画像処理装置および画像処理方法
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置、特に、入力されるカラー画像データに対し、色補正処理を行い、出力する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、カラー原稿等を、スキャナ等の画像入力部を用いて読み取り、読み取られた画像データを、例えばディスプレイや、カラープリンター等を用いて再生表示させる画像処理装置が知られている。
【０００３】しかし、前記ディスプレイやカラープリンターなどの画像出力装置は、それぞれ特有の色再現特性を有する。このため、スキャナ等を用いて入力したカラー画像の色を良好に再生することは難しいという問題があった。
【０００４】このため、使用する画像出力装置の色再現特性に合わせて色補正処理を行う手法が従来より提案されている。このような色補正手法の一つとして、特開昭６３−２６６９号公報がある。この従来技術では、レッド（以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分の全ての組み合わせに対応したＲＧＢ３次元の色補正テーブルを用意する。そして、全ての３次元座標位置に色補正内容を記憶しておき、このテーブルを参照することによって色補正を行うものである。
【０００５】しかし、この色補正手法は、使用する色補正テーブルの記憶容量が膨大なものとなってしまうため、実用的ではなかった。例えば、入力される原カラー画像データがＲ，Ｇ，Ｂ各色毎に８ビット（２５６階調）の階調数をもつ場合、色数は２５６の３乗で約１６７８万色にもなる。色補正後のデータも同じく８ビットだとすると、Ｒ，Ｇ，Ｂ３色分では４８メガバイトもの記憶容量が色補正テーブルに必要となる。
【０００６】そこで、前記色補正テーブルの記憶容量を減らす目的のために、特開平４−１４４４８１号公報、特開平４−１８５０７５号公報にかかる提案が成されている。これらの提案にかかる装置では、Ｒ，Ｇ，Ｂの全ての組み合わせに対して、色補正テーブルを用意するのではない。Ｒ，Ｇ，Ｂの３次元色空間を適当な間隔で格子状に分割して形成される各格子点についてのみ、色補正結果を記憶することによりテーブルメモリの記憶容量を削減している。そして、格子点上にぴったりと乗らない色データについては、近傍の複数の格子点の補正データを参照して、色補間処理を行っている。
【０００７】例えば、前述した特開平４−１８５０７５号公報には、ＣＩＥ均等色空間表色系を用いてＬ＊，ａ＊，ｂ＊で表された原カラー画像データに対して色補正処理を行い、同時にＬ＊，ａ＊，ｂ＊からＣＭＹＫへの表色系の変換も行う例が述べられている。そこでは、原カラー画像データのＬ＊，ａ＊，ｂ＊の値を、シアン、マゼンダ、イエロー、ブラックの各インク量に対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋに変換するのに、原カラー画像データ近傍の８つの格子点の補正データを参照し、入力された原カラー画像データに対する色補間演算を行っている。
【０００８】例えば、Ｙ成分を求める補完演算式は、次式で示すようになる。
Ｙ＝（1 −γｌ）（1 −γａ）（1 −γｂ）Ｙ（ｌ ，ａ ，ｂ ）
＋ γｌ （1 −γａ）（1 −γｂ）Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ ）
＋（1 −γｌ） γａ （1 −γｂ）Ｙ（ｌ ，ａ＋1 ，ｂ ）
＋（1 −γｌ）（1 −γａ） γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ＋1 ）
＋ γｌ γａ （1 −γｂ）Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ ）
＋ γｌ （1 −γａ） γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ＋1 ）
＋（1 −γｌ） γａ γｂ Ｙ（ｌ ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ）
＋ γｌ γａ γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ）
（各変数等についての詳しい説明は省略）
右辺のＹ（ｌ，ａ，ｂ）、……，Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ）の８つの値は、注目データ近傍の８つの格子点上について、色補正テーブルを参照した結果得られるＹ（イエロー）の値である。それらの値に対して、色空間上の距離に反比例した重みを乗じた平均値を求めることで、補間演算を行っている。
【０００９】しかし、この従来技術は、色補正テーブルの容量を減らすことは可能であるが、一つの色成分についての補正演算を行うのに２４回の乗算と、７回の加算を必要とする。このため、演算量が非常に多くなり処理時間が長くなるという問題があった。
【００１０】特に、前述した色補正処理に加え、画像出力装置の階調数に合わせて画像データを階調数変換する場合には、階調数変換処理に比べ前記色補正処理がはるかに多い演算量を必要とし、大幅に処理時間が長くなってしまうという問題があった。
【００１１】すなわち、画像出力装置として、カラー画像データを画素単位で出力可能で、しかも、原カラー画像データと出力可能な階調数が異なるカラープリンターや、ディスプレイ等を用いた場合、原カラー画像データの階調数を出力可能な階調数Ｎまで減らす階調数変換処理、すなわち、Ｎ階調化処理を行う必要がある。例えば、画像出力装置として、ドット単位での階調制御ができないカラープリンターを用いる場合、出力可能な階調数はＮ＝２である。この場合は、原カラー画像データの各色成分の階調数をドットのオン／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要となってくる。
【００１２】Ｎ階調化処理の手法には各種のものがあるが、その中でも最も画質の優れたものとして誤差拡散法やその仲間の平均誤差最小法が広く知られている。誤差拡散法や平均誤差最小法は、高解像度で、しかも連続的な階調再現が可能であるという優れた特徴をもつ。
【００１３】平均誤差最小法は、周辺のＮ値化済みの画素に生じた量子化誤差の重み付き平均値で、次の画素のデータ値を修正するものである。一方、誤差拡散法は、ある画素のＮ値化時に生じた量子化誤差を、周辺のまだＮ値化していない画素に拡散して加えるものである。平均誤差最小法と、誤差拡散法は、画像端での取り扱いを除けば全く等価と考えてよい。誤差拡散法による２値化の例としては、特開平１−２８４１７３号公報の「画像処理方法および装置」がある。また、Ｎが２つ以上の場合の多値化の例としては、特開平３−１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公報等がある。
【００１４】前述した誤差拡散法等を用いた階調数変換は、階調数変換手法の中では比較的複雑な方に属し、変換処理に必要とする演算量も多い。
【００１５】しかし、前述した色補正処理、例えば、特開平４−１８５０７号公報にかかる色補正処理は、誤差拡散法などを用いた階調数変換処理に比べ、はるかに多い演算量を必要とする。このため、色補正後に、誤差拡散法による階調数変換処理を行う従来技術では、色補正と階調数変換の双方を合わせた処理時間を考慮する必要があり、大幅に処理時間が長くなってしまうという問題があった。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、このような従来の課題に鑑みなされたものであり、その第１の目的は、色補正テーブルメモリの容量を小さくでき、しかも複雑な補間演算を必要とせず、高速で高画質な色補正を行うことのできる画像処理装置を得ることにある。
【００１７】また、本発明の第２の目的は、画質の低下を引き起こすことなく、色補正処理のために必要な演算量を、後工程の階調数変換処理に必要な演算量よりも少なくし、色補正処理および階調数変換処理を高速で行うことのできる画像処理装置を得ることにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため、本発明は、入力されるカラー画像データを画像出力装置の色再現特性に合わせて色補正し出力する画像処理装置において、カラー画像データの各色成分に対応した座標軸をもつ色空間を格子状に分割し、各格子点に、前記画像出力装置の色再現特性に合わせて各色成分の階調補正データを格納する色補正テーブルメモリと、入力されるカラー画像データの前記色空間内での座標値を、所定の階調数変換の手法を用い前記色空間内の最適格子点の座標値にプレ階調数変換するプレ階調数変換手段と、プレ階調数変換された座標値に対応した格子点の階調補正データを、前記色補正テーブルメモリから読みだし、カラー画像データの各色成分の階調数を補正する色補正手段と、を含むことを特徴とする。
【００１９】また、請求項２の発明は、請求項１において、前記色補正手段により補正されたカラー画像データの各色成分の階調数を、前記画像出力装置に合わせた最終的な階調数にポスト階調数変換して出力するポスト階調数変換手段を含み、前記プレ階調数変換手段の変換階調数が、前記ポスト階調数変換手段の変換階調数より大きくなるよう形成されたことを特徴とする。
【００２０】また、請求項３の発明は、請求項１，２のいずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする。
【００２１】また、請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれかにおいて、前記ポスト階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする。
【００２２】また、請求項５の発明は、請求項１，２のいずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成され、前記ポスト階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成され、前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より前記前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズを小さく設定したことを特徴とする。
【００２３】また、請求項６の発明は、請求項１，２のいずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、カラー画像データの一部の色成分のプレ階調数変換の手法として、組織的ディサ法を用い、他の色成分のプレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成されたことを特徴とする。
【００２４】
【作用】本発明の画像処理装置では、入力されるカラー画像データの色空間内での座標位置を、プレ階調数変換手段を用い、所定条件を満足する最適格子点の座標位置にプレ階調数変換している。そして、色補正手段は、プレ階調数変換された座標位置に対応した格子点の階調補正データを、色補正テーブルメモリから読み出しカラー画像データの各色成分の階調数を補正する。
【００２５】このように、本発明では、カラー画像データをプレ階調数変換することにより、従来必要であった複数の格子点データを用いた複雑な補完演算を省略することができ、画像出力装置に合わせた色補正演算を高速で行い、良好な色再生が得られる画像処理装置を得ることができる。
【００２６】ここにおいて、前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることすることが好ましい。
【００２７】また、請求項２の発明によれば、入力されたカラー画像データの各色成分の階調数と、使用する画像出力装置の各色成分の階調数とが異なる場合、色補正された各色成分の階調値を、ポスト階調数変換手段を用い、画像出力装置に合わせた最終的な階調数に階調数変換して出力する。
【００２８】このような、ポスト階調数変換処理を行うと、その変換処理に伴い、量子化ノイズが発生する。請求項２の発明は、この点に着目し、ポスト階調数変換処理に伴い生じる量子化誤差に比べ、プレ階調数変換処理に伴い発生する量子化誤差が小さくなるよう、ポスト階調数変換手段の変換可能な階調数より、プレ階調数変換手段の変換可能な階調数が大きくなるように形成されている。この結果、プレ階調数変換処理、すなわち色補正処理に伴い発生する画質の低下が無視できるレベルになる。
【００２９】このようにして、請求項２の発明によれば、画質の低下を抑制しながら、色補正のために必要な演算量を、後工程のポスト階調数変換処理に必要な演算量よりも少なくし、色補正処理および階調数変換処理を高速で行うことができる画像処理装置を得ることができる。
【００３０】ここにおいて、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることが好ましい。
【００３１】また、請求項５の発明によれば、前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より、前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズが小さく設定されている。したがって、プレ階調数変換の演算量をより少なくでき、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【００３２】また、請求項６の発明によれば、プレ階調数変換の手法として、目の分解能が低い色成分に対しては演算量が相対的に少ない組織的ディザ法を用い、他の色成分に対しては得られる画質のよい誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることができ、この結果、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【００３３】
【実施例】次に、本発明の画像処理装置の好適な実施例を、図面に基づき詳細に説明する。
（１）カラー画像処理システム図１には、本発明のカラー画像処理システムの一例が示されている。
【００３４】画像入力装置１０から出力される原カラー画像データ１００は、画像処理装置３０へ入力される。
【００３５】画像処理装置３０は、入力された原カラー画像データ１００を画像出力装置２０の色再現特性に合わせて色補正する。さらに、画像入力装置から出力されるカラー画像データ１００の出力可能な階調数に比べ、画像出力装置２０の出力可能な階調数が小さい場合には、色補正されたカラー画像データを、画像出力装置２０に合わせた最終的な階調数に階調数変換するポスト階調数変換処理を行い、これを最終カラー画像データ２００として画像出力装置２０へ向け出力する。
【００３６】画像出力装置２０は、このようにして入力される最終カラー画像データ２００に基づき、原画像に忠実な色でカラー画像データを再生出力する。
【００３７】図２には、図１に示すカラー画像処理システムの一例が示されている。
【００３８】前記画像入力装置１０は、原稿からカラー画像を光学的に読み取るスキャナ１２として形成され、スキャナ１２は、読み取ったカラー画像データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色の色成分からなる原カラー画像データ１００として出力する。
【００３９】なお、画像入力装置１０としては、このようなスキャナ１２以外に、例えば、ビデオカメラ、コンピュータグラフィック作成用のホストコンピュータ、その他の手段を用いることができる。
【００４０】また、同図に示すシステムでは、画像出力装置２０として、フルカラー画像データを画素単位で出力でき、しかも、画素単位での階調制御ができないカラープリンター２２が用いられている。このカラープリンター２２では、スキャナ１２カラー出力される原カラー画像データ１００の各色成分の階調数を、各画素のオン／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要となることは前述した。
