JP2005030801A - 色調監視装置及び色分布抽出装置等 - Google Patents
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Abstract
【課題】より正確に監視対象画像の色調変動を検出することが可能な色調監視装置等を提供する。
【解決手段】監視対象画像の色調変動を監視する色調監視装置であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段と、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出手段と、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段と、を備える。
【選択図】 図２
【解決手段】監視対象画像の色調変動を監視する色調監視装置であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段と、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出手段と、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段と、を備える。
【選択図】 図２
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、印刷物等の絵柄の色調監視を行う装置及び方法等の技術分野に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷物の絵柄の色調監視をカメラ等の画像入力機器で行う場合、カメラ等により印刷物の絵柄を撮影して得られた画像から色の特徴を高速で抽出する必要がある。
【０００３】
このような色の特徴を抽出するに当たって、一般的には、印刷物の絵柄の特定箇所に監視用のカラーパッチを挿入し、該カラーパッチの存在位置を予め計算機に記憶させておき、監視（検査）対象画像が撮影される度にカラーパッチが挿入された領域を画像から抽出して、その領域の代表的な色度を算出する方法が知られている。また、特許文献１には、印刷機におけるインキ着けを制御または調節するために許容変動範囲を決定する方法が開示されている。
【特許文献１】
特開平０７−３０４１６１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の方法では、カラーパッチの挿入が必要であるという不便がある上、色調変動の程度は印刷物中の部位毎にばらつきがあるため、カラーパッチの色調変動が絵柄中の色調変動を反映していない場合もあり、印刷物の絵柄の色調変動の検出が正確に行われない場合があった。
【０００５】
また、画像平面を分割して、分割領域毎の平均的な色調変動の傾向を算出する手法もあるが、この場合には多様な色成分同士を平均化してしまうため、主要な色の変動情報が得られないという問題もあった。
【０００６】
そこで、本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、より正確に監視対象画像の色調変動を検出することが可能な色調監視装置等を提供することを目的する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視する色調監視装置であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段と、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出手段と、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
このような発明によれば、主要な色の色調監視を行うことができ、より正確に監視対象画像の色調変動を検出することができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、更に、前記第１グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の第２代表色として決定し、当該第２代表色、及び当該第２代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第２グループを決定し、前記色分布抽出手段は、更に、前記第２グループに含まれる色の前記基準画像における第２分布を抽出し、前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動と、前記監視対象画像において前記第２分布に対応する領域内の色調変動と、をそれぞれ独立して検出することを特徴とする。
【００１０】
このような発明によれば、種々の色によって構成される画像であっても、その色毎により正確に監視対象画像の色調変動を検出することができる。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、前記基準画像を色空間上に変換し、前記基準画像を構成するスポットの色毎の出現頻度を検出し、当該出現頻度が最も高いスポットの色を前記代表色として決定することを特徴とする。
【００１２】
このような発明によれば、より簡単に代表色及びグループを決定することができる。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、前記第１代表色と前記第２代表色との色差が第２閾値内にあるか否かを判断し、当該第２閾値内にあると判断した場合には、前記第１グループと前記第２グループを統合することを特徴とする。
【００１４】
このような発明によれば、広範囲にわたり分布するような色が含まれる場合にも、これらの色を同じグループに含ませることができる。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項２に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、前記グループ決定手段は、前記第１グループに含まれる色の出現頻度が第３閾値を超える場合にのみ、前記第２代表色を決定することを特徴とする。
【００１６】
このような発明によれば、主要でない色を監視対象から除外することができる。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の色調監視装置において、前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像に前記第１分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第１代表色として決定し、当該監視対象画像の第１代表色と前記基準画像の第１代表色とを比較して前記色調変動を検出することを特徴とする。
【００１８】
このような発明によれば、より簡単かつ精度よく監視対象画像の色調変動を検出することができる。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、請求項２に記載の色調監視装置において、前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像に前記第１分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第１代表色として決定するとともに、前記監視対象画像に前記第２分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第２代表色として決定し、各前記領域毎に前記監視対象画像の前記代表色と前記基準画像の前記代表色とを比較して前記色調変動を検出することを特徴とする。
【００２０】
このような発明によれば、主要な色の順に繰返しグループを決定し、グループ毎に色調変動の検出を行うことができるので、より効率的な色調監視を行うことができる。
【００２１】
請求項８に記載の発明は、請求項６又は７に記載の色調監視装置において、前記色調変動検出手段による比較結果、前記監視対象画像の前記代表色と前記基準画像の前記代表色との色差が第４閾値より大きい場合には、その旨を提示する提示手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
請求項９に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視する色調監視方法であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定工程と、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出工程と、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出工程と、を備えることを特徴とする。
【００２３】
請求項１０に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するコンピュータを、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布領域抽出手段、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段、として機能させることを特徴とする。
【００２４】
請求項１１に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出する色分布抽出装置であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定手段と、前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出手段と、を備え、前記グループ決定手段は、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定することを特徴とする。
【００２５】
