JP2575134B2

JP2575134B2 - カラ−パツチによる色推定方法

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Publication number: JP2575134B2
Application number: JP62089006A
Authority: JP
Inventors: 博哲洪
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 1987-04-10
Filing date: 1987-04-10
Publication date: 1997-01-22
Anticipated expiration: 2012-01-22
Also published as: JPS63254888A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］この発明は、テレビ画像信号をビデオプリンタ、デジ
タルカラーコピー装置などを用いてハードコピーする場
合のように、異なる表色系間での色修正（カラープルー
フ）を行なう場合などの色実測系に適用して好適なカラ
ーパッチによる色推定方法に関する。

［発明の背景］テレビ画像信号をビデオプリンタ、デジタルカラーコ
ピー装置などを使用してハードコピーする場合には、夫
々の表色系が相違するため、再現色を一致させるためな
どの目的から、カラー修正などの色修正用として色分解
画像修正装置が使用されることが多い。

例えば、色分解画像修正装置の１つであるカラーマス
キング装置は、周知のように色材（トナー、インク、感
熱転写用インク、印画紙などの色素）の副吸収分をキャ
ンセルして正しい色（中間色）を再現できるようにする
ための装置である。

すなわち、テレビ画像は加色法によりカラー画像が構
成され、その表色系は蛍光体のR,G,B座標系が使用され
る。これに対して、印画紙などは減色法によりカラー画
像が構成されると共に、その表色系はＬ^＊,u^＊,v^＊など
の表色系が使用される。このような場合には、これら表
色系間で信号データの変換（色修正）を行なう必要があ
るからである。

例えば、第25図に示すカラーマスキング装置10では、
入力されたR,G,Bの３原色画像データを数値演算するこ
とによって、新たな画像データ（色修正後の画像データ
で、この例では、シアンＣ、マゼンタＭ及びイエロー
Ｙ）を形成し、この新たな画像データC,M,Yに基づいて
カラー画像が記録されるようになされる。

同図において、11はテレビジョン受像機、12はカラー
ブリンタ、13は印画紙などの記録媒体を示す。

カラープリンタなどの色彩特性を正確に把握できれ
ば、ある指定した色彩を再現する基本色（３色もしくは
４色）の組合せを正確に求めることができるから、これ
によって色変換誤差が僅少となり、色再現性が格段に向
上する。

ある指定した色彩を再現する基本色（３色もしくは４
色）の組合せを算出する方法として、従来では次の２つ
の方法が知られている。

印画紙などを使用してハードコピーする場合には、第
26図に示すように、単色（Y,M,C）夫々の分光吸収濃度
を測定しておき、濃度加法性を使用して総合吸収特性を
算出する。その後、X,Y,Z、Ｌ^＊,u^＊,v^＊などの表色系
に変換する。

濃度加法性とは、各分光吸収濃度での各色の濃度を加
算して計算する方法をいう。

印刷などにおいては、ノイゲバウア方程式によって基
本色の組合せを推定している。

［発明が解決しようとする問題点］ところで、上述の算出方法のうち、印画紙の場合は、
実際の系において濃度加法性が成立しない。そのため、
色再現性を推定したときの精度が悪い。

ノイゲバウア方程式を使用する場合においても、これ
が近似式であるためその近似式と実際値とのずれが大き
く、これまた色再現性の精度が充分でない。

この問題点を解決する１つの方法として、テレビ画像
信号から印画紙などの記録媒体上に直接カラー画像を記
録し、その記録画像の色を直接測定して、修正値を算出
する方法が考えられる。

そのような場合には、複数の基本色を組合せることに
よって得られた複数の色画像、つまりカラーパッチ像に
基づいて測色した方が、測色点を明確に特定できること
から好ましい。

カラーパッチ像を形成する場合、その数が多い方が測
色点が多くなり、得られる修正点をより正確に求めるこ
とができるからである。

しかし、このカラーパッチ数を無闇に増加すると、測
色点がそれに比例して増えることになるから、測色点を
単に増加させたのでは、測色時間をいたずらに長くする
だけで、あまり得策な解決手段とは言い難い。

そこで、この発明ではこのような問題点を解決したも
のであって、測色するカラーパッチ数を増やすことな
く、見掛け上のカラーパッチ数を拡張、増殖できるよう
にしたカラーパッチによる色推定方法を提案するもので
ある。

［問題点を解決するための技術的手段］上述の問題点を解決するため、この発明においては、
色分解画像を構成する複数の基本色を混合して得られ
る、ある表色系の中間色を推定するに際し、複数の基本
色の組み合わせによって複数のカラーパッチを予め作成
し、表色系の各座標毎に、既に作成された３点以上のカ
ラーパッチの対応する座標の表色系を用いて曲線補間を
行うことによりカラーパッチを増加させ、増加されたカ
ラーパッチを利用して予め作成されたカラーパッチ以外
の基本色の組み合わせによる点の色推定を行うことを特
徴とするものである。

［作用］基本色が３色若しくは４色である場合、これら基本色
によって構成される座標系は立体（４色の場合超立体）
となり、この立体に対応した表色系も立体となる。ただ
し、その表色系は単純な立体ではなく、非常に複雑であ
る。

そのため、基本色によって構成される座標系を表色系
の座標系に対応付ける場合、複数のカラーパッチ以外の
点は、単なる直線近似によって補間するのではなく、３
点以上のカラーパッチ点の色を使用して、つまり曲線近
似により補間する。

