JP2009253933A - 画像処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】部分的色調整を行う対象色を抽出するに際して、対象色以外の他の色の画素の誤抽出や対象色の画素の取りこぼしを低減する。
【解決手段】空間変換部３１において画像データ入力部１０にて受け付けた画像データから画像データを構成する色成分相互の比である第１の色成分比を画素毎に算出し、算出された第１の色成分比を変換対象となる色範囲内の画素を抽出するための第２の色成分比に変換する。そして、加重部３３および画素抽出部３４において、第２の色成分比に関する画素の度数分布から画像データの中の変換対象となる色範囲内の画素を抽出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置およびプログラムに関する。

カラー画像の色調整として、カラー画像全体のカラーバランスや明度等を補正する全域色調整と、調整対象となる特定の領域や特定の色を補正する部分的色調整とがある。このうち、後者の部分的色調整の典型的なものとしては、特定の対象色(例えば肌色)をその対象色のイメージとして多くの人が記憶している色に近づける調整がある。
例えば特許文献１には、カラー画像から抽出された調整対象領域に含まれる各画素の色を表す画像データに基づいて、調整対象領域の色を代表する代表色を決定し、調整対象領域の調整後の色の目標となる目標色の入力に応じて、代表色から目標色への色空間における移動を示す基本ベクトルを求め、基本ベクトルで示される方向および距離に従って、調整対象領域に含まれる画像データを色空間において移動する手法が開示されている。

特開平４−３２１１８２号公報

ここで一般に、部分的色調整を行う対象色を抽出するに際して、対象色以外の他の色の画素も誤って抽出されたり、対象色の取りこぼしが生じる場合がある。
本発明は、部分的色調整を行う対象色を抽出するに際して、対象色以外の他の色の画素の誤抽出や対象色の画素の取りこぼしを低減することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、画像データの入力を受け付ける画像データ受付手段と、前記画像データ受付手段にて受け付けた前記画像データから当該画像データを構成する色成分相互の比である第１の色成分比を画素毎に算出する色成分比算出手段と、前記色成分比算出手段にて算出された前記第１の色成分比を変換対象となる色範囲内の画素を抽出するための第２の色成分比に変換する色成分比変換手段と、前記色成分比変換手段により変換された前記第２の色成分比に関する画素の度数分布から、前記画像データ受付手段にて受け付けた前記画像データの中の前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出する画素抽出手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。

請求項２に記載の発明は、前記色成分比変換手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布から導き出される特定値が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記色成分比変換手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の平均値となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記色成分比変換手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布が最大度数となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。

請求項５に記載の発明は、前記画素抽出手段にて抽出される前記変換対象となる色範囲内の色成分からなるサンプルデータを取得するサンプルデータ取得手段と、前記サンプルデータ取得手段にて取得された前記サンプルデータを用いて前記色成分比変換手段にて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する際に使用する変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手段とをさらに備え、前記色成分比変換手段は、前記変換パラメータ算出手段にて算出された前記変換パラメータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記変換パラメータ算出手段は、前記サンプルデータについて算出された前記第１の色成分比に関する当該サンプルデータの度数分布の最大値、最小値、および中心値での当該第１の色成分比と、当該サンプルデータの度数分布の平均値となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値または当該度数分布の最大頻度となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値とを前記変換パラメータとして算出することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記画素抽出手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の中心値と前記画像データ受付手段にて受け付けた前記画像データに関する当該第２の色成分比との差分に応じた加重を施し、当該画像データの画素に施された当該加重の大きさに基づいて前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。

請求項８に記載の発明は、コンピュータに、画像データの入力を受け付ける機能と、前記画像データから当該画像データを構成する色成分相互の比である第１の色成分比を画素毎に算出する機能と、前記第１の色成分比を変換対象となる色範囲内の画素を抽出するための第２の色成分比に変換する機能と、前記第２の色成分比に関する画素の度数分布から、前記画像データの中の前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出する機能とを実現させることを特徴とするプログラムである。
請求項９に記載の発明は、前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の平均値となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラムである。

請求項１０に記載の発明は、前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布が最大度数となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラムである。
請求項１１に記載の発明は、前記変換対象となる色範囲内の色成分からなるサンプルデータを取得する機能と、前記サンプルデータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する際に使用する変換パラメータを算出する機能とをさらに有し、前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記変換パラメータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラムである。
請求項１２に記載の発明は、前記変換パラメータを算出する機能は、前記サンプルデータについて算出された前記第１の色成分比に関する当該サンプルデータの度数分布の最大値、最小値、および中心値での当該第１の色成分比と、当該サンプルデータの度数分布の平均値となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値または当該度数分布の最大頻度となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値とを前記変換パラメータとして算出する機能であり、前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記最大値、前記最小値、および前記中心値となる当該第１の色成分比と、前記関数を定めるパラメータ値とからなる前記変換パラメータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項１１記載のプログラムである。
請求項１３に記載の発明は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の中心値と前記画像データに関する当該第２の色成分比との差分に応じた加重を施す機能をさらに有し、前記画素を抽出する機能は、前記画像データの画素に施された前記加重の大きさに基づいて前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラムである。