【００４１】なお、画像出力装置２０としては、これ以外に、例えばカラーディスプレイ２４等も用いることができる。コンピュータ用のカラーディスプレイ２４などでは、通常の家庭用ＴＶに比べ、表示可能な階調数が小さなものが多い。このようなカラーディスプレイ２４を用いる場合でも、原カラー画像データ１００の階調数を、当該ディスプレイ２４に対応した階調数に変換してやる必要がある。
【００４２】また、同図に示すシステムにおいて、画像処理装置３０は、コンピュータ３２、補正テーブルメモリ３４、メモリ３６を含んで構成されている。
【００４３】前記補正テーブルメモリ３４は、図３に示すよう、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色から構成される３次元色空間を格子状に分割した色テーブルを記憶するする。そして、この色テーブルの各格子点には、例えばスキャナ１２などの読み取り用カラー原稿と、例えばカラープリンター２２を用いて記録紙上に印字された出力カラー画像とが等しい色になるように、各格子点のＲＧＢの階調値データを階調値変換したＲＧＢ色の階調補正データが記憶されている。
【００４４】なお、その詳細については後述する。
【００４５】コンピュータ３２は、スキャナ１２から入力される原カラー画像データ１００に対し、補正テーブルメモリ３４内に記憶された補正データを用い補正処理を行い、さらに色補正されたカラーデータを、例えばカラープリンター２２などの画像出力装置２０の階調数Ｎに合わせた最終的な階調数に変換するポスト階調数変換処理を行う。このようにして変換処理された最終的なカラー画像データ２００は、そのままカラープリンター２２へ向け出力してもよく、また、メモリ３６内に、一画面分の最終カラー画像データ２００を記憶し、その後カラープリンターへ出力するようにしてもよい。
（２）画像処理装置図４には、前記画像処理装置３０の機能ブロック図が示されている。
【００４６】実施例の画像処理装置３０は、プレ階調数変換部４０と、色補正部４２と、ポスト階調数変換部４６と、前述した色補正テーブルメモリ３４とを含んで構成されている。
【００４７】まず、前記色補正テーブルメモリ３４に記憶された補正データについて説明する。
【００４８】図３に示すよう、入力される原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの各色成分に対応した座標軸をもつ色空間を設定する。各座標軸は、各色成分の階調数を座標値として設定している。そして、この色空間を格子状に分割して、各格子点３００毎に、各色成分の階調数補正データを格納する。
【００４９】色補正テーブルメモリ３４内に格納する補正値の決定手法にはいろいろある。それを決定し、テーブル内に格納する工程に関しては、本発明の本質的部分ではないので、ここでは詳しく述べない。通常は、まず、対象とする出力系（例えばカラープリンター２２）にいろいろなＲ，Ｇ，Ｂ値を与えて実際に出力された結果を色測定する。そして、出力系に与えたＲ，Ｇ，Ｂの値と、出力結果を測定して得られたＲ，Ｇ，Ｂの値との対応関係を調べる。
【００５０】次に、その対応関係を逆にみて、対応する色を得たい場合に必要なＲ，Ｇ，Ｂの各色成分の階調数補正データを各格子点３００毎に調べ、これを補正データとして補正テーブルメモリ３４内に格納する。
【００５１】このようにして色補正テーブル３６内には、各格子点３００毎に対応する色補正結果が記憶されることとなる。前記色空間は、分割数が多いほど画質が向上するが、半面、色補正テーブルメモリ３４の容量が大きくなるので、色補正テーブルの容量と画質のバランスから適当な分割数を決定する。
【００５２】実施例の画像処理装置３０は、このようにして色補正テーブルメモリ３４内に記憶された補正データを用い、原カラー画像データ１００に対する画像処理を次のようにして行う。
【００５３】まず、プレ階調数変換部４０は、所定の階調数変換手法を用い、原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの色成分の階調数を、図３に示す色空間内の最適格子点の階調座標値に変換するプレ階調数変換を行う。そして、変換されたデータを格子点カラー画像データ１１０として色補正部４２へ向け出力する。ここでは、原カラー画像データ１００の各色成分を、ＲがＮｒ階調、ＧがＮｇ階調、ＢがＮｂ階調になるよう、プレ階調数変換を行い、その結果を、Ｒｋ、Ｇｋ、ＢＫとして出力する。
【００５４】なお、プレ階調数変換手段４０における、階調数の変換の手法としては、多値の誤差拡散法、平均誤差最小法や、多値の組織的ディザ法等各種の手法が採用できる。その詳細については、後述する。
【００５５】色補正部４２は、入力される格子点カラー画像データ１１０に対応した格子点の階調補正データを、色補正テーブルメモリ３４から読み出す。そして、格子点カラー画像データ１１０の色成分Ｒｋ、Ｇｋ、Ｂｋの階調数を補正し、色補正データ１２０としてポスト階調数変換部４６へ向け出力する。ここでは、色補正データ１２０の各色成分のデータをＲc 、Ｇc 、Ｂc と表す。
【００５６】そして、ポスト階調数変換部４６は、色補正部４２から得られた色補正データ１２０を、誤差拡散法または平均誤差最小法によって、最終的に変換したい階調数までポスト階調数変換し、これを各色データがＲp 、Ｇp 、Ｂp で表される最終カラー画像データ２００として出力する。
【００５７】したがって、この最終カラー画像データ２００を、例えばカラープリンター２２へ向け出力することにより、カラープリンター２２は、記録紙上に良好な色再現性を有するカラー画像をプリントアウトすることができる。
【００５８】以上の構成のうち、色空間を格子状に分割して、各格子点毎に色補正データを記録した色補正テーブルメモリ３４を用意することに関しては、従来から知られている。
【００５９】本発明が、従来例と異なる点は、色補正テーブルメモリ３４を参照する前に、プレ階調数変換部４０を用い、入力される原カラー画像データ１００が色補正テーブルメモリ３４の格子点上の色データとなるようプレ階調数変換を行うようにした点にある。これにより、従来技術で行われていた色補正テーブルを参照する際の複雑な補間演算を省略し、色補正処理に要する演算時間を大幅に短縮することができる。
（３）本発明と従来技術との比較以下に、本発明の装置によって行われる色補正処理を、従来技術と比較して説明する。
【００６０】まず、プレ階調数変換部４０での、プレ階調数変換処理に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いた場合を例にとり説明する。
【００６１】いま、画像入力装置１０から入力される原画像データ１００中に、Ｒ＝１２、Ｇ＝２０、Ｂ＝２４という階調をもった色領域が一定面積連続すると仮定する。そして、この色領域のカラーデータが、画像処理装置３０へ入力される場合を想定する。
【００６２】図５には、この原カラー画像データ１００の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点が示されている。各格子点は、図５に示す立方体の各頂点に位置し、その座標位置は次式で表されるとする。
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，１６，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，１６，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，２４，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，２４，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，１６，３２）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，１６，３２）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，２４，３２）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，２４，３２）
そして、色補正テーブルメモリ３４内には、各格子点３００の色データに対する、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の色補正値が用意されている。
【００６３】従来技術（特開平４−１８５０７５号公報）を用いて色補正処理を行う場合には、原画像データ１００の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点における色データの補正値を参照する。そして、参照した８個の色補正値を用い、原カラー画像データ１００の座標位置と各格子点との距離に応じた重み付き平均を求める補間演算処理を実行し、色補正処理を行っている。図５に示す例では、原画像データ１００の座標位置から、各格子点までは等距離に設定したので、補間演算では、８個の格子点の色補正値を単純平均し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の補正データを求めることになる。
【００６４】これに対し、本発明の色補正処理は、次のような手順で行われる。
【００６５】まず、プレ階調数変換部４０は、入力された原カラー画像データ１００が、８つの格子点上のいずれかの色データになるように、誤差拡散法や平均誤差最小法を用いて、プレ階調数変換を行う。
【００６６】次に、色補正部４２は、色補正テーブルメモリ３４を参照し、色補正処理を行う。
【００６７】実施例のプレ階調数変換部４０で用いる誤差拡散法や平均誤差最小法は、「この色領域の局所的な平均値がなるべく原画像データに等しくなるように、一つ一つのデータを近傍の格子点のデータ値に変換していく」ように働く。したがって、原画像データの座標位置が各格子点に対し等距離となる図５の例では、プレ階調数変換を行った結果は、８個の格子点データそれぞれがほぼ８分の１ずつの等しい割合で混在した色領域が得られる。この結果、プレ階調数変換処理された色データに、色補正テーブルを参照した色補正を行った結果、８個の格子点色の色補正値がほぼ等しい確率で混在した色領域が得られることになる。
【００６８】このように、従来の補間演算を行った色補正処理と、本発明の色補正処理とにより得られた結果は、「適当な画像面積での平均値」をとって比べた場合には、ほぼ等しくなる。すなわち、本発明の色補正部４２では、各画素単位ではプレ階調数変換することによって生じる量子化ノイズが加わることになるが、それにもかかわらず、局所的な平均値をとってみた場合には、従来の補間演算を行った場合と、ほとんど同等の色補正結果が得られることになる。
【００６９】なお、画像出力装置２０の表現可能な階調数が十分に多い場合には、前述したプレ階調数変換処理によって生じた量子化ノイズによる画質低下が問題となる。本発明の場合は、さらにこのプレ階調数変換処理の後に、ポスト階調数変換部４６を用い、色補正された画像データを、画像出力装置２０の表現可能な階調数に対応した最終的な階調数まで変換するポスト階調数変換処理を行うので、ここでも、階調数変換に伴う量子化ノイズが発生する。したがって、前処理段階でのプレ階調数変換で生じる量子化ノイズを、最終段階でのポスト階調数変換で生じる量子化ノイズに比べ、十分に小さくできれば、実用上は問題にならないことになる。このため、実施例の装置では、プレ階調数変換部４０の変換可能な階調数が、ポスト階調数変換部４６の変換可能な階調数よりも、十分大きくなるよう形成され、これにより、プレ階調数変換処理に伴う画質の低下を防止するように形成されている。
【００７０】特に、本実施例では、ポスト階調数変換部４６での階調数変換に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるため、プレ階調数変換、ポスト階調数変換の双方を通じて、「領域の局所的な平均値」を取った場合の誤差を最小にしようとする機構が働くことになる。このため、プレ階調数変換処理における変換可能な階調数を、実施例のようにポスト階調数変換処理における変換可能な階調数より十分に大きく取ることにより、色補正テーブルの複数の格子点を参照し、補間演算を行う従来の要り補正処理に比べ、全く遜色のない画質を得ることができる。
【００７１】実際に、原画像データ１００の各色成分が２５６階調の場合に、プレ階調数変換部４０での変換可能な階調数を各色成分とも３２，ポスト階調数変換部４６での変換可能な階調数を各色成分とも２とし、色補正および階調数変換を行った結果、従来のように、補間演算を行って色補正を行った後に、２階調化した結果と全く識別することができない程度の、良好な再生画像を得られることが確認された。さらに、プレ階調数変換処理での変換可能な階調数を８階調位まで減らしても、実用上問題のない画質が得られることが確認された。
【００７２】前述したように、プレ階調数変換処理における変換階調数を小さくするほど、色補正テーブルメモリ３４のメモリ容量は小さくできる。例えば、色補正部４２での色補正後の出力データが、色成分数で３、各色成分ごとに８ビット（１バイト）のデータでったとすると、色補正テーブルメモリ３４に必要なメモリ容量は、プレ階調数変換処理での変換可能な階調数が各色３２階調（５ビット）である場合には、次式で表される。
【００７３】２＾（５［ｂｉｔ］×３［原画像色成分数］）×３［出力色成分数］×８［出力データビット幅］＝（９８３４０×８）［ｂｉｔ］＝９８Ｋ［ｂｙｔｅ］ （＾はべき乗の演算子）
同様にして、プレ階調数変換可能な階調数が各色とも１６階調の場合、８階調の場合のそれぞれについて、色補正テーブルのメモリ容量を計算すると、１６階調の場合は、１２キロバイト、８階調の場合は１．５キロバイトという少ないメモリ容量で済むことになる。
【００７４】以上の説明では、プレ階調数変換部４０での階調数変換の手法に、誤差拡散法や、平均誤差最小法を用いた場合を例にとり説明したが、プレ階調数変換部４０は、これ以外に、例えば組織的ディザ法等、他の手法を用いて階調数変換をすることもできる。
【００７５】この場合には，プレ階調数変換部４０では、「領域の局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようとする機構が働かなくなるので、画質の劣化が生じる可能性がある。これは、原画像データの階調数が２５６であるのを８階調まで減らすような大幅な階調数変換を行うような場合に問題となる可能性がある。しかし、原画像データの表現に用いられる階調数と、プレ階調数変換部４０での変換可能な階調数との差があまり大きくない場合、例えば、原画像データの階調数が６４であるのを、プレ階調数変換処理で３２階調や１６階調に減らすような場合には、ここで生じる量子化ノイズの影響はそれ程大きくない。このような場合には、誤差拡散法の変わりに、組織的ディザ法などのより簡易な階調数変換手法を採用してもよい。
（４）画像処理装置のより具体的な実施例次に、本発明の画像処理装置のより具体的な実施例を説明する。
【００７６】ここでは、図２に示すスキャナ１２から、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色が８ビット、２５６階調の原画像データ１００が画像処理装置３０へ入力され、画像処理装置３０は、この原画像データ１００を画像処理して、最終カラー画像データ２００をカラープリンタ２２へ出力する場合を想定する。ここで使用されるカラープリンタ２２は、シアンＣ，マゼンダＭ，イエローＹの３色インクを用いて各色ドットのオン（ドット有り）／オフ（ドットなし）の２階調で印字するものを用いる。
【００７７】図６には、この場合に使用される画像処理装置３０の具体的なブロック図が示されている。
