JPH08106529A - カラーマッピング方法及びシステム - Google Patents
カラーマッピング方法及びシステムInfo
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- JPH08106529A JPH08106529A JP7205505A JP20550595A JPH08106529A JP H08106529 A JPH08106529 A JP H08106529A JP 7205505 A JP7205505 A JP 7205505A JP 20550595 A JP20550595 A JP 20550595A JP H08106529 A JPH08106529 A JP H08106529A
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- Japan
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- input point
- input
- color mapping
- mapping method
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/6016—Conversion to subtractive colour signals
- H04N1/6019—Conversion to subtractive colour signals using look-up tables
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/6058—Reduction of colour to a range of reproducible colours, e.g. to ink- reproducible colour gamut
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 第２の入力ポイント列の出力値が与えられた
際に、任意の第１の入力ポイント列の出力値を決定す
る、より効率の良くカラーマッピングが行えるカラーマ
ッピング方法及びシステムを提供することを目的とす
る。 【解決手段】 第２の入力ポイント列の出力値が与えら
れた際に、第１の入力ポイント列における各ポイント毎
に、第２の入力ポイント列毎に、第１の入力ポイント列
と第２の入力ポイント列間の絶対誤差により重み距離測
度を形成し、第２の入力ポイント列毎の加算を含む、所
定の直線又は曲線と第２の入力ポイント列の出力値間の
絶対誤差の、重み距離測度によって重み付けられた誤差
測度関数を決定し、誤差測度関数を実質的に最小化して
最終直線又は曲線を生成し、該最終直線又は曲線を使用
して第１の入力ポイント列の出力値を得る。
際に、任意の第１の入力ポイント列の出力値を決定す
る、より効率の良くカラーマッピングが行えるカラーマ
ッピング方法及びシステムを提供することを目的とす
る。 【解決手段】 第２の入力ポイント列の出力値が与えら
れた際に、第１の入力ポイント列における各ポイント毎
に、第２の入力ポイント列毎に、第１の入力ポイント列
と第２の入力ポイント列間の絶対誤差により重み距離測
度を形成し、第２の入力ポイント列毎の加算を含む、所
定の直線又は曲線と第２の入力ポイント列の出力値間の
絶対誤差の、重み距離測度によって重み付けられた誤差
測度関数を決定し、誤差測度関数を実質的に最小化して
最終直線又は曲線を生成し、該最終直線又は曲線を使用
して第１の入力ポイント列の出力値を得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はカラーマッピング方
法及びシステムに関し、例えば、データ列の曲線のあて
はめを行って適切な色変換テーブルを生成するカラーマ
ッピング方法及びシステムに関する。
法及びシステムに関し、例えば、データ列の曲線のあて
はめを行って適切な色変換テーブルを生成するカラーマ
ッピング方法及びシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】図１は、従来のカラー複写処理の概要構
成を示す図である。従来より、スキャナ１上に複写対象
となるイメージが載置され、一般的に６００ｄｐｉ（do
t perinch）程度の高解像度でスキャンされていた。フ
ルカラースキャンを行う場合には、周知のように、スキ
ャナ１上のイメージをスキャンした各画素の値は、それ
ぞれレッド，グリーン，ブルー（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の各色成
分を含んでいる。従って、スキャンされた画素は３次元
ＲＧＢ色空間上、又はその他の周知の色空間上にプロッ
ト可能である。スキャンされた画素は、通常、複数のカ
ラーパスにより画像をプリントするプリンタ２でプリン
トされる。プリンタ２は、一般的に減法混色における色
空間、即ちシアン，マゼンタ，イエロー（Ｃ，Ｍ，Ｙ）
による色空間、又はシアン，マゼンタ，イエロー，ブラ
ック（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）による色空間において動作す
る。ＲＧＢ空間からＣＭＹＫ又はＣＭＹ空間への色変換
を行うためには、スキャンされた画像の画素が取りうる
レッド，グリーン，ブルーの値についてそれぞれ対応す
るシアン，イエロー，マゼンタ，ブラック成分を決定す
ること（即ち、ＲＧＢ−ＣＭＹＫ変換のマッピングを決
定すること）が必要である。入力信号の各色成分が多値
であるために、通常のシステムは８ビットの色成分値を
使用し、各色毎に２５６レベルが与えられる。従って、
入力画素値の全ての組み合わせは、膨大な数となる（こ
の例では１６００万色以上）。
成を示す図である。従来より、スキャナ１上に複写対象
となるイメージが載置され、一般的に６００ｄｐｉ（do
t perinch）程度の高解像度でスキャンされていた。フ
ルカラースキャンを行う場合には、周知のように、スキ
ャナ１上のイメージをスキャンした各画素の値は、それ
ぞれレッド，グリーン，ブルー（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の各色成
分を含んでいる。従って、スキャンされた画素は３次元
ＲＧＢ色空間上、又はその他の周知の色空間上にプロッ
ト可能である。スキャンされた画素は、通常、複数のカ
ラーパスにより画像をプリントするプリンタ２でプリン
トされる。プリンタ２は、一般的に減法混色における色
空間、即ちシアン，マゼンタ，イエロー（Ｃ，Ｍ，Ｙ）
による色空間、又はシアン，マゼンタ，イエロー，ブラ
ック（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ）による色空間において動作す
る。ＲＧＢ空間からＣＭＹＫ又はＣＭＹ空間への色変換
を行うためには、スキャンされた画像の画素が取りうる
レッド，グリーン，ブルーの値についてそれぞれ対応す
るシアン，イエロー，マゼンタ，ブラック成分を決定す
ること（即ち、ＲＧＢ−ＣＭＹＫ変換のマッピングを決
定すること）が必要である。入力信号の各色成分が多値
であるために、通常のシステムは８ビットの色成分値を
使用し、各色毎に２５６レベルが与えられる。従って、
入力画素値の全ての組み合わせは、膨大な数となる（こ
の例では１６００万色以上）。
【０００３】任意のＲＧＢ−ＣＭＹＫ変換関数のマッピ
ングを決定するためには、所定のＲＧＢ値の列を出力装
置又はプリンタ２によってプリントし、測色計を使用し
てそのＣＭＹＫ測色値を測定することができる。
ングを決定するためには、所定のＲＧＢ値の列を出力装
置又はプリンタ２によってプリントし、測色計を使用し
てそのＣＭＹＫ測色値を測定することができる。
【０００４】取りうる色ポイント位置が極端に多いた
め、変換関数の決定方法の１つとして、所定数の色ポイ
ント位置における色成分値を測定し、該測定の結果得ら
れるＲＧＢ値及び対応するＣＭＹＫ値からなる７組(tup
le)（ＲＧＢＣＭＹＫ）の各エントリを有するテーブル
を作成する方法がある。該テーブル上に存在しない色ポ
イント値については、補間を行うことにより得られる。
一般的な補間技術においては、線形補間や、例えば米国
特許第３８９３１６６号、Pugsleyの「Color Correctin
g Image Reproduction Method and Apparatus」に示す
システム等が使用される。
め、変換関数の決定方法の１つとして、所定数の色ポイ
ント位置における色成分値を測定し、該測定の結果得ら
れるＲＧＢ値及び対応するＣＭＹＫ値からなる７組(tup
le)（ＲＧＢＣＭＹＫ）の各エントリを有するテーブル
を作成する方法がある。該テーブル上に存在しない色ポ
イント値については、補間を行うことにより得られる。
一般的な補間技術においては、線形補間や、例えば米国
特許第３８９３１６６号、Pugsleyの「Color Correctin
g Image Reproduction Method and Apparatus」に示す
システム等が使用される。
【０００５】所定の色ポイントが、ある数の基準を用い
て選択される。まず第１に、該ポイントは色空間の全て
をカバーしていることが望ましい。第２に、補間を行う
系においては、それらの所定ポイントは例えば１つ又は
それ以外の色空間において等間隔であることが望まし
い。また、補間プロセスの正確さを全体的に高めるため
に、色変換関数がうまく機能しない場合にはポイント数
を増やし、色変換関数がよく機能する場合にはポイント
数を減らすことが望ましい。
て選択される。まず第１に、該ポイントは色空間の全て
をカバーしていることが望ましい。第２に、補間を行う
系においては、それらの所定ポイントは例えば１つ又は
それ以外の色空間において等間隔であることが望まし
い。また、補間プロセスの正確さを全体的に高めるため
に、色変換関数がうまく機能しない場合にはポイント数
を増やし、色変換関数がよく機能する場合にはポイント
数を減らすことが望ましい。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、物理的
な色変換プロセスは、プリンタ２によって生成される実
色(actual colour)に伴う高次の非線形プロセス(highly
non-linear prosess)であることが知られている。プリ
ンタ２によって生成される実色は、使用されるインク
種、及び記録紙の種類やイメージをスキャンするスキャ
ナ１の種類等を含む、多数の要因に依存する。従って、
サンプルポイントとして初期の組(initial set)が与え
られても、該サンプルポイント列から所望する所定ポイ