請求項１２に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出する色分布抽出方法であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定工程と、前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出工程と、を備え、前記グループ決定工程では、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定することを特徴とする。
【００２６】
請求項１３に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出するコンピュータを、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定手段、前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出手段、として機能させ、更に、前記グループ決定手段を前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定するように機能させることを特徴とする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２８】
先ず、図１を参照して、本実施形態にかかる色調監視システムの構成及び機能を説明する。
【００２９】
図１は、本実施形態にかかる色調監視システムの概要構成例を示すブロック図である。図１に示すように、色調監視システムは、印刷機１、ラインセンサカメラ２、及び色調監視装置３等を備えて構成されている。なお、本発明の色分布抽出装置等は、色調監視装置に対して適用される。
【００３０】
印刷機１は例えばＣＭＹＫのプロセスカラーの印刷を行うものである。この印刷機１上に設置されたラインセンサカメラ２によって印刷物４の絵柄が撮影され、その画像は画像データとして色調監視装置３に出力されるようになっている。この画像には、色調監視（色調検査）の基準となる基準画像と、色調監視の対象となる監視対象画像がある。例えば、検査開始時点の印刷物の絵柄の画像が基準画像として設定される。また、オペレータが検査途中における印刷物が正しい色で刷られていると判断した場合、その画像を基準画像として設定するようにしてもよい。
【００３１】
色調監視装置３は、図１に示すように、入力部３１、データ記憶部３２、コンピュータとしての演算制御部３３、及び表示部３４を含んで構成されており、各構成要素は互いにバスによって接続されている。
【００３２】
入力部３１は、ラインセンサカメラ２によって撮影された印刷物の絵柄の画像データを、演算制御に適した形式で色調監視装置内に取り込むためのものである。
【００３３】
演算制御部３３は、演算機能を有するＣＰＵ、各種プログラム（色調監視処理プログラム、色分布抽出処理プログラムを含む）及びデータを記憶するＲＯＭ、及び作業用メモリとしてのＲＡＭ等を含んで構成されており、色調監視装置３における構成要素全体を制御するものである。また、演算制御部３３は、ＲＯＭに記憶された色調監視処理プログラム等を実行することにより、本発明のグループ決定手段、色分布抽出手段、及び色調変動検出手段等として機能するようになっている。
【００３４】
具体的には、演算制御部３３は、グループ決定手段として機能し、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、決定された第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値としてのＴ１以内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定処理を行うようになっている。更に、演算制御部３３は、上記決定された第１グループに含まれる色以外（第１グループに属さない色）のうち、出現頻度が最も高い色を基準画像の第２代表色として決定し、当該第２代表色、及び当該第２代表色との色差がＴ１以内にある色が含まれる第２グループを決定するグループ決定処理を行う。同様に、演算制御部３３は、上記決定された何れのグループにも属さない色に対して上記グループ決定処理を繰り返し実行し、必要なだけのグループ（以下、当該グループを総称して「監視色グループ」という）を決定する。
【００３５】
また、演算制御部３３は、色分布抽出手段として機能し、上記のように決定された各グループに含まれる色の基準画像における分布をグループ毎に抽出するようになっている。
【００３６】
そして、演算制御部３３は、色調変動検出手段として機能し、監視対象画像において上記各分布に対応する領域内の色調変動を、領域毎にそれぞれ独立して検出するようになっている。例えば、演算制御部３３は、基準画像上で抽出された各分布に対応する領域を監視対象画像に当てはめ、その監視対象画像における各領域毎に、出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の代表色として決定し、各領域における監視対象画像の代表色（以下、「監視対象画像代表色」という）と基準画像の代表色（以下、「基準画像代表色」という）とを比較することによって上記色調変動を検出する。
【００３７】
なお、演算制御部３３における更なる具体的処理は後述する。
【００３８】
次に、データ記憶部３２は、例えば、ハードディスク装置、磁気ディスク装置、光磁気ディスク装置等の周知の記憶装置から構成されており、図１に示すように、基準画像用データベース３２ａ、監視対象画像用データベース３２ｂ、代表色用データベース３２ｃ、及び分布データ用データベース３２ｄを備えている。
【００３９】
基準画像用データベース３２ａには、入力部３１より入力された基準画像データが記憶されている。また、監視対象画像用データベース３２ｂには、入力部３１より入力された監視対象画像データが記憶されている。また、代表色用データベース３２ｃには、演算制御部３３によって決定された基準画像代表色及び監視色グループに係る情報が記憶されている。また、分布データ用データベース３２ｄには、演算制御部３３によって抽出された色の分布を示す分布データが記憶されている。
【００４０】
表示部３４は、演算制御部３３による制御の下、上記基準画像用データベース３２ａに記憶された基準画像データに基づいてＲＧＢ基準画像を表示し、上記監視対象画像用データベース３２ｂに記憶された監視対象画像データに基づいてＲＧＢ監視対象画像を表示するためのものである。
【００４１】
次に、本実施形態にかかる色調監視装置３の動作について説明する。
【００４２】
Ａ．グループ決定及び色分布抽出処理
先ず、図２等を参照して、グループ決定処理及び色分布抽出処理について説明する。図２は、演算制御部３３におけるグループ決定及び色分布抽出処理を示すフローチャートである。
【００４３】
先ず、演算制御部３３は、例えば基準画像用データベース３２ａに記憶された基準画像データを読み出し、この基準画像をＲＧＢ画像からＬ＊ａ＊ｂ＊画像、つまり、色空間上に変換し、当該基準画像を構成するスポットとしての画素の色毎の出現頻度を検出（カウント）する（ステップＳ１）。
【００４４】
図３は、基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。通常、Ｌ＊とａ＊とｂ＊との３つの色の次元の組み合わせデータとしてＬ＊ａ＊ｂ＊表色系（ＣＩＥＬａｂ１９７６）における色座標（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）が測色されるが、本実施形態においては、説明をよりわかりやすくするため、明度を示すＬ＊を任意値（一定）とし、図３に示すように、測色値Ｌ＊ａ＊ｂ＊を二次元平面（ａ＊，ｂ＊）に投影している。さらに、二次元平面（ａ＊，ｂ＊）は、１２段階に分割している。
【００４５】
なお、画像の部位毎に詳細に色調を監視するため、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像を小領域、例えばインキキーの幅毎の短冊状の画像に分割し、以下の処理を行うようにしてもよい。
【００４６】
図３に示すように、基準画像を構成する全画素は、二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）上に抽出され、該二次元の色座標における計１４４個の各ブロック内には、演算制御部３３によって検出された各色（色領域）の出現頻度（画素数）が示されている。
【００４７】
次に、演算制御部３３は、基準画像において出現頻度が最も高い画素の色を基準画像代表色Ｄ１として決定する（ステップＳ２）。図３の例では、色座標（ａ＊，ｂ＊）が（３，９）で示されたブロックにおける色の出現頻度が２０３画素と最も多くなっているため、かかる色が基準画像代表色Ｄ１として決定されることになる。
【００４８】
続いて、演算制御部３３は、上記基準画像代表色Ｄ１の測色値を算出し、この基準画像代表色Ｄ１の測色値から、第１閾値として予め設定された色差閾値Ｔ１以内の測色値を有するブロックにおける色を検出する。そして、演算制御部３３は、基準画像代表色Ｄ１及び当該基準画像代表色Ｄ１との色差がＴ１以内にある色が含まれる監視色グループＧ１を決定する（ステップＳ３）。図３の例では、監視色グループＧ１に属する色のブロックは、色座標（２，８）、（２，９）、（２，１０）、（３，８）、（３，９）、（３，１０）、（４，８）、（４，９）、（４，１０）である。このように決定された基準画像代表色及び監視色グループに係る情報は、代表色用データベース３２ｃに記憶されることになる。
【００４９】
図４は、代表色用データベース３２ｃに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。図４に示すように、基準画像代表色に係る情報には、基準画像代表色Ｄｎ、該代表色Ｄｎの出現頻度、該代表色Ｄｎの座標、該代表色Ｄｎの測色値、及び該代表色Ｄｎが含まれる監視色グループＧｎが含まれている。
【００５０】
なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系における２つの測色値Ｃ１（Ｌ＊ １，ａ＊ １，ｂ＊ １）とＣ２（Ｌ＊ ２，ａ＊ ２，ｂ＊ ２）との間の色差ΔＥ＊ （Ｃ１，Ｃ２）は、以下に示す数式１によって求められる。
