JPH0250859A - 色分解条件設定方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、製版用カラースキャナなどのカラー画像処
理装置において、カラー原画に対する色分解条件を設定
する方法およびその装置に関するものである。

〔従来の技術〕

周知のように、製版用カラースキャナではカラ原画を走
査線順次に画素ごとに読取り、このようにして得られた
カラー画像データに所望の修正処理を施して、カラー画
像複製のための画像データを得ている。

このような修正処理は、種々の修正条件に従って実行さ
れるが、そのうちの重要な条件のひとつとして、カラー
原画に含まれている記憶色（つまり、視覚経験によって
人間の記憶の中に残されている色）の取扱いに関する条
件がある。

例えば、カラー原画の中に人間の肌色、草木の葉の緑色
、空や海の青色のような記憶色の領域がある程度以上あ
る場合には、その記憶色を人間の記憶イメージの中にあ
る色調で印刷物上に複製しなければ印刷物として良品に
ならず、そのためにはカラーコレクションの設定を標準
とは違うものに設定し直す必要がある。

またグラデーションの設定を通常のグレー１〜−ンを中
心とした設定からずらすこともある。例えばカラー原画
内に人間の肌色がある場合、中間濃度部において、Ｙ（
イエロー）やＣ（シアン）版よりもＭ（マゼンタ）版が
やや多めのインク濃度になるようにグラデーションを設
定する。このような設定を行うと原画で灰色であった部
分がほんの少し赤味を帯びるが、肌色の部分は、人間の
記憶している肌色により近い色になり、印刷物として好
ましいものに仕上がる。

そして、このような記憶色に対する修正処理は従来から
行なわれているが、従来技術においては、オペレータの
マニュアル設定に基づいてこの処理を実行している。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところが、カラースキャナで色分解を行うカラ原画は、
このにうな記憶色が含まれるものが大半であるため、以
上のような修正設定を頻繁に行わなければならないとい
う事情がある。このため、オペレータへの負担がかなり
高くなってしまうという問題点があった。

また、このような修正設定には、カラースキャナのマニ
ュアル操作に対する充分な経験が必要であり、作業の標
準化がむつかしく、オペレータの主観による仕上りのば
らつきがあるという問題点もあった。

これに対処するには、記憶色に対する色分解条件設定の
自動化が望まれる。しかしながら、カラスキャナの色分
解条件の自動設定技術としてはグレートーンに関する色
分解条件のための自動設定技術が知られているのみであ
り、カラーコレクションなどの色分解条件の自動設定に
適した技術は開発されていないのが実情である。

〔発明の目的〕

この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、記憶色に対する色分解条件の設定についての
オペレータの負担を軽減し、工程を短縮化するとともに
、作業を標準化することによって、充分な経験がなくて
も仕上りのばらつきがない良好な複製画像を得られ、そ
れによって記憶色に対する色分解条件の自動設定に適し
た色分解条件設定方法を提供するとともに、この方法を
適用して色分解条件の自動設定を実現した装置を得るこ
とを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

この発明の第１の構成に係る色分解条件設定方法は、色
分解しようとするカラー原画から所望数のサンプル画素
を抽出してそれぞれの色濃度を求める工程と、前記サン
プル画素のそれぞれの色淵度を所定の演算式に代入して
、その画素の色が所定の許容誤差範囲内で所定の記憶色
に含まれるか否かを判定し、その色が所定の許容誤差範
囲内で所定の記憶色に含まれるサンプル画素の数を計数
することにより、前記カラー原画に前記記憶色が占める
割合を検出する工程ど、前記割合と所定の閾値とを比較
する工程と、前記割合が前記閾値以上の場合に、前記記
憶色に対応する色分解条件を設定するか所定の修正規則
に従って、あらかじめ準備されている色分解条件を修正
する工程とを含むものである。

