画像処理装置、画像処理システム
【課題】カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを、校正することができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】第一の出力画像データと、第二の出力画像データの位置合わせを行うための幾何学変換パラメータを求める幾何学変換パラメータ推定手段４２と、幾何学変換パラメータにより対応づけられる、第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段６１と、前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段６２と、原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段６３と、を有することを特徴とする。
【解決手段】第一の出力画像データと、第二の出力画像データの位置合わせを行うための幾何学変換パラメータを求める幾何学変換パラメータ推定手段４２と、幾何学変換パラメータにより対応づけられる、第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段６１と、前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段６２と、原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段６３と、を有することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷機やディスプレイなどの画像出力機器では、原稿の画素値に従って印刷されていることが要求される。このため、原稿の画素値と、例えば測色機が印刷物から計測した画素値を比較して、画像出力機器のカラープロファイルを更新する作業が行われることがある。カラープロファイルの更新時には、画像出力機器が、画素値が既知のカラーチャートを出力し、そのカラーチャートをスキャナなどの測色機で測色して、両者を比較し比較結果に基づき画像出力機器のカラープロファイルを更新する方法が広く用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
このような作業には大きく次の２つのパターンが考えられる。印刷機を例にして説明する。
a) 標準のカラーチャートに色調を合わせるパターン
標準として規定されたカラーチャートを画像出力機器により印刷し、カラーチャートを構成する各カラーパッチを測色機により測色して、画像出力機器等が、得られた測色値と期待される値との差が所定の範囲に収まるように画像出力機器のプリンタ・プロファイルを更新する。
ｂ）基準の画像出力機器に色調を合わせるパターン
一例として、プルーファ（色調の校正機又は校正機と同等の出力物が得られる印刷機）の出力の色調を、画像出力機器の出力の色調に一致させるケースが挙げられる。この場合、カラーチャートをプルーファと画像出力機器とによりそれぞれ印刷し、ユーザは印刷された２つのカラーチャートの各カラーパッチを測色計により測色する。ユーザは、得られた測色値の差が所定の範囲に収まるようにプルーファのプリンタ・プロファイルを更新する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のカラープロファイルの更新方法は、基準のカラーチャートの印刷物が得られない状況下では遂行できないという問題があった。これは、上述したようにある画像出力機器の出力の色調を別の画像出力機器の色調に合わせる場合、双方が同じカラーチャートを出力する必要があるためである。しかし、現実には、基準となる画像出力機器がカラーチャートを出力できないケースや基準となる画像出力機器がカラーチャートを印刷した印刷物を、カラープロファイルを更新する側の画像出力機器が入手できないケースがある。
【０００５】
このケースの一例としては、印刷業者が顧客から印刷業務を受注した際に、顧客のプリンタの出力結果に色調を合わせるように要求されるケースが挙げられる。顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていれば、印刷業者はこの様な条件下でも顧客の要求に応えることは可能である。しかしながら、顧客がカラーマネージメントに精通していないケースも少なくない。カラーマネージメントが適切に行われている例としては、画像出力機器のキャリブレーションが定期的に行われていることや、画像データの色がＩＣＣ（インターナショナル・カラー・コンソーシアム ）プロファイルなど標準化された仕組みに基づいて管理されている場合が挙げられる。
【０００６】
カラーチャートが利用できず、また、顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていない状況下では、印刷業者は手作業により色合わせを行わなければならない。この作業は試行錯誤で行うため、多大な時間を要すると共に、作業者の経験と勘に依存することから熟練が必要とされる。さらに、色合わせの結果は逐次印刷して確認するため、大量の紙を浪費し、印刷業者が損失を被っている（廃棄される紙は「損紙」と呼ばれる）。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑み、カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを、校正することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の効果】
【０００９】
カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを、校正することができる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施例の色調補正の特徴部を説明する図の一例である。
【図２】色調変換システムの構成図の一例である。
【図３】色調変換システムのハードウェア構成図の一例である。
【図４】コンピュータのハードウェア構成図の一例である。
【図５】色調変換システムを一台のＭＦＰで実現した場合の、ＭＦＰのハードウェア構成図の一例である。
【図６】色調変換システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である。
【図７】色調変換システム又はＭＦＰが色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図８】幾何学変換の一例を示す図である。
【図９】色調変換システムの構成図の一例である。
【図１０】色調補正の特徴部を説明する図の一例である（実施例２）。
【図１１】色調変換システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である（実施例２）。
【図１２】色調変換システム又はＭＦＰが色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１３】色調再現特性推定部がユーザプリンタの色調再現特性を推定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１４】分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。
【図１５】ヒストグラムによる分割数や分割幅を決定するケースを説明する図の一例である。
【図１６】ユーザ画像データと原稿画像データの関係を説明する図の一例である。
【図１７】色調変換システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である（実施例３）。
【図１８】色調変換システム又はＭＦＰが色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１９】重みデータを説明する図の一例である。
【図２０】色差分布を説明する図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本実施例の色調補正の特徴部を説明する図の一例である。
左図は、色調合わせの目標となる基準プリンタが原稿画像データを出力した基準画像データである（実際にはスキャナなどで読み取られた画像データ）。
右図は、基準プリンタと色調を同等にしたいユーザプリンタが原稿画像データを出力したユーザ画像データである（実際にはスキャナなどで読み取られた画像データ）。
【００１３】
色調変換システムは、基準画像データとユーザ画像データの差分画像データを作成する。ここでは単純に、基準画像データの画素値からユーザ画像データの画素値を減じる。差分画像データは、基準画像データとユーザ画像データの差なので、この差がなくなるようにユーザ画像データが印刷されればよいことになる。
【００１４】
そこで、色調変換システムは、差分画像データを原稿画像データに反映させる。しかしながら、単に、原稿画像データに差分画像データを加えても、ユーザプリンタが原稿画像データを出力した際に、ユーザ画像データと基準画像データとは同等にならない。これは、一般に、色調再現特性（入力された色をどのような色として出力するか）は線形ではないため、原稿画像データに差分画像データを加えるという線形な反映方法が、色調再現特性と適合しないためである。
【００１５】
このため、本実施例の色調変換システムは、差分画像データを画素毎又は画素群毎に補正する。そこで、予めLUT（後述する補正パラメータ）を用意しておくことにする。
【００１６】
例えば、差分画像データのある画素の画素値がｃの場合、ｃに対応づけられた値を補正後の画素値ｃ´とする。
【００１７】
補正後の画素値ｃ´に色調変換したと仮定すれば、基準画像データとユーザ画像データの差分に等しくなると期待できる。よって、色調変換システムは、上記の補正を差分画像データの画素毎又は画素群毎に行った補正後の差分画像データ（以下、補正画像データという）を、原稿画像データに加算する。本実施例では、この補正画像データの原稿画像データへの画素値の加算を画像データの合成という。ユーザプリンタが合成後の原稿画像データを出力したユーザ画像データは、基準画像データと同等になることが期待できる。
【００１８】
図２は、色調変換システム６１０の構成図の一例を示す。機器や画像データを以下のように定義する。
・第一の画像出力機器：プリンタ （「基準プリンタ」と呼ぶ）
・第二の画像出力機器：プリンタ （「ユーザプリンタ」と呼ぶ）
・画像読取装置：スキャナ
また、以降で使用する用語を以下のように定義する。
・基準プリンタ：第一の画像出力機器に対応し、色調が合わせられる目標となるプリンタ
・ユーザプリンタ：第二の画像出力機器に対応し、基準プリンタ４００に色調を合わせたいプリンタ
・スキャナ：画像読取装置に対応
・原稿画像データ：プリンタが印刷物を出力する際に用いる画像データ
・基準印刷物：原稿画像データを基準プリンタ４００で出力した、色調合わせの目標とされる印刷物
・基準画像データ：基準印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
・ユーザ印刷物：原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力した、基準印刷物に色調を合わせたい印刷物
・ユーザ画像データ：ユーザ印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
本実施形態では、基準印刷物とユーザ印刷物とを用い、ユーザプリンタ２００に与える原稿画像データに色調変換を行うことによって、基準印刷物の色調と同等の色調のユーザ印刷物が得られるようにする。
【００１９】
色調変換を行う装置は、第二の画像出力機器でもスキャナ３００でもよいし、これらとは別体のコンピュータ１００でもよい。本実施形態では、コンピュータ１００が原稿画像データと補正画像データを合成するものとして説明する。
【００２０】
図２に示した色調変換システム６１０は、ネットワーク５００を介して接続された、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００を有する。ユーザプリンタ２００の代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用いてもよく、また、スキャナ３００の変わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。基準プリンタ４００は、色調変換システム６１０のユーザ側に存在しないことを想定しているためネットワークに接続されていないが、接続されていてもよい。色調変換システム６１０のユーザは、基準プリンタ４００が基準画像データを出力した基準印刷物をすでに取得しているか、取得することができる。
【００２１】
ネットワークは、社内ＬＡＮ、広域ＬＡＮ（ＷＡＮ）、ＩＰ−ＶＮＰ（Virtual Private Network）、インターネットＶＰＮ、又は、インターネットなどである。これらが組み合わされたネットワーク等、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００が通信可能であればよい。一部に電話回線を含んでいてもよく、また、有線接続か無線接続は問わない。
【００２２】
なお、同じ一台のプリンタで過去と現在の色調を合わせる場合など、基準プリンタ４００とユーザプリンタ２００はそれぞれ異なる装置である必要はない。また、基準プリンタ４００及びユーザプリンタ２００は、プリンタ機能を有していれば、スキャナ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。同様に、スキャナ３００は、スキャナ機能を有していれば、プリンタ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。複数の機能を有する装置はＭＦＰ（Multifunction Peripheral）と称されることがある。
【００２３】
また、コンピュータ１００は、基準印刷物をスキャナ３００が読み取った基準画像データ、及び、ユーザプリンタ２００が原稿画像データを出力したユーザ印刷物をスキャナ３００が読み取ったユーザ画像データから差分画像データを生成し、これを補正した後、原稿画像データに合成する。原稿画像データは、ユーザプリンタ２００が予め記憶しておいてもよいし、基準プリンタ４００から取得してもよい。コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００は一台のＭＦＰに搭載することもできる。
【００２４】
図３は、色調変換システム６１０のハードウェア構成図の一例を示す。色調変換システム６１０は、画像入力部６０１、画像出力部６０２、画像記憶部６０３、画像解析部６０４、パラメータ記憶部６０５、及び、画像処理部６０６を有する。
【００２５】
画像入力部６０１は、画像出力機器により出力された画像を入力するものであり、図２ではスキャナ３００が相当する。画像記憶部６０３は、画像入力部６０１が入力を受け付けた画像データを記憶するものであり、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像解析部６０４は、基準画像データ、ユーザ画像データ、及び、原稿画像データから補正画像データを生成し、補正画像データと原稿画像データを合成して補正済み原稿画像データを生成する。図２ではコンピュータ１００が相当する。パラメータ記憶部６０５は、差分画像データ、補正画像データ、補正済み原稿画像データ、ＬＵＴ等を記憶するもので、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像処理部６０６は、得られた補正済み原稿画像データを画像処理するもので、図２ではユーザプリンタ２００が相当する。画像出力部６０２は、補正済み原稿画像データを出力するもので、図２ではユーザプリンタ２００が相当する。
【００２６】
図４は、コンピュータ１００のハードウェア構成図の一例を示す。コンピュータ１００はそれぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、記憶媒体装着部１０４、通信装置１０５、入力装置１０６、描画制御部１０７、及び、ＨＤＤ１０８を有する。ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やプログラムをＨＤＤ１０８から読み出して実行することで種々の機能を提供すると共に、補正済み原稿画像データの生成処理を行う。
【００２７】
ＲＡＭ１０２はＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際に必要なデータを一時保管する作業メモリ（主記憶メモリ）になり、ＲＯＭ１０３はＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＯＳを起動するためのプログラム、静的なデータが記憶されている。
【００２８】
記憶媒体装着部１０４には記憶媒体１１０が着脱可能であり、記憶媒体１１０に記録されたプログラムを読み込み、ＨＤＤ１０８に記憶させる。また、記憶媒体装着部１０４は、ＨＤＤ１０８に記憶されたデータを記憶媒体１１０に書き込むこともできる。記憶媒体１１０は例えば、ＵＳＤメモリ、ＳＤカード等である。
【００２９】
入力装置１０６は、キーボードやマウス、トラックボールなどであり、コンピュータ１００へのユーザの様々な操作指示を受け付ける。
【００３０】
ＨＤＤ１０８は、ＳＳＤ等の不揮発メモリでもよく、ＯＳ、プログラム、画像データなどの各種のデータが記憶されている。
【００３１】
通信装置１０５は、インターネットなどのネットワーク３０１に接続するためのＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）であり、例えば、イーサネット（登録商標）カードである。
【００３２】
描画制御部１０７は、ＣＰＵ１０１がプログラム１１１を実行してグラフィックメモリに書き込んだ描画コマンドを解釈して、画面を生成しディスプレイ１０９に描画する。
【００３３】
図５は、色調変換システム６１０を一台のＭＦＰ７００で実現した場合の、ＭＦＰ７００のハードウェア構成図の一例を示す。ＭＦＰ７００は、コントローラ３０、操作部３１、ファックス制御ユニット３２、プロッタ３３、スキャナ３４、及び、その他ハードウェアリソース３５を有する。コントローラ３０は、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＮＢ（ノースブリッジ）１３、ＡＳＩＣ１６，ＭＥＭ−Ｃ１４，ＨＤＤ１５（Hard Disk Drive）、及び、ＰＣＩバスを介してＮＢ１３と接続された周辺機器１７を有する。
【００３４】
コントローラ３０において、ＡＳＩＣ１６にはＭＥＭ−Ｃ１４、ＨＤＤ１５、及び、ＮＢ１３が接続されると共に、ＮＢ１３にはＣＰＵ１１とＭＥＭ−Ｐ１２が接続されている。ＮＢ１３はＣＰＵチップセットの1つであり、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＡＳＩＣ１６，及び、周辺機器を接続するためのブリッジである。
【００３５】
ＡＳＩＣ１６は、画像処理用途向けのＩＣであり各種の画像処理を行う。ＡＳＩＣ１６は、ＡＧＰ、ＨＤＤ１５、及び、ＭＥＭ−Ｃ１４をそれぞれ接続するブリッジの役割も果たす。ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ７００の全体制御を行うと共にＭＦＰ７００に実装されている各種アプリケーションを起動して実行させる。
【００３６】
ＭＥＭ−Ｐ１２は、ＭＦＰ７００のシステムが使用するシステムメモリであり、ＭＥＭ−Ｃ１４は、画像処理中の画像データのバッファとして用いられるローカルメモリである。
【００３７】
ＨＤＤ１５は、大容量のストレージであり、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などを用いてもよい。ＨＤＤ１５には、ＯＳ、各種のアプリケーション、フォントデータ等が記憶される。また、ＨＤＤ１５には補正済み原稿画像データの生成処理を行うプログラム２３が記憶されている。
【００３８】
周辺機器１７は、シリアルバス、ＮＩＣ、ＵＳＢホスト、IEEE802.11a/b/g/n、ＩＥＥＥ１３９４、及び、メモリカードＩ／Ｆである。シリアルバスには、例えばセントロニクスケーブルが接続される。ＮＩＣはネットワークを介した通信を制御する。ＵＳＢホストにはＵＳＢケーブルを介して機器が接続される。IEEE802.11a/b/g/nはこれらの規格に従った無線ＬＡＮ用のインタフェースであり、無線ＬＡＮによる通信を制御する。ＩＥＥＥ１３９４は、高速なシリアル通信を制御するインタフェースである。メモリカードＩ／Ｆには各種のメモリカードが装着され、データの読み書きを行う。メモリカードは、例えば、ＳＤカード、マルチメディアカード、ｘＤカード等である。
【００３９】
操作部３１は、ハード的なキーボードと液晶などの表示手段とを有する。操作部３１は、ユーザからの入力操作の受け付け、ユーザに向けた各種の画面の表示をおこなう。操作部３１はタッチパネルを搭載しており、表示したソフトキーからユーザ操作を受け付けることもできる。
【００４０】
ファックス制御ユニット３２は、ＮＣＵ（Network Control Unit）を介して公衆通信網に接続し、例えばＧ３、Ｇ４規格のファクシミリに対応した通信手順（通信プロトコル）等に従いファクシミリの送受信を行う。ファックス制御ユニット３２は、画像データにデータ圧縮や変調等の信号処理を施して送信すると共に、相手先から受信した画像データにデータの伸長やエラー訂正等を施し画像データを復元する。
【００４１】