【００７８】プレ階調数変換部４０、色補正部４２は、入力される原カラー画像データ１００を色補正し、さらにＲ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへ表色系を変換し、色補正データ１２０として出力する。そして、前記色補正データ１２０を、ポスト階調数変換部４６を用いプリンタ２２の表示可能な階調数に対応して２値化し、最終カラー画像データ２００として出力する。
【００７９】ここにおいて、前記色補正テーブルメモリ３４には、補正データが次のようにして設定されている。
【００８０】補正データの決定のために、まず、図６の画像処理装置からポスト階調数変換部４６のみを取り出して、対象となるカラープリンタ２２を組み合わせた系を構成する。そして、いろいろなＣ，Ｍ，Ｙ値をポスト階調数変換部４６に与えて２値化した後、対象とするカラープリンタ２２に出力した結果を色測定する。そして、ポスト階調数変換部４６に与えたＣ，Ｍ，Ｙ値と、カラープリンタ２２の出力結果を測定したＲ，Ｇ，Ｂ値の対応関係を調べる。
【００８１】次に、その対応関係を逆にみて、色空間内の格子点色データに対応するＲ，Ｇ，Ｂ値の色を得たい場合に必要なＣ，Ｍ，Ｙ値を求め、それを色補正データとして色補正テーブルメモリ３４内に設定する。
【００８２】そして、プレ階調数変換部４０は、入力される原画像データ１００のＲ０，Ｇ０，Ｂ０の各色成分を、ＲおよびＧは１６階調、Ｂは８階調に階調数変換し、格子点カラー画像データ１１０としてＰk ，Ｇk ，Ｂk の各色成分を出力する。これは、図４に示す実施例におけるＮr ，Ｎg がそれぞれ１６、Ｎb が８の場合の例となる。このために本実施例では、誤差拡散法または平均誤差最小法による多値化を行うが、この多値化工程自体は既存の手法を用いればよい。
【００８３】多値化の具体例次に、多値化の具体例を、Ｂ成分を８階調化する場合を例にとり説明する。
【００８４】いま、原カラー画像データ１００のＢ成分が０〜２５５までの２５６階調の対応をもち、これをプレ階調変換部４０を用い、次に示す８種類の値ｐｒｅ＿Ｂに８値化する場合を想定する。
【００８５】ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］，…，ｐｒｅ＿Ｂ［７］
具体的には、原カラー画像データ１００のＢ成分は次のようにプレ階調数変換されるものとする。この具体例では、８個の値はほぼ等間隔であるが、必ずしもそうである必要はない。
【００８６】
ｐｒｅ＿Ｂ［０］＝０；
ｐｒｅ＿Ｂ［１］＝３６；
ｐｒｅ＿Ｂ［２］＝７３；
ｐｒｅ＿Ｂ［３］＝１０９；
ｐｒｅ＿Ｂ［４］＝１４６；
ｐｒｅ＿Ｂ［５］＝１８２；
ｐｒｅ＿Ｂ［６］＝２１９；
ｐｒｅ＿Ｂ［７］＝２５５；
また、プレ階調処理のために用いる７種類のしきい値を次のように定義する。
【００８７】ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］，ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］，…，ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］
そして、各しきい値を、次のように設定する。
【００８８】ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＜ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＜ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］
（ｉ＝０，１，２，…，６）前記しきい値は、次のように設定することが多い。
【００８９】
ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＋ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］）／２この場合、前記各しきい値は次のようになる。
【００９０】
ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］＝１８；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］＝５４；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［２］＝９１；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［３］＝１２７；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［４］＝１６４；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［５］＝２００；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］＝２３６；
また、画像処理装置３０へ画像データとして入力される原カラー画像データ１００は、通常、画像の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に入力される。そして、一行分の画素が入力された後、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って後のデータが入力される。このような画像入力動作が繰り返し行われることによって、一画面分の画像データの入力が行われることになる。
【００９１】このため、前記プレ階調数変換部４０によるプレ階調処理、すなわち、原カラー画像データ１００を８値化していく順序は、このような画像データの入力順に合わせて行われる。すなわち、画像の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に８値化作業を行い、一行分の画素の８値化が終了したら、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って８値化していくという作業を繰り返して行い、一画面分の画像データの８値化を行うことになる。
【００９２】この場合、図７に示すよう、注目画素４００の上方の全画素、同ラインの左側の画素は既に多値化の終了した画素である。そして、注目画素４００の下方の全画素および同ラインの右側の画素はまだ多値化を行っていない画素ということになる。
【００９３】前述したプレ階調処理すなわち８値化の処理を行う手法として、例えば図８（ａ）に示す誤差拡散の重みマトリクスを用いる場合について考える。
【００９４】この重みマトリクスは、図８（ａ）中の注目画素４００に生じた画素を、右隣の画素に２、下の画素に１、右下の画素に１の割合で分散することを示すものである。
【００９５】図９には、プレ階調数変換部４０が、誤差拡散法を用いて行う８値化処理（プレ階調変換処理）のフローチャートが示されている。
【００９６】ここにおいては、ｐ行ｑ列目の画素に着目する。そして、この画素のＢ成分の原カラー画像データ１００をｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］で表し、これを８値化する場合について考える。なお、ｐ行ｑ列目の画素の８値化によって生じる量子化誤差は、ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］と表す。
【００９７】第１の工程；８値化工程（ステップＳ１〜Ｓ６）
まず、注目画素データをしきい値と比較する（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）ことによって８値化し、格子点色データｐｒｅＢを得る（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６）。ただし、図９に示すｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、注目画素データそのものではなく、近傍の既に８値化された画素カラーの誤差拡散を受けて補正されたデータである。誤差拡散法については、第３の工程で説明する。
【００９８】第２の工程；誤差計算工程（ステップＳ７）
８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。
【００９９】第３の工程；誤差拡散工程（ステップＳ８）
誤差を、近傍のまだ８値化を行っていない画素に拡散する。ここでは、図８（ａ）の重みマトリクスに従い、誤差の１／２を右、１／４を下、１／４を右下の隣接する画素に拡散し、その原カラー画像データ１００に加えている。
【０１００】前述した第１の工程で用いる注目画素データｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、このようにして誤差拡散を受けた後のデータである。
【０１０１】以上は、誤差拡散法による８値化の例であったが、これを平均誤差最小法によって行う具体例を次に説明する。
【０１０２】図１０は、平均誤差最小法を用いた８値化処理のフローチャート図である。
【０１０３】第１の工程；誤差補正工程（ステップＳ１）
この工程では、近傍の既に８値化された画素に生じた８値化誤差で、注目画素データを補正する。
【０１０４】第２の工程；８値化工程（ステップＳ２〜Ｓ７）
この工程は、図９に示すステップＳ１〜Ｓ６と同様であるので、その説明は省略する。
【０１０５】第３の工程；誤差計算（ステップＳ８）
この工程では、８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。詳細は、図９に示したステップＳ７と全く同様である。
【０１０６】図９に示す誤差拡散法と、図１０に示す平均誤差最小法との違いは、誤差拡散作業を誤差計算が終了した直後に行うか、注目画素をＮ値化する直前に行うかのみの違いであり、画像端での取り扱いを除けば、両者は等価となる。
【０１０７】なお、誤差拡散法の重みマトリクスについては、図８（ａ）の外に、よりマトリクスサイズを大きくした図８（ｂ）の例や、逆により簡略化した図８（ｃ）、（ｄ）の例等、必要に応じて各種のものを採用することが可能である。図８（ｄ）は、最も簡略化した例であり、誤差の拡散対象が右隣の一画素だけになっている。
【０１０８】多値誤差拡散法の例としては、特開平３−１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公報等があり、必要に応じて各種の手法を採用することができる。
【０１０９】なお、以上は原カラー画像データ１００に含まれるＢ成分をプレ階調変換部４０を用いて８階調に変換処理する場合について述べたが、原カラー画像データ１００に含まれる他の色成分、すなわち、Ｒ成分やＧ成分も同様な手法によって１６階調にプレ階調数変換される。
【０１１０】その結果、プレ階調数変換部４０に入力される原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの各成分は次式に示すよう、格子点カラー画像データ１１０へ、プレ階調数変換されることになる。
Ｒ成分は、ｐｒｅ＿Ｒ［０］，ｐｒｅ＿Ｒ［１］…ｐｒｅ＿Ｒ［１５］の１６値Ｇ成分は、ｐｒｅ＿Ｇ［０］，ｐｒｅ＿Ｇ［１］…ｐｒｅ＿Ｇ［１５］の１６値Ｂ成分は、ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］…ｐｒｅ＿Ｇ［７］の８値色補正処理の具体例色補正手段４２は、多値化（プレ階調処理）された格子点色データに対し、色補正処理を行うとともに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換作業を行う。すなわち本実施例では、図４に示す実施例とは異なり、色補正部４２で色補正のほかに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換をも同時に行っている。
【０１１１】以下に、色補正部４２および色補正テーブルメモリ３４を、ソフトウェア的に形成した場合と、ハードウェア的に形成した場合の２つの場合を例にとり説明する。
【０１１２】図１１（ａ）は、色補正テーブルメモリ３４をＣ言語の表記を用いてソフト的に実現する場合の実施例である。Ｃ，Ｍ，Ｙ各色成分用の色補正テーブルは、それぞれ３次元の配列Ｃ＿ｔａｂｌｅ，Ｍ＿ｔａｂｌｅ，Ｙ＿ｔａｂｌｅとなる。この例では，ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒタイプの配列としたので、色補正結果としては８ビット、０〜２５５の範囲のデータが格納可能である。
【０１１３】図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の３次元色補正テーブルを参照して、Ｒがｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］，Ｇがｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］，Ｂがｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］の格子点データを、インク量に対応するＣＭＹ値に変換する色補正部４２の実施例である。単に図１１（ａ）で宣言した配列を参照するだけで、色補正後のＣ，Ｍ，Ｙ値が得られる。
【０１１４】次に図１２に、色補正テーブルメモリ３４をハードウェアにより実現した場合の例として、半導体メモリに格納した色補正テーブルを用いた例を示す。Ｃ用ＲＯＭ３４Ｃ、Ｍ用ＲＯＭ３４Ｍ、Ｙ用ＲＯＭ３４Ｙは、それぞれＣ，Ｍ，Ｙ各色成分の色補正結果が格納されたＲＯＭであり、アドレスデータとして格子点色データに応じて決まる値を与えれば、それに対応する補正後のシアンデータ、マゼンタデータ、イエローデータが出力される。
【０１１５】図１３は、図１２のＣ用ＲＯＭ３４Ｃのより詳細な実施例で、アドレスバスがＡ０〜Ａ１０の１１ビット、データバスがＤ０〜Ｄ７の８ビットのＲＯＭを用いた例である。格子点色データｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］、ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］、ｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］に対応して、ｉ，ｊ，ｋ値をそれぞれ２進数化した値が、それぞれアドレスバスの上位（Ａ０〜Ａ３）ビット、中位（Ａ４〜Ａ１０）ビットに与えられている。
【０１１６】本実施例の場合は、０≦ｉ≦１５，０≦ｊ≦１５，０≦ｋ≦７なので、ｉ用には４ビット、ｊ用には４ビット、ｋ用には３ビット割り当てれば足りる。データバスからはそれに対応するシアンの色補正データが、０〜２５５の間の値をとる８ビット値としてデータバスに出力される。
【０１１７】図１２の実施例では、ＣＭＹ各成分毎に３個の別々のＲＯＭを用意したが、アドレスバスのビット数を増やし、そこに色選択信号を加えるようにすれば、より容量の大きいＲＯＭ１個ですませることも可能である。また、ＲＯＭではなく、書き込みも可能なＲＡＭを用いると、テーブルの内容を自由に書き替え可能な構成にもできる。
【０１１８】以上の図１１や図１２の実施例では、色補正部４２がソフト的あるいはハード的に３次元テーブルメモリ３４を参照することで、色補正が行われる。
【０１１９】ポスト階調数変換の具体例色補正の後、最後にポスト階調数変換部４６が、色補正部４２で色補正されたＣＭＹ各データを誤差拡散法または平均誤差最小法によって２値化する。この部分は既存の手法をそのまま適応すればよい。誤差拡散法による２値化工程は、図９で示したプレ階調数変換部４０での多値化工程とほとんど同じで、８値化が２値化に変わるだけである。図９のステップＳ１〜Ｓ６の８値化を２値化に変更し、ｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］をｄａｔａ＿Ｃ［ｐ］［ｑ］に置き換え、図１４に示すように２値化を行えばよい。ここでは，シアンデータが２５５に２値化された場合は、シアンのドット有り、０に２値化された場合はドットなしとする。以降の誤差計算や、誤差拡散の工程は図９のステップＳ７，ステップＳ８と同様なのでその説明は省略する。
