JPH09154026A - Color picture processor - Google Patents

Color picture processor

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Publication number
JPH09154026A
JPH09154026A JP7310859A JP31085995A JPH09154026A JP H09154026 A JPH09154026 A JP H09154026A JP 7310859 A JP7310859 A JP 7310859A JP 31085995 A JP31085995 A JP 31085995A JP H09154026 A JPH09154026 A JP H09154026A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
pixel
memory
signal
corrected
Prior art date
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Pending
Application number
JP7310859A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yoshinori Murakami
義則 村上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sharp Corp filed Critical Sharp Corp
Priority to JP7310859A priority Critical patent/JPH09154026A/en
Publication of JPH09154026A publication Critical patent/JPH09154026A/en
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide duplicate pictures faithful to original pictures for which the sensitivity and feeling of a human being are taken into consideration by computing output signals based on color correction signals obtained by converting the color resolving signals of the object pixels of color correction and a specified index. SOLUTION: The storage color index calculation part 4 of a color correction device 2 calculates indexes for indicating the likeness of the color for storage colors such as a skin color and the color of a sky, etc., for the respective storage colors based on the color resolving signals of the respective pixels of input picture data. Also, a chrominance signal conversion part 5 converts RGB signals which are the color resolving signals of the respective pixels of the input picture data to CMY(K) signals which are the density signals of a printer in an output device 3. Then, an arithmetic part 6 performs the color correction of the input picture data based on the index calculated in the storage color index calculation part 4 and chrominance signals converted in the chrominance signal conversion part 5 and outputs the CMY(K) signals of the duplicate pictures to the output device 3. Thus, a picture processing is performed so as not to generate pseudo contours in an area where the judgement of whether or not it is the color to be corrected is difficult.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、色修正機能を有す
るカラー複写機やカラープリンタ等のカラー画像処理装
置に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a color image processing apparatus such as a color copying machine or a color printer having a color correcting function.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来より、カラーの原画をカラースキャ
ナ等の読取り手段により読み取り、カラー原画の複製画
をカラープリンタ等の出力手段によって出力する画像入
出力装置として、カラー複写機やカラープリンタ等のカ
ラー画像処理装置がある。2. Description of the Related Art Conventionally, as an image input / output device for reading a color original image by a reading means such as a color scanner and outputting a duplicate image of the color original image by an output means such as a color printer, a color copying machine, a color printer or the like has been used. There is a color image processing device.

【０００３】ところが、カラー画像処理装置では、入力
画像データを、そのままカラープリンタ等の出力手段に
与えても、殆どの場合、原画の色と異なる色を呈した複
製画となって出力される。However, in the color image processing apparatus, even if the input image data is given to the output means such as a color printer as it is, in most cases, it is output as a duplicate image having a color different from the color of the original image.

【０００４】そこで、複製画が原画に忠実に色再現され
るための種々の色修正技術が提案されている。その代表
的な色修正技術としては、１９９０年画像電子学会第２
９巻第３号『忠実な色再現のための色修正技術』に、線
形マスキング法等の数式化による色修正処理、直線変換
法等の非数式化による色修正処理等が掲載されている。Therefore, various color correction techniques have been proposed to reproduce the reproduced image faithfully in the original image. A typical color correction technique is the 1990 Image Electronics Engineers Society, Second Edition.
Volume 9, No. 3, “Color Correction Technology for Faithful Color Reproduction”, describes color correction processing by mathematical expression such as linear masking method, and color correction processing by non-mathematical expression such as linear conversion method.

【０００５】ところで、人間の視覚は、色の鮮やかさに
影響され易い、即ち肌色や空色等の彩度の比較的低い色
には非常に敏感であり、また、黄色等の彩度の高い色に
はそれほど敏感ではないという特性を有しているためで
ある。したがって、肌色や空色等の彩度の比較的低い色
は、上記の色修正技術を用いて忠実に修正してもあまり
美しく見えない。このため、上記のような肌色や空の色
等の彩度の低い色は、人間の感性、感覚を考慮して色修
正する必要がある。By the way, human vision is easily affected by the vividness of colors, that is, it is very sensitive to relatively low-saturation colors such as skin color and sky blue, and highly saturated colors such as yellow. This is because it has a characteristic that it is not so sensitive to. Therefore, a relatively low-saturation color such as flesh color or sky blue does not look so beautiful even if it is faithfully corrected using the above-described color correction technique. For this reason, it is necessary to correct the low-saturation color such as the flesh color or the sky color described above in consideration of human sensitivity and sensation.

【０００６】このように人間の感性、感覚を考慮した色
修正を行う画像処理装置として、例えば、特開平６−１
２１１５９号公報には、明度、彩度、色相で表される画
像データについて、人の肌色や森林の緑色等の人間の記
憶している色（記憶色）と判定される領域を抽出し、そ
の領域面積で記憶色補正の有無を決定し、色補正を行う
『カラー画像処理装置』が開示されている。As an image processing apparatus for performing color correction in consideration of human sensitivity and sensation as described above, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 6-1
In 21159, the image data represented by lightness, saturation, and hue is extracted as an area determined to be a color (memorized color) memorized by humans, such as human skin color or forest green. A "color image processing device" is disclosed in which the presence or absence of memory color correction is determined based on the area area and color correction is performed.

【０００７】[0007]

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記従来の
カラー画像処理装置では、補正される領域とそうでない
領域との境界部において、その境界部での色調の変化が
急激となり連続性が損なわれる。このため、上記の境界
部のように補正すべき色であるか否かの判断の難しい領
域では色調を連続して変化させるような画像処理を行う
ことができないので、上記の境界部で疑似輪郭が発生
し、複製画の画像品位を低下させるという問題が生ず
る。However, in the above-mentioned conventional color image processing apparatus, at the boundary between the area to be corrected and the area not to be corrected, the change in the color tone at the boundary becomes sharp and the continuity is impaired. . For this reason, it is not possible to perform image processing that continuously changes the color tone in a region where it is difficult to determine whether or not the color should be corrected, such as the above-mentioned boundary portion. Occurs, and the image quality of the duplicate image is degraded.

【０００８】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、その目的は、補正すべき色であるか否
かの判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないよ
うに画像処理を行うことで、原画に忠実、且つ人間の感
性、感覚を考慮した複製画が得られるようなカラー画像
処理装置を提供することにある。The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to perform image processing so that a pseudo contour does not occur in a region where it is difficult to determine whether or not a color should be corrected. It is an object of the present invention to provide a color image processing device that is faithful to the original image and can obtain a duplicate image in consideration of human sensitivity and sensation.

