JPH11175048A - カラー画像変換係数算出方法およびカラー画像変換方法 - Google Patents
カラー画像変換係数算出方法およびカラー画像変換方法Info
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- JPH11175048A JPH11175048A JP9344624A JP34462497A JPH11175048A JP H11175048 A JPH11175048 A JP H11175048A JP 9344624 A JP9344624 A JP 9344624A JP 34462497 A JP34462497 A JP 34462497A JP H11175048 A JPH11175048 A JP H11175048A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 目視による等色という作業をすることなく、
ディスプレイ画像とハードコピー画像との色の見えを近
づけることができるようにする。 【解決手段】 ディスプレイが設置されている環境の照
明条件として、ある特定色についての物体色の色温度、
輝度または照度、および色度を検出する。その特定色に
ついての物体色の色温度と輝度または照度とから、特定
色についての物体色と等色になる表示色（光源色）の色
温度を、等色点として予測する。その予測された等色点
の色度と、複数の色データによる色順応モデルとによっ
て、入力カラー画像をディスプレイに表示するカラー画
像に変換するための変換係数として、光源色カラー画像
と物体色カラー画像との色の見えを一致させる係数を算
出する。
ディスプレイ画像とハードコピー画像との色の見えを近
づけることができるようにする。 【解決手段】 ディスプレイが設置されている環境の照
明条件として、ある特定色についての物体色の色温度、
輝度または照度、および色度を検出する。その特定色に
ついての物体色の色温度と輝度または照度とから、特定
色についての物体色と等色になる表示色（光源色）の色
温度を、等色点として予測する。その予測された等色点
の色度と、複数の色データによる色順応モデルとによっ
て、入力カラー画像をディスプレイに表示するカラー画
像に変換するための変換係数として、光源色カラー画像
と物体色カラー画像との色の見えを一致させる係数を算
出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、ディスプレイ画
像とハードコピー画像との色の見えを一致させるような
カラー画像変換係数を算出する方法、およびディスプレ
イ画像とハードコピー画像との色の見えが一致するよう
にカラー画像を変換する方法に関する。
像とハードコピー画像との色の見えを一致させるような
カラー画像変換係数を算出する方法、およびディスプレ
イ画像とハードコピー画像との色の見えが一致するよう
にカラー画像を変換する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータ技術の急速な発達によって
カラー画像の作成・編集が容易になり、デザイナーだけ
でなく、一般のオフィスでも、カラー画像の作成・編集
をする機会が増えてきたが、ディスプレイ上で作成した
画像をプリントしたとき、そのハードコピー画像とディ
スプレイ画像の色が一致しないという問題がある。
カラー画像の作成・編集が容易になり、デザイナーだけ
でなく、一般のオフィスでも、カラー画像の作成・編集
をする機会が増えてきたが、ディスプレイ上で作成した
画像をプリントしたとき、そのハードコピー画像とディ
スプレイ画像の色が一致しないという問題がある。
【０００３】そのため、カラーマネージメント技術ない
しカラーマネージメントシステムが発達してきた。カラ
ーマネージメントは、ＲＧＢ空間やＹＭＣＫ空間など
の、デバイス固有の色空間で表現された色を、ＣＩＥＸ
ＹＺ空間やＣＩＥＬ*ａ*ｂ*空間などの、デバイスに依
存しない共通の色空間を拠り所として管理するもので、
デバイスプロファイルにおける各デバイスの特性の記述
（Characterization）や、そのデバイスプロファイルを
用いた、デバイス固有の色空間と共通の色空間との間の
色変換（Conversion）のほかに、各デバイスの個体差や
経年変化に対する校正（Calibration ）なども含まれ
る。
しカラーマネージメントシステムが発達してきた。カラ
ーマネージメントは、ＲＧＢ空間やＹＭＣＫ空間など
の、デバイス固有の色空間で表現された色を、ＣＩＥＸ
ＹＺ空間やＣＩＥＬ*ａ*ｂ*空間などの、デバイスに依
存しない共通の色空間を拠り所として管理するもので、
デバイスプロファイルにおける各デバイスの特性の記述
（Characterization）や、そのデバイスプロファイルを
用いた、デバイス固有の色空間と共通の色空間との間の
色変換（Conversion）のほかに、各デバイスの個体差や
経年変化に対する校正（Calibration ）なども含まれ
る。
【０００４】従来、同じ色空間上で同じ値であれば、す
なわち測色的に一致すれば、見た目にも同じ色に見える
と考えられてきた。事実、カラーマネージメントシステ
ムは、測色的一致を色管理目標として発展してきてお
り、Ｄ５０またはＤ６５の照明下で観察する場合には、
測色的に一致させれば、見た目にも一致していると言わ
れてきた。
なわち測色的に一致すれば、見た目にも同じ色に見える
と考えられてきた。事実、カラーマネージメントシステ
ムは、測色的一致を色管理目標として発展してきてお
り、Ｄ５０またはＤ６５の照明下で観察する場合には、
測色的に一致させれば、見た目にも一致していると言わ
れてきた。
【０００５】しかしながら、すでに文献（例えば、岡嶋
ほか「光学」２０，１９９１，３６３−３６８ｐ）によ
っても知られているように、カラーディスプレイとカラ
ーハードコピーとでは、光源色（光源から発する光の
色）と物体色（反射物体または透過物体の色）というモ
ードの違いがあり、従来のカラーマネージメント技術で
測色的に一致させても、それぞれの画像の色は一致して
見えない。特に、ディスプレイの周囲が色温度の低い蛍
光灯で明るく照明されている一般のオフィス環境では、
その傾向が顕著となる。
ほか「光学」２０，１９９１，３６３−３６８ｐ）によ
っても知られているように、カラーディスプレイとカラ
ーハードコピーとでは、光源色（光源から発する光の
色）と物体色（反射物体または透過物体の色）というモ
ードの違いがあり、従来のカラーマネージメント技術で
測色的に一致させても、それぞれの画像の色は一致して
見えない。特に、ディスプレイの周囲が色温度の低い蛍
光灯で明るく照明されている一般のオフィス環境では、
その傾向が顕著となる。
【０００６】この問題を解決して、カラーハードコピー
の物体色とカラーディスプレイの光源色（表示色、発光
色）との色の見えを一致させる方法として、特開平９−
９８３０１号には、所定の色についての物体色と光源色
とを目視によって等色させ、その対応関係に基づいて色
変換パラメータを決定して、画像を色変換する方法が示
されている。
の物体色とカラーディスプレイの光源色（表示色、発光
色）との色の見えを一致させる方法として、特開平９−
９８３０１号には、所定の色についての物体色と光源色
とを目視によって等色させ、その対応関係に基づいて色
変換パラメータを決定して、画像を色変換する方法が示
されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この特
開平９−９８３０１号の方法は、満足な等色がなされる
ようになるまで、システムの利用者は何度も試行しなけ
ればならないという欠点がある。しかも、ディスプレイ
画像とハードコピー画像との色の見えの一致具合も、結
局は利用者による等色の精度に依存することになり、等
色の精度が悪ければ両者の違いが余計に目立つ結果にな
りかねない。
開平９−９８３０１号の方法は、満足な等色がなされる
