JP2006339962A - 画像領域検出装置、画像領域検出方法および画像領域検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】特定の色の印の検出を簡単に行うこと。
【解決手段】補正量算出部１３１が画像データ記憶部１２０からＲおよびＧの値を読み出して黄色以外の色の情報をＢプレーンから取り除くためにＢに加算する値、すなわち２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出し、補正部１３２がＢの値を補正してＢ’＝Ｂ＋（２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ））を算出し、クリップ部１３３がＢ’の値を「２５５」以下にクリップして画像データ記憶部１２０に格納する。
【選択図】 図２

Description

この発明は、印刷等の画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出装置、画像領域検出方法および画像領域検出プログラムに関し、特に、特定の色を簡単に分離して印を特定し、もって領域の検出を容易に行うことができる画像領域検出装置、画像領域検出方法および画像領域検出プログラムに関するものである。

近年、画像データの中に見えないデータを埋め込む電子透かし技術の開発が活発に行われている。例えば、特許文献１には、画像データを複数のブロックに分割し、各ブロックの平均濃度などの特徴量の大小関係に基づいて１つのコードを対応付けて、複数のコードを複数のブロックに埋め込む技術が記載されている。

また、印刷、表示等の画像にデータを埋め込んで利用する技術の開発も進められている。例えば、印刷画像にＵＲＬを埋め込んでおくと、携帯電話のカメラで印刷画像を取り込んでＵＲＬを抽出し、抽出したＵＲＬを用いて自動的にＷｅｂページにアクセスすることができる。

ここで、画像からデータを取り出すためには、画像のどの領域にデータが埋め込まれているかを特定することが必要となる。そこで、画像領域を特定する技術として、データが埋め込まれた領域を特定するための正方形の印（マーク）を印刷画像に埋め込む技術が開発されている（例えば、特許文献２参照。）。

また、印刷画像に埋め込むマークが目立たないようにするために、特許文献３には、黄色でマークを埋め込む技術が開示されている。その他、特願２００４−１１０１１６には、カメラによる画像のサイズ変動に強いよう工夫をしたマークについて記載がされている。

しかし、マークを検出する場合に、マークの背景の色が一定でなく、マークの周囲やマークに重なるように他の色の文字や線があるとマークの検出が困難となる。そこで、マークの検出を容易にするために、画像領域内から特定の色領域を分離する技術が開発されている（例えば、特許文献４参照。）。

特開２００４−３４９８７９号公報 特開平７−２５４０３７号公報 特開平９−０１８７０７号公報 特開２００２−２１６１１９号公報

しかしながら、かかる従来技術には、特定の色領域を分離する場合に１画素ごとに色空間変換を行う必要があるため、計算量が膨大になるという問題がある。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、特定の色を簡単に分離して印を特定し、もって領域の検出を容易に行うことができる画像領域検出装置、画像領域検出方法および画像領域検出プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る画像領域検出装置は、画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出装置であって、前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去手段と、前記他色情報除去手段により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出手段と、を備えたことを特徴とする。

この請求項１の発明によれば、特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して特定の色の階調レベルから他色の情報を除去し、他色の情報を除去した階調レベルに基づいて印を特定して領域を検出するよう構成したので、特定の色を簡単に分離して印を特定し、領域を検出することができる。

また、請求項２の発明に係る画像領域検出装置は、請求項１の発明において、前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値を引いた値を加えることによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする。

この請求項２の発明によれば、特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値を引いた値を加えることによって特定の色の階調レベルから他色の情報を除去するよう構成したので、特定の色を簡単に分離することができる。

また、請求項３の発明に係る画像領域検出装置は、請求項１の発明において、前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値に所定の係数を乗じて引いた値を加えることによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする。

この請求項３の発明によれば、特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値に所定の係数を乗じて引いた値を加えることによって特定の色の階調レベルから他色の情報を除去するよう構成したので、特定の色を簡単に分離することができる。

また、請求項４の発明に係る画像領域検出方法は、画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出方法であって、前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去工程と、前記他色情報除去工程により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出工程と、を含んだことを特徴とする。

