JP3493147B2 - 画像色処理装置、画像色処理方法および記録媒体 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、カラー画像から
植物の緑色を抽出する画像色処理装置、画像色処理方法
およびそれを実現するためのコンピュータプログラムを
記録した記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、植物の画像を含んだ風景画像に
おいて植物の緑色は季節感など、画像全体の雰囲気に大
きく影響する。そのため、その植物の緑色を所望の色に
変更したい場合がある。

【０００３】また、複数の植物の画像を含む風景画像が
印刷物の同一ページまたは見開き２ページ中に複数掲載
される場合に、多くは、それら画像の植物の緑色が統一
されていることが望ましい。

【０００４】しかしながら、このような画像の基となる
画像の植物の緑色は以下のような理由により異なってい
る場合がある。すなわち、撮影の時期、フィルムの銘柄
等が異なる場合などである。

【０００５】したがって、そのような複数の画像の植物
の緑色を統一するためには、基となる画像の植物の緑色
のみを修正する必要があり、従来から、特許２７４０４
３６号公報、特許２７４０４４３号公報等の色修正方法
を用いて作業者が各風景画像の植物の緑色を一枚一枚修
正している。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記方法
等、一般に色修正のためには修正対象となる画像のうち
の代表的な色、および色の範囲を特定する必要がある。
そして、従来は、各風景画像についてのこれらの情報を
作業者が一枚一枚、手作業で抽出しており、したがっ
て、多くの人件費および作業時間を費やしていた。

【０００７】この発明は、従来技術における上述の問題
の克服を意図しており、人件費によるコストを抑え、作
業時間を短縮することができる画像色処理装置、画像色
処理方法およびそれを実現するためのコンピュータプロ
グラムを記録した記録媒体を提供することを目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、この発明の請求項１に記載の装置は、カラー画像を
複数の区画に分割する分割手段と、複数の区画のそれぞ
れの代表色を抽出する代表色抽出手段と、複数の区画の
それぞれの代表色がほぼ緑色の区画の集合である緑色区
画集合を抽出する緑色選択手段と、緑色区画集合のうち
エッジ画像を含むエッジ区画の集合であるエッジ区画集
合を抽出するエッジ選択手段と、エッジ区画集合に属す
る各エッジ区画の代表色の明度に関するヒストグラムを
作成するヒストグラム作成手段と、ヒストグラムにおけ
る最大度数を示す階級に属する区画の集合である最大階
級区画集合を抽出する最大階級抽出手段と、最大階級区
画集合に属する各最大階級区画を順次、注目区画としつ
つ、注目区画の周囲に連続的に存在するエッジ区画の広
がりを緑色広さとして求める緑色広さ決定手段と、最大
階級区画集合のうち緑色広さが最大の最大階級区画の代
表色をカラー画像の代表的植物色とする植物色決定手段
と、を備える。

【０００９】また、この発明の請求項２に記載の装置
は、請求項１に記載の画像色処理装置であって、さら
に、エッジ区画集合の各エッジ区画の代表色のうちほぼ
最も明るい代表色およびほぼ最も暗い代表色をそれぞれ
最明植物色および最暗植物色とする明暗決定手段を備え
る。

【００１０】また、この発明の請求項３に記載の装置
は、請求項１または請求項２に記載の画像色処理装置で
あって、さらに、選択された代表的植物色をもとにカラ
ー画像の植物の緑色を修正する色修正手段を備える。

【００１１】また、この発明の請求項４に記載の方法
は、カラー画像を複数の区画に分割する分割工程と、複
数の区画のそれぞれの代表色を抽出する代表色抽出工程
と、複数の区画のそれぞれの代表色がほぼ緑色の区画の
集合である緑色区画集合を抽出する緑色選択工程と、緑
色区画集合のうちエッジ画像を含むエッジ区画の集合で
あるエッジ区画集合を抽出するエッジ選択工程と、エッ
ジ区画集合に属する各エッジ区画の代表色の明度に関す
るヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、ヒ
ストグラムにおける最大度数を示す階級に属する区画の
集合である最大階級区画集合を抽出する最大階級抽出工
程と、最大階級区画集合に属する各最大階級区画を順
次、注目区画としつつ、注目区画の周囲に連続的に存在
するエッジ区画の広がりを緑色広さとして求める緑色広
さ決定工程と、最大階級区画集合のうち緑色広さが最大
の最大階級区画の代表色をカラー画像の代表的植物色と
する植物色決定工程と、を備える。

【００１２】また、この発明の請求項５に記載の方法
は、請求項４に記載の画像色処理方法であって、さら
に、エッジ区画集合の各エッジ区画の代表色のうちほぼ
最も明るい代表色およびほぼ最も暗い代表色をそれぞれ
最明植物色および最暗植物色とする明暗決定工程を備え
る。

【００１３】また、この発明の請求項６に記載の方法
は、請求項４または請求項５に記載の画像色処理方法で
あって、さらに、選択された代表的植物色をもとにカラ
ー画像の植物の緑色を修正する色修正工程を備える。

