JP3088063B2

JP3088063B2 - カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置

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Publication number: JP3088063B2
Application number: JP06260716A
Authority: JP
Inventors: ▲恵▼二内川; ▲祥▼治鈴木; 雅永徳世; 雅博森
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1994-10-25
Filing date: 1994-10-25
Publication date: 2000-09-18
Anticipated expiration: 2015-09-18
Also published as: DE69532025D1; EP0709808B1; JPH08123958A; EP0709808A2; US5742520A; DE69532025T2; EP0709808A3

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】（目次）産業上の利用分野従来の技術（図３３）発明が解決しようとする課題課題を解決するための手段（図１〜図３）作用（図１〜図３）実施例・第１実施例の説明（図４〜図１４）・第２実施例の説明（図１５〜図２４）・第３実施例の説明（図２５〜図３２）発明の効果

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばカラー画像中の
任意の物体画像の色や光沢、メタリック感及び質感など
を画像の影や光沢などの自然さを保存したまま変更し、
物体の色や表面の見え方や、画像全体の雰囲気を操作し
たりするような、オペレータによるカラー画像の検索の
ためのカラーモニタ装置への表示処理又は画像中の任意
の物体の色を変える処理等の画像処理を行なうために用
いて好適な、カラー画像処理方法及びカラー画像処理装
置に関する。

【０００３】

【従来の技術】一般的に、計算機とカラーモニタを利用
したデザインシステムや、コンピュータグラフィックス
の作成又は文書と画像とを合わせて絵入文書を作成する
デスクトップパブリッシングなどにおいては、オペレー
タによるカラー画像の操作が必要である。

【０００４】例えば、計算機を用いた商品（パッケージ
や車など）やポスタなどのデザイン，絵入り文書を作成
するにあたっては、オペレータがモニタ上に画像を作成
する操作、読取装置などで元となる画像を入力し画像の
各部分に色を割り当てたり、割り当てた色を調整・修正
したりする操作、さらに物体表面の材質感を変更したり
する操作が行なわれる。

【０００５】また、電子カタログの作成においては、例
えば自動車の電子カタログの如く、一枚の原画像中の物
体の色を変更し、複数の画像を作成することが行なわ
れ、多くの物体の写真撮影の手間を減少することができ
る。このような計算機上でのカラー画像処理において
は、画像がより一層高精度であって、より一層高精度な
画像であって、簡単且つ自由な操作方法であることが望
ましく、また、操作が簡単なデータの形式、さらに色や
形を変えた結果の自然さのあるもの、ひいては、一層使
いやすい計算機と人間とのインターフェイス（ヒューマ
ン・インターフェイス）などが要望されている。

【０００６】ところで、上述のようなカラー画像の処理
に用いられる方法としては、ＲＧＢ方式が最も一般的に
利用されている。ＲＧＢ方式は、イメージスキャナの出
力やディスプレイへの入力信号形式として多くの機器で
用いられているためである。また、画像データの処理
（変換）としては、画像中の所望の領域を特定する（物
体抽出）処理、任意の画像中の物体の色を変える処理，
データ量を減少させるＪＰＥＧ（Joint Photographic G
roup，カラー画像データ圧縮方法の国際的な規格）圧縮
などの処理がある。

【０００７】ここで、物体抽出処理としては、具体的に
は、ＲＧＢ信号のまま、オペレータがマウスで一画素ず
つ手作業で輪郭を指定したり、色相や彩度，明度などに
変換して、特定の色だけを抽出するなどの処理がある。
また、色変え処理としては、画像データをＲＧＢ信号を
用いた物体反射モデルで表して色を変える方法や、画像
データを色相，明度，彩度などで表してそれらを変更し
たりする処理などがある。

【０００８】さらに、データの圧縮としては、その効率
を考慮してＹCrCbやLab などの、明るさと色で表す信号
形式が用いられている場合が多い。さらに、画像中の物
体の色を、画像の自然さを保存したまま変更する方法と
しては、物体の画像データの色相値だけで変更する方法
や、簡単な物体反射モデルを利用したものがあった。ま
た、光沢感や材質感の変更では、予め光沢や材質の異な
る他の物体を別途入力し、それらの画像をはりあわせる
（画像データを置き換える）ことにより実現していた。

【０００９】また、厳密な反射モデルを基に画像データ
を表し、そのモデルから物体の色などの各種パラメータ
を自動的に導出し、さらにそのパラメータを変更して物
体の色を変える方法が考えられている。具体的には、画
像データを物体の色と照明光などのパラメータを用いた
反射モデルで表現し、そのパラメータを変更することで
物体の色を変える処理方法である。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ようなカラー画像の処理方法で用いられるデータ表現形
式としてのＲＧＢ形式は、手作業による物体抽出が必要
で、処理に時間がかかる。また、色変えの方法として
は、上述したような物体の光の反射モデルを利用した方
法が考えられているが、この方法による色変え処理にお
いても、物体色などの反射モデルのパラメータを一画素
ごとに求める必要があり、演算量が膨大なものとなり、
処理に時間がかる。

【００１１】さらに、ＲＧＢ信号の画像をディスプレイ
に表示する際、表示用のメモリ（フレームメモリ）の制
限から、各色８ビットを用いたフルカラーで表示するこ
とができず、各色８ビットを用いた２５６色で表示せざ
るをえず、このため、各色２４ビットで構成された１６
００万色のデータを、８ビット２５６色に減色する処理
が必要である。

【００１２】上述のような減色処理の方法としては、Ｒ
ＧＢ色空間を幾つかの領域に分割し、その中のデータを
一色にまとめたり、画像全体のデータ出現頻度を求め、
この出現頻度が多い色から順に２５６色を割り当てたり
する方法などがある。しかし、これらの方法は、演算量
が膨大であって処理に時間がかかり（ワークステーショ
ンでも数秒）、画像毎に色空間の分割方法を変えないと
画質が悪くなるなどの課題もある。

【００１３】また、画像データを色相，彩度，明度に変
換して物体の抽出を行なったり、色変えを行なう方法で
は、望みの物体や領域を抽出できなかったり、影や光沢
などの色変えが自然にできないなどの課題がある。とこ
ろで、データ圧縮処理において用いられるＹCrCbやLab
などのデータ形式は、ＲＧＢ形式を数学的に変換するこ
とで求められる。これらの形式は、画像データを色成分
と明るさ成分とを分けて表しており、前述のＪＰＥＧ圧
縮の際には、画質の劣化を少なく、効率良くデータ量を
減少できるものである。

【００１４】ところが、これらのデータ形式自体ではＲ
ＧＢ形式の場合とデータ量は変わらない。即ち、これら
データ形式においては、圧縮なしでもデータ量を減少さ
せるため、例えばもとのＲＧＢデータが各色８ビットの
場合、明るさ成分は８ビットで色成分は４ビット×２で
合計１６ビットで表現する場合もある。これは、人間の
視覚が明るさに比べて色の変化に鈍感な特性を有してい
ることを利用しており、画像の品質も余り劣化しないか
らである。

【００１５】しかしながら、このようなＹCrCbやLab な
どのデータ形式を用いた圧縮処理を行なう場合において
は、一律に色成分のビット数を減らすため、色によって
は画像の品質が著しく劣化する場合があった。また、従
来技術の色相値の変更による色の変更では、物体表面の
影や光沢などの自然さを、ある程度保存して色を変更す
ることができるが、微妙な色調整を行なうために彩度や
明度を変更すると、影や光沢などの見え方が不自然にな
る、即ち、影が白っぽくなったり光沢が消えたりする。

【００１６】また、簡単な反射モデルを利用した色の変
更では、自然さはある程度保存できるが、色だけしか変
更できず、光沢や色の見え方（例えば色に見え方に指向
性をもたせ、きらきら光らせるような効果）の変更はで
きなかった。さらに、光沢感や色の見え方を変更するた
めに、他の物体を予め別途入力する方法では、入力する
手間が面倒であり、さらに入力した物体の特性にしか変
更できず、自由な変更ができない。

【００１７】これらの課題に対する解決手段として、以
下に示すような、厳密なモデルとそのパラメータの変更
による方法が考えられている。即ち、以下の反射モデル
の式（１）を利用することにより、色変えを行なうよう
になっている。

【００１８】

【数１】この式（１）に示すように、人間が見る色（物体の画像
データ）は、物体色ベクトルとそれにかかる定数（拡散
反射成分）、照明光ベクトルとそれにかかる定数（鏡面
反射成分）、さらに周囲の物体などで決まる２次反射光
（環境光）とそれにかかる定数（環境光成分）との和で
表すことができる。

【００１９】ここで、この（１）式において、原画像か
ら物体色，照明光の色，２次反射光の色を推定して求
め、これらと原画像の画像データとによりＫ１，Ｋ２，
Ｋ３を求める。物体の色や照明光の色は、画像データの
ｒｇ色度平面上で分布を求め、この分布に物体色と照明
光を結ぶ直線を当てはめることで導出する。さらに、色
空間中での物体色と照明光を表すベクトルによる平面と
垂直の方向のベクトルを求め、これを２次反射光とす
る。

【００２０】上記のようにして、Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の３
つの未知数に対して、ＲＧＢ３つの式が得られるため、
この三次元連立方程式を解いてＫ１，Ｋ２，Ｋ３を求め
る。Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の３つの未知数が求められると、
色変えは、式（２）式に示すの通り、物体色（Ｒｄ，Ｇ
ｄ，Ｂｄ）を色変え目標色（Ｒｄ′，Ｇｄ′，Ｂｄ′）
に変え、新たな画像データ（Ｒｏ′，Ｇｏ′，Ｂｏ′）
を求めればよい。照明光，２次反射光を変えたい時も同
様に、新たな画像データを求める。

【００２１】

【数２】この方法によれば、モデルのパラメータである物体の色
や照明光源の色は、オペレータが手作業で指示すること
なく、計算機で自動的に導出することができる。しかし
ながら、カメラやイメージスキャナで入力された画像デ
ータには、ノイズや原稿のよごれなどにより、モデルに
合わないデータが存在する。これらのデータを一律にモ
デルに合わせて色変えを行なうと、ノイズ（モデルとの
誤差）が拡大されて目立つようになる場合があった。

【００２２】例えば、特に、暗い色を明るい色に変える
場合、すなわち、Ｓ／Ｎが悪くノイズが相対的に大きい
暗いデータを明るい色に変えると、ノイズの拡大率が大
きくなって、特に画質の劣化が目立つようになり、原画
では目立たない色の変化が色変え画像では目立って、ざ
らざらした画像になるという課題がある。また、上述の
式（１）の反射モデルによる色変えは、色変え対象のデ
ータに写り込みなどの影響があった場合、自然な色変え
結果を得ることが出来ない場合がある。

【００２３】即ち、反射モデルによる色変えは、図３３
に示すような色空間中のデータ移動のにより行なわれ
る。これは、紫（ｐｕｒｐｌｅ）の領域に分布していた
物体データを緑（ｇｒｅｅｎ）に色変えする際のデータ
分布の移動を示している。データ分布の知覚に記載して
あるシンボル（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）を比較することによっ
て、データ分布の移動前後における、分布の移動の様子
が分かる。

【００２４】ここで、元の物体の青色の写り込みがあっ
たと仮定する。また、写り込みは、元のデータ分布のシ
ンボル“Ａ”の付近にあると考えられるが、色変えによ
るデータの移動により、青い色の写り込み部分“Ａ”
は、青（ｂｌｕｅ）の領域とは反対側の黄色（ｙｅｌｌ
ｏｗ）の領域の近くに移動してしまう。反対に、“Ｂ”
の部分が青（ｂｌｕｅ）の領域の近くに移動する。

【００２５】即ち、つまり、写り込み部分の色が不自然
になってしまうという課題がある。本発明は、このよう
な課題に鑑み創案されたもので、人間の感覚に合致して
画質を落とさず画像データの量を減らすことができ、ま
た、物体の抽出，色変え，色数の減少などを簡単に行な
うことができ、さらに、ＪＰＥＧなどのデータ圧縮技術
により画質を劣化させずに一層のデータ量の減少を実現
できるカラー画像処理方法及びカラー画像処理装置を提
供することを目的とする。

【００２６】また、本発明は、色変え対象の物体画像の
データのノイズを減少したり、または、色変え後に拡大
したノイズを減少することにより、画像の品質を良くし
たカラー画像処理方法及びカラー画像処理装置を提供す
ることを目的とする。さらに、本発明は、写り込み等の
影響を受けた物体を色変えする場合においても、人間の
感覚にあったより自然な結果を得ることができるカラー
画像処理方法及びカラー画像処理装置を提供することを
目的とする。

【００２７】

【課題を解決するための手段】図１は第１の発明の原理
ブロック図であり、この図１に示すカラー画像処理装置
は、入力されたカラー画像データに対し、カラー画像デ
ータが複数に分類された色情報のうちのどの範疇の色情
報に属するかを判定する、詳細には上記カラー画像デー
タを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及
びｙ軸要素の各データに変換し、該変換データが人間の
カテゴリカル知覚に基づき分類された複数の色情報のう
ちのどの範疇の色情報に属するかをルックアップテーブ
ルを参照することにより判定する。ついで、この判定さ
れた色情報をもつように上記カラー画像データを変換
し、その後は、このカテゴリカル知覚に基づく色情報に
変換された後のカラー画像データを用いて、その後の画
像処理を行なうことができるものである（請求項１）。

【００２８】また、複数に分類された色としての人間の
カテゴリカル知覚に基づき分類された色のいずれかを示
す色コード及び前記色コード情報を含むデータにより示
される色が属する色カテゴリの代表色と画像データの色
との偏差により画像データの色を表現し、その後の画像
処理を行なうこともできる（請求項２）。ここで、上記
偏差が、色カテゴリの代表色からの方向を示すデータと
したり（請求項３）、上記偏差が、色カテゴリの代表色
からの距離を示すデータとすることができる（請求項
４）。

【００２９】さて、この図１において、１はカラー画像
データ入力手段であり、このカラー画像データ入力手段
１は、カラー画像データを入力するものである。また、
２はカテゴリ判定手段であり、このカテゴリ判定手段２
は、カラー画像データ入力手段１を通じ入力されたカラ
ー画像データに対し、カラー画像データが複数に分類さ
れた色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかを判定
する、詳細にはカラー画像データを、明るさに応じたｘ
ｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに
変換し、この変換されたデータが人間のカテゴリカル知
覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範疇の
色情報に属するかをルックアップテーブルを参照するこ
とにより判定するものである。

【００３０】さらに、３は画像データ変換手段であり、
この画像データ変換手段３は、カテゴリ判定手段２で判
定された色情報をもつようにカラー画像データを変換す
るものである。また、４は領域抽出手段であり、この領
域抽出手段４は、画像データ変換手段３で、カテゴリカ
ル知覚に基づく色情報に変換された後のカラー画像デー
タについて、変換後のカラー画像データで構築される画
像の一部の領域を特定して抽出するものである。

【００３１】５は色変更手段であり、この色変更手段５
は、画像データ変換手段３で、カテゴリカル知覚に基づ
く色情報に変換された後のカラー画像データについて、
変換後のカラー画像データで構築される画像の一部ある
いは全部の色を変更するものである。さらに、６はデー
タ圧縮手段であり、このデータ圧縮手段６は、画像デー
タ変換手段３で、カテゴリカル知覚に基づく色情報に変
換された後のカラー画像データについて、変換後のカラ
ー画像データをデータ圧縮処理するものである。

