JP3200705B2 - 色座標空間構造、色量子化及可変グレー領域の設定方法 - Google Patents
色座標空間構造、色量子化及可変グレー領域の設定方法Info
- Publication number
- JP3200705B2 JP3200705B2 JP14442899A JP14442899A JP3200705B2 JP 3200705 B2 JP3200705 B2 JP 3200705B2 JP 14442899 A JP14442899 A JP 14442899A JP 14442899 A JP14442899 A JP 14442899A JP 3200705 B2 JP3200705 B2 JP 3200705B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- color
- max
- value
- coordinate space
- gray area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/64—Systems for the transmission or the storage of the colour picture signal; Details therefor, e.g. coding or decoding means therefor
- H04N1/646—Transmitting or storing colour television type signals, e.g. PAL, Lab; Their conversion into additive or subtractive colour signals or vice versa therefor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はイメージ処理のため
の色座標変換方法に関するもので、特に、ＲＧＢ色モデ
ルからＨＳＶ色モデルへの変換と、輝度によりグレー領
域が異なって指定されるようにした色座標空間構造、色
量子化および可変グレー領域の設定方法に関するもので
ある。
の色座標変換方法に関するもので、特に、ＲＧＢ色モデ
ルからＨＳＶ色モデルへの変換と、輝度によりグレー領
域が異なって指定されるようにした色座標空間構造、色
量子化および可変グレー領域の設定方法に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】本発明はイメージ処理のためのシステム
である。最近ではイメージを内容をベースとして検索す
る研究が活発に行われており、又、商品化されたイメー
ジ検索エンジンや応用プログラムなどが多様に提示され
ている。このような内容をベースとしたイメージ検索で
使われる最も重要な情報の一つは色情報であり、この色
情報がどのような方法でどのくらい正確且つ効率的に求
められるかによってイメージ検索エンジンや応用プログ
ラムなどの性能が左右される。コンピュータで表現され
る色の数は次第に増しているが、一般的に色はそれより
少ない数で量子化して使用する。コンピュータでは、赤
（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３原色を基準とするいわ
ゆる色座標空間として表現されるが、Ｒ、Ｇ、Ｂは人の
視覚的な変換をすぐに表現できない制約があるため、ほ
とんどの場合は色を色相(hue)、彩度(Saturation)、明
るさ(Value)のＨＳＶ色空間に変換した後使用する。
である。最近ではイメージを内容をベースとして検索す
る研究が活発に行われており、又、商品化されたイメー
ジ検索エンジンや応用プログラムなどが多様に提示され
ている。このような内容をベースとしたイメージ検索で
使われる最も重要な情報の一つは色情報であり、この色
情報がどのような方法でどのくらい正確且つ効率的に求
められるかによってイメージ検索エンジンや応用プログ
ラムなどの性能が左右される。コンピュータで表現され
る色の数は次第に増しているが、一般的に色はそれより
少ない数で量子化して使用する。コンピュータでは、赤
（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３原色を基準とするいわ
ゆる色座標空間として表現されるが、Ｒ、Ｇ、Ｂは人の
視覚的な変換をすぐに表現できない制約があるため、ほ
とんどの場合は色を色相(hue)、彩度(Saturation)、明
るさ(Value)のＨＳＶ色空間に変換した後使用する。
【０００３】図１Ａおよび図１ＢはＲＧＢ色座標空間か
らＨＳＶ色座標空間への変換方法とＨＳＶ色座標空間構
造とを示す。ＲＧＢ色座標空間からＨＳＶ色座標空間へ
の変換方法は、ｖ、ｓ、ｈをそれぞれ明るさ、彩度、色
相の値として、 max = ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち
最も大きな値、 min = ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち
最も小さな値、 とするとき、 v = max : 入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち最も大きな値 s = (max-min)/max : 最大値と最小値との差値を最大値に正規化した値 h = (g-b)/(max-min)*６０ if(r=max.∩.g-b≧０) (g-b)/(max-min)*６０+３６０ if(r=max.∩.g-b＜０） (２.０+(b-r)/(max-min))*６０ if(g=max) (４.０+(r-g)/(max-min))*６０ if(b=max) undifined (=gray color)if(max=min) の式により行われる。ここで、０≦ｒ、ｇ、ｂ≦１、０
≦ｖ≦１、０≦ｓ≦１、０≦ｈ≦３６０の条件を果たさ
なければならない。
らＨＳＶ色座標空間への変換方法とＨＳＶ色座標空間構
造とを示す。ＲＧＢ色座標空間からＨＳＶ色座標空間へ
の変換方法は、ｖ、ｓ、ｈをそれぞれ明るさ、彩度、色
相の値として、 max = ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち
最も大きな値、 min = ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち
最も小さな値、 とするとき、 v = max : 入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち最も大きな値 s = (max-min)/max : 最大値と最小値との差値を最大値に正規化した値 h = (g-b)/(max-min)*６０ if(r=max.∩.g-b≧０) (g-b)/(max-min)*６０+３６０ if(r=max.∩.g-b＜０） (２.０+(b-r)/(max-min))*６０ if(g=max) (４.０+(r-g)/(max-min))*６０ if(b=max) undifined (=gray color)if(max=min) の式により行われる。ここで、０≦ｒ、ｇ、ｂ≦１、０
≦ｖ≦１、０≦ｓ≦１、０≦ｈ≦３６０の条件を果たさ
なければならない。
【０００４】上の過程によってＲＧＢ−ＨＳＶ変換を行
うと、図１Ｂに示したように円筒形の空間に変換でき
る。この円筒形のＨＳＶ色座標空間で円筒の断面の円の
中心はグレー、円の一番外側の部分は純色、Ｓは円筒の
半径、Ｖ軸（＋）方向には明るい色、Ｖ軸（−）方向に
