JP2023057592A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】目的は、作成されたコンテンツの色覚識別性を検証すること、及び色覚識別性を高精度であっても過剰に敏感でもなく、適切に検証することのできる情報処理装置及びプログラムを提供することにある。【解決手段】コンテンツの色覚識別性を評価するための情報処理装置１０は、コンテンツ上の第１、第２の検証点Ａ，Ｂそれぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する変換部（Ｓ１２）と、Ｌａｂ色空間値に基づいて第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する計算部（Ｓ１３）と、第１、第２の検証点間の色差に対して色差閾値を比較して色差識別性を判定し、第１、第２の検証点間の明度差に対して明度差閾値を比較して明度差識別性を判定する識別性判定部（Ｓ２３，Ｓ２４）とを具備する。色差閾値と明度差閾値それぞれは、第１の検証点を含む領域と第２の検証点を含む領域とが隣接しているか否かに応じて異なる値に設定される。【選択図】 図４

Description

本発明の実施形態は、ドキュメント、図案、画像等のコンテンツの色覚識別性を検証するためのプログラム及び情報処理装置に関する。

ドキュメント、図案、画像等のコンテンツは多色で表現される事が一般的である。多色によりその視認性や直感性の向上、さらに情報量の増加が期待され得る。これらコンテンツは一般色覚健常者はもちろん、色覚障がい者、高齢者にとっても視認しやすく、情報劣化が無く提供される事が重要である。

作成されたコンテンツが一般色覚健常者、色覚障がい者、高齢者の全ての色覚特性区分の人が識別可能な色の組み合わせで構成されているか否か、つまり色覚識別性を有しているか否かを検証することが望まれている。

しかし、コンテンツを作成する際に色指定を支援する方法はあっても、作成されたコンテンツの色覚識別性を高精度であっても過剰に敏感でもなく、適切に検証する方法は存在していないのが現状である。

目的は、作成されたコンテンツの色覚識別性を検証すること、及び色覚識別性を高精度であっても過剰に敏感でもなく、適切に検証することのできる情報処理装置及びプログラムを提供することにある。

本実施形態に係るコンテンツの色覚識別性を評価するための情報処理装置は、プログラム、色差識別性の判定に用いる第１，第２の基準閾値、明度差識別性の判定に用いる第３，第４の基準閾値、複数のＬａｂ色空間値にそれぞれ対応付けられる補正係数の各データを記憶する記憶部と、プログラムを実行するプロセッサとを具備する。プロセッサがプログラムを実行することにより、コンテンツ上にユーザにより指定された第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する変換部と、Ｌａｂ色空間値に基づいて第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する計算部と、コンテンツの色空間値に基づいて第１の検証点を含む領域と第２の検証点を含む領域との隣接／隔絶を判定する領域判定部と、隣接／隔絶の判定結果に基づいて第１、第２の基準閾値の一方を選択し、第３、第４の基準閾値の一方を選択する選択部と、選択された第１、第２の基準閾値の一方と第３、第４の基準閾値の一方それぞれを、第１、第２の検証点の一方のＬａｂ色空間値に対応付けられた補正係数により補正する補正部と、第１、第２の検証点間の色差に対して補正された第１、第２の基準閾値の一方を比較して色差識別性を判定し、第１、第２の検証点間の明度差に対して補正された第３、第４の基準閾値の一方を比較して明度差識別性を判定する識別性判定部とを実現する。

