JPH118773A - 色修正装置、色修正方法および色修正制御プログラムを記録した媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 自動的に修正することができず、修正できた
としても人間の記憶色によって満足を得られにくく、結
局は人間が関与しなければならなかった。 【解決手段】 色修正の中枢をなすコンピュータ２１は
ステップＳ１１０にて各画素のｘ−ｙ色度を計算すると
ともに、ステップＳ１２０，Ｓ１３０にて同色度が肌色
の色度の取りうる範囲内であれば集計することとし、全
画素について集計したらステップＳ１６０にて平均値を
求めるとともにステップＳ１７０では画素数を考慮した
色修正量を算出しているため、明るさにとらわれること
なく色修正したい色の画素を正確に集計でき、かつ、修
正量は画素数を考慮して調整を計るため、周りの画素の
色に大きな影響を与えることのない最適な色修正を実行
することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル写真画像
のような実写画像データに対して最適な色修正を実行す
る色修正装置、色修正方法および色修正制御プログラム
を記録した媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】ディジタル画像データに対して各種の色
修正処理が行われている。例えば、ＲＧＢの各要素色ご
とに強調させたり、弱めたりするといった処理である。
なお、便宜上、強める処理も弱める処理も含めて強調処
理と呼ぶ。これらの処理は、通常、マイクロコンピュー
タで実行可能となっており、操作者がモニタ上で画像を
確認して修正を要する要素色を選択しつつ、強調程度の
パラメータなどを決定している。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】近年、画像処理で色修
正することが容易になり、広く利用されるようになって
きている。しかしながら、どの要素色をどの程度強調す
るかとなると、依然、人間が関与しなければならない。
これは、色修正処理の対象となるディジタル画像データ
において、色のずれが目立つ部分がどこであるのかを判
断することができなかったためである。

【０００４】例えば、建物の色であれば本来の色が分か
らない限り色のずれは分からないものの、人の肌の色と
いうようなものは概ね想像がつき、操作者は写真画像の
中の人の肌の色が自然な感じとなるように色修正する。

【０００５】ここで、さらにやっかいなのは人間の記憶
色という要素である。レモンを被写体とした場合、測色
計で測定した実物の色と写真の色が一致していたとして
も、対比させない限り写真の色が少しくすんでいるよう
に見える。これは人間の感覚としてレモンの色は鮮やか
な色であると記憶されているのに対し、実物はそこまで
鮮やかでないからである。従って、たとえ本来の色調に
修正できたとしても、それだけでは満足できない。記憶
色としては肌色であるとか、木々の緑色であるとか青空
のブルーなどが上げられる。

【０００６】一方、人間が関与して色修正する場合、肌
色を記憶色どおりに合わせてしまうと、他の色がずれて
くることになるので、肌色が記憶色どおりにならなくて
も妥当な範囲となるように強調程度を決定する。

【０００７】このように、従来の色修正処理では本来の
色との比較ができないので自動的に修正することもでき
ないし、たとえ、修正できたとしても人間の記憶色によ
って満足を得られにくく、結局は人間が関与しなければ
ならないという課題があった。

【０００８】本発明は、上記課題にかんがみてなされた
もので、記憶色を考慮しながら自動的に最適な色修正処
理を実行することが可能な色修正装置、色修正方法およ
び色修正制御プログラムを記録した媒体の提供を目的と
する。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１にかかる発明は、カラー画像を所定の要素
色ごとに色分解するとともに強弱を表した色画像データ
に基づいて画像出力装置が各要素色ごとに画像出力を行
うことによりカラー画像を出力するにあたって画像出力
結果が好みの色となるように上記色画像データを修正す
る色修正装置であって、上記色画像データに基づいて各
画素の色度を求める色度判断手段と、この色度判断手段
によって求められた色度が所定範囲内である画素につい
て集計を行なう対象色度画素集計手段と、上記所定範囲
の色度の画素についての予め定められた最適値と上記集
計結果との差を解消するような色修正量を求めつつ、集
計した画素が全画素に占める割合に応じて同色修正量を
補正する色修正量判定手段と、補正して求められた色修
正量に基づいて上記画像データを色修正する色修正手段
とを具備する構成としてある。

【００１０】上記のように構成した請求項１にかかる発
明においては、色度判断手段が色画像データに基づいて
各画素の色度を求める。色度は色の刺激値の絶対的な割
合を表しており、明るさには左右されない。従って、画
像の中の重要な部分（これをオブジェクトと呼ぶ）を色
度の取りうる範囲によって分けることができる。例え
ば、肌色の取りうる範囲であるとか、木々の緑色の取り
うる範囲といったものである。色度についてはこのよう
なことが言えるので、対象色度画素集計手段は色度判断
手段によって求められた色度が所定範囲内である場合に
ついてその画素について集計を行なう。上述した例でい
えば、求められた色度が肌色の取りうる色度の範囲内に
入っていればその画素を集計対象とする。集計の具体的
内容は平均値、メジアン等各種のものが可能であるが、
画像の中の全画素について色度が所定範囲に入っている
ものだけを集計することは、ちょうど、人間が肌色らし
い画素に注目してその平均的な色を判断するのに対応す
る。