【００１４】また、この発明の請求項７に記載の記録媒
体は、コンピュータによってカラー画像から植物の緑色
を抽出するためのプログラムを記録した記録媒体におい
て、カラー画像を複数の区画に分割する分割機能と、複
数の区画のそれぞれの代表色を抽出する代表色抽出機能
と、複数の区画のそれぞれの代表色がほぼ緑色の区画の
集合である緑色区画集合を抽出する緑色選択機能と、緑
色区画集合のうちエッジ画像を含むエッジ区画の集合で
あるエッジ区画集合を抽出するエッジ選択機能と、エッ
ジ区画集合に属する各エッジ区画の代表色の明度に関す
るヒストグラムを作成するヒストグラム作成機能と、ヒ
ストグラムにおける最大度数を示す階級に属する区画の
集合である最大階級区画集合を抽出する最大階級抽出機
能と、最大階級区画集合に属する各最大階級区画を順
次、注目区画としつつ、注目区画の周囲に連続的に存在
するエッジ区画の広がりを緑色広さとして求める緑色広
さ決定機能と、最大階級区画集合のうち緑色広さが最大
のエッジ区画の代表色をカラー画像の代表的植物色とす
る植物色決定機能とを実現させるプログラムを記録して
いる。

【００１５】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を図
面に基づいて説明する。

【００１６】＜１．実施の形態のシステム構成＞図１は
この発明の一実施の形態である画像色処理装置のシステ
ム構成図である。以下、図１を用いてこの画像色処理装
置について説明していく。

【００１７】この発明の装置は、画像について、植物の
緑色および植物の緑色の階調の範囲を自動的に求める装
置である。

【００１８】図１に示すように画像色処理装置１００
は、ＣＰＵ１（分割手段、代表色抽出手段、緑色選択手
段、エッジ選択手段、ヒストグラム作成手段、最大階級
抽出手段、緑色広さ決定手段、植物色決定手段、明暗決
定手段に相当するとともに後述する入力部５とともに色
修正手段に相当する）、基本的プログラムが記憶されて
いるＲＯＭ２、以下に詳述する画像変換プログラム等を
記憶するＲＡＭ３、その画像変換プログラムを磁気ディ
スクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体４ａから読み出す読み
取り部４、キーボードやマウス等からの入力を受け付け
る入力部５、対象画像、画像色処理結果を表示するカラ
ーディスプレイ６、所要のプログラムやデータを格納す
るハードディスク７等が適宜インターフェイス（Ｉ／
Ｆ）を介してバスラインＢＬにより接続された本体部分
のほか、スキャナ８、プリンタ９等の周辺機器を備える
１台の一般的なコンピュータシステムにおいて、内部の
ＣＰＵ１等が画像変換プログラムを実行することによっ
て実現される装置である。なお、このコンピュータシス
テムはバスラインＢＬを通じて図示しない他の装置と通
信を行って各種データ等のやり取りを行うことができる
ようになっている。また、画像変換プログラムは予めＲ
ＯＭ２またはハードディスク７に記憶しておき、ＲＡＭ
３に読み出して記憶して用いるものとしてもよく、その
場合にはＲＯＭ２またはハードディスク７が記録媒体と
して機能する。

【００１９】以上のような装置構成により以下に示す画
像色処理を行う。

【００２０】＜２．実施の形態の画像色処理＞つぎに、
この実施の形態における画像色処理について説明する。
図２は、この実施の形態の画像色処理の全体を示すフロ
ーチャートである。この画像色処理は画像中に含まれる
植物の画像の葉などの緑色の部分に注目し、このような
部分の色（後述する代表的植物色、最明植物色および最
暗植物色）を求めるものである。そして、葉などの緑の
部分は画像中に階調が急激に変化するエッジ成分を含ん
でいるという性質を利用して、さらに他の画像との区別
を行っている。以下、図２を用いて、この画像色処理に
ついて説明する。なお、以下の処理に先立って予め植物
の緑色を抽出すべき画像データが準備され、その画像に
植物の緑色の部分が含まれていることは作業者によって
確認されているものとする。また、以下の処理は特に記
さない限り、ＲＡＭ３に読み込まれた画像色処理プログ
ラムをＣＰＵ１が実行することによりソフトウェア的に
自動的に行われる。

【００２１】まず、分祈対象のカラー画像（以下「対象
画像」という。）を複数の区画に分割する（ステップＳ
１）。図３はこの実施の形態における対象画像の分割の
様子を示す図である。図示のようにこの実施の形態では
対象画像を互いに等しい矩形の区画に分割している。そ
して、画像に２次元直交座標Ｘ−Ｙを設定し、各区画お
よびそれら区画の各画素を座標値で指定する。対象画像
に対してＸ方向にＭ、Ｙ方向にＮ等分したＭ×Ｎ個の区
画を設定する。以下、便宜上、各区画のＸ方向およびＹ
方向の画素数をそれぞれａ，ｂで表わす。なお、図３で
はＭ＝Ｎ＝４としている。

【００２２】ところで、この発明はカラー画像に対する
画像色処理を前提としているが、この実施の形態ではカ
ラー画像はＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色成分を
有するものを対象としている。

【００２３】つぎに、各区画画像の代表色を求める（ス
テップＳ２）。具体的には、全区画のうちの一つの区画
を順に処理対象（以下、各ステップにおいて順次、処理
対象とされる区画を「対象区画」という）として、その
対象区画の各画素の３つの色成分それぞれの階調による
ヒストグラム（Ｒ、Ｇ、Ｂ成分それぞれに階級値の範囲
を持つため、ＲＧＢ色空間において直方体の階級（階級
ブロック）を有する）を作成し、得られたヒストグラム
のうちで最も度数の大きい階級ブロックである最大階級
ブロックを求め、最大階級ブロックおよびそれに隣接す
る階級ブロックに属する画素の色成分ごとの階調値の平
均値を対象区画の代表色の各色成分値とするものであ
る。なお、この代表色の抽出方法は、本出願人による特
願平１０−９４５６９に開示されている。