また、第１図に示すように、この発明の第２の構成に係
る色分解条件自動設定装置は、色空間内において、所定
の記憶色の標準色座標で指示される点を中心どじ、かつ
所定の統計的許容誤差範囲を持つ記憶色領域につき、当
該記憶色領域を表現する情報を記憶する第１の記憶手段
と、前記記憶色に対応してあらかじめ定められた色分解
条件および色分解条件修正規則の少なくとも一方を記憶
する第２の記憶手段と、色分解しようとするカラー原画
から所望数のサンプル画素を抽出してそれぞれの色濃度
を求めるサンプリング手段と、前記複数のサンプル画素
のそれぞれにつき、その画素の色の濃度を所定の演算式
に代入して、その画素の色が前記色空間内において前記
記憶色領域内にあるか否かを、判定する判定手段と、そ
の色が前記記憶色領域内に存在するサンプル画素の数を
計数する計数手段と、前記計数の結果と所定の閾値とを
比較する比較手段と、前記計数の結果が前記閾値以上の
場合に、所定の色分解条件に設定するか、あるいは、あ
らかじめ設定してある色分解条件を前記色分解条件修正
規則に従って修正して、前記色分解手段へと設定覆る修
正手段とを備えたものである。

〔作用〕

第１の構成では、カラー原画に含まれている記憶色の割
合を定量的に評価することにより、所定の閾値で指示さ
れる割合以上に記憶色が含まれているようなカラー原画
については、色分解条件に対して所定の修正を行なう。

この処理において、カラー原画から抽出された画素の色
が記憶色に相当するか否かは、所定の許容誤差範囲内で
判定することにより、カラー原画にお番プる記憶色が標
準的な記憶色から若干ずれていても、記憶色とし客観的
に把握可能である。

また、第２の構成においては、第１の構成に従って自動
化した望ましい装置を特定している。そこでは、許容誤
差範囲として統計的許容誤差範囲が採用されている。こ
のため、記憶色の判定精度を統計学的にあらかじめ決定
しておくことができる。

さらに、第１と第２の構成の双方において、カラー原画
内に占める記憶色の割合の検出は、サンプル画素の解析
を通じて行なうため、大容量の画像メモリは不要である
。

〔実施例〕

Ａ、実施例の構成と概略動作 第２図はこの発明の一実施例を適用した製版用カラース
キャナの概略ブロック図であり、第３図はその概略動作
を示すフローヂャートである。

この製版用カラースキャナは、カラー原画１００の画像
を走査線順次に画素ごとに読取るピックアップユニット
１を有している。ピックアップユニット１は、カラー原
画１００の各画素からの光を赤くＲ色）、緑（Ｇ色）お
よび青くＢ色）の各色成分光に分離し、それらを光電変
換ピックアップで読取る機能を有している。

第３図のステップ８３１においては、まず、カラー原画
１００をピックアップユニット１によって高速にプリス
キャンし、カラー原画１００の画像中から、たとえば２
００Ｘ　２００画素のサンプル画素を抽出する。このサ
ンプリングはカラー原画１００上で均一密度で行なって
もよく、特に着目する領域に重点を置くような分布で行
なってもよい。

このサンプリング制御のほか、以下の各種制御や演算は
、制御部９によって実行される。制御部９は、ＣＰＵ１
１やメモリ１０を有するマイクロコンピュータなどで構
成されている。

このようにして得られたサンプル画素についての画像デ
ータ（以下、「サンプル画像データ」と言う。）は画像
メモリ２に記憶される。サンプル画像データは、比較的
少数のサンプル画素についての各色濃度データで構成さ
れるため、画像メモリ２は比較的小容量のメモリでよい
。

次のステップＳ３２においては、画像メモリ２内のサン
プル画像データに基づいて、カラー原画１００の濃度ヒ
ストグラムを作成する。

ステップ８３３においては標準色分解条件の設定等を行
なう。そこではまず、ステップＳ３２で求められた濃度
ヒストグラムからハイライト点・シャドウ点や、グラデ
ーションカーブを決定する。

この処理については、たとえば、 Ｒ，Ｃｈｕｎｇ、Ｊｒ、Ａｐｐｌ、Ｐｈｏｔｏｇｒ、Ｓ
ｃｉ、Ｅｎｇ、、　３．７４（１９７４）、”八　５ｔ
ａｔｉｓｔｉｃａｌ　　Ｍｅｔｈｏｄ　　ｆｏｒ　　Ｉ
ｍａｇｅ　　Ｃ１ａｓｓｉｒｉｃａｔｉｏｎ　ａｎｄ　
Ｔｏｎｅ　Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｄｅｔｅｒｍｉ
ｎａｔｉｏｎｌｌに開示されている方法を利用できる。

