JP4069860B2 - Color conversion apparatus and color conversion method - Google Patents
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Description
本発明は、カラー画像表示装置、カラープリンタ、カラースキャナ等の印刷関連機器に用いられる画像処理に関し、特にカラー画像を表す色データを、使用するデバイスの特性に合わせて補正する色変換処理に関する。 The present invention relates to image processing used in printing-related equipment such as a color image display device, a color printer, and a color scanner, and more particularly to color conversion processing for correcting color data representing a color image in accordance with the characteristics of a device to be used.
カラー画像表示装置や、カラープリンタ、カラースキャナ等においては、所望の色再現を得られるようデバイスの特性に応じて色データを補正する色変換処理が行われている。所望の色再現とは、人間の視覚特性や記憶色を考慮した、人間がより好ましいと感じる色再現であり、必ずしも忠実な色再現とは一致しない。人間の記憶色では、空の色や芝の緑などは実際の色よりも鮮やかな、彩度や明度の高い色として記憶される傾向がある。したがって、こうした特定の色成分の明度および彩度を上げる処理がなされる。また、忠実な色再現としても明度や彩度を上げる処理がなされる場合が少なくない。 In color image display devices, color printers, color scanners, and the like, color conversion processing is performed to correct color data in accordance with device characteristics so that desired color reproduction can be obtained. Desired color reproduction refers to color reproduction that humans feel more preferable in consideration of human visual characteristics and memory colors, and does not necessarily match faithful color reproduction. In human memory colors, the sky color and green grass tend to be stored as brighter, more saturated and lighter colors than actual colors. Therefore, processing for increasing the brightness and saturation of such specific color components is performed. In addition, there are many cases where processing for increasing brightness and saturation is performed for faithful color reproduction.
従来の色変換装置の一例が下記の特許文献１に記載されている。この特許文献１に記載された色変換装置は、カラー画像における、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの６つの色相成分に有効な演算項を用いたマトリクス演算により色変換処理を行うことを特徴とする。上記６つの色相成分に有効な演算項に関わるマトリクス係数を適宜設定することにより、入力された色データを、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの色相成分毎に独立に調整することができる。
An example of a conventional color conversion device is described in
上記特許文献１に記載の色変換装置によれば、ある特定の色相成分の明度および彩度を上げるマトリクス係数を設定することにより、色データの明度および彩度を高める色変換処理を、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの色相成分毎に行うことができる。
According to the color conversion device described in
マトリクス演算方式においては、画像表示装置の色再現範囲が狭い場合に、色データの彩度を高めるような処理を行うと彩度の高い色や明るい色において微妙な色の差異がなくなる色つぶれが発生するという問題点があった。例えば、画像表示装置において再現可能な色データの範囲が０〜２５５であるのに対し、彩度の高い色や明るい色を表す色データに対して彩度や明度を高めるような処理を行うことで色データの値が０を下回ったり、２５５を超えると、負の値については０に、２５５を超える値は２５５に制限される。０または２５５に制限された色データは全て同じ色として表されるため、彩度の高い色や明るい色において微妙な色の差異が表現されなくなる。 In the matrix calculation method, when the color reproduction range of the image display device is narrow, if the processing for increasing the saturation of the color data is performed, the color loss that eliminates the subtle color difference between the highly saturated color and the bright color is eliminated. There was a problem that it occurred. For example, while the range of color data that can be reproduced in the image display device is 0 to 255, processing for increasing the saturation and lightness is performed on color data representing a highly saturated color or a bright color. When the value of the color data falls below 0 or exceeds 255, the negative value is limited to 0, and the value exceeding 255 is limited to 255. Since the color data limited to 0 or 255 are all expressed as the same color, subtle color differences are not expressed in highly saturated or bright colors.
一方、最近では蛍光体やカラーフィルタ、バックライト等のデバイスを改良することにより、従来の画像表示手段よりも広い色再現範囲を持つ画像表示装置も開発されている。こうした広い色再現範囲を持つ画像表示装置においては、空の色や芝の緑といった色を、彩度および明度の高い好ましい色として表示することが可能となる。その一方で、人間の肌色等の色が濃くなるという問題が生じる。このため、色再現範囲の広い画像表示装置においては、肌色といった、色が濃く表示されることが好ましくない色については彩度を落す処理を行うことが必要となる。 On the other hand, recently, image display apparatuses having a wider color reproduction range than conventional image display means have been developed by improving devices such as phosphors, color filters, and backlights. In an image display apparatus having such a wide color reproduction range, it is possible to display colors such as sky color and green grass as preferable colors with high saturation and lightness. On the other hand, there arises a problem that colors such as human skin color become dark. For this reason, in an image display device having a wide color reproduction range, it is necessary to perform a process of reducing the saturation of colors such as skin color, which are not desirable to be displayed in dark colors.
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、画像表示装置等の色再現範囲に応じて入力色データの明度および彩度の調整を行うことが可能な色変換装置および色変換方法を提供することを目的とする。
具体的には、色再現範囲の狭い画像表示装置においては色つぶれを生じることなく特定の色成分の明度および彩度を高め、色再現範囲の広い画像表示装置においては特定の色成分については彩度が高くなりすぎないように調整することが可能な色変換装置および色変換方法を提供することを目的とする。
The present invention has been made in view of the above problems, and provides a color conversion device and a color conversion method capable of adjusting the brightness and saturation of input color data in accordance with the color reproduction range of an image display device or the like. The purpose is to provide.
Specifically, in an image display device with a narrow color reproduction range, the brightness and saturation of a specific color component are increased without causing color collapse, and in an image display device with a wide color reproduction range, a specific color component is saturated. An object of the present invention is to provide a color conversion device and a color conversion method that can be adjusted so as not to become too high.
本発明による色変換装置は、カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換装置であって、
上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求める特性情報算出手段と、
上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表されるカラー画像における特定の色相成分に有効な第１の色相領域データを求める第１の色相領域データ算出手段と、
上記第１の色相領域データの値を上記特性情報に基づいて調整することにより、上記第１の色相領域データに対応する第２の色相領域データを求める第２の色相領域データ算出手段と、
上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて、第３の色相領域データを求める第３の色相領域データ算出手段と、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データの各々について設定される所定のマトリクス係数を出力するマトリクス係数発生手段と、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するマトリクス演算手段と、
上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出する色補正手段とを備えたものである。
A color conversion device according to the present invention converts at least one of hue, brightness, and saturation of first color data representing a color image and outputs second color data corresponding to the first color data. A conversion device,
Characteristic information calculation means for obtaining characteristic information representing the brightness and / or saturation of the first color data;
First hue area data calculating means for obtaining first hue area data effective for a specific hue component in the color image represented by the first color data, using the first color data;
Second hue area data calculating means for obtaining second hue area data corresponding to the first hue area data by adjusting the value of the first hue area data based on the characteristic information;
Third hue area data calculating means for obtaining third hue area data based on the difference between the first hue area data and the second hue area data;
Matrix coefficient generating means for outputting a predetermined matrix coefficient set for each of the second hue area data and the third hue area data;
By performing a matrix calculation including multiplication by multiplying the second hue area data and the third hue area data by using the second hue area data and the third hue area data as operation terms, and the matrix coefficient multiplied by the second hue area data and the third hue area data. Matrix calculating means for calculating a correction amount for independently correcting at least one of the hue, brightness, and saturation of the first color data for each hue component;
Color correction means for calculating the second color data based on the correction amount.
本発明による色変換方法は、カラー画像を表す第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを変換して上記第１の色データに対応する第２の色データを出力する色変換方法であって、
上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求め、
上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表されるカラー画像における特定の色相成分に有効な第１の色相領域データを求め、
上記第１の色相領域データの値を上記特性情報に基づいて調整することにより、上記第１の色相領域データに対応する第２の色相領域データを求め、
上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて、第３の色相領域データを求め、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データの各々について設定される所定のマトリクス係数を出力し、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出し、
上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出するものである。
The color conversion method according to the present invention converts at least one of hue, brightness, and saturation of first color data representing a color image, and outputs second color data corresponding to the first color data. A conversion method,
Obtaining characteristic information indicating the brightness and / or saturation of the first color data;
Using the first color data, obtain first hue area data effective for a specific hue component in the color image represented by the first color data,
By adjusting the value of the first hue area data based on the characteristic information, second hue area data corresponding to the first hue area data is obtained,
Based on the difference between the first hue area data and the second hue area data, the third hue area data is obtained.
Outputting a predetermined matrix coefficient set for each of the second hue area data and the third hue area data;
By performing a matrix calculation including multiplication by multiplying the second hue area data and the third hue area data by using the second hue area data and the third hue area data as operation terms, and the matrix coefficient multiplied by the second hue area data and the third hue area data. Calculating a correction amount for independently correcting at least one of the hue, brightness, and saturation of the first color data for each hue component;
The second color data is calculated based on the correction amount.
本発明による色変換装置および色変換方法は、第１の色データの明度および／または彩度に基づいて、第１の色相領域データの大きさを特定の色相成分毎に調整することにより第２の色相領域データを算出し、当該第２の色相領域データ、および第１および第２の色相領域データの差分に基づいて得られる第３の色相領域データを演算項として用いるマトリクス演算を行うことにより第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを特定の色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するので、色つぶれを生じることなく所望の色変換処理を行うことができる。 According to the color conversion device and the color conversion method of the present invention, the second hue is adjusted by adjusting the size of the first hue area data for each specific hue component based on the lightness and / or saturation of the first color data. And calculating a hue area data of the second hue area data and performing a matrix operation using the second hue area data and the third hue area data obtained based on a difference between the first and second hue area data as an operation term. Since a correction amount for independently correcting at least one of the hue, brightness, and saturation of the first color data for each specific hue component is calculated, a desired color conversion process can be performed without causing color collapse Can do.