は暗い色（黒色）、そして円筒の中心を通る軸からの角
度はＨで表現している。従来のＨＳＶ色空間においても
同じ空間上で人の視覚が感じる色の変化の幅がそれぞれ
異なって表れ、ＨＳＶ色空間上で色を単純に量子化する
と量子化された色は全ての色を均等に表現できない。そ
して、視覚的な色変化を考慮してベクトル量子化をする
場合には量子化モデルの選定が難しいだけでなく、多く
の計算量が要求されるので、これを使った内容をベース
としたイメージ検索性能を低下させる一つの原因とな
る。例えば、ＨＳＶ色座標空間である円筒の底側に近づ
くほど黒色になるが、この部分ではＳ軸方向の円筒の半
径方向に色が分布されるとしても人の視覚的な特性によ
りその色の区別がし難くなる。即ち、定量的または数値
的な色区分が可能であっても明るさ（Ｖ）の低いところ
では色差を認識することができない。そのため、このよ
うな人の視覚的な特性を無視して従来の円筒形ＨＳＶ色
座標空間を利用して色量子化を行われば、上述のような
制約且つ問題がそのまま残る。従って、全ての色領域を
均等に分布させながら視覚的な観点から色の変化が均等
に表れる色空間構造やその中での色量子化方法が切実に
要求されている。
うと、図１Ｂに示したように円筒形の空間に変換でき
る。この円筒形のＨＳＶ色座標空間で円筒の断面の円の
中心はグレー、円の一番外側の部分は純色、Ｓは円筒の
半径、Ｖ軸（＋）方向には明るい色、Ｖ軸（−）方向に
は暗い色（黒色）、そして円筒の中心を通る軸からの角
度はＨで表現している。従来のＨＳＶ色空間においても
同じ空間上で人の視覚が感じる色の変化の幅がそれぞれ
異なって表れ、ＨＳＶ色空間上で色を単純に量子化する
と量子化された色は全ての色を均等に表現できない。そ
して、視覚的な色変化を考慮してベクトル量子化をする
場合には量子化モデルの選定が難しいだけでなく、多く
の計算量が要求されるので、これを使った内容をベース
としたイメージ検索性能を低下させる一つの原因とな
る。例えば、ＨＳＶ色座標空間である円筒の底側に近づ
くほど黒色になるが、この部分ではＳ軸方向の円筒の半
径方向に色が分布されるとしても人の視覚的な特性によ
りその色の区別がし難くなる。即ち、定量的または数値
的な色区分が可能であっても明るさ（Ｖ）の低いところ
では色差を認識することができない。そのため、このよ
うな人の視覚的な特性を無視して従来の円筒形ＨＳＶ色
座標空間を利用して色量子化を行われば、上述のような
制約且つ問題がそのまま残る。従って、全ての色領域を
均等に分布させながら視覚的な観点から色の変化が均等
に表れる色空間構造やその中での色量子化方法が切実に
要求されている。
【０００５】一方、図２は従来のＨＳＶ色座標空間の概
略的な構造を示したものである。図２を参照すると従来
のＨＳＶ色座標空間は円柱状で、円柱の軸方向にＶ、中
心（Ｏ）から同心円方向にＳ、角度をＨで表現してい
る。ここでは、ＨＳＶ色座標空間で色領域とグレー領域
とを区分するために、Ｈとは無関係にＨＳＶ（或いはＨ
ＳＩ）の彩度（Ｓ）によってグレー領域を指定してい
る。即ち、従来ではグレーと判断される彩度のある値
（ｒ）を決めて（τgray＝ｒ）グレー領域（Ｓ＜
τgray)と色領域（Ｓ＞τgray)とを区分していた。しか
し、その際に人の視感覚上グレー領域の変化は色相や明
るさ（Ｖ）次第でグレー（ｒ）値が変わる可能性がある
ことを全く考慮していない。従って、従来のＨＳＶ色座
標空間で色領域とグレー領域とを区分する場合は、色相
や明るさ（Ｖ）と無関係にＨＳＶやＨＳＩの彩度（Ｓ）
によってグレー領域を指定するので、人の視感覚上の色
で区別してもグレーに見え、このような場合は不必要な
色信号処理が介入して色信号処理にかかる負担が増加す
る。逆に、必要な色情報をグレーに処理すると、イメー
ジ検索システムの性能低下をもたらす。
略的な構造を示したものである。図２を参照すると従来
のＨＳＶ色座標空間は円柱状で、円柱の軸方向にＶ、中
心（Ｏ）から同心円方向にＳ、角度をＨで表現してい
る。ここでは、ＨＳＶ色座標空間で色領域とグレー領域
とを区分するために、Ｈとは無関係にＨＳＶ（或いはＨ
ＳＩ）の彩度（Ｓ）によってグレー領域を指定してい
る。即ち、従来ではグレーと判断される彩度のある値
（ｒ）を決めて（τgray＝ｒ）グレー領域（Ｓ＜
τgray)と色領域（Ｓ＞τgray)とを区分していた。しか
し、その際に人の視感覚上グレー領域の変化は色相や明
るさ（Ｖ）次第でグレー（ｒ）値が変わる可能性がある
ことを全く考慮していない。従って、従来のＨＳＶ色座
標空間で色領域とグレー領域とを区分する場合は、色相
や明るさ（Ｖ）と無関係にＨＳＶやＨＳＩの彩度（Ｓ）
によってグレー領域を指定するので、人の視感覚上の色
で区別してもグレーに見え、このような場合は不必要な
色信号処理が介入して色信号処理にかかる負担が増加す
る。逆に、必要な色情報をグレーに処理すると、イメー
ジ検索システムの性能低下をもたらす。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明は上記
の従来技術の問題点を解決するためになされたもので、
その目的は全ての色領域を均等に分布させながら人間の
視覚的な観点から色の変化が均等に表すことができる方
法を提供することである。
の従来技術の問題点を解決するためになされたもので、
その目的は全ての色領域を均等に分布させながら人間の
視覚的な観点から色の変化が均等に表すことができる方
法を提供することである。
【０００７】本発明の他の目的は、色座標空間上で色を
量子化して新たな値でマッピングすることにより人間の
視感覚を考慮して内容をベースとしたイメージ検索性能
を向上することができる色量子化方法を提供することで
ある。
量子化して新たな値でマッピングすることにより人間の
視感覚を考慮して内容をベースとしたイメージ検索性能
を向上することができる色量子化方法を提供することで
ある。
【０００８】本発明のさらに他の目的は、ＨＳ′Ｖ色座
標空間でグレー領域を指定するときに輝度を考慮するこ
とにより、実際に色相および明るさ（Ｖ）によってグレ
ー値（ｒ）を可変してグレー領域が可変的に設定される
ようにした可変グレー領域の設定方法を提供することで
ある。
標空間でグレー領域を指定するときに輝度を考慮するこ
とにより、実際に色相および明るさ（Ｖ）によってグレ
ー値（ｒ）を可変してグレー領域が可変的に設定される
ようにした可変グレー領域の設定方法を提供することで
ある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの本発明による色座標空間構造は、ＲＧＢ色座標空間
からＨＳＶ色座標空間への変換時にＶ値によってＳ値の
最大値が変わるＳ′（Ｓ′＝max-min）を定義し、この
Ｓ′を一軸とするＨＳ′Ｖ色座標空間を用いることを特
徴とするものである。すなわち、本発明は、３次元空間
上の逆円錐形に構成され、逆円錐の中心を通る縦軸方向
のＶと、逆円錐の中心を通る縦軸を中心に０゜〜３６０
゜角度（θ）の色相と、円中心（Ｏ）から最大円周
（Ｃ）方向への最短直線成分の最大値と最小値の差値
（Ｓ′）とで表現すことを特徴とする。
めの本発明による色座標空間構造は、ＲＧＢ色座標空間
からＨＳＶ色座標空間への変換時にＶ値によってＳ値の
最大値が変わるＳ′（Ｓ′＝max-min）を定義し、この
Ｓ′を一軸とするＨＳ′Ｖ色座標空間を用いることを特
徴とするものである。すなわち、本発明は、３次元空間
上の逆円錐形に構成され、逆円錐の中心を通る縦軸方向
のＶと、逆円錐の中心を通る縦軸を中心に０゜〜３６０
゜角度（θ）の色相と、円中心（Ｏ）から最大円周
