JPH05303632A - スポットカラーイメージの類似カラー領域同定のための方法と装置 - Google Patents
スポットカラーイメージの類似カラー領域同定のための方法と装置Info
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- JPH05303632A JPH05303632A JP4177398A JP17739892A JPH05303632A JP H05303632 A JPH05303632 A JP H05303632A JP 4177398 A JP4177398 A JP 4177398A JP 17739892 A JP17739892 A JP 17739892A JP H05303632 A JPH05303632 A JP H05303632A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】スポットカラーイメージの類似色領域を同定し
て、支配的カラーに置きかえる。 【構成】原イメージを走査しスポットカラーイメージを
生成し、カラーを分類する。分類されたカラーの出現頻
度から支配的色を決定する。前記原イメージを（再度）
走査し、スポットカラーイメージを生成し、その中のカ
ラーを支配的カラーのうち最も近いもので置き換える。
色類が減少し、記憶・操作の効率が上る。
て、支配的カラーに置きかえる。 【構成】原イメージを走査しスポットカラーイメージを
生成し、カラーを分類する。分類されたカラーの出現頻
度から支配的色を決定する。前記原イメージを（再度）
走査し、スポットカラーイメージを生成し、その中のカ
ラーを支配的カラーのうち最も近いもので置き換える。
色類が減少し、記憶・操作の効率が上る。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の技術分野】この発明はカラーイメージ処理に関
し、特に電子的に捕捉されたスポットカラーイメージ中
の類似するカラーの領域を発見し、この類似する色を一
つの支配的なカラーに置き換えるシステムと方法に関す
る。 【０００２】 【従来の技術とその問題点】最近のコンピュータデスク
トップパブリッシングおよびイメージ処理システムには
ユーザーが合成図形イメージおよびテキストを作成もし
くは変更できるものがいくつかある。後者の場合には、
イメージはユーザーがそのイメージを見て、そのシステ
ムによって支援されるイメージ処理ルーチンを行うよう
にメモリから表示装置に直接取り出される。しかし、メ
モリからイメージを取り出す前に、イメージはイメージ
走査装置（スキャナ）を用いて走査されねばならない。
イメージスキャナはたとえば文書の原イメージをドット
／インチ（ｄｐｉ）が所定値の解像度のラスタフォーマ
ットに変換する。 【０００３】イメージデータを捕捉するあらゆるスキャ
ナ、あるいはほとんどあらゆる電子装置はイメージを０
から２５５までのグレースケール値として、あるいは通
常赤、緑、および青（ＲＧＢ）に分割されるカラー値の
いずれかとして取り込み、各カラーの強さはたとえば０
から２５５の数値範囲によって表される。このように表
されたイメージは通常連続トーンあるいは“コントー
ン”イメージと呼ばれる。したがって、コントーンは各
画素にある範囲の値を割り当てる処理を指す。グレース
レールイメージはコントーンイメージである。それはも
っとも一般的な場合において０から２５５の範囲の値を
含むからである。ＲＧＢイメージは通常コントーンであ
る。それは各カラーが０から２５５の範囲で表されるか
らである。白黒コントーンはもっとも簡単なケースであ
る。グレースケールでは０は純粋な黒であり２５５は純
白である。カラーコントーンはこれより複雑であるが、
同じ原理が当てはまる。各カラーには３つのバイトが割
り当てられ、各バイトはＲ、Ｇ、あるいはＢを表し、対
応するバイトの大きさがそのカラーの強さを表す。 【０００４】コントーンイメージには簡単なしきい値法
を用いてしきい値を与えることができる。１つの簡単な
しきい値法では１２８以上のグレースケール値を白と
し、１２７以下の値を黒とする。カラーイメージを発生
させるためのカラーイメージに対するしきい値の設定は
多少異なる。 【０００５】色にしきい値を設ける方法はより一般的に
は“ポスタライゼーション”と呼ばれる。ポスタライゼ
ーションは真のカラーイメージからパレットイメージを
抽出する技術である。真のカラーイメージは赤、緑、お
よび青の成分を含むイメージである。通常、他の色空間
も使えるが、赤、緑、および青がもっとも一般的であ
る。上述したように、ＲＧＢの各色は０から２５５の間
の値を有する。この場合、イメージは実際には３バイト
の情報（たとえば、３ビット成分（を有する。１つは
赤、１つは緑、そして１つは青である。各画素はその画
素によって表される色を記述するこれら３つのバイトを
有する。また、パレットイメージは１画素当たり１つの
パレット索引を有する。パレット索引は、赤、青および
緑に対する値のパレットへの索引である。 【０００６】ポスタライゼーションの処理は基本的には
真のカラーイメージを取り出し、そのＲＧＢ画素をパレ
ット中の画素に置き換えることによってパレット中の最
もそれに近いものに変換するものであり、あるいはそれ
をパレットイメージに変換する場合には、それを索引中
で置き換えるものである。そこで、真のカラーイメージ
はパレットへの索引から構成されるカラーイメージ（パ
レットイメージ）に変換される。ポスタライゼーション
はしたがってＲＧＢカラーをこのパレットに写像する処
理であり、得られるイメージはパレット中のカラーだけ
を有する。“スポットカラー”イメージはその最も純粋
な形態においては、イメージ中のカラーが別々の印刷ロ
ールおよびインクによって再生されるオフセット印刷プ
レスによって印刷されたイメージである。各カラーは単
色であり無地である。最終的なイメージはカラーのスポ
ットのみによって形成される。それぞれが無地でありカ
ードストックに印刷されたオレンジ、黄色、緑、赤、青
および黒の６つのカラーを含むスポットカラーイメージ
を考察する。このもとのイメージを生成するためには、
６回の別々のプレス印刷が行われ、それぞれのプレス印
刷において特定のカラーの１つあるいはそれ以上の無地
の領域が印刷される。これは雑誌や本のためのコントー
ンイメージや写真上のイメージの生成に用いられる従来
の“ハーフトーニング”処理とは異なる。ハーフトーン
イメージは４つのプレス工程を用いて生成され、その１
つ１つがそれぞれシアン、黄色、マゼンタおよび黒を印
刷する。このようなシステムではこれらの様々なカラー
でハーフトーニングを行うことよってカラーの組合せを
有するイメージを作成することができる。しかし、この
場合カラーがそれぞれパターンを含んでいるため無地で
はない。したがってハーフトーニング処理はスポットカ
ラー処理ではない。 【０００７】ハーフトーニング処理を用いて再生された
写真イメージを考察する。ハーフトーニングされたイメ
ージを近くから見ると、これは実際には一連のドットパ
ターンから形成されていることがわかる。基本的には、
ドットは写真上のイメージを表すためにその大きさが違
っている。これは実際にはもとの写真に比べるとはるか
に粗いレベルである。白黒のハーフトーニングされたイ
メージはある色に変換される分子の数を変えることによ
って同じことを行う。白黒ハーフトーニングされたイメ
ージは非常になめらかであり、カラーハーフトーニング
されたイメージも同様である。これは、これらの粒状度
が非常に高いためである。オフセットプレスでは粒子が
より大きい新聞紙を見ると粒子が粗く、実際にパターニ
ングを非常にはっきりと見ることができる。パターニン
グはドットの規則的な格子模様であり、ドットは異なる
強さを表すよう大きさが異なっており、それによって写
真でいうハーフトーンが与えられている。 【０００８】スポットカラーイメージが走査されコンピ
ュータに入力されるとき、それから得られるカラーは実
際には様々なカラーになる。このように真のカラーが失
われるのは印刷処理の不安定さやスキャナ自身からくる
システム中の雑音の結果である。それぞれのカラー成分
には非常に大きなばらつきがある場合がある。たとえ
ば、ＲＧＢスキャナにおいては、０から２５５までの範
囲において、ばらつきが±１０にもなることがある。不
幸にして各カラーに２０種類の色むらがある場合、２０
×２０×２０、あるいは８，０００の異なるデジタル的
な色むらが裸眼では一色に見える場合がある。通常、ユ
ーザーは走査されたスポットイメージをコンピュータに
入力されているプリントパッケージあるいは表現パッケ
ージにロードし、それを編集するかあるいはカラーを変
える。ＣＲＴ（陰極線管）に現れる走査されたイメージ
は依然としてスポットカラーに見える場合がある。しか
し、走査されたスポットイメージは必ず多数の検出不能
な色むらを含んでいる。商業的に入手できるパッケージ
の中にはスクリーン上に現れるカラーを変える機能を含
むものがいくつかある。たとえば、米国アップル社のｍ
ａｃｉｎｔｏｓｈ用ペイントパッケージに共通のペイン
トバスケットツールがある。ユーザーは特定のスポット
カラー対象に新しい色を充填することができる。実際に
は８０００の異なるカラーがあるため、この充填機能を
用いても目に見えるような結果は得られないかもしれな
い。したがって、色むらを１つずつ編集することを除い
ては、この対象を編集することができない。ＰＣ Ｐａ
ｉｎｔｂｒｕｓｈはＩＢＭベースのシステムに使用する
ことのできる製品であり、ＤｅｓｋｐａｉｎｔはＺｅｄ
ｃｏｒ Ｉｎｃ．の販売するプリントパッケージであ
り、これはＭａｃｉｎｔｏｓｈ上で動作し、いずれのパ
ッケージもペイントバケット充填機能を支援する。さら
に、Ｄｅｓｋｐａｉｎｔはユーザーがある範囲の色を充
填することができるという点でより優れている。しか
し、この範囲は制御することが非常に難しく色の遷移に
おける問題のためにイメージに歪みが発生するため有効
ではない。 【０００９】ユーザーがスポットカラーと見なすハーフ
トーンのイメージや写真であるイメージがある。色につ
いていえば、スポットカラーと同等であるカラー図面、
実際には別々の処理で生成されるイメージ、およびハー
フトーンの色で生成される他のものがある。カラーハー
フトーンはプレス上のハーフトーン処理を用いて作成さ
れ通常コントーン用のものであるが、カラー図面はカラ
ーハーフトーンで表現されることが多い。最後に、カラ
ー写真がある。 【００１０】一方、合成イメージは通常コンピュータに
よって作成されてきたものである。一般にイメージを作
成する３つの方法がある。一つは人物や山の写真を撮る
といった自然物の場合である。これは実物イメージであ
る。これは通常コントーンイメージである。２番目のイ
メージとしては手描きのイメージ、たとえば手描きの図
面や絵がある。通常、これらの中には合成イメージのも
のあるいは合成と考えられるイメージがある。３番目の
イメージはコンピュータで生成したイメージあるいはそ
の他の機械的に生成したイメージである。あるイメージ
の中にある異なるカラーの数は、膨大な数の相異る色を
有する実世界から色の数が大幅に少なくなった合成的に
生成したイメージへとかなり減少する。実際のカラーの
数は合成イメージ中では１０以上であることはまれであ
る。通常、合成イメージは４つあるいは５つのカラーを
有する。 【００１１】たとえばコンピュータで生成した３次元の
家の合成イメージを考える。するとこの家の壁は非常に
質感の乏しい非常に平坦でべたっとしたものであること
に気付く。また、それには自然のイメージに生命と現実
感を与えるものの一つであるノイズが存在しない。現実
の世界の物体はまったく滑らかなものではない。合成的
に生成された物体は通常非常に平坦で滑らかである。 【００１２】 【発明の目的】この発明のシステムと方法（この発明）
は電子的に捕捉されたスポット色イメージ中の類似した
カラーの領域を発見し、この類似したカラーを一つの支
配的な色に置き換えるためのものである。 【００１３】 【発明の概要】この発明においては、もとのイメージが
まず低い解像度で走査され電子的なイメージが生成され
る。このステップはプリスキャンステップと呼ばれる。
プリスキャンステップからの情報を用いて、このシステ
ムは３次元（３−Ｄ）ヒストグラムを用いて生成された
イメージ中のカラーを分類する。ヒストグラムの次元は
スキャナの赤、青および緑（ＲＧＢ）のカラーである。
しかし、ヒストグラムの次元はその他の周知のイメージ
座標系からなるものであってもよい。このヒストグラム
分類をもとに支配的なカラーのパレットが同定される。
この色パレットはこのイメージ中の支配的な色を同定す
るのに用いられる。 【００１４】もとのイメージのそれぞれの線は第２の解
