JPH1051648A - カラー画像処理装置 - Google Patents
カラー画像処理装置Info
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- JPH1051648A JPH1051648A JP8198731A JP19873196A JPH1051648A JP H1051648 A JPH1051648 A JP H1051648A JP 8198731 A JP8198731 A JP 8198731A JP 19873196 A JP19873196 A JP 19873196A JP H1051648 A JPH1051648 A JP H1051648A
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- neural network
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- color system
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- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
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- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Dot-Matrix Printers And Others (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 複数種類の色変換、色補正をウエイトを切り
替えることによりニューラルネットワークで実施する。 【解決手段】 読み取り部１でカラー画像を読み取り、
通信部２ではカラー画像を受信する。ニューラルネット
ワーク３では読み取ったデータまたは受信したデータを
色変換、色補正をし、通信部２はこのデータを送信し、
記録部４はこのデータを印刷する。データ入力演算部５
はニューラルネットワーク３に入力するデータをニュー
ラルネットワーク３の構成に合わせ１次データＲ，Ｇ，
Ｂから高次データＲＧ，ＧＢ，ＲＢ等を算出する。ウエ
イト切り替え部６は色変換の種類に応じたウエイトをニ
ューラルネットワーク３に設定する。
替えることによりニューラルネットワークで実施する。 【解決手段】 読み取り部１でカラー画像を読み取り、
通信部２ではカラー画像を受信する。ニューラルネット
ワーク３では読み取ったデータまたは受信したデータを
色変換、色補正をし、通信部２はこのデータを送信し、
記録部４はこのデータを印刷する。データ入力演算部５
はニューラルネットワーク３に入力するデータをニュー
ラルネットワーク３の構成に合わせ１次データＲ，Ｇ，
Ｂから高次データＲＧ，ＧＢ，ＲＢ等を算出する。ウエ
イト切り替え部６は色変換の種類に応じたウエイトをニ
ューラルネットワーク３に設定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ニューラルネット
ワークを用いて色補正および色座標変換を行うカラー画
像処理装置に関する。
ワークを用いて色補正および色座標変換を行うカラー画
像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年カラーファクシミリ、カラー複写機
等のようにカラー画像処理装置が利用されるようになっ
てきた。カラー画像はディスプレーに表示されたり、プ
リンタにより印刷されたりするが、ディスプレーに表示
されたデータの色とこのデータを印刷したときの色との
間に大きな差があり、問題となっていた。この問題を解
決するため、ニューラルネットワークによる補正を行っ
たものがある。すなわち、ニューラルネットワークの各
入力層に原画像の加法混色のＲＧＢ信号を入力し、この
入力と色ずれのない減法混色のＣＭＹ信号が各出力層ユ
ニットから出力されるように学習する。また、カラー画
像処理装置の中には、インク混色における非線形性を補
正するためにニューラルネットワークを使用し、各入力
層ユニットにＣＭＹ信号を入力し、各出力層ユニットか
ら補正後の色ずれのないＣＭＹ信号が出力されるように
学習を行っている。
等のようにカラー画像処理装置が利用されるようになっ
てきた。カラー画像はディスプレーに表示されたり、プ
