JP2006155595A - System and device for image processing - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、カラー画像から対象となる領域を抽出するための画像処理方法および画像処理装置、または、カラー画像の中で対象となる領域の度合いを表す画像処理方法および画像処理装置、または、カラー画像から対象となる領域の代表色を決定し、該代表色から目標となる目標色に向かって色調整を行うための画像処理方法および画像処理装置に関するものである。 The present invention relates to an image processing method and an image processing apparatus for extracting a target area from a color image, or an image processing method and an image processing apparatus or a color for expressing a degree of a target area in a color image. The present invention relates to an image processing method and an image processing apparatus for determining a representative color of a target region from an image and performing color adjustment from the representative color toward a target color.
画像から対象となる領域を抽出または特定する方法は、従来から多くの手法が提案されている。これらの手法は、色信号のみで処理を行う画素処理に関するものと、パターンマッチング的に画像をサーチする空間処理に関するものとに大別できる。以下、色信号のみを用いる処理を画素処理、画像をサーチするような処理を空間処理として説明をする。 Many methods have been proposed for extracting or specifying a target region from an image. These methods can be broadly classified into those relating to pixel processing that performs processing using only color signals and those relating to spatial processing that searches for images in a pattern matching manner. Hereinafter, a process using only a color signal will be described as a pixel process, and a process for searching for an image will be described as a spatial process.
画素処理では、そのほとんどが既存の色空間（L*a*b*、YCbCr、RGBなど）で範囲を限定する方法か、ヒストグラムで推定する方法をとっている。学術的には、L*u*v*色空間が人物の肌を抽出するのに適しているという報告や、HSV色空間が良いなどという報告があり、色空間で人物の肌色の分布をモデル化したものもある（非特許文献１）。しかしながら、何千枚ものパターンを自動で行うには、既存の色空間を用いて範囲を限定した方法では限界があることも確かである。ただし、画素処理を用いたものは、高速であるというメリットはある。 Most pixel processing uses a method of limiting the range in existing color spaces (L * a * b *, YCbCr, RGB, etc.) or a method of estimating with a histogram. Academically, there are reports that the L * u * v * color space is suitable for extracting human skin, and that the HSV color space is good. Some have become (Non-patent Document 1). However, in order to automatically perform thousands of patterns, it is certain that there is a limit in the method of limiting the range using the existing color space. However, those using pixel processing have an advantage of high speed.
空間処理では、顔そのものをサーチするもの、目、鼻、口などの部位をサーチするもの、顔領域を楕円でマッチングさせるものなど、最終的には何らかの形で照合度（マッチング率）なるものを算出し、対象となる領域なのか否かを判定するものが多い。これらの手法を用いて色調整に適用する場合は、例えば、対象となる領域が人物の顔として、顔と判定された領域の画素値を計算し、その画像における人物の代表肌色とし、代表肌色から目標肌色に向かって調整を行うという手順をとることが多い。 Spatial processing involves searching for the face itself, searching for parts such as eyes, nose and mouth, matching the face area with an ellipse, etc. Many of them calculate and determine whether or not the region is a target region. When applying these methods to color adjustment, for example, the target area is a human face, the pixel value of the area determined to be a face is calculated, the representative skin color of the person in the image, and the representative skin color In many cases, the procedure is to make adjustments toward the target skin color.
空間処理は、画素処理に比べ、それなりの性能を発揮できるが、処理自体に相当な負荷をかけ、速度が遅いというデメリットがある。特定の領域を抽出する技術の中で、最も多い人物肌色の抽出に関する代表的な例を以下に挙げる。 Spatial processing can exhibit reasonable performance compared to pixel processing, but has a demerit that a considerable load is applied to the processing itself and the speed is low. Among the techniques for extracting a specific area, typical examples relating to the extraction of the most human skin color are given below.
