JP5760785B2 - 画像処理装置、画像処理システム - Google Patents
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Description
a) 標準のカラーチャートに色調を合わせるパターン
標準として規定されたカラーチャートを画像出力機器により印刷し、カラーチャートを構成する各カラーパッチを測色機により測色して、画像出力機器等が、得られた測色値と期待される値との差が所定の範囲に収まるように画像出力機器のプリンタ・プロファイルを更新する。
b)基準の画像出力機器に色調を合わせるパターン
一例として、プルーファ(色調の校正機又は校正機と同等の出力物が得られる印刷機)の出力の色調を、画像出力機器の出力の色調に一致させるケースが挙げられる。この場合、カラーチャートをプルーファと画像出力機器とによりそれぞれ印刷し、ユーザは印刷された2つのカラーチャートの各カラーパッチを測色計により測色する。ユーザは、得られた測色値の差が所定の範囲に収まるようにプルーファのプリンタ・プロファイルを更新する。
左図は、色調合わせの目標となる基準プリンタが原稿画像データを出力した基準画像データである(実際にはスキャナなどで読み取られた画像データ)。
右図は、基準プリンタと色調を同等にしたいユーザプリンタが原稿画像データを出力したユーザ画像データである(実際にはスキャナなどで読み取られた画像データ)。
・第一の画像出力機器:プリンタ (「基準プリンタ」と呼ぶ)
・第二の画像出力機器:プリンタ (「ユーザプリンタ」と呼ぶ)
・画像読取装置:スキャナ
また、以降で使用する用語を以下のように定義する。
・基準プリンタ:第一の画像出力機器に対応し、色調が合わせられる目標となるプリンタ
・ユーザプリンタ:第二の画像出力機器に対応し、基準プリンタ400に色調を合わせたいプリンタ
・スキャナ:画像読取装置に対応
・原稿画像データ:プリンタが印刷物を出力する際に用いる画像データ
・基準印刷物:原稿画像データを基準プリンタ400で出力した、色調合わせの目標とされる印刷物
・基準画像データ:基準印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
・ユーザ印刷物:原稿画像データをユーザプリンタ200で出力した、基準印刷物に色調を合わせたい印刷物
・ユーザ画像データ:ユーザ印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
本実施形態では、基準印刷物とユーザ印刷物とを用い、ユーザプリンタ200に与える原稿画像データに色調変換を行うことによって、基準印刷物の色調と同等の色調のユーザ印刷物が得られるようにする。
図7は、色調変換システム610又はMFP700が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
a) マーカーを用いる方法
「トンボ」と呼ばれるマーカーを原稿画像データの四隅や各辺の中央に配置したうえで出力し、基準画像データとユーザ印刷物を読み取った際に、このトンボマーカの位置のずれを用いて、変位量や回転角、変倍率を求める。
b) パターンマッチング法を用いる方法
変位量のみを推定する方法の一例としては、テンプレートマッチング法が挙げられる。テンプレートマッチング法は一方の画像をテンプレートとし、位置を少しずつずらしながら他方の画像と一致度を求め、最も一致度の高くなる位置を検出するものである。幾何学変換が変位だけに限定できない場合には、回転角を推定する方法(ハフ変換など)や変倍量を推定する方法(マルチスケール解析など)と組み合わせて利用する必要がある。
c) 位相限定相関法を用いる方法
高い精度で変位量や回転角、変倍率を求める方法の例として、位相限定相関法(POC、Phase Only Correlation)や回転不変位相限定相関法(RIPOC、Rotation Invariant Phase Only Correlation)がある。位相限定相関法は、画像に対して離散フーリエ変換をかけて得られる位相画像を用い、比較対象の二枚の画像から得られる二つの位相画像の相関が最も高くなる位置を検出することにより、変位量を求める手法である。また、回転不変位相限定相関法は、上記位相画像を対数極座標変換することにより、回転角と変倍率を変換された位相画像上での変位量として検出できるようにしたものである。
a) 色差を用いる評価方法
色差とは、L*a*b*色空間やL*u*v*色空間における二つの色の距離である。本実施例は画像出力機器としてプリンタを用いていることからL*a*b*色空間を用いて説明する。
L*a*b*色空間の色差ΔE* abは以下の式で定義される。
基準印刷物とユーザ印刷物の色差を求める手順の一例を以下に示す。
(1)基準印刷物をスキャナ300により読み取り基準画像データを得る
(2)ユーザ印刷物を(1)と同じスキャナ300により読み取りユーザ画像データを得る
(3)基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ300のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間(XYZ色空間など)に変換する
(4)デバイス非依存の色空間に変換された基準画像データとユーザ画像データとをL*a*b*色空間に変換する
(5)上式により画素ごとの色差を求める
基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナ300で読み取るとしているが、スキャナ300のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる条件の元で、二つの印刷物を別々のスキャナ300で読み取ってもよい。
