色再現装置
【課題】色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置を提供することであって、分解値を色彩値に変換し、該色彩値に対して環境条件の分光特性あるいは色彩値をフィルタリング処理し、さらに各種カラー画像出力装置の色特性に合わせた色分解値に再現することができるようにした色再現装置を提供すること。
【解決手段】カラーフィルタリング処理された画像をカラー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理する色再現装置として、原画像の色分解値の信号を対応する分光分布若しくは色彩値に変換する第１の変換手段と、前記分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理を行う第２の変換手段と、前記処理された分光分布若しくは色彩値をカラー画像出力装置で再現するための色分解値に変換する第３の変換手段と、を具備してなる色再現装置。
【解決手段】カラーフィルタリング処理された画像をカラー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理する色再現装置として、原画像の色分解値の信号を対応する分光分布若しくは色彩値に変換する第１の変換手段と、前記分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理を行う第２の変換手段と、前記処理された分光分布若しくは色彩値をカラー画像出力装置で再現するための色分解値に変換する第３の変換手段と、を具備してなる色再現装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、さまざまな環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定し、カラー画像出力装置において再現する色再現装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】色を表現する方法の１つである色分解値で表現された原画像の様々な環境下での見え方を推定し、種々のカラー画像出力装置で出力する場合、該カラー画像出力装置の色材や転写方式等種々の特性の違いにより、推定した画像に近似した色を再現することは困難であった。また、色分解値で与えられた画像の情報から様々な環境条件を付加し正確に推定することは困難であり、分光分布若しくは色彩値に変換する必要があった。
【０００３】従来はこのカラーフィルタ処理を画像の色分解値に対して線形または非線形の多項式演算を用いて行なっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前記従来技術において、色分解値は通常加法混色のブルー（Ｂ）、グリーン（Ｇ）、レッド（Ｒ）あるいは減法混色のシアン（Ｃ），マゼンタ（Ｍ），イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）を用いるがこれらの色値に対してカラー処理フィルタを施した場合、色相、彩度、明度に対して独立していない前記色分解値では正確な色推定が出来ない。さらには経時変化や色材のロット差の激しいカラー画像出力装置においては、その変化に合わせて色分解値を推定するための多項式をその都度書き換えねばならなかった。
【０００５】そこで、この発明の目的とするところは、色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置を提供することであって、分解値を色彩値に変換し、該色彩値に対して環境条件の分光特性あるいは色彩値をフィルタリング処理し、さらに各種カラー画像出力装置の色特性に合わせた色分解値に再現することができるようにした色再現装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、カラーフィルタリング処理された画像をカラー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理する色再現装置として、原画像の色分解値の信号を対応する分光分布若しくは色彩値に変換する第１の変換手段と、前記分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理を行う第２の変換手段と、前記処理された分光分布若しくは色彩値をカラー画像出力装置で再現するための色分解値に変換する第３の変換手段と、を具備してなる色再現装置である。
【０００７】第２の発明は、第１〜第３の変換手段は、画像出力装置の種類毎に異なる異なる複数のニューラルネットワークにより構成され、該ニューラルネットワークは色分解値が既知の色票の分光分布若しくは色彩値と該色分解値の双方向の変換を行うように学習させられたことを特徴とする第１発明記載の色再現装置である。
【０００８】第３の発明は、第２の変換手段は、分光特性あるいは色彩値が既知のフィルタを画像の分光分布あるいは色彩値にマトリクス演算処理を行うことを特徴とする第１発明記載の色再現装置である。
【０００９】
【発明の実施の形態】上記構成において、カラー画像再現装置から出力された色分解値が既知の標準色票の色分解値を分光分布あるいは色彩値に変換する第１のニューラルネットワークと該分光分布あるいは色彩値を色分解値に変換する第２のニューラルネットワークをカラー画像再現装置毎に複数作成する。さらに様々な環境下における画像色の見え方をシミュレーションする色特性が既知のフィルタ変換を作成する。