ようになるまで、システムの利用者は何度も試行しなけ
ればならないという欠点がある。しかも、ディスプレイ
画像とハードコピー画像との色の見えの一致具合も、結
局は利用者による等色の精度に依存することになり、等
色の精度が悪ければ両者の違いが余計に目立つ結果にな
りかねない。
【０００８】そこで、この発明は、一般のオフィスのよ
うに明るく照明された環境においてディスプレイ上でカ
ラー画像を作成・編集するような場合においても、目視
による等色という煩雑かつ不正確な作業をすることな
く、ディスプレイ画像とハードコピー画像との色の見え
を近づけることができるようにしたものである。
うに明るく照明された環境においてディスプレイ上でカ
ラー画像を作成・編集するような場合においても、目視
による等色という煩雑かつ不正確な作業をすることな
く、ディスプレイ画像とハードコピー画像との色の見え
を近づけることができるようにしたものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、入
力カラー画像をカラーディスプレイに表示するカラー画
像に変換するための変換係数を算出する方法において、
前記カラーディスプレイが設置されている環境の照明条
件を認識する第１の認識工程と、前記カラーディスプレ
イの特性を認識する第２の認識工程と、前記第１および
第２の認識工程の認識結果に基づいて、前記変換係数と
して、光源色カラー画像と物体色カラー画像との色の見
えを一致させる係数を算出する係数算出工程と、を設け
る。
力カラー画像をカラーディスプレイに表示するカラー画
像に変換するための変換係数を算出する方法において、
前記カラーディスプレイが設置されている環境の照明条
件を認識する第１の認識工程と、前記カラーディスプレ
イの特性を認識する第２の認識工程と、前記第１および
第２の認識工程の認識結果に基づいて、前記変換係数と
して、光源色カラー画像と物体色カラー画像との色の見
えを一致させる係数を算出する係数算出工程と、を設け
る。
【００１０】請求項３の発明では、入力カラー画像をカ
ラーディスプレイに表示するカラー画像に変換する方法
において、前記カラーディスプレイが設置されている環
境の照明条件を認識する第１の認識工程と、前記カラー
ディスプレイの特性を認識する第２の認識工程と、前記
第１および第２の認識工程の認識結果に基づいて、光源
色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一致さ
せる係数を算出する係数算出工程と、この係数算出工程
によって算出された係数によって、前記入力カラー画像
を前記カラーディスプレイに表示するカラー画像に変換
する画像データ変換工程と、を設ける。
ラーディスプレイに表示するカラー画像に変換する方法
において、前記カラーディスプレイが設置されている環
境の照明条件を認識する第１の認識工程と、前記カラー
ディスプレイの特性を認識する第２の認識工程と、前記
第１および第２の認識工程の認識結果に基づいて、光源
色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一致さ
せる係数を算出する係数算出工程と、この係数算出工程
によって算出された係数によって、前記入力カラー画像
を前記カラーディスプレイに表示するカラー画像に変換
する画像データ変換工程と、を設ける。
【００１１】
【作用】上記の方法による請求項１の発明のカラー画像
変換係数算出方法においては、第１の認識工程におい
て、カラーディスプレイが設置されている環境の照明条
件として、ある特定色についての物体色の色温度や、輝
度もしくは照度、または色度が認識されるとともに、第
２の認識工程において、カラーディスプレイの特性が認
識される。
変換係数算出方法においては、第１の認識工程におい
て、カラーディスプレイが設置されている環境の照明条
件として、ある特定色についての物体色の色温度や、輝
度もしくは照度、または色度が認識されるとともに、第
２の認識工程において、カラーディスプレイの特性が認
識される。
【００１２】そして、係数算出工程においては、第１の
認識工程によって認識された照明条件と、第２の認識工
程によって認識されたディスプレイ特性とに基づいて、
特定色についての物体色と等色になる光源色の色度が予
測され、色順応モデルによる色データの補正がなされる
などによって、入力カラー画像をカラーディスプレイに
表示するカラー画像に変換するための変換係数として、
光源色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一
致させる係数が算出される。
認識工程によって認識された照明条件と、第２の認識工
程によって認識されたディスプレイ特性とに基づいて、
特定色についての物体色と等色になる光源色の色度が予
測され、色順応モデルによる色データの補正がなされる
などによって、入力カラー画像をカラーディスプレイに
表示するカラー画像に変換するための変換係数として、
光源色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一
致させる係数が算出される。
【００１３】したがって、一般のオフィスのように明る
く照明された環境においても、目視による等色という煩
雑かつ不正確な作業をすることなく、ディスプレイ画像
とハードコピー画像との色の見えを一致させる変換係数
が得られるようになる。
く照明された環境においても、目視による等色という煩
雑かつ不正確な作業をすることなく、ディスプレイ画像
とハードコピー画像との色の見えを一致させる変換係数
が得られるようになる。
【００１４】上記の方法による請求項３の発明のカラー
画像変換方法においては、同様に、一般のオフィスのよ
うに明るく照明された環境においても、目視による等色
という煩雑かつ不正確な作業をすることなく、ディスプ
レイ画像とハードコピー画像との色の見えが一致するよ
うに、入力カラー画像がディスプレイに表示するカラー
画像に変換される。
画像変換方法においては、同様に、一般のオフィスのよ
うに明るく照明された環境においても、目視による等色
という煩雑かつ不正確な作業をすることなく、ディスプ
レイ画像とハードコピー画像との色の見えが一致するよ
うに、入力カラー画像がディスプレイに表示するカラー
画像に変換される。
【００１５】
【発明の実施の形態】〔第１の実施形態…カラー画像変
換係数算出方法としての実施形態〕図１は、請求項１の
発明のカラー画像変換係数算出方法の一実施形態を示
す。この実施形態のカラー画像変換係数算出方法は、全
体として、第１の認識工程１０、第２の認識工程２０お
よび環境光情報補正係数算出工程３０からなる。
換係数算出方法としての実施形態〕図１は、請求項１の
発明のカラー画像変換係数算出方法の一実施形態を示
す。この実施形態のカラー画像変換係数算出方法は、全
体として、第１の認識工程１０、第２の認識工程２０お
よび環境光情報補正係数算出工程３０からなる。
【００１６】第１の認識工程１０では、ディスプレイが
設置されている環境の環境光情報を取り込んで、ディス
プレイが設置されている環境の照明条件を認識する。第
２の認識工程２０では、ディスプレイ特性情報を取り込
んで、ディスプレイの特性を認識する。ただし、ディス
プレイは、カラーＣＲＴディスプレイなどのカラーディ
スプレイである。
設置されている環境の環境光情報を取り込んで、ディス
プレイが設置されている環境の照明条件を認識する。第
２の認識工程２０では、ディスプレイ特性情報を取り込
んで、ディスプレイの特性を認識する。ただし、ディス
プレイは、カラーＣＲＴディスプレイなどのカラーディ
スプレイである。
【００１７】第１の認識工程１０での環境光情報の取り
込み、および第２の認識工程２０でのディスプレイ特性
情報の取り込みは、例えば、図１１に示すような方法に
よって行う。すなわち、ディスプレイが設置されている
環境において、同図（Ａ）に示すように、ハードコピー