・平均色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・最大色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・分散が所定の値以内に収まっているか否か、
などの基準で判断することができる。なお、ユーザ印刷物の品質を評価する際には、画像データのコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、
・後の処理で必要な位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であること、
・プリンタによって輪郭部分の再現性が異なること (色味やシャープなど)
などの理由から、輪郭部分で大きな色差が出現する可能性があるためである。
L*a*b*色空間の色相差ΔH* abは次式で定義される。
所定の色空間において、基準印刷物とユーザ印刷物との各色成分の差の絶対値を取り、評価を行う方法である。RGB色空間を例に取れば、R成分値の絶対値の差、G成分値の絶対値の差、B成分値の絶対値の差を用いる。
基準印刷物とユーザ印刷物の各色成分の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
(2)ユーザ印刷物を(1)と同じスキャナ300により読み取りユーザ画像データを得る
(3)基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ300のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間(XYZ色空間など)に変換する
(4)変換後の色空間において、画素ごとに各色成分値の差の絶対値を求める。
なお、色差のケースと同様に、スキャナ300のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではなく、スキャナ300のデバイス依存の色空間で直接差の絶対値を求めてもよい。また、統計的な分析方法や品質の判定方法は色差のケースと同様である。
図9は、色調変換システム610の構成図の一例を示す。この色調変換システム610は、ネットワークを介して接続された、コンピュータ100、プロジェクタ800、及び、デジタルカメラ900を有する。この場合には、本実施例の説明を以下の通り読み替えればよい。
a)基準プリンタ → 基準ディスプレイ
b)基準印刷物 → 基準表示画面
c)ユーザプリンタ → ユーザプロジェクタ
d)ユーザ印刷物 → ユーザ表示画面
また、本実施例では画像出力装置としてプリンタを採用したため、均等色空間としてL*a*b*色空間を用いたが、画像出力装置としてディスプレイやプロジェクタを採用する場合は、均等色空間としてL*u*v*色空間を用いる。以下の実施例においても色調変換システム610の構成は図2,図5又は図9のいずれでもよい。
・補正後の画素値c´=c×1/P(a)
ここで画素値をxとすると、p(x)は非線形な色調変換特性(原稿画像データをユーザ画像データに変換する変換特性)を表す関数式であり、例えば、二次曲線、指数関数、逆関数等がある。P(x)の求め方については後述する。したがって、P(x)の逆数が乗じられた補正後の画素値c´は、色調変換される前の値(原稿画像データの値)に補正されたことになる。
図13は、色調再現特性推定部45がユーザプリンタ200の色調再現特性を推定する手順を示すフローチャート図の一例である。
色成分値のリストへの記録は次の手順で行う。
a-2)原稿画像データのある座標を選択する
a-3) a-2で選択された原稿画像データの画素のR成分値と、ユーザ画像データの対応する画素のR成分値とを対応づけてR成分用のリストに追加する
a-4)同様に、G成分値はG成分用のリストに、B成分値はB成分用のリストに、それぞれ追加する
a-5)これを原稿画像データの全ての座標について繰り返す
これらのリストは必要に応じて昇順や降順に並び替えてもよい。
色成分値の対応関係のマトリクスへの投票は次の手順で行う。ここでは原稿画像データの値を縦軸に、ユーザ画像データの値を横軸に採るものとする。
b-2)原稿画像データのある座標を選択する
b-3) R成分用のマトリクスにおいて、原稿画像データのa-2)で選択された画素のR成分値の行、ユーザ画像データの対応する画素のR成分値の列とが交差する場所に一票投票する
b-4)同様に、G成分値の対応関係をG成分用のマトリクスに、B成分値の対応関係をB成分用のマトリクスに、それぞれ投票する
b-5)これを原稿画像の全ての座標について繰り返す
具体的には、原稿画像データのある座標の画素の画素値がRGBの順に(128, 130, 132)で、ユーザ画像データの対応する画素の画素値が(132, 130, 126)であれば、上記3枚のマトリクスのうちR成分に対応するマトリクスを選び、その128行132列に一票を投じるという具合である。同様に、G成分に対応するマトリクスの130行130列に一票を、B成分に対応するマトリクスの132行126列に一票を、それぞれ投じる。なお、原稿画像データの値とユーザ画像データの値のどちらを縦軸に割り当て、どちらを横軸に割り当てるかは必要に応じて決定すればよい。
a) 画素値対応付けデータがリスト形式である場合
画素値対応付けデータがリストとして記録されている場合には、次の手順で行う。
a-2)a-1)で選択された色成分に対応するリストを取得する
a-3) a-2)で得られたリストから、a-1)で選択された値に対応するレコードを全て取得する
a-4) a-3)で取得された全レコードのユーザ画像データの色成分値を合成する
a-5) a-1)で選択された原稿画像データの色成分値と、a-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する。