像度で走査され、この第２の解像度は第１の解像度より
かなり高い。次に走査された線が処理されてそれぞれの
線の中のどこに異なる色が存在するかが判定される。異
なるカラーの位置はそれぞれの画素を評価する一組の規
則からなる状態抽出箱（Ｂｒｅａｋ ｏｕｔ ｂｏｘ）
を用いてメモリ等へ記録される。各線の部分は互いに関
係付けられまた隣合う線の部分と関係付けられて記録さ
れたカラーが近い位置にあるかどうかが判定され、それ
によって原画を表すカラーの様々な空間的領域同定され
る。この空間的領域は最後にカラーパレットと比較さ
れ、この空間的領域の平均的なカラーがそれに最も近い
対応するパレットカラーに置き換えられる。 【００１５】 【発明の実施例】この発明においてイメージは各線ごと
に処理される。各線は水平方向にある数の画素を有し、
これを幅と呼ぶ。線の数は高さと呼ばれる。画素で表し
た幅と高さ（あるいは水平方向の画素数と線の数）は画
素で表したイメージの寸法を記述する。水平方向には、
バイト単位の幅も調べられる。これは、イメージの水平
方向の画素数、線の数、幅およびバイトからイメージが
十分に記述されるようにとの考え方である。この発明に
用いられるイメージにはいくつかの種類がある。白黒イ
メージは８ビットワードすなわち１バイト当たり１画素
として入力されるグレースケールイメージに基づいて１
画素当たり１ビットとして処理および出力することがで
きる。 【００１６】さらに、このシステムは２つのＲＧＢデー
タフォーマットを処理する。１つは２４ビットであり、
赤、緑および青のバイトがある。もう１つは３２ビット
であり、アルファバイト、赤、緑および青がある。アル
ファバイトは実際には用いられない。３２ビット型式は
Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ上の取り決めであり、ＲＧＢ画素を
１つの３２ビット整数としてロードおよび記憶し処理ス
ピードを上げることが可能である。これらの種類のデー
タはパレットイメージとして処理され出力される。パレ
ットイメージは１画素あたり８ビットのイメージからな
り、したがって各バイトは１つの画素を表す。上述した
ように、それぞれの８ビットワードはカラーパレットへ
の索引である。 【００１７】このスポットカラー抽出の発明を実施する
ためのハードウエアイシステムの一例を図１に示す。コ
ンピュータプラットフォーム１０２は中央演算処理装置
（ＣＰＵ）１１４、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
１１２、および入出力インターフェース１１６を含むハ
ードウエアユニット１１０を有する。ＲＡＭ１１２は主
記憶装置とも呼ばれる。この発明はスキャナ１３４によ
って走査されデータ記憶装置１２４に記憶されるイメー
ジのスポットカラー抽出のプロセス１３０として示され
ている。データ記憶装置１２４は２次記憶装置とも呼ば
れ、ハードディスクおよびテープ駆動装置を含む場合が
ある。データ記憶装置１２４は不揮発生記憶装置を表
す。このスポットカラー抽出の発明はソフトウエアある
いは直接ハードウエアで実施することができる。またこ
の発明はハードウエアの特定の機能を最適化することに
よってソフトウエアとハードウエアの組み合わせとして
実施し、システム全体の効率を上げることができる。こ
のコンピュータシステムは表示装置１２０、キーボード
１２１、マウス１２２および印刷装置１２８を含む。ユ
ーザー１３２は表示装置１２０、キーボード１２１、お
よびマウス１２２を介してコンピュータおよびスポット
カラー抽出処理１３０と対話する。 【００１８】この発明を支援するシステムの例として
は、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ ＭｏｄｅｌＩＩ、ＳＥおよび
Ｐｌｕｓパーソナルコンピュータシリーズ、ＩＢＭ Ｐ
Ｃとコンパチブルな２８６、３８６および４８６モデル
のほとんど、さらにそれらの相等品がある。この発明の
高いレベルにおける概要を図２を参照して説明する。プ
レビュー走査２０２はスポットカラー抽出すべきオリジ
ナルの低解像度イメージを得るために行われる。このイ
メージは８ビットグレースケールあるいは２４ビットの
真のカラーである。 【００１９】プレビュー走査２０２からの情報を用いて
この発明のシステムと方法は３次元ヒストグラム（ステ
ップ２０４参照）を用いたカラーパレットを発見する。
支配的なカラーの発見は関連するカラーの“クラスタ”
を作成することによって達成される。これは最大発生セ
グメントを取り、それに関連しまたカラークラスタ中の
関連するカラーを含むその最大発生セグメントの周囲の
カラーを発見することによって行われる。 【００２０】次に各線（ライン）の高解像度の走査がス
テップ２０６に示すように８ビットグレースケールある
いは２４ビットカラーで得られる。ここから、次のステ
ップであるステップ２０８で同じかあるいは類似したカ
ラー、ピークカラーおよびカラーの遷移を含む現在のそ
れぞれの線上の領域を発見しうるように線が個々に処理
される。ステップ２０８で識別された線の領域はステッ
プ２１０に示すように互いに関係付けられまた隣合う線
の領域とも関係付けられる。 【００２１】データ構造が作成され更新される。これは
前のステップで判定されたスポットカラー領域の輪郭を
表す。（ステップ２１２参照）次にシステムはステップ
２１４の条件文に示すようにまだ処理しなければならな
い線があるかどうかを判定する。このとき、処理すべき
線がない場合、システムは次にこのスポットカラー抽出
したイメージを出力する準備をする。さらに評価しなけ
ればならない線がある場合、システムはステップ２０６
に示すようにジャンプしてこの追加の線の処理を開始す
る。 【００２２】ステップ２１６−２２０に示すように、３
つの追加の処理ステップがこのシステムによってオプシ
ョン的に実行される。線の“ぎざぎざ”がステップ２１
０に示すようにデータ構造中に記述されたイメージから
除去される。ステップ２１８ではスキューの異状が除去
され、ステップ２２０ではノイズが除去される。次に、
このフィルタリングされた、あるいはフィルタリングさ
れていないスポットカラー抽出されたイメージがステッ
プ２２２に示されるように出力される。 【００２３】この発明のスポットカラー抽出システムお
よび方法の上記のステップを個々にさらに詳細に説明す
る。 【００２４】プレビュー走査は比較的簡単で従来からあ
るステップであり、ユーザーがイメージ全体あるいはイ
メージの一部を下見することを可能にする。プレビュー
走査は約３７ｄｐｉの２４ビットカラーあるいは８ビッ
トグレースケールの低い解像度で実行される。なお３７
ｄｐｉは毎１インチ（２．５４ｃｍ）３７画素（ドッ
ト）の画素密度を表わす。プレビュー走査はユーザーが
スクリーン上で見ることができるイメージを発生する。
周知の技術を用いて、ユーザーはスポットカラー抽出を
行いたい領域を選択することができる。また、事前走査
されたスポットイメージ全体を選択することもできる。
ｄｐｉ値はプレビュー領域の大きさおよびユーザーがプ
レビュー領域の完全な走査あるいは部分的な高解像度の
走査のいずれを選択するかによって変わる。低解像度走
査は良好な初回プレビュー走査である３７ｄｐｉからス
キャナの最大走査速度までの間で変化しうる。次に説明
するように、３−Ｄヒストグラムはあるパーセンテイジ
のデータを捨ててカラーパレットを決定するため、低解
像度走査のための大きなｄｐｉは不要である。 【００２５】このプレビュー走査を実施するためのソフ
トウエアあるいはハードウエアは標準的なものであり、
通常スキャナの製造業者あるいはそのセカンドソースか
らユーザーに提供される。ＩＢＭベースの機械用のＳｃ
ａｎｎｉｎｇ Ｇａｌｌｅｒｙ２．０、Ｓｃａｎｎｉｎ
ｇ Ｇａｌｌｅｒｙ５．０やＭａｃｉｎｔｏｓｈ用のＤ
ｅｓｋｓｋｎ１．０等である。（これらの３つのパッケ
ージはいずれも米国Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐａｃｋｅｒｄ社
の製品である。）これらのパッケージおよびそれと同様
のパッケージによれば、ユーザーはマウスとカーソルを
用いてイメージ領域を選択し、高解像度で走査すべき領
域の周りに選択ボックスを作成することができる。 【００２６】３−Ｄカラーヒストグラムを説明する前
に、２−Ｄグレースケールヒストグラムを簡単に説明す
る。２−Ｄヒストグラムはたとえば０から２５５の範囲
の値を有するＸ軸上の１つのグラフを含む。Ｘ軸上に
は、黒から白までのグレースケール値の強さわ示す。Ｙ
軸上には、これらの強さを値のそれぞれの発生セグメン
ト数を示す。たとえば、黒いテキストを有する白いペー
ジのグレースケールイメージのプロットからは、この黒
いテキストを表す０近辺の大きな密集と白い字を表す２
５５近辺の大きな密集を有する２−Ｄヒストグラムが得
られる。 【００２７】別の例として、何らかの実世界の対象のグ
レースケールイメージ写真の２−Ｄヒストグラムがあ
る。それはこのイメージの内容に基づくＸ軸全体に広が
る強さの範囲を有する。それが暗いイメージであった場
合、発生セグメントは黒の方に多く、明るいイメージで
あった場合スケールの白の側により多くの発生セグメン
トがある。複雑なイメージの２−Ｄヒストグラムは多数
の異なるグレーなトーンのために山脈のように見える場
合がある。したがって、このヒストグラムはそれぞれの
強さのレベルの発生セグメント数を示すものである。 【００２８】３−Ｄカラー（ＲＧＢ）ヒストグラムは、
それぞれの強さの範囲が０から２５５である赤、緑およ
び青の３つの軸を有する。したがって、原点（０，０，
０）では、この３つの強さのそれぞれは０であり対応す
るカラーは黒である。３−ＤＲＧＢヒストグラムの反対
のコーナーは（２５５，２５５，２５５）であり、これ
は白に対応する。もとのスポットカラーイメージの白黒
表現を図３Ａに示す。外側の境界線３０２は赤、文字
“ＣＯＬＯＲ ＳＣＡＮＮＩＮＧ”の背景３０４は黄
色、レタリング３０６は青そして文字の影３０８は黒で
ある。線３１０は図３Ｂから図３Ｄのカラープロファイ
ルを示すこのイメージのスライスを示す。図３Ｂから図
３Ｄはそれぞれ赤、緑、青の色に対応するスライスのカ
ラープロファイルを表す。 【００２９】また、図３Ｂから図３Ｄの部分３１４には
境界部分３１２のカラーの強さが示されている。境界部
分３１２は主として赤であるから、赤のプロファイルの
強さが大きく、緑のプロファイルの強さは非常に小さ
く、青のプロファイルの強さはほぼ０である。また図３
Ｂから図３Ｄの部分３１４には背景部分３１４のカラー
の強さが示されている。背景部分３１４は主として黄で
あるから、赤のプロファイルの強さが大きく、緑のプロ
ファイルの強さが大きく（すなわち、赤と緑から黄色が
できる）、青のプロファイルの強さはほぼ０である。 【００３０】図３Ｂから図３Ｄには文字“Ｃ”の部分３
１６は非常に小さいレベルの赤、いくらかの緑、そして
高いレベルの青を持つものとして示されている。 【００３１】最後に、この三つのプロファイルには黒の
境界部分３１８も示されている。この三つの色プロファ
イルはそれぞれが黒の境界部分３１８の色の強さが非常
に小さいことを示している。 【００３２】また、図３Ｂから図３Ｄには図３Ａの残り
の部分が示されている。これらの図のカラーの高原部が
ぎざぎざになっていることに注意しなければならない。
これは走査処理と雑音の侵入によるものである。さら
に、もとのスポットカラーイメージに多くのトーンが存
在する場合もある。 【００３３】図３Ａのもとのイメージの３−Ｄ ＲＧＢ
ヒストグラムを図４に示す（また、図５のステップ５０
２を参照）。この三つの軸には適宜名称が付けられ、３
２のインクリメントに細分されている。原点（０，０，
０）は図の右側にある。図４中の“雲”は図３Ａのもと
のイメージのスライス３１０の黒、赤、青および黄の四
つのカラーの発生セグメント数を表す。４０２で示す雲
はオリジナルの黒の画素の発生セグメントと強さを表
す。この黒の雲は原点の近くに位置する。４０４で示す
雲はオリジナルの赤の画素の発生セグメントと強さを表
す。この赤の雲４０４は赤軸に隣接して位置する。４０
６で示す雲はオリジナルの青の画素の発生セグメントと
強さを表し、青軸の近くに位置する。４０８で示す雲は
オリジナルの黄の画素の発生セグメントと強さを表す。
黄の雲４０８はこの４次元立方体の前景に赤軸と緑軸の
間に形成される平面の近くに位置する。 【００３４】この黒、赤および青の雲は３次元図形の２
次元表示で見ることは困難であるが、これらもまた黄の
雲と同様に次元を有する。それぞれの雲のカラーは実際
には雲の中心に集中している。雲の外側の部分は薄く、
