JP2023537262A - 空間イメージ分析基盤配色推薦装置及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置は、プロセッサを含み、プロセッサは、空間イメージの入力を受ける動作、空間イメージを構成する色相の種類及び空間イメージで色相の種類それぞれが使用された比率を判別する動作、空間イメージに使用された色相の比率が高い順に空間イメージを構成する色相のうちの一部である第１色相を選別する動作、ソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上に第１色相それぞれが位置する元素値を判別する動作、第１色相それぞれが空間イメージで使用された比率を重み付けとして第１色相それぞれの元素値に重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算する動作、及びカラーイメージスケールに配色元素値を含む配色群を空間イメージに釣り合う配色として推薦する動作を遂行することができる。

Description

本発明は、空間イメージ分析基盤配色推薦装置及び方法に関する。

韓国インターネット振興院（ＫＩＳＡ）によれば、２０１９年に集計された韓国内オンラインショッピング市場の規模は約１３３兆ウォンであり、２０１８年の１１１兆ウォンに対比して約２０％の成長傾向を見せている。このようにオンラインショッピング市場の成長傾向が急激に増加するにつれ、オンラインショッピングプラットフォームに登録されるストア及び商品の数が飛躍的に増加しており、消費者がオフライン売場よりオンライン売場を通して物を購入する比率が大幅に上昇している。

一方、オフラインショッピングの形態は、消費者が売場を選び売場内に備えられた商品を目で確認して気に入る商品を購入する形態であったら、オンラインショッピングの形態は、消費者が所望の商品のキーワードを通して商品を検索して購入する形態であって、商品が販売されるプラットフォームが変化するにつれて消費者が商品を探すようになる形態も変わっている。

それゆえ、オンラインショッピングでは、商品ページに消費者のトラフィックを流入させ得るように商品と関連したキーワードをよく設定することが非常に重要になっている。ただし、韓国内の上位１０個のオンラインショッピングモールにアップロードされた商品の個数だけでも４億個を超える状況で商品毎にキーワードを一々設定することは難しい状況であるため、オンラインショッピングモールには、商品に対するイメージファイルだけで商品のキーワードを設定する機能や、ユーザが提示する情報が入ったイメージファイル（ｅｘ．空間を撮影したイメージ）だけでユーザが所望するものと予測される商品を推薦できる機能のソリューションが要求されている。

特に、インテリア分野で空間を構成する客体、例えば、壁紙、風景、事物等は、それぞれの色相を有し、これらが有する色相の調和は、良いインテリアを決定する重要な要素のうちの一つである。従って、ユーザが特定商品の購入を所望する場合、該当商品がどのような色相を有するかによってユーザの空間と釣り合うかを判断して推薦できる技術が要求される。

加えて、ユーザに商品の色相を推薦するとき、ユーザの空間に既に使用された色相と同じ色相で新たな商品を推薦する場合、単調感を与えることもあり得るため、空間に既に使用された色相でなくてもよく釣り合う感じを与えることのできる配色を有する商品を推薦できる技術が必要な実情である。

本発明の実施例において解決しようとする課題は、特定イメージが含む色相を分析して該当イメージに釣り合う配色を推薦する技術を提供しようとする。

このとき、本発明の実施例は、入力されたイメージに釣り合う色相を推薦するとき、入力されたイメージを構成する主な色相に対するソフト値及びダイナミック値を判別し、主な色相のソフト値及びダイナミック値を組み合わせてカラーイメージスケール上で組み合わせられた値を元素とする配色を選定する技術を提示する。

加えて、本発明の実施例は、ウェブで主に使用される色相に対する情報を収集したデータからカラーイメージスケールＤＢを生成する技術を提示する。

ただし、本発明の実施例が解決しようとする技術的課題は、以上において言及した課題に制限されず、以下において説明する内容から通常の技術者に自明な範囲内で多様な技術的課題が導出され得る。