実施の形態１．
図１は、本発明に係る色変換装置の一実施例を示すブロック図である。色変換装置に入力される第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉは、色補正量算出手段１および色補正量加算手段２に入力される。色補正量算出手段１は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉから色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出する。色補正量加算手段２は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに色補正量Ｒ，Ｇ１，Ｂ１を加算することにより第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを出力する。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a color conversion apparatus according to the present invention. The first color data Ri, Gi, Bi input to the color conversion device are input to the color correction amount calculation means 1 and the color correction amount addition means 2. The color correction
図２は、色補正量算出手段１の内部構成を示すブロック図である。色補正量算出手段１は、αβ算出手段３、有彩色成分データ算出手段４、第１の色相領域データ算出手段５、第２の色相領域データ算出手段６、第３の色相領域データ算出手段７、マトリクス演算手段８、乗算係数発生手段９、マトリクス係数発生手段１０を備え、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉはαβ算出手段３、有彩色成分データ算出手段４および乗算係数発生手段９に入力される。
FIG. 2 is a block diagram showing the internal configuration of the color correction amount calculation means 1. The color correction
αβ算出手段３は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値βおよび最小値αを選択して出力するとともに、最大値βおよび最小値αとなる色データ、および第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色の色相に関する情報を示す識別符号Ｓ１を出力する。最大値βおよび最小値αは、有彩色成分データ算出手段４に入力され、識別符号Ｓ１は、第１の色相領域データ算出手段５、マトリクス係数発生手段７および乗算係数発生手段９に入力される。最小値αはまた、マトリクス演算手段８にも入力される。ここで、最小値αは第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに含まれる無彩色（グレイ）成分を表すデータである。
The αβ calculating means 3 selects and outputs the maximum value β and the minimum value α of the first color data Ri, Gi, Bi, the color data having the maximum value β and the minimum value α, and the first color data. An identification code S1 indicating information on the hue of the color represented by Ri, Gi, Bi is output. The maximum value β and the minimum value α are input to the chromatic color component
有彩色成分データ算出手段４は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉと、上記αβ算出手段３により出力される最大値βと最小値αに基づいて、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色から無彩色成分を除いた色（有彩色）の、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの各色成分の大きさを表す有彩色データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃを算出する。これらの有彩色データは、ｒ＝Ｒｉ−α，ｇ＝Ｇｉ−α，ｂ＝Ｂｉ−α，ｙ＝β−Ｂｉ，ｍ＝β−Ｇｉ，ｃ＝β−Ｒｉの減算処理により求められる。 The chromatic color component data calculation means 4 is based on the first color data Ri, Gi, Bi and the first color data Ri, Gi, Bi based on the maximum value β and the minimum value α output from the αβ calculation means 3. Chromatic color data r, g, b, y, representing the size of each of the red, green, blue, yellow, magenta, and cyan color components of the color (chromatic color) obtained by removing the achromatic color component from the color represented by Bi. m and c are calculated. These chromatic color data are obtained by subtraction processing of r = Ri−α, g = Gi−α, b = Bi−α, y = β−Bi, m = β−Gi, and c = β−Ri.
図３（Ａ）〜（Ｆ）は、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの６つの色相における有彩色成分データｙ，ｍ，ｃ，ｒ，ｇ，ｂの大きさを模式的に示す図である。図３に示すように、有彩色成分データは、上記６つの色相のうち３つの色相において最大となり、残りの３つの色相においてはゼロとなる。例えば、有彩色成分データｃは、緑、シアン、青の色相において最大となり、緑からイエローの色相、青からマゼンタの色相にかけて大きさが減少し、赤、イエロー、マゼンタの色相においてはゼロとなる。 3A to 3F schematically show the sizes of chromatic color component data y, m, c, r, g, and b in six hues of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. FIG. As shown in FIG. 3, the chromatic color component data becomes maximum in three hues among the six hues and becomes zero in the remaining three hues. For example, the chromatic color component data c becomes maximum in the hues of green, cyan, and blue, decreases in size from green to yellow, and from blue to magenta, and becomes zero in the hues of red, yellow, and magenta. .
以上のようにして求められる有彩色成分データは、ｒ，ｇ，ｂのうちの少なくとも１つ、ｙ，ｍ，ｃのうちの少なくとも１つはゼロとなる性質がある。例えば、最大値βがＲｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ，α＝Ｇｉ）、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また最大値βがＲｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。つまり、最大、最小となるＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの組合せにより、少なくとも、ｒ，ｇ，ｂのいずれか１つ、ｙ，ｍ，ｃのいずれか１つの合計２つの値がゼロとなる。 The chromatic color component data obtained as described above has a property that at least one of r, g, and b and at least one of y, m, and c are zero. For example, when the maximum value β is Ri and the minimum value α is Gi (β = Ri, α = Gi), g = 0 and c = 0 are obtained by the above subtraction process, and the maximum value β is Ri and the minimum value α. Is Bi (β = Ri, α = Bi), b = 0 and c = 0. In other words, depending on the combination of Ri, Gi, and Bi that is the maximum and minimum, at least one of r, g, and b, and any one of y, m, and c in total will be zero.
図４は、αβ算出手段３により出力される識別符号Ｓ１の値と、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにおいて最大値βおよび最小値αとなる色データ、ならびにゼロとなる有彩色成分データとの関係を示す図である。先に述べたように、最大値βおよび最小値αとなるＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの組合せにより、少なくとも、ｒ，ｇ，ｂのいずれか１つ、ｙ，ｍ，ｃのいずれか１つの合計２つの値がゼロとなる。第１の色データのうち、最大値βおよび最小値αがそれぞれＲｉおよびＢｉである場合、有彩色成分データｂ，ｃがゼロとなるが、このとき識別符号Ｓ１として１が出力される。同様に、最大値βおよび最小値αとなる色データの組合せに応じて、図４に示す関係に基づいて識別符号Ｓ１が出力される。なお、最大または最小となる色データが２つ以上存在する場合は、例えば、Ｓ１の値のより小さいものを割り当てる。つまり、ＲｉおよびＢｉの両方が最大値βとなり、Ｂｉが最小値αとなる場合、対応する識別符号Ｓ１は１または３となるが、値の小さい１を識別符号Ｓ１として出力する。また、図４に示す識別符号Ｓ１の値は一例であり、他の値を設定してもよい。 FIG. 4 shows the value of the identification code S1 output by the αβ calculating means 3, the color data that becomes the maximum value β and the minimum value α in the first color data Ri, Gi, Bi, and the chromatic color component data that becomes zero. It is a figure which shows the relationship. As described above, the total of at least one of r, g, and b, and any one of y, m, and c is 2 depending on the combination of Ri, Gi, and Bi having the maximum value β and the minimum value α. One value is zero. Among the first color data, when the maximum value β and the minimum value α are Ri and Bi, respectively, the chromatic color component data b and c are zero. At this time, 1 is output as the identification code S1. Similarly, the identification code S1 is output based on the relationship shown in FIG. 4 according to the combination of the color data having the maximum value β and the minimum value α. Note that when there are two or more color data items that are maximum or minimum, for example, data having a smaller value of S1 is assigned. That is, when both Ri and Bi have the maximum value β and Bi has the minimum value α, the corresponding identification code S1 is 1 or 3, but 1 having a small value is output as the identification code S1. Further, the value of the identification code S1 shown in FIG. 4 is an example, and other values may be set.
図５は、識別符号Ｓ１の値と、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色の色相との関係を示す図である。図５に示すように、最大値βおよび最小値αが、それぞれＲｉおよびＢｉである場合、識別符号Ｓ１は１となるが、このとき第１の色データは赤〜イエローの色相の色を表す。同様に、Ｓ１＝３の場合はイエロー〜緑、Ｓ１＝２の場合は緑〜シアン、Ｓ１＝４の場合はシアン〜青、Ｓ１＝５の場合は青〜マゼンタ、Ｓ１＝０の場合はマゼンタ〜赤の色相の色を表す。このように、識別符号Ｓ１は、最大値βおよび最小値αとなる色データとともに、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色の色相の情報を表す。 FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the value of the identification code S1 and the hue of the color represented by the first color data Ri, Gi, Bi. As shown in FIG. 5, when the maximum value β and the minimum value α are Ri and Bi, respectively, the identification code S1 is 1. At this time, the first color data represents the color of the hue of red to yellow. . Similarly, yellow to green for S1 = 3, green to cyan for S1 = 2, cyan to blue for S1 = 4, blue to magenta for S1 = 5, and magenta for S1 = 0. ~ Represents the color of the red hue. Thus, the identification code S1 represents the hue information of the color represented by the first color data Ri, Gi, Bi together with the color data having the maximum value β and the minimum value α.