【００２４】つぎに、対象画像中の代表色がほぼ緑色の
区画である緑色区画の集合を求める（ステップＳ３）。

【００２５】具体的には、対象画像中の各区画の代表色
は上記のようにＲＧＢ表色系で表されている（代表色ｒ
ｐ（ＲＧＢ））ので、これをＨＳＬ表色系での表記（代
表色ｒｐ（ＨＳＬ））に変換する。そして、各区画のＨ
ＳＬ系で表された代表色のＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｌ
（明度）の各成分が所定の数値範囲内にあるか否かで緑
色のか否かを判定する。例えば、Ｈ，Ｓ，Ｌ成分の取り
うる範囲がそれぞれ、０≦Ｈ≦３６０、０≦Ｓ≦１００
（Ｌ＝５０において）、０≦Ｌ≦１００である場合に、
代表色ｒｐ（ＨＳＬ）の各成分が４０＜Ｌ＜２０のとき
１１０＜Ｈ＜１６０かつＳ＞２０の範囲にあれば緑色と
判定してその区画を緑色区画とし、範囲外ならば緑以外
の色と判定するといった具合である。なお、ここで求め
た各区画の代表色ｒｐ（ＨＳＬ）はＲＡＭ３に記憶して
おく。

【００２６】なお、ＲＧＢ表色系の値をＨＳＬ表色系の
値に変換するには、ＲＯＭ２内に用意されたルックアッ
プテーブルにてＲ，Ｇ，Ｂの値を知覚色の３属性値であ
る色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｌに変換する。ただし、Ｒ，
Ｇ、Ｂの値は色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｌの値に直接対応し
ていないので、この変換においては、一旦Ｒ，Ｇ、Ｂの
値をＬａｂ表色系（明度Ｌに対応する１次元座標、及び
彩度Ｓ、色相Ｈを符号ａとｂの平面に描いた２次元座標
からなる３次元座標空間）の値に変換する。次にそのＬ
ａｂ表色系の値をＨＳＬ表色系の値に変換する。図４は
Ｌａｂ色空間とＨＳＬ色空間との関係を示す図である。
このときのＬａｂ色空間とＨＳＬ色空間は図４に示すよ
うな関係となっている。図４において、Ｌａｂ色空間の
Ｌ軸はＨＳＬ色空間の明度Ｌにそのまま対応し、ａ軸と
ｂ軸の２次元座標上の動径が彩度Ｓに対応し、ａ軸と動
径とのなす角θが色相Ｈに対応している。なお、この変
換の詳細も本出願人による特願平１０−９４５６９に開
示されている。

【００２７】つぎに、得られた緑色区画集合中の各緑色
区画についてエッジ画像を含む部分に属する区画である
エッジ区画の集合であるエッジ区画集合を求める（ステ
ップＳ４）。すなわち、植物の緑色の画像、すなわち葉
などの画像中には個々の葉の輪郭が含まれ、それらは画
像中のエッジ成分であるため、そのようなエッジ成分を
含む区画を植物の緑色を含む区画の候補として求めるの
である。具体的には以下のようにして求める。

【００２８】まず、緑色区画が滑らかな部分に属する
か、エッジ画像を含む部分に属するかを判定するため、
各画素に対して滑らかさを示すパラメータｄ(ｉ,ｊ)を
設定する。図５は画素の指定方法を示す図である。図示
のように各画素をＰ(ｉ,ｊ)と表し、ＸおよびＹ成分の
インデックスをそれぞれｉおよびｊと表わす。そして、
画素Ｐ(ｉ,ｊ)に対してパラメータｄ(ｉ,ｊ)を対応させ
る。ここで、パラメータｄ(ｉ,ｊ)は、画素Ｐ(ｉ,ｊ)に
おける画像の滑らかさを表わす量となっていて、以下の
条件式により決定される。

【００２９】

【数１】

【００３０】

【数２】

【００３１】

【数３】

【００３２】

【数４】

【００３３】なお、ここでは画素Ｐ(ｉ,ｊ)のＲ，Ｇ，
Ｂ成分をそれぞれＰｒ(ｉ,ｊ)、Ｐｇ(ｉ,ｊ)，Ｐｂ(ｉ,
ｊ)と表わしている。これらの式から分かるように、パ
ラメータｄ(ｉ,ｊ)は注目画素Ｐ(ｉ,ｊ)に対して斜めに
隣接する画素Ｐ(ｉ−１,ｊ−１)，Ｐ(ｉ＋１,ｊ−１)，
Ｐ(ｉ−１,ｊ＋１)，Ｐ(ｉ＋１,ｊ＋１)の階調の平均値
と注目画素Ｐ(ｉ,ｊ)の階調との差の絶対値となってい
る。したがって、パラメータｄ(ｉ,ｊ)の値が「０」に
近いほど注目画素と周囲の画素との階調差が少ないこと
になり、画像として滑らかでエッジ成分を含まないもの
であることを意味するのである。そして、このようなパ
ラメータｄ(ｉ,ｊ)を対象区画に含まれる画素のうち、
対象区画の周縁部の画素を除く全画素に対して求める。
周縁部の画素を除いたのは周縁部の画素には隣接する画
素数が少なく、滑らかさの判定の対象に含めるのは不適
当であり、そのような１画素幅の領域を判定の対象から
除いても判定結果に大きく影響を与えないためである。
なお、パラメータｄ(ｉ,ｊ)は絶対値の和なので負の値
をとらない。