【００１０】また、再現時にはまず所望の色分解値が既知の原画像の色分解値を入力とし、前記第１のニューラルネットワークにより分光分布あるいは色彩値に変換した後、所望する前記カラーフィルタにより該分光分布あるいは色彩値に変換処理を行い、さらに前記第２のニューラルネットワークにより異なるカラー画像出力装置で再現する好ましい色分解値に変換する。
【００１１】色分解値は個々のカラー画像出力装置の特性に依存する色情報であり、カラー画像出力装置により出力されるカラー画像は異なった色になってしまうが、色彩値というカラー画像出力装置の特性に依存しない色不変の値を用いることにより、色彩値が一致する色分解値対を構築できる。また、色相、彩度、明度に対して独立した分光分布あるいは色彩値を用いることによりフィルタの特性を正確に対応した色分解値を得ることが出来るようになる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
【００１３】図１は、本発明の色再現装置の要部構成を示すブロック図である。色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置は、図１に示すように、入力部４、変換部１、変換部２、変換部３、記憶部５、出力部６、入力部７、制御部８より構成されている。
【００１４】入力部４は、原画像の色分解値を読み込むものであり、例えばモニタ、スキャナ、デジタルカメラ等を用いる。
【００１５】入力部７は、色分解値が既知の標準色票１０の分光分布あるいは色彩値等の色情報値を読み込むものである。入力部７には例えば測色計を用いる。ここで測色計とは、色を数値で表示するための装置であり、物体に光を当て、それからの反射光や透過光の強さを光電的原理を利用して計測するものである。基本的には、光源と測光器からなる。
【００１６】変換部１は、色分解値が既知の標準色票の色分解値を前記入力部７による該標準色票の色情報値へ変換するニューラルネットワークである。学習モード時においては、カラー画像出力装置から出力された色分解値が既知の標準色票の前記入力部７からの色情報値を教師信号とし、該標準色票の色分解値を入力信号として受け、上記入力色分解値信号が色情報値に変換されるべく、学習する機能を有する。
【００１７】変換部２は、前記変換部１による色情報値に分光特性あるいは色彩値が既知のカラーフィルタをマトリクス演算処理を行い、さまざまな環境下における画像色の見え方を推定した色情報値分光分布あるいは色彩値行うものである。
【００１８】変換部３は、変換部２から出力された色情報値をカラー画像出力装置に対応する色分解値に変換するニューラルネットワークである。学習モード時においては、カラー画像出力装置から出力された色分解値が既知の標準色票の前記入力部７からの色情報値を入力信号として受け、該既知の色分解値を教師信号として受け、上記入力色情報値信号が色分解値信号に変換されるべく、学習する機能を有する。
【００１９】記憶部５は、前記標準色票の既知の色分解値と変換部１〜３のニューラルネットワークのパラメータと変換部２のカラーフィルタ特性を格納し、パラメータ及びカラーフィルタは色再現時に読み出されて使用される。
【００２０】出力部６は、色分解値が既知の原画像を出力するものである。例えばプリンタ、モニタである。
【００２１】該変換部１、３のニューラルネットワークとして、フィードフォワード結合型ニューラルネットワークを用いており、該ネットワークの学習方法は各種の方法があるが、例えば、バックプロパゲーションアルゴリズム（ラメルハート［Runmelhert, D.E and McClelland, J.L.(Eds), "Parallel Distributied Processing",Exploraation in the Microstructure of Cognition. Voll, 2,MIT Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下法などを用いる。
【００２２】制御部８は変換部１、変換部２、変換部３、記憶部５の各構成要素の必要な制御や、演算処理実行の中枢を担うものであり、例えば、マイクロプロセッサを用いてソフトウェアにより、各種制御や演算処理を実現している。
【００２３】以下、上記装置の使用例について説明する。図２は、本発明の色再現装置の使用例を示す要部構成ブロック図である。同図において、上記要部構成ブロック図１と同一構成には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
【００２４】このような構成の本装置は、さまざまな環境下における画像色の見え方を再現する色分解値得ることができるようにした信号適合処理のための装置であり、利用するカラー画像出力装置装置がどのような種類の装置であっても、その色の変化に対応して再現を行うことができるようにするものであり、あらかじめ、色分解値が既知の標準色見本の色分解値を分光分布あるいは色彩値などの色情報値に変換し、更に色情報値をカラー画像出力装置で再現する色分解値に変換する２つニューラルネットワークを作成する。
【００２５】そのために、第１段階として学習を実施させる必要がある。これは学習モードにより行なうが、その作用を図3 のフローチャートを参照して説明する。
【００２６】まず始めに標準色票を用意するが、この標準色票は単一色で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施させたいときは、変換部１、変換部３を学習モードに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良い。
