JP2007293832A - 視覚情報をユニバーサルデザイン化する色修正プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】色修正プログラムは、第1色盲特性データベース131と第2色盲特性データベース132を用いて、色覚障害者に固有の2種類の色差を算出し、色認知特性データベース133を用いて、色覚健常者の色認知に関する心理尺度値を参照し、最適色探索手段113において、3種類の色差と心理尺度値に関する一定の基準を満たす色を検索し、処理制御手段102において、色覚障害者が識別できない色を検索された色で置き換える。これにより、色修正しても色覚健常者の色認知を変えずに、ほぼ100%の先天色覚異常者の配色視認性を改善できる。
【選択図】 図1
Description
(最適化の目標)
修正前の色と修正後の色の、CIELAB色空間における色差Eを最小化する。
(同時に満たすべき制約条件)
条件1)修正後の色と隣接する色の、α色差は一定の閾値ξ以上である。
条件2)修正後の色と隣接する色の、β色差は一定の閾値η以上である。
条件3)修正前の色と修正後の色の、特定の色認知に関する心理尺度値は同じである。
(最適化の目標)
修正前の色と修正後の色の、色認知に関する心理尺度値の差を最小化する。
(同時に満たすべき制約条件)
条件1)修正後の色と隣接する色の、α色差は一定の閾値ξ以上である。
条件2)修正後の色と隣接する色の、β色差は一定の閾値η以上である。
(最適化の目標)
修正前の色と修正後の色の、CIELAB色空間における色差Eを最小化する。
(満たすべき制約条件)
最小化の対象は、最適化問題2で見つかった修正色の候補である。
先天色覚異常は、ほとんどの場合、網膜にある錐体と呼ばれる視細胞(分光特性の異なるL、M、Sの3種類がある)のうち、L錐体かM錐体のいずれかが存在しないか、あるいはL錐体とM錐体の分光特性が異常に似通ってしまうために生ずる。一般の色覚健常者は3色型色覚である。しかし、L錐体かM錐体が無い場合には、2色型色覚(俗に赤緑色盲と呼ばれる第1色盲、第2色盲)となる。またL錐体とM錐体の分光特性が異常に似通ってしまう場合には、異常3色型色覚(第1色弱、第2色弱)となる。その他の先天色覚異常としては、S錐体が欠損した2色型色覚(第3色盲)や、2種類以上の錐体が欠損した1色型色覚(全色盲)が知られている。なお、第3色弱については症例がない。
図5は、xy色度図を用いて、第1色盲の色の見え方を説明する図である。xy色度図は、色を特定するための、標準規格(JISなど)に定められた座標系である。ここでのxとyは、xy色度図の座標軸を表している。なおxy色度図においては、輝度軸は省略されている。図5に描かれた船の帆に似た形状は、スペクトル軌跡を表し、人はこの軌跡の内側の色だけを見ることができる(軌跡外側の色は見えない)。点Qpと点Rpは、一般の色覚健常者にはそれぞれ異なる色として識別できる2色を表す。しかし、第1色盲を有する者にとっては、QpとRpは互いに仮性同色(混同色)となり、これら2色の区別がつかない。
図6は、xy色度図を用いて、第2色盲の色の見え方を説明する図である。点Qdと点Rdは、一般の色覚健常者にはそれぞれ異なる色として識別できる2色を表す。しかし、第2色盲を有する者にとっては、QdとRdは互いに仮性同色(混同色)となり、これら2色の区別がつかない。点Cdは第2色盲の収束点(混同色中心)であり、固有の座標(x=1.080、y=−0.080)を有する。図5との比較から、第1色盲の収束点Cpと第2色盲の収束点Cdでは座標が異なること、第1色盲の混同線と第2色盲の混同線では軌跡が異なることなどが明らかである。
図7は、CIELAB色空間と縮退面αおよび縮退面βの関係を説明する図である。図7においてCIELAB色空間は、L、a*、b*の3つの座標軸を有する3次元空間であり、色を特定したり色差を計算したりするための、標準規格(JISなど)に定められた均等色空間である。3色型色覚に分類される一般の色覚健常者(色覚異常の無い者)が識別可能な色は、この空間を用いて一意に表現される。従って、3色型色覚の者には、CIELAB色空間に配置された点C1と点C2は、それぞれ異なる2色として見える。また点C1と点C2の間の距離は色差と呼ばれ、この距離の程度に応じて、異なる2色が「どの程度異なって見えるか」を表現することができる。つまり、色差が大きくなるほど、2色は異なる色(見分けやすい色)として見え、色差が小さくなるほど、2色は似通った色(見分けにくい色)として見える。
図7において縮退面αは、α1、α2の2つの座標軸を有する2次元空間であり、第1色盲に固有の色差を計算するために、本発明が独自に設定する均等色空間である。2色型色覚に分類される第1色盲を有する者が識別可能な色は、この空間を用いて一意に表現される。なお、縮退面αに配置された点α(C1)と点α(C2)は、CIELAB色空間において異なる2点C1とC2が、第1色盲を有する者にどのように見えるかを表現したものである。α(C1)とα(C2)が一点に重なっていないならば、第1色盲を有する者にも、これらは異なる2色として見える。但し、α(C1)とα(C2)の色差、すなわちα(C1)とα(C2)の間の距離が小さい場合には、第1色盲を有する者にとって、これらは見分けにくい色である。なお、CIELAB色空間における色差と特に区別する必要がある場合には、縮退面αにおける色差を「α色差」と呼ぶことにする。
