JP4189959B2 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザの好みに適した補正処理を施す画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
RGB形式からCMYK形式への色変換においては、出力装置の機械的なプロセス条件や出力画像の内容によって微調整された画像処理の結果、CMYKの値として算出される。この色変換方法は印刷装置内に予め決められた変換式または変換係数として保持されているため、出力画像に対して一様に画像処理が施される。
【0003】
しかしながら、出力された色の印象はユーザによって異なるものであり、個人的な好みにも左右される。中でも特に、記憶色と呼ばれる人間の肌色、空の青、草木の緑などの人の記憶に残り易い特定の色は、これに対するユーザの目が敏感であるため、ユーザの相違による影響を受けやすい。例えば、ユーザの人種(地域)、年齢、性別、嗜好が異なる場合、ユーザの各記憶色に対する好みの再現色は、大きく異なっている。
【0004】
また、出力装置を複数のユーザによって共有している場合、出力装置を共有する全てのユーザの要求を満たす画像処理を施すことは困難であった。このため、従来からユーザの好みに応じた記憶色を出力する種々の技術が提案されている。
【0005】
例えば、入力装置および出力装置の色再現特性を記述した色変換特性およびユーザの修正情報とその履歴情報を用いて、入力画像と出力画像の所定色が一致するように、色補正パラメータを修正する技術が提案されている(例えば、特許文献1を参照)。特許文献1では、ユーザの人種(地域)、年齢、性別、嗜好が大きく異なる記憶色に対しても入力画像と出力画像の所定色を一致させる、所謂カラーマッチングなる画像処理を施すものである。この概要を図1を参照して説明する。
【0006】
図1は、入力画像のある入力値P0(×)に対する出力値P1(○)の関係を、ある明度における6色相分割面領域にプロットしたものである。ユーザは入力値(×)を出力値(○)に修正すると、その修正量と修正履歴に基づいて、入力値(×)が出力値(○)で出力されるように補正処理が施される。
【0007】
しかし、本発明者等が鋭意研究した結果、画像の色のズレが大きい場合でも、特定の色に対しては、図1の入力値に対して出力を出力値P2(◎)なる位置に補正した方がより好ましい画像と知覚される。この特定の色は、人間の記憶色に関わる色において顕著であったこと、さらに、好ましい画像の補正処理は特定の補正方向であったことに鑑み、本発明に至った。
【0008】
また、色み調整に関するプロファイルをユーザ毎に記憶し、ユーザのプロファイルに応じて入力画像の色み、あるいは濃度を調整する技術がある(例えば、特許文献2を参照)。特許文献2では、ユーザの色みに関するプロファイルを画像処理装置の記憶部が保持するため、入力画像に対してユーザ各々が好ましい色みに調整できる技術として有用である。特許文献2におけるユーザごとのプロファイル作成方法は、ユーザ自身が補正量を調整し、調整した補正量に基づきプロファイルを作成する。例えば、ある入力画像の青みを増やして出力する場合は、入力画像のRGB信号を次式(1)により調整したR’G’B’信号とする。前記補正量(次式のα)をプロファイルとして記憶するものである。
R’=RxαR、G’=G、B’=B (1)
ここで、αはユーザが調整した調整量
【0009】
しかし、上記技術では、ある画像Aに対してユーザが補正量を調整し、補正量αAを含むプロファイルPAを作成する。次いで、ある画像Bに対してユーザが補正量を調整し、補正量αBを含むプロファイルPBを作成する。さらに、ある画像Cに対してユーザが補正量を調整し、補正量αCを含むプロファイルPCを作成する。この場合、画像ごとにプロファイルを複数作成し、記憶することが考えられるが、画像Xが入力された場合に、プロファイルPA,PB,PCなどをユーザ自身が指定する必要が生じ、ユーザ負担が大きい。
【0010】
さらに、色補正パラメータとして、肌色調整度合いに応じて肌色、草の緑、および空の青という各記憶色の色補正パラメータを、それぞれ対応づけて記憶し、肌色の調整を行なうと、肌色、草の緑、空の青などの他の記憶色の色補正パラメータも設定されるため、ユーザは少ない操作で好みの記憶色が再現される技術もある(例えば、特許文献3を参照)。前掲した特許文献2におけるユーザの負担を低減しつつ、好みの色に調整できる技術として有用である。