【００５１】
【数１】
また、基準画像代表色Ｄｎの測色値をＣ（Ｄｎ）とし、画素Ｕの測色値をＣ（Ｕ）とすると、監視色グループＧｎに属す画素Ｕは以下に示す数式２によって定められる。
【００５２】
【数２】
次に、演算制御部３３は、監視色グループＧ１に含まれる色の基準画像における第１分布を抽出し（ステップＳ４）、該第１分布に含まれる画素Ｕのアドレスデータを分布データとして分布データ用データベース３２ｄに記憶する。
【００５３】
図５は、分布データ用データベース３２ｄに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。図５に示すように、例えば、上記数式２で求められる監視色グループＧ１に属す画素Ｕのアドレスデータが分布データとして記憶される。
【００５４】
次に、演算制御部３３は、監視色グループＧ１に含まれる色の出現頻度が、例えば、基準画像の全画素数の１％（第３閾値）より大きいか否かを判別し（ステップＳ５）、全画素数の１％より大きい場合には（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、監視色グループＧ１に属さないブロックにおける色の出現頻度を検出して（ステップＳ６）、ステップＳ２に戻り、監視色グループＧ１に含まれない色に対して上記ステップＳ２〜Ｓ４の処理を実行する。
【００５５】
例えば、演算制御部３３は、図３の示す監視色グループＧ１に属するブロックを除いて、出現頻度が最も高いブロックにおける色を基準画像代表色Ｄ２として決定する（図３の例では、出現頻度が１６１画素である色座標（４，７）に対応するブロックにおける色が基準画像代表色Ｄ２となる）。監視色グループＧ１に含まれる色の出現頻度が基準画像の全画素数の１％を超える場合にのみ、基準画像代表色Ｄ２が決定されることになる。
【００５６】
そして、演算制御部３３は、基準画像代表色Ｄ１の場合と同様、基準画像代表色Ｄ２及び当該基準画像代表色Ｄ２との色差がＴ１以内にある色が含まれる監視色グループＧ２を決定し、かかる基準画像代表色Ｄ２及び監視色グループＧ２に係る情報を、図４に示すように、代表色用データベース３２ｃに記憶する。そして、演算制御部３３は、監視色グループＧ２に含まれる色の基準画像における第２分布を抽出し、該第２分布に含まれる画素Ｕのアドレスデータをその分布データとして、図５に示すように、分布データ用データベース３２ｄに記憶する。
【００５７】
以上説明した処理が、基準画像代表色Ｄｎの出現頻度が基準画像の全画素数の１％以下に至るまで繰り返し行われ、図３〜図５に示すように、監視色グループＧ３，Ｇ４・・・が決定され、これに対応する分布データがそれぞれ抽出されていくことになる。そして、上記ステップＳ５において監視色グループＧｎに含まれる色の出現頻度が、基準画像の全画素数の１％以下であると判別された場合には（ステップＳ５：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００５８】
なお、色の出現頻度が０になるまで同様のグループ決定処理及び色分布抽出処理を続ければ、計１４４個の全てのブロックにおける色が何れかの監視色グループＧｎに属することとなり、基準画像に含まれる全画素Ｓがいずれかの監視色グループＧｎに属することとなるが、本実施形態においては、監視色グループＧｎに含まれる色の出現頻度が、基準画像の全画素数の１％未満になったら処理を停止することにより、主要でない色（出現頻度の低いブロックに属する色）を有する画素まで監視対象とすることを抑制している。これにより、重要でない色の変動に左右されることなく、重要な主要な色の監視を行うことが可能になる。
【００５９】
図６は、基準画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図であり、図７は、分布データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。図７の例は、各監視色グループＧｎに含まれる色（画素）の分布をＲＧＢ画像平面上に表したものであり、類似した色のまとまり毎に画像平面が領域分割されている。上述した第１閾値や第３閾値を適切な値に設定することにより、図７に示すように、基準画像中から同系色の物体を切り出したような形状の画像が得られる。
【００６０】
Ｂ．色調変動検出処理
次に、図８等を参照して、色調変動検出処理について説明する。図８は、演算制御部３３における色調変動検出処理を示すフローチャートである。
【００６１】
先ず、演算制御部３３は、例えば監視対象画像用データベース３２ｂに記憶された監視対象画像データを読み出し、かかる監視対象画像に基準画像に対する位置補正を施し、これを基準画像と同様、ＲＧＢ画像からＬ＊ａ＊ｂ＊画像に変換する。なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊基準画像を小領域（例えばインキキーの幅毎の短冊状の画像）に分割した場合は、監視対象画像もＬ＊ａ＊ｂ＊画像を小領域に分割することになる。
【００６２】
次に、演算制御部３３は、各監視色グループに含まれる色の分布に対応する領域（以下、「分布領域」という）毎に色調変動の監視ループ処理を行う（ステップＳ１０）。
【００６３】
まず、分布データ用データベース３２ｄに記憶された分布データを読み出し、上述した処理にて得られた分布領域を監視対象画像に対して当てはめ、分布領域を構成する画素の色毎の出現頻度を検出し（ステップＳ１１）、該分布領域内で出現頻度が最も高い色を監視対象画像代表色Ｄ’として決定（つまり、分布データにおいて選択されているのと同じ領域に属する監視対象画像の画素の中から最も出現頻度が高い色を代表色として決定）する（ステップＳ１２）。より具体的には、分布データにおけるアドレスデータに基づいて監視対象画像の分布領域が抽出され、二次元の色座標（０＜ａ＊＜１２，０＜ｂ＊＜１２）におけるブロック毎に、分布領域に含まれる全画素の色毎の出現頻度が検出され、最大出現頻度のブロックの色が監視対象画像代表色Ｄ’として決定される。そして、演算制御部３３は、監視対象画像代表色Ｄ’の測色値Ｃ（Ｄ’）を算出する。
【００６４】
図９は、監視対象画像における第１分布（基準画像における第１分布に対応）領域を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。図９に示すように、監視対象画像における第１分布領域の画素は、色座標（２，８）、（２，９）、（２，１０）、（２，１１）、（３，７）、（３，８）、（３，９）、（３，１０）、（４，８）、（４，９）、（４，１０）、（５，１０）のブロックに分布しており、このうち最大出現頻度のブロックは出現頻度２００画素である色座標（３，８）である。そのため、色座標（３，８）のブロックにおける色が監視対象画像代表色Ｄ’１として決定されることになる。なお、図示しないが、第２分布、第３分布・・・第ｎ分布においても、監視ループ処理にて順次監視対象画像代表色Ｄ’ｎが決定されることになる。
【００６５】
次に、演算制御部３３は、監視対象画像における分布領域内の色調変動の検出を行う。つまり、演算制御部３３は、代表色用データベース３２ｃから、基準画像代表色に係る情報を読み出し、基準画像代表色と監視対象画像代表色とを比較して、色差（つまり、基準画像代表色の測色値と監視対象画像代表色の測色値との間の色差）が、予め設定された第４閾値としての色差閾値Ｔ２より大きいか否かを判別する（ステップＳ１３）。例えば、図３に示される監視色グループＧ１の基準画像代表色Ｄ１の（３，９）の測色値Ｃ（Ｄ１）と、図９に示される監視対象画像代表色Ｄ’１の（３，８）の測色値Ｃ（Ｄ’１）との色差ΔＥ＊ （Ｄ，Ｄ’）が色差閾値Ｔ２より大きいか否かが判別される。これにより、監視対象画像における分布領域内の色調変動の検出がなされる。
【００６６】
そして、ステップＳ１３の判別の結果、色差ΔＥ＊ （Ｄ，Ｄ’）が色差閾値Ｔ２より大きい場合には（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、演算制御部３３は、提示手段として機能し、その旨をオペレータ等に提示する。例えば、演算制御部３３は、表示部３４に表示されたＲＧＢ監視対象画像上の上記色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）などの特定色で強調表示させる（ステップＳ１４）。
【００６７】
図１０は、監視対象画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図であり、図１１は、ＲＧＢ監視対象画像上の色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域が強調表示された例を示す図である。このように、監視対象画像において一定以上の色調変動が検出された分布領域は、オペレータが容易に認識できるように強調表示されることになる。
【００６８】
一方、ステップＳ１３の判別の結果、色差ΔＥ＊ （Ｄ，Ｄ’）が色差閾値Ｔ２以下である場合には（ステップＳ１３：Ｎｏ）、表示部３４にて対応する分布領域の通常表示を行う（ステップＳ１５）。なお、色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域が複数ある場合には、ＲＧＢ監視対象画像で同時に強調表示されてもよいし、個別に強調表示されてもよい。そして、分布データ用データベース３２ｄに記憶された全ての分布領域毎（監視色グループ毎）に、基準画像代表色と監視対象画像代表色の色差に基づく色差変動検出が、上記ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理によって行われた後に監視ループを終了する。（ステップＳ１６）。
【００６９】
以上説明したように、上記実施形態によれば、基準画像内の画素を色毎のグループに分けることにより、印刷物等の監視対象画像における主要な色の色調変動を正確に検出することができ、自動で連続的に色調監視を行うことができる。
【００７０】