（Ｃ）方向への最短直線成分の最大値と最小値の差値
（Ｓ′）とで表現すことを特徴とする。
【００１０】また、本発明の色量子化方法の特徴は、内
容をベースとしたイメージ検索のためにＲＧＢで表現さ
れる色を上記したＨＳ′Ｖ色座標空間に変換し、この新
たな色座標空間上で色を量子化して新たな値でマッピン
グすることにより、人間の視感覚を考慮して内容をベー
スとしたイメージ検索性能を向上させた色量子化方法で
ある。すなわち、入力色情報（ＲＧＢ）をその色情報の
大小および差値を基準として、色相（Ｈ)、差値
（Ｓ′： max-min）、明るさ（Ｖ)を座標とする３次元
逆円錐形色空間上の座標値に変換する過程と、色空間座
標値を任意の所定値を基準に領域分割し、変換された値
を領域分割された値と比較して代表値でマッピングする
過程とからなる。
容をベースとしたイメージ検索のためにＲＧＢで表現さ
れる色を上記したＨＳ′Ｖ色座標空間に変換し、この新
たな色座標空間上で色を量子化して新たな値でマッピン
グすることにより、人間の視感覚を考慮して内容をベー
スとしたイメージ検索性能を向上させた色量子化方法で
ある。すなわち、入力色情報（ＲＧＢ）をその色情報の
大小および差値を基準として、色相（Ｈ)、差値
（Ｓ′： max-min）、明るさ（Ｖ)を座標とする３次元
逆円錐形色空間上の座標値に変換する過程と、色空間座
標値を任意の所定値を基準に領域分割し、変換された値
を領域分割された値と比較して代表値でマッピングする
過程とからなる。
【００１１】本発明の色座標空間における可変グレー領
域の設定方法は、イメージ情報を色座標空間上に対応さ
せ色領域とグレー領域に区分するもので、その際、グレ
ー領域を色相に対する輝度から求め、各色座標空間上の
位置によってグレー領域の区分基準値を可変的に変化さ
せることである。
域の設定方法は、イメージ情報を色座標空間上に対応さ
せ色領域とグレー領域に区分するもので、その際、グレ
ー領域を色相に対する輝度から求め、各色座標空間上の
位置によってグレー領域の区分基準値を可変的に変化さ
せることである。
【００１２】
【発明の実施形態】以下、本発明による色座標空間構
造、色量子化および可変グレー領域の設定方法に対する
好ましい実施形態を添付の図面を参照して詳しく説明す
る。本実施形態の色座標空間構造やその変換方法を図３
Ａおよび図３Ｂに示した。図３Ａおよび図３Ｂに示した
ように既存のＲＧＢ色座標空間をＨＳ’Ｖ（但し、Ｓ’
＝max-min）色座標空間に変換する。ここで、Ｓ' はmax
-minと定義し、入力ｒ、ｇ、ｂのうち最大値と最小値と
の差値を意味することにした。従来と本発明のＨＳＶ色
座標を２次元Ｓ−Ｖの平面から比較すると、従来では図
４Ａに示したように円筒の重心軸を通る縦断面である
が、本発明は図４Ｂに示したように原点（Ｏ）から色値
（ｃ）の方向に傾斜した形態になる。即ち、図３Ｂのよ
うに下側が頂点となる逆円錐形態のＨＳ’Ｖ色座標空間
構造となり、このようなＨＳ’ＶへＲＧＢから色座標空
間変換を行う。従って、ＲＧＢからＨＳ’Ｖへの色座標
空間変換は ｍａｘ＝ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のう
ち最も大きな値、 ｍｉｎ＝ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のう
ち最も小さな値 とするとき、Ｖ =ｍａｘ：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち最も大きな値、Ｓ ' =(max-min)/max * max= s*max=max-minＨ =(g-b)/(max-min)*60 if(r=max.∩.(g-b)≧０） (g-b)/(max-min)*60+360 if(r=max.∩.(g-b)＜０) (2.0+(b-r)／(max-min))*60 if(g=max) (4.0+(r-g)／(max-min))*60 if(b=max) undefined (=gray color) if(max=min) 但し、０≦ｒ、ｇ、ｂ≦１、０≦Ｖ≦１、０≦Ｓ’≦
１、０≦Ｈ≦３６０の計算式によって簡単に得られる。
図３Ａおよび図３Ｂから分かるように本発明のＨＳ’Ｖ
色座標空間では人の視感覚的な特性に合わせた色量子化
が行われる。即ち、人の視感覚的な特性上白色側に近づ
くほど純色とグレーおよび色相の色区分が容易にできる
ので、この部分はＨＳ’Ｖ横断面が円板であるときにそ
の径と断面積が最大の領域を持つ。そして、相対的に黒
色側に近づくほど純色とグレーおよび色相の区別が付か
なくなるので（非常に暗い色に対してはその色感が殆ど
同じように見える）この部分はＨＳ’Ｖ横断面が円板で
あるときにその径と断面積が最小の領域（究極的には頂
点）を持つようになる。従って、この部分に対する色イ
ンデックスマッピングを既存のＨＳＶでは行わなければ
ならないが、本発明のＨＳ’Ｖではこのような問題を解
決できる。色量子化はＲＧＢからＨＳ’Ｖへの変換を行
い、ＨＳ’Ｖ色座標空間上の任意のある位置のインデッ
クスをその色量子化値にマッピングさせることにより可
能になる。
造、色量子化および可変グレー領域の設定方法に対する
好ましい実施形態を添付の図面を参照して詳しく説明す
る。本実施形態の色座標空間構造やその変換方法を図３
Ａおよび図３Ｂに示した。図３Ａおよび図３Ｂに示した
ように既存のＲＧＢ色座標空間をＨＳ’Ｖ（但し、Ｓ’
＝max-min）色座標空間に変換する。ここで、Ｓ' はmax
-minと定義し、入力ｒ、ｇ、ｂのうち最大値と最小値と
の差値を意味することにした。従来と本発明のＨＳＶ色
座標を２次元Ｓ−Ｖの平面から比較すると、従来では図
４Ａに示したように円筒の重心軸を通る縦断面である
が、本発明は図４Ｂに示したように原点（Ｏ）から色値
（ｃ）の方向に傾斜した形態になる。即ち、図３Ｂのよ
うに下側が頂点となる逆円錐形態のＨＳ’Ｖ色座標空間
構造となり、このようなＨＳ’ＶへＲＧＢから色座標空
間変換を行う。従って、ＲＧＢからＨＳ’Ｖへの色座標
空間変換は ｍａｘ＝ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のう
ち最も大きな値、 ｍｉｎ＝ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のう
ち最も小さな値 とするとき、Ｖ =ｍａｘ：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち最も大きな値、Ｓ ' =(max-min)/max * max= s*max=max-minＨ =(g-b)/(max-min)*60 if(r=max.∩.(g-b)≧０） (g-b)/(max-min)*60+360 if(r=max.∩.(g-b)＜０) (2.0+(b-r)／(max-min))*60 if(g=max) (4.0+(r-g)／(max-min))*60 if(b=max) undefined (=gray color) if(max=min) 但し、０≦ｒ、ｇ、ｂ≦１、０≦Ｖ≦１、０≦Ｓ’≦
１、０≦Ｈ≦３６０の計算式によって簡単に得られる。
図３Ａおよび図３Ｂから分かるように本発明のＨＳ’Ｖ
色座標空間では人の視感覚的な特性に合わせた色量子化
が行われる。即ち、人の視感覚的な特性上白色側に近づ
くほど純色とグレーおよび色相の色区分が容易にできる
ので、この部分はＨＳ’Ｖ横断面が円板であるときにそ
の径と断面積が最大の領域を持つ。そして、相対的に黒
色側に近づくほど純色とグレーおよび色相の区別が付か
なくなるので（非常に暗い色に対してはその色感が殆ど