【００１１】従って、次に行うのはそれが記憶色と一致
するか否かを判断することであり、色修正量判定手段は
所定範囲の色度の画素についての予め定められた最適値
と上記集計結果との差を解消するような色修正量を求め
る。ただし、この色修正量をそのまま適用したとする
と、肌色だけは記憶色どおりになるものの、他の色の部
分でのずれが許容できなくなる。従って、色修正量判定
手段は集計した画素が全画素に占める割合に応じて同色
修正量を補正する。これにより、肌色部分の色修正が他
の部分の色を過度に変えてしまわないような調整が行わ
れることになる。そして、色修正手段は補正して求めら
れた色修正量に基づいて上記画像データを色修正する。

【００１２】色度判断手段は各画素の色画像データから
色度を求めるものであり、元の色画像データが採用する
色空間の座標系などを考慮して色度に変換すればよい。
この場合、色度自体が直接的な要素となっていればそれ
を利用すればよいし、直接的な要素でなければ変換す
る。変換は変換テーブルを利用するものであってもよい
し、変換式で求めるものであってもよい。この場合、必
ずしも正確である必要はなく、影響の少ない誤差を含む
ものであっても構わない。

【００１３】対象色度画素集計手段は求められた色度が
所定範囲内であるか判断し、所定範囲内である画素につ
いて集計を行なえばよい。この場合、必ずしもある範囲
内であるか否かという二者択一の判断である必要はな
く、重み付けを変えて集計するものでも構わない。ま
た、集計手法は極めて多岐にわたるものの、演算量など
を考慮した一例として、請求項２にかかる発明は、請求
項１に記載の色修正装置において、上記対象色度画素集
計手段は、対象画素と判断された各画素について上記色
画像データの要素色毎について平均的値を集計し、上記
色修正量判定手段は、上記所定の範囲の色度となる色画
像データについて要素色毎の最適値を備えた構成として
ある。

【００１４】上記のように構成した請求項２にかかる発
明においては、対象色度画素集計手段は対象画素と判断
された各画素について上記色画像データの要素色毎につ
いて平均的値を集計する。色度としての集計でも良いも
のの、色画像データの要素色を利用して集計する。一
方、色修正量判定手段についても、これに対応して上記
所定の範囲の色度となる色画像データについて要素色毎
の最適値を備えているので、要素色毎の比較をそのまま
行え、その差を要素色の修正量として利用できる。

【００１５】むろん、集計手法としては演算量は増える
もののこれ以外にもメジアンであったり、標準偏差など
を利用することも可能である。

【００１６】対象色度画素集計手段が集計対象とする色
度の範囲について、請求項３にかかる発明は、請求項１
または請求項２のいずれかに記載の色修正装置におい
て、上記対象色度画素集計手段は、記憶色についての色
度が取りうる範囲を対象として画素の集計を行う構成と
してある。

【００１７】上記のように構成した請求項３にかかる発
明においては、いわゆる人間の記憶色が含まれる色度が
取りうる範囲を対象として画素の集計が行われる。この
場合、必ずしも一つの範囲だけで一つの集計結果を得る
必要はなく、複数の範囲を指定して複数の集計を個別に
行なうものでも構わない。

【００１８】色修正量判定手段は所定範囲の色度の画素
についての予め定められた最適値と上記集計結果との差
を解消するような色修正量を求めるとともに、集計した
画素が全画素に占める割合に応じて同色修正量を補正す
る。この場合、必ずしも二段階の処理を行う必要はな
く、同様の結果が得られればよい。例えば、集計段階で
最適値と集計結果の差を反映するようなものを得るよう
にしておけばそれを利用したり、全画素に対する割合が
含まれた結果を得られていればそれを利用するだけでも
構わない。また、最適値と集計結果との差は必ずしも減
算という演算を要するものではなく、内在的にそのよう
な意図が含まれるものであればよい。

【００１９】色修正量についても各種の態様が可能であ
り、その一例として、請求項４にかかる発明は、請求項
１〜請求項３のいずれかに記載の色修正装置において、
上記色修正量判定手段は、各要素色の強弱程度を変化さ
せるにあたって入出力関係を表すトーンカーブを利用す
るとともに、上記修正量に応じたトーンカーブを形成す
る構成としてある。

【００２０】上記のように構成した請求項４にかかる発
明においては、色修正量判定手段が修正量に応じたトー
ンカーブを形成し、このトーンカーブに従って、色修正
手段は各要素色の入出力関係が同トーンカーブで表され
るような関係となるように強弱程度を変化させる。