【０１２０】ただし、この２値化工程では誤差拡散重みマトリクスのサイズを小さくし過ぎると、画質劣化につながる特有のドットパターンが生じやすくなる。このため、プレ階調数変換での多値化時に用いたものよりもやや大きめのサイズのマトリクス（例えば図８（ｂ）に示したもの）を用いたほうがよい。
【０１２１】また、誤差拡散法の代わりに、図１０の実施例の平均誤差最小法による多値化を２値化に変更したものを用いてもよい。
【０１２２】以上の実施例における大きな特徴の一つは、プレ階調数変換部４０における多値化で用いる誤差拡散重みマトリクスのサイズが、図８（ａ）〜（ｄ）のような、非常に小さなサイズのものでも十分な高画質が得られるところにある。通常、２値化処理を行う場合には、図８（ｃ）のように、誤差拡散対象が隣接する２画素だけ、というような小さなマトリクスで誤差拡散を行うと、ドットが線状に連なって現れる誤差拡散特有のパターンが目立ちやすくなり画質低下を引き起こす。しかし、本発明のプレ階調数変換部４０のように、変換する階調数が十分に多い場合には、図８（ｃ）のように誤差拡散マトリクスサイズを小さくしてもそれ程の画質低下は生じない。このため、プレ階調数変換部４０では、後段のポスト階調数変換部４６で用いる誤差拡散マトリクスよりも、小さなサイズのマトリクスを用いてよい。誤差拡散処理での演算量のほとんどを占めるのは、図９のステップＳ８のような誤差拡散工程であり、その演算量はほぼ誤差拡散重みマトリクスのサイズに比例する。このため、プレ階調数変換部４０での多値化処理は、ポスト階調数変換部４６での２値化処理に比べるとずっと少ない演算量で行うことができる。さらに、本発明の色補正部４２での色補正単に色補正テーブルメモリ３４の内容を参照するだけであるから、プレ階調数変換部４０および色補正部４２でのトータルのデータ処理量が、後段のポスト階調数変換部４６でのデータ処理量よりもずっと少なくすることが可能となる。
【０１２３】また、本発明の図１１や図１２の色補正部４２、色補正テーブルメモリ３４の実施例では、色補正と同時にＲＧＢからＣＭＹへの変換を行ったが、ＣＭＹ３色の外に黒インクＫも用いるプリンタ用に、ＣＭＹＫの４色成分への変換を行ってもよい。例えば図１１（ａ）の実施例の色補正テーブルメモリ３４を４色のテーブルに拡張した場合は、図１５のようになる。このように、用意する色補正テーブルを増やせば、色補正によって必要な色成分の数が増加する場合にも対応できる。
【０１２４】また、以上の実施例では、原カラー画像データ１００がＲＧＢの３色成分からなる場合について述べたが、原カラー画像データ１００は、例えばＣＭＹやＣＩＥのＬ* ａ* ｂ* 、ＸＹＺ等どのような表色系によるものを用いても良く、また図６の実施例のように、カラー画像データを色補正部４２で別の表色系による表現に変換するようにしてもよい。
【０１２５】組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換部４０の実施例以上の実施例では、プレ階調数変換手段で誤差拡散法または平均誤差最小法を用いる例について説明したが、組織的ディザ法等の階調数変換手法を用いることもできる。
【０１２６】図１６に組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換部４０の実施例を示す。
【０１２７】ここでは、原カラー画像データ１００のＢ成分が０から６３までの６４階調の値をもつ場合に、これを組織的ディザ法をもちいたプレ階調数変換部４０により１７階調化する場合を想定する。ディザマトリクスには２×２のサイズのものを用いる。縦横両方向ともに２画素周期で変化する組織的ディザノイズをデータに加えた後（Ｓ１）、しきい値との比較により（Ｓ２〜Ｓ４）、０，１，２，…１６の１７階調の値に階調数変換する（Ｓ５〜Ｓ７）。
【０１２８】すなわち、１６個のしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］を、ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｉ＋１）×４−２ （ｉ＝０，１，…，１５）
のように設定し、次に画素位置ｐ，ｑによって一意的に決まる組織的ディザノイズ（ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］）を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加える（Ｓ１）。％は余剰演算子で、ｐ％２は「ｐを２で割った時の余り」の意味になり、ｑが偶数なら０、奇数なら１となる。ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］の値は、例えば、ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［０］＝１ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［１］＝−１ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［０］＝−２ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［１］＝０のように設定する。その後、データをしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］と比較することにより１７階調化し（Ｓ２〜Ｓ４）、格子点色データのブルー成分ｐｒｅＢを得る（Ｓ５〜Ｓ７）。
【０１２９】図１０に示した平均誤差最小法による８階調化の例と比較すると、平均誤差最小法では周辺の２値化済み画素から拡散される誤差を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加えたが、本実施例では注目画素の位置によって一意的に決まる周期的ノイズｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］を加えるようにした点のみが、両者の本質的な違いである。それに伴い、図１６の実施例では図１０の誤差計算工程に相当する部分Ｓ８が不要になっている。図１６のような組織的ディザ法を用いた場合を、平均誤差最小法や誤差拡散法と比較すると、誤差拡散計算が不要となるため、より一層高速化される上に、誤差記憶のためのメモリー等が不必要になりハードウェア資源が節約されるという大きなメリットがある。
【０１３０】その一方で、誤差拡散法における「領域の局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようとする機構は働かなくなり、連続的な階調再現性が補償されなくなる。このため、プレ階調数変換手段であまり大幅に階調数を減らし過ぎると、次の■■の問題が生じ、画質が劣化するおそれがある。
■マトリクスサイズが小さくすると、再現可能階調数が減少し、疑似輪郭が発生する可能性がある。
■マトリクスサイズを大きくして再現可能階調数を増やしても、解像度が低下する。
【０１３１】しかし、図１６の実施例のように、原画像データの階調数を約１／４に減らす程度の場合には、２×２という小さなマトリクスサイズでも疑似輪郭等が発生することはなく、解像度の低下も最小限に押さえられ、メリットが大きい。
【０１３２】一般には、処理速度、必要なメモリ容量、画質の兼ね合いで最適なプレ階調数変換手法を採用すればよい。例えば、次のような観点から、採用するプレ階調数変換手法を決定してもよい。
・最終的な出力装置の解像度が十分に高く、プレ階調数変換での多少の解像度低下が問題にならない場合には、大きめのマトリクスサイズの組織的ディザ法・もともと原画像データの階調数が多くなく、プレ階調数変換であまり大幅に階調数を減少させる必要のない場合には、小さめのマトリクスサイズの組織的ディザ法・画質最優先の場合や、プレ階調数変換で大幅に階調数を減らして色補正テーブルの容量を小さくしたい場合には誤差拡散法もちろん、誤差拡散法や組織的ディザ法以外の階調数変換手法を用いてもよい。
【０１３３】また、Ｂ成分のみ組織的ディザ法、Ｒ、Ｇ成分は誤差拡散法でプレ階調数変換を行う等の構成にしてもよい。一般に、Ｂ成分に対する人間の目の分解能はＲやＧに比べると低くなるので、このような構成も効果的である。
【０１３４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、プレ階調数変換手段により、カラー画像データを色補正テーブルの格子点上のデータにプレ階調数変換するよう構成したため、その後の色補正工程は、色補正テーブルを参照するだけで済むようになり、色補正テーブルの容量を増やすことなく、非常に高速で高画質な色補正処理ができる画像処理装置を提供できるという効果がある。
【０１３５】また、請求項２の発明によれば、プレ階調数変換手段での変換階調数が、ポスト階調数変換手段での変換階調数より大きくなるよう形成したため、プレ階調数変換によって生じる量子化ノイズが、ポスト階調数変換によって生じる量子化ノイズよりも小さくなり、プレ階調数変換での画質劣化が無視できるようになる。
【０１３６】さらに、請求項３，４の発明によれば、プレ階調数変換手段での座標変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いているため、画素単位ではプレ階調数変換処理で階調数変換したことによって生じる誤差、すなわち、量子化ノイズが加わっているが、局所的な平均値をとってみた場合には、良好な色補正結果を得ることができるという効果がある。
【０１３７】また、請求項５の発明によれば、前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より、前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズが小さく設定されている。したがって、プレ階調数変換の演算量をより少なくでき、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【０１３８】また、請求項６の発明によれば、プレ階調数変換の手法として、目の分解能が低い色成分に対しては演算量が相対的に少ない組織的ディザ法を用い、他の色成分に対しては得られる画質のよい誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることができ、この結果、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理システムの概略を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像処理システムの具体例のブロック図である。
【図３】格子状に分割された色空間の説明図である。
【図４】図１に示す画像処理装置の機能ブロック図である。
【図５】カラー画像データと、近傍の格子点色データの、色空間内における位置を示す説明図である。
【図６】画像出力装置としてカラープリンタを想定した場合における画像処理装置の機能ブロック図である。
【図７】画像データの階調数変換処理の概略説明図である。
【図８】階調数変換処理を誤差拡散法を用いて行う場合の重みマトリクスの説明である。
【図９】プレ階調数変換手段で誤差拡散法を用いた実施例のフローチャート図である。
【図１０】プレ階調数変換手段で平均誤差最小法を用いた実施例のフローチャート図である。
【図１１】色補正テーブルをソフト的に構成する場合の実施例の説明図である。
【図１２】色補正テーブルをハード的に構成する場合の説明図である。
【図１３】図１２に示すＣ用ＲＯＭのより詳細な実施例の説明図である。
【図１４】ポスト階調数変換手段の実施例の説明図である。
【図１５】４色成分を階調数変換する場合に用いる色補正テーブルの実施例の説明図である。
【図１６】プレ階調数変換手段で組織的ディザ法を用いた実施例のフローチャート図である。
【符号の説明】
２０ 画像出力装置
２２ カラープリンタ
３０ 画像処理装置
３４ 色補正テーブルメモリ
４０ プレ階調数変換部
４２ 色補正部
４６ ポスト階調数変換部
１００ 原カラー画像データ
１１０ 格子点カラー画像データ
１２０ 色補正データ
２００ 最終カラー画像データ
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置、特に、入力されるカラー画像データに対し、色補正処理を行い、出力する画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、カラー原稿等を、スキャナ等の画像入力部を用いて読み取り、読み取られた画像データを、例えばディスプレイや、カラープリンター等を用いて再生表示させる画像処理装置が知られている。
【０００３】しかし、前記ディスプレイやカラープリンターなどの画像出力装置は、それぞれ特有の色再現特性を有する。このため、スキャナ等を用いて入力したカラー画像の色を良好に再生することは難しいという問題があった。
【０００４】このため、使用する画像出力装置の色再現特性に合わせて色補正処理を行う手法が従来より提案されている。このような色補正手法の一つとして、特開昭６３−２６６９号公報がある。この従来技術では、レッド（以下、Ｒと記す）、グリーン（以下、Ｇと記す）、ブルー（以下、Ｂと記す）の３色成分の全ての組み合わせに対応したＲＧＢ３次元の色補正テーブルを用意する。そして、全ての３次元座標位置に色補正内容を記憶しておき、このテーブルを参照することによって色補正を行うものである。
【０００５】しかし、この色補正手法は、使用する色補正テーブルの記憶容量が膨大なものとなってしまうため、実用的ではなかった。例えば、入力される原カラー画像データがＲ，Ｇ，Ｂ各色毎に８ビット（２５６階調）の階調数をもつ場合、色数は２５６の３乗で約１６７８万色にもなる。色補正後のデータも同じく８ビットだとすると、Ｒ，Ｇ，Ｂ３色分では４８メガバイトもの記憶容量が色補正テーブルに必要となる。
【０００６】そこで、前記色補正テーブルの記憶容量を減らす目的のために、特開平４−１４４４８１号公報、特開平４−１８５０７５号公報にかかる提案が成されている。これらの提案にかかる装置では、Ｒ，Ｇ，Ｂの全ての組み合わせに対して、色補正テーブルを用意するのではない。Ｒ，Ｇ，Ｂの３次元色空間を適当な間隔で格子状に分割して形成される各格子点についてのみ、色補正結果を記憶することによりテーブルメモリの記憶容量を削減している。そして、格子点上にぴったりと乗らない色データについては、近傍の複数の格子点の補正データを参照して、色補間処理を行っている。
【０００７】例えば、前述した特開平４−１８５０７５号公報には、ＣＩＥ均等色空間表色系を用いてＬ＊，ａ＊，ｂ＊で表された原カラー画像データに対して色補正処理を行い、同時にＬ＊，ａ＊，ｂ＊からＣＭＹＫへの表色系の変換も行う例が述べられている。そこでは、原カラー画像データのＬ＊，ａ＊，ｂ＊の値を、シアン、マゼンダ、イエロー、ブラックの各インク量に対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋに変換するのに、原カラー画像データ近傍の８つの格子点の補正データを参照し、入力された原カラー画像データに対する色補間演算を行っている。
【０００８】例えば、Ｙ成分を求める補完演算式は、次式で示すようになる。
Ｙ＝（1 −γｌ）（1 −γａ）（1 −γｂ）Ｙ（ｌ ，ａ ，ｂ ）
＋ γｌ （1 −γａ）（1 −γｂ）Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ ）
＋（1 −γｌ） γａ （1 −γｂ）Ｙ（ｌ ，ａ＋1 ，ｂ ）