特許文献１、特許文献２に記載の方法では、画像から色相と彩度の２次元ヒストグラムがベースとなっている。画像の画素がヒストグラムの山のどれに属するかの判定を行うことによる領域の分割を行い、選択された領域がどのような領域か（顔領域か否か、など）の判断を行っている。
The methods described in
特許文献３に記載の方法では、肌色の色相から顔を検出し、楕円で顔を近似することにより、顔の大きさの正規化を行ったりするものもある。 In the method described in Patent Document 3, there is a method in which the face size is normalized by detecting the face from the hue of the skin color and approximating the face with an ellipse.
特許文献４では、画像の角度の変化や回転に依存されない基準点を両目の中心とし、基準点からその他の特徴部位を認識することにより顔領域かどうかの判別を行っている。 In Patent Document 4, a reference point that does not depend on a change in image angle or rotation is used as the center of both eyes, and other feature parts are recognized from the reference point to determine whether or not the face region.
特許文献５に記載の方法では、あらかじめモザイク化された顔のテンプレートを用意し、画像中で相関が高い位置を顔領域とする方法で、顔領域の検出を行っている。 In the method described in Patent Document 5, a face template that is mosaicked in advance is prepared, and the face area is detected by a method in which a position having a high correlation in the image is set as the face area.
しかしながら、上記のような画素処理を用いる技術では、人物の肌は抽出できるが、他の多くの画素も含まれてしまうため、誤抽出が目立ってしまうという問題がある。また、空間処理を用いる手法では、複雑な処理にも関わらず、それに見合った性能が期待できないという問題がある。 However, the technique using the pixel processing as described above can extract a person's skin, but also includes many other pixels, so that there is a problem that erroneous extraction becomes conspicuous. In addition, the method using spatial processing has a problem that performance corresponding to the processing cannot be expected in spite of complicated processing.
このため、完全な精度を求めようとすると、最終的には、目や鼻などの部位を認識しなければならなくなり、処理が複雑になってしまう。また、顔の大きさに普遍にするという問題、顔が横を向いている場合はどうすればよいのかという問題など、解決するためには人間の脳と同等な能力をもつアルゴリズムを構築せざるを得なくなる。しかしながら、これは容易ではない。 For this reason, if it is desired to obtain perfect accuracy, it becomes necessary to finally recognize parts such as eyes and nose, which complicates the processing. Also, to solve the problem of universality in the size of the face and what to do when the face is facing sideways, it is necessary to build an algorithm with the same ability as the human brain. Disappear. However, this is not easy.
本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理方法において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間を用いて対象となる領域の画素を抽出する画像処理方法である。 The present invention has been made to solve such problems. That is, according to the present invention, in an image processing method for extracting a target region from a color image, a value representing a ratio between different color components among a plurality of color components representing the color of a pixel of the color image is set. In this image processing method, a color component ratio space that is a space with the color component ratio as an axis is configured, and pixels in a target region are extracted using the color component ratio space.
このような本発明では、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、これを軸とした色成分比空間を構成している。この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまるため、特定の色の画素から成る領域を容易かつ的確に抽出できるようになる。 In the present invention as described above, a color component ratio representing a ratio between different color components is obtained from a plurality of color components representing the color of the pixel of the color image, and a color component ratio space is formed around this. Yes. By using this color component ratio space, pixels of a specific color are gathered together as compared to a space composed of a plurality of color components representing the color of a color image, so that a region composed of pixels of a specific color can be extracted easily and accurately. It becomes like this.
また、本発明は、カラー画像の中で、対象となる領域の度合いを表す画像処理方法において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間用いてカラー画像の画素に対して加重を行う画像処理方法である。 Further, the present invention provides a value representing a ratio between different color components among a plurality of color components representing the color of a pixel of a color image in an image processing method representing a degree of a target region in a color image. Is obtained as a color component ratio, a color component ratio space that is a space with the color component ratio as an axis is configured, and weights are applied to the pixels of the color image using the color component ratio space.
このような本発明では、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、これを軸とした色成分比空間を構成している。この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまるため、特定の色の画素に対する加重を容易かつ的確に行うことができるようになる。 In the present invention as described above, a color component ratio representing a ratio between different color components is obtained from a plurality of color components representing the color of the pixel of the color image, and a color component ratio space is formed around this. Yes. By using this color component ratio space, pixels of a specific color are gathered together compared to a space composed of a plurality of color components representing the color of a color image, so that weighting for a specific color pixel can be performed easily and accurately. become able to.
