JP2015022533A - Tint design evaluation device, and tint design evaluation method - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、色彩デザイン評価装置及び色彩デザイン評価方法に関する。 The present invention relates to a color design evaluation apparatus and a color design evaluation method.
色彩デザインは、鉄道駅や商業施設といった建築構造物の設計に際し、重要な要素の一つである。色彩の客観的な分類手法には、多くのものがあるが、色数が多かったり模様との組み合わせが複雑であったりする場合には、処理すべきデータ量が多く、建築構造物の利用者間や評価対象の建築構造物間での評価の統一性が保ち難い。そこで、従来、コンピュータを用いて撮影画像の色彩分析を行わせる技術がある。更に、特許文献１には、季節、天気や日照の影響を抑えるため、複数枚の撮影画像を一枚の画像に加工した後に色彩分析を行う技術について開示されている。 Color design is one of the important elements when designing building structures such as railway stations and commercial facilities. There are many objective color classification methods, but if the number of colors is large or the combination with the pattern is complex, the amount of data to be processed is large, and the user of the building structure It is difficult to maintain the uniformity of evaluation between the building and the building structure to be evaluated. Therefore, there is a conventional technique for performing color analysis of a photographed image using a computer. Further, Patent Document 1 discloses a technique for performing color analysis after processing a plurality of photographed images into one image in order to suppress the influence of seasons, weather, and sunshine.
しかしながら、色彩デザインに係るイメージは、利用者の主観によるものであり、定量的な評価が難しいという問題がある。そこで、特許文献２には、予めアンケート結果に基づいて画像に係る特徴量と、様々なイメージを示す修飾語に係る主観パラメータとの相関関係を求めておき、評価対象の画像の種々の特徴量の大小に基づいて、当該画像に応じた修飾語を抽出する技術が開示されている。 However, there is a problem that the image related to the color design is based on the subjectivity of the user and is difficult to quantitatively evaluate. Therefore, in Patent Document 2, a correlation between a feature amount related to an image and a subjective parameter related to a modifier indicating various images is obtained in advance based on a questionnaire result, and various feature amounts of the evaluation target image are obtained. A technique for extracting a modifier according to the image based on the size of the image is disclosed.
しかしながら、建築構造物等の空間デザインにおいて、設計者のコンセプトと多くの利用者の感覚とに適合する色彩デザイン評価を行うには、未だ専門家の評価や助言が必要であり、時間や手間を要するという課題がある。 However, in space design for building structures, etc., evaluation and advice from experts are still necessary to perform color design evaluation that matches the designer's concept and the feelings of many users. There is a problem that it takes.
この発明の目的は、多くの利用者の感覚に適合する色彩デザイン評価を容易に行うことが可能な色彩デザイン評価装置及び色彩デザイン評価方法を提供することにある。 An object of the present invention is to provide a color design evaluation apparatus and a color design evaluation method capable of easily performing a color design evaluation suitable for the feelings of many users.
上記目的を達成するため、この発明は、
画像データを解析して当該画像の色彩情報に係る複数の特徴量を算出する特徴量算出手段と、複数人による評価に基づいて予め求められた、空間構造に対する印象評価に係る所定の評価用語についての複数段階による評価結果と前記複数の特徴量との間の色彩印象相関を用いて、前記解析が行なわれた画像データに係る空間構造の前記評価用語についての評価値を算出する評価値算出手段とを備えることを特徴とする色彩デザイン評価装置とした。
即ち、画像データから機械的に算出される色彩に係る特徴量と、利用者の主観に係る色彩デザイン評価との相関関係を、予め複数人による評価結果に基づいて求めておくことで、従来、専門家の知識や助言を必要としたり、大きなデータベースを保持したりしながら行われていた色彩デザイン評価を、容易、且つ、多くの利用者の感覚に対応させて取得することが出来る。
In order to achieve the above object, the present invention provides:
A feature amount calculating means for analyzing image data and calculating a plurality of feature amounts related to color information of the image, and a predetermined evaluation term relating to an impression evaluation for a spatial structure, which is obtained in advance based on an evaluation by a plurality of persons An evaluation value calculation means for calculating an evaluation value for the evaluation term of the spatial structure related to the analyzed image data using a color impression correlation between the evaluation results of the plurality of stages and the plurality of feature amounts And a color design evaluation apparatus characterized by comprising:
That is, by obtaining a correlation between a feature amount relating to a color mechanically calculated from image data and a color design evaluation relating to user's subjectivity based on an evaluation result by a plurality of people in advance, The color design evaluation that has been performed while requiring expert knowledge and advice and maintaining a large database can be easily obtained in correspondence with the feelings of many users.
また、望ましくは、前記評価値算出手段は、所定のイメージの度合を示す感性指標と一又は複数の前記特徴量との間の色彩イメージ相関に基づいて、前記解析が行われた画像データに係る空間構造の前記所定のイメージについての感性指標値を算出する感性値算出手段と、前記評価値に対応付けられた複数の前記感性指標値の重み付け計算により前記評価値を算出する感性評価換算手段とを有する。
即ち、評価対象画像から算出された特徴量を直接評価用語に結びつけるのではなく、特徴量を画像のイメージと結びつけ、更にイメージに係る用語と評価用語とを結びつける階層構造とするので、色彩デザインとの対応関係が明確になりづらい印象評価を、利用者の印象がより的確に反映されたものとすることが出来る。
Preferably, the evaluation value calculation means relates to the image data subjected to the analysis based on a color image correlation between a sensitivity index indicating a degree of a predetermined image and one or a plurality of the feature quantities. Sensitivity value calculation means for calculating a sensitivity index value for the predetermined image of the spatial structure, and sensitivity evaluation conversion means for calculating the evaluation value by weighted calculation of the plurality of sensitivity index values associated with the evaluation value; Have
In other words, the feature amount calculated from the evaluation target image is not directly linked to the evaluation term, but the feature amount is linked to the image of the image, and further, the hierarchical structure that links the term related to the image and the evaluation term is used. It is possible to make an impression evaluation that makes it difficult to clarify the correspondence between the user and the user's impression more accurately.
また、望ましくは、前記特徴量算出手段は、前記空間構造全体の前記特徴量及び当該空間構造における複数の構造領域ごとの前記特徴量をそれぞれ算出し、前記評価値算出手段は、当該算出された特徴量及び前記複数の構造領域間での前記特徴量の差分を前記評価値の算出に用いるようにする。
従って、単に評価対象の空間構造全体での色彩パターンだけではなく、この空間構造における構造領域間の類似性や対比性を考慮して評価を行うことが出来るので、より的確に空間構造の色彩をデザインとして評価することが出来る。
Preferably, the feature amount calculation unit calculates the feature amount of the entire space structure and the feature amount for each of a plurality of structural regions in the space structure, and the evaluation value calculation unit calculates the calculated value. A difference between the feature quantity and the feature quantity between the plurality of structural regions is used for calculation of the evaluation value.
Therefore, it is possible to evaluate not only the color pattern of the entire spatial structure to be evaluated, but also the similarity and contrast between structural areas in this spatial structure, so that the color of the spatial structure can be more accurately represented. It can be evaluated as a design.
また、望ましくは、前記複数の構造領域は、建築構造物における天井部、床部、及び、中央部の各領域であるようにする。
即ち、建築構造物を構造上且つデザイン上最も自然に区分される境界に従って分割されるので、評価対象の建築構造物に係る空間構造を更に的確且つバランス良く評価することが出来る。
Desirably, the plurality of structural regions are regions of a ceiling portion, a floor portion, and a central portion in a building structure.
That is, since the building structure is divided according to the boundary that is most naturally classified in terms of structure and design, the space structure related to the building structure to be evaluated can be evaluated more accurately and in a well-balanced manner.