【００２１】色度が所定範囲内にある画素について集計
し、集計結果を色修正量に反映させる手法は、必ずしも
実体のある装置に限られる必要もなく、その一例とし
て、請求項５にかかる発明は、カラー画像を所定の要素
色ごとに色分解するとともに強弱を表した色画像データ
に基づいて画像出力装置が各要素色ごとに画像出力を行
うことによりカラー画像を出力するにあたって画像出力
結果が好みの色となるように上記色画像データを修正す
る色修正方法であって、上記色画像データに基づいて各
画素の色度を求める工程と、この求められた色度が所定
範囲内である画素について集計を行なう工程と、上記所
定範囲の色度の画素についての予め定められた最適値と
上記集計結果との差を解消するような色修正量を求めつ
つ、集計した画素が全画素に占める割合に応じて同色修
正量を補正する工程と、補正して求められた色修正量に
基づいて上記画像データを色修正する工程とを具備する
構成としてある。

【００２２】すなわち、必ずしも実体のある装置に限ら
ず、その方法としても有効であることに相違はない。

【００２３】ところで、上述したように色度を判断して
色修正処理する色修正装置は単独で存在する場合もある
し、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあ
るなど、発明の思想としては各種の態様を含むものであ
る。また、ハードウェアで実現されたり、ソフトウェア
で実現されるなど、適宜、変更可能である。

【００２４】発明の思想の具現化例として色修正装置を
制御するソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウ
ェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利
用されるといわざるをえない。

【００２５】その一例として、請求項６にかかる発明
は、カラー画像を所定の要素色ごとに色分解するととも
に強弱を表した色画像データに基づいて画像出力装置が
各要素色ごとに画像出力を行うことによりカラー画像を
出力するにあたってコンピュータにて画像出力結果が好
みの色となるように上記色画像データを修正する色修正
制御プログラムを記録した媒体であって、上記色画像デ
ータに基づいて各画素の色度を求め、この求められた色
度が所定範囲内である画素について集計を行ない、上記
所定範囲の色度の画素についての予め定められた最適値
と上記集計結果との差を解消するような色修正量を求め
つつ、集計した画素が全画素に占める割合に応じて同色
修正量を補正し、補正して求められた色修正量に基づい
て上記画像データを色修正する構成としてある。

【００２６】むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体で
あってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後
開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考え
ることができる。また、一次複製品、二次複製品などの
複製段階については全く問う余地無く同等である。その
他、供給方法として通信回線を利用して行う場合でも本
発明が利用されていることには変わりないし、半導体チ
ップに書き込まれたようなものであっても同様である。

【００２７】さらに、一部がソフトウェアであって、一
部がハードウェアで実現されている場合においても発明
の思想において全く異なるものはなく、一部を記録媒体
上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるよう
な形態のものとしてあってもよい。

【００２８】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、色度を利
用して集計することにより、人間の判断に近くなり、色
修正処理を自動化することが可能な色修正装置を提供す
ることができる。

【００２９】また、請求項２にかかる発明によれば、色
度で集計対象か否かを判断するものの、集計するのは色
画像データの要素色であるので、集計結果を利用する場
合の演算などが行いやすくなる。

【００３０】さらに、請求項３にかかる発明によれば、
記憶色についての画素について集計することにより、修
正の反映度も画素数に応じた調整が行われ、より人間の
判断に近くなる。

【００３１】さらに、請求項４にかかる発明によれば、
トーンカーブを利用するので他の要素の色修正などを総
合的に加味しやすくなる。この場合、記憶色の部分を理
想的な色に近づけるだけでなく、隣接した色領域を連続
的に変化させるので、トーンジャンプによる疑似輪郭が
生じることもない。

【００３２】さらに、請求項５にかかる発明によれば、
同様の効果を発揮する色修正方法を提供でき、請求項６
にかかる発明によれば、色修正制御プログラムを記録し
た媒体を提供できる。

【００３３】

【発明の実施の形態】以下、図面にもとづいて本発明の
実施形態を説明する。

【００３４】図１は、本発明の一実施形態にかかる色修
正装置を適用した色修正システムをブロック図により示
しており、図２は具体的ハードウェア構成例を概略ブロ
ック図により示している。

【００３５】図１において、画像入力装置１０は写真な
どをドットマトリクス状の画素として表した色画像デー
タを色修正装置２０へ出力し、同色修正装置２０は同色
画像データに応じた最適な色修正処理を実行する。同色
修正装置２０は色修正処理した色画像データを画像出力
装置３０へ出力し、画像出力装置は色修正された画像を
ドットマトリクス状の画素で出力する。ここにおいて、
色修正装置２０が出力する色画像データは、各画素の色
度に基づいて画像の対象と色とを判断するとともに、全
体との兼ね合いで最適な色修正の方針と程度を決定して
色修正したものである。このため、色修正装置２０は、
色度判断手段と、対象色度画素集計手段と、色修正量判
定手段と、色修正手段とを備えている。