このことは、これらの外側の色調の発生セグメントの数
が低いことを表している。それぞれの雲の中心には発生
セグメントが最大の部分がある。あらゆる空間情報がこ
のヒストグラムによって失われることに注意しなければ
ならない。それは、このヒストグラムが特定のカラーを
有する画素の発生セグメント数を表すのみであるからで
ある。 【００３５】次のタスクはそれぞれの雲の中心を発見す
ることである。これは対応するスポットカラーによって
表されるべきであった実際のカラーを表す。 【００３６】三つの最下位ビットは無視され、ヒストグ
ラムはそれぞれの側に０−３１、合計３２、７６８（＝
３２×３２×３２）のエントリを有する５ビットカラー
になる。一つのエントリは“セル”と呼ばれる。それぞ
れのセルはもとのＲＧＢ空間の６４の値を表す。特定の
最大発生セグメントに関する陰影を同定するための探索
中に、もと発生セグメントの数が減少したらそのセルを
含め、一つのセルの中の発生セグメント数が１０未満に
なるまでそれをおこなう。概念的には、ヒストグラムの
ピークがあり、次に谷、さらに別のピークがある場合、
ピークの値が最大値になる。この地形をたどっていく
と、セルの値は谷の底に達するまで小さくなっていく。
次にこの探索は次の傾斜を登り始め、発生セグメントの
数が増大する。次にこの方向の探索は終了し、この底ま
でのすべてのセルが含められる。再度の登りはこの探索
が別の色の雲に達することを示している。 【００３７】このシステムはまず最大発生セグメント数
を有するセルを探す（図５のステップ５０４参照）。図
６Ａおよび図６Ｂには最大発生セグメント数を有するセ
ルを示す。類似した色のすべての隣合うセルをここで判
定しなければならない。 【００３８】それぞれのセルには六つのセルが相接して
いる（一つのセルあたり六つの面）。このシステムはそ
れぞれの面の方向を見て類似した色を持ち発生セグメン
ト数が減少していくセル群を含めるべきかどうかを判定
しなければならない。図６Ａおよび図６Ｂは、この六つ
の方向うちの一つの方向への探索を表す。９個のセルの
最初の面が自動的にこの探索に含められ、類似した色と
してタグが付けられる。図には正の赤の方向への探索を
示している。図６Ａの６０２に示すように、隣接する面
が含められる。したがって、六つの方向で合計２６個の
セルが自動的に含められる。図５のステップ５０６を参
照されたい。セル群中の星印は発生セグメント数の減少
していく、したがってタグの付けられたセル群を示す。 【００３９】面から面への移動にはオフセットが用いら
れる。オフセット１の面は最大セル６０１に隣接する面
６０２である。オフセット２の面はその方向の次の面６
０４、というように続いていく。したがって、オフセッ
トはこのＲＧＢヒストグラム中でスライスが最大セルか
らどれだけ遠くまで探索されるかを表す。 【００４０】オフセットのカットオフもまた含められ
る。任意の一つの方向のオフセットカットオフは最大セ
ルから６面離れている。あるクラスタ中のセルの最大数
はしたがって１２×１２×１２である。カットオフはユ
ーザーが定義することができる。通常、ＲＧＢヒストグ
ラムにおいては、探索中の発生セグメントの数は非常に
急激に減少し、カットオフは必要ないか、あるいはほと
んどそれに達することはない。 【００４１】オフセットは５０８に示すように１に設定
され、正の赤の方向の次の面が５１０に示すように評価
される。次にステップ５１２に示すように反対の方向の
赤の面が評価される。この処理が緑と青の面について引
き続き行われる（すなわち、正と負の両方向が探索され
る）。ステップ５１４−５２０を参照されたい。その
後、次の面のセットを評価するためにオフセットが増分
される（５２２参照）。ステップ５２４において、シス
テムはそれ以上適合しない場合（たとえば発生セグメン
ト数が１０以下である、あるいはそれが増大する場
合）、探索を停止する。 【００４２】雲の中のセルが解像されて、その雲の平均
的な色が当業者には周知であるカラー平均技術を用いて
判定される。その結果が次に色パレットに記録され、こ
れがそのイメージのもとのスポット色であった可能性の
最も高い色を表す。図５Ｂのステップ５２６参照。最初
の雲のカラーがパレットに記録されると、ステップ５２
８に示すようにその雲に対応するすべてのセルがゼロに
される。次の最大セルが発見され、そのセルに隣合うセ
ルが上述した方法で評価される。ステップ５３０を参照
されたい。この処理がすべてのスポットカラーが抽出さ
れるまで続く。 【００４３】次に高解像度走査が行われる。高解像度走
査は、メモリスペースを保護するために一度に一つの走
査線の情報しか処理されない点を除いてプレビュー走査
と同様である。ここでも、たとえば１００ｄｐｉから４
００ｄｐｉの間で２４ビットの真のカラーあるいは８ビ
ットのグレースケールデータが得られる。各線にカラー
フィルタ処理を行って（すなわち平均化して）データを
平滑化することもできる。イメージが７５ｄｐｉ以下で
ある場合、フィルタ処理を行う必要はない。線が７５ｄ
ｐｉから１５０ｄｐｉの間で走査される場合、３画素毎
に平均化される。１５０ｄｐｉから３００ｄｐｉの間で
は、５画素毎に平均される。たとえば、１００ｄｐｉの
場合、走査されたデータのセットを用いて第１から第３
までの画素が平均され、第２の画素の平均値が得られ
る。第２から第４までの画素が平均され、第３の画素の
平均値が得られる、という具合に移動平均をとる。もと
のデータのセットがこの平均化に用いられ、新しい値が
新しいデータのセットに記憶される。この平均化はＲ、
Ｇ、Ｂの各要素を分離することによって色ごとに行うこ
とができる。この処理を図７のステップ７０２から７０
４に示す。 【００４４】各線の色（カラー）領域は“状態抽出箱”
と呼ばれるものを用いて見つけられる（図７のステップ
７０６参照）。状態抽出箱の機能を図８Ａおよび図８Ｂ
を参照して説明する。図８Ａに示すように、状態抽出箱
（以下単に箱と言う）は七つの画素状態を識別すること
ができる。この箱が一つの画素から次の画素に移るとき
画素が側面から箱を出る場合には高原部８０２が検出さ
れる。画素が底からボックスに入りまたは出るときはピ
ーク強度８０４が検出される。画素が上部からボックス
に入り、出る場合には谷８０６が検出される。傾斜（８
０８、８１０）の始点と終点、および連続的な傾斜（８
１２、８１４）を検出するともできる。状態抽出箱８１
６の高さは強度の許容差Ｔを表し、Ｄは画素で測定した
箱の中心から後部あるいは前部までの距離を表す。した
がって、ＤとＴは状態抽出箱のパラメータを表す。Ｔは
たとえば１６の強度とすることができ、Ｄは０−１５０
ｄｐｉに対して３、１５１−１６００ｄｐｉに対して４
と設定することができる。 【００４５】図８Ｂは一つのイメージ線の一つの色要素
を示す。色強度をＹ軸上に示し、画素で表した線の幅を
Ｘ軸に示す。状態抽出箱は各画素の強度と線上での強度
の変化の状態を評価するのに用いられる高速で効率的な
方法である。この情報は線の色領域の判定と記憶に用い
られる。８２０に示すように高原部８１８が検出され
る。この高原部の強度は約１０と判定され、その開始画
素と最終画素がＸ軸上に示される。ボックス８２２は高
原部８１９とピーク８２４の間の傾斜の変化を表す。次
にボックス８２６に示すように増大する傾斜が検出され
る。ピーク８２４の最大値はボックス８２８によって検
出される。ピーク８２４について強度値２２０が記憶さ
れる。第２の高原部を８３０に示してる。ボックス８３
２において、谷８３４が記録される。谷８３４は二つの
高原部８３６と８３８によって制限されている。この線
は高原部８４０の終点で終わる。 【００４６】各高原部、ピークおよび谷は始点と終点お
よび色によって記述される。ピークのカラーは最大のカ
ラーの値であり、谷のカラーの値は最小であり、高原部
のカラーの値はその領域の始点から終点までの平均値で
ある。 【００４７】次に、図９および図１０に図示し説明する
方法でカラー領域の関係づけが行われる。図９は整合し
たカラー領域のための先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッフ
ァを示す。ＦＩＦＯは７本の線を含むがすべての線が必
要であるわけではない。各線について一つのＦＩＦＯへ
の入口がある。ＦＩＦＯはデータ構造のリストへのポイ
ンタのアレーとして実施される。この構造は線の色領域
を定義する。各構造はカラー、カラーの始点（次のカラ
ーの始点が前のカラーの終点を規定するため）、その領
域が他の領域に整合しているかどうかを示すフラグ、お
よびカラーパレットへの索引からなる。線によって定義
することのできる最大の領域数はたとえば２５６を限度
に設定される。ＦＩＦＯの最も上にある線が解像された
線と呼ばれる。ＦＩＦＯの２番目の線は現在処理されて
いる線である。次の線とその次の線は整合処理に用いら
れる。この実施例のシステムと方法とはＦＩＦＯ中の線
が４本の場合に合わせて最適化されているが、この数は
システムの速度や効率の目標に適うように変えることが
できる。この処理はＦＩＦＯに新しい線を加えることに
よって始まる（ステップ１００２参照）。 【００４８】図９は白いページの中程の赤いスポットに
対応する線を表す。解像された線は一つの領域だけを含
んでおり、これはすべて白である。その開始位置はゼロ
である。この解像された線には他の領域はなく、したが
ってその終点がこのイメージの終点である。処理は現在
の線に続く。現在の線は白で０から始まる一つの領域を
有する。第２の領域は赤であり１００から始まり、第３
の領域は白であり２００から始まる。現在の線（当該
線）は左から右に評価され、それぞれの領域が解像され
た線の中の隣合う領域と比較される。現在の線の第１の
白い領域の色は解像された線の中の色と垂直方向に比較
される。これは解像された線は一つの領域だけを有する
ためである。ステップ１００４を参照されたい。このカ
ラーが解像された線のパレットカラーの許容誤差Ｔに入
っている場合、現在の線の第１の白の領域には、“整合
済”というフラグがセットされ、処理は現在の線の赤の
領域に移っていく。 【００４９】このシステムはまずこの赤の領域を垂直方
向に整合させようとし、次に水平方向に整合させようと
する。ステップ１００６を参照されたい。しかし、それ
を整合させるべき前に整合された赤の領域がないため、
この領域には“整合せず”のフラグがセットされる。次
にこのシステムは次の線を現在の線に対して垂直方向に
整合させようとする。ステップ１００８を参照された
い。次に、次の線についてすべての水平方向の整合が行
われる。ステップ１０１０を参照されたい。次にこのシ
ステムは整合されていない領域を探す。その後、整合し
ていない領域が次の２本の線上の領域と整合するかどう
かをチェックする。ステップ１０１２を参照されたい。 【００５０】場合によっては当該線のある領域がその下
の領域と整合しないことがある。このような領域は一時
的なカラーあるいは偽のカラーである。システムはこの
領域を保持しそれを適当なパレット色に割り当てる代わ
りに、その上あるいは下の線が整合しているかどうかを
チェックする。下の線が整合していない場合、この領域
は上の領域に写像される。下の領域が整合している場
合、その領域のカラーが最も類似しているのはどの領域
であるかについての判断が行われる。次に、それは最も
近いカラーをもつ領域に写像される。ステップ１０１４
を参照されたい。 【００５１】その後、このシステムはすべての整合する
領域を組み合わせる。次に、この組み合わせられた領域
の平均的なカラーが周知の方法で判定される。この平均
的なカラーはパレットカラーと比較され、最も近い色が
各領域に対して設定される。この処理はステップ１０１
６に示す。データ構造を更新して抽出されたスポット色
を追跡するためのこの発明の方法を次に説明する。 【００５２】白のページの上のもう少し複雑な赤のドッ
トを図１１に示す。この赤のドットには二つのパスが定
義されている。赤のパス１１０２と白のパス１１０４で
ある。データ構造を更新するには、解像された線からの
情報をこのドットの左側に沿ったパス１１０２と右側に
沿ったパス１１０４に変換しなければならない。エッジ
を表すデータ構造には大きな利点がいくつかある。具体
的には次に説明するぎざきざの除去を行うさいに有効で
ある。 【００５３】このデータ構造を変換する主たる理由の一
つはシステムメモリの保存である。この発明ではスポッ
トカラーをもとのイメージよりはるかに小さなデータ構
造に変換する。それによってはるかに高速に動作し、迅
速にイメージを出力することができる。ある線が完了す
ると、それはＦＩＦＯから出力され、新しいパスが作成
されるか、あるいは図１２のステップ１２０２に示すよ
うに現在のパスが更新されうるようにそれにフラグをセ