＋（1 −γｌ）（1 −γａ） γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ＋1 ）
＋ γｌ γａ （1 −γｂ）Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ ）
＋ γｌ （1 −γａ） γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ ，ｂ＋1 ）
＋（1 −γｌ） γａ γｂ Ｙ（ｌ ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ）
＋ γｌ γａ γｂ Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ）
（各変数等についての詳しい説明は省略）
右辺のＹ（ｌ，ａ，ｂ）、……，Ｙ（ｌ＋1 ，ａ＋1 ，ｂ＋1 ）の８つの値は、注目データ近傍の８つの格子点上について、色補正テーブルを参照した結果得られるＹ（イエロー）の値である。それらの値に対して、色空間上の距離に反比例した重みを乗じた平均値を求めることで、補間演算を行っている。
【０００９】しかし、この従来技術は、色補正テーブルの容量を減らすことは可能であるが、一つの色成分についての補正演算を行うのに２４回の乗算と、７回の加算を必要とする。このため、演算量が非常に多くなり処理時間が長くなるという問題があった。
【００１０】特に、前述した色補正処理に加え、画像出力装置の階調数に合わせて画像データを階調数変換する場合には、階調数変換処理に比べ前記色補正処理がはるかに多い演算量を必要とし、大幅に処理時間が長くなってしまうという問題があった。
【００１１】すなわち、画像出力装置として、カラー画像データを画素単位で出力可能で、しかも、原カラー画像データと出力可能な階調数が異なるカラープリンターや、ディスプレイ等を用いた場合、原カラー画像データの階調数を出力可能な階調数Ｎまで減らす階調数変換処理、すなわち、Ｎ階調化処理を行う必要がある。例えば、画像出力装置として、ドット単位での階調制御ができないカラープリンターを用いる場合、出力可能な階調数はＮ＝２である。この場合は、原カラー画像データの各色成分の階調数をドットのオン／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要となってくる。
【００１２】Ｎ階調化処理の手法には各種のものがあるが、その中でも最も画質の優れたものとして誤差拡散法やその仲間の平均誤差最小法が広く知られている。誤差拡散法や平均誤差最小法は、高解像度で、しかも連続的な階調再現が可能であるという優れた特徴をもつ。
【００１３】平均誤差最小法は、周辺のＮ値化済みの画素に生じた量子化誤差の重み付き平均値で、次の画素のデータ値を修正するものである。一方、誤差拡散法は、ある画素のＮ値化時に生じた量子化誤差を、周辺のまだＮ値化していない画素に拡散して加えるものである。平均誤差最小法と、誤差拡散法は、画像端での取り扱いを除けば全く等価と考えてよい。誤差拡散法による２値化の例としては、特開平１−２８４１７３号公報の「画像処理方法および装置」がある。また、Ｎが２つ以上の場合の多値化の例としては、特開平３−１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公報等がある。
【００１４】前述した誤差拡散法等を用いた階調数変換は、階調数変換手法の中では比較的複雑な方に属し、変換処理に必要とする演算量も多い。
【００１５】しかし、前述した色補正処理、例えば、特開平４−１８５０７号公報にかかる色補正処理は、誤差拡散法などを用いた階調数変換処理に比べ、はるかに多い演算量を必要とする。このため、色補正後に、誤差拡散法による階調数変換処理を行う従来技術では、色補正と階調数変換の双方を合わせた処理時間を考慮する必要があり、大幅に処理時間が長くなってしまうという問題があった。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、このような従来の課題に鑑みなされたものであり、その第１の目的は、色補正テーブルメモリの容量を小さくでき、しかも複雑な補間演算を必要とせず、高速で高画質な色補正を行うことのできる画像処理装置を得ることにある。
【００１７】また、本発明の第２の目的は、画質の低下を引き起こすことなく、色補正処理のために必要な演算量を、後工程の階調数変換処理に必要な演算量よりも少なくし、色補正処理および階調数変換処理を高速で行うことのできる画像処理装置を得ることにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため、本発明は、入力されるカラー画像データを画像出力装置の色再現特性に合わせて色補正し出力する画像処理装置において、カラー画像データの各色成分に対応した座標軸をもつ色空間を格子状に分割し、各格子点に、前記画像出力装置の色再現特性に合わせて各色成分の階調補正データを格納する色補正テーブルメモリと、入力されるカラー画像データの前記色空間内での座標値を、所定の階調数変換の手法を用い前記色空間内の最適格子点の座標値にプレ階調数変換するプレ階調数変換手段と、プレ階調数変換された座標値に対応した格子点の階調補正データを、前記色補正テーブルメモリから読みだし、カラー画像データの各色成分の階調数を補正する色補正手段と、を含むことを特徴とする。
【００１９】また、請求項２の発明は、請求項１において、前記色補正手段により補正されたカラー画像データの各色成分の階調数を、前記画像出力装置に合わせた最終的な階調数にポスト階調数変換して出力するポスト階調数変換手段を含み、前記プレ階調数変換手段の変換階調数が、前記ポスト階調数変換手段の変換階調数より大きくなるよう形成されたことを特徴とする。
【００２０】また、請求項３の発明は、請求項１，２のいずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする。
【００２１】また、請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれかにおいて、前記ポスト階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする。
【００２２】また、請求項５の発明は、請求項１，２のいずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成され、前記ポスト階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成され、前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より前記前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズを小さく設定したことを特徴とする。
【００２３】また、請求項６の発明は、請求項１，２のいずれかにおいて、前記プレ階調数変換手段は、カラー画像データの一部の色成分のプレ階調数変換の手法として、組織的ディサ法を用い、他の色成分のプレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるよう形成されたことを特徴とする。
【００２４】
【作用】本発明の画像処理装置では、入力されるカラー画像データの色空間内での座標位置を、プレ階調数変換手段を用い、所定条件を満足する最適格子点の座標位置にプレ階調数変換している。そして、色補正手段は、プレ階調数変換された座標位置に対応した格子点の階調補正データを、色補正テーブルメモリから読み出しカラー画像データの各色成分の階調数を補正する。
【００２５】このように、本発明では、カラー画像データをプレ階調数変換することにより、従来必要であった複数の格子点データを用いた複雑な補完演算を省略することができ、画像出力装置に合わせた色補正演算を高速で行い、良好な色再生が得られる画像処理装置を得ることができる。
【００２６】ここにおいて、前記プレ階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることすることが好ましい。
【００２７】また、請求項２の発明によれば、入力されたカラー画像データの各色成分の階調数と、使用する画像出力装置の各色成分の階調数とが異なる場合、色補正された各色成分の階調値を、ポスト階調数変換手段を用い、画像出力装置に合わせた最終的な階調数に階調数変換して出力する。
【００２８】このような、ポスト階調数変換処理を行うと、その変換処理に伴い、量子化ノイズが発生する。請求項２の発明は、この点に着目し、ポスト階調数変換処理に伴い生じる量子化誤差に比べ、プレ階調数変換処理に伴い発生する量子化誤差が小さくなるよう、ポスト階調数変換手段の変換可能な階調数より、プレ階調数変換手段の変換可能な階調数が大きくなるように形成されている。この結果、プレ階調数変換処理、すなわち色補正処理に伴い発生する画質の低下が無視できるレベルになる。
【００２９】このようにして、請求項２の発明によれば、画質の低下を抑制しながら、色補正のために必要な演算量を、後工程のポスト階調数変換処理に必要な演算量よりも少なくし、色補正処理および階調数変換処理を高速で行うことができる画像処理装置を得ることができる。
【００３０】ここにおいて、前記ポスト階調数変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることが好ましい。
【００３１】また、請求項５の発明によれば、前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より、前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズが小さく設定されている。したがって、プレ階調数変換の演算量をより少なくでき、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【００３２】また、請求項６の発明によれば、プレ階調数変換の手法として、目の分解能が低い色成分に対しては演算量が相対的に少ない組織的ディザ法を用い、他の色成分に対しては得られる画質のよい誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることができ、この結果、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【００３３】
【実施例】次に、本発明の画像処理装置の好適な実施例を、図面に基づき詳細に説明する。
（１）カラー画像処理システム図１には、本発明のカラー画像処理システムの一例が示されている。
【００３４】画像入力装置１０から出力される原カラー画像データ１００は、画像処理装置３０へ入力される。
【００３５】画像処理装置３０は、入力された原カラー画像データ１００を画像出力装置２０の色再現特性に合わせて色補正する。さらに、画像入力装置から出力されるカラー画像データ１００の出力可能な階調数に比べ、画像出力装置２０の出力可能な階調数が小さい場合には、色補正されたカラー画像データを、画像出力装置２０に合わせた最終的な階調数に階調数変換するポスト階調数変換処理を行い、これを最終カラー画像データ２００として画像出力装置２０へ向け出力する。
【００３６】画像出力装置２０は、このようにして入力される最終カラー画像データ２００に基づき、原画像に忠実な色でカラー画像データを再生出力する。
【００３７】図２には、図１に示すカラー画像処理システムの一例が示されている。
【００３８】前記画像入力装置１０は、原稿からカラー画像を光学的に読み取るスキャナ１２として形成され、スキャナ１２は、読み取ったカラー画像データを、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色の色成分からなる原カラー画像データ１００として出力する。
【００３９】なお、画像入力装置１０としては、このようなスキャナ１２以外に、例えば、ビデオカメラ、コンピュータグラフィック作成用のホストコンピュータ、その他の手段を用いることができる。
【００４０】また、同図に示すシステムでは、画像出力装置２０として、フルカラー画像データを画素単位で出力でき、しかも、画素単位での階調制御ができないカラープリンター２２が用いられている。このカラープリンター２２では、スキャナ１２カラー出力される原カラー画像データ１００の各色成分の階調数を、各画素のオン／オフに対応した２階調にまで減らす２値化処理が必要となることは前述した。
【００４１】なお、画像出力装置２０としては、これ以外に、例えばカラーディスプレイ２４等も用いることができる。コンピュータ用のカラーディスプレイ２４などでは、通常の家庭用ＴＶに比べ、表示可能な階調数が小さなものが多い。このようなカラーディスプレイ２４を用いる場合でも、原カラー画像データ１００の階調数を、当該ディスプレイ２４に対応した階調数に変換してやる必要がある。
【００４２】また、同図に示すシステムにおいて、画像処理装置３０は、コンピュータ３２、補正テーブルメモリ３４、メモリ３６を含んで構成されている。
【００４３】前記補正テーブルメモリ３４は、図３に示すよう、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色から構成される３次元色空間を格子状に分割した色テーブルを記憶するする。そして、この色テーブルの各格子点には、例えばスキャナ１２などの読み取り用カラー原稿と、例えばカラープリンター２２を用いて記録紙上に印字された出力カラー画像とが等しい色になるように、各格子点のＲＧＢの階調値データを階調値変換したＲＧＢ色の階調補正データが記憶されている。
【００４４】なお、その詳細については後述する。
【００４５】コンピュータ３２は、スキャナ１２から入力される原カラー画像データ１００に対し、補正テーブルメモリ３４内に記憶された補正データを用い補正処理を行い、さらに色補正されたカラーデータを、例えばカラープリンター２２などの画像出力装置２０の階調数Ｎに合わせた最終的な階調数に変換するポスト階調数変換処理を行う。このようにして変換処理された最終的なカラー画像データ２００は、そのままカラープリンター２２へ向け出力してもよく、また、メモリ３６内に、一画面分の最終カラー画像データ２００を記憶し、その後カラープリンターへ出力するようにしてもよい。
（２）画像処理装置図４には、前記画像処理装置３０の機能ブロック図が示されている。
【００４６】実施例の画像処理装置３０は、プレ階調数変換部４０と、色補正部４２と、ポスト階調数変換部４６と、前述した色補正テーブルメモリ３４とを含んで構成されている。
【００４７】まず、前記色補正テーブルメモリ３４に記憶された補正データについて説明する。
【００４８】図３に示すよう、入力される原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの各色成分に対応した座標軸をもつ色空間を設定する。各座標軸は、各色成分の階調数を座標値として設定している。そして、この色空間を格子状に分割して、各格子点３００毎に、各色成分の階調数補正データを格納する。
【００４９】色補正テーブルメモリ３４内に格納する補正値の決定手法にはいろいろある。それを決定し、テーブル内に格納する工程に関しては、本発明の本質的部分ではないので、ここでは詳しく述べない。通常は、まず、対象とする出力系（例えばカラープリンター２２）にいろいろなＲ，Ｇ，Ｂ値を与えて実際に出力された結果を色測定する。そして、出力系に与えたＲ，Ｇ，Ｂの値と、出力結果を測定して得られたＲ，Ｇ，Ｂの値との対応関係を調べる。
【００５０】次に、その対応関係を逆にみて、対応する色を得たい場合に必要なＲ，Ｇ，Ｂの各色成分の階調数補正データを各格子点３００毎に調べ、これを補正データとして補正テーブルメモリ３４内に格納する。