また、望ましくは、ユーザの入力操作を受け付ける操作手段を備え、前記複数の構造領域は、ユーザによる当該操作手段への入力操作により定められるようにする。
このようにユーザが手動で複数の構造領域を分割可能とすることで、自動認識等では的確に区分しづらかったり、不要なところで分割されてしまったりするのを避けながら色彩デザインの評価を行うことが出来る。
Desirably, an operation means for receiving an input operation of a user is provided, and the plurality of structural regions are determined by an input operation to the operation means by the user.
By making it possible for the user to manually divide multiple structural areas in this way, it is possible to evaluate the color design while avoiding that it is difficult to accurately divide or automatically divide it in unnecessary areas. I can do it.
また、望ましくは、前記画像データにおいて前記特徴量の算出に用いない除外領域を設定する評価除外領域設定手段を備える。
従って、評価対象の空間構造の画像中に含まれる広告や通行人といった不要な要素を除外して、より正確に空間構造の色彩デザインを評価することが出来る。
Preferably, the image processing apparatus further includes an evaluation exclusion region setting unit that sets an exclusion region that is not used for calculating the feature amount in the image data.
Therefore, it is possible to more accurately evaluate the color design of the spatial structure by excluding unnecessary elements such as advertisements and passers-by included in the image of the spatial structure to be evaluated.
また、望ましくは、ユーザの入力操作を受け付ける操作手段を備え、前記評価除外領域設定手段は、ユーザによる当該操作手段への入力操作により前記除外領域を設定する。
このようにユーザが手動で評価から除外する対象を指定可能とすることで、除外対象を自動認識する複雑な処理を必要としない。また、空間構造のデザインコンセプトに沿った壁画、広告、及び／又は、電光掲示板やモニタのフレームなどを適宜除外しないように微調整することが出来る。
Desirably, an operation means for accepting a user's input operation is provided, and the evaluation exclusion area setting means sets the exclusion area by an input operation to the operation means by the user.
As described above, by allowing the user to manually specify the target to be excluded from the evaluation, a complicated process for automatically recognizing the excluded target is not required. Further, it is possible to make fine adjustments so as not to appropriately exclude murals, advertisements, and / or electric bulletin boards and monitor frames in accordance with the design concept of the spatial structure.
また、望ましくは、前記色彩印象相関に基づいて算出された前記所定の評価用語についての評価値と、前記色彩印象相関とに基づいて、前記評価値の改善に必要な前記特徴量の変化傾向を求める改善方向取得手段を備えることとする。
即ち、評価の結果だけではなく、当該評価値に係る評価用語と評価対象の画像に係る特徴量との相関関係に基づいて当該評価を更に向上させるために必要な改善点を求めることが出来るので、デザインコンセプトに従った空間構造の色彩デザイン設計をより効率良く進めることが出来る。
Desirably, based on the evaluation value for the predetermined evaluation term calculated based on the color impression correlation and the color impression correlation, a change tendency of the feature amount necessary for improving the evaluation value is determined. The improvement direction obtaining means to be obtained is provided.
In other words, not only the result of the evaluation, but also an improvement point necessary for further improving the evaluation can be obtained based on the correlation between the evaluation term relating to the evaluation value and the feature quantity related to the evaluation target image. The color design design of the space structure according to the design concept can be advanced more efficiently.
また、この発明は、画像データを解析して当該画像の色彩情報に係る複数の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、複数人による評価結果に基づいて予め求められた、空間構造に対する印象評価に係る所定の評価用語についての複数段階による評価結果と前記複数の特徴量との間の色彩印象相関を用いて、前記解析が行なわれた画像データに係る空間構造の評価値を算出する評価値算出ステップとを含むことを特徴とする色彩デザイン評価方法とした。
即ち、画像データから機械的に算出される色彩に係る特徴量と、利用者の主観に係る色彩デザイン評価との相関関係を、予め複数人による評価結果に基づいて予め求めておき、当該相関関係に応じた色彩評価に係る評価対象画像の客観的な特徴量から評価用語についての定量的な評価値への換算を行うことで、容易且つ多くの利用者の感覚に対応させて色彩デザインに係る評価を取得することが出来る。
The present invention also provides a feature amount calculation step of analyzing image data to calculate a plurality of feature amounts related to color information of the image, and an impression evaluation for a spatial structure obtained in advance based on an evaluation result by a plurality of persons. An evaluation value for calculating an evaluation value of a spatial structure related to the analyzed image data using a color impression correlation between the evaluation results in a plurality of stages and the plurality of feature amounts for the predetermined evaluation term A color design evaluation method including a calculation step.
That is, the correlation between the feature value relating to the color mechanically calculated from the image data and the color design evaluation relating to the user's subjectivity is obtained in advance based on the evaluation result by a plurality of persons, and the correlation By converting the objective feature quantity of the evaluation target image related to the color evaluation according to the color to the quantitative evaluation value of the evaluation term, it is easy and can be related to the color design corresponding to the sense of many users An evaluation can be obtained.
本発明に従うと、多くの利用者の感覚に適合する色彩デザイン評価を容易に行うことが可能になるという効果がある。 According to the present invention, there is an effect that it is possible to easily perform a color design evaluation that matches the senses of many users.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態の色彩デザイン評価装置の内部構成を示すブロック図である。
この色彩デザイン評価装置１としては、一般的なコンピュータが用いられる。色彩デザイン評価装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１（特徴量算出手段、評価値算出手段、感性値算出手段、感性評価換算手段、評価除外領域設定手段、改善方向取得手段）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、記憶部１３と、操作部１４（操作手段）と、表示部１５と、通信部１６などを備えている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing the internal configuration of the color design evaluation apparatus of this embodiment.
As the color design evaluation apparatus 1, a general computer is used. The color design evaluation apparatus 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11 (feature amount calculation means, evaluation value calculation means, sensitivity value calculation means, sensitivity evaluation conversion means, evaluation exclusion area setting means, improvement direction acquisition means), and RAM ( Random Access Memory) 12, a storage unit 13, an operation unit 14 (operation means), a display unit 15, a communication unit 16, and the like.
ＣＰＵ１１は、種々の演算処理を行い、色彩デザイン評価装置１の全体動作を統括制御する。ＣＰＵ１１は、記憶部１３に記憶された色彩デザイン評価プログラム１３ａを読み出して実行し、入力された画像データに基づいて色彩デザインの評価を行って結果を出力する。 The CPU 11 performs various arithmetic processes and controls the overall operation of the color design evaluation apparatus 1. The CPU 11 reads and executes the color design evaluation program 13a stored in the storage unit 13, evaluates the color design based on the input image data, and outputs the result.
ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１に作業用のメモリ空間を提供し、一時データを記憶する。ＲＡＭ１２は、ＤＲＡＭやＳＲＡＭなどの揮発性メモリである。 The RAM 12 provides a working memory space to the CPU 11 and stores temporary data. The RAM 12 is a volatile memory such as DRAM or SRAM.
記憶部１３は、プログラムや各種設定データを記憶する。記憶部１３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）が用いられる。或いは、記憶部１３としては、フラッシュメモリやＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory）などの書き換え可能な不揮発性メモリや、ＲＯＭ（Read Only Memory）などが用いられ、又は、ＨＤＤと併用されても良い。ＲＯＭは、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）を記憶するのに用いられる。 The storage unit 13 stores programs and various setting data. As the storage unit 13, for example, an HDD (Hard Disk Drive) is used. Alternatively, the storage unit 13 may be a rewritable nonvolatile memory such as a flash memory or an EEPROM (Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory), a ROM (Read Only Memory), or the like, or may be used in combination with an HDD. good. The ROM is used, for example, for storing a BIOS (Basic Input / Output System).
操作部１４は、ユーザによる入力操作を受け付ける。操作部１４は、例えば、キーボードやマウスなどを備える。これらキーボードやマウスに対して行われた操作は、所定の電気信号に変換されてＣＰＵ１１に出力される。或いは、操作部１４は、タッチセンサを備え、表示部１５、又は、表示部１５と別個に備える表示操作画面をタッチパネルとしてタッチ入力を検出する構成としても良い。 The operation unit 14 receives an input operation by the user. The operation unit 14 includes, for example, a keyboard and a mouse. Operations performed on the keyboard and mouse are converted into predetermined electrical signals and output to the CPU 11. Alternatively, the operation unit 14 may include a touch sensor, and may be configured to detect a touch input using a display operation screen provided separately from the display unit 15 or the display unit 15 as a touch panel.
