JP5883963B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、色域外の色を色域内に移動させる処理を介して色補正を行う画像処理装置に関し、特に、クラスター分析を用いることにより、色域外の色については、他の色との関係を保持しながら色域内へ移動させ、色域内の色については、他の色及び色域外の色との関係を保持しながら移動させて色補正を行う画像処理装置に関する。

パーソナルコンピュータ等のホスト装置は、カラー画像データに基づきその画像をモニタ装置に出力させ、またカラープリンターに出力させる機能を備えている。通常、モニタ装置の出力はＲＧＢ色空間で表現され、カラープリンターの出力はＣＭＹＫ色空間で表現される。
ところが、通常、モニタ装置が取り扱うＲＧＢ色空間において表現可能な色域と、カラープリンターが取り扱うＣＭＹＫ色空間において表現可能な色域とはその範囲が異なる。
このため、ＲＧＢ色空間におけるある色がＣＭＹＫ色空間では色域外にはみ出ることがあり、この場合、その色は、そのままではＣＭＹＫ色空間において表現することができないことになる。
そこで、色域外の色については色域（ガマット）の内部（例えば、色域の最外郭）に移動させる、いわゆるマッピング（ガマットマッピング）によってこのような問題を解消する技術が知られている（たとえは、特許文献１参照）。

特開２００１−１９７３２６号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術においては、輝度のみを保持させながらマッピングを行うようにしているため、色彩に関しては忠実に再現することができないことが指摘されていた。
また、対象となるキーカラーについては周囲色との関係が保持される構成としているが、キーカラー等と色域内に含まれる色との関係は保持されずにマッピングされるため、全体として階調連続性に欠け、色味や色合いが不自然に表現されることが問題であった。

本発明は、上記の事情に鑑みなされたものであり、色域外の色については、周辺色との関係をクラスター分析によって分類し、分類された各クラスターの重心を中心にマッピングを行うとともに、色域内の色については周辺色との関係をクラスター分析によって分類し、分類された各クラスターの重心を、上記マッピングの移動方向や移動距離との関係を保持しながらマッピングを行って色補正を行う画像処理装置の提供を目的とする。

この目的を達成するため、本発明の画像処理装置は、入力点の色度値を取得するデータ入力部と、データ入力部により取得した入力点の色度値が出力の色域に含まれるか否かを判定する色域内外判定部と、色域に含まれない色度値に対するクラスター分析を行って第一の区分に分類し、色域に含まれる色度値に対するクラスター分析を行って第二の区分に分類し、第一の区分に属する色度値の重心を第一の重心として求め、第二の区分に属する色度値の重心を第二の重心として求めるクラスター分析演算部と、第一の重心を色域の最外郭の所定位置へ移動させることに伴って第一の区分に属する色度値を移動させ、第一の重心が移動した距離及び方向並びに第一の重心と第二の重心との相対的な距離にもとづいて、第二の区分に属する色度値を移動させる色度値演算部と、を備えるようにしてある。

本発明の画像処理装置によれば、階調の連続性を保持しつつ全体として色の調和がとれた色補正が可能となるため、画像を適切かつ忠実に再現することができる。

色補正処理装置（画像処理装置）の構成を示すブロック図である。 Ｌ^*ａ^*ｂ^*色空間における入力点と色域との関係を示したイメージ図である。 色補正処理装置の動作手順を示すフローチャートである。 図２に示される色域を横方向から眺めた様子を二次元的に表したイメージ図であり、色補正（マッピング）を行う前の状態を模式的に示した図である。 クラスター分析を介して得られた区分（クラスター）を示すイメージ図である。 色補正（マッピング）を行った後の状態を示すイメージ図である。 色域内の入力点についての移動処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る画像処理装置の好ましい実施形態について、図面を参照して説明する。
なお、本実施形態においては、本発明の画像処理装置に相当する色補正処理装置の概略構成について先に説明し、その後に、画像処理方法及び画像処理プログラムについて説明する。

［色補正処理装置］
まず、色補正処理装置の実施形態について、図１を参照して説明する。
同図は、色補正処理装置の構成を示すブロック図である。
また、色補正処理装置１は、図１に示す構成を包含した単体の装置として製造することもできるが、本実施形態では、カラープリンターなどの画像形成装置に搭載することを想定している。

