JP3796318B2

JP3796318B2 - Method for generating and displaying color image according to illuminance of lamp

Info

Publication number: JP3796318B2
Application number: JP07137097A
Authority: JP
Inventors: 守北川
Original assignee: Koito Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Koito Manufacturing Co Ltd
Priority date: 1997-03-25
Filing date: 1997-03-25
Publication date: 2006-07-12
Anticipated expiration: 2017-03-25
Also published as: JPH10269264A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、灯具の照明光下での色画像（カラー画像）を、対象物に実際の照明光を照射することなく、基準光下での色画像に基づいて算出することでシミュレーション画像を得ることができるようにした、灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
灯具の設計においては、概ね以下に示す段階を経て行われる。
【０００３】
１．外観設計（主にレンズ設計）
デザイン構想の段階であり、灯具の外観形状を決定する。尚、灯具の外観は主としてレンズの形状や、レンズ面に形成されるレンズ素子の形状、配列、色等によって規定される。
【０００４】
２．光学設計（反射鏡の形状設計等）
灯具の外形形状や寸法を決定し、反射鏡等の光学的な形状設計や光源の選定等を行う段階であり、ＣＡＤ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ）システムを使って図面化が行われる。
【０００５】
３．生産準備
試作金型、試作品の作成、試作品による点灯時、消灯時の見栄えや照度分布の確認等を行う段階である。
【０００６】
４．量産試作
量産用金型の作成や、品質チェック、仕様の最終決定等を行う段階である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ある物体の色が灯具の照明下においてどのように見えるかを把握するには、実際に対象物に灯具の照明光を当てて観察することが必要となるが、このような評価を上記３、４の段階に来て初めて行っていたのでは、評価結果に何等かの不都合が生じたことを理由に最終選定から外された灯具については、その光学設計に要した労力の無駄が生じることになり、設計の効率を低下させる原因になるという問題がある。
【０００８】
また、灯具の照明光下において視認性の良好な色を選択する場合（例えば、車輌用の標識等に用いる場合に視認性の良好な色を選択する。）等において、多数の色見本を作成して常に実際の照明光下で観察したのでは費用や時間がかかってしまうという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、対象物に照明光を実際に当てることなく基準光下で得られた対象物の画像についての色変換処理によって灯具の照明光下での色の見え具合を予測することを課題とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記した課題を解決するために、先ず、複数の色見本を灯具の照明下で見た場合の色を数値データ化した後、上記色見本を基準光下で見た場合の色について予め数値化されているデータ群と、灯具照明下での色見本に係る色のデータ群との間の関係式を定式化する過程を経てから、基準光下で得た色画像を、灯具の照度分布データに基づき上記関係式を用いて、灯具の照明光下で見たとした場合の色画像に変換し、変換結果を画像表示し又は印刷することによって、照明光下での色画像を基準光下での色画像に基づいて生成するものである。
【００１１】
従って、本発明によれば、基準光下で撮影した色画像に基づく画像処理によって、灯具の照明光下で見たときに予測される色画像を生成して、その表示や印刷を行うことができるので、灯具の実物若しくは模型を作製する前の過程で照明光下での色の見え具合を確認することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明は、灯具の照明光下で見た場合の色画像を、基準光下での色画像に基づいて算出することで画像を生成して表示する方法であって、下記に示す基本過程からなる。
【００１３】
（１）複数の色見本を灯具の照明光下で見た場合の色を数値データ化する過程（２）（１）の色見本を基準光下で見た場合の色について予め数値化されているデータ群と、（１）で得られた照明光下での色見本のデータ群との間の関係式を定式化する過程
（３）基準光下で得た色画像を、灯具の照度分布データに基づき（２）の関係式を用いて、灯具の照明光下で見たとした場合の色画像に変換する過程
（４）（３）の変換後に得られる色画像を表示し又は印刷する過程。
【００１４】
本発明に係る方法論を説明するにあたっては、物体色が灯具の照明光の下でどのような色に見えるか、そして、基準光（例えば、Ａ、Ｄ₆₅、Ｃの標準光等。）の下で得た画像の色を、灯具の照明光下で見たときの色にどのように変換するのかについての原理的な理解が必要であるので、先ず、下記に示す事項について順を追って説明する。
【００１５】
（Ｉ）灯具の照明下での色の見え方
（ＩＩ）基準光下における測色値と、灯具照明下における測色値との関連性。
先ず、（Ｉ）の、照明光下での色の見え具合（以下、「色の見え」という。）について説明する。尚、以下では、灯具を車輌用前照灯に特定して説明を行うが、これによって議論の一般性が失われることはなく、他の灯具への適用が可能であることは勿論である。
【００１６】
人間が視覚により物を認識するにあたっては、様々な照度レベルに応じて眼を順応させる調節機能を使っている。この機能を司っているのが眼の網膜にある２種類の視細胞（光受容細胞）であり、錐状体と称される細胞が主に明るい所で働き、桿状体と称される細胞が暗いところで働くことによって広汎な照度範囲に亘って物を認識することができる。
【００１７】
そして、錐状体には長・中・短のそれぞれの波長域に感度のピークを有する３種類のものが知られており、これらによって多彩な色を知覚することができ、また桿状体は、色に対する感度が弱くかつ明るさに対する感度が高いため、明るいところでは色を豊富に知覚することができる（明所視）が、暗い所では物の輪郭のみを知覚することができる（暗所視）。
【００１８】
明所視と暗所視との中間状態の領域を「薄明視領域」といい（例えば、薄暮時等）、この領域における代表的な現象として、プルキンエ現象（明所視で同じ明るさに見えていた赤と青の反射物体が、薄明視領域では赤の方が暗く、青の方が明るく見えるという現象）が知られており、例えば、自動車を運転している場合に、運転者が昼間時には識別し易かった標識の色が、夜間走行時における前照灯の照明下では見づらくなるといった現象を経験することがある。
【００１９】