ットしなければならない。ＦＩＦＯの線からの最初の
（あるいは次の）領域が得られ（ステップ１２０４参
照）、システムはこの領域を既存のパスにマッチさせよ
うとする（ステップ１２０６）。これを行うために、シ
ステムはこの新しい領域と重なって始まりまた終わるパ
スがあるかどうかをチェックする。 【００５４】ステップ１２０８はシステムがパスを迂回
する場合を示す。このような場合には、迂回されたパス
は、更新が行われなかったためそのパスが終了したこと
を示す。次に、この更新されなかったパスが終止する。
パスが終止した後、そのパスが１本の線しか持っていな
い場合、それは排除される。システムは１画素の高さし
かないと判定されるパスを除去することによって水平方
向のぎざぎざを除去する。 【００５５】次に、整合されたパスが更新される。ある
パスが整合しないとき、あるいは現在のパスのセットの
前の線に整合するものがないとき、システムはその新し
いデータを表す新しいパスを作成する。ステップ１２１
０を参照されたい。 【００５６】データ構造は線の中にパスを割り当てるべ
き領域がある間更新され続ける。したがって、領域がま
だ残っている場合、システムはステップ１２１２に示す
ようにステップ１２０４に戻る。データ構造の各要素を
構成する五つの項目はフラグ、パレット色、垂直方向の
開始位置、線の数および各線についての水平方向の位置
である。パスは、空（たとえば、未使用のデータ構
造）、可能（たとえば、パスあるいは１本だけの線に対
する試み）、実在（たとえば１本以上の線を有する実在
するパス）、あるいは終止（たとえば完了したパス）の
状態をとることができる。 【００５７】スポットカラー抽出されたイメージの出力
の前に、追加の処理を行うこともでいる。垂直方向のぎ
ざぎざの例を図１３の１３０２に示す。このぎざぎざは
通常、スキャナによって作り出されるアーティファクト
（ａｒｔｉｆａｃｔ）である。垂直の線のぎざぎざはの
右あるいは左への垂直方向の１画素の変化を探し、次に
反対方向への１画素の変化を探すことによって除去され
る。これら１画素分の変化の間の領域が次に変化の前の
値に設定される。以下の擬似コードはこの発明に採用す
る垂直方向のぎざぎざを除去する技術の簡単な例であ
る。 【００５８】次の画素が現在の画素の右側であるとき、 現在の画素＝次の画素 次の画素が現在の画素に等しいとき 現在の画素＝次の画素 次の画素が現在の画素の１画素左である場合、 ぎざぎざの最上部＝現在の画素 現在の画素＝次の画素 次の画素が現在の画素に等しいとき、 次の画素が現在の画素の１画素右である場合、 ぎざぎざの最上部から現在の画素までの画素をぎざぎざ
の最上部の画素の値に設定する。 【００５９】水平方向のスキューの例を図１４Ａの１４
０２に示す。水平方向のスキューは水平方向に大きな変
化が連続して発生するパスを探すことによって除去され
る。このスキュー部分の値は次に図１４Ｂの１４０３に
示すようにスキューの前後の値に設定される。７の値は
４に変更され、１４は２０に変更されていることに注意
しなければならない。 【００６０】垂直方向のスキューの例を図１５Ａの１５
０２に示す。垂直方向のスキューは同じ水平方向位置に
長い連なりがいくつかあり、その連なりの間に１画素分
の変化があるものを探すことによって発見される。垂直
方向のスキューは、図１５Ｂの１５０４に示すように、
すべての位置をスキューの始点と最下部の平均値に設定
することによって除去される。 【００６１】雑音の例を図１６の１６０２に示す。雑音
はあらゆる１画素分の変化とそれに伴う次の線上での反
対方向への１画素分の変化である。雑音は変化した画素
の位置を図１６の１６０２に示すようにその前の値に設
定することによって除去される。 【００６２】当該技術分野では多くのスキューおよび雑
音除去技術が周知であり、イメージ処理に精通する者に
は標準的ルーチンをこの発明のスポットカラー抽出シス
テムに適応させることは容易であろう。 【００６３】最後に、この発明の出力シーケンスを図１
７に示す。スポットカラー抽出されたイメージはパス形
成の逆の処理で作成しなおされる。この出力処理は図１
７のステップ１７０２に示すように現在の線（当該線）
をゼロに設定することによって開始される。パスがこの
線上で始まる場合、それらは現在のパス（当該パス）に
加えられる（ステップ１７０４参照）。次に、当該パス
に基づいてイメージ線が作成される（ステップ１７０６
参照）。ステップ１７０８に示すように、パスがこの線
上で終わる場合、それらは当該パスから削除される。当
該線は増分され次の線に処理が移り、処理は最後の線に
達するまでステップ１７０４にループする。ステップ１
７１０および１７１２参照。 【００６４】 【発明の効果】以上詳述したように、本発明の実施によ
り簡単な方法で、連続トーンのイメージをパレットイメ
ージに変換できるので、イメージ処理の高速化、イメー
ジ記憶の低容量化に役立つ。また、本発明の方法は、既
存のシステムに容易に適合せしめうるので、利用範囲が
広く有益である。
し、特に電子的に捕捉されたスポットカラーイメージ中
の類似するカラーの領域を発見し、この類似する色を一
つの支配的なカラーに置き換えるシステムと方法に関す
る。 【０００２】 【従来の技術とその問題点】最近のコンピュータデスク
トップパブリッシングおよびイメージ処理システムには
ユーザーが合成図形イメージおよびテキストを作成もし
くは変更できるものがいくつかある。後者の場合には、
イメージはユーザーがそのイメージを見て、そのシステ
ムによって支援されるイメージ処理ルーチンを行うよう
にメモリから表示装置に直接取り出される。しかし、メ
モリからイメージを取り出す前に、イメージはイメージ
走査装置（スキャナ）を用いて走査されねばならない。
イメージスキャナはたとえば文書の原イメージをドット
／インチ（ｄｐｉ）が所定値の解像度のラスタフォーマ
ットに変換する。 【０００３】イメージデータを捕捉するあらゆるスキャ
ナ、あるいはほとんどあらゆる電子装置はイメージを０
から２５５までのグレースケール値として、あるいは通
常赤、緑、および青（ＲＧＢ）に分割されるカラー値の
いずれかとして取り込み、各カラーの強さはたとえば０
から２５５の数値範囲によって表される。このように表
されたイメージは通常連続トーンあるいは“コントー
ン”イメージと呼ばれる。したがって、コントーンは各
画素にある範囲の値を割り当てる処理を指す。グレース
レールイメージはコントーンイメージである。それはも
っとも一般的な場合において０から２５５の範囲の値を
含むからである。ＲＧＢイメージは通常コントーンであ
る。それは各カラーが０から２５５の範囲で表されるか
らである。白黒コントーンはもっとも簡単なケースであ
る。グレースケールでは０は純粋な黒であり２５５は純
白である。カラーコントーンはこれより複雑であるが、
同じ原理が当てはまる。各カラーには３つのバイトが割
り当てられ、各バイトはＲ、Ｇ、あるいはＢを表し、対
応するバイトの大きさがそのカラーの強さを表す。 【０００４】コントーンイメージには簡単なしきい値法
を用いてしきい値を与えることができる。１つの簡単な
しきい値法では１２８以上のグレースケール値を白と
し、１２７以下の値を黒とする。カラーイメージを発生
させるためのカラーイメージに対するしきい値の設定は
多少異なる。 【０００５】色にしきい値を設ける方法はより一般的に
は“ポスタライゼーション”と呼ばれる。ポスタライゼ
ーションは真のカラーイメージからパレットイメージを
抽出する技術である。真のカラーイメージは赤、緑、お
よび青の成分を含むイメージである。通常、他の色空間
も使えるが、赤、緑、および青がもっとも一般的であ
る。上述したように、ＲＧＢの各色は０から２５５の間
の値を有する。この場合、イメージは実際には３バイト
の情報（たとえば、３ビット成分（を有する。１つは
赤、１つは緑、そして１つは青である。各画素はその画
素によって表される色を記述するこれら３つのバイトを
有する。また、パレットイメージは１画素当たり１つの
パレット索引を有する。パレット索引は、赤、青および
緑に対する値のパレットへの索引である。 【０００６】ポスタライゼーションの処理は基本的には
真のカラーイメージを取り出し、そのＲＧＢ画素をパレ
ット中の画素に置き換えることによってパレット中の最
もそれに近いものに変換するものであり、あるいはそれ
をパレットイメージに変換する場合には、それを索引中
で置き換えるものである。そこで、真のカラーイメージ
はパレットへの索引から構成されるカラーイメージ（パ
レットイメージ）に変換される。ポスタライゼーション
はしたがってＲＧＢカラーをこのパレットに写像する処
理であり、得られるイメージはパレット中のカラーだけ
を有する。“スポットカラー”イメージはその最も純粋
な形態においては、イメージ中のカラーが別々の印刷ロ
ールおよびインクによって再生されるオフセット印刷プ
レスによって印刷されたイメージである。各カラーは単
色であり無地である。最終的なイメージはカラーのスポ
ットのみによって形成される。それぞれが無地でありカ
ードストックに印刷されたオレンジ、黄色、緑、赤、青
および黒の６つのカラーを含むスポットカラーイメージ
を考察する。このもとのイメージを生成するためには、
６回の別々のプレス印刷が行われ、それぞれのプレス印
刷において特定のカラーの１つあるいはそれ以上の無地
の領域が印刷される。これは雑誌や本のためのコントー
ンイメージや写真上のイメージの生成に用いられる従来
の“ハーフトーニング”処理とは異なる。ハーフトーン
イメージは４つのプレス工程を用いて生成され、その１
つ１つがそれぞれシアン、黄色、マゼンタおよび黒を印
刷する。このようなシステムではこれらの様々なカラー
でハーフトーニングを行うことよってカラーの組合せを
有するイメージを作成することができる。しかし、この
場合カラーがそれぞれパターンを含んでいるため無地で
はない。したがってハーフトーニング処理はスポットカ
ラー処理ではない。 【０００７】ハーフトーニング処理を用いて再生された
写真イメージを考察する。ハーフトーニングされたイメ
ージを近くから見ると、これは実際には一連のドットパ
ターンから形成されていることがわかる。基本的には、
ドットは写真上のイメージを表すためにその大きさが違
っている。これは実際にはもとの写真に比べるとはるか
に粗いレベルである。白黒のハーフトーニングされたイ
メージはある色に変換される分子の数を変えることによ
って同じことを行う。白黒ハーフトーニングされたイメ
ージは非常になめらかであり、カラーハーフトーニング
されたイメージも同様である。これは、これらの粒状度
が非常に高いためである。オフセットプレスでは粒子が
より大きい新聞紙を見ると粒子が粗く、実際にパターニ
ングを非常にはっきりと見ることができる。パターニン
グはドットの規則的な格子模様であり、ドットは異なる
強さを表すよう大きさが異なっており、それによって写
真でいうハーフトーンが与えられている。 【０００８】スポットカラーイメージが走査されコンピ
ュータに入力されるとき、それから得られるカラーは実
際には様々なカラーになる。このように真のカラーが失
われるのは印刷処理の不安定さやスキャナ自身からくる
システム中の雑音の結果である。それぞれのカラー成分
には非常に大きなばらつきがある場合がある。たとえ
ば、ＲＧＢスキャナにおいては、０から２５５までの範
囲において、ばらつきが±１０にもなることがある。不
幸にして各カラーに２０種類の色むらがある場合、２０
×２０×２０、あるいは８，０００の異なるデジタル的
な色むらが裸眼では一色に見える場合がある。通常、ユ
ーザーは走査されたスポットイメージをコンピュータに
入力されているプリントパッケージあるいは表現パッケ
ージにロードし、それを編集するかあるいはカラーを変
える。ＣＲＴ（陰極線管）に現れる走査されたイメージ
は依然としてスポットカラーに見える場合がある。しか
し、走査されたスポットイメージは必ず多数の検出不能
な色むらを含んでいる。商業的に入手できるパッケージ
の中にはスクリーン上に現れるカラーを変える機能を含
むものがいくつかある。たとえば、米国アップル社のｍ
ａｃｉｎｔｏｓｈ用ペイントパッケージに共通のペイン
トバスケットツールがある。ユーザーは特定のスポット
カラー対象に新しい色を充填することができる。実際に
は８０００の異なるカラーがあるため、この充填機能を
用いても目に見えるような結果は得られないかもしれな
い。したがって、色むらを１つずつ編集することを除い
ては、この対象を編集することができない。ＰＣ Ｐａ
ｉｎｔｂｒｕｓｈはＩＢＭベースのシステムに使用する
ことのできる製品であり、ＤｅｓｋｐａｉｎｔはＺｅｄ
ｃｏｒ Ｉｎｃ．の販売するプリントパッケージであ
り、これはＭａｃｉｎｔｏｓｈ上で動作し、いずれのパ