この請求項４の発明によれば、特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して特定の色の階調レベルから他色の情報を除去し、他色の情報を除去した階調レベルに基づいて印を特定して領域を検出するよう構成したので、特定の色を簡単に分離して印を特定し、領域を検出することができる。

また、請求項５の発明に係る画像領域検出プログラムは、画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出プログラムであって、前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去手順と、前記他色情報除去手順により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

この請求項５の発明によれば、特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して特定の色の階調レベルから他色の情報を除去し、他色の情報を除去した階調レベルに基づいて印を特定して領域を検出するよう構成したので、特定の色を簡単に分離して印を特定し、領域を検出することができる。

請求項１、４および５の発明によれば、特定の色を簡単に分離して印を特定し、領域を検出するので、領域の検出を容易にすることができるという効果を奏する。

また、請求項２および３の発明によれば、特定の色を簡単に分離するので、印の特定を容易にし、領域の検出を容易にすることができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像領域検出装置、画像領域検出方法および画像領域検出プログラムの好適な実施例を詳細に説明する。なお、本実施例では、本発明を黄色のマークの検出に適用した場合を中心に説明する。

まず、本実施例に係る画像領域検出装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係る画像領域検出装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この画像領域検出装置１００は、画像読込部１１０と、画像データ記憶部１２０と、色分離部１３０と、領域抽出部１４０と、結果出力部１５０とを有する。

画像読込部１１０は、カラーカメラを用いて印刷画像を読み込み、読み込んだ印刷画像の画像データを画像データ記憶部１２０に格納する処理部である。画像データ記憶部１２０は、画像読込部１１０が読み込んだ印刷画像の画像データを記憶する記憶部である。この画像データ記憶部１２０は、各画素のＲ、ＧおよびＢの値を記憶する。

色分離部１３０は、画像データ記憶部１２０に記憶された画像データから黄色を分離する処理部であり、分離結果を画像データ記憶部１２０に格納する。具体的には、この色分離部１３０は、画像データ記憶部１２０に記憶されたＲ、ＧおよびＢの値を用いて
Ｂ’＝Ｂ＋（２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ））
を計算し、Ｂ’の値が「２５５」を超えた場合には「２５５」にクリッピングして画像データ記憶部１２０に格納する。なお、この色分離部１３０の処理の詳細については後述する。

また、ここでは、黒（最も暗い色）の階調レベルが「０」であり、白（最も明るい色）の階調レベルが「２５５」であるものとするが、黒（最も暗い色）の階調レベルが「２５５」であり、白（最も明るい色）の階調レベルが「０」である場合には、色分離部１３０は、
Ｂ’＝Ｂ−ｍａｘ（Ｒ，Ｇ）
を計算し、Ｂ’の値が「０」より小さい場合には「０」にクリッピングして画像データ記憶部１２０に格納する。

領域抽出部１４０は、色分離部１３０によって黄色が分離された画像データを用いて黄色のマークを特定し、データが埋め込まれた領域を抽出する処理部であり、抽出結果を結果出力部１５０に渡す。具体的には、この領域抽出部１４０は、色分離部１３０によって計算されたＢ’の値を用いて黄色のマークを特定する。結果出力部１５０は、領域抽出部１４０によって抽出された領域の画像データをデータ抽出用に出力する処理部である。

次に、色分離部１３０の処理の詳細について説明する。図２は、色分離部１３０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この色分離部１３０は、補正量算出部１３１と、補正部１３２と、クリップ部１３３とを有する。

補正量算出部１３１は、各画素のＢに加算する値である２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出する処理部である。すなわち、この補正量算出部１３１は、各画素について、画像データ記憶部１２０からＲおよびＧの値を読み出し、Ｒの値とＧの値を比較して小さい方の値を２５５から引いて加算量を算出する。

補正部１３２は、各画素のＢの値に補正量算出部１３１により算出された加算量を加算する処理部である。すなわち、この補正部１３２は、各画素について、画像データ記憶部１２０からＢの値を読み出し、補正量算出部１３１により算出された２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を加えてＢ’を算出する。