本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置は、所定の動作を遂行するようにする命令語を格納する一つ以上のメモリ；及び前記一つ以上のメモリと動作できるように連結されて前記命令語を実行するように設定された一つ以上のプロセッサを含み、前記プロセッサが遂行する動作は、空間イメージの入力を受ける動作；前記空間イメージを構成する色相の種類及び前記空間イメージで前記色相の種類それぞれが使用された比率を判別する動作；前記空間イメージに使用された色相の比率が高い順に、前記空間イメージを構成する前記色相のうちの一部である第１色相を選別する動作；ソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上に前記第１色相それぞれが位置する元素値を判別する動作；前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率を重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記元素値に前記重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算する動作；及び前記カラーイメージスケールに前記配色元素値を含む配色群を前記空間イメージに釣り合う配色として推薦する動作を含むことができる。

また、前記プロセッサが遂行する動作は、前記カラーイメージスケールを生成する動作をさらに含み、前記カラーイメージスケールを生成する動作は、Ｐ種類（Ｐは、自然数）の色相を含むカラーパレットを獲得する動作；前記Ｐ種類の色相のＲＧＢ情報を基準に色相を分類してＵ個（Ｕは、Ｐより小さな自然数）のグループに群集させる動作；前記グループに含まれた色相のＲＧＢ情報に基づいてＲＧＢ情報の中央値を計算して、前記グループに含まれた色相のうちのＲＧＢ情報が前記中央値に最も近い色相を前記グループのリーダ色相に選別する動作；前記リーダ色相のＲＧＢ情報に基づいて前記リーダ色相のソフト値及びダイナミック値を決定する動作；前記リーダ色相のソフト値及びダイナミック値に既設定された数値を加算するか減算して前記リーダ色相と同じグループである色相のソフト値及びダイナミック値を決定する動作；及び前記Ｐ種類の色相に対して決定されたソフト値及びダイナミック値を所定の範囲によって分類した配色群を生成する動作を含むことができる。また、前記Ｐは、２７５であり、前記Ｕは、３２であってよい。

また、前記比率を判別する動作は、ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇアルゴリズムに基づいて前記空間イメージを分析して前記空間イメージを構成する色相の種類及び前記空間イメージで前記色相の種類それぞれが使用された比率を判別する動作を含むことができる。

また、前記第１色相を選別する動作は、前記空間イメージに使用された色相の比率が高い順に前記空間イメージを構成するｎ種類（ｎは、自然数）の色相を選別する動作；及び前記ｎ種類の色相が前記空間イメージで使用された比率の和を１００％に換算して、前記ｎ種類の色相のうち前記比率が高い順に前記比率を累積して合わせたとき、ａ％（ａは、１００以下の自然数）を超えるまでの色相を前記第１色相に選別する動作を含むことができる。また、前記ｎ種類は、５種類であり、前記ａ％は、７０％であってよい。

また、前記配色元素値を計算する動作は、前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率を重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記元素値に加重算術平均を適用して前記配色元素値を計算する動作を含むことができる。

また、前記配色元素値を計算する動作は、前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率の和を１００％に換算して導出されたそれぞれの比率を前記第１色相それぞれの重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記２次元元素値に加重算術平均を適用して前記配色元素値を計算する動作を含むことができる。

また、前記配色元素値を計算する動作は、下記数１に基づいて計算され得る。

（Ｎ＝第１色相の個数、ａ＝空間イメージでＮ個の第１色相が使用された比率の和を１００％に換算したとき、いずれか一つの第１色相が使用された比率、Ｓ：ソフト元素値、Ｄ：ダイナミック元素値、Ｓ_ａｖ：第１色相のソフト値に対する加重算術平均元素値、Ｄ_ａｖ：第１色相のダイナミック値に対する加重算術平均元素値）

本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦方法は、空間イメージの入力を受けるステップ；前記空間イメージを構成する色相の種類及び前記空間イメージで前記色相の種類それぞれが使用された比率を判別するステップ；前記空間イメージに使用された色相の比率が高い順に、前記空間イメージを構成する前記色相のうちの一部である第１色相を選別するステップ；ソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上に前記第１色相それぞれが位置する元素値を判別するステップ；前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率を重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記元素値に前記重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算するステップ；及び前記カラーイメージスケールに前記配色元素値を含む配色群を前記空間イメージに釣り合う配色として推薦するステップを含むことができる。

