JP3871495B2 - Color conversion apparatus and color conversion method - Google Patents

Description

【０００８】
ここで、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３である。
【０００９】
しかし、式（２７）の単純な線形演算では、印画等の非線形性により良好な変換特性を実現できない。
【００１０】
上記の変換特性を改良した方法が、特公平２−３０２２６号公報の色補正演算装置に開示されており、下記の式（２８）のマトリクス演算式を採用している。
【００１１】
【数１０】

【００１２】
ここで、Ｎは定数、ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１０である。
【００１３】
上記式（２８）は、無彩色成分と色成分が混在する画像データを直接使用するため、演算の相互干渉が発生する。つまり、係数を１つ変更すると、着目している成分または色相以外にも影響を与え、良好な変換特性を実現できないという課題がある。
【００１４】
また、本出願人による特願平１１−１８２１７号に記載の色変換方法は、この解決策を開示している。図１７は、特願平１１−１８２１７号記載の入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉを出力画像データＲ、Ｇ、Ｂに変換する色変換方法を示すブロック回路図である。図１７において、１０１はαβ算出手段、１０２は色相データ算出手段、１０３は多項式演算手段、１０４はマトリクス演算手段、１０５は係数発生手段、１０６は合成手段である。
【００１５】
αβ算出手段１０１は入力された画像データＲ、Ｇ、Ｂの最大値βと最小値αを算出し、各データを特定する識別符号Ｓ１を生成して出力する。また、色相データ算出手段１０２は画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記αβ算出手段１０１からの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する。
【００１６】
図１８は、上記多項式演算手段１０３の一構成例を示すブロック図である。図において、１０７は入力された色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去手段、１０８ａ、１０８ｂは乗算手段、１０９ａ、１０９ｂ、１０９ｃは入力されたデータの最小値を選択し出力する最小値選択手段、１１１は上記αβ算出手段１からの識別符号Ｓ１に基づき、演算係数を発生し出力する演算係数発生手段、１１０ａ、１１０ｂは上記演算係数発生手段１１１からの出力が示す演算係数と、最小値選択手段１０９ａ及び１０９ｂの出力との乗算を行う演算手段である。
【００１７】
次に動作について説明する。入力された画像データＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）はαβ算出手段１０１および色相データ算出手段１０２へと送られ、αβ算出手段１０１は、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するとともに、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうち最大値となるデータと最小値となるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。色相データ算出手段１０２は、画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉと上記αβ算出手段１０１からの出力である最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理を行い、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。
【００１８】
このとき、上記αβ算出手段１０１において算出される最大値β、最小値αは、β＝ＭＡＸ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）、α＝ＭＩＮ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）であり、色相データ算出手段１０２において算出される６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理によって得られているので、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。例えば、最大値βがＲｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｇｉ）は、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また、最大値βがＲｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。すなわち、最大、最小となるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの組み合わせにより、少なくとも、ｒ、ｇ、ｂの中で１つ、ｙ、ｍ、ｃの中で１つの合計２つの値がゼロとなることになる。
【００１９】
そして、上記αβ算出手段１０１においては、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。この識別符号Ｓ１は、最大値βと最小値αがＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号Ｓ１を生成することができる。
【００２０】
次に、色相データ算出手段１０２からの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段１０３へと送られ、また、ｒ、ｇ、ｂについてはマトリクス演算手段１０４へも送られる。多項式演算手段１０３には上記αβ算出手段１０１から出力される識別符号Ｓ１も入力されており、ｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、ｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行い、乗算項Ｔ３＝Ｑ１×Ｑ２およびＴ１＝Ｐ１×Ｐ２、第１の比較データＴ４＝ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）およびＴ２＝ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）、第２の比較データＴ５＝ｍｉｎ（ａｐ×Ｔ２、ａｑ×Ｔ４）を算出する。ここで、ａｐ、ａｑは第１の比較データＴ２およびＴ４にかかる演算係数である。以上、上述した多項式データＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５が、多項式演算手段１０３の出力である。そして、この多項式演算手段１０３の出力はマトリクス演算手段１０４へと送られる。
【００２１】
一方、図１７の係数発生手段１０５は、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段１０４へと送る。マトリクス演算手段１０４は、上記色相データ算出手段１０２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段１０３からの多項式データＴ１〜Ｔ５、係数発生手段１０５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（１０１）の演算結果を画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１として出力する。
【００２２】
【数１１】

【００２３】
なお、式（１０１）において、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【００２４】
合成手段１０６は、上記マトリクス演算手段１０４からの画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と上記αβ算出手段１０１からの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力する。よって、上記図１７に示した構成による色変換方法により色変換された画像データＲ、Ｇ、Ｂを求める演算式は、式（１０２）となる。
【００２５】
【数１２】

【００２６】
ここで、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、ｈ２ｒｙ＝ｍｉｎ（ａｑ１×ｈ１ｙ、ａｐ１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｒｍ＝ｍｉｎ（ａｑ２×ｈ１ｍ、ａｐ２×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ＝ｍｉｎ（ａｑ３×ｈ１ｙ、ａｐ３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ＝ｍｉｎ（ａｑ４×ｈ１ｃ、ａｐ４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｍ＝ｍｉｎ（ａｑ５×ｈ１ｍ、ａｐ５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｃ＝ｍｉｎ（ａｑ６×ｈ１ｃ、ａｐ６×ｈ１ｂ）であり、ａｑ１〜ａｑ６およびａｐ１〜ａｐ６は第１の比較データにかかる演算係数である。
【００２７】
なお、式（１０２）の演算項と図１７に示した構成における演算項の数の違いは、図１７に示した構成における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（１０２）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、１画素について、式（１０２）の多項式データについては１８個のデータを５個の有効データ（Ｔ１〜Ｔ５）に削減できる。
【００２８】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【００２９】
図１９（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相（赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ）と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示したものであり、各色相データはそれぞれ３つの色相に関与している（例えば、色相データｙは赤、イエローおよび緑に、色相データｍは青、マゼンタおよび赤にそれぞれ関与する）。また、図２０（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と乗算項ｙ×ｍ、ｒ×ｇ、ｃ×ｙ、ｇ×ｂ、ｍ×ｃ、ｂ×ｒの関係を模式的に示したものであり、各乗算項が特定の色相に関与していることが分かる（例えば、乗算項ｙ×ｍは赤に、ｒ×ｇはイエローにそれぞれ関与する）。なお、以降、図中＊は、特に断らない限り乗算（×）を意味する。
【００３０】
図２１（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と第１の比較データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍの関係を模式的に示したものであり、各第１の比較データが特定の色相に関与していることが分かる（例えば、第１の比較データｈ１ｒは赤に、ｈ１ｙはイエローにそれぞれ関与する）。
【００３１】
さらに図２２（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と、第２の比較データｈ２ｒｙ、ｈ２ｇｙ、ｈ２ｇｃ、ｈ２ｂｃ、ｈ２ｂｍ、ｈ２ｒｍの関係を模式的に示したものであり、各第２の比較データが赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の中間領域の変化に関与していることが分かる（例えば、第２の比較データｈ２ｒｙは赤〜イエローに、ｈ２ｇｙはイエロー〜緑にそれぞれ関与する）。
【００３２】
以上より、上述の図１７に示した構成における色変換方法によると、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データに係る係数を変化させることにより、着目している色相のみを他の色相に影響を与えることなく調整できる。
【００３３】
また、第２の比較データに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つ色相間の変化の度合いについて補正することが可能で、例えば、好みに応じて、特定の色相の色空間に占める領域の拡大または縮小が望まれる場合、具体的には、マゼンタ〜赤〜イエローと変化する色空間において、赤の占める領域の拡大または縮小が望まれるような場合においても、この要求を満たすことが可能となる。
【００３４】
さらに、上記の乗算項は彩度に対して２次的な演算項となり、第１の比較データおよび第２の比較データは彩度に対して１次的な演算項となる。したがって、乗算項、第１の比較データおよび第２の比較データを共に用いることにより、彩度に対する非線形な特性をも補正することができる。
【００３５】
上記第２の比較データは、次のような効果も有する。図２３（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した構成における色変換方法において、多項式データの固定係数Ｅｉｊを式（１０３）に示す値とし、演算係数Ｆｉｊを全て０とした場合、すなわち色変換処理を行わない場合における、マトリクス演算手段１０４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係を表す図である。
【００３６】
【数１３】

【００３７】
図２３（Ａ）〜（Ｃ）より、各色相において画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１のうち少なくとも１つは０となっている（例えば、画像データＲ１においてはシアンが０となり、Ｇ１においてはマゼンタが０となる）。これは、色相データ算出手段１０２において、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉよりその最小値αが減算されたことによる。最小値αは入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉにおける無彩色の成分である。また、図２３（Ａ）〜（Ｃ）より、各色相において画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値は一定値となっている。
【００３８】
図２４（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した構成による色変換方法において、緑に対して有効となる第１の比較データｈ１ｇにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合における、マトリクス演算手段１０４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図であり、緑の色相におけるＢ１信号が増加しており、「青っぽい緑色」となる。
【００３９】
図２４に示す場合においては、緑の色相におけるＢ１信号を増加させたことにより、イエロー〜緑の領域においては、画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１のいずれも０とはならない。このことは、色相データ算出手段１０２において、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉより無彩色成分である最小値αを除去したにも関わらず、色変換処理によりイエロー〜緑の領域において無彩色成分がふたたび発生したことを示す。イエロー〜緑の領域における無彩色成分の発生は、当該領域における彩度の低下につながる。
【００４０】
図２５（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した構成による色変換方法において、緑に対して有効となる第１の比較データｈ１ｇにかかる演算係数に加え、イエロー〜緑の領域に対して有効となる第２の比較データｈ２ｇｙにかかる演算係数をも操作することにより色変換処理を行った場合における、マトリクス演算手段１０４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図である。
【００４１】
図２５に示す場合においては、ｈ２ｇｙにかかる演算係数をも操作することにより、図２４の場合において見られたイエロー〜緑の領域における色変換処理に起因する無彩色成分の発生は生じておらず（図２５中、イエロー〜緑の中間のところではＧ１しか信号として存在しない）、イエロー〜緑の領域における彩度の低下は発生しない。
【００４２】
上述のように図１７に示した構成による色変換方法においては、色変換処理に起因する彩度の低下を解決することも可能となる。しかし、この色変換法においても解決されていない問題がある。
【００４３】
図２６（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した構成による色変換方法において、緑に対して有効となる第１の比較データｈ１ｇにかかる演算係数と、イエローに対して有効となる第１の比較データｈ１ｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合における、マトリクス演算手段１０４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図であり、緑の色相におけるＢ１信号が増加しており「青っぽい緑色」となるとともに、イエローの色相におけるＧ１信号が減少しており「赤っぽいイエロー」となる。
【００４４】
図２６に示す場合においては、緑の色相におけるＢ１信号を増加させたことにより、イエロー〜緑の領域においては、Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１のいずれも０とはならず、イエロー〜緑の領域における無彩色成分の発生が見られる。
【００４５】
さらに図２６に示す場合においては、色変換を行わない場合である図２３と比較して、イエローの色相におけるＧ１信号を減少させたことにより、イエロー〜緑の領域においてＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値が小さな値となる。このＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値の減少は、色変換処理によりイエロー〜緑の領域において、輝度の低下が発生することにつながる。
【００４６】
図２７（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した構成による色変換方法において、イエロー〜緑の領域に対して有効となる第２の比較データｈ２ｇｙにかかる演算係数をも操作することにより図２６において見られるイエロー〜緑の領域での彩度の低下を解決した場合における、マトリクス演算手段１０４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図である。しかし、この場合においてもイエロー〜緑の領域での輝度の低下は依然として解決されていない。
【００４７】
一方、図２８（Ａ）〜（Ｃ）は、図１７に示した構成による色変換方法において、イエロー〜緑の領域に対して有効となる第２の比較データｈ２ｇｙにかかる演算係数をも操作することにより図２６において見られるイエロー〜緑の領域での輝度の低下を解決した場合における、マトリクス演算手段１０４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図である。しかし、この場合においてもイエロー〜緑の領域での彩度の低下は依然として解決されていない。
【００４８】
以上のような、彩度および輝度の低下は、色変換処理によって色再現可能な範囲が狭くなることにつながる。
【００４９】
【発明が解決しようとする課題】
従来の色変換方法または色変換装置は、ＲＯＭなどのメモリによるテーブル変換方式で構成されている場合は、大容量メモリが必要になり、変換特性を柔軟に変更することができない問題点があり、また、マトリクス演算方式で構成される場合は、着目する色相のみを調整できるが、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を全ての場合において除去することができず、色変換処理によって色再現可能な範囲が狭くなることがあるという問題点があった。
【００５０】
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、画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法および色変換装置において、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相に加え、更に赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域を独立に補正することにより、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正でき、また変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要とせず、さらに色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能な色変換方法または色変換装置を得ることを目的とする。
【００５１】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出手段と、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出手段から出力される上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（３）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（４）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成手段と、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(１)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００５２】
【数１４】

【００５３】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求める手段と、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出手段と、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出手段からの出力である最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（４）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（５）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成手段と、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(２)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００５４】
【数１５】

【００５５】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出手段と、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出手段から出力される上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（３）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（４）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する手段と、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）を発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(３)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００５６】
【数１６】

【００５７】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求める手段と、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βと最小値αを算出する算出手段と、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出手段からの出力である最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（４）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（５）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成手段と、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）とを発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(４)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００５８】
【数１７】

【００５９】
また、本発明に係る色変換装置は、第２の比較データ生成手段における、各第１の比較データに所定の演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を乗算する乗算手段が、演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を１、２、４、８、…となる整数値とし、ビットシフトにより上記各第１の比較データと上記演算係数との演算を行うことを特徴とする。
【００６０】
また、本発明に係る色変換装置は、算出手段は、画像データＲ、Ｇ、Ｂまたは補色データＣ、Ｍ、Ｙを用いて最大値βおよび最小値αを算出するとともに、最大および最小となる上記画像データまたは上記補色データの種類に応じて、ゼロとなる色相データを特定するための識別符号を出力する識別符号出力手段を備え、
上記算出手段から出力される識別符号に応じて、第１の比較データ生成手段において第１の比較データを生成し、係数発生手段においてマトリクス係数を発生し、該マトリクス係数によるマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データまたは補色データを得ることを特徴とする。
【００６１】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出ステップ、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出ステップによって得られた上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（３）上記色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（４）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって発生される上記係数による以下の式(１)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００６２】
【数１８】

【００６３】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求めるステップと、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出ステップと、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出ステップによって得られた最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（４）該色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（５）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって発生される上記係数による以下の式(２)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００６４】
【数１９】

【００６５】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出ステップと、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出ステップによって得られる上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（３）上記色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（４）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）を発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって得られる上記係数による以下の式(３)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００６６】
【数２０】

【００６７】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求めるステップと、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βと最小値αを算出する算出ステップと、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出ステップによって得られる最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（４）上記色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（５）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）とを発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって発生される上記係数による以下の式(４)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とする。
【００６８】
【数２１】