また、基準画像における画素を色空間内でグループ分けすることで、画像平面において画像中から同色の物体を切り出すことに相当するような領域分割を得ることができ、これを監視対象画像に当てはめ代表色を決定し、基準画像における代表色と監視対象画像の代表色同士の色差を比較することで、同じ絵柄で色調が大幅に変った場合でも、同色の物体毎に色の時間変動を監視することができる。
【００７１】
また、主要な色の順に繰返し監視色グループを決定し、監視色グループ毎に色調変動の検出を行うことができるので、より効率的な色調監視を行うことができる。
【００７２】
なお、上記実施形態においては、取得された複数のグループは、互いに独立している場合の例を示したが、この変形例として、２つの監視色グループの基準画像代表色同士の色差が、第２閾値として予め設定された色差閾値Ｔ３以内である場合に、それらの監視色グループを統合する処理（以下、「監視色グループ統合処理」という）について説明する。上述したグループ決定及び色分布抽出処理によって、全ての監視色グループを決定した後に、監視色グループ統合処理が行われる。
【００７３】
演算制御部３３は、代表色用データベース３２ｃから、監視色グループＧｎと他の監視色グループＧｎ＋ｍについての基準画像代表色に係る情報を読み出し、監視色グループＧｎの基準画像代表色Ｄｎと、監視色グループＧｎ＋ｍの基準画像代表色Ｄｎ＋ｍとの色差が、第２閾値として予め設定された色差閾値Ｔ３以内であるか否か（下記数式３参照）を判別する。
【００７４】
【数３】
そして、上記色差が色差閾値Ｔ３以内である場合には、演算制御部３３は、監視色グループＧｎと監視色グループＧｎ＋ｍとを統合し、統合監視色グループを決定するとともに、その統合監視色グループの中で出現頻度が最も高い色を基準画像代表色として決定する。その統合監視色グループについての基準画像代表色に係る情報は、代表色用データベース３２ｃに記憶されることになる。
【００７５】
図１３は、基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）上で、監視色グループが統合される際の様子を示す概念図である。図１２の例では、監視色グループＧ１の基準画像代表色Ｄ１（３，９）の測色値Ｃ（Ｄ１）と、監視色グループＧ２の基準画像代表色Ｄ２（４，７）の測色値Ｃ（Ｄ２）との色差が色差閾値Ｔ３以内であるため、監視色グループＧ１と監視色グループＧ２とが統合され、監視色グループＧ１における基準画像代表色Ｄ１が統合監視色グループＨ１の基準画像代表色Ｄ１になっている。
【００７６】
そして、演算制御部３３は、上記ステップＳ３４と同様、統合監視色グループＨ１に含まれる色の基準画像における分布を抽出し、例えば、下記数式４によって定められる分布データを分布データ用データベース３２ｄに記憶する。
【００７７】
【数４】
このように求められた分布データは、上述した図８に示す色調変動検出処理にて、同様に使用されることになる。
【００７８】
このように監視色グループ統合を行うことにより、色空間上広範囲にわたり分布するような色が含まれる場合には、これらの色を同じ監視色グループに含むことが可能になるため、より最適な色調監視を行うことが可能になる。言い換えれば、同一物体に属しながら、色空間上の分布に広がりがあるような色は、別の監視色グループに分割されてしまう不都合があるが、監視色グループ統合を行うことにより、かかる不都合を除去することができる。
【００７９】
なお、上記実施形態においては、便宜のため基準画像データおよび監視対象画像データをＣＩＥＬａｂ１９７６色領域を複数の二次元の色座標に分割して、ブロック毎の出現頻度を抽出したが、ＣＭＹ色空間、ＸＹＺ色空間、ＣＩＥＬｕｖ色空間等の三次元色空間において領域分割して実施することがより好ましい。
【００８０】
また、上記実施形態においては、印刷物についての色調監視を行ったが、カラー写真等の他の媒体であっても良い。例えばカラー写真の場合には、カラー写真画像をスポットとしての微小領域に分割し、該微小領域の色空間上の分布を監視すればよい。
【００８１】
また、上記実施形態においては、監視対象画像において色調変動がある領域を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）などの特定色で表示させる等の強調表示（警告表示）を行ったが、他の例として、色調変動がある領域を反転表示や点滅表示させてもよい。またこの際には、監視対象画像の全体の諧調を低くして表示するなどにより、警告表示が行われている領域がよりわかりやすくなるという効果もある。さらに、図示しないスピーカによって、警告音を出力させることにより、基準画像代表色と監視対象画像代表色の色差ΔＥ＊が色差閾値Ｔ２より大きくなったことをオペレータに報知させてもよい。
【００８２】
さらに、警告表示を行う場合には、表示部３４の画面上に、例えば基準画像代表色と監視対象画像代表色の測色値Ｃをそれぞれ表示すると共に、その色差ΔＥ＊を表示し、数値的に把握可能に構成してもよい。そして、さらに基準画像代表色と監視対象画像代表色の色差ΔＥ＊が色差閾値Ｔ２より大きくなったことを報知した場合には、印刷機１のインク残量等を色調監視装置３によって遠隔操作による自動点検を行ってもよく、あるいは、オペレータに点検を促すよう所定の警告メッセージを所定の電子メールアドレスに送信するよう構成してもよい。この際には、データ記憶部３２にデータベースを新たに設け、警告メッセージおよびメールアドレスを該データベースに保存しおけばよい。
【００８３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、基準画像内の画素を色毎のグループに分けることにより、印刷物等の監視対象画像における主要な色の色調変動を正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態にかかる色調監視システムの概要構成例を示すブロック図である。
【図２】演算制御部３３におけるグループ決定及び色分布抽出処理を示すフローチャートである。
【図３】基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。
【図４】代表色用データベース３２ｃに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。
【図５】分布データ用データベース３２ｄに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。
【図６】基準画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。
【図７】分布データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。
【図８】演算制御部３３における色調変動検出処理を示すフローチャートである。
【図９】監視対象画像における第１分布（基準画像における第１分布に対応）領域を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。
【図１０】監視対象画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。
【図１１】ＲＧＢ監視対象画像上の色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域が強調表示された例を示す図である。
【図１２】基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）上で、監視色グループが統合される際の様子を示す概念図である。
【符号の説明】
１ 印刷機
２ ラインセンサカメラ
３ 色調監視装置
４ 印刷物
３１ 入力部
３２ データ記憶部
３２ａ 基準画像用データベース
３２ｂ 監視対象画像用データベース
３２ｃ 代表色用データベース
３２ｄ 分布データ用データベースベース
３３ 演算制御部
３４ 表示部
Ｓ 全画素（スポット）
Ｕ 画素（スポット）
Ｄ 基準画像代表色
Ｄ’監視対象画像代表色
Ｃ 測色値
Ｇ 監視色グループ
Ｔ１ 色差閾値
Ｔ２ 色差閾値
Ｔ３ 色差閾値
【発明の属する技術分野】
本発明は、印刷物等の絵柄の色調監視を行う装置及び方法等の技術分野に関する。
【０００２】
【従来の技術】
印刷物の絵柄の色調監視をカメラ等の画像入力機器で行う場合、カメラ等により印刷物の絵柄を撮影して得られた画像から色の特徴を高速で抽出する必要がある。
【０００３】
このような色の特徴を抽出するに当たって、一般的には、印刷物の絵柄の特定箇所に監視用のカラーパッチを挿入し、該カラーパッチの存在位置を予め計算機に記憶させておき、監視（検査）対象画像が撮影される度にカラーパッチが挿入された領域を画像から抽出して、その領域の代表的な色度を算出する方法が知られている。また、特許文献１には、印刷機におけるインキ着けを制御または調節するために許容変動範囲を決定する方法が開示されている。
【特許文献１】
特開平０７−３０４１６１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の方法では、カラーパッチの挿入が必要であるという不便がある上、色調変動の程度は印刷物中の部位毎にばらつきがあるため、カラーパッチの色調変動が絵柄中の色調変動を反映していない場合もあり、印刷物の絵柄の色調変動の検出が正確に行われない場合があった。
【０００５】
また、画像平面を分割して、分割領域毎の平均的な色調変動の傾向を算出する手法もあるが、この場合には多様な色成分同士を平均化してしまうため、主要な色の変動情報が得られないという問題もあった。
【０００６】
そこで、本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、より正確に監視対象画像の色調変動を検出することが可能な色調監視装置等を提供することを目的する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視する色調監視装置であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段と、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出手段と、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
