JP2010146156A - 分類図作成装置、分類図作成方法および分類図作成プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】分類された領域ごとの特徴の差と領域ごとに付与される色の差とを対応させた理解しやすい分類図を作成することを課題とする。
【解決手段】本発明は、複数の領域を有する画像、および、所定の色空間の情報を記憶する記憶部と、演算部と、を備える分類図作成装置１０である。演算部は、画像の領域ごとに、１つ以上の特徴量から構成される代表特徴を算出し、算出した代表特徴間の距離と、所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、代表特徴ごとに対応する色を所定の色空間から抽出し、抽出した色を代表特徴に対応する領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して記憶部に格納する。
【選択図】図１

Description

本発明は、分類図（複数の領域を有する画像などにおいて各領域を色分けしたもの）を作成する技術に関し、特に、すでに複数の領域に分割された画像などにおいて各領域に適切な色付けを行う技術に関する。

近年、土地被覆分類図（土地を利用形態ごとに領域分類して色分けした画像など）や植生図などの分類図のデジタル化が進んでいる。このような分類図は衛星画像や航空写真のデータ（あるいはその元データ）の分析結果から作成されることが多く、作成された分類図はカラー表示されることが多い。そして、カラー表示する際に、各領域に割り当てられる色は、作成者によって任意に決定されるか、あるいは、カラーテーブルを使って順に割り当てられることが多い。

しかしながら、前記した従来の色付け方法では、色の付け方に統一性がなかったり、色の違いと分類された領域の特徴の違いが一致していなかったりなど、理解しにくい（あるいは、違和感のある）分類図が作成されることが少なくなかった。例えば、樹木を表現する場合、針葉樹であるスギとヒノキは近い色で表現し、広葉樹であるケヤキはスギやヒノキとは遠い色で表現するのが好ましい。しかし、そういった色分けを実現するには、作成者が各領域に割り当てる色を決定するしかなく、容易ではなかった。

そこで、本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであり、分類された領域ごとの特徴の差と領域ごとに付与される色の差とを対応させた理解しやすい分類図を作成することを課題とする。

本発明は、複数の領域を有する画像、および、所定の色空間の情報を記憶する記憶部と、演算部と、を備える分類図作成装置である。演算部は、画像の領域ごとに、１つ以上の特徴量から構成される代表特徴を算出し、算出した代表特徴間の距離と、所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、代表特徴ごとに対応する色を所定の色空間から抽出し、抽出した色を代表特徴に対応する領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して記憶部に格納する。その他の手段については後記する。

本発明によれば、分類された領域ごとの特徴の差と領域ごとに付与される色の差とを対応させた理解しやすい分類図を作成することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態（以下、「実施形態」という。）について、図面を参照（言及図以外の図面も適宜参照）しながら詳細に説明する。なお、本実施形態において、各蓄積部はハードディスクや計算機上のメモリによって実現される。その代案として、ネットワーク上のハードディスクを用いてもよい。また、各処理部は、コンピュータにおいてプログラムを読み込むことで実行される。その代案として、ハードウェアとソフトウェアの協調によってなされるものであってもよい。

図１、図２を参照して、本実施形態の分類図作成装置の構成について説明する。図１は、本実施形態の分類図作成装置１０の機能構成図である。図２は、本実施形態の分類図作成装置１０の物理構成図である。

図１に示すように、分類図作成装置１０は、処理部としての対象設定部１０２、特徴抽出部１０３、２次元データ作成部１０５、色空間重ね合わせ部１０７、対応色抽出部１０８、画像表示部１０９および対象情報読み書き部１１０と、記憶部（蓄積部）としての分類情報蓄積部１０１、対象情報蓄積部１０４、色情報蓄積部１０６および画像蓄積部１１１とを備えて構成される。