プロッタ３３は、例えば、電子写真方式による白黒プロッタ又はカラープロッタであり、印刷対象データやスキャナ３４が読み取った画像データに基づき、１ページ毎の画像を形成し、用紙に転写する。例えば、レーザービームを用いた電子写真プロセスを使って、感光ドラム等に形成したトナー画像を用紙に転写し、定着装置により熱と圧力により定着して出力する。また、インク液滴を塗布する形態で印刷してもよい。
【００４２】
スキャナ３４は、コンタクトガラスに載置された原稿を光学的に走査して、その反射光をＡ／Ｄ変換して公知の画像処理を施し所定の解像度のデジタルデータに変換し画像データを生成する。
【００４３】
図５のＭＦＰ７００では、図３の画像入力部６０１はスキャナ３４が相当し、画像出力部６０２はプロッタ３３が相当し、画像記憶部６０３はＨＤＤ１５が相当し、画像解析部６０４はＣＰＵ１１が相当し、パラメータ記憶部６０５はＨＤＤ１５が相当し、画像処理部６０６はＡＳＩＣ１６が相当する。
【００４４】
図６は、本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。本実施例の色調変換システム６１０は、画像読み取り部４１、幾何学変換パラメータ推定部４２、差分検出部６１、補正処理部６２、及び、画像合成部６３を有する。
【００４５】
画像読み取り部４１は原稿画像データの出力結果である基準印刷物及びユーザ印刷物を読み取り、基準画像データ及びユーザ画像データを生成する。
【００４６】
幾何学変換パラメータ推定部４２は原稿画像データと基準画像データ、原稿画像データとユーザ画像データのそれぞれの幾何学変換パラメータを推定する。
【００４７】
差分検出部６１は、基準画像データとユーザ画像データの間の差分を検出し、差分画像データを生成する。
【００４８】
補正処理部６２は、所定の補正パラメータを用いて差分画像データに補正処理を施し、補正画像データを生成する。補正処理部６２は補正パラメータを記憶している。補正パラメータは実際にはＨＤＤ１０８、１５に記憶されている。
【００４９】
画像合成部６３は、原稿画像データと補正画像データとを合成して、補正済み原稿画像データを生成する。
【００５０】
〔動作手順〕
図７は、色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【００５１】
画像読み取り部４１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（Ｓ１１０）。
【００５２】
ユーザプリンタ２００が、原稿画像データを印刷してユーザ印刷物を出力する（Ｓ１２０）。
【００５３】
画像読み取り部４１が、ユーザ印刷物を読み取り、ユーザ画像データを生成する（Ｓ１３０）。基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナで読み取ってもよいし、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できるという条件の元で、二つの印刷物を別々のスキャナで読み取ってもよい。
【００５４】
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、基準画像データとユーザ画像データとを原稿画像データに位置合わせする（Ｓ１４０）。すなわち、原稿画像データを基準とし、基準画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータをそれぞれ求め、幾何学変換パラメータを用いて位置合わせを行う。幾何学変換パラメータの例としては、変位量、回転角、変倍率がある。
【００５５】
幾何学パラメータの推定には公知の技術を用いればよい。その例としては、マーカーを用いる方法や、マーカーを用いないパターンマッチング法や位相限定相関法などが挙げられる。
a) マーカーを用いる方法
「トンボ」と呼ばれるマーカーを原稿画像データの四隅や各辺の中央に配置したうえで出力し、基準画像データとユーザ印刷物を読み取った際に、このトンボマーカの位置のずれを用いて、変位量や回転角、変倍率を求める。
【００５６】
図８（ａ）はトンボマーカの一例を示す図である。１枚の記録紙に画像データと４つ〜６つのトンボが形成されている。原稿画像データとユーザ画像データとで、トンボと画像データの相対的位置が同じであるとすると、同じ位置の２つのトンボの位置ずれを比較することで、幾何学変換パラメータを求めることができる。なお、例えば紙端からのトンボのおよその位置は既知なので、紙端から所定範囲にトンボの検出処理を施せばトンボの位置を検出できる。
【００５７】
図８（ｂ）はトンボマーカの位置のずれについて説明する図の一例である。Ｐｎ（ｎは１以上の整数）は原稿画像データのトンボマーカの特徴点の位置を、ｑｎは基準画像データのトンボマーカの特徴点の位置を、それぞれ示す。位置ずれがなければＰ１とｑ１、Ｐ２とｑ２、Ｐ３とｑ３…の点どうしの位置が一致するはずなので、公知の手法により点どうしの対応関係を求めることで、幾何学変換パラメータが得られる。ここで、２つの画像のうち一方の画像に例えばアフィン変換を行うことで２つの点パターンをマッチングさせることが知られている。したがって、幾何学変換パラメータを求めるには、２つの点パターンの各位置が最も近似する最適なアフィンパラメータを探し出せばよい。例えば、Ｐ１〜Ｐ６にアフィン変換するためのアフィンパラメータの評価関数を定め、評価関数が最小になるときのアフィンパラメータを幾何学変換パラメータとする。
b) パターンマッチング法を用いる方法
変位量のみを推定する方法の一例としては、テンプレートマッチング法が挙げられる。テンプレートマッチング法は一方の画像をテンプレートとし、位置を少しずつずらしながら他方の画像と一致度を求め、最も一致度の高くなる位置を検出するものである。幾何学変換が変位だけに限定できない場合には、回転角を推定する方法（ハフ変換など）や変倍量を推定する方法（マルチスケール解析など）と組み合わせて利用する必要がある。
【００５８】
テンプレートマッチングを応用したブロックマッチング法では、一方の画像をブロックに分割し、ブロックごとに他方の画像と最も一致度の高くなる位置を検出することにより変位量を求めることができる。ブロックマッチング法では、ブロックごとの変位量から回転角や変倍率を推定することも可能である。
c) 位相限定相関法を用いる方法
高い精度で変位量や回転角、変倍率を求める方法の例として、位相限定相関法（POC、Phase Only Correlation）や回転不変位相限定相関法（RIPOC、Rotation Invariant Phase Only Correlation）がある。位相限定相関法は、画像に対して離散フーリエ変換をかけて得られる位相画像を用い、比較対象の二枚の画像から得られる二つの位相画像の相関が最も高くなる位置を検出することにより、変位量を求める手法である。また、回転不変位相限定相関法は、上記位相画像を対数極座標変換することにより、回転角と変倍率を変換された位相画像上での変位量として検出できるようにしたものである。
【００５９】
なお、原稿画像データと基準画像データ、及び、原稿画像データとユーザ画像データ、それぞれの幾何学変換パラメータが求められると、基準画像データとユーザ画像データも位置合わせされる。
【００６０】
また、原稿画像データと基準画像データの幾何学変換パラメータを求め、基準画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータを求めることで、原稿画像データとユーザ画像データも位置あわせされる。
【００６１】
同様に、原稿画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータを求め、ユーザ画像データと基準画像データの幾何学変換パラメータを求めることで、原稿画像データとユーザ画像データも位置あわせされる。すなわち、幾何学変換パラメータは2つ求めておけば、３つの画像データのうち任意の２つの画像データが位置あわせされる。
【００６２】
以上により幾何学変換パラメータが求まったら、幾何学変換パラメータ推定部４２は基準画像データ（又はユーザ画像データ）に幾何学変換を実行する。変換に際してサブピクセル精度の移動や何らかの回転、実数値での変倍などにより変換前後の画素が一対一で対応付かないようなケースでは、適宜画素補間手法を用いて画素値を導出すればよい。画素補間手法の例としては、バイリニア法、バイキュービック法などが挙げられる。
【００６３】
なお、幾何学変換は必須ではなく、次ステップにおいて原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）において同じ位置の画素を取得する際に、幾何学変換パラメータを用いて座標変換を行い、同じ位置か否かを判断することによって代替してもよい。後者を換言すれば、各画像の原点を基準とする座標系では異なる座標値を保持していても、幾何学変換の結果、同じ座標値となる画素を「同じ位置の画素」と見なすことになる。
【００６４】
原稿画像データを出力して得られた印刷物には画像の周囲に余白が存在するケースが存在する。この様なケースでは、幾何学変換の変位量に余白部分の高さや幅が含まれるため余白部分を参照することはないが、出力画像データにおいて余白部分を排除するように必要な領域を切り出し、各画像における原点の位置を一致させてもよい。
【００６５】
図７に戻り、差分検出部６１は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１５０）。そして、ユーザ印刷物が妥当か否かを判定する（Ｓ１６０）。
【００６６】
ユーザ印刷物の品質が十分であれば（Ｓ１６０のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ(Ｓ１６０のＮｏ)、次ステップＳ１７０に進む。
【００６７】
ユーザ印刷物の品質を評価する方法の例としては、基準印刷物との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。なお、品質の評価は目視で行ってもよい。
a) 色差を用いる評価方法
色差とは、L*a*b*色空間やL*u*v*色空間における二つの色の距離である。本実施例は画像出力機器としてプリンタを用いていることからL*a*b*色空間を用いて説明する。
L*a*b*色空間の色差ΔE*abは以下の式で定義される。
【００６８】
【数１】
ここで、(ΔL*, Δa* ,Δb*)はL*a*b*色空間における２色の色度差である。
基準印刷物とユーザ印刷物の色差を求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）デバイス非依存の色空間に変換された基準画像データとユーザ画像データとをL*a*b*色空間に変換する
（５）上式により画素ごとの色差を求める
基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナ３００で読み取るとしているが、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる条件の元で、二つの印刷物を別々のスキャナ３００で読み取ってもよい。
【００６９】
スキャナ３００を一台のみ使用する場合には、カラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではない。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
【００７０】
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ印刷物の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。
【００７１】
品質が十分であるか否かの判断は、
・平均色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・最大色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・分散が所定の値以内に収まっているか否か、
などの基準で判断することができる。なお、ユーザ印刷物の品質を評価する際には、画像データのコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、
・後の処理で必要な位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であること、
・プリンタによって輪郭部分の再現性が異なること （色味やシャープなど）
などの理由から、輪郭部分で大きな色差が出現する可能性があるためである。
【００７２】
輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色調の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。
【００７３】
輪郭部分を検出する方法の例としては、二値化を用いる方法や、エッジ検出を用いる方法が挙げられる。二値化を用いる方法の一例としては、画像データを所定の閾値で白黒に二値化し、白い領域と黒い領域とが隣接する箇所を輪郭部分として判断する方法がある。エッジ検出を用いる方法の一例としては、画像データからSobel法などを用いてエッジ画像を作成し、これを所定の閾値で二値化して閾値以上の画素を輪郭部分として判断する方法がある。
【００７４】
輪郭部分を除去せずに、上記課題を緩和する方法もある。例えば、画像データを平滑化して輪郭部分を滑らかにし、輪郭部分で出現する色差を低減するというものである。平滑化には、平均化フィルタやローパスフィルタなど従来技術を用いればよい。
【００７５】
ｂ）色相差を用いる評価方法
L*a*b*色空間の色相差ΔH*abは次式で定義される。
【００７６】
【数２】
ここで、ΔE*abは色差、(ΔL*, Δa* ,Δb*)は２色の色度差、ΔC*abはクロマの差ある。クロマC*abは次式で定義される。
【００７７】
【数３】
基準印刷物とユーザ印刷物の色相差を求める手順は色差を求める手順と同じであるが、色差ではなく色相差を算出する。また統計的な分析方法や品質の判定方法も同様である。
【００７８】
ｃ）各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
所定の色空間において、基準印刷物とユーザ印刷物との各色成分の差の絶対値を取り、評価を行う方法である。ＲＧＢ色空間を例に取れば、Ｒ成分値の絶対値の差、Ｇ成分値の絶対値の差、Ｂ成分値の絶対値の差を用いる。
基準印刷物とユーザ印刷物の各色成分の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
【００７９】
（１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）変換後の色空間において、画素ごとに各色成分値の差の絶対値を求める。
なお、色差のケースと同様に、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではなく、スキャナ３００のデバイス依存の色空間で直接差の絶対値を求めてもよい。また、統計的な分析方法や品質の判定方法は色差のケースと同様である。
【００８０】
次に、差分検出部６１は、差分画像データを生成する（Ｓ１７０）。すなわち、基準画像データに対するユーザ画像データの画素値の差を画像データ全体に渡って求め、差分画像データを生成する。基準画像データとユーザ画像データとを位置合わせしてれば、同じ座標に存在する画素の画素値の差を取ればよいし、幾何学変換パラメータのみを求めてあるのであれば幾何学変換後の座標が対応する画素の画素値の差を取ればよい。なお、画素値の差は画素単位で求めてもよいし、複数の画素で構成される領域ごとに領域内の平均画素値の差を求めて代替してもよい。また、画素値の差は符号まで含めて記録する。
【００８１】
次に、補正処理部６２は、差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。すなわち、所定の補正パラメータを用いて差分画像データに補正処理を施し、補正画像データを得る。補正パラメータを予め容易しておく方法の例としては、ユーザが任意の値を指定しておく方法と、十分な階調数を持った画像を用いて事前に決定しておく方法がある。後者の方法は、補正パラメータを動的に決定する場合と基本的に同じであるため、実施例２にて説明する。十分な階調数を持った画像を用いる理由は、推定される補正パラメータの精度を高めるためである。カラーチャートも一般に十分な階調数を持っているため、この目的に合致するので、使用してもよい。
【００８２】
本実施例では、補正パラメータは、γ補正やルック・アップ・テーブルの形式で予め定められているものとする。したがって、γ補正やルック・アップ・テーブルの変換がそのまま補正処理となる。すなわち、補正パラメータは、ガンマ補正であればガンマの値（出力＝入力γとした時のγと、差分画像データの画素値を対応づける）、LUTであればテーブルそのもの（差分画像データの画素値に補正後の差分画像データの値を対応づける）である。
【００８３】
また、色調再現特性が線形でないことを考慮して、ユーザ画像データの画素値と差分画像データの画素値を対応づけたＬＵＴ又はγを用意しておけば、色調再現特性が非線形であっても対応できる。
【００８４】
次に、画像合成部６３は、原稿画像データと補正画像データとを合成する （Ｓ１９０）。すなわち、原稿画像データと前ステップにて得られた補正画像データとを合成して、補正済み原稿画像データを得る。補正画像データは符号付きなので、原稿画像データと補正画像データとはそのまま加算してもよいし、重みを重畳して加算してもよい。重みを重畳して加算する例は実施例３にて説明する。
【００８５】
色調変換システム６１０は、色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、図７の処理を終了する。
【００８６】
色調変換の回数が所定の回数に達していないため、継続する場合（Ｓ２００のＮｏ）、補正済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷し（Ｓ１１０）、処理を継続する。次のループで用いる原稿画像データは全て補正済みものである。
【００８７】
なお、図７のフロー図では、終了条件の判定が２つ設定されているが、これら全てを設定しなければならない訳ではない。必要に応じて適宜省略してもよいが、何れか一方は少なくとも設定されることが望ましい。
【００８８】
また、本実施例では、スキャナで読み取った際に使用された色空間をそのまま使用しているが、この色空間はデバイス依存の色空間であるため、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することが望ましい。デバイス非依存の色空間の例としては、デバイス非依存のRGB色空間、XYZ色空間などが挙げられる。更に、L*a*b*色空間など均等色空間に変換すればなおよい。
【００８９】
出力画像データをL*a*b*色空間に色変換した上で処理を行う際には、原稿画像データもL*a*b*色空間に色変換する必要がある。また、色調変換もL*a*b*色空間で行うことになる。但し、色調変換後には元の色空間に戻す必要がある。
【００９０】
また、本実施例では、第一の画像出力機器と第二の画像出力機器としてプリンタを、画像読取部としてスキャナを用いたが、プリンタの代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用い、スキャナの代わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。
【００９１】
また、画像出力機器と画像読取部との他の組合せ例としては、次のようなシステム構成例がある。
図９は、色調変換システム６１０の構成図の一例を示す。この色調変換システム６１０は、ネットワークを介して接続された、コンピュータ１００、プロジェクタ８００、及び、デジタルカメラ９００を有する。この場合には、本実施例の説明を以下の通り読み替えればよい。
ａ）基準プリンタ → 基準ディスプレイ
ｂ）基準印刷物 → 基準表示画面
ｃ）ユーザプリンタ → ユーザプロジェクタ
ｄ）ユーザ印刷物 → ユーザ表示画面
また、本実施例では画像出力装置としてプリンタを採用したため、均等色空間としてL*a*b*色空間を用いたが、画像出力装置としてディスプレイやプロジェクタを採用する場合は、均等色空間としてL*u*v*色空間を用いる。以下の実施例においても色調変換システム６１０の構成は図２，図５又は図９のいずれでもよい。
【００９２】
以上のように、本実施例の色調変換システム６１０は、ユーザ画像データと基準画像データの差分画像データを生成し、それを補正して原稿画像データと合成することで、カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを校正することができる。
【実施例２】
【００９３】
本実施例では、差分画像データを補正するための補正パラメータを動的に作成する色調変換システム６１０について説明する。
【００９４】
図１０は、本実施例の色調補正システム６１０の特徴部を説明する図の一例である。図１０において図1と同一部の説明は省略する。
【００９５】
本実施例では予めLUTやγ補正テーブルを用意しておくのでなく、補正パラメータを動的に求めるが、例えば、図１０の１／Ｐ（ａ）が補正パラメータである。すなわち、差分画像データのある画素の画素値がｃであり、ユーザ画像データの対応する画素の画素値がａである場合、次のように補正する。補正パラメータが大きいと補正量が大きくなるので、補正パラメータは補正量とみなすこともできる。
・補正後の画素値ｃ´＝ｃ×１／Ｐ（ａ）
ここで画素値をｘとすると、ｐ（ｘ）は非線形な色調変換特性（原稿画像データをユーザ画像データに変換する変換特性）を表す関数式であり、例えば、二次曲線、指数関数、逆関数等がある。Ｐ（ｘ）の求め方については後述する。したがって、Ｐ（ｘ）の逆数が乗じられた補正後の画素値ｃ´は、色調変換される前の値（原稿画像データの値）に補正されたことになる。
【００９６】