リンタにより印刷されたりするが、ディスプレーに表示
されたデータの色とこのデータを印刷したときの色との
間に大きな差があり、問題となっていた。この問題を解
決するため、ニューラルネットワークによる補正を行っ
たものがある。すなわち、ニューラルネットワークの各
入力層に原画像の加法混色のＲＧＢ信号を入力し、この
入力と色ずれのない減法混色のＣＭＹ信号が各出力層ユ
ニットから出力されるように学習する。また、カラー画
像処理装置の中には、インク混色における非線形性を補
正するためにニューラルネットワークを使用し、各入力
層ユニットにＣＭＹ信号を入力し、各出力層ユニットか
ら補正後の色ずれのないＣＭＹ信号が出力されるように
学習を行っている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このように従
来のニューラルネットワークを使用したカラー画像処理
装置では、ＲＧＢ表色系からＣＭＹ表色系への変換やＣ
ＭＹ表色系の色ずれの補正等の変換や補正が、それぞれ
単独に行われたのみであった。また通信手段に不可欠
な、使用する機器に依存しないＬ* ａ* ｂ* などの顕色
系信号を得ようとする場合色変換回路を用いていた。ま
た、ニューラルネットワークの入力としては、Ｒ，Ｇ，
ＢまたはＬ* ，ａ* ，ｂ* のみを入力しており、これら
の高次データ，ＲＧ，Ｒ2 ，ＲＧＢなどの入力はしてお
らず出力の精度が悪い場合が多かった。
来のニューラルネットワークを使用したカラー画像処理
装置では、ＲＧＢ表色系からＣＭＹ表色系への変換やＣ
ＭＹ表色系の色ずれの補正等の変換や補正が、それぞれ
単独に行われたのみであった。また通信手段に不可欠
な、使用する機器に依存しないＬ* ａ* ｂ* などの顕色
系信号を得ようとする場合色変換回路を用いていた。ま
た、ニューラルネットワークの入力としては、Ｒ，Ｇ，
ＢまたはＬ* ，ａ* ，ｂ* のみを入力しており、これら
の高次データ，ＲＧ，Ｒ2 ，ＲＧＢなどの入力はしてお
らず出力の精度が悪い場合が多かった。
【０００４】本発明は、上述の問題点に鑑みてなされた
もので、複数の種類の色変換をウエイトを切り替えるこ
とによりニューラルネットワークで実施可能な装置とす
ることを目的とする。また、ニューラルネットワークへ
の入力をＲ，Ｇ，Ｂなどの１次のみならず、ＲＧ，Ｒ2
などの高次のデータを加えることにより、変換や補正精
度を向上することを目的とする。
もので、複数の種類の色変換をウエイトを切り替えるこ
とによりニューラルネットワークで実施可能な装置とす
ることを目的とする。また、ニューラルネットワークへ
の入力をＲ，Ｇ，Ｂなどの１次のみならず、ＲＧ，Ｒ2
などの高次のデータを加えることにより、変換や補正精
度を向上することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明のカラー画像処理
装置においては、各表色系の入力画像データをウエイト
を変換することにより出力に適した表色系で出力するよ
うにしている。この本発明によれば、各表色系を他の表
色系に変換することがニューラルネットワークにより容
易に行える。
装置においては、各表色系の入力画像データをウエイト
を変換することにより出力に適した表色系で出力するよ
うにしている。この本発明によれば、各表色系を他の表
色系に変換することがニューラルネットワークにより容
易に行える。
【０００６】
【発明の実施の形態】請求項１の発明では、カラー画像
を読み取る読取手段と、カラー画像を受信する受信部
と、この受信部で受信したカラー画像および前記読取手
段で読み取ったカラー画像の色変換および色補正よりな
る画像処理を行うニューラルネットワークと、このニュ
ーラルネットワークに入力するカラー画像をニューラル
ネットワークの構成に応じたデータに変換する入力変換
手段と、前記ニューラルネットワークのウエイトを画像
処理の内容に応じて切り替えるウエイト切替手段と、前
記ニューラルネットワークの出力を送信する送信部と、
前記ニューラルネットワークの出力を記録する記録部と
を備える。
を読み取る読取手段と、カラー画像を受信する受信部
と、この受信部で受信したカラー画像および前記読取手
段で読み取ったカラー画像の色変換および色補正よりな
る画像処理を行うニューラルネットワークと、このニュ
ーラルネットワークに入力するカラー画像をニューラル
ネットワークの構成に応じたデータに変換する入力変換
手段と、前記ニューラルネットワークのウエイトを画像