【０００９】[0009]

【課題を解決するための手段】請求項１のカラー画像処
理装置は、上記の課題を解決するために、原画を読み取
る読取り手段と、この読取り手段により読み取った入力
画像データの色修正を行う色修正手段と、この色修正手
段にて色修正された画像データを出力する出力手段とを
備えたカラー画像処理装置において、上記色修正手段
は、入力画像データの各画素の色分解信号に基づいて、
肌色や空の色等の記憶色に対するその色らしさを示す指
標を各記憶色毎に算出する記憶色指標算出部と、入力画
像データの各画素の色分解信号を色修正信号に変換する
色信号変換部と、上記記憶色指標算出部にて算出された
指標と上記色信号変換部にて変換された色修正信号とに
基づいて、上記出力手段に出力する信号を演算する演算
部とを備えていることを特徴としている。In order to solve the above-mentioned problems, a color image processing apparatus according to a first aspect of the present invention includes a reading unit for reading an original image and a color for correcting the color of input image data read by the reading unit. In a color image processing device comprising a correction means and an output means for outputting the image data color-corrected by the color correction means, the color correction means is based on a color separation signal of each pixel of the input image data. ,
A memory color index calculation unit that calculates, for each memory color, an index that indicates the likelihood of the memory color such as skin color or sky color, and a color signal that converts the color separation signal of each pixel of the input image data into a color correction signal. A conversion unit; and a calculation unit that calculates a signal to be output to the output unit based on the index calculated by the memory color index calculation unit and the color correction signal converted by the color signal conversion unit. It is characterized by

【００１０】上記の構成によれば、色修正の対象となる
画素に対して、その色分解信号を変換して得られた色修
正信号と、その色分解信号に基づいて得られた記憶色の
色らしさを考慮した指標とに基づいて、出力手段に出力
する信号を演算するようになっているので、記憶色の色
らしさを考慮した色信号を得ることができる。With the above arrangement, for the pixel to be color-corrected, the color-correction signal obtained by converting the color-separation signal and the memory color obtained based on the color-separation signal are stored. Since the signal to be output to the output means is calculated based on the index in consideration of color-likeness, it is possible to obtain the color signal in consideration of the color-likeness of the memory color.

【００１１】これにより、上記の色信号に基づいて得ら
れる複製画は、原画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考
慮したものとなる。As a result, the duplicated image obtained based on the above color signals is faithful to the original image and takes human's sensitivity and sense into consideration.

【００１２】しかも、入力画像データの各画素を、記憶
色の色らしさを考慮する指標に基づいて色修正するよう
になっているので、連続的に色修正することができる。
これにより、従来のように、色修正された領域と色修正
されない領域との境界部という概念がなくなるので、境
界部における疑似輪郭も発生しなくなる。Moreover, since each pixel of the input image data is color-corrected on the basis of the index considering the color likeness of the memory color, the color can be continuously corrected.
As a result, the concept of the boundary between the color-corrected area and the non-color-corrected area is eliminated as in the prior art, so that no pseudo contour is generated at the boundary.

【００１３】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。Therefore, since it is possible to perform color correction so that a pseudo contour does not occur in an area in which it is difficult to determine whether or not the color should be corrected, the reproduction is faithful to the original image and is reproduced in consideration of human sensitivity and sensation. You can get a picture.

【００１４】請求項２のカラー画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、記憶
色指標算出部には、入力画像データの各画素のうち色修
正を行う画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記
の色修正を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に
対するその色らしさを示す指標を出力パラメータとする
ニューラルネットワークが用いられることを特徴として
いる。In order to solve the above-mentioned problems, a color image processing apparatus according to a second aspect of the present invention is, in addition to the configuration of the first aspect, a memory color index calculation unit that corrects a color of each pixel of input image data. It is characterized in that a neural network is used in which the color separation signal of the pixel to be performed is used as an input parameter, and the output parameter is an index indicating the color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color for the pixel to be color-corrected. .

【００１５】上記の構成によれば、請求項１の作用に加
えて、入力画像データの各画素のうち色修正を行う画素
の色分解信号を入力パラメータとするニューラルネット
ワークが用いられることで、色修正を行う画素における
記憶色の色らしさを示す指標をさらに高精度に、即ち人
間の感性、感覚に近くなるように算出することができ
る。これにより、記憶色の色らしさを考慮した色修正を
高精度で行うことができるので、より原画に忠実、且つ
人間の感性、感覚を考慮した複製画が得られる。According to the above configuration, in addition to the operation of claim 1, the color separation signal of the pixel for which color correction is performed among the pixels of the input image data is used as the input parameter, and the color network is used. The index indicating the color-likeness of the memory color in the pixel to be corrected can be calculated with higher accuracy, that is, to be closer to human sensitivity and sensation. As a result, color correction can be performed with high accuracy in consideration of the color likeness of the memory color, and thus a duplicate image that is more faithful to the original image and that has human sensitivity and sensation can be obtained.

【００１６】請求項３のカラー画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、記憶
色指標算出部には、入力画像データの各画素のうち色修
正を行う画素とその近傍画素の色分解信号を入力パラメ
ータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色や空の
色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を出力パ
ラメータとするニューラルネットワークが用いられるこ
とを特徴としている。In order to solve the above-mentioned problems, a color image processing apparatus according to a third aspect of the present invention has, in addition to the configuration of the first aspect, a memory color index calculation unit that corrects a color of each pixel of input image data. A neural network that uses the color separation signals of the pixel to be performed and its neighboring pixels as input parameters, and the output parameter is an index indicating the color-likeness of the memory color such as skin color or sky color for the pixel to be color-corrected above Is characterized by.

【００１７】上記の構成によれば、請求項１の作用に加
えて、入力画像データの各画素のうち色修正を行う画素
とその近傍画素の色分解信号を入力パラメータとするニ
ューラルネットワークが用いられることで、色修正の対
象となる画素の周囲の画素の色も考慮した指標を算出す
ることができる。According to the above construction, in addition to the operation of the first aspect, a neural network is used in which the color separation signal of the pixel for which color correction is performed among the pixels of the input image data and its neighboring pixels are used as input parameters. As a result, it is possible to calculate the index in consideration of the colors of the pixels around the pixel to be color-corrected.

【００１８】これにより、色修正の対象となる画素を、
その周囲の画素の色を考慮して色修正することができる
ので、色修正された画素が、その周囲の画素の色と明確
に違うような孤立点となることがなくなり、この結果、
色修正された画素とそうでない画素との間における色調
の変化を目立たなくすることができる。As a result, the pixels to be color-corrected are
Since the color can be corrected in consideration of the colors of the surrounding pixels, the color-corrected pixel does not become an isolated point that is clearly different from the color of the surrounding pixels, and as a result,
It is possible to obscure the change in color tone between pixels that are color-corrected and pixels that are not.

【００１９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。Therefore, since it is possible to perform color correction so that a pseudo contour does not occur in an area where it is difficult to determine whether or not the color should be corrected, the reproduction is faithful to the original image and is reproduced in consideration of human sensitivity and sensation. You can get a picture.

【００２０】請求項４のカラー画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、記憶
色指標算出部には、入力画像データの各画素のうち色修
正を行う画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記
の色修正を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に
対するその色らしさを示す指標を出力パラメータとする
第１のニューラルネットワークと、この第１のニューラ
ルネットワークにより決定された色修正を行う画素とそ
の近傍画素の指標を入力パラメータとし、上記の色修正
を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するそ
の色らしさを示す指標を出力パラメータとする第２のニ
ューラルネットワークとが用いられることを特徴として
いる。In order to solve the above-mentioned problems, a color image processing apparatus according to a fourth aspect of the present invention has, in addition to the configuration of the first aspect, a memory color index calculation unit that corrects a color of each pixel of input image data. A first neural network having a color separation signal of a pixel to be performed as an input parameter, and an index indicating the color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color for the pixel to be subjected to the above-mentioned color correction as an output parameter; As an input parameter, the index of the pixel to be color-corrected and its neighboring pixels determined by the neural network of is used as an input parameter, and the index indicating the color-likeness of the pixel to be color-corrected to the memory color such as skin color or sky And a second neural network is used.

