JP3676664B2 - 均等色空間構成方法および当該構成のための装置および当該方法を記録した記録媒体 - Google Patents

均等色空間構成方法および当該構成のための装置および当該方法を記録した記録媒体 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー画像信号の視覚的無劣化保存・高精度分析・高能率符号化などに利用できる均等色空間構成方法および当該構成のための装置および当該方法を記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
人間が知覚する色差と空間内ユークリッド距離とがー致するような均等色空間は、画像品質の定量評価や画像同士が視覚的に同一であるかの判断、視覚的無劣化符号化の効率化等において重要である。
【0003】
色の3次元表現の国際標準として用いられているのがCIE(Commission Internationale de l'Eclairage, 国際照明委員会)のXYZ座標系である。但しこの空間は人間の色弁別閾を元に定めたものではないため、MacAdamが求めた25の基本色に対する色弁別閾(D. L. MacAdam: "Visual sensitivities to color differences in daylight" Journal of the Optical Society of America, Vol. 32, No. 5, pp.247-274, May 1942)をXYZ空間にプロットすると、図1に示すように場所により激しく大きさが異なってしまう。但しここではXYZ空間において明るさを正規化する下記の変換後のxy色度座標を用いている。
【0004】
x=X/(X+Y+Z),y=Y/(X+Y+Z) (1)
従って、XYZ空間でのユークリッド距離では人間の知覚的色差を正確に表現できない。
【0005】
なお図1においてx,yは第1式により明るさを正規化し二次元化した色座標であり、実線で囲まれた三角状の領域は人間の目が感じることのできる色の範囲である。この中に散らばっている、小円で示された楕円状の図形(全部で25個)は、MacAdamにより求められたもので、その中心の座標と色の区別がつけられない限界点(色弁別閾)の集合である。可視化のため、各楕円状図形は中心はそのままで、大きさを10倍にしてある。場所により楕円状図形の大きさが大きく異なることに注意。
【0006】
XYZ座標系を、その均等色性を高めるべく射影変換により変換した空間としてCIEが制定したものがClE 1976 L* * * 座標系である。但し以降の説明では2次元色空間の例としてはL* =50に固定したu* * 座標系を用いる。なお(x,y)から(u* ,v* )への変換式は次の2段階で行われる。
【0007】
u’=4x/(−2x+12y+3),v’=9y/(−2x+12y+3)
* =13L* (u’−u’0 ) ,v* =13L* (v’−v’0
但しここではL* =50およびu’0 =0.36 ,v’0 =0.81(x=y=1/3のときのu’,v’)としている。
【0008】
xy空間よりも均等性は改善されているものの、この空間も図2に示すように人間知覚的に均等ではなく、知覚的色差と空間距離との不一致が依然として残っている。これは変換の簡易さを優先するために、座標系の変換に比較的単純な射影変換を用いているためである。
【0009】
なお図2は図1のデータをxy座標からCIEが規定するu* * 座標へ変換したものである。例えば(−100,50)の位置の楕円が図1の(0.15,0.68)の位置の楕円に対応している。各楕円状図形を同じ大きさの円とすることを狙っているが、大きさの差が残存してしまっていることに注意。
【0010】
このように既存の色空間において人間の知覚に合致する色差を求めることは困難であるが、それを求める一つの試みとして阿部らの提案がある(阿部、池田、桧垣、村松:“最小色識別楕円を基礎にした色差評価の一方式”テレビジョン学会技術報告:Vol.14, No.16, pp.7-12, IPU'90-9, Feb. 1990)。これは、MacAdamが求めた25基本色に対する色弁別閾をそれぞれ一旦楕円近似し、その長軸長、短軸長、長軸の傾きの3パラメータを適当な空間内で補完し、その空間内の任意の場所で色弁別閾にあたる楕円をパラメータから逆生成し、任意の二点間の知覚色差を定量化するものである。