【００２７】上述した学習実行の命令により、色再現装置の制御部８は所定の順（上記標準見本色の読み取り順）に前記色分解値が既知の標準色票の色分解値を記憶部５から読み出すとともに該標準色票の入力部７からの分光分布あるいは色彩値などの色情報値を変換部１に教師信号として与え、色分解値から色情報値へ変換するニューラルネットワークを作成する。さらに、同様に色情報値を変換部３に入力信号として与え、色情報値から色分解値へ変換するニューラルネットワークを作成する。制御部８は変換部１及び３のニューラルネットワークの出力が教師信号に近付くようにニューラルネットワークの学習を開始すべく制御する。ここで、教師信号とは、入力に対する正解の情報を指し、学習とは入力に対する出力が教師信号と一致するようにニューラルネットワーク内の結合の強さを変化させることを意味する。学習は出力が教師信号に対して所要の基準を満たすまで行なわれる。学習が終了したならば、その終了時点でのニューラルネットワークの各種パラメータを記憶部５に格納する。
【００２８】これにより、あるカラー画像出力装置の学習が終了する。別のカラー画像出力装置も使用する予定があれば、それについても学習を行なうべく、上述同様の操作を行なって当該カラー画像出力装置のの学習を行なう。
【００２９】実施例の場合、使用する予定のカラー画像出力装置が３台である場合、この３台についてそれぞれ学習を行なわせる。この３台のカラー画像出力装置それぞれの学習結果であるパラメータはそれぞれカラー画像出力装置別に選択できるように区別して記憶部５に格納され、その選択は制御部８の制御の基に、例えば、メニュー形式で指定して選択できるようになっている。
【００３０】使用する予定のある全てのカラー画像出力装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この色再現装置を使用してさまざまな環境下における画像色の見え方をカラー画像出力装置で再現する色分解値を得る。次にこの動作を図４を参照して説明する。
【００３１】すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色再現装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画像出力装置を使用することを登録する。
【００３２】すると、制御部８はこれにより再現モードとなり、このモードにおいてはまず初めに記憶部５から、変換部１および３のニューラルネットワークのパラメータ、ならびに変換部２のカラーフィルタを読み出し、変換部１、３のニューラルネットワーク、変換部２のマトリクスに設定する。そして、画像の色分解値を入力し、変換部１、２および３に与えられてそのニューラルネットワークならびにカラーフィルタにより、さまざまな環境下における画像色の見え方を推定しカラー画像出力装置に対応した色分解値に変換され、出力部６に与えられる。
【００３３】このように本発明は、色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置を提供することであって、分解値を色彩値に変換し、該色彩値に対して環境条件の分光特性あるいは色彩値をフィルタリング処理し、さらに各種カラー画像出力装置の色特性に合わせた色分解値に再現することができるようにした色再現装置を提供することにある。
【００３４】なお、本発明は上述した実施例に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変更し実施し得るものであり、例えば、上記実施例では色情報値としてCIEL*a*b* 表色系、XYZ 表色系、L*u*v*表色系、Yxy 表色系等の他の色彩値を用いてもよい。
【００３５】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、色分解値を有する原画像を、様々な環境下における画像色の見え方を考慮してカラー画像出力装置から得ることが出来るようになる色再現装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明装置の学習モード時の動作を説明するためのブロック図
【図２】 本発明装置の再現モード時の動作を説明するための図
【図３】 本発明装置の学習モード時の動作を説明するフローチャート
【図４】 本発明装置の再現モード時の動作を説明するフローチャート
【符号の説明】
１----変換部
２----変換部
３----変換部
４----入力部
５----記憶部
６----出力部
７----入力部
８----制御部
９----色分解値
１０--- 標準色票
１１--- 色情報値
１２--- 入力画像
１３--- 出力画像
１４--- パラメータ値
１５--- フィルタ値
１６--- パラメータ値
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、さまざまな環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定し、カラー画像出力装置において再現する色再現装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】色を表現する方法の１つである色分解値で表現された原画像の様々な環境下での見え方を推定し、種々のカラー画像出力装置で出力する場合、該カラー画像出力装置の色材や転写方式等種々の特性の違いにより、推定した画像に近似した色を再現することは困難であった。また、色分解値で与えられた画像の情報から様々な環境条件を付加し正確に推定することは困難であり、分光分布若しくは色彩値に変換する必要があった。