１にディスプレイが設置されている環境の照明光２を照
射して、ハードコピー１からの反射光３をセンサー４で
検出し、また、同図（Ｂ）に示すように、ディスプレイ
５の表示画面から発した光６を、センサー７で検出す
る。
込み、および第２の認識工程２０でのディスプレイ特性
情報の取り込みは、例えば、図１１に示すような方法に
よって行う。すなわち、ディスプレイが設置されている
環境において、同図（Ａ）に示すように、ハードコピー
１にディスプレイが設置されている環境の照明光２を照
射して、ハードコピー１からの反射光３をセンサー４で
検出し、また、同図（Ｂ）に示すように、ディスプレイ
５の表示画面から発した光６を、センサー７で検出す
る。
【００１８】具体的に、第１の認識工程１０では、ディ
スプレイが設置されている環境の照明条件として、ある
特定色についての物体色の色温度、輝度または照度、お
よび色度を検出する。特定色は、白色または白色に近い
無彩色とすることができるが、ハードコピーの紙白でも
よい。実際に行った方法では、マンセル色票Ｎ９を特定
色とした。第２の認識工程２０では、ディスプレイの特
性として、例えば、ＲＧＢ単色とグレーの階調再現特性
を検出する。
スプレイが設置されている環境の照明条件として、ある
特定色についての物体色の色温度、輝度または照度、お
よび色度を検出する。特定色は、白色または白色に近い
無彩色とすることができるが、ハードコピーの紙白でも
よい。実際に行った方法では、マンセル色票Ｎ９を特定
色とした。第２の認識工程２０では、ディスプレイの特
性として、例えば、ＲＧＢ単色とグレーの階調再現特性
を検出する。
【００１９】環境光情報補正係数算出工程３０では、第
１の認識工程１０で認識された照明条件と、第２の認識
工程２０で認識されたディスプレイ特性とに基づいて、
入力カラー画像をディスプレイに表示するカラー画像に
変換するための変換係数として、光源色カラー画像と物
体色カラー画像との色の見えを一致させる係数を算出す
る。
１の認識工程１０で認識された照明条件と、第２の認識
工程２０で認識されたディスプレイ特性とに基づいて、
入力カラー画像をディスプレイに表示するカラー画像に
変換するための変換係数として、光源色カラー画像と物
体色カラー画像との色の見えを一致させる係数を算出す
る。
【００２０】この実施形態では、具体的に、環境光情報
補正係数算出工程３０は、特定色色度予測工程４０、色
の見え一致補正工程５０および表示用変換係数算出工程
６０からなり、色の見え一致補正工程５０は、色の見え
一致補正本工程５１および色の見え一致変換係数算出工
程５５からなる。
補正係数算出工程３０は、特定色色度予測工程４０、色
の見え一致補正工程５０および表示用変換係数算出工程
６０からなり、色の見え一致補正工程５０は、色の見え
一致補正本工程５１および色の見え一致変換係数算出工
程５５からなる。
【００２１】特定色色度予測工程４０では、第１の認識
工程１０で認識された、特定色についての物体色の色温
度と輝度または照度とから、その特定色についての物体
色と等色になる表示色（光源色）の色温度を、等色値
（等色点）として予測し、さらに、その予測した等色値
を色度に変換する。
工程１０で認識された、特定色についての物体色の色温
度と輝度または照度とから、その特定色についての物体
色と等色になる表示色（光源色）の色温度を、等色値
（等色点）として予測し、さらに、その予測した等色値
を色度に変換する。
【００２２】図２の等色曲線８，９で示すように、ある
特定色についての物体色の色温度が５０００Ｋ以上の範
囲では、物体色と等色になる表示色の色温度が、一般的
な使用環境においては、照度によらずに、物体色の色温
度とほぼ等しくなる。しかしながら、物体色の色温度が
５０００Ｋ未満の範囲では、物体色の色温度が低くなる
につれて、物体色と等色になる表示色の色温度が、物体
色の色温度より高くなる。
特定色についての物体色の色温度が５０００Ｋ以上の範
囲では、物体色と等色になる表示色の色温度が、一般的
な使用環境においては、照度によらずに、物体色の色温
度とほぼ等しくなる。しかしながら、物体色の色温度が
５０００Ｋ未満の範囲では、物体色の色温度が低くなる
につれて、物体色と等色になる表示色の色温度が、物体
色の色温度より高くなる。
【００２３】ディスプレイが設置されている環境の照明
が暗い場合、すなわちハードコピーの輝度がディスプレ
イで再現できる範囲内にある場合には、こうした見え方
の違いは、主として光源色と物体色の見え方の違いによ
る（図２の等色曲線８）が、ディスプレイが設置されて
いる環境の照明が明るく、ハードコピーの輝度がディス
プレイで再現できる範囲を超えている場合には、さらに
色再現範囲の違いも加わって、等色曲線８の場合より
も、物体色と等色になる表示色の色温度と、物体色の色
温度との差は大きくなる（図２の等色曲線９）。なお、
等色曲線９の場合にも便宜的に等色という言葉を用いて
いるが、厳密には等色ではなく、最も近い色に合わせる
という意味である。
が暗い場合、すなわちハードコピーの輝度がディスプレ
イで再現できる範囲内にある場合には、こうした見え方
の違いは、主として光源色と物体色の見え方の違いによ
る（図２の等色曲線８）が、ディスプレイが設置されて
いる環境の照明が明るく、ハードコピーの輝度がディス
プレイで再現できる範囲を超えている場合には、さらに
色再現範囲の違いも加わって、等色曲線８の場合より
も、物体色と等色になる表示色の色温度と、物体色の色
温度との差は大きくなる（図２の等色曲線９）。なお、
等色曲線９の場合にも便宜的に等色という言葉を用いて
いるが、厳密には等色ではなく、最も近い色に合わせる
という意味である。
【００２４】特定色色度予測工程４０では、第１の認識
工程１０で認識された輝度または照度から、等色曲線
８，９などの等色曲線を示す関数を選択し、その選択し
た関数によって、第１の認識工程１０で認識された色温
度から、等色値、すなわち物体色と等色になる表示色の
色温度を予測する。予測した等色値の色度への変換は、
あらかじめ等色値の色温度と色度との関係が書き込まれ
たＬＵＴ（ルックアップテーブル）によって行う。
工程１０で認識された輝度または照度から、等色曲線
８，９などの等色曲線を示す関数を選択し、その選択し
た関数によって、第１の認識工程１０で認識された色温
度から、等色値、すなわち物体色と等色になる表示色の
色温度を予測する。予測した等色値の色度への変換は、
あらかじめ等色値の色温度と色度との関係が書き込まれ
たＬＵＴ（ルックアップテーブル）によって行う。
【００２５】色の見え一致補正工程５０では、特定色色
度予測工程４０で予測された等色点と、例えば８個の色
データによる色順応モデルとによって、入力カラー画像
をディスプレイに表示するカラー画像に変換するための
変換係数として、色の見え一致変換係数、すなわち光源
色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一致さ
せる係数を算出する。
度予測工程４０で予測された等色点と、例えば８個の色
データによる色順応モデルとによって、入力カラー画像
をディスプレイに表示するカラー画像に変換するための
変換係数として、色の見え一致変換係数、すなわち光源
色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一致さ
せる係数を算出する。
【００２６】色順応モデルを構成する８個の色データ
は、図４に示すようなＬ*ａ*ｂ*空間上の適切な８個の
点Ｐ１〜Ｐ８を、ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標とし
て与える。
は、図４に示すようなＬ*ａ*ｂ*空間上の適切な８個の
点Ｐ１〜Ｐ８を、ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標とし
て与える。
【００２７】図３は、色の見え一致補正工程５０での色