処理の内容に応じて切り替えるウエイト切替手段と、前
記ニューラルネットワークの出力を送信する送信部と、
前記ニューラルネットワークの出力を記録する記録部と
を備える。
【０００７】読取手段で読み取ったデータ、受信手段で
受信したデータはニューラルネットワークに入力され
る。入力変換手段は入力されたデータをニューラルネッ
トワークの構成に適合したデータに変換してニューラル
ネットワークに出力する。ウエイト切替手段はニューラ
ルネットワークが処理する内容に応じたウエイトをニュ
ーラルネットワークに出力する。ニューラルネットワー
クで処理されたデータは、オペレータからの指示により
送信部から回線に出力され、また、記録部で印刷され
る。
受信したデータはニューラルネットワークに入力され
る。入力変換手段は入力されたデータをニューラルネッ
トワークの構成に適合したデータに変換してニューラル
ネットワークに出力する。ウエイト切替手段はニューラ
ルネットワークが処理する内容に応じたウエイトをニュ
ーラルネットワークに出力する。ニューラルネットワー
クで処理されたデータは、オペレータからの指示により
送信部から回線に出力され、また、記録部で印刷され
る。
【０００８】請求項２の発明では、前記読取手段がＲＧ
Ｂ表色系で読み取ったカラー画像を前記ニューラルネッ
トワークが入力し、ＣＭＹ表色系に色変換および色補正
し、前記記録部に出力する。
Ｂ表色系で読み取ったカラー画像を前記ニューラルネッ
トワークが入力し、ＣＭＹ表色系に色変換および色補正
し、前記記録部に出力する。
【０００９】読取手段がＲＧＢ表色系で読み取ったデー
タをニューラルネットワークでＣＭＹ表色系に色変換お
よび色補正し、記録部で印刷出力することにより読み取
りデータと印刷データの色違いを少なくすることができ
る。
タをニューラルネットワークでＣＭＹ表色系に色変換お
よび色補正し、記録部で印刷出力することにより読み取
りデータと印刷データの色違いを少なくすることができ
る。
【００１０】請求項３の発明では、前記受信部がＬ* ａ
* ｂ* 表色系で受信したカラー画像を前記ニューラルネ
ットワークが入力してＣＭＹ表色系に色変換および色補
正し、前記記録部に出力する。
* ｂ* 表色系で受信したカラー画像を前記ニューラルネ
ットワークが入力してＣＭＹ表色系に色変換および色補
正し、前記記録部に出力する。
【００１１】受信部よりＬ* ａ* ｂ* 表色系で入力した
データをニューラルネットワークでＣＭＹ表色系に変換
および色補正して記録部へ出力するので、入力データと
出力データの色違いを少なくすることができる。
データをニューラルネットワークでＣＭＹ表色系に変換
および色補正して記録部へ出力するので、入力データと
出力データの色違いを少なくすることができる。
【００１２】請求項４の発明では、前記読取手段がＲＧ
Ｂ表色系で読み取ったカラー画像を前記ニューラルネッ
トワークが入力し、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系で前記送信部に
出力する。
Ｂ表色系で読み取ったカラー画像を前記ニューラルネッ
トワークが入力し、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系で前記送信部に
出力する。
【００１３】読取手段がＲＧＢ表色系で読み取ったデー
タをニューラルネットワークでＬ*ａ* ｂ* 表色系に変
換および色補正して送信部より出力するので、入力デー
タと出力データの色違いを少なくすることができる。
タをニューラルネットワークでＬ*ａ* ｂ* 表色系に変
換および色補正して送信部より出力するので、入力デー
タと出力データの色違いを少なくすることができる。
【００１４】請求項５の発明では、前記画像処理の内容
はＲＧＢ表色系からＣＭＹ表色系へ、Ｌ* ａ* ｂ* 表色
系からＣＭＹ表色系へ、ＲＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ*
表色系への少なくともいずれかの色変換および色補正処
理である。
はＲＧＢ表色系からＣＭＹ表色系へ、Ｌ* ａ* ｂ* 表色
系からＣＭＹ表色系へ、ＲＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ*
表色系への少なくともいずれかの色変換および色補正処
理である。
【００１５】ニューラルネットワークでは、ウェイトを
切り替えることにより、ＲＧＢ表色系からＣＭＹ表色系