有彩色成分データ算出手段４により出力される６つの有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃは、第１の色相領域データ算出手段５に送られる。図６は、第１の色相領域データ算出手段５の内部構成の一例を示すブロック図である。第１の色相領域データ算出手段５は、有彩色成分データｒ，ｇ，ｂ，ｙ，ｍ，ｃのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去器１１と、入力される２つのデータのうち小さい方を選択して出力する最小値選択器１２ａ，１２ｂにより構成される。ゼロ除去器１１は、識別符号Ｓ１に基づいて、６つの有彩色成分データのうちゼロとなるデータを特定し、有彩色データｒ，ｇ，ｂのうちゼロでない２つのデータをＱ１，Ｑ２とし、ｙ，ｍ，ｃのうちゼロでない２つのデータをＰ１，Ｐ２として最小値選択器１２ａ，１２ｂにそれぞれ出力する。
Six chromatic color component data r, g, b, y, m, and c output from the chromatic color component data calculation means 4 are sent to the first hue area data calculation means 5. FIG. 6 is a block diagram illustrating an example of an internal configuration of the first hue area
図７は、ゼロ除去器１１から最小値選択手段１２ａ，１２ｂのそれぞれに入力されるデータＱ１，Ｑ２、およびＰ１，Ｐ２と、識別符号Ｓ１との関係の一例示す図である。図７に示すように、識別符号Ｓ１＝１の場合、ゼロ除去器１１は有彩色成分データｒ，ｇをＱ１，Ｑ２として最小値選択手段１２ａに出力し、ｙ，ｍをＰ１，Ｐ２として最小値選択手段１２ｂにそれぞれ出力する。ここで、有彩色成分データｒ，ｇ，ｂの２つ以上が０となる場合、Ｑ１，Ｑ２の少なくとも一方はゼロとなり、有彩色成分データｙ，ｍ，ｃの２つ以上が０となる場合は、Ｐ１，Ｐ２の少なくとも一方はゼロとなるが、こうした場合も図７に示す関係に基づいて選択された有彩色成分データが最小値選択手段１２ａ，１２ｂにそれぞれ出力される。
FIG. 7 is a diagram showing an example of the relationship between the data Q1, Q2 and P1, P2 inputted from the zero
最小値選択器１２ａはＱ１，Ｑ２のいずれか小さい方の値を選択して得られる最小値ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）を第１の色相領域データｈ１ｐ１として出力し、最小値選択器１２ｂはＰ１，Ｐ２のいずれか小さい方を選択することにより得られる最小値ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）を第１の色相領域データｈ１ｑ１として出力する。ここで、図７に示す有彩色成分データと、Ｑ１，Ｑ２、およびＰ１，Ｐ２との関係より、第１の色相領域データｈ１ｑ１は、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）のいずれかとなり、第１の色相領域データｈ１ｐ１は、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）のいずれかとなる。図８に、識別符号Ｓ１と第１の色相領域データｈ１ｑ１，ｈ１ｐ１との関係を示す。
The
図９は、第１の色相領域データと、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相との関係を模式的に示す図である。図９（Ａ）〜（Ｆ）に示すように、有彩色成分データの最小値を選択することにより得られる第１の色相領域データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ），ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ），ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ），ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ），ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）は、それぞれ赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ、イエローの色相において最大となり、他の色相においてはその大きさが０となっている。つまり、第１の色相領域データは、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉにより表される色における赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ、イエローの色相成分に有効なデータといえる。 FIG. 9 is a diagram schematically showing the relationship between the first hue area data and the hues of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. As shown in FIGS. 9A to 9F, the first hue area data h1r = min (y, m), h1y = min (r, g) obtained by selecting the minimum value of the chromatic color component data. ), H1g = min (c, y), h1c = min (g, b), h1b = min (m, c), h1m = min (b, r) are red, yellow, green, cyan, blue, It is the maximum in the hues of magenta and yellow, and the size is 0 in the other hues. That is, the first hue area data can be said to be effective data for the hue components of red, yellow, green, cyan, blue, magenta, and yellow in the color represented by the first color data Ri, Gi, Bi.
例えば、Ｗを定数として、第１の色データがＲｉ＝Ｗ，Ｇｉ＝０，Ｂｉ＝０の場合、当該第１の色データは赤の色相の色を表す。このとき、有彩色成分データは、ｒ＝Ｗ，ｇ＝ｂ＝０，ｙ＝ｍ＝Ｗ，ｃ＝０となる。したがって、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなり、他のｈ１ｇ，ｈ１ｂ，ｈ１ｙ，ｈ１ｍ，ｈ１ｃは、全て０になる。つまり、赤の色相成分に対しては、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）のみが有効な第１の色相領域データになる。同様に、緑の色相成分にはｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、青の色相成分にはｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、シアンの色相成分にはｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、マゼンタの色相成分にはｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）、イエローの色相成分にはｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）がそれぞれ有効な第１の色相領域データとなる。 For example, when W is a constant and the first color data is Ri = W, Gi = 0, Bi = 0, the first color data represents a red hue color. At this time, the chromatic color component data is r = W, g = b = 0, y = m = W, c = 0. Therefore, h1r = min (y, m) = W, and other h1g, h1b, h1y, h1m, and h1c are all 0. That is, for the red hue component, only h1r = min (y, m) is the effective first hue area data. Similarly, h1g = min (c, y) for the green hue component, h1b = min (m, c) for the blue hue component, h1c = min (g, b) for the cyan hue component, and magenta H1m = min (b, r) is effective for the hue component, and h1y = min (r, g) is effective for the hue component of yellow, respectively.
図１０は、乗算係数発生手段９の内部構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、乗算係数発生手段９は、特性情報算出手段１３、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）１７を備えている。特性情報算出手段１３には、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉが入力され、当該第１の色データの明度および彩度に関する特性情報ＣＨが算出され、ルックアップテーブル１７に出力される。
FIG. 10 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the multiplication coefficient generating means 9. As shown in FIG. 10, the multiplication
特性情報算出手段１３は、明度情報算出手段１４、彩度情報算出手段１５、特性情報演算手段１６により構成される。明度情報算出手段１４は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明るさを表す明度情報Ｖを算出して出力する。一方、彩度情報算出手段１５は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの鮮やかさを表す彩度情報ＳＡを算出して出力する。
The characteristic
図１１は、明度情報算出手段１４の内部構成の一例を示すブロック図である。最大値算出手段１８は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値を明度情報Ｖとして出力する。このとき、明度情報Ｖは、下記の式（１）により表すことができる。
図１２は、明度情報算出手段１４の他の内部構成を示すブロック図である。乗算器１９ａ，１９ｂ，１９ｃは、それぞれ、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに、予め設定される係数ａｒ，ａｇ，ａｂを乗じる。加算器２０ａは、乗算器１９ｂおよび１９ｃの出力を加算する。加算器２０ｂは、乗算器１９ａおよび加算器２０ａの加算結果を明度情報Ｖとして出力する。図１２に示す明度情報算出手段１３により算出される明度情報Ｖは下記の式（２）により表される。
図１２に示す明度情報算出手段１４において、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，ＢｉがＮＴＳＣに準拠した色データである場合には、係数ａｒ＝０．３，ａｇ＝０．５９，ａｂ＝０．１１とすることで、人間の視覚特性に適合した明度情報Ｖが算出される。この場合、係数をａｒ＝０．２５，ａｇ＝０．５，ａｂ＝０．２５と近似することにより、乗算器１９ａ，１９ｂ，１９ｃにおける演算をビットシフトにより実現でき、演算を簡略化するとともに回路構成を簡素化することができる。
In the lightness information calculation means 14 shown in FIG. 12, when the first color data Ri, Gi, Bi is color data compliant with NTSC, the coefficients ar = 0.3, ag = 0.59, ab = 0. By setting the value to .11, the lightness information V suitable for human visual characteristics is calculated. In this case, by approximating the coefficients as ar = 0.25, ag = 0.5, and ab = 0.25, the operations in the
図１３は、彩度情報算出手段１５の内部構成の一例を示すブロック図である。最大値算出手段２１は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最大値ＭＡＸ１を出力し、最小値算出手段２２は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの最小値ＭＩＮ１を出力する。彩度演算手段２３は最大値ＭＡＸ１および最小値ＭＩＮ１を用いて、下記の式（３）により彩度情報ＳＡを算出する。
上記式（３）によれば、明度情報を表す最大値ＭＡＸ１による除算を行うことで、彩度情報ＳＡを明度の大きさに影響されずに算出することができる。なお、より簡易な彩度情報ＳＡの算出方法として、下記の式（４）を用いてもよい。
上記式（５）で表される特性情報ＣＨは、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度、および彩度の大きさを表す。ここで、式（５）においては、明度情報Ｖ、および彩度情報ＳＡの和を２で除算しているが、両者の和を特性情報ＣＨとして用いてもよい。 The characteristic information CH expressed by the above formula (5) represents the brightness and saturation of the first color data Ri, Gi, Bi. Here, in Equation (5), the sum of the brightness information V and the saturation information SA is divided by 2, but the sum of both may be used as the characteristic information CH.
図１０に示すように、特性情報ＣＨは、ルックアップテーブル１７に入力される。ルックアップテーブル１７はメモリ等により構成され、あらかじめ特性情報ＣＨに対応する乗算係数ｋが特性情報ＣＨの各値をアドレスとして格納されている。つまり、ルックアップテーブル１７の各々に、特性情報ＣＨの値を読み出しアドレスとして入力することにより、対応する乗算係数が出力される。乗算係数算出手段９により出力された乗算係数ｋは、第２の色相領域データ算出手段６に入力される。 As shown in FIG. 10, the characteristic information CH is input to the lookup table 17. The lookup table 17 is composed of a memory or the like, and a multiplication coefficient k corresponding to the characteristic information CH is stored in advance with each value of the characteristic information CH as an address. That is, by inputting the value of the characteristic information CH to each of the lookup tables 17 as a read address, a corresponding multiplication coefficient is output. The multiplication coefficient k output by the multiplication coefficient calculation means 9 is input to the second hue area data calculation means 6.
第２の色相領域データ算出手段６は、第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１、および乗算係数ｋを用いて第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２を算出する。図１４は、第２の色相領域データ算出手段６の内部構成の一例を示すブロック図である。第２の色相領域データ算出手段６は、第１の色相領域データｈ１ｐ１，１ｈｑ１に乗算係数ｋを乗じる乗算器２４ａ，２４ｂにより構成される。乗算器２４ａ，２４ｂにより算出された乗算値は、第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２として出力される。
The second hue area data calculation means 6 calculates the second hue area data h1p2 and h1q2 using the first hue area data h1p1 and h1q1 and the multiplication coefficient k. FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of an internal configuration of the second hue area
第２の色相領域データｈ１ｑ２はｈ１ｙ２＝ｋ×ｈ１ｙ，ｈ１ｍ２＝ｋ×ｈ１ｍ，ｈ１ｃ２＝ｋ×ｈ１ｃのいずれかとなり、第２の色相領域データｈ１ｐ２はｈ１ｒ２＝ｋ×ｈ１ｒ，ｈ１ｇ２＝ｋ×ｈ１ｇ，ｈ１ｂ２＝ｋ×ｈ１ｂのいずれかとなる。ここで、第２の色相領域データｈ１ｑ２，ｈ１ｐ２となるｈ１ｒ２，ｈ１ｇ２，ｈ１ｂ２，ｈ１ｃ２，ｈ１ｍ２，ｈ１ｙ２もまた第１の色相領域データと同様、６つの色相成分のいずれかに有効なデータである。 The second hue area data h1q2 is any one of h1y2 = k × h1y, h1m2 = k × h1m, h1c2 = k × h1c, and the second hue area data h1p2 is h1r2 = k × h1r, h1g2 = k × h1g, h1b2 = k × h1b. Here, h1r2, h1g2, h1b2, h1c2, h1m2, and h1y2, which are the second hue area data h1q2 and h1p2, are also effective data for any of the six hue components, as with the first hue area data.
