【課題】画像データの画像処理に関する技術を提供する。
【解決手段】画像データに画像処理を行い、特殊光沢インクを用いて印刷を行う印刷装置に、印刷画像データとして出力する画像処理装置であって、画像データは、複数の角度における分光反射率に基づいた画像の色彩を示す情報である色彩情報と、複数の角度における分光反射率に基づいた画像の光沢の程度を示す情報である光沢程度情報とを含み、入力した画像データの色彩情報と光沢程度情報とに基づいて、印刷装置が印刷に用いるインクのインク量セットを特定する特定部を備え、特定部が特定に用いる色彩情報および光沢度情報は、特殊光沢インク以外の印刷装置が備えるインクの組み合わせによる画像の多角度の分光反射率である非光沢多角度分光反射率と、前記特殊光沢インクによる画像の多角度の分光反射率である光沢多角度分光反射率との積に基づき算出される。 （もっと読む）

【課題】光沢ムラやブロンズ現象の影響をより抑制する色変換ルックアップテーブルを作成することのできる技術を提供する。
【解決手段】色変換ルックアップテーブルを記憶する印刷装置の製造方法である。予め準備した複数のインク量セットをそれぞれ表す複数のテストインク量セットと、前記各テストインク量セットに従って印刷されるカラーパッチの正反射光による正反射Ｌ^*ａ^*ｂ^*値との組合せを学習用データセットとして学習を行ったニューラルネットワークを準備する。そして、各正反射Ｌ^*ａ^*ｂ^*値に基づいて、候補となった各インク量セットを評価することで、候補となった複数のインク量セットの中から、処理対象となる表色値に対応づけるインク量セットを決定し、前記算出されたインク量セットに基づいて、色変換ルックアップテーブルを作成し、その色変換ルックアップテーブルを印刷装置に関連づける。 （もっと読む）

【課題】色変換の精度に与える影響を小さくしつつ、色変換に用いる色変換情報の生成効率を向上させる。
【解決手段】画像読取部６０において、パッチデータ出力部６２が、カラーパッチを印刷するためにパッチデータを出力する。カラーパッチを読み取ると、ｄＲＧＢ値登録部６３が、この読み取りで得られたデバイスＲＧＢ値をパッチデータに登録し、パッチデータ削除部６４が、デバイスＲＧＢ色空間の各格子空間に含まれるデバイスＲＧＢ値の数が予め定めた数以下になるようにパッチデータを削減する。削減後のパッチデータに対応するカラーパッチを測色して得られたＬａｂ値が入力されると、Ｌａｂ値登録部６６が、このＬａｂ値をパッチデータに登録し、色予測モデル生成部６７が、デバイスＲＧＢ値とＬａｂ値との対のデータ群に基づいて、デバイスＲＧＢ値をＬａｂ値に変換するための色予測モデルを生成する。 （もっと読む）

【課題】光沢ムラやブロンズ現象の変化の度合いを抑制し、かつ、色再現性に優れた色変ＬＵＴを作成することのできる技術を提供する。
【解決手段】色変ＬＵＴを記憶する印刷装置の製造方法である。所定の表色系において処理対象となる表色値を選択し、前記表色値に対応づけるインク量セットの候補を、インク量セット候補として複数、決定し、各インク量セット候補から拡散反射Ｌａｂ値をそれぞれ求め、各インク量セット候補から正反射Ｌａｂ値をそれぞれ求める。さらに、前記各インク量セット候補についての評価値を算出して最適なインク量セットを求める。評価値は、前記拡散反射Ｌａｂ値に基づく第１評価指数に第１重み係数を掛けた第１項目と、前記正反射Ｌａｂ値に基づく第２評価指数に第２重み係数を掛けた第２項目とを少なくとも含む評価関数に従って算出される。前記第２重み係数は、前記第１重み係数よりも小さい。 （もっと読む）

【課題】光沢ムラやブロンズ現象の影響をより抑制する色変換ルックアップテーブルを作成することのできる技術を提供する。
【解決手段】色変換ルックアップテーブルを記憶する印刷装置の製造方法である。予め準備した複数のインク量セットをそれぞれ表す複数のテストインク量セットと、前記各テストインク量セットに従って印刷されるカラーパッチの正反射光による正反射Ｌ^*ａ^*ｂ^*値との組合せを学習データとして学習を行ったニューラルネットワークを準備する。そして、各正反射Ｌ^*ａ^*ｂ^*値に基づいて、候補となった各インク量セットを評価することで、候補となった複数のインク量セットの中から、処理対象となる表色値に対応づけるインク量セットを決定し、前記決定されたインク量セットに基づいて、色変換ルックアップテーブルを作成し、その色変換ルックアップテーブルを記憶部に記憶させる。 （もっと読む）

【課題】人間の感性というのが本来、個々人によって異なるものであることを考慮し、ユーザに複雑な色補正パラメータを入力させることなく、所望のカラー画像を、簡単な感覚的な言語の重み付けによって出力する。
【解決手段】複数の色補正パラメータの組合せを指定した際に、出力画像の印象を複数の感覚言語で重み付けとともに定義した色心理パラメータを入力、前記色補正パラメータの組合せを出力とする学習データによって学習するニューラルネットワーク３０２を有する。ユーザが原稿から画像を出力しようとする際に、ユーザに、所望する出力画像の印象を複数の感覚言語で重み付けとともに定義させる。次に、定義結果である色心理パラメータを、ニューラルネットワーク２０２に入力する。出力された色補正パラメータの組合せを用いて出力画像を形成する。 （もっと読む）

【課題】簡便な処理でマルチバンド画像の色を高い精度で分光的に再現することができる画像処理装置及び画像処理方法等を提供する。
【解決手段】画像処理装置には、マルチバンド画像入力装置１０１から取得したマルチバンド画像のマルチバンド信号値から出力信号値を導出する色変換演算手段１０９と、前記出力信号値を用いて前記マルチバンド画像を、画像出力装置１０２が出力可能な出力画像に変換する色変換実行手段１１３とが設けられている。色変換演算手段１０９には、前記画像出力装置の入出力特性に基づいて、任意の出力信号値によって再現される分光放射輝度を推定する分光特性推定手段１１１と、前記分光放射輝度を用いて、推定マルチバンド信号値を生成するマルチバンド信号値推定手段１１０と、前記推定マルチバンド信号値と前記マルチバンド信号値との比較の結果に応じて前記出力信号値を導出する出力信号値導出手段１１２と、が設けられている。 （もっと読む）

【課題】粒状性の予測精度を向上させる。
【解決手段】インク量空間を２次元平面にマッピングすることにより、２次元平面上の各位置が前記インク量に対応付けられたインク量マップを作成し、前記インク量マップにおいて均等に存在する複数の位置に対応する各インク量をテストインク量として取得し、各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、各粒状性パッチの粒状性指数を測定し、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成し、前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する。 （もっと読む）

【課題】粒状性の予測精度を向上させる。
【解決手段】３種類以上のインク量で構成されるインク量空間における複数のランダムな位置に存在する点に対応するインク量をテストインク量として取得し、各テストインク量に基づいて複数の粒状性パッチを印刷し、各粒状性パッチの粒状性指数を測定し、各粒状性パッチに対応する前記テストインク量と前記粒状性指数を学習データとしてニューラルネットワークを作成し、前記ニューラルネットワークを使用して任意のインク量で印刷を行った場合の前記粒状性指数を予測する。 （もっと読む）

【課題】高ダイナミックレンジ画像生成方法および同方法を用いる電子デバイスを提供すること。
【解決手段】この方法は、ニューラルネットワークアルゴリズムによって生成された輝度調整モデルをロードするステップと、オリジナル画像を得るステップと、オリジナル画像の画素固有値、第１の方向の第１の固有値、および第２の方向の第２の固有値を取得するステップと、オリジナル画像の画素固有値、第１の固有値、および第２の固有値に従って輝度調整モデルによってＨＤＲ画像を生成するステップとを含む。この電子デバイスは、輝度調整モデル、固有値取得ユニット、および輝度調整プロシージャを含む。この電子デバイスは、固有値取得ユニットによってオリジナル画像の画素固有値、第１の固有値、および第２の固有値を取得し、輝度調整モデルによってオリジナル画像からＨＤＲ画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】学習に用いた画像の特性と補正すべき画像の特性とに関わりなく、適切な画像補正を行う画像補正技術を提供する。
【解決手段】第１補正値算出部７１が統計的学習則に基づき第１補正値を算出する。算出された第１補正値は、補正値判定部７２により、適正範囲内であるか否かが判定され、適正範囲である場合には、第１補正値は補正値として画像補正部７４に送られる。一方、第１補正値が適正範囲でない場合には、第２補正値算出部７３により、第１補正値算出部７１とは異なる演算方法により第２補正値が算出される。算出された第２補正値は、補正値として画像補正部７４に送られる。画像補正部７４は、取得した補正値を用いて入力画像に画像補正を施し、補正画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】簡易な処理でカラーフェリアを生じないカラー補正技術を提供する。
【解決手段】中間画像作成部７１により、入力画像中の高彩度画素の画素値が無彩色に置換される。補正値算出部７２は、中間画像を取得し、中間画像に基づきカラー補正値を算出する。カラー補正部７３は、算出されたカラー補正値に基づき入力画像に対してカラー補正を施す。 （もっと読む）

【課題】被写体の内容にかかわらず撮影画像をデジタル化して得られる入力画像を適正画像に変換することができる画像変換を実現する技術を提供する。
【解決手段】サンプル画像の画素値から生成された入力値と、サンプル画像に対応する適正画像である教師画像の画素値から生成された教師値に基づき変換種別毎の統計的学習則を構築する。入力画像の変換種別を取得すると共に、入力画像の画素値から生成された入力値を取得された変換種別に対応する前記統計的学習則に入力し、その出力を変換値として取得し、その補正値に基づき適正画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】入力画像の画像特性がかかわらず、その入力画像に人物の顔が含まれている場合、その顔領域の補正が満足できるものであるとともに、顔以外の領域との調和も維持できる統計的学習則を用いた画像補正技術を提供する。
【解決手段】サンプル画像の画像特徴量を入力値とするとともにサンプル画像から適正画像を作り出す参照補正曲線を教師値として学習させた統計的学習則部と、顔付きサンプル画像における顔領域の基準濃度値と顔付き適正画像における顔領域の基準濃度値とから算定した回帰式とを備え、入力画像の画像特徴量群を統計的学習則部に入力することで基準補正曲線を作成し、入力画像の顔領域の平均濃度値と回帰式を用いて導出される出力濃度値とに基づいて基準補正曲線を調整することで実行補正曲線を生成する。 （もっと読む）

【課題】少ない印刷／測定によって正確に印刷結果を予測する。
【解決手段】はじめの段階においては、１次色のグラデーションパッチの印刷と分光反射率Ｒ（λ）の測定と、少数の第１代表点についてのみカラーパッチの印刷と分光反射率（λ）の測定と、を行う。その後、第１代表点のうち安定性のよい一部を学習データＣＤ１として構築したニューラルネットワークＮＮＲにより、第２代表点の分光反射率（λ）を予測する。これにより、セル分割ユール・ニールセン分光ノイゲバウアモデルによる分光反射率（λ）の予測に十分なノード（第１代表点＋第２代表点）の分光反射率（λ）を得ることができる。少数の第１代表点についてのみカラーパッチの印刷と分光反射率（λ）の測定を行うため、印刷／測定の作業性を向上させることができ、効率よい印刷結果の予測やＬＵＴの作成を実現することができる。 （もっと読む）

【課題】シャドウ領域とハイライト領域の両方の補正が満足できる適正画像を作り出すことができるような補正曲線をニューラルネットワークを用いて作成できる画像補正技術を提供することである。
【解決手段】入力画像の画像特徴量群をシャドウ領域ニューラルネットワーク部に入力することで出力される出力値からシャドウ領域補正曲線を作成し、画像特徴量群を中間領域ニューラルネットワーク部に入力することで出力される出力値から中間領域補正曲線を作成し、画像特徴量群をハイライト領域ニューラルネットワーク部に入力することで出力される出力値からハイライト領域補正曲線を作成し、シャドウ領域補正曲線と中間領域補正曲線とハイライト領域補正曲線とを連結して実行補正曲線を生成し、この実行補正曲線で入力画像を画像補正する。 （もっと読む）

【課題】被写体の内容にかかわらず入力撮影画像を写真プリントに適した適正画像に補正することができる空間フィルタを作成して、適正な画像補正を実現する技術を提供する。
【解決手段】用意されたサンプル画像から区分けされた小領域画像に含まれる画素の画素値を入力値として、この小領域画像を適正画像にする空間フィルタのパラメータを教師値として学習させることにより統計的学習則を構築し、入力撮影画像を複数の小領域画像に区分けし、この小領域画像に含まれている画素の画素値を統計的学習則に入力して出力されたパラメータに基づいて作成された空間フィルタを用いて小領域画像を補正する。このような処理を、区分けされた小領域画像の全てに対して施し、補正された小領域画像の全てから入力撮影画像のための適正画像を生成する。 （もっと読む）

【課題】補正すべき入力画像に対して、その空間周波数が高い領域の画像特徴とその空間周波数が低い領域の画像特徴の両方を考慮した画像補正曲線を生成して、適正な画像補正を実現する画像補正技術を提供する。
【解決手段】入力画像に対応する補正演算用画像に対して第１サイズとこれより小さい第２サイズのサブマトリックスを用いて第１・第２モザイク処理画像を生成し、それぞれから求められた第１画像特徴量群と第２画像特徴量群を入力とするニューラルネットワークを用いて画像補正曲線を生成し、この画像補正曲線で入力画像を画像補正する。 （もっと読む）

【課題】ニューラルネットワークの学習時に用いられた画像特徴量から大きく外れるような画像が入力された場合に作成される極端な補正曲線を用いた不適切な画像補正を回避することができる画像補正技術を提供する。
【解決手段】用意された多数のサンプル画像に基づいてニューラルネットワーク部を構築し、多数のサンプル画像に基づいて作成された基本補正曲線を登録し、入力画像の画像特徴量をニューラルネットワーク部に入力することで出力される画像補正量から個別補正曲線を作成し、基本補正曲線と個別補正曲線を比較して評価した相違度が所定レベル以下の場合には個別補正曲線で入力画像を画像補正するとともに、相違度が所定レベルを超えた場合に前記基本補正曲線と前記個別補正曲線とを融合させて作成した融合補正曲線で前記入力画像を画像補正する。 （もっと読む）

【課題】パラメータを調整するユーザの負担を軽減することができる技術を提供することを目的とする。
【解決手段】対象画像データの解析結果に応じて選択された制御パラメータを調整するためのユーザインタフェースを表示部に表示する。 （もっと読む）