【００５１】このようにして色補正テーブル３６内には、各格子点３００毎に対応する色補正結果が記憶されることとなる。前記色空間は、分割数が多いほど画質が向上するが、半面、色補正テーブルメモリ３４の容量が大きくなるので、色補正テーブルの容量と画質のバランスから適当な分割数を決定する。
【００５２】実施例の画像処理装置３０は、このようにして色補正テーブルメモリ３４内に記憶された補正データを用い、原カラー画像データ１００に対する画像処理を次のようにして行う。
【００５３】まず、プレ階調数変換部４０は、所定の階調数変換手法を用い、原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの色成分の階調数を、図３に示す色空間内の最適格子点の階調座標値に変換するプレ階調数変換を行う。そして、変換されたデータを格子点カラー画像データ１１０として色補正部４２へ向け出力する。ここでは、原カラー画像データ１００の各色成分を、ＲがＮｒ階調、ＧがＮｇ階調、ＢがＮｂ階調になるよう、プレ階調数変換を行い、その結果を、Ｒｋ、Ｇｋ、ＢＫとして出力する。
【００５４】なお、プレ階調数変換手段４０における、階調数の変換の手法としては、多値の誤差拡散法、平均誤差最小法や、多値の組織的ディザ法等各種の手法が採用できる。その詳細については、後述する。
【００５５】色補正部４２は、入力される格子点カラー画像データ１１０に対応した格子点の階調補正データを、色補正テーブルメモリ３４から読み出す。そして、格子点カラー画像データ１１０の色成分Ｒｋ、Ｇｋ、Ｂｋの階調数を補正し、色補正データ１２０としてポスト階調数変換部４６へ向け出力する。ここでは、色補正データ１２０の各色成分のデータをＲc 、Ｇc 、Ｂc と表す。
【００５６】そして、ポスト階調数変換部４６は、色補正部４２から得られた色補正データ１２０を、誤差拡散法または平均誤差最小法によって、最終的に変換したい階調数までポスト階調数変換し、これを各色データがＲp 、Ｇp 、Ｂp で表される最終カラー画像データ２００として出力する。
【００５７】したがって、この最終カラー画像データ２００を、例えばカラープリンター２２へ向け出力することにより、カラープリンター２２は、記録紙上に良好な色再現性を有するカラー画像をプリントアウトすることができる。
【００５８】以上の構成のうち、色空間を格子状に分割して、各格子点毎に色補正データを記録した色補正テーブルメモリ３４を用意することに関しては、従来から知られている。
【００５９】本発明が、従来例と異なる点は、色補正テーブルメモリ３４を参照する前に、プレ階調数変換部４０を用い、入力される原カラー画像データ１００が色補正テーブルメモリ３４の格子点上の色データとなるようプレ階調数変換を行うようにした点にある。これにより、従来技術で行われていた色補正テーブルを参照する際の複雑な補間演算を省略し、色補正処理に要する演算時間を大幅に短縮することができる。
（３）本発明と従来技術との比較以下に、本発明の装置によって行われる色補正処理を、従来技術と比較して説明する。
【００６０】まず、プレ階調数変換部４０での、プレ階調数変換処理に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いた場合を例にとり説明する。
【００６１】いま、画像入力装置１０から入力される原画像データ１００中に、Ｒ＝１２、Ｇ＝２０、Ｂ＝２４という階調をもった色領域が一定面積連続すると仮定する。そして、この色領域のカラーデータが、画像処理装置３０へ入力される場合を想定する。
【００６２】図５には、この原カラー画像データ１００の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点が示されている。各格子点は、図５に示す立方体の各頂点に位置し、その座標位置は次式で表されるとする。
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，１６，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，１６，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，２４，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，２４，１６）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，１６，３２）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，１６，３２）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（８，２４，３２）
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１６，２４，３２）
そして、色補正テーブルメモリ３４内には、各格子点３００の色データに対する、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の色補正値が用意されている。
【００６３】従来技術（特開平４−１８５０７５号公報）を用いて色補正処理を行う場合には、原画像データ１００の色空間内における座標位置近傍の８個の格子点における色データの補正値を参照する。そして、参照した８個の色補正値を用い、原カラー画像データ１００の座標位置と各格子点との距離に応じた重み付き平均を求める補間演算処理を実行し、色補正処理を行っている。図５に示す例では、原画像データ１００の座標位置から、各格子点までは等距離に設定したので、補間演算では、８個の格子点の色補正値を単純平均し、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色成分の補正データを求めることになる。
【００６４】これに対し、本発明の色補正処理は、次のような手順で行われる。
【００６５】まず、プレ階調数変換部４０は、入力された原カラー画像データ１００が、８つの格子点上のいずれかの色データになるように、誤差拡散法や平均誤差最小法を用いて、プレ階調数変換を行う。
【００６６】次に、色補正部４２は、色補正テーブルメモリ３４を参照し、色補正処理を行う。
【００６７】実施例のプレ階調数変換部４０で用いる誤差拡散法や平均誤差最小法は、「この色領域の局所的な平均値がなるべく原画像データに等しくなるように、一つ一つのデータを近傍の格子点のデータ値に変換していく」ように働く。したがって、原画像データの座標位置が各格子点に対し等距離となる図５の例では、プレ階調数変換を行った結果は、８個の格子点データそれぞれがほぼ８分の１ずつの等しい割合で混在した色領域が得られる。この結果、プレ階調数変換処理された色データに、色補正テーブルを参照した色補正を行った結果、８個の格子点色の色補正値がほぼ等しい確率で混在した色領域が得られることになる。
【００６８】このように、従来の補間演算を行った色補正処理と、本発明の色補正処理とにより得られた結果は、「適当な画像面積での平均値」をとって比べた場合には、ほぼ等しくなる。すなわち、本発明の色補正部４２では、各画素単位ではプレ階調数変換することによって生じる量子化ノイズが加わることになるが、それにもかかわらず、局所的な平均値をとってみた場合には、従来の補間演算を行った場合と、ほとんど同等の色補正結果が得られることになる。
【００６９】なお、画像出力装置２０の表現可能な階調数が十分に多い場合には、前述したプレ階調数変換処理によって生じた量子化ノイズによる画質低下が問題となる。本発明の場合は、さらにこのプレ階調数変換処理の後に、ポスト階調数変換部４６を用い、色補正された画像データを、画像出力装置２０の表現可能な階調数に対応した最終的な階調数まで変換するポスト階調数変換処理を行うので、ここでも、階調数変換に伴う量子化ノイズが発生する。したがって、前処理段階でのプレ階調数変換で生じる量子化ノイズを、最終段階でのポスト階調数変換で生じる量子化ノイズに比べ、十分に小さくできれば、実用上は問題にならないことになる。このため、実施例の装置では、プレ階調数変換部４０の変換可能な階調数が、ポスト階調数変換部４６の変換可能な階調数よりも、十分大きくなるよう形成され、これにより、プレ階調数変換処理に伴う画質の低下を防止するように形成されている。
【００７０】特に、本実施例では、ポスト階調数変換部４６での階調数変換に、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いるため、プレ階調数変換、ポスト階調数変換の双方を通じて、「領域の局所的な平均値」を取った場合の誤差を最小にしようとする機構が働くことになる。このため、プレ階調数変換処理における変換可能な階調数を、実施例のようにポスト階調数変換処理における変換可能な階調数より十分に大きく取ることにより、色補正テーブルの複数の格子点を参照し、補間演算を行う従来の要り補正処理に比べ、全く遜色のない画質を得ることができる。
【００７１】実際に、原画像データ１００の各色成分が２５６階調の場合に、プレ階調数変換部４０での変換可能な階調数を各色成分とも３２，ポスト階調数変換部４６での変換可能な階調数を各色成分とも２とし、色補正および階調数変換を行った結果、従来のように、補間演算を行って色補正を行った後に、２階調化した結果と全く識別することができない程度の、良好な再生画像を得られることが確認された。さらに、プレ階調数変換処理での変換可能な階調数を８階調位まで減らしても、実用上問題のない画質が得られることが確認された。
【００７２】前述したように、プレ階調数変換処理における変換階調数を小さくするほど、色補正テーブルメモリ３４のメモリ容量は小さくできる。例えば、色補正部４２での色補正後の出力データが、色成分数で３、各色成分ごとに８ビット（１バイト）のデータでったとすると、色補正テーブルメモリ３４に必要なメモリ容量は、プレ階調数変換処理での変換可能な階調数が各色３２階調（５ビット）である場合には、次式で表される。
【００７３】２＾（５［ｂｉｔ］×３［原画像色成分数］）×３［出力色成分数］×８［出力データビット幅］＝（９８３４０×８）［ｂｉｔ］＝９８Ｋ［ｂｙｔｅ］ （＾はべき乗の演算子）
同様にして、プレ階調数変換可能な階調数が各色とも１６階調の場合、８階調の場合のそれぞれについて、色補正テーブルのメモリ容量を計算すると、１６階調の場合は、１２キロバイト、８階調の場合は１．５キロバイトという少ないメモリ容量で済むことになる。
【００７４】以上の説明では、プレ階調数変換部４０での階調数変換の手法に、誤差拡散法や、平均誤差最小法を用いた場合を例にとり説明したが、プレ階調数変換部４０は、これ以外に、例えば組織的ディザ法等、他の手法を用いて階調数変換をすることもできる。
【００７５】この場合には，プレ階調数変換部４０では、「領域の局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようとする機構が働かなくなるので、画質の劣化が生じる可能性がある。これは、原画像データの階調数が２５６であるのを８階調まで減らすような大幅な階調数変換を行うような場合に問題となる可能性がある。しかし、原画像データの表現に用いられる階調数と、プレ階調数変換部４０での変換可能な階調数との差があまり大きくない場合、例えば、原画像データの階調数が６４であるのを、プレ階調数変換処理で３２階調や１６階調に減らすような場合には、ここで生じる量子化ノイズの影響はそれ程大きくない。このような場合には、誤差拡散法の変わりに、組織的ディザ法などのより簡易な階調数変換手法を採用してもよい。
（４）画像処理装置のより具体的な実施例次に、本発明の画像処理装置のより具体的な実施例を説明する。
【００７６】ここでは、図２に示すスキャナ１２から、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色が８ビット、２５６階調の原画像データ１００が画像処理装置３０へ入力され、画像処理装置３０は、この原画像データ１００を画像処理して、最終カラー画像データ２００をカラープリンタ２２へ出力する場合を想定する。ここで使用されるカラープリンタ２２は、シアンＣ，マゼンダＭ，イエローＹの３色インクを用いて各色ドットのオン（ドット有り）／オフ（ドットなし）の２階調で印字するものを用いる。
【００７７】図６には、この場合に使用される画像処理装置３０の具体的なブロック図が示されている。
【００７８】プレ階調数変換部４０、色補正部４２は、入力される原カラー画像データ１００を色補正し、さらにＲ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへ表色系を変換し、色補正データ１２０として出力する。そして、前記色補正データ１２０を、ポスト階調数変換部４６を用いプリンタ２２の表示可能な階調数に対応して２値化し、最終カラー画像データ２００として出力する。
【００７９】ここにおいて、前記色補正テーブルメモリ３４には、補正データが次のようにして設定されている。
【００８０】補正データの決定のために、まず、図６の画像処理装置からポスト階調数変換部４６のみを取り出して、対象となるカラープリンタ２２を組み合わせた系を構成する。そして、いろいろなＣ，Ｍ，Ｙ値をポスト階調数変換部４６に与えて２値化した後、対象とするカラープリンタ２２に出力した結果を色測定する。そして、ポスト階調数変換部４６に与えたＣ，Ｍ，Ｙ値と、カラープリンタ２２の出力結果を測定したＲ，Ｇ，Ｂ値の対応関係を調べる。
【００８１】次に、その対応関係を逆にみて、色空間内の格子点色データに対応するＲ，Ｇ，Ｂ値の色を得たい場合に必要なＣ，Ｍ，Ｙ値を求め、それを色補正データとして色補正テーブルメモリ３４内に設定する。
【００８２】そして、プレ階調数変換部４０は、入力される原画像データ１００のＲ０，Ｇ０，Ｂ０の各色成分を、ＲおよびＧは１６階調、Ｂは８階調に階調数変換し、格子点カラー画像データ１１０としてＰk ，Ｇk ，Ｂk の各色成分を出力する。これは、図４に示す実施例におけるＮr ，Ｎg がそれぞれ１６、Ｎb が８の場合の例となる。このために本実施例では、誤差拡散法または平均誤差最小法による多値化を行うが、この多値化工程自体は既存の手法を用いればよい。
【００８３】多値化の具体例次に、多値化の具体例を、Ｂ成分を８階調化する場合を例にとり説明する。
【００８４】いま、原カラー画像データ１００のＢ成分が０〜２５５までの２５６階調の対応をもち、これをプレ階調変換部４０を用い、次に示す８種類の値ｐｒｅ＿Ｂに８値化する場合を想定する。
【００８５】ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］，…，ｐｒｅ＿Ｂ［７］
具体的には、原カラー画像データ１００のＢ成分は次のようにプレ階調数変換されるものとする。この具体例では、８個の値はほぼ等間隔であるが、必ずしもそうである必要はない。
【００８６】
ｐｒｅ＿Ｂ［０］＝０；
ｐｒｅ＿Ｂ［１］＝３６；
ｐｒｅ＿Ｂ［２］＝７３；
ｐｒｅ＿Ｂ［３］＝１０９；
ｐｒｅ＿Ｂ［４］＝１４６；
ｐｒｅ＿Ｂ［５］＝１８２；
ｐｒｅ＿Ｂ［６］＝２１９；
ｐｒｅ＿Ｂ［７］＝２５５；
また、プレ階調処理のために用いる７種類のしきい値を次のように定義する。
【００８７】ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］，ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］，…，ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］
そして、各しきい値を、次のように設定する。
【００８８】ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＜ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＜ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］
（ｉ＝０，１，２，…，６）前記しきい値は、次のように設定することが多い。