ッケージもペイントバケット充填機能を支援する。さら
に、Ｄｅｓｋｐａｉｎｔはユーザーがある範囲の色を充
填することができるという点でより優れている。しか
し、この範囲は制御することが非常に難しく色の遷移に
おける問題のためにイメージに歪みが発生するため有効
ではない。 【０００９】ユーザーがスポットカラーと見なすハーフ
トーンのイメージや写真であるイメージがある。色につ
いていえば、スポットカラーと同等であるカラー図面、
実際には別々の処理で生成されるイメージ、およびハー
フトーンの色で生成される他のものがある。カラーハー
フトーンはプレス上のハーフトーン処理を用いて作成さ
れ通常コントーン用のものであるが、カラー図面はカラ
ーハーフトーンで表現されることが多い。最後に、カラ
ー写真がある。 【００１０】一方、合成イメージは通常コンピュータに
よって作成されてきたものである。一般にイメージを作
成する３つの方法がある。一つは人物や山の写真を撮る
といった自然物の場合である。これは実物イメージであ
る。これは通常コントーンイメージである。２番目のイ
メージとしては手描きのイメージ、たとえば手描きの図
面や絵がある。通常、これらの中には合成イメージのも
のあるいは合成と考えられるイメージがある。３番目の
イメージはコンピュータで生成したイメージあるいはそ
の他の機械的に生成したイメージである。あるイメージ
の中にある異なるカラーの数は、膨大な数の相異る色を
有する実世界から色の数が大幅に少なくなった合成的に
生成したイメージへとかなり減少する。実際のカラーの
数は合成イメージ中では１０以上であることはまれであ
る。通常、合成イメージは４つあるいは５つのカラーを
有する。 【００１１】たとえばコンピュータで生成した３次元の
家の合成イメージを考える。するとこの家の壁は非常に
質感の乏しい非常に平坦でべたっとしたものであること
に気付く。また、それには自然のイメージに生命と現実
感を与えるものの一つであるノイズが存在しない。現実
の世界の物体はまったく滑らかなものではない。合成的
に生成された物体は通常非常に平坦で滑らかである。 【００１２】 【発明の目的】この発明のシステムと方法（この発明）
は電子的に捕捉されたスポット色イメージ中の類似した
カラーの領域を発見し、この類似したカラーを一つの支
配的な色に置き換えるためのものである。 【００１３】 【発明の概要】この発明においては、もとのイメージが
まず低い解像度で走査され電子的なイメージが生成され
る。このステップはプリスキャンステップと呼ばれる。
プリスキャンステップからの情報を用いて、このシステ
ムは３次元（３−Ｄ）ヒストグラムを用いて生成された
イメージ中のカラーを分類する。ヒストグラムの次元は
スキャナの赤、青および緑（ＲＧＢ）のカラーである。
しかし、ヒストグラムの次元はその他の周知のイメージ
座標系からなるものであってもよい。このヒストグラム
分類をもとに支配的なカラーのパレットが同定される。
この色パレットはこのイメージ中の支配的な色を同定す
るのに用いられる。 【００１４】もとのイメージのそれぞれの線は第２の解
像度で走査され、この第２の解像度は第１の解像度より
かなり高い。次に走査された線が処理されてそれぞれの
線の中のどこに異なる色が存在するかが判定される。異
なるカラーの位置はそれぞれの画素を評価する一組の規
則からなる状態抽出箱（Ｂｒｅａｋ ｏｕｔ ｂｏｘ）
を用いてメモリ等へ記録される。各線の部分は互いに関
係付けられまた隣合う線の部分と関係付けられて記録さ
れたカラーが近い位置にあるかどうかが判定され、それ
によって原画を表すカラーの様々な空間的領域同定され
る。この空間的領域は最後にカラーパレットと比較さ
れ、この空間的領域の平均的なカラーがそれに最も近い
対応するパレットカラーに置き換えられる。 【００１５】 【発明の実施例】この発明においてイメージは各線ごと
に処理される。各線は水平方向にある数の画素を有し、
これを幅と呼ぶ。線の数は高さと呼ばれる。画素で表し
た幅と高さ（あるいは水平方向の画素数と線の数）は画
素で表したイメージの寸法を記述する。水平方向には、
バイト単位の幅も調べられる。これは、イメージの水平
方向の画素数、線の数、幅およびバイトからイメージが
十分に記述されるようにとの考え方である。この発明に
用いられるイメージにはいくつかの種類がある。白黒イ
メージは８ビットワードすなわち１バイト当たり１画素
として入力されるグレースケールイメージに基づいて１
画素当たり１ビットとして処理および出力することがで
きる。 【００１６】さらに、このシステムは２つのＲＧＢデー
タフォーマットを処理する。１つは２４ビットであり、
赤、緑および青のバイトがある。もう１つは３２ビット
であり、アルファバイト、赤、緑および青がある。アル
ファバイトは実際には用いられない。３２ビット型式は
Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ上の取り決めであり、ＲＧＢ画素を
１つの３２ビット整数としてロードおよび記憶し処理ス
ピードを上げることが可能である。これらの種類のデー
タはパレットイメージとして処理され出力される。パレ
ットイメージは１画素あたり８ビットのイメージからな
り、したがって各バイトは１つの画素を表す。上述した
ように、それぞれの８ビットワードはカラーパレットへ
の索引である。 【００１７】このスポットカラー抽出の発明を実施する
ためのハードウエアイシステムの一例を図１に示す。コ
ンピュータプラットフォーム１０２は中央演算処理装置
（ＣＰＵ）１１４、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
１１２、および入出力インターフェース１１６を含むハ
ードウエアユニット１１０を有する。ＲＡＭ１１２は主
記憶装置とも呼ばれる。この発明はスキャナ１３４によ
って走査されデータ記憶装置１２４に記憶されるイメー
ジのスポットカラー抽出のプロセス１３０として示され
ている。データ記憶装置１２４は２次記憶装置とも呼ば
れ、ハードディスクおよびテープ駆動装置を含む場合が
ある。データ記憶装置１２４は不揮発生記憶装置を表
す。このスポットカラー抽出の発明はソフトウエアある
いは直接ハードウエアで実施することができる。またこ
の発明はハードウエアの特定の機能を最適化することに
よってソフトウエアとハードウエアの組み合わせとして
実施し、システム全体の効率を上げることができる。こ
のコンピュータシステムは表示装置１２０、キーボード
１２１、マウス１２２および印刷装置１２８を含む。ユ
ーザー１３２は表示装置１２０、キーボード１２１、お
よびマウス１２２を介してコンピュータおよびスポット
カラー抽出処理１３０と対話する。 【００１８】この発明を支援するシステムの例として
は、Ｍａｃｉｎｔｏｓｈ ＭｏｄｅｌＩＩ、ＳＥおよび
Ｐｌｕｓパーソナルコンピュータシリーズ、ＩＢＭ Ｐ
Ｃとコンパチブルな２８６、３８６および４８６モデル
のほとんど、さらにそれらの相等品がある。この発明の
高いレベルにおける概要を図２を参照して説明する。プ
レビュー走査２０２はスポットカラー抽出すべきオリジ
ナルの低解像度イメージを得るために行われる。このイ
メージは８ビットグレースケールあるいは２４ビットの
真のカラーである。 【００１９】プレビュー走査２０２からの情報を用いて
この発明のシステムと方法は３次元ヒストグラム（ステ
ップ２０４参照）を用いたカラーパレットを発見する。
支配的なカラーの発見は関連するカラーの“クラスタ”
を作成することによって達成される。これは最大発生セ
グメントを取り、それに関連しまたカラークラスタ中の
関連するカラーを含むその最大発生セグメントの周囲の
カラーを発見することによって行われる。 【００２０】次に各線（ライン）の高解像度の走査がス
テップ２０６に示すように８ビットグレースケールある
いは２４ビットカラーで得られる。ここから、次のステ
ップであるステップ２０８で同じかあるいは類似したカ
ラー、ピークカラーおよびカラーの遷移を含む現在のそ
れぞれの線上の領域を発見しうるように線が個々に処理
される。ステップ２０８で識別された線の領域はステッ
プ２１０に示すように互いに関係付けられまた隣合う線
の領域とも関係付けられる。 【００２１】データ構造が作成され更新される。これは
前のステップで判定されたスポットカラー領域の輪郭を
表す。（ステップ２１２参照）次にシステムはステップ
２１４の条件文に示すようにまだ処理しなければならな
い線があるかどうかを判定する。このとき、処理すべき
線がない場合、システムは次にこのスポットカラー抽出
したイメージを出力する準備をする。さらに評価しなけ
ればならない線がある場合、システムはステップ２０６
に示すようにジャンプしてこの追加の線の処理を開始す
る。 【００２２】ステップ２１６−２２０に示すように、３
つの追加の処理ステップがこのシステムによってオプシ
ョン的に実行される。線の“ぎざぎざ”がステップ２１
０に示すようにデータ構造中に記述されたイメージから
除去される。ステップ２１８ではスキューの異状が除去
され、ステップ２２０ではノイズが除去される。次に、
このフィルタリングされた、あるいはフィルタリングさ
れていないスポットカラー抽出されたイメージがステッ
プ２２２に示されるように出力される。 【００２３】この発明のスポットカラー抽出システムお
よび方法の上記のステップを個々にさらに詳細に説明す
る。 【００２４】プレビュー走査は比較的簡単で従来からあ
るステップであり、ユーザーがイメージ全体あるいはイ
メージの一部を下見することを可能にする。プレビュー
走査は約３７ｄｐｉの２４ビットカラーあるいは８ビッ
トグレースケールの低い解像度で実行される。なお３７
ｄｐｉは毎１インチ（２．５４ｃｍ）３７画素（ドッ
ト）の画素密度を表わす。プレビュー走査はユーザーが
スクリーン上で見ることができるイメージを発生する。
周知の技術を用いて、ユーザーはスポットカラー抽出を
行いたい領域を選択することができる。また、事前走査
されたスポットイメージ全体を選択することもできる。
ｄｐｉ値はプレビュー領域の大きさおよびユーザーがプ
レビュー領域の完全な走査あるいは部分的な高解像度の
走査のいずれを選択するかによって変わる。低解像度走
査は良好な初回プレビュー走査である３７ｄｐｉからス
キャナの最大走査速度までの間で変化しうる。次に説明
するように、３−Ｄヒストグラムはあるパーセンテイジ
のデータを捨ててカラーパレットを決定するため、低解
像度走査のための大きなｄｐｉは不要である。 【００２５】このプレビュー走査を実施するためのソフ
トウエアあるいはハードウエアは標準的なものであり、
通常スキャナの製造業者あるいはそのセカンドソースか
らユーザーに提供される。ＩＢＭベースの機械用のＳｃ
ａｎｎｉｎｇ Ｇａｌｌｅｒｙ２．０、Ｓｃａｎｎｉｎ
ｇ Ｇａｌｌｅｒｙ５．０やＭａｃｉｎｔｏｓｈ用のＤ
ｅｓｋｓｋｎ１．０等である。（これらの３つのパッケ
ージはいずれも米国Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐａｃｋｅｒｄ社
の製品である。）これらのパッケージおよびそれと同様
のパッケージによれば、ユーザーはマウスとカーソルを
用いてイメージ領域を選択し、高解像度で走査すべき領
域の周りに選択ボックスを作成することができる。 【００２６】３−Ｄカラーヒストグラムを説明する前
に、２−Ｄグレースケールヒストグラムを簡単に説明す
る。２−Ｄヒストグラムはたとえば０から２５５の範囲
の値を有するＸ軸上の１つのグラフを含む。Ｘ軸上に
は、黒から白までのグレースケール値の強さわ示す。Ｙ
軸上には、これらの強さを値のそれぞれの発生セグメン
ト数を示す。たとえば、黒いテキストを有する白いペー
ジのグレースケールイメージのプロットからは、この黒
いテキストを表す０近辺の大きな密集と白い字を表す２
５５近辺の大きな密集を有する２−Ｄヒストグラムが得
られる。 【００２７】別の例として、何らかの実世界の対象のグ
レースケールイメージ写真の２−Ｄヒストグラムがあ
る。それはこのイメージの内容に基づくＸ軸全体に広が
る強さの範囲を有する。それが暗いイメージであった場
合、発生セグメントは黒の方に多く、明るいイメージで
あった場合スケールの白の側により多くの発生セグメン
トがある。複雑なイメージの２−Ｄヒストグラムは多数
の異なるグレーなトーンのために山脈のように見える場
合がある。したがって、このヒストグラムはそれぞれの
強さのレベルの発生セグメント数を示すものである。 【００２８】３−Ｄカラー（ＲＧＢ）ヒストグラムは、
それぞれの強さの範囲が０から２５５である赤、緑およ
び青の３つの軸を有する。したがって、原点（０，０，
０）では、この３つの強さのそれぞれは０であり対応す