表示部１５は、評価対象画像、当該画像の編集内容、操作メニュー、及び、色彩デザインの評価結果といった各種情報を表示させる表示画面を有する。表示部１５の表示画面としては、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）が用いられる。 The display unit 15 includes a display screen that displays various information such as an evaluation target image, edited contents of the image, an operation menu, and a color design evaluation result. For example, a liquid crystal display (LCD) is used as the display screen of the display unit 15.
通信部１６は、インターネットを介した通信ネットワークやローカル接続されたプリンタなどと通信接続するためのインターフェイスである。このインターフェイスとしては、ＬＡＮカードやＵＳＢポート、及び、これらのドライバなどが挙げられる。 The communication unit 16 is an interface for communication connection with a communication network via the Internet or a locally connected printer. Examples of the interface include a LAN card, a USB port, and drivers for these.
次に、本実施形態の色彩デザイン評価に係る動作内容について説明する。
図２は、色彩デザイン評価処理のＣＰＵ１１による制御手順を示すフローチャートである。
Next, the operation content related to the color design evaluation of this embodiment will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing a control procedure by the CPU 11 of the color design evaluation process.
この色彩デザイン評価処理は、ユーザによる色彩デザイン評価プログラム１３ａのコマンド入力、例えば、マウスのクリック操作による当該プログラムの実行命令などにより開始される。 This color design evaluation process is started by a command input of the color design evaluation program 13a by the user, for example, an execution command of the program by a mouse click operation.
色彩デザイン評価処理が開始されると、先ず、ＣＰＵ１１は、評価対象の画像データを取得する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１１は、ユーザの選択操作により選択された画像ファイルを読み出してＲＡＭ１２に展開する。 When the color design evaluation process is started, first, the CPU 11 acquires image data to be evaluated (step S101). The CPU 11 reads out the image file selected by the user's selection operation and develops it in the RAM 12.
ＣＰＵ１１は、展開された画像データを解析に用いられるデータフォーマットに変換する（ステップＳ１０２）。通常、画像データは、コンピュータ表示に適したＲＧＢ形式で記憶されている。ＣＰＵ１１は、このＲＧＢ形式のデータを視覚情報に係る解析に適したＣＩＥ １９７６ Ｌ*ａ*ｂ*色空間のデータに変換する。 The CPU 11 converts the developed image data into a data format used for analysis (step S102). Normally, image data is stored in RGB format suitable for computer display. The CPU 11 converts the RGB format data into CIE 1976 L * a * b * color space data suitable for analysis related to visual information.
ＣＰＵ１１は、画像データを複数の構造領域として分割する領域設定を行うか否かを判別する（ステップＳ１０３）。ＣＰＵ１１は、表示部１５に領域設定の有無に係る選択画面を表示させ、ユーザによる入力操作が行われるまで待ち受ける。入力操作が行われて、その結果、領域設定を行わないと判別された場合には（ステップＳ１０３で“ＮＯ”）、ＣＰＵ１１の処理は、ステップＳ１０５に移行する。 The CPU 11 determines whether or not to perform region setting for dividing the image data as a plurality of structural regions (step S103). The CPU 11 displays a selection screen related to the presence / absence of area setting on the display unit 15 and waits for an input operation by the user. When an input operation is performed and, as a result, it is determined that the region setting is not performed (“NO” in step S103), the processing of the CPU 11 proceeds to step S105.
領域設定を行うと判別された場合には（ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”）、ＣＰＵ１１は、入力操作に応じて画像データを領域Ａ、Ｂ、Ｃの３領域データに分割する（ステップＳ１０４）。分割される各構造領域は、特には限られないが、ここでは、例えば、領域Ａが建築構造物内部の天井部、領域Ｂが主に壁面からなる中央部（側面部）、領域Ｃが床部である。その後、ＣＰＵ１１の処理は、ステップＳ１０５に移行する。 If it is determined that area setting is to be performed (“YES” in step S103), the CPU 11 divides the image data into three area data of areas A, B, and C according to the input operation (step S104). Each structural area to be divided is not particularly limited. Here, for example, the area A is a ceiling part inside a building structure, the area B is a central part (side face part) mainly composed of wall surfaces, and the area C is a floor. Part. Thereafter, the processing of the CPU 11 proceeds to step S105.
ステップＳ１０５の処理に移行すると、ＣＰＵ１１は、画像の一部分を色彩デザイン評価の対象から外すマスク処理を行うか否かを判別する（ステップＳ１０５）。ＣＰＵ１１は、表示部１５にマスクの有無に係る選択画面を表示させ、ユーザによる入力操作が行われるまで待ち受ける。入力操作が行われて、その結果、画像の一部分をマスクしないと判別された場合には（ステップＳ１０５で“ＮＯ”）、ＣＰＵ１１の処理は、ステップＳ１０７に移行する。画像の一部分をマスクすると判別された場合には（ステップＳ１０５で“ＹＥＳ”）、ＣＰＵ１１は、表示部１５にマスク領域の設定画面を表示させ、ユーザの操作に応じてマスクする範囲を設定する（ステップＳ１０６）。それから、ＣＰＵ１１の処理は、ステップＳ１０７に移行する。
なお、ＣＰＵ１１は、最初からマスク領域の設定画面を表示させて、マスク領域の設定がなされないまま設定完了に係る入力操作が行われることでマスクを行わないと判別することとしても良い。
When the process proceeds to step S105, the CPU 11 determines whether or not to perform a mask process for excluding a part of the image from the color design evaluation target (step S105). The CPU 11 displays a selection screen related to the presence or absence of a mask on the display unit 15 and waits until an input operation by the user is performed. When an input operation is performed and, as a result, it is determined that a part of the image is not masked (“NO” in step S105), the processing of the CPU 11 proceeds to step S107. If it is determined that a part of the image is to be masked (“YES” in step S105), the CPU 11 displays a mask area setting screen on the display unit 15 and sets a masking range according to the user's operation ( Step S106). Then, the process of the CPU 11 proceeds to step S107.
Note that the CPU 11 may display a mask area setting screen from the beginning, and determine that masking is not performed by performing an input operation related to setting completion without setting the mask area.
ステップＳ１０７の処理に移行すると、ＣＰＵ１１は、画像全体に対して、及びステップＳ１０４の処理で領域設定が行われた場合には分割された構造領域ごとにそれぞれ、色彩パターンの解析処理を行い、特徴量を算出する（ステップＳ１０７）。実行される解析処理としては、周知の解析手法、例えば、クラスター解析やフラクタル解析がある。これらの解析手法を用いて、色彩に係る特徴量、例えば、クラスター解析により求められる画像全体及び領域設定が行われた場合における各領域の明度（明るさ）、彩度（鮮やかさ）、色相の平均値や分散値、クラスター数や各クラスターのサイズ、各領域間での明度、彩度、色相の差分といった値や、フラクタル解析により求められる画像全体及び領域設定が行われた場合における各領域の明度、彩度、色相のフラクタル次元（複雑さ）や、これらの複雑さの領域間での差分といった値が取得される。 When the process proceeds to step S107, the CPU 11 performs an analysis process on the color pattern for the entire image and for each divided structure area when the area setting is performed in the process of step S104. The amount is calculated (step S107). As the analysis processing to be executed, there are known analysis methods such as cluster analysis and fractal analysis. Using these analysis techniques, the amount of color features, for example, the brightness (brightness), saturation (brightness), and hue of each area when the entire image and area settings obtained by cluster analysis are set. The average value, variance value, number of clusters, size of each cluster, brightness, saturation, hue difference between each region, and the entire image and region settings obtained by fractal analysis Values such as brightness, saturation, and fractal dimension (complexity) of hue, and differences between these complexity regions are acquired.