【００３２】７は画像表示可能データ変換手段であり、
この画像表示可能データ変換手段７は、画像データ変換
手段３で、カテゴリカル知覚に基づく色情報に変換され
た後のカラー画像データを、カテゴリカル知覚に基づく
色情報と画像表示手段８に入力できる画像表示可能デー
タとの対応関係を示す手段９を用いて、画像表示可能デ
ータに変換するものである（請求項５,１１〜２３，４
３）。

【００３３】また、画像データ変換手段３が、カラー画
像データを、カテゴリカル知覚に基づき分類された色の
コードを用いて変換する手段を有したり（請求項６）、
カテゴリカル知覚に基づき分類された色のコードと、カ
ラー画像データとカラー画像データが属するカテゴリの
代表色との偏差との組み合わせ情報を用いて変換する手
段を有したり（請求項７）、カテゴリカル知覚に基づき
分類された色のコードと、明るさ及び鮮やかさの少なく
とも一方を表すパラメータとの組み合わせ情報を用いて
変換する手段を有することができる（請求項８）。

【００３４】さらに、カテゴリ判定手段２は、カラー画
像データが色のカテゴリの境界領域に属する場合は、周
囲画素のカテゴリ色との関係で、カラー画像データがど
の範疇の色情報に属するかを判定することができ（請求
項９）、また、カラー画像データが色のカテゴリの境界
領域に属する場合は、周囲画素の色のカテゴリを求め
て、同一カテゴリの数を計数し、この計数の結果、最多
数の色のカテゴリを境界領域に属するカラー画像データ
のカテゴリとするように構成することができる（請求項
１０）。

【００３５】また、図２は第２の発明の原理ブロック図
であり、この図２において、１１は入力カラー画像デー
タを記憶するメモリ、１２は入力されたカラー画像デー
タで構築される画像中の任意の物体領域を色を指示して
抽出する物体領域抽出手段、１３は物体の物体色を求め
る物体色検出手段、１４は物体の色変えの目標色を指定
する目標色指定手段、１５は物体を指定された目標色に
色変えする色変更手段である。

【００３６】また、１６は第１のカテゴリ判定手段であ
り、この第１のカテゴリ判定手段１６は、指示された色
あるいは導出した物体色あるいは目標色について、明る
さに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素
の各データに変換し、この変換されたデータが人間のカ
テゴリカル知覚に基づき分類された複数の色情報のうち
のどの範疇の色情報に属するかをルックアップテーブル
を参照することにより求めるものである。さらに、１７
は第２のカテゴリ判定手段であり、この第２のカテゴリ
判定手段１７は、色変更前あるいは色変更後の物体領域
のカラー画像データについて、明るさに応じたｘｙ色度
図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換
し、この変換されたデータが人間のカテゴリカル知覚に
基づき分類された複数の色情報のうちのどの範疇の色情
報に属するかをルックアップテーブルを参照することに
より求めるものである。

【００３７】また、１８はカテゴリ異同判定手段であ
り、このカテゴリ異同判定手段１８は、第１のカテゴリ
判定手段１６及び第２のカテゴリ判定手段１７で求めら
れた指示色，物体色，目標色とカラー画像データのカテ
ゴリが同じか異なるかを判断するものである。さらに、
１９は画像データ変更手段であり、この画像データ変更
手段１９は、カテゴリ異同判定手段１８での判定結果に
基づいて、色変更前あるいは色変更後のカラー画像デー
タを変更するものである（請求項２４，２５）。

【００３８】また、カテゴリ異同判定手段１８で、物体
色と色変更前のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、物体色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、物体色とカテゴリが異なる
カラー画像データを物体色と同じカテゴリのカラー画像
データに変換するように、画像データ変更手段１９を構
成してもよく（請求項２６）、さらに、物体色と異なる
カテゴリのカラー画像データを物体色と同じカテゴリの
カラー画像データに変換する場合に、カラー画像データ
を物体色のカテゴリの境界上に変更するように、画像デ
ータ変更手段１９を構成してもよい（請求項２７）。

【００３９】また、カテゴリ異同判定手段１８で、物体
色と色変更前のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、物体色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、カラー画像データ全てを物
体色と同じカテゴリのカラー画像データに変更すべく、
画像データ変更手段１９を構成することができ（請求項
２８）、さらに、カラー画像データ全てを物体色と同じ
カテゴリのカラー画像データに変更する場合に、物体色
と各カラー画像データを結ぶ色空間中の直線を求めると
ともに、直線と物体色のカテゴリの境界の交点を求め、
且つ、交点とカラー画像データの距離を求めたあと、距
離が最大のカラー画像データが物体色と同じカテゴリに
入るように、物体色と各カラー画像データの位置に応じ
て色空間中の位置を変更するように、画像データ変更手
段１９を構成してもよい（請求項２９）。

【００４０】また、カテゴリ異同判定手段１８で、目標
色と色変更後のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、目標色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、目標色とカテゴリが異なる
カラー画像データを目標色と同じカテゴリのカラー画像
データに変更するように、画像データ変更手段１９を構
成することができ（請求項３０）、さらに、目標色と異
なるガテゴリのカラー画像データを目標色と同じカテゴ
リのカラー画像データに変更する場合に、カラー画像デ
ータを目標色のカテゴリの境界上に変更するように、画
像データ変更手段１９を構成してもよい（請求項３
１）。

【００４１】また、カテゴリ異同判定手段１８で、目標
色と色変更後のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、目標色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、目標色とカテゴリが異なる
カラー画像データ全てを目標色と同じカテゴリのカラー
画像データに変更するように、画像データ変更手段１９
を構成してもよく（請求項３２）、さらに、カラー画像
データ全てを目標色と同じカテゴリのカラー画像データ
に変更する場合に、目標色と各カラー画像データを結ぶ
色空間中の直線を求めるとともに、直線と目標色のカテ
ゴリの境界の交点を求め、且つ、交点とカラー画像デー
タの距離を求めたあと、距離が最大のカラー画像データ
が目標色と同じカテゴリに入るように、目標色と各カラ
ー画像データの位置に応じて色空間中の位置を変更する
ように、画像データ変更手段１９を構成してもよい（請
求項３３）。

【００４２】また、図３は第３の発明の原理ブロック図
であり、この図３に示すカラー画像処理装置は、カラー
画像中の任意の物体領域の色を、色空間中での物体領域
を示すデータの位置を変えることによって、変更するも
のである。ここで、２１は物体領域データを蓄えるメモ
リ、２２は物体データの物体色を求める物体色検出手
段、２３は物体データの色変えの目標色を指定する目標
色指定手段、２４は色変え前後の物体領域を示す物体色
データ，目標色データを、明るさに応じたｘｙ色度図を
構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、こ
の変換されたデータが人間のカテゴリカル知覚に基づき
分類された複数の色情報のうちのどの範疇の色情報に属
するかをルックアップテーブルを参照することにより判
定するカテゴリ判定手段である。

【００４３】また、２５はデータ変換手段であり、この
データ変換手段２５は、カテゴリ判定手段２４で判定さ
れた色情報をもつように各データを変換するものであ
る。さらに、２６はカテゴリ異同判定手段であり、この
カテゴリ異同判定手段２６は、データ変換手段２５で変
換された色変え前後の物体領域を示すデータが、同じカ
テゴリに属するか否かを判断するものである。

【００４４】また、２７は色変更手段であり、この色変
更手段２７は、カテゴリ異同判定手段２６での判断結果
に基づき色空間中のデータの位置を変えることにより物
体の色を変更するものである（請求項３４〜３６）。ま
た、カテゴリ異同判定手段２６が、物体領域から導出し
た導出色のカテゴリを求める導出色カテゴリ検出手段
と、色変えの目標の色として指定した目標色のカテゴリ
を求める目標色カテゴリ検出手段と、導出色カテゴリ検
出手段及び目標色カテゴリ検出手段で検出された導出色
と目標色のカテゴリを比較するカテゴリ比較手段とで構
成されることができる（請求項３７）。

【００４５】さらに、色空間を明度，彩度，色相で表せ
る空間として構成するとともに、色変更手段２７が、明
度，彩度，色相の少なくとも１つの値を変更する手段と
して構成されることもできる（請求項３８）。この場合
においては、色変更手段２７が、物体色と目標色の色の
カテゴリが同じ場合は、色空間中でのデータの分布を、
無彩色を表す直線と導出色の点を含む平面に対して位置
関係が同じ状態で、無彩色を表す直線を中心に回転移動
する手段と、物体色と目標色の色のカテゴリが異なる場
合は、平面に対してデータの分布を反転した状態で、直
線を中心に回転移動する手段とをそなえて構成してもよ
い（請求項３９）。

【００４６】また、この場合においては、色変更手段２
７が、色空間中でのデータについて明度方向にデータ拡
大又はデータ縮小処理を施すことにより、明度の値を変
更する手段として構成してもよく（請求項４０）、色空
間中でのデータについて彩度方向にデータ拡大又はデー
タ縮小処理を施すことにより、彩度の値を変更する手段
として構成してもよく（請求項４１）、色空間中でのデ
ータについて無彩色を表す直線を中心にデータ回転処理
を施すことにより、色相の値を変更する手段として構成
してもよい（請求項４２）。

【００４７】

【作用】上述の第１の発明のカラー画像処理装置では、
入力されたカラー画像データに対し、カラー画像データ
が複数に分類された色情報のうちのどの範疇の色情報に
属するかどうかを判定する、詳細には上記カラー画像デ
ータを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素
及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換されたデー
タが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数の
色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルックア
ップテーブルを参照することにより判定する。ついこの
判定された色情報をもつように上記カラー画像データを
変換し、その後は、このカテゴリカル知覚に基づく色情
報に変換された後のカラー画像データを用いて、その後
の画像処理を行なう（請求項１）。

【００４８】また、人間のカテゴリカル知覚に基づき複
数に分類された色のいずれかを示す色コード及び前記色
コード情報を含むデータにより示される色が属する色カ
テゴリの代表色と画像データの色との偏差により画像デ
ータの色を表現し、その後の画像処理を行なうこともで
きる（請求項２）。ここで、上記偏差を、色カテゴリの
代表色からの方向を示すデータとしたり（請求項３）、
色カテゴリの代表色からの距離を示すデータとすること
ができる（請求項４）。

【００４９】さて、このカラー画像処理装置のカラー画
像データ入力手段１において、カラー画像データが入力
されると、カテゴリ判定手段２では、カラー画像データ
入力手段１を通じ入力されたカラー画像データに対し、
カラー画像データが複数に分類された色情報のうちのど
の範疇の色情報に属するかを判定する、詳細には上記カ
ラー画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成す
るｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換
されたデータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類さ
れた複数の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するか
をルックアップテーブルを参照することにより判定す
る。

【００５０】そして、画像データ変換手段３ではカテゴ
リ判定手段２で判定された色情報をもつようにカラー画
像データを変換し、領域抽出手段４では、画像データ変
換手段３でカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換され
た後のカラー画像データについて変換後のカラー画像デ
ータで構築される画像の一部の領域を特定して抽出す
る。

【００５１】また、この色変更手段５では、画像データ
変換手段３でカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換さ
れた後のカラー画像データについて、変換後のカラー画
像データで構築される画像の一部あるいは全部の色を変
更する。さらに、データ圧縮手段６では、画像データ変
換手段３でカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換され
た後のカラー画像データについて変換後のカラー画像デ
ータをデータ圧縮処理する。

【００５２】また、画像表示可能データ変換手段７は、
画像データ変換手段３でカテゴリカル知覚に基づく色情
報に変換された後のカラー画像データを、カテゴリカル
知覚に基づく色情報と画像表示手段８に入力できる画像
表示可能データとの対応関係を示す手段９を用いて画像
表示可能データに変換する（請求項５,１１〜２３，４
３）。また、画像データ変換手段３は、カラー画像デー
タを、カテゴリカル知覚に基づき分類された色のコード
を用いて変換したり（請求項６）、カテゴリカル知覚に
基づき分類された色のコードと、カラー画像データとカ
ラー画像データが属するカテゴリの代表色との偏差との
組み合わせ情報を用いて変換したり（請求項７）、カテ
ゴリカル知覚に基づき分類された色のコードと、明るさ
及び鮮やかさの少なくとも一方を表すパラメータとの組
み合わせ情報を用いて変換することにより（請求項
８）、人間の知覚に基づき、画像データの色を変換する
ことができる。

【００５３】さらに、カテゴリ判定手段２は、カラー画
像データが色のカテゴリの境界領域に属する場合は、周
囲画素のカテゴリ色との関係で、カラー画像データがど
の範疇の色情報に属するかを判定することができ（請求
項９）、また、カラー画像データが色のカテゴリの境界
領域に属する場合は、周囲画素の色のカテゴリを求め
て、同一カテゴリの数を計数し、この計数の結果、最多
数の色のカテゴリを境界領域に属するカラー画像データ
のカテゴリとするように構成することができる（請求項
１０）。

【００５４】また、第２の発明のカラー画像処理装置で
は、メモリ１１において入力カラー画像データを記憶す
ると、物体領域抽出手段１２では入力されたカラー画像
データで構築される画像中の任意の物体領域を色を指示
して抽出する。一方、物体色検出手段１３では物体の物
体色を求めるが、目標色指定手段１４で物体の色変えの
目標色を指定することにより、色変更手段１５において
物体を指定された目標色に色変えする色変更手段であ
る。

【００５５】また、第１のカテゴリ判定手段１６では、
指示された色あるいは導出した物体色あるいは目標色に
ついて、明るさに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素
及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換されたデー
タが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数の
色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルックア
ップテーブルを参照することにより求める一方、第２の
カテゴリ判定手段１７では、色変更前あるいは色変更後
の物体領域のカラー画像データについて、明るさに応じ
たｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各デー
タに変換し、この変換されたデータが人間のカテゴリカ
ル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範
疇の色情報に属するかをルックアップテーブルを参照す
ることにより求める。

【００５６】そして、カテゴリ異同判定手段１８では、
第１のカテゴリ判定手段１６及び第２のカテゴリ判定手
段１７で求められた指示色，物体色，目標色とカラー画
像データのカテゴリが同じか異なるかを判断し、画像デ
ータ変更手段１９は、この判定結果に基づいて色変更前
あるいは色変更後のカラー画像データを変更する。（請
求項２４，２５）。

【００５７】また、カテゴリ異同判定手段１８で、物体
色と色変更前のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、物体色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、画像データ変更手段１９で
は、物体色とカテゴリが異なるカラー画像データを物体
色と同じカテゴリのカラー画像データに変換してもよく
（請求項２６）、さらに、画像データ変更手段１９は、
物体色と異なるカテゴリのカラー画像データを物体色と
同じカテゴリのカラー画像データに変換する場合に、カ
ラー画像データを物体色のカテゴリの境界上に変更して
もよい（請求項２７）。

【００５８】また、カテゴリ異同判定手段１８で、物体
色と色変更前のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、物体色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、画像データ変更手段１９に
おいてカラー画像データ全てを物体色と同じカテゴリの
カラー画像データに変更してもよく（請求項２８）、さ
らに、カラー画像データ全てを物体色と同じカテゴリの
カラー画像データに変更する場合に、画像データ変更手
段１９において、物体色と各カラー画像データを結ぶ色
空間中の直線を求めるとともに、直線と物体色のカテゴ
リの境界の交点を求め、且つ、交点とカラー画像データ
の距離を求めたあと、距離が最大のカラー画像データが
物体色と同じカテゴリに入るように、物体色と各カラー
画像データの位置に応じて色空間中の位置を変更しても
よい（請求項２９）。