これは、夜間走行時に前照灯を点灯した状態における対象物の色の見えが、薄明視領域での色の見えと似ているためと考えられる。
【００２０】
そこで、夜間走行時の前照灯の照明下における色の知覚及び色の見えを、昼光下における色の見えから予測するための前提として、先ず、前照灯の照明下における物体色の見えに関する測定を行い、データを収集する。
【００２１】
図１は測定設備の一例を示すものであり、前照灯１（その光源には白熱電球や放電灯等が用いられる。）と、該前照灯１の前方に所定の距離をおいて設置された観察箱Ｂ内の色標２と、該色標２に対してカラーマッチングを行うための装置３とから構成されている。装置３には、コンピューター４及び高精細な色画像を表示することができる画像表示手段５（ＣＲＴ（ＣａｔｈｏｄｅＲａｙＴｕｂｅ）等。）、そして、キー入力手段６ａやポインティングデバイス６ｂ（マウス等。）が用いられる。
【００２２】
前照灯の照度については、これを複数の段階で設定したり又は連続的に調整することができるように構成しており、また、前照灯による照明光の光度分布が一様でないため、対象物である色標２の設値場所を照明範囲の水平方向における複数の場所から選択することができるように構成している。
【００２３】
そして、色見本である色標２には色の異なる多数のもの（各色標の大きさは全て同じである。）を一組を用意し、その数は図２に示すように色度図上に各々の色票の色が広汎に分布するように選定する。尚、図２は標準昼光下における各色標の色を色彩輝度計によって測定したデータの一例を示すＣＩＥ（国際照明委員会）のＸＹＺ系ｘｙ色度図である。
【００２４】
測定に際しては、多数の色票の中から無作為に呈示される色票に対して、被験者が、前照灯１によって照明された色標２を見ながら装置３を操作し、画像表示手段５上に映し出される色標（これは単なる映像であり、以下、「対比色標」という。）の色を、前照灯１によって照明された色標の色の見えに近づけ、両者が等色であると判断するまで対比色標の色を調整する（カラーマッチング）。そして、被験者が色標について決定した対比色標の色を、所定の表色系に従う数値データとして色標毎に記録する。
【００２５】
例えば、図３に示すように、画像表示手段５上において対比色標の色を調整するために画像枠Ｗ内に、対比色標７と、その色を操作するパラメータとしてＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色系に従う３つのパラメータ（Ｌ^*、Ｃ^*、ｈ^*）の値を表示するとともに、ポインティングデバイス６ｂを使って、画像枠Ｗの左下にパラメータ毎にそれぞれ設けられた一対の増減ボタン８、８、８を被験者が操作することによって、パラメータ値を所望の刻み幅（画像枠Ｗ内の右下のボタン９、９、９のうちから選択する。）をもって設定すると、これに伴って対比色標７の色が変化する。そして、色標２の色と対比色標７の色とが等色であると被験者が判断したときの装置３への指示信号によってその時の各パラメータ値がメモリあるいは所定の記録媒体に記録される。
【００２６】
尚、この例では、色の操作に関するパラメータとしてＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色系を用いているが、その理由は均等色空間で２色を比較する方が、パラメータの変化量を色の差に直接結びついた量として取り扱うことができるからである。即ち、三刺激値ＸＹＺ空間においては、当該空間内の２点間の距離の差が色の差と直接対応しないため、同じ距離だけ離れた２つの色同士を比較しても、知覚される色の差が等しくはならないので、本測定ではＣＩＥのＬ^*ａ^*ｂ^*均等色空間を使用している。尚、「Ｌ^*」は心理計測明度であり、「Ｃ^*」、「ｈ^*」は、ａ^*−ｂ^*平面を極座標系で表した場合の極半径と方位角をそれぞれ表しており、「Ｃ^*」が知覚クロマに対する相関量（彩度）であり、「ｈ^*」が色相角である。
【００２７】
また、画像表示手段５上における色再現については、画像表示手段５の入出力特性を定式化することによって行う。例えば、ＣＲＴにおけるＲＧＢ（３原色）の各電子銃に対する制御入力値と各蛍光体の発光輝度（これらを「Ｌｒ」、「Ｌｇ」、「Ｌｂ」と記す。但し、ｒ（赤）、ｇ（緑）、ｂ（青）である。）との間の関係は一般には線形でないので、入出力特性が既知である場合にはこれを表す相関データや関係式を用いる。また、入出力特性が知られていない場合には、各電子銃に対して所定の入力レベルを与えてこれらを単独で発光させたときの発光輝度を色彩輝度計で測定し、測定結果から関係式を導出する（例えば、ＲＧＢの各入力レベル値に対して各蛍光体の発光輝度を多項式（２次式等）で近似することができる。）。これによって、蛍光体を所望の輝度で発光させるための入力レベル値を求めることができる。他方、ある光色の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚの各々が、ＲＧＢの各蛍光体の発光によるそれぞれの三刺激値Ｘｉ、Ｙｉ、Ｚｉ（ｉ＝ｒ、ｇ、ｂ）の成分和として分解されること（つまり、Ｘ＝ΣＸｉ、Ｙ＝ΣＹｉ、Ｚ＝ΣＺｉ、但し、「Σ」はｉ＝ｒ、ｇ、ｂについての和を意味する。）及び色度座標ｘ、ｙ、ｚの定義式を用い、ＲＧＢの各蛍光体を発光させたときの色度座標値（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝ｒ、ｇ、ｂ）が発光量の如何によって変化しないものとすると、上記した蛍光体の発光輝度Ｌｒ、Ｌｇ、Ｌｂと三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚとの間を３行３列の行列によって関係付けることができるので、この行列の逆行列計算によって三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚから蛍光体の発光輝度Ｌｒ、Ｌｇ、Ｌｂを算出することができる。
【００２８】
図４はある色標についての測定結果の一例をＬ^*ａ^*ｂ^*表色系の均等色空間における点で示したものである。点Ｑは色標の色を示しており、原点Ｏから点Ｑに向かうベクトルのａ^*−ｂ^*平面への射影成分を、極座標系（正確にはＬ^*を含む円柱座標系）で表したときの極半径が「Ｃ^*」であり、方位角が「ｈ^*」である。尚、点Ｑ′や点Ｑ′′は点Ｑの測定時に使ったのと同じ色標を別の場所に置いて測定したときに得られた色をそれぞれ示している。
【００２９】
次に上記（ＩＩ）に説明する。
【００３０】
以上のように前照灯の照明下において各色標の色がどのように見えるかについてのデータが得られ、また、各色標については標準光（昼光）における色の見えを示すデータが予め測定されているので、両者の関係について重回帰分析を行う。
【００３１】
重回帰モデルの決定にあたっては照度別に行うこととし（∵照度の如何によって色の見えが異なるため。）、下記の事項を採用する。
【００３２】
（ｉ）重回帰モデルを、Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*の各項及びそれらの相関項を独立変数とする予測式で表される非線形モデルとする。
【００３３】