本発明の請求項１によれば、部分的色調整を行う対象色を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、対象色以外の他の色の画素の誤抽出や対象色の画素の取りこぼしを低減することができる。
本発明の請求項２によれば、第２の色成分比に関する画素の度数分布から導き出される特定値を第１の色成分比に関する画素の度数分布の中心値と一致させることで、画素の誤抽出や取りこぼしを低減する抽出範囲を設定することができる。
本発明の請求項３によれば、その色範囲内の平均的な色を中心として抽出できるので、所定の色範囲内の画素を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、所定の色における統計的な特性を反映させることができる。
本発明の請求項４によれば、その色範囲内で最も多く存在する色を中心として抽出できるので、所定の色範囲内の画素を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、所定の色における統計的な特性を反映させることができる。
本発明の請求項５によれば、サンプルデータから得られる所定の色範囲内の色の統計的な特性が反映されるため、本発明を採用しない場合に比べて、実際のサンプルデータに即した対象色の抽出を行うことができる。
本発明の請求項６によれば、所定の色範囲内の画素を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、サンプルデータから得られる所定の色範囲内の色の統計的な特性を反映させることができる。
本発明の請求項７によれば、所定の色範囲内の画像データを有する画素を抽出するに際して、その色範囲内の平均的な色や最も多く存在する色を中心として抽出することができる。

本発明の請求項８によれば、部分的色調整を行う対象色を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、対象色以外の他の色の画素の誤抽出や対象色の画素の取りこぼしを低減することができる。
本発明の請求項９によれば、その色範囲内の平均的な色を中心として抽出できるので、所定の色範囲内の画素を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、所定の色における統計的な特性を反映させることができる。
本発明の請求項１０によれば、その色範囲内で最も多く存在する色を中心として抽出できるので、所定の色範囲内の画素を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、所定の色における統計的な特性を反映させることができる。
本発明の請求項１１によれば、サンプルデータから得られる所定の色範囲内の色の統計的な特性が反映されるため、本発明を採用しない場合に比べて、実際のサンプルデータに即した対象色の抽出を行うことができる。
本発明の請求項１２によれば、所定の色範囲内の画素を抽出するに際して、本発明を採用しない場合に比べて、サンプルデータから得られる所定の色範囲内の色の統計的な特性を反映させることができる。
本発明の請求項１３によれば、所定の色範囲内の画像データを有する画素を抽出するに際して、その色範囲内の平均的な色や最も多く存在する色を中心として抽出することができる。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態が適用される画像処理装置１の構成を示すブロック図である。図１に示す画像処理装置１は、画像データの入力を受け付ける画像データ受付手段の一例としての画像データ入力部１０、調整(変換)の対象となる色範囲内の色(対象色)に関するサンプルデータの入力を受け付けるサンプルデータ入力部２０、対象色を抽出する対象色抽出部３０、対象色の調整目標となる色(目標色)を設定する目標色設定部４０、調整の基準となる色(代表色)を算出する代表色算出部５０、対象色についての色調整を行う色調整部６０、色調整された画像データを出力する画像データ出力部７０を備えている。

画像データ入力部１０は、例えば液晶ディスプレイ等の表示装置やパーソナルコンピュータ(ＰＣ)等の端末装置等から例えばデバイスに依存する色空間(デバイス依存色空間)であるＲＧＢ色空間の色データからなる画像データの入力を受け付ける。そして、入力された画像データを対象色抽出部３０に送る。なお、画像データ入力部１０にて受け付ける画像データとしては、デバイス依存色空間の他の色空間であるＣＭＹＫ色空間等の色データや、デバイス非依存色空間であるＬ^＊ａ^＊ｂ^＊色空間やＹＣｂＣｒ色空間等の色データであってもよい。
サンプルデータ入力部２０は、例えば写真画像等の画像から取得された対象色の色データや、例えばＡｄｏｂｅ Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ(登録商標)等の編集ソフトウェアにて加工された例えば写真画像における対象色の色データ等がサンプルデータとして入力される。
対象色抽出部３０は、サンプルデータ入力部２０にて取得したサンプルデータに基づいて画像データ入力部１０から入力された画像データから対象色を抽出する。また、入力された画像データにおける対象色の代表色を決定する。対象色抽出部３０については、後段で詳述する。

目標色設定部４０は、調整の目標となる色(目標色)を設定する。目標色設定部４０では、例えば所定の色調整ソフトウェアを用いて表示された色の中からユーザが目標色を選択することで設定される。また、対象色毎に対応付けられた目標色を自動的に設定してもよい。目標色を設定するに際しては、如何なる方法も用いることができ、このような方法に限定されない。
代表色算出部５０は、画像データから調整対象の基準となる色座標点(代表色)を算出する処理を行う。
色調整部６０は、画像データ入力部１０から入力された画像データの中から対象色抽出部３０にて抽出された対象色を、代表色算出部５０にて算出された代表色と目標色設定部４０にて設定された目標色とに基づいて色調整する。
画像データ出力部７０は、色調整部６０にて色調整が行われた画像データを例えば表示装置や画像形成装置等に出力する。