【００２１】上記の構成によれば、請求項１の作用に加
えて、第１のニューラルネットワークにより色修正の対
象となる画素とその近傍の画素の記憶色の指標を算出
し、この指標を入力パラメータとする第２のニューラル
ネットワークを用いて、上記の色修正の対象となる画素
の指標を再算出するようにしているので、請求項３のよ
うに一つのニューラルネットワークによって得られた指
標に基づいて色修正する場合よりも、色修正の対象とな
る画素がより高精度に色修正される。According to the above construction, in addition to the operation of claim 1, the index of the memory color of the pixel to be color-corrected and the pixel in the vicinity thereof is calculated by the first neural network, and this index is input. Since the index of the pixel to be the color correction target is recalculated by using the second neural network as the parameter, the index obtained by one neural network is used as in claim 3. Pixels to be color-corrected are color-corrected with higher accuracy than in the case where color correction is performed by using color correction.

【００２２】これにより、色修正された画素が、その周
囲の画素の色と明確に違うような孤立点となることがな
くなり、この結果、色修正された画素とそうでない画素
との間における色調の変化をさらに目立たなくすること
ができる。This prevents the color-corrected pixel from becoming an isolated point that is clearly different from the color of the surrounding pixels, and as a result, the color tone between the color-corrected pixel and the pixel that is not. The change in can be made more inconspicuous.

【００２３】[0023]

【発明の実施の形態】本発明の実施の一形態について図
１ないし図６に基づいて説明すれば、以下の通りであ
る。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS.

【００２４】本実施の形態に係るカラー画像処理装置
は、図１に示すように、原画を読取り色分解信号を出力
する入力装置１と、色分解信号を色修正信号に変換する
色修正手段としての色修正装置２と、色修正装置２から
の色修正信号に基づいて複製画を出力する出力装置３と
を備えている。As shown in FIG. 1, the color image processing apparatus according to the present embodiment serves as an input device 1 for reading an original image and outputting a color separation signal and a color correction means for converting the color separation signal into a color correction signal. The color correction device 2 and the output device 3 that outputs a duplicate image based on the color correction signal from the color correction device 2.

【００２５】入力装置１は、読取り手段としてカラース
キャナを備え、カラーの原画を光走査してＲ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）の色分解信号（以下、ＲＧＢ信号と称
する）を得るようになっている。上記カラースキャナ
は、光走査した原画からＲＧＢ各２５６段階に色分解す
ることができるものとする。そして、このカラースキャ
ナは、色分解信号を色修正装置２に出力するようになっ
ている。The input device 1 is provided with a color scanner as a reading means, and optically scans a color original image to perform R (red) and G
(Green) and B (blue) color separation signals (hereinafter referred to as RGB signals) are obtained. It is assumed that the color scanner can perform color separation from an original image optically scanned into 256 levels of RGB. The color scanner outputs the color separation signal to the color correction device 2.

【００２６】色修正装置２は、入力装置１からの色分解
信号であるＲＧＢ信号を、出力装置３で出力可能な信号
であるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロ
ー）、［Ｋ（ブラック）］の濃度信号（以下、ＣＭＹ
（Ｋ）信号と称する）に変換すると共に、この変換され
たＣＭＹ（Ｋ）信号に対して色修正を行って、出力装置
３に出力するようになっている。The color correction device 2 outputs the RGB signals which are the color separation signals from the input device 1 by the output device 3 as C (cyan), M (magenta), Y (yellow) and [K. (Black)] density signal (hereinafter CMY
(K) signal), and the converted CMY (K) signal is color-corrected and output to the output device 3.

【００２７】出力装置３は、出力手段としてカラープリ
ンタを備え、色修正装置２からのＣＭＹ（Ｋ）信号に基
づいた画像、即ち原画の複製画を出力するようになって
いる。上記カラープリンタは、ＣＭＹの３色インクを使
用して各２５６段階の濃度でプリントアウトできるもの
とする。The output device 3 is provided with a color printer as an output means and outputs an image based on the CMY (K) signal from the color correction device 2, that is, a duplicate image of the original image. The color printer is assumed to be able to print out with each of 256 densities using CMY three color inks.

【００２８】また、上記色修正装置２は、記憶色指標算
出部４と、色信号変換部５と、演算部６とを備えてい
る。Further, the color correction device 2 includes a memory color index calculation section 4, a color signal conversion section 5, and a calculation section 6.

【００２９】上記記憶色指標算出部４は、入力装置１か
らの入力画像データの各画素の色分解信号に基づいて、
後述する算出方法によって肌色や空の色等の記憶色に対
するその色らしさを示す指標を、０から１の数値で各記
憶色毎に算出するようになっている。例えば、ある画素
の記憶色の指標が、例えば０．７であれば、その画素の
記憶色のその色らしさを７０％考慮して画素の色を修正
すればよいことを示している。そして、算出された指標
は、演算部６に出力される。The memory color index calculation unit 4 calculates the color separation signal of each pixel of the input image data from the input device 1 based on the color separation signal.
By a calculation method described later, an index indicating the color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color is calculated for each memory color with a numerical value of 0 to 1. For example, if the index of the memory color of a pixel is, for example, 0.7, it indicates that the color of the pixel should be corrected in consideration of 70% of the color likelihood of the memory color of the pixel. Then, the calculated index is output to the calculation unit 6.

【００３０】上記色信号変換部５は、入力装置１からの
入力画像データの各画素の色分解信号であるＲＧＢ信号
を、上記出力装置３におけるプリンタの濃度信号である
ＣＭＹ（Ｋ）信号に変換するようになっており、入力画
像の色再現を忠実に行う基準となる色修正信号を出力す
るデフォルト用色修正系７と、肌色や空の色等の各記憶
色毎に対応する色修正信号を出力する記憶色（ｉ）用色
修正系（ｉ＝１、２、・・・・ｎ）８…とを有してい
る。The color signal converter 5 converts the RGB signal, which is the color separation signal of each pixel of the input image data from the input device 1, into the CMY (K) signal, which is the density signal of the printer in the output device 3. The default color correction system 7 outputs a color correction signal that serves as a reference for faithfully reproducing the color of the input image, and a color correction signal corresponding to each memory color such as skin color or sky color. The color correction system for memory color (i) (i = 1, 2, ..., N) 8 ...

【００３１】上記デフォルト用色修正系７では、入力画
像データの色分解信号であるＲＧＢ信号からＣＭＹ
（Ｋ）信号であるＣ0 、Ｍ0 、Ｙ0 、（Ｋ0 ）に変換
し、記憶色（ｉ）用色修正系８では、記憶色をｎ個とし
た場合、ＲＧＢ信号からＣＭＹ（Ｋ）信号であるＣi 、
Ｍi 、Ｙi 、（Ｋi ）、（ｉ＝１、２、・・・・ｎ）に
変換するようになっている。そして、これらデフォルト
用色修正系７および記憶色（ｉ）用色修正系８・・・で
得られたＣＭＹ（Ｋ）信号は、演算部６に出力される。In the default color correction system 7, CMY is converted from the RGB signal which is the color separation signal of the input image data.
(K) signals C 0 , M 0 , Y 0 , (K 0 ) are converted, and in the memory color (i) color correction system 8, when the number of memory colors is n, the RGB signals are converted into CMY (K). ) The signal C i ,
It is adapted to convert into M i , Y i , (K i ), (i = 1, 2, ..., N). Then, the CMY (K) signals obtained by the default color correction system 7 and the memory color (i) color correction system 8 ... Are output to the calculation unit 6.

