JP3037818B2 - カラー画像における色むら修正方法 - Google Patents
カラー画像における色むら修正方法Info
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- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09G—ARRANGEMENTS OR CIRCUITS FOR CONTROL OF INDICATING DEVICES USING STATIC MEANS TO PRESENT VARIABLE INFORMATION
- G09G5/00—Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators
- G09G5/02—Control arrangements or circuits for visual indicators common to cathode-ray tube indicators and other visual indicators characterised by the way in which colour is displayed
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はカラー画像の色むらを修
正する方法に関し、特に、コンピュータ画像処理システ
ム等で用いるコンピュータグラフィック処理に関する。
正する方法に関し、特に、コンピュータ画像処理システ
ム等で用いるコンピュータグラフィック処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータで画像を扱うには、自然画
像のようなアナログデータをそのまま扱わず、不連続な
点に分解し数値化したデータに変換する。すなわち、ア
ナログデータをデジタルデータに変換するわけである。
像のようなアナログデータをそのまま扱わず、不連続な
点に分解し数値化したデータに変換する。すなわち、ア
ナログデータをデジタルデータに変換するわけである。
【０００３】カラー画像を扱う場合にはデジタルデータ
にカラー情報も含まれる。コンピュータで扱う画像デー
タは点の集まりであるわけだが、人間が見たときに元の
映像に近い姿で再現するためには、点の数を大量に持つ
必要がある。このため、コンピュータで画像処理を行う
には、大容量の記憶装置が必要であり、かつ処理時間は
非常に長くかかるものとなっている。
にカラー情報も含まれる。コンピュータで扱う画像デー
タは点の集まりであるわけだが、人間が見たときに元の
映像に近い姿で再現するためには、点の数を大量に持つ
必要がある。このため、コンピュータで画像処理を行う
には、大容量の記憶装置が必要であり、かつ処理時間は
非常に長くかかるものとなっている。
【０００４】自然画像あるいはカラー写真等からビデオ
入力装置やイメージスキャナでイメージデータを読み取
った場合、コンピュータで表現できる点や色の数には制
限がある。一つには入力装置の分解能力に限界あり、も
う一つにはコンピュータの能力（記憶容量や処理速度）
に限界があるからである。
入力装置やイメージスキャナでイメージデータを読み取
った場合、コンピュータで表現できる点や色の数には制
限がある。一つには入力装置の分解能力に限界あり、も
う一つにはコンピュータの能力（記憶容量や処理速度）
に限界があるからである。
【０００５】実物を忠実に再現するには無限個の点が必
要である。しかし、幸い人間の目の分解能力（点と点、
色と色の識別能力）に限界があるために、有限個の点で
も十分に自然に近い像としてディスプレイ上の画像を見
ることができる。したがって、ある程度の分解能力を持
ったディスプレイなら、自然画に近い映像が表現でき
る。
要である。しかし、幸い人間の目の分解能力（点と点、
色と色の識別能力）に限界があるために、有限個の点で
も十分に自然に近い像としてディスプレイ上の画像を見
ることができる。したがって、ある程度の分解能力を持
ったディスプレイなら、自然画に近い映像が表現でき
る。
【０００６】
【発明しようとする課題】人は画像をみるとき、明暗だ
けで見ているわけではなく、色彩が重要な役割を果たし
ている。たとえば、同じ明度の赤と青の２枚の色紙を接
して並べた場合、モノクロでは１枚としか見えないが、
カラーでは２枚の違った紙として判断できる。自然画像
が、より自然に見えるか否かは、色が大きくかかわって
いるわけである。
けで見ているわけではなく、色彩が重要な役割を果たし
ている。たとえば、同じ明度の赤と青の２枚の色紙を接
して並べた場合、モノクロでは１枚としか見えないが、
カラーでは２枚の違った紙として判断できる。自然画像
が、より自然に見えるか否かは、色が大きくかかわって
いるわけである。
【０００７】コンピュータで表現できる色の数が肉眼で
識別できる色の数よりも少ないときには、細かな明暗の
差、細かな色の混ざり具合が表現できない。すなわち、
色むらができ、自然画像を忠実に再現することができな
い。
識別できる色の数よりも少ないときには、細かな明暗の