図7において縮退面βは、β1、β2の2つの座標軸を有する2次元空間であり、第2色盲に固有の色差を計算するために、本発明が独自に設定する均等色空間である。2色型色覚に分類される第2色盲を有する者が識別可能な色は、この空間を用いて一意に表現される。なお、縮退面βに配置された点β(C1)と点β(C2)は、CIELAB色空間において異なる2点C1とC2が、第2色盲を有する者にどのように見えるかを表現したものである。β(C1)とβ(C2)が一点に重なっていないならば、第2色盲を有する者にも、これらは異なる2色として見える。但し、β(C1)とβ(C2)の色差、すなわちβ(C1)とβ(C2)の間の距離が小さい場合には、第2色盲を有する者にとって、これらは見分けにくい色である。なお、CIELAB色空間における色差と特に区別する必要がある場合には、縮退面βにおける色差を「β色差」と呼ぶことにする。
図8は、2色型色覚(色盲)と異常3色型色覚(色弱)の違いを説明する図である。この図に基づき、縮退面αおよびβを用いることによって、色覚の差異(色盲、色弱)や、色弱の程度(軽度、中度、強度)に関わらず、色盲も色弱も識別可能である色領域を、統一的に決定可能であることを説明する。なお図8においては、縮退面αだけを用い、第1色盲と第1色弱の違いを説明するが、縮退面βを用いた第2色盲と第2色弱の違いの説明も、ほぼ同様であるため、省略する。
図9は、CIELAB色空間における認知曲面Sを説明する図である。認知曲面Sは、本発明独自の空間的表象であり、色カテゴリーへの帰属度など色認知に関する心理尺度値が一定である領域を、CIELAB色空間において可視化したものである。
図10は、色カテゴリーへの帰属度などの色認知に関する心理尺度値と、認知曲面Sの関係を説明する図である。図10に示したスケール(心理尺度)は、色カテゴリーへの帰属度を0から100までの数値で表している。例えば赤色という色カテゴリーを考えるならば、すべての色の中で最も赤色らしいと評価される色には数値100を割り当てる。赤色らしさが中間的であると評価される色には数値50を割り当てる。全然赤色らしくない(赤色のカテゴリーに含まれない)と評価される色には数値0を割り当てる。このようにして、CIELAB色空間の評価可能な全ての色に対して点数を付ける。スケールは色カテゴリー毎に用意され、例えば11種類の色カテゴリーを考慮する場合、11個のスケールが想定され、必要に応じてこれらは選択される。
図10に図示したように、認知曲面Sは、スケールの数値毎に定義される(但し、0と100は除く)。例えば、色カテゴリーへの帰属度が70の認知曲面Sは、CIELAB色空間において色カテゴリーへの帰属度が70と評価される色(複数)が存在する領域を表している。このように、スケール値と認知曲面Sは1対1対応し、異なるスケール値には異なる認知曲面が存在する。但し、スケール値0に対する領域は、曲面構造とならない。また、スケール値100に対する領域は、点となる。スケールの数値が近い認知曲面どうしは、CIELAB色空間の中でも近い距離にある。従って、スケール値に従って複数の認知曲面をCIELAB色空間に配置すると、(タマネギのような)層構造となる。また、曲面Sが空間に占める割合は様々で、広い場合もあれば、特定の1点(1色)だけという場合もある。曲面Sの広さは、スケール値に割り当てられる色数に依拠して決まる。
認知曲面Sは、数式によって定義されたり、形状が決まったりはしない。認知曲面Sは、多数の被験者(色覚健常者)による官能評価を実施し、CIELAB色空間の評価可能な全ての色に対する色認知の程度を心理尺度化し、それらの平均値をCIELAB色空間にプロットしたものである。従って、様々な認知曲面SをCIELAB色空間に配置するためには、その元となる官能評価から得られた心理尺度値をデータベース化し、そのデータベースを参照することによって、認知曲面Sを決定する必要がある。但し、色覚健常者による官能評価と、評価データからのデータベース化作業は、本発明の色修正プログラムを作成する前に1度だけ実施すれば済むため、利用の度に、あるいは利用者毎に、官能評価データを収集したり、色覚特性や障害の程度を取得したりする必要はない。
図11は、色カテゴリーへの帰属度以外に、色認知に関連すると考えられる心理属性をスケール化した例を説明する図である。(例1)として色の誘目度、(例2)として色から感じられる緊急度、(例3)としてオズグッドのSD法や多変量解析によって得られる尺度(ここでは活動性因子)を例示した。本実施例ではこれまで、色認知に関する心理尺度として、色カテゴリーへの帰属度を例示した。しかし色認知には様々な様相があると考えられ、図11のような属性も色認知の尺度として選択可能である。但し、これらの尺度値に対応する領域をCIELAB色空間に表象すると、それらは曲面構造になるとは限らず、円環や線、点、その他の空間的領域をCIELAB色空間に形成する可能性もある。しかし、特定の尺度値に該当する領域を検査したり検索する際、領域が曲面構造で有る必要はなく、検査や検索に不具合は生じない。これらの色認知に関連する尺度は、用途に応じて使い分けすれば良いと考えられる。
