JP2009065532A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムが格納されたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】色覚異常のユーザでも画像データを容易に認識できるように、色弱者のタイプに応じて、適切な色補正を行う画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムが格納されたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体を提供すること。
【解決手段】色覚特性選択部３では、ユーザから色覚特性のタイプ（型）に関する型情報や、ユーザから色覚特性の程度に関する程度情報の入力を受け付ける。そして、この型情報に基づいて、ユーザが認識しにくい混同色を画像データから判定して、混同色対が画像データに含まれる場合には、程度情報に応じた補正処理を行う。これにより、ユーザの色覚特性に応じた適切な色補正を行うことができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像データに対し、ユーザの色覚特性に応じた色補正処理を行う画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムが格納されたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に関する。

従来から、社会生活では色を用いて情報を区分することによって、情報の重要性や視認性を高めることが行われている。
例えば、交通信号機では赤・青・黄の三色を利用して交通を整理し、東京の地下鉄では互いに異なる路線を色で区分して表現する。
また、こうした公的部分でなくとも、社内で用いる資料などでは、強調したい項目に応じて色を区別したり、プレゼンテーション用のスライドやＷｅｂ上の画面などでは、注目させたい内容に合わせて、色を区別して表示することが一般的に行われている。

ところで、ＮＰＯ（Ｎｏｎｐｒｏｆｉｔ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）団体、ＣＵＤＯ（Ｃｏｌｏｒ Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｄｅｓｉｇｎ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）によれば、色の見え方が一般と異なる人は、日本では男性の２０人に１人、女性では５００人に１人、日本全体では３００万人以上いるとされている。
そして、こうした色覚に障害を持つ色弱者は、公共の場の案内図、路線図、電光掲示板、電子機器の操作画面などにおいて色を識別しにくいケースがある。
例えば、赤と緑との識別が困難である色弱者にとって、当然ながら赤と緑によって塗り分けられたグラフなどは見づらくなる。

ＣＵＤＯでは、網膜にある赤色、緑色、青色の何れか１に反応する錐体のうち、どの錐体に異常があるかによって、色覚特性のタイプ（型）を以下のように分類している。
（１）一般色覚者（Ｃ型）
（２）赤色に対する色弱者（Ｐ型）
（３）緑色に対する色弱者（Ｄ型）
（４）青色に対する色弱者（Ｔ型）
（５）複数色の色弱者（Ａ型）
（６）全色盲（Ｕ型）
なお、１種類の錐体の異常が、必ずしも（２）〜（４）の色弱者に当てはまるとは限らず、ある特定の色が見えにくい場合には、色覚異常の程度によって他の色に対しても大きく影響を及ぼすことがある。
そのため、例えば、（Ｐ型）に該当する色弱者でも、赤と緑との識別が困難となる場合がある。

そこで、このように色弱者のさまざまな事情に配慮して、なるべく多くの人に色の情報が確実に伝わるよう、利用者側の視点に立った配色が試みられている。
例えば、下記特許文献１では、色弱者にとって互いに混同しやすい色同士（混同色対）が隣接している場合に、この隣接したどちらか一方の色を色弱者が識別できる色に変更することで、混同している部分の配色を調整する画像処理装置が開示されている。
下記特許文献２では、プリンタドライバに色弱者用の設定を備えさせ、該設定により色弱者が認識できない色を抜いたりすることによって、色弱者が色情報を認識しやすくした画像処理装置が開示されている。
下記特許文献３では、ユーザの色覚特性を色相環によって判定し、判定されたユーザの色覚特性に応じて画像データに処理を施す画像処理装置が開示されている。
特開２００４−２４６７３９ 特開２００４−８０１１８ 特開２００４−９４８１４

しかしながら、従来の画像処理装置では、色覚特性の型や程度に関する情報を利用していないため、軽度の色覚障害を持ったユーザが対象である場合、色覚異常の程度の違いを考慮せずに、一様な色補正をしてしまうという問題がある。
また、色弱者に合わせて１色だけ色を抜いたりすることで、補正する必要のない判別可能な色まで色みが変化してしまい、一般色覚者にとって非常に不自然な画像となってしまうという問題がある。

