１】 本発明の画像処理システムの第２の実施の
形態のプロファイル作成部における関連グラデーション
グループ群に対するＰｅｒ的圧縮処理の一例における圧
縮率の説明図である。
【図２２】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態を示す構成図である。
【図２３】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態における色変換パラメータ作成部９の動作の一例の
説明図である。
【図２４】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態における位置空間分割部９１の動作の一例を示すフ
ローチャートである。
【図２５】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態における位置空間分割部の動作の一例の説明図であ
る。
【図２６】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態におけるグループ合成部の動作の一例を示すフロー
チャートである。
【図２７】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態におけるグループ合成部の動作の一例の説明図であ
る。
【図２８】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態のプロファイル・マスク作成部におけるグラデーシ
ョンに対するプロファイル作成処理の一例を示すフロー
チャートである。
【図２９】 本発明の画像処理システムの第３の実施の
形態におけるプロファイルリンク部の動作の一例を示す
フローチャートである。
【図３０】 本発明の画像処理システムの第４の実施の
形態を示すブロック図である。
【図３１】 本発明の画像処理システムの第４の実施の
形態におけるヒストグラム作成部およびグループ作成部
の処理の一例を示すフローチャートである。
【図３２】 本発明の画像処理システムの第４の実施の
形態におけるグループ判別部からプロファイル・マスク
作成部の途中までの処理の一例を示すフローチャートで
ある。
【図３３】 本発明の画像処理システムの第４の実施の
形態におけるプロファイル・マスク作成部の途中以降の
処理の一例を示すフローチャートである。
【図３４】 本発明の画像処理システムの第４の実施の
形態におけるプロファイル・マスク合成部からプロファ
イルリンク部までの処理の一例を示すフローチャートで
ある。
【図３５】 本発明の画像処理システムの第５の実施の
形態を示す構成図である。
【図３６】 本発明の画像処理システムの第５の実施の
形態における色変換パラメータ作成部１００の動作の一
例の説明図である。
【図３７】 本発明の画像処理システムの第５の実施の
形態におけるクラスタ作成部９０１の動作の一例を示す
フローチャートである。
【図３８】 本発明の画像処理システムの第５の実施の
形態におけるクラスタ解析部９０２の動作の一例を示す
フローチャートである。
【図３９】 本発明の画像処理システムにおける第６の
実施の形態を示す構成図である。
【図４０】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態における色変換パラメータ作成部１００の動作の一
例の説明図である。
【図４１】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態におけるクラスタ作成部９０１の動作の一例を示す
フローチャートである。
【図４２】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態におけるクラスタ解析部９０２の動作の一例を示す
フローチャートである。
【図４３】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態においてクラスタ解析部９０２の色分布の認識処理
における具体例の説明図である。
【図４４】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態においてクラスタ解析部９０２の色分布の認識処理
における具体例の画素値のグラフである。
【図４５】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態におけるクラスタ補正部９０３の動作の一例を示す
フローチャートである。
【図４６】 本発明の画像処理システムの第６の実施の
形態においてクラスタ解析部９０２で算出された対象の
クラスタの色相（Ｈ゜）についてのヒストグラムの一例
を示すグラフである。
【図４７】 本発明の画像処理システムの第７の実施の
形態における領域判別部１２の処理の一例を示すフロー
チャートである。
【図４８】 本発明の画像処理システムの第７の実施の
形態における処理対象エリアの決定処理の一例の説明図
である。
【図４９】 本発明の画像処理システムの第７の実施の
形態における処理対象エリアの決定処理の一例のＣ* −