また、本発明は、カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理装置において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、色成分比算出部で算出した色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間を用いて対象となる領域の画素を抽出する対象領域抽出部とを備える画像処理装置である。 The present invention also relates to a color component that is a value representing a ratio between different color components among a plurality of color components representing colors of pixels of a color image in an image processing apparatus that extracts a target region from a color image. A color component ratio calculation unit that calculates a ratio, and a color component ratio space that is a space centered on the color component ratio calculated by the color component ratio calculation unit, and the pixels in the target region using the color component ratio space And a target area extraction unit for extracting the image.
このような本発明では、色成分比算出部によって、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、対象領域抽出部によって、色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成して領域の抽出を行っているため、この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまることになり、特定の色の画素から成る領域を容易かつ的確に抽出できるようになる。 In the present invention, the color component ratio calculation unit obtains a color component ratio representing a ratio between different color components among the plurality of color components representing the color of the pixel of the color image, and the target region extraction unit obtains the color component ratio. Since a color component ratio space, which is a space with the color component ratio as an axis, is configured to extract a region, a space configured by a plurality of color components representing colors of a color image by using this color component ratio space. Compared to the above, pixels of a specific color are collected, and an area composed of pixels of a specific color can be extracted easily and accurately.
また、本発明は、カラー画像の中で対象となる領域の度合いを表す画像処理装置において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、色成分比算出部で算出した色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間用いてカラー画像の画素に対して加重を行う対象領域度算出部とを備える画像処理装置である。 Further, the present invention provides a value representing a ratio between different color components among a plurality of color components representing the color of a pixel of a color image in an image processing device representing the degree of a target region in a color image. A color component ratio calculation unit that calculates a certain color component ratio, and a color component ratio space that is a space centered on the color component ratio calculated by the color component ratio calculation unit are configured. A target area degree calculation unit that performs weighting on the image processing apparatus.
このような本発明では、色成分比算出部によって、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、対象領域度算出部によって、色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成して領域の抽出を行っているため、この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまることになり、特定の色の画素に対する加重を容易かつ的確に行うことができるようになる。 In the present invention, the color component ratio calculation unit obtains a color component ratio representing a ratio between different color components among a plurality of color components representing the color of the pixel of the color image, and the target area degree calculation unit Since a color component ratio space, which is a space with the color component ratio as an axis, is configured to extract a region, the color component ratio space is used to form a plurality of color components representing colors of a color image. Compared with the space, pixels of a specific color are collected, and weighting for the pixels of a specific color can be performed easily and accurately.
したがって、本発明によれば、カラー画像から対象となる領域の代表色を決定し、この代表色から目標となる目標色に向かって簡単かつ正確に色調整を行うことが可能となる。これにより、例えば、画像の中の人物の肌を正確に抽出して肌部分のみを的確に色調整することが可能となる。 Therefore, according to the present invention, it is possible to determine the representative color of the target region from the color image and perform color adjustment easily and accurately from the representative color toward the target target color. Thereby, for example, it is possible to accurately extract the skin of a person in the image and accurately adjust only the skin portion.
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図１は、本発明に係る第１の実施の形態を説明するブロック図である。なお、以下の説明では、カラー画像をR（赤）、G（緑）、B（青）の３つの成分を色成分とした色空間で表現されている場合を例とするが、RGB空間に限らず、CMYK空間や、デバイス非依存な色空間であるL*a*b*空間、YCbCr空間などの色空間でもよい。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating a first embodiment according to the present invention. In the following description, a color image is represented by a color space using three components R (red), G (green), and B (blue) as color components. The color space is not limited to CMYK space, L * a * b * space that is a device-independent color space, and YCbCr space.
また、本実施形態では、カラー画像を再現する複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比と呼ぶことにし、この色成分比を軸として構成される色成分比空間と呼ぶことにする。 In this embodiment, a value representing a ratio between different color components among a plurality of color components for reproducing a color image is referred to as a color component ratio, and a color component configured with this color component ratio as an axis. This is called a specific space.