【００３６】画像入力装置１０の具体例は図２における
スキャナ１１やデジタルスチルカメラ１２あるいはビデ
オカメラ１４などが該当し、色修正装置２０の具体例は
コンピュータ２１とハードディスク２２とキーボード２
３とＣＤ−ＲＯＭドライブ２４とフロッピーディスクド
ライブ２５とモデム２６などからなるコンピュータシス
テムが該当し、画像出力装置３０の具体例はプリンタ３
１やディスプレイ３２等が該当する。本実施形態の場
合、色画像データで表される画素の色が記憶色と比較し
てずれていないかを判断するものであるため、同色画像
データとしては写真などの実写データが好適である。な
お、モデム２６については公衆通信回線に接続され、外
部のネットワークに同公衆通信回線を介して接続し、ソ
フトウェアやデータをダウンロードして導入可能となっ
ている。

【００３７】本実施形態においては、画像入力装置１０
としてのスキャナ１１やデジタルスチルカメラ１２が色
画像データとしてＲＧＢ（緑、青、赤）の階調データを
出力するとともに、画像出力装置３０としてのプリンタ
３１は階調データとしてＣＭＹ（シアン、マゼンダ、イ
エロー）あるいはこれに黒を加えたＣＭＹＫの二値デー
タを入力として必要とするし、ディスプレイ３２はＲＧ
Ｂの階調データを入力として必要とする。一方、コンピ
ュータ２１内ではオペレーティングシステム２１ａが稼
働しており、プリンタ３１やディスプレイ３２に対応し
たプリンタドライバ２１ｂやディスプレイドライバ２１
ｃが組み込まれている。また、色修正アプリケーション
２１ｄはオペレーティングシステム２１ａにて処理の実
行を制御され、必要に応じてプリンタドライバ２１ｂや
ディスプレイドライバ２１ｃと連携して印刷及び表示処
理を実行する。従って、色修正装置２０としてのこのコ
ンピュータ２１の具体的役割は、ＲＧＢの階調データを
入力して最適な色修正を施したＲＧＢの階調データを作
成し、ディスプレイドライバ２１ｃを介してディスプレ
イ３２に表示させるとともに、プリンタドライバ２１ｂ
を介してＣＭＹ（あるいはＣＭＹＫ）の二値データに変
換してプリンタ３１に印刷させることになる。

【００３８】このように、本実施形態においては、画像
の入出力装置の間にコンピュータシステムを組み込んで
色修正を行うようにしているが、必ずしもかかるコンピ
ュータシステムを必要とするわけではなく、色画像デー
タを使用する各種のシステムに採用可能である。例え
ば、図３に示すようにデジタルスチルカメラ１２ａ内に
各画素の色度に基づいて色修正する色修正装置を組み込
み、変換した色画像データを用いてディスプレイ３２ａ
に表示させたりプリンタ３１ａに印字させるようなシス
テムであっても良い。また、図４に示すように、コンピ
ュータシステムを介することなく色画像データを入力し
て印刷するプリンタ３１ｂにおいては、スキャナ１１ｂ
やデジタルスチルカメラ１２ｂあるいはモデム２６ｂ等
を介して入力される色画像データから自動的に画像の対
象と色とを判断して色修正するように構成することも可
能である。

【００３９】上述したオブジェクトの判断とそれに伴う
色修正は、具体的には上記コンピュータ２１内にて図５
などに示すフローチャートに対応した色修正処理プログ
ラムで行っている。なお、このフローチャートはいわゆ
る肌色がきれいに見えるように色修正する。

【００４０】この色修正処理では、まず、各画素の色度
に基づいて肌色らしき画素についての集計を行う。な
お、集計を行なうにあたっては、図６に示すようにして
対象画素を移動させながら全画素について集計していく
ことにする。

【００４１】まず、ステップＳ１１０では各画素につい
てのｘ−ｙ色度を計算する。いま、対象画素のＲＧＢ表
色系におけるＲＧＢ階調データが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）である
とするときに、 r=R/(R+G+B) …（１） g=G/(R+G+B) …（２） とおくとすると、ＸＹＺ表色系における色度座標ｘ，ｙ
との間には、 x=(1.1302+1.6387r+0.6215g)/(6.7846-3.0157r-0.3857g) …（３） y=(0.0601+0.9399r+4.5306g)/(6.7846-3.0157r-0.3857g) …（４） なる対応関係が成立する。ここにおいて、色度は明るさ
に左右されることなく色の刺激値の絶対的な割合を表す
ものであるから、色度からその画素がどのような対象物
かを判断することができるといえる。例えば、肌色を例
に取ると、 0.35<x<0.40 …（５） 0.33<y<0.36 …（６） というような範囲に含まれているから、各画素の色度を
求めたときにこの範囲内であればその画素は人間の肌を
示す画素と考えてもあながち誤っていないと言える。

【００４２】従って、ステップＳ１２０では、各画素の
ＲＧＢ階調データに基づいて変換されたｘ−ｙ色度が肌
色の範囲であるか否かを判断し、肌色であるならばステ
ップＳ１３０にて同画素の色画像データを集計する。こ
の集計はＲＧＢ階調データの単純な加算を意味してい
る。また、後述するように肌色と判断された画素につい
て平均値を求めるため、画素数もカウントする。