【００３４】図６は対象区画におけるパラメータｄ(ｉ,
ｊ)を求める手順およびエッジ区画集合を求める手順を
示すフローチャートである。まず、パラメータｄ(ｉ,
ｊ)の具体的な求め方について説明する。

【００３５】まず、対象区画に含まれる周縁（最も外
側）以外の各画素Ｐ(ｉ,ｊ)のパラメータｄ(ｉ,ｊ)を求
める（図６：ステップＳ２１)。すなわち、０＜ｉ＜(ａ
−１)，０＜ｊ＜(ｂ−１)の範囲にわたってインデック
スｉとｊを変化させた各注目画素Ｐ(ｉ,ｊ)について上
記数１〜数４の式に基づいてパラメータｄ(ｉ,ｊ)を求
め、ＲＡＭ３に記憶していく。

【００３６】つぎに、それらの画素Ｐ(ｉ,ｊ)のパラメ
ータｄ(ｉ,ｊ)の和ｓｄを求める（図６：ステップＳ２
２）。すなわち、パラメータｄ(ｉ,ｊ)の和を求めて、
その値を和ｓｄとする。

【００３７】つぎに、対象区画内における全画素Ｐ(ｉ,
ｊ)のパラメータｄ(ｉ,ｊ)の平均値を求める（図６：ス
テップＳ２３）。すなわち、対象区画の周縁の画素を除
く全画素の数(ａ−２)×(ｂ−２)で和ｓｄを割り、パラ
メータｄ(ｉ,ｊ)の平均値ａｄを求める。

【００３８】つぎに、全区画終了か否かを判定し（図
６：ステップＳ２４）、対象区画を変更しつつ全区画
（Ｍ×Ｎ個）について平均値ａｄが求まるまでステップ
Ｓ２１〜Ｓ２４の処理を繰り返す。なお、上記和ｓｄお
よび平均値ａｄが各区画の滑らかさを表わす値となる。

【００３９】そして、求められた各区画の平均値ａｄを
所定の閾値ｔｈと比較し、閾値ｔｈ以上の区画をエッジ
成分を含む画像を有する区画であるエッジ区画として抽
出し、エッジ区画の集合であるエッジ区画集合を求める
（図６：ステップＳ２５）。なお、閾値ｔｈは、この閾
値ｔｈより大きい平均値ａｄを有する区画画像には明ら
かにエッジ成分があると判断される値を予め実験等によ
り求めておいた値である。

【００４０】図２の説明に戻る。つぎに、エッジ区画集
合に属する各区画画像の代表色の明度についてのヒスト
グラムを求める（ステップＳ５）。すなわち、予め求め
た各区画のＨＳＬ表色系による代表色ｒｐ（ＨＳＬ）の
うち明度（Ｌ）成分を所定の複数の階級に分類したヒス
トグラムを作成するのである。

【００４１】つぎに、得られたヒストグラムの最大度数
を有する階級に属する区画である最大階級区画の集合で
ある最大階級区画集合を求める（ステップＳ６）。すな
わち、ヒストグラムの最大度数を有する階級を求め、そ
の階級に属する明度値の最小値および最大値を求める。
そして、エッジ区画集合に属する各区画のうち、その代
表色の明度がそれら最小値と最大値との間の範囲に含ま
れるものを最大階級区画として抽出して、その集合を最
大階級区画集合とするのである。これにより、画像中の
エッジ成分をもつ区画のうち最も多く画像中に存在する
明るさを持つ区画を最大階級区画としたことになり、こ
れは、植物画像中の緑色の部分は特定の明るさの部分を
中心として広がることが多く、この特定の明るさの部分
を最大階級区画として求めていることになるのである。

【００４２】つぎに、エッジ区画集合に含まれる各区画
画像について、周囲のエッジ区画の広がり（周囲に存在
する数）である緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)を求める（ステ
ップＳ７）。

【００４３】図７は最大の緑色広さ係数を求める手順を
示すフローチャートである。以下、図７を用いて最大の
緑色広さ係数の求め方についてより詳細に説明してい
く。

【００４４】まず、対象画像中の全ての区画（Ｍ×Ｎ
個）に、その区画の周囲にエッジ区画（当然、緑色区画
である）の存在する広さを示す緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)
を割り当てる。ここで、ｍ，ｎは、対象画像内の区画の
座標を表し、ｍ＝１〜Ｍおよびｎ＝１〜Ｎの値をとる。
この緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)はエッジ区画の集合に属す
る区画を注目区画として、その周囲に存在する、同じく
エッジ区画の数を表わしている。すなわち、緑色広さ係
数ｃ(ｍ,ｎ)が大きい区画ほど周囲にエッジ区画が多い
ことを表わしている。

【００４５】まず、各区画に対する緑色広さ係数ｃ(ｍ,
ｎ)の初期値として、エッジ区画には「１」を、それ以
外の区画には「０」を設定する（図７：ステップＳ４
１）。

【００４６】つぎに、後述する最大の緑色広さ係数を求
めるためのパラメータＴに「１」を設定する（図７：ス
テップＳ４２）。

【００４７】つぎに、ｃ(ｍ,ｎ)＝Ｔの区画を注目区画
とする（図７：ステップＳ４３）。

【００４８】図８は各区画の緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)の
設定の様子を示す図であり、各矩形は区画Ｂ（参照符号
一部省略）を表わし、各矩形中の数値は緑色広さ係数ｃ
(ｍ,ｎ)を表わす。図８（ａ）に示すように、最初は各
区画の緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)は「１」か「０」となっ
ている。