【００３２】上記演算部６は、上記記憶色指標算出部４
にて算出された指標と上記色信号変換部５にて変換され
た色信号とに基づいて、入力画像データの色修正を行
い、複製画のＣＭＹ（Ｋ）信号を出力装置３に出力する
ようになっている。The calculation unit 6 is the memory color index calculation unit 4
The input image data is color-corrected on the basis of the index calculated in step 1 and the color signal converted in the color signal converter 5, and the CMY (K) signal of the duplicate image is output to the output device 3. It has become.

【００３３】つまり、記憶色指標算出部４にて算出され
た記憶色（ｉ）の指標をｘi とし、デフォルト用色修正
系７にて変換された信号をＣ0 、Ｍ0 、Ｙ0 、（Ｋ0 ）
とし、また、記憶色（ｉ）用色修正系８にて変換された
信号をＣi 、Ｍi 、Ｙi 、（Ｋi ）、（ｉ＝１、２、・
・・・ｎ）とした場合、複製画の濃度信号となるＣＭＹ
（Ｋ）信号は、以下の（１）式から（４）式を用いて演
算されて決定される。That is, the index of the memory color (i) calculated by the memory color index calculator 4 is x i, and the signals converted by the default color correction system 7 are C 0 , M 0 , Y 0 , (K 0 )
In addition, the signals converted by the color correction system 8 for the memory color (i) are C i , M i , Y i , (K i ), (i = 1, 2, ...
... n), which is the density signal of the duplicate image
The (K) signal is calculated and determined using the following equations (1) to (4).

【００３４】 Ｃ＝（１−ｘ1 −ｘ2 …−ｘn ）Ｃ0 ＋ｘ1 Ｃ1 ＋…＋ｘn Ｃn ・・（１） Ｍ＝（１−ｘ1 −ｘ2 …−ｘn ）Ｍ0 ＋ｘ1 Ｍ1 ＋…＋ｘn Ｍn ・・（２） Ｙ＝（１−ｘ1 −ｘ2 …−ｘn ）Ｙ0 ＋ｘ1 Ｙ1 ＋…＋ｘn Ｙn ・・（３） Ｋ＝（１−ｘ1 −ｘ2 …−ｘn ）Ｋ0 ＋ｘ1 Ｋ1 ＋…＋ｘn Ｋn ・・（４） 例えば記憶色を肌色１つとすると、色再現を忠実に行う
基準となるデフォルト用色修正系７と、肌色用（例えば
ｉ＝１）の記憶色（１）用色修正系８の２つの色修正系
によって色修正が行われることになり、ＣＭＹ（Ｋ）信
号のうちＣ信号を例にとれば、例えば以下の（５）式の
ように決定される。[0034] C = (1-x 1 -x 2 ... -x n) C 0 + x 1 C 1 + ... + x n C n ·· (1) M = (1-x 1 -x 2 ... -x n) M 0 + x 1 M 1 + ... + x n M n ··· (2) Y = (1-x 1 −x 2 ··· -x n ) Y 0 + x 1 Y 1 +… + x n Y n ··· (3) K = default to be the (1-x 1 -x 2 ... -x n) K 0 + x 1 K 1 + ... + x n K n ·· (4) for example, the memory color skin color one to a reference for performing color reproduction faithful The color correction system 7 and the memory color (1) color correction system 8 for flesh color (for example, i = 1) perform color correction, and C of the CMY (K) signal is corrected. Taking a signal as an example, it is determined, for example, by the following equation (5).

【００３５】 Ｃ＝（１−ｘ1 ）Ｃ0 ＋ｘ1 Ｃ1 ・・・・・・・（５） このとき、記憶色指標算出部４で算出された肌色の指標
ｘ1 ＝０．７である画素は、７０％の肌色らしさを考慮
した色修正が行われることになる。C = (1-x 1 ) C 0 + x 1 C 1 ... (5) At this time, the flesh color index x 1 = 0.7 calculated by the memory color index calculation unit 4 A certain pixel is color-corrected in consideration of 70% of skin color.

【００３６】以上のように、色修正の対象となる画素に
対して、その色分解信号であるＲＧＢ信号を変換して得
られた色修正信号であるＣＭＹ（Ｋ）信号と、その色分
解信号に基づいて得られた記憶色の色らしさを考慮した
指標とに基づいて、演算部６は、出力装置３に出力する
信号を演算するようになっているので、記憶色の色らし
さを考慮した色信号を得ることができる。As described above, the CMY (K) signal which is the color correction signal obtained by converting the RGB signal which is the color separation signal of the pixel which is the object of color correction, and the color separation signal thereof. The calculation unit 6 calculates the signal to be output to the output device 3 based on the index obtained in consideration of the color likeness of the memory color, and thus the color likeness of the memory color is taken into consideration. A color signal can be obtained.

【００３７】これにより、上記の色信号に基づいて出力
装置３より得られる複製画は、原画に忠実、且つ人間の
感性、感覚を考慮したものとなる。As a result, the duplicated image obtained from the output device 3 based on the above-mentioned color signals is faithful to the original image and takes into consideration human sensitivity and sensation.

【００３８】しかも、入力画像データの各画素を、記憶
色の色らしさを考慮する指標に基づいて色修正するよう
になっているので、連続的に色修正することができる。
これにより、従来のように、色修正された領域と色修正
されない領域との境界部という概念がなくなるので、境
界部における疑似輪郭も発生しなくなる。Moreover, since each pixel of the input image data is color-corrected on the basis of the index considering the color likeness of the memory color, the color can be continuously corrected.
As a result, the concept of the boundary between the color-corrected area and the non-color-corrected area is eliminated as in the prior art, so that no pseudo contour is generated at the boundary.

【００３９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。Therefore, since it is possible to correct the color so that the pseudo contour does not occur in the area where it is difficult to determine whether or not the color should be corrected, the reproduction is faithful to the original image and is reproduced in consideration of human sensitivity and sensation. You can get a picture.

【００４０】ここで、上記記憶色指標算出部４における
指標の算出方法および色信号変換部５におけるデフォル
ト用色修正系７および記憶色（ｉ）用色修正系８の色修
正方法について、以下に説明する。Here, the calculation method of the index in the memory color index calculation unit 4 and the color correction method of the default color correction system 7 and the memory color (i) color correction system 8 in the color signal conversion unit 5 will be described below. explain.

【００４１】先ず、記憶色指標算出部４における指標の
算出方法について説明すると、記憶色指標算出部４にお
ける指標の算出は、例えば図２に示すように、入力層２
１、中間層２２、出力層２３からなるニューラルネット
ワークを用いて行われる。即ち、入力画像データの各画
素の色分解信号ＲＧＢを入力層２１に入力することによ
り、中間層２２を介して入力された画素の肌色や空の色
等の記憶色の色らしさを示す指標（ｉ＝１、２・・・、
ｎ）を、０から１の数値で出力層２３から出力するよう
になっている。First, the method of calculating the index in the memory color index calculating unit 4 will be described. The calculation of the index in the memory color index calculating unit 4 is performed, for example, as shown in FIG.
This is performed using a neural network composed of 1, the intermediate layer 22, and the output layer 23. That is, by inputting the color separation signal RGB of each pixel of the input image data to the input layer 21, an index (indicating the color-likeness of the memory color such as the skin color or the sky color of the pixel input through the intermediate layer 22). i = 1, 2, ...
n) is output from the output layer 23 with a numerical value of 0 to 1.