【００４３】この後、肌色であると判断された場合もそ
うでない場合も、ステップＳ１４０にて対象画素を移動
させ、ステップＳ１５０にて全画素について終了したと
判断されるまで繰り返す。そして、全画素について終了
した時点で、ステップＳ１６０にて集計結果を画素数で
除算して平均値（Rs.ave,Gs.ave,Bs.ave）を求める。

【００４４】以上から明らかなように、ステップＳ１１
０にてｘ−ｙ色度を演算するソフトウェア処理とこれを
実行するハードウェアによって色度判断手段を構成す
る。また、ステップＳ１２０にて同色度が所定の対象範
囲内に入っているか否かを判断するとともに、入ってい
る場合にステップＳ１３０にて色画像データを集計する
という処理を、ステップＳ１４０とステップＳ１５０に
て対象画素を移動させながら全画素について行ない、ス
テップＳ１６０にて集計結果を画素数で除算して平均値
を求めるため、これらのソフトウェア処理とこれを実行
するハードウェア構成が対象色度画素集計手段を構成す
る。

【００４５】一方、予め好ましいと感じる肌色の画素に
ついては予め理想値（Rs.ideal,Gs.ideal,Bs.ideal）を
求めておく。この理想値は記憶色に関して言うならば測
色された結果とは異なっている。肌色の例で言えば測色
結果が一致する肌色よりも敢えてずれた肌色の方が正し
いように錯覚する。これは人間の感覚として写真などに
写った肌色に対する固定的な認識に基づくものであり、
記憶色と呼ばれるものである。本発明では、このような
記憶色をも含めた理想値を設定しておくことにより、こ
の理想値との差を無くすように色修正するものであるか
ら、理想値は現実の色にとらわれず、広くターゲットと
して期待される色であればよい。

【００４６】肌色の画素についてのＲＧＢ階調データの
平均値（Rs.ave,Gs.ave,Bs.ave）と、好ましい肌色の場
合に得られる理想値（Rs.ideal,Gs.ideal,Bs.ideal）と
の差は、本来、当該色画像データにおけるずれを指すこ
とになる。

【００４７】ただし、この差をそのまま修正量として適
用するのは好ましくない。例えば、全画素に同じ修正量
を実行したとすると、肌色部分は好ましい色になるかも
しれないが、肌色以外の部分の画素の色が大きく影響を
受けてしまいかねない。

【００４８】このため、本実施形態においては、肌色の
画素数が全画素数に占める割合（肌色率）を求め、修正
量を調整している。すなわち、修正量ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ
を、 ΔR=ks(Rs.ideal-Rs.ave) …（７） ΔG=ks(Gs.ideal-Gs.ave) …（８） ΔB=ks(Bs.ideal-Bs.ave) …（９） と表すものとし、ここにおいて肌色率ksは、 ks=(肌色画素数/全画素数) で求めている。

【００４９】このようにして求められた色修正量はその
ままでは色画像データの修正に利用できず、本実施形態
においては、ステップＳ１８０にて同修正量を使用して
トーンカーブを形成する。図７はトーンカーブの形成状
況を示す説明図である。

【００５０】トーンカーブはＲＧＢ階調データを強調程
度を変えて変換する場合の入力−出力関係を意味してお
り、「０」〜「２５５」の２５６階調を例に取ると、階
調「０」と階調「２５５」とこれらの間のある階調とい
う所定のの三点について特定した出力値を通過するスプ
ライン曲線を利用している。一例として中間の階調を
「６４」とおいたとすると、入力値がそれぞれ「０」、
「６４」、「２５５」であって、出力値も「０」、「６
４」、「２５５」であるときには入出力関係は一致して
トーンカーブは直線となる。しかし、入力値「６４」に
対する出力値が「６４」でない場合には図７に示すよう
に緩やかに曲線を描いて入出力の対応関係を形成する。
本実施形態においては、中間の階調として上述したＲＧ
Ｂ階調データの平均値（Rs.ave,Gs.ave,Bs.ave）をコン
トロールポイントとし、それぞれにおいて上述した修正
量ΔＲ，ΔＧ，ΔＢがトーンカーブに反映されるように
している。このようにしてコントロールポイントを変化
させることにより、 肌色率ksが「１」となるときに同
コントロールポイントで理想値（Rs.ideal,Gs.ideal,B
s.ideal）と一致するようになる。

【００５１】ステップＳ１９０では、このようにして求
められたトーンカーブを利用して再度全画素について色
画像データの要素色を変換することにより、色画像デー
タに対して色修正を実行することになる。

【００５２】むろん、このようにして集計結果と理想値
との差を求めつつ対象画素が全画素に示す割合に応じて
補正するステップＳ１７０の処理と、求められた色修正
量に基づいてトーンカーブを形成するステップＳ１８０
の処理、およびこれらを実行するハードウェア構成が色
修正量判定手段を構成すると言えるし、ステップＳ１９
０で色画像データを変換する処理とこれを実行するハー
ドウェア構成が色修正手段を構成すると言える。