ントの組を導出する方法は明確ではなかった。
な色変換プロセスは、プリンタ２によって生成される実
色(actual colour)に伴う高次の非線形プロセス(highly
non-linear prosess)であることが知られている。プリ
ンタ２によって生成される実色は、使用されるインク
種、及び記録紙の種類やイメージをスキャンするスキャ
ナ１の種類等を含む、多数の要因に依存する。従って、
サンプルポイントとして初期の組(initial set)が与え
られても、該サンプルポイント列から所望する所定ポイ
ントの組を導出する方法は明確ではなかった。
【０００７】ここで図２を参照して、従来の２つの色変
換プロセスについて説明する。上述した様に、色変換プ
ロセスは高次の非線形プロセスであり、種々の色成分間
において相互作用を有している。尚、該プロセスは多次
元プロセスであるが、図２は、多次元平面においてグリ
ーン、ブルーを固定とし、特に入力イメージのレッド成
分と、対応するマゼンタの出力成分間の変換関数の一平
面を示す。
換プロセスについて説明する。上述した様に、色変換プ
ロセスは高次の非線形プロセスであり、種々の色成分間
において相互作用を有している。尚、該プロセスは多次
元プロセスであるが、図２は、多次元平面においてグリ
ーン、ブルーを固定とし、特に入力イメージのレッド成
分と、対応するマゼンタの出力成分間の変換関数の一平
面を示す。
【０００８】図２において、レッド成分２０〜２８，及
びマゼンタ成分４０〜４８に対応するサンプルポイント
列３０〜３８が計測されたとする。これらサンプルポイ
ント列はレッド−マゼンタ軸上にプロット可能であり、
該プロット列から、総合曲線(overall curve)、即ち変
換関数(transfer function)が得られる。
びマゼンタ成分４０〜４８に対応するサンプルポイント
列３０〜３８が計測されたとする。これらサンプルポイ
ント列はレッド−マゼンタ軸上にプロット可能であり、
該プロット列から、総合曲線(overall curve)、即ち変
換関数(transfer function)が得られる。
【０００９】しかしながら、サンプルポイントが一旦プ
ロットされてしまうと、該サンプルポイント間に位置す
るレッド軸の所定ポイント列１２〜１９に対応するマゼ
ンタの値を得るためには、どのプロセスを使用すべきか
が不明となる。複数の公知の方法が適用可能であるが、
各方法はそれぞれに重大な欠点を有している。第１の方
法として公知のラグランジュ補間(Lagrange interpolat
ion)の場合、多項式(polynomial)９は各サンプルポイン
トを通過するようにあてはめられる。ラグランジュ補間
の使用は、これらサンプルポイントが適切でない（実際
に線形とならない）場合にしばしば不適当な結果を生
じ、その非現実的な結果により過度の振動をもたらす変
換関数を生じてしまう場合がある。
ロットされてしまうと、該サンプルポイント間に位置す
るレッド軸の所定ポイント列１２〜１９に対応するマゼ
ンタの値を得るためには、どのプロセスを使用すべきか
が不明となる。複数の公知の方法が適用可能であるが、
各方法はそれぞれに重大な欠点を有している。第１の方
法として公知のラグランジュ補間(Lagrange interpolat
ion)の場合、多項式(polynomial)９は各サンプルポイン
トを通過するようにあてはめられる。ラグランジュ補間
の使用は、これらサンプルポイントが適切でない（実際
に線形とならない）場合にしばしば不適当な結果を生
じ、その非現実的な結果により過度の振動をもたらす変
換関数を生じてしまう場合がある。
【００１０】第２の公知の方法として、「最小２乗法」
("least squares")がある。最小２乗法は、図２に示す
最も単純な形状である直線１０のあてはめであり、該直
線との距離（垂直方向の距離）の２乗の和が最小となる
ような点の集合を求める。しかしながら最小２乗法にお
いては、多数の細部情報を失うことにより、変換関数の
忠実度(fidelity)の実質的な減少を招いてしまう。最小
２乗法で使用される２次方程式や高次の多項式のあては
めもまた周知であるが、忠実度の損失の問題を解決する
唯一の方法である。
("least squares")がある。最小２乗法は、図２に示す
最も単純な形状である直線１０のあてはめであり、該直
線との距離（垂直方向の距離）の２乗の和が最小となる
ような点の集合を求める。しかしながら最小２乗法にお
いては、多数の細部情報を失うことにより、変換関数の
忠実度(fidelity)の実質的な減少を招いてしまう。最小
２乗法で使用される２次方程式や高次の多項式のあては
めもまた周知であるが、忠実度の損失の問題を解決する
唯一の方法である。
【００１１】変換関数を得る第３の方法は、種々のデー
タポイント間における線分(straight line segments)に
より構成することがである。しかしながら、この方法で
は終点において多くの導関数の不連続(large discontin
uities)を招く。色変換プロセスにおいて、このような
変換関数は、望ましいイメージに対してバンディング(b
anding)や他の不具合(artifacts)が発生した不都合な結
果を生成してしまう。
タポイント間における線分(straight line segments)に
より構成することがである。しかしながら、この方法で
は終点において多くの導関数の不連続(large discontin
uities)を招く。色変換プロセスにおいて、このような
変換関数は、望ましいイメージに対してバンディング(b
anding)や他の不具合(artifacts)が発生した不都合な結
果を生成してしまう。
【００１２】本発明は上述した課題を解決するためにな
されたものであり、第２の入力ポイント列の出力値（サ
ンプルポイント）が与えられた際に、任意の第１の入力
ポイント列の出力値を決定する、より好適なカラーマッ
ピング方法及びシステムを提供することを目的とする。
即ち、必要な変換関数を得るためのより好適なカラーマ
ッピング方法及びシステムを提供することを目的とす
る。
されたものであり、第２の入力ポイント列の出力値（サ
ンプルポイント）が与えられた際に、任意の第１の入力
ポイント列の出力値を決定する、より好適なカラーマッ
ピング方法及びシステムを提供することを目的とする。
即ち、必要な変換関数を得るためのより好適なカラーマ
ッピング方法及びシステムを提供することを目的とす
る。
【００１３】
【課題を解決するための手段】従って本発明において
は、以下のカラーマッピング方法を提供する。
は、以下のカラーマッピング方法を提供する。
【００１４】即ち、第２の入力ポイント列の出力値によ
り第１の入力ポイント列に対する出力値を演算するカラ
ーマッピング方法であって、前記第１の入力ポイント列
における各ポイント毎に、前記第２の入力ポイント列毎
に、前記第１の入力ポイント列と前記第２の入力ポイン
ト列間の絶対誤差により重み付け距離測度を形成する距
離測度形成工程と、前記第２の入力ポイント列毎の加算
を含む、所定の直線又は曲線と前記第２の入力ポイント
列の出力値間の絶対誤差の、前記重み距離測度によって
重み付けられた誤差測度関数を決定する誤差測度関数決
定工程と、前記誤差測度関数を実質的に最小化して最終
直線又は曲線を生成する最小化工程と、前記最終直線又
は曲線を使用して前記第１の入力ポイント列の出力値を
得る出力値取得工程とを有することを特徴とする。
り第１の入力ポイント列に対する出力値を演算するカラ
ーマッピング方法であって、前記第１の入力ポイント列
における各ポイント毎に、前記第２の入力ポイント列毎
に、前記第１の入力ポイント列と前記第２の入力ポイン
ト列間の絶対誤差により重み付け距離測度を形成する距
離測度形成工程と、前記第２の入力ポイント列毎の加算
を含む、所定の直線又は曲線と前記第２の入力ポイント
列の出力値間の絶対誤差の、前記重み距離測度によって
重み付けられた誤差測度関数を決定する誤差測度関数決
定工程と、前記誤差測度関数を実質的に最小化して最終
直線又は曲線を生成する最小化工程と、前記最終直線又
は曲線を使用して前記第１の入力ポイント列の出力値を
得る出力値取得工程とを有することを特徴とする。
【００１５】例えば、前記重み距離測度は、前記第１の
入力ポイント列と前記第２の入力ポイント列間の絶対距
離測度の負の指数関数(negative exponential functio
n)であることを特徴とする。
入力ポイント列と前記第２の入力ポイント列間の絶対距
離測度の負の指数関数(negative exponential functio
n)であることを特徴とする。
【００１６】更に好適には、前記誤差測度関数決定工程
においては、既に演算済みの加算により前記加算を決定
し、該演算済みの加算は、前記第１の入力ポイント列の
現在のポイントに隣接した入力ポイントと、これら２つ
の入力ポイントの間に位置する前記第２の入力ポイント
列とにおける前記誤差測度関数の一部を形成することを
特徴とする。
においては、既に演算済みの加算により前記加算を決定
し、該演算済みの加算は、前記第１の入力ポイント列の
現在のポイントに隣接した入力ポイントと、これら２つ
の入力ポイントの間に位置する前記第２の入力ポイント
列とにおける前記誤差測度関数の一部を形成することを
特徴とする。
【００１７】更に好適には、前記誤差測度関数決定工程
においては、更に、前記既に演算済みの加算に定数を乗
じることを特徴とする。
においては、更に、前記既に演算済みの加算に定数を乗
じることを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る一実施形態に
ついて、図面を参照して詳細に説明する。
ついて、図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】＜第１実施形態＞第１実施形態において
は、変換関数を「重み付け最小２乗法」("weighted lea
st squares")プロセスにより決定する。その詳細につい
ては以下説明するが、まず、１次元の変換プロセスにつ
いて説明し、続いて、多次元の変換プロセスについて説
明する。
は、変換関数を「重み付け最小２乗法」("weighted lea
st squares")プロセスにより決定する。その詳細につい
ては以下説明するが、まず、１次元の変換プロセスにつ
いて説明し、続いて、多次元の変換プロセスについて説
明する。
【００２０】これら２つの処理においては、図２におい
て与えられたサンプル入力値２０〜２８（レッド軸）と
対応する出力値４０〜４８（マゼンタ軸）が予め与えら
れた際に、レッド軸の所定のポイント列１２〜１９にお
ける対応する関数値（以下、出力値と称する）を決定す
る。各ポイント１２〜１９の出力値を決定する方法にお