同じように見える）この部分はＨＳ’Ｖ横断面が円板で
あるときにその径と断面積が最小の領域（究極的には頂
点）を持つようになる。従って、この部分に対する色イ
ンデックスマッピングを既存のＨＳＶでは行わなければ
ならないが、本発明のＨＳ’Ｖではこのような問題を解
決できる。色量子化はＲＧＢからＨＳ’Ｖへの変換を行
い、ＨＳ’Ｖ色座標空間上の任意のある位置のインデッ
クスをその色量子化値にマッピングさせることにより可
能になる。
【００１３】図５は本発明を適用するＨＳＶ色座標空間
構造を示す。図２に図示した従来のＨＳＶ色座標空間構
造に対し、本実施形態では黒色方向では人の視感覚上色
とグレー領域との区分が殆どつかないため、これを考慮
して下側に頂点を持つ逆円錐形にモデリングした。グレ
ー領域値（τgray）は色相によって可変的に設定される
ので、Ｐｈ位置での水平断面（図６参照）、ＰＩ位置で
の水平断面（図７参照）でそれぞれ示したように、円形
ではなく可変的に表れる。可変グレー領域値（τgray)
は色相に対する輝度から求められる。そして、可変グレ
ー領域値（τgray)は色相別輝度を求め、またその比例
値から求められる。
構造を示す。図２に図示した従来のＨＳＶ色座標空間構
造に対し、本実施形態では黒色方向では人の視感覚上色
とグレー領域との区分が殆どつかないため、これを考慮
して下側に頂点を持つ逆円錐形にモデリングした。グレ
ー領域値（τgray）は色相によって可変的に設定される
ので、Ｐｈ位置での水平断面（図６参照）、ＰＩ位置で
の水平断面（図７参照）でそれぞれ示したように、円形
ではなく可変的に表れる。可変グレー領域値（τgray)
は色相に対する輝度から求められる。そして、可変グレ
ー領域値（τgray)は色相別輝度を求め、またその比例
値から求められる。
【００１４】図６に示したようにＶ値が高い値の場合
（Ｐｈ平面）、グレー領域（τgray）が黄色に対しては
広く表れ、青色に対しては狭く表れる。そして、図７に
示したようにＶ値が低い値の場合（Ｐ１平面）、グレー
領域（τgray）は黄色に対しては狭く表れ、青色に対し
ては広く表れるので、結局、人の視感覚的な特性に適す
るように色領域とグレー領域とを区分することができ
る。
（Ｐｈ平面）、グレー領域（τgray）が黄色に対しては
広く表れ、青色に対しては狭く表れる。そして、図７に
示したようにＶ値が低い値の場合（Ｐ１平面）、グレー
領域（τgray）は黄色に対しては狭く表れ、青色に対し
ては広く表れるので、結局、人の視感覚的な特性に適す
るように色領域とグレー領域とを区分することができ
る。
【００１５】図８Ａないし図８Ｃはこれを説明するため
の図面で、図８Ａはｈ＝６０°（黄色）でのＳ−Ｖ平面
であり、図８Ｂはｈ＝２４０°（青色）でのＳ−Ｖ平面
であり、図８Ｃはこの二つからグレー領域を設定するＳ
−Ｖ平面である。まず、ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）＝ｐ
（ｒ、ｇ、ｂのうちの最大値） ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）＝ｑ（ｒ、ｇ、ｂのうちの最小
値） ｈ＝２４０°（青色）、ｖ＝最大値のときにグレーを区
別する値をＷmin ｈ＝２４０°（青色）、ｖ＝最小値のときにグレーを区
別する値をＢmax ｈ＝６０°（黄色）、ｖ＝最大値のときにグレーを区別
する値をＷmax ｈ＝６０°（黄色）、ｖ＝最小値のときにグレーを区別
する値をＢmin とする。ここで、ｒ、ｇ、ｂ、ｓ、ｖは０から１の間の
値を有し、ｈは０°から３６０°の値を有する（図５お
よび図８Ａないし図８Ｃ参照）。ｈ＝２４０°（青色）
でｖ＝[1／（Ｗmin-Ｂmax）]×（ｐ−ｑ−Ｂmax）を示
す直線と、ｈ＝６０°（黄色）でｖ＝[1／（Ｗmax−Ｂm
in）］×（ｐ−ｑ−Ｂmin）を示す直線との交点Ｃは次
のように表すことができる。 Ｃ＝（Ｃｘ，Ｃｙ）＝（（Ｗmax×Ｂmax−Ｗmin×Ｂmi
n）／（Ｗmax−Ｗmin＋Ｂmax−Ｂmin）、（Ｂmax−Ｂmi
n）／（Ｗmax−Ｗmin＋Ｂmax−Ｂmin）である。 そして、ｈ＝２４０°（青色）でのグレー領域はｖ＜１
／（Ｗmax−Ｂmax）×（ｐ−ｑ−Ｂmax）の条件を満た
すときであり、ｈ＝６０°（黄色）でのグレー領域はｖ
＞（Ｗmax−Ｂmin）×（ｐ−ｑ−Ｂmin）の条件を満た
すときである。ｈ＝６０°、２４０°以外のｈでグレー
領域を区分する直線はＣを通るが、ｈ＝２４０°でのグ
レー領域区分の直線の斜めより大きく、ｈ＝６０°での
グレー領域区分の直線の斜めよりは小値の斜めを有す
る。そして、この直線は、この直線を通るＣ以外の一点
のＷｇ（ＷminとＷmax値の間の値）を求めることによっ
て直線式で表すことができる。図８Ａないし図８Ｃにお
いてＥｇで表す直線の式は次の通りである。 ｖ＝［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１
−［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ） 図８Ａないし図８Ｃにおいてこの直線の左側の領域はグ
レー領域、右側の領域は色領域という。
の図面で、図８Ａはｈ＝６０°（黄色）でのＳ−Ｖ平面
であり、図８Ｂはｈ＝２４０°（青色）でのＳ−Ｖ平面
であり、図８Ｃはこの二つからグレー領域を設定するＳ
−Ｖ平面である。まず、ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）＝ｐ
（ｒ、ｇ、ｂのうちの最大値） ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）＝ｑ（ｒ、ｇ、ｂのうちの最小
値） ｈ＝２４０°（青色）、ｖ＝最大値のときにグレーを区
別する値をＷmin ｈ＝２４０°（青色）、ｖ＝最小値のときにグレーを区
別する値をＢmax ｈ＝６０°（黄色）、ｖ＝最大値のときにグレーを区別
する値をＷmax ｈ＝６０°（黄色）、ｖ＝最小値のときにグレーを区別
する値をＢmin とする。ここで、ｒ、ｇ、ｂ、ｓ、ｖは０から１の間の
値を有し、ｈは０°から３６０°の値を有する（図５お
よび図８Ａないし図８Ｃ参照）。ｈ＝２４０°（青色）
でｖ＝[1／（Ｗmin-Ｂmax）]×（ｐ−ｑ−Ｂmax）を示
す直線と、ｈ＝６０°（黄色）でｖ＝[1／（Ｗmax−Ｂm
in）］×（ｐ−ｑ−Ｂmin）を示す直線との交点Ｃは次
のように表すことができる。 Ｃ＝（Ｃｘ，Ｃｙ）＝（（Ｗmax×Ｂmax−Ｗmin×Ｂmi
n）／（Ｗmax−Ｗmin＋Ｂmax−Ｂmin）、（Ｂmax−Ｂmi
n）／（Ｗmax−Ｗmin＋Ｂmax−Ｂmin）である。 そして、ｈ＝２４０°（青色）でのグレー領域はｖ＜１
／（Ｗmax−Ｂmax）×（ｐ−ｑ−Ｂmax）の条件を満た
すときであり、ｈ＝６０°（黄色）でのグレー領域はｖ
＞（Ｗmax−Ｂmin）×（ｐ−ｑ−Ｂmin）の条件を満た
すときである。ｈ＝６０°、２４０°以外のｈでグレー
領域を区分する直線はＣを通るが、ｈ＝２４０°でのグ
レー領域区分の直線の斜めより大きく、ｈ＝６０°での
グレー領域区分の直線の斜めよりは小値の斜めを有す
る。そして、この直線は、この直線を通るＣ以外の一点
のＷｇ（ＷminとＷmax値の間の値）を求めることによっ
て直線式で表すことができる。図８Ａないし図８Ｃにお
いてＥｇで表す直線の式は次の通りである。 ｖ＝［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１