そこで本発明は、色覚異常のユーザでも画像データを見やすいように、色弱者のタイプに応じて、適切な色補正を行う画像処理装置、画像処理方法、または画像処理プログラムが格納されたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体を提供することを第１の目的とする。
また、色弱者用の色補正処理を行うことで、正常な色覚者（一般色覚者）から見た場合に不自然な色みとなることを抑制する画像処理装置を提供することを第２の目的とする。

請求項１に記載の発明によれば、ユーザの色覚特性に応じた色補正処理を行う画像処理装置であって、画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を解析する色解析手段と、ユーザの色覚の型に関する型情報、およびユーザの色覚の程度に関する程度情報の入力、または選択を受け付ける受付手段と、前記受付手段で受け付けた型情報から、ユーザが識別しにくい色の組み合わせである混同色対を特定する混同色対特定手段と、前記混同色対特定手段で特定された混同色対が、前記色解析手段で解析された画像データの色に含まれるか否かを判定する混同色対判定手段と、前記混同色対判定手段において、前記混同色対特定手段で特定された混同色対が、前記色解析手段で解析された画像データの色に含まれると判断された場合に、前記受付手段で受け付けた程度情報に応じて、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を補正する色補正手段と、を備えたことにより、前記第１の目的を達成する。

請求項２に記載の発明によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記混同色対特定手段で、特定された混同色対が重要色であるか否かを判定する重要色判定手段をさらに備え、前記色補正手段は、前記重要色判定手段で重要色と判定された混同色対に対して、色補正処理を行わないことにより、前記第２の目的を達成する。

請求項３に記載の発明によれば、請求項１、又は請求項２に記載の画像処理装置において、前記色補正手段は、前記色解析手段で解析した画像データの解析手順とは逆の手順によって、色補正処理を行うことを特徴とする。

請求項４に記載の発明によれば、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置において、前記色補正手段は、前記色解析手段で解析された画像データに占める色の割合に応じて色補正処理を行うことを特徴とする。

請求項５に記載の発明によれば、画像データを取得する画像データ取得手段を備えた画像処理装置において、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を解析する第１のステップと、ユーザの色覚の型に関する型情報、およびユーザの色覚の程度に関する程度情報の入力、または選択を受け付ける第２のステップと、第２のステップで受け付けた型情報から、ユーザが識別しにくい色の組み合わせである混同色対を特定する第３のステップと、第３のステップで特定された混同色対が、前記第１のステップで解析された画像データの色に含まれるか否かを判定する第４のステップと、第４のステップにおいて、第３のステップで特定された混同色対が、第１のステップで解析された画像データの色に含まれると判断された場合に、第２のステップで受け付けた程度情報に応じて、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を補正する第５のステップと、を備えたことにより、前記第１の目的を達成する。

請求項６に記載の発明によれば、画像データを取得する画像データ取得手段を備えた画像処理装置において、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を解析する色解析機能と、ユーザの色覚の型に関する型情報、およびユーザの色覚の程度に関する程度情報の入力、または選択を受け付ける受付機能と、前記受付機能で受け付けた型情報から、ユーザが識別しにくい色の組み合わせである混同色対を特定する混同色対特定機能と、前記混同色対特定機能で特定された混同色対が、前記色解析機能で解析された画像データの色に含まれるか否かを判定する混同色対判定機能と、前記混同色対判定機能において、前記混同色対特定機能で特定された混同色対が、前記色解析機能で解析された画像データの色に含まれると判断された場合に、前記受付機能で受け付けた程度情報に応じて、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を補正する色補正機能と、を実行することにより、前記第１の目的を達成する。

請求項１、請求項３、請求項５、および請求項６記載の発明によれば、ユーザの色覚特性の程度に応じて、適切な色補正処理を行うことができる。

請求項２記載の発明によれば、ユーザの色覚特性の程度に応じて、色補正処理を行い、さらに、重要色について補正を行わないようにすることで、色弱者用の色補正を施した画像が一般色覚者にとって不自然な色みとなることを抑制することができる。