第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２は、第３の色相領域データ算出手段７に入力される。第３の色相領域データ算出手段７は、第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１から第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２をそれぞれ減算することにより、第３の色相領域データｈ１ｐ３＝ｈ１ｐ１−ｈ１ｐ２，ｈ１ｑ３＝ｈ１ｑ１−ｈ１ｑ２を出力する。 The second hue area data h1p2 and h1q2 are input to the third hue area data calculation means 7. The third hue area data calculation means 7 subtracts the second hue area data h1p2 and h1q2 from the first hue area data h1p1 and h1q1, respectively, thereby obtaining the third hue area data h1p3 = h1p1−h1p2 and h1q3. = H1q1-h1q2 is output.
第３の色相領域データｈ１ｑ３は、ｈ１ｙ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｙ，ｈ１ｍ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｍ，ｈ１ｃ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｃのいずれかとなり、第３の色相領域データｈ１ｐ３は、ｈ１ｒ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｒ，ｈ１ｇ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｇ，ｈ１ｂ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｂのいずれかとなる。第３の色相領域データｈ１ｑ３，ｈ１ｐ３となるｈ１ｒ３，ｈ１ｇ３，ｈ１ｂ３，ｈ１ｃ３，ｈ１ｍ３，ｈ１ｙ３もまた赤、緑、青、シアン、マゼンタ、イエローの６つの色相のいずれかに有効となる。 The third hue region data h1q3 is any one of h1y3 = (1-k) × h1y, h1m3 = (1-k) × h1m, h1c3 = (1-k) × h1c, and the third hue region data h1p3. H1r3 = (1-k) × h1r, h1g3 = (1-k) × h1g, h1b3 = (1-k) × h1b. The third hue area data h1q3, h1p3 and h1r3, h1g3, h1b3, h1c3, h1m3, and h1y3 are also valid for any of the six hues of red, green, blue, cyan, magenta, and yellow.
マトリクス係数発生手段１０は、識別符号Ｓ１の値に基づいて、あらかじめ記憶されたマトリクス係数Ｕ（Ｆｉｊ）をマトリクス演算手段８に出力する。マトリクス係数発生手段１０には、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタのそれぞれの色相成分に有効な第２の色相領域データｈ１ｒ２，ｈ１ｇ２，ｈ１ｂ２，ｈ１ｙ２，ｈ１ｍ２，ｈ１ｃ２の各々に対して与えられるマトリクス係数が記憶されている。マトリクス係数発生手段１０は、識別符号Ｓ１の値に基づいて、第２の色相領域データｈ１ｑ２，ｈ１ｐ２が有効となる色相成分に対応するマトリクス係数を選択して出力する。例えば、識別符号Ｓ１＝０のとき、ｈ１ｑ３＝ｈ１ｍ３＝ｋ×ｈ２ｍ，ｈ１ｐ３＝ｈ１ｒ３＝ｋ×ｈ１３となるので、マトリクス係数発生手段１０は、マゼンタ、および赤の色相成分に有効なデータｈ１ｍ３およびｈ１ｒ３に対して与えられるマトリクス係数を出力する。 The matrix coefficient generation means 10 outputs the matrix coefficient U (Fij) stored in advance to the matrix calculation means 8 based on the value of the identification code S1. The matrix coefficient generating means 10 is given to each of the second hue area data h1r2, h1g2, h1b2, h1y2, h1m2, and h1c2 effective for the respective hue components of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. Matrix coefficients to be stored are stored. Based on the value of the identification code S1, the matrix coefficient generating means 10 selects and outputs a matrix coefficient corresponding to a hue component for which the second hue area data h1q2 and h1p2 are valid. For example, when the identification code S1 = 0, h1q3 = h1m3 = k × h2m, h1p3 = h1r3 = k × h13, so that the matrix coefficient generating means 10 has data h1m3 and h1r3 effective for magenta and red hue components The matrix coefficient given to is output.
図１５は、マトリクス演算手段８の内部構成の一例を示すブロック図である。乗算器１９ｄ，１９ｅ，１９ｆ，１９ｇ，１９ｈは、第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２、第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３、第１の色データの最小値αにマトリクス係数発生手段１０により出力されるマトリクス係数係数Ｕ（Ｆｉｊ）をそれぞれ乗じる。加算器２０ｃは乗算器１９ｄ，１９ｅの出力を加算し、加算器２０ｄは乗算器１９ｆ，１９ｇの出力を加算する。加算器２０ｅは加算器２０ｃおよび加算器２０ｄの出力を加算し、加算器２０ｆは加算器２０ｅおよび乗算器１９ｈの出力を加算し、その加算値を色補正量Ｒ１として出力する。色補正量Ｇ１，Ｂ１についても同様に算出することができる。ここで、マトリクス係数Ｕ（Ｆｉｊ）は、マトリクス演算手段８において算出される色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１に対応して選択され、乗算器１９ｄ〜１９ｈに入力される。
FIG. 15 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the matrix calculation means 8. The
なお、図１５に示すマトリクス演算手段８の構成を、色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１のそれぞれに対し、並列に３つ使用すれば、高速なマトリックス演算が可能になる。図１５に示すマトリクス演算手段８における色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１の算出は、以下の式（６）により表される。なお、下記式（６）において、（Ｆｉｊ）は、ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜５のマトリクス係数である。
上記式（６）は、各画素における色補正データＲ１，Ｇ１，Ｂ１を算出する際のマトリクス演算式を表している。フルカラー画像を表す画素集合のそれぞれに対する色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を求める一般式は、下記の式（７）により表される。なお、下記式（７）において、（Ｅｉｊ）は、ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１３のマトリクス係数である。
上記式（７）に示す演算項のうち、ｈ１ｒ２，ｈ１ｇ２，ｈ１ｂ２は第２の色相領域データｈ１ｐ２に対応し、ｈ１ｙ２，ｈ１ｃ２，ｈ１ｍ２は第２の色相領域データｈ１ｐ２に対応する。また、ｈ１ｒ３，ｈ１ｇ３，ｈ１ｂ３は第３の色相領域データｈ１ｐ３に対応し、ｈ１ｙ３，ｈ１ｃ３，ｈ１ｍ３は第３の色相領域データｈ１ｐ３に対応する。画素毎に色変換を行う際は、式（７）中のｈ１ｒ２，ｈ１ｇ２，ｈ１ｂ２、およびｈ１ｙ２，ｈ１ｃ２，ｈ１ｍ２の３つの演算項のうち２つがゼロとなる。同様に、ｈ１ｒ３，ｈ１ｇ３，ｈ１ｂ３、およびｈ１ｙ３，ｈ１ｃ３，ｈ１ｍ３の３つの演算項のうち２つがゼロとなる。つまり、単位画素に注目すると６つの演算項を２つに削減することができる。本実施例におけるマトリクス演算手段８においては、式（６）に示すように、６つの演算項のうちゼロとなるものを除いた２つの演算項を用い、全体で１２の演算項を４つに削減することにより回路構成を簡素化している。 Among the calculation terms shown in the equation (7), h1r2, h1g2, and h1b2 correspond to the second hue area data h1p2, and h1y2, h1c2, and h1m2 correspond to the second hue area data h1p2. H1r3, h1g3, and h1b3 correspond to the third hue area data h1p3, and h1y3, h1c3, and h1m3 correspond to the third hue area data h1p3. When color conversion is performed for each pixel, two of the three calculation terms h1r2, h1g2, h1b2, and h1y2, h1c2, and h1m2 in Expression (7) are zero. Similarly, two of the three computation terms h1r3, h1g3, h1b3, and h1y3, h1c3, h1m3 are zero. That is, if attention is paid to the unit pixel, the six calculation terms can be reduced to two. In the matrix calculation means 8 in this embodiment, as shown in the equation (6), two calculation terms excluding the six calculation terms except for zero are used, and the total of twelve calculation terms is changed to four. The circuit configuration is simplified by the reduction.
マトリクス演算手段８により算出された色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１は、色補正量加算手段２に入力される。色補正量加算手段２は、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉに色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を加算することにより第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを算出する。
The color correction amounts R1, G1, and B1 calculated by the
本発明に関わる色変換装置においては、赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタの各色相成分に有効な演算項を用いたマトリクス演算により色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を求めるので、各マトリクス係数を調整することにより、着目する色相成分を他の成分に影響を与えることなく独立に調整することが可能となる。 In the color conversion apparatus according to the present invention, the color correction amounts R1, G1, and B1 are obtained by matrix calculation using effective terms for each hue component of red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. By adjusting the coefficient, it is possible to independently adjust the hue component of interest without affecting other components.
さらに、第１の色相領域データに、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度および彩度に基づいて出力される乗算係数ｋを乗じることにより第２の色相領域データを求め、また、第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１から第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２をそれぞれ減算することにより第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３を求め、第２の色相領域データ、および第３の色相領域データをマトリクス演算の演算項として用いるので、特定の色相成分に有効な演算項の大きさを第１の色データの明度および彩度に基づいて調整することができる。これにより、明度および彩度の高い色データが入力された場合に生じる色つぶれを防ぐことができる Further, the second hue area data is obtained by multiplying the first hue area data by a multiplication coefficient k output based on the brightness and saturation of the first color data Ri, Gi, Bi. The third hue area data h1p3 and h1q3 are obtained by subtracting the second hue area data h1p2 and h1q2 from the first hue area data h1p1 and h1q1, respectively, and the second hue area data and the third hue area data are obtained. Is used as the calculation term of the matrix calculation, the size of the calculation term effective for the specific hue component can be adjusted based on the brightness and saturation of the first color data. Thereby, it is possible to prevent color crushing that occurs when color data with high brightness and saturation is input.