【００４２】上記の記憶色指標算出部４のニューラルネ
ットワークの構築では、まず、いくつかの色サンプル、
例えば、ＲＧＢ各３２ステップ９段階の全ての組み合わ
せ７２９通りの色サンプルを選択し、それぞれの色に対
して指標を得、これらの色に対する上記の指標を人間の
判断で教師信号として与え、それらの色分解信号ＲＧＢ
を学習させる。In the construction of the neural network of the memory color index calculation unit 4 described above, first, some color samples,
For example, selecting 729 color samples of all combinations of 9 steps of each step of RGB, obtaining indexes for each color, and giving the above indexes for these colors as a teacher signal by human judgment, Color separation signal RGB
To learn.

【００４３】以上のように、入力画像データの各画素の
うち色修正を行う画素の色分解信号を入力パラメータと
するニューラルネットワークが用いられることで、色修
正を行う画素における記憶色の色らしさを示す指標をさ
らに高精度に、即ち人間の感性、感覚に近くなるように
算出することができる。As described above, by using the neural network having the color separation signal of the pixel for which the color correction is performed among the pixels of the input image data as an input parameter, the color likeness of the memory color in the pixel for which the color correction is performed is determined. The index to be shown can be calculated with higher accuracy, that is, to be closer to human sensitivity and sensation.

【００４４】これにより、記憶色の色らしさを考慮した
色修正を高精度で行うことができるので、より原画に忠
実、且つ人間の感性、感覚を考慮した複製画が得られ
る。As a result, the color correction can be performed with high accuracy in consideration of the color likeness of the memory color, so that a duplicate image that is more faithful to the original image and that has human sensitivity and sensation is obtained.

【００４５】上記の算出方法では、色修正する対象とな
る画素の色分解信号であるＲＧＢ信号に基づいて記憶色
の指標を算出するようになっているが、色修正する対象
となる画素とその近傍画素のＲＧＢ信号をニューラルネ
ットワークに入力して、色修正する対象となる画素の指
標を算出すれば、さらに人間の感性や感覚に近い指標を
得ることができる。In the above calculation method, the memory color index is calculated based on the RGB signal which is the color separation signal of the pixel to be color-corrected. By inputting the RGB signals of the neighboring pixels to the neural network and calculating the index of the pixel that is the target of color correction, it is possible to obtain an index that is closer to the human senses and sensations.

【００４６】この場合、例えば色修正する対象となる画
素とその近傍の８画素のＲＧＢ信号を入力パラメータと
すれば、図２に示す入力層２１のユニット数は、（１＋
８）×３＝２７個となる。このときのニューラルネット
ワークの学習の手順は、先ず、いくつかの色サンプルを
選択し、それらの色を組み合わせて３×３の画像サンプ
ルを作成し、それぞれの画素の指標を求める。そして、
この９画素を見て、中心画素（色修正する対象となる画
素）の色の指標を人間の判断で教師信号として与え、こ
れら画像サンプルの９画素の色分解信号ＲＧＢをを学習
させる。In this case, for example, if the RGB signals of the pixel to be color-corrected and the eight pixels in the vicinity thereof are used as input parameters, the number of units of the input layer 21 shown in FIG. 2 is (1+
8) × 3 = 27. In the learning procedure of the neural network at this time, first, some color samples are selected, these colors are combined to create a 3 × 3 image sample, and the index of each pixel is obtained. And
Looking at these 9 pixels, the index of the color of the central pixel (pixel to be color-corrected) is given as a teacher signal by human judgment, and the color separation signals RGB of 9 pixels of these image samples are learned.

【００４７】以上のように、入力画像データの各画素の
うち色修正を行う画素とその近傍画素の色分解信号を入
力パラメータとするニューラルネットワークが用いられ
ることで、色修正の対象となる画素の周囲の画素の色も
考慮した指標を算出することができる。As described above, by using the neural network in which the color separation signal of the pixel for which color correction is performed among the pixels of the input image data and its neighboring pixels is used as an input parameter, the pixel to be subjected to color correction is It is possible to calculate the index in consideration of the colors of surrounding pixels.

【００４８】これにより、色修正の対象となる画素を、
その周囲の画素の色を考慮して色修正することができる
ので、色修正された画素が、その周囲の画素の色と明確
に違うような孤立点となることがなくなり、この結果、
色修正された画素とそうでない画素との間における色調
の変化を目立たなくすることができる。As a result, the pixels to be color-corrected are
Since the color can be corrected in consideration of the colors of the surrounding pixels, the color-corrected pixel does not become an isolated point that is clearly different from the color of the surrounding pixels, and as a result,
It is possible to obscure the change in color tone between pixels that are color-corrected and pixels that are not.

【００４９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。Therefore, since it is possible to perform color correction so that a pseudo contour does not occur in a region where it is difficult to determine whether or not the color should be corrected, it is possible to faithfully reproduce the original image and to reproduce it in consideration of human sensitivity and sensation. You can get a picture.

【００５０】さらに、他の指標の算出方法としては、図
２に示すニューラルネットワークを第１のニューラルネ
ットワークとし、この第１のニューラルネットワークに
より各画素の指標を求めて、求めた色修正を行う画素と
その近傍画素の指標を、例えば図３に示すような、入力
層３１と、中間層３２と、出力層３３とからなるニュー
ラルネットワーク（第２のニューラルネットワーク）に
入力して指標を再決定する方法もある。Further, as another index calculating method, the neural network shown in FIG. 2 is used as a first neural network, the index of each pixel is obtained by the first neural network, and the obtained pixel for color correction is calculated. And the indices of its neighboring pixels are input to a neural network (second neural network) including an input layer 31, an intermediate layer 32, and an output layer 33, as shown in FIG. 3, for example, to redetermine the indices. There is also a method.

【００５１】尚、上記第２のニューラルネットワーク
は、考慮する記憶色毎に設けられるものとする。考慮す
る記憶色を肌色と空の色の２つとし、８近傍画素の指標
をニューラルネットワークに入力する場合、図３に示す
ような、ユニット数が９個の入力層３１、ユニットが１
個の出力層３３とで構成されるニューラルネットワーク
を２つ用意すれば良いことになる。これら２つのニュー
ラルネットワークの学習は、記憶色としての肌色用のニ
ューラルネットワークを例にすれば、いくつかの３×３
画素の肌色の指標サンプルを作り、これに対して、中央
画素（９個の画素の中心の画素）のより最適な指標を教
師信号として与え、これらの指標サンプルを学習させ
る。The second neural network is provided for each memory color to be considered. When there are two memory colors to be considered, a skin color and a sky color, and the indices of 8 neighboring pixels are input to the neural network, the input layer 31 having 9 units as shown in FIG.
It suffices to prepare two neural networks composed of the individual output layers 33. The learning of these two neural networks takes several 3 × 3 if the neural network for skin color as a memory color is taken as an example.
An index sample of the skin color of the pixel is created, and a more optimal index of the central pixel (pixel at the center of the nine pixels) is given as a teacher signal to the index sample, and these index samples are learned.

【００５２】以上のように、上記の指標算出方法によれ
ば、第１のニューラルネットワークである図２に示すニ
ューラルネットワークにより色修正の対象となる画素と
その近傍の画素の記憶色の指標を算出し、この指標を入
力パラメータとする第２のニューラルネットワークであ
る図３に示すニューラルネットワークを用いて、上記の
色修正の対象となる画素の指標を再算出するようにして
いるので、一つのニューラルネットワークによって得ら
れた指標に基づいて色修正する場合よりも、色修正の対
象となる画素がより高精度に色修正される。As described above, according to the above-described index calculation method, the memory color index of the pixel to be color-corrected and the pixel in the vicinity thereof is calculated by the first neural network shown in FIG. Then, the index of the pixel to be the color correction target is recalculated by using the neural network shown in FIG. 3 which is the second neural network using this index as an input parameter. Pixels to be color-corrected are color-corrected with higher accuracy than in the case of color-correction based on the index obtained by the network.