【０００３】従来はこのカラーフィルタ処理を画像の色分解値に対して線形または非線形の多項式演算を用いて行なっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前記従来技術において、色分解値は通常加法混色のブルー（Ｂ）、グリーン（Ｇ）、レッド（Ｒ）あるいは減法混色のシアン（Ｃ），マゼンタ（Ｍ），イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）を用いるがこれらの色値に対してカラー処理フィルタを施した場合、色相、彩度、明度に対して独立していない前記色分解値では正確な色推定が出来ない。さらには経時変化や色材のロット差の激しいカラー画像出力装置においては、その変化に合わせて色分解値を推定するための多項式をその都度書き換えねばならなかった。
【０００５】そこで、この発明の目的とするところは、色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置を提供することであって、分解値を色彩値に変換し、該色彩値に対して環境条件の分光特性あるいは色彩値をフィルタリング処理し、さらに各種カラー画像出力装置の色特性に合わせた色分解値に再現することができるようにした色再現装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、カラーフィルタリング処理された画像をカラー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理する色再現装置として、原画像の色分解値の信号を対応する分光分布若しくは色彩値に変換する第１の変換手段と、前記分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理を行う第２の変換手段と、前記処理された分光分布若しくは色彩値をカラー画像出力装置で再現するための色分解値に変換する第３の変換手段と、を具備してなる色再現装置である。
【０００７】第２の発明は、第１〜第３の変換手段は、画像出力装置の種類毎に異なる異なる複数のニューラルネットワークにより構成され、該ニューラルネットワークは色分解値が既知の色票の分光分布若しくは色彩値と該色分解値の双方向の変換を行うように学習させられたことを特徴とする第１発明記載の色再現装置である。
【０００８】第３の発明は、第２の変換手段は、分光特性あるいは色彩値が既知のフィルタを画像の分光分布あるいは色彩値にマトリクス演算処理を行うことを特徴とする第１発明記載の色再現装置である。
【０００９】
【発明の実施の形態】上記構成において、カラー画像再現装置から出力された色分解値が既知の標準色票の色分解値を分光分布あるいは色彩値に変換する第１のニューラルネットワークと該分光分布あるいは色彩値を色分解値に変換する第２のニューラルネットワークをカラー画像再現装置毎に複数作成する。さらに様々な環境下における画像色の見え方をシミュレーションする色特性が既知のフィルタ変換を作成する。
【００１０】また、再現時にはまず所望の色分解値が既知の原画像の色分解値を入力とし、前記第１のニューラルネットワークにより分光分布あるいは色彩値に変換した後、所望する前記カラーフィルタにより該分光分布あるいは色彩値に変換処理を行い、さらに前記第２のニューラルネットワークにより異なるカラー画像出力装置で再現する好ましい色分解値に変換する。
【００１１】色分解値は個々のカラー画像出力装置の特性に依存する色情報であり、カラー画像出力装置により出力されるカラー画像は異なった色になってしまうが、色彩値というカラー画像出力装置の特性に依存しない色不変の値を用いることにより、色彩値が一致する色分解値対を構築できる。また、色相、彩度、明度に対して独立した分光分布あるいは色彩値を用いることによりフィルタの特性を正確に対応した色分解値を得ることが出来るようになる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。
【００１３】図１は、本発明の色再現装置の要部構成を示すブロック図である。色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置は、図１に示すように、入力部４、変換部１、変換部２、変換部３、記憶部５、出力部６、入力部７、制御部８より構成されている。
【００１４】入力部４は、原画像の色分解値を読み込むものであり、例えばモニタ、スキャナ、デジタルカメラ等を用いる。
【００１５】入力部７は、色分解値が既知の標準色票１０の分光分布あるいは色彩値等の色情報値を読み込むものである。入力部７には例えば測色計を用いる。ここで測色計とは、色を数値で表示するための装置であり、物体に光を当て、それからの反射光や透過光の強さを光電的原理を利用して計測するものである。基本的には、光源と測光器からなる。
【００１６】変換部１は、色分解値が既知の標準色票の色分解値を前記入力部７による該標準色票の色情報値へ変換するニューラルネットワークである。学習モード時においては、カラー画像出力装置から出力された色分解値が既知の標準色票の前記入力部７からの色情報値を教師信号とし、該標準色票の色分解値を入力信号として受け、上記入力色分解値信号が色情報値に変換されるべく、学習する機能を有する。