【００５３】これまでは、理解の簡易のためにも修正す
る対象を肌色を例とした実施形態について説明している
が、色修正する対象は肌色に限るものではない。記憶色
を例に取ると、肌色の他、木々の緑を鮮やかにしたいと
いう希望や、青空を澄みきった青色にしたいという希望
が多い。図８は色修正の対象を選択可能とした変形例を
示している。

【００５４】この例では、最初のステップＳ２０５にて
色修正の対象を選択する。コンピュータ２１ではディス
プレイ３２の画面上に図９に示す画面を表示し、操作者
に対して色修正する対象を選択させる。この例では、肌
色をきれいにする肌色修正と、木々の緑色をさわやかに
する緑色修正と、澄み切った空の色にする青空色修正を
並べて表示するとともに、これらにチェックボックスを
設けてあり、それぞれ個別に選択できるようにしてい
る。この場合、重複して選択可能としている。そして、
所望のチェックボックスをチェックした後で「ＯＫ」ボ
タンをクリックするとチェックされたものを対象ごとに
用意されているフラグを立て、ステップＳ２１０〜Ｓ２
５０のループ処理を開始する。

【００５５】このループ処理は、先の例と同様に対象画
素を移動させながら全画素について色度を求めつつ集計
するものであり、ステップＳ２１０では対象となってい
る画素について（１）〜（４）式に基づいてｘ−ｙ色度
を求める。次なるステップＳ２１５ではステップＳ２０
５にて設定したフラグを参照し、操作者が肌色修正を選
択したか否かを判断する。そして、選択している場合に
は、ステップＳ２２０にて肌色画素に対する集計処理を
実行する。この集計処理は、先の例におけるステップＳ
１２０，Ｓ１３０と同様であり、ステップＳ２１０にて
求められたｘ−ｙ色度が肌色の取りうる色度の範囲内で
あればＲＧＢ階調データを要素色ごとに集計する。

【００５６】次の、ステップＳ２２５では操作者が緑色
修正を選択したか否かを肌色修正の場合と同様にフラグ
を参照して判断する。そして、選択している場合には、
この画素のｘ−ｙ色度が木々の緑色が該当する色度の範
囲内であるか判断し、範囲内であればステップＳ２３０
にて集計する。この集計は、肌色集計で利用したエリア
とは別のエリアで集計する。

【００５７】以下、ステップＳ２３５では青空色修正に
ついて同様の判断を行ない、ステップＳ２４０にて別の
エリアで集計を行う。

【００５８】そして、ステップＳ２４５では対象画素を
移動させ、ステップＳ２５０にて全画素について終了し
たと判断されるまで繰り返す。この例においては、色修
正となる対象が複数となる場合があるが、その場合でも
ステップＳ２１５〜Ｓ２４０にて対象画素の色度が所定
範囲内に入っていれば集計を行うという意味で対象色度
画素集計手段を構成すると言える。

【００５９】全画素についての色度を集計したら、ステ
ップＳ２５５〜Ｓ２６５では集計結果に基づいて各色ご
とに修正量を算出する。なお、この例では先の例と異な
って集計結果から平均値を求める処理をこの修正量の端
出処理の中で同時に行っており、かかる演算手順などは
適宜変更可能である。肌色修正については先の例で説明
したが、緑色修正と青空色修正についても処理は全く同
じである。すなわち、集計結果に基づいて平均値を算出
するとともに、好ましい画像について得られた理想値と
の差を求め、かつ、肌色率と同様に緑色率および青空色
率を乗算して修正量を補正する。

【００６０】ステップＳ２６５を終了した時点で、修正
量は三つ存在することになる。これは、肌色修正と緑色
修正と青空色修正について個別に集計して修正量を求め
たためである。このため、本実施形態においては、これ
らの集計結果が重ね合わせられるように加算する。すな
わち、処理対象をさらに広げたとして、それぞれの処理
対象に対する色修正量ΔＲ，ΔＧ，ΔＢは、

【００６１】

【数１】

【００６２】

【数２】

【００６３】

【数３】

【００６４】として求められる。ここにおいて、

【００６５】

【数４】

【００６６】であり、重複したカウントはないものと考
える。

【００６７】このようにして求められた色修正量ΔＲ，
ΔＧ，ΔＢに基づいて図７に示すようにしてトーンカー
ブを形成するのがステップＳ２７０の処理である。この
場合、コントロールポイントは、Σki・Ri.ave,Σki・Gi.
ave,Σki・Bi.ave となる。むろん、ステップＳ２５５〜
Ｓ２７０の処理が色修正量判定手段を構成する。そし
て、トーンカーブが形成されたらステップＳ２７５にて
色画像データを修正する。