この曲線補間によれば、歪んだ立体であっても、その
立体内の点を高精度で推定できる。

カラーパッチを作成して、基本色の混合量を算出する
には、以下のような処理ステップが考えられる。

第１に、求むべき中間色に近い色調のサンプルを複数
個予め出力するステップ（第１ステップ）がある。

第２に、各サンプルの基本色の混合量と、それに対す
る表色系の値とを調べるステップ（第２ステップ）があ
る。

第３に、サンプルの表色系の値を用いて収束演算を行
なうステップ（第３ステップ）がある。

この第３のステップによって、その中間色を再現する
基本色の混合量が算出されることになる。

第１のステップにおけるサンプルは次のようにして求
められる。

それは、特定の表色系、例えばY,M,C座標系で構成さ
れる基本色に関する離散的なｎ個のポイント（その合計
は、ｎ・ｎ・ｎポイント）の信号によって実際に印画紙
上にカラープリントする。

カラープリントされたカラープリントパッチ像の色を
測定し、その測定データを印画紙の表色系（例えば
Ｌ^＊,u^＊,v^＊表色系、以下同様）上にプロットすること
によって、Y,M,C座標系の色がＬ^＊,u^＊,v^＊表色系の値
として写像される。この写像された値がサンプル値とな
る。

測定データを特定の表色系の値に変換するため、その
表色系に関する特定の変換式が使用される。

第３のステップでは、サンプル値を順次内挿しながら
収束させることによって中間色に最も近いサンプル値を
演算する。その収束サンプル値を基本色の混合量（Y,M,
Cの各色データ）に対応させる。

これら混合量が色修正データとして複数個用意され、
これらが入力色情報によって参照される。

色分解画像修正装置では、これらの色修正データがテ
ーブル化され、入力色分解画像情報によって対応する色
修正データが参照される。

これによって、修正された色分解画像情報に基づいて
カラー画像を記録することができる。

［実施例］続いて、この発明に係るカラーパッチの色推定方法の
一例を、上述した色分解画像修正方法に適用した場合に
つき、第１図以下を参照して詳細に説明する。

まず、この発明が適用される色分解画像修正方法の基
本原理を説明する。

説明の都合上、基本色を、Y,M,Cの３色とした場合に
ついて説明する。

記録媒体、例えば印画紙などのカラー写真感光材料上
の中間色はY,M,Cの濃度を組合せることで無数に表現で
きるが、その表現範囲は立体的に示される。Y,M,Cの座
標系で表現すると、その表現範囲は第１図に示すような
立方体となる。Y,M,Cの座標系を他の表色系例えば、X,
Y,Z表色系に変換すると、第２図に示すような立体とな
る。

図中、各頂点Ａ〜ＨはＡ′〜Ｈ′に対応する。

第２図からも明らかなように、この表現範囲を決める
立体は、殆どがいびつであり、各辺は直線になるとは限
らず、また各辺は複雑な曲面となっている。

この立体の中であれば、Y,M,Cの適当な組合せによ
り、所定の中間色を再現できる。そのため、この立体内
に入るように色修正データを形成しなければならない。
この発明はこの立体内に入るように、Y,M,Cの混合量を
決定する一方法を提案するものである。

簡単のため、基本色を２色（例えば、ＹとＭ）として
説明し、その後に本来の基本色を使用したアルゴリズム
を説明することにする。

第３図はY,Mの座標系で、これをＬ^＊,u^＊,v^＊表色系
に写像すると、第４図のようになる。正方形の頂点B,C,
G,FはＢ′,C′,G′,F′に対応する。

第３図の各交点（実施例では、５×５＝25の格子点）
の色レベルをカラープリンタに供給して、その色レベル
をもって記録媒体（以下印画紙として説明する）上に記
録してカラーパッチを形成する。

得られたカラーパッチから実際の色を測定し、その測
定した値を表色系の変換式を使用して表色系の値（サン
プル値）に換算し、これを各格子点ごとにプロットした
のが第４図である。

カラーパッチの数は多いに越したことはないが、実際
の色測定に時間が掛かるから、実施例では５×５＝25程
度のカラーパッチが使用される。

そして、このカラーパッチの見掛け上の数を増やすた
め、この発明では演算処理によってカラーパッチ数が拡
張、増殖される。その際、カラーパッチ以外の点の色
を、既に求められている３点以上のカラーパッチの点を
使用した曲線近似によって算出する。

補間処理として、曲線補間を使用したのは、次のよう
な理由に基づく。すなわち、第２図に対応する表色系を
示す立体が第３図に示すように、いびつであるためであ
る。そこで、上述したように３点以上使用して曲線近似
させることによって、より正確な補間点を推定したもの
である。曲線補間は、第３図の内挿点を補間する場合の
他、第３図の内挿点に対応する第２図の内挿点も同様
に、３点以上のサンプル点を使用した補間処理となる。

このような内挿処理によって、例えば、５×５＝25の
カラーパッチの中間を内挿補間することによって、９×
９＝81のカラーパッチまで拡張、増殖することができ
る。

以下に示す例は、５×５＝25のカラーパッチによって
基本色の組合せが推定される。

ここで、第４図に示すように、ある中間色を×（目標
値Ｔ′とする）で示すと、この色を示すY,M座標系の組
合せは、第３図の格子点ａ〜ｄで囲まれる領域内にある
ものと推定される。

どの格子点に一番近いかの演算処理は、第４図の表色
系を第３図の座標系に対応付けながら収束させて求め
る。

このように、第４図の表色系のみを使用して収束演算
し、収束結果を第３図の座標系に対応付けして推定しな
いのは、第３図の座標系から第４図の表色系に対する変
換は既知であるにも拘らず、この逆の変換操作は非常に
複雑で、未だその好ましい変換式が知られていないから
である。

このようなことから、第３図の座標系に示される目標
値Ｔは次のような処理によって推定しようとするのもで
ある。推定処理操作を第５図及び第６図を参照して詳細
に説明する。