（ｉｉ）予測式として、Ｄ₆₅（昼光の代表的な光で、ＩＳＯ、ＣＩＥの基準光。）蛍光灯の照明下で測定した色標のＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色値（これらを「Ｌ^* _p」、「Ｃ^* _p」、「ｈ^* _p」と記す。）から、前照灯の照明光下で知覚される色のＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色値（これらを「Ｌ^* _m」、「Ｃ^* _m」、「ｈ^* _m」と記す。）を導出する式を立てる。
【００３４】
（ｉｉｉ）彩度Ｃ^*と色相角ｈ^*とで表される平面は極座標系で表現されるため、これを２次元直交座標（ａ^* _p，ｂ^* _p）や（ａ^* _m，ｂ^* _m）に変換し、ａ^* _pやｂ^* _pからａ^* _mを導出し、ａ^* _pやｂ^* _pからｂ^* _mを導出する式を立てる。
【００３５】
こうして得られる予測式の一例を下式に示す。
【００３６】
【数１】

【００３７】
尚、係数「ｋ_i」（ｉ＝１〜５）、「ｌ_i」（ｉ＝１〜５）、「ｍ_i」（ｉ＝１〜８）の値は、前記した色標についての測定データに基づいて決定され、これらは照度の如何によって変化する。
【００３８】
この予測式を用いた場合の、灯具の照明下における色の見えに関する予測アルゴリズムを、箇条書きにまとめると以下のようになる。
【００３９】
（１）昼光下の画像データに関するＲＧＢ表色系での値を、画像表示手段５の入出力特性に関するデータ若しくは関係式に基づいてＣＩＥ三刺激値ＸＹＺに変換する
（２）（１）の三刺激値をＬ^*ａ^*ｂ^*値で表す
（３）（２）Ｌ^*ａ^*ｂ^*値から、上記予測式を使って前照灯照明下の画像データに係るＬ^*ａ^*ｂ^*値を予測値として算出する
（４）（３）の予測値を、ＣＩＥ三刺激値ＸＹＺ及びＲＧＢ値に変換する。
【００４０】
これによって、灯具照明下での画像データに関するＲＧＢ値が予測値として得られるので、これを画像表示手段５に送出して表示したり、所定の記録手段に格納することができる。尚、画像を印刷する場合には、上記（１）において印刷手段の色再現に係る入出力特性に基づきＲＧＢ画像データとＣＩＥ三刺激値との間で変換を行うか、あるいは、画像表示手段と印刷手段との間の色再現特性についての関連性を予め調べておき、（４）で得られたＣＩＥ三刺激値又はＲＧＢ値に対して所定の変換（行列変換等）を施すように処理すれば良い。
【００４１】
しかして、本発明の方法は以下に示す（イ）乃至（ホ）の過程によって実現される（図５参照。）。
【００４２】
（イ）灯具の照明下における色見本の色を、所定の表色系で数値化する過程
例えば、灯具の照明下での色見本の色と画像表示手段５上に表示された色見本の色とを比較し、両者が一致するように画像表示手段５上の色見本の色を調整して、等色時の色を均等色空間の表色系（Ｌ^*Ｃ^*ｈ^*あるいはＬ^*ａ^*ｂ^*）で数値化する過程を、全ての色見本について繰り返す。
【００４３】
（ロ）（イ）の数値化データと、基準光下における（イ）の色見本の色の数値化データとの間の関係を重回帰式で定式化する過程
重回帰分析は、上記したように均等色空間の表色系（Ｌ^*Ｃ^*ｈ^*あるいはＬ^*ａ^*ｂ^*）で行われる。尚、重回帰式は一般に異なる照度毎に導出されるが、灯具によっては特定の照度値だけが対象とされる場合がある。
【００４４】
（ハ）基準光下における対象画像の色を、（イ）の表色系で数値化する過程
例えば、上記したように画像の色をＬ^*ａ^*ｂ^*表色系で表現する。
【００４５】
（ニ）灯具の照度分布データ及び（ハ）で得られた数値化データから、（ロ）の重回帰式を用いて灯具の照明下における対象画像の色を算出して、これを（イ）の表色系で数値化する過程
重回帰式を使った計算にあたっては、灯具の照度分布データが必要であるため、該データの入力過程は本過程の前までに行っておく必要がある。
【００４６】
（ホ）（ニ）で得られた数値化データを、画像表示手段又は印刷手段が扱うことのできる表色系のデータに変換して、画像を表示し又は印刷する過程
尚、上記の説明では昼光下で撮影した画像の色が前照灯の照明下でどのような色に見えるかという観点から主に説明したが、基準となる色画像を予め用意しておき、前照灯の配光（路面上での照度分布）を与えることによって基準画像の色変化を予測することができるので、上記した方法はそのまま配光の評価に用いることができる。
【００４７】
即ち、上記（ロ）の過程で重回帰式を照度別に導出するとともに、（ニ）の過程で灯具の照度分布データを可変設定し（つまり、灯具の照度分布データを入力パラメータとする。）、照度分布に応じた対象画像の色の変化を予測することによって、灯具の照度分布についての定量的な視認性の評価を色差情報（照度変化に伴う色の差）に基づいて行うことができる。
【００４８】
【実施例】
以下に、本発明を自動車用前照灯（狭義のヘッドランプの他、フォグランプ等を含む。）の配光に関する視認性の評価に適用した例について、図６及び図７に従って説明する。
【００４９】
図６は使用する装置１０の概要を示すものであり、撮像手段１１によって昼光下における画像を撮影した後、撮影信号をＡＤ（ＡｎａｌｏｇｕｅｔｏＤｉｇｉｔａｌ）変換手段１２によってディジタル化した信号が情報処理手段１３の色変換処理部１４に送られる。尚、撮像手段１１にはスチルカメラやビデオカメラ等が用いられるが、その内部にディジタル変換のための回路を有する場合（ディジタルカメラ等。）には上記ＡＤ変換手段１２は不要である。
【００５０】
同図に１点鎖線の四角形枠で示す情報処理手段１３にはコンピューターが用いられ、その内部の色変換処理部１４、カラーマッチング処理部１５、重回帰分析部１６、出力インターフェース部１７の機能は、ソフトウェア処理によって実現される。尚、図では情報処理手段１３内に標準灯具１８（カラーマッチングによって測色の基礎データを得る際に用いる灯具。）の照射光量制御部１９が含まれているが、これに限らず当該制御部を独立した装置として、これに灯具を接続して照射光量の調整を行うようにしても良い。
【００５１】
カラーマッチング処理部１５は、上述したように、灯具の照明下における色の見えを計測する部分であり、ここで収集されデータは重回帰分析部１６に送出され、該重回帰分析部１６において予測式の導出や予測式における係数の決定が行われる。尚、カラーマッチング時における色標にはマンセル色標が用いられ、また、灯具の照度調整にあたっては灯具の前にＮＤ（ＮｅｕｔｒａｌＤｅｎｓｉｔｙ）フィルタを配置する方法を用いると灯具の照度値を段階的に設定することができる。
【００５２】
色変換処理部１４は、昼光下で撮影したディジタル画像を受けて予測式に基づく色の見えについての変換、つまり、当該画像を前照灯の照明下で見たとした場合に予測される色画像に変換した後、その結果を出力インターフェース部１７を介して画像表示手段２０（カラー表示のできるＣＲＴ、液晶式ディスプレイ、プロジェクタ装置等。）や印刷手段２１（カラープリンタ等。）に出力する。尚、色変換処理部１４についてはこれを専用回路としてハードウェア化することによって処理の高速化を図ることができる。また、出力インターフェース部１７は、色変換処理部１４によって得られた色画像データを画像表示手段２０や印刷手段２１での色再現に適合するように色調整を行ったり、あるいは必要に応じてＤＡ（ＤｉｇｉｔａｌｔｏＡｎａｌｏｇｕｅ）変換等を行うために設けられている。
【００５３】