【００６８】なお、上述した色修正装置は、プリンタド
ライバとして適用されることも可能である。通常、プリ
ンタドライバは入力されたデータを加工して出力する過
程において、一時的に保存しておくといったことができ
ない。従って、所望量だけ領域分割して処理を変更する
といったことには制限がある。しかしながら、（１１）
式〜（１２）式に示すように、複数の要素に対する色修
正量を設定しておくことにより、このような制限の多い
プリンタドライバにおいても効果的な補正が行える。

【００６９】次に、上記構成からなる本実施形態の動作
を説明する。

【００７０】最初に、先の実施形態に沿って説明する。
図１０に示すような写真画像をスキャナ１１で読み込
み、プリンタ３１にて印刷する場合を想定する。する
と、まず、コンピュータ２１にてオペレーティングシス
テム２１ａが稼働しているもとで、色修正アプリケーシ
ョン２１ｄを起動させ、スキャナ１１に対して写真の読
み取りを開始させる。読み取られた色画像データが同オ
ペレーティングシステム２１ａを介して色修正アプリケ
ーション２１ｄに取り込まれたら、処理対象画素を初期
位置に設定する。続いて、ステップＳ１１０にて（１）
式〜（４）式に基づいて当該画素のｘ−ｙ色度を計算
し、ステップＳ１２０ではｘ値とｙ値とがそれぞれ肌色
の色度の範囲に入っているか否かを判断する。そして、
肌色の色度の範囲内であればステップＳ１３０にて当該
画素の色画像データについて要素色ごとに集計する。図
１０に示すように、少なくとも手足と顔については明る
さにとらわれることなく肌色の画素と判断できるはずで
あり、この例では全画素に対して数％の画素が肌色の画
素として集計される。以上の処理をステップＳ１４０に
て対象画素を移動させながらステップＳ１５０にて全画
素について実行したと判断されるまで繰り返す。

【００７１】全画素について実行し終えたら、ステップ
Ｓ１６０にて集計結果を肌色画素数で除算して平均値を
算出し、ステップＳ１７０にて肌色の画素における理想
値と同平均値との差を求めつつ、肌色画素数と全画素数
との割合に対応する肌色率を乗算し、ステップＳ１８０
にてトーンカーブを形成する。そして、ステップＳ１９
０にてこのトーンカーブに基づいて色画像データの各要
素色ごとにデータを変換して色修正する。すると、肌色
を理想値に近づけようとしながらも、肌色画素数と全体
の画素数との割合を考慮して修正量を控え目に設定して
いるので、調整の取れた程良い色修正を実行できる。

【００７２】すなわち、図１０に示す例で言えば、集計
された肌色画素の平均値と理想値との差に数％の肌色率
を乗算して修正量を補正し、この補正された修正量に見
合うトーンカーブを形成して色修正することになる。

【００７３】また、後の例のように修正対象を選択でき
るものにおいて、肌色修正と緑色修正と青空色修正を選
択したものとすると、全画素を対象としてステップＳ２
１０ではｘ−ｙ色度を計算し、ステップＳ２１５〜Ｓ２
４０にて修正対象ごとに個別に集計する。図１０に示す
例では、人物像の肌色部分と、木の葉の部分と、バック
の青空部分においてｘ−ｙ色度がそれぞれの対象範囲に
入ることになり、集計される。

【００７４】そして、全画素について終了したら、ステ
ップＳ２５５〜Ｓ２６５にてそれぞれの対象画素の占有
率を考慮しつつ対象処理ごとの色修正量を求め、ステッ
プＳ２７０にて修正量を重ね合わせたトーンカーブを形
成する。そして、最後にステップＳ２７５にて全画素の
色画像データに対して色修正を実行する。すると、肌色
をより理想値に近づける修正と、木の葉の緑をさわやか
に見せる修正と、青空を澄みきった色にする修正とがそ
れぞれの画素の占有率に応じて調整されて実行されるこ
とになる。

【００７５】むろん、それぞれの色修正をされた色画像
データはディスプレイドライバ２１ｃを介してディスプ
レイ３２に表示され、良好であればプリンタドライバ２
１ｂを介してプリンタ３１にて印刷される。すなわち、
同プリンタドライバ２１ｂは色修正されたＲＧＢの階調
データを入力し、所定の解像度変換を経てプリンタ３１
の印字ヘッド領域に対応したラスタライズを行なうとと
もに、ラスタライズデータをＲＧＢからＣＭＹＫへ色変
換し、その後でＣＭＹＫの階調データから二値データへ
変換してプリンタ３１へ出力する。

【００７６】以上の処理により、スキャナ１１を介して
読み込まれた写真の色画像データは自動的に最適な色修
正を施されてディスプレイ３２に表示された後、プリン
タ３１にて印刷される。

【００７７】このように、色修正の中枢をなすコンピュ
ータ２１はステップＳ１１０にて各画素のｘ−ｙ色度を
計算するとともに、ステップＳ１２０，Ｓ１３０にて同
色度が肌色の色度の取りうる範囲内であれば集計するこ
ととし、全画素について集計したらステップＳ１６０に
て平均値を求めるとともにステップＳ１７０では画素数
を考慮した色修正量を算出しているため、明るさにとら
われることなく色修正したい色の画素を正確に集計で
き、かつ、修正量は画素数を考慮して調整を図るため、
周りの画素の色に大きな影響を与えることのない最適な
色修正を実行することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかる色修正装置を適用
した色修正システムのブロック図である。