続いて、本実施の形態の対象色抽出部３０について説明する。
図２は、対象色抽出部３０の構成を示したブロック図である。図２に示したように、本実施の形態の対象色抽出部３０は、画像データ入力部１０から入力された画像データを、画像データから対象色を抽出する際に使用する所定の空間(対象色抽出空間)の座標データに変換する空間変換部３１、空間変換部３１において使用する対象色抽出空間を構成する対象色抽出空間構成部３２、空間変換部３１にて変換された対象色抽出空間の座標データに対して加重を施す加重部３３、加重部３３にて施された加重の大きさに基づき対象色に該当する座標データの画素を抽出する画素抽出部３４を備えている。ここで加重部３３および画素抽出部３４は、対象色の画素を抽出する画素抽出手段として機能する。

まず、対象色抽出空間構成部３２について説明する。対象色抽出空間構成部３２は、サンプルデータ入力部２０から入力されたサンプルデータに基づき対象色抽出空間を構成する。
図３は、対象色抽出空間構成部３２の構成を説明するブロック図である。図３に示したように、対象色抽出空間構成部３２は、サンプルデータ入力部２０から入力されたサンプルデータを取得するサンプルデータ取得手段の一例としてのサンプルデータ取得部３２１、取得したサンプルデータ各々について色成分比(第１の色成分比)を算出するサンプルデータに関する色成分比算出手段の一例としての色成分比算出部３２２、算出されたサンプルデータ各々の色成分比について色成分比空間での分布の中心値、最大値、および最小値を算出する変換パラメータ算出手段の一例としての中心値等算出部３２３、算出されたサンプルデータ各々の色成分比の平均値を中心値に一致させる階調変換関数を算出する変換パラメータ算出手段の一例としての階調変換関数算出部３２４、中心値、最大値、および最小値と階調変換関数とを空間変換部３１に出力し、中心値を加重部３３に出力する出力部３２５を備えている。

サンプルデータ取得部３２１は、サンプルデータ入力部２０から入力されたサンプルデータを取得する。ここでは、Ｎ個のサンプルデータを取得するものとし、サンプルデータをＳＡＭＰ_ｉ(Ｒｉ,Ｇｉ,Ｂｉ)、ｉ＝１〜Ｎ(整数)として表記する。
色成分比算出部３２２は、取得したサンプルデータＳＡＭＰ_ｉ(Ｒｉ,Ｇｉ,Ｂｉ)各々に関して、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉ(Ｒｉ,Ｇｉ,Ｂｉ)を構成する各色成分Ｒｉ,Ｇｉ,Ｂｉの色成分比を２組ずつ算出する。ここでの「色成分比」とは、色データの異なる色成分Ｒ,Ｇ,Ｂ相互の比を表す値をいう。本実施の形態の色成分比算出部３２２では、２組の色成分比として、Ｒｉ/Ｇｉ,Ｇｉ/Ｂｉを算出する。
ただし、色成分比としては、異なる色成分の比であれば如何なる組み合わせを用いてもよい。また、例えばＲ/(Ｇ＋ｇ_０),Ｇ/(Ｂ＋ｂ_０)のように、定数項を加算した色成分比や、例えば(ｒ_１Ｒ^２＋ｒ_２Ｒ＋ｒ_３)/(ｇ_１Ｇ^２＋ｇ_２Ｇ＋ｇ_３),(ｇ_１Ｇ^２＋ｇ_２Ｇ＋ｇ_３)/(ｂ_１Ｂ^２＋ｂ_２Ｂ＋ｂ_３))のように、多項式で表した色成分比等を用いてもよい。ここでのｇ_０,ｂ_０,ｒ_１,ｒ_２,ｒ_３,ｇ_１,ｇ_２,ｇ_３,ｂ_１,ｂ_２,ｂ_３は定数である。
また、色成分比算出部３２２で算出された各色成分比Ｒｉ/Ｇｉ,Ｇｉ/Ｂｉを座標成分とする空間を「色成分比空間」と称することとする。

一般に、色調整の対象となる対象色(例えば、肌色)は、例えばＲＧＢ色空間等の色空間内において複雑に分布している場合が多い。しかし、例えばＲＧＢ色空間の色データ(Ｒ,Ｇ,Ｂ)を色成分比空間の色成分比データ(Ｒ/Ｇ,Ｇ/Ｂ)に変換すると、色成分比データ(Ｒ/Ｇ,Ｇ/Ｂ)は色成分比空間内であるまとまった範囲に集まり、抽出し易い分布となる傾向を示す。
図４は、(ａ)がＲＧＢ色空間での各画素の色データ(Ｒ,Ｇ,Ｂ)の分布を示し、(ｂ)が色成分比空間での各画素の色成分比データ(Ｒ/Ｇ,Ｇ/Ｂ)の分布を示した図である。図４に示したように、ＲＧＢ色空間内で複雑に分布している色データ(Ｒ,Ｇ,Ｂ)も、色成分比空間内では、色成分比データ(Ｒ/Ｇ,Ｇ/Ｂ)はまとまった範囲に集まって分布する。これは、座標距離の離れた色座標であっても、色空間内で類似した階調性を有するものについては、色成分比空間内では座標距離の小さな領域に集まるという特性を有するからである。例えば、(Ｒ,Ｇ,Ｂ)＝(１００,５０,２０)と(Ｒ,Ｇ,Ｂ)＝(２００,１００,４０)とを例に取ると、両者のＲＧＢ色空間での色差距離は離れているが、色成分比空間内では同一の座標点となる。
このように、色成分比算出部３２２は、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉ(Ｒｉ,Ｇｉ,Ｂｉ)各々について色成分比Ｒｉ/Ｇｉ、Ｇｉ/Ｂｉを算出し、色成分比空間での色成分比データ(Ｒｉ/Ｇｉ,Ｇｉ/Ｂｉ)に変換する。
なお、図４(ｂ)にも示したが、便宜上、色成分比空間でのＲ/Ｇ座標軸をＸ１座標軸、Ｇ/Ｂ座標軸をＸ２座標軸と定義する。