【0011】
上記技術によれば、地域、年齢、性別等で分類されたユーザに対する色変換パラメータを予め準備し、これに応じた色補正を施すものである。
【0012】
図2は、ユーザと照明光に対応した色補正パラメータを示している。例えば、ユーザが好みの肌色の調整度合いとして図2の肌色調整1を選択すると、肌色の他に、草の緑、および空の青も同時にユーザが好むであろう色が再現されるように色変換パラメータが設定される。
【0013】
【特許文献1】
特開2000−4369号公報
【特許文献2】
特開2001−202221号公報
【特許文献3】
特開2001−298629号公報
【0014】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、ユーザの好みの補正する度合は、予め色補正パラメータにより定められている。従って、ユーザはある記憶色に関する補正量を強く補正し、別の記憶色に関する補正量を弱く補正する(例えば、図2の肌色の色補正パラメータP11を大きくし、草の緑の色補正パラメータP12を小さくする)ことは難しい。もし、上記技術による解決を試行すれば、ユーザ毎に色変換パラメータを多数準備することになり、課題の根本的な解決とはなり得ない。
【0015】
本発明は上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、ユーザ毎に好ましい色変換を行うとともに、ユーザ負担を低減し、ユーザの好みに適した色補正処理を行う画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【0016】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ユーザの履歴情報を記憶する第1の記憶手段と、予め複数の入出力関係に基づく第1の多次元基準空間を記憶した第2の記憶手段と、前記履歴情報と基準空間とに基づき第2の多次元基準空間を生成する生成手段と、前記第1あるいは第2の多次元基準空間を選択する選択手段と、前記選択結果に基づいて色補正パラメータを演算する演算手段、および前記演算結果に応じて色補正処理を施す補正手段とを有することを一つの特徴とし、これにより、ユーザの負担を低減しつつ、ユーザの好ましい画像に補正処理できる画像処理が可能となる。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を図面を用いて具体的に説明する。
【0018】
(実施例1)
図3は、本発明が適用されるシステム構成例を示す。図3に示す装置構成は、情報処理装置A、情報処理装置B、および出力装置Aがネットワークを介して接続されている。情報処理装置としては、例えばパソコン等があげられ、出力装置としては、例えばプリンタ、複写機などのデバイスがあげられる。なお、本発明が適用される装置構成は、上記した例に限定されない。
【0019】
図4は、本発明の実施例の構成を示す。図4における画像入力手段10と画像処理手段20は、図3の情報処理装置A、情報処理装置Bに実装され、画像出力手段30は出力装置Aに相当する。
【0020】
入力画像データは、画像入力手段10から入力され、画像処理手段20において補正処理を施された後、画像出力手段30で出力される。このとき色空間として任意の色空間を適用することが可能である。例えば、Lab知覚空間、Luv知覚空間、YCbCr空間などがあげられるが、本実施例ではLab知覚空間に適用した場合を説明する。
【0021】
画像処理手段20は、ユーザーの履歴情報を取得する履歴情報取得手段20aと、第1のマハラノビス空間とその基準データ群を記憶する記憶手段20bと、前記基準データ群と履歴情報から第2のマハラノビス空間を構築するマハラノビス空間構築手段20cと、前記第2のマハラノビス空間に基づいて色補正パラメータを算出する色補正パラメータ算出手段20dと、前記算出された色補正パラメータに基づいて入力画像データに対して色補正を施す色補正手段20eとから構成されている。
【0022】
以下、画像処理手段20を構成する各要素について詳述する。
【0023】