の見え一致補正処理ルーチンの一例を示し、その色の見
え一致補正処理ルーチン１００では、まずステップ１０
１において、上記の８個の色データの番号ｎを１とし、
次にステップ１０２に進んで、その８個の色データから
第ｎ番目のデータを選択し、次にステップ１０３に進ん
で、その選択した色データを上記のようにＣＩＥ１９３
１のＸＹＺ色度座標に変換し、次にステップ１０４に進
んで、そのＸＹＺ色度座標をＬＭＳ錐状体応答値に変換
する。
の見え一致補正処理ルーチンの一例を示し、その色の見
え一致補正処理ルーチン１００では、まずステップ１０
１において、上記の８個の色データの番号ｎを１とし、
次にステップ１０２に進んで、その８個の色データから
第ｎ番目のデータを選択し、次にステップ１０３に進ん
で、その選択した色データを上記のようにＣＩＥ１９３
１のＸＹＺ色度座標に変換し、次にステップ１０４に進
んで、そのＸＹＺ色度座標をＬＭＳ錐状体応答値に変換
する。
【００２８】ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標からＬＭ
Ｓ錐状体応答値への変換は、変換前のＸＹＺ色度座標を
Ｘ，Ｙ，Ｚ、変換後のＬＭＳ錐状体応答値をＬ，Ｍ，Ｓ
とすると、以下の演算式、 によって行う。
Ｓ錐状体応答値への変換は、変換前のＸＹＺ色度座標を
Ｘ，Ｙ，Ｚ、変換後のＬＭＳ錐状体応答値をＬ，Ｍ，Ｓ
とすると、以下の演算式、 によって行う。
【００２９】次に、ステップ１０５に進んで、そのＬＭ
Ｓ錐状体応答値Ｌ，Ｍ，Ｓを、ディスプレイが設置され
ている環境での特定色のＬＭＳ錐状体応答値Ｌｗ，Ｍ
ｗ，Ｓｗで正規化する。すなわち、正規化後のＬＭＳ錐
状体応答値Ｌ’，Ｍ’，Ｓ’として、 Ｌ’＝Ｌ／Ｌｗ …（２１） Ｍ’＝Ｍ／Ｍｗ …（２２） Ｓ’＝Ｓ／Ｓｗ …（２３） を求める。
Ｓ錐状体応答値Ｌ，Ｍ，Ｓを、ディスプレイが設置され
ている環境での特定色のＬＭＳ錐状体応答値Ｌｗ，Ｍ
ｗ，Ｓｗで正規化する。すなわち、正規化後のＬＭＳ錐
状体応答値Ｌ’，Ｍ’，Ｓ’として、 Ｌ’＝Ｌ／Ｌｗ …（２１） Ｍ’＝Ｍ／Ｍｗ …（２２） Ｓ’＝Ｓ／Ｓｗ …（２３） を求める。
【００３０】ディスプレイが設置されている環境での特
定色のＬＭＳ錐状体応答値Ｌｗ，Ｍｗ，Ｓｗは、第１の
認識工程１０で認識された特定色の色度を、ＣＩＥ１９
３１のＸＹＺ色度座標に変換し、そのＸＹＺ色度座標
を、式（１１）〜（１３）によりＬＭＳ錐状体応答値に
変換することによって、求める。
定色のＬＭＳ錐状体応答値Ｌｗ，Ｍｗ，Ｓｗは、第１の
認識工程１０で認識された特定色の色度を、ＣＩＥ１９
３１のＸＹＺ色度座標に変換し、そのＸＹＺ色度座標
を、式（１１）〜（１３）によりＬＭＳ錐状体応答値に
変換することによって、求める。
【００３１】一方、特定色色度予測工程４０で予測され
た等色点をもとに、補正すべき特定色のＬＭＳ空間上で
の値を求めておく。具体的には、図５に示すように（便
宜的にフローチャートをブロック的に示す）、まずステ
ップ２０１において、第１の認識工程１０で認識され
た、ディスプレイが設置されている環境での特定色の色
度と、特定色色度予測工程４０で予測された、特定色に
ついての等色点の色度とを、ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色
度座標に変換し、次にステップ２０２に進んで、そのＸ
ＹＺ色度座標をＬＭＳ錐状体応答値に変換し、次にステ
ップ２０３に進んで、そのＬＭＳ錐状体応答値につき部
分順応補正を行う。
た等色点をもとに、補正すべき特定色のＬＭＳ空間上で
の値を求めておく。具体的には、図５に示すように（便
宜的にフローチャートをブロック的に示す）、まずステ
ップ２０１において、第１の認識工程１０で認識され
た、ディスプレイが設置されている環境での特定色の色
度と、特定色色度予測工程４０で予測された、特定色に
ついての等色点の色度とを、ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色
度座標に変換し、次にステップ２０２に進んで、そのＸ
ＹＺ色度座標をＬＭＳ錐状体応答値に変換し、次にステ
ップ２０３に進んで、そのＬＭＳ錐状体応答値につき部
分順応補正を行う。
【００３２】ディスプレイが設置されている環境での特
定色のＬＭＳ錐状体応答値を、上記のようにＬｗ，Ｍ
ｗ，Ｓｗとし、特定色についての等色点のＬＭＳ錐状体
応答値を、Ｌ''ｗ，Ｍ''ｗ，Ｓ''ｗとすると、ステップ
２０３での部分順応補正は、以下の演算式、 ｛ｋ・Ｌ''ｗ＋（１−ｋ）Ｌｗ｝ …（３１） ｛ｋ・Ｍ''ｗ＋（１−ｋ）Ｍｗ｝ …（３２） ｛ｋ・Ｓ''ｗ＋（１−ｋ）Ｓｗ｝ …（３３） によって行う。ｋは、０から１までの間の定数で、通常
は０．５〜０．７５ぐらいが好ましい。
定色のＬＭＳ錐状体応答値を、上記のようにＬｗ，Ｍ
ｗ，Ｓｗとし、特定色についての等色点のＬＭＳ錐状体
応答値を、Ｌ''ｗ，Ｍ''ｗ，Ｓ''ｗとすると、ステップ
２０３での部分順応補正は、以下の演算式、 ｛ｋ・Ｌ''ｗ＋（１−ｋ）Ｌｗ｝ …（３１） ｛ｋ・Ｍ''ｗ＋（１−ｋ）Ｍｗ｝ …（３２） ｛ｋ・Ｓ''ｗ＋（１−ｋ）Ｓｗ｝ …（３３） によって行う。ｋは、０から１までの間の定数で、通常
は０．５〜０．７５ぐらいが好ましい。
【００３３】図３の色の見え一致補正処理ルーチン１０
０では、ステップ１０５からステップ１０６に進んで、
このように図５のステップ２０３で算出された、式（３
１）（３２）（３３）で表される部分順応補正後のＬＭ
Ｓ錐状体応答値を用いて、ステップ１０５で正規化され
た、式（２１）（２２）（２３）で表されるＬＭＳ錐状
体応答値Ｌ’，Ｍ’，Ｓ’に対して、以下の演算式、 Ｌ''＝｛ｋ・Ｌ''ｗ＋（１−ｋ）Ｌｗ｝Ｌ’ …（４１） Ｍ''＝｛ｋ・Ｍ''ｗ＋（１−ｋ）Ｍｗ｝Ｍ’ …（４２） Ｓ''＝｛ｋ・Ｓ''ｗ＋（１−ｋ）Ｓｗ｝Ｓ’ …（４３） によって、色の見え一致補正を行う。
０では、ステップ１０５からステップ１０６に進んで、
このように図５のステップ２０３で算出された、式（３
１）（３２）（３３）で表される部分順応補正後のＬＭ
Ｓ錐状体応答値を用いて、ステップ１０５で正規化され
た、式（２１）（２２）（２３）で表されるＬＭＳ錐状
体応答値Ｌ’，Ｍ’，Ｓ’に対して、以下の演算式、 Ｌ''＝｛ｋ・Ｌ''ｗ＋（１−ｋ）Ｌｗ｝Ｌ’ …（４１） Ｍ''＝｛ｋ・Ｍ''ｗ＋（１−ｋ）Ｍｗ｝Ｍ’ …（４２） Ｓ''＝｛ｋ・Ｓ''ｗ＋（１−ｋ）Ｓｗ｝Ｓ’ …（４３） によって、色の見え一致補正を行う。
【００３４】さらに、ステップ１０７に進んで、その色
の見え一致補正後のＬＭＳ錐状体応答値Ｌ''，Ｍ''，
Ｓ''を、以下の演算式、 によって、ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標に変換す
る。
の見え一致補正後のＬＭＳ錐状体応答値Ｌ''，Ｍ''，
Ｓ''を、以下の演算式、 によって、ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標に変換す
る。
【００３５】その後、ステップ１０８に進んで、そのＸ
ＹＺ色度座標を、デバイス・インディペンデントな色空
間であるＬ*ａ*ｂ*空間の画像データＬ*’ａ*’ｂ*’に
変換する。
ＹＺ色度座標を、デバイス・インディペンデントな色空
間であるＬ*ａ*ｂ*空間の画像データＬ*’ａ*’ｂ*’に
変換する。
【００３６】次に、ステップ１０９に進んで、上記の８
個の色データの番号ｎを１だけインクリメントし、さら
にステップ１１０に進んで、ｎが８より大きいか否かを
判断し、ｎが８以下であると判断したときには、ステッ
プ１０２に戻って、ステップ１０２〜１０９を繰り返
す。以上の処理は、図１に示した色の見え一致補正工程
５０中の色の見え一致補正本工程５１で行う。
個の色データの番号ｎを１だけインクリメントし、さら
にステップ１１０に進んで、ｎが８より大きいか否かを