に、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系からＣＭＹ表色系に、またはＲ
ＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ* 表色系に変換が可能とな
る。
切り替えることにより、ＲＧＢ表色系からＣＭＹ表色系
に、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系からＣＭＹ表色系に、またはＲ
ＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ* 表色系に変換が可能とな
る。
【００１６】請求項６の発明では、前記ニューラルネッ
トワークに入力されるデータは、ＲＧＢ表色系の場合、
Ｒ，Ｇ，Ｂおよびこの高次のＲＧ，ＲＢ，ＧＢ，Ｒ2 ，
Ｇ2，Ｂ2 ，ＲＧＢとし、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系の場合、
Ｌ* ，ａ* ，ｂ* およびこの高次のＬ* ａ* ，Ｌ
* ｂ* ，ａ* ｂ* ，Ｌ* 2 ，ａ*2，ｂ*2，Ｌ* ａ* ｂ*
とし、この入力データに応じて前記ニューラルネットワ
ークは構成されている。
トワークに入力されるデータは、ＲＧＢ表色系の場合、
Ｒ，Ｇ，Ｂおよびこの高次のＲＧ，ＲＢ，ＧＢ，Ｒ2 ，
Ｇ2，Ｂ2 ，ＲＧＢとし、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系の場合、
Ｌ* ，ａ* ，ｂ* およびこの高次のＬ* ａ* ，Ｌ
* ｂ* ，ａ* ｂ* ，Ｌ* 2 ，ａ*2，ｂ*2，Ｌ* ａ* ｂ*
とし、この入力データに応じて前記ニューラルネットワ
ークは構成されている。
【００１７】ニューラルネットワークへの入力を、例え
ばＲＧＢ表色系では、１次のＲ，Ｇ，Ｂのみならず、こ
の高次データのＲＧ，ＲＢ，ＧＢ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2 ，
ＲＧＢとし、このデータが入力できるニューラルネット
ワークの構成とする。Ｌ* ａ * ｂ* 表色系も同様であ
る。これにより変換、色補正の精度が向上する。なお、
高次データとしては上述の３次までとれば実用上十分な
精度が得られる。
ばＲＧＢ表色系では、１次のＲ，Ｇ，Ｂのみならず、こ
の高次データのＲＧ，ＲＢ，ＧＢ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2 ，
ＲＧＢとし、このデータが入力できるニューラルネット
ワークの構成とする。Ｌ* ａ * ｂ* 表色系も同様であ
る。これにより変換、色補正の精度が向上する。なお、
高次データとしては上述の３次までとれば実用上十分な
精度が得られる。
【００１８】以下、本発明の実施の形態について図面を
参照して説明する。図１は実施の形態のカラー画像処理
装置を示すブロック図である。読み取り部１は原画像を
ＲＧＢ表色系で、Ｒ，Ｇ，Ｂに色分解して読み取るスキ
ャナである。通信部２はカラー画像処理装置と他の装置
との間でデータのやりとりする。ニューラルネットワー
ク３は読み取り部１で読み取ったＲＧＢ表色系のデータ
をコピー時にはＣＭＹ表色系に、送信時にはＬ* ａ* ｂ
* 表色系のデータに色変換、色補正し、通信部２より受
信したＬ* ａ* ｂ* 表色系のデータを記録用にＣＭＹ表
色系に色変換、色補正する。記録部４はニューラルネッ
トワーク３でＣＭＹ表色系に色変換、色補正されたデー
タを印刷するプリンタである。
参照して説明する。図１は実施の形態のカラー画像処理
装置を示すブロック図である。読み取り部１は原画像を
ＲＧＢ表色系で、Ｒ，Ｇ，Ｂに色分解して読み取るスキ
ャナである。通信部２はカラー画像処理装置と他の装置
との間でデータのやりとりする。ニューラルネットワー
ク３は読み取り部１で読み取ったＲＧＢ表色系のデータ
をコピー時にはＣＭＹ表色系に、送信時にはＬ* ａ* ｂ
* 表色系のデータに色変換、色補正し、通信部２より受
信したＬ* ａ* ｂ* 表色系のデータを記録用にＣＭＹ表
色系に色変換、色補正する。記録部４はニューラルネッ
トワーク３でＣＭＹ表色系に色変換、色補正されたデー
タを印刷するプリンタである。
【００１９】データ入力演算部５は入力される画像デー
タがＲＧＢ表色系の場合、その１次の構成色データ、
Ｒ，Ｇ，Ｂよりこれらの高次データ、ＲＧ，ＧＢ，Ｒ
Ｂ，Ｒ2，Ｇ2 ，Ｂ2 ，ＲＧＢ，等を演算し、１次と高