−［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ） 図８Ａないし図８Ｃにおいてこの直線の左側の領域はグ
レー領域、右側の領域は色領域という。
【００１６】全体的にグレー領域を定める式を順に羅列
すると次の通りである。任意のｈ、ｓ、ｖにおいてグレ
ーであるか否かを判断するための式は、そのｒ、ｇ、ｂ
からすぐに求められる。まず、Ｙ＝Ａ１×ｒ＋Ａ２×ｇ
＋Ａ３×ｂの式（ここで、係数Ａ１、Ａ２、Ａ３は既存
の様々な実験によって多様に指定することができるが、
本発明の実施形態でのＡ１は０．２９９、Ａ２は０．５
８７、Ａ３は０．１１４）により輝度（Ｙ）を求め、輝
度（Ｙ）を次の式に代入してＷｇを求める。 Ｗｇ（＝［Ｗmin，Ｗmax］）＝（Ｙ−Ｙmin）×（Ｗmax
−Ｗmin）／（Ｙmax−Ｙmin）＋Ｗmin． ここで、ＹmaxとＷmax、ＹminとＷminの関係は次のよう
に決める。 Ｙmax＝０．２９９＋０．５８７＝Ｋ１×Ｗmax、Ｙmin
＝０．１１４＝Ｋ２×Ｗmin． ここでＫ１、Ｋ２は定数である。従って、［（１−Ｃ
ｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］≧０であればグレー領域は； ｖ＞［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１
ー［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であり、 ［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］＜０であればグレー
領域は； ｖ＜［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１
ー［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）である。
すると次の通りである。任意のｈ、ｓ、ｖにおいてグレ
ーであるか否かを判断するための式は、そのｒ、ｇ、ｂ
からすぐに求められる。まず、Ｙ＝Ａ１×ｒ＋Ａ２×ｇ
＋Ａ３×ｂの式（ここで、係数Ａ１、Ａ２、Ａ３は既存
の様々な実験によって多様に指定することができるが、
本発明の実施形態でのＡ１は０．２９９、Ａ２は０．５
８７、Ａ３は０．１１４）により輝度（Ｙ）を求め、輝
度（Ｙ）を次の式に代入してＷｇを求める。 Ｗｇ（＝［Ｗmin，Ｗmax］）＝（Ｙ−Ｙmin）×（Ｗmax
−Ｗmin）／（Ｙmax−Ｙmin）＋Ｗmin． ここで、ＹmaxとＷmax、ＹminとＷminの関係は次のよう
に決める。 Ｙmax＝０．２９９＋０．５８７＝Ｋ１×Ｗmax、Ｙmin
＝０．１１４＝Ｋ２×Ｗmin． ここでＫ１、Ｋ２は定数である。従って、［（１−Ｃ
ｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］≧０であればグレー領域は； ｖ＞［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１
ー［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であり、 ［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］＜０であればグレー
領域は； ｖ＜［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１
ー［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）である。
【００１７】このように、色相によるグレー領域の可変
値をＹ値から求める。図９にこの過程を含む色領域とグ
レー領域との区分過程を図示した。入力イメージに対し
てピクセルのＲ／Ｇ／Ｂ成分を検出し、ＨＳＶ（或いは
ＨＳＩ）色座標空間に変換すると共に、輝度成分Ｙに対
して前記したように、Ｙ＝Ａ１×ｒ＋Ａ２×ｇ＋Ａ３×
ｂ、（ここで、係数Ａ１、Ａ２、Ａ３は既存の様々な実
験によって多様に指定することができるが、本発明の実
施形態でのＡ１は０．２９９、Ａ２は０．５８７、Ａ３
は０．１１４）の演算Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ
＋０．１１４Ｂを行い、この演算値とＶ、そして（ｐ−
ａ）によりグレー領域値を指定する。即ち、Ｙ値からＷ
ｇを求め ［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］が正数か
負数かを判断し、Ｖと［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃ
ｘ）］（ｐ−ｑ）の大小を比較して［（１−Ｃｙ）／
（Ｗｇ−Ｃｘ）］が正数のときに、ｖ＞［（１−Ｃｙ）
／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１−［（１−Ｃｙ）／
（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であればグレーと判定し、ｖ
＜［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１ー
［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であればカ
ラーと判定する。また、［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃ
ｘ）］が負数のときに、ｖ＞［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−
Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１−［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃ
ｘ）］（Ｗｇ）であればカラーと判定し、ｖ＜［（１−
Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１−［（１−Ｃ
ｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であればグレーと判定
する。
値をＹ値から求める。図９にこの過程を含む色領域とグ
レー領域との区分過程を図示した。入力イメージに対し
てピクセルのＲ／Ｇ／Ｂ成分を検出し、ＨＳＶ（或いは
ＨＳＩ）色座標空間に変換すると共に、輝度成分Ｙに対
して前記したように、Ｙ＝Ａ１×ｒ＋Ａ２×ｇ＋Ａ３×
ｂ、（ここで、係数Ａ１、Ａ２、Ａ３は既存の様々な実
験によって多様に指定することができるが、本発明の実
施形態でのＡ１は０．２９９、Ａ２は０．５８７、Ａ３
は０．１１４）の演算Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ
＋０．１１４Ｂを行い、この演算値とＶ、そして（ｐ−
ａ）によりグレー領域値を指定する。即ち、Ｙ値からＷ
ｇを求め ［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］が正数か
負数かを判断し、Ｖと［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃ
ｘ）］（ｐ−ｑ）の大小を比較して［（１−Ｃｙ）／
（Ｗｇ−Ｃｘ）］が正数のときに、ｖ＞［（１−Ｃｙ）
／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１−［（１−Ｃｙ）／