次に、ＣＰＵ１１は、色彩デザイン評価プログラム１３ａに組み込まれた計算式に基づき、これらの解析により得られた特徴量から色彩デザイン評価に係る所定の評価用語についての評価値を算出する（ステップＳ１０８）。具体的な評価の内容については後述する。 Next, based on the calculation formula incorporated in the color design evaluation program 13a, the CPU 11 calculates an evaluation value for a predetermined evaluation term related to the color design evaluation from the feature values obtained by these analyzes (step S108). . Details of the evaluation will be described later.
ＣＰＵ１１は、算出された評価値に基づく結果出力表示用のデータを作成する（ステップＳ１０９）。この結果出力としては、後述のように、予めフォーマットが定められており、選択された当該フォーマットに従って出力データが作成される。それから、ＣＰＵ１１は、当該作成された出力データを出力する（ステップＳ１１０）。そして、ＣＰＵ１１は、色彩デザイン評価処理を終了する。 The CPU 11 creates data for result output display based on the calculated evaluation value (step S109). As a result output, as will be described later, a format is determined in advance, and output data is created according to the selected format. Then, the CPU 11 outputs the created output data (step S110). Then, the CPU 11 ends the color design evaluation process.
次に、この色彩デザイン評価処理における各処理の内容について説明する。 Next, the contents of each process in the color design evaluation process will be described.
図３は、評価対象画像ファイルの選択を行う画面の具体例を示す図である。
ここでは、ステップＳ１０１の処理において、評価対象とするファイルをリスト表示した選択画面が表示されて、ユーザにより一のファイルの選択操作と、押しボタン「開く」の押下操作とがなされることで、評価対象画像のファイルが選択される。ここでは、ＪＰＥＧ形式の画像ファイルが選択可能とされているが、色彩デザイン評価プログラム１３ａにより解析可能なファイルフォーマットを任意に選択可能とすることが出来る。
FIG. 3 is a diagram illustrating a specific example of a screen for selecting an evaluation target image file.
Here, in the process of step S101, a selection screen displaying a list of files to be evaluated is displayed, and the user performs a selection operation of one file and a pressing operation of the push button “Open”. A file of an image to be evaluated is selected. Here, an image file in the JPEG format can be selected, but a file format that can be analyzed by the color design evaluation program 13a can be arbitrarily selected.
図４は、領域設定処理の具体例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram illustrating a specific example of the area setting process.
本実施形態の色彩デザイン評価装置１では、単に画像全体についての色彩パターンに係る特徴量の算出を行うだけではなく、複数の構造領域、例えば、３領域Ａ〜Ｃとしてそれぞれ天井部、中央部（側面部）、及び、床部に分割して各領域で個別に特徴量を算出し、これらの特徴量及び各領域の特徴量の間での対比により色彩デザイン評価を行うことが出来る。評価対象の画像は、これに限られるものではないが、天井部、中央部、及び、床部に単純に分割可能な構図で撮影又は形成されていることが好ましい。そして、ステップＳ１０４の処理において、ユーザの操作部１４への操作、例えば、マウスにより設定したい領域の境界線上を順次クリックしていく操作により、領域間の境界を示す破線（ｓ）、（ｔ）が設定され、当該破線に基づいてこれら３領域を分割することが出来る。 In the color design evaluation apparatus 1 according to the present embodiment, not only simply calculating the feature amount related to the color pattern for the entire image, but also a plurality of structural regions, for example, three regions A to C, respectively, a ceiling portion and a central portion ( It is possible to perform color design evaluation based on a comparison between the feature amount and the feature amount of each region. The image to be evaluated is not limited to this, but is preferably photographed or formed with a composition that can be simply divided into a ceiling portion, a central portion, and a floor portion. Then, in the process of step S104, broken lines (s) and (t) indicating the boundaries between the areas by an operation on the operation unit 14 by the user, for example, an operation of sequentially clicking on the boundary lines of the areas to be set with the mouse Is set, and these three regions can be divided based on the broken line.
このとき、具体的に設定を行わなくても、左右の両辺をそれぞれ上下方向に３分割するように境界線が設定された画像における上部の領域から順にそれぞれ天井部、中央部、床部として設定されることとしても良く、或いは、先に分割された部分が天井部、後に分割された残り部分のうち、画像端部側が床部、他方が中央部として設定されるようにしても良い。 At this time, it is set as a ceiling part, a center part, and a floor part in order from the upper area in the image in which the boundary line is set so as to divide the left and right sides into three parts in the vertical direction, respectively, without specific setting. Alternatively, the first divided portion may be set as the ceiling portion, and the remaining divided portions may be set as the image end portion side as the floor portion and the other as the central portion.
また、このとき、ＣＰＵ１１は、画像の輪郭線検出を行い、設定された境界線を直近の輪郭線と重ねて修正する処理を行わせても良い。また、更に、立方体形状の空間のように簡単且つ明確な境界線が存在する空間構造の場合には、輪郭線検出によりユーザの操作を介することなく自動的に境界線を定めても良い。これらの場合における輪郭線検出には、従来周知の種々の手法を用いることが出来る。 At this time, the CPU 11 may detect the contour line of the image and perform a process of correcting the set boundary line by overlapping it with the latest contour line. Furthermore, in the case of a space structure having a simple and clear boundary line such as a cubic space, the boundary line may be automatically determined by detecting the contour line without any user operation. For the contour detection in these cases, various conventionally known methods can be used.
図５は、マスク処理の具体例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing a specific example of the mask process.
本実施形態の色彩デザイン評価処理では、ステップＳ１０６の処理において、色彩デザイン評価に係る解析処理の対象から一部の画像領域を除外するためのマスク（除外領域）を設定することが可能となっている。図４に示した評価対象の画像において、画像に写りこんだ通行人（ｐ１）、或いは、電光掲示板やモニタの表示（ｑ１）といった当該建築構造物のデザインとは関係のないものが画像中に含まれる場合に、これらを除外して色彩デザイン評価を行うことが出来る。具体的には、図５に示すように、ユーザが操作部１４の操作、例えば、マウスにより設定したい領域をクリック操作により設定して、黒塗りで示された閉領域（ｐ２）、（ｑ２）をそれぞれ設定することで、当該閉領域内部の画像データを解析対象から除外することが出来る。 In the color design evaluation process of the present embodiment, in the process of step S106, it is possible to set a mask (exclusion area) for excluding a part of the image area from the analysis process target related to the color design evaluation. Yes. In the image to be evaluated shown in FIG. 4, the passerby (p1) reflected in the image or the display of the electronic bulletin board or monitor (q1) is not related to the design of the building structure. If included, the color design can be evaluated by excluding them. Specifically, as shown in FIG. 5, the user sets the area to be set by the operation of the operation unit 14, for example, by clicking with the mouse, and the closed areas (p 2) and (q 2) indicated by black painting By setting each, image data in the closed region can be excluded from the analysis target.
このとき、マウスのクリック動作では、例えば、簡単な矩形領域の設定のみを行い、当該領域における輪郭線の検出処理を行って除外領域を設定することとすることが出来る。例えば、通行人（ｐ１）の輪郭は、マウス操作で完全に設定され難い形状となっているが、輪郭線の検出処理によって適切に除外領域（ｐ２）の輪郭線と一致させることとしても良い。一方で、このマスク領域は、厳密に設定される必要のあるものではないので、通行人（ｐ１）を含む矩形領域をそのままマスクする設定としても良い。 At this time, in the mouse click operation, for example, only a simple rectangular area can be set, and an outline can be detected in the area to set an excluded area. For example, the outline of the passerby (p1) has a shape that is difficult to set completely by a mouse operation, but may be appropriately matched with the outline of the exclusion area (p2) by the outline detection process. On the other hand, since this mask area does not need to be set strictly, it may be set to mask the rectangular area including the passerby (p1) as it is.