以下、本発明に係る色変換装置における第２の色相領域データ算出手段の作用について説明する。ここでは、式（７）中のマトリクス係数（Ｅｉｊ）として、以下の式（８）に示す係数を用いるものとする。式（８）に示すマトリクス係数は、赤の色相成分については明度および彩度を上げるとともに、黄色っぽくなるように色相を変化させる係数である。式（８）に示すマトリクス係数（Ｅｉｊ）において、ｊ＝１〜６は第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２にかかる係数であり、ｊ＝７〜１２は第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３にかかる係数である。また、ｊ＝１３は無彩色成分である最小値αにかかる係数である。ここでは、第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３にかかる係数は全て０としている。
また、以下の説明において、明度情報算出手段１４は式（１）を用いて明度情報Ｖを算出し、彩度演算手段１５は式（３）を用いて彩度情報ＳＡを算出するものとする。
The operation of the second hue area data calculating means in the color conversion apparatus according to the present invention will be described below. Here, the coefficient shown in the following formula (8) is used as the matrix coefficient (Eij) in the formula (7). The matrix coefficient shown in Expression (8) is a coefficient that increases the lightness and saturation of the red hue component and changes the hue so that the hue becomes yellowish. In the matrix coefficient (Eij) shown in Expression (8), j = 1 to 6 are coefficients related to the second hue area data h1p2 and h1q2, and j = 7 to 12 are the third hue area data h1p3 and h1q3. This is the coefficient. J = 13 is a coefficient for the minimum value α which is an achromatic component. Here, all the coefficients relating to the third hue area data h1p3 and h1q3 are set to zero.
In the following description, the lightness
第２の色相領域データ算出手段６において第１の色相領域データの調整を行わない場合、つまり、図１０に示す乗算係数発生手段９のルックアップテーブル１７により出力される乗算係数ｋを常に１とし、第２の色相領域データをｈ１ｐ２＝ｈ１ｐ１，ｈ１ｑ２＝ｈ１ｑ１とする場合、赤の色相の色（グレイ成分を含む）を表す第１の色データＲｉ＝１９２，Ｇｉ＝６４，Ｂｉ＝６４について式（８）に示すマトリクス係数を用いた色変換処理を行うと、第２の色データはＲｏ＝２０８，Ｇｏ＝４８，Ｂｏ＝４０となる。このように、色データＢｏに対してＧｏが増加することにより、黄色っぽい赤に色相が変化していることが分かる。また、色変換処理前の第１の色データは、式（１），（３）より、彩度０．６７、明度１９２であったのに対し、第２の色データは、彩度０．７８、明度２０８となり、明度、彩度ともに向上する。 When the second hue area data calculation means 6 does not adjust the first hue area data, that is, the multiplication coefficient k output from the lookup table 17 of the multiplication coefficient generation means 9 shown in FIG. When the second hue area data is set to h1p2 = h1p1, h1q2 = h1q1, the equation for the first color data Ri = 192, Gi = 64, Bi = 64 representing the color of the red hue (including the gray component) When the color conversion process using the matrix coefficient shown in (8) is performed, the second color data becomes Ro = 208, Go = 48, Bo = 40. Thus, it can be seen that the hue changes to yellowish red as Go increases with respect to the color data Bo. Further, the first color data before the color conversion process has a saturation of 0.67 and a brightness of 192 according to equations (1) and (3), whereas the second color data has a saturation of 0. 78 and lightness 208, and both lightness and saturation are improved.
図１６は、赤の色相の色を表す第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉを示す図である。図１６において、横軸はデータ番号、縦軸は各色データの大きさを表す。図１６において、データ番号０における第１の色データＲｉ＝１２８，Ｇｉ＝１２８，Ｂｉ＝１２８はグレイを表し、データ番号１６における第１の色データＲｉ＝２５５，Ｇｉ＝０，Ｂｉ＝０はグレイ成分を含まない純色の赤を表している。つまり、図１６に示す第１の色データにより表される赤の色相の色は、データ番号０から１６に向かうに従いグレイ成分が減少し、彩度が高くなる。
FIG. 16 is a diagram showing first color data Ri, Gi, Bi representing the color of the red hue. In FIG. 16, the horizontal axis represents the data number, and the vertical axis represents the size of each color data. In FIG. 16, the first color data Ri = 128, Gi = 128, Bi = 128 in
図１７は、第１の色相領域データの調整を行わずに、図１６に示す第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉを、式（８）に示すマトリクス係数を用いて色変換処理して得られる第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを示す図である。図１７に示すように、第２の色データは、データ番号１６に向かうに従い、グレイ成分となる色データの最小値Ｂｏが減少し、彩度が高くなる。また、色データＢｏに対してＧｏが増加することにより、黄色っぽい赤に色相が変化している。ここで、第２の色データＲｏは、データ番号１３以降２５５となり、Ｂｏ，Ｇｏについては、データ番号１２，１３以降０となり、色つぶれが発生する。これは、マトリクス係数（式（８））が、赤の色相成分に対して明度および彩度を上げる色変換を行う係数となっているため、第１の色データが彩度の高い赤の色相の色を表す場合、色変換処理によって第２の色データの値が画像表示装置等において再現可能な範囲である０〜２５５を越えるために生じる。
FIG. 17 is obtained by performing color conversion processing on the first color data Ri, Gi, Bi shown in FIG. 16 using the matrix coefficient shown in Expression (8) without adjusting the first hue area data. It is a figure which shows the 2nd color data Ro, Go, and Bo to be performed. As shown in FIG. 17, in the second color data, as it goes to
次に、第１の色データの明度および彩度の大きさを表す特性情報ＣＨに基づいて、第１の色相領域データの調整を行う場合について説明する。ここでは、乗算係数発生手段９のルックアップテーブル１７が、図１８に示す入出力特性に基づいて乗算係数ｋを出力するものとする。図１８に示すように、特性情報ＣＨの値が１８８以下の場合、乗算係数ｋは１であり、特性情報ＣＨの値が１８８より大きくなるに従い、乗算係数ｋの値は小さくなる。図１８に示す乗算係数によれば、明度および彩度が所定値を越えると、色相領域データの値が制限される。 Next, a case where the first hue area data is adjusted based on the characteristic information CH representing the brightness and saturation of the first color data will be described. Here, it is assumed that the look-up table 17 of the multiplication coefficient generating means 9 outputs the multiplication coefficient k based on the input / output characteristics shown in FIG. As shown in FIG. 18, when the value of the characteristic information CH is 188 or less, the multiplication coefficient k is 1, and as the value of the characteristic information CH becomes larger than 188, the value of the multiplication coefficient k becomes smaller. According to the multiplication coefficient shown in FIG. 18, when the brightness and saturation exceed predetermined values, the value of the hue area data is limited.
図１９は、図１８に示す乗算係数ｋに基づいて第１の色相領域データの値を調整し、図１６に示す第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉを、式（８）に示すマトリクス係数を用いて色変換処理して得られる第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを示す図である。図１９に示すように、第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏは、データ番号１０までは図１７に示す第２の色データ、すなわち、第２の色相領域データ算出手段において第１の色相領域データの大きさを調整しない場合の第２の色データと同一となっており、明度および彩度を高める色変換が行われる。データ番号１１以降においては、第２の色データの明度および彩度は緩やかに増加し、色つぶれは発生していない。
FIG. 19 adjusts the value of the first hue area data based on the multiplication coefficient k shown in FIG. 18, and the first color data Ri, Gi, Bi shown in FIG. FIG. 6 is a diagram showing second color data Ro, Go, Bo obtained by performing color conversion processing using the. As shown in FIG. 19, the second color data Ro, Go, Bo is the second color data shown in FIG. 17 up to the
これは図１８に示すように、特性情報ＣＨ、すなわち第１の色データＲｉ、Ｇｉ，Ｂｉの明度および彩度が所定値より高くなると乗算係数ｋの値が減少することにより色変換処理に関わる第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２の大きさが減少し、色変換処理の効果が小さくなるためである。しかし、図１９に示す第２の色データにおいてはデータ番号１１以降、色データＢｏとＧｏとの差が小さくなり、データ番号１６においては第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉと同じ値となる。つまり、データ番号１１以降、赤の色相の色を黄色っぽく変化させる色変換処理の効果が小さくなり、データ番号１６においてはこの色変換処理の効果が現れなくなる。これは、乗算係数ｋの値が減少することで色相を変換する色変換処理の効果も小さくなるためである。
As shown in FIG. 18, this is related to color conversion processing by decreasing the value of the multiplication coefficient k when the brightness and saturation of the characteristic information CH, that is, the first color data Ri, Gi, Bi is higher than a predetermined value. This is because the size of the second hue area data h1p2 and h1q2 is reduced, and the effect of the color conversion process is reduced. However, in the second color data shown in FIG. 19, the difference between the color data Bo and Go becomes smaller after the
このように、乗算係数ｋにより第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２の大きさを調整することにより明度および彩度を上げる色変換処理に伴う色つぶれを防止することができるが、同時に色相を変化させる色変換処理の効果も小さくなる。つまり、明度および彩度の高い領域において色変換処理による色相の変化が小さくなるという問題が生じる。この問題は、第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３にかかるマトリクス係数の値を調整することにより解消することができる。以下、第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈｑ３の作用について説明する。 As described above, by adjusting the size of the second hue area data h1p2 and h1q2 by the multiplication coefficient k, it is possible to prevent color crushing associated with color conversion processing that increases brightness and saturation, but at the same time, the hue is changed. The effect of the color conversion process is also reduced. That is, there arises a problem that a change in hue due to the color conversion process becomes small in a region with high brightness and saturation. This problem can be solved by adjusting the value of the matrix coefficient relating to the third hue area data h1p3, h1q3. Hereinafter, the operation of the third hue region data h1p3 and hq3 will be described.