【００６９】
また、本発明に係る色変換方法は、第２の比較データ生成ステップに含まれる各第１の比較データに所定の演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を乗算する乗算ステップにおいて、演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を１、２、４、８、…となる整数値とし、ビットシフトにより上記各第１の比較データと上記演算係数との演算を行うことを特徴とする。
【００７０】
また、本発明に係る色変換方法は、算出ステップは、画像データＲ、Ｇ、Ｂまたは補色データＣ、Ｍ、Ｙを用いて最大値βおよび最小値αを算出するとともに、最大および最小となる上記画像データまたは上記補色データの種類に応じて、ゼロとなる色相データを特定するための識別符号を出力する識別符号出力ステップを含み、
上記算出ステップによって出力される識別符号に応じて、第１の比較データ生成ステップにおいて第１の比較データを生成し、係数発生ステップにおいてマトリクス係数を発生し、該マトリクス係数によるマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データまたは補色データを得ることを特徴とする。
【００７１】
【発明の実施の形態】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の一実施形態による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１は入力された画像データＲ、Ｇ、Ｂの最大値βと最小値αを算出し、後述する識別符号Ｓ１を生成して出力するαβ算出手段、２は画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記αβ算出手段１からの出力より色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段、３は多項式演算手段、４はマトリクス演算手段、５は係数発生手段、６は合成手段である。
【００７２】
また、図２は、上記多項式演算手段３の一構成例を示すブロック図である。図において、７は入力された色相データのうちゼロとなるデータを除去するゼロ除去手段、９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄは入力されたデータの最小値を選択し出力する最小値選択手段、１１は上記αβ算出手段１からの識別符号に基づき、演算係数を発生し出力する演算係数発生手段、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄは上記演算係数発生手段１１からの出力が示す演算係数と、最小値選択手段９ａ及び９ｂの出力との乗算を行う演算手段である。
【００７３】
次に動作について説明する。入力された画像データＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）はαβ算出手段１および色相データ算出手段２へと送られ、αβ算出手段１は、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの最大値βと最小値αを算出して出力するとともに、入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうち最大値となるデータと最小値となるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。
【００７４】
色相データ算出手段２は、画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉと上記αβ算出手段１からの出力である最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理を行い、６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃを出力する。
【００７５】
このとき、上記αβ算出手段１において算出される最大値β、最小値αは、β＝ＭＡＸ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）、α＝ＭＩＮ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）であり、色相データ算出手段２において算出される６つの色相データｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃは、ｒ＝Ｒｉ−α、ｇ＝Ｇｉ−α、ｂ＝Ｂｉ−αおよびｙ＝β−Ｂｉ、ｍ＝β−Ｇｉ、ｃ＝β−Ｒｉの減算処理によって得られているので、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質がある。
【００７６】
例えば、最大値βがＲｉ、最小値αがＧｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｇｉ）は、上記の減算処理よりｇ＝０およびｃ＝０となり、また、最大値βがＲｉ、最小値αがＢｉである場合（β＝Ｒｉ、α＝Ｂｉ）は、ｂ＝０およびｃ＝０となる。すなわち、最大、最小となるＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉの組み合わせにより、少なくとも、ｒ、ｇ、ｂの中で１つ、ｙ、ｍ、ｃの中で１つの合計２つの値がゼロとなることになる。
【００７７】
したがって、上記αβ算出手段１においては、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定する識別符号Ｓ１を生成し出力する。この識別符号Ｓ１は、最大値βと最小値αが入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号Ｓ１を生成することができる。図３は識別符号Ｓ１と入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉにおける最大値β、最小値αおよびゼロとなる色相データの関係を示す図である。なお、図中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【００７８】
次に、色相データ算出手段２からの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段３へと送られ、また、色相データｒ、ｇ、ｂについてはマトリクス演算手段４へも送られる。多項式演算手段３には上記αβ算出手段１から出力される識別符号Ｓ１も入力されており、色相データｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、色相データｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのであるが、この動作を図２に従って説明する。
【００７９】
多項式演算手段３において、色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃとαβ算出手段からの識別符号Ｓ１はゼロ除去手段７へと入力される。ゼロ除去手段７では、識別符号Ｓ１に基づき、色相データｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と色相データｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を出力する。Ｑ１、Ｑ２、Ｐ１、Ｐ２は、例えば図４に示すように決定され、出力される。
【００８０】
例えば図３、４から、識別符号Ｓ１＝０となる場合、色相データｒ、ｂからＱ１、Ｑ２が、色相データｙ、ｍからＰ１、Ｐ２が得られ、Ｑ１＝ｒ、Ｑ２＝ｂ、Ｐ１＝ｍ、Ｐ２＝ｙとして出力する。なお、上記図３と同様、図４中の識別符号Ｓ１の値はその一例を示すものであり、この限りではなく、他の値であってもよい。
【００８１】
最小値選択手段９ａでは、上記ゼロ除去手段７からの出力データＱ１、Ｑ２のうちの最小値Ｔ４＝ｍｉｎ（Ｑ１，Ｑ２）を選択して出力し、最小値選択手段９ｂでは、上記ゼロ除去手段７からの出力データＰ１、Ｐ２のうちの最小値Ｔ２＝ｍｉｎ（Ｐ１，Ｐ２）を選択して出力する。最小値選択手段９ａおよび９ｂから出力されるＴ４およびＴ２が、第１の比較データである。
【００８２】
演算係数発生手段１１には上記αβ算出手段１からの識別符号Ｓ１が入力され、演算手段１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄにおいて第１の比較データＴ４およびＴ２に対し乗算を行うための演算係数ａｑ１、ａｐ１、ａｑ２、ａｐ２を示す信号を識別符号Ｓ１に基づき発生し、演算手段１０ａへ演算係数ａｑ１を、演算手段１０ｂへは演算係数ａｐ１を、演算手段１０ｃへ演算係数ａｑ２を、演算手段１０ｄへは演算係数ａｐ２を出力する。
【００８３】
なお、この演算係数ａｑ１、ａｐ１、ａｑ２、ａｐ２はそれぞれ識別符号Ｓ１に応じて発生されることとなり、図４から識別符号Ｓ１に対しそれぞれ６種類の演算係数ａｑ１、ａｐ１、ａｑ２、ａｐ２が発生される。演算手段１０ａでは上記最小値選択手段９ａからの第１の比較データＴ４が入力され、演算係数発生手段１１からの演算係数ａｑ１と第１の比較データＴ４による乗算ａｑ１×Ｔ４を行い、その出力を最小値選択手段９ｃへ送り、演算手段１０ｂでは上記最小値選択手段９ｂからの第１の比較データＴ２が入力され、演算係数発生手段１１からの演算係数ａｐ１と第１の比較データＴ２による乗算ａｐ１×Ｔ２を行い、その出力を最小値選択手段９ｃへ送る。
【００８４】
また、演算手段１０ｃでは上記最小値選択手段９ａからの第１の比較データＴ４が入力され、演算係数発生手段１１からの演算係数ａｑ２と第１の比較データＴ４による乗算ａｑ２×Ｔ４を行い、その出力を最小値選択手段９ｄへ送り、演算手段１０ｄでは上記最小値選択手段９ｂからの第１の比較データＴ２が入力され、演算係数発生手段１１からの演算係数ａｐ２と第１の比較データＴ２による乗算ａｐ２×Ｔ２を行い、その出力を最小値選択手段９ｄへ送る。
【００８５】
最小値選択手段９ｃでは、演算手段１０ａおよび１０ｂからの出力の最小値Ｔ５＝ｍｉｎ（ａｐ１×Ｔ２、ａｑ１×Ｔ４）を選択して出力し、最小値選択手段９ｄでは、演算手段１０ｃおよび１０ｄからの出力の最小値Ｔ６＝ｍｉｎ（ａｐ２×Ｔ２、ａｑ２×Ｔ４）を選択して出力する。最小値選択手段９ｃ、９ｄから出力されるＴ５、Ｔ６が、第２の比較データである。以上、上述した多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６が、多項式演算手段３の出力である。そして、この多項式演算手段３の出力はマトリクス演算手段４へと送られる。
【００８６】
一方、図１の係数発生手段５は、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４へと送る。マトリクス演算手段４は、上記色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段３からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、係数発生手段５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（６）の演算結果を画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１として出力する。
【００８７】
【数２２】

【００８８】
なお、式（６）において、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜４である。
【００８９】
ここで、図５は、上記マトリクス演算手段４における部分的な一構成例を示すブロック図であり、画像データＲ１を演算し出力する場合について示している。図において、１２ａ〜１２ｅは乗算手段、１３ａ〜１３ｄは加算手段である。
【００９０】
次に、図５の動作を説明する。乗算手段１２ａ〜１２ｅは、色相データｒと多項式演算手段３からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６と係数発生手段５からの係数Ｕ（Ｅｉｊ）およびＵ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力する。加算手段１３ａ、１３ｂは、各乗算手段１２ｂ〜１２ｅの出力である積を入力とし、入力データを加算し、その和を出力する。加算手段１３ｃは加算手段１３ａ、１３ｂからのデータを加算し、加算手段１３ｄは加算手段１３ｃの出力と乗算手段１２ａの出力を加算して、総和を画像データＲ１として出力する。なお、図５の構成例において、色相データｒをｇまたはｂに置換すれば、画像データＧ１、Ｂ１を演算できる。
【００９１】
なお、ここでは、係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）は、それぞれの色相データｒ、ｇ、ｂに対応した係数が使用される。つまり、図５の構成を色相データｒ、ｇ、ｂに対し並列に３つ使用すれば、高速なマトリクス演算が可能になる。
【００９２】
合成手段６は、上記マトリクス演算手段４からの画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と上記αβ算出手段１からの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力する。よって、上記図１に示した構成による色変換方法により色変換された画像データＲ、Ｇ、Ｂを求める演算式は、式（１）となる。
【００９３】
【数２３】

【００９４】
ここで、（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
であり、ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６は上記図２における演算係数発生手段１１において発生される演算係数である。
【００９５】
なお、式（１）の演算項と図１に示した構成における演算項の数の違いは、図１に示した構成による演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（１）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、１画素について、式（１）の多項式データについては１８個のデータを４個の有効データ（Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６）に削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【００９６】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【００９７】
図６（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相（赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ）と色相データｙ、ｍ、ｃ、ｒ、ｇ、ｂの関係を模式的に示したものであり、各色相データはそれぞれ３つの色相に関与している（例えば、ｙは赤、イエローおよび緑に関与し、ｍは青、マゼンタ、赤に関与している）。
【００９８】
一方、上記式（６）と式（１）は、各色相の１つだけに有効な第１の比較データを含んでいる。この第１の比較データは、ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ，ｇ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｃ，ｙ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ，ｂ）、ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｍ，ｃ）、ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ，ｒ）の６つである。
【００９９】
図７（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と第１の比較データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍの関係を模式的に示したものであり、各第１の比較データが特定の色相に関与していることが分かる。例えば、Ｗを定数として、赤に対してはｒ＝Ｗ、ｇ＝ｂ＝０なので、ｙ＝ｍ＝Ｗ、ｃ＝０となる。したがって、第１の比較データｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｙ，ｍ）＝Ｗとなる。また、他の５つの第１の比較データは全てゼロになる。
【０１００】
つまり、赤に対しては、ｈ１ｒのみが有効な第１の比較データになる。同様に、緑にはｈ１ｇ、青にはｈ１ｂ、シアンにはｈ１ｃ、マゼンタにはｈ１ｍ、イエローにはｈ１ｙだけが有効な第１の比較データとなる。
【０１０１】
以上より、上記６つの第１の比較データｈ１ｒ、ｈ１ｙ、ｈ１ｇ、ｈ１ｃ、ｈ１ｂ、ｈ１ｍをマトリクス演算項として用い、それぞれの演算項にかかる係数を変化させることにより、所望の色相のみの補正を行うことが可能となる。例えば、赤に対してはｈ１ｒのみが有効な第１の比較データとなるので、赤の補正に対してはｈ１ｒにかかる係数のみが有効となる。
【０１０２】
また、上記式（６）と式（１）は、第２の比較データも含んでいる。図８（Ａ）〜（Ｆ）は、６つの色相と、第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｒ）、
および
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｃ，ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｍ，ｈ１ｒ）、
の関係を模式的に示したものであり、上記式（１）での
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
における演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６およびａｐ１１〜ａｐ１６の値と、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
における演算係数ａｑ２１〜ａｑ２６およびａｐ２１〜ａｐ２６の値を１とした場合について示している。
【０１０３】
図８のそれぞれより、各第２の比較データがそれぞれ赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の中間領域の変化に関与していることが分かる。つまり、赤〜イエローに対しては、ｂ＝ｃ＝０であり、ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）＝ｍｉｎ（ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｍｉｎ（ｙ、ｍ））およびｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ｈ１ｙ，ｈ１ｒ）＝ｍｉｎ（ｍｉｎ（ｒ，ｇ），ｍｉｎ（ｙ、ｍ））を除く他の１０項は全てゼロになる。
【０１０４】
よって、赤〜イエローに対しては、ｈ２ｒｙ１およびｈ２ｒｙ２のみが有効な第２の比較データになり、同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙ１およびｈ２ｇｙ２、緑〜シアンにはｈ２ｇｃ１およびｈ２ｇｃ２、シアン〜青にはｈ２ｂｃ１およびｈ２ｂｃ２、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍ１およびｈ２ｂｍ２、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍ１およびｈ２ｒｍ２だけが有効な第２の比較データとなる。
【０１０５】
また、図９（Ａ）〜（Ｆ）は上記式（６）および式（１）でのｈ２ｒｙ１、ｈ２ｒｍ１、ｈ２ｇｙ１、ｈ２ｇｃ１、ｈ２ｂｍ１、ｈ２ｂｃ１、およびｈ２ｒｙ２、ｈ２ｒｍ２、ｈ２ｇｙ２、ｈ２ｇｃ２、ｈ２ｂｍ２、ｈ２ｂｃ２における演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ２１〜ａｐ２６を変化させた場合の６つの色相と第２の比較データの関係を模式的に示したものであり、図中の破線ａ１〜ａ６で示す場合は、ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６をａｐ１１〜ａｐ１６、ａｐ２１〜ａｐ２６より大きい値とした場合の特性を示し、破線ｂ１〜ｂ６で示す場合は、ａｐ１１〜ａｐ１６、ａｐ２１〜ａｐ２６をａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６より大きい値とした場合の特性を示している。
【０１０６】
すなわち、赤〜イエローに対してはｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ，ａｐ１１×ｈ１ｒ）およびｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ，ａｐ２１×ｈ１ｒ）のみが有効な第２の比較データであるが、例えばａｑ１１とａｐ１１の比、もしくはａｑ２１とａｐ２１の比を２：１とすると、図９（Ａ）での破線ａ１のように、ピーク値が赤よりに関与する比較データとなり、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域に有効な比較データとすることができる。
【０１０７】
一方、例えばａｑ１１とａｐ１１の比、もしくはａｑ２１とａｐ２１の比を１：２とすると、図９（Ａ）での破線ｂ１のような関係となり、ピーク値がイエローよりに関与する比較データとなり、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域に有効な比較データとすることができる。
【０１０８】
同様に、イエロー〜緑にはｈ２ｇｙ１におけるａｑ１３、ａｐ１３、もしくはｈ２ｇｙ２におけるａｑ２３、ａｐ２３を、緑〜シアンにはｈ２ｇｃ１におけるａｑ１４、ａｐ１４、もしくはｈ２ｇｃ２におけるａｑ２４、ａｐ２４を、シアン〜青にはｈ２ｂｃ１におけるａｑ１６、ａｐ１６、もしくはｈ２ｂｃ２におけるａｑ２６、ａｐ２６を、青〜マゼンタにはｈ２ｂｍ１におけるａｑ１５、ａｐ１５、もしくはｈ２ｂｍ２におけるａｑ２５、ａｐ２５を、マゼンタ〜赤にはｈ２ｒｍ１におけるａｑ１２、ａｐ１２、もしくはｈ２ｒｍ２におけるａｑ２２、ａｐ２２を変化させることにより、それぞれの色相間の領域においても、その有効となる領域を変化させる
ことができる。
【０１０９】
図１０（ａ）および（ｂ）は、６つの色相（赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ）および色相間領域（赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤）と有効な演算項の関係を示している。
【０１１０】
よって、係数発生手段５において、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。
【０１１１】
また、多項式演算手段３における演算係数発生手段１１での係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【０１１２】
また、6つの色相間領域のそれぞれにおいて、有効な第2の比較データがそれぞれ2つあるため、例えば、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域と、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域とを個別に調整可能となるとともに、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色変換処理によって色再現可能な範囲が狭くなることを防ぐことも可能となる。
【０１１３】
図１１（Ａ）〜（Ｃ）は、本発明の実施の形態１による色変換方法および色変換装置において、緑に対して有効となる第１の比較データｈ１ｇにかかる演算係数と、イエローに対して有効となる第１の比較データｈ１ｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合に、マトリクス演算手段４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図であり、緑の色相におけるＢ１信号が増加しており「青っぽい緑色」となるとともに、イエローの色相におけるＧ１信号が減少しており「赤っぽいイエロー」となる。
【０１１４】
図１１に示す場合においては、緑の色相におけるＢ１信号を増加させたことにより、イエロー〜緑の領域においては、画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１のいずれも０とはならず、イエロー〜緑の領域における無彩色成分の発生が見られる。イエロー〜緑の領域における無彩色成分の発生は、当該領域における彩度の低下につながる。
【０１１５】
さらに図１１に示す場合においては、イエローの色相におけるＧ１信号を減少させたことにより、イエロー〜緑の領域において画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値の減少が見られる。この画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値の減少は、色変換処理によりイエロー〜緑の領域において、輝度の低下が発生することにつながる。
【０１１６】
図１２（Ａ）〜（Ｃ）は、イエロー〜緑の領域に対して有効となる２つの第２の比較データｈ２ｇｙ１およびｈ２ｇｙ２にかかる演算係数をも操作することにより、図１１において見られるイエロー〜緑の領域での彩度の低下および輝度の低下を解決した場合における、マトリクス演算手段４から出力される画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す図である。
【０１１７】
図１２に示す場合においては、いずれの領域においてもＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最小値は必ず０となっており、無彩色成分の発生、すなわち彩度の低下は見られない。さらに図１２に示す場合においては、いずれの領域においても画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１の最大値の減少は見られず、輝度の低下は発生しない。
【０１１８】
本発明における色変換方法および色変換装置においては、各色相間において有効となる第２の比較データをそれぞれ２つ用いることにより、色変換処理に起因する輝度および彩度の発生を解決することが可能となる。
【０１１９】
図１２に示す場合においては、イエロー〜緑の領域に対して有効となる２つの第２の比較データｈ２ｇｙ１およびｈ２ｇｙ２のうちの一方を無彩色成分の発生、すなわち彩度の低下の解決に用い、他方を最大値の減少、すなわち、輝度の低下の解決に用いることにより、輝度および彩度の低下をともに解決している。
【０１２０】
ここで、多項式演算手段３において、ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、およびｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）における演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｐ１１〜ａｐ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ２１〜ａｐ２６およびの値を１、２、４、８、…の整数値で変化させれば、演算手段１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄにおいてビットシフトにより乗算を行うことができる。
【０１２１】
以上より、特定の色相および色相間領域に関与する第１の比較データおよび第２の比較データに係る係数を変化させることにより、赤、緑、青、イエロー、マゼンタ、シアンの６つの色相を独立に補正可能で、さらに、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正できる。よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることができる。
【０１２２】
また、6つの色相間領域のそれぞれにおいて、有効な第2の比較データをそれぞれ2つ用いるため、例えば、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域と、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域とを個別に調整可能となるとともに、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことも可能となる。
【０１２３】
なお、上記実施の形態１では、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）をもとに色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃと最大値β、最小値αを算出して各色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１を得る場合として説明したが、上記画像データＲ１、Ｇ１、Ｂ１を得た後、この得られたＲ１、Ｇ１、Ｂ１を補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換してもよく、上記と同様の効果を奏する。
【０１２４】
また、上記実施の形態１では、6つの色相間領域のそれぞれにおいて、有効な第2の比較データをそれぞれ2つとしているが、必ずしも2つである必要はなく、2つ以上であってもよい。
【０１２５】
また、上記実施の形態１では、ハードウェアにより図１の構成の処理を行う場合について説明しているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記実施の形態１と同様の効果を奏する。
【０１２６】
さらに、上記実施の形態１では、彩度に対して１次的な演算項である第１の比較データおよび第２の比較データを用いる場合について説明しているが、彩度に対して２次的な演算項となる乗算項をも用いることにより、彩度に対する非線形な特性をも補正することが可能となる。
【０１２７】
実施の形態２．
実施の形態１では、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）をもとに色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃと最大値β、最小値αを算出して各色相に係わる演算項を得て、マトリクス演算後、画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、画像データＲ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換後、入力を補色データＣ、Ｍ、Ｙとして色変換を行うように構成することもできる。
【０１２８】
図１３はこの発明の実施の形態２による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、３〜６は上記実施の形態１の図１におけるものと同一のものであり、１４は補数手段、１ｂは補数手段１４の出力である補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉの最大値βと最小値αおよび後述する色相データを特定するための識別符号Ｓ１を生成するαβ算出手段、２ｂは上記補数手段１４からの補色データＣ、Ｍ、Ｙ（Ｃｉ、Ｍｉ、Ｙｉ）とαβ算出手段１ｂからの出力より色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段である。
【０１２９】
次に、動作を説明する。補数手段１４は、画像データＲ、Ｇ、Ｂを入力とし、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉを出力する。αβ算出手段１ｂでは、この補色データの最大値βと最小値αおよび各色相データを特定するための識別符号Ｓ１を出力する。
【０１３０】
色相データ算出手段２ｂは、補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉと上記αβ算出手段１ｂからの最大値βと最小値αを入力とし、ｒ＝β−Ｃｉ、ｇ＝β−Ｍｉ、ｂ＝β−Ｙｉおよびｙ＝Ｙｉ−α、ｍ＝Ｍｉ−α、ｃ＝Ｃｉ−αの減算処理によって、６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを出力する。
【０１３１】
ここで、これら６つの色相データは、この中の少なくとも２つがゼロになる性質があり、上記αβ算出手段１ｂから出力される識別符号Ｓ１は、６つの色相データのうちゼロとなるデータを特定するものであり、最大値βと最小値αが補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉのうちどれであるかにより、データを特定する６種類の識別符号となる。
【０１３２】
この６つの色相データのうちゼロとなるデータと識別符号との関係は上記実施の形態１での説明と同様であるので、詳細な説明は省略する。
【０１３３】
次に、色相データ算出手段２ｂからの出力である６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃは多項式演算手段３へと送られ、また、色相データｃ、ｍ、ｙについてはマトリクス演算手段４へも送られる。
【０１３４】
多項式演算手段３には上記αβ算出手段１ｂから出力される識別符号Ｓ１も入力されており、色相データｒ、ｇ、ｂ中でゼロでない２つのデータＱ１、Ｑ２と、色相データｙ、ｍ、ｃ中でゼロでない２つのデータＰ１、Ｐ２を選択して演算を行うのであるが、この動作は上記実施の形態１における図２の動作と同一であるので、その詳細な説明は省略する。
【０１３５】
そして、この多項式演算手段３の出力はマトリクス演算手段４へと送られ、係数発生手段５は、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４へと送る。マトリクス演算手段４は、上記色相データ算出手段２ｂからの色相データｃ、ｍ、ｙと多項式演算手段３からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、係数発生手段５からの係数Ｕを入力とし、下記の式（８）の演算結果を画像データＣ１、Ｍ１、Ｙ１として出力する。
【０１３６】
【数２４】