次の中心値等算出部３２３は、色成分比空間に変換された色成分比データ(Ｒｉ/Ｇｉ,Ｇｉ/Ｂｉ)について、各座標軸毎に変換パラメータの一例としての最大値と最小値とを求め、さらには、各座標軸毎の変換パラメータの一例としての中心値を算出する。すなわち、次の(１)式から、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)の最大値Ｘ１_ＭＡＸと最小値Ｘ１_ＭＩＮとによってＲ/Ｇ成分の中心値Ｘ１_ＭＩＤを算出する。また、次の(２)式から、色成分比データのＧ/Ｂ成分(Ｘ２)の最大値Ｘ２_ＭＡＸと最小値Ｘ２_ＭＩＮとによってＧ/Ｂ成分の中心値Ｘ２_ＭＩＤを算出する。
ここで図５は、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉについての色成分比空間での度数分布を示した図である。図５(ａ)は、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)についての度数分布を示し、(ｂ)はＧ/Ｂ成分(Ｘ２)についての度数分布を示している。図５(ａ)に示したように、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)に関しては、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比データのＲ/Ｇ成分についての度数分布(ヒストグラム)から最大値Ｘ１_ＭＡＸと最小値Ｘ１_ＭＩＮとを求める。そして、最大値Ｘ１_ＭＡＸと最小値Ｘ１_ＭＩＮとより、色成分比データのＲ/Ｇ成分の中心値Ｘ１_ＭＩＤを(１)式から算出する。
同様に、図５(ｂ)に示したように、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比データのＧ/Ｂ成分についての度数分布から最大値Ｘ２_ＭＡＸと最小値Ｘ２_ＭＩＮとを求め、色成分比データのＧ/Ｂ成分の中心値Ｘ２_ＭＩＤを(２)式から算出する。
そして、中心値等算出部３２３は、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比データのＲ/Ｇ成分およびＧ/Ｂ成分の中心値と、最大値と、最小値とを階調変換関数算出部３２４および出力部３２５に送る。

ところで、Ｒ/Ｇ成分の相加平均値およびＧ/Ｂ成分の相加平均値からなる座標データ(平均値座標データ)は、一般に、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉから統計的に求められる対象色の平均的な色を表す。そのため、対象色を抽出する上においては、この平均値座標データを中心として抽出することが好ましい。しかし、図５に示したように、色成分比データのＲ/Ｇ成分の相加平均値およびＧ/Ｂ成分の相加平均値は、通常、Ｒ/Ｇ成分およびＧ/Ｂ成分の中心値とは異なる値となる。そのため、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉの色成分比空間での平均値と中心値とが異なるにも拘わらず、色成分比空間での平均値を中心として対象色の画素を抽出するとした場合には、対象色の画素の誤抽出や取りこぼしが発生し易くなる。

図６は、色成分比空間での色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)の平均値と中心値Ｘ１_ＭＩＤとが異なるにも拘わらず、色成分比空間での平均値を中心として対象色の画素を抽出する場合の一例を示した図である。図６に示した例では、平均値が中心値Ｘ１_ＭＩＤよりも色成分比データの小さい領域側にずれているため、対象色の抽出範囲は、色成分比データの最小値Ｘ１_ＭＩＮよりも小さな領域まで広がる。またその反対に、対象色の抽出範囲は、色成分比データの最大値Ｘ１_ＭＡＸには到達しない。それにより、色成分比データの最小値Ｘ１_ＭＩＮよりも小さな領域側で対象色の画素の誤抽出が発生する。また、色成分比データの最大値Ｘ１_ＭＡＸよりも小さい側の領域で対象色の画素の取りこぼしが発生する。

そこで、次の階調変換関数算出部３２４では、色成分比データに対して階調変換を行うこととし、色成分比空間での色成分比データの各成分の平均値がそれぞれ中心値と一致するような色成分比にする対階調変換関数を求める。
具体的には、色成分比の平均値を中心値に移動させるための階調変換関数として、Ｒ/Ｇ成分(Ｘ１)およびＧ/Ｂ成分(Ｘ２)それぞれについて次の(３)式および(４)式を設定する。そして、色成分比空間での色成分比データの各成分Ｘ１,Ｘ２毎に、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布の平均値を中心値に一致させる変換パラメータの一例としての階調変換関数のパラメータ値α１,α２を算出する。