まず、目標値Ｔ′と合計25個の基本格子点（第４図参
照）を使用して、この目標値Ｔ′に最も近い格子点が算
出される。

実際には、両者の差が最小となる格子点が算出され
る。この格子点がｂ′であるものとすれば、第５図にお
いても目標値Ｔは格子点ｂ′に対応した格子点ｂに近い
ものと推定できる。

次に、格子点間隔が1/2となるレベル間隔で、格子点
ｂを囲む合計８個の格子点（分割点）を設定し、それら
の格子点を周囲の格子点の重み平均によって算出する。
例えば、周囲の２点あるいは４点と格子点を重み平均し
て求める。

この新たに算出された格子点ｅ〜ｌに対応する値が再
び第６図の表色系にプロットされる。

そして、このプロットされた格子点ｅ′〜ｌ′（計８
個）の中から目標値Ｔ′に最も近い格子点が上述したと
同じ手法によって求められ、その格子点（この例では、
ｈ′）に対応する第５図の格子点ｈと、これを含む８個
の格子点ｍ〜ｔが格子間隔をさらに1/2に狭くすること
で算出される。

このような格子の分割を繰り返すことによって、格子
は次第に狭くなり、ついには終息する。この収束した格
子点の値に対応する第５図の目標値Ｔが、その中間色を
再現するための基本色の組合せ（Y,M,Cの混合量）を示
すことになる。

以上の推定操作が与えられた目標値ごとに実行され
る。推定目標値をテーブル化し、その目標値を入力色分
解画像の値で参照するように構成することもできる。

実際に、色分解画像修正装置などに応用する場合に
は、ルックアップテーブルを使用することになる。その
一例は後述する。

基本色として、３色を使用したときのアルゴリズムを
次に説明する。

Y,M,C夫々が、０〜255までの256ステップのレベルを
持つものとする。これらのレベルのうち、この例では、
５つのレベルが抽出される。例えば、Y,M,Cの夫々に対
して、0,64,128,192及び255の５つのレベルが抽出され
る。これらの全組合せの色（５×５×５＝125）のカラ
ーパッチが作成される。

カラーパッチの一例を第７図に示す。カラーパッチの
表色系としては、CIEのＬ^＊,u^＊,v^＊、Ｌ^＊,a^＊,b^＊表
色系などが適当である。

カラーパッチは各色とも同一レベル数とは限らない。
すなわち、人間の目の識別能力を考慮してカラーパッチ
を構成するような場合には、一般には各色とも同一レベ
ル数とはならない。それは、人間の目の識別能力はＭ
（マゼンタ）が最も高く、Ｙ（イエロー）が最も低いか
ら、カラーパッチもこれに合わせてＹを少目に、Ｍを多
目にすることが考えられるからである。

第８図はその一例を示すもので、Ｙ・Ｍ・Ｃ＝３×５×４の場合を例示した。これによって、カラーパッチ数が減
少するので、その分色の実測時間が短縮される。

これらの関係を一般化すると、次のような関係を満た
すようにY,M,Cのパッチ数PY,PM,PCを設定すればよい。

PY＜PC≦PM この発明のように、内挿処理によってカラーパッチ数
を増やす場合には、以下のようにする。

基本格子として、５×５×５＝125の場合、Ｌ^＊,u^＊,
v^＊表色系は以下の計算例で示すような曲線補間によっ
て内挿される。

この場合、第９図に示すように、黒丸●を格子点（サ
ンプル点）としたとき、△印と×印が補間すべき点とす
ると、△印のように前後２点ずづ格子点が存在する場合
と、×印のように前後に１点及び３点ある場合とでは、
異なった補間式が使用される。

補間すべき点の表色系を、L_m ^＊,u_m ^＊,v_m ^＊とし、各サ
ンプル点の表色系を、Li^＊,ui^＊,vi^＊（ｉ＝１〜４）と
したとき、△印のように前後に２点ずつ格子点が存在す
る場合は以下のような補間式によって補間される。

L_m ^＊＝−（1/16）L1^＊＋（9/16）L2^＊＋（9/16）L3^＊−（1/16）L4^＊ u_m ^＊＝−（1/16）u1^＊＋（9/16）u2^＊＋（9/16）u3^＊−（1/16）u4^＊ v_m ^＊＝−（1/16）v1^＊＋（9/16）v2^＊＋（9/16）v3^＊−（1/16）v4^＊ ×印のように前後に１点および３点格子点が存在する
場合には、次の補間式が使用される。

L_m ^＊＝（5/16）L1^＊＋（15/16）L2^＊ −（5/16）L3^＊−（1/16）L4^＊ u_m ^＊＝（5/16）u1^＊＋（15/16）u2^＊ −（5/16）u3^＊−（1/16）u4^＊ v_m ^＊＝（5/16）v1^＊＋（15/16）v2^＊ −（5/16）v3^＊−（1/16）v4^＊補間処理の順序の一例を第10図に示す。番号I,II,III
の順序で補間される。

このような補間処理によって、実際は125のカラーパ
ッチしか測定しないにも拘らず、電気的な処理によって
カラーパッチ数を729個までに拡張、増殖することがで
き、そのときのY,M,C座標系で示されるカラーパッチは
第11図のようになる。

