JP3930343B2 - 均等色空間構成処理方法、処理装置、この処理方法を実行する処理プログラムおよび当該処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
【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処理方法、処理装置、この処理方法を実行する処理プログラムおよび当該処理プログラム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一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否かの判断や、視覚的無劣化符号化の効率化など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 del'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に小丸点(○)の囲いで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】
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CIE1976L* u* v* 座標系(CIELUV)である。(X,Y,Z)からこの座標系(L* ,u* ,v* )への変換は次のように行われる。
【0006】
【数1】
【0007】
ここでYn は基準白色の輝度値Y、u'n およびv'n は基準白色のu’およびv’である。
【0008】
以降の説明では2次元色空間の例としてL* =50に固定したu* v* 色度図を用いる。xy色度空間より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。またこのCIELUV色度図の均等性は表1に定量的に示すように、高いものではない。
【0009】
【発明が解決しようとする課題】
公知の均等色空間には、以下のような問題点がある。
【0010】
1.人間の色覚特性には、観察視野の広さによる差、人種差、個人差があり、加えて加齢変化も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。しかしながら従来そのような簡易な方法はなかった。
【0011】
2.色度図を小領域に分割し区分的に変形を行い均等性を高める高村らの方法(高村、小林:“構造解析的手法に基づく均等色空間構成方法”,映像情報メディア学会誌,Vol.55,No.10,pp.1285-1290,2001.10 )は、最終的に得られる空間の均等性は非常に高いが、数百〜千次元オーダの空間の探索を行うため最適化処理に時間がかかる、また小領域毎に必要となる変形情報が全体として大きなものになる、といった問題があった。
【0012】
3.また、画像によっては含まれる色信号の範囲が制限されている場合がある。例えばsRGB(ITU−R BT.709−3)が定めている原色点色度(x,y)は
赤(R)(0.64,0.33)
緑(G)(0.30,0.60)
青(B)(0.15,0.06)
となっている。このsRGBの色域は図3に示すように、全色度図の1/2弱を占めているにすぎない。扱う対象がsRGB信号のみである場合には、この色域外での均等性は考慮する必要がない。にもかかわらず、CIELUV等公知の均等色空間は全色域をカバーするような変換を用いていたため、狭い色域に特化したより均等色性の高い空間を構成できる余地があった。
【0013】
またCIELUV座標系は射影変換を用いているため、任意の二色から任意の比率で加法混色された色は、LUV座標中でも元となる二点を結ぶ線分上に存在する、「加法混色の直線性」を持っている。また逆変換も射影変換となる。この性質は色同士の関係を直観的に把握するのに非常に便利であるが、均等色性を高めるものではない。従って「加法混色の直線性」が必要でない場面においては、特にこの性質を保存する必要はない。
【0014】
本発明の目的は、上記の問題をすべて解決するような均等色空間を、簡易かつ汎用的な手段で構成することにある。
【0015】
【課題を解決するための手段】
本発明においては、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情報(色弁別閾情報)を複数の基本色について記憶し、基本となる均等ではない色空間を一次有理多項式変換により写像し、写像後の空間の最適性を定量化し、一次有理多項式変換のパラメータを移動させながら前記最適性を最も高めるようなパラメータの組を探索するようにする。
【0016】
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u’,v’の定義を式3のものから以下のように一般化する。
【0017】
【数2】
【0018】
式3は式5において
【0019】
【数3】
【0020】
とした特殊な場合に相当する。なお
【0021】
【数4】
【0022】
のとき、つまり式5の分母が同一であるとき、この変換および逆変換はいずれもCIELUVと同じ射影変換となる。
【0023】
式5の分母が同一でないとき、式5の逆変換は、以下により与えられる二次有理多項式による写像となる。
【0024】