ここで図７は、(ａ)が(３)式で表された階調変換関数の一例を示し、(ｂ)が(４)式で表された階調変換関数の一例を示した図である。Ｒ/Ｇ成分(Ｘ１)およびＧ/Ｂ成分(Ｘ２)それぞれが図７に示した(３)式および(４)式の階調変換関数で変換されることで、Ｘ１およびＸ２の値の大小関係を維持しつつ、色成分比データの各成分Ｘ１,Ｘ２についてのサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの分布形状は変化する。それによって、色成分比データの各成分Ｘ１,Ｘ２についてのサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布の平均値は移動する。この場合に、図７に示したように、(３)式および(４)式の階調変換関数におけるパラメータα１,α２の値は、階調変換関数の湾曲率を定める。そのため、パラメータα１,α２の値によって色成分比についてのサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布形状が制御される。それにより、パラメータα１,α２の値を適宜設定することで、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)およびＧ/Ｂ成分(Ｘ２)についてのサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布の平均値をそれぞれの中心値に一致させることができる。

なお、この(３)式および(４)式を用いて変換を行うに際しては、各成分Ｘ１,Ｘ２それぞれの最大値および最小値が変動しないように、次の(５)式および(６)式を用いてＸ１,Ｘ２の値の正規化を行う。それにより、(３)式および(４)式では、(５)式および(６)式により正規化されたＸ１,Ｘ２に対する演算を行うこととなる。

したがって、実際には、(３)式および(４)式は、次の(７)式および(８)式の演算を行うこととなる。

そして、次の(９)式および(１０)式を満たすようなパラメータ値α１,α２を算出する。(９)式および(１０)式の左辺は、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)およびＧ/Ｂ成分(Ｘ２)に関するサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布の平均値である。なお、左辺では、(５)式および(６)式によるＸ１,Ｘ２の値の正規化を行っているため、その復元を行っている。また右辺は、(１)式および(２)式に示したＲ/Ｇ成分(Ｘ１)およびＧ/Ｂ成分(Ｘ２)に関するサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布の中心値である。なお、(９)式および(１０)式において、Ｒｉ/Ｇｉ＝Ｘ１ｉ,Ｇｉ/Ｂｉ＝Ｘ２ｉである。

そして、この(９)式および(１０)式から算出されたパラメータ値α１,α２を上記の(７)式および(８)式に設定する。
図８は、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布を比較する図である。図８(ａ)は、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)に関する度数分布(上のグラフ)と、(９)式にて算出されたパラメータ値α１が設定された(７)式によりＸ１を変換して得られた変換値Ｘ１´(第２の色成分比)に関する度数分布(下のグラフ)とを示している。また、図８(ｂ)は、色成分比データのＧ/Ｂ成分(Ｘ２)に関する度数分布(上のグラフ)と、(１０)式にて算出されたパラメータ値α２が設定された(８)式によりＸ２を変換して得られた変換値Ｘ２´(第２の色成分比)に関する度数分布(下のグラフ)とを示している。図８に示したように、色成分比データのＲ/Ｇ成分(Ｘ１)およびＧ/Ｂ成分(Ｘ２)ともに、変換値Ｘ１´,Ｘ２´に関するサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布においては、変換値Ｘ１´,Ｘ２´の平均値がそれぞれ中心値と一致するような階調変換が行われる。

したがって、変換値Ｘ１´,Ｘ２´をそれぞれ座標軸とする空間を対象色抽出空間として設定すれば、対象色抽出空間内においては、変換値Ｘ１´,Ｘ２´に関する対象色の画素の度数分布の中心値(最大値と最小値との中心)と、対象色の画素の度数分布の平均値とは一致する。そのため、対象色抽出空間において中心値と変換値Ｘ１´,Ｘ２´との差分に応じた加重が施すように設定することにより、画素の度数分布の平均値を中心とした加重が施されることとなる。それにより、この平均値の色データが最も重要な色データとして取り扱われる。そのため、実際のサンプルデータの統計的な特性を反映した対象色の画素の抽出が行われる。また、変換値Ｘ１´,Ｘ２´の最大値と最小値との間の範囲内の画素が過不足なく抽出されるので、変換値Ｘ１´,Ｘ２´をそれぞれ座標軸とする対象色抽出空間では、対象色の画素の誤抽出や取りこぼしの少ない抽出範囲が設定される。

次の図９は、(ａ)がサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布を色成分比空間で見た図であり、(ｂ)がサンプルデータＳＡＭＰ_ｉの度数分布を変換値Ｘ１´, Ｘ２´をそれぞれ座標軸とする対象色抽出空間で見た図である。
図９(ａ)に示したように、色成分比空間では、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉが有する色データの平均値と中心値とは一致しないため、上記したように誤抽出や取りこぼしが生じ易い(図６参照)。
これに対して、図９(ｂ)に示したように、対象色抽出空間では、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉが有する色データの平均値と中心値とは一致する。そのため、対象色抽出空間において中心値と変換値Ｘ１´, Ｘ２´との差分に応じた加重を施すことにより、この平均値の座標データに近い座標データを有する画素ほど大きな加重が施され、重要な座標データとして取り扱われる。それにより、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉから得られる対象色に関する統計的な特性が反映される。また、中心値(＝平均値)と変換値Ｘ１´, Ｘ２´との差分に応じた加重を施すので、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉの色成分比データに関する最小値から最大値までの範囲内で画素が過不足なく抽出される。それにより、対象色抽出空間では、対象色の誤抽出や取りこぼしの少ない抽出範囲が設定される。