判断し、ｎが８以下であると判断したときには、ステッ
プ１０２に戻って、ステップ１０２〜１０９を繰り返
す。以上の処理は、図１に示した色の見え一致補正工程
５０中の色の見え一致補正本工程５１で行う。
【００３７】そして、ステップ１１０でｎが８より大き
いと判断したときには、ステップ１１０からステップ１
１１に進んで、色の見え一致補正工程５０中の色の見え
一致変換係数算出工程５５において、色の見え一致変換
係数として３×８マトリックス係数を算出する。この場
合、上記の８色についての色の見え一致補正前の値と色
の見え一致補正後の値との写像関係ｆを求め、補正前の
値と補正後の値との色差が最小となるように、３×８マ
トリックス係数を算出する。
いと判断したときには、ステップ１１０からステップ１
１１に進んで、色の見え一致補正工程５０中の色の見え
一致変換係数算出工程５５において、色の見え一致変換
係数として３×８マトリックス係数を算出する。この場
合、上記の８色についての色の見え一致補正前の値と色
の見え一致補正後の値との写像関係ｆを求め、補正前の
値と補正後の値との色差が最小となるように、３×８マ
トリックス係数を算出する。
【００３８】すなわち、３×８マトリックス係数のそれ
ぞれの係数をｍｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜８）とし、
変換前の画像データ値をＬ*，ａ*，ｂ*、変換後の画像
データ値をＬ*’，ａ*’，ｂ*’とすると、 Ｌ*’＝ｍ１１・Ｌ*＋ｍ１２・ａ*＋ｍ１３・ｂ* ＋ｍ１４・Ｌ*・ａ*＋ｍ１５・Ｌ*・ｂ*＋ｍ１６・ａ*・ｂ* ＋ｍ１７・Ｌ*・ａ*・ｂ*＋ｍ１８・Ｋ …（６１） ａ*’＝ｍ２１・Ｌ*＋ｍ２２・ａ*＋ｍ２３・ｂ* ＋ｍ２４・Ｌ*・ａ*＋ｍ２５・Ｌ*・ｂ*＋ｍ２６・ａ*・ｂ* ＋ｍ２７・Ｌ*・ａ*・ｂ*＋ｍ２８・Ｋ （６２） ｂ*’＝ｍ３１・Ｌ*＋ｍ３２・ａ*＋ｍ３３・ｂ* +m34・L*・ａ*＋ｍ３５・Ｌ*・ｂ*＋ｍ３６・ａ*・ｂ* ＋ｍ３７・Ｌ*・ａ*・ｂ*＋ｍ３８・Ｋ （６３） である。Ｋは、定数で、通常は１とする。
ぞれの係数をｍｉｊ（ｉ＝１〜３，ｊ＝１〜８）とし、
変換前の画像データ値をＬ*，ａ*，ｂ*、変換後の画像
データ値をＬ*’，ａ*’，ｂ*’とすると、 Ｌ*’＝ｍ１１・Ｌ*＋ｍ１２・ａ*＋ｍ１３・ｂ* ＋ｍ１４・Ｌ*・ａ*＋ｍ１５・Ｌ*・ｂ*＋ｍ１６・ａ*・ｂ* ＋ｍ１７・Ｌ*・ａ*・ｂ*＋ｍ１８・Ｋ …（６１） ａ*’＝ｍ２１・Ｌ*＋ｍ２２・ａ*＋ｍ２３・ｂ* ＋ｍ２４・Ｌ*・ａ*＋ｍ２５・Ｌ*・ｂ*＋ｍ２６・ａ*・ｂ* ＋ｍ２７・Ｌ*・ａ*・ｂ*＋ｍ２８・Ｋ （６２） ｂ*’＝ｍ３１・Ｌ*＋ｍ３２・ａ*＋ｍ３３・ｂ* +m34・L*・ａ*＋ｍ３５・Ｌ*・ｂ*＋ｍ３６・ａ*・ｂ* ＋ｍ３７・Ｌ*・ａ*・ｂ*＋ｍ３８・Ｋ （６３） である。Ｋは、定数で、通常は１とする。
【００３９】そして、Ｌ*値を例として、上記の８色の
実測値をＬｎ*、予測値をＬｎ*’（ｎ＝１〜８）とする
と、その差分（誤差）Ｅｎは、 Ｅｎ＝Ｌｎ*−Ｌｎ*’ …（７１） であり、誤差の総和Ｅは、 Ｅ＝ΣＥｎ2 …（７２） となる。
実測値をＬｎ*、予測値をＬｎ*’（ｎ＝１〜８）とする
と、その差分（誤差）Ｅｎは、 Ｅｎ＝Ｌｎ*−Ｌｎ*’ …（７１） であり、誤差の総和Ｅは、 Ｅ＝ΣＥｎ2 …（７２） となる。
【００４０】そして、この誤差の総和Ｅが最小となるよ
うに、３×８マトリックス係数の、式（６１）のＬ*’
値についての係数ｍ１ｊ（ｊ＝１〜８）を決定する。式
（６２）のａ*’値についての係数ｍ２ｊ（ｊ＝１〜
８）、および式（６３）のｂ*’値についての係数ｍ３
ｊ（ｊ＝１〜８）も、同様に決定する。
うに、３×８マトリックス係数の、式（６１）のＬ*’
値についての係数ｍ１ｊ（ｊ＝１〜８）を決定する。式
（６２）のａ*’値についての係数ｍ２ｊ（ｊ＝１〜
８）、および式（６３）のｂ*’値についての係数ｍ３
ｊ（ｊ＝１〜８）も、同様に決定する。
【００４１】以上のようにして、入力カラー画像をディ
スプレイに表示するカラー画像に変換するための変換係
数として、ディスプレイ画像とハードコピー画像との色
の見えを一致させる係数を算出することができる。
スプレイに表示するカラー画像に変換するための変換係
数として、ディスプレイ画像とハードコピー画像との色
の見えを一致させる係数を算出することができる。
【００４２】なお、視覚系については、同じ色でも、ハ
ードコピーのような連続的な刺激と、ＣＲＴディスプレ
イのような不連続で周期的な刺激との間では、見え方が
異なる可能性もあるが、それについても、第１の認識工
程１０で得られた情報に加えて、第２の認識工程２０で
得られた情報を用いることによって、見えの違いに対応
した係数を算出することができる。
ードコピーのような連続的な刺激と、ＣＲＴディスプレ
イのような不連続で周期的な刺激との間では、見え方が
異なる可能性もあるが、それについても、第１の認識工
程１０で得られた情報に加えて、第２の認識工程２０で
得られた情報を用いることによって、見えの違いに対応
した係数を算出することができる。
【００４３】表示用変換係数算出工程６０では、第２の
認識工程２０で認識されたディスプレイ特性を用いて、
ＸＹＺ空間からディスプレイ固有のＲＧＢ空間への色変
換の係数を算出する。ＸＹＺ空間とＲＧＢ空間との間に
は一般に色の加法性が成り立つので、ディスプレイの特
性として、上述したようにＲＧＢ単色とグレーの階調再
現特性が検出されることによって、ＸＹＺ空間からＲＧ
Ｂ空間への色変換の係数を一意に決定することができ
る。その変換係数は、例えば、３×３マトリックス演算
によって算出する。
認識工程２０で認識されたディスプレイ特性を用いて、
ＸＹＺ空間からディスプレイ固有のＲＧＢ空間への色変
換の係数を算出する。ＸＹＺ空間とＲＧＢ空間との間に
は一般に色の加法性が成り立つので、ディスプレイの特
性として、上述したようにＲＧＢ単色とグレーの階調再
現特性が検出されることによって、ＸＹＺ空間からＲＧ
Ｂ空間への色変換の係数を一意に決定することができ
る。その変換係数は、例えば、３×３マトリックス演算
によって算出する。
【００４４】〔第２の実施形態…カラー画像変換方法と
しての実施形態〕図６は、請求項３の発明のカラー画像
変換方法の一実施形態を示す。この実施形態のカラー画
像変換方法は、全体として、第１の認識工程１０、第２
の認識工程２０、環境光情報補正係数算出工程３０およ
び画像データ変換工程７０からなる。
しての実施形態〕図６は、請求項３の発明のカラー画像
変換方法の一実施形態を示す。この実施形態のカラー画
像変換方法は、全体として、第１の認識工程１０、第２
の認識工程２０、環境光情報補正係数算出工程３０およ
び画像データ変換工程７０からなる。
【００４５】第１の認識工程１０および第２の認識工程
２０は、図１に示した第１の実施形態のそれと同じであ
る。環境光情報補正係数算出工程３０も、特定色色度予
測工程４０、色の見え一致補正工程５０および表示用変
換係数算出工程６０からなる点は、第１の実施形態のそ
れと同じである。
２０は、図１に示した第１の実施形態のそれと同じであ
る。環境光情報補正係数算出工程３０も、特定色色度予
測工程４０、色の見え一致補正工程５０および表示用変
換係数算出工程６０からなる点は、第１の実施形態のそ
れと同じである。
【００４６】ただし、この実施形態では、色の見え一致
補正工程５０は、色の見え一致補正本工程５１のみから
なり、それに伴って、色の見え一致補正工程５０では、
後述するような色の見え一致補正を行う。画像データ変
換工程７０は、色の見え一致変換工程８０および表示用
変換工程９０からなる。
補正工程５０は、色の見え一致補正本工程５１のみから
なり、それに伴って、色の見え一致補正工程５０では、
後述するような色の見え一致補正を行う。画像データ変
換工程７０は、色の見え一致変換工程８０および表示用
変換工程９０からなる。
【００４７】特定色についての、ハードコピーの測定値