【０１３７】
なお、式（８）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜４である。
【０１３８】
なお、マトリクス演算手段４における動作は、上記実施の形態１における図５において、入力される色相データをｃ（またはｍ、ｙ）とし、補色データＣ１（またはＭ１、Ｙ１）を演算し出力する場合であり、同様の動作を行うので、その詳細な説明は省略する。
【０１３９】
合成手段６は、上記マトリクス演算手段４からの補色データＣ１、Ｍ１、Ｙ１と上記αβ算出手段１ｂからの出力である無彩色データを示す最小値αが入力され、加算を行い、画像データＣ、Ｍ、Ｙを出力する。よって、上記図１３の構成により実現される色変換方法により色変換された画像データＣ、Ｍ、Ｙを求める演算式は、式（２）となる。
【０１４０】
【数２５】

【０１４１】
ここで、式（２）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８であり、
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
であり、ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６は上記図２における演算係数発生手段１１において発生される演算係数である。
【０１４２】
なお、式（２）の演算項と図１３における演算項の数の違いは、図１３における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（２）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、１画素について、式（２）の多項式データについては１８個のデータを４個の有効データ（Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６）に削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１４３】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１４４】
そして、上記式（２）の多項式演算手段３による演算項は、実施の形態１における式（１）の演算項と同一であり、したがって、６つの色相（赤、イエロー、緑、シアン、青、マゼンタ）および色相間領域（赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤）と有効な演算項の関係は図１０（ａ）および（ｂ）に示す場合と同一となる。
【０１４５】
よって、実施の形態１と同様、係数発生手段５において、調整したい色相または色相間の領域に有効な演算項に係わる係数を変化させれば、その着目する色相のみを調整でき、色相間の変化の度合いをも補正することができる。また、多項式演算手段３における演算係数発生手段１１での係数を変化させれば、色相間領域での演算項が有効となる領域を他の色相に影響することなく変化させることができる。
【０１４６】
また、本発明における色変換方法および色変換装置においては、各色相間において有効となる第２の比較データをそれぞれ２つ用いることにより、色変換処理に起因する輝度および彩度の発生を解決することが可能となる。
【０１４７】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データ（ｈ１ｒ、ｈ１ｇ、ｈ１ｂ、ｈ１ｃ、ｈ１ｍ、ｈ１ｙ）に係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相において着目している色相のみを、他の色相に影響を与えることなく調整でき、更に、第２の比較データ（ｈ１ｒｙ１、ｈ２ｒｙ２、ｈ２ｇｙ１、ｈ２ｇｙ２、ｈ２ｇｃ１、ｈ２ｇｃ２、ｈ２ｂｃ１、ｈ２ｂｃ２、ｈ２ｂｍ１、ｈ２ｂｍ２、ｈ２ｒｍ１、ｈ２ｒｍ２）に係る係数を変化させることにより、赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域を独立に補正して、上記６つの色相間の変化の度合いをも補正できる。
【０１４８】
よって、変換特性を柔軟に変更できて、しかも大容量メモリを必要としない色変換方法または色変換装置を得ることができる。また、6つの色相間領域のそれぞれにおいて、有効な第2の比較データをそれぞれ2つ用いるため、例えば、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域と、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域とを個別に調整可能となるとともに、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことも可能となる。
【０１４９】
なお、上記実施の形態２では、ハードウェアにより図１３の構成の処理を行う場合について説明しているが、色変換装置におけるソフトウェアにより同様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記実施の形態２と同様の効果を奏する。
【０１５０】
実施の形態３．
実施の形態１ではマトリクス演算手段４における部分的な一構成例を図５に示すブロック図であるとし、式（１）に示すように、色相データと各演算項および無彩色データである入力画像データＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒｉ、Ｇｉ、Ｂｉ）の最小値αを加算して画像データＲ、Ｇ、Ｂを出力するよう構成したが、図１４に示すように、係数発生手段５ｂにおいて無彩色データである最小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分を調整するよう構成することもできる。
【０１５１】
図１４はこの発明の実施の形態３による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１〜３は上記実施の形態１の図１におけるものと同一のものであり、４ｂはマトリクス演算手段、５ｂは係数発生手段である。
【０１５２】
次に動作を説明する。入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉよりαβ算出手段１において最大値β、最小値αおよび識別符号Ｓ１を求め、色相データ算出手段２により６つの色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出し、多項式演算手段３において演算項を求める動作は上記実施の形態１と同一であるのでその詳細な説明は省略する。
【０１５３】
図１４の係数発生手段５ｂは、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４ｂへと送る。マトリクス演算手段４ｂは、上記色相データ算出手段２からの色相データｒ、ｇ、ｂと多項式演算手段３からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、αβ算出手段１からの最小値αおよび係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力として演算を行うのであるが、その演算式は下記の式（９）を使用し、無彩色成分を調整する。
【０１５４】
【数２６】

【０１５５】
なお、式（９）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【０１５６】
ここで、図１５はマトリクス演算手段４ｂの部分的な構成例を示すブロック図であり、図１５において、１２ａ〜１２ｅ、１３ａ〜１３ｃは上記実施の形態１でのマトリクス演算手段４と同一のものであり、１２ｆは図１４におけるαβ算出手段１からの無彩色成分を示す最小値αと係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力とし、その乗算を行う乗算手段、１３ｄ、１３ｆは加算手段である。
【０１５７】
次に、図１５の動作を説明する。乗算手段１２ａ〜１２ｅは、色相データｒと多項式演算手段３からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６と係数発生手段５ｂからの係数Ｕ（Ｅｉｊ）およびＵ（Ｆｉｊ）を入力とし、それぞれの積を出力し、加算手段１３ａ〜１３ｃにおいて、それぞれの積および和を加算するのであるが、その動作は実施の形態１におけるマトリクス演算手段４での動作と同一である。
【０１５８】
乗算手段１２ｆには、αβ算出手段１からの無彩色成分に相当する入力画像データＲｉ、Ｇｉ、Ｂｉデータの最小値αと係数発生手段５ｂからの係数Ｕ（Ｆｉｊ）が入力されて乗算を行い、その積を加算手段１３ｄへと出力し、加算手段１３ｄで上記加算手段１３ｃからの出力と加算する。
【０１５９】
加算手段１３ｄからの出力は加算手段１３ｆへと入力され、加算手段１３ｆで乗算手段１２ａからの出力と加算して、総和を画像データＲの出力Ｒ１として出力する。なお、図１５の構成例において、色相データｒをｇまたはｂに置換すれば、画像データＧ１、Ｂ１を演算できる。
【０１６０】
ここで、係数（Ｅｉｊ）と（Ｆｉｊ）は、それぞれの色相データｒ、ｇ、ｂに対応した係数が使用され、図１５の構成を色相データｒ、ｇ、ｂに対し並列に３つ使用すれば、高速なマトリクス演算が可能になる。
【０１６１】
以上より、マトリクス演算手段４ｂは各演算項および無彩色データである最小値αに対し係数により演算を行い、色相データと加算して画像データＲ、Ｇ、Ｂ（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を出力し、このときの画像データを求める演算式は、式（３）となる。
【０１６２】
【数２７】

【０１６３】
ここで、式（３）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９である。
【０１６４】
なお、式（３）の演算項と図１４での演算項の数の違いは、上記実施の形態１の場合と同様に、図１４の多項式データ演算手段における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（３）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、１画素について、式（３）の多項式データについては１９個のデータを５個の有効データ（Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、α）に削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１６５】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１６６】
ここで、上記最小値αに係わる係数を全て１とすると、無彩色データは変換されず、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリクス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青みの黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
【０１６７】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データ（ｈ１ｒ、ｈ１ｇ、ｈ１ｂ、ｈ１ｃ、ｈ１ｍ、ｈ１ｙ）と、色相間領域に関与する第２の比較データ（ｈ１ｒｙ１、ｈ２ｒｙ２、ｈ２ｇｙ１、ｈ２ｇｙ２、ｈ２ｇｃ１、ｈ２ｇｃ２、ｈ２ｂｃ１、ｈ２ｂｃ２、ｈ２ｂｍ１、ｈ２ｂｍ２、ｈ２ｒｍ１、ｈ２ｒｍ２）それぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相および６つの色相間領域において着目している色相または色相間領域のみを、他の色相または色相間領域に影響を与えることなく調整できるのみならず、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる。
【０１６８】
また、6つの色相間領域のそれぞれにおいて、有効な第2の比較データをそれぞれ2つ用いるため、例えば、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域と、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域とを個別に調整可能となるとともに、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことも可能となる。
【０１６９】
なお、上記実施の形態３では、マトリクス演算後の画像データＲ、Ｇ、Ｂを得る場合として説明したが、上記画像データＲ、Ｇ、Ｂを得た後、得られた画像データＲ、Ｇ、Ｂを補色データＣ、Ｍ、Ｙに変換してもよく、マトリクス演算における係数を各色相および色相間領域と無彩色データである最小値αに対して変化できれば、上記と同様の効果を奏する。
【０１７０】
また、上記実施の形態１と同様、実施の形態３においても、上記の処理を色変換装置におけるソフトウェアにより同様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記実施の形態３と同様の効果を奏する。
【０１７１】
実施の形態４．
実施の形態２では式（２）に示すように、色相データ（ｒ、ｇ、ｂ、ｙ、ｍ、ｃ）と各演算項および無彩色データである最小値αを加算するよう構成したが、図１６に示すように、係数発生手段において無彩色データである最小値αに対する係数を発生することにより、無彩色成分を調整するよう構成することもできる。
【０１７２】
図１６はこの発明の実施形態４による色変換方法および色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。図において、１４、１ｂ、２ｂおよび３は上記実施の形態２の図１３におけるものと同一のものであり、４ｂ、５ｂは上記実施の形態３の図１４におけるものと同一のものである。
【０１７３】
次に動作を説明する。画像データＲ、Ｇ、Ｂは補数手段１４に入力され、１の補数処理した補色データＣｉ、Ｍｉ、Ｙｉが出力され、αβ算出手段１ｂで最大値β、最小値αおよび識別符号Ｓ１を求め、色相データ算出手段２ｂにより６つの色相データを算出し、多項式演算手段３において演算項を求める動作は上記実施の形態２の補色データＣ、Ｍ、Ｙの場合の処理と同一であるので、その詳細な説明は省略する。
【０１７４】
図１６の係数発生手段５ｂは、識別符号Ｓ１に基づき、多項式データの演算係数Ｕ（Ｆｉｊ）と固定係数Ｕ（Ｅｉｊ）を発生し、マトリクス演算手段４ｂへと送る。マトリクス演算手段４ｂは、上記色相データ算出手段２ｂからの色相データｃ、ｍ、ｙと多項式演算手段３からの多項式データＴ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、αβ算出手段１ｂからの最小値αおよび係数発生手段５ｂからの係数Ｕを入力として演算を行うのであるが、その演算式は下記の式（１０）を使用し、無彩色成分を調整する。
【０１７５】
【数２８】

【０１７６】
なお、式（１０）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜５である。
【０１７７】
なお、マトリクス演算手段４ｂにおける動作は、上記実施の形態３における図１５において、入力される色相データをｃ（またはｍ、ｙ）とし、補色データＣ（またはＭ、Ｙ）を演算し出力する場合であり、同様の動作を行うので、その詳細な説明は省略する。
【０１７８】
以上より、マトリクス演算手段４ｂは各演算項および無彩色データである最小値αに対し係数により演算を行い、色相データと加算して補色データＣ、Ｍ、Ｙを出力し、このときの画像データを求める演算式は、式（４）となる。
【０１７９】
【数２９】

【０１８０】
ここで、式（４）において（Ｅｉｊ）ではｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３、（Ｆｉｊ）ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９である。
【０１８１】
なお、式（４）の演算項と図１６での演算項の数の違いは、上記実施の形態２の場合と同様に、図１６の多項式データ演算手段における演算項がゼロとなるデータを除く画素毎の演算方法を開示しているのに対して、式（４）は画素集合に対する一般式を開示している点にある。つまり、１画素について、式（４）の多項式データについては１９個のデータを５個の有効データ（Ｔ２、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６、α）に削減でき、この削減は、色相データの性質を巧みに活用して達成している。
【０１８２】
また、有効データの組合せは、着目画素の画像データに応じて変わり、全画像データでは全ての多項式データが有効になる。
【０１８３】
ここで、上記最小値αに係わる係数を全て１とすると、無彩色データは変換されず、入力画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける無彩色データと同一の値となる。そして、マトリクス演算において係数を変化させれば、赤みの黒、青みの黒等の選択ができ、無彩色成分を調整できる。
【０１８４】
以上より、特定の色相に関与する乗算項および第１の比較データと、色相間領域に関与する第２の比較データそれぞれに係る係数を変化させることにより、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相および６つの色相間領域において着目している色相または色相間領域のみを、他の色相または色相間領域に影響を与えることなく調整できるのみならす、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる。
【０１８５】
また、6つの色相間領域のそれぞれにおいて、有効な第2の比較データをそれぞれ2つ用いるため、例えば、赤〜イエローの色相間における赤に近い領域と、赤〜イエローの色相間におけるイエローに近い領域とを個別に調整可能となるとともに、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことも可能となる。
【０１８６】
また、上記実施の形態と同様、実施の形態４においても、上記の処理を色変換装置におけるソフトウェアにより同様の処理を行うことができることは言うまでもなく、上記実施の形態４と同様の効果を奏する。
【０１８７】
【発明の効果】
以上のように、構成されているのでこの発明による色変換方法および色変換装置は以下のような効果を奏する。
【０１８８】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出手段と、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出手段から出力される上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（３）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（４）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成手段と、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(１)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データは赤、青、緑の３色で表現される画像データＲ、Ｇ、Ｂとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができる色変換処理装置を得ることができる。
【０１８９】
【数３０】

【０１９０】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求める手段と、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出手段と、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出手段からの出力である最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（４）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（５）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成手段と、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(２)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データはイエロー、マゼンタ、シアンの３色で表現する画像データＹ、Ｍ、Ｃとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができる色変換処理装置を得ることができる。
【０１９１】
【数３１】

【０１９２】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出手段と、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出手段から出力される上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（３）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（４）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する手段と、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）を発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(３)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データは赤、緑、青の３色で表現する画像データＲ、Ｇ、Ｂとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができ、さらに、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる色変換処理装置を得ることができる。
【０１９３】
【数３２】

【０１９４】
本発明に係る色変換装置は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換装置において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求める手段と、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βと最小値αを算出する算出手段と、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出手段からの出力である最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出手段と、
（４）上記色相データ算出手段から出力される上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成手段と、
（５）該第１の比較データ生成手段からの出力である上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成手段と、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）とを発生する係数発生手段とを備え、
上記第１の比較データ生成手段からの上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成手段からの上記第２の比較データ、上記色相データ算出手段からの上記色相データ、および上記算出手段からの上記最小値αを用いて、上記係数発生手段からの上記係数による以下の式(４)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データはイエロー、マゼンタ、シアンの３色で表現する画像データＹ、Ｍ、Ｃとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができ、さらに、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる色変換処理装置を得ることができる。
【０１９５】
【数３３】