これをＬ^＊,u^＊,v^＊の表色系に写像すると第12図に示
すようになる。

同図Ａは第11図の頂点側から見た表色系であり、同図
ＢはＬ^＊,v^＊面側の写像であり、同図ＣはＬ^＊,u^＊，面
側の写像である。

このような補間処理によって作成された合計729個の
カラーパッチを使用して、上述した目標値Ｔの推定処理
が実行されるものである。

ここで、目標値Ｔ′がどの格子点に近いかを演算する
には、次のような評価関数△Ｅを使用すればよい。

△Ｅ＝|L_T ^＊−Li^＊｜＋|u_T ^＊−ui^＊｜＋|v_T ^＊−vi^＊｜ △Ｅ＝［（L_T ^＊−Li^＊）^２＋（u_T ^＊−ui^＊）^２＋（v_T ^＊−vi^＊）^２］^1/2 評価関数は何れを使用しても差し支えない。

最終目標値Ｔを全て収束演算処理によって算出する場
合にあって、上述の例のように、64の量子化ステップに
よって基本格子の間隔が区切られているときには、上述
の補間処理によって格子間隔（分割間隔）が32になって
いることになるから、このような場合には、格子間隔が
16,8,4,2,1の合計５回の収束処理を順次繰り返すことに
よって終了するようなアルゴリズムとなされる。

これによって、充分な精度をもって目標値を推定でき
る。

補間処理によって第11図に示すようなカラーパッチが
得られている場合では、第１回目から第５回目までの収
束処理において、内挿点（立体の各頂点）の算出は、第
９図の黒丸●で示す格子点から△印や×印を補間する場
合での曲線的な近似によって算出することもできるが、
以下に示す例では何れも直線的な近似による場合であ
る。

直線近似による内挿処理は次のようになる。

第13図に示すような内挿点ｓを仮定したとすると、内
挿点ｓのＬ^＊,u^＊,v^＊表色系をLs^＊,us^＊,vs^＊としたと
きの、その内挿式の一例を次に示す。

内挿された表色系Ls^＊,us^＊,vs^＊がY,M,C座標系の値
に対応付けられる。

Miは対角の頂点を含み、かつ内挿点ｓを含む直方体の
体積であって、第11図の場合には、となる。内挿の具体例は後述する色分割画像推定装置の
ところで説明する。

ところで、上述では目標値Ｔがいづれも第２図に示す
立体の内部にあるときの推定処理を説明したが、第14図
に示すように立体の外部に存在するときには、以下のよ
うな処理によって推定される。説明を簡略化するためY,
M,C座標系は使用しない。

立体の外部に目標値Ｔ′が存在するのは、出力系の色
再現範囲が、入力系の色再現範囲よりも狭いからであ
る。

この場合には、その色の色相を変化させないで、無彩
色方向に移動させ、その無彩色方向の直線１と色再現範
囲の境界と交差する点の色をその目標値Ｔ^＊として使用
するようにするものである。

そして、この場合においても、目標値Ｔ^＊は第３図の
格子点q1、q2を結ぶ線上にあると考え、上述と同様に、
Y,M,C座標系に対応付けながらq1′、q2′（第14図）を
分割収束させることによって推定するものである。

この推定操作のアルゴリズムは上述のアルゴリズムに
加えて、以下のようなアルゴリズムが付加される。

まず、Y,M,Cのいづれかが０若しくは最大であるとき
は、目標値Ｔ′が立体の外側、すなわち色再現範囲外に
あるものと判断する。

その場合には、第15図に示すように、目標値Ｔ′と無
彩色の軸（これはＬ^＊軸の一点）を通る直線を想定し、
その直線（以下収束線という）ｌ及びｕ^＊,v^＊面に対す
る傾きθを以下のように表す。

ｌ＝ar＋ｂ θ＝arc tan（u_T ^＊/v_T ^＊）ここに、a,bは任意の実数であって、第３図のa,bとは
異なる。

色相に加えて、明度も変えないように設定する場合に
は、ｌ＝LT^＊となる。

次に、サンプル点のうち外面にあるものの円筒座標
（θ,r,l）＝（色相、彩度、明度）を計算し、これをメ
モリにしておく。

そして、このようにメモリされた外面の各サンプル点
（第16図の黒丸●で示される格子点）のうちで、４つの
サンプル点で構成される最小の四辺形を想定し、それら
の円筒座標を（θi,ri,li）で表す。

４点のうちどれかが必ず、以下の条件式を満足してい
るかどうかがチェックされる。

θ≦θｉ≦θ＋180゜（ｉ＝１〜４） θ−90゜≦θｉ≦θ＋90゜（ｉ＝１〜４） θ−180゜≦θｉ≦θ（ｉ＝１〜４） ar_i＋ｂ−l_i≧０（ｉ＝１〜４） ar_i＋ｂ−l_i≦０（ｉ＝１〜４）これらの条件を満たしているときには、設定した最小
の四辺形の中を収束線ｌが通過している可能性が高い。

なお、このような条件式は無数に考えられるが、上述
した条件式はそのうちでも、簡単な演算によって行なえ
る例である。

次に、この四辺形をその頂点からの重み平均によっ
て、第16図に丸印で示す中点を求め、外面を４つに分割
する。

この４面に対して再び、上述の条件式が参照されて、
以後同様な操作が７回繰り返される。そして、この７回
目の頂点に対応するY,M,C座標系の値の平均値を目標値
Ｔの代替値Ｔ^＊として使用するものである。

続いて、この発明に係る上述した色分解画像修正方法
を具体化した色分解画像修正装置（カラーマスキング装
置）の一例を第17図以下を参照して詳細に説明する。

この実施例では、上述のようにして算出された目標
値、つまり色修正データがLUT（ルックアップテーブ
ル）に予め格納されている。例えば、入力系がカラーCR
Tの場合には、B,G,Rによって決まる基本色の座標系（第
11図と同様な座標系）に対応付けられた各格子点の色修
正データが格納され、格子点以外の色修正データは内挿
によって算出される。