補正後の画素値ｃ´に色調変換したと仮定すれば、基準画像データとユーザ画像データの差分に等しくなると期待できる。
【００９７】
よって、色調変換システム６１０は、上記の補正を差分画像データの画素毎又は画素群毎に行った補正画像データを、原稿画像データに合成する。ユーザプリンタ２００が補正済み原稿画像データを出力したユーザ画像データは、基準画像データと同等になることが期待できる。
【００９８】
図１１は、本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。図１１において図６と同一部の説明は省略する。本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００は、画素値対応付け部４３、色成分値対応付け部４４、色調再現特性推定部４５、及び、補正パラメータ決定部６４を有する。
【００９９】
画素値対応付け部４３は、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素に対応する位置の基準画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。同様に、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素に対応する位置のユーザ画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
【０１００】
色成分値対応付け部４４は画素値対応付けデータから、原稿画像データの各色成分の値と基準画像データの各色成分の対応する値を求め、また、原稿画像データの各色成分の値とユーザ画像データの各色成分の対応する値を求め、それらの色成分の値を対応付けて色成分値対応付けデータを作成する。
【０１０１】
色調再現特性推定部４５は、色成分値対応付けデータを用いて、色調再現特性データを推定する。
【０１０２】
補正パラメータ決定部６４は、色調再現特性データを用いて、補正パラメータを決定する。
【０１０３】
図１２は、色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。図１２において図７と同様のステップの処理は説明を簡略する。
【０１０４】
画像読み取り部４１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（Ｓ１１０）。
【０１０５】
ユーザプリンタ２００が、原稿画像データを印刷してユーザ印刷物を出力する（Ｓ１２０）。
【０１０６】
画像読み取り部４１が、ユーザ印刷物を読み取り、ユーザ画像データを生成する（Ｓ１３０）。
【０１０７】
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、基準画像データとユーザ画像データとを原稿画像データに位置合わせする（Ｓ１４０）。
【０１０８】
次に、色成分値対応付け部４４は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１５０）。そして、ユーザ印刷部が妥当か否かを判定する（Ｓ１６０）。
【０１０９】
次に、いくつかの処理を経て、色調再現特性推定部４５がユーザプリンタ２００の色調再現特性を推定する（Ｓ１６０）。
【０１１０】
色調再現特性の推定について、図１３のフローチャート図等を用いて詳細に説明する。
図１３は、色調再現特性推定部４５がユーザプリンタ２００の色調再現特性を推定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１１１】
まず、画素値対応付け部４３は、原稿画像データとユーザ画像データとの同じ位置の画素値を対応付ける（Ｓ１６２１）。すなわち、原稿画像データとユーザ画像データの位置合わせが完了したら、二つの画像データにおいて対応する画素の画素値を取得し、これらを対応付けて画素値対応付けデータを作成する。なお、画像データを幾何学変換して位置合わせを行う場合には、「対応する画素」とは「同じ位置にある画素」である。一方、画像データを幾何学変換しない場合には、座標変換によって同じ座標値となる位置を「同じ位置」とし、その位置に存在する画素を「対応する画素」と見なす。
【０１１２】
画素値を対応付けて記録する方法の例としては、リスト形式で記録する方法や、マトリックス形式で記録する方法がある。原稿画像データとユーザ画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるケースを想定して説明する。
【０１１３】
ａ）リスト形式で記録する方法
色成分値のリストへの記録は次の手順で行う。
【０１１４】
a-1）リストを３枚用意する
a-2）原稿画像データのある座標を選択する
a-3) a-2で選択された原稿画像データの画素のＲ成分値と、ユーザ画像データの対応する画素のＲ成分値とを対応づけてＲ成分用のリストに追加する
a-4）同様に、Ｇ成分値はＧ成分用のリストに、Ｂ成分値はＢ成分用のリストに、それぞれ追加する
a-5）これを原稿画像データの全ての座標について繰り返す
これらのリストは必要に応じて昇順や降順に並び替えてもよい。
【０１１５】
ｂ） マトリクス形式で記録する方法
色成分値の対応関係のマトリクスへの投票は次の手順で行う。ここでは原稿画像データの値を縦軸に、ユーザ画像データの値を横軸に採るものとする。
【０１１６】
b-1）256行256列のマトリクスを3枚用意する
b-2）原稿画像データのある座標を選択する
b-3） Ｒ成分用のマトリクスにおいて、原稿画像データのa-2)で選択された画素のＲ成分値の行、ユーザ画像データの対応する画素のＲ成分値の列とが交差する場所に一票投票する
b-4）同様に、Ｇ成分値の対応関係をＧ成分用のマトリクスに、Ｂ成分値の対応関係をＢ成分用のマトリクスに、それぞれ投票する
b-5)これを原稿画像の全ての座標について繰り返す
具体的には、原稿画像データのある座標の画素の画素値がＲＧＢの順に(128, 130, 132)で、ユーザ画像データの対応する画素の画素値が(132, 130, 126)であれば、上記3枚のマトリクスのうちＲ成分に対応するマトリクスを選び、その128行132列に一票を投じるという具合である。同様に、Ｇ成分に対応するマトリクスの130行130列に一票を、Ｂ成分に対応するマトリクスの132行126列に一票を、それぞれ投じる。なお、原稿画像データの値とユーザ画像データの値のどちらを縦軸に割り当て、どちらを横軸に割り当てるかは必要に応じて決定すればよい。
【０１１７】
リスト形式で記録する方法でも、マトリクス形式で記録する方法でも、処理を簡略化するために、原稿画像データの全ての座標について繰り返すのではなく、特定の範囲に限定したり、所定の刻み幅で座標を移動したりしてもよい。
【０１１８】
次に、色成分値対応付け部４４は、原稿画像データとユーザ画像データで対応する色成分の値を対応付ける (Ｓ１６２２)。すなわち、画素値対応付けデータを用いて、原稿画像データのある色成分値とユーザ画像データのどの色成分値とが対応付くかを求め、色成分値対応付けデータを作成する。
【０１１９】
原稿画像データとユーザ画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が256階調であるケースを例に説明する。
a) 画素値対応付けデータがリスト形式である場合
画素値対応付けデータがリストとして記録されている場合には、次の手順で行う。
【０１２０】
a-1）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
a-2）a-1)で選択された色成分に対応するリストを取得する
a-3) a-2)で得られたリストから、a-1)で選択された値に対応するレコードを全て取得する
a-4) a-3)で取得された全レコードのユーザ画像データの色成分値を合成する
a-5） a-1)で選択された原稿画像データの色成分値と、a-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する。
【０１２１】
a-6）これを各色成分の各値について繰り返す
ステップa-3)において取得されたレコードが一つのみであれば、色成分値対応付け部４４はa-4)において、取得されたレコードの値をそのまま利用する。a-3)において取得されたレコードが複数あれば、ユーザ画像データ側の値を合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例としては、平均値を採用する方法、最頻値を採用する方法、中央値を採用する方法が挙げられる。
b) 画素値対応付けデータがマトリクス形式である場合
画素値対応付けデータがマトリクスとして記録されている場合には、次の手順で行う。
【０１２２】
b-1）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
b-2) b-1)で選択された色成分に対応するマトリクスを取得する
b-3） b-2)で得られたマトリクスから、b-1で選択された値に対応する行を抽出する
b-4) b-3)で抽出された行において投票されている列の値を合成する
b-5) 選択された原稿画像データの色成分値と、b-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する
b-6）これを各色成分の各値について繰り返す
b-4)において抽出された行で投票が一つの列のみに存在する場合には、その列番号を合成された値として採用する。b-4)において投票が複数の列に存在する場合には、合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例は、a)と同様である。但し、投票数は列番号の出現回数として使用する。
【０１２３】
仮に原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在した場合には、その旨が判別できるように記録しておくことが望ましい。（ここで記録した情報は次ステップで利用することができる）
次に、色調再現特性推定部４５は色調変換特性を推定する (Ｓ１６２３)。色成分値対応付けデータのデータ系列を用いて色調変換特性を推定する。色調変換特性は色成分値対応付けデータをそのまま利用してもよいし、色成分値対応付けデータを加工して利用してもよい。データを加工する目的は、極端な値の変動の抑制や、特性曲線の安定性向上である。
【０１２４】
色成分値対応付けデータを加工して利用する方法の例としては、次のようなものが挙げられる。
a) 移動平均をかける
データ系列において注目するデータとその前後のデータとを加重平均する方法である。前後のデータの参照範囲はデータ系列の値に対する滑らかさの要求に応じて決定すればよい。より滑らかにするためには参照範囲を広く取る必要がある。また、加重平均に用いる重みは全てのデータに対して一定であってもよいし、注目するデータからの距離に反比例させてもよい。
【０１２５】
移動平均をかける前に、データ系列を昇順か降順に並び替える必要がある。また、原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在すると、並べ替えた際にデータ系列の要素が欠落するが、この欠落した要素が他のデータに影響を与えないように加重平均から除外する必要がある。要素が欠落しているか否かは、データが連続しているかどうかを確認したり、前ステップで記録した使用されていない色成分値の情報を利用したりすることにより把握できる。
b) 直線や曲線で近似する
データ系列を一次関数、二次関数、スプライン関数、指数関数などを用いて近似する方法である。
c) 階調数を削減した上で直線や曲線で補間や近似する
色成分値対応付けデータのデータ系列の階調数を削減する方法としては、次のような例が考えられる。
【０１２６】
ア) 階調の値域を等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
分割数や分割幅は予め決定しておいてもよいし、動的に決定してもよい。
【０１２７】
ア−１）分割数や分割幅を予め決定するケース
図１４（a）は、分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。図１３(a)では、０〜２５５までの２５６階調を、予め与えられた分割数４で等間隔に分割した例である。０〜６３、６４〜１２７、１２８〜１９１、１９２〜２５５という４つの領域に分割することにより、それぞれ６４階調が1つの階調に削減される（１つの変換特性に統合される）ことになる。なお、分割数でなく分割幅を与えても同じ効果が得られる。
【０１２８】
ア−２）分割数や分割幅を動的に決定するケース
等間隔に分割するケースで、分割数や分割幅を動的に決定する方法の例としては、画素数に比例させる方法がある。例えば、画素数を経験的に決められた所定の数で割った値を分割数とする、などの決定方法が考えられる。
【０１２９】
イ−１) 階調の値域を不等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
各階調に対応する画素値対応付けデータにおける投票数を用いて、合成される階調の得票数が、所定の数となるように分割幅を適応的に決定する。
【０１３０】
図１４（ｂ）は、０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割した例である。0から(a-1)、aから(b-1)、bから(c-1)、cから255という四つの領域に分割されるが、それぞれ1つの階調に削減される。なお、階調a、b、cをその階調を挟むどちらの階調に統合するかは任意である。
【０１３１】
不等間隔で分割する際に、統合する階調数を決定する方法の例としては、各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で分割する方法や、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを用いる方法が挙げられる。
【０１３２】
i)各階調に属する画素数の累積頻度を用いる方法
各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で区切り、区切り位置に対応する階調で分割する方法である。
【０１３３】
図１４（ｃ）は０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割する例である。縦軸の累積頻度の最大値を1.0としたときに、区切り位置として0.25、0.50、0.75となる階調を求めることにより、分割位置を決定する。この例では、累積頻度が0.25となる階調a、0.50となる階調b、0.75となる階調cが求まり、上述した四つの領域が決定できる。このような区切り方によれば、各区分でデータ数が同じなので各変換特性が与えられる画素数を等しくできる。
【０１３４】
ii)各階調に属する画素数の頻度分布を用いる方法
図１５(a)は、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを作成し、極小となる階調e、f、gで分割する方法である。このような区切り方によれば、変換特性が切り替わる画素数を小さくできる。
【０１３５】
以上のようにして、階調数を削減したら、元の階調数まで戻るように、統合された階調の間を補間したり、統合されたデータを元に直線や曲線で近似したりする。
【０１３６】
図１５（ｂ）は、削減された階調数を直線近似や曲線近似により元の階調数まで戻す例を示す。丸が統合されたデータ、実線の直線が直線近似の例、実線の曲線が曲線近似の例である。近似に利用する関数は、統合されたデータの傾向に合わせて選択することが望ましい。このように補間したり、直線や曲線で近似したりすることで、推定される変換特性から少ない画素数に起因する特異的な変換を除外できる。
【０１３７】
図１２に戻り、補正パラメータ決定部６４は、ユーザプリンタ２００の色調再現特性から補正パラメータを求める（Ｓ１６４）。補正パラメータは、差分画像データ上のある値を原稿画像データに反映する際の係数と換言することもできるし、その係数を導出するための材料と表現することもできる。
【０１３８】
差分画像データを原稿画像データにそのまま反映してもよいが、補正処理をかけたほうがよい。この理由について説明する。差分画像データは基準画像データとユーザ画像データとの差分であり、これらの画像データは原稿画像データに各出力画像機器の色調再現特性が重畳されたものである。したがって、補正により原稿画像データ上に生じた画素値の差が、基準画像データとユーザ画像データ上での二つの値の差と同じ大きさでも、その意味が異なってしまう。
【０１３９】
このため、本実施例では、差分画像データに対して補正パラメータによる補正処理を行い、原稿画像データ上での意味と等価に変換する必要がある。
【０１４０】
図１６は、ユーザ画像データと原稿画像データの関係を説明する図の一例である。図のＰ（ｘ）は、Ｓ１６２で求められた色調再現特性である。すなわち、原稿画像データの画素値ａはユーザ画像データのＰ（ａ）に対応付けられる。一般に、色調再現特性は線形ではないため、ユーザ画像データ上のある画素値Ｐ（a）近傍の差Δaと別の画素値Ｐ（ｂ）近傍での差Δｂとでは、原稿画像データ上の意味合いが異なる。図の例だと、差Δaは色調再現特性により差Δｂよりも強調されている。このため、差分画像データに行う補正処理は、その元となる基準画像データやユーザ画像データ上での画素値に依存したものである必要がある。
【０１４１】
原稿画像データのある画素の画素値をx、ユーザ画像データの対応する画素の画素値をyとすると、その画素値に作用させる補正パラメータα(x)を求める方法の例として、以下のようなものが挙げられる。
ａ）傾きの逆数を用いる方法
色調再現特性関数y=P(x)の傾きP'(x)を全ての階調について求め、その傾きの逆数を用いる方法である。図１６（ｂ）は傾きを模式的に説明する図の一例である。色調再現特性関数の傾きは、原稿画像データにおけるある画素値近傍での値の微小な変動（変化量）が、ユーザ画像データにおいてどのように反映されるかを表す（反映される変化量）。補正処理では、差分画像データを原稿画像データに反映するために補正を行うため、ユーザ画像データにおける微小な変動が、原稿画像データにおいてどの程度の変動に相当するかを知る必要がある。これは上記傾きの逆数を取ることにより知ることができる。したがって、この方法での補正パラメータα(x)は次式で表せる。
【０１４２】
【数４】
ｂ）理想的な直線との比を用いる方法
原稿画像データのある色をユーザ画像データで正確に再現できると、色調再現特性関数は直線y=xと表現できる。図１６（ｃ）は直線y=xとP(x)を模式的に説明する図の一例である。実際の色調再現特性関数P(x)とこの直線との値の比を求めることにより、原稿画像データのある画素値がユーザ画像データにおいて、どの程度値として変倍されているかを知ることができる。差分画像データもこの様にして変倍されたと見なせば、この比の逆数を乗算することにより原稿画像データに反映すべき値を知ることができる。したがって、この方法での補正パラメータα(x)は次式で表せる。
【０１４３】
【数５】
上記で得られた補正パラメータに対して、ガンマ補正などの公知技術を用いて更に調整を加えてもよい。
【０１４４】
次に、差分検出部６１は、差分画像データを生成する（Ｓ１７０）。差分画像データの求め方は実施例１と同様である。
【０１４５】
次に、補正処理部６２は、ステップＳ１６４で得られた補正パラメータを用いて差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。例えば、ユーザ画像データのある画素が画素値aを持ち、かつその画素に対応する差分画像データの値がcであった時、補正された差分画像データの対応する画素の値c'は、次式のように表せる。
【０１４６】
【数６】
この処理を差分画像データ全体に渡って行い、補正画像データを作成する。
【０１４７】
次に、画像合成部６３は、原稿画像データと補正画像データとを合成する （Ｓ１９０）。
色調変換システム６１０は、色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、図１２の処理を終了する。
【０１４８】
色調変換の回数が所定の回数に達していないため、継続する場合（Ｓ２００のＮｏ）、補正済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷し（Ｓ１１０）、処理を継続する。次のループで用いる原稿画像データは全て補正済みものである。
【０１４９】
なお、上記では、ユーザプリンタ２００の色調再現特性を元にして補正パラメータを導出しているが、基準プリンタ４００の色調再現特性も用いて補正パラメータを導出してもよい。その方法の一例を説明する。
【０１５０】
Ｓ１１０〜Ｓ１６２までの手順は図１２と同じである。Ｓ１６２においてユーザプリンタ２００の色調再現特性P2(x)を推定後、同じ手続きで基準プリンタ４００の色調再現特性P1(x)の推定を行う。
【０１５１】
続いて、補正パラメータの推定において、基準プリンタ４００の色調再現特性P1(x)とユーザプリンタ２００の色調再現特性P2(x)との差Pd(x)を例えば次式で求める。
【０１５２】
【数７】
次に、差分検出部６１がＳ１７０で差分画像データを生成した後、補正パラメータ決定部６４は差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。この際、差分画像データに対して色調再現特性の差Pd(x)の逆関数を次式のように作用させることにより補正処理を行い、補正画像データを作成する。
【０１５３】
【数８】
Ｓ１９０において画像合成部６３が原稿画像データと補正された差分画像データを合成することにより、基準プリンタ４００と同等の色調のユーザ画像データが得られる原稿画像データが作成される。
【０１５４】