【００５９】また、カテゴリ異同判定手段１８で、目標
色と色変更後のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、目標色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、画像データ変更手段１９に
おいて、目標色とカテゴリが異なるカラー画像データを
目標色と同じカテゴリのカラー画像データに変更しても
よく（請求項３０）、さらに、画像データ変更手段１９
において、目標色と異なるガテゴリのカラー画像データ
を目標色と同じカテゴリのカラー画像データに変更する
場合に、カラー画像データを目標色のカテゴリの境界上
に変更してもよい（請求項３１）。

【００６０】また、カテゴリ異同判定手段１８で、目標
色と色変更後のカラー画像データのカテゴリが同じか異
なるかを判断した結果、目標色と異なるカテゴリのカラ
ー画像データがある場合は、目標色とカテゴリが異なる
カラー画像データ全てを目標色と同じカテゴリのカラー
画像データに変更するように、画像データ変更手段１９
を構成してもよく（請求項３２）、さらに、画像データ
変更手段１９は、カラー画像データ全てを目標色と同じ
カテゴリのカラー画像データに変更する場合に、目標色
と各カラー画像データを結ぶ色空間中の直線を求めると
ともに、直線と目標色のカテゴリの境界の交点を求め、
且つ、交点とカラー画像データの距離を求めたあと、距
離が最大のカラー画像データが目標色と同じカテゴリに
入るように、目標色と各カラー画像データの位置に応じ
て色空間中の位置を変更してもよい（請求項３３）。

【００６１】また、第３の発明のカラー画像処理装置で
は、メモリ２１に蓄えられた物体領域データに基づき、
物体色検出手段２２では物体データの物体色を求める。
また、カテゴリ判定手段２４においては、この物体色検
出手段２２からの色変え前後の物体領域を示す物体色デ
ータ，目標色指定手段２３において指定された色変えの
目標色データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成する
ｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換さ
れたデータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類され
た複数の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかを
ルックアップテーブルを参照することにより判定する。

【００６２】そして、データ変換手段２５において、カ
テゴリ判定手段２４で判定された色情報をもつように各
データを変換すると、カテゴリ異同判定手段２６では、
データ変換手段２５で変換された色変え前後の物体領域
を示すデータが、同じカテゴリに属するか否かを判断す
る。これにより、色変更手段２７は、カテゴリ異同判定
手段２６での判断結果に基づき色空間中のデータの位置
を変えることにより物体の色を変更する。即ち、カラー
画像中の任意の物体領域の色を、色空間中での物体領域
を示すデータの位置を変えることによって変更してい
る。（請求項３４〜３６）。

【００６３】また、カテゴリ異同判定手段２６において
は、導出色カテゴリ検出手段で物体領域から導出した導
出色のカテゴリを求め、目標色カテゴリ検出手段で色変
えの目標の色として指定した目標色のカテゴリを求め、
カテゴリ比較手段で導出色カテゴリ検出手段及び目標色
カテゴリ検出手段で検出された導出色と目標色のカテゴ
リを比較することにより（請求項３７）、色変え前後の
物体領域を示すデータが、同じカテゴリに属するか否か
を判断している。

【００６４】さらに、色空間を明度，彩度，色相で表せ
る空間として構成するとともに、色変更手段２７では、
明度，彩度，色相の少なくとも１つの値を変更してもよ
い（請求項３８）。即ち、色変更手段２７は、物体色と
目標色の色のカテゴリが同じ場合は、色空間中でのデー
タの分布を、無彩色を表す直線と導出色の点を含む平面
に対して位置関係が同じ状態で、無彩色を表す直線を中
心に回転移動し、物体色と目標色の色のカテゴリが異な
る場合は、平面に対してデータの分布を反転した状態
で、直線を中心に回転移動してもよい（請求項３９）。

【００６５】また、この場合においては、色変更手段２
７が、色空間中でのデータについて明度方向にデータ拡
大又はデータ縮小処理を施して明度の値を変更でき（請
求項４０）、色空間中でのデータについて彩度方向にデ
ータ拡大又はデータ縮小処理を施して彩度の値を変更で
き（請求項４１）、色空間中でのデータについて無彩色
を表す直線を中心にデータ回転処理を施して色相の値を
変更できる（請求項４２）。

【００６６】

【実施例】

（Ａ）人間の色のカテゴリカル知覚による色の説明まず、本発明において適用されている人間のカテゴリカ
ル知覚による色について、図５〜図７を用いて以下に説
明する。即ち、カテゴリカル知覚による色とは、文献
「色のカテゴリカル知覚と記憶（内川，1990年第７回色
彩光学コンファレンス予稿，PP.7-14 ）」，「開口色と
表面色モードにおける色空間のカテゴリカル色名領域
（内川他，照明学会誌，第77巻，第６号，平成５年）」
などで提唱されているものである。

【００６７】上述の人間のカテゴリカル知覚の色によれ
ば、人間はすべての色をたかだか１０〜１２色程度に分
類して知覚するものであり、例えば薄い赤も濃い赤も，
また多少黄色っぽい赤も、人間はすべて赤と分類し知覚
する。具体的に、図５〜図７は明るさ（輝度２〜40cd/m
²）に応じたｘｙ色度図上での分類の例を示す図であ
る。即ち、この図５〜図７は複数の人間の色を被験者と
して、あらゆる色に対する感覚を実験的に求めたもので
ある。

【００６８】ここで、図５（ａ）は輝度2cd/m²，図５
（ｂ）は輝度5cd/m²，図６（ａ）は輝度10cd/m² ，図６
（ｂ）は輝度20cd/m²，図７（ａ）は輝度30cd/m²，図
７（ｂ）は輝度40cd/m²の輝度に応じたそれぞれのｘｙ
色度図上での分類を示している。また、被験者が知覚し
た色（赤，ピンク，紫，青，灰，白，緑，黄，オレン
ジ）は、それぞれ、シンボル（白四角，白三角，白ダイ
ヤ，黒丸，網かけ丸，白丸，黒ダイヤ，網かけ四角，黒
三角）により表現されている。

【００６９】さらに、大シンボルは被験者による違いが
ない場合（被験者全員の色に対する感覚が一致した場
合，一致度１００パーセント）で、小シンボルは一致度
５０％（被験者のうちの半数の色に対する感覚が一致し
た場合）を表す。これら図５〜図７に示すように、同一
シンボルの領域に含まれる色は、人間はすべて一つの色
として知覚する。また、人間の色に対する感覚は個人差
が少なく、安定に存在することが分かる。このように、
人間はすべての色を前述の１０〜１２色程度に分けて感
じていることが実験的に示されるのである。

【００７０】また、図５〜図７における三角形の外側に
向かうほど鮮やかな色となるが、この図５〜図７に示す
ように、鮮やかさは人間の色の知覚には余り関係がな
い。即ち、人間は鮮やかさが異なって（図の三角形の中
心に近い色と周囲に近い色）も同じカテゴリの色と知覚
する傾向がある。（Ｂ）第１実施例の説明以下、図面を用いて本発明の第１実施例について説明す
る。

【００７１】（ｂ０）カラー画像処理装置の全体の説明図４は本発明の第１実施例にかかるカラー画像処理装置
を示すブロック図であり、この図４において、３１は画
像入力装置（カラー画像データ入力手段）であり、この
画像入力装置３１は、カラー画像の自然画像をデジタイ
ズしてＲＧＢデータを得ることにより、カラー画像デー
タを入力するものであり、例えばイメージスキャナによ
り構成されている。

【００７２】また、３２は入力画像保持用メモリであ
り、この入力画像保持用メモリ３２は、画像入力装置３
１で入力されたカラー画像データを一旦格納しておくも
のである。さらに、３３は表示用メモリであり、この表
示用メモリ３３は、入力画像保持用メモリ３２からのカ
ラー画像データを入力され、このカラー画像データにつ
いてＣＲＴ等のカラーディスプレイ３４上に表示するよ
うになっている。

【００７３】また、３５はデータ表現変換部（カテゴリ
判定手段，画像データ変換手段）であり、このデータ表
現変換部３５は、後述するように、入力画像保持用メモ
リ３２からのカラー画像データに対し、カラー画像デー
タが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数の
色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかどうかを判
定するとともに、判定された色情報をもつようにカラー
画像データを変換するものである。

【００７４】即ち、カラー画像データを、人間のカテゴ
リカル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのど
の範疇の色コードに属するかどうかを判定するととも
に、カテゴリカル知覚により分類された色コード及びカ
テゴリの代表色からの偏差等で表現されたデータに変換
するものである。さらに、３７は物体抽出部（領域抽出
手段）であり、この物体抽出部３７は、データ表現変換
部３５で、カテゴリカル知覚に基づく色情報に変換され
た後のカラー画像データについて、変換後のカラー画像
データで構築される画像の一部の領域を特定して抽出す
るものである。即ち、この物体抽出部３７は、画像中の
任意の物体の領域を抽出することができる。

【００７５】また、３８は色変え処理部（色変更手段）
であり、この色変え処理部３８は、データ表現変換部３
５で、カテゴリカル知覚に基づく色情報に変換された後
のカラー画像データについて、変換後のカラー画像デー
タで構築される画像の一部あるいは全部の色を変更する
ものである。つまり、この色変え処理部３８は、物体抽
出部３７にて抽出された任意の物体領域について、他の
背景画像との合成処理を施したり、また任意の色に変更
することができる。

【００７６】また、４０はデータ圧縮部（データ圧縮手
段）であり、このデータ圧縮部４０は、カテゴリカル知
覚に基づく色情報に変換されたカラー画像データつい
て、変換後のカラー画像データのデータ量を圧縮するも
のである。さらに、３６は表示用データ変換部（画像表
示可能データ変換手段）であり、この表示用データ変換
部３６は、データ表現変換部３５において、カテゴリカ
ル知覚に基づく色情報に変換された後のカラー画像デー
タを入力され、データ記憶部３９からの情報に基づき、
ＲＧＢデータに変換するものである。また、変換された
ＲＧＢデータは、表示用メモリ３３を通じてカラーディ
スプレイ３４上に表示されるようになっている。

【００７７】さらに、３９はハードディスク等により構
成されたデータ記憶部であり、このデータ記憶部３９
は、カテゴリカル知覚に基づく色情報とカラーディスプ
レイ３４に入力できる画像表示可能データ（ＲＧＢデー
タ）との対応関係を示す情報のほか、データ表現変換部
３５にてカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換された
後のカラー画像データ，物体抽出部３７にて抽出された
物体領域情報，色変え処理部３８においての色変え情報
及びデータ圧縮部４０でのデータ圧縮情報をも格納する
ものである。

【００７８】（ｂ１）色情報の判定とカラー画像データ
の変換の説明以下に、データ表現変換部３５による、カラー画像デー
タに対する人間のカテゴリカル知覚に基づいた色情報の
判定と、判定された色情報をもつようなカラー画像デー
タの変換は、以下に示すように行なわれている。例え
ば、図５〜図７を基にＸＹＺ値からカテゴリの色コード
を求めるためのルックアップテーブルなどを作成してお
く。そして、入力画像保持用メモリ３２からの画像デー
タを、ＲＧＢ形式によるデータから図５〜図７に示すよ
うなＸＹＺ及びｘ，ｙのデータに変換し、変換された値
と、上記のルックアップテーブルを参照することによ
り、カテゴリカル知覚の色を求める。

【００７９】なお、ＲＧＢからＸＹＺ及びｘ，ｙへの変
換は、それぞれ、以下に示すＣＩＥ（国際照明委員会）
で定められた式（３），（４）を利用する。

【００８０】

【数３】さらに、カテゴリの代表色とＸＹＺ色空間中での方向と
距離を求める。代表色は、殆どすべての人が同じ色であ
るというようなデータ（例えば、殆どの人が赤と言うよ
うなデータ）と設定する。例えば図５〜図７のある色の
領域の、丁度中央付近の色などとする。

【００８１】この他、赤や青の呼び名としてＪＩＳに定
められた色とＸＹＺ表色系での値（JIS-8102物体色の色
名，JIS-Z8721 三属性による色の表示方法）などを用い
ることができる。例えば、JIS の表によると、赤の値は
（Ｙ，ｘ，ｙ）が(12.0,0.5385,0.3129)（但しこれは5R
4/12の値4R4/11に最も近いJIS の表中のデータ) であ
る。なお、これをＲＧＢで表現する場合の変換式は以下
による。

【００８２】

【数４】上記のようにして求められたカラー画像データの色コー
ド，方向及び距離を用いることにより、例えば図８に示
すように表現することにより、カラー画像データを変換
することができる。即ち、図８は図５〜図７にて示した
人間のカテゴリカル知覚に基づいた領域（カテゴリカル
色名領域）分割に従って、画像データを表現した例を示
すものである。

【００８３】ここで、図８（ａ）は、画像データをカテ
ゴリカル色名領域の色のコード４ビット（１１分類，
赤，緑，黄，茶，青，紫，橙，ピンク，白，黒，灰）だ
けで表現したものである。また、図８（ｂ）は色コード
に加えて、対象画像データと各カテゴリの代表色との方
向の偏差情報（パラメータ）及び距離の偏差情報（パラ
メータ）で表現したものである。この図８（ｂ）に示す
ものにおいては、方向の偏差情報及び距離の偏差情報に
ついても、それぞれ４ビットずつとし、色コードと合わ
せて合計１２ビットで一画素を表現するようになってい
る。例えば、方向の偏差情報については、全方向を１６
方向に分類することにより４ビットで表現することがで
きる。

【００８４】なお、上述の図８（ｂ）に示すような、方
向の偏差情報及び距離の偏差情報は、例えば図８（ｃ）
のＸＹＺ表色系に示す画像データとカテゴリ代表色との
方向の偏差情報及び距離の偏差情報が用いられる。従っ
て、データ表現変換部３５は、カラー画像データをカテ
ゴリカル知覚に基づき分類された色のコードを用いて変
換する手段として機能することができるほか、カラー画
像データを、色のコードと、カラー画像とカラー画像が
属するカテゴリの代表色との偏差との組み合わせ情報を
用いて変換する手段として機能することができる。

【００８５】（ｂ２）境界領域にある画像データの色情
報の判定の説明上述したように、画像データは、データ表現変換部３５
においてＸＹＺ値に変換されるが、例えば図９（ａ）に
示すように、ＸＹＺ表色系におけるカテゴリの境界領域
上に来る場合は、もとの画像の周囲の画素のカテゴリを
調べ、その結果により対象画像データの属するカテゴリ
を決定する。

【００８６】即ち、図９（ｂ）に示すように、画像中の
同一物体領域の色（調査対象画素の色）は周囲の画素の
色とほぼ同じと考えてよいと仮定する。従って、例えば
図９（ｂ）に示すように、対象画素と周囲８画素の計９
画素の色を調査し、それら９つの画素で最も多い色（例
えば赤が６画素，黄が２画素，灰が１画素ならば赤）
を、その調査対象画素の色とする。

【００８７】即ち、データ表現変換部３５は、カラー画
像データが色のカテゴリの境界領域に属する場合は、周
囲画素の色のカテゴリを求めて、同一カテゴリの数を計
数し、この計数の結果、最多数の色のカテゴリを境界領
域に属するカラー画像データのカテゴリとするように構
成されているのである。なお、上述の図９（ａ），
（ｂ）に示すような画像データの色情報の判定手法は、
境界領域にない画像データのノイズを除去することに用
いることもできる。

