JP6127585B2 - Image processing apparatus, image processing system, and image processing method - Google Patents
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Description
本発明は、第一の画像出力機器が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力機器が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等に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus that reproduces a color tone of a first output result obtained by outputting document image data from a first image output device in a second output result obtained by outputting document image data by a second image output device. Etc.
印刷機やディスプレイなどの画像出力機器では、原稿の画素値に従って印刷されていることが要求される。このため、原稿の画素値と、例えば測色機が印刷物から計測した画素値を比較して、画像出力機器のカラープロファイルを更新する作業が行われることがある。カラープロファイルの更新時には、画像出力機器が、画素値が既知のカラーチャートを出力し、そのカラーチャートをスキャナなどの測色機で測色して、両者を比較し比較結果に基づき画像出力機器のカラープロファイルを更新する方法が広く用いられている（例えば、特許文献１参照。）。 An image output device such as a printer or a display is required to print according to a pixel value of a document. For this reason, an operation of updating the color profile of the image output device by comparing the pixel value of the document with the pixel value measured from the printed matter by the colorimeter, for example, may be performed. When updating the color profile, the image output device outputs a color chart with a known pixel value, measures the color chart with a colorimeter such as a scanner, compares the two, and compares the two based on the comparison result. A method of updating a color profile is widely used (see, for example, Patent Document 1).
このような作業には大きく次の２つのパターンが考えられる。印刷機を例にして説明する。
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。
The following two patterns can be considered for such work. A description will be given using a printing machine as an example.
a) A color chart specified as a pattern standard for adjusting the color tone to the standard color chart is printed by an image output device, each color patch constituting the color chart is measured by a colorimeter, and the image output device, etc. The printer profile of the image output device is updated so that the difference between the obtained colorimetric value and the expected value falls within a predetermined range.
b) As an example of a pattern for matching the color tone to the reference image output device, the color tone of the output of the proofer (a color proofing machine or a printing machine that can obtain an output similar to the proofing machine) matches the color tone of the output of the image output device There are cases where In this case, the color chart is printed by the proofer and the image output device, respectively, and the user measures the color patches of the two printed color charts by the colorimeter. The user updates the printer profile of the proofer so that the obtained colorimetric value difference falls within a predetermined range.
しかしながら、従来のカラープロファイルの更新方法は、基準のカラーチャートの印刷物が得られない状況下では遂行できないという問題があった。これは、上述したようにある画像出力機器の出力の色調を別の画像出力機器の色調に合わせる場合、双方が同じカラーチャートを出力する必要があるためである。しかし、現実には、基準となる画像出力機器がカラーチャートを出力できないケースや基準となる画像出力機器がカラーチャートを印刷した印刷物を、カラープロファイルを更新する側の画像出力機器が入手できないケースがある。 However, the conventional color profile updating method has a problem that it cannot be performed in a situation where a printed matter of a reference color chart cannot be obtained. This is because when the color tone of the output of one image output device is matched with the color tone of another image output device as described above, both need to output the same color chart. However, in reality, there are cases in which the standard image output device cannot output a color chart, or the reference image output device cannot obtain a printed matter on which the color profile is updated from the printed image on which the color chart is printed. is there.
このケースの一例としては、印刷業者が顧客から印刷業務を受注した際に、顧客のプリンタの出力結果に色調を合わせるように要求されるケースが挙げられる。顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていれば、印刷業者はこの様な条件下でも顧客の要求に応えることは可能である。しかしながら、顧客がカラーマネージメントに精通していないケースも少なくない。カラーマネージメントが適切に行われている例としては、画像出力機器のキャリブレーションが定期的に行われていることや、画像データの色がＩＣＣ（インターナショナル・カラー・コンソーシアム ）プロファイルなど標準化された仕組みに基づいて管理されている場合が挙げられる。 As an example of this case, there is a case where when a printing company receives an order for a printing job from a customer, it is required to match the color tone with the output result of the customer's printer. If color management is performed appropriately on the customer side, the printer can respond to the customer's request even under such conditions. However, there are many cases where customers are not familiar with color management. Examples of proper color management include the regular calibration of image output devices and the standardization of image data colors such as ICC (International Color Consortium) profiles. The case where it is managed based on is mentioned.
カラーチャートが利用できず、また、顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていない状況下では、印刷業者は手作業により色合わせを行わなければならない。この作業は試行錯誤で行うため、多大な時間を要すると共に、作業者の経験と勘に依存することから熟練が必要とされる。さらに、色合わせの結果は逐次印刷して確認するため、大量の紙を浪費し、印刷業者が損失を被っている（廃棄される紙は「損紙」と呼ばれる）。 In situations where color charts are not available and color management is not properly performed on the customer side, the printer must perform color matching manually. Since this operation is performed by trial and error, it requires a lot of time and skill because it depends on the experience and intuition of the operator. Furthermore, since the result of color matching is printed and confirmed sequentially, a large amount of paper is wasted and the printer suffers a loss (paper that is discarded is called “scrap paper”).
ところで、印刷業者等が適切な手法で、顧客のプリンタの出力結果に色調を合わせたとしても、色調を合わせる際の色空間が適切でないと、色調がうまく一致しない場合がある。 By the way, even if the printing company or the like adjusts the color tone to the output result of the customer's printer by an appropriate method, the color tone may not match well if the color space for adjusting the color tone is not appropriate.
例えば、上記の不都合を解決するため、原稿画像を基準となる画像出力機器で出力した結果と同じ色調の出力結果が得られるように、対象となる画像出力機器に与える原稿画像に色調変換をかけることが考えられる。つまり、対象となる画像出力機器の入力となる原稿画像に色調変換を行うことによって、最終的に得られる出力結果を一致させることが考えられる（詳しくは後述する図５等にて説明する）。 For example, in order to solve the above inconvenience, color conversion is applied to a document image given to the target image output device so that an output result having the same color tone as the result of outputting the document image by the reference image output device can be obtained. It is possible. That is, it is conceivable to match the output results finally obtained by performing color tone conversion on the document image that is input to the target image output device (details will be described later with reference to FIG. 5 and the like).
しかしながら、色調変換を行う色空間が、出力結果を一致させる上で適切でないと、結局、出力結果を適切に一致させることが困難になる。 However, if the color space for color tone conversion is not appropriate for matching the output results, it will be difficult to match the output results appropriately.
すなわち、色合わせを行う際には、この色の差を適切に表現できる色空間を用いることが必要である。例えば、ある色空間において画像中の色の分布が狭い範囲に固まっていた場合、データ数が少ない階調の範囲の色の差を適切に抽出することが困難となるおそれがある。 That is, when color matching is performed, it is necessary to use a color space that can appropriately express this color difference. For example, if the distribution of colors in an image in a certain color space is confined to a narrow range, it may be difficult to appropriately extract a color difference in a gradation range with a small number of data.
換言すると、画像中の色の分布が広い範囲に分散している色空間が利用できれば、どのような色に差が生じているのかを階調の全範囲で検出できるため、より高精度な色合わせが可能になると期待できる。 In other words, if a color space in which the color distribution in the image is distributed over a wide range can be used, it is possible to detect what color difference is occurring in the entire range of gradations, so that more accurate colors can be detected. It can be expected that it can be combined.
したがって、色調変換する上では、色の分布が広い範囲に散らばるような色空間を選択することが重要になる。画像中の色の分布が狭い範囲に固まってしまう色空間を採用すると、その範囲内では高い精度で推定できまるが、範囲外になると誤差が乗りやすくなってしまう。また、データ数が少ない階調の範囲で、色の差が現れず、色調変換を施すと色の差が潰れてしまうおそれがある。 Accordingly, in color conversion, it is important to select a color space in which the color distribution is scattered over a wide range. If a color space in which the distribution of colors in the image is confined within a narrow range is used, it can be estimated with high accuracy within that range, but if it is out of the range, errors can easily occur. In addition, there is a possibility that the color difference does not appear in the gradation range where the number of data is small, and the color difference may be lost when color tone conversion is performed.
これに対して広い分布の色空間では、色の分布が固広い範囲に分布することを利用して比較的高い精度で色合わせできるため、安定して一定の精度で色再現特性を推定可能となる。このため、色合わせにおいては、基本的に色の分布が広い範囲に散らばるような色空間で行うことが望ましいと考えられる。 In contrast, in a wide color space, color matching can be performed with relatively high accuracy by utilizing the fact that the color distribution is distributed over a wide range, so that the color reproduction characteristics can be estimated stably and with constant accuracy. Become. For this reason, it is considered that it is desirable to perform color matching basically in a color space in which the color distribution is scattered over a wide range.
このような広い分の色空間で色合わせするには２つの方法が考えられる。
(i) 既存の複数の色空間で階調の分布を調べて、最も階調が広い範囲に散らばっている色空間を色再現特性を推定するための色空間に決定する。
(ii) 色の分布を最も良く表現するような空間を動的に生成し、生成した色空間において色再現特性を推定する。
Two methods are conceivable for color matching in such a wide color space.
(i) The gradation distribution is examined in a plurality of existing color spaces, and the color space in which the gradation is scattered in the widest range is determined as the color space for estimating the color reproduction characteristics.
(ii) A space that best represents the color distribution is dynamically generated, and color reproduction characteristics are estimated in the generated color space.
上記(i)の方法も、既定された複数の色空間から分布が広い色空間を選択するので有効性が認められる。一方、この選択は相対的に分布が広い色空間を選択する方法なので、最適な色空間といえない場合がある。 The method (i) is effective because it selects a color space having a wide distribution from a plurality of predetermined color spaces. On the other hand, since this selection is a method of selecting a color space with a relatively wide distribution, it may not be an optimal color space.
本発明は、上記課題に鑑み、色調変換に適切な色空間を用いて、色調変換することができる画像処理装置を提供することを目的とする。 In view of the above problems, an object of the present invention is to provide an image processing apparatus that can perform color tone conversion using a color space suitable for color tone conversion.
本発明は、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、又は、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の、主成分分析又は独立成分分析の少なくとも一つの多変量解析で得られた分散がより大きい方向に軸を取ることで少なくとも１つの色の分布が元の色空間より広くなる基準色空間を生成する色空間生成手段と、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を前記基準色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、及び、変換後第二出力画像データを生成する色空間変換手段と、前記変換後第一出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付け手段と、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値が同程度になる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定手段と、前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換手段と、を有することを特徴とする。 The present invention provides an image processing for reproducing the color tone of the first output result obtained by outputting the original image data by the first image output means in the second output result obtained by outputting the original image data by the second image output means. A first principal component analysis of the first output image data obtained by reading the first output result by the reading device or the second output image data obtained by reading the second output result by the reading device; Color space generation means for generating a reference color space in which at least one color distribution is wider than the original color space by taking an axis in the direction in which the variance obtained by at least one multivariate analysis of the independent component analysis is larger The color space of the first output image data and the second output image data is converted into the reference color space, and the converted first output image data and the converted second output image data are generated. Color space Conversion means, first color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted first output image data and the original image data are associated, and the converted second output image data And color component value associating means for respectively generating color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the original image data are associated with each other, the first output image data, and the first A color conversion parameter determining means for generating a color conversion parameter for converting a color tone from a set of pixel values of the original image data in which the pixel values of the second output image data are approximately the same, and the original using the color conversion parameter Color tone conversion means for converting pixel values of image data.
色調変換に適切な色空間を用いて、色調変換することができる画像処理装置を提供することができる。 An image processing apparatus that can perform color tone conversion using a color space suitable for color tone conversion can be provided.
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本実施形態の色調変換パラメータ生成システムの概略的な特徴を説明する図の一例である。原稿画像データ、基準画像データ又はユーザ画像データについては後述するが、原稿画像データを異なる印刷機（又は時間が経過した同じ印刷機）で印刷しスキャナ等で読み取った際の画像データが基準画像データとユーザ画像データである。 FIG. 1 is an example of a diagram illustrating schematic features of a color tone conversion parameter generation system according to the present embodiment. The document image data, reference image data, or user image data will be described later, but the image data when the document image data is printed on a different printing machine (or the same printing machine after a lapse of time) and read by a scanner or the like is the reference image data. And user image data.
基準画像データ又はユーザ画像データの元の色空間における画素値のヒストグラムによれば、階調に対する画素値の分布が均一とは言えない場合がある。そこで、色調変換パラメータ生成システムは、以下のようにして適切な色空間を生成する。
(i) 基準画像データの色が広く分布するように新たな色空間Ａを生成する。
(ii) ユーザ画像データの色が広く分布するように新たな色空間Ｂを生成する。
(iii) 色空間Ａの基準画像データと原稿画像データ（元の色空間でよい）から色調再現特性を作成する。
(iv) 色空間Ｂのユーザ画像データと原稿画像データ（元の色空間でよい）から色調再現特性を作成する。
(v) 色空間Ａ又は色空間Ｂのいずれかを基準色空間に決定し、基準画像データとユーザ画像データ（基準色空間に選ばれなかった方の一方でよい）を基準色空間に変換する。
According to the histogram of pixel values in the original color space of the reference image data or user image data, the distribution of pixel values with respect to gradation may not be uniform. Therefore, the color tone conversion parameter generation system generates an appropriate color space as follows.
(i) A new color space A is generated so that the colors of the reference image data are widely distributed.
(ii) A new color space B is generated so that the colors of the user image data are widely distributed.
(iii) A tone reproduction characteristic is created from the reference image data in the color space A and the original image data (which may be the original color space).
(iv) Color tone reproduction characteristics are created from user image data in color space B and document image data (which may be the original color space).
(v) Either color space A or color space B is determined as the reference color space, and the reference image data and user image data (whichever is not selected as the reference color space) are converted into the reference color space. .
なお、基準色空間として選ばれなかった側の出力画像データに関して、
・計算済みの色調再現特性を基準色空間に変換するなら、出力画像データを基準色空間に変換する必要はありません（色調再現特性を再計算しないので、変換した出力画像データは使わないため）
・色調再現特性を再度計算し直すなら、出力画像データは基準色空間に変換する必要がある
(vi) ２つの色調再現特性（基準色空間に選ばれなかった方の一方でよい）を基準色空間に変換する。
(vii) ２つの色調再現特性から色調変換パラメータを作成する。
(viii) 原稿画像データに色調変換を施す。
Regarding the output image data on the side not selected as the reference color space,
・ If the calculated color reproduction characteristics are converted to the standard color space, there is no need to convert the output image data to the standard color space (since the color reproduction characteristics are not recalculated, the converted output image data is not used).
・ If the color tone reproduction characteristics are recalculated, the output image data must be converted to the reference color space.
(vi) Convert two tone reproduction characteristics (whichever is better not selected as the reference color space) into the reference color space.
(vii) Create a tone conversion parameter from two tone reproduction characteristics.
(viii) Perform color tone conversion on the original image data.
(i)(ii)により色の分布が広い色空間を作成し、該色空間で色調再現特性を作成するので、色調再現特性を高い精度で推定し、最適な色調変換を施すことができる。 Since (i) and (ii) create a color space with a wide color distribution and create a color tone reproduction characteristic in the color space, it is possible to estimate the color tone reproduction characteristic with high accuracy and perform optimum color tone conversion.
なお、原稿画像データを基準色空間に変換してもよく、その場合は、以下の手順が追加される。
(a) 原稿画像データを基準色空間に変換する
(b) 色調変換後の原稿画像データを元の色空間に変換する。
Note that the original image data may be converted into the reference color space, and in this case, the following procedure is added.
(a) Convert original image data to the standard color space
(b) The original image data after color conversion is converted to the original color space.
このように原稿画像データの色空間は変換してもしてなくても、ユーザ画像データを色合わせすることができる。 In this way, the user image data can be color-matched even if the color space of the document image data is not converted.
〔色調変換の該略について〕
まず、本実施形態で使用するいくつかの用語を定義する。
・第一の画像出力機器の色調再現特性をP1(x)、
・第二の画像出力機器の色調再現特性をP2(x)、
・画像読取装置の色調再現特性をS(x)、
・第一の色調再現特性はS(P1(x))、
・第二の色調再現特性はS(P2(x))、
と表すことができる。ここで"ｘ"は色又は画素値である。同じ色空間内では画素値＝色となる。
[About the abbreviation for color conversion]
First, some terms used in this embodiment are defined.
・ P 1 (x), the color reproduction characteristics of the first image output device
The color reproduction characteristics of the second image output device are P 2 (x),
-The color reproduction characteristics of the image reading device is S (x),
・ The first color reproduction characteristic is S (P 1 (x)),
・ The second tone reproduction characteristic is S (P 2 (x)),
It can be expressed as. Here, “x” is a color or a pixel value. In the same color space, pixel value = color.
P1(x)は、第一の画像出力機器が画素値ｘを印刷した場合の色であり、S(P1(x))は画像読取装置が色P1(x)を読み取った場合の階調である。P2(x)は、第二の画像出力機器が画素値ｘを印刷した場合の色であり、S(P2(x))は画像読取装置が色P2(x)を読み取った場合の階調である。 P 1 (x) is the color when the first image output device prints the pixel value x, and S (P 1 (x)) is the color when the image reading device reads the color P 1 (x). Gradation. P 2 (x) is the color when the second image output device prints the pixel value x, and S (P 2 (x)) is the color when the image reading device reads the color P 2 (x). Gradation.
第一の画像出力機器が印刷する画素値ｘと、第二の画像出力機器が印刷する画素値ｘとが同じ場合、色調再現特性P(x)が互いに異なるので、S(P1(x))＝S(P2(x))とはならない。一方、第一の画像出力機器が印刷する画素値と、第二の画像出力機器が印刷する画素値が同じでない場合でも、印刷対象の画像データ（後述する原稿画像データ）には、S(P1(a))=S(P2(b))となる色(a,b)の組み合わせが存在することが期待できる（S(P1(a))とS(P2(b))は完全に一致しなくてもよい）。 When the pixel value x printed by the first image output device is the same as the pixel value x printed by the second image output device, the tone reproduction characteristics P (x) are different from each other, so S (P 1 (x) ) = S (P 2 (x)). On the other hand, even if the pixel value printed by the first image output device and the pixel value printed by the second image output device are not the same, the image data to be printed (original image data described later) has S (P 1 (a)) = S (P 2 (b)) can be expected to have a combination of colors (a, b) (S (P 1 (a)) and S (P 2 (b)) Does not have to match exactly).
本実施形態の色調変換パラメータ生成システムは、S(P1(a))=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を1つ以上求める。すなわち、第二の画像出力機器が、画素値ｂを印刷してS(P2(b)が得られるのであるから、ａをｂとみなす変換を行うことで第二の画像出力機器が画素値aを印刷する際に、実際には画素値ｂを印刷するので、第二の画像出力機器は第一の画像出力機器と同じ色調で印刷することができる。 The color tone conversion parameter generation system of the present embodiment obtains one or more combinations (a, b) of S (P 1 (a)) = S (P 2 (b)). That is, since the second image output device prints the pixel value b to obtain S (P 2 (b), the second image output device performs the conversion that regards a as b, so that the second image output device can obtain the pixel value. When printing a, the pixel value b is actually printed, so that the second image output device can print in the same color tone as the first image output device.
図２は、色調変換の概略を模式的に説明する図の一例である。第一の画像出力機器と第二の画像出力機器は、共に同じ画像データを印刷する。この画像データを原稿画像データという。 FIG. 2 is an example of a diagram for schematically explaining the outline of color tone conversion. Both the first image output device and the second image output device print the same image data. This image data is called original image data.
第一の画像出力機器は画素値ａを印刷するとスキャナで読み取った際にｓの階調となる第一の出力物を印刷する。第二の画像出力機器は画素値ｂを印刷するとスキャナで読み取った際にＳの階調となる第二の出力物を印刷する。第二の画像出力機器の色調再現特定を第一の画像出力機器にあわせる場合、第二の画像出力機器は画素値ａがｓになるように（読み取った際にｓとなるように）印刷するべきであることが分かる。したがって、第二の画像出力機器は原稿画像データの画素値ａをｂにて置き換える。この色変換を行うことで、第二の画像出力機器は第一の画像出力機器と同等の色調にて印刷することが可能になる。 When the first image output device prints the pixel value a, it prints a first output product having a gradation of s when read by the scanner. When the pixel value b is printed, the second image output device prints the second output product having the gradation of S when read by the scanner. When the color tone reproduction specification of the second image output device is matched with the first image output device, the second image output device performs printing so that the pixel value a becomes s (when read, it becomes s). I know that it should be. Therefore, the second image output device replaces the pixel value a of the document image data with b. By performing this color conversion, the second image output device can print in the same color tone as the first image output device.
概念説明図を用いてこの色調再現特性について詳細に説明する。なお、ここでは画像出力機器としてプリンタを、画像読取装置としてスキャナを例として用いることとする。
図３（ａ）（ｂ）は、色調変換を模式的に説明する図の一例である。第一の画像出力機器の色調再現特性は、第一の画像出力機器が入力された原稿画像データのある色をどの階調に割り当てるか、と換言することができる。したがって、図３（ａ）のように、横軸に画像データの色を、縦軸に印刷物の階調を採れば、色調再現性は図３（ａ）の実線のように表すことができる。
The color tone reproduction characteristics will be described in detail using a conceptual explanatory diagram. Here, a printer is used as an image output device, and a scanner is used as an example of an image reading device.
FIG. 3A and FIG. 3B are examples of diagrams that schematically explain color tone conversion. The tone reproduction characteristics of the first image output device can be said in other words to which gradation a certain color of the original image data input by the first image output device is assigned. Therefore, as shown in FIG. 3A, if the color of the image data is taken on the horizontal axis and the gradation of the printed material is taken on the vertical axis, the color tone reproducibility can be expressed as the solid line in FIG.
なお、破線は原稿画像データの色と印刷物の階調が等しくなる仮想的な色調再現性を表している。破線と実線を比較すると、図３（ａ）では原稿画像データの暗い部分が明るい部分よりも多く印刷物の階調に割り当てられることになる。 The broken line represents a virtual color tone reproducibility in which the color of the document image data and the gradation of the printed material are equal. Comparing the broken line and the solid line, in FIG. 3A, the dark portion of the document image data is assigned to the gradation of the printed matter more than the bright portion.
第二の画像出力機器の色調再現特性についても、第一の画像出力機器とほぼ同様であり、図３（ｂ）の実線のように表すことができる。図３（ｂ）においても原稿画像データの暗い部分が明るい部分よりも多く印刷物の階調に割り当てられるが、図３（ａ）と比較すると図３（ｂ）の方が原稿画像データの明るい部分が暗い部分よりも多く印刷物の階調に割り当てられる。 The tone reproduction characteristics of the second image output device are also substantially the same as those of the first image output device, and can be expressed as a solid line in FIG. Also in FIG. 3B, the dark portion of the original image data is assigned to the gradation of the printed matter more than the bright portion, but the bright portion of the original image data is more in FIG. 3B than in FIG. Is assigned to the gradation of the printed matter more than the dark part.
これに対し、画像読取装置の色調再現特性は、入力された印刷物の画像データのある階調が、どの色に割り当てられるか、と換言することができる。したがって、横軸に印刷物の階調を、縦軸に読み取られる画像データの色を採れば、図３（ｃ）の実線のように表すことができる。図３（ｃ）では、画像データにおいて、印刷物の暗い部分と明るい部分により多くの画素値が割り当てられ、中間部分の画素値が圧縮されることが分かる。 On the other hand, the color tone reproduction characteristics of the image reading apparatus can be said to which color a certain gradation of the image data of the input printed matter is assigned. Accordingly, if the gradation of the printed matter is taken on the horizontal axis and the color of the image data read on the vertical axis, it can be expressed as a solid line in FIG. In FIG. 3C, it can be seen that in the image data, more pixel values are assigned to the dark portion and the bright portion of the printed material, and the pixel value of the intermediate portion is compressed.
プリンタ・プロファイルやスキャナ・プロファイルが提供されれば、上記色調再現特性を知ることができる。提供されなくても、プリンタでカラーチャートを印刷し、印刷結果を測色計により測色することによりプリンタ・プロファイルを求めることができる。スキャナ・プロファイルについても、カラーチャートを読み取り、測色値と照らし合わせることにより求めることができる。 If a printer profile or a scanner profile is provided, the color tone reproduction characteristics can be known. Even if it is not provided, a printer profile can be obtained by printing a color chart with a printer and measuring the print result with a colorimeter. The scanner profile can also be obtained by reading a color chart and comparing it with colorimetric values.
本実施形態では、画像出力機器のうち少なくとも一方は、プリンタ・プロファイルが提供されず、カラーチャートを印刷することもできない状況で、色調再現特性の推定を行うことを可能にする。 In this embodiment, at least one of the image output devices can estimate the color tone reproduction characteristics in a situation where a printer profile is not provided and a color chart cannot be printed.
なお、色の差は、色の差の数値だけでなく、「推定された色調再現特性同士の差」で代替することも可能である。以降の説明では基本的に、色の差は「推定された色調再現特性同士の差」によって表す。「色調再現特性同士の差」を検出するためには、色調再現特性を精度よく推定する必要がある。 Note that the color difference can be replaced by not only the numerical value of the color difference but also “the difference between the estimated color tone reproduction characteristics”. In the following description, the color difference is basically represented by “estimated difference in tone reproduction characteristics”. In order to detect “difference between color reproduction characteristics”, it is necessary to accurately estimate the color reproduction characteristics.
図４は、色調変換パラメータ生成システム６００の構成図の一例を示す。色調変換パラメータの生成の概略を詳細に説明する。第一と第二の画像出力機器間の色調を合わせるために原稿画像データに色調変換をかける流れを説明する。機器や画像データを以下のように定義する。
・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。
FIG. 4 shows an example of a configuration diagram of the color tone conversion
First image output device: Printer (referred to as “reference printer”)
Second image output device: Printer (referred to as “user printer”)
-Image reading device: Scanner The terms used in the following are defined as follows.
Reference printer: a printer that corresponds to the first image output device and is a target to be adjusted in color tone. User printer: a printer that corresponds to the second image output device and wants to adjust the color tone to the
色調変換を行う装置は、第二の画像出力機器でもスキャナ３００でもよいし、これらとは別体のコンピュータ１００でもよい。本実施形態では、コンピュータ１００が色調変換パラメータを生成するものとして説明する。色調変換パラメータの生成手順は以下のようになる。
The apparatus that performs color tone conversion may be the second image output device or the
図５は、下記の（１）〜（３）までの手順の概念図の一例である。 FIG. 5 is an example of a conceptual diagram of the following procedures (1) to (3).
（１）第一の色調再現特性の推定
まず、基準プリンタ４００とスキャナ３００を併せた（基準プリンタだけの色調再現特性を取り出すことは困難なため）基準色調再現特性S(P1(x))を以下の手順で推定する。
(1-1) 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
(1-2) 原稿画像データと基準画像データとの位置、傾き、大きさを合わせる
(1-3) 原稿画像データと基準画像データの対応する位置にある画素の色を対応付けて記憶する
(1-4) 画素値の対応付けから原稿画像データのある画素値が基準画像データのどの色に対応付くかを求める
（２）第二の色調再現特性の推定
次に、ユーザプリンタ２００とスキャナ３００を併せたユーザ色調再現特性S(P2(x))を以下の手順で推定する。
(2-1) 原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力し、ユーザ印刷物を得る
(2-2) ユーザ印刷物をスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
(2-3) 原稿画像データとユーザ画像データとの位置、傾き、大きさを合わせる
(2-4) 原稿画像データとユーザ画像データとの対応する位置にある画素の色を対応付けて記憶する
(2-5) 画素値の対応付けから原稿画像データのある画素値がユーザ画像データのどの色に対応付くかを求める
（３）色調変換パラメータの推定
基準色調再現特性とユーザ色調再現特性から色調変換パラメータを求める。
(3-1) 基準色調再現特性から、原稿画像データの色aが対応付く基準画像データの色s= S(Pa(a))を得る
(3-2) ユーザ色調再現特性から、ユーザ画像データの色s=S(P2(b))が対応付く原稿画像データの色bを得る
(3-3) 基準画像データの色sに対応付く原稿画像データの色aと、ユーザ画像データの同じ色sに対応付く原稿画像データの色bとを対応付ける （i.e. S(P1(a))=s=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を求める）
(3-4) 対応付く原稿画像データの二つの色(a, b)から色調変換パラメータを導出する
（４）原稿画像データの色調変換
最後に、色調変換パラメータを用いて原稿画像データに色調変換を施し、原稿画像データを更新する。
(1) Estimating the first color tone reproduction characteristic First, the standard color tone reproduction characteristic S (P 1 (x)) that combines the
(1-1) A reference print is read by the
(1-2) Match the position, inclination, and size of document image data and reference image data
(1-3) The color of the pixel at the corresponding position in the original image data and the reference image data is stored in association with each other
(1-4) Finding which color of the reference image data corresponds to a certain pixel value of the original image data from the association of the pixel value (2) Estimating the second color tone reproduction characteristic Next, the
(2-1) Document image data is output by the
(2-2) The user print is read by the
(2-3) Matching the position, inclination, and size of document image data and user image data
(2-4) The color of the pixel at the corresponding position in the document image data and the user image data is stored in association with each other
(2-5) Find out which color of the user image data corresponds to a certain pixel value in the document image data from the correspondence of the pixel value. (3) Color tone from the estimated reference tone reproduction characteristics of the tone conversion parameter and the user tone reproduction characteristics. Obtain conversion parameters.
(3-1) From the reference tone reproduction characteristics, obtain the color s = S (P a (a)) of the reference image data to which the color a of the original image data corresponds.
(3-2) From the user tone reproduction characteristics, obtain the color b of the original image data corresponding to the color s = S (P 2 (b)) of the user image data
(3-3) Associate the color a of the original image data corresponding to the color s of the reference image data with the color b of the original image data corresponding to the same color s of the user image data (ie S (P 1 (a) ) = s = S (Find the combination (a, b) of P 2 (b))
(3-4) Deriving color conversion parameters from the two colors (a, b) of the corresponding document image data (4) Color conversion of the document image data Finally, color conversion to document image data using the color conversion parameters To update the document image data.
（１）〜（４）を行うと、ユーザプリンタ２００が原稿画像データに色調変換を施して印刷するユーザデータは、基準画像データとほぼ同じ色調になる。１回だけではユーザ画像データが基準画像データとほぼ同じ色調にならない場合、（１）〜（４）までの手順を、基準画像データとユーザ画像データの色調の差が所定の範囲に収まるようになるまで繰り返し行ってもよい。その場合には、ユーザプリンタ２００の色調再現特性を推定する際に用いる原稿画像データとして色調変換後の原稿画像データを用いる。
When (1) to (4) are performed, the user data that the
図５は、
・第一象限に図３（ａ）を、
・第二象限に図３（ｃ）の左右を反転させたものを、
・第三象限に図３（ｃ）を180度回転させたものを、
・第四象限に図３（ｂ）の上下を反転させたものを、
それぞれ配置して構成されている。
上記の手順（１）から（３）までの手順を、図５と対応付けると、
・手順(1)で基準色調再現特性を推定する過程が、第一象限と第二象限を求めることに、
・手順(2)でユーザ色調再現特性を推定する過程が、第三象限と第四象限を求めることに、
・手順(3)で色調変換パラメータを推定する過程が、S(P1(a))=S(P2(b))なる組合せ(a, b)を図中の矢印に従って求めていくことに、それぞれ相当する。
FIG.
・ Figure 3 (a) in the first quadrant
・ In the second quadrant, the left and right in FIG.
-In the third quadrant, rotate Fig. 3 (c) 180 degrees,
・ In the fourth quadrant, the top and bottom of FIG.
They are arranged and configured.
When the above procedure (1) to (3) is associated with FIG.
・ The process of estimating the reference tone reproduction characteristics in step (1) is to obtain the first quadrant and the second quadrant.
・ The process of estimating the user tone reproduction characteristics in step (2) is to obtain the third and fourth quadrants.
・ The process of estimating the color conversion parameter in step (3) is to find the combination (a, b) of S (P 1 (a)) = S (P 2 (b)) according to the arrows in the figure. , Respectively.
なお、上記手順（１）と（２）ではプリンタとスキャナ３００の特性を併せて推定しているが、図５では便宜上各々の特性を分けて図示している。
In the above procedures (1) and (2), the characteristics of the printer and the
〔色空間における画素値の分布〕
図３や図５に示すように、基準印刷物とユーザ印刷物の色調を一致させるには、原稿画像データ、基準画像データ及びユーザ画像データの画素値が色空間に広く分布している方が色調再現特性の精度がよくなる。つまり、原稿画像データ、基準画像データ及びユーザ画像データの画素値が色空間に偏りなく均一に分布していることが望ましい。画素値が広い範囲に均等に分布していると、色調再現特性を階調の全域に渡って精度良く推定することが可能となる。逆に、画素値が狭い範囲に集まっていると、データの密度が高い範囲では推定精度が向上するが、データの密度が低い範囲では推定精度が悪化する。
[Distribution of pixel values in color space]
As shown in FIG. 3 and FIG. 5, in order to match the color tone of the reference print product and the user print product, the color tone reproduction is performed when the pixel values of the document image data, the reference image data, and the user image data are widely distributed in the color space. The accuracy of the characteristics is improved. That is, it is desirable that the pixel values of the document image data, the reference image data, and the user image data are uniformly distributed in the color space. If the pixel values are evenly distributed over a wide range, it is possible to accurately estimate the color tone reproduction characteristics over the entire gradation range. On the contrary, when the pixel values are gathered in a narrow range, the estimation accuracy is improved in the range where the data density is high, but the estimation accuracy is deteriorated in the range where the data density is low.
データ密度の低い範囲で色調再現特性の推定精度が悪化しても影響を受ける画素数は相対的に少ないが、少数の画素であっても大きな誤差を生じれば、その箇所において画像の劣化が目立ってしまう恐れがある。また、色調再現特性の推定に際して、色調再現特性の階調間の連続性を確保する目的で平滑化を行うことがあるが、データ密度の低い範囲の平滑化による誤差が他の階調に伝播する懸念もある。 Although the number of affected pixels is relatively small even if the estimation accuracy of the color tone reproduction characteristics deteriorates in a low data density range, even if a small number of pixels cause a large error, image degradation will occur at that location. There is a risk of standing out. Also, when estimating tone reproduction characteristics, smoothing may be performed to ensure continuity between gradations of tone reproduction characteristics, but errors due to smoothing in a low data density range propagate to other gradations. There are also concerns.
色空間における画素値の分布を分析する方法として、画素値の出現頻度のヒストグラムを作成する方法がある。図６は、画素値の出現頻度のヒストグラムを用いた、色調変換に最適な色空間の選択方法を説明する図の一例である。 As a method of analyzing the distribution of pixel values in the color space, there is a method of creating a histogram of the appearance frequency of pixel values. FIG. 6 is an example of a diagram illustrating a method for selecting a color space optimum for color tone conversion using a histogram of appearance frequency of pixel values.
図６（ａ）〜（ｃ）は階調に対する画素の出現頻度のヒストグラムを説明する図の一例である。図６（ａ）〜（ｃ）では、横軸が階調、縦軸が各階調に該当する画素の出現頻度である。図６（ａ）では、階調の低い側でその画素値を取る画素（以下、データという）の密度が高く、高い側で密度が低いため、色調再現特性の推定精度は前者の範囲で相対的に良く、後者の範囲で相対的に悪くなる。 FIGS. 6A to 6C are examples of diagrams illustrating histograms of the appearance frequency of pixels with respect to gradation. 6A to 6C, the horizontal axis represents the gradation, and the vertical axis represents the appearance frequency of the pixel corresponding to each gradation. In FIG. 6A, since the density of pixels (hereinafter referred to as data) that take the pixel value on the low gradation side is high and the density is low on the high gradation side, the estimation accuracy of the color tone reproduction characteristic is relatively in the former range. Better, and relatively worse in the latter range.
図６（ｂ）では、階調の低い側と高い側でデータの密度が高く、中央で密度が低くなっており、色調再現特性の推定精度は前者の範囲で相対的に良く、後者の範囲で相対的に悪くなる。 In FIG. 6B, the density of data is high on the low gradation side and the high gradation side, and the density is low in the center. The estimation accuracy of the tone reproduction characteristics is relatively good in the former range, and the latter range. It becomes relatively worse.
図６（ｃ）では、全ての階調について画素値の頻度がほぼ一定である。理想的には図６（ｃ）のようになることが望ましく、このようなケースであれば色調再現特性の推定精度は全階調に渡ってほぼ等しくなる。これにより大きな誤差の発生を抑制し、安定かつ高精度な色調変換が可能となる。 In FIG. 6C, the frequency of pixel values is almost constant for all gradations. Ideally, it should be as shown in FIG. 6C. In such a case, the estimation accuracy of the color tone reproduction characteristic is almost equal over all gradations. As a result, the occurrence of a large error is suppressed, and stable and highly accurate color tone conversion is possible.
なお、データ密度が全階調に渡って一定であると、特定の階調に固まっている場合と比較すると、データが固まった特定の階調において、データ密度が相対的に低くなる。データ密度が相対的に低くなれば色調再現特性の推定精度も相対的に低下することが予想されるが、データ密度が「相対的に」低くても、「絶対的に」低くなければ推定精度は十分に確保できる。 Note that if the data density is constant over all gradations, the data density is relatively low in the specific gradation where the data is solid, as compared with the case where the data is solid in the specific gradation. If the data density is relatively low, it is expected that the estimation accuracy of the color reproduction characteristics will be relatively low. However, even if the data density is “relatively” low, it is not “absolutely” low. Can be secured sufficiently.
一方、データ密度が特定の階調に固まっていると、その階調から外れた階調のデータ密度は「絶対的に」低くなるおそれがある。したがって、十分な画素数を持つ画像においてデータが均一に分布していれば、絶対的なデータ密度を十分に確保できることが期待できる。このため、均一な画素値のヒストグラムほど好ましいといえる。 On the other hand, if the data density is fixed to a specific gradation, the data density of the gradation outside the gradation may be “absolutely” low. Therefore, if data is uniformly distributed in an image having a sufficient number of pixels, it can be expected that an absolute data density can be sufficiently secured. For this reason, it can be said that a uniform pixel value histogram is preferable.
したがって、図６（ｃ）のような色空間を生成できれば、高精度かつ安定した色調再現特性を得られる。一方で、選択肢の中に最適な色空間が存在しているとは限らない。 Therefore, if a color space as shown in FIG. 6C can be generated, a highly accurate and stable color tone reproduction characteristic can be obtained. On the other hand, the optimum color space does not always exist among the options.
そこで、本実施形態では、既定の色空間における色の分布を最も良く表現できる軸を求め、この軸で構成される新たな色空間を動的に設計することを特徴の１つとする。色の分布を最も良く表現できる色空間を設計することで、色調再現特性の推定精度を最大化し色調再現特性から作成される色調変換パラメータの品質を向上できるので、安定かつ高精度な色合わせを実現することができる。 Therefore, one of the features of the present embodiment is to obtain an axis that can best represent the color distribution in a predetermined color space, and to dynamically design a new color space constituted by this axis. By designing a color space that can best represent the color distribution, it is possible to maximize the estimation accuracy of the tone reproduction characteristics and improve the quality of the tone conversion parameters created from the tone reproduction characteristics, so stable and highly accurate color matching is possible. Can be realized.
〔構成例〕
図４に示した色調変換パラメータ生成システム６００は、ネットワーク５００を介して接続された、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００を有する。ユーザプリンタ２００の代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用いてもよく、また、スキャナ３００の変わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。基準プリンタ４００は、色調変換パラメータ生成システム６００のユーザ側に存在しないことを想定しているためネットワークに接続されていないが、接続されていてもよい。色調変換パラメータ生成システム６００のユーザは、基準プリンタ４００が基準画像データを出力した基準印刷物をすでに取得しているか、取得することができる。
[Configuration example]
A color tone conversion
ネットワークは、社内ＬＡＮ、広域ＬＡＮ（ＷＡＮ）、ＩＰ−ＶＮＰ（Virtual Private Network）、インターネットＶＰＮ、又は、インターネットなどである。これらが組み合わされたネットワーク等、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００が通信可能であればよい。一部に電話回線を含んでいてもよく、また、有線接続か無線接続は問わない。
The network is an in-house LAN, a wide area LAN (WAN), an IP-VNP (Virtual Private Network), the Internet VPN, the Internet, or the like. It is sufficient that the
なお、同じ一台のプリンタで過去と現在の色調を合わせる場合など、基準プリンタ４００とユーザプリンタ２００はそれぞれ異なる装置である必要はない。また、基準プリンタ４００及びユーザプリンタ２００は、プリンタ機能を有していれば、スキャナ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。同様に、スキャナ３００は、スキャナ機能を有していれば、プリンタ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。複数の機能を有する装置はＭＦＰ（Multifunction Peripheral）と称されることがある。
Note that the
また、コンピュータ１００は、基準プリンタ４００が基準印刷物の出力に使用した原稿画像データ、基準印刷物をスキャナ３００が読み取った基準画像データ、及び、ユーザプリンタ２００が原稿画像データを出力したユーザ印刷物をスキャナ３００が読み取ったユーザ画像データ、の３つの画像データから色調変換パラメータを推定する。原稿画像データは、ユーザプリンタ２００が予め記憶しておいてもよいし、基準プリンタ４００から取得してもよい。コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００は一台のＭＦＰに搭載することもできる。
The
図７は、色調変換パラメータ生成システム６００のハードウェア構成図の一例を示す。色調変換パラメータ生成システム６００は、画像入力部６０１、画像出力部６０２、画像記憶部６０３、画像解析部６０４、パラメータ記憶部６０５、及び、画像処理部６０６を有する。
FIG. 7 shows an example of a hardware configuration diagram of the color tone conversion
画像入力部６０１は、画像出力機器により出力された画像を入力するものであり、図４ではスキャナ３００が相当する。画像記憶部６０３は、画像入力部６０１が入力を受け付けた画像データを記憶するものであり、図４ではコンピュータ１００が相当する。画像解析部６０４は、基準画像データ、ユーザ画像データ、及び、原稿画像データを解析して色調変換パラメータを生成するもので、図４ではコンピュータ１００が相当する。パラメータ記憶部６０５は、画像を解析して得られた色調変換パラメータを記憶するもので、図４ではコンピュータ１００が相当する。画像処理部６０６は、得られた色調変換パラメータに基づいて画像データを色調変換するもので、図４ではユーザプリンタ２００が相当する。画像出力部６０２は、色調変換された画像を出力するもので、図４ではユーザプリンタ２００が相当する。
The
図８は、コンピュータ１００のハードウェア構成図の一例を示す。コンピュータ１００はそれぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、記憶媒体装着部１０４、通信装置１０５、入力装置１０６、描画制御部１０７、及び、ＨＤＤ１０８を有する。ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やプログラムをＨＤＤ１０８から読み出して実行することで種々の機能を提供すると共に、色調変換パラメータの生成処理を行う。
FIG. 8 shows an example of a hardware configuration diagram of the
ＲＡＭ１０２はＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際に必要なデータを一時保管する作業メモリ（主記憶メモリ）になり、ＲＯＭ１０３はＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＯＳを起動するためのプログラム、静的なデータが記憶されている。
The
記憶媒体装着部１０４には記憶媒体１１０が着脱可能であり、記憶媒体１１０に記録されたデータを読み込み、ＨＤＤ１０８に記憶させる。また、記憶媒体装着部１０４は、ＨＤＤ１０８に記憶されたデータを記憶媒体１１０に書き込むこともできる。記憶媒体１１０は例えば、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等である。プログラム１１１は、記憶媒体１１０に記憶された状態や不図示のサーバからダウンロードすることで配布される。
A
入力装置１０６は、キーボードやマウス、トラックボールなどであり、コンピュータ１００へのユーザの様々な操作指示を受け付ける。
The
ＨＤＤ１０８は、ＳＳＤ等の不揮発メモリでもよく、ＯＳ、プログラム、画像データなどの各種のデータが記憶されている。
The
通信装置１０５は、インターネットなどのネットワーク５００に接続するためのＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）であり、例えば、イーサネット（登録商標）カードである。
The
描画制御部１０７は、ＣＰＵ１０１がプログラム１１１を実行してグラフィックメモリに書き込んだ描画コマンドを解釈して、画面を生成しディスプレイ１０９に描画する。
The
図９は、色調変換パラメータ生成システム６００を一台のＭＦＰで実現した場合の、ＭＦＰ７００のハードウェア構成図の一例を示す。ＭＦＰ７００は、コントローラ３０、操作パネル３１、ファックス制御ユニット３２、プロッタ３３、スキャナ３４、及び、その他ハードウェアリソース３５を有する。コントローラ３０は、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＮＢ（ノースブリッジ）１３、ＡＳＩＣ１６，ＭＥＭ−Ｃ１４，ＨＤＤ１５（Hard Disk Drive）、及び、ＰＣＩバスを介してＮＢ１３と接続された周辺機器１７を有する。
FIG. 9 shows an example of a hardware configuration diagram of the
コントローラ３０において、ＡＳＩＣ１６にはＭＥＭ−Ｃ１４、ＨＤＤ１５、及び、ＮＢ１３が接続されると共に、ＮＢ１３にはＣＰＵ１１とＭＥＭ−Ｐ１２が接続されている。ＮＢ１３はＣＰＵチップセットの1つであり、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＡＳＩＣ１６，及び、周辺機器を接続するためのブリッジである。
In the
ＡＳＩＣ１６は、画像処理用途向けのＩＣであり各種の画像処理を行う。ＡＳＩＣ１６は、ＡＧＰ、ＨＤＤ１５、及び、ＭＥＭ−Ｃ１４をそれぞれ接続するブリッジの役割も果たす。ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ７００の全体制御を行うと共にＭＦＰ７００に実装されている各種アプリケーションを起動して実行させる。
The
ＭＥＭ−Ｐ１２は、ＭＦＰ７００のシステムが使用するシステムメモリであり、ＭＥＭ−Ｃ１４は、画像処理中の画像データのバッファとして用いられるローカルメモリである。
The MEM-
ＨＤＤ１５は、大容量のストレージであり、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などを用いてもよい。ＨＤＤ１５には、ＯＳ、各種のアプリケーション、フォントデータ等が記憶される。また、ＨＤＤ１５には色調変換パラメータの生成処理を行うプログラム２３が記憶されている。プログラム２３は、記憶媒体１８に記憶された状態や不図示のサーバを介して配布される。
The HDD 15 is a large-capacity storage, and an SSD (Solid State Drive) or the like may be used. The HDD 15 stores an OS, various applications, font data, and the like. Further, the HDD 15 stores a
周辺機器１７は、シリアルバス、ＮＩＣ、ＵＳＢホスト、IEEE802.11a/b/g/n、ＩＥＥＥ１３９４、及び、メモリカードＩ／Ｆである。シリアルバスには、例えばセントロニクスケーブルが接続される。ＮＩＣはネットワークを介した通信を制御する。ＵＳＢホストにはＵＳＢケーブルを介して機器が接続される。IEEE802.11a/b/g/nはこれらの規格に従った無線ＬＡＮ用のインタフェースであり、無線ＬＡＮによる通信を制御する。ＩＥＥＥ１３９４は、高速なシリアル通信を制御するインタフェースである。メモリカードＩ／Ｆには各種のメモリカードが装着され、データの読み書きを行う。メモリカードは、例えば、ＳＤカード、マルチメディアカード、ｘＤカード等である。
The
操作パネル３１は、ハード的なキーボードと液晶などの表示手段とを有する。操作パネル３１は、ユーザからの入力操作の受け付け、ユーザに向けた各種の画面の表示をおこなう。操作パネル３１はタッチパネルを搭載しており、表示したソフトキーからユーザ操作を受け付けることもできる。
The
ファックス制御ユニット３２は、ＮＣＵ（Network Control Unit）を介して公衆通信網に接続し、例えばＧ３、Ｇ４規格のファクシミリに対応した通信手順（通信プロトコル）等に従いファクシミリの送受信を行う。ファックス制御ユニット３２は、画像データにデータ圧縮や変調等の信号処理を施して送信すると共に、相手先から受信した画像データにデータの伸長やエラー訂正等を施し画像データを復元する。
The
プロッタ３３は、例えば、電子写真方式による白黒プロッタ又はカラープロッタであり、印刷対象データやスキャナ３４が読み取った画像データに基づき、１ページ毎の画像を形成し、用紙に転写する。例えば、レーザービームを用いた電子写真プロセスを使って、感光ドラム等に形成したトナー画像を用紙に転写し、定着装置により熱と圧力により定着して出力する。また、インク液滴を塗布する形態で印刷してもよい。
The
スキャナ３４は、コンタクトガラスに載置された原稿を光学的に走査して、その反射光をＡ／Ｄ変換して公知の画像処理を施し所定の解像度のデジタルデータに変換し画像データを生成する。
The
図９のＭＦＰでは、図７の画像入力部６０１はスキャナ３４が相当し、画像出力部６０２はプロッタ３３が相当し、画像記憶部６０３はＨＤＤ１５が相当し、画像解析部６０４はＣＰＵ１１が相当し、パラメータ記憶部６０５はＨＤＤ１５が相当し、画像処理部６０６はＡＳＩＣ１６が相当する。
9, the
図１０は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００は、画像読取部４１、色空間生成部４２、色空間変換部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４６、色調変換パラメータ決定部４７、及び、色調変換部４８、を有する。
FIG. 10 is an example of a functional block diagram of the color tone conversion
画像読取部４１は原稿画像データの出力結果である基準印刷物及びユーザ印刷物を読み取り、基準画像データ及びユーザ画像データを生成する。
The
色空間生成部４２は、原稿画像データと出力画像データ（基準画像データ及びユーザ画像データ）を用いて、これらの画像データを変換する色空間を生成する。
The color
色空間変換部４３は、色空間生成部４２が生成した色空間に、原稿画像データ、出力画像データ（基準画像データ及びユーザ画像データ）の色空間を変換する。
The color space conversion unit 43 converts the color space of the document image data and the output image data (reference image data and user image data) into the color space generated by the color
画素値対応付け部４４は、原稿画像データの画素に対応する位置の基準画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。同様に、原稿画像データの画素に対応する位置のユーザ画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
The pixel
色成分値対応付け部４５は画素値対応付けデータから、原稿画像データの各色成分の値と基準画像データの各色成分の対応する値を求め、また、原稿画像データの各色成分の値とユーザ画像データの各色成分の対応する値を求め、それらの色成分の値を対応付けて色成分値対応付けデータを作成する。 The color component value association unit 45 obtains the value of each color component of the document image data and the corresponding value of each color component of the reference image data from the pixel value association data, and the value of each color component of the document image data and the user image A value corresponding to each color component of the data is obtained, and the color component value association data is created by associating these color component values.
色調再現特性推定部４６は、色成分値対応付けデータを用いて、色調再現特性データを推定する。 The color tone reproduction characteristic estimation unit 46 estimates the color tone reproduction characteristic data using the color component value association data.
色調変換パラメータ決定部４７は、色調再現特性データを用いて、色調変換パラメータを決定する。
The tone conversion
色調変換部４８は、色調変換パラメータを用いて、原稿画像データに色調変換を施す。
The color
〔処理手順〕
図１１は、画像読取部４１が基準印刷物とユーザ印刷物を読み取り、色調再現特性推定部４６等が色調再現特性データを生成する手順を示すフローチャート図の一例である。この処理は、後述する色調変換パラメータを生成する動作手順の中で行われる。なお、以下では、基準印刷物とユーザ印刷物を並列に説明するが、実際にはそれぞれ順番に処理される。
[Processing procedure]
FIG. 11 is an example of a flowchart illustrating a procedure in which the
画像読取部４１は、基準印刷物とユーザ印刷物を読み取り、基準画像データとユーザ画像データを生成する（Ｓ１０１）。なお、図１１の手順では、基準画像データとユーザ画像データのどちらにも同じ処理が施されるため両者を区別せずに出力画像データと総称する場合がある。
The
色空間生成４２が、出力画像データ（基準画像データ及び原稿画像データ）から、色調再現特性を推定するための色空間を生成する（Ｓ１０２）。すなわち、出力画像データを構成する色の、所定の色空間における分布を最も良く表現する軸を生成し、その軸で構成される新たな色空間を設計する。所定の色空間は、例えばＲＧＢ、ＸＹＺ、Ｌ*ａ*ｂ*、ＣＭＹＫなどが例示できる。
The
色の分布を良く表現する軸は、この色空間における出力画像データの色の分布を、主成分分析や独立成分分析などを用いて求めることができる。 The axis that well expresses the color distribution can determine the color distribution of the output image data in this color space using principal component analysis or independent component analysis.
図１２は、ＲＧＢ空間の画素値の主成分分析を模式的に説明する図の一例である。主成分分析では分散が最も大きくなる方向に第１主成分の軸を取り、次に、分散が大きい方向で第１主成分の軸に直角な方向に第２主成分の軸を取る。第３主成分の軸も同様であり、三番目に分散が大きい方向に第１主成分の軸と第２主成分の軸に直角な方向に軸を取る。分散が大きい方向に順番に軸が取られるので、色の分布を最もよく表現する軸が得られる。なお、独立成分分析も分散が大きい方向に軸を取る点では同じだが、独立成分分析では軸が直交するという条件がない。主成分分析や独立成分分析では、各主成分に対応した固有値、各主成分の寄与率が得られる。 FIG. 12 is an example of a diagram schematically illustrating principal component analysis of pixel values in the RGB space. In the principal component analysis, the axis of the first principal component is taken in the direction in which the variance is the largest, and then the axis of the second principal component is taken in the direction perpendicular to the axis of the first principal component in the direction of the largest variance. The same applies to the axis of the third principal component, and the axis is taken in the direction perpendicular to the axis of the first principal component and the axis of the second principal component in the third largest dispersion direction. Since axes are taken in order in the direction of large variance, an axis that best represents the color distribution is obtained. Independent component analysis is the same in that it takes an axis in the direction of large variance, but independent component analysis does not have a condition that the axes are orthogonal. In principal component analysis and independent component analysis, eigenvalues corresponding to each principal component and the contribution ratio of each principal component are obtained.
このようにして得られた軸を全て使って新たな色空間を構築しても良いし、寄与度の低い軸を削減することで色空間の次元削減を行っても良い。次元削減を行う前提で新たな色空間を設計する場合には、主成分分析だけでなくＩＳＯＭＡＰなどの多様体学習や、その他一般に知られた次元削減手法を用いても良い。これにより、図６にて説明したように階調に対し画素数が均一になる色空間の軸が生成される。 A new color space may be constructed using all the axes obtained in this way, or the dimension of the color space may be reduced by reducing the axes with low contribution. When designing a new color space on the premise that dimension reduction is performed, not only principal component analysis but manifold learning such as ISOMAP or other generally known dimension reduction techniques may be used. As a result, as described with reference to FIG. 6, the axis of the color space in which the number of pixels is uniform with respect to the gradation is generated.
以上のようにして、色空間生成部４２が色空間を生成すると、色空間変換部４３が、原稿画像データと出力画像データを、それぞれ生成された色空間に変換する（Ｓ１０３）。なお、原稿画像データを生成された色空間に変換することは必須ではない。色調再現特性が作成される際、原稿画像データが元の色空間のままでも、色調変換パラメータは原稿画像データ内で基準画像データとユーザ画像データの画素値が対応づけられて作成されるので、最終的に作成される色調変換パラメータにはあまり影響がない。
As described above, when the color
図５を用いて補足する。最終的に求めたい色調変換パラメータは画像データ軸上の(a, b)の組で、そのためにスキャナ軸上の値sを経由している。この値sを経由するためには基準画像データとユーザ画像データ（又はそれぞれから求められた色調再現特性）が同じ色空間（基準色空間）に存在しなければならない。一方、(a, b)の組は色調変換を行う色空間において求められれば良いので、色調変換を原稿画像データの元の色空間で行う場合には、原稿画像データの色空間を変換することは必須ではない。 It supplements using FIG. The tone conversion parameter to be finally obtained is a set of (a, b) on the image data axis, and for this purpose, the value s on the scanner axis is passed. In order to pass through this value s, the reference image data and the user image data (or the color tone reproduction characteristics obtained from each) must exist in the same color space (reference color space). On the other hand, since the pair (a, b) only needs to be obtained in the color space for color conversion, when the color conversion is performed in the original color space of the original image data, the color space of the original image data must be converted. Is not required.
ただし、原稿画像データも基準色空間に変換する方が好ましい。これはヒストグラムを作成する際の標本化に起因する誤差を低減できるためである。例えば、原稿画像データの元の色空間から基準色空間への変換が非線形であると、この非線形変換により元の色空間上のある範囲が圧縮され、別の範囲が伸張される。この圧縮された部分を標本化すると細かい差が丸められてしまい、元の色空間では差があったものが、基準色空間で差がなくなってしまう。これが色調変換における階調飛びを誘発する場合があるため、全ての画像データの色空間を揃える方が好ましいと言える。 However, it is preferable to convert the document image data into the reference color space. This is because errors caused by sampling when creating a histogram can be reduced. For example, if the conversion of the original image data from the original color space to the reference color space is non-linear, a certain range in the original color space is compressed and another range is expanded by the non-linear conversion. When this compressed portion is sampled, the fine difference is rounded, and the difference in the original color space disappears in the reference color space. Since this may induce gradation skip in color tone conversion, it can be said that it is preferable to align the color spaces of all image data.
なお、本ステップにおいて原稿画像データを基準色空間に変換した場合には、変換結果を図１５のＳ１６０に流用しても良い（Ｓ１６０では原稿画像データを基準色空間に変換することが不要）。 When the original image data is converted into the reference color space in this step, the conversion result may be used in S160 of FIG. 15 (in S160, it is not necessary to convert the original image data into the reference color space).
次に、画素値対応付け部４４は、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）との同じ位置の画素値を対応付ける （Ｓ１０４）。すなわち、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）の二つの画像データにおいて、対応する画素の画素値を取得し、これらを対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
Next, the pixel
なお、画像データを幾何学変換して位置合わせを行ってもよい。画像データを幾何学変換しない場合には、座標変換によって同じ座標値となる位置を「同じ位置」とし、その位置に存在する画素を「対応する画素」と見なす。 Note that the image data may be geometrically converted and aligned. When the image data is not subjected to geometric transformation, the position where the same coordinate value is obtained by the coordinate transformation is defined as “the same position”, and the pixel existing at that position is regarded as the “corresponding pixel”.
画素値を対応付けて記録する方法の例としては、リスト形式で記録する方法や、マトリックス形式で記録する方法がある。原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）が両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるケースを想定して説明する。
a) リスト形式で記録する方法
色成分値のリストへの記録は次の手順で行う。
Examples of a method for recording pixel values in association with each other include a method for recording in a list format and a method for recording in a matrix format. Description will be made assuming that both the document image data and the reference image data (or user image data) are RGB images and each color component has 256 gradations.
a) Recording method in list format The color component values are recorded in the list according to the following procedure.
a-1）リストを３枚用意する
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、基準画像データ（又はユーザ画像データ）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。
ｂ） マトリクス形式で記録する方法
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、基準画像データ（又はユーザ画像データ）の値を横軸に採るものとする。
a-1) Prepare 3 lists
a-2) Select the coordinates with the original image data
a-3) The R component value of the pixel of the original image data selected in a-2 and the R component value of the corresponding pixel of the reference image data (or user image data) are associated with each other in the R component list. to add
a-4) Similarly, the G component value is added to the G component list, and the B component value is added to the B component list.
a-5) This is repeated for all coordinates of the document image data. These lists may be rearranged in ascending or descending order as necessary.
b) Method of recording in matrix format Voting for a matrix of correspondence of color component values is performed according to the following procedure. Here, the value of the document image data is taken on the vertical axis, and the value of the reference image data (or user image data) is taken on the horizontal axis.
b-1）256行256列のマトリクスを3枚用意する
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、基準画像データ（又はユーザ画像データ）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、基準画像データ（又はユーザ画像データ）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基準画像データ（又はユーザ画像データ）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。
b-1) Prepare 3 matrix of 256 rows and 256 columns
b-2) Select the coordinates with the original image data
b-3) In the R component matrix, the row of the R component value of the pixel selected in a-2) of the original image data and the column of the R component value of the corresponding pixel of the reference image data (or user image data) Vote for the place where and intersect
b-4) Similarly, the G component value correspondence is voted for the G component matrix, and the B component value correspondence is voted for the B component matrix.
b-5) This is repeated for all coordinates of the original image. Specifically, the reference image data (or user image) is set so that the pixel value of the pixel at a certain coordinate of the original image data is (128, 130, 132) in the order of RGB. If the pixel value of the corresponding pixel of (data) is (132, 130, 126), the matrix corresponding to the R component is selected from the above three matrices, and one vote is cast on the 128 rows and 132 columns. is there. Similarly, one vote is cast on 130 rows and 130 columns of the matrix corresponding to the G component, and one vote is placed on 132 rows and 126 columns of the matrix corresponding to the B component. Note that it is only necessary to determine which of the original image data value and the reference image data (or user image data) value is assigned to the vertical axis and which is assigned to the horizontal axis as necessary.
リスト形式で記録する方法でも、マトリクス形式で記録する方法でも、処理を簡略化するために、原稿画像データの全ての座標について繰り返すのではなく、特定の範囲に限定したり、所定の刻み幅で座標を移動したりしてもよい。 Regardless of whether the method is a list format or a matrix format, the process is not repeated for all the coordinates of the original image data, but is limited to a specific range or at a predetermined step size in order to simplify the process. The coordinates may be moved.
次に、色成分値対応付け部４５は、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）で対応する色成分の値を対応付ける (Ｓ１０５)。すなわち、画素値対応付けデータを用いて、原稿画像データのある色成分値と基準画像データ（又はユーザ画像データ）のどの色成分値とが対応付くかを求め、色成分値対応付けデータを作成する。 Next, the color component value association unit 45 associates the corresponding color component values in the document image data with the reference image data (or user image data) (S105). That is, using the pixel value association data, a color component value in the original image data and which color component value in the reference image data (or user image data) are associated with each other, and color component value association data is created. To do.
ステップＳ１０４と同様に原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）が両方ともＲＧＢ画像で各色成分が256階調であるケースを例に説明する。
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。
As in step S104, an example will be described in which both the original image data and the reference image data (or user image data) are RGB images and each color component has 256 gradations.
a) When the pixel value association data is in a list format When the pixel value association data is recorded as a list, the following procedure is used.
a-1）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
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基準画像データ（又はユーザ画像データ）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。
a-1) Select a value with a color component in the original image data
a-2) Obtain a list corresponding to the color component selected in a-1.
a-3) Get all records corresponding to the value selected in a-1) from the list obtained in a-2
a-4) Combining the color component values of the reference image data (or user image data) of all records acquired in a-3
a-5) The color component value of the document image data selected in a-1 is associated with the value synthesized in a-4) and recorded as color component value association data.
a-6）これを各色成分の各値について繰り返す
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４５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、基準画像データ（又はユーザ画像データ）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。
a-6) Repeat this for each value of each color component If there is only one record acquired in step a-3), the color component value association unit 45 Use the value as is. If there are a plurality of records acquired in a-3), the values on the reference image data (or user image data) side are combined into one value and used. Examples of a method of combining a plurality of values include a method that employs an average value, a method that employs a mode value, and a method that employs a median value.
b) When the pixel value association data is in a matrix format When the pixel value association data is recorded as a matrix, the following procedure is used.
b-1) 原稿画像データのある色成分のある値を選択する
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。
b-1) Select a value with a color component in the original image data
b-2) Get the matrix corresponding to the color component selected in b-1.
b-3) Extract the row corresponding to the value selected in b-1 from the matrix obtained in b-2.
b-4) Combining the values of columns voted in the row extracted in b-3
b-5) The color component value of the selected document image data is associated with the value synthesized in b-4 and recorded as color component value association data
b-6) Repeat this for each value of each color component
If a vote is found in only one column in the row extracted in b-4, that column number is adopted as the synthesized value. If the votes in b-4) exist in multiple columns, they are combined and used as one value. An example of a method of combining a plurality of values is the same as in a). However, the number of votes is used as the number of appearances of the column number.
仮に原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在した場合には、その旨が判別できるように記録しておくことが望ましい。（ここで記録した情報は次ステップで利用することができる）
次に、色調再現特性推定部４６は色調再現特性を推定する (Ｓ１０６)。すなわち、色成分値対応付けデータのデータ系列を用いて色調再現特性を推定する。色調再現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。
If there is a color component value that is not used in the document image data, it is desirable to record it so that it can be determined. (The information recorded here can be used in the next step)
Next, the color tone reproduction characteristic estimation unit 46 estimates the color tone reproduction characteristic (S106). That is, the color tone reproduction characteristic is estimated using a data series of color component value association data. For the color tone reproduction characteristics, the color component value association data may be used as it is, or the color component value association data may be processed and used. The purpose of processing the data is to suppress extreme value fluctuations and to improve the stability of the characteristic curve.
色成分値対応付けデータを加工して利用する方法の例としては、次のようなものが挙げられる。
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。
Examples of methods for processing and using the color component value association data include the following.
a) A weighted average of the data of interest in the data series to which the moving average is applied and the data before and after it. The reference range of the preceding and following data may be determined according to the smoothness requirement for the data series values. In order to make it smoother, it is necessary to take a wide reference range. The weight used for the weighted average may be constant for all data, or may be inversely proportional to the distance from the data of interest.
移動平均をかける前に、データ系列を昇順か降順に並び替える必要がある。また、原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在すると、並べ替えた際にデータ系列の要素が欠落するが、この欠落した要素が他のデータに影響を与えないように加重平均から除外する必要がある。要素が欠落しているか否かは、データが連続しているかどうかを確認したり、前ステップで記録した使用されていない色成分値の情報を利用したりすることにより把握できる。
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。
Before applying the moving average, it is necessary to rearrange the data series in ascending or descending order. In addition, if there are color component values that are not used in the original image data, the elements of the data series are missing when rearranged, but this missing element is excluded from the weighted average so that it does not affect other data. There is a need to. Whether or not an element is missing can be grasped by checking whether data is continuous or by using information on unused color component values recorded in the previous step.
b) A method of approximating a data series approximated by a straight line or curve using a linear function, a quadratic function, a spline function, an exponential function, or the like.
c) As a method of reducing the number of gradations of the data series of the color component value association data to be interpolated or approximated by a straight line or curve after reducing the number of gradations, the following example can be considered.
ア) 階調の値域を等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
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。
A) The gradation range may be divided at equal intervals, and the number of divisions and the division width for synthesizing the data of each gradation to be integrated may be determined in advance or may be determined dynamically.
ア−１）分割数や分割幅を予め決定するケース
図１３（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。具体的には、分割された階調領域の中央値と、階調領域に含まれる画素値の中央値を取り出す（このようにして取り出されてデータを統合されたデータという）。これにより、４つの階調と４つの画素値を対応づければよいことになる。実際にはもっと多くの階調領域（例えば、１６程度以上）に区分することが好ましい。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。分割は原稿画像データ、基準画像データ、及び、ユーザ画像データに共通になる。
A-1) Case where the number of divisions and width are determined in advance FIG. 13A is an example of a diagram illustrating a case where the number of divisions and width are determined in advance. FIG. 13A shows an example in which 256 gradations from 0 to 255 are divided at equal intervals by a
ア−２）分割数や分割幅を動的に決定するケース
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。
A-2) Case of dynamically determining the number of divisions and the division width As an example of a method of dynamically determining the number of divisions and the division width in the case of dividing at equal intervals, there is a method in which the number of divisions and the division width are proportional to the number of pixels. For example, a determination method is conceivable in which a value obtained by dividing the number of pixels by a predetermined number determined empirically is used as the division number.
イ−１) 階調の値域を不等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
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。
A-1) Dividing the range of gradations at unequal intervals, and synthesizing the data of each gradation integrated thereby, the gradation to be synthesized using the number of votes in the pixel value association data corresponding to each gradation The division width is adaptively determined so that the number of votes obtained becomes a predetermined number.
図１３（ｂ）は、０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割した例である。0から(a-1)、aから(b-1)、bから(c-1)、cから255という四つの領域に分割されるが、それぞれ1つの階調に削減される。なお、階調a、b、cをその階調を挟むどちらの階調に統合するかは任意である。 FIG. 13B is an example in which 256 gradations from 0 to 255 are divided into four at unequal intervals. It is divided into four areas from 0 to (a-1), a to (b-1), b to (c-1), and c to 255, each reduced to one gradation. It should be noted that the gradations a, b, and c are arbitrarily combined with which gradation sandwiching the gradations.
不等間隔で分割する際に、統合する階調数を決定する方法の例としては、各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で分割する方法や、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを用いる方法が挙げられる。 Examples of a method of determining the number of gradations to be integrated when dividing at unequal intervals include a method of dividing the cumulative frequency of the number of pixels belonging to each gradation at equal intervals, and a frequency of the number of pixels belonging to each gradation. A method using a histogram is mentioned.
i)各階調に属する画素数の累積頻度を用いる方法
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。
i) Method using the cumulative frequency of the number of pixels belonging to each gradation This is a method of dividing the cumulative frequency of the number of pixels belonging to each gradation at equal intervals and dividing by the gradation corresponding to the separation position.
図１３（ｃ）は０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割する例である。縦軸の累積頻度の最大値を1.0としたときに、区切り位置として0.25、0.50、0.75となる階調を求めることにより、分割位置を決定する。この例では、累積頻度が0.25となる階調a、0.50となる階調b、0.75となる階調cが求まり、上述した四つの領域が決定できる。このような区切り方によれば、各区分でデータ数が同じなので各変換特性が与えられる画素数を等しくできる。 FIG. 13C shows an example in which 256 gradations from 0 to 255 are divided into four at unequal intervals. When the maximum value of the cumulative frequency on the vertical axis is 1.0, the division position is determined by obtaining gradations that are 0.25, 0.50, and 0.75 as the separation positions. In this example, the gradation a with an accumulated frequency of 0.25, the gradation b with 0.50, and the gradation c with 0.75 are obtained, and the above-described four regions can be determined. According to such a division method, since the number of data is the same in each section, the number of pixels to which each conversion characteristic is given can be made equal.
ii)各階調に属する画素数の頻度分布を用いる方法
図１４（ａ）は、各階調に属する画素値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。
ii) Method using frequency distribution of the number of pixels belonging to each gradation FIG. 14A is a method of creating a histogram of the frequency of pixel values belonging to each gradation and dividing it by the minimum gradations e, f, and g. is there. According to such a division method, the number of pixels whose conversion characteristics are switched can be reduced.
以上のようにして、階調数を削減したら、元の階調数まで戻るように、統合された階調の間を補間したり、統合されたデータを元に直線や曲線で近似したりする。階調の補間とは、例えば、２５６階調に相当するデータを、統合されたデータの間に均一に追加することなどをいう。 When the number of gradations is reduced as described above, interpolation is performed between the integrated gradations so that the original number of gradations is restored, or approximation with a straight line or curve based on the integrated data is performed. . The gradation interpolation means, for example, adding data corresponding to 256 gradations uniformly between the integrated data.
図１４（ｂ）は、削減された階調数を直線近似や曲線近似により元の階調数まで戻す例を示す。丸が統合されたデータ、実線の直線が直線近似の例、実線の曲線が曲線近似の例である。近似に利用する関数は、統合されたデータの傾向に合わせて選択することが望ましい。このように補間したり、直線や曲線で近似したりすることで、推定される変換特性から少ない画素数に起因する特異的な変換を除外できる。 FIG. 14B shows an example in which the reduced number of gradations is returned to the original number of gradations by linear approximation or curve approximation. Data in which circles are integrated, a solid line is an example of linear approximation, and a solid line is an example of curved approximation. It is desirable to select the function used for approximation according to the trend of the integrated data. By interpolating in this way or approximating with a straight line or curve, it is possible to exclude specific conversion caused by a small number of pixels from the estimated conversion characteristics.
〔色調変換パラメータの決定〕
図１５は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００が色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である。
[Determination of color conversion parameters]
FIG. 15 is a flowchart illustrating an example of a procedure in which the color tone conversion
まず、ステップＳ１１０の「基準プリンタの色再現特性の推定」、Ｓ１５０の「ユーザプリンタの色調再現特性の推定」は、図１１の手順で説明した。なお、図１５は繰り返し処理を含むがＳ１１０，Ｓ１５０は1回だけ実行すればよい。仮に複数回実行する場合、Ｓ１１０，Ｓ１５０で使用する原稿画像データはオリジナルのものを用い、色調変換後のものを用いないことに留意する必要がある。 First, “estimation of the color reproduction characteristics of the reference printer” in step S110 and “estimation of the color reproduction characteristics of the user printer” in step S150 have been described with reference to the procedure of FIG. Although FIG. 15 includes repetitive processing, S110 and S150 need only be executed once. If it is executed a plurality of times, it should be noted that the original image data used in S110 and S150 is the original one, and the color-converted one is not used.
次に、例えばユーザはユーザプリンタ２００で原稿画像データを印刷する（Ｓ１２０）。ユーザプリンタ２００を用いて原稿画像データを印刷することにより、ユーザ印刷物を得る。ユーザはユーザ印刷物をスキャナ３４，３００（以下、単にスキャナ３００という）を用いて読み取る。
Next, for example, the user prints document image data with the user printer 200 (S120). By printing the document image data using the
色調変換パラメータ決定部４７は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１３０）。そして、ユーザ印刷物と基準印刷物とを比較してユーザ印刷物の品質を評価する（Ｓ１４０）。
The color tone conversion
ユーザ印刷物の品質が十分であれば（Ｓ１４０のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ(Ｓ１４０のＮｏ)、次ステップＳ１５０に進む。 If the quality of the user printed material is sufficient (Yes in S140), the process ends. If not (No in S140), the process proceeds to the next step S150.
ユーザ印刷物の品質を評価する方法の例としては、基準印刷物との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。なお、品質の評価は目視で行ってもよい。
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。
As an example of a method for evaluating the quality of a user print, there is a method using a color difference from a reference print. Other examples include a method using a hue difference and a method using an absolute value of a difference between each color component. The quality evaluation may be performed visually.
a) Evaluation method using color difference Color difference is the distance between two colors in L * a * b * color space or L * u * v * color space. Since this embodiment uses a printer as an image output device, an explanation will be given using the L * a * b * color space.
The color difference ΔE * ab in the L * a * b * color space is defined by the following equation.
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。
An example of the procedure for obtaining the color difference between the reference print and the user print is shown below.
(1) A reference print is read by the
スキャナ３００を一台のみ使用する場合には、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い。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
When only one
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ印刷物の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。 Once the color difference for each pixel is found, this information can be statistically analyzed to quantitatively evaluate the quality of the user print. Examples of the analysis method include an average value, maximum value, value distribution, and variance of color differences.
品質が十分であるか否かの判断は、
・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。
The judgment of whether the quality is sufficient is
-Whether the average color difference is within a predetermined value,
-Whether the maximum color difference is within a predetermined value,
・ Whether the variance is within the prescribed value,
It can be judged by such criteria. When evaluating the quality of user prints, it is desirable to remove the outline portion of the content of the image data. this is,
・ It is difficult to perfectly align the contours in the alignment required for later processing.
・ The reproducibility of the contour varies depending on the printer (color, sharpness, etc.)
This is because there is a possibility that a large color difference appears in the contour portion.
輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色調の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。 Since the area of the contour portion is only a part of the area of the entire printed matter, the influence on the overall color tone evaluation by visual inspection is limited. On the other hand, in quantitative evaluation, there is a concern that the large color difference of the contour portion described above may be an outlier and reduce the reliability of the evaluation result. it can.
輪郭部分を検出する方法の例としては、二値化を用いる方法や、エッジ検出を用いる方法が挙げられる。二値化を用いる方法の一例としては、画像データを所定の閾値で白黒に二値化し、白い領域と黒い領域とが隣接する箇所を輪郭部分として判断する方法がある。エッジ検出を用いる方法の一例としては、画像データからSobel法などを用いてエッジ画像を作成し、これを所定の閾値で二値化して閾値以上の画素を輪郭部分として判断する方法がある。 Examples of the method for detecting the contour portion include a method using binarization and a method using edge detection. As an example of a method using binarization, there is a method in which image data is binarized into black and white with a predetermined threshold, and a portion where a white region and a black region are adjacent is determined as a contour portion. As an example of a method using edge detection, there is a method in which an edge image is created from image data by using a Sobel method or the like, and this is binarized with a predetermined threshold value, and pixels above the threshold value are determined as contour portions.
輪郭部分を除去せずに、上記課題を緩和する方法もある。例えば、画像データを平滑化して輪郭部分を滑らかにし、輪郭部分で出現する色差を低減するというものである。平滑化には、平均化フィルタやローパスフィルタなど従来技術を用いればよい。
ｂ）色相差を用いる評価方法
L*a*b*色空間の色相差ΔH* abは次式で定義される。
There is also a method for alleviating the above problem without removing the contour portion. For example, the image data is smoothed to smooth the contour portion, and the color difference appearing at the contour portion is reduced. For smoothing, a conventional technique such as an averaging filter or a low-pass filter may be used.
b) Evaluation method using hue difference
The hue difference ΔH * ab in the L * a * b * color space is defined by the following equation.
ｃ）各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
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。
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）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。
c) Evaluation method using absolute value of difference of each color component In this method, the absolute value of the difference of each color component between the reference print and the user print is taken and evaluated in a predetermined color space. Taking the RGB color space as an example, the difference between the absolute values of the R component values, the difference between the absolute values of the G component values, and the difference between the absolute values of the B component values are used.
An example of a procedure for obtaining the absolute value of the difference between the color components of the reference print and the user print is shown below.
1) A reference print is read by the
As in the case of the color difference, conversion to a device-independent color space using the color profile of the
次のステップＳ１５０のユーザプリンタ２００の色調再現特性の推定は図１１にてすでに説明した。
The estimation of the color tone reproduction characteristics of the
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを求める（Ｓ１６０）。すなわち、基準プリンタ４００の色調再現特性データとユーザプリンタ２００の色調再現特性データとを組み合わせて色調変換パラメータを求める。色調変換パラメータを求める手順の一例を以下に示す。
Next, the color tone conversion
（１）基準プリンタの色調再現特性を推定した色空間とユーザプリンタの色調再現特性を推定した色空間とから一方の色空間を選択する。この色空間を「基準色空間」という。
（２）色空間変換部４３が基準プリンタの色調再現特性とユーザプリンタの色調再現特性のうち、色空間が基準色空間とならなかった方の色調再現特性を基準色空間に変換する
（３）色空間変換部４３が原稿画像データを基準色空間に変換する
（４）原稿画像データのある色成分のある値aを選択する
（５）基準プリンタ４００の色調再現特性データから、選択された色成分の値aに対応する基準画像データの値sを取得する
（６）ユーザプリンタ２００の色調再現特性データから、上記で取得された基準画像データの値sに対応する原稿画像データの値bを取得する
（７）色調変換パラメータ決定部４７は二つの値(a, b)を対応付けて記録する
（８）これを原稿画像データの各色成分の各値について繰り返す
上記手順で対応付けられた値を直接利用するか、加工して利用することにより色調変換パラメータを求めることができる。
(1) One color space is selected from the color space in which the color tone reproduction characteristic of the reference printer is estimated and the color space in which the color tone reproduction characteristic of the user printer is estimated. This color space is referred to as a “reference color space”.
(2) The color space conversion unit 43 converts the color tone reproduction characteristic of the color tone reproduction characteristic of the reference printer and the user printer color tone reproduction characteristic that is not the reference color space into the reference color space. (3) The color space conversion unit 43 converts the document image data into the reference color space. (4) Selects a value a having a certain color component of the document image data. (5) The color selected from the tone reproduction characteristic data of the
基準色空間を選択する理由は、基準プリンタの色調再現特性を推定した色空間とユーザプリンタの色調再現特性を推定した色空間とが異なると互換性がないことから、その後の（５）（６）のステップで不都合が生じるためである（同じ色調に合わせたい基準画像データとユーザ画像データの色空間が異なっていると色合わせできないため）。基準色空間を選択する基準としては、予めどちらを利用するかをユーザが与えても良いし、基準プリンタとユーザプリンタの色空間において、色の分布の統計量（例えば、各軸の合計の分散や寄与率が大きい方）に基づいて決定しても良い。 The reason for selecting the reference color space is that the color space in which the color tone reproduction characteristics of the reference printer are estimated and the color space in which the color reproduction characteristics of the user printer are estimated are not compatible. ) Is inconvenient (because color matching cannot be performed if the color space of the reference image data and user image data to be matched to the same color tone is different). The criteria for selecting a reference color space, may be given whether to use the user in advance, in the color space of the reference printer and the user printer, statistics of color distribution (for example, the variance of the sum of each axis Or a larger contribution ratio).
また、（２）において、色調再現特性を基準色空間に変換するとしているが、基準画像データやユーザ画像データを基準色空間に変換した上で、再度、色調再現特性を推定しても良い。 In (2), the tone reproduction characteristics are converted to the reference color space. However, the tone reproduction characteristics may be estimated again after converting the reference image data and the user image data to the reference color space.
また、（３）に示すように、原稿画像データを基準色空間に変換する場合、Ｓ１９０では原稿画像データを一旦、基準色空間に変換したのち、色調変換を施し、再度元の色空間に変換する。色調変換を原稿画像データの元の色空間で行う場合には、（３）のステップは省略しても良い。 Further, as shown in (3), when the document image data is converted to the reference color space, in S190, the document image data is once converted to the reference color space, and then color conversion is performed, and the original color space is converted again. To do. When the color tone conversion is performed in the original color space of the document image data, step (3) may be omitted.
上記手順で対応付けられた値を直接利用するか、加工して利用することにより色調変換パラメータを求めることができる。 The color tone conversion parameters can be obtained by directly using the values associated in the above procedure or by processing and using them.
a) 直接利用するケース
対応付けられた値のペアをルック・アップ・テーブル（ＬＵＴ）として扱い、このテーブルを色調変換パラメータとして利用する。
a) Case of direct use A pair of associated values is treated as a look-up table (LUT), and this table is used as a tone conversion parameter.
ｂ）加工して利用するケース
変換特性を推定する際に利用した、移動平均、直線や曲線近似、階調削減などにより加工した上で利用する。加工した結果の値をルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)として扱い、a)と同様にこのテーブルを色調変換パラメータとして利用する。また、直線や曲線近似をしたケースでは、その関数式の係数を色調変換パラメータとして利用してもよい。また、曲線近似と類するが、色調変換としてガンマ補正を採用する際には、対応付けられた値を用いてガンマ値を求め、このガンマ値を色調変換パラメータとしてもよい。
b) Processed and used Case data is used after being processed by moving average, straight line and curve approximation, gradation reduction, etc. used when estimating the conversion characteristics. The processed value is handled as a look-up table (LUT), and this table is used as a color tone conversion parameter as in a). In the case of straight line or curve approximation, the coefficient of the function formula may be used as a color tone conversion parameter. Further, although similar to curve approximation, when gamma correction is adopted as color tone conversion, a gamma value may be obtained using a corresponding value, and this gamma value may be used as a color tone conversion parameter.
色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを評価し、妥当か否かを判定する（Ｓ１７０，Ｓ１８０）。
The tone conversion
色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当でなければ（Ｓ１８０のＮｏ）、処理を終了する。 The color tone conversion parameter is evaluated, and if the color tone conversion parameter is not valid (No in S180), the process ends.
色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当であれば（Ｓ１８０のＹｅｓ）、次の処理が実行される。 If the tone conversion parameter is evaluated and the tone conversion parameter is valid (Yes in S180), the following process is executed.
ステップＳ１８０の色調変換パラメータの妥当性を判断する基準の例としては、色調変換において入出力が一致するパラメータからどれだけ離れているかが挙げられる。
この離れ具合を測る尺度の例としては、色調変換をグラフで表したと仮定すれば、
a)入出力の差の絶対値を累積した値
b)入出力の差の二乗を累積した値
c)入出力の差の絶対値の最大値
d)グラフの傾きの絶対値の最大値
などが挙げられる。
An example of a criterion for determining the validity of the color tone conversion parameter in step S180 is how far the input / output matches in the color tone conversion.
As an example of the scale for measuring the degree of separation, assuming that the tone conversion is represented by a graph,
a) Accumulated absolute value of input / output difference
b) Accumulated squared difference between input and output
c) Maximum absolute value of input / output difference
d) The maximum absolute value of the slope of the graph.
これらの尺度で計測して得られる評価値が予め決められた所定の範囲内に存在することを以って、色調変換パラメータが妥当であると判断することができる。 It can be determined that the color tone conversion parameter is valid based on the fact that the evaluation value obtained by measurement using these scales is within a predetermined range.
色調変換パラメータが妥当か否かを判断するのは、このパラメータで色調変換を実行することに意味があるか否かを判断するためであり、色調変換の収束判定と換言することもできる。このため、ステップＳ１８０は必要に応じて省略してもよい。色調変換を実行する意味がない例としては、次のようなものが挙げられる。
a) 色調変換の変換前後で画像データが変化しないケース
図１６（ａ）は、色調変換の変換前後で画像データが変化しない色調変換パラメータの一例を示す図である。図１６（ａ）では、色調変換パラメータをグラフで表したときに、入出力が等しいy=x の線とほぼ一致している。色調変換がガンマ補正であれば、ガンマ値が1.0にほぼ一致するケースである。このような場合、色調変換を実行する意味がない。
Whether the color tone conversion parameter is valid is determined in order to determine whether it is meaningful to execute the color tone conversion with this parameter, which can also be referred to as convergence determination of the color tone conversion. For this reason, step S180 may be omitted as necessary. Examples that do not make sense to perform color tone conversion include the following.
a) Case in which image data does not change before and after color tone conversion FIG. 16A is a diagram showing an example of a color tone conversion parameter in which image data does not change before and after color tone conversion. In FIG. 16A, when the color tone conversion parameter is represented by a graph, the input / output substantially coincides with a line of y = x. If the tone conversion is gamma correction, the gamma value is almost equal to 1.0. In such a case, there is no point in executing color tone conversion.
ｂ）色調変換の変換前後で画像データが極端に変化するケース
図１６（ｂ）（ｃ）は色調変換の変換前後で画像データが極端に変化する色調変換パラメータの一例を示す図である。図１６（ｂ）では、色調変換をグラフで表したときに、入出力が等しくなるy=x の線から大幅に離れてしまっている。このような色調変換はユーザ印刷物の色調を大きく変化させるので変換しないことが好ましい。また、図１６（ｃ）では、y=x の線に対し、変換線が激しく波打ったり、不連続となったりしている。このような色調変換はユーザ印刷物の色調を不連続に変化させるので変換しないことが好ましい。色調変換がガンマ補正であれば、ガンマ値が０に近い、又は、１よりも非常に大きいケースが前者に相当する。
b) Case in which image data changes extremely before and after conversion of color tone conversion FIGS. 16B and 16C are diagrams showing an example of a color conversion parameter in which image data changes extremely before and after conversion of color tone conversion. In FIG. 16B, when the tone conversion is represented by a graph, it is far from the y = x line where the input and output are equal. Since such color tone conversion greatly changes the color tone of the user print, it is preferable not to convert it. Further, in FIG. 16C, the conversion line is severely waved or discontinuous with respect to the line of y = x. Since such color tone conversion discontinuously changes the color tone of the user print, it is preferable not to convert it. If the color tone conversion is gamma correction, a case where the gamma value is close to 0 or much larger than 1 corresponds to the former.
なお、基本的に図１６（ｃ）のように、複数の入力値に対して一つの出力値が対応付くケースや、不連続となる点が存在するケースは望ましくはないものの、程度に応じて許容してもよい。 Basically, as shown in FIG. 16C, a case where one output value corresponds to a plurality of input values or a case where discontinuous points exist is not desirable, but depending on the degree. It may be acceptable.
また、図１６（ｄ）のように、色調変換パラメータがｙ＝ｘに対し所定の範囲内に入っていることから色調変換の変換前後で画像データが極端に変化しないと判定することもできる。すなわち、色調変換パラメータの入力値毎に、出力値が入力値の±ｄ％又は画素値Ｄに入っているか否かを判定する。 Further, as shown in FIG. 16D, since the color tone conversion parameter is within a predetermined range with respect to y = x, it can be determined that the image data does not change extremely before and after the color tone conversion. That is, for each input value of the color tone conversion parameter, it is determined whether or not the output value is within ± d% of the input value or the pixel value D.
色調変換パラメータが妥当な場合、色調変換部４８は、原稿画像データを色調変換する（Ｓ１９０）。
・原稿画像データをステップＳ１６０で基準色空間に変換した場合は、原稿画像データに色調変換を施し、再度、元の色空間に変換する。
・原稿画像データを基準色空間に変換していない場合は、元の色空間の原稿画像データに色調変換を施す。
When the color tone conversion parameter is valid, the color
If the original image data is converted into the reference color space in step S160, the original image data is subjected to color tone conversion and converted back to the original color space.
If the original image data has not been converted to the reference color space, color tone conversion is performed on the original image data in the original color space.
以上で、一連の処理が終了する。色調変換の例としては、先述したガンマ補正やルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)による変換が挙げられる。 Thus, a series of processing ends. Examples of the color tone conversion include the above-described conversion by gamma correction and look-up table (LUT).
色調変換は、予め定められた所定の回数だけ繰り返し行われる。よって、色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、処理は終了する。色調変換は１回だけ実行されても、十分な色調変換が実現できると考えらえるが複数回実行することで色合わせの精度を向上できる。 The color tone conversion is repeatedly performed a predetermined number of times. Therefore, when the number of color conversions reaches a predetermined number (Yes in S200), the process ends. Even if the color tone conversion is executed only once, it can be considered that sufficient color tone conversion can be realized, but the color matching accuracy can be improved by executing the color tone conversion a plurality of times.
継続する場合（Ｓ２００のＮｏ）、色合わせ済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷（Ｓ１１０）、同様の処理を行う。なお、次のループで用いる原稿画像データは全て色調変換済みのものである。
When continuing (No in S200), printing is performed from the
図１５の手順では、終了条件の判定が３つ設定されているが、これら全てを設定する必要はない。必要に応じて適宜省略してもよいが、何れか１つは少なくとも設定されることが望ましい。 In the procedure of FIG. 15, three end condition determinations are set, but it is not necessary to set all of them. Although it may be omitted as appropriate, any one is desirably set at least.
以上の処理により、原稿画像データは階調に対しデータが均一に分布した色空間で色調変換されているので、元の色空間において、基準画像データと高精度に色合わせされていることになる。 As a result of the above processing, the original image data is color-tone converted in a color space in which the data is uniformly distributed with respect to the gradation. Therefore, the original image space is color-matched with the reference image data with high accuracy. .
以上説明したように、本実施形態の色調変換パラメータ生成システムは、色合わせを行う色空間を設計するので、色調再現特性を高い精度で推定し、最適な色調変換を施すことができる。 As described above, since the color tone conversion parameter generation system according to the present embodiment designs a color space for color matching, it is possible to estimate the color tone reproduction characteristics with high accuracy and perform optimum color tone conversion.
実施例１では、基準画像データとユーザ画像データとで個別に色空間を設計して色調再現特性を推定したうえで、色空間を基準色空間に一本化した。本実施例では、予め基準色空間を決定しておき、基準色空間で色調再現特性を推定する色調変換パラメータ生成システムについて説明する。本実施例において、実施例１において同一の符号を付した構成要素は同様の機能を果たすので、主に本実施例の主要な構成要素についてのみ説明する場合がある。 In the first embodiment, the color space is individually designed for the reference image data and the user image data to estimate the tone reproduction characteristics, and then the color space is unified into the reference color space. In this embodiment, a description will be given of a tone conversion parameter generation system that determines a reference color space in advance and estimates the tone reproduction characteristics in the reference color space. In the present embodiment, the constituent elements denoted by the same reference numerals in the first embodiment perform similar functions, and therefore, only the main constituent elements of the present embodiment may be mainly described.
図１７は、本実施例の色調変換パラメータ生成システムの概略について説明する図の一例である。
(i) まず、基準画像データ、ユーザ画像データ又は原稿画像データのいずれか（またはこの組み合わせ）の色が広く分布するように新たな基準色空間を生成する。
(ii) 基準画像データ及びユーザ画像データを基準色空間に変換する。
(iii) 原稿画像データと原稿画像データから１つの色調再現特性を作成し、ユーザ画像データと基準画像データから１つの色調再現特性を作成する。
(iv) ２つの色調再現特性から色調変換パラメータを作成する。
(v) 原稿画像データに色調変換を施す。
FIG. 17 is an example of a diagram for explaining the outline of the color tone conversion parameter generation system according to the present embodiment.
(i) First, a new reference color space is generated so that the color of any one of the reference image data, user image data, or document image data (or a combination thereof) is widely distributed.
(ii) Convert the reference image data and user image data into a reference color space.
(iii) One color reproduction characteristic is created from the original image data and the original image data, and one color reproduction characteristic is created from the user image data and the reference image data.
(iv) Create a tone conversion parameter from the two tone reproduction characteristics.
(v) Perform color tone conversion on the original image data.
なお、原稿画像データを基準色空間に変換してもよく、その場合は、以下の手順が追加される。
(a) 原稿画像データを基準色空間に変換する（例えば(ii)のステップで行う）。
(b) 色調変換後の原稿画像データを元の色空間に変換する。
Note that the original image data may be converted into the reference color space, and in this case, the following procedure is added.
(a) The original image data is converted into a reference color space (for example, in step (ii)).
(b) The original image data after color conversion is converted to the original color space.
したがって、このような手順でも実施例１と同様に、色の分布が広い色空間で色調再現特性を作成するので、色調再現特性を高い精度で推定し、最適な色調変換を施すことができる。 Therefore, in this procedure as well as in the first embodiment, the color tone reproduction characteristic is created in a color space with a wide color distribution, so that the color tone reproduction characteristic can be estimated with high accuracy and optimal color tone conversion can be performed.
図１８は、画像読取部４１が基準印刷物とユーザ印刷物を読み取り、色調再現特性推定部４６等が色調再現特性データを生成する手順を示すフローチャート図の一例であり、図１９は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００が色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である。
FIG. 18 is an example of a flowchart illustrating a procedure in which the
本実施例では図１９のＳ１００に示すように、まず、基準色空間が生成されるが、これについては次述する。 In this embodiment, as shown in S100 of FIG. 19, first, a reference color space is generated. This will be described below.
図１８に示すように、実施例１と異なりステップＳ１０２（色空間の生成）が不要になる。そして、色空間変換部４３が、原稿画像データと出力画像データをそれぞれ図１９で生成された基準色空間に変換する（Ｓ１０３−２）。なお、色調変換パラメータの導出や色調変換処理を原稿画像データの元の色空間で行う場合には、原稿画像データを基準色空間に変換する必要はない。また、本ステップにおいて原稿画像データを基準色空間に変換した場合には、変換結果を図１９のＳ１６０に流用しても良い。 As shown in FIG. 18, unlike the first embodiment, step S102 (color space generation) is not necessary. Then, the color space conversion unit 43 converts the document image data and the output image data into the reference color space generated in FIG. 19 (S103-2). When the derivation of the color tone conversion parameter and the color tone conversion processing are performed in the original color space of the document image data, it is not necessary to convert the document image data to the reference color space. Further, when the document image data is converted into the reference color space in this step, the conversion result may be used in S160 of FIG.
以降のＳ１０４〜Ｓ１０６の処理は実施例１と同様であり、原稿画像データと基準画像データの色調再現特性、及び、原稿画像データとユーザ画像データの色調再現特性がそれぞれ推定される。 The subsequent processes in S104 to S106 are the same as in the first embodiment, and the color tone reproduction characteristics of the document image data and the reference image data, and the color tone reproduction characteristics of the document image data and the user image data are estimated.
図１９では、まず、色空間生成部が基準色空間を生成する（Ｓ１００）。基準色空間は、基準画像データを用いて設計しても良いし、ユーザ画像データを用いて設計しても良いし、原稿画像データを用いて設計しても良い。また、これらを組み合わせた分布に基づいて設計しても良い。さらに、基準画像データとユーザ画像データとを個別に用いて２つの色空間を設計した上で、所定の基準に基づいて一方を選択しても良い。選択方法の例としては、設計された2つの色空間でのそれぞれの出力画像データの色の分布の分散を求め、その和が大きいほうを選んだり、分散の比が1に近いものを選んだりする方法が挙げられる。 In FIG. 19, first, the color space generation unit generates a reference color space (S100). The reference color space may be designed using reference image data, may be designed using user image data, or may be designed using document image data. Moreover, you may design based on the distribution which combined these. Further, two color spaces may be designed by separately using the reference image data and the user image data, and one of them may be selected based on a predetermined reference. As an example of the selection method, find the variance of the color distribution of each output image data in the two designed color spaces and choose the one with the larger sum, or choose the one with a variance ratio close to 1 The method of doing is mentioned.
この後の処理ステップＳ１１０〜Ｓ１５０は実施例１と同様である。 The subsequent processing steps S110 to S150 are the same as those in the first embodiment.
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを求める（Ｓ１６０）。すなわち、基準プリンタ４００の色調再現特性データとユーザプリンタ２００の色調再現特性データとを組み合わせて色調変換パラメータを求める。色調変換パラメータを求める手順の一例を以下に示す。
Next, the color tone conversion
（１）原稿画像データを基準色空間に変換する
（２）原稿画像データのある色成分のある値aを選択する
（３）基準プリンタ４００の色調再現特性データから、選択された色成分の値aに対応する基準画像データの値sを取得する
（４）ユーザプリンタ２００の色調再現特性データから、上記で取得された基準画像データの値sに対応する原稿画像データの値bを取得する
（５）二つの値(a, b)を対応付けて記録する
（６）これを原稿画像データの各色成分の各値について繰り返す
なお、図１８にて色調再現特性を推定する際に、原稿画像データを基準色空間に変換しなかった場合（色調変換を原稿画像データの元の色空間で実施する場合）には、（１）のステップは省略できる。
(1) Convert original image data into reference color space (2) Select a value a having a certain color component of original image data (3) Value of a selected color component from the color tone reproduction characteristic data of the reference printer 400 A value s of reference image data corresponding to a is acquired. (4) A value b of document image data corresponding to the value s of reference image data acquired above is acquired from the color tone reproduction characteristic data of the
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを評価し、妥当か否かを判定する（Ｓ１７０，Ｓ１８０）。
Next, the color tone conversion
色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当であれば（Ｓ１８０のＹｅｓ）、色調変換部４８は、原稿画像データを色調変換する（Ｓ１９０）。
・原稿画像データをステップＳ１６０で基準色空間に変換した場合は、原稿画像データに色調変換を施し、再度、元の色空間に変換する。
・原稿画像データを基準色空間に変換していない場合は、元の色空間の原稿画像データに色調変換を施す。
When the color tone conversion parameter is evaluated and the color tone conversion parameter is appropriate (Yes in S180), the color
If the original image data is converted into the reference color space in step S160, the original image data is subjected to color tone conversion and converted back to the original color space.
If the original image data has not been converted to the reference color space, color tone conversion is performed on the original image data in the original color space.
本実施例によれば、実施例１と同様の効果が得られると共に、色空間の生成が１回でよいので、色調変換を高速に行うことができる。 According to this embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be obtained, and the color space can be generated only once, so that the tone conversion can be performed at high speed.
また、本実施例では、色調再現特性の推定を効率的に行うことができる。実施例１において、基準画像データとユーザ画像データに対し、それぞれの色空間において色調再現特性を推定した場合、基準色空間として選ばれなかった側の出力画像データの色調再現特性を、基準色空間に変換する必要がある。このため、次の二つのいずれかの方法を採用する必要があった。
a) 推定した色調再現特性に対して色空間の変換を行う
b) 基準色空間において、色調再現特性を再推定する
前者では、変換に伴い計算誤差（標本化誤差や量子化誤差）が入り込む恐れがあり、後者では、本実施形態の特徴的な処理一度推定した色調再現特性が無駄になってしまう。本実施例ではこれらの処理を不要にできる。
In this embodiment, the color tone reproduction characteristic can be estimated efficiently. In the first embodiment, when the color tone reproduction characteristics are estimated in the respective color spaces for the reference image data and the user image data, the color reproduction characteristics of the output image data on the side not selected as the reference color space are represented by the reference color space. Need to be converted to For this reason, it was necessary to adopt one of the following two methods.
a) Convert the color space to the estimated color reproduction characteristics
b) In the former, which re-estimates the tone reproduction characteristics in the reference color space, calculation errors (sampling error and quantization error) may be introduced due to the conversion. In the latter, the characteristic processing of this embodiment is once estimated. The color reproduction characteristics that have been used are wasted. In this embodiment, these processes can be made unnecessary.
本実施例では第一の画像出力機器としてディスプレイを、第二の画像出力機器としてプロジェクタを、画像読取部４１としてデジタルカメラを用いる例について説明する。なお、本実施例では二つの画像出力機器は共にユーザの管理下にあるため、カラーチャートを表示するなどしてカラープロファイルを得ることができる。しかし、本実施例の方法を用いることで、カラープロファイルを使わずに色合わせすることができる。
In this embodiment, an example in which a display is used as the first image output device, a projector is used as the second image output device, and a digital camera is used as the
図２０は、本実施例の色調変換パラメータ生成システム６００の構成図の一例を示す。本実施例の色調変換パラメータ生成システム６００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。
図２０と図４を比較すると、
ａ）ディスプレイ１０９が基準プリンタ４００に対応し
ｂ）ディスプレイ１０９の基準表示画面が基準印刷物に対応し
ｃ）プロジェクタ８００がユーザプリンタ２００に対応し
ｄ）プロジェクタ８００が投影したユーザ表示画面がユーザ印刷物に対応し、
ｅ）デジタルカメラ９００がスキャナ３００に対応する。
なお、機能ブロック図は実施例１と同様なので省略する。
FIG. 20 shows an example of a configuration diagram of a color tone conversion
Comparing FIG. 20 and FIG.
a)
e) The
Note that the functional block diagram is the same as that of the first embodiment, and is omitted.
図２１は、色調変換パラメータ生成システム６００又はＭＦＰ７００が色調変換パラメータを作成する手順の一例を示すフローチャート図である。図２１の手順は図１５とほぼ同様であり、登場する機器が異なっている。図２１において図１５と同等の処理は説明を簡略化する。
FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of a procedure in which the color tone conversion
色調再現特性推定部４６などが、ディスプレイ１０９の色調再現特性を推定する （Ｓ３１０）。すなわち、ディスプレイ１０９で出力された基準表示画面と、原稿画像データからディスプレイ１０９の色調再現特性を推定する。実施例１，２にて説明したように、本ステップの中で（実施例１）又は本ステップの前に（実施例２）色空間が生成されている。
The color tone reproduction characteristic estimation unit 46 and the like estimate the color tone reproduction characteristic of the display 109 (S310). That is, the tone reproduction characteristic of the
次に、ユーザはプロジェクタ８００で原稿画像データを投影する（Ｓ３２０）。プロジェクタ８００を用いて原稿画像データを投影することにより、ユーザ表示画面を得る。
Next, the user projects document image data with the projector 800 (S320). By projecting the document image data using the
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、ユーザ表示画面を評価する（Ｓ３３０）。すなわち、ユーザ表示画面と基準表示画面とを比較してユーザ表示画面の品質を評価する（Ｓ３４０）。ユーザ表示画面の品質が十分であれば（Ｓ３４０のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ（Ｓ３４０のＮｏ）、次ステップＳ３５０に進む。
Next, the color tone conversion
ユーザ表示画面の品質を評価する方法の例としては、基準表示画面との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。なお、品質の評価は目視で行ってもよい。品質の評価方法は実施例１とほぼ同じである。 As an example of a method for evaluating the quality of the user display screen, there is a method of using a color difference from the reference display screen. Other examples include a method using a hue difference and a method using an absolute value of a difference between each color component. The quality evaluation may be performed visually. The quality evaluation method is almost the same as in the first embodiment.
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ディスプレイやプロジェクタ８００を用いていることからL*u*v*色空間を用いて説明する。
a) Evaluation Method Using Color Difference Color difference is the distance between two colors in L * a * b * color space or L * u * v * color space. Since this embodiment uses a display or
L*u*v*色空間の色差ΔE* uvは以下の式で定義される。 The color difference ΔE * uv in the L * u * v * color space is defined by the following equation.
基準表示画面とユーザ表示画面の色差を求める手順の一例を以下に示す。
An example of a procedure for obtaining the color difference between the reference display screen and the user display screen is shown below.
（１）基準表示画面をデジタルカメラ９００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ表示画面を（1)と同じデジタルカメラ９００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デジタルカメラ９００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（一般的にはXYZ色空間）
（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*u*v*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
基準表示画面とユーザ表示画面を同じデジタルカメラ９００で読み取るとしているが、デジタルカメラ９００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、二つの表示を別々のデジタルカメラ９００で読み取ってもよい。
(1) A reference display screen is read by the
(4) Convert the reference image data and user image data converted to the device-independent color space into the L * u * v * color space. (5) Obtain the color difference for each pixel using the above formula. Reference display screen and user Although the display screen is read by the same
デジタルカメラ９００を一台のみ使用する場合には、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い。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
When only one
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ表示画面の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。
品質が十分であるか否かの判断は、
・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、ユーザ表示画面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、
・後述する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
・ディスプレイ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。輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色調の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。
a) 色相差を用いる評価方法
L*u*v*色空間の色相差ΔH* uvは次式で定義される。
When the color difference for each pixel is obtained, this information can be statistically analyzed to quantitatively evaluate the quality of the user display screen. Examples of the analysis method include an average value, maximum value, value distribution, and variance of color differences.
The judgment of whether the quality is sufficient is
-Whether the average color difference is within a predetermined value,
-Whether the maximum color difference is within a predetermined value,
・ Whether the variance is within the prescribed value,
It can be judged by such criteria.
When evaluating the quality of the user display screen, it is desirable to remove the contour portion of the content of the image data. this is,
・ It is difficult to perfectly align the contour in the alignment described later. ・ The reproducibility of the contour varies depending on the display (color, sharpness, etc.)
This is because there is a possibility that a large color difference appears in the contour portion. Since the area of the contour portion is only a part of the area of the entire printed matter, the influence on the overall color tone evaluation by visual inspection is limited. On the other hand, in quantitative evaluation, there is a concern that the large color difference of the contour portion described above may be an outlier and reduce the reliability of the evaluation result. it can.
a) Evaluation method using hue difference
The hue difference ΔH * uv in the L * u * v * color space is defined by the following equation.
ｂ）各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
所定の色空間において、基準表示画面とユーザ表示画面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。
基準表示画面とユーザ表示画面の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
b) Evaluation method using absolute value of difference of each color component In this method, evaluation is performed by taking the absolute value of the difference of each color component between the reference display screen and the user display screen in a predetermined color space. Taking the RGB color space as an example, the difference between the absolute values of the R component values, the difference between the absolute values of the G component values, and the difference between the absolute values of the B component values are used.
An example of the procedure for obtaining the absolute value of the difference between the reference display screen and the user display screen is shown below.
（１）基準表示画面をデジタルカメラ９００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ表示画面を（１）と同じデジタルカメラ９００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デジタルカメラ９００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
（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、デジタルカメラ９００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、デジタルカメラ９００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。
(1) A reference display screen is read by the
As in the case of the color difference, it is not essential to convert the color profile of the
次に、色調再現特性推定部４６は、プロジェクタ８００の色調再現特性を推定する （Ｓ３５０）。プロジェクタ８００で出力されたユーザ表示画面のユーザ画像データと原稿画像データからプロジェクタ８００の色調再現特性を推定する。
Next, the color tone reproduction characteristic estimation unit 46 estimates the color tone reproduction characteristic of the projector 800 (S350). The tone reproduction characteristics of the
色調変換パラメータ決定部４７は色調変換パラメータを求める（Ｓ３６０）。すなわち、ディスプレイ１０９の色調再現特性とプロジェクタ８００の色調再現特性とを組み合わせて色調変換パラメータを求める。色調変換パラメータを求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準ディスプレイの色調再現特性を推定した色空間とユーザディスプレイの色調再現特性を推定した色空間とから一方の色空間（基準色空間）を生成する。
（２）基準ディスプレイの色調再現特性とユーザディスプレイの色調再現特性のうち、色空間が基準色空間とならなかった方の色調再現特性を基準色空間に変換する
（３）原稿画像データを基準色空間に変換する
（４）原稿画像データのある色成分のある値aを選択する
（５）ディスプレイ１０９の色調再現特性データから、選択された色成分の値aに対応する基準画像データの値sを取得する
（６）プロジェクタ８００の色調再現特性データから、上記で取得されたユーザ画像データの値sに対応する原稿画像データの値bを取得する
（７）二つの値(a, b)を対応付けて記録する
（８）これを原稿画像データの各色成分の各値について繰り返す
上記手順で対応付けられた値を直接利用するか、加工して利用することにより色調変換パラメータを求めることができる。
a)直接利用するケース
対応付けられた値のペアをルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)として扱い、このテーブルを色調変換パラメータとして利用する。
ｂ）加工して利用するケース
変換特性を推定する際に利用した、移動平均、直線や曲線近似、階調削減などにより加工した上で利用する。加工した結果の値をルック・アップ・テーブル(ＬＵＴ)として扱い、a)と同様にこのテーブルを色調変換パラメータとして利用してもよいし、直線や曲線近似をしたケースでは、その関数式の係数を色調変換パラメータとして利用してもよい。また、曲線近似と類するが、色調変換としてガンマ補正を採用する際には、対応付けられた値を用いてガンマ値を求め、このガンマ値を色調変換パラメータとしてもよい。
The tone conversion
(1) One color space (reference color space) is generated from a color space in which the color tone reproduction characteristic of the reference display is estimated and a color space in which the color tone reproduction characteristic of the user display is estimated.
(2) Of the color reproduction characteristics of the reference display and the color reproduction characteristics of the user display, the color reproduction characteristics of the color space that is not the reference color space are converted into the reference color space. (3) The document image data is converted into the reference color. (4) Select a value a of a certain color component of the original image data. (5) From the tone reproduction characteristic data of the
a) Cases of directly used cases A pair of values associated with each other is treated as a look-up table (LUT), and this table is used as a color tone conversion parameter.
b) Processed and used Case data is used after being processed by moving average, straight line and curve approximation, gradation reduction, etc. used when estimating the conversion characteristics. The processed value may be treated as a look-up table (LUT), and this table may be used as a color conversion parameter as in a). In the case of straight line or curve approximation, the coefficient of the function expression May be used as a color tone conversion parameter. Further, although similar to curve approximation, when gamma correction is adopted as color tone conversion, a gamma value may be obtained using a corresponding value, and this gamma value may be used as a color tone conversion parameter.
次に、色調変換パラメータ決定部４７は、色調変換パラメータを評価する（Ｓ３７０）。色調変換パラメータを評価し、色調変換パラメータが妥当であれば（Ｓ３８０のＹｅｓ）、次ステップが処理され、妥当でなければ（Ｓ３８０のＮｏ）、処理を終了する。
Next, the color tone conversion
色調変換パラメータが妥当か否かを判断するのは、このパラメータで色調変換を実行することに意味があるか否かを判断するためである。色調変換の収束判定と換言することもできる。このため、Ｓ３７０は必要に応じて省略してもよい。色調変換を実行する意味がない例は実施例１と同様である。 The reason why the tone conversion parameter is appropriate is to determine whether it is meaningful to execute the tone conversion with this parameter. In other words, it can be referred to as a convergence judgment of color tone conversion. For this reason, S370 may be omitted as necessary. An example in which it is not meaningful to perform color tone conversion is the same as in the first embodiment.
色調変換パラメータが妥当な場合（Ｓ３８０のＹｅｓ）、色調変換部４８は原稿画像データを色調変換する（Ｓ３９０）。すなわち、色調変換パラメータを用いて原稿画像データに色調変換を施し、原稿画像データを更新する。これによって一連の流れが完了する。色空間変更部は必要であれば原稿画像データの色空間を元に戻す。
When the color tone conversion parameter is valid (Yes in S380), the color
４１ 画像読取部
４２ 色空間生成部
４３ 色空間変換部
４４ 画素値対応付け部
４５ 色成分値対応付け部
４６ 色調再現特性推定部
４７ 色調変換パラメータ決定部
４８ 色調変換部
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
６００ 色調変換パラメータ生成システム
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
７００ ＭＦＰ
８００ プロジェクタ
９００ デジタルカメラ
DESCRIPTION OF
800
Claims (10)
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、又は、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の、主成分分析又は独立成分分析の少なくとも一つの多変量解析で得られた分散がより大きい方向に軸を取ることで少なくとも１つの色の分布が元の色空間より広くなる基準色空間を生成する色空間生成手段と、
前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を前記基準色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、及び、変換後第二出力画像データを生成する色空間変換手段と、
前記変換後第一出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付け手段と、
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値が同程度になる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定手段と、
前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus for reproducing a color tone of a first output result obtained by outputting original image data by a first image output means in a second output result obtained by outputting the original image data by a second image output means. ,
At least a principal component analysis or an independent component analysis of the first output image data obtained by reading the first output result by the reading device or the second output image data obtained by reading the second output result by the reading device. Color space generating means for generating a reference color space in which at least one color distribution is wider than the original color space by taking an axis in the direction in which the variance obtained by one multivariate analysis is larger ;
Color that converts the color space of the first output image data and the second output image data into the reference color space, and generates the converted first output image data and the converted second output image data Spatial conversion means;
First color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted first output image data and the original image data are associated, and the converted second output image data and the original image Color component value association means for generating second color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the data are associated;
Color tone conversion parameter determination for generating a color tone conversion parameter for converting a color tone from a set of pixel values of the original image data in which the pixel values of the first output image data and the second output image data are comparable. Means,
An image processing apparatus comprising: a color tone conversion unit that converts a pixel value of the document image data according to the color tone conversion parameter.
前記色成分値対応付け手段は、前記変換後第一出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成し、
前記色調変換パラメータ決定手段は、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値が同程度になる前記変換後原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための前記色調変換パラメータを生成し、
前記色調変換手段は、前記色調変換パラメータを用いて前記変換後原稿画像データに色調変換を施し、
前記色空間変換手段は、色調変換が施された前記変換後原稿画像データを元の色空間に変換する、ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 The color space conversion means converts the document image data from the original color space to the reference color space, generates converted document image data,
The color component value association means includes first color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted first output image data and the converted document image data are associated, and Generating second color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted second output image data and the converted original image data are associated with each other;
The color tone conversion parameter determining means is for converting a color tone from a set of pixel values of the converted document image data in which the pixel values of the first output image data and the second output image data are approximately the same. Generating the tone conversion parameter;
The color tone conversion unit performs color tone conversion on the converted document image data using the color tone conversion parameter,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the color space conversion unit converts the converted original image data that has been subjected to tone conversion into an original color space.
ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。 The color space generation means analyzes the color distribution of the first output image data or the second output image data using at least one multivariate analysis of principal component analysis or independent component analysis. Generate a reference color space that is wider than the original color space,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
一致度が基準を満たさない場合、前記色調変換パラメータ決定手段は、予め定められた回数の範囲で、再度、前記色調変換パラメータを生成する、
ことを特徴とする請求項１〜３いずれか１項記載の画像処理装置。 The color tone conversion parameter determining means evaluates the degree of coincidence between the first output image data and the second output image data;
If the degree of coincidence does not satisfy the standard, the color conversion parameter determination means generates the color conversion parameter again within a predetermined number of times.
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is an image processing apparatus.
近似解析又は補間により、前記第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記第二の色成分値対応付けデータを削減前の階調数に復元する、ことを特徴とする請求項１〜４いずれか１項記載の画像処理装置。 The color component value association means reduces the number of gradations by dividing the color gradation of the document image data into two or more gradation regions, and the first color component value association data, And the second color component value association data, respectively,
5. The first color component value association data and the second color component value association data are restored to the number of gradations before reduction by approximation analysis or interpolation. The image processing apparatus according to claim 1.
ことを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。 The color component value association unit creates a histogram in which the number of pixels of pixel values belonging to each gradation is accumulated, and determines a separation position of the gradation region based on the histogram.
The image processing apparatus according to claim 5.
ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。 The color conversion parameter determination means converts the first output image data and the second output image data into a device-independent color space, and the converted first output image data and the second output After further converting the image data into the L * a * b * color space, the degree of coincidence between the first output image data and the second output image data is evaluated.
The image processing apparatus according to claim 4.
前記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、
前記第二の出力結果の色調を前記第一の出力結果の色調に近づける色調変換パラメータを生成する情報処理装置と、を有する画像処理システムであって、
前記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、又は、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の、主成分分析又は独立成分分析の少なくとも一つの多変量解析で得られた分散がより大きい方向に軸を取ることで少なくとも１つの色の分布がより広くなる基準色空間を生成する色空間生成手段と、
前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を前記基準色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、及び、変換後第二出力画像データを生成する色空間変換手段と、
前記変換後第一出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成する色成分値対応付け手段と、
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値が同程度になる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための前記色調変換パラメータを生成する色調変換パラメータ決定手段と、
前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換する色調変換手段と、を有することを特徴とする画像処理システム。 First image output means for outputting document image data as a first output result;
Second image output means for outputting the document image data as a second output result;
A reader for reading the first output result and the second output result;
An information processing apparatus that generates a color conversion parameter that approximates the color tone of the second output result to the color tone of the first output result, and an image processing system comprising:
The first output image data obtained by reading the first output result by the reading device or the second output image data obtained by reading the second output result by the reading device . Color space generating means for generating a reference color space in which the distribution obtained by at least one multivariate analysis takes an axis in a larger direction so that the distribution of at least one color becomes wider;
Color that converts the color space of the first output image data and the second output image data into the reference color space, and generates the converted first output image data and the converted second output image data Spatial conversion means;
First color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted first output image data and the original image data are associated, and the converted second output image data and the original image Color component value association means for generating second color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the data are associated;
A color tone conversion parameter for generating the color tone conversion parameter for converting the color tone from a set of pixel values of the original image data in which the pixel values of the first output image data and the second output image data are comparable. A determination means;
An image processing system comprising: a color tone conversion unit that converts a pixel value of the document image data according to the color tone conversion parameter.
色空間生成手段が、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、又は、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の、主成分分析又は独立成分分析の少なくとも一つの多変量解析で得られた分散がより大きい方向に軸を取ることで少なくとも１つの色の分布が元の色空間より広くなる基準色空間を生成するステップと、
色空間変換手段が、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を前記基準色空間に変換し、変換後第一出力画像データ、及び、変換後第二出力画像データを生成するステップと、
色成分値対応付け手段が、前記変換後第一出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成するステップと、
色調変換パラメータ決定手段が、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値が同程度になる前記原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成するステップと、
色調変換手段が、前記色調変換パラメータにより前記原稿画像データの画素値を変換するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for reproducing a color tone of a first output result obtained by outputting original image data by a first image output means in a second output result obtained by outputting the original image data by a second image output means. ,
Color space generation means , principal component analysis of the first output image data that the reading device has read the first output result, or the second output image data that the reading device has read the second output result Or generating a reference color space in which at least one color distribution is wider than the original color space by taking an axis in a direction in which the variance obtained by at least one multivariate analysis of the independent component analysis is larger .
The color space conversion means converts the color space of the first output image data and the second output image data into the reference color space, the converted first output image data, and the converted second output. Generating image data; and
A color component value association unit configured to associate first color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted first output image data and the document image data are associated; Generating second output image data and second color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the original image data are associated with each other;
A color conversion parameter determining means for converting a color tone from a set of pixel values of the original image data in which the pixel values of the first output image data and the second output image data are approximately the same; A step of generating
An image processing method comprising: a step of converting a pixel value of the original image data by the color conversion parameter.
色空間生成手段が、前記原稿画像データ、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、又は、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の、主成分分析又は独立成分分析の少なくとも一つの多変量解析で得られた分散がより大きい方向に軸を取ることで少なくとも１つの色の分布が元の色空間より広くなる基準色空間を生成するステップと、
色空間変換手段が、前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ、及び、前記第二の出力画像データの色空間を前記基準色空間に変換し、変換後原稿画像データ、変換後第一出力画像データ、及び、変換後第二出力画像データを生成するステップと、
色成分値対応付け手段が、前記変換後第一出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第一の色成分値対応付けデータ、及び、前記変換後第二出力画像データと前記変換後原稿画像データの対応する画素の色成分値が対応づけられた第二の色成分値対応付けデータ、をそれぞれ生成するステップと、
色調変換パラメータ決定手段が、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値が同程度になる前記変換後原稿画像データの画素値の組から、色調を変換するための色調変換パラメータを生成するステップと、
色調変換手段が、前記色調変換パラメータにより前記変換後原稿画像データの画素値を変換するステップと、
色空間変換手段が、色調変換が施された前記変換後原稿画像データを元の色空間に変換するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for reproducing a color tone of a first output result obtained by outputting original image data by a first image output means in a second output result obtained by outputting the original image data by a second image output means. ,
The color space generation means is the original image data, the first output image data obtained by the reading device reading the first output result, or the second output image data obtained by the reading device reading the second output result. A reference color space in which the distribution obtained by at least one multivariate analysis of principal component analysis or independent component analysis takes an axis in a larger direction to make the distribution of at least one color wider than the original color space. And steps to
Color space conversion means converts the color space of the document image data, the first output image data, and the second output image data into the reference color space, and converts the converted document image data and the converted first image data. Generating output image data and converted second output image data; and
A color component value association unit configured to associate first color component value association data in which color component values of corresponding pixels of the converted first output image data and the converted document image data are associated; and the conversion Generating second color component value association data in which the second second output image data and the color component value of the corresponding pixel of the converted original image data are associated with each other;
A color tone conversion unit for determining a color tone for converting a color tone from a set of pixel values of the converted original image data in which the pixel values of the first output image data and the second output image data are approximately the same; Generating a conversion parameter;
A step of converting a pixel value of the converted document image data by the color conversion parameter;
An image processing method comprising: a step of converting the converted original image data that has undergone color conversion into an original color space.
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