いては、重み(weighting)Ｗｉを使用する。重みＷｉ
は、目標とする値（例えばポイント１２等）にどれだけ
近いかに応じて、各サンプルポイント２０〜２８に割り
当てられている。ここで、多数の異なる重み関数が使用
可能であるが、逆指数重み関数(inverse exponential w
eighting function)によって適切な結果が得られること
が分かっている。特に、以下の形式の重み関数が好適で
ある。
て与えられたサンプル入力値２０〜２８（レッド軸）と
対応する出力値４０〜４８（マゼンタ軸）が予め与えら
れた際に、レッド軸の所定のポイント列１２〜１９にお
ける対応する関数値（以下、出力値と称する）を決定す
る。各ポイント１２〜１９の出力値を決定する方法にお
いては、重み(weighting)Ｗｉを使用する。重みＷｉ
は、目標とする値（例えばポイント１２等）にどれだけ
近いかに応じて、各サンプルポイント２０〜２８に割り
当てられている。ここで、多数の異なる重み関数が使用
可能であるが、逆指数重み関数(inverse exponential w
eighting function)によって適切な結果が得られること
が分かっている。特に、以下の形式の重み関数が好適で
ある。
【００２１】
【数１】
【００２２】式（ＥＱ１）において、ｄはサンプルポイ
ントと出力ポイント間の絶対距離測度(absolute distan
ce measure)を示し、σはスケーリング(scaling)ファク
タ、即ちノイズ依存ファクタ（noise following facto
r）である。σの値が大きいほど、出力値により影響を
与える、より近いサンプルポイントとなる。本実施形態
においては、カラー値が０〜１の範囲である場合に、σ
として使用する値を「０．０６」とする。
ントと出力ポイント間の絶対距離測度(absolute distan
ce measure)を示し、σはスケーリング(scaling)ファク
タ、即ちノイズ依存ファクタ（noise following facto
r）である。σの値が大きいほど、出力値により影響を
与える、より近いサンプルポイントとなる。本実施形態
においては、カラー値が０〜１の範囲である場合に、σ
として使用する値を「０．０６」とする。
【００２３】重み(weighting)が各ポイント値に割り当
てられると、重み付け誤差２乗関数(weighted error sq
uared function)は、以下の式となる。
てられると、重み付け誤差２乗関数(weighted error sq
uared function)は、以下の式となる。
【００２４】
【数２】
【００２５】ここで、ｖ＝ａｘ＋ｂは、注目しているポ
イントの付近にデータポイントを接近させる直線の式で
ある。この例において、ｘはレッド軸を示し、ｖはマゼ
ンタ軸を示す。重み付け誤差２乗関数Ｅを最小にするた
めには、以下に示す様に、Ｅの偏微分が「０」にならね
ばならない。
イントの付近にデータポイントを接近させる直線の式で
ある。この例において、ｘはレッド軸を示し、ｖはマゼ
ンタ軸を示す。重み付け誤差２乗関数Ｅを最小にするた
めには、以下に示す様に、Ｅの偏微分が「０」にならね
ばならない。
【００２６】
【数３】
【００２７】これにより、２つの未知数（ａ，ｂ）を含
んだ２つの線形方程式（ＥＱ４），（ＥＱ６）が与えら
れる。従って、該方程式をａ及びｂについて解くことが
でき、最終的に得られる直線の式ｖ＝ａｘ＋ｂは、任意
の入力ポイントｘに対応するポイントｖの出力値を決定
するのに使用される。
んだ２つの線形方程式（ＥＱ４），（ＥＱ６）が与えら
れる。従って、該方程式をａ及びｂについて解くことが
でき、最終的に得られる直線の式ｖ＝ａｘ＋ｂは、任意
の入力ポイントｘに対応するポイントｖの出力値を決定
するのに使用される。
【００２８】上述したプロセスは、図２において所定の
ポイント１２〜１９毎に繰り返され、対応する全出力値
列が生成される。
ポイント１２〜１９毎に繰り返され、対応する全出力値
列が生成される。
【００２９】上述したプロセスは１次元についてのもの
であるが、これを多次元に拡張することは容易である。
例えば、所定のサンプルポイント列（ｘi，ｙi，ｚi，
ｖi）が与えられた際に、任意の３つの入力次元（ｘ，
ｙ，ｚ）から１つの出力次元（ｖ）へのマッピングを得
るために、各出力ポイントは以下の様にして演算され
る。
であるが、これを多次元に拡張することは容易である。
例えば、所定のサンプルポイント列（ｘi，ｙi，ｚi，
ｖi）が与えられた際に、任意の３つの入力次元（ｘ，
ｙ，ｚ）から１つの出力次元（ｖ）へのマッピングを得
るために、各出力ポイントは以下の様にして演算され
る。
【００３０】まず、重みＷｉが、目標出力ポイント(des
ired output point)への近さに依存して各サンプルポイ
ントに割り当てられる。尚、目標出力ポイントへの距離
は、ユークリッド距離測度（Euclidean distance measu
re）で演算された距離である。次に、重み付け誤差２乗
関数は以下に示す式（ＥＱ７）のようになる。
ired output point)への近さに依存して各サンプルポイ
ントに割り当てられる。尚、目標出力ポイントへの距離
は、ユークリッド距離測度（Euclidean distance measu
re）で演算された距離である。次に、重み付け誤差２乗
関数は以下に示す式（ＥＱ７）のようになる。
【００３１】
【数４】
【００３２】ここで、ｖ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄは４次
元空間におけるデータポイントを近似した超平面（hype
rplane）の式である。Ｅを最小にするために、編微分が
再度「０」にセットされる。
元空間におけるデータポイントを近似した超平面（hype
rplane）の式である。Ｅを最小にするために、編微分が
再度「０」にセットされる。
【００３３】
【数５】
【００３４】これにより、以下の（ＥＱ９）式が得られ
る。
る。
【００３５】
【数６】
【００３６】同様に、∂Ｅ／∂ｂ＝０より、以下の（Ｅ
Ｑ１０）式が得られる。
Ｑ１０）式が得られる。
【００３７】
【数７】
【００３８】同様に、∂Ｅ／∂ｃ＝０より、以下の（Ｅ
Ｑ１１）式が得られる。
Ｑ１１）式が得られる。
【００３９】
【数８】
【００４０】同様に、∂Ｅ／∂ｄ＝０より、以下の（Ｅ
Ｑ１２）式が得られる。
Ｑ１２）式が得られる。
【００４１】
【数９】
【００４２】これにより、４つの線形方程式と４つの未
知数（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）が与えられる。従って、（ａ，
ｂ，ｃ，ｄ）を解くことができ、ポイント（ｘ，ｙ，
ｚ）におけるｖの出力値を得るために、超平面内の所望
する入力値に代入する。このプロセスは各目標出力ポイ
ント毎に繰り返すことができる。
知数（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）が与えられる。従って、（ａ，
ｂ，ｃ，ｄ）を解くことができ、ポイント（ｘ，ｙ，
ｚ）におけるｖの出力値を得るために、超平面内の所望
する入力値に代入する。このプロセスは各目標出力ポイ
ント毎に繰り返すことができる。
【００４３】得られたポイントは、米国特許第３８９３
１６６号に開示されているような色調整システム(colou
r correction system)に適用され、色空間変換値を得る
ための補間システムにおいて利用される。
１６６号に開示されているような色調整システム(colou
r correction system)に適用され、色空間変換値を得る
ための補間システムにおいて利用される。
【００４４】その他の、ガウス(Gaussian)や線形距離測
度(linear distance measure)等の重み関数も使用可能
であるが、定まった重み関数(stated weighting functi
on)が最適な結果をもたらすことが現在までに分かって
いる。現代のコンピュータでの評価が多少速く、また、
適切な結果を与え、また、式（ＥＱ１）に代入可能な重
み関数の例として、以下の重み関数が与えられる。
度(linear distance measure)等の重み関数も使用可能
であるが、定まった重み関数(stated weighting functi
on)が最適な結果をもたらすことが現在までに分かって
いる。現代のコンピュータでの評価が多少速く、また、
適切な結果を与え、また、式（ＥＱ１）に代入可能な重
み関数の例として、以下の重み関数が与えられる。
【００４５】
【数１０】
【００４６】ここで、ｄｘ，ｄｙ，ｄｚは、それぞれ
ｘ，ｙ，ｚ座標における当該サンプルポイントから目標
出力ポイントへの距離である。
ｘ，ｙ，ｚ座標における当該サンプルポイントから目標
出力ポイントへの距離である。
【００４７】近年のカラーレーザ複写機は、その動作期
間中において、しばしば実質的な色変動が発生する。従
って、定期的なリキャリブレーションが必要となる。し
かしながら、上述したプロセスにおいては演算量が集中
し過ぎるため、バッチプロセス以外の処理を実行するの
が困難となる。出力機器のリキャリブレーションを高速
に行うには、カラーマッピングプロセスにおける演算量
を減少させることが望ましい。
間中において、しばしば実質的な色変動が発生する。従
って、定期的なリキャリブレーションが必要となる。し
かしながら、上述したプロセスにおいては演算量が集中
し過ぎるため、バッチプロセス以外の処理を実行するの
が困難となる。出力機器のリキャリブレーションを高速
に行うには、カラーマッピングプロセスにおける演算量
を減少させることが望ましい。
【００４８】以下、このような効果的なキャリブレーシ
ョンの一例について説明するが、説明の簡便化のため、
課題を数式によって表現し、それを解くことによって説
明を行う。
ョンの一例について説明するが、説明の簡便化のため、
課題を数式によって表現し、それを解くことによって説
明を行う。
【００４９】まず、１次元の場合、等間隔ポイント値の
１次元配列のマッピングの演算について説明する。各等
間隔ポイント値は、ランダムに分配されたポイント値の
列から、上述した”指数”最小２乗あてはめ("exponent
ial" least squares fit)により演算される。
１次元配列のマッピングの演算について説明する。各等
間隔ポイント値は、ランダムに分配されたポイント値の
列から、上述した”指数”最小２乗あてはめ("exponent
ial" least squares fit)により演算される。
【００５０】図３に、ひとつの重み関数を用いた入出力
マッピングの第２の例を示す。図３(weighting functio