そして階調変換関数算出部３２４は、上記のようにして算出したパラメータ値α１,α２を出力部３２５に送る。
出力部３２５は、中心値等算出部３２３から送られたサンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比データのＲ/Ｇ成分およびＧ/Ｂ成分についての度数分布の中心値、最大値、および最小値、さらには、階調変換関数算出部３２４から送られたパラメータ値α１,α２を空間変換部３１に送る。また、色成分比データのＲ/Ｇ成分およびＧ/Ｂ成分についての度数分布の中心値を加重部３３に送る。

続いて、空間変換部３１について説明する。空間変換部３１は、画像データ入力部１０から入力された画像データを、対象色抽出空間構成部３２において構成された対象色抽出空間の座標データに変換する。
図１０は、空間変換部３１の構成を示したブロック図である。図１０に示したように、空間変換部３１は、画像データ入力部１０から入力された画像データの色成分比(第１の色成分比)を画素毎に算出する色成分比算出手段の一例としての色成分比算出部３１１、色成分比算出部３１１にて算出された色成分比を、対象色抽出空間構成部３２において構成された対象色抽出空間の座標データ(第２の色成分比)に変換する色成分比変換手段の一例としての変換部３１２を備えている。なお、画像データ入力部１０から入力された画像データを、ＤＡＴＡ_ｊ(Ｒｊ,Ｇｊ,Ｂｊ)、ｊ＝１〜Ｍ(整数)として表記する。

色成分比算出部３１１は、各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊ(Ｒｊ,Ｇｊ,Ｂｊ)各々について色成分比Ｒｊ/Ｇｊ,Ｇｊ/Ｂｊ(第１の色成分比)を算出し、色成分比空間での色成分比データ(Ｒｊ/Ｇｊ,Ｇｊ/Ｂｊ)に変換する。ここで、Ｒｊ/Ｇｊ＝ｘ１ｊ, Ｇｊ/Ｂｊ＝ｘ２ｊとする。また、色成分比算出部３１１で変換される色成分比Ｒｊ/Ｇｊ,Ｇｊ/Ｂｊは、対象色抽出空間構成部３２の色成分比算出部３２２にて算出した色成分比と同様の形態で算出される。
変換部３２２は、対象色抽出空間構成部３２から、対象色抽出空間を構成する要素として、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比データのＲ/Ｇ成分およびＧ/Ｂ成分についての度数分布の中心値Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤ、最大値Ｘ１_ＭＡＸ,Ｘ２_ＭＡＸ、および最小値Ｘ１_ＭＩＮ,Ｘ２_ＭＩＮ、さらパラメータ値α１,α２を取得する。そして、次の(１１)および(１２)式により、色成分比算出部３１１において算出されたｘ１ｊ(＝Ｒｊ/Ｇｊ),ｘ２ｊ(＝Ｇｊ/Ｂｊ)を対象色抽出空間の座標データｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´(第２の色成分比)に変換する。
そして、変換部３２２は、(１１)および(１２)式によって算出した座標データｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´を次の加重部３３に送る。

次の加重部３３は、画像データ入力部１０から各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊを取得する。また、空間変換部３１から各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊに関する対象色抽出空間の座標データｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´を取得する。また、対象色抽出空間構成部３２から、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比データのＲ/Ｇ成分およびＧ/Ｂ成分についての度数分布の中心値Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤを取得する。
そして、対象色抽出空間において、空間変換部３１から取得した座標データｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´からなる座標(ｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´)と、中心値座標(Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤ)とのユークリッド距離を算出する。そして、算出された座標(ｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´)と中心値座標(Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤ)とのユークリッド距離に応じて、各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊ各々に施す加重を算出する。

具体的には、対象色抽出空間において、各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊ各々についての対象色抽出空間での座標(ｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´)と中心値座標(Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤ)との間のユークリッド距離ｄを次の(１３)式により算出する。
そして、次の(１４)式により、 (１３)式によって算出されたユークリッド距離ｄに応じて、各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊ(Ｒｊ,Ｇｊ,Ｂｊ)各々に施す加重ｗを算出する。なお、(１４)式におけるｐは、加重ｗの勾配を調整するための係数であり、ｄ_ｉｎｆは、加重ｗの変曲点を調整するための係数である。
ここで、図１１は、(１４)式により設定される加重ｗの加重曲線の一例を示した図である。図１１に示したように、加重部３３にて各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊ各々に施される加重ｗの大きさは、ユークリッド距離ｄが大きいほど小さい。それにより、中心値座標(Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤ)に近い画像データＤＡＴＡ_ｊ(Ｒｊ,Ｇｊ,Ｂｊ)の画素ほど大きな比重を持って扱われるので、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉ(Ｒｉ,Ｇｉ,Ｂｉ)が有する対象色に関する統計的分布の特性が反映される。

次の画素抽出部３４は、加重部３３から各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊ(Ｒｊ,Ｇｊ,Ｂｊ)各々に施される加重ｗを取得する。そして、例えば図１１に示したように、加重ｗの大きさが所定値ｗ_０(例えば、ｗ_０＝０．１)以上である画像データＤＡＴＡ_ｊからなる画素を抽出する。そして、抽出した画素と、その画素の画像データＤＡＴＡ_ｊとを代表色算出部５０と色調整部６０とに送る。
このようにして、本実施の形態の対象色抽出部３０では、対象色の画素を抽出する。
また、代表色算出部５０は、対象色抽出部３０の画素抽出部３４から抽出された画素とその画像データＤＡＴＡ_ｊとを取得する。そして、例えば抽出された画素の画像データＤＡＴＡ_ｊの平均値を算出して、それを代表色と設定する。そして、設定した代表色に関する色データを色調整部６０に送る。