つまり、基準画像データとユーザ画像データとの差は、各画像出力機器の色調再現特性の差によって生じたと考え、画像データの差として検出された値に対して、色調再現特性の差の逆変換をかけることにより、原稿画像データ上での差を求める方法である。
【０１５５】
本実施例によれば、実施例１の効果に加え、差分画像データの補正パラメータを色調再現特性から動的に生成することで、精度良く差分画像データを補正することができる。
【実施例３】
【０１５６】
本実施例は、実施例１において原稿画像データと補正画像データとを合成する際に、重み付けをして合成する色調変換システム６１０について説明する。こうすることで、色調変換による、原稿画像データの画素値の変動を抑制することができる。
【０１５７】
図１７は、本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。図１７において図６と同一部の説明は省略する。本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００は、画素対応付け部５１、色差取得部５２、色空間距離取得部５３、及び、合成重み決定部５４、を有する。
【０１５８】
画素対応付け部５１は、幾何学変換パラメータを用いて、基準画像データとユーザ画像データの対応する画素を検出し、それらを対応付けて画素対応付けデータを作成する。
【０１５９】
色差取得部５２は、画素対応付けデータを用いて得られる、基準画像データとユーザ画像データの対応する画素の色差を求め色差データを作成する。
【０１６０】
色空間距離取得部５３は、無彩色からの原稿画像データの各色の距離を求め距離データを作成する。無彩色からの、基準画像データ又はユーザ画像データの各色の距離を求めてもよい。基準画像データ又はユーザ画像データでも距離データには同様の傾向があると考えられるためである。
【０１６１】
合成重み決定部５４は、色差データと距離データとから画像データの合成に用いる合成重みを決定する。
【０１６２】
図１８は、色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。図１８において図７と同様のステップの処理は説明を簡略する。
【０１６３】
画像読み取り部４１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（Ｓ１１０）。
【０１６４】
ユーザプリンタ２００が、原稿画像データを印刷してユーザ印刷物を出力する（Ｓ１２０）。
【０１６５】
画像読み取り部４１が、ユーザ印刷物を読み取り、ユーザ画像データを生成する（Ｓ１３０）。
【０１６６】
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、基準画像データとユーザ画像データとを原稿画像データに位置合わせする（Ｓ１４０）。すなわち、原稿画像データを基準とし、基準画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータをそれぞれ求め、幾何学変換パラメータを用いて位置合わせを行う。
【０１６７】
また、本実施例では、幾何学変換パラメータが推定されると、画素対応付け部５１が、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素と対応する位置の基準画像データ又はユーザ画像データの画素を検出し、それらを対応付けて画素対応付けデータを作成する。
【０１６８】
基準画像データとユーザ画像データに幾何学変換を施せば、基準画像データとユーザ画像データは原稿画像データと画像の位置がほぼ一致している。したがって、基準画像データとユーザ画像データの同じ座標の画素は互いに対応していると考えられる。画素対応付け部５１はこのように２つの幾何学変換パラメータを求めて基準画像データとユーザ画像データの画素を対応づける。
【０１６９】
また、ステップＳ１４０では、原稿画像データと基準画像データ、及び、原稿画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータを推定したが、基準画像データとユーザ画像データの間の幾何学変換パラメータを求めてもよい。すなわち、基準画像データとユーザ画像データの画像の位置を一致させるための幾何学変換パラメータを求め、いずれかに幾何学変換パラメータによる変換を施すことで、基準画像データとユーザ画像データの画像の位置をほぼ一致させることができる。
【０１７０】
なお、幾何学変換は必須ではなく、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）において同じ位置の画素を特定するため、幾何学変換パラメータを用いて座標変換を行い、同じ位置か否かを判断することによって代替してもよい。後者を換言すれば、各画像の原点を基準とする座標系では異なる座標値を保持していても、幾何学変換の結果、同じ座標値となる画素を「同じ位置の画素」と見なすことになる。
【０１７１】
原稿画像データを出力して得られた印刷物には画像の周囲に余白が存在するケースが存在する。この様なケースでは、幾何学変換の変位量に余白部分の高さや幅が含まれるため余白部分を参照することはないが、出力画像データにおいて余白部分を排除するように必要な領域を切り出し、各画像における原点の位置を一致させてもよい。
【０１７２】
次に、色差取得部５２は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１５０）。そして、ユーザ印刷部が妥当か否かを判定する（Ｓ１６０）。
【０１７３】
妥当な場合（Ｓ１６０のＹｅｓ）、次に、色差取得部５２は色差データを取得する（Ｓ１６５）。色差取得部５２は、基準画像データとユーザ画像データとの色差を画素ごとに求め色差データとする。したがって、色差データは画像データと同じ大きさのマップとして管理され、基準画像データとユーザ画像データの座標と色差のマップの座標とは対応付く。
【０１７４】
色差の導出方法は実施例１のユーザ印刷物の品質評価にて説明したとおりである。なお、ユーザ印刷物の評価において色差を用いた場合には、そこで求められた画素ごとの色差を利用して、本ステップを省略してもよい。
色差データは以下のように加工してもよい。
a) マップを移動平均により平滑化する
b) マップを低解像度化する（複数の画素の色差を合成した値で代替する）
c) マップから基準画像データやユーザ画像データにおける輪郭部分に対応する領域を除去する
画素ごとに色差を求めると色差データにノイズが乗るケースが存在するため、マップの平滑化や低解像度化をすることが望ましい。また、マップの輪郭部分を除去する場合には、マップが不連続とならないように除去した部分を適宜補間することが望ましい。補間方法には従来技術を用いればよく、例えば線形補間やキュービック補間などのほか、平滑化処理を用いてもよい。
【０１７５】
次に、色空間距離取得部５３は距離データを求める（Ｓ１６６）。すなわち、原稿画像データにおいて利用されている各色の、無彩色からの距離を求め距離データとする。距離データは色差データと同様に画像データと同じ大きさのマップとして管理してもよいし、色と距離を対応付けたリストとして管理してもよい。距離データを求める手順の一例を以下に示す。
（１）原稿画像データの色空間をL*a*b*色空間に変換する
（２）原稿画像データから色を１つ選び無彩色からの距離d*abを求める
（３）これを原稿画像データの全ての色について繰り返す
距離d*abの定義の例としては、次式が挙げられる。
【０１７６】
【数９】
L*a*b*色空間において、a*値およびb*値がゼロである点が無彩色であり、この無彩色の点からのユークリッド距離を距離d*abとして用いている。
【０１７７】
次に、合成重み決定部５４は、合成重みデータを決定する（Ｓ １６７）。合成重み決定部５４は、色差データと距離データとを用いて合成重みデータを決定する。合成重みデータを求める手順の一例を以下に示す。ここでは色差データと距離データとはマップとして管理されることを前提として説明する。
（１）色差データを色差の閾値thΔEで割った後、最大値を1で飽和させ（１以上の重みを全て1とみなす）、色差重みデータを作成する
（２）距離データを距離の閾値thdで割った後、最大値を1で飽和させ（１以上の重みを全て1とみなす）、距離重みデータを作成する
（３）色差データのある座標における値と、距離データの対応する座標における値とを乗算し、重みを算出する
（４）（３）を全ての座標について繰り返す
上記色差の閾値thΔEや距離の閾値thdは、予めユーザにより設定された値を用いてもよいし、色差データや距離データの平均値や中央値など何らかの統計処理を施した値を用いてもよい。特に距離の閾値thdは、L*a*b*色空間におけるa*成分値とb*成分値の取りうる最大値a*maxおよびb* maxを用いて次式で求めてもよい。
【０１７８】
【数１０】
色差データや距離データを閾値で割る理由は、ゼロから閾値までの重みデータを連続的に変化させるためである。重みデータを連続的に変化させることによって、原稿画像データと補正画像データとの合成後に階調が不連続とならない効果が期待できる。また、最大値を1で飽和させるのは、重みデータの値域を０から１の間に収めるためである。
【０１７９】
図１９（ａ）は距離の最大値を閾値とした場合の距離重みデータの一例を示す。例えば、距離の閾値thdを上式により求めるケースでは、距離重みデータwdが距離d*abが0から最大値d*maxまで連続的に変化する。最大値d*maxは１である。
【０１８０】
図１９（ｂ）は、距離の閾値thdとしてd*maxよりも小さい値を採用した場合の距離重みデータの一例を示す。図示するように、距離重みデータwdが距離d*abが0からthdまで連続的に変化し、それ以降は1で飽和する。
【０１８１】
また、色差重みデータや距離重みデータは、図１９（ａ）（ｂ）に例示したような線形的な変化だけでなく、所定の関数を用いて非線形に変化させてもよい。
図１９（ｃ）（ｄ）は非線形の関数により求められた距離重みデータ又は色差重みデータの一例を示す。関数の例としては、二次関数や指数関数、逆関数などが挙げられる。また、関数だけでなくルック・アップ・テーブルのように予め決定された情報を用いて色差や距離を重みデータに変換してもよい。
【０１８２】
図２０（ａ）は色差分布の一例を、図２０（ｂ）は色差重みデータの一例をそれぞれ示す。ここでａｎ（ｎは０以上の整数）はマップのｘ方向又はｙ方向の位置を示す。ここでは色差重みデータは、合成時に補正画像データにかかる重みとして説明する。まず、補足図２０（ａ）がある色差データの一部であったとする。位置に応じて色差の値が変化しており、x=a4からx=a5までは色差がゼロである。
【０１８３】
これに対し図２０（ｂ）の色差重みデータは、色差データにおいて値が色差の閾値thΔEより大きい範囲（x=0からx=ath）では1で飽和しており、色差がゼロであるx=a4からx=a5までは重みはゼロとなっている。それらを除く範囲では、色差データの増減に合わせて重みも変動している。
【０１８４】
なお、図２０（ｂ）では色差データや色差重みデータの変動を線形に表現しているが、変動は非線形であってもよいし、不連続な箇所が存在してもよい。また、図の都合上一次元で図示しているが、二次元の分布も同様に色差データに応じて色差重みデータは変動する。更に、ここでは色差データを前提として説明したが、色空間の距離についてもほぼ同様であり、色差を距離と読み替えればよい。
【０１８５】
合成重み決定部５４は、例えば以下のようにして合成重みＷＴを求める。ある画素又は画素群の色差重み付けをＷｃ（０≦Ｗｃ≦１）、距離重みをＷｄ（０≦Ｗｄ≦１）、とする。
ＷＴ＝Ｗｃ・Ｗｄ
なお、色差重みのみ又は距離重みのみを使用する場合は、それぞれ以下のようになる。
ＷＴ＝Ｗｃ
ＷＴ＝Ｗｄ
距離重みが、画素又は画素群毎に求められていない場合、着目している原稿画像データの画素又は画素群の色に対応づけられた距離重みを用いる。合成重み決定部５４は、補正画像データと同様に、画像データと同じ大きさのマップとして管理される。
【０１８６】
次に、差分検出部６１は差分画像データを生成する（Ｓ１７０）。
【０１８７】
また、補正処理部６２は差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。補正の方法は実施例1又は実施例２のいずれの方法でもよい。
【０１８８】
次に、画像データ合成部は、原稿画像データと補正画像データとを合成する （Ｓ１９０）。原稿画像データと補正画像データとを合成して補正済み原稿画像データを生成する手順を以下に示す。
（１）原稿画像データからある座標の画素値を取得する
（２）補正画像データから対応する座標の画素値を取得する
（３）重みデータから対応する座標の重みを取得する
（４）得られた二つの画素値を、上記重みを用いて加重平均し、合成後の画素値を決定する
（５）合成後の画素値を用いて原稿画像データの該当画素を更新する
（６）1)から5)を全ての座標について繰り返す
合成後の画素値ＧＴは、例えば以下のようにして求める。ここである画素又は画素群の色差重み付けをＷｃ（０≦Ｗｃ≦１）、距離重みをＷｄ（０≦Ｗｄ≦１）、原稿画像データの色をＯ、補正画像データの色をＭ、とする。
ＧＴ＝ＷＴ・Ｍ＋（１−ＷＴ）・Ｏ
なお、色差重みのみ又は距離重みのみを使用する場合は、それぞれ以下のようになる。
ＧＴ＝Ｗｃ・Ｍ＋（１−Ｗｃ）・Ｏ
ＧＴ＝Ｗｄ・Ｍ＋（１−Ｗｄ）・Ｏ
上記手順では原稿画像データを補正済み原稿画像データを生成により更新しているが、補正済み原稿画像データを新しい画像データとして作成してもよい。
【０１８９】
原稿画像データと補正画像データとを合成する際に上述の重みを用いることにより、以下のような効果が期待できる。
ａ）基準画像データとユーザ画像データとで元々色が一致している箇所を維持することができる
差分画像データに一括で補正処理をかけてしまうと、基準画像データとユーザ画像データとで本来色が一致していたはずの箇所の色も変化してしまい、全体として色の一致度が改善しても、所定の箇所で色の一致度が低下してしまう。
【０１９０】
これに対し、原稿画像データと補正画像データの合成重みにおいて、基準画像データとユーザ画像データとの色の一致度に基づいて色差重みを決定し合成重みに反映することにより、前記一致度の低下を回避することができる。これは以下のような理由による。
【０１９１】
・色差重みは前記一致度が高い箇所は原稿画像データの比重が高くなるように制御し、逆に前記一致度が低い箇所は補正画像データの比重が高くなるように制御する
・このため、原稿画像データにおいて前記一致度が高い箇所は変更せず、前記一致度が低い箇所のみ変更を反映することになる
ｂ）原稿画像データで無彩色である箇所に不正に色が付いてしまう問題を緩和することができる
差分画像データに一括で補正処理をかけてしまうと、原稿画像データで無彩色である箇所に色が付いてしまい、該当箇所での一致度が低下してしまう。これに対し、原稿画像データと補正画像データの合成重みにおいて、原稿画像データを構成する各色の無彩色からの距離に基づいて距離重みを決定し合成重みに反映することにより、前記一致度の低下を回避することができる。これは以下のような理由による。
【０１９２】
・距離重みは無彩色からの距離が短いほど原稿画像データの比重が高くなるように制御し、無彩色からの距離が長いほど補正画像データの比重が高くなるように制御する
・このため、原稿画像データにおいて無彩色に近い箇所は相対的に変化量が小さく、無彩色から遠い箇所は相対的に変化量が大きくなる
色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００は色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、図１８の処理は終了する。
【０１９３】
本実施によれば、実施例１の効果に加え、補正画像データに重み付けすることで、補正済み原稿画像データに不要な色変換が生じることを抑制できる。
【符号の説明】
【０１９４】
４１ 画像読み取り部
４２ 幾何学変換パラメータ推定部
４３ 画素値対応付け部
４４ 色成分値対応付け部
４５ 色調再現特性推定部
５１ 画素対応付け部
５２ 色差取得部
５３ 色空間距離取得部
５４ 合成重み決定部
６１ 差分検出部
６２ 補正処理部
６３ 画像合成部
６４ 補正パラメータ決定部
１００ コンピュータ
２００ ユーザプリンタ
３００ スキャナ
４００ 基準プリンタ
５００ ネットワーク
６０１ 画像入力部
６０２ 画像出力部
６０３ 画像記憶部
６０４ 画像解析部
６０５ パラメータ記憶部
６０６ 画像処理部
６１０ 色調変換システム
７００ ＭＦＰ
８００ プロジェクタ
９００ デジタルカメラ
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１９５】
【特許文献１】特開２００９−１７７７９０号公報
【技術分野】
【０００１】
第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷機やディスプレイなどの画像出力機器では、原稿の画素値に従って印刷されていることが要求される。このため、原稿の画素値と、例えば測色機が印刷物から計測した画素値を比較して、画像出力機器のカラープロファイルを更新する作業が行われることがある。カラープロファイルの更新時には、画像出力機器が、画素値が既知のカラーチャートを出力し、そのカラーチャートをスキャナなどの測色機で測色して、両者を比較し比較結果に基づき画像出力機器のカラープロファイルを更新する方法が広く用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
このような作業には大きく次の２つのパターンが考えられる。印刷機を例にして説明する。
a) 標準のカラーチャートに色調を合わせるパターン
標準として規定されたカラーチャートを画像出力機器により印刷し、カラーチャートを構成する各カラーパッチを測色機により測色して、画像出力機器等が、得られた測色値と期待される値との差が所定の範囲に収まるように画像出力機器のプリンタ・プロファイルを更新する。
ｂ）基準の画像出力機器に色調を合わせるパターン
一例として、プルーファ（色調の校正機又は校正機と同等の出力物が得られる印刷機）の出力の色調を、画像出力機器の出力の色調に一致させるケースが挙げられる。この場合、カラーチャートをプルーファと画像出力機器とによりそれぞれ印刷し、ユーザは印刷された２つのカラーチャートの各カラーパッチを測色計により測色する。ユーザは、得られた測色値の差が所定の範囲に収まるようにプルーファのプリンタ・プロファイルを更新する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のカラープロファイルの更新方法は、基準のカラーチャートの印刷物が得られない状況下では遂行できないという問題があった。これは、上述したようにある画像出力機器の出力の色調を別の画像出力機器の色調に合わせる場合、双方が同じカラーチャートを出力する必要があるためである。しかし、現実には、基準となる画像出力機器がカラーチャートを出力できないケースや基準となる画像出力機器がカラーチャートを印刷した印刷物を、カラープロファイルを更新する側の画像出力機器が入手できないケースがある。
【０００５】
このケースの一例としては、印刷業者が顧客から印刷業務を受注した際に、顧客のプリンタの出力結果に色調を合わせるように要求されるケースが挙げられる。顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていれば、印刷業者はこの様な条件下でも顧客の要求に応えることは可能である。しかしながら、顧客がカラーマネージメントに精通していないケースも少なくない。カラーマネージメントが適切に行われている例としては、画像出力機器のキャリブレーションが定期的に行われていることや、画像データの色がＩＣＣ（インターナショナル・カラー・コンソーシアム ）プロファイルなど標準化された仕組みに基づいて管理されている場合が挙げられる。
【０００６】
カラーチャートが利用できず、また、顧客側でカラーマネージメントが適切に行われていない状況下では、印刷業者は手作業により色合わせを行わなければならない。この作業は試行錯誤で行うため、多大な時間を要すると共に、作業者の経験と勘に依存することから熟練が必要とされる。さらに、色合わせの結果は逐次印刷して確認するため、大量の紙を浪費し、印刷業者が損失を被っている（廃棄される紙は「損紙」と呼ばれる）。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑み、カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを、校正することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の効果】
【０００９】
カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを、校正することができる画像処理装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施例の色調補正の特徴部を説明する図の一例である。
【図２】色調変換システムの構成図の一例である。
【図３】色調変換システムのハードウェア構成図の一例である。
【図４】コンピュータのハードウェア構成図の一例である。
【図５】色調変換システムを一台のＭＦＰで実現した場合の、ＭＦＰのハードウェア構成図の一例である。
【図６】色調変換システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である。
【図７】色調変換システム又はＭＦＰが色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図８】幾何学変換の一例を示す図である。
【図９】色調変換システムの構成図の一例である。
【図１０】色調補正の特徴部を説明する図の一例である（実施例２）。