ここで、カラー画像を表現する色空間がRGB空間の場合、異なる色成分どうしの比は、例えば、G/R、B/R、B/Gなどの除算で表現することができる。このように、除算で表現した場合は、異なる色成分どうしであれば、分母、分子が逆転してもよいものとする。 Here, when the color space expressing a color image is an RGB space, the ratio between different color components can be expressed by, for example, division such as G / R, B / R, and B / G. Thus, when expressed by division, the denominator and numerator may be reversed if the different color components are used.
本実施形態では、２つ色成分比G/R、B/Rを軸として、以下の数１で表し、２つの軸をx1,x2で構成される２次元の色成分比空間を用いて説明をするが、色成分比は異なるものどうしの色成分の比であれば、どのような組み合わせを用いてもよいし、組み合わせが可能な限り何次元の軸で色成分比空間を構成してもよい。
In this embodiment, the two color component ratios G / R and B / R are used as axes, and the two-dimensional color component ratio space represented by the following
図１に示す色成分比算出部１１は、カラー画像のRGB画素を数１で示されるx1,x2の値に変換する部分である。例えば、人物の肌や、草木の緑、空の青などの記憶色（実際の色と合致してものではなく、多く人がイメージとして記憶している色）の領域（記憶色領域）で好ましい色調整が必要とされる部分のように、カラー画像中の対象となる領域（オブジェクト）が、RGB色空間で図２のような複雑な分布をした場合に、x1,x2を軸とした色成分比空間での分布では、図３に示すように、ある範囲でまとまった、抽出しやすい分布形状になる場合が多い。
The color component
これは、極端な例を挙げると、例えば、(R,G,B)=(100,50,20)と(R,G,B)=(200,100,40)とは色空間では離れた点になり、色成分比空間では同一の点になる。このため、対象となる領域の特性として、色空間内である階調性を有する場合に、色成分比空間では近い位置に集まるということがいえる。 For example, (R, G, B) = (100,50,20) and (R, G, B) = (200,100,40) are separated in the color space. Thus, the same point is obtained in the color component ratio space. For this reason, it can be said that, as a characteristic of the target region, when there is a gradation property in the color space, they are gathered at close positions in the color component ratio space.
図１に示す対象領域抽出部１２は、色成分比空間内で、対象となる領域の画素を抽出する部分である。対象となる領域の色成分比空間内での画素の分布形状がおおよそわかっている場合は、図４に示すようにあらかじめ範囲を設定しておくことで、該範囲内のものを、対象となる領域の画素とすればよい。
The target
対象となる領域の画素を抽出する範囲は、図５に示すように、あらかじめ複数のサンプル画像から、対象となる領域の画素を抜粋しておき、統計的に分布を決定してもよい。このように、カラー画像の画素の色を表す色成分空間を色成分比空間に変換することで、特定の領域の画素を容易かつ的確に抽出できるようになる。 As shown in FIG. 5, the range of extracting pixels in the target region may be statistically determined by extracting pixels in the target region from a plurality of sample images in advance. As described above, by converting the color component space representing the color of the pixel of the color image into the color component ratio space, pixels in a specific region can be extracted easily and accurately.
図６は、本発明に係る第２の実施の形態を説明するブロック図である。第２の実施の形態では、カラー画像の画素に対して、対象となる領域と思われる画素に加重を行う実施例である。基本的な処理構成は、第１の実施の形態と同様であるが、第２の実施の形態では、図６の対象領域度算出部２１において、対象となる領域の度合いを表す画像である対象領域度画像が生成される。
FIG. 6 is a block diagram illustrating a second embodiment according to the present invention. The second embodiment is an example in which the pixels considered to be the target region are weighted with respect to the pixels of the color image. The basic processing configuration is the same as that of the first embodiment. In the second embodiment, the target area
第１の実施の形態は、対象となる領域を抽出することを目的とするため、対象となる領域の画素ならば１、そうでなければ０のように、画素に０か１のラベルづけを行う処理と等価であるが、第２の実施の形態では、対象となる領域の画素らしさとして、０〜１の間で表すような処理となる。 Since the first embodiment is intended to extract a target area, the pixel is labeled as 0 or 1 so that the pixel is 1 in the target area and 0 otherwise. Although it is equivalent to the processing to be performed, in the second embodiment, the processing is represented between 0 and 1 as the pixel-likeness of the target region.