とディスプレイの等色値との間には、 Ｘｗａ＝Ｘｗｍ＋Ｘｃｃ …（８１） Ｙｗａ＝Ｙｗｍ＋Ｙｃｃ …（８２） Ｚｗａ＝Ｚｗｍ＋Ｚｃｃ …（８３） という関係がある。
とディスプレイの等色値との間には、 Ｘｗａ＝Ｘｗｍ＋Ｘｃｃ …（８１） Ｙｗａ＝Ｙｗｍ＋Ｙｃｃ …（８２） Ｚｗａ＝Ｚｗｍ＋Ｚｃｃ …（８３） という関係がある。
【００４８】ただし、Ｘｗａ，Ｙｗａ，Ｚｗａは、ディ
スプレイ上でハードコピー上の特定色と見えが一致する
色の色度、Ｘｗｍ，Ｙｗｍ，Ｚｗｍは、ディスプレイ上
でハードコピー上の特定色と測色的に一致する色の色
度、Ｘｃｃ，Ｙｃｃ，Ｚｃｃは、色温度によって大きさ
が変わる補正分である。
スプレイ上でハードコピー上の特定色と見えが一致する
色の色度、Ｘｗｍ，Ｙｗｍ，Ｚｗｍは、ディスプレイ上
でハードコピー上の特定色と測色的に一致する色の色
度、Ｘｃｃ，Ｙｃｃ，Ｚｃｃは、色温度によって大きさ
が変わる補正分である。
【００４９】図７は、ディスプレイが設置されている環
境の照明が暗く、ハードコピーの輝度がディスプレイで
再現できる範囲内にある場合における、色温度Ｔと補正
分Ｘｃｃ，Ｙｃｃ，Ｚｃｃとの関係を示したもので、そ
の関係は、 Ｘｃｃ＝６８７１７ｅｘｐ（−０．００２１Ｔ） …（９１） Ｙｃｃ＝２７６９９ｅｘｐ（−０．００１９Ｔ） …（９２） Ｚｃｃ＝９３２８１ｅｘｐ（−０．００２２Ｔ） …（９３） で表される。
境の照明が暗く、ハードコピーの輝度がディスプレイで
再現できる範囲内にある場合における、色温度Ｔと補正
分Ｘｃｃ，Ｙｃｃ，Ｚｃｃとの関係を示したもので、そ
の関係は、 Ｘｃｃ＝６８７１７ｅｘｐ（−０．００２１Ｔ） …（９１） Ｙｃｃ＝２７６９９ｅｘｐ（−０．００１９Ｔ） …（９２） Ｚｃｃ＝９３２８１ｅｘｐ（−０．００２２Ｔ） …（９３） で表される。
【００５０】したがって、この関係式（９１）（９２）
（９３）と上記の関係式（８１）（８２）（８３）とか
ら、特定色についての等色点を予測することができる。
この実施形態の特定色色度予測工程４０では、このよう
に補正分Ｘｃｃ，Ｙｃｃ，Ｚｃｃを算出することによっ
て、特定色についての等色点を予測する。
（９３）と上記の関係式（８１）（８２）（８３）とか
ら、特定色についての等色点を予測することができる。
この実施形態の特定色色度予測工程４０では、このよう
に補正分Ｘｃｃ，Ｙｃｃ，Ｚｃｃを算出することによっ
て、特定色についての等色点を予測する。
【００５１】色の見え一致補正工程５０では、この特定
色色度予測工程４０で予測された等色点と、例えば７２
９（９×９×９）個の色データによる色順応モデルとに
よって、色の見え一致補正を行い、色の見え一致変換工
程８０では、その色の見え一致補正後の色データによっ
て、入力画像データを、光源色カラー画像と物体色カラ
ー画像との色の見えを一致させるように色変換する。色
順応モデルを構成する７２９個の色データは、ＣＩＥ１
９３１のＸＹＺ色度座標として与える。
色色度予測工程４０で予測された等色点と、例えば７２
９（９×９×９）個の色データによる色順応モデルとに
よって、色の見え一致補正を行い、色の見え一致変換工
程８０では、その色の見え一致補正後の色データによっ
て、入力画像データを、光源色カラー画像と物体色カラ
ー画像との色の見えを一致させるように色変換する。色
順応モデルを構成する７２９個の色データは、ＣＩＥ１
９３１のＸＹＺ色度座標として与える。
【００５２】図８は、色の見え一致補正工程５０および
色の見え一致変換工程８０での色の見え一致補正変換処
理ルーチンの一例を示し、その色の見え一致補正変換処
理ルーチン３００では、まずステップ３０１において、
上記の７２９個の色データの番号ｎを１とし、次にステ
ップ３０２に進んで、その７２９個の色データから第ｎ
番目のデータを選択し、次にステップ３０３に進んで、
その選択した色データを上記のようにＣＩＥ１９３１の
ＸＹＺ色度座標に変換し、次にステップ３０４に進ん
で、そのＸＹＺ色度座標をＬＭＳ錐状体応答値に変換す
る。ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標からＬＭＳ錐状体
応答値への変換は、上記の式（１１）（１２）（１３）
によって行う。
色の見え一致変換工程８０での色の見え一致補正変換処
理ルーチンの一例を示し、その色の見え一致補正変換処
理ルーチン３００では、まずステップ３０１において、
上記の７２９個の色データの番号ｎを１とし、次にステ
ップ３０２に進んで、その７２９個の色データから第ｎ
番目のデータを選択し、次にステップ３０３に進んで、
その選択した色データを上記のようにＣＩＥ１９３１の
ＸＹＺ色度座標に変換し、次にステップ３０４に進ん
で、そのＸＹＺ色度座標をＬＭＳ錐状体応答値に変換す
る。ＣＩＥ１９３１のＸＹＺ色度座標からＬＭＳ錐状体
応答値への変換は、上記の式（１１）（１２）（１３）
によって行う。
【００５３】次に、ステップ３０５に進んで、そのＬＭ
Ｓ錐状体応答値Ｌ，Ｍ，Ｓを、上記の式（２１）（２
２）（２３）によって、ディスプレイが設置されている
環境での特定色のＬＭＳ錐状体応答値Ｌｗ，Ｍｗ，Ｓｗ
で正規化する。
Ｓ錐状体応答値Ｌ，Ｍ，Ｓを、上記の式（２１）（２
２）（２３）によって、ディスプレイが設置されている
環境での特定色のＬＭＳ錐状体応答値Ｌｗ，Ｍｗ，Ｓｗ
で正規化する。
【００５４】一方、第１の実施形態と同様に、特定色色
度予測工程４０で予測された等色点をもとに、具体的に
は図５に示したような処理によって、補正すべき特定色
のＬＭＳ空間上での値を求めておく。
度予測工程４０で予測された等色点をもとに、具体的に
は図５に示したような処理によって、補正すべき特定色
のＬＭＳ空間上での値を求めておく。
【００５５】図８の色の見え一致補正変換処理ルーチン
３００では、ステップ３０５からステップ３０６に進ん
で、このように図５のステップ２０３で算出された、式
（３１）（３２）（３３）で表される部分順応補正後の
ＬＭＳ錐状体応答値を用いて、ステップ３０５で正規化
された、式（２１）（２２）（２３）で表されるＬＭＳ
錐状体応答値Ｌ’，Ｍ’，Ｓ’に対して、式（４１）
（４２）（４３）によって、色の見え一致補正を行う。
３００では、ステップ３０５からステップ３０６に進ん
で、このように図５のステップ２０３で算出された、式
（３１）（３２）（３３）で表される部分順応補正後の
ＬＭＳ錐状体応答値を用いて、ステップ３０５で正規化
された、式（２１）（２２）（２３）で表されるＬＭＳ
錐状体応答値Ｌ’，Ｍ’，Ｓ’に対して、式（４１）
（４２）（４３）によって、色の見え一致補正を行う。
【００５６】さらに、ステップ３０７に進んで、その色
の見え一致補正後のＬＭＳ錐状体応答値Ｌ''，Ｍ''，
Ｓ''を、式（５１）（５２）（５３）によって、ＣＩＥ
１９３１のＸＹＺ色度座標に変換する。
の見え一致補正後のＬＭＳ錐状体応答値Ｌ''，Ｍ''，
Ｓ''を、式（５１）（５２）（５３）によって、ＣＩＥ
１９３１のＸＹＺ色度座標に変換する。
【００５７】その後、ステップ３０８に進んで、そのＸ
ＹＺ色度座標を、デバイス・インディペンデントな色空
間であるＬ*ａ*ｂ*空間の画像データＬ*’ａ*’ｂ*’に
変換する。
ＹＺ色度座標を、デバイス・インディペンデントな色空
間であるＬ*ａ*ｂ*空間の画像データＬ*’ａ*’ｂ*’に
変換する。
【００５８】次に、ステップ３０９に進んで、上記の７
２９個の色データの番号ｎを１だけインクリメントし、
さらにステップ３１０に進んで、ｎが７２９より大きい
か否かを判断し、ｎが７２９以下であると判断したとき
には、ステップ３０２に戻って、ステップ３０２〜３０
９を繰り返す。
２９個の色データの番号ｎを１だけインクリメントし、
さらにステップ３１０に進んで、ｎが７２９より大きい
か否かを判断し、ｎが７２９以下であると判断したとき
には、ステップ３０２に戻って、ステップ３０２〜３０
９を繰り返す。
【００５９】そして、ステップ３１０でｎが７２９より