クリップ部１３３は、補正部１３２により算出されたＢ’の値を「２５５」以内にクリップする処理部である。すなわち、このクリップ部１３３は、ＣＬ（Ｂ’）を計算する。ここで、ＣＬ（ｘ）は、ｘを「２５５」以下にクリッピングする関数である。

ここで、色分離部１３０によるＢ＋（２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ））の計算について図３を用いて説明する。図３は、色の３原色（黄、マゼンタ、シアン）、光の３原色（赤、緑、青）および黒のＲＧＢ値を示す図である。

同図に示すように、黄色は補色である青（Ｂ）の値が「０」であり、Ｒ，Ｇの値が「２５５」である。Ｂの値が「０」となる色は他に赤、緑、黒がある。そこで、Ｂの値に２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を加えることによって、これら赤、緑、黒の情報をＢのプレーンから取り除くことができる。

具体的に数値を挙げて説明する。黄色の場合、Ｒ、Ｇ、Ｂの値は「２５５」、「２５５」、「０」であり、Ｒ、Ｇを比較して小さい方は「２５５」であるので、「２５５」から「２５５」を減算し、「０」を得る。この値を、Ｂ（０）に加算すると「０」が得られ、元と同一の黄色である。今、Ｒ、Ｇ、Ｂの値がそれぞれ「２００」、「１９０」、「７０」であるとする。この場合、Ｒ（２００）とＧ（１９０）を比較すると、Ｇの方が小さいので値「１９０」を選択し、「２５５」から「１９０」を減算する。すると、減算した結果は、「６５」であるので、この値をＢ（７０）に加え、「１３５」が分離した色となる。

無彩色の場合、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの値をそれぞれ「１２８」、「１２８」、「１２８」とすると、Ｒ、Ｇを比較して小さい方は「１２８」であるので、「２５５」から「１２８」を減算し、「１２７」を得る。この値を、Ｂ（１２８）に加算すると「２５５」が得られ、これは、白である。

また、赤の場合、Ｒ、Ｇ、Ｂの値は「２５５」、「０」、「０」であり、Ｒ、Ｇを比較して小さい方は「０」であるので、「２５５」から「０」を減算し、「２５５」を得る。この値を、Ｂ（０）に加算すると「２５５」が得られ、これは、白である。

また、マゼンタの場合、Ｒ、Ｇ、Ｂの値は「２５５」、「０」、「２５５」であり、Ｒ、Ｇを比較して小さい方は「０」であるので、「２５５」から「０」を減算し、「２５５」を得る。この値を、Ｂ（２５５）に加算すると「５１０」が得られるが、「２５５」より大きいのでクリッピングを行い、「２５５」が得られる。

このように、Ｂ’＝Ｂ＋（２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ））を計算して「２５５」以下にクリッピングすることによって、黄色以外の情報をＢのプレーンから取り除き、Ｂのプレーンで黄色を分離することができる。すなわち、Ｂのプレーン上に２５５より小さい値として、黄色のデータが分離、形成される。

図４は、色分離部１３０による色分離例を示す図である。同図は、カラーの原画から黄色を分離した分離結果を示している。この例では、分離結果の画像の「＋」がデータが埋め込まれた領域を示すマークであり、四つの「＋」に囲まれた画像領域にデータが埋め込まれている。

次に、各画素に対して色分離部１３０が行う色分離処理の処理手順について説明する。図５は、各画素に対して色分離部１３０が行う色分離処理の処理手順を示すフローチャートである。

同図に示すように、この色分離部１３０は、補正量算出部１３１が画像データ記憶部１２０からＲおよびＧの値を読み出し（ステップＳ１０１）、黄色以外の色の情報を取り除くためにＢに加算する値、すなわち２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出する（ステップＳ１０２）。

そして、補正部１３２が画像データ記憶部１２０からＢの値を読み出し、補正量算出部１３１によって算出された２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）をＢの値に加えてＢ’＝Ｂ＋２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出し（ステップＳ１０３）、クリップ部１３３がＢ＋２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を２５５以下にクリッピングしてＣＬ（Ｂ’）を算出し（ステップＳ１０４）、画像データ記憶部１２０にＣＬ（Ｂ’）を格納する（ステップＳ１０５）。