下記式（９）は、マトリクス係数（Ｅｉｊ）の他の設定値である。式（９）に示すマトリクス係数においては、第３の色相領域データｈ１ｒ３にかかる係数のうち、色データＧｏの算出に関わる係数Ｅｉｊ（ｉ＝２，ｊ＝７）を３／６４としている。
図２０は、図１８に示す乗算係数ｋに基づいて第１の色相領域データの値を調整し、図１６に示す第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉを、式（９）に示すマトリクス係数を用いて色変換処理して得られる第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏを示す図である。図２０に示す第２の色データＲｏ，Ｇｏ，Ｂｏは、データ番号１１以降緩やかに変化し、色つぶれは発生していない。また、色データＧｏはデータ番号１１以降においてもＢｏとの差を維持している。つまり、赤の色相の色を黄色っぽく変化させる色変換処理の効果が維持しながら色つぶれが抑制されていることが分かる。
FIG. 20 adjusts the value of the first hue area data based on the multiplication coefficient k shown in FIG. 18, and the first color data Ri, Gi, Bi shown in FIG. FIG. 6 is a diagram showing second color data Ro, Go, Bo obtained by performing color conversion processing using the. The second color data Ro, Go, Bo shown in FIG. 20 change gradually after the
図１８に示す乗算係数ｋの値は、特性情報ＣＨの値が１８８以下の場合１であり、特性情報ＣＨの値が１８８を越えると次第に減少する。このことは、第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１に乗算係数ｋを乗じた第２の色相領域データｈ１ｐ２＝ｋ×ｈ１ｐ１，ｈ１ｑ２＝ｋ×ｈ１ｑ１は第１の色データの明度および彩度が低い場合に有効であり、第１の色相領域データから第２の色相領域データを減じた第３の色相領域データｈ１ｐ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｐ２，ｈ１ｑ３＝（１−ｋ）×ｈ１ｑ２は第１の色データの明度および彩度が高い場合に有効であることを意味する。したがって、第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３にかかるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｊ＝７〜１２）の値を第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２にかかるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｊ＝１〜６）に対して調整することで、明度および彩度を上げる色成分については色つぶれを防ぎ、色相を変化させる色成分については色変換処理の効果が抑制されるのを防ぐことができる。具体的には式（９）に示すマトリクス係数のように、明度および彩度を上げる成分については第３の色相領域データにかかるマトリクス係数を０とし、色相を変化させる成分については第３の色相領域データにかかるマトリクス係数を、第２の色相領域データの効果を相殺する値に設定する。 The value of the multiplication coefficient k shown in FIG. 18 is 1 when the value of the characteristic information CH is 188 or less, and gradually decreases when the value of the characteristic information CH exceeds 188. This means that the second hue area data h1p2 = k × h1p1, h1q2 = k × h1q1 obtained by multiplying the first hue area data h1p1 and h1q1 by the multiplication coefficient k has low brightness and saturation of the first color data. The third hue region data h1p3 = (1-k) × h1p2, h1q3 = (1-k) × h1q2 obtained by subtracting the second hue region data from the first hue region data is the first This means that it is effective when the brightness and saturation of the color data is high. Therefore, the value of the matrix coefficient Eij (j = 7 to 12) applied to the third hue area data h1p3 and h1q3 is set to the matrix coefficient Eij (j = 1 to 6) applied to the second hue area data h1p2 and h1q2. By adjusting, it is possible to prevent color collapse for color components that increase brightness and saturation, and to prevent the effect of color conversion processing from being suppressed for color components that change hue. Specifically, like the matrix coefficient shown in Equation (9), the matrix coefficient related to the third hue region data is set to 0 for the component that increases the brightness and the saturation, and the third hue is set for the component that changes the hue. The matrix coefficient related to the area data is set to a value that cancels the effect of the second hue area data.
なお、色再現範囲の広い画像表示装置においては、人間の肌色といった濃くなり過ぎると好まれない色については彩度を落すような色変換処理を行ってもよい。こうした場合、特性情報ＣＨとして第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの彩度情報ＳＡを用いることで、彩度に応じて乗算係数ｋを変化させて色変換処理における彩度の変化量を調整することができる。つまり、第２の色相領域データが低彩度領域で有効となり、第３の色相領域データが高彩度領域において有効となるようにすることで、彩度の低い色については彩度が高くなり過ぎないようにし、彩度の高い色については色鮮やかに表示することが可能となる。このように本発明による色変換装置によれば、色再現範囲が広い画像表示装置において、緑や空の色については色鮮やかに表示し、肌色については中間彩度の色（比較的彩度が低い色）として表示し、良好な色再現を行うことが可能である。 Note that in an image display device with a wide color reproduction range, color conversion processing may be performed to reduce saturation for colors that are not preferred when they are too dark, such as human skin color. In such a case, by using the saturation information SA of the first color data Ri, Gi, Bi as the characteristic information CH, the multiplication coefficient k is changed according to the saturation to adjust the amount of change in saturation in the color conversion process. can do. In other words, the second hue area data is valid in the low saturation area and the third hue area data is valid in the high saturation area, so that the saturation is not excessively high for a low saturation color. In this way, a highly saturated color can be displayed vividly. As described above, according to the color conversion device of the present invention, in an image display device with a wide color reproduction range, green and sky colors are displayed vividly, and skin colors are intermediate saturation colors (relative saturation is relatively high). Low color) and good color reproduction is possible.
なお、本実施例による色変換装置においては、特性情報算出手段１３を第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉの明度情報および彩度情報から算出したが、これに限らず明度情報または彩度情報のいずれか一方を用いて特性情報を算出してもよい。また、乗算係数の発生手段としてルックアップテーブルを用いたが、演算回路を用いて乗算係数を算出することも可能である。
In the color conversion apparatus according to the present embodiment, the characteristic
図２１は、色補正量算出手段１の他の構成を示すブロック図である。図２１に示す色補正量算出手段１ａにおいては、乗算係数発生手段９ｂに、第１の色データＲｉ，Ｇｉ，Ｂｉとともに識別符号Ｓ１が乗算係数発生手段９ａに入力され、乗算係数としてｋｐ，ｋｑが出力される。乗算係数ｋｐ，ｋｑは第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１に対して与えられる係数である。他の構成は図２に示す色補正手段１と同様である。図２２は、図２１に示す色補正量算出手段１ａの内部構成を示すブロック図である。図２２に示す乗算係数発生手段９ｂは、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）１７ａ〜１７ｆ、および乗算係数選択手段２３を備える。ルックアップテーブル１７ａ〜１７ｆには特性情報算出手段１３から特性情報ＣＨが入力され、乗算係数選択手段２３には識別符号Ｓ１が入力される。
FIG. 21 is a block diagram showing another configuration of the color correction
ルックアップテーブル１７ａ〜１７ｆはメモリ等により構成され、あらかじめ特性情報ＣＨに対応する乗算係数ｋｒ，ｋｇ，ｋｂ，ｋｙ，ｋｍ，ｋｃが特性情報ＣＨの各値をアドレスとして格納されている。つまり、ルックアップテーブル１７ａ〜１７ｆの各々に、特性情報ＣＨの値を読み出しアドレスとして入力することにより対応する乗算係数が出力される。ここで、ルックアップテーブル１７ａには、赤の色相成分に係る第１の色相領域データに対して与えられる乗算係数ｋｒが特性情報ＣＨの各値に対応して記憶されており、特性情報ＣＨが入力されると、その値に対応した乗算係数ｋｒが出力される。同様に、ルックアップテーブル１７ｂ〜１７ｆには、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの各色相成分に係る第１の色相領域データに対して与えられる乗算係数ｋｇ，ｋｂ，ｋｙ，ｋｍ，ｋｃが、特性情報ＣＨの値に対応してそれぞれ記憶されており、特性情報ＣＨが入力されると、その値に対応した乗算係数が出力される。 The look-up tables 17a to 17f are configured by a memory or the like, and multiplication coefficients kr, kg, kb, ky, km, and kc corresponding to the characteristic information CH are stored in advance using the values of the characteristic information CH as addresses. That is, the corresponding multiplication coefficient is output to each of the lookup tables 17a to 17f by inputting the value of the characteristic information CH as a read address. Here, in the look-up table 17a, the multiplication coefficient kr given to the first hue area data related to the red hue component is stored corresponding to each value of the characteristic information CH, and the characteristic information CH is stored in the lookup table 17a. When input, the multiplication coefficient kr corresponding to the value is output. Similarly, in the look-up tables 17b to 17f, multiplication coefficients kg, kb, ky, km, and kc given to the first hue area data relating to the hue components of green, blue, yellow, magenta, and cyan are provided. Are stored in correspondence with the values of the characteristic information CH, and when the characteristic information CH is input, a multiplication coefficient corresponding to the value is output.
乗算係数選択手段２３は識別符号Ｓ１の値に基づいて、乗算係数ｋｒ，ｋｇ，ｋｂ，ｋｙ，ｋｍ，ｋｃから第１の色相領域データｈ１ｑ１，ｈ１ｐ１が有効となる色相成分に対応する係数ｋｐ，ｋｑを選択する。図２３は、識別符号Ｓ１と選択される乗算係数ｋｐ，ｋｑとの関係を表す図である。識別符号Ｓ１＝１の場合、第１の色データｈ１ｑ１，ｈ１ｐ１は、それぞれ図８に示すように、イエローおよび赤の色相成分に有効なデータｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）となるので、乗算係数ｋｙ，ｋｒが乗算係数ｋｐ，ｋｑとして選択される。同様に、図２３に示すように、識別符号Ｓ１に基づいて乗算係数ｋｐ，ｋｑが選択され、第２の色相領域データ算出手段に出力される。 Based on the value of the identification code S1, the multiplication coefficient selecting means 23 calculates coefficients kp, corresponding to hue components for which the first hue area data h1q1, h1p1 is valid from the multiplication coefficients kr, kg, kb, ky, km, kc. Select kq. FIG. 23 is a diagram illustrating the relationship between the identification code S1 and the selected multiplication coefficients kp and kq. When the identification code S1 = 1, the first color data h1q1 and h1p1 are data h1y = min (r, g) and h1r = min (y) effective for the yellow and red hue components, respectively, as shown in FIG. , M), the multiplication coefficients ky and kr are selected as the multiplication coefficients kp and kq. Similarly, as shown in FIG. 23, multiplication coefficients kp and kq are selected based on the identification code S1, and are output to the second hue area data calculation means.