【0011】
【発明が解決しようとする課題】
阿部らの方法に基づき、色差を求める、あるいは等色差空間を構成するには以下の問題点がある。
【0012】
問題1.楕円の3パラメータ(長軸長をa、短軸長をb、長軸の傾きをtとする)をそれぞれ独立に補間しているために、
【0013】
【数1】
Figure 0003676664
【0014】
としたとき、長軸と短軸とに沿った線積分がポテンシャルとなるための条件
【0015】
【数2】
Figure 0003676664
【0016】
が保証されない。従ってL* * * 空間のような座標化ができない。そのため2点間のユークリッド距離を一撃で求められず、入力色毎に楕円パラメータ補完値を取得し、色差に換算しなければならない。よって色差計算に比較的時間がかかる。
【0017】
問題2.知覚限界情報を一旦あてはめ楕円のパラメータに変換し、以後はそのパラメータのみに基づき空間を構成するため、元来のデータ点に関する確度が反映されない。つまり多数回測定を繰り返した知覚限界情報と少数回のものとが等しく扱われてしまう。
【0018】
問題3.解析的解法を可能とするため、楕円パラメータの最小二乗あてはめ評価関数として、写像後の弁別中心からの相対座標を(u’i ,v’i )としたとき、[課題を解決する手段]にて最適としている第19式でなく、
【0019】
【数3】
Figure 0003676664
【0020】
を用いている。
【0021】
問題4.色度図の包結線上のスペクトル色における知覚限界である、波長弁別閾は均等色差空間に密接に結び付くものであるが、これは1方向のみに限定した弁別閾データのため正しい楕円パラメータが求まらない。従ってこの方法では利用できない。
【0022】
また、人間の色覚特性には視野の大きさによる差、人種差、個人差があり、加えて加齢変化すると言われており、色の用いられる現場の実情に応じて適切な均等色空間を簡易に生成できる必要があるが、そのような方法は知られていなかった。
【0023】
本発明の目的は、阿部らの方法の持つ上記の問題をすべて解決し、なおかつ出力される空間において知覚的色差と空間内ユークリッド距離とが一致するような均等色空間を、汎用的な手段で構成することにある。
【0024】
【課題を解決するための手段】
以後2次元の色度空間について説明する。本発明においては、まず図3に示すように既存の非均等色空間における全色分布範囲(gamut)を3角形の小要素にもれ・重複なく分割する。この図3にはMacAdamの25点の色弁別閾データ(楕円状)の他、Wrightが求めた色弁別閾データ(線分状)も含んでいる(D. B. Judd and G. Wyszecki: "Color in Business, Science, and Industry" 3rd Ed., John Wiley & Sons, 1975)。歪み具合を示すためにこの内部のxy格子を図4に示す。これは図1における水平・垂直0.025刻みの格子に対応するものである。
【0025】
なお図3は図2を三角形で分割したものである。データとしては図2のものに加え、Wrightが求めた線分状の色弁別閾データも含んでいる。場所により線分の長さも大きく異なることに注意。
【0026】
図4はxy座標における0.025間隔の格子がu* * 座標で、どのように変形しているかを示した図である。左上が密、下が疎になっていることがわかる。図2,3,4の座標系は同じものである。
【0027】
その頂点を移動し、後に述べる最適性評価関数を評価しつつ目標とする等色差空間に近づける。ここでは有限要素法と同様に、各小要素内は一様に線形変形されるものとする。
【0028】
頂点移動に際しては、各小要素の頂点が他の辺を跨がないという制約を課す。この判定には、第13式の△を用いる。小要素の3頂点(xi ,yi ),(xj ,yj ),(xk ,yk )が左周りに並んでいれば△>0、右周りに並んでいれば△<0、一直線に並んでいれば△=0になる。従って頂点移動の前後で、影響をうける小要素の△の符号が変化しないことを確認しておけばよい。
【0029】
最適性を示す評価関数Pは、空間の滑らかさと等色差性を定量化できるよう、以下に述べるように定義する。
【0030】
(エネルギー評価関数)