【００４９】つぎに、注目区画の(Ｔ＋２)×(Ｔ＋２)近
傍の区画の過半数で緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)が正である
か否かを判定し（図７：ステップＳ４４）、この条件を
満たせば、注目区画の緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)をＴ＋２
とし（図７：ステップＳ４５）、ステップＳ４６に進
む。逆に条件を満たさなければそのままステップＳ４６
に進む。

【００５０】この判定を図８の具体例を基に説明する。
まず、画像内の全ての緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)が「１」
（パラメータＴ）の区画について、その３×３（(Ｔ＋
２)×(Ｔ＋２)）近傍の区画（図８（ａ）中、斜線を付
した区画）の緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)を調べる。具体的
には、注目区画ＡＢの３×３近傍の区画のうち緑色広さ
係数ｃ(ｍ,ｎ)が正の区画が過半数を占めていれば、注
目区画ＡＢの緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)を「３」とし、そ
うでなければそのまま（「１」のまま）とする。

【００５１】つぎに、上記処理がｃ(ｍ,ｎ)＝Ｔの全区
画について終了したか否かを判定し（図７：ステップＳ
４６）、終了していなければステップＳ４３に戻り、ス
テップＳ４３〜Ｓ４６の処理をｃ(ｍ,ｎ)＝Ｔの全区画
に対して繰り返す。そして、全区画に対してそれらの処
理が終了したと判定されると、ｃ(ｍ,ｎ)＝Ｔ＋２の区
画があるか否かの判定を行う（図７：ステップＳ４
７）。そして、そのような区画があれば、パラメータＴ
に「２」を加算し（図７：ステップＳ４８）、ステップ
Ｓ４３に戻り、ｃ(ｍ,ｎ)＝Ｔ＋２の区画がないと判断
されるまでステップＳ４３〜Ｓ４８の処理を繰り返す。

【００５２】再び、図８の具体例の説明を続ける。上述
のようにしてパラメータＴ＝１の状態でステップＳ４３
〜Ｓ４６の処理をｃ(ｍ,ｎ)＝１（すなわちｃ(ｍ,ｎ)＝
Ｔ）の全区画について行った状態を示すのが図８（ｂ）
である。図８（ｂ）に示すようにｃ(ｍ,ｎ)＝３（すな
わちｃ(ｍ,ｎ)＝Ｔ＋２）の区画が存在するため、ステ
ップＳ４７で「Ｙｅｓ」と判定され、ステップＳ４８に
おいてＴ＝３とされてステップＳ４３に戻る。ステップ
Ｓ４４において、今度は画像内の全ての緑色広さ係数ｃ
(ｍ,ｎ)が「３」（Ｔ）の区画について、その５×５近
傍の区画の緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)を調べ、緑色広さ係
数ｃ(ｍ,ｎ)が正の値を取る区画が過半数であれば、当
該区画の緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)を「５」（Ｔ＋２）と
する。この様子を示したのが図８（ｃ）である。このよ
うにして、各区画の周囲においてエッジ区画（緑色区画
でもある）の広がりを検出する範囲を順次大きくしてい
き（パラメータＴを「２」ずつ増加させていき）つつ、
上記のように緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)の値を更新してい
く。これにより、周囲の緑色を有するエッジ区画の広が
りが大きい区画は緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)が次第に大き
くなっていくとともに、次第に、緑色広さ係数ｃ(ｍ,
ｎ)の値が更新される区画数が減少していく。

【００５３】そして、ステップＳ４７での判定で「Ｎ
ｏ」と判定されると、最大の緑色広さ係数としてパラメ
ータＴを設定する（図７：ステップＳ４９）。すなわ
ち、全ての区画について緑色のエッジ区画の広がりを検
出し終わったことになり、全区画の緑色広さ係数ｃ(ｍ,
ｎ)のうちの最大値はその時点でのパラメータＴになっ
ているはずであるため、最大の緑色広さ係数にそのパラ
メータＴを設定するのである。

【００５４】つぎに、図２に戻り、最大の緑色広さ係数
（以下、「最大緑色広さ」という）を有する最大階級区
画を最大緑色区画として求め（ステップＳ８）、最大緑
色区画の代表色を、その画像の代表的な植物の緑色であ
る代表的植物色と決定し、記憶する（ステップＳ９）。
すなわち、植物の緑色の画像は全体画像中で緑色でエッ
ジ成分を含む画像が最も広く広がっている領域であると
考えられるので、エッジ区画で、かつ、周囲にエッジ区
画の広がりが最も広い区画の代表色を代表的植物色とす
るのである。ただし、緑色広さ係数ｃ(ｍ,ｎ)が最大緑
色広さと一致する区画が１つの場合、その区画の代表色
を、その画像の代表的植物色とするのであるが、一致す
る区画が複数ある場合がある。このような場合には、そ
れらの区画の代表色ｒｐ（ＨＳＬ）の色相（Ｈ）の平均
値を求める。そして、それらの代表色ｒｐ（ＨＳＬ）の
うち、得られた色相の平均値に最も近い色相を有する代
表色をその画像の代表的植物色と決定する。そして、得
られた代表的植物色をＲＡＭ３に記憶する。