n 51)には、１次元の場合が示されている。ここで、１
１個のサンプルポイント５２〜６２が与えられ、上述し
た式（ＥＱ１）で示す重み関数に応じて、ポイントＸ
（６５）における出力値Ｑ（６４）を演算する場合につ
いて説明する。
マッピングの第２の例を示す。図３(weighting functio
n 51)には、１次元の場合が示されている。ここで、１
１個のサンプルポイント５２〜６２が与えられ、上述し
た式（ＥＱ１）で示す重み関数に応じて、ポイントＸ
（６５）における出力値Ｑ（６４）を演算する場合につ
いて説明する。
【００５１】この方法において、”指数”最小２乗あて
はめは、サンプル入力値からの多数の重み加算量を含ん
でいる。例えば、該加算結果を以下の様に表わす。
はめは、サンプル入力値からの多数の重み加算量を含ん
でいる。例えば、該加算結果を以下の様に表わす。
【００５２】
【数１１】
【００５３】ここで、（ｘi，ｙi）はサンプルポイント
ｉの位置であり、ｓｕｍiはサンプル値全ての合計であ
り、ｗ（ｘ）は重み関数である。
ｉの位置であり、ｓｕｍiはサンプル値全ての合計であ
り、ｗ（ｘ）は重み関数である。
【００５４】処理対象であるポイント６５に近いサンプ
ルポイントほど重要であり、加算時により大きな重みが
割り当てられる。
ルポイントほど重要であり、加算時により大きな重みが
割り当てられる。
【００５５】特に、Ｘの目標出力値における重み関数の
形式は、次式で示される２つの指数曲線６７，６８によ
り構成される。
形式は、次式で示される２つの指数曲線６７，６８によ
り構成される。
【００５６】
【数１２】
【００５７】図４は、等間隔の入力ポイント列に対して
図３の重み関数を適用した例を示す。図４においてマッ
ピングを作成するには、等間隔ポイント列６５，７０〜
７４の出力値を演算する必要がある。これらのポイント
列を｛Ｘ0・・・ＸN｝とする。尚、Ｘj＝Ｋ×ｊ、Ｋは
定数である。
図３の重み関数を適用した例を示す。図４においてマッ
ピングを作成するには、等間隔ポイント列６５，７０〜
７４の出力値を演算する必要がある。これらのポイント
列を｛Ｘ0・・・ＸN｝とする。尚、Ｘj＝Ｋ×ｊ、Ｋは
定数である。
【００５８】この各ポイントが順次左から右へ演算され
るのであれば、即ち重み関数は左から右へ”移動”("mo
ve")するといえる。この様子は図４に示されており、各
重み関数は入力ポイントＸ1〜ＸN毎に、それぞれ同一形
状をとっている。
るのであれば、即ち重み関数は左から右へ”移動”("mo
ve")するといえる。この様子は図４に示されており、各
重み関数は入力ポイントＸ1〜ＸN毎に、それぞれ同一形
状をとっている。
【００５９】尚、一定量移動する指数曲線の特性は、該
曲線に他の定数を乗じたものと同等である。数学的に
は、これは以下の式で表される。
曲線に他の定数を乗じたものと同等である。数学的に
は、これは以下の式で表される。
【００６０】
【数１３】
【００６１】図３によれば重み関数６７，６８は、左曲
線と右曲線の、２つの異なる指数曲線により構成されて
いる。ここで、演算される重み加算量の全ての合計値が
次式で示す様になるとする。
線と右曲線の、２つの異なる指数曲線により構成されて
いる。ここで、演算される重み加算量の全ての合計値が
次式で示す様になるとする。
【００６２】
【数１４】
【００６３】すると、重み付けられたサンプル値の寄与
を、”左手側”部("left hand side"portion)と”右手
側”部("right hand side" portion)に、次のように分
割することができる。
を、”左手側”部("left hand side"portion)と”右手
側”部("right hand side" portion)に、次のように分
割することができる。
【００６４】
【数１５】
【００６５】今、和ＳleftとＳrightは独立して演算可
能である。例えば左手側の各ポイントの和Ｓleftは、以
下に示す擬似コードに従って演算可能である。
能である。例えば左手側の各ポイントの和Ｓleftは、以
下に示す擬似コードに従って演算可能である。
【００６６】
【数１６】
【００６７】従って、全てのＳleftの合計は、Ｓleft
(Ｘj)最終形式が、以前の入力ポイントと現在の入力ポ
イントとの間において、以前の合計Ｓleft(Ｘj-1)と自
身を含んだ再帰関係(recurrence relation)の形式であ
るとして、サンプルデータの１回のパスによって演算可
能である。Ｓrightの計算プロセスは同様に決定され、
左から右への移動を右から左への移動とすればよい。
(Ｘj)最終形式が、以前の入力ポイントと現在の入力ポ
イントとの間において、以前の合計Ｓleft(Ｘj-1)と自
身を含んだ再帰関係(recurrence relation)の形式であ
るとして、サンプルデータの１回のパスによって演算可
能である。Ｓrightの計算プロセスは同様に決定され、
左から右への移動を右から左への移動とすればよい。
【００６８】図５に、再帰関係に従って新たな出力ポイ
ントを演算するプロセスを示す。図５においては、新た
なポイント８０に対する出力値を計算する様子を示して
いる。ここで、ポイント８１において演算された以前の
和が分かっている。従って、ポイント８１をポイント８
０に移動させるには、新たな和を得るために、ポイント
８１における以前の和に定数ｅ＾-K/σ（Ａ^ｒでＡのｒ
乗を示す）を乗じ、ポイント８０と８１の間に存在す
る、例えば８２等の任意のサンプルポイントにおける重
み値に加算する。
ントを演算するプロセスを示す。図５においては、新た
なポイント８０に対する出力値を計算する様子を示して
いる。ここで、ポイント８１において演算された以前の
和が分かっている。従って、ポイント８１をポイント８
０に移動させるには、新たな和を得るために、ポイント
８１における以前の和に定数ｅ＾-K/σ（Ａ^ｒでＡのｒ
乗を示す）を乗じ、ポイント８０と８１の間に存在す
る、例えば８２等の任意のサンプルポイントにおける重
み値に加算する。
【００６９】全てのポイントにおいてＳleftとＳright
が計算されると、次に全てのポイントのＳ値（和）を得
るために、それらを互いに加算する。そして、最小２乗
あてはめが行われる。
が計算されると、次に全てのポイントのＳ値（和）を得
るために、それらを互いに加算する。そして、最小２乗
あてはめが行われる。
【００７０】上述したプロセスは、３次元値として保持
された色の色変換に使用するものであるため、該プロセ
スを３次元に拡張することが必要である。ここで、上述
した様に多数の異なる重み関数が使用可能であるが、前
記１次元プロセスを３次元に拡張するために、以下の重
み関数が選択される。
された色の色変換に使用するものであるため、該プロセ
スを３次元に拡張することが必要である。ここで、上述
した様に多数の異なる重み関数が使用可能であるが、前
記１次元プロセスを３次元に拡張するために、以下の重
み関数が選択される。
【００７１】
【数１７】
【００７２】この重み関数は、各次元を独立して扱う公
知の”マンハッタン”距離測度("Manhattan" distance
measure)に類似しており、式（ＥＱ１３）と同様の形式
である。
知の”マンハッタン”距離測度("Manhattan" distance
measure)に類似しており、式（ＥＱ１３）と同様の形式
である。
【００７３】図６は、図３に示す重み関数を２次元で示
した図である。もちろん、重み関数は本来３次元プロセ
ス（ｗ（ｘ，ｙ，ｚ））であるが、３次元プロセスを図
示することは困難であるため、図６においては２次元
（ｗ（ｘ，ｙ））のみを示す。図６において、定数ｙの
方向（矢印８６の方向）における重み関数の任意の移動
は、適切な合計値に該定数を乗じることによって、シミ
ュレートできる。
した図である。もちろん、重み関数は本来３次元プロセ
ス（ｗ（ｘ，ｙ，ｚ））であるが、３次元プロセスを図
示することは困難であるため、図６においては２次元
（ｗ（ｘ，ｙ））のみを示す。図６において、定数ｙの
方向（矢印８６の方向）における重み関数の任意の移動
は、適切な合計値に該定数を乗じることによって、シミ
ュレートできる。
【００７４】より形式的には、演算プロセスは１次元の
場合と同様に、以下のように設定される。
場合と同様に、以下のように設定される。
【００７５】
【数１８】
【００７６】そして、重み関数は”左手側”と”右手
側”とに分割される。
側”とに分割される。
【００７７】
【数１９】
【００７８】従って、
【００７９】
【数２０】
【００８０】合計値ＳleftとＳrightは独立に演算可能
である。例えば、全ポイントにおける合計値Ｓleftは、
以下のように演算される。
である。例えば、全ポイントにおける合計値Ｓleftは、
以下のように演算される。
【００８１】
【数２１】
【００８２】最終的な結果は、１次元の場合と同形式と
なる。
なる。
【００８３】入力サンプルデータへの指数重み最小２乗
あてはめの一般的な演算方法では、３次元データにおい
てはＯ(Ｎ3)のオーダのパスが要求されるのに対して、
上述した本実施形態の変化量演算プロセス（incrementa
l calculation process）ではＯ(Ｎ2)のオーダのパス数
となることは、当業者にとって明白であろう。
あてはめの一般的な演算方法では、３次元データにおい
てはＯ(Ｎ3)のオーダのパスが要求されるのに対して、
上述した本実施形態の変化量演算プロセス（incrementa
l calculation process）ではＯ(Ｎ2)のオーダのパス数
となることは、当業者にとって明白であろう。
【００８４】図１６に、第１実施形態において任意の入
力ポイントの出力値を得るプロセスのフローチャートを
示す。
力ポイントの出力値を得るプロセスのフローチャートを
示す。
【００８５】図１６に示すフローチャートにおいては、
第１の入力ポイント列及び第２の入力ポイント列の出力
値を入力とする。そしてまずステップＳ１６１におい
て、第１の入力ポイント列の１つを取得する。
第１の入力ポイント列及び第２の入力ポイント列の出力
値を入力とする。そしてまずステップＳ１６１におい
て、第１の入力ポイント列の１つを取得する。
【００８６】次にステップＳ１６２において、第２の入
力ポイント列毎に、第１の入力ポイント列と第２の入力
ポイント列間の絶対誤差により、重み距離測度を形成す
る。
力ポイント列毎に、第１の入力ポイント列と第２の入力
ポイント列間の絶対誤差により、重み距離測度を形成す
る。
【００８７】次にステップＳ１６３において、第２の入
力ポイント列毎の加算を含む、所定の直線又は曲線と第
２の入力ポイント列の出力値間の絶対誤差の、重み距離
測度によって重み付けられた誤差測度関数を決定する。