一方、第２図のカラースキャナには、色演算部３が設け
られている。この色演算部３は、ハイフィト・シャドウ
設定部４．ベーシックマスキング部５．カラーコレクシ
ョン部６．グラデーション設定部７および出力補正部８
などで構成されている。

上記処理で求められたハイライト点・シャドウ点や、グ
ラデーションカーブは、ハイライト・シャドウ設定部４
．グラデーション設定部７などに設定される。また、メ
モリ１０にあらかじめ記憶させておいた標準色分解条件
も、ステップ８３３においてカラーコレクション部６に
仮設定される。

ステップＳ３４においては、ステップＳ３３で設定した
標準色分解条件を、カラー原画１００の画像内で記憶色
が占める割合に応じて修正する。

この処理については後に詳述する。

ステップＳ３５では、ピックアップユニット１によって
カラー原画１００をスキャンし、カラー原画１００の画
像データを画素ごとに読取る。この読取りは、カラー原
画の所望の部分内の全画素について行なわれる。この画
素ごとの画像データはＲ，Ｇ、Ｂの各色ごとに色演算部
３に与えられる。色演算部３は、修正された色分解条件
によってカラー原画１００の画像データに色演算処理を
施し、レコーディングユニット１２に出力する。

レコーディングユニット１２は、この色演算処理後の画
像データに基づいて、感光フィルム２００への走査露光
ビームを制御し、それによって、Ｙ、Ｍ、Ｃ，Ｋ　（墨
）の各版が作成される。

Ｂ、記憶色判定の原理 ここで、サンプル画素の色が記憶色に相当するか否かを
判定する原理を説明しておく。第４図は、３次元色座標
内での記憶色判定範囲を示す図である。

まず、所定の記憶色（たとえば肌色）についての、典型
的なり、Ｇ、Ｒ各色濃度成分（ＢＯ，ＧＯ，ＲＯ）の値
を求める。これは、上記記憶色を含んだ複数（望ましく
は多数）の標本原画を準備し、それらを読取ってＢ、Ｇ
、Ｒ各色濃度成分の値を求め、それらの平均値をとるこ
とによって得られる。

３次元色座標内において、この（ＢＯ，Ｇｏ。

ＲＯ）の値で指示される点Ｐ。が第４図に示されている
。

点Ｐ。は記憶色を示す点として代表的な点であるが、ず
べての原画につき、その中に含まれている記憶色が必ず
点Ｐｏに一致しているとは限らず、むしろ、点Ｐ。のま
わりに統計的分布していると考えられる。このため、こ
の実施例では、サンプル画素の色が記憶色であるかどう
かは、所定の許容誤差範囲において判定する。３次元色
座標内でのこの許容誤差範囲を「記憶色領域」と呼ぶこ
とにすると、一般にこの記憶色領域は３次元色座標内で
点Ｐ。を含む３次元閉領域となる。

この記憶色領域は任意の形状に決定することも可能では
ある。しかし、実際のカラー原画での記憶色が統計的分
布しているという事情からすれば、その分布状態を反映
した形で記憶色領域の形状および位置を決定することが
望ましい。

周知のように、光学的物理量の統計的分布の多くは正規
分布（ガウス分布）で記述される。そこで、実際のカラ
ー原画での記憶色の分布が正規分布であると仮定する。

すると、母集団（原画の全画素）からサンプリングされ
た標本（サンプル画素）の分布も正規分布に従う。そし
て、等確率面は、点Ｐ。（ＢＯ，ＧＯ，ＲＯ）を中心と
した長円体表面となる。