（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であればグレーと判定し、ｖ
＜［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１ー
［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であればカ
ラーと判定する。また、［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃ
ｘ）］が負数のときに、ｖ＞［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−
Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１−［（１−Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃ
ｘ）］（Ｗｇ）であればカラーと判定し、ｖ＜［（１−
Ｃｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（ｐ−ｑ）＋１−［（１−Ｃ
ｙ）／（Ｗｇ−Ｃｘ）］（Ｗｇ）であればグレーと判定
する。
【００１８】このような一連の動作を最後のピクセルま
で繰り返すことで、入力イメージに対する色信号処理時
にグレー領域と色領域とを色相によって可変的に区分
し、視感覚的な特性を考慮した領域区分を行う。また、
不必要に色領域又はグレー領域に領域区分され、不必要
な色又はグレー処理が行われないようにすることによっ
て、イメージプロセッサの負担を軽減させる。
で繰り返すことで、入力イメージに対する色信号処理時
にグレー領域と色領域とを色相によって可変的に区分
し、視感覚的な特性を考慮した領域区分を行う。また、
不必要に色領域又はグレー領域に領域区分され、不必要
な色又はグレー処理が行われないようにすることによっ
て、イメージプロセッサの負担を軽減させる。
【００１９】
【発明の効果】以上で詳述したように本発明の色座標空
間構造とこれを利用した色量子化方法は、ＲＧＢからＨ
ＳＶへの色座標空間の変換時にＶの値によってＳの最大
値が変わるＳ′（＝max−min）を定義し、ＨＳ′Ｖ色座
標空間への変換後にこのＨＳ′Ｖ色座標空間上で該当値
のインデクスを持たせることで、従来の円筒形ＨＳＶ色
座標空間への変換時の問題点（低いＶでの不必要な色
差）を解決した。また、本発明はＨＳＶ全体空間におけ
る量子化方法のうちＳ′を定義することで、量子化領域
間のより均等な色変化をもたらせ、量子化の効率を高め
る。本発明の色座標空間における可変グレー領域の設定
方法によると、グレー領域を指定するとき輝度によって
グレー領域と色領域区分の基準値を異なって考慮するこ
とにより、実際に色相、明るさ（Ｖ）によってグレー領
域が変わるとの従来の問題点を解決することができる。
間構造とこれを利用した色量子化方法は、ＲＧＢからＨ
ＳＶへの色座標空間の変換時にＶの値によってＳの最大
値が変わるＳ′（＝max−min）を定義し、ＨＳ′Ｖ色座
標空間への変換後にこのＨＳ′Ｖ色座標空間上で該当値
のインデクスを持たせることで、従来の円筒形ＨＳＶ色
座標空間への変換時の問題点（低いＶでの不必要な色
差）を解決した。また、本発明はＨＳＶ全体空間におけ
る量子化方法のうちＳ′を定義することで、量子化領域
間のより均等な色変化をもたらせ、量子化の効率を高め
る。本発明の色座標空間における可変グレー領域の設定
方法によると、グレー領域を指定するとき輝度によって
グレー領域と色領域区分の基準値を異なって考慮するこ
とにより、実際に色相、明るさ（Ｖ）によってグレー領
域が変わるとの従来の問題点を解決することができる。
【図１】 従来のＲＧＢ色座標空間からＨＳＶ色座標空
間への変換過程を示した図面。
間への変換過程を示した図面。
【図２】 従来のＨＳＶ色座標におけるグレー領域の指
定方法を説明するためのＨＳＶ色座標空間の構造を概略
的に示した図面。
定方法を説明するためのＨＳＶ色座標空間の構造を概略
的に示した図面。
【図３】 本発明の色座標変換方法を示した図面。
【図４】 本発明の色座標変換原理を示した図面。
【図５】 本発明の可変グレー領域の指定方法を説明す
るためのＨＳＶ色座標空間の構造を概略的に示した図
面。
るためのＨＳＶ色座標空間の構造を概略的に示した図
面。
【図６】 図５でＰｈ位置の水平断面図。
【図７】 図５でＰＩ位置の水平断面図。
【図８】 本発明のグレー領域の設定を色平面から説明
するための図面。
するための図面。
【図９】 本発明の色座標空間における可変グレー領域
の設定方法を示した流れ図。
の設定方法を示した流れ図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−110856（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−314388（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−92074（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−271483（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−270382（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 510 H04N 1/46 H04N 1/60
Claims (8)
- 【請求項１】 入力色情報（ｒ、ｇ、ｂ）で表現された
ＲＧＢ色座標空間を、３次元空間上で頂点が下側にある
逆円錐の中心を通る縦軸方向の明るさ（Ｖ）と、前記逆
円錐の中心を通る縦軸を中心に所定の角度（θ）の色相
（Ｈ）と、円中心（Ｏ）から最大円周（Ｃ）方向への最
短直線成分の最大値と最小値の差値（Ｓ’）とで表現さ
れるＨＳ’Ｖ色座標空間に変換する方法であって、 ｍａｘ＝ＭＡＸ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のう
ち最も大きな値、 ｍｉｎ＝ＭＩＮ（ｒ、ｇ、ｂ）：入力ｒ、ｇ、ｂ値のう
ち最も小さな値、とするとき、Ｖ =ｍａｘ：入力ｒ、ｇ、ｂ値のうち最も大きな値、Ｓ ' =(max-min)/max*max=max-minＨ =(g-b)/(max-min)*60 if(r=max.∩.(g-b)≧０） (g-b)/(max-min)*60+360 if(r=max.∩.(g-b)＜０) (2.0+(b-r)／(max-min))*60 if(g=max) (4.0+(r-g)／(max-min))*60 if(b=max) undefined (=gray color) if(max=min) によって前記ＨＳ’Ｖ色空間座標が変換され、前記円中
心（Ｏ）に近づくほどグレーになり、前記最大円周
（Ｃ）での色が純色であり、前記頂点に近づくほど暗い
色になることを特徴とする色座標空間の変換方法。 - 【請求項２】 前記の明るさ（Ｖ）と差値（Ｓ’）の範
囲は０〜１であり、前記色相（Ｈ）の範囲は０゜〜３６
０゜であることを特徴とする請求項１記載の色座標空間
の変換方法。 - 【請求項３】 入力色情報（ＲＧＢ）をその色情報の大
小および差値を基準として、３次元空間上で頂点が下側
にある逆円錐の中心を通る縦軸方向の明るさ（Ｖ）と、
前記逆円錐の中心を通る縦軸を中心に０゜〜３６０゜の
角度（θ）の色相（Ｈ）と、円中心（Ｏ）から最大円周
（Ｃ）方向への最短直線成分の最大値と最小値の差値