力ポイント列毎の加算を含む、所定の直線又は曲線と第
２の入力ポイント列の出力値間の絶対誤差の、重み距離
測度によって重み付けられた誤差測度関数を決定する。
【００８８】次にステップＳ１６４において、得られた
誤差測度関数を実質的に最小化して最終直線又は曲線を
生成する。
誤差測度関数を実質的に最小化して最終直線又は曲線を
生成する。
【００８９】次にステップＳ１６５において、最終直線
又は曲線を使用して、第１の入力ポイント列における出
力値を得る。
又は曲線を使用して、第１の入力ポイント列における出
力値を得る。
【００９０】そしてステップＳ１６１に戻り、以上の処
理を第１の入力ポイント列全てについて行う。
理を第１の入力ポイント列全てについて行う。
【００９１】以上説明した本実施形態のカラーマッピン
グ処理は、図１６のフローチャートに示す手順に従って
実行されるが、該手順をプログラムコードとしてメモリ
媒体に格納し、カラーマッピングを行う画像処理装置
（色空間変換部２）において該メモリ媒体から該プログ
ラムを読み込んで実行することも可能である。図１７
に、図１６に示したフローチャートの手順コードを格納
したメモリ媒体におけるメモリマップを示す。。
グ処理は、図１６のフローチャートに示す手順に従って
実行されるが、該手順をプログラムコードとしてメモリ
媒体に格納し、カラーマッピングを行う画像処理装置
（色空間変換部２）において該メモリ媒体から該プログ
ラムを読み込んで実行することも可能である。図１７
に、図１６に示したフローチャートの手順コードを格納
したメモリ媒体におけるメモリマップを示す。。
【００９２】図１７において、１７２は図１６のステッ
プＳ１６２に示す処理の手順コードを格納する重み距離
測度形成モジュールである。同様に、１７３はステップ
Ｓ１６３に示す処理の手順コードを格納する誤差測度関
数決定モジュール、１７４はステップＳ１６４に示す処
理の手順コードを格納する最小化モジュール、１７５は
ステップＳ１６５に示す処理の手順コードを格納する出
力値取得モジュールである。また、１７１はディレクト
リ部であり、上述した各モジュール１７２〜１７５を管
理するための領域である。
プＳ１６２に示す処理の手順コードを格納する重み距離
測度形成モジュールである。同様に、１７３はステップ
Ｓ１６３に示す処理の手順コードを格納する誤差測度関
数決定モジュール、１７４はステップＳ１６４に示す処
理の手順コードを格納する最小化モジュール、１７５は
ステップＳ１６５に示す処理の手順コードを格納する出
力値取得モジュールである。また、１７１はディレクト
リ部であり、上述した各モジュール１７２〜１７５を管
理するための領域である。
【００９３】以上説明した様に本実施形態の変化量演算
プロセスによれば、一般的な、３次元における入力サン
プルデータへの指数重み最小２乗あてはめの算出方法で
要求されるＯ(Ｎ3)のオーダのパスに対して、該パス数
をＯ(Ｎ2)のオーダに削減することができる。従って、
任意の入力ポイント列に対応する適切な出力値を高速に
演算することができる。
プロセスによれば、一般的な、３次元における入力サン
プルデータへの指数重み最小２乗あてはめの算出方法で
要求されるＯ(Ｎ3)のオーダのパスに対して、該パス数
をＯ(Ｎ2)のオーダに削減することができる。従って、
任意の入力ポイント列に対応する適切な出力値を高速に
演算することができる。
【００９４】＜第２実施形態＞上述した第１実施形態で
説明した３次元変化量処理は、ほとんどのアプリケーシ
ョンで実際に使用されるＯ(Ｎ3)のオーダの格納場所(st
orage locations)に対応する３次元入力データについ
て、Ｏ(Ｎ2)のオーダのプロセスから、Ｏ(1)のオーダの
パスのプロセスに更に改良することができる。以下、第
２実施形態においては、３次元変化量処理において更な
る処理量の削減を実現する方法について説明する。
説明した３次元変化量処理は、ほとんどのアプリケーシ
ョンで実際に使用されるＯ(Ｎ3)のオーダの格納場所(st
orage locations)に対応する３次元入力データについ
て、Ｏ(Ｎ2)のオーダのプロセスから、Ｏ(1)のオーダの
パスのプロセスに更に改良することができる。以下、第
２実施形態においては、３次元変化量処理において更な
る処理量の削減を実現する方法について説明する。
【００９５】まず、上述した第１実施形態で説明したＳ
leftとＳrightに代えて、３Ｄ空間内のポイントを囲む
８個の八分儀('octants')のそれぞれにおける部分和
を、以下のように設定する。
leftとＳrightに代えて、３Ｄ空間内のポイントを囲む
８個の八分儀('octants')のそれぞれにおける部分和
を、以下のように設定する。
【００９６】
【数２２】
【００９７】従って、Ｓ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は以下に示す様
に各八分儀の和となる。
に各八分儀の和となる。
【００９８】
【数２３】
【００９９】まず、Ｓ<<<の演算を全ての格子状のポイ
ント（grid points）に対するものであるとする。図７
に、３次元空間９０を示す。ここで、有効なデータ入力
値が「０」〜「１」の範囲であり、ポイント９２（Ｘ，
Ｙ，Ｚ）におけるＳ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の値を求める場合、
Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ，Ｚ）はキュービックリージョン(cubicr
egion)Ｗ（９１）内の全てのサンプルポイントの加算と
なる。
ント（grid points）に対するものであるとする。図７
に、３次元空間９０を示す。ここで、有効なデータ入力
値が「０」〜「１」の範囲であり、ポイント９２（Ｘ，
Ｙ，Ｚ）におけるＳ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の値を求める場合、
Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ，Ｚ）はキュービックリージョン(cubicr
egion)Ｗ（９１）内の全てのサンプルポイントの加算と
なる。
【０１００】ここで、リージョンＷ（９１）は複数のサ
ブリージョン(sub-regions)又はサブボリューム(sub-vo
lumes)から形成される。図８から図１５に、リージョン
Ｗのサブリージョン（サブボリューム）Ｖ０〜Ｖ７を示
す。これら各リージョンは以下のように表される。
ブリージョン(sub-regions)又はサブボリューム(sub-vo
lumes)から形成される。図８から図１５に、リージョン
Ｗのサブリージョン（サブボリューム）Ｖ０〜Ｖ７を示
す。これら各リージョンは以下のように表される。
【０１０１】Ｖ０（図８）はポイント（Ｘ−Ｋ、Ｙ−
Ｋ、Ｚ−Ｋ）及び（Ｘ，Ｙ，Ｚ）により区切られる矩形
(rectangle)、Ｖ１（図９）はポイント（０，０，０）
及び（Ｘ−Ｋ，Ｙ−Ｋ，Ｚ−Ｋ）により区切られる矩
形、Ｖ２（図１０）はポイント（０，０，０）及び（Ｘ
−Ｋ，Ｙ，Ｚ）により区切られる矩形、Ｖ３（図１１）
はポイント（０，０，０）及び（Ｘ，Ｙ，Ｚ−Ｋ）によ
り区切られる矩形、Ｖ４（図１２）はポイント（０，
０，０）及び（Ｘ，Ｙ−Ｋ，Ｚ）により区切られる矩
形、Ｖ５（図１３）はポイント（０，０，０）及び（Ｘ
−Ｋ，Ｙ，Ｚ−Ｋ）により区切られる矩形、Ｖ６（図１
４）はポイント（０，０，０）及び（Ｘ，Ｙ−Ｋ，Ｚ−
Ｋ）により区切られる矩形、Ｖ７（図１５）はポイント
（０，０，０）及び（Ｘ−Ｋ，Ｙ−Ｋ，Ｚ）により区切
られる矩形。
Ｋ、Ｚ−Ｋ）及び（Ｘ，Ｙ，Ｚ）により区切られる矩形
(rectangle)、Ｖ１（図９）はポイント（０，０，０）
及び（Ｘ−Ｋ，Ｙ−Ｋ，Ｚ−Ｋ）により区切られる矩
形、Ｖ２（図１０）はポイント（０，０，０）及び（Ｘ
−Ｋ，Ｙ，Ｚ）により区切られる矩形、Ｖ３（図１１）
はポイント（０，０，０）及び（Ｘ，Ｙ，Ｚ−Ｋ）によ
り区切られる矩形、Ｖ４（図１２）はポイント（０，
０，０）及び（Ｘ，Ｙ−Ｋ，Ｚ）により区切られる矩
形、Ｖ５（図１３）はポイント（０，０，０）及び（Ｘ
−Ｋ，Ｙ，Ｚ−Ｋ）により区切られる矩形、Ｖ６（図１
４）はポイント（０，０，０）及び（Ｘ，Ｙ−Ｋ，Ｚ−
Ｋ）により区切られる矩形、Ｖ７（図１５）はポイント
（０，０，０）及び（Ｘ−Ｋ，Ｙ−Ｋ，Ｚ）により区切
られる矩形。
【０１０２】各サブボリュームＶ０〜Ｖ７を得ることに
より、９１のボリューム（リージョン）Ｗが次式により
生成される
より、９１のボリューム（リージョン）Ｗが次式により
生成される
【０１０３】
【数２４】
【０１０４】従って、Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は式（ＥＱ
３６）に従って、複数の部分和により生成される。これ
らの加算は以下のようになる。
３６）に従って、複数の部分和により生成される。これ
らの加算は以下のようになる。
【０１０５】Ｓ<<<（Ｘ−Ｋ，Ｙ−Ｋ，Ｚ−Ｋ）はＶ１
における和である。
における和である。
【０１０６】Ｓ<<<（Ｘ−Ｋ，Ｙ，Ｚ）はＶ２における
和である。
和である。
【０１０７】Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ，Ｚ−Ｋ）はＶ３における
和である。
和である。
【０１０８】Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ−Ｋ，Ｚ）はＶ４における
和である。
和である。
【０１０９】Ｓ<<<（Ｘ−Ｋ，Ｙ，Ｚ−Ｋ）はＶ５にお
ける和である。
ける和である。
【０１１０】Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ−Ｋ，Ｚ−Ｋ）はＶ６にお
ける和である。
ける和である。
【０１１１】Ｓ<<<（Ｘ−Ｋ，Ｙ−Ｋ，Ｚ）はＶ７にお
ける和である。
ける和である。
【０１１２】これは、Ｗの和（即ち、Ｓ<<<（Ｘ，Ｙ，
Ｚ））が、Ｖ０〜Ｖ７の和（即ち、上述したその他の和
Ｓ<<<）により演算できることを意味する。重み関数の
中心ポイントをシフトするためには、これらの和に定数
を乗じねばならない。
Ｚ））が、Ｖ０〜Ｖ７の和（即ち、上述したその他の和
Ｓ<<<）により演算できることを意味する。重み関数の
中心ポイントをシフトするためには、これらの和に定数
を乗じねばならない。
【０１１３】従って、Ｖ０における和のみが、Ｓ<<<
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）演算において必要となる、データの実加
算(actual summing)である。残りのボリュームの和は、
以前のＳ<<<の和より演算される。尚、Ｖ０は、演算さ