同図に示すように、色補正処理装置１は、データ入力部１１と、データ保存部１２と、色度値演算部１３と、色域内外判定部１４と、クラスター分析演算部１５と、クラスター分析結果保存部１６と、を備えている。

データ入力部１１は、入力点の色度値や再現色域に関するデータを取得する入力手段である。
「入力点の色度値」とは、出力対象として入力した画像の各画素に付された色の値をいう。すなわち、対象画像の各画素に付された個々の色を補正することによって画像全体の色補正を行うものである。
「再現色域」は、色空間において表現することができる色の範囲をいい、通常、色空間ごとに異なる。
本実施形態のように、色補正処理装置１をプリンター等に用いる場合、再現色域に関するデータはＣＭＹＫ値で表され、入力点の色度値は、ＲＧＢ値で表される。
データ入力部１１は、取得した入力点の色度値や再現色域（単に「色域」ともいう。以下、同じ。）に関するデータをデータ保存部１２に保存する。
なお、データ保存部１２は、データ入力部１１が取得した上記データの他、他の構成部が演算等を行った結果（データ）を記憶させることができる記憶手段である。

色度値演算部１３は、入力点の色度値に対して種々の演算を行う演算手段である。
例えば、後述の色域内外判定を行うため、比較対象となる入力点の色度値や色域の色度値を基準となる色度値に統一するための色変換処理を行う。また、後述のクラスター分析の結果にもとづいて対象となる入力点の色度値を補正し、または、補正に必要な演算等を行う。

色域内外判定部１４は、入力した色度値が、出力の色域に含まれるか否かを判定する。
すなわち、入力点の色度値が、出力色空間における色域の範囲内にあるか範囲外にあるかを判定する。色域内外判定によって、主たるマッピング対象（即ち、色域外の入力点）を特定するとともに、係るマッピングに応じて再マッピングを行う対象（即ち、色域内の入力点）を特定するものである。
図２は、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色空間における入力点と色域との関係を示したイメージ図であり、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色空間におけるある入力点を斜め上方から眺めた様子を三次元的に表した図である。
この図に示される入力点は、色域からはみ出た位置に存在しているため、色域に含まれないと判定される。
色域内外判定部１４は、すべての入力点について色域内外判定を行い、その判定結果をデータ保存部１２に保存する。

クラスター分析演算部１５は、入力点の色度値について固有のクラスター分析を行う演算手段である。
クラスター分析結果保存部１６は、クラスター分析の結果をデータ保存部１２に保存する。
なお、クラスター分析の詳細については、後記の「画像処理方法」にて説明する。

［画像処理方法］
次に、本実施形態の色補正処理装置の動作（画像処理方法）について説明する。
図３は、色補正処理装置の動作手順を示すフローチャートである。

図３に示すように、色補正処理装置１は、まず、色域を取得する（ステップ１０）。
具体的には、データ入力部１１が、色域に関するデータを読み込みデータ保存部１２に保存する。
色度値演算部１３は、保存された色域に関するデータ（ＣＭＹＫ）を均等色空間のデータに変換する。
例えば、出力可能な色の上限・下限を示すＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの最大値及び最小値をそれぞれＬ^*ａ^*ｂ^*値に変換する。これにより、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色空間における色度値の最小値及び最大値が定まり、色域の範囲を特定することができる。
色度値演算部１３は、Ｌ^*ａ^*ｂ^*値に変換された色域に関するデータをデータ保存部１２に保存する。

次に、色域における明度の最大値と最小値から中間明度点Ｍを求める（ステップＳ１１）。
具体的には、色度値演算部１３が、データ保存部１２に保存されている色域に関するデータ（Ｌ^*ａ^*ｂ^*）を読込み、その色域における明度の最大値（Ｌ_max）と最小値（Ｌ_min）から中間明度点Ｍを求める。
中間明度点Ｍの明度軸上の座標は、次式（１）を用いて算出することができる。
Ｍ＝（Ｌ_max＋Ｌ_min）／２ ・・・・・（１）
なお、一般に、明度の最大値は白（Ｗ）に相当し、明度の最小値は黒（Ｂｋ）に相当する（図２等参照）。
色度値演算部１３は、中間明度点Ｍの座標（0,0,Ｌ_mid）をデータ保存部１２に保存する。