入力階調若しくは出力階調が少ない場合には、このよ
うに飛び飛びの色修正データではなく、全ての色修正デ
ータをメモリしておくことができる。

修正色データの内挿処理について第17図を参照して説
明する。

この例では、３つの入力画像データR,G,Bによって決
まる直方体状の空間Ｗ（その対角頂点に内挿点ｓがあ
る）を含む８つの色修正データ（C,M,Yに対応した既知
の算出色修正データP1〜P8）で形成される直方体状の空
間領域Ｖを定める。空間領域W,VはいづれもP1を基準点
とするものである。そして、各色の、 0,32,64,96,128,160,192,224,255 の各点における組合せの色に対して、上述したような色
修正値を持つものとする。このとき、入力画像データR,
G,Bが夫々（100,130,150）の値を持っていた場合、以下に示される８点で囲まれる
空間領域の頂点（格子点）の色修正データを用いて内挿
される。

ここで、左辺のPi（ｉ＝１〜８）は空間領域Ｖの各頂
点の座標値を示し、右辺はそのときの色修正データCi,M
i,Yiを示す。

P1: （96,128,128）＝（C1,M1,Y1） P2: （128,128,128）＝（C2,M2,Y2） P3: （96,160,128）＝（C3,M3,Y3） P4: （128,160,128）＝（C4,M4,Y4） P5: （96,128,160）＝（C5,M5,Y5） P6: （128,128,160）＝（C6,M6,Y6） P7: （96,160,160）＝（C7,M7,Y7） P8: （128,160,160）＝（C8,M8,Y8）従って、これら各頂点Piを持った空間領域Ｖと、入力
画像データによって形成される空間領域Ｗとの関係は第
17図に示すようになる。

空間領域Ｖの各頂点Piに対する重み係数は次のように
して算出される。

重みの係数の算出方法としては、上述したＬ^＊,u^＊,v
^＊の表色系における場合と同一の算出式を流用すること
ができる。

これは、求めるべき修正値の点の反対の頂点と、内挿
点ｓで作られる直方体の空間領域Ｗの体積を、求めるべ
き修正値の点における重み係数とするものである。

従って、点P8の重み係数は、P1の座標とｓの座標とを
用いて、（100,130,150）−（96,128,128）＝（4,2,22）より、ｓとP1とで作られる直方体状の空間領域の体積
は、４×２×22＝176 となり、これが点P8の重み係数となる。

同様にして、残りの点P1〜P7の重み係数が算出され
る。

P1＝8400 P2＝1200 P3＝560 P4＝80 P5＝18480 P6＝2640 P7＝1232 P8＝176 これら重み係数の和は、立方体状の空間領域Ｖの体積
と同一となり、この例では、32768（ａとする）とな
る。従って、ｓ点における修正値Cs,Ms,Ysは Cs＝1/a（P1C1＋P2C2＋P3C3＋P4C4 ＋P5C5＋P6C6＋P7C7＋P8C8） Ms＝1/a（P1M1＋P2M2＋P3M3＋P4M4 ＋P5M5＋P6M6＋P7M7＋P8M8） Ys＝1/a（P1Y1＋P2Y2＋P3Y3＋P4Y4 ＋P5Y5＋P6Y6＋P7Y7＋P8Y8）となる。すなわち、ある求めたい点ｓ、それを取り囲
む８点の修正値をCi,Mi,Yi（これは表色系の内挿値L
s^＊,us^＊,vs^＊に対応したY,M,C座標系の値である）と
し、夫々の重み係数をAiとすれば、で表わすことができる。

上述した色修正データの点は一例である。

実際にはROMの容量などを考慮して色修正データの数
は、２のべき乗に設定される。従って、256kビットのRO
Mを使用する場合には、１色につき32点の色修正データ
（３色全体で、32³＝32768点）を持たせることができ
る。

第18図はカラーマスキング装置10の一例である。

上述の演算式から明らかなように、このカラーマスキ
ング装置10は、複数の色修正データを記憶する色修正情報記憶手段
（色修正データ記憶手段）20と、重み付け情報記憶手段（重み係数記憶手段）24と、参照された色修正データと重み係数とを掛算し、その
値を累積する掛算累算手段30と、及び割算手段からなる
処理手段とで構成される。このうち、割算手段は構成次第で省略
することができる。

色修正データ記憶手段20は、色補正すべく入力され得
る３色分解画像情報により形成される色空間を複数の空
間領域に分割し、その頂点に位置する３色分解画像情報
の組合せに対する色修正情報が格納されている。

重み係数記憶手段24からは、入力された３色分解画像
情報に基づいて色修正情報記憶手段より選択される複数
の色修正情報夫々に対する重み付け情報が出力される。

処理手段では、入力色分解画像情報に基づいて色修正
データ記憶手段20より選択された複数の色修正情報と、
重み係数に基づいて、最終的に得ようとする修正色分解
画像データが演算されて出力される。

第18図は３つの色修正データC,M,Yを同時に得ようと
する同時式のカラーマスキング装置にこの発明を適用し
た場合であり、第24図は３つの色修正データC,M,Yを、
例えばこれらの順をもって順次出力されるようにした、
いわゆる順次式のカラーマスキング装置にこの発明を適
用した場合である。

続いて、第18図における同時式カラーマスキング装置
10の各部の構成を説明する。

20は色修正データ記憶手段で、この例では各色C,M,Y
に対する色修正データが夫々のLUT21〜23に格納されて
いる。24は重み係数記憶手段で、これもLUTとして構成
されている。