請求項４に記載の発明によれば、混同色対として抽出された領域のうち、狭い方の領域に対して色補正を行うことで、画像全体のカラーバランスが大きく変化することを防止することができる。

以下、図１から図６を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態における画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。
画像処理装置１００は、入力データ取得部１、第１色補正部２、色覚特性選択部３、色補正判定部４、第２色補正部５、および色変換部６から構成される。
入力データ取得部１は、図示しないスキャナなどから読み込んだり、ネットワークなどを介して画像データを取得し、該画像データをＲＧＢ画像データ（ｓＲＧＢデータ）として第１色補正部２に送信する。
第１色補正部２は、入力データ取得部１からＲＧＢ画像データを受領し、該ＲＧＢ画像データの色に関する解析を行う。詳細には、第１色補正部２は入力デバイス色空間から色補正を行うための色空間へと変換（一般色覚者用の色補正）を行い、白色点情報とともに画像データを色補正判定部４に送信する。
色覚特性選択部３は、ユーザの色覚障害の程度や、ユーザの色覚障害の型に関する情報などの選択をユーザから受け付ける。

色補正判定部４は、色覚特性選択部３でユーザによって選択された色覚障害の型に基づき、ＲＧＢ画像データに対して、色弱者が識別できない色に関する補正判定情報を判定する。そして、判定された補正判定情報、およびＲＧＢ画像データを第２色補正部５に送信する。
第２色補正部５は、色補正判定部４で判定された補正判定情報、およびＲＧＢ画像データを受領し、色覚特性選択部３でユーザから受け付けた色覚の程度に基づき、色弱者の程度に応じた補正処理を行い、該補正されたＲＧＢ画像データを色変換部６に送信する。
色変換部６は、第２色補正部５からＲＧＢ画像データを受領し、例えば３Ｄ−ＬＵＴなどの補間演算手段を用いて、該ＲＧＢ画像データをプリンタなどで出力するための画像形成用データに変換する。

図２は、画像処理装置１００の色補正処理の処理手順を示したフローチャートである。
まず、入力データ取得部１は、ネットワークインタフェースや各種記憶媒体から読み込まれることによって取得した画像データをＲＧＢ画像データ（ｓＲＧＢデータ）として、第１色補正部２に送信する。
第１色補正部２は、ＲＧＢ画像データを入力データ取得部１から受領し、それをＸＹＺ三刺激値の色空間に解析する処理を行う（ステップ１０）。
ＸＹＺ三刺激値とは、例えば、純度の高い赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３つの色光が設定されたＲＧＢ表色系では、「ある資料の色（Ｃ）は、高い赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３つの原刺激の単位量の和（Ｃ＝Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）で表すことができる」ため、試料の色（Ｃ）を等色にするために必要なＲ、Ｇ、Ｂの各原刺激の量を、Ｘ、Ｙ、Ｚの座標系（色空間）に変換した値である。
第１色補正部２は、ＲＧＢ画像データをＸＹＺ三刺激値に変換することで、色に関する情報をＸＹＺの色空間として解析することができる。ここで、ＸＹＺ三刺激値に変換する色空間として、例えば、色の見えモデルＣＩＥＣＡＭ０２のＪＣｈ空間や、ＣＩＥＬＡＢ空間などがある。
なお、ＪＣｈとは、明度、彩度、および色相に相当する色成分を示し、ＣＩＥＬＡＢもほぼ同様に、明度、彩度、および色相に関する色の情報を示している。

第１色補正部２では、ＲＧＢ画像データから変換されたＸＹＺ三刺激値のデータに対して、さらに、白色点補正などの一般色覚者用の色補正処理を行う（ステップ１１）。
ここで、白色点補正とは、ｓＲＧＢ色空間における白色が、紙などの出力媒体の白色と一致するように白色を同色にする補正を行うことである。
白色点補正は、以下に示す数式１を用いてＸＹＺ三刺激値（Ｘ₆₅、Ｙ₆₅、Ｚ₆₅）のデータを変換することにより行う。なお、数式１において、（Ｘ_D65W，Ｙ_D65W，Ｚ_D65W）は、Ｄ６５の白色点のＸＹＺ三刺激値データを示し、（Ｘ_D50W，Ｙ_D50W，Ｚ_D50W)は出力媒体における白色点のＸＹＺ三刺激値データを示す。