ステップa-3)において取得されたレコードが一つのみであれば、色成分値対応付け部44はa-4)において、取得されたレコードの値をそのまま利用する。a-3)において取得されたレコードが複数あれば、ユーザ画像データ側の値を合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例としては、平均値を採用する方法、最頻値を採用する方法、中央値を採用する方法が挙げられる。
b) 画素値対応付けデータがマトリクス形式である場合
画素値対応付けデータがマトリクスとして記録されている場合には、次の手順で行う。
b-2) b-1)で選択された色成分に対応するマトリクスを取得する
b-3) b-2)で得られたマトリクスから、b-1で選択された値に対応する行を抽出する
b-4) b-3)で抽出された行において投票されている列の値を合成する
b-5) 選択された原稿画像データの色成分値と、b-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する
b-6)これを各色成分の各値について繰り返す
b-4)において抽出された行で投票が一つの列のみに存在する場合には、その列番号を合成された値として採用する。b-4)において投票が複数の列に存在する場合には、合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例は、a)と同様である。但し、投票数は列番号の出現回数として使用する。
次に、色調再現特性推定部45は色調変換特性を推定する (S1623)。色成分値対応付けデータのデータ系列を用いて色調変換特性を推定する。色調変換特性は色成分値対応付けデータをそのまま利用してもよいし、色成分値対応付けデータを加工して利用してもよい。データを加工する目的は、極端な値の変動の抑制や、特性曲線の安定性向上である。
a) 移動平均をかける
データ系列において注目するデータとその前後のデータとを加重平均する方法である。前後のデータの参照範囲はデータ系列の値に対する滑らかさの要求に応じて決定すればよい。より滑らかにするためには参照範囲を広く取る必要がある。また、加重平均に用いる重みは全てのデータに対して一定であってもよいし、注目するデータからの距離に反比例させてもよい。
b) 直線や曲線で近似する
データ系列を一次関数、二次関数、スプライン関数、指数関数などを用いて近似する方法である。
c) 階調数を削減した上で直線や曲線で補間や近似する
色成分値対応付けデータのデータ系列の階調数を削減する方法としては、次のような例が考えられる。
分割数や分割幅は予め決定しておいてもよいし、動的に決定してもよい。
図14(a)は、分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。図13(a)では、0〜255までの256階調を、予め与えられた分割数4で等間隔に分割した例である。0〜63、64〜127、128〜191、192〜255という4つの領域に分割することにより、それぞれ64階調が1つの階調に削減される(1つの変換特性に統合される)ことになる。なお、分割数でなく分割幅を与えても同じ効果が得られる。
等間隔に分割するケースで、分割数や分割幅を動的に決定する方法の例としては、画素数に比例させる方法がある。例えば、画素数を経験的に決められた所定の数で割った値を分割数とする、などの決定方法が考えられる。
各階調に対応する画素値対応付けデータにおける投票数を用いて、合成される階調の得票数が、所定の数となるように分割幅を適応的に決定する。
各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で区切り、区切り位置に対応する階調で分割する方法である。
図15(a)は、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを作成し、極小となる階調e、f、gで分割する方法である。このような区切り方によれば、変換特性が切り替わる画素数を小さくできる。
a)傾きの逆数を用いる方法
色調再現特性関数y=P(x)の傾きP'(x)を全ての階調について求め、その傾きの逆数を用いる方法である。図16(b)は傾きを模式的に説明する図の一例である。色調再現特性関数の傾きは、原稿画像データにおけるある画素値近傍での値の微小な変動(変化量)が、ユーザ画像データにおいてどのように反映されるかを表す(反映される変化量)。補正処理では、差分画像データを原稿画像データに反映するために補正を行うため、ユーザ画像データにおける微小な変動が、原稿画像データにおいてどの程度の変動に相当するかを知る必要がある。これは上記傾きの逆数を取ることにより知ることができる。したがって、この方法での補正パラメータα(x)は次式で表せる。
原稿画像データのある色をユーザ画像データで正確に再現できると、色調再現特性関数は直線y=xと表現できる。図16(c)は直線y=xとP(x)を模式的に説明する図の一例である。実際の色調再現特性関数P(x)とこの直線との値の比を求めることにより、原稿画像データのある画素値がユーザ画像データにおいて、どの程度値として変倍されているかを知ることができる。差分画像データもこの様にして変倍されたと見なせば、この比の逆数を乗算することにより原稿画像データに反映すべき値を知ることができる。したがって、この方法での補正パラメータα(x)は次式で表せる。
色調変換システム610は、色調変換の回数が所定の回数に達したら(S200のYes)、図12の処理を終了する。
色差データは以下のように加工してもよい。
a) マップを移動平均により平滑化する
b) マップを低解像度化する(複数の画素の色差を合成した値で代替する)
c) マップから基準画像データやユーザ画像データにおける輪郭部分に対応する領域を除去する