分類情報蓄積部１０１は、対象とする領域の分類ラベルを蓄積（記憶）する。分類ラベルは、画像の画素ごとに与えられるラベルであり、分類ラベルと画像上の座標が対応している。ただし、対象領域を囲むベクター情報（点の集合の情報）として分類ラベルを保存してもよい。分類ラベルには、ユーザが任意の名前を付与してもよい。また、分類ラベル数は、例えば数百程度であるが、いくつであってもよい。

対象設定部１０２は、ユーザ操作（後記するキーボード２０６やマウス２０７に基づく操作。以下同様）により、分類図に使用する複数の領域を分類情報蓄積部１０１に蓄積されている領域から選択する。
画像蓄積部１１１は、分類図を作成する対象となる画像や領域のデータ（あるいはその元データ）を蓄積する。

特徴抽出部１０３は、画像蓄積部１１１のデータを用いて、対象設定部１０２で選択された対象領域に関する特徴量を抽出する。特徴量としては、例えば、衛星画像や航空写真の多バンドデータから反射スペクトル情報を抽出する（『リモートセンシングの基礎、森北出版、Ｗ．Ｇ．Ｒｅｅｓ著、２００５年４月２日』参照）。

反射スペクトル情報とは、太陽光の反射強度を複数の波長に関して得たデータである。反射スペクトル情報は画素ごとに得られるので、反射スペクトル情報から対象領域の代表特徴を求めることができる。代表特徴は、例えば、対象領域における反射スペクトルの輝度の平均値を用いることができる。得られる代表特徴は、衛星画像のバンド数（波長数。例えば４〜２００程度）の大きさである多次元特徴となる。ただし、特徴量は、画像から得られる情報ではなく、対象領域に割り当てられたテキスト情報でもよい。テキスト情報として、例えば、「広葉樹」や「針葉樹」といった現地の情報に基づくデータでもよい。

対象情報蓄積部１０４は、特徴抽出部１０３で作成された対象領域の代表特徴などを蓄積する。
２次元データ作成部１０５は、対象情報蓄積部１０４から対象とする複数の領域の代表特徴を呼び出し、呼び出した複数の多次元の代表特徴を２次元上にマッピングする。２次元空間へのマッピングとして、例えば、自己組織化マップ（『自己組織化マップ（シュプリンガー・フェアラーク東京、コホネン著、２００２年３月２９日）』参照）を用いて代表特徴間のユークリッド距離をもとに２次元空間上の所望の位置に配置する。つまり、代表特徴における多次元の特徴量を２次元に変換する。

作成（変換）された代表特徴の２次元上の位置は、対象情報蓄積部１０４に蓄積される。なお、この変換は、代表特徴と色空間のマッチング（対応付け）を容易にするための処理である。つまり、代表特徴と色空間の次元数が異なるとそれらのマッチングが困難になるため、それらの次元数を合わせることで、マッチングを容易にする。したがって、ここでの次元数一致は本発明の必須事項ではない。

なお、マッチングの容易化のためには、変換後の代表特徴の次元数は、使用する色空間の次元数と同じであればよいので、２次元に限定されない。例えば、色空間としてＨＩＳ空間（色相、彩度、輝度を軸とした空間。ＨＳＩ、ＨＬＳ空間と表現される場合もある。）のような３次元空間を利用する場合、この３次元空間は円錐型で表現されることが多いので、代表特徴は円錐型の３次元空間上にマッピングすればよい。

色情報蓄積部１０６は、色の２次元上の配置（色空間）を蓄積する。色の表現として、例えばＲＧＢ（Red Green Blue）空間を利用することができる。また、ＨＩＳ空間など３次元以上の色表現方法を用いてもよい。
色空間重ね合わせ部１０７は、２次元データ作成部１０５で作成された代表特徴の２次元上の配置情報を用いて、色情報蓄積部１０６から呼び出した色の２次元空間上にマッピングする。色情報は、例えばＲＧＢ三色の混合として表現され、通常「０」〜「２５５」の値を与える。そのため、代表特徴の２次元上の配置情報を上記色空間のスケールに合うように位置情報をスケール変換する。