（数式１）
（Ｌ₆₅、Ｍ₆₅、Ｓ₆₅）＝Ｍ（Ｘ₆₅、Ｙ₆₅、Ｚ₆₅）
（Ｌ_D65W、Ｍ_D65W、Ｓ_D65W）＝Ｍ（Ｘ_D65W、Ｙ_D65W、Ｚ_D65W）
（Ｌ_D50W、Ｍ_D50W、Ｓ_D50W）＝Ｍ（Ｘ_D50W、Ｙ_D50W、Ｚ_D50W）
（Ｌ₅₀、Ｍ₅₀、Ｓ₅₀）＝［（Ｌ_D50W／Ｌ_D65W、０、０）；（０、Ｍ_D50W／Ｍ_D65W、０）；（０、０、Ｓ_D50W／Ｓ_D65W）］＊（Ｌ₆₅、Ｍ₆₅、Ｓ₆₅）
（Ｘ₅₀、Ｙ₅₀、Ｚ₅₀）＝Ｍ^-1（Ｌ₅₀、Ｍ₅₀、Ｓ₅₀）

また、数式１では、例えば、Ｍ＝［０．４００ ０．７０８ −０．０８１； −０．２２６ １．１６５ ０．０４６； ０ ０ ０．９１８］等のマトリクスを用いる。
そして、数式１に基づいて算出した（Ｘ₀，Ｙ₅₀，Ｚ₅₀）を、以下に示す数式２を用いてＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ ｄｅ Ｉ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）表色系のｘｙ色度に変換する。
なお、ＣＩＥ表色系では、Ｘ、Ｙ、Ｚ座標における色空間が、平面Ｘ＋Ｙ＋Ｚ＝１と交わる平面を（Ｘ、Ｙ）座標の「色度」として定義される（Ｚ座標は、平面Ｘ＋Ｙ＋Ｚ＝１の関係から得られるため、省略して表記される）。

（数式２）
ｘ＝Ｘ₅₀／（Ｘ₅₀＋Ｙ₅₀＋Ｚ₅₀）
ｙ＝Ｙ₅₀／（Ｘ₅₀＋Ｙ₅₀＋Ｚ₅₀）
Ｙ₅₀＝Ｙ₅₀

そして、数式２に基づいて算出された白色点情報、輝度Ｙ₅₀情報、ＲＧＢ画像データ、および変換したｘｙ色度を色補正判定部４へ送信する。
色覚特性選択部３は、色弱者であるユーザから色覚の型、および色覚の程度について選択を受け付ける。このとき、色弱者であるユーザは、後述する図４に示す設定画面を介して、色覚特性選択部３に色覚特性情報を入力する（ステップ１２）。
そして、色覚特性選択部３は、色覚の型情報を色補正判定部４に、色覚の程度情報を第２色補正部５に送信する。

色補正判定部４は、第１色補正部２からＲＧＢ画像データを受領し、該ＲＧＢ画像デーに用いられている色に応じて領域毎に分割して色領域情報を図示しない記憶部に保持する。
このとき、色領域の分割方法として、例えば、「画像解析ハンドブック」（東京大学出版会発行）に記載されている方法など、種々の公知技術を適用することができる。

また、ＲＧＢ画像データが一般的なオフィスアプリケーションのソフトウェアから作成された画像データである場合には、色補正判定部４は、直線・文字・図形などの画像データの構造に従い、画像データを領域毎に分割して、領域情報を保持する。
このとき、各領域のおおまかな大きさの情報も領域毎に保持することで、例えば、Ｐｏｓｔｓｃｒｉｐｔ（登録商標）などのソフトウェアでは、座標系を利用することによって、各領域の横方向の最大位置から最小位置までの距離と、縦方向の最大位置から最小位置までの距離とを乗算することで領域の大きさに関する情報を取得することができる。また、直線や文字などの領域の大きさは、予め設定した所定の値とすることで領域の大きさを簡易に設定することができる。