第２の色相領域データ算出手段６は、第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１、および乗算係数ｋｐ，ｋｑを用いて第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２を算出する。図２４は、第２の色相領域データ算出手段６の内部構成の一例を示すブロック図である。第２の色相領域データ算出手段６は、第１の色相領域データｈ１ｐ１，１ｈｑ１に、乗算係数ｋｐ，ｋｑをそれぞれ乗じる乗算器２５ａ，２５ｂにより構成される。乗算器２５ａ，２５ｂにより算出された乗算値は、第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２として出力される。ここで、第２の色相領域データｈ１ｑ２は、ｈ１ｙ２＝ｋｙ×ｈ１ｙ，ｈ１ｍ２＝ｋｍ×ｈ１ｍ、ｈ１ｃ２＝ｋｃ×ｈ１ｃのいずれかとなり、第２の色相領域データｈ１ｐ２は、ｈ１ｒ２＝ｋｒ×ｈ１ｒ，ｈ１ｇ２＝ｋｇ×ｈ１ｇ，ｈ１ｂ２＝ｋｂ×ｈ１ｂのいずれかとなる。
The second hue area data calculation means 6 calculates the second hue area data h1p2 and h1q2 using the first hue area data h1p1 and h1q1 and the multiplication coefficients kp and kq. FIG. 24 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the second hue area
第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２は、第３の色相領域データ算出手段７に入力される。第３の色相領域データ算出手段７は、第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１から第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２をそれぞれ減算することにより、第３の色相領域データｈ１ｐ３＝ｈ１ｐ１−ｈ１ｐ２，ｈ１ｑ３＝ｈ１ｑ１−ｈ１ｑ２を算出される。よって、第３の色相領域データｈ１ｑ３はｈ１ｙ３＝（１−ｋｙ）×ｈ１ｙ，ｈ１ｍ３＝（１−ｋｍ）×ｈ１ｍ，ｈ１ｃ３＝（１−ｋｃ）×ｈ１ｃのいずれかとなり、第３の色相領域データｈ１ｐ３はｈ１ｒ３＝（１−ｋｒ）×ｈ１ｒ，ｈ１ｇ３＝（１−ｋｇ）×ｈ１ｇ，ｈ１ｂ３＝（１−ｋｂ）×ｈ１ｂのいずれかとなる。ここで、第３の色相領域データｈ１ｑ３，ｈ１ｐ３となるｈ１ｒ３，ｈ１ｇ３，ｈ１ｂ３，ｈ１ｃ３，ｈ１ｍ３，ｈ１ｙ３もまた６つの色相成分のいずれかに有効なデータである。
以上により算出された第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２、および第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３はマトリクス演算手段８に入力される。
The second hue area data h1p2 and h1q2 are input to the third hue area data calculation means 7. The third hue area data calculating means 7 subtracts the second hue area data h1p2 and h1q2 from the first hue area data h1p1 and h1q1, respectively, thereby obtaining the third hue area data h1p3 = h1p1−h1p2 and h1q3. = H1q1-h1q2 is calculated. Therefore, the third hue region data h1q3 is any one of h1y3 = (1-ky) × h1y, h1m3 = (1-km) × h1m, h1c3 = (1-kc) × h1c. h1p3 is any one of h1r3 = (1−kr) × h1r, h1g3 = (1−kg) × h1g, h1b3 = (1−kb) × h1b. Here, h1r3, h1g3, h1b3, h1c3, h1m3, and h1y3, which are the third hue region data h1q3 and h1p3, are also effective data for any of the six hue components.
The second hue area data h1p2 and h1q2 and the third hue area data h1p3 and h1q3 calculated as described above are input to the matrix calculation means 8.
マトリクス演算手段８は、第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２、第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３、および第１の色データの無彩色成分を表す最小値αを演算項として用いるマトリクス演算を行うことにより色補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出する。ここで、本変形例によるマトリクス演算処理は、以下の式（１０）により表すことができる。
ルックアップテーブル１７ａ〜１７ｆにより出力される乗算係数ｋｒ，ｋｇ，ｋｂ，ｋｙ，ｋｍ，ｋｃは、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの各色相成分に対して設定される。これらの各乗算係数の特性を色変換特性に応じて個別に設定することにより、色変換処理の効果を第１の色データの明度および彩度の大きさに応じて上記６つの色相毎に独立に調整することができる。 The multiplication coefficients kr, kg, kb, ky, km, and kc output from the look-up tables 17a to 17f are set for the hue components of red, green, blue, yellow, magenta, and cyan. By individually setting the characteristics of each of these multiplication coefficients according to the color conversion characteristics, the effect of the color conversion process is independent for each of the six hues according to the brightness and saturation of the first color data. Can be adjusted.
例えば、色つぶれが発生する色相成分のうち、色つぶれが目立たない色相成分については色変換処理による彩度向上の効果が小さくなり過ぎないよう、特性情報ＣＨと乗算係数ｋｒ，ｋｇ，ｋｂ，ｋｙ，ｋｍ，ｋｃとの関係を設定し、反対に色つぶれが目立つ色相成分については色変換による彩度および明度向上の効果が多少小さくなっても色つぶれが十分抑制されるよう特性情報ＣＨと上記各蒸散係数との関係を設定する。つまり、図１８に示す乗算係数ｋの特性において、乗算係数ｋが減少する特性情報ＣＨの値を個別に変化させることにより、色つぶれの改善効果の大きさと色変換処理の効果の大きさを変えることが可能となる。この際、第２の色相領域データにかかるマトリクス係数は彩度および明度が向上するような係数とし、第３の色相領域データにかかるマトリクス係数は色つぶれが発生しないよう色相のみ調整するような係数とする。 For example, among the hue components in which color collapse occurs, for the hue components in which color collapse is not conspicuous, the characteristic information CH and the multiplication coefficients kr, kg, kb, ky are set so that the effect of improving the saturation by the color conversion process is not too small. , Km, kc, on the contrary, with respect to a hue component in which color crushing is conspicuous, the characteristic information CH and the above information are sufficiently suppressed so that the color crushing is sufficiently suppressed even if the effect of improving the saturation and lightness by color conversion is somewhat reduced. Set the relationship with each transpiration coefficient. That is, in the characteristic of the multiplication coefficient k shown in FIG. 18, the magnitude of the effect of improving the color collapse and the magnitude of the effect of the color conversion process are changed by individually changing the value of the characteristic information CH in which the multiplication coefficient k decreases. It becomes possible. At this time, the matrix coefficient related to the second hue area data is a coefficient that improves saturation and lightness, and the matrix coefficient related to the third hue area data is a coefficient that adjusts only the hue so as not to cause color crushing. And
１ 色補正量算出手段、２ 色補正量加算手段、３ αβ算出手段、４ 有彩色成分データ算出手段、５ 第１の色相領域データ算出手段、６，６ｂ 第２の色相領域データ算出手段、７ 第三の色相領域データ算出手段、８ マトリクス演算手段、９，９ｂ 乗算係数発生手段、１０ マトリクス係数発生手段、１１ ゼロ除去器、１２ａ，１２ｂ 最小値選択器、１３ 特性情報算出手段、１４ 明度情報算出手段、１５ 彩度情報算出手段、１６ 特性情報演算手段、１７、１７ａ〜１７ｆ ルックアップテーブル（ＬＵＴ）、１８，１８ｂ 最大値算出手段、１９ａ〜１９ｈ 乗算器、２０ａ〜２０ｆ 加算器、２１ 最小値算出手段、２２ 彩度演算手段、２３ 乗算係数選択手段
1 color correction amount calculating means, 2 color correction amount adding means, 3 αβ calculating means, 4 chromatic color component data calculating means, 5 first hue area data calculating means, 6, 6b second hue area data calculating means, 7 Third hue area data calculation means, 8 matrix calculation means, 9, 9b multiplication coefficient generation means, 10 matrix coefficient generation means, 11 zero remover, 12a, 12b minimum value selector, 13 characteristic information calculation means, 14 brightness information Calculation means, 15 Saturation information calculation means, 16 Characteristic information calculation means, 17, 17a to 17f Look-up table (LUT), 18, 18b Maximum value calculation means, 19a to 19h Multiplier, 20a to 20f Adder, 21 Minimum Value calculation means, 22 saturation calculation means, 23 multiplication coefficient selection means
Claims (20)
上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求める特性情報算出手段と、
上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表されるカラー画像における特定の色相成分に有効な第１の色相領域データを求める第１の色相領域データ算出手段と、
上記第１の色相領域データの値を上記特性情報に基づいて調整することにより、上記第１の色相領域データに対応する第２の色相領域データを求める第２の色相領域データ算出手段と、
上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて、第３の色相領域データを求める第３の色相領域データ算出手段と、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データの各々について設定される所定のマトリクス係数を出力するマトリクス係数発生手段と、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出するマトリクス演算手段と、
上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出する色補正手段とを備えたことを特徴とする色変換装置。 A color conversion device that converts at least one of hue, brightness, and saturation of first color data representing a color image and outputs second color data corresponding to the first color data,
Characteristic information calculation means for obtaining characteristic information representing the brightness and / or saturation of the first color data;
First hue area data calculating means for obtaining first hue area data effective for a specific hue component in the color image represented by the first color data, using the first color data;
Second hue area data calculating means for obtaining second hue area data corresponding to the first hue area data by adjusting the value of the first hue area data based on the characteristic information;
Third hue area data calculating means for obtaining third hue area data based on the difference between the first hue area data and the second hue area data;
Matrix coefficient generating means for outputting a predetermined matrix coefficient set for each of the second hue area data and the third hue area data;
By performing a matrix calculation including multiplication by multiplying the second hue area data and the third hue area data by using the second hue area data and the third hue area data as operation terms, and the matrix coefficient multiplied by the second hue area data and the third hue area data. Matrix calculating means for calculating a correction amount for independently correcting at least one of the hue, brightness, and saturation of the first color data for each hue component;
A color conversion apparatus comprising: a color correction unit that calculates the second color data based on the correction amount.
上記乗算係数ｋを上記第１の色相領域データに乗じることにより第２の色相領域データを求めることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の色変換装置。 The second hue area data calculating means includes a multiplication coefficient generating means for outputting a multiplication coefficient k for adjusting the value of the first hue area data based on the characteristic information.