マン−マシンインターフェースには、キーボードやポインティングデバイス等を含む指示／入力部２２が設けられ、また、撮影画像データやシミュレーション画像データ、カラーマッチング処理部１５や重回帰分析部１６で得られたデータ等は、磁気式あるいは光学式の記録／再生手段２３に格納されて再利用が可能な構成となっている。
【００５４】
本発明の車輌用前照灯への適用にあたっては、基本的には上記した方法における基準光を昼光に規定すれば良いが、より具体的な過程を示すと下記の通りである。
【００５５】
（１）標準灯具１８の照明下に色標を置いて、それらの色の見えをＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色系で数値化して保存する（カラーマッチング）。尚、この処理はカラーマッチング処理部１５及び指示／入力部２２によって照度別に行う。
【００５６】
（２）（１）の色標を昼光下に置いた場合の色をＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色系で数値化したデータ群と、（１）で得られたデータ群との関係を、Ｌ^*ａ^*ｂ^*表色系での重回帰式で表す。
【００５７】
（３）（１）で得られたデータ群をＬ^*Ｃ^*ｈ^*表色系からＬ^*ａ^*ｂ^*表色系での値に変換する。
【００５８】
（４）（３）で得られたデータ群に基づいて灯具照明下における色の見えの評価を色差で表現する。
【００５９】
（５）昼光下で撮影した色画像をＬ^*ａ^*ｂ^*表色系で数値化し、そのデータ群及び前照灯の配光から得られる照度データ群を基礎にして、（２）で導出された重回帰式を用いて色変換を行うことによって、昼光下における画像を前照灯の照明下で見たとした場合に予測される色画像のデータを算出する。
【００６０】
（６）（５）で得たデータをＣＩＥ三刺激値及びＲＧＢ表色系での値に変換した後、画像表示手段２０上に表示し、あるいは、印画紙やフィルム等に印刷する。
【００６１】
尚、上記（３）及び（４）の過程は灯具の照明下における色の見えの評価を色差、つまり、昼光下における色との差に基づいて行うために必要とされ、これによって、例えば、前照灯の照明下で見えにくくなる色等を客観的かつ定量的に把握することが可能となる。
【００６２】
図７は、自動車用前照灯の配光設計手順の一例を概略的に示すフローチャート図であり、例えば、前記した光学設計段階で行われる。
【００６３】
先ず、ステップＳ１で灯具の配光設計を行って照度分布のデータを作成した後、次ステップＳ２で配光（照度分布）についての画像表示（つまり、配光パターンの画像表示）を行い、この段階で修正すべき点があればステップＳ３で前ステップＳ１に戻り、修正点がなければ次ステップＳ４に進む。
【００６４】
ステップＳ４では配光パターン及び路面の画像表示を行う上での条件（例えば、自動車の走行条件（車速等。）や環境条件（天候、周囲照度等を含む。）等。）を設定した後、次ステップＳ５で前照灯による路面の照射状態を画像表示する。本ステップにおいて昼光での撮影画像を前照灯の照明下で予測される画像に変換して表示する処理が行われる。尚、画像表示については静止画又は動画によって行うことができ、静止画表示の場合には配光パターン上の色の見えを空間的に確認するのに適しており、また、動画表示の場合には、色の見えについての時間的変化を確認したり、車輌の運転者から見た場合の模擬的な視界を生成することで前照灯の照明範囲についての視認性をチェックする等の目的に適している。
【００６５】
次ステップＳ６では前ステップでの配光シミュレーションに基づいて配光の評価を行った後、次ステップＳ７で配光の修正を行う場合には前ステップＳ１に戻り、修正を行わない場合には次ステップＳ８で配光の実現性について光学的な裏付けをとる。そして、ステップＳ９で配光を確定する場合にはステップＳ１０のＣＡＭ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ）段階に移行するが、確定しない場合には、ステップＳ１に戻って配光の再検討を行う。しかして、上記した方法を用いて前照灯の配光パターンを予測した予測画像と、実際の前照灯の配光パターンの画像とを比較して解析した結果、予測画像について前記したプルキンエ現象を確認することができ、本発明が配光予測として充分な実用性を有していることが判明し、これによって配光設計の効率化を図ることができることが明かとなった。
【００６６】
【発明の効果】
以上に記載したところから明らかなように、請求項１に係る発明によれば、基準光下で得た色画像に基づく画像処理によって、灯具の照明光下で見たときに予測される色画像を生成して、その表示や印刷を行うことができるので、灯具の実物若しくは模型を制作する前の過程で照明光下での色の見え具合を確認することができ、また、これを灯具の光学設計段階で活用することによって設計を効率良く行うことができる。
【００６７】
請求項２に係る発明によれば、灯具の照明下における対象画像の色を重回帰式に基づいて算出することによって、信頼性の高い予測画像を生成することができる。
【００６８】
請求項３に係る発明によれば、重回帰式を照度別に導出し、灯具の照度分布データを可変設定し、照度分布に応じた対象画像の色の変化を予測することによって、灯具の照度分布についての評価を色差情報として定量的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】灯具照明下における色の見えについての測定設備の一例を示す概略図である。
【図２】測定に使用した色標の色の分布例を示す色度図である。
【図３】画像表示手段上における対比色標の色調整について説明するための図である。
【図４】色標についての測定結果の一例をＬ^*ａ^*ｂ^*表色系の均等色空間に示した図である。
【図５】本発明に係る過程の流れを示す説明図である。
【図６】図７とともに本発明の実施例を示すものであり、本図は装置の構成を概略的に示すブロック図である。
【図７】配光設計手順の一例を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
１…灯具、２…色見本（色標）、２０…画像表示手段、２１…印刷手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention obtains a simulation image by calculating a color image (color image) under illumination light of a lamp based on a color image under reference light without irradiating the object with actual illumination light. The present invention relates to a method for generating and displaying a color image corresponding to the illuminance of a lamp.
[0002]
[Prior art]
The design of the lamp is generally performed through the following steps.