色補正判定部４は、記憶部に保持された色領域情報、第１色補正部２から受領したｘｙ色度、輝度Ｙ₅₀情報、および色覚特性選択部３から受領した色覚の型情報に基づき、色弱者にとって互いに混同しやすい色のセット（対）を判定する。
そして、色補正判定部４は、この色弱者が混同しやすい色のセットをＲＧＢ画像データから検索し、色弱者にとって互いに混同しやすい色同士が隣接している場合に、混同色対として判定する。
ただし、このとき互いに混同しやすい色がない場合には、この処理は省略される。
また、混同色対を判定する際に、記憶部に保持された領域の大きさに関する情報から、領域の大小を比較して、小さい方の領域に対して色識別情報を付加することも可能である。これにより、第２色補正部５にて色の補正を簡易に行うことができる。

なお、色補正判定部４で受領した色覚の型情報が、Ｕ型以外の色覚特性である場合には、色補正判定部４で行う混同しやすい色同士の検索は、後述する図３に示す混同線軌跡を用いて、ユーザの色覚特性のタイプ（型）に応じた混同色対を判定する。
また、色補正判定部４で受領した色覚の型情報が、Ｕ型の色覚特性である場合には、色補正判定部４で行う混同しやすい色同士の検索は、色みを知覚できない色覚であるため、明度や輝度といった明暗に関する情報のみを用いて混同色対を判定する（ステップ１３）。

色補正判定部４では、ＲＧＢ画像データに、判定した混同色対に関する情報を補正判定情報として付加し第２色補正部５に送信する。
第２色補正部５は、ＲＧＢ画像データ、該ＲＧＢ画像データに付加された補正判定情報、および色覚特性選択部３でユーザから受け付けた色覚の程度情報に基づき、前述の数式１を用いて、色の逆補正処理を行う（ステップ１４）。
ただし、このとき第２色補正部５は、数式１とは逆にＤ５０ＷからＤ６５Ｗへの変換処理を行う。また、色補正を行う前に、ｘｙＹデータを数式２を用いてＸＹＺデータに変換する。そして、ＸＹＺに変換する前のｘｙＹデータを保持する。
ステップ１４においての逆補正を行った後、数式２に基づいて、再度ＸＹＺデータをｘｙＹデータに変換する。
そして、第２色補正部５は、保持した逆補正を行う前のｘｙＹと、逆補正を行った後のｘｙＹデータから色度ｘｙのｘ成分の差分とｙ成分の差分を取り、補正量ベクトルａ＿ｖｅｃｔを算出する。（ステップ１５）
次に、第２色補正部５は、前述の各混同色対（補正判定情報）について、ステップ１５と同様にセットになっている色の色度の各々の成分の差分を取り、混同色ベクトルｂ＿ｖｅｃｔを算出する（ステップ１６）。

そして、第２色補正部５は、ａ＿ｖｅｃｔおよびｂ＿ｖｅｃｔの評価を全ての混同色対について行い、ａ＿ｖｅｃｔとｂ＿ｖｅｃｔのなす角を算出すると共に、ａ＿ｖｅｃｔの大きさを算出する（ステップ１７）。
このとき、ａ＿ｖｅｃｔとｂ＿ｖｅｃｔのなす角θは、以下の式（３）によって算出される。

（数式３）
（ａ＿ｖｅｃｔとｂ＿ｖｅｃｔの内積）＝（ａ＿ｖｅｃｔの大きさ）＊（ｂ＿ｖｅｃｔの大きさ）＊ ｃｏｓθ

第２色補正部５は、ステップ１７において算出したθが、０°もしくは１８０°に近かった場合（例えば０°〜２５°、１５５°〜１８０°）、ステップ１４における逆補正の結果、混同線にほぼ平行に色度が変化したことになり、適切な色補正が行えていないことになる。
そこで、このような場合には、前述の補正量ベクトルを所定の角度（例えば３０°など）で回転させ、ステップ１４においての逆補正後のｘｙＹデータに加算することで再度色補正を行う。