通常の構造解析では、初期状態から最終安定状態へ変形する仕事Wと内部エネルギーEとの和が最小になるという条件で剛性方程式を作成し解くが、色空間においては初期状態が任意であり、理想的には如何なる色空間を初期状態としても同じ最終安定状態が得られる必要がある。そこで本発明ではW=0とする。
【0031】
同様の理由から、空間の歪み剪断(および応力)に基づいた内部エネルギーも定義できない。そこでこれに相当するものとして
【0032】
【数4】
Figure 0003676664
【0033】
を定義しこれを用いる。但しΨn は第n小要素と頂点を共有する、隣接小要素の集合である。
【0034】
【数5】
Figure 0003676664
【0035】
は第n小要素の歪み剪断ベクトルである。写像u=u(x,y),v=v(x,y)により写像された点(u,v)における歪み剪断ベクトルは
【0036】
【数6】
Figure 0003676664
【0037】
として求められる。
【0038】
Eには各小要素の歪み剪断と周囲要素の歪み剪断との差が反映される。近傍同士が同様の歪み方をしていれば、歪みの大きさそのものとは無関係にEは小さな値になる。
【0039】
(線形変換パラメータ、歪み剪断ベクトルの導出)
ここで、ある小要素の写像u(x,y),v(x,y)は、その小要素の3頂点の初期座標(xi ,yi ),(xj ,yj ),(xk ,yk )と移動後の座標(ui ,vi ),(uj ,vj ),(uk ,vk )とから、以下のように一意に求めることができる(戸川:“FORTRANによる有限要素法入門”サイエンス社、1974)。
【0040】
その結論を示すと、写像は線形変換であり、
u=a10+a11x+a12y (8)
v=a20+a21x+a22y (9)
と表すことができる。
【0041】
【数7】
Figure 0003676664
【0042】
から、小要素の線形変換パラメータa10…a22求められ、これにより小要素内の任意の点の移動後座標が計算できるようになる。
また小要素の剪断歪みベクトルも第7式、第8式、第9式から
【0043】
【数8】
Figure 0003676664
【0044】
と値が求められる。
【0045】
(均等色評価関数)
元来等方的な理想均等色空間が非線形に変形しCIExy空間等として現出していると考える。局所的には線形変換による変形と考えてよく、ユークリッド距離1が色差弁別閾に一致するためには、その逆変換は色弁別閾点群を単位円にあてはめることが要求される。したがって均等色評価関数Dは、変換後の知覚限界点群の弁別中心からの相対座標を(u’i,v’i )としたとき、各点から単位円までの距離の二乗和
【0046】
【数9】
Figure 0003676664
【0047】
とするのが妥当である。
【0048】
(最適性評価関数)
以上から求まる。
P=−(W+E+D) (20)
を最適性評価関数とし、これを頂点移動によリ最大化する。Pは非線形であるため最小2乗法は解析的に適用できず、したがって一撃的な解法がない。そこで、小要素の全頂点数がM個の場合、2M次元の空間の多次元探索により最大化を行う。Pが収束した時点で頂点移動は終了する。
【0049】
移動終了後の頂点および色弁別閾点群は例えば図5のようになる。図3に示すu* * 空間では不揃いであった楕円・線分が均等に写っていることがわかる。この空間でのユークリッド距離1が色弁別閾に対応する。
【0050】
図5は図3の三角形頂点を本発明の方法で移動した後の状態を表している。可視化のため、各色弁別閾は中心はそのままで大きさを10倍にしてある。(−140,−70)の位置の楕円が図1の(0.15,0.68) の位置の楕円に対応している。弁別閾を表すすべての楕円および線分がほぼ同じ長さ(直径)に変形されていることに注意。
【0051】
各小要素内は均一に変形するという条件から、gamut内の任意のxy座標値が移動後の座標系で座標でいくつにあたるかは第8式、第9式で計算ができる。図5の非線形変換に対応するxy格子を図6に示す。
【0052】
図6は図4と同様に、xy座標における0.025間隔の格子が変形後の座標系で、どのように変形しているかを示したものである。線分が曲線となっていることから空間の歪み具合が認識できる。
【0053】
なお、本発明において用いている第19式の均等色評価関数Dを別のものに変更すれば、視覚的色差以外のものを均等にする空間を構築できる。例えばDとして、Munsellの表色系の等chroma線が円弧に合致し等hue線が直線に合致しているかどうかを定量化する関数を用いれば、心理的な色の配置が均等に知覚されるような空間を構築するようになる。