【数5】
【0025】
式5のu’,v’を用い、式4に基づきu* ,v* を求める。ここで
【0026】
【数6】
【0027】
を固定しても一般性は失われないので、式3と同様に
【0028】
【数7】
【0029】
と固定する。そしてa,b,…,h,j,kの10パラメータが作る10次元の空間を探索し、以下に述べる均等色性を最も高めるようなパラメータ組を求める。
【0030】
均等色差性を定量化するための評価関数Dは以下のように定義する。
ユークリッド距離lが色差弁別閾に一致するためには、その変換は色弁別閾点を単位円にあてはめることが要求される。したがって均等性評価関数Dは、変換後の色度空間に於ける知覚限界点群の弁別中心からの相対座標を(αi ,βi )としたとき、弁別中心を中心とする単位円から知覚限界点までの距離の二乗和
【0031】
【数8】
【0032】
とするのが妥当である。ここでE(・)は平均を示す演算子である。
【0033】
このDを均等性評価関数とし、これを多次元パラメータ探索により最小化する。D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、パラメータの数に相当する次元を持つ空間の多次元探索により最大化を行う。
【0034】
本発明で用いる多次元探索方法としては、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。
【0035】
本発明では10パラメータと次元の低い空間の探索を行うため、最適化処理は簡易・短時間である。また変換のために記憶すべき情報も高々10パラメータ分のみでよい。従って「発明が解決しようとする課題」で挙げた問題1、2は解決される。
【0036】
また請求項3乃至4の発明では、最適化に使う弁別閾として特定の領域内およびその近傍にあるもののみを選択し、その領域に特化した最適化を行うことができる。そのため、制約条件がより少ない状況での最適化となるため、後にみるように、全データを用いるよりも高い均等性を得ることができる。従って「発明が解決しようとする課題」で挙げた問題3は解決される。
【0037】
また式5による写像はCIELABを一般化してはいるが射影変換の範疇ではなく、加法混色の直線性は保たれていない。しかしながらそのような性質よりも色空間の均等性を重視する用途へは向いている。
【0038】
図3に示す全弁別閾データを用いて最適化した場合と、小丸点○で示す弁別データのみを用いて最適化した場合、それぞれについて
デフォルト:オリジナルCIELUVのまま
4次元最適化:オリジナルCIELUVの式3と係数の位置・数が同じ射影変
換になるよう、式5にて
【0039】
【数9】
【0040】
と固定し残る4パラメータで最適化
8次元最適化:式5を射影変換とするため
【0041】
【数10】
【0042】
と固定し、残る8パラメータを最適化
10次元最適化:本発明請求項2による、式5にて
【0043】
【数11】
【0044】
と固定し残るa,b,…,h,j,kの全10パラメータを最適化
を行い、最終的に得られた均等性評価関数Dを表1に示す。最適化の結果、Dが0に近付く(均等性が向上している)ことがわかる。またパラメータが多いほど、かつ全データよりもsRGBのみの最適化を行う方が、均等性が向上している。
【0045】
MacAdamによるξ,η色度図(D.L.MacAdam:“ Geodesic chromaticity diagram based on variances of color matching by 14 normal observers”,Appl.Opt., Vol. 10, No.1,pp.1-7(Jan. 1971)) は25係数、4次〜1/4次の有理多項式による非常に複雑な写像により求められるものであるが、この最適性はD=0.056であり、遥かに簡易な本発明が与える値(0.0512602)より悪い値となっている。ちなみに前記高村らの空間では全データ対象の最適化でD=0.0083と一桁低い値が得られる。
【0046】
【表1】
【0047】
図4は図2と同じくCIELUV色度図における弁別閾の様子にsRGB色域を重畳したものである。特に下半分に分布する弁別閾が、理想的には真円でなければならないところが、縦に細長い形状になってしまっていることがわかる。
【0048】
図5は、本発明により最適化された色度空間における、同様の図である。若干の非均等性は残存しているが、弁別閾はいずれもほぼ均等な大きさで、円に近い形状となっている。
【0049】
【発明の実施の形態】
本発明請求項5に対応する構成について図面を参照して説明する。図6に流れ図を示す。
【0050】
101の「パラメータ初期化」において、変換に用いる
【0051】
【数12】
【0052】
の12パラメータの値をそれぞれ式6のように初期化する。102の「色弁別閾入力」において、「色弁別閾選択情報」104(例えばsRGB色域近傍)および「色弁別閾データベース」103(例えばMacAdamの楕円)から、最適化処理で用いる弁別閾データを決定する。
【0053】
ついで105の「最適性定量化」において現状のパラメータでの最適性を式9に基づき定量化する。
【0054】