その他の除外対象としては、例えば、柱や壁面に設けられたデジタルサイネージ画像、意図的に色彩デザインとのミスマッチを生じるように作成された注意書き及び季節限定の広告や、ガラス窓越しに見える外部の風景の中で特に景観に加わるものとして意図しないもの、例えば、工事現場或いは所定の大型車両及び緊急車両が挙げられる。 Other exclusions include, for example, digital signage images provided on pillars and walls, cautionary notes designed to intentionally create color design mismatches, seasonal advertisements, and externals visible through glass windows Among these landscapes, those not intended to be added to the landscape, such as construction sites or predetermined large vehicles and emergency vehicles, can be mentioned.
図６は、評価対象画像の解析処理により算出される特徴量の例を示す図表である。 FIG. 6 is a chart showing an example of the feature amount calculated by the analysis processing of the evaluation target image.
上述したように、本実施形態の色彩デザイン評価装置１では、ステップＳ１０７の解析処理において、クラスター解析及びフラクタル解析を用いて評価対象の画像データから複数の特徴量が算出される。クラスター解析で算出される特徴量としては、例えば、画像中のクラスターの数、クラスターサイズの平均と分散、明度（明るさ）、彩度（鮮やかさ）や色相（例えば、Ｌ*、ａ*、ｂ*）の平均値と分散値がある。クラスター解析の手法は、適宜選択されるが、ここでは、例えば、k-means法や、統合後のクラスター数を固定しないMean-shift法が用いられる。これらの特徴量は、画像全体で（例えば、ＣＴ４〜ＣＴ８）、及び、当該画像に対して領域Ａ、Ｂ、Ｃの３領域が設定された場合には、それぞれの領域で（例えば、領域Ａについての特徴量ＣＡ８、ＣＡ９や、領域Ｂについての特徴量ＣＢ５、ＣＢ７〜ＣＢ９）求められ、また、領域間の差分（例えば、ＣＤ１〜ＣＤ３）が求められる。 As described above, in the color design evaluation apparatus 1 according to the present embodiment, a plurality of feature amounts are calculated from the image data to be evaluated using cluster analysis and fractal analysis in the analysis processing in step S107. As the feature amount calculated by the cluster analysis, for example, the number of clusters in the image, the average and dispersion of cluster sizes, brightness (brightness), saturation (brightness), and hue (for example, L * , a * , There is an average value and a variance value of b * ). The cluster analysis method is appropriately selected. Here, for example, the k-means method or the Mean-shift method in which the number of clusters after integration is not fixed is used. These feature amounts are set for the entire image (for example, CT4 to CT8), and when three regions A, B, and C are set for the image, for each region (for example, the region A). And feature amounts CB5 and CB7 to CB9) for region B, and differences between regions (for example, CD1 to CD3) are obtained.
一方、フラクタル解析で算出される特徴量としては、例えば、明度、彩度、及び、色相のそれぞれについての複雑性に係るフラクタル次元がある。これらの値は、画像全体で（例えば、ＦＴ１、ＦＴ２）、及び、当該画像に対して領域Ａ、Ｂ、Ｃが設定された場合には、それぞれの領域で（例えば、領域Ｂについての特徴量ＦＢ１、ＦＢ２）求められ、また、領域間の差分（例えば、ＦＤ２〜ＦＤ４）が求められる。 On the other hand, as the feature amount calculated by the fractal analysis, for example, there is a fractal dimension related to the complexity of each of brightness, saturation, and hue. These values are the values for the entire image (for example, FT1, FT2), and when the regions A, B, and C are set for the image (for example, the feature values for the region B). FB1, FB2) and differences between the regions (for example, FD2 to FD4) are obtained.
また、これらの解析と共に、例えば、各画像中に出現する各色の頻度マップを作成することが出来る。一方で、予め、複数の評定者に対するアンケートにより、後述の評価用語に対応すると感じられる色の情報を取得し、各色の回答頻度に係る頻度マップを作成することが出来る。そして、これらの頻度マップの類似度を明度、彩度、色相についてそれぞれ求めることで、類似度（ＣＴ１〜ＣＴ３）が得られる。
更に、ＣＩＥ １９７６ Ｌ*ａ*ｂ*色空間における重心位置の算出と平行して暖色系の色と寒色系の色といった分類に基づく偏りの度合を算出したり、単純な分散値の算出と共に所定の基準レベル以上の高彩度色或いは高明度色の出現率や目立ち方の度合（ここでは、例えば、領域Ｂについて高彩度の目立ち度をＯＢ２とする）といった値を算出したりして用いることも出来る。
In addition to these analyses, for example, a frequency map for each color appearing in each image can be created. On the other hand, it is possible to obtain in advance a color map related to the answer frequency of each color by acquiring information on colors that are felt to correspond to the evaluation terms described later by questionnaires for a plurality of evaluators. And the similarity (CT1-CT3) is obtained by calculating | requiring the similarity of these frequency maps about lightness, saturation, and hue, respectively.
Further, in parallel with the calculation of the position of the center of gravity in the CIE 1976 L * a * b * color space, the degree of bias is calculated based on the classification such as the warm color and the cold color, or a simple dispersion value is calculated and predetermined. It is also possible to calculate and use values such as the appearance rate and the degree of conspicuousness of high-saturation colors or high-lightness colors that are equal to or higher than the reference level (here, for example, the conspicuity of high saturation for region B is OB2).
図７は、評価対象画像の評価値を算出する際の評価用語と、評価用語にそれぞれ対応する感性用語及び特徴量とを示す図表である。 FIG. 7 is a chart showing the evaluation terms used when calculating the evaluation value of the evaluation target image, and the sensitivity terms and the feature quantities respectively corresponding to the evaluation terms.
本実施形態の色彩デザイン評価装置１では、ステップＳ１０８の処理において、予め設定された複数の評価用語についての評価値がそれぞれ算出される。これらの評価用語には、主観的印象に基づく修飾語のうち、特に、肯定的な価値評価に係る用語が好ましく選択される。ここでは、例えば、「上質な」、「先進的な」、「親しみやすい」、「すっきりした」、「楽しい」、「ほっとする」といった用語が選択されている。このような評価用語は、特定の色彩やその配置パターンに係る印象と直接的に結びつきづらい、即ち、相関（色彩印象相関）が一意に定まり難い場合がある。そこで、この色彩デザイン評価装置１では、これらの評価用語をより特定の色彩や配置パターンに係る印象と結びつきやすい感性用語の組み合わせにより表現し、これらの感性用語と上述の特徴量とを対応付けるように階層化することで評価値の算出を行う。 In the color design evaluation apparatus 1 of the present embodiment, evaluation values for a plurality of preset evaluation terms are calculated in the process of step S108. Of these modifier terms based on subjective impressions, terms relating to positive value assessment are particularly preferably selected. Here, for example, the terms “high quality”, “advanced”, “friendly”, “clean”, “fun”, and “relieved” are selected. Such an evaluation term may not be directly associated with an impression relating to a specific color or its arrangement pattern, that is, a correlation (color impression correlation) may not be uniquely determined. Therefore, in this color design evaluation device 1, these evaluation terms are expressed by a combination of sensitivity terms that are easily associated with impressions related to specific colors and arrangement patterns, and these sensitivity terms are associated with the above-described feature values. The evaluation value is calculated by hierarchizing.