【００８８】（ｂ３）物体領域の抽出処理の説明次に、物体抽出部３７による、変換後のカラー画像デー
タで構築される画像の一部の領域を特定して抽出する処
理について図１０のフローチャートを用いて以下に詳述
する。まず、データ表現変換部３５から入力された、変
換後の画像データ（色コード，カテゴリ代表色との方
向，距離）について、抽出したい物体の色を指示する
（ステップＡ１）。例えば、森（葉っぱの緑や木の茶
色）が背景の、赤い自動車のボディ部分だけを抽出した
い場合は赤を指定する。この指定は、オペレータがキー
ボードからしても良いし、マウスなどで画面に表示され
た自動車のボディを指示するようにしても良い。物体抽
出部３７においては、この抽出したい物体の色の指示に
より、赤のカテゴリの色コードを求める（ステップＡ
２）。

【００８９】次に、画像データを順に（例えば左上から
横方向に、端までいったら次の行の左側から横方向に、
というように）取り出して、そのデータの色コードが赤
と同じか否かを調査し（ステップＡ３）、赤ならばその
画素を抽出し（ステップＡ３のＹＥＳルートからステッ
プＡ４）、赤ではない場合は抽出処理は行なわず（ステ
ップＡ３のＮＯルート）、次の画素に進む。以上の処理
を画像全体、即ち全画素にわたって行なうことで（ステ
ップＡ３〜ステップＡ５）、自動車の赤いボディ部分だ
けを抽出できる。

【００９０】従って、上述の物体抽出部３７は、画像中
において、特定したい物体領域における色を指示する色
指示手段としての機能と、色指示手段で指示された色と
カラー画像データの各画素の色とを比較する比較手段と
しての機能と、比較手段での比較の結果、指示された色
とカラー画像データの各画素の色とが同じ色であれば、
その画素が特定したい領域を構成する画素であると決定
する手段としての機能とを有している。

【００９１】（ｂ４）色変更処理の説明次に、色変え処理部３８による、変換後のカラー画像デ
ータで構築される画像の一部あるいは全部の色を変更す
る処理について、図１１，図１２を用いて以下に説明す
る。例えば、この色変え処理部３８は、図１１に示すよ
うに、データ表現変換部３５から入力された画像データ
２８が、例えば色１，方向１及び距離１である場合にお
いては、色２，及び方向１，距離１の画像データ２９と
することにより、色を変更するようになっており、これ
により、反射モデルのような色空間中のベクトルを変更
する計算処理は不要である。

【００９２】以下に、この色変え処理部３８による特定
の領域の色の変更処理について、図１２のフローチャー
トを用いて詳細に説明する。まず、カテゴリカル知覚の
色コードとカテゴリ代表色との方向及び距離とで表現さ
れた画像データについて、変えたい物体の色と変更後の
目標色を指示する（ステップＢ１）。例えば森（葉っぱ
の緑や木の茶色）が背景の赤い自動車のボディカラーを
青に変える場合、赤と青を指定する。この指定は、オペ
レータがキーボードからしても良いし、マウスなどで画
面に表示された自動車のボディを指示するようにしても
よい。この指示により、赤と青のカテゴリの色コードを
求める（ステップＢ２）。

【００９３】次に、画像データを順に（例えば左上から
横方向に、端までいったら次の行を順に、というよう
に）取り出して、そのデータについて、色コードが赤と
同じか否かを調査し（ステップＢ３）、そのデータの色
コードが赤ならば、その画素を前述の図１１にて示した
ような方法で別途指示された別の色（青）に変更する
（ステップＢ３のＹＥＳルートからステップＢ４）。

【００９４】なお、赤ではない場合は色変更処理は行な
わず（ステップＢ３のＮＯルート）、次の画素に進む。
以上の処理を画像全体、即ち全画素にわたって行なうこ
とで（ステップＢ３〜ステップＢ５）、自動車の赤いボ
ディの色だけを変更することができる。これにより、色
変え処理が、物体の抽出が不要で、画像データのもつ色
のコードに関してだけの判断（指示色と同じか否か）で
実現できる。

【００９５】なお、上述の色変更処理において、色コー
ド以外のカテゴリ代表色との方向及び距離を変更する旨
が指示されている場合においても、同様の変更処理を行
なうことができる。従って、色変え処理部３８は、カテ
ゴリカル知覚に基づき分類された色のコード及びカラー
画像データとカラー画像データが属するカテゴリの代表
色との（方向，距離の）偏差の少なくとも一方の情報を
有する色パラメータを変更する手段として機能してい
る。

【００９６】（ｂ５）カラー画像の変換とデータ圧縮と
の組み合わせ処理の説明データ表現変換部３５においては、前述の（ｂ１）ある
いは（ｂ２）に示したように、カラー画像データに対す
る人間のカテゴリカル知覚に基づいた色情報の判定と、
判定された色情報をもつようなカラー画像データの変換
を行なうが、データ圧縮部４０により、変換されたカラ
ー画像データをさらに圧縮することができる。

【００９７】即ち、図１３のフローチャートに示すよう
に、データ表現変換部３５によるカラー画像データの変
換に、データ圧縮部４０による例えばＪＰＥＧ等のデー
タ量を減少させる圧縮処理とを組み合わせることができ
る。即ち、上述の（ｂ１）あるいは（ｂ２）において示
したような方法により、データ表現変換部３５において
カテゴリカル知覚の色情報で画像データを変換し（ステ
ップＣ１）、これにより減少したデータ量を、さらに、
データ圧縮部４０にてＪＰＥＧ等の圧縮処理を行なうこ
とにより（ステップＣ２）、より一層データ量を減少す
ることができる。（ｂ６）データ表現変換部で表現されたカラー画像デー
タのＲＧＢデータへの変換処理の説明以下に、データ表現変換部３５によりカテゴリカル知覚
の色コードやカテゴリ代表色の方向，距離などで表現さ
れたデータを、表示用データ変換部３６により、ディス
プレイ等で表示する際のＲＧＢデータ等に変換する処理
について、図１４を用いて説明する。

【００９８】即ち、表示用データ変換部３６は、図１４
（ａ）に示すように、カテゴリカル知覚の色コードとカ
テゴリ代表色のＲＧＢデータとの対応関係を記述したテ
ーブル３６Ａをそなえるとともに、図１４（ｂ）に示す
ように、各カテゴリ毎に各代表色との偏差（方向，距
離）とＲＧＢデータとの対応関係を記述したテーブル３
６Ｂをそなえている。

【００９９】これにより、表示用データ変換部３６はデ
ータ表現変換部３５からの画像データを入力され、上述
のテーブル３６Ａ，３６Ｂを利用することにより、ディ
スプレイ表示用のＲＧＢデータを求めてディスプレイ３
４にて画像として表示することができる。なお、これら
テーブル３６Ａ，３６Ｂにおいて、カテゴリの代表色
は、図５〜図７におけるカテゴリ領域の中央の色やＪＩ
Ｓに定められた色等を用いる。

【０１００】また、上記の２つのテーブル３６Ａ，３６
Ｂのうち、図１４（ａ）に示すような色だけのテーブル
３６Ａを選択して画像を表示すると、１２色程度（４ビ
ット）という小さいデータで、かつ人間の色の感覚にあ
った画像を表現できる。さらに、図１４（ｂ）に示すよ
うな色と代表色との偏差のテーブル３６Ｂを選択して画
像を表示すると、ほぼ原画像と同等のＲＧＢデータを得
ることができ、高画質の表示を行なえる。

【０１０１】従って、上記のテーブル３６Ａ，３６Ｂ
は、カテゴリカル知覚に基づく色情報とカラーディスプ
レイ３４に入力できる画像表示可能データとの対応関係
を示す手段として機能し、これにより、表示用データ変
換部３６が、変換後の画像データをテーブル３６Ａ，３
６Ｂを用いて画像表示可能データに変換することができ
る。

【０１０２】このように、本発明の第１実施例によれ
ば、人間のカテゴリカル知覚に基づいた色の分類を画像
データの表現に利用しているので、人間の感覚に合致し
て画質を落とさず画像データの量を減らすことができ、
また、物体の抽出，色変え，色数の減少などを簡単に行
なうことができ、さらに、ＪＰＥＧなどのデータ圧縮技
術により画質を劣化させずに一層のデータ量の減少を実
現できる利点がある。

【０１０３】また、データ表現変換部３５において、画
像データとしての色を最低４ビットで表現することがで
きるので、画像データを各色８ビットで２４ビットによ
り表現するＲＧＢ形式に比して、最高１／６まで減少し
たデータ量で、人間の感覚にあった色の表現を行なうこ
とができ、より効率のよい画像のハンドリングを実現で
きる。

【０１０４】さらに、画像データとカテゴリカル知覚の
色、各カテゴリの代表色，代表色との偏差（方向，距離
など）などの関係は、ルックアップテーブルなどに保存
しておきこれを参照してデータを変換すれば良いので、
ソフトウェアなどによる変換に比較し、高速の処理を行
なうことができ、処理速度の飛躍的向上を期待できる。

【０１０５】また、データ表現変換部３５が、カラー画
像データが色のカテゴリ境界に属する場合は、もとの画
像の周囲の画素のカテゴリを調べ、この周囲の画素のう
ち最も多い色をその調査対象の色とすることにより、画
像データをカテゴリカル知覚の色を用いて表現した際
に、分類が難しい境界領域上のデータの色を確実に求め
ることができ、その結果一つの物体中にノイズのような
別の色が現れたりせず、画質の良い画像データが得るこ
とができる利点がある。

【０１０６】さらに、物体抽出部３７による物体の領域
抽出処理を、画像データの持つ色のコードに関してだけ
の判断（指示色と同じか否か）でを行なうことができる
ため、手作業や色相などを利用した方法と比較して高速
で、人間の感覚に合った処理が行なえる。また、色変え
処理部３８による色変え処理が、物体の抽出が不要で、
画像データのもつ色のコードに関してだけの判断（指示
色と同じか否か）で実現できるため、色空間中のベクト
ルを変更する計算処理は不要であり、色変えの処理時間
が短くて済み、高速でしかも人間の感覚にあった処理が
行なうことができる利点がある。

【０１０７】さらに、データ圧縮部４０により、カテゴ
リカル知覚に基づく色情報に変換された後のカラー画像
データについて、データ圧縮処理を行なうので、一層デ
ータ量の減少することができ、これら圧縮データは、ハ
ードディスクなどの保存の際に必要な容量が少なくて済
み、また回線を利用した伝送などにおいては、通信時間
を短縮できるという効果もある。

【０１０８】また、テーブル３６Ａを選択して画像を表
示すると、１２色程度（４ビット）という小さいデータ
で、かつ人間の色の感覚にあった画像を表現でき、この
結果、例えば２５６色表示の場合はデータ量が半分にな
り、表示用のメモリが圧倒的に少なくて済む利点があ
る。さらに、色と代表色との偏差のテーブル３６Ｂを選
択して画像を表示すると、ほぼ原画像と同等のＲＧＢデ
ータを得ることができ、高画質の表示を行なえる。さら
に、これらの変換はいずれもＩＣメモリなどを利用した
ルックアップテーブルで実現することで、高速の色数減
少の処理が行なえる。

【０１０９】なお、上述した本実施例においては、デー
タ表現変換部３５は、画像データを、色コード，対象画
像データと各カテゴリの代表色との方向の偏差情報及び
その距離の偏差情報で表しているが、これに限定され
ず、例えば色コードと、明るさ及び鮮やかさの少なくと
も一方を表すパラメータなどで表現してもよく、この場
合においても、図８（ｂ）における方向及び距離の偏差
情報の代わりに、明るさ及び鮮やかさのパラメータを用
いて、合計１２ビットで表すことができる。

【０１１０】ところで、（Ａ）人間の色のカテゴリカル
知覚による色の説明の項において詳述したように、鮮や
かさは人間の色の知覚には余り関係がない。従って、デ
ータ表現変換部３５においては、例えば図５〜図７の小
シンボルで表せるような、被験者による一致度が多少低
下するような色だけを鮮やかさが異なる別の色として表
してもよい。

【０１１１】これによれば、一層人間の知覚に合うとと
もにデータ量を減少させた画像データの表現が可能にな
る。さらに、明るさの成分を分離したデータ形式である
ので、ＪＰＥＧ等の圧縮効率がよく、画質を保存して飛
躍的にデータを減少することが可能になる。さらに、上
述の本実施例においては、データ表現変換部３５による
境界領域の画像データにおけるカテゴリ判定に際して、
周囲９画素の色を調査したが、これに限定されず、色数
の少ない画像では、上下左右の４画素程度とすることで
も、処理時間を短縮して同等の精度が得られる。

【０１１２】また、上述したような、データ表現変換部
３５による入力画像データの変換，各種画像処理（物体
抽出部３７による物体抽出処理，色変え処理部３８によ
る色変え処理，データ圧縮部４０によるでータ圧縮処
理），色数減少による表示などの処理のうち、少なくと
も一つ以上を組み合わせて画像処理システムを構成する
ことで、用途に応じたシステムを実現でき、これにより
実現されたシステムの内部では、画像データの処理を全
てカテゴリ分けした色のコードとカテゴリ代表色との偏
差で表現することができ、各種処理を高速，かつ良画質
で行なえる。

【０１１３】（Ｃ）第２実施例の説明次に、図面を参照して本発明の第２実施例について説明
する。（ｃ０）カラー画像処理装置の全体の説明図１５は本発明の第２実施例にかかるカラー画像処理装
置を示すブロック図であり、この図１５において、画像
入力装置３１，入力画像保持用メモリ（メモリ）３２，
表示用メモリ３３及びカラーディスプレイ３４は、前述
の第１実施例におけるものと同様の機能を有するもので
あるため、詳細な説明は省略する。

【０１１４】４５Ａは抽出指示手段であり、この抽出指
示手段４５Ａは、オペレータの操作により、色を変えた
い物体を指示するものであり、例えばマウスやキーボー
ド等により構成されている。また、４６は画像データ抽
出部であり、この画像データ抽出部４６は、抽出指示手
段４５Ａにより指示された物体の領域を抽出するもので
ある。

【０１１５】従って、これら抽出指示手段４５Ａ及び画
像データ抽出部４６により、入力されたカラー画像デー
タで構築される画像中の任意の物体領域を色を指示して
抽出する物体領域抽出手段として機能するようになって
いる。さらに、４７はパラメータ導出部（物体色検出手
段）であり、このパラメータ導出部４７は、画像データ
抽出部４６で抽出された物体の色や各画素のデータ（画
像データ）などの演算パラメータを求めるものである。

【０１１６】また、４５Ｂは目標色指定手段であり、こ
の目標色指定手段４５Ｂは、オペレータの操作により、
抽出された物体色における色変えの目標色を設定するも
のであり、例えばマウスやキーボード等により構成され
ている。さらに、５０は色変え処理部（色変更手段）で
あり、この色変え処理部５０は、画像データ抽出部４６
にて抽出された物体の色について、目標色指定手段４５
Ｂにてオペレータが指示した色変えの目標色に基づき色
変えを行なうものであり、色変え結果はカラーディスプ
レイ３４に表示されるようになっている。

【０１１７】また、４８は色カテゴリ導出部（第１のカ
テゴリ判定手段，第２のカテゴリ判定手段，カテゴリ異
同判定手段）であり、この色カテゴリ導出部４８は、パ
ラメータ導出部４７で求められた演算パラメータに基づ
いて、抽出された物体の色や各画素のデータが、どの色
のカテゴリに属するかを判定し導出するものである。即
ち、この色カテゴリ導出部４８は、上記の抽出指示され
た色，導出した物体色又は目標色について、人間のカテ
ゴリカル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちの
どの範疇の色情報に属するかどうかを求めるとともに、
色変更前あるいは色変更後の上記物体領域のカラー画像
データについて、人間のカテゴリカル知覚に基づき分類
された複数の色情報のうちのどの範疇の色情報に属する
かどうかを求めるようになっている。

