JPH0554756B2 - - Google Patents
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- JPH0554756B2 JPH0554756B2 JP63201646A JP20164688A JPH0554756B2 JP H0554756 B2 JPH0554756 B2 JP H0554756B2 JP 63201646 A JP63201646 A JP 63201646A JP 20164688 A JP20164688 A JP 20164688A JP H0554756 B2 JPH0554756 B2 JP H0554756B2
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- Japan
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- color
- memory
- predetermined
- separation conditions
- color separation
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/62—Retouching, i.e. modification of isolated colours only or in isolated picture areas only
- H04N1/628—Memory colours, e.g. skin or sky
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04N1/62—Retouching, i.e. modification of isolated colours only or in isolated picture areas only
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Dot-Matrix Printers And Others (AREA)
- Color, Gradation (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
この発明は、製版用カラースキヤナなどのカラ
ー画像処理装置において、カラー原画に対する色
分解条件を設定する方法およびその装置に関する
ものである。
ー画像処理装置において、カラー原画に対する色
分解条件を設定する方法およびその装置に関する
ものである。
周知のように、製版用カラースキヤナではカラ
ー原画を走査線順次に画素ごとに読取り、このよ
うにして得られたカラー画像データに所望の修正
処理を施して、カラー画像複製のための画像デー
タを得ている。
ー原画を走査線順次に画素ごとに読取り、このよ
うにして得られたカラー画像データに所望の修正
処理を施して、カラー画像複製のための画像デー
タを得ている。
このような修正処理は、種々の修正条件に従つ
て実行されるが、そのうちの重要な条件のひとつ
として、カラー原画に含まれている記憶色（つま
り、視覚経験によつて人間の記憶の中に残されて
いる色）の取扱いに関する条件がある。
て実行されるが、そのうちの重要な条件のひとつ
として、カラー原画に含まれている記憶色（つま
り、視覚経験によつて人間の記憶の中に残されて
いる色）の取扱いに関する条件がある。
例えば、カラー原画の中に人間の肌色、草木の
葉の緑色、空や海の青色のような記憶色の領域が
ある程度以上ある場合には、その記憶色を人間の
記憶イメージの中にある色調で印刷物上に複製し
なければ印刷物として良品にならず、そのために
はカラーコレクシヨンの設定を標準とは違うもの
に設定し直す必要がある。
葉の緑色、空や海の青色のような記憶色の領域が
ある程度以上ある場合には、その記憶色を人間の
記憶イメージの中にある色調で印刷物上に複製し
なければ印刷物として良品にならず、そのために
はカラーコレクシヨンの設定を標準とは違うもの
に設定し直す必要がある。
またグラデーシヨンの設定を通常のグレートー
ンを中心とした設定からずらすこともある。例え
ばカラー原画内に人間の肌色がある場合、中間濃
度部において、Ｙ（イエロー）やＣ（シアン）版よ
りもＭ（マゼンタ）版がやや多めのインク濃度に
なるようにグラデーシヨンを設定する。このよう
な設定を行うと原画で灰色であつた部分がほんの
少し赤味を帯びるが、肌色の部分は、人間の記憶
している肌色により近い色になり、印刷物として
好ましいものに仕上がる。
ンを中心とした設定からずらすこともある。例え
ばカラー原画内に人間の肌色がある場合、中間濃
度部において、Ｙ（イエロー）やＣ（シアン）版よ
りもＭ（マゼンタ）版がやや多めのインク濃度に
なるようにグラデーシヨンを設定する。このよう
な設定を行うと原画で灰色であつた部分がほんの
少し赤味を帯びるが、肌色の部分は、人間の記憶
している肌色により近い色になり、印刷物として
好ましいものに仕上がる。
そして、このような記憶色に対する修正処理は
従来から行なわれているが、従来技術において
は、オペレータのマニユアル設定に基づいてこの
処理を実行している。
従来から行なわれているが、従来技術において
は、オペレータのマニユアル設定に基づいてこの
処理を実行している。
（発明が解決しようとする課題）
ところが、カラースキヤナで色分解を行うカラ
ー原画は、このような記憶色が含まれるものが大
半であるため、以上のような修正設定を頻繁に行
わなければならないという事情がある。このた
め、オペレータへの負担がかなり高くなつてしま
うという問題点があつた。
ー原画は、このような記憶色が含まれるものが大
半であるため、以上のような修正設定を頻繁に行
わなければならないという事情がある。このた
め、オペレータへの負担がかなり高くなつてしま
うという問題点があつた。
また、このような修正設定には、カラースキヤ
ナのマニユアル操作に対する充分な経験が必要で
あり、作業の標準化がむつかしく、オペレータの
主観による仕上りのばらつきがあるという問題点
もあつた。
ナのマニユアル操作に対する充分な経験が必要で
あり、作業の標準化がむつかしく、オペレータの
主観による仕上りのばらつきがあるという問題点
もあつた。
これに対処するには、記憶色に対する色分解条
件設定の自動化が望まれる。しかしながら、カラ
ースキヤナの色分解条件の自動設定技術として
は、グレートーンに関する色分解条件のための自
動設定技術が知られているのみであり、カラーコ
レクシヨンなどの色分解条件の自動設定に適した
技術は開発されていないのが実情である。
件設定の自動化が望まれる。しかしながら、カラ
ースキヤナの色分解条件の自動設定技術として
は、グレートーンに関する色分解条件のための自
動設定技術が知られているのみであり、カラーコ
レクシヨンなどの色分解条件の自動設定に適した
技術は開発されていないのが実情である。
この発明は上記のような問題点を解消するため
になされたもので、記憶色に対する色分解条件の
設定についてのオペレータの負担を軽減し、工程
を短縮化するとともに、作業を標準化することに
よつて、充分な経験がなくても仕上りのばらつき
がない良好な複製画像を得られ、それによつて記
憶色に対する色分解条件の自動設定に適した色分
解条件設定方法を提供するとともに、この方法を
適用して色分解条件の自動設定を実現した装置を
得ることを目的とする。
になされたもので、記憶色に対する色分解条件の
設定についてのオペレータの負担を軽減し、工程
を短縮化するとともに、作業を標準化することに
よつて、充分な経験がなくても仕上りのばらつき
がない良好な複製画像を得られ、それによつて記
憶色に対する色分解条件の自動設定に適した色分
解条件設定方法を提供するとともに、この方法を
適用して色分解条件の自動設定を実現した装置を
得ることを目的とする。
この発明の第１の構成に係る色分解条件設定方
法は、色分解しようとするカラー源画から所望数
のサンプル画素を抽出してそれぞれの色濃度を求
める工程と、前記サンプル画素のそれぞれの色濃
度を所定の演算式に代入して、その画素の色が所
定の許容誤差範囲内で所定の記憶色に含まれるか
否かを判定し、その色が所定の許容誤差範囲内で
所定の記憶色に含まれるサンプル画素の数を計数
することにより、前記カラー原画に前記記憶色が
占める割合を検出する工程と、前記割合と所定の
閾値とを比較する工程と、前記割合が前記閾値以
上の場合に、前記記憶色に対応する色分解条件を
設定するか、所定の修正規則に従つて、あらかじ
め準備されている色分解条件を修正する工程とを
含むものである。
法は、色分解しようとするカラー源画から所望数
のサンプル画素を抽出してそれぞれの色濃度を求
める工程と、前記サンプル画素のそれぞれの色濃
度を所定の演算式に代入して、その画素の色が所
定の許容誤差範囲内で所定の記憶色に含まれるか
否かを判定し、その色が所定の許容誤差範囲内で
所定の記憶色に含まれるサンプル画素の数を計数
することにより、前記カラー原画に前記記憶色が
占める割合を検出する工程と、前記割合と所定の
閾値とを比較する工程と、前記割合が前記閾値以
上の場合に、前記記憶色に対応する色分解条件を
設定するか、所定の修正規則に従つて、あらかじ
め準備されている色分解条件を修正する工程とを
含むものである。
また、第１図に示すように、この発明の第２の
構成に係る色分解条件自動設定装置は、色空間内
において、所定の記憶色の標準色座標で指示され
る点を中心とし、かつ所定の統計的許容誤差範囲
を持つ記憶色領域につき、当該記憶色領域を表現
する情報を記憶する第１の記憶手段と、前記記憶
色に対応してあらかじめ定められた色分解条件お
よび色分解条件修正規則の少なくとも一方を記憶
する第２の記憶手段と、色分解しようとするカラ
ー原画から所望数のサンプル画素を抽出してそれ
ぞれの色濃度を求めるサンプリング手段と、前記
複数のサンプル画素のそれぞれにつき、その画素
の色の濃度を所定の演算式に代入して、その画素
の色が前記色空間内において前記記憶色領域内に
あるか否かを、判定する判定手段と、その色が前
記記憶色領域内に存在するサンプル画素の数を計
数する計数手段と、前記計数の結果と所定の閾値
とを比較する比較手段と、前記計数の結果が前記
閾値以上の場合に、所定の色分解条件に設定する
か、あるいは、あらかじめ設定してある色分解条
件を前記色分解条件修正規則に従つて修正して、
前記色分解手段へと設定する修正手段とを備えた
ものである。
構成に係る色分解条件自動設定装置は、色空間内
において、所定の記憶色の標準色座標で指示され
る点を中心とし、かつ所定の統計的許容誤差範囲
を持つ記憶色領域につき、当該記憶色領域を表現
する情報を記憶する第１の記憶手段と、前記記憶
色に対応してあらかじめ定められた色分解条件お
よび色分解条件修正規則の少なくとも一方を記憶
する第２の記憶手段と、色分解しようとするカラ
ー原画から所望数のサンプル画素を抽出してそれ
ぞれの色濃度を求めるサンプリング手段と、前記
複数のサンプル画素のそれぞれにつき、その画素
の色の濃度を所定の演算式に代入して、その画素
の色が前記色空間内において前記記憶色領域内に
あるか否かを、判定する判定手段と、その色が前
記記憶色領域内に存在するサンプル画素の数を計
数する計数手段と、前記計数の結果と所定の閾値
とを比較する比較手段と、前記計数の結果が前記
閾値以上の場合に、所定の色分解条件に設定する
か、あるいは、あらかじめ設定してある色分解条
件を前記色分解条件修正規則に従つて修正して、
前記色分解手段へと設定する修正手段とを備えた
ものである。
第１の構成では、カラー原画に含まれている記
憶色の割合を定量的に評価することにより、所定
の閾値で指示される割合以上に記憶色が含まれて
いるようなカラー原画については、色分解条件に
対して所定の修正を行なう。この処理において、
カラー原画から抽出された画素の色が記憶色に相
当するか否かは、所定の許容誤差範囲内で判定す
ることにより、カラー原画における記憶色が標準
的な記憶色から若干ずれていても、記憶色とし客
観的に把握可能である。
憶色の割合を定量的に評価することにより、所定
の閾値で指示される割合以上に記憶色が含まれて
いるようなカラー原画については、色分解条件に
対して所定の修正を行なう。この処理において、
カラー原画から抽出された画素の色が記憶色に相
当するか否かは、所定の許容誤差範囲内で判定す
ることにより、カラー原画における記憶色が標準
的な記憶色から若干ずれていても、記憶色とし客
観的に把握可能である。
また、第２の構成においては、第１の構成に従
つて自動化した望ましい装置を特定している。そ
こでは、許容誤差範囲として統計的許容誤差範囲
が採用されている。このため、記憶色の判定精度
を統計学的にあらかじめ決定しておくことができ
る。
つて自動化した望ましい装置を特定している。そ
こでは、許容誤差範囲として統計的許容誤差範囲
が採用されている。このため、記憶色の判定精度
を統計学的にあらかじめ決定しておくことができ
る。
さらに、第１と第２の構成の双方において、カ
ラー原画内に占める記憶色の割合の検出は、サン
プル画素の解析を通じて行なうため、大容量の画
像メモリは不要である。
ラー原画内に占める記憶色の割合の検出は、サン
プル画素の解析を通じて行なうため、大容量の画
像メモリは不要である。
Ａ 実施例の構成と概略動作
第２図はこの発明の一実施例を適用した製版
用カラースキヤナの概略ブロツク図であり、第
３図はその概略動作を示すフローチヤートであ
る。
用カラースキヤナの概略ブロツク図であり、第
３図はその概略動作を示すフローチヤートであ
る。
この製版用カラースキヤナは、カラー原画１
００の画像を走査線順次に画素ごとに読取るピ
ツクアツプユニツト１を有している。ピツクア
ツプユニツト１は、カラー原画１００の名画素
からの光を赤（Ｒ色）、緑（Ｇ色）および青
（Ｂ色）の各色成分光に分離し、それらを光電
変換ピツクアツプで読取る機能を有している。
００の画像を走査線順次に画素ごとに読取るピ
ツクアツプユニツト１を有している。ピツクア
ツプユニツト１は、カラー原画１００の名画素
からの光を赤（Ｒ色）、緑（Ｇ色）および青
（Ｂ色）の各色成分光に分離し、それらを光電
変換ピツクアツプで読取る機能を有している。
第３図のステツプS31においては、まず、カ
ラー原画１００をピツクアツプユニツト１によ
つて高速にプリスキヤンし、カラー原画１００
の画像中から、たとえば200×200画素のサンプ
ル画素を抽出する。このサンプリングはカラー
原画１００上で均一密度で行なつてもよく、特
に着目する領域に重点を置くような分布で行な
つてもよい。このサンプリング制御のほか、以
下の各種制御や演算は、制御部９によつて実行
される。制御部９は、CPU１１やメモリ１０
を有するマイクロコンピユータなどで構成され
ている。
ラー原画１００をピツクアツプユニツト１によ
つて高速にプリスキヤンし、カラー原画１００
の画像中から、たとえば200×200画素のサンプ
ル画素を抽出する。このサンプリングはカラー
原画１００上で均一密度で行なつてもよく、特
に着目する領域に重点を置くような分布で行な
つてもよい。このサンプリング制御のほか、以
下の各種制御や演算は、制御部９によつて実行
される。制御部９は、CPU１１やメモリ１０
を有するマイクロコンピユータなどで構成され
ている。
このようにして得られたサンプル画素につい
ての画像データ（以下、「サンプル画像データ」
と言う。）は画像メモリ２に記憶される。サン
プル画像データは、比較的少数のサンプル画素
についての各色濃度データで構成されるため、
画像メモリ２は比較的小容量のメモリでよい。
ての画像データ（以下、「サンプル画像データ」
と言う。）は画像メモリ２に記憶される。サン
プル画像データは、比較的少数のサンプル画素
についての各色濃度データで構成されるため、
画像メモリ２は比較的小容量のメモリでよい。
次のステツプS32においては、画像メモリ２
内のサンプル画像データに基づいて、カラー原
画１００の濃度ヒストグラムを作成する。
内のサンプル画像データに基づいて、カラー原
画１００の濃度ヒストグラムを作成する。
ステツプS33においては標準色分解条件の設
定等を行なう。そこではまず、ステツプS32で
求められた濃度ヒストグラムからハイライト
点・シヤドウ点や、グラデーシヨンカーブを決
定する。この処理については、たとえば、 R.Chung、Jr.Appl.Photogr.Sci.Eng.、３、
74（1974）、“Ａ Statistical Method for
Image Classification and Tone
Reproduction Determination”に開示されて
いる方法を利用できる。
定等を行なう。そこではまず、ステツプS32で
求められた濃度ヒストグラムからハイライト
点・シヤドウ点や、グラデーシヨンカーブを決
定する。この処理については、たとえば、 R.Chung、Jr.Appl.Photogr.Sci.Eng.、３、
74（1974）、“Ａ Statistical Method for
Image Classification and Tone
Reproduction Determination”に開示されて
いる方法を利用できる。
一方、第２図のカラースキヤナには、色演算
部３が設けられている。この色演算部３は、ハ
イライト・シヤドウ設定部４、ベーシツクマス
キング部５、カラーコレクシヨン部６、グラデ
ーシヨン設定部７および出力補正部８などで構
成されている。
部３が設けられている。この色演算部３は、ハ
イライト・シヤドウ設定部４、ベーシツクマス
キング部５、カラーコレクシヨン部６、グラデ
ーシヨン設定部７および出力補正部８などで構
成されている。
上記処理で求められたハイライト点・シヤド
ウ点や、グラデーシヨンカーブは、ハイライ
ト・シヤドウ設定部４、グラデーシヨン設定部
７などに設定される。また、メモリ１０にあら
かじめ記憶させておいて標準色分解条件も、ス
テツプS33においてカラーコレクシヨン部６に
仮設定される。
ウ点や、グラデーシヨンカーブは、ハイライ
ト・シヤドウ設定部４、グラデーシヨン設定部
７などに設定される。また、メモリ１０にあら
かじめ記憶させておいて標準色分解条件も、ス
テツプS33においてカラーコレクシヨン部６に
仮設定される。
ステツプS34においては、ステツプS33で設
定した標準色分解条件を、カラー原画１００の
画像内で記憶色が占める割合に応じて修正す
る。この処理については後に詳述する。
定した標準色分解条件を、カラー原画１００の
画像内で記憶色が占める割合に応じて修正す
る。この処理については後に詳述する。
ステツプS35では、ピツクアツプユニツト１
によつてカラー原画１００をスキヤンし、カラ
ー原画１００の画像データを画素ごとに読取
る。この読取りは、カラー原画の所望の部分内
の全画素について行なわれる。この画素ごとの
画像データはＲ，Ｇ，Ｂの各色ごとに色演算部
３に与えられる。色演算部３は、修正された色
分解条件によつてカラー原画１００の画像デー
タに色演算処理を施し、レコーデイングユニツ
ト１２に出力する。
によつてカラー原画１００をスキヤンし、カラ
ー原画１００の画像データを画素ごとに読取
る。この読取りは、カラー原画の所望の部分内
の全画素について行なわれる。この画素ごとの
画像データはＲ，Ｇ，Ｂの各色ごとに色演算部
３に与えられる。色演算部３は、修正された色
分解条件によつてカラー原画１００の画像デー
タに色演算処理を施し、レコーデイングユニツ
ト１２に出力する。
レコーデイングユニツト１２は、この色演算
処理後の画像データに基づいて、感光フイルム
２００への走査露光ビームを制御し、それによ
つて、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ（墨）の各版が作成され
る。
処理後の画像データに基づいて、感光フイルム
２００への走査露光ビームを制御し、それによ
つて、Ｙ、Ｍ、Ｃ、Ｋ（墨）の各版が作成され
る。
Ｂ 記憶色判定の原理
ここで、サンプル画素の色が記憶色に相当す
るか否かを判定する原理を説明しておく。第４
図は、３次元色座標内での記憶色判定範囲を示
す図である。
るか否かを判定する原理を説明しておく。第４
図は、３次元色座標内での記憶色判定範囲を示
す図である。
まず、所定の記憶色（たとえば肌色）につい
ての、典型的なＢ、Ｇ、Ｒ各色濃度成分（B0、
G0、R0）の値を求める。これは、上記記憶色
を含んだ複数（望ましくは多数）の標本原画を
準備し、それらを読取つてＢ、Ｇ、Ｒ各色濃度
成分の値を求め、それらの平均値をとることに
よつて得られる。
ての、典型的なＢ、Ｇ、Ｒ各色濃度成分（B0、
G0、R0）の値を求める。これは、上記記憶色
を含んだ複数（望ましくは多数）の標本原画を
準備し、それらを読取つてＢ、Ｇ、Ｒ各色濃度
成分の値を求め、それらの平均値をとることに
よつて得られる。
３次元色座標内において、この（B0、G0、
R0）の値で指示される点P0が第４図に示され
ている。
R0）の値で指示される点P0が第４図に示され
ている。
点P0は記憶色を示す点として代表的な点で
あるが、すべての原画につき、その中に含まれ
ている記憶色が必ず点P0に一致しているとは
限らず、むしろ、点P0のまわりに統計的分布
していると考えられる。このため、この実施例
では、サンプル画素の色が記憶色であるかどう
かは、所定の許容誤差範囲において判定する。
３次元色座標内でのこの許容誤差範囲を「記憶
色領域」と呼ぶことにすると、一般にこの記憶
色領域は３次元色座標内で点P0を含む３次元
閉領域となる。
あるが、すべての原画につき、その中に含まれ
ている記憶色が必ず点P0に一致しているとは
限らず、むしろ、点P0のまわりに統計的分布
していると考えられる。このため、この実施例
では、サンプル画素の色が記憶色であるかどう
かは、所定の許容誤差範囲において判定する。
３次元色座標内でのこの許容誤差範囲を「記憶
色領域」と呼ぶことにすると、一般にこの記憶
色領域は３次元色座標内で点P0を含む３次元
閉領域となる。
この記憶色領域は任意の形状に決定すること
も可能ではある。しかし、実際のカラー原画で
の記憶色が統計的分布しているという事情から
すれば、その分布状態を反映した形で記憶色領
域の形状および位置を決定することが望まし
い。
も可能ではある。しかし、実際のカラー原画で
の記憶色が統計的分布しているという事情から
すれば、その分布状態を反映した形で記憶色領
域の形状および位置を決定することが望まし
い。
周知のように、光学的物理量の統計的分布の
多くは正規分布（ガウス分布）で記述される。
そこで、実際のカラー原画での記憶色の分布が
正規分布であると仮定する。すると、母集団
（原画の全画素）からサンプリングされた標本
（サンプル画素）の分布も正規分布に従う。そ
して、等確率面は、点P0（B0、G0、R0）を中
心とした長円体表面となる。
多くは正規分布（ガウス分布）で記述される。
そこで、実際のカラー原画での記憶色の分布が
正規分布であると仮定する。すると、母集団
（原画の全画素）からサンプリングされた標本
（サンプル画素）の分布も正規分布に従う。そ
して、等確率面は、点P0（B0、G0、R0）を中
心とした長円体表面となる。
このため、後述する所定の閾値をL2とした
とき、式(1)で示される長円体LC（第４図）の内
側に存在する点は、統計的に記憶色とみなすこ
とができる。
とき、式(1)で示される長円体LC（第４図）の内
側に存在する点は、統計的に記憶色とみなすこ
とができる。
L2≧C11（Ｂ−B0）2
＋C22（Ｇ−G0）2＋C33（Ｒ−R0）2
＋2C12（Ｂ−B0）（Ｇ−G0）
＋2C23（Ｇ−G0）（Ｒ−R0）
＋2C31（Ｒ−R0）（Ｂ−B0） ……(1)
式(1)の係数C11からC31の求め方について説明
する。記憶色に対応したＭ個の色標本から平均
濃度値（B0、G0、R0）を求める場合、上記の
ように、Ｍ個の色標本の濃度値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）
は平均濃度値（B0、G0、R0）のまわりに正規
分布していると考えられる、係数C11からC31は
BGR各濃度にどの程度の重みを置けば良いか
を決めるものであり、次式(2)に示す分散、共分
散行列Ａの逆行列の要素として式(3)のように求
められる。
する。記憶色に対応したＭ個の色標本から平均
濃度値（B0、G0、R0）を求める場合、上記の
ように、Ｍ個の色標本の濃度値（Ｂ、Ｇ、Ｒ）
は平均濃度値（B0、G0、R0）のまわりに正規
分布していると考えられる、係数C11からC31は
BGR各濃度にどの程度の重みを置けば良いか
を決めるものであり、次式(2)に示す分散、共分
散行列Ａの逆行列の要素として式(3)のように求
められる。
Ａ＝Vb
Cbg
Crb Cbg
Vg
Cgr Crb
Cgr
Vr ……(2)
ただし、
Vb＝｛１／（Ｍ−１）｝〓（Bi−B0）2
＝｛１／（Ｍ−１）｝｛〓Bi 2−（〓Bi）2／Ｍ｝
Vg＝｛１／（Ｍ−１）｝｛〓Gi 2−（〓Gi）2／Ｍ｝
Vr＝｛１／（Ｍ−１）｝｛〓Ri 2−（〓Ri）2／Ｍ｝
Cbg＝｛１／（Ｍ−１）｝
×〓（Bi−B0）（Gi−G0）
＝｛１／（Ｍ−１）｝｛（〓Bi・Gi
−（〓Bi）（〓Gi）／Ｍ｝
Cgr＝｛１／（Ｍ−１）｝｛〓Gi・Ri
−（〓Gi）（〓Ri）／Ｍ｝
Crb＝｛１／（Ｍ−１）｝｛〓Ri・Bi
−（〓Ri）（〓Bi）／Ｍ｝
である。
A-1＝C11
C12
C31 C12
C22
C23 C31
C23
C33 ……(3)
なお、この数学的原理自身は、例えば“多変
量解析法”（日科技連出版社発行p.261〜p.267
（1980））などに開示されている。
量解析法”（日科技連出版社発行p.261〜p.267
（1980））などに開示されている。
記憶色が肌色の場合の数値例を挙げておく。
B0：1.198 G0：0.920 R0：0.643
Vb：8.127×10-2 Vg：4.061×10-2
Vr：2.809×10-2 Cbg：5.565×10-2
Cgr：3.229×10-2 Crb：4.263×10-2
このような原理に従えば、濃度値（Ｂ、Ｇ、
Ｒ）を有するサンプル画素が式(1)を満足すれ
ば、記憶色であると判定される。そして、式(1)
において閾値L2を小さくすれば判定基準が厳
しくなり、記憶色が厳密に検出される一方で、
許容誤差が小さくなる。このため、閾値L2の
選択は、記憶色検出の厳密性と許容誤差とのバ
ランスを考えつて行なうことが望ましい。
Ｒ）を有するサンプル画素が式(1)を満足すれ
ば、記憶色であると判定される。そして、式(1)
において閾値L2を小さくすれば判定基準が厳
しくなり、記憶色が厳密に検出される一方で、
許容誤差が小さくなる。このため、閾値L2の
選択は、記憶色検出の厳密性と許容誤差とのバ
ランスを考えつて行なうことが望ましい。
そこで、この実施例では、閾値L2の値を、
正規分布している記憶色のうちの何％を「記憶
色」として判定するかという立場から統計学的
に決定する。例えば危険率３％、すなわち記憶
色付近の色を有する任意の標本が式(1)を満たす
確立を97％にしたいときには、自由度３のx2分
布の数値表から、L2＝9.12とする。通常、記憶
色の平均濃度値（B0、G0、R0）を求めるのに
用いた標本の95〜98％程度が式(1)を満足するよ
うにL2の値を定めることが望ましい。
正規分布している記憶色のうちの何％を「記憶
色」として判定するかという立場から統計学的
に決定する。例えば危険率３％、すなわち記憶
色付近の色を有する任意の標本が式(1)を満たす
確立を97％にしたいときには、自由度３のx2分
布の数値表から、L2＝9.12とする。通常、記憶
色の平均濃度値（B0、G0、R0）を求めるのに
用いた標本の95〜98％程度が式(1)を満足するよ
うにL2の値を定めることが望ましい。
また、別の方法として、次のような判定基準
も採用可能である。そこではまず、各記憶色標
本の濃度Ｂ、Ｇ、Ｒから色度ｂ、ｇ、ｒを下記
の式(4)のように定義する。
も採用可能である。そこではまず、各記憶色標
本の濃度Ｂ、Ｇ、Ｒから色度ｂ、ｇ、ｒを下記
の式(4)のように定義する。
ｂ＝Ｂ／（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ）
ｇ＝Ｇ／（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ）
ｒ＝Ｒ（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ） ……(4)
これらの色度ｂ、ｇ、ｒは、規格化条件：
ｂ＋ｇ＋ｒ＝１ ……(5)
を常に満足しており、これらは、bgr3次元色
座標内で、式(5)で定義される平面上の点を与え
る。
座標内で、式(5)で定義される平面上の点を与え
る。
そして、色度ｂ、ｇ、ｒのうち任意の２つに
よりこの２次元空間（平面）内での記憶色領域
を定義する。例えば２次元bg座標上の長円を
下記式(6)で定義し、その内側が記憶色であると
してよい。ｂ、ｇ、ｒのすべては規格化フアク
タ（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ）を含んでいることにより、こ
のうちの任意の２つによつて、Ｂ、Ｇ、Ｒの各
成分の大きさが考慮されている。なお任意の色
標本の色度ｂ、ｇが式(6)を満たす確率は自由度
２のx2分布に従うので、閾値l2の設定は前述し
た式(1)内のL2の設定と同様できる。また係数
c11、c22、c12の設定方法も同様である。
よりこの２次元空間（平面）内での記憶色領域
を定義する。例えば２次元bg座標上の長円を
下記式(6)で定義し、その内側が記憶色であると
してよい。ｂ、ｇ、ｒのすべては規格化フアク
タ（Ｂ＋Ｇ＋Ｒ）を含んでいることにより、こ
のうちの任意の２つによつて、Ｂ、Ｇ、Ｒの各
成分の大きさが考慮されている。なお任意の色
標本の色度ｂ、ｇが式(6)を満たす確率は自由度
２のx2分布に従うので、閾値l2の設定は前述し
た式(1)内のL2の設定と同様できる。また係数
c11、c22、c12の設定方法も同様である。
l2≧c11（ｂ−b0）2＋c22（ｇ−g0）2
＋2c12（ｂ−b0）（ｇ−g0） ……(6)
前述した式(1)または式(6)などを表現したデー
タをあらかじめメモリ１０に記憶しておき、記
憶色判定基準とする。この実施例では、式(1)を
使用する。
タをあらかじめメモリ１０に記憶しておき、記
憶色判定基準とする。この実施例では、式(1)を
使用する。
Ｃ 記憶色判定の実際と色分解条件修正
第５図は、上記の原理を用いて記憶色判定と
色分解条件修正とを行なう処理の詳細を示すフ
ローチヤートであり、第３図のステツプS34の
詳細構成に対応している。
色分解条件修正とを行なう処理の詳細を示すフ
ローチヤートであり、第３図のステツプS34の
詳細構成に対応している。
まず、ステツプS41において、画像メモリ２
からひとつのサンプル画素についての色濃度を
抽出する。そして、ステツプS42においては、
このサンプル画素の色座標が、３次元色座標に
おいて上記記憶色領域（第４図の長円体LC）
の内部範囲に入るかどうかを、式(1)に基づいて
演算し判定する。
からひとつのサンプル画素についての色濃度を
抽出する。そして、ステツプS42においては、
このサンプル画素の色座標が、３次元色座標に
おいて上記記憶色領域（第４図の長円体LC）
の内部範囲に入るかどうかを、式(1)に基づいて
演算し判定する。
ステツプS43において、サンプル画素が記憶
色領域LC内であると判定されればステツプS44
に進み、カウント値ｎを“１”だけ増加させ
る。このカウント値ｎは、記憶色領域LC内の
色を有するサンプル画素の数をカウントしてゆ
くためのものであり、初期時には“０”にクリ
アされている。ステツプS43の判定結果が記憶
色領域外であればカウント値ｎはそのままであ
る。したがつて、最終的には、カウント値ｎは
全サンプル画素内に占める記憶色領域LC内の
サンプル画素数を与える。
色領域LC内であると判定されればステツプS44
に進み、カウント値ｎを“１”だけ増加させ
る。このカウント値ｎは、記憶色領域LC内の
色を有するサンプル画素の数をカウントしてゆ
くためのものであり、初期時には“０”にクリ
アされている。ステツプS43の判定結果が記憶
色領域外であればカウント値ｎはそのままであ
る。したがつて、最終的には、カウント値ｎは
全サンプル画素内に占める記憶色領域LC内の
サンプル画素数を与える。
ステツプS45の存在によつて以上の処理は画
像メモリ２内の全サンプル画素について実行さ
れる。そして、全サンプル画素について処理が
終了した場合は、ステツプS46において、全サ
ンプル画素数Ｎ内の記憶色範囲内のサンプル画
素数ｎの割合であるｎ／Ｎを求め、さらにその
割合ｎ／Ｎと所定の閾値Ｐとの大小関係を判定
する。
像メモリ２内の全サンプル画素について実行さ
れる。そして、全サンプル画素について処理が
終了した場合は、ステツプS46において、全サ
ンプル画素数Ｎ内の記憶色範囲内のサンプル画
素数ｎの割合であるｎ／Ｎを求め、さらにその
割合ｎ／Ｎと所定の閾値Ｐとの大小関係を判定
する。
閾値Ｐは、その記憶色がカラー原画の中にど
の程度の面積を占めると、その記憶色用に色分
解条件を設定する必要があるかを決定する定義
である。この閾値Ｐは対象とする記憶色によつ
て印刷物の良否を支配する度合が異なるので、
あらかじめ実験的、経験的に値を求めて設定し
ておく。例えば草木の緑色ならば、シーン全体
の面積に対して30％から50％以上の割合を占め
ると影響があり、人間の肌色ならばたとえ数％
でも印刷物の良否に影響することがある。
の程度の面積を占めると、その記憶色用に色分
解条件を設定する必要があるかを決定する定義
である。この閾値Ｐは対象とする記憶色によつ
て印刷物の良否を支配する度合が異なるので、
あらかじめ実験的、経験的に値を求めて設定し
ておく。例えば草木の緑色ならば、シーン全体
の面積に対して30％から50％以上の割合を占め
ると影響があり、人間の肌色ならばたとえ数％
でも印刷物の良否に影響することがある。
割合ｎ／Ｎが閾値Ｐよりも大きい場合には、
カラー原画１００内で記憶色が占める割合が大
きいものと推定し、次のステツプS47の処理で
色分解条件の修正を行うとともに、それをカラ
ーコレクシヨン部６とグラデーシヨン設定部７
とに修正設定する。割合ｎ／Ｎが閾値Ｐと等し
いかそれよりも小さい場合には、特に色分解条
件の修正を行わず、カラーコレクシヨン部６や
グラデーシヨン設定部７に仮設定されている標
準色分解条件をそのまま使用する。
カラー原画１００内で記憶色が占める割合が大
きいものと推定し、次のステツプS47の処理で
色分解条件の修正を行うとともに、それをカラ
ーコレクシヨン部６とグラデーシヨン設定部７
とに修正設定する。割合ｎ／Ｎが閾値Ｐと等し
いかそれよりも小さい場合には、特に色分解条
件の修正を行わず、カラーコレクシヨン部６や
グラデーシヨン設定部７に仮設定されている標
準色分解条件をそのまま使用する。
このステツプS47の色分解条件の修正は、例
えば次のようにして行なわれる。例えば肌色用
に色分解条件を修正する場合、通常日本人など
の黄色人種などの実際の肌色は人間が記憶して
いる肌色よりも黄色がかつており、この黄色味
を抑える方向に修正し印刷するのが好ましい。
そこで、カラーコレクシヨンにおいて、イエロ
ー版の黄色濃度を抑えるような修正を行なう。
それにより黄色味が抑えられた複製画が得ら
れ、特に肌色部分は人間が記憶している肌色に
近い健康的な肌色となる。
えば次のようにして行なわれる。例えば肌色用
に色分解条件を修正する場合、通常日本人など
の黄色人種などの実際の肌色は人間が記憶して
いる肌色よりも黄色がかつており、この黄色味
を抑える方向に修正し印刷するのが好ましい。
そこで、カラーコレクシヨンにおいて、イエロ
ー版の黄色濃度を抑えるような修正を行なう。
それにより黄色味が抑えられた複製画が得ら
れ、特に肌色部分は人間が記憶している肌色に
近い健康的な肌色となる。
また、第６図ａに示すネガＭ版用標準グラデ
ーシヨンカーブGM1の中間濃度部の網点％を減
少させてグラデーシヨンカーブGM2のように変
更し、第６図ｂのＹ、Ｃ版のネガ版用標準グラ
デーシヨンカーブGY1，GC1の中間濃度部の網
点100％を増大させてグラデーシヨンカーブ
GY2，GC2とする。これにより、画像全体が少
し赤味を帯びて、肌色の再現が好ましいものと
なる。ただし、このグラデーシヨンカーブ修正
は省略してもよい。
ーシヨンカーブGM1の中間濃度部の網点％を減
少させてグラデーシヨンカーブGM2のように変
更し、第６図ｂのＹ、Ｃ版のネガ版用標準グラ
デーシヨンカーブGY1，GC1の中間濃度部の網
点100％を増大させてグラデーシヨンカーブ
GY2，GC2とする。これにより、画像全体が少
し赤味を帯びて、肌色の再現が好ましいものと
なる。ただし、このグラデーシヨンカーブ修正
は省略してもよい。
また、色分解条件の修正を必要とする記憶色
が、同じカラー原画の中に複数ある場合は優先
順位を設定して、特に重要である記憶色につい
て修正を行うのが望ましい。通常は肌色が重要
であり、次に空や海の青、草木の緑などが続
く。なおこの優先順位は固定的なものではな
く、対象とする印刷物によつて強調したい記憶
色が変更されることがある。
が、同じカラー原画の中に複数ある場合は優先
順位を設定して、特に重要である記憶色につい
て修正を行うのが望ましい。通常は肌色が重要
であり、次に空や海の青、草木の緑などが続
く。なおこの優先順位は固定的なものではな
く、対象とする印刷物によつて強調したい記憶
色が変更されることがある。
以上のようなステツプを経て色分解条件は修
正、再設定されるので、記憶色の再現が人間の
記憶に基づいたものとなり、印刷物の仕上がり
が好ましいものとなる。
正、再設定されるので、記憶色の再現が人間の
記憶に基づいたものとなり、印刷物の仕上がり
が好ましいものとなる。
Ｄ 変形例
一つの記憶色に対して色分解条件および対応す
る閾値Ｐの値を複数（たとえば、２個とか３個）
用意しておき、カラー原画全体に占める記憶色の
割合と各閾値との大小関係に応じて、複製画像の
仕上りが良いように色分解条件の修正の程度を変
えてもよい。
る閾値Ｐの値を複数（たとえば、２個とか３個）
用意しておき、カラー原画全体に占める記憶色の
割合と各閾値との大小関係に応じて、複製画像の
仕上りが良いように色分解条件の修正の程度を変
えてもよい。
また、記憶色領域としては上記のような統計的
許容誤差範囲を有する領域を採用することが望ま
しいが、他の基準によつて記憶色領域を定めてお
いてもよい。
許容誤差範囲を有する領域を採用することが望ま
しいが、他の基準によつて記憶色領域を定めてお
いてもよい。
この発明は、製版用スキヤナに限らず、カラー
画像処理装置一般に適用可能であり、その実現に
は、ハード回路を使用してもよい。
画像処理装置一般に適用可能であり、その実現に
は、ハード回路を使用してもよい。
たとえば、第７図は、サンプル画素の色が記憶
色であるか否かを判定する手段と、その色が記憶
色と判定されたサンプル画素の数を計数する手段
とを、ハード回路で構成した例を示すブロツク図
である。この場合、制御部９もハード回路（たと
えば、コンパレータ、ラツチ、その他の論理回
路）で構成することもできるが、メモリ１０と
CPU１１などで構成し、ソフトウエアを用いて
目的を達成する方が汎用性があり便利である。
色であるか否かを判定する手段と、その色が記憶
色と判定されたサンプル画素の数を計数する手段
とを、ハード回路で構成した例を示すブロツク図
である。この場合、制御部９もハード回路（たと
えば、コンパレータ、ラツチ、その他の論理回
路）で構成することもできるが、メモリ１０と
CPU１１などで構成し、ソフトウエアを用いて
目的を達成する方が汎用性があり便利である。
その動作は、前述した第２図に示す回路と同様
で、高速プリスキヤン中にピツクアツプユニツト
１から得られるサンプル画像データを、順次画像
メモリ２に記憶すると同時に判定回路５０にも入
力する。この判定回路５０で、その色が所定の記
憶色であると判定されたサンプル画素の数を、計
数回路５１で計数する。この処理を全サンプル画
素について行なつた後、制御部９のCPU１１に、
計数回路５１の計数値を入力し、前述した第５図
のステツプS46以降の処理を行なう、判定回路５
０は例えば(1)式をLUT（Look Up Table）上に
表現することで実現できる。また計数回路５１は
例えば、74LS161などの標準論理素子を組み合わ
せて実現できる。
で、高速プリスキヤン中にピツクアツプユニツト
１から得られるサンプル画像データを、順次画像
メモリ２に記憶すると同時に判定回路５０にも入
力する。この判定回路５０で、その色が所定の記
憶色であると判定されたサンプル画素の数を、計
数回路５１で計数する。この処理を全サンプル画
素について行なつた後、制御部９のCPU１１に、
計数回路５１の計数値を入力し、前述した第５図
のステツプS46以降の処理を行なう、判定回路５
０は例えば(1)式をLUT（Look Up Table）上に
表現することで実現できる。また計数回路５１は
例えば、74LS161などの標準論理素子を組み合わ
せて実現できる。
第８図は、判定回路５０と計数回路５１の構成
例を示す回路図である。この例では、サンプリン
グ画像データをＢ、G.R各8bitで判定回路５０に
入力する。又、色空間全体に対して(1)式を表現す
るLUTを用意するには、大容量のメモリ（224×
1bit）が必要となるため、色空間を、第４図の点
P0の近傍である領域とそうでない領域に分け、
点P0の近傍についてだけLUTを用意してLUTの
メモリ容量に実用的なもの（256k×1bit）にして
いる。減算器５８〜６０は、μB＝Ｂ−B0、μG＝
Ｇ−G0、μR＝Ｒ−R0の演算（減算）を行なう。
入力Ｂ、Ｇ、ＲおよびB0、G0、R0は各々８ビツ
トであるが、出力μB、μG、μRはサインビツトが１
ビツト付いて９ビツトとなる。９ビツトの出力
μB、μG、μRのうち上位４ビツト（内１ビツトはサ
インビツト）であるμ′B、μ′G、μ′Rをコンパレー
タ
６４〜６６に入力する。点P0から所定値以上離
れているものは、コンパレータ６４〜６６の出力
の少なくとも１つを「０」としてAND回路６８
の出力を「０」とする。サンプリング画素の色が
所望の記憶色の基準座標値である点P0の近くに
ある場合は、減算器５８〜６０の出力の上位４ビ
ツトであるμ′B、μ′G、μ′Rが全て０となり、コン
パ
レータ６４〜６６の出力は全て「１」となる。
例を示す回路図である。この例では、サンプリン
グ画像データをＢ、G.R各8bitで判定回路５０に
入力する。又、色空間全体に対して(1)式を表現す
るLUTを用意するには、大容量のメモリ（224×
1bit）が必要となるため、色空間を、第４図の点
P0の近傍である領域とそうでない領域に分け、
点P0の近傍についてだけLUTを用意してLUTの
メモリ容量に実用的なもの（256k×1bit）にして
いる。減算器５８〜６０は、μB＝Ｂ−B0、μG＝
Ｇ−G0、μR＝Ｒ−R0の演算（減算）を行なう。
入力Ｂ、Ｇ、ＲおよびB0、G0、R0は各々８ビツ
トであるが、出力μB、μG、μRはサインビツトが１
ビツト付いて９ビツトとなる。９ビツトの出力
μB、μG、μRのうち上位４ビツト（内１ビツトはサ
インビツト）であるμ′B、μ′G、μ′Rをコンパレー
タ
６４〜６６に入力する。点P0から所定値以上離
れているものは、コンパレータ６４〜６６の出力
の少なくとも１つを「０」としてAND回路６８
の出力を「０」とする。サンプリング画素の色が
所望の記憶色の基準座標値である点P0の近くに
ある場合は、減算器５８〜６０の出力の上位４ビ
ツトであるμ′B、μ′G、μ′Rが全て０となり、コン
パ
レータ６４〜６６の出力は全て「１」となる。
LUT６７には減算器５８〜６０の出力の下位
5bitとサインビツトからなるμB、μG、μRを入力す
る。入力μ″B、μ″G、μ″Rは下位5bitと正負符号で
あ
るサインビツトから成るので、各々−32〜31の値
をとる。LUT６７には(1)式にμ″B、μ″G、μ″Rを代
入した下記（1′）式が構成してあり L2≧C11μ″B 2、C22μ″G 2、C33μ″R 2 ＋2C12μ″Bμ″G、2C23μ″Gμ″R ＋2C31μ″Rμ″B ……（1′） 各サンプル画素データの一部μ″B、μ″G、μ″Rが
（1′）式を満足した場合、LUT６７の出力は
「１」となる。コンパレータ６４〜６６および
LUT６７の出力が全て「１」になる時、AND回
路６８の出力は「１」となり計数回路５１の計数
値が１増加することになる。
5bitとサインビツトからなるμB、μG、μRを入力す
る。入力μ″B、μ″G、μ″Rは下位5bitと正負符号で
あ
るサインビツトから成るので、各々−32〜31の値
をとる。LUT６７には(1)式にμ″B、μ″G、μ″Rを代
入した下記（1′）式が構成してあり L2≧C11μ″B 2、C22μ″G 2、C33μ″R 2 ＋2C12μ″Bμ″G、2C23μ″Gμ″R ＋2C31μ″Rμ″B ……（1′） 各サンプル画素データの一部μ″B、μ″G、μ″Rが
（1′）式を満足した場合、LUT６７の出力は
「１」となる。コンパレータ６４〜６６および
LUT６７の出力が全て「１」になる時、AND回
路６８の出力は「１」となり計数回路５１の計数
値が１増加することになる。
なお、計数回路５１は、ピツクアツプユニツト
１がプリスキヤンする前にクリアパルスCPを入
力しクリアしておく。また、計数回路５１のサン
プリングクロツク端子には、画素をサンプリング
するためサンプリングクロツクパルスSCKを入
力しておく。
１がプリスキヤンする前にクリアパルスCPを入
力しクリアしておく。また、計数回路５１のサン
プリングクロツク端子には、画素をサンプリング
するためサンプリングクロツクパルスSCKを入
力しておく。
この例では、各サンプル画素の色濃度Ｂ、Ｇ、
Ｒが濃度０〜4.0を表現するなら、最下位１ビツ
トあたりの重みは4.0を28で割つて約0.016（濃度）
となる。したがつて、LUT６７の表現範囲は
μ″B、μ″G、μ″Rともに、約±0.5（濃度）となる。
こ
れらの値は第８図の構成の回路でLUT６７内に
記憶色領域を実用上充分な分解能と範囲で定義で
きることを示す。
Ｒが濃度０〜4.0を表現するなら、最下位１ビツ
トあたりの重みは4.0を28で割つて約0.016（濃度）
となる。したがつて、LUT６７の表現範囲は
μ″B、μ″G、μ″Rともに、約±0.5（濃度）となる。
こ
れらの値は第８図の構成の回路でLUT６７内に
記憶色領域を実用上充分な分解能と範囲で定義で
きることを示す。
第７図、第８図で示した構成の回路によれば、
各サンプル画素の色が記憶色領域に含まれるか否
かの判定と、その色が記憶領域に含まれるサンプ
ル画素の計数とを高速プリスキヤン中に行なうこ
とができるので、高速プリスキヤン後直ちに色分
解条件の修正を行なうことができる。
各サンプル画素の色が記憶色領域に含まれるか否
かの判定と、その色が記憶領域に含まれるサンプ
ル画素の計数とを高速プリスキヤン中に行なうこ
とができるので、高速プリスキヤン後直ちに色分
解条件の修正を行なうことができる。
以上の説明は、あらかじめカラースキヤナの色
分解条件を設定しておいて、原画内の記憶色が一
定割合以上ある場合に、あらかじめ定めてある修
正条件により修正するように説明してあるが、先
に原画内の記憶色の割合を求めてそれに対応した
色分解条件を選択して設定するようにしてもよ
い。
分解条件を設定しておいて、原画内の記憶色が一
定割合以上ある場合に、あらかじめ定めてある修
正条件により修正するように説明してあるが、先
に原画内の記憶色の割合を求めてそれに対応した
色分解条件を選択して設定するようにしてもよ
い。
以上説明したように、この発明の第１の構成に
よれば、カラー原画のうち記憶色領域内の色を持
つ部分が閾値以上の場合に、所定の色分解条件を
設定するか、あるいはあらかじめ設定してある色
分解条件を色分解条件修正規則に従つて修正して
設定するので、記憶色に対する色分解条件の設定
を系統的に行うことができる。このため、オペレ
ータの負担も少なく、工程を短縮化できるととも
に、作業を標準化し、充分な経験がなくても仕上
りのばらつきがない良好な複製画像が得られる。
このため、この方法は、自動化に適している。
よれば、カラー原画のうち記憶色領域内の色を持
つ部分が閾値以上の場合に、所定の色分解条件を
設定するか、あるいはあらかじめ設定してある色
分解条件を色分解条件修正規則に従つて修正して
設定するので、記憶色に対する色分解条件の設定
を系統的に行うことができる。このため、オペレ
ータの負担も少なく、工程を短縮化できるととも
に、作業を標準化し、充分な経験がなくても仕上
りのばらつきがない良好な複製画像が得られる。
このため、この方法は、自動化に適している。
また、第２の構成によれば、第１の構成に従つ
て色分解条件の設定が自動化された装置が得られ
るとともに、記憶色の判定精度を統計学的にあら
かじめ決定しておくことができる。
て色分解条件の設定が自動化された装置が得られ
るとともに、記憶色の判定精度を統計学的にあら
かじめ決定しておくことができる。
第１図は、この発明の一実施例の概念を示す概
念図、第２図はこの発明の一実施例による画像処
理装置のブロツク図、第３図はこの発明の一実施
例の概略動作を示すフローチヤート、第４図は、
３次元色座標内での記憶色領域を示す図、第５図
は、記憶色に対応した色分解条件の修正を示すフ
ローチヤート、第６図は、記憶色に対応したグラ
デーシヨンカーブ修正の例を示すグラフ、第７図
は、サンプル画素の色が記憶色であるか否かを判
定する手段と、その色が記憶色であるサンプル画
素数を計数する手段とを、ハード回路で構成した
例を示すブロツク図、第８図は、判定回路と計数
回路の構成例を示す回路図である。 １００……カラー原画、１……ピツクアツプユ
ニツト、２……画像メモリ、３……色演算部、６
……カラーコレクシヨン部、７……グラデーシヨ
ン設定部、１０……メモリ、１１……CPU、LC
……記憶色領域、５０……判定回路、５１……計
数回路、５８〜６０……減算器、６４〜６６……
コンパレータ、６７……LUT、６８……AND回
路。
念図、第２図はこの発明の一実施例による画像処
理装置のブロツク図、第３図はこの発明の一実施
例の概略動作を示すフローチヤート、第４図は、
３次元色座標内での記憶色領域を示す図、第５図
は、記憶色に対応した色分解条件の修正を示すフ
ローチヤート、第６図は、記憶色に対応したグラ
デーシヨンカーブ修正の例を示すグラフ、第７図
は、サンプル画素の色が記憶色であるか否かを判
定する手段と、その色が記憶色であるサンプル画
素数を計数する手段とを、ハード回路で構成した
例を示すブロツク図、第８図は、判定回路と計数
回路の構成例を示す回路図である。 １００……カラー原画、１……ピツクアツプユ
ニツト、２……画像メモリ、３……色演算部、６
……カラーコレクシヨン部、７……グラデーシヨ
ン設定部、１０……メモリ、１１……CPU、LC
……記憶色領域、５０……判定回路、５１……計
数回路、５８〜６０……減算器、６４〜６６……
コンパレータ、６７……LUT、６８……AND回
路。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ カラー原画を色分解する際に使用される色分
解条件を設定する方法であつて、 (a) 色分解しようとするカラー原画から所望数の
サンプル画素を抽出してそれぞれの色濃度を求
める工程と、 (b) 前記サンプル画素のそれぞれの色濃度を所定
の演算式に代入して、その画素の色が所定の許
容誤差範囲内で所定の記憶色に含まれるか否か
を判定することにより、前記カラー原画に前記
記憶色が占める割合を検出する工程と、 (c) 前記割合と所定の閾値とを比較する工程と、 (d) 前記割合が前記閾値以上の場合に、前記記憶
色に対応する所定の規則に従つて、色分解条件
を設定する工程とを含むことを特徴とする色分
解条件設定方法。 ２ カラー原画を色分解する際に使用される色分
解条件を所定の色分解手段へと設定する装置であ
つて、 (a) 色空間内において、所定の記憶色の標準色座
標で指示される点を中心とし、かつ所定の統計
的許容誤差範囲を持つ記憶色領域につき、当該
記憶色領域を表現する情報を記憶する第１の記
憶手段と、 (b) 前記記憶色に対応してあらかじめ定められた
色分解条件および色分解条件修正規則の少なく
とも一方を記憶する第２の記憶手段と、 (c) 色分解しようとするカラー原画から所望数の
サンプル画素を抽出してそれぞれの色濃度を求
めるサンプリング手段と、 (d) 前記複数のサンプル画素のそれぞれにつき、
その色座標で指示される点が前記色空間内にお
いて前記記憶色領域内にあるか否かを判定する
判定手段と、 (e) その色が前記記憶領色領域内に存在するサン
プル画素の数を計数する計数手段と、 (f) 前記計数の結果と所定の閾値とを比較する比
較手段と、 (g) 前記計数の結果が前記閾値以上の場合に、所
定の色分解条件に設定するか、あるいはあらか
じめ設定してある色分解条件を前記色分解条件
修正規則に従つて修正して、前記色分解手段へ
と設定する手段とを備えることを特徴とする色
分解条件設定装置。
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
| JP63201646A JPH0250859A (ja) | 1988-08-11 | 1988-08-11 | 色分解条件設定方法および装置 |
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63201646A JPH0250859A (ja) | 1988-08-11 | 1988-08-11 | 色分解条件設定方法および装置 |
Publications (2)
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|---|---|
| JPH0250859A JPH0250859A (ja) | 1990-02-20 |
| JPH0554756B2 true JPH0554756B2 (ja) | 1993-08-13 |
Family
ID=16444537
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63201646A Granted JPH0250859A (ja) | 1988-08-11 | 1988-08-11 | 色分解条件設定方法および装置 |
Country Status (4)
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- 1989-08-04 EP EP89114459A patent/EP0354490B1/en not_active Expired - Lifetime
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