中位の修飾語としての感性用語は、予め、機械的に算出される上述の特徴量の組み合わせとの対応関係（色彩イメージ相関）がそれぞれ定められている。本実施形態の色彩デザイン評価装置１では、これらの感性用語には、建築構造物に対する色彩感覚として肯定的なものが選択される。ここでは、例えば、「洗練された」、「上品な」、「アクティブな」、「ワクワクする」などが選択されている。これらの感性用語と特徴量との関係は、多数の評定者に対し、種々のモデル画像、例えば、既存の建築構造物の写真や架空の建築構造物の図面などと、感性用語との対応関係に係るアンケートを実施することによって求められる。この対応関係としては、評定尺度、即ち、各感性用語がモデル画像の各々をどの程度適切に表していると感じるか（感性指標）について、複数ステップ、例えば、５ステップで評価されることにより、関連性の強さが得られる。 Sensitivity terms as medium modifiers have a predetermined correspondence relationship (color image correlation) with the above-described combination of feature amounts calculated in advance. In the color design evaluation apparatus 1 of the present embodiment, a positive one is selected as a color sensation for a building structure for these sensitivity terms. Here, for example, “sophisticated”, “classy”, “active”, “excited”, and the like are selected. The relationship between these sensibility terms and features is the correspondence between various model images, such as photographs of existing building structures and drawings of imaginary building structures, and sensitivity terms. It is required by conducting a questionnaire concerning. As this correspondence, the rating scale, that is, how appropriately each sensitivity term represents each of the model images (sensitivity index) is evaluated in a plurality of steps, for example, 5 steps, Strength of relevance is obtained.
次いで、アンケートにより得られた各感性用語の対応度、即ち、評定者による選択比率と特徴量との相関関係のうち、特徴量同士での相関関係の影響を省く。また、色彩イメージの重複や欠損を避けるように、用いられる感性用語を適切に選択し、カバーされる色彩イメージの範囲をバランス良く分散させることが望ましい。 Next, the influence of the correlation between the feature amounts is omitted from the correlation between the sensitivity terms obtained by the questionnaire, that is, the correlation between the selection ratio by the evaluator and the feature amount. In addition, it is desirable to appropriately select a sensitivity term to be used and to distribute the range of the color image to be covered in a well-balanced manner so as to avoid duplication and loss of color images.
これらの処理により、各感性用語に係る評価値成分（感性指標値）と一又は複数の特徴量との間の相関を示す計算式が求められる。 By these processes, a calculation formula indicating the correlation between the evaluation value component (sensitivity index value) and one or a plurality of feature amounts related to each sensitivity term is obtained.
上位の修飾語としての評価用語も、感性用語と同様に、予め特徴量の組み合わせとの対応関係がそれぞれ求められる。また、これらの評価用語と感性用語との言語同士に係る印象の関連性が別途アンケートによって取得される。本実施形態の評価用語の各評価値は、関連性の高い感性用語に係る評価値成分の重み付加算値と、これらの感性用語との相関を示す計算式に含まれない特徴量のうちで、特に当該評価用語と直接相関の高いものの重み付加算値との和により算出される。ここでは、例えば、評価用語「上質な」に相関がある感性用語として「洗練された」、「上品な」が選択され、また、同様に相関のある特徴量としてＣＴ８が選択されている。従って、評価用語「上質な」に係る評価値は、感性用語「洗練された」、「上品な」に係る評価値成分と、特徴量ＣＴ８の値との重み付加算により求められる。 Similarly to the sensitivity terms, the evaluation terms as the higher-level modifiers are each obtained in advance with a correspondence relationship with the combination of feature amounts. Moreover, the relevance of the impression which concerns on the languages of these evaluation terms and sensitivity terms is acquired separately by a questionnaire. Each evaluation value of the evaluation term of the present embodiment is a feature amount that is not included in the calculation formula indicating the correlation between the weighted addition value of the evaluation value component related to the highly relevant Kansei term and these Kansei terms. In particular, it is calculated by the sum of the weighted addition values of those having a high direct correlation with the evaluation term. Here, for example, “sophisticated” and “sophisticated” are selected as the sensitivity terms correlated with the evaluation term “high quality”, and CT8 is selected as the correlated feature quantity. Therefore, the evaluation value related to the evaluation term “quality” is obtained by weighted addition of the evaluation value component related to the sensitivity terms “sophisticated” and “classy” and the value of the feature quantity CT8.
これら評価値を算出する際に用いられる重み付け量は、上述のモデル画像と、当該モデル画像で表された空間についての評価用語との対応関係に係るアンケートにおいてモデル画像ごとに複数取得された評価値（実測値）の代表値（例えば、平均値）と、重み付け量を変数として様々に変化させながら求められた予測値との相関関係が最適化されるように定められる。この相関関係は、重回帰分析を行うことで得ることが出来る。 The weighting amounts used when calculating these evaluation values are the evaluation values acquired for each model image in a questionnaire related to the correspondence relationship between the above model image and the evaluation terms for the space represented by the model image. It is determined that a correlation between a representative value (for example, an average value) of (actually measured value) and a predicted value obtained by variously changing the weighting amount as a variable is optimized. This correlation can be obtained by performing multiple regression analysis.
なお、各評価用語と実際の画像データに係る実測値との相関をアンケートで尋ねる場合には、当該画像データがどのような目的の構造物のものであるか（例えば、駅の改札内、駅の自由通路、駅とオフィス街との連絡通路、ショッピングモール、駅に併設された商業施設など）を明示した上で行い、当該目的ごとに異なる評価値を得ることとしても良い。 When the questionnaire is used to ask for the correlation between each evaluation term and the actual measurement value of the actual image data, what kind of structure the image data is for (for example, in the station ticket gates, (E.g., a free passage, a communication passage between the station and the office district, a shopping mall, a commercial facility attached to the station, etc.), and different evaluation values may be obtained for each purpose.
図８は、色彩デザイン評価処理における結果表示の例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a result display in the color design evaluation process.
この色彩デザイン評価処理では、ステップＳ１０９、Ｓ１１０の処理における評価データの出力において、図８（ａ）に示すように、評価対象の画像データに対して求められた各評価値をテーブル表示させることが出来る。例えば、今回の色彩デザイン評価処理で評価の対象となったＡ駅中央口の各評価値として、１００点満点で、それぞれ、評価用語「上質さ」の評価値が６４、評価用語「先進的な」の評価値が５８、評価用語「親しみやすい」の評価値が５３、評価用語「すっきりした」の評価値が７８、評価用語「楽しい」の評価値が５０、評価用語「ほっとする」の評価値が４９であることが表示されている。
また、図８（ｂ）に示すように、テーブル表示の代わりにこれらの評価値をレーダーチャートで図示することが出来る。
In this color design evaluation process, as shown in FIG. 8A, in the output of evaluation data in the processes of steps S109 and S110, each evaluation value obtained for the image data to be evaluated can be displayed in a table. I can do it. For example, as an evaluation value at the central exit of station A, which was evaluated in this color design evaluation process, the evaluation value of “quality” is 64, and the evaluation term “advanced” is advanced. ”Is an evaluation value of 58, the evaluation term“ friendly ”is 53, the evaluation term“ clean ”is 78, the evaluation term“ fun ”is 50, and the evaluation term“ relieved ”is evaluated. It is displayed that the value is 49.
Further, as shown in FIG. 8B, these evaluation values can be illustrated by a radar chart instead of the table display.
また、この出力処理では、単に今回の評価結果を出力させるだけに限らず、過去に評価が行われた画像データに係る各評価値を一覧出力させることが出来る。また、出力先としては、表示部１５に表示させる他、通信部１６を介してプリンタに出力させたり、データファイル（例えば、ＣＳＶ形式のテキストデータ、或いは、画像データを含むＰＤＦ形式のデータ）を作成して外部機器に転送させたりしても良い。また、解析が行われた結果に係るファイルは、解析履歴データとして記憶部１３に記憶させておくことが出来る。 Further, in this output process, not only the current evaluation result is output, but also each evaluation value related to the image data evaluated in the past can be output as a list. Further, as an output destination, in addition to being displayed on the display unit 15, it is also output to a printer via the communication unit 16, or a data file (for example, CSV format text data or PDF format data including image data). It may be created and transferred to an external device. Further, a file related to the result of the analysis can be stored in the storage unit 13 as analysis history data.