大きいと判断したときには、ステップ３１０からステッ
プ３１１に進んで、それまでに求めた７２９個の色デー
タを、図９に示すような３次元ＬＵＴに格納する。以上
の処理は、図６に示した色の見え一致補正工程５０で行
う。
大きいと判断したときには、ステップ３１０からステッ
プ３１１に進んで、それまでに求めた７２９個の色デー
タを、図９に示すような３次元ＬＵＴに格納する。以上
の処理は、図６に示した色の見え一致補正工程５０で行
う。
【００６０】次に、ステップ３１２に進んで、画像デー
タ変換工程７０中の色の見え一致変換工程８０におい
て、その３次元ＬＵＴに格納された色データによって、
入力画像データをＬ*ａ*ｂ*空間上で変換する。
タ変換工程７０中の色の見え一致変換工程８０におい
て、その３次元ＬＵＴに格納された色データによって、
入力画像データをＬ*ａ*ｂ*空間上で変換する。
【００６１】３次元ＬＵＴのアドレスは、Ｌ*ａ*ｂ*空
間上の座標（位置）を示し、入力画像データが、図１０
の点Ｑで示すように格子点の間の座標値となるときに
は、その入力画像データは、格子点の内分点として捉え
られて、変換後の画像データとして、周囲８点の格子点
Ｑ０〜Ｑ７の出力値の荷重和が得られる。すなわち、変
換後の画像データの値をＤとし、周囲８点の格子点Ｑ０
〜Ｑ７の出力値をＤｉ（ｉ＝０〜７）とすると、 となる。α，β，γは、０以上、１以下の値である。
間上の座標（位置）を示し、入力画像データが、図１０
の点Ｑで示すように格子点の間の座標値となるときに
は、その入力画像データは、格子点の内分点として捉え
られて、変換後の画像データとして、周囲８点の格子点
Ｑ０〜Ｑ７の出力値の荷重和が得られる。すなわち、変
換後の画像データの値をＤとし、周囲８点の格子点Ｑ０
〜Ｑ７の出力値をＤｉ（ｉ＝０〜７）とすると、 となる。α，β，γは、０以上、１以下の値である。
【００６２】なお、この例は立方体補間を用いる場合で
あるが、４面体補間、ピラミッド補間、プリズム補間な
どの補間方法を用いてもよい。
あるが、４面体補間、ピラミッド補間、プリズム補間な
どの補間方法を用いてもよい。
【００６３】上述したように、視覚系については、同じ
色でも、ハードコピーのような連続的な刺激と、ＣＲＴ
ディスプレイのような不連続で周期的な刺激との間で
は、見え方が異なる可能性もあるが、それについても、
第１の認識工程１０で得られた情報に加えて、第２の認
識工程２０で得られた情報を用いることによって、見え
の違いに対応した係数を算出し、変換を行うことができ
る。
色でも、ハードコピーのような連続的な刺激と、ＣＲＴ
ディスプレイのような不連続で周期的な刺激との間で
は、見え方が異なる可能性もあるが、それについても、
第１の認識工程１０で得られた情報に加えて、第２の認
識工程２０で得られた情報を用いることによって、見え
の違いに対応した係数を算出し、変換を行うことができ
る。
【００６４】第１の実施形態と同様に、表示用変換係数
算出工程６０では、第２の認識工程２０で認識されたデ
ィスプレイ特性を用いて、ＸＹＺ空間からディスプレイ
固有のＲＧＢ空間への色変換の係数を算出する。ＸＹＺ
空間とＲＧＢ空間との間には一般に色の加法性が成り立
つので、ディスプレイの特性として、上述したようにＲ
ＧＢ単色とグレーの階調再現特性が検出されることによ
って、ＸＹＺ空間からＲＧＢ空間への色変換の係数を一
意に決定することができる。その変換係数は、例えば、
３×３マトリックス演算によって算出する。
算出工程６０では、第２の認識工程２０で認識されたデ
ィスプレイ特性を用いて、ＸＹＺ空間からディスプレイ
固有のＲＧＢ空間への色変換の係数を算出する。ＸＹＺ
空間とＲＧＢ空間との間には一般に色の加法性が成り立
つので、ディスプレイの特性として、上述したようにＲ
ＧＢ単色とグレーの階調再現特性が検出されることによ
って、ＸＹＺ空間からＲＧＢ空間への色変換の係数を一
意に決定することができる。その変換係数は、例えば、
３×３マトリックス演算によって算出する。
【００６５】そして、画像データ変換工程７０中の表示
用変換工程９０では、色の見え一致変換工程８０からの
Ｌ*ａ*ｂ*画像データを、表示用変換係数算出工程６０
からの変換係数によって、表示用画像データ、すなわち
ディスプレイ固有のＲＧＢ画像データに変換する。その
際には、色の見え一致変換工程８０からのＬ*ａ*ｂ*画
像データは一旦、ディスプレイが設置されている環境が
暗室であるときのディスプレイ上の値Ｘｃｒｔ，Ｙｃｒ
ｔ，Ｚｃｒｔに変換して、表示用変換工程９０に送る。
用変換工程９０では、色の見え一致変換工程８０からの
Ｌ*ａ*ｂ*画像データを、表示用変換係数算出工程６０
からの変換係数によって、表示用画像データ、すなわち
ディスプレイ固有のＲＧＢ画像データに変換する。その
際には、色の見え一致変換工程８０からのＬ*ａ*ｂ*画
像データは一旦、ディスプレイが設置されている環境が
暗室であるときのディスプレイ上の値Ｘｃｒｔ，Ｙｃｒ
ｔ，Ｚｃｒｔに変換して、表示用変換工程９０に送る。
【００６６】以上のようにして、ディスプレイ画像とハ
ードコピー画像との色の見えが一致するように、入力カ
ラー画像をディスプレイに表示するカラー画像に変換す
ることができる。
ードコピー画像との色の見えが一致するように、入力カ
ラー画像をディスプレイに表示するカラー画像に変換す
ることができる。
【００６７】〔その他の実施形態または変形例〕上述し
た第１の実施形態は、カラー画像変換係数算出方法にお
いて、特定色色度予測工程４０では、輝度と色温度をパ
ラメータとした関数を用いて、等色点の色度を予測し、
色の見え一致補正工程５０では、色順応モデルと最小二
乗法を用いて、入力画像データを直接変換する変換係数
を算出する場合であり、第２の実施形態は、カラー画像
変換方法において、特定色色度予測工程４０では、色度
をパラメータとした関数を用いて、等色点の色度を予測
し、色の見え一致補正工程５０では、色順応モデルを用
いて、３次元ＬＵＴ用の係数を算出する場合であるが、
もちろん、カラー画像変換係数算出方法においては、色
の見え一致補正工程５０で、３次元ＬＵＴ用の係数を算
出してもよく、カラー画像変換方法においては、色の見
え一致補正工程５０で、入力画像データを直接変換する
変換係数を算出してもよい。
た第１の実施形態は、カラー画像変換係数算出方法にお
いて、特定色色度予測工程４０では、輝度と色温度をパ
ラメータとした関数を用いて、等色点の色度を予測し、
色の見え一致補正工程５０では、色順応モデルと最小二
乗法を用いて、入力画像データを直接変換する変換係数
を算出する場合であり、第２の実施形態は、カラー画像
変換方法において、特定色色度予測工程４０では、色度
をパラメータとした関数を用いて、等色点の色度を予測
し、色の見え一致補正工程５０では、色順応モデルを用
いて、３次元ＬＵＴ用の係数を算出する場合であるが、
もちろん、カラー画像変換係数算出方法においては、色
の見え一致補正工程５０で、３次元ＬＵＴ用の係数を算
出してもよく、カラー画像変換方法においては、色の見
え一致補正工程５０で、入力画像データを直接変換する
変換係数を算出してもよい。
【００６８】
【発明の効果】上述したように、この発明によれば、一
般のオフィスのように明るく照明された環境においてデ
ィスプレイ上でカラー画像を作成・編集するような場合
においても、目視による等色という煩雑かつ不正確な作
業をすることなく、ディスプレイ画像とハードコピー画
像との色の見えを近づけることができる。
般のオフィスのように明るく照明された環境においてデ
ィスプレイ上でカラー画像を作成・編集するような場合
においても、目視による等色という煩雑かつ不正確な作
業をすることなく、ディスプレイ画像とハードコピー画
像との色の見えを近づけることができる。
【図１】この発明のカラー画像変換係数算出方法の一実
施形態を示す図である。
施形態を示す図である。
【図２】図１の場合の輝度と色温度をパラメータとした
予測曲線を示す図である。