[0003]
1. Appearance design (mainly lens design)
At the design concept stage, the external shape of the lamp is determined. The appearance of the lamp is mainly defined by the shape of the lens and the shape, arrangement, color, etc. of the lens elements formed on the lens surface.
[0004]
2. Optical design (reflecting mirror shape design, etc.)
In this stage, the external shape and dimensions of the lamp are determined, optical shape design such as a reflecting mirror, selection of a light source, and the like are performed, and drawing is performed using a CAD (Computer Aided Design) system.
[0005]
3. Preparation for production
This is the stage where the production of prototype molds, prototypes, the appearance when illuminated by the prototype, and the illumination distribution are confirmed.
[0006]
4). Mass production prototype
This is the stage where mass production molds are created, quality checks, and final specifications are determined.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in order to grasp how the color of an object looks under the illumination of a lamp, it is necessary to actually observe the object by illuminating the illumination light of the lamp. For the lamps that were excluded from the final selection because of some inconvenience in the evaluation results, the labor required for the optical design was wasted. As a result, there is a problem that the efficiency of the design is reduced.
[0008]
In addition, when selecting a color with good visibility under the illumination light of a lamp (for example, selecting a color with good visibility when used for a sign for a vehicle), a large number of color samples are created. Thus, there is a problem that it is expensive and time consuming to observe under actual illumination light.
[0009]
Therefore, the present invention predicts the color appearance under the illumination light of the lamp by color conversion processing on the image of the object obtained under the reference light without actually illuminating the object with the illumination light. Let it be an issue.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, the present invention first converts the color when a plurality of color samples are viewed under illumination of a lamp into numerical data, and then the color when the color samples are viewed under a reference light. After going through the process of formulating the relational expression between the data group that has been digitized in advance and the color data group related to the color sample under the lamp illumination, the color image obtained under the reference light is Using the above relational expression based on the illuminance distribution data, the color image under the illumination light is converted into a color image when viewed under the illumination light of the lamp, and the conversion result is displayed or printed, so that the color image under the illumination light is used as a reference. It is generated based on a color image under light.
[0011]
Therefore, according to the present invention, it is possible to generate a color image predicted when viewed under illumination light of a lamp by image processing based on a color image photographed under reference light, and display or print the color image. As a result, it is possible to confirm the appearance of the color under the illumination light before the actual lamp or model is produced.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The present invention is a method for generating and displaying an image by calculating a color image when viewed under illumination light of a lamp based on a color image under reference light, and includes the following basic steps: Become.
[0013]
(1) Process of converting a color sample when a plurality of color swatches are viewed under illumination light of a lamp into numerical data (2) The color when the color swatch of (1) is viewed under a reference light is previously digitized. The process of formulating the relational expression between the data group and the color sample data group under the illumination light obtained in (1)
(3) A process of converting a color image obtained under the reference light into a color image when viewed under the illumination light of the lamp using the relational expression (2) based on the illumination distribution data of the lamp
(4) A process of displaying or printing a color image obtained after the conversion of (3).
[0014]
In describing the methodology according to the present invention, what color the object color looks under the illumination light of the lamp and the reference light (eg, A, D₆₅, C standard light etc. Understand the principle of how to convert the color of the image obtained under () to the color when viewed under the illumination light of the lamp. I will explain later.
[0015]
(I) How the color looks under lighting
(II) The relationship between the colorimetric value under the reference light and the colorimetric value under the lamp illumination.
First, the color appearance state under illumination light (I) (hereinafter referred to as “color appearance”) will be described. In the following, a description will be given by specifying the lamp as a vehicle headlamp. However, the generality of the discussion is not lost by this, and it is needless to say that the lamp can be applied to other lamps.
[0016]
When humans recognize objects visually, they use an adjustment function that adapts their eyes according to various illumination levels. Two types of photoreceptor cells (photoreceptor cells) in the retina of the eye are responsible for this function, and cells called cones work mainly in bright places, and cells called rods By working in a dark place, objects can be recognized over a wide illuminance range.
[0017]
Three types of cones with known sensitivity peaks in the long, medium, and short wavelength regions are known. With these cones, various colors can be perceived. Since the sensitivity to color is weak and the sensitivity to brightness is high, it is possible to perceive abundant colors in bright places (photopic vision), but it is possible to perceive only the outline of objects in dark places (dark vision) ).
[0018]
An area in the intermediate state between photopic and scotopic vision is called “dim vision area” (for example, at twilight). As a typical phenomenon in this area, Purkinje phenomenon (appears the same brightness in photopic vision). It is known that the red and blue reflecting objects are darker in the low vision region and the blue appears brighter. For example, when driving a car, the driver Sometimes the color of the sign, which was easy to identify, may experience a phenomenon that it becomes difficult to see under headlights when driving at night.
[0019]
This is considered to be because the color appearance of the object in the state where the headlight is turned on during night driving is similar to the color appearance in the low vision region.
[0020]
Therefore, as a premise to predict the color perception and color appearance under headlight illumination during night driving from the color appearance under daylight, first, the object color appearance under headlight illumination Measure and collect data.
[0021]
FIG. 1 shows an example of a measurement facility. A headlamp 1 (an incandescent bulb or a discharge lamp is used as the light source) and a predetermined distance in front of the headlamp 1 are installed. The color target 2 in the observed observation box B and the device 3 for performing color matching on the color target 2 are configured. The apparatus 3 includes a computer 4 and an image display means 5 (CRT (Cathode Ray Tube) etc.) capable of displaying a high-definition color image, and a key input means 6a and a pointing device 6b (mouse etc.). Used.
[0022]
About the illuminance of the headlamp, it is configured so that it can be set in multiple stages or can be adjusted continuously, and the luminous intensity distribution of the illumination light by the headlamp is not uniform, The setting location of the color target 2 that is the object can be selected from a plurality of locations in the horizontal direction of the illumination range.
[0023]
A set of a number of different colors (the size of each color target is the same) is prepared as the color sample 2 which is a color sample, and the number is shown in the chromaticity diagram as shown in FIG. Are selected so that the colors of each color chart are widely distributed. FIG. 2 is an XYZ xy chromaticity diagram of CIE (International Commission on Illumination) showing an example of data obtained by measuring the color of each color target with a color luminance meter under standard daylight.
[0024]
In the measurement, the subject operates the apparatus 3 while viewing the color chart 2 illuminated by the headlamp 1 for the color chart randomly presented from among a large number of color charts, and the image display means 5 The color of the color mark projected above (this is just an image, hereinafter referred to as “contrast color mark”) is brought close to the appearance of the color mark illuminated by the headlamp 1, and both are the same color. The contrast color is adjusted until it is determined that there is (color matching). Then, the color of the contrast color target determined by the subject for the color target is recorded for each color target as numerical data according to a predetermined color system.