このため、後述する所定の閾値をＬ２としだとき、式（
１）で示される長円体ＬＣ（第４図）の内側に存在する
点は、統泪的に記憶色とみなげことができる。

改行列Ａの逆行列の要素として式（３）のように求めら
れる。

（以下余白） ＋Ｃ（Ｇ−Ｇｏ）　　　　　　−ト　Ｃ３３（Ｒ−ＲＯ
）＋２０１２（Ｂ−ＢＯ）（Ｇ−Ｇｏ） ＋２Ｃ２３（Ｇ−Ｇｏ）（Ｒ−ＲＯ） ＋２０３１（Ｒ−ＲＯ）（Ｂ−ＢＯ）　　・・・（１）
式（１）の係数Ｃ１１からＣ３１の求め方について説明
する。記憶色に対応したＭ個の色標本から平均濃度値（
ＢＯ，Ｇｏ、ＲＯ）を求める場合、上記のように、Ｍ個
の色標本の濃度値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）は平均濃度値（ＢＯ，
Ｇｏ、ＲＯ）のまわりに正規分布していると考えられる
。係数Ｃ１１からＣ３１はＢＧＲ各濃度にどの程度の重
みを置けば良いかを決めるものであり、次式（２）に示
す分散、共分ただし、 Ｖｂ＝　（１／　（ｌＶｌｌ））Σ　（Ｂ一（１／（Ｍ
−１））（Σ　Ｂ。

〈ΣＢ、＞２／Ｍ） ＢＯ） （ΣＧ・）２／Ｍ） Ｖ　　−（１／（Ｍ−１））（Σ　Ｒ，２（ΣＲ，＞２
／Ｍ） Ｃｂｇ−（１／　（Ｍ−１）） ×Σ　（Ｂ・　−ＢＯ）　　（Ｇ・　−Ｇｏ）＝　（１
／　（Ｍ−１）ＨΣ　Ｂ１・Ｇ（Σ　Ｂ　　）　（Σ　
Ｇ、）／Ｍ） Ｃ−（１／（Ｍ−１）ＨΣ　Ｇ・・Ｒ ｒ （Σ　Ｇ・）（Σ　Ｒ，）／Ｍ） Ｃｒｂ＝　（１／　（Ｍ−１））（ΣＲ，−Ｂ。

（Σ　Ｒ１）　（Σ　Ｂ、）／Ｍ） である。

なお、この数学的原理自身は、例えば゛′多変量解析法
″（日科技遠出版社発行ｐ、　２６１〜ｐ、　２６７（
１９８０））などに開示されている。

記憶色が肌色の場合の数値例を挙げておく。

Ｓｏ：　　１．１９８　　Ｇｏ：　　０．９２０　　Ｒ
Ｏ：　　０．６４３Ｃ：　　３．２２９ｘ１０’　　　
　Ｃ４，２６３ｘｌＯ−２ｇｒ　　　　　　　　　　　
　　　　　　　ｒｂ　。

このような原理に従えば、濃度値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）を有す
るサンプル画素が式（１）を満足すれば、記憶色である
と判定される。そして、式（１）において閾値Ｌ２を小
さくすれば判定基準が厳しくなり、記憶色が厳密に検出
される一方で、許容誤差が小さくなる。このため、閾値
Ｌ２の選択は、記憶色検出の厳密性と許容誤差とのバラ
ンスを考えつつ行なうことが望ましい。

そこで、この実施例では、閾値１２の値を、正規分布し
ている記憶色のうちの何％を「記憶色」として判定する
かという立場から統計学的に決定する。例えば危険率３
％、すなわち記憶色付近の色を有する任意の標本が式（
１）を満たず確率を９７％にしたいときには、自由度３
の１２分布の数値表から、１２＝　９．１２とする。通
常、記憶色の平均濃度値（ＢＯ，ＧＯ，ＲＯ）を求める
のに用いた標本の９５〜９８％程度が式（１）を満足す
るようにＬ２の値を定めることが望ましい。