対応色抽出部１０８は、色空間重ね合わせ部１０７で対象とする領域の代表特徴に対応する色空間における色の情報を抽出する。対応する色は、対象領域に関連付けられ、対象情報蓄積部１０４に保存される。
画像表示部１０９は、対応色抽出部１０８で割り当てた色を用いて、分類情報蓄積部１０１から対象領域の画像情報を呼び出し、画像情報に基づいて割り当てた色をマッピングして分類図を作成し、後記するディスプレイ２０１に表示する。

対象情報読み書き部１１０は、対象情報蓄積部１０４に保存されている対象情報および対応する色情報を読み出す。また、外部から入力される対象情報および色情報を対象情報蓄積部１０４へ書き込む。これにより、ユーザが再度分類色表示作業を開始した場合に、予め定義した色情報を再利用することができる。また、複数のユーザが定義した色情報を共有して利用することができる。

次に、分類図作成装置１０の物理構成について説明する。図２に示すように、分類図作成装置１０は、ディスプレイ２０１、プリンタ２０２、ＣＰＵ２０３、メモリ２０４、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０５、キーボード２０６およびマウス２０７を備えて構成され、それらがバス２０８によって接続されている。

ディスプレイ２０１は、入力された画像や地図等のデータを表示する。
プリンタ２０２は、入力されたデータを印刷機等へ出力する。
ＣＰＵ２０３は、各種の処理エンジン２０３１を有し、処理命令が入力されると対応するエンジンソフトをメモリ２０４から読み出し、また、必要があればＨＤＤ２０５から蓄積されているデータを読み出して所定の演算を行う。また、計算結果をメモリ２０４に出力する。

メモリ２０４は、処理エンジン管理部２０４１、分類情報管理部２０４２および設定条件管理部２０４３を有する。処理エンジン管理部２０４１は、ＣＰＵ２０３での計算に使用する各エンジンのソフトを管理する。分類情報管理部２０４２は、ＣＰＵ２０３で計算された対象領域の特徴量、代表特徴や、色情報の配置情報を管理する。設定条件管理部２０４３は、キーボード２０６やマウス２０７から入力された条件を保存し、管理する。

ＨＤＤ２０５は、画像蓄積部１１１、分類情報蓄積部１０１、色情報蓄積部１０６および対象情報蓄積部１０４を有し、それぞれが該当データを格納している。各データはＩＤ番号「１３０５」のようにＩＤで管理されており、効率的にデータにアクセスすることができる。ＨＤＤ２０５に対してデータの読み出し命令が入力されると、対象データがアクセスされ読み出される。なお、ＨＤＤ２０５はネットワーク上に設置されていてもよい。
キーボード２０６及びマウス２０７は、各種設定条件を入力するユーザによる操作のための手段である。

図３は、本実施形態における処理フローを示す図である。
ステップ３０１で、対象設定部１０２は、分類情報蓄積部１０１から分類対象と対象領域の位置や領域などの分類情報の入力を受け付ける。

ステップ３０２で、特徴抽出部１０３は、分類情報に基づき、対応する画像とその領域のデータを画像蓄積部１１１から自動的に読み出し、対応する領域に関する代表特徴を抽出（算出）して対象情報蓄積部１０４に格納する。

次に、ステップ３０３で、２次元データ作成部１０５は、対象情報蓄積部１０４から対象とする複数の領域の代表特徴を呼び出し、呼び出した複数の多次元の代表特徴を２次元上にマッピングして対象情報蓄積部１０４に格納する。
ステップ３０４で、色空間重ね合わせ部１０７は、色情報蓄積部１０６から色空間情報を読み出し、対象情報蓄積部１０４から２次元化した代表特徴を読み出し、色空間と代表特徴の各２次元情報を、スケーリングなどによる調整をしながら重ね合わせる。