次に、入力点の色度値を取得する（ステップ１２）。
具体的には、データ入力部１１が、入力点の色度値（ＲＧＢ）を読込み、これをデータ保存部１２に保存する。
色度値演算部１３は、保存された入力点の色度値を均等色空間のデータ（Ｌ^*ａ^*ｂ^*）に変換する。
色度値演算部１３は、Ｌ^*ａ^*ｂ^*値に変換された入力点の色度値をデータ保存部１２に保存する。

次に、入力点について色域内外判定を行う（色域内外判定工程：ステップ１３）。
具体的には、色域内外判定部１４が、データ保存部１２に保存された入力点を取り出し、入力点が、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色空間に表される色域内に存在するか否かを判定する。
図４は、図２に示される色域を横方向から眺めた様子を二次元的に表したイメージ図であり、色補正（マッピング）を行う前の状態を示した図である。
同図においては、Ｗ−Ｂkを一辺とした三角形の外側に配置されている点（○）が色域外の入力点、この三角形の内側に配置されている点（○）が色域内の入力点と判断される。
色域内外判定部１４は、色域内外の判定結果をデータ保存部１２に保存する。

次に、色域外の入力点（色度値）に対するクラスター分析を行い、分類された区分に属するクラスターの重心Ｇを求める（ステップ１４）。
具体的には、まず、クラスター分析演算部１５が、色域の最外郭上において同一の単位領域の範囲に属する色域外の入力点をクラスターとして、各入力点間の色空間距離を類似度とするクラスター分析を行う（第一クラスター分析工程）。

ここで、「単位領域」とは、色域に一定間隔の格子点を配置した場合にその色域の最外郭に現れる小領域をいい、例えば、図２に示すように、隣接する三つの格子点からなる三角形の領域（三角領域）のことをいう。この場合、クラスター分析は、中間明度点Ｍから色域の最外郭上にある三角領域（三角形）の各頂点又は各辺に対する延長線又は延長面で閉じられた色域外の入力点に対して行われる（図４参照）。

図５は、クラスター分析により得られる樹形図である。
すなわち、この場合のクラスター分析は、最短の色空間距離の関係にある色度値に対応するクラスター同士が逐次的に融合され、一定の距離範囲（例えば、人が許容できる色差ΔＥ＝５程度）を尺度基準設定値として設定することで各クラスターが区分（第一の区分）に分類される。
図４は、色域外の３つの入力点に係るクラスターが、クラスター分析によって一の区分（Ｃ_out）に分類され、これらがマッピング対象として特定されたことを示している。
なお、複数の区分が生成された場合は、例えば、そのうち、色域の最外郭に最も重心が近い一区分をマッピング対象として選択する。
クラスター分析演算部１５は、区分（Ｃ_out）に含まれるクラスターの重心Ｇ（第一の重心）を求める（第一重心演算工程）。
クラスター分析演算部１５は、重心Ｇの座標をクラスター分析結果保存部１６に保存する。

次に、クラスターの重心Ｇを色域の最外郭の所定位置に移動させ、この移動に伴って各クラスターをマッピングする（色域外補正工程：ステップ１５）。
ここで、「所定位置」とは、重心Ｇが中間明度点Ｍに向かう距離が最小となる色域上の位置をいう。
具体的には、図４に示すように、重心Ｇと中間明度点Ｍとからなる線分と色域の最外郭とが交差する点Ｐが該当する。
色度値演算部１３は、重心Ｇを点Ｐに移動させ、この移動に伴って重心Ｇに係る区分に属する入力点を移動させる。

図６は、色補正（マッピング）を行った後の状態を示したイメージ図である。
同図に示すように、係るマッピングによれば、Ｃ_outに属する３点のクラスターのうち、１点は色域内にマッピングされたが、他の２点は、まだ色域外に存在していることがわかる。