また、別の方法として、次のような判定基準も採用可能
である。そこではまず、各記憶色標本の濃度Ｂ、Ｇ、Ｒ
から色度す、ｇ、ｒを下記の式（４）のように定義する
。

ｂ＝Ｂ／（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ） Ｃ］＝Ｇ／　（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ）　　　　　　　　・・・（
４）ｒ＝Ｒ／　（Ｂ＋Ｇ−＋−Ｒ） これらの色度す、ｇ、ｒは、規格化条件：ｂ　＋　にＪ
　−１−ｒ　＝　１　　　　　　　　　　　　・・・（
５）を常に満足しており、これらは、ｂｇｒ３次元色座
標内で、式（５）で定義される平面上の点を与える。

そして、色度す、ｇ、ｒのうち任意の２つによりこの２
次元空間（平面）内での記憶色領域を定義する。例えば
２次元ｂｇ座標上の長円を下記式（６）で定義し、その
内側が記憶色であるとしてよい。ｂ、ｇ、ｒのすべては
規格化ファクタ（Ｂ＋Ｇ　十Ｒ）を含んでいることによ
り、このうちの任意の２つによって、Ｂ、Ｇ、Ｒの各成
分の大ぎさが考慮されている。なお任意の色標本の色度
す。

ｑが式（６）を満たす確率は自由度２の１２分布に従う
ので、閾値１２の設定は前述した式（１）内の１−２の
設定と同様できる。また係数Ｃ１１’　　２２’Ｃ１２
の設定方法も同様である。

１　≧Ｃ（ｂ−１）０）　　＋０２２（ｇ＝ｇＯ）＋２
０１２　（ｂ　　ｂ　Ｏ）　（Ｑ　　Ｑ　Ｏ）　　　・
・・（６）前述した式（１）または式（６）などを表現
したデータをあらかじめメモリ１０に記憶しておき、記
憶色判定基準とする。この実施例では、式（１）を使用
する。

第５図は、上記の原理を用いて記憶色判定と色分解条件
修正とを行なう処理の詳細を示づフ１］−チャートであ
り、第３図のステップ３３４の詳細構成に対応している
。

まず、ステップＳ４１において、画像メモリ２からひと
つのサンプル画素についての色濃度を抽出する。そして
、ステップ８４２においては、このサンプル画素の色座
標が、３次元色座標において上記記憶色領域（第４図の
長円体［−Ｃ）の内部範囲に入るかどうかを、式（１）
に基づいて演算し判定する。

ステップＳ　４３において、サンプル画素が記憶色領域
ＬＣ内であると判定されればステップＳ４４に進み、カ
ウント値ｎを１″だけ増加させる。

このカウント値ｎは、記憶色領域ＬＣ内の色を有するサ
ンプル画素の数をカラン１−シてゆくためのものであり
、初期時にはＯ″にクリアされている。ステップＳ４３
の判定結果が記憶色領域外であればカウント値ｎはその
ままである。したがって、最終的には、カウント値ｎは
全サンプル画素内に占める記憶色領域ＬＣ内のサンプル
画素数を与える。

ステップ８４５の存在によって以上の処理は画像メモリ
２内の全サンプル画素について実行される。そして、全
サンプル画素について処理が終了した場合は、ステップ
８４６において、全ザンプル画素数Ｎ内の記憶色領域外
のサンプル画素数ｎの割合であるｎ／Ｎを求め、さらに
その割合ｎ／Ｎと所定の閾値Ｐとの大小関係を判定する
。

閾値Ｐは、その記憶色が）ｙラー原画の中にどの程度の
面積を占めると、その記憶信用に色分解条件を設定する
必要があるかを決定する定数である。

この閾値Ｐは対象とする記憶色によって印刷物の良否を
支配する度合が異なるので、あらかじめ実験的、経験的
に値を求めて設定しておく。例えば草木の緑色ならば、
シーン全体の面積に対して３０％から５０％以上の割合
を占めると影響があり、人間の肌色ならばたとえ数％で
も印刷物の良否に影響することがある。

割合ｎ／Ｎが閾値Ｐよりも大きい場合には、カラー原画
１００内で記憶色が占める割合が大きいものと推定し、
次のステップＳ４７の処理で色分解条件の修正を行うと
ともに、それをカラーコレクション部６とグラデーシコ
ン設定部ｌとに修正設定する。割合ｎ／Ｎが閾値Ｐと等
しいかそれよりも小さい場合には、特に色分解条件の修
正を行わず、カラーコレクション部６やグラデーション
設定部７に仮設定されている標準色分解条件をそのまま
使用する。