本発明は、特定イメージが含む色相を分析して該当イメージに釣り合う配色を推薦できる。これによって、本技術がオンラインショッピングモールのソリューションとして使用される場合、オンラインショッピングモールは、ユーザの空間に釣り合う商品の配色を推薦できる。加えて、ユーザの空間に既に使用された色相だけではなく、さらに調和した感じを与えることのできる多様な色相の配色を推薦できる。

この他に、本文書を通して直接的または間接的に把握される多様な効果が提供され得る。

本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置を利用して空間イメージが含む色相の種類及び比率を判別する機能を示した図である。 本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置が空間イメージに主に使用された５種類の色相と使用比率を抽出する動作を説明するための例示図である。 色相をソフト及びダイナミックを軸にする２次元座標平面に配置したカラーイメージスケールの例示図である。 カラーイメージスケール上の色相に対してソフト値及びダイナミック値の範囲を基準に分類したグループの例示図である。 カラーパレットに含まれた色相をＲ、Ｇ、Ｂを軸にする３次元座標平面に配置した例示図である。 本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦方法のフローチャートである。

本明細書全般にわたった内容に基づいて下されるべきである。

図面に表示され、下記に説明される機能ブロックは、可能な具現の例であるだけである。他の具現では、詳細な説明の思想及び範囲を外れない範囲で他の機能ブロックが使用され得る。また、本発明の一つ以上の機能ブロックが個別ブロックで表示されるが、本発明の機能ブロックのうち一つ以上は、同じ機能を実行する多様なハードウェア及びソフトウェア構成の組み合わせであってよい。

また、ある構成要素を含むという表現は、開放型の表現であって、該当構成要素が存在することを単に指すだけであり、さらなる構成要素を排除するものと理解されてはならない。

さらに、ある構成要素が他の構成要素に連結されているとか接続されていると言及される時には、その他の構成要素に直接的に連結または接続されていてもよいが、中間に他の構成要素が存在してもよいと理解されるべきである。

また、「第１、第２」等のような表現は、複数の構成を区分するための用途にだけ使用された表現であって、構成の間の順序やその他の特徴を限定しない。

以下においては、図面を参照して本発明の実施例について説明する。

図１は、本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００を利用して空間イメージが含む色相の種類及び比率を判別する機能を示した図である。

図１を参照すると、本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００は、図１に示されたインターフェースの上段メニューの空間分析、事物分析、スタイル分析、配推薦機能のうち配色推薦機能を提供できる。データ増強基盤事物分析モデル学習装置１００は、特定イメージ（ｅｘ．所定の空間に配置された客体を含む空間イメージ）が含む色相及び比率を分析して出力し、さらに該当イメージに釣り合う配色を推薦できる。配色（ｃｏｌｏｒ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）の文言的な意味は、色の組み合わせを意味し、本発明の実施例が提供しようとする配色は、空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００が入力を受けたイメージに既に使用された色相だけではなく、空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００が入力を受けたイメージに使用されなかった色相でありながらも入力を受けたイメージに使用された色相と調和した感じを与えることのできる色相の提案を意味する。

図２は、本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００の機能ブロック図である。

図２を参照すると、一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００は、メモリ１１０、プロセッサ１２０、入力インターフェース１３０、ディスプレイ部１４０及び通信インターフェース１５０を含むことができる。

メモリ１１０は、空間イメージＤＢ１１１、色相データＤＢ１１３、及び命令語ＤＢ１１５を含むことができる。

空間イメージＤＢ１１１は、所定の空間に配置された客体を含む空間イメージファイルを含むことができる。空間イメージは、外部サーバ、外部ＤＢを通して獲得するかインターネット上の空間イメージを獲得できる。このとき、空間イメージは、多数のピクセル（ｅｘ．横Ｍ個、縦Ｎ個の行列形態に構成されたＭ×Ｎ個のピクセル）で構成され得、それぞれのピクセルは、Ｒ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）の固有色相を示すＲＧＢ元素値（ｘ、ｙ、ｚ）で構成されたピクセル情報を含むことができる。

色相データＤＢ１１３は、複数の色相に対するＲＧＢ情報を含むカラーパレット、多様な元素値（ｅｘ．ソフト、ダイナミック、明度、彩度、色相等）によって色相を分類できるカラーイメージスケールを含むことができる。

命令語ＤＢ１１５は、プロセッサ１２０の動作を遂行させることのできる命令語を格納することができる。例えば、命令語ＤＢ１１５は、後述するプロセッサ１２０の動作と対応する動作を遂行するようにするコンピュータコードを格納することができる。

プロセッサ１２０は、空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００が含む構成、メモリ１１０、入力インターフェース１３０、ディスプレイ部１４０及び通信インターフェース１５０の全般的な動作を制御できる。プロセッサ１２０は、色相判別モジュール１２１、配色判別モジュール１２３、制御モジュール１２５及びＤＢ生成モジュール１２７を含むことができる。プロセッサ１２０は、メモリ１１０に格納された命令語を実行してラベリングモジュール１２１、色相判別モジュール１２１、配色判別モジュール１２３、制御モジュール１２５及びＤＢ生成モジュール１２７を駆動させることができ、色相判別モジュール１２１、配色判別モジュール１２３、制御モジュール１２５及びＤＢ生成モジュール１２７により遂行される動作は、プロセッサ１２０により遂行される動作と理解され得る。

色相判別モジュール１２１は、配色推薦のために入力された空間イメージを構成する色相の種類を判別でき、空間イメージを構成する色相の種類それぞれが使用された比率を判別できる。例えば、色相判別モジュール１２１は、ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇアルゴリズム（参考文献：ｈｔｔｐｓ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｋ－ｍｅａｎｓ＿ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）を利用して空間イメージを構成する色相の種類及び空間イメージで色相の種類それぞれが使用された比率を判別できるが、本発明の実施例が例示したアルゴリズムにのみ限定されるものではない。

一方、空間イメージを構成する色相が非常に多い場合、空間イメージを構成する全ての色相の種類と釣り合う配色を判別するように演算するならば全ての色相に対して演算が必要で長い時間がかかり得、イメージ内に非常に低い比率で含まれた色相に対しても演算が遂行されるため非効率的であり得る。従って、色相判別モジュール１２１は、配色推薦に使用される主な色相を選別するために、空間イメージに使用された色相の比率が高い順に空間イメージを構成する色相のうちの一部を演算に使用される主な色相（以下、「第１色相」と称する）を選別できる。

図３は、本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦装置が空間イメージに主に使用された５種類の色相と使用比率を抽出する動作を説明するための例示図である。

図３を参照すると、色相判別モジュール１２１は、空間イメージに使用された色相の比率が高い順に空間イメージを構成するｎ種類の色相を選別できる。図３の場合、ｎ＝５である例示であって、色相判別モジュール１２１は、５種類の色相それぞれが空間イメージで使用された比率の和を１００％に換算できる（図３の場合、Ｃ１色：３０％、Ｃ２色：２５％、Ｃ３色：２０％、Ｃ４色：１５％、Ｃ５色：１０％）。

このとき、色相判別モジュール１２１は、Ｃ１～Ｃ５の５種類の色相のうち前記比率が高い順に前記比率を累積して合わせたとき、ａ％（ａは、１００以下の自然数）を超えるまでの色相を第１色相に選別できる。例えば、ａ％が７０％である場合、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３それぞれの色相が使用された比率を合算したとき、７０％を超えるようになるので、第１色相をＣ１、Ｃ２、Ｃ３に選別できる。

配色判別モジュール１２３は、選別された第１色相それぞれが有するＲＧＢ情報に基づいてソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上の第１色相の位置を判別して第１色相が有するソフト（ｓｏｆｔ）元素値及び色相のダイナミック（ｄｙｎａｍｉｃ）元素値を判別できる。

図４は、色相をソフト及びダイナミックを軸にする２次元座標平面に配置したカラーイメージスケールの例示図である。

カラーイメージスケールは、釣り合う配色を有する色相が近く位置するように表現するためのグラフであって、色相が動的であるか－静的であるかによる尺度を示すダイナミック（ｄｙｎａｍｉｃ）値、色相が軟らかいか－硬いかに対する尺度を示すソフト（ｓｏｆｔ）値を基準に色相を分類したグラフである。配色判別モジュール１２３は、第１色相のＲＧＢ情報に基づいてカラーイメージスケール上で第１色相と最も近い数値のＲＧＢ情報を有する色相が位置する座標を判別して、第１色相のソフト（ｓｏｆｔ）元素値及び色相のダイナミック（ｄｙｎａｍｉｃ）元素値を決定できる。本発明の実施例は、多様なカラーイメージスケールを使用することができるが、ＤＢ生成モジュール１２７について後述する部分で、本発明の実施例は、ウェブ（Ｗｅｂ）上で主に使用される色相を基盤にカラーイメージスケールを生成する方法を提示する。

制御モジュール１２５は、第１色相それぞれが有するカラーイメージスケール上の元素値を基準に、空間イメージに最もよく釣り合う配色がカラーイメージスケール上で位置する座標である配色元素値を計算できる。

このとき、制御モジュール１２５は、第１色相それぞれが空間イメージで使用された比率を重み付けとして、第１色相それぞれの元素値に重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算できる。各元素値に重み付けを加えて組み合わせる実施例は、中央値、平均値、ベクトル和等、多様な方法を実現でき、例えば、加重算術平均を適用できる。

例えば、制御モジュール１２５は、第１色相それぞれが空間イメージで使用された比率の和を１００％に換算し、導出されたそれぞれの比率を第１色相それぞれの重み付けとして、第１色相それぞれの２次元元素値に下記数１のように加重算術平均を適用して配色元素値を計算できる。

（Ｎ＝第１色相の個数、ａ＝空間イメージでＮ個の第１色相が使用された比率の和を１００％に換算したとき、特定第１色相が使用された比率、Ｓ：ソフト元素値、Ｄ：ダイナミック元素値、Ｓ_ａｖ：第１色相のソフト値に対する加重算術平均元素値、Ｄ_ａｖ：第１色相のダイナミック値に対する加重算術平均元素値）

図３の例示に数１を適用する例示を説明する。図３において第１色相に選別されたＣ１、Ｃ２、Ｃ３が空間イメージで使用された比率は、Ｃ１：３０％、Ｃ２：２５％、Ｃ３：２０％である。このとき、各比率の和が１００％になるように換算するならば、

このとき、カラーイメージスケール（Ｓ軸、Ｄ軸）上でＣ１の座標は（Ｓ１、Ｄ１）＝（０．５、０．４）、Ｃ２の座標は（Ｓ２、Ｄ２）＝（０．４、０、３）、Ｃ３の座標は（Ｓ３、Ｄ３）＝（０．３、０．２）であると仮定する。

このとき、配色元素値（Ｓ_ａｖ、Ｄ_ａｖ）は、数１を適用する場合、下記のように（０．４１３３、０．３１３３）に計算され得る。

制御モジュール１２５は、カラーイメージスケールに計算された配色元素値を含む配色群を空間イメージに釣り合う配色として推薦できる。

図５は、カラーイメージスケール上の色相に対してソフト値及びダイナミック値の範囲を基準に分類したグループの例示図である。

図５を参照して、図３の例示を適用する場合、図３に対して配色元素値（０．４１３３、０．３１３３）は、ソフト範囲０．４～０．６、ダイナミック範囲０．０～０．４に位置する「シンプルな」という配色群に位置する。これによって、制御モジュール１２５は、カラーイメージスケールで「シンプルな」という配色群に属した色相を空間イメージに釣り合う配色として推薦できる。

ＤＢ生成モジュール１２７は、ウェブ上で主に使用される色相を基準にカラーイメージスケールを生成できる。

例えば、ＤＢ生成モジュール１２７は、２７５種類の色相を含むカラーパレットを獲得できる。ＤＢ生成モジュール１２７は、ウェブ上でよく使用される色相を使用するためにＨＴＭＬカラーパレットまたはジャバスクリプトカラーパレットを使用することができる。

以後、ＤＢ生成モジュール１２７は、２７５種類の色相に対してソフト及びダイナミック値を決定しなければならないが、値の演算を効率的にするために、まず２７５種類の色相のＲＧＢ情報を基準に色相を分類して３２個のグループに群集させることができる。ＤＢ生成モジュール１２７は、２７５種類の色相のＲＧＢ情報を基準に図６のようにＲＧＢ３次元座標平面に配置でき、３次元空間上に位置する色相間の距離を基準に近い色相同士で３２個のグループに分類できる。

次に、ＤＢ生成モジュール１２７は、グループに含まれた色相のＲＧＢ情報に基づいてＲＧＢ情報の中央値または平均値を計算して、グループに含まれた色相のうちのＲＧＢ情報が中央値または平均値に最も近い色相を各グループのリーダ色相に選別できる。

これによって、ＤＢ生成モジュール１２７は、各グループのリーダ色相に対してのみＲＧＢ情報に基づいてリーダ色相のソフト値及びダイナミック値を決定できる。決定以後、ＤＢ生成モジュール１２７は、リーダ色相とリーダ色相と同じグループに属した他の色相のＲＧＢ情報の差値を基盤に、リーダ色相のソフト値及びダイナミック値に既設定された数値を加算するか減算してリーダ色相と同じグループである色相のソフト値及びダイナミック値を決定できる。

これによって、ＤＢ生成モジュール１２７は、２７５種類の色相に対して決定されたソフト値及びダイナミック値を基準に、ソフト及びダイナミックを軸に配置してウェブ上で主に使用される色相基盤のカラーイメージスケールを生成でき、ソフト値及びダイナミック値を所定の範囲により分類して図４のような配色群を生成できる。一方、上に例示された２７５の色相と３２個のグループは例示であるだけで、実施する方案によって多様な色相を使用することができ、使用される色相より小さな数のグループに分類して実施例を具現できる。

入力インターフェース１３０は、ユーザが入力するデータまたはウェブ上のデータを獲得し、プロセッサ１２０の演算のために空間イメージの入力を受けることができる。データは、所定の空間に配置された客体に対するイメージ、イメージを構成するピクセルのＲＧＢ情報を含む空間イメージ、複数の色相に対するＲＧＢ情報を含むカラーパレット、所定の元素値（ｅｘ．ソフト、ダイナミック、明度、彩度、色相等）によって色相を分類できる複数のカラーイメージスケールを含むことができる。

ディスプレイ部１４０は、ディスプレイパネルを含んで画像を出力するハードウェア構成を含むことができる。

通信インターフェース１５０は、外部装置（ｅｘ．オンラインショッピングモールサーバ、ユーザ端末等）と通信して情報を送受信できるようにする。このために、通信インターフェース１５０は、無線通信モジュールまたは有線通信モジュールを含むことができる。

図７は、本発明の一実施例に係る空間イメージ分析基盤配色推薦方法のフローチャートである。図７による空間イメージ分析基盤配色推薦方法の各ステップは、図２を通して説明された空間イメージ分析基盤配色推薦装置１００により遂行され得、各ステップを説明すると、次のとおりである。

図７を参照すると、入力インターフェース１３０は、空間イメージの入力を受けることができる（Ｓ７１０）。以後、色相判別モジュール１２１は、空間イメージを構成する色相の種類及び空間イメージで色相の種類それぞれが使用された比率を判別し（Ｓ７２０）、空間イメージに使用された色相の比率が高い順に空間イメージを構成する色相のうちの一部である第１色相を選別できる（Ｓ７３０）。次に、配色判別モジュール１２３は、ソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上に第１色相それぞれが位置する元素値を判別できる（Ｓ７４０）。これによって、制御モジュール１２５は、第１色相それぞれが空間イメージで使用された比率を重み付けとして、第１色相それぞれの元素値に重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算し（Ｓ７５０）、カラーイメージスケールに配色元素値を含む配色群を空間イメージに釣り合う配色として推薦できる（Ｓ７６０）。さらに、ＤＢ生成モジュール１２７は、ウェブ上のカラーパレットを基盤にカラーイメージスケールを生成できる。

一方、上述した各ステップの主体である構成要素が該当ステップを実施するための過程は、図１乃至図６と共に説明したので、重複した説明は省略する。

上述した本発明の実施例は、多様な手段を通して具現され得る。例えば、本発明の実施例は、ハードウェア、ファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェアまたはそれらの結合等により具現され得る。