また、本実施形態の色彩デザイン評価処理では、単に評価値を表示させるだけではなく、目的とするデザインコンセプトに対して不足している特徴量を抽出してデザインコンセプトに近づけるための示唆を行うことが出来る。例えば、上述のＡ駅中央口のデザインコンセプトが「上質」及び「すっきりした」である場合に、評価用語「上質な」の評価値を更に上昇させるために必要な変更（変化傾向）として、これを構成する感性用語の一つである「上品な」に係る特徴量である「ＣＴ１」、「ＣＴ３」や、特徴量「ＣＴ８」を上昇させるべく、例えば、「全体として色のばらつきを抑えると良いでしょう」というような出力を行わせることが可能となっている。この場合の出力に係る用語としては、例えば、図６に示した「属性」に係る記述が用いられる。 In addition, in the color design evaluation process of the present embodiment, not only the evaluation value is displayed, but also a suggestion for extracting a feature quantity that is insufficient with respect to the target design concept and bringing it closer to the design concept. I can do it. For example, if the design concept of the above-mentioned A station central exit is “high quality” and “clean”, as a change (trend tendency) necessary to further increase the evaluation value of the evaluation term “quality” In order to increase “CT1”, “CT3” and “CT8”, which are feature quantities related to “elegant”, which is one of the sensibility terms constituting “ It is possible to output such as “It ’s good.” As a term relating to output in this case, for example, the description relating to “attribute” shown in FIG. 6 is used.
また、この色彩デザイン評価処理の出力として、図８（ｃ）に示すように、過去に評価された複数の画像データについて、評価用語ごとに評価値の高い順にランキング表示をさせることで、当該コンセプトワードに係る過去の画像データをユーザが容易に参照することが出来る。ここでは、評価用語「上質な」に係る評価値が高い順番に画像タイトルが表示され、例えば、タイトルに合わせて表示されたサムネイルをマウスでクリックすることで、大型サイズの画像データを表示させることが出来る。
また、この場合、評価値の高さや低さの主要因となっている特徴量があるような場合には、より詳細にこれら特徴量の傾向について出力することで、ユーザが今回の評価との差異を認識し易くすることが出来る。
Further, as the output of the color design evaluation process, as shown in FIG. 8C, the concept is displayed by ranking the plurality of image data evaluated in the past in descending order of evaluation value for each evaluation term. The user can easily refer to the past image data related to the word. Here, image titles are displayed in descending order of evaluation values related to the evaluation term “high quality”. For example, large-sized image data can be displayed by clicking a thumbnail displayed in accordance with the title with a mouse. I can do it.
Also, in this case, if there is a feature quantity that is the main factor of the height or low of the evaluation value, the user can output the trend of the feature quantity in more detail, so that the user can The difference can be easily recognized.
以上のように、本実施形態の色彩デザイン評価装置１では、評価対象の空間構造が撮影された写真画像や描画された図面に係る画像のデータをクラスター解析やフラクタル解析などにより解析して色彩情報に係る複数の特徴量を算出する。これら複数の特徴量は、当該評価の基準となるコンセプトワードである評価用語との対応関係が予め複数の評定者に対するアンケートで求められており、当該対応関係を示す計算式に従って、空間構造の評価値が算出される。従って、利用者の主観に依存する色彩デザインの印象に係る評価を、専門家の評価に係る手間や時間を必要とせずに容易に得ることが出来る。 As described above, in the color design evaluation apparatus 1 according to the present embodiment, color information is obtained by analyzing data of a photographic image taken of a spatial structure to be evaluated or an image of a drawn drawing by cluster analysis or fractal analysis. A plurality of feature quantities related to the are calculated. For these multiple feature quantities, correspondence with evaluation terms, which are concept words that are the basis of the evaluation, is obtained in advance by questionnaires for a plurality of evaluators, and the spatial structure is evaluated according to a calculation formula indicating the correspondence. A value is calculated. Therefore, it is possible to easily obtain an evaluation related to the impression of the color design depending on the user's subjectivity without requiring time and effort for an expert's evaluation.
また、画像データに基づく特徴量の算出処理と、当該算出された特徴量を変数とした計算式による計算だけで容易に評価を得ることが出来るので、サイズの大きいデータベースなどを備えることなく、評価のためのプログラムを小型化することが出来る。 In addition, since evaluation can be easily obtained only by calculating the feature amount based on the image data and calculating using the calculated feature amount as a variable, the evaluation can be performed without providing a large database. The program for can be reduced in size.
また、撮影画像やデザイン画を必要に応じて編集処理した画像データを用いて評価を行うことが出来るので、専門家に都合の良いタイミング等に合わせて現地へ足を運んでもらう必要がない。 In addition, since evaluation can be performed using image data obtained by editing photographed images and design images as necessary, it is not necessary for experts to visit the site at a convenient timing.
また、比較的幅広い色彩に対応し得る評価用語についての評価値が感性用語を間に挟んで階層的に算出されることで、異なる感じ方に対応した同一の評価に柔軟に対応可能な評価値を算出することが出来る。 In addition, evaluation values for evaluation terms that can correspond to a relatively wide range of colors are calculated hierarchically with sensitivity terms in between, so that evaluation values that can flexibly support the same evaluation corresponding to different ways of feeling Can be calculated.
また、空間構造全体としての色彩に係る特徴量だけでなく、空間構造中の異なる領域について分割して各々特徴量を算出し、これらの特徴量と、領域間でのそれら特徴量の差分とを考慮して評価用語についての評価を行うので、空間構造のデザインをより適切に評価することが出来る。 Further, not only the feature amount relating to the color of the entire spatial structure, but also dividing each different region in the spatial structure to calculate the feature amount, and calculating these feature amounts and the difference between the feature amounts between the regions. Since the evaluation terms are evaluated in consideration, the design of the spatial structure can be evaluated more appropriately.
特に、天井部、中央部、及び、床部を異なる領域として評価を行うので、建築構造物の色彩デザインをよりバランス良く評価することが出来る。 In particular, since the evaluation is performed with the ceiling portion, the center portion, and the floor portion as different regions, the color design of the building structure can be evaluated in a more balanced manner.
また、これらの複数の領域は、ユーザ操作により手動設定することが可能であるので、空間構造において画像認識技術では同定しづらい境界についても適切に分離することが出来る。 In addition, since the plurality of regions can be manually set by a user operation, boundaries that are difficult to identify by the image recognition technique in the spatial structure can be appropriately separated.
また、通行人や電光掲示板の表示内容といった空間構造デザインとは関係のない画像部分をマスクして評価対象から除外することが出来るので、評価の精度を高めることが出来る。また、画像の取得時に通行人を排したり、全く通行人がいなくなるタイミングまで待ち続けたりする必要がないので、労力を低減することが出来る。 In addition, since the image portions that are not related to the spatial structure design such as passersby and display contents of the electric bulletin board can be masked and excluded from the evaluation target, the accuracy of the evaluation can be improved. Further, it is not necessary to eliminate passers-by when acquiring images, or to wait until the time when there are no passers-by, so labor can be reduced.
また、このようなマスク領域を手動で設定することが出来るので、案内表示や壁面のイメージ画といった色彩デザインに含まれ得るものの判別処理に複雑な手間をかける必要が無い。 In addition, since such a mask region can be set manually, it is not necessary to take complicated steps to determine what can be included in a color design such as a guidance display or a wall image.
また、評価値を算出するための計算式と算出された特徴量及び評価値とに基づいて、当該評価値を上昇させるための改善点を抽出して出力させることが出来るので、ユーザがより有効に評価結果を利用することが出来る。 In addition, based on the calculation formula for calculating the evaluation value, the calculated feature value, and the evaluation value, it is possible to extract and output an improvement point for increasing the evaluation value, so that the user is more effective. Evaluation results can be used.
なお、本発明は、上記実施の形態に限られるものではなく、様々な変更が可能である。
例えば、上記実施の形態では、評価用語や感性用語として、肯定的修飾語を評定尺度で示す場合について説明したが、肯定的修飾語と対称的な意味を有する否定的修飾語（反意語）と対にして、ＳＤ法に基づく評価により相関関係式を導出しても良い。また、上記実施の形態では、各評価成分の重み付加算値により評価値の算出を行ったが、その他、例えば、各評価成分による評価の相殺を考慮しても良い。
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made.