このステップＳ４７の色分解条件の修正は、例えば次の
ようにして行なわれる。例えば肌色用に色分解条件を修
正する場合、通常日本人などの黄色人種などの実際の肌
色は人間が記憶している肌色よりも黄色がかつており、
この黄色味を抑える方向に修正し印刷するのが好ましい
。そこで、カラーコレクションにおいて、イエロー版の
黄色濃度を抑えるような修正を行なう。それにより黄色
味が抑えられた複製画が得られ、特に肌色部分は人間が
記憶している肌色に近い健康的な肌色となる。

また、第６図（ａ）に示すネガＭ成用標準グラデーショ
ンカーブＧＨ１の中間濃度部の網点％を減少させてグラ
デーションカーブＧＨ２のように変更し、第６図（ｂ）
のＹ、０版のネガ版用標準グラデーションカーブＧＹｌ
、”ＣＩの中間濃度部の網点１００％を増大させてグラ
デーションカーブＧＹ２’　ＧＣ２とする。これにより
、画像全体が少し赤味を帯びて、肌色の再現が好ましい
ものとなる。ただし、このグラデーションカーブ修正は
省略してもよい。

また、色分解条件の修正を必要とする記憶色が、同じカ
ラー原画の中に複数ある場合は優先順位を設定して、特
に重要である記憶色について修正を行うのが望ましい。

通常は肌色が重要であり、次に空や海の青、草木の緑な
どが続く。なおこの優先順位は固定的なものではなく、
対象とする印刷物によって強調したい記憶色が変更され
ることがある。

以上のようなステップを経て色分解条件は修正。

再設定されるので、記憶色の再現が人間の記憶に基づい
たものとなり、印刷物の仕上がりが好ましいものとなる
。

Ｄ、変形例 −つの記憶色に対して色分解条件および対応する閾値Ｐ
の値を複数（たとえば、２個とか３個）用意しておき、
カラー原画全体に占める記憶色の割合と各閾値との大小
関係に応じて、複製画像の仕上りが良いように色分解条
件の修正の程度を変えてもよい。

また、記憶色領域としては上記のような統計的許容誤差
範囲を有する領域を採用することが望ましいが、伯の基
準によって記憶色領域を定めておいてもよい。

この発明は、製版用スキャナに限らず、カラー画像処理
装置一般に適用可能であり、その実現には、ハード回路
を使用してもよい。

たとえば、第７図は、サンプル画素の色が記憶色である
か否かを判定する手段と、その色が記憶色と判定された
サンプル画素の数を計数する手段とを、ハード回路で構
成した例を示すブロック図である。この場合、制御部９
もハード回路（たとえば、コンパレータ、ラッチ、その
他の論理回路〉で構成することもできるが、メモリ１０
とＣＰＬｌｌｌなどで構成し、ソフトウェアを用いて目
的を達成する方が汎用性があり便利である。

その動作は、前述した第２図に示す回路と同様で、高速
プリスキャン中にピックアップユニット１から得られる
サンプル画像データを、順次画像メモリ２に記憶すると
同時に判定回路５０にも入力する。この判定回路５０で
、その色が所定の記憶色であると判定されたサンプル画
素の数を、計数回路５１で計数する。この処理を全サン
プル画素について行なった後、制御部９のＣＰＵ１１に
、計数回路５１の計数値を入力し、前述した第５図のス
テップ８４６以降の処理を行なう。判定回路５０は例え
ば（１）式をＬ　Ｕ　Ｔ　（Ｌｏｏｋ　Ｕｐ　Ｔａｂｌ
ｅ）上に表現することで実現できる。また計数回路５１
は例えば、７４ＬＳ／６１などの標準論理素子を組み合
わせて実現できる。