【００８９】
ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ］＋ｐｒｅ＿Ｂ［ｉ＋１］）／２この場合、前記各しきい値は次のようになる。
【００９０】
ｓｌｓｈ＿Ｂ［０］＝１８；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［１］＝５４；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［２］＝９１；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［３］＝１２７；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［４］＝１６４；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［５］＝２００；
ｓｌｓｈ＿Ｂ［６］＝２３６；
また、画像処理装置３０へ画像データとして入力される原カラー画像データ１００は、通常、画像の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に入力される。そして、一行分の画素が入力された後、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って後のデータが入力される。このような画像入力動作が繰り返し行われることによって、一画面分の画像データの入力が行われることになる。
【００９１】このため、前記プレ階調数変換部４０によるプレ階調処理、すなわち、原カラー画像データ１００を８値化していく順序は、このような画像データの入力順に合わせて行われる。すなわち、画像の左上隅の画素を起点画素として左端画素から右端画素へ順に８値化作業を行い、一行分の画素の８値化が終了したら、一画素下の行の左端に移り、同様に右端に向って８値化していくという作業を繰り返して行い、一画面分の画像データの８値化を行うことになる。
【００９２】この場合、図７に示すよう、注目画素４００の上方の全画素、同ラインの左側の画素は既に多値化の終了した画素である。そして、注目画素４００の下方の全画素および同ラインの右側の画素はまだ多値化を行っていない画素ということになる。
【００９３】前述したプレ階調処理すなわち８値化の処理を行う手法として、例えば図８（ａ）に示す誤差拡散の重みマトリクスを用いる場合について考える。
【００９４】この重みマトリクスは、図８（ａ）中の注目画素４００に生じた画素を、右隣の画素に２、下の画素に１、右下の画素に１の割合で分散することを示すものである。
【００９５】図９には、プレ階調数変換部４０が、誤差拡散法を用いて行う８値化処理（プレ階調変換処理）のフローチャートが示されている。
【００９６】ここにおいては、ｐ行ｑ列目の画素に着目する。そして、この画素のＢ成分の原カラー画像データ１００をｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］で表し、これを８値化する場合について考える。なお、ｐ行ｑ列目の画素の８値化によって生じる量子化誤差は、ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］と表す。
【００９７】第１の工程；８値化工程（ステップＳ１〜Ｓ６）
まず、注目画素データをしきい値と比較する（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）ことによって８値化し、格子点色データｐｒｅＢを得る（Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６）。ただし、図９に示すｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、注目画素データそのものではなく、近傍の既に８値化された画素カラーの誤差拡散を受けて補正されたデータである。誤差拡散法については、第３の工程で説明する。
【００９８】第２の工程；誤差計算工程（ステップＳ７）
８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。
【００９９】第３の工程；誤差拡散工程（ステップＳ８）
誤差を、近傍のまだ８値化を行っていない画素に拡散する。ここでは、図８（ａ）の重みマトリクスに従い、誤差の１／２を右、１／４を下、１／４を右下の隣接する画素に拡散し、その原カラー画像データ１００に加えている。
【０１００】前述した第１の工程で用いる注目画素データｄａｔａＢ［ｐ］［ｑ］は、このようにして誤差拡散を受けた後のデータである。
【０１０１】以上は、誤差拡散法による８値化の例であったが、これを平均誤差最小法によって行う具体例を次に説明する。
【０１０２】図１０は、平均誤差最小法を用いた８値化処理のフローチャート図である。
【０１０３】第１の工程；誤差補正工程（ステップＳ１）
この工程では、近傍の既に８値化された画素に生じた８値化誤差で、注目画素データを補正する。
【０１０４】第２の工程；８値化工程（ステップＳ２〜Ｓ７）
この工程は、図９に示すステップＳ１〜Ｓ６と同様であるので、その説明は省略する。
【０１０５】第３の工程；誤差計算（ステップＳ８）
この工程では、８値化によって注目画素に生じた誤差ｅｒｒ［ｐ］［ｑ］を求める。詳細は、図９に示したステップＳ７と全く同様である。
【０１０６】図９に示す誤差拡散法と、図１０に示す平均誤差最小法との違いは、誤差拡散作業を誤差計算が終了した直後に行うか、注目画素をＮ値化する直前に行うかのみの違いであり、画像端での取り扱いを除けば、両者は等価となる。
【０１０７】なお、誤差拡散法の重みマトリクスについては、図８（ａ）の外に、よりマトリクスサイズを大きくした図８（ｂ）の例や、逆により簡略化した図８（ｃ）、（ｄ）の例等、必要に応じて各種のものを採用することが可能である。図８（ｄ）は、最も簡略化した例であり、誤差の拡散対象が右隣の一画素だけになっている。
【０１０８】多値誤差拡散法の例としては、特開平３−１８１７７号公報、特開平３−３４７６７号公報、特開平３−８０７６７号公報、特開平３−１４７４８０号公報等があり、必要に応じて各種の手法を採用することができる。
【０１０９】なお、以上は原カラー画像データ１００に含まれるＢ成分をプレ階調変換部４０を用いて８階調に変換処理する場合について述べたが、原カラー画像データ１００に含まれる他の色成分、すなわち、Ｒ成分やＧ成分も同様な手法によって１６階調にプレ階調数変換される。
【０１１０】その結果、プレ階調数変換部４０に入力される原カラー画像データ１００のＲ，Ｇ，Ｂの各成分は次式に示すよう、格子点カラー画像データ１１０へ、プレ階調数変換されることになる。
Ｒ成分は、ｐｒｅ＿Ｒ［０］，ｐｒｅ＿Ｒ［１］…ｐｒｅ＿Ｒ［１５］の１６値Ｇ成分は、ｐｒｅ＿Ｇ［０］，ｐｒｅ＿Ｇ［１］…ｐｒｅ＿Ｇ［１５］の１６値Ｂ成分は、ｐｒｅ＿Ｂ［０］，ｐｒｅ＿Ｂ［１］…ｐｒｅ＿Ｇ［７］の８値色補正処理の具体例色補正手段４２は、多値化（プレ階調処理）された格子点色データに対し、色補正処理を行うとともに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換作業を行う。すなわち本実施例では、図４に示す実施例とは異なり、色補正部４２で色補正のほかに、Ｒ，Ｇ，ＢからＣ，Ｍ，Ｙへの表色系の変換をも同時に行っている。
【０１１１】以下に、色補正部４２および色補正テーブルメモリ３４を、ソフトウェア的に形成した場合と、ハードウェア的に形成した場合の２つの場合を例にとり説明する。
【０１１２】図１１（ａ）は、色補正テーブルメモリ３４をＣ言語の表記を用いてソフト的に実現する場合の実施例である。Ｃ，Ｍ，Ｙ各色成分用の色補正テーブルは、それぞれ３次元の配列Ｃ＿ｔａｂｌｅ，Ｍ＿ｔａｂｌｅ，Ｙ＿ｔａｂｌｅとなる。この例では，ｕｎｓｉｇｎｅｄ ｃｈａｒタイプの配列としたので、色補正結果としては８ビット、０〜２５５の範囲のデータが格納可能である。
【０１１３】図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の３次元色補正テーブルを参照して、Ｒがｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］，Ｇがｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］，Ｂがｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］の格子点データを、インク量に対応するＣＭＹ値に変換する色補正部４２の実施例である。単に図１１（ａ）で宣言した配列を参照するだけで、色補正後のＣ，Ｍ，Ｙ値が得られる。
【０１１４】次に図１２に、色補正テーブルメモリ３４をハードウェアにより実現した場合の例として、半導体メモリに格納した色補正テーブルを用いた例を示す。Ｃ用ＲＯＭ３４Ｃ、Ｍ用ＲＯＭ３４Ｍ、Ｙ用ＲＯＭ３４Ｙは、それぞれＣ，Ｍ，Ｙ各色成分の色補正結果が格納されたＲＯＭであり、アドレスデータとして格子点色データに応じて決まる値を与えれば、それに対応する補正後のシアンデータ、マゼンタデータ、イエローデータが出力される。
【０１１５】図１３は、図１２のＣ用ＲＯＭ３４Ｃのより詳細な実施例で、アドレスバスがＡ０〜Ａ１０の１１ビット、データバスがＤ０〜Ｄ７の８ビットのＲＯＭを用いた例である。格子点色データｐｒｅ＿Ｒ［ｉ］、ｐｒｅ＿Ｇ［ｊ］、ｐｒｅ＿Ｂ［ｋ］に対応して、ｉ，ｊ，ｋ値をそれぞれ２進数化した値が、それぞれアドレスバスの上位（Ａ０〜Ａ３）ビット、中位（Ａ４〜Ａ１０）ビットに与えられている。
【０１１６】本実施例の場合は、０≦ｉ≦１５，０≦ｊ≦１５，０≦ｋ≦７なので、ｉ用には４ビット、ｊ用には４ビット、ｋ用には３ビット割り当てれば足りる。データバスからはそれに対応するシアンの色補正データが、０〜２５５の間の値をとる８ビット値としてデータバスに出力される。
【０１１７】図１２の実施例では、ＣＭＹ各成分毎に３個の別々のＲＯＭを用意したが、アドレスバスのビット数を増やし、そこに色選択信号を加えるようにすれば、より容量の大きいＲＯＭ１個ですませることも可能である。また、ＲＯＭではなく、書き込みも可能なＲＡＭを用いると、テーブルの内容を自由に書き替え可能な構成にもできる。
【０１１８】以上の図１１や図１２の実施例では、色補正部４２がソフト的あるいはハード的に３次元テーブルメモリ３４を参照することで、色補正が行われる。
【０１１９】ポスト階調数変換の具体例色補正の後、最後にポスト階調数変換部４６が、色補正部４２で色補正されたＣＭＹ各データを誤差拡散法または平均誤差最小法によって２値化する。この部分は既存の手法をそのまま適応すればよい。誤差拡散法による２値化工程は、図９で示したプレ階調数変換部４０での多値化工程とほとんど同じで、８値化が２値化に変わるだけである。図９のステップＳ１〜Ｓ６の８値化を２値化に変更し、ｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］をｄａｔａ＿Ｃ［ｐ］［ｑ］に置き換え、図１４に示すように２値化を行えばよい。ここでは，シアンデータが２５５に２値化された場合は、シアンのドット有り、０に２値化された場合はドットなしとする。以降の誤差計算や、誤差拡散の工程は図９のステップＳ７，ステップＳ８と同様なのでその説明は省略する。
【０１２０】ただし、この２値化工程では誤差拡散重みマトリクスのサイズを小さくし過ぎると、画質劣化につながる特有のドットパターンが生じやすくなる。このため、プレ階調数変換での多値化時に用いたものよりもやや大きめのサイズのマトリクス（例えば図８（ｂ）に示したもの）を用いたほうがよい。
【０１２１】また、誤差拡散法の代わりに、図１０の実施例の平均誤差最小法による多値化を２値化に変更したものを用いてもよい。
【０１２２】以上の実施例における大きな特徴の一つは、プレ階調数変換部４０における多値化で用いる誤差拡散重みマトリクスのサイズが、図８（ａ）〜（ｄ）のような、非常に小さなサイズのものでも十分な高画質が得られるところにある。通常、２値化処理を行う場合には、図８（ｃ）のように、誤差拡散対象が隣接する２画素だけ、というような小さなマトリクスで誤差拡散を行うと、ドットが線状に連なって現れる誤差拡散特有のパターンが目立ちやすくなり画質低下を引き起こす。しかし、本発明のプレ階調数変換部４０のように、変換する階調数が十分に多い場合には、図８（ｃ）のように誤差拡散マトリクスサイズを小さくしてもそれ程の画質低下は生じない。このため、プレ階調数変換部４０では、後段のポスト階調数変換部４６で用いる誤差拡散マトリクスよりも、小さなサイズのマトリクスを用いてよい。誤差拡散処理での演算量のほとんどを占めるのは、図９のステップＳ８のような誤差拡散工程であり、その演算量はほぼ誤差拡散重みマトリクスのサイズに比例する。このため、プレ階調数変換部４０での多値化処理は、ポスト階調数変換部４６での２値化処理に比べるとずっと少ない演算量で行うことができる。さらに、本発明の色補正部４２での色補正単に色補正テーブルメモリ３４の内容を参照するだけであるから、プレ階調数変換部４０および色補正部４２でのトータルのデータ処理量が、後段のポスト階調数変換部４６でのデータ処理量よりもずっと少なくすることが可能となる。
【０１２３】また、本発明の図１１や図１２の色補正部４２、色補正テーブルメモリ３４の実施例では、色補正と同時にＲＧＢからＣＭＹへの変換を行ったが、ＣＭＹ３色の外に黒インクＫも用いるプリンタ用に、ＣＭＹＫの４色成分への変換を行ってもよい。例えば図１１（ａ）の実施例の色補正テーブルメモリ３４を４色のテーブルに拡張した場合は、図１５のようになる。このように、用意する色補正テーブルを増やせば、色補正によって必要な色成分の数が増加する場合にも対応できる。
【０１２４】また、以上の実施例では、原カラー画像データ１００がＲＧＢの３色成分からなる場合について述べたが、原カラー画像データ１００は、例えばＣＭＹやＣＩＥのＬ* ａ* ｂ* 、ＸＹＺ等どのような表色系によるものを用いても良く、また図６の実施例のように、カラー画像データを色補正部４２で別の表色系による表現に変換するようにしてもよい。
【０１２５】組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換部４０の実施例以上の実施例では、プレ階調数変換手段で誤差拡散法または平均誤差最小法を用いる例について説明したが、組織的ディザ法等の階調数変換手法を用いることもできる。
【０１２６】図１６に組織的ディザ法を用いたプレ階調数変換部４０の実施例を示す。
【０１２７】ここでは、原カラー画像データ１００のＢ成分が０から６３までの６４階調の値をもつ場合に、これを組織的ディザ法をもちいたプレ階調数変換部４０により１７階調化する場合を想定する。ディザマトリクスには２×２のサイズのものを用いる。縦横両方向ともに２画素周期で変化する組織的ディザノイズをデータに加えた後（Ｓ１）、しきい値との比較により（Ｓ２〜Ｓ４）、０，１，２，…１６の１７階調の値に階調数変換する（Ｓ５〜Ｓ７）。
【０１２８】すなわち、１６個のしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］を、ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］＝（ｉ＋１）×４−２ （ｉ＝０，１，…，１５）