また、θが２５°〜１５５°の範囲であった場合は、混同線に対して比較的角度を持った方向に色補正が行えており、混同線上から外れることになる。
そのため、この場合でも補正量ベクトルａ＿ｖｅｃｔの大きさが所定の値（例えば、０．０５など）より小さかった場合、ステップ１４において逆補正による色度の変化が小さく、充分な色補正が行えていない可能性があるため、この場合は補正量ベクトルを所定の定数倍（例えば、２倍など）に設定し、その補正量ベクトルをステップ１４において逆補正を行った混同色領域に対して加算処理を行って色補正を行う。
第２色補正部５では、この倍率を色覚特性選択部３で指定された色覚の程度情報に基づき、重度なほど倍率を高くして設定する（ステップ１８）。

第２色補正部５は、色補正されたｘｙＹデータを、数式２により再度ＸＹＺデータに変換して（白色点情報を利用し、ＣＩＥＬＡＢデータに変換しても良い。）、色変換部６へ送信する。
色変換部６では、３Ｄ−ＬＵＴなどの補間演算方法を用いて、入力データを画像形成用データに変換する。

図３は、色補正判定部４で行うユーザの色覚特性のタイプ（型）に応じた混同線軌跡を示した図である。
ステップ１３において、色補正判定部４は、図３に示す（Ｘ、Ｙ）座標の混同軌跡から、色弱者の型に応じた混同色対を判定する。

図４は、色覚特性選択部３において、色弱者であるユーザから色覚の型、および色覚の程度について選択を受け付ける設定画面の一例を示した図である。
ステップ１２において、色弱者であるユーザは、図４に示す設定画面を介して、色覚特性選択部３に色覚特性情報を入力する。
そして、色覚特性選択部３は、ユーザからの色覚の型、および色覚の程度を受け付けて、色補正判定部４に色覚の型情報を送信し、第２色補正部５に色覚の程度情報を送信する。

以上、本発明の第１の実施形態では、色弱者の程度や、色弱者の型に合わせた混同色対の判定、および色補正を行うことで、色弱者に合わせた適切な色補正処理を行うことができる。

次に、本発明の第２の実施形態における画像処理装置１００を説明する。
第２の実施形態では、混同色対と判定された色に重要色が含まれていた場合、色弱者用の色補正対象から除外することで、一般色覚のユーザにもあまり不自然にならないような色補正を行うことができる。
例えば、第２の実施形態では、重要色として肌色、植物の緑、海や空の青といった重要色が予め設定されている。
そして、この重要色が混同色対として抽出された場合、色補正の対象からは除外し、対となる混同色対（対となるもう１つの色）に対して適正な色補正を行う。
なお、第２の実施形態では、第１の実施形態と色補正判定部４、および第２色補正部５の処理のみが異なり、他の処理動作は第１の実施形態と同一である。

以下、第２の実施形態における色補正判定部４の処理について説明する。
ステップ１３において、色補正判定部４では、ＲＧＢ画像データを領域に分割し、領域情報とその大きさの情報を保持する。
そして、保持した領域情報と第１色補正部２から送られてきたｘｙ色度、輝度Ｙ₅₀情報および色覚特性選択部３から送られてきた色覚の型情報に基づき、色弱者にとって互いに混同しやすい色のセット（対）をＲＧＢ画像データから検索する。
そして、色補正判定部４は、それら互いに混同する色情報のセット（混同色対）を判定する。ただし、互いに混同する色がない場合にはこの処理は省略する。また、混同色対を判定する際、前述の領域の大小を比較し、小さい方の領域に対して第２色補正部５にて色補正が行えるよう、識別情報を付加しておく。

図５は、判定された混同色対毎に、混同色対として抽出された色が重要色であるか否かを判定する判定テーブルを示した図である。
色補正判定部４の記憶部には、予め肌色、植物の緑、海や空の青といった重要色が設定され、一般色覚者にとって、重要色の情報が格納されている。
そして、色補正判定部４が判定した混同色対に対して、全ての色が図５に示す重要色の色度の範囲以内であるかを判定する。
例えば、ｘｙ色度が（０．６３、 ０．２１）で、Ｙが４８であった場合、重要色２において範囲内として判定され、この色は重要色として判定される。
ここで、重要色と判定された色には、識別情報を付与し、例えば、１つの混同色対に含まれる２つの領域のうち、小さい方の領域が重要色であった場合でも、重要色であることを優先し、大きな領域に対して識別情報を付加するようにする。
そして、第２色補正部５では、色補正判定部４からＲＧＢ画像データ、該ＲＧＢ画像データに付加された補正判定情報、および識別情報を受領し、重要色と判定された色には、色補正は行わないようにする。