101 入力手段
102 処理制御手段
103 出力手段
111 構造分析手段
112 パラメータ決定手段
113 最適色探索手段
121 検査手段(α色差検査手段、β色差検査手段、色認知検査手段)
122 保持手段(α色差保持手段、β色差保持手段、色認知保持手段)
131 第1色盲特性データベース
132 第2色盲特性データベース
133 色認知特性データベース
200 色修正装置
210 色覚障害を考慮しない画像/図版
220 入力機器
230 出力機器
240 色覚障害が考慮された画像/図版
300 汎用コンピュータ(データ処理装置)
310 色修正プログラム
320 プラグインモジュール
330 修正前の電子文書
340 修正後の電子文書
350 ハードディスク
Claims (3)
- 第1色盲が識別する色を表現する2次元均等色空間(縮退面α)の座標値と色覚健常者が識別する色を表現する3次元均等色空間の座標値との対応関係をテーブル化して格納する第1色盲特性データベースと、
第2色盲が識別する色を表現する2次元均等色空間(縮退面β)の座標値と色覚健常者が識別する色を表現する3次元均等色空間の座標値との対応関係をテーブル化して格納する第2色盲特性データベースと、
色覚健常者の色認知に関する複数の心理尺度値と色覚健常者が識別する色を表現する3次元均等色空間の座標値との対応関係を、テーブル化して格納する色認知特性データベースと、
配色を含む視覚情報をコンピュータ上で操作できるデータ形式に変換して入力情報として取得する入力手段と、
前記入力情報から配色の構造属性を分析する構造分析手段と、
前記構造分析手段の分析結果に基づいて識別できない配色の縮退面αにおける色差(α色差)の閾値と配色の縮退面βにおける色差(β色差)の閾値とを算出するパラメータ決定手段と、
前記第1色盲特性データベースを参照して配色のα色差を算出し、当該α色差と前記パラメータ決定手段によって算出されたα色差の閾値とを比較するα色差検査手段と、
前記第2色盲特性データベースを参照して配色のβ色差を算出し、当該β色差と前記パラメータ決定手段によって算出されたβ色差の閾値とを比較するβ色差検査手段と、
前記の色認知特性データベースを参照して処理対象色の色認知に関する心理尺度値を検査する色認知検査手段と、
前記第1色盲特性データベースを参照して、配色のα色差が前記パラメータ決定手段によって算出されたα色差の閾値以上になるように保持するα色差保持手段と、
前記第2色盲特性データベースを参照して、配色のβ色差が前記パラメータ決定手段によって算出されたβ色差の閾値以上になるように保持するβ色差保持手段と、
前記色認知特性データベースを参照して処理対象色の色認知に関する心理尺度値が修正前と修正後とで変化しないように保持する色認知保持手段と、
入力情報における配色を含む視覚情報について、前記構造分析手段、前記パラメータ決定手段、前記α色差検査手段、前記β色差検査手段、前記色認知検査手段、前記α色差保持手段、前記β色差保持手段、および前記色認知保持手段を制御して、色修正の処理を行う処理制御手段と、
色修正がなされた処理済みの視覚情報データを出力する出力手段と、
の各手段としてコンピュータを機能させる色修正プログラム。 - 請求項1に記載の色修正プログラムにおいて、さらに、
最適化問題を解くことによって、修正する色を探索する最適色探索手段としてコンピュータを機能させるサブプログラムを備え、
前記最適色探索手段は、
修正後の色と隣接する色とのα色差が一定値以上になるという第1制約条件と、修正後の色と隣接する色とのβ色差が一定値以上になるという第2制約条件と、特定の色認知に関して修正前の色と修正後の色の心理尺度値が同じになるという第3制約条件との下で、CIELAB色空間における修正前の色と修正後の色の色差Eを最小にする最適色を見つけ、見つけた最適色を前記処理制御手段に出力する
ことを特徴とする色修正プログラム。 - 請求項1に記載の色修正プログラムにおいて、さらに、
最適化問題を解くことによって、修正する色を探索する最適色探索手段としてコンピュータを機能させるサブプログラムを備え、
前記最適色探索手段は、
修正後の色と隣接する色とのα色差が一定値以上になるという第1制約条件と、修正後の色と隣接する色とのβ色差が一定値以上になるという第2制約条件との下で、特定の色認知に関して修正前色と修正後の色の心理尺度値の差を最小にする最適色を見つけ、当該心理尺度値の差を最小にする最適色の候補が複数ある場合は、複数候補の中からCIELAB色空間における修正前の色と修正後の色の色差Eを最小にする最適色を見つけ、見つけた最適色を前記の処理制御手段に出力する
ことを特徴とする色修正プログラム。
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