画素ごとに色差を求めると色差データにノイズが乗るケースが存在するため、マップの平滑化や低解像度化をすることが望ましい。また、マップの輪郭部分を除去する場合には、マップが不連続とならないように除去した部分を適宜補間することが望ましい。補間方法には従来技術を用いればよく、例えば線形補間やキュービック補間などのほか、平滑化処理を用いてもよい。
(1)原稿画像データの色空間をL*a*b*色空間に変換する
(2)原稿画像データから色を1つ選び無彩色からの距離d* abを求める
(3)これを原稿画像データの全ての色について繰り返す
距離d* abの定義の例としては、次式が挙げられる。
(1)色差データを色差の閾値thΔEで割った後、最大値を1で飽和させ(1以上の重みを全て1とみなす)、色差重みデータを作成する
(2)距離データを距離の閾値thdで割った後、最大値を1で飽和させ(1以上の重みを全て1とみなす)、距離重みデータを作成する
(3)色差データのある座標における値と、距離データの対応する座標における値とを乗算し、重みを算出する
(4)(3)を全ての座標について繰り返す
上記色差の閾値thΔEや距離の閾値thdは、予めユーザにより設定された値を用いてもよいし、色差データや距離データの平均値や中央値など何らかの統計処理を施した値を用いてもよい。特に距離の閾値thdは、L*a*b*色空間におけるa*成分値とb*成分値の取りうる最大値a* maxおよびb* maxを用いて次式で求めてもよい。
図19(c)(d)は非線形の関数により求められた距離重みデータ又は色差重みデータの一例を示す。関数の例としては、二次関数や指数関数、逆関数などが挙げられる。また、関数だけでなくルック・アップ・テーブルのように予め決定された情報を用いて色差や距離を重みデータに変換してもよい。
WT=Wc・Wd
なお、色差重みのみ又は距離重みのみを使用する場合は、それぞれ以下のようになる。
WT=Wc
WT=Wd
距離重みが、画素又は画素群毎に求められていない場合、着目している原稿画像データの画素又は画素群の色に対応づけられた距離重みを用いる。合成重み決定部54は、補正画像データと同様に、画像データと同じ大きさのマップとして管理される。
(1)原稿画像データからある座標の画素値を取得する
(2)補正画像データから対応する座標の画素値を取得する
(3)重みデータから対応する座標の重みを取得する
(4)得られた二つの画素値を、上記重みを用いて加重平均し、合成後の画素値を決定する
(5)合成後の画素値を用いて原稿画像データの該当画素を更新する
(6)1)から5)を全ての座標について繰り返す
合成後の画素値GTは、例えば以下のようにして求める。ここである画素又は画素群の色差重み付けをWc(0≦Wc≦1)、距離重みをWd(0≦Wd≦1)、原稿画像データの色をO、補正画像データの色をM、とする。
GT=WT・M+(1−WT)・O
なお、色差重みのみ又は距離重みのみを使用する場合は、それぞれ以下のようになる。
GT=Wc・M+(1−Wc)・O
GT=Wd・M+(1−Wd)・O
上記手順では原稿画像データを補正済み原稿画像データを生成により更新しているが、補正済み原稿画像データを新しい画像データとして作成してもよい。
a)基準画像データとユーザ画像データとで元々色が一致している箇所を維持することができる
差分画像データに一括で補正処理をかけてしまうと、基準画像データとユーザ画像データとで本来色が一致していたはずの箇所の色も変化してしまい、全体として色の一致度が改善しても、所定の箇所で色の一致度が低下してしまう。
・このため、原稿画像データにおいて前記一致度が高い箇所は変更せず、前記一致度が低い箇所のみ変更を反映することになる
b)原稿画像データで無彩色である箇所に不正に色が付いてしまう問題を緩和することができる
差分画像データに一括で補正処理をかけてしまうと、原稿画像データで無彩色である箇所に色が付いてしまい、該当箇所での一致度が低下してしまう。これに対し、原稿画像データと補正画像データの合成重みにおいて、原稿画像データを構成する各色の無彩色からの距離に基づいて距離重みを決定し合成重みに反映することにより、前記一致度の低下を回避することができる。これは以下のような理由による。
・このため、原稿画像データにおいて無彩色に近い箇所は相対的に変化量が小さく、無彩色から遠い箇所は相対的に変化量が大きくなる
色調変換システム610又はMFP700は色調変換の回数が所定の回数に達したら(S200のYes)、図18の処理は終了する。
42 幾何学変換パラメータ推定部
43 画素値対応付け部
44 色成分値対応付け部
45 色調再現特性推定部
51 画素対応付け部
52 色差取得部
53 色空間距離取得部
54 合成重み決定部
61 差分検出部
62 補正処理部
63 画像合成部
64 補正パラメータ決定部
100 コンピュータ
200 ユーザプリンタ
300 スキャナ
400 基準プリンタ
500 ネットワーク
601 画像入力部
602 画像出力部
603 画像記憶部
604 画像解析部
605 パラメータ記憶部
606 画像処理部
610 色調変換システム
700 MFP
800 プロジェクタ
900 デジタルカメラ
Claims (8)
- 第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、
前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、
前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第二の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた画素値対応付けデータを作成する画素値対応付け手段と、