【０１１８】さらに、この色カテゴリ導出部４８は、カ
テゴリ知覚に基づき判定された抽出指示色，物体色，目
標色と、カテゴリ知覚に基づき判定されたカラー画像デ
ータのカテゴリとが同じか異なるかの判断をも行なうよ
うになっている。また、４９は画像データ変換部（画像
データ変更手段）であり、この画像データ変換部４９
は、色カテゴリ導出部４８からのカテゴリ異同判定結果
に基づいて、色変更前または色変更後のカラー画像デー
タにおけるノイズ等の画像データを除去するものであ
る。

【０１１９】言い換えれば、この画像データ変換部４９
は、色変え処理部５０における色変更処理の前又は後に
おいての、色カテゴリ導出部４８からのカテゴリ異同判
定結果に基づいて、ノイズ等の画像データを除去し、得
られた画像データをカラーディスプレイ３４にて表示す
るようになっているのである。上述の構成による、本発
明の第２実施例にかかるカラー画像処理装置の処理動作
について、図１６のフローチャートを用いて以下に説明
する。

【０１２０】即ち、オペレータの操作に基づき、抽出指
示手段４５Ａによる指示を受けて、画像データ抽出部４
６により画像中から色変え対象物体（領域）を抽出する
（ステップＤ１）。この抽出指示手段４５Ａによる指示
は、例えばオペレータがディスプレイ画面上でマウスな
どを利用して指示をしたり（ステップＤ２）、オペレー
タが色を指示し、指示した色をもとに、後述の方法で物
体領域を抽出する。

【０１２１】次に、パラメータ導出部４７において、抽
出物体の色をパラメータにより導出する（ステップＤ
２）。具体的には、例えば図５〜図７に示す色度図上の
データの分布から求める方法を用いる。そして、オペレ
ータによる目標色指定手段４５Ｂの操作により、色変え
の目標の色をオペレータが指示する（ステップＤ２）。
具体的には、カラーディスプレイ３４上にカラーのパッ
チ（色のついた四角）を表示して、マウスなどで指示し
たり、また直接ＲＧＢの値をキーボードから入力するよ
うにしてもよい。

【０１２２】次に、ステップＤ１又はステップＤ２にお
いて、オペレータが指示した色（指示色），色カテゴリ
導出部４８において導出された抽出物体の色のパラメー
タ（物体色），あるいは目標色指定手段４５Ｂにて指定
された目標の色（目標色）のカテゴリを求める（ステッ
プＤ３）。即ち、上記の指示色，物体色，目標色などの
XYZ 色空間中の座標を求め、前述の図５〜図７に示した
色度図に照らし合わせて求める。例えば図５〜図７のｘ
ｙ色度値や輝度とＲＧＢデータ値などを変換する、ルッ
クアップテーブルなどを用いることにより求める。

【０１２３】そして、色カテゴリ導出部４８において、
色変え処理部５０による色変更前あるいは色変更後の物
体領域のカラー画像データ、即ち、画像データ抽出部４
６において抽出された物体領域の画像データについて、
一画素ずつ色のカテゴリを求める（ステップＤ４）。こ
の場合においても、例えば図５〜図７のｘｙ色度値や輝
度とＲＧＢデータ値などを変換する、ルックアップテー
ブルなどを用いることにより求める。

【０１２４】さらに、この色カテゴリ導出部４８におい
て、ステップＤ３及びステップＤ４において求められた
指示色，物体色又は目標色のカテゴリと、各画素のデー
タのカテゴリとを比較し、色のカテゴリが同じか異なる
かを判断する（ステップＤ５）。そして、色カテゴリ導
出部４８においての判断結果の表示や、データ変換等の
オペレータの指示を仰ぐメッセージの表示等を行なう
（ステップＤ６）。

【０１２５】具体的には、例えば指示色と同じカテゴリ
である物体領域中の抽出することでオペレータが望む領
域を簡単に取り出すことができる。この領域は色変えや
画像合成などに利用することができる。また逆に色のカ
テゴリが異なる画像データを表示し、その部分のデータ
も色変えするか、あるいはそのまま残すか（色変え対象
から削除するか）などのをオペレータに問い合わせたり
する。これによればより精度のよい（オペレータの望み
に沿った）色変えが行なえる。

【０１２６】なお、上述のステップＤ６における、オペ
レータに指示に基づくデータ変換処理においては、色変
えの前後により、以下に示すような態様が考えられる。（ｃ１）第１の色変え前画像データ変更処理の説明図１７は、上述の物体色のカテゴリと色変更前における
物体領域のカラー画像データのカテゴリとのカテゴリ異
同の判定結果に基づいた、第１の色変え前画像データ変
換処理を説明するためのフローチャートである。

【０１２７】ここで、ステップＥ１〜ステップＥ５にお
ける、色変え物体の抽出処理から物体色と画像データと
のカテゴリ異同の判定処理に至る処理は、前述の図１６
のフローチャートにおけるステップＤ１〜ステップＤ５
における処理に対応している。即ち、オペレータの操作
に基づき、抽出指示手段４５Ａによる指示を受けて、画
像データ抽出部４６により画像中から色変え対象物体
（領域）を抽出し（ステップＥ１）、次に、パラメータ
導出部４７において、抽出物体の色をパラメータにより
導出する（ステップＥ２）。

【０１２８】次に、導出された物体色にかかるカテゴリ
を求める（ステップＥ３）。即ち、上記の物体色のXYZ
色空間中の座標を求め、前述したような図５〜図７のｘ
ｙ色度値や輝度とＲＧＢデータ値などを変換する、ルッ
クアップテーブルなどを用いることにより求める。続い
て、前述のステップＥ３と同様の方法を用いて、色変え
対象物体の画像データについて一画素ずつ色のカテゴリ
を求める（ステップＥ４）。そして、求められた画像デ
ータにおける色のカテゴリと、ステップＥ３にて求めら
れた物体色のカテゴリとを比較する（ステップＥ５）。

【０１２９】ここで、カテゴリが異なる場合は、画像デ
ータ変換部４９により、その画像データの色を物体色と
同じカテゴリの色に変更し（ステップＥ５のＮＯルート
からステップＥ６）、カテゴリが同じである場合は（ス
テップＥ５のＹＥＳルート）、次の画素について同様の
処理を行なう（ステップＥ７のＮＯルートからステップ
Ｅ８）。

【０１３０】具体的には、色変え対象物体の画像データ
は、色空間中では例えば図１８（ａ）に示すように分布
する。この図１８（ａ）に示すものにおいては、殆どの
画像データが物体色のカテゴリに属しているが、物体色
のカテゴリに属さない画像データについては、物体色と
同じカテゴリの色に変更する。即ち、画像データ変換部
４９においては、図１８（ｂ），（ｃ）に示すように、
物体色のカテゴリに属さない画像データを、物体色のカ
テゴリの境界に変更する。具体的には、物体色の色空間
（例えば代表色）中の位置と変更対象の画素の位置を直
線で結び、その直線とカテゴリ境界との交点に変更対象
画素を変更するようにするのである。

【０１３１】上述したようなステップＥ４〜ステップＥ
６にわたる処理を、色変え対象物体のすべての画像デー
タについて行なう（ステップＥ７）。その後、処理した
結果について反射モデルによる色変え演算を行なう。こ
れにより、図１８（ｃ）に示すように、物体色カテゴリ
範囲外のデータの変更量を最小にするとともに、物体中
のノイズなどによる特異な色のデータを除去された形で
色変え処理を行なっている。

【０１３２】（ｃ２）第２の色変え前画像データの変更
処理の説明図１９は、上述の物体色のカテゴリと色変更前における
物体領域のカラー画像データのカテゴリとのカテゴリ異
同の判定結果に基づいた、第２の色変え前画像データ変
換処理を説明するためのフローチャートである。この図
１９に示す第２の画像データ変換処理においては、色変
え対象の画像データの色のカテゴリに関して、全く物体
色のカテゴリと異なるデータが無い場合は、前述の図１
７の場合と同様の処理が行なわれる。

【０１３３】即ち、前述の図１７における方法と同様
に、画像データ抽出部４６による物体の抽出処理（ステ
ップＥ１）から、色カテゴリ導出部４８による画像デー
タの色のカテゴリと物体色のカテゴリとの比較処理（ス
テップＥ５）に至る処理が行なわれ、全画素にわたり物
体色と異なる画像データがない場合は、画像データの変
換は行なわれない（ステップＥ４，Ｅ５，Ｅ７，Ｅ
８）。

【０１３４】また、物体色のカテゴリと異なるカテゴリ
の画像データがある場合は（ステップＥ５のＮＯルー
ト）、画像データ変換部４９により、その画像データの
色のカテゴリのみならず、すべての画像データの色をカ
テゴリを変更する（ステップＦ６）。つまり、色変え対
象物体の画像データは、色空間中で例えば図２０（ａ）
に示すように分布するが、この図２０（ａ）に示すよう
に、物体色のカテゴリに属さない画像データがある場合
においては、図２０（ｃ）に示すように、全ての画像デ
ータを物体色のカテゴリ内に収まるように移動するので
ある。

【０１３５】具体的には、まず、物体色の位置と物体色
のカテゴリに属さないデータの位置を結ぶ色空間中の直
線（ベクトル）を求め、この直線（ベクトル）と物体色
の色のカテゴリの境界部分との交点を求める。さらに、
図２０（ｂ）に示すように、物体色とその画像データと
の距離（色空間中の物体色の位置から画像データの位置
を結ぶベクトルの長さ，距離２）と、物体色とカテゴリ
境界での交点との距離（物体色の位置から交点を結ぶベ
クトルの長さ，距離１）との比（距離１／距離２）を求
める。そして、各カテゴリ外の画像データについての比
を求め、その値が最小の値を保存する。

【０１３６】この比に従って、物体色のカテゴリに含ま
れる画像データを含む全ての画像データの位置を変更す
る、即ち、物体色の位置から各画像データの位置との距
離を短縮する（ベクトルの長さを短縮する）。例えば、
上記の比が２：１である場合は、各画像データを、物体
色の位置との距離が１／２となるように移動する。これ
により、上記の交点との距離が最大になる画像データに
ついても、この交点上に移動することができる。従っ
て、全ての画像データの位置を、物体色のカテゴリ内に
変更（物体色，各画像データのベクトルの長さを短縮す
る）し、カテゴリ外のデータを除去できる。

【０１３７】（ｃ３）第１の色変え後画像データの変更
処理の説明上述の（ｃ１），（ｃ２）では、色変え前の画像データ
の処理について述べたが、ここでは、色変え後の物体
（領域）における画像データの処理について説明する。
図２１は、目標色のカテゴリと色変更後におけるカラー
画像データのカテゴリとのカテゴリ異同の判定結果に基
づいた、第１の色変え後画像データ変換処理を説明する
ためのフローチャートである。

【０１３８】まず、オペレータが目標色指定手段４５Ｂ
を操作することにより、色変え目標色を指定すると（ス
テップＧ１）、色変え処理部５０においては、指定され
た目標色に色変えが行なわれる（ステップＧ２）。そし
て、色変え処理部５０による色変えを終了した物体（領
域）の画像データについて、前述の図１７におけるモデ
ルと同様の処理が行なわれる。

【０１３９】即ち、前述の図１７におけるステップＥ３
と同様に、色変え目標の色（目標色）のカテゴリを求め
る（ステップＧ３）。即ち、目標色のＸＹＺ色空間中の
座標を求め、図５〜図７のｘｙ色度値や輝度とＲＧＢデ
ータ値などを変換する、ルックアップテーブルなどを用
いることによりカテゴリを求める。さらに、図１７のス
テップＥ４〜Ｅ８と同様に、色変え後の物体の画像デー
タについて一画素ずつ色のカテゴリを求め（ステップＧ
４）、求められた画像データのカテゴリと目標色のカテ
ゴリとを比較し（ステップＧ５）、カテゴリが同じであ
れば（ステップＧ５のＹＥＳルート）、次の画素につい
て同様の処理を行なう（ステップＧ７のＮＯルートから
ステップＧ８）。また、カテゴリが異なる場合（ステッ
プＧ５のＮＯルート）、その画像データの色を目標色と
同じカテゴリの色に変更する（ステップＧ６）。

【０１４０】具体的には、色変え後の画像データは、色
空間中で図２２（ａ）に示すように、殆どのデータが目
標色のカテゴリに属しているが、目標色のカテゴリに属
さない画像データについては、画像データ変換部４９に
よるデータ変換が行なわれる。即ち、画像データ変換部
４９においては、図２２（ｂ），（ｃ）に示すように、
目標色のカテゴリに属さない画像データを、目標色のカ
テゴリの境界に変更する。具体的には、目標色の色空間
中の位置と変更対象の画素の位置を直線で結び、その直
線とカテゴリ境界との交点に変更するようにするのであ
る。

【０１４１】上述したようなステップＧ４〜ステップＧ
６にわたる処理を、色変え対象物体のすべての画像デー
タについて行なう（ステップＧ７）。その後、処理した
結果について反射モデルによる色変え演算を行なう。こ
れにより、図２２（ｃ）に示すように、色変え後の物体
中のノイズなどによる特異な色のデータを除去してい
る。

【０１４２】（ｃ４）第２の色変え後画像データの変更
処理の説明図２３は、目標色のカテゴリと色変更後における物体
（領域）のカラー画像データのカテゴリとのカテゴリ異
同の判定結果に基づいた、第２の色変え後画像データ変
換処理を説明するためのフローチャートである。この図
２３に示す第２の画像データ変換処理においては、全て
の色変え後の画像データの色のカテゴリに関して、目標
色のカテゴリと異なるデータが無い場合は、前述の図２
１の場合と同様の処理が行なわれる。

【０１４３】即ち、前述の図２１における方法と同様
に、画像データ抽出部４６による物体の抽出処理（ステ
ップＧ１）から、色カテゴリ導出部４８による画像デー
タの色のカテゴリと目標色のカテゴリとの比較処理（ス
テップＧ５）に至る処理が行なわれ、全画素にわたり目
標色と異なる画像データがない場合は、画像データの変
換は行なわれない（ステップＧ４，Ｇ５，Ｇ７，Ｇ
８）。

【０１４４】また、目標色のカテゴリと異なるカテゴリ
の画像データがある場合は（ステップＧ５のＮＯルー
ト）、前述の図１９におけるモデルと同様の処理が行な
われる。即ち、画像データ変換部４９により、その画像
データの色のカテゴリのみならず、すべての画像データ
の色をカテゴリを変更する（ステップＨ６）。

【０１４５】つまり、色変え後の画像データは、色空間
中で例えば図２０（ａ）に示すように分布するが、この
図２４（ａ）に示すように、目標色のカテゴリに属さな
い画像データがある場合においては、図２４（ｃ）に示
すように、全ての画像データを目標色のカテゴリ内に収
まるように移動する。具体的には、まず、目標色の位置
と目標色のカテゴリに属さないデータの位置を結ぶ色空
間中の直線（ベクトル）を求め、この直線（ベクトル）
と目標色の色のカテゴリの境界部分との交点を求める。

【０１４６】さらに、図２４（ｂ）に示すように、目標
色とその画像データとの距離（色空間中の目標色の位置
から画像データの位置を結ぶベクトルの長さ，距離２）
と、目標色とカテゴリ境界での交点との距離（目標色の
位置から交点を結ぶベクトルの長さ，距離１）との比
（距離１／距離２）を求める。そして、各カテゴリ外の
画像データについてこの比を求め、その値が最小の値を
保存する。

【０１４７】この比に従って、目標色のカテゴリに含ま
れる画像データを含む全ての画像データの位置を変更す
る、即ち、目標色の位置から各画像データの位置との距
離を短縮する（ベクトルの長さを短縮する）。例えば、
上記の比が２：１である場合は、各画像データを、目標
色の位置との距離が１／２となるように移動する。これ
により、上記の交点との距離が最大になる画像データに
ついても、この交点上に移動することができる。従っ
て、全ての画像データの位置を、目標色のカテゴリ内に
変更（目標色，各画像データのベクトルの長さを短縮す
る）し、カテゴリ外のデータを除去できる。

【０１４８】このように、本発明の第２実施例にかかる
カラー画像処理装置によれば、画像データ変換部４９に
より、色カテゴリ導出部４８でのカテゴリ判定結果に基
づいて、色変更前あるいは色変更後のカラー画像データ
を変更することができるので、色変え対象の物体画像の
データのノイズを減少したり、または、色変え後に拡大
したノイズを減少することにより、画像の品質を良くす
ることができる利点がある。

【０１４９】さらに、（ｃ１）第１の色変え前画像デー
タ変更処理の説明における画像データ変換部４９によ
り、色変更前のカラー画像データを変更することができ
るので、最小のデータの変更量で、物体中のノイズなど
による特異な色のデータを除去することができ、その結
果、色変え後の画像を劣化させるようなノイズが現れ
ず、高品質の色変えが実現できる。

【０１５０】また、（ｃ２）第２の色変え前画像データ
変更処理の説明における画像データ変換部４９による色
変更前のカラー画像データの変更処理により、画像デー
タ全体の相互位置関係を変えずにカテゴリ外のデータを
除去できるので、変更することで画質へ悪影響を与える
可能性のあるデータが無く、飛躍的にデータの変更によ
る画像の品質への影響を少なくすることができる。

【０１５１】さらに、（ｃ３）第１の色変え後画像デー
タ変更処理の説明における画像データ変換部４９による
色変更後のカラー画像データを変更することができるの
で、最小のデータ変更量により、色変え後の物体中のノ
イズなどによる特異な色のデータを除去することがで
き、その結果、色変え後の画像の品質を良くするこがで
きる。

【０１５２】また、（ｃ４）第２の色変え後画像データ
変更処理の説明における画像データ変換部４９による色
変更後のカラー画像データの変更処理により、画像デー
タ全体の相互位置関係が変わらず、カテゴリ外のデータ
を除去できるので、変更することで画質へ悪影響を与え
る可能性のあるデータが無く、飛躍的にデータの変更に
よる影響を少なくすることができる。

【０１５３】なお、本発明によれば、上述したような処
理（色変更前又は後のデータ変換処理）を、少なくとも
一つ以上組み合わせてカラー画像処理装置を構成しても
よい。これにより、色変え前にデータ変換手段４９によ
りデータ変換を行なうことにより、ノイズを除去した後
で、色変え後に色変え演算の誤差などでノイズが発生す
る場合においても、データ変換手段４９によりデータ変
換を行なうことによりノイズを除去することができる。
その結果、演算の誤差の影響もない、画質のよい色変え
画像を得ることができる。

【０１５４】（Ｄ）第３実施例の説明次に、図面を参照して本発明の第３実施例について説明
する。図２５は本発明の第３実施例にかかるカラー画像
処理装置を示すブロック図であり、この図２５に示すカ
ラー画像処理装置は、カラー画像中の任意の物体領域の
色を、色空間中での上記物体領域を示すデータの位置を
変えることによって、変更するものであり、前述の第
１，第２実施例におけるものと同様の機能を有する画像
入力装置３１，入力画像保持用メモリ（メモリ）３２，
表示用メモリ３３及びカラーディスプレイ３４をそなえ
ている。

【０１５５】また、５５はパラメータ導出部（物体色検
出手段）であり、このパラメータ導出部５５は、前述の
第２実施例のパラメータ導出部４７と同様に、物体デー
タの物体色を物体の色などの演算パラメータにより求め
るものである。５９は目標色指定手段であり、この目標
色指定手段５９は、物体データの色変えの目標色をオペ
レータの操作により指定するものである。

【０１５６】さらに、５６は色カテゴリ導出部であり、
この色カテゴリ導出部５６は、色変え前後の物体領域を
示す物体色データ，目標色データに対し、これらのデー
タが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数の
色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかどうかを判
定するものである。即ち、パラメータ導出部５５にて導
出された物体色や目標色指定手段５９にて指定された色
変えの目標色について、どの色のカテゴリに属するかを
求めるものである。

【０１５７】また、５７はカテゴリ比較部（カテゴリ異
同判定手段）であり、このカテゴリ比較部５７は、色変
え部５８で変換された色変え前後の物体領域を示すデー
タが、同じカテゴリに属するか否かを判断するものであ
る。言い換えれば、このカテゴリ比較部５７は、物体領
域から導出した導出色（色変え前の物体領域を示す物体
色データ）のカテゴリを求めるとともに、色変えの目標
の色として指定した目標色（色変え後の物体領域を示す
物体色データ）のカテゴリを求め、これら導出色のカテ
ゴリと目標色のカテゴリとを比較するようになってい
る。

【０１５８】また、５８は色変え部（データ変換手段，
色変更手段）であり、この色変え部５８は、カテゴリ導
出部５６で導出された色情報をもつように各データを変
換するとともに、カテゴリ比較部５７での判断結果に基
づき色空間中のデータの位置を変えることにより物体の
色を変更するものである。なお、色変え部５８にて色変
更された画像データについても、カラーディスプレイ３
４に表示されるようになっている。

【０１５９】また、色空間が、図２８（ａ），（ｂ）に
示すように明度，彩度，色相で表せる空間として構成さ
れた場合は、この色変え部５８は、これら明度，彩度，
色相のすくなくとも１つの値を変更することができる。
また、色変え部５８は、図３１（ａ），（ｂ）に示すよ
うに、色空間中でのデータについて彩度方向にデータ拡
大又はデータ縮小処理を施すことにより、彩度の値を変
更することができる一方、色空間中でのデータについて
明度方向にデータ拡大又はデータ縮小処理を施すことに
より、明度の値を変更することができる。さらに、図３
０（ａ），（ｂ）に示すように、無彩色を表す直線を中
心にデータ回転処理を施すことにより、色相の値を変更
することができるようになっている。

【０１６０】上述の構成により、本発明の第３実施例に
かかるカラー画像データ処理装置における色変え処理
は、図２６のフローチャートに示すように動作する。即
ち、画像入力装置３１において、物体領域を示す画像デ
ータを入力され（ステップＪ１）、入力画像保持用メモ
リ３２に一旦格納される。そして、パラメータ導出部５
５により、入力された画像データに基づき物体色を導出
する（ステップ２）とともに、オペレータの指示等によ
り色変えの目標とする色（目標色）を入力する（ステッ
プＪ２）。

【０１６１】次に、色カテゴリ導出部５６において、指
示された目標色あるいは導出された物体色の色のカテゴ
リを求める。なお、この色カテゴリ導出部５６によるカ
テゴリの導出処理においても、前述の第１，第２実施例
におけるものと同様に、物体色，目標色などのＸＹＺ色
空間中の座標を求め、図５〜図７に照らしあわせて求め
る。例えば図５〜図７のｘｙ色度値や輝度とＲＧＢデー
タ値などを変換する、ルックアップテーブルなどに基づ
いて導出する。

【０１６２】そして、カテゴリ比較部５７において、色
カテゴリ導出部５６にて導出された物体色及び目標色の
カテゴリを比較して、色のカテゴリが同じか異なるかを
判断する。即ち色変え前の物体領域の色（物体色）と色
変え後の物体領域の色（目標色）とを比較する（ステッ
プＪ３）。そして、色変え部５８においては、カテゴリ
比較部５７における色のカテゴリを比較結果に基づい
て、色変えの処理を行なう（ステップＪ４）。物体色と
目標色のカテゴリが同じか異なるかによって、それぞれ
に対応した色変え処理を用いる。

【０１６３】以下に、上述したような色のカテゴリ比較
結果に応じた、色変え部５８による色変え処理につい
て、図２７に示すフローチャートを用いることにより説
明する。なお、この色変え部５８による色変え処理にお
いては、色空間としては、明度（Ｖ），彩度（Ｓ），色
相（Ｈ）を用いることにより、明度（Ｖ），彩度
（Ｓ），色相（Ｈ）のうち一つ以上のパラメータを保存
した状態で物体データの移動を行なうことができる。

【０１６４】また、入力された画像データは、図２８
（ａ）に示すように３次元に分布しているが、説明の簡
単のため、図２８（ｂ）に示すように、ある明度だけの
色相と彩度を表す平面を用いている。即ち、カテゴリ比
較部５７において、色カテゴリ導出部５６にて導出され
た物体色及び目標色のカテゴリを比較して、色のカテゴ
リが同じか異なるかを判断し（ステップＪ３）、同じカ
テゴリである場合においては、図２９（ｂ）に示すよう
に、色空間における白色を中心として物体データを回転
させる（ステップＫ３）。これにより、物体データの相
対的な位置関係（シンボルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの位置関係）
は回転前の状態に保存され、もとの画像における例えば
写り込み等の感じをそのまま残すことができる。

【０１６５】この物体データの回転するに際しては、ま
ず図３０（ａ）に示すように、白色を示す線（即ち、明
度軸）と物体色を含む平面６０Ａを想定する。物体デー
タはこの平面との相対的な位置関係を保存したまま、白
色を示す線を軸に回転する。これにより、同図（ｂ）に
示すように、平面６０は回転されることにより、白色を
示す線と目標色を含む平面６０Ｂとなり、色相だけが変
更できる色変えを行なっている。

【０１６６】図２７におけるステップＫ３において物体
データの回転が行なわれると、続いて、色度図上の白色
の位置と物体色の位置との間の距離及び白色の位置と目
標色の位置との間の距離を算出し、これら２つの距離を
比較する（ステップＫ４）。そして、図３１（ａ），
（ｂ）に示すように、上記の２つの距離の比に応じて、
平面６０Ａとの相対的な位置関係を保持したまま、平面
を彩度方向に拡大／縮小処理を行なう（ステップＫ
５）。なお、図３１（ｂ）においては、拡大処理の場合
について示している。

【０１６７】ここで、拡大／縮小の割合は、白色と物体
色間の彩度方向の距離と白色と目標色間の彩度方向の距
離の比によって決める。この場合においては、図３１
（ａ）に示すように、白色の位置と物体色の位置との間
の距離よりも白色の位置と目標色の位置との間の距離の
ほうが長く、同図（ｂ）に示すように、拡大処理が行な
われている。

【０１６８】また、物体色と目標色の明るさが異なる場
合も、同様の方法を用いて、明度方向に拡大・縮小する
ことができる。これにより、目標色の彩度と明度を考慮
した色変えができる。これにより、物体色と目標色との
色のカテゴリが同一であるという条件において、特に、
物体色と目標色の彩度が異なる場合に、データ分布の位
置関係が保存され、写り込みなどの効果を自然に保存す
ることができる。

【０１６９】ところで、上述のステップＪ３における色
のカテゴリの同じか異なるかの判断において、物体色の
カテゴリと目標色のカテゴリとが異なると判定された場
合は、図２９（ａ）に示すような色変更を行なう。即
ち、図３２（ａ），（ｂ）に示すように、白色を示す線
と物体色を含む平面６０Ａを対称にし、物体データを反
転させる（ステップＫ２）。この場合においては、物体
データの反転前においてはシンボルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは図
３２（ａ）に示すようにそれぞれ分布しているが、反転
が行なわれることによりシンボルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄは図３
２（ｂ）に示すように分布する。これにより、反転後の
画像における例えば写り込み等の感じを自然にすること
ができる。

【０１７０】上述のように、物体データが反転されると
（ステップＫ２）、以降、前述したカテゴリが同じ場合
と同様の処理が行なわれる。即ち、カテゴリが異なる場
合においても、反転された物体データについて、白色を
中心とした物体データの回転処理（ステップＫ３）と、
距離の比に応じた物体データの拡大／縮小処理（ステッ
プＫ４，Ｋ５）が行なわれる。

【０１７１】このように、本発明の第３実施例にかかる
カラー画像処理装置によれば、色変え部５８により、カ
テゴリ比較部５７によるカテゴリ判断結果に基づいて色
空間中のデータの位置を変えることができるので、写り
込み等の影響を受けた物体を色変えする場合において
も、この写り込みの効果が保存でき、人間の感覚にあっ
たより自然な結果を得ることができる利点がある。

【０１７２】なお、物体色と目標色のカテゴリが異なる
場合の処理として、最初に、データ分布の回転（ステッ
プＫ３），拡大・縮小を行ない（ステップＫ４，Ｋ
５）、次に、白色を示す線（＝明度軸）と目標色を含む
平面に対して、物体データを対象に反転するしても（ス
テップＫ２）、本実施例と同等の効果が得られる。ま
た、本実施例にかかるカラー画像処理装置に、ユーザに
よる指示により反転したデータ分布にするかどうかを選
択できる機能を付加することもできる。これにより、カ
テゴリの比較によって自動的に色変え方法が判断され、
結果を得ることができるが、ユーザの望まない結果の場
合は、色変え方法を判断できるため、より自然な感覚の
色変え結果を得られるようにする。

【０１７３】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明の請求項１
〜５，２３，４３記載の本発明によれば、人間のカテゴ
リカル知覚に基づき、カラー画像データが複数に分類さ
れた色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかどうか
という判定をルックアップテーブルを参照することによ
り行なってカラー画像データの色を判定しているので、
人間の感覚に合致して画質を落とさず画像データの量を
減らすことができ、また、物体の抽出，色変え，色数の
減少などを簡単に行なうことができ、さらに、ＪＰＥＧ
などのデータ圧縮技術により画質を劣化させずに一層の
データ量の減少を実現できる利点がある。

【０１７４】また、請求項６〜８記載の本発明によれ
ば、画像データ変換手段により、画像データとしての色
を最低４ビットで表現することができるので、画像デー
タを各色８ビットで２４ビットにより表現するＲＧＢ形
式に比して、最高１／６まで減少したデータ量で、人間
の感覚にあった色の表現を行なうことができ、より効率
のよい画像のハンドリングを実現できる。さらに、画像
データとカテゴリカル知覚の色、各カテゴリの代表色，
代表色との偏差（方向，距離など）などの関係は、ルッ
クアップテーブルなどに保存しておきこれを参照してデ
ータを変換すれば良ので、ソフトウェアなどによる変換
に比較し、高速の処理を行なうことができ、処理速度の
飛躍的向上を期待できる。

【０１７５】また、請求項９，１０記載の本発明によれ
ば、カテゴリ判定手段が、カラー画像データが色のカテ
ゴリ境界に属する場合は、もとの画像の周囲の画素のカ
テゴリを調べ、この周囲の画素のうち最も多い色をその
調査対象の色とすることにより、画像データをカテゴリ
カル知覚の色を用いて表現した際に、分類が難しい境界
領域上のデータの色を確実に求めることができ、その結
果一つの物体中にノイズのような別の色が現れたりせ
ず、画質の良い画像データが得られる。

【０１７６】さらに、請求項１１〜１３記載の本発明に
よれば、物体の領域抽出処理を、画像データの持つ色の
コードに関してだけの判断（指示色と同じか否か）で行
なうことができるため、手作業や色相などを利用した方
法と比較して高速で、人間の感覚に合った処理が行なえ
る。また、請求項１４〜１７記載の本発明によれば、色
変え処理が、物体の抽出が不要であって、画像データの
もつ色のコードに関してだけの判断（指示色と同じか否
か）で実現できるため、色空間中のベクトルを変更する
計算処理は不要であり、色変えの処理時間が短くて済
み、高速でしかも人間の感覚にあった処理が行なえる利
点がある。

【０１７７】さらに、請求項１８，１９記載の本発明に
よれば、カテゴリカル知覚に基づく色情報に変換された
後のカラー画像データについて、データ圧縮処理を施す
ので、一層データ量の減少することができ、これら圧縮
データは、ハードディスクなどの保存の際に必要な容量
が少なくて済み、また回線を利用した伝送などにおいて
は、通信時間を短縮できるという効果がある。

【０１７８】また、請求項２０，２１記載のカラー画像
処理方法によれば、入力されたカラー画像データに対
し、上記カラー画像データが人間のカテゴリカル知覚に
基づき分類された複数の色情報のうちのどの範疇の色情
報に属するかをルックアップテーブルを参照することに
より判定したのち、この判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換し、その後、このカテゴリ
カル知覚に基づく色情報に変換された後のカラー画像デ
ータを、カテゴリカル知覚に基づく色情報と画像表示手
段に入力できる三原色情報としての画像表示可能データ
との対応関係を示す手段を用いて、上記画像表示可能デ
ータに変換することにより、１２色程度（４ビット）と
いう小さいデータで、人間の色の感覚にあった画像を表
現でき、この結果、例えば２５６色表示の場合はデータ
量が半分になり、表示用のメモリが圧倒的に少なくて済
む利点がある。

【０１７９】さらに、請求項２２記載のカラー画像処理
方法によれば、カラー画像データを入力するカラー画像
データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段を通
じ入力された上記カラー画像データに対し、上記カラー
画像データが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類され
た複数の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかを
ルックアップテーブルを参照することにより判定するカ
テゴリ判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された
色情報をもつように上記カラー画像データを変換する画
像データ変換手段と、上記画像データ変換手段で、カテ
ゴリカル知覚に基づく色情報に変換された後のカラー画
像データを、カテゴリカル知覚に基づく色情報と画像表
示手段に入力できる画像表示可能データとの対応関係を
示す手段を用いて、上記画像表示可能データに変換する
画像表示可能データ変換手段とをそなえて構成されたこ
とにより、ほぼ原画像と同等のＲＧＢデータを得ること
ができ、高画質の表示を行なえる。さらに、これらの変
換はいずれもＩＣメモリなどを利用したルックアップテ
ーブルで実現することで、高速の色数減少の処理が行な
える。

【０１８０】また、請求項２４，２５記載のカラー画像
処理方法及びカラー画像処理装置によれば、カテゴリ判
定結果に基づいて、色変更前あるいは色変更後のカラー
画像データを変更することができるので、色変え対象の
物体画像のデータのノイズを減少したり、または、色変
え後に拡大したノイズを減少することにより、画像の品
質を良くすることができる利点がある。

【０１８１】さらに、請求項２６，２７記載の本発明に
よれば、画像データ変更手段が色変更前のカラー画像デ
ータを変更することができるので、最小のデータの変更
量で、物体中のノイズなどによる特異な色のデータを除
去することができ、その結果、色変え後の画像を劣化さ
せるようなノイズが現れず、高品質の色変えが実現でき
る。

【０１８２】また、請求項２８，２９記載の本発明によ
れば、画像データ変更手段が色変更前のカラー画像デー
タを変更することができるので、画像データ全体の相互
位置関係が変わらず、カテゴリ外のデータを除去できる
ので、変更することで画質へ悪影響を与える可能性のあ
るデータが無く、飛躍的にデータの変更による影響を少
なくすることができる。

【０１８３】また、請求項３０，３１記載の本発明によ
れば、画像データ変更手段において色変更後のカラー画
像データを変更することができるので、最小のデータ変
更量により、色変え後の物体中のノイズなどによる特異
な色のデータを除去することができ、その結果、色変え
後の画像の品質を良くするこができる。また、請求項３
２，３３記載の本発明によれば、画像データ変更手段が
色変更後のカラー画像データを変更することができるの
で、画像データ全体の相互位置関係が変わらず、カテゴ
リ外のデータを除去できるので、変更することで画質へ
悪影響を与える可能性のあるデータが無く、飛躍的にデ
ータの変更による影響を少なくすることができる。

【０１８４】さらに、請求項３４〜４２記載の本発明に
よれば、カテゴリ異同判定手段による判断結果に基づい
て色空間中のデータの位置を変えることができるので、
写り込み等の影響を受けた物体を色変えする場合におい
ても、この写り込みの効果が保存でき、人間の感覚にあ
ったより自然な結果を得ることができる利点がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の発明の原理ブロック図である。

【図２】第２の発明の原理ブロック図である。

【図３】第３の発明の原理ブロック図である。

【図４】本発明の第１実施例にかかるカラー画像処理装
置を示すブロック図である。

【図５】（ａ），（ｂ）はｘｙ色度図上での分類の例を
示す図である。

【図６】（ａ），（ｂ）はｘｙ色度図上での分類の例を
示す図である。

【図７】（ａ），（ｂ）はｘｙ色度図上での分類の例を
示す図である。

【図８】（ａ）〜（ｃ）は本発明の第１実施例における
画像データを表現した例を示す図である。

【図９】（ａ），（ｂ）は本発明の第１実施例における
画像データがカテゴリの境界領域上に来る場合の、カテ
ゴリの決定手法を説明する図である。

【図１０】本発明の第１実施例におけるカラー画像デー
タで構築される画像の一部の領域を特定して抽出する処
理を説明するためのフローチャートである。

【図１１】本発明の第１実施例におけるカラー画像デー
タで構築される画像の一部あるいは全部の色を変更する
処理を説明するための図である。

【図１２】本発明の第１実施例におけるカラー画像デー
タで構築される画像の一部あるいは全部の色を変更する
処理を説明するためのフローチャートである。

【図１３】本発明の第１実施例における圧縮処理を説明
するためのフローチャートである。

【図１４】（ａ），（ｂ）は本発明の第１実施例におけ
るデータを表示用データ変換部によりディスプレイ等で
表示する際のＲＧＢデータ等に変換する処理を説明する
ための図である。

【図１５】本発明の第２実施例にかかるカラー画像処理
装置を示すブロック図である。

【図１６】本発明の第２実施例にかかるカラー画像処理
装置の処理動作を説明するためのフローチャートであ
る。

【図１７】本発明の第２実施例における第１の色変え前
画像データ変換処理を説明するためのフローチャートで
ある。

【図１８】（ａ）〜（ｃ）は本発明の第２実施例におけ
る第１の色変え前画像データ変換処理を説明するための
図である。

【図１９】本発明の第２実施例における第２の色変え前
画像データ変換処理を説明するためのフローチャートで
ある。

【図２０】（ａ）〜（ｃ）は本発明の第２実施例におけ
る第２の色変え前画像データ変換処理を説明するための
図である。

【図２１】本発明の第２実施例における第１の色変え後
画像データ変換処理を説明するためのフローチャートで
ある。

【図２２】（ａ）〜（ｃ）は本発明の第２実施例におけ
る第１の色変え後画像データ変換処理を説明するための
図である。

【図２３】本発明の第２実施例における第２の色変え後
画像データ変換処理を説明するためのフローチャートで
ある。

【図２４】（ａ）〜（ｃ）は本発明の第２実施例におけ
る第２の色変え後画像データ変換処理を説明するための
図である。

【図２５】本発明の第３実施例にかかるカラー画像処理
装置を示すブロック図である。

【図２６】本発明の第３実施例にかかるカラー画像デー
タ処理装置における色変え処理を説明するためのフロー
チャートである。

【図２７】本発明の第３実施例における色のカテゴリ比
較結果に応じた色変え部による色変え処理を説明するた
めのフローチャートである。

【図２８】（ａ），（ｂ）は本発明の第３実施例におけ
る明度，彩度，色相で表された色空間を示す図である。

【図２９】（ａ），（ｂ）は本発明の第３実施例におけ
る物体色及び目標色のカテゴリに応じたデータの回転処
理を説明する図である。

【図３０】（ａ），（ｂ）は本発明の第３実施例におけ
る物体データの回転処理を説明する図である。

【図３１】（ａ），（ｂ）は本発明の第３実施例におけ
る物体データの拡大又は縮小処理を説明する図である。

【図３２】（ａ），（ｂ）は本発明の第３実施例におけ
る物体データの反転動作を説明する図である。

【図３３】反射モデルによる色変えを説明する図であ
る。

【符号の説明】

１カラー画像データ入力手段２カテゴリ判定手段３画像データ変換手段４領域抽出手段５色変更手段６データ圧縮手段７画像表示可能データ変更手段８画像表示手段９色情報と画像表示可能データとの対応関係を示す手
段１１メモリ１２物体領域抽出手段１３物体色検出手段１４目標色指定手段１５色変更手段１６第１のカテゴリ判定手段１７第２のカテゴリ判定手段１８カテゴリ異同判定手段１９画像データ変更手段２１メモリ２２物体色検出手段２３目標色指定手段２４カテゴリ判定手段２５データ変換手段２６カテゴリ異同判定手段２７色変更手段２８，２９画像データ３１画像入力装置（カラー画像データ入力手段）３２入力画像保持用メモリ３３表示用メモリ３４カラーディスプレイ３５データ表現変換部（カテゴリ判定手段，画像デー
タ変換手段）３６表示用データ変換部（画像表示可能データ変換手
段）３６Ａ，３６Ｂテーブル（色情報と画像表示可能デー
タとの対応関係を示す手段）３７物体抽出部（領域抽出手段）３８色変え処理部（色変更手段）３９データ記憶部４０データ圧縮部（データ圧縮手段）４５Ａ抽出指示手段（物体領域抽出手段）４５Ｂ目標色指定手段４６画像データ抽出部（物体領域抽出手段）４７パラメータ導出部（物体色検出手段）４８色カテゴリ導出部（第１のカテゴリ判定手段，第
２のカテゴリ判定手段，カテゴリ異同判定手段）４９画像データ変換部（画像データ変更手段）５０色変え処理部（色変更手段）５５パラメータ導出部（物体色検出手段）５６色カテゴリ導出部（カテゴリ判定手段）５７カテゴリ比較部（カテゴリ異同判定手段）５８色変え部（色変更手段，データ変換手段）５９目標色指定手段６０Ａ，６０Ｂ平面

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者森雅博神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内 (56)参考文献特開平４−370881（ＪＰ，Ａ) 特開平４−154374（ＪＰ，Ａ) 特開平２−14772（ＪＰ，Ａ) 内川恵二、「色のカテゴリカル知覚と記憶」、色彩工学コンファレンス論文集、1990、７ｔｈ、ｐ．７−14 内川恵二、「開口色と表面色モードにおける色空間のカテゴリカル色名領域」、照明学会誌、1993、第77巻、第６号、ｐ．346−354 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 5/00 G06T 1/00 G06T 7/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】入力されたカラー画像データを、明るさ
に応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の
各データに変換し、該変換データが人間のカテゴリカル
知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範疇
の色情報に属するかをルックアップテーブルを参照する
ことにより判定したのち、この判定された色情報をもつように上記カラー画像デー
タを変換し、その後は、この変換された後のカラー画像データを用い
て、その後の画像処理を行なうことを特徴とする、カラ
ー画像処理方法。
【請求項２】複数に分類された色のいずれかを示す色
コード及び前記色コード情報を含むデータにより示され
る色が属する色カテゴリの代表色と画像データの色との
偏差により画像データの色を表現し、その後の画像処理
を行なうことを特徴とする、請求項1記載のカラー画像
処理方法。
【請求項３】上記偏差が、色カテゴリの代表色からの
方向を示すデータであることを特徴とする、請求項２記
載のカラー画像処理方法。
【請求項４】上記偏差が、色カテゴリの代表色からの
距離を示すデータであることを特徴とする、請求項２記
載のカラー画像処理方法。
【請求項５】カラー画像データを入力するカラー画像
データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段を通じ入力された上記カ
ラー画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成す
るｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、該変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルック
アップテーブルを参照することにより判定するカテゴリ
判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換する画像データ変換手段
と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換されたカラー画像データを用いて、画像処
理を行なう画像処理手段とをそなえて構成されたことを
特徴とする、カラー画像処理装置。
【請求項６】上記画像データ変換手段が、上記カラー
画像データを、上記カテゴリカル知覚に基づき分類され
た色のコードを用いて変換する手段を有していることを
特徴とする請求項５記載のカラー画像処理装置。
【請求項７】上記画像データ変換手段が、上記カラー
画像データを、上記カテゴリカル知覚に基づき分類され
た色のコードと、上記カラー画像データと上記カラー画
像データが属するカテゴリの代表色との偏差との組み合
わせ情報を用いて変換する手段を有していることを特徴
とする請求項５記載のカラー画像処理装置。
【請求項８】上記画像データ変換手段が、上記カテゴ
リカル知覚に基づき分類された色のコードと、明るさ及
び鮮やかさの少なくとも一方を表すパラメータとの組み
合わせ情報を用いて変換する手段を有していることを特
徴とする請求項５記載のカラー画像処理装置。
【請求項９】上記カテゴリ判定手段が、上記カラー画
像データが色のカテゴリの境界領域に属する場合は、周
囲画素のカテゴリ色との関係で、上記カラー画像データ
がどの範疇の色情報に属するかを判定するように構成さ
れていることを特徴とする請求項５記載のカラー画像処
理装置。
【請求項１０】上記カテゴリ判定手段が、上記カラー
画像データが色のカテゴリの境界領域に属する場合は、
周囲画素の色のカテゴリを求めて、同一カテゴリの数を
計数し、この計数の結果、最多数の色のカテゴリを上記
境界領域に属する上記カラー画像データのカテゴリとす
るように構成されていることを特徴とする請求項９記載
のカラー画像処理装置。
【請求項１１】入力されたカラー画像データを、明る
さに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素
の各データに変換し、該変換データが人間のカテゴリカ
ル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範
疇の色情報に属するかをルックアップテーブルを参照す
ることにより判定したのち、この判定された色情報をもつように上記カラー画像デー
タを変換し、その後、このカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換さ
れた後のカラー画像データについて、上記変換後のカラ
ー画像データで構築される画像の一部の領域を特定して
抽出する領域抽出処理を行なうことを特徴とする、カラ
ー画像処理方法。
【請求項１２】上記領域抽出処理に際して、上記画像
中において、特定したい色を指示したあと、この指示さ
れた色と上記カラー画像データの各画素の色とを比較
し、この比較の結果、上記指示された色と上記カラー画
像データの各画素の色とが同じ色であれば、その画素が
特定したい領域を構成する画素であると決定することを
特徴とする請求項１１記載のカラー画像処理方法。
【請求項１３】カラー画像データを入力するカラー画
像データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段
を通じ入力された上記カラー画像データを、明るさに応
じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各デ
ータに変換し、該変換データが人間のカテゴリカル知覚
に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範疇の色
情報に属するかをルックアップテーブルを参照すること
により判定するカテゴリ判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換する画像データ変換手段
と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データについて、上
記変換後のカラー画像データで構築される画像の一部の
領域を特定して抽出する領域抽出手段とをそなえ、上記領域抽出手段が、上記画像中において、特定したい色を指示する色指示手
段と、上記色指示手段で、指示された色と上記カラー画像デー
タの各画素の色とを比較する比較手段と、上記比較手段での比較の結果、上記指示された色と上記
カラー画像データの各画素の色とが同じ色であれば、そ
の画素が特定したい領域を構成する画素であると決定す
る手段とをそなえて構成されたことを特徴とする、カラ
ー画像処理装置。
【請求項１４】入力されたカラー画像データを、明る
さに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素
の各データに変換し、該変換データが人間のカテゴリカ
ル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範
疇の色情報に属するかをルックアップテーブルを参照す
ることにより判定したのち、この判定された色情報をもつように上記カラー画像デー
タを変換し、その後、このカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換さ
れた後のカラー画像データについて、上記変換後のカラ
ー画像データで構築される画像の一部あるいは全部の色
を変更する色変更処理を行なうことを特徴とする、カラ
ー画像処理方法。
【請求項１５】上記色変更処理に際して、上記カテゴ
リカル知覚に基づき分類された色のコード及び上記カラ
ー画像データと上記カラー画像データが属するカテゴリ
の代表色との偏差の少なくとも一方の情報を有する色パ
ラメータを変更することを特徴とする請求項１４記載の
カラー画像処理方法。
【請求項１６】上記色パラメータを変更するに際し、
上記画像中において変えたい色を指示したあと、この指
示した色と上記カラー画像データの各画素の色とを比較
し、この比較の結果、上記の指示した色とカラー画像デ
ータの各画素の色とが同じ色であれば、上記色パラメー
タを変更し、上記の指示した色とカラー画像データの各
画素の色とが異なる場合は、上記色パラメータの変更を
行なわないことを特徴とする請求項１５記載のカラー画
像処理方法。
【請求項１７】カラー画像データを入力するカラー画
像データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段を通じ入力された上記カ
ラー画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成す
るｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、該変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルック
アップテーブルを参照することにより判定するカテゴリ
判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換する画像データ変換手段
と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データについて、上
記変換後のカラー画像データで構築される画像の一部あ
るいは全部の色を変更する色変更手段とをそなえ、上記色変更手段が、上記カテゴリカル知覚に基づき分類された色のコード及
び上記カラー画像データと上記カラー画像データが属す
るカテゴリの代表色との偏差の少なくとも一方の情報を
有する色パラメータを変更する手段として構成されたこ
とを特徴とする、カラー画像処理装置。
【請求項１８】入力されたカラー画像データを、明る
さに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素
の各データに変換し、該変換データが人間のカテゴリカ
ル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範
疇の色情報に属するかをルックアップテーブルを参照す
ることにより判定したのち、この判定された色情報をもつように上記カラー画像デー
タを変換し、その後、このカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換さ
れた後のカラー画像データについて、データ圧縮処理を
施すことを特徴とする、カラー画像処理方法。
【請求項１９】カラー画像データを入力するカラー画
像データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段を通じ入力された上記カ
ラー画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成す
るｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、該変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルック
アップテーブルを参照することにより判定するカテゴリ
判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換する画像データ変換手段
と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データについて、デ
ータ圧縮処理を施すデータ圧縮手段とをそなえて構成さ
れたことを特徴とする、カラー画像処理装置。
【請求項２０】入力されたカラー画像データを、明る
さに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素
の各データに変換し、該変換データが人間のカテゴリカ
ル知覚に基づき分類された複数の色情報のうちのどの範
疇の色情報に属するかをルックアップテーブルを参照す
ることにより判定したのち、この判定された色情報をもつように上記カラー画像デー
タを変換し、その後、このカテゴリカル知覚に基づく色情報に変換さ
れた後のカラー画像データを、カテゴリカル知覚に基づ
く色情報と画像表示手段に入力できる画像表示可能デー
タとの対応関係を示す手段を用いて、上記画像表示可能
データに変換することを特徴とする、カラー画像処理方
法。
【請求項２１】上記画像表示可能データが三原色情報
であることを特徴とする請求項２０記載のカラー画像処
理方法。
【請求項２２】カラー画像データを入力するカラー画
像データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段を通じ入力された上記カ
ラー画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成す
るｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、該変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルック
アップテーブルを参照することにより判定するカテゴリ
判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換する画像データ変換手段
と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データを、カテゴリ
カル知覚に基づく色情報と画像表示手段に入力できる画
像表示可能データとの対応関係を示す手段を用いて、上
記画像表示可能データに変換する画像表示可能データ変
換手段とをそなえて構成されたことを特徴とする、カラ
ー画像処理装置。
【請求項２３】カラー画像データを入力するカラー画
像データ入力手段と、上記カラー画像データ入力手段を通じ入力された上記カ
ラー画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成す
るｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、該変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルック
アップテーブルを参照することにより判定するカテゴリ
判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
上記カラー画像データを変換する画像データ変換手段
と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データについて、上
記変換後のカラー画像データで構築される画像の一部の
領域を特定して抽出する領域抽出手段と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データについて、上
記変換後のカラー画像データで構築される画像の一部あ
るいは全部の色を変更する色変更手段と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データについて、変
換後のカラー画像データをデータ圧縮処理するデータ圧
縮手段と、上記画像データ変換手段で、カテゴリカル知覚に基づく
色情報に変換された後のカラー画像データを、カテゴリ
カル知覚に基づく色情報と画像表示手段に入力できる画
像表示可能データとの対応関係を示す手段を用いて、上
記画像表示可能データに変換する画像表示可能データ変
換手段とをそなえて構成されたことを特徴とする、カラ
ー画像処理装置。
【請求項２４】カラー画像データで構築される画像中
の特定の色を指示して任意の物体領域を抽出し、上記画
像中の任意の物体領域の色を導出し、別に指示された目
標色に変更するカラー画像処理方法において、上記の指示された色あるいは導出した物体色あるいは目
標色について、明るさに応じたｘｙ色度図を構成するｘ
軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換デー
タが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数の
色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルックア
ップテーブルを参照することにより求めるとともに、色変更前あるいは色変更後の上記物体領域のカラー画像
データについて、明るさに応じたｘｙ色度図を構成する
ｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルック
アップテーブルを参照することにより求めたあと、上記の指示色や物体色，目標色と上記カラー画像データ
のカテゴリが同じか異なるかを判断し、この判断結果に基づいて、上記カラー画像データの変更
や結果の表示，オペレータの判断を求める処理を行なう
ことを特徴とする、カラー画像処理方法。
【請求項２５】入力カラー画像データを記憶するメモ
リと、上記入力されたカラー画像データで構築される画像中の
任意の物体領域を色を指示して抽出する物体領域抽出手
段と、上記物体の物体色を求める物体色検出手段と、上記物体の色変えの目標色を指定する目標色指定手段
と、上記物体を指定された目標色に色変えする色変更手段と
をそなえるとともに、上記の指示された色あるいは導出
した物体色あるいは目標色について、明るさに応じたｘ
ｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに
変換し、この変換データが人間のカテゴリカル知覚に基
づき分類された複数の色情報のうちのどの範疇の色情報
に属するかをルックアップテーブルを参照することによ
り求める第１のカテゴリ判定手段と、色変更前あるいは色変更後の上記物体領域のカラー画像
データについて、明るさに応じたｘｙ色度図を構成する
ｘ軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、この変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかどうかを
ルックアップテーブルを参照することにより求める第２
のカテゴリ判定手段と、上記の第１のカテゴリ判定手段及び第２のカテゴリ判定
手段で求められた上記の指示色，物体色，目標色と上記
カラー画像データのカテゴリが同じか異なるかを判断す
るカテゴリ異同判定手段と、上記カテゴリ異同判定手段での判定結果に基づいて、色
変更前あるいは色変更後のカラー画像データを変更する
画像データ変更手段とをそなえて構成されたことを特徴
とする、カラー画像処理装置。
【請求項２６】上記カテゴリ異同判定手段で、上記の
物体色と色変更前のカラー画像データのカテゴリが同じ
か異なるかを判断した結果、上記物体色と異なるカテゴ
リのカラー画像データがある場合は、上記物体色とカテ
ゴリが異なるカラー画像データを上記物体色と同じカテ
ゴリのカラー画像データに変換するように、上記画像デ
ータ変更手段が構成されていることを特徴とする請求項
２５記載のカラー画像処理装置。
【請求項２７】上記物体色と異なるカテゴリのカラー
画像データを上記物体色と同じカテゴリのカラー画像デ
ータに変換する場合に、上記のカラー画像データを物体
色のカテゴリの境界上に変更するように、上記画像デー
タ変更手段が構成されていることを特徴とする請求項２
６記載のカラー画像処理装置。
【請求項２８】上記カテゴリ異同判定手段で、上記の
物体色と色変更前のカラー画像データのカテゴリが同じ
か異なるかを判断した結果、上記物体色と異なるカテゴ
リのカラー画像データがある場合は、上記カラー画像デ
ータ全てを上記物体色と同じカテゴリのカラー画像デー
タに変更すべく、上記画像データ変更手段が構成されて
いることを特徴とする請求項２５記載のカラー画像処理
装置。
【請求項２９】上記のカラー画像データ全てを物体色
と同じカテゴリのカラー画像データに変更する場合に、
上記の物体色と各カラー画像データを結ぶ色空間中の直
線を求めるとともに、上記直線と上記物体色のカテゴリ
の境界の交点を求め、且つ、上記交点と上記カラー画像
データの距離を求めたあと、上記距離が最大のカラー画
像データが上記物体色と同じカテゴリに入るように、上
記の物体色と各カラー画像データの位置に応じて色空間
中の位置を変更するように、上記画像データ変更手段が
構成されていることを特徴とする請求項２８記載のカラ
ー画像処理装置。
【請求項３０】上記カテゴリ異同判定手段で、上記目
標色と色変更後のカラー画像データのカテゴリが同じか
異なるかを判断した結果、上記の目標色と異なるカテゴ
リのカラー画像データがある場合は、上記目標色とカテ
ゴリが異なるカラー画像データを上記目標色と同じカテ
ゴリのカラー画像データに変更するように、上記画像デ
ータ変更手段が構成されていることを特徴とする請求項
２５記載のカラー画像処理装置。
【請求項３１】上記目標色と異なるガテゴリのカラー
画像データを上記目標色と同じカテゴリのカラー画像デ
ータに変更する場合に、上記カラー画像データを目標色
のカテゴリの境界上に変更するように、上記画像データ
変更手段が構成されていることを特徴とする請求項３０
記載のカラー画像処理装置。
【請求項３２】上記カテゴリ異同判定手段で、上記の
目標色と色変更後のカラー画像データのカテゴリが同じ
か異なるかを判断した結果、上記目標色と異なるカテゴ
リのカラー画像データがある場合は、上記目標色とカテ
ゴリが異なるカラー画像データ全てを上記目標色と同じ
カテゴリのカラー画像データに変更するように、上記画
像データ変更手段が構成されていることを特徴とする請
求項２５記載のカラー画像処理装置。
【請求項３３】上記のカラー画像データ全てを目標色
と同じカテゴリのカラー画像データに変更する場合に、
上記の目標色と各カラー画像データを結ぶ色空間中の直
線を求めるとともに、上記直線と上記目標色のカテゴリ
の境界の交点を求め、且つ、上記交点と上記カラー画像
データの距離を求めたあと、上記距離が最大のカラー画
像データが上記目標色と同じカテゴリに入るように、上
記の目標色と各カラー画像データの位置に応じて色空間
中の位置を変更するように、上記画像データ変更手段が
構成されていることを特徴とする請求項３２記載のカラ
ー画像処理装置。
【請求項３４】カラー画像中の任意の物体領域の色
を、色空間中での上記物体領域を示すデータの位置を変
えることによって、変更するカラー画像処理方法におい
て、色変え前後の上記物体領域を示すデータを、明るさに応
じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要素及びｙ軸要素の各デ
ータに変換し、該変換データが人間のカテゴリカル知覚
に基づき分類された複数の色に変換した場合に、同じカ
テゴリに属するか異なるかをルックアップテーブルを参
照することにより判断したのち、上記判断結果に基づいて上記色空間中のデータの位置を
変えることによって、上記物体の色を変更することを特
徴とする、カラー画像処理方法。
【請求項３５】カラー画像中の任意の物体領域の色
を、色空間中での上記物体領域を示すデータの位置を変
えることによって、変更するカラー画像処理装置におい
て、物体領域データを蓄えるメモリと、上記物体データの物体色を求める物体色検出手段と、上記物体データの色変えの目標色を指定する目標色指定
手段と、色変え前後の上記物体領域を示す物体色データ，目標色
データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成するｘ軸要
素及びｙ軸要素の各データに変換し、これらの各変換デ
ータが人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数
の色情報のうちのどの範疇の色情報に属するかどうかを
ルックアップテーブルを参照することにより判定するカ
テゴリ判定手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された色情報をもつように
各データを変換するデータ変換手段とをそなえて構成さ
れたことを特徴とする、カラー画像処理装置。
【請求項３６】上記データ変換手段で変換された色変
え前後の上記物体領域を示すデータが、同じカテゴリに
属するか否かを判断するカテゴリ異同判定手段と、上記カテゴリ異同判定手段での判断結果に基づき上記色
空間中のデータの位置を変えることにより上記物体の色
を変更する色変更手段とをそなえて構成されたことを特
徴とする、請求項３５記載のカラー画像処理装置。
【請求項３７】上記カテゴリ異同判定手段が、上記物
体領域から導出した導出色のカテゴリを求める導出色カ
テゴリ検出手段と、色変えの目標の色として指定した目標色のカテゴリを求
める目標色カテゴリ検出手段と、上記の導出色カテゴリ検出手段及び目標色カテゴリ検出
手段で検出された導出色と目標色のカテゴリを比較する
カテゴリ比較手段とで構成されていることを特徴とする
請求項３６記載のカラー画像処理装置。
【請求項３８】上記色空間を明度，彩度，色相で表せ
る空間として構成するとともに、上記色変更手段が、上記の明度，彩度，色相の少なくと
も１つの値を変更する手段として構成されていることを
特徴とする請求項３６記載のカラー画像処理装置。
【請求項３９】上記色変更手段が、上記の物体色と目標色の色のカテゴリが同じ場合は、色
空間中でのデータの分布を、無彩色を表す直線と導出色
の点を含む平面に対して位置関係が同じ状態で、無彩色
を表す直線を中心に回転移動する手段と、上記の物体色と目標色の色のカテゴリが異なる場合は、
上記平面に対してデータの分布を反転した状態で、上記
直線を中心に回転移動する手段とをそなえて構成された
ことを特徴とする請求項３８記載のカラー画像処理装
置。
【請求項４０】上記色変更手段が、色空間中でのデー
タについて明度方向にデータ拡大又はデータ縮小処理を
施すことにより、上記の明度の値を変更する手段として
構成されていることを特徴とする請求項３８記載のカラ
ー画像処理装置。
【請求項４１】上記色変更手段が、色空間中でのデー
タについて彩度方向にデータ拡大又はデータ縮小処理を
施すことにより、上記の彩度の値を変更する手段として
構成されていることを特徴とする請求項３８記載のカラ
ー画像処理装置。
【請求項４２】上記色変更手段が、色空間中でのデー
タについて無彩色を表す直線を中心にデータ回転処理を
施すことにより、上記の色相の値を変更する手段として
構成されていることを特徴とする請求項３８記載のカラ
ー画像処理装置。
【請求項４３】カラー画像データを入力するカラー画
像データ入力手段と、上記カラー画像入力手段を通じて入力された上記カラー
画像データを、明るさに応じたｘｙ色度図を構成するｘ
軸要素及びｙ軸要素の各データに変換し、該変換データ
が人間のカテゴリカル知覚に基づき分類された複数の色
情報のうちのどの範疇の色情報に属するかをルックアッ
プテーブルを参照することにより判定するカテゴリ判定
手段と、上記カテゴリ判定手段で判定された情報をもつように上
記カラー画像データを変換する画像データ変換手段とを
備えたことを特徴とする、カラー画像処理装置。