予測曲線を示す図である。
【図３】図１の場合の色の見え一致補正処理ルーチンを
示す図である。
示す図である。
【図４】図３の処理ルーチンの説明に供する図である。
【図５】図１の場合の一部の処理を示す図である。
【図６】この発明のカラー画像変換方法の一実施形態を
示す図である。
示す図である。
【図７】図６の場合の色度をパラメータとした予測曲線
を示す図である。
を示す図である。
【図８】図６の場合の色の見え一致補正変換処理ルーチ
ンを示す図である。
ンを示す図である。
【図９】３次元ＬＵＴの構成を示す図である。
【図１０】３次元ＬＵＴでの補間の説明に供する図であ
る。
る。
【図１１】環境光情報およびディスプレイ特性情報の取
り込み方法の例を示す図である。
り込み方法の例を示す図である。
1 ０ 第１の認識工程 ２０ 第２の認識工程 ３０ 環境光情報補正係数算出工程 ４０ 特定色色度予測工程 ５０ 色の見え一致補正工程 ６０ 表示用変換係数算出工程 ７０ 画像データ変換工程 ８０ 色の見え一致変換工程 ９０ 表示用変換工程
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/60 Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｄ 1/46 1/46 Ｚ // Ｇ０６Ｔ 5/00 Ｇ０６Ｆ 15/68 ３１０Ａ
Claims (5)
- 【請求項１】入力カラー画像をカラーディスプレイに表
示するカラー画像に変換するための変換係数を算出する
方法において、 前記カラーディスプレイが設置されている環境の照明条
件を認識する第１の認識工程と、 前記カラーディスプレイの特性を認識する第２の認識工
程と、 前記第１および第２の認識工程の認識結果に基づいて、
前記変換係数として、光源色カラー画像と物体色カラー
画像との色の見えを一致させる係数を算出する係数算出
工程と、 を備えることを特徴とするカラー画像変換係数算出方
法。 - 【請求項２】請求項１のカラー画像変換係数算出方法に
おいて、 前記係数算出工程は、前記第１の認識工程によって認識
された、前記照明条件としての色温度が、５０００Ｋ未
満のときにおいて、前記変換係数として、前記光源色カ
ラー画像の色温度が前記照明条件としての色温度より高
くなる係数を算出することを特徴とするカラー画像変換
係数算出方法。 - 【請求項３】入力カラー画像をカラーディスプレイに表
示するカラー画像に変換する方法において、 前記カラーディスプレイが設置されている環境の照明条
件を認識する第１の認識工程と、 前記カラーディスプレイの特性を認識する第２の認識工
程と、 前記第１および第２の認識工程の認識結果に基づいて、
光源色カラー画像と物体色カラー画像との色の見えを一
致させる係数を算出する係数算出工程と、 この係数算出工程によって算出された係数によって、前
記入力カラー画像を前記カラーディスプレイに表示する
カラー画像に変換する画像データ変換工程と、 を備えることを特徴とするカラー画像変換方法。 - 【請求項４】請求項３のカラー画像変換方法において、 前記係数算出工程は、前記第１の認識工程によって認識
された、前記照明条件としての色温度が、５０００Ｋ未
満のときにおいて、前記係数として、前記光源色カラー
画像の色温度が前記照明条件としての色温度より高くな
る係数を算出することを特徴とするカラー画像変換方
法。 - 【請求項５】請求項１もしくは２のカラー画像変換係数
算出方法によって変換係数を算出し、または請求項３も
しくは４のカラー画像変換方法によって入力カラー画像
を変換する画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9344624A JPH11175048A (ja) | 1997-12-15 | 1997-12-15 | カラー画像変換係数算出方法およびカラー画像変換方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9344624A JPH11175048A (ja) | 1997-12-15 | 1997-12-15 | カラー画像変換係数算出方法およびカラー画像変換方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11175048A true JPH11175048A (ja) | 1999-07-02 |
Family
ID=18370708
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9344624A Pending JPH11175048A (ja) | 1997-12-15 | 1997-12-15 | カラー画像変換係数算出方法およびカラー画像変換方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11175048A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001086620A1 (fr) * | 2000-05-08 | 2001-11-15 | Seiko Epson Corporation | Systeme d'affichage d'image de type adaptatif a l'environnement, systeme de presentation et procede et programme de traitement d'image |
| WO2001091099A1 (en) * | 2000-05-25 | 2001-11-29 | Seiko Epson Corporation | Image displaying system of environment-adaptive type, image processing method and program |
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| US6816134B2 (en) | 2001-06-19 | 2004-11-09 | Hitachi, Ltd. | Plasma display panel |
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| US7170634B2 (en) | 2001-03-06 | 2007-01-30 | Seiko Epson Corporation | Picture display system, picture data processing method, and program for performing color correction of output pictures |
| KR100771635B1 (ko) | 2006-06-30 | 2007-10-30 | 엘지전자 주식회사 | 색 현시 모델에 기반한 평판 디스플레이의 고화질 색 재현방법 및 장치 |
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| US8705152B2 (en) | 2006-10-12 | 2014-04-22 | Samsung Electronics Co., Ltd. | System, medium, and method calibrating gray data |
| JP2025529239A (ja) * | 2022-09-01 | 2025-09-04 | 華為技術有限公司 | 表示方法及び機器 |
-
1997
- 1997-12-15 JP JP9344624A patent/JPH11175048A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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