例えば、カラー画像の画素が、色成分比空間で、図７に示すような分布になった場合には、ある定点を設定しておき、その定点から各画素への距離を算出する。この距離をdとしたとき、以下の数２で画素に対して加重を行うことができる。 For example, when the pixels of the color image have a distribution as shown in FIG. 7 in the color component ratio space, a fixed point is set, and the distance from the fixed point to each pixel is calculated. When this distance is d, weighting can be performed on the pixel by the following formula 2.
数２で示す関数を図８に示した。dinfは関数の変曲点を、pは最大勾配を制御するパラメータである。 The function shown in Equation 2 is shown in FIG. d inf is a function inflection point, and p is a parameter that controls the maximum gradient.
このようにして加重を行うことにより、例えば人物を含むカラー画像から人物の肌領域に対して肌領域度合いを表したい場合は、図９に示すようになる。この例では、カラー画像に対して色成分比算出部１１でカラー画像の色成分比を算出し、対象領域度算出部２１で色成分比空間を用いた特定の領域（ここでは人物の肌領域）の度合いを求めている。図中白色の強い部分が肌領域の度合いの高い部分を示している。色成分比空間および加重を用いることで、特定の領域（ここでは人物の肌領域）が他の領域と区分けされていることが分かる。
By performing weighting in this way, for example, when it is desired to represent the skin area degree with respect to a person's skin area from a color image including the person, the result is as shown in FIG. In this example, the color component
定点からの距離加重の他に、第１の実施の形態の場合と同様、複数のサンプル画像から、あらかじめ分布を用意しておき、その分布からのマハラノビス距離による加重を行うこともできる。また、複数のサンプル画像から得られた対象となる領域の画素分布の特性が、図１０に示すような分布の場合は、分布の直線近似を行い、該直線からの距離加重を行うこともできる。加重は図８と同様な関数を用いればよい。 In addition to distance weighting from a fixed point, as in the case of the first embodiment, a distribution may be prepared in advance from a plurality of sample images, and weighting based on the Mahalanobis distance from the distribution may be performed. Further, when the pixel distribution characteristics of the target region obtained from a plurality of sample images are distributions as shown in FIG. 10, it is possible to perform linear weighting of the distribution and weight the distance from the straight line. . For the weighting, a function similar to that shown in FIG. 8 may be used.
図１１は、本発明に係る第３の実施の形態を説明するブロック図である。第３の実施の形態では、第１の実施の形態、または、第２の実施の形態で示した方法で、特定された対象となる領域から、その領域の代表色を決定し、該代表色から目標色に向かって色調整を行う例である。例えば、人物の肌領域や、草木の緑領域や、空の青領域等の記憶色領域の色調整に適用することができる。 FIG. 11 is a block diagram illustrating a third embodiment according to the present invention. In the third embodiment, a representative color of the area is determined from the identified target area by the method described in the first embodiment or the second embodiment, and the representative color is determined. In this example, the color adjustment is performed from the target color toward the target color. For example, the present invention can be applied to color adjustment of a memory color area such as a person's skin area, a green area of plants, and a blue area of sky.