以上、第２の実施形態では、重要色に対して色補正を行わないようにすることで、一般色覚者が見た場合でも、あまり不自然にならないように、色弱者でも見やすい色補正処理を行うことができる。

次に、本発明の第３の実施形態における画像処理装置１００を説明する。
図６は、本発明の第３の実施形態を示した画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。
画像処理装置１００は、プログラム読取装置１０ａ、ＣＰＵ１０ｂ、ＲＡＭ１０ｃ、ＲＯＭ１０ｄ、ＤＩＳＫ１０ｅ、ＮＩＣ１０ｆ、マウス１０ｇ、キーボード１０ｈ、ディスプレイ１１、画像形成装置１２から構成されている。
なお、プログラム読取装置１０ａ、ＣＰＵ１０ｂ、ＲＡＭ１０ｃ、ＲＯＭ１０ｄ、ハードディスク１０ｅ、ＮＩＣ１０ｆ、マウス１０ｇ、キーボード１０ｈは、コンピュータ１０として各構成要素がバスラインを介して接続されて構成される。
ＣＰＵ１０ｂは、画像処理に係る制御プログラムをＲＯＭ１０ｄや、ＲＡＭ１０ｃなどから読み出し、画像処理装置１００の全体を制御する。ＲＡＭ１０ｃは、ＣＰＵ１０ｂのワークエリア等として使用される。ＲＯＭ１０ｄは、ＣＰＵ１０ｂの制御プログラム等が記憶されている。ディスプレイ１１は、画像データをプリンタ１２を介して表示したり、プリンタ１２に形成された画像にユーザが直接触れることで情報の入力を行うことができる。
本発明における画像処理装置１００は、例えば、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等で実現することができる。

図６における画像処理装置１００の構成の場合、図１に示す第１色補正部２、第２色補正部５、色補正判定部４、色変換部６の機能は、ＣＰＵ１０ｂに備えさせることができる。
また、色覚特性選択部３の機能は、マウス１０ｇ、キーボード１０ｈ、ディスプレイ１１などを用いて、色覚の型や、色覚の程度情報などの色覚特性情報に関するユーザからの選択を受け付けることができる。

なお、ＣＰＵ１０ｂのような色変換や色補正といった画像処理機能は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭや磁気ディスク等の情報記録媒体のソフトウェアとして提供することができる。
画像処理装置１００に、当該情報記録媒体がセットされると、図示しないこれを駆動する媒体駆動装置によって、画像処理機能が画像処理装置１００に設定される。

以上、第３の実施形態では、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体に記録されたプログラムを読み込ませて、この汎用計算機システムの中央演算装置に色空間の変換、入力インタフェースから入力された色覚特性情報に基づいた色補正を実行させることにより、ディスプレイ等を備えた汎用のコンピュータで本発明を実施することが可能である。
本発明の画像処理を実行するためのプログラム、すなわちハードウェアシステムで用いられるプログラムは、記録媒体に記録された状態で提供される。
なお、プログラムなどが記録される情報記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭといったものに限定されるものではなく、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、光磁気ディスクといったものが用いられても良い。
記録媒体に記録されたプログラムは、ハードウェアシステムに組み込まれている記憶装置、例えばＤＩＳＫ１０ｅにインストールされることにより、このプログラムを実行して、色変換や色補正を実現することができる。

なお、第３の実施形態では、色変換や色補正機能を実現するためのプログラムが記録媒体によって提供されることとしたが、上記の実施形態に限定されることなく、ネットワークを介した通信によってサーバから提供することも可能である。

本発明は、ディスプレイ、スキャナ、デジタルカメラ、カラープリンタ、カラーファクス、カラーハードコピーなどの色変換装置や、パソコン、ワークステーション上で稼動するカラープリンタ用ソフトウェア等に適用可能である。