【００５３】これにより、色修正された画素が、その周
囲の画素の色と明確に違うような孤立点となることがな
くなり、この結果、色修正された画素とそうでない画素
との間における色調の変化をさらに目立たなくすること
ができる。This prevents the color-corrected pixel from becoming an isolated point that is clearly different from the color of the surrounding pixels, and as a result, the color tone between the color-corrected pixel and the pixel that is not. The change in can be made more inconspicuous.

【００５４】次に、上記のデフォルト用色修正系７や記
憶色（ｉ）用色修正系８における色修正方法について説
明すると、例えば図４（ａ）（ｂ）に示すような色変換
マトリクスにより入力されたＲＧＢ信号を色修正信号Ｃ
ＭＹ（Ｋ）に変換する方法がある。Next, a color correction method in the default color correction system 7 and the memory color (i) color correction system 8 will be described. For example, a color conversion matrix as shown in FIGS. The input RGB signal is used as a color correction signal C
There is a method of converting to MY (K).

【００５５】図４（ａ）は、線形マスキング法を用いた
色変換マトリクスであり、ＲＧＢ信号（Ｄr 、Ｄg 、Ｄ
b ) を変換して色修正信号ＣＭＹ（Ｄc ’、Ｄm ’、Ｄ
y ’) を予測するようになっている。ここで、図中
ａ11、ａ12、・・・は係数であり、例えば周知の濃度差
最小自乗法により求められる。FIG. 4A shows a color conversion matrix using the linear masking method, and the RGB signals (D r , D g , D).
b ) is converted to color correction signals CMY (D c ', D m ', D
y '). Here, a 11 , a 12 , ... In the figure are coefficients, which are obtained by, for example, the well-known density difference least square method.

【００５６】また、図４（ｂ）は、非線形マスキング法
を用いた色変換マトリクスであり、２次１０項のＲＧＢ
信号（Ｄr 、Ｄg 、Ｄb 、・・・) を変換して色修正信
号ＣＭＹ（Ｄc ’、Ｄm ’、Ｄy ’) を予測するように
なっている。ここで、図中ａ101 、ａ102 、・・・は係
数であり、例えば周知の濃度差最小自乗法により求めら
れる。Further, FIG. 4B shows a color conversion matrix using the non-linear masking method, which is an RGB of the second order 10 terms.
The signals (D r , D g , D b , ...) Are converted to predict the color correction signals CMY (D c ′, D m ′, D y ′). Here, a 101 , a 102 , ... In the drawing are coefficients, which are obtained by, for example, the well-known density difference least square method.

【００５７】尚、上記の色変換マトリクスでは、予測さ
れる色修正信号をＣＭＹ（Ｄc ’、Ｄm ’、Ｄy ’) と
したが、これに、ブラックを示す信号を加えても良い。
この場合、入力されたＲＧＢ信号（Ｄr 、Ｄg 、Ｄb )
を変換して色修正信号ＣＭＹＫ（Ｄc ’、Ｄm ’、
Ｄy ’、Ｄk ’）を決定する。In the above color conversion matrix, the predicted color correction signal is CMY (D c ', D m ', D y '), but a signal indicating black may be added to this.
In this case, the input RGB signals (D r , D g , D b )
To convert the color correction signals CMYK (D c ', D m ',
D y ', D k ').

【００５８】また、上記の色修正系における他の色修正
方法としては、ルックアップテーブルを用いて色修正す
る方法がある。Another color correction method in the above color correction system is a color correction method using a look-up table.

【００５９】このようなルックアップテーブル法では、
例えば図５に示すように、色分解信号座標空間（ＲＧＢ
空間）の格子点に当たる点を、色分解信号（ＲＧＢ信
号）座標と色修正信号（ＣＭＹ（Ｋ）信号）データとの
対応テーブル（ルックアップテーブル）として色修正を
行うようになっている。このとき、テーブルにない点
（図中斜線部分内の点）は近傍のテーブルのデータを用
いて、３次元補間あるいは４次元補間等によって補間演
算して色修正を行う。このときの補間演算の方法として
は、周知の技術を用いれば良く、例えば１９９０年画像
電子学会第２９巻第３号『忠実な色再現のための色修正
技術』に開示されている補間演算方法を用いれば良い。In such a lookup table method,
For example, as shown in FIG. 5, the color separation signal coordinate space (RGB
A point corresponding to a grid point of (space) is used as a correspondence table (look-up table) between color separation signal (RGB signal) coordinates and color correction signal (CMY (K) signal) data to perform color correction. At this time, points that are not in the table (points in the shaded area in the drawing) are interpolated by three-dimensional interpolation, four-dimensional interpolation, or the like using the data in the neighboring table to perform color correction. As the interpolation calculation method at this time, a well-known technique may be used. For example, the interpolation calculation method disclosed in 1990, Image Electronics Society of Japan, Vol. 29, No. 3, "Color correction technique for faithful color reproduction". Should be used.

【００６０】さらに、上記の色修正系における他の色修
正方法としては、ニューラルネットワークを用いる方法
がある。Further, as another color correction method in the above color correction system, there is a method using a neural network.

【００６１】上記ニューラルネットワークは、例えば図
６（ａ）（ｂ）に示すように、入力層５１、中間層５
２、出力層５３で構成されており、各画素の色分解信号
であるＲＧＢ信号が入力層５１に入力され、中間層５２
を介して各画素の色修正信号であるＣＭＹ（Ｋ）信号が
出力層５３から出力されるようになっている。The neural network has an input layer 51 and an intermediate layer 5 as shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b), for example.
2, the output layer 53, the RGB signal which is the color separation signal of each pixel is input to the input layer 51, and the intermediate layer 52.
The CMY (K) signal, which is the color correction signal for each pixel, is output from the output layer 53 via the.

【００６２】上記ニューラルネットワークは、出力装置
３での信号がＣＭＹ信号の場合には、図６（ａ）に示す
ように、入力層５１のユニット数は３、出力層５３のユ
ニット数は３となっており、出力装置３での信号がＣＭ
ＹＫ信号の場合には、図６（ｂ）に示すように、入力層
５１のユニット数は３、出力層５３のユニット数は４と
なっている。In the above neural network, when the signal at the output device 3 is a CMY signal, the number of units in the input layer 51 is 3, and the number of units in the output layer 53 is 3, as shown in FIG. 6A. And the signal at the output device 3 is CM
In the case of the YK signal, as shown in FIG. 6B, the input layer 51 has three units and the output layer 53 has four units.

【００６３】尚、上記の各ニューラルネットワークは、
誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）で予め学習さ
れたものを使用する。The above neural networks are
The one previously learned by the error back propagation method (back propagation) is used.