Ｈ゜平面の処理対象エリアの説明図である。
【図５０】 本発明の画像処理システムの第７の実施の
形態における処理対象エリアの決定処理の一例のＬ* −
Ｃ* 平面の処理対象エリアの説明図である。
【図５１】 本発明の画像処理システムの第７の実施の
形態における処理対象エリアの決定処理の別の例の説明
図である。
【図５２】 本発明の画像処理システムの第１の実施の
形態における変形例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１…色変換パラメータ作成部、２…画像入力装置、３…
入力側色変換部、４…画像保持部、５…ダイレクトルッ
クアップテーブル、６…補間器、７…画像出力装置、１
０…セレクタ、１１…ヒストグラム作成部、１２…領域
判別部、１３…グループ作成部、１４…プロファイル作
成部、１５…プロファイルリンク部、１６…グループ判
別部、５１〜５Ｎ…ダイレクトルックアップテーブル、
８１，８２…保持部、９１…位置空間分割部、９２…ヒ
ストグラム作成部、９３…色領域判別部、９４…グルー
プ作成部、９５…グループ合成部、９６…プロファイル
・マスク作成部、９７…プロファイルリンク部、９８…
グループ判別部、９９…プロファイル・マスク合成部、
１００…色変換パラメータ作成部、９０１…クラスタ作
成部、９０２…クラスタ解析部、９０３…クラスタ補正
部。

Claims (51)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像データを入力する入力手段と、該入
    力手段により入力された前記画像データの色空間におけ
    る色分布および画像空間における位置情報を認識する色
    分布認識手段と、該色分布認識手段で認識された前記色
    分布および前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基づ
    いて前記画像データの１または複数の色再現パラメータ
    を決定する色再現パラメータ決定手段を具備することを
    特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項２】 画像データを入力する入力手段と、該入
    力手段により入力された前記画像データの色分布を認識
    する色分布認識手段と、該色分布認識手段で認識された
    色分布を１または複数のグループにグループ化するグル
    ープ化手段と、該グループ化手段によりグループ分けさ
    れたグループと出力装置の色再現範囲に基づいて前記画
    像データの色再現パラメータを決定する色再現パラメー
    タ決定手段を具備することを特徴とする画像処理装置。
  3. 【請求項３】 画像データを入力する入力手段と、該入
    力手段により入力された前記画像データの色空間におけ
    る色分布および画像空間における位置情報を認識する色
    分布認識手段と、該色分布認識手段で認識された前記位
    置情報に基づいて色分布を１または複数のグループにグ
    ループ化するグループ化手段と、該グループ化手段によ
    りグループ分けされたグループと前記位置情報と出力装
    置の色再現範囲に基づいて前記画像データの１または複
    数の色再現パラメータを決定する色再現パラメータ決定
    手段を具備することを特徴とする画像処理装置。
  4. 【請求項４】 前記色分布認識手段は、色空間を複数の
    領域に分割し、分割された各領域に属する画素数を計数
    し、前記グループ化手段は、前記色分布認識手段で計数
    された隣接する領域の計数値に基づいて隣接する領域の
    結合の可否を判定し該判定の結果に応じて領域をグルー
    プ化することを特徴とする請求項２または３に記載の画
    像処理装置。
  5. 【請求項５】 前記色分布認識手段は、色空間を複数の
    領域に分割し、分割された各領域に属する画素数を計数
    するとともに画素分布情報を認識し、前記グループ化手
    段は、前記色分布認識手段で計数された隣接する領域の
    計数値および画素分布情報に基づいて隣接する領域の結
    合の可否を判定し該判定の結果に応じて領域をグループ
    化することを特徴とする請求項２または３に記載の画像
    処理装置。
  6. 【請求項６】 前記色分布認識手段は、色空間を複数の
    領域に分割し、分割された各領域に属する画素数を計数
    するとともに各領域に属する画素の位置情報を対応づ
    け、前記グループ化手段は、前記色分布認識手段で計数
    された隣接する領域の計数値に基づいて隣接する領域の
    結合の可否を判定するとともに隣接する各領域に属する
    画素の位置を判定し、２つの判定の結果に応じて色空間
    上の領域をグループ化することを特徴とする請求項３に
    記載の画像処理装置。
  7. 【請求項７】 前記グループ化手段は、色識別性の劣化
    を生じないと考えられる部分の色分布を除いてグループ
    化することを特徴とする請求項２または３に記載の画像