このような発明によれば、主要な色の色調監視を行うことができ、より正確に監視対象画像の色調変動を検出することができる。
【０００９】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、更に、前記第１グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の第２代表色として決定し、当該第２代表色、及び当該第２代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第２グループを決定し、前記色分布抽出手段は、更に、前記第２グループに含まれる色の前記基準画像における第２分布を抽出し、前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動と、前記監視対象画像において前記第２分布に対応する領域内の色調変動と、をそれぞれ独立して検出することを特徴とする。
【００１０】
このような発明によれば、種々の色によって構成される画像であっても、その色毎により正確に監視対象画像の色調変動を検出することができる。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、前記基準画像を色空間上に変換し、前記基準画像を構成するスポットの色毎の出現頻度を検出し、当該出現頻度が最も高いスポットの色を前記代表色として決定することを特徴とする。
【００１２】
このような発明によれば、より簡単に代表色及びグループを決定することができる。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、前記第１代表色と前記第２代表色との色差が第２閾値内にあるか否かを判断し、当該第２閾値内にあると判断した場合には、前記第１グループと前記第２グループを統合することを特徴とする。
【００１４】
このような発明によれば、広範囲にわたり分布するような色が含まれる場合にも、これらの色を同じグループに含ませることができる。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項２に記載の色調監視装置において、前記グループ決定手段は、前記グループ決定手段は、前記第１グループに含まれる色の出現頻度が第３閾値を超える場合にのみ、前記第２代表色を決定することを特徴とする。
【００１６】
このような発明によれば、主要でない色を監視対象から除外することができる。
【００１７】
請求項６に記載の発明は、請求項１に記載の色調監視装置において、前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像に前記第１分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第１代表色として決定し、当該監視対象画像の第１代表色と前記基準画像の第１代表色とを比較して前記色調変動を検出することを特徴とする。
【００１８】
このような発明によれば、より簡単かつ精度よく監視対象画像の色調変動を検出することができる。
【００１９】
請求項７に記載の発明は、請求項２に記載の色調監視装置において、前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像に前記第１分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第１代表色として決定するとともに、前記監視対象画像に前記第２分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第２代表色として決定し、各前記領域毎に前記監視対象画像の前記代表色と前記基準画像の前記代表色とを比較して前記色調変動を検出することを特徴とする。
【００２０】
このような発明によれば、主要な色の順に繰返しグループを決定し、グループ毎に色調変動の検出を行うことができるので、より効率的な色調監視を行うことができる。
【００２１】
請求項８に記載の発明は、請求項６又は７に記載の色調監視装置において、前記色調変動検出手段による比較結果、前記監視対象画像の前記代表色と前記基準画像の前記代表色との色差が第４閾値より大きい場合には、その旨を提示する提示手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
請求項９に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視する色調監視方法であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定工程と、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出工程と、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出工程と、を備えることを特徴とする。
【００２３】
請求項１０に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するコンピュータを、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段、前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布領域抽出手段、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段、として機能させることを特徴とする。
【００２４】
請求項１１に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出する色分布抽出装置であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定手段と、前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出手段と、を備え、前記グループ決定手段は、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定することを特徴とする。
【００２５】
請求項１２に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出する色分布抽出方法であって、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定工程と、前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出工程と、を備え、前記グループ決定工程では、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定することを特徴とする。
【００２６】
請求項１３に記載の発明は、監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出するコンピュータを、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定手段、前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出手段、として機能させ、更に、前記グループ決定手段を前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定するように機能させることを特徴とする。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２８】
先ず、図１を参照して、本実施形態にかかる色調監視システムの構成及び機能を説明する。
【００２９】
図１は、本実施形態にかかる色調監視システムの概要構成例を示すブロック図である。図１に示すように、色調監視システムは、印刷機１、ラインセンサカメラ２、及び色調監視装置３等を備えて構成されている。なお、本発明の色分布抽出装置等は、色調監視装置に対して適用される。
【００３０】
印刷機１は例えばＣＭＹＫのプロセスカラーの印刷を行うものである。この印刷機１上に設置されたラインセンサカメラ２によって印刷物４の絵柄が撮影され、その画像は画像データとして色調監視装置３に出力されるようになっている。この画像には、色調監視（色調検査）の基準となる基準画像と、色調監視の対象となる監視対象画像がある。例えば、検査開始時点の印刷物の絵柄の画像が基準画像として設定される。また、オペレータが検査途中における印刷物が正しい色で刷られていると判断した場合、その画像を基準画像として設定するようにしてもよい。
【００３１】
色調監視装置３は、図１に示すように、入力部３１、データ記憶部３２、コンピュータとしての演算制御部３３、及び表示部３４を含んで構成されており、各構成要素は互いにバスによって接続されている。
【００３２】
入力部３１は、ラインセンサカメラ２によって撮影された印刷物の絵柄の画像データを、演算制御に適した形式で色調監視装置内に取り込むためのものである。
【００３３】
演算制御部３３は、演算機能を有するＣＰＵ、各種プログラム（色調監視処理プログラム、色分布抽出処理プログラムを含む）及びデータを記憶するＲＯＭ、及び作業用メモリとしてのＲＡＭ等を含んで構成されており、色調監視装置３における構成要素全体を制御するものである。また、演算制御部３３は、ＲＯＭに記憶された色調監視処理プログラム等を実行することにより、本発明のグループ決定手段、色分布抽出手段、及び色調変動検出手段等として機能するようになっている。
【００３４】
具体的には、演算制御部３３は、グループ決定手段として機能し、所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、決定された第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値としてのＴ１以内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定処理を行うようになっている。更に、演算制御部３３は、上記決定された第１グループに含まれる色以外（第１グループに属さない色）のうち、出現頻度が最も高い色を基準画像の第２代表色として決定し、当該第２代表色、及び当該第２代表色との色差がＴ１以内にある色が含まれる第２グループを決定するグループ決定処理を行う。同様に、演算制御部３３は、上記決定された何れのグループにも属さない色に対して上記グループ決定処理を繰り返し実行し、必要なだけのグループ（以下、当該グループを総称して「監視色グループ」という）を決定する。