【００５５】なお、ここで最大緑色広さを求める際に画
像中に最も多く存在する明るさを有するエッジ区画とし
て最大階級区画を求めたのに対し、その区画の緑色広さ
係数ｃ(ｍ,ｎ)を求める際には、その周りに存在する最
大階級区画ではなくエッジ区画を計数したのは、植物の
緑色はある程度の階調分布（濃淡）を有しており、その
ため、最大階級区画の周りの最大階級区画のみを計数し
たのでは、そのような階調の若干異なる植物の緑色を計
数に含められず、それでは正確に緑色広さ計数ｃ(ｍ,
ｎ)を求められないためである。

【００５６】これで、対象画像の代表的植物色が求めら
れた。

【００５７】つぎに、得られたエッジ区画集合の各エッ
ジ区画の代表色のうち、最も明るい代表色および最も暗
い代表色を、それぞれ、対象画像の最も明るい植物の緑
色である最明植物色および最も暗い植物の緑色である最
暗植物色と決定し、記憶する（ステップＳ９）。具体的
には、各エッジ区画について前述の記憶しておいた代表
色ｒｐ（ＨＳＬ）の明度（Ｌ）成分を読み出し、最も明
るい（Ｌが最大）区画の代表色を最明植物色とする。同
様に最も暗い（Ｌが最小）区画の代表色を最暗植物色と
する。そして、それら最明植物色および最暗植物色をＲ
ＡＭ３に記憶する。

【００５８】以上で、代表的植物色、最明植物色および
最暗植物色が求められた。そして、必要によりこれらの
色データを用いて植物の緑色を修正する（ステップＳ１
１）。

【００５９】具体的には、代表的植物色を被修正色とし
て、また、最明植物色および最暗植物色を被修正色を基
準とした色修正処理の範囲とし、それぞれを前述と同様
にしてＨＳＬ表色系に変換する。さらに、作業者により
ＨＳＬ表色系で表わされた修正後の色である目的色が入
力部５を通じて指定される。つぎに、代表的植物色と目
的色とから色修正用のパラメータを設定する。このパラ
メータは代表的植物色と目的色との比率のような値であ
る。さらに、対象画像の画素単位の画像データを前述と
同様にしてＨＳＬ表色系の画像データに変換し、その変
換後の画像データが上記色修正処理の範囲に該当するか
どうかを判定し、該当する画像データについてのみ、そ
の画素の元のＲＧＢ画像データに上記パラメータを乗じ
て目的色またはそれに近い色に修正するというものであ
る。なお、この色修正方法の詳細は本出願人による特許
２７４０４３６号公報、特許２７４０４４３号公報に開
示されている。

【００６０】なお、上記代表的植物色、最明植物色およ
び最暗植物色の色データをハードディスク７や記録媒体
４ａ等に記録しておいて必要時に取り出して色修正を行
うこともできる。

【００６１】なお、以上において対象とされる画像は複
数用意される場合もあり、その場合は上記処理を繰り返
す。以上で、実施の形態の画像色処理は終了する。

【００６２】以上、説明したように、この実施の形態の
画像色処理装置によれば、自動的にカラー画像に対して
代表的植物色、最明植物色および最暗植物色を求め、そ
れらを基にそのカラー画像の植物の緑色を色修正するた
め、人手によりカラー画像について植物の緑色を抽出
し、色修正する場合と比べて作業負担を軽減することが
でき、それにより、人件費によるコストを抑えることが
できるとともに、作業時間を短縮することができる。

【００６３】また、エッジ区画の集合のうち緑色広さが
最大の最大階級区画の代表色をカラー画像の代表的植物
色とするため、植物の緑色に濃淡がある場合にもその中
から代表的植物色を的確に抽出できる。また、そのよう
な代表的植物色を基に植物の画像の緑色の修正を行うこ
とにより、色修正をそれに適した色を基に行うことがで
き、色修正の質を向上することができる。

【００６４】また、緑色広さ係数を求める際に、各区画
の代表色ｒｐ（ＨＳＬ）のＨ，Ｓ，Ｌの各成分が所定の
範囲内にあるか否かによって緑色か否かを判定するた
め、植物の緑色およびその広がりを客観的かつ正確に捉
えることができる。

【００６５】また、この実施の形態によれば、エッジ区
画集合の各エッジ区画の代表色のうち最も明るい代表色
および最も暗い代表色をそれぞれ最明植物色および最暗
植物色とするので、最明植物色および最暗植物色を用い
て植物の緑色の範囲を正確に指定でき、したがって、植
物の緑色の修正を行う場合にも植物の画像の緑色のみを
容易かつ正確に抽出して修正できる。また、それによ
り、より人件費によるコストを抑えることができるとと
もに、より作業時間を短縮することができる。

【００６６】＜３．変形例＞上記実施の形態において画
像色処理装置およびそれによる画像色処理の一例を示し
たが、この発明はこれに限られるものではない。

【００６７】例えば、上記実施の形態では、植物の緑色
抽出の対象となる画像データをそのまま用いて画像色処
理を行うものとしたが、画像色処理を開始する（図２の
ステップＳ１を実行する）前に対象となる画像データの
サイズを所定の閾値と比較し、それより大きい場合には
適当な方法（画素の間引き等）により縮小した後に上記
画像色処理を行ってもよい。その場合には、画像データ
のデータ量が少なくなるので、ＲＡＭ等の画像データの
記憶容量が少なくて済むとともに、処理速度も向上す
る。