ハードウェアによる具現の場合、本発明の実施例に係る方法は、一つまたはそれ以上のＡＳＩＣｓ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙｓ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ等により具現され得る。

ファームウェアやソフトウェアによる具現の場合、本発明の実施例に係る方法は、以上において説明された機能または動作を遂行するモジュール、手順または関数等の形態に具現され得る。ソフトウェアコード等が書き込まれたコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能書き込み媒体またはメモリユニットに格納されてプロセッサにより駆動され得る。メモリユニットは、プロセッサの内部または外部に位置して、既に公知になった多様な手段によりプロセッサとデータを受け渡しすることができる。

また、本発明に添付のブロック図の各ブロックとフローチャートの各ステップの組み合わせは、コンピュータプログラムインストラクションにより遂行されてもよい。これらのコンピュータプログラムインストラクションは、汎用コンピュータ、特殊用コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備のエンコーディングプロセッサに搭載され得るので、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備のエンコーディングプロセッサを通して遂行されるそのインストラクションがブロック図の各ブロックまたはフローチャートの各ステップで説明された機能を遂行する手段を生成するようになる。これらのコンピュータプログラムインストラクションは、特定方法で機能を具現するためにコンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備を目指すことのできるコンピュータ利用可能またはコンピュータ読み取り可能メモリに格納されることも可能であるので、そのコンピュータ利用可能またはコンピュータ読み取り可能メモリに格納されたインストラクションは、ブロック図の各ブロックまたはフローチャートの各ステップで説明された機能を遂行するインストラクション手段を内包する製造品目を生産することも可能である。コンピュータプログラムインストラクションは、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備上に搭載されることも可能であるので、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備上で一連の動作ステップが遂行されてコンピュータで実行されるプロセスを生成してコンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備を遂行するインストラクションは、ブロック図の各ブロック及びフローチャートの各ステップで説明された機能を実行するためのステップを提供することも可能である。

併せて、各ブロックまたは各ステップは、特定された論理的機能を実行するための一つ以上の実行可能なインストラクションを含むモジュール、セグメントまたはコードの一部を示すことができる。また、いくつかの代替実施例では、ブロックまたはステップで言及された機能が順序を外れて発生することも可能であることを注目すべきである。例えば、引き続き図示されている二つのブロックまたはステップは、実際、実質的に同時に遂行されることも可能であり、またはそのブロックまたはステップが時々該当する機能によって逆順に遂行されることも可能である。

このように、本発明の属する技術の分野における当業者は、本発明がその技術的思想や必須特徴を変更することなく他の具体的な形態で実施され得るということが理解できるだろう。それゆえ、以上において記述した実施例は、全ての面で例示的であり、限定的なものではないものとして理解すべきである。本発明の範囲は、詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲により示され、特許請求の範囲の意味及び範囲、そしてその等価概念から導出される全ての変更または変形された形態が本発明の範囲に含まれるものと解釈されるべきである。

Claims (11)