106の「収束?」において最適化が収束したか否かを判定し、Noであれば107の「パラメータ調整」において、多次元探索に基づきa,b,…,h,j,kの10パラメータを調整する。なお
【0055】
【数13】
【0056】
はともに3と固定する。ついで105の「最適性定量化」にて再び最適性を定量化する。
【0057】
この繰り返しを、最適性が収束するまで繰り返し、最終的に108の「パラメータ出力」において得られたパラメータを出力し、終了する。
【0058】
なお請求項5に対応する均等色空間構成処理装置は、図6に示す処理の流れにおける「101」,「102」,「103」,「105」,「106」,「107」,「108」に対応する処理を実行する処理構成部をそなえ、色弁別閾選択情報104を受取り得る手段をもつよう構成すれば足りる。
【0059】
また請求項6に対応する処理プログラムは請求項1ないし請求項4のいずれかの処理方法を実行するよう記述した処理プログラムである。更に請求項7に対応する記録媒体は請求項6に示した処理プログラムを記録しているものである。
【0060】
【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)および対象となる色信号の色域に応じて、視覚的になるべく均等となるような、少数のパラメータを持つ一次有理多項式変換による均等色空間を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】xy色度空間における全色分布範囲とMacAdamの色弁別閾(10倍拡大)を示す。
【図2】CIELUV空間における全色分布範囲とMacAdamの色弁別閾を示す。
【図3】xy色度空間における全色分布範囲とsRGB色域、MacAdamの色弁別閾(10倍拡大、sRGBに特化した最適化に用いたものを小丸点、用いなかったものを小黒角点で示す)を示す。
【図4】CIELUV色度図における全色分布範囲とsRGB色域、MacAdamの色弁別閾(10倍拡大、sRGBに特化した最適化に用いたもののみ)を示す。
【図5】最適化された色度空間における全色分布範囲とsRGB色域、MacAdamの色弁別閾(10倍拡大、sRGBに特化した最適化に用いたもののみ)を示す。
【図6】請求項5に対応する処理の流れを示す。
【符号の説明】
101:パラメータ初期化
102:色弁別閾入力
103:色弁別閾データベース
104:色弁別閾選択情報
105:最適性定量化
106:収束?
107:パラメータ調整
108:パラメータ出力
Claims (7)
- 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処理方法において、
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する処理と、
基本となる均等ではない色空間を一次有理多項式変換により写像する処理と、
写像後の空間の最適性を定量化する処理と、
一次有理多項式変換のパラメータ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パラメータの組を探索する処理と
を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。 - 請求項1に記載の均等色空間構成処理方法であって、
空間の最適性の定量化において、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ことで最適性を定量化する処理を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。 - 請求項1乃至2のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法であって、
記憶している色弁別閾情報のうち一部のみを選択して最適化に用いる処理を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。 - 請求項3に記載の均等色空間構成処理方法であって、
sRGB(ITU−R BT.709−3)色域の内部および近傍に存在する弁別閾を選択する処理を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。 - 請求項l乃至4のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法を実現する手段を備えることを特徴とする均等色空間構成処理装置。
- 請求項1乃至4のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法における処理手順をコンピュータに実行させるように記述した
ことを特徴とする均等色空間構成処理プログラム。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の均等色空間構成処理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処理プログラムを、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処理プログラムの記録媒体。
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