上記したように、本実施の形態の画像処理装置１では、対象色抽出部３０にて構成される対象色抽出空間においては、画像データ入力部１０から入力された各画素の画像データＤＡＴＡ_ｊに関して、座標データｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´についての画素の度数分布の平均値が、その成分毎の度数分布の中心値Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤと一致するか、またはそれに近似する。そのため、各画素に対して、対象色抽出空間における画像データＤＡＴＡ_ｊの座標(ｘ１ｊ´,ｘ２ｊ´)と中心値座標(Ｘ１_ＭＩＤ,Ｘ２_ＭＩＤ)とのユークリッド距離ｄに応じた加重ｗを施すことで、画像データＤＡＴＡ_ｊから抽出される対象色には、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉから得られる対象色の統計的な特性が反映される。そのため、実際のサンプルデータに即した対象色の抽出が行われる。また、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉの色成分比データに関する最小値から最大値までの範囲内で画素が過不足なく抽出されるので、画像データＤＡＴＡ_ｊから対象色の画素が抽出される際の誤抽出や取りこぼしが減少する。
さらには、色調整部６０において画像データＤＡＴＡ_ｊの中の特定の対象色についての部分的色調整の基準となる代表色がその対象色の統計的な特性に応じて抽出される。

なお、本実施の形態の対象色抽出空間構成部３２では、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉに関する色成分比空間での色成分比データの各成分Ｘ１,Ｘ２毎に、画素の度数分布の平均値が中心値に一致するような階調変換関数のパラメータ値α１,α２を算出した。このような方法の他に、例えば色成分比データの各成分Ｘ１,Ｘ２毎の画素の度数分布の最大値が中心値に一致するような階調変換関数のパラメータ値α１,α２を算出してもよい。
また、色成分比データの各成分Ｘ１,Ｘ２毎に階調変換関数のパラメータ値α１,α２を算出する方法の他に、Ｘ１座標軸とＸ２座標軸からなる３次元の度数分布空間から、画素の度数分布の平均値または度数分布の最大値が中心値に一致するような空間階調変換関数のパラメータ値を算出するように構成してもよい。

次に、図１２は、画像処理装置１のハードウェア構成を示した図である。
図１２に示したように、画像処理装置１は、色調整処理を行うに際して予め定められた処理プログラムに従ってデジタル演算処理を実行するＣＰＵ１０１、ＣＰＵ１０１により実行される処理プログラム等が格納されるＲＡＭ１０２、ＣＰＵ１０１により実行される処理プログラム等にて用いられる設定値等のデータが格納されるＲＯＭ１０３、書き換え可能で電源供給が途絶えた場合にもデータを保持できるＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ１０４、画像処理装置１に接続される各部との信号の入出力を制御するインターフェース部１０５を備えている。
また、外部記憶部１０６には、画像処理装置１により実行される処理プログラムが格納されており、画像処理装置１がこの処理プログラムを読み込むことによって、色調整処理が実行される。

すなわち、上記した対象色抽出部３０、目標色設定部４０、色調整部６０の各機能を実現する処理プログラムを外部記憶部１０６から画像処理装置１内のＲＡＭ１０２に読み込む。そして、ＲＡＭ１０２に読み込まれた処理プログラムに基づいて、ＣＰＵ１０１が各種処理を行う。この処理プログラムは、画像処理装置１に備えられたハードディスクからＲＡＭ１０２にロードされて提供される。また、その他の提供形態として、予めＲＯＭ１０３にインストールされた状態にて提供される形態がある。さらに、画像処理装置１がアッセンブリされた後に、処理プログラムが不揮発性メモリ１０４にインストールされ、不揮発性メモリ１０４からＲＡＭ１０２にロードされる形態がある。また、インターネット等のネットワークを介して画像処理装置１にプログラムが伝送され、ＲＡＭ１０２にインストールされる形態がある。

以上説明したように、本実施の形態の画像処理装置１では、対象色を抽出するに際して、まず入力された画像データ(Ｒ,Ｇ,Ｂ)を、画像データ(Ｒ,Ｇ,Ｂ)の各色成分Ｒ,Ｇ,Ｂ相互の色成分比から構成される色成分比空間の座標データ(Ｒ/Ｇ,Ｇ/Ｂ)に変換する。さらに、色成分比空間の座標データ(Ｒ/Ｇ,Ｇ/Ｂ)を、各色成分比の平均値や最大頻度値と中心値とが一致するように階調変換が施された対象色抽出空間の座標データに変換する。そして、対象色抽出空間において対象色を抽出する。
それにより、画像データＤＡＴＡ_ｊから抽出される対象色には、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉから得られる対象色の統計的な特性が反映される。そのため、実際のサンプルデータに即した対象色の抽出が行われる。また、サンプルデータＳＡＭＰ_ｉの色成分比データに関する最小値から最大値までの範囲内で画素が過不足なく抽出されるので、画像データＤＡＴＡ_ｊから対象色が抽出される際の誤抽出や取りこぼしが減少する。
さらには、色調整部６０において画像データＤＡＴＡ_ｊの中の特定の対象色についての部分的色調整の基準となる代表色がその対象色の統計的な特性に応じて抽出される。