For example, in the above-described embodiment, the case where the positive modifier is indicated on the rating scale as the evaluation term or the sensitivity term has been described. However, the negative modifier (antonym) having a symmetric meaning with the positive modifier is described. Then, the correlation formula may be derived by evaluation based on the SD method. In the above embodiment, the evaluation value is calculated using the weighted addition value of each evaluation component. However, for example, the cancellation of the evaluation by each evaluation component may be considered.
また、上記実施の形態では、天井部、中央部、及び、床部で３領域に分割して色彩デザインの評価を行うことを可能としたが、分割可能な領域数は、これに限られない。例えば、床部と半円柱上の天井／側面部とが繋がっているような場合などでは、２領域に分割しても良い。 Moreover, in the said embodiment, although it was made possible to divide | segment into 3 area | regions in a ceiling part, a center part, and a floor part and to evaluate a color design, the number of area | regions which can be divided is not restricted to this. . For example, when the floor part and the ceiling / side face part on the semi-cylinder are connected to each other, the area may be divided into two regions.
また、上記実施の形態では、ＣＩＥ １９７６ Ｌ*ａ*ｂ*色空間における表示に変換して画像解析を行ったが他の色彩表現による表示画像データに基づいて画像解析を行っても良い。 Moreover, in the said embodiment, although it converted into the display in CIE 1976 L * a * b * color space and image analysis was performed, you may perform image analysis based on the display image data by another color expression.
また、上記実施の形態では、感性用語と評価用語を階層化した評価値を算出したが、階層化せず、単純に評価用語と特徴量との相関関係に基づいて直接算出しても良い。 In the above embodiment, the evaluation value obtained by hierarchizing the sensitivity terms and the evaluation terms is calculated. However, the evaluation values may be directly calculated based on the correlation between the evaluation terms and the feature amount without using the hierarchization.
また、上記実施の形態では、撮影された写真画像に基づく評価を例に挙げて説明したが、新設の建築構造物のイメージ図を用いたり、画像編集ソフトを用いて写真画像の一部を編集した画像データを用いたりしても良い。 In the above embodiment, the evaluation based on the photographed photographic image has been described as an example. However, an image of a newly built building structure is used, or a part of the photographic image is edited using image editing software. Image data may be used.
また、上記実施の形態では、出入口等の開口部を除いて閉鎖された建築構造物の内部空間構造について例を挙げて説明したが、天井のない吹き抜けの空間や、空間外部の大部分が視認可能なガラス張りの壁面構造を有する場合であっても、同様に本発明に係る色彩デザイン評価を行うことが出来る。この場合、空の色彩や外部の色彩は、各状況に応じてそれぞれ個別に評価対象としても良いし、最良な場合の画像データを用いたり、画像編集ソフトを用いて最良な場合の彩色に変更して評価を行ったりしても良い。 In the above embodiment, the internal space structure of a building structure that is closed except for openings such as entrances and the like has been described by way of example. However, a vaulted space without a ceiling or most of the outside of the space is visible. Even if it has a possible glass-walled wall structure, the color design evaluation according to the present invention can be similarly performed. In this case, the sky color and the external color may be evaluated separately according to each situation, or the best case image data or the best case color change using image editing software It is also possible to make an evaluation.
また、上記実施の形態では、色彩デザイン評価プログラム１３ａのコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＨＤＤや不揮発性メモリからなる記憶部１３を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウェーブ（搬送波）も本発明に適用される。
その他、上記実施の形態で示した構成や処理内容、手順などの具体的な細部は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
Moreover, although the said embodiment disclosed the example which used the memory | storage part 13 which consists of HDD and a non-volatile memory as a computer-readable medium of the color design evaluation program 13a, it is not limited to this example. As other computer-readable media, portable recording media such as a CD-ROM and a USB memory can be applied. A carrier wave is also applied to the present invention as a medium for providing program data according to the present invention via a communication line.
In addition, specific details such as the configuration, processing contents, and procedures shown in the above embodiment can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
１ 色彩デザイン評価装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＡＭ
１３ 記憶部
１３ａ 色彩デザイン評価プログラム
１４ 操作部
１５ 表示部
１６ 通信部
1 Color design evaluation device 11 CPU
12 RAM
13 storage unit 13a color design evaluation program 14 operation unit 15 display unit 16 communication unit
Claims (9)
複数人による評価に基づいて予め求められた、空間構造に対する印象評価に係る所定の評価用語についての複数段階による評価結果と前記複数の特徴量との間の色彩印象相関を用いて、前記解析が行なわれた画像データに係る空間構造の前記評価用語についての評価値を算出する評価値算出手段と
を備えることを特徴とする色彩デザイン評価装置。 A feature amount calculating means for analyzing the image data and calculating a plurality of feature amounts related to the color information of the image;
Using the color impression correlation between the evaluation results in a plurality of stages and the plurality of feature amounts for a predetermined evaluation term relating to the impression evaluation for the spatial structure, which is obtained in advance based on the evaluation by a plurality of persons, the analysis is performed. A color design evaluation device comprising: an evaluation value calculation means for calculating an evaluation value for the evaluation term of the spatial structure related to the performed image data.
所定のイメージの度合を示す感性指標と一又は複数の前記特徴量との間の色彩イメージ相関に基づいて、前記解析が行われた画像データに係る空間構造の前記所定のイメージについての感性指標値を算出する感性値算出手段と、
前記評価値に対応付けられた複数の前記感性指標値の重み付け計算により前記評価値を算出する感性評価換算手段と
を有することを特徴とする請求項１記載の色彩デザイン評価装置。 The evaluation value calculation means includes
A sensitivity index value for the predetermined image of the spatial structure related to the image data subjected to the analysis based on a color image correlation between the sensitivity index indicating the degree of the predetermined image and the one or more feature quantities Kansei value calculation means for calculating
The color design evaluation apparatus according to claim 1, further comprising: a sensitivity evaluation conversion unit that calculates the evaluation value by weighted calculation of the plurality of sensitivity index values associated with the evaluation value.
前記評価値算出手段は、当該算出された特徴量及び前記複数の構造領域間での前記特徴量の差分を前記評価値の算出に用いることを特徴とする請求項１又は２記載の色彩デザイン評価装置。 The feature amount calculating means calculates the feature amount of the entire spatial structure and the feature amount for each of a plurality of structural regions in the spatial structure,
3. The color design evaluation according to claim 1, wherein the evaluation value calculation unit uses the calculated feature value and the difference between the feature values between the plurality of structural regions for calculating the evaluation value. 4. apparatus.
前記複数の構造領域は、ユーザによる当該操作手段への入力操作により定められる
ことを特徴とする請求項３又は４記載の色彩デザイン評価装置。 Comprising an operation means for accepting a user input operation;
The color design evaluation apparatus according to claim 3 or 4, wherein the plurality of structural regions are defined by an input operation to the operation means by a user.
前記評価除外領域設定手段は、ユーザによる当該操作手段への入力操作により前記除外領域を設定する
ことを特徴とする請求項６記載の色彩デザイン評価装置。 Comprising an operation means for accepting a user input operation;
The color design evaluation apparatus according to claim 6, wherein the evaluation exclusion region setting unit sets the exclusion region by an input operation to the operation unit by a user.
複数人による評価結果に基づいて予め求められた、空間構造に対する印象評価に係る所定の評価用語についての複数段階による評価結果と前記複数の特徴量との間の色彩印象相関を用いて、前記解析が行なわれた画像データに係る空間構造の評価値を算出する評価値算出ステップと
を含むことを特徴とする色彩デザイン評価方法。 A feature amount calculating step of analyzing image data and calculating a plurality of feature amounts related to color information of the image;
The analysis using the color impression correlation between the evaluation results of a plurality of stages and the plurality of feature amounts for a predetermined evaluation term relating to the impression evaluation for the spatial structure, which is obtained in advance based on the evaluation results by a plurality of persons. A color design evaluation method comprising: an evaluation value calculation step of calculating an evaluation value of a spatial structure related to the image data subjected to.
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