【図１１】色調変換システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である（実施例２）。
【図１２】色調変換システム又はＭＦＰが色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１３】色調再現特性推定部がユーザプリンタの色調再現特性を推定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１４】分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。
【図１５】ヒストグラムによる分割数や分割幅を決定するケースを説明する図の一例である。
【図１６】ユーザ画像データと原稿画像データの関係を説明する図の一例である。
【図１７】色調変換システム又はＭＦＰの機能ブロック図の一例である（実施例３）。
【図１８】色調変換システム又はＭＦＰが色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図１９】重みデータを説明する図の一例である。
【図２０】色差分布を説明する図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本実施例の色調補正の特徴部を説明する図の一例である。
左図は、色調合わせの目標となる基準プリンタが原稿画像データを出力した基準画像データである（実際にはスキャナなどで読み取られた画像データ）。
右図は、基準プリンタと色調を同等にしたいユーザプリンタが原稿画像データを出力したユーザ画像データである（実際にはスキャナなどで読み取られた画像データ）。
【００１３】
色調変換システムは、基準画像データとユーザ画像データの差分画像データを作成する。ここでは単純に、基準画像データの画素値からユーザ画像データの画素値を減じる。差分画像データは、基準画像データとユーザ画像データの差なので、この差がなくなるようにユーザ画像データが印刷されればよいことになる。
【００１４】
そこで、色調変換システムは、差分画像データを原稿画像データに反映させる。しかしながら、単に、原稿画像データに差分画像データを加えても、ユーザプリンタが原稿画像データを出力した際に、ユーザ画像データと基準画像データとは同等にならない。これは、一般に、色調再現特性（入力された色をどのような色として出力するか）は線形ではないため、原稿画像データに差分画像データを加えるという線形な反映方法が、色調再現特性と適合しないためである。
【００１５】
このため、本実施例の色調変換システムは、差分画像データを画素毎又は画素群毎に補正する。そこで、予めLUT（後述する補正パラメータ）を用意しておくことにする。
【００１６】
例えば、差分画像データのある画素の画素値がｃの場合、ｃに対応づけられた値を補正後の画素値ｃ´とする。
【００１７】
補正後の画素値ｃ´に色調変換したと仮定すれば、基準画像データとユーザ画像データの差分に等しくなると期待できる。よって、色調変換システムは、上記の補正を差分画像データの画素毎又は画素群毎に行った補正後の差分画像データ（以下、補正画像データという）を、原稿画像データに加算する。本実施例では、この補正画像データの原稿画像データへの画素値の加算を画像データの合成という。ユーザプリンタが合成後の原稿画像データを出力したユーザ画像データは、基準画像データと同等になることが期待できる。
【００１８】
図２は、色調変換システム６１０の構成図の一例を示す。機器や画像データを以下のように定義する。
・第一の画像出力機器：プリンタ （「基準プリンタ」と呼ぶ）
・第二の画像出力機器：プリンタ （「ユーザプリンタ」と呼ぶ）
・画像読取装置：スキャナ
また、以降で使用する用語を以下のように定義する。
・基準プリンタ：第一の画像出力機器に対応し、色調が合わせられる目標となるプリンタ
・ユーザプリンタ：第二の画像出力機器に対応し、基準プリンタ４００に色調を合わせたいプリンタ
・スキャナ：画像読取装置に対応
・原稿画像データ：プリンタが印刷物を出力する際に用いる画像データ
・基準印刷物：原稿画像データを基準プリンタ４００で出力した、色調合わせの目標とされる印刷物
・基準画像データ：基準印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
・ユーザ印刷物：原稿画像データをユーザプリンタ２００で出力した、基準印刷物に色調を合わせたい印刷物
・ユーザ画像データ：ユーザ印刷物を画像読取装置で読み取って得られる画像データ
本実施形態では、基準印刷物とユーザ印刷物とを用い、ユーザプリンタ２００に与える原稿画像データに色調変換を行うことによって、基準印刷物の色調と同等の色調のユーザ印刷物が得られるようにする。
【００１９】
色調変換を行う装置は、第二の画像出力機器でもスキャナ３００でもよいし、これらとは別体のコンピュータ１００でもよい。本実施形態では、コンピュータ１００が原稿画像データと補正画像データを合成するものとして説明する。
【００２０】
図２に示した色調変換システム６１０は、ネットワーク５００を介して接続された、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００を有する。ユーザプリンタ２００の代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用いてもよく、また、スキャナ３００の変わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。基準プリンタ４００は、色調変換システム６１０のユーザ側に存在しないことを想定しているためネットワークに接続されていないが、接続されていてもよい。色調変換システム６１０のユーザは、基準プリンタ４００が基準画像データを出力した基準印刷物をすでに取得しているか、取得することができる。
【００２１】
ネットワークは、社内ＬＡＮ、広域ＬＡＮ（ＷＡＮ）、ＩＰ−ＶＮＰ（Virtual Private Network）、インターネットＶＰＮ、又は、インターネットなどである。これらが組み合わされたネットワーク等、コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００が通信可能であればよい。一部に電話回線を含んでいてもよく、また、有線接続か無線接続は問わない。
【００２２】
なお、同じ一台のプリンタで過去と現在の色調を合わせる場合など、基準プリンタ４００とユーザプリンタ２００はそれぞれ異なる装置である必要はない。また、基準プリンタ４００及びユーザプリンタ２００は、プリンタ機能を有していれば、スキャナ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。同様に、スキャナ３００は、スキャナ機能を有していれば、プリンタ機能、ＦＡＸ機能及びコピー機能の１つ以上を有していてもよい。複数の機能を有する装置はＭＦＰ（Multifunction Peripheral）と称されることがある。
【００２３】
また、コンピュータ１００は、基準印刷物をスキャナ３００が読み取った基準画像データ、及び、ユーザプリンタ２００が原稿画像データを出力したユーザ印刷物をスキャナ３００が読み取ったユーザ画像データから差分画像データを生成し、これを補正した後、原稿画像データに合成する。原稿画像データは、ユーザプリンタ２００が予め記憶しておいてもよいし、基準プリンタ４００から取得してもよい。コンピュータ１００、ユーザプリンタ２００、及び、スキャナ３００は一台のＭＦＰに搭載することもできる。
【００２４】
図３は、色調変換システム６１０のハードウェア構成図の一例を示す。色調変換システム６１０は、画像入力部６０１、画像出力部６０２、画像記憶部６０３、画像解析部６０４、パラメータ記憶部６０５、及び、画像処理部６０６を有する。
【００２５】
画像入力部６０１は、画像出力機器により出力された画像を入力するものであり、図２ではスキャナ３００が相当する。画像記憶部６０３は、画像入力部６０１が入力を受け付けた画像データを記憶するものであり、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像解析部６０４は、基準画像データ、ユーザ画像データ、及び、原稿画像データから補正画像データを生成し、補正画像データと原稿画像データを合成して補正済み原稿画像データを生成する。図２ではコンピュータ１００が相当する。パラメータ記憶部６０５は、差分画像データ、補正画像データ、補正済み原稿画像データ、ＬＵＴ等を記憶するもので、図２ではコンピュータ１００が相当する。画像処理部６０６は、得られた補正済み原稿画像データを画像処理するもので、図２ではユーザプリンタ２００が相当する。画像出力部６０２は、補正済み原稿画像データを出力するもので、図２ではユーザプリンタ２００が相当する。
【００２６】
図４は、コンピュータ１００のハードウェア構成図の一例を示す。コンピュータ１００はそれぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３、記憶媒体装着部１０４、通信装置１０５、入力装置１０６、描画制御部１０７、及び、ＨＤＤ１０８を有する。ＣＰＵ１０１は、ＯＳ（Operating System）やプログラムをＨＤＤ１０８から読み出して実行することで種々の機能を提供すると共に、補正済み原稿画像データの生成処理を行う。
【００２７】
ＲＡＭ１０２はＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際に必要なデータを一時保管する作業メモリ（主記憶メモリ）になり、ＲＯＭ１０３はＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＯＳを起動するためのプログラム、静的なデータが記憶されている。
【００２８】
記憶媒体装着部１０４には記憶媒体１１０が着脱可能であり、記憶媒体１１０に記録されたプログラムを読み込み、ＨＤＤ１０８に記憶させる。また、記憶媒体装着部１０４は、ＨＤＤ１０８に記憶されたデータを記憶媒体１１０に書き込むこともできる。記憶媒体１１０は例えば、ＵＳＤメモリ、ＳＤカード等である。
【００２９】
入力装置１０６は、キーボードやマウス、トラックボールなどであり、コンピュータ１００へのユーザの様々な操作指示を受け付ける。
【００３０】
ＨＤＤ１０８は、ＳＳＤ等の不揮発メモリでもよく、ＯＳ、プログラム、画像データなどの各種のデータが記憶されている。
【００３１】
通信装置１０５は、インターネットなどのネットワーク３０１に接続するためのＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）であり、例えば、イーサネット（登録商標）カードである。
【００３２】
描画制御部１０７は、ＣＰＵ１０１がプログラム１１１を実行してグラフィックメモリに書き込んだ描画コマンドを解釈して、画面を生成しディスプレイ１０９に描画する。
【００３３】
図５は、色調変換システム６１０を一台のＭＦＰ７００で実現した場合の、ＭＦＰ７００のハードウェア構成図の一例を示す。ＭＦＰ７００は、コントローラ３０、操作部３１、ファックス制御ユニット３２、プロッタ３３、スキャナ３４、及び、その他ハードウェアリソース３５を有する。コントローラ３０は、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＮＢ（ノースブリッジ）１３、ＡＳＩＣ１６，ＭＥＭ−Ｃ１４，ＨＤＤ１５（Hard Disk Drive）、及び、ＰＣＩバスを介してＮＢ１３と接続された周辺機器１７を有する。
【００３４】
コントローラ３０において、ＡＳＩＣ１６にはＭＥＭ−Ｃ１４、ＨＤＤ１５、及び、ＮＢ１３が接続されると共に、ＮＢ１３にはＣＰＵ１１とＭＥＭ−Ｐ１２が接続されている。ＮＢ１３はＣＰＵチップセットの1つであり、ＣＰＵ１１，ＭＥＭ−Ｐ１２，ＡＳＩＣ１６，及び、周辺機器を接続するためのブリッジである。
【００３５】
ＡＳＩＣ１６は、画像処理用途向けのＩＣであり各種の画像処理を行う。ＡＳＩＣ１６は、ＡＧＰ、ＨＤＤ１５、及び、ＭＥＭ−Ｃ１４をそれぞれ接続するブリッジの役割も果たす。ＣＰＵ１１は、ＭＦＰ７００の全体制御を行うと共にＭＦＰ７００に実装されている各種アプリケーションを起動して実行させる。
【００３６】
ＭＥＭ−Ｐ１２は、ＭＦＰ７００のシステムが使用するシステムメモリであり、ＭＥＭ−Ｃ１４は、画像処理中の画像データのバッファとして用いられるローカルメモリである。
【００３７】
ＨＤＤ１５は、大容量のストレージであり、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などを用いてもよい。ＨＤＤ１５には、ＯＳ、各種のアプリケーション、フォントデータ等が記憶される。また、ＨＤＤ１５には補正済み原稿画像データの生成処理を行うプログラム２３が記憶されている。
【００３８】
周辺機器１７は、シリアルバス、ＮＩＣ、ＵＳＢホスト、IEEE802.11a/b/g/n、ＩＥＥＥ１３９４、及び、メモリカードＩ／Ｆである。シリアルバスには、例えばセントロニクスケーブルが接続される。ＮＩＣはネットワークを介した通信を制御する。ＵＳＢホストにはＵＳＢケーブルを介して機器が接続される。IEEE802.11a/b/g/nはこれらの規格に従った無線ＬＡＮ用のインタフェースであり、無線ＬＡＮによる通信を制御する。ＩＥＥＥ１３９４は、高速なシリアル通信を制御するインタフェースである。メモリカードＩ／Ｆには各種のメモリカードが装着され、データの読み書きを行う。メモリカードは、例えば、ＳＤカード、マルチメディアカード、ｘＤカード等である。
【００３９】
操作部３１は、ハード的なキーボードと液晶などの表示手段とを有する。操作部３１は、ユーザからの入力操作の受け付け、ユーザに向けた各種の画面の表示をおこなう。操作部３１はタッチパネルを搭載しており、表示したソフトキーからユーザ操作を受け付けることもできる。
【００４０】
ファックス制御ユニット３２は、ＮＣＵ（Network Control Unit）を介して公衆通信網に接続し、例えばＧ３、Ｇ４規格のファクシミリに対応した通信手順（通信プロトコル）等に従いファクシミリの送受信を行う。ファックス制御ユニット３２は、画像データにデータ圧縮や変調等の信号処理を施して送信すると共に、相手先から受信した画像データにデータの伸長やエラー訂正等を施し画像データを復元する。
【００４１】
プロッタ３３は、例えば、電子写真方式による白黒プロッタ又はカラープロッタであり、印刷対象データやスキャナ３４が読み取った画像データに基づき、１ページ毎の画像を形成し、用紙に転写する。例えば、レーザービームを用いた電子写真プロセスを使って、感光ドラム等に形成したトナー画像を用紙に転写し、定着装置により熱と圧力により定着して出力する。また、インク液滴を塗布する形態で印刷してもよい。
【００４２】
スキャナ３４は、コンタクトガラスに載置された原稿を光学的に走査して、その反射光をＡ／Ｄ変換して公知の画像処理を施し所定の解像度のデジタルデータに変換し画像データを生成する。
【００４３】
図５のＭＦＰ７００では、図３の画像入力部６０１はスキャナ３４が相当し、画像出力部６０２はプロッタ３３が相当し、画像記憶部６０３はＨＤＤ１５が相当し、画像解析部６０４はＣＰＵ１１が相当し、パラメータ記憶部６０５はＨＤＤ１５が相当し、画像処理部６０６はＡＳＩＣ１６が相当する。
【００４４】
図６は、本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。本実施例の色調変換システム６１０は、画像読み取り部４１、幾何学変換パラメータ推定部４２、差分検出部６１、補正処理部６２、及び、画像合成部６３を有する。
【００４５】
画像読み取り部４１は原稿画像データの出力結果である基準印刷物及びユーザ印刷物を読み取り、基準画像データ及びユーザ画像データを生成する。
【００４６】
幾何学変換パラメータ推定部４２は原稿画像データと基準画像データ、原稿画像データとユーザ画像データのそれぞれの幾何学変換パラメータを推定する。
【００４７】
差分検出部６１は、基準画像データとユーザ画像データの間の差分を検出し、差分画像データを生成する。
【００４８】
補正処理部６２は、所定の補正パラメータを用いて差分画像データに補正処理を施し、補正画像データを生成する。補正処理部６２は補正パラメータを記憶している。補正パラメータは実際にはＨＤＤ１０８、１５に記憶されている。
【００４９】
画像合成部６３は、原稿画像データと補正画像データとを合成して、補正済み原稿画像データを生成する。
【００５０】
〔動作手順〕
図７は、色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。
【００５１】
画像読み取り部４１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（Ｓ１１０）。
【００５２】
ユーザプリンタ２００が、原稿画像データを印刷してユーザ印刷物を出力する（Ｓ１２０）。
【００５３】
画像読み取り部４１が、ユーザ印刷物を読み取り、ユーザ画像データを生成する（Ｓ１３０）。基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナで読み取ってもよいし、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できるという条件の元で、二つの印刷物を別々のスキャナで読み取ってもよい。
【００５４】
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、基準画像データとユーザ画像データとを原稿画像データに位置合わせする（Ｓ１４０）。すなわち、原稿画像データを基準とし、基準画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータをそれぞれ求め、幾何学変換パラメータを用いて位置合わせを行う。幾何学変換パラメータの例としては、変位量、回転角、変倍率がある。
【００５５】
幾何学パラメータの推定には公知の技術を用いればよい。その例としては、マーカーを用いる方法や、マーカーを用いないパターンマッチング法や位相限定相関法などが挙げられる。
a) マーカーを用いる方法
「トンボ」と呼ばれるマーカーを原稿画像データの四隅や各辺の中央に配置したうえで出力し、基準画像データとユーザ印刷物を読み取った際に、このトンボマーカの位置のずれを用いて、変位量や回転角、変倍率を求める。
【００５６】
図８（ａ）はトンボマーカの一例を示す図である。１枚の記録紙に画像データと４つ〜６つのトンボが形成されている。原稿画像データとユーザ画像データとで、トンボと画像データの相対的位置が同じであるとすると、同じ位置の２つのトンボの位置ずれを比較することで、幾何学変換パラメータを求めることができる。なお、例えば紙端からのトンボのおよその位置は既知なので、紙端から所定範囲にトンボの検出処理を施せばトンボの位置を検出できる。
【００５７】
図８（ｂ）はトンボマーカの位置のずれについて説明する図の一例である。Ｐｎ（ｎは１以上の整数）は原稿画像データのトンボマーカの特徴点の位置を、ｑｎは基準画像データのトンボマーカの特徴点の位置を、それぞれ示す。位置ずれがなければＰ１とｑ１、Ｐ２とｑ２、Ｐ３とｑ３…の点どうしの位置が一致するはずなので、公知の手法により点どうしの対応関係を求めることで、幾何学変換パラメータが得られる。ここで、２つの画像のうち一方の画像に例えばアフィン変換を行うことで２つの点パターンをマッチングさせることが知られている。したがって、幾何学変換パラメータを求めるには、２つの点パターンの各位置が最も近似する最適なアフィンパラメータを探し出せばよい。例えば、Ｐ１〜Ｐ６にアフィン変換するためのアフィンパラメータの評価関数を定め、評価関数が最小になるときのアフィンパラメータを幾何学変換パラメータとする。
b) パターンマッチング法を用いる方法
変位量のみを推定する方法の一例としては、テンプレートマッチング法が挙げられる。テンプレートマッチング法は一方の画像をテンプレートとし、位置を少しずつずらしながら他方の画像と一致度を求め、最も一致度の高くなる位置を検出するものである。幾何学変換が変位だけに限定できない場合には、回転角を推定する方法（ハフ変換など）や変倍量を推定する方法（マルチスケール解析など）と組み合わせて利用する必要がある。
【００５８】
テンプレートマッチングを応用したブロックマッチング法では、一方の画像をブロックに分割し、ブロックごとに他方の画像と最も一致度の高くなる位置を検出することにより変位量を求めることができる。ブロックマッチング法では、ブロックごとの変位量から回転角や変倍率を推定することも可能である。
c) 位相限定相関法を用いる方法
高い精度で変位量や回転角、変倍率を求める方法の例として、位相限定相関法（POC、Phase Only Correlation）や回転不変位相限定相関法（RIPOC、Rotation Invariant Phase Only Correlation）がある。位相限定相関法は、画像に対して離散フーリエ変換をかけて得られる位相画像を用い、比較対象の二枚の画像から得られる二つの位相画像の相関が最も高くなる位置を検出することにより、変位量を求める手法である。また、回転不変位相限定相関法は、上記位相画像を対数極座標変換することにより、回転角と変倍率を変換された位相画像上での変位量として検出できるようにしたものである。
【００５９】
なお、原稿画像データと基準画像データ、及び、原稿画像データとユーザ画像データ、それぞれの幾何学変換パラメータが求められると、基準画像データとユーザ画像データも位置合わせされる。
【００６０】
また、原稿画像データと基準画像データの幾何学変換パラメータを求め、基準画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータを求めることで、原稿画像データとユーザ画像データも位置あわせされる。
【００６１】