るカラーは黒である。３−ＤＲＧＢヒストグラムの反対
のコーナーは（２５５，２５５，２５５）であり、これ
は白に対応する。もとのスポットカラーイメージの白黒
表現を図３Ａに示す。外側の境界線３０２は赤、文字
“ＣＯＬＯＲ ＳＣＡＮＮＩＮＧ”の背景３０４は黄
色、レタリング３０６は青そして文字の影３０８は黒で
ある。線３１０は図３Ｂから図３Ｄのカラープロファイ
ルを示すこのイメージのスライスを示す。図３Ｂから図
３Ｄはそれぞれ赤、緑、青の色に対応するスライスのカ
ラープロファイルを表す。 【００２９】また、図３Ｂから図３Ｄの部分３１４には
境界部分３１２のカラーの強さが示されている。境界部
分３１２は主として赤であるから、赤のプロファイルの
強さが大きく、緑のプロファイルの強さは非常に小さ
く、青のプロファイルの強さはほぼ０である。また図３
Ｂから図３Ｄの部分３１４には背景部分３１４のカラー
の強さが示されている。背景部分３１４は主として黄で
あるから、赤のプロファイルの強さが大きく、緑のプロ
ファイルの強さが大きく（すなわち、赤と緑から黄色が
できる）、青のプロファイルの強さはほぼ０である。 【００３０】図３Ｂから図３Ｄには文字“Ｃ”の部分３
１６は非常に小さいレベルの赤、いくらかの緑、そして
高いレベルの青を持つものとして示されている。 【００３１】最後に、この三つのプロファイルには黒の
境界部分３１８も示されている。この三つの色プロファ
イルはそれぞれが黒の境界部分３１８の色の強さが非常
に小さいことを示している。 【００３２】また、図３Ｂから図３Ｄには図３Ａの残り
の部分が示されている。これらの図のカラーの高原部が
ぎざぎざになっていることに注意しなければならない。
これは走査処理と雑音の侵入によるものである。さら
に、もとのスポットカラーイメージに多くのトーンが存
在する場合もある。 【００３３】図３Ａのもとのイメージの３−Ｄ ＲＧＢ
ヒストグラムを図４に示す（また、図５のステップ５０
２を参照）。この三つの軸には適宜名称が付けられ、３
２のインクリメントに細分されている。原点（０，０，
０）は図の右側にある。図４中の“雲”は図３Ａのもと
のイメージのスライス３１０の黒、赤、青および黄の四
つのカラーの発生セグメント数を表す。４０２で示す雲
はオリジナルの黒の画素の発生セグメントと強さを表
す。この黒の雲は原点の近くに位置する。４０４で示す
雲はオリジナルの赤の画素の発生セグメントと強さを表
す。この赤の雲４０４は赤軸に隣接して位置する。４０
６で示す雲はオリジナルの青の画素の発生セグメントと
強さを表し、青軸の近くに位置する。４０８で示す雲は
オリジナルの黄の画素の発生セグメントと強さを表す。
黄の雲４０８はこの４次元立方体の前景に赤軸と緑軸の
間に形成される平面の近くに位置する。 【００３４】この黒、赤および青の雲は３次元図形の２
次元表示で見ることは困難であるが、これらもまた黄の
雲と同様に次元を有する。それぞれの雲のカラーは実際
には雲の中心に集中している。雲の外側の部分は薄く、
このことは、これらの外側の色調の発生セグメントの数
が低いことを表している。それぞれの雲の中心には発生
セグメントが最大の部分がある。あらゆる空間情報がこ
のヒストグラムによって失われることに注意しなければ
ならない。それは、このヒストグラムが特定のカラーを
有する画素の発生セグメント数を表すのみであるからで
ある。 【００３５】次のタスクはそれぞれの雲の中心を発見す
ることである。これは対応するスポットカラーによって
表されるべきであった実際のカラーを表す。 【００３６】三つの最下位ビットは無視され、ヒストグ
ラムはそれぞれの側に０−３１、合計３２、７６８（＝
３２×３２×３２）のエントリを有する５ビットカラー
になる。一つのエントリは“セル”と呼ばれる。それぞ
れのセルはもとのＲＧＢ空間の６４の値を表す。特定の
最大発生セグメントに関する陰影を同定するための探索
中に、もと発生セグメントの数が減少したらそのセルを
含め、一つのセルの中の発生セグメント数が１０未満に
なるまでそれをおこなう。概念的には、ヒストグラムの
ピークがあり、次に谷、さらに別のピークがある場合、
ピークの値が最大値になる。この地形をたどっていく
と、セルの値は谷の底に達するまで小さくなっていく。
次にこの探索は次の傾斜を登り始め、発生セグメントの
数が増大する。次にこの方向の探索は終了し、この底ま
でのすべてのセルが含められる。再度の登りはこの探索
が別の色の雲に達することを示している。 【００３７】このシステムはまず最大発生セグメント数
を有するセルを探す（図５のステップ５０４参照）。図
６Ａおよび図６Ｂには最大発生セグメント数を有するセ
ルを示す。類似した色のすべての隣合うセルをここで判
定しなければならない。 【００３８】それぞれのセルには六つのセルが相接して
いる（一つのセルあたり六つの面）。このシステムはそ
れぞれの面の方向を見て類似した色を持ち発生セグメン
ト数が減少していくセル群を含めるべきかどうかを判定
しなければならない。図６Ａおよび図６Ｂは、この六つ
の方向うちの一つの方向への探索を表す。９個のセルの
最初の面が自動的にこの探索に含められ、類似した色と
してタグが付けられる。図には正の赤の方向への探索を
示している。図６Ａの６０２に示すように、隣接する面
が含められる。したがって、六つの方向で合計２６個の
セルが自動的に含められる。図５のステップ５０６を参
照されたい。セル群中の星印は発生セグメント数の減少
していく、したがってタグの付けられたセル群を示す。 【００３９】面から面への移動にはオフセットが用いら
れる。オフセット１の面は最大セル６０１に隣接する面
６０２である。オフセット２の面はその方向の次の面６
０４、というように続いていく。したがって、オフセッ
トはこのＲＧＢヒストグラム中でスライスが最大セルか
らどれだけ遠くまで探索されるかを表す。 【００４０】オフセットのカットオフもまた含められ
る。任意の一つの方向のオフセットカットオフは最大セ
ルから６面離れている。あるクラスタ中のセルの最大数
はしたがって１２×１２×１２である。カットオフはユ
ーザーが定義することができる。通常、ＲＧＢヒストグ
ラムにおいては、探索中の発生セグメントの数は非常に
急激に減少し、カットオフは必要ないか、あるいはほと
んどそれに達することはない。 【００４１】オフセットは５０８に示すように１に設定
され、正の赤の方向の次の面が５１０に示すように評価
される。次にステップ５１２に示すように反対の方向の
赤の面が評価される。この処理が緑と青の面について引
き続き行われる（すなわち、正と負の両方向が探索され
る）。ステップ５１４−５２０を参照されたい。その
後、次の面のセットを評価するためにオフセットが増分
される（５２２参照）。ステップ５２４において、シス
テムはそれ以上適合しない場合（たとえば発生セグメン
ト数が１０以下である、あるいはそれが増大する場
合）、探索を停止する。 【００４２】雲の中のセルが解像されて、その雲の平均
的な色が当業者には周知であるカラー平均技術を用いて
判定される。その結果が次に色パレットに記録され、こ
れがそのイメージのもとのスポット色であった可能性の
最も高い色を表す。図５Ｂのステップ５２６参照。最初
の雲のカラーがパレットに記録されると、ステップ５２
８に示すようにその雲に対応するすべてのセルがゼロに
される。次の最大セルが発見され、そのセルに隣合うセ
ルが上述した方法で評価される。ステップ５３０を参照
されたい。この処理がすべてのスポットカラーが抽出さ
れるまで続く。 【００４３】次に高解像度走査が行われる。高解像度走
査は、メモリスペースを保護するために一度に一つの走
査線の情報しか処理されない点を除いてプレビュー走査
と同様である。ここでも、たとえば１００ｄｐｉから４
００ｄｐｉの間で２４ビットの真のカラーあるいは８ビ
ットのグレースケールデータが得られる。各線にカラー
フィルタ処理を行って（すなわち平均化して）データを
平滑化することもできる。イメージが７５ｄｐｉ以下で
ある場合、フィルタ処理を行う必要はない。線が７５ｄ
ｐｉから１５０ｄｐｉの間で走査される場合、３画素毎
に平均化される。１５０ｄｐｉから３００ｄｐｉの間で
は、５画素毎に平均される。たとえば、１００ｄｐｉの
場合、走査されたデータのセットを用いて第１から第３
までの画素が平均され、第２の画素の平均値が得られ
る。第２から第４までの画素が平均され、第３の画素の
平均値が得られる、という具合に移動平均をとる。もと
のデータのセットがこの平均化に用いられ、新しい値が
新しいデータのセットに記憶される。この平均化はＲ、
Ｇ、Ｂの各要素を分離することによって色ごとに行うこ
とができる。この処理を図７のステップ７０２から７０
４に示す。 【００４４】各線の色（カラー）領域は“状態抽出箱”
と呼ばれるものを用いて見つけられる（図７のステップ
７０６参照）。状態抽出箱の機能を図８Ａおよび図８Ｂ
を参照して説明する。図８Ａに示すように、状態抽出箱
（以下単に箱と言う）は七つの画素状態を識別すること
ができる。この箱が一つの画素から次の画素に移るとき
画素が側面から箱を出る場合には高原部８０２が検出さ
れる。画素が底からボックスに入りまたは出るときはピ
ーク強度８０４が検出される。画素が上部からボックス
に入り、出る場合には谷８０６が検出される。傾斜（８
０８、８１０）の始点と終点、および連続的な傾斜（８
１２、８１４）を検出するともできる。状態抽出箱８１
６の高さは強度の許容差Ｔを表し、Ｄは画素で測定した
箱の中心から後部あるいは前部までの距離を表す。した
がって、ＤとＴは状態抽出箱のパラメータを表す。Ｔは
たとえば１６の強度とすることができ、Ｄは０−１５０
ｄｐｉに対して３、１５１−１６００ｄｐｉに対して４
と設定することができる。 【００４５】図８Ｂは一つのイメージ線の一つの色要素
を示す。色強度をＹ軸上に示し、画素で表した線の幅を
Ｘ軸に示す。状態抽出箱は各画素の強度と線上での強度
の変化の状態を評価するのに用いられる高速で効率的な
方法である。この情報は線の色領域の判定と記憶に用い
られる。８２０に示すように高原部８１８が検出され
る。この高原部の強度は約１０と判定され、その開始画
素と最終画素がＸ軸上に示される。ボックス８２２は高
原部８１９とピーク８２４の間の傾斜の変化を表す。次
にボックス８２６に示すように増大する傾斜が検出され
る。ピーク８２４の最大値はボックス８２８によって検
出される。ピーク８２４について強度値２２０が記憶さ
れる。第２の高原部を８３０に示してる。ボックス８３
２において、谷８３４が記録される。谷８３４は二つの
高原部８３６と８３８によって制限されている。この線
は高原部８４０の終点で終わる。 【００４６】各高原部、ピークおよび谷は始点と終点お
よび色によって記述される。ピークのカラーは最大のカ
ラーの値であり、谷のカラーの値は最小であり、高原部
のカラーの値はその領域の始点から終点までの平均値で
ある。 【００４７】次に、図９および図１０に図示し説明する
方法でカラー領域の関係づけが行われる。図９は整合し
たカラー領域のための先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッフ
ァを示す。ＦＩＦＯは７本の線を含むがすべての線が必
要であるわけではない。各線について一つのＦＩＦＯへ
の入口がある。ＦＩＦＯはデータ構造のリストへのポイ
ンタのアレーとして実施される。この構造は線の色領域
を定義する。各構造はカラー、カラーの始点（次のカラ
ーの始点が前のカラーの終点を規定するため）、その領
域が他の領域に整合しているかどうかを示すフラグ、お
よびカラーパレットへの索引からなる。線によって定義
することのできる最大の領域数はたとえば２５６を限度
に設定される。ＦＩＦＯの最も上にある線が解像された
線と呼ばれる。ＦＩＦＯの２番目の線は現在処理されて
いる線である。次の線とその次の線は整合処理に用いら
れる。この実施例のシステムと方法とはＦＩＦＯ中の線
が４本の場合に合わせて最適化されているが、この数は
システムの速度や効率の目標に適うように変えることが
できる。この処理はＦＩＦＯに新しい線を加えることに
よって始まる（ステップ１００２参照）。 【００４８】図９は白いページの中程の赤いスポットに
対応する線を表す。解像された線は一つの領域だけを含
んでおり、これはすべて白である。その開始位置はゼロ
である。この解像された線には他の領域はなく、したが
ってその終点がこのイメージの終点である。処理は現在
の線に続く。現在の線は白で０から始まる一つの領域を
有する。第２の領域は赤であり１００から始まり、第３
の領域は白であり２００から始まる。現在の線（当該
線）は左から右に評価され、それぞれの領域が解像され
た線の中の隣合う領域と比較される。現在の線の第１の
白い領域の色は解像された線の中の色と垂直方向に比較
