JPH0250859A - 色分解条件設定方法および装置 - Google Patents
色分解条件設定方法および装置Info
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- JPH0250859A JPH0250859A JP63201646A JP20164688A JPH0250859A JP H0250859 A JPH0250859 A JP H0250859A JP 63201646 A JP63201646 A JP 63201646A JP 20164688 A JP20164688 A JP 20164688A JP H0250859 A JPH0250859 A JP H0250859A
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/62—Retouching, i.e. modification of isolated colours only or in isolated picture areas only
- H04N1/628—Memory colours, e.g. skin or sky
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- Color Image Communication Systems (AREA)
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- Dot-Matrix Printers And Others (AREA)
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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
。
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。
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。
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。
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。
、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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
)+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。
/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。
″(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 。
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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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。
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。
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
。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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)
- (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)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。
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