【０１９６】
また、本発明に係る色変換装置は、第２の比較データ生成手段における、各第１の比較データに所定の演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を乗算する乗算手段が、演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を１、２、４、８、…となる整数値とし、ビットシフトにより上記各第１の比較データと上記演算係数との演算を行うことを特徴とするので、乗算処理をビットシフトに置き換えることにより処理が簡単化された色変換処理装置を得ることができる。
【０１９７】
また、本発明に係る色変換装置は、算出手段は、画像データＲ、Ｇ、Ｂまたは補色データＣ、Ｍ、Ｙを用いて最大値βおよび最小値αを算出するとともに、最大および最小となる上記画像データまたは上記補色データの種類に応じて、ゼロとなる色相データを特定するための識別符号を出力する識別符号出力手段を備え、
上記算出手段から出力される識別符号に応じて、第１の比較データ生成手段において第１の比較データを生成し、係数発生手段においてマトリクス係数を発生し、該マトリクス係数によるマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データまたは補色データを得ることを特徴とするので、各画素においてマトリクス演算を行う演算項の数を削減することが可能な色変換処理装置を得ることができる。
【０１９８】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出ステップ、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出ステップによって得られた上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（３）上記色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（４）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって発生される上記係数による以下の式(１)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データは赤、青、緑の３色で表現される画像データＲ、Ｇ、Ｂとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができる色変換処理方法を実現することができる。
【０１９９】
【数３４】

【０２００】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求めるステップと、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出ステップと、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出ステップによって得られた最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（４）該色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（５）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１８）とを発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって発生される上記係数による以下の式(２)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データはイエロー、マゼンタ、シアンの３色で表現する画像データＹ、Ｍ、Ｃとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができる色変換処理方法を実現することができる。
【０２０１】
【数３５】

【０２０２】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂにおける最大値βおよび最小値αを算出する算出ステップと、
（２）上記画像データＲ、Ｇ、Ｂと上記算出ステップによって得られる上記最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝Ｒ−α、ｇ＝Ｇ−α、ｂ＝Ｂ−α、
ｙ＝β−Ｂ、ｍ＝β−Ｇ、ｃ＝β−Ｒ、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（３）上記色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（４）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（５）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）を発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって得られる上記係数による以下の式(３)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データは赤、緑、青の３色で表現する画像データＲ、Ｇ、Ｂとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができ、さらに、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる色変換処理方法を実現することができる。
【０２０３】
【数３６】

【０２０４】
本発明に係る色変換方法は、赤、緑、青の画像データＲ、Ｇ、Ｂを画素毎に色変換する色変換方法において、
（１）画素毎の上記画像データＲ、Ｇ、Ｂよりシアン、マゼンタ、イエローの補色データＣ、Ｍ、Ｙを求めるステップと、
（２）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙにおける最大値βと最小値αを算出する算出ステップと、
（３）上記補色データＣ、Ｍ、Ｙと上記算出ステップによって得られる最大値βおよび最小値αとの減算処理
ｒ＝β−Ｃ、ｇ＝β−Ｍ、ｂ＝β−Ｙ、
ｙ＝Ｙ−α、ｍ＝Ｍ−α、ｃ＝Ｃ−α、
により色相データｒ、ｇ、ｂおよびｙ、ｍ、ｃを算出する色相データ算出ステップと、
（４）上記色相データ算出ステップによって得られる上記各色相データを用いて第１の比較データ
ｈ１ｒ＝ｍｉｎ（ｍ、ｙ）、ｈ１ｇ＝ｍｉｎ（ｙ、ｃ）、
ｈ１ｂ＝ｍｉｎ（ｃ、ｍ）、ｈ１ｃ＝ｍｉｎ（ｇ、ｂ）、
ｈ１ｍ＝ｍｉｎ（ｂ、ｒ）、ｈ１ｙ＝ｍｉｎ（ｒ、ｇ）、
（ｍｉｎ（Ａ、Ｂ）はＡ、Ｂの最小値を示す。）
を生成する第１の比較データ生成ステップと、
（５）該第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データを用いて第２の比較データ
ｈ２ｒｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１１×ｈ１ｙ、ａｐ１１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１２×ｈ１ｍ、ａｐ１２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ１＝ｍｉｎ（ａｑ１３×ｈ１ｙ、ａｐ１３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１４×ｈ１ｃ、ａｐ１４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ１＝ｍｉｎ（ａｑ１５×ｈ１ｍ、ａｐ１５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ１＝ｍｉｎ（ａｑ１６×ｈ１ｃ、ａｐ１６×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｒｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２１×ｈ１ｙ、ａｐ２１×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｒｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２２×ｈ１ｍ、ａｐ２２×ｈ１ｒ）、
ｈ２ｇｙ２＝ｍｉｎ（ａｑ２３×ｈ１ｙ、ａｐ２３×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｇｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２４×ｈ１ｃ、ａｐ２４×ｈ１ｇ）、
ｈ２ｂｍ２＝ｍｉｎ（ａｑ２５×ｈ１ｍ、ａｐ２５×ｈ１ｂ）、
ｈ２ｂｃ２＝ｍｉｎ（ａｑ２６×ｈ１ｃ、ａｐ２６×ｈ１ｂ）、
を生成する第２の比較データ生成ステップと、
（６）所定のマトリクス係数Ｅｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜３）とＦｉｊ（ｉ＝１〜３、ｊ＝１〜１９）とを発生する係数発生ステップとを含み、
上記第１の比較データ生成ステップによって得られる上記第１の比較データ、上記第２の比較データ生成ステップによって得られる上記第２の比較データ、上記色相データ算出ステップによって得られる上記色相データ、および上記算出ステップによって得られる上記最小値αを用いて、上記係数発生ステップによって発生される上記係数による以下の式(４)のマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データを得ることを特徴とするので、色変換された画像データはイエロー、マゼンタ、シアンの３色で表現する画像データＹ、Ｍ、Ｃとして求められ、赤、青、緑、イエロー、シアン、マゼンタの６つの色相あるいは赤〜イエロー、イエロー〜緑、緑〜シアン、シアン〜青、青〜マゼンタ、マゼンタ〜赤の６つの色相間の領域において着目している色相間領域のみを他の色相間領域に影響を与えることなく調整でき、色変換処理に起因して発生する彩度および輝度の低下を除去することが可能であり、色再現可能な範囲を狭めることなく色変換処理を行うことができ、さらに、無彩色データである最小値αに係わる係数を変化させることにより、無彩色成分のみのを色相成分に影響を与えることなく調整することができ、例えば標準の黒、赤みの黒、青みの黒等の選択を行うことができる色変換処理方法を実現することができる。
【０２０５】
【数３７】

【０２０６】
また、本発明に係る色変換方法は、第２の比較データ生成ステップに含まれる各第１の比較データに所定の演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を乗算する乗算ステップにおいて、演算係数ａｑ１１〜ａｑ１６、ａｑ２１〜ａｑ２６、ａｐ１１〜ａｐ１６、およびａｐ２１〜ａｐ２６を１、２、４、８、…となる整数値とし、ビットシフトにより上記各第１の比較データと上記演算係数との演算を行うことを特徴とするので、乗算処理をビットシフトに置き換えることにより処理が簡単化された色変換処理方法を実現することができる。
【０２０７】
また、本発明に係る色変換方法は、算出ステップは、画像データＲ、Ｇ、Ｂまたは補色データＣ、Ｍ、Ｙを用いて最大値βおよび最小値αを算出するとともに、最大および最小となる上記画像データまたは上記補色データの種類に応じて、ゼロとなる色相データを特定するための識別符号を出力する識別符号出力ステップを含み、
上記算出ステップによって出力される識別符号に応じて、第１の比較データ生成ステップにおいて第１の比較データを生成し、係数発生ステップにおいてマトリクス係数を発生し、該マトリクス係数によるマトリクス演算を行うことにより色変換された画像データまたは補色データを得ることを特徴とするので、各画素においてマトリクス演算を行う演算項の数を削減することが可能な色変換処理方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 実施の形態１による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】 実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図３】 実施の形態１による色変換装置における識別符号、最大値、最小値および０となる色相データの関係の一例を示す説明図である。
【図４】 実施の形態１による色変換装置におけるゼロ除去手段の動作を説明するための説明図である。
【図５】 実施の形態１による色変換装置におけるマトリクス演算手段の一部分の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】 ６つの色相と色相データの関係を模式的に示した説明図である。
【図７】 実施の形態１による色変換装置における第１の比較データと色相との関係を模式的に示した説明図である。
【図８】 実施の形態１による色変換装置における第２の比較データと色相との関係を模式的に示した図である。
【図９】 実施の形態１による色変換装置における多項式演算手段の演算係数発生手段において、演算係数を変化させた場合の比較データによる演算項と色相の関係を模式的に示した説明図である。
【図１０】 実施の形態１による色変換装置において各色相および色相間の領域に関与し、有効となる演算項の関係を示した説明図である。
【図１１】 実施の形態１による色変換装置においてｈ１ｇおよびｈ１ｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合のＲ１、Ｇ１、Ｂ１および６つの色相の関係の一例を表す説明図である。
【図１２】 実施の形態１による色変換装置においてｈ１ｇ、ｈ１ｙ、ｈ２ｇｙ１、ｈ２ｇｙ２にかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合のＲ１、Ｇ１、Ｂ１および６つの色相の関係の一例を表す説明図である。
【図１３】 実施の形態２による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１４】 実施の形態３による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】 実施の形態３による色変換装置におけるマトリクス演算手段の一部分の構成の一例を示す説明図である。
【図１６】 実施の形態４による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】 従来の色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】 従来の色変換装置における多項式演算手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図１９】 従来の色変換装置における６つの色相と色相データの関係を模式的に示した説明図である。
【図２０】 従来の色変換装置における６つの色相と乗算項の関係を模式的に示した説明図である。
【図２１】 従来の色変換装置における６つの色相と第１の比較データの関係を模式的に示した説明図である。
【図２２】 従来の色変換装置における６つの色相と第２の比較データの関係を模式的に示した説明図である。
【図２３】 従来の色変換装置において色変換処理を行わない場合におけるＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係を表す説明図である。
【図２４】 従来の色変換装置においてｈ１ｇにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合におけるＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す説明図である。
【図２５】 従来の色変換装置においてｈ１ｇ、ｈ２ｇｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合におけるＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す説明図である。
【図２６】 従来の色変換装置においてｈ１ｇ、ｈ１ｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合におけるＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す説明図である。
【図２７】 従来の色変換装置においてｈ１ｇ、ｈ１ｙ、ｈ２ｇｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合におけるＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の一例を表す説明図である。
【図２８】 従来の色変換装置においてｈ１ｇ、ｈ１ｙ、ｈ２ｇｙにかかる演算係数を操作することにより色変換処理を行った場合におけるＲ１、Ｇ１、Ｂ１と６つの色相の関係の別の一例を表す説明図である。
【符号の説明】
１、 １ｂ αβ算出手段、２、２ｂ 色相データ算出手段、３ 多項式演算手段、４、４ｂ マトリクス演算手段、５、５ｂ 係数発生手段、６ 合成手段、７ ゼロ除去手段、９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ 最小値選択手段、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ 演算手段、１１ 演算係数発生手段、１２ａ〜１２ｆ 乗算手段、１３ａ〜１３ｆ 加算手段、１４ 補数手段、１０１ αβ算出手段、１０２ 色相データ算出手段、１０３ 多項式演算手段、１０４ マトリクス演算手段、１０５ 係数発生手段、１０６ 合成手段、１０７ ゼロ除去手段、１０８ａ、１０８ｂ 乗算手段、１０９ａ、１０９ｂ、１０９ｃ 最小値選択手段、１１０ａ、１１０ｂ 演算手段、１１１ 演算係数発生手段。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to data processing used for full-color printing-related devices such as printers, video printers, and scanners, image processing devices that create computer graphics images, display devices such as monitors, and the like. The present invention relates to a color conversion method and apparatus for performing color conversion processing on image data expressed in three colors according to a device used.
[0002]
[Prior art]
Color conversion in printing is an indispensable technique for correcting a deterioration in image quality caused by color mixing due to the fact that ink is not a pure color or non-linearity of printing, and outputting a printed image having good color reproducibility. Also in a display device such as a monitor, when an input color signal is displayed, a color conversion process is performed in order to output (display) an image having a desired color reproducibility in accordance with a use condition or the like.
[0003]
Conventionally, there are two types of color conversion methods in the above cases: a table conversion method and a matrix operation method.
[0004]
In the table conversion method, image data expressed in red, green, and blue (hereinafter referred to as “R, G, B”) is input, and R, G, B images stored in advance in a memory such as a ROM. This is a method for obtaining data or complementary color data of yellow, magenta, and cyan (hereinafter referred to as “Y, M, C”). Since any conversion characteristic can be adopted, color conversion with excellent color reproducibility can be executed. There are advantages.
[0005]
However, a simple configuration that stores data for each combination of image data results in a large-capacity memory of about 400 Mbit. For example, Japanese Patent Laid-Open No. 63-227181 discloses a method for compressing memory capacity, but it is still about 5 Mbit. Therefore, since this system requires a large-capacity memory for each conversion characteristic, there are problems that it is difficult to make an LSI and that it is difficult to flexibly cope with changes in usage conditions and the like.
[0006]
On the other hand, in the matrix calculation method, for example, when obtaining Y, M, and C print data from R, G, and B image data, the following expression (27) is a basic calculation expression.
[0007]
[Equation 9]

[0008]
Here, i = 1 to 3 and j = 1 to 3.
[0009]
However, the simple linear calculation of Expression (27) cannot realize good conversion characteristics due to nonlinearity such as printing.
[0010]
A method for improving the above conversion characteristics is disclosed in the color correction arithmetic device disclosed in Japanese Examined Patent Publication No. 2-30226, and employs a matrix arithmetic expression of the following expression (28).
[0011]
[Expression 10]

[0012]
Here, N is a constant, i = 1 to 3, and j = 1 to 10.
[0013]
Since the above equation (28) directly uses image data in which an achromatic color component and a color component are mixed, mutual interference of computation occurs. That is, when one coefficient is changed, there is a problem that it affects other than the component or hue of interest and a good conversion characteristic cannot be realized.
[0014]
The color conversion method described in Japanese Patent Application No. 11-18217 by the present applicant discloses this solution. FIG. 17 is a block circuit diagram showing a color conversion method for converting input image data Ri, Gi, Bi into output image data R, G, B described in Japanese Patent Application No. 11-18217. In FIG. 17, reference numeral 101 denotes αβ calculation means, 102 denotes hue data calculation means, 103 denotes polynomial calculation means, 104 denotes matrix calculation means, 105 denotes coefficient generation means, and 106 denotes synthesis means.
[0015]
The αβ calculating means 101 calculates the maximum value β and the minimum value α of the input image data R, G, B, and generates and outputs an identification code S1 for specifying each data. Further, the hue data calculation unit 102 calculates the hue data r, g, b, y, m, c from the image data R, G, B and the output from the αβ calculation unit 101.
[0016]
FIG. 18 is a block diagram showing an example of the configuration of the polynomial calculation means 103. In the figure, 107 is a zero removing means for removing data that becomes zero out of inputted hue data r, g, b, y, m, c, 108a and 108b are multiplying means, 109a, 109b and 109c are inputted. Minimum value selection means for selecting and outputting the minimum value of data, 111 is a calculation coefficient generation means for generating and outputting a calculation coefficient based on the identification code S1 from the αβ calculation means 1, 110a and 110b are the calculation coefficient generation means 111 is an arithmetic means for multiplying the arithmetic coefficient indicated by the output from 111 and the output of the minimum value selecting means 109a and 109b.
[0017]
Next, the operation will be described. The input image data R, G, B (Ri, Gi, Bi) is sent to the αβ calculation means 101 and the hue data calculation means 102, and the αβ calculation means 101 determines the maximum value of the input image data Ri, Gi, Bi. β and the minimum value α are calculated and output, and an identification code S1 for specifying the maximum value data and the minimum value data among the input image data Ri, Gi, Bi is generated and output. The hue data calculation unit 102 receives the image data Ri, Gi, Bi and the maximum value β and the minimum value α, which are outputs from the αβ calculation unit 101, and receives r = Ri−α, g = Gi−α, b = Bi-α and y = β-Bi, m = β-Gi, c = β-Ri are subtracted, and six hue data r, g, b, y, m, and c are output.
[0018]
At this time, the maximum value β and the minimum value α calculated by the αβ calculating unit 101 are β = MAX (Ri, Gi, Bi), α = MIN (Ri, Gi, Bi), and the hue data calculating unit 102. The six hue data r, g, b, y, m, and c calculated in the above are r = Ri−α, g = Gi−α, b = Bi−α, and y = β−Bi, m = β−Gi. , C = β-Ri is obtained by subtraction processing, and these six hue data have a property that at least two of them become zero. For example, when the maximum value β is Ri and the minimum value α is Gi (β = Ri, α = Gi), g = 0 and c = 0 are obtained by the above subtraction process, and the maximum value β is Ri and minimum. When the value α is Bi (β = Ri, α = Bi), b = 0 and c = 0. That is, depending on the combination of Ri, Gi, and Bi that is the maximum and minimum, at least one of r, g, and b and one of y, m, and c will be zero in total. .
[0019]
Then, the αβ calculating means 101 generates and outputs an identification code S1 that specifies zero data among the six hue data. The identification code S1 can generate six types of identification codes S1 for specifying data depending on which of the maximum value β and the minimum value α is Ri, Gi, or Bi.
[0020]
Next, the six hue data r, g, b and y, m, c, which are outputs from the hue data calculation means 102, are sent to the polynomial calculation means 103, and for r, g, b, matrix calculation means. 104 is also sent. The identification code S1 output from the αβ calculating means 101 is also input to the polynomial calculating means 103, and two non-zero data Q1, Q2 in r, g, b and non-zero in y, m, c Two data items P1 and P2 are selected for calculation, and multiplication terms T3 = Q1 × Q2 and T1 = P1 × P2, first comparison data T4 = min (Q1, Q2) and T2 = min (P1, P2) Second comparison data T5 = min (ap × T2, aq × T4) is calculated. Here, ap and aq are calculation coefficients concerning the first comparison data T2 and T4. The polynomial data T 1, T 2, T 3, T 4, and T 5 described above are the output of the polynomial calculation means 103. The output of the polynomial calculation means 103 is sent to the matrix calculation means 104.
[0021]
On the other hand, the coefficient generating means 105 in FIG. 17 generates an operation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of polynomial data based on the identification code S1, and sends them to the matrix operation means 104. The matrix calculation means 104 receives the hue data r, g, b from the hue data calculation means 102, the polynomial data T1 to T5 from the polynomial calculation means 103, and the coefficient U from the coefficient generation means 105 as inputs. 101) is output as image data R1, G1, B1.
[0022]
[Expression 11]