【００１７】変換部２は、前記変換部１による色情報値に分光特性あるいは色彩値が既知のカラーフィルタをマトリクス演算処理を行い、さまざまな環境下における画像色の見え方を推定した色情報値分光分布あるいは色彩値行うものである。
【００１８】変換部３は、変換部２から出力された色情報値をカラー画像出力装置に対応する色分解値に変換するニューラルネットワークである。学習モード時においては、カラー画像出力装置から出力された色分解値が既知の標準色票の前記入力部７からの色情報値を入力信号として受け、該既知の色分解値を教師信号として受け、上記入力色情報値信号が色分解値信号に変換されるべく、学習する機能を有する。
【００１９】記憶部５は、前記標準色票の既知の色分解値と変換部１〜３のニューラルネットワークのパラメータと変換部２のカラーフィルタ特性を格納し、パラメータ及びカラーフィルタは色再現時に読み出されて使用される。
【００２０】出力部６は、色分解値が既知の原画像を出力するものである。例えばプリンタ、モニタである。
【００２１】該変換部１、３のニューラルネットワークとして、フィードフォワード結合型ニューラルネットワークを用いており、該ネットワークの学習方法は各種の方法があるが、例えば、バックプロパゲーションアルゴリズム（ラメルハート［Runmelhert, D.E and McClelland, J.L.(Eds), "Parallel Distributied Processing",Exploraation in the Microstructure of Cognition. Voll, 2,MIT Press,Cammbridge(1989)参照］）の最急降下法などを用いる。
【００２２】制御部８は変換部１、変換部２、変換部３、記憶部５の各構成要素の必要な制御や、演算処理実行の中枢を担うものであり、例えば、マイクロプロセッサを用いてソフトウェアにより、各種制御や演算処理を実現している。
【００２３】以下、上記装置の使用例について説明する。図２は、本発明の色再現装置の使用例を示す要部構成ブロック図である。同図において、上記要部構成ブロック図１と同一構成には同一符号を付して、その詳細な説明は省略する。
【００２４】このような構成の本装置は、さまざまな環境下における画像色の見え方を再現する色分解値得ることができるようにした信号適合処理のための装置であり、利用するカラー画像出力装置装置がどのような種類の装置であっても、その色の変化に対応して再現を行うことができるようにするものであり、あらかじめ、色分解値が既知の標準色見本の色分解値を分光分布あるいは色彩値などの色情報値に変換し、更に色情報値をカラー画像出力装置で再現する色分解値に変換する２つニューラルネットワークを作成する。
【００２５】そのために、第１段階として学習を実施させる必要がある。これは学習モードにより行なうが、その作用を図3 のフローチャートを参照して説明する。
【００２６】まず始めに標準色票を用意するが、この標準色票は単一色で塗りつぶされた複数のものである。学習を実施させたいときは、変換部１、変換部３を学習モードに設定し、学習実行のコマンドを与えれば良い。
【００２７】上述した学習実行の命令により、色再現装置の制御部８は所定の順（上記標準見本色の読み取り順）に前記色分解値が既知の標準色票の色分解値を記憶部５から読み出すとともに該標準色票の入力部７からの分光分布あるいは色彩値などの色情報値を変換部１に教師信号として与え、色分解値から色情報値へ変換するニューラルネットワークを作成する。さらに、同様に色情報値を変換部３に入力信号として与え、色情報値から色分解値へ変換するニューラルネットワークを作成する。制御部８は変換部１及び３のニューラルネットワークの出力が教師信号に近付くようにニューラルネットワークの学習を開始すべく制御する。ここで、教師信号とは、入力に対する正解の情報を指し、学習とは入力に対する出力が教師信号と一致するようにニューラルネットワーク内の結合の強さを変化させることを意味する。学習は出力が教師信号に対して所要の基準を満たすまで行なわれる。学習が終了したならば、その終了時点でのニューラルネットワークの各種パラメータを記憶部５に格納する。
【００２８】これにより、あるカラー画像出力装置の学習が終了する。別のカラー画像出力装置も使用する予定があれば、それについても学習を行なうべく、上述同様の操作を行なって当該カラー画像出力装置のの学習を行なう。
【００２９】実施例の場合、使用する予定のカラー画像出力装置が３台である場合、この３台についてそれぞれ学習を行なわせる。この３台のカラー画像出力装置それぞれの学習結果であるパラメータはそれぞれカラー画像出力装置別に選択できるように区別して記憶部５に格納され、その選択は制御部８の制御の基に、例えば、メニュー形式で指定して選択できるようになっている。
【００３０】使用する予定のある全てのカラー画像出力装置の学習が終了したならば、次にオペレータは、この色再現装置を使用してさまざまな環境下における画像色の見え方をカラー画像出力装置で再現する色分解値を得る。次にこの動作を図４を参照して説明する。
【００３１】すなわち、オペレータは、学習の済んだカラー画像出力装置のうち、使用したいカラー画像出力装置を色再現装置の出力端子に接続する。オペレータは該カラー画像出力装置を使用することを登録する。