次のデータをニューラルネットワーク３への入力データ
とする。入力データがＬ* ａ* ｂ* 表色系の場合も同様
である。ウエイト切り替え部６はＲＧＢ表色系からＣＭ
Ｙ表色系へ、ＲＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ* 表色系へ、
Ｌ* ａ* ｂ* 表色系からＣＭＹ表色系への変換、色補正
に応じて、学習によって得られているウエイトを切り替
えて出力する。
タがＲＧＢ表色系の場合、その１次の構成色データ、
Ｒ，Ｇ，Ｂよりこれらの高次データ、ＲＧ，ＧＢ，Ｒ
Ｂ，Ｒ2，Ｇ2 ，Ｂ2 ，ＲＧＢ，等を演算し、１次と高
次のデータをニューラルネットワーク３への入力データ
とする。入力データがＬ* ａ* ｂ* 表色系の場合も同様
である。ウエイト切り替え部６はＲＧＢ表色系からＣＭ
Ｙ表色系へ、ＲＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ* 表色系へ、
Ｌ* ａ* ｂ* 表色系からＣＭＹ表色系への変換、色補正
に応じて、学習によって得られているウエイトを切り替
えて出力する。
【００２０】線ａは読み取り部１で読み取ったＲＧＢ表
色系のデータをニューラルネットワーク３でＣＭＹ表色
系に色変換、色補正し、記録部４から出力するコピーの
場合を示す。線ｂは読み取り部１で読み取ったＲＧＢ表
色系のデータをニューラルネットワーク３でＬ* ａ* ｂ
* 表色系に色変換、色補正し、通信部２より送信する場
合を示す。線ｃは通信部２で受信したＬ* ａ* ｂ* 表色
系のデータをニューラルネットワーク３でＣＭＹ表色系
に色変換、色補正し、記録部４で記録する場合を示す。
色系のデータをニューラルネットワーク３でＣＭＹ表色
系に色変換、色補正し、記録部４から出力するコピーの
場合を示す。線ｂは読み取り部１で読み取ったＲＧＢ表
色系のデータをニューラルネットワーク３でＬ* ａ* ｂ
* 表色系に色変換、色補正し、通信部２より送信する場
合を示す。線ｃは通信部２で受信したＬ* ａ* ｂ* 表色
系のデータをニューラルネットワーク３でＣＭＹ表色系
に色変換、色補正し、記録部４で記録する場合を示す。
【００２１】図２はニューラルネットワークの構成を示
す図である。入力層、中間層、出力層から構成され、出
力は比較回路で教師信号と比較され、その誤差に応じ
て、出力層および中間層のウエイト（重み）を変換して
ゆく。入力層の数はＲＧＢ表色系とＬ* ａ* ｂ* 表色系
の１次ならびに高次データも入力するのでその入力デー
タに応じて決められ、出力層はＣ，Ｍ，Ｙ，または
Ｌ* ，ａ* ，ｂ* の３個である。
す図である。入力層、中間層、出力層から構成され、出
力は比較回路で教師信号と比較され、その誤差に応じ
て、出力層および中間層のウエイト（重み）を変換して
ゆく。入力層の数はＲＧＢ表色系とＬ* ａ* ｂ* 表色系
の１次ならびに高次データも入力するのでその入力デー
タに応じて決められ、出力層はＣ，Ｍ，Ｙ，または
Ｌ* ，ａ* ，ｂ* の３個である。
【００２２】次にニューラルネットワークの学習につい
て説明する。まず、最初のウエイトの学習は色票（色の
標準サンプル）を読み取り部１（スキャナ）から読み込
みディスプレー上でのＲＧＢ値をニューラルネットワー
クの入力値とし、色票のＣＭＹ値を教師データとする。
カラーファクシミリ、カラー複写機で起こり得るスキャ
ナ入力、プリンタ出力間の色づれはこのウエイトを持つ
ニューラルネットワークが補正する。これによりＲＧＢ
表色系からＣＭＹ表色系の色変換と色補正（色づれの補
正）が行われる。次のウエイト学習には、スキャナ１か
ら読み込まれた色票のディスプレー上でのＲＧＢをニュ
ーラルネットワークの入力値とし、色票のＬ* ａ* ｂ*
値を教師データとする。これは原稿を読み込んで送信す
る場合に該当する。第３番目のウエイト学習は印刷され
た色票を分光測色計によって測色したＬ* ａ* ｂ* をニ
ューラルネットワークの入力値とし、色票のＣＭＹ値を
教師データとする。これは受信したデータを記録部４で
プリントする場合に該当する。
て説明する。まず、最初のウエイトの学習は色票（色の
標準サンプル）を読み取り部１（スキャナ）から読み込
みディスプレー上でのＲＧＢ値をニューラルネットワー
クの入力値とし、色票のＣＭＹ値を教師データとする。
カラーファクシミリ、カラー複写機で起こり得るスキャ
ナ入力、プリンタ出力間の色づれはこのウエイトを持つ
ニューラルネットワークが補正する。これによりＲＧＢ