第８図は、判定回路５０と計数回路５１の構成例を示す
回路図である。この例では、サンプリング画像データを
Ｂ、Ｇ、Ｒ各３　ｂｉｔで判定回路５０に入力する。又
、色空間全体に対して（１）式を表現するＬＵＴを用意
するには、大容量のメモリ（２２４Ｘ　１　ｂｉｔ）が
必要となるため、色空間を、第４図の点Ｐ。の近傍であ
る領域とそうでない領域に分け、点Ｐ。の近傍について
だけＬＵＴを用意してＬＵＴのメモリ容量に実用的なも
の（２５６ｋｘ１　ｂｉｔ）にしている。減算器５８〜
６０は、μ８−Ｂ−ＢＯ，μ６＝Ｇ−Ｇｏ、μ、＝Ｒ−
ＲＯの演算（減算〉を行なう。入力Ｂ、Ｇ、ＲおよびＢ
Ｏ。

Ｇｏ、ＲＯは各々８ビツトであるが、出力μ８゜μＧ、
μＲはサインビットが１ビツト付いて９ビツトとなる。

９ビツトの出力μ　、μＧ、μＲのうち上位４ビツト（
内１ビットはサインビット）であるμ２　、μ′Ｇ、μ
２Ｒをコンパレータ６４〜６６に入力する。点Ｐｏから
所定値以上離れているものは、コンパレータ６４〜６６
の出力の少なくとも１つをｒＯＪとしＡＮＤ回路６８の
出力を「０」とする。サンプリング画素の色が所望の記
憶色の基準座標値である点Ｐ。の近くにある場合は、減
算器５８〜６０の出力の上位４ビツトであるμ！、μし
μｉが全てＯとなり、コンパレータ６４〜６６の出力は
全て「１」となる。

ＬＵＴ６７には減算器５８〜６０の出力の下位５　ｂｉ
ｔとサインビットから成るμ　、μＧ、μＲを入力する
。入力μ　、μ６９μｍは下位５　ｂｉｔと正負符号で
あるサインビットから成るので、各々−３２〜３１の値
をとる。ＬＵＴ６７には（１）式にμ８．μＺ、μ、を
代入した下記（１′）式が構成してあり ２／ノ２／’２Ｉ／２ Ｌ　≧Ｃμ　　＋Ｃμ　　十〇３３μＲ１１Ｂ　　　　
２２Ｇ −１−２Ｃμ　μ　＋２Ｃ２３μ６μｈ′２８Ｇ 」−２Ｃ３１μｉ弓　　　　　　　　・・・（１）各サ
ンプル画素データの一部μ″、μｔ１μｍが（１′）式
を満足した場合、ｌ　ＵＴ６７の出力は「１」となる。

コンパレータ６４〜６６およびＬＵＴ６７の出力が全て
「１」になる時、ＡＮＤ回路６８の出力は「１」となり
計数回路５１の計数値が１増加することになる。

なお、計数回路５１は、ピックアップユニット１がプリ
スキャンする前にクリアパルスＣＰを入力しクリアして
おく。また、計数回路５１のサンプリングクロック端子
には、画素をサンプリングするためのサンプリングクロ
ックパルスＳＣＫを入力しておく。

この例では、各サンプル画素の色温度Ｂ、Ｇ。

Ｒが濃度Ｏ〜４．０を表現するなら、最下位１ビツトあ
たりの重みは４．０を２８で割って約０．０１６（ｍ度
）となる。したがって、ＬＵＴ６７の表現範囲はμ″、
μ″′、μにともに、約±０５（濃度）Ｇ となる。これらの値は第８図の構成の回路でＬＵＴ６７
内に記憶色領域を実用上充分な分解能と範囲で定義でき
ることを示す。

第７図、第８図で示した構成の回路によれば、各サンプ
ル画素の色が記憶色領域に含まれるか否かの判定と、そ
の色が記憶領域に含まれるサンプル画素の泪数とを高速
プリスキャン中に行なうことができるので、高速プリス
キャン後直ちに色分解条件の修正を行なうことができる
。

以上の説明は、あらかじめカラースキャナの色分解条件
を設定しておいて、原画内の記憶色が一定割合以上ある
場合に、あらかじめ定めである修正条件により修正する
ように説明してあるが、先に原画内の記憶色の割合を求
めてそれに対応した色分解条件を選択して設定するよう
にしてもよい。