れるポイントの格子内における１立方体(cube)である。
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）演算において必要となる、データの実加
算(actual summing)である。残りのボリュームの和は、
以前のＳ<<<の和より演算される。尚、Ｖ０は、演算さ
れるポイントの格子内における１立方体(cube)である。
【０１１４】全てのＳ<<<和の演算は、このような全立
方体の加算を含む。これは、データの１パスを作成する
のと同様である。従って完全なマッピングの演算は、デ
ータの１パスが八分儀に相当する、８パスからなる。
方体の加算を含む。これは、データの１パスを作成する
のと同様である。従って完全なマッピングの演算は、デ
ータの１パスが八分儀に相当する、８パスからなる。
【０１１５】これを演算式で表現すると、該プロセスは
以下の様になる。
以下の様になる。
【０１１６】まず、部分和（Ｖ０和を含む）の３次元ア
レイＧj,l,mを作成する。ここで、０＜ｊ＜＝Ｎ，０＜
ｌ＜＝Ｎ，０＜ｍ＜＝Ｎであり、Ｇj,l,mは以下の様に
定義される。
レイＧj,l,mを作成する。ここで、０＜ｊ＜＝Ｎ，０＜
ｌ＜＝Ｎ，０＜ｍ＜＝Ｎであり、Ｇj,l,mは以下の様に
定義される。
【０１１７】
【数２５】
【０１１８】アレイＧj,l,mは「０」に初期化され、デ
ータの１パスを形成する。各データポイントは、確実に
アレイ内の和の１つとなる。従って、各データポイント
においては、属する和を加算する。これは、以下の演算
式で表現できる。
ータの１パスを形成する。各データポイントは、確実に
アレイ内の和の１つとなる。従って、各データポイント
においては、属する和を加算する。これは、以下の演算
式で表現できる。
【０１１９】
【数２６】
【０１２０】更に、ｊ＝０又はｌ＝０又はｍ＝０の時
に、Ｇj,l,m＝０である（inclusive-or）と定義する。
に、Ｇj,l,m＝０である（inclusive-or）と定義する。
【０１２１】すると、Ｓ<<<は次の様な方法で演算でき
る。
る。
【０１２２】
【数２７】
【０１２３】もちろん、上式における全てのＳ<<<項
は、それが要求された時点では既に演算済みである。
は、それが要求された時点では既に演算済みである。
【０１２４】式（ＥＱ２７）〜式（ＥＱ３４）における
その他の加算は、同様の方法で演算可能である。最終的
に、式（ＥＱ３５）が各出力ポイントにおけるＳ<<<
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の値を生成するのに使用される。
その他の加算は、同様の方法で演算可能である。最終的
に、式（ＥＱ３５）が各出力ポイントにおけるＳ<<<
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の値を生成するのに使用される。
【０１２５】以上説明した様に第２実施形態によれば、
３次元変化量プロセスに置いて更なる処理量の削減が実
現される。従って、Ｏ(1)のオーダのパスのプロセスが
実現される。
３次元変化量プロセスに置いて更なる処理量の削減が実
現される。従って、Ｏ(1)のオーダのパスのプロセスが
実現される。
【０１２６】通常、第１の方法の最小２乗演算(first m
ethod least-squares operation)によれば、Ｏ(Ｎ3)の
オーダのデータパスが要求される。上述した第１実施形
態における基本的な３次元変化量演算法(basic three d
imensional incremental calculation method)を使用す
れば、擬似的にＯ(Ｎ2)のオーダのパスに減少する。更
に、第２実施形態で説明した完全３次元法(fully three
-dimensional method)によれば、Ｏ(Ｎ3)のオーダの格
納空間(strage space)におけるコストで、Ｏ(1)のオー
ダのパスに減少する。
ethod least-squares operation)によれば、Ｏ(Ｎ3)の
オーダのデータパスが要求される。上述した第１実施形
態における基本的な３次元変化量演算法(basic three d
imensional incremental calculation method)を使用す
れば、擬似的にＯ(Ｎ2)のオーダのパスに減少する。更
に、第２実施形態で説明した完全３次元法(fully three
-dimensional method)によれば、Ｏ(Ｎ3)のオーダの格
納空間(strage space)におけるコストで、Ｏ(1)のオー
ダのパスに減少する。
【０１２７】実際に１６×１６×１６のマッピングを生
成する場合、標準の方法による処理時間(execution tim
e)は、約３０分程度であった。基本的な変化量法(incre
mental method)では４分であり、完全３次元変化量法(f
ully three-dimensional incremantal method)では１５
秒であった。尚、この時間は、他の負荷のないSUN SPAR
C station IPXにより計測したものである。
成する場合、標準の方法による処理時間(execution tim
e)は、約３０分程度であった。基本的な変化量法(incre
mental method)では４分であり、完全３次元変化量法(f
ully three-dimensional incremantal method)では１５
秒であった。尚、この時間は、他の負荷のないSUN SPAR
C station IPXにより計測したものである。
【０１２８】図１８〜図５８に、上述した最終的な完全
３次元変化量法(final fully three-dimensioalincreme
ntal method)を実行するＣコードリストを示す。このＣ
コードで記述されたプログラムは、本発明のカラーマッ
ピングを実行する画像処理装置において、不図示のＲＯ
Ｍ又はＲＡＭ等に保持され、実行時にやはり不図示のＣ
ＰＵによって読み出され、該プログラムに従った処理が
実行される。
３次元変化量法(final fully three-dimensioalincreme
ntal method)を実行するＣコードリストを示す。このＣ
コードで記述されたプログラムは、本発明のカラーマッ
ピングを実行する画像処理装置において、不図示のＲＯ
Ｍ又はＲＡＭ等に保持され、実行時にやはり不図示のＣ
ＰＵによって読み出され、該プログラムに従った処理が
実行される。
【０１２９】尚、本発明に係る複数の実施形態のみにつ
いて説明を行なったが、当業者によれば、本発明の範囲
を逸脱することなく、その変形例が作成可能であること
は明白である。
いて説明を行なったが、当業者によれば、本発明の範囲
を逸脱することなく、その変形例が作成可能であること
は明白である。
【０１３０】以上説明した本発明のカラーマッピング方
法により、色変換処理に最適なカラールックアップテー
ブルを効率良く作成することができる。そして、該カラ
ールックアップテーブルを使用することにより、カラー
プリンタ等の画像処理装置におけるキャリブレーション
を適切に行うことができる。
法により、色変換処理に最適なカラールックアップテー
ブルを効率良く作成することができる。そして、該カラ
ールックアップテーブルを使用することにより、カラー
プリンタ等の画像処理装置におけるキャリブレーション
を適切に行うことができる。
【０１３１】尚、本発明は、ホストコンピュータ、イン
タフェース、プリンタ等の複数の機器から構成されるシ
ステムに適用しても、複写機等の１つの機器からなる装
置に適用しても良い。
タフェース、プリンタ等の複数の機器から構成されるシ
ステムに適用しても、複写機等の１つの機器からなる装
置に適用しても良い。
【０１３２】また、本発明はシステム或は装置にプログ
ラムを供給することによって実施される場合にも適用で
きることは言うまでもない。この場合、本発明に係るプ
ログラムを格納した記憶媒体が本発明を構成することに
なる。そして、該記憶媒体からそのプログラムをシステ
ム或は装置に読み出すことによって、そのシステム或は
装置が、予め定められた仕方で動作する。
ラムを供給することによって実施される場合にも適用で
きることは言うまでもない。この場合、本発明に係るプ
ログラムを格納した記憶媒体が本発明を構成することに
なる。そして、該記憶媒体からそのプログラムをシステ
ム或は装置に読み出すことによって、そのシステム或は
装置が、予め定められた仕方で動作する。
【０１３３】
【発明の効果】以上説明したように本発明の方法を適用
することにより、通常の最小２乗演算(first method le
ast-squares operation)によれば、Ｏ(Ｎ3)のオーダの
データパスが要求されるプロセスにおいて、３次元変化
量演算法(basic three dimensional incremental calcu
lation method)によってＯ(Ｎ2)のオーダのパスに削減
することができる。更に、完全３次元法(fully three-d
imensional method)によれば、Ｏ(Ｎ3)のオーダの格納
空間(strage space)におけるコストで、Ｏ(1)のオーダ
のパスに削減することができる。従って、より少ない演
算量で、高速に必要な変換関数を得ることが可能とな
り、色変換処理全体としてのスループットも向上する。
することにより、通常の最小２乗演算(first method le
ast-squares operation)によれば、Ｏ(Ｎ3)のオーダの
データパスが要求されるプロセスにおいて、３次元変化
量演算法(basic three dimensional incremental calcu
lation method)によってＯ(Ｎ2)のオーダのパスに削減
することができる。更に、完全３次元法(fully three-d
imensional method)によれば、Ｏ(Ｎ3)のオーダの格納
空間(strage space)におけるコストで、Ｏ(1)のオーダ
のパスに削減することができる。従って、より少ない演
算量で、高速に必要な変換関数を得ることが可能とな
り、色変換処理全体としてのスループットも向上する。
【０１３４】
【図１】一般的な色変換処理を行う際の概要構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】色変換処理において、所定の出力値を得るため
に使用される種々の方法を説明するための図である。
に使用される種々の方法を説明するための図である。
【図３】単一重み関数を使用する際の入出力マッピング
における第２の例を示す図である。
における第２の例を示す図である。
【図４】図３の重み関数を均等色空間内の入力ポイント