【００６４】以上のように、本実施の形態に係るカラー
画像処理装置では、色修正装置２が、色分解信号を記憶
色の色らしさを示す指標を用いて色修正信号に変換する
ようになっているので、記憶色である肌色や空の色等の
特定の色を考慮しながら、連続的に色修正を行うように
なっている。これにより、上記の特定の色の領域とそう
でない領域との間に疑似輪郭が発生しなくなるので、原
画をより忠実に再現し、尚且つ人間の感性、感覚を考慮
した複製画を得ることができる。As described above, in the color image processing device according to the present embodiment, the color correction device 2 converts the color separation signal into the color correction signal by using the index indicating the color likeness of the stored color. Therefore, the color correction is continuously performed while considering a specific color such as a flesh color or a sky color which is a memory color. As a result, since a pseudo contour does not occur between the above-mentioned specific color area and the area other than that, it is possible to reproduce the original image more faithfully and obtain a duplicate image in consideration of human sensitivity and sensation. it can.

【００６５】また、記憶色の色らしさを示す指標を用い
て色修正するようになっているので、従来のように、色
変換マトリクス、ルックアップテーブル、ニューラルネ
ットワーク等の色修正方法のみを利用して色修正を行う
場合に比べて格段に人間の感性、感覚に近い複製画を得
ることができる。Further, since the color is corrected by using the index indicating the color likeness of the memorized color, only the color correcting method such as the color conversion matrix, the look-up table and the neural network is used as in the conventional case. It is possible to obtain a duplicate image that is much closer to human sensibilities and sensations as compared with the case where color correction is performed.

【００６６】[0066]

【発明の効果】請求項１の発明のカラー画像処理装置
は、以上のように、原画を読み取る読取り手段と、この
読取り手段により読み取った入力画像データの色修正を
行う色修正手段と、この色修正手段にて色修正された画
像データを出力する出力手段とを備えたカラー画像処理
装置において、上記色修正手段は、入力画像データの各
画素の色分解信号に基づいて、肌色や空の色等の記憶色
に対するその色らしさを示す指標を各記憶色毎に算出す
る記憶色指標算出部と、入力画像データの各画素の色分
解信号を色修正信号に変換する色信号変換部と、上記記
憶色指標算出部にて算出された指標と上記色信号変換部
にて変換された色修正信号とに基づいて、上記出力手段
に出力する信号を演算する演算部とを備えている構成で
ある。As described above, the color image processing apparatus according to the first aspect of the present invention includes the reading means for reading the original image, the color correcting means for correcting the color of the input image data read by the reading means, and this color. In a color image processing apparatus including an output unit that outputs image data that has been color-corrected by the correction unit, the color correction unit is based on the color separation signal of each pixel of the input image data, A memory color index calculation unit that calculates an index indicating the color likelihood of the memory color for each memory color, a color signal conversion unit that converts the color separation signal of each pixel of the input image data into a color correction signal, and A configuration is provided that includes a calculation unit that calculates a signal to be output to the output unit based on the index calculated by the memory color index calculation unit and the color correction signal converted by the color signal conversion unit. .

【００６７】それゆえ、記憶色の色らしさを考慮した原
画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考慮した複製画を得
ることができる。Therefore, it is possible to obtain a duplicated image that is faithful to the original image in which the color likeness of the memory color is taken into consideration and in which human sensitivity and sensation are taken into consideration.

【００６８】しかも、入力画像データの各画素を、記憶
色の色らしさを考慮する指標に基づいて色修正するよう
になっているので、連続的に色修正することができる。
これにより、従来のように、色修正された領域と色修正
されない領域との境界部という概念がなくなるので、境
界部における疑似輪郭も発生しなくなる。In addition, since each pixel of the input image data is color-corrected based on the index considering the color likeness of the memory color, the color can be continuously corrected.
As a result, the concept of the boundary between the color-corrected area and the non-color-corrected area is eliminated as in the prior art, so that no pseudo contour is generated at the boundary.

【００６９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができるとい
う効果を奏する。Therefore, since it is possible to perform color correction so that a pseudo contour does not occur in a region where it is difficult to determine whether or not the color should be corrected, the reproduction is faithful to the original image and is reproduced in consideration of human sensitivity and sensation. The effect that a picture can be obtained is produced.

【００７０】請求項２の発明のカラー画像処理装置は、
以上のように、請求項１の構成に加えて、記憶色指標算
出部には、入力画像データの各画素のうち色修正を行う
画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記の色修正
を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するそ
の色らしさを示す指標を出力パラメータとするニューラ
ルネットワークが用いられる構成である。According to the color image processing apparatus of the invention of claim 2,
As described above, in addition to the configuration of claim 1, the memory color index calculation unit performs the above-described color correction by using the color separation signal of the pixel for which color correction is performed among the pixels of the input image data as an input parameter. This is a configuration in which a neural network is used in which an output parameter is an index indicating the color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color of a pixel.

【００７１】それゆえ、請求項１の構成による効果に加
えて、色修正を行う画素における記憶色の色らしさを示
す指標をさらに高精度に、即ち人間の感性、感覚に近く
なるように算出することができる。これにより、記憶色
の色らしさを考慮した色修正を高精度で行うことができ
るので、より原画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考慮
した複製画を得ることができるという効果を奏する。Therefore, in addition to the effect according to the first aspect, the index indicating the color-likeness of the memory color in the pixel to be color-corrected is calculated with higher accuracy, that is, so as to be closer to human sensitivity and sensation. be able to. This makes it possible to perform color correction with high accuracy in consideration of the color likeness of a memory color, and thus it is possible to obtain a duplicate image that is more faithful to the original image and that has human sensitivity and sensation.

【００７２】請求項３の発明のカラー画像処理装置は、
以上のように、請求項１の構成に加えて、記憶色指標算
出部には、入力画像データの各画素のうち色修正を行う
画素とその近傍画素の色分解信号を入力パラメータと
し、上記の色修正を行う画素に対する肌色や空の色等の
記憶色に対するその色らしさを示す指標を出力パラメー
タとするニューラルネットワークが用いられる構成であ
る。According to the color image processing apparatus of the invention of claim 3,
As described above, in addition to the configuration of claim 1, the memory color index calculation unit uses as input parameters color separation signals of a pixel to be color-corrected among the pixels of the input image data and its neighboring pixels. This is a configuration in which a neural network is used that uses as an output parameter an index indicating the color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color for a pixel to be color-corrected.

【００７３】これにより、請求項１の構成による効果に
加えて、色修正の対象となる画素を、その周囲の画素の
色を考慮して色修正することができるので、色修正され
た画素が、その周囲の画素の色と明確に違うような孤立
点となることがなくなり、この結果、色修正された画素
とそうでない画素との間における色調の変化を目立たな
くすることができる。As a result, in addition to the effect of the configuration of claim 1, the pixel to be color-corrected can be color-corrected in consideration of the colors of the surrounding pixels. , An isolated point that is clearly different from the color of the surrounding pixels is not present, and as a result, it is possible to make the change in color tone between the color-corrected pixel and the non-color-corrected pixel inconspicuous.

【００７４】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができるとい
う効果を奏する。Therefore, the color can be corrected so that the pseudo contour does not occur in the area where it is difficult to determine whether or not the color should be corrected. Therefore, the reproduction is faithful to the original image and is reproduced in consideration of human sensitivity and sensation. The effect that a picture can be obtained is produced.