【００３５】
また、演算制御部３３は、色分布抽出手段として機能し、上記のように決定された各グループに含まれる色の基準画像における分布をグループ毎に抽出するようになっている。
【００３６】
そして、演算制御部３３は、色調変動検出手段として機能し、監視対象画像において上記各分布に対応する領域内の色調変動を、領域毎にそれぞれ独立して検出するようになっている。例えば、演算制御部３３は、基準画像上で抽出された各分布に対応する領域を監視対象画像に当てはめ、その監視対象画像における各領域毎に、出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の代表色として決定し、各領域における監視対象画像の代表色（以下、「監視対象画像代表色」という）と基準画像の代表色（以下、「基準画像代表色」という）とを比較することによって上記色調変動を検出する。
【００３７】
なお、演算制御部３３における更なる具体的処理は後述する。
【００３８】
次に、データ記憶部３２は、例えば、ハードディスク装置、磁気ディスク装置、光磁気ディスク装置等の周知の記憶装置から構成されており、図１に示すように、基準画像用データベース３２ａ、監視対象画像用データベース３２ｂ、代表色用データベース３２ｃ、及び分布データ用データベース３２ｄを備えている。
【００３９】
基準画像用データベース３２ａには、入力部３１より入力された基準画像データが記憶されている。また、監視対象画像用データベース３２ｂには、入力部３１より入力された監視対象画像データが記憶されている。また、代表色用データベース３２ｃには、演算制御部３３によって決定された基準画像代表色及び監視色グループに係る情報が記憶されている。また、分布データ用データベース３２ｄには、演算制御部３３によって抽出された色の分布を示す分布データが記憶されている。
【００４０】
表示部３４は、演算制御部３３による制御の下、上記基準画像用データベース３２ａに記憶された基準画像データに基づいてＲＧＢ基準画像を表示し、上記監視対象画像用データベース３２ｂに記憶された監視対象画像データに基づいてＲＧＢ監視対象画像を表示するためのものである。
【００４１】
次に、本実施形態にかかる色調監視装置３の動作について説明する。
【００４２】
Ａ．グループ決定及び色分布抽出処理
先ず、図２等を参照して、グループ決定処理及び色分布抽出処理について説明する。図２は、演算制御部３３におけるグループ決定及び色分布抽出処理を示すフローチャートである。
【００４３】
先ず、演算制御部３３は、例えば基準画像用データベース３２ａに記憶された基準画像データを読み出し、この基準画像をＲＧＢ画像からＬ＊ａ＊ｂ＊画像、つまり、色空間上に変換し、当該基準画像を構成するスポットとしての画素の色毎の出現頻度を検出（カウント）する（ステップＳ１）。
【００４４】
図３は、基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。通常、Ｌ＊とａ＊とｂ＊との３つの色の次元の組み合わせデータとしてＬ＊ａ＊ｂ＊表色系（ＣＩＥＬａｂ１９７６）における色座標（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）が測色されるが、本実施形態においては、説明をよりわかりやすくするため、明度を示すＬ＊を任意値（一定）とし、図３に示すように、測色値Ｌ＊ａ＊ｂ＊を二次元平面（ａ＊，ｂ＊）に投影している。さらに、二次元平面（ａ＊，ｂ＊）は、１２段階に分割している。
【００４５】
なお、画像の部位毎に詳細に色調を監視するため、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像を小領域、例えばインキキーの幅毎の短冊状の画像に分割し、以下の処理を行うようにしてもよい。
【００４６】
図３に示すように、基準画像を構成する全画素は、二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）上に抽出され、該二次元の色座標における計１４４個の各ブロック内には、演算制御部３３によって検出された各色（色領域）の出現頻度（画素数）が示されている。
【００４７】
次に、演算制御部３３は、基準画像において出現頻度が最も高い画素の色を基準画像代表色Ｄ１として決定する（ステップＳ２）。図３の例では、色座標（ａ＊，ｂ＊）が（３，９）で示されたブロックにおける色の出現頻度が２０３画素と最も多くなっているため、かかる色が基準画像代表色Ｄ１として決定されることになる。
【００４８】
続いて、演算制御部３３は、上記基準画像代表色Ｄ１の測色値を算出し、この基準画像代表色Ｄ１の測色値から、第１閾値として予め設定された色差閾値Ｔ１以内の測色値を有するブロックにおける色を検出する。そして、演算制御部３３は、基準画像代表色Ｄ１及び当該基準画像代表色Ｄ１との色差がＴ１以内にある色が含まれる監視色グループＧ１を決定する（ステップＳ３）。図３の例では、監視色グループＧ１に属する色のブロックは、色座標（２，８）、（２，９）、（２，１０）、（３，８）、（３，９）、（３，１０）、（４，８）、（４，９）、（４，１０）である。このように決定された基準画像代表色及び監視色グループに係る情報は、代表色用データベース３２ｃに記憶されることになる。
【００４９】
図４は、代表色用データベース３２ｃに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。図４に示すように、基準画像代表色に係る情報には、基準画像代表色Ｄｎ、該代表色Ｄｎの出現頻度、該代表色Ｄｎの座標、該代表色Ｄｎの測色値、及び該代表色Ｄｎが含まれる監視色グループＧｎが含まれている。
【００５０】
なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系における２つの測色値Ｃ１（Ｌ＊ １，ａ＊ １，ｂ＊ １）とＣ２（Ｌ＊ ２，ａ＊ ２，ｂ＊ ２）との間の色差ΔＥ＊ （Ｃ１，Ｃ２）は、以下に示す数式１によって求められる。
【００５１】
【数１】
【００５２】
【数２】
【００５３】
図５は、分布データ用データベース３２ｄに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。図５に示すように、例えば、上記数式２で求められる監視色グループＧ１に属す画素Ｕのアドレスデータが分布データとして記憶される。
【００５４】
次に、演算制御部３３は、監視色グループＧ１に含まれる色の出現頻度が、例えば、基準画像の全画素数の１％（第３閾値）より大きいか否かを判別し（ステップＳ５）、全画素数の１％より大きい場合には（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、監視色グループＧ１に属さないブロックにおける色の出現頻度を検出して（ステップＳ６）、ステップＳ２に戻り、監視色グループＧ１に含まれない色に対して上記ステップＳ２〜Ｓ４の処理を実行する。
【００５５】
例えば、演算制御部３３は、図３の示す監視色グループＧ１に属するブロックを除いて、出現頻度が最も高いブロックにおける色を基準画像代表色Ｄ２として決定する（図３の例では、出現頻度が１６１画素である色座標（４，７）に対応するブロックにおける色が基準画像代表色Ｄ２となる）。監視色グループＧ１に含まれる色の出現頻度が基準画像の全画素数の１％を超える場合にのみ、基準画像代表色Ｄ２が決定されることになる。
【００５６】
そして、演算制御部３３は、基準画像代表色Ｄ１の場合と同様、基準画像代表色Ｄ２及び当該基準画像代表色Ｄ２との色差がＴ１以内にある色が含まれる監視色グループＧ２を決定し、かかる基準画像代表色Ｄ２及び監視色グループＧ２に係る情報を、図４に示すように、代表色用データベース３２ｃに記憶する。そして、演算制御部３３は、監視色グループＧ２に含まれる色の基準画像における第２分布を抽出し、該第２分布に含まれる画素Ｕのアドレスデータをその分布データとして、図５に示すように、分布データ用データベース３２ｄに記憶する。
【００５７】
以上説明した処理が、基準画像代表色Ｄｎの出現頻度が基準画像の全画素数の１％以下に至るまで繰り返し行われ、図３〜図５に示すように、監視色グループＧ３，Ｇ４・・・が決定され、これに対応する分布データがそれぞれ抽出されていくことになる。そして、上記ステップＳ５において監視色グループＧｎに含まれる色の出現頻度が、基準画像の全画素数の１％以下であると判別された場合には（ステップＳ５：Ｎｏ）、処理を終了する。
【００５８】
なお、色の出現頻度が０になるまで同様のグループ決定処理及び色分布抽出処理を続ければ、計１４４個の全てのブロックにおける色が何れかの監視色グループＧｎに属することとなり、基準画像に含まれる全画素Ｓがいずれかの監視色グループＧｎに属することとなるが、本実施形態においては、監視色グループＧｎに含まれる色の出現頻度が、基準画像の全画素数の１％未満になったら処理を停止することにより、主要でない色（出現頻度の低いブロックに属する色）を有する画素まで監視対象とすることを抑制している。これにより、重要でない色の変動に左右されることなく、重要な主要な色の監視を行うことが可能になる。
【００５９】
図６は、基準画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図であり、図７は、分布データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。図７の例は、各監視色グループＧｎに含まれる色（画素）の分布をＲＧＢ画像平面上に表したものであり、類似した色のまとまり毎に画像平面が領域分割されている。上述した第１閾値や第３閾値を適切な値に設定することにより、図７に示すように、基準画像中から同系色の物体を切り出したような形状の画像が得られる。