The color conversion apparatus according to claim 1, wherein second hue area data is obtained by multiplying the first hue area data by the multiplication coefficient k.
上記乗算係数を上記第１の色相領域データに乗じることにより第２の色相領域データを求めることを特徴とする請求項５に記載の色変換装置。 The second hue area data calculation means is a multiplication coefficient kr, kg, kb, ky, kc for adjusting the value of the first hue area data for each hue component of red, green, blue, yellow, cyan, and magenta. , Km, and a multiplication coefficient generating means.
6. The color conversion apparatus according to claim 5, wherein the second hue area data is obtained by multiplying the first hue area data by the multiplication coefficient.
第３の色相領域データ算出手段は、上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて第３の色相領域データｈ１ｒ３，ｈ１ｇ３，ｈ１ｂ３，ｈ１ｙ３，ｈ１ｃ３，ｈ１ｍ３を求め、
マトリクス係数発生手段は上記第２の色相領域データ、上記第３の色相領域データ、および第１の色データにより表されるカラー画像における無彩色成分の大きさを表す無彩色データαの各々について設定されるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１３）を出力し、
マトリクス演算手段は、上記無彩色データαを演算項として含む以下のマトリクス演算式により第１の色データの赤、緑、青の各成分の大きさに対する補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出することを特徴とする請求項２〜６のいずれか１項に記載の色変換装置。
The third hue area data calculating means obtains third hue area data h1r3, h1g3, h1b3, h1y3, h1c3, h1m3 based on the difference between the first hue area data and the second hue area data. ,
The matrix coefficient generation means is set for each of the second hue area data, the third hue area data, and the achromatic color data α representing the size of the achromatic color component in the color image represented by the first color data. Output matrix coefficients E ij (i = 1 to 3, j = 1 to 13),
The matrix calculation means calculates correction amounts R1, G1, and B1 for the sizes of the red, green, and blue components of the first color data by the following matrix calculation formula including the achromatic color data α as a calculation term. The color conversion device according to claim 2, wherein the color conversion device is a color conversion device.
第１の色相領域データ算出手段は、上記識別符号Ｓ１に基づいて、マゼンタおよび赤、イエローおよび赤、シアンおよび緑、イエローおよび緑、シアンおよび青、マゼンタおよび青の２つの色相成分のそれぞれに有効な第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１を求め、
第２の色相領域データ算出手段は、上記第１の色相領域データの値を特性情報に基づいて調整することにより第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２を求め、
第３の色相領域データ算出手段は、上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３を求め、
マトリクス係数発生手段は、上記識別符号Ｓ１に基づいて、上記第２の色相領域データ、上記第３の色相領域データ、および上記各画素における無彩色成分の大きさを表す無彩色データαの各々にについて設定されるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜５）を出力し、
マトリクス演算手段は、上記無彩色データαを演算項として含む以下のマトリクス演算式により第１の色データの赤、緑、青の各成分の大きさに対する補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出することを特徴とする請求項２〜７のいずれか１項に記載の色変換装置。
The first hue area data calculation means is effective for each of the two hue components of magenta and red, yellow and red, cyan and green, yellow and green, cyan and blue, magenta and blue based on the identification code S1. First hue area data h1p1, h1q1
The second hue area data calculating means obtains second hue area data h1p2, h1q2 by adjusting the value of the first hue area data based on the characteristic information,
The third hue area data calculation means obtains third hue area data h1p3 and h1q3 based on the difference between the first hue area data and the second hue area data.
Based on the identification code S1, the matrix coefficient generating means applies each of the second hue area data, the third hue area data, and achromatic color data α representing the size of the achromatic color component in each pixel. Output matrix coefficients Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 5) set for
The matrix calculation means calculates correction amounts R1, G1, and B1 for the sizes of the red, green, and blue components of the first color data by the following matrix calculation formula including the achromatic color data α as a calculation term. The color conversion device according to claim 2, wherein the color conversion device is a color conversion device.
The characteristic information calculation means obtains characteristic information relating to the saturation of the first color data based on the maximum value and the minimum value of each of the red, green, and blue color components represented by the first color data. The color conversion device according to any one of claims 1 to 9.
上記第１の色データの明度および／または彩度の大きさを表す特性情報を求め、
上記第１の色データを用いて、当該第１の色データにより表されるカラー画像における特定の色相成分に有効な第１の色相領域データを求め、
上記第１の色相領域データの値を上記特性情報に基づいて調整することにより、上記第１の色相領域データに対応する第２の色相領域データを求め、
上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて、第３の色相領域データを求め、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データの各々について設定される所定のマトリクス係数を出力し、
上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データを演算項とし、上記マトリクス係数を上記第２の色相領域データおよび上記第３の色相領域データに乗じる乗算を含むマトリクス演算を行うことにより、上記第１の色データの色相、明度および彩度の少なくともいずれかを上記色相成分毎に独立に補正するための補正量を算出し、
上記補正量に基づいて上記第２の色データを算出することを特徴とする色変換方法。 A color conversion method for converting at least one of hue, brightness, and saturation of first color data representing a color image and outputting second color data corresponding to the first color data,
Obtaining characteristic information indicating the brightness and / or saturation of the first color data;
Using the first color data, obtain first hue area data effective for a specific hue component in the color image represented by the first color data,
By adjusting the value of the first hue area data based on the characteristic information, second hue area data corresponding to the first hue area data is obtained,
Based on the difference between the first hue area data and the second hue area data, the third hue area data is obtained.
Outputting a predetermined matrix coefficient set for each of the second hue area data and the third hue area data;
By performing a matrix calculation including multiplication by multiplying the second hue area data and the third hue area data by using the second hue area data and the third hue area data as operation terms, and the matrix coefficient multiplied by the second hue area data and the third hue area data. Calculating a correction amount for independently correcting at least one of the hue, brightness, and saturation of the first color data for each hue component;
A color conversion method characterized in that the second color data is calculated based on the correction amount.
上記乗算係数ｋを上記第１の色相領域データに乗じることにより第２の色相領域データを求めることを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか１項に記載の色変換方法。 Based on the characteristic information, a multiplication coefficient k for adjusting the value of the first hue area data is output,
14. The color conversion method according to claim 10, wherein second hue area data is obtained by multiplying the first hue area data by the multiplication coefficient k.
上記乗算係数を上記第１の色相領域データに乗じることにより第２の色相領域データを求めることを特徴とする請求項１５に記載の色変換方法。 Output multiplication coefficients kr, kg, kb, ky, kc, km for adjusting the value of the first hue area data for each hue component of red, green, blue, yellow, cyan, magenta,
16. The color conversion method according to claim 15, wherein the second hue area data is obtained by multiplying the first hue area data by the multiplication coefficient.
上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて第３の色相領域データｈ１ｒ３，ｈ１ｇ３，ｈ１ｂ３，ｈ１ｙ３，ｈ１ｃ３，ｈ１ｍ３を求め、
上記第２の色相領域データ、上記第３の色相領域データ、および第１の色データにより表されるカラー画像における無彩色成分の大きさを表す無彩色データαの各々について設定されるマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜１３）を出力し、
上記無彩色データαを演算項として含む以下のマトリクス演算式により第１の色データの赤、緑、青の各成分の大きさに対する補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出することを特徴とする請求項１２〜１６のいずれか１項に記載の色変換方法。
Based on the difference between the first hue area data and the second hue area data, third hue area data h1r3, h1g3, h1b3, h1y3, h1c3, h1m3 are obtained,
Matrix coefficient E set for each of the achromatic color data α representing the magnitude of the achromatic color component in the color image represented by the second hue area data, the third hue area data, and the first color data. ij (i = 1-3, j = 1-13)
The correction amounts R1, G1, and B1 for the sizes of the red, green, and blue components of the first color data are calculated by the following matrix calculation formula including the achromatic color data α as a calculation term. Item 17. The color conversion method according to any one of Items 12 to 16.
当該識別符号Ｓ１に基づいて、マゼンタおよび赤、イエローおよび赤、シアンおよび緑、イエローおよび緑、シアンおよび青、マゼンタおよび青の２つの色相成分のそれぞれに有効な第１の色相領域データｈ１ｐ１，ｈ１ｑ１を求め、
当該第１の色相領域データの値を特性情報に基づいて調整することにより第２の色相領域データｈ１ｐ２，ｈ１ｑ２を求め、
上記第１の色相領域データと上記第２の色相領域データとの差分に基づいて第３の色相領域データｈ１ｐ３，ｈ１ｑ３を求め、
上記識別符号Ｓ１に基づいて、上記第２の色相領域データ、上記第３の色相領域データ、および上記各画素における無彩色成分の大きさを表す無彩色データαの各々について設定されるマトリクス係数Ｆｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜５）を出力し、
上記無彩色データαを演算項として含む以下のマトリクス演算式により第１の色データの赤、緑、青の各成分の大きさに対する補正量Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を算出することを特徴とする請求項１２〜１７のいずれか１項に記載の色変換方法。
Based on the identification code S1, the first hue area data h1p1, h1q1 effective for each of two hue components of magenta and red, yellow and red, cyan and green, yellow and green, cyan and blue, magenta and blue, respectively. Seeking
Second hue region data h1p2, h1q2 are obtained by adjusting the value of the first hue region data based on the characteristic information,
Based on the difference between the first hue area data and the second hue area data, third hue area data h1p3 and h1q3 are obtained,
Based on the identification code S1, the matrix coefficient Fij set for each of the second hue area data, the third hue area data, and the achromatic color data α representing the size of the achromatic color component in each pixel. (I = 1-3, j = 1-5)
The correction amounts R1, G1, and B1 for the sizes of the red, green, and blue components of the first color data are calculated by the following matrix calculation formula including the achromatic color data α as a calculation term. Item 18. The color conversion method according to any one of Items 12 to 17.
The characteristic information on the saturation of the first color data is obtained based on the maximum value and the minimum value of each color component of red, green, and blue represented by the first color data. The color conversion method according to any one of the above.
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