【0054】
頂点を移動する際、他の小要素の辺あるいは面を跨いで移動することを禁止する処理」のために、頂点移動後も空間の連続性は保たれる。つまり元の座標系の座標格子は移動後変形はするが互いに交差したり接したりすることはない。したがって阿部らの方法が抱えていた問題1は解決される。
【0055】
空間の最適性の定量化において、色弁別閾情報の分布が基本色を中心とする単位球にどれだけあてはまっているかを定量化する処理」で用いている第19式には、楕円パラメータ等でなく閾データそのものが含まれるので、測定データ数に応じた確度が反映できる。したがって阿部らの方法が抱えていた問題2は解決できる。同様にこの式は第5式と異なり、均等空間の存在を考慮した、より妥当性の高いものであるので、阿部らの方法が抱えていた問題3も解決できる。さらにこの式は楕円パラメータを使用しないので、如何なる知覚限界情報(弁別中心と色弁別閾の組)にも対応できる。従って阿部らの方法が抱えていた問題4も解決できる。
【0056】
本発明で用いる多次元探索手段は、例えばBrent のアルゴリズム(W. H. Press et al.: "Numerical Recipes in C", Cambridge University Press, 1988)のような汎用用途のものでよい。従って、様々な色覚特性や色弁別閾データに応じた均等色空間を簡易に生成することができる。
【0057】
二次元色情報を水平・垂直それぞれ単一の量子化幅で量子化して保存するようなケースにおいて、視覚的に無劣化な量子化を実現するためには、例えば水平方向の量子化幅は25個のMacAdamの色弁別閾のうち最も幅の小さいものに合わせる必要がある。同様に垂直方向の量子化幅も25個のMacAdamの色弁別閾のうち最も高さの小さいものに合わせる必要がある。
【0058】
従って均等色空間でない空間、例えばxy,u* * 空間では、図1や図2から明らかなように無駄が生じてしまうが、本発明により非線形変換を行った図5のような空間ではその無駄が大幅に減少している。
【0059】
これを定量的に示したのが表1である。本発明により生成された空間ではW、Hの値がほぼ1に近い値になっていること、および視覚的に無劣化な量子化をした場合のgamut内部のbin数が同表の最終コラムの値である。xy空間に比べ1/7以下、u* * 空間に比べ1/3以下にbin数が削減されていることがわかる。
【0060】
【表1】
Figure 0003676664
【0061】
表1:各空間の均等性比較結果、S:gamut面積、W:MacAdamの色弁別閾の水平最小幅、H:同垂直最小幅
【0062】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図7に流れ図を示す。これは2次元色空間を均等色化するものである。
【0063】
まずgamutを小要素分割部(101)にて分割し、頂点データを初期化する。次いで色弁別閾入力部(102)は色弁別閾データベース(103)から弁別閾情報を入力する。頂点移動部(104)は内部に多次元探索機能を持ち、最適性を高める方向へ小要素の頂点を移動する。移動の際、辺を跨いだかどうかを判定部(105)にて判定し、もし跨いでいれば頂点移動部(104)ヘ戻り、改めて別の頂点移動を行う。
【0064】
こうして移動の際頂点を跨がなくなったら線形変換パラメータ計算部(106)は小要素毎に線形変換パラメータ(a10…a22)を求める。歪み剪断ベクトル計算部(107)は線形変換パラメータに基づき歪み剪断ベクトルを計算する。次いで均等色評価部(108)は線形変換により移動した弁別閾データ点群が、どれだけ単位円によくあてはまっているかを第19式に基づいて評価する。
【0065】
高速化のために、線形変換パラメータ計算、均等色評価については、前回パラメータを計算したときから頂点が移動した小要素およびその近傍だけについて再計算を行うこととし、歪み剪断ベクトル計算については、頂点が移動した小要素と頂点を共有する近傍小要素のみについて再計算を行うこととしてもよい。
【0066】