[0025]
For example, as shown in FIG. 3, in order to adjust the color of the contrast color target on the image display means 5, the contrast color target 7 and L as parameters for operating the color are set in the image frame W.^*C^*h^*Three parameters according to the color system (L^*, C^*, H^*) And the subject operates a pair of increase /

decrease buttons

8, 8, and 8 provided for each parameter at the lower left of the image frame W by using the pointing device 6b. When set with a step size (selected from the lower

right buttons

9, 9, 9 in the image frame W), the color of the contrast color chart 7 changes accordingly. Then, each parameter value at that time is recorded in a memory or a predetermined recording medium according to an instruction signal to the apparatus 3 when the subject determines that the color of the color target 2 and the color of the contrast target 7 are the same color. .
[0026]
In this example, L is used as a parameter for color operation.^*C^*h^*The color system is used because comparing the two colors in the uniform color space can handle the change amount of the parameter as an amount directly related to the color difference. That is, in the tristimulus value XYZ space, the difference in distance between two points in the space does not directly correspond to the color difference, so that even if two colors separated by the same distance are compared, the perceived color In this measurement, the CIE L^*a^*b^*A uniform color space is used. In addition, “L^*"Is the psychometric lightness and" C^*"," H^*Is a^*-B^*When the plane is expressed in the polar coordinate system, the polar radius and the azimuth angle are respectively expressed.^*"Is the correlation amount (saturation) for perceptual chroma, and" h^*"Is the hue angle.
[0027]
The color reproduction on the image display means 5 is performed by formulating the input / output characteristics of the image display means 5. For example, control input values for RGB (three primary colors) electron guns in CRT and light emission luminance of each phosphor (these are described as “Lr”, “Lg”, “Lb”, provided that r (red), g ( Since the relationship between (green) and b (blue) is generally not linear, when the input / output characteristics are known, correlation data and relational expressions representing this are used. Also, if the input / output characteristics are not known, measure the luminance of light emitted from each electron gun by giving a predetermined input level and emitting them alone with a color luminance meter. An expression is derived (for example, the emission luminance of each phosphor can be approximated by a polynomial (secondary expression or the like) for each input level value of RGB.) Thereby, an input level value for causing the phosphor to emit light with a desired luminance can be obtained. On the other hand, each of the tristimulus values X, Y, and Z of a certain light color is decomposed as a component sum of the respective tristimulus values Xi, Yi, and Zi (i = r, g, and b) generated by the light emission of the respective RGB phosphors. (That is, X = ΣXi, Y = ΣYi, Z = ΣZi, where “Σ” means the sum of i = r, g, b) and the definition of chromaticity coordinates x, y, z Assuming that the chromaticity coordinate values (xi, yi) (i = r, g, b) when the RGB phosphors are made to emit light do not change depending on the amount of luminescence, Since the luminances Lr, Lg, and Lb and the tristimulus values X, Y, and Z can be related by a matrix of 3 rows and 3 columns, the tristimulus values X, Y, and Z can be calculated by inverse matrix calculation of this matrix. The light emission luminances Lr, Lg, and Lb of the phosphor can be calculated.
[0028]
FIG. 4 shows an example of a measurement result for a certain color mark.^*a^*b^*This is indicated by a point in the uniform color space of the color system. Point Q indicates the color of the color target, and a vector a pointing from the origin O to point Q^*-B^*The projection component onto the plane is represented by a polar coordinate system (exactly L^*The polar radius when expressed in a cylindrical coordinate system including^*”And the azimuth is“ h ”^*Is. Note that the points Q ′ and Q ″ indicate the colors obtained when the same color mark used for the measurement of the point Q is placed in another place and measured.
[0029]
Next, the above (II) will be described.
[0030]
As described above, data on how each color target looks under the headlight is obtained, and data indicating the color appearance in standard light (daylight) is measured in advance for each color target. Therefore, a multiple regression analysis is performed on the relationship between the two.
[0031]
In determining the multiple regression model, it should be done by illuminance (because the color appearance varies depending on the illuminance), and the following matters are adopted.
[0032]
(I) The multiple regression model is expressed as L^*, A^*, B^*A nonlinear model represented by a prediction formula with each term and their correlation terms as independent variables.
[0033]
(Ii) As a prediction formula, D₆₅(A typical daylight light, ISO and CIE reference light.) L of a color target measured under illumination of a fluorescent lamp^*C^*h^*Color values (these are expressed as “L^* _p"," C^* _p"," H^* _p". ) To L of the color perceived under the headlight illumination^*C^*h^*Color values (these are expressed as “L^* _m"," C^* _m"," H^* _m". ) Is derived.
[0034]
(Iii) Saturation C^*And hue angle h^*Since the plane represented by is expressed in a polar coordinate system, this is expressed as a two-dimensional orthogonal coordinate (a^* _p, B^* _p) And (a^* _m, B^* _m) And a^* _pOr b^* _pTo a^* _mAnd a^* _pOr b^* _pTo b^* _mFormula to derive
[0035]
An example of the prediction formula thus obtained is shown in the following formula.
[0036]
[Expression 1]

[0037]
The coefficient “k”_i(I = 1-5), “l_i(I = 1-5), “m_iThe value of “i” (i = 1 to 8) is determined based on the measurement data for the above-described color target, and changes depending on the illuminance.
[0038]
The prediction algorithm regarding the appearance of the color under the illumination of the lamp when this prediction formula is used is summarized as follows.
[0039]
(1) A value in the RGB color system relating to image data under daylight is converted into CIE tristimulus values XYZ based on data relating to input / output characteristics of the image display means 5 or a relational expression.
(2) The tristimulus value of (1) is L^*a^*b^*Express by value
(3) (2) L^*a^*b^*L based on the image data under headlight illumination using the above prediction formula from the value^*a^*b^*Calculate the value as a predicted value
(4) The predicted value of (3) is converted into CIE tristimulus values XYZ and RGB values.
[0040]
As a result, an RGB value related to the image data under the lamp illumination is obtained as a predicted value, which can be sent to the image display means 5 for display or stored in a predetermined recording means. In the case of printing an image, in the above (1), conversion between RGB image data and CIE tristimulus values is performed based on the input / output characteristics relating to color reproduction of the printing means, or the image display means The relationship between the printing means and the color reproduction characteristics is checked in advance, and the CIE tristimulus values or RGB values obtained in (4) are processed so as to be subjected to predetermined conversion (matrix conversion, etc.). It ’s fine.
[0041]
Thus, the method of the present invention is realized by the following processes (a) to (e) (see FIG. 5).