【００６０】
Ｂ．色調変動検出処理
次に、図８等を参照して、色調変動検出処理について説明する。図８は、演算制御部３３における色調変動検出処理を示すフローチャートである。
【００６１】
先ず、演算制御部３３は、例えば監視対象画像用データベース３２ｂに記憶された監視対象画像データを読み出し、かかる監視対象画像に基準画像に対する位置補正を施し、これを基準画像と同様、ＲＧＢ画像からＬ＊ａ＊ｂ＊画像に変換する。なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊基準画像を小領域（例えばインキキーの幅毎の短冊状の画像）に分割した場合は、監視対象画像もＬ＊ａ＊ｂ＊画像を小領域に分割することになる。
【００６２】
次に、演算制御部３３は、各監視色グループに含まれる色の分布に対応する領域（以下、「分布領域」という）毎に色調変動の監視ループ処理を行う（ステップＳ１０）。
【００６３】
まず、分布データ用データベース３２ｄに記憶された分布データを読み出し、上述した処理にて得られた分布領域を監視対象画像に対して当てはめ、分布領域を構成する画素の色毎の出現頻度を検出し（ステップＳ１１）、該分布領域内で出現頻度が最も高い色を監視対象画像代表色Ｄ’として決定（つまり、分布データにおいて選択されているのと同じ領域に属する監視対象画像の画素の中から最も出現頻度が高い色を代表色として決定）する（ステップＳ１２）。より具体的には、分布データにおけるアドレスデータに基づいて監視対象画像の分布領域が抽出され、二次元の色座標（０＜ａ＊＜１２，０＜ｂ＊＜１２）におけるブロック毎に、分布領域に含まれる全画素の色毎の出現頻度が検出され、最大出現頻度のブロックの色が監視対象画像代表色Ｄ’として決定される。そして、演算制御部３３は、監視対象画像代表色Ｄ’の測色値Ｃ（Ｄ’）を算出する。
【００６４】
図９は、監視対象画像における第１分布（基準画像における第１分布に対応）領域を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。図９に示すように、監視対象画像における第１分布領域の画素は、色座標（２，８）、（２，９）、（２，１０）、（２，１１）、（３，７）、（３，８）、（３，９）、（３，１０）、（４，８）、（４，９）、（４，１０）、（５，１０）のブロックに分布しており、このうち最大出現頻度のブロックは出現頻度２００画素である色座標（３，８）である。そのため、色座標（３，８）のブロックにおける色が監視対象画像代表色Ｄ’１として決定されることになる。なお、図示しないが、第２分布、第３分布・・・第ｎ分布においても、監視ループ処理にて順次監視対象画像代表色Ｄ’ｎが決定されることになる。
【００６５】
次に、演算制御部３３は、監視対象画像における分布領域内の色調変動の検出を行う。つまり、演算制御部３３は、代表色用データベース３２ｃから、基準画像代表色に係る情報を読み出し、基準画像代表色と監視対象画像代表色とを比較して、色差（つまり、基準画像代表色の測色値と監視対象画像代表色の測色値との間の色差）が、予め設定された第４閾値としての色差閾値Ｔ２より大きいか否かを判別する（ステップＳ１３）。例えば、図３に示される監視色グループＧ１の基準画像代表色Ｄ１の（３，９）の測色値Ｃ（Ｄ１）と、図９に示される監視対象画像代表色Ｄ’１の（３，８）の測色値Ｃ（Ｄ’１）との色差ΔＥ＊ （Ｄ，Ｄ’）が色差閾値Ｔ２より大きいか否かが判別される。これにより、監視対象画像における分布領域内の色調変動の検出がなされる。
【００６６】
そして、ステップＳ１３の判別の結果、色差ΔＥ＊ （Ｄ，Ｄ’）が色差閾値Ｔ２より大きい場合には（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、演算制御部３３は、提示手段として機能し、その旨をオペレータ等に提示する。例えば、演算制御部３３は、表示部３４に表示されたＲＧＢ監視対象画像上の上記色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）などの特定色で強調表示させる（ステップＳ１４）。
【００６７】
図１０は、監視対象画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図であり、図１１は、ＲＧＢ監視対象画像上の色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域が強調表示された例を示す図である。このように、監視対象画像において一定以上の色調変動が検出された分布領域は、オペレータが容易に認識できるように強調表示されることになる。
【００６８】
一方、ステップＳ１３の判別の結果、色差ΔＥ＊ （Ｄ，Ｄ’）が色差閾値Ｔ２以下である場合には（ステップＳ１３：Ｎｏ）、表示部３４にて対応する分布領域の通常表示を行う（ステップＳ１５）。なお、色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域が複数ある場合には、ＲＧＢ監視対象画像で同時に強調表示されてもよいし、個別に強調表示されてもよい。そして、分布データ用データベース３２ｄに記憶された全ての分布領域毎（監視色グループ毎）に、基準画像代表色と監視対象画像代表色の色差に基づく色差変動検出が、上記ステップＳ１１〜Ｓ１５の処理によって行われた後に監視ループを終了する。（ステップＳ１６）。
【００６９】
以上説明したように、上記実施形態によれば、基準画像内の画素を色毎のグループに分けることにより、印刷物等の監視対象画像における主要な色の色調変動を正確に検出することができ、自動で連続的に色調監視を行うことができる。
【００７０】
また、基準画像における画素を色空間内でグループ分けすることで、画像平面において画像中から同色の物体を切り出すことに相当するような領域分割を得ることができ、これを監視対象画像に当てはめ代表色を決定し、基準画像における代表色と監視対象画像の代表色同士の色差を比較することで、同じ絵柄で色調が大幅に変った場合でも、同色の物体毎に色の時間変動を監視することができる。
【００７１】
また、主要な色の順に繰返し監視色グループを決定し、監視色グループ毎に色調変動の検出を行うことができるので、より効率的な色調監視を行うことができる。
【００７２】
なお、上記実施形態においては、取得された複数のグループは、互いに独立している場合の例を示したが、この変形例として、２つの監視色グループの基準画像代表色同士の色差が、第２閾値として予め設定された色差閾値Ｔ３以内である場合に、それらの監視色グループを統合する処理（以下、「監視色グループ統合処理」という）について説明する。上述したグループ決定及び色分布抽出処理によって、全ての監視色グループを決定した後に、監視色グループ統合処理が行われる。
【００７３】
演算制御部３３は、代表色用データベース３２ｃから、監視色グループＧｎと他の監視色グループＧｎ＋ｍについての基準画像代表色に係る情報を読み出し、監視色グループＧｎの基準画像代表色Ｄｎと、監視色グループＧｎ＋ｍの基準画像代表色Ｄｎ＋ｍとの色差が、第２閾値として予め設定された色差閾値Ｔ３以内であるか否か（下記数式３参照）を判別する。
【００７４】
【数３】
【００７５】
図１３は、基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）上で、監視色グループが統合される際の様子を示す概念図である。図１２の例では、監視色グループＧ１の基準画像代表色Ｄ１（３，９）の測色値Ｃ（Ｄ１）と、監視色グループＧ２の基準画像代表色Ｄ２（４，７）の測色値Ｃ（Ｄ２）との色差が色差閾値Ｔ３以内であるため、監視色グループＧ１と監視色グループＧ２とが統合され、監視色グループＧ１における基準画像代表色Ｄ１が統合監視色グループＨ１の基準画像代表色Ｄ１になっている。
【００７６】
そして、演算制御部３３は、上記ステップＳ３４と同様、統合監視色グループＨ１に含まれる色の基準画像における分布を抽出し、例えば、下記数式４によって定められる分布データを分布データ用データベース３２ｄに記憶する。
【００７７】
【数４】
【００７８】
このように監視色グループ統合を行うことにより、色空間上広範囲にわたり分布するような色が含まれる場合には、これらの色を同じ監視色グループに含むことが可能になるため、より最適な色調監視を行うことが可能になる。言い換えれば、同一物体に属しながら、色空間上の分布に広がりがあるような色は、別の監視色グループに分割されてしまう不都合があるが、監視色グループ統合を行うことにより、かかる不都合を除去することができる。
【００７９】
なお、上記実施形態においては、便宜のため基準画像データおよび監視対象画像データをＣＩＥＬａｂ１９７６色領域を複数の二次元の色座標に分割して、ブロック毎の出現頻度を抽出したが、ＣＭＹ色空間、ＸＹＺ色空間、ＣＩＥＬｕｖ色空間等の三次元色空間において領域分割して実施することがより好ましい。
【００８０】
また、上記実施形態においては、印刷物についての色調監視を行ったが、カラー写真等の他の媒体であっても良い。例えばカラー写真の場合には、カラー写真画像をスポットとしての微小領域に分割し、該微小領域の色空間上の分布を監視すればよい。
【００８１】
また、上記実施形態においては、監視対象画像において色調変動がある領域を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，０，０）などの特定色で表示させる等の強調表示（警告表示）を行ったが、他の例として、色調変動がある領域を反転表示や点滅表示させてもよい。またこの際には、監視対象画像の全体の諧調を低くして表示するなどにより、警告表示が行われている領域がよりわかりやすくなるという効果もある。さらに、図示しないスピーカによって、警告音を出力させることにより、基準画像代表色と監視対象画像代表色の色差ΔＥ＊が色差閾値Ｔ２より大きくなったことをオペレータに報知させてもよい。
【００８２】