同様に、原稿画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータを求め、ユーザ画像データと基準画像データの幾何学変換パラメータを求めることで、原稿画像データとユーザ画像データも位置あわせされる。すなわち、幾何学変換パラメータは2つ求めておけば、３つの画像データのうち任意の２つの画像データが位置あわせされる。
【００６２】
以上により幾何学変換パラメータが求まったら、幾何学変換パラメータ推定部４２は基準画像データ（又はユーザ画像データ）に幾何学変換を実行する。変換に際してサブピクセル精度の移動や何らかの回転、実数値での変倍などにより変換前後の画素が一対一で対応付かないようなケースでは、適宜画素補間手法を用いて画素値を導出すればよい。画素補間手法の例としては、バイリニア法、バイキュービック法などが挙げられる。
【００６３】
なお、幾何学変換は必須ではなく、次ステップにおいて原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）において同じ位置の画素を取得する際に、幾何学変換パラメータを用いて座標変換を行い、同じ位置か否かを判断することによって代替してもよい。後者を換言すれば、各画像の原点を基準とする座標系では異なる座標値を保持していても、幾何学変換の結果、同じ座標値となる画素を「同じ位置の画素」と見なすことになる。
【００６４】
原稿画像データを出力して得られた印刷物には画像の周囲に余白が存在するケースが存在する。この様なケースでは、幾何学変換の変位量に余白部分の高さや幅が含まれるため余白部分を参照することはないが、出力画像データにおいて余白部分を排除するように必要な領域を切り出し、各画像における原点の位置を一致させてもよい。
【００６５】
図７に戻り、差分検出部６１は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１５０）。そして、ユーザ印刷物が妥当か否かを判定する（Ｓ１６０）。
【００６６】
ユーザ印刷物の品質が十分であれば（Ｓ１６０のＹｅｓ）、処理を終了し、そうでなければ(Ｓ１６０のＮｏ)、次ステップＳ１７０に進む。
【００６７】
ユーザ印刷物の品質を評価する方法の例としては、基準印刷物との色差を用いる方法がある。他の例としては、色相差を用いる方法や、各色成分の差の絶対値を用いる方法もある。なお、品質の評価は目視で行ってもよい。
a) 色差を用いる評価方法
色差とは、L*a*b*色空間やL*u*v*色空間における二つの色の距離である。本実施例は画像出力機器としてプリンタを用いていることからL*a*b*色空間を用いて説明する。
L*a*b*色空間の色差ΔE*abは以下の式で定義される。
【００６８】
【数１】
ここで、(ΔL*, Δa* ,Δb*)はL*a*b*色空間における２色の色度差である。
基準印刷物とユーザ印刷物の色差を求める手順の一例を以下に示す。
（１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）デバイス非依存の色空間に変換された基準画像データとユーザ画像データとをL*a*b*色空間に変換する
（５）上式により画素ごとの色差を求める
基準印刷物とユーザ印刷物とを同じスキャナ３００で読み取るとしているが、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換できる条件の元で、二つの印刷物を別々のスキャナ３００で読み取ってもよい。
【００６９】
スキャナ３００を一台のみ使用する場合には、カラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではない。色差の値を定量的に評価するケースでは、絶対的な値が重要であるためデバイス非依存の色空間への変換が必要であるが、色差の値を定性的に評価するケースでは相対的な傾向がつかめればよいためデバイス非依存の色空間への変換を省略してもよい。
【００７０】
画素ごとの色差が求まったら、この情報を統計的に分析し、ユーザ印刷物の品質を定量的に評価することができる。分析方法の例としては、色差の平均値、最大値、値の分布、分散などが挙げられる。
【００７１】
品質が十分であるか否かの判断は、
・平均色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・最大色差が所定の値以内に収まっているか否か、
・分散が所定の値以内に収まっているか否か、
などの基準で判断することができる。なお、ユーザ印刷物の品質を評価する際には、画像データのコンテンツの輪郭部分を除くことが望ましい。これは、
・後の処理で必要な位置合わせにおいて、輪郭部分を完全に合わせることが困難であること、
・プリンタによって輪郭部分の再現性が異なること （色味やシャープなど）
などの理由から、輪郭部分で大きな色差が出現する可能性があるためである。
【００７２】
輪郭部分の面積は全印刷物の面積のごく一部であるため、目視による全体的な色調の評価に与える影響は限定的である。一方、定量的な評価においては、上述の輪郭部分の大きな色差が外れ値として評価結果の信頼性を低下させる懸念があることから、輪郭部分のデータを無視する方が高い精度の評価結果が期待できる。
【００７３】
輪郭部分を検出する方法の例としては、二値化を用いる方法や、エッジ検出を用いる方法が挙げられる。二値化を用いる方法の一例としては、画像データを所定の閾値で白黒に二値化し、白い領域と黒い領域とが隣接する箇所を輪郭部分として判断する方法がある。エッジ検出を用いる方法の一例としては、画像データからSobel法などを用いてエッジ画像を作成し、これを所定の閾値で二値化して閾値以上の画素を輪郭部分として判断する方法がある。
【００７４】
輪郭部分を除去せずに、上記課題を緩和する方法もある。例えば、画像データを平滑化して輪郭部分を滑らかにし、輪郭部分で出現する色差を低減するというものである。平滑化には、平均化フィルタやローパスフィルタなど従来技術を用いればよい。
【００７５】
ｂ）色相差を用いる評価方法
L*a*b*色空間の色相差ΔH*abは次式で定義される。
【００７６】
【数２】
ここで、ΔE*abは色差、(ΔL*, Δa* ,Δb*)は２色の色度差、ΔC*abはクロマの差ある。クロマC*abは次式で定義される。
【００７７】
【数３】
基準印刷物とユーザ印刷物の色相差を求める手順は色差を求める手順と同じであるが、色差ではなく色相差を算出する。また統計的な分析方法や品質の判定方法も同様である。
【００７８】
ｃ）各色成分の差の絶対値を用いる評価方法
所定の色空間において、基準印刷物とユーザ印刷物との各色成分の差の絶対値を取り、評価を行う方法である。ＲＧＢ色空間を例に取れば、Ｒ成分値の絶対値の差、Ｇ成分値の絶対値の差、Ｂ成分値の絶対値の差を用いる。
基準印刷物とユーザ印刷物の各色成分の差の絶対値を求める手順の一例を以下に示す。
【００７９】
（１）基準印刷物をスキャナ３００により読み取り基準画像データを得る
（２）ユーザ印刷物を（１）と同じスキャナ３００により読み取りユーザ画像データを得る
（３）基準画像データとユーザ画像データとをスキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間（XYZ色空間など）に変換する
（４）変換後の色空間において、画素ごとに各色成分値の差の絶対値を求める。
なお、色差のケースと同様に、スキャナ３００のカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することは必須ではなく、スキャナ３００のデバイス依存の色空間で直接差の絶対値を求めてもよい。また、統計的な分析方法や品質の判定方法は色差のケースと同様である。
【００８０】
次に、差分検出部６１は、差分画像データを生成する（Ｓ１７０）。すなわち、基準画像データに対するユーザ画像データの画素値の差を画像データ全体に渡って求め、差分画像データを生成する。基準画像データとユーザ画像データとを位置合わせしてれば、同じ座標に存在する画素の画素値の差を取ればよいし、幾何学変換パラメータのみを求めてあるのであれば幾何学変換後の座標が対応する画素の画素値の差を取ればよい。なお、画素値の差は画素単位で求めてもよいし、複数の画素で構成される領域ごとに領域内の平均画素値の差を求めて代替してもよい。また、画素値の差は符号まで含めて記録する。
【００８１】
次に、補正処理部６２は、差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。すなわち、所定の補正パラメータを用いて差分画像データに補正処理を施し、補正画像データを得る。補正パラメータを予め容易しておく方法の例としては、ユーザが任意の値を指定しておく方法と、十分な階調数を持った画像を用いて事前に決定しておく方法がある。後者の方法は、補正パラメータを動的に決定する場合と基本的に同じであるため、実施例２にて説明する。十分な階調数を持った画像を用いる理由は、推定される補正パラメータの精度を高めるためである。カラーチャートも一般に十分な階調数を持っているため、この目的に合致するので、使用してもよい。
【００８２】
本実施例では、補正パラメータは、γ補正やルック・アップ・テーブルの形式で予め定められているものとする。したがって、γ補正やルック・アップ・テーブルの変換がそのまま補正処理となる。すなわち、補正パラメータは、ガンマ補正であればガンマの値（出力＝入力γとした時のγと、差分画像データの画素値を対応づける）、LUTであればテーブルそのもの（差分画像データの画素値に補正後の差分画像データの値を対応づける）である。
【００８３】
また、色調再現特性が線形でないことを考慮して、ユーザ画像データの画素値と差分画像データの画素値を対応づけたＬＵＴ又はγを用意しておけば、色調再現特性が非線形であっても対応できる。
【００８４】
次に、画像合成部６３は、原稿画像データと補正画像データとを合成する （Ｓ１９０）。すなわち、原稿画像データと前ステップにて得られた補正画像データとを合成して、補正済み原稿画像データを得る。補正画像データは符号付きなので、原稿画像データと補正画像データとはそのまま加算してもよいし、重みを重畳して加算してもよい。重みを重畳して加算する例は実施例３にて説明する。
【００８５】
色調変換システム６１０は、色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、図７の処理を終了する。
【００８６】
色調変換の回数が所定の回数に達していないため、継続する場合（Ｓ２００のＮｏ）、補正済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷し（Ｓ１１０）、処理を継続する。次のループで用いる原稿画像データは全て補正済みものである。
【００８７】
なお、図７のフロー図では、終了条件の判定が２つ設定されているが、これら全てを設定しなければならない訳ではない。必要に応じて適宜省略してもよいが、何れか一方は少なくとも設定されることが望ましい。
【００８８】
また、本実施例では、スキャナで読み取った際に使用された色空間をそのまま使用しているが、この色空間はデバイス依存の色空間であるため、スキャナのカラープロファイルを用いてデバイス非依存の色空間に変換することが望ましい。デバイス非依存の色空間の例としては、デバイス非依存のRGB色空間、XYZ色空間などが挙げられる。更に、L*a*b*色空間など均等色空間に変換すればなおよい。
【００８９】
出力画像データをL*a*b*色空間に色変換した上で処理を行う際には、原稿画像データもL*a*b*色空間に色変換する必要がある。また、色調変換もL*a*b*色空間で行うことになる。但し、色調変換後には元の色空間に戻す必要がある。
【００９０】
また、本実施例では、第一の画像出力機器と第二の画像出力機器としてプリンタを、画像読取部としてスキャナを用いたが、プリンタの代わりにオフセット印刷機やグラビア印刷機などを用い、スキャナの代わりに分光測色器やカメラを用いてもよい。
【００９１】
また、画像出力機器と画像読取部との他の組合せ例としては、次のようなシステム構成例がある。
図９は、色調変換システム６１０の構成図の一例を示す。この色調変換システム６１０は、ネットワークを介して接続された、コンピュータ１００、プロジェクタ８００、及び、デジタルカメラ９００を有する。この場合には、本実施例の説明を以下の通り読み替えればよい。
ａ）基準プリンタ → 基準ディスプレイ
ｂ）基準印刷物 → 基準表示画面
ｃ）ユーザプリンタ → ユーザプロジェクタ
ｄ）ユーザ印刷物 → ユーザ表示画面
また、本実施例では画像出力装置としてプリンタを採用したため、均等色空間としてL*a*b*色空間を用いたが、画像出力装置としてディスプレイやプロジェクタを採用する場合は、均等色空間としてL*u*v*色空間を用いる。以下の実施例においても色調変換システム６１０の構成は図２，図５又は図９のいずれでもよい。
【００９２】
以上のように、本実施例の色調変換システム６１０は、ユーザ画像データと基準画像データの差分画像データを生成し、それを補正して原稿画像データと合成することで、カラーチャートを用いずに２つの印刷物の色調ズレを校正することができる。
【実施例２】
【００９３】
本実施例では、差分画像データを補正するための補正パラメータを動的に作成する色調変換システム６１０について説明する。
【００９４】
図１０は、本実施例の色調補正システム６１０の特徴部を説明する図の一例である。図１０において図1と同一部の説明は省略する。
【００９５】
本実施例では予めLUTやγ補正テーブルを用意しておくのでなく、補正パラメータを動的に求めるが、例えば、図１０の１／Ｐ（ａ）が補正パラメータである。すなわち、差分画像データのある画素の画素値がｃであり、ユーザ画像データの対応する画素の画素値がａである場合、次のように補正する。補正パラメータが大きいと補正量が大きくなるので、補正パラメータは補正量とみなすこともできる。
・補正後の画素値ｃ´＝ｃ×１／Ｐ（ａ）
ここで画素値をｘとすると、ｐ（ｘ）は非線形な色調変換特性（原稿画像データをユーザ画像データに変換する変換特性）を表す関数式であり、例えば、二次曲線、指数関数、逆関数等がある。Ｐ（ｘ）の求め方については後述する。したがって、Ｐ（ｘ）の逆数が乗じられた補正後の画素値ｃ´は、色調変換される前の値（原稿画像データの値）に補正されたことになる。
【００９６】
補正後の画素値ｃ´に色調変換したと仮定すれば、基準画像データとユーザ画像データの差分に等しくなると期待できる。
【００９７】
よって、色調変換システム６１０は、上記の補正を差分画像データの画素毎又は画素群毎に行った補正画像データを、原稿画像データに合成する。ユーザプリンタ２００が補正済み原稿画像データを出力したユーザ画像データは、基準画像データと同等になることが期待できる。
【００９８】
図１１は、本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。図１１において図６と同一部の説明は省略する。本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００は、画素値対応付け部４３、色成分値対応付け部４４、色調再現特性推定部４５、及び、補正パラメータ決定部６４を有する。
【００９９】
画素値対応付け部４３は、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素に対応する位置の基準画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。同様に、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素に対応する位置のユーザ画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けて画素値対応付けデータを作成する。
【０１００】
色成分値対応付け部４４は画素値対応付けデータから、原稿画像データの各色成分の値と基準画像データの各色成分の対応する値を求め、また、原稿画像データの各色成分の値とユーザ画像データの各色成分の対応する値を求め、それらの色成分の値を対応付けて色成分値対応付けデータを作成する。
【０１０１】
色調再現特性推定部４５は、色成分値対応付けデータを用いて、色調再現特性データを推定する。
【０１０２】
補正パラメータ決定部６４は、色調再現特性データを用いて、補正パラメータを決定する。
【０１０３】
図１２は、色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。図１２において図７と同様のステップの処理は説明を簡略する。
【０１０４】
画像読み取り部４１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（Ｓ１１０）。
【０１０５】
ユーザプリンタ２００が、原稿画像データを印刷してユーザ印刷物を出力する（Ｓ１２０）。
【０１０６】
画像読み取り部４１が、ユーザ印刷物を読み取り、ユーザ画像データを生成する（Ｓ１３０）。
【０１０７】
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、基準画像データとユーザ画像データとを原稿画像データに位置合わせする（Ｓ１４０）。
【０１０８】
次に、色成分値対応付け部４４は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１５０）。そして、ユーザ印刷部が妥当か否かを判定する（Ｓ１６０）。
【０１０９】
次に、いくつかの処理を経て、色調再現特性推定部４５がユーザプリンタ２００の色調再現特性を推定する（Ｓ１６０）。
【０１１０】
色調再現特性の推定について、図１３のフローチャート図等を用いて詳細に説明する。
図１３は、色調再現特性推定部４５がユーザプリンタ２００の色調再現特性を推定する手順を示すフローチャート図の一例である。
【０１１１】
まず、画素値対応付け部４３は、原稿画像データとユーザ画像データとの同じ位置の画素値を対応付ける（Ｓ１６２１）。すなわち、原稿画像データとユーザ画像データの位置合わせが完了したら、二つの画像データにおいて対応する画素の画素値を取得し、これらを対応付けて画素値対応付けデータを作成する。なお、画像データを幾何学変換して位置合わせを行う場合には、「対応する画素」とは「同じ位置にある画素」である。一方、画像データを幾何学変換しない場合には、座標変換によって同じ座標値となる位置を「同じ位置」とし、その位置に存在する画素を「対応する画素」と見なす。
【０１１２】
画素値を対応付けて記録する方法の例としては、リスト形式で記録する方法や、マトリックス形式で記録する方法がある。原稿画像データとユーザ画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が２５６階調であるケースを想定して説明する。
【０１１３】
ａ）リスト形式で記録する方法
色成分値のリストへの記録は次の手順で行う。
【０１１４】
a-1）リストを３枚用意する
a-2）原稿画像データのある座標を選択する
a-3) a-2で選択された原稿画像データの画素のＲ成分値と、ユーザ画像データの対応する画素のＲ成分値とを対応づけてＲ成分用のリストに追加する
a-4）同様に、Ｇ成分値はＧ成分用のリストに、Ｂ成分値はＢ成分用のリストに、それぞれ追加する
a-5）これを原稿画像データの全ての座標について繰り返す
これらのリストは必要に応じて昇順や降順に並び替えてもよい。
【０１１５】
ｂ） マトリクス形式で記録する方法
色成分値の対応関係のマトリクスへの投票は次の手順で行う。ここでは原稿画像データの値を縦軸に、ユーザ画像データの値を横軸に採るものとする。
【０１１６】
b-1）256行256列のマトリクスを3枚用意する
b-2）原稿画像データのある座標を選択する
b-3） Ｒ成分用のマトリクスにおいて、原稿画像データのa-2)で選択された画素のＲ成分値の行、ユーザ画像データの対応する画素のＲ成分値の列とが交差する場所に一票投票する
b-4）同様に、Ｇ成分値の対応関係をＧ成分用のマトリクスに、Ｂ成分値の対応関係をＢ成分用のマトリクスに、それぞれ投票する
b-5)これを原稿画像の全ての座標について繰り返す
具体的には、原稿画像データのある座標の画素の画素値がＲＧＢの順に(128, 130, 132)で、ユーザ画像データの対応する画素の画素値が(132, 130, 126)であれば、上記3枚のマトリクスのうちＲ成分に対応するマトリクスを選び、その128行132列に一票を投じるという具合である。同様に、Ｇ成分に対応するマトリクスの130行130列に一票を、Ｂ成分に対応するマトリクスの132行126列に一票を、それぞれ投じる。なお、原稿画像データの値とユーザ画像データの値のどちらを縦軸に割り当て、どちらを横軸に割り当てるかは必要に応じて決定すればよい。
【０１１７】
リスト形式で記録する方法でも、マトリクス形式で記録する方法でも、処理を簡略化するために、原稿画像データの全ての座標について繰り返すのではなく、特定の範囲に限定したり、所定の刻み幅で座標を移動したりしてもよい。
【０１１８】
次に、色成分値対応付け部４４は、原稿画像データとユーザ画像データで対応する色成分の値を対応付ける (Ｓ１６２２)。すなわち、画素値対応付けデータを用いて、原稿画像データのある色成分値とユーザ画像データのどの色成分値とが対応付くかを求め、色成分値対応付けデータを作成する。
【０１１９】
原稿画像データとユーザ画像データが両方ともＲＧＢ画像で各色成分が256階調であるケースを例に説明する。
a) 画素値対応付けデータがリスト形式である場合
画素値対応付けデータがリストとして記録されている場合には、次の手順で行う。
【０１２０】
a-1）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
a-2）a-1)で選択された色成分に対応するリストを取得する
a-3) a-2)で得られたリストから、a-1)で選択された値に対応するレコードを全て取得する
a-4) a-3)で取得された全レコードのユーザ画像データの色成分値を合成する