本実施の形態が適用される画像処理装置の構成を示すブロック図である。 対象色抽出部の構成を示したブロック図である。 対象色抽出空間構成部の構成を説明するブロック図である。 (ａ)がＲＧＢ色空間での各画素の色データの分布を示し、(ｂ)が色成分比空間での各画素の色成分比データの分布を示した図である。 サンプルデータについての色成分比空間での度数分布を示した図である。 色成分比空間での平均値を中心として対象色の画素を抽出する場合の一例を示した図である。 階調変換関数の一例を示した図である。 サンプルデータの度数分布を比較する図である。 (ａ)がサンプルデータの度数分布を色成分比空間で見た図であり、(ｂ)がサンプルデータの度数分布を変換値をそれぞれ座標軸とする対象色抽出空間で見た図である。 空間変換部の構成を示したブロック図である。 加重曲線の一例を示した図である。 画像処理装置のハードウェア構成を示した図である。

符号の説明

１…画像処理装置、１０…画像データ入力部、２０…サンプルデータ入力部、３０…対象色抽出部、３１…空間変換部、３２…対象色抽出空間構成部、３３…加重部、３４…画素抽出部、４０…目標色設定部、５０…代表色算出部、６０…色調整部、７０…画像データ出力部、３１１…色成分比算出部、３１２…変換部、３２１…サンプルデータ取得部、３２２…色成分比算出部、３２３…中心値等算出部、３２４…階調変換関数算出部、３２５…出力部

Claims (13)

1. 画像データの入力を受け付ける画像データ受付手段と、
   前記画像データ受付手段にて受け付けた前記画像データから当該画像データを構成する色成分相互の比である第１の色成分比を画素毎に算出する色成分比算出手段と、
   前記色成分比算出手段にて算出された前記第１の色成分比を変換対象となる色範囲内の画素を抽出するための第２の色成分比に変換する色成分比変換手段と、
   前記色成分比変換手段により変換された前記第２の色成分比に関する画素の度数分布から、前記画像データ受付手段にて受け付けた前記画像データの中の前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出する画素抽出手段と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記色成分比変換手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布から導き出される特定値が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記色成分比変換手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の平均値となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記色成分比変換手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布が最大度数となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記画素抽出手段にて抽出される前記変換対象となる色範囲内の色成分からなるサンプルデータを取得するサンプルデータ取得手段と、
   前記サンプルデータ取得手段にて取得された前記サンプルデータを用いて前記色成分比変換手段にて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する際に使用する変換パラメータを算出する変換パラメータ算出手段とをさらに備え、
   前記色成分比変換手段は、前記変換パラメータ算出手段にて算出された前記変換パラメータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記変換パラメータ算出手段は、前記サンプルデータについて算出された前記第１の色成分比に関する当該サンプルデータの度数分布の最大値、最小値、および中心値での当該第１の色成分比と、当該サンプルデータの度数分布の平均値となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値または当該度数分布の最大頻度となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値とを前記変換パラメータとして算出することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記画素抽出手段は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の中心値と前記画像データ受付手段にて受け付けた前記画像データに関する当該第２の色成分比との差分に応じた加重を施し、当該画像データの画素に施された当該加重の大きさに基づいて前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
8. コンピュータに、
   画像データの入力を受け付ける機能と、
   前記画像データから当該画像データを構成する色成分相互の比である第１の色成分比を画素毎に算出する機能と、
   前記第１の色成分比を変換対象となる色範囲内の画素を抽出するための第２の色成分比に変換する機能と、
   前記第２の色成分比に関する画素の度数分布から、前記画像データの中の前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出する機能と
   を実現させることを特徴とするプログラム。
9. 前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の平均値となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラム。
10. 前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布が最大度数となる当該第２の色成分比が前記第１の色成分比に関する当該画素の度数分布の中心値と一致するように、当該第１の色成分比を当該第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラム。
11. 前記変換対象となる色範囲内の色成分からなるサンプルデータを取得する機能と、
    前記サンプルデータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する際に使用する変換パラメータを算出する機能とをさらに有し、
    前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記変換パラメータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラム。
12. 前記変換パラメータを算出する機能は、前記サンプルデータについて算出された前記第１の色成分比に関する当該サンプルデータの度数分布の最大値、最小値、および中心値での当該第１の色成分比と、当該サンプルデータの度数分布の平均値となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値または当該度数分布の最大頻度となる当該第１の色成分比を当該中心値に一致させる関数を定めるパラメータ値とを前記変換パラメータとして算出する機能であり、
    前記第１の色成分比を第２の色成分比に変換する機能は、前記最大値、前記最小値、および前記中心値となる当該第１の色成分比と、前記関数を定めるパラメータ値とからなる前記変換パラメータを用いて前記第１の色成分比を前記第２の色成分比に変換する機能であることを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
13. 前記第２の色成分比に関する前記画素の度数分布の中心値と前記画像データに関する当該第２の色成分比との差分に応じた加重を施す機能をさらに有し、
    前記画素を抽出する機能は、前記画像データの画素に施された前記加重の大きさに基づいて前記変換対象となる色範囲内の画素を抽出する機能であることを特徴とする請求項８記載のプログラム。

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