色修正データ記憶手段20及び重み係数記憶手段24に
は、夫々読み出し用のアドレス信号が供給される。その
ため、入力画像データB,G,Rは一旦アドレス信号形成手
段40に供給されて、入力レベルに対応したアドレス信号
が出力される。アドレス信号出力手段も夫々LUT41〜43
で構成される。LUTとしては、バイポーラROMが好適であ
る。これらLUT41〜43には、さらにコントローラ50から
１ビットの振り分け信号が供給されるが、その詳細につ
いては後述する。

入力画像データの入力レベルに対応したアドレス信号
によって参照された色修正データ及び重み係数を示すデ
ータ（以下単に重み係数という）は、計８回にわたり順
次掛算累算手段30側に供給される。

掛算累算手段30は、上述したようにAiKi（KiはC,M,Y
の総称）を順次実行すると共に、それらの和を求めるた
めのものであって、この例では掛算器34〜36と累算器37
〜39とで構成されている。

従って、各掛算器34〜36は、512KビットのROMが使用
され、これらには対応する色修正データ（８ビット）と
重み係数Aiとが供給されて、AiKiの乗算処理が実行さ
れ、そのうちの上位８ビットの乗算出力は後段の累算器
（ALU）37〜39に供給されて順次乗算出力が加算処理さ
れる。

累算器37〜39は16ビットの精度で演算されるが、累算
出力（積和出力）としてはそのうちの上位８ビットが利
用される。これによって、累算出力を重み係数Aiで除し
たと同じ出力が得られることになる。つまり、このよう
にすることによって、割算器を省略できる。

上位８ビットの累算出力は夫々ラッチ回路45〜47によ
ってラッチされる。ラッチパルスはコントローラ50で生
成される。

各部の構成をさらに詳細に説明する。

色修正データ記憶手段20は、図示するように各色C,M,
Yに対応した正確な色修正データが記憶されたLUT21〜23
が使用される。

LUT21〜23として、256Kビット容量のROMを使用した場
合には、入力画像データの最小レベルから最大レベルま
での間を32点だけ抽出する。これによって、１色につき
32点（従って、３色では、32³＝32768点）の色修正デー
タを格納することができる。

従って、256階調の入力レベルであるときには、32点
の配分は、例えば次に示すように、０から順に「８」づ
つ区切って、 0,8,16,・・・・240,248 の、合計32個となるように等分に配分し、33点目となる
249点以上255点までは使用しない。若しくは、249〜255
の点は248として扱う。

このような各配分点での色修正データが正確に算出さ
れ、算出されたこれら複数の色修正データが夫々のLUT2
1〜23に格納されるものである。

なお、このように配分点を32点に設定すると、８ビッ
ト出力の汎用ROMを使用できるから記憶手段20を安価に
構成できるメリットがある。

重み係数記憶手段用のLUT24には、各配分点における
重み係数Aiが格納されている。いま、上述したように８
ビットずつ配分した場合には、８回の重み係数Aiの総計
は、８×８×８＝512 となるが、上述のように出力が８ビットの市販の汎用IC
を使用しようとするならば、理論値通りの重み係数（最
大512）を持つと素子が増えるため、この例では理論値
をほぼ1/2に圧縮した近似値が重み係数を実際値として
使用される。

以下に示す例は、８回の重み係数の和が常に256とな
るように設定し、夫々のうちの最大の重み係数は、255
とする。

こうした場合、例えば第17図において、ｓがP1と同じ
位置にあった場合、P1〜P8の各重み係数は、（）内に
その理論値で示すように、 P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8 255, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 （512, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0）となり、重み係数の総和は、256となる。

また、ｓがP1とP3との中間で、P1から３（従って、P3
からは５）だけ離れた一にあったときには、P1〜P8の各
重み係数は次のようになる。

P1,P2, P3,P4,P5,P6,P7,P8 160, 0, 96, 0, 0, 0, 0, 1 （320, 0,192, 0, 0, 0, 0, 0）となり、この場合の重み係数の総和も、256とるよう
に、各重み係数が適宜選定される。

同様にして、ｓがP1〜P4の面から３だけ離れ、P1,P3,
P5,P7の面から１だけ離れ、そしてP1,P2,P5,P6の面から
５だけ離れていた場合には、次のような重み係数P1〜P8
となる。

P1,P2, P3,P4,P5,P6, P7,P8 53, 7, 88,12,32, 4, 53, 7 （105,15,175,25,63, 9,105,15）となり、この場合の重み係数の総和も、256となるよう
に、各重み係数が適宜選定される。

上述した１ビットの振り分け信号とは、点ｓを含む前
後の色修正データを指定するための制御信号である。

すなわち、説明の便宜上、32個の配分点（格子点）と
それに対応するアドレス信号との関係を第19図に示すよ
うに設定する。

今、入力画像データのレベルが100であったときに
は、色修正データ記憶手段20からこの入力レベルを含む
前後の色修正データ（96と104）が出力されるようなア
ドレス信号（12,13）を形成する必要がある。

そこで、振り分け信号が０のとき、小さい方の色修正
データ（96）が参照されるようなアドレス信号（12）が
出力され、また振り分け信号が１のとき、大きい方の色
修正データ（104）が参照されるようなアドレス信号（1
3）が出力されるようにコントロールされる。

ただし、使用する値の最大値（この場合は248）のと
きで、振り分け信号が０のときには、それ自身の値の色
修正データを選択し、振り分け信号が１のときには小さ
い方の色修正データ（この場合240）を選択する。

振り分け信号は重み係数記憶手段24にも供給される。

ところで、印画紙のような記録媒体を用いた場合で
は、各ロットによって感度差があるから、このような感
度差を考慮するならば、各ロットに応じて複数の感度差
を補正できるような色修正データを持たせる必要があ
る。しかし、このように感度差に応じた色修正データ記
憶手段20を用意することは実際上不可能であり、現実的
ではない。