ステップ３０５で、対応色抽出部１０８は、重ね合わせた色空間から、２次元化した代表特徴の座標に対応する色情報を抽出する。
画像表示部１０９は、ステップ３０６で、得られた色を各分類領域に割り当てた画像（分類図）を作成（色マッピング）し、ステップ３０７で、その画像をディスプレイ２０１に表示する。画像（分類図）の例については図６で後記する。

次に、図４、図５を参照して、図１、図２の分類図作成装置１０に対して色調整機能を追加した場合について説明する。図４は、色調整機能を追加した分類図作成装置１０ａ（１０）の機能構成図である（図１の場合と同様の構成については説明を省略する）。図５は、分類図作成装置１０ａの処理フローを示す図である（図３の場合と同様の処理については説明を省略する）。

図４に示すように、分類図作成装置１０ａは、図１の分類図作成装置１０と比較して、色設定部４０１が追加され、また、対象情報読み書き部１１０が色調整部４０２に置き換えられている。

色設定部４０１は、予め行ったユーザ操作により、対象設定部１０２にて選択された分類領域のうち、指定したい領域の色を設定する。例えば、湖と分類されている領域については青を割り当てる。割り当てには、カラーマップなどから選択してもよいし、ＲＧＢの入力として（０，０，２５５）のように数値で入力してもよい。これにより、ユーザの直感に合った（違和感の少ない）色表現が可能となる。また、より詳細に表現したい項目を表示することができる。例えば、湖、森林、都市等が含まれる分類図を作成する場合に、湖と都市は任意の色に割り当て、森林についてより詳細に分類結果を表示できる。色設定部４０１を使用しない場合、森林に含まれるマツ、スギ、ヒノキ、ケヤキ等は同一または近似色で表現されるが、樹木の種類を表現したい場合には、例えば針葉樹であるスギ、ヒノキは近い色で表現され、広葉樹であるケヤキはスギ、ヒノキとは色空間上で離れた配置となり、補色の関係の色を与えることができる。これにより、例えば針葉樹、広葉樹の違いをわかりやすく分類図上に色で表現することが可能である。

なお、領域の色を指定する場合、その色は、領域を構成する実物の色だけでなく、それに準ずる色であってもよい。実物の色だけとすると、例えば、樹木の色分けを行うのが困難となるからである。また、予め色を指定したい領域がなければ、この色設定部４０１による色の設定は不要である。

色調整部４０２は、ユーザ操作により、画像表示部１０９にてディスプレイ２０１などに表示された画像から、ユーザが変更したい色および分類対象を選択する。さらに、ユーザ操作により、変更したい分類対象に対し所望の色を指定する。
色空間重ね合わせ部１０７は、色調整部４０２で選択された対象を対象情報蓄積部１０４から呼び出す。そして、呼び出された対象情報と、色調整部４０２で指定された色を色空間上で対応させ、そのほかの色調整部４０２で選択されなかった対象については、すでに与えられていた座標と、選択された対象との位置関係を用いて座標位置の回転を行う（詳細は図８で後記）。

対応色抽出部１０８では、色空間重ね合わせ部１０７で得られた新たな色空間上の座標および対応色を対象情報蓄積部１０４に蓄積する。
画像表示部１０９は、対応色抽出部１０８で指定された色を用いて、分類図をディスプレイ２０１に表示する。

分類図作成装置１０ａの処理フローについて説明すると、図５に示すように、ステップ５０１で、対象設定部１０２は、分類情報蓄積部１０１から分類対象と対象領域の位置や領域などの分類情報の入力を受け付ける。ステップ５０２で、色設定部４０１は、所望の対象に対し、色を設定する。ここで、色を設定する対象分類は１つでもよいし、２つ以上でもよい。

ステップ５０３で、特徴抽出部１０３は、分類情報に基づき、対応する画像とその領域のデータを画像蓄積部１１１から自動的に読み出し、対応する領域から代表特徴を抽出（算出）して対象情報蓄積部１０４に格納する。次に、ステップ５０４で、２次元データ作成部１０５は、対象情報蓄積部１０４から対象とする複数の領域の代表特徴を呼び出し、呼び出した複数の多次元の代表特徴を２次元上にマッピングして対象情報蓄積部１０４に格納する。