次に、色域内の入力点の移動を行う（ステップ１６）。
図７は、色域内の入力点についての移動処理の手順を示すフローチャートである。
まず、色域内の入力点についてクラスター分析を行い、分類された区分に属するクラスターの重心Ｃを求める（ステップ３０）。
具体的には、まず、クラスター分析演算部１５が、色域の最外郭上において同一の単位領域（前述の「単位領域」と同じ）の範囲に属し、かつ、色域外のクラスターの重心Ｇからの色空間距離の一定の距離幅（例えば、ΔＥ＝５）に属する色域内の入力点を抽出し、これらをクラスターとしてクラスター分析を行う（第二クラスター分析工程）。
この場合、クラスター分析は、中間明度点Ｍから色域の最外郭上にある三角領域（三角形）の各頂点又は各辺に対する線又は面で閉じられた色域内の入力点に対して行われる（図４参照）。

ここでのクラスター分析も、色域外におけるクラスターと同様、最短の色空間距離の関係にある色度値に対応するクラスター同士が逐次的に融合され、一定の距離範囲を尺度基準設定値として設定することで各クラスターが区分（第二の区分）に分類される。
クラスター分析においては、例えば、重心法を用いることができる。
重心法にもとづきクラスター間の類似度（距離）を求める場合、図４※１に示す式を用いることができる。

図４は、このクラスター分析によって、２つの入力点を持つ区分（Ｃ_in）が２つ形成され、これらが移動対象として特定されたことを示している。
クラスター分析演算部１５は、区分（Ｃ_in）に含まれる入力点の色度値にもとづいて区分ごとに重心Ｃ（第二の重心）を求める（第二重心演算工程）。
クラスター分析演算部１５は、重心Ｃの座標をクラスター分析結果保存部１６に保存する。

次に、色域外クラスターの重心Ｇと中間明度点Ｍの色空間距離ＧＭと、色域内クラスターの重心Ｃと中間明度点Ｍの色空間距離ＣＭを求める（ステップ３１）。
クラスター分析演算部１５は、求めた色空間距離ＧＭと色空間距離ＣＭをクラスター分析結果保存部１６に保存する。

次に、色域外クラスターの重心Ｇの移動方向に応じた重心ＣのベクトルΔＥ_Cを求める（ステップ３２）。
具体的には、色度値演算部１３が、次式（２）を用いてΔＥ_Cを求める。
ΔＥ_C＝ΔＥ_GP×（ＣＭ／ＧＭ） ・・・・・（２）
そして、色域内の入力点を求めたベクトル（ΔＥ_C）分移動させる（色域内補正工程：ステップ３３）。
すなわち、重心Ｇが移動した距離及び方向並びに重心Ｇと重心Ｃとの相対的な位置関係にもとづいて、区分（Ｃ_in）に属する色域内のクラスターを移動させる。
このようにすると、マッピングによって他の色との関係が損なわれることなく、階調連続性を保ちながら適切に色補正を行うことができる。

ステップ３０〜３３（すなわち、図３のステップ１６）における色域内の入力点の移動が終わると、色域外の入力点があるかどうかを判断する（ステップ１７）。
そして、まだ色域外の入力点がある場合にはステップ１４に戻り、色域外の入力点が無くなるまでステップ１４〜ステップ１６の処理を繰り返す。

例えば、図６に示すように、重心Ｇとともにその区分（Ｃ_out）に属する３点の入力点を色域内に向けてマッピングした後、まだ２点の入力点が色域外に残っているような場合は、あらためて色域外の入力点についてクラスター分析を行って区分（第一の区分）及びその重心Ｇ（第一の重心）を求め、これらのマッピングを行うとともに、色域内の入力点についてもクラスター分析を行って区分（第二の区分）及びその重心Ｃ（第二の重心）を求め、再マッピングを行う。
そして、色域の最外郭の格子点からなる同一の単位領域（三角領域）に属する色域外の入力点が１点のみになった場合、その１点が色域内にマッピングされると一連のマッピングが終了する。

［画像処理プログラム］
次に、画像処理プログラムについて説明する。
上記の各実施形態におけるコンピュータ（画像形成装置、色補正処理装置）の画像処理機能（画像処理方法を実行するための機能）は、記憶手段（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やハードディスクなど）に記憶された画像処理プログラムにより実現される。