さらに、警告表示を行う場合には、表示部３４の画面上に、例えば基準画像代表色と監視対象画像代表色の測色値Ｃをそれぞれ表示すると共に、その色差ΔＥ＊を表示し、数値的に把握可能に構成してもよい。そして、さらに基準画像代表色と監視対象画像代表色の色差ΔＥ＊が色差閾値Ｔ２より大きくなったことを報知した場合には、印刷機１のインク残量等を色調監視装置３によって遠隔操作による自動点検を行ってもよく、あるいは、オペレータに点検を促すよう所定の警告メッセージを所定の電子メールアドレスに送信するよう構成してもよい。この際には、データ記憶部３２にデータベースを新たに設け、警告メッセージおよびメールアドレスを該データベースに保存しおけばよい。
【００８３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、基準画像内の画素を色毎のグループに分けることにより、印刷物等の監視対象画像における主要な色の色調変動を正確に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態にかかる色調監視システムの概要構成例を示すブロック図である。
【図２】演算制御部３３におけるグループ決定及び色分布抽出処理を示すフローチャートである。
【図３】基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。
【図４】代表色用データベース３２ｃに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。
【図５】分布データ用データベース３２ｄに記憶された基準画像代表色に係る情報を示す図である。
【図６】基準画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。
【図７】分布データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。
【図８】演算制御部３３における色調変動検出処理を示すフローチャートである。
【図９】監視対象画像における第１分布（基準画像における第１分布に対応）領域を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）の一例を示す図である。
【図１０】監視対象画像データに基づいて表示部３４に表示されたＲＧＢ画像例を示す図である。
【図１１】ＲＧＢ監視対象画像上の色差が色差閾値Ｔ２より大きい分布領域が強調表示された例を示す図である。
【図１２】基準画像を色空間上に変換した場合における二次元の色座標（ａ＊，ｂ＊）上で、監視色グループが統合される際の様子を示す概念図である。
【符号の説明】
１ 印刷機
２ ラインセンサカメラ
３ 色調監視装置
４ 印刷物
３１ 入力部
３２ データ記憶部
３２ａ 基準画像用データベース
３２ｂ 監視対象画像用データベース
３２ｃ 代表色用データベース
３２ｄ 分布データ用データベースベース
３３ 演算制御部
３４ 表示部
Ｓ 全画素（スポット）
Ｕ 画素（スポット）
Ｄ 基準画像代表色
Ｄ’監視対象画像代表色
Ｃ 測色値
Ｇ 監視色グループ
Ｔ１ 色差閾値
Ｔ２ 色差閾値
Ｔ３ 色差閾値
Claims (13)
- 監視対象画像の色調変動を監視する色調監視装置であって、
所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段と、
前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出手段と、
前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段と、
を備えることを特徴とする色調監視装置。 - 請求項１に記載の色調監視装置において、
前記グループ決定手段は、更に、前記第１グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の第２代表色として決定し、当該第２代表色、及び当該第２代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第２グループを決定し、
前記色分布抽出手段は、更に、前記第２グループに含まれる色の前記基準画像における第２分布を抽出し、
前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動と、前記監視対象画像において前記第２分布に対応する領域内の色調変動と、をそれぞれ独立して検出することを特徴とする色調監視装置。 - 請求項１又は２に記載の色調監視装置において、
前記グループ決定手段は、前記基準画像を色空間上に変換し、前記基準画像を構成するスポットの色毎の出現頻度を検出し、当該出現頻度が最も高いスポットの色を前記代表色として決定することを特徴とする色調監視装置。 - 請求項２に記載の色調監視装置において、
前記グループ決定手段は、前記第１代表色と前記第２代表色との色差が第２閾値内にあるか否かを判断し、当該第２閾値内にあると判断した場合には、前記第１グループと前記第２グループを統合することを特徴とする色調監視装置。 - 請求項２に記載の色調監視装置において、
前記グループ決定手段は、前記第１グループに含まれる色の出現頻度が第３閾値を超える場合にのみ、前記第２代表色を決定することを特徴とする色調監視装置。 - 請求項１に記載の色調監視装置において、
前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像に前記第１分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第１代表色として決定し、当該監視対象画像の第１代表色と前記基準画像の第１代表色とを比較して前記色調変動を検出することを特徴とする色調監視装置。 - 請求項２に記載の色調監視装置において、
前記色調変動検出手段は、前記監視対象画像に前記第１分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第１代表色として決定するとともに、前記監視対象画像に前記第２分布に対応する領域を当てはめ、当該監視対象画像において当該領域内で出現頻度が最も高い色を当該監視対象画像の第２代表色として決定し、各前記領域毎に前記監視対象画像の前記代表色と前記基準画像の前記代表色とを比較して前記色調変動を検出することを特徴とする色調監視装置。 - 請求項６又は７に記載の色調監視装置において、
前記色調変動検出手段による比較結果、前記監視対象画像の前記代表色と前記基準画像の前記代表色との色差が第４閾値より大きい場合には、その旨を提示する提示手段を備えることを特徴とする色調監視装置。 - 監視対象画像の色調変動を監視する色調監視方法であって、
所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定工程と、
前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布抽出工程と、
前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出工程と、
を備えることを特徴とする色調監視方法。 - 監視対象画像の色調変動を監視するコンピュータを、
所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の第１代表色として決定し、当該第１代表色、及び当該第１代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる第１グループを決定するグループ決定手段、
前記第１グループに含まれる色の前記基準画像における第１分布を抽出する色分布領域抽出手段、
前記監視対象画像において前記第１分布に対応する領域内の色調変動を検出する色調変動検出手段、
として機能させることを特徴とする色調監視処理プログラム。 - 監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出する色分布抽出装置であって、
所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定手段と、
前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出手段と、を備え、
前記グループ決定手段は、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定することを特徴とする色分布抽出装置。 - 監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出する色分布抽出方法であって、
所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定工程と、
前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出工程と、を備え、
前記グループ決定工程では、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定することを特徴とする色分布抽出方法。 - 監視対象画像の色調変動を監視するために用いられる基準画像における色の分布を抽出するコンピュータを、
所定の基準画像において出現頻度が最も高い色を基準画像の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれるグループを決定するグループ決定手段、
前記グループに含まれる色の前記基準画像における分布を抽出する色分布抽出手段、として機能させ、更に、
前記グループ決定手段を、更に、前記グループに含まれる色以外のうち、出現頻度が最も高い色を前記基準画像の次の代表色として決定し、当該代表色、及び当該代表色との色差が第１閾値内にある色が含まれる次のグループを決定することを繰り返すことによって所望の数のグループを決定するように機能させることを特徴とする色分布抽出処理プログラム。
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-
2003
- 2003-07-08 JP JP2003193616A patent/JP2005030801A/ja not_active Withdrawn
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