列に適用した例を示す図である。
列に適用した例を示す図である。
【図５】第２実施形態において、再帰的に新たな出力ポ
イントを演算するプロセスを示す図である。
イントを演算するプロセスを示す図である。
【図６】図３の重み関数を２次元で表した図である。
【図７】加算演算前の、下位からの加算形成プロセスを
示す図である。
示す図である。
【図８】多数の異なるる部分からの加算を決定するプロ
セスを示す図である。
セスを示す図である。
【図９】多数の異なるる部分からの加算を決定するプロ
セスを示す図である。
セスを示す図である。
【図１０】多数の異なるる部分からの加算を決定するプ
ロセスを示す図である。
ロセスを示す図である。
【図１１】多数の異なるる部分からの加算を決定するプ
ロセスを示す図である。
ロセスを示す図である。
【図１２】多数の異なるる部分からの加算を決定するプ
ロセスを示す図である。
ロセスを示す図である。
【図１３】多数の異なるる部分からの加算を決定するプ
ロセスを示す図である。
ロセスを示す図である。
【図１４】多数の異なるる部分からの加算を決定するプ
ロセスを示す図である。
ロセスを示す図である。
【図１５】多数の異なるる部分からの加算を決定するプ
ロセスを示す図である。
ロセスを示す図である。
【図１６】本発明に係る第１実施形態においてカラーマ
ッピング出力値を得るプロセスを示すフローチャートで
ある。
ッピング出力値を得るプロセスを示すフローチャートで
ある。
【図１７】図１６のフローチャートの手順コードを格納
したメモリ媒体におけるメモリマップを示す図である。
したメモリ媒体におけるメモリマップを示す図である。
【図１８】本発明の完全３次元変化量法(final fully t
hree-dimensioalincremental method)を実行するＣコー
ドリストを示す図である。
hree-dimensioalincremental method)を実行するＣコー
ドリストを示す図である。
【図１９】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２０】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２１】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２２】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２３】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２４】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２５】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２６】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２７】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２８】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図２９】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３０】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３１】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３２】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３３】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３４】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３５】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３６】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３７】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３８】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図３９】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４０】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４１】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４２】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４３】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４４】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４５】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４６】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４７】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４８】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図４９】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５０】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５１】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５２】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５３】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５４】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５５】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５６】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５７】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
【図５８】本発明の完全３次元変化量法を実行するＣコ
ードリストを示す図である。
ードリストを示す図である。
１ スキャナ ２ 色空間変換部 ３ プリンタ
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/353 9061−5Ｈ 15/70 ３１０ (71)出願人 000001007 キヤノン株式会社 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 (72)発明者 ロス アレクサンダー ドネリー アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94086 サニーベール ユニット＃エフ, ラ メサ 998
Claims (20)
- 【請求項１】 第２の入力ポイント列の出力値が与えら
れた場合に第１の入力ポイント列に対する出力値を演算
するカラーマッピング方法であって、前記第１の入力ポ
イント列における各ポイント毎に、 前記第２の入力ポイント列における各ポイント毎に、前
記第１の入力ポイントと前記第２の入力ポイント間の距
離により重み付け距離測度を形成する距離測度形成工程
と、 前記第２の入力ポイント列における各ポイント毎の加算
を含む、所定の直線又は曲線と前記第２の入力ポイント
列の出力値間の誤差の、前記重み付け距離測度によって
重み付けられた誤差測度関数を決定する誤差測度関数決
定工程と、 前記誤差測度関数を実質的に最小化して最終直線又は曲
線を生成する最小化工程と、 前記最終直線又は曲線を使用して前記第１の入力ポイン
トの出力値を得る出力値取得工程とを有することを特徴
とするカラーマッピング方法。 - 【請求項２】 前記重み付け距離測度は、前記第１の入
力ポイントと前記第２の入力ポイント間の絶対距離測度
の負の指数関数(negative exponential function)であ
ることを特徴とする請求項１記載のカラーマッピング方
法。 - 【請求項３】 前記重み付け距離測度は、 【数２８】 の形式であり、ｄは前記絶対距離、σは固定スケーリン
グファクタであることを特徴とする請求項２記載のカラ
ーマッピング方法。 - 【請求項４】 σは０．０６の値であることを特徴とす
る請求項３記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項５】 前記誤差測度関数は、前記所定の直線又
は曲線と前記第２の入力ポイント列の出力値間の絶対誤
差の２乗を含むことを特徴とする請求項１記載のカラー
マッピング方法。 - 【請求項６】 前記第１の入力ポイント列及び前記第２
の入力ポイント列は、３次元値からなることを特徴とす
る請求項１記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項７】 前記３次元値は、レッド、グリーン、ブ
ルーの色空間内の値であり、前記出力値はシアン、マゼ
ンタ、イエロー、ブラックの組みよりなることを特徴と
する請求項６記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項８】 前記重み付け距離測度は、 【数２９】 の形式であり、ｄｘ，ｄｙ，ｄｚは前記第２の入力ポイ
ントと前記第１の入力ポイント間の距離測度であること
を特徴とする請求項２記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項９】 前記誤差測度関数決定工程においては、 既に演算済みの加算により前記加算を決定し、 該演算済みの加算は、前記第１の入力ポイント列の現在
のポイントに隣接した入力ポイントと、これら２つの入
力ポイントの間に位置する前記第２の入力ポイント列と
における前記誤差測度関数の一部を形成することを特徴