色修正データ記憶手段20を共通に使用する構成であれ
ば、差程の困難を伴なわないで実現できる。

第20図はそのような構成のときに使用して好適なカラ
ーマスキング装置10の一例であって、入力画像データB,
G,Rは一旦入力値補正用のLUT55〜57を介してカラーマス
キング装置10に供給される。色修正データ記憶手段20に
は、一種類の感度に対応した色修正データが格納されて
いる。

この色修正データ記憶手段20からの色修正データとそ
のときの重み係数とから、修正後の画像データが算出さ
れる。修正された画像データは感度補正用のLUT61〜63
に供給されて、使用する印画紙の感度に応じた補正がな
される。

ここで、感度補正用のLUT61〜63には感度の違いに対
応した複数種の感度補正値が格納されており、使用する
印画紙の感度に合わせてその補正値が選択される。

また、この感度補正用のLUTの入出力特性は、人間の
視覚特性が考慮される。そして、第21図に示すような入
出力特性の感度補正曲線を使用すれば、量子化誤差によ
る擬似輪郭の発生を最小限に抑えることができる。

ところで、上述の例では256階調をフルに使用する構
成とはなされていないが、例えば次に示すような考えを
踏襲すれば、256階調をフルに使用したカラーマスキン
グ装置を実現できる（第24図参照）。

そのためには、まず格子点として８ビット間隔と９ビ
ット間隔とを混合した形で配分する。混合形とすること
によって、８ビット間隔と９ビット間隔との識別信号が
用意される。従って、アドレス信号形成手段40の出力
と、格子点及び識別信号との関係は、第22図に示すよう
に設定される。

その結果、例えば入力が216であったときには、アド
レス信号形成手段40からの出力とコントローラ50からの
出力との関係は、次のようになるように制御される。

振り分け信号 0 1 24へのアドレス信号 6 3 20へのアドレス信号 26 27 識別信号 1 1 ここで、重み係数記憶手段24へのアドレス信号の値
は、振り分け信号が０のとき、入力216に最も近い最小
の格子点210との差（＝６）が選ばれ、また振り分け信
号が１のとき、入力216と次の格子点219との差（＝３）
が選択される。

識別信号１は９ビット間隔の格子点を表わし、０は８
ビット間隔の格子点を表わすもので、次のような理由か
ら識別信号が必要となる。

すなわち、格子点の間隔が相違すると、３色の格子点
が作られる空間領域は立方体でなく、直方体となり、そ
の体積は、 512（＝８×８×８）,576（＝８×８×９） 648（＝８×９×９）,729（＝９×９×９）の４通りできる。このため、１辺が８ビットか９ビット
かの識別信号が必要となるわけである。

また、重み係数記憶手段24では、この識別信号にした
がって夫々の重み係数が、その総和がやはり256となる
ように設定されるものである。

例えば、各色の画像データ値が、（64,143,216）であったときには、第23図に示すものとなる。

従って、図示のような重み係数と色修正データとか
ら、上述した算出式にしたがって最終的な色修正データ
が求められる。

このように格子点のビット間隔を適宜選定すれば、25
6階調をフルに用いることができる。ただし、この場合
には、コントローラ50から上述したような識別信号が生
成されるように構成されるのは勿論である。

第24図は順次式に構成されたカラーマスキング装置10
にこの発明、特に256階調をフルに用いる構成を適用し
た場合であって、第18図と対応する部分には同一の符号
を付し、その説明は省略する。

この例では、最大格子点間距離が９ビットであるた
め、この距離に対応する重み係数参照用のアドレス信号
として４ビットのデータがアドレス信号形成手段（プリ
LUT）40から重み係数記憶手段24側に供給される。アド
レス信号形成手段40からはさらに８ビット間隔と９ビッ
ト間隔の識別信号（１ビット構成）が出力され、これが
重み係数記憶手段24に供給される。

色修正データ用のLUT21〜23には、その制御端子▲
▼にチップを順次選択するための制御信号▲▼，
▲▼，▼が供給されて、例えばLUT21〜23の順
で夫々から色修正データが順次読み出されたのち、掛算
累算手段30に供給される。

掛算累算手段30においても、各色の修正値算出が順次
処理されることになる。

掛算累算手段30は、図示するように単一のチップで構
成された掛算累算器が使用され、積和出力（累算出力）
のうち上位８ビットのデータ各色ごとに順次出力され
る。

コントローラ50は９進のカウンタ51と出力タイミング
を調整するためのラッチ回路52とで構成される。カウン
タ51への基準クロックは掛算累算器30のクロック入力端
子Xck,Yckに対して共通に供給され、これのクロックタ
イミングで、X,Y端子に入力された色修正データKiと重
み係数Aiの各データが演算処理される。そして、８回に
亙る積和出力が得られた次のタイミングで出力端子ＺOU
Tから最終的な色修正データが出力されるように、基準
クロックを1/9にカウントダウンしたクロックがZck端子
に供給される。

なお、アキュムレート端子ACCに供給される演算処理
制御パルスにおいて、そのレベルが１のときは、Ｘ・Ｙ＋Ｑ（Ｑは直前の積和出力）の積和処理が実行される。０レベルの制御パルスは９個
目の基準クロックが得られるタイミングごとに生成さ
れ、これによって積和出力がリセットされて、次の色修
正用演算処理に備えられる。

そのため、このリセット時は端子Yinには、オール０
の重み係数が入力されるように、この記憶手段24の▲
▼端子にリセット信号が供給される。その結果、プル
ダウン抵抗R_PによりYinのデータは０となりＸ・Ｙ（＝
０）なるリセット処理が実行されることになる。