【００３２】すると、制御部８はこれにより再現モードとなり、このモードにおいてはまず初めに記憶部５から、変換部１および３のニューラルネットワークのパラメータ、ならびに変換部２のカラーフィルタを読み出し、変換部１、３のニューラルネットワーク、変換部２のマトリクスに設定する。そして、画像の色分解値を入力し、変換部１、２および３に与えられてそのニューラルネットワークならびにカラーフィルタにより、さまざまな環境下における画像色の見え方を推定しカラー画像出力装置に対応した色分解値に変換され、出力部６に与えられる。
【００３３】このように本発明は、色分解値が既知の原画像の様々な環境下における画像色の見え方を分光分布あるいは色彩値を通してフィルタリング処理することにより推定する色再現装置を提供することであって、分解値を色彩値に変換し、該色彩値に対して環境条件の分光特性あるいは色彩値をフィルタリング処理し、さらに各種カラー画像出力装置の色特性に合わせた色分解値に再現することができるようにした色再現装置を提供することにある。
【００３４】なお、本発明は上述した実施例に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変更し実施し得るものであり、例えば、上記実施例では色情報値としてCIEL*a*b* 表色系、XYZ 表色系、L*u*v*表色系、Yxy 表色系等の他の色彩値を用いてもよい。
【００３５】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、色分解値を有する原画像を、様々な環境下における画像色の見え方を考慮してカラー画像出力装置から得ることが出来るようになる色再現装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明装置の学習モード時の動作を説明するためのブロック図
【図２】 本発明装置の再現モード時の動作を説明するための図
【図３】 本発明装置の学習モード時の動作を説明するフローチャート
【図４】 本発明装置の再現モード時の動作を説明するフローチャート
【符号の説明】
１----変換部
２----変換部
３----変換部
４----入力部
５----記憶部
６----出力部
７----入力部
８----制御部
９----色分解値
１０--- 標準色票
１１--- 色情報値
１２--- 入力画像
１３--- 出力画像
１４--- パラメータ値
１５--- フィルタ値
１６--- パラメータ値
【特許請求の範囲】
【請求項１】カラーフィルタリング処理された画像をカラー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理する色再現装置として、原画像の色分解値の信号を対応する分光分布若しくは色彩値に変換する第１の変換手段と、前記分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理を行う第２の変換手段と、前記処理された分光分布若しくは色彩値をカラー画像出力装置で再現するための色分解値に変換する第３の変換手段と、を具備してなる色再現装置。
【請求項２】第１〜第３の変換手段は、画像出力装置の種類毎に異なる異なる複数のニューラルネットワークにより構成され、該ニューラルネットワークは色分解値が既知の色票の分光分布若しくは色彩値と該色分解値の双方向の変換を行うように学習させられたことを特徴とする請求項１記載の色再現装置。
【請求項３】第２の変換手段は、分光特性あるいは色彩値が既知のフィルタを画像の分光分布あるいは色彩値にマトリクス演算処理を行うことを特徴とする請求項１記載の色再現装置。
【請求項１】カラーフィルタリング処理された画像をカラー画像出力装置で再現するにあたり、原画像の分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理する色再現装置として、原画像の色分解値の信号を対応する分光分布若しくは色彩値に変換する第１の変換手段と、前記分光分布若しくは色彩値にカラーフィルタ処理を行う第２の変換手段と、前記処理された分光分布若しくは色彩値をカラー画像出力装置で再現するための色分解値に変換する第３の変換手段と、を具備してなる色再現装置。
【請求項２】第１〜第３の変換手段は、画像出力装置の種類毎に異なる異なる複数のニューラルネットワークにより構成され、該ニューラルネットワークは色分解値が既知の色票の分光分布若しくは色彩値と該色分解値の双方向の変換を行うように学習させられたことを特徴とする請求項１記載の色再現装置。
【請求項３】第２の変換手段は、分光特性あるいは色彩値が既知のフィルタを画像の分光分布あるいは色彩値にマトリクス演算処理を行うことを特徴とする請求項１記載の色再現装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００１−３４７５２（Ｐ２００１−３４７５２Ａ）
【公開日】平成１３年２月９日（２００１．２．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願平１１−２１０２８２
【出願日】平成１１年７月２６日（１９９９．７．２６）
【出願人】（０００２２２１１８）東洋インキ製造株式会社 (2,229)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１３年２月９日（２００１．２．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１１年７月２６日（１９９９．７．２６）
【出願人】（０００２２２１１８）東洋インキ製造株式会社 (2,229)
【Ｆターム（参考）】
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