[0023]
In equation (101), i = 1 to 3, j = 1 to 3 in (Eij), i = 1 to 3, and j = 1 to 5 in (Fij).
[0024]
The synthesizing unit 106 receives the image data R1, G1, B1 from the matrix calculating unit 104 and the minimum value α indicating the achromatic color data that is output from the αβ calculating unit 101, performs addition, and performs image data R, G and B are output. Therefore, an arithmetic expression for obtaining the image data R, G, and B color-converted by the color conversion method having the configuration shown in FIG. 17 is Expression (102).
[0025]
[Expression 12]

[0026]
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j = 1 to 3, and in (Fij), i = 1 to 3, and j = 1 to 18, h1r = min (m, y), h1g = min ( y, c), h1b = min (c, m), h1c = min (g, b), h1m = min (b, r), h1y = min (r, g), h2ry = min (aq1 × h1y, ap1 × h1r), h2rm = min (aq2 × h1m, ap2 × h1r), h2gy = min (aq3 × h1y, ap3 × h1g), h2gc = min (aq4 × h1c, ap4 × h1g), h2bm = min (aq5 × h1m) , Ap5 × h1b), h2bc = min (aq6 × h1c, ap6 × h1b), and aq1 to aq6 and ap1 to ap6 are calculation coefficients related to the first comparison data.
[0027]
Note that the difference in the number of operation terms in equation (102) and the number of operation terms in the configuration shown in FIG. 17 is disclosed by a calculation method for each pixel excluding data in which the operation term in the configuration shown in FIG. On the other hand, the expression (102) discloses a general expression for a pixel set. That is, for one pixel, 18 data can be reduced to 5 valid data (T1 to T5) for the polynomial data of equation (102).
[0028]
The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid for all image data.
[0029]
FIGS. 19A to 19F schematically show relationships between six hues (red, yellow, green, cyan, blue, magenta) and hue data y, m, c, r, g, b. Each hue data is associated with three hues (for example, hue data y is associated with red, yellow and green, and hue data m is associated with blue, magenta and red). 20A to 20F schematically show the relationship between six hues and multiplication terms y × m, r × g, c × y, g × b, m × c, and b × r. It can be seen that each multiplication term is associated with a specific hue (for example, the multiplication term y × m is associated with red and r × g is associated with yellow). Hereinafter, * in the figure means multiplication (x) unless otherwise specified.
[0030]
FIGS. 21A to 21F schematically show the relationship between the six hues and the first comparison data h1r, h1y, h1g, h1c, h1b, and h1m. It can be seen that it is related to a specific hue (for example, the first comparison data h1r is related to red and h1y is related to yellow).
[0031]
Further, FIGS. 22A to 22F schematically show the relationship between the six hues and the second comparison data h2ry, h2gy, h2gc, h2bc, h2bm, h2rm, and each second comparison. It can be seen that the data is involved in the change of the intermediate region between the six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red (for example, the second comparison Data h2ry is associated with red to yellow, and h2gy is associated with yellow to green).
[0032]
As described above, according to the color conversion method in the configuration shown in FIG. 17 described above, by changing the coefficient relating to the multiplication term related to the specific hue and the first comparison data, It can be adjusted without affecting the hue.
[0033]
Further, by changing the coefficient related to the second comparison data, it is possible to correct the degree of change between the six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta. When expansion or reduction of the area occupied by the color space of a specific hue is desired, specifically, when expansion or reduction of the area occupied by red is desired in a color space changing from magenta to red to yellow It is possible to satisfy this requirement.
[0034]
Further, the multiplication term is a secondary calculation term for saturation, and the first comparison data and the second comparison data are primary calculation terms for saturation. Therefore, by using both the multiplication term, the first comparison data, and the second comparison data, it is possible to correct nonlinear characteristics with respect to saturation.
[0035]
The second comparison data has the following effects. 23A to 23C show the case where the fixed coefficient Eij of the polynomial data is set to the value shown in the equation (103) and the calculation coefficients Fij are all set to 0 in the color conversion method in the configuration shown in FIG. It is a figure showing the relationship between image data R1, G1, B1 output from the matrix calculating means 104, and six hues when not performing a color conversion process.
[0036]
[Formula 13]

[0037]
23A to 23C, at least one of the image data R1, G1, and B1 is 0 in each hue (for example, cyan is 0 in the image data R1, and magenta is in G1. 0). This is because the hue data calculation means 102 subtracts the minimum value α from the input image data Ri, Gi, Bi. The minimum value α is an achromatic component in the input image data Ri, Gi, Bi. 23A to 23C, the maximum values of the image data R1, G1, and B1 are constant values in each hue.
[0038]
FIGS. 24A to 24C show a color conversion method according to the configuration shown in FIG. 17 in which a color conversion process is performed by manipulating a calculation coefficient relating to the first comparison data h1g effective for green. Is a diagram showing an example of the relationship between the image data R1, G1, B1 output from the matrix calculation means 104 and the six hues in the case where the B1 signal in the green hue is increased, and “bluish green” Become.
[0039]
In the case shown in FIG. 24, since the B1 signal in the green hue is increased, none of the image data R1, G1, and B1 becomes 0 in the yellow to green region. This is because the hue data calculation means 102 removes the achromatic color component from the input image data Ri, Gi, Bi, but the achromatic color component in the yellow to green region by the color conversion process. Indicates that it has occurred again. Generation of an achromatic color component in the yellow to green region leads to a decrease in saturation in the region.
[0040]
FIGS. 25A to 25C show, in the color conversion method according to the configuration shown in FIG. 17, in addition to the calculation coefficient related to the first comparison data h <b> 1 g effective for green, The relationship between the image data R1, G1, B1 output from the matrix calculation means 104 and the six hues when the color conversion process is performed by also operating the calculation coefficient concerning the second comparison data h2gy that becomes effective It is a figure showing an example.
[0041]
In the case shown in FIG. 25, the generation of the achromatic component due to the color conversion processing in the yellow to green region seen in the case of FIG. (In FIG. 25, only G1 exists as a signal in the middle of yellow to green), and no reduction in saturation occurs in the yellow to green region.
[0042]
As described above, in the color conversion method having the configuration shown in FIG. 17, it is possible to solve the decrease in saturation caused by the color conversion process. However, this color conversion method has a problem that has not been solved.
[0043]
FIGS. 26A to 26C are diagrams showing the calculation coefficient relating to the first comparison data h1g effective for green and the first effective for yellow in the color conversion method having the configuration shown in FIG. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a relationship between image data R1, G1, and B1 output from the matrix calculation unit 104 and six hues when color conversion processing is performed by operating a calculation coefficient related to one comparison data h1y. Yes, the B1 signal in the green hue increases to “bluish green”, and the G1 signal in the yellow hue decreases to “reddish yellow”.
[0044]
In the case shown in FIG. 26, by increasing the B1 signal in the green hue, all of R1, G1, and B1 do not become 0 in the yellow to green region, and nothing in the yellow to green region. The generation of coloring components can be seen.
[0045]
Furthermore, in the case shown in FIG. 26, the maximum of R1, G1, and B1 in the yellow to green region is reduced by reducing the G1 signal in the yellow hue as compared with FIG. 23 where no color conversion is performed. The value becomes a small value. This decrease in the maximum values of R1, G1, and B1 leads to a decrease in luminance in the yellow to green region due to the color conversion process.
[0046]
FIGS. 27A to 27C show the color conversion method according to the configuration shown in FIG. 17 by operating the calculation coefficient related to the second comparison data h2gy effective for the yellow to green region. FIG. 27 is a diagram illustrating an example of a relationship between image data R1, G1, and B1 output from the matrix calculation unit 104 and six hues when the saturation reduction in the yellow to green region seen in FIG. 26 is solved. . However, even in this case, the decrease in luminance in the yellow to green region has not been solved.
[0047]
On the other hand, FIGS. 28A to 28C also operate the calculation coefficient relating to the second comparison data h2gy effective for the yellow to green region in the color conversion method having the configuration shown in FIG. FIG. 27 is a diagram illustrating an example of the relationship between the image data R1, G1, B1 output from the matrix calculation unit 104 and the six hues when the decrease in luminance in the yellow to green region seen in FIG. 26 is solved. is there. However, even in this case, the reduction in saturation in the yellow to green region has not been solved.
[0048]
The reduction in saturation and luminance as described above leads to a narrow range of colors that can be reproduced by color conversion processing.
[0049]
[Problems to be solved by the invention]
When a conventional color conversion method or color conversion device is configured by a table conversion method using a memory such as a ROM, a large-capacity memory is required, and conversion characteristics cannot be flexibly changed. In addition, when configured in a matrix calculation method, only the hue of interest can be adjusted, but the reduction in saturation and luminance caused by the color conversion process cannot be removed in all cases, and color conversion is not possible. There is a problem that the color reproducible range may be narrowed depending on the processing.
[0050]
The present invention has been made to solve the above-described problems. In a color conversion method and a color conversion apparatus for color-converting image data R, G, and B for each pixel, red, blue, green, yellow, In addition to the six hues of cyan and magenta, the areas between the six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red are corrected independently. The degree of change between the six hues can also be corrected, the conversion characteristics can be changed flexibly, and no large-capacity memory is required, and the reduction in saturation and brightness caused by the color conversion process is eliminated. It is an object of the present invention to obtain a color conversion method or a color conversion device that can be used.
[0051]
[Means for Solving the Problems]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) calculation means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and minimum value α output from the calculation means
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(5) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means The color-converted image data is obtained by performing the matrix operation of the following expression (1) using the above-mentioned minimum value α of the above-mentioned coefficient from the coefficient generating means.
[0052]
[Expression 14]

[0053]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) means for obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) calculating means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction process between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α which are outputs from the calculation means
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(6) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means The color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (2) using the above-mentioned minimum value α of the above-mentioned coefficient from the coefficient generating means.
[0054]
[Expression 15]

[0055]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) calculation means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and minimum value α output from the calculation means
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Means for generating
(5) a coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19);
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means The color-converted image data is obtained by performing the matrix calculation of the following equation (3) using the above-mentioned coefficient from the coefficient generating means using the above-mentioned minimum value α.
[0056]
[Expression 16]

[0057]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) means for obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) calculating means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction process between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α which are outputs from the calculation means
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(6) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means The color-converted image data is obtained by performing the matrix operation of the following expression (4) using the above-mentioned minimum value α of the above-mentioned coefficient from the coefficient generating means.
[0058]
[Expression 17]

[0059]
The color conversion device according to the present invention multiplies each of the first comparison data by predetermined calculation coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 in the second comparison data generation unit. The multiplication means sets the arithmetic coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 as integer values of 1, 2, 4, 8,... Calculation with a calculation coefficient is performed.
[0060]
In the color conversion apparatus according to the present invention, the calculation means calculates the maximum value β and the minimum value α using the image data R, G, B or the complementary color data C, M, Y, and the maximum and minimum According to the type of the image data or the complementary color data, comprising an identification code output means for outputting an identification code for specifying hue data that becomes zero,
By generating first comparison data in the first comparison data generating means, generating matrix coefficients in the coefficient generating means, and performing matrix calculation using the matrix coefficients in accordance with the identification code output from the calculating means Color-converted image data or complementary color data is obtained.
[0061]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculating step.
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data obtained by the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(5) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Using the minimum value α obtained in the calculation step, color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (1) using the coefficient generated in the coefficient generation step. .
[0062]
[Formula 18]

[0063]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) a calculation step of calculating a maximum value β and a minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing between the complementary color data C, M, and Y and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculating step
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data obtained by the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(6) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (2) using the coefficient generated in the coefficient generation step using the minimum value α obtained in the calculation step. .
[0064]
[Equation 19]

[0065]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculating step.
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data obtained by the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(5) a predetermined matrix coefficient Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and a coefficient generation step for generating Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19),
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following expression (3) using the coefficient obtained in the coefficient generation step, using the minimum value α obtained in the calculation step.
[0066]
[Expression 20]

[0067]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculation step.
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(6) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (4) using the coefficient generated in the coefficient generation step, using the minimum value α obtained in the calculation step. .
[0068]
[Expression 21]

[0069]
In the color conversion method according to the present invention, each first comparison data included in the second comparison data generation step is multiplied by predetermined arithmetic coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26. In the multiplication step, the arithmetic coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 are set to integer values of 1, 2, 4, 8,. Calculation with the above-mentioned calculation coefficient is performed.
[0070]
In the color conversion method according to the present invention, the calculation step calculates the maximum value β and the minimum value α using the image data R, G, B or the complementary color data C, M, Y, and the maximum and minimum values. According to the type of the image data or the complementary color data, including an identification code output step for outputting an identification code for specifying hue data that becomes zero,
By generating first comparison data in the first comparison data generation step, generating matrix coefficients in the coefficient generation step, and performing matrix calculation using the matrix coefficients in accordance with the identification code output in the calculation step Color-converted image data or complementary color data is obtained.
[0071]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be specifically described with reference to the drawings showing embodiments thereof.
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion method and a color conversion apparatus according to an embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes a maximum value β and minimum value α of input image data R, G, B, and αβ calculating means for generating and outputting an identification code S1, which will be described later. 2, an image data R, G, Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b, y, m, c from B and the output from the αβ calculation means 1, 3 for polynomial calculation means, 4 for matrix calculation means, 5 for coefficient generation means, 6 is a synthesis means.
[0072]
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the polynomial calculation means 3. In the figure, reference numeral 7 denotes zero removing means for removing zero-valued data of input hue data, 9a, 9b, 9c, 9d are minimum value selecting means for selecting and outputting the minimum value of the input data, 11 Based on the identification code from the αβ calculating means 1, arithmetic coefficient generating means 10 a, 10 b, 10 c, 10 d for generating and outputting arithmetic coefficients are selected as the arithmetic coefficient indicated by the output from the arithmetic coefficient generating means 11 and the minimum value selection. An arithmetic means for multiplying the outputs of the means 9a and 9b.
[0073]
Next, the operation will be described. The input image data R, G, B (Ri, Gi, Bi) is sent to the αβ calculation means 1 and the hue data calculation means 2, and the αβ calculation means 1 is the maximum value of the input image data Ri, Gi, Bi. β and the minimum value α are calculated and output, and an identification code S1 for specifying the maximum value data and the minimum value data among the input image data Ri, Gi, Bi is generated and output.
[0074]
The hue data calculation unit 2 receives the image data Ri, Gi, Bi and the maximum value β and the minimum value α, which are outputs from the αβ calculation unit 1, and r = Ri−α, g = Gi−α, b = Bi-α and y = β-Bi, m = β-Gi, c = β-Ri are subtracted, and six hue data r, g, b, y, m, and c are output.
[0075]
At this time, the maximum value β and the minimum value α calculated by the αβ calculating means 1 are β = MAX (Ri, Gi, Bi), α = MIN (Ri, Gi, Bi), and hue data calculating means 2 The six hue data r, g, b, y, m, and c calculated in the above are r = Ri−α, g = Gi−α, b = Bi−α, and y = β−Bi, m = β−Gi. , C = β-Ri is obtained by subtraction processing, and these six hue data have a property that at least two of them become zero.
[0076]
For example, when the maximum value β is Ri and the minimum value α is Gi (β = Ri, α = Gi), g = 0 and c = 0 are obtained by the above subtraction process, and the maximum value β is Ri and minimum. When the value α is Bi (β = Ri, α = Bi), b = 0 and c = 0. That is, depending on the combination of Ri, Gi, and Bi that is the maximum and minimum, at least one of r, g, and b and one of y, m, and c will be zero in total. .
[0077]
Therefore, the αβ calculating means 1 generates and outputs an identification code S1 that specifies zero of the six hue data. The identification code S1 can generate six types of identification codes S1 that specify data depending on which of the input image data Ri, Gi, and Bi the maximum value β and the minimum value α are. FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the identification code S1, the maximum value β, the minimum value α, and the hue data of zero in the input image data Ri, Gi, Bi. Note that the value of the identification code S1 in the figure shows an example, and is not limited to this, and may be another value.
[0078]
Next, the six hue data r, g, b and y, m, c, which are the outputs from the hue data calculation means 2, are sent to the polynomial calculation means 3, and the hue data r, g, b is a matrix. It is also sent to the calculation means 4. The identification code S1 output from the αβ calculating means 1 is also input to the polynomial calculating means 3, and two non-zero data Q1, Q2 in the hue data r, g, b and the hue data y, m, c The operation is performed by selecting two pieces of data P1 and P2 that are not zero, and this operation will be described with reference to FIG.
[0079]
In the polynomial calculation means 3, the hue data r, g, b and y, m, c from the hue data calculation means 2 and the identification code S 1 from the αβ calculation means are input to the zero removal means 7. The zero removing means 7 outputs two non-zero data Q1, Q2 in the hue data r, g, b and two non-zero data P1, P2 in the hue data y, m, c based on the identification code S1. . Q1, Q2, P1, and P2 are determined and output, for example, as shown in FIG.
[0080]
For example, from FIGS. 3 and 4, when the identification code S1 = 0, hue data r, b gives Q1, Q2, and hue data y, m gives P1, P2, and Q1 = r, Q2 = b, P1 = Output as m, P2 = y. Similar to FIG. 3, the value of the identification code S1 in FIG. 4 shows an example thereof, and is not limited to this, and may be another value.
[0081]
The minimum value selection means 9a selects and outputs the minimum value T4 = min (Q1, Q2) of the output data Q1, Q2 from the zero removal means 7, and the minimum value selection means 9b selects the zero removal means. 7 selects and outputs the minimum value T2 = min (P1, P2) of the output data P1, P2 from the output 7. T4 and T2 output from the minimum value selection means 9a and 9b are the first comparison data.
[0082]
The calculation coefficient generating means 11 is inputted with the identification code S1 from the αβ calculating means 1, and the calculation means aq1, for multiplying the first comparison data T4 and T2 in the calculation means 10a, 10b, 10c, 10d, Signals indicating ap1, aq2, and ap2 are generated based on the identification code S1, and the calculation coefficient aq1 is calculated for the calculation means 10a, the calculation coefficient ap1 is calculated for the calculation means 10b, the calculation coefficient aq2 is calculated for the calculation means 10c, and the calculation means 10d. The operation coefficient ap2 is output.
[0083]
The calculation coefficients aq1, ap1, aq2, and ap2 are generated according to the identification code S1, and six types of calculation coefficients aq1, ap1, aq2, and ap2 are generated for the identification code S1 from FIG. The The calculation means 10a receives the first comparison data T4 from the minimum value selection means 9a, performs multiplication aq1 × T4 by the calculation coefficient aq1 from the calculation coefficient generation means 11 and the first comparison data T4, and outputs the result. The calculation means 10b receives the first comparison data T2 from the minimum value selection means 9b, and multiplies the calculation coefficient ap1 from the calculation coefficient generation means 11 with the first comparison data T2. XT2 is performed and the output is sent to the minimum value selection means 9c.
[0084]
Further, the calculation means 10c receives the first comparison data T4 from the minimum value selection means 9a, performs the multiplication aq2 × T4 by the calculation coefficient aq2 from the calculation coefficient generation means 11 and the first comparison data T4, and The output is sent to the minimum value selection means 9d. The calculation means 10d receives the first comparison data T2 from the minimum value selection means 9b, and uses the calculation coefficient ap2 from the calculation coefficient generation means 11 and the first comparison data T2. Multiplication ap2 × T2 is performed, and the output is sent to the minimum value selection means 9d.
[0085]
The minimum value selection means 9c selects and outputs the minimum value T5 = min (ap1 × T2, aq1 × T4) of the outputs from the calculation means 10a and 10b, and the minimum value selection means 9d determines from the calculation means 10c and 10d. The minimum output T6 = min (ap2 × T2, aq2 × T4) is selected and output. T5 and T6 output from the minimum value selection means 9c and 9d are the second comparison data. The polynomial data T2, T4, T5, and T6 described above are the output of the polynomial calculation means 3. The output of the polynomial calculation means 3 is sent to the matrix calculation means 4.
[0086]
On the other hand, the coefficient generating means 5 in FIG. 1 generates an operation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of polynomial data based on the identification code S1, and sends them to the matrix operation means 4. The matrix calculation means 4 receives the hue data r, g, b from the hue data calculation means 2, the polynomial data T2, T4, T5, T6 from the polynomial calculation means 3, and the coefficient U from the coefficient generation means 5 as inputs. The calculation result of the following formula (6) is output as image data R1, G1, and B1.
[0087]
[Expression 22]