    処理装置。
  8. 【請求項８】 画像データを入力する入力手段と、該入
    力手段により入力された画像データに基づいて類似色画
    素から構成される画像平面上の領域を抽出し抽出した領
    域に基づいてクラスタを作成するクラスタ作成手段と、
    該クラスタ作成手段で生成された前記クラスタの色分布
    を認識してグループを生成するクラスタ解析手段と、該
    クラスタ解析手段で生成された前記グループと出力装置
    の色再現範囲に基づいて前記クラスタ作成手段で生成さ
    れた前記クラスタごとに前記画像データの色再現パラメ
    ータを決定する色再現パラメータ決定手段を具備するこ
    とを特徴とする画像処理装置。
  9. 【請求項９】 前記クラスタ解析手段で生成されたグル
    ープに基づいて前記クラスタ作成手段で生成された前記
    クラスタを再分割および再統合して新たなクラスタを作
    成し該新たなクラスタの色分布を認識して新たなグルー
    プを生成するクラスタ補正手段を有し、前記色再現パラ
    メータ決定手段は、前記クラスタ補正手段で生成された
    前記新たなクラスタおよび前記新たなグループと出力装
    置の色再現範囲に基づいて前記新たなクラスタごとに前
    記画像データの色再現パラメータを決定することを特徴
    とする請求項８に記載の画像処理装置。
  10. 【請求項１０】 前記クラスタ作成手段は、前記入力手
    段より入力された画像データから抽出した１つ以上の特
    徴量に基づいたクラスタリングによって画像空間におけ
    るクラスタを抽出することを特徴とする請求項８に記載
    の画像処理装置。
  11. 【請求項１１】 前記クラスタ作成手段は、前記入力手
    段より入力された画像データを画像空間上で複数のブロ
    ックに分割し、該ブロック内の画素値の分散に応じてブ
    ロックの分割および統合を繰り返すことにより大局的な
    類似色領域を抽出し、該大局的な類似色領域を基にクラ
    スタリングによって詳細なクラスタを抽出することを特
    徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
  12. 【請求項１２】 前記クラスタ作成手段は、前記入力手
    段より入力された画像データを画像平面上で複数のブロ
    ックに分割し、該ブロック内の画素値の分散に応じてブ
    ロックの分割および統合を繰り返すことにより大局的な
    類似色領域を抽出し、該大局的な類似色領域の色分布を
    調べて位置情報を用いたクラスタ作成が必要か否かを判
    断し、該判断の結果に基づいて必要であれば前記大局的
    な類似色領域を基にクラスタリングによって詳細なクラ
    スタを抽出することを特徴とする請求項８に記載の画像
    処理装置。
  13. 【請求項１３】 前記クラスタ解析手段は、前記クラス
    タ作成手段により生成されたクラスタに属する画素の分
    散に基づいて色分布を認識することを特徴とする請求項
    ８に記載の画像処理装置。
  14. 【請求項１４】 前記クラスタ解析手段は、前記クラス
    タ作成手段により生成されたクラスタに属する隣接画素
    の色情報の変化率と該クラスタに属する画素の分散に基
    づいて色分布を認識することを特徴とする請求項８に記
    載の画像処理装置。
  15. 【請求項１５】 前記クラスタ解析手段は、色識別性の
    劣化を生じないと考えられる部分の色分布を除いてグル
    ープ化することを特徴とする請求項８に記載の画像処理
    装置。
  16. 【請求項１６】 前記クラスタ補正手段は、前記クラス
    タ解析手段で認識したクラスタの代表色およびクラスタ
    内の色分布に基づいてクラスタの統合を行なうことを特
    徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
  17. 【請求項１７】 前記クラスタ補正手段は、前記クラス
    タ解析手段で認識したクラスタ内の色分布とクラスタ内
    の色情報による多次元ヒストグラムの形状に応じてクラ
    スタの分割および統合を行なうことを特徴とする請求項
    ９に記載の画像処理装置。
  18. 【請求項１８】 前記色再現パラメータ決定手段は、前
    記グループの色変化の広がりの大きさを判定する階調判
    定手段を具備し、該階調判定手段による判定結果に基づ
    いて前記色再現パラメータを決定することを特徴とする
    請求項２，３，８のいずれか１項に記載の画像処理装
    置。
  19. 【請求項１９】 前記色再現パラメータ決定手段は、前
    記グループに含まれる色空間上の色部分空間が前記色再
    現範囲外となる部分の分布形状に基づき当該グループに
    対する色圧縮方法および色圧縮強度を決定することを特
    徴とする請求項２，３，８のいずれか１項に記載の画像
    処理装置。
  20. 【請求項２０】 前記色再現パラメータ決定手段は、前
    記グループに含まれる色空間上の色部分空間が前記色再
    現範囲外となる部分の分布形状およびグループの分布形
    状に基づき当該グループに対する色圧縮方法および色圧
    縮強度を決定することを特徴とする請求項２，３，８の
    いずれか１項に記載の画像処理装置。
  21. 【請求項２１】 前記色空間は均等色空間であり、前記
    分布形状は、前記グループに含まれる均等色空間上の前
    記色部分空間における明度方向の広がり、色相方向の広
    がり、または、彩度方向の広がりのいずれか１つまたは
    それらの組み合わせに基づいて判断されることを特徴と
    する請求項１９または２０に記載の画像処理装置。
  22. 【請求項２２】 前記色再現パラメータ決定手段は、第
    １の均等色空間から第２の均等色空間への変換パラメー
    タと、当該変換パラメータを適用する画像空間上の位置
    を示す位置マスク情報をそれぞれ１つまたは複数作成す
    ることを特徴とする請求項１，３，８のいずれか１項に
    記載の画像処理装置。
  23. 【請求項２３】 前記色再現パラメータ決定手段は、複
    数の前記グループをまとめたグループ群を生成し、該グ
    ループ群に対して色再現パラメータを決定することを特
    徴とする請求項２，３，８のいずれか１項に記載の画像
    処理装置。
  24. 【請求項２４】 前記色再現パラメータ決定手段は、複
    数の前記グループをまとめたグループ群を生成し、該グ
    ループ群に対して第１の均等色空間から第２の均等色空
    間への変換パラメータおよび当該変換パラメータを適用
    する画像空間上の位置を示す位置マスク情報を決定する
    ことを特徴とする請求項３または８に記載の画像処理装
    置。
  25. 【請求項２５】 画像データを入力する入力手段と、予
    め設定される格子点データに基づいて前記入力手段によ
    り入力された画像データの色変換を行なう１または複数
    の多次元色変換テーブルと、前記入力手段により入力さ
    れた前記画像データの色空間における色分布および画像
    空間における位置情報を認識する色分布認識手段と、前
    記色分布と前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基づ
    いて１または複数の前記多次元色変換テーブルの前記格
    子点データを決定する格子点データ決定手段を具備する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  26. 【請求項２６】 画像データを入力する入力手段と、予
    め設定される格子点データに基づいて前記入力手段によ
    り入力された画像データの色変換を行なう多次元色変換
    テーブルと、前記入力手段により入力された前記画像デ
    ータの色分布を認識する色分布認識手段と、該色分布認
    識手段で認識された色分布を１または複数のグループに
    グループ化するグループ化手段と、該グループ化手段に
    よりグループ分けされたグループと出力装置の色再現範
    囲に基づいて前記多次元色変換テーブルの前記格子点デ
    ータを決定する格子点データ決定手段を具備することを
    特徴とする画像処理装置。
  27. 【請求項２７】 画像データを入力する入力手段と、予
    め設定される格子点データに基づいて前記入力手段によ
    り入力された画像データの色変換を行なう１または複数
    の多次元色変換テーブルと、前記入力手段により入力さ
    れた前記画像データの色空間における色分布および画像
    空間における位置情報を認識する色分布認識手段と、該
    色分布認識手段で認識された前記位置情報に基づいて色
    分布を１または複数のグループにグループ化するグルー
    プ化手段と、該グループ化手段によりグループ分けされ
    たグループと前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基
    づいて１または複数の前記多次元色変換テーブルの前記
    格子点データを決定する格子点データ決定手段を具備す
    ることを特徴とする画像処理装置。
  28. 【請求項２８】 前記色分布認識手段は、色空間を複数
    の領域に分割し、分割された各領域に属する画素数を計
    数し、前記グループ化手段は、前記色分布認識手段で計
    数された隣接する領域の計数値に基づいて隣接する領域
    の結合の可否を判定し該判定の結果に応じて領域をグル
    ープ化することを特徴とする請求項２６または２７に記
    載の画像処理装置。
  29. 【請求項２９】 前記色分布認識手段は、色空間を複数
    の領域に分割し、分割された各領域に属する画素数を計
    数するとともに画素分布情報を認識し、前記グループ化
    手段は、前記色分布認識手段で計数された隣接する領域
    の計数値および画素分布情報に基づいて隣接する領域の
    結合の可否を判定し該判定の結果に応じて領域をグルー
    プ化することを特徴とする請求項２６または２７に記載
    の画像処理装置。
  30. 【請求項３０】 前記グループ化手段は、色識別性の劣
    化を生じないと考えられる部分の色分布を除いてグルー
    プ化することを特徴とする請求項２６または２７に記載
    の画像処理装置。
  31. 【請求項３１】 前記格子点データ決定手段は、前記グ
    ループに含まれる色空間上の色部分空間が前記色再現範
    囲外となる部分の分布形状に基づき当該グループに対す
    る色圧縮方法および色圧縮強度を決定することを特徴と
    する請求項２６または２７に記載の画像処理装置。
  32. 【請求項３２】 前記格子点データ決定手段は、前記グ
    ループに含まれる色空間上の色部分空間が前記色再現範
    囲外となる部分の分布形状およびグループの分布形状に
    基づき当該グループに対する色圧縮方法および色圧縮強
    度を決定することを特徴とする請求項２６または２７に
    記載の画像処理装置。
  33. 【請求項３３】 前記格子点データ決定手段は、前記グ
    ループ化手段によりグループ化された各グループに対応
    する位置マスク情報を決定する位置マスク情報決定手段
    と、前記位置マスク情報決定手段により決定された位置
    マスク情報に対応する前記格子点データのファイルを作
    成して記憶する記憶手段を具備し、前記記憶手段から前
    記位置マスク情報に基づいて格子点データを読み出すこ
    とにより格子点データを決定することを特徴とする請求
    項２７に記載の画像処理装置。
  34. 【請求項３４】 画像データを入力する入力手段と、予
    め設定される格子点データに基づいて前記入力手段によ
    り入力された画像データの色変換を行なう１または複数
    の多次元色変換テーブルと、前記入力手段により入力さ
    れた画像データに基づいて類似色画素から構成される画
    像空間上の領域を抽出し抽出した領域に基づいてクラス
    タを作成するクラスタ作成手段と、該クラスタ作成手段
    で作成されたクラスタの色分布を認識してグループを生
    成するクラスタ解析手段と、該クラスタ作成手段で作成
    したクラスタと前記クラスタ解析手段で生成したグルー
    プと出力装置の色再現範囲に基づいて１または複数の前
    記多次元色変換テーブルの前記格子点データを決定する
    格子点データ決定手段を具備することを特徴とする画像
    処理装置。
  35. 【請求項３５】 入力された画像データの色空間におけ
    る色分布および画像空間における位置情報を認識する工
    程と、前記色分布と前記位置情報と出力装置の色再現範
    囲に基づいて前記画像データの１または複数の色再現パ
    ラメータを決定する工程を有することを特徴とする画像
    処理方法。
  36. 【請求項３６】 入力された画像データの色分布を認識
    する工程と、認識された色分布を１または複数のグルー
    プにグループ化する工程と、該グループと出力装置の色
    再現範囲に基づいて前記画像データの色再現パラメータ
    を決定する工程を有することを特徴とする画像処理方
    法。
  37. 【請求項３７】 入力された画像データの色空間におけ
    る色分布および画像空間における位置情報を認識する工
    程と、認識された前記位置情報に基づいて前記色分布を
    １または複数のグループにグループ化する工程と、該グ
    ループと前記位置情報と出力装置の色再現範囲に基づい
    て前記画像データの１または複数の色再現パラメータを
    決定する工程を有することを特徴とする画像処理方法。
  38. 【請求項３８】 前記色分布を認識する工程では、色空
    間を複数の領域に分割し、分割された各領域に属する画
    素数を計数し、前記グループ化する工程では、前記色分
    布を認識する工程で計数された隣接する領域の計数値に
    基づいて隣接する領域の結合の可否を判定し、該判定の
    結果に応じて領域をグループ化することを特徴とする請
    求項３６または３７に記載の画像処理方法。
  39. 【請求項３９】 前記色分布を認識する工程では、色空
    間を複数の領域に分割し、分割された各領域に属する画
    素数を計数するとともに画素分布情報を認識し、前記グ
    ループ化する工程では、前記色分布を認識する工程で計
    数された隣接する領域の計数値および画素分布情報に基
    づいて隣接する領域の結合の可否を判定し、該判定の結
    果に応じて領域をグループ化することを特徴とする請求
    項３６または３７に記載の画像処理方法。
  40. 【請求項４０】 前記グループ化する工程では、色識別
    性の劣化を生じないと考えられる部分の色分布を除いて
    グループ化することを特徴とする請求項３６または３７
    に記載の画像処理方法。
  41. 【請求項４１】 前記色再現パラメータを決定する工程
    は、前記グループに含まれる色空間上の色部分空間が前
    記色再現範囲外となる部分の分布形状に基づき当該グル
    ープに対する色圧縮方法および色圧縮強度を決定する工
    程を含むことを特徴とする請求項３６または３７に記載
    の画像処理方法。
  42. 【請求項４２】 前記色再現パラメータを決定する工程
    は、前記グループに含まれる色空間上の色部分空間が前
    記色再現範囲外となる部分の分布形状およびグループの
    分布形状に基づき当該グループに対する色圧縮方法およ
    び色圧縮強度を決定する工程を含むことを特徴とする請
    求項３６または３７に記載の画像処理方法。
  43. 【請求項４３】 前記色再現パラメータを決定する工程
    は、第１の均等色空間から第２の均等色空間への変換パ
    ラメータと、当該変換パラメータを適用する画像空間上
    の位置を示す位置マスク情報をそれぞれ１つまたは複数
    作成する工程を含むことを特徴とする請求項３５または
    ３７に記載の画像処理方法。
  44. 【請求項４４】 入力された画像データに基づいて類似
    色画素から構成される画像空間上の領域を抽出してクラ
    スタを作成する工程と、該クラスタの色分布を認識して
    グループを作成する工程と、前記クラスタと前記グルー
    プと出力装置の色再現範囲に基づいて前記画像データの
    １または複数の色再現パラメータを決定する工程を有す
    ることを特徴とする画像処理方法。
  45. 【請求項４５】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    り画像処理を施したカラー画像データを出力する画像出
    力装置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理
    装置は、前記カラー画像データの色空間における色分布
    および画像空間における位置情報を認識する色分布認識
    手段と、前記色分布と前記位置情報と前記画像出力装置
    の色再現範囲に基づいて前記カラー画像データの色再現
    パラメータを決定する色再現パラメータ決定手段と、該
    色再現パラメータ決定手段により決定された色再現パラ
    メータと前記位置情報に基づいて前記カラー画像データ
    に色再現処理を施して前記画像出力装置に変換カラー画
    像データを出力する変換手段を具備し、前記画像出力装
    置は、前記画像処理装置から出力された前記変換カラー
    画像データに基づいてカラー画像を出力することを特徴
    とする画像処理システム。
  46. 【請求項４６】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    り画像処理を施したカラー画像データを出力する画像出
    力装置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理
    装置は、前記カラー画像データの色分布を認識する色分
    布認識手段と、該色分布認識手段で認識された色分布を
    １または複数のグループにグループ化するグループ化手
    段と、該グループ化手段によりグループ分けされたグル
    ープと前記画像出力装置の色再現範囲に基づいて前記カ
    ラー画像データの色再現パラメータを決定する色再現パ
    ラメータ決定手段と、該色再現パラメータ決定手段によ
    り決定された色再現パラメータに基づいて前記カラー画
    像データに色再現処理を施して前記画像出力装置に変換
    カラー画像データを出力する変換手段を具備し、前記画
    像出力装置は、前記画像処理装置から出力された前記変
    換カラー画像データに基づいてカラー画像を出力するこ
    とを特徴とする画像処理システム。
  47. 【請求項４７】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    り画像処理を施したカラー画像データを出力する画像出
    力装置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理
    装置は、前記カラー画像データの色空間における色分布
    および画像空間における位置情報を認識する色分布認識
    手段と、該色分布認識手段で認識された前記位置情報に
    基づいて前記色分布を１または複数のグループにグルー
    プ化するグループ化手段と、該グループ化手段によりグ
    ループ分けされたグループと前記位置情報と前記画像出
    力装置の色再現範囲に基づいて前記カラー画像データの
    色再現パラメータを決定する色再現パラメータ決定手段
    と、該色再現パラメータ決定手段により決定された色再
    現パラメータと前記位置情報に基づいて前記カラー画像
    データに色再現処理を施して前記画像出力装置に変換カ
    ラー画像データを出力する変換手段を具備し、前記画像
    出力装置は、前記画像処理装置から出力された前記変換
    カラー画像データに基づいてカラー画像を出力すること
    を特徴とする画像処理システム。
  48. 【請求項４８】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    る画像処理の指示に基づいて前記カラー画像データに対
    して画像処理を施してカラー画像を出力する画像出力装
    置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理装置
    は、前記カラー画像データの色空間における色分布およ
    び画像空間における位置情報を認識する色分布認識手段
    と、前記色空間と前記位置情報と前記画像出力装置の色
    再現範囲に基づいて前記カラー画像データの色再現パラ
    メータを決定する色再現パラメータ決定手段を具備し、
    前記画像出力装置は、前記画像処理装置から出力された
    前記色再現パラメータおよび前記位置情報に基づいて前
    記カラー画像データに色変換処理を施してカラー画像を
    出力することを特徴とする画像処理システム。
  49. 【請求項４９】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    る画像処理の指示に基づいて前記カラー画像データに対
    して画像処理を施してカラー画像を出力する画像出力装
    置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理装置
    は、前記カラー画像データの色分布を認識する色分布認
    識手段と、該色分布認識手段で認識された色分布を１ま
    たは複数のグループにグループ化するグループ化手段
    と、該グループ化手段によりグループ分けされたグルー
    プと前記画像出力装置の色再現範囲に基づいて前記カラ
    ー画像データの色再現パラメータを決定する色再現パラ
    メータ決定手段を具備し、前記画像出力装置は、前記画
    像処理装置から出力された前記色再現パラメータに基づ
    いて前記カラー画像データに色変換処理を施してカラー
    画像を出力することを特徴とする画像処理システム。
  50. 【請求項５０】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    る画像処理の指示に基づいて前記カラー画像データに対
    して画像処理を施してカラー画像を出力する画像出力装
    置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理装置
    は、前記カラー画像データの色空間における色分布およ
    び画像空間における位置情報を認識する色分布認識手段
    と、該色分布認識手段で認識された前記位置情報に基づ
    いて前記色分布を１または複数のグループにグループ化
    するグループ化手段と、該グループ化手段によりグルー
    プ分けされたグループと前記位置情報と前記画像出力装
    置の色再現範囲に基づいて前記カラー画像データの色再
    現パラメータを決定する色再現パラメータ決定手段を具
    備し、前記画像出力装置は、前記画像処理装置から出力
    された前記色再現パラメータおよび前記位置情報に基づ
    いて前記カラー画像データに色変換処理を施してカラー
    画像を出力することを特徴とする画像処理システム。
  51. 【請求項５１】 カラー画像データを入力する画像入力
    装置と、該画像入力装置から入力したカラー画像データ
    に画像処理を施す画像処理装置と、該画像処理装置によ
    る画像処理の指示に基づいて前記カラー画像データに対
    して画像処理を施してカラー画像を出力する画像出力装
    置を含む画像処理システムにおいて、前記画像処理装置
    は、前記カラー画像データに基づいて類似色画素から構
    成される画像空間上の領域を抽出して抽出した領域に基
    づいてクラスタを作成するクラスタ作成手段と、該クラ
    スタ作成手段で作成されたクラスタの色分布を認識して
    グループを生成するクラスタ解析手段と、前記クラスタ
    作成手段で作成されたクラスタと前記クラスタ解析手段
    で生成されたグループと前記画像出力装置の色再現範囲
    に基づいて前記カラー画像データの色再現パラメータを
    決定する色再現パラメータ決定手段を具備し、前記画像
    出力装置は、前記画像処理装置から出力された前記色再
    現パラメータおよび前記位置情報に基づいて前記カラー
    画像データに色変換処理を施してカラー画像を出力する
    ことを特徴とする画像処理システム。
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