表色系からＣＭＹ表色系の色変換と色補正（色づれの補
正）が行われる。次のウエイト学習には、スキャナ１か
ら読み込まれた色票のディスプレー上でのＲＧＢをニュ
ーラルネットワークの入力値とし、色票のＬ* ａ* ｂ*
値を教師データとする。これは原稿を読み込んで送信す
る場合に該当する。第３番目のウエイト学習は印刷され
た色票を分光測色計によって測色したＬ* ａ* ｂ* をニ
ューラルネットワークの入力値とし、色票のＣＭＹ値を
教師データとする。これは受信したデータを記録部４で
プリントする場合に該当する。
【００２３】ニューラルネットワークの入力層への入力
データについて、ＲＧＢ表色系を例にとり説明すると、
Ｒ，Ｇ，Ｂのように１次のデータのみの場合より、高次
のデータも用いた方がよい。２次のデータとして、Ｒ
Ｇ，ＧＢ，ＢＲ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2 があり、３次として
ＲＧＢの合計１０個の入力データを用いると、色変換や
色補正が実用上問題のない精度で行われる。これより高
次のデータを増しても計算が複雑になる割りには精度は
向上しない。このためニューラルネットワークの入力層
への入力データは１０個とし、これに応じたニューラル
ネットワークが構成される。Ｒ，Ｇ，Ｂの３個より７個
の高次の入力データの演算はデータ入力演算部５により
行われる。このように高次のデータまで使用するのはＬ
* ａ* ｂ*表色系の入力でも同様である。
データについて、ＲＧＢ表色系を例にとり説明すると、
Ｒ，Ｇ，Ｂのように１次のデータのみの場合より、高次
のデータも用いた方がよい。２次のデータとして、Ｒ
Ｇ，ＧＢ，ＢＲ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2 があり、３次として
ＲＧＢの合計１０個の入力データを用いると、色変換や
色補正が実用上問題のない精度で行われる。これより高
次のデータを増しても計算が複雑になる割りには精度は
向上しない。このためニューラルネットワークの入力層
への入力データは１０個とし、これに応じたニューラル
ネットワークが構成される。Ｒ，Ｇ，Ｂの３個より７個
の高次の入力データの演算はデータ入力演算部５により
行われる。このように高次のデータまで使用するのはＬ
* ａ* ｂ*表色系の入力でも同様である。
【００２４】
【発明の効果】以上の説明より明らかなように、本発明
は、ニューラルネットワークのウエイトを切り替えるこ
とにより、複数の表色系の色変換および色補正を行うこ
とができるので、変換回路を必要とせずハード量の少な
い装置が得られる。またニューラルネットワークへの入
力をＲＧＢ表色系を例にとればＲ，Ｇ，Ｂという１次デ
ータのみならずＲＧ，ＧＢ，ＢＲ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2 ，
ＲＧＢなどの高次データを用いることにより精度のよい
色変換および色補正ができる。
は、ニューラルネットワークのウエイトを切り替えるこ
とにより、複数の表色系の色変換および色補正を行うこ
とができるので、変換回路を必要とせずハード量の少な
い装置が得られる。またニューラルネットワークへの入
力をＲＧＢ表色系を例にとればＲ，Ｇ，Ｂという１次デ
ータのみならずＲＧ，ＧＢ，ＢＲ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2 ，
ＲＧＢなどの高次データを用いることにより精度のよい
色変換および色補正ができる。
【図１】本発明の実施の形態におけるカラー画像処理装
置の構成図
置の構成図
【図２】ニューラルネットワークの構成図
１ 読み取り部 ２ 通信部 ３ ニューラルネットワーク ４ 記録部 ５ データ入力演算部 ６ ウエイト切り替え部
Claims (6)
- 【請求項１】 カラー画像を読み取る読取手段と、カラ
ー画像を受信する受信部と、この受信部で受信したカラ
ー画像および前記読取手段で読み取ったカラー画像の色
変換および色補正よりなる画像処理を行うニューラルネ
ットワークと、このニューラルネットワークに入力する
カラー画像をニューラルネットワークの構成に応じたデ
ータに変換する入力変換手段と、前記ニューラルネット
ワークのウエイトを画像処理の内容に応じて切り替える
ウエイト切替手段と、前記ニューラルネットワークの出
力を送信する送信部と、前記ニューラルネットワークの