ステップ５０５で、色空間重ね合わせ部１０７は、色情報蓄積部１０６から色空間情報を読み出し、対象情報蓄積部１０４から２次元化した代表特徴を読み出し、色空間と代表特徴の２次元情報とを、スケーリングなどによる調整をしながら重ね合わせる。

ステップ５０６では、対応色抽出部１０８は、重ね合わせた色空間から、２次元化した代表特徴の座標に対応する色情報を抽出する。
画像表示部１０９は、ステップ５０７で、得られた色を各分類領域に割り当てた画像（分類図）を作成（色マッピング）し、ステップ５０８で、その画像をディスプレイ２０１に表示する。画像（分類図）の例については図６で後記する。

ステップ５０９で、色調整部４０２は、色調整を行うか否かを判断する。色調整を行う場合（ステップ５０９でＹｅｓ）、色調整部４０２は、ユーザ操作により指定された対象と色の情報を取得し、ステップ５０５に戻り、色空間重ね合わせ部１０７は、ユーザ操作により指定された対象と色の情報を用いて対象の座標と色空間の座標を対応付けし、他の対象は所望の位置に自動調整して配置し、ステップ５０６以降の処理に進む。色調整を行わない場合（ステップ５０９でＮｏ）、処理を終了する。
従来技術では一度割り当てた色を変更することは煩雑または技術的に困難であったが、分類図作成装置１０ａによれば、一度作成した分類図に対して、ユーザの希望に沿った色調整を容易に行うことができる。

図６は、本実施形態における分類図の色表示例の説明図であり、（ａ）が入力画像、（ｂ）が色表示後の分類図である。図６（ａ）に示すように、この例では、入力画像６０１は「１」〜「６」の６つの領域から構成される。

入力画像６０１中に表示されている６つの領域のうち、ユーザが表示したい対象領域を入力し、対象設定部１０２がその対象領域（ここではすべて）を設定する。その後、図３または図５の処理フローにしたがって分類図に色付けがなされる。そうすると、図６（ｂ）に示すように、理解しやすい色付けをなされた分類図６０２が作成される。ここで、例えば、領域「２」が池であれば、予め領域「２」を青系の色で表示するようにユーザがキーボード２０６などで色指定をしておけばよい（前記した色設定部４０１の説明箇所参照）。また、図５の処理フローのステップ５０９などで説明したように、ユーザは分類図の色表示を見てから、色の調整をすることができる。

図７は、本実施形態における対象情報蓄積部１０４のデータ構造例を示す図である。対象情報蓄積部１０４には、対象の識別子である対象ＩＤ７０１、および、その対象ＩＤ７０１に対応する名称７０２、領域７０３、特徴ａ（代表特徴）７０５、特徴ｂ（代表特徴）７０６などの情報が保存される。領域７０３は、ベクターデータとして保存されるが、その他に、領域を囲む点データや、画素に領域番号を割り当てたラスターデータであってもよい。また、色空間重ね合わせ部１０７で決定された対象領域に対応する色７０４の情報も同時に蓄積される。

図８は、本実施形態において、（ａ）が特徴空間のマッピングを示す図であり、（ｂ）が色空間のマッピングを示す図である。なお、図８では、各対象空間を円形に表示しているが、円形以外の形であってもよい。