【図２】同色修正装置の具体的ハードウェアのブロック
図である。

【図３】本発明の色修正装置の他の適用例を示す概略ブ
ロック図である。

【図４】本発明の色修正装置の他の適用例を示す概略ブ
ロック図である。

【図５】本発明の色修正装置における色修正処理を示す
フローチャートである。

【図６】処理対象画素を移動させていく状態を示す図で
ある。

【図７】階調データを所定の強度で変換するトーンカー
ブを示す説明図である。

【図８】変形例にかかる色修正処理を示すフローチャー
トである。

【図９】同色修正処理で選択可能な色修正の対象を示す
図である。

【図１０】色修正となる元の写真画像を示す図である。

【符号の説明】

１０…画像入力装置 ２０…色修正装置 ２１…コンピュータ ２１ａ…オペレーティングシステム ２１ｂ…プリンタドライバ ２１ｃ…ディスプレイドライバ ２１ｄ…色修正アプリケーション ２２…ハードディスク ２３…キーボード ２４…ＣＤ−ＲＯＭドライブ ２５…フロッピーディスクドライブ ２６…モデム ３０…画像出力装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 1/407 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｅ 1/46 1/46 Ｚ

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カラー画像を所定の要素色ごとに色分解
   するとともに強弱を表した色画像データに基づいて画像
   出力装置が各要素色ごとに画像出力を行うことによりカ
   ラー画像を出力するにあたって画像出力結果が好みの色
   となるように上記色画像データを修正する色修正装置で
   あって、 上記色画像データに基づいて各画素の色度を求める色度
   判断手段と、 この色度判断手段によって求められた色度が所定範囲内
   である画素について集計を行なう対象色度画素集計手段
   と、 上記所定範囲の色度の画素についての予め定められた最
   適値と上記集計結果との差を解消するような色修正量を
   求めつつ、集計した画素が全画素に占める割合に応じて
   同色修正量を補正する色修正量判定手段と、 補正して求められた色修正量に基づいて上記画像データ
   を色修正する色修正手段とを具備することを特徴とする
   色修正装置。
2. 【請求項２】 上記請求項１に記載の色修正装置におい
   て、上記対象色度画素集計手段は、対象画素と判断され
   た各画素について上記色画像データの要素色毎について
   平均的値を集計し、上記色修正量判定手段は、上記所定
   の範囲の色度となる色画像データについて要素色毎の最
   適値を備えていることを特徴とする色修正装置。
3. 【請求項３】 上記請求項１または請求項２のいずれか
   に記載の色修正装置において、上記対象色度画素集計手
   段は、記憶色についての色度が取りうる範囲を対象とし
   て画素の集計を行うことを特徴とする色修正装置。
4. 【請求項４】 上記請求項１〜請求項３のいずれかに記
   載の色修正装置において、上記色修正量判定手段は、各
   要素色の強弱程度を変化させるにあたって入出力関係を
   表すトーンカーブを利用するとともに、上記修正量に応
   じたトーンカーブを形成することを特徴とする色修正装
   置。
5. 【請求項５】 カラー画像を所定の要素色ごとに色分解
   するとともに強弱を表した色画像データに基づいて画像
   出力装置が各要素色ごとに画像出力を行うことによりカ
   ラー画像を出力するにあたって画像出力結果が好みの色
   となるように上記色画像データを修正する色修正方法で
   あって、 上記色画像データに基づいて各画素の色度を求める工程
   と、 この求められた色度が所定範囲内である画素について集
   計を行なう工程と、 上記所定範囲の色度の画素についての予め定められた最
   適値と上記集計結果との差を解消するような色修正量を
   求めつつ、集計した画素が全画素に占める割合に応じて
   同色修正量を補正する工程と、 補正して求められた色修正量に基づいて上記画像データ
   を色修正する工程とを具備することを特徴とする色修正
   方法。
6. 【請求項６】 カラー画像を所定の要素色ごとに色分解
   するとともに強弱を表した色画像データに基づいて画像
   出力装置が各要素色ごとに画像出力を行うことによりカ
   ラー画像を出力するにあたってコンピュータにて画像出
   力結果が好みの色となるように上記色画像データを修正
   する色修正制御プログラムを記録した媒体であって、上
   記色画像データに基づいて各画素の色度を求め、この求
   められた色度が所定範囲内である画素について集計を行
   ない、上記所定範囲の色度の画素についての予め定めら
   れた最適値と上記集計結果との差を解消するような色修
   正量を求めつつ、集計した画素が全画素に占める割合に
   応じて同色修正量を補正し、補正して求められた色修正
   量に基づいて上記画像データを色修正することを特徴と
   する色修正制御プログラムを記録した媒体。