上述した実施例は以下のようにも変形することができ
る。

第１に、上述では最終的な色修正データを、８個の格
子点の色修正データから算出するようにしたが、対角頂
点の２点の色修正データから内挿してもよい。このよう
な内挿方法は、特に色修正データとして上述よりもさら
に多くの点の修正データを使用する場合に好適である。

第２に、上述では色修正データをROM構成のLUTに格納
したが、この色修正データ記憶手段としてRAMを使用す
ると共に、色修正データ格納用として別のメモリ（ROM
やディスクメモリなど）を用意し、必要時この別のメモ
リから色修正データを読み出し、これをRAMに書き込ん
で使用することもできる。

この構成によれば、RAMとしてＳ−RAMを使用できるか
ら、演算処理時間のスピードアップ化を図れる。

このように別のメモリを使用し、必要時ダウンロード
する構成では、この別のメモリに、色の反転データ、あ
る出力の色を選択するデータ、照明光の種類によって色
調を変化させたデータ、色強調用データなどの特殊効果
用のデータを用意することができる。これらを必要なと
き必要なだけダウンロードして使用すれば、特殊効果を
比較的簡単に作成できる。

第３に、カラーマスキング装置を印刷用に応用する場
合には、色修正データ記憶手段20に黒（スミ）のデータ
を格納したLUTを別に用意するだけでよい。この場合に
は、順次式のカラーマスキング装置として構成した方が
構成を簡略化できるので得策である。

第４に、重み係数の計算方法は、直方体の体積を重み
係数とするのではなく、点Piからの距離を逆数（あるい
はそのｎ乗）として求めてもよい。

第５に、色修正データ記憶手段20,掛算累算手段30の
各段間にラッチ回路を接続すれば、各段間の処理を相互
に分離できるため、高速演算処理が可能となる。

第６に、色空間座標の変換は、（B,G,R）、（Ｌ^＊,a
^＊,b^＊）、（X,Y,Z）などにも適用できることは容易に
理解できよう。

［発明の効果］以上説明したように、この発明によれば、複数のカラ
ーパッチを使用して、対応する表色系の値を算出する場
合、測色すべきカラーパッチの数を増加させることな
く、必要とするカラーパッチ数を得ることができる。従
って、実際の装置を使用した測色時間を大幅に短縮する
ことができる効果がある。

そして、カラーパッチ数を拡張、増殖する場合に、こ
の発明では３点以上の格子点を使用した曲線近似によっ
て、補間するようにしているので、第３図のようないび
つな立体をもつ表色系であっても、内挿点を正確に算出
することができる。

その結果、この表色系の値をY,M,C座標系などに対応
付ける際の、精度も高くなり、得られる色修正データに
基づく色再現性が格段に向上することになる。

従って、この発明は、色分解画像を構成する複数の基
本色を混合して、ある表色系の中間色を再現するに際
し、表色系に設定した目標となる中間色に近い表色系の
値を、基本色で構成された座標系の値に対応付けながら
順次収束演算して、目標となる中間色に最も近い表色系
の値に対応する座標系の目標値を、求むべき中間色を再
現する基本色の組分せとして修正するような色分解画像
修正装置に使用されるカラーパッチによる色推定方法に
適用して極めて好適である。

つまり、この発明はカラー画像情報を印画紙や印刷な
どに記録する場合に適用して極めて好適である。

【図面の簡単な説明】

第１図はY,M,C座標系の説明図、第２図はＬ^＊,u^＊,v^＊
表色系の説明図、第３図は第１図の座標系をさらに簡略
化したY,M座標系の説明図、第４図はそのときの明度及
び彩度を示す表色系の説明図、第５図及び第６図はこの
発明に係るカラーパッチによる色推定方法の説明図、第
７図及び第８図はカラーパッチの一例を示す図、第９図
は曲線近似の説明図、第10図はそのとき得られるサンプ
ル点拡張の説明図、第11図及び第12図はサンプル点拡張
によって得られた座標系及び表色系の説明図、第13図は
内挿処理の説明図、第14図は立体外に目標値があるとき
の説明図、第15図は表色系での色再現範囲を示す円筒座
標図、第16図は収束操作の説明図、第17図は第13図と同
様な内挿処理の説明図、第18図はカラーマスキング装置
の一例を示す要部の系統図、第19図は格子点の配分関係
を示す図、第20図はこの発明の他の例を示す概略的な系
統図、第21図はそのときに使用する感度補正曲線を示す
図、第22図及び第23図は振り分け信号、色修正データ、
識別信号などの関係を示す図、第24図はこの発明の更に
他の例を示す第18図と同様な系統図、第25図は従来の色
分解画像修正装置の構成図、第26図は分光吸収濃度曲線
図である。 10……カラーマスキング装置 20……色修正データ記憶手段 30……掛算累算手段 40……アドレス信号形成手段 50……コントローラＶ……空間領域Ｗ……空間領域ｓ……内挿点

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】色分解画像を構成する複数の基本色を混合
して得られる、ある表色系の中間色を推定するに際し、上記複数の基本色の組み合わせによって複数のカラーパ
ッチを予め作成し、上記表色系の各座標毎に、既に作成された３点以上の上
記カラーパッチの対応する座標の表色系を用いて曲線補
間を行うことによりカラーパッチを増加させ、上記増加されたカラーパッチを利用して上記予め作成さ
れたカラーパッチ以外の基本色の組合わせによる点の色
推定を行うことを特徴とするカラーパッチによる色推定方法。
【請求項２】上記基本色として、イエローＹ、マゼンタ
Ｍ、シアンＣが使用されてなることを特徴とする特許請
求の範囲第１項記載のカラーパッチによる色推定方法。