図１は本実施形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。 図２は図1の記憶部に記憶される一般色覚健常者、色覚障がい者（Ｐ型）、色覚障がい者（Ｄ型）、高齢者それぞれのＬａｂテーブルを例示する図である。 図３は図1の記憶部に記憶される隣接用の基準閾値表、隔絶用の基準閾値表を例示する図である。 図４は本実施形態による色覚識別検証処理の手順を示すフローチャートである。 図５は図４の工程Ｓ１１により指定される検証点の例を示す図である。 図６は図４の工程Ｓ１２により特定される検証点Ａ，Ｂ，Ｃ各々に関する色覚特性区分毎のＬ値、ａ値、ｂ値、工程Ｓ１３により計算される検証点間（Ａ／Ｂ，Ａ／Ｃ，Ｂ／Ｃ）に関する色覚特性区分毎の色差、明度差の例を示す図である。 図７は図４の工程Ｓ１４で読み出される検証点Ａ，Ｂ，Ｃ各々に関する色覚特性区分毎の補正係数、工程Ｓ２０で読み出される基準閾値、工程Ｓ２１で補正される閾値、検証点間（Ａ／Ｂ，Ａ／Ｃ，Ｂ／Ｃ）毎に選択される閾値の例を示す図である。 図９は図４の工程Ｓ２３，Ｓ２４による判定結果、工程Ｓ２５による総合判定結果の例を示す図である。 図９は図４の工程Ｓ２５による総合判定結果の表示例を示す図である。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる情報処理装置を説明する。
なお、本実施形態では色をＬａｂ色空間値で表現する。周知の通り、見た目の濃さを明度指数Ｌ値で表し、色相と彩度をクロマティクネス指数と呼ばれるａ値、ｂ値で表している。明度差ΔＬは、２色間のＬ値の差として与えられる。２色間の色差はＬ値、a値、b値を用いて二つの色の知覚的な差を定量化したものであり、様々な指数が用いられており、例えば最も簡易な指数としてΔＥ７６は、Ｌａｂ色空間上での２色点間の距離として与えられる。例えば２色間の色差ΔＥ００は、計算に基づく色差がＬａｂ色空間上での人の目の色識別域に近似するように計算式を定義したものである。この計算式は周知であるのでここではその説明は省略する。本実施形態では色差として様々な指数のいずれの指数を採用してもかまわない。また、本実施形態により色覚識別性を検証する対象としては文書（ドキュメント）、図表（グラフ）、図案（イラスト）、画像等のコンテンツが例示される。これらコンテンツはＲＧＢ、ＣＭＹＫ等任意の色空間値で表現される。ここでは説明の便宜上コンテンツはＲＧＢ色空間値で表現されているものと仮定する。

図１は本実施形態に係る情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、プロセッサ１１、ＲＡＭ１３、ＲＯＭ１５、入力コントローラ１７、入力デバイス１９、ビデオコントローラ２１、ディスプレイ２３、Ｉ／Ｏコントローラ２５及び記憶部２７を有する。プロセッサ１１は例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）により構成される。ＲＡＭ１３は、プロセッサ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。プロセッサ１１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ１５あるいは記憶部２７からＲＡＭ１３にロードして、実行することで各種動作を実現する。ＲＯＭ１５あるいは記憶部２７は、プロセッサ１１により実行されるＢＩＯＳ（Basic Input Output System）、オペレーティングシステムプログラム（ＯＳ）、色覚識別性検証処理を実行するためのプログラムのコード、当該プログラムで必要とされる各種データ等が記憶される。詳細は後述する。

入力コントローラ１７でキーボード（ＫＢ）、マウスやタッチパネル等のポインティングデバイス等の入力デバイス１９からの入力を制御する。ビデオコントローラ２１は、プロセッサ１１の制御のもとで、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などのディスプレイ２３の表示を制御する。Ｉ／Ｏコントローラ２５は、記憶部２７へのアクセスを制御する。

図２（ａ）、図２（ｂ）、図２（ｃ）、図２（ｄ）には、記憶部２７に記憶されるＬａｂ色空間値表を示している。Ｌａｂ色空間値表は、複数の色番号各々に対して、Ｌ^＊値、ａ^＊値、ｂ^＊値（以下、単にＬ値、ａ値、ｂ値と表記する）の組みと、色覚識別性の判定に用いる基準閾値を補正するための補正係数とが対応付けられてなり、一般色覚健常者、色覚障がい者（Ｐ型）、色覚障がい者（Ｄ型）、高齢者等の色覚特性区分ごとに構成される。周知の通り、Ｌ値は色の明度を表している。また、ａ値は赤／マゼンタと緑の間の位置、ｂ値は黄色と青の間の位置を表しており、ａ値とｂ値とにより色相が定義付けられる。

補正係数は、色覚特性区分と色相とに応じて予め決定されている。詳細は後述するが、例えば色差の識別性を判定するために、２つの検証点間の色差に対して閾値を比較し、色差が閾値を超過しているときには、２つの検証点間又は２つの検証点をそれぞれ含む２つの領域間に色差を識別することができる色差識別性が有ると判定し、色差が閾値以下であるときには色差識別性が無いと判定する。色差識別性の判定に厳格さを求める場合には、より高い閾値が要求される。ここで、発明者は色覚特性区分だけでなく、色相によって色差識別性が変動することを発見した。明度差識別性に関しても同様である。従って、色覚特性区分だけでなく、色相に応じて閾値を変動させて、色差識別性及び明度差識別性の判定精度を向上させるために、色覚特性区分に対して基準閾値を個々に対応付けるとともに、基準閾値を補正するための補正係数を、色相に対してそれぞれ対応付けるものとした。

図３には、記憶部２７に記憶される基準閾値表を示している。基準閾値表は、色差識別性を判定するための基準閾値と、明度差識別性を判定するための基準閾値とが、一般色覚健常者、色覚障がい者（Ｐ型）、色覚障がい者（Ｄ型）、高齢者等の色覚特性区分ごとに対応付けられている。ここで、発明者は、領域が隣接している状態（隣り合っている）と、領域が隔絶している状態（隣り合っていない、領域間に他の領域が介在する）とで、人間が知覚する色差識別性及び明度差識別性が変動することを発見した。領域間が隣接している状態では色差識別性及び明度差識別性ともに領域間が隔絶している状態よりも低下する。従って２つの検証点をそれぞれ含む２つの領域が隣接している状態に対応する基準閾値表（図３（ａ））と、２つの領域が隣り合っていない、つまり他の領域を挟んで隔絶している状態に対応する基準閾値表（図３（ｂ））との２種類を設けて、領域間の隣接／隔絶の状態に応じて使い分けること、具体的には領域間が隣接しているときに適用する色差及び明度差それぞれに関する閾値を、領域間が隔絶しているときに適用するのそれよりも高い値にすることにより色差識別性及び明度差識別性の判定精度を向上するものとした。なお、図３（ａ）に示す色差に関する基準閾値は第１の基準閾値であり、図３（ｂ）に示す色差に関する基準閾値は第２の基準閾値であり、図３（ａ）に示す明度差に関する基準閾値は第３の基準閾値であり、図３（ｂ）に示す明度差に関する基準閾値は第４の基準閾値である。

図４には本実施形態による色覚識別検証処理を示している。色覚識別性検証処理を実行するためのプログラムのコードが記憶部２７からＲＡＭ１３に読み出され、プログラムをプロセッサ１１が実行することにより、色覚識別検証処理の各手段が実現される。

工程Ｓ１１において、操作者による入力デバイス１９の操作により、コンテンツ上に複数の検証点が任意の位置にそれぞれ指定される。ここでは図５に例示するように３つの検証点Ａ，Ｂ，Ｃが指定されるものとする。以下の処理により、３つの検証点Ａ，Ｂ，Ｃの全ての組み合わせ（Ａ／Ｂ、Ａ／Ｃ、Ｂ／Ｃ）で２点それぞれの間の色覚識別性の有無が判定される。

工程Ｓ１２において、図６（ａ）に例示するように、コンテンツ上の検証点Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれに関して例えばＲＧＢ色空間値がＬａｂ色空間値に変換される。この変換処理は一般色覚健常者、色覚障がい者（Ｐ型）、色覚障がい者（Ｄ型）、高齢者等の色覚特性区分ごとに行われる。工程Ｓ１３において、図６（ｂ）に例示するように、検証点Ａ，Ｂ，ＣそれぞれのＬａｂ色空間値に基づいて、２つの検証点（Ａ／Ｂ、Ａ／Ｃ、Ｂ／Ｃ）間の色差、明度差それぞれが色覚特性区分ごとに計算される。２点間の色差は各点のＬ値、a値、b値を用いて二つの色の知覚的な差を定量化したものであり、様々な指数が用いられており、例えば最も簡易な指数としてΔＥ７６は、Ｌａｂ色空間上での２色点間の距離として与えられる。この色差計算は様々な方法があるが、それら計算方法は周知であるのでここではその説明は省略する。また明度差は２点間のＬ値の差として計算される。

工程Ｓ１４において、図７（ａ）に例示するように、検証点Ａ，Ｂ，ＣそれぞれのＬａｂ色空間値によりＬａｂ色空間値表を照会して、検証点Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれに対応する補正係数が色覚特性区分ごとに記憶部２７からＲＡＭ１３に読み出される。

工程Ｓ１５において、検証点Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれを含む領域ＲＡ，ＲＢ，ＲＣが抽出される。領域抽出方法は任意の手法が採用される。例えばコンテンツ上の検証点Ａ，Ｂ，ＣそれぞれのＲＧＢ色空間値又はそれに近似する値を閾値として二値化し、検証点Ａ，Ｂ，Ｃを含む閉空間を検証点Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれを含む領域ＲＡ，ＲＢ，ＲＣとして抽出する。

工程Ｓ１６において、検証点Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれを含む領域ＲＡ，ＲＢ，ＲＣどうし、つまり領域ＲＡと領域ＲＢ、領域ＲＡと領域ＲＣ、領域ＲＢと領域ＲＣが隣接している状態（隣り合っている）と、隔絶している状態（隣り合っていない、領域間に他の領域が介在する）とのいずれの状態であるのかを判定する。例えば領域ＲＡ，ＲＢ，ＲＣを膨張処理し、重複する部分の画素数に対して所定の閾値を比較して、重複する部分の画素数が閾値を超過している場合には隣接状態であると判定し、重複する部分の画素数が閾値以下である場合には隔絶状態であると判定する。

続いて工程Ｓ１７において、検証点Ａ，Ｂ，Ｃのうち２つの検証点の組み合わせを選択する。例えば検証点Ａ，Ｂが選択される。工程Ｓ１８において、選択した２つの検証点Ａ，Ｂの領域ＲＡ，ＲＢが隣接しているか、隔絶しているかについて工程Ｓ１６の判定結果に従って判別され、隣接しているときには（Ｙｅｓ）、図３（ａ）に示す隣接用の基準閾値（色差）と、隣接用の基準閾値（明度差）とが２つの検証点Ａ，Ｂごと且つ色覚特性区分ごとに読み出され（工程Ｓ１９）、隔絶しているときには（Ｎｏ）、図３（ｂ）に示す隔絶用の基準閾値（色差）と、隔絶用の基準閾値（明度差）とが２つの検証点Ａ，Ｂごと且つ色覚特性区分ごとに読み出される（工程Ｓ２０）。

隣接用の基準閾値と隔絶用の基準閾値とは相違しており、典型的には隣接用の基準閾値は隔絶用の基準閾値よりも高い値に設定され、隔絶用の基準閾値は隣接用の基準閾値よりも低値に設定される。隣り合う領域には色差や明度差の識別性がより厳格に判定される。隣り合わない領域にはそれらの間に他の領域が介在されることから、隣り合う場合よりも、少し緩やかな判定でかまわない。識別性の判定精度を高レベルに確保しながらも、過剰に敏感な判定を排斥することができる。

工程Ｓ２１おいて、検証点Ａ，Ｂ各々について、基準閾値（色差）、基準閾値（明度差）は、工程Ｓ１４で読み出された補正係数により色覚特性区分ごとに補正される。工程Ｓ２２おいて、図７（ｂ）に例示するように、検証点Ａに関する補正された色差の基準閾値（単に閾値という）と検証点Ｂに関する色差の閾値とが比較され、高い閾値が色覚特性区分ごとに選択される。明度差に関しても、検証点Ａ，Ｂ間で比較され、高い閾値が色覚特性区分ごとに選択される。なお、高い閾値を選択することは、色差や明度差の識別性をより厳格に高精度に判定することを意味するが、検証点Ａ，Ｂ間で低い閾値を選択することを否定するものではない。

工程Ｓ２３おいて、図８に例示するように、選択した閾値（色差）に対して、工程Ｓ１３で計算した検証点Ａ，Ｂ間の色差を比較し、検証点Ａ，Ｂ間の色差が閾値（色差）を超過しているときには、検証点Ａ，Ｂ間に色差識別性が有り（○印）、一方、検証点Ａ，Ｂ間の色差が閾値（色差）以下を示すときには、検証点Ａ，Ｂ間に色差識別性が無い（×印）と判定する。この色差識別性の判定は色覚特性区分ごとに実行される。

同様に、工程Ｓ２４おいて、選択した閾値（明度差）に対して、工程Ｓ１３で計算した検証点Ａ，Ｂ間の明度差を比較し、検証点Ａ，Ｂ間の明度差が閾値（明度差）を超過しているときには、検証点Ａ，Ｂ間に明度差識別性が有り、一方、検証点Ａ，Ｂ間の明度差が閾値（明度差）以下を示すときには、検証点Ａ，Ｂ間に明度差識別性が無いと判定する。この明度差識別性の判定は色覚特性区分ごとに実行される。

工程Ｓ２５おいて、図８に例示するように、検証点Ａ，Ｂ間で、色差差識別性と明度差識別性とから総合的な識別性を判定する。色差識別性と明度差識別性との両方が全ての色覚特性区分について識別性有りの場合、検証点Ａ，Ｂ間に総合的な色覚識別性が有ると判定し、全ての色覚特性区分について色差差識別性と明度差識別性との一方又は両方が識別性無しの場合、検証点Ａ，Ｂ間に総合的な色覚識別性が無いと判定する。

工程Ｓ２６において他の検証点の組みがある場合には工程Ｓ１７にリターンして、他の検証点の組みに対して工程Ｓ１７－Ｓ２５を実行して、他の検証点の組みの間の総合的な色覚識別性について判定する。本ケースでは、検証点Ａ，Ｃの間の総合的な色覚識別性の有無、検証点Ｂ，Ｃの間の総合的な色覚識別性の有無について判定する。

工程Ｓ２６においてＮｏ、つまり全ての検証点の組み合わせについて総合的な色覚識別性の判定が完了したとき、工程Ｓ２７において全ての検証点の組み合わせに関する総合的な色覚識別性の判定結果を例えば表形式で構成し、図９に示すようにコンテンツ上に重ねて表示する。

以上のように本実施形態によれば、
作成されたコンテンツの色覚識別性を色差、明度差の両面から、さらに一般色覚健常者、色覚障がい者（Ｐ型）、色覚障がい者（Ｄ型）、高齢者等の複数の色覚特性区分にわたって総合的に検証することができる。また、検証点を含む領域間が隣接している状態と、領域間が隔絶している状態とで、異なる閾値を使って検証点間の色覚識別性の有無を判定することにより、その検証精度を向上することができる。さらに、基準閾値を色相（ａ値、ｂ値）に応じた補正係数により補正することにより、その検証精度を向上することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０…情報処理装置、１１…プロセッサ、１３…ＲＡＭ、１５…ＲＯＭ、１７…入力コントローラ、１９…入力デバイス、２１…ビデオコントローラ、２３…ディスプレイ、２５…Ｉ／Ｏコントローラ、２７…記憶部。

Claims (10)