[0042]
(B) The process of digitizing the color of the color sample under the lighting of a lamp in a specified color system
For example, the color of the color sample under the illumination of the lamp is compared with the color of the color sample displayed on the image display means 5, and the color of the color sample on the image display means 5 is adjusted so that they match. The color of the same color is represented by a color system (L^*C^*h^*Or L^*a^*b^*) Repeat the process of digitizing all color samples.
[0043]
(B) The process of formulating the relationship between the digitized data of (a) and the digitized data of the color sample of (a) under the reference light by a multiple regression equation
As described above, the multiple regression analysis is performed using the color system (L^*C^*h^*Or L^*a^*b^*). The multiple regression equation is generally derived for each different illuminance, but only a specific illuminance value may be targeted depending on the lamp.
[0044]
(C) The process of digitizing the color of the target image under the reference light using the color system of (a)
For example, as described above, the image color is set to L^*a^*b^*Express in the color system.
[0045]
(D) From the illuminance distribution data of the lamp and the digitized data obtained in (c), the color of the target image under the lighting of the lamp is calculated using the multiple regression equation of (b), and this is Of quantification in the color system
In the calculation using the multiple regression equation, the illuminance distribution data of the lamp is necessary. Therefore, the data input process needs to be performed before this process.
[0046]
(E) The process of displaying or printing an image by converting the digitized data obtained in (d) into color system data that can be handled by the image display means or printing means.
In the above description, the description has been made mainly from the viewpoint of how the color of an image taken under daylight looks under the illumination of a headlamp. However, a reference color image is prepared in advance. Since the color change of the reference image can be predicted by giving the light distribution (illuminance distribution on the road surface) of the headlamp, the above method can be used as it is for the evaluation of the light distribution.
[0047]
That is, the multiple regression equation is derived for each illuminance in the process (b), and the illuminance distribution data of the lamp is variably set in the process (d) (that is, the illuminance distribution data of the lamp is used as an input parameter). By predicting the change in the color of the target image according to the illuminance distribution, it is possible to evaluate the quantitative visibility of the illuminance distribution of the lamp based on the color difference information (color difference due to the illuminance change).
[0048]
【Example】
Below, the example which applied this invention to the visibility evaluation regarding the light distribution of a vehicle headlamp (a fog lamp etc. other than a narrowly defined headlamp) is demonstrated according to FIG.6 and FIG.7.
[0049]
FIG. 6 shows an outline of the apparatus 10 to be used. A signal obtained by digitizing a photographed signal by an AD (Analogue to Digital) converter 12 after photographing an image in daylight by the imager 11 is processed by the information processor. 13 color conversion processing units 14. Note that a still camera, a video camera, or the like is used as the image pickup means 11, but the AD conversion means 12 is not necessary when a digital conversion circuit (digital camera or the like) is provided inside the image pickup means 11.
[0050]
A computer is used for the information processing means 13 indicated by a one-dot chain line in the figure, and the functions of the color conversion processing unit 14, the color matching processing unit 15, the multiple regression analysis unit 16 and the output interface unit 17 are as follows. Realized by software processing. In the figure, the information processing means 13 includes an irradiation light amount control unit 19 of a standard lamp 18 (a lamp used when obtaining basic data of colorimetry by color matching). However, the control unit is not limited thereto. As an independent device, a lamp may be connected to the device to adjust the irradiation light quantity.
[0051]
As described above, the color matching processing unit 15 is a part that measures the appearance of the color under the illumination of the lamp. The data collected here is sent to the multiple regression analysis unit 16, and the multiple regression analysis unit 16 performs prediction. Formula derivation and determination of coefficients in the prediction formula are performed. A Munsell color target is used as a color target at the time of color matching, and an ND (Neutral Density) filter is used in front of the lamp when adjusting the illuminance of the lamp. Can be set.
[0052]
The color conversion processing unit 14 receives a digital image taken in daylight and converts the color appearance based on the prediction formula, that is, a color predicted when the image is viewed under headlight illumination. After conversion to an image, the result is output to the image display means 20 (CRT capable of color display, liquid crystal display, projector device, etc.) and printing means 21 (color printer, etc.) via the output interface unit 17. The color conversion processing unit 14 can be speeded up by implementing it as hardware as a dedicated circuit. Further, the output interface unit 17 adjusts the color image data obtained by the color conversion processing unit 14 so as to be suitable for color reproduction by the image display unit 20 and the printing unit 21, or DA as necessary. It is provided for performing (Digital to Analog) conversion and the like.
[0053]
The man-machine interface is provided with an instruction / input unit 22 including a keyboard, a pointing device, and the like. Also, captured image data, simulation image data, data obtained by the color matching processing unit 15 and the multiple regression analysis unit 16, and the like Is stored in the magnetic or optical recording / reproducing means 23 and can be reused.
[0054]
In applying the present invention to a vehicle headlamp, the reference light in the above-described method may be basically defined as daylight, but a more specific process is as follows.
[0055]
(1) Place a color target under the illumination of the standard lamp 18 and change the color appearance to L^*C^*h^*Digitize and save in the color system (color matching). This process is performed for each illuminance by the color matching processing unit 15 and the instruction / input unit 22.
[0056]
(2) The color when the color mark of (1) is placed in daylight is L^*C^*h^*The relationship between the data group quantified in the color system and the data group obtained in (1) is expressed as L^*a^*b^*This is expressed by a multiple regression equation in the color system.
[0057]
(3) The data group obtained in (1) is L^*C^*h^*L from the color system^*a^*b^*Convert to a color system value.
[0058]
(4) Based on the data group obtained in (3), evaluation of color appearance under lamp illumination is expressed by color difference.
[0059]
(5) L is a color image taken in daylight.^*a^*b^*Daylight is obtained by performing color conversion using the multiple regression equation derived in (2) based on the data group and the illuminance data group obtained from the data group and the headlight distribution. The color image data predicted when the lower image is viewed under headlight illumination is calculated.
[0060]
(6) After the data obtained in (5) is converted into CIE tristimulus values and values in the RGB color system, they are displayed on the image display means 20 or printed on photographic paper or film.
[0061]
The above processes (3) and (4) are required to evaluate the appearance of the color under the illumination of the lamp based on the color difference, that is, the difference from the color under daylight. This makes it possible to objectively and quantitatively grasp the colors that are difficult to see under the headlight.
[0062]
FIG. 7 is a flowchart schematically showing an example of a light distribution design procedure for an automotive headlamp, and is performed, for example, in the above-described optical design stage.
[0063]
First, after the light distribution design of the lamp is performed in step S1 and the illuminance distribution data is generated, in the next step S2, image display (that is, image display of the light distribution pattern) is performed on the light distribution (illuminance distribution). If there is a point to be corrected in the stage, the process returns to the previous step S1 in step S3, and if there is no correction point, the process proceeds to the next step S4.