差、細かな色の混ざり具合が表現できない。すなわち、
色むらができ、自然画像を忠実に再現することができな
い。
【０００８】コンピュータで表現できる色の数が肉眼で
識別できる数より多い場合には、自然画画像に忠実な画
像が再現できる。ところが、肉眼で同じ色に見えても、
読み取られたデータは異なっていることが多い。すなわ
ち、色データのばらつきが起きているのである。このた
め、データの加工が難しく、読み取ったままのイメージ
データをそのまま保存しなければならず、データ量が必
要以上に大きくなってしまう。その結果、メモリを圧迫
しているだけでなく、処理時間にも悪影響を与えてい
る。
識別できる数より多い場合には、自然画画像に忠実な画
像が再現できる。ところが、肉眼で同じ色に見えても、
読み取られたデータは異なっていることが多い。すなわ
ち、色データのばらつきが起きているのである。このた
め、データの加工が難しく、読み取ったままのイメージ
データをそのまま保存しなければならず、データ量が必
要以上に大きくなってしまう。その結果、メモリを圧迫
しているだけでなく、処理時間にも悪影響を与えてい
る。
【０００９】では、同数程度の場合はどうか。基本的に
は問題はないはずであるが、ディスプレイに表示する際
の色の特性と、肉眼で識別可能な色の特性が一致しない
ために、やはり同様な問題が生じている。
は問題はないはずであるが、ディスプレイに表示する際
の色の特性と、肉眼で識別可能な色の特性が一致しない
ために、やはり同様な問題が生じている。
【００１０】本発明は、画像の再現性を損なわずに、肉
眼で識別できないほどの色の違い、色のばらつきや色む
らをなくし、データ量を減らし、データの加工を容易に
行えるようにすることを目的とする。
眼で識別できないほどの色の違い、色のばらつきや色む
らをなくし、データ量を減らし、データの加工を容易に
行えるようにすることを目的とする。
【００１１】人にとっては赤、緑、青が色の三原色であ
る。この三色を適当に混ぜ合わせることにより、私たち
が日常感知できる色が再現できる。たとえば、黄色は赤
と青を、紫は赤と青を、それぞれ混ぜ合わせることによ
って作り出すことができる。光の場合、赤、緑、青をの
三原色を混ぜると白になる。といっても、混ぜ具合によ
って、赤味を帯びたり、青味を帯びたりする。絵の具の
場合は混ぜる量に色の着き具合が異なるが、光の場合は
原色の明暗の強さ（明度）によって異なってくる。
る。この三色を適当に混ぜ合わせることにより、私たち
が日常感知できる色が再現できる。たとえば、黄色は赤
と青を、紫は赤と青を、それぞれ混ぜ合わせることによ
って作り出すことができる。光の場合、赤、緑、青をの
三原色を混ぜると白になる。といっても、混ぜ具合によ
って、赤味を帯びたり、青味を帯びたりする。絵の具の
場合は混ぜる量に色の着き具合が異なるが、光の場合は
原色の明暗の強さ（明度）によって異なってくる。
【００１２】たとえば、三原色を均等に混ぜると白が表
現できるわけであるが、その状態から赤の明るさを増し
てやれば、赤味を帯びた白、すなわち淡紅色（ピンク）
になる。本発明は、この明暗の強さに注目して色むらの
修正、すなわち色の平滑化を行うものである。
現できるわけであるが、その状態から赤の明るさを増し
てやれば、赤味を帯びた白、すなわち淡紅色（ピンク）
になる。本発明は、この明暗の強さに注目して色むらの
修正、すなわち色の平滑化を行うものである。
【００１３】図１は、イメージスキャナ等の画像データ
読み取り装置でイメージデータをコンピュータで読み取
ったときの様子を示す説明図である。読み込まれた画は
コンピュータ内では点の集合として表現される。この点
をドット（画素）と呼ぶ。
読み取り装置でイメージデータをコンピュータで読み取
ったときの様子を示す説明図である。読み込まれた画は
コンピュータ内では点の集合として表現される。この点
をドット（画素）と呼ぶ。
【００１４】モノクロディスプレイで画像を表示する場
合は、ドットは濃淡（明度）の情報のみを記憶していれ
ばよい。ところがカラーディスプレイの場合には三原色
それぞれについての濃淡情報が必要となる。
合は、ドットは濃淡（明度）の情報のみを記憶していれ
ばよい。ところがカラーディスプレイの場合には三原色
それぞれについての濃淡情報が必要となる。
【００１５】カラー画像を表示するコンピュータ装置の
一例を示す。ＣＰＵと音楽を発生させるＩＣとを一体化
した素子、カラー画像を発生させるＶＤＣ、およびＶＤ
Ｃより送られてくるカラー画像データをもとにＴＶ画像
用のＲＧＢ信号と画像信号を作り出すＶＤＥ（ビデオカ
ラーエンコーダ）の基本部品から構成されている。カラ
ーパレットはディスプレイに表示する際に使用される色
のパターンが登録されたテーブルであり、この図はカラ
ー画像データがどのような形式で情報を保存し、カラー
パレットをどのように参照しているかを示した図であ
る。システムによって異なるが、基本的な考え方は、一
般の他システムでもほぼ同じものと考えてよい。
一例を示す。ＣＰＵと音楽を発生させるＩＣとを一体化
した素子、カラー画像を発生させるＶＤＣ、およびＶＤ
Ｃより送られてくるカラー画像データをもとにＴＶ画像
用のＲＧＢ信号と画像信号を作り出すＶＤＥ（ビデオカ
ラーエンコーダ）の基本部品から構成されている。カラ
ーパレットはディスプレイに表示する際に使用される色
のパターンが登録されたテーブルであり、この図はカラ
ー画像データがどのような形式で情報を保存し、カラー
パレットをどのように参照しているかを示した図であ
る。システムによって異なるが、基本的な考え方は、一
般の他システムでもほぼ同じものと考えてよい。
【００１６】ＶＤＣのビデオデータ出力ポート（ＶＤ０
〜ＶＤ８）から送られてくるデジタルカラー画像信号を
もとに、ＶＤＥ内部に持っているカラーパレットと突き
合わせてＣＲＴ用アナログＲＧＢ信号および映像色信号
が作り出される。
〜ＶＤ８）から送られてくるデジタルカラー画像信号を
もとに、ＶＤＥ内部に持っているカラーパレットと突き
合わせてＣＲＴ用アナログＲＧＢ信号および映像色信号
が作り出される。
【００１７】図２は、カラーパレット（カラーテーブル
ＲＡＭ）とビデオデータ出力ポートからの画像データ
（ＶＤ０〜ＶＤ８）との関係を示したものである。カラ
ーパレットは１データが９ビット構成で、それぞれ３ビ
ットの三原色についての情報が含まれている。このデー
タ位置をアドレスという。さらにアドレスを１６個単位
で集めたものをブロックとよぶ。また、パレットはバッ
クグラウンド（背景）とスプライト（表示物）の二層に
分かれている。
ＲＡＭ）とビデオデータ出力ポートからの画像データ
（ＶＤ０〜ＶＤ８）との関係を示したものである。カラ
ーパレットは１データが９ビット構成で、それぞれ３ビ
ットの三原色についての情報が含まれている。このデー
タ位置をアドレスという。さらにアドレスを１６個単位
で集めたものをブロックとよぶ。また、パレットはバッ
クグラウンド（背景）とスプライト（表示物）の二層に
分かれている。
【００１８】ＶＤＣから送られてくるカラー画像データ
は９ビットである。その内訳は、ブロックを指定するビ
ットはＶＤ４〜ＶＤ７の４ビット、ブロック内のデータ
を指定するビットはＶＤ０〜ＶＤ３の４ビット、並びに
バックグラウンドとスプライトの区分をするＶＤ８の１
ビットである。
は９ビットである。その内訳は、ブロックを指定するビ
ットはＶＤ４〜ＶＤ７の４ビット、ブロック内のデータ
を指定するビットはＶＤ０〜ＶＤ３の４ビット、並びに
バックグラウンドとスプライトの区分をするＶＤ８の１
ビットである。
【００１９】すなわち、ＶＤ０〜ＶＤ８で１ドットのカ
ラー情報が構成されている。４ビットで表せる数は１６
（＝２4）であるから、ブロックは１６個まで、ブロッ
ク内のデータも１６個までがＶＤ０〜ＶＤ７でポイント
できることになる。この例でパレットのアドレスが２５
６番地（＝１６データ×１６ブロック）であるのも、こ
の制約からきている。
ラー情報が構成されている。４ビットで表せる数は１６
（＝２4）であるから、ブロックは１６個まで、ブロッ
ク内のデータも１６個までがＶＤ０〜ＶＤ７でポイント
できることになる。この例でパレットのアドレスが２５
６番地（＝１６データ×１６ブロック）であるのも、こ
の制約からきている。
【００２０】この例にあげた装置でのドットに関する色
データの情報の持ち方は、現在一般に普及しているゲー
ム機やパソコンのカラーイメージデータの扱い方と基本
は同じである。このようなデータをコンピュータ内に持
つとなると、点の数だけ持たなければならないので非常
に膨大な量になる。たとえば、６４０×４００ドットの
解像度を持つディスプレイ用に、画像データをそのまま
の形でメモリに蓄えるとなると、ドット情報だけで２５
０Ｋバイトも必要になるわけである。
データの情報の持ち方は、現在一般に普及しているゲー
ム機やパソコンのカラーイメージデータの扱い方と基本
は同じである。このようなデータをコンピュータ内に持
つとなると、点の数だけ持たなければならないので非常
に膨大な量になる。たとえば、６４０×４００ドットの
解像度を持つディスプレイ用に、画像データをそのまま
の形でメモリに蓄えるとなると、ドット情報だけで２５
０Ｋバイトも必要になるわけである。
【００２１】ゲームソフトのように、ゲーム画面を何画
面も蓄えておく必要のあるソフトでは、たちまちメモリ
が不足してしまう。さらに、データの入出力速度やデー
タ加工の速度を考慮にいれると、いかに無駄が多いかが
わかる。
面も蓄えておく必要のあるソフトでは、たちまちメモリ
が不足してしまう。さらに、データの入出力速度やデー
タ加工の速度を考慮にいれると、いかに無駄が多いかが
わかる。
【００２２】
【課題を解決するための手段】そこで、本発明の平滑化
アルゴリズムが威力を発揮することになる。まず、画像
の再現性を損なわないようにするためには、肉眼で識別
できる色の数よりも多くなるような形式を用意する。
アルゴリズムが威力を発揮することになる。まず、画像
の再現性を損なわないようにするためには、肉眼で識別
できる色の数よりも多くなるような形式を用意する。
【００２３】カラー表示能力の低い場合にはどのように
しても再現性は不可能なこともあるが、図２の例のよう
に、２５６色（色のパターン）から１６色（ブロック）
を選択すると、大半のものはかなりの精度で再現が可能
である。すなわち、これによって自然画画像の再現性は
保たれることになる。しかし、肉眼で識別できないほど
の色の違い、色むら、色のばらつきが解消できたわけで
はない。そこで、以下のように３段階の操作で対処を行
う。
しても再現性は不可能なこともあるが、図２の例のよう
に、２５６色（色のパターン）から１６色（ブロック）
を選択すると、大半のものはかなりの精度で再現が可能
である。すなわち、これによって自然画画像の再現性は
保たれることになる。しかし、肉眼で識別できないほど
の色の違い、色むら、色のばらつきが解消できたわけで
はない。そこで、以下のように３段階の操作で対処を行
う。
【００２４】（１）ステップ１ まず色を三原色に分解し、それぞれの明暗の強さ（明
度）を求める。緑、赤、青の、それぞれの成分をＧ、
Ｒ、Ｂとする。これはイメージスキャナ等で読み取った
ときの原データ値に対応する。さらに、それぞれの色の
表示装置などの特性によって決まる値である明度の比を
ａ、ｂ、ｃとする。このように決めたとき、各点の明暗
の度合Ｐは、
度）を求める。緑、赤、青の、それぞれの成分をＧ、
Ｒ、Ｂとする。これはイメージスキャナ等で読み取った
ときの原データ値に対応する。さらに、それぞれの色の
表示装置などの特性によって決まる値である明度の比を
ａ、ｂ、ｃとする。このように決めたとき、各点の明暗
の度合Ｐは、
【００２５】 Ｐ＝（ａ×Ｇ＋ｂ×Ｒ＋ｃ×Ｂ）／（ａ＋ｂ＋ｃ） ……（１） で求まる。いわば、この値は明るさの平均値である。コ
ンピュータで扱う場合には、（ａ＋ｂ＋ｃ）を１に標準
化した値を用いると、計算速度を速くすることができ
る。すなわち、あらかじめ
ンピュータで扱う場合には、（ａ＋ｂ＋ｃ）を１に標準
化した値を用いると、計算速度を速くすることができ
る。すなわち、あらかじめ
【００２６】 ａ／（ａ＋ｂ＋ｃ） −−−＞ ａ ｂ／（ａ＋ｂ＋ｃ） −−−＞ ｂ ｃ／（ａ＋ｂ＋ｃ） −−−＞ ｃ と置き換えれば、
【００２７】 Ｐ＝ａ×Ｇ＋ｂ×Ｒ＋ｃ×Ｂ ……（２） と書き換えられる。
【００２８】式２に従ってすべての点のＰを求める。ｉ
番目の度合をＰiとすれば、上式は、 Ｐi＝ａ×Ｇi＋ｂ×Ｒi＋ｃ×Ｂi ……（３） となる。ここでＧi、Ｒi、Ｂiはｉ番目の点の、緑、
赤、青の成分である。
番目の度合をＰiとすれば、上式は、 Ｐi＝ａ×Ｇi＋ｂ×Ｒi＋ｃ×Ｂi ……（３） となる。ここでＧi、Ｒi、Ｂiはｉ番目の点の、緑、
赤、青の成分である。
【００２９】（２）ステップ２ ステップ１で求めたＰをもとに、ある点を中心に、接触
する点を適当な範囲でまとめていく。たとえば、点Ｐx
から調べ、Ｐ×±△Ｐ内の度合点を求める。このとき、
新たにまとめられた集合内にｎ点があったとしよう。そ
こで、この集合内の各原色成分の単純平均値を求める。
これをＧp、Ｒp、Ｂpとすると、Ｇp、Ｒp、Ｂpは
する点を適当な範囲でまとめていく。たとえば、点Ｐx
から調べ、Ｐ×±△Ｐ内の度合点を求める。このとき、
新たにまとめられた集合内にｎ点があったとしよう。そ
こで、この集合内の各原色成分の単純平均値を求める。
これをＧp、Ｒp、Ｂpとすると、Ｇp、Ｒp、Ｂpは
【００３０】 Ｇp ＝ （Ｇ1＋Ｇ2＋Ｇ3＋・・・・・＋Ｇn）／ｎ Ｒp ＝ （Ｒ1＋Ｒ2＋Ｒ3＋・・・・・＋Ｇn）／ｎ ……（４ ） Ｂp ＝ （Ｂ1＋Ｂ2＋Ｂ3＋・・・・・＋Ｂn）／ｎ で求められる。 （３）ステップ３ 式（４）の値で、集合内の実際の値を置き換える。たと
えば、上記の例では Ｇ1、Ｇ2、Ｇ3、・・・・Ｇn −−−＞ Ｇp Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、・・・・Ｒn −−−＞ Ｒp Ｂ1、Ｂ2、Ｂ3、・・・・Ｂn −−−＞ Ｂp と置き換える。
えば、上記の例では Ｇ1、Ｇ2、Ｇ3、・・・・Ｇn −−−＞ Ｇp Ｒ1、Ｒ2、Ｒ3、・・・・Ｒn −−−＞ Ｒp Ｂ1、Ｂ2、Ｂ3、・・・・Ｂn −−−＞ Ｂp と置き換える。
【００３１】以上の操作により、色データのばらつきは
平滑化されたことになる。ステップ２で決めた△Ｐを肉
眼の色識別能力以下であれば、元の画像の再現性を損な
うことなく、色データのばらつきが解消されたことにな
る。このことにより、同じデータが同じ領域に集まるこ
とになるから、データをまとめた形で表現することがで
きる。
平滑化されたことになる。ステップ２で決めた△Ｐを肉
眼の色識別能力以下であれば、元の画像の再現性を損な
うことなく、色データのばらつきが解消されたことにな
る。このことにより、同じデータが同じ領域に集まるこ
とになるから、データをまとめた形で表現することがで
きる。
【００３２】すなわち、点データを （連続する同一属性の点データ数）×（色データ） という形式で記憶することが可能となる。これによって
データを圧縮した形式で持つことができるため、記憶容
量の節約、データ転送速度の高速化が可能になる。
データを圧縮した形式で持つことができるため、記憶容
量の節約、データ転送速度の高速化が可能になる。
【実施例】（実施例１）以下、本発明の実施例について
説明する。イメージスキャナで読み取った点データの、
肉眼では識別できないほどの色のばらつきを平滑化する
例である。
説明する。イメージスキャナで読み取った点データの、
肉眼では識別できないほどの色のばらつきを平滑化する
例である。
【００３３】図３の（１）は、イメージスキャナから読
み取ったときの色データの各成分である。１つのマス目
が１つの点に対応する。成分データは左から緑（Ｇ）、
赤（Ｒ）、青（Ｂ）の成分値を表している。
み取ったときの色データの各成分である。１つのマス目
が１つの点に対応する。成分データは左から緑（Ｇ）、
赤（Ｒ）、青（Ｂ）の成分値を表している。
【００３４】まず、各点の明暗の度合Ｐを、式３に従っ
て計算する。各原色成分の明暗の強さの比ａ、ｂ、ｃを
０．６、０．３、０．１とする。このように仮定したと
き、上の点（５，５，４）、（５，５，５）、（５，
０，０）、（４，１，２）の明暗の度合は、
て計算する。各原色成分の明暗の強さの比ａ、ｂ、ｃを
０．６、０．３、０．１とする。このように仮定したと
き、上の点（５，５，４）、（５，５，５）、（５，
０，０）、（４，１，２）の明暗の度合は、
【００３５】 Ｐ1 ＝ ５×０．６＋５×０．３＋４×０．１ ＝ ４．９ Ｐ2 ＝ ５×０．６＋５×０．３＋５×０．１ ＝ ５．０ Ｐ3 ＝ ５×０．６＋０×０．３＋０×０．１ ＝ ３．０ Ｐ4 ＝ ４×０．６＋１×０．３＋２×０．１ ＝ ２．９ と求まる。以上のように、すべての点について計算した
結果が図３の（２）である。
結果が図３の（２）である。
【００３６】次にグループ（集合）化を行う。この際、
どの範囲でグループ化するか、その判定基準を決める必
要がある。ここでは、△Ｐを０．１と仮定しよう。そこ
で、４．９±０．１、５．４±０．１、２．９±０．１
の明暗の度合をもとに、隣接点で、かつこの範囲内に収
まる明度の度合を持つ点をグループ化する。その結果
が、図３の（２）で示したように、太線で囲った枠内の
３つの集合体である。それぞれのグループは、７、７、
１０個の点の集まりになっている。
どの範囲でグループ化するか、その判定基準を決める必
要がある。ここでは、△Ｐを０．１と仮定しよう。そこ
で、４．９±０．１、５．４±０．１、２．９±０．１
の明暗の度合をもとに、隣接点で、かつこの範囲内に収
まる明度の度合を持つ点をグループ化する。その結果
が、図３の（２）で示したように、太線で囲った枠内の
３つの集合体である。それぞれのグループは、７、７、
１０個の点の集まりになっている。
【００３７】再び原データをもとに、各グループの成分
の単純平均値を式４に従って求める。各グループの番号
を１、２、３の添字で表すと、
の単純平均値を式４に従って求める。各グループの番号
を１、２、３の添字で表すと、
【００３８】 Ｇ1＝（５＋５＋５＋５＋５＋５＋５）／７＝５ Ｒ1＝（５＋５＋５＋５＋５＋４＋５）／７＝４．８５ Ｂ1＝（４＋５＋５＋４＋５＋６＋４）／７＝４．７１ Ｇ2＝（９＋９＋８＋９＋９＋９＋９）／７＝８．８５ Ｒ2＝（０＋０＋１＋０＋０＋０＋０）／７＝０．１４ Ｂ2＝（１＋０＋２＋０＋１＋１＋０）／７＝０．７１ Ｇ3＝（５＋４＋４＋４＋４＋５＋４＋４＋４＋４）／１０＝４．２ Ｒ3＝（０＋１＋１＋１＋１＋０＋１＋１＋２＋１）／１０＝０．９ Ｂ3＝（０＋１＋２＋２＋２＋０＋２＋１＋０＋１）／１０＝１．１ と求まる。小数点以下を四捨五入すると、各グループの
色データは （５，５，５） （９，０，１） （４，１，１） となる。各グループの原データをこの値で置き換えた結
果が図３の（３）である。
色データは （５，５，５） （９，０，１） （４，１，１） となる。各グループの原データをこの値で置き換えた結
果が図３の（３）である。
【００３９】以上によって、原データの色成分の平滑化
が完了したことになる。これを流れ図にしたのが図４で
ある。若干、説明を加えておこう。図４では、明暗の強
さ比ａ、ｂ、ｃと、グループ化する際の範囲△Ｐを入力
項目にしてある。これは、ディスプレイ装置やコンピュ
ータの特性に影響されるからである。また、元の画像の
再現性を損なわずに、最適なグループ化を目指し、試行
錯誤を行うためである。しかしいったん決定されれば、
あとは固定しても構わない項目でもある。
が完了したことになる。これを流れ図にしたのが図４で
ある。若干、説明を加えておこう。図４では、明暗の強
さ比ａ、ｂ、ｃと、グループ化する際の範囲△Ｐを入力
項目にしてある。これは、ディスプレイ装置やコンピュ
ータの特性に影響されるからである。また、元の画像の
再現性を損なわずに、最適なグループ化を目指し、試行
錯誤を行うためである。しかしいったん決定されれば、
あとは固定しても構わない項目でもある。
【００４０】「画像の再現性？」の判定は、実際にディ
スプレイ画面に表示した映像と原画を比較し、チェック
を行う。再現性が損なわれているときは、ａ、ｂ、ｃま
たはグループ化の△Ｐの指定の仕方に問題があるわけで
ある。その場合は、再試行となる。
スプレイ画面に表示した映像と原画を比較し、チェック
を行う。再現性が損なわれているときは、ａ、ｂ、ｃま
たはグループ化の△Ｐの指定の仕方に問題があるわけで
ある。その場合は、再試行となる。
【００４１】グループ化のチェックは、点単位の計算結
果を画面表示するか、プリンタに打ち出して行う。再現
性が保たれ、かつグループ数が少なければ少ないほど、
よい結果といえる。△Ｐの値を大きくすればするほど、
グループ数は少なくなる。しかし逆に、再現性は悪くな
る。そのへんの兼ね合いが試行錯誤時の重要課題であ
る。同時に、試行を行う意味もここにある。
果を画面表示するか、プリンタに打ち出して行う。再現
性が保たれ、かつグループ数が少なければ少ないほど、
よい結果といえる。△Ｐの値を大きくすればするほど、
グループ数は少なくなる。しかし逆に、再現性は悪くな
る。そのへんの兼ね合いが試行錯誤時の重要課題であ
る。同時に、試行を行う意味もここにある。
【００４２】（実施例２）ここでは、データの加工例を
あげよう。図１の画像を読み取ると、上が緑、下が赤の
矩形の映像が点のデータとして得られる。読み取られた
データは、肉眼で緑と赤の２色である。人の肉眼では、
緑は（５，０，０）、赤は（０，５，０）としか判断で
きない（注：括弧内の数値は左から緑、赤、青の成分。
値は一例）。しかし実際に読み取られたデータは、例１
でも見てきたように、ところどころ （５，１，０） （５，０，１） （０，５，２）
（０，６，０） などのデータが混ざっている。これは原画の汚れや、読
み取り装置の精度などによって影響を受けているからで
ある。人間の目はうまくしたもので、このようなわずか
な汚れなどによる色むらやばらつきは識別できない。
あげよう。図１の画像を読み取ると、上が緑、下が赤の
矩形の映像が点のデータとして得られる。読み取られた
データは、肉眼で緑と赤の２色である。人の肉眼では、
緑は（５，０，０）、赤は（０，５，０）としか判断で
きない（注：括弧内の数値は左から緑、赤、青の成分。
値は一例）。しかし実際に読み取られたデータは、例１
でも見てきたように、ところどころ （５，１，０） （５，０，１） （０，５，２）
（０，６，０） などのデータが混ざっている。これは原画の汚れや、読
み取り装置の精度などによって影響を受けているからで
ある。人間の目はうまくしたもので、このようなわずか
な汚れなどによる色むらやばらつきは識別できない。
【００４３】しかし、データをコンピュータで処理する
ときには、このばらつきが問題になる。というのは、肉
眼では識別できなくても、異なるデータが混ざっている
と、そのままデータを保存しておかなければならないか
らである。点が１万個あり、１点あたりの情報を蓄える
に１バイト必要とすると、約１０Ｋバイトの記憶容量が
必要になる。この量は、コンピュータ処理において無視
できないほど大きいものである。
ときには、このばらつきが問題になる。というのは、肉
眼では識別できなくても、異なるデータが混ざっている
と、そのままデータを保存しておかなければならないか
らである。点が１万個あり、１点あたりの情報を蓄える
に１バイト必要とすると、約１０Ｋバイトの記憶容量が
必要になる。この量は、コンピュータ処理において無視
できないほど大きいものである。
【００４４】ところが同じデータが連続して列んでいる
場合には、図５で示すようなデータの持ち方が可能とな
る。図１の例のような同一色が連続しているデータで
は、図５の形式でデータを保存すれば、４バイトのデー
タで、読み取られた情報が保存できるわけである（実際
の処理では汎用性をもたせるために、座標などの情報も
付加するが、ここでは簡略化して説明を行っている）。
場合には、図５で示すようなデータの持ち方が可能とな
る。図１の例のような同一色が連続しているデータで
は、図５の形式でデータを保存すれば、４バイトのデー
タで、読み取られた情報が保存できるわけである（実際
の処理では汎用性をもたせるために、座標などの情報も
付加するが、ここでは簡略化して説明を行っている）。
【００４５】そこで必要になるのが、本発明の平滑化ア
ルゴリズムである。本発明の平滑化アルゴリズムを通す
ことによって、データのばらつきをなくし、同一データ
に変換すれば、図５のような形式でデータ保管が可能に
なる。ここから得られる効果は大きい。
ルゴリズムである。本発明の平滑化アルゴリズムを通す
ことによって、データのばらつきをなくし、同一データ
に変換すれば、図５のような形式でデータ保管が可能に
なる。ここから得られる効果は大きい。
【００４６】
【発明の効果】本発明のアルゴリズムにより、自然画画
像の再現性を損なわずに、読み取り画像データの色むら
やばらつきを平滑化することができる。その結果、デー
タ加工が容易になる。たとえば、データ量の圧縮がその
一例である。そこから発生する効果として、メモリの節
約、データ転送速度のアップなどが期待できる。
像の再現性を損なわずに、読み取り画像データの色むら
やばらつきを平滑化することができる。その結果、デー
タ加工が容易になる。たとえば、データ量の圧縮がその
一例である。そこから発生する効果として、メモリの節
約、データ転送速度のアップなどが期待できる。
【図１】自然画画像と、それを読み取った結果の、コン
ピュータ内での記憶形式を示す説明図である。
ピュータ内での記憶形式を示す説明図である。
【図２】カラーパレット（カラーテーブルＲＡＭ）とカ
ラー画像データとの関連図である。
ラー画像データとの関連図である。
【図３】本発明の実施例において画像読み取り装置で読
み取ったデータの色のばらつきを平滑化する手順を説明
するための色データである。
み取ったデータの色のばらつきを平滑化する手順を説明
するための色データである。
【図４】色のばらつきを平滑化する手順の流れ図であ
る。
る。
【図５】データ圧縮の例を示す説明図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 G09G 5/00 - 5/06 H04N 1/48
Claims (1)
- 【請求項１】 複数の色ごとの明度に関する原色データ
を有する画素から構成されているカラー画像データにお
いて、前記原色データに画像表示装置等の特性により定
まる該原色の補正定数を乗じた補正原色データの全ての
和で定義される画素の明暗の度合いを求める手段、各画
素の明暗の度合いを基準に近似する値をもつ隣接する画
素点をグループ化する手段、グループ内の画素点の色デ
ータをグループ化された画素点の各原色データの単純平
均値で置き換える手段を含むことを特徴とするカラー画
像における色むら修正方法。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4078512A JP3037818B2 (ja) | 1992-02-28 | 1992-02-28 | カラー画像における色むら修正方法 |
| TW081104556A TW282611B (ja) | 1992-02-28 | 1992-06-11 | |
| CA002074781A CA2074781A1 (en) | 1992-02-28 | 1992-07-28 | Method for amending color nonuniformity of color images |
| DE69222751T DE69222751T2 (de) | 1992-02-28 | 1992-08-07 | Verfahren zum Ausbessern der Farbinhomogenität von Farbbildern |
| EP92307259A EP0557639B1 (en) | 1992-02-28 | 1992-08-07 | Method for amending colour nonuniformity of colour images |
| US08/271,256 US5528388A (en) | 1992-02-28 | 1994-07-07 | Color correction method based on average brightness of pixels grouped into brightness ranges |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4078512A JP3037818B2 (ja) | 1992-02-28 | 1992-02-28 | カラー画像における色むら修正方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05244444A JPH05244444A (ja) | 1993-09-21 |
| JP3037818B2 true JP3037818B2 (ja) | 2000-05-08 |
Family
ID=13663996
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4078512A Expired - Fee Related JP3037818B2 (ja) | 1992-02-28 | 1992-02-28 | カラー画像における色むら修正方法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
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| EP (1) | EP0557639B1 (ja) |
| JP (1) | JP3037818B2 (ja) |
| CA (1) | CA2074781A1 (ja) |
| DE (1) | DE69222751T2 (ja) |
| TW (1) | TW282611B (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| JPH11266369A (ja) * | 1998-03-17 | 1999-09-28 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像の明るさ調整方法および装置 |
| JP2007104151A (ja) * | 2005-09-30 | 2007-04-19 | Sanyo Electric Co Ltd | 画像処理装置および画像処理プログラム |
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| TWI413021B (zh) * | 2009-04-10 | 2013-10-21 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | 圖像比較系統及方法 |
| US9005021B2 (en) | 2012-08-23 | 2015-04-14 | Wms Gaming Inc. | System and method for flexible banking of wagering game machines |
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|---|---|---|---|---|
| US4319267A (en) * | 1979-02-16 | 1982-03-09 | Nippon Telegraph And Telephone Public Corporation | Picture coding and/or decoding equipment |
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| FR2544574B1 (fr) * | 1983-04-13 | 1985-06-14 | Guichard Jacques | Procede de codage par compression d'un signal numerique video en couleur |
| GB8514608D0 (en) * | 1985-06-10 | 1985-07-10 | Crosfield Electronics Ltd | Colour modification in image reproduction systems |
| US4743959A (en) * | 1986-09-17 | 1988-05-10 | Frederiksen Jeffrey E | High resolution color video image acquisition and compression system |
| US4847677A (en) * | 1988-04-27 | 1989-07-11 | Universal Video Communications Corp. | Video telecommunication system and method for compressing and decompressing digital color video data |
| US5170152A (en) * | 1990-12-14 | 1992-12-08 | Hewlett-Packard Company | Luminance balanced encoder |
-
1992
- 1992-02-28 JP JP4078512A patent/JP3037818B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1992-06-11 TW TW081104556A patent/TW282611B/zh active
- 1992-07-28 CA CA002074781A patent/CA2074781A1/en not_active Abandoned
- 1992-08-07 EP EP92307259A patent/EP0557639B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1992-08-07 DE DE69222751T patent/DE69222751T2/de not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-07-07 US US08/271,256 patent/US5528388A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0557639B1 (en) | 1997-10-15 |
| CA2074781A1 (en) | 1993-08-29 |
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| JPH05244444A (ja) | 1993-09-21 |
| US5528388A (en) | 1996-06-18 |
| DE69222751T2 (de) | 1998-04-30 |
| EP0557639A3 (en) | 1994-09-07 |
| TW282611B (ja) | 1996-08-01 |
| DE69222751D1 (de) | 1997-11-20 |
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