代表色決定部３１では、対象となる領域の代表色を決定する。例えば、第１の実施の形態で抽出した画素の平均値を代表色とすることができる。または、第２の実施の形態で示した方法で生成される対象領域度画像と、原画像となるカラー画像の加重平均を行うことにより代表色を決定してもよい。
The representative
色調整部３２では、代表色から目標色に向かって、色調整を行う。代表色近傍に影響を及ぼすことなく、かつ、階調の逆転の無い色調整を行う場合は、例えば、特願２００２−２７５８２１に示す色調整方法を用いればよい。目標色は、あらかじめ設定することもできるが、代表色に合わせて決定してもよい。
The
ここで、上記実施形態における色成分比算出部１１で算出する色成分比の他の例について説明する。すなわち、上記の実施形態では、数１に示すように色成分比をx1,x2を用いて新たな座標空間(x1,x2)を構成し、(x1,x2)の分布から色の抽出を行っているが、さらに拡張して、以下の数３に示すような多項式を用いて表すこともできる。
Here, another example of the color component ratio calculated by the color component
上記数３において、cR1,cR2,cR3,cG1,cG2,cG3,cB1,cB2,cB3はそれぞれ、RGBの多項式の係数を表す。このような多項式を用いることで、cR1,cR2,cR3,cG1,cG2,cG3,cB1,cB2,cB3の取り方によって座標空間(x1,x2)で抽出対象の色の領域をシフトさせることができ、他の色の領域から明確に区別できるようになる。これらcR1,cR2,cR3,cG1,cG2,cG3,cB1,cB2,cB3は抽出対象となる色分布に応じて予め設定され、例えば実験的に求めるようにする。 In Equation 3, c R1, c R2, c R3, c G1, c G2, c G3, c B1, c B2, c B3 respectively represent the coefficients of the RGB of the polynomial. By using such a polynomial, it is extracted in the coordinate space (x 1 , x 2 ) by taking c R1 , c R2 , c R3 , c G1 , c G2 , c G3 , c B1 , c B2 , c B3 The target color area can be shifted, so that it can be clearly distinguished from other color areas. These c R1 , c R2 , c R3 , c G1 , c G2 , c G3 , c B1 , c B2 , and c B3 are set in advance according to the color distribution to be extracted, and are obtained, for example, experimentally.
また、数１を用いた場合は、例えば、R=0のときに色成分比x1,x2は不定形となるため、R=0の場合は排除するなど、計算上の処理が必要となる。このような場合、例えば数４を用いることで、例外処理の必要がなくなり、計算を行うプログラム上も安全となる。
In addition, when
また、抽出対象となる色分布の性質によっては、以下の数５に示すように、二乗の項を設けることも考えられる。 Further, depending on the nature of the color distribution to be extracted, it is conceivable to provide a square term as shown in Equation 5 below.
例えば、数１を用いても、抽出対象となる色分布と対象外の分布がうまく分離できない場合、上記の数５を適用してもよい。この数５では、数３に示す多項式の係数をすべて１にした場合の例であるが、この係数の値は抽出対象の色分布に応じて実験的に決めてもよい。また、数５は、２次の多項式であるが、本実施形態では、何次の多項式でもよいものとする。
For example, if the color distribution to be extracted and the non-target distribution cannot be separated well even using
また、数３は多項式で表された色成分比であるが、以下の数６に示すように関数形式で表すこともできる。 Further, Equation 3 is a color component ratio expressed by a polynomial expression, but can also be expressed in a functional form as shown in Equation 6 below.
ここで、関数fR,fG,fBは、それぞれRGBの関数であるものとする。また、関数fR,fG,fBは、expやlogなどの非線形関数を用いて表現してもよいし、実験的に決定してもよい。もちろん、関数fR,fG,fBは、数３のような多項式も含むものとする。 Here, the functions f R , f G , and f B are assumed to be RGB functions, respectively. The functions f R , f G , and f B may be expressed using nonlinear functions such as exp and log, or may be determined experimentally. Of course, the functions f R , f G , and f B include polynomials as shown in Equation 3.
また、数６は、以下の数７のように、分母と分子が逆でもよい。 Further, in the equation 6, the denominator and the numerator may be reversed as in the following equation 7.
また、比の構成であれば、以下の数８に示すようなものでもよい。 Further, as long as the ratio is configured, the following formula 8 may be used.
さらに、本実施形態では、上記数６〜数８に限らず、新たな座標空間(x1,x2)として、色成分の関数系の比によって構成されていれば、どのようなものでも実施可能である。 Further, in the present embodiment, the present invention is not limited to the above formulas (6) to (8), and any new coordinate space (x 1 , x 2 ) can be implemented as long as it is configured by the ratio of the color component function system. Is possible.
例えば、上記の例では、新たな座標空間(x1,x2)を、色成分を用いた関数の除算によって表していたが、乗算、除算、加算、減算の少なくとも１つを用いていれば、以下のような数９〜数１１のようにしてもよい。また、これらの分子、分母が逆であってもよい。 For example, in the above example, the new coordinate space (x 1 , x 2 ) is represented by function division using color components, but if at least one of multiplication, division, addition, and subtraction is used, The following equations 9 to 11 may be used. Moreover, these numerators and denominators may be reversed.
これらは、抽出したい画素の特性に応じて設定すればよい。このように、多項式や関数によって色成分の比をとることで、抽出対象の色成分に応じた的確な分離を実現することが可能となる。 These may be set according to the characteristics of the pixel to be extracted. Thus, by taking the ratio of the color components using a polynomial or function, it is possible to achieve accurate separation according to the color components to be extracted.
上記説明した画像処理方法および画像処理装置は、画像データを取り扱う機器やコンピュータで実行されるプログラムとして実現することが可能である。例えば、デジタルカメラ等の画像入力機器で特定の領域を抽出し、処理を施す場合や、グラフィックスソフトウェアでの一機能として画像データから特定の領域を抽出し、色調整等を行う場合に適用することが可能である。 The above-described image processing method and image processing apparatus can be realized as a program executed by a device or computer that handles image data. For example, it is applied when a specific area is extracted and processed by an image input device such as a digital camera, or when a specific area is extracted from image data as a function of graphics software and color adjustment is performed. It is possible.
１１…色成分比算出部、１２…対象領域抽出部、２１…対象領域度算出部、３１…代表色決定部、３２…色調整部
DESCRIPTION OF
Claims (26)
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、前記色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間を用いて前記対象となる領域の画素を抽出する
ことを特徴とする画像処理方法。 In an image processing method for extracting a target region from a color image,
Among a plurality of color components representing the color of the pixel of the color image, a value representing a ratio between different color components is obtained as a color component ratio, and a color component ratio space that is a space around the color component ratio is configured. And extracting a pixel in the target region using the color component ratio space.
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、前記色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間用いて前記カラー画像の画素に対して加重を行う
ことを特徴とする画像処理方法。 In an image processing method that represents the degree of a target area in a color image,
Among a plurality of color components representing the color of the pixel of the color image, a value representing a ratio between different color components is obtained as a color component ratio, and a color component ratio space that is a space around the color component ratio is configured. An image processing method comprising weighting pixels of the color image using the color component ratio space.
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。 The image processing method according to claim 1, wherein the color component ratio is expressed by division between different color components.
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。 2. The image processing method according to claim 1, wherein pixels existing in an extraction range set in advance in the color component ratio space are extracted as pixels of the target region. 3.
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。 Extracting pixels of the target region from a plurality of color image samples including the target region as sample pixels, determining an extraction range from the distribution of the sample pixels in the color component ratio space, and extracting The image processing method according to claim 1, wherein a pixel existing in a range is extracted as a pixel in the target region.
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 The image processing method according to claim 2, wherein weighting is performed on a pixel of the color image by a distance from a preset point in the color component ratio space.
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 A plurality of color image samples including the target area are extracted from the pixels of the target area as sample pixels, a fixed point is determined from the distribution of the sample pixels in the color component ratio space, and the color The image processing method according to claim 2, wherein weighting is performed on a pixel of the color image by a distance from the fixed point in a component ratio space.
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 A sample pixel obtained by extracting a pixel of the target region from a plurality of color image samples including the target region, and the sample pixel with respect to the pixel of the color image in the color component ratio space The image processing method according to claim 2, wherein weighting is performed according to the Mahalanobis distance from the distribution.
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 Extracting pixels of the target region from a plurality of color image samples including the target region as a sample pixel, determining a straight line from the distribution of the sample pixels in the color component ratio space, and the color component The image processing method according to claim 2, wherein weighting is performed on the pixels of the color image according to a distance from the straight line in a ratio space.