画像処理プログラムは、コンピュータの制御手段（ＣＰＵ（Central Processing Unit）など）に読み込まれることにより、コンピュータの構成各部に指令を送り、所定の処理、たとえば、色補正処理装置の色域内外判定処理、色度値演算処理、クラスター分析処理などを行わせる。
これによって、画像処理機能は、ソフトウエアである画像処理プログラムとハードウエア資源であるコンピュータ（画像形成装置、色補正処理装置）の各構成手段とが協働することにより実現される。

なお、画像処理機能を実現するための画像処理プログラムは、コンピュータのＲＯＭやハードディスクなどに記憶される他、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、たとえば、外部記憶装置及び可搬記録媒体等に格納することができる。
外部記憶装置とは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk−Read Only Memory）等の記憶媒体を内蔵し、画像形成装置に外部接続されるメモリ増設装置をいう。一方、可搬記録媒体とは、記録媒体駆動装置（ドライブ装置）に装着でき、かつ、持ち運び可能な記録媒体であって、たとえば、フレキシブルディスク，メモリカード，光磁気ディスク等をいう。

そして、記録媒体に記録されたプログラムは、コンピュータのＲＡＭ（Random Access Memory）等にロードされて、ＣＰＵ（制御手段）により実行される。この実行により、上述した実施形態の画像形成装置の機能が実現される。
さらに、コンピュータで画像処理プログラムをロードする場合、他のコンピュータで保有された画像処理プログラムを、通信回線を利用して自己の有するＲＡＭや外部記憶装置にダウンロードすることもできる。このダウンロードされた画像処理プログラムも、ＣＰＵにより実行され、上記実施形態の画像形成装置の画像処理機能を実現する。

以上説明したように、本実施形態の画像処理装置によれば、クラスター分析を用いることにより、階調の連続性を保持しつつ全体として色の調和がとれた色補正をすることができる。

以上、本発明の画像処理装置の好ましい実施形態について説明したが、本発明に係る画像処理装置は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。

本発明は、色補正に関する発明であるため、色補正を行う装置や機器に利用可能である。

１ 色補正処理装置（画像処理装置）
１１ データ入力部
１２ データ保存部
１３ 色度値演算部
１４ 色域内外判定部
１５ クラスター分析演算部
１６ クラスター分析結果保存部

Claims (4)

1. 入力点の色度値を取得するデータ入力部と、
   データ入力部により取得した入力点の色度値が出力の色域に含まれるか否かを判定する色域内外判定部と、
   前記色域に含まれない色度値に対するクラスター分析を行って第一の区分に分類し、前記色域に含まれる色度値に対するクラスター分析を行って第二の区分に分類し、前記第一の区分に属する色度値の重心を第一の重心として求め、前記第二の区分に属する色度値の重心を第二の重心として求めるクラスター分析演算部と、
   前記第一の重心を前記色域の最外郭の所定位置へ移動させることに伴って前記第一の区分に属する色度値を移動させ、前記第一の重心が移動した距離及び方向並びに前記第一の重心と前記第二の重心との相対的な距離にもとづいて、前記第二の区分に属する色度値を移動させる色度値演算部と、を備える
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記クラスター分析演算部は、
   前記色域に含まれない色度値のうち、前記色域の最外郭の単位領域の範囲に属する色度値に対し、色度値間の距離にもとづくクラスター分析を行い、色度値間の距離範囲を基準に前記第一の区分に分類する
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記クラスター分析演算部は、
   前記色域に含まれる色度値のうち、前記色域の最外郭の単位領域の範囲に属し、かつ、前記第一の重心からの一定の距離範囲に属する色度値に対し、色度値間の距離にもとづくクラスター分析を行い、色度値間の距離範囲を基準に前記第二の区分に分類する
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記色度値演算部は、
   前記第一の重心と前記色域の明度軸上の中間点とからなる線分が前記色域の最外郭と交差する箇所を前記所定位置とし、前記第一の重心をこの所定位置に移動させることに伴って前記第一の重心に係る前記第一の区分に属する色度値を移動させる
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項記載の画像処理装置。

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