このように、補正量算出部１３１が、黄色以外の色の情報を取り除くためにＢに加算する値を算出し、補正部１３２がＢの値を補正して黄色以外の情報を取り除くことによって、黄色を分離することができる。

なお、本実施例では、黄色以外の色の情報を取り除くためにＢに加算する値を算出する際にＲまたはＧの値そのものを用いる場合について説明したが、印刷画像を読み取る際のデバイスの特性などによって、ＲまたはＧの影響を制御することが必要な場合もある。そこで、黄色以外の色の情報を取り除くためにＢに加算する値を算出する際にＲまたはＧの影響を制御することができる色分離部について説明する。

図６は、ＲまたはＧの影響を制御可能な色分離部２３０の構成を示す機能ブロック図である。なお、ここでは説明の便宜上、図２に示した各部と同様の役割を果たす機能部については同一符号を付すこととしてその詳細な説明を省略する。

図６に示すように、この色分離部２３０は、図２に示した色分離部１３０と比較すると、補正量算出部１３１の代わりに補正量算出部２３１を有する。そして、補正量算出部２３１は、２５５−ｆ×ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出する。ここで、ｆは、一定の値の係数であってもよいし、Ｒ、Ｇ、Ｂいずれかの値による関数であってもよい。

このように、補正量算出部２３１が、ＲとＧの小さい方に係数を掛けることによって、ＲまたはＧの影響を制御してＢの値を補正することができる。

上述してきたように、本実施例では、補正量算出部１３１が、黄色以外の色の情報を取り除くためにＢに加算する値、すなわち２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出し、補正部１３２がＢの値を補正してＢ’＝Ｂ＋２５５−ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ）を算出し、クリップ部１３３がＢ’の値を「２５５」以下にクリップすることによって、Ｂから黄色以外の情報を取り除き、黄色を分離することができる。

なお、本実施例では、画像領域検出装置について説明したが、画像領域検出装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する画像領域検出プログラムを得ることができる。そこで、この画像領域検出プログラムを実行するコンピュータについて説明する。

図７は、本実施例に係る画像領域検出プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このコンピュータ３００は、ＲＡＭ３１０と、ＣＰＵ３２０と、ＲＯＭ３３０と、カメラインタフェース３４０とを有する。

ＲＡＭ３１０は、画像データや画像領域検出プログラム３３１の実行途中結果などを記憶するメモリであり、ＣＰＵ３２０は、ＲＯＭ３３０から画像領域検出プログラム３３１を読み出して画像領域検出タスク３２１として実行する中央処理装置である。

ＲＯＭ３３０は、画像領域検出プログラム３３１やデータを格納する読み出し専用メモリであり、カメラインタフェース３４０は、カメラが読み取った印刷画像のデータを入力するためのインタフェースである。

また、本実施例では、黄色のマークを検出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、マゼンタやシアンのマークを検出する場合にも同様に適用することができる。また、補色関係を利用することによって、赤色、青色または緑色のマークを検出する場合にも同様に適用することができる。

また、本実施例では、画像データとしてＲＧＢの値を用いる場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ＹＭＣの値を用いる場合にも同様に適用することができる。この場合、
Ｙ’＝Ｙ−ｍａｘ（Ｍ，Ｃ）
を計算することによって、Ｙから黄色以外の色の情報を取り除くことができる。

（付記１）画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出装置であって、
前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去手段と、
前記他色情報除去手段により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出手段と、
を備えたことを特徴とする画像領域検出装置。

（付記２）前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、
前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値を引いた値を加えることによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする付記１に記載の画像領域検出装置。

（付記３）前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、
前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値に所定の係数を乗じて引いた値を加えることによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする付記１に記載の画像領域検出装置。