前記画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第二の出力画像データの画素の画素値とを対応付けて色成分値対応付けデータを作成する色成分値対応付け手段と、
前記色成分値対応付けデータにより、前記第二の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する色調再現特性データを生成する色調再現特性生成手段と、を有し、
前記補正処理手段は、前記差分画像データの画素の位置に対応する前記第二の出力画像データの画素値を前記色調再現特性データに適用して、前記差分画像データの補正量を算出し、該補正量を用いて前記差分画像データの画素値を補正することで前記補正画像データを生成する、ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記色調再現特性データを用いて前記第二の出力画像データの第一の変化量から前記原稿画像データの第二の変化量を算出する変化量算出手段、を有し、
前記変化量算出手段は、前記差分画像データの画素の画素値に対応する前記第二の出力画像データの画素の画素値の前記第一の変化量に対する前記第二の変化量を推定し、
前記補正処理手段は、前記差分画像データの画素の画素値を、推定された前記第二の変化量だけ補正して前記補正画像データを生成する、ことを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。 - 前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第二の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた第二の画素値対応付けデータ、及び、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第一の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた第一の画素値対応付けデータ、を作成する画素値対応付け手段と、
前記第二の画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第二の出力画像データの画素の画素値とを対応付ける第二の色成分値対応付けデータ、及び、前記第一の画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第一の出力画像データの画素の画素値とを対応付ける第一の色成分値対応付けデータ、を作成する色成分値対応付け手段と、
前記第二の色成分値対応付けデータにより、前記第二の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する第二の色調再現特性データ、及び、前記第一の色成分値対応付けデータにより、前記第一の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する第一の色調再現特性データ、を生成する色調再現特性推定手段と、を有し、
前記補正処理手段は、前記第一の色調再現特性データから前記第二の色調再現特性データを減じて得られる第三の色調再現特性データに、前記差分画像データの画素値を適用することで、前記差分画像データの画素値を補正し前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記色成分値対応付け手段は、前記原稿画像データ、及び、前記第二の出力画像データをデバイス非依存の色空間に変換した後、前記色成分値対応付けデータを生成する、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データとの画素の対応関係を求める画素対応付け手段と、
前記対応関係により対応付けられる画素又は画素ブロック毎に、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素ブロック毎に色差情報を取得する色差情報取得手段、又は、画素若しくは画素ブロック毎又は色ごとに、前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ又は前記第二の出力画像データの無彩色からの距離情報を取得する距離情報取得手段と、
前記補正画像データの画素又は画素ブロック毎に、前記色差情報又は前記距離情報の少なくとも一方による重み値を決定する重み決定手段と、
前記原稿画像データと、前記重み値により重み付けされた前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データとを合成する画像データ合成手段と、を有する請求項1〜5いずれか1項記載の画像処理装置。 - 前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データとの一致度を数値化し、前記一致度に基づき、色調変換が必要か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項1〜6いずれか1項記載の画像処理装置。 - 第一の画像出力手段が第一の出力結果として出力した原稿画像データを、第二の出力結果として出力する第二の画像出力手段と、第一の出力結果及び前記第二の出力結果を読み取る読み取り装置と、画像処理を行う情報処理装置と、を有する画像処理システムであって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、
前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、
前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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