本発明の第１の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。 画像処理装置の色補正処理の処理手順を示したフローチャートである。 色補正判定部で行うユーザの色覚特性のタイプ（型）に応じた混同線軌跡を示した図である。 色覚特性選択部において、色弱者であるユーザから色覚の型、および色覚の程度について選択を受け付ける設定画面を示した図である。 判定された混同色対毎に、混同色対として抽出された色が重要色であるか否かを判定する判定テーブルを示した図である。 本発明の第３の実施形態を示した画像処理装置の構成を示すブロック図である。

符号の説明

１ 入力データ取得部
２ 第１色補正部
３ 色覚特性選択部
４ 色補正判定部
５ 第２色補正部
６ 色変換部
１０ コンピュータ
１０ａ プログラム読取装置
１０ｂ ＣＰＵ
１０ｃ ＲＡＭ
１０ｄ ＲＯＭ
１０ｅ ＤＩＳＫ
１０ｆ ＮＩＣ
１０ｇ マウス
１０ｈ キーボード
１１ ディスプレイ
１２ プリンタ
１００ 画像処理装置

Claims (6)

1. ユーザの色覚特性に応じた色補正処理を行う画像処理装置であって、
   画像データを取得する画像データ取得手段と、
   前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を解析する色解析手段と、
   ユーザの色覚の型に関する型情報、およびユーザの色覚の程度に関する程度情報の入力、または選択を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段で受け付けた型情報から、ユーザが識別しにくい色の組み合わせである混同色対を特定する混同色対特定手段と、
   前記混同色対特定手段で特定された混同色対が、前記色解析手段で解析された画像データの色に含まれるか否かを判定する混同色対判定手段と、
   前記混同色対判定手段において、前記混同色対特定手段で特定された混同色対が、前記色解析手段で解析された画像データの色に含まれると判断された場合に、前記受付手段で受け付けた程度情報に応じて、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を補正する色補正手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記混同色対特定手段で、特定された混同色対が重要色であるか否かを判定する重要色判定手段をさらに備え、
   前記色補正手段は、前記重要色判定手段で重要色と判定された混同色対に対して、色補正処理を行わないことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記色補正手段は、前記色解析手段で解析した画像データの解析手順とは逆の手順によって、色補正処理を行うことを特徴とする請求項１、又は請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記色補正手段は、前記色解析手段で解析された画像データに占める色の割合に応じて色補正処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の画像処理装置。
5. 画像データを取得する画像データ取得手段を備えた画像処理装置において、
   前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を解析する第１のステップと、
   ユーザの色覚の型に関する型情報、およびユーザの色覚の程度に関する程度情報の入力、または選択を受け付ける第２のステップと、
   第２のステップで受け付けた型情報から、ユーザが識別しにくい色の組み合わせである混同色対を特定する第３のステップと、
   第３のステップで特定された混同色対が、前記第１のステップで解析された画像データの色に含まれるか否かを判定する第４のステップと、
   第４のステップにおいて、第３のステップで特定された混同色対が、第１のステップで解析された画像データの色に含まれると判断された場合に、第２のステップで受け付けた程度情報に応じて、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を補正する第５のステップと、を備えたことを特徴とする画像処理方法。
6. 画像データを取得する画像データ取得手段を備えた画像処理装置において、
   前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を解析する色解析機能と、
   ユーザの色覚の型に関する型情報、およびユーザの色覚の程度に関する程度情報の入力、または選択を受け付ける受付機能と、
   前記受付機能で受け付けた型情報から、ユーザが識別しにくい色の組み合わせである混同色対を特定する混同色対特定機能と、
   前記混同色対特定機能で特定された混同色対が、前記色解析機能で解析された画像データの色に含まれるか否かを判定する混同色対判定機能と、
   前記混同色対判定機能において、前記混同色対特定機能で特定された混同色対が、前記色解析機能で解析された画像データの色に含まれると判断された場合に、前記受付機能で受け付けた程度情報に応じて、前記画像データ取得手段で取得した画像データの色を補正する色補正機能と、を実行する画像処理プログラムが格納されたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。

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