される。これは解像された線は一つの領域だけを有する
ためである。ステップ１００４を参照されたい。このカ
ラーが解像された線のパレットカラーの許容誤差Ｔに入
っている場合、現在の線の第１の白の領域には、“整合
済”というフラグがセットされ、処理は現在の線の赤の
領域に移っていく。 【００４９】このシステムはまずこの赤の領域を垂直方
向に整合させようとし、次に水平方向に整合させようと
する。ステップ１００６を参照されたい。しかし、それ
を整合させるべき前に整合された赤の領域がないため、
この領域には“整合せず”のフラグがセットされる。次
にこのシステムは次の線を現在の線に対して垂直方向に
整合させようとする。ステップ１００８を参照された
い。次に、次の線についてすべての水平方向の整合が行
われる。ステップ１０１０を参照されたい。次にこのシ
ステムは整合されていない領域を探す。その後、整合し
ていない領域が次の２本の線上の領域と整合するかどう
かをチェックする。ステップ１０１２を参照されたい。 【００５０】場合によっては当該線のある領域がその下
の領域と整合しないことがある。このような領域は一時
的なカラーあるいは偽のカラーである。システムはこの
領域を保持しそれを適当なパレット色に割り当てる代わ
りに、その上あるいは下の線が整合しているかどうかを
チェックする。下の線が整合していない場合、この領域
は上の領域に写像される。下の領域が整合している場
合、その領域のカラーが最も類似しているのはどの領域
であるかについての判断が行われる。次に、それは最も
近いカラーをもつ領域に写像される。ステップ１０１４
を参照されたい。 【００５１】その後、このシステムはすべての整合する
領域を組み合わせる。次に、この組み合わせられた領域
の平均的なカラーが周知の方法で判定される。この平均
的なカラーはパレットカラーと比較され、最も近い色が
各領域に対して設定される。この処理はステップ１０１
６に示す。データ構造を更新して抽出されたスポット色
を追跡するためのこの発明の方法を次に説明する。 【００５２】白のページの上のもう少し複雑な赤のドッ
トを図１１に示す。この赤のドットには二つのパスが定
義されている。赤のパス１１０２と白のパス１１０４で
ある。データ構造を更新するには、解像された線からの
情報をこのドットの左側に沿ったパス１１０２と右側に
沿ったパス１１０４に変換しなければならない。エッジ
を表すデータ構造には大きな利点がいくつかある。具体
的には次に説明するぎざきざの除去を行うさいに有効で
ある。 【００５３】このデータ構造を変換する主たる理由の一
つはシステムメモリの保存である。この発明ではスポッ
トカラーをもとのイメージよりはるかに小さなデータ構
造に変換する。それによってはるかに高速に動作し、迅
速にイメージを出力することができる。ある線が完了す
ると、それはＦＩＦＯから出力され、新しいパスが作成
されるか、あるいは図１２のステップ１２０２に示すよ
うに現在のパスが更新されうるようにそれにフラグをセ
ットしなければならない。ＦＩＦＯの線からの最初の
（あるいは次の）領域が得られ（ステップ１２０４参
照）、システムはこの領域を既存のパスにマッチさせよ
うとする（ステップ１２０６）。これを行うために、シ
ステムはこの新しい領域と重なって始まりまた終わるパ
スがあるかどうかをチェックする。 【００５４】ステップ１２０８はシステムがパスを迂回
する場合を示す。このような場合には、迂回されたパス
は、更新が行われなかったためそのパスが終了したこと
を示す。次に、この更新されなかったパスが終止する。
パスが終止した後、そのパスが１本の線しか持っていな
い場合、それは排除される。システムは１画素の高さし
かないと判定されるパスを除去することによって水平方
向のぎざぎざを除去する。 【００５５】次に、整合されたパスが更新される。ある
パスが整合しないとき、あるいは現在のパスのセットの
前の線に整合するものがないとき、システムはその新し
いデータを表す新しいパスを作成する。ステップ１２１
０を参照されたい。 【００５６】データ構造は線の中にパスを割り当てるべ
き領域がある間更新され続ける。したがって、領域がま
だ残っている場合、システムはステップ１２１２に示す
ようにステップ１２０４に戻る。データ構造の各要素を
構成する五つの項目はフラグ、パレット色、垂直方向の
開始位置、線の数および各線についての水平方向の位置
である。パスは、空（たとえば、未使用のデータ構
造）、可能（たとえば、パスあるいは１本だけの線に対
する試み）、実在（たとえば１本以上の線を有する実在
するパス）、あるいは終止（たとえば完了したパス）の
状態をとることができる。 【００５７】スポットカラー抽出されたイメージの出力
の前に、追加の処理を行うこともでいる。垂直方向のぎ
ざぎざの例を図１３の１３０２に示す。このぎざぎざは
通常、スキャナによって作り出されるアーティファクト
（ａｒｔｉｆａｃｔ）である。垂直の線のぎざぎざはの
右あるいは左への垂直方向の１画素の変化を探し、次に
反対方向への１画素の変化を探すことによって除去され
る。これら１画素分の変化の間の領域が次に変化の前の
値に設定される。以下の擬似コードはこの発明に採用す
る垂直方向のぎざぎざを除去する技術の簡単な例であ
る。 【００５８】次の画素が現在の画素の右側であるとき、 現在の画素＝次の画素 次の画素が現在の画素に等しいとき 現在の画素＝次の画素 次の画素が現在の画素の１画素左である場合、 ぎざぎざの最上部＝現在の画素 現在の画素＝次の画素 次の画素が現在の画素に等しいとき、 次の画素が現在の画素の１画素右である場合、 ぎざぎざの最上部から現在の画素までの画素をぎざぎざ
の最上部の画素の値に設定する。 【００５９】水平方向のスキューの例を図１４Ａの１４
０２に示す。水平方向のスキューは水平方向に大きな変
化が連続して発生するパスを探すことによって除去され
る。このスキュー部分の値は次に図１４Ｂの１４０３に
示すようにスキューの前後の値に設定される。７の値は
４に変更され、１４は２０に変更されていることに注意
しなければならない。 【００６０】垂直方向のスキューの例を図１５Ａの１５
０２に示す。垂直方向のスキューは同じ水平方向位置に
長い連なりがいくつかあり、その連なりの間に１画素分
の変化があるものを探すことによって発見される。垂直
方向のスキューは、図１５Ｂの１５０４に示すように、
すべての位置をスキューの始点と最下部の平均値に設定
することによって除去される。 【００６１】雑音の例を図１６の１６０２に示す。雑音
はあらゆる１画素分の変化とそれに伴う次の線上での反
対方向への１画素分の変化である。雑音は変化した画素
の位置を図１６の１６０２に示すようにその前の値に設
定することによって除去される。 【００６２】当該技術分野では多くのスキューおよび雑
音除去技術が周知であり、イメージ処理に精通する者に
は標準的ルーチンをこの発明のスポットカラー抽出シス
テムに適応させることは容易であろう。 【００６３】最後に、この発明の出力シーケンスを図１
７に示す。スポットカラー抽出されたイメージはパス形
成の逆の処理で作成しなおされる。この出力処理は図１
７のステップ１７０２に示すように現在の線（当該線）
をゼロに設定することによって開始される。パスがこの
線上で始まる場合、それらは現在のパス（当該パス）に
加えられる（ステップ１７０４参照）。次に、当該パス
に基づいてイメージ線が作成される（ステップ１７０６
参照）。ステップ１７０８に示すように、パスがこの線
上で終わる場合、それらは当該パスから削除される。当
該線は増分され次の線に処理が移り、処理は最後の線に
達するまでステップ１７０４にループする。ステップ１
７１０および１７１２参照。 【００６４】 【発明の効果】以上詳述したように、本発明の実施によ
り簡単な方法で、連続トーンのイメージをパレットイメ
ージに変換できるので、イメージ処理の高速化、イメー
ジ記憶の低容量化に役立つ。また、本発明の方法は、既
存のシステムに容易に適合せしめうるので、利用範囲が
広く有益である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を実現するためのハードウェ
アシステムの高レベルのブロック図である。 【図２】本発明の一実施例に関連したスポットカラー抽
出の高レベルフローチャートである。 【図３Ａ】スポットカラーイメージの白黒表現を示す図
である。 【図３Ｂ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
赤の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｃ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
緑の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｄ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
青の強度プロファイルを示す図である。 【図４】図３Ａのイメージの３−Ｄヒストグラムを示す
図である。 【図５Ａ】本発明の一実施例における色検出作業を示す
フローチャートである。 【図５Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー検出作業を
示すフォローチャートである。 【図６Ａ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図６Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図７】本発明の一実施例におけるカラー領域検出のフ
ローチャートである。 【図８Ａ】本発明の一実施例で用いる状態抽出箱を説明
するための図である。 【図８Ｂ】図８Ａの状態抽出箱を用いて、１イメージ線
の１つの色について状態を検出する場合を説明するため
の図である。 【図９】本発明の一実施例で用いる領域整合ＦＩＦＯを
示す図である。 【図１０】本発明の一実施例における色領域の関係づけ
を行う方法のフローチャートである。 【図１１】本発明の一実施例で用いるカラーパスを説明
するための図である。 【図１２】本発明の一実施例で用いるデータ構造の更新
手順を示すフローチャートである。 【図１３】本発明の一実施例でおこなえる垂直方向のぎ
ざぎざの除去を説明するための図である。 【図１４Ａ】本発明の一実施例で除去される水平方向の
スキューを示すパスの図である。 【図１４Ａ】図１４Ａのスキューを除去し補正されたパ
スを示す図である。 【図１５Ａ】本発明の一実施例で除去される垂直方向の
スキューを有するパスを示す図である。 【図１５Ｂ】図１５Ａのスキューを除去し補正されたパ
スの図である。 【図１６】本発明の一実施例における雑音の除去を説明
するための図である。 【図１７】本発明の一実施例におけるイメージ出力動作
を説明するためのフローチャートである。 【符号の説明】 １０２：コンピュータプラットフォーム １０６：オペレーティングシステム １１０：ハードウェアユニット １２０：表示装置 １２１：キーボード １２２：マウス １２８：プリンタ １２４：データ記憶装置 １３０：スポット色抽出プロセス １３４：スキャナ
アシステムの高レベルのブロック図である。 【図２】本発明の一実施例に関連したスポットカラー抽
出の高レベルフローチャートである。 【図３Ａ】スポットカラーイメージの白黒表現を示す図
である。 【図３Ｂ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
赤の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｃ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
緑の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｄ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
青の強度プロファイルを示す図である。 【図４】図３Ａのイメージの３−Ｄヒストグラムを示す
図である。 【図５Ａ】本発明の一実施例における色検出作業を示す
フローチャートである。 【図５Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー検出作業を
示すフォローチャートである。 【図６Ａ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図６Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図７】本発明の一実施例におけるカラー領域検出のフ