a-5） a-1)で選択された原稿画像データの色成分値と、a-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する。
【０１２１】
a-6）これを各色成分の各値について繰り返す
ステップa-3)において取得されたレコードが一つのみであれば、色成分値対応付け部４４はa-4)において、取得されたレコードの値をそのまま利用する。a-3)において取得されたレコードが複数あれば、ユーザ画像データ側の値を合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例としては、平均値を採用する方法、最頻値を採用する方法、中央値を採用する方法が挙げられる。
b) 画素値対応付けデータがマトリクス形式である場合
画素値対応付けデータがマトリクスとして記録されている場合には、次の手順で行う。
【０１２２】
b-1）原稿画像データのある色成分のある値を選択する
b-2) b-1)で選択された色成分に対応するマトリクスを取得する
b-3） b-2)で得られたマトリクスから、b-1で選択された値に対応する行を抽出する
b-4) b-3)で抽出された行において投票されている列の値を合成する
b-5) 選択された原稿画像データの色成分値と、b-4)で合成された値とを対応付けて色成分値対応付けデータとして記録する
b-6）これを各色成分の各値について繰り返す
b-4)において抽出された行で投票が一つの列のみに存在する場合には、その列番号を合成された値として採用する。b-4)において投票が複数の列に存在する場合には、合成して一つの値にした上で利用する。複数の値を合成する方法の例は、a)と同様である。但し、投票数は列番号の出現回数として使用する。
【０１２３】
仮に原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在した場合には、その旨が判別できるように記録しておくことが望ましい。（ここで記録した情報は次ステップで利用することができる）
次に、色調再現特性推定部４５は色調変換特性を推定する (Ｓ１６２３)。色成分値対応付けデータのデータ系列を用いて色調変換特性を推定する。色調変換特性は色成分値対応付けデータをそのまま利用してもよいし、色成分値対応付けデータを加工して利用してもよい。データを加工する目的は、極端な値の変動の抑制や、特性曲線の安定性向上である。
【０１２４】
色成分値対応付けデータを加工して利用する方法の例としては、次のようなものが挙げられる。
a) 移動平均をかける
データ系列において注目するデータとその前後のデータとを加重平均する方法である。前後のデータの参照範囲はデータ系列の値に対する滑らかさの要求に応じて決定すればよい。より滑らかにするためには参照範囲を広く取る必要がある。また、加重平均に用いる重みは全てのデータに対して一定であってもよいし、注目するデータからの距離に反比例させてもよい。
【０１２５】
移動平均をかける前に、データ系列を昇順か降順に並び替える必要がある。また、原稿画像データにおいて使用されていない色成分値が存在すると、並べ替えた際にデータ系列の要素が欠落するが、この欠落した要素が他のデータに影響を与えないように加重平均から除外する必要がある。要素が欠落しているか否かは、データが連続しているかどうかを確認したり、前ステップで記録した使用されていない色成分値の情報を利用したりすることにより把握できる。
b) 直線や曲線で近似する
データ系列を一次関数、二次関数、スプライン関数、指数関数などを用いて近似する方法である。
c) 階調数を削減した上で直線や曲線で補間や近似する
色成分値対応付けデータのデータ系列の階調数を削減する方法としては、次のような例が考えられる。
【０１２６】
ア) 階調の値域を等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
分割数や分割幅は予め決定しておいてもよいし、動的に決定してもよい。
【０１２７】
ア−１）分割数や分割幅を予め決定するケース
図１４（a）は、分割数や分割幅を予め決定するケースを説明する図の一例である。図１３(a)では、０〜２５５までの２５６階調を、予め与えられた分割数４で等間隔に分割した例である。０〜６３、６４〜１２７、１２８〜１９１、１９２〜２５５という４つの領域に分割することにより、それぞれ６４階調が1つの階調に削減される（１つの変換特性に統合される）ことになる。なお、分割数でなく分割幅を与えても同じ効果が得られる。
【０１２８】
ア−２）分割数や分割幅を動的に決定するケース
等間隔に分割するケースで、分割数や分割幅を動的に決定する方法の例としては、画素数に比例させる方法がある。例えば、画素数を経験的に決められた所定の数で割った値を分割数とする、などの決定方法が考えられる。
【０１２９】
イ−１) 階調の値域を不等間隔で分割し、これにより統合される各階調のデータを合成する
各階調に対応する画素値対応付けデータにおける投票数を用いて、合成される階調の得票数が、所定の数となるように分割幅を適応的に決定する。
【０１３０】
図１４（ｂ）は、０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割した例である。0から(a-1)、aから(b-1)、bから(c-1)、cから255という四つの領域に分割されるが、それぞれ1つの階調に削減される。なお、階調a、b、cをその階調を挟むどちらの階調に統合するかは任意である。
【０１３１】
不等間隔で分割する際に、統合する階調数を決定する方法の例としては、各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で分割する方法や、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを用いる方法が挙げられる。
【０１３２】
i)各階調に属する画素数の累積頻度を用いる方法
各階調に属する画素数の累積頻度を等間隔で区切り、区切り位置に対応する階調で分割する方法である。
【０１３３】
図１４（ｃ）は０〜２５５までの２５６階調を不等間隔で４分割する例である。縦軸の累積頻度の最大値を1.0としたときに、区切り位置として0.25、0.50、0.75となる階調を求めることにより、分割位置を決定する。この例では、累積頻度が0.25となる階調a、0.50となる階調b、0.75となる階調cが求まり、上述した四つの領域が決定できる。このような区切り方によれば、各区分でデータ数が同じなので各変換特性が与えられる画素数を等しくできる。
【０１３４】
ii)各階調に属する画素数の頻度分布を用いる方法
図１５(a)は、各階調に属する画素数の頻度のヒストグラムを作成し、極小となる階調e、f、gで分割する方法である。このような区切り方によれば、変換特性が切り替わる画素数を小さくできる。
【０１３５】
以上のようにして、階調数を削減したら、元の階調数まで戻るように、統合された階調の間を補間したり、統合されたデータを元に直線や曲線で近似したりする。
【０１３６】
図１５（ｂ）は、削減された階調数を直線近似や曲線近似により元の階調数まで戻す例を示す。丸が統合されたデータ、実線の直線が直線近似の例、実線の曲線が曲線近似の例である。近似に利用する関数は、統合されたデータの傾向に合わせて選択することが望ましい。このように補間したり、直線や曲線で近似したりすることで、推定される変換特性から少ない画素数に起因する特異的な変換を除外できる。
【０１３７】
図１２に戻り、補正パラメータ決定部６４は、ユーザプリンタ２００の色調再現特性から補正パラメータを求める（Ｓ１６４）。補正パラメータは、差分画像データ上のある値を原稿画像データに反映する際の係数と換言することもできるし、その係数を導出するための材料と表現することもできる。
【０１３８】
差分画像データを原稿画像データにそのまま反映してもよいが、補正処理をかけたほうがよい。この理由について説明する。差分画像データは基準画像データとユーザ画像データとの差分であり、これらの画像データは原稿画像データに各出力画像機器の色調再現特性が重畳されたものである。したがって、補正により原稿画像データ上に生じた画素値の差が、基準画像データとユーザ画像データ上での二つの値の差と同じ大きさでも、その意味が異なってしまう。
【０１３９】
このため、本実施例では、差分画像データに対して補正パラメータによる補正処理を行い、原稿画像データ上での意味と等価に変換する必要がある。
【０１４０】
図１６は、ユーザ画像データと原稿画像データの関係を説明する図の一例である。図のＰ（ｘ）は、Ｓ１６２で求められた色調再現特性である。すなわち、原稿画像データの画素値ａはユーザ画像データのＰ（ａ）に対応付けられる。一般に、色調再現特性は線形ではないため、ユーザ画像データ上のある画素値Ｐ（a）近傍の差Δaと別の画素値Ｐ（ｂ）近傍での差Δｂとでは、原稿画像データ上の意味合いが異なる。図の例だと、差Δaは色調再現特性により差Δｂよりも強調されている。このため、差分画像データに行う補正処理は、その元となる基準画像データやユーザ画像データ上での画素値に依存したものである必要がある。
【０１４１】
原稿画像データのある画素の画素値をx、ユーザ画像データの対応する画素の画素値をyとすると、その画素値に作用させる補正パラメータα(x)を求める方法の例として、以下のようなものが挙げられる。
ａ）傾きの逆数を用いる方法
色調再現特性関数y=P(x)の傾きP'(x)を全ての階調について求め、その傾きの逆数を用いる方法である。図１６（ｂ）は傾きを模式的に説明する図の一例である。色調再現特性関数の傾きは、原稿画像データにおけるある画素値近傍での値の微小な変動（変化量）が、ユーザ画像データにおいてどのように反映されるかを表す（反映される変化量）。補正処理では、差分画像データを原稿画像データに反映するために補正を行うため、ユーザ画像データにおける微小な変動が、原稿画像データにおいてどの程度の変動に相当するかを知る必要がある。これは上記傾きの逆数を取ることにより知ることができる。したがって、この方法での補正パラメータα(x)は次式で表せる。
【０１４２】
【数４】
ｂ）理想的な直線との比を用いる方法
原稿画像データのある色をユーザ画像データで正確に再現できると、色調再現特性関数は直線y=xと表現できる。図１６（ｃ）は直線y=xとP(x)を模式的に説明する図の一例である。実際の色調再現特性関数P(x)とこの直線との値の比を求めることにより、原稿画像データのある画素値がユーザ画像データにおいて、どの程度値として変倍されているかを知ることができる。差分画像データもこの様にして変倍されたと見なせば、この比の逆数を乗算することにより原稿画像データに反映すべき値を知ることができる。したがって、この方法での補正パラメータα(x)は次式で表せる。
【０１４３】
【数５】
上記で得られた補正パラメータに対して、ガンマ補正などの公知技術を用いて更に調整を加えてもよい。
【０１４４】
次に、差分検出部６１は、差分画像データを生成する（Ｓ１７０）。差分画像データの求め方は実施例１と同様である。
【０１４５】
次に、補正処理部６２は、ステップＳ１６４で得られた補正パラメータを用いて差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。例えば、ユーザ画像データのある画素が画素値aを持ち、かつその画素に対応する差分画像データの値がcであった時、補正された差分画像データの対応する画素の値c'は、次式のように表せる。
【０１４６】
【数６】
この処理を差分画像データ全体に渡って行い、補正画像データを作成する。
【０１４７】
次に、画像合成部６３は、原稿画像データと補正画像データとを合成する （Ｓ１９０）。
色調変換システム６１０は、色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、図１２の処理を終了する。
【０１４８】
色調変換の回数が所定の回数に達していないため、継続する場合（Ｓ２００のＮｏ）、補正済みの原稿画像データを入力としてユーザプリンタ２００から印刷し（Ｓ１１０）、処理を継続する。次のループで用いる原稿画像データは全て補正済みものである。
【０１４９】
なお、上記では、ユーザプリンタ２００の色調再現特性を元にして補正パラメータを導出しているが、基準プリンタ４００の色調再現特性も用いて補正パラメータを導出してもよい。その方法の一例を説明する。
【０１５０】
Ｓ１１０〜Ｓ１６２までの手順は図１２と同じである。Ｓ１６２においてユーザプリンタ２００の色調再現特性P2(x)を推定後、同じ手続きで基準プリンタ４００の色調再現特性P1(x)の推定を行う。
【０１５１】
続いて、補正パラメータの推定において、基準プリンタ４００の色調再現特性P1(x)とユーザプリンタ２００の色調再現特性P2(x)との差Pd(x)を例えば次式で求める。
【０１５２】
【数７】
次に、差分検出部６１がＳ１７０で差分画像データを生成した後、補正パラメータ決定部６４は差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。この際、差分画像データに対して色調再現特性の差Pd(x)の逆関数を次式のように作用させることにより補正処理を行い、補正画像データを作成する。
【０１５３】
【数８】
Ｓ１９０において画像合成部６３が原稿画像データと補正された差分画像データを合成することにより、基準プリンタ４００と同等の色調のユーザ画像データが得られる原稿画像データが作成される。
【０１５４】
つまり、基準画像データとユーザ画像データとの差は、各画像出力機器の色調再現特性の差によって生じたと考え、画像データの差として検出された値に対して、色調再現特性の差の逆変換をかけることにより、原稿画像データ上での差を求める方法である。
【０１５５】
本実施例によれば、実施例１の効果に加え、差分画像データの補正パラメータを色調再現特性から動的に生成することで、精度良く差分画像データを補正することができる。
【実施例３】
【０１５６】
本実施例は、実施例１において原稿画像データと補正画像データとを合成する際に、重み付けをして合成する色調変換システム６１０について説明する。こうすることで、色調変換による、原稿画像データの画素値の変動を抑制することができる。
【０１５７】
図１７は、本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００の機能ブロック図の一例である。図１７において図６と同一部の説明は省略する。本実施例の色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００は、画素対応付け部５１、色差取得部５２、色空間距離取得部５３、及び、合成重み決定部５４、を有する。
【０１５８】
画素対応付け部５１は、幾何学変換パラメータを用いて、基準画像データとユーザ画像データの対応する画素を検出し、それらを対応付けて画素対応付けデータを作成する。
【０１５９】
色差取得部５２は、画素対応付けデータを用いて得られる、基準画像データとユーザ画像データの対応する画素の色差を求め色差データを作成する。
【０１６０】
色空間距離取得部５３は、無彩色からの原稿画像データの各色の距離を求め距離データを作成する。無彩色からの、基準画像データ又はユーザ画像データの各色の距離を求めてもよい。基準画像データ又はユーザ画像データでも距離データには同様の傾向があると考えられるためである。
【０１６１】
合成重み決定部５４は、色差データと距離データとから画像データの合成に用いる合成重みを決定する。
【０１６２】
図１８は、色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００が色調補正する手順を示すフローチャート図の一例である。図１８において図７と同様のステップの処理は説明を簡略する。
【０１６３】
画像読み取り部４１は、基準印刷物を読み取り、基準画像データを生成する（Ｓ１１０）。
【０１６４】
ユーザプリンタ２００が、原稿画像データを印刷してユーザ印刷物を出力する（Ｓ１２０）。
【０１６５】
画像読み取り部４１が、ユーザ印刷物を読み取り、ユーザ画像データを生成する（Ｓ１３０）。
【０１６６】
次に、幾何学変換パラメータ推定部４２は、基準画像データとユーザ画像データとを原稿画像データに位置合わせする（Ｓ１４０）。すなわち、原稿画像データを基準とし、基準画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータをそれぞれ求め、幾何学変換パラメータを用いて位置合わせを行う。
【０１６７】
また、本実施例では、幾何学変換パラメータが推定されると、画素対応付け部５１が、幾何学変換パラメータを用いて、原稿画像データの画素と対応する位置の基準画像データ又はユーザ画像データの画素を検出し、それらを対応付けて画素対応付けデータを作成する。
【０１６８】
基準画像データとユーザ画像データに幾何学変換を施せば、基準画像データとユーザ画像データは原稿画像データと画像の位置がほぼ一致している。したがって、基準画像データとユーザ画像データの同じ座標の画素は互いに対応していると考えられる。画素対応付け部５１はこのように２つの幾何学変換パラメータを求めて基準画像データとユーザ画像データの画素を対応づける。
【０１６９】
また、ステップＳ１４０では、原稿画像データと基準画像データ、及び、原稿画像データとユーザ画像データの幾何学変換パラメータを推定したが、基準画像データとユーザ画像データの間の幾何学変換パラメータを求めてもよい。すなわち、基準画像データとユーザ画像データの画像の位置を一致させるための幾何学変換パラメータを求め、いずれかに幾何学変換パラメータによる変換を施すことで、基準画像データとユーザ画像データの画像の位置をほぼ一致させることができる。
【０１７０】
なお、幾何学変換は必須ではなく、原稿画像データと基準画像データ（又はユーザ画像データ）において同じ位置の画素を特定するため、幾何学変換パラメータを用いて座標変換を行い、同じ位置か否かを判断することによって代替してもよい。後者を換言すれば、各画像の原点を基準とする座標系では異なる座標値を保持していても、幾何学変換の結果、同じ座標値となる画素を「同じ位置の画素」と見なすことになる。
【０１７１】
原稿画像データを出力して得られた印刷物には画像の周囲に余白が存在するケースが存在する。この様なケースでは、幾何学変換の変位量に余白部分の高さや幅が含まれるため余白部分を参照することはないが、出力画像データにおいて余白部分を排除するように必要な領域を切り出し、各画像における原点の位置を一致させてもよい。
【０１７２】
次に、色差取得部５２は、ユーザ印刷物を評価する（Ｓ１５０）。そして、ユーザ印刷部が妥当か否かを判定する（Ｓ１６０）。
【０１７３】
妥当な場合（Ｓ１６０のＹｅｓ）、次に、色差取得部５２は色差データを取得する（Ｓ１６５）。色差取得部５２は、基準画像データとユーザ画像データとの色差を画素ごとに求め色差データとする。したがって、色差データは画像データと同じ大きさのマップとして管理され、基準画像データとユーザ画像データの座標と色差のマップの座標とは対応付く。
【０１７４】
色差の導出方法は実施例１のユーザ印刷物の品質評価にて説明したとおりである。なお、ユーザ印刷物の評価において色差を用いた場合には、そこで求められた画素ごとの色差を利用して、本ステップを省略してもよい。
色差データは以下のように加工してもよい。
a) マップを移動平均により平滑化する
b) マップを低解像度化する（複数の画素の色差を合成した値で代替する）
c) マップから基準画像データやユーザ画像データにおける輪郭部分に対応する領域を除去する
画素ごとに色差を求めると色差データにノイズが乗るケースが存在するため、マップの平滑化や低解像度化をすることが望ましい。また、マップの輪郭部分を除去する場合には、マップが不連続とならないように除去した部分を適宜補間することが望ましい。補間方法には従来技術を用いればよく、例えば線形補間やキュービック補間などのほか、平滑化処理を用いてもよい。
【０１７５】
次に、色空間距離取得部５３は距離データを求める（Ｓ１６６）。すなわち、原稿画像データにおいて利用されている各色の、無彩色からの距離を求め距離データとする。距離データは色差データと同様に画像データと同じ大きさのマップとして管理してもよいし、色と距離を対応付けたリストとして管理してもよい。距離データを求める手順の一例を以下に示す。
（１）原稿画像データの色空間をL*a*b*色空間に変換する
（２）原稿画像データから色を１つ選び無彩色からの距離d*abを求める
（３）これを原稿画像データの全ての色について繰り返す
距離d*abの定義の例としては、次式が挙げられる。
【０１７６】
【数９】
L*a*b*色空間において、a*値およびb*値がゼロである点が無彩色であり、この無彩色の点からのユークリッド距離を距離d*abとして用いている。
【０１７７】
次に、合成重み決定部５４は、合成重みデータを決定する（Ｓ １６７）。合成重み決定部５４は、色差データと距離データとを用いて合成重みデータを決定する。合成重みデータを求める手順の一例を以下に示す。ここでは色差データと距離データとはマップとして管理されることを前提として説明する。
（１）色差データを色差の閾値thΔEで割った後、最大値を1で飽和させ（１以上の重みを全て1とみなす）、色差重みデータを作成する
（２）距離データを距離の閾値thdで割った後、最大値を1で飽和させ（１以上の重みを全て1とみなす）、距離重みデータを作成する
（３）色差データのある座標における値と、距離データの対応する座標における値とを乗算し、重みを算出する
（４）（３）を全ての座標について繰り返す
上記色差の閾値thΔEや距離の閾値thdは、予めユーザにより設定された値を用いてもよいし、色差データや距離データの平均値や中央値など何らかの統計処理を施した値を用いてもよい。特に距離の閾値thdは、L*a*b*色空間におけるa*成分値とb*成分値の取りうる最大値a*maxおよびb* maxを用いて次式で求めてもよい。
【０１７８】
【数１０】
色差データや距離データを閾値で割る理由は、ゼロから閾値までの重みデータを連続的に変化させるためである。重みデータを連続的に変化させることによって、原稿画像データと補正画像データとの合成後に階調が不連続とならない効果が期待できる。また、最大値を1で飽和させるのは、重みデータの値域を０から１の間に収めるためである。
【０１７９】
図１９（ａ）は距離の最大値を閾値とした場合の距離重みデータの一例を示す。例えば、距離の閾値thdを上式により求めるケースでは、距離重みデータwdが距離d*abが0から最大値d*maxまで連続的に変化する。最大値d*maxは１である。
【０１８０】
図１９（ｂ）は、距離の閾値thdとしてd*maxよりも小さい値を採用した場合の距離重みデータの一例を示す。図示するように、距離重みデータwdが距離d*abが0からthdまで連続的に変化し、それ以降は1で飽和する。
【０１８１】
また、色差重みデータや距離重みデータは、図１９（ａ）（ｂ）に例示したような線形的な変化だけでなく、所定の関数を用いて非線形に変化させてもよい。
図１９（ｃ）（ｄ）は非線形の関数により求められた距離重みデータ又は色差重みデータの一例を示す。関数の例としては、二次関数や指数関数、逆関数などが挙げられる。また、関数だけでなくルック・アップ・テーブルのように予め決定された情報を用いて色差や距離を重みデータに変換してもよい。
【０１８２】
図２０（ａ）は色差分布の一例を、図２０（ｂ）は色差重みデータの一例をそれぞれ示す。ここでａｎ（ｎは０以上の整数）はマップのｘ方向又はｙ方向の位置を示す。ここでは色差重みデータは、合成時に補正画像データにかかる重みとして説明する。まず、補足図２０（ａ）がある色差データの一部であったとする。位置に応じて色差の値が変化しており、x=a4からx=a5までは色差がゼロである。
【０１８３】
これに対し図２０（ｂ）の色差重みデータは、色差データにおいて値が色差の閾値thΔEより大きい範囲（x=0からx=ath）では1で飽和しており、色差がゼロであるx=a4からx=a5までは重みはゼロとなっている。それらを除く範囲では、色差データの増減に合わせて重みも変動している。
【０１８４】
なお、図２０（ｂ）では色差データや色差重みデータの変動を線形に表現しているが、変動は非線形であってもよいし、不連続な箇所が存在してもよい。また、図の都合上一次元で図示しているが、二次元の分布も同様に色差データに応じて色差重みデータは変動する。更に、ここでは色差データを前提として説明したが、色空間の距離についてもほぼ同様であり、色差を距離と読み替えればよい。
【０１８５】
合成重み決定部５４は、例えば以下のようにして合成重みＷＴを求める。ある画素又は画素群の色差重み付けをＷｃ（０≦Ｗｃ≦１）、距離重みをＷｄ（０≦Ｗｄ≦１）、とする。
ＷＴ＝Ｗｃ・Ｗｄ
なお、色差重みのみ又は距離重みのみを使用する場合は、それぞれ以下のようになる。
ＷＴ＝Ｗｃ
ＷＴ＝Ｗｄ
距離重みが、画素又は画素群毎に求められていない場合、着目している原稿画像データの画素又は画素群の色に対応づけられた距離重みを用いる。合成重み決定部５４は、補正画像データと同様に、画像データと同じ大きさのマップとして管理される。
【０１８６】
次に、差分検出部６１は差分画像データを生成する（Ｓ１７０）。
【０１８７】
また、補正処理部６２は差分画像データを補正する（Ｓ１８０）。補正の方法は実施例1又は実施例２のいずれの方法でもよい。
【０１８８】
次に、画像データ合成部は、原稿画像データと補正画像データとを合成する （Ｓ１９０）。原稿画像データと補正画像データとを合成して補正済み原稿画像データを生成する手順を以下に示す。
（１）原稿画像データからある座標の画素値を取得する
（２）補正画像データから対応する座標の画素値を取得する
（３）重みデータから対応する座標の重みを取得する
（４）得られた二つの画素値を、上記重みを用いて加重平均し、合成後の画素値を決定する
（５）合成後の画素値を用いて原稿画像データの該当画素を更新する
（６）1)から5)を全ての座標について繰り返す
合成後の画素値ＧＴは、例えば以下のようにして求める。ここである画素又は画素群の色差重み付けをＷｃ（０≦Ｗｃ≦１）、距離重みをＷｄ（０≦Ｗｄ≦１）、原稿画像データの色をＯ、補正画像データの色をＭ、とする。
ＧＴ＝ＷＴ・Ｍ＋（１−ＷＴ）・Ｏ
なお、色差重みのみ又は距離重みのみを使用する場合は、それぞれ以下のようになる。
ＧＴ＝Ｗｃ・Ｍ＋（１−Ｗｃ）・Ｏ
ＧＴ＝Ｗｄ・Ｍ＋（１−Ｗｄ）・Ｏ
上記手順では原稿画像データを補正済み原稿画像データを生成により更新しているが、補正済み原稿画像データを新しい画像データとして作成してもよい。
【０１８９】
原稿画像データと補正画像データとを合成する際に上述の重みを用いることにより、以下のような効果が期待できる。
ａ）基準画像データとユーザ画像データとで元々色が一致している箇所を維持することができる
差分画像データに一括で補正処理をかけてしまうと、基準画像データとユーザ画像データとで本来色が一致していたはずの箇所の色も変化してしまい、全体として色の一致度が改善しても、所定の箇所で色の一致度が低下してしまう。
【０１９０】
これに対し、原稿画像データと補正画像データの合成重みにおいて、基準画像データとユーザ画像データとの色の一致度に基づいて色差重みを決定し合成重みに反映することにより、前記一致度の低下を回避することができる。これは以下のような理由による。
【０１９１】
・色差重みは前記一致度が高い箇所は原稿画像データの比重が高くなるように制御し、逆に前記一致度が低い箇所は補正画像データの比重が高くなるように制御する
・このため、原稿画像データにおいて前記一致度が高い箇所は変更せず、前記一致度が低い箇所のみ変更を反映することになる
ｂ）原稿画像データで無彩色である箇所に不正に色が付いてしまう問題を緩和することができる
差分画像データに一括で補正処理をかけてしまうと、原稿画像データで無彩色である箇所に色が付いてしまい、該当箇所での一致度が低下してしまう。これに対し、原稿画像データと補正画像データの合成重みにおいて、原稿画像データを構成する各色の無彩色からの距離に基づいて距離重みを決定し合成重みに反映することにより、前記一致度の低下を回避することができる。これは以下のような理由による。
【０１９２】
・距離重みは無彩色からの距離が短いほど原稿画像データの比重が高くなるように制御し、無彩色からの距離が長いほど補正画像データの比重が高くなるように制御する
・このため、原稿画像データにおいて無彩色に近い箇所は相対的に変化量が小さく、無彩色から遠い箇所は相対的に変化量が大きくなる
色調変換システム６１０又はＭＦＰ７００は色調変換の回数が所定の回数に達したら（Ｓ２００のＹｅｓ）、図１８の処理は終了する。
【０１９３】
本実施によれば、実施例１の効果に加え、補正画像データに重み付けすることで、補正済み原稿画像データに不要な色変換が生じることを抑制できる。
【符号の説明】
【０１９４】
４１ 画像読み取り部
４２ 幾何学変換パラメータ推定部
４３ 画素値対応付け部
４４ 色成分値対応付け部
４５ 色調再現特性推定部
５１ 画素対応付け部
５２ 色差取得部
５３ 色空間距離取得部
５４ 合成重み決定部
６１ 差分検出部
６２ 補正処理部
６３ 画像合成部
６４ 補正パラメータ決定部
１００ コンピュータ
２００ ユーザプリンタ
３００ スキャナ
４００ 基準プリンタ
５００ ネットワーク
６０１ 画像入力部
６０２ 画像出力部
６０３ 画像記憶部
６０４ 画像解析部
６０５ パラメータ記憶部
６０６ 画像処理部
６１０ 色調変換システム
７００ ＭＦＰ
８００ プロジェクタ
９００ デジタルカメラ
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１９５】
【特許文献１】特開２００９−１７７７９０号公報
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、
前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、
前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第二の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた画素値対応付けデータを作成する画素値対応付け手段と、
前記画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第二の出力画像データの画素の画素値とを対応付けて色成分値対応付けデータを作成する色成分値対応付け手段と、
前記色成分値対応付けデータにより、前記第二の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する色調再現特性データを生成する色調再現特性生成手段と、を有し、
前記補正処理手段は、前記差分画像データの画素の位置に対応する前記第二の出力画像データの画素値を前記色調再現特性データに適用して、前記差分画像データの補正量を算出し、該補正量を用いて前記差分画像データの画素値を補正することで前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記色調再現特性データを用いて前記第二の出力画像データの第一の変化量から前記原稿画像データの第二の変化量を算出する変化量算出手段、を有し、
前記変化量算出手段は、前記差分画像データの画素の画素値に対応する前記第二の出力画像データの画素の画素値の前記第一の変化量に対する前記第二の変化量を推定し、
前記補正処理手段は、前記差分画像データの画素の画素値を、推定された前記第二の変化量だけ補正して前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第二の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた第二の画素値対応付けデータ、及び、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第一の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた第一の画素値対応付けデータ、を作成する画素値対応付け手段と、
前記第二の画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第二の出力画像データの画素の画素値とを対応付ける第二の色成分値対応付けデータ、及び、前記第一の画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第一の出力画像データの画素の画素値とを対応付ける第一の色成分値対応付けデータ、を作成する色成分値対応付け手段と、
前記第二の色成分値対応付けデータにより、前記第二の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する第二の色調再現特性データ、及び、前記第一の色成分値対応付けデータにより、前記第一の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する第一の色調再現特性データ、を生成する色調再現特性推定手段と、を有し、
前記補正処理手段は、前記第一の色調再現特性データから前記第二の色調再現特性データを減じて得られる第三の色調再現特性データに、前記差分画像データの画素値を適用することで、前記差分画像データの画素値を補正し前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色成分値対応付け手段は、前記原稿画像データ、及び、前記第二の出力画像データをデバイス非依存の色空間に変換した後、前記色成分値対応付けデータを生成する、
ことを特徴とする請求項２〜４いずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データとの画素の対応関係を求める画素対応付け手段と、
前記対応関係により対応付けられる画素又は画素ブロック毎に、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素ブロック毎に色差情報を取得する色差情報取得手段、又は、画素若しくは画素ブロック毎又は色ごとに、前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ又は前記第二の出力画像データの無彩色からの距離情報を取得する距離情報取得手段と、
前記補正画像データの画素又は画素ブロック毎に、前記色差情報又は前記距離情報の少なくとも一方による重み値を決定する重み決定手段と、
前記原稿画像データと、前記重み値により重み付けされた前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データとを合成する画像データ合成手段と、
を有する請求項１〜５いずれか1項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データとの一致度を数値化し、前記一致度に基づき、色調変換が必要か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜６いずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
第一の画像出力手段が第一の出力結果として出力した原稿画像データを、第二の出力結果として出力する第二の画像出力手段と、第一の出力結果及び前記第二の出力結果を読み取る読み取り装置と、画像処理を行う情報処理装置と、を有する画像処理システムであって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、
前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、
前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１】
第一の画像出力手段が原稿画像データを出力した第一の出力結果の色調を、第二の画像出力手段が前記原稿画像データを出力した第二の出力結果において再現する画像処理装置であって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、
前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、
前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第二の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた画素値対応付けデータを作成する画素値対応付け手段と、
前記画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第二の出力画像データの画素の画素値とを対応付けて色成分値対応付けデータを作成する色成分値対応付け手段と、
前記色成分値対応付けデータにより、前記第二の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する色調再現特性データを生成する色調再現特性生成手段と、を有し、
前記補正処理手段は、前記差分画像データの画素の位置に対応する前記第二の出力画像データの画素値を前記色調再現特性データに適用して、前記差分画像データの補正量を算出し、該補正量を用いて前記差分画像データの画素値を補正することで前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記色調再現特性データを用いて前記第二の出力画像データの第一の変化量から前記原稿画像データの第二の変化量を算出する変化量算出手段、を有し、
前記変化量算出手段は、前記差分画像データの画素の画素値に対応する前記第二の出力画像データの画素の画素値の前記第一の変化量に対する前記第二の変化量を推定し、
前記補正処理手段は、前記差分画像データの画素の画素値を、推定された前記第二の変化量だけ補正して前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第二の幾何学変換パラメータを用いて、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第二の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた第二の画素値対応付けデータ、及び、前記原稿画像データの画素に対応する位置の前記第一の出力画像データの画素を検出し、それらの画素値を対応付けた第一の画素値対応付けデータ、を作成する画素値対応付け手段と、
前記第二の画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第二の出力画像データの画素の画素値とを対応付ける第二の色成分値対応付けデータ、及び、前記第一の画素値対応付けデータにより互いに対応づけられた前記原稿画像データの画素の画素値と、前記第一の出力画像データの画素の画素値とを対応付ける第一の色成分値対応付けデータ、を作成する色成分値対応付け手段と、
前記第二の色成分値対応付けデータにより、前記第二の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する第二の色調再現特性データ、及び、前記第一の色成分値対応付けデータにより、前記第一の出力画像データと前記原稿画像データの画素値の一方から他方を推定する第一の色調再現特性データ、を生成する色調再現特性推定手段と、を有し、
前記補正処理手段は、前記第一の色調再現特性データから前記第二の色調再現特性データを減じて得られる第三の色調再現特性データに、前記差分画像データの画素値を適用することで、前記差分画像データの画素値を補正し前記補正画像データを生成する、
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色成分値対応付け手段は、前記原稿画像データ、及び、前記第二の出力画像データをデバイス非依存の色空間に変換した後、前記色成分値対応付けデータを生成する、
ことを特徴とする請求項２〜４いずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第一及び第二の幾何学変換パラメータにより前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データとの画素の対応関係を求める画素対応付け手段と、
前記対応関係により対応付けられる画素又は画素ブロック毎に、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素ブロック毎に色差情報を取得する色差情報取得手段、又は、画素若しくは画素ブロック毎又は色ごとに、前記原稿画像データ、前記第一の出力画像データ又は前記第二の出力画像データの無彩色からの距離情報を取得する距離情報取得手段と、
前記補正画像データの画素又は画素ブロック毎に、前記色差情報又は前記距離情報の少なくとも一方による重み値を決定する重み決定手段と、
前記原稿画像データと、前記重み値により重み付けされた前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データとを合成する画像データ合成手段と、
を有する請求項１〜５いずれか1項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データとの一致度を数値化し、前記一致度に基づき、色調変換が必要か否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１〜６いずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
第一の画像出力手段が第一の出力結果として出力した原稿画像データを、第二の出力結果として出力する第二の画像出力手段と、第一の出力結果及び前記第二の出力結果を読み取る読み取り装置と、画像処理を行う情報処理装置と、を有する画像処理システムであって、
読み取り装置が前記第一の出力結果を読み取った第一の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第一の幾何学変換パラメータを推定し、読み取り装置が前記第二の出力結果を読み取った第二の出力画像データと前記原稿画像データの位置を合わせる第二の幾何学変換パラメータを推定する幾何学変換パラメータ推定手段と、
前記幾何学変換パラメータにより対応づけられる、前記第一の出力画像データと前記第二の出力画像データの画素又は画素群の画素値の差分を求めて差分画像データを生成する差分検出手段と、
前記差分画像データの画素値と変換後の画素値を対応づけた変換テーブルを参照し、前記差分画像データの画素値が変換された補正画像データを作成する補正処理手段と、
前記原稿画像データと前記補正画像データの対応する画素の画素値を算術処理することで前記原稿画像データと前記補正画像データを合成する画像合成手段と、
を有することを特徴とする画像処理システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２０１３−２６６９３（Ｐ２０１３−２６６９３Ａ）
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１５７１８１（Ｐ２０１１−１５７１８１）
【出願日】平成２３年７月１５日（２０１１．７．１５）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月４日（２０１３．２．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月１５日（２０１１．７．１５）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
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