図８（ａ）に示すように、２次元特徴空間８０１は、対象領域に付随する代表特徴を２次元上にマッピングされている。図中の番号（「１」〜「６」）は、対象のＩＤを表す。前記したように、代表特徴は適当な次元数（例えば１０次元）を所持しているが、２次元データ作成部１０５によって２次元特徴に変換され、得られた特徴次元１と特徴次元２を軸とするグラフ上にマッピングされる。色空間重ね合わせ部１０７は、変換された２次元特徴のスケールを求め、図８（ｂ）に示す色空間８０２のスケールに合わせて２次元特徴空間８０１を変形する。変形された特徴空間と色空間が同じ大きさになるので、色空間重ね合わせ部１０７はそれぞれの重ね合わせを行い、対応色抽出部１０８は２次元特徴に対応する色を抽出する。なお、特徴空間および色空間を２次元で表現したが、前記したように３次元以上であってもよい。例えば、ＨＩＳ空間を利用する場合、３次元空間でも表現できる。また、他の色空間を利用する場合、次元数は限定されない。

次に、図９、図１０を参照して、別の分類図の色表示例として、画像中の人物の色表示例について説明する。図９は、画像中の人物の色表示例を示す図である。入力画像中に表示されている人物に関して、所望の情報が対象情報蓄積部１０４に格納されている。ここで、所望の情報とは、人物の性別、服装、状態、画像中での位置情報などである。なお、この対象とする人物の情報はユーザが与えてもよいし、画像処理などにより入力画像から自動的に抽出した情報でもよい。また、入力画像は静止画であってもよいし、動画であってもよい。

図１０は、図９の入力画像に対応する対象情報蓄積部１０４ａ（１０４）のデータ構造例を示す図である。図１０に示すように、対象情報蓄積部１０４ａには、対象となる人物の識別子である対象ＩＤ１００１、および、その対象ＩＤ１００１に対応する性別１００２、服装１００３、状態１００４などの情報が蓄積されている。

ここでは、例えば、性別１００２は、「男」、「女」という定性的な表現となっているが、「男」を「０」、「女」を「１」のように数値化することができる。服装１００３や状態１００４についても同様である。このようにして、人物についての情報を数値ベクトルに変換し、以降、前記した図６の場合と同様、得られた数値ベクトルを２次元上に投影し、得られた２次元上の配置情報と色空間情報を対応させ、各対象に所望の色を割り当てる。

そして、得られた色を用いて対象人物を矩形で囲み、人物表示図９０１（分類図）のように表示する。ここでは、図作成の都合上、「男」（Ｍ１，Ｍ２およびＭ３）を太い矩形で囲み、「女」（Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３およびＷ４）を細い矩形で囲んでいるが、例えば、「太い矩形」を「青色の矩形」、「細い矩形」を「赤色の矩形」と表現することで、男女の区別を見分けやすい（理解しやすい）分類図とすることができる。

また、片手を上げている人物（Ｍ１およびＷ４）を少し薄い色とすることで、片手を上げている人物とそうでない人物とを見分けやすい（理解しやすい）分類図とすることができる。さらに、下を向いている人物（Ｗ１）を少し濃い色とすることで、下を向いている人物とそうでない人物とを見分けやすい（理解しやすい）分類図とすることができる。

なお、「矩形」というのは一例であって、人物を囲う形は円形や楕円でもよいし、また、フラグやマークなどで表示してもよい。いずれにしても、このようにして、対象人物の属性と互いの位置関係をわかりやすく（理解しやすく）表現することができる。また、同様にして、例えば、複数の自動車の画像において、トラック、バス、乗用車などを色分けすることもできる。

このように、本実施形態の分類図作成装置１０によれば、画像の領域ごとに、１つ以上の特徴量から構成される代表特徴を算出し、算出した代表特徴間の距離と、所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、代表特徴ごとに対応する色を所定の色空間から抽出し、抽出した色を代表特徴に対応する領域それぞれに割り当てることで、分類された領域ごとの特徴の差と領域ごとに付与される色の差とを対応させた理解しやすい（対象の関連性を見分けやすい）分類図を作成することができる。また、作成した分類図をディスプレイ２０１に表示することができる。

また、所定の領域（代表特徴）とそれに対応する色とを予め関係付けておくことで（例えば、「湖は青」など）、その領域はその対応する色とし、残りの領域に所定の色空間から抽出した色を割り当てることで、理解しやすい分類図を作成することができる。このようにすれば、例えば、湖や池の領域に赤系の色を付けたり、裸地（植物被覆が無く土だけの更地）の領域に青系の色を付けたりなどといった理解しにくい分類図を作成してしまう事態を回避できる。

また、代表特徴と色空間の次元数を合わせることで、それらのマッチング（対応付け）を容易にすることができる。
また、分類図作成装置１０を構成するコンピュータに実行させるための分類図作成プログラムを作成し、コンピュータにインストールすることにより、コンピュータは、その分類図作成プログラムに基づいた各機能を実現することができる。

以上で本実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこれらに限定されるものではない。
例えば、代表特徴として、対象領域における反射スペクトルの輝度の平均値を用いる場合を例にとったが、それ以外に、エッジ（領域の境界部分）の方向、凹凸の度合いあるいは強度（輝度の差）、または、テクスチャ特徴（例えば３×３画素の輝度の分散、エントロピーなど）などを用いてもよい。

また、代表特徴を構成する複数の特徴量ごとの重みの係数を予め決めておき、その重みの係数を使用することで特徴量ごとの重み付けをしながら代表特徴を算出するようにしてもよい。そうすれば、特徴量ごとの重み（重要度など）に応じたより適切な代表特徴を算出することができる。
その他、ハードウェア、プログラム等の具体的な構成について、本発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。

本実施形態の分類図作成装置１０の機能構成図である。 本実施形態の分類図作成装置１０の物理構成図である。 本実施形態における処理フローを示す図である。 色調整機能を追加した分類図作成装置１０ａ（１０）の機能構成図である。 分類図作成装置１０ａの処理フローを示す図である。 本実施形態における分類図の色表示例の説明図であり、（ａ）が入力画像、（ｂ）が色表示後の分類図である。 本実施形態における対象情報蓄積部１０４のデータ構造例を示す図である。 本実施形態において、（ａ）が特徴空間のマッピングを示す図であり、（ｂ）が色空間のマッピングを示す図である。 画像中の人物の色表示例を示す図である。 図９の入力画像に対応する対象情報蓄積部１０４ａ（１０４）のデータ構造例を示す図である。

符号の説明

１０１…分類情報蓄積部、１０２…対象設定部、１０３…特徴抽出部、１０４…対象情報蓄積部、１０５…２次元データ作成部、１０６…色情報蓄積部、１０７…色空間重ね合わせ部、１０８…対応色抽出部、１０９…画像表示部、１１０…対象情報読み書き部、２０１…ディスプレイ、２０２…プリンタ、２０３…ＣＰＵ、２０４…メモリ、２０５…ＨＤＤ、２０６…キーボード、２０７…マウス、４０１…色設定部、４０２…色調整部、６０１…入力画像、６０２…分類図、８０１…２次元特徴空間、８０２…色空間、９０１…人物表示図

Claims (15)