最適性評価部(109)は、第20式に基づき最適性を定量化する。収束判定部(110)において、これが十分大きくなり収束したかどうかを判定する。もし収束していないと判定されれば改めて頂点移動から繰り返す。もし収束したと判定されれば、頂点情報出力部(111)において全頂点の頂点情報((xi ,yi ),(xj ,yj ),(xk ,yk ),(ui ,vi ),(uj ,vj ),(uk ,vk ))および全小要素の頂点接続情報を出力し終了する。
【0067】
出力情報があれば本発明の非線形変換空間を構築することができる。
【0068】
上記において、均等色空間構成に関して、そのための方法ならびに装置について説明したが、当該構成方法について当該構成方法をプログラムの形で記述しておいて記録媒体に保持することができる。したがって、本発明は当該記録媒体をも発明の対象とするものである。
【0069】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、別途視覚実験により求められた知覚限界情報(弁別中心と色弁別閾)に応じて、開始する座標系(xy,u* * 等)によらず、色弁別閾が単位球にあてはまるような、滑らかな非線形変換による均等色空間を得られる。
【図面の簡単な説明】
【図1】xy空間における全色分布範囲(gamut)とMacAdamの色弁別閾を示す。
【図2】u* * 空間における全色分布範囲(gamut)とMacAdamの色弁別閾を示す。
【図3】小要素分割されたgamut(u* * 座標系)と色弁別閾を示す。
【図4】u* * 座標系でのgamutおよびxy格子(0.025間隔)を示す。
【図5】移動終了後の小要素および色弁別閾を示す。
【図6】本発明による非線形変換後のgamutおよびxy格子(0.025間隔)を示す。
【図7】 本発明の実施例の処理の流れを示す。
【符号の説明】
101:小要素分割部
102:色弁別閾入力部
103:色弁別閾データベース
104:頂点移動部
105:判定部
106:線形変換パラメータ計算部
107:歪み剪断ベクトル計算部
108:均等色評価部
109:最適性評価部
110:収束判定部
111:頂点情報出力部

Claims (3)

  1. 人間が知覚する色差と空間内ユークリッド距離とが一致するような均等色空間を構成する均等色空間構成方法において、
    別途視覚実験により得られた、ある基本色についてそれと視覚上区別できない限界の色を収集した色弁別閾情報を複数の基本色について記憶しておいた情報を用い、基本となる均等色空間ではない色空間を、色空間が3次元空間である場合に四面体小要素あるいは色空間が2次元空間である場合に三角形小要素に分割する処理と、
    隣り合う小要素の歪み剪断ベクトル間の差分を測る処理を実行し、色弁別閾情報分布の単位球に対するあてはまりの度合を測る処理を実行することにより、空間の最適性を定量化する処理と、
    小要素の頂点を様々に移動させながら、前記最適性を最も高めるような頂点位置の組を探索する処理と、
    頂点を移動する際、他の小要素の辺あるいは面を跨いで移動することを禁止する処理とを実行する
    ことを特徴とする均等色空間構成方法。
  2. 人間が知覚する色差と空間内ユークリッド距離とが一致するような均等色空間を構成する均等色空間構成装置において、
    別途視覚実験により得られた、ある基本色についてそれと視覚上区別できない限界の色を収集した色弁別閾情報を複数の基本色について記憶しておく手段と、
    基本となる均等色空間ではない色空間を、色空間が3次元空間である場合に四面体小要素あるいは色空間が2次元空間である場合に三角形小要素に分割する手段と、
    隣り合う小要素の歪み剪断ベクトル間の差分を測る処理を実行し、色弁別閾情報分布の単位球に対するあてはまりの度合を測る処理を実行することにより、空間の最適性を定量化する手段と、
    小要素の頂点を様々に移動させながら、前記最適性を最も高めるような頂点位置の組を探索する手段と、
    頂点を移動する際、他の小要素の辺あるいは面を跨いで移動することを禁止する手段を有する
    ことを特徴とする均等色空間構成装置。
  3. 請求項に記載の均等色空間構成方法における処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする均等色空間構成方法を記録した記録媒体。
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