ユーザーの履歴情報を取得する履歴情報取得手段20aは、ユーザが既に出力した出力画像データから出力履歴を取得する。すなわち、ユーザの出力画像データの代表値を算出し、その出力枚数とともにユーザの履歴情報として記憶しておく。
【0024】
出力画像データの代表値算出方法、ユーザの履歴情報について説明する。
【0025】
出力画像データの代表値は、出力画像データの1画素の色情報を所定の領域に分割した色空間内にプロットし、この頻度分布を算出する。このときの記憶色に関わる色で、かつ頻度分布が高い色を代表色とする。このときの記憶色とは、予め所定の色、あるいは色の範囲を記憶しておき、算出した代表色が記憶されている所定の色、あるい色の範囲に含まれているか否かを判別することで可能となる。その例を図5に示す。図の左から入力画像データのRGB値、頻度、その色が記憶色に該当するか否かの有無を記憶する。ここでは、記憶色に関わる色であり、かつ頻度分布における最頻値の(R,G,B)=(224,165,145)が代表色として算出される。なお、本実施例では入力画像データの代表色として最頻値を用いたが、平均値、重心値、尖度などの統計量に基づいた値を適用することが可能である。
【0026】
ユーザの履歴情報は、前記出力画像データの代表値と、その出力枚数である。この履歴情報は、ユーザ毎に一元的に管理・記憶すると、ユーザに応じた後述の色補正処理が施せるため望ましい。なお、ユーザの識別情報としては、ネットワーク上の管理情報であるTCP/IP,IPP,NetBEUI等の情報、あるいはプリンタドライバ上のユーザ名などを用いることが可能である。図6は、その例を示すが、プリンタドライバから取得したユーザ名、入力画像データの代表色、その出力枚数を記憶している。
【0027】
第1のマハラノビス空間とその基準データ群を記憶する記憶手段20bは、基準データ群および、その基準データ群から構成されるマハラノビス空間とを記憶している。
【0028】
基準データ群の作成方法を説明すると、複数の画像サンプルを提示し、提示した画像サンプルに対して、好ましい色に感じるように、色補正処理を施す。はじめに提示した画像を元画像、色補正処理後の画像を補正後画像とし、得られた元画像と補正後画像の代表色とを基準データ群とする。
【0029】
図7は、基準データ群の例であり、元画像のLab値(orgL,org_a,org_b)と補正後画像のLab値(chg_L,chg_a,chg_b)とからなる。このときの代表色抽出方法は、画像サンプルの1画素の色情報を所定の領域に分割した色空間内にプロットし、この頻度分布を算出する。このとき頻度分布が高く、かつ記憶色に関わる色を代表色(記憶色)、記憶色に関わらない色を代表色(背景色)とする。そして、記憶色に関わる代表色(記憶色)を「基準データ群」とする。なお、本実施例では画像の代表色として最頻値を用いたが、平均値、重心値、尖度などの統計量に基づいた値を適用することが可能である。
【0030】
前記「基準データ群」を用いて、マハラノビス空間を作成する。このときの算出方法を次に示す。
1.「基準データ群」の正規化
前記元画像と修正後画像のLab値を基準データとする。すなわち、org_L,org_b,org_b,chg_L,chg_a,およびchg_bの各変量ごとに、それらの平均と標準偏差を算出し、次式(2)に従って、データを正規化する。
【0031】
【数1】
このとき、Y,i,jはそれぞれ変量,変量の数,サンプル数である。
【0032】
2.変量間の相関係数行列の算出
各変量間の相関係数を算出する。すなわち、すべての変量から2個を取り出す組合せについて、次式(3)で相関係数を算出する。
【数2】
このとき、rは相関係数、p,qは変量である。
【0033】
3.相関行列の作成
対角要素を1、その他のp行q列の要素をrpqとした相関行列Rを作成する。
【数3】
【0034】
4.相関行列の逆行列の算出
上記相関行列Rの逆行列matAを算出する
【数4】
【0035】
5.「マハラノビス空間」の作成
上記したように作成した相関行列matAを「マハラノビス空間」とする。
【0036】
第2のマハラノビス空間を構築する構築手段20cは、前記基準データ群と履歴情報とから第2のマハラノビス空間を構築する。
【0037】