1. 複数の領域を有する画像、および、所定の色空間の情報を記憶する記憶部と、演算部と、を備える分類図作成装置であって、
   前記演算部は、
   前記画像の領域ごとに、１つ以上の特徴量から構成される代表特徴を算出し、
   前記算出した代表特徴間の距離と、前記所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、前記代表特徴ごとに対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする分類図作成装置。
2. 表示部をさらに備え、
   前記演算部は、
   前記記憶部に格納した分類図を前記表示部に表示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の分類図作成装置。
3. 前記記憶部は、
   所定の座標空間の情報を、さらに記憶しており、
   前記演算部は、
   前記算出した代表特徴それぞれを、前記所定の座標空間に配置し、
   前記所定の座標空間における代表特徴間の距離と、前記所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、前記代表特徴ごとに対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の分類図作成装置。
4. 前記記憶部は、
   前記代表特徴を構成する前記特徴量が複数の場合、前記特徴量ごとの重みの係数を、さらに記憶しており、
   前記演算部は、
   前記画像の領域ごとに前記代表特徴を算出する際、前記重みの係数を使用することで前記特徴量ごとの重み付けをしながら前記代表特徴を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の分類図作成装置。
5. 前記記憶部は、
   所定の前記代表特徴と、それに対応する色との関係情報を、さらに記憶しており、
   前記演算部は、
   前記関係情報を参照して、前記所定の代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出した上で、残りの前記代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の分類図作成装置。
6. 前記記憶部は、
   所定の前記代表特徴と、当該代表特徴に対応する前記領域を構成する実物の色またはそれに準ずる色との関係情報を、さらに記憶しており、
   前記演算部は、
   前記関係情報を参照して、前記所定の代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出した上で、残りの前記代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の分類図作成装置。
7. 前記代表特徴を構成する特徴量の数が前記所定の色空間の次元数よりも多い場合、
   前記演算部は、
   前記算出した代表特徴それぞれを、前記所定の色空間と同じ次元の座標空間に配置し、
   前記座標空間における前記代表特徴の位置に対応する前記所定の色空間上の位置を特定することで、前記代表特徴ごとに対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする請求項１に記載の分類図表示装置。
8. 複数の領域を有する画像、および、所定の色空間の情報を記憶する記憶部と、演算部と、を備える分類図作成装置による分類図作成方法であって、
   前記演算部は、
   前記画像の領域ごとに、１つ以上の特徴量から構成される代表特徴を算出し、
   前記算出した代表特徴間の距離と、前記所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、前記代表特徴ごとに対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
   ことを特徴とする分類図作成方法。
9. 前記分類図作成装置は、表示部をさらに備えており、
   前記演算部は、
   前記記憶部に格納した分類図を前記表示部に表示する
   ことを特徴とする請求項８に記載の分類図作成方法。
10. 前記記憶部は、
    所定の座標空間の情報を、さらに記憶しており、
    前記演算部は、
    前記算出した代表特徴それぞれを、前記所定の座標空間に配置し、
    前記所定の座標空間における代表特徴間の距離と、前記所定の色空間上における色同士の間の距離が相関するように、前記代表特徴ごとに対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
    ことを特徴とする請求項８に記載の分類図作成方法。
11. 前記記憶部は、
    前記代表特徴を構成する前記特徴量が複数の場合、前記特徴量ごとの重みの係数を、さらに記憶しており、
    前記演算部は、
    前記画像の領域ごとに前記代表特徴を算出する際、前記重みの係数を使用することで前記特徴量ごとの重み付けをしながら前記代表特徴を算出する
    ことを特徴とする請求項８に記載の分類図作成方法。
12. 前記記憶部は、
    所定の前記代表特徴と、それに対応する色との関係情報を、さらに記憶しており、
    前記演算部は、
    前記関係情報を参照して、前記所定の代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出した上で、残りの前記代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
    ことを特徴とする請求項８に記載の分類図作成方法。
13. 前記記憶部は、
    所定の前記代表特徴と、当該代表特徴に対応する前記領域を構成する実物の色またはそれに準ずる色との関係情報を、さらに記憶しており、
    前記演算部は、
    前記関係情報を参照して、前記所定の代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出した上で、残りの前記代表特徴に対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
    ことを特徴とする請求項８に記載の分類図作成方法。
14. 前記代表特徴を構成する特徴量の数が前記所定の色空間の次元数よりも多い場合、
    前記演算部は、
    前記算出した代表特徴それぞれを、前記所定の色空間と同じ次元の座標空間に配置し、
    前記座標空間における前記代表特徴の位置に対応する前記所定の色空間上の位置を特定することで、前記代表特徴ごとに対応する色を前記所定の色空間から抽出し、前記抽出した色を前記代表特徴に対応する前記領域それぞれに割り当てることで分類図を作成して前記記憶部に格納する
    ことを特徴とする請求項８に記載の分類図作成方法。
15. 請求項８から請求項１４までのいずれか一項に記載の分類図作成方法をコンピュータに実行させるための分類図作成プログラム。
    

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