【００７５】請求項４の発明のカラー画像処理装置は、
以上のように、請求項１の構成に加えて、記憶色指標算
出部には、入力画像データの各画素のうち色修正を行う
画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記の色修正
を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するそ
の色らしさを示す指標を出力パラメータとする第１のニ
ューラルネットワークと、この第１のニューラルネット
ワークにより決定された色修正を行う画素とその近傍画
素の指標を入力パラメータとし、上記の色修正を行う画
素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するその色らし
さを示す指標を出力パラメータとする第２のニューラル
ネットワークとが用いられる構成である。According to the color image processing apparatus of the invention of claim 4,
As described above, in addition to the configuration of claim 1, the memory color index calculation unit performs the above-described color correction by using the color separation signal of the pixel for which color correction is performed among the pixels of the input image data as an input parameter. A first neural network that uses as an output parameter an index indicating the color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color for a pixel, and a pixel for color correction determined by the first neural network and its neighboring pixels A second neural network is used in which an index is used as an input parameter, and an index indicating a color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color for a pixel to be color-corrected is used as an output parameter.

【００７６】これにより、請求項１の構成による効果に
加えて、色修正された画素が、その周囲の画素の色と明
確に違うような孤立点となることがなくなり、この結
果、色修正された画素とそうでない画素との間における
色調の変化をさらに目立たなくすることができるという
効果を奏する。As a result, in addition to the effect of the first aspect, the color-corrected pixel does not become an isolated point that is clearly different from the color of the surrounding pixels, and as a result, the color-corrected pixel is corrected. It is possible to make the change in color tone between a pixel that does not exist and a pixel that does not so much less noticeable.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明のカラー画像処理装置を示す概略構成ブ
ロック図である。FIG. 1 is a schematic block diagram showing a color image processing apparatus of the present invention.

【図２】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における記憶色指標算出部に用いられるニュー
ラルネットワークの概略構成図である。FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a neural network used in a memory color index calculation unit in a color correction device provided in the color image processing device shown in FIG.

【図３】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における記憶色指標算出部に用いられる他のニ
ューラルネットワークの概略構成図である。FIG. 3 is a schematic configuration diagram of another neural network used in the memory color index calculation unit in the color correction device provided in the color image processing device shown in FIG.

【図４】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における色信号変換部に用いられる色変換マト
リクスを示すものであって、（ａ）は線形マスキング法
を用いたときの色変換マトリクスを示す説明図であり、
（ｂ）は非線形マスキング法を用いたときの色変換マト
リクスを示す説明図である。FIG. 4 is a diagram showing a color conversion matrix used in a color signal conversion unit in the color correction device provided in the color image processing device shown in FIG. 1, in which (a) is a color when a linear masking method is used. It is an explanatory view showing a conversion matrix,
(B) is an explanatory view showing a color conversion matrix when a non-linear masking method is used.

【図５】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における色信号変換部に用いられるルックアッ
プテーブルの一例を示す説明図である。5 is an explanatory diagram showing an example of a look-up table used in a color signal conversion unit in the color correction device provided in the color image processing device shown in FIG.

【図６】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における色信号変換部に用いられるニューラル
ネットワークを示すものであって、（ａ）は出力信号が
ＣＭＹ信号のときのニューラルネットワークを示す説明
図であり、（ｂ）は出力信号がＣＭＹＫ信号のときのニ
ューラルネットワークを示す説明図である。6 shows a neural network used in a color signal conversion unit in the color correction apparatus provided in the color image processing apparatus shown in FIG. 1, in which (a) is a neural network when an output signal is a CMY signal. FIG. 4B is an explanatory diagram showing a neural network when the output signal is a CMYK signal.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ 入力装置（読取り手段） ２ 色修正装置（色修正手段） ３ 出力装置（出力手段） ４ 記憶色指標算出部 ５ 色信号変換部 ６ 演算部（色修正部） DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Input device (reading means) 2 Color correction device (color correction means) 3 Output device (output means) 4 Memory color index calculation part 5 Color signal conversion part 6 Calculation part (color correction part)

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】原画を読み取る読取り手段と、この読取り
手段により読み取った入力画像データの色修正を行う色
修正手段と、この色修正手段にて色修正された画像デー
タを出力する出力手段とを備えたカラー画像処理装置に
おいて、 上記色修正手段は、入力画像データの各画素の色分解信
号に基づいて、肌色や空の色等の記憶色に対するその色
らしさを示す指標を各記憶色毎に算出する記憶色指標算
出部と、 入力画像データの各画素の色分解信号を色修正信号に変
換する色信号変換部と、 上記記憶色指標算出部にて算出された指標と上記色信号
変換部にて変換された色修正信号とに基づいて、上記出
力手段に出力する信号を演算する演算部とを備えている
ことを特徴とするカラー画像処理装置。1. A reading means for reading an original image, a color correcting means for correcting a color of input image data read by the reading means, and an output means for outputting image data color-corrected by the color correcting means. In the color image processing apparatus provided with, the color correction means, based on the color separation signal of each pixel of the input image data, for each memory color, an index indicating the color-likeness of the memory color such as skin color or sky color. A memory color index calculation unit for calculating, a color signal conversion unit for converting the color separation signal of each pixel of the input image data into a color correction signal, an index calculated by the memory color index calculation unit and the color signal conversion unit A color image processing apparatus, which calculates a signal to be output to the output means on the basis of the color correction signal converted in. 【請求項２】上記記憶色指標算出部には、入力画像デー
タの各画素のうち色修正を行う画素の色分解信号を入力
パラメータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色
や空の色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を
出力パラメータとするニューラルネットワークが用いら
れることを特徴する請求項１記載のカラー画像処理装
置。2. The memory color index calculation unit uses, as an input parameter, a color separation signal of a pixel of which color correction is to be performed among pixels of the input image data, and the skin color or sky color of the pixel to be color corrected. The color image processing apparatus according to claim 1, wherein a neural network having an output parameter that is an index indicating the color-likeness of the memory color is used. 【請求項３】上記記憶色指標算出部には、入力画像デー
タの各画素のうち色修正を行う画素とその近傍画素の色
分解信号を入力パラメータとし、上記の色修正を行う画
素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するその色らし
さを示す指標を出力パラメータとするニューラルネット
ワークが用いられることを特徴とする請求項１記載のカ
ラー画像処理装置。3. The memory color index calculation unit uses, as input parameters, color separation signals of a pixel whose color is to be corrected and its neighboring pixels among the pixels of the input image data, and a skin color for the pixel whose color is to be corrected and The color image processing apparatus according to claim 1, wherein a neural network having an output parameter that is an index indicating a color-likeness of a memory color such as a sky color is used. 【請求項４】上記記憶色指標算出部には、入力画像デー
タの各画素のうち色修正を行う画素の色分解信号を入力
パラメータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色
や空の色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を
出力パラメータとする第１のニューラルネットワーク
と、この第１のニューラルネットワークにより決定され
た色修正を行う画素とその近傍画素の指標を入力パラメ
ータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色や空の
色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を出力パ
ラメータとする第２のニューラルネットワークとが用い
られることを特徴とする請求項１記載のカラー画像処理
装置。4. The memory color index calculation unit uses, as an input parameter, a color separation signal of a pixel of which color correction is to be performed among pixels of the input image data, and a skin color or a sky color of the pixel of which color correction is to be performed. The first neural network having an index indicating the color-likeness of the memory color as an output parameter, the pixel of the pixel for color correction determined by the first neural network, and the indices of its neighboring pixels are used as input parameters. The color image processing apparatus according to claim 1, wherein a second neural network having an output parameter that is an index indicating a color-likeness of a memory color such as a skin color or a sky color for a pixel to be color-corrected is used. .
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008079022A (en) * 2006-09-21 2008-04-03 Noritsu Koki Co Ltd Image correction unit and image correction program
JP2009050035A (en) * 2008-12-05 2009-03-05 Nec Corp Image processing method, image processing system, and image processing program

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