[0064]
In step S4, after setting the light distribution pattern and road surface image display conditions (for example, driving conditions (such as vehicle speed) and environmental conditions (including weather, ambient illuminance, etc.) of the car) are set. In the next step S5, the road surface irradiation state by the headlamp is displayed as an image. In this step, a process of converting a photographed image in daylight into an image predicted under illumination of the headlamp and displaying it is performed. Note that image display can be performed with still images or moving images. In the case of still image display, it is suitable for spatially confirming the appearance of colors on the light distribution pattern, and in the case of moving image display. For purposes such as checking the visibility of the lighting range of the headlamps by checking temporal changes in the color appearance or generating a simulated field of view when viewed from the driver of the vehicle. Is suitable.
[0065]
In the next step S6, after evaluating the light distribution based on the light distribution simulation in the previous step, the process returns to the previous step S1 if the light distribution is corrected in the next step S7, and the next step if the correction is not performed. In step S8, optical support for the light distribution feasibility is taken. If the light distribution is determined in step S9, the process proceeds to the CAM (Computer Aided Manufacturing) stage in step S10. If the light distribution is not determined, the process returns to step S1 to reexamine the light distribution. Therefore, as a result of comparing and analyzing the prediction image in which the light distribution pattern of the headlight is predicted using the above-described method and the image of the light distribution pattern of the actual headlight, the Purkinje phenomenon described above with respect to the prediction image Thus, it has been found that the present invention has sufficient practicality for light distribution prediction, and that it is possible to improve the efficiency of light distribution design.
[0066]
【The invention's effect】
As is apparent from the above description, according to the first aspect of the invention, the color image predicted when viewed under the illumination light of the lamp by the image processing based on the color image obtained under the reference light. Can be generated and displayed or printed, so that the appearance of the color under the illumination light can be confirmed in the process before producing the actual or model of the lamp. The design can be efficiently performed by utilizing it in the optical design stage.
[0067]
According to the second aspect of the present invention, a highly reliable predicted image can be generated by calculating the color of the target image under the illumination of the lamp based on the multiple regression equation.
[0068]
According to the invention of claim 3, the illuminance distribution of the lamp is derived by deriving a multiple regression equation for each illuminance, variably setting the illuminance distribution data of the lamp, and predicting a change in the color of the target image according to the illuminance distribution. Can be quantitatively evaluated as color difference information.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a measurement facility for color appearance under lamp illumination.
FIG. 2 is a chromaticity diagram showing an example of color distribution of a color target used for measurement.
FIG. 3 is a diagram for explaining color adjustment of a contrast color target on an image display unit;
FIG. 4 shows an example of a measurement result for a color target, L^*a^*b^*It is the figure shown to the uniform color space of a color system.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a flow of a process according to the present invention.
6 shows an embodiment of the present invention together with FIG. 7, which is a block diagram schematically showing the configuration of the apparatus. FIG.
FIG. 7 is a flowchart showing an example of a light distribution design procedure.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Lamp, 2 ... Color sample (color standard), 20 ... Image display means, 21 ... Printing means

Claims

灯具の照明下での色画像を基準光下での色画像に基づいて算出する、灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法であって、
（イ）複数の色見本を灯具の照明光下で見た場合の色を数値データ化する過程と、
（ロ）（イ）の色見本を基準光下で見た場合の色について予め数値化されているデータ群と、照明光下での色見本に係る（イ）のデータ群との間の関係式を定式化する過程と、
（ハ）基準光下で得た色画像を、灯具の照度分布データに基づき（ロ）の関係式を用いて灯具の照明光下で見たとした場合の色画像に変換する過程と、
（ニ）（ハ）の変換後に得られる色画像を表示し又は印刷する過程とからなる
ことを特徴とする灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法。A method of generating and displaying a color image according to the illuminance of a lamp, calculating a color image under illumination of the lamp based on a color image under reference light,
(B) The process of converting the color when multiple color samples are viewed under the illumination light of a lamp into numerical data;
(B) Relationship between a data group that has been digitized in advance when the color sample of (a) is viewed under reference light and the data group of (a) that relates to a color sample under illumination light The process of formulating the formula,
(C) a process of converting a color image obtained under reference light into a color image when viewed under illumination light of the lamp using the relational expression (b) based on the illumination distribution data of the lamp;
(D) A method for generating and displaying a color image according to the illuminance of a lamp, comprising the step of displaying or printing a color image obtained after the conversion of (c).

灯具の照明下での色画像を基準光下での色画像に基づいて算出する、灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法であって、
（イ）灯具の照明下における色見本の色を、所定の表色系で数値化する過程と、
（ロ）（イ）の数値化データと、基準光下における（イ）の色見本の色の数値化データとの間の関係を重回帰式で定式化する過程と、
（ハ）基準光下における対象画像の色を、（イ）の表色系で数値化する過程と、
（ニ）灯具の照度分布データ及び（ハ）で得られた数値化データから、（ロ）の重回帰式を用いて灯具の照明下における対象画像の色を算出して、これを（イ）の表色系で数値化する過程と、
（ホ）（ニ）で得られた数値化データを、画像表示手段又は印刷手段が扱うことのできる表色系のデータに変換して、画像を表示し又は印刷する過程とからなる
ことを特徴とする灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法。A method of generating and displaying a color image according to the illuminance of a lamp, calculating a color image under illumination of the lamp based on a color image under reference light,
(A) The process of digitizing the color of the color sample under the lighting of the lamp in a predetermined color system;
(B) The process of formulating the relationship between the digitized data of (a) and the digitized data of the color sample of (a) under the reference light by a multiple regression equation,
(C) The process of digitizing the color of the target image under the reference light in the color system of (a),
(D) From the illuminance distribution data of the lamp and the digitized data obtained in (c), the color of the target image under the lighting of the lamp is calculated using the multiple regression equation of (b), and this is The process of digitizing with the color system of
(E) comprising the process of displaying or printing an image by converting the digitized data obtained in (d) into color system data that can be handled by the image display means or the printing means. A method for generating and displaying a color image according to the illuminance of the lamp.

請求項２に記載の灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法において、
（ロ）の過程で重回帰式を照度別に導出するとともに、（ニ）の過程で灯具の照度分布データを可変設定し、照度分布に応じた対象画像の色の変化を予測することを特徴とする灯具の照度に応じた色画像の生成及び表示方法。In the method for generating and displaying a color image according to the illuminance of the lamp according to claim 2,
In the process of (b), the multiple regression equation is derived for each illuminance, and the illuminance distribution data of the lamp is variably set in the process of (d) to predict the color change of the target image according to the illuminance distribution. A method for generating and displaying a color image according to the illuminance of a lamp to be used.