（付記４）前記特定の色は黄色であり、特定の色の補色は青色であり、前記他の２色の補色は赤色および緑色であることを特徴とする付記２または３に記載の画像領域検出装置。

（付記５）前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、
前記他色情報除去手段は、前記特定の色の階調レベルから前記他の２色の階調レベルのうちの値が大きな階調レベルの値を引くことによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする付記１に記載の画像領域検出装置。

（付記６）前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、
前記他色情報除去手段は、前記特定の色の階調レベルから前記他の２色の階調レベルのうちの値が大きな階調レベルの値に所定の係数を乗じて引くことによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする付記１に記載の画像領域検出装置。

（付記７）前記特定の色は黄色であり、前記他の２色はシアンおよびマゼンタであることを特徴とする付記５または６に記載の画像領域検出装置。

（付記８）前記階調レベルは、最小値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、
前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルから前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が大きな階調レベルの値を引くことによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする付記１に記載の画像領域検出装置。

（付記９）画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出方法であって、
前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去工程と、
前記他色情報除去工程により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出工程と、
を含んだことを特徴とする画像領域検出方法。

（付記１０）画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出プログラムであって、
前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去手順と、
前記他色情報除去手順により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像領域検出プログラム。

（付記１１）画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域が検出可能に構成され、前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去した階調レベルに基づいて前記印を特定して領域が検出可能で且つ、前記印と関連した位置に画像データを複数のブロックに分割し、前記複数の各ブロックにおける特徴量がペアブロック毎に、大小関係に基づいてコードを埋め込んだ画像が印刷された印刷媒体。

以上のように、本発明に係る画像領域検出装置、画像領域検出方法および画像領域検出プログラムは、印刷画像にデータを埋め込んで利用する場合に有用であり、特に、画像領域を特定するマークの検出に要する計算量を減らす必要がある場合に適している。

本実施例に係る画像領域検出装置の構成を示す機能ブロック図である。 色分離部の構成を示す機能ブロック図である。 色の３原色（黄、マゼンタ、シアン）、光の３原色（赤、緑、青）および黒のＲＧＢ値を示す図である。 色分離部による色分離例を示す図である。 各画素に対して色分離部が行う色分離処理の処理手順を示すフローチャートである。 ＲまたはＧの影響を制御可能な色分離部の構成を示す機能ブロック図である。 本実施例に係る画像領域検出プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。

符号の説明

１００ 画像領域検出装置
１１０ 画像読込部
１２０ 画像データ記憶部
１３０，２３０ 色分離部
１３１，２３１ 補正量算出部
１３２ 補正部
１３３ クリップ部
３００ コンピュータ
３１０ ＲＡＭ
３２０ ＣＰＵ
３２１ 画像領域検出タスク
３３０ ＲＯＭ
３３１ 画像領域検出プログラム
３４０ カメラインタフェース

Claims (5)

1. 画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出装置であって、
   前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去手段と、
   前記他色情報除去手段により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出手段と、
   を備えたことを特徴とする画像領域検出装置。
2. 前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、
   前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値を引いた値を加えることによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする請求項１に記載の画像領域検出装置。
3. 前記階調レベルは、最小値が最も暗い色の階調レベルの値に対応し、最大値が最も明るい色の階調レベルの値に対応し、
   前記他色情報除去手段は、前記特定の色の補色の階調レベルに、階調レベルの最大値から前記他の２色の補色の階調レベルのうちの値が小さな階調レベルの値に所定の係数を乗じて引いた値を加えることによって該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去することを特徴とする請求項１に記載の画像領域検出装置。
4. 画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出方法であって、
   前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去工程と、
   前記他色情報除去工程により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出工程と、
   を含んだことを特徴とする画像領域検出方法。
5. 画像の中から色の３原色または光の３原色のうちの特定の色の印に基づいて特定される領域を検出する画像領域検出プログラムであって、
   前記特定の色の階調レベルを色の３原色または光の３原色のうちの該特定の色以外の他の２色の階調レベルに基づいて補正して該特定の色の階調レベルから他色の情報を除去する他色情報除去手順と、
   前記他色情報除去手順により他色の情報が除去された階調レベルに基づいて前記印を特定して領域を検出する領域検出手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする画像領域検出プログラム。

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