ローチャートである。 【図８Ａ】本発明の一実施例で用いる状態抽出箱を説明
するための図である。 【図８Ｂ】図８Ａの状態抽出箱を用いて、１イメージ線
の１つの色について状態を検出する場合を説明するため
の図である。 【図９】本発明の一実施例で用いる領域整合ＦＩＦＯを
示す図である。 【図１０】本発明の一実施例における色領域の関係づけ
を行う方法のフローチャートである。 【図１１】本発明の一実施例で用いるカラーパスを説明
するための図である。 【図１２】本発明の一実施例で用いるデータ構造の更新
手順を示すフローチャートである。 【図１３】本発明の一実施例でおこなえる垂直方向のぎ
ざぎざの除去を説明するための図である。 【図１４Ａ】本発明の一実施例で除去される水平方向の
スキューを示すパスの図である。 【図１４Ａ】図１４Ａのスキューを除去し補正されたパ
スを示す図である。 【図１５Ａ】本発明の一実施例で除去される垂直方向の
スキューを有するパスを示す図である。 【図１５Ｂ】図１５Ａのスキューを除去し補正されたパ
スの図である。 【図１６】本発明の一実施例における雑音の除去を説明
するための図である。 【図１７】本発明の一実施例におけるイメージ出力動作
を説明するためのフローチャートである。 【符号の説明】 １０２：コンピュータプラットフォーム １０６：オペレーティングシステム １１０：ハードウェアユニット １２０：表示装置 １２１：キーボード １２２：マウス １２８：プリンタ １２４：データ記憶装置 １３０：スポット色抽出プロセス １３４：スキャナ
【手続補正書】
【提出日】平成５年３月１１日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を実現するためのハードウェ
アシステムの高レベルのブロック図である。 【図２】本発明の一実施例に関連したスポットカラー抽
出の高レベルフローチャートである。 【図３Ａ】スポットカラーイメージの白黒表現を示す図
である。 【図３Ｂ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
赤の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｃ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
緑の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｄ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
青の強度プロファイルを示す図である。 【図４】図３Ａのイメージの３−Ｄヒストグラムを示す
図である。 【図５Ａ】本発明の一実施例における色検出作業を示す
フローチャートである。 【図５Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー検出作業を
示すフォローチャートである。 【図６Ａ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図６Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図７】本発明の一実施例におけるカラー領域検出のフ
ローチャートである。 【図８Ａ】本発明の一実施例で用いる状態抽出箱を説明
するための図である。 【図８Ｂ】図８Ａの状態抽出箱を用いて、１イメージ線
の１つの色について状態を検出する場合を説明するため
の図である。 【図９】本発明の一実施例で用いる領域整合ＦＩＦＯを
示す図である。 【図１０】本発明の一実施例における色領域の関係づけ
を行う方法のフローチャートである。 【図１１】本発明の一実施例で用いるカラーパスを説明
するための図である。 【図１２】本発明の一実施例で用いるデータ構造の更新
手順を示すフローチャートである。 【図１３】本発明の一実施例でおこなえる垂直方向のぎ
ざぎざの除去を説明するための図である。 【図１４Ａ】本発明の一実施例で除去される水平方向の
スキューを示すパスの図である。 【図１４Ｂ】図１４Ａのスキューを除去し補正されたパ
スを示す図である。 【図１５Ａ】本発明の一実施例で除去される垂直方向の
スキューを有するパスを示す図である。 【図１５Ｂ】図１５Ａのスキューを除去し補正されたパ
スの図である。 【図１６】本発明の一実施例における雑音の除去を説明
するための図である。 【図１７】本発明の一実施例におけるイメージ出力動作
を説明するためのフローチャートである。 【符号の説明】 １０２：コンピュータプラットフォーム １０６：オペレーティングシステム １１０：ハードウェアユニット １２０：表示装置 １２１：キーボード １２２：マウス １２８：プリンタ １２４：データ記憶装置 １３０：スポット色抽出プロセス １３４：スキャナ 【手続補正２】 【補正対象書類名】図面 【補正対象項目名】全図 【補正方法】変更 【補正内容】 【図３Ｂ】 【図３Ｃ】 【図６Ａ】 【図１】 【図３Ａ】 【図３Ｄ】 【図４】 【図６Ｂ】 【図７】 【図２】 【図１０】 【図１１】 【図１４Ａ】 【図１６】 【図５Ａ】 【図１３】 【図１４Ｂ】 【図１５Ａ】 【図１５Ｂ】 【図５Ｂ】 【図８Ｂ】 【図８Ａ】 【図１２】 【図９】 【図１７】
アシステムの高レベルのブロック図である。 【図２】本発明の一実施例に関連したスポットカラー抽
出の高レベルフローチャートである。 【図３Ａ】スポットカラーイメージの白黒表現を示す図
である。 【図３Ｂ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
赤の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｃ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
緑の強度プロファイルを示す図である。 【図３Ｄ】図３Ａのイメージのスライス３１０における
青の強度プロファイルを示す図である。 【図４】図３Ａのイメージの３−Ｄヒストグラムを示す
図である。 【図５Ａ】本発明の一実施例における色検出作業を示す
フローチャートである。 【図５Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー検出作業を
示すフォローチャートである。 【図６Ａ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図６Ｂ】本発明の一実施例におけるカラー雲を示す図
である。 【図７】本発明の一実施例におけるカラー領域検出のフ
ローチャートである。 【図８Ａ】本発明の一実施例で用いる状態抽出箱を説明
するための図である。 【図８Ｂ】図８Ａの状態抽出箱を用いて、１イメージ線
の１つの色について状態を検出する場合を説明するため
の図である。 【図９】本発明の一実施例で用いる領域整合ＦＩＦＯを
示す図である。 【図１０】本発明の一実施例における色領域の関係づけ
を行う方法のフローチャートである。 【図１１】本発明の一実施例で用いるカラーパスを説明
するための図である。 【図１２】本発明の一実施例で用いるデータ構造の更新
手順を示すフローチャートである。 【図１３】本発明の一実施例でおこなえる垂直方向のぎ
ざぎざの除去を説明するための図である。 【図１４Ａ】本発明の一実施例で除去される水平方向の
スキューを示すパスの図である。 【図１４Ｂ】図１４Ａのスキューを除去し補正されたパ
スを示す図である。 【図１５Ａ】本発明の一実施例で除去される垂直方向の
スキューを有するパスを示す図である。 【図１５Ｂ】図１５Ａのスキューを除去し補正されたパ
スの図である。 【図１６】本発明の一実施例における雑音の除去を説明
するための図である。 【図１７】本発明の一実施例におけるイメージ出力動作
を説明するためのフローチャートである。 【符号の説明】 １０２：コンピュータプラットフォーム １０６：オペレーティングシステム １１０：ハードウェアユニット １２０：表示装置 １２１：キーボード １２２：マウス １２８：プリンタ １２４：データ記憶装置 １３０：スポット色抽出プロセス １３４：スキャナ 【手続補正２】 【補正対象書類名】図面 【補正対象項目名】全図 【補正方法】変更 【補正内容】 【図３Ｂ】 【図３Ｃ】 【図６Ａ】 【図１】 【図３Ａ】 【図３Ｄ】 【図４】 【図６Ｂ】 【図７】 【図２】 【図１０】 【図１１】 【図１４Ａ】 【図１６】 【図５Ａ】 【図１３】 【図１４Ｂ】 【図１５Ａ】 【図１５Ｂ】 【図５Ｂ】 【図８Ｂ】 【図８Ａ】 【図１２】 【図９】 【図１７】
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 （１）後記（イ）乃至（ヘ）のステップから成るスポッ
トカラーイメージの類似カラー領域同定のための方法。 （イ）原イメージを第１の解像度で走査し第１のスポッ
トカラーイメージを生成するステップ。 （ロ）所定の色空間を用いて、前記第１のスポットカラ
ーイメージのカラーを分類するステップ。 （ハ）前記分類されたカラーの出現頻度から、前記第１
のスポットカラーイメージの支配的カラーを同定するス
テップ。 （ニ）前記原イメージを第２の解像度で走査し第２のス
ポットカラーイメージを生成するステップ。 （ホ）前記第２のスポットカラーイメージの相異なるカ
ラーのカラー領域を決定するステップ。 （ヘ）前記カラー領域のカラーを最も近い前記支配的カ
ラーで置き換えるステップ。 （２）前記第１の解像度が前記第２の解像度より低いこ
とを特徴とする請求項１記載のスポットカラーイメージ
の類似カラー領域同定のための方法。 （３）前記（ニ）のステップの走査が前記原イメージ複
数の線の走査から成ることを特徴とした請求項１あるい
は請求項２記載のスポットカラーイメージの類似カラー
領域同定のための方法。 （４）前記（ホ）のステップが前記複数の線の隣接する
線間で同じカラーを有するセグメント同志を関連づけ
て、前記相異るカラーの空間領域をカラー領域として決
定するものである請求項３記載のスポットカラーイメー
ジの類似カラー領域同定のための方法。 （５）後記（イ）乃至（ハ）から成るスポットカラーイ
メージの類似カラー領域同定のための装置。 （イ）スポットカラーイメージの支配的カラーを同定
し、前記支配的カラーのパレットを生成するための同定
手段。 （ロ）前記スポットカラーイメージからカラー領域を決
定するための処理手段。 （ハ）前記カラー領域のカラーに最も近い前記パレット
に含まれるカラーで前記カラー領域のカラーを置換する
ための比較手段。 （６）前記同定手段が後記（ニ）乃至（ヘ）から成る請
求項５記載のスポットカラーイメージの類似カラー領域
同定のための装置。 （ニ）原イメージを第１の解像度で走査して第１のスポ
ットカラーイメージを生成する第１の走査手段。 （ホ）前記第１のスポットカラーイメージのカラーを分
類する分類手段。 （ヘ）前記分類されたカラーの出現頻度を求め、前記支
配的カラーを同定するため、前記原イメージを第２の解
像度で走査するための第２の走査手段。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/714,414 US5222154A (en) | 1991-06-12 | 1991-06-12 | System and method for spot color extraction |
| US714414 | 1991-06-12 |
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|---|---|
| JPH05303632A true JPH05303632A (ja) | 1993-11-16 |
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ID=24869946
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17739892A Expired - Fee Related JP3299778B2 (ja) | 1991-06-12 | 1992-06-11 | スポットカラーイメージの類似カラー領域同定のための方法と装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
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| EP (1) | EP0522702B1 (ja) |
| JP (1) | JP3299778B2 (ja) |
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