1. コンテンツの色覚識別性を評価するための情報処理装置において、
   プログラム、色差識別性の判定に用いる第１，第２の基準閾値、明度差識別性の判定に用いる第３，第４の基準閾値、複数のＬａｂ色空間値にそれぞれ対応付けられる前記第１乃至第４の基準閾値を補正するための補正係数の各データを記憶する記憶部と、
   前記プログラムを実行するプロセッサとを具備する情報処理装置であって、
   前記プロセッサが前記プログラムを実行することにより、
   前記コンテンツ上にユーザにより指定された第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する変換部と、
   前記Ｌａｂ色空間値に基づいて、前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する計算部と、
   前記コンテンツの色空間値に基づいて、前記第１の検証点を含む領域と前記第２の検証点を含む領域との隣接／隔絶を判定する領域判定部と、
   前記隣接／隔絶の判定結果に基づいて、前記第１、第２の基準閾値の一方を選択し、前記第３、第４の基準閾値の一方を選択する選択部と、
   前記選択された前記第１、第２の基準閾値の一方と前記第３、第４の基準閾値の一方それぞれを、前記第１、第２の検証点の一方のＬａｂ色空間値に対応付けられた前記補正係数により補正する補正部と、
   前記第１、第２の検証点間の色差に対して前記補正された第１、第２の基準閾値の一方を比較して色差識別性を判定し、前記第１、第２の検証点間の明度差に対して前記補正された第３、第４の基準閾値の一方を比較して明度差識別性を判定する識別性判定部とを実現する、情報処理装置。
2. 前記色差識別性の判定結果と前記明度差識別性の判定結果とに基づいて前記第１、第２の検証点間の総合的な色覚識別性を判定する総合判定部がさらに実現される、請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記第１乃至第４の基準閾値は、一般色覚健常者、色覚障がい者、高齢者ごとに設けられる、請求項１記載の情報処理装置。
4. 前記補正係数は、一般色覚健常者、色覚障がい者、高齢者ごとに設けられる、請求項２記載の情報処理装置。
5. 前記変換部は、一般色覚健常者、色覚障がい者、高齢者ごとに前記色空間値を前記Ｌａｂ色空間値に変換し、
   前記計算部は、前記一般色覚健常者、前記色覚障がい者、前記高齢者ごとに前記Ｌａｂ色空間値に基づいて前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算し、
   前記補正部は、前記一般色覚健常者、前記色覚障がい者、前記高齢者ごとに、前記第１、第２の基準閾値の一方と前記第３、第４の基準閾値の一方それぞれを前記補正係数により補正し、
   前記識別性判定部は、前記一般色覚健常者、前記色覚障がい者、前記高齢者ごとに前記色差識別性を判定し、前記一般色覚健常者、前記色覚障がい者、前記高齢者ごとに前記明度差識別性を判定する
   前記総合判定部は、前記一般色覚健常者、前記色覚障がい者、前記高齢者の全てにおいて前記色差識別性及び前記明度差識別性を有する場合に、前記第１、第２の検証点間に総合的な色覚識別性が有ると判定する、請求項４記載の情報処理装置。
6. コンテンツの色覚識別性を評価するための情報処理装置において、
   前記コンテンツ上の第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する変換部と、
   前記Ｌａｂ色空間値に基づいて、前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する計算部と、
   前記第１、第２の検証点間の色差に対して色差閾値を比較して色差識別性を判定し、前記第１、第２の検証点間の明度差に対して明度差閾値を比較して明度差識別性を判定する識別性判定部とを具備し、
   前記色差閾値と前記明度差閾値それぞれは、前記第１の検証点を含む領域と前記第２の検証点を含む領域とが隣接しているか否かに応じて異なる値に設定される、情報処理装置。
7. コンテンツの色覚識別性を評価するための情報処理装置において、
   前記コンテンツ上の第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する変換部と、
   前記Ｌａｂ色空間値に基づいて、前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する計算部と、
   前記第１、第２の検証点間の色差に対して色差閾値を比較して色差識別性を判定し、前記第１、第２の検証点間の明度差に対して明度差閾値を比較して明度差識別性を判定する識別性判定部とを具備し、
   前記色差閾値と前記明度差閾値それぞれは前記第１、第２の検証点の一方のＬａｂ色空間値に応じて補正される、情報処理装置。
8. コンテンツ上にユーザにより指定された第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する手段と、
   前記Ｌａｂ色空間値に基づいて、前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する手段と、
   前記コンテンツの色空間値に基づいて、前記第１の検証点を含む領域と前記第２の検証点を含む領域との隣接／隔絶を判定する手段と、
   前記隣接／隔絶の判定結果に基づいて前記第１、第２の基準閾値の一方を選択し、前記第３、第４の基準閾値の一方を選択する手段と、
   前記選択された前記第１、第２の基準閾値の一方と前記第３、第４の基準閾値の一方それぞれを、前記第１、第２の検証点の一方のＬａｂ色空間値に対応付けられた補正係数により補正する手段と、
   前記第１、第２の検証点間の色差に対して前記補正された第１、第２の基準閾値の一方を比較して色差識別性を判定し、前記第１、第２の検証点間の明度差に対して前記補正された第３、第４の基準閾値の一方を比較して明度差識別性を判定する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
9. コンテンツ上の第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する手段と、
   前記Ｌａｂ色空間値に基づいて前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する手段と、
   前記第１、第２の検証点間の色差に対して色差閾値を比較して色差識別性を判定し、前記第１、第２の検証点間の明度差に対して明度差閾値を比較して明度差識別性を判定する手段と、
   前記色差閾値と前記明度差閾値それぞれを、前記第１の検証点を含む領域と前記第２の検証点を含む領域とが隣接と隔絶とのいずれかの状態に応じて異なる値に設定する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
10. コンテンツ上の第１、第２の検証点それぞれの色空間値をＬａｂ色空間値に変換する手段と、
    前記Ｌａｂ色空間値に基づいて前記第１、第２の検証点間の色差、明度差を計算する手段と、
    前記第１、第２の検証点間の色差に対して色差閾値を比較して色差識別性を判定し、前記第１、第２の検証点間の明度差に対して明度差閾値を比較して明度差識別性を判定する手段と、
    前記色差閾値と前記明度差閾値それぞれを前記第１、第２の検証点の一方のＬａｂ色空間値に応じて補正する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
    

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