のように設定し、次に画素位置ｐ，ｑによって一意的に決まる組織的ディザノイズ（ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］）を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加える（Ｓ１）。％は余剰演算子で、ｐ％２は「ｐを２で割った時の余り」の意味になり、ｑが偶数なら０、奇数なら１となる。ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］の値は、例えば、ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［０］＝１ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［０］［１］＝−１ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［０］＝−２ｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［１］［１］＝０のように設定する。その後、データをしきい値ｓｌｓｈ＿Ｂ［ｉ］と比較することにより１７階調化し（Ｓ２〜Ｓ４）、格子点色データのブルー成分ｐｒｅＢを得る（Ｓ５〜Ｓ７）。
【０１２９】図１０に示した平均誤差最小法による８階調化の例と比較すると、平均誤差最小法では周辺の２値化済み画素から拡散される誤差を注目画素データｄａｔａ＿Ｂ［ｐ］［ｑ］に加えたが、本実施例では注目画素の位置によって一意的に決まる周期的ノイズｄｉｔｈｅｒ＿ｎｏｉｚｅ［ｐ％２］［ｑ％２］を加えるようにした点のみが、両者の本質的な違いである。それに伴い、図１６の実施例では図１０の誤差計算工程に相当する部分Ｓ８が不要になっている。図１６のような組織的ディザ法を用いた場合を、平均誤差最小法や誤差拡散法と比較すると、誤差拡散計算が不要となるため、より一層高速化される上に、誤差記憶のためのメモリー等が不必要になりハードウェア資源が節約されるという大きなメリットがある。
【０１３０】その一方で、誤差拡散法における「領域の局所的な平均値」をとった場合の誤差を最少にしようとする機構は働かなくなり、連続的な階調再現性が補償されなくなる。このため、プレ階調数変換手段であまり大幅に階調数を減らし過ぎると、次の
【０１３１】しかし、図１６の実施例のように、原画像データの階調数を約１／４に減らす程度の場合には、２×２という小さなマトリクスサイズでも疑似輪郭等が発生することはなく、解像度の低下も最小限に押さえられ、メリットが大きい。
【０１３２】一般には、処理速度、必要なメモリ容量、画質の兼ね合いで最適なプレ階調数変換手法を採用すればよい。例えば、次のような観点から、採用するプレ階調数変換手法を決定してもよい。
・最終的な出力装置の解像度が十分に高く、プレ階調数変換での多少の解像度低下が問題にならない場合には、大きめのマトリクスサイズの組織的ディザ法・もともと原画像データの階調数が多くなく、プレ階調数変換であまり大幅に階調数を減少させる必要のない場合には、小さめのマトリクスサイズの組織的ディザ法・画質最優先の場合や、プレ階調数変換で大幅に階調数を減らして色補正テーブルの容量を小さくしたい場合には誤差拡散法もちろん、誤差拡散法や組織的ディザ法以外の階調数変換手法を用いてもよい。
【０１３３】また、Ｂ成分のみ組織的ディザ法、Ｒ、Ｇ成分は誤差拡散法でプレ階調数変換を行う等の構成にしてもよい。一般に、Ｂ成分に対する人間の目の分解能はＲやＧに比べると低くなるので、このような構成も効果的である。
【０１３４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、プレ階調数変換手段により、カラー画像データを色補正テーブルの格子点上のデータにプレ階調数変換するよう構成したため、その後の色補正工程は、色補正テーブルを参照するだけで済むようになり、色補正テーブルの容量を増やすことなく、非常に高速で高画質な色補正処理ができる画像処理装置を提供できるという効果がある。
【０１３５】また、請求項２の発明によれば、プレ階調数変換手段での変換階調数が、ポスト階調数変換手段での変換階調数より大きくなるよう形成したため、プレ階調数変換によって生じる量子化ノイズが、ポスト階調数変換によって生じる量子化ノイズよりも小さくなり、プレ階調数変換での画質劣化が無視できるようになる。
【０１３６】さらに、請求項３，４の発明によれば、プレ階調数変換手段での座標変換の手法として、誤差拡散法または平均誤差最小法を用いているため、画素単位ではプレ階調数変換処理で階調数変換したことによって生じる誤差、すなわち、量子化ノイズが加わっているが、局所的な平均値をとってみた場合には、良好な色補正結果を得ることができるという効果がある。
【０１３７】また、請求項５の発明によれば、前記プレ階調数変換手段は、前記ポスト階調数変換手段より、前記誤差拡散法または平均誤差最小法で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズが小さく設定されている。したがって、プレ階調数変換の演算量をより少なくでき、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【０１３８】また、請求項６の発明によれば、プレ階調数変換の手法として、目の分解能が低い色成分に対しては演算量が相対的に少ない組織的ディザ法を用い、他の色成分に対しては得られる画質のよい誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることができ、この結果、画質の低下をより効果的に抑制しかつより高速な色補正処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理システムの概略を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像処理システムの具体例のブロック図である。
【図３】格子状に分割された色空間の説明図である。
【図４】図１に示す画像処理装置の機能ブロック図である。
【図５】カラー画像データと、近傍の格子点色データの、色空間内における位置を示す説明図である。
【図６】画像出力装置としてカラープリンタを想定した場合における画像処理装置の機能ブロック図である。
【図７】画像データの階調数変換処理の概略説明図である。
【図８】階調数変換処理を誤差拡散法を用いて行う場合の重みマトリクスの説明である。
【図９】プレ階調数変換手段で誤差拡散法を用いた実施例のフローチャート図である。
【図１０】プレ階調数変換手段で平均誤差最小法を用いた実施例のフローチャート図である。
【図１１】色補正テーブルをソフト的に構成する場合の実施例の説明図である。
【図１２】色補正テーブルをハード的に構成する場合の説明図である。
【図１３】図１２に示すＣ用ＲＯＭのより詳細な実施例の説明図である。
【図１４】ポスト階調数変換手段の実施例の説明図である。
【図１５】４色成分を階調数変換する場合に用いる色補正テーブルの実施例の説明図である。
【図１６】プレ階調数変換手段で組織的ディザ法を用いた実施例のフローチャート図である。
【符号の説明】
２０ 画像出力装置
２２ カラープリンタ
３０ 画像処理装置
３４ 色補正テーブルメモリ
４０ プレ階調数変換部
４２ 色補正部
４６ ポスト階調数変換部
１００ 原カラー画像データ
１１０ 格子点カラー画像データ
１２０ 色補正データ
２００ 最終カラー画像データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】 入力されるカラー画像データの各色成分に対応した座標軸から構成される色空間を格子状に分割し、各格子点に対応する座標値について、各色成分毎に階調補正データを格納する色補正テーブルメモリと、前記入力カラー画像データの前記色空間内における座標値を、所定の階調数変換手法を用いて前記格子点に対応する座標値のいずれかに変換するプレ階調数変換手段と、前記プレ階調数変換手段により変換された座標値に対応する階調補正データを、前記色補正テーブルメモリから読み出す色補正手段と、を含む画像処理装置。
【請求項２】 請求項１記載の画像処理装置において、前記色補正手段から読み出す各色成分の階調補正データに、さらに所定の階調数変換手法を施し、階調数を変換するポスト階調数変換手段を含み、前記プレ階調数変換手段による変換後の階調数は、前記ポスト階調数変換手段による変換後の階調数より大きいことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】 請求項２記載の画像処理装置において、前記ポスト階調数変換手段による変換後の階調数は２である画像処理装置。
【請求項４】 請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記プレ階調数変換手段は、階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】 請求項２乃至３および請求項２乃至３のいずれかに従属する請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ポスト階調数変換手段は、階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】 請求項２乃至３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記プレ階調数変換手段は階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用い、前記ポスト階調数変換手段は階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いると共に、前記プレ階調数変換手段で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズは、前記ポスト階調数変換手段で用いるそれよりも小さい画像処理装置。
【請求項７】 請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記プレ階調数変換手段は、カラー画像データの一部の色成分に対する階調数変換の手法として組織的ディサ法を用い、他の色成分に対する階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いる画像処理装置。
【請求項８】 カラー画像データの各色成分に対応した座標軸から構成される色空間における入力カラー画像データの座標値を、前記色空間を格子状に分割した格子点に対応する座標値のいずれかに、所定の階調数変換手法を用いて変換するプレ階調数変換工程と、該変換された座標値に対応する各色成分の階調補正データを、色補正テーブルメモリから読み出す色補正工程と、を含む画像処理方法。
【請求項９】 請求項８記載の画像処理方法において、前記色補正工程から読み出される階調補正データに、さらに所定の階調数変換手法を施すポスト階調数変換工程をさらに有し、前記プレ階調数変換工程による変換後の階調数は、前記ポスト階調数変換工程による変換後の階調数より大きい画像処理方法。
【請求項１】 入力されるカラー画像データの各色成分に対応した座標軸から構成される色空間を格子状に分割し、各格子点に対応する座標値について、各色成分毎に階調補正データを格納する色補正テーブルメモリと、前記入力カラー画像データの前記色空間内における座標値を、所定の階調数変換手法を用いて前記格子点に対応する座標値のいずれかに変換するプレ階調数変換手段と、前記プレ階調数変換手段により変換された座標値に対応する階調補正データを、前記色補正テーブルメモリから読み出す色補正手段と、を含む画像処理装置。
【請求項２】 請求項１記載の画像処理装置において、前記色補正手段から読み出す各色成分の階調補正データに、さらに所定の階調数変換手法を施し、階調数を変換するポスト階調数変換手段を含み、前記プレ階調数変換手段による変換後の階調数は、前記ポスト階調数変換手段による変換後の階調数より大きいことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】 請求項２記載の画像処理装置において、前記ポスト階調数変換手段による変換後の階調数は２である画像処理装置。
【請求項４】 請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理装置において、前記プレ階調数変換手段は、階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】 請求項２乃至３および請求項２乃至３のいずれかに従属する請求項４のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ポスト階調数変換手段は、階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】 請求項２乃至３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記プレ階調数変換手段は階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用い、前記ポスト階調数変換手段は階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いると共に、前記プレ階調数変換手段で用いる誤差拡散用または平均誤差用のマトリクスサイズは、前記ポスト階調数変換手段で用いるそれよりも小さい画像処理装置。
【請求項７】 請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置において、前記プレ階調数変換手段は、カラー画像データの一部の色成分に対する階調数変換の手法として組織的ディサ法を用い、他の色成分に対する階調数変換の手法として誤差拡散法または平均誤差最小法を用いる画像処理装置。
【請求項８】 カラー画像データの各色成分に対応した座標軸から構成される色空間における入力カラー画像データの座標値を、前記色空間を格子状に分割した格子点に対応する座標値のいずれかに、所定の階調数変換手法を用いて変換するプレ階調数変換工程と、該変換された座標値に対応する各色成分の階調補正データを、色補正テーブルメモリから読み出す色補正工程と、を含む画像処理方法。
【請求項９】 請求項８記載の画像処理方法において、前記色補正工程から読み出される階調補正データに、さらに所定の階調数変換手法を施すポスト階調数変換工程をさらに有し、前記プレ階調数変換工程による変換後の階調数は、前記ポスト階調数変換工程による変換後の階調数より大きい画像処理方法。
【図１】
【図７】
【図１５】
【図１１】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図８】
【図１２】
【図６】
【図９】
【図１０】
【図１３】
【図１６】
【図７】
【図１５】
【図１１】
【図１４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図８】
【図１２】
【図６】
【図９】
【図１０】
【図１３】
【図１６】
【特許番号】特許第３２６８５１２号（Ｐ３２６８５１２）
【登録日】平成１４年１月１８日（２００２．１．１８）
【発行日】平成１４年３月２５日（２００２．３．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願平５−３５２８９９
【出願日】平成５年１２月２８日（１９９３．１２．２８）
【公開番号】特開平７−３０７７２
【公開日】平成７年１月３１日（１９９５．１．３１）
【審査請求日】平成１１年４月７日（１９９９．４．７）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
【登録日】平成１４年１月１８日（２００２．１．１８）
【発行日】平成１４年３月２５日（２００２．３．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成５年１２月２８日（１９９３．１２．２８）
【公開番号】特開平７−３０７７２
【公開日】平成７年１月３１日（１９９５．１．３１）
【審査請求日】平成１１年４月７日（１９９９．４．７）
【出願人】（０００００２３６９）セイコーエプソン株式会社 (51,324)
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