出力を記録する記録部とを備えたカラー画像処理装置。 - 【請求項２】 前記読取手段がＲＧＢ表色系で読み取っ
たカラー画像を前記ニューラルネットワークが入力し、
ＣＭＹ表色系に色変換および色補正し、前記記録部に出
力す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。 - 【請求項３】 前記受信部がＬ* ａ* ｂ* 表色系で受信
したカラー画像を前記ニューラルネットワークが入力し
てＣＭＹ表色系に色変換および色補正し、前記記録部に
出力す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。 - 【請求項４】 前記読取手段がＲＧＢ表色系で読み取っ
たカラー画像を前記ニューラルネットワークが入力し、
Ｌ* ａ* ｂ* 表色系で前記送信部に出力することを特徴
とする請求項１記載のカラー画像処理装置。 - 【請求項５】 前記画像処理の内容はＲＧＢ表色系から
ＣＭＹ表色系へ、Ｌ*ａ* ｂ* 表色系からＣＭＹ表色系
へ、ＲＧＢ表色系からＬ* ａ* ｂ* 表色系への少なくと
もいずれかの色変換および色補正処理であることを特徴
とする請求項１記載のカラー画像処理装置。 - 【請求項６】 前記ニューラルネットワークに入力され
るデータは、ＲＧＢ表色系の場合、Ｒ，Ｇ，Ｂおよびこ
の高次のＲＧ，ＲＢ，ＧＢ，Ｒ2 ，Ｇ2 ，Ｂ2，ＲＧＢ
とし、Ｌ* ａ* ｂ* 表色系の場合、Ｌ* ，ａ* ，ｂ* お
よびこの高次のＬ* ａ* ，Ｌ* ｂ* ，ａ* ｂ* ，
Ｌ* 2 ，ａ*2，ｂ*2，Ｌ* ａ* ｂ* とし、この入力デー
タに応じて前記ニューラルネットワークは構成されてい
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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8198731A JPH1051648A (ja) | 1996-07-29 | 1996-07-29 | カラー画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8198731A JPH1051648A (ja) | 1996-07-29 | 1996-07-29 | カラー画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1051648A true JPH1051648A (ja) | 1998-02-20 |
Family
ID=16396055
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8198731A Pending JPH1051648A (ja) | 1996-07-29 | 1996-07-29 | カラー画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1051648A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009135667A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Noritsu Koki Co Ltd | 画像変換方法および画像変換装置 |
| CN109886875A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-14 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像超分辨率重建方法及装置、存储介质 |
-
1996
- 1996-07-29 JP JP8198731A patent/JPH1051648A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009135667A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Noritsu Koki Co Ltd | 画像変換方法および画像変換装置 |
| CN109886875A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-06-14 | 深圳市商汤科技有限公司 | 图像超分辨率重建方法及装置、存储介质 |
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