1. 空間イメージ分析基盤配色推薦装置において、
   所定の動作を遂行するようにする命令語を格納する一つ以上のメモリ；及び前記一つ以上のメモリと動作できるように連結されて前記命令語を実行するように設定された一つ以上のプロセッサを含み、
   前記プロセッサが遂行する動作は、
   空間イメージの入力を受ける動作；
   前記空間イメージを構成する色相の種類及び前記空間イメージで前記色相の種類それぞれが使用された比率を判別する動作；
   前記空間イメージに使用された色相の比率が高い順に、前記空間イメージを構成する前記色相のうちの一部である第１色相を選別する動作；
   ソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上に前記第１色相それぞれが位置する元素値を判別する動作；
   前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率を重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記元素値に前記重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算する動作；及び
   前記カラーイメージスケールに前記配色元素値を含む配色群を前記空間イメージに釣り合う配色として推薦する動作を含む、
   空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
2. 前記プロセッサが遂行する動作は、
   前記カラーイメージスケールを生成する動作をさらに含み、
   前記カラーイメージスケールを生成する動作は、
   Ｐ種類（Ｐは、自然数）の色相を含むカラーパレットを獲得する動作；
   前記Ｐ種類の色相のＲＧＢ情報を基準に色相を分類してＵ個（Ｕは、Ｐより小さな自然数）のグループに群集させる動作；
   前記グループに含まれた色相のＲＧＢ情報に基づいてＲＧＢ情報の中央値を計算して、前記グループに含まれた色相のうちのＲＧＢ情報が前記中央値に最も近い色相を前記グループのリーダ色相に選別する動作；
   前記リーダ色相のＲＧＢ情報に基づいて前記リーダ色相のソフト値及びダイナミック値を決定する動作；
   前記リーダ色相のソフト値及びダイナミック値に既設定された数値を加算するか減算して前記リーダ色相と同じグループである色相のソフト値及びダイナミック値を決定する動作；及び
   前記Ｐ種類の色相に関して決定されたソフト値及びダイナミック値を所定の範囲によって分類した配色群を生成する動作を含む、
   請求項１に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
3. 前記Ｐは、２７５であり、
   前記Ｕは、３２である、
   空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
4. 前記比率を判別する動作は、
   ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇアルゴリズムに基づいて前記空間イメージを分析して前記空間イメージを構成する色相の種類及び前記空間イメージで前記色相の種類それぞれが使用された比率を判別する動作を含む、
   請求項１に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
5. 前記第１色相を選別する動作は、
   前記空間イメージに使用された色相の比率が高い順に前記空間イメージを構成するｎ種類（ｎは、自然数）の色相を選別する動作；及び
   前記ｎ種類の色相が前記空間イメージで使用された比率の和を１００％に換算して、前記ｎ種類の色相のうち前記比率が高い順に前記比率を累積して合わせたとき、ａ％（ａは、１００以下の自然数）を超えるまでの色相を前記第１色相に選別する動作を含む、
   請求項１に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
6. 前記ｎ種類は、５種類であり、
   前記ａ％は、７０％である、
   請求項５に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
7. 前記配色元素値を計算する動作は、
   前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率を重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記元素値に加重算術平均を適用して前記配色元素値を計算する動作を含む、
   請求項１に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
8. 前記配色元素値を計算する動作は、
   前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率の和を１００％に換算して導出されたそれぞれの比率を前記第１色相それぞれの重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記２次元元素値に加重算術平均を適用して前記配色元素値を計算する動作を含む、
   請求項７に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
9. 前記配色元素値を計算する動作は、
   下記数１に基づいて計算される、
   
   （Ｎ＝第１色相の個数、ａ＝空間イメージでＮ個の第１色相が使用された比率の和を１００％に換算したとき、いずれか一つの第１色相が使用された比率、Ｓ：ソフト元素値、Ｄ：ダイナミック元素値、Ｓ_ａｖ：第１色相のソフト値に対する加重算術平均元素値、Ｄ_ａｖ：第１色相のダイナミック値に対する加重算術平均元素値）
   請求項８に記載の空間イメージ分析基盤配色推薦装置。
10. 空間イメージ分析基盤配色推薦装置が遂行する空間イメージ分析基盤配色推薦方法において、
    空間イメージの入力を受けるステップ；
    前記空間イメージを構成する色相の種類及び前記空間イメージで前記色相の種類それぞれが使用された比率を判別するステップ；
    前記空間イメージに使用された色相の比率が高い順に、前記空間イメージを構成する前記色相のうちの一部である第１色相を選別するステップ；
    ソフト及びダイナミックを元素とする所定のカラーイメージスケール上に前記第１色相それぞれが位置する元素値を判別するステップ；
    前記第１色相それぞれが前記空間イメージで使用された比率を重み付けとして、前記第１色相それぞれの前記元素値に前記重み付けを加えて組み合わせた配色元素値を計算するステップ；及び
    前記カラーイメージスケールに前記配色元素値を含む配色群を前記空間イメージに釣り合う配色として推薦するステップを含む、
    空間イメージ分析基盤配色推薦方法。
11. 請求項１０に記載の方法をプロセッサが遂行するようにするコンピュータ読み取り可能書き込み媒体に格納されたコンピュータプログラム。