【００６８】また、上記実施の形態では各画素の画像の
滑らかさを表すパラメータｄ(ｉ,ｊ)を求める方法とし
て、数１〜数３のように各色成分について注目画素Ｐ
(ｉ,ｊ)に対して斜めに隣接する画素Ｐ(ｉ−１,ｊ−
１)，Ｐ(ｉ＋１,ｊ−１)，Ｐ(ｉ−１,ｊ＋１)，Ｐ(ｉ＋
１,ｊ＋１)の階調の平均値と注目画素Ｐ(ｉ,ｊ)の階調
との差の絶対値を求め、数３の式により、それらの和を
パラメータｄ(ｉ,ｊ)とするものとしたが、注目画素Ｐ
(ｉ,ｊ)に対してＸ軸およびＹ軸の正側および負側に隣
接する画素Ｐ(ｉ−１,ｊ)，Ｐ(ｉ＋１,ｊ)，Ｐ(ｉ,ｊ−
１)，Ｐ(ｉ,ｊ＋１)の階調の平均値と注目画素Ｐ(ｉ,
ｊ)の階調との差の絶対値をパラメータｄ(ｉ,ｊ)とした
り、画素Ｐ(ｉ,ｊ)に隣接する画素Ｐ(ｉ＋ｒ,ｊ＋ｓ)
（ｒ＝０，±１およびｓ＝０，±１）全ての階調の平均
値との差の絶対値をパラメータｄ(ｉ,ｊ)としたり、さ
らには、最隣接の画素以外にさらにその外側に隣接する
画素の階調の平均値との差の絶対値を用いてもよい。

【００６９】さらに、上記実施の形態では、図２のフロ
ーチャートのステップＳ１０において最も明るい区画お
よび最も暗い区画の代表色をそれぞれ最明植物色および
最暗植物色としたが、最も明るい区画の代表色より若干
明るい色および最も暗い区画の代表色より若干暗い色を
それぞれ最明植物色および最暗植物色としてもよい。こ
れは、図２のステップＳ２において抽出した各区画画像
の代表色はそれらの区画の代表的な色を抽出しているた
め、それら区画の全画素がその代表色を有しているとは
限らず、通常はその代表色を中心として所定の範囲での
広がりを有しているものと思われる。したがって、最も
明るい（または暗い）代表色を有する区画にはそれより
若干明るい（または暗い）画素も存在しているものと思
われ、このような代表色を最明（暗）植物色とすると、
色修正の際にそれらの区画に本来背景画像に含まれる画
素であっても色修正されないもの（修正のし残し）や、
逆に本来植物の緑色に含まれない画素であっても色修正
されるもの（修正し過ぎ）が生じる可能性があるからで
ある。

【００７０】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１ないし請
求項３の発明によれば、カラー画像を複数の区画に分割
する分割手段と、複数の区画のそれぞれの代表色を抽出
する代表色抽出手段と、複数の区画のそれぞれの代表色
がほぼ緑色の区画の集合である緑色区画集合を抽出する
緑色選択手段と、緑色区画集合のうちエッジ画像を含む
エッジ区画の集合であるエッジ区画集合を抽出するエッ
ジ選択手段と、エッジ区画集合に属する各エッジ区画の
代表色の明度に関するヒストグラムを作成するヒストグ
ラム作成手段と、ヒストグラムにおける最大度数を示す
階級に属する区画の集合である最大階級区画集合を抽出
する最大階級抽出手段と、最大階級区画集合に属する各
最大階級区画を順次、注目区画としつつ、注目区画の周
囲に連続的に存在するエッジ区画の広がりを緑色広さと
して求める緑色広さ決定手段と、最大階級区画集合のう
ち緑色広さが最大のエッジ区画の代表色をカラー画像の
代表的植物色とする植物色決定手段とを備えるため、人
手によりカラー画像について植物の緑色を抽出する場合
と比べて作業負担を軽減することができ、それにより、
人件費によるコストを抑えることができるとともに、作
業時間を短縮できる。

【００７１】また、請求項１ないし請求項７の発明によ
れば、最大階級区画集合のうち緑色広さが最大の最大階
級区画の代表色をカラー画像の代表的植物色とするた
め、植物の緑色に濃淡がある場合にもその中から代表的
な植物の緑色を的確に抽出できる。また、そのような代
表的植物色を基に植物の緑色の修正を行うことにより、
色修正をそれに適した色を基に行うことができ、色修正
の質を向上することができる。

【００７２】また、請求項２、請求項３および請求項
５、請求項６の発明によれば、エッジ区画集合の各エッ
ジ区画の代表色のうちほぼ最も明るい代表色およびほぼ
最も暗い代表色をそれぞれ最明植物色および最暗植物色
とするため、最明植物色および最暗植物色を用いて植物
の緑色の範囲を正確に指定でき、したがって、植物の緑
色の修正を行う場合にも植物の画像の緑色のみを容易に
抽出して修正できる。また、それにより、より人件費に
よるコストを抑えることができるとともに、より作業時
間を短縮することができる。

【００７３】また、請求項３の発明によれば、選択され
た代表的植物色をもとにカラー画像の植物の緑色を修正
する色修正手段を備えるので、植物の緑色の修正をも自
動的に行うことができるので、一層、人件費によるコス
トを抑えることができるとともに、作業時間を短縮する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態である画像色処理装置の
システム構成図である。