（Ｓ′）とで表わされた色座標空間上の座標値に変換す
る過程と、前記色空間座標値を任意の所定値に基づいて
領域分割し、前記色座標に変換された値が前記分割され
た領域のうち、どの領域に属するかを決定する色マッピ
ング過程とから成ることを特徴とする色量子化方法。 - 【請求項４】 イメージ情報を、３次元空間上で頂点が
下側にある逆円錐の中心を通る縦軸方向の明るさ（Ｖ）
と、前記逆円錐の中心を通る縦軸を中心に０゜〜３６０
゜の角度（θ）の色相（Ｈ）と、円中心（Ｏ）から最大
円周（Ｃ）方向への最短直線成分の最大値と最小値の差
値（Ｓ′）とで表わされた色座標空間上に対応させ色領
域とグレー領域に区分する際に、グレー領域を色相に対
する輝度から求めて各空間上の位置によってグレー領域
の区分基準値が可変的に変化することを特徴とする色座
標空間における可変グレー領域の設定方法。 - 【請求項５】 前記色相に対する輝度情報は、Ｙ＝Ａ１
×ｒ＋Ａ２×ｇ＋Ａ３×ｂ（ここで係数Ａ１、Ａ２、Ａ
３は定数）の演算式から求めることを特徴とする請求項
４記載の色座標空間における可変グレー領域の設定方
法。 - 【請求項６】 前記色相に対する輝度情報のうち定数Ａ
１は０．２９９、Ａ２は０.５８７、Ａ３は０.１１４に
設定してＹ=０.２９９Ｒ＋０.５８７Ｇ＋０.１１４Ｂの
演算式から求めることを特徴とする請求項５記載の色座
標空間における可変グレー領域の設定方法。 - 【請求項７】 ＨＳＶ色座標空間上で前記色相に対する
輝度情報（Ｙ）とＶの関数ｆ（Ｙ、Ｖ）にグレー領域
（τ<SUB>gray</SUB>） を設定して、可変的にグレー領
域を変換させることを特徴とする請求項４記載の色座標
空間における可変グレー領域の設定方法。 - 【請求項８】 ＨＳＶ色座標空間上で、Ｓ値が可変的に
変化するグレー領域（τ<SUB>gray</SUB>） より少ない
場合をグレー領域として指定することを特徴とする請求
項７記載の色座標空間における可変グレー領域の設定方
法。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019980019403A KR100307368B1 (ko) | 1998-05-28 | 1998-05-28 | 색좌표공간의구성방법및색양자화방법 |
| KR1019980027234A KR20000007751A (ko) | 1998-07-07 | 1998-07-07 | 색좌표공간에서의 가변 그레이 영역 설정방법 |
| KR19403/1998 | 1998-07-07 | ||
| KR27234/1998 | 1998-07-07 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000011139A JP2000011139A (ja) | 2000-01-14 |
| JP3200705B2 true JP3200705B2 (ja) | 2001-08-20 |
Family
ID=26633691
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14442899A Expired - Fee Related JP3200705B2 (ja) | 1998-05-28 | 1999-05-25 | 色座標空間構造、色量子化及可変グレー領域の設定方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6310969B1 (ja) |
| EP (1) | EP0961489A1 (ja) |
| JP (1) | JP3200705B2 (ja) |
| CN (1) | CN1161969C (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008109233A (ja) * | 2006-10-23 | 2008-05-08 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法 |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6633407B1 (en) * | 1998-04-29 | 2003-10-14 | Lg Electronics, Inc. | HMMD color space and method for quantizing color using HMMD space and color spreading |
| JP2000196905A (ja) * | 1998-10-19 | 2000-07-14 | Canon Inc | 画像処理装置およびその方法 |
| KR100512118B1 (ko) * | 1999-06-10 | 2005-09-02 | 엘지전자 주식회사 | 칼라스페이스의 최적 양자화 방법 |
| KR100364753B1 (ko) | 1999-11-19 | 2002-12-16 | 엘지전자 주식회사 | 칼라 히스토그램의 빈값 양자화 방법 |
| KR100422697B1 (ko) * | 1999-12-27 | 2004-03-12 | 엘지전자 주식회사 | 색공간 양자화 묘사자 |
| JP3676259B2 (ja) * | 2000-05-26 | 2005-07-27 | エルジー電子株式会社 | Ｈｍｍｄカラースペースに基づいたカラー量子化方法とマルチメディア |
| WO2002061528A2 (en) * | 2001-01-30 | 2002-08-08 | The Robert Allen Group | Method and system for product selection |
| AU2002357724A1 (en) * | 2001-11-14 | 2003-05-26 | Massachusetts Institute Of Technology | Tunable optical add/drop multiplexer with multi-function optical amplifiers |
| CN100450190C (zh) * | 2002-07-17 | 2009-01-07 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 非线性图像处理的方法和实现该方法的设备 |
| GB0413956D0 (en) * | 2004-06-22 | 2004-07-28 | Ici Plc | A colour display system |
| US7528989B2 (en) * | 2004-07-08 | 2009-05-05 | Fuji Xerox Co., Ltd | Image processing apparatus and image processing method |
| US8368716B2 (en) * | 2008-09-29 | 2013-02-05 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Processing pixel values of a color image |
| CN103106668B (zh) * | 2011-11-09 | 2016-08-03 | 佳能株式会社 | 基于颜色直方图来描述图像区域的方法和系统 |
| CN103077376B (zh) * | 2012-12-30 | 2016-07-20 | 信帧电子技术（北京）有限公司 | 基于视频图像中的人体图像再识别的方法 |
| KR102329862B1 (ko) | 2015-02-10 | 2021-11-23 | 삼성전자주식회사 | 영상의 컬러 변환 방법 및 전자 장치 |
| CN106649487B (zh) * | 2016-10-09 | 2020-02-18 | 苏州大学 | 基于兴趣目标的图像检索方法 |
| CN115615552B (zh) * | 2022-12-16 | 2023-04-04 | 赫比(苏州)通讯科技有限公司 | 一种在线自动检测键帽颜色的方法及装置 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4058828A (en) | 1975-05-27 | 1977-11-15 | Eastman Kodak Company | Document copying apparatus |
| JPS6292074A (ja) | 1985-10-17 | 1987-04-27 | Mitsubishi Electric Corp | カラ−画像変換装置 |
| JP2740516B2 (ja) | 1988-06-15 | 1998-04-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置 |
| JPH03270382A (ja) | 1990-03-19 | 1991-12-02 | Canon Inc | 画像処理方法 |
| JPH04271483A (ja) | 1991-02-27 | 1992-09-28 | N T T Data Tsushin Kk | 領域分割装置 |
| JP3262360B2 (ja) | 1992-02-20 | 2002-03-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| US5579471A (en) | 1992-11-09 | 1996-11-26 | International Business Machines Corporation | Image query system and method |
| KR100307822B1 (ko) | 1998-04-29 | 2001-11-30 | 구자홍 | 색좌표를 이용한 색 양자화방법 |
-
1999
- 1999-01-29 US US09/239,528 patent/US6310969B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1999-04-26 EP EP99107415A patent/EP0961489A1/en not_active Withdrawn
- 1999-05-25 JP JP14442899A patent/JP3200705B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1999-05-28 CN CNB991078918A patent/CN1161969C/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008109233A (ja) * | 2006-10-23 | 2008-05-08 | Olympus Corp | 画像処理装置、画像処理プログラム、画像処理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0961489A1 (en) | 1999-12-01 |
| US6310969B1 (en) | 2001-10-30 |
| CN1237747A (zh) | 1999-12-08 |
| CN1161969C (zh) | 2004-08-11 |
| JP2000011139A (ja) | 2000-01-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3200705B2 (ja) | 色座標空間構造、色量子化及可変グレー領域の設定方法 | |
| JP3205836B2 (ja) | 色座標空間構造と色座標及び色スプレーディングを用いた色量子化方法 | |
| Ledley et al. | Fundamentals of true-color image processing | |
| KR100552695B1 (ko) | 칼라영상의 색조절방법 및 장치 | |
| Hanbury | Constructing cylindrical coordinate colour spaces | |
| EP1840831A1 (en) | Adaptive histogram equalization for images with strong local contrast | |
| US20060110052A1 (en) | Image signal processing | |
| JP3370817B2 (ja) | コントラスト修正装置 | |
| JP3088063B2 (ja) | カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置 | |
| CN108337496A (zh) | 白平衡处理方法、处理装置、处理设备及存储介质 | |
| CN110473152A (zh) | 基于改进Retinex算法的图像增强方法 | |
| CN113129390B (zh) | 一种基于联合显著性的色盲图像重新着色方法及系统 | |
| Pierre et al. | Luminance-hue specification in the RGB space | |
| US6782127B1 (en) | Method of quantization in color space | |
| CN110889806A (zh) | 基于分数阶多尺度熵融合的自适应增益图像增强方法 | |
| WO2004027710A1 (en) | Method of color image processing to eliminate shadows and reflections. | |
| KR100735551B1 (ko) | 칼라 영역별 적응적 필터링 방법 및 장치 | |
| US7474337B1 (en) | Method and apparatus to provide edge enhancements as part of a demosaicing process | |
| KR100307822B1 (ko) | 색좌표를 이용한 색 양자화방법 | |
| Sundararajan et al. | Color image processing | |
| CN113658157A (zh) | 一种基于hsv空间的颜色分割方法及装置 | |
| KR20000007751A (ko) | 색좌표공간에서의 가변 그레이 영역 설정방법 | |
| JPH0467670B2 (ja) | ||
| JP2000187722A (ja) | 画像処理パラメータの決定方法およびその処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体 | |
| KR100307368B1 (ko) | 색좌표공간의구성방법및색양자화방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20010424 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |