JPH09154026A - カラー画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 色修正すべき色であるか否かの判断の難しい
領域において疑似輪郭が発生しないように画像処理を行
うことで、原画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考慮し
た複製画が得られるようなカラー画像処理装置を提供す
る。 【解決手段】 原画を読取り色分解信号を出力する入力
装置１と、色分解信号を色修正信号に変換する色修正装
置２と、色修正信号に基づいて複製画を出力する出力装
置３とを備える。色修正装置２は、記憶色指標算出部４
にて求めた指標と、色信号変換部５にて求めた色修正信
号とに基づいて、演算部６にて入力画像データの色修正
を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、色修正機能を有す
るカラー複写機やカラープリンタ等のカラー画像処理装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、カラーの原画をカラースキャ
ナ等の読取り手段により読み取り、カラー原画の複製画
をカラープリンタ等の出力手段によって出力する画像入
出力装置として、カラー複写機やカラープリンタ等のカ
ラー画像処理装置がある。

【０００３】ところが、カラー画像処理装置では、入力
画像データを、そのままカラープリンタ等の出力手段に
与えても、殆どの場合、原画の色と異なる色を呈した複
製画となって出力される。

【０００４】そこで、複製画が原画に忠実に色再現され
るための種々の色修正技術が提案されている。その代表
的な色修正技術としては、１９９０年画像電子学会第２
９巻第３号『忠実な色再現のための色修正技術』に、線
形マスキング法等の数式化による色修正処理、直線変換
法等の非数式化による色修正処理等が掲載されている。

【０００５】ところで、人間の視覚は、色の鮮やかさに
影響され易い、即ち肌色や空色等の彩度の比較的低い色
には非常に敏感であり、また、黄色等の彩度の高い色に
はそれほど敏感ではないという特性を有しているためで
ある。したがって、肌色や空色等の彩度の比較的低い色
は、上記の色修正技術を用いて忠実に修正してもあまり
美しく見えない。このため、上記のような肌色や空の色
等の彩度の低い色は、人間の感性、感覚を考慮して色修
正する必要がある。

【０００６】このように人間の感性、感覚を考慮した色
修正を行う画像処理装置として、例えば、特開平６−１
２１１５９号公報には、明度、彩度、色相で表される画
像データについて、人の肌色や森林の緑色等の人間の記
憶している色（記憶色）と判定される領域を抽出し、そ
の領域面積で記憶色補正の有無を決定し、色補正を行う
『カラー画像処理装置』が開示されている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記従来の
カラー画像処理装置では、補正される領域とそうでない
領域との境界部において、その境界部での色調の変化が
急激となり連続性が損なわれる。このため、上記の境界
部のように補正すべき色であるか否かの判断の難しい領
域では色調を連続して変化させるような画像処理を行う
ことができないので、上記の境界部で疑似輪郭が発生
し、複製画の画像品位を低下させるという問題が生ず
る。

【０００８】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、その目的は、補正すべき色であるか否
かの判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないよ
うに画像処理を行うことで、原画に忠実、且つ人間の感
性、感覚を考慮した複製画が得られるようなカラー画像
処理装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１のカラー画像処
理装置は、上記の課題を解決するために、原画を読み取
る読取り手段と、この読取り手段により読み取った入力
画像データの色修正を行う色修正手段と、この色修正手
段にて色修正された画像データを出力する出力手段とを
備えたカラー画像処理装置において、上記色修正手段
は、入力画像データの各画素の色分解信号に基づいて、
肌色や空の色等の記憶色に対するその色らしさを示す指
標を各記憶色毎に算出する記憶色指標算出部と、入力画
像データの各画素の色分解信号を色修正信号に変換する
色信号変換部と、上記記憶色指標算出部にて算出された
指標と上記色信号変換部にて変換された色修正信号とに
基づいて、上記出力手段に出力する信号を演算する演算
部とを備えていることを特徴としている。

【００１０】上記の構成によれば、色修正の対象となる
画素に対して、その色分解信号を変換して得られた色修
正信号と、その色分解信号に基づいて得られた記憶色の
色らしさを考慮した指標とに基づいて、出力手段に出力
する信号を演算するようになっているので、記憶色の色
らしさを考慮した色信号を得ることができる。

【００１１】これにより、上記の色信号に基づいて得ら
れる複製画は、原画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考
慮したものとなる。

【００１２】しかも、入力画像データの各画素を、記憶
色の色らしさを考慮する指標に基づいて色修正するよう
になっているので、連続的に色修正することができる。
これにより、従来のように、色修正された領域と色修正
されない領域との境界部という概念がなくなるので、境
界部における疑似輪郭も発生しなくなる。

【００１３】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。

【００１４】請求項２のカラー画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、記憶
色指標算出部には、入力画像データの各画素のうち色修
正を行う画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記
の色修正を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に
対するその色らしさを示す指標を出力パラメータとする
ニューラルネットワークが用いられることを特徴として
いる。

【００１５】上記の構成によれば、請求項１の作用に加
えて、入力画像データの各画素のうち色修正を行う画素
の色分解信号を入力パラメータとするニューラルネット
ワークが用いられることで、色修正を行う画素における
記憶色の色らしさを示す指標をさらに高精度に、即ち人
間の感性、感覚に近くなるように算出することができ
る。これにより、記憶色の色らしさを考慮した色修正を
高精度で行うことができるので、より原画に忠実、且つ
人間の感性、感覚を考慮した複製画が得られる。

【００１６】請求項３のカラー画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、記憶
色指標算出部には、入力画像データの各画素のうち色修
正を行う画素とその近傍画素の色分解信号を入力パラメ
ータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色や空の
色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を出力パ
ラメータとするニューラルネットワークが用いられるこ
とを特徴としている。

【００１７】上記の構成によれば、請求項１の作用に加
えて、入力画像データの各画素のうち色修正を行う画素
とその近傍画素の色分解信号を入力パラメータとするニ
ューラルネットワークが用いられることで、色修正の対
象となる画素の周囲の画素の色も考慮した指標を算出す
ることができる。

【００１８】これにより、色修正の対象となる画素を、
その周囲の画素の色を考慮して色修正することができる
ので、色修正された画素が、その周囲の画素の色と明確
に違うような孤立点となることがなくなり、この結果、
色修正された画素とそうでない画素との間における色調
の変化を目立たなくすることができる。

【００１９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。

【００２０】請求項４のカラー画像処理装置は、上記の
課題を解決するために、請求項１の構成に加えて、記憶
色指標算出部には、入力画像データの各画素のうち色修
正を行う画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記
の色修正を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に
対するその色らしさを示す指標を出力パラメータとする
第１のニューラルネットワークと、この第１のニューラ
ルネットワークにより決定された色修正を行う画素とそ
の近傍画素の指標を入力パラメータとし、上記の色修正
を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するそ
の色らしさを示す指標を出力パラメータとする第２のニ
ューラルネットワークとが用いられることを特徴として
いる。

【００２１】上記の構成によれば、請求項１の作用に加
えて、第１のニューラルネットワークにより色修正の対
象となる画素とその近傍の画素の記憶色の指標を算出
し、この指標を入力パラメータとする第２のニューラル
ネットワークを用いて、上記の色修正の対象となる画素
の指標を再算出するようにしているので、請求項３のよ
うに一つのニューラルネットワークによって得られた指
標に基づいて色修正する場合よりも、色修正の対象とな
る画素がより高精度に色修正される。

【００２２】これにより、色修正された画素が、その周
囲の画素の色と明確に違うような孤立点となることがな
くなり、この結果、色修正された画素とそうでない画素
との間における色調の変化をさらに目立たなくすること
ができる。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明の実施の一形態について図
１ないし図６に基づいて説明すれば、以下の通りであ
る。

【００２４】本実施の形態に係るカラー画像処理装置
は、図１に示すように、原画を読取り色分解信号を出力
する入力装置１と、色分解信号を色修正信号に変換する
色修正手段としての色修正装置２と、色修正装置２から
の色修正信号に基づいて複製画を出力する出力装置３と
を備えている。

【００２５】入力装置１は、読取り手段としてカラース
キャナを備え、カラーの原画を光走査してＲ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）の色分解信号（以下、ＲＧＢ信号と称
する）を得るようになっている。上記カラースキャナ
は、光走査した原画からＲＧＢ各２５６段階に色分解す
ることができるものとする。そして、このカラースキャ
ナは、色分解信号を色修正装置２に出力するようになっ
ている。

【００２６】色修正装置２は、入力装置１からの色分解
信号であるＲＧＢ信号を、出力装置３で出力可能な信号
であるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンダ）、Ｙ（イエロ
ー）、［Ｋ（ブラック）］の濃度信号（以下、ＣＭＹ
（Ｋ）信号と称する）に変換すると共に、この変換され
たＣＭＹ（Ｋ）信号に対して色修正を行って、出力装置
３に出力するようになっている。

【００２７】出力装置３は、出力手段としてカラープリ
ンタを備え、色修正装置２からのＣＭＹ（Ｋ）信号に基
づいた画像、即ち原画の複製画を出力するようになって
いる。上記カラープリンタは、ＣＭＹの３色インクを使
用して各２５６段階の濃度でプリントアウトできるもの
とする。

【００２８】また、上記色修正装置２は、記憶色指標算
出部４と、色信号変換部５と、演算部６とを備えてい
る。

【００２９】上記記憶色指標算出部４は、入力装置１か
らの入力画像データの各画素の色分解信号に基づいて、
後述する算出方法によって肌色や空の色等の記憶色に対
するその色らしさを示す指標を、０から１の数値で各記
憶色毎に算出するようになっている。例えば、ある画素
の記憶色の指標が、例えば０．７であれば、その画素の
記憶色のその色らしさを７０％考慮して画素の色を修正
すればよいことを示している。そして、算出された指標
は、演算部６に出力される。

【００３０】上記色信号変換部５は、入力装置１からの
入力画像データの各画素の色分解信号であるＲＧＢ信号
を、上記出力装置３におけるプリンタの濃度信号である
ＣＭＹ（Ｋ）信号に変換するようになっており、入力画
像の色再現を忠実に行う基準となる色修正信号を出力す
るデフォルト用色修正系７と、肌色や空の色等の各記憶
色毎に対応する色修正信号を出力する記憶色（ｉ）用色
修正系（ｉ＝１、２、・・・・ｎ）８…とを有してい
る。

【００３１】上記デフォルト用色修正系７では、入力画
像データの色分解信号であるＲＧＢ信号からＣＭＹ
（Ｋ）信号であるＣ₀ 、Ｍ₀ 、Ｙ₀ 、（Ｋ₀ ）に変換
し、記憶色（ｉ）用色修正系８では、記憶色をｎ個とし
た場合、ＲＧＢ信号からＣＭＹ（Ｋ）信号であるＣ_i 、
Ｍ_i 、Ｙ_i 、（Ｋ_i ）、（ｉ＝１、２、・・・・ｎ）に
変換するようになっている。そして、これらデフォルト
用色修正系７および記憶色（ｉ）用色修正系８・・・で
得られたＣＭＹ（Ｋ）信号は、演算部６に出力される。

【００３２】上記演算部６は、上記記憶色指標算出部４
にて算出された指標と上記色信号変換部５にて変換され
た色信号とに基づいて、入力画像データの色修正を行
い、複製画のＣＭＹ（Ｋ）信号を出力装置３に出力する
ようになっている。

【００３３】つまり、記憶色指標算出部４にて算出され
た記憶色（ｉ）の指標をｘ_i とし、デフォルト用色修正
系７にて変換された信号をＣ₀ 、Ｍ₀ 、Ｙ₀ 、（Ｋ₀ ）
とし、また、記憶色（ｉ）用色修正系８にて変換された
信号をＣ_i 、Ｍ_i 、Ｙ_i 、（Ｋ_i ）、（ｉ＝１、２、・
・・・ｎ）とした場合、複製画の濃度信号となるＣＭＹ
（Ｋ）信号は、以下の（１）式から（４）式を用いて演
算されて決定される。

【００３４】 Ｃ＝（１−ｘ₁ −ｘ₂ …−ｘ_n ）Ｃ₀ ＋ｘ₁ Ｃ₁ ＋…＋ｘ_n Ｃ_n ・・（１） Ｍ＝（１−ｘ₁ −ｘ₂ …−ｘ_n ）Ｍ₀ ＋ｘ₁ Ｍ₁ ＋…＋ｘ_n Ｍ_n ・・（２） Ｙ＝（１−ｘ₁ −ｘ₂ …−ｘ_n ）Ｙ₀ ＋ｘ₁ Ｙ₁ ＋…＋ｘ_n Ｙ_n ・・（３） Ｋ＝（１−ｘ₁ −ｘ₂ …−ｘ_n ）Ｋ₀ ＋ｘ₁ Ｋ₁ ＋…＋ｘ_n Ｋ_n ・・（４） 例えば記憶色を肌色１つとすると、色再現を忠実に行う
基準となるデフォルト用色修正系７と、肌色用（例えば
ｉ＝１）の記憶色（１）用色修正系８の２つの色修正系
によって色修正が行われることになり、ＣＭＹ（Ｋ）信
号のうちＣ信号を例にとれば、例えば以下の（５）式の
ように決定される。

【００３５】 Ｃ＝（１−ｘ₁ ）Ｃ₀ ＋ｘ₁ Ｃ₁ ・・・・・・・（５） このとき、記憶色指標算出部４で算出された肌色の指標
ｘ₁ ＝０．７である画素は、７０％の肌色らしさを考慮
した色修正が行われることになる。

【００３６】以上のように、色修正の対象となる画素に
対して、その色分解信号であるＲＧＢ信号を変換して得
られた色修正信号であるＣＭＹ（Ｋ）信号と、その色分
解信号に基づいて得られた記憶色の色らしさを考慮した
指標とに基づいて、演算部６は、出力装置３に出力する
信号を演算するようになっているので、記憶色の色らし
さを考慮した色信号を得ることができる。

【００３７】これにより、上記の色信号に基づいて出力
装置３より得られる複製画は、原画に忠実、且つ人間の
感性、感覚を考慮したものとなる。

【００３８】しかも、入力画像データの各画素を、記憶
色の色らしさを考慮する指標に基づいて色修正するよう
になっているので、連続的に色修正することができる。
これにより、従来のように、色修正された領域と色修正
されない領域との境界部という概念がなくなるので、境
界部における疑似輪郭も発生しなくなる。

【００３９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。

【００４０】ここで、上記記憶色指標算出部４における
指標の算出方法および色信号変換部５におけるデフォル
ト用色修正系７および記憶色（ｉ）用色修正系８の色修
正方法について、以下に説明する。

【００４１】先ず、記憶色指標算出部４における指標の
算出方法について説明すると、記憶色指標算出部４にお
ける指標の算出は、例えば図２に示すように、入力層２
１、中間層２２、出力層２３からなるニューラルネット
ワークを用いて行われる。即ち、入力画像データの各画
素の色分解信号ＲＧＢを入力層２１に入力することによ
り、中間層２２を介して入力された画素の肌色や空の色
等の記憶色の色らしさを示す指標（ｉ＝１、２・・・、
ｎ）を、０から１の数値で出力層２３から出力するよう
になっている。

【００４２】上記の記憶色指標算出部４のニューラルネ
ットワークの構築では、まず、いくつかの色サンプル、
例えば、ＲＧＢ各３２ステップ９段階の全ての組み合わ
せ７２９通りの色サンプルを選択し、それぞれの色に対
して指標を得、これらの色に対する上記の指標を人間の
判断で教師信号として与え、それらの色分解信号ＲＧＢ
を学習させる。

【００４３】以上のように、入力画像データの各画素の
うち色修正を行う画素の色分解信号を入力パラメータと
するニューラルネットワークが用いられることで、色修
正を行う画素における記憶色の色らしさを示す指標をさ
らに高精度に、即ち人間の感性、感覚に近くなるように
算出することができる。

【００４４】これにより、記憶色の色らしさを考慮した
色修正を高精度で行うことができるので、より原画に忠
実、且つ人間の感性、感覚を考慮した複製画が得られ
る。

【００４５】上記の算出方法では、色修正する対象とな
る画素の色分解信号であるＲＧＢ信号に基づいて記憶色
の指標を算出するようになっているが、色修正する対象
となる画素とその近傍画素のＲＧＢ信号をニューラルネ
ットワークに入力して、色修正する対象となる画素の指
標を算出すれば、さらに人間の感性や感覚に近い指標を
得ることができる。

【００４６】この場合、例えば色修正する対象となる画
素とその近傍の８画素のＲＧＢ信号を入力パラメータと
すれば、図２に示す入力層２１のユニット数は、（１＋
８）×３＝２７個となる。このときのニューラルネット
ワークの学習の手順は、先ず、いくつかの色サンプルを
選択し、それらの色を組み合わせて３×３の画像サンプ
ルを作成し、それぞれの画素の指標を求める。そして、
この９画素を見て、中心画素（色修正する対象となる画
素）の色の指標を人間の判断で教師信号として与え、こ
れら画像サンプルの９画素の色分解信号ＲＧＢをを学習
させる。

【００４７】以上のように、入力画像データの各画素の
うち色修正を行う画素とその近傍画素の色分解信号を入
力パラメータとするニューラルネットワークが用いられ
ることで、色修正の対象となる画素の周囲の画素の色も
考慮した指標を算出することができる。

【００４８】これにより、色修正の対象となる画素を、
その周囲の画素の色を考慮して色修正することができる
ので、色修正された画素が、その周囲の画素の色と明確
に違うような孤立点となることがなくなり、この結果、
色修正された画素とそうでない画素との間における色調
の変化を目立たなくすることができる。

【００４９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができる。

【００５０】さらに、他の指標の算出方法としては、図
２に示すニューラルネットワークを第１のニューラルネ
ットワークとし、この第１のニューラルネットワークに
より各画素の指標を求めて、求めた色修正を行う画素と
その近傍画素の指標を、例えば図３に示すような、入力
層３１と、中間層３２と、出力層３３とからなるニュー
ラルネットワーク（第２のニューラルネットワーク）に
入力して指標を再決定する方法もある。

【００５１】尚、上記第２のニューラルネットワーク
は、考慮する記憶色毎に設けられるものとする。考慮す
る記憶色を肌色と空の色の２つとし、８近傍画素の指標
をニューラルネットワークに入力する場合、図３に示す
ような、ユニット数が９個の入力層３１、ユニットが１
個の出力層３３とで構成されるニューラルネットワーク
を２つ用意すれば良いことになる。これら２つのニュー
ラルネットワークの学習は、記憶色としての肌色用のニ
ューラルネットワークを例にすれば、いくつかの３×３
画素の肌色の指標サンプルを作り、これに対して、中央
画素（９個の画素の中心の画素）のより最適な指標を教
師信号として与え、これらの指標サンプルを学習させ
る。

【００５２】以上のように、上記の指標算出方法によれ
ば、第１のニューラルネットワークである図２に示すニ
ューラルネットワークにより色修正の対象となる画素と
その近傍の画素の記憶色の指標を算出し、この指標を入
力パラメータとする第２のニューラルネットワークであ
る図３に示すニューラルネットワークを用いて、上記の
色修正の対象となる画素の指標を再算出するようにして
いるので、一つのニューラルネットワークによって得ら
れた指標に基づいて色修正する場合よりも、色修正の対
象となる画素がより高精度に色修正される。

【００５３】これにより、色修正された画素が、その周
囲の画素の色と明確に違うような孤立点となることがな
くなり、この結果、色修正された画素とそうでない画素
との間における色調の変化をさらに目立たなくすること
ができる。

【００５４】次に、上記のデフォルト用色修正系７や記
憶色（ｉ）用色修正系８における色修正方法について説
明すると、例えば図４（ａ）（ｂ）に示すような色変換
マトリクスにより入力されたＲＧＢ信号を色修正信号Ｃ
ＭＹ（Ｋ）に変換する方法がある。

【００５５】図４（ａ）は、線形マスキング法を用いた
色変換マトリクスであり、ＲＧＢ信号（Ｄ_r 、Ｄ_g 、Ｄ
_b ) を変換して色修正信号ＣＭＹ（Ｄ_c ’、Ｄ_m ’、Ｄ
_y ’) を予測するようになっている。ここで、図中
ａ₁₁、ａ₁₂、・・・は係数であり、例えば周知の濃度差
最小自乗法により求められる。

【００５６】また、図４（ｂ）は、非線形マスキング法
を用いた色変換マトリクスであり、２次１０項のＲＧＢ
信号（Ｄ_r 、Ｄ_g 、Ｄ_b 、・・・) を変換して色修正信
号ＣＭＹ（Ｄ_c ’、Ｄ_m ’、Ｄ_y ’) を予測するように
なっている。ここで、図中ａ₁₀₁ 、ａ₁₀₂ 、・・・は係
数であり、例えば周知の濃度差最小自乗法により求めら
れる。

【００５７】尚、上記の色変換マトリクスでは、予測さ
れる色修正信号をＣＭＹ（Ｄ_c ’、Ｄ_m ’、Ｄ_y ’) と
したが、これに、ブラックを示す信号を加えても良い。
この場合、入力されたＲＧＢ信号（Ｄ_r 、Ｄ_g 、Ｄ_b )
を変換して色修正信号ＣＭＹＫ（Ｄ_c ’、Ｄ_m ’、
Ｄ_y ’、Ｄ_k ’）を決定する。

【００５８】また、上記の色修正系における他の色修正
方法としては、ルックアップテーブルを用いて色修正す
る方法がある。

【００５９】このようなルックアップテーブル法では、
例えば図５に示すように、色分解信号座標空間（ＲＧＢ
空間）の格子点に当たる点を、色分解信号（ＲＧＢ信
号）座標と色修正信号（ＣＭＹ（Ｋ）信号）データとの
対応テーブル（ルックアップテーブル）として色修正を
行うようになっている。このとき、テーブルにない点
（図中斜線部分内の点）は近傍のテーブルのデータを用
いて、３次元補間あるいは４次元補間等によって補間演
算して色修正を行う。このときの補間演算の方法として
は、周知の技術を用いれば良く、例えば１９９０年画像
電子学会第２９巻第３号『忠実な色再現のための色修正
技術』に開示されている補間演算方法を用いれば良い。

【００６０】さらに、上記の色修正系における他の色修
正方法としては、ニューラルネットワークを用いる方法
がある。

【００６１】上記ニューラルネットワークは、例えば図
６（ａ）（ｂ）に示すように、入力層５１、中間層５
２、出力層５３で構成されており、各画素の色分解信号
であるＲＧＢ信号が入力層５１に入力され、中間層５２
を介して各画素の色修正信号であるＣＭＹ（Ｋ）信号が
出力層５３から出力されるようになっている。

【００６２】上記ニューラルネットワークは、出力装置
３での信号がＣＭＹ信号の場合には、図６（ａ）に示す
ように、入力層５１のユニット数は３、出力層５３のユ
ニット数は３となっており、出力装置３での信号がＣＭ
ＹＫ信号の場合には、図６（ｂ）に示すように、入力層
５１のユニット数は３、出力層５３のユニット数は４と
なっている。

【００６３】尚、上記の各ニューラルネットワークは、
誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）で予め学習さ
れたものを使用する。

【００６４】以上のように、本実施の形態に係るカラー
画像処理装置では、色修正装置２が、色分解信号を記憶
色の色らしさを示す指標を用いて色修正信号に変換する
ようになっているので、記憶色である肌色や空の色等の
特定の色を考慮しながら、連続的に色修正を行うように
なっている。これにより、上記の特定の色の領域とそう
でない領域との間に疑似輪郭が発生しなくなるので、原
画をより忠実に再現し、尚且つ人間の感性、感覚を考慮
した複製画を得ることができる。

【００６５】また、記憶色の色らしさを示す指標を用い
て色修正するようになっているので、従来のように、色
変換マトリクス、ルックアップテーブル、ニューラルネ
ットワーク等の色修正方法のみを利用して色修正を行う
場合に比べて格段に人間の感性、感覚に近い複製画を得
ることができる。

【００６６】

【発明の効果】請求項１の発明のカラー画像処理装置
は、以上のように、原画を読み取る読取り手段と、この
読取り手段により読み取った入力画像データの色修正を
行う色修正手段と、この色修正手段にて色修正された画
像データを出力する出力手段とを備えたカラー画像処理
装置において、上記色修正手段は、入力画像データの各
画素の色分解信号に基づいて、肌色や空の色等の記憶色
に対するその色らしさを示す指標を各記憶色毎に算出す
る記憶色指標算出部と、入力画像データの各画素の色分
解信号を色修正信号に変換する色信号変換部と、上記記
憶色指標算出部にて算出された指標と上記色信号変換部
にて変換された色修正信号とに基づいて、上記出力手段
に出力する信号を演算する演算部とを備えている構成で
ある。

【００６７】それゆえ、記憶色の色らしさを考慮した原
画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考慮した複製画を得
ることができる。

【００６８】しかも、入力画像データの各画素を、記憶
色の色らしさを考慮する指標に基づいて色修正するよう
になっているので、連続的に色修正することができる。
これにより、従来のように、色修正された領域と色修正
されない領域との境界部という概念がなくなるので、境
界部における疑似輪郭も発生しなくなる。

【００６９】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができるとい
う効果を奏する。

【００７０】請求項２の発明のカラー画像処理装置は、
以上のように、請求項１の構成に加えて、記憶色指標算
出部には、入力画像データの各画素のうち色修正を行う
画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記の色修正
を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するそ
の色らしさを示す指標を出力パラメータとするニューラ
ルネットワークが用いられる構成である。

【００７１】それゆえ、請求項１の構成による効果に加
えて、色修正を行う画素における記憶色の色らしさを示
す指標をさらに高精度に、即ち人間の感性、感覚に近く
なるように算出することができる。これにより、記憶色
の色らしさを考慮した色修正を高精度で行うことができ
るので、より原画に忠実、且つ人間の感性、感覚を考慮
した複製画を得ることができるという効果を奏する。

【００７２】請求項３の発明のカラー画像処理装置は、
以上のように、請求項１の構成に加えて、記憶色指標算
出部には、入力画像データの各画素のうち色修正を行う
画素とその近傍画素の色分解信号を入力パラメータと
し、上記の色修正を行う画素に対する肌色や空の色等の
記憶色に対するその色らしさを示す指標を出力パラメー
タとするニューラルネットワークが用いられる構成であ
る。

【００７３】これにより、請求項１の構成による効果に
加えて、色修正の対象となる画素を、その周囲の画素の
色を考慮して色修正することができるので、色修正され
た画素が、その周囲の画素の色と明確に違うような孤立
点となることがなくなり、この結果、色修正された画素
とそうでない画素との間における色調の変化を目立たな
くすることができる。

【００７４】したがって、補正すべき色であるか否かの
判断の難しい領域において疑似輪郭が発生しないように
色修正を行うことができるので、原画に忠実、且つ人間
の感性、感覚を考慮した複製画を得ることができるとい
う効果を奏する。

【００７５】請求項４の発明のカラー画像処理装置は、
以上のように、請求項１の構成に加えて、記憶色指標算
出部には、入力画像データの各画素のうち色修正を行う
画素の色分解信号を入力パラメータとし、上記の色修正
を行う画素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するそ
の色らしさを示す指標を出力パラメータとする第１のニ
ューラルネットワークと、この第１のニューラルネット
ワークにより決定された色修正を行う画素とその近傍画
素の指標を入力パラメータとし、上記の色修正を行う画
素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するその色らし
さを示す指標を出力パラメータとする第２のニューラル
ネットワークとが用いられる構成である。

【００７６】これにより、請求項１の構成による効果に
加えて、色修正された画素が、その周囲の画素の色と明
確に違うような孤立点となることがなくなり、この結
果、色修正された画素とそうでない画素との間における
色調の変化をさらに目立たなくすることができるという
効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のカラー画像処理装置を示す概略構成ブ
ロック図である。

【図２】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における記憶色指標算出部に用いられるニュー
ラルネットワークの概略構成図である。

【図３】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における記憶色指標算出部に用いられる他のニ
ューラルネットワークの概略構成図である。

【図４】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における色信号変換部に用いられる色変換マト
リクスを示すものであって、（ａ）は線形マスキング法
を用いたときの色変換マトリクスを示す説明図であり、
（ｂ）は非線形マスキング法を用いたときの色変換マト
リクスを示す説明図である。

【図５】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における色信号変換部に用いられるルックアッ
プテーブルの一例を示す説明図である。

【図６】図１に示すカラー画像処理装置に備えられた色
修正装置における色信号変換部に用いられるニューラル
ネットワークを示すものであって、（ａ）は出力信号が
ＣＭＹ信号のときのニューラルネットワークを示す説明
図であり、（ｂ）は出力信号がＣＭＹＫ信号のときのニ
ューラルネットワークを示す説明図である。

【符号の説明】

１ 入力装置（読取り手段） ２ 色修正装置（色修正手段） ３ 出力装置（出力手段） ４ 記憶色指標算出部 ５ 色信号変換部 ６ 演算部（色修正部）

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】原画を読み取る読取り手段と、この読取り
   手段により読み取った入力画像データの色修正を行う色
   修正手段と、この色修正手段にて色修正された画像デー
   タを出力する出力手段とを備えたカラー画像処理装置に
   おいて、 上記色修正手段は、入力画像データの各画素の色分解信
   号に基づいて、肌色や空の色等の記憶色に対するその色
   らしさを示す指標を各記憶色毎に算出する記憶色指標算
   出部と、 入力画像データの各画素の色分解信号を色修正信号に変
   換する色信号変換部と、 上記記憶色指標算出部にて算出された指標と上記色信号
   変換部にて変換された色修正信号とに基づいて、上記出
   力手段に出力する信号を演算する演算部とを備えている
   ことを特徴とするカラー画像処理装置。
2. 【請求項２】上記記憶色指標算出部には、入力画像デー
   タの各画素のうち色修正を行う画素の色分解信号を入力
   パラメータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色
   や空の色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を
   出力パラメータとするニューラルネットワークが用いら
   れることを特徴する請求項１記載のカラー画像処理装
   置。
3. 【請求項３】上記記憶色指標算出部には、入力画像デー
   タの各画素のうち色修正を行う画素とその近傍画素の色
   分解信号を入力パラメータとし、上記の色修正を行う画
   素に対する肌色や空の色等の記憶色に対するその色らし
   さを示す指標を出力パラメータとするニューラルネット
   ワークが用いられることを特徴とする請求項１記載のカ
   ラー画像処理装置。
4. 【請求項４】上記記憶色指標算出部には、入力画像デー
   タの各画素のうち色修正を行う画素の色分解信号を入力
   パラメータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色
   や空の色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を
   出力パラメータとする第１のニューラルネットワーク
   と、この第１のニューラルネットワークにより決定され
   た色修正を行う画素とその近傍画素の指標を入力パラメ
   ータとし、上記の色修正を行う画素に対する肌色や空の
   色等の記憶色に対するその色らしさを示す指標を出力パ
   ラメータとする第２のニューラルネットワークとが用い
   られることを特徴とする請求項１記載のカラー画像処理
   装置。