とする請求項１又は２記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項１０】 前記誤差測度関数決定工程において
は、更に、 前記既に演算済みの加算に定数を乗じることを特徴とす
る請求項９記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項１１】 前記第１の入力ポイント列は間隔の開
いた有間入力ポイントより構成され、 前記第２の入力ポイント列はサンプルポイントであり、 前記加算は有間入力ポイント加算であり、 更に、前記有間入力ポイント毎に、有間入力ポイント加
算を形成する有間ポイント加算工程を有することを特徴
とする請求項１記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項１２】 前記有間入力ポイント加算は、 八分儀和を演算する八分儀和演算工程と、 現在の等間隔の入力ポイントの部分和から前記有間入力
ポイント加算を形成する工程とを有することを特徴とす
る請求項１１記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項１３】 前記八分儀和演算工程は、 隣接する有間入力ポイントからなる８個の角を有するボ
リューム列を形成するボリューム列形成工程と、 前記ボリューム列の数に応じて、それぞれの初期値を０
とする値の列をｇｓｕｍとして形成するｇｓｕｍ形成工
程と、 与えられたサンプルポイントを囲む８個の八分儀のそれ
ぞれに、八分儀加算を決定する八分儀加算決定工程とを
有することを特徴とする請求項１２記載のカラーマッピ
ング方法。 - 【請求項１４】 前記八分儀加算決定工程は、 各サンプルポイント毎に、前記ボリューム列から対応す
るボリュームを決定するボリューム決定工程と、 各サンプルポイントに対応するｇｓｕｍ値に、前記サン
プルポイントの出力値の数に対応する回数だけ重み値を
加算する重み加算工程を有し、 前記重み加算工程は対応するボリュームの所定の角から
の距離測度に依存し、 前記ボリューム決定工程は、前記８ボリュームの八分儀
における現八分儀のボリュームに依存することを特徴と
する請求項１３記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項１５】 前記八分儀加算決定工程においては、
更に、 等間隔の入力値毎に、所定のオーダで、前記八分儀和の
現在値を、前記ｇｓｕｍ値と、演算済みの重み付き八分
儀和とにより形成することを特徴とする請求項１４記載
のカラーマッピング方法。 - 【請求項１６】 前記有間入力ポイントは入力空間にお
いて等間隔であることを特徴とする請求項１５記載のカ
ラーマッピング方法。 - 【請求項１７】 前記加算は、前記第２の入力ポイント
列についてＯ(1)のオーダのパスであることを特徴とす
る請求項１６記載のカラーマッピング方法。 - 【請求項１８】 請求項１乃至７のいずれかに記載のカ
ラーマッピング方法によりカラーテーブルを生成し、第
１の色空間の入力信号を第２の色空間の出力信号に変換
することを特徴とする色変換方法。 - 【請求項１９】 請求項１乃至１０のいずれかに記載の
カラーマッピング方法を使用した、カラー印刷装置のキ
ャリブレーション方法。 - 【請求項２０】 メモリ媒体から所定のプログラムを読
み込んで、該プログラムに従って、第２の入力ポイント
列の出力値が与えられた場合に第１の入力ポイント列に
対する出力値を演算するカラーマッピングシステムであ
って、 前記メモリ媒体は、前記第１の入力ポイント列における
各ポイント毎に、 前記第２の入力ポイント列における各ポイント毎に、前
記第１の入力ポイントと前記第２の入力ポイント間の距
離により重み付け距離測度を形成する距離測度形成工程
の手順コードと、 前記第２の入力ポイント列における各ポイント毎の加算
を含む、所定の直線又は曲線と前記第２の入力ポイント
列の出力値間の誤差の、前記重み付け距離測度によって
重み付けられた誤差測度関数を決定する誤差測度関数決
定工程の手順コードと、 前記誤差測度関数を実質的に最小化して最終直線又は曲
線を生成する最小化工程の手順コードと、 前記最終直線又は曲線を使用して前記第１の入力ポイン
トの出力値を得る出力値取得工程の手順コードとを有す
ることを特徴とするカラーマッピングシステム。
Applications Claiming Priority (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| AU1951 | 1992-04-16 | ||
| AUPM7411A AUPM741194A0 (en) | 1994-08-11 | 1994-08-11 | Colour mapping system |
| AUPN1951A AUPN195195A0 (en) | 1995-03-24 | 1995-03-24 | Colour mapping system |
| AU3949 | 1995-07-03 | ||
| AU7411 | 1995-07-03 | ||
| AUPN3949A AUPN394995A0 (en) | 1995-07-03 | 1995-07-03 | Colour mapping system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08106529A true JPH08106529A (ja) | 1996-04-23 |
Family
ID=27157802
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7205505A Pending JPH08106529A (ja) | 1994-08-11 | 1995-08-11 | カラーマッピング方法及びシステム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5880738A (ja) |
| EP (1) | EP0696867B1 (ja) |
| JP (1) | JPH08106529A (ja) |
| DE (1) | DE69515230T2 (ja) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US6362808B1 (en) | 1997-07-03 | 2002-03-26 | Minnesota Mining And Manufacturing Company | Arrangement for mapping colors between imaging systems and method therefor |
| JP4067609B2 (ja) * | 1997-09-26 | 2008-03-26 | 富士通株式会社 | 色信号選択装置、色信号補間装置、色信号生成装置、包囲点選択方法及び色変換テーブルの作成方法 |
| US7030888B1 (en) * | 1999-03-01 | 2006-04-18 | Eastman Kodak Company | Color processing |
| US7009734B2 (en) * | 2000-08-22 | 2006-03-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for forming color transform lookup table, and image processing method |
| US6621498B1 (en) * | 2000-11-01 | 2003-09-16 | Xerox Corporation | High-speed non-separable color table lookup |
| US6539323B2 (en) | 2001-05-04 | 2003-03-25 | Electronics For Imaging, Inc. | Methods and apparatus for correcting spectral color measurements |
| US6584435B2 (en) * | 2001-08-30 | 2003-06-24 | Xerox Corporation | Systems and methods for determining spectra using dynamic karhunen-loeve algorithms with measurements from led color sensor |
| US6721692B2 (en) * | 2001-08-30 | 2004-04-13 | Xerox Corporation | Systems and methods for determining spectra using dynamic least squares algorithms with measurements from LED color sensor |
| US7016884B2 (en) * | 2002-06-27 | 2006-03-21 | Microsoft Corporation | Probability estimate for K-nearest neighbor |
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| EP1875178A4 (en) | 2005-04-12 | 2010-05-26 | X Rite Inc | SYSTEMS AND METHOD FOR VALIDATING A SECURITY FEATURE OF AN OBJECT |
| US20070002180A1 (en) * | 2005-06-30 | 2007-01-04 | Lexmark International, Inc. | Strength parameter-based color conversion of digital images |
| WO2007022212A2 (en) | 2005-08-15 | 2007-02-22 | X-Rite, Incorporated | Spectrophotometer with temperatur corrected system response |
| EP1938063B1 (en) | 2005-08-15 | 2011-12-21 | X-Rite Incorporated | Spectrophotometer with light guiding element |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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