第2のマハラノビス空間の作成方法は、まず、第1のマハラノビス空間の「基準データ群」の代表色と、ユーザの履歴情報における代表色との関係より、基準データ群の代表色を抽出する。次いで、両代表値間の色差が最小となる「基準データ群」の代表色を抽出する。そして、ユーザの履歴情報における出力枚数に応じて「基準データ群」のサンプル数を増加し、「更新基準データ群」を作成した後、これに基づいて第2のマハラノビス基準空間を作成する。以下、その詳細を説明する。
【0038】
図8は、本発明の実施例に係る第2のマハラノビス空間作成方法を示す。本実施例では、sRGB環境を想定し、入力プロファイルに応じたLabに変換する。
【0039】
ユーザの履歴情報から出力画像データの代表値を取得する(ステップ101)。実施例では、(R,G,B)=(224,165,145)を取得し、これをLabに変換し、(L,a,b)=(73,21,19)を得る。
【0040】
次いで、第1のマハラノビス空間の基準データ群における元画像の代表色を取得する(ステップ103)。実施例では、(org_L,org_a,org_b)=(74,29,21)を取得する。
【0041】
次いで、ステップ101で取得したユーザ代表色とステップ103で取得した基準データ群における元画像の代表色の相対距離(色差)を算出し、これを所定回数繰返す(ステップ102、104)。なお、色差のΔEは次式で算出する。
【数5】
【0042】
続いて、前記色差を最小とする、第1のマハラノビス空間の基準データ群の代表色を抽出する(ステップ105)。実施例では、基準データ群の第1番目の代表色が抽出される。つまり、(org_L,org_a,org_b,chg_L,chg_a,およびchg_b)=(74,29,21,83,20,24)が抽出される。
【0043】
続いて、ユーザの履歴情報の出力枚数に基づいて、基準データ群のサンプル数を更新する(ステップ106)。実施例では、図9に示すように、基準データ群を更新した。すなわち、第1番目の代表色を出力枚数だけ増加させ、「更新基準データ群」を作成する。
【0044】
最後に、前記「更新基準データ群」に基づき第2のマハラノビス空間を作成する(ステップ107)。第2のマハラノビス空間の行列要素の算出方法は、第1のマハラノビス空間、基準データ群を記憶する記憶手段20b中で説明したマハラノビス空間生成方法と同様である。
【0045】
色補正パラメータ算出手段20dは、前記第2のマハラノビス空間に基づいて入力値と出力値との相対距離を算出する算出手段と、前記相対距離を最小とする色補正パラメータを算出する第2の算出手段とから構成される。実際の色補正方式は、処理方式やメモリ容量あるいは、変換精度を考慮して定めるため、種々の公知の色変換方式を適用することが可能である。
【0046】
本実施例の適用例として、6色相分割したマスキングパラメータの算出方法について説明する。なお、マスキングパラメータとは、色空間を無彩色軸を中心として放射状に拡がる平面で分割し、分割色空間ごとに対応した色補正係数の係数である。
【0047】
図10は、マスキングパラメータ作成のフローチャートを示す。 6色相で分割された色分割空間を選択する(ステップ201)。これは、固定した2つの制御点Black(FFF)、White(000)と2つの制御点P1(P1R,P1G,P1B)、P2(P2R,P2G,P2B)に囲まれた色分割空間である。例えば、記憶色の肌色近い色分割空間は、P1(F00),P2(FF0),Bk(FFF),W(000)が選択される。
【0048】
前記「更新基準データ群」の入力Lab値をin_L,in_b,in_b,修正後Lab値をout_L,out_a,out_bとしたときのマハラノビス距離を次式(7)で算出する(ステップ203)。
【数6】
入力Lab値は、in_L,in_a,in_b、
入力Lab値の平均は、in_Lave,in_aave,in_bave
出力Lab値はout_L,out_a,out_b
出力Lab値の平均はout_Lave,out_aave,out_bavematAは第2のマハラノビス基準空間であり、
【数7】
は行列Yの転置行列である。
【0049】
マハラノビス距離が最小となるマスキングパラメータを算出する(ステップ204)。マスキングパラメータは、式(8)の関係を満たす要素P11,P12,P13,P21,P22,P23,P31,P32,およびP33である。このとき、最小値の算出は種々の最適化手法を適用可能であるが、本実施例ではパウエル法を適用し、式(9)に示すマスキングパラメータを得た。
【数8】
【0050】
前記マスキングパラメータを分割色空間で算出し、所定の回数試行を繰返し、マスキングパラメータを得る(ステップ202)。すなわち、RGB色空間をRed,Green,Blue,Cyan,Magenta,およびYellowの6色相面に分割した本実施例では、6色相の空間上の各色相はそれぞれR(F00),G(0F0),B(00F),C(0FF),M(F0F),およびY(FF0)中の2つの制御点のそれぞれについてマスキングパラメータを算出する。
【0051】
色補正手段20eおよび画像出力手段30は、前記マスキングパラメータに基づいて入力画像データを出力装置固有の色信号に変換する変換手段と、得られた出力値に基づいて、画像データを出力する出力手段とから構成される。すなわち、入力された画像データに対して、算出したマスキングパラメータに基づいて色補正を施した後、得られた出力値を出力装置固有の色信号に変換し、該出力信号を出力装置で出力する。このとき、入力画像データ(RGBデータ)は、前述の処理を施され(out_R,out_G,およびout_B)た後、次式(10)式により出力装置固有の色信号(Y,M,C,Bk)に変換される。なお、本実施例では色変換方式としてマトリックス変換を用いたが、メモリマップ法、メモリマップ補間法などを用いることも可能である。
【0052】
【数9】
【0053】
実施例1によれば、ユーザの好ましさに、より好適な補正処理を施した画像が得られる。
【0054】
(実施例2)
図3を参照して実施例2を説明する。なお、本実施例が適用される装置構成は、図3に限定されない。ここで、あるユーザAが情報処理装置Aから画像を随時出力しており、次いで、異なる情報処理装置Bで画像を出力する場合を想定する。もちろん、情報処理装置Bの出力傾向は、情報処理装置Aからの出力傾向と異なる。このとき、次のステップを行うことで、ユーザAが好む画像を情報処理装置Bで得ることが可能となる。
【0055】
すなわち、ユーザーの履歴情報を取得する取得手段20aは、ユーザの出力履歴を情報処理装置Aより取得し、取得した情報に基づいて、色補正処理を施して、入力画像データを出力する。以下、この詳細を説明する。
【0056】
情報処理装置Bにおける取得手段20aは、出力装置Aの履歴情報を取得し、ユーザAの出力画像データの代表値、その出力枚数などを次のステップに従って取得する。
【0057】
(ステップ1)
情報処理装置Bでは、情報処理装置Bで画像データを出力する直前に、(図示しない)モニタのプリンタドライバ等を介して、ネットワーク内に存在するすべての情報処理装置の一覧表を提示する。
【0058】
(ステップ2)
ユーザは、モニタのプリンタドライバ等に提示された条件中で、適合する画像出力環境を選択する。この例を図11に示す。ネットワーク上に存在する情報処理装置、出力装置が提示されるので、ユーザAは情報処理装置Aに対応した名称Tamを指定する。なお、ここでの画像出力環境とは、ユーザが使用していた情報処理装置の名称やTCP/IPアドレス,クライアント名等をDNSサーバやプリンタサーバ等が保持するブロードキャストテーブル等より取得した情報である。
【0059】
(ステップ3)
選択した条件に応じた履歴情報を情報処理装置Bの取得手段20aが取得する。例えば、出力環境として情報処理装置A、および出力装置Aが選択された場合、情報処理装置Aで出力したユーザの代表色と出力枚数を履歴情報として取得する。以降は、実施例1の場合と同様であり、説明を省略する。
【0060】
以上の結果、ユーザAは情報処理装置A、情報処理装置Bのどちらにおいても、より好ましい画像を得ることが可能となる。また、プリンタサーバは、情報処理装置における画像入力機器および出力機器のプロファイルからその入出力特性を解析し、情報処理装置A、情報処理装置Bでより好ましい画像で、かつ色が一致した画像を提供することも可能である。
【0061】
本実施例によれば、ユーザの履歴情報が識別情報ごとに一元的に管理されており、かつ識別情報がネットワークアドレスまたはユーザ名のいずれかであるため、ユーザは出力装置および情報処理装置に関わらず、常に同じ補正処理を施した好ましい画像を得ることが可能となる。
【0062】
(実施例3)
実施例3に係る、第2のマハラノビス空間を構築する構築手段20cは、前記基準データ群と履歴情報とから第2のマハラノビス空間を構築する。すなわち、第1のマハラノビス空間の「基準データ群」の代表色と、ユーザの履歴情報における代表色との関係より、基準データ群の代表色を抽出する。次いで、両代表値間の色差が最小となる「基準データ群」の代表色を抽出する。次いで、ユーザの履歴情報における出力枚数と前記色差に応じて基準データ群のサンプル数を増加し、第2のマハラノビス空間を作成する。以下、その詳細を説明する。
【0063】
図12は、実施例3に係る、第2のマハラノビス空間作成方法を示す。本実施例では、sRGB環境を想定し、入力プロファイルに応じたLabに変換する。
【0064】
ユーザの履歴情報から出力画像データの代表値を取得する(ステップ301)。実施例では、(R,G,B)=(224,165,145)を取得し、これをLabに変換し、(L,a,b)=(73,21,19)を得る。
【0065】
第1のマハラノビス空間の基準データ群における元画像の代表色を取得する(ステップ303)。実施例では、(org_L,org_a,org_b)=(74,29,21)を取得する。このときのLab値は元画像のLab値である。
【0066】
上記ステップ301およびステップ303の相対距離(色差)を算出し、これを所定回数繰返す(ステップ302、304)。なお、色差のΔEは次式で算出する。
【数10】
【0067】
ユーザの履歴情報における出力枚数と前ステップ304で算出された色差を一次的に記憶する(ステップ305)。
【0068】
ユーザの履歴情報の出力枚数に基づいて、基準データ群のサンプル数を更新する(ステップ306)。すなわち、色差と出力枚数の積を算出し、これを全体に対する比率(%)に変換する(図13を参照)。この比率に応じてポイント代表色を出力枚数だけ増加させる。本実施例の場合、比率が45:35:16:4であるので、これを「基準データ群」の比率に対応させて、図14を得る。そして、これを「更新基準データ群」とする。
【0069】
前記更新した「更新基準データ群」に基づき第2のマハラノビス空間を作成する(ステップ307)。
【0070】
第2のマハラノビス空間の行列要素の算出方法は、第1のマハラノビス空間、基準データ群を記憶する記憶手段20bで説明したマハラノビス空間生成方法と同様である。
【0071】
本実施例によれば、構築手段が、基準データ群における代表色と、履歴情報における代表色との相対距離を算出する算出手段と、該算出結果と履歴情報における出力枚数に応じて、基準データ群のサンプル数を変更する変更手段を有するため、出力枚数が少ない場合でも、より好ましい色補正を施すことが可能となる。
【0072】
なお、本発明は、上記した処理機能を実現するプログラムを記録した記録媒体をシステムや装置に供給し、システムや装置のコンピュータが記録媒体に記録されたプログラムを読み出し実行することによっても達成される。
【0073】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、ユーザの負担を低減しつつ、ユーザの好ましい画像に補正処理することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】従来の画像処理方法を説明する図である。
【図2】従来の色変換パラメータの例を示す。
【図3】本発明が適用される構成例を示す。
【図4】本発明の実施例の構成を示す。
【図5】履歴情報における入力画像データの代表値の例を示す。
【図6】履歴情報の例を示す。
【図7】基準データ群の例を示す。
【図8】本発明の実施例に係る第2のマハラノビス空間作成方法を示す。
【図9】更新後の基準データ群の例を示す。
【図10】マスキングパラメータ作成のフローチャートを示す。
【図11】画像出力環境を選択する例を示す。
【図12】実施例3に係る、第2のマハラノビス空間作成方法を示す。
【図13】実施例3において、色差と出力枚数の積を、全体に対する比率に変換した例を示す。
【図14】実施例3における更新後の基準データ群の例を示す。
【符号の説明】
10 画像入力手段
20 画像処理手段
20a 履歴情報取得手段
20b 基準データ群、マハラノビス空間記憶手段
20c マハラノビス空間構築手段
20d 色補正パラメータ算出手段
20e 色補正手段
30 画像出力手段
Claims (5)
- 入力画像に対してユーザの好みに適した補正処理を施す画像処理装置であって、複数のサンプル画像データに対して、好ましい色に感じるように色補正処理を行い、色補正前サンプル画像データと色補正後サンプル画像データとのそれぞれについて、前記サンプル画像データ中の記憶色に関わる画素の色情報の統計量に基づいた値(以下、代表色)を算出し、該算出された代表色のデータの組から成る基準データ群と、該基準データ群に基づいて算出された相関行列の逆行列である第1のマハラノビス空間とを記憶する記憶手段と、
ユーザの出力履歴情報から得られる出力済の出力画像データについて代表色を算出し、該算出された出力画像データの代表色と、前記出力画像データの出力枚数とを履歴情報としてユーザごとに記憶するユーザ履歴情報記憶手段と、
前記第1のマハラノビス空間の基準データ群における代表色と、ユーザの前記履歴情報における代表色との相対距離を算出し、該算出された相対距離のうち最小の値をとる前記第1のマハラノビス空間の基準データ群における代表色を抽出し、該代表色を有する前記基準データ群のデータの組について、前記出力枚数に応じて前記データの組の数を増加させて更新基準データ群を生成し、該生成された更新基準データ群に基づいて相関行列の逆行列である第2のマハラノビス空間を構築するマハラノビス空間構築手段と、
該第2のマハラノビス空間に基づいて、前記更新基準データ群が有する前記色補正前サンプル画像データの代表色と前記色補正後のサンプル画像データの代表色との相対距離を算出し、該算出された相対距離を最小とする色補正の変数パラメータを算出する色補正パラメータ算出手段と、
前記変数パラメータに基づいて前記入力画像データを色信号へ変換する色補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記ユーザの履歴情報は、ネットワークアドレスまたはユーザ名のいずれかの識別情報によって一元的に管理されることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 入力画像に対してユーザの好みに適した補正処理を施す画像処理方法であって、複数のサンプル画像データに対して、好ましい色に感じるように色補正処理を行い、色補正前サンプル画像データと色補正後サンプル画像データとのそれぞれについて、前記サンプル画像データ中の記憶色に関わる画素の色情報の統計量に基づいた値(以下、代表色)を算出し、該算出された代表色のデータの組から成る基準データ群と、該基準データ群に基づいて算出された相関行列の逆行列である第1のマハラノビス空間とを記憶する記憶ステップと、
ユーザの出力履歴情報から得られる出力済の出力画像データについて代表色を算出し、該算出された出力画像データの代表色と、前記出力画像データの出力枚数とを履歴情報としてユーザごとに記憶するユーザ履歴情報記憶ステップと、
前記第1のマハラノビス空間の基準データ群における代表色と、ユーザの前記履歴情報における代表色との相対距離を算出し、該算出された相対距離のうち最小の値をとる前記第1のマハラノビス空間の基準データ群における代表色を抽出し、該代表色を有する前記基準データ群のデータの組について、前記出力枚数に応じて前記データの組の数を増加させて更新基準データ群を生成し、該生成された更新基準データ群に基づいて相関行列の逆行列である第2のマハラノビス空間を構築するマハラノビス空間構築ステップと、
該第2のマハラノビス空間に基づいて、前記更新基準データ群が有する前記色補正前サンプル画像データの代表色と前記色補正後のサンプル画像データの代表色との相対距離を算出し、該算出された相対距離を最小とする色補正の変数パラメータを算出する色補正パラメータ算出ステップと、
前記変数パラメータに基づいて前記入力画像データを色信号へ変換する色補正ステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 請求項3記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項3記載の画像処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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