ことを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for adjusting a color of a target region of a color image, wherein a representative color of the target region is calculated using the image processing method according to any one of claims 1 to 10. An image processing method comprising: setting a color that is a preferable color reproduction for the target region as a target color, and performing color adjustment from the representative color toward the target color.
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。 The image processing method according to claim 1, wherein the color component ratio is represented by a polynomial division using the color component.
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。 The image processing method according to claim 1, wherein the color component ratio is expressed by function division using color components.
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。 The image processing method according to claim 1, wherein the color component ratio is expressed using at least one of multiplication, division, addition, and subtraction of functions using color components.
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、
前記色成分比算出部で算出した前記色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間を用いて前記対象となる領域の画素を抽出する対象領域抽出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 In an image processing apparatus that extracts a target area from a color image,
A color component ratio calculation unit that calculates a color component ratio that is a value that represents a ratio between different color components among a plurality of color components that represent colors of pixels of the color image;
A target region extraction unit that configures a color component ratio space that is a space around the color component ratio calculated by the color component ratio calculation unit, and extracts pixels of the target region using the color component ratio space An image processing apparatus comprising:
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、
前記色成分比算出部で算出した前記色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間用いて前記カラー画像の画素に対して加重を行う対象領域度算出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 In an image processing apparatus that represents the degree of a target area in a color image,
A color component ratio calculation unit that calculates a color component ratio that is a value that represents a ratio between different color components among a plurality of color components that represent colors of pixels of the color image;
A target area degree calculation that configures a color component ratio space that is a space centered on the color component ratio calculated by the color component ratio calculation unit, and that weights pixels of the color image using the color component ratio space And an image processing apparatus.
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 14, wherein the color component ratio calculation unit calculates the color component ratio by dividing the different color components.
ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。 The image processing according to claim 14, wherein the target area extraction unit extracts pixels existing in a preset extraction range as pixels of the target area in the color component ratio space. apparatus.
ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。 The target area extraction unit extracts a sample pixel from a plurality of color image samples including the target area as a sample pixel, and extracts the sample pixel from the distribution of the sample pixels in the color component ratio space. The image processing apparatus according to claim 14, wherein a range is determined, and pixels existing in the extraction range are extracted as pixels of the target region.
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 15, wherein the target area degree calculation unit weights the pixels of the color image by a distance from a preset point in the color component ratio space. .
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。 The target region degree calculation unit uses a sample pixel extracted from a plurality of color image samples including the target region as a sample pixel, and from the distribution of the sample pixel in the color component ratio space The image processing apparatus according to claim 15, wherein a fixed point is determined, and weighting is performed on a pixel of the color image by a distance from the fixed point in the color component ratio space.
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。 The target area degree calculation unit uses, as a sample pixel, a sample pixel extracted from a plurality of color image samples including the target area, and within the color component ratio space, the color image of the color image The image processing apparatus according to claim 15, wherein the pixel is weighted by a Mahalanobis distance from the distribution of the sample pixels.
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。 The target region degree calculation unit uses a sample pixel extracted from a plurality of color image samples including the target region as a sample pixel, and from the distribution of the sample pixel in the color component ratio space The image processing apparatus according to claim 15, wherein a straight line is determined, and weighting is performed on the pixels of the color image according to a distance from the straight line within the color component ratio space.
前記対象となる領域の代表色を算出し、前記対象となる領域にとって好ましい色再現となる色を目標色とし、前記代表色から前記目標色に向かって色調整を行う
ことを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus for adjusting a color of a region to be a color image using the image processing apparatus according to any one of claims 14 to 22.
An image processing comprising: calculating a representative color of the target area, setting a color that is a preferable color reproduction for the target area as a target color, and performing color adjustment from the representative color toward the target color apparatus.
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 14, wherein the color component ratio calculation unit calculates the color component ratio by dividing a polynomial using the color component.
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 14, wherein the color component ratio calculation unit calculates the color component ratio by dividing a function using the color component.
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。
The color component ratio calculation unit calculates the color component ratio using at least one of multiplication, division, addition, and subtraction of functions using color components. Image processing device.
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