〔発明の効果〕

以上説明したように、この発明の第１の構成によれば、
カラー原画のうち記憶色領域内の色を持つ部分が閾値以
上の場合に、所定の色分解条件を設定するか、あるいは
あらかじめ設定してある色分解条件を色分解条件修正規
則に従って修正して設定するので、記憶色に対する色分
解条件の設定を系統的に行うことができる。このため、
オペレータの負担も少なく、工程を短縮化できるととも
に、作業を標準化し、充分な経験がなくても仕上りのば
らつきがない良好な複製画像が得られる。

このため、この方法は、自動化に適している。

また、第２の構成によれば、第１の構成に従って色分解
条件の設定が自動化された装置が得られるとともに、記
憶色の判定精度を統計学的にあらかじめ決定しておくこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明の一実施例の概念を示す概念図、 第２図はこの発明の一実施例による画像処理装置のブロ
ック図、 第３図はこの発明の一実施例の概略動作を示すフローチ
ャート、 第４図は、３次元色座標内での記憶色領域を示す図、 第５図は、記憶色に対応した色分解条件の修正を示すフ
ローチャート、 第６図は、記憶色に対応したグラデーションカブ修正の
例を示すグラフ、 第７図は、サンプル画素の色が記憶色であるか否かを判
定する手段と、その色が記憶色であるサンプル画素数を
引数する手段とを、ハード回路で構成した例を示すブロ
ック図、 第８図は、判定回路と計数回路の構成例を示す回路図で
ある。 １００・・・カラー原画 １・・・ピックアップユニット ２・・・画像メモリ、　３・・・色演算部６・・・カラ
ーコレクション部 ７・・・グラデーション設定部 １０・・・メモリ、　　１１・・・ＣＰＵしＣ・・・記
憶色領域 ５０・・・判定回路、　５１・・・計数回路５８〜６０
・・・減算器。 ６４〜６６・・・コンパレータ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）カラー原画を色分解する際に使用される色分解条
   件を設定する方法であつて、 （ａ）色分解しようとするカラー原画から所望数のサン
   プル画素を抽出してそれぞれの色濃度を求める工程と、 （ｂ）前記サンプル画素のそれぞれの色濃度を所定の演
   算式に代入して、その画素の色が所定の許容誤差範囲内
   で所定の記憶色に含まれるか否かを判定することにより
   、前記カラー原画に前記記憶色が占める割合を検出する
   工程と、 （ｃ）前記割合と所定の閾値とを比較する工程と、（ｄ
   ）前記割合が前記閾値以上の場合に、前記記憶色に対応
   する所定の規則に従って、色分解条件を設定する工程と
   を含むことを特徴とする色分解条件設定方法。
2. （２）カラー原画を色分解する際に使用される色分解条
   件を所定の色分解手段へと設定する装置であつて、 （ａ）色空間内において、所定の記憶色の標準色座標で
   指示される点を中心とし、かつ所定の統計的許容誤差範
   囲を持つ記憶色領域につき、当該記憶色領域を表現する
   情報を記憶する第１の記憶手段と、 （ｂ）前記記憶色に対応してあらかじめ定められた色分
   解条件および色分解条件修正規則の少なくとも一方を記
   憶する第２の記憶手段と、 （ｃ）色分解しようとするカラー原画から所望数のサン
   プル画素を抽出してそれぞれの色濃度を求めるサンプリ
   ング手段と、 （ｄ）前記複数のサンプル画素のそれぞれにつき、その
   色座標で指示される点が前記色空間内において前記記憶
   色領域内にあるか否かを判定する判定手段と、 （ｅ）その色が前記記憶色領域内に存在するサンプル画
   素の数を計数する計数手段と、 （ｆ）前記計数の結果と所定の閾値とを比較する比較手
   段と、 （ｇ）前記計数の結果が前記閾値以上の場合に、所定の
   色分解条件に設定するか、あるいはあらかじめ設定して
   ある色分解条件を前記色分解条件修正規則に従って修正
   して、前記色分解手段へと設定する手段とを備えること
   を特徴とする色分解条件設定装置。