【図２】実施の形態の画像色処理の全体を示すフローチ
ャートである。

【図３】実施の形態における対象画像の分割の様子を示
す図である。

【図４】Ｌａｂ色空間とＨＳＬ色空間との関係を示す図
である。

【図５】画素の指定方法を示す図である。

【図６】実施の形態における対象区画のパラメータｄ
(ｉ,ｊ)およびエッジ区画集合を求める手順を示すフロ
ーチャートである。

【図７】実施の形態における最大の緑色広さ係数を求め
る手順を示すフローチャートである。

【図８】実施の形態における各区画の緑色広さ係数の設
定の様子を示す図である。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ２ ＲＯＭ（記録媒体） ３ ＲＡＭ ４ 読取り部 ４ａ 記録媒体 ７ ハードディスク（記録媒体） １００ 画像色処理装置 Ｂ 区画 ＡＢ 注目区画 Ｔ パラメータ ｃ(ｍ,ｎ) 緑色広さ係数 ｔｈ 閾値

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 1/00 510 G06T 11/60 120 G06T 1/00 280 G06T 3/00 400 H04N 1/46 H04N 1/60

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カラー画像を複数の区画に分割する分割
   手段と、 前記複数の区画のそれぞれの代表色を抽出する代表色抽
   出手段と、 前記複数の区画のそれぞれの代表色がほぼ緑色の区画の
   集合である緑色区画集合を抽出する緑色選択手段と、 前記緑色区画集合のうちエッジ画像を含むエッジ区画の
   集合であるエッジ区画集合を抽出するエッジ選択手段
   と、 前記エッジ区画集合に属する各エッジ区画の代表色の明
   度に関するヒストグラムを作成するヒストグラム作成手
   段と、 前記ヒストグラムにおける最大度数を示す階級に属する
   区画の集合である最大階級区画集合を抽出する最大階級
   抽出手段と、 前記最大階級区画集合に属する各最大階級区画を順次、
   注目区画としつつ、前記注目区画の周囲に連続的に存在
   する前記エッジ区画の広がりを緑色広さとして求める緑
   色広さ決定手段と、 前記最大階級区画集合のうち前記緑色広さが最大の前記
   最大階級区画の代表色を前記カラー画像の代表的植物色
   とする植物色決定手段と、を備えることを特徴とする画
   像色処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の画像色処理装置であっ
   て、さらに、 前記エッジ区画集合の各エッジ区画の代表色のうちほぼ
   最も明るい代表色およびほぼ最も暗い代表色をそれぞれ
   最明植物色および最暗植物色とする明暗決定手段を備え
   ることを特徴とする画像色処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の画像色
   処理装置であって、さらに、選択された前記代表的植物
   色をもとに前記カラー画像の植物の緑色を修正する 色修正手段を備えることを特徴とする画像色処理装置。
4. 【請求項４】 カラー画像を複数の区画に分割する分割
   工程と、 前記複数の区画のそれぞれの代表色を抽出する代表色抽
   出工程と、 前記複数の区画のそれぞれの代表色がほぼ緑色の区画の
   集合である緑色区画集合を抽出する緑色選択工程と、 前記緑色区画集合のうちエッジ画像を含むエッジ区画の
   集合であるエッジ区画集合を抽出するエッジ選択工程
   と、 前記エッジ区画集合に属する各エッジ区画の代表色の明
   度に関するヒストグラムを作成するヒストグラム作成工
   程と、 前記ヒストグラムにおける最大度数を示す階級に属する
   区画の集合である最大階級区画集合を抽出する最大階級
   抽出工程と、 前記最大階級区画集合に属する各最大階級区画を順次、
   注目区画としつつ、前記注目区画の周囲に連続的に存在
   する前記エッジ区画の広がりを緑色広さとして求める緑
   色広さ決定工程と、 前記最大階級区画集合のうち前記緑色広さが最大の前記
   最大階級区画の代表色を前記カラー画像の代表的植物色
   とする植物色決定工程と、を備えることを特徴とする画
   像色処理方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載の画像色処理方法であっ
   て、さらに、 前記エッジ区画集合の各エッジ区画の代表色のうちほぼ
   最も明るい代表色およびほぼ最も暗い代表色をそれぞれ
   最明植物色および最暗植物色とする明暗決定工程を備え
   ることを特徴とする画像色処理方法。
6. 【請求項６】 請求項４または請求項５に記載の画像色
   処理方法であって、さらに、 選択された前記代表的植物色をもとに前記カラー画像の
   植物の緑色を修正する色修正工程を備えることを特徴と
   する画像色処理方法。
7. 【請求項７】 コンピュータによってカラー画像から植
   物の緑色を抽出するためのプログラムを記録した記録媒
   体において、 カラー画像を複数の区画に分割する分割機能と、 前記複数の区画のそれぞれの代表色を抽出する代表色抽
   出機能と、 前記複数の区画のそれぞれの代表色がほぼ緑色の区画の
   集合である緑色区画集合を抽出する緑色選択機能と、 前記緑色区画集合のうちエッジ画像を含むエッジ区画の
   集合であるエッジ区画集合を抽出するエッジ選択機能
   と、 前記エッジ区画集合に属する各エッジ区画の代表色の明
   度に関するヒストグラムを作成するヒストグラム作成機
   能と、 前記ヒストグラムにおける最大度数を示す階級に属する
   区画の集合である最大階級区画集合を抽出する最大階級
   抽出機能と、 前記最大階級区画集合に属する各最大階級区画を順次、
   注目区画としつつ、前記注目区画の周囲に連続的に存在
   する前記エッジ区画の広がりを緑色広さとして求める緑
   色広さ決定機能と、 前記最大階級区画集合のうち前記緑色広さが最大の前記
   エッジ区画の代表色を前記カラー画像の代表的植物色と
   する植物色決定機能と、を実現させるプログラムを記録
   したコンピュータ読取り可能な記録媒体。