[0088]
In Equation (6), i = 1 to 3, j = 1 to 3 in (Eij), i = 1 to 3 and j = 1 to 4 in (Fij).
[0089]
Here, FIG. 5 is a block diagram showing an example of a partial configuration of the matrix calculation means 4, and shows a case where the image data R1 is calculated and output. In the figure, 12a to 12e are multiplication means, and 13a to 13d are addition means.
[0090]
Next, the operation of FIG. 5 will be described. The multiplying means 12a to 12e receive the hue data r, the polynomial data T2, T4, T5, T6 from the polynomial calculating means 3 and the coefficients U (Eij) and U (Fij) from the coefficient generating means 5 as inputs. Is output. The adding means 13a and 13b receive the products as outputs from the multiplying means 12b to 12e, add the input data, and output the sum. The adding means 13c adds the data from the adding means 13a and 13b, and the adding means 13d adds the output of the adding means 13c and the output of the multiplying means 12a, and outputs the sum as image data R1. In the configuration example of FIG. 5, the image data G1 and B1 can be calculated by replacing the hue data r with g or b.
[0091]
Here, as the coefficients (Eij) and (Fij), coefficients corresponding to the hue data r, g, and b are used. That is, if three configurations in FIG. 5 are used in parallel for the hue data r, g, and b, high-speed matrix calculation can be performed.
[0092]
The synthesizing means 6 receives the image data R1, G1, B1 from the matrix calculating means 4 and the minimum value α indicating the achromatic data which is the output from the αβ calculating means 1, and performs addition to obtain the image data R, G and B are output. Therefore, an arithmetic expression for obtaining the image data R, G, and B color-converted by the color conversion method having the configuration shown in FIG. 1 is Expression (1).
[0093]
[Expression 23]

[0094]
Here, in (Eij), i = 1 to 3, j = 1 to 3, and in (Fij), i = 1 to 3, and j = 1 to 18,
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 are operation coefficients generated in the operation coefficient generating means 11 in FIG.
[0095]
The difference in the number of calculation terms in equation (1) and the number of calculation terms in the configuration shown in FIG. 1 is disclosed by a calculation method for each pixel excluding data in which the calculation term in the configuration shown in FIG. On the other hand, the expression (1) discloses a general expression for a pixel set. In other words, for one pixel, 18 data can be reduced to 4 valid data (T2, T4, T5, T6) for the polynomial data of equation (1), and this reduction skillfully utilizes the properties of hue data. And achieved.
[0096]
The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid for all image data.
[0097]
6A to 6F schematically show the relationship between six hues (red, yellow, green, cyan, blue, magenta) and hue data y, m, c, r, g, b. Each hue data is associated with three hues (for example, y is associated with red, yellow and green, and m is associated with blue, magenta and red).
[0098]
On the other hand, the above formulas (6) and (1) include the first comparison data effective for only one of the hues. The first comparison data includes h1r = min (y, m), h1y = min (r, g), h1g = min (c, y), h1c = min (g, b), h1b = min (m, c), h1m = min (b, r).
[0099]
FIGS. 7A to 7F schematically show the relationship between six hues and the first comparison data h1r, h1y, h1g, h1c, h1b, and h1m. It can be seen that it is related to a specific hue. For example, assuming that W is a constant, since r = W and g = b = 0 for red, y = m = W and c = 0. Therefore, the first comparison data h1r = min (y, m) = W. The other five first comparison data are all zero.
[0100]
That is, for red, only h1r is effective first comparison data. Similarly, h1g for green, h1b for blue, h1c for cyan, h1m for magenta, and h1y for yellow are valid first comparison data.
[0101]
As described above, the six first comparison data h1r, h1y, h1g, h1c, h1b, and h1m are used as matrix calculation terms, and the coefficient for each calculation term is changed to correct only the desired hue. It becomes possible. For example, since only h1r is valid first comparison data for red, only the coefficient relating to h1r is valid for red correction.
[0102]
Moreover, the said Formula (6) and Formula (1) also contain the 2nd comparison data. 8A to 8F show the six hues and the second comparison data.
h2ry1 = min (h1y, h1r),
h2gy1 = min (h1y, h1g),
h2gc1 = min (h1c, h1g),
h2bc1 = min (h1c, h1b),
h2bm1 = min (h1m, h1b),
h2rm1 = min (h1m, h1r),
and
h2ry2 = min (h1y, h1r),
h2gy2 = min (h1y, h1g),
h2gc2 = min (h1c, h1g),
h2bc2 = min (h1c, h1b),
h2bm2 = min (h1m, h1b),
h2rm2 = min (h1m, h1r),
Is schematically shown in the above equation (1).
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
Values of the operation coefficients aq11 to aq16 and ap11 to ap16 in FIG.
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
The case where the values of the arithmetic coefficients aq21 to aq26 and ap21 to ap26 in FIG.
[0103]
From each of FIGS. 8A and 8B, each second comparison data is involved in the change of the intermediate region between the six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red. I understand that That is, for red to yellow, b = c = 0, h2ry1 = min (h1y, h1r) = min (min (r, g), min (y, m)) and h2ry2 = min (h1y, h1r) = min (min (r, g), min (y, m)) other than 10 terms are all zero.
[0104]
Therefore, for red to yellow, only h2ry1 and h2ry2 are valid second comparison data, and similarly, yellow to green are h2gy1 and h2gy2, green to cyan are h2gc1 and h2gc2, and cyan to blue. H2bc1 and h2bc2, h2bm1 and h2bm2 are valid for blue to magenta, and only h2rm1 and h2rm2 are valid for magenta to red.
[0105]
9A to 9F show the calculations in h2ry1, h2rm1, h2gy1, h2gc1, h2bm1, h2bc1, and h2ry2, h2rm2, h2gy2, h2gc2, h2bm2, and h2bc2 in the above formulas (6) and (1). The relationship between the six hues when the coefficients aq11 to aq16, ap11 to ap16, aq21 to aq26, and ap21 to ap26 are changed and the second comparison data is schematically shown. In the case of a6, the characteristics when aq11 to aq16 and aq21 to aq26 are set to values larger than ap11 to ap16 and ap21 to ap26 are shown, and in the case of broken lines b1 to b6, ap11 to ap16 and ap21 to ap26 are set to aq11 Characteristics when ˜aq16, aq21˜aq26 are larger than Shows.
[0106]
That is, for red to yellow, only h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) and h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r) are valid second comparison data. For example, aq11 and When the ratio of ap11 or the ratio of aq21 and ap21 is 2: 1, as indicated by the broken line a1 in FIG. 9 (A), the peak value becomes comparison data related to red, and red between red and yellow hues. The comparison data can be effective in a region close to.
[0107]
On the other hand, for example, if the ratio of aq11 and ap11 or the ratio of aq21 and ap21 is 1: 2, the relationship becomes as shown by the broken line b1 in FIG. Comparison data effective for a region close to yellow between yellow hues can be obtained.
[0108]
Similarly, yellow to green have aq13, ap13 in h2gy1, or aq23 and ap23 in h2gy2, green to cyan have aq14 and ap14 in h2gc1, or aq24 and ap24 in h2gc2, and aq16 in h2bc1 Change aq26, ap26 in ap16 or h2bc2, aq15, ap15 in h2bm1 for blue to magenta, aq25, ap25 in h2bm2 for magenta to red, aq22, ap22 in h2rm1 for magenta to red To change the effective area even in the area between each hue.
be able to.
[0109]
FIGS. 10A and 10B show six hues (red, yellow, green, cyan, blue, magenta) and inter-hue areas (red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to Magenta, magenta to red) and the effective calculation terms.
[0110]
Therefore, if the coefficient generating means 5 changes the coefficient relating to the effective calculation term in the hue to be adjusted or the region between hues, only the hue of interest can be adjusted, and the degree of change between hues can also be corrected. Can do.
[0111]
Further, if the coefficient in the calculation coefficient generation means 11 in the polynomial calculation means 3 is changed, the area where the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.
[0112]
In addition, in each of the six inter-hue regions, there are two valid second comparison data, for example, the region close to red between the red to yellow hues and the yellow between the red to yellow hues. It is possible to individually adjust the area, and it is possible to remove the decrease in saturation and luminance caused by the color conversion process, thereby preventing the color reproducible range from being narrowed by the color conversion process. It is also possible.
[0113]
FIGS. 11A to 11C are diagrams showing calculation coefficients for the first comparison data h1g effective for green and yellow for the color conversion method and color conversion apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. When the color conversion processing is performed by manipulating the calculation coefficient relating to the first comparison data h1y that is effective in this way, the relationship between the image data R1, G1, B1 output from the matrix calculation means 4 and the six hues It is a figure showing an example, and the B1 signal in the green hue increases and becomes “bluish green”, and the G1 signal in the yellow hue decreases and becomes “reddish yellow”.
[0114]
In the case shown in FIG. 11, by increasing the B1 signal in the green hue, none of the image data R1, G1, and B1 is 0 in the yellow to green area, and the yellow to green area. The generation of an achromatic color component is observed. Generation of an achromatic color component in the yellow to green region leads to a decrease in saturation in the region.
[0115]
Further, in the case shown in FIG. 11, the decrease in the maximum value of the image data R1, G1, and B1 is observed in the yellow to green region by reducing the G1 signal in the yellow hue. The decrease in the maximum value of the image data R1, G1, and B1 leads to a decrease in luminance in the yellow to green region due to the color conversion process.
[0116]
12 (A) to 12 (C) show the yellow to green in FIG. 11 by manipulating the operation coefficients for the two second comparison data h2gy1 and h2gy2 that are valid for the yellow to green region. It is a figure showing an example of the relationship between the image data R1, G1, B1 output from the matrix calculating means 4 and six hues when the reduction in saturation and the decrease in luminance in the green region are solved.
[0117]
In the case shown in FIG. 12, the minimum values of R1, G1, and B1 are always 0 in any region, and generation of achromatic components, that is, no reduction in saturation is observed. Further, in the case shown in FIG. 12, no decrease in the maximum value of the image data R1, G1, B1 is observed in any region, and no decrease in luminance occurs.
[0118]
In the color conversion method and the color conversion apparatus according to the present invention, it is possible to solve the occurrence of luminance and saturation caused by the color conversion process by using two pieces of second comparison data that are valid between the hues. It becomes.
[0119]
In the case shown in FIG. 12, one of the two second comparison data h2gy1 and h2gy2 effective for the yellow to green region is used for the generation of the achromatic color component, that is, the reduction of the saturation, The other is used to solve the decrease in the maximum value, that is, the decrease in luminance, thereby solving both the decrease in luminance and saturation.
[0120]
Here, in the polynomial calculation means 3, h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r), h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r), h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g), h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g), h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b), h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b), and h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r) , H2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r), h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g), h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g), h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b), h The calculation coefficients aq11 to aq16, ap11 to ap16, aq21 to aq26, ap21 to ap26 and the values of bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b) can be changed by integer values of 1, 2, 4, 8,. For example, the arithmetic means 10a, 10b, 10c, and 10d can perform multiplication by bit shift.
[0121]
As described above, the six hues of red, green, blue, yellow, magenta, and cyan are made independent by changing the coefficients related to the first comparison data and the second comparison data related to the specific hue and the inter-hue area. In addition, the degree of change between the six hues can also be corrected. Therefore, it is possible to obtain a color conversion method or a color conversion apparatus that can change the conversion characteristics flexibly and does not require a large-capacity memory.
[0122]
In addition, since each of the six inter-hue regions uses two valid second comparison data, for example, the region close to red between the red to yellow hues and the yellow between the red to yellow hues are close. It is possible to individually adjust the area, and it is possible to eliminate the reduction in saturation and luminance caused by the color conversion process, and to perform the color conversion process without narrowing the color reproducible range Is also possible.
[0123]
In the first embodiment, the hue data r, g, b and y, m, c, the maximum value β, and the minimum value α are set based on the input image data R, G, B (Ri, Gi, Bi). In the above description, the calculation terms related to each hue are obtained and the image data R1, G1, and B1 are obtained after matrix calculation. However, after obtaining the image data R1, G1, and B1, the obtained R1 is obtained. , G1 and B1 may be converted into complementary color data C, M and Y, and the same effect as described above can be obtained.
[0124]
In the first embodiment, two effective second comparison data are set in each of the six inter-hue areas, but the number of the second comparison data is not necessarily two, and may be two or more. .
[0125]
In the first embodiment, the case where the processing of the configuration of FIG. 1 is performed by hardware has been described, but it goes without saying that the same processing can be performed by software in the color conversion apparatus. 1 has the same effect.
[0126]
Furthermore, in the first embodiment, the case where the first comparison data and the second comparison data, which are the primary calculation terms for the saturation, are used is described. By using a multiplication term that is a typical operation term, it is possible to correct non-linear characteristics with respect to saturation.
[0127]
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, hue data r, g, b and y, m, c, maximum value β, and minimum value α are calculated based on input image data R, G, B (Ri, Gi, Bi). Although it has been described that the image terms R, G, and B are obtained after obtaining the calculation terms related to each hue and performing the matrix calculation, the image data R, G, and B are converted into complementary color data C, M, and Y, and then the input is performed. It can also be configured to perform color conversion as complementary color data C, M, and Y.
[0128]
FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion method and color conversion apparatus according to Embodiment 2 of the present invention. In the figure, 3 to 6 are the same as those in FIG. 1 of the first embodiment, 14 is the complement means, 1b is the maximum value β of the complementary color data Ci, Mi, Yi which is the output of the complement means 14. Αβ calculating means 2b for generating a minimum value α and an identification code S1 for specifying hue data to be described later, 2b is complementary color data C, M, Y (Ci, Mi, Yi) from the complementing means 14 and αβ calculating means 1b. Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c from the output from.
[0129]
Next, the operation will be described. The complement means 14 receives the image data R, G, and B and outputs complementary color data Ci, Mi, and Yi subjected to 1's complement processing. The αβ calculating means 1b outputs the maximum value β and minimum value α of the complementary color data and an identification code S1 for specifying each hue data.
[0130]
The hue data calculating means 2b receives the complementary color data Ci, Mi, Yi and the maximum value β and the minimum value α from the αβ calculating means 1b, and r = β-Ci, g = β-Mi, b = β-Yi. Then, six hue data r, g, b and y, m, c are output by the subtraction process of y = Yi-α, m = Mi-α, c = Ci-α.
[0131]
Here, these six hue data have a property that at least two of them become zero, and the identification code S1 output from the αβ calculating means 1b specifies data that is zero among the six hue data. Depending on which of the complementary color data Ci, Mi, and Yi is the maximum value β and the minimum value α, there are six types of identification codes that specify the data.
[0132]
Since the relationship between the zero hue data and the identification code among the six hue data is the same as that described in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
[0133]
Next, the six hue data r, g, b and y, m, c, which are outputs from the hue data calculation means 2b, are sent to the polynomial calculation means 3, and the hue data c, m, y is a matrix. It is also sent to the calculation means 4.
[0134]
The identification code S1 output from the αβ calculation means 1b is also input to the polynomial calculation means 3, and two non-zero data Q1, Q2 in the hue data r, g, b, and hue data y, m, c The calculation is performed by selecting two pieces of data P1 and P2 that are not zero, but this operation is the same as the operation of FIG. 2 in the first embodiment, and a detailed description thereof will be omitted.
[0135]
The output of the polynomial calculation means 3 is sent to the matrix calculation means 4, and the coefficient generation means 5 generates calculation coefficients U (Fij) and fixed coefficients U (Eij) of the polynomial data based on the identification code S1. To the matrix calculation means 4. The matrix calculation means 4 receives the hue data c, m, y from the hue data calculation means 2b, the polynomial data T2, T4, T5, T6 from the polynomial calculation means 3, and the coefficient U from the coefficient generation means 5 as inputs. The calculation result of the following equation (8) is output as image data C1, M1, and Y1.
[0136]
[Expression 24]

[0137]
In Equation (8), i = 1 to 3 and j = 1 to 3 in (Eij), i = 1 to 3 and j = 1 to 4 in (Fij).
[0138]
The operation of the matrix calculation means 4 is performed when the input hue data is c (or m, y) in FIG. 5 in the first embodiment and the complementary color data C1 (or M1, Y1) is calculated and output. Since the same operation is performed, detailed description thereof is omitted.
[0139]
The synthesizing means 6 receives the complementary color data C1, M1, Y1 from the matrix calculating means 4 and the minimum value α indicating the achromatic color data which is the output from the αβ calculating means 1b, and performs addition to obtain the image data C, M and Y are output. Therefore, an arithmetic expression for obtaining the image data C, M, and Y color-converted by the color conversion method realized by the configuration of FIG. 13 is Expression (2).
[0140]
[Expression 25]

[0141]
Here, in Equation (2), i = 1 to 3, j = 1 to 3 in (Eij), i = 1 to 3, and j = 1 to 18 in (Fij).
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 are operation coefficients generated in the operation coefficient generating means 11 in FIG.
[0142]
Note that the difference in the number of operation terms in Expression (2) and the number of operation terms in FIG. 13 discloses an operation method for each pixel excluding data in which the operation term in FIG. 2) is that a general formula for a pixel set is disclosed. In other words, for one pixel, 18 data can be reduced to 4 valid data (T2, T4, T5, T6) for the polynomial data of equation (2), and this reduction skillfully utilizes the properties of the hue data. And achieved.
[0143]
The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid for all image data.
[0144]
The calculation term by the polynomial calculation means 3 of the above formula (2) is the same as the calculation term of the formula (1) in the first embodiment, and therefore, six hues (red, yellow, green, cyan, blue, Magenta) and inter-hue regions (red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red) and the effective operation terms are shown in FIGS. 10 (a) and 10 (b). Same as the case.
[0145]
Therefore, as in the first embodiment, if the coefficient generating means 5 changes the coefficient relating to the effective calculation term in the hue to be adjusted or the area between hues, only the hue of interest can be adjusted, and the change between hues. Can also be corrected. Further, if the coefficient in the calculation coefficient generation means 11 in the polynomial calculation means 3 is changed, the area where the calculation term in the inter-hue area is valid can be changed without affecting other hues.
[0146]
Further, in the color conversion method and the color conversion apparatus according to the present invention, by using two pieces of second comparison data that are effective between the hues, it is possible to solve the occurrence of luminance and saturation caused by the color conversion process. Is possible.
[0147]
As described above, red, blue, green, yellow, cyan, magenta are obtained by changing the coefficients related to the multiplication term related to the specific hue and the first comparison data (h1r, h1g, h1b, h1c, h1m, h1y). Only the hues of interest in the six hues of (2) can be adjusted without affecting other hues, and the second comparison data (h1ry1, h2ry2, h2gy1, h2gy2, h2gc1, h2gc2, h2bc1, h2bc2, h2bc1, h2bm1) can be adjusted. , H2bm2, h2rm1, and h2rm2), the regions between the six hues of red to yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red are independently corrected. Thus, the degree of change between the six hues can also be corrected.
[0148]
Therefore, it is possible to obtain a color conversion method or color conversion apparatus that can change the conversion characteristics flexibly and that does not require a large-capacity memory. In addition, since each of the six inter-hue regions uses two valid second comparison data, for example, the region close to red between the red to yellow hues and close to yellow between the red to yellow hues. It is possible to individually adjust the area, and it is possible to eliminate the reduction in saturation and luminance caused by the color conversion process, and to perform the color conversion process without narrowing the color reproducible range Is also possible.
[0149]
In the second embodiment, the case where the process of the configuration in FIG. 13 is performed by hardware has been described. Needless to say, the same process can be performed by software in the color conversion apparatus. The same effect as 2 is produced.
[0150]
Embodiment 3 FIG.
In the first embodiment, it is assumed that a partial configuration example in the matrix calculation means 4 is a block diagram shown in FIG. 5, and as shown in Expression (1), the input image is hue data, each calculation term, and achromatic color data. The minimum values α of the data R, G, B (Ri, Gi, Bi) are added to output the image data R, G, B, but as shown in FIG. It is also possible to adjust the achromatic component by generating a coefficient for the minimum value α which is data.
[0151]
FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion method and color conversion apparatus according to Embodiment 3 of the present invention. In the figure, 1 to 3 are the same as those in FIG. 1 of the first embodiment, 4b is matrix calculation means, and 5b is coefficient generation means.
[0152]
Next, the operation will be described. The maximum value β, the minimum value α, and the identification code S1 are obtained from the input image data Ri, Gi, Bi in the αβ calculation means 1, and the six hue data r, g, b and y, m, c are obtained by the hue data calculation means 2. Since the operation for calculating and obtaining the calculation term in the polynomial calculation means 3 is the same as that in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.
[0153]
The coefficient generating means 5b shown in FIG. 14 generates an operation coefficient U (Fij) and a fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data based on the identification code S1, and sends it to the matrix operation means 4b. The matrix calculation means 4b generates the hue data r, g, b from the hue data calculation means 2 and the polynomial data T2, T4, T5, T6 from the polynomial calculation means 3, the minimum value α and the coefficient generation from the αβ calculation means 1. The calculation is performed with the coefficient U from the means 5b as an input, and the following equation (9) is used as the calculation formula to adjust the achromatic component.
[0154]
[Equation 26]

[0155]
In Equation (9), i = 1 to 3 and j = 1 to 3 in (Eij), i = 1 to 3 and j = 1 to 5 in (Fij).
[0156]
Here, FIG. 15 is a block diagram showing a partial configuration example of the matrix calculation means 4b. In FIG. 15, 12a to 12e and 13a to 13c are the same as the matrix calculation means 4 in the first embodiment. 12f is a multiplication means for inputting the minimum value α indicating the achromatic color component from the αβ calculation means 1 and the coefficient U from the coefficient generation means 5b in FIG. 14, and 13d and 13f are addition means. .
[0157]
Next, the operation of FIG. 15 will be described. The multipliers 12a to 12e receive the hue data r, the polynomial data T2, T4, T5, T6 from the polynomial calculator 3 and the coefficients U (Eij) and U (Fij) from the coefficient generator 5b as inputs. And the addition means 13a to 13c add the respective products and sums, but the operation is the same as that of the matrix operation means 4 in the first embodiment.
[0158]
The multiplication means 12f receives the minimum value α of the input image data Ri, Gi, Bi data corresponding to the achromatic component from the αβ calculation means 1 and the coefficient U (Fij) from the coefficient generation means 5b, and performs multiplication. The product is output to the adding means 13d, and the adding means 13d adds the output from the adding means 13c.
[0159]
The output from the adding means 13d is input to the adding means 13f, and the adding means 13f adds the output from the multiplying means 12a to output the sum as the output R1 of the image data R. In the configuration example of FIG. 15, if the hue data r is replaced with g or b, the image data G1 and B1 can be calculated.
[0160]
Here, as the coefficients (Eij) and (Fij), coefficients corresponding to the respective hue data r, g, and b are used, and the configuration of FIG. 15 is used in parallel with the hue data r, g, and b. As a result, high-speed matrix calculation is possible.
[0161]
As described above, the matrix calculation means 4b calculates each coefficient and the minimum value α, which is achromatic data, using the coefficient, adds it to the hue data, and outputs image data R, G, B (R1, G1, B1). An arithmetic expression for obtaining the image data at this time is Expression (3).
[0162]
[Expression 27]

[0163]
Here, in Formula (3), in (Eij), i = 1 to 3, j = 1 to 3, (Fij) i = 1 to 3, and j = 1 to 19.
[0164]
Note that the difference in the number of operation terms in equation (3) and the number of operation terms in FIG. 14 is the same as in the first embodiment except for data in which the operation term in the polynomial data operation means in FIG. 14 is zero. While the calculation method for each pixel is disclosed, the expression (3) is a general expression for the pixel set. In other words, for one pixel, 19 data can be reduced to 5 valid data (T2, T4, T5, T6, α) for the polynomial data of equation (3), and this reduction skillfully improves the properties of the hue data. It is achieved by utilizing it.
[0165]
The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid for all image data.
[0166]
Here, if all the coefficients related to the minimum value α are 1, the achromatic color data is not converted and becomes the same value as the achromatic color data in the input image data R, G, B. If the coefficient is changed in the matrix calculation, reddish black, bluish black, etc. can be selected, and the achromatic component can be adjusted.
[0167]
As described above, the multiplication term and the first comparison data (h1r, h1g, h1b, h1c, h1m, h1y) related to a specific hue and the second comparison data (h1ry1, h2ry2, h2gy1, h2gy2, h2gc1, h2gc2, h2bc1, h2bc2, h2bm1, h2bm2, h2rm1, h2rm2) by changing the coefficients according to each of the six hues of red, blue, green, yellow, cyan, magenta and the six inter-hue regions Only the hue or inter-hue area of interest can be adjusted without affecting other hues or inter-hue areas, and the achromatic color can be changed by changing the coefficient related to the minimum value α, which is achromatic data. Only the components can be adjusted without affecting the hue component, eg standard , It is possible to perform black reddish, the selection of black or the like bluish.
[0168]
In addition, since each of the six inter-hue regions uses two valid second comparison data, for example, the region close to red between the red to yellow hues and close to yellow between the red to yellow hues. It is possible to individually adjust the area, and it is possible to eliminate the reduction in saturation and luminance caused by the color conversion process, and to perform the color conversion process without narrowing the color reproducible range Is also possible.
[0169]
In the third embodiment, the case where the image data R, G, and B after the matrix calculation is obtained has been described. However, after obtaining the image data R, G, and B, the obtained image data R, G, and B are obtained. B may be converted into complementary color data C, M, and Y. If the coefficients in the matrix calculation can be changed with respect to each hue and inter-hue area and the minimum value α that is achromatic data, the same effect as described above can be obtained.
[0170]
In addition, as in the first embodiment, in the third embodiment, it is needless to say that the same processing can be performed by software in the color conversion device, and the same effect as in the third embodiment is achieved. .
[0171]
Embodiment 4 FIG.
In the second embodiment, as shown in Expression (2), the hue data (r, g, b, y, m, c) is configured to be added to each operation term and the minimum value α that is achromatic data. As shown in FIG. 16, the coefficient generating means may be configured to adjust the achromatic color component by generating a coefficient for the minimum value α which is achromatic color data.
[0172]
FIG. 16 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion method and color conversion apparatus according to Embodiment 4 of the present invention. In the figure, 14, 1b, 2b and 3 are the same as those in FIG. 13 of the second embodiment, and 4b and 5b are the same as those in FIG. 14 of the third embodiment.
[0173]
Next, the operation will be described. The image data R, G, and B are input to the complement means 14, complementary color data Ci, Mi, and Yi subjected to 1's complement processing are output, and the αβ calculation means 1b obtains the maximum value β, the minimum value α, and the identification code S1, The operation of calculating six hue data by the hue data calculation means 2b and obtaining the calculation term in the polynomial calculation means 3 is the same as the processing in the case of the complementary color data C, M, Y in the second embodiment. Detailed explanation is omitted.
[0174]
The coefficient generation means 5b in FIG. 16 generates the calculation coefficient U (Fij) and fixed coefficient U (Eij) of the polynomial data based on the identification code S1, and sends it to the matrix calculation means 4b. The matrix calculation means 4b generates the hue data c, m, y from the hue data calculation means 2b, the polynomial data T2, T4, T5, T6 from the polynomial calculation means 3, and the minimum value α and the coefficient generation from the αβ calculation means 1b. The calculation is performed using the coefficient U from the means 5b as an input, and the following equation (10) is used as the calculation formula to adjust the achromatic component.
[0175]
[Expression 28]

[0176]
In Equation (10), i = 1 to 3 and j = 1 to 3 in (Eij), i = 1 to 3 and j = 1 to 5 in (Fij).
[0177]
The operation of the matrix calculation means 4b is performed when the input hue data is c (or m, y) and the complementary color data C (or M, Y) is calculated and output in FIG. 15 in the third embodiment. Since the same operation is performed, detailed description thereof is omitted.
[0178]
As described above, the matrix calculation means 4b performs calculation on each calculation term and the minimum value α, which is achromatic color data, using a coefficient, adds the hue data, and outputs complementary color data C, M, and Y. Image data at this time An arithmetic expression for obtaining is given by Expression (4).
[0179]
[Expression 29]

[0180]
Here, in Formula (4), in (Eij), i = 1 to 3, j = 1 to 3, (Fij) i = 1 to 3, and j = 1 to 19.
[0181]
Note that the difference in the number of operation terms in equation (4) and the number of operation terms in FIG. 16 is the same as in the second embodiment except for the data in which the operation term in the polynomial data operation means in FIG. 16 is zero. Whereas the calculation method for each pixel is disclosed, the expression (4) is that a general expression for the pixel set is disclosed. That is, for one pixel, 19 data can be reduced to 5 valid data (T2, T4, T5, T6, α) for the polynomial data of equation (4), and this reduction skillfully improves the properties of the hue data. It is achieved by utilizing it.
[0182]
The combination of valid data changes according to the image data of the pixel of interest, and all polynomial data is valid for all image data.
[0183]
Here, if all the coefficients related to the minimum value α are 1, the achromatic color data is not converted and becomes the same value as the achromatic color data in the input image data R, G, B. If the coefficient is changed in the matrix calculation, reddish black, bluish black, etc. can be selected, and the achromatic component can be adjusted.
[0184]
As described above, by changing the coefficients related to the multiplication term and the first comparison data relating to the specific hue and the second comparison data relating to the inter-hue region, red, blue, green, yellow, cyan, A minimum value α which is achromatic color data that can adjust only the hue or inter-hue area of interest in the six hues and the six inter-hue areas of magenta without affecting other hues or inter-hue areas. By changing the coefficient relating to the above, it is possible to adjust only the achromatic color component without affecting the hue component. For example, standard black, reddish black, bluish black, etc. can be selected.
[0185]
In addition, since each of the six inter-hue regions uses two valid second comparison data, for example, the region close to red between the red to yellow hues and close to yellow between the red to yellow hues. It is possible to individually adjust the area, and it is possible to eliminate the reduction in saturation and luminance caused by the color conversion process, and to perform the color conversion process without narrowing the color reproducible range Is also possible.
[0186]
As in the case of the above-described embodiment, it is needless to say that the above-described processing can be performed by software in the color conversion apparatus in Embodiment 4 as well, and the same effects as in Embodiment 4 can be obtained.
[0187]
【The invention's effect】
Since it is configured as described above, the color conversion method and color conversion apparatus according to the present invention have the following effects.
[0188]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) calculation means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and minimum value α output from the calculation means
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(5) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means Since the image data subjected to color conversion is obtained by performing the matrix operation of the following equation (1) using the coefficient from the coefficient generating means using the minimum value α of Image data is obtained as image data R, G, and B expressed in three colors of red, blue, and green. Six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow, yellow to green, Only the inter-hue area of interest in the six hues of green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red can be adjusted without affecting the other hue areas, and color conversion processing Therefore, it is possible to obtain a color conversion processing apparatus that can remove the decrease in saturation and luminance caused by the above, and that can perform color conversion processing without narrowing the color reproducible range.
[0189]
[30]

[0190]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) means for obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) calculating means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction process between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α which are outputs from the calculation means
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(6) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means Since the image data subjected to color conversion is obtained by performing the matrix operation of the following equation (2) using the coefficient from the coefficient generation means using the minimum value α, the color conversion is performed. Image data is obtained as image data Y, M, and C expressed in three colors of yellow, magenta, and cyan. Six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow, yellow to green, and green. -Adjust only the inter-hue area of interest in the area between the six hues of cyan, cyan-blue, blue-magenta, magenta-red without affecting other inter-hue areas. A color conversion processing apparatus capable of removing the decrease in saturation and luminance caused by the color conversion processing and performing the color conversion processing without narrowing the color reproducible range. Can do.
[0191]
[31]

[0192]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) calculation means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and minimum value α output from the calculation means
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Means for generating
(5) a coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19);
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means Since the image data subjected to color conversion is obtained by performing the matrix operation of the following equation (3) using the coefficient from the coefficient generation means using the minimum value α, the color conversion is performed. The image data is obtained as image data R, G, and B expressed in three colors of red, green, and blue. Six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow, yellow to green, and green. ~ Cyan, Cyan ~ Blue, Blue ~ Magenta, Magenta ~ Red, only the inter-hue area of interest can be adjusted without affecting other inter-hue areas for color conversion processing It is possible to eliminate the decrease in saturation and luminance caused by the color conversion process without narrowing the color reproducible range, and further, it relates to the minimum value α which is achromatic color data. By changing the coefficient, it is possible to adjust only the achromatic color component without affecting the hue component, for example, color conversion processing that can select standard black, reddish black, bluish black, etc. A device can be obtained.
[0193]
[Expression 32]

[0194]
The color conversion device according to the present invention is a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) means for obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) calculating means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction process between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α which are outputs from the calculation means
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data output from the hue data calculation means
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data which is an output from the first comparison data generating means
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(6) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means Since the image data subjected to color conversion is obtained by performing the matrix operation of the following equation (4) using the coefficient from the coefficient generation means using the minimum value α, the color conversion is performed. Image data is obtained as image data Y, M, and C expressed in three colors of yellow, magenta, and cyan. Six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow, yellow to green, and green. -Adjust only the inter-hue area of interest in the area between the six hues of cyan, cyan-blue, blue-magenta, magenta-red without affecting other inter-hue areas. In addition, it is possible to eliminate the saturation and luminance reduction caused by the color conversion process, and to perform the color conversion process without narrowing the color reproducible range. By changing the coefficient related to a certain minimum value α, only the achromatic color component can be adjusted without affecting the hue component. For example, standard black, reddish black, blued black, etc. are selected. It is possible to obtain a color conversion processing device that can
[0195]
[Expression 33]

[0196]
The color conversion device according to the present invention multiplies each of the first comparison data by predetermined calculation coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 in the second comparison data generation unit. The multiplication means sets the arithmetic coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 to integer values of 1, 2, 4, 8,... Since the calculation with the calculation coefficient is performed, a color conversion processing device with simplified processing can be obtained by replacing the multiplication processing with bit shift.
[0197]
In the color conversion apparatus according to the present invention, the calculation means calculates the maximum value β and the minimum value α using the image data R, G, B or the complementary color data C, M, Y, and the maximum and minimum According to the type of the image data or the complementary color data, comprising an identification code output means for outputting an identification code for specifying hue data that becomes zero,
By generating first comparison data in the first comparison data generating means, generating matrix coefficients in the coefficient generating means, and performing matrix calculation using the matrix coefficients in accordance with the identification code output from the calculating means Since color-converted image data or complementary color data is obtained, it is possible to obtain a color conversion processing apparatus that can reduce the number of calculation terms for performing matrix calculation in each pixel.
[0198]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculating step.
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data obtained by the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(5) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Using the minimum value α obtained in the calculation step, color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (1) using the coefficient generated in the coefficient generation step. Therefore, the color-converted image data is obtained as image data R, G, and B expressed in three colors of red, blue, and green, and six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to We focus on the areas between the six hues of yellow, yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, and magenta to red. Only the inter-hue area can be adjusted without affecting other inter-hue areas, and it is possible to eliminate the decrease in saturation and luminance caused by the color conversion process, narrowing the color reproducible range It is possible to realize a color conversion processing method that can perform color conversion processing without any problem.
[0199]
[Expression 34]

[0200]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) a calculation step of calculating a maximum value β and a minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing between the complementary color data C, M, and Y and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculating step
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(6) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Using the minimum value α obtained in the calculation step, color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (2) using the coefficient generated in the coefficient generation step. Therefore, the color-converted image data is obtained as image data Y, M, and C expressed in three colors of yellow, magenta, and cyan, and six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow. , Yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red Only the inter-hue area of interest can be adjusted without affecting other inter-hue areas, and it is possible to eliminate the reduction in saturation and brightness caused by the color conversion process. It is possible to realize a color conversion processing method capable of performing color conversion processing without narrowing the possible range.
[0201]
[Expression 35]

[0202]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing between the image data R, G, B and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = R-α, g = G-α, b = B-α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculating step.
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(4) Second comparison data using the first comparison data obtained by the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(5) a predetermined matrix coefficient Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and a coefficient generation step for generating Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19),
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Since the minimum value α obtained in the calculation step is used, color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (3) using the coefficient obtained in the coefficient generation step. The color-converted image data is obtained as image data R, G, and B expressed in three colors of red, green, and blue. Six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow, Hue of interest in the region between the six hues of yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red It is possible to adjust only the inter-gamut area without affecting the other inter-hue area, and it is possible to eliminate the decrease in saturation and luminance caused by the color conversion process, and to narrow the range where color reproduction is possible. Color conversion processing can be performed without any change, and furthermore, by changing the coefficient related to the minimum value α which is achromatic color data, only the achromatic color component can be adjusted without affecting the hue component, for example, It is possible to realize a color conversion processing method capable of selecting standard black, reddish black, blued black, and the like.
[0203]
[Expression 36]

[0204]
The color conversion method according to the present invention is a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel.
(1) obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step
r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data using each hue data obtained in the hue data calculation step.
h1r = min (m, y), h1g = min (y, c),
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(5) Second comparison data using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step.
h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r),
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(6) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (4) using the coefficient generated in the coefficient generation step, using the minimum value α obtained in the calculation step. Therefore, the color-converted image data is obtained as image data Y, M, and C expressed in three colors of yellow, magenta, and cyan, and has six hues of red, blue, green, yellow, cyan, and magenta, or red to yellow. , Yellow to green, green to cyan, cyan to blue, blue to magenta, magenta to red Only the inter-hue area of interest can be adjusted without affecting other inter-hue areas, and it is possible to eliminate the reduction in saturation and brightness caused by the color conversion process. Color conversion processing can be performed without narrowing the possible range, and by adjusting the coefficient related to the minimum value α that is achromatic data, only the achromatic color component is adjusted without affecting the hue component For example, it is possible to realize a color conversion processing method capable of selecting standard black, reddish black, blued black, and the like.
[0205]
[Expression 37]

[0206]
In the color conversion method according to the present invention, each first comparison data included in the second comparison data generation step is multiplied by predetermined arithmetic coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26. In the multiplication step, the arithmetic coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 are set to integer values of 1, 2, 4, 8,... Since the calculation with the calculation coefficient is performed, a color conversion processing method with simplified processing can be realized by replacing the multiplication processing with bit shift.
[0207]
In the color conversion method according to the present invention, the calculation step calculates the maximum value β and the minimum value α using the image data R, G, B or the complementary color data C, M, Y, and the maximum and minimum values. According to the type of the image data or the complementary color data, including an identification code output step for outputting an identification code for specifying hue data that becomes zero,
By generating first comparison data in the first comparison data generation step, generating matrix coefficients in the coefficient generation step, and performing matrix calculation using the matrix coefficients in accordance with the identification code output in the calculation step Since color-converted image data or complementary color data is obtained, a color conversion processing method capable of reducing the number of calculation terms for performing matrix calculation in each pixel can be realized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a color conversion apparatus according to a first embodiment.
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a configuration of polynomial arithmetic means in the color conversion apparatus according to Embodiment 1;
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an example of a relationship among an identification code, a maximum value, a minimum value, and hue data that is 0 in the color conversion device according to Embodiment 1.
FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining an operation of a zero removing unit in the color conversion device according to the first embodiment.
FIG. 5 is a block diagram illustrating an example of a partial configuration of matrix calculation means in the color conversion apparatus according to Embodiment 1;
FIG. 6 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between six hues and hue data.
7 is an explanatory view schematically showing a relationship between first comparison data and hue in the color conversion apparatus according to Embodiment 1. FIG.
8 is a diagram schematically showing a relationship between second comparison data and hue in the color conversion apparatus according to Embodiment 1. FIG.
FIG. 9 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between the calculation term and the hue based on comparison data when the calculation coefficient is changed in the calculation coefficient generation means of the polynomial calculation means in the color conversion apparatus according to the first embodiment. .
FIG. 10 is an explanatory diagram showing the relationship between effective hues related to each hue and a region between hues in the color conversion apparatus according to Embodiment 1;
FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an example of a relationship between R1, G1, B1, and six hues when color conversion processing is performed by manipulating arithmetic coefficients related to h1g and h1y in the color conversion device according to the first embodiment. It is.
12 is an example of the relationship between R1, G1, B1, and six hues when color conversion processing is performed by manipulating arithmetic coefficients applied to h1g, h1y, h2gy1, and h2gy2 in the color conversion apparatus according to Embodiment 1. FIG. It is explanatory drawing showing.
FIG. 13 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a color conversion device according to a second embodiment.
FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a color conversion apparatus according to a third embodiment.
FIG. 15 is an explanatory diagram showing an example of a partial configuration of matrix calculation means in the color conversion apparatus according to Embodiment 3;
FIG. 16 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a color conversion apparatus according to a fourth embodiment.
FIG. 17 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a conventional color conversion apparatus.
FIG. 18 is a block diagram illustrating an example of a configuration of polynomial arithmetic means in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 19 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between six hues and hue data in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 20 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between six hues and multiplication terms in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 21 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between six hues and first comparison data in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 22 is an explanatory diagram schematically showing the relationship between six hues and second comparison data in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 23 is an explanatory diagram illustrating a relationship between R1, G1, and B1 and six hues when color conversion processing is not performed in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 24 is an explanatory diagram illustrating an example of a relationship between R1, G1, and B1 and six hues when a color conversion process is performed by operating a calculation coefficient applied to h1g in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 25 is an explanatory diagram illustrating an example of a relationship between R1, G1, and B1 and six hues when color conversion processing is performed by manipulating arithmetic coefficients related to h1g and h2gy in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 26 is an explanatory diagram illustrating an example of a relationship between R1, G1, and B1 and six hues when color conversion processing is performed by manipulating arithmetic coefficients related to h1g and h1y in a conventional color conversion apparatus.
FIG. 27 is an explanatory diagram showing an example of the relationship between R1, G1, B1 and six hues when color conversion processing is performed by manipulating arithmetic coefficients related to h1g, h1y, h2gy in a conventional color conversion apparatus. is there.
FIG. 28 is a diagram illustrating another example of the relationship between R1, G1, and B1 and six hues when color conversion processing is performed by manipulating arithmetic coefficients related to h1g, h1y, and h2gy in a conventional color conversion apparatus. FIG.
[Explanation of symbols]
1, 1b αβ calculating means, 2, 2b hue data calculating means, 3 polynomial calculating means, 4, 4b matrix calculating means, 5, 5b coefficient generating means, 6 combining means, 7 zero removing means, 9a, 9b, 9c, 9d Minimum value selection means, 10a, 10b, 10c, 10d calculation means, 11 calculation coefficient generation means, 12a to 12f multiplication means, 13a to 13f addition means, 14's complement means, 101 αβ calculation means, 102 hue data calculation means, 103 polynomial Calculation means, 104 matrix calculation means, 105 coefficient generation means, 106 synthesis means, 107 zero elimination means, 108a, 108b multiplication means, 109a, 109b, 109c minimum value selection means, 110a, 110b calculation means, 111 calculation coefficient generation means.

Claims (12)

In a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) calculation means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing r = R−α, g = G−α, b = B−α, between the image data R, G, B and the maximum value β and minimum value α output from the calculation means
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using the hue data output from the hue data calculation unit,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(4) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data output from the first comparison data generating means,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(5) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means A color conversion apparatus characterized in that color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (1) using the coefficient from the coefficient generation means, using the minimum value α.

In a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) means for obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) calculating means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing of the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α which are outputs from the calculation means r = β−C, g = β−M, b = β−Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using the hue data output from the hue data calculation means,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(5) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data output from the first comparison data generating means,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(6) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means A color conversion apparatus characterized in that color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following expression (2) using the coefficient from the coefficient generation means using the minimum value α.

In a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) calculation means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing r = R−α, g = G−α, b = B−α, between the image data R, G, B and the maximum value β and minimum value α output from the calculation means
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using the hue data output from the hue data calculation unit,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(4) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data output from the first comparison data generating means,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Means for generating
(5) a coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19);
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means A color conversion apparatus characterized in that color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following expression (3) using the coefficient from the coefficient generation means using the minimum value α.

In a color conversion device that performs color conversion of red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) means for obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) calculating means for calculating the maximum value β and the minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing of the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α which are outputs from the calculation means r = β−C, g = β−M, b = β−Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
Hue data calculation means for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using the hue data output from the hue data calculation means,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
First comparison data generating means for generating
(5) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data output from the first comparison data generating means,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
Second comparison data generating means for generating
(6) Coefficient generating means for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19),
From the first comparison data from the first comparison data generation means, the second comparison data from the second comparison data generation means, the hue data from the hue data calculation means, and the calculation means A color conversion apparatus characterized in that color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (4) using the above-mentioned minimum value α of the above-mentioned coefficient from the coefficient generation means.

In the second comparison data generating means, multiplication means for multiplying each first comparison data by predetermined calculation coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26, the calculation coefficients aq11 to aq16, aq21 .., Aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 are set to integer values of 1, 2, 4, 8,..., And each of the first comparison data and the calculation coefficient are calculated by bit shift. The color conversion device according to any one of claims 1 to 4. The calculating means calculates the maximum value β and the minimum value α using the image data R, G, B or the complementary color data C, M, Y, and according to the type of the image data or the complementary color data that is the maximum and minimum. And an identification code output means for outputting an identification code for specifying the hue data to be zero,
By generating first comparison data in the first comparison data generating means, generating matrix coefficients in the coefficient generating means, and performing matrix operation using the matrix coefficients in accordance with the identification code output from the calculating means 6. The color conversion apparatus according to claim 1, wherein the color-converted image data or complementary color data is obtained. In a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing of the image data R, G, B and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step r = R−α, g = G−α, b = B−α,
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using each hue data obtained in the hue data calculation step,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g)
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(4) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(5) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Using the minimum value α obtained in the calculation step, color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (1) using the coefficient generated in the coefficient generation step. Color conversion method.

In a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) a calculation step of calculating a maximum value β and a minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing of the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and minimum value α obtained by the calculation step r = β-C, g = β-M, b = β-Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) The first comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using the hue data obtained in the hue data calculation step,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g)
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(5) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(6) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 18);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (2) using the coefficient generated in the coefficient generation step using the minimum value α obtained in the calculation step. Color conversion method.

In a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the image data R, G, B for each pixel;
(2) Subtraction processing r = R−α, g = G−α, b = B−α, between the image data R, G and B and the maximum value β and minimum value α obtained by the calculation step.
y = β-B, m = β-G, c = β-R,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(3) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using each hue data obtained in the hue data calculation step,
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(4) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(5) a predetermined matrix coefficient Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and a coefficient generation step for generating Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19),
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Using the minimum value α obtained in the calculation step, color-converted image data is obtained by performing matrix calculation of the following equation (3) using the coefficient obtained in the coefficient generation step. Conversion method.

In a color conversion method for color-converting red, green, and blue image data R, G, and B for each pixel,
(1) obtaining complementary color data C, M, Y of cyan, magenta, yellow from the image data R, G, B for each pixel;
(2) a calculation step for calculating a maximum value β and a minimum value α in the complementary color data C, M, Y;
(3) Subtraction processing between the complementary color data C, M, Y and the maximum value β and the minimum value α obtained by the calculation step r = β−C, g = β−M, b = β−Y,
y = Y-α, m = M-α, c = C-α,
A hue data calculation step for calculating hue data r, g, b and y, m, c by
(4) First comparison data h1r = min (m, y), h1g = min (y, c), using the hue data obtained in the hue data calculation step.
h1b = min (c, m), h1c = min (g, b),
h1m = min (b, r), h1y = min (r, g),
(Min (A, B) indicates the minimum value of A and B)
A first comparison data generation step for generating
(5) Second comparison data h2ry1 = min (aq11 × h1y, ap11 × h1r) using the first comparison data obtained in the first comparison data generation step,
h2rm1 = min (aq12 × h1m, ap12 × h1r),
h2gy1 = min (aq13 × h1y, ap13 × h1g),
h2gc1 = min (aq14 × h1c, ap14 × h1g),
h2bm1 = min (aq15 × h1m, ap15 × h1b),
h2bc1 = min (aq16 × h1c, ap16 × h1b),
h2ry2 = min (aq21 × h1y, ap21 × h1r),
h2rm2 = min (aq22 × h1m, ap22 × h1r),
h2gy2 = min (aq23 × h1y, ap23 × h1g),
h2gc2 = min (aq24 × h1c, ap24 × h1g),
h2bm2 = min (aq25 × h1m, ap25 × h1b),
h2bc2 = min (aq26 × h1c, ap26 × h1b),
A second comparison data generation step for generating
(6) a coefficient generation step for generating predetermined matrix coefficients Eij (i = 1 to 3, j = 1 to 3) and Fij (i = 1 to 3, j = 1 to 19);
The first comparison data obtained by the first comparison data generation step, the second comparison data obtained by the second comparison data generation step, the hue data obtained by the hue data calculation step, and the Color-converted image data is obtained by performing a matrix operation of the following equation (4) using the coefficient generated in the coefficient generation step, using the minimum value α obtained in the calculation step. Color conversion method.

In the multiplication step of multiplying each first comparison data included in the second comparison data generation step by predetermined calculation coefficients aq11 to aq16, aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26, the calculation coefficients aq11 to aq16, Aq21 to aq26, ap11 to ap16, and ap21 to ap26 are set to integer values of 1, 2, 4, 8,..., and the first comparison data and the arithmetic coefficient are calculated by bit shift. The color conversion method according to any one of claims 7 to 10. In the calculation step, the maximum value β and the minimum value α are calculated using the image data R, G, B or the complementary color data C, M, Y, and according to the type of the image data or the complementary color data that is the maximum and minimum. An identification code output step for outputting an identification code for specifying hue data to be zero,
By generating first comparison data in the first comparison data generation step, generating matrix coefficients in the coefficient generation step, and performing matrix calculation using the matrix coefficients in accordance with the identification code output in the calculation step 12